KR20230091322A

KR20230091322A - 전자 장치 및 전자 장치의 음성 명령어 추천 방법

Info

Publication number: KR20230091322A
Application number: KR1020210180326A
Authority: KR
Inventors: 이윤주; 여재영
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2021-12-16
Filing date: 2021-12-16
Publication date: 2023-06-23
Also published as: WO2023113502A1

Abstract

본 문서에 개시되는 일 실시예에 따른 전자 장치는. 디스플레이, 통신 회로, 메모리, 및 상기 디스플레이, 상기 통신 회로, 및 상기 메모리와 작동적으로(operatively) 연결된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 메모리는, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행 시, 상기 전자 장치가, 상기 전자 장치가 사용자에게 제공 중인 메시지에 포함된 문장을 액션 단위로 구분하고, 상기 구분된 액션 단위의 문장 각각을 음성 명령어의 형태로 변환하고, 사용자 정보, 상기 전자 장치와 관련된 정보 및 상기 전자 장치와 연결된 외부 실행 장치와 관련된 정보 중 적어도 하나에 기반하여 상기 변환된 음성 명령어에 대응하는 동작이 수행 가능한지 여부를 판단하고, 상기 판단에 기반하여 수행 가능한 동작에 대응하는 적어도 하나의 추천 음성 명령어의 정보를 제공하도록 하는 인스트럭션들(instructions)을 저장할 수 있다. 이 외에도 명세서를 통해 파악되는 다양한 실시 예가 가능하다.

Description

전자 장치 및 전자 장치의 음성 명령어 추천 방법{ELECTRONIC DEVICE AND METHOD FOR RECOMMENDING VOICE COMMAND THEREOF}

본 문서에서 개시되는 실시 예들은, 사용자에게 사용 가능한 음성 명령어를 추천하는 기술과 관련된다.

최근 들어, 음성 인식 기술이 발전함에 따라 마이크를 포함하는 다양한 전자 장치에서 음성 인식 기능이 구현될 수 있다. 예를 들어, 최근에는 전자 장치들 사이의 직관적인 인터페이스를 제공할 수 있는 인텔리전트 어시스턴스 서비스가 개발되고 있다. 인텔리전트 어시스턴스 서비스는 사용자의 발화(utterance)에 대한 자연 언어 처리를 수행하여 사용자의 의도를 추론하고, 추론된 사용자의 의도를 기초로 하여 제어 장치가 제어되도록 처리할 수 있다.

인텔리전트 어시스턴스 서비스를 지원하는 전자 장치에서, 사용자는 전자 장치의 상태에 따라 사용 가능한 음성 명령어를 용이하게 알 수 없을 수 있다. 따라서, 전자 장치에서 사용 가능한 음성 명령어를 사용자에게 알려줄 수 있는 기술이 필요하다.

본 개시의 다양한 실시예들은, 사용자에게 현재 제공 중인 메시지와 관련하여 사용 가능한 추천 음성 명령어를 제공할 수 있는 전자 장치 및 방법을 제공하고자 한다.

본 문서에 개시되는 일 실시예에 따른 전자 장치는. 디스플레이, 통신 회로, 메모리, 및 상기 디스플레이, 상기 통신 회로, 및 상기 메모리와 작동적으로(operatively) 연결된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 메모리는, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행 시, 상기 전자 장치가, 상기 전자 장치가 사용자에게 제공 중인 메시지에 포함된 문장을 액션 단위로 구분하고, 상기 구분된 액션 단위의 문장 각각을 음성 명령어의 형태로 변환하고, 사용자 정보, 상기 전자 장치와 관련된 정보 및 상기 전자 장치와 연결된 외부 실행 장치와 관련된 정보 중 적어도 하나에 기반하여 상기 변환된 음성 명령어에 대응하는 동작이 수행 가능한지 여부를 판단하고, 상기 판단에 기반하여 수행 가능한 동작에 대응하는 적어도 하나의 추천 음성 명령어의 정보를 제공하도록 하는 인스트럭션들(instructions)을 저장할 수 있다.

본 문서에 개시되는 일 실시예에 따른 전자 장치는. 통신 회로, 메모리, 및 상기 통신 회로, 및 상기 메모리와 작동적으로(operatively) 연결된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 메모리는, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행 시, 상기 전자 장치가, 상기 통신 회로를 통하여, 외부 전자 장치로부터 상기 외부 전자 장치가 제공 중인 메시지에 대한 정보를 수신하고, 상기 메시지에 대한 정보에 기반하여, 상기 메시지에 포함된 문장을 액션 단위로 구분하고, 상기 구분된 액션 단위의 문장 각각을 음성 명령어의 형태로 변환하고, 사용자 정보, 상기 외부 전자 장치와 관련된 정보 및 상기 외부 전자 장치와 연결된 외부 실행 장치와 관련된 정보 중 적어도 하나에 기반하여 상기 변환된 음성 명령어에 대응하는 동작이 수행 가능한지 여부를 판단하고, 상기 판단에 기반하여 수행 가능한 동작에 대응하는 적어도 하나의 추천 음성 명령어를 결정하고, 상기 통신 회로를 통하여 상기 외부 전자 장치에 상기 적어도 하나의 추천 음성 명령어에 대한 정보를 제공하도록 하는 인스트럭션들(instructions)을 저장할 수 있다.

본 문서에 개시되는 일 실시예에 따른 전자 장치의 음성 명령어 추천 방법은, 상기 전자 장치가 사용자에게 제공 중인 메시지에 포함된 문장을 액션 단위로 구분하는 동작; 상기 구분된 액션 단위의 문장 각각을 음성 명령어의 형태로 변환하는 동작; 사용자 정보, 상기 전자 장치와 관련된 정보 및 상기 전자 장치와 연결된 외부 실행 장치와 관련된 정보 중 적어도 하나에 기반하여 상기 변환된 음성 명령어에 대응하는 동작이 수행 가능한지 여부를 판단하는 동작; 및 상기 판단에 기반하여 수행 가능한 동작에 대응하는 적어도 하나의 추천 음성 명령어의 정보를 제공하는 동작을 포함할 수 있다.

본 문서에 개시되는 일 실시예에 따른 전자 장치의 음성 명령어 추천 방법은, 외부 전자 장치로부터, 상기 외부 전자 장치가 제공 중인 메시지에 대한 정보를 수신하는 동작, 상기 메시지에 대한 정보에 기반하여, 상기 메시지에 포함된 문장을 액션 단위로 구분하는 동작, 상기 구분된 액션 단위의 문장 각각을 음성 명령어의 형태로 변환하는 동작, 사용자 정보, 상기 외부 전자 장치와 관련된 정보 및 상기 외부 전자 장치와 연결된 외부 실행 장치와 관련된 정보 중 적어도 하나에 기반하여 상기 변환된 음성 명령어에 대응하는 동작이 수행 가능한지 여부를 판단하는 동작, 상기 판단에 기반하여 수행 가능한 동작에 대응하는 적어도 하나의 추천 음성 명령어를 결정하는 동작, 및 상기 외부 전자 장치에 상기 적어도 하나의 추천 음성 명령어에 대한 정보를 제공하는 동작을 포함할 수 있다.

본 문서에 개시되는 실시예들에 따르면, 전자 장치가 사용자에게 현재 제공 중인 메시지(예: 화면 또는 음성)와 관련하여 사용 가능한 추천 음성 명령어를 제공할 수 있다.

본 문서에 개시되는 실시예들에 따르면, 사용자의 음성 입력에 대한 응답 메시지와 관련하여 연속적으로 수행 가능한 동작들에 대응하는 음성 명령어를 추천할 수 있다.

본 문서에 개시되는 실시예들에 따르면, 현재 전자 장치가 진입한 도메인(domain)과 무관하게, 다양한 도메인에 대하여 현재의 상황에 적합한 음성 명령어를 추천할 수 있다.

이 외에, 본 문서를 통해 직접적 또는 간접적으로 파악되는 다양한 효과들이 제공될 수 있다.

도 1은 다양한 실시예들에 따른 네트워크 환경 내의 전자 장치를 나타낸다.
도 2는 일 실시예에 따른 통합 지능 (integrated intelligence) 시스템을 나타낸 블록도이다.
도 3은 일 실시예에 따른, 컨셉과 액션의 관계 정보가 데이터베이스에 저장된 형태를 나타낸 도면이다.
도 4는 일 실시예에 따라, 지능형 앱을 통해 수신된 음성 입력을 처리하는 화면을 표시하는 사용자 단말을 도시하는 도면이다.
도 5는 일 실시예에 따른, 전자 장치의 블록도이다.
도 6은 일 실시예에 따른, 전자 장치의 블록도이다.
도 7은 일 실시예에 따른 통합 지능 (integrated intelligence) 시스템을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 8a 내지 8f는 일 실시예에 따른 전자 장치의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 일 실시예에 따른 전자 장치가 추천 음성 명령어를 제공한 사용자 인터페이스의 예시이다.
도 10은 일 실시예에 따른 전자 장치가 추천 음성 명령어를 제공한 사용자 인터페이스의 예시이다.
도 11은 일 실시예에 따른 전자 장치의 음성 명령어 추천 방법의 흐름도이다.
도 12는 일 실시예에 따른 전자 장치의 음성 명령어 추천 방법의 흐름도이다.
도 13은 일 실시예에 따른 전자 장치의 음성 명령어 추천 방법의 흐름도이다.
도면의 설명과 관련하여, 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일 또는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.

도 1은, 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)의 블록도이다. 도 1을 참조하면, 네트워크 환경(100)에서 전자 장치(101)는 제 1 네트워크(198)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(102)와 통신하거나, 또는 제 2 네트워크(199)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(104) 또는 서버(108) 중 적어도 하나와 통신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 서버(108)를 통하여 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 프로세서(120), 메모리(130), 입력 모듈(150), 음향 출력 모듈(155), 디스플레이 모듈(160), 오디오 모듈(170), 센서 모듈(176), 인터페이스(177), 연결 단자(178), 햅틱 모듈(179), 카메라 모듈(180), 전력 관리 모듈(188), 배터리(189), 통신 모듈(190), 가입자 식별 모듈(196), 또는 안테나 모듈(197)을 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(101)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 연결 단자(178))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시예에서는, 이 구성요소들 중 일부들(예: 센서 모듈(176), 카메라 모듈(180), 또는 안테나 모듈(197))은 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160))로 통합될 수 있다.

프로세서(120)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(140))를 실행하여 프로세서(120)에 연결된 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)를 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 데이터 처리 또는 연산의 적어도 일부로서, 프로세서(120)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(176) 또는 통신 모듈(190))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(132)에 저장하고, 휘발성 메모리(132)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(134)에 저장할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 메인 프로세서(121)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서) 또는 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(123)(예: 그래픽 처리 장치, 신경망 처리 장치(NPU: neural processing unit), 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)가 메인 프로세서(121) 및 보조 프로세서(123)를 포함하는 경우, 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)보다 저전력을 사용하거나, 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.

보조 프로세서(123)는, 예를 들면, 메인 프로세서(121)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(121)가 액티브(예: 어플리케이션 실행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)와 함께, 전자 장치(101)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160), 센서 모듈(176), 또는 통신 모듈(190))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성요소(예: 카메라 모듈(180) 또는 통신 모듈(190))의 일부로서 구현될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 신경망 처리 장치)는 인공지능 모델의 처리에 특화된 하드웨어 구조를 포함할 수 있다. 인공지능 모델은 기계 학습을 통해 생성될 수 있다. 이러한 학습은, 예를 들어, 인공지능 모델이 수행되는 전자 장치(101) 자체에서 수행될 수 있고, 별도의 서버(예: 서버(108))를 통해 수행될 수도 있다. 학습 알고리즘은, 예를 들어, 지도형 학습(supervised learning), 비지도형 학습(unsupervised learning), 준지도형 학습(semi-supervised learning) 또는 강화 학습(reinforcement learning)을 포함할 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은, 복수의 인공 신경망 레이어들을 포함할 수 있다. 인공 신경망은 심층 신경망(DNN: deep neural network), CNN(convolutional neural network), RNN(recurrent neural network), RBM(restricted boltzmann machine), DBN(deep belief network), BRDNN(bidirectional recurrent deep neural network), 심층 Q-네트워크(deep Q-networks) 또는 상기 중 둘 이상의 조합 중 하나일 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은 하드웨어 구조 이외에, 추가적으로 또는 대체적으로, 소프트웨어 구조를 포함할 수 있다.

메모리(130)는, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(120) 또는 센서 모듈(176))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(140)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(130)는, 휘발성 메모리(132) 또는 비휘발성 메모리(134)를 포함할 수 있다.

프로그램(140)은 메모리(130)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 예를 들면, 운영 체제(142), 미들 웨어(144) 또는 어플리케이션(146)을 포함할 수 있다.

입력 모듈(150)은, 전자 장치(101)의 구성요소(예: 프로세서(120))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 모듈(150)은, 예를 들면, 마이크, 마우스, 키보드, 키(예: 버튼), 또는 디지털 펜(예: 스타일러스 펜)을 포함할 수 있다.

음향 출력 모듈(155)은 음향 신호를 전자 장치(101)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 모듈(155)은, 예를 들면, 스피커 또는 리시버를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용될 수 있다. 리시버는 착신 전화를 수신하기 위해 사용될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 리시버는 스피커와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.

디스플레이 모듈(160)은 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 디스플레이 모듈(160)은, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 디스플레이 모듈(160)은 터치를 감지하도록 설정된 터치 센서, 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 압력 센서를 포함할 수 있다.

오디오 모듈(170)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일 실시예에 따르면, 오디오 모듈(170)은, 입력 모듈(150)을 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 모듈(155), 또는 전자 장치(101)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))(예: 스피커 또는 헤드폰)를 통해 소리를 출력할 수 있다.

센서 모듈(176)은 전자 장치(101)의 작동 상태(예: 전력 또는 온도), 또는 외부의 환경 상태(예: 사용자 상태)를 감지하고, 감지된 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 센서 모듈(176)은, 예를 들면, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 근접 센서, 컬러 센서, IR(infrared) 센서, 생체 센서, 온도 센서, 습도 센서, 또는 조도 센서를 포함할 수 있다.

인터페이스(177)는 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 인터페이스(177)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.

연결 단자(178)는, 그를 통해서 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 연결 단자(178)는, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.

햅틱 모듈(179)은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 햅틱 모듈(179)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.

카메라 모듈(180)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.

전력 관리 모듈(188)은 전자 장치(101)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전력 관리 모듈(188)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.

배터리(189)는 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소에 전력을 공급할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 배터리(189)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.

통신 모듈(190)은 전자 장치(101)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102), 전자 장치(104), 또는 서버(108)) 간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(190)은 프로세서(120)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 통신 모듈(190)은 무선 통신 모듈(192)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(194)(예: LAN(local area network) 통신 모듈, 또는 전력선 통신 모듈)을 포함할 수 있다. 이들 통신 모듈 중 해당하는 통신 모듈은 제 1 네트워크(198)(예: 블루투스, WiFi(wireless fidelity) direct 또는 IrDA(infrared data association)와 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제 2 네트워크(199)(예: 레거시 셀룰러 네트워크, 5G 네트워크, 차세대 통신 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN)와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부의 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 이런 여러 종류의 통신 모듈들은 하나의 구성요소(예: 단일 칩)로 통합되거나, 또는 서로 별도의 복수의 구성요소들(예: 복수 칩들)로 구현될 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 가입자 식별 모듈(196)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 이용하여 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크 내에서 전자 장치(101)를 확인 또는 인증할 수 있다.

무선 통신 모듈(192)은 4G 네트워크 이후의 5G 네트워크 및 차세대 통신 기술, 예를 들어, NR 접속 기술(new radio access technology)을 지원할 수 있다. NR 접속 기술은 고용량 데이터의 고속 전송(eMBB(enhanced mobile broadband)), 단말 전력 최소화와 다수 단말의 접속(mMTC(massive machine type communications)), 또는 고신뢰도와 저지연(URLLC(ultra-reliable and low-latency communications))을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은, 예를 들어, 높은 데이터 전송률 달성을 위해, 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 고주파 대역에서의 성능 확보를 위한 다양한 기술들, 예를 들어, 빔포밍(beamforming), 거대 배열 다중 입출력(massive MIMO(multiple-input and multiple-output)), 전차원 다중입출력(FD-MIMO: full dimensional MIMO), 어레이 안테나(array antenna), 아날로그 빔형성(analog beam-forming), 또는 대규모 안테나(large scale antenna)와 같은 기술들을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 전자 장치(101), 외부 전자 장치(예: 전자 장치(104)) 또는 네트워크 시스템(예: 제 2 네트워크(199))에 규정되는 다양한 요구사항을 지원할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 무선 통신 모듈(192)은 eMBB 실현을 위한 Peak data rate(예: 20Gbps 이상), mMTC 실현을 위한 손실 Coverage(예: 164dB 이하), 또는 URLLC 실현을 위한 U-plane latency(예: 다운링크(DL) 및 업링크(UL) 각각 0.5ms 이하, 또는 라운드 트립 1ms 이하)를 지원할 수 있다.

안테나 모듈(197)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부의 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 안테나를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다. 이런 경우, 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크에서 사용되는 통신 방식에 적합한 적어도 하나의 안테나가, 예를 들면, 통신 모듈(190)에 의하여 상기 복수의 안테나들로부터 선택될 수 있다. 신호 또는 전력은 상기 선택된 적어도 하나의 안테나를 통하여 통신 모듈(190)과 외부의 전자 장치 간에 송신되거나 수신될 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 방사체 이외에 다른 부품(예: RFIC(radio frequency integrated circuit))이 추가로 안테나 모듈(197)의 일부로 형성될 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 mmWave 안테나 모듈을 형성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, mmWave 안테나 모듈은 인쇄 회로 기판, 상기 인쇄 회로 기판의 제 1 면(예: 아래 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 지정된 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있는 RFIC, 및 상기 인쇄 회로 기판의 제 2 면(예: 윗 면 또는 측 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 상기 지정된 고주파 대역의 신호를 송신 또는 수신할 수 있는 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다.

상기 구성요소들 중 적어도 일부는 주변 기기들간 통신 방식(예: 버스, GPIO(general purpose input and output), SPI(serial peripheral interface), 또는 MIPI(mobile industry processor interface))을 통해 서로 연결되고 신호(예: 명령 또는 데이터)를 상호간에 교환할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 명령 또는 데이터는 제 2 네트워크(199)에 연결된 서버(108)를 통해서 전자 장치(101)와 외부의 전자 장치(104)간에 송신 또는 수신될 수 있다. 외부의 전자 장치(102, 또는 104) 각각은 전자 장치(101)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부의 전자 장치들(102, 104, 또는 108) 중 하나 이상의 외부의 전자 장치들에서 실행될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로, 또는 사용자 또는 다른 장치로부터의 요청에 반응하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(101)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 하나 이상의 외부의 전자 장치들에게 그 기능 또는 그 서비스의 적어도 일부를 수행하라고 요청할 수 있다. 상기 요청을 수신한 하나 이상의 외부의 전자 장치들은 요청된 기능 또는 서비스의 적어도 일부, 또는 상기 요청과 관련된 추가 기능 또는 서비스를 실행하고, 그 실행의 결과를 전자 장치(101)로 전달할 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 결과를, 그대로 또는 추가적으로 처리하여, 상기 요청에 대한 응답의 적어도 일부로서 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 모바일 에지 컴퓨팅(MEC: mobile edge computing), 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다. 전자 장치(101)는, 예를 들어, 분산 컴퓨팅 또는 모바일 에지 컴퓨팅을 이용하여 초저지연 서비스를 제공할 수 있다. 다른 실시예에 있어서, 외부의 전자 장치(104)는 IoT(internet of things) 기기를 포함할 수 있다. 서버(108)는 기계 학습 및/또는 신경망을 이용한 지능형 서버일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 외부의 전자 장치(104) 또는 서버(108)는 제 2 네트워크(199) 내에 포함될 수 있다. 전자 장치(101)는 5G 통신 기술 및 IoT 관련 기술을 기반으로 지능형 서비스(예: 스마트 홈, 스마트 시티, 스마트 카, 또는 헬스 케어)에 적용될 수 있다.

도 2는 일 실시예에 따른 통합 지능 (integrated intelligence) 시스템을 나타낸 블록도이다.

도 2를 참조하면, 일 실시예의 통합 지능 시스템은 사용자 단말(201), 지능형 서버(300), 및 서비스 서버(400)를 포함할 수 있다.

일 실시 예의 사용자 단말(201)(예: 도 1의 전자 장치(101))은, 인터넷에 연결 가능한 단말 장치(또는, 전자 장치)일 수 있으며, 예를 들어, 휴대폰, 스마트폰, PDA(personal digital assistant), 노트북 컴퓨터, TV(television), 백색 가전, 웨어러블 장치, HMD (head mounted device), 또는 스마트 스피커일 수 있다.

도시된 실시 예에 따르면, 사용자 단말(201)은 통신 인터페이스(290), 마이크(270), 스피커(255), 디스플레이(260), 메모리(230), 및/또는 프로세서(220)를 포함할 수 있다. 상기 열거된 구성요소들은 서로 작동적으로 또는 전기적으로 연결될 수 있다.

통신 인터페이스(290)(예: 도 1의 통신 모듈(190))는 외부 장치와 연결되어 데이터를 송수신하도록 구성될 수 있다. 마이크(270)(예: 도 1의 오디오 모듈(170))는 소리(예: 사용자 발화)를 수신하여, 전기적 신호로 변환할 수 있다. 스피커(255)(예: 도 1의 음향 출력 모듈(155))는 전기적 신호를 소리(예: 음성)로 출력할 수 있다. 디스플레이(260)(예: 도 1의 디스플레이 모듈(160))는 이미지 또는 비디오를 표시하도록 구성될 수 있다. 일 실시 예의 디스플레이(260)는 또한 실행되는 앱(app)(또는, 어플리케이션 프로그램(application program))의 그래픽 사용자 인터페이스(graphic user interface, GUI)를 표시할 수 있다.

일 실시 예의 메모리(230)(예: 도 1의 메모리(130))는 클라이언트 모듈(231), SDK(software development kit)(233), 및 복수의 어플리케이션들(예: 235a, 235b)을 저장할 수 있다. 상기 클라이언트 모듈(231), 및 SDK(233)는 범용적인 기능을 수행하기 위한 프레임워크(framework)(또는, 솔루션 프로그램)를 구성할 수 있다. 또한, 클라이언트 모듈(231) 또는 SDK(233)는 음성 입력을 처리하기 위한 프레임워크를 구성할 수 있다.

상기 복수의 어플리케이션들(예: 235a, 235b)은 지정된 기능을 수행하기 위한 프로그램일 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 복수의 어플리케이션들은 제1 앱(235a), 및/또는 제2 앱(235b)을 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 복수의 어플리케이션들 각각은 지정된 기능을 수행하기 위한 복수의 동작들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 어플리케이션들은, 알람 앱, 메시지 앱, 및/또는 스케줄 앱을 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 복수의 어플리케이션들은 프로세서(220)에 의해 실행되어 상기 복수의 동작들 중 적어도 일부를 순차적으로 실행할 수 있다.

일 실시 예의 프로세서(220)는 사용자 단말(201)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 통신 인터페이스(290), 마이크(270), 스피커(255), 및 디스플레이(260)와 전기적으로 연결되어 연결되어 지정된 동작을 수행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다.

일 실시 예의 프로세서(220)는 또한 상기 메모리(230)에 저장된 프로그램을 실행하여 지정된 기능을 수행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 클라이언트 모듈(231) 또는 SDK(233) 중 적어도 하나를 실행하여, 음성 입력을 처리하기 위한 이하의 동작을 수행할 수 있다. 프로세서(220)는, 예를 들어, SDK(233)를 통해 복수의 어플리케이션들의 동작을 제어할 수 있다. 클라이언트 모듈(231) 또는 SDK(233)의 동작으로 설명된 이하의 동작들은 프로세서(220)의 실행에 의하여 수행되는 동작일 수 있다.

일 실시 예의 클라이언트 모듈(231)은 음성 입력을 수신할 수 있다. 예를 들어, 클라이언트 모듈(231)은 마이크(270)를 통해 감지된 사용자 발화에 대응되는 음성 신호를 수신할 수 있다. 상기 클라이언트 모듈(231)은 수신된 음성 입력(예: 음성 신호)을 지능형 서버(300)로 송신할 수 있다. 클라이언트 모듈(231)은 수신된 음성 입력과 함께, 사용자 단말(201)의 상태 정보를 지능형 서버(300)로 송신할 수 있다. 상기 상태 정보는, 예를 들어, 앱의 실행 상태 정보일 수 있다.

일 실시 예의 클라이언트 모듈(231)은 수신된 음성 입력에 대응되는 결과를 지능형 서버(300)로부터 수신할 수 있다. 예를 들어, 클라이언트 모듈(231)은 지능형 서버(300)에서 상기 수신된 음성 입력에 대응되는 결과를 산출할 수 있는 경우, 수신된 음성 입력에 대응되는 결과를 수신할 수 있다. 클라이언트 모듈(231)은 상기 수신된 결과를 디스플레이(260)에 표시할 수 있다.

일 실시 예의 클라이언트 모듈(231)은 수신된 음성 입력에 대응되는 플랜을 수신할 수 있다. 클라이언트 모듈(231)은 플랜에 따라 앱의 복수의 동작을 실행한 결과를 디스플레이(260)에 표시할 수 있다. 클라이언트 모듈(231)은, 예를 들어, 복수의 동작의 실행 결과를 순차적으로 디스플레이에 표시할 수 있다. 사용자 단말(201)은, 다른 예를 들어, 복수의 동작을 실행한 일부 결과(예: 마지막 동작의 결과)만을 디스플레이에 표시할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 클라이언트 모듈(231)은 지능형 서버(300)로부터 음성 입력에 대응되는 결과를 산출하기 위해 필요한 정보를 획득하기 위한 요청을 수신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 클라이언트 모듈(231)은 상기 요청에 대응하여 상기 필요한 정보를 지능형 서버(300)로 송신할 수 있다.

일 실시 예의 클라이언트 모듈(231)은 플랜에 따라 복수의 동작을 실행한 결과 정보를 지능형 서버(300)로 송신할 수 있다. 지능형 서버(300)는 상기 결과 정보를 이용하여 수신된 음성 입력이 올바르게 처리된 것을 확인할 수 있다.

일 실시 예의 클라이언트 모듈(231)은 음성 인식 모듈을 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 클라이언트 모듈(231)은 상기 음성 인식 모듈을 통해 제한된 기능을 수행하는 음성 입력을 인식할 수 있다. 예를 들어, 클라이언트 모듈(231)은 지정된 음성 입력(예: 웨이크 업!)에 대응하여 유기적인 동작을 수행함으로써 음성 입력을 처리하기 위한 지능형 앱을 실행할 수 있다.

일 실시 예의 지능형 서버(300)는 네트워크(299)(예: 도 1의 제1 네트워크(198) 및/또는 제2 네트워크(199))를 통해 사용자 단말(201)로부터 사용자 음성 입력과 관련된 정보를 수신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 지능형 서버(300)는 수신된 음성 입력과 관련된 데이터를 텍스트 데이터(text data)로 변경할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 지능형 서버(300)는 상기 텍스트 데이터에 기초하여 사용자 음성 입력과 대응되는 태스크(task)를 수행하기 위한 적어도 하나의 플랜(plan)을 생성할 수 있다

일 실시 예에 따르면, 플랜은 인공 지능(artificial intelligent)(AI) 시스템에 의해 생성될 수 있다. 인공지능 시스템은 룰 베이스 시스템(rule-based system) 일 수도 있고, 신경망 베이스 시스템(neural network-based system)(예: 피드포워드 신경망(feedforward neural network(FNN)), 및/또는 순환 신경망(recurrent neural network(RNN))) 일 수도 있다. 또는, 전술한 것의 조합 또는 이와 다른 인공지능 시스템일 수도 있다. 일 실시 예에 따르면, 플랜은 미리 정의된 플랜들의 집합에서 선택될 수 있거나, 사용자 요청에 응답하여 실시간으로 생성될 수 있다. 예를 들어, 인공지능 시스템은 미리 정의 된 복수의 플랜들 중 적어도 하나의 플랜을 선택할 수 있다.

일 실시 예의 지능형 서버(300)는 생성된 플랜에 따른 결과를 사용자 단말(201)로 송신하거나, 생성된 플랜을 사용자 단말(201)로 송신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(201)은 플랜에 따른 결과를 디스플레이에 표시할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(201)은 플랜에 따른 동작을 실행한 결과를 디스플레이에 표시할 수 있다.

일 실시 예의 지능형 서버(300)는 프론트 엔드(front end)(310), 자연어 플랫폼(natural language platform)(320), 캡슐 데이터베이스(capsule database)(330), 실행 엔진(execution engine)(340), 엔드 유저 인터페이스(end user interface)(350), 매니지먼트 플랫폼(management platform)(360), 빅 데이터 플랫폼(big data platform)(370), 또는 분석 플랫폼(analytic platform)(380)을 포함할 수 있다.

일 실시 예의 프론트 엔드(310)는 사용자 단말(201)에 의하여 수신된 음성 입력을 사용자 단말(201)로부터 수신할 수 있다. 프론트 엔드(310)는 상기 음성 입력에 대응되는 응답을 사용자 단말(201)로 송신할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 자연어 플랫폼(320)은 자동 음성 인식 모듈(automatic speech recognition module)(ASR module)(321), 자연어 이해 모듈(natural language understanding module)(NLU module)(323), 플래너 모듈(planner module)(325), 자연어 생성 모듈(natural language generator module)(NLG module)(327), 및/또는 텍스트 음성 변환 모듈(text to speech module)(TTS module)(329)을 포함할 수 있다.

일 실시 예의 자동 음성 인식 모듈(321)은 사용자 단말(201)로부터 수신된 음성 입력을 텍스트 데이터로 변환할 수 있다. 일 실시 예의 자연어 이해 모듈(323)은 음성 입력의 텍스트 데이터를 이용하여 사용자의 의도를 파악할 수 있다. 예를 들어, 자연어 이해 모듈(323)은 문법적 분석(syntactic analyze) 및/또는 의미적 분석(semantic analyze)을 수행하여 사용자의 의도를 파악할 수 있다. 일 실시 예의 자연어 이해 모듈(323)은 형태소 또는 구의 언어적 특징(예: 문법적 요소)을 이용하여 음성 입력으로부터 추출된 단어의 의미를 파악하고, 상기 파악된 단어의 의미를 의도에 매칭시켜 사용자의 의도를 결정할 수 있다.

일 실시 예의 플래너 모듈(325)은 자연어 이해 모듈(323)에서 결정된 의도 및 파라미터를 이용하여 플랜을 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 플래너 모듈(325)은 상기 결정된 의도에 기초하여 태스크를 수행하기 위해 필요한 복수의 도메인을 결정할 수 있다. 플래너 모듈(325)은 상기 의도에 기초하여 결정된 복수의 도메인 각각에 포함된 복수의 동작을 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 플래너 모듈(325)은 상기 결정된 복수의 동작을 실행하는데 필요한 파라미터나, 상기 복수의 동작의 실행에 의해 출력되는 결과 값을 결정할 수 있다. 상기 파라미터, 및 상기 결과 값은 지정된 형식(또는, 클래스)의 컨셉으로 정의될 수 있다. 이에 따라, 플랜은 사용자의 의도에 의해 결정된 복수의 동작, 및/또는 복수의 컨셉을 포함할 수 있다. 상기 플래너 모듈(325)은 상기 복수의 동작, 및 상기 복수의 컨셉 사이의 관계를 단계적(또는, 계층적)으로 결정할 수 있다. 예를 들어, 플래너 모듈(325)은 복수의 컨셉에 기초하여 사용자의 의도에 기초하여 결정된 복수의 동작의 실행 순서를 결정할 수 있다. 다시 말해, 플래너 모듈(325)은 복수의 동작의 실행에 필요한 파라미터, 및 복수의 동작의 실행에 의해 출력되는 결과에 기초하여, 복수의 동작의 실행 순서를 결정할 수 있다. 이에 따라, 플래너 모듈(325)은 복수의 동작 및 복수의 컨셉 사이의 연관 정보(예: 온톨로지(ontology))가 포함된 플랜을 생성할 수 있다. 상기 플래너 모듈(325)은 컨셉과 동작의 관계들의 집합이 저장된 캡슐 데이터베이스(330)에 저장된 정보를 이용하여 플랜을 생성할 수 있다.

일 실시 예의 자연어 생성 모듈(327)은 지정된 정보를 텍스트 형태로 변경할 수 있다. 상기 텍스트 형태로 변경된 정보는 자연어 발화의 형태일 수 있다. 일 실시 예의 텍스트 음성 변환 모듈(329)은 텍스트 형태의 정보를 음성 형태의 정보로 변경할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 자연어 플랫폼(320)의 기능의 일부 기능 또는 전체 기능은 사용자 단말(201)에서도 구현가능 할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(201)이 자동 음성 인식 모듈 및/또는 자연어 이해 모듈을 포함할 수 있다. 사용자 단말(201)이 사용자 음성 명령을 인식한 뒤, 인식된 음성 명령에 대응하는 텍스트 정보를 지능형 서버(300)로 송신할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(201)이 텍스트 음성 변환 모듈을 포함할 수 있다. 사용자 단말(201)이 지능형 서버(300)로부터 텍스트 정보를 수신하고, 수신된 텍스트 정보를 음성으로 출력할 수 있다.

상기 캡슐 데이터베이스(330)는 복수의 도메인에 대응되는 복수의 컨셉과 동작들의 관계에 대한 정보를 저장할 수 있다. 일 실시예에 따른 캡슐은 플랜에 포함된 복수의 동작 오브젝트(action object)(또는 동작 정보) 및/또는 컨셉 오브젝트(concept object)(또는 컨셉 정보)를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 캡슐 데이터베이스(330)는 CAN(concept action network)의 형태로 복수의 캡슐을 저장할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 복수의 캡슐은 캡슐 데이터베이스(330)에 포함된 기능 저장소(function registry)에 저장될 수 있다.

상기 캡슐 데이터베이스(330)는 음성 입력에 대응되는 플랜을 결정할 때 필요한 전략 정보가 저장된 전략 레지스트리(strategy registry)를 포함할 수 있다. 상기 전략 정보는 음성 입력에 대응되는 복수의 플랜이 있는 경우, 하나의 플랜을 결정하기 위한 기준 정보를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 캡슐 데이터베이스(330)는 지정된 상황에서 사용자에게 후속 동작을 제안하기 위한 후속 동작의 정보가 저장된 후속 동작 레지스트리(follow up registry)를 포함할 수 있다. 상기 후속 동작은, 예를 들어, 후속 발화를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 캡슐 데이터베이스(330)는 사용자 단말(201)을 통해 출력되는 정보의 레이아웃(layout) 정보를 저장하는 레이아웃 레지스트리(layout registry)를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 캡슐 데이터베이스(330)는 캡슐 정보에 포함된 어휘(vocabulary) 정보가 저장된 어휘 레지스트리(vocabulary registry)를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 캡슐 데이터베이스(330)는 사용자와의 대화(dialog)(또는, 인터렉션(interaction)) 정보가 저장된 대화 레지스트리(dialog registry)를 포함할 수 있다. 상기 캡슐 데이터베이스(330)는 개발자 툴(developer tool)을 통해 저장된 오브젝트를 업데이트(update)할 수 있다. 상기 개발자 툴은, 예를 들어, 동작 오브젝트 또는 컨셉 오브젝트를 업데이트하기 위한 기능 에디터(function editor)를 포함할 수 있다. 상기 개발자 툴은 어휘를 업데이트하기 위한 어휘 에디터(vocabulary editor)를 포함할 수 있다. 상기 개발자 툴은 플랜을 결정하는 전략을 생성 및 등록 하는 전략 에디터(strategy editor)를 포함할 수 있다. 상기 개발자 툴은 사용자와의 대화를 생성하는 대화 에디터(dialog editor)를 포함할 수 있다. 상기 개발자 툴은 후속 목표를 활성화하고, 힌트를 제공하는 후속 발화를 편집할 수 있는 후속 동작 에디터(follow up editor)를 포함할 수 있다. 상기 후속 목표는 현재 설정된 목표, 사용자의 선호도 또는 환경 조건에 기초하여 결정될 수 있다. 일 실시 예에서는 캡슐 데이터베이스(330)가 사용자 단말(201) 내에도 구현될 수 있다.

일 실시 예의 실행 엔진(340)은 상기 생성된 플랜을 이용하여 결과를 산출할 수 있다. 엔드 유저 인터페이스(350)는 산출된 결과를 사용자 단말(201)로 송신할 수 있다. 이에 따라, 사용자 단말(201)은 상기 결과를 수신하고, 상기 수신된 결과를 사용자에게 제공할 수 있다. 일 실시 예의 매니지먼트 플랫폼(360)은 지능형 서버(300)에서 이용되는 정보를 관리할 수 있다. 일 실시 예의 빅 데이터 플랫폼(370)은 사용자의 데이터를 수집할 수 있다. 일 실시 예의 분석 플랫폼(380)은 지능형 서버(300)의 QoS(quality of service)를 관리할 수 있다. 예를 들어, 분석 플랫폼(380)은 지능형 서버(300)의 구성 요소 및 처리 속도(또는, 효율성)를 관리할 수 있다.

일 실시 예의 서비스 서버(400)는 사용자 단말(201)에 지정된 서비스(예: 음식 주문 또는 호텔 예약)를 제공할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 서비스 서버(400)는 제3 자에 의해 운영되는 서버일 수 있다. 일 실시 예의 서비스 서버(400)는 수신된 음성 입력에 대응되는 플랜을 생성하기 위한 정보를 지능형 서버(300)에 제공할 수 있다. 상기 제공된 정보는 캡슐 데이터베이스(330)에 저장될 수 있다. 또한, 서비스 서버(400)는 플랜에 따른 결과 정보를 지능형 서버(300)에 제공할 수 있다. 서비스 서버(400)는 네트워크(299)를 통하여 지능형 서버(300) 및/또는 사용자 단말(201)과 통신할 수 있다. 서비스 서버(400)는 별도의 연결을 통하여 지능형 서버(300)와 통신할 수 있다. 도 2에는 서비스 서버(400)가 하나의 서버로 도시되어 있으나, 본 문서의 실시예들이 이에 제한되는 것은 아니다. 서비스 서버(400)의 각각의 서비스(401, 402, 및 403)들 중 적어도 하나는 별도의 서버로 구현될 수 있다.

위에 기술된 통합 지능 시스템에서, 상기 사용자 단말(201)은, 사용자 입력에 응답하여 사용자에게 다양한 인텔리전트 서비스를 제공할 수 있다. 상기 사용자 입력은, 예를 들어, 물리적 버튼을 통한 입력, 터치 입력 또는 음성 입력을 포함할 수 있다.

일 실시 예에서, 상기 사용자 단말(201)은 내부에 저장된 지능형 앱(또는, 음성 인식 앱)을 통해 음성 인식 서비스를 제공할 수 있다. 이 경우, 예를 들어, 사용자 단말(201)은 상기 마이크를 통해 수신된 사용자 발화(utterance) 또는 음성 입력(voice input)을 인식하고, 인식된 음성 입력에 대응되는 서비스를 사용자에게 제공할 수 있다.

일 실시 예에서, 사용자 단말(201)은 수신된 음성 입력에 기초하여, 단독으로 또는 상기 지능형 서버 및/또는 서비스 서버와 함께 지정된 동작을 수행할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(201)은 수신된 음성 입력에 대응되는 앱을 실행시키고, 실행된 앱을 통해 지정된 동작을 수행할 수 있다.

일 실시 예에서, 사용자 단말(201)이 지능형 서버(300) 및/또는 서비스 서버와 함께 서비스를 제공하는 경우에는, 상기 사용자 단말은, 상기 마이크(270)를 이용하여 사용자 발화를 감지하고, 상기 감지된 사용자 발화에 대응되는 신호(또는, 음성 데이터)를 생성할 수 있다. 상기 사용자 단말은, 상기 음성 데이터를 통신 인터페이스(290)를 이용하여 지능형 서버(300)로 송신할 수 있다.

일 실시 예에 따른 지능형 서버(300)는 사용자 단말(201)로부터 수신된 음성 입력에 대한 응답으로써, 음성 입력에 대응되는 태스크(task)를 수행하기 위한 플랜, 또는 상기 플랜에 따라 동작을 수행한 결과를 생성할 수 있다. 상기 플랜은, 예를 들어, 사용자의 음성 입력에 대응되는 태스크(task)를 수행하기 위한 복수의 동작 및/또는 상기 복수의 동작과 관련된 복수의 컨셉을 포함할 수 있다. 상기 컨셉은 상기 복수의 동작의 실행에 입력되는 파라미터나, 복수의 동작의 실행에 의해 출력되는 결과 값을 정의한 것일 수 있다. 상기 플랜은 복수의 동작 및/또는 복수의 컨셉 사이의 연관 정보를 포함할 수 있다.

일 실시 예의 사용자 단말(201)은, 통신 인터페이스(290)를 이용하여 상기 응답을 수신할 수 있다. 사용자 단말(201)은 상기 스피커(255)를 이용하여 사용자 단말(201) 내부에서 생성된 음성 신호를 외부로 출력하거나, 디스플레이(260)를 이용하여 사용자 단말(201) 내부에서 생성된 이미지를 외부로 출력할 수 있다.

도 3은 일 실시 예에 따른, 컨셉과 동작의 관계 정보가 데이터베이스에 저장된 형태를 나타낸 도면이다.

상기 지능형 서버(300)의 캡슐 데이터베이스(예: 캡슐 데이터베이스(330))는 CAN (concept action network) 형태로 캡슐을 저장할 수 있다. 상기 캡슐 데이터베이스는 사용자의 음성 입력에 대응되는 태스크를 처리하기 위한 동작, 및 상기 동작을 위해 필요한 파라미터를 CAN(concept action network) 형태로 저장될 수 있다.

상기 캡슐 데이터베이스는 복수의 도메인(예: 어플리케이션) 각각에 대응되는 복수의 캡슐(캡슐A(331), 캡슐B(334))을 저장할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 하나의 캡슐(예: 캡슐A(331))은 하나의 도메인(예: 위치(geo), 어플리케이션)에 대응될 수 있다. 또한, 하나의 캡슐에는 캡슐과 관련된 도메인에 대한 기능을 수행하기 위한 적어도 하나의 서비스 제공자의 캡슐(예: CP 1(332), CP 2 (333), CP3 (335), 및/또는 CP4 (336))이 대응될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 하나의 캡슐은 지정된 기능을 수행하기 위한 적어도 하나 이상의 동작(330a) 및 적어도 하나 이상의 컨셉(330b)을 포함할 수 있다.

상기, 자연어 플랫폼(320)은 캡슐 데이터베이스(330)에 저장된 캡슐을 이용하여 수신된 음성 입력에 대응하는 태스크를 수행하기 위한 플랜을 생성할 수 있다. 예를 들어, 자연어 플랫폼의 플래너 모듈(325)은 캡슐 데이터베이스에 저장된 캡슐을 이용하여 플랜을 생성할 수 있다. 예를 들어, 캡슐 A(331)의 동작들(331a, 332a) 과 컨셉들(331b, 332b) 및 캡슐 B(334)의 동작(334a)과 컨셉(334b)을 이용하여 플랜(337)을 생성할 수 있다.

도 4는 일 실시 예에 따른 사용자 단말이 지능형 앱을 통해 수신된 음성 입력을 처리하는 화면을 나타낸 도면이다.

사용자 단말(201)은 지능형 서버(300)를 통해 사용자 입력을 처리하기 위해 지능형 앱을 실행할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 제1 화면(310)에서, 사용자 단말(201)은 지정된 음성 입력(예: 웨이크 업!)을 인식하거나 하드웨어 키(예: 전용 하드웨어 키)를 통한 입력을 수신하면, 음성 입력을 처리하기 위한 지능형 앱을 실행할 수 있다. 사용자 단말(201)은, 예를 들어, 스케줄 앱을 실행한 상태에서 지능형 앱을 실행할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(201)은 지능형 앱에 대응되는 오브젝트(예: 아이콘)(311)를 디스플레이(260)에 표시할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(201)은 사용자 발화에 의한 음성 입력을 수신할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(201)은 “이번주 일정 알려줘!”라는 음성 입력을 수신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(201)은 수신된 음성 입력의 텍스트 데이터가 표시된 지능형 앱의 UI(user interface)(313)(예: 입력창)를 디스플레이에 표시할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 제2 화면(315)에서, 사용자 단말(201)은 수신된 음성 입력에 대응되는 결과를 디스플레이에 표시할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(201)은 수신된 사용자 입력에 대응되는 플랜을 수신하고, 플랜에 따라 ‘이번주 일정’을 디스플레이에 표시할 수 있다.

도 5는 일 실시예에 따른, 전자 장치의 블록도이다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(500)(예: 도 1의 전자 장치(101) 또는 도 2 내지 4의 사용자 단말(201))는 디스플레이(510)(예: 도 1의 디스플레이 모듈(160) 또는 도 2의 디스플레이(260)), 마이크(520)(예: 도 1의 입력 모듈(150) 또는 도 2의 마이크(270)), 통신 회로(530)(예: 도 1의 통신 모듈(190) 또는 도 2의 통신 인터페이스(290)), 메모리(540)(예: 도 1의 메모리(130) 또는 도 2의 메모리(230)), 및/또는 프로세서(550)(예: 도 1의 프로세서(120) 또는 도 2의 프로세서(220))를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 디스플레이(510)는 데이터를 시각적으로 사용자에게 제공할 수 있다. 예를 들어, 디스플레이(510)는 사용자에게 메시지를 시각적으로 제공할 수 있다. 예를 들어, 디스플레이(510)는 사용자의 음성 입력에 대응하는 동작의 수행 결과(예: 응답 메시지)를 표시할 수 있다. 예를 들어, 디스플레이(510)는 사용자의 음성 입력에 대응하는 사용자 인터페이스를 표시할 수 있다. 예를 들어, 디스플레이(510)는 사용자 인터페이스를 통하여 추천 음성 명령어를 표시할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 마이크(520)는 외부의 소리를 입력 받을 수 있다. 예를 들어, 마이크(520)는 사용자의 음성 입력을 수신할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 통신 회로(530)는 외부 전자 장치(500)(예: 도 1의 전자 장치(102, 104) 또는 도 2 내지 4의 지능형 서버(300))와 통신을 연결할 수 있다. 예를 들어, 통신 회로(530)는 외부 전자 장치(500)와 데이터를 송수신할 수 있다. 예를 들어, 통신 회로(530)는 음성 명령어에 대응하는 동작을 수행 가능한 적어도 하나의 외부 실행 장치와 관련된 정보를 적어도 하나의 외부 실행 장치로부터 수신할 수 있다. 예를 들어, 외부 실행 장치는 실제 음성 명령어에 대응하는 동작을 수행하거나, 수행 가능한 외부 장치로서 사용자 계정에 등록된 장치 및/또는 전자 장치(500)와 통신 연결된 장치일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 통신 회로(530)는 외부 전자 장치와 관련된 정보(예: 외부 전자 장치에 대한 데이터베이스)를 저장하는 외부 전자 장치(예: 외부 IoT 서버)로부터 외부 전자 장치와 관련된 정보를 수신할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(500)가 외부 전자 장치(500)(예: 도 1의 전자 장치(102, 104), 서버(108), 또는 도 2 내지 4의 지능형 서버(300))와 연계하여 추천 음성 명령어를 제공하는 동작들을 수행하는 경우, 통신 회로(530)는 사용자의 음성 입력(예: 음성 명령)에 대한 정보, 제공 중인 메시지에 대한 정보, 및/또는 전자 장치(500)의 상태와 관련된 정보를 외부 전자 장치에 전송하거나, 및/또는 외부 전자 장치(500)로부터 지정된 동작을 수행하도록 하는 명령 및/또는 추천 음성 명령어에 대한 정보를 수신할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 외부 전자 장치는 예를 들어, 근거리 네트워크(예: NFC, WiFi, LAN, 블루투스, 또는 D2D) 또는 RF 신호를 이용하여, 전자 장치(500)로부터 제어 데이터를 수신하고, 제어 데이터에 따른 동작을 수행하도록 설정될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 메모리(540)는 프로세서(550)에 의해 실행 시 전자 장치(500)의 동작을 제어하도록 하는 인스트럭션들을 저장할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 메모리(540)는 전자 장치(500)의 동작을 수행하는데 사용되는 데이터를 적어도 일시적으로 저장할 수 있다. 예를 들어, 메모리(540)는 사용자 계정에 등록되고, 전자 장치(500)에 연결되거나 또는 연결 가능한 외부 실행 장치에 대한 데이터베이스를 포함할 수 있다. 예를 들어, 외부 실행 장치는 음성 명령어에 대응하는 동작을 실제로 수행 가능한 장치를 의미할 수 있다. 예를 들어, 외부 실행 장치에 대한 데이터베이스는 외부 실행 장치와 관련된 정보(예: 외부 실행 장치의 식별자, 능력 정보, 및/또는 타입 정보)를 저장할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 외부 실행 장치에 대한 데이터베이스는 외부 서버(예: 외부 IoT 서버)에 저장될 수 있다. 예얘를 들어, 메모리(540)는 메시지에 대한 정보, 추천 음성 명령어에 대한 정보, 및/또는 메시지에 포함된 문장(예: 구분된 문장 패턴)에 매칭되는 기 정의된 음성 명령어에 대한 정보를 저장할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(550)는 사용자에게 제공 중인 메시지에 포함된 문자를 하나의 동작으로 수행 가능한 액션(action) 단위로 구분(split)할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 메시지는 전자 장치(500)의 디스플레이(510)에 표시된 화면, 전자 장치(500)가 출력하는 음성, 및 사용자의 음성 입력에 대한 응답 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메시지는 전자 장치(500)가 사용자에게 제공 중인 다양한 형태의 정보, 사용자 입력에 대한 응답, 및/또는 피드백을 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(550)는 품사 기반의 POS 태깅(part of speech tagging) 분석 또는 의존 구조 분석(dependency parsing)을 통하여 메시지에 포함된 적어도 일부 문장을 액션 단위의 문장들로 구분할 수 있다. 예를 들어, 의존 구조 분석(dependency parsing)은 문장의 문법적 구조를 파악하여 각 단어별 관계성을 찾는 방법일 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(550)는 구분된 액션 단위의 문장 각각을 음성 명령어의 형태로 변환할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(550)는 액션 단위로 구분한 문장 각각의 어미를 명령어에 대응하는 표현으로 변환할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(550)는 문장의 의미를 분석하여 음성 명령어의 형태로 변환할 수 없는 문장들을 인식할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(550)는 음성 명령어의 형태로 변환할 수 없는 문장들에 대하여 추천 음성 명령어를 제공하기 위한 처리 대상에서 제외시킬 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(550)는 액션 단위로 구분한 문장에 매칭되는 기 정의된 음성 명령어가 있는지(또는, 메모리(540)에 저장되어 있는지) 판단할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 액션 단위로 구분한 문장에 매칭되는 기 정의된 음성 명령어가 있는 경우, 프로세서(550)는 해당 문장을 기 정의된 음성 명령어로 변환할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(550)는 사용자 정보, 전자 장치(500)(예: 사용자 단말)와 관련된 정보, 전자 장치(500)와 연결된 외부 전자 장치(예: 음성 어시스턴트 서버)와 관련된 정보, 전자 장치(500) 및/또는 외부 전자 장치와 연결된 외부 실행 장치와 관련된 정보 중 적어도 하나에 기반하여 변환된 음성 명령어에 대응하는 동작이 수행 가능한지 판단할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(550)는 변환한 음성 명령어에 대하여 자연어(natural language, NL) 처리를 수행하고, 장치가 NL 처리한 음성 명령어에 대해, 입력 평가(input evaluation)를 수행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(550)는 변환된 음성 명령어를 NL 처리하여 음성 명령어에 대응하는 동작을 수행할 도메인, 인텐트, 및/또는 슬롯을 인식할 수 있다. 프로세서(550)는 인식한 도메인, 인텐트, 및/또는 슬롯에 기반한 입력 평가를 수행한 결과에 기반하여 음성 명령어에 대응하는 동작이 수행 가능한지 판단할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(550)는 입력 평가를 통하여 사용자 정보(예: 사용자 계정 정보)를 기반으로 사용자가 음성 명령어에 대응하는 동작을 수행하기 위한 장치를 보유하고 있는지 판단할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(550)는 입력 평가를 통하여 전자 장치(500) 또는 전자 장치(500)와 연결된 외부 전자 장치(500)가 음성 명령어에 대응하는 동작을 수행할 능력을 가지는지 또는 전자 장치(500) 또는 전자 장치(500)와 연결된 외부 전자 장치(500)가 사용자가 음성 명령어에 대응하는 동작을 수행할 수 있는 상태인지 여부를 판단할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(550)는 판단에 기반하여 수행 가능한 동작에 대응하는 적어도 하나의 음성 명령어의 정보를 추천 음성 명령어의 정보로서 제공할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(550)는 실제 수행 가능한 동작에 대응하는 추천 음성 명령어를 포함하는 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(500)는 전자 장치(500)가 제공 중인 메시지에 포함된 내용을 기반으로 실제로 동작을 수행 가능한 음성 명령어를 인식 하여 추천 음성 명령어로 제공함으로써, 현재 동작(서비스) 중인 도메인과 무관하게 다양한 도메인에 대하여 이용 가능한 적합한 음성 명령어를 추천할 수 있다.

도 6은 일 실시예에 따른, 전자 장치의 블록도이다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(600)(예: 도 1의 전자 장치(102, 104), 서버(108), 또는 도 2 내지 4의 지능형 서버(300))는 통신 회로(610), 메모리(620), 및 프로세서(630)를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 통신 회로(610)는 외부 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101), 도 2 내지 4의 사용자 단말(201))와 통신을 연결할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(630)는 통신 회로(610)를 통하여 외부 전자 장치와 데이터를 송수신할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(630)는 통신 회로(610)를 통하여 외부 전자 장치(예: 사용자 단말)로부터 사용자의 음성 입력(예: 음성 명령)에 대한 정보, 및/또는 외부 전자 장치의 상태와 관련된 정보를 수신하거나(전달 받거나), 외부 전자 장치가 지정된 동작을 수행하도록 하는 명령을 전송할 수 있다. 예를 들어, 통신 회로(610)는 음성 명령어에 대응하는 동작을 수행 가능한 적어도 하나의 외부 실행 장치와 관련된 정보를 외부 전자 장치로부터 수신할 수 있다. 예를 들어, 외부 실행 장치는 외부 전자 장치(예: 사용자 단말)와 통신 연결되거나, 또는 사용자 계정에 등록된 장치로서, 음성 명령어에 대응하는 동작을 수행 가능한 장치를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 통신 회로(610)는 외부 실행 장치와 관련된 정보(예: 외부 실행 장치에 대한 데이터베이스)를 저장하는 외부 서버(예: 외부 IoT 서버)로부터 외부 실행 장치와 관련된 정보를 수신하거나, 또는 외부 전자 장치(예: 사용자 단말)로부터 외부 실행 장치와 관련된 정보를 수신할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(630)는 통신 회로(610)를 통하여 외부 전자 장치(예: 사용자 단말)로부터, 외부 전자 장치가 제공 중인 메시지에 대한 정보를 수신할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(630)는 통신 회로(610)를 통하여 외부 전자 장치(예: 사용자 단말)에 추천 음성 명령어에 대한 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(630)는 통신 회로(610)를 통하여 추천 음성 명령어에 대한 정보와 함께 외부 전자 장치가 추천 음성 명령어를 사용자에게 제공하도록 하는 명령을 전송할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 메모리(620)는 프로세서(630)에 의해 실행 시 전자 장치(600)의 동작을 제어하도록 하는 인스트럭션들을 저장할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 메모리(620)는 전자 장치(600)의 동작을 수행하는데 사용되는 데이터를 적어도 일시적으로 저장할 수 있다. 예를 들어, 메모리(620)는 사용자 계정에 등록되고, 전자 장치(500)에 연결되거나 또는 연결 가능한 외부 실행 장치에 대한 데이터베이스를 포함할 수 있다. 예를 들어, 외부 실행 장치는 음성 명령어에 대응하는 동작을 실제로 수행 가능한 외부 장치일 수 있다. 예를 들어, 외부 실행 장치에 대한 데이터베이스는 외부 실행 장치와 관련된 정보(예: 외부 전자 장치의 식별자, 능력 정보, 및/또는 타입 정보)를 저장할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 외부 실행 장치에 대한 데이터베이스는 외부 서버(예: 외부 IoT 서버)에 저장될 수 있다. 예를 들어, 메모리(620)는 외부 전자 장치로부터 수신한 메시지에 대한 정보, 추천 음성 명령어에 대한 정보, 및/또는 메시지에 포함된 문장(예: 구분된 문장 패턴)에 매칭되는 기 정의된 음성 명령어에 대한 정보를 저장할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(630)는 통신 회로(610)를 통하여 외부 전자 장치로부터, 외부 전자 장치가 제공 중인 메시지에 대한 정보를 수신할 수 있다. 예를 들어, 메시지는 외부 전자 장치가 사용자에게 제공 중인 다양한 형태의 정보, 사용자 입력에 대한 응답, 및/또는 피드백을 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(630)는 메시지에 대한 정보에 기반하여 메시지에 포함된 문장을 액션 단위로 구분할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(600)는 POS 태깅(part of speech tagging) 또는 의존 구조 분석(dependency parsing)을 통하여 메시지에 포함된 적어도 일부 문장을 액션 단위의 문장들로 구분할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(630)는 구분된 액션 단위의 문장 각각을 음성 명령어의 형태로 변환할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(630)는 액션 단위로 구분한 문장 각각의 어미를 명령어에 대응하는 표현으로 변환할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(630)는 액션 단위로 구분한 문장에 매칭되는 기 정의된 음성 명령어가 있는지 판단하고, 액션 단위로 구분한 문장에 매칭되는 기 정의된 음성 명령어가 있는 경우 해당 문장을 기 정의된 음성 명령어로 변환할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(630)는 사용자 정보, 전자 장치(600)와 관련된 정보 및 전자 장치(600) 및/또는 외부 전자 장치(500)와 연결된 외부 실행 장치(예: 음성 명령어에 대응하는 동작을 수행 가능한 외부 장치)와 관련된 정보 중 적어도 하나에 기반하여 변환된 음성 명령어에 대응하는 동작이 수행 가능한지 판단할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(630)는 변환한 음성 명령어에 대하여 자연어(natural language, NL) 처리를 수행하고, 장치가 NL 처리한 음성 명령어에 대한 입력 평가(input evaluation)를 수행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(630)는 변환된 음성 명령어를 NL 처리하여 음성 명령어에 대응하는 동작을 수행할 도메인, 인텐트, 및/또는 슬롯을 인식할 수 있다. 프로세서(630)는 인식한 도메인, 인텐트, 및/또는 슬롯에 기반한 입력 평가를 수행한 결과에 기반하여 음성 명령어에 대응하는 동작이 수행 가능한지 판단할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(630)는 제2 외부 전자 장치(예: 통합 지능 서버(예: 음성 어시스턴트 서버), 또는 통합 지능 시스템(예: 음성 어시스턴트 시스템))을 통하여 NL 처리 동작 및/또는 입력 평가 동작을 수행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(630)는 통신 회로(610)를 통하여 제2 외부 전자 장치에 변환된 음성 명령어와 관련된 정보를 제공하고, 통신 회로(610)를 통하여 제2 외부 전자 장치로부터 음성 명령어에 대하여 NL 처리 및/또는 입력 평가를 수행한 결과에 대한 정보를 수신할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(630)는 판단에 기반하여 수행 가능한 동작에 대응하는 적어도 하나의 추천 음성 명령어의 정보를 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(630)는 NL 처리 및 입력 평가 결과를 기반으로, 변환한 음성 명령어들 중에서 실제 음성 명령어에 대응하는 동작이 수행 가능한 적어도 하나의 음성 명령어를 추천 음성 명령어로서 결정할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(630)는 외부 전자 장치에 적어도 하나의 추천 음성 명령어에 대한 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(630)는 외부 전자 장치를 통해 실제 수행 가능한 동작에 대응하는 추천 음성 명령어를 사용자에게 제공할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(600)는 외부 전자 장치가 제공 중인 메시지에 포함된 내용을 기반으로 실제로 동작을 수행 가능한 음성 명령어를 인식 하여 추천 음성 명령어로 제공함으로써, 현재 동작(서비스) 중인 도메인과 무관하게 다양한 도메인에 대하여 이용 가능한 적합한 음성 명령어를 추천할 수 있다.

도 7은 일 실시예에 따른 통합 지능 (integrated intelligence) 시스템을 개략적으로 도시한 도면이다.

일 실시예에 따르면, 통합 지능 시스템은 추천 음성 명령어 제공 모듈(710)(예: 도 5의 전자 장치(500) 또는 도 6의 전자 장치(600)), 및 음성 어시스턴트 서버(720)(예: bixby operating service(BOS) 서버)(예: 도 2의 지능형 서버(300))를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 추천 음성 명령어 제공 모듈(710)은 액션 스플리터 모듈(action splitter)(711), 액션 변환 모듈(action transformer)(713), 액션 검증 모듈(action validator)(715), 및 개체 매핑 모듈(entity mapper)(717)을 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 액션 스플리터 모듈(711)은 외부 전자 장치(예: 모바일 단말)(예: 도 1의 전자 장치(101) 또는 도 2의 사용자 단말(201))로부터 외부 전자 장치가 제공 중인 메시지(또는, 메시지와 관련된 정보)를 수신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 메시지는 전자 장치의 디스플레이에 표시된 화면, 전자 장치가 출력하는 음성(예: 텍스트를 TTS(text-to-speech) 변환한 음성), 및 사용자의 음성 입력에 대한 응답 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메시지는 전자 장치가 사용자에게 제공 중인 다양한 형태의 정보, 사용자 입력에 대한 응답, 및/또는 피드백을 포함할 수 있다. 예를 들어, 메시지는 하나 이상의 문장으로 구성된 단락을 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 액션 스플리터 모듈(711)은 메시지에 포함된 문장을 하나의 동작으로 수행 가능한 액션 단위로 구분할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 액션 스플리터 모듈(711)은 품사 기반의 POS 태깅(part of speech tagging) 분석 또는 의존 구조 분석(dependency parsing)을 통하여 메시지에 포함된 적어도 일부 문장을 액션 단위의 문장들로 구분할 수 있다. 예를 들어, 액션 스플리터 모듈(711)은 “물 550ml를 따르고 스프와 건더기를 넣어주세요”라는 문장을 “물 550ml를 따르고” 및 “스프와 건더기를 넣어주세요”로 분리할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 액션 스플리터 모듈(711)은 메시지의 일부 영역으로부터 추출된 문장을 액션 단위로 구분할 수 있다. 예를 들어, 메시지가 사용자 인터페이스(user interface, UI) 구성을 정의한 파일(예: 요리 순서에 따른 동작 설명으로 보여주는 UI 구성을 정의한 파일(RecipeDirectionSection.layout) 또는 미세 먼지 정보를 보여주는 UI 구성을 정의한 파일(Dustinfo.layout))인 경우, 해당 파일의 일부 영역을 지정하는 코드(예: useRecommnedCommands)를 이용하여 문장을 추출할 영역이 지정될 수 있다. 예를 들어, 상기 메시지(예: UI)의 일부 영역은 메시지를 제공하는 어플리케이션의 개발자에 의해 기 설정될 수 있다. 예를 들어, 액션 스플리터 모듈(711)은 기 설정된 메시지의 일부 영역에 포함된 문장만을 선별적으로 액션 단위의 문장으로 구분할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 액션 변환 모듈(713)은 액션 스플리터 모듈(711)이 구분한 액션 단위의 문장을 음성 명령어의 형태로 변환할 수 있다. 예를 들어, 액션 변환 모듈(713)은 “물 550ml 따르고”라는 문장을 “물 550ml를 따르세요”와 같이 변환할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 액션 변환 모듈(713)은 불완전한 단어나 문장, 또는 완전한 문장을 입력하면 음성 어시스턴트 서버(720)에서 지원 가능하고 대응되는 역할(또는 동작)을 수행할 수 있다고 예측되는 발화를 출력해주는 모델(예: 인공지능 학습 모델)을 이용하여 액션 단위의 문장을 음성 명령어의 형태로 변환할 수 있다. 예를 들어, 액션 변환 모듈(713)은 “물 550ml 따르고”라는 문장을 입력하면 “정수기로 물 550ml를 정수해주세요”와 같은 음성 명령어를 출력하도록 모델을 학습시키고, 해당 모델을 이용하여 문장을 음성 명령어의 형태로 변환할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 액션 검증 모듈(715)은 액션 변환 모듈(713) 또는 개체 매핑 모듈(717)이 변환한 음성 명령어에 대응하는 동작이 실제 수행 가능한지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 액션 검증 모듈(715)은 음성 명령어 수행을 위한 적절한 인텐트가 존재하는지, 사용자가 필요한 장치를 보유하고 있는지, 또는 사용자가 보유한 장치에 음성 명령어 수행을 위한 어플리케이션이 설치되어 있는지 여부를 확인할 수 있다. 예를 들어, “물 550ml를 따르세요”와 같은 음성 명령어에 대응하는 동작을 수행하기 위해서는, 사용자가 음성 명령어로 제어 가능한 정수기를 소유하고 있어야 하며, 정수기가 현재 물을 정수할 수 있는 상태에 있어야 할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 액션 검증 모듈(715)은 음성 어시스턴트 서버(720)를 이용하여 음성 명령어에 대응하는 동작이 실제 수행 가능한지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 액션 검증 모듈(715)은 음성 명령어의 도메인, 인텐트, 및/또는 슬롯을 분류하고, 입력 평가를 수행하도록 음성 어시스턴트 서버(720)에 요청할 수 있다. 예를 들어, 액션 검증 모듈(715)은 음성 어시스턴트 서버(720)로부터 음성 명령어에 대응하는 동작이 실제 수행 가능한지에 대한 정보(예: 음성 명령어를 NL 처리 및 입력 평가한 결과)를 수신할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 개체 매핑 모듈(717)은 패턴 매칭을 통하여 액션 스플리터 모듈(711) 또는 액션 변환 모듈(713)로부터 획득한 문장을 음성 명령어의 형태로 변환할 수 있다. 예를 들어, 개체 매핑 모듈(717)은 액션 단위로 분할한 문장 또는 음성 명령어의 형태로 변환한 문장을 매핑된 음성 명령어로 변환할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 개체 매핑 모듈(717)은 액션 변환 모듈(713)의 동작 수행 전 또는 액션 변환 모듈(713)을 통해 문장을 음성 명령어의 형태로 변환하지 못한 경우에 동작할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 개체 매핑 모듈(717)은 변환한 음성 명령어를 액션 검증 모듈(715)에 제공할 수 있다.

예를 들어, 문장의 패턴은 문장에 포함된 단어 및/또는 문장의 의미 분석에 따라 결정될 수 있다. 예를 들어, 기 정의된 패턴은 기간(duration)과 관련된 패턴(예: 숫자 및 시간 관련 단어(예: 초, 분, 시간)로 구성된 문장), 또는 미세먼지(dust)와 관련된 패턴(예: 미세먼지 농도와 관련된 문장)을 포함할 수 있으며, 이에 한정되는 것은 아니다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 문장이 기 정의된 패턴에 속하는 경우, 기 정의된 패턴에 대응하는 기 정의된 음성 명령어를 인식할 수 있다. 예를 들어, 개체 매핑 모듈(717)은 시간과 관련된 문장(예: 시간과 관련된 의미를 포함하는 문장 패턴)의 경우 타이머 동작과 관련된 기 정의된 음성 명령어로 변환할 수 있다. 예를 들어, 개체 매핑 모듈(717)은 문장에 시간과 관련된 표현(예: ○초, ○분, ○시간)이 포함된 경우, 해당 문장이 기 정의된 패턴(예: 기간(duration) 패턴)에 매칭되는 것으로 판단하고, 기 정의된 패턴에 대응하는 음성 명령어(예: “(○초, ○분, ○시간) 타이머 시작”)로 변환할 수 있다. 예를 들어, 개체 매핑 모듈(717)은 ‘미세 먼지 나쁨’과 같이 수행할 동작이 아닌 현재 상태에 대한 문장에 대해서도 패턴에 매핑되는 음성 명령어로 변환할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 “미세 먼지 나쁨”이라는 문장에 대하여 기 정의된 미세먼지와 관련된 패턴을 인식하고, 미세먼지와 관련된 패턴에 대응하는 기 정의된 “공기 청정기 켜줘”라는 음성 명령어를 인식할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 “미세 먼지 나쁨”이라는 문장으로부터 “공기 청정기 켜줘”라는 음성 명령어를 인식(획득)할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 추천 음성 명령어 제공 모듈(710)(예: 액션 검증 모듈(715))은 변환된 음성 명령어 또는 음성 명령어와 관련된 정보를 음성 어시스턴트 서버(720)에 전달할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 추천 음성 명령어 제공 모듈(710)은, 음성 어시스턴트 서버(720)로부터, 음성 어시스턴트 서버(720)에 전달한 음성 명령어에 대응하는 동작의 수행 가능 여부를 나타내는 정보를 수신할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 음성 어시스턴트 서버(720)는 자연어 이해(natural language understanding, NLU) 모듈(721) 및 실행(execution) 모듈(723)을 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, NLU 모듈(721)(예: 자연어 이해 모듈(323))은 사용자로부터 획득된 발화(예: 음성 명령어)에 대한 자연어 처리를 수행하여, 사용자 입력에 대한 의도(intent) 및/또는 도메인(domain)을 파악할 수 있다. 일 실시예에 따르면, NLU 모듈(721)은 도메인 분류기(7211)(domain classifier), 및 인텐트 및 슬롯 분류기(7213)(intent & slot classifier)를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 도메인 분류기(7211)는 사용자 입력(예: 음성 명령어)에 대응하는 도메인(예: 어플리케이션)을 결정할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 인텐트 및 슬롯 분류기(7213)는 사용자 입력(예: 음성 명령어)에 대응하는 사용자 의도를 결정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 인텐트 및 슬롯 분류기(7213)는 사용자 의도에 따른 동작을 수행할 때 필요한 파라미터(또는, 슬롯)를 결정할 수 있다. 예를 들어, 인텐트 및 슬롯 분류기(7213)는 사용자 입력으로부터 사용자 의도에 따른 동작을 수행할 때 필요한 파라미터(또는, 슬롯)를 추출할 수 있다.

도 7에서는 NLU 모듈(721)이 도메인 분류기(7211) 및 인텐트 및 슬롯 분류기(7213)를 포함하는 것으로 도시하였으나 이에 한정되는 것은 아니며, 일 실시예에 따르면, NLU 모듈(721)은 다양한 형태 및 구성을 가질 수 있다. 예를 들어, NLU 모듈(721)은 도메인 분류기(7211) 및 인텐트 및 슬롯 분류기(7213)가 통합된 하나의 모듈을 이용하여 사용자 입력(예: 음성 명령어)에 대응하여 도메인, 인텐트 및 슬롯을 한번에 분류할 수 있다. 다른 예로, NLU 모듈(721)은 도메인 분류기(7211) 없이 각 도메인 별로 운용되는 인텐트 및/또는 슬롯 분류기(미도시)에 사용자 입력(예: 음성 명령)을 전달하고 인텐트, 슬롯, 및 컨피던스(confidence) 결과(또는 신뢰도 점수)를 얻도록 구현될 수 있다. 예를 들어, NLU 모듈(721)은 인텐트가 거절되지 않은 도메인들 중 높은 우선순위의 컨피던스를 가지는 도메인을 확인하고, 컨피던스가 지정된 임계값 이상이면 해당 도메인이 전달한 인텐트를 실행 모듈(723)(예: 입력 평가 모듈(7231))로 전달할 수 있다. 일 실시예에 따르면, NLU 모듈(721)은 컨피던스 레벨(또는 결과) 외에 사용자 선호도, 사용자의 사용 이력, 및/또는 설정된 도메인의 카테고리를 기반으로 음성 명령어에 대응하는 도메인을 선별할 수 있다. 예를 들어, NLU 모듈(721)은 사용자가 많이 사용하는 도메인에 가중치를 주거나 또는 제안하는 도메인이 지정된 도메인에 한정되지 않도록 도메인의 카테고리 별로 음성 명령어에 대응하는 도메인을 선별할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 인텐트 및 슬롯 분류기(7213)는 인텐트 분류기 및 슬롯 분류기 각각의 분리된 구성으로서 구현될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 실행 모듈(723)(예: 실행 엔진(340))은 입력 평가(input evaluator) 모듈(7231), 기능 실행(function executor) 모듈(7233), 및 출력 평가(output evaluator) 모듈(7235)을 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 입력 평가 모듈(7231)은 음성 명령어에 대응하는 동작이 수행 가능한지 판단하기 위하여 입력 평가를 수행할 수 있다. 예를 들어, 입력 평가 모듈(7231)은 NLU 모듈(721)로부터 전달 받은 도메인, 인텐트, 및/또는 슬롯 정보에 기반하여 음성 명령어에 대응하는 동작을 수행하기 위한 조건(예: 사용자의 장치 보유 여부 및/또는 장치의 동작 지원 여부)이 만족되었는지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 입력 평가 모듈(7231)은 사용자 정보(예: 사용자 계정 정보)를 기반으로 사용자가 음성 명령어에 대응하는 동작을 수행하기 위한 장치를 보유하고 있는지 판단할 수 있다. 예를 들어, 입력 평가 모듈(7231)은 “물 550ml 따르세요”의 음성 명령어에 대하여 사용자가 정수기를 소유하고 있는지 확인하고, 사용자가 출수 가능한 정수기를 소유하고 있는 경우 입력 평가 결과가 성공한 것으로, 사용자가 출수 가능한 정수기를 소유하고 있지 않은 경우 입력 평가 결과가 실패한 것으로 판단할 수 있다. 예를 들어, 입력 평가 모듈(7231)은 사용자가 보유한 장치가 음성 명령어에 대응하는 동작을 수행할 능력을 가지는지 또는 음성 명령어에 대응하는 동작을 수행할 수 있는 상태인지 여부를 판단할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 입력 평가 모듈(7231)은 음성 명령어에 대응하는 동작이 수행 가능한 경우 입력 평가의 결과가 성공인 것으로 결정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 입력 평가 모듈(7231)은 입력 평가의 결과에 대한 정보를 추천 음성 명령어 제공 모듈(710)(예: 액션 검증 모듈(715))에 전달할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 기능 실행 모듈(7233)은 NLU 모듈(721)에서 인식한 도메인, 인텐트, 및/또는 슬롯을 기반으로 실제 음성 명령어에 대응하는 동작을 실행할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 출력 평가 모듈(7235)은 음성 명령어에 대응하는 동작의 실행 결과를 평가할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 음성 어시스턴트 서버(720)가 일반적인 음성 명령어를 처리하여 대응되는 동작을 수행하는 경우에는 입력 평가 모듈(7231), 기능 실행 모듈(7233), 및 출력 평가 모듈(7235)이 모두 동작할 수도 있으나, 추천 음성 명령어를 제공하는 동작을 수행하는 경우에는 기능 실행 모듈(7233) 및 출력 평가 모듈(7235)의 동작 수행 없이 입력 평가 모듈(7231)의 동작만이 수행될 수 있다. 예를 들어, 추천 음성 명령어를 제공하기 위하여 음성 명령어에 대응하는 동작이 수행 가능한지 여부를 판단하는 것은 입력 평가 모듈(7231)의 동작만을 수행 가능할 수 있고, 이 경우 기능 실행 모듈(7233) 및 출력 평가 모듈(7235)의 동작 수행 없이 입력 평가 모듈(7231)의 동작만이 수행될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 음성 어시스턴트 서버(720)는 추천 음성 명령어 제공 모듈(710)로부터 음성 명령어 또는 음성 명령어와 관련된 정보를 수신하고, NLU 모듈(721) 및 실행 모듈(723)(예: 입력 평가 모듈(7231))을 통하여 음성 명령어에 대응하는 동작을 수행 가능한지 판단할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 음성 어시스턴트 서버(720)는 음성 명령어에 대응하는 동작을 수행 가능한지 판단한 결과를 추천 음성 명령어 제공 모듈(710)에 제공할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 추천 음성 명령어 제공 모듈(710)은 음성 어시스턴트 서버(720)에 포함되거나, 추천 음성 명령어 제공 모듈(710)은 음성 어시스턴트 서버(720)와 일체로 구현될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 추천 음성 명령어 제공 모듈(710)은 외부 전자 장치(예: 모바일 단말)에 포함될 수 있다. 예를 들어, 추천 음성 명령어 제공 모듈(710)은 외부 전자 장치에 포함되어 온-디바이스 모듈로서 구현될 수 있다.

도 8a 내지 도 8f는 일 실시예에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101, 102, 104), 서버(108), 도 2의 사용자 단말(201), 지능형 서버(300), 도 5의 전자 장치(500), 도 6의 전자 장치(600), 도 7의 추천 음성 명령어 제공 모듈(710), 또는 음성 어시스턴트 서버(720))의 동작을 설명하기 위한 도면이다.

도 8a는 전자 장치가 제공하는 메시지(801)의 일 예시를 나타낸다. 일 실시예에 따르면, 메시지(801)는 도 8f의 추천 음성 명령어가 제공되는 사용자 인터페이스(800)의 적어도 일부와 유사하거나 동일할 수 있다. 예를 들어, 메시지(801)는 사용자의 음성 입력에 대응하는 동작을 수행한 결과에 대응하는 화면을 포함할 수 있다. 예를 들어, 메시지(801)는 사용자의 음성 입력(예: “김치라면 레시피 알려줘”)에 대응하는 응답 메시지(응답 화면)일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 메시지(801)는 사용자의 음성 입력의 정보(810)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메시지(801)는 “김치라면 레시피 알려줘”라는 음성 입력에 대응하는 결과로서, 레시피 재료의 정보(815) 및 요리 순서에 대한 정보(820)를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 메시지(801)에 포함된 텍스트 정보(예: 문장 및/또는 문단)(810, 815, 및/또는 820)을 인식할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 사용자의 음성 입력의 정보(810), 레시피 재료의 정보(815), 및 요리 순서에 대한 정보(820)에 포함된 문장들을 인식할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 메시지(801) 중에서 선택된 일부 영역(예: 요리 순서에 대한 정보(820))에 포함된 텍스트 정보를 인식할 수 있다. 예를 들어, 요리 순서에 대한 정보는 총 11단계의 요리 순서를 나타내는 텍스트 정보(821 내지 829, 8210, 8211)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메시지(801) 내에서 선택되는 영역(예: 820 영역)은 사용자의 입력에 의해 선택되거나, 또는 제공 중인 메시지, 실행 중인 어플리케이션 및/또는 서비스 별로 미리 설정되어 있을 수 있다.

도 8b는 전자 장치가 메시지(801)에 포함된 텍스트 정보(821 내지 829, 8210, 8211)를 액션(action) 단위의 문장으로 구분한 일 예시(803)를 나타낸다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 메시지(801)(또는, 메시지(801)의 적어도 일부)에 포함된 정보(예: 요리 순서에 대한 정보(820))를 액션 단위의 문장들(831 내지 839, 및 8310 내지 8316)로 구분(split)할 수 있다. 예를 들어, 액션은 개별적인 하나의 수행 가능한 동작 또는 행위에 대응할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 POS 태깅(part of speech tagging) 분석 또는 의존 구조 분석(dependency parsing)을 통하여 상기 메시지(801)에 포함된 적어도 일부 문장(821 내지 829, 8210, 8211)을 액션 단위의 문장들(831 내지 839 및 8310 내지 8316)로 구분할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 요리 순서에 대한 정보(820)에 포함된 텍스트 정보들(821 내지 829, 8210, 8211)을 16개의 액션 단위의 문장(831 내지 839 및 8310 내지 8316)으로 구분할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 요리 순서에 대한 정보에 포함된 일부 단계의 문장들(821 내지 825 및 827 내지 829)은 그대로 하나의 액션 단위의 문장으로 구분할 수 있고, 다른 일부 단계의 문장들(826, 8210, 8211)은 복수 개의 액션 단위의 문장으로 나눌 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 826 문단을 837 및 838 문장으로 구분할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 8210 문장을 8312 및 8313 문장으로 구분할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 8211 문장을 8314, 8315, 및 8316 문장으로 구분할 수 있다.

도 8c는 전자 장치가 액션 단위로 구분한 문장(831 내지 839, 및 8310 내지 8316)을 음성 명령어의 형태로 변환한 일 예시(805)를 나타낸다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 액션 단위로 구분한 문장 (831 내지 839, 및 8310 내지 8316) 각각을 음성 명령어의 형태로 변환할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 액션 단위로 구분한 문장(831 내지 839, 및 8310 내지 8316) 각각의 어미를 명령어에 대응하는 표현으로 변환할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 문장의 의미를 분석하여 음성 명령어의 형태로 변환할 수 없는 문장들(예를 들어, 8514 내지 8516 문장들)을 인식할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 음성 명령어의 형태로 변환할 수 없는 문장들(8514 내지 8516)에 대하여 추천 음성 명령어를 제공하기 위한 처리 대상(예: 자연어 처리 대상)에서 제외시킬 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 액션 단위로 구분한 문장(831 내지 839, 및 8310 내지 8316)에 매칭되는 기 정의된 음성 명령어가 있는지 판단할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 액션 단위로 구분한 문장에 매칭되는 기 정의된 음성 명령어가 있는 경우, 전자 장치는 해당 문장을 기 정의된 음성 명령어로 변환할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 시간과 관련된 문장(예: 시간과 관련된 의미를 포함하는 문장 패턴)의 경우 타이머 동작과 관련된 기 정의된 음성 명령어로 변환할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 문장에 시간과 관련된 표현(예: ○초, ○분, ○시간)이 포함된 경우, 해당 문장이 기 정의된 패턴(예: 기간(duration) 패턴)에 매칭되는 것으로 판단하고, 기 정의된 패턴에 대응하는 음성 명령어(예: “(○초, ○분, ○시간) 타이머 시작”)로 변환할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 “2분 정도 끓여줍니다”라는 시간과 관련된 문장(8310)을 매칭되는 기 정의된 음성 명령어인 “2분 타이머 시작”(8510)으로 변환할 수 있다.

도 8d는 전자 장치가 변환한 음성 명령어(851 내지 859 및 8510 내지 8516)에 대하여 자연어(natural language, NL) 처리한 결과의 일 예시(807)를 나타낸다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 음성 명령어의 형태로 변환한 문장들(851 내지 859 및 8510 내지 8516)에 대하여 자연어 처리를 수행할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 음성 명령어의 형태로 변환한 문장들(851 내지 859 및 8510 내지 8516) 각각에 대하여 해당 동작(서비스)을 수행할 수 있는 도메인, 인텐트, 및/또는 슬롯이 있는지 판단할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 자연어 처리 결과 실제 동작을 수행할 도메인, 인텐트, 및/또는 슬롯을 인식할 수 없는 문장들을 선별하여 추천 음성 명령어를 제공하기 위한 처리 대상에서 제외시킬 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 “물 550ml를 따라줘”(854) 문장에 대하여 정수기를 제어하는 도메인 및/또는 인텐트에 대응하는 “DeviceControl/DispenceWaterPurifier”(874)(예: 도메인 ‘스마트띵스(smartthings)(또는, 외부 전자 장치를 제어하기 위한 도메인)’ 또는 ‘정수기’, 인텐트 ‘물 출수’, 및 파라미터 ‘550ml’)를 인식할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 “2분 타이머 시작”(8510) 문장에 대하여 타이머를 시작하기 위한 도메인 및/또는 인텐트에 대응하는 “Clock/StartTimer”(8710)(예: 도메인 ‘시계’, 인텐트 ‘타이머 시작’, 및 파라미터 ‘2분’)를 인식할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 854 및 8510 문장을 제외한 다른 문장들(871 내지 873, 875 내지 879, 및 8711 내지 8716)을 추천 음성 명령어를 제공하기 위한 처리 대상(예: 입력 평가(input evaluation) 수행 대상)에서 제외시킬 수 있다.

도 8e는 전자 장치가 NL 처리한 음성 명령어(874, 8710)에 입력 평가(input evaluation)를 수행한 결과(894, 8910)의 일 예시(809)를 나타낸다. 예를 들어, 입력 평가는 자연어 처리한 결과 인식한 도메인 및/또는 인텐트(874, 8710)에 대응하는 동작을 실제 수행할 수 있는지 판단하는 동작일 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 사용자 정보, 전자 장치와 관련된 정보, 및/또는 외부 전자 장치와 관련된 정보 중 적어도 하나를 기반으로 입력 평가를 수행할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 사용자 정보(예: 사용자 계정 정보)를 기반으로 사용자가 자연어 처리 결과 획득한 도메인 및/또는 인텐트(874, 8710)를 수행할 수 있는 장치를 소유하고 있는지 판단할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 894의 음성 명령어에 대하여 사용자가 정수기를 소유하고 있는지 판단할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 전자 장치와 관련된 정보 및/또는 외부 전자 장치(예: 정수기)와 관련된 정보를 기반으로 해당 동작(예: 정수기를 통하여 물 550ml를 따르는 동작)을 수행할 수 있는지 판단할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 8910의 음성 명령어에 대하여 전자 장치 또는 외부 전자 장치를 통하여 해당 동작(예: 타이머 시작)을 수행할 수 있는지 판단할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 입력 평가 결과 실제 동작을 수행할 수 있는 음성 명령어(예: 894 및 8910)를 추천 음성 명령어로 결정할 수 있다.

도 8f는 전자 장치가 추천 음성 명령어를 제공하는 사용자 인터페이스(800)의 일 예시를 나타낸다. 예를 들어, 사용자 인터페이스(800)는 사용자의 음성 입력(810)에 대한 응답 화면(예: 응답 메시지)(801)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 메시지(801)의 일부 영역에 추천 음성 명령어를 표시할 수 있다. 예를 들어, 도 8f는 사용자의 “김치라면 레시피 알려줘”라는 음성 입력(810)에 대한 결과로서 제공되는 사용자 인터페이스(800)를 나타낸다. 예를 들어, 사용자 인터페이스(800)는 사용자의 음성 입력에 대한 정보(810), 및 음성 입력을 처리한 결과에 대한 정보(815, 820), 및 추천 음성 명령어에 대한 정보(880)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제1 추천 음성 명령어(“물 550ML 출수해줘”)(881)는 사용자 인터페이스(800)에 포함된 정보 중 일부(821)에 대응하여 추천된 음성 명령어이고, 제2 추천 음성 명령어(“2분 타이머 실행해줘”)(883)는 사용자 인터페이스(800)에 포함된 정보 중 다른 일부(823)에 대응하여 추천된 음성 명령어일 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치는 전자 장치가 제공 중인 메시지(801)(또는, 사용자 인터페이스(800)) 상에 포함된 정보에 기반하여 실제 대응되는 동작을 수행 가능한 음성 명령어를 인식하고, 이를 추천 음성 명령어(881, 883)로서 제공할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 메시지(801)에 포함된 내용을 기반으로 실행 가능한 음성 명령어를 인식하여 추천 음성 명령어로 제공함으로써, 현재 동작(서비스) 중인 도메인과 무관하게 다양한 도메인에 대하여 현재 이용 가능한 적합한 음성 명령어를 추천할 수 있다.

도 9는 일 실시예에 따른 전자 장치가 추천 음성 명령어를 제공하는 사용자 인터페이스의 일 예시를 나타낸다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101, 102, 104), 서버(108), 도 2의 사용자 단말(201), 지능형 서버(300), 도 5의 전자 장치(500), 도 6의 전자 장치(600), 도 7의 추천 음성 명령어 제공 모듈(710), 또는 음성 어시스턴트 서버(720))는 사용자의 음성 입력(“베이글 레시피 알려줘”)에 대한 응답으로 사용자 인터페이스(900)(예: 사용자의 음성 입력에 대한 응답 메시지)를 제공할 수 있다. 예를 들어, 사용자 인터페이스(900)는 사용자의 음성 입력에 대한 정보(910) 및 사용자의 음성 입력에 대응하는 검색 정보(920)(예: 레시피 정보)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 검색 정보(920)는 적어도 하나의 단어, 문장 및/또는 문단을 포함하는 텍스트 정보를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 사용자 인터페이스(900)는 음성 명령어 추천 정보(980)를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 사용자의 음성 입력에 대한 정보(910) 및 사용자의 음성 입력에 대응하는 검색 정보(920)를 사용자 인터페이스(900)에 먼저 제공하고, 아래에서 설명하는 추천 음성 명령어 제공 동작이 수행된 이후에 음성 명령어 추천 정보(980)를 사용자 인터페이스(900)에 제공할 수도 있고, 또는 사용자의 음성 입력에 대한 정보(910), 검색 정보(920), 및 음성 명령어 추천 정보(980)를 포함하는 사용자 인터페이스(900)를 처음부터 제공할 수도 있다. 예를 들어, 전자 장치는 사용자의 음성 입력에 대한 응답으로, 사용자의 음성 입력에 대한 정보(910), 검색 정보(920), 및 음성 명령어 추천 정보(980)를 포함하는 사용자 인터페이스(900)를 제공할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치는 사용자 인터페이스(900)에 포함된 적어도 일부분(예: 검색 정보(920))에 포함된 정보를 액션(action) 단위의 문장으로 구분(split)할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 POS 태깅(part of speech tagging) 또는 의존 구조 분석(dependency parsing)을 통하여 사용자 인터페이스(900)에 포함된 적어도 일부분에 포함된 정보를 액션(action) 단위의 문장으로 구분(split)할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 검색 정보(920)에 포함된 “베이킹 팬 위에 반죽을 올린 후 190℃로 예열된 오븐에서 20분 정도 구워주세요”의 문장을 “베이킹 팬 위에 반죽을 올린 후”, “190℃로 예열된 오븐”, 및 “오븐에서 20분 정도 구워주세요”라는 복수 개의 문장으로 분리할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치는 액션 단위로 분리한 문장 각각을 명령어의 형태로 변환할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 “베이킹 팬 위에 반죽을 올린 후”를 “베이킹 팬 위에 반죽을 올려줘”로, “190℃로 예열된 오븐”을 “190℃로 오븐을 예열해줘”로, 및 “오븐에서 20분 정도 구워주세요”를 “오븐에서 20분 정도 구워줘”로 변환할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 불완전한 단어 및/또는 문장이 입력될 때 음성 어시스턴트 시스템에서 지원되고 입력된 단어 및/또는 문장에 대응하는 동작을 수행할 수 있다고 예측되는 문장을 출력으로 생성해주는 학습 모델을 생성 또는 활용할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치는 변환한 문장들 각각에 대하여 대응되는 도메인 및/또는 인텐트를 인식할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 외부 전자 장치(예: 음성 어시스턴트 시스템(예: NL 모듈))에 액션 단위로 구분된 문장들 각각에 대하여 대응되는 도메인 및/또는 인텐트의 정보를 요청하고, 외부 전자 장치로부터 요청에 대한 응답(예: 대응되는 도메인 및/또는 인텐트의 정보를 포함하는 응답, 또는 대응되는 도메인 및/또는 인텐트가 없음을 나타내는 응답)을 수신할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 “베이킹 팬 위에 반죽을 올려줘”에 대하여 대응되는 동작(서비스)을 수행할 도메인 및 인텐트가 없음을 인식할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 “190℃로 오븐을 예열해줘”에 대응되는 “DeviceControl/PreheatOven”이라는 동작을 수행할 도메인(예: 스마트띵스 또는 오븐) 및 인텐트(예: 190℃ 예열하기)를 인식할 수 있고, “오븐에서 20분 정도 구워줘”에 대응하는 “DeviceControl/BakeOven”이라는 동작을 수행할 도메인(예: 스마트띵스 또는 오븐) 및 인텐트(예: 20분 굽기)를 인식할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치는 인식한 도메인 및/또는 인텐트에 대응하는 동작(서비스)을 수행할 수 있는지 판단할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 사용자 정보(예: 사용자 계정 정보)를 기반으로 사용자가 인식한 도메인 및/또는 인텐트에 대응하는 동작을 수행할 장치를 소유하고 있는지 판단할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 전자 장치와 관련된 정보 및/또는 외부 전자 장치(예: 오븐)와 관련된 정보를 기반으로 인식한 도메인 및/또는 인텐트에 대응하는 동작을 수행할 수 있는지 판단할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치는 인식한 도메인 및/또는 인텐트에 대응하는 동작(서비스)을 수행할 수 있다고 판단하는 경우, 해당 동작에 대응하는 음성 명령어를 추천 음성 명령어로 제공할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 “DeviceControl/PreheatOven”이라는 도메인 및 인텐트에 대응하는 음성 명령어로 “190℃로 오븐을 예열해줘”를, “DeviceControl/BakeOven” 라는 도메인 및 인텐트에 대응하는 “오븐에서 20분 정도 구워줘”를 추천 음성 명령어로 제공할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 제공 중인 사용자 인터페이스(900)(예: 응답 메시지)에 포함된 정보(920)에 기반하여, 정보(920)의 제1 부분(921)에 대응하는 제1 추천 음성 명령어(981) 및 정보(920)의 제2 부분(923)에 대응하는 제2 추천 음성 명령어(983)를 제공할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치는 제공 중인 사용자 인터페이스(900)에 포함된 정보에 기반하여 이용 가능한 음성 명령어를 추천함으로써, 제공 중인 사용자 인터페이스(900)와 관련된 도메인(예: 정보 검색을 위한 도메인)과 상이한 도메인(예: 외부 전자 장치(예: 오븐)를 제어하기 위한 도메인)에 대한 추천 음성 명령어를 제공할 수 있다.

도 10은 일 실시예에 따른 전자 장치가 추천 음성 명령어를 제공하는 사용자 인터페이스의 일 예시를 나타낸다. 이하에서, 도 9의 설명과 중복되거나 유사한 설명은 생략 또는 간략히 설명한다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101, 102, 104), 서버(108), 도 2의 사용자 단말(201), 지능형 서버(300), 도 5의 전자 장치(500), 도 6의 전자 장치(600), 도 7의 추천 음성 명령어 제공 모듈(710), 또는 음성 어시스턴트 서버(720))는 사용자의 음성 입력(“오늘 날씨 알려줘”)에 대한 응답으로 사용자 인터페이스(1000)(예: 사용자의 음성 입력에 대한 응답 메시지))를 제공할 수 있다. 예를 들어, 사용자 인터페이스(1000)는 사용자의 음성 입력에 대한 정보(1010) 및 사용자의 음성 입력에 대응하는 검색 정보(1020)(예: 날씨 정보)를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 사용자 인터페이스(1000)는 음성 명령어 추천 정보(1080)를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치는 사용자 인터페이스(1000)에 포함된 적어도 일부분(예: 검색 정보(1020))에 포함된 정보를 액션(action) 단위의 문장으로 구분할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 검색 정보(1020)에 포함된 정보를 “오늘도 낮동안 더우니, 수분을 충분히 섭취해 주세요”, “영통구 매탄동”, “현재 온도 26℃”, “오늘 최고 온도 29℃”, “오늘 최저 온도 19℃”, “미세먼지 나쁨”(1021), 및 “초미세먼지 보통”이라는 복수 개의 문장으로 분리할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치는 액션 단위로 분리한 문장을 음성 명령어의 형태로 변환할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 음성 명령어의 형태로 변환할 수 없는 문장에 대해서는 추천 음성 명령어를 제공하기 위한 처리 대상에서 제외시킬 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 액션 단위로 분리한 문장에 대하여 기 정의된 음성 명령어가 있는지 판단할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 분리한 문장이 기 정의된 패턴에 속하는지 판단할 수 있다. 예를 들어, 문장의 패턴은 문장에 포함된 단어 및/또는 문장의 의미 분석에 따라 결정될 수 있다. 예를 들어, 기 정의된 패턴은 기간(duration)과 관련된 패턴(예: 숫자 및 시간 관련 단어(예: 초, 분, 시간)로 구성된 문장), 또는 미세먼지(dust)와 관련된 패턴(예: 미세먼지 농도와 관련된 문장)을 포함할 수 있으며, 이에 한정되는 것은 아니다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 문장이 기 정의된 패턴에 속하는 경우, 기 정의된 패턴에 대응하는 기 정의된 음성 명령어를 인식할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 “미세 먼지 나쁨”이라는 문장에 대하여 기 정의된 미세먼지와 관련된 패턴을 인식하고, 미세먼지와 관련된 패턴에 대응하는 기 정의된 “공기 청정기 켜줘”라는 음성 명령어를 인식할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 “미세 먼지 나쁨”이라는 문장으로부터 “공기 청정기 켜줘”라는 음성 명령어를 인식(획득)할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치는 음성 명령어에 대응되는 도메인 및/또는 인텐트를 인식할 수 있다. 예를 들어, 기 정의된 음성 명령어는 기 정의된 도메인 및/또는 인텐트에 대응할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 “공기 청정기 켜줘”라는 음성 명령어에 대응하는 도메인 및/또는 인텐트로 “DeviceControl-TurnOnAirPurifier(dustmode)”(예: 외부 전자 장치(공기 청정기)를 제어하는 도메인 및/또는 인텐트 ‘(공기 청정기) 켜기’)를 인식할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치는 인식한 도메인 및/또는 인텐트에 대응하는 동작(서비스)을 수행할 수 있는지 판단할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 사용자 정보, 전자 장치와 관련된 정보 및/또는 외부 전자 장치와 관련된 정보를 기반으로 인식한 도메인 및/또는 인텐트에 대응하는 동작을 수행할 수 있는지 판단할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 사용자가 공기 청정기를 소유하고 있는지, 및/또는 공기 청정기가 동작 가능한 상태인지 판단할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치는 인식한 도메인 및/또는 인텐트에 대응하는 동작(서비스)을 수행할 수 있다고 판단하는 경우, 해당 동작에 대응하는 음성 명령어를 추천 음성 명령어로 제공할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 “DeviceControl-TurnOnAirPurifier(dustmode)”라는 도메인 및/또는 인텐트에 대응하는 음성 명령어로 “공기 청정기 켜줘”를 추천 음성 명령어(1081)로 제공할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 제공 중인 사용자 인터페이스(1000)(예: 응답 메시지)에 포함된 정보(1020)에 기반하여, 정보(1020)의 일부분(1021)에 대응하는 제1 추천 음성 명령어(1081)를 제공할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 제공 중인 사용자 인터페이스(1000)과 관련된 제2 추천 음성 명령어(1083)를 제공할 수도 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치는 제공 중인 사용자 인터페이스(1000)에 포함된 정보에 기반하여 이용 가능한 음성 명령어를 추천함으로써, 제공 중인 사용자 인터페이스(1000)와 관련된 도메인(예: 날씨 검색을 위한 도메인)과 관련된 제2 추천 음성 명령어(1083)뿐만 아니라, 제공 중인 사용자 인터페이스(1000)와 상이한 도메인(예: 외부 전자 장치(예: 공기 청정기)를 제어하기 위한 도메인)에 대한 제1 추천 음성 명령어(1081)도 제공할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 실행 시, 상기 전자 장치가, 상기 액션 단위의 문장에 매칭되는 기 정의된 음성 명령어가 있는지 확인하고, 매칭되는 기 정의된 음성 명령어가 있는 경우, 상기 액션 단위의 문장을 상기 기 정의된 음성 명령어로 변환하도록 할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 실행 시, 상기 전자 장치가, 상기 변환된 음성 명령어와 연관된 도메인(domain), 인텐트(intent), 및 슬롯(slot) 중 적어도 하나를 인식하고, 상기 인식된 도메인(domain), 인텐트(intent), 및 슬롯(slot) 중 적어도 하나에 기반하여 상기 변환된 음성 명령어에 대응하는 동작을 수행할 수 있는지 판단하도록 할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 실행 시, 상기 전자 장치가, 사용자 선호도, 사용자의 사용 이력, 및 기 설정된 카테고리에 기반하여 상기 도메인을 인식하도록 할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 실행 시, 상기 전자 장치가, 상기 메시지의 적어도 일부분을 선택하고, 상기 선택된 메시지의 적어도 일부분에 대하여 상기 구분하는 동작, 상기 변환하는 동작, 상기 판단하는 동작, 및 상기 제공하는 동작을 수행하도록 할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 실행 시, 상기 전자 장치가, 변환된 음성 명령어에 대하여 자연어(natural language, NL) 분석을 수행하고, 자연어 분석 결과에 기반하여 입력 평가(input evaluation)를 수행하여 상기 변환된 음성 명령어에 대응하는 동작이 수행 가능한지 여부를 판단하도록 할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 실행 시, 상기 전자 장치가, POS 태깅(part of speech tagging) 또는 의존 구조 분석(dependency parsing)을 통하여 상기 메시지에 포함된 문장을 액션 단위로 구분하도록 할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 메시지는 상기 디스플레이에 표시된 화면, 상기 전자 장치가 출력하는 음성, 및 사용자의 음성 입력에 대한 응답 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 실행 시, 상기 전자 장치가, POS 태깅(part of speech tagging) 또는 의존 구조 분석(dependency parsing)을 통하여 메시지에 포함된 문장을 액션 단위로 구분하도록 할 수 있다.

도 11은 일 실시예에 따른 전자 장치의 음성 명령어 추천 방법의 흐름도이다.

일 실시예에 따르면, 1110 동작에서, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101), 도 2의 사용자 단말(201), 또는 도 5의 전자 장치(500))는 사용자에게 제공 중인 메시지에 포함된 문장을 액션(action) 단위로 구분(split)할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 메시지는 전자 장치의 디스플레이에 표시된 화면, 전자 장치가 출력하는 음성, 및 사용자의 음성 입력에 대한 응답 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메시지는 전자 장치가 사용자에게 제공 중인 다양한 형태의 정보, 사용자 입력에 대한 응답, 및/또는 피드백을 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 액션은 개별적인 하나의 동작 또는 행위에 대응할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 POS 태깅(part of speech tagging) 또는 의존 구조 분석(dependency parsing)을 통하여 메시지에 포함된 적어도 일부 문장을 액션 단위의 문장들로 구분할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 1120 동작에서, 전자 장치는 구분된 액션 단위의 문장 각각을 음성 명령어의 형태로 변환할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 액션 단위로 구분한 문장 각각의 어미를 명령어에 대응하는 표현으로 변환할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 문장의 의미를 분석하여 음성 명령어의 형태로 변환할 수 없는 문장들을 인식할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 음성 명령어의 형태로 변환할 수 없는 문장들에 대하여 추천 음성 명령어를 제공하기 위한 처리 대상에서 제외시킬 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치는 액션 단위로 구분한 문장에 매칭되는 기 정의된 음성 명령어가 있는지 판단할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 액션 단위로 구분한 문장에 매칭되는 기 정의된 음성 명령어가 있는 경우, 전자 장치는 해당 문장을 기 정의된 음성 명령어로 변환할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 1130 동작에서, 전자 장치는 사용자 정보, 전자 장치와 관련된 정보 및/또는 전자 장치와 연결된 외부 실행 장치와 관련된 정보 중 적어도 하나에 기반하여 변환된 음성 명령어에 대응하는 동작이 수행 가능한지 판단할 수 있다. 예를 들어, 외부 실행 장치는 전자 장치(예: 사용자 단말) 및/또는 외부 전자 장치(예: 음성 어시스턴트 서버) (예: 도 1의 전자 장치(102, 104), 서버(108), 도 2의 지능형 서버(300), 도 6의 전자 장치(600), 도 7의 추천 음성 명령어 제공 모듈(710), 또는 음성 어시스턴트 서버(720))에 연결되거나, 또는 사용자 계정에 등록된 장치로서, 음성 명령어에 대응하는 동작을 실제로 수행 가능한 장치를 의미할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 외부 서버(예: 외부 IoT 서버 또는 음성 어시스턴트 서버)로부터 외부 실행 장치와 관련된 정보(예: 외부 실행 장치의 식별자, 능력 정보, 및/또는 타입 정보)를 수신하고, 이를 기반으로 변환된 음성 명령어에 대응하는 동작이 수행 가능한지 판단할 수 있다.

예를 들어, 전자 장치는 변환한 음성 명령어에 대하여 자연어(natural language, NL) 처리를 수행하고, 장치가 NL 처리한 음성 명령어에 입력 평가(input evaluation)를 수행할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 변환된 음성 명령어를 NL 처리하여 음성 명령어에 대응하는 동작을 수행할 도메인, 인텐트, 및/또는 슬롯을 인식하고, 인식한 도메인, 인텐트, 및/또는 슬롯에 기반하여 입력 평가를 수행한 결과에 기반하여 음성 명령어에 대응하는 동작이 수행 가능한지 판단할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 입력 평가를 통하여 사용자 정보(예: 사용자 계정 정보)를 기반으로 사용자가 음성 명령어에 대응하는 동작을 수행하기 위한 장치를 보유하고 있는지 판단할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 입력 평가를 통하여 전자 장치 또는 전자 장치와 연결된 외부 전자 장치가 음성 명령어에 대응하는 동작을 수행할 능력을 가지는지 또는 전자 장치 또는 전자 장치와 연결된 외부 실행 장치가 사용자가 음성 명령어에 대응하는 동작을 수행할 수 있는 상태인지 여부를 판단할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 1140 동작에서, 전자 장치는 판단에 기반하여 수행 가능한 동작에 대응하는 적어도 하나의 음성 명령어의 정보를 추천 음성 명령어의 정보로서 제공할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 실제 수행 가능한 동작에 대응하는 추천 음성 명령어를 포함하는 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치는 전자 장치가 제공 중인 메시지에 포함된 내용을 기반으로 실제로 동작을 수행 가능한 음성 명령어를 인식 하여 추천 음성 명령어로 제공함으로써, 현재 동작(서비스) 중인 도메인과 무관하게 다양한 도메인에 대하여 이용 가능한 적합한 음성 명령어를 추천할 수 있다.

도 12는 일 실시예에 따른 전자 장치의 음성 명령어 추천 방법의 흐름도이다. 이하에서, 도 11의 설명과 중복되거나 유사한 설명은 생략하거나 또는 간략히 설명한다.

일 실시예에 따르면, 1210 동작에서, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(102, 104), 서버(108), 도 2의 지능형 서버(300), 도 6의 전자 장치(600), 도 7의 추천 음성 명령어 제공 모듈(710), 또는 음성 어시스턴트 서버(720))는 외부 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101), 도 2의 사용자 단말(201), 또는 도 5의 전자 장치(500))로부터, 외부 전자 장치가 제공 중인 메시지에 대한 정보를 수신할 수 있다. 예를 들어, 메시지는 외부 전자 장치가 사용자에게 제공 중인 다양한 형태의 정보, 사용자 입력에 대한 응답, 및/또는 피드백을 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 1220 동작에서, 전자 장치는 메시지에 대한 정보에 기반하여 메시지에 포함된 문장을 액션 단위로 구분할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 POS 태깅(part of speech tagging) 또는 의존 구조 분석(dependency parsing)을 통하여 메시지에 포함된 적어도 일부 문장을 액션 단위의 문장들로 구분할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 1230 동작에서, 전자 장치는 구분된 액션 단위의 문장 각각을 음성 명령어의 형태로 변환할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 액션 단위로 구분한 문장 각각의 어미를 명령어에 대응하는 표현으로 변환할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 액션 단위로 구분한 문장에 매칭되는 기 정의된 음성 명령어가 있는지 판단하고, 액션 단위로 구분한 문장에 매칭되는 기 정의된 음성 명령어가 있는 경우 해당 문장을 기 정의된 음성 명령어로 변환할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 1240 동작에서, 전자 장치는 사용자 정보, 외부 전자 장치(예: 사용자 단말)와 관련된 정보 및 외부 전자 장치와 연결된 외부 실행 장치와 관련된 정보 중 적어도 하나에 기반하여 변환된 음성 명령어에 대응하는 동작이 수행 가능한지 판단할 수 있다. 예를 들어, 외부 실행 장치는 전자 장치(예: 음성 어시스턴트 서버) 및/또는 외부 전자 장치(예: 사용자 단말(예: 도 1의 전자 장치(101), 도 2의 사용자 단말(201), 또는 도 5의 전자 장치(500)))에 연결되거나, 또는 사용자 계정에 등록된 장치로서, 음성 명령어에 대응하는 동작을 실제로 수행 가능한 장치를 의미할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 외부 전자 장치(예: 사용자 단말) 또는 외부 서버(예: 외부 IoT 서버)로부터 외부 실행 장치와 관련된 정보(예: 외부 실행 장치의 식별자, 능력 정보, 및/또는 타입 정보)를 수신하고, 이를 기반으로 변환된 음성 명령어에 대응하는 동작이 수행 가능한지 판단할 수 있다.

예를 들어, 전자 장치는 변환한 음성 명령어에 대하여 자연어(natural language, NL) 처리를 수행하고, 장치가 NL 처리한 음성 명령어에 입력 평가(input evaluation)를 수행할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 변환된 음성 명령어를 NL 처리하여 음성 명령어에 대응하는 동작을 수행할 도메인, 인텐트, 및/또는 슬롯을 인식하고, 인식한 도메인, 인텐트, 및/또는 슬롯에 기반하여 입력 평가를 수행한 결과에 기반하여 음성 명령어에 대응하는 동작이 수행 가능한지 판단할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치는 제2 외부 전자 장치(예: 통합 지능 서버(예: 음성 어시스턴트 서버), 또는 통합 지능 시스템(예: 음성 어시스턴트 시스템))을 통하여 NL 처리 동작 및 입력 평가 동작을 수행할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 제2 외부 전자 장치에 변환된 음성 명령어와 관련된 정보를 제공하고, 제2 외부 전자 장치로부터 음성 명령어에 대하여 NL 처리 및 입력 평가를 수행한 결과에 대한 정보를 수신할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 1250 동작에서, 전자 장치는 판단에 기반하여 수행 가능한 동작에 대응하는 적어도 하나의 추천 음성 명령어의 정보를 결정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 NL 처리 및 입력 평가 결과를 기반으로, 변환한 음성 명령어들 중에서 실제 음성 명령어에 대응하는 동작이 수행 가능한 적어도 하나의 음성 명령어를 추천 음성 명령어로서 결정할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 1260 동작에서, 전자 장치는 외부 전자 장치에 적어도 하나의 추천 음성 명령어에 대한 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 외부 전자 장치를 통해 실제 수행 가능한 동작에 대응하는 추천 음성 명령어를 사용자에게 제공할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치는 외부 전자 장치가 제공 중인 메시지에 포함된 내용을 기반으로 실제로 동작을 수행 가능한 음성 명령어를 인식 하여 추천 음성 명령어로 제공함으로써, 현재 동작(서비스) 중인 도메인과 무관하게 다양한 도메인에 대하여 이용 가능한 적합한 음성 명령어를 추천할 수 있다.

도 13은 일 실시예에 따른 전자 장치의 음성 명령어 추천 방법의 흐름도이다.

일 실시예에 따르면, 1305 동작에서, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101, 102, 104), 서버(108), 도 2의 사용자 단말(201), 지능형 서버(300), 도 5의 전자 장치(500), 도 6의 전자 장치(600), 도 7의 추천 음성 명령어 제공 모듈(710), 또는 음성 어시스턴트 서버(720))는 메시지를 인식할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 메시지는 전자 장치의 디스플레이에 표시된 화면, 전자 장치가 출력하는 음성, 및 사용자의 음성 입력에 대한 응답 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메시지는 전자 장치가 사용자에게 제공 중인 다양한 형태의 정보, 사용자 입력에 대한 응답, 및/또는 피드백을 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 1310 동작에서, 전자 장치는 메시지에 포함된 문장을 액션 단위로 구분할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 액션은 개별적인 하나의 동작 또는 행위에 대응할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 POS 태깅(part of speech tagging) 또는 의존 구조 분석(dependency parsing)을 통하여 메시지에 포함된 적어도 일부 문장을 액션 단위의 문장들로 구분할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 1315 동작에서, 전자 장치는 검증할 액션 단위의 문장이 존재하는지 판단할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 검증할 액션 단위의 문장이 존재하면 1320 동작을 수행하고, 검증할 액션 단위의 문장이 존재하지 않으면 추천 음성 명령어를 제공하는 동작을 종료할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 1320 동작에서, 전자 장치는 음성 명령어 매칭을 수행할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 액션 단위로 구분한 문장 각각의 패턴(예: 시간과 관련된 의미를 포함하는 문장 패턴 또는 미세먼지(dust)와 관련된 패턴 등)을 인식하고, 인식된 패턴에 대응하는 기 정의된 음성 명령어를 인식할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 문장에 포함된 단어 및/또는 문장의 의미 분석에 기반하여 문장의 패턴을 인식할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 1325 동작에서, 전자 장치는 액션 단위의 문장에 매칭되는 기 정의된 음성 명령어가 존재하는지 판단할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 액션 단위의 문장에 매칭되는 기 정의된 음성 명령어가 존재하면 1330 동작을 수행하고, 매칭되는 기 정의된 음성 명령어가 존재하지 않으면 1335 동작을 수행할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 1330 동작에서, 전자 장치는 액션 단위의 문장을 기 정의된 음성 명령어로 변환할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 1335 동작에서, 전자 장치는 구분된 액션 단위의 문장을 음성 명령어 형태로 변환할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 액션 단위로 구분한 문장 각각의 어미를 명령어에 대응하는 형태로 변환할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 액션 단위로 구분한 문장을 지원 가능한 음성 명령어로 변환해주는 모델(예: 인공지능 학습 모델)을 이용하여 문장을 음성 명령어 형태로 변환할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 1340 동작에서, 전자 장치는 자연어(natural language, NL) 분석 및 입력 평가(input evaluation)를 수행할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 1330 동작 또는 1335 동작을 통해 변환한 음성 명령어에 대하여 자연어 분석 및 입력 평가를 수행할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 변환된 음성 명령어를 NL 처리하여 음성 명령어에 대응하는 동작을 수행할 도메인, 인텐트, 및/또는 슬롯을 인식하고, 인식한 도메인, 인텐트, 및/또는 슬롯에 기반하여 음성 명령어에 대응하는 동작이 수행 가능한지 판단하기 위하여 입력 평가를 수행할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 입력 평가를 통하여 사용자 정보(예: 사용자 계정 정보)를 기반으로 사용자가 음성 명령어에 대응하는 동작을 수행하기 위한 장치를 보유하고 있는지 판단할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 입력 평가를 통하여 전자 장치 또는 전자 장치와 연결된 외부 전자 장치가 음성 명령어에 대응하는 동작을 수행할 능력을 가지는지 또는 전자 장치 또는 전자 장치와 연결된 외부 전자 장치가 음성 명령어에 대응하는 동작을 수행할 수 있는 상태인지 여부를 판단할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 1345 동작에서, 전자 장치는 입력 평가의 수행 결과가 성공인지 판단할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 음성 명령어에 대응하는 동작이 수행 가능한 경우 입력 평가의 결과가 성공인 것으로 판단할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 입력 평가의 결과가 성공이면 1350 동작을 수행하고, 입력 평가의 결과가 성공이 아닌 경우 1315 동작을 수행할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 NL 처리 결과 또는 입력 평가 결과가 실패(failure)인 경우, 해당 음성 명령어를 추천 음성 명령어에서 배제할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 NL 처리 결과 대응되는 도메인, 인텐트, 및/또는 슬롯을 인식할 수 없는 경우 해당 음성 명령어를 추천 음성 명령어 제공을 위한 대상에서 제외시킬 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 입력 평가를 통해 음성 명령어에 대응하는 동작을 수행하기 위한 조건(예: 사용자의 장치 보유 여부 및/또는 장치의 동작 지원 여부)을 만족하는지 판단하고, 조건을 만족하지 못하는 경우 해당 음성 명령어를 추천 음성 명령어에서 제외(배제)시킬 수 있다.

일 실시예에 따르면, 1350 동작에서, 전자 장치는 입력 평가의 결과가 성공인 음성 명령어를 추천 음성 명령어에 추가할 수 있다. 예를 들어, 입력 평가의 결과가 성공인 경우, 해당 음성 명령어에 대응하는 동작이 실제로 수행 가능함을 의미할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 입력 평가를 통해 음성 명령어에 대응하는 동작을 수행하기 위한 조건(예: 사용자의 장치 보유 여부 및/또는 장치의 동작 지원 여부)을 만족하는 경우 해당 음성 명령어를 추천 음성 명령어에 추가할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치는 추천 음성 명령어를 사용자에게 제공할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 추천 음성 명령어를 화면에 표시하거나, 또는 추천 음성 명령어의 정보를 소리로 출력할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치는 입력 평가의 결과가 성공인 음성 명령어를 추천 음성 명령어에 추가함으로써, 현재 상황에 따라 실제 사용 가능한 음성 명령어를 추천 음성 명령어로서 제공할 수 있으며, 메시지에 포함된 내용을 기반으로 실제로 동작을 수행 가능한 음성 명령어를 인식 하여 추천 음성 명령어로 제공함으로써, 현재 동작(서비스) 중인 도메인과 무관하게 다양한 도메인에 대하여 이용 가능한 적합한 음성 명령어를 추천할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 변환하는 동작은, 상기 액션 단위의 문장에 매칭되는 기 정의된 음성 명령어가 있는지 확인하는 동작, 및 매칭되는 기 정의된 음성 명령어가 있는 경우, 상기 액션 단위의 문장을 상기 기 정의된 음성 명령어로 변환하는 동작을 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 판단하는 동작은, 상기 변환된 음성 명령어와 연관된 도메인(domain), 인텐트(intent), 및 슬롯(slot) 중 적어도 하나를 인식하는 동작, 및 상기 인식된 도메인(domain), 인텐트(intent), 및 슬롯(slot) 중 적어도 하나에 기반하여 상기 변환된 음성 명령어에 대응하는 동작을 수행할 수 있는지 판단하는 동작을 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 판단하는 동작은, 변환된 음성 명령어에 대하여 자연어(natural language, NL) 분석을 수행하는 동작, 및 자연어 분석 결과에 기반하여 입력 평가(input evaluation)를 수행하여 상기 변환된 음성 명령어에 대응하는 동작이 수행 가능한지 여부를 판단하는 동작을 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 구분하는 동작은, POS 태깅(part of speech tagging) 또는 의존 구조 분석(dependency parsing)을 통하여 상기 메시지에 포함된 문장을 액션 단위로 구분하는 동작을 포함할 수 있다.

본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는 다양한 형태의 장치가 될 수 있다. 전자 장치는, 예를 들면, 휴대용 통신 장치(예: 스마트폰), 컴퓨터 장치, 휴대용 멀티미디어 장치, 휴대용 의료 기기, 카메라, 웨어러블 장치, 또는 가전 장치를 포함할 수 있다. 본 문서의 실시예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다.

본 문서의 다양한 실시예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시예의 다양한 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 또는 관련된 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 아이템에 대응하는 명사의 단수 형은 관련된 문맥상 명백하게 다르게 지시하지 않는 한, 상기 아이템 한 개 또는 복수 개를 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나", "A 또는 B 중 적어도 하나", "A, B 또는 C", "A, B 및 C 중 적어도 하나", 및 "A, B, 또는 C 중 적어도 하나"와 같은 문구들 각각은 그 문구들 중 해당하는 문구에 함께 나열된 항목들 중 어느 하나, 또는 그들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제 1", "제 2", 또는 "첫째" 또는 "둘째"와 같은 용어들은 단순히 해당 구성요소를 다른 해당 구성요소와 구분하기 위해 사용될 수 있으며, 해당 구성요소들을 다른 측면(예: 중요성 또는 순서)에서 한정하지 않는다. 어떤(예: 제 1) 구성요소가 다른(예: 제 2) 구성요소에, "기능적으로" 또는 "통신적으로"라는 용어와 함께 또는 이런 용어 없이, "커플드" 또는 "커넥티드"라고 언급된 경우, 그것은 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로(예: 유선으로), 무선으로, 또는 제 3 구성요소를 통하여 연결될 수 있다는 것을 의미한다.

본 문서의 다양한 실시예들에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현된 유닛을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로와 같은 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는, 상기 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 일 실시예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.

본 문서의 다양한 실시예들은 기기(machine)(예: 전자 장치(101)) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장 메모리(136) 또는 외장 메모리(138))에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(140))로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 전자 장치(101))의 프로세서(예: 프로세서(120))는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 명령어들 중 적어도 하나의 명령을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 상기 호출된 적어도 하나의 명령어에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 상기 하나 이상의 명령어들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장 매체는, 비일시적(non-transitory) 저장 매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, ‘비일시적’은 저장 매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장 매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.

일 실시예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory(CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어™)를 통해 또는 두 개의 사용자 장치들(예: 스마트 폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 기술한 구성요소들의 각각의 구성요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있으며, 복수의 개체 중 일부는 다른 구성요소에 분리 배치될 수도 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 전술한 해당 구성요소들 중 하나 이상의 구성요소들 또는 동작들이 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 구성요소들 또는 동작들이 추가될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 복수의 구성요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 구성요소로 통합될 수 있다. 이런 경우, 통합된 구성요소는 상기 복수의 구성요소들 각각의 구성요소의 하나 이상의 기능들을 상기 통합 이전에 상기 복수의 구성요소들 중 해당 구성요소에 의해 수행되는 것과 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적으로, 병렬적으로, 반복적으로, 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 상기 동작들 중 하나 이상이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 동작들이 추가될 수 있다.

Claims

전자 장치에 있어서,
디스플레이;
통신 회로;
메모리; 및
상기 디스플레이, 상기 통신 회로, 및 상기 메모리와 작동적으로(operatively) 연결된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고,
상기 메모리는, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행 시, 상기 전자 장치가,
상기 전자 장치가 사용자에게 제공 중인 메시지에 포함된 문장을 액션 단위로 구분하고,
상기 구분된 액션 단위의 문장 각각을 음성 명령어의 형태로 변환하고,
사용자 정보, 상기 전자 장치와 관련된 정보 및 상기 전자 장치와 연결된 외부 실행 장치와 관련된 정보 중 적어도 하나에 기반하여 상기 변환된 음성 명령어에 대응하는 동작이 수행 가능한지 여부를 판단하고,
상기 판단에 기반하여 수행 가능한 동작에 대응하는 적어도 하나의 추천 음성 명령어의 정보를 제공하도록 하는 인스트럭션들(instructions)을 저장하는 전자 장치.
청구항 1에 있어서,
상기 인스트럭션들은, 실행 시, 상기 전자 장치가,
상기 액션 단위의 문장에 매칭되는 기 정의된 음성 명령어가 있는지 확인하고,
매칭되는 기 정의된 음성 명령어가 있는 경우, 상기 액션 단위의 문장을 상기 기 정의된 음성 명령어로 변환하도록 하는 전자 장치.
청구항 1에 있어서,
상기 인스트럭션들은, 실행 시, 상기 전자 장치가,
상기 변환된 음성 명령어와 연관된 도메인(domain), 인텐트(intent), 및 슬롯(slot) 중 적어도 하나를 인식하고,
상기 인식된 도메인(domain), 인텐트(intent), 및 슬롯(slot) 중 적어도 하나에 기반하여 상기 변환된 음성 명령어에 대응하는 동작을 수행할 수 있는지 판단하도록 하는 전자 장치.
청구항 3에 있어서,
상기 인스트럭션들은, 실행 시, 상기 전자 장치가,
사용자 선호도, 사용자의 사용 이력, 및 기 설정된 카테고리에 기반하여 상기 도메인을 인식하도록 하는 전자 장치.
청구항 1에 있어서,
상기 인스트럭션들은, 실행 시, 상기 전자 장치가,
상기 메시지의 적어도 일부분을 선택하고,
상기 선택된 메시지의 적어도 일부분에 대하여 상기 구분하는 동작, 상기 변환하는 동작, 상기 판단하는 동작, 및 상기 제공하는 동작을 수행하도록 하는 전자 장치.
청구항 1에 있어서,
상기 인스트럭션들은, 실행 시, 상기 전자 장치가,
변환된 음성 명령어에 대하여 자연어(natural language, NL) 분석을 수행하고,
자연어 분석 결과에 기반하여 입력 평가(input evaluation)를 수행하여 상기 변환된 음성 명령어에 대응하는 동작이 수행 가능한지 여부를 판단하도록 하는 전자 장치.
청구항 1에 있어서,
상기 인스트럭션들은, 실행 시, 상기 전자 장치가,
POS 태깅(part of speech tagging) 또는 의존 구조 분석(dependency parsing)을 통하여 상기 메시지에 포함된 문장을 액션 단위로 구분하도록 하는 전자 장치.
청구항 1에 있어서,
상기 메시지는
상기 디스플레이에 표시된 화면, 상기 전자 장치가 출력하는 음성, 및 사용자의 음성 입력에 대한 응답 중 적어도 하나를 포함하는 전자 장치.
통신 회로;
메모리; 및
상기 통신 회로, 및 상기 메모리와 작동적으로(operatively) 연결된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고,
상기 메모리는, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행 시, 상기 전자 장치가,
상기 통신 회로를 통하여, 외부 전자 장치로부터 상기 외부 전자 장치가 제공 중인 메시지에 대한 정보를 수신하고,
상기 메시지에 대한 정보에 기반하여, 상기 메시지에 포함된 문장을 액션 단위로 구분하고,
상기 구분된 액션 단위의 문장 각각을 음성 명령어의 형태로 변환하고,
사용자 정보, 상기 외부 전자 장치와 관련된 정보 및 상기 외부 전자 장치와 연결된 외부 실행 장치와 관련된 정보 중 적어도 하나에 기반하여 상기 변환된 음성 명령어에 대응하는 동작이 수행 가능한지 여부를 판단하고,
상기 판단에 기반하여 수행 가능한 동작에 대응하는 적어도 하나의 추천 음성 명령어를 결정하고,
상기 통신 회로를 통하여 상기 외부 전자 장치에 상기 적어도 하나의 추천 음성 명령어에 대한 정보를 제공하도록 하는 인스트럭션들(instructions)을 저장하는 전자 장치.
청구항 9에 있어서,
상기 인스트럭션들은, 실행 시, 상기 전자 장치가,
상기 액션 단위의 문장에 매칭되는 기 정의된 음성 명령어가 있는지 확인하고,
매칭되는 기 정의된 음성 명령어가 있는 경우, 상기 액션 단위의 문장을 상기 기 정의된 음성 명령어로 변환하도록 하는 전자 장치.
청구항 9에 있어서,
상기 인스트럭션들은, 실행 시, 상기 전자 장치가,
상기 변환된 음성 명령어와 연관된 도메인(domain), 인텐트(intent), 및 슬롯(slot) 중 적어도 하나를 인식하고,
상기 인식된 도메인(domain), 인텐트(intent), 및 슬롯(slot) 중 적어도 하나에 기반하여 상기 변환된 음성 명령어에 대응하는 동작을 수행할 수 있는지 판단하도록 하는 전자 장치.
청구항 9에 있어서,
상기 인스트럭션들은, 실행 시, 상기 전자 장치가,
상기 메시지의 적어도 일부분을 선택하고,
상기 선택된 메시지의 적어도 일부분에 대하여 상기 구분하는 동작, 상기 변환하는 동작, 상기 판단하는 동작, 및 상기 제공하는 동작을 수행하도록 하는 전자 장치.
청구항 9에 있어서,
상기 인스트럭션들은, 실행 시, 상기 전자 장치가,
변환된 음성 명령어에 대하여 자연어(natural language, NL) 분석을 수행하고,
자연어 분석 결과에 기반하여 입력 평가(input evaluation)를 수행하여 상기 변환된 음성 명령어에 대응하는 동작이 수행 가능한지 여부를 판단하도록 하는 전자 장치.
청구항 9에 있어서,
상기 인스트럭션들은, 실행 시, 상기 전자 장치가,
POS 태깅(part of speech tagging) 또는 의존 구조 분석(dependency parsing)을 통하여 메시지에 포함된 문장을 액션 단위로 구분하도록 하는 전자 장치.
전자 장치의 음성 명령어 추천 방법에 있어서,
상기 전자 장치가 사용자에게 제공 중인 메시지에 포함된 문장을 액션 단위로 구분하는 동작;
상기 구분된 액션 단위의 문장 각각을 음성 명령어의 형태로 변환하는 동작;
사용자 정보, 상기 전자 장치와 관련된 정보 및 상기 전자 장치와 연결된 외부 실행 장치와 관련된 정보 중 적어도 하나에 기반하여 상기 변환된 음성 명령어에 대응하는 동작이 수행 가능한지 여부를 판단하는 동작; 및
상기 판단에 기반하여 수행 가능한 동작에 대응하는 적어도 하나의 추천 음성 명령어의 정보를 제공하는 동작을 포함하는 방법.
청구항 15에 있어서,
상기 변환하는 동작은,
상기 액션 단위의 문장에 매칭되는 기 정의된 음성 명령어가 있는지 확인하는 동작; 및
매칭되는 기 정의된 음성 명령어가 있는 경우, 상기 액션 단위의 문장을 상기 기 정의된 음성 명령어로 변환하는 동작을 포함하는 방법.
청구항 15에 있어서,
상기 판단하는 동작은,
상기 변환된 음성 명령어와 연관된 도메인(domain), 인텐트(intent), 및 슬롯(slot) 중 적어도 하나를 인식하는 동작; 및
상기 인식된 도메인(domain), 인텐트(intent), 및 슬롯(slot) 중 적어도 하나에 기반하여 상기 변환된 음성 명령어에 대응하는 동작을 수행할 수 있는지 판단하는 동작을 포함하는 방법.
청구항 15에 있어서,
상기 판단하는 동작은,
변환된 음성 명령어에 대하여 자연어(natural language, NL) 분석을 수행하는 동작; 및
자연어 분석 결과에 기반하여 입력 평가(input evaluation)를 수행하여 상기 변환된 음성 명령어에 대응하는 동작이 수행 가능한지 여부를 판단하는 동작을 포함하는 방법.
청구항 15에 있어서,
상기 구분하는 동작은,
POS 태깅(part of speech tagging) 또는 의존 구조 분석(dependency parsing)을 통하여 상기 메시지에 포함된 문장을 액션 단위로 구분하는 동작을 포함하는 방법.
전자 장치의 음성 명령어 추천 방법에 있어서,
외부 전자 장치로부터, 상기 외부 전자 장치가 제공 중인 메시지에 대한 정보를 수신하는 동작;
상기 메시지에 대한 정보에 기반하여, 상기 메시지에 포함된 문장을 액션 단위로 구분하는 동작;
상기 구분된 액션 단위의 문장 각각을 음성 명령어의 형태로 변환하는 동작;
사용자 정보, 상기 외부 전자 장치와 관련된 정보 및 상기 외부 전자 장치와 연결된 외부 실행 장치와 관련된 정보 중 적어도 하나에 기반하여 상기 변환된 음성 명령어에 대응하는 동작이 수행 가능한지 여부를 판단하는 동작;
상기 판단에 기반하여 수행 가능한 동작에 대응하는 적어도 하나의 추천 음성 명령어를 결정하는 동작; 및
상기 외부 전자 장치에 상기 적어도 하나의 추천 음성 명령어에 대한 정보를 제공하는 동작을 포함하는 방법.