KR20230106471A

KR20230106471A - 사용자 발화를 처리하는 서버, 전자 장치 및 그의 동작 방법

Info

Publication number: KR20230106471A
Application number: KR1020220018648A
Authority: KR
Inventors: 박상민; 여재영; 송가진
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2022-01-06
Filing date: 2022-02-14
Publication date: 2023-07-13

Abstract

일 실시예에 따른 사용자 발화를 처리하는 지능형 서버는, 태스크 파라미터에 따른 사용자 이력 정보를 활용하여 타겟 발화를 처리하기 위해, 전자 장치로부터 타겟 발화를 수신하고, 타겟 발화에 대응하는 태스크 파라미터 -태스크 파라미터는, 사용자의 의도에 따라 동작(action)을 수행하기 위한 파라미터임 -를 결정하고, 태스크 파라미터에 대응하는 사용자 이력 정보를 획득하고, 사용자 이력 정보에 기초하여 사용자 의도에 따라 타겟 발화를 처리하기 위한 타겟 도메인(domain)을 결정하고, 타겟 도메인에 기초하여 타겟 발화에 대한 처리 결과를 생성하고, 타겟 발화에 대한 처리 결과를 전자 장치로 전송할 수 있다. 그 외에도 다양한 실시예들이 가능할 수 있다.

Description

사용자 발화를 처리하는 서버, 전자 장치 및 그의 동작 방법 {SERVER, ELECTRONIC DEVICE FOR PROCESSING USER'S UTTERANCE AND OPERATING METHOD THEREOF}

아래의 실시 예들은 사용자 발화를 처리하는 지능형 서버, 전자 장치 및 그의 동작 방법에 관한 것이다.

사용자 발화를 기반으로 서비스를 제공하는 음성 어시스턴트(assistant) 기능이 탑재된 전자 기기가 다양하게 보급되고 있다. 전자 기기는 인공지능 서버를 통해 사용자의 발화를 인식하고, 발화의 의미와 의도를 파악할 수 있다. 인공지능 서버는 사용자의 발화를 해석하여 사용자의 의도를 추론하고 추론된 의도에 따라서 작업들을 수행할 수 있으며, 사용자와 인공지능 서버 간의 자연 언어(natural language) 상호 작용을 통해 표현된 사용자의 의도에 따라 작업을 수행할 수 있다.

인공지능 서버는 발화 의도를 파악하기 위해 발화 당시 상황에 대한 여러 정보를 발화와 연계하여 분석할 수 있다.

최근 다양한 서비스가 나오면서, 비슷한 기능을 지원하는 도메인의 개수가 늘어나고 있다. 예를 들어 메시지를 보내는 기능 또는 메시지를 삭제하는 기능과 같이 비슷한 기능을 수행하는 여러 메신저 어플리케이션들이 사용자 단말에 설치될 수 있다.

사용자가 발화 시 사용자 의도에 따라 동작을 수행하기 위한 도메인을 명시하지 않는 경우, 인공지능 서버는 어떤 도메인으로 처리할지 사용자에게 되묻거나, 유사한 기능을 수행하는 여러 도메인들 중 디폴트로 처리할 도메인을 미리 설정해 두어야 한다.

일 실시 예에 따른 사용자 발화(utterance)를 처리하는 지능형 서버는, 전자 장치로부터 타겟 발화를 수신하고, 상기 타겟 발화를 처리한 처리 결과를 상기 전자 장치로 전송하기 위한 통신 모듈, 태스크 파라미터(task parameter)에 대응하는 사용자 이력 정보- 상기 태스크 파라미터는, 사용자의 의도에 따라 동작(action)을 수행하기 위한 파라미터임 -를 저장하는 사용자 로그(log) 데이터베이스, 컴퓨터로 실행 가능한 명령어들(computer-executable instructions)이 저장된 메모리, 및 상기 메모리에 억세스(access)하여 상기 명령어들을 실행하는 프로세서를 포함하고, 상기 명령어들은, 상기 타겟 발화에 대응하는 상기 태스크 파라미터를 결정하고, 상기 사용자 로그 데이터베이스를 참조하여, 상기 태스크 파라미터에 대응하는 사용자 이력 정보를 획득하고, 상기 사용자 이력 정보에 기초하여 사용자 의도에 따라 상기 타겟 발화를 처리하기 위한 타겟 도메인(domain)을 결정하고, 상기 타겟 도메인에 기초하여 상기 타겟 발화에 대한 상기 처리 결과를 생성하도록 구성될 수 있다.

일 실시 예에 따른 지능형 서버에서 사용자 발화(utterance)를 처리하는 방법은, 전자 장치로부터 타겟 발화를 수신하는 동작, 상기 타겟 발화에 대응하는 태스크 파라미터 - 상기 태스크 파라미터는, 사용자의 의도에 따라 동작(action)을 수행하기 위한 파라미터임 -를 결정하는 동작, 상기 태스크 파라미터에 대응하는 사용자 이력 정보를 획득하는 동작, 상기 사용자 이력 정보에 기초하여 사용자 의도에 따라 상기 타겟 발화를 처리하기 위한 타겟 도메인(domain)을 결정하는 동작, 및 상기 타겟 도메인에 기초하여 상기 타겟 발화에 대한 처리 결과를 생성하고, 상기 타겟 발화에 대한 처리 결과를 상기 전자 장치로 전송하는 동작을 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따른 사용자 발화(utterance)를 처리하는 전자 장치는, 사용자로부터 타겟 발화를 수신하고, 상기 타겟 발화를 처리한 처리 결과를 출력하기 위한 입출력 모듈, 태스크 파라미터(task parameter)에 대응하는 사용자 이력 정보- 상기 태스크 파라미터는, 사용자의 의도에 따라 동작(action)을 수행하기 위한 파라미터임 -를 저장하는 사용자 로그(log) 데이터베이스, 컴퓨터로 실행 가능한 명령어들(computer-executable instructions)이 저장된 메모리, 및 상기 메모리에 억세스(access)하여 상기 명령어들을 실행하는 프로세서를 포함하고, 상기 명령어들은, 상기 타겟 발화에 대응하는 상기 태스크 파라미터를 결정하고, 상기 사용자 로그 데이터베이스를 참조하여, 상기 태스크 파라미터에 대응하는 사용자 이력 정보를 획득하고, 상기 사용자 이력 정보에 기초하여 사용자 의도에 따라 상기 타겟 발화를 처리하기 위한 타겟 도메인(domain)을 결정하고, 상기 타겟 도메인에 기초하여 상기 타겟 발화에 대한 상기 처리 결과를 생성하도록 구성될 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 사용자 발화의 태스크 파라미터에 따른 사용자 이력 정보를 고려하여 발화를 처리할 타겟 도메인을 결정하는 지능형 서버 및 전자 장치가 제공될 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 사용자는 발화를 처리할 도메인을 명시하지 않아도 태스크 파라미터 별 이력 정보에 기초하여 발화 의도에 맞는 처리 결과를 제공받을 수 있다.

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

도 1은 다양한 실시 예들에 따른, 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블록도이다.
도 2는 일 실시예에 따른, 통합 지능 (integrated intelligence) 시스템을 나타낸 블록도이다.
도 3은 일 실시예에 따른, 지능형 앱을 통해 수신된 음성 입력을 처리하는 화면을 표시하는 사용자 단말을 도시하는 도면이다.
도 4는 일 실시예에 따른, 컨셉과 액션의 관계 정보가 데이터베이스에 저장된 형태를 나타낸 도면이다.
도 5는 다양한 실시 예들에 따른, 전자 장치 및 지능형 서버를 예시하는 블록도이다.
도 6a 내지 도 10b는 다양한 실시 예들에 따른, 지능형 서버가 사용자 발화를 처리하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 다양한 실시 예들에 따른, 지능형 서버의 발화 처리 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 12는 다양한 실시 예들에 따른, 후보 도메인이 복수 개인 경우 지능형 서버의 발화 처리 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 13은 일 실시 예에 따른 온 디바이스 AI가 탑재된 전자 장치의 동작을 설명하기 위한 블록도이다.

이하, 실시예들을 첨부된 도면들을 참조하여 상세하게 설명한다. 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조 부호를 부여하고, 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.

<전자 장치 및 지능형 서버>

도 1은 다양한 실시 예들에 따른, 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)의 블록도이다.

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 제1 네트워크(198)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(102)와 통신하거나, 또는 제2 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), 미들웨어(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, 홀 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 제1 네트워크(198)(예: 블루투스, WiFi(wireless fidelity) direct 또는 IrDA(infrared data association)와 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제2 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 제1 네트워크(198) 또는 제2 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: 제2 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, 제1 네트워크(198) 또는 제2 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 제1 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 제2 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 제2 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 제2 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 지능화 시스템(20)은 전자 장치(101), 지능형 서버(200), 및 서비스 서버(300)를 포함할 수 있다.

일 실시 예의 전자 장치(101)는, 인터넷에 연결 가능한 단말 장치(또는, 전자 장치)일 수 있으며, 예를 들어, 휴대폰, 스마트폰, PDA(personal digital assistant), 노트북 컴퓨터, TV, 백색 가전, 웨어러블 장치, HMD, 또는 스마트 스피커일 수 있다.

도시된 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 인터페이스(177), 마이크(150-1), 스피커(155-1), 디스플레이 모듈(160), 메모리(130), 또는 프로세서(120)를 포함할 수 있다. 상기 열거된 구성요소들은 서로 작동적으로 또는 전기적으로 연결될 수 있다. 마이크(150-1)는 입력 모듈(예: 도 1의 입력 모듈(150))에 포함될 수 있다. 스피커(155-1)는 음향 출력 모듈(예: 도 1의 음향 출력 모듈(155))에 포함될 수 있다.

일 실시 예의 인터페이스(177)는 외부 장치와 연결되어 데이터를 송수신하도록 구성될 수 있다. 일 실시 예의 마이크(150-1)는 소리(예: 사용자 발화)를 수신하여, 전기적 신호로 변환할 수 있다. 일 실시예의 스피커(155-1)는 전기적 신호를 소리(예: 음성)으로 출력할 수 있다. 일 실시 예의 디스플레이 모듈(160)은 이미지 또는 비디오를 표시하도록 구성될 수 있다. 일 실시 예의 디스플레이 모듈(160)은 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(130)는 클라이언트 모듈(151), SDK(software development kit)(153), 및 복수의 앱들(146)을 저장할 수 있다. 상기 클라이언트 모듈(151), 및 SDK(153)는 범용적인 기능을 수행하기 위한 프레임워크(framework)(또는, 솔루션 프로그램)를 구성할 수 있다. 또한, 클라이언트 모듈(151) 또는 SDK(153)는 음성 입력을 처리하기 위한 프레임워크를 구성할 수 있다.

일 실시 예의 메모리(130)는 상기 복수의 앱들(146)은 지정된 기능을 수행하기 위한 프로그램일 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 복수의 앱(146)은 제1 앱(146-1), 제2 앱(146-2)을 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 복수의 앱(146) 각각은 지정된 기능을 수행하기 위한 복수의 동작들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 앱들은, 알람 앱, 메시지 앱, 및/또는 스케줄 앱을 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 복수의 앱들(146)은 프로세서(120)에 의해 실행되어 상기 복수의 동작들 중 적어도 일부를 순차적으로 실행할 수 있다.

일 실시 예의 프로세서(120)는 전자 장치(101)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 인터페이스(177), 마이크(150-1), 스피커(155-1), 및 디스플레이 모듈(160)과 전기적으로 연결되어 연결되어 지정된 동작을 수행할 수 있다.

일 실시 예의 프로세서(120)는 또한 상기 메모리(130)에 저장된 프로그램을 실행시켜 지정된 기능을 수행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 클라이언트 모듈(151) 또는 SDK(153) 중 적어도 하나를 실행하여, 음성 입력을 처리하기 위한 이하의 동작을 수행할 수 있다. 프로세서(120)는, 예를 들어, SDK(153)를 통해 복수의 앱(146)의 동작을 제어할 수 있다. 클라이언트 모듈(151) 또는 SDK(153)의 동작으로 설명된 이하의 동작은 프로세서(120)의 실행에 의한 동작일 수 있다.

일 실시 예의 클라이언트 모듈(151)은 음성 입력을 수신할 수 있다. 예를 들어, 클라이언트 모듈(151)은 마이크(150-1)를 통해 감지된 사용자 발화에 대응되는 음성 신호를 수신할 수 있다. 상기 클라이언트 모듈(151)은 수신된 음성 입력을 지능형 서버(200)로 송신할 수 있다. 클라이언트 모듈(151)은 수신된 음성 입력과 함께, 전자 장치(101)의 상태 정보를 지능형 서버(200)로 송신할 수 있다. 상기 상태 정보는, 예를 들어, 앱의 실행 상태 정보일 수 있다.

일 실시 예의 클라이언트 모듈(151)은 수신된 음성 입력에 대응되는 결과를 수신할 수 있다. 예를 들어, 클라이언트 모듈(151)은 지능형 서버(200)에서 상기 수신된 음성 입력에 대응되는 결과를 산출할 수 있는 경우, 수신된 음성 입력에 대응되는 결과를 수신할 수 있다. 클라이언트 모듈(151)은 상기 수신된 결과를 디스플레이 모듈(160)에 표시할 수 있다.

일 실시 예의 클라이언트 모듈(151)은 수신된 음성 입력에 대응되는 플랜을 수신할 수 있다. 클라이언트 모듈(151)은 플랜에 따라 앱의 복수의 동작을 실행한 결과를 디스플레이 모듈(160)에 표시할 수 있다. 클라이언트 모듈(151)은, 예를 들어, 복수의 동작의 실행 결과를 순차적으로 디스플레이에 표시할 수 있다. 전자 장치(101)는, 다른 예를 들어, 복수의 동작을 실행한 일부 결과(예: 마지막 동작의 결과)만을 디스플레이에 표시할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 클라이언트 모듈(151)은 지능형 서버(200)로부터 음성 입력에 대응되는 결과를 산출하기 위해 필요한 정보를 획득하기 위한 요청을 수신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 클라이언트 모듈(151)은 상기 요청에 대응하여 상기 필요한 정보를 지능형 서버(200)로 송신할 수 있다.

일 실시 예의 클라이언트 모듈(151)은 플랜에 따라 복수의 동작을 실행한 결과 정보를 지능형 서버(200)로 송신할 수 있다. 지능형 서버(200)는 상기 결과 정보를 이용하여 수신된 음성 입력이 올바르게 처리된 것을 확인할 수 있다.

일 실시 예의 클라이언트 모듈(151)은 음성 인식 모듈을 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 클라이언트 모듈(151)은 상기 음성 인식 모듈을 통해 제한된 기능을 수행하는 음성 입력을 인식할 수 있다. 예를 들어, 클라이언트 모듈(151)은 지정된 입력(예: 웨이크 업!)을 통해 유기적인 동작을 수행하기 위한 음성 입력을 처리하기 위한 지능형 앱을 수행할 수 있다.

일 실시 예의 지능형 서버(200)는 통신 망을 통해 전자 장치(101)로부터 사용자 음성 입력과 관련된 정보를 수신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 지능형 서버(200)는 수신된 음성 입력과 관련된 데이터를 텍스트 데이터(text data)로 변경할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 지능형 서버(200)는 상기 텍스트 데이터에 기초하여 사용자 음성 입력과 대응되는 태스크(task)를 수행하기 위한 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)), 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 플랜의 집합에서 선택될 수 있거나, 사용자 요청에 응답하여 실시간으로 생성될 수 있다. 예를 들어, 인공지능 시스템은 미리 정의된 복수의 플랜 중 적어도 하나의 플랜을 선택할 수 있다.

일 실시 예의 지능형 서버(200)는 생성된 플랜에 따른 결과를 전자 장치(101)로 송신하거나, 생성된 플랜을 전자 장치(101)로 송신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 플랜에 따른 결과를 디스플레이 모듈(160)에 표시할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 플랜에 따른 동작을 실행한 결과를 디스플레이 모듈(160)에 표시할 수 있다.

일 실시 예의 지능형 서버(200)는 프론트 엔드(front end)(210), 자연어 플랫폼(natural language platform)(220), 캡슐 데이터베이스(capsule DB)(230), 실행 엔진(execution engine)(240), 엔드 유저 인터페이스(end user interface)(250), 매니지먼트 플랫폼(management platform)(260), 빅 데이터 플랫폼(big data platform)(270), 또는 분석 플랫폼(analytic platform)(280)을 포함할 수 있다.

일 실시 예의 프론트 엔드(210)는 전자 장치(101)로부터 수신된 음성 입력을 수신할 수 있다. 프론트 엔드(210)는 상기 음성 입력에 대응되는 응답을 송신할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 자연어 플랫폼(220)은 자동 음성 인식 모듈(automatic speech recognition module)(ASR module)(221), 자연어 이해 모듈(natural language understanding module)(NLU module)(223), 플래너 모듈(planner module)(225), 자연어 생성 모듈(natural language generator module)(NLG module)(227) 또는 텍스트 음성 변환 모듈(text to speech module)(TTS module)(229)을 포함할 수 있다.

일 실시 예의 자동 음성 인식 모듈(221)은 전자 장치(101)로부터 수신된 음성 입력을 텍스트 데이터로 변환할 수 있다. 일 실시 예의 자연어 이해 모듈(223)은 음성 입력의 텍스트 데이터를 이용하여 사용자의 의도를 파악할 수 있다. 예를 들어, 자연어 이해 모듈(223)은 문법적 분석(syntactic analyze) 또는 의미적 분석(semantic analyze)을 수행하여 사용자의 의도를 파악할 수 있다. 일 실시 예의 자연어 이해 모듈(223)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(225)은 자연어 이해 모듈(223)에서 결정된 의도 및 파라미터를 이용하여 플랜을 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 플래너 모듈(225)은 상기 결정된 의도에 기초하여 태스크를 수행하기 위해 필요한 복수의 도메인을 결정할 수 있다. 플래너 모듈(225)은 상기 의도에 기초하여 결정된 복수의 도메인 각각에 포함된 복수의 동작을 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 플래너 모듈(225)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 복수의 컨셉을 포함할 수 있다. 상기 플래너 모듈(225)은 상기 복수의 동작, 및 상기 복수의 컨셉 사이의 관계를 단계적(또는, 계층적)으로 결정할 수 있다. 예를 들어, 플래너 모듈(225)은 복수의 컨셉에 기초하여 사용자의 의도에 기초하여 결정된 복수의 동작의 실행 순서를 결정할 수 있다. 다시 말해, 플래너 모듈(225)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(225)은 복수의 동작, 및 복수의 컨셉 사이의 연관 정보(예: 온톨로지(ontology))가 포함된 플랜을 생성할 수 있다. 상기 플래너 모듈(225)은 컨셉과 동작의 관계들의 집합이 저장된 캡슐 데이터베이스(230)에 저장된 정보를 이용하여 플랜을 생성할 수 있다.

일 실시 예의 자연어 생성 모듈(227)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(229)은 텍스트 형태의 정보를 음성 형태의 정보로 변경할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 자연어 플랫폼(220)의 기능의 일부 기능 또는 전체 기능은 전자 장치(101)에서도 구현가능 할 수 있다.

상기 캡슐 데이터베이스(230)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 컨셉 오브젝트(concept object 또는 컨셉 정보)를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 캡슐 데이터베이스(230)는 CAN(concept action network)의 형태로 복수의 캡슐을 저장할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 복수의 캡슐은 캡슐 데이터베이스(230)에 포함된 기능 저장소(function registry)에 저장될 수 있다.

상기 캡슐 데이터베이스(230)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(230)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(230)는 전자 장치(101)를 통해 출력되는 정보의 레이아웃(layout) 정보를 저장하는 레이아웃 레지스트리(layout registry)를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 캡슐 데이터베이스(230)는 캡슐 정보에 포함된 어휘(vocabulary) 정보가 저장된 어휘 레지스트리(vocabulary registry)를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 캡슐 데이터베이스(230)는 사용자와의 대화(dialog)(또는, 인터렉션(interaction)) 정보가 저장된 대화 레지스트리(dialog registry)를 포함할 수 있다. 상기 캡슐 데이터베이스(230)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 등록하는 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(230)는 전자 장치(101) 내에도 구현이 가능할 수 있다.

일 실시 예의 실행 엔진(240)은 상기 생성된 플랜을 이용하여 결과를 산출할 수 있다. 엔드 유저 인터페이스(250)는 산출된 결과를 전자 장치(101)로 송신할 수 있다. 이에 따라, 전자 장치(101)는 상기 결과를 수신하고, 상기 수신된 결과를 사용자에게 제공할 수 있다. 일 실시 예의 매니지먼트 플랫폼(260)은 지능형 서버(200)에서 이용되는 정보를 관리할 수 있다. 일 실시 예의 빅 데이터 플랫폼(270)은 사용자의 데이터를 수집할 수 있다. 일 실시 예의 분석 플랫폼(280)은 지능형 서버(200)의 QoS(quality of service)를 관리할 수 있다. 예를 들어, 분석 플랫폼(280)은 지능형 서버(200)의 구성 요소 및 처리 속도(또는, 효율성)를 관리할 수 있다.

일 실시 예의 서비스 서버(300)는 전자 장치(101)에 지정된 서비스(예: 음식 주문 또는 호텔 예약)를 제공할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 서비스 서버(300)는 제3 자에 의해 운영되는 서버일 수 있다. 일 실시 예의 서비스 서버(300)는 수신된 음성 입력에 대응되는 플랜을 생성하기 위한 정보를 지능형 서버(200)에 제공할 수 있다. 상기 제공된 정보는 캡슐 데이터베이스(230)에 저장될 수 있다. 또한, 서비스 서버(300)는 플랜에 따른 결과 정보를 지능형 서버(200)에 제공할 수 있다.

위에 기술된 통합 지능 시스템(20)에서, 상기 전자 장치(101)는, 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 전자 장치(101)는 내부에 저장된 지능형 앱(또는, 음성 인식 앱)을 통해 음성 인식 서비스를 제공할 수 있다. 이 경우, 예를 들어, 전자 장치(101)는 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, 전자 장치(101)는 수신된 음성 입력에 기초하여, 단독으로 또는 상기 지능형 서버 및/또는 서비스 서버와 함께 지정된 동작을 수행할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 수신된 음성 입력에 대응되는 앱을 실행시키고, 실행된 앱을 통해 지정된 동작을 수행할 수 있다.

일 실시 예에서, 전자 장치(101)가 지능형 서버(200) 및/또는 서비스 서버와 함께 서비스를 제공하는 경우에는, 상기 전자 장치는, 상기 마이크(150-1)를 이용하여 사용자 발화를 감지하고, 상기 감지된 사용자 발화에 대응되는 신호(또는, 음성 데이터)를 생성할 수 있다. 상기 전자 장치는, 상기 음성 데이터를 인터페이스(177)를 이용하여 지능형 서버(200)로 송신할 수 있다.

일 실시 예에 따른 지능형 서버(200)는 전자 장치(101)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 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 복수의 컨셉 사이의 연관 정보를 포함할 수 있다.

일 실시 예의 전자 장치(101)는, 인터페이스(177)를 이용하여 상기 응답을 수신할 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 스피커(155-1)를 이용하여 전자 장치(101) 내부에서 생성된 음성 신호를 외부로 출력하거나, 디스플레이 모듈(160)을 이용하여 전자 장치(101) 내부에서 생성된 이미지를 외부로 출력할 수 있다.

도 3은 다양한 실시 예에 따른 전자 장치가 지능형 앱을 통해 수신된 음성 입력을 처리하는 화면을 나타낸 도면이다.

전자 장치(101)는 지능형 서버(예: 도 2의 지능형 서버(200))를 통해 사용자 입력을 처리하기 위해 지능형 앱을 실행할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 310 화면에서, 전자 장치(101)는 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. 전자 장치(101)는, 예를 들어, 스케줄 앱을 실행한 상태에서 지능형 앱을 실행할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 지능형 앱에 대응되는 오브젝트(예: 아이콘)(311)를 디스플레이(예: 도 1의 디스플레이 모듈(160))에 표시할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 사용자 발화에 의한 음성 입력을 수신할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 “이번주 일정 알려줘!”라는 음성 입력을 수신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 수신된 음성 입력의 텍스트 데이터가 표시된 지능형 앱의 UI(user interface)(313)(예: 입력창)를 디스플레이에 표시할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 320 화면에서, 전자 장치(101)는 수신된 음성 입력에 대응되는 결과를 디스플레이에 표시할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 수신된 사용자 입력에 대응되는 플랜을 수신하고, 플랜에 따라 ‘이번주 일정’을 디스플레이에 표시할 수 있다.

도 4는 일 실시예에 따른, 컨셉과 액션의 관계 정보가 데이터베이스에 저장된 형태를 나타낸 도면이다.

지능형 서버(예: 도 2의 지능형 서버(200))의 캡슐 데이터베이스(예: 도 2의 캡슐 데이터베이스(230))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(capsule(A)(401), capsule(B)(404))을 저장할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 하나의 캡슐(예:capsule(A)(401))은 하나의 도메인(예: 위치(geo), 어플리케이션)에 대응될 수 있다. 또한, 하나의 캡슐에는 캡슐과 관련된 도메인에 대한 기능을 수행하기 위한 적어도 하나의 서비스 제공자(예: CP 1(402) 또는 CP 2 (403))가 대응될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 하나의 캡슐은 지정된 기능을 수행하기 위한 적어도 하나 이상의 동작(410) 및 적어도 하나 이상의 컨셉(420)을 포함할 수 있다.

자연어 플랫폼(예: 도 2의 자연어 플랫폼(220))은 캡슐 데이터베이스에 저장된 캡슐을 이용하여 수신된 음성 입력에 대응하는 태스크를 수행하기 위한 플랜을 생성할 수 있다. 예를 들어, 자연어 플랫폼의 플래너 모듈(예: 도 2의 플래너 모듈(225))은 캡슐 데이터베이스에 저장된 캡슐을 이용하여 플랜을 생성할 수 있다. 예를 들어, 캡슐 A (401)의 동작들(4011,4013) 과 컨셉들(4012,4014) 및 캡슐 B(404)의 동작(4041) 과 컨셉(4042)을 이용하여 플랜(407)을 생성할 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. "제1", "제2", 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: 제1) 구성요소가 다른(예: 제2) 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 제3 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: 도 1의 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 스토어TM)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.

도 5는 다양한 실시 예들에 따른, 전자 장치(101) 및 지능형 서버(200)를 예시하는 블록도이다.

도 5의 전자 장치(101)는 도 1을 참조하여 설명한 전자 장치(101) 및 도 2를 참조하여 설명한 전자 장치(101)의 구성 중 적어도 일부를 포함할 수 있다. 도 5의 지능형 서버(200)는 도 2를 참조하여 설명한 지능형 서버(200)의 구성 중 적어도 일부를 포함할 수 있다. 도 5의 전자 장치(101) 및 지능형 서버(200)와 관련하여, 도 1 내지 도 4를 참조하여 설명한 부분과 중복되는 설명은 생략한다.

도 5를 참조하면, 일 실시 예에 따른 전자 장치(101)는 사용자 발화 입력을 위한 입력 모듈(150), 발화를 처리하는 지능형 서버(200)와 통신하기 위한 통신 모듈(190), 컴퓨터로 실행 가능한 명령어들(computer-executable instructions)이 저장된 메모리(130) 및/또는 메모리(130)에 억세스(access)하여 명령어들을 실행하는 프로세서(120)를 포함할 수 있다. 전자 장치(101), 입력 모듈(150), 통신 모듈(190), 메모리(130) 및/또는 프로세서(120)는 도 1을 참조하여 설명한 전자 장치(101), 입력 모듈(150), 통신 모듈(190), 메모리(130) 및/또는 프로세서(120)에 대응될 수 있다. 전자 장치(101)는 도 2를 참조하여 설명한 지능형 서버(200)와 통신을 수행하는 전자 장치(101)일 수 있고, 클라이언트 모듈(151)이 메모리(130)에 포함될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 도 5에 도시된 구성 외에도 도 1을 참조하여 전술한 바와 같이 다양한 구성들을 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)에는 사용자 발화를 처리한 결과를 사용자에게 청각적 피드백 형태로 제공하기 위한 음향 출력 모듈(155), 또는 시각적, 촉각적 형태로 제공하기 위한 디스플레이 모듈(160)이 더 포함될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(120)는 입력 모듈(150), 예를 들어 마이크를 통해 사용자 발화를 수신하고, 사용자 발화와 전자 장치(101)에 대한 정보를 지능형 서버(200)로 전송할 수 있다. 다양한 실시 예들에 따르면, 전자 장치(101)에 대한 정보에는 전자 장치(101)의 계정 정보, 전자 장치(101)의 현재 위치에 대한 정보, 및 전자 장치(101)의 어플리케이션(app)에 대한 정보 중 적어도 어느 하나가 포함될 수 있다. 다만, 이에 제한되는 것은 아니며, 프로세서(120)는 전자 장치(101)에 대한 다양한 정보를 지능형 서버(200)로 전송할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(120)는 통신 모듈(190)을 통해 사용자 발화 및 전자 장치(101)에 대한 정보를 지능형 서버(200)로 전송하고, 지능형 서버(200)로부터 수신한 명령에 기초하여 사용자에게 발화 처리 결과를 출력할 수 있다. 예를 들어, 전술한 바와 같이 전자 장치(101)는 음향 출력 모듈(155)을 더 포함할 수 있고, 음향 출력 모듈(155)을 통해 사용자 발화 처리 결과를 사운드 형태로 제공할 수 있다.

< 지능형 서버 >

일 실시 예에 따르면, 지능형 서버(200)는 자연어 플랫폼(220), 캡슐 데이터베이스(230), 통신 모듈(590), 프로세서(520) 및/또는 메모리(530)를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 지능형 서버(200)는 도 2를 참조하여 설명한 지능형 서버(200)이고, 통신 모듈(590), 프로세서(520), 메모리(530), 자연어 플랫폼(220) 및/또는 캡슐 데이터베이스(230)는 도 2의 지능형 서버(200)의 구성에 대응될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 통신 모듈(590)은 도 2의 프론트 엔드(210)에 대응될 수 있다. 프로세서(520)는 통신 모듈(590)을 통해 전자 장치(101)로부터 사용자 발화 및 전자 장치(101)에 대한 정보를 수신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 지능형 서버(200)는 통신 모듈(590)을 통해 전자 장치(101) 뿐만 아니라 전자 장치(101)와 연동된 다른 전자 장치(미도시)로부터 각 전자 장치에 대한 정보(예: 전자 장치에 설치된 어플리케이션 정보)를 수신할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 전자 장치(101)(예: 스마트폰)의 사용자 계정에 대응하는 지능형 스피커, 스마트 와치, 및/또는 스마트 TV와 같은 다양한 전자 장치들을 사용할 수 있고, 지능형 서버(200)는 스마트폰(101) 뿐 아니라 지능형 스피커, 및/또는 스마트 와치로부터 기기에 설치된 어플리케이션 정보를 수신할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(520)는 전자 장치(101)로부터 수신한 발화를 처리한 결과를 생성하여 통신 모듈(590)을 통해 전자 장치(101)로 처리 결과를 전송할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 자연어 플랫폼(220)은 도 2를 참조하여 설명한 바와 같이 자동 음성 인식 모듈(ASR module)(221), 자연어 이해 모듈(NLU module)(223), 플래너 모듈(planner module)(225), 자연어 생성 모듈(NLG module)(227) 또는 텍스트 음성 변환 모듈(TTS module)(229)을 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 메모리(530)에는 캡슐 데이터베이스(230)가 포함될 수 있다. 도 2를 참조하여 설명한 바와 같이, 캡슐 데이터베이스(230)에는 사용자의 음성 입력에 대응되는 태스크를 처리하기 위한 동작 및 동작을 수행하기 위한 태스크 파라미터가 CAN(concept action network)(400) 형태로 저장될 수 있다. 컨셉 액션 네트워크(400)는 도 4를 참조하여 설명한 바와 같이 구성될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 지능형 서버(200)의 메모리(530)에는 사용자 로그 데이터베이스(540)가 저장될 수 있다. 사용자 로그 데이터베이스(540)에는 지능형 서버(200)와 통신을 수행하는 적어도 하나의 클라이언트 단말(예: 전자 장치(101))의 태스크 파라미터 정보(550)와, 태스크 파라미터 정보(550)에 대응하는 사용자 이력 정보(560)가 포함될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 태스크 파라미터 정보(550)에는 적어도 하나의 클라이언트 단말로부터 입력된 적 있는 태스크 파라미터에 대한 정보가 포함될 수 있다. 태스크 파라미터(task parameter)는 사용자 의도에 따라 동작(action)을 수행하기 위한 파라미터이다. 태스크 파라미터는 슬롯(slot)으로 지칭될 수 있다.

태스크 파라미터는 실시 예에 따라 동작의 수행 대상, 동작을 수행하기 위한 수단과 같이 다양할 수 있고, 사용자 발화에 포함되거나 또는 포함되지 않을 수 있다. 일 례로, 사용자 발화 "아메리카노 주문해줘"에서 태스크 파라미터는 "주문해줘"라는 동작의 수행 대상인 "아메리카노"일 수 있다. 다른 일 례로, 사용자 발화 "오늘 날씨 알려줘"에서 태스크 파라미터는 "알려줘"라는 동작의 수행 대상인 "날씨", 날씨를 특정하기 위한 시간 정보인 "오늘", 발화에 포함되지는 않았지만 클라이언트 단말의 계정 정보에 대응하여 획득될 수 있는 지역 정보인 "서울"일 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 태스크 파라미터는 사용자로부터 수신한 타겟 발화로부터 캡슐 데이터베이스(230)를 참조하여 결정될 수 있다. 전술한 바와 같이 태스크 파라미터는 타겟 발화에 기초하여 결정되거나, 타겟 발화에 포함되지는 않은 경우 클라이언트 단말(예: 전자 장치(101))의 계정 정보에 기초하여 획득될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 사용자 로그 데이터베이스(540)에는 적어도 하나의 클라이언트 단말로부터 입력된 적 있는 태스크 파라미터 정보(550) 및 각 태스크 파라미터에 대응하는 사용자 이력 정보(560)가 포함될 수 있다. 사용자 이력 정보(560)에는 계정 정보에 따라 태스크 파라미터 정보(550)에 대응하여 결정된 도메인 정보(563) 및 도메인이 결정된 횟수에 대한 정보(567)가 포함될 수 있다. 예를 들어, "아메리카노"라는 태스크 파라미터 정보(550)에 대응하는 사용자 이력 정보(560)에 포함된 도메인 정보(563) 및 횟수 정보(567)는 다음과 같이 구성될 수 있다. 도메인 정보(563)에는 "아메리카노"에 대응하여 '별다방 어플리케이션'이 타겟 도메인으로 결정되었다는 정보가 포함되고, 횟수 정보(567)에는 해당 별다방 어플리케이션이 "아메리카노"라는 태스크 파라미터에 대응하여 세 번 결정되었다는 횟수에 대한 정보가 포함될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 도메인 정보(563)(예: 위치(geo), 어플리케이션)는 도 2 내지 도 4를 참조하여 전술한 캡슐에 대응될 수 있다. 예를 들어, 도메인은 전자 장치(101)를 통해 타겟 발화를 처리할 수 있는 소프트웨어일 수 있고, 전자 장치(101)로 다운로드 가능한 어플리케이션, 위젯 형태로 서비스를 제공하는 프로그램 및 웹앱(Webapp) 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.

태스크 파라미터 정보(550)에 대응하는 사용자 이력 정보(560)는 개인 정보 DB(573), NES(named entity service) DB(576) 및 발화 이력 정보 DB(579)에 기초하여 획득 또는 학습될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 개인 정보 DB(573)에는 지능형 서버(200)와 통신하는 각 클라이언트 단말(예: 전자 장치(101))의 계정 정보에 대응하는 인스톨된 어플리케이션 정보, 어플리케이션의 사용 빈도에 대한 정보, 연락처 정보, 계정 이름 정보, 연동된 기기 정보 및 각 정보에 대응하여 결정된 바 있는 도메인 정보 중 적어도 어느 하나가 포함될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, NES DB(576)에는 영화, 음악과 같은 개체명(named entity)에 대한 정보, 해당 개체명에 대응하는 메타 데이터(meta-data) 및 각 정보에 대응하여 결정된 바 있는 도메인 정보 중 적어도 어느 하나가 포함될 수 있다. 예를 들어, NES DB(576)에는 "phantom of the opera"가 노래 제목이라는 정보와, 해당 노래가 외국 곡이라는 정보, 및 외국 곡의 경우 재생을 위해 결정된 적 있는 도메인에 대한 정보가 포함될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 발화 이력 정보 DB(579)에는 지능형 서버(200)와 통신하는 각 클라이언트 단말(예: 전자 장치(101))의 계정 정보에 대응하는 발화 이력 정보 및 발화 이력에 대응하여 결정된 도메인 정보가 포함될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 사용자 이력 정보(560)는 지능형 서버(200)와 통신하는 각 클라이언트 단말(예: 전자 장치(101))의 계정 정보에 따라 딥러닝에 기초하여 학습될 수 있다. 예를 들어, 개인 정보 DB(573), NES DB(576) 및 발화 이력 DB(579)를 참조하여, 사용자 계정 정보에 따라 태스크 파라미터 정보(550)에 대응하는 도메인 정보(563), 해당 도메인이 결정된 횟수에 대한 정보(569)가 학습될 수 있다. 일 례로, 전자 장치(101)의 계정 정보에 대응하는 태스크 파라미터 "phantom of the opera"에 대해, NES DB(576)를 참조하여 해당 태스크 파라미터는 외국 곡의 제목이라는 정보가 획득되고, 외국 곡에 대해서는 '스포티'라는 어플리케이션이 타겟 도메인으로 5번 결정된 적 있다는 정보가 사용자 이력 정보(560)에 포함될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 타겟 발화를 처리할 수 있는 후보 도메인이 복수 개인 경우 태스크 파라미터 정보(550)에 대응하는 사용자 이력 정보(560)에 기초하여 복수의 후보 도메인들 각각에 대한 사용자 선호도가 계산되고, 이에 기초하여 타겟 도메인이 결정될 수 있다. 후보 도메인이 복수 개인 경우의 실시 예는 도 6a 내지 도 10b 및 도 12를 참조하여 상세히 설명한다.

사용자 이력 정보(560)를 활용하여 타겟 도메인을 결정하는 방법에 대한 다양한 실시 예들은 도 6a 내지 도 10b를 참조하여 상세히 설명한다.

도 5에는 개인정보 DB(573), NES DB(576) 및 발화 이력 DB(579)가 지능형 서버와 구분되고 지능형 서버(200)와 통신하는 것으로 도시되었지만, 이에 제한되는 것은 아니다. 예를 들어, 개인정보 DB(573), NES DB(576) 및 발화 이력 DB(579) 외에도 다양한 형태의 데이터베이스가 사용자 이력 정보(560) 획득을 위해 이용될 수 있고, 데이터베이스들 중 적어도 일부가 지능형 서버(200)의 메모리(530)에 포함될 수 있다.

도 5에는 사용자 로그 데이터베이스(540)와 캡슐 데이터베이스(230)가 구분되어 도시되었지만, 이에 제한되는 것은 아니고 사용자 로그 데이터베이스(540)는 캡슐 데이터베이스(230)에 포함될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 컴퓨터로 실행 가능한 명령어들이 저장된 메모리(530) 및 메모리에 억세스(access)하여 명령어들을 실행하는 프로세서(520)는 도 2를 참조하여 설명한 지능형 서버(200)의 자연어 플랫폼(220) 또는 실행 엔진(240)에 대응될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(520)는 도 2에서 자연어 플랫폼(220)에 대해 설명한 바와 같이 캡슐 데이터베이스(230), 또는 사용자 이력 정보(560)를 참조하여 플랜(plan)을 생성할 수 있고, 도 2에서 실행 엔진(240)에 대해 설명한 바와 같이 플랜에 따라 처리 결과를 생성할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(520)는 통신 모듈(590)을 통해 전자 장치(101)로부터 타겟 발화를 수신하고, 자연어 플랫폼(220), 캡슐 데이터베이스(230) 및 사용자 로그 데이터베이스(540)를 참조하여 타겟 발화에 대한 처리 결과를 생성해 전자 장치(101)로 전송할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 타겟 발화에 대해 태스크 파라미터를 결정하고, 태스크 파라미터에 대응하는 사용자 이력 정보(560)를 참조하여 타겟 발화를 처리할 타겟 도메인을 결정하는 프로그램(예: 도 1의 프로그램(140))이 소프트웨어로서 메모리(530)에 저장될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 지능형 서버(200)와의 통신 없이 발화를 처리할 수 있는 온 디바이스 AI(on-device artificial intelligence)가 전자 장치(101)에 탑재될 수 있다. 도 2 내지 도 4를 참조하여 설명한 바와 같이, 예를 들어 자연어 플랫폼(220)의 음성 인식 모듈(221)이 전자 장치(101)에서 구현될 수 있고, 사용자 로그 데이터베이스(540)의 적어도 일부가 전자 장치의 메모리(130)에 포함될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)의 메모리(130)에는 타겟 발화에 대해 태스크 파라미터를 결정하고, 태스크 파라미터에 대응하는 사용자 이력 정보(560)를 참조하여 타겟 발화를 처리할 타겟 도메인을 결정하는 프로그램(예: 도 1의 프로그램(140))이 소프트웨어로서 저장될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)에 온 디바이스 AI가 탑재되어 지능형 서버의 기능이 전자 장치(101)에서 구현되는 경우, 지능형 서버(200)의 일부 기능만 전자 장치(101)에서 구현될 수 있다. 예를 들어, 도 2를 참조하여 설명한 지능형 서버(200)의 자연어 플랫폼(220) 중 일부 구성(예: 자동 음성 인식 모듈(221))만 전자 장치(101)에서 구현될 수 있다. 다른 실시 예에 따르면, 예를 들어 음성 인식 모듈(221), 자연어 이해 모듈(223), 컨셉 액션 네트워크(400) 형태로 캡슐을 저장하는 캡슐 데이터베이스(230)의 일부 기능이 전자 장치(101)에서 구현되고, 온 디바이스 AI로 구현되지 않은 기능은 지능형 서버(200)를 통해 처리될 수 있다. 온 디바이스 AI가 탑재된 전자 기기(101)의 구성은 도 13을 참조하여 상세히 설명한다.

일 실시 예에 따르면, 메모리(530) 또는 메모리(130)에 저장된 명령어들은 운영 체제(142)에 하나의 기능 모듈로 구현되거나, 미들웨어(144) 형태로 구현되거나, 별도의 어플리케이션(146) 형태로 구현될 수 있다.

도 6a 내지 도 10b를 참조하여, 전자 장치(101)의 프로세서(120) 또는 지능형 서버(200)의 프로세서(520)가 사용자로부터 수신한 타겟 발화의 태스크 파라미터에 대응하는 사용자 이력 정보(560)에 기초하여 타겟 발화를 처리할 수 있는 타겟 도메인을 결정하는 다양한 실시예를 상세히 설명한다.

도 6a 내지 도 10b는 다양한 실시 예들에 따른, 지능형 서버(200)가 사용자 발화를 처리하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.

도 6a 내지 도 10b에서는 간명한 설명을 위해 전자 장치(101)에서 타겟 발화가 처리되는 것으로 도시되지만, 도 5를 참조하여 전술한 바와 같이 타겟 발화는 지능형 서버(200)로 전송되고 지능형 서버(200)의 프로세서(520)에 의해 처리될 수 있다. 또한 이하 도 6a 내지 도 10b의 다양한 실시 예들을 지능형 서버(200)의 프로세서(520)의 동작을 중심으로 설명하지만, 이에 제한되는 것은 아니다. 예를 들어, 도 5를 참조하여 전술한 바와 같이 전자 장치(101)에는 온 디바이스 AI가 탑재될 수 있고, 전자 장치(101)의 프로세서(120)는 지능형 서버(200)와의 통신 없이 사용자의 타겟 발화를 처리할 수 있다.

도 6a 및 도 6b를 참조하면, 지능형 서버(200)의 프로세서(520)가 태스크 파라미터에 따른 사용자 이력 정보에 기초하여 커피를 주문하는 타겟 발화를 다르게 처리하는 실시 예가 도시된다.

도 6a를 참조하면, 단계 610에서 전자 장치(101)로 사용자의 타겟 발화 "아메리카노 주문해줘"가 입력되고, 지능형 서버(200)로 타겟 발화가 전송된다.

단계 620에서, 지능형 서버(200)의 프로세서(520)는 타겟 발화 "아메리카노 주문해줘"를 분석하여 동작과 태스크 파라미터를 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(520)는 컨셉 액션 네트워크(400) 형태의 데이터(예를 들어, 캡슐)를 저장하는 캡슐 데이터베이스(230)를 참조하여, 사용자 의도에 따른 동작은 "주문해줘"이고, 해당 동작을 수행하기 위한 태스크 파라미터는 "아메리카노"임을 결정할 수 있다.

단계 630에서, 프로세서(520)는 타겟 발화를 처리할 수 있는 후보 도메인을 결정하고, 사용자 로그 데이터베이스(540)를 참조하여 후보 도메인들 각각에 대해 사용자 선호도를 계산할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(520)는 캡슐 데이터베이스(230)를 참조하여 타겟 발화를 처리할 수 있는 후보 도메인으로 "별다방" 어플리케이션 및 "커피콩" 어플리케이션을 결정할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(520)는 사용자 로그 데이터베이스(540)를 참조하여 후보 도메인들 각각에 대해 사용자 선호도를 계산할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(520)는 사용자 로그 데이터베이스(540)에서 태스크 파라미터 "아메리카노"에 대응하는 사용자 이력 정보(560)를 참조할 수 있고, "아메리카노"에 대응하는 도메인 정보(563) 및 해당 도메인이 결정된 횟수 정보(567)를 참조할 수 있다. 일 례로, 프로세서(520)는 태스크 파라미터 "아메리카노"에 대해 별다방 어플리케이션이 타겟 도메인으로 8번 결정된 바 있고, 커피콩 어플리케이션은 2번 결정된 바 있음을 확인할 수 있다. 프로세서(520)는 태스크 파라미터 "아메리카노"에 대한 사용자 이력 정보(560)의 도메인 정보(563)와 횟수 정보(567)를 참조하여 후보 도메인 별다방 어플리케이션에 대한 선호도를 0.8로, 후보 도메인 커피콩 어플리케이션에 대한 선호도를 0.2로 계산할 수 있다. 다만 이에 제한되는 것은 아니고, 후보 도메인에 대한 사용자 선호도는 사용자 이력 정보(560)를 참조하여 다양한 방법으로 결정될 수 있다.

단계 640에서, 프로세서(520)는 사용자 선호도가 가장 높은 도메인인 별다방 어플리케이션을 타겟 도메인으로 결정하고, 타겟 도메인에 기초하여 타겟 발화에 대한 처리 결과를 생성해 전자 장치(101)로 전송할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(520)는 "별다방 어플리케이션으로 아메리카노 주문"이라는 처리 결과를 생성해 전자 장치(101)로 전송할 수 있다.

도 6b를 참조하면, 단계 660에서 전자 장치(101)로 사용자의 타겟 발화 "라떼 주문해줘"가 입력되고, 지능형 서버(200)로 타겟 발화가 전송된다.

단계 670에서, 지능형 서버(200)의 프로세서(520)는 타겟 발화 "라떼 주문해줘"를 분석하여 동작과 태스크 파라미터를 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(520)는 컨셉 액션 네트워크(400) 형태의 데이터(예를 들어, 캡슐)를 저장하는 캡슐 데이터베이스(230)를 참조하여, 사용자 의도에 따른 동작은 "주문해줘"이고, 해당 동작을 수행하기 위한 태스크 파라미터는 "라떼"임을 결정할 수 있다.

단계 680에서, 프로세서(520)는 타겟 발화를 처리할 수 있는 후보 도메인을 결정하고, 사용자 로그 데이터베이스(540)를 참조하여 후보 도메인들 각각에 대해 사용자 선호도를 계산할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(520)는 캡슐 데이터베이스(230)를 참조하여 타겟 발화를 처리할 수 있는 후보 도메인으로 "별다방" 어플리케이션 및 "커피콩" 어플리케이션을 결정할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(520)는 사용자 로그 데이터베이스(540)를 참조하여 후보 도메인들 각각에 대해 사용자 선호도를 계산할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(520)는 사용자 로그 데이터베이스(540)에서 태스크 파라미터 "라떼"에 대응하는 사용자 이력 정보(560)를 확인할 수 있고, "라떼"에 대응하는 도메인 정보(563) 및 해당 도메인이 결정된 횟수 정보(567)를 참조할 수 있다. 일 례로, 프로세서(520)는 태스크 파라미터 "라떼"에 대해 커피콩 어플리케이션이 타겟 도메인으로 8번 결정된 바 있고, 별다방 어플리케이션은 2번 결정된 바 있음을 확인할 수 있다. 프로세서(520)는 태스크 파라미터 "라떼"에 대한 사용자 이력 정보(560)의 도메인 정보(563)와 횟수 정보(567)를 참조하여 후보 도메인 커피콩 어플리케이션에 대한 선호도를 0.8로, 후보 도메인 별다방 어플리케이션에 대한 선호도를 0.2로 계산할 수 있다. 다만 이에 제한되는 것은 아니고, 후보 도메인에 대한 사용자 선호도는 사용자 이력 정보(560)를 참조하여 다양한 방법으로 결정될 수 있다.

단계 690에서, 프로세서(520)는 사용자 선호도가 가장 높은 도메인인 커피콩 어플리케이션을 타겟 도메인으로 결정하고, 타겟 도메인에 기초하여 타겟 발화에 대한 처리 결과를 생성해 전자 장치(101)로 전송할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(520)는 "커피콩 어플리케이션으로 라떼 주문"이라는 처리 결과를 생성해 전자 장치(101)로 전송할 수 있다.

도 7a 및 도 7b를 참조하면, 지능형 서버(200)의 프로세서(520)가 태스크 파라미터에 따른 사용자 이력 정보에 기초하여 음악 재생을 요청하는 타겟 발화를 다르게 처리하는 실시 예가 도시된다.

도 7a를 참조하면, 단계 710에서 전자 장치(101)로 사용자의 타겟 발화 "Phantom of the opera 들려줘"가 입력되고, 지능형 서버(200)로 타겟 발화가 전송된다.

단계 720에서, 지능형 서버(200)의 프로세서(520)는 타겟 발화 "Phantom of the opera 들려줘"를 분석하여 동작과 태스크 파라미터를 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(520)는 컨셉 액션 네트워크(400) 형태의 데이터(예를 들어, 캡슐)를 저장하는 캡슐 데이터베이스(230)를 참조하여, 사용자 의도에 따른 동작은 "들려줘"이고, 해당 동작을 수행하기 위한 태스크 파라미터는 "Phantom of the opera"임을 결정할 수 있다.

단계 730에서, 프로세서(520)는 타겟 발화를 처리할 수 있는 후보 도메인을 결정하고, 사용자 로그 데이터베이스(540)를 참조하여 후보 도메인들 각각에 대해 사용자 선호도를 계산할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(520)는 캡슐 데이터베이스(230)를 참조하여 타겟 발화를 처리할 수 있는 후보 도메인으로 "스포티" 어플리케이션, "멜롱" 어플리케이션 및 "너튜브 뮤직" 어플리케이션을 결정할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(520)는 사용자 로그 데이터베이스(540)를 참조하여 후보 도메인들 각각에 대해 사용자 선호도를 계산할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(520)는 사용자 로그 데이터베이스(540)에서 태스크 파라미터 "Phantom of the opera"에 대응하는 사용자 이력 정보(560)를 확인할 수 있고, "Phantom of the opera"에 대응하는 도메인 정보(563) 및 해당 도메인이 결정된 횟수 정보(567)를 참조할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, NES DB(576)에 기초하여 "Phantom of the opera"는 외국 곡이라는 정보, 장르는 '팝'이라는 정보, 가수는 '제라드 버틀러'라는 정보가 사용자 이력 정보(560)에 포함되어 있고, 해당 클라이언트 단말(101)의 사용자는 외국 곡의 경우 "스포티" 어플리케이션으로 재생했다는 정보가 사용자 이력 정보(560)에 포함되어 있을 수 있다. 예를 들어, 프로세서(520)는 사용자 이력 정보(560)를 참조하여 태스크 파라미터 "Phantom of the opera"의 속성 정보인 '외국 곡'이라는 정보에 대해 스포티 어플리케이션이 타겟 도메인으로 6번 결정된 바 있고, 멜롱 어플리케이션은 1번, 너튜브 뮤직 어플리케이션은 3번 결정된 바 있음을 확인할 수 있다. 프로세서(520)는 태스크 파라미터 "Phantom of the opera"에 대응하는 사용자 이력 정보(560)의 도메인 정보(563)와 횟수 정보(567)를 참조하여 후보 도메인 스포티 어플리케이션에 대한 선호도를 0.6으로, 후보 도메인 멜롱 어플리케이션에 대한 선호도를 0.1로, 후보 도메인 너튜브 뮤직 어플리케이션에 대한 선호도를 0.3으로 계산할 수 있다. 다만 이에 제한되는 것은 아니고, 후보 도메인에 대한 사용자 선호도는 사용자 이력 정보(560)를 참조하여 다양한 방법으로 결정될 수 있다.

단계 740에서, 프로세서(520)는 사용자 선호도가 가장 높은 도메인인 스포티 어플리케이션을 타겟 도메인으로 결정하고, 타겟 도메인에 기초하여 타겟 발화에 대한 처리 결과를 생성해 전자 장치(101)로 전송할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(520)는 "스포티 어플리케이션으로 'phantom of the opera' 재생"이라는 처리 결과를 생성해 전자 장치(101)로 전송할 수 있다.

도 7b를 참조하면, 단계 760에서 전자 장치(101)로 사용자의 타겟 발화 "내 눈엔 너만 보여 들려줘"가 입력되고, 지능형 서버(200)로 타겟 발화가 전송된다.

단계 770에서, 지능형 서버(200)의 프로세서(520)는 타겟 발화 "내 눈엔 너만 보여 들려줘"를 분석하여 동작과 태스크 파라미터를 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(520)는 컨셉 액션 네트워크(400) 형태의 데이터(예를 들어, 캡슐)를 저장하는 캡슐 데이터베이스(230)를 참조하여, 사용자 의도에 따른 동작은 "들려줘"이고, 해당 동작을 수행하기 위한 태스크 파라미터는 "내 눈엔 너만 보여"임을 결정할 수 있다.

단계 780에서, 프로세서(520)는 타겟 발화를 처리할 수 있는 후보 도메인을 결정하고, 사용자 로그 데이터베이스(540)를 참조하여 후보 도메인들 각각에 대해 사용자 선호도를 계산할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(520)는 캡슐 데이터베이스(230)를 참조하여 타겟 발화를 처리할 수 있는 후보 도메인으로 "스포티" 어플리케이션, "멜롱" 어플리케이션 및 "너튜브 뮤직" 어플리케이션을 결정할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(520)는 사용자 로그 데이터베이스(540)를 참조하여 후보 도메인들 각각에 대해 사용자 선호도를 계산할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(520)는 사용자 로그 데이터베이스(540)에서 태스크 파라미터 "내 눈엔 너만 보여"에 대응하는 사용자 이력 정보(560)를 확인할 수 있고, "내 눈엔 너만 보여"에 대응하는 도메인 정보(563) 및 해당 도메인이 결정된 횟수 정보(567)를 참조할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, NES DB(576)에 기초하여 "내 눈엔 너만 보여"는 국내 곡이라는 정보, 장르는 '발라드'라는 정보, 가수는 '에스프레소'라는 정보가 사용자 이력 정보(560)에 포함되어 있고, 해당 클라이언트 단말(101)의 사용자는 국내 곡의 경우 "멜롱" 어플리케이션으로 재생했다는 정보가 사용자 이력 정보(560)에 포함되어 있을 수 있다. 예를 들어, 프로세서(520)는 사용자 이력 정보(560)를 참조하여 태스크 파라미터 "내 눈엔 너만 보여"에 대한 속성 정보인 '국내 곡'에 대해 스포티 어플리케이션이 타겟 도메인으로 1번 결정된 바 있고, 멜롱 어플리케이션은 6번, 너튜브 뮤직 어플리케이션은 3번 결정된 바 있음을 확인할 수 있다. 프로세서(520)는 태스크 파라미터 "내 눈엔 너만 보여"와 관련된 사용자 이력 정보(560)의 도메인 정보(563)와 횟수 정보(567)를 참조하여 후보 도메인 스포티 어플리케이션에 대한 선호도를 0.1로, 후보 도메인 멜롱 어플리케이션에 대한 선호도를 0.6으로, 후보 도메인 너튜브 뮤직 어플리케이션에 대한 선호도를 0.3으로 계산할 수 있다. 다만 이에 제한되는 것은 아니고, 후보 도메인에 대한 사용자 선호도는 사용자 이력 정보(560)를 참조하여 다양한 방법으로 결정될 수 있다.

단계 790에서, 프로세서(520)는 사용자 선호도가 가장 높은 도메인인 멜롱 어플리케이션을 타겟 도메인으로 결정하고, 타겟 도메인에 기초하여 타겟 발화에 대한 처리 결과를 생성해 전자 장치(101)로 전송할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(520)는 "멜롱 어플리케이션으로 '내 눈엔 너만 보여' 재생"이라는 처리 결과를 생성해 전자 장치(101)로 전송할 수 있다.

도 8을 참조하면, 지능형 서버(200)의 프로세서(520)가 태스크 파라미터에 따른 사용자 이력 정보에 기초하여 메시지 전송을 요청하는 타겟 발화를 처리하는 실시 예가 도시된다.

도 8을 참조하면, 단계 810에서 전자 장치(101)로 사용자의 타겟 발화 "김철수에게 '못간다'고 전해줘"가 입력되고, 지능형 서버(200)로 타겟 발화가 전송된다.

단계 820에서, 지능형 서버(200)의 프로세서(520)는 타겟 발화 "김철수에게 '못간다'고 전해줘"를 분석하여 동작과 태스크 파라미터를 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(520)는 컨셉 액션 네트워크(400) 형태의 데이터(예를 들어, 캡슐)를 저장하는 캡슐 데이터베이스(230)를 참조하여, 사용자 의도에 따른 동작은 "전해줘"이고, 해당 동작을 수행하기 위한 태스크 파라미터는 "김철수" 및 "못간다"임을 결정할 수 있다.

단계 830에서, 프로세서(520)는 타겟 발화를 처리할 수 있는 후보 도메인을 결정하고, 사용자 로그 데이터베이스(540)를 참조하여 후보 도메인들 각각에 대해 사용자 선호도를 계산할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(520)는 캡슐 데이터베이스(230)를 참조하여 타겟 발화를 처리할 수 있는 후보 도메인으로 "문자" 어플리케이션, "얼굴책" 어플리케이션 및 "카오톡" 어플리케이션을 결정할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(520)는 사용자 로그 데이터베이스(540)를 참조하여 후보 도메인들 각각에 대해 사용자 선호도를 계산할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(520)는 사용자 로그 데이터베이스(540)에서 태스크 파라미터 "김철수" 및 "못간다"에 대응하는 사용자 이력 정보(560)를 확인할 수 있고, "김철수", "못간다"에 대응하는 도메인 정보(563) 및 해당 도메인이 결정된 횟수 정보(567)를 참조할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 개인 정보 DB(573)에 기초하여 "김철수"는 클라이언트 단말인 전자 장치(101)에 저장된 연락처의 이름이라는 정보가 사용자 이력 정보(560)에 포함되어 있고, "김철수"와 연락시에는 '카오톡 어플리케이션'을 주로 사용한다는 정보가 사용자 이력 정보(560)에 포함되어 있을 수 있다. 예를 들어, 프로세서(520)는 사용자 이력 정보(560)의 도메인 정보(563) 및 횟수 정보(567)를 참조하여 태스크 파라미터 "김철수"에 대해 문자 어플리케이션이 타겟 도메인으로 1번 결정된 바 있고, 얼굴책 어플리케이션이 2번 결정된 바 있고, 카오톡 어플리케이션이 6번 결정된 바 있음을 확인할 수 있다. 프로세서(520)는 태스크 파라미터 "김철수"에 대한 사용자 이력 정보(560)의 도메인 정보(563)와 횟수 정보(567)를 참조하여 후보 도메인 문자 어플리케이션에 대한 선호도를 0.1로, 후보 도메인 얼굴책 어플리케이션에 대한 선호도를 0.2로, 후보 도메인 카오톡 어플리케이션에 대한 선호도를 0.7로 계산할 수 있다. 다만 이에 제한되는 것은 아니고, 후보 도메인에 대한 사용자 선호도는 사용자 이력 정보(560)를 참조하여 다양한 방법으로 결정될 수 있다.

단계 840에서, 프로세서(520)는 사용자 선호도가 가장 높은 도메인인 카오톡 어플리케이션을 타겟 도메인으로 결정하고, 타겟 도메인에 기초하여 타겟 발화에 대한 처리 결과를 생성해 전자 장치(101)로 전송할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(520)는 "카오톡 어플리케이션으로 김철수에게 '못간다'고 전송"이라는 처리 결과를 생성해 전자 장치(101)로 전송할 수 있다.

도 9a 및 도 9b를 참조하면, 지능형 서버(200)의 프로세서(520)가 태스크 파라미터에 따른 사용자 이력 정보를 활용하는지 여부에 따라 주문 취소를 요청하는 타겟 발화를 다르게 처리하는 실시 예가 도시된다. 도 9a 및 도 9b를 참조하여 설명할 실시 예는, 직전에 '커피콩' 어플리케이션으로 라떼를 주문한 것을 전제로 설명한다.

도 9a를 참조하면, 도 5를 참조하여 전술한 태스크 파라미터에 대응하는 사용자 이력 정보(560)를 고려하지 않고 타겟 발화 "라떼 주문 취소해줘"를 처리하는 실시 예가 설명된다.

단계 910에서 전자 장치(101)로 사용자의 타겟 발화 "라떼 주문 취소해줘"가 입력되면, 지능형 서버(200)로 타겟 발화가 전송된다.

단계 920에서, 지능형 서버(200)의 프로세서(520)는 타겟 발화 "라떼 주문 취소해줘"를 분석하여 동작과 태스크 파라미터를 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(520)는 컨셉 액션 네트워크(400) 형태의 데이터(예를 들어, 캡슐)를 저장하는 캡슐 데이터베이스(230)를 참조하여, 사용자 의도에 따른 동작은 "주문 취소해줘"이고, 해당 동작을 수행하기 위한 태스크 파라미터는 "라떼"임을 결정할 수 있다.

단계 930에서, 프로세서(520)는 타겟 발화를 처리할 수 있는 후보 도메인을 결정하고, 후보 도메인들 각각에 대해 사용자 선호도를 계산할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(520)는 캡슐 데이터베이스(230)를 참조하여 타겟 발화를 처리할 수 있는 후보 도메인으로 "별다방" 어플리케이션 및 "커피콩" 어플리케이션을 결정할 수 있다.

단계 930에서, 프로세서(520)는 태스크 파라미터에 대응하는 사용자 이력 정보(560)를 참조하지 않고 후보 도메인들 각각에 대해 사용자 선호도를 계산할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(520)가 태스크 파라미터인 "라떼"는 고려하지 않고 발화 이력 DB(579)만을 참조하는 경우 '커피 주문 관련 발화는 별다방 어플리케이션에서 처리한다는 정보'에 따라 별다방 어플리케이션의 선호도가 높게 계산될 수 있다. 도 9a를 참조하면, 별다방 어플리케이션의 선호도가 0.8, 커피콩 어플리케이션의 선호도가 0.2로 결정될 수 있다.

프로세서(520)가 태스크 파라미터에 대응하는 사용자 이력 정보(560)를 고려하지 않는 경우, 단계 940에서 사용자 의도에 부합하지 않는 타겟 도메인이 결정될 수 있다. 단계 930에서 태스크 파라미터에 대응하는 사용자 이력 정보를 고려하지 않음으로써 별다방 어플리케이션의 선호도가 높게 결정되고, 단계 640에서 별다방 어플리케이션이 타겟 도메인으로 결정될 수 있다.

단계 940에서, 커피콩 어플리케이션에서 라떼를 주문한 내역만 있고 별다방 어플리케이션에서는 라떼를 주문한 내역이 없으므로, 타겟 발화 "라떼 주문 취소해줘"에 대해 사용자 의도에 부합하지 않는 "별다방 어플리케이션에서 라떼를 주문한 내역이 없습니다"라는 처리 결과가 생성되어 전자 장치(101)로 전송될 수 있다.

도 9b를 참조하면, 도 5를 참조하여 전술한 태스크 파라미터에 대응하는 사용자 이력 정보(560)를 고려하여 타겟 발화 "라떼 주문 취소해줘"를 처리하는 실시 예가 설명된다.

도 9b를 참조하여 설명할 실시 예는, 도 6b를 참조하여 전술한 타겟 발화 "라떼 주문해줘"를 처리하는 실시 예 및 도 9a를 참조하여 전술한 사용자 이력 정보를 이용하지 않고 "라떼 주문 취소해줘"를 처리하는 실시 예와 일부 유사할 수 있고, 도 6b 또는 도 9a를 참조하여 전술한 실시 예와 중복되는 설명은 생략한다.

단계 960 및 단계 970은 도 9a의 단계 910 및 단계 920을 참조하여 설명한 내용과 중복되므로 상세한 설명을 생략한다.

단계 980에서, 도 9a의 단계 930을 참조하여 전술한 바와 같이 프로세서(520)는 캡슐 데이터베이스(230)를 참조하여 타겟 발화를 처리할 수 있는 후보 도메인으로 "별다방" 어플리케이션 및 "커피콩" 어플리케이션을 결정할 수 있다.

단계 980에서, 프로세서(520)는 태스크 파라미터에 대응하는 사용자 이력 정보(560)를 참조하여 후보 도메인들 각각에 대해 사용자 선호도를 계산할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(520)는 태스크 파라미터인 "라떼"에 대응하는 사용자 이력 정보(560)를 참조하여, '라떼 주문은 커피콩 어플리케이션으로 한다는 정보'에 따라 커피콩 어플리케이션의 선호도가 높게 계산될 수 있다. 도 9b를 참조하면, 별다방 어플리케이션의 선호도가 0.2, 커피콩 어플리케이션의 선호도가 0.8로 결정될 수 있다.

프로세서(520)가 태스크 파라미터에 대응하는 사용자 이력 정보(560)를 고려하는 경우, 단계 990에서 사용자 의도에 부합하는 타겟 도메인이 결정될 수 있다. 예를 들어, 커피콩 어플리케이션에서 라떼를 주문한 내역에 따라 사용자 의도에 부합하는, "커피콩 어플리케이션에서 라떼 주문 취소"라는 처리 결과가 생성될 수 있고, 처리 결과는 전자 장치(101)로 전송될 수 있다.

도 9a를 참조하여 전술한 실시 예와 달리, 도 9b를 참조하여 설명한 실시 예에서는 태스크 파라미터 별 사용자 이력 정보를 참조하여 타겟 도메인이 결정됨으로써 사용자 의도에 부합하는 처리 결과가 생성될 수 있다.

도 10a 및 도 10b를 참조하면, 지능형 서버(200)의 프로세서(520)가 태스크 파라미터에 따른 사용자 이력 정보를 활용하는지 여부에 따라 음악 재생을 요청하는 타겟 발화를 다르게 처리하는 실시 예가 도시된다.

도 10a 및 도 10b를 참조하여 설명할 실시 예는, 이전에 동일한 발화를 '멜롱' 어플리케이션으로 처리하였으나, 이후 '멜롱' 어플리케이션이 삭제된 것을 전제로 한다. 도 7b를 참조하여 타겟 발화 "내 눈엔 너만 보여 들려줘"를 처리하는 실시 예를 설명하였는 바, 도 7b를 참조하여 전술한 내용과 중복되는 설명은 생략한다.

도 10a를 참조하면, 도 5를 참조하여 전술한 태스크 파라미터에 대응하는 사용자 이력 정보(560)를 고려하지 않고 타겟 발화 "내 눈엔 너만 보여 들려줘"를 처리하는 실시 예가 설명된다.

단계 1010 및 단계 1020의 동작은 도 7b를 참조하여 전술한 단계 760 및 단계 770의 동작과 중복되므로 상세한 설명을 생략한다.

단계 1030에서, 프로세서(520)는 태스크 파라미터에 대응하는 사용자 이력 정보(560)를 참조하지 않고 타겟 도메인을 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(520)가 태스크 파라미터인 "내 눈엔 너만 보여"는 고려하지 않고 발화 이력 DB(579)만을 참조하는 경우 이전에 동일한 발화에 대해 "멜롱" 어플리케이션으로 처리했다는 정보에 따라 "멜롱" 어플리케이션이 타겟 도메인으로 결정될 수 있다.

프로세서(520)가 태스크 파라미터에 대응하는 사용자 이력 정보(560)를 고려하지 않는 경우, 단계 1040에서 사용자 의도에 부합하지 않는 처리 결과가 생성될 수 있다. 예를 들어, 전술한 바와 같이 단계 1030에서 프로세서(520)가 태스크 파라미터에 대응하는 사용자 이력 정보를 고려하지 않음으로써 삭제된 어플리케이션인 "멜롱" 어플리케이션이 타겟 도메인으로 결정될 수 있다. 전자 장치(101)에 "멜롱" 어플리케이션이 없으므로, 타겟 발화 "내 눈엔 너만 보여 들려줘"에 대해 사용자 의도에 부합하지 않는 "발화를 처리할 수 없습니다"라는 처리 결과가 생성되어 전자 장치(101)로 전송될 수 있다.

도 10b를 참조하면, 도 5를 참조하여 전술한 태스크 파라미터에 대응하는 사용자 이력 정보(560)를 고려하여 타겟 발화 "내 눈엔 너만 보여 들려줘"를 처리하는 실시 예가 설명된다.

도 10b를 참조하여 설명할 실시 예는, 도 10a를 참조하여 전술한 사용자 이력 정보를 이용하지 않는 실시 예와 유사할 수 있고, 도 10a를 참조하여 전술한 실시 예와 중복되는 설명은 생략한다.

단계 1060 및 단계 1070은 도 10a의 단계 1010 및 단계 1020을 참조하여 설명한 내용과 중복되므로 상세한 설명을 생략한다.

단계 1080에서, 도 7b의 단계 780을 참조하여 전술한 바와 같이 프로세서(520)는 타겟 발화를 처리할 수 있는 후보 도메인을 결정하고, 사용자 로그 데이터베이스(540)를 참조하여 후보 도메인들 각각에 대해 사용자 선호도를 계산할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(520)는 캡슐 데이터베이스(230)를 참조하여 타겟 발화를 처리할 수 있는 후보 도메인으로 "스포티" 어플리케이션, "멜롱" 어플리케이션 및 "너튜브 뮤직" 어플리케이션을 결정할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 단계 1080에서, 프로세서(520)는 사용자 로그 데이터베이스(540)를 참조하여 후보 도메인들 각각에 대해 사용자 선호도를 계산할 수 있다. 프로세서(520)는 사용자 로그 데이터베이스(540)에서 태스크 파라미터 "내 눈엔 너만 보여"에 대응하는 사용자 이력 정보(560)를 확인할 수 있고, "내 눈엔 너만 보여"에 대응하는 도메인 정보(563) 및 해당 도메인이 결정된 횟수 정보(567)를 참조하여 사용자 선호도를 계산할 수 있다.

예를 들어, 프로세서(520)는 태스크 파라미터인 "내 눈엔 너만 보여"에 대응하는 사용자 이력 정보(560)를 참조하여, '사용자는 국내 곡 재생 시 멜롱 어플리케이션, 너튜브 뮤직 어플리케이션, 스포티 어플리케이션 순서대로 선호한다는 정보'에 따라 멜롱 어플리케이션의 선호도가 높게 계산될 수 있다. 도 10b를 참조하면, 스포티 어플리케이션의 선호도가 0.1, 멜롱 어플리케이션의 선호도가 0.6, 너튜브 뮤직 어플리케이션의 선호도가 0.3으로 결정될 수 있다.

프로세서(520)가 태스크 파라미터에 대응하는 사용자 이력 정보(560)를 고려하는 경우, 단계 1090에서 사용자 의도에 부합하는 타겟 도메인이 결정될 수 있다. 예를 들어, 멜롱 어플리케이션이 삭제되었으므로, 그 다음 선호 도메인인 너튜브 뮤직 어플리케이션이 타겟 도메인으로 결정될 수 있고, "너튜브 뮤직 어플리케이션에서 '내 눈엔 너만 보여' 재생"이라는 처리 결과가 생성될 수 있다. 처리 결과는 전자 장치(101)로 전송될 수 있다.

도 10a를 참조하여 전술한 실시 예와 달리, 도 10b를 참조하여 설명한 실시 예에서는 태스크 파라미터 별 사용자 이력 정보를 참조하여 타겟 도메인이 결정됨으로써 사용자 의도에 부합하는 처리 결과가 생성될 수 있다.

<지능형 서버의 동작 방법>

도 11은 다양한 실시 예들에 따른, 지능형 서버(200)의 발화 처리 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.

동작 1110 내지 동작 1150은 도 5를 참조하여 전술된 지능형 서버(200)의 프로세서(520)에 의해 수행될 수 있고, 간명한 설명을 위해 도 1 내지 도 10b를 참조하여 설명한 내용과 중복되는 내용은 생략될 수 있다.

동작 1110에서, 프로세서(520)는 지능형 서버(200)와 통신을 수행하는 클라이언트 단말 중 하나인 전자 장치(101)로부터 타겟 발화를 수신할 수 있다. 예를 들어, 도 6a를 참조하여 설명한 바와 같이 프로세서(520)는 "아메리카노 주문해줘"라는 타겟 발화를 수신할 수 있다.

동작 1120에서, 프로세서(520)는 타겟 발화에 대응하는 태스크 파라미터를 결정할 수 있다. 예를 들어, 도 6a를 참조하여 설명한 바와 같이 프로세서(520)는 "아메리카노 주문해줘"라는 타겟 발화에 대해 캡슐 데이터베이스(230)를 참조하여 "아메리카노"가 태스크 파라미터라고 결정할 수 있다.

동작 1130에서, 프로세서(520)는 사용자 로그 데이터베이스(540)를 참조하여, 태스크 파라미터에 대응하는 사용자 이력 정보(560)를 획득할 수 있다. 예를 들어 도 6a를 참조하여 설명한 바와 같이, 프로세서(520)는 타겟 발화 "아메리카노 주문해줘"의 태스크 파라미터인 "아메리카노"에 대응하는 사용자 이력 정보(560)를 획득할 수 있다. 전자 장치(101) 계정 정보에 대응하는 태스크 파라미터 "아메리카노"의 사용자 이력 정보(560)에는, '별다방 어플리케이션이 타겟 도메인으로 8번 결정된 적 있다는 정보' 및 '커피콩 어플리케이션이 타겟 도메인으로 2번 결정된 적 있다는 정보'가 도메인 정보(563) 및 횟수 정보(567)로서 포함될 수 있다.

동작 1140에서, 프로세서(520)는 사용자 이력 정보(560)에 기초하여 사용자 의도에 따라 타겟 발화를 처리하기 위한 타겟 도메인을 결정할 수 있다. 예를 들어, 도 6a를 참조하여 설명한 바와 같이, 프로세서(520)는 타겟 발화 "아메리카노 주문해줘"의 태스크 파라미터 "아메리카노"에 대한 사용자 이력 정보(560)를 참조하여 '별다방 어플리케이션'을 타겟 도메인으로 결정할 수 있다. 도 6a 내지 도 10b를 참조하여 전술한 바와 같이, 타겟 발화를 처리할 수 있는 후보 도메인이 복수 개인 경우 선호도에 기초하여 타겟 도메인이 결정될 수 있다. 후보 도메인이 복수 개인 경우 프로세서(520)가 타겟 도메인을 결정하는 동작은 도 12를 참조하여 상세히 설명한다.

동작 1150에서 프로세서(520)는 타겟 도메인에 기초하여 타겟 발화에 대한 처리 결과를 생성하고, 전자 장치(101)로 전송할 수 있다. 예를 들어, 도 6a를 참조하여 설명한 바와 같이, 프로세서(520)는 타겟 발화 "아메리카노 주문해줘"에 대해 처리 결과 "별다방 어플리케이션으로 아메리카노 주문"을 생성하고, 클라이언트 단말인 전자 장치(101)로 전송할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 동작 1110 내지 동작 1160과 유사한 동작이 전자 장치(101)의 프로세서(120)에 의해 수행될 수 있다. 도 5를 참조하여 전술한 바와 같이 지능형 서버(200)와의 통신 없이 사용자 발화를 처리할 수 있는 온 디바이스 AI가 전자 장치(101)에 탑재될 수 있고, 예를 들어, 온 디바이스 AI는 지능형 서버(200)의 자연어 플랫폼(220), 및 캡슐 데이터베이스(230)의 구성과 동일하거나 유사할 수 있다. 프로세서(120)는 사용자로부터 타겟 발화를 수신하고, 동작 1120 내지 동작 1140과 같이 타겟 발화를 처리할 타겟 도메인을 결정하고, 타겟 도메인에 기초하여 타겟 발화를 처리할 수 있다. 온 디바이스 AI가 탑재된 전자 장치(101)의 구성에 대해 도 13을 참조하여 상세히 설명한다.

도 12는 다양한 실시 예들에 따른, 후보 도메인이 복수 개인 경우 지능형 서버(200)의 발화 처리 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.

동작 1210 내지 동작 1250은 도 5를 참조하여 전술된 지능형 서버(200)의 프로세서(520)에 의해 수행될 수 있고, 간명한 설명을 위해 도 1 내지 도 11을 참조하여 설명한 내용과 중복되는 내용은 생략될 수 있다.

동작 1210 내지 동작 1250은 도 11을 참조하여 설명한 태스크 파라미터에 대응하는 사용자 이력 정보에 기초하여 타겟 도메인을 결정하는 동작(예: 도 11의 동작 1140)에 대응될 수 있다.

동작 1210에서, 프로세서(520)는 타겟 발화를 처리할 수 있는 후보 도메인이 2개 이상인지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어 도 6a를 참조하여 설명한 바와 같이, 타겟 발화를 처리할 수 있는 후보 도메인이 "별다방" 어플리케이션, "커피콩" 어플리케이션으로 2개 이상일 수 있다. 타겟 발화에 대응하는 도메인이 1개인 경우, 동작 1220에서 프로세서(520)는 해당 도메인을 타겟 도메인으로 결정할 수 있다.

동작 1230에서, 프로세서(520)는 후보 도메인이 2개 이상인 경우 가장 높은 선호도를 갖는 도메인의 선호도가 임계값 미만인지 판단할 수 있다. 도 6a 내지 도 10b를 참조하여 설명한 바와 같이, 프로세서(520)는 후보 도메인들 각각에 대한 사용자 선호도를 계산할 수 있고, 각 도메인의 선호도를 미리 설정된 임계값과 비교할 수 있다. 가장 높은 선호도를 갖는 도메인의 선호도가 예를 들어 0.5 미만인 경우에는 해당 도메인이 사용자 의도에 가장 부합하는 도메인이 아닐 수 있으므로, 후술할 동작 1250과 같이 사용자 확인에 따라 해당 도메인을 타겟 도메인으로 결정할 수 있다.

가장 높은 선호도를 갖는 도메인의 선호도가 임계값 이상인 경우, 동작 1240에서 프로세서(520)는 가장 높은 선호도를 갖는 도메인을 타겟 도메인으로 결정할 수 있다. 예를 들어, 도 6a를 참조하면, 프로세서(520)는 가장 높은 선호도를 갖는 도메인인 별다방 어플리케이션의 선호도가 임계값 0.5 이상인 0.8이므로 별다방 어플리케이션을 타겟 도메인으로 결정할 수 있다.

동작 1250에서, 프로세서(520)는 가장 높은 선호도를 갖는 도메인의 선호도가 임계값 미만인 경우 복수의 후보 도메인들 중 가장 높은 선호도를 갖는 도메인을 타겟 도메인으로 결정할지에 대한 사용자 확인을 요청하고, 사용자 확인에 따라 해당 도메인을 타겟 도메인으로 결정할 수 있다. 예를 들어, 도 10b를 참조하면, 프로세서(520)는 멜롱 어플리케이션은 삭제되었으므로 선호도가 0.3인 너튜브 뮤직 어플리케이션이 가장 높은 선호도를 갖는 도메인이고, 선호도가 임계값 0.5 미만이라고 결정할 수 있다. 도 10b에서는 생략되었지만, 프로세서(520)는 너튜브 뮤직을 통해 '내 눈엔 너만 보여'를 재생할지에 대한 사용자 확인을 요청하고, 사용자 응답에 따라 너튜브 뮤직 어플리케이션을 타겟 도메인으로 결정할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 도 11에서 설명한 바와 같이, 온 디바이스 AI가 전자 장치(101)에 탑재되는 경우 동작 1210 내지 동작 1250과 유사한 동작이 전자 장치(101)의 프로세서(120)에 의해 수행될 수 있다. 온 디바이스 AI가 탑재된 전자 장치(101)의 구성에 대해 도 13을 참조하여 상세히 설명한다.

도 13은 일 실시 예에 따른 온 디바이스 AI가 탑재된 전자 장치(101)의 동작을 설명하기 위한 블록도이다.

도 13을 참조하면, 전자 장치(101) 및 지능형 서버(200)는 도 1 내지 도 12를 참조하여 설명한 전자 장치(101) 및 지능형 서버(200)일 수 있다. 전자 장치(101) 및 지능형 서버(200)와 관련하여, 도 1 내지 도 12를 참조하여 전술한 바와 중복되는 설명은 생략한다.

도 2 내지 도 4를 참조하여 전술한 바와 같이, 지능형 서버(200)는 자동 음성 인식(ASR) 모듈(221), 자연어 이해(NLU) 모듈(223) 및 텍스트 음성 변환(TTS) 모듈(229)을 포함하는 자연어 플랫폼(220)을 포함할 수 있다. 간명한 설명을 위해 도 13에서는 생략되었지만, 도 2를 참조하여 전술한 바와 같이 자연어 플랫폼(220)에는 플래너 모듈(225) 및 자연어 생성(NLG) 모듈(227)이 더 포함될 수 있고, 지능형 서버(200)에는 실행 엔진(240), 분석 플랫폼(280) 등이 더 포함될 수 있다. 캡슐 데이터베이스(230)는 도 2 내지 도 4를 참조하여 설명한 바와 같이 CAN(400) 형태로 캡슐을 저장할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)에는 도 2를 참조하여 설명한 클라이언트 모듈(151)이 포함될 수 있고, 지능형 서버(200)와의 통신 없이 사용자 발화를 처리할 수 있는 온 디바이스 AI 모듈(1300)이 탑재될 수 있다. 간명한 설명을 위해 도 11에서는 생략되었지만, 전자 장치(101)는 도 1 및 도 5를 참조하여 전술한 구성들 중 적어도 일부를 더 포함할 수 있다. 예를 들어 도 6a 내지 도 12를 참조하여 설명한 프로세서(520)와 동일하거나 유사한 동작을 수행하는 프로세서(120)가 전자 장치(101)에 포함될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 온 디바이스 AI 모듈(1300)에는 지능형 서버(200)에 포함된 구성의 적어도 일부 기능을 수행하기 위한 모듈이 포함될 수 있다. 예를 들어, 지능형 서버의 ASR(221)에 대응하는 eASR(embedded ASR)(1321), NLU(223)에 대응하는 eNLU (embedded NLU)(1323), TTS(229)에 대응하는 eTTS(embedded TTS)(1329), 캡슐 데이터베이스(230)에 대응하는 e캡슐 데이터베이스(embedded 캡슐 데이터베이스)(1330)가 온 디바이스 AI 모듈(1300)에 포함될 수 있다. e캡슐 데이터베이스(1330)는 캡슐 데이터베이스(230)와 같이 CAN(400) 형태로 캡슐을 저장할 수 있다.

도 2를 참조하여 전술한 바와 같이, 프로세서(120)는 클라이언트 모듈(151)을 통해 사용자 발화를 입력받을 수 있고, 사용자 발화는 지능형 서버(200)로 전송될 수 있다. 전자 장치(101)에 온 디바이스 AI 모듈(1300)이 탑재된 경우, 프로세서(120)는 eASR(1321)에 기초하여 사용자 발화를 인식할 수 있다. eASR(1321)로 사용자 발화를 인식할 수 없는 경우, 지능형 서버(200)의 ASR(221)을 통해 사용자 발화가 인식될 수 있다.

eASR(1321)로 사용자 발화가 인식된 경우, eNLU(1323) 및 e캡슐 데이터베이스(1330)에 기초하여 사용자 발화의 의도가 분석될 수 있다. 사용자 발화 의도는 도 2 내지 도 4를 참조하여 설명한 바와 같이 분석될 수 있다. 도 6a 내지 도 12를 참조하여 전술한 바와 같이, 사용자 발화 의도는 사용자 로그 데이터베이스(540)를 참조하여 분석될 수도 있다. eNLU(1323) 및 e캡슐 데이터베이스(1330)로 사용자 발화 의도가 분석될 수 없는 경우, 지능형 서버(200)의 NLU(223) 및 캡슐 데이터베이스(230)를 통해 사용자 발화 의도가 분석될 수 있다.

eNLU(1323) 및 e캡슐 데이터베이스(1330)에 기초하여 사용자 발화의 의도가 분석되면, eTTS(1329)에 기초하여 텍스트가 음성으로 변환되고, 사용자에게 발화 처리 결과가 출력될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 사용자 발화(utterance)를 처리하는 지능형 서버(200)는, 전자 장치(101)로부터 타겟 발화를 수신하고, 타겟 발화를 처리한 처리 결과를 전자 장치(101)로 전송하기 위한 통신 모듈(590), 태스크 파라미터(task parameter)에 대응하는 사용자 이력 정보(560)- 태스크 파라미터는, 사용자의 의도에 따라 동작(action)을 수행하기 위한 파라미터임 -를 저장하는 사용자 로그(log) 데이터베이스(540), 컴퓨터로 실행 가능한 명령어들(computer-executable instructions)이 저장된 메모리(530), 및 메모리(530)에 억세스(access)하여 명령어들을 실행하는 프로세서(520)를 포함하고, 명령어들은, 타겟 발화에 대응하는 태스크 파라미터를 결정하고, 사용자 로그 데이터베이스(540)를 참조하여, 태스크 파라미터에 대응하는 사용자 이력 정보(560)를 획득하고, 사용자 이력 정보(560)에 기초하여 사용자 의도에 따라 타겟 발화를 처리하기 위한 타겟 도메인(domain)을 결정하고, 타겟 도메인에 기초하여 타겟 발화에 대한 처리 결과를 생성하도록 구성될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 태스크 파라미터는, 타겟 발화 또는 전자 장치(101)의 계정 정보에 대응하여 획득된 정보에 기초하여 결정될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 사용자 이력 정보(560)는, 계정 정보에 따라 태스크 파라미터에 대응하여 결정된 도메인 정보(563) 및 도메인이 결정된 횟수에 대한 정보(567)를 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 사용자 이력 정보(560)는, 계정 정보에 대응하는 개인 정보를 저장하는 개인정보 데이터베이스(573), NES(named entity service) 데이터베이스(576) 및 사용자 발화에 따라 결정된 도메인 정보 이력을 저장하는 발화 이력 데이터베이스(579)에 기초하여 획득될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 사용자 이력 정보(560)는, 계정 정보에 따라 딥러닝에 기초하여 학습될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 개인정보 데이터베이스(573)는, 계정 정보에 대응하는 인스톨된 어플리케이션 정보, 어플리케이션의 사용 빈도에 대한 정보, 연락처 정보, 계정 이름 정보 및 연동된 기기 정보 중 적어도 어느 하나를 포함하고, NES 데이터베이스(576)는 객체명(named entity)에 대한 메타 데이터(meta-data)를 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 명령어들은, 타겟 발화를 처리할 수 있는 후보 도메인이 복수 개인 경우, 태스크 파라미터에 대응하는 사용자 이력 정보(560)에 기초하여 복수의 후보 도메인들 각각에 대해 사용자 선호도를 계산하고, 복수의 후보 도메인들 중 사용자 선호도가 가장 높은 도메인을 타겟 도메인으로 결정하도록 구성될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 도메인은, 전자 장치(101)를 통해 발화를 처리할 수 있는 소프트웨어로, 어플리케이션, 위젯 형태로 서비스를 제공하는 프로그램 및 웹앱(Webapp) 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 지능형 서버(200)에서 사용자 발화(utterance)를 처리하는 방법은, 전자 장치(101)로부터 타겟 발화를 수신하는 동작(1110), 타겟 발화에 대응하는 태스크 파라미터 -태스크 파라미터는, 사용자의 의도에 따라 동작(action)을 수행하기 위한 파라미터임 -를 결정하는 동작(1120), 태스크 파라미터에 대응하는 사용자 이력 정보(560)를 획득하는 동작(1130), 사용자 이력 정보(560)에 기초하여 사용자 의도에 따라 타겟 발화를 처리하기 위한 타겟 도메인(domain)을 결정하는 동작(1140) 및 타겟 도메인에 기초하여 타겟 발화에 대한 처리 결과를 생성하고, 타겟 발화에 대한 처리 결과를 전자 장치(101)로 전송하는 동작(1150)을 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 사용자 이력 정보(560)는, 전자 장치(101)의 계정 정보에 따라 태스크 파라미터에 대응하여 결정된 도메인 정보(563) 및 도메인이 결정된 횟수에 대한 정보(567)를 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 사용자 이력 정보(560)는, 전자 장치(101)의 계정 정보에 따라 딥러닝에 기초하여 학습될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 타겟 도메인을 결정하는 동작(1140)은, 타겟 발화를 처리할 수 있는 후보 도메인이 복수 개인 경우, 사용자 이력 정보(560)에 기초하여 복수의 후보 도메인들 각각에 대해 사용자 선호도를 계산하는 동작, 및 복수의 후보 도메인들 중 사용자 선호도가 가장 높은 도메인을 타겟 도메인으로 결정하는 동작을 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 사용자 발화(utterance)를 처리하는 전자 장치(101)는, 사용자로부터 타겟 발화를 수신하고, 타겟 발화를 처리한 처리 결과를 출력하기 위한 입출력 모듈(150, 155), 태스크 파라미터(task parameter)에 대응하는 사용자 이력 정보(560) -태스크 파라미터는, 사용자의 의도에 따라 동작(action)을 수행하기 위한 파라미터임 -를 저장하는 사용자 로그(log) 데이터베이스(540), 컴퓨터로 실행 가능한 명령어들(computer-executable instructions)이 저장된 메모리(130) 및 메모리(130)에 억세스(access)하여 명령어들을 실행하는 프로세서(120)를 포함하고, 명령어들은, 타겟 발화에 대응하는 태스크 파라미터를 결정하고, 사용자 로그 데이터베이스(540)를 참조하여, 태스크 파라미터에 대응하는 사용자 이력 정보(560)를 획득하고, 사용자 이력 정보에 기초하여 사용자 의도에 따라 타겟 발화를 처리하기 위한 타겟 도메인(domain)을 결정하고, 타겟 도메인에 기초하여 타겟 발화에 대한 처리 결과를 생성하도록 구성될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 사용자 이력 정보(560)는, 전자 장치(101)의 계정 정보에 따라 태스크 파라미터에 대응하여 결정된 도메인 정보(563), 및 태스크 파라미터에 대응하여 도메인이 결정된 횟수에 대한 정보(567)를 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 사용자 이력 정보(560)는, 전자 장치(101)의 계정 정보에 대응하는 개인 정보를 저장하는 개인정보 데이터베이스(573), NES(named entity service) 데이터베이스(576) 및 사용자 발화에 따라 결정된 도메인 정보 이력을 저장하는 발화 이력 데이터베이스(579)에 기초하여 획득될 수 있다.

101: 전자 장치
200: 지능형 서버
120: 프로세서
130: 메모리

Claims

사용자 발화(utterance)를 처리하는 지능형 서버에 있어서,
전자 장치로부터 타겟 발화를 수신하고, 상기 타겟 발화를 처리한 처리 결과를 상기 전자 장치로 전송하기 위한 통신 모듈;
태스크 파라미터(task parameter)에 대응하는 사용자 이력 정보- 상기 태스크 파라미터는, 사용자의 의도에 따라 동작(action)을 수행하기 위한 파라미터임 -를 저장하는 사용자 로그(log) 데이터베이스;
컴퓨터로 실행 가능한 명령어들(computer-executable instructions)이 저장된 메모리; 및 상기 메모리에 억세스(access)하여 상기 명령어들을 실행하는 프로세서
를 포함하고,
상기 명령어들은,
상기 타겟 발화에 대응하는 상기 태스크 파라미터를 결정하고,
상기 사용자 로그 데이터베이스를 참조하여, 상기 태스크 파라미터에 대응하는 사용자 이력 정보를 획득하고,
상기 사용자 이력 정보에 기초하여 사용자 의도에 따라 상기 타겟 발화를 처리하기 위한 타겟 도메인(domain)을 결정하고,
상기 타겟 도메인에 기초하여 상기 타겟 발화에 대한 상기 처리 결과를 생성
하도록 구성되는,
지능형 서버.
제1항에 있어서,
상기 태스크 파라미터는,
상기 타겟 발화 또는 상기 전자 장치의 계정 정보에 대응하여 획득된 정보에 기초하여 결정되는,
지능형 서버.
제1항에 있어서,
상기 사용자 이력 정보는,
계정 정보에 따라 상기 태스크 파라미터에 대응하여 결정된 도메인 정보 및 상기 도메인이 결정된 횟수에 대한 정보를 포함하는,
지능형 서버.
제1항에 있어서,
상기 사용자 이력 정보는,
계정 정보에 대응하는 개인 정보를 저장하는 개인정보 데이터베이스, NES(named entity service) 데이터베이스 및 사용자 발화에 따라 결정된 도메인 정보 이력을 저장하는 발화 이력 데이터베이스에 기초하여 획득되는,
지능형 서버.
제1항에 있어서,
상기 사용자 이력 정보는,
계정 정보에 따라 딥러닝에 기초하여 학습되는,
지능형 서버.
제4항에 있어서,
상기 개인정보 데이터베이스는, 계정 정보에 대응하는 인스톨된 어플리케이션 정보, 상기 어플리케이션의 사용 빈도에 대한 정보, 연락처 정보, 계정 이름 정보 및 연동된 기기 정보 중 적어도 어느 하나를 포함하고,
상기 NES 데이터베이스는, 객체명(named entity)에 대한 메타 데이터(meta-data)를 포함하는,
지능형 서버.
제1항에 있어서,
상기 명령어들은,
상기 타겟 발화를 처리할 수 있는 후보 도메인이 복수 개인 경우,
상기 태스크 파라미터에 대응하는 사용자 이력 정보에 기초하여 상기 복수의 후보 도메인들 각각에 대해 사용자 선호도를 계산하고,
상기 복수의 후보 도메인들 중 상기 사용자 선호도가 가장 높은 도메인을 상기 타겟 도메인으로 결정
하도록 구성되는,
지능형 서버.
제1항에 있어서,
상기 도메인은,
상기 전자 장치를 통해 발화를 처리할 수 있는 소프트웨어로,
어플리케이션, 위젯 형태로 서비스를 제공하는 프로그램 및 웹앱(Webapp) 중 적어도 어느 하나를 포함하는,
지능형 서버.
지능형 서버에서 사용자 발화(utterance)를 처리하는 방법에 있어서,
전자 장치로부터 타겟 발화를 수신하는 동작;
상기 타겟 발화에 대응하는 태스크 파라미터 - 상기 태스크 파라미터는, 사용자의 의도에 따라 동작(action)을 수행하기 위한 파라미터임 -를 결정하는 동작;
상기 태스크 파라미터에 대응하는 사용자 이력 정보를 획득하는 동작;
상기 사용자 이력 정보에 기초하여 사용자 의도에 따라 상기 타겟 발화를 처리하기 위한 타겟 도메인(domain)을 결정하는 동작; 및
상기 타겟 도메인에 기초하여 상기 타겟 발화에 대한 처리 결과를 생성하고, 상기 타겟 발화에 대한 처리 결과를 상기 전자 장치로 전송하는 동작
을 포함하는,
지능형 서버의 동작 방법.
제9항에 있어서,
상기 태스크 파라미터는,
상기 타겟 발화 또는 상기 전자 장치의 계정 정보에 대응하여 획득된 정보에 기초하여 결정되는,
지능형 서버의 동작 방법.
제9항에 있어서,
상기 사용자 이력 정보는,
상기 전자 장치의 계정 정보에 따라 상기 태스크 파라미터에 대응하여 결정된 도메인 정보 및 상기 도메인이 결정된 횟수에 대한 정보를 포함하는,
지능형 서버의 동작 방법.
제9항에 있어서,
상기 사용자 이력 정보는,
계정 정보에 대응하는 개인 정보를 저장하는 개인정보 데이터베이스, NES(named entity service) 데이터베이스 및 사용자 발화에 따라 결정된 도메인 정보 이력을 저장하는 발화 이력 데이터베이스에 기초하여 획득되는,
지능형 서버의 동작 방법.
제9항에 있어서,
상기 사용자 이력 정보는,
상기 전자 장치의 계정 정보에 따라 딥러닝에 기초하여 학습되는,
지능형 서버의 동작 방법.
제12항에 있어서,
상기 개인정보 데이터베이스는, 계정 정보에 대응하는 인스톨된 어플리케이션 정보, 상기 어플리케이션의 사용 빈도에 대한 정보, 연락처 정보, 계정 이름 정보 및 연동된 기기 정보 중 적어도 어느 하나를 포함하고,
상기 NES 데이터베이스는 객체명(named entity)에 대한 메타 데이터(meta-data)를 포함하는,
지능형 서버의 동작 방법.
제9항에 있어서,
상기 타겟 도메인을 결정하는 동작은,
상기 타겟 발화를 처리할 수 있는 후보 도메인이 복수 개인 경우,
상기 사용자 이력 정보에 기초하여 상기 복수의 후보 도메인들 각각에 대해 사용자 선호도를 계산하는 동작; 및
상기 복수의 후보 도메인들 중 상기 사용자 선호도가 가장 높은 도메인을 상기 타겟 도메인으로 결정하는 동작
을 포함하는,
지능형 서버의 동작 방법.
제9항에 있어서,
상기 도메인은,
상기 전자 장치를 통해 발화를 처리할 수 있는 소프트웨어로,
어플리케이션, 위젯 형태로 서비스를 제공하는 프로그램 및 웹앱(Webapp) 중 적어도 어느 하나를 포함하는,
지능형 서버의 동작 방법.
하드웨어와 결합되어 제9항 내지 제16항 중 어느 하나의 항의 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
사용자 발화(utterance)를 처리하는 전자 장치에 있어서,
사용자로부터 타겟 발화를 수신하고, 상기 타겟 발화를 처리한 처리 결과를 출력하기 위한 입출력 모듈;
태스크 파라미터(task parameter)에 대응하는 사용자 이력 정보- 상기 태스크 파라미터는, 사용자의 의도에 따라 동작(action)을 수행하기 위한 파라미터임 -를 저장하는 사용자 로그(log) 데이터베이스;
컴퓨터로 실행 가능한 명령어들(computer-executable instructions)이 저장된 메모리; 및
상기 메모리에 억세스(access)하여 상기 명령어들을 실행하는 프로세서
를 포함하고,
상기 명령어들은,
상기 타겟 발화에 대응하는 상기 태스크 파라미터를 결정하고,
상기 사용자 로그 데이터베이스를 참조하여, 상기 태스크 파라미터에 대응하는 사용자 이력 정보를 획득하고,
상기 사용자 이력 정보에 기초하여 사용자 의도에 따라 상기 타겟 발화를 처리하기 위한 타겟 도메인(domain)을 결정하고,
상기 타겟 도메인에 기초하여 상기 타겟 발화에 대한 상기 처리 결과를 생성
하도록 구성되는,
전자 장치.
제18항에 있어서,
상기 사용자 이력 정보는,
상기 전자 장치의 계정 정보에 따라 상기 태스크 파라미터에 대응하여 결정된 도메인 정보, 및 상기 태스크 파라미터에 대응하여 상기 도메인이 결정된 횟수에 대한 정보를 포함하는,
전자 장치.
제18항에 있어서,
상기 사용자 이력 정보는,
상기 전자 장치의 계정 정보에 대응하는 개인 정보를 저장하는 개인정보 데이터베이스, NES(named entity service) 데이터베이스 및 사용자 발화에 따라 결정된 도메인 정보 이력을 저장하는 발화 이력 데이터베이스에 기초하여 획득되는,
전자 장치.