KR20230123392A

KR20230123392A - 전자 장치 및 전자 장치의 발화 처리 방법

Info

Publication number: KR20230123392A
Application number: KR1020220033557A
Authority: KR
Inventors: 박선응; 김상희; 서현주
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2022-02-16
Filing date: 2022-03-17
Publication date: 2023-08-23

Abstract

전자 장치 및 전자 장치의 발화 처리 방법이 개시된다. 다양한 실시예에 따른 전자 장치는 전자 장치는, 사용자의 제1 발화 및 상기 제1 발화보다 늦은 시점에 발생한 제2 발화를 수신하는 마이크와, 프로세서와, 상기 프로세서에 의해 실행 가능한 인스트럭션을 저장하는 메모리를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 제1 발화에 기초하여 상기 제1 발화에 대응하는 제1 도메인(domain) 및 상기 제1 발화에 대응하는 제1 인텐트(intent)를 추출하고, 상기 제1 도메인 및 상기 제1 인텐트에 기초하여 상기 제1 발화와 상기 제2 발화의 연관성을 판단하고, 상기 연관성에 기초하여 상기 제2 발화의 처리 여부를 결정할 수 있다.

Description

전자 장치 및 전자 장치의 발화 처리 방법{ELECTRONIC DEVICE AND UTTERANCE PROCESSING METHOD OF THE ELECTRONIC DEVICE}

다양한 실시예들은 전자 장치 및 전자 장치의 발화 처리 방법에 관한 것이다.

음성 어시스턴트를 사용함에 있어, 자연스럽게 대화를 주고받으며 원하는 기능을 실행하는 것이 기대되지만, 기술적 한계로 인해 음성 어시스턴트는 웨이크업 단어 또는 웨이크업 발화(예: 하이 빅스비)를 통해서만 사용자의 명령어에 대한 처리를 시작한다. 그리고, 음성 어시스턴트는 전자 기기의 응답을 요구하는 경우에만 한정하여 마이크를 자동으로 열고 있다.

웨이크업 워드를 포함하는 발화만을 처리하는 경우, 사용자가 매번 웨이크업 워드를 말해야 하는 불편함이 있고, 항상 마이크를 켜놓는 경우, 사용자 편의는 증대되지만 음성 어시스턴트가 사용자의 대화가 일상 대화인지 음성 어이스턴트에게 전달하는 명령인지를 판별하는 것이 어려울 수 있다.

사용자의 끊임없는 발화를 처리하기 위해 웨이크업리스(wakeup-less) 기능이 요구된다.

다양한 실시예들은, 연속되는 발화를 처리하는 음성 인식 환경에서, 웨이크업 워드 없이 사용자의 의도를 파악하여 발화를 처리하는 기술을 제공할 수 있다.

다양한 실시예들은, 연속된 발화의 연관성을 판단함으로써 사용자의 발화 의도를 보다 명확하게 파악하여 사용자의 명령을 처리할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 전자 장치는, 사용자의 제1 발화 및 상기 제1 발화보다 늦은 시점에 발생한 제2 발화를 수신하는 마이크와, 프로세서와, 상기 프로세서에 의해 실행 가능한 인스트럭션을 저장하는 메모리를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 제1 발화에 기초하여 상기 제1 발화에 대응하는 제1 도메인(domain) 및 상기 제1 발화에 대응하는 제1 인텐트(intent)를 추출하고, 상기 제1 도메인 및 상기 제1 인텐트에 기초하여 상기 제1 발화와 상기 제2 발화의 연관성을 판단하고, 상기 연관성에 기초하여 상기 제2 발화의 처리 여부를 결정할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 전자 장치는, 사용자의 제1 발화 및 상기 제1 발화보다 늦은 시점에 발생한 제2 발화를 수신하는 마이크와, 프로세서와, 상기 프로세서에 의해 실행 가능한 인스트럭션을 저장하는 메모리를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 제1 발화에 대응하는 제1 도메인과 연관된 연관 리스트를 수신하고, 상기 연관 리스트에 기초하여 상기 제2 발화에 대응하는 제2 도메인과 상기 제1 발화의 연관성을 판단하고, 상기 연관성의 판단 결과에 기초하여 상기 제2 발화의 처리 여부를 결정할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 전자 장치의 발화 처리 방법은, 사용자의 제1 발화 및 상기 제1 발화보다 늦은 시점에 발생한 제2 발화를 수신하는 동작과, 상기 제1 발화에 기초하여 상기 제1 발화에 대응하는 제1 도메인 및 상기 제1 발화에 대응하는 제1 인텐트를 추출하는 동작과, 상기 제1 도메인 및 상기 제1 인텐트에 기초하여 상기 제1 발화와 상기 제2 발화의 연관성을 판단하는 동작과, 상기 연관성에 기초하여 상기 제2 발화의 처리 여부를 결정하는 동작을 포함할 수 있다.

다양한 실시예들은, 사용자의 발화가 입력된 경우, 발화가 의미 있는 것인지 여부를 판단하고, 웨이크업 워드가 없어도 발화의 처리여부를 결정함으로써 사용자의 편의성을 향상시킬 수 있다.

다양한 실시예들은, 사용자의 발화가 앞선 발화와 연관성이 있는지 여부를 판단하고, 연관성에 기초하여 발화를 처리함으로써 자연스러운 발화 처리 및 대화 종료를 가능케 할 수 있다.

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

도 1 은, 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)의 블록도이다.
도 2는 일 실시예에 따른 통합 지능 (integrated intelligence) 시스템을 나타낸 블록도이다.
도 3은 다양한 실시예에 따른, 컨셉과 동작의 관계 정보가 데이터베이스에 저장된 형태를 나타낸 도면이다.
도 4는 다양한 실시예에 따른 전자 장치가 지능형 앱을 통해 수신된 음성 입력을 처리하는 화면을 나타낸 도면이다.
도 5는 다양한 실시예에 따른 발화 처리를 수행하는 전자 장치의 블록도를 나타낸다.
도 6a는 다양한 실시예에 따른 웨이크업 워드를 이용한 발화 처리의 예를 나타낸다.
도 6b는 다양한 실시예에 따른 웨이크업 워드가 없는 경우의 발화 처리의 예를 나타낸다.
도 7은 다양한 실시예에 따른 추가 발화의 처리를 수행하는 흐름도를 나타낸다.
도 8a는 다양한 실시예에 따른 발화 처리 시나리오의 일 예를 나타낸다.
도 8b는 다양한 실시예에 따른 도 8a의 시나리오에 따른 음성 비서의 동작을 나타낸다.
도 9a는 다양한 실시예에 따른 발화 처리 시나리오의 일 예를 나타낸다.
도 9b는 다양한 실시예에 따른 도 9a의 시나리오에 따른 음성 비서의 동작을 나타낸다.
도 10은 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 동작의 흐름도를 나타낸다.

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.

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. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 서버(108)를 통하여 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 일실시예에 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. 일실시예에 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. 일실시예에 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. 일실시예에 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. 일실시예에 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. 일실시예에 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. 일실시예에 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. 일실시예에 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. 일실시예에 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. 일실시예에 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. 일실시예에 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. 일실시예에 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. 일실시예에 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. 일실시예에 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. 일실시예에 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. 일실시예에 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 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. 일실시예에 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. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 안테나를 포함할 수 있다. 일실시예에 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. 일실시예에 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 디바이스들간 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.

일실시예에 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. 일실시예에 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) 디바이스를 포함할 수 있다. 서버(108)는 기계 학습 및/또는 신경망을 이용한 지능형 서버일 수 있다. 일실시예에 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.

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 디바이스, 카메라, 웨어러블 장치, 또는 가전 장치를 포함할 수 있다. 본 문서의 실시예에 따른 전자 장치는 전술한 디바이스들에 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, 일실시예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.

본 문서의 다양한 실시예들은 디바이스(machine)(예: 전자 장치(101))에 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, 디바이스(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 디바이스가 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. 디바이스로 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.

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

도 2를 참조하면, 일 실시예의 통합 지능화 시스템(20)은 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101)), 지능형 서버(200)(예: 도 1의 서버(108)), 및 서비스 서버(300)(예: 도 1의 서버(108))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 통신 인터페이스(177)(예: 도 1의 인터페이스(177)), 마이크(150-1)(예: 도 1의 입력 모듈(150)), 스피커(155-1)(예: 도 1의 음향 출력 모듈(155)), 디스플레이 모듈(160)(예: 도 1의 디스플레이 모듈(160)), 메모리(130)(예: 도 1의 메모리(130)), 또는 프로세서(120)(예: 도 1의 프로세서(120))를 포함할 수 있다. 상기 열거된 구성요소들은 서로 작동적으로 또는 전기적으로 연결될 수 있다.

일 실시 예의 통신 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 디스플레이 모듈(160)은 터치 센서를 통해 터치 입력을 수신할 수 있다. 예를 들어, 디스플레이 모듈(160)은 디스플레이 모듈(160) 내에 표시되는 화상 키보드 영역의 터치 센서를 통해 텍스트 입력을 수신할 수 있다.

일 실시 예의 메모리(130)는 클라이언트 모듈(151), SDK(software development kit)(153), 및 복수의 앱들(146)(예: 도 1의 어플리케이션(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 사용자 입력(예: 음성 입력, 텍스트 입력, 터치 입력)을 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_3)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 통신 인터페이스(177), 마이크(150-1), 스피커(155-1), 및 디스플레이 모듈(160)과 전기적으로 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, 사용자 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 사용자 입력을 수신할 수 있다. 예를 들어, 클라이언트 모듈(151)은 마이크(150-1)를 통해 감지된 사용자 발화에 대응되는 음성 신호를 수신할 수 있다. 또는, 클라이언트 모듈(151)은 디스플레이 모듈(160)을 통해 감지된 터치 입력을 수신할 수 있다. 또는, 클라이언트 모듈(151)은 키보드 또는 화상 키보드를 통해 감지된 텍스트 입력을 수신할 수 있다. 이 외에도, 전자 장치(101)에 포함된 입력 모듈 또는 전자 장치(101)에 연결된 입력 모듈을 통해 감지되는 다양한 형태의 사용자 입력을 수신할 수 있다. 상기 클라이언트 모듈(151)은 수신된 사용자 입력을 지능형 서버(200)로 송신할 수 있다. 클라이언트 모듈(151)은 수신된 사용자 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 사용자 입력에 대응되는 결과를 수신할 수 있다. 예를 들어, 클라이언트 모듈(151)은 지능형 서버(200)에서 상기 수신된 사용자 입력에 대응되는 결과를 산출할 수 있는 경우, 수신된 사용자 입력에 대응되는 결과를 수신할 수 있다. 클라이언트 모듈(151)은 상기 수신된 결과를 디스플레이 모듈(160)에 표시할 수 있다. 또한, 클라이언트 모듈(151)은 상기 수신된 결과를 스피커(155-1)를 통해 오디오로 출력할 수 있다.

일 실시 예의 클라이언트 모듈(151)은 수신된 사용자 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 디스플레이 모듈(160)에 표시할 수 있고, 스피커(155-1)를 통해 오디오를 출력할 수 있다. 전자 장치(101)는, 다른 예를 들어, 복수의 동작을 실행한 일부 결과(예: 마지막 동작의 결과)만을 디스플레이 모듈(160)에 표시할 수 있으며, 스피커(155-1)를 통해 오디오로 출력할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 클라이언트 모듈(151)은 지능형 서버(200)로부터 사용자 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 사용자 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 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 디스플레이에 표시할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 플랜에 따른 동작을 실행한 결과를 디스플레이에 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 사용자 입력을 수신할 수 있다. 프론트 엔드(210)는 상기 사용자 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)를 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 텍스트 데이터 형태의 사용자 입력에 대하여 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 사용자 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 사용자 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 사용자 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 장치(101)는, 상기 마이크(150-1)를 이용하여 사용자 발화를 감지하고, 상기 감지된 사용자 발화에 대응되는 신호(또는, 음성 데이터)를 생성할 수 있다. 상기 전자 장치(101)는, 상기 음성 데이터를 통신 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, 통신 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, 컨셉과 동작의 관계 정보가 데이터베이스에 저장된 형태를 나타낸 도면이다.

상기 지능형 서버(200)의 캡슐 데이터베이스(예: 캡슐 데이터베이스(230))는 CAN (concept action network)(400) 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.

상기, 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(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.

도 4는 다양한 실시 예에 따른 전자 장치가 지능형 앱을 통해 수신된 음성 입력을 처리하는 화면을 나타낸 도면이다.

전자 장치(예: 도 1의 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!)를 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 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 5는 다양한 실시예에 따른 발화 처리를 수행하는 전자 장치의 블록도를 나타낸다.

도 5를 참조하면, 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(500)는 웨이크업 리스 동작을 지원할 수 있다. 전자 장치(500)는 시간적으로 연속되는 복수의 발화(utterance)가 입력된 경우에 시간적으로 늦게 입력된 추가 발화가 웨이크업 워드(wakeup word)를 포함하지 않는 마지막으로 실행한 동작과의 연관성을 판단하여 추가 발화의 처리 여부를 결정할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(500)는 서버(예: 도 1의 서버(108)) 또는 단말 내에 구현될 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(500)는 사용자의 발화를 처리할 수 있다. 전자 장치는 사용자의 발화를 처리함으로써 처리 결과를 생성하고, 생성된 처리 결과를 사용자에게 제공할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 마이크(예: 도 2의 마이크(150-1))는 사용자의 발화를 수신할 수 있다. 마이크(150-1)는 사용자의 제1 발화 및 제1 발화보다 늦은 시점에 발생한 제2 발화를 수신할 수 있다. 제1 발화는 웨이크업 워드를 포함할 수 있다. 제2 발화는 웨이크업 워드를 포함하지 않을 수 있다. 웨이크업 워드는 사용자의 발화를 처리하기 위해 전자 장치(500)를 활성화시키는 임의의 발화를 의미할 수 있다. 마이크(150-1)는 수신한 발화를 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))로 출력할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 메모리(예: 도 1의 메모리(130))에 저장된 데이터를 처리할 수 있다. 프로세서(120)는 메모리(130)에 저장된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드(예를 들어, 소프트웨어) 및 프로세서(120)에 의해 유발된 인스트럭션(instruction)들을 실행할 수 있다. 프로세서(120)는 목적하는 동작들(desired operations)을 실행시키기 위한 물리적인 구조를 갖는 회로를 가지는 하드웨어로 구현된 데이터 처리 장치일 수 있다. 예를 들어, 목적하는 동작들은 프로그램에 포함된 코드(code) 또는 인스트럭션들(instructions)을 포함할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 하드웨어로 구현된 데이터 처리 장치는 마이크로프로세서(microprocessor), 중앙 처리 장치(central processing unit), 프로세서 코어(processor core), 멀티-코어 프로세서(multi-core processor), 멀티프로세서(multiprocessor), ASIC(application-specific integrated circuit), 및/또는 FPGA(field programmable gate array)를 포함할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 제1 발화로부터 제1 발화에 대응하는 제1 도메인(domain) 및 제1 발화에 대응하는 제1 인텐트(intent)를 추출할 수 있다. 도메인은 사용자가 실행하기를 원하는 동작들의 그룹 또는 동작의 그룹에 대응하는 카테고리를 의미할 수 있다. 도메인은 하나 이상의 인텐트를 포함할 수 있다. 인텐트는 사용자가 의도하는 동작을 의미할 수 있다. 예를 들어, 도메인은 여행(trip), 호텔(hotel), 캘린더(calendar)를 포함할 수 있다. 여행 도메인은 여행지 검색, 호텔 도메인은 호텔 예약, 캘린더 도메인은 일정 추가 또는 일정 삭제와 같은 인텐트를 포함할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 제1 도메인 및 제1 인텐트에 기초하여 제1 발화와 제2 발화의 연관성을 판단할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 제1 도메인 및 제1 인텐트의 실행 결과에 기초하여 제1 발화에 대응하는 컨텍스트(context)를 생성할 수 있다. 컨텍스트는 제1 발화의 실행 결과 및 제1 도메인에 연관된 정보를 포함할 수 있다. 제1 도메인에 연관된 정보는 제1 발화의 처리를 위해 사용된 캡슐(capsule) 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제1 발화가 "제주도 여행지 뭐 있어"인 경우, 컨텍스트는 제1 발화에 대응하는 여행(trip) 도메인 및 제1 발화를 처리하기 위해 사용된 캡슐 정보를 포함할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 컨텍스트에 기초하여 연관성에 대응하는 인텐트 집합(intent-set)을 생성할 수 있다. 프로세서(120)는 미리 정의된 연속 발화 지원 정책에 기초하여 인텐트 집합을 생성할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 미리 정의된 연속 발화 지원 정책은 각 캡슐에서 특정 발화의 실행 후, 연속 발화로 지원하고자 하는 범위(예: 도메인 또는 특정 골)의 기준을 의미할 수 있다. 예를 들어, “제주도 여행지 뭐 있어” 발화를 처리한 이후, 프로세서(120)는 추가 발화의 도메인을 호텔, 날씨 또는 일정을 지원하는 것으로 미리 정의된 연속 발화 정책을 정의할 수 있다. 프로세서(120)는 일정 추가하기 또는 호텔 예약하기와 같은 특정 골 단위로 미리 정의된 연속 발화 정책을 정의할 수 있다. 미리 정의된 연속 발화 정책은 사용자가 연속적으로 발화하는 내용이 기존 문맥과 일치한 지 여부를 판단하는 기준으로 사용될 수 있다. 미리 정의된 연속 발화 정책은 각 캡슐의 담당자가 적절한 정책을 세울 수 있는 기능을 제공하는 데에 사용될 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 제2 발화의 처리 여부에 기초하여 인텐트 집합을 업데이트할 수 있다. 프로세서(120)는 제1 도메인에 포함된 인텐트 또는 제1 도메인과 상이한 제3 도메인에 포함된 인텐트를 이용하여 인텐트 집합을 생성할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 제1 발화와 제2 발화의 연관성에 기초하여 제2 발화의 처리 여부를 결정할 수 있다. 프로세서(120)는 미리 학습된 도메인 간의 관계도에 기초하여 컨텍스트와 제2 발화에 대응하는 제2 도메인 사이의 연관성을 판단할 수 있다. 또는, 프로세서(120)는 사용자의 사용 기록에 기초하여 컨텍스트와 제2 도메인 사이의 연관성을 판단할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 제2 발화에 대응하는 제2 도메인을 추출할 수 있다. 프로세서(120)는 제1 발화에 대응하는 컨텍스트 및 제2 도메인에 기초하여 연관성을 판단할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 제2 발화의 처리 여부에 기초하여 마이크(150-1)의 활성화 여부를 결정할 수 있다. 프로세서(120)는 제2 발화를 처리하기로 결정한 경우, 마이크(150-1)를 미리 결정된 시간 동안 활성화하고, 제2 발화를 처리하지 않기로 결정한 경우, 마이크(150-1)를 비활성화시킬 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 제1 발화에 대응하는 제1 도메인과 연관된 연관 리스트를 수신할 수 있다. 연관 리스트는 연관성에 기초하여 미리 정의된 복수의 도메인 또는 복수의 인텐트를 포함할 수 있다. 연관 리스트는 미리 학습된 도메인 간의 관계도에 기초하여 생성될 수 있다. 또는, 연관 리스트는 사용자의 사용 기록에 기초하여 생성될 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 연관 리스트에 기초하여 제2 발화에 대응하는 제2 도메인과 제1 발화의 연관성을 판단할 수 있다. 프로세서(120)는 제1 발화에 대응하는 제1 도메인 및 제1 발화에 대응하는 제1 인텐트의 실행 결과에 기초하여 제1 발화에 대응하는 컨텍스트를 생성할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 연관 리스트 및 컨텍스트에 기초하여 연관성을 판단할 수 있다. 프로세서(120)는 제2 발화에 대응하는 제2 도메인을 추출할 수 있다. 프로세서(120)는 연관 리스트 및 제2 도메인에 기초하여 연관성을 판단할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 제2 발화의 처리 여부에 기초하여 연관 리스트를 업데이트할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 연관성의 판단 결과에 기초하여 제2 발화의 처리 여부를 결정할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 ASR(510), NLU(520), 연속 인텐트 검출 엔진(continuous intent detection engine)(530), 실행기(540), 대화 맥락 모듈(550), 도메인 연관성 분석기(560) 및 인텐트 셋 콜렉터(570)을 포함할 수 있다. 캡슐(591)은 실시예에 따라 전자 장치(500)의 내부 또는 외부에 구현될 수 있다. 미리 결정된 연관성 셋(593) 및 대화 히스토리(595)는 실시예에 따라 전자 장치(500)의 내부 또는 외부에 존재할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, ASR(510)은 사용자의 음성을 인식해 텍스트로 변환할 수 있다. NLU(520)는 텍스트로 변환된 문장을 분석하여, 연관 도메인과 실행할 인텐트를 추출할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 연속 인텐트 검출 엔진(530)은 추출된 인텐트가 마지막 실행한 내용과 연관성이 있는지를 판단하고, 현재 대화(예: 제2 발화)가 동일 맥락인지 판단한다. 예를 들어, 제1 발화가 "제주도 여행지 뭐 있어"인 경우, 제2 발화로 "이번 주 호텔 알려줘"라는 발화를 수신한 경우, 연속 인텐트 검출 엔진(530)은 제1 발화의 주제와 일치하는지를 판단할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 연속 인텐트 검출 엔진(530)은 컨텍스트를 생성할 수 있다. 연속 인텐트 검출 엔진(530)은 컨텍스트에 기초하여 발화 간의 연관성을 판단할 수 있다. 컨텍스트는 마지막 실행 결과 및 도메인과 관련된 정보를 포함할 수 있다. 도메인과 관련된 정보는 발화의 처리를 위한 캡슐(capsule) 정보를 포함할 수 있다. 컨텍스트는 미리 실행한 도메인 정보, 제1 발화 및 제1 발화에 대응하는 실행 결과를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제1 발화가 "제주도 여행지 뭐 있어"인 경우, 제1 발화에 대응하는 도메인인 여행 도메인 및 발화의 처리를 위해 사용된 캡슐 정보를 포함할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 연속 인텐트 검출 엔진(530)은 인텐트 집합(intent set)을 생성할 수 있다. 인텐트 집합은 마지막 실행 시, 연속 발화로 지원이 가능한 기능 및 공통 인텐트를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제2 발화가 "이번 주 호텔 알려줘"인 경우, 연속 인텐트 검출 엔진(530)은 미리 생성된 컨텍스트(예: 여행 컨텍스트)를 읽고, 컨텍스트에 대응하는 캡슐 또는 도메인에 기초하여 인텐트 집합을 생성할 수 있다. 구체적으로, 연속 인텐트 검출 엔진(530)은 "여행"과 연관된 "식당, 호텔 또는 일정" 등을 인텐트 집합으로 생성할 수 있다. 연속 인텐트 검출 엔진(530)은 생성한 인텐트 집합에 포함된 인텐트에 기초하여 동일 주제 여부를 판단할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 연속 인텐트 검출 엔진(530)은 실행한 캡슐에서 정의된 연속 발화 지원 정책에 따라 인-도메인(in-domain)으로 정의할 수 있는 인텐트 또는 도메인을 구성할 수 있다. 예를 들어, 연속 인텐트 검출 엔진(530)은 제1 발화가 "여행"에 관련된 발화인 경우, 제2 발화에 포함된 "여행"도 동일한 주제로 판단할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 연속 인텐트 검출 엔진(530)은 서로 다른 도메인을 동일한 주제로 판단할 수 있다. 연속 인텐트 검출 엔진(530)은 동일 도메인 내의 다른 인텐트를 동일 주제로 사용할 수 있다. 연속 인텐트 검출 엔진(530)은 서로 다른 도메인을 동일 주제로 판단할 수 있다. 예를 들어, "여행" 발화 이후 "식당" 발화도 크로스-도메인(cross-domain)이지만, 동일 주제로 판단할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 연속 인텐트 검출 엔진(530)은 도메인 연관성 분석기(560)로부터 연관성 정보를 수신할 수 있다. 도메인 연관성 분석기(560)는 사용자 발화 기록이나, 미리 학습된 도메인간 관계도를 활용하여, 마지막 컨텍스트와 현재 실행 도메인이 연관성이 얼마나 높은지를 판단할 수 있다. 도메인 연관성 분석기(560)는 매번 각 도메인에서 정의하지 않더라도 사전 학습된 데이터나 사용자 기록에 기초하여 연관성을 판단할 수 있다. 도메인 연관성 분석기(560)는 사전학습(pretraining) 데이터를 통해 각 단어 간의 연관성 여부를 판단할 수 있다. 도메인 연관성 분석기(560)는 다수의 사용자가 "호텔"과 "일정" 도메인을 높은 확률로 붙여 사용할 경우, 두 도메인 간의 연관성을 유추할 수 있다. 이를 통해, 연속 인텐트 검출 엔진(530)은 사전 정의 없이도 자동으로 동일 주제 여부를 판단할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 연관성이 있다고 판단 시 연속 마이크 컨트롤러는 사용자의 발화를 끊임없이 받을 수 있도록 마이크(150-1)를 계속 활성화시킬 수 있다. 예를 들어, 두 번째 발화인 "이번 주 호텔 알려줘"가 처리된 후, 연속 마이크 컨트롤러는 첫 번째 발화와 동일한 발화가 입력되었으므로 추가 발화를 바로 입력 받을 수 있도록 마이크를 킬 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 연속 인텐트 검출 엔진(530)은 전달된 인텐트의 실행을 위해 실행기(540)로 출력할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 두 번째로 입력된 발화가 첫 번째로 입력된 발화와 연관성이 없다고 판단될 경우, 연속 인텐트 검출 엔진(530)은 마이크(150-1)를 중단시켜, 더 이상 사용자의 발화가 자동으로 입력되지 않도록 차단할 수 있다. 마지막 주제와 연관성이 없는 발화가 입력된 경우, 연속 마이크 컨트롤러는 대화를 종료하는 의미로 더 이상의 자동 입력을 받지 않도록 마이크(150-1)를 제어할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 연관성이 없는 발화가 입력될 경우, 연속 인텐트 검출 엔진(530)은 기존 대화 컨텍스트를 유지할 필요가 없기 때문에, 마지막에 저장된 컨텍스트를 제거할 수 있다. 연속 인텐트 검출 엔진(530)은 사용자가 음성 어시스턴트에게 의도한 것이 아니라고 판단하기 때문에, 사용자에게 응답 없이 종료하거나, 사용자에게 인지시켜줄 정도의 응답을 제공할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 실행기(540)는 인텐트에 맞는 동작을 실행한다. 실행 후 결과를 저장한다. 인텐트에 따른 실행 방법은 캡슐(591)에 정의될 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 대화 맥락(context) 모듈(550)은 실행기(540)에서 인텐트를 실행한 결과 및 컨텍스트를 저장할 수 있다. 대화 맥락 모듈(550)은 마지막 실행한 도메인 정보, 인텐트 및 실행 결과와 같이 다음 발화에서 사용할 수 있는 정보들을 수집하여 저장할 수 있다. 저장된 컨텍스트는 추가 발화가 입력될 경우, 연관성 판단에 사용될 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 캡슐(591)은 도메인 별 어플리케이션에 대응될 수 있다. 캡슐(591)은 수행 가능한 발화를 학습할 수 있다. 캡슐(591)은 인텐트 실행 로직을 포함할 수 있다. 캡슐(591)은 인텐트 실행 결과에 따라 연속 발화 지원을 위한 실행 가능한 후보군(예: 인텐트 집합)을 정의할 수 있다. 캡슐(591)은 실행 결과를 제공한 후, 사용자가 추가로 실행할 수 있는 인텐트로 후보군을 구성할 수 있다. 캡슐(591)은 동일 도메인이 아닌 경우, 외부 도메인을 정의하여, 크로스 도메인(cross-domain)을 지원할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 인텐트 셋 콜렉터(570)는 공통 모듈(571) 및 타겟 캡슐(573)을 포함할 수 있다. 인텐트 셋 콜렉터(570)는 인텐트 집합을 생성할 수 있다. 인텐트 셋 콜렉터(570)는 특정 발화 실행 후 동일 맥락(context)으로 판단될 수 있는 인텐트 집합 또는 도메인 집합을 생성할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 마지막 실행한 캡슐(591) 내에 정의된 연속 발화 지원 인텐트 및 도메인은 표 1 및 표 2와 같이 나타낼 수 있다.

캡슐	마지막 골(last goal)	지원 골/카테고리
캘린더	일정 추가/조회	일정 검색/삭제
		공유 캡슐(크로스 캡슐)
		날씨(크로스 카테고리)
	일정 삭제	일정 추가

캡슐	마지막 골	지원 골/카테고리
음악	*(모든 골)	미디어 제어(크로스 카테고리)e.g. "다음 곡", "이전 곡"

다양한 실시예에 따르면, 임의의 상황에 사용될 수 있는 공통 인텐트는 표 3과 같이 나타낼 수 있다.

소스(source)	연속 인텐트 후보
공통(시스템 지원)	취소
공통(시스템 지원)	다시 읽기

다양한 실시예에 따르면, 표 1 내지 표 3은 일정 조회를 실행한 경우의 인텐트 후보군의 예를 나타낼 수 있다. 캘린더 캡슐에 정의된 후보군과 공통적으로 사용 가능한 후보군들의 조합으로 후보군이 구성될 수 있다. 실행기(540)는 웨이크업 리스 방식으로 입력된 발화의 인텐트 또는 도메인이 표 1 내지 표 3과 같은 후보군에 존재한 경우, 발화의 인텐트를 실행하고, 후보군에 존재하지 경우 무시할 수 있다.

도 6a는 다양한 실시예에 따른 웨이크업 워드를 이용한 발화 처리의 예를 나타내고, 도 6b는 다양한 실시예에 따른 웨이크업 워드가 없는 경우의 발화 처리의 예를 나타낸다.

다양한 실시예에 따르면, 도 6a 및 도 6b를 참조하면, 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 음성 어시스턴트의 웨이크업리스 발화 처리를 지원하기 위해 사용자로부터 입력된 발화가 의미 있는 것인지 여부를 판단할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 사용자의 발화에 대응하는 특정 동작을 실행한 후, 미리 결정된 시간 동안 마이크(예: 도 2의 마이크(150-1))를 열어 놓고(예: 턴 온 시켜 놓고) 사용자의 추가 발화를 대기할 수 있다. 프로세서(120)는 사용자의 추가 발화를 수신한 경우 마지막 동작과 관련이 있는지 여부를 판단하여 추가 동작을 실행하거나 무시할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 웨이크업 리스인 경우에, 추가로 입력된 발화의 실행 여부를 판단할 수 있다. 도 6a와 같은 방식의 경우, 발화의 응답이 출력된 이후에, 추가 발화를 처리하기 위해서는 웨이크업 워드가 포함될 수 있다. 사용자가 첫 번째 발화의 처리 결과를 듣고 한 추가 발화가 음성 어시스턴트의 동작을 의도한 것인지 알 수 없기 때문에 자동으로 마이크(150-1)가 턴 온 되지 않을 수 있다. 따라서, 사용자는 매번 웨이크업 워드를 발화해야 하여 대화가 자연스럽지 못할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 도 6b의 예시와 같이, 첫 번째 발화(예: 제1 발화)에 대한 응답을 수행한 후에 자동으로 마이크(150-1)를 키고 사용자가 두 번째 발화(예: 제2 발화)한 내용을 수신한 후, 앞의 응답 결과와 연관성이 있는지를 파악하여 추가 발화의 결과를 제공할 수 있다. 첫 번째 발화와 두 번째 발화가 연관성이 없는 경우, 프로세서(120)는 자연스럽게 더 이상의 응답없이 대화를 종료할 수 있다. 이를 통해, 프로세서(120)는 사용자에게 연속적인 대화를 제공하고, 자연스럽게 대화를 종료시킬 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 사용자의 발화 입력을 통해 사용자의 골 인텐트를 판별할 수 있다. 프로세서(120)는 판별된 골 인텐트에 기초하여 연관성이 있는 다른 인텐트를 포함하는 인텐트 집합을 생성하여 사용자의 대화의 범위를 지정할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 사용자의 후속 발화가 지정된 대화의 범위에 있는 발화인 경우 웨이크업 워드가 입력되지 않더라도 범위 내에 있는 인텐트를 처리할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 처리된 골 인텐트에 기초하여 인텐트 집합을 다시 설정할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 일정 시간 동안 사용자의 발화가 없거나, 사용자의 발화가 지정된 대화 범위를 벗어날 경우, 웨이크업 워드를 이용하여 사용자의 발화를 처리할 수 있다.

도 7은 다양한 실시예에 따른 추가 발화의 처리를 수행하는 흐름도를 나타낸다.

다양한 실시예에 따르면, 도 7을 참조하면, 마이크(예: 도 2의 마이크(150-1))는 사용자의 최초 발화(예: 제1 발화)를 수신할 수 있다(711). 최초 발화는 웨이크업 워드를 포함할 수 있다. 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 ASR(예: 도 5의 ASR(510)) 및/또는 NLU(예: 도 5의 NLU(520))를 통해 발화로부터 인텐트를 추출할 수 있다(713).

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 실행기(예: 도 5의 실행기(540))를 통해 추출된 인텐트에 기초한 동작을 수행할 수 있다(715). 수행되는 동작에 대한 정의는 캡슐(예: 도 5의 캡슐(591))에 포함될 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 대화 맥락(550) 모듈을 이용하여 실행된 결과 및 컨텍스트(예: 맥락)를 추가 발화의 처리를 위해 저장할 수 있다(717). 프로세서(120)는 사용자에게 실행 결과 또는 다이얼로그(dialog)를 제공할 수 있다(719). 실행 결과는 디스플레이(예: 도 1의 디스플레이 모듈(160))을 통해 제공될 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 추가 발화가 웨이크업리스 발화인 경우를 지원하기 위하여 연속 발화 지원을 위해 인텐트 검출 엔진(예: 도 5의 연속 인텐트 검출 엔진(530))을 통해 자동으로 마이크를 턴 온시킬 수 있다(721).

다양한 실시예에 따르면, 마이크(150-1)는 사용자의 추가 발화를 수신할 수 있다(723). 추가 발화는 웨이크업리스 발화(예: 웨이크업 워드를 포함하지 않는 발화)일 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 ASR(510) 및/또는 NLU(520)를 통해 추가 발화로부터 인텐트를 추출할 수 있다(725). 프로세서(120)는 컨텍스트에 포함된 최초 발화(예: 제1 발화)의 실행 결과에 기초하여 인텐트 집합을 생성할 수 있다(727).

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 현재 발화의 도메인의 캡슐에 정의된 연속 가능 기능(예: 인텐트)의 후보로 동일 도메인 내의 실행 가능한 인텐트 또는 크로스 도메인에서의 인텐트 후보에 기초하여 인텐트 집합을 생성할 수 있다. 공통 실행 가능한 기능은 취소(cancel), 반복(repeat)을 포함할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 도메인 연관성 분석기(예: 도 5의 도메인 연관성 분석기(560))를 이용하여 컨텍스트와 현재 도메인 간의 연관성을 판단할 수 있다(729). 프로세서(120)는 인텐트 집합에 존재하지 않더라도 사용자의 사용 패턴 또는 사용 기록에 기초하여 자동으로 연관성이 있는 컨텍스트를 구축할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 인텐트 집합과 도메인 연관성을 이용하여 연관성을 가지는지 여부를 판단할 수 있다(731). 프로세서(120)는 추가 발화의 인텐트가 인텐트 집합에 포함된 인텐트 이거나, 추가 발화의 도메인이 연관성을 가지는 경우 연관성이 있다고 판단하고, 그렇지 않을 경우, 리젝트(reject)라고 판단할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 최종 판단 시에 현재 발화(예: 제2 발화)의 인텐트 또는 도메인이 최초 발화(예: 제1 발화)와 연관성이 있다고 판단될 경우에, 현재 발화의 인텐트를 실행할 수 있다(733).

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 최종 판단 시에 연관성이 없다고 판단될 경우, 현재 발화의 인텐트를 무시하고 마이크(150-1)를 닫을 수 있다(735).

도 8a는 다양한 실시예에 따른 발화 처리 시나리오의 일 예를 나타내고, 도 8b는 다양한 실시예에 따른 도 8a의 시나리오에 따른 음성 비서의 동작을 나타낸다.

다양한 실시예에 따르면, 도 8a 및 도 8b를 참조하면, 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 도메인 마다 동일한 주제인지 여부를 판단하기 위한 인텐트 집합을 결정할 수 있다. 도 8a의 예시에서, 최초 발화가 여행 도메인(810)인 경우, 동일 주제로 판단될 수 있는 후보 도메인은 식당 도메인(820), 호텔 도메인(830) 및/또는 달력 도메인(840)일 수 있다. 후보 도메인은 후보 도메인에 대응하는 인텐트 집합을 가질 수 있다. 프로세서(120)는 사용자의 발화에 기초하여 도메인에 대응하는 인텐트 집합을 새롭게 생성할 수 있다. 프로세서(120)는 생성한 인텐트 집합에 기초하여 복수의 주제에 걸쳐서 동일한 컨텍스트를 결정하여 웨이크업 워드를 포함하지 않고, 발화를 처리할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 여행 도메인(810)을 실행할 경우, 여행 도메인(810)내의 연관 도메인을 설정할 수 있다. 도 8a의 예시와 같이 식당 도메인(820), 호텔 도메인(830) 및 달력 도메인(840)을 연관 도메인으로 설정한 경우, 프로세서(120)는 연관 도메인이 포함된 연속 발화를 수신한 경우, 동일한 주제라고 인식할 수 있다. 프로세서(120)는 식당 도메인(820)의 연관 도메인으로 예약 도메인(850), 달력 도메인(860)을 인텐트 집합으로 설정하고, 호텔 도메인(830)의 연관 도메인으로 달력 도메인(860), 날씨 도메인(870) 및 식당 도메인(880)을 인텐트 집합으로 설정할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 사용자의 웨이크업 워드를 최초로 수신한 뒤, 프로세서(120)는 추가 발화를 수신할 때마다, 동일 컨텍스트가 될 수 있는 후보 군을 자동으로 구성하여 추가 발화에 대하여 웨이크업 워드 없이 자연스럽게 여러 도메인의 대화를 주고받을 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 사용자로부터 제주도 여행지에 관한 발화를 수신하는 경우, 여행 도메인(810)이 실행되고, 프로세서(120)는 여행 도메인(810)과 연관성을 가지는 동일 주제를 판단하기 위해 식당 도메인(820), 호텔 도메인(830) 및 달력 도메인(840)을 인텐트 집합으로 설정할 수 있다. 프로세서(120)는 마이크(예: 도 2의 마이크(150-1))를 열어 추가 발화를 수신할 준비를 수행할 수 있다. 프로세서(120)는 사용자의 추가 발화를 마이크(150-1)를 통해 수신하고, 추가 발화가 인텐트 집합에 포함된 호텔 도메인(830)인 경우, 추가 발화를 동일 주제로 파악하여 발화에 대응하는 동작을 실행할 수 있다.

도 9a는 다양한 실시예에 따른 발화 처리 시나리오의 일 예를 나타내고, 도 9b는 다양한 실시예에 따른 도 9a의 시나리오에 따른 음성 비서의 동작을 나타낸다.

다양한 실시예에 따르면, 도 9a 및 도9b를 참조하면, 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 각 도메인에 대응하는 인텐트 집합을 직접 생성하지 않고, 도메인 연관성을 이용하여 인텐트 집합을 생성할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 사전에 학습된 단어간 연관 관계 데이터 또는 사용자의 사용 패턴을 분석한 데이터를 이용하여 이전에 실행한 도메인으로부터 동일한 주제로 판단되는 복수의 도메인들을 추출하여 인텐트 집합을 생성할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 최초 발화의 도메인이 장소 도메인(910)인 경우, 프로세서(120)는 사용자의 사용 패턴 또는 미리 학습된 연관 관계에 기초하여 호텔 도메인(920), 식당 도메인(930) 및 여행 도메인(940)을 인텐트 집합으로 생성할 수 있다. 프로세서(120)는 식당 도메인(920)과의 연관성을 고려하여 루트(route) 도메인(960) 및 공유 도메인(970)을 동일 주제로 지원하기 위해 인텐트 집합을 생성할 수 있다. 프로세서(120)는 호텔 도메인(920)과의 연관성을 고려하여 달력 도메인(950) 및 루트 도메인(960)을 인텐트 집합으로 생성할 수 있다. 프로세서(120)는 루트 도메인(960)과의 연관성을 고려하여 지도 도메인(980) 및 공유 도메인(990)을 인텐트 집합으로 생성할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 마지막의 공유 도메인(990)의 경우, 연관성을 갖는 도메인이 없기 때문에 프로세서(120)는 대화를 바로 종료할 수 있도록 인텐트 집합을 생성하지 않을 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 상술한 동작을 통해 동일한 주제에 대해 웨이크업 워드 없이 자연스러운 대화가 수행되도록 지원할 수 있다. 도 9a 및 도 9b의 예시와 같이, 프로세서(120)는 식당을 예약한 후, 자동으로 사용자들이 많이 사용하는 공유 도메인을 동일 주제로 지원할 수 있다. 이를 통해, 사용자는 웨이크업 워드 없이 공유 관련 발화를 요청 및 실행할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 마지막 도메인이 공유 도메인(990)인 경우, 프로세서(120)는 추가적으로 지원할 연속 도메인이 없기 때문에 마이크(예: 도 2의 마이크(150-1))를 바로 닫고, 마지막 응답을 제공하고 종료할 수 있다. 프로세서(120)는 인텐트 집합을 도메인에 따라 동적으로 구성할 수 있다.

도 10은 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 동작의 흐름도를 나타낸다.

다양한 실시예에 따르면, 도 10을 참조하면, 마이크(예: 도 2의 마이크(150-1))는 사용자의 제1 발화 및 제1 발화보다 늦은 시점에 발생한 제2 발화를 수신할 수 있다(1010). 제1 발화는 웨이크업 워드를 포함할 수 있다. 제2 발화는 웨이크업 워드를 포함하지 않을 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 제1 발화로부터 제1 발화에 대응하는 제1 도메인 및 제1 발화에 대응하는 제1 인텐트를 추출할 수 있다(1030).

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 제1 도메인 및 제1 인텐트에 기초하여 제1 발화와 제2 발화의 연관성을 판단할 수 있다(1050). 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 제1 도메인 및 제1 인텐트의 실행 결과에 기초하여 제1 발화에 대응하는 컨텍스트를 생성할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 컨텍스트에 기초하여 연관성에 대응하는 인텐트 집합을 생성할 수 있다. 프로세서(120)는 미리 정의된 연속 발화 지원 정책에 기초하여 인텐트 집합을 생성할 수 있다. 프로세서(120)는 제2 발화의 처리 여부에 기초하여 인텐트 집합을 업데이트할 수 있다. 프로세서(120)는 제1 도메인에 포함된 인텐트 또는 제1 도메인과 상이한 제3 도메인에 포함된 인텐트를 이용하여 인텐트 집합을 생성할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 미리 학습된 도메인 간의 관계도에 기초하여 컨텍스트와 제2 발화에 대응하는 제2 도메인 사이의 연관성을 판단할 수 있다. 또는, 프로세서(120)는 사용자의 사용 기록에 기초하여 컨텍스트와 제2 도메인 사이의 연관성을 판단할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 제1 발화와 제2 발화의 연관성에 기초하여 제2 발화의 처리 여부를 결정할 수 있다(1070). 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 제2 발화에 대응하는 제2 도메인을 추출할 수 있다. 프로세서(120)는 제1 발화에 대응하는 컨텍스트 및 제2 도메인에 기초하여 연관성을 판단할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))는, 사용자의 제1 발화 및 상기 제1 발화보다 늦은 시점에 발생한 제2 발화를 수신하는 마이크(예: 도 2의 마이크(150-1))와, 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))와, 상기 프로세서에 의해 실행 가능한 인스트럭션을 저장하는 메모리(예: 도 1의 메모리(130))를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 제1 발화에 기초하여 상기 제1 발화에 대응하는 제1 도메인(domain) 및 상기 제1 발화에 대응하는 제1 인텐트(intent)를 추출하고, 상기 제1 도메인 및 상기 제1 인텐트에 기초하여 상기 제1 발화와 상기 제2 발화의 연관성을 판단하고, 상기 연관성에 기초하여 상기 제2 발화의 처리 여부를 결정할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 상기 제1 발화는 웨이크업 워드(wakeup word)를 포함하고, 상기 제2 발화는 웨이크업 워드를 포함하지 않을 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 제1 도메인 및 상기 제1 인텐트의 실행 결과에 기초하여 상기 제1 발화에 대응하는 컨텍스트(context)를 생성하고, 상기 컨텍스트에 기초하여 상기 연관성에 대응하는 인텐트 집합(intent-set)을 생성할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서는, 미리 학습된 도메인 간의 관계도에 기초하여 상기 컨텍스트와 상기 제2 발화에 대응하는 제2 도메인 사이의 연관성을 판단하거나, 상기 사용자의 사용 기록에 기초하여 상기 컨텍스트와 상기 제2 도메인 사이의 연관성을 판단할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 제2 발화에 대응하는 제2 도메인을 추출하고, 상기 제1 발화에 대응하는 컨텍스트 및 상기 제2 도메인에 기초하여 상기 연관성을 판단할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서는, 미리 정의된 연속 발화 지원 정책에 기초하여 상기 인텐트 집합을 생성할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 제2 발화의 처리 여부에 기초하여 상기 인텐트 집합을 업데이트할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 제1 도메인에 포함된 인텐트 또는 상기 제1 도메인과 상이한 제3 도메인에 포함된 인텐트를 이용하여 상기 인텐트 집합을 생성할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 제2 발화의 처리 여부에 기초하여 상기 마이크의 활성화 여부를 결정할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 제2 발화를 처리하기로 결정한 경우, 상기 마이크를 미리 결정된 시간 동안 활성화하고, 상기 제2 발화를 처리하지 않기로 결정한 경우, 상기 마이크를 비활성화시킬 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 상기 연관 리스트는, 상기 연관성에 기초하여 미리 정의된 복수의 도메인 또는 복수의 인텐트를 포함할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 제1 도메인 및 상기 제1 발화에 대응하는 제1 인텐트의 실행 결과에 기초하여 상기 제1 발화에 대응하는 컨텍스트를 생성하고, 상기 연관 리스트 및 상기 컨텍스트에 기초하여 상기 연관성을 판단할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 제2 발화에 대응하는 제2 도메인을 추출하고, 상기 연관 리스트 및 상기 제2 도메인에 기초하여 상기 연관성을 판단할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 제2 발화의 처리 여부에 기초하여 상기 연관 리스트를 업데이트할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 상기 연관 리스트는, 미리 학습된 도메인 간의 관계도에 기초하여 생성되거나, 상기 사용자의 사용 기록에 기초하여 생성될 수 있다.

Claims

전자 장치에 있어서,
사용자의 제1 발화 및 상기 제1 발화보다 늦은 시점에 발생한 제2 발화를 수신하는 마이크;
프로세서; 및
상기 프로세서에 의해 실행 가능한 인스트럭션을 저장하는 메모리
를 포함하고,
상기 프로세서는,
상기 제1 발화에 기초하여 상기 제1 발화에 대응하는 제1 도메인(domain) 및 상기 제1 발화에 대응하는 제1 인텐트(intent)를 추출하고,
상기 제1 도메인 및 상기 제1 인텐트에 기초하여 상기 제1 발화와 상기 제2 발화의 연관성을 판단하고,
상기 연관성에 기초하여 상기 제2 발화의 처리 여부를 결정하는,
전자 장치.
제1항에 있어서,
상기 제1 발화는 웨이크업 워드(wakeup word)를 포함하고,
상기 제2 발화는 웨이크업 워드를 포함하지 않는,
전자 장치.
제1항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 제1 도메인 및 상기 제1 인텐트의 실행 결과에 기초하여 상기 제1 발화에 대응하는 컨텍스트(context)를 생성하고,
상기 컨텍스트에 기초하여 상기 연관성에 대응하는 인텐트 집합(intent-set)을 생성하는,
전자 장치.
제3항에 있어서,
상기 프로세서는,
미리 학습된 도메인 간의 관계도에 기초하여 상기 컨텍스트와 상기 제2 발화에 대응하는 제2 도메인 사이의 연관성을 판단하거나,
상기 사용자의 사용 기록에 기초하여 상기 컨텍스트와 상기 제2 도메인 사이의 연관성을 판단하는,
전자 장치.
제1항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 제2 발화에 대응하는 제2 도메인을 추출하고,
상기 제1 발화에 대응하는 컨텍스트 및 상기 제2 도메인에 기초하여 상기 연관성을 판단하는,
전자 장치.
제3항에 있어서,
상기 프로세서는,
미리 정의된 연속 발화 지원 정책에 기초하여 상기 인텐트 집합을 생성하는,
전자 장치.
제3항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 제2 발화의 처리 여부에 기초하여 상기 인텐트 집합을 업데이트하는,
전자 장치.
제3항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 제1 도메인에 포함된 인텐트 또는 상기 제1 도메인과 상이한 제3 도메인에 포함된 인텐트를 이용하여 상기 인텐트 집합을 생성하는,
전자 장치.
제1항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 제2 발화의 처리 여부에 기초하여 상기 마이크의 활성화 여부를 결정하는,
전자 장치.
제1항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 제2 발화를 처리하기로 결정한 경우, 상기 마이크를 미리 결정된 시간 동안 활성화하고,
상기 제2 발화를 처리하지 않기로 결정한 경우, 상기 마이크를 비활성화시키는,
전자 장치.
전자 장치에 있어서,
사용자의 제1 발화 및 상기 제1 발화보다 늦은 시점에 발생한 제2 발화를 수신하는 마이크;
프로세서; 및
상기 프로세서에 의해 실행 가능한 인스트럭션을 저장하는 메모리
를 포함하고,
상기 프로세서는,
상기 제1 발화에 대응하는 제1 도메인과 연관된 연관 리스트를 수신하고,
상기 연관 리스트에 기초하여 상기 제2 발화에 대응하는 제2 도메인과 상기 제1 발화의 연관성을 판단하고,
상기 연관성의 판단 결과에 기초하여 상기 제2 발화의 처리 여부를 결정하는,
전자 장치.
제11항에 있어서,
상기 제1 발화는 웨이크업 워드(wakeup word)를 포함하고,
상기 제2 발화는 웨이크업 워드를 포함하지 않는,
전자 장치.
제11항에 있어서,
상기 연관 리스트는,
상기 연관성에 기초하여 미리 정의된 복수의 도메인 또는 복수의 인텐트를 포함하는,
전자 장치.
제11항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 제1 도메인 및 상기 제1 발화에 대응하는 제1 인텐트의 실행 결과에 기초하여 상기 제1 발화에 대응하는 컨텍스트를 생성하고,
상기 연관 리스트 및 상기 컨텍스트에 기초하여 상기 연관성을 판단하는,
전자 장치.
제11항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 제2 발화에 대응하는 제2 도메인을 추출하고,
상기 연관 리스트 및 상기 제2 도메인에 기초하여 상기 연관성을 판단하는,
전자 장치.
제11항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 제2 발화의 처리 여부에 기초하여 상기 연관 리스트를 업데이트하는,
전자 장치.
제11항에 있어서,
상기 연관 리스트는,
미리 학습된 도메인 간의 관계도에 기초하여 생성되거나,
상기 사용자의 사용 기록에 기초하여 생성되는,
전자 장치.
제11항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 제2 발화의 처리 여부에 기초하여 상기 마이크의 활성화 여부를 결정하는,
전자 장치.
제11항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 제2 발화를 처리하기로 결정한 경우, 상기 마이크를 미리 결정된 시간 동안 활성화하고,
상기 제2 발화를 처리하지 않기로 결정한 경우, 상기 마이크를 비활성화시키는,
전자 장치.
전자 장치의 발화 처리 방법에 있어서,
사용자의 제1 발화 및 상기 제1 발화보다 늦은 시점에 발생한 제2 발화를 수신하는 동작;
상기 제1 발화에 기초하여 상기 제1 발화에 대응하는 제1 도메인 및 상기 제1 발화에 대응하는 제1 인텐트를 추출하는 동작;
상기 제1 도메인 및 상기 제1 인텐트에 기초하여 상기 제1 발화와 상기 제2 발화의 연관성을 판단하는 동작; 및
상기 연관성에 기초하여 상기 제2 발화의 처리 여부를 결정하는 동작
을 포함하는 전자 장치의 발화 처리 방법.