KR20240038404A - 아이콘을 표시하는 전자 장치 및 이의 제어 방법 - Google Patents

Abstract

아이콘을 표시하는 전자 장치가 개시된다. 전자 장치는, 복수의 어플리케이션이 저장된 메모리, 디스플레이 및 복수의 어플리케이션 중 제1 어플리케이션이 실행되면, 복수의 어플리케이션 사이의 관계를 나타내는 그래프(Graph)에 기초하여 복수의 어플리케이션 중 제1 어플리케이션 이후에 실행될 적어도 하나의 제2 어플리케이션을 예측하고, 예측된 적어도 하나의 제2 어플리케이션이 복수의 어플리케이션과 구별되도록 디스플레이를 통해 제2 어플리케이션에 대응되는 아이콘(icon)을 표시하는 하나 이상의 프로세서를 포함한다.

Description

아이콘을 표시하는 전자 장치 및 이의 제어 방법 { Electronic apparatus displaying icons and control method thereof }

본 개시는 아이콘을 표시하는 전자 장치 및 그 제어 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 특정 어플리케이션의 실행 이후에 실행될 어플리케이션을 예측하는 전자 장치 및 그 제어 방법에 관한 것이다.

전자 기술의 발달에 힘입어 다양한 유형의 전자 기기가 개발 및 보급되고 있다. 특히, 스마트폰, 태플릿 PC와 같은 전자 장치는 사용자의 니즈를 만족시키기 위하여 최근 수년 간 지속적으로 발전하고 있다.

전자 장치에는 특정 기능을 수행할 수 있는 적어도 하나의 어플리케이션이 저장될 수 있으며, 사용자는 특정 기능을 실행하기 위하여 전자 장치 내에 존재하는 어플리케이션을 찾아서 실행할 수 있다. 사용자는 자신이 원하는 어플리케이션을 실행 하기 위하여 검색 어플리케이션을 활용하거나, 직접 어플리케이션을 찾아서 실행할 수 있다.

다만, 많은 개수의 어플리케이션이 전자 장치 내에 존재하는 경우, 사용자가 원하는 어플리케이션을 검색하거나 직접 찾아서 실행하기 어려운 상황이 발생할 수 있으며, 이에 따라 사용자 입장에서 효율적인 전자 장치의 사용이 어려워질 수 있고 만족도가 감소할 수 있다.

이상과 같은 목적을 달성하기 위한 본 개시의 일 실시 예에 따른 아이콘을 표시하는 전자 장치는, 복수의 어플리케이션이 저장된 메모리, 디스플레이 및 상기 복수의 어플리케이션 중 제1 어플리케이션이 실행되면, 상기 복수의 어플리케이션 사이의 관계를 나타내는 그래프에 기초하여 상기 복수의 어플리케이션 중 상기 제1 어플리케이션 이후에 실행될 적어도 하나의 제2 어플리케이션을 예측하는 하나 이상의 프로세서를 포함할 수 있다. 상기 프로세서는, 상기 예측된 적어도 하나의 제2 어플리케이션이 상기 복수의 어플리케이션과 구별되도록 상기 디스플레이를 통해 상기 제2 어플리케이션에 대응되는 아이콘(icon)을 표시할 수 있다.

여기서, 상기 예측된 제2 어플리케이션에 대응되는 아이콘(icon)은, 상기 제2 어플리케이션이 포함된 제1 아이템(item) 내의 적어도 하나의 어플리케이션에 대응되는 아이콘과 크기 또는 색상 중 적어도 하나가 상이하도록 상기 디스플레이를 통해 표시될 수 있다.

또한, 상기 하나 이상의 프로세서는, 상기 예측된 적어도 하나의 제2 어플리케이션에 대응되는 아이콘(icon)이 제1 위치에 위치되도록 하는 상기 제2 어플리케이션이 포함된 제1 아이템 내 적어도 하나의 어플리케이션의 위치 정보를 식별하고, 상기 식별된 위치 정보에 기초하여 상기 디스플레이를 통해 상기 제1 아이템 내의 적어도 하나의 어플리케이션에 대응되는 아이콘을 표시할 수 있다.

여기서, 상기 하나 이상의 프로세서는, 상기 관계 정보에 기초하여 상기 제1 아이템 내 포함된 복수의 어플리케이션 중 상기 제2 어플리케이션과 기 설정된 값 이상의 상관도를 갖는 적어도 하나의 제3 어플리케이션을 식별하고, 상기 제3 어플리케이션이 제2 위치에 위치되도록 하는 상기 위치 정보를 식별할 수 있다.

여기서, 상기 제1 아이템 및 상기 제1 아이템에 포함된 복수의 어플리케이션에 대응되는 아이콘은 프리뷰(preview) 형태의 이미지 또는 확대된 형태의 이미지 중 적어도 하나로 상기 디스플레이를 통해 표시될 수 있다.

또한, 상기 메모리에는 학습된 신경망 모델이 저장되며, 상기 학습된 신경망 모델은, 사용자 컨텍스트 정보가 학습 데이터로 입력됨에 따라 상기 메모리에 저장된 복수의 어플리케이션 사이의 관계를 나타내는 그래프(Graph)가 업데이트되도록 학습될 수 있다.

또한, 상기 하나 이상의 프로세서는, 상기 학습된 신경망 모델을 통해 업데이트된 그래프에 기초하여 상기 복수의 어플리케이션 중 상기 제1 어플리케이션 이후에 실행될 적어도 하나의 제2 어플리케이션을 예측하고, 상기 사용자 컨텍스트 정보는, 사용자의 어플리케이션 실행 순서에 대한 정보, 실행 횟수, 실행 방법, 실행되는 어플리케이션이 포함된 아이템에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

한편, 상기 관계 정보는, 상기 복수의 어플리케이션 중 어느 하나의 실행 이후에 실행될 것이 예측되는 어플리케이션의 상관도에 대한 정보 또는 상기 복수의 어플리케이션이 포함된 적어도 하나의 아이템에 대한 특징 정보 중 적어도 하나를 포함하며, 상기 하나 이상의 프로세서는, 상기 관계 정보에 기초하여 상기 복수의 어플리케이션 중 적어도 하나 포함된 제2 아이템의 특징 정보를 식별하고, 상기 식별된 제2 아이템의 특징 정보에 기초하여 상기 제2 아이템의 특징에 대응되는 UI(User Interface)를 표시하도록 상기 디스플레이를 제어할 수 있다.

또한, 상기 하나 이상의 프로세서는, 상기 제1 어플리케이션 및 상기 예측된 적어도 하나의 제2 어플리케이션이 하나의 아이템으로 포함된 제3 아이템을 추천하는 UI(User Interface)를 표시하도록 상기 디스플레이를 제어할 수 있다.

여기서, 상기 하나 이상의 프로세서는, 상기 관계 정보에 기초하여 상기 제3 아이템의 이름을 식별하고, 상기 식별된 이름이 포함된 제3 아이템을 추천하는 UI를 표시하도록 상기 디스플레이를 제어할 수 있다.

한편, 이상과 같은 목적을 달성하기 위한 본 개시의 일 실시 예에 따른 아이콘을 표시하는 전자 장치의 제어 방법은, 복수의 어플리케이션 중 제1 어플리케이션이 실행되면, 상기 복수의 어플리케이션 사이의 관계를 나타내는 그래프에 기초하여 상기 복수의 어플리케이션 중 상기 제1 어플리케이션 이후에 실행될 적어도 하나의 제2 어플리케이션을 예측하는 단계를 포함할 수 있다. 제어 방법은, 상기 예측된 적어도 하나의 제2 어플리케이션이 상기 복수의 어플리케이션과 구별되도록 상기 제2 어플리케이션에 대응되는 아이콘(icon)을 표시하는 단계를 포함할 수 있다.

여기서, 상기 예측된 제2 어플리케이션에 대응되는 아이콘(icon)은, 상기 제2 어플리케이션이 포함된 제1 아이템(item) 내의 적어도 하나의 어플리케이션에 대응되는 아이콘과 크기 또는 색상 중 적어도 하나가 상이하도록 표시될 수 있다.

또한, 상기 아이콘을 표시하는 단계는, 상기 예측된 적어도 하나의 제2 어플리케이션에 대응되는 아이콘(icon)이 제1 위치에 위치되도록 하는 상기 제2 어플리케이션이 포함된 제1 아이템 내 적어도 하나의 어플리케이션의 위치 정보를 식별하는 단계 및 상기 식별된 위치 정보에 기초하여 상기 제1 아이템 내의 적어도 하나의 어플리케이션에 대응되는 아이콘을 표시하는 단계를 더 포함할 수 있다.

여기서, 상기 위치 정보를 식별하는 단계는, 상기 관계 정보에 기초하여 상기 제1 아이템 내 포함된 복수의 어플리케이션 중 상기 제2 어플리케이션과 기 설정된 값 이상의 상관도를 갖는 적어도 하나의 제3 어플리케이션을 식별하는 단계 및 상기 제3 어플리케이션이 제2 위치에 위치되도록 하는 상기 위치 정보를 식별하는 단계를 포함할 수 있다.

여기서, 상기 제1 아이템 및 상기 제1 아이템에 포함된 복수의 어플리케이션에 대응되는 아이콘은 프리뷰(preview) 형태의 이미지 또는 확대된 형태의 이미지 중 적어도 하나로 표시될 수 있다.

한편, 학습된 신경망 모델은, 사용자 컨텍스트 정보가 학습 데이터로 입력됨에 따라 상기 복수의 어플리케이션 사이의 관계를 나타내는 그래프(Graph)가 업데이트되도록 학습되고, 상기 예측하는 단계는, 상기 학습된 신경망 모델을 통해 업데이트된 그래프에 기초하여 상기 복수의 어플리케이션 중 상기 제1 어플리케이션 이후에 실행될 적어도 하나의 제2 어플리케이션을 예측하고, 상기 사용자 컨텍스트 정보는, 사용자의 어플리케이션 실행 순서에 대한 정보, 실행 횟수, 실행 방법, 실행되는 어플리케이션이 포함된 아이템에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

또한, 상기 관계 정보는, 상기 복수의 어플리케이션 중 어느 하나의 실행 이후에 실행될 것이 예측되는 어플리케이션의 상관도에 대한 정보 또는 상기 복수의 어플리케이션이 포함된 적어도 하나의 아이템에 대한 특징 정보 중 적어도 하나를 포함하며, 상기 제어 방법은, 상기 관계 정보에 기초하여 상기 복수의 어플리케이션 중 적어도 하나가 포함된 제2 아이템의 특징 정보를 식별하는 단계 및 상기 식별된 제2 아이템의 특징 정보에 기초하여 상기 제2 아이템의 특징에 대응되는 UI(User Interface)를 표시하는 단계를 더 포함할 수 있다.

또한, 제어 방법은, 상기 제1 어플리케이션 및 상기 예측된 적어도 하나의 제2 어플리케이션이 하나의 아이템으로 포함된 제3 아이템을 추천하는 UI(User Interface)를 표시하는 단계를 더 포함할 수 있다.

여기서, UI(User Interface) 화면을 표시하는 단계는 상기 관계 정보에 기초하여 상기 제3 아이템의 이름을 식별하는 단계 및 상기 식별된 이름이 포함된 제3 아이템을 추천하는 UI를 표시하는 단계를 더 포함할 수 있다.

한편, 일 실시 예에 따라 전자 장치의 프로세서에 의해 실행되는 경우, 상기 전자 장치가 동작을 수행하도록 하는 컴퓨터 명령을 저장하는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 있어서, 상기 동작은, 복수의 어플리케이션 중 제1 어플리케이션이 실행되면, 상기 복수의 어플리케이션 사이의 관계를 나타내는 그래프에 기초하여 상기 복수의 어플리케이션 중 상기 제1 어플리케이션 이후에 실행될 적어도 하나의 제2 어플리케이션을 예측하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 동작은, 상기 예측된 적어도 하나의 제2 어플리케이션이 상기 복수의 어플리케이션과 구별되도록 상기 제2 어플리케이션에 대응되는 아이콘(icon)을 표시하는 단계를 포함할 수 있다.

도 1은 일 실시 예에 따른 전자 장치의 아이콘 표시 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 일 실시 예에 따른 전자 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 3은 일 실시 예에 따른 전자 장치의 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 일 실시 예에 따른 복수의 어플리케이션 사이의 관계를 나타내는 그래프를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 일 실시 예에 따른 아이콘을 표시하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 일 실시 예에 따른 아이콘을 표시하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 일 실시 예에 따른 아이템 및 아이템에 포함된 어플리케이션의 아이콘의 표시 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 일 실시 예에 따른 그래프를 업데이트하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 일 실시 예에 따른 아이템에 대한 특징 정보를 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 일 실시 예에 따른 아이템을 추천하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 일 실시 예에 따른 전자 장치의 세부 구성을 설명하기 위한 블록도이다.

이하에서는 첨부 도면을 참조하여 본 개시를 상세히 설명한다.

본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 본 개시에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.

본 개시의 실시 예에서 사용되는 용어는 본 개시에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 개시의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 개시에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 개시의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.

본 명세서에서, "가진다," "가질 수 있다," "포함한다," 또는 "포함할 수 있다" 등의 표현은 해당 특징(예: 수치, 기능, 동작, 또는 부품 등의 구성요소)의 존재를 가리키며, 추가적인 특징의 존재를 배제하지 않는다.

A 또는/및 B 중 적어도 하나라는 표현은 "A" 또는 "B" 또는 "A 및 B" 중 어느 하나를 나타내는 것으로 이해되어야 한다.

본 명세서에서 사용된 "제1," "제2," "첫째," 또는 "둘째,"등의 표현들은 다양한 구성요소들을, 순서 및/또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 뿐 해당 구성요소들을 한정하지 않는다.

어떤 구성요소(예: 제1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제2 구성요소)에 "(기능적으로 또는 통신적으로) 연결되어((operatively or communicatively) coupled with/to)" 있다거나 "접속되어(connected to)" 있다고 언급된 때에는, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나, 다른 구성요소(예: 제3 구성요소)를 통하여 연결될 수 있다고 이해되어야 할 것이다.

단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "구성되다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

본 개시에서 "모듈" 혹은 "부"는 적어도 하나의 기능이나 동작을 수행하며, 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, 복수의 "모듈" 혹은 복수의 "부"는 특정한 하드웨어로 구현될 필요가 있는 "모듈" 혹은 "부"를 제외하고는 적어도 하나의 모듈로 일체화되어 적어도 하나의 프로세서(미도시)로 구현될 수 있다.

또한, 본 명세서에서 'DNN(deep neural network)'은 뇌 신경을 모사한 인공 신경망 모델의 대표적인 예시로써, 특정 알고리즘을 사용한 인공 신경망 모델로 한정되지 않는다.

또한, 본 명세서에서 '파라미터'는 뉴럴 네트워크를 이루는 각 레이어의 연산 과정에서 이용되는 값으로서 예를 들어, 입력 값을 소정 연산식에 적용할 때 이용되는 가중치를 포함할 수 있다. 또한, 파라미터는 매트릭스 형태로 표현될 수 있다. 파라미터는 훈련의 결과로 설정되는 값으로서, 필요에 따라 별도의 훈련 데이터(training data)를 통해 갱신될 수 있다.

도 1은 일 실시 예에 따른 전자 장치의 아이콘 표시 방법을 설명하기 위한 도면이다.

일 실시 예에 따라, 전자 장치(100)는 전자 장치(100) 내 포함된 검색 어플리케이션을 통해 사용자가 사용하고자 하는 어플리케이션을 식별할 수 있다. 일 예에 따라, 사용자가 쇼핑 어플리케이션을 실행하는 중에 결제를 해야 하는 상황이 발생한 경우, 전자 장치(100)는 검색 어플리케이션을 통해 전자 장치(100)에 포함된 어플리케이션 중 결제 어플리케이션을 식별하고, 이를 실행할 수 있다.

또는, 일 실시 예에 따라 전자 장치(100)는 특정 어플리케이션을 실행하기 위한 사용자 입력에 수신되면, 수신된 입력에 대응되는 어플리케이션을 실행함으로써 사용자가 사용하고자 하는 어플리케이션을 식별할 수도 있다. 즉, 사용자가 직접 사용하고자 하는 어플리케이션을 찾아서 실행할 수도 있다.

다만, 이 경우 사용자가 특정 어플리케이션을 검색하기 위한 시간이 소요되며, 사용자가 직접 특정 어플리케이션을 찾아 실행하는 경우 사용자가 번거로움을 느낄 수 있다.

한편, 도 1에 따르면, 일 실시 예에 따라, 특정 어플리케이션이 실행된 경우, 전자 장치(100)는 특정 어플리케이션 이후에 실행될 가능성이 높은 어플리케이션을 예측하고, 예측된 어플리케이션을 사용자가 쉽게 식별할 수 있도록 예측된 어플리케이션의 아이콘을 표시(20)할 수 있다.

이에 따라, 이하에서는 도 1에 도시된 바와 같이 사용자가 특정 어플리케이션을 실행한 경우, 특정 어플리케이션 이후에 실행될 어플리케이션을 예측하고, 이를 다른 어플리케이션과 구별되도록 표시하는 다양한 실시 예에 대하여 설명하도록 한다.

도 2는 일 실시 예에 따른 전자 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.

도 2에 따르면, 일 실시 예에 따른 전자 장치(100)는 터치 스크린, 마우스, 키보드, 터치 패드, 버튼, 마이크, 카메라 등과 같은 다양한 입력 수단을 이용하여 사용자 조작을 입력받아, 그에 대응되는 제어 동작을 수행할 수 있다. 구체적으로는, 전자 장치(100)는 휴대폰, 랩탑 PC, 태블릿 PC, PDA, PC, TV 등과 같이 디스플레이를 구비한 다양한 유형의 사용자 디바이스로 구현될 수 있다.

메모리(110)는 본 개시의 다양한 실시 예를 위해 필요한 데이터를 저장할 수 있다. 메모리(110)는 데이터 저장 용도에 따라 전자 장치(100)에 임베디드된 메모리 형태로 구현되거나, 전자 장치(100)와 통신 가능한(또는 탈부착 가능한) 메모리 형태로 구현될 수도 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)의 구동을 위한 데이터의 경우 전자 장치(100)에 임베디드된 메모리에 저장되고, 전자 장치(100)의 확장 기능을 위한 데이터의 경우 전자 장치(100)와 통신 가능한 메모리에 저장될 수 있다. 한편, 전자 장치(100)에 임베디드된 메모리의 경우 휘발성 메모리(예: DRAM(dynamic RAM), SRAM(static RAM), 또는 SDRAM(synchronous dynamic RAM) 등), 비휘발성 메모리(non-volatile Memory)(예: OTPROM(one time programmable ROM), PROM(programmable ROM), EPROM(erasable and programmable ROM), EEPROM(electrically erasable and programmable ROM), mask ROM, flash ROM, 플래시 메모리(예: NAND flash 또는 NOR flash 등), 하드 드라이브, 또는 솔리드 스테이트 드라이브(solid state drive(SSD)) 중 적어도 하나로 구현될 수 있다. 또한, 전자 장치(100)와 통신 가능한 메모리의 경우 메모리 카드(예를 들어, CF(compact flash), SD(secure digital), Micro-SD(micro secure digital), Mini-SD(mini secure digital), xD(extreme digital), MMC(multi-media card) 등), USB 포트에 연결 가능한 외부 메모리(예를 들어, USB 메모리) 등과 같은 형태로 구현될 수 있다.

일 실시 예에 따라, 메모리(110)에는 복수의 어플리케이션이 저장될 수 있다. 또한, 일 실시 예에 따라 메모리(110)에는 학습된 신경망 모델이 저장될 수 있다.

디스플레이(120)는 자발광 소자를 포함하는 디스플레이 또는, 비자발광 소자 및 백라이트를 포함하는 디스플레이로 구현될 수 있다. 예를 들어, LCD(Liquid Crystal Display), OLED(Organic Light Emitting Diodes) 디스플레이, LED(Light Emitting Diodes), 마이크로 LED(micro LED), Mini LED, PDP(Plasma Display Panel), QD(Quantum dot) 디스플레이, QLED(Quantum dot light-emitting diodes) 등과 같은 다양한 형태의 디스플레이로 구현될 수 있다. 디스플레이(120) 내에는 a-si TFT, LTPS(low temperature poly silicon) TFT, OTFT(organic TFT) 등과 같은 형태로 구현될 수 있는 구동 회로, 백라이트 유닛 등도 함께 포함될 수 있다.

한편, 디스플레이(120)는 터치 센서와 결합된 터치 스크린, 플렉시블 디스플레이(flexible display), 롤러블 디스플레이(rollable display), 3차원 디스플레이(3D display), 복수의 디스플레이 모듈이 물리적으로 연결된 디스플레이 등으로 구현될 수 있다. 또한, 디스플레이(120)는 터치 스크린을 내장하고 있어, 손가락 또는 펜(예를 들어, 스타일러스 펜)을 이용하여 프로그램을 실행시킬 수 있도록 구현될 수 있다.

하나 이상의 프로세서(130)는 메모리(110) 및 디스플레이(120)와 전기적으로 연결되어 전자 장치(100)의 전반적인 동작을 제어한다. 프로세서(130)는 하나 또는 복수의 프로세서로 구성될 수 있다. 구체적으로, 프로세서(130)는 메모리(110)에 저장된 적어도 하나의 인스트럭션(instruction)을 실행함으로써, 본 개시의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치(100)의 동작을 수행할 수 있다.

일 실시 예에 따라 프로세서(130)는 디지털 영상 신호를 처리하는 디지털 시그널 프로세서(digital signal processor(DSP), 마이크로 프로세서(microprocessor), GPU(Graphics Processing Unit), AI(Artificial Intelligence) 프로세서, NPU (Neural Processing Unit), TCON(Time controller)으로 구현될 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니며, 중앙처리장치(central processing unit(CPU)), MCU(Micro Controller Unit), MPU(micro processing unit), 컨트롤러(controller), 애플리케이션 프로세서(application processor(AP)), 또는 커뮤니케이션 프로세서(communication processor(CP)), ARM 프로세서 중 하나 또는 그 이상을 포함하거나, 해당 용어로 정의될 수 있다. 또한, 프로세서(130)는 프로세싱 알고리즘이 내장된 SoC(System on Chip), LSI(large scale integration)로 구현될 수도 있고, ASIC(application specific integrated circuit), FPGA(Field Programmable gate array) 형태로 구현될 수도 있다.

또한, 일 실시 예에 따른 신경망 모델을 실행하기 위한 프로세서(130)는 CPU, AP, DSP(Digital Signal Processor) 등과 같은 범용 프로세서, GPU, VPU(Vision Processing Unit)와 같은 그래픽 전용 프로세서 또는 NPU와 같은 인공 지능 전용 프로세서와 소프트웨어의 조합을 통해 구현될 수 있다. 프로세서(130)는, 메모리(110)에 저장된 기 정의된 동작 규칙 또는 신경망 모델에 따라, 입력 데이터를 처리하도록 제어할 수 있다. 또는, 프로세서(130)가 전용 프로세서(또는 인공 지능 전용 프로세서)인 경우, 특정 신경망 모델의 처리에 특화된 하드웨어 구조로 설계될 수 있다. 예를 들어, 특정 신경망 모델의 처리에 특화된 하드웨어는 ASIC, FPGA 등의 하드웨어 칩으로 설계될 수 있다. 프로세서(130)가 전용 프로세서로 구현되는 경우, 본 개시의 실시 예를 구현하기 위한 메모리를 포함하도록 구현되거나, 외부 메모리를 사용하기 위한 메모리 처리 기능을 포함하도록 구현될 수 있다.

일 실시 예에 따라, 하나 이상의 프로세서(130, 이하, 프로세서)는 메모리(110)에 저장된 제1 어플리케이션이 실행되면, 제1 어플리케이션 이후에 실행될 적어도 하나의 제2 어플리케이션을 예측할 수 있다. 일 예에 따라, 메모리(110)에는 제1 어플리케이션 및 제2 어플리케이션을 포함하는 복수의 어플리케이션이 저장되어 있을 수 있다.

일 예에 따라, 프로세서(130)는 메모리(110)에 저장된 복수의 어플리케이션 중 제1 어플리케이션이 실행되면, 복수의 어플리케이션 사이의 관계를 나타내는 그래프(Graph)에 기초하여 복수의 어플리케이션 중 제1 어플리케이션 이후에 실행될 적어도 하나의 제2 어플리케이션을 예측할 수 있다.

여기서, 그래프(Graph, 또는 그래프 모델)란 노드(node)와 그 노드를 연결하는 에지(edge)를 하나로 모아 놓은 자료 구조를 의미하며, 에지로 연결된 복수의 노드(또는, 객체) 사이의 관계를 표현하는 경우에 일반적으로 사용된다. 일 예에 따라, 복수의 어플리케이션 사이의 관계를 나타내는 그래프는 메모리(110)에 저장된 복수의 어플리케이션 사이의 관계(또는, 상관도)에 대한 정보가 포함된 그래프일 수 있다. 여기서, 그래프의 노드는 어플리케이션에 대응되며, 에지는 복수의 어플리케이션 사이의 연결성을 나타낼 수 있다.

일 예에 따라 복수의 어플리케이션 사이의 관계를 나타내는 그래프는 메모리(110)에 저장되어 있을 수 있으며, 이에 대하여는 도 4를 통해 자세히 설명하도록 한다.

한편, 일 예에 따라 프로세서(130)는 복수의 어플리케이션 사이의 관계를 나타내는 그래프에 기초하여 메모리(110)에 저장된 복수의 어플리케이션 중 제1 어플리케이션과의 상관도가 기 설정된 값 이상인 적어도 하나의 어플리케이션을 식별하고, 식별된 어플리케이션을 제2 어플리케이션으로 예측할 수 있다.

일 예에 따라 제1 어플리케이션과 제2 어플리케이션 사이의 상관도는 제1 어플리케이션 실행 후 제2 어플리케이션이 실행될 확률에 대응되는 값일 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니며, 일 예에 따라 제1 어플리케이션과 제2 어플리케이션 사이의 상관도는 제2 어플리케이션이 실행 후 제1 어플리케이션이 실행될 확률에 대응되는 값 역시 포함될 수 있음은 물론이다. 즉, 제1 어플리케이션과 제2 어플리케이션 사이의 상관도는 어플리케이션의 실행 순서에 대응되는 복수의 값을 가질 수 있다.

한편, 일 실시 예에 따라 프로세서(130)는 예측된 어플리케이션을 타 어플리케이션과 구별되도록 표시할 수 있다.

일 예에 따라, 프로세서(130)는 적어도 하나의 제2 어플리케이션이 식별되면, 예측된 적어도 하나의 제2 어플리케이션이 복수의 어플리케이션과 구별되도록 디스플레이(120)를 통해 제2 어플리케이션에 대응되는 아이콘(icon)을 표시할 수 있다.

예를 들어, 제2 어플리케이션이 제1 아이템(Item)에 포함되는 경우, 프로세서(130)는 제1 아이템에 포함된 복수의 어플리케이션에 대응되는 아이콘과 크기 또는 색상 중 적어도 하나가 상이하도록 제2 어플리케이션에 대응되는 아이콘을 디스플레이(120)를 통해 표시할 수 있다. 또는, 일 예에 따라 프로세서(130)는 제1 아이템에 포함된 복수의 어플리케이션에 대응되는 아이콘의 위치를 변경하여 디스플레이(120)를 통해 표시할 수도 있다. 이에 대하여는 도 5 내지 7을 통해 자세히 설명하도록 한다.

한편, 아이템(Item)은 적어도 하나의 어플리케이션이 포함된 그룹을 의미하며, 복수의 아이템 각각은 타 아이템과 식별 가능하도록 이름을 가진다. 일 예에 따라, 메모리(110)에는 적어도 하나의 아이템 각각에 대응되는 식별 정보(예를 들어, 포함된 어플리케이션의 종류 및 개수, 아이템의 이름)가 저장되어 있을 수 있다.

도 3은 일 실시 예에 따른 전자 장치의 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

도 3에 따르면, 일 실시 예에 따라 제어 방법은 먼저 복수의 어플리케이션 중 제1 어플리케이션을 실행할 수 있다(S310).

일 예에 따라, 제어 방법은 전자 장치(100)의 메모리(110)에 저장된 복수의 어플리케이션 중 제1 어플리케이션이 실행되는지 여부를 식별할 수 있다. 예를 들어, 제어 방법은 메모리(110)에 저장된 복수의 어플리케이션 중 제1 쇼핑(Shopping) 어플리케이션이 실행되는지 여부를 식별할 수 있다.

이어서, 제1 어플리케이션이 실행되면(Y), 일 실시 예에 따라 제어 방법은 복수의 어플리케이션 중 제1 어플리케이션 이후에 실행될 적어도 하나의 제2 어플리케이션을 예측할 수 있다(S320).

일 예에 따라, 제어 방법은 메모리(110)에 저장된 제1 쇼핑 어플리케이션이 실행되면, 복수의 어플리케이션 사이의 관계를 나타내는 그래프에 기초하여 메모리(110)에 저장된 복수의 어플리케이션 중 제1 쇼핑 어플리케이션 이후에 실행될 적어도 하나의 제2 어플리케이션을 예측할 수 있다.

예를 들어, 프로세서(130)는 복수의 어플리케이션 사이의 관계를 나타내는 그래프에 기초하여 메모리(110)에 저장된 복수의 어플리케이션 중 제1 쇼핑 어플리케이션과의 상관도가 기 설정된 값 이상인 제1 결제 어플리케이션을 식별하고, 식별된 제1 결제 어플리케이션을 제2 어플리케이션으로 예측할 수 있다.

이어서, 일 실시 예에 따라 제어 방법은 제2 어플리케이션이 복수의 어플리케이션과 구별되도록 제2 어플리케이션에 대응되는 아이콘(icon)을 표시할 수 있다(S330).

일 예에 따라, 제어 방법은 식별된 제1 결제 어플리케이션이 제1 아이템에 포함된 경우, 식별된 제1 결제 어플리케이션이 제1 아이템 내 다른 어플리케이션과 구별되도록 제1 결제 어플리케이션에 대응되는 아이콘을 표시할 수 있다. 예를 들어, 제어 방법은 제1 결제 어플리케이션에 대응되는 아이콘이 다른 아이콘과 비교하여 상대적으로 큰 크기를 갖도록 아이콘을 표시할 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니며 일 예에 따라 아이콘의 색상 또는 위치 중 적어도 하나를 변경하여 표시할 수도 있음은 물론이다.

상술한 예에 따르면, 전자 장치(100)는 사용자가 현재 실행중이거나 실행이 완료된 어플리케이션 이후에 실행될 어플리케이션을 예측하고, 이를 사용자에게 가이드할 수 있게 된다. 이에 따라 사용자는 필요한 어플리케이션을 검색하는 시간을 줄일 수 있게 되며, 사용자의 편리성 및 사용성이 향상된다.

도 4는 일 실시 예에 따른 복수의 어플리케이션 사이의 관계를 나타내는 그래프를 설명하기 위한 도면이다.

일 실시 예에 따라, 메모리(110)에는 저장된 복수의 어플리케이션 사이의 관계를 나타내는 그래프가 저장되어 있을 수 있다. 일 실시 예에 따라 프로세서(130)는 그래프에 기초하여 제1 어플리케이션 이후 실행될 제2 어플리케이션을 예측할 수 있다.

도 4에 따르면, 일 실시 예에 따라 그래프에는 복수의 어플리케이션 사이의 관계에 대한 정보가 포함될 수 있다. 일 예에 따라, 복수의 아이템(410, 420, 430, …)에는 적어도 하나의 어플리케이션(411, 412, 413, 421, 422,…)이 포함될 수 있다. 예를 들어, 제1 아이템(410), 제2 아이템(420) 및 제3 아이템(430)에는 각각 적어도 하나의 어플리케이션이 포함될 수 있으며, 예를 들어 제2 아이템(420)에는 제1 어플리케이션(421), 제2 어플리케이션(422)를 포함하는 복수의 어플리케이션이 포함될 수 있다.

한편, 일 예에 따라, 제1 아이템(410)에는 복수의 어플리케이션(411, 412, 413,…)이 포함될 수 있다. 여기서, 그래프의 노드(node)는 어플리케이션에 대응되며, 노드 사이의 연결성을 나타내는 에지(edge)는 복수의 어플리케이션 사이의 상관도가 포함될 수 있다.

예를 들어, 도 4에 따르면, 제1 아이템(410)에 포함된 제1 어플리케이션(411) 및 제2 아이템(420)에 포함된 제1 어플리케이션(421) 사이의 상관도는 0.9일 수 있다. 이 경우, 일 예에 따라 상술한 상관도(0.9)는 제1 아이템에 포함된 제1 어플리케이션(411)의 실행 후 제2 아이템에 포함된 제1 어플리케이션(421)이 실행될 확률 값일 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니며 상술한 상관도(0.9)는 제2 아이템에 포함된 제1 어플리케이션(421)의 실행 후 제1 아이템에 포함된 제1 어플리케이션(411)이 실행될 확률 값일 수도 있다.

또는, 일 예에 따라 제1 아이템에 포함된 제1 어플리케이션(411)의 실행 후 제2 아이템에 포함된 제1 어플리케이션(421)이 실행될 확률 값 및 제2 아이템에 포함된 제1 어플리케이션(421)의 실행 후 제1 아이템에 포함된 제1 어플리케이션(411)이 실행될 확률 값은 상이할 수 있으며, 이 경우 하나의 에지에는 복수 개의 상관도 값이 포함될 수 있다. 즉, 복수의 어플리케이션 사이의 상관도는 실행 순서에 따라 상이한 값을 가질 수 있다.

일 실시 예에 따라, 프로세서(130)는 복수의 어플리케이션 사이의 상관도에 기초하여 제1 어플리케이션 실행 후 실행될 제2 어플리케이션을 예측할 수 있다.

일 예에 따라, 프로세서(130)는 제1 어플리케이션과의 상관도의 크기가 가장 큰 어플리케이션을 제1 어플리케이션 실행 후 실행될 제2 어플리케이션으로 예측할 수 있다.

예를 들어, 제1 아이템 내 제1 어플리케이션(411)이 실행된 경우, 프로세서(130)는 제1 아이템(410) 내 제1 어플리케이션(411)과 타 어플리케이션과의 상관도에 기초하여, 상관도의 크기가 가장 큰 제2 아이템 내 제1 어플리케이션(421)을 식별하고, 이를 제1 아이템 내 제1 어플리케이션(411) 실행 후 실행될 제2 어플리케이션으로 예측할 수 있다.

또는, 일 예에 따라, 프로세서(130)는 제1 어플리케이션과의 상관도의 크기가 기 설정된 값 이상인 적어도 하나의 어플리케이션을 제1 어플리케이션 실행 후 실행될 제2 어플리케이션으로 예측할 수 있다.

예를 들어, 프로세서(130)는 제1 아이템 낸 제1 어플리케이션(411)이 실행된 경우, 제1 아이템(410) 내 제1 어플리케이션(411)과의 상관도가 기 설정된 값(예를 들어, 0.7) 이상인 어플리케이션(421,422, 431 및 432)을 식별하고, 이를 제1 아이템 내 제1 어플리케이션(411) 실행 후 실행될 제2 어플리케이션으로 예측할 수도 있다. 즉, 예측될 제2 어플리케이션은 복수 개가 될 수 도 있다.

한편, 일 실시 예에 따라 그래프에는 복수의 어플리케이션이 포함된 적어도 하나의 아이템에 대한 특징 정보(예를 들어, 아이템의 이름에 대한 정보)가 포함될 수도 있다. 이에 대하여는 도 9를 통해 자세히 설명하도록 한다.

한편, 일 실시 예에 따라 프로세서(130)는 복수의 어플리케이션 사이의 관계에 대한 그래프에 기초하여 아이템의 특징 정보를 식별하고, 식별된 특징 정보에 기초하여 아이템의 특징에 대응되는 UI(User Interface)를 표시하도록 디스플레이(120)를 제어할 수 있다. 이에 대하여는 도 9를 통해 자세히 설명하도록 한다.

도 5는 일 실시 예에 따른 아이콘을 표시하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 5에 따르면, 일 실시 예에 따라 메모리(110)에 저장된 제1 어플리케이션이 실행된 경우, 프로세서(130)는 제1 어플리케이션 이후에 실행될 적어도 하나의 제2 어플리케이션을 예측하고, 예측된 제2 어플리케이션의 아이콘을 타 어플리케이션의 아이콘과 구별되도록 표시할 수 있다.

일 예에 따라, 예측된 제2 어플리케이션에 대응되는 아이콘(icon)은 제2 어플리케이션이 포함된 제1 아이템(item) 내의 적어도 하나의 어플리케이션에 대응되는 아이콘과 크기 또는 색상 중 적어도 하나가 상이하도록 디스플레이를 통해 표시될 수 있다.

예를 들어, 제1 아이템(510)에 포함된 E 어플리케이션(511) 및 제2 아이템(530)에 포함된 A 어플리케이션(531)이 제1 어플리케이션 이후에 실행될 어플리케이션으로 예측된 경우를 상정한다.

프로세서(130)는 예측된 제1 아이템(510) 내 E 어플리케이션의 아이콘이 제1 아이템에 포함된 타 어플리케이션의 아이콘과 비교하여 상대적으로 큰 크기(521)를 갖도록 제1 아이템 및 제1 아이템에 포함된 어플리케이션의 아이콘을 디스플레이(120)를 통해 표시(520)할 수 있다.

또한, 프로세서(130)는 예측된 제2 아이템(530) 내 A 어플리케이션의 아이콘이 제2 아이템에 포함된 타 어플리케이션의 아이콘과 비교하여 상대적으로 큰 크기(541)를 갖도록 제2 아이템 및 제2 아이템에 포함된 어플리케이션의 아이콘을 디스플레이(120)를 통해 표시(540)할 수 있다.

또는, 예를 들어 프로세서(130)는 예측된 제1 아이템(510) 내 E 어플리케이션의 아이콘이 제1 아이템에 포함된 타 어플리케이션의 아이콘과 상이한 색상 또는 밝기를 갖도록 디스플레이(120)를 통해 표시하고, 예측된 제2 아이템(530) 내 A 어플리케이션의 아이콘이 제2 아이템에 포함된 타 어플리케이션의 아이콘과 상이한 색상 도는 밝기를 갖도록 디스플레이(120)를 통해 표시할 수도 있다.

이에 따라, 전자 장치(100)는 예측된 어플리케이션의 아이콘을 타 어플리케이션의 아이콘과 구별하여 표시할 수 있으며, 사용자는 특정 어플리케이션 사용 이후에 사용하고자 하는 어플리케이션을 쉽게 식별할 수 있게 된다.

도 6은 일 실시 예에 따른 아이콘을 표시하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 6에 따르면, 일 실시 예에 따라 프로세서(130)는 아이템에 포함된 복수의 어플리케이션에 대응되는 아이콘의 위치 정보에 기초하여 디스플레이(120)를 통해 아이콘을 표시할 수 있다. 여기서, 아이콘의 위치 정보는 아이콘이 디스플레이(120)를 통해 표시되는 경우 디스플레이(120) 내 상대적인 위치에 대한 정보이다. 한편, 일 예에 따라 아이템 및 아이템에 포함되는 아이콘은 도 6에 도시된 바와 같이 그리드(grid) 형태로 배열될 수 있다.

일 예에 따라, 프로세서(130)는 먼저 예측된 적어도 하나의 제2 어플리케이션에 대응되는 아이콘(icon)이 제1 위치에 위치되도록 하는 제2 어플리케이션이 포함된 제1 아이템 내 적어도 하나의 어플리케이션의 위치 정보를 식별할 수 있다.

예를 들어, 제1 아이템(610) 내 E 어플리케이션(611)이 예측된 경우, 도 6에 도시된 바와 같이 프로세서(130)는 E 어플리케이션(611)이 제1 아이템에 대응되는 화면 내 제1 위치에 위치(또는, 표시)되도록 하는 위치 정보를 식별할 수 있다. 일 예에 따라 제1 위치는 제1 아이템에 대응되는 화면 내 왼쪽 상단에 대응되는 그리드의 위치일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.

이어서, 일 예에 따라 프로세서(130)는 식별된 위치 정보에 기초하여 디스플레이(120)를 통해 제1 아이템 내의 적어도 하나의 어플리케이션에 대응되는 아이콘을 표시할 수 있다.

예를 들어, 프로세서(130)는 식별된 E 어플리케이션(611)이 제1 아이템에 대응되는 화면 내 왼쪽 상단에 대응되는 제1 위치에 위치되도록 디스플레이(120)를 통해 제1 아이템 내의 아이콘을 표시(620)할 수 있다. 즉, E 어플리케이션(611)이 제1 어플리케이션 이후에 실행될 어플리케이션으로 예측된 경우, 프로세서(130)는 예측된 E 어플리케이션의 아이콘을 기존의 위치가 아닌 제1 위치에서 표시할 수 있다.

이에 따라, 제1 아이템 및 제1 아이템에 포함된 어플리케이션의 아이콘은 변경된 위치에 따라 디스플레이(120)를 통해 표시(620)될 수 있으며, 사용자는 제1 위치에 표시되는 E 어플리케이션을 더욱 쉽게 식별할 수 있게 된다.

한편, 일 실시 예에 따라 프로세서(130)는 예측된 어플리케이션과 관련된 어플리케이션의 아이콘이 제2 위치에 위치되도록 하는 위치 정보를 식별할 수도 있다.

일 예에 따라, 먼저, 프로세서(130)는 그래프에 기초하여 제1 아이템 내 포함된 복수의 어플리케이션 중 제2 어플리케이션과 기 설정된 값 이상의 상관도를 갖는 적어도 하나의 제3 어플리케이션을 식별할 수 있다.

예를 들어, 제1 어플리케이션이 실행된 이후에 E 어플리케이션(611)이 실행될 것으로 예측된 경우, 프로세서(130)는 그래프에 기초하여 E 어플리케이션(611)과 기 설정된 값(예를 들어, 0.7) 이상의 상관도를 갖는 어플리케이션(612 내지 615)를 식별할 수 있다.

이어서, 일 예에 따라 프로세서(130)는 식별된 제3 어플리케이션이 제2 위치에 위치되도록 하는 위치 정보를 식별하고, 이에 기초하여 디스플레이(120)를 통해 아이콘을 표시할 수 있다. 일 예에 따라, 제2 위치는 예측된 제2 어플리케이션과 인접한 그리드에 대응되는 위치일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니며 일 예에 따라 제2 위치는 예측된 제2 어플리케이션의 위치를 기준으로 순서대로 배열되는 그리드의 위치일 수 있다.

예를 들어, 프로세서(130)는 E 어플리케이션(611)이 예측되면, E 어플리케이션(611)과 기 설정된 값 이상의 상관도를 갖는 J 어플리케이션(612), L 어플리케이션(613), M 어플리케이션(614) 및 C 어플리케이션(615)이 E 어플리케이션(611)과 인접한 그리드에 위치되도록 디스플레이(120)를 통해 표시(620)할 수 있다.

이 경우, 일 예에 따라 J 어플리케이션(612), L 어플리케이션(613), M 어플리케이션(614) 및 C 어플리케이션(615)의 위치 순서는 각각의 어플리케이션의 E 어플리케이션(511)과의 상관도 값의 크기에 기초하여 식별될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(130)는 상관도 값에 따라 J 어플리케이션(612), L 어플리케이션(613), M 어플리케이션(614) 및 C 어플리케이션(615)을 특정 위치 순서로 표시(620)할 수 있다.

도 7은 일 실시 예에 따른 아이템 및 아이템에 포함된 어플리케이션의 아이콘의 표시 방법을 설명하기 위한 도면이다.

일 실시 예에 따라 프로세서(130)는 식별된 위치 정보에 기초하여 디스플레이(120)를 통해 제1 아이템 내의 적어도 하나의 어플리케이션에 대응되는 아이콘을 표시할 수 있다.

일 예에 따라, 제1 아이템 및 제1 아이템에 포함된 복수의 어플리케이션에 대응되는 아이콘은 프리뷰(preview) 형태의 이미지 또는 확대된 형태의 이미지 중 적어도 하나로 디스플레이(120)를 통해 표시될 수 있다.

여기서, 프리뷰 형태의 이미지(또는, 썸네일(Thumbnail) 이미지)는 이미지 전체의 레이아웃(layout)을 표시하기 위해 이미지를 기 설정된 크기 미만이 되도록 축소한 이미지를 의미한다.

한편, 일 실시 예에 따라 확대된 형태의 이미지는 프리뷰 형태의 이미지가 기 설정된 배율 이상으로 확대된 형태의 이미지일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니며 일 예에 따라 확대된 형태의 이미지는 프리뷰 형태의 이미지와 비교하여 상대적으로 많은 개수의 어플리케이션이 표시된 이미지일 수도 있다.

일 예에 따라, 프로세서(130)는 제1 아이템 및 제1 아이템에 포함된 아이콘의 위치 정보가 식별되면, 제1 아이템 및 제1 아이템에 포함된 아이콘을 프리뷰 형태의 이미지(710)로 디스플레이(120)를 통해 표시할 수 있다. 이 경우, 제1 아이템에 포함된 복수의 아이콘 중 9개의 아이콘만을 표시할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니며 사용자 입력에 따라 표시되는 아이콘의 개수는 상이할 수 있음은 물론이다.

또는, 일 예에 따라 프로세서(130)는 사용자 입력에 기초하여 프리뷰 형태의 이미지를 확대된 형태의 이미지(720)로 표시할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(130)는 확대된 형태의 이미지를 표시하도록 하는 사용자 입력이 수신되면, 제1 아이템에 대응되는 프리뷰 이미지를 확대된 형태의 이미지(720)로 표시할 수 있다. 이 경우, 표시되는 아이콘의 개수는 도 7에 도시된 바와 같이 프리뷰 이미지에서 표시된 아이콘의 개수(9개)에 비하여 상대적으로 더 많은 개수의 아이콘(예를 들어, 15개)일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니며 사용자의 입력에 따라 표시되는 개수는 상이할 수 있다.

도 8은 일 실시 예에 따른 그래프를 업데이트하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.

본 개시에 따른 인공지능과 관련된 기능은 전자 장치(100)의 프로세서(130)와 메모리(110)를 통해 동작된다.

프로세서(130)는 하나 또는 복수의 프로세서(130)로 구성될 수 있다. 이때, 하나 또는 복수의 프로세서(130)는 CPU(Central Processing Unit), GPU(Graphic Processing Unit), NPU(Neural Processing Unit) 중 적어도 하나를 포함할 수 있으나 전술한 프로세서(130)의 예시에 한정되지 않는다.

한편, 일 실시 예에 따라 인공 지능(또는, 신경망) 모델은, 복수의 신경망 레이어들로 구성될 수 있다. 적어도 하나의 레이어는 적어도 하나의 가중치(weight values)을 갖고 있으며, 이전(previous) 레이어의 연산 결과와 적어도 하나의 정의된 연산을 통해 레이어의 연산을 수행한다. 신경망의 예로는, CNN (Convolutional Neural Network), DNN (Deep Neural Network), RNN (Recurrent Neural Network), RBM (Restricted Boltzmann Machine), DBN (Deep Belief Network), BRDNN(Bidirectional Recurrent Deep Neural Network) 및 심층 Q-네트워크 (Deep Q-Networks), Transformer가 있으며, 본 개시에서의 신경망은 명시한 경우를 제외하고 전술한 예에 한정되지 않는다.

학습 알고리즘은, 다수의 학습 데이터들을 이용하여 소정의 대상 기기(예컨대, 로봇)을 훈련시켜 소정의 대상 기기 스스로 결정을 내리거나 예측을 할 수 있도록 하는 방법이다. 학습 알고리즘의 예로는, 지도형 학습(supervised learning), 비지도형 학습(unsupervised learning), 준지도형 학습(semi-supervised learning) 또는 강화 학습(reinforcement learning)이 있으며, 본 개시에서의 학습 알고리즘은 명시한 경우를 제외하고 전술한 예에 한정되지 않는다.

일 실시 예에 따라, 메모리(110)에는 학습된 신경망 모델이 저장될 수 있다.

도 8에 따르면, 일 실시 예에 따른 신경망 모델(800)은 사용자 컨텍스트 정보(820)가 학습 데이터로 입력됨에 따라 메모리(110)에 저장된 복수의 어플리케이션 사이의 관계를 나타내는 그래프(810)가 업데이트되도록 학습될 수 있다.

일 예에 따라, 사용자 컨텍스트 정보(820)는 메모리(110)에 저장된 어플리케이션의 실행 순서에 대한 정보(예를 들어, 제1 어플리케이션 실행 후 제2 어플리케이션이 실행) 어플리케이션의 실행 횟수에 대한 정보를 포함할 수 있다. 여기서, 어플리케이션의 실행 횟수에 대한 정보는 예를 들어 특정 어플리케이션의 실행 횟수 및 특정 실행 순서로 복수의 어플리케이션이 실행된 횟수 역시 포함할 수 있다.

일 예에 따라 사용자 컨텍스트 정보는 어플리케이션의 실행 순서에 대한 정보, 실행 횟수에 대한 정보뿐 아니라 어플리케이션의 실행 방법, 실행되는 어플리케이션이 포함된 아이템에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수도 있다.

예를 들어, 어플리케이션의 실행 방법에 대한 정보는 사용자가 특정 어플리케이션(예를 들어, 검색 어플리케이션)을 이용하여 어플리케이션을 실행하는지에 대한 정보, 특정 어플리케이션과 동시에 실행되는 어플리케이션에 대한 정보 또는 특정 어플리케이션과 동시에 표시(예를 들어, 복수의 어플리케이션이 멀티 윈도우(Multi-window) 기능을 통해 동시에 표시되는 경우)되는지 여부에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수도 있다.

일 예에 따라, 어플리케이션이 포함된 아이템에 대한 정보는 아이템 각각에 포함된 어플리케이션의 타입, 개수를 포함하나, 이에 한정되지 않으며 아이템의 생성 정보, 어플리케이션의 타 아이템으로의 이동 정보, 아이템 내 삭제된 어플리케이션의 정보 또는 아이템의 이름 정보를 포함하는 식별 정보 중 적어도 하나가 포함될 수 있다.

한편, 상술한 사용자 컨텍스트 정보는 사용자의 장기 사용 컨텍스트(long- term context) 정보 및 단기 사용 컨텍스트(short- term context) 정보를 각각 포함할 수 있다. 여기서, 장기 사용 컨텍스트 정보는 기 설정된 주기(예를 들어, 6개월)동안 사용자의 컨텍스트 정보로서 별도의 이벤트가 없는 경우의 사용자 컨텍스트 정보이며, 단기 사용 컨텍스트 정보는 특정 이벤트(예를 들어, 새로운 어플리케이션 설치, 사용자가 이전에 방문하지 않았던 새로운 장소 방문, 사용자가 평소에 활동하지 않던 시간에 전자 장치(100)를 사용하는 경우 등)가 발생한 경우의 사용자 컨텍스트 정보이다. 일 예에 따라, 학습된 신경망 모델은 장기 사용 컨텍스트 정보 및 단기 사용 컨텍스트 정보 각각에 기초하여 학습될 수 있다.

일 실시 예에 따라, 프로세서(130)는 학습된 신경망 모델(800)을 통해 업데이트된 그래프(830)에 기초하여 복수의 어플리케이션 중 제1 어플리케이션 이후에 실행될 적어도 하나의 제2 어플리케이션을 예측할 수 있다.

이에 따라, 전자 장치(100)는 사용자의 컨텍스트 정보에 기초하여 특정 어플리케이션 이후에 실행될 어플리케이션을 정확히 예측할 수 있게 되며, 사용자의 만족도가 향상될 수 있다.

도 9는 일 실시 예에 따른 아이템에 대한 특징 정보를 설명하기 위한 도면이다.

일 실시 예에 따라, 그래프는 복수의 어플리케이션 중 어느 하나의 실행 이후에 실행될 것이 예측되는 어플리케이션의 상관도에 대한 정보 또는 복수의 어플리케이션이 포함된 적어도 하나의 아이템에 대한 특징 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

일 예에 따라, 아이템에 대한 특징 정보에는 복수의 어플리케이션이 포함된 아이템의 이름에 대한 정보가 포함될 수 있다. 또는, 일 예에 따라, 특징 정보에는 아이템에 포함된(또는, 저장된) 어플리케이션의 타입 정보 또는 포함된 어플리케이션의 기능 정보 중 적어도 하나가 포함될 수도 있다.

이 경우, 일 예에 따라 아이템의 이름에 대한 정보는 메모리(110)에 저장된 그래프에 기초하여 식별될 수 있다. 즉, 학습된 신경망 모델을 통해 출력되는 그래프에는 적어도 하나의 아이템에 대한 특징 정보가 포함될 수 있다.

다만, 이에 한정되는 것은 아니며 사용자 입력에 기초하여 식별될 수도 있다. 또는, 프로세서(130)는 아이템에 포함된 어플리케이션의 타입 정보 또는 어플리케이션의 기능 정보 중 적어도 하나에 기초하여 아이템의 이름에 대한 정보를 식별할 수도 있다.

예를 들어, 프로세서(130)는 제1 아이템에 포함된 복수의 어플리케이션이 쇼핑 타입의 어플리케이션인 경우, 제1 아이템의 이름을 '쇼핑'으로 식별할 수 있다. 또는, 프로세서(130)는 제2 아이템에 포함된 복수의 어플리케이션이 결제 타입의 어플리케이션인 경우, 제2 아이템의 이름을 '결제'로 식별할 수도 있다.

한편, 도 9에 따르면, 일 실시 예에 따라 프로세서(130)는 복수의 어플리케이션 사이의 관계에 대한 그래프에 기초하여 아이템의 특징 정보를 식별할 수 있다.

일 예에 따라, 제1 아이템(910)에 포함된 복수의 어플리케이션이 결제 기능을 가지는 어플리케이션인 경우를 상정한다. 일 예에 따라, 프로세서(130)는 그래프에 포함된 제1 아이템(910)에 대한 특징 정보에 기초하여 제1 아이템(910)의 이름을 '결제'로 식별할 수 있다. 또한, 프로세서(130)는 그래프에 포함된 제2 아이템(920)에 대한 특징 정보에 기초하여 제2 아이템(920)의 이름을 '쇼핑'으로 식별할 수 있다. 또한, 프로세서(130)는 그래프에 포함된 제3 아이템(930)에 대한 특징 정보에 기초하여 제3 아이템(930)의 이름을 '교통'으로 식별할 수도 있다.

이어서, 일 실시 예에 따라 프로세서(130)는 식별된 특징 정보에 기초하여 아이템의 특징에 대응되는 UI(User Interface)를 표시하도록 디스플레이(120)를 제어할 수 있다.

일 예에 따라, 프로세서(130)는 식별된 이름 정보에 기초하여 각각의 아이템에 대응되는 UI를 표시하도록 디스플레이(120)를 제어할 수 있다. 예를 들어, 결제 어플리케이션이 포함된 제1 아이템(910)의 경우 카드 결제에 대응되는 이미지가 포함된 UI를 표시할 수 있고, 쇼핑 어플리케이션이 포함된 제2 아이템(920)의 경우 쇼핑에 대응되는 이미지가 포함된 UI를 표시할 수 있아. 또한, 교통 어플리케이션이 포함된 제3 아이템(930)의 경우 교통에 대응되는 이미지가 포함된 UI를 표시할 수도 있다.

또는, 일 예에 따라 프로세서(130)는 식별된 아이템의 이름 정보뿐 아니라 아이템에 포함된 어플리케이션의 타입 정보 또는 포함된 어플리케이션의 기능 정보에 기초하여 아이템의 특징에 대응되는 UI를 표시할 수 있음은 물론이다.

이에 따라, 사용자는 이미지에 기초하여 사용하고자 하는 어플리케이션을 더 빠르게 찾고, 실행할 수 있게 된다.

도 10은 일 실시 예에 따른 아이템을 추천하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 10에 따르면, 일 실시 예에 따라 프로세서(130)는 제1 어플리케이션 및 예측된 적어도 하나의 제2 어플리케이션이 하나의 아이템으로 포함된 제3 아이템을 추천하는 UI(User Interface)를 표시하도록 디스플레이(120)를 제어할 수 있다.

일 예에 따라, 제1 아이템(1010)에 포함된 제1 어플리케이션(1011)이 실행됨에 따라 제2 아이템(1020)에 포함된 제2 어플리케이션(1021)이 제1 어플리케이션(1011) 이후에 실행될 것으로 예측된 경우, 프로세서(130)는 제1 어플리케이션(1011)과 예측된 제2 어플리케이션(1021)이 포함된 제3 아이템(1030)을 생성할 것을 추천하는 UI를 디스플레이(120)를 통해 표시할 수 있다.

예를 들어, 쇼핑 아이템에 포함된 제1 쇼핑 어플리케이션이 실행됨에 따라 결제 아이템에 포함된 제2 결제 어플리케이션이 제1 쇼핑 어플리케이션 이후에 실행될 것으로 예측된 경우, 프로세서(130)는 제1 쇼핑 어플리케이션과 예측된 제2 결제 어플리케이션이 포함된 제3 아이템을 생성할 것을 추천하는 UI를 디스플레이(120)를 통해 표시할 수 있다.

또는, 일 예에 따라, 프로세서(130)는 제1 어플리케이션(1011)과의 상관도가 기 설정된 값 이상을 가지는 제2 어플리케이션 이외의 제3 어플리케이션을 식별하고, 제1 어플리케이션(1011), 제1 어플리케이션 이후에 실행될 제2 어플리케이션(1021) 및 식별된 제3 어플리케이션이 포함된 제3 아이템을 생성할 것을 추천하는 UI를 디스플레이(120)를 통해 표시할 수도 있다.

또는, 일 예에 따라, 프로세서(130)는 그래프에 기초하여, 예측된 제2 어플리케이션 이후에 실행될 것으로 예측되는 제4 어플리케이션을 식별하고, 제1 어플리케이션(1011), 제1 어플리케이션 이후에 실행될 제2 어플리케이션(1021) 및 식별된 제2 어플리케이션 이후에 실행될 제4 어플리케이션이 포함된 제3 아이템을 생성할 것을 추천하는 UI를 디스플레이(120)를 통해 표시할 수도 있다.

한편, 일 실시 예에 따라, 프로세서(130)는 그래프에 기초하여 제3 아이템의 이름을 식별하고, 식별된 이름이 포함된 제3 아이템을 추천하는 UI를 표시하도록 디스플레이(120)를 제어할 수 있다.

일 예에 따라, 쇼핑 아이템에 포함된 제1 쇼핑 어플리케이션이 실행됨에 따라 결제 아이템에 포함된 제2 결제 어플리케이션이 제1 쇼핑 어플리케이션 이후에 실행될 것으로 예측된 경우, 프로세서(130)는 그래프에 기초하여 제1 쇼핑 어플리케이션과 예측된 제2 결제 어플리케이션이 포함된 제3 아이템의 이름을 '쇼핑 앤 결제'로 생성할 것을 추천하는 UI를 디스플레이(120)를 통해 표시할 수 있다.

이에 따라, 사용자는 평소에 같이 사용하거나 연관성이 높은 어플리케이션을 하나의 아이템으로 저장하여 사용하게 되어, 사용자의 편리성이 향상된다.

도 11은 일 실시 예에 따른 전자 장치의 세부 구성을 설명하기 위한 블록도이다.

도 11에 따르면, 전자 장치(100')는 메모리(110), 디스플레이(120), 프로세서(130), 스피커(140), 통신 인터페이스(150), 사용자 인터페이스(160), 마이크(170) 및 센서(180)를 포함할 수 있다. 도 11에 도시된 구성 중 도 2에 도시된 구성과 중복되는 구성에 대해서는 자세한 설명을 생략하도록 한다.

스피커(140)는, 고음역대 소리 재생을 위한 트위터, 중음역대 소리 재생을 위한 미드레인지, 저음역대 소리 재생을 위한 우퍼, 극저음역대 소리 재생을 위한 서브우퍼, 공진을 제어하기 위한 인클로저, 스피커에 입력되는 전기 신호 주파수를 대역 별로 나누는 크로스오버 네트워크 등으로 이루어질 수 있다.

스피커(140)는, 음향 신호를 전자 장치(100')의 외부로 출력할 수 있다. 스피커(140)는 멀티미디어 재생, 녹음 재생, 각종 알림음, 음성 메시지 등을 출력할 수 있다. 전자 장치(100')는 스피커(140)와 같은 오디오 출력 장치를 포함할 수 있으나, 오디오 출력 단자와 같은 출력 장치를 포함할 수 있다. 특히, 스피커(140)는 획득한 정보, 획득한 정보에 기초하여 가공·생산한 정보, 사용자 음성에 대한 응답 결과 또는 동작 결과 등을 음성 형태로 제공할 수 있다.

통신 인터페이스(150)는 타 전자 장치 등을 포함하는 네트워크 장치(미도시)와 통신을 수행할 수 있다. 일 실시 예에 따라 통신 인터페이스(150)는 무선 통신 모듈, 예를 들어, Wi-Fi 모듈, 블루투스 모듈 등을 포함할 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니며, 통신 인터페이스(150)는 상술한 통신 방식 이외에 지그비(zigbee), 3G(3rd Generation), 3GPP(3rd Generation Partnership Project), LTE(Long Term Evolution), LTE-A(LTE Advanced), 4G(4th Generation), 5G(5th Generation)등과 같은 다양한 무선 통신 규격, 적외선 통신(IrDA, infrared Data Association) 기술 등에 따라 통신을 수행할 수도 있다.

사용자 인터페이스(160)는 전자 장치(100')가 사용자와 인터렉션(Interaction)을 수행하기 위한 구성이다. 예를 들어 사용자 인터페이스(160)는 터치 센서, 모션 센서, 버튼, 조그(Jog) 다이얼, 스위치, 마이크 또는 스피커 중 적어도 하나를 포함할 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.

마이크(170)는 소리를 획득하여 전기 신호로 변환하는 모듈을 의미할 수 있으며, 콘덴서 마이크, 리본 마이크, 무빙코일 마이크, 압전소자 마이크, 카본 마이크, MEMS(Micro Electro Mechanical System) 마이크일 수 있다. 또한, 무지향성, 양지향성, 단일지향성, 서브 카디오이드(Sub Cardioid), 슈퍼 카디오이드(Super Cardioid), 하이퍼 카디오이드(Hyper Cardioid)의 방식으로 구현될 수 있다.

센서(180)는 다양한 타입의 복수의 센서를 포함할 수 있다. 센서(180)는 물리량을 계측하거나 전자 장치(100')의 작동 상태를 감지하여, 계측 또는 감지된 정보를 전기 신호로 변환할 수 있다. 센서(180)는 카메라를 포함할 수 있으며, 카메라는 오브젝트에 의해 반사되어 수신되는 가시광 기타 광학 신호를 이미지 센서로 포커싱하는 렌즈 및 가시광 기타 광학 신호를 감지할 수 있는 이미지 센서를 포함할 수 있다. 여기서, 이미지 센서는 복수의 픽셀로 구분되는 2D의 픽셀 어레이를 포함할 수 있다. 한편, 일 예에 따른 카메라는 뎁스 카메라로 구현될 수 있다.

상술한 다양한 실시 예에 따르면, 복수의 어플리케이션 사이의 관계를 나타내는 그래프를 고려하여 특정 어플리케이션 이후에 실행된 어플리케이션을 예측하고, 이를 사용자가 식별할 수 있도록 표시할 수 있게 된다. 이에 따라, 사용자는 별도로 사용하고자 하는 어플리케이션을 검색하기 위한 시간을 절약할 수 있으며, 사용자의 만족도가 향상된다.

한편, 상술한 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 방법들은, 기존 전자 장치에 설치 가능한 어플리케이션 형태로 구현될 수 있다. 또는 상술한 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 방법들은 딥 러닝 기반의 학습된 신경망(또는 심층 학습된 신경망) 즉, 학습 네트워크 모델을 이용하여 수행될 수 있다. 또한, 상술한 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 방법들은, 기존 전자 장치에 대한 소프트웨어 업그레이드, 또는 하드웨어 업그레이드 만으로도 구현될 수 있다. 또한, 상술한 본 개시의 다양한 실시 예들은 전자 장치에 구비된 임베디드 서버, 또는 전자 장치의 외부 서버를 통해 수행되는 것도 가능하다.

한편, 본 개시의 일시 예에 따르면, 이상에서 설명된 다양한 실시 예들은 기기(machine)(예: 컴퓨터)로 읽을 수 있는 저장 매체(machine-readable storage media)에 저장된 명령어를 포함하는 소프트웨어로 구현될 수 있다. 기기는, 저장 매체로부터 저장된 명령어를 호출하고, 호출된 명령어에 따라 동작이 가능한 장치로서, 개시된 실시 예들에 따른 디스플레이 장치(예: 디스플레이 장치(A))를 포함할 수 있다. 명령이 프로세서에 의해 실행될 경우, 프로세서가 직접, 또는 프로세서의 제어 하에 다른 구성요소들을 이용하여 명령에 해당하는 기능을 수행할 수 있다. 명령은 컴파일러 또는 인터프리터에 의해 생성 또는 실행되는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장 매체는, 비일시적(non-transitory) 저장매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, '비일시적'은 저장매체가 신호(signal)를 포함하지 않으며 실재(tangible)한다는 것을 의미할 뿐 데이터가 저장매체에 반영구적 또는 임시적으로 저장됨을 구분하지 않는다.

또한, 일 실시 예에 따르면, 이상에서 설명된 다양한 실시 예들에 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, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 온라인으로 배포될 수 있다. 온라인 포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.

또한, 상술한 다양한 실시 예들에 따른 구성 요소(예: 모듈 또는 프로그램) 각각은 단수 또는 복수의 개체로 구성될 수 있으며, 전술한 해당 서브 구성 요소들 중 일부 서브 구성 요소가 생략되거나, 또는 다른 서브 구성 요소가 다양한 실시 예에 더 포함될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 일부 구성 요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 개체로 통합되어, 통합되기 이전의 각각의 해당 구성 요소에 의해 수행되는 기능을 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시 예들에 따른, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성 요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적, 병렬적, 반복적 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 적어도 일부 동작이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 다른 동작이 추가될 수 있다.

이상에서는 본 개시의 바람직한 실시 예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 개시는 상술한 특정의 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 개시의 요지를 벗어남이 없이 당해 개시에 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 개시의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어서는 안될 것이다.

100: 전자 장치 110: 메모리
120: 디스플레이

Claims (19)

1. 아이콘을 표시하는 전자 장치에 있어서,
   복수의 어플리케이션이 저장된 메모리;
   디스플레이; 및
   상기 복수의 어플리케이션 중 제1 어플리케이션이 실행되면, 상기 복수의 어플리케이션 사이의 관계를 나타내는 그래프(Graph)에 기초하여 상기 복수의 어플리케이션 중 상기 제1 어플리케이션 이후에 실행될 적어도 하나의 제2 어플리케이션을 예측하고,
   상기 예측된 적어도 하나의 제2 어플리케이션이 상기 복수의 어플리케이션과 구별되도록 상기 디스플레이를 통해 상기 제2 어플리케이션에 대응되는 아이콘(icon)을 표시하는 하나 이상의 프로세서;를 포함하는, 전자 장치.
2. 제1항에 있어서,
   상기 예측된 제2 어플리케이션에 대응되는 아이콘(icon)은,
   상기 제2 어플리케이션이 포함된 제1 아이템(item) 내의 적어도 하나의 어플리케이션에 대응되는 아이콘과 크기 또는 색상 중 적어도 하나가 상이하도록 상기 디스플레이를 통해 표시되는, 전자 장치.
3. 제1항에 있어서,
   상기 하나 이상의 프로세서는,
   상기 예측된 적어도 하나의 제2 어플리케이션에 대응되는 아이콘(icon)이 제1 위치에 위치되도록 하는 상기 제2 어플리케이션이 포함된 제1 아이템 내 적어도 하나의 어플리케이션의 위치 정보를 식별하고,
   상기 식별된 위치 정보에 기초하여 상기 디스플레이를 통해 상기 제1 아이템 내의 적어도 하나의 어플리케이션에 대응되는 아이콘을 표시하는, 전자 장치.
4. 제3항에 있어서,
   상기 하나 이상의 프로세서는,
   상기 그래프에 기초하여 상기 제1 아이템 내 포함된 복수의 어플리케이션 중 상기 제2 어플리케이션과 기 설정된 값 이상의 상관도를 갖는 적어도 하나의 제3 어플리케이션을 식별하고,
   상기 제3 어플리케이션이 제2 위치에 위치되도록 하는 상기 위치 정보를 식별하는, 전자 장치.
5. 제4항에 있어서,
   상기 제1 아이템 및 상기 제1 아이템에 포함된 복수의 어플리케이션에 대응되는 아이콘은 프리뷰(preview) 형태의 이미지 또는 확대된 형태의 이미지 중 적어도 하나로 상기 디스플레이를 통해 표시되는, 전자 장치.
6. 제1항에 있어서,
   상기 메모리에는 학습된 신경망 모델이 저장되며,
   상기 학습된 신경망 모델은,
   사용자 컨텍스트 정보가 학습 데이터로 입력됨에 따라 상기 메모리에 저장된 복수의 어플리케이션 사이의 관계를 나타내는 그래프(Graph)가 업데이트되도록 학습되며,
   상기 하나 이상의 프로세서는,
   상기 학습된 신경망 모델을 통해 업데이트된 그래프에 기초하여 상기 복수의 어플리케이션 중 상기 제1 어플리케이션 이후에 실행될 적어도 하나의 제2 어플리케이션을 예측하고,
   상기 사용자 컨텍스트 정보는,
   사용자의 어플리케이션 실행 순서에 대한 정보, 실행 횟수, 실행 방법, 실행되는 어플리케이션이 포함된 아이템에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함하는, 전자 장치.
7. 제1항에 있어서,
   상기 그래프는,
   상기 복수의 어플리케이션 중 어느 하나의 실행 이후에 실행될 것이 예측되는 어플리케이션의 상관도에 대한 정보 또는 상기 복수의 어플리케이션이 포함된 적어도 하나의 아이템에 대한 특징 정보 중 적어도 하나를 포함하며,
   상기 하나 이상의 프로세서는,
   상기 그래프에 기초하여 상기 복수의 어플리케이션 중 적어도 하나가 포함된 제2 아이템의 특징 정보를 식별하고,
   상기 식별된 제2 아이템의 특징 정보에 기초하여 상기 제2 아이템의 특징에 대응되는 UI(User Interface)를 표시하도록 상기 디스플레이를 제어하는, 전자 장치.
8. 제1항에 있어서,
   상기 하나 이상의 프로세서는,
   상기 제1 어플리케이션 및 상기 예측된 적어도 하나의 제2 어플리케이션이 하나의 아이템으로 포함된 제3 아이템을 추천하는 UI(User Interface)를 표시하도록 상기 디스플레이를 제어하는, 전자 장치.
9. 제8항에 있어서,
   상기 하나 이상의 프로세서는,
   상기 그래프에 기초하여 상기 제3 아이템의 이름을 식별하고,
   상기 식별된 이름이 포함된 제3 아이템을 추천하는 UI를 표시하도록 상기 디스플레이를 제어하는, 전자 장치.
10. 아이콘을 표시하는 전자 장치의 제어 방법에 있어서,
    복수의 어플리케이션 중 제1 어플리케이션이 실행되면, 상기 복수의 어플리케이션 사이의 관계를 나타내는 그래프에 기초하여 상기 복수의 어플리케이션 중 상기 제1 어플리케이션 이후에 실행될 적어도 하나의 제2 어플리케이션을 예측하는 단계; 및
    상기 예측된 적어도 하나의 제2 어플리케이션이 상기 복수의 어플리케이션과 구별되도록 상기 제2 어플리케이션에 대응되는 아이콘(icon)을 표시하는 단계;를 포함하는, 제어 방법.
11. 제10항에 있어서,
    상기 예측된 제2 어플리케이션에 대응되는 아이콘(icon)은,
    상기 제2 어플리케이션이 포함된 제1 아이템(item) 내의 적어도 하나의 어플리케이션에 대응되는 아이콘과 크기 또는 색상 중 적어도 하나가 상이하도록 표시되는, 제어 방법.
12. 제10항에 있어서,
    상기 아이콘을 표시하는 단계는,
    상기 예측된 적어도 하나의 제2 어플리케이션에 대응되는 아이콘(icon)이 제1 위치에 위치되도록 하는 상기 제2 어플리케이션이 포함된 제1 아이템 내 적어도 하나의 어플리케이션의 위치 정보를 식별하는 단계; 및
    상기 식별된 위치 정보에 기초하여 상기 제1 아이템 내의 적어도 하나의 어플리케이션에 대응되는 아이콘을 표시하는 단계;를 더 포함하는, 제어 방법.
13. 제12항에 있어서,
    상기 위치 정보를 식별하는 단계는,
    상기 그래프에 기초하여 상기 제1 아이템 내 포함된 복수의 어플리케이션 중 상기 제2 어플리케이션과 기 설정된 값 이상의 상관도를 갖는 적어도 하나의 제3 어플리케이션을 식별하는 단계; 및
    상기 제3 어플리케이션이 제2 위치에 위치되도록 하는 상기 위치 정보를 식별하는 단계;를 포함하는, 제어 방법.
14. 제13항에 있어서,
    상기 제1 아이템 및 상기 제1 아이템에 포함된 복수의 어플리케이션에 대응되는 아이콘은,
    프리뷰(preview) 형태의 이미지 또는 확대된 형태의 이미지 중 적어도 하나로 표시되는, 제어 방법.
15. 제10항에 있어서,
    학습된 신경망 모델은,
    사용자 컨텍스트 정보가 학습 데이터로 입력됨에 따라 상기 복수의 어플리케이션 사이의 관계를 나타내는 그래프(Graph)가 업데이트되도록 학습되고,
    상기 예측하는 단계는,
    상기 학습된 신경망 모델을 통해 업데이트된 그래프에 기초하여 상기 복수의 어플리케이션 중 상기 제1 어플리케이션 이후에 실행될 적어도 하나의 제2 어플리케이션을 예측하고,
    상기 사용자 컨텍스트 정보는,
    사용자의 어플리케이션 실행 순서에 대한 정보, 실행 횟수, 실행 방법, 실행되는 어플리케이션이 포함된 아이템에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함하는, 제어 방법.
16. 제10항에 있어서,
    상기 그래프는,
    상기 복수의 어플리케이션 중 어느 하나의 실행 이후에 실행될 것이 예측되는 어플리케이션의 상관도에 대한 정보 또는 상기 복수의 어플리케이션이 포함된 적어도 하나의 아이템에 대한 특징 정보 중 적어도 하나를 포함하며,
    상기 제어 방법은,
    상기 그래프에 기초하여 상기 복수의 어플리케이션 중 적어도 하나가 포함된 제2 아이템의 특징 정보를 식별하는 단계; 및
    상기 식별된 제2 아이템의 특징 정보에 기초하여 상기 제2 아이템의 특징에 대응되는 UI(User Interface)를 표시하는 단계;를 더 포함하는, 제어 방법.
17. 제10항에 있어서,
    상기 제1 어플리케이션 및 상기 예측된 적어도 하나의 제2 어플리케이션이 하나의 아이템으로 포함된 제3 아이템을 추천하는 UI(User Interface)를 표시하는 단계;를 더 포함하는, 제어 방법.
18. 제17항에 있어서,
    UI(User Interface) 화면을 표시하는 단계는,
    상기 그래프에 기초하여 상기 제3 아이템의 이름을 식별하는 단계; 및
    상기 식별된 이름이 포함된 제3 아이템을 추천하는 UI를 표시하는 단계;를 더 포함하는, 제어 방법.
19. 전자 장치의 프로세서에 의해 실행되는 경우, 상기 전자 장치가 동작을 수행하도록 하는 컴퓨터 명령을 저장하는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 있어서, 상기 동작은,
    복수의 어플리케이션 중 제1 어플리케이션이 실행되면, 상기 복수의 어플리케이션 사이의 관계를 나타내는 그래프에 기초하여 상기 복수의 어플리케이션 중 상기 제1 어플리케이션 이후에 실행될 적어도 하나의 제2 어플리케이션을 예측하는 단계; 및
    상기 예측된 적어도 하나의 제2 어플리케이션이 상기 복수의 어플리케이션과 구별되도록 상기 제2 어플리케이션에 대응되는 아이콘(icon)을 표시하는 단계;를 포함하는, 컴퓨터 판독 가능 기록 매체.
    
    

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