WO2019059642A1 - 자연어 표현 제공 방법 및 이를 지원하는 전자 장치 - Google Patents

자연어 표현 제공 방법 및 이를 지원하는 전자 장치 Download PDF

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WO2019059642A1
WO2019059642A1 PCT/KR2018/011063 KR2018011063W WO2019059642A1 WO 2019059642 A1 WO2019059642 A1 WO 2019059642A1 KR 2018011063 W KR2018011063 W KR 2018011063W WO 2019059642 A1 WO2019059642 A1 WO 2019059642A1
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user interface
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이윤희
정은아
채상호
김지현
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삼성전자 주식회사
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    • G10L2015/223—Execution procedure of a spoken command

Definitions

  • the embodiments disclosed herein relate to techniques for providing a natural language representation in connection with the operation of speech recognition services.
  • the electronic device can operate a voice input method for directly inputting and processing information uttered by a user. Furthermore, the electronic device can support speech recognition services such as recognizing the input speech to derive the intention of the user utterance, and performing an operation corresponding to the intention.
  • the electronic device may be configured to provide a user with a natural language expression (e.g., example speech, Or related utterances, etc.).
  • a natural language expression e.g., example speech, Or related utterances, etc.
  • the provision of the natural language expression may be based on (or on the basis of) execution of the specific application for processing user utterance. According to this, the electronic device may be vulnerable to providing a natural language expression that reflects the context of this environment when no user utterance occurs or when the specific application is not executed.
  • This document discloses a natural language expression providing method and an electronic device supporting the same that can provide a natural language expression according to current context information of an electronic device based on an easily accessible user interface.
  • An electronic device includes a touch screen display, at least one communication circuit, a microphone, at least one speaker, at least one processor electrically connected to the communication circuit, the microphone and the speaker, And at least one memory electrically coupled to the processor.
  • the memory may store an intelligent application program including a first application program including a first user interface and a second user interface.
  • the memory when executed, causes the processor to display the first user interface on the display and display the second user interface on the display while displaying the first user interface And transmitting an identifier associated with the first application program and / or the first user interface to an external server via the communication circuit,
  • the method comprising: receiving from an external server information about at least one speech for requesting a task performed by an electronic device; and transmitting to the display the information about at least one speech that includes text based at least in part on information about the received speech 2 Instance to display the user interface Sean may include (instructions).
  • the operation of the corresponding electronic device is performed according to the selection of the natural language representation of the user, so that it is possible to support the voice recognition service operation in an environment in which speaking is difficult.
  • IA is a diagram of an integrated intelligence system in accordance with one embodiment.
  • 1B is a diagram illustrating a user terminal of the integrated intelligence system according to one embodiment.
  • 1C is a diagram illustrating an intelligent app execution mode of a user terminal according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 1D is a diagram illustrating a state collection form of a context module included in an intelligent service module according to an exemplary embodiment.
  • 1E is a diagram illustrating a proposal module included in an intelligent service module according to an embodiment.
  • 1F is a diagram illustrating a user information management form of a persona module included in an intelligent service module according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of operation of a user terminal according to an embodiment.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating various states related to application operation of a user terminal according to an embodiment.
  • 4A is a diagram illustrating a form of a content contention service activated from a first state of a user terminal according to an embodiment.
  • FIG. 4B is a diagram illustrating a form of a content contention service activated from a second state of a user terminal according to an embodiment.
  • 4C is a diagram illustrating a form of a content contention service activated from a third state of a user terminal according to an exemplary embodiment.
  • 5A is a diagram illustrating an intelligent server of the integrated intelligence system according to one embodiment.
  • FIG. 5B is a diagram illustrating a path rule generation mode of an intelligent server according to an embodiment.
  • 5C is a diagram illustrating a method of providing a natural language representation of a user terminal according to an exemplary embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an electronic device in a network environment in accordance with one embodiment.
  • the expressions "have,” “may,” “include,” or “include” may be used to denote the presence of a feature (eg, a numerical value, a function, Quot ;, and does not exclude the presence of additional features.
  • the expressions "A or B,” “at least one of A and / or B,” or “one or more of A and / or B,” etc. may include all possible combinations of the listed items .
  • “A or B,” “at least one of A and B,” or “at least one of A or B” includes (1) at least one A, (2) Or (3) at least one A and at least one B all together.
  • first, second, “ first, “ or “ second”, etc. used in this document may describe various components, It is used to distinguish the components and does not limit the components.
  • first user equipment and the second user equipment may represent different user equipment, regardless of order or importance.
  • the first component may be named as the second component, and similarly the second component may be named as the first component.
  • any such element may be directly connected to the other element or may be connected through another element (e.g., a third element).
  • a component e.g., a first component
  • another component e.g., a second component
  • there is no other component e.g., a third component
  • a processor configured (or configured) to perform the phrases " A, B, and C " may be a processor dedicated to performing the operation (e.g., an embedded processor), or one or more software programs To a generic-purpose processor (e.g., a CPU or an application processor) that can perform the corresponding operations.
  • An electronic device in accordance with various embodiments of the present document may be, for example, a smartphone, a tablet personal computer, a mobile phone, a video phone, an e-book reader, Such as a desktop PC, a laptop PC, a netbook computer, a workstation, a server, a personal digital assistant (PDA), a portable multimedia player (PMP) A camera, or a wearable device.
  • the wearable device may be of the type of accessory (e.g., a watch, a ring, a bracelet, a bracelet, a necklace, a pair of glasses, a contact lens or a head-mounted-device (HMD) (E. G., Electronic apparel), a body attachment type (e. G., A skin pad or tattoo), or a bioimplantable type (e.g., implantable circuit).
  • HMD head-mounted-device
  • the electronic device may be a home appliance.
  • Home appliances include, for example, televisions, DVD players, audio, refrigerators, air conditioners, vacuum cleaners, ovens, microwaves, washing machines, air cleaners, set- (Such as a home automation control panel, a security control panel, a TV box such as Samsung HomeSync TM, Apple TV TM or Google TV TM), a game console (eg Xbox TM, PlayStation TM)
  • a dictionary an electronic key, a camcorder, or an electronic frame.
  • the electronic device may be any of a variety of medical devices (e.g., various portable medical measurement devices such as a blood glucose meter, a heart rate meter, a blood pressure meter, or a body temperature meter), magnetic resonance angiography (MRA) (GPS), an event data recorder (EDR), a flight data recorder (FDR), an infotainment (infotainment) system, a navigation system, ) Automotive electronic equipment (eg marine navigation systems, gyro compass, etc.), avionics, security devices, head units for vehicles, industrial or home robots, automatic teller's machines (ATMs) Point of sale, or internet of things (eg, light bulbs, various sensors, electrical or gas meters, sprinkler devices, fire alarms, thermostats, street lights, A toaster, a fitness equipment, a hot water tank, a heater, a boiler, and the like).
  • various portable medical measurement devices such as a blood glucose meter, a heart rate meter, a blood pressure
  • the electronic device is a piece of furniture or a part of a building / structure, an electronic board, an electronic signature receiving device, a projector, Water, electricity, gas, or radio wave measuring instruments, etc.).
  • the electronic device may be a combination of one or more of the various devices described above.
  • An electronic device according to some embodiments may be a flexible electronic device.
  • the electronic device according to the embodiment of the present document is not limited to the above-described devices, and may include a new electronic device according to technological advancement.
  • the term user may refer to a person using an electronic device or a device using an electronic device (e.g., an artificial intelligence electronic device).
  • FIGS. 1A to 1F Before describing the present invention, an integrated intelligent system to which various embodiments of the present invention may be applied will be described with reference to FIGS. 1A to 1F.
  • IA is a diagram of an integrated intelligence system in accordance with one embodiment.
  • the integrated intelligent system 10 may include a user terminal 100, an intelligent server 200, a personalization information server 300, or a proposal server 400.
  • the user terminal 100 can receive a service required by the user through an app stored in the user terminal 100 (or an application program) (e.g., an alarm app, a message app, a photo (gallery) Can be provided.
  • the user terminal 100 may execute and operate another application through an intelligent app (or a voice recognition app) stored in the user terminal 100.
  • the user terminal 100 can receive the user input for executing the other application and executing the operation through the intelligent app.
  • the user input may be received via, for example, a physical button, a touchpad, a voice input, a remote input, or the like.
  • the user terminal 100 may correspond to various terminal devices (or electronic devices) such as a mobile phone, a smart phone, a personal digital assistant (PDA), or a notebook computer.
  • PDA personal digital assistant
  • the user terminal 100 may receive the user's utterance as a user input.
  • the user terminal 100 may receive a user's utterance and generate an instruction to operate the app based on the utterance of the user. Accordingly, the user terminal 100 can operate the application using the command.
  • the intelligent server 200 can receive user voice input from the user terminal 100 through a communication network and change the text data into text data. In another embodiment, the intelligent server 200 may generate (or select) a path rule based on the text data.
  • the pass rule may include information about an action (or an operation) for performing the function of the app or information about a parameter necessary for executing the action. In addition, the pass rule may include a sequence of the actions of the app.
  • the user terminal 100 may receive the pass rule, select an app according to the pass rule, and execute the action included in the pass rule in the selected app.
  • the term " path rule " in this document may generally refer to, but is not limited to, a sequence of states for an electronic device (or user terminal) to perform a task requested by a user .
  • the pass rule may include information about a sequence of states.
  • the task may be, for example, any action an intelligent app can provide.
  • the task may include creating a schedule, sending a photo to a desired party, or providing weather information.
  • the user terminal 100 can perform the task by sequentially having at least one state (e.g., an operating state of the user terminal 100).
  • the pass rules may be provided or generated by an artificial intelligent (AI) system.
  • the artificial intelligence system may be a rule-based system, a neural network-based system such as a feedforward neural network (FNN), a recurrent neural network (RNN) ))). Or a combination of the foregoing or any other artificial intelligence system.
  • a path rule may be selected from a set of predefined path rules, or may be generated in real time in response to a user request.
  • the artificial intelligence system can select at least a path rule out of a plurality of predefined path rules, or generate a pass rule in a dynamic (or real time) manner.
  • the user terminal 100 may use a hybrid system to provide path rules.
  • the user terminal 100 may execute the operation and display a screen corresponding to the state of the user terminal 100 that performed the operation on the display.
  • the user terminal 100 may execute the operation and may not display the result of performing the operation on the display.
  • the user terminal 100 may, for example, execute a plurality of operations and display only some of the results of the operations on the display.
  • the user terminal 100 can display, for example, only the result of executing the last sequence of operations on the display.
  • the user terminal 100 may receive a user input and display an execution result of the operation at a corresponding time point on the display.
  • the personalization information server 300 may include a database storing user information.
  • the personalization information server 300 may receive user information (e.g., context information, application execution, etc.) from the user terminal 100 and store the information in the database.
  • the personalization information server 300 can support the function of the intelligent server 200 (for example, generation of a path rule for user input) by transmitting the user information to the intelligent server 200 through a communication network.
  • the user terminal 100 can receive user information from the personalization information server 300 via a communication network and use the information as information for managing the database.
  • the user terminal 100 may receive at least one natural language expression (e.g., example speech, alternative speech, or related speech) based on the user information from the personalization information server 300 to generate a content curation service can be used as information for operation.
  • natural language expression e.g., example speech, alternative speech, or related speech
  • the proposal server 400 may include a database in which information about an introduction of a function or an application or a function to be provided is stored in the terminal.
  • the proposal server 400 may receive the user information of the user terminal 100 from the personalization information server 300 and include a database of functions that the user can use.
  • the user terminal 100 may receive information on the function to be provided from the proposal server 400 through a communication network and provide information to the user.
  • 1B is a diagram illustrating a user terminal of the integrated intelligence system according to one embodiment.
  • a user terminal 100 may include an input module 110, a display 120, a speaker 130, a memory 140, or a processor 150. At least some configurations (e.g., input module 110, display 120, speaker 130, or memory 140, etc.) of user terminal 100 may be electrically coupled to processor 150.
  • the user terminal 100 may further include a housing, and the configurations of the user terminal 100 may be placed on the inside of the housing or on the housing.
  • the user terminal 100 may further include a communication circuit located inside the housing.
  • the communication circuit according to one embodiment may be coupled to at least one external device (e.g., intelligent server 200, personalization information server 300, or proposal server 400) of the integrated intelligent system 10, To establish wired communication or wireless communication.
  • the communication circuit can transmit and receive data (or information) with an external server (e.g., the intelligent server 200 or the like) based on the wired communication or the wireless communication.
  • an external server e.g., the intelligent server 200 or the like
  • the user terminal 100 may also be referred to as an electronic device, and may further include components of the electronic device 601, which will be referred to throughout Fig.
  • input module 110 may receive user input from a user.
  • input module 110 may receive user input from a connected external device (e.g., keyboard, headset).
  • input module 110 may include a touch screen (e.g., a touch screen display) coupled with display 120.
  • the input module 110 may include a hardware key (or physical key) located at the user terminal 100 (or the housing of the user terminal 100).
  • the input module 110 may include a microphone capable of receiving a user's utterance as a speech signal.
  • the input module 110 may include a speech input system, and may receive a speech of a user via the speech input system. At least a portion of the microphone may be exposed, for example, through a portion (e.g., a first portion) of the housing.
  • the microphone may be controlled to be in a always-on state (e.g., always on) to receive an input (e.g., voice input) upon user utterance, (E.g., 112 in FIG. 1C).
  • the user operation may include a press operation or a press and hold operation with respect to the hardware key 112.
  • the display 120 may display an image of an image, video, and / or application executable.
  • the display 120 may display a graphical user interface (GUI) of the app.
  • GUI graphical user interface
  • the display 120 includes at least a portion of the housing (e.g., a second portion) for receiving an input (e.g., a touch or drag input) by a user body Can be exposed.
  • the speaker 130 may output a voice signal.
  • the speaker 130 may output a voice signal generated within the user terminal 100 or received from an external device (e.g., intelligent server 200 in FIG. 1A).
  • the speaker 130 may be exposed through at least a portion of the housing (e.g., a third portion), with respect to the efficiency of performing the functions described above.
  • the memory 140 may store a plurality of applications (or application programs) 141 and 143.
  • the plurality of applications 141 and 143 may be, for example, a program for performing a function corresponding to a user input.
  • the memory 140 may store the intelligent agent 145, the execution manager module 147, or the intelligent service module 149.
  • the intelligent agent 145, the execution manager module 147 and the intelligent service module 149 may be implemented as a framework for processing received user input (e.g., user utterances) (application framework).
  • the memory 140 may include a database capable of storing information necessary to recognize user input.
  • the memory 140 may include a log database capable of storing log information.
  • the memory 140 may include a persona database capable of storing user information.
  • the memory 140 stores a plurality of apps 141 and 143, and a plurality of apps 141 and 143 can be loaded and operated.
  • a plurality of applications 141 and 143 stored in the memory 140 can be loaded and operated by the execution manager module 147.
  • the plurality of apps 141 and 143 may include execution service modules 141a and 143a that perform functions.
  • a plurality of apps 141, 143 may execute a plurality of actions (e.g., sequences of states) 141b, 143b through execution service modules 141a, 143a to perform a function.
  • the execution service modules 141a and 143a are activated by the execution manager module 147 of the processor 150 and can execute a plurality of operations 141b and 143b.
  • the execution status screen when the operations 141b and 143b of the applications 141 and 143 are executed, the execution status screen according to the execution of the operations 141b and 143b may be displayed on the display 120.
  • the execution status screen may be, for example, a screen in which operations 141b and 143b are completed.
  • the execution status screen may be, for example, a screen in which partial execution of operations 141b and 143b is stopped (e.g., when parameters necessary for operations 141b and 143b are not input) .
  • the execution service module 141a, 143a may execute operations 141b, 143b in accordance with a path rule.
  • the execution service module 141a, 143a is activated by the execution manager module 147, receives an execution request according to the pass rule from the execution manager module 147, And 143b, the functions of the apps 141 and 143 can be executed.
  • the execution service modules 141a and 143a may transmit the completion information to the execution manager module 147 when the operations 141b and 143b are completed.
  • the plurality of operations 141b and 143b can be executed sequentially.
  • the execution service modules 141a and 143a perform the following operations (for example, the first application 141 and the second application 143) when execution of one operation (for example, operation 1 of the first application 141 and operation 1 of the second application 143) (Operation 2 of the second application 143 and operation 2 of the second application 143) and transmits the completion information to the execution manager module 147.
  • opening an arbitrary operation can be understood as transitioning an arbitrary operation to an executable state or preparing for execution of an arbitrary operation. In other words, if an operation is not opened, the operation can not be executed.
  • the execution manager module 147 sends an execution request for the next operation (for example, operation 2 of the first application 141 and operation 2 of the second application 143) to the execution service modules 141a and 143a ).
  • a plurality of apps 141 and 143 can be sequentially executed. For example, when the execution of the last operation of the first application 141 (for example, operation 3 of the first application 141) is completed and the completion information is received, the execution manager module 147 transmits the completion information to the second application 143, (E.g., operation 1 of the second application 143) to the execution service 143a.
  • a result screen corresponding to execution of each of the plurality of executed operations 141b and 143b is displayed on the display 120 Can be displayed.
  • only a part of a plurality of result screens resulting from the execution of the plurality of executed operations 141b and 143b may be displayed on the display 120.
  • the memory 140 may store an intelligent app (e.g., a voice recognition app) associated with the intelligent agent 145.
  • An application associated with the intelligent agent 145 can receive and process a user's utterance as a voice signal.
  • an application associated with the intelligent agent 145 is operated by a particular input (e.g., input via a hardware key, input via a touch screen, specific voice input) input via the input module 110 .
  • the intelligent agent 145, execution manager module 147, or intelligent service module 149 stored in the memory 140 may be executed by the processor 150.
  • the functions of the intelligent agent 145, execution manager module 147, or intelligent service module 149 may be implemented by the processor 150.
  • the functions of the intelligent agent 145, the execution manager module 147 and the intelligent service module 149 will be described by the operation of the processor 150.
  • the intelligent agent 145, execution manager module 147, or intelligent service module 149 stored in the memory 140 may be implemented in hardware as well as software.
  • the processor 150 may control the overall operation of the user terminal 100.
  • the processor 150 may control the input module 110 to receive user input.
  • the processor 150 may control the display 120 to display an image.
  • the processor 150 may control the speaker 130 to output a voice signal.
  • the processor 150 may control the memory 140 to execute the program and retrieve or store the necessary information.
  • processor 150 may execute intelligent agent 145, execution manager module 147, or intelligent service module 149 stored in memory 140. Accordingly, the processor 150 may implement the functions of the intelligent agent 145, the execution manager module 147, or the intelligent service module 149.
  • the processor 150 may execute the intelligent agent 145 to generate an instruction to operate the app based on the voice signal received at the user input.
  • the processor 150 may execute the execution manager module 147 to execute the apps 141 and 143 stored in the memory 140 according to the generated command.
  • the processor 150 may execute the intelligent service module 149 to manage user information and process user input using the information of the user.
  • Processor 150 may execute intelligent agent 145 to send user input received via input module 110 to intelligent server 200 and process the user input through intelligent server 200.
  • the processor 150 may execute the intelligent agent 145 to pre-process the user input before transmitting the user input to the intelligent server 200.
  • the intelligent agent 145 may include an adaptive echo canceller (AEC) module, a noise suppression (NS) module, an end-point detection (EPD) module or an automatic gain control (AGC) module.
  • the adaptive echo canceller may remove an echo included in the user input.
  • the noise suppression module may suppress background noise included in the user input.
  • the end point detection module detects the end point of the user voice included in the user input, and can use the detected end point to find a portion where the user's voice exists.
  • the automatic gain control module may recognize the user input and adjust the volume of the user input to be suitable for processing the recognized user input.
  • the processor 150 may execute all of the preprocessing configurations for performance, while in other embodiments, the processor 150 may execute some of the preprocessing configurations to operate at low power.
  • the intelligent agent 145 may execute a wake up recognition module stored in the memory 140 to recognize the user's call. Accordingly, the processor 150 can recognize the wake-up command of the user via the wake-up recognition module and execute the intelligent agent 145 to receive the user input when the wakeup command is received .
  • the wake-up recognition module may be implemented with a low-power processor (e.g., a processor included in an audio codec).
  • the processor 150 may execute the intelligent agent 145 when it receives user input via a hardware key.
  • an intelligent app e.g., a voice recognition app associated with the intelligent agent 145 may be executed.
  • the intelligent agent 145 may include a speech recognition module for performing user input.
  • the processor 150 may recognize a user input to cause the application to perform an action through the speech recognition module.
  • the processor 150 may receive a limited user (voice) input (e.g., a photographing operation when the camera app is running) that performs an action, such as the wake-up command, Such as " click "
  • the processor 150 may assist the intelligent server 200 to recognize a user command that can be processed in the user terminal 100 through the voice recognition module and process the command quickly.
  • the voice recognition module of the intelligent agent 145 for executing user input may be implemented in an app processor.
  • the voice recognition module of the intelligent agent 145 may recognize the user input using an algorithm for voice recognition.
  • the algorithm used to recognize the speech may be at least one of, for example, a hidden markov model (HMM) algorithm, an artificial neural network (ANN) algorithm, or a dynamic time warping (DTW) algorithm.
  • HMM hidden markov model
  • ANN artificial neural network
  • DTW dynamic time warping
  • the processor 150 may execute the intelligent agent 145 to convert the user's speech input to textual data.
  • the processor 150 may communicate with the user 150 via the intelligent agent 145 It is possible to transmit voice to the intelligent server 200 and receive text data corresponding to the voice of the user from the intelligent server 200. [ Accordingly, the processor 150 may display the converted text data on the display 120.
  • the processor 150 may execute the intelligent agent 145 to receive path rules from the intelligent server 200. According to one embodiment, the processor 150 may communicate the pass rule to the execution manager module 147 via the intelligent agent 145.
  • the processor 150 executes the intelligent agent 145 to pass an execution result log according to the path rules received from the intelligent server 200 to the intelligence service module 149 And the delivered execution result log may be accumulated and managed in the preference information of the user of the persona manager 149b.
  • the processor 150 executes the execution manager module 147 to receive the path rules from the intelligent agent 145 to execute the apps 141 and 143, It is possible to execute the operations 141b and 143b included in the rule. For example, the processor 150 can transmit command information (e.g., path rule information) for executing operations 141b and 143b to the apps 141 and 143 via the execution manager module 147, The completion information of the operations 141b and 143b can be received from the apps 141 and 143.
  • command information e.g., path rule information
  • the processor 150 executes the execution manager module 147 to execute the operations 141b and 143b of the applications 141 and 143 between the intelligent agent 145 and the applications 141 and 143 (E.g., path rule information) to be transmitted.
  • the processor 150 binds the applications 141 and 143 to be executed according to the path rule through the execution manager module 147 and sets the command information of the operations 141b and 143b included in the path rule Path rule information) to the apps 141 and 143.
  • the processor 150 sequentially transmits the actions 141b and 143b included in the pass rule to the apps 141 and 143 through the execution manager module 147, (141b, 143b) can be sequentially executed in accordance with the path rule.
  • the processor 150 may execute the execution manager module 147 to manage the execution states of the operations 141b and 143b of the applications 141 and 143.
  • the processor 150 may receive information on the execution status of the operations 141b and 143b from the apps 141 and 143 via the execution manager module 147.
  • the processor 150 executes
  • the manager module 147 may pass information about the suspended state to the intelligent agent 145.
  • the processor 150 may request the user to input necessary information (e.g., parameter information) using the received information through the intelligent agent 145.
  • the processor 150 may receive an utterance from the user via the intelligent agent 145 if the execution state of the operations 141b and 143b is another, for example, an operational state.
  • the processor 150 may communicate information about the execution status of the applications 141 and 143 and the applications 141 and 143 to the intelligent agent 145 through the execution manager module 147.
  • the processor 150 may send the user utterance to the intelligent server 200 via the intelligent agent 145.
  • the processor 150 may receive parameter information of the user's utterance from the intelligent server 200 via the intelligent agent 145.
  • the processor 150 may communicate the received parameter information to the execution manager module 147 via the intelligent agent 145.
  • the execution manager module 147 can change the parameters of the operations 141b and 143b to new parameters using the received parameter information.
  • the processor 150 may execute the execution manager module 147 to transfer the parameter information contained in the path rule to the apps 141 and 143.
  • the execution manager module 147 can transmit parameter information included in the path rule from one application to another.
  • the processor 150 may execute the execution manager module 147 to receive a plurality of pass rules.
  • the processor 150 may select a plurality of pass rules based on the user's utterance via the execution manager module 147.
  • the processor 150 may determine that the user's utterance via the execution manager module 147 specifies some apps 141 that will perform some actions 141a, but other apps 143 that will execute the remaining actions 143b If not specified, a different app 143 (e.g., a message app, a telegram app) that can execute the same app 141 (e.g., a gallery app) ) Can be received, respectively.
  • a different app 143 e.g., a message app, a telegram app
  • the same app 141 e.g., a gallery app
  • the processor 150 may execute the same operations 141b and 143b (e.g., the same successive operations 141b and 143b) of the plurality of pass rules via the execution manager module 147, for example.
  • the processor 150 displays a status screen on the display 120 through which the different applications 141 and 143 included in the plurality of path rules can be selected through the execution manager module 147 Can be displayed.
  • the intelligent service module 149 may include a context module 149a, a persona module 149b, or a suggestion module 149c.
  • the context module 149a may collect the current status of the apps 141 and 143 from the apps 141 and 143. [ For example, the context module 149a may receive the context information indicating the current status of the apps 141 and 143 and collect the current status of the apps 141 and 143. [
  • the persona module 149b can manage the personal information of the user using the user terminal 100.
  • the persona module 149b may collect usage information and execution results of the user terminal 100 to manage user's personal information.
  • the proposal module 149c predicts the user's intention and can recommend the command to the user.
  • the suggestion module 149c may recommend commands to the user in consideration of the user's current state (e.g., time, place, situation, app).
  • 1C is a diagram illustrating an intelligent app execution mode of a user terminal according to an exemplary embodiment.
  • the user terminal 100 may include a hardware button 112 (or a button that senses user input (e.g., a touch)) that functions as an interface for receiving user input.
  • the hardware button 112 may be arranged in an area where the user's body (e.g., a finger) is easily accessible, for example, on the housing of the user terminal 100 and may be associated with a function execution At least a portion of which can be exposed to the outside of the housing.
  • the user terminal 100 receives (or senses) a user input applied to the hardware button 112 to provide an intelligent application (e.g., a voice recognition app) associated with an intelligent agent 145 Can be executed.
  • an intelligent application e.g., a voice recognition app
  • the user terminal 100 may display a user interface (UI) 121 of the intelligent app on the display 120 when receiving a user input through the hardware key 112.
  • the user can touch the voice recognition button 121a to the UI 121 of the intelligent app to input a voice 120b, for example, while the UI 121 of the intelligent app is displayed on the display 120 .
  • the user may, for example, continuously input the voice 120a by pressing the hardware key 112 to input voice 120a.
  • the user terminal 100 can execute the intelligent app via the microphone 111.
  • the user terminal 100 may display the UI 121 of the intelligent app on the display 120 when a voice (e.g., wake up !, etc.) is input via the microphone 111 have.
  • a voice e.g., wake up !, etc.
  • the hardware key 112 described above may be replaced by a sensor capable of sensing touch input by at least a portion of the user's body (e.g., a finger) or a sensing button comprising the sensor.
  • FIG. 1D is a diagram illustrating a state collection form of a context module included in an intelligent service module according to an exemplary embodiment.
  • the processor 150 when the processor 150 receives a context request from the intelligent agent 145 (1), the processor 150 requests context information indicating the current state of the applications 141 and 143 through the context module 149a )can do. According to one embodiment, the processor 150 may receive (3) the context information from the applications 141 and 143 via the context module 149a and transmit (4) it to the intelligent agent 145.
  • the processor 150 may receive a plurality of context information from the apps 141 and 143 via the context module 149a.
  • the context information may be, for example, information on the most recently executed apps 141 and 143.
  • the context information may, for example, be information about the current state in the apps 141 and 143 (e.g., information about the photo if the user is viewing the photo in the gallery).
  • the processor 150 can receive context information indicating the current state of the user terminal 100 from the device platform as well as the applications 141 and 143 via the context module 149a have.
  • the context information may include general context information, user context information, or device context information.
  • the general context information may include general information of the user terminal 100.
  • the general context information may be received through a sensor hub or the like of the device platform and confirmed through an internal algorithm.
  • the general context information may include current time and space information.
  • the information on the current time and space may include information on the current time or the current position of the user terminal 100, for example.
  • the current time can be confirmed through time on the user terminal 100, and information on the current position can be confirmed through a global positioning system (GPS).
  • GPS global positioning system
  • the general context information may include information about physical motion.
  • the information on the physical movement may include information on, for example, walking, running, driving, and the like.
  • the physical motion information may be identified through a motion sensor.
  • the information on the driving operation can be confirmed not only through the motion sensor but also through the Bluetooth connection in the vehicle to confirm boarding and parking.
  • the general context information may include user activity information.
  • the user activity information may include information on commute, shopping, trip, and the like, for example.
  • the user activity information can be confirmed using information about a place where a user or an application registers in the database.
  • the user context information may include information about a user.
  • the user context information may include information on a user's emotional state.
  • the information on the emotional state may include, for example, information about a user's happiness, sadness, anger, etc.
  • the user context information may include information on the current state of the user.
  • the information on the current state may include information on, for example, interest, intention, etc. (e.g., shopping).
  • the device context information may include information on the status of the user terminal 100.
  • the device context information may include information about a path rule executed by the execution manager module 147.
  • the device information may include information about the battery. The information on the battery can be confirmed through, for example, the state of charge and discharge of the battery.
  • the device information may include information about connected devices and networks. Information about the connected device can be ascertained, for example, via a communication interface to which the device is connected.
  • 1E is a diagram illustrating a proposal module included in an intelligent service module according to an embodiment.
  • the proposal module 149c includes a hint providing module 149c_1, a context hint generating module 149c_2, a condition checking module 149c_3, a condition model module 149c_4, a reuse hint generating module 149c_5, And a hint generation module 149c_6.
  • the processor 150 may execute a hint providing module 149c_1 to provide a hint to the user.
  • the processor 150 receives a hint generated from the context hint generation module 149c_2, the reuse hint generation module 149c_5 or the introduction hint generation module 149c_6 via the hint providing module 149c_1, Can be provided.
  • the processor 150 may execute the condition checking module 149c_3 or the condition model module 149c_4 to generate a hint that may be recommended according to the current state.
  • the processor 150 executes the condition checking module 149c_3 to receive the information corresponding to the current state from the intelligent service module 149 and executes the condition model module 149c_4 to determine the condition A condition model can be set.
  • the processor 150 executes the condition model module 149c_4 to identify a time, a location, an application in use, and the like at the time of providing a hint to the user, Can be provided to the user in descending order.
  • the processor 150 may execute a reuse hint generation module 149c_5 to generate a hint that can be recommended according to frequency of use.
  • the processor 150 may execute a reuse hint generation module 149c_5 to generate a hint based on the usage pattern of the user.
  • the introductory hint generation module 149c_6 may generate a hint that introduces the user to a new feature or a feature often used by another user.
  • hints to introduce the new functionality may include an introduction to the intelligent agent 145 (e.g., how it works).
  • the context hint generation module 149c_2, the condition checking module 149c_3, the condition model module 149c_4, the reuse hint generation module 149c_5 or the introduction hint generation module 149c_6 of the proposal module 149c And may be included in the personalization information server 300.
  • the processor 150 may receive a hint (or natural language representation) from the personalization information server 300 via the hint providing module 149c_1 of the proposal module 149c and provide the received hint to the user .
  • the processor 150 may include some components (e.g., the context hint generation module 149c_2) included in the user terminal 100 or the personalization information server 300, (Or the natural language representation) from the condition checking module 149c_3, the condition checking module 149c_4, the reuse hint generating module 149c_5, or the introduction hint generating module 149c_6).
  • the context hint generation module 149c_2 included in the user terminal 100 or the personalization information server 300, (Or the natural language representation) from the condition checking module 149c_3, the condition checking module 149c_4, the reuse hint generating module 149c_5, or the introduction hint generating module 149c_6).
  • the present invention is not limited thereto, and that the hints utilized in the content curation service operation can be obtained from the components in the user terminal 100 as described above.
  • At least one piece of information (e.g., app status information, user information, or status information of the user terminal 100) May be shared from the terminal 100 to the personalization information server 300 or may be synchronized between the user terminal 100 and the personalization information server 300.
  • the user terminal 100 may provide hints in accordance with the following sequence of processes. For example, when the processor 150 receives a request for providing a hint from the intelligent agent 145, the processor 150 may transmit the request for hint generation to the context hint generation module 149c_2 via the hint providing module 149c_1. Upon reception of the hint generation request, the processor 150 may receive information corresponding to the current state from the context module 149a and the persona module 149b through the condition checking module 149c_3.
  • the processor 150 transfers the received information to the condition model module 149c_4 through the condition checking module 149c_3 and notifies the condition model module 149c_4 of the hints provided to the user using the information through the condition model module 149c_4 Hints can be prioritized in order of high availability.
  • the processor 150 can confirm the condition (6) through the context hint generation module 149c_2 and generate a hint corresponding to the current state.
  • the processor 150 may forward the generated hint to the hint providing module 149c_1 via the context hint generation module 149c_2.
  • the processor 150 may arrange the hint according to the rules specified via the hint providing module 149c_1 and forward the hint to the intelligent agent 145.
  • the processor 150 may generate a plurality of context hints through the hint providing module 149c_1, and may assign a priority to a plurality of context hints according to a specified rule. According to one embodiment, the processor 150 may first provide the user with a higher priority among the plurality of context hints via the hint providing module 149c_1.
  • the user terminal 100 may suggest hints based on frequency of use. For example, when the processor 150 receives the hint providing request from the intelligent agent 145, the processor 150 can transmit the hint creation request to the reuse hint generating module 149c_5 via the hint providing module 149c_1. Upon reception of the hint creation request, the processor 150 may receive user information from the persona module 149b through the reuse hint creation module 149c_5. For example, the processor 150 accesses the path rule included in the user's preference information of the persona module 149b via the reuse hint generation module 149c_5, the parameters included in the path rule, the frequency of execution of the application, Space-time information can be received.
  • the processor 150 may generate a hint corresponding to the received user information through the reuse hint generation module 149c_5.
  • the processor 150 may forward the generated hint to the executed hint providing module 149c_1 through the reuse hint generating module 149c_5.
  • the processor 150 may arrange the hint via the hint providing module 149c_1 and send the hint to the executed intelligent agent 145.
  • the user terminal 100 may propose a hint for a new function.
  • the processor 150 may transmit the hint generation request to the introduction hint generating module 149c_6 via the hint providing module 149c_1.
  • the processor 150 may receive the introduction hint providing request from the proposal server 400 through the introduction hint generation module 149c_6 and receive the information on the function to be introduced from the proposal server 400.
  • the proposal server 400 may, for example, store information about a function to be introduced, and the hint list for the function to be introduced may be updated by a service operator.
  • the processor 150 may forward the generated hint to the executed hint providing module 149c_1 through the introduction hint generation module 149c_6.
  • the processor 150 may arrange the hint via the hint providing module 149c_1 and send the hint to the executed intelligent agent 145 (6).
  • the processor 150 may provide the user with the hints generated by the context hint generation module 149c_2, the reuse hint generation module 149c_5, or the introduction hint generation module 149c_6 through the proposal module 149c.
  • the processor 150 may display the generated hint through the proposal module 149c on an app that operates the intelligent agent 145 and receive an input from the user to select the hint from the user can do.
  • 1F is a diagram illustrating a user information management form of a persona module included in an intelligent service module according to an exemplary embodiment.
  • the processor 150 may receive information of the user terminal 100 from the applications 141 and 143, the execution manager module 147, or the context module 149a via the persona module 149b .
  • the processor 150 may store the result information obtained by executing the operations 141b and 143b of the app through the apps 141 and 143 and the execution manager module 147 in the action log database.
  • the processor 150 may store information on the current state of the user terminal 100 in the context database through the context module 149a.
  • the processor 150 may receive the stored information from the action log database or the context database via the persona module 149b.
  • the data stored in the action log database and the context database may be analyzed by, for example, an analysis engine and passed to the persona module 149b.
  • the processor 150 sends information received from the apps 141 and 143, the execution manager module 147 or the context module 149a via the persona module 149b to the executed proposal module 149c Can be transmitted.
  • the processor 150 may forward the data stored in the action log database or the context database to the proposal module 149c via the persona module 149b.
  • the processor 150 transmits information received from the applications 141 and 143, the execution manager module 147 or the context module 149a to the personalization information server 300 via the persona module 149b can do.
  • the processor 150 may periodically transmit data stored in the action log database or the context database to the personalization information server 300 via the persona module 149b.
  • the processor 150 may communicate the action log database or the data stored in the context database to the executed proposal module 149c via the persona module 149b.
  • the user information generated through the persona module 149b may be stored in the persona database.
  • the persona module 149b may periodically transmit the user information stored in the persona database to the personalization information server 300.
  • information sent to the personalization information server 300 via the persona module 149b may be stored in a persona database.
  • the personalization information server 300 can deduce user information necessary for generating a pass rule of the intelligent server 200 using the information stored in the persona database.
  • the inferred user information using information transmitted via the persona module 149b may include profile information or preference information.
  • the profile information or the preference information may be deduced from the user's account and accumulated information.
  • the profile information may include personal information of a user.
  • the profile information may include demographic information of a user.
  • the demographic information may include, for example, a user's gender, age, and the like.
  • the profile information may include life event information.
  • the life event information may be inferred by comparing log information with a life event model, for example, and may be reinforced by analyzing a behavior patter.
  • the profile information may include interest information.
  • the interest information may include, for example, a shopping item of interest, an area of interest (e.g., sports, politics, etc.).
  • the profile information may include activity area information.
  • the activity area information may include information on, for example, a house, a work place, and the like.
  • the information on the active area may include information on the place where the priority is recorded based on the cumulative stay time and the number of visits as well as information on the location of the place.
  • the profile information may include activity time information.
  • the activity time information may include information on, for example, a weather time, a commute time, a sleep time, and the like.
  • the information on the commute time can be inferred using the activity area information (e.g., information on the house and work place). Information about the sleeping time can be inferred through the unused time of the user terminal 100.
  • the preference information may include user preference information.
  • the preference information may include information about an app preference.
  • the app preference can be deduced, for example, through the usage history of the app (e.g., time and place usage records).
  • the preference of the app may be used to determine an app to be executed according to a user's current state (e.g., time, place).
  • the preference information may include information about contact preferences.
  • the contact preference can be inferred by analyzing information on the frequency of contact (e.g., frequency of contact by hour or place) of a contact, for example.
  • the contact preference can be used to determine the contact to contact according to the current state of the user (e.g., contact for duplicate names).
  • the preference information may include setting information.
  • the setting information may be inferred by analyzing information on a setting frequency of a specific setting value (for example, a frequency of setting the setting value by time or place).
  • the setting information may be used to set a specific setting value according to a user's current state (e.g., time, place, situation).
  • the preference information may include location preference.
  • the place preference can be deduced, for example, through a visit record (for example, an hourly visit record) of a specific place.
  • the location preference can be used to determine a visited location according to the user's current state (e.g., time).
  • the preference information may include a command preference.
  • the command preference may be inferred through, for example, the frequency of command usage (e.g., time, frequency of use per location).
  • the command preference may be used to determine a command pattern to be used according to the user's current state (e.g., time, location).
  • the command preference may include information about the menu most frequently selected by the user in the current state of the app being executed by analyzing the log information.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of operation of a user terminal according to an embodiment.
  • the user terminal 100 can operate a content culling service (or a content curing program, called a Hello Bixby in the drawings referred to in the present invention) based on execution of a specific application.
  • a content culling service or a content curing program, called a Hello Bixby in the drawings referred to in the present invention
  • the content curation service may be run through the intelligent app described above, a program included in the intelligent app, or may be referred to by another name of the intelligent app have.
  • an interface 123 functioning as an operating platform of the content curation service may include various types of contents in the form of a card, for example.
  • the first interface 123 may include functions (e.g., functions with a high frequency of operation) or information (e.g., schedule information or alarm information) associated with at least one app installed or installed in the user terminal 100 Etc.), or information (e.g., news, stocks, weather, etc.) obtainable through a web browser (or an external server).
  • the first interface 123 may include the general context information, the user context information, or the device context information described above with reference to FIG. 1D, and may further include information (e.g., time information or time information) associated with the context information Transportation means information based on spatial information, etc.).
  • the first interface 123 may be constructed based on an information resource (e.g., information related to the operation of the user or the user terminal 100) obtainable from at least one of the terminals 400 and 400 of FIG.
  • the processor 150 may construct the first interface 123 by receiving content information from at least one external server in cooperation with the content curation service.
  • the at least one content included in the first interface 123 may be personalized according to the user's preferences or interests. For example, on the first interface 123, the at least one content may be sorted, removed, relocated, shared, or fixed in response to user control.
  • the processor 150 may be configured to receive or receive new content information or to provide a first interface 123 (or a second interface) in accordance with a real-time or scheduled (or predetermined) Can be updated.
  • the first interface 123 may be output (or called) based on the user input applied to the hardware button (112 of FIG. 1C) described above.
  • the operation of the user's hardware button 112 can be understood as the operation of the voice recognition service through the intelligent app or the operation of the content curation service.
  • the processor 150 analyzes the type of the user input (or input value) of the hardware button 112 to support the service corresponding to the user input type (or input value). For example, the processor 150 may activate (or start) the voice recognition service operation when receiving a first type of user input (e.g., press hold) through the hardware button 112, The user can activate the content curation service for two types of user input (e.g., double press).
  • the processor 150 may exclude discrimination of the first or second type of user input and may be configured to perform a speech recognition service or content curation on any type of user input applied to the hardware button 112 Service can be supported.
  • processor 150 may identify the context for user terminal 100 at a time when it receives any type of user input. For example, the processor 150 identifies the screen being output to the display 120 at the time of receiving the user input, and refers to the history of the service operated on the screen, And can support services operated with high frequency.
  • the processor 150 may support a service corresponding to the location, the time of the user terminal 100 identified at the time of receipt of the user input, or the running app (or the like) .
  • activation of the content curation service may be implemented in a variety of ways other than user input to the hardware button 112. For example, a user input (e.g., press hold) applied to a home button, a user input (e.g., a swipe down or swipe side) applied to the display 120 on the home screen, or a designated user speech (e.g., Hello Bixby)
  • the processor 150 can activate the content curation service (or output the first interface 123) in response to user input (e.g., voice input) associated with the content.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating various states related to application operation of a user terminal according to an embodiment.
  • the images output to the display 120 may be distinguished into different states, and each state may include a unique state identification (or state information).
  • the status ID may be referred to as an identifier corresponding to the corresponding screen, or may be included as at least a part of the identifier information corresponding to the corresponding screen.
  • the processor 150 may generate a first state 2 with a first state ID 301 (e.g., PicturesView) Gallery application execution screen) can be outputted. If the user input is applied to the search button 2a (e.g., Search) included in the first state 2, the processor 150 determines whether the user input is received from the first state 2.
  • a second state 4 e.g., a photo search screen having a second state ID 303 (e.g., SearchView).
  • the processor 150 may generate a third state 6 having a third state ID 305 (e.g., SearchViewResult) corresponding to a search term (e.g., Hawaii) entered on the second state 4 from the user (e.g., And a fourth state 8 having a fourth state ID 307 (e.g., DetailView) (e.g., a photo enlargement screen) when a specific photo is selected from the user in the third state 6, Can be output.
  • the specific screen output through the display 120 can be understood as a specific state having a unique status ID.
  • Table 1 may represent an exemplary form of a parameter included in at least a part of the first to fourth states described above.
  • the parameter may refer to an information resource required to represent a state.
  • the search term e.g., Hawaii
  • the third state 6 having the third state ID 305 (e.g., SearchViewResult) 3 < / RTI > state (6).
  • each of at least one state involved in performing a particular operation may include at least one parameter.
  • a state may be an optional parameter that may be additionally utilized in expressing the state, and a mandatory parameter that is essentially required (e.g., Parameters).
  • FIGS. 4A, 4B, and 4C illustrate forms of content curation services activated from various states of a user terminal according to one embodiment.
  • the text shown in FIG. 4A, FIG. 4B or FIG. 4C may be of an illustrative form and may be variously modified in accordance with embodiments of the text display described below.
  • first interface 123 of FIG. 2
  • second interface Or a first interface according to the execution
  • the processor 150 determines whether a time at which the content scheduling service is activated (or a time at which the first interface is output according to a user input applied to the hardware button 112)
  • the state 2 e.g., a gallery application execution screen
  • the processor 150 loads and obtains information relating to the identified state (e.g., the state ID 301 (PicturesView)) (or an identifier of the state) from the memory (140 in FIG. 1B) Information can be transferred to an intelligent server (200 of FIG. 1a) within the integrated intelligence system (10 of FIG. 1a).
  • the processor 150 may determine whether the user terminal 100 is related to the home screen of the user terminal 100 with respect to the state of the user terminal 100 being identified. If the identified state is related to the home screen (e.g., if the state ID or identifier of the identified state corresponds to the home screen), the processor 150 may exclude the transmission of information to the intelligent server 200 .
  • the processor 150 may receive a hint (or a natural language representation) corresponding to the state related information (or an identifier of the state) from the intelligent server 200.
  • the hint can be understood, for example, as text corresponding to at least some of the user utterances that have occurred in the same state as the identified state in the past.
  • the processor 150 may include information on the state of the user utterance occurrence time (e.g., a state ID or a state ID), as well as data of a user input (e.g., voice input) State identifier to the intelligent server 200.
  • the intelligent server 200 can map the received data and the state-related information and store the information as history information. The functional operation of the intelligent server 200 related to the provision of the hint will be described later.
  • the processor 150 may output the first interface 123 in an overlay form to the identified state 2 (e.g., a gallery app launch screen) upon activation of the content curation service .
  • the processor 150 receives a thumbnail image 125 of the state 2 (e.g., a gallery application execution screen) identified as one region of the first interface 123 and a thumbnail image 125 of the intelligent server 200
  • a hint 127 (or natural language representation) can be included.
  • One area (e.g., a hint 127 area) of the first interface 123 may include a button 128 (e.g., a button 128) for excluding the display of the hint 127 on the first interface 123 : Close or X).
  • the state of the user terminal 100 identified at the time when the content culling service is activated is associated with at least one other state
  • the state 8 (e.g., a photo enlargement screen) of the user terminal 100 identified by the processor 150 may include a single specific content 9 (e.g., a photograph).
  • the processor 150 determines whether information (e.g., a state ID 307 (DetailView)) related to the identified state 8 (e.g., a photo enlargement screen) and attribute information (e.g., metadata) To the intelligent server (200).
  • information e.g., a state ID 307 (DetailView)
  • attribute information e.g., metadata
  • the processor 150 transmits the state related information (e.g., the state ID 307) and the attribute information (e.g., location information) And can receive hints (or natural language representations) corresponding to the status related information (e.g., status ID 307) and attribute information (e.g., position information) from the intelligent server 200.
  • the processor 150 determines whether the specific content 9 (e.g., a photograph) included in the state 8 (e.g., a photo enlargement screen) identified as one area of the first interface 123, (E.g., state ID 307) and attribute information (e.g., location information).
  • the processor 150 may send a hint corresponding to the previous state of the identified state 8 (e.g., a photo enlargement screen) (e.g., the third state (search result screen)) from the intelligent server 200 And may be included in one area of the first interface 123.
  • a hint corresponding to the previous state of the identified state 8 (e.g., a photo enlargement screen) (e.g., the third state (search result screen)) from the intelligent server 200 And may be included in one area of the first interface 123.
  • a hint corresponding to the previous state of the identified state 8 (e.g., a photo enlargement screen) identified from the intelligent server 200
  • the hint may be received and included in the first interface 123.
  • At least one state associated with a specific operation (e.g., application execution and function control) of the user terminal 100 may include a parameter.
  • a user utterance that has occurred in each of the at least one state may include at least one parameter included in the state.
  • the hint that the user utterance that has occurred in a particular state is displayed in text form may include a word, phrase or morpheme for at least one parameter corresponding to the state of the identified user terminal 100.
  • the hint may include words, phrases, or morphemes for various kinds of parameters related to transitions between states, but the parameters for the states identified in the execution of a particular app may be varied Lt; / RTI >
  • a user utterance that occurred in the identified state 11 e.g., call forwarding screen
  • the type of the parameter corresponding to the call reception screen 11 e.g., call incoming screen
  • the processor 150 receives from the intelligent server 200 at least one hint 131 consisting of words, phrases or morphemes (e.g., block, add or record, etc.) And may be included in the first interface 123.
  • an app relating to the status of the user terminal 100 may include a variety of apps in addition to the apps described with reference to Figures 4a, 4b, or 4c (e.g., a gallery app or a currency app).
  • Processor 150 may receive various aspects of hints from intelligent server 200 in connection with the status identified in the execution of the various apps.
  • the processor 150 may determine that the user or user terminal 100 (E.g., photographing at a ratio of 3: 4) corresponding to the specific place from the intelligent server 200 when it is determined to be located at the specific place.
  • the heavily generated user utterance may refer to a user utterance generated when the occurrence frequency exceeds a specified threshold value, or may refer to a utterance uttered most frequently among at least one user utterance .
  • the processor 150 receives at least one hint based on the operating time information of the app from the intelligent server 200 .
  • the processor 150 transmits the message to the intelligent server 200 only at the first time, (E.g., send a text to a wife or play a recent music, etc.) related to the transmission of a message to the first recipient (e.g., a wife) or playback of a first playlist (e.g., new music).
  • the processor 150 when a user input (e.g., a touch) is applied to any one of the at least one hint included in the first interface 123 described above, the processor 150 sends information about the selected hint to the intelligent server 200), and can activate the voice recognition service by executing the intelligent app to perform a function operation (or task) corresponding to the selected hint.
  • the processor 150 may receive a path rule from the intelligent server 200 to perform a function operation corresponding to the selected hint.
  • the first interface 123 may include an object (e.g., an icon, a button, or a tab) that can control activation of a speech recognition service.
  • the object may serve as means for activating the speech recognition service if, for example, at least one hint included in the first interface 123 is not selected from the user.
  • the processor 150 may respond to a designated user utterance (e.g., Hello Bixby) or a user's hardware (112) button press (e.g., press hold) occurring while the first interface 123 is being output So that the voice recognition service can be activated.
  • a designated user utterance e.g., Hello Bixby
  • a user's hardware (112) button press e.g., press hold
  • the configuration and function of the intelligent server which can be referred to in connection with the processing of the hint information received from the user terminal by the intelligent server, will be described below.
  • 5A is a diagram illustrating an intelligent server of the integrated intelligence system according to one embodiment.
  • the intelligent server 200 includes an automatic speech recognition (ASR) module 210, a natural language understanding (NLU) module 220, a path planner module 220, A dialogue manager (DM) module 240, a natural language generator (NLG) module 250 or a text to speech (TTS) module 260 can do.
  • ASR automatic speech recognition
  • NLU natural language understanding
  • DM natural language generator
  • TTS text to speech
  • components e.g., automatic speech recognition module 210, natural language understanding module 220, path planner module 230, conversation manager module 240, natural language generation
  • the intelligent server 200 may include a communication circuit, a memory, and a processor.
  • the processor executes the instructions stored in the memory and generates an automatic speech recognition module 210, a natural language understanding module 220, a path planner module 230, a dialogue manager module 240, a natural language creation module 250, The module 260 can be driven.
  • the intelligent server 200 can send and receive data (or information) with an external electronic device (e.g., the user terminal 100) through the communication circuit.
  • the natural language understanding module 220 or the path planner module 230 of the intelligent server 200 may generate a path rule.
  • the automatic speech recognition module 210 may convert user input received from the user terminal 100 into text data.
  • the automatic speech recognition module 210 may include a speech recognition module.
  • the speech recognition module may include an acoustic model and a language model.
  • the acoustic model may include information related to speech
  • the language model may include information on a combination of unit phoneme information and unit phoneme information.
  • the speech recognition module may convert user speech into text data using information on vocalization and information on unit phonemic information.
  • the information about the acoustic model and the language model may be stored in, for example, an automatic speech recognition database (ASR DB)
  • ASR DB automatic speech recognition database
  • the natural language understanding module 220 can perform a syntactic analysis or a semantic analysis to grasp a user's intention.
  • the grammatical analysis can divide the user input into grammatical units (e.g., words, phrases, morphemes, etc.) and determine what grammatical elements the divided units have.
  • the semantic analysis can be performed using semantic matching, rule matching, formula matching, or the like. Accordingly, the natural language understanding module 220 may obtain a domain (domain), an intent, or a parameter (or a slot) necessary for expressing the intention.
  • the one domain e.g., an alarm
  • the plurality of rules may include, for example, one or more mandatory element parameters.
  • the matching rule may be stored in a natural language understanding database (NLU DB)
  • the natural language understanding module 220 grasps the meaning of words extracted from user input using linguistic features (e.g., grammatical elements) such as morphemes, phrases, and the like, And the intention of the user. For example, the natural language understanding module 220 may determine a user intention by calculating how many words extracted from user input are included in each domain and intention. According to one embodiment, the natural language understanding module 220 may determine the parameters of the user input using words that are the basis for grasping the intent. According to one embodiment, the natural language understanding module 220 can determine the intention of the user using the natural language recognition database 221 in which the linguistic characteristic for grasping the intention of the user input is stored.
  • linguistic features e.g., grammatical elements
  • the natural language understanding module 220 may determine a user intention by calculating how many words extracted from user input are included in each domain and intention.
  • the natural language understanding module 220 may determine the parameters of the user input using words that are the basis for grasping the intent.
  • the natural language understanding module 220 can determine the
  • the natural language understanding module 220 can determine a user's intention using a personalized language model (PLM).
  • PLM personalized language model
  • the natural language understanding module 220 may determine a user's intention using personalized information (e.g., a contact list, a music list).
  • personalized language model may be stored in the natural language recognition database 221, for example.
  • not only the natural language understanding module 220 but also the automatic speech recognition module 210 can recognize the user's voice by referring to the personalized language model stored in the natural language recognition database 221.
  • the natural language understanding module 220 may generate a pass rule based on the intent and parameters of the user input. For example, the natural language understanding module 220 may select an app to be executed based on an intention of a user input, and determine an operation to be performed in the selected app. The natural language understanding module 220 may generate a pass rule by determining a parameter corresponding to the determined operation. According to one embodiment, the pass rule generated by the natural language understanding module 220 includes information about an app to be executed, an action to be performed in the app (e.g., at least one state) and the parameters needed to perform the action .
  • the natural language understanding module 220 may generate one pass rule, or a plurality of pass rules, based on the intent and parameters of the user input. For example, the natural language understanding module 220 receives the path rule set corresponding to the user terminal 100 from the path planner module 230, maps the intention and parameters of the user input to the received path rule set, The rules can be determined.
  • the natural language understanding module 220 determines an app to be executed, an action to be performed in the app, and parameters necessary to perform the action based on the intention and parameters of the user input, You can create a rule.
  • the natural language understanding module 220 may use the information of the user terminal 100 to describe an operation to be executed in the app to be executed and an application in an ontology or a graph model You can create path rules by arranging them.
  • the generated path rule may be stored in a path rule database (PR DB) 231 via the path planner module 230, for example.
  • the generated path rule may be added to the path rule set of the database 231.
  • the natural language understanding module 220 may select at least one of the generated plurality of pass rules. For example, the natural language understanding module 220 may select an optimal path rule for the plurality of pass rules. As another example, the natural language understanding module 220 may select a plurality of pass rules if only some actions are specified based on user utterances. The natural language understanding module 220 may determine one of the plurality of pass rules by a user's further input.
  • the natural language understanding module 220 may send a pass rule to the user terminal 100 in response to a user input.
  • the natural language understanding module 220 may transmit one pass rule corresponding to user input to the user terminal 100.
  • the natural language understanding module 220 may transmit a plurality of pass rules corresponding to user input to the user terminal 100.
  • the plurality of pass rules may be generated by the natural language understanding module 220 if, for example, only some actions are specified based on user utterances.
  • the path planner module 230 may select at least one of the plurality of path rules.
  • the path planner module 230 may deliver a set of path rules that includes a plurality of pass rules to the natural language understanding module 220.
  • the plurality of path rules of the path rule set may be stored in a form of a table in the path rule database 231 connected to the path planner module 230.
  • the path planner module 230 transmits a path rule set corresponding to information (e.g., OS information, app information) of the user terminal 100 received from the intelligent agent 145 to the natural language understanding module 220 .
  • the table stored in the path rule database 231 may be stored, for example, for each domain or domain version.
  • the path planner module 230 may select one pass rule or a plurality of pass rules from a pass rule set and transmit the selected pass rules to the natural language understanding module 220. For example, the path planner module 230 selects one pass rule or a plurality of pass rules by matching a user's intention and parameters with the path rule set corresponding to the user terminal 100, .
  • the path planner module 230 may generate one pass rule or a plurality of pass rules using the user intent and parameters. For example, the path planner module 230 may generate one pass rule or a plurality of pass rules by determining an app to be executed and an action to be executed in the app based on the user's intention and parameters. According to one embodiment, the path planner module 230 may store the generated path rule in the path rule database 231.
  • the path planner module 230 may store the pass rules generated in the natural language understanding module 220 in the pass rule database 231. [ The generated path rule may be added to the path rule set stored in the path rule database 231. [
  • the table stored in the path rule database 231 may include a plurality of path rules or a plurality of path rule sets.
  • the plurality of path rules or the plurality of path rule sets may reflect the type, version, type, or characteristic of the device that executes each pass rule.
  • the conversation manager module 240 may determine whether the intention of the user identified by the natural language understanding module 220 is clear. For example, the conversation manager module 240 may determine whether the intention of the user is clear based on whether or not the information of the parameter is sufficient. The conversation manager module 240 may determine whether the parameters identified in the natural language understanding module 220 are sufficient to perform the task. According to one embodiment, the conversation manager module 240 may perform feedback requesting the user for the necessary information if the intention of the user is unclear. For example, the conversation manager module 240 may perform feedback requesting information about a parameter for grasping a user's intention.
  • the conversation manager module 240 may include a content provider module. If the content providing module can perform an operation based on the intention and parameters recognized in the natural language understanding module 220, the content providing module may generate a result of performing a task corresponding to a user input. According to one embodiment, the conversation manager module 240 may send the results generated in the content provision module to the user terminal 100 in response to user input.
  • the natural language generation module (NLG) 250 may change the specified information into a text form.
  • the information changed in the text form may be in the form of a natural language utterance.
  • the specified information may be, for example, information about additional inputs, information to guide completion of an operation corresponding to the user input, or information (e.g., feedback information on user input) that directs additional input of the user.
  • the information changed in the text form may be transmitted to the user terminal 100 and displayed on the display 120 or transmitted to the text-to-speech conversion module 260 to be changed to a voice form.
  • the text-to-speech module 260 may change textual information to speech-like information.
  • the text-to-speech conversion module 260 receives the information of the text form from the natural language generation module 250, converts the information of the text form into the information of the voice form, and transmits the information to the user terminal 100.
  • the user terminal 100 may output the voice information to the speaker 130.
  • the natural language understanding module 220, the path planner module 230, and the conversation manager module 240 may be implemented as a single module.
  • the natural language understanding module 220, the path planner module 230, and the conversation manager module 240 may be implemented as a module to determine a user's intention and parameters, You can create a response (eg, a path rule). Accordingly, the generated response can be transmitted to the user terminal 100.
  • FIG. 5B is a diagram illustrating a path rule generation mode of an intelligent server according to an embodiment.
  • the natural language understanding module 220 may divide a function of an application into an action (for example, a state A to a state F) and store the function in the pass rule database 231 according to an embodiment.
  • the natural language understanding module 220 includes a plurality of path rules A-B1-C1, A-B1-C2, A-B1-C3-DF, B1-C3-DEF) may be stored in the path rule database 231.
  • the path rule database 231 of the path planner module 230 may store a set of path rules for performing the function of the app.
  • the set of path rules may include a plurality of pass rules including a plurality of actions (e.g., a sequence of states).
  • the plurality of path rules may be sequentially arranged in accordance with the parameters inputted to each of the plurality of operations.
  • the plurality of pass rules may be configured in an ontology or graph model form and stored in the pass rule database 231.
  • the natural language understanding module 220 includes a plurality of pass rules A-B1-C1, A-B1-C2, A-B1-C3-DF, (A-B1-C3-DF) can be selected among the optimum path rules (B1-C3-DEF).
  • the natural language understanding module 220 may pass a plurality of rules to the user terminal 100 in the absence of a path rule that perfectly matches the user input. For example, the natural language understanding module 220 may select a pass rule (e.g., A-B1) that is partially corresponding to the user input.
  • the natural language understanding module 220 includes one or more pass rules (e.g., A-B1-C1, A-B1-C2, A-B1-C3 -DF, A-B1-C3-DEF) to the user terminal 100.
  • the natural language understanding module 220 may select one of a plurality of pass rules based on the further input of the user terminal 100 and forward the selected one pass rule to the user terminal 100 have. For example, the natural language understanding module 220 may generate a plurality of pass rules (e.g., A-B1-C1, A-B1, etc.) according to a user input (e.g., (For example, A-B1-C3-DF) among the A-B1-C3-DF and the A-B1-C3-DEF.
  • a user input e.g., (For example, A-B1-C3-DF) among the A-B1-C3-DF and the A-B1-C3-DEF.
  • the natural language understanding module 220 may include a user's intention corresponding to a user input (e.g., an input to select C3) further input to the user terminal 100 via the natural language understanding module 220 and / And may transmit the determined user's intention or parameter to the user terminal 100.
  • a user's intention corresponding to a user input e.g., an input to select C3
  • the natural language understanding module 220 may transmit the determined user's intention or parameter to the user terminal 100.
  • A-B1-C3-DF, A-B1-C3-DF, and A-B1-C3-DF based on the transmitted intention or the parameter. DEF) for example, A-B1-C3-DF.
  • the user terminal 100 can complete the operation of the applications 141 and 143 by the selected one pass rule.
  • the natural language understanding module 220 may generate a pass rule that partially corresponds to the received user input, when the intelligent server 200 receives user input that lacks information. For example, the natural language understanding module 220 may send the partially-matched path rule to the intelligent agent 145.
  • Processor 150 may execute intelligent agent 145 to receive the pass rules and pass the partially matched pass rules to execution manager module 147. [ The processor 150 may execute the first application 141 according to the path rule through the execution manager module 147. [ The processor 150 may execute the first app 141 via the execution manager module 147 and send information on the missing parameters to the intelligent agent 145. [ The processor 150 may request additional input to the user using the information on the missing parameter via the intelligent agent 145.
  • the processor 150 may send and process user input to the intelligent server 200 when additional input is received by the user via the intelligent agent 145.
  • the natural language understanding module 220 may generate the added path rule based on the intention and parameter information of the further input user input and transmit the generated path rule to the intelligent agent 145.
  • the processor 150 may execute the second app 143 by sending the pass rule to the execution manager module 147 via the intelligent agent 145.
  • the natural language understanding module 220 may send a user information request to the personalization information server 300 when user input with some information missing is received by the intelligent server 200.
  • the personalization information server 300 may transmit the information of the user who inputs the user input stored in the persona database to the natural language understanding module 220.
  • the natural language understanding module 220 may use the user information to select a path rule corresponding to a user input that is missing some operation. Accordingly, the natural language understanding module 220 may request the missing information to receive the additional input even when the user input with some information is missing, even if it is received by the intelligent server 200, Can be determined.
  • Table 2 attached below may represent an exemplary form of a path rule associated with a task requested by a user according to an embodiment.
  • Path rule ID State parameter Gallery_101 pictureView (25) NULL searchView (26) NULL searchViewResult (27) Location, time SearchEmptySelectedView (28) NULL SearchSelectedView (29) ContentType, selectAll CrossShare (30) anaphora
  • a pass rule generated or selected in the intelligent server (intelligent server 200 of FIG. 1) according to user utterance includes at least one state 25, 26 , 27, 28, 29 or 30).
  • the at least one state includes a photo application execution view (PicturesView) 25, a photo search function execution (SearchView) 26, a search result display screen output (SearchViewResult) (SearchEmptySelectedView) 28, a SearchSelectedView 29 on which at least one picture is selected, or a shared application selection screen output (CrossShare) 30 ).
  • the parameter information of the pass rule may correspond to at least one state.
  • the at least one photo may be included in the selected search result display screen output 29 state.
  • a task requested by the user as a result of the execution of the path rule including the sequence of states 25, 26, 27, 28, 29 (e.g., " share photo!
  • the intelligent server 200 processes the user input (e.g., speech input) according to the user's utterance received from the user terminal 100 as a series of processes to derive the intention of the user utterance, A path rule corresponding to the utterance intention can be generated or selected.
  • user input e.g., speech input
  • a path rule corresponding to the utterance intention can be generated or selected.
  • the intelligent server 200 includes at least one user utterance data received from a user terminal (100 of FIG. 1B) and status related information of the user terminal 100 at the user utterance occurrence time (e.g., State ID) can be mapped and managed as a database.
  • the intelligent server 200 may provide the user's utterance data and status related information received from the user terminal 100 to the personalization information server 300 of FIG. Or at least one information management related to the user.
  • the intelligent server 200 when the intelligent server 200 receives status information (e.g., a status ID) identified from the user terminal 100, the intelligent server 200 determines whether the user's utterance data and the status information of the user terminal 100 ID) is mapped and accumulated in the database or the information resource on the personalization information server 300, the user terminal 100 determines whether the user's utterance that has occurred in the state identified in the user terminal 100 A user utterance that has occurred in excess of the threshold, or a user utterance that has occurred the most).
  • the intelligent server 200 may include the user's utterance included in the designated priority range during the user's utterance that has been generated in the above-mentioned hint to the user terminal 100.
  • the intelligent server 200 may determine that there is no history information of the user's utterance that has occurred in the state identified in the user terminal 100, or that the cumulative number (or occurrence frequency) of user utterances that occurred in the identified state The presence or absence of a state associated with the identified state can be determined. If there is a state associated with the identified state (e.g., DetailView), for example, the intelligent server 200 may determine that the user has uttered a significant amount of hints that corresponded to the previous state of the identified state (e.g., SearchViewResult) For example, a user utterance that occurred when the occurrence frequency exceeded a specified threshold value or a user utterance that occurred most frequently) to the user terminal 100.
  • a state associated with the identified state e.g., DetailView
  • SearchViewResult e.g., SearchViewResult
  • the intelligent server 200 may store attribute information related to the identified status (e.g., metadata of the content included in the identified status), location information, or time information Etc., it is possible to provide the hint to the user terminal 100, which is generated or selected by referring to the identification information, the location information, or the time information.
  • the at least one path rule generated or selected by the intelligent server 200 may be divided into unique identification information (e.g., a path rule ID) and may include a representative utterance.
  • the pass rule to which the Gallery_102 is assigned as the identification information e.g., the pass rule ID
  • Table 3 may represent an exemplary form of sub utterance that can be generated based on a combination of at least one parameter (e.g., travel, New York or photograph, etc.) included in the representative speech phase.
  • the intelligent server 200 receives at least one piece of information (e.g., a state ID, the attribute information, the positional information, or the time information) related to the identified state from the user terminal 100,
  • One sub-ignition may be generated by applying one piece of information as a parameter, and the generated sub-ignition may be transmitted to the user terminal 100.
  • 5C is a diagram illustrating a method of providing a natural language representation of a user terminal according to an exemplary embodiment of the present invention.
  • a processor (150 in FIG. 1B) of a user terminal (100 in FIG. 1B) can execute an application program installed or installed in the user terminal 100 in response to user control .
  • the first user interface output according to the execution of the application program can be understood as a specific state having a unique state identification (or identifier).
  • the processor 150 may receive user input to output a second user interface in accordance with the content curation service operation (or in accordance with the operation of the aforementioned intelligent app).
  • the processor 150 may include a user input (e.g., double press) applied to a hardware button (112 of Figure 1C) provided in the user terminal 100, a user input (e.g., press hold)
  • the content curation service may be activated in response to a user input (e.g., voice input) in accordance with a designated user utterance (e.g., Hello Bixby).
  • the processor 150 sends information (e.g., application program identification information) related to the running application program and / or information (e.g., a status ID or identifier) related to the first user interface to the integrated intelligence system 1a of Fig. 1A). ≪ / RTI > For example, the processor 150 identifies the state of the user terminal 100 at the activation time of the content curation service, and transmits information related to the identified state (e.g., The identification information and / or the status ID of the first user interface being output according to the execution of the application program) to the intelligent server 200.
  • information e.g., application program identification information
  • information e.g., a status ID or identifier
  • the processor 150 receives information (e.g., a hint) about at least one user utterance for requesting a task that can be performed using the application program from the intelligent server 200 .
  • the information (e.g., a hint) about the user utterance is a text corresponding to at least a portion of a user utterance that has occurred in the past in the same state as the state of the user terminal 100 identified by the processor 150 .
  • the information about the user's utterance (e.g., a hint) may include a text about a user utterance whose frequency of occurrence of the user's utterance that has occurred in the past exceeds a designated threshold value or has occurred most frequently.
  • the processor 150 may output a second user interface, for example, in the form of an overlay in response to the activation of the content curation service to the first user interface according to the execution of the application program.
  • the processor 150 may include information (e.g., a hint) about user utterances received from the intelligent server 200 as a region of the second user interface.
  • information e.g., hint
  • the processor 150 may execute an intelligent app to perform a task corresponding to the selected information, and may receive a path rule corresponding to information selected from the intelligent server 200.
  • the electronic device may include at least one of a touch screen display, at least one communication circuit, a microphone, at least one speaker, the touch screen display, the communication circuit, the microphone, A processor, and at least one memory electrically coupled to the processor.
  • the memory may store an intelligent application program including a first application program including a first user interface and a second user interface.
  • the memory may be configured to cause the processor to cause the processor to display the first user interface on the display and to display the second user interface on the display while displaying the first user interface, And transmitting an identifier associated with the first application program and / or the first user interface to an external server via the communication circuit, and using the first application program,
  • the method comprising receiving from the external server information about at least one utterance for requesting a task performed by the device, and transmitting to the display the information about the received second utterance including text based at least in part on information about the received utterance A person who wants to display the user interface. It may include a truck design (instructions).
  • the memory is configured to determine, at run time, whether the display is displaying a home screen or a user interface of one application program after receiving the first user input And the like.
  • the electronic device may further include a housing and a physical button or a touch-sensitive button disposed in one area of the housing.
  • the memory may further include instructions to cause the processor to receive the first user input via the physical button or a touch-sensitive button at run time.
  • the memory may include instructions to cause the processor to cause the processor to display the second user interface overlaying the second user interface at least partially over the first user interface .
  • the memory may further include instructions to cause the processor to include at least one state information corresponding to the first user interface in the identifier at execution time.
  • the information about the at least one utterance may include at least one of a part of the occurrences of occurrences that have occurred in connection with the operation of the first application program and / or the first user interface, It can be related to ignition.
  • the memory may be configured to cause the processor to cause the processor to: when the occurrence frequency of the utterance that has occurred in connection with the operation of the first user interface does not exceed a specified threshold, And to receive information about at least one utterance related to some utterance that has occurred in connection with the operation of the third user interface associated with the first user interface.
  • the memory further comprises instructions for causing the processor to, at run time, receive information regarding the at least one utterance corresponding to attribute information of content contained in the first user interface .
  • the memory may be operable to cause the processor to cause the processor to perform at least one of the at least one utterance corresponding to location information or time information associated with the operation of the first application program and / And may further include instructions to receive information.
  • the memory is configured to cause the processor to cause the processor to cause an object capable of controlling the intelligent application program to not display text based at least in part on information about the received utterance, And may further include instructions to be included in the interface.
  • the memory may receive a second user input for selecting, at run time, the processor to select at least a portion of the text.
  • the memory may further include instructions to cause the processor to, at run time, perform a task corresponding to the selected text corresponding to the received second user input.
  • the memory includes instructions that, when executed, cause the processor to receive a sequence of at least one of the states of the electronic device from the external server to perform a task corresponding to the selected text As shown in FIG.
  • the method for providing a natural language representation of an electronic device may further include displaying a first user interface associated with a first application program, displaying a second user interface associated with the intelligent application program while displaying the first user interface, Receiving an identifier associated with the first application program and / or the first user interface to an external server; receiving the first user input to display the electronic application using the first application program; Receiving from the external server information relating to at least one speech for requesting a task performed by the first user interface and the second user interface including text based at least in part on information about the received speech, Is displayed. It can hamhal.
  • receiving the first user input comprises: after receiving the first user input, whether the display of the electronic device is displaying a home screen or displaying a user interface of one application program May be determined.
  • the act of displaying the second user interface may include displaying the second user interface at least partially over the first user interface.
  • the operation of transmitting the identifier to an external server may include including at least one state information corresponding to the first user interface in the identifier.
  • the operation of receiving information about the at least one utterance from the external server may include determining whether the occurrence frequency of the first application program and / or the utterance that has occurred in connection with the operation of the first user interface is specified And receiving information about the at least one utterance related to some utterances generated exceeding a threshold value.
  • the operation of receiving information about the at least one utterance from the external server may include, for example, an utterance having an occurrence frequency exceeding a specified threshold value during a utterance that has occurred in connection with the operation of the first user interface And if not, receiving information about at least one utterance related to some utterance that has occurred in connection with the operation of the third user interface associated with the first user interface.
  • the operation of receiving information about the at least one utterance from the external server includes receiving information about the at least one utterance corresponding to attribute information of content included in the first user interface Operation.
  • the operation of receiving information about the at least one utterance from the external server includes receiving at least one of the first application program and / or the first user interface, And receiving information about at least one utterance.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an electronic device in a network environment in accordance with one embodiment.
  • the electronic device 601 (e.g., the user terminal 100 of FIG. 1B) in the network environment 600 is connected to the electronic device 602 via a first network 698 (e.g., Or may communicate with electronic device 604 or server 608 via a second network 699 (e.g., a remote wireless communication).
  • a first network 698 e.g., Or may communicate with electronic device 604 or server 608 via a second network 699 (e.g., a remote wireless communication).
  • a second network 699 e.g., a remote wireless communication
  • the electronic device 601 may communicate with the electronic device 604 via the server 608.
  • electronic device 601 includes a processor 620 (e.g., processor 150 of FIG. 1B), memory 630 (e.g., memory 140 of FIG. 1B), input device 650 (E.g., input module 110 of FIG. 1B), audio output device 655 (e.g., speaker 130 of FIG. 1B), display device 660 (e.g., display 120 of FIG.
  • At least one (e.g., display device 660 or camera module 680) of these components may be omitted or other components may be added to the electronic device 601.
  • some components such as, for example, a sensor module 676 (e.g., a fingerprint sensor, an iris sensor, or an ambient light sensor) embedded in a display device 660 Can be integrated.
  • the processor 620 may be configured to run at least one other component (e.g., hardware or software component) of the electronic device 601 connected to the processor 620 by driving software, e.g., program 640, And can perform various data processing and arithmetic operations.
  • the processor 620 loads and processes commands or data received from other components (e.g., sensor module 676 or communication module 690) into the volatile memory 632 and processes the resulting data in the nonvolatile memory 634.
  • the processor 620 may be a main processor 621 (e.g., a central processing unit or an application processor), and, independently, and additionally or alternatively, a lower power than the main processor 621, Or a co-processor 623 (e.g., a graphics processing unit, an image signal processor, a sensor hub processor, or a communications processor) specific to the designated function.
  • a co-processor 623 e.g., a graphics processing unit, an image signal processor, a sensor hub processor, or a communications processor
  • the auxiliary processor 623 may be operated separately from or embedded in the main processor 621.
  • the coprocessor 623 may be used in place of the main processor 621, for example, while the main processor 621 is in an inactive (e.g., sleep) state, At least one component (e.g., display 660, sensor module 676, or communication module 606) of the electronic device 601, along with the main processor 621, 690) associated with the function or states.
  • the secondary processor 623 e.g., an image signal processor or communications processor
  • the secondary processor 623 is implemented as a component of some other functionally related component (e.g., camera module 680 or communication module 690) .
  • the memory 630 may store various data used by at least one component (e.g., processor 620 or sensor module 676) of the electronic device 601, e.g., software (e.g., program 640) ), And input data or output data for the associated command.
  • the memory 630 may include a volatile memory 632 or a non-volatile memory 634.
  • the program 640 may be software stored in the memory 630 and may include, for example, an operating system 642, middleware 644 or an application 646.
  • the input device 650 is an apparatus for receiving commands or data to be used in a component (e.g., processor 620) of the electronic device 601 from the outside (e.g., a user) of the electronic device 601,
  • a component e.g., processor 620
  • a microphone e.g., a mouse, or a keyboard may be included.
  • the sound output device 655 is a device for outputting a sound signal to the outside of the electronic device 601.
  • a speaker used for general purpose use such as a multimedia reproduction or a sound reproduction
  • a receiver used for telephone reception only a device for outputting a sound signal to the outside of the electronic device 601.
  • the receiver may be formed integrally or separately with the speaker.
  • the display device 660 may be an apparatus for visually providing information to a user of the electronic device 601 and may include, for example, a display, a hologram device, or a projector and control circuitry for controlling the projector. According to one embodiment, the display device 660 may include a touch circuitry or a pressure sensor capable of measuring the intensity of the pressure on the touch.
  • the audio module 670 can bidirectionally convert sound and electrical signals. According to one embodiment, the audio module 670 may acquire sound through an input device 650, or may be connected to an audio output device 655, or to an external electronic device (e.g., Electronic device 602 (e.g., a speaker or headphone)).
  • an external electronic device e.g., Electronic device 602 (e.g., a speaker or headphone)
  • the sensor module 676 may generate an electrical signal or data value corresponding to an internal operating state (e.g., power or temperature) of the electronic device 601, or an external environmental condition.
  • the sensor module 676 may be a gesture sensor, a gyro sensor, a barometric sensor, a magnetic sensor, an acceleration sensor, a grip sensor, a proximity sensor, a color sensor, an infrared sensor, Or an illuminance sensor.
  • Interface 677 may support a designated protocol that may be wired or wirelessly connected to an external electronic device (e.g., electronic device 602).
  • the interface 677 may include a high definition multimedia interface (HDMI), a universal serial bus (USB) interface, an SD card interface, or an audio interface.
  • HDMI high definition multimedia interface
  • USB universal serial bus
  • SD card interface Secure Digital interface
  • audio interface audio interface
  • the connection terminal 678 may be a connector such as an HDMI connector, a USB connector, an SD card connector, or an audio connector that can physically connect the electronic device 601 and an external electronic device (e.g., an electronic device 602) (E.g., a headphone connector).
  • an HDMI connector such as an HDMI connector, a USB connector, an SD card connector, or an audio connector that can physically connect the electronic device 601 and an external electronic device (e.g., an electronic device 602) (E.g., a headphone connector).
  • the haptic module 679 can convert an electrical signal into a mechanical stimulus (e.g., vibration or motion) or an electrical stimulus that the user can perceive through a tactile or kinesthetic sense.
  • the haptic module 679 may include, for example, a motor, a piezoelectric element, or an electrical stimulation device.
  • the camera module 680 can capture a still image and a moving image.
  • the camera module 680 may include one or more lenses, an image sensor, an image signal processor, or a flash.
  • the power management module 688 is a module for managing the power supplied to the electronic device 601, and may be configured as at least a part of, for example, a power management integrated circuit (PMIC).
  • PMIC power management integrated circuit
  • the battery 689 is an apparatus for supplying power to at least one component of the electronic device 601 and may include, for example, a non-rechargeable primary battery, a rechargeable secondary battery, or a fuel cell.
  • the communication module 690 is responsible for establishing a wired or wireless communication channel between the electronic device 601 and an external electronic device (e.g., an electronic device 602, an electronic device 604, or a server 608) Lt; / RTI > Communication module 690 may include one or more communication processors that support wired communication or wireless communication, which operate independently from processor 620 (e.g., an application processor).
  • communication module 690 includes a wireless communication module 692 (e.g., a cellular communication module, a short range wireless communication module, or a global navigation satellite system (GNSS) communication module) or a wired communication module 694 (E.g., a local area network (LAN) communication module, or a power line communication module), and may communicate with a first network 698 (e.g., Bluetooth, WiFi direct, or infrared data association Communication network) or a second network 699 (e.g., a telecommunications network such as a cellular network, the Internet, or a computer network (e.g., a LAN or WAN)).
  • a wireless communication module 692 e.g., a cellular communication module, a short range wireless communication module, or a global navigation satellite system (GNSS) communication module
  • GNSS global navigation satellite system
  • wired communication module 694 E.g., a local area network (LAN) communication module, or a power line communication module
  • a first network 698
  • the wireless communication module 692 may use the user information stored in the subscriber identity module 696 to identify and authenticate the electronic device 601 within the communication network.
  • the antenna module 697 may include one or more antennas for externally transmitting or receiving signals or power.
  • the communication module 690 e.g., the wireless communication module 692
  • Some of the components are connected to each other via a communication method (e.g., bus, general purpose input / output (GPIO), serial peripheral interface (SPI), or mobile industry processor interface (MIPI) (Such as commands or data) can be exchanged between each other.
  • a communication method e.g., bus, general purpose input / output (GPIO), serial peripheral interface (SPI), or mobile industry processor interface (MIPI) (Such as commands or data) can be exchanged between each other.
  • the command or data may be transmitted or received between the electronic device 601 and the external electronic device 604 via the server 608 connected to the second network 699.
  • Each of the electronic devices 602 and 604 may be the same or a different kind of device as the electronic device 601.
  • all or a portion of the operations performed in the electronic device 601 may be performed in another or a plurality of external electronic devices.
  • the electronic device 601 in the event that the electronic device 601 has to perform some function or service automatically or upon request, the electronic device 601 may, instead of or in addition to executing the function or service itself, And may request the external electronic device to perform at least some functions associated therewith.
  • the external electronic device receiving the request may execute the requested function or additional function and transmit the result to the electronic device 601.
  • the electronic device 601 can directly or additionally process the received result to provide the requested function or service.
  • cloud computing, distributed computing, or client-server computing technology may be used.
  • An electronic device can be various types of devices.
  • the electronic device can include, for example, at least one of a portable communication device (e.g., a smart phone), a computer device, a portable multimedia device, a portable medical device, a camera, a wearable device, or a home appliance.
  • a portable communication device e.g., a smart phone
  • a computer device e.g., a laptop, a desktop, a smart phone
  • portable multimedia device e.g., a portable multimedia device
  • portable medical device e.g., a portable medical device
  • camera e.g., a camera
  • a wearable device e.g., a smart watch
  • a home appliance e.g., a smart bracelet
  • first component is "(functionally or communicatively) connected” or “connected” to another (second) component, May be connected directly to the component, or may be connected through another component (e.g., a third component).
  • module includes units comprised of hardware, software, or firmware and may be used interchangeably with terms such as, for example, logic, logic blocks, components, or circuits.
  • a module may be an integrally constructed component or a minimum unit or part thereof that performs one or more functions.
  • the module may be configured as an application-specific integrated circuit (ASIC).
  • ASIC application-specific integrated circuit
  • Various embodiments of the present document may include instructions stored in machine-readable storage media (e.g., internal memory 636 or external memory 638) readable by a machine (e.g., a computer) Software (e. G., Program 640).
  • the device may include an electronic device (e. G., Electronic device 601) in accordance with the disclosed embodiments as an apparatus that is operable to invoke stored instructions from the storage medium and act upon the called instructions.
  • a processor e.g., processor 620
  • the processor may perform the function corresponding to the instruction, either directly or using other components under the control of the processor.
  • the instructions may include code generated or executed by the compiler or interpreter.
  • a device-readable storage medium may be provided in the form of a non-transitory storage medium.
  • 'non-temporary' means that the storage medium does not include a signal and is tangible, but does not distinguish whether data is stored semi-permanently or temporarily on the storage medium.
  • a method according to various embodiments disclosed herein may be provided in a computer program product.
  • a computer program product can be traded between a seller and a buyer as a product.
  • a computer program product may be distributed in the form of a machine readable storage medium (eg, compact disc read only memory (CD-ROM)) or distributed online through an application store (eg PlayStore TM ).
  • an application store eg PlayStore TM
  • at least a portion of the computer program product may be temporarily stored, or temporarily created, on a storage medium such as a manufacturer's server, a server of an application store, or a memory of a relay server.
  • Each of the components may be comprised of a single entity or a plurality of entities, and some subcomponents of the aforementioned subcomponents may be omitted, or other subcomponents may be various May be further included in the embodiment.
  • some components e.g., modules or programs

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Abstract

본 발명의 일 실시 예는, 터치 스크린 디스플레이, 통신 회로, 마이크, 스피커, 상기 터치 스크린 디스플레이, 프로세서, 및 메모리를 포함하고, 상기 메모리는 제1 사용자 인터페이스를 포함하는 제1 어플리케이션 프로그램 및 제2 사용자 인터페이스를 포함하는 지능형 어플리케이션 프로그램을 저장하고, 상기 메모리는 실행 시에 상기 프로세서로 하여금, 상기 제1 사용자 인터페이스를 표시하고, 상기 제1 사용자 인터페이스를 표시하는 동안 상기 제2 사용자 인터페이스를 표시하기 위한 제1 사용자 입력을 수신할 수 있다.

Description

자연어 표현 제공 방법 및 이를 지원하는 전자 장치
본 문서에서 개시되는 실시 예들은, 음성 인식 서비스의 운용과 관련하여 자연어 표현을 제공하는 기술과 관련된다.
근래의 전자 장치는 사용자와의 인터렉션(interaction)을 지향하기 위한 일환으로 다양한 입력 방식을 제안하고 있다. 예를 들어, 전자 장치는 사용자가 발화한 정보를 직접 입력 받아 처리하는 음성 입력 방식을 운용할 수 있다. 나아가, 전자 장치는 입력된 음성을 인식하여 사용자 발화의 의도를 도출하고, 의도에 대응하는 동작을 수행하는 등의 음성 인식 서비스를 지원할 수 있다.
음성 인식 서비스의 상용화에 대응하여 다채로운 운용 플랫폼을 구축하고자 하는 시도가 이루어지고 있다. 일례로, 전자 장치는 음성 인식 서비스를 지원하는 특정 어플리케이션의 실행을 기반으로 사용자 발화를 처리함에 있어, 상기 사용자 발화 또는 전자 장치의 컨텍스트(context)와 관계되는 자연어 표현(예: 예시 발화, 대표 발화 또는 관련 발화 등)을 제공할 수 있다.
자연어 표현의 제공은 사용자 발화를 처리하는 상기 특정 어플리케이션의 실행을 전제로(또는, 기반으로) 할 수 있다. 이에 따르면, 전자 장치는 사용자 발화가 발생하지 않거나, 상기 특정 어플리케이션이 실행되지 않은 경우, 이러한 환경의 컨텍스트를 반영하는 자연어 표현 제공에 취약할 수 있다.
본 문서에서는, 용이하게 액세스 가능한 사용자 인터페이스를 기반으로 전자 장치의 현재 컨텍스트 정보에 따른 자연어 표현을 제공할 수 있는 자연어 표현 제공 방법 및 이를 지원하는 전자 장치를 개시한다.
일 실시 예에 따른 전자 장치는, 터치 스크린 디스플레이, 적어도 하나의 통신 회로, 마이크, 적어도 하나의 스피커, 상기 터치 스크린 디스플레이, 상기 통신 회로, 상기 마이크 및 상기 스피커에 전기적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서, 및 상기 프로세서에 전기적으로 연결된 적어도 하나의 메모리를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 메모리는, 제1 사용자 인터페이스를 포함하는 제1 어플리케이션 프로그램 및 제2 사용자 인터페이스를 포함하는 지능형 어플리케이션 프로그램을 저장할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 메모리는, 실행 시에, 상기 프로세서로 하여금, 상기 디스플레이에 상기 제1 사용자 인터페이스를 표시하고, 상기 제1 사용자 인터페이스를 표시하는 동안 상기 디스플레이에 상기 제2 사용자 인터페이스를 표시하기 위한 제1 사용자 입력을 수신하고, 상기 통신 회로를 통해 상기 제1 어플리케이션 프로그램 및/또는 상기 제1 사용자 인터페이스와 연관된 식별자(identifier)를 외부 서버로 전송하고, 상기 제1 어플리케이션 프로그램을 이용하여 상기 전자 장치에 의해 수행되는 태스크(task)를 요청하기 위한 적어도 하나의 발화에 관한 정보를 상기 외부 서버로부터 수신하고, 상기 디스플레이에 상기 수신된 발화에 관한 정보에 적어도 부분적으로 기반한 텍스트를 포함하는 상기 제2 사용자 인터페이스를 표시하도록 하는 인스트럭션(instructions)을 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 사용자가 비교적 용이하게 액세스할 수 있는 경로를 통하여 전자 장치의 운용 환경에 유기적으로 대응하는 자연어 표현을 제공할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 사용자의 자연어 표현 선택에 따라 대응하는 전자 장치의 동작이 수행됨으로써, 발화가 곤란한 환경에서의 음성 인식 서비스 운용을 지원할 수 있다.
이 외에, 본 문서를 통해 직접적 또는 간접적으로 파악되는 다양한 효과들이 제공될 수 있다.
도 1a는 일 실시 예에 따른 통합 지능화 시스템을 도시한 도면이다.
도 1b는 일 실시 예에 따른 통합 지능화 시스템의 사용자 단말을 도시한 도면이다.
도 1c는 일 실시 예에 따른 사용자 단말의 지능형 앱 실행 형태를 도시한 도면이다.
도 1d는 일 실시 예에 따른 지능형 서비스 모듈에 포함된 컨텍스트 모듈의 상태 수집 형태를 도시한 도면이다.
도 1e는 일 실시 예에 따른 지능형 서비스 모듈에 포함된 제안 모듈을 도시한 도면이다.
도 1f는 일 실시 예에 따른 지능형 서비스 모듈에 포함된 페르소나 모듈의 사용자 정보 관리 형태를 도시한 도면이다.
도 2는 일 실시 예에 따른 사용자 단말의 운용 일례를 도시한 도면이다.
도 3은 일 실시 예에 따른 사용자 단말의 어플리케이션 운용과 관계된 다양한 상태를 도시한 도면이다.
도 4a는 일 실시 예에 따른 사용자 단말의 제1 상태로부터 활성화되는 컨텐츠 큐레이션 서비스의 형태를 도시한 도면이다.
도 4b는 일 실시 예에 따른 사용자 단말의 제2 상태로부터 활성화되는 컨텐츠 큐레이션 서비스의 형태를 도시한 도면이다.
도 4c는 일 실시 예에 따른 사용자 단말의 제3 상태로부터 활성화되는 컨텐츠 큐레이션 서비스의 형태를 도시한 도면이다.
도 5a는 일 실시 예에 따른 통합 지능화 시스템의 지능형 서버를 도시한 도면이다.
도 5b는 일 실시 예에 따른 지능형 서버의 패스 룰 생성 형태를 도시한 도면이다.
도 5c는 일 실시 예에 따른 사용자 단말의 자연어 표현 제공 방법을 도시한 도면이다.
도 6은 일 실시 예에 따른 네트워크 환경 내의 전자 장치를 도시한 도면이다.
이하, 본 발명의 다양한 실시 예가 첨부된 도면을 참조하여 기재된다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 실시 예의 다양한 변경(modification), 균등물(equivalent), 및/또는 대체물(alternative)을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.
본 문서에서, "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.
본 문서에서, "A 또는 B", "A 또는/및 B 중 적어도 하나", 또는 "A 또는/및 B 중 하나 또는 그 이상" 등의 표현은 함께 나열된 항목들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. 예를 들면, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나", 또는 "A 또는 B 중 적어도 하나"는, (1) 적어도 하나의 A를 포함, (2) 적어도 하나의 B를 포함, 또는 (3) 적어도 하나의 A 및 적어도 하나의 B 모두를 포함하는 경우를 모두 지칭할 수 있다.
본 문서에서 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. 예를 들면, 제1 사용자 기기와 제2 사용자 기기는, 순서 또는 중요도와 무관하게, 서로 다른 사용자 기기를 나타낼 수 있다. 예를 들면, 본 문서에 기재된 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 바꾸어 명명될 수 있다.
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, 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나, 다른 구성요소(예: 제3 구성요소)를 통하여 연결될 수 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소(예: 제1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제2 구성요소)에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소와 상기 다른 구성요소 사이에 다른 구성요소(예: 제3 구성요소)가 존재하지 않는 것으로 이해될 수 있다.
본 문서에서 사용된 표현 "~하도록 구성된(또는 설정된)(configured to)"은 상황에 따라, 예를 들면, "~에 적합한(suitable for)", "~하는 능력을 가지는(having the capacity to)", "~하도록 설계된(designed to)", "~하도록 변경된(adapted to)", "~하도록 만들어진(made to)", 또는 "~를 할 수 있는(capable of)"과 바꾸어 사용될 수 있다. 용어 "~하도록 구성(또는 설정)된"은 하드웨어적으로 "특별히 설계된(specifically designed to)"것만을 반드시 의미하지 않을 수 있다. 대신, 어떤 상황에서는, "~하도록 구성된 장치"라는 표현은, 그 장치가 다른 장치 또는 부품들과 함께 "~할 수 있는" 것을 의미할 수 있다. 예를 들면, 문구 "A, B, 및 C를 수행하도록 구성(또는 설정)된 프로세서"는 해당 동작을 수행하기 위한 전용 프로세서(예: 임베디드 프로세서), 또는 메모리 장치에 저장된 하나 이상의 소프트웨어 프로그램들을 실행함으로써, 해당 동작들을 수행할 수 있는 범용 프로세서(generic-purpose processor)(예: CPU 또는 application processor)를 의미할 수 있다.
본 문서에서 사용된 용어들은 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 다른 실시 예의 범위를 한정하려는 의도가 아닐 수 있다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다. 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 용어들은 본 문서에 기재된 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가질 수 있다. 본 문서에 사용된 용어들 중 일반적인 사전에 정의된 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 동일 또는 유사한 의미로 해석될 수 있으며, 본 문서에서 명백하게 정의되지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다. 경우에 따라서, 본 문서에서 정의된 용어일지라도 본 문서의 실시 예들을 배제하도록 해석될 수 없다.
본 문서의 다양한 실시 예들에 따른 전자 장치는, 예를 들면, 스마트폰(smartphone), 태블릿 PC(tablet personal computer), 이동 전화기(mobile phone), 영상 전화기, 전자책 리더기(e-book reader), 데스크톱 PC (desktop PC), 랩탑 PC(laptop PC), 넷북 컴퓨터(netbook computer), 워크스테이션(workstation), 서버, PDA(personal digital assistant), PMP(portable multimedia player), MP3 플레이어, 모바일 의료기기, 카메라, 또는 웨어러블 장치(wearable device) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 다양한 실시 예에 따르면 웨어러블 장치는 엑세서리 형(예: 시계, 반지, 팔찌, 발찌, 목걸이, 안경, 콘택트 렌즈, 또는 머리 착용형 장치(head-mounted-device(HMD)), 직물 또는 의류 일체 형(예: 전자 의복), 신체 부착 형(예: 스킨 패드(skin pad) 또는 문신), 또는 생체 이식 형(예: implantable circuit) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
어떤 실시 예들에서, 전자 장치는 가전 제품(home appliance)일 수 있다. 가전 제품은, 예를 들면, 텔레비전, DVD 플레이어(Digital Video Disk player), 오디오, 냉장고, 에어컨, 청소기, 오븐, 전자레인지, 세탁기, 공기 청정기, 셋톱 박스(set-top box), 홈 오토매이션 컨트롤 패널(home automation control panel), 보안 컨트롤 패널(security control panel), TV 박스(예: 삼성 HomeSync™, 애플TV™, 또는 구글 TV™), 게임 콘솔(예: Xbox™, PlayStation™), 전자 사전, 전자 키, 캠코더, 또는 전자 액자 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
다른 실시 예에서, 전자 장치는, 각종 의료기기(예: 각종 휴대용 의료측정기기(혈당 측정기, 심박 측정기, 혈압 측정기, 또는 체온 측정기 등), MRA(magnetic resonance angiography), MRI(magnetic resonance imaging), CT(computed tomography), 촬영기, 또는 초음파기 등), 내비게이션(navigation) 장치, 위성 항법 시스템(GNSS(Global Navigation Satellite System)), EDR(event data recorder), FDR(flight data recorder), 자동차 인포테인먼트(infotainment) 장치, 선박용 전자 장비(예: 선박용 항법 장치, 자이로 콤파스 등), 항공 전자기기(avionics), 보안 기기, 차량용 헤드 유닛(head unit), 산업용 또는 가정용 로봇, 금융 기관의 ATM(automatic teller's machine), 상점의 POS(point of sales), 또는 사물 인터넷 장치(internet of things)(예: 전구, 각종 센서, 전기 또는 가스 미터기, 스프링클러 장치, 화재경보기, 온도조절기(thermostat), 가로등, 토스터(toaster), 운동기구, 온수탱크, 히터, 보일러 등) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
어떤 실시 예에 따르면, 전자 장치는 가구(furniture) 또는 건물/구조물의 일부, 전자 보드(electronic board), 전자 사인 수신 장치(electronic signature receiving device), 프로젝터(projector), 또는 각종 계측 기기(예: 수도, 전기, 가스, 또는 전파 계측 기기 등) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 다양한 실시 예에서, 전자 장치는 전술한 다양한 장치들 중 하나 또는 그 이상의 조합일 수 있다. 어떤 실시 예에 따른 전자 장치는 플렉서블 전자 장치일 수 있다. 또한, 본 문서의 실시 예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않으며, 기술 발전에 따른 새로운 전자 장치를 포함할 수 있다.
이하, 첨부 도면을 참조하여, 다양한 실시 예에 따른 전자 장치가 설명된다. 본 문서에서, 사용자라는 용어는 전자 장치를 사용하는 사람 또는 전자 장치를 사용하는 장치(예: 인공지능 전자 장치)를 지칭할 수 있다.
본 발명을 서술하기에 앞서, 도 1a 내지 도 1f를 참조하여 본 발명의 다양한 실시 예가 적용될 수 있는 통합 지능화 시스템을 설명하기로 한다.
도 1a는 일 실시 예에 따른 통합 지능화 시스템을 도시한 도면이다.
도 1a를 참조하면, 통합 지능화 시스템(10)은 사용자 단말(100), 지능형 서버(200), 개인화 정보 서버(300) 또는 제안 서버(400)를 포함할 수 있다.
사용자 단말(100)은 사용자 단말(100) 내부에 저장된 앱(app)(또는, 어플리케이션 프로그램(application program))(예: 알람 앱, 메시지 앱, 사진(갤러리) 앱 등)을 통해 사용자에게 필요한 서비스를 제공할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(100)은 사용자 단말(100) 내부에 저장된 지능형 앱(또는, 음성 인식 앱)을 통해 다른 앱을 실행하고 동작시킬 수 있다. 사용자 단말(100)의 상기 지능형 앱을 통해 상기 다른 앱의 실행하고 동작을 실행시키기 위한 사용자 입력을 수신할 수 있다. 상기 사용자 입력은, 예를 들어, 물리적 버튼, 터치 패드, 음성 입력, 원격 입력 등을 통해 수신될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(100)은 휴대폰, 스마트폰, PDA(personal digital assistant) 또는 노트북 컴퓨터 등 인터넷에 연결 가능한 각종 단말 장치(또는, 전자 장치)가 이에 해당될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(100)은 사용자의 발화를 사용자 입력으로 수신할 수 있다. 사용자 단말(100)은 사용자의 발화를 수신하고, 상기 사용자의 발화에 기초하여 앱을 동작시키는 명령을 생성할 수 있다. 이에 따라, 사용자 단말(100)은 상기 명령을 이용하여 상기 앱을 동작시킬 수 있다.
지능형 서버(200)는 통신망을 통해 사용자 단말(100)로부터 사용자 음성 입력(voice input)을 수신하여 텍스트 데이터(text data)로 변경할 수 있다. 다른 실시 예에서는, 지능형 서버(200)는 상기 텍스트 데이터에 기초하여 패스 룰(path rule) 을 생성(또는, 선택)할 수 있다. 상기 패스 룰은 앱의 기능을 수행하기 위한 동작(action)(또는, 오퍼레이션(operation))에 대한 정보 또는 상기 동작을 실행하기 위해 필요한 파라미터에 대한 정보를 포함할 수 있다. 또한, 상기 패스 룰은 상기 앱의 상기 동작의 순서를 포함할 수 있다.
사용자 단말(100)은 상기 패스 룰을 수신하고, 상기 패스 룰에 따라 앱을 선택하고, 상기 선택된 앱에서 상기 패스 룰에 포함된 동작을 실행시킬 수 있다. 본 문서의 “패스 룰(path rule)” 이라는 용어는 일반적으로, 전자 장치(또는, 사용자 단말)가 사용자에 의해 요청된 태스크를 수행하기 위한 상태들의 시퀀스를 의미할 수 있지만, 이에 제한되지는 않는다. 다시 말해, 패스 룰은 상태들의 시퀀스에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 태스크는 예컨대, 지능형 앱이 제공할 수 있는 어떠한 동작(action)일 수 있다. 상기 태스크는 일정을 생성하거나, 원하는 상대방에게 사진을 전송하거나, 날씨 정보를 제공하는 것을 포함할 수 있다. 사용자 단말(100)은 적어도 하나의 상태(예: 사용자 단말(100)의 동작 상태)를 순차적으로 갖음으로써, 상기 태스크를 수행할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 패스 룰은 인공 지능(artificial intelligent)(AI) 시스템에 의해 제공되거나, 생성될 수 있다. 인공지능 시스템은 룰 베이스 시스템(rule-based system) 일 수도 있고, 신경망 베이스 시스템(neual 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, 패스 룰은 미리 정의된 패스 룰들의 집합에서 선택될 수 있거나, 사용자 요청에 응답하여 실시간으로 생성될 수 있다. 예를 들어, 인공지능 시스템은 미리 정의 된 복수의 패스 룰 중 적어도 패스 룰을 선택하거나, 동적(또는, 실시간)으로 패스 룰을 생성할 수 있다. 또한, 사용자 단말(100)은 패스 룰을 제공하기 위해 하이브리드 시스템을 사용할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(100)은 상기 동작을 실행하고, 동작을 실행한 사용자 단말(100)의 상태에 대응되는 화면을 디스플레이에 표시할 수 있다. 다른 예를 들어, 사용자 단말(100)은 상기 동작을 실행하고, 동작을 수행한 결과를 디스플레이에 표시하지 않을 수 있다. 사용자 단말(100)은, 예를 들어, 복수의 동작을 실행하고, 상기 복수의 동작의 일부 결과만을 디스플레이에 표시할 수 있다. 사용자 단말(100)은, 예를 들어, 마지막 순서의 동작을 실행한 결과만을 디스플레이에 표시할 수 있다. 또 다른 예를 들어, 사용자 단말(100)은 사용자의 입력을 수신하여 해당 시점(time)의 동작에 대한 실행 결과를 디스플레이에 표시할 수 있다.
개인화 정보 서버(300)는 사용자 정보가 저장된 데이터베이스를 포함할 수 있다. 예를 들어, 개인화 정보 서버(300)는 사용자 단말(100)로부터 사용자 정보(예: 컨텍스트 정보, 앱 실행 등)를 수신하여 상기 데이터베이스에 저장할 수 있다. 개인화 정보 서버(300)는 통신망을 통해 상기 사용자 정보를 지능형 서버(200)로 전송하여, 지능형 서버(200)의 기능 수행(예: 사용자 입력에 대한 패스 룰 생성)을 지원할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(100)은 통신망을 통해 개인화 정보 서버(300)로부터 사용자 정보를 수신하여 데이터베이스를 관리하기 위한 정보로 이용할 수 있다. 또는, 사용자 단말(100)은 개인화 정보 서버(300)로부터 상기 사용자 정보에 기초한 적어도 하나의 자연어 표현(예: 예시 발화, 대체 발화 또는 관련 발화 등)을 수신하여 후술되는 컨텐츠 큐레이션 서비스(contents curation service)의 운용을 위한 정보로 이용할 수 있다.
제안 서버(400)는 단말 내에 기능 혹은 어플리케이션의 소개 또는 제공될 기능에 대한 정보가 저장된 데이터베이스를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제안 서버(400)는 개인화 정보 서버(300)로부터 사용자 단말(100)의 사용자 정보를 수신하여 사용자가 사용할 수 있는 기능에 대한 데이터베이스를 포함할 수 있다. 사용자 단말(100)은 통신망을 통해 제안 서버(400)로부터 상기 제공될 기능에 대한 정보를 수신하여 사용자에게 정보를 제공할 수 있다.
도 1b는 일 실시 예에 따른 통합 지능화 시스템의 사용자 단말을 도시한 도면이다.
도 1b를 참조하면, 사용자 단말(100)은 입력 모듈(110), 디스플레이(120), 스피커(130), 메모리(140) 또는 프로세서(150)를 포함할 수 있다. 사용자 단말(100)의 적어도 일부 구성(예: 입력 모듈(110), 디스플레이(120), 스피커(130) 또는 메모리(140) 등)은 프로세서(150)에 전기적으로 연결될 수 있다. 사용자 단말(100)은 하우징을 더 포함할 수 있고, 상기 사용자 단말(100)의 구성들은 상기 하우징의 내부에 안착되거나, 하우징 상에(on the housing) 위치할 수 있다. 사용자 단말(100)은 상기 하우징의 내부에 위치한 통신 회로를 더 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따른 통신 회로는 통합 지능화 시스템(10)의 적어도 하나의 외부 장치(예: 지능형 서버(200), 개인화 정보 서버(300) 또는 제안 서버(400))와 규정된 프로토콜(protocol)에 따른 유선 통신 또는 무선 통신을 수립할 수 있다. 통신 회로는 상기 유선 통신 또는 무선 통신을 기반으로 외부 서버(예: 지능형 서버(200) 등)와 데이터(또는, 정보)를 송수신할 수 있다. 다양한 실시 예에서, 사용자 단말(100)은 전자 장치로도 명명될 수 있으며, 도 6을 통하여 언급될 전자 장치(601)의 구성요소를 더 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따른, 입력 모듈(110)은 사용자로부터 사용자 입력을 수신할 수 있다. 예를 들어, 입력 모듈(110)은 연결된 외부 장치(예: 키보드, 헤드셋)로부터 사용자 입력을 수신할 수 있다. 다른 예를 들어, 입력 모듈(110)은 디스플레이(120)와 결합된 터치 스크린(예: 터치 스크린 디스플레이)을 포함할 수 있다. 또 다른 예를 들어, 입력 모듈(110)은 사용자 단말(100)(또는, 사용자 단말(100)의 하우징)에 위치한 하드웨어 키(또는, 물리적 키)를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 입력 모듈(110)은 사용자의 발화를 음성 신호로 수신할 수 있는 마이크를 포함할 수 있다. 예를 들어, 입력 모듈(110)은 발화 입력 시스템(speech input system)을 포함하고, 상기 발화 입력 시스템을 통해 사용자의 발화를 음성 신호로 수신할 수 있다. 상기 마이크의 적어도 일부는 예컨대, 상기 하우징의 일 부분(예: 제1 부분)을 통해 노출될 수 있다. 일 실시 예에서, 마이크는 사용자 발화에 따른 입력(예: 음성 입력)을 수신하기 위하여 항시 구동되는 상태(예: always on)로 제어되거나 또는, 사용자 단말(100)의 일 영역으로 제공되는 하드웨어 키(예: 도 1c의 112)에 사용자 조작이 인가되는 경우 구동되도록 제어될 수 있다. 상기 사용자 조작이라 함은, 하드웨어 키(112)에 대한 프레스(press) 조작 또는 프레스 홀드(press and hold) 조작을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따른, 디스플레이(120)는 이미지나 비디오, 및/또는 어플리케이션의 실행 화면을 표시할 수 있다. 예를 들어, 디스플레이(120)는 앱의 그래픽 사용자 인터페이스(graphic user interface)(GUI)를 표시할 수 있다. 일 실시 예에서, 디스플레이(120)는 사용자 신체(예: 손가락)에 의한 입력(예: 터치 입력 또는 드래그 입력)을 수신하기 위하여 상기 하우징의 일 부분(예: 제2 부분)을 통해 적어도 일부가 노출될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 스피커(130)는 음성 신호를 출력할 수 있다. 예를 들어, 스피커(130)는 사용자 단말(100) 내부에서 생성되거나 또는, 외부 장치(예: 지능형 서버(도 1a의 200))로부터 수신하는 음성 신호를 출력할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 스피커(130)는 상술된 기능 수행의 효율성과 관련하여, 적어도 일부가 상기 하우징의 일 부분(예: 제3 부분)을 통해 노출될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 메모리(140)는 복수의 앱(또는, 어플리케이션 프로그램(application program))(141, 143)을 저장할 수 있다. 복수의 앱(141, 143)은 예를 들어, 사용자 입력에 대응되는 기능을 수행하기 위한 프로그램(program)일 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 메모리(140)는 지능형 에이전트(145), 실행 매니저 모듈(147) 또는 지능형 서비스 모듈(149)을 저장할 수 있다. 지능형 에이전트(145), 실행 매니저 모듈(147) 및 지능형 서비스 모듈(149)은, 예를 들어, 수신된 사용자 입력(예: 사용자 발화)을 처리하기 위한 프레임워크(framework)(또는, 어플리케이션 프레임워크(application framework))일 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 메모리(140)는 사용자 입력을 인식하는데 필요한 정보를 저장할 수 있는 데이터베이스를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메모리(140)은 로그(log) 정보를 저장할 수 있는 로그 데이터베이스를 포함할 수 있다. 다른 예를 들어, 메모리(140)는 사용자 정보를 저장할 수 있는 페르소나 데이터베이스를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 메모리(140)는 복수의 앱(141, 143)을 저장하고, 복수의 앱(141, 143)은 로드되어 동작할 수 있다. 예를 들어, 메모리(140)에 저장된 복수의 앱(141,143)은 실행 매니저 모듈(147)에 의해 로드되어 동작할 수 있다. 복수의 앱(141, 143)은 기능을 수행하는 실행 서비스 모듈(141a, 143a)을 포함할 수 있다. 일 실시 예에서, 복수의 앱(141, 143)은 기능을 수행하기 위하여 실행 서비스 모듈(141a, 143a)를 통해 복수의 동작(예: 상태들의 시퀀스)(141b, 143b)을 실행할 수 있다. 다시 말해, 실행 서비스 모듈(141a, 143a)은 프로세서(150)의 실행 매니저 모듈(147)에 의해 활성화되고, 복수의 동작 (141b, 143b)을 실행할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 앱(141, 143)의 동작(141b, 143b)이 실행되었을 때, 동작(141b, 143b)의 실행에 따른 실행 상태 화면은 디스플레이(120)에 표시될 수 있다. 상기 실행 상태 화면은, 예를 들어, 동작(141b, 143b)이 완료된 상태의 화면일 수 있다. 상기 실행 상태 화면은, 다른 예를 들어, 동작(141b, 143b)의 실행이 정지된 상태(partial landing)(예: 동작(141b, 143b)에 필요한 파라미터가 입력되지 않은 경우)의 화면일 수 있다.
일 실시 예에 따른, 실행 서비스 모듈(141a, 143a)은 패스 룰에 따라 동작(141b, 143b)을 실행할 수 있다. 예를 들어, 실행 서비스 모듈(141a, 143a)은 실행 매니저 모듈(147)에 의해 활성화되고, 실행 매니저 모듈(147)로부터 상기 패스 룰에 따라 실행 요청을 전달 받고, 상기 실행 요청에 따라 동작(141b, 143b)을 함으로써, 앱(141, 143)의 기능을 실행할 수 있다. 실행 서비스 모듈(141a, 143a)은 상기 동작(141b, 143b)의 수행이 완료되면 완료 정보를 실행 매니저 모듈(147)로 전달할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 앱(141, 143)에서 복수의 동작(141b, 143b)이 실행되는 경우, 복수의 동작(141b, 143b)은 순차적으로 실행될 수 있다. 실행 서비스 모듈(141a, 143a)은 하나의 동작(예: 제1 앱(141)의 동작 1, 제2 앱(143)의 동작 1)의 실행이 완료되면 다음 동작(예: 제1 앱(141)의 동작 2, 제2 앱(143)의 동작 2)을 오픈하고 완료 정보를 실행 매니저 모듈(147)로 송신할 수 있다. 여기서 임의의 동작을 오픈한다는 것은, 임의의 동작을 실행 가능한 상태로 천이시키거나, 임의의 동작의 실행을 준비하는 것으로 이해될 수 있다. 다시 말해서, 임의의 동작이 오픈되지 않으면, 해당 동작은 실행될 수 없다. 실행 매니저 모듈(147)은 상기 완료 정보가 수신되면 다음 동작(예: 제1 앱(141)의 동작 2, 제2 앱(143)의 동작 2)에 대한 실행 요청을 실행 서비스 모듈(141a, 143a)로 전달할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 복수의 앱(141, 143)이 실행되는 경우, 복수의 앱(141, 143)은 순차적으로 실행될 수 있다. 예를 들어, 제1 앱(141)의 마지막 동작(예: 제1 앱(141)의 동작 3)의 실행이 완료되어 완료 정보를 수신하면, 실행 매니저 모듈(147)은 제2 앱(143)의 첫번째 동작(예: 제2 앱(143)의 동작 1)의 실행 요청을 실행 서비스(143a)로 송신할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 앱(141, 143)에서 복수의 동작(141b, 143b)이 실행된 경우, 상기 실행된 복수의 동작(141b, 143b) 각각의 실행에 따른 결과 화면은 디스플레이(120)에 표시될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 상기 실행된 복수의 동작(141b, 143b)의 실행에 따른 복수의 결과 화면 중 일부만 디스플레이(120)에 표시될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 메모리(140)는 지능형 에이전트(145)와 연동된 지능형 앱(예: 음성 인식 앱)을 저장할 수 있다. 지능형 에이전트(145)와 연동된 앱은 사용자의 발화를 음성 신호로 수신하여 처리할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 지능형 에이전트(145)와 연동된 앱은 입력 모듈(110)을 통해 입력되는 특정 입력(예: 하드웨어 키를 통한 입력, 터치 스크린을 통한 입력, 특정 음성 입력)에 의해 동작될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 메모리(140)에 저장된 지능형 에이전트(145), 실행 매니저 모듈(147) 또는 지능형 서비스 모듈(149)이 프로세서(150)에 의해 실행될 수 있다. 지능형 에이전트(145), 실행 매니저 모듈(147) 또는 지능형 서비스 모듈(149)의 기능은 프로세서(150)에 의해 구현될 수 있다. 상기 지능형 에이전트(145), 실행 매니저 모듈(147) 및 지능형 서비스 모듈(149)의 기능에 대해 프로세서(150)의 동작으로 설명하겠다. 일 실시 예에 따르면, 메모리(140)에 저장된 지능형 에이전트(145), 실행 매니저 모듈(147) 또는 지능형 서비스 모듈(149)는 소프트웨어뿐만 아니라 하드웨어로 구현될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(150)는 사용자 단말(100)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(150)는 입력 모듈(110)을 제어하여 사용자 입력을 수신할 수 있다. 프로세서(150)는 디스플레이(120)를 제어하여 이미지를 표시할 수 있다. 프로세서(150)는 스피커(130)를 제어하여 음성 신호를 출력할 수 있다. 프로세서(150)는 메모리(140)를 제어하여 프로그램을 실행시키고, 필요한 정보를 불러오거나 저장할 수 있다.
일 실시 예에 따르면 프로세서(150)는 메모리(140)에 저장된 지능형 에이전트(145), 실행 매니저 모듈(147) 또는 지능형 서비스 모듈(149)을 실행시킬 수 있다. 이에 따라, 프로세서(150)는 지능형 에이전트(145), 실행 매니저 모듈(147) 또는 지능형 서비스 모듈(149)의 기능을 구현할 수 있다.
일 실시 예에 따른, 프로세서(150)는 지능형 에이전트(145)를 실행하여 사용자 입력으로 수신된 음성 신호에 기초하여 앱을 동작시키는 명령을 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따른, 프로세서(150)는 실행 매니저 모듈(147)을 실행하여 상기 생성된 명령에 따라 메모리(140)에 저장된 앱(141, 143)을 실행시킬 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(150)는 지능형 서비스 모듈(149)을 실행하여 사용자의 정보를 관리하고, 상기 사용자의 정보를 이용하여 사용자 입력을 처리할 수 있다.
프로세서(150)는 지능형 에이전트(145)를 실행하여 입력 모듈(110)을 통해 수신된 사용자 입력을 지능형 서버(200)로 송신하고, 지능형 서버(200)를 통해 상기 사용자 입력을 처리할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(150)는 지능형 에이전트(145)를 실행하여 상기 사용자 입력을 지능형 서버(200)로 송신하기 전에 상기 사용자 입력을 전처리할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 지능형 에이전트(145)는 상기 사용자 입력을 전처리하기 위하여, 적응 반향 제거(adaptive echo canceller)(AEC) 모듈, 노이즈 억제(noise suppression)(NS) 모듈, 종점 검출(end-point detection)(EPD) 모듈 또는 자동 이득 제어(automatic gain control)(AGC) 모듈을 포함할 수 있다. 상기 적응 반향 제거부는 상기 사용자 입력에 포함된 에코(echo)를 제거할 수 있다. 상기 노이즈 억제 모듈은 상기 사용자 입력에 포함된 배경 잡음을 억제할 수 있다. 상기 종점 검출 모듈은 상기 사용자 입력에 포함된 사용자 음성의 종점을 검출하고, 상기 검출된 종점을 이용하여 사용자의 음성이 존재하는 부분을 찾을 수 있다. 상기 자동 이득 제어 모듈은 상기 사용자 입력을 인식하고, 상기 인식된 사용자 입력을 처리하기 적합하도록 상기 사용자 입력의 음량을 조절할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(150)는 성능을 위하여 상기 전처리 구성을 전부 실행시킬 수 있지만, 다른 실시 예에서 프로세서(150)는 저전력으로 동작하기 위해 상기 전처리 구성 중 일부를 실행시킬 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 지능형 에이전트(145)는 사용자의 호출을 인식하기 위해 메모리(140)에 저장된 웨이크 업(wake up) 인식 모듈을 실행시킬 수 있다. 이에 따라, 프로세서(150)는 상기 웨이크 업 인식 모듈을 통해 사용자의 웨이크 업 명령을 인식할 수 있고, 상기 웨이크 업 명령을 수신한 경우 사용자 입력을 수신하기 위한 지능형 에이전트(145)를 실행시킬 수 있다. 상기 웨이크 업 인식 모듈은 저전력 프로세서(예: 오디오 코덱에 포함된 프로세서)로 구현될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(150)는 하드웨어 키를 통한 사용자 입력을 수신하였을 때 지능형 에이전트(145)를 실행시킬 수 있다. 지능형 에이전트(145)가 실행된 경우, 지능형 에이전트(145)와 연동된 지능형 앱(예: 음성 인식 앱)이 실행될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 지능형 에이전트(145)는 사용자 입력을 실행하기 위한 음성 인식 모듈을 포함할 수 있다. 프로세서(150)는 상기 음성 인식 모듈을 통해 앱에서 동작을 실행하도록 하기 위한 사용자 입력을 인식할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(150)는 상기 음성 인식 모듈을 통해 앱(141, 143)에서 상기 웨이크 업 명령과 같은 동작을 실행하는 제한된 사용자 (음성) 입력(예: 카메라 앱이 실행 중일 때 촬영 동작을 실행시키는 “찰칵”과 같은 발화 등)을 인식할 수 있다. 프로세서(150)는 상기 지능형 서버(200)를 보조하여 상기 음성 인식 모듈을 통해, 사용자 단말(100)내에서 처리할 수 있는 사용자 명령을 인식하여 빠르게 처리할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 사용자 입력을 실행하기 위한 지능형 에이전트(145)의 음성 인식 모듈은 앱 프로세서에서 구현될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 지능형 에이전트(145)의 음성 인식 모듈(웨이크 업 모듈의 음성 인식 모듈을 포함)은 음성을 인식하기 위한 알고리즘을 이용하여 사용자 입력을 인식할 수 있다. 상기 음성을 인식하기 위해 사용되는 알고리즘은, 예를 들어, HMM(hidden markov model) 알고리즘, ANN(artificial neural network) 알고리즘 또는 DTW(dynamic time warping) 알고리즘 중 적어도 하나일 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(150)는 지능형 에이전트(145)를 실행하여 사용자의 음성 입력을 텍스트 데이터로 변환할 수 있다.예를 들어, 프로세서(150)는 지능형 에이전트(145)를 통해 사용자의 음성을 지능형 서버로(200)로 송신하고, 지능형 서버(200)로부터 사용자의 음성에 대응되는 텍스트 데이터를 수신할 수 있다. 이에 따라, 프로세서(150)는 상기 변환된 텍스트 데이터를 디스플레이(120)에 표시할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(150)는 지능형 에이전트(145)를 실행하여 지능형 서버(200)로부터 패스 룰을 수신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(150)는 지능형 에이전트(145)를 통해 상기 패스 룰을 실행 매니저 모듈(147)로 전달할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(150)는 지능형 에이전트(145)를 실행하여 지능형 서버(200)로부터 수신된 패스 룰에 따른 실행 결과 로그(log)를 지능형 서비스(intelligence service) 모듈(149)로 전달하고, 상기 전달된 실행 결과 로그는 페르소나 모듈(persona manager)(149b)의 사용자의 선호(preference) 정보에 누적되어 관리될 수 있다.
일 실시 예에 따른, 프로세서(150)는 실행 매니저 모듈(147)을 실행하여 지능형 에이전트(145)로부터 패스 룰을 전달받아 앱(141, 143)을 실행시키고, 앱(141, 143)이 상기 패스 룰에 포함된 동작(141b, 143b)을 실행하도록 할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(150)는 실행 매니저 모듈(147)을 통해 앱(141, 143)으로 동작(141b, 143b)을 실행하기 위한 명령 정보(예: 패스 룰 정보)를 송신할 수 있고, 상기 앱(141, 143)로부터 동작(141b, 143b)의 완료 정보를 전달 받을 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(150)는 실행 매니저 모듈(147)을 실행하여 지능형 에이전트(145)와 앱(141, 143)의 사이에서 앱(141, 143)의 동작(141b, 143b)을 실행하기 위한 명령 정보(예: 패스 룰 정보)를 전달할 수 있다. 프로세서(150)는 실행 매니저 모듈(147)을 통해 상기 패스 룰에 따라 실행할 앱(141, 143)을 바인딩(binding)하고, 상기 패스 룰에 포함된 동작(141b, 143b)의 명령 정보(예: 패스 룰 정보)를 앱(141, 143)으로 전달할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(150)는 실행 매니저 모듈(147)을 통해 상기 패스 룰에 포함된 동작(141b, 143b)을 순차적으로 앱(141, 143)으로 전달하여, 앱(141, 143)의 동작(141b, 143b)을 상기 패스 룰에 따라 순차적으로 실행시킬 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(150)는 실행 매니저 모듈(147)을 실행하여 앱(141, 143)의 동작(141b, 143b)의 실행 상태를 관리할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(150)는 실행 매니저 모듈(147)을 통해 앱(141, 143)으로부터 상기 동작(141b, 143b)의 실행 상태에 대한 정보를 전달 받을 수 있다. 상기 동작(141b, 143b)의 실행 상태가, 예를 들어, 정지된 상태(partial landing)인 경우(예: 동작(141b, 143b)에 필요한 파라미터가 입력되지 않은 경우), 프로세서(150)는 실행 매니저 모듈(147)을 통해 상기 정지된 상태에 대한 정보를 지능형 에이전트(145)로 전달할 수 있다. 프로세서(150)는 지능형 에이전트(145)를 통해 상기 전달 받은 정보를 이용하여, 사용자에게 필요한 정보(예: 파라미터 정보)의 입력을 요청할 수 있다. 상기 동작(141b, 143b)의 실행 상태가, 다른 예를 들어, 동작 상태인 경우, 프로세서(150)는 지능형 에이전트(145)를 통해 사용자로부터 발화를 수신할 수 있다. 프로세서(150)는 실행 매니저 모듈(147)를 통해 상기 실행되고 있는 앱(141, 143) 및 앱(141, 143)의 실행 상태에 대한 정보를 지능형 에이전트(145)로 전달할 수 있다. 프로세서(150)는 지능형 에이전트(145)를 통해 상기 사용자 발화를 지능형 서버(200)로 송신할 수 있다. 프로세서(150)는 지능형 에이전트(145)를 통해 지능형 서버(200)로부터 상기 사용자의 발화의 파라미터 정보를 수신할 수 있다. 프로세서(150)는 지능형 에이전트(145)를 통해 상기 수신된 파라미터 정보를 실행 매니저 모듈(147)로 전달할 수 있다. 실행 매니저 모듈(147)은 상기 수신한 파라미터 정보를 이용하여 동작(141b, 143b)의 파라미터를 새로운 파라미터로 변경할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(150)는 실행 매니저 모듈(147)을 실행하여 패스 룰에 포함된 파라미터 정보를 앱(141, 143)로 전달할 수 있다. 상기 패스 룰에 따라 복수의 앱(141, 143)이 순차적으로 실행되는 경우, 실행 매니저 모듈(147)은 하나의 앱에서 다른 앱으로 패스 룰에 포함된 파라미터 정보를 전달할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(150)는 실행 매니저 모듈(147)을 실행하여 복수의 패스 룰을 수신할 수 있다. 프로세서(150)는 실행 매니저 모듈(147)을 통해 사용자의 발화에 기초하여 복수의 패스 룰이 선택될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(150)는 실행 매니저 모듈(147)을 통해 사용자의 발화가 일부 동작(141a)을 실행할 일부 앱(141)을 특정하였지만, 나머지 동작(143b)을 실행할 다른 앱(143)을 특정하지 않은 경우, 일부 동작(141a)를 실행할 동일한 앱(141)(예: 갤러리 앱)이 실행되고 나머지 동작(143b)를 실행할 수 있는 서로 다른 앱(143)(예: 메시지 앱, 텔레그램 앱)이 각각 실행되는 서로 다른 복수의 패스 룰을 수신할 수 있다. 프로세서(150)는 예를 들어, 실행 매니저 모듈(147)을 통해 상기 복수의 패스 룰의 동일한 동작(141b, 143b)(예: 연속된 동일한 동작(141b, 143b))을 실행할 수 있다. 프로세서(150)는 상기 동일한 동작까지 실행한 경우, 실행 매니저 모듈(147)을 통해 상기 복수의 패스 룰에 각각 포함된 서로 다른 앱(141, 143)을 선택할 수 있는 상태 화면을 디스플레이(120)에 표시할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 지능형 서비스 모듈(149)은 컨텍스트 모듈(149a), 페르소나 모듈(149b) 또는 제안 모듈(149c)을 포함할 수 있다.
컨텍스트 모듈(149a)는 앱(141, 143)으로부터 앱(141, 143)의 현재 상태를 수집할 수 있다. 예를 들어, 컨텍스트 모듈(149a)은 앱(141, 143)의 현재 상태를 나타내는 컨텍스트 정보를 수신하여 앱(141, 143)의 현재 상태를 수집할 수 있다.
페르소나 모듈(149b)은 사용자 단말(100)을 사용하는 사용자의 개인 정보를 관리할 수 있다. 예를 들어, 페르소나 모듈(149b)은 사용자 단말(100)의 사용 정보 및 수행 결과를 수집하여 사용자의 개인 정보를 관리할 수 있다.
제안 모듈(149c)는 사용자의 의도를 예측하여 사용자에게 명령을 추천해줄 수 있다. 예를 들어, 제안 모듈(149c)은 사용자의 현재 상태(예: 시간, 장소, 상황, 앱)을 고려하여 사용자에게 명령을 추천해줄 수 있다.
도 1c는 일 실시 예에 따른 사용자 단말의 지능형 앱 실행 형태를 도시한 도면이다.
도 1c를 참조하면, 사용자 단말(100)은 사용자 입력을 수신하기 위한 인터페이스로 기능하는 하드웨어 버튼(112)(또는, 사용자 입력(예: 터치)을 센싱하는 버튼)을 포함할 수 있다. 상기 하드웨어 버튼(112)은 예컨대, 사용자 단말(100)의 하우징 상에서 사용자 신체(예: 손가락)의 접근성이 용이한 영역으로 배치될 수 있으며, 기능 수행(예: 사용자 입력 수신 또는 센싱)과 관련하여 적어도 일부가 상기 하우징의 외부로 노출될 수 있다. 일 실시 예에서, 사용자 단말(100)은 하드웨어 버튼(112)에 인가되는 사용자 입력을 수신(또는, 센싱)하여 지능형 에이전트(도 1b의 145)와 연동된 지능형 앱(예: 음성 인식 앱)을 실행시킬 수 있다.
사용자 단말(100)은 하드웨어 키(112)를 통해 사용자 입력을 수신한 경우, 디스플레이(120)에 지능형 앱의 UI(user interface)(121)를 표시할 수 있다. 사용자는, 예를 들어, 지능형 앱의 UI(121)가 디스플레이(120)에 표시된 상태에서 음성을 입력(120b)하기 위해 지능형 앱의 UI(121)에 음성인식 버튼(121a)를 터치할 수 있다. 사용자는, 다른 예를 들어, 음성을 입력(120a)하기 위해 상기 하드웨어 키(112)를 지속적으로 눌러서 음성을 입력(120a)을 할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(100)은 마이크(111)를 통해 상기 지능형 앱을 실행시킬 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(100)은 마이크(111)를 통해 지정된 음성(예: 일어나!(wake up!) 등)이 입력된 경우 디스플레이(120)에 지능형 앱의 UI(121)를 표시할 수 있다.
다양한 실시 예에서, 전술된 하드웨어 키(112)는 사용자 신체의 적어도 일부(예: 손가락)에 의한 터치 입력을 감지할 수 있는 센서 또는 상기 센서를 포함하는 센싱 버튼으로 대체될 수 있다.
도 1d는 일 실시 예에 따른 지능형 서비스 모듈에 포함된 컨텍스트 모듈의 상태 수집 형태를 도시한 도면이다.
도 1d를 참조하면, 프로세서(150)는 지능형 에이전트(145)로부터 컨텍스트 요청을 수신(①)하면, 컨텍스트 모듈(149a)을 통해 앱(141, 143)의 현재 상태를 나타내는 컨텍스트 정보를 요청(②)할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(150)는 컨텍스트 모듈(149a)을 통해 앱(141, 143)으로부터 상기 컨텍스트 정보를 수신(③)하여 지능형 에이전트(145)로 송신(④)할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(150)는 컨텍스트 모듈(149a)을 통해 앱(141, 143)으로부터 복수의 컨텍스트 정보를 수신할 수 있다. 상기 컨텍스트 정보는, 예를 들어, 가장 최근 실행된 앱(141, 143)에 대한 정보일 수 있다. 상기 컨텍스트 정보는, 다른 예를 들어, 앱(141, 143) 내의 현재 상태에 대한 정보(예: 갤러리에서 사진을 보고 있는 경우, 해당 사진에 대한 정보)일 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(150)는 컨텍스트 모듈(149a)을 통해 앱(141, 143)뿐만 아니라, 디바이스 플랫폼(device platform)으로부터 사용자 단말(100)의 현재 상태를 나타내는 컨텍스트 정보를 수신할 수 있다. 상기 컨텍스트 정보는 일반적 컨텍스트 정보, 사용자 컨텍스트 정보 또는 장치 컨텍스트 정보를 포함할 수 있다.
상기 일반적 컨텍스트 정보는 사용자 단말(100)의 일반적인 정보를 포함할 수 있다. 상기 일반적 컨텍스트 정보는 디바이스 플랫폼의 센서 허브 등을 통해 데이터를 받아서 내부 알고리즘을 통해 확인될 수 있다. 예를 들어, 상기 일반적 컨텍스트 정보는 현재 시공간에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 현재 시공간에 대한 정보는, 예를 들어, 현재 시간 또는 사용자 단말(100)의 현재 위치에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 현재 시간은 사용자 단말(100) 상에서의 시간을 통해 확인될 수 있고, 상기 현재 위치에 대한 정보는 GPS(global positioning system)를 통해 확인될 수 있다. 다른 예를 들어, 상기 일반적 컨텍스트 정보는 물리적 움직임에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 물리적 움직임에 대한 정보는, 예를 들어, 걷기, 뛰기, 운전 중 등에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 물리적 움직임 정보는 모션 센서(motion sensor)를 통해 확인될 수 있다. 상기 운전 중에 대한 정보는 상기 모션 센서를 통해 운행을 확인할 수 있을 뿐만 아니라, 차량 내의 블루투스 연결을 감지하여 탑승 및 주차를 확인할 수 있다. 또 다른 예를 들어, 상기 일반적 컨텍스트 정보는 사용자 활동 정보를 포함할 수 있다. 상기 사용자 활동 정보는, 예를 들어, 출퇴근, 쇼핑, 여행 등에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 사용자 활동 정보는 사용자 또는 앱이 데이터베이스에 등록한 장소에 대한 정보를 이용하여 확인될 수 있다.
상기 사용자 컨텍스트 정보는 사용자에 대한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 사용자 컨텍스트 정보는 사용자의 감정적 상태에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 감정적 상태에 대한 정보는, 예를 들어, 사용자의 행복, 슬픔, 화남 등에 대한 정보를 포함할 수 있다. 다른 예를 들어, 상기 사용자 컨텍스트 정보는 사용자의 현재 상태에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 현재 상태에 대한 정보는, 예를 들어, 관심, 의도 등(예: 쇼핑)에 대한 정보를 포함할 수 있다.
상기 장치 컨텍스트 정보는 사용자 단말(100)의 상태에 대한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 장치 컨텍스트 정보는 실행 매니저 모듈(147)이 실행한 패스 룰에 대한 정보를 포함할 수 있다. 다른 예를 들어, 상기 디바이스 정보는 배터리에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 배터리에 대한 정보는, 예를 들어, 상기 배터리의 충전 및 방전 상태를 통해 확인될 수 있다. 또 다른 예를 들어, 상기 디바이스 정보는 연결된 장치 및 네트워크에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 연결된 장치에 대한 정보는, 예를 들어, 상기 장치가 연결된 통신 인터페이스를 통해 확인될 수 있다.
도 1e는 일 실시 예에 따른 지능형 서비스 모듈에 포함된 제안 모듈을 도시한 도면이다.
도 1e를 참조하면, 제안 모듈(149c)은 힌트 제공 모듈(149c_1), 컨텍스트 힌트 생성 모듈(149c_2), 조건 체킹 모듈(149c_3), 조건 모델 모듈(149c_4), 재사용 힌트 생성 모듈(149c_5) 또는 소개 힌트 생성 모듈(149c_6)을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(150)는 힌트 제공 모듈(149c_1)을 실행하여 사용자에게 힌트(hint)를 제공할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(150)는 힌트 제공 모듈(149c_1)을 통해 컨텍스트 힌트 생성 모듈(149c_2), 재사용 힌트 생성 모듈(149c_5) 또는 소개 힌트 생성 모듈(149c_6)로부터 생성된 힌트를 전달 받아 사용자에게 힌트를 제공할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(150)는 조건 체킹 모듈(149c_3) 또는 조건 모델 모듈(149c_4)을 실행하여 현재 상태에 따라 추천될 수 있는 힌트를 생성할 수 있다. 프로세서(150)는 조건 체킹 모듈(149c_3)을 실행하여 지능형 서비스 모듈(149)로부터 현재 상태에 대응되는 정보를 전달 받을 수 있고, 조건 모델 모듈(149c_4)을 실행하여 상기 전달 받은 정보를 이용하여 조건 모델(condition model)을 설정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(150)는 조건 모델 모듈은(149c_4)을 실행하여 사용자에게 힌트를 제공하는 시점의 시간, 위치, 상황 사용중인 앱 등을 파악하여 해당 조건에서 사용할 가능성이 높은 힌트를 우선 순위가 높은 순으로 사용자에게 제공할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(150)는 재사용 힌트 생성 모듈(149c_5)을 실행하여 사용 빈도에 따라 추천될 수 있는 힌트를 생성할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(150)는 재사용 힌트 생성 모듈(149c_5)을 실행하여 사용자의 사용 패턴에 기초한 힌트를 생성할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 소개 힌트 생성 모듈(149c_6)은 사용자에게 신규 기능 또는 다른 사용자가 많이 쓰는 기능을 소개하는 힌트를 생성할 수 있다. 예를 들어, 상기 신규 기능을 소개하는 힌트에는 지능형 에이전트(145)에 대한 소개(예: 작동 방법)를 포함할 수 있다.
다른 실시 예에 따르면, 제안 모듈(149c)의 컨텍스트 힌트 생성 모듈(149c_2), 조건 체킹 모듈(149c_3), 조건 모델 모듈(149c_4), 재사용 힌트 생성 모듈(149c_5) 또는 소개 힌트 생성 모듈(149c_6)은 개인화 정보 서버(300)에 포함될 수 있다. 이에 따르면, 프로세서(150)는 제안 모듈(149c)의 힌트 제공 모듈(149c_1)을 통하여 개인화 정보 서버(300)로부터 힌트(또는, 자연어 표현)를 수신하고, 수신된 힌트를 사용자에게 제공할 수 있다.
후술되는 사용자 단말(100)의 컨텐츠 큐레이션 서비스 운용과 관련하여, 프로세서(150)는 사용자 단말(100) 또는 개인화 정보 서버(300)에 포함된 일부 구성요소(예: 컨텍스트 힌트 생성 모듈(149c_2), 조건 체킹 모듈(149c_3), 조건 모델 모듈(149c_4), 재사용 힌트 생성 모듈(149c_5) 또는 소개 힌트 생성 모듈(149c_6))로부터 힌트(또는, 자연어 표현)를 수신하여 활용할 수 있다. 이하, 컨텐츠 큐레이션 서비스 운용에 관한 다양한 실시 예들은 개인화 정보 서버(300)로부터의 힌트 수신을 기준하여 설명될 수 있다. 다만 본 발명이 이에 제한되는 것은 아니며, 상술하였듯이 컨텐츠 큐레이션 서비스 운용에 활용되는 힌트를 사용자 단말(100) 내의 구성요소로부터 획득 가능함은 자명할 수 있다. 또한, 상기 힌트를 개인화 정보 서버(300)로부터 수신하는 경우에 있어, 상기 힌트 생성에 참조되는 적어도 하나의 정보(예: 앱 상태 정보, 사용자 정보 또는 사용자 단말(100)의 상태 정보 등)는 사용자 단말(100)로부터 개인화 정보 서버(300)로 공유되거나, 사용자 단말(100) 및 개인화 정보 서버(300) 간에 동기화될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(100)은 다음의 일련의 프로세스에 따라 힌트를 제공할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(150)는 지능형 에이전트(145)로부터 힌트 제공 요청을 수신하면, 힌트 제공 모듈(149c_1)을 통해 컨텍스트 힌트 생성 모듈(149c_2)로 힌트 생성 요청을 전달할 수 있다. 프로세서(150)는 상기 힌트 생성 요청을 전달 받으면, 조건 체킹 모듈(149c_3)을 통해 컨텍스트 모듈(149a) 및 페르소나 모듈(149b)로부터 현재 상태에 대응되는 정보를 전달 받을 수 있다. 프로세서(150)는 조건 체킹 모듈(149c_3)을 통해 상기 전달 받은 정보를 조건 모델 모듈(149c_4)로 전달하고, 조건 모델 모듈(149c_4)을 통해 상기 정보를 이용하여 사용자에게 제공되는 힌트 중 상기 조건에 사용 가능성이 높은 순서로 힌트에 대해 우선순위를 부여 할 수 있다. 프로세서(150)는 컨텍스트 힌트 생성 모듈(149c_2)을 통해 상기 조건을 확인(⑥)하고, 상기 현재 상태에 대응되는 힌트를 생성할 수 있다. 프로세서(150)는 컨텍스트 힌트 생성 모듈(149c_2)을 통해 상기 생성된 힌트를 힌트 제공 모듈(149c_1)로 전달할 수 있다. 프로세서(150)는 힌트 제공 모듈(149c_1)을 통해 지정된 규칙에 따라 상기 힌트를 정렬하고, 상기 힌트를 지능형 에이전트(145)로 전달할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(150)는 힌트 제공 모듈(149c_1)을 통해 복수의 컨텍스트 힌트를 생성할 수 있고, 지정된 규칙에 따라 복수의 컨텍스트 힌트에 우선 순위를 지정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(150)는 힌트 제공 모듈(149c_1)을 통해 상기 복수의 컨텍스트 힌트 중에서 우선 순위가 높은 것을 사용자에게 먼저 제공할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(100)은 사용 빈도에 따른 힌트를 제안할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(150)는 지능형 에이전트(145)로부터 힌트 제공 요청을 전달 받으면, 힌트 제공 모듈(149c_1)을 통해 재사용 힌트 생성 모듈(149c_5)로 힌트 생성 요청을 전달할 수 있다. 프로세서(150)는 상기 힌트 생성 요청을 전달 받으면, 재사용 힌트 생성 모듈(149c_5)를 통해 페르소나 모듈(149b)로부터 사용자 정보를 전달 받을 수 있다. 예를 들어, 프로세서(150)는 재사용 힌트 생성 모듈(149c_5)을 통해 페르소나 모듈(149b)의 사용자의 프리퍼런스 정보에 포함된 패스 룰, 패스 룰에 포함된 파라미터, 앱의 실행 빈도, 앱이 사용된 시공간 정보를 전달 받을 수 있다. 프로세서(150)는 재사용 힌트 생성 모듈(149c_5)을 통해 상기 전달 받은 사용자 정보에 대응되는 힌트를 생성할 수 있다. 프로세서(150)는 재사용 힌트 생성 모듈(149c_5)을 통해 상기 생성된 힌트를 실행된 힌트 제공 모듈(149c_1)로 전달할 수 있다. 프로세서(150)는 힌트 제공 모듈(149c_1)을 통해 상기 힌트를 정렬하고, 상기 힌트를 실행된 지능형 에이전트(145)로 전송할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(100)은 새로운 기능에 대한 힌트를 제안할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(150)는 실행된 지능형 에이전트(145)로부터 힌트 제공 요청을 전달 받으면, 힌트 제공 모듈(149c_1)을 통해 소개 힌트 생성 모듈(149c_6)로 힌트 생성 요청을 전달할 수 있다. 프로세서(150)는 소개 힌트 생성 모듈(149c_6)을 통해 제안 서버(400)로부터 소개 힌트 제공 요청을 전달하여 제안 서버(400)로부터 소개될 기능에 대한 정보를 수신할 수 있다. 제안 서버(400)는, 예를 들어, 소개될 기능에 대한 정보를 저장할 수 있고, 상기 소개될 기능에 대한 힌트 리스트(hint list)는 서비스 운영자에 의해 업데이트될 수 있다. 프로세서(150)는 소개 힌트 생성 모듈(149c_6)을 통해 상기 생성된 힌트를 실행된 힌트 제공 모듈(149c_1)로 전달할 수 있다. 프로세서(150)는 힌트 제공 모듈(149c_1)을 통해 상기 힌트를 정렬하고, 상기 힌트를 실행된 지능형 에이전트(145)로 전송(⑥)할 수 있다.
이에 따라, 프로세서(150)는 제안 모듈(149c)을 통해 컨텍스트 힌트 생성 모듈(149c_2), 재사용 힌트 생성 모듈(149c_5) 또는 소개 힌트 생성 모듈(149c_6)에서 생성된 힌트를 사용자에게 제공할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(150)는 제안 모듈(149c)을 통해 상기 생성된 힌트를 지능형 에이전트(145)을 동작시키는 앱에 표시할 수 있고, 상기 앱을 통해 사용자로부터 상기 힌트를 선택하는 입력을 수신할 수 있다.
도 1f는 일 실시 예에 따른 지능형 서비스 모듈에 포함된 페르소나 모듈의 사용자 정보 관리 형태를 도시한 도면이다.
도 1f를 참조하면, 프로세서(150)는 페르소나 모듈(149b)을 통해 앱(141, 143), 실행 매니저 모듈(147) 또는 컨텍스트 모듈(149a)로부터 사용자 단말(100)의 정보를 전달 받을 수 있다. 프로세서(150)는 앱(141, 143) 및 실행 매니저 모듈(147)을 통해 앱의 동작(141b, 143b)을 실행한 결과 정보를 동작 로그 데이터베이스에 저장할 수 있다. 프로세서(150)는 컨텍스트 모듈(149a)을 통해 사용자 단말(100)의 현재 상태에 대한 정보를 컨텍스트 데이터베이스에 저장할 수 있다. 프로세서(150)는 페르소나 모듈(149b)을 통해 상기 동작 로그 데이터베이스 또는 상기 컨텍스트 데이터베이스로부터 상기 저장된 정보를 전달 받을 수 있다. 상기 동작 로그 데이터베이스 및 상기 컨텍스트 데이터베이스에 저장된 데이터는, 예를 들어, 분석 엔진(analysis engine)에 의해 분석되어 페르소나 모듈(149b)로 전달될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(150)는 페르소나 모듈(149b)을 통해 앱(141, 143), 실행 매니저 모듈(147) 또는 컨텍스트 모듈(149a)로부터 수신한 정보를 실행된 제안 모듈(149c)로 송신할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(150)는 페르소나 모듈(149b)을 통해 상기 동작 로그 데이터베이스 또는 상기 컨텍스트 데이터베이스에 저장된 데이터를 제안 모듈(149c)로 전달할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(150)는 페르소나 모듈(149b)을 통해 앱(141, 143), 실행 매니저 모듈(147) 또는 컨텍스트 모듈(149a)로부터 전달 받은 정보를 개인화 정보 서버(300)로 송신할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(150)는 페르소나 모듈(149b)을 통해 상기 동작 로그 데이터베이스 또는 상기 컨텍스트 데이터베이스에 누적되어 저장된 데이터를 주기적으로 개인화 정보 서버(300)에 송신할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(150)는 페르소나 모듈(149b)을 통해 상기 동작 로그 데이터베이스 또는 상기 컨텍스트 데이터베이스에 저장된 데이터를 실행된 제안 모듈(149c)로 전달할 수 있다. 페르소나 모듈(149b)통해 생성된 사용자 정보는 페르소나 데이터베이스에 저장될 수 있다. 페르소나 모듈(149b)는 상기 페르소나 데이터베이스에 저장된 사용자 정보를 주기적으로 개인화 정보 서버(300)로 송신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 페르소나 모듈(149b)을 통해 개인화 정보 서버(300)로 송신된 정보는 페르소나 데이터베이스에 저장될 수 있다. 개인화 정보 서버(300)는 상기 페르소나 데이터베이스에 저장된 정보를 이용하여 지능형 서버(200)의 패스 룰 생성에 필요한 사용자 정보를 추론할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 페르소나 모듈(149b)을 통해 송신된 정보를 이용하여 추론된 사용자 정보는 프로파일(profile) 정보 또는 프리퍼런스(preference) 정보를 포함할 수 있다. 상기 프로파일 정보 또는 프리퍼런스 정보는 사용자의 계정(account) 및 누적된 정보를 통해 추론될 수 있다.
상기 프로파일 정보는 사용자의 신상 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 프로파일 정보는 사용자의 인구 통계 정보를 포함할 수 있다. 상기 인구 통계 정보는, 예를 들어, 사용자의 성(gender), 나이 등을 포함할 수 있다. 다른 예를 들어, 상기 프로파일 정보는 라이프 이벤트(life event) 정보를 포함할 수 있다. 상기 라이프 이벤트 정보는, 예를 들어, 로그 정보를 라이프 이벤트 모델(life event model)과 비교하여 추론되고, 행동 패턴(behavior patter)을 분석하여 보강될 수 있다. 또 다른 예를 들어, 상기 프로파일 정보는 관심(interest) 정보를 포함할 수 있다. 상기 관심 정보는, 예를 들어, 관심 쇼핑 물품, 관심 분야(예: 스포츠, 정치 등) 등을 포함할 수 있다. 또 다른 예를 들어, 상기 프로파일 정보는 활동 지역 정보를 포함할 수 있다. 상기 활동 지역 정보는, 예를 들어, 집, 일하는 곳 등에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 활동 지역에 대한 정보는 장소의 위치에 대한 정보뿐만 아니라 누적 체류 시간 및 방문 횟수를 기준으로 우선 순위가 기록된 지역에 대한 정보를 포함할 수 있다. 또 다른 예를 들어, 상기 프로파일 정보는 활동 시간 정보를 포함할 수 있다. 상기 활동 시간 정보는, 예를 들어, 기상 시간, 출퇴근 시간, 수면 시간 등에 대한 정보을 포함할 수 있다. 상기 출퇴근 시간에 대한 정보는 상기 활동 지역 정보(예: 집 및 일하는 곳에 대한 정보)를 이용하여 추론될 수 있다. 상기 수면 시간에 대한 정보는 사용자 단말(100)의 미사용 시간을 통해 추론될 수 있다.
상기 프리퍼런스 정보는 사용자의 선호도 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 프리퍼런스 정보는 앱 선호도에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 앱 선호도는, 예를 들어, 앱의 사용 기록(예: 시간별, 장소별 사용 기록)을 통해 추론될 수 있다. 상기 앱의 선호도는 사용자의 현재 상태(예: 시간, 장소)에 따라 실행될 앱을 결정하기 위해 이용될 수 있다. 다른 예를 들어, 상기 프리퍼런스 정보는 연락처 선호도에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 연락처 선호도는, 예를 들어, 연락처의 연락 빈도(예: 시간별, 장소별 연락하는 빈도) 정보를 분석하여 추론될 수 있다. 상기 연락처 선호도는 사용자의 현재 상태(예: 중복된 이름에 대한 연락)에 따라 연락할 연락처를 결정하기 위해 이용될 수 있다. 또 다른 예를 들어, 상기 프리퍼런스 정보는 세팅(setting) 정보를 포함할 수 있다. 상기 세팅 정보는, 예를 들어, 특정 세팅 값의 설정 빈도(예: 시간별, 장소별 세팅 값으로 설정하는 빈도) 정보를 분석하여 추론될 수 있다. 상기 세팅 정보는 사용자의 현재 상태(예: 시간, 장소, 상황)에 따라 특정 세팅 값을 설정하기 위해 이용될 수 있다. 또 다른 예를 들어, 상기 프리퍼런스 정보는 장소 선호도를 포함할 수 있다. 상기 장소 선호도는, 예를 들어, 특정 장소의 방문 기록(예: 시간별 방문 기록)을 통해 추론될 수 있다. 상기 장소 선호도는 사용자의 현재 상태(예: 시간)에 따라 방문하고 있는 장소를 결정하기 위하여 이용될 수 있다. 또 다른 예를 들어, 상기 프리퍼런스 정보는 명령 선호도를 포함할 수 있다. 상기 명령 선호도는, 예를 들어, 명령 사용 빈도(예: 시간별, 장소별 사용 빈도)를 통해 추론될 수 있다. 상기 명령 선호도는 사용자의 현재 상태(예: 시간, 장소)에 따라 사용될 명령어 패턴을 결정하기 위해 이용될 수 있다. 특히, 상기 명령 선호도는 로그 정보를 분석하여 실행되고 있는 앱의 현재 상태에서 사용자가 가장 많이 선택한 메뉴에 대한 정보를 포함할 수 있다.
도 2는 일 실시 예에 따른 사용자 단말의 운용 일례를 도시한 도면이다.
일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(100)은 특정 어플리케이션의 실행을 기반으로 하는 컨텐츠 큐레이션 서비스(또는 컨텐츠 큐레이션 프로그램, 본 발명에 참조되는 도면에서는 Hello Bixby로 명명됨)를 운용할 수 있다. 다양한 실시 예에서, 상기 컨텐츠 큐레이션 서비스(또는, 컨텐츠 큐레이션 프로그램)는 전술된 지능형 앱을 통하여 운용 가능하거나, 상기 지능형 앱에 포함되는 프로그램이거나, 또는 상기 지능형 앱의 또 다른 명명으로 참조될 수 있다.
도 2를 참조하면, 상기 컨텐츠 큐레이션 서비스의 운용 플랫폼으로 기능하는 인터페이스(123)(이하, 제1 인터페이스로 참조됨)에는 다양한 양상의 컨텐츠가 예컨대, 카드(card) 형태로 포함될 수 있다. 다양한 실시 예에서, 제1 인터페이스(123)에는 사용자 단말(100)에 탑재 또는 인스톨된 적어도 하나의 앱과 관계되는 기능(예: 운용 빈도가 높은 기능 등) 또는 정보(예: 스케줄 정보 또는 알람 정보 등)가 포함되거나, 웹 브라우저(또는, 외부 서버)를 통하여 획득 가능한 정보(예: 뉴스, 주식 또는 날씨 등)가 포함될 수 있다. 또는, 상기 제1 인터페이스(123)에는 도 1d를 통하여 전술된 일반적 컨텍스트(context) 정보, 사용자 컨텍스트 정보 또는 장치 컨텍스트 정보가 포함될 수 있으며, 나아가 상기 컨텍스트 정보들과 연계되는 정보(예: 시간 정보 또는 공간 정보에 따른 교통 수단 정보 등)가 포함될 수 있다.
일 실시 예에서, 사용자 단말(100)의 프로세서(도 1b의 150)는 컨텍스트 모듈(도 1b의 149a), 페르소나 모듈(도 1b의 149b), 개인화 정보 서버(도 1a의 300) 및 제안 서버(도 1a의 400) 중 적어도 하나로부터 획득 가능한 정보 자원(예: 사용자 또는 사용자 단말(100)의 운용과 관계되는 정보)을 기반으로 제1 인터페이스(123)를 구축할 수 있다. 또는, 프로세서(150)는 상기 컨텐츠 큐레이션 서비스와 제휴하는 적어도 하나의 외부 서버로부터 컨텐츠 정보를 수신하여 제1 인터페이스(123)를 구축할 수 있다.
다양한 실시 예에서, 제1 인터페이스(123)에 포함되는 적어도 하나의 컨텐츠는 사용자의 선호 또는 관심사에 따라 개인화될 수 있다. 예를 들어, 제1 인터페이스(123) 상에서 상기 적어도 하나의 컨텐츠는 사용자 제어에 대응하여 분류, 제거, 재배치, 공유 또는 고정될 수 있다. 프로세서(150)는 신규한 컨텐츠 정보를 획득 또는 수신하거나, 상기 사용자 제어에 따라 제1 인터페이스(123) 상의 변경이 발생하는 경우, 실시간 또는 스케줄링된(또는, 정해진) 주기에 따라 제1 인터페이스(123)를 업데이트할 수 있다.
일 실시 예에서, 제1 인터페이스(123)는 전술된 하드웨어 버튼(도 1c의 112)에 인가되는 사용자 입력을 기반으로 출력(또는, 호출)될 수 있다. 다시 말해, 사용자의 하드웨어 버튼(112) 조작은 지능형 앱을 통한 음성 인식 서비스의 운용 또는 상기 컨텐츠 큐레이션 서비스의 운용을 위한 의도로 이해될 수 있다. 이에 따르면, 프로세서(150)는 상기 하드웨어 버튼(112)에 대한 사용자 입력의 형태(또는, 입력값)를 분석하여, 상기 사용자 입력 형태(또는, 입력값)에 대응하는 서비스를 지원할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(150)는 하드웨어 버튼(112)를 통하여 제1 형태의 사용자 입력(예: press hold)을 수신하는 경우 상기 음성 인식 서비스 운용을 활성화(또는, 개시(start))하고, 제2 형태의 사용자 입력(예: double press)에 대하여 상기 컨텐츠 큐레이션 서비스의 운용을 활성화할 수 있다.
다양한 실시 예에서, 프로세서(150)는 사용자 입력의 제1 형태 또는 제2 형태에 대한 분별을 배제하고, 하드웨어 버튼(112)에 인가되는 임의의 형태의 사용자 입력에 대하여 음성 인식 서비스 또는 컨텐츠 큐레이션 서비스를 지원할 수 있다. 이와 관련하여, 프로세서(150)는 상기 임의의 형태의 사용자 입력을 수신하는 시점(time)에서, 사용자 단말(100)에 대한 컨텍스트를 식별할 수 있다. 일례를 들면, 프로세서(150)는 상기 사용자 입력의 수신 시점에서 디스플레이(120)에 출력 중인 화면을 식별하고, 해당 화면에서 운용된 서비스의 이력을 참조하여 상기 음성 인식 서비스 및 컨텐츠 큐레이션 서비스 중 상대적으로 빈도 높게 운용된 서비스를 지원할 수 있다. 상술된 일례와 유사한 맥락으로, 프로세서(150)는 사용자 입력의 수신 시점에서 식별되는 사용자 단말(100)의 위치, 시간 또는 실행 중인 앱 등에 대응하는(또는, 빈도 높게 운용된) 서비스를 지원할 수 있다.
다양한 실시 예에서, 상기 컨텐츠 큐레이션 서비스의 활성화는 하드웨어 버튼(112)에 대한 사용자 입력 이외에도 다양한 방식으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 홈 버튼에 인가되는 사용자 입력(예: press hold), 홈 화면에서 디스플레이(120)에 인가되는 사용자 입력(예: swipe down 또는 swipe side) 또는 지정된 사용자 발화(예: Hello Bixby)에 따른 사용자 입력(예: 음성 입력)에 대응하여, 프로세서(150)는 컨텐츠 큐레이션 서비스를 활성화(또는, 제1 인터페이스(123)를 출력)시킬 수 있다.
도 3은 일 실시 예에 따른 사용자 단말의 어플리케이션 운용과 관계된 다양한 상태를 도시한 도면이다.
일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(도 1b의 100)의 프로세서(도 1b의 150)는 사용자 제어에 대응하여 특정 동작(예: 앱 실행 및 기능 제어 등)을 수행함에 있어, 디스플레이(도 1b의 120)에 상기 동작에 대응하는 다양한 화면을 출력하거나, 출력된 화면으로부터 다른 화면으로의 전환을 수행할 수 있다. 일 실시 예에서, 디스플레이(120)에 출력되는 화면들은 상호 상이한 상태(state)로 구분될 수 있으며, 각각의 상태는 고유의 상태 ID(state identification)(또는, 상태 정보)를 포함할 수 있다. 다양한 실시 예에서, 상기 상태 ID는 해당 화면에 대응하는 식별자(identifier)로 참조되거나, 상기 해당 화면에 대응하는 식별자 정보의 적어도 일부로 포함될 수 있다.
상술과 관련하여 도 3을 참조하면, 예컨대 사용자로부터 갤러리 앱의 실행이 제어되는 경우, 프로세서(150)는 제1 상태 ID(301)(예: PicturesView)를 갖는 제1 상태(2)(예: 갤러리 앱 실행 화면)를 출력할 수 있다. 상기 제1 상태(2)로부터 연계될 수 있는 다양한 상태를 살펴보면, 상기 제1 상태(2)에 포함된 검색 버튼(2a)(예: Search)에 사용자 입력이 인가되는 경우, 프로세서(150)는 제2 상태 ID(303)(예: SearchView)를 갖는 제2 상태(4)(예: 사진 검색 화면)를 출력할 수 있다. 프로세서(150)는 사용자로부터 상기 제2 상태(4) 상에 입력되는 검색어(예: Hawaii)에 대응하여 제3 상태 ID(305)(예: SearchViewResult)를 갖는 제3 상태(6)(예: 검색 결과 화면)를 출력하고, 상기 제3 상태(6) 상에서 사용자로부터 특정 사진이 선택되는 경우 제4 상태 ID(307)(예: DetailView)를 갖는 제4 상태(8)(예: 사진 확대 화면)를 출력할 수 있다. 이에 따르면, 디스플레이(120)를 통하여 출력되는 특정 화면은 고유의 상태 ID를 갖는 특정 상태로 이해될 수 있다.
State Number State 1 State 2 State 3 State 4
StateID PicturesView SearchView SearchViewResult DetailView
Parameter location
poi
tag
title
country
time
상기 표 1은 전술된 제1 내지 제4 상태(state) 중 적어도 일부 상태에 포함되는 파라미터의 예시적 형태를 나타낼 수 있다. 일 실시 예에서 상기 파라미터라 함은, 상태를 표현하기 위해 요구되는 정보 자원을 의미할 수 있다. 예를 들어, 전술에서 언급된 검색어(예: Hawaii)는 제3 상태 ID(305)(예: SearchViewResult)를 갖는 제3 상태(6)를 표현(또는, 출력)하기 위하여 요구되는 정보로써, 제3 상태(6)에 포함되는 파라미터에 해당할 수 있다. 다시 말해, 제2 상태 ID(303)(예: SearchView)를 갖는 제2 상태(4)로부터 이후 배열의 제3 상태(6)로 천이되기 위해서는, 상기 제2 상태(4)에서 상기 제3 상태(6)에 포함되는 파라미터(예: location, poi, tag, title, country 또는 time 등)의 입력(예: 음성 입력 또는 타이핑(typing) 입력 등)이 요구될 수 있다. 일 실시 예에서, 사용자 단말(100)의 특정 동작(예: 앱 실행 및 기능 제어) 수행에 수반되는 적어도 하나의 상태(state) 각각은 적어도 하나의 파라미터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상태는 해당 상태를 표현함에 있어 부가적으로 활용될 수 있는 선택적인 파라미터(optional parameter) 및 필수적으로 요구되는 필수적인 파라미터(mandatory parameter)(예: 이후 배열의 상태로 천이되기 위하여 요구되는 파라미터)를 포함할 수 있다.
도 4a, 도 4b 및 도 4c는 일 실시 예에 따른 사용자 단말의 다양한 상태로부터 활성화되는 컨텐츠 큐레이션 서비스의 형태들을 도시한 도면이다. 도 4a, 도 4b 또는 도 4c에 도시된 텍스트는 예시적 형태일 수 있으며, 후술을 통하여 설명될 상기 텍스트 표시에 대한 실시 예들에 따라 다양하게 변형될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(도 1b의 100)의 프로세서(도 1b의 150)는 컨텐츠 큐레이션 서비스의 운용 플랫폼으로 기능하는 제1 인터페이스(도 2의 123)(또는, 컨텐츠 큐레이션 앱의 실행에 따른 제1 인터페이스)를 기반으로 음성 인식 서비스의 활성화(또는, 운용)과 관계되는 적어도 하나의 컨텐츠를 제공할 수 있다.
상술과 관련하여 도 4a를 참조하면, 프로세서(150)는 컨텐츠 큐레이션 서비스가 활성화되는 시점(time)(또는, 하드웨어 버튼(112)에 인가되는 사용자 입력에 따라 상기 제1 인터페이스가 출력되는 시점)에서 사용자 단말(100)의 상태(2)(예: 갤러리 앱 실행 화면)를 식별할 수 있다. 프로세서(150)는 식별된 상태와 관계되는 정보(예: 상태 ID(301)(PicturesView))(또는, 상태의 식별자(identifier))를 메모리(도 1b의 140)로부터 로드하여 획득하고, 획득된 정보를 통합 지능화 시스템(도 1a의 10) 내의 지능형 서버(도 1a의 200)로 전송할 수 있다. 이 동작에서, 프로세서(150)는 식별되는 사용자 단말(100)의 상태에 대하여 상기 사용자 단말(100)의 홈 스크린과의 관계 여부를 판단할 수 있다. 만일, 식별된 상태가 상기 홈 스크린과 관계되는 경우(예: 식별된 상태의 상태 ID 또는 식별자가 홈 스크린에 해당하는 경우), 프로세서(150)는 상기 지능형 서버(200)로의 정보 전송을 배제할 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서(150)는 지능형 서버(200)로부터 상기 상태 관련 정보(또는, 상태의 식별자(identifier))에 대응하는 힌트(또는, 자연어 표현)를 수신할 수 있다. 상기 힌트는 예컨대, 과거에 상기 식별된 상태와 동일한 상태에서 발생되었던 사용자 발화 중 적어도 일부 발화에 대응하는 텍스트로 이해될 수 있다. 이와 관련하여, 프로세서(150)는 사용자 발화 발생 시, 상기 사용자 발화에 따른 사용자 입력(예: 음성 입력)의 데이터를 비롯하여, 사용자 발화 발생 시점(time)의 상태 관련 정보(예: 상태 ID 또는, 상태의 식별자(identifier))를 지능형 서버(200)로 전송하고, 상기 지능형 서버(200)는 수신한 데이터 및 상태 관련 정보를 매핑(mapping)하여 이력 정보로써 저장할 수 있다. 상기 힌트 제공과 관련한 지능형 서버(200)의 기능 동작에 대해서는 후술을 통하여 설명하기로 한다.
일 실시 예에서, 프로세서(150)는 컨텐츠 큐레이션 서비스의 활성화에 따라 식별된 상태(2)(예: 갤러리 앱 실행 화면)에 오버레이(overlay) 형태로 제1 인터페이스(123)를 출력할 수 있다. 이 때, 프로세서(150)는 상기 제1 인터페이스(123)의 일 영역으로 식별된 상태(2)(예: 갤러리 앱 실행 화면)의 섬네일(thumnail) 이미지(125) 및 지능형 서버(200)로부터 수신한 힌트(127)(또는, 자연어 표현)를 포함시킬 수 있다. 다양한 실시 예에서, 상기 제1 인터페이스(123)의 일 영역(예: 힌트(127) 영역)으로는 상기 제1 인터페이스(123) 상에서 힌트(127)의 표시를 배제시키기 위한 버튼(128)(예: 닫기 또는 X)이 포함될 수 있다.
사용자 단말(100)의 다른 상태에 대한 실시 예로써 도 4b를 참조하면, 컨텐츠 큐레이션 서비스가 활성화되는 시점(time)에서 식별되는 사용자 단말(100)의 상태는 적어도 하나의 다른 상태로부터 연계되는(예: 전술된 제1 상태(예: 갤러리 앱 실행 화면), 제2 상태(예: 사진 검색 화면), 제3 상태(예: 검색 결과 화면) 및 제4 상태(예: 사진 확대 화면) 간의 연계 구조 참조) 상태일 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서(150)에 의하여 식별된 사용자 단말(100)의 상태(8)(예: 사진 확대 화면)는 단일의 특정 컨텐츠(9)(예: 사진)를 포함할 수 있다. 이 경우, 프로세서(150)는 식별된 상태(8)(예: 사진 확대 화면)와 관계되는 정보(예: 상태 ID(307)(DetailView)) 및 상기 특정 컨텐츠의 속성 정보(예: 메타 데이터)를 지능형 서버(200)로 전송할 수 있다. 일례로, 상기 특정 컨텐츠의 속성 정보로써 위치 정보가 포함되는 경우, 프로세서(150)는 상기 상태 관련 정보(예: 상태 ID(307)) 및 속성 정보(예: 위치 정보)를 지능형 서버(200)로 전송하고, 상기 지능형 서버(200)로부터 상기 상태 관련 정보(예: 상태 ID(307)) 및 속성 정보(예: 위치 정보)에 대응하는 힌트(또는, 자연어 표현)를 수신할 수 있다. 이에 따르면, 프로세서(150)는 제1 인터페이스(123)의 일 영역으로 식별된 상태(8)(예: 사진 확대 화면)에 포함된 상기 특정 컨텐츠(9)(예: 사진)와 상기 상태 관련 정보(예: 상태 ID(307)) 및 속성 정보(예: 위치 정보)에 대응하는 힌트(129)를 포함시킬 수 있다.
다양한 실시 예에서, 프로세서(150)는 식별된 상태(8)(예: 사진 확대 화면)의 이전 상태(예: 상기 제3 상태(검색 결과 화면))에 대응하는 힌트를 지능형 서버(200)로부터 수신하여 상기 제1 인터페이스(123)의 일 영역으로 포함시킬 수 있다. 이와 관련하여, 상기 지능형 서버(200) 상에 사용자 단말(100)에서 식별된 상태(8)(예: 사진 확대 화면)와 동일한 상태에서 발생되었던 사용자 발화의 이력 정보가 부재하거나, 상기 식별된 상태(8)(예: 사진 확대 화면)에서 발생되었던 사용자 발화의 누적 횟수(또는, 발생 빈도)가 지정된 임계값 이하에 해당할 수 있다. 이 경우, 프로세서(150)는 상기 지능형 서버(200)로부터 식별된 상태(8)(예: 사진 확대 화면)의 이전 상태(예: 상기 제3 상태(검색 결과 화면))에 대응하는 적어도 하나의 힌트를 수신하여 제1 인터페이스(123)에 포함시킬 수 있다.
표 1을 통하여 전술한 바를 참조하면, 사용자 단말(100)의 특정 동작(예: 앱 실행 및 기능 제어)에 수반되는 적어도 하나의 상태 각각은 파라미터를 포함할 수 있다. 이에 따르면, 상기 적어도 하나의 상태 각각에서 발생되었던 사용자 발화는 해당 상태에 포함되는 적어도 하나의 파라미터를 내포할 수 있다. 다시 말해, 특정 상태에서 발생되었던 사용자 발화가 텍스트 형태로써 표시되는 힌트는, 식별된 사용자 단말(100)의 상태에 대응하는 적어도 하나의 파라미터에 대한 단어, 구 또는 형태소를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 상기 힌트는 상태들 간의 천이와 관련하여 다양한 종류의 파라미터에 대한 단어, 구 또는 형태소가 적용될 수 있으나, 특정 앱의 실행 동작에서 식별되는 상태에 대한 파라미터는 그 종류의 다양성이 제한될 수 있다. 예를 들어, 도 4c와 같이 식별된 상태(11)(예: 통화 착신 화면)에서 발생되었던 사용자 발화는 타 앱에 따른 상태에서 발생되었던 사용자 발화에 상대적으로 한정적일 수 있으며, 이에 따라 식별된 상태(11)(예: 통화 착신 화면)에 대응하는 파라미터의 종류 역시 제한적일 수 있다. 이 경우, 프로세서(150)는 지능형 서버(200)로부터 상호 별개의 파라미터에 대한 단어, 구 또는 형태소(예: block, add 또는 record 등)를 포함하여 구성되는 적어도 하나의 힌트(131)를 수신하여 제1 인터페이스(123)에 포함시킬 수 있다.
다양한 실시 예에서, 사용자 단말(100)의 상태와 관계되는 앱은 도 4a, 도 4b 또는 도 4c를 참조하여 설명한 앱(예: 갤러리 앱 또는 통화 앱) 이외에도 다양한 앱을 포함할 수 있다. 프로세서(150)는 상기 다양한 앱의 실행 동작에서 식별되는 상태와 관련하여, 지능형 서버(200)로부터 다양한 양상의 힌트를 수신할 수 있다.
상술과 관련하여 일례를 들면, 사용자 단말(100)에 탑재된 카메라 앱의 운용과 관련하여, 과거 빈번하게 발생되었던 사용자 발화가 촬영 이미지의 비율 제어와 관계된 경우, 프로세서(150)는 지능형 서버(200)로부터 상기 이미지 비율 제어에 유관된 적어도 하나의 힌트(예: 3:4 비율로 촬영해줘 또는 16:9 비율로 촬영해줘 등)를 수신할 수 있다. 나아가, 상기 촬영 이미지 비율 제어와 관계된 사용자 발화가 특정 장소에서 비중 있게 발생된 경우(예: 3:4 비율로 촬영한 장소가 대부분 집인 경우), 프로세서(150)는 사용자 또는 사용자 단말(100)이 상기 특정 장소에 위치하는 것으로 판단되면 지능형 서버(200)로부터 상기 특정 장소에 대응하는 힌트(예: 3:4 비율로 촬영해줘)를 수신할 수 있다. 다양한 실시 예에서, 상기 비중 있게 발생된 사용자 발화라 함은, 발생 빈도가 지정된 임계값을 초과하여 발생된 사용자 발화를 의미하거나, 적어도 하나의 사용자 발화 중 가장 많이 발생된 사용자 발화를 의미할 수 있다.
다른 일례로써, 사용자 단말(100)에 탑재된 메시지 앱 또는 뮤직 앱 등의 운용과 관련하여, 프로세서(150)는 해당 앱의 운용 시간 정보에 따른 적어도 하나의 힌트를 지능형 서버(200)로부터 수신할 수 있다. 예를 들어, 상기 메시지 앱 또는 뮤직 앱을 제1 시간에 제1 수신인으로의 메시지 송신 또는 제1 플레이리스트의 재생에 운용하는 경우, 프로세서(150)는 상기 제1 시간에 한하여 지능형 서버(200)로부터 상기 제1 수신인(예: 아내)으로의 메시지 송신 또는 제1 플레이리스트(예: 최신 음악)의 재생과 관계된 힌트(예: 아내에게 문자 보내줘 또는 최신 음악 재생해줘 등)를 수신할 수 있다.
일 실시 예에서, 전술된 제1 인터페이스(123)에 포함된 적어도 하나의 힌트 중 어느 하나에 사용자 입력(예: 터치)이 인가되는 경우, 프로세서(150)는 선택된 힌트에 대한 정보를 지능형 서버(200)로 전송하고, 상기 선택된 힌트에 대응하는 기능 동작(또는, 태스크(task))을 수행하기 위하여 지능형 앱을 실행시킴으로써, 음성 인식 서비스를 활성화시킬 수 있다. 또한, 프로세서(150)는 상기 지능형 서버(200)로부터 상기 선택된 힌트에 대응하는 기능 동작을 수행하기 위한 패스 룰을 수신할 수 있다.
다양한 실시 예에서, 상기 제1 인터페이스(123)는 음성 인식 서비스의 활성화를 제어할 수 있는 객체(예: 아이콘, 버튼 또는 탭 등)를 포함할 수 있다. 상기 객체는 예컨대, 사용자로부터 제1 인터페이스(123)에 포함된 적어도 하나의 힌트가 선택되지 않는 경우, 음성 인식 서비스를 활성화시키기 위한 수단으로 기능할 수 있다. 또는, 프로세서(150)는 상기 제1 인터페이스(123)가 출력 중인 상태에서 발생하는 지정된 사용자 발화(예: Hello Bixby) 또는 사용자의 하드웨어(도 1c의 112) 버튼 조작(예: press hold)에 대응하여 음성 인식 서비스를 활성화시킬 수 있다.
이하 도 5a 및 도 5b에서는, 지능형 서버가 사용자 단말로부터 수신하는 힌트 정보의 처리와 관련하여 참조될 수 있는 상기 지능형 서버의 구성 및 기능 수행에 대해 설명하기로 한다.
도 5a는 일 실시 예에 따른 통합 지능화 시스템의 지능형 서버를 도시한 도면이다.
도 5a를 참조하면, 지능형 서버(200)는 자동 음성 인식(automatic speech recognition)(ASR) 모듈(210), 자연어 이해(natural language understanding)(NLU) 모듈(220), 패스 플래너(path planner) 모듈(230), 대화 매니저(dialogue manager)(DM) 모듈(240), 자연어 생성(natural language generator)(NLG) 모듈(250) 또는 텍스트 음성 변환(text to speech)(TTS) 모듈(260)을 포함할 수 있다. 다양한 실시 예에서, 상술된 지능형 서버(200)의 구성요소(예: 자동 음성 인식 모듈(210), 자연여 이해 모듈(220), 패스 플래너 모듈(230), 대화 매니저 모듈(240), 자연어 생성 모듈(250) 또는 텍스트 음성 변환 모듈(260))는 개별적으로 구현되거나 또는, 적어도 일부 구성요소는 통합되어 구현될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 지능형 서버(200)는 통신 회로, 메모리 및 프로세서를 포함할 수 있다. 상기 프로세서는 상기 메모리에 저장된 명령어를 실행하여 자동 음성 인식 모듈(210), 자연어 이해 모듈(220), 패스 플래너 모듈(230), 대화 매니저 모듈(240), 자연어 생성 모듈(250) 및 텍스트 음성 변환 모듈(260)을 구동시킬 수 있다. 지능형 서버(200)는 상기 통신 회로를 통해 외부 전자 장치(예: 사용자 단말(100))와 데이터(또는, 정보)를 송수신할 수 있다.
지능형 서버(200)의 자연어 이해 모듈(220) 또는 패스 플래너 모듈(230)은 패스 룰(path rule)을 생성할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 자동 음성 인식 모듈(210)은 사용자 단말(100)로부터 수신된 사용자 입력을 텍스트 데이터로 변환할 수 있다. 예를 들어, 자동 음성 인식 모듈(210)은 발화 인식 모듈을 포함할 수 있다. 상기 발화 인식 모듈은 음향(acoustic) 모델 및 언어(language) 모델을 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 음향 모델은 발성에 관련된 정보를 포함할 수 있고, 상기 언어 모델은 단위 음소 정보 및 단위 음소 정보의 조합에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 발화 인식 모듈은 발성에 관련된 정보 및 단위 음소 정보에 대한 정보를 이용하여 사용자 발화를 텍스트 데이터로 변환할 수 있다. 상기 음향 모델 및 언어 모델에 대한 정보는, 예를 들어, 자동 음성 인식 데이터베이스(automatic speech recognition database)(ASR DB)(211)에 저장될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)은 문법적 분석(syntactic analyze) 또는 의미적 분석(semantic analyze)을 수행하여 사용자 의도를 파악할 수 있다. 상기 문법적 분석은 사용자 입력을 문법적 단위(예: 단어, 구, 형태소 등)로 나누고, 상기 나누어진 단위가 어떤 문법적인 요소를 갖는지 파악할 수 있다. 상기 의미적 분석은 의미(semantic) 매칭, 룰(rule) 매칭, 포뮬러(formula) 매칭 등을 이용하여 수행할 수 있다. 이에 따라, 자연어 이해 모듈(220)은 사용자 입력이 어느 도메인(domain), 의도(intent) 또는 상기 의도를 표현하는데 필요한 파라미터(parameter)(또는, 슬롯(slot))를 얻을 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)은 도메인(domain), 의도(intend) 및 상기 의도를 파악하는데 필요한 파라미터(parameter)(또는, 슬롯(slot))로 나누어진 매칭 규칙을 이용하여 사용자의 의도 및 파라미터를 결정할 수 있다. 예를 들어, 상기 하나의 도메인(예: 알람)은 복수의 의도(예: 알람 설정, 알람 해제 등)를 포함할 수 있고, 하나의 의도는 복수의 파라미터(예: 시간, 반복 횟수, 알람음 등)을 포함할 수 있다. 복수의 룰은, 예를 들어, 하나 이상의 필수 요소 파라미터를 포함할 수 있다. 상기 매칭 규칙은 자연어 인식 데이터베이스(natural language understanding database)(NLU DB)(221)에 저장될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)은 형태소, 구 등의 언어적 특징(예: 문법적 요소)을 이용하여 사용자 입력으로부터 추출된 단어의 의미를 파악하고, 상기 파악된 단어의 의미를 도메인 및 의도에 매칭시켜 사용자의 의도를 결정할 수 있다. 예를 들어, 자연어 이해 모듈(220)은 각각의 도메인 및 의도에 사용자 입력에서 추출된 단어가 얼마나 포함되어 있는지를 계산하여 사용자 의도를 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)은 상기 의도를 파악하는데 기초가 된 단어를 이용하여 사용자 입력의 파라미터를 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)은 사용자 입력의 의도를 파악하기 위한 언어적 특징이 저장된 자연어 인식 데이터베이스(221)를 이용하여 사용자의 의도를 결정할 수 있다. 다른 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)은 개인화 언어 모델(personal language model)(PLM)을 이용하여 사용자의 의도를 결정할 수 있다. 예를 들어, 자연어 이해 모듈(220)은 개인화된 정보(예: 연락처 리스트, 음악 리스트)를 이용하여 사용자의 의도를 결정할 수 있다. 상기 개인화 언어 모델은, 예를 들어, 자연어 인식 데이터베이스(221)에 저장될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)뿐만 아니라 자동 음성 인식 모듈(210)도 자연어 인식 데이터베이스(221)에 저장된 개인화 언어 모델을 참고하여 사용자의 음성을 인식할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)은 사용자 입력의 의도 및 파라미터에 기초하여 패스 룰을 생성할 수 있다. 예를 들어, 자연어 이해 모듈(220)은 사용자 입력의 의도에 기초하여 실행될 앱을 선택하고, 상기 선택된 앱에서 수행될 동작을 결정할 수 있다. 상기 자연어 이해 모듈(220)은 상기 결정된 동작에 대응되는 파라미터를 결정하여 패스 룰을 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)에 의해 생성된 패스 룰은 실행될 앱, 상기 앱에서 실행될 동작(예: 적어도 하나의 상태(state)) 및 상기 동작을 실행하는데 필요한 파라미터에 대한 정보를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)은 사용자 입력의 의도 및 파라미터를 기반으로 하나의 패스 룰, 또는 복수의 패스 룰을 생성할 수 있다. 예를 들어, 자연어 이해 모듈(220)은 패스 플래너 모듈(230)로부터 사용자 단말(100)에 대응되는 패스 룰 셋을 수신하고, 사용자 입력의 의도 및 파라미터를 상기 수신된 패스 룰 셋에 매핑하여 패스 룰을 결정할 수 있다.
다른 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)은 사용자 입력의 의도 및 파라미터에 기초하여 실행될 앱, 상기 앱에서 실행될 동작 및 상기 동작을 실행하는데 필요한 파라미터를 결정하여 하나의 패스 룰, 또는 복수의 패스 룰을 생성할 수 있다. 예를 들어, 자연어 이해 모듈(220)은 사용자 단말(100)의 정보를 이용하여 상기 실행될 앱 및 상기 앱에서 실행될 동작을 사용자 입력의 의도에 따라 온톨로지(ontology) 또는 그래프 모델(graph model) 형태로 배열하여 패스 룰을 생성할 수 있다. 상기 생성된 패스 룰은, 예를 들어, 패스 플래너 모듈(230)를 통해 패스 룰 데이터베이스(path rule database)(PR DB)(231)에 저장될 수 있다. 상기 생성된 패스 룰은 데이터베이스(231)의 패스 룰 셋에 추가될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)은 생성된 복수의 패스 룰 중 적어도 하나의 패스 룰을 선택할 수 있다. 예를 들어, 자연어 이해 모듈(220)은 상기 복수의 패스 룰 최적의 패스 룰을 선택할 수 있다. 다른 예를 들어, 자연어 이해 모듈(220)은 사용자 발화에 기초하여 일부 동작만이 특정된 경우 복수의 패스 룰을 선택할 수 있다. 자연어 이해 모듈(220)은 사용자의 추가 입력에 의해 상기 복수의 패스 룰 중 하나의 패스 룰을 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)은 사용자 입력에 대한 요청으로 패스 룰을 사용자 단말(100)로 송신할 수 있다. 예를 들어, 자연어 이해 모듈(220)은 사용자 입력에 대응되는 하나의 패스 룰을 사용자 단말(100)로 송신할 수 있다. 다른 예를 들어, 자연어 이해 모듈(220)은 사용자 입력에 대응되는 복수의 패스 룰을 사용자 단말(100)로 송신할 수 있다. 상기 복수의 패스 룰은, 예를 들어, 사용자 발화에 기초하여 일부 동작만이 특정된 경우 자연어 이해 모듈(220)에 의해 생성될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 패스 플래너 모듈(230)은 복수의 패스 룰 중 적어도 하나의 패스 룰을 선택할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 패스 플래너 모듈(230)은 자연어 이해 모듈(220)로 복수의 패스 룰을 포함하는 패스 룰 셋을 전달할 수 있다. 상기 패스 룰 셋의 복수의 패스 룰은 패스 플래너 모듈(230)에 연결된 패스 룰 데이터베이스(231)에 테이블 형태로 저장될 수 있다. 예를 들어, 패스 플래너 모듈(230)은 지능형 에이전트(145)로부터 수신된 사용자 단말(100)의 정보(예: OS 정보, 앱 정보)에 대응되는 패스 룰 셋을 자연어 이해 모듈(220)로 전달할 수 있다. 상기 패스 룰 데이터베이스(231)에 저장된 테이블은, 예를 들어, 도메인 또는 도메인의 버전 별로 저장될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 패스 플래너 모듈(230)은 패스 룰 셋에서 하나의 패스 룰, 또는 복수의 패스 룰을 선택하여 자연어 이해 모듈(220)로 전달할 수 있다. 예를 들어, 패스 플래너 모듈(230)은 사용자의 의도 및 파라미터를 사용자 단말(100) 에 대응되는 패스 룰 셋에 매칭하여 하나의 패스 룰, 또는 복수의 패스 룰을 선택하여 자연어 이해 모듈(220)로 전달할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 패스 플래너 모듈(230)은 사용자 의도 및 파라미터를 이용하여 하나의 패스 룰, 또는 복수의 패스 룰을 생성할 수 있다. 예를 들어, 패스 플래너 모듈(230)은 사용자 의도 및 파라미터에 기초하여 실행될 앱 및 상기 앱에서 실행될 동작을 결정하여 하나의 패스 룰, 또는 복수의 패스 룰을 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 패스 플래너 모듈(230)은 상기 생성된 패스 룰을 패스 룰 데이터베이스(231)에 저장할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 패스 플래너 모듈(230)은 자연어 이해 모듈(220)에서 생성된 패스 룰을 패스 룰 데이터베이스(231)에 저장할 수 있다. 상기 생성된 패스 룰은 패스 룰 데이터베이스(231)에 저장된 패스 룰 셋에 추가될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 패스 룰 데이터베이스(231)에 저장된 테이블에는 복수의 패스 룰 또는 복수의 패스 룰 셋을 포함할 수 있다. 복수의 패스 룰 또는 복수의 패스 룰 셋은 각 패스 룰을 수행하는 장치의 종류, 버전, 타입, 또는 특성을 반영할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 대화 매니저 모듈(240)은 자연어 이해 모듈(220)에 의해 파악된 사용자의 의도가 명확한지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 대화 매니저 모듈(240)은 파라미터의 정보가 충분하지 여부에 기초하여 사용자의 의도가 명확한지 여부를 판단할 수 있다. 대화 매니저 모듈(240)는 자연어 이해 모듈(220)에서 파악된 파라미터가 태스크를 수행하는데 충분한지 여부를 판단할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 대화 매니저 모듈(240)는 사용자의 의도가 명확하지 않은 경우 사용자에게 필요한 정보를 요청하는 피드백을 수행할 수 있다. 예를 들어, 대화 매니저 모듈(240)는 사용자의 의도를 파악하기 위한 파라미터에 대한 정보를 요청하는 피드백을 수행할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 대화 매니저 모듈(240)은 컨텐츠 제공(content provider) 모듈을 포함할 수 있다. 상기 컨텐츠 제공 모듈은 자연어 이해 모듈(220)에서 파악된 의도 및 파라미터에 기초하여 동작을 수행할 수 있는 경우, 사용자 입력에 대응되는 태스크를 수행한 결과를 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 대화 매니저 모듈(240)은 사용자 입력에 대한 응답으로 상기 컨텐츠 제공 모듈에서 생성된 상기 결과를 사용자 단말(100)로 송신할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 자연어 생성 모듈(NLG)(250)은 지정된 정보를 텍스트 형태로 변경할 수 있다. 상기 텍스트 형태로 변경된 정보는 자연어 발화의 형태일 수 있다. 상기 지정된 정보는, 예를 들어, 추가 입력에 대한 정보, 사용자 입력에 대응되는 동작의 완료를 안내하는 정보 또는 사용자의 추가 입력을 안내하는 정보(예: 사용자 입력에 대한 피드백 정보)일 수 있다. 상기 텍스트 형태로 변경된 정보는 사용자 단말(100)로 송신되어 디스플레이(120)에 표시되거나, 텍스트 음성 변환 모듈(260)로 송신되어 음성 형태로 변경될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 텍스트 음성 변환 모듈(260)은 텍스트 형태의 정보를 음성 형태의 정보로 변경할 수 있다. 텍스트 음성 변환 모듈(260)은 자연어 생성 모듈(250)로부터 텍스트 형태의 정보를 수신하고, 상기 텍스트 형태의 정보를 음성 형태의 정보로 변경하여 사용자 단말(100)로 송신할 수 있다. 사용자 단말(100)은 상기 음성 형태의 정보를 스피커(130)로 출력할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220), 패스 플래너 모듈(230) 및 대화 매니저 모듈(240)은 하나의 모듈로 구현될 수 있다. 예를 들어, 자연어 이해 모듈(220), 패스 플래너 모듈(230) 및 대화 매니저 모듈(240)은 하나의 모듈로 구현되어 사용자의 의도 및 파라미터를 결정하고, 상기 결정된 사용자의 의도 및 파라미터에 대응되는 응답(예: 패스 룰)을 생성할 수 있다. 이에 따라, 생성된 응답은 사용자 단말(100)로 송신될 수 있다.
도 5b는 일 실시 예에 따른 지능형 서버의 패스 룰 생성 형태를 도시한 도면이다.
도 5b를 참조하면, 일 실시 예에 따른, 자연어 이해 모듈(220)은 앱의 기능을 어느 하나 동작(예: 상태 A 내지 상태 F)으로 구분하여 패스 룰 데이터베이스(231)에 저장할 수 있다. 예를 들어, 자연어 이해 모듈(220)은 어느 하나의 동작(예: 상태)으로 구분된 복수의 패스 룰(A-B1-C1, A-B1-C2, A-B1-C3-D-F, A-B1-C3-D-E-F)을 포함하는 패스 룰 셋을 패스 룰 데이터베이스(231)에 저장할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 패스 플래너 모듈(230)의 패스 룰 데이터베이스(231)는 앱의 기능을 수행하기 위한 패스 룰 셋을 저장할 수 있다. 상기 패스 룰 셋은 복수의 동작(예: 상태들의 시퀀스)을 포함하는 복수의 패스 룰을 포함할 수 있다. 상기 복수의 패스 룰은 복수의 동작 각각에 입력되는 파라미터에 따라 실행되는 동작이 순차적으로 배열될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 상기 복수의 패스 룰은 온톨로지(ontology) 또는 그래프 모델(graph model) 형태로 구성되어 패스 룰 데이터베이스(231)에 저장될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)은 사용자 입력의 의도 및 파라미터에 대응되는 상기 복수의 패스 룰(A-B1-C1, A-B1-C2, A-B1-C3-D-F, A-B1-C3-D-E-F) 중에 최적의 패스 룰(A-B1-C3-D-F)을 선택할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)은 사용자 입력에 완벽히 매칭되는 패스 룰이 없는 경우 사용자 단말(100)에 복수의 룰을 전달할 수 있다. 예를 들어, 자연어 이해 모듈(220)은 사용자 입력에 부분적으로 대응된 패스 룰(예: A-B1)을 선택할 수 있다. 자연어 이해 모듈(220)은 사용자 입력에 부분적으로 대응된 패스 룰(예: A-B1)을 포함하는 하나 이상의 패스 룰(예: A-B1-C1, A-B1-C2, A-B1-C3-D-F, A-B1-C3-D-E-F)을 선택하여 사용자 단말(100)에 전달할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)은 사용자 단말(100)의 추가 입력에 기초하여 복수의 패스 룰 중 하나를 선택하고, 상기 선택된 하나의 패스 룰을 사용자 단말(100)에 전달 할 수 있다. 예를 들어, 자연어 이해 모듈(220)은 사용자 단말(100)에서 추가로 입력된 사용자 입력(예: C3를 선택하는 입력)에 따라 복수의 패스 룰(예: A-B1-C1, A-B1-C2, A-B1-C3-D-F, A-B1-C3-D-E-F) 중 하나의 패스 룰(예: A-B1-C3-D-F)을 선택하여 사용자 단말(100)에 송신할 수 있다.
또 다른 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)은 자연어 이해 모듈(220)을 통해 사용자 단말(100)에 추가로 입력된 사용자 입력(예: C3를 선택하는 입력)에 대응되는 사용자의 의도 및 파라미터를 결정할 수 있고, 상기 결정된 사용자의 의도 또는 파라미터를 사용자 단말(100)로 송신할 수 있다. 사용자 단말(100)은 상기 송신된 의도 또는 상기 파라미터에 기초하여, 복수의 패스 룰(예: A-B1-C1, A-B1-C2, A-B1-C3-D-F, A-B1-C3-D-E-F) 중 하나의 패스 룰(예: A-B1-C3-D-F)을 선택할 수 있다.
이에 따라, 사용자 단말(100)은 상기 선택된 하나의 패스 룰에 의해 앱(141, 143)의 동작을 완료시킬 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)은 정보가 부족한 사용자 입력이 지능형 서버(200)에 수신된 경우, 상기 수신한 사용자 입력에 부분적으로 대응되는 패스 룰을 생성할 수 있다. 예를 들어, 자연어 이해 모듈(220)은 상기 부분적으로 대응된 패스 룰을 지능형 에이전트(145)로 송신할 수 있다. 프로세서(150)는 지능형 에이전트(145)를 실행하여 상기 패스 룰을 수신하고, 실행 매니저 모듈(147)로 상기 부분적으로 대응된 패스 룰을 전달할 수 있다. 프로세서(150)는 실행 매니저 모듈(147)를 통해 상기 패스 룰에 따라 제1 앱(141)을 실행시킬 수 있다. 프로세서(150)는 실행 매니저 모듈(147)을 통해 제1 앱(141)을 실행하면서 부족한 파라미터에 대한 정보를 지능형 에이전트(145)로 송신할 수 있다. 프로세서(150)는 지능형 에이전트(145)를 통해 상기 부족한 파라미터에 대한 정보를 이용하여 사용자에게 추가 입력을 요청할 수 있다. 프로세서(150)는 지능형 에이전트(145)를 통해 사용자에 의해 추가 입력이 수신되면 사용자 입력을 지능형 서버(200)로 송신하여 처리할 수 있다. 자연어 이해 모듈(220)은 상기 추가로 입력된 사용자 입력의 의도 및 파라미터 정보에 기초하여 추가된 패스 룰을 생성하여 지능형 에이전트(145)로 송신할 수 있다. 프로세서(150)는 지능형 에이전트(145)를 통해 실행 매니저 모듈(147)로 상기 패스 룰을 송신하여 제2 앱(143)을 실행할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)은 일부 정보가 누락된 사용자 입력이 지능형 서버(200)에 수신된 경우, 개인화 정보 서버(300)로 사용자 정보 요청을 송신할 수 있다. 개인화 정보 서버(300)는 페르소나 데이터베이스에 저장된 사용자 입력을 입력한 사용자의 정보를 자연어 이해 모듈(220)로 송신할 수 있다. 자연어 이해 모듈(220)은 상기 사용자 정보를 이용하여 일부 동작이 누락된 사용자 입력에 대응되는 패스 룰을 선택할 수 있다. 이에 따라, 자연어 이해 모듈(220)은 일부 정보가 누락된 사용자 입력이 지능형 서버(200)에 수신되더라도, 누락된 정보를 요청하여 추가 입력을 받거나 사용자 정보를 이용하여 상기 사용자 입력에 대응되는 패스 룰을 결정할 수 있다.
하기에 첨부된 표 2는 일 실시 예에 따른 사용자가 요청한 태스크와 관련한 패스 룰의 예시적 형태를 나타낼 수 있다.
Path rule ID State parameter
Gallery_101 pictureView(25) NULL
searchView(26) NULL
searchViewResult(27) Location,time
SearchEmptySelectedView(28) NULL
SearchSelectedView(29) ContentType,selectall
CrossShare(30) anaphora
표 2를 참조하면, 사용자 발화(예: “사진 공유해줘”)에 따라 지능형 서버(도 1의 지능형 서버(200))에서 생성 또는 선택되는 패스 룰은 적어도 하나의 상태(state)(25, 26, 27, 28, 29 또는 30)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 적어도 하나의 상태 (예: 단말의 어느 한 동작 상태)는 사진 어플리케이션 실행(PicturesView)(25), 사진 검색 기능 실행(SearchView)(26), 검색 결과 표시 화면 출력(SearchViewResult)(27), 사진이 미(non)선택된 검색 결과 표시 화면 출력(SearchEmptySelectedView)(28), 적어도 하나의 사진이 선택된 검색 결과 표시 화면 출력(SearchSelectedView)(29) 또는 공유 어플리케이션 선택 화면 출력(CrossShare)(30) 중 적어도 하나에 해당될 수 있다.
일 실시 예에서, 상기 패스 룰의 파라미터 정보는 적어도 하나의 상태(state)에 대응될 수 있다. 예를 들어, 상기 적어도 하나의 사진이 선택된 검색 결과 표시 화면 출력(29) 상태에 포함될 수 있다.
상기 상태(25, 26, 27, 28, 29)들의 시퀀스를 포함한 패스 룰의 수행 결과 사용자가 요청한 태스크 (예: “사진 공유해줘!”)가 수행될 수 있다.
상술한 바에 따르면, 지능형 서버(200)는 사용자 단말(100)로부터 수신하는 사용자 발화에 따른 사용자 입력(예: 음성 입력)을 일련의 프로세스로 처리하여 상기 사용자 발화의 의도를 도출하고, 도출된 사용자 발화 의도에 대응하는 패스 룰을 생성 또는 선택할 수 있다.
일 실시 예에서, 지능형 서버(200)는 사용자 단말(도 1b의 100)으로부터 수신하는 적어도 하나의 사용자 발화 데이터와 상기 사용자 발화 발생 시점(time)의 사용자 단말(100)의 상태 관련 정보(예: 상태 ID)를 매핑하여 데이터베이스로 관리할 수 있다. 또는 지능형 서버(200)는 사용자 단말(100)로부터 수신하는 상기 사용자 발화 데이터 및 상태 관련 정보를 개인화 정보 서버(도 1b의 300)로 제공하여, 상기 개인화 정보 서버(300)의 사용자 단말(100) 또는 사용자에 관계되는 적어도 하나의 정보 관리를 지원할 수 있다.
일 실시 예에서, 지능형 서버(200)는 사용자 단말(100)로부터 식별된 상태 정보(예: 상태 ID)를 수신하는 경우, 상기 사용자 발화 데이터와 상기 사용자 단말(100)의 상태 정보(예: 상태 ID)가 매핑되어 누적된 데이터베이스 또는 개인화 정보 서버(300) 상의 정보 자원을 참조하여, 사용자 단말(100)에서 식별된 상태에서 발생되었던 사용자 발화 중 비중 있게 발생되었던 사용자 발화(예: 발생 빈도가 지정된 임계값을 초과하여 발생되었던 사용자 발화 또는 가장 많이 발생되었던 사용자 발화)를 식별할 수 있다. 지능형 서버(200)는 상기 비중 있게 발생되었던 사용자 발화 중 지정된 우선 순위 범위에 포함되는 사용자 발화를 전술된 힌트에 포함시켜 사용자 단말(100)로 전송할 수 있다.
또는, 지능형 서버(200)는 사용자 단말(100)에서 식별된 상태에서 발생되었던 사용자 발화의 이력 정보가 부재하거나, 상기 식별된 상태에서 발생되었던 사용자 발화의 누적 횟수(또는, 발생 빈도)가 지정된 임계값 이하인 경우, 상기 식별된 상태와 연계되는 상태의 존재 여부를 판단할 수 있다. 만일, 식별된 상태(예: DetailView)와 연계되는 상태가 존재하는 경우, 예컨대 지능형 서버(200)는 상기 식별된 상태의 이전 상태(예: SearchViewResult)에 대응하는 힌트 중 비중 있게 발생되었던 사용자 발화(예: 발생 빈도가 지정된 임계값을 초과하여 발생되었던 사용자 발화 또는 가장 많이 발생되었던 사용자 발화)에 따른 힌트를 사용자 단말(100)로 전송할 수 있다.
또는, 지능형 서버(200)는 사용자 단말(100)로부터 식별된 상태 관련 정보와 함께 상기 식별된 상태에 관계되는 속성 정보(예: 식별된 상태에 포함된 컨텐츠의 메타데이터), 위치 정보 또는 시간 정보 등이 제공되는 경우, 상기 속정 정보, 위치 정보 또는 시간 정보를 참조하여 생성 또는 선택되는 힌트를 사용자 단말(100)로 제공할 수 있다. 상기, 지능형 서버(200)에 의하여 생성 또는 선택되는 적어도 하나의 패스 룰은 고유의 식별 정보(예: 패스 룰 ID)로 구분될 수 있으며, 각각 대표 발화(representative utterance)를 포함할 수 있다. 일례로, 상기 식별 정보(예: 패스 룰 ID)로써 Gallery_102가 부여된 패스 룰은 상기 대표 발화로 "최근에 찍은 뉴욕 사진 여행 앨범으로 옮겨줘"를 포함할 수 있으며, 상기 대표 발화 상에서 "여행", "뉴욕" 또는 "사진" 등의 단어는 상기 사용자 발화를 처리함에 있어 요구되는 파라미터로 기능할 수 있다. 상기 대표 발화에 따른 패스 룰은 도출된 사용자 발화 의도에 대응하는 앱의 기능 동작을 수행하기 위한 적어도 하나의 상태(state)(예: PicturesView, SearchView, SearchViewResult, SearchEmptySelectedView, SearchSelectedView, MoveToAlbum, CreateAlbum, Create)로 구성될 수 있다.
(캔사스/albumName@CreateAlbum)로 새 앨범을 만들어서 이동해줘.
(캔사스/albumName@CreateAlbum)로 새 앨범을 만들어서 (전부/selectAll@SearchSelectedView)를 이동해줘.
새 앨범을 만들어서 (파일들/contentType@ SearchSelectedView) (3/selectCount@ SearchSelectedView)개를 이동해줘.
새 앨범을 만들어서 (마지막/selectOrderType@ SearchSelectedView) (세번째/ordinal@ SearchSelectedView)것을 이동해줘.
(캔사스/albumName@CreateAlbum)로 새 앨범을 만들어서 (경기장/location@SearchViewResult)에서 찍은 것 중 제목이(영섭/title@ SearchViewResult)인 것을 이동해줘.
(캔사스/albumName@CreateAlbum)로 새 앨범을 만들어서 (경기장/location@SearchViewResult)에서 찍은 것 중 시간이(4시/time@ SearchViewResult)인 것을 이동해줘.
…
표 3은 상기 대표 발화 상에 포함되는 적어도 하나의 파라미터(예: 여행, 뉴욕 또는 사진 등)에 대한 조합을 기반으로 생성할 수 있는 서브 발화(sub utterance)의 예시적 형태를 나타낼 수 있다. 지능형 서버(200)는 사용자 단말(100)로부터 상기 식별된 상태와 관계되는 적어도 하나의 정보(예: 상태 ID, 상기 속성 정보, 상기 위치 정보 또는 상기 시간 정보 등)를 수신하는 경우, 제공 받은 적어도 하나의 정보를 파라미터로 적용하여 적어도 하나의 서브 발화를 생성하고, 생성된 서브 발화를 사용자 단말(100)로 전송할 수 있다.
도 5c는 일 실시 예에 따른 사용자 단말의 자연어 표현 제공 방법을 도시한 도면이다.
도 5c를 참조하면, 동작 501에서, 사용자 단말(도 1b의 100)의 프로세서(도 1b의 150)는 사용자 제어에 대응하여 상기 사용자 단말(100)에 탑재 또는 인스톨된 어플리케이션 프로그램을 실행시킬 수 있다. 일 실시 예에서, 상기 어플리케이션 프로그램의 실행에 따라 출력되는 제1 사용자 인터페이스는 고유의 상태 ID(state identification)(또는, 식별자(identifier))를 갖는 특정 상태(state)로 이해될 수 있다.
동작 503에서, 프로세서(150)는 컨텐츠 큐레이션 서비스 운용에 따른(또는, 전술된 지능형 앱의 운용에 따른) 제2 사용자 인터페이스를 출력시키기 위한 사용자 입력을 수신할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(150)는 사용자 단말(100)에 구비된 하드웨어 버튼(도 1c의 112)에 인가되는 사용자 입력(예: double press), 홈 버튼에 인가되는 사용자 입력(예: press hold) 또는, 지정된 사용자 발화(예: Hello Bixby)에 따른 사용자 입력(예: 음성 입력)에 대응하여 상기 컨텐츠 큐레이션 서비스를 활성화시킬 수 있다.
동작 505에서, 프로세서(150)는 상기 실행 중인 어플리케이션 프로그램에 관계된 정보(예: 어플리케이션 프로그램 식별 정보 등) 및/또는 제1 사용자 인터페이스에 관계된 정보(예: 상태 ID 또는 식별자)를 통합 지능화 시스템(도 1a의 10) 내의 지능형 서버(도 1a의 200)로 전송할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(150)는 상기 컨텐츠 큐레이션 서비스의 활성화 시점(time)에 사용자 단말(100)의 상태(state)를 식별하고, 식별된 상태와 관계되는 정보(예: 실행 중인 어플리케이션 프로그램의 식별 정보 및/또는 어플리케이션 프로그램의 실행에 따라 출력 중인 제1 사용자 인터페이스의 상태 ID)를 지능형 서버(200)로 전송할 수 있다.
동작 507에서, 프로세서(150)는 상기 지능형 서버(200)로부터 상기 어플리케이션 프로그램을 이용하여 수행할 수 있는 태스크(task)의 요청을 위한 적어도 하나의 사용자 발화에 관한 정보(예: 힌트)를 수신할 수 있다. 일 실시 예에서, 상기 사용자 발화에 관한 정보(예: 힌트)는 상기 프로세서(150)가 식별한 사용자 단말(100)의 상태와 동일한 상태에서 과거 발생되었던 사용자 발화 중 적어도 일부 발화에 대응하는 텍스트일 수 있다. 예를 들어, 상기 사용자 발화에 관한 정보(예: 힌트)는 상기 과거 발생되었던 사용자 발화 중 발생 빈도가 지정된 임계값을 초과하거나, 가장 많이 발생되었던 사용자 발화에 대한 텍스트를 포함할 수 있다.
동작 509에서, 프로세서(150)는 상기 어플리케이션 프로그램의 실행에 따른 제1 사용자 인터페이스에 상기 컨텐츠 큐레이션 서비스의 활성화에 따른 제2 사용자 인터페이스를 예컨대, 오버레이(overlay) 형태로 출력할 수 있다. 일 실시 예에서, 프로세서(150)는 상기 제2 사용자 인터페이스의 일 영역으로 상기 지능형 서버(200)로부터 수신한 사용자 발화에 관한 정보(예: 힌트)를 포함시킬 수 있다. 일 실시 예에서, 상기 사용자 발화에 관한 정보(예: 힌트) 중 어느 하나(예: 특정 사용자 발화에 대한 텍스트)가 사용자에 의하여 선택(예: 터치 또는 발화)되는 경우, 프로세서(150)는 선택된 정보를 지능형 서버(200)로 전송할 수 있다. 이후, 프로세서(150)는 상기 선택된 정보에 대응하는 태스크(task)를 수행하기 위하여 지능형 앱을 실행시키고, 상기 지능형 서버(200)로부터 선택된 정보에 대응하는 패스 룰을 수신할 수 있다.
전술한 다양한 실시 예에 따른 전자 장치는, 터치 스크린 디스플레이, 적어도 하나의 통신 회로, 마이크, 적어도 하나의 스피커, 상기 터치 스크린 디스플레이, 상기 통신 회로, 상기 마이크, 및 상기 스피커에 전기적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서, 및 상기 프로세서에 전기적으로 연결된 적어도 하나의 메모리를 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 메모리는, 제1 사용자 인터페이스를 포함하는 제1 어플리케이션 프로그램 및 제2 사용자 인터페이스를 포함하는 지능형 어플리케이션 프로그램을 저장할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 메모리는, 실행 시에 상기 프로세서로 하여금, 상기 디스플레이에 상기 제1 사용자 인터페이스를 표시하고, 상기 제1 사용자 인터페이스를 표시하는 동안 상기 디스플레이에 상기 제2 사용자 인터페이스를 표시하기 위한 제1 사용자 입력을 수신하고, 상기 통신 회로를 통해 상기 제1 어플리케이션 프로그램 및/또는 상기 제1 사용자 인터페이스와 연관된 식별자(identifier)를 외부 서버로 전송하고, 상기 제1 어플리케이션 프로그램을 이용하여 상기 전자 장치에 의해 수행되는 태스크(task)를 요청하기 위한 적어도 하나의 발화에 관한 정보를 상기 외부 서버로부터 수신하고, 상기 디스플레이에 상기 수신된 발화에 관한 정보에 적어도 부분적으로 기반한 텍스트를 포함하는 상기 제2 사용자 인터페이스를 표시하도록 하는 인스트럭션(instructions)을 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 메모리는, 실행 시에 상기 프로세서로 하여금, 상기 제1 사용자 입력 수신 이후, 상기 디스플레이가 홈 스크린을 표시하고 있는지 또는 하나의 어플리케이션 프로그램의 사용자 인터페이스를 표시하고 있는지 여부를 판단하도록 하는 인스트럭션을 더 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치는, 하우징 및 상기 하우징의 일 영역으로 배치되는 물리적 버튼 또는 터치 감지 가능한 버튼을 더 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 메모리는, 실행 시에 상기 프로세서로 하여금, 상기 물리적 버튼 또는 터치 감지 가능한 버튼을 통해 상기 제1사용자 입력을 수신하도록 하는 인스트럭션을 더 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 메모리는, 실행 시에 상기 프로세서로 하여금, 상기 제2 사용자 인터페이스가 상기 제1 사용자 인터페이스의 위에 적어도 부분적으로 놓이도록(overlay) 상기 제2 사용자 인터페이스를 표시하게 하는 인스트럭션을 더 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 메모리는, 실행 시에 상기 프로세서로 하여금, 상기 식별자에 상기 제1 사용자 인터페이스에 대응하는 적어도 하나의 상태(state) 정보를 포함시키도록 하는 인스트럭션을 더 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 발화에 관한 정보는, 상기 제1 어플리케이션 프로그램 및/또는 상기 제1 사용자 인터페이스의 운용과 관련하여 발생되었던 발화 중 발생 빈도가 지정된 임계값을 초과하여 발생된 일부 발화와 관계될 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 메모리는, 실행 시에 상기 프로세서로 하여금, 상기 제1 사용자 인터페이스의 운용과 관련하여 발생되었던 발화 중 상기 발생 빈도가 지정된 임계값을 초과하는 발화가 존재하지 않는 경우, 상기 제1 사용자 인터페이스와 연계되는 제3 사용자 인터페이스의 운용과 관련하여 발생되었던 발화 중 일부 발화와 관계된 적어도 하나의 발화에 관한 정보를 수신하도록 하는 인스트럭션을 더 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 메모리는, 실행 시에 상기 프로세서로 하여금, 상기 제1 사용자 인터페이스에 포함된 컨텐츠의 속성 정보에 대응하는 상기 적어도 하나의 발화에 관한 정보를 수신하도록 하는 인스트럭션을 더 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 메모리는, 실행 시에 상기 프로세서로 하여금, 상기 제1 어플리케이션 프로그램 및/또는 상기 제1 사용자 인터페이스의 운용과 관련된 위치 정보 또는 시간 정보에 대응하는 상기 적어도 하나의 발화에 관한 정보를 수신하도록 하는 인스트럭션을 더 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 메모리는, 실행 시에 상기 프로세서로 하여금, 상기 수신된 발화에 관한 정보에 적어도 부분적으로 기반한 텍스트를 표시하지 않도록 상기 지능형 어플리케이션 프로그램을 제어할 수 있는 객체를 상기 제2 사용자 인터페이스에 포함시키도록 하는 인스트럭션을 더 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 메모리는, 실행 시에 상기 프로세서로 하여금, 상기 텍스트의 적어도 일부를 선택하기 위한 제2 사용자 입력을 수신할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 메모리는, 실행 시에 상기 프로세서로 하여금, 상기 수신된 제2 사용자 입력에 대응하여 상기 선택된 텍스트에 대응하는 태스크를 수행하도록 하는 인스트럭션을 더 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 메모리는, 실행 시에 상기 프로세서로 하여금, 상기 선택된 텍스트에 대응하는 태스크를 수행하기 위해 상기 외부 서버로부터 상기 전자 장치의 적어도 하나의 상태들에 대한 시퀀스를 수신하도록 하는 인스트럭션을 더 포함할 수 있다.
전술한 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 자연어 표현 제공 방법은, 제1 어플리케이션 프로그램과 연관된 제1 사용자 인터페이스를 표시하는 동작, 상기 제1 사용자 인터페이스를 표시하는 동안 지능형 어플리케이션 프로그램과 연관된 제2 사용자 인터페이스를 표시하기 위한 제1 사용자 입력을 수신하는 동작, 상기 제1 어플리케이션 프로그램 및/또는 상기 제1 사용자 인터페이스와 연관된 식별자(identifier)를 외부 서버로 전송하는 동작, 상기 제1 어플리케이션 프로그램을 이용하여 상기 전자 장치에 의해 수행되는 태스크(task)를 요청하기 위한 적어도 하나의 발화에 관한 정보를 상기 외부 서버로부터 수신하는 동작, 및 상기 수신된 발화에 관한 정보에 적어도 부분적으로 기반한 텍스트를 포함하는 상기 제2 사용자 인터페이스를 표시하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 제1 사용자 입력을 수신하는 동작은, 상기 제1 사용자 입력 수신 이후, 상기 전자 장치의 디스플레이가 홈 스크린을 표시하고 있는지 또는 하나의 어플리케이션 프로그램의 사용자 인터페이스를 표시하고 있는지 여부를 판단하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 제2 사용자 인터페이스를 표시하는 동작은, 상기 제2 사용자 인터페이스를 상기 제1 사용자 인터페이스 위에 적어도 부분적으로 놓이도록(overlay) 표시하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 식별자를 외부 서버로 전송하는 동작은, 상기 식별자에 상기 제1 사용자 인터페이스에 대응하는 적어도 하나의 상태(state) 정보를 포함시키는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 발화에 관한 정보를 상기 외부 서버로부터 수신하는 동작은, 상기 제1 어플리케이션 프로그램 및/또는 상기 제1 사용자 인터페이스의 운용과 관련하여 발생되었던 발화 중 발생 빈도가 지정된 임계값을 초과하여 발생된 일부 발화와 관계된 상기 적어도 하나의 발화에 관한 정보를 수신하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 발화에 관한 정보를 상기 외부 서버로부터 수신하는 동작은, 상기 제1 사용자 인터페이스의 운용과 관련하여 발생되었던 발화 중 상기 발생 빈도가 지정된 임계값을 초과하는 발화가 존재하지 않는 경우, 상기 제1 사용자 인터페이스와 연계되는 제3 사용자 인터페이스의 운용과 관련하여 발생되었던 발화 중 일부 발화와 관계된 적어도 하나의 발화에 관한 정보를 수신하는 동작을 더 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 발화에 관한 정보를 상기 외부 서버로부터 수신하는 동작은, 상기 제1 사용자 인터페이스에 포함된 컨텐츠의 속성 정보에 대응하는 상기 적어도 하나의 발화에 관한 정보를 수신하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 발화에 관한 정보를 상기 외부 서버로부터 수신하는 동작은, 상기 제1 어플리케이션 프로그램 및/또는 상기 제1 사용자 인터페이스의 운용과 관련된 위치 정보 또는 시간 정보에 대응하는 상기 적어도 하나의 발화에 관한 정보를 수신하는 동작을 포함할 수 있다.
도 6은 일 실시 예에 따른 네트워크 환경 내의 전자 장치를 도시한 도면이다.
도 6을 참조하면, 네트워크 환경(600)에서 전자 장치(601)(예: 도 1b의 사용자 단말(100))는 제1 네트워크(698)(예: 근거리 무선 통신)를 통하여 전자 장치(602)와 통신하거나, 또는 제2 네트워크(699)(예: 원거리 무선 통신)를 통하여 전자 장치(604) 또는 서버(608)와 통신할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치(601)는 서버(608)를 통하여 전자 장치(604)와 통신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(601)는 프로세서(620)(예: 도 1b의 프로세서(150)), 메모리(630)(예: 도 1b의 메모리(140)), 입력 장치(650)(예: 도 1b의 입력 모듈(110)), 음향 출력 장치(655)(예: 도 1b의 스피커(130)), 표시 장치(660)(예: 도 1b의 디스플레이(120)), 오디오 모듈(670), 센서 모듈(676), 인터페이스(677), 햅틱 모듈(679), 카메라 모듈(680), 전력 관리 모듈(688), 배터리(689), 통신 모듈(690), 가입자 식별 모듈(696), 및 안테나 모듈(697)을 포함할 수 있다. 어떤 실시 예에서는, 전자 장치(601)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 표시 장치(660) 또는 카메라 모듈(680))가 생략되거나 다른 구성 요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시 예에서는, 예를 들면, 표시 장치(660)(예: 디스플레이)에 임베디드된 센서 모듈(676)(예: 지문 센서, 홍채 센서, 또는 조도 센서)의 경우와 같이, 일부의 구성요소들이 통합되어 구현될 수 있다.
프로세서(620)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(640))를 구동하여 프로세서(620)에 연결된 전자 장치(601)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)을 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 및 연산을 수행할 수 있다. 프로세서(620)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(676) 또는 통신 모듈(690))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(632)에 로드하여 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(634)에 저장할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(620)는 메인 프로세서(621)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서), 및 이와는 독립적으로 운영되고, 추가적으로 또는 대체적으로, 메인 프로세서(621)보다 저전력을 사용하거나, 또는 지정된 기능에 특화된 보조 프로세서(623)(예: 그래픽 처리 장치, 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 여기서, 보조 프로세서(623)는 메인 프로세서(621)와 별개로 또는 임베디드되어 운영될 수 있다.
이런 경우, 보조 프로세서(623)는, 예를 들면, 메인 프로세서(621)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(621)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(621)가 액티브(예: 어플리케이션 수행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(621)와 함께, 전자 장치(601)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 표시 장치(660), 센서 모듈(676), 또는 통신 모듈(690))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 보조 프로세서(623)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성 요소(예: 카메라 모듈(680) 또는 통신 모듈(690))의 일부 구성 요소로서 구현될 수 있다. 메모리(630)는, 전자 장치(601)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(620) 또는 센서모듈(676))에 의해 사용되는 다양한 데이터, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(640)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 저장할 수 있다. 메모리(630)는, 휘발성 메모리(632) 또는 비휘발성 메모리(634)를 포함할 수 있다.
프로그램(640)은 메모리(630)에 저장되는 소프트웨어로서, 예를 들면, 운영 체제(642), 미들 웨어(644) 또는 어플리케이션(646)을 포함할 수 있다.
입력 장치(650)는, 전자 장치(601)의 구성요소(예: 프로세서(620))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(601)의 외부(예: 사용자)로부터 수신하기 위한 장치로서, 예를 들면, 마이크, 마우스, 또는 키보드를 포함할 수 있다.
음향 출력 장치(655)는 음향 신호를 전자 장치(601)의 외부로 출력하기 위한 장치로서, 예를 들면, 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용되는 스피커와 전화 수신 전용으로 사용되는 리시버를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 리시버는 스피커와 일체 또는 별도로 형성될 수 있다.
표시 장치(660)는 전자 장치(601)의 사용자에게 정보를 시각적으로 제공하기 위한 장치로서, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 표시 장치(660)는 터치 회로(touch circuitry) 또는 터치에 대한 압력의 세기를 측정할 수 있는 압력 센서를 포함할 수 있다.
오디오 모듈(670)은 소리와 전기 신호를 쌍방향으로 변환시킬 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 오디오 모듈(670)은, 입력 장치(650) 를 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 장치(655), 또는 전자 장치(601)와 유선 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(602)(예: 스피커 또는 헤드폰))를 통해 소리를 출력할 수 있다.
센서 모듈(676)은 전자 장치(601)의 내부의 작동 상태(예: 전력 또는 온도), 또는 외부의 환경 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 센서 모듈(676)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(677)는 외부 전자 장치(예: 전자 장치(602))와 유선 또는 무선으로 연결할 수 있는 지정된 프로토콜을 지원할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 인터페이스(677)는 HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.
연결 단자(678)는 전자 장치(601)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(602))를 물리적으로 연결시킬 수 있는 커넥터, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.
햅틱 모듈(679)은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 햅틱 모듈(679)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.
카메라 모듈(680)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 카메라 모듈(680)은 하나 이상의 렌즈, 이미지 센서, 이미지 시그널 프로세서, 또는 플래시를 포함할 수 있다.
전력 관리 모듈(688)은 전자 장치(601)에 공급되는 전력을 관리하기 위한 모듈로서, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구성될 수 있다.
배터리(689)는 전자 장치(601)의 적어도 하나의 구성 요소에 전력을 공급하기 위한 장치로서, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.
통신 모듈(690)은 전자 장치(601)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(602), 전자 장치(604), 또는 서버(608))간의 유선 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(690)은 프로세서(620)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되는, 유선 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 통신 모듈(690)은 무선 통신 모듈(692)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(694)(예: LAN(local area network) 통신 모듈, 또는 전력선 통신 모듈)을 포함하고, 그 중 해당하는 통신 모듈을 이용하여 제1 네트워크(698)(예: 블루투스, WiFi direct 또는 IrDA(infrared data association) 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제2 네트워크(699)(예: 셀룰러 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN)와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부 전자 장치와 통신할 수 있다. 상술한 여러 종류의 통신 모듈(690)은 하나의 칩으로 구현되거나 또는 각각 별도의 칩으로 구현될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 무선 통신 모듈(692)은 가입자 식별 모듈(696)에 저장된 사용자 정보를 이용하여 통신 네트워크 내에서 전자 장치(601)를 구별 및 인증할 수 있다.
안테나 모듈(697)은 신호 또는 전력을 외부로 송신하거나 외부로부터 수신하기 위한 하나 이상의 안테나들을 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 통신 모듈(690)(예: 무선 통신 모듈(692))은 통신 방식에 적합한 안테나를 통하여 신호를 외부 전자 장치로 송신하거나, 외부 전자 장치로부터 수신할 수 있다.
상기 구성요소들 중 일부 구성요소들은 주변 기기들간 통신 방식(예: 버스, GPIO(general purpose input/output), SPI(serial peripheral interface), 또는 MIPI(mobile industry processor interface))를 통해 서로 연결되어 신호(예: 명령 또는 데이터)를 상호간에 교환할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 명령 또는 데이터는 제2 네트워크(699)에 연결된 서버(608)를 통해서 전자 장치(601)와 외부의 전자 장치(604)간에 송신 또는 수신될 수 있다. 전자 장치(602, 604) 각각은 전자 장치(601)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(601)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 다른 하나 또는 복수의 외부 전자 장치에서 실행될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(601)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로 또는 요청에 의하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(601)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 그와 연관된 적어도 일부 기능을 외부 전자 장치에게 요청할 수 있다. 상기 요청을 수신한 외부 전자 장치는 요청된 기능 또는 추가 기능을 실행하고, 그 결과를 전자 장치(601)로 전달할 수 있다. 전자 장치(601)는 수신된 결과를 그대로 또는 추가적으로 처리하여 요청된 기능이나 서비스를 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다.
본 문서에 개시된 다양한 실시 예들에 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 장치 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 본 문서의 실시 예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다.
본 문서의 다양한 실시 예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시 예의 다양한 변경, 균등물, 및/또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B", "A 및/또는 B 중 적어도 하나", "A, B 또는 C" 또는 "A, B 및/또는 C 중 적어도 하나" 등의 표현은 함께 나열된 항목들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제1", "제2", "첫째" 또는 "둘째" 등의 표현들은 해당 구성요소들을, 순서 또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 뿐 해당 구성요소들을 한정하지 않는다. 어떤(예: 제1) 구성요소가 다른(예: 제2) 구성요소에 "(기능적으로 또는 통신적으로) 연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나, 다른 구성요소(예: 제 3 구성요소)를 통하여 연결될 수 있다.
본 문서에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구성된 유닛을 포함하며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로 등의 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)으로 구성될 수 있다.
본 문서의 다양한 실시 예들은 기기(machine)(예: 컴퓨터)로 읽을 수 있는 저장 매체(machine-readable storage media)(예: 내장 메모리(636) 또는 외장 메모리(638))에 저장된 명령어를 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(640))로 구현될 수 있다. 기기는, 저장 매체로부터 저장된 명령어를 호출하고, 호출된 명령어에 따라 동작이 가능한 장치로서, 개시된 실시 예들에 따른 전자 장치(예: 전자 장치(601))를 포함할 수 있다. 상기 명령이 프로세서(예: 프로세서(620))에 의해 실행될 경우, 프로세서가 직접, 또는 상기 프로세서의 제어 하에 다른 구성요소들을 이용하여 상기 명령에 해당하는 기능을 수행할 수 있다. 명령은 컴파일러 또는 인터프리터에 의해 생성 또는 실행되는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장매체는, 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.
일 실시 예에 따르면, 본 문서에 개시된 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 배포의 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.
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.
본 문서에 개시된 실시 예는, 기술 내용의 설명 및 이해를 위해 제시된 것이며, 본 발명의 범위를 한정하는 것은 아니다. 따라서, 본 문서의 범위는, 본 발명의 기술적 사상에 근거한 모든 변경 또는 다양한 다른 실시 예를 포함하는 것으로 해석되어야 한다.

Claims (15)

  1. 전자 장치에 있어서,
    터치 스크린 디스플레이;
    적어도 하나의 통신 회로;
    마이크;
    적어도 하나의 스피커;
    상기 터치 스크린 디스플레이, 상기 통신 회로, 상기 마이크, 및 상기 스피커에 전기적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서; 및
    상기 프로세서에 전기적으로 연결된 적어도 하나의 메모리;를 포함하고,
    상기 메모리는,
    제1 사용자 인터페이스를 포함하는 제1 어플리케이션 프로그램 및 제2 사용자 인터페이스를 포함하는 지능형 어플리케이션 프로그램을 저장하고,
    상기 메모리는, 실행 시에, 상기 프로세서로 하여금,
    상기 디스플레이에 상기 제1 사용자 인터페이스를 표시하고,
    상기 제1 사용자 인터페이스를 표시하는 동안, 상기 디스플레이에 상기 제2 사용자 인터페이스를 표시하기 위한 제1 사용자 입력을 수신하고,
    상기 통신 회로를 통해 상기 제1 어플리케이션 프로그램 및/또는 상기 제1 사용자 인터페이스와 연관된 식별자(identifier)를 외부 서버로 전송하고,
    상기 제1 어플리케이션 프로그램을 이용하여 상기 전자 장치에 의해 수행되는 태스크(task)를 요청하기 위한 적어도 하나의 발화에 관한 정보를 상기 외부 서버로부터 수신하고,
    상기 디스플레이에 상기 수신된 발화에 관한 정보에 적어도 부분적으로 기반한 텍스트를 포함하는 상기 제2 사용자 인터페이스를 표시하도록 하는 인스트럭션(instructions)을 포함하는, 전자 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서로 하여금,
    상기 제1 사용자 입력 수신 이후, 상기 디스플레이가 홈 스크린을 표시하고 있는지 또는 하나의 어플리케이션 프로그램의 사용자 인터페이스를 표시하고 있는지 여부를 판단하도록 하는 인스트럭션을 더 포함하는, 전자 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    하우징; 및
    상기 하우징의 일 영역으로 배치되는 물리적 버튼 또는 터치 감지 가능한 버튼;을 더 포함하고,
    상기 프로세서로 하여금,
    상기 물리적 버튼 또는 터치 감지 가능한 버튼을 통해 상기 제1사용자 입력을 수신하도록 하는 인스트럭션을 더 포함하는, 전자 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서로 하여금,
    상기 제2 사용자 인터페이스가 상기 제1 사용자 인터페이스의 위에 적어도 부분적으로 놓이도록(overlay) 상기 제2 사용자 인터페이스를 표시하게 하는 인스트럭션을 더 포함하는, 전자 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서로 하여금,
    상기 식별자에 상기 제1 사용자 인터페이스에 대응하는 적어도 하나의 상태(state) 정보를 포함시키도록 하는 인스트럭션을 더 포함하는, 전자 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 발화에 관한 정보는,
    상기 제1 어플리케이션 프로그램 및/또는 상기 제1 사용자 인터페이스의 운용과 관련하여 발생되었던 발화 중 발생 빈도가 지정된 임계값을 초과하여 발생된 일부 발화와 관계된, 전자 장치.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 프로세서로 하여금,
    상기 제1 사용자 인터페이스의 운용과 관련하여 발생되었던 발화 중 상기 발생 빈도가 지정된 임계값을 초과하는 발화가 존재하지 않는 경우, 상기 제1 사용자 인터페이스와 연계되는 제3 사용자 인터페이스의 운용과 관련하여 발생되었던 발화 중 일부 발화와 관계된 적어도 하나의 발화에 관한 정보를 수신하도록 하는 인스트럭션을 더 포함하는, 전자 장치.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서로 하여금,
    상기 제1 사용자 인터페이스에 포함된 컨텐츠의 속성 정보에 대응하는 상기 적어도 하나의 발화에 관한 정보를 수신하도록 하는 인스트럭션을 더 포함하는, 전자 장치.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서로 하여금,
    상기 제1 어플리케이션 프로그램 및/또는 상기 제1 사용자 인터페이스의 운용과 관련된 위치 정보 또는 시간 정보에 대응하는 상기 적어도 하나의 발화에 관한 정보를 수신하도록 하는 인스트럭션을 더 포함하는, 전자 장치.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서로 하여금,
    상기 수신된 발화에 관한 정보에 적어도 부분적으로 기반한 텍스트를 표시하지 않도록 상기 지능형 어플리케이션 프로그램을 제어할 수 있는 객체를 상기 제2 사용자 인터페이스에 포함시키도록 하는 인스트럭션을 더 포함하는, 전자 장치.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서로 하여금,
    상기 텍스트의 적어도 일부를 선택하기 위한 제2 사용자 입력을 수신하고,
    상기 수신된 제2 사용자 입력에 대응하여 상기 선택된 텍스트에 대응하는 태스크를 수행하도록 하는 인스트럭션을 더 포함하는, 전자 장치.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 프로세서로 하여금,
    상기 선택된 텍스트에 대응하는 태스크를 수행하기 위해 상기 외부 서버로부터 상기 전자 장치의 적어도 하나의 상태들에 대한 시퀀스를 수신하도록 하는 인스트럭션을 더 포함하는, 전자 장치.
  13. 전자 장치의 자연어 표현 제공 방법에 있어서,
    제1 어플리케이션 프로그램과 연관된 제1 사용자 인터페이스를 표시하는 동작;
    상기 제1 사용자 인터페이스를 표시하는 동안, 지능형 어플리케이션 프로그램과 연관된 제2 사용자 인터페이스를 표시하기 위한 제1 사용자 입력을 수신하는 동작;
    상기 제1 어플리케이션 프로그램 및/또는 상기 제1 사용자 인터페이스와 연관된 식별자(identifier)를 외부 서버로 전송하는 동작;
    상기 제1 어플리케이션 프로그램을 이용하여 상기 전자 장치에 의해 수행되는 태스크(task)를 요청하기 위한 적어도 하나의 발화에 관한 정보를 상기 외부 서버로부터 수신하는 동작; 및
    상기 수신된 발화에 관한 정보에 적어도 부분적으로 기반한 텍스트를 포함하는 상기 제2 사용자 인터페이스를 표시하는 동작;을 포함하는, 자연어 표현 제공 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 제1 사용자 입력을 수신하는 동작은,
    상기 제1 사용자 입력 수신 이후, 상기 전자 장치의 디스플레이가 홈 스크린을 표시하고 있는지 또는 하나의 어플리케이션 프로그램의 사용자 인터페이스를 표시하고 있는지 여부를 판단하는 동작;을 포함하는, 자연어 표현 제공 방법.
  15. 제13항에 있어서,
    상기 제2 사용자 인터페이스를 표시하는 동작은,
    상기 제2 사용자 인터페이스를 상기 제1 사용자 인터페이스 위에 적어도 부분적으로 놓이도록(overlay) 표시하는 동작;을 포함하는, 자연어 표현 제공 방법.
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