WO2021091054A1 - 전자 장치 및 그 제어 방법 - Google Patents

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WO2021091054A1
WO2021091054A1 PCT/KR2020/010693 KR2020010693W WO2021091054A1 WO 2021091054 A1 WO2021091054 A1 WO 2021091054A1 KR 2020010693 W KR2020010693 W KR 2020010693W WO 2021091054 A1 WO2021091054 A1 WO 2021091054A1
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electronic device
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길태호
김경수
김성진
조찬희
최새미
최현수
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삼성전자주식회사
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Definitions

  • the present disclosure relates to an electronic device and a control method thereof, and more particularly, to an electronic device that provides shopping information based on user input data and a control method thereof.
  • the shopping list providing service may provide information on a shopping list, a shopping route, an inventory situation, and the like by synthesizing information on a plurality of items to be purchased by a user through a service providing device.
  • the present disclosure is designed to improve the above-described problem, and an object of the present disclosure is to provide an electronic device and a control method thereof that provide shopping information corresponding to the user's intention by recognizing the user's intention.
  • the electronic device for achieving the above object may include a memory storing at least one instruction, and a processor connected to the memory to control the electronic device, wherein the processor includes the at least By executing one instruction, a target keyword and a target keyword can be obtained from user input data, identification information for each of a plurality of purchased items can be obtained based on the target keyword and the target keyword, and the user and A list of items to be purchased may be obtained by changing at least one identification information among the plurality of identification information based on related information.
  • the processor may obtain the purchase item list by replacing at least one identification information of the plurality of identification information with identification information corresponding to another purchase item based on the information related to the user.
  • the processor may obtain the purchase item list including identification information excluding at least one of the plurality of identification information based on the information related to the user.
  • the information related to the user may include at least one of the user's nationality, age, gender, purchase history, or preferred seller information.
  • the processor may obtain identification information for each ingredient required for cooking the food, and based on the information related to the user A list of items to be purchased may be obtained by changing at least one of the plurality of identification information, and the information related to the user may include the user's nationality, age, gender, purchase history, preferred seller information, allergy information, or taste information. It may include at least one of.
  • the processor may acquire a target keyword and a target keyword from the user input data by using an artificial intelligence model, and the artificial intelligence model may be trained to acquire a keyword related to product purchase from the input data.
  • the electronic device may further include a display, and the processor may control the display to display the purchased item list, and corresponding to at least one item included in the purchased item list based on a user input.
  • the identification information may be changed, and the display may be controlled to display a list of purchased items obtained based on the changed identification information.
  • the user input data may include at least one of text data, image data, and voice data.
  • the processor may identify a language corresponding to the text information obtained from the user input data, and obtain identification information for each of the plurality of purchase items based on the identified language.
  • the processor may determine a purchase order of each purchase item included in the purchase item list based on the in-store location information of each purchase item included in the purchase item list, and the purchase order based on the determined purchase order You can change the list of items.
  • the purchase item list may be obtained by replacing at least one identification information among the plurality of identification information with identification information corresponding to other purchased items based on the information related to the user. have.
  • the purchase item list including identification information excluding at least one of the plurality of identification information may be obtained based on the information related to the user.
  • the information related to the user may include at least one of the user's nationality, age, gender, purchase history, or preferred seller information.
  • the step of obtaining the identification information if the target keyword is a food name and the target keyword is a keyword related to a cooking action, identification information for each ingredient required for cooking the food may be obtained, and the purchase item
  • a list of items to be purchased may be obtained by changing at least one of the plurality of identification information based on the information related to the user, and the information related to the user may include the nationality, age, and gender of the user. , Purchase history, preferred seller information, allergy information, or taste information.
  • a target keyword and a target keyword may be obtained from the user input data using an artificial intelligence model, and the artificial intelligence model selects a keyword related to product purchase from the input data. It can be learned to acquire.
  • control method of the electronic device may display the purchase item list, and change identification information corresponding to at least one item included in the purchase item list based on a user input, and the changed identification information It may further include the step of displaying a list of purchased items obtained based on.
  • the user input data may include at least one of text data, image data, and voice data.
  • a language corresponding to the text information obtained from the user input data may be identified, and identification information for each of the plurality of purchased items may be obtained based on the identified language. have.
  • control method of the electronic device includes determining a purchase order of each purchase item included in the purchase item list based on the in-store location information of each purchase item included in the purchase item list, and the determined purchase order It may further include the step of changing the purchase item list on the basis of.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating a detailed configuration of the electronic device of FIG. 1.
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating a method of controlling an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 4 is a flowchart illustrating an operation of recognizing user input data according to an embodiment of the present disclosure.
  • 5 is a diagram for describing an operation of automatic text conversion.
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating an operation of recognizing user input data according to another exemplary embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 7 is a diagram for describing an operation of providing a recommended word.
  • FIG. 8 is a flowchart of a method of identifying a purchased item in consideration of language information.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating an exemplary embodiment of FIG. 8.
  • FIG. 10 is a view for explaining another embodiment of FIG. 8.
  • 11 is a flowchart of a method of identifying a purchase item based on a target keyword and a target keyword.
  • FIG. 12 is a diagram for explaining an embodiment of FIG. 11.
  • FIG. 13 is a diagram for describing another embodiment of FIG. 11.
  • FIG. 14 is a diagram for describing an embodiment of identifying a purchase item in consideration of user information.
  • 15 is a diagram for explaining another embodiment of identifying an item to be purchased in consideration of user information.
  • 16 is a view for explaining another embodiment of identifying a purchase item in consideration of user information.
  • 17 is a diagram for explaining an embodiment of identifying a purchase item in consideration of various keywords.
  • 18 is a diagram for describing an operation of calculating a weight limit using weight information.
  • 19 is a diagram for describing an operation of determining a packaging method using weight information.
  • 20 is a flowchart illustrating a method of controlling an electronic device according to another exemplary embodiment of the present disclosure.
  • Some component eg, the first component
  • another component eg, the second component
  • a "module” or “unit” performs at least one function or operation, and may be implemented as hardware or software, or a combination of hardware and software.
  • a plurality of “modules” or a plurality of “units” are integrated into at least one module except for the "module” or “unit” that needs to be implemented with specific hardware and implemented as at least one processor (not shown). Can be.
  • the term user may refer to a person using an electronic device or a device (eg, an artificial intelligence electronic device) using an electronic device.
  • a device eg, an artificial intelligence electronic device
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • the electronic device 100 may include a memory 110 and a processor 120.
  • An electronic device may include, for example, at least one of a smart phone, a tablet PC, a mobile phone, a desktop PC, a laptop PC, a PDA, a portable multimedia player (PMP), and an MP3 player.
  • the electronic device 100 may include at least one of, for example, a television, a digital video disk (DVD) player, and a media box (eg, Samsung HomeSyncTM, Apple TVTM, or Google TVTM).
  • the memory 110 is implemented as an internal memory such as a ROM (eg, an electrically erasable programmable read-only memory (EEPROM)) or a RAM included in the processor 120, or It can also be implemented as a separate memory.
  • the memory 110 may be implemented in the form of a memory embedded in the electronic device 100 or may be implemented in a form of a memory that is detachable to the electronic device 100 according to the purpose of data storage. For example, data for driving the electronic device 100 is stored in a memory embedded in the electronic device 100, and data for an extended function of the electronic device 100 is attached to and detached from the electronic device 100. It can be stored in memory whenever possible.
  • a volatile memory eg, dynamic RAM (DRAM), static RAM (SRAM), synchronous dynamic RAM (SDRAM), etc.
  • a non-volatile memory examples: OTPROM (one time programmable ROM), PROM (programmable ROM), EPROM (erasable and programmable ROM), EEPROM (electrically erasable and programmable ROM), mask ROM, flash ROM, flash memory (e.g.
  • NAND flash or NOR flash, etc.) a hard drive, or a solid state drive (SSD), and in the case of a memory that is detachable to the electronic device 100, a memory card (for example, compact flash (CF), SD ( secure digital), Micro-SD (micro secure digital), Mini-SD (mini secure digital), xD (extreme digital), MMC (multi-media card), etc.), external memory that can be connected to a USB port (e.g., USB memory) or the like.
  • CF compact flash
  • SD secure digital
  • Micro-SD micro secure digital
  • Mini-SD mini secure digital
  • xD extreme digital
  • MMC multi-media card
  • the memory 110 may store at least one instruction. Based on the instructions stored in the memory 110, the processor 120 may perform various operations.
  • the processor 120 may perform an overall control operation of the electronic device 100. Specifically, the processor 120 functions to control the overall operation of the electronic device 100.
  • the processor 120 may be implemented as a digital signal processor (DSP), a microprocessor, a graphics processing unit (GPU), an artificial intelligence (AI) processor, and a time controller (TCON) that processes digital image signals.
  • DSP digital signal processor
  • MCU micro controller unit
  • MPU micro processing unit
  • AP application processor
  • CP communication processor
  • ARM ARM processor
  • SoC System on Chip
  • LSI large scale integration
  • ASIC application specific integrated circuit
  • FPGA Field Programmable Gate Array
  • the processor 120 is a computer stored in the memory 110. Various functions can be performed by executing computer executable instructions.
  • the processor 120 may obtain a target keyword and a target keyword from user input data by executing at least one instruction, and may acquire identification information for each of a plurality of purchased items based on the target keyword and the target keyword, and , On the basis of information related to the user, at least one of the plurality of identification information may be changed to obtain a list of items to be purchased.
  • the processor 120 may receive user input data.
  • the user input data may refer to data that the user inputs for search, and the purpose of the search may be shopping, ordering goods, and creating a shopping list.
  • the electronic device 100 may receive user input data through an input/output interface included in the electronic device 100.
  • the user input data may include at least one of text data, image data, and voice data.
  • the processor 120 may perform analysis based on the text data itself to obtain identification information on the purchased item included in the text data.
  • the processor 120 may analyze the image data to obtain identification information on the purchased item included in the image data.
  • the processor 120 may use an artificial intelligence module related to image analysis.
  • the processor 120 may perform a voice recognition operation to analyze the voice data to obtain identification information on the purchased item.
  • the processor 120 may use an artificial intelligence module related to speech recognition.
  • the processor 120 may acquire a target keyword and a target keyword from user input data using an artificial intelligence model, and the artificial intelligence model may be trained to acquire a keyword related to product purchase from the input data.
  • the processor 120 may analyze user input data to obtain identification information on purchase item information.
  • the processor 120 may convert user input data into text information.
  • the processor 120 may identify a purchase item included in the user input data based on the converted text information.
  • the processor 120 may obtain identification information related to the identified purchase item.
  • the converted text information may be described as text information corresponding to user input data.
  • the identification information related to the purchased item may mean information on at least one item corresponding to user input data.
  • the identification information on the purchased product may include at least one of a product name, a brand name, a manufacturer, a shelf life, a manufacturing date, a stock quantity, and an identification number.
  • the processor 120 may limit the domain in order to increase the recognition rate in the process of converting user input data into text information.
  • the domain may mean a data group used to search for a result of input data.
  • the processor 120 may perform an analysis operation by limiting domains related to product purchase.
  • the method of performing an analysis operation by limiting a specific domain can shorten the analysis time and increase the recognition rate for input data related to product purchase compared to the case of performing the analysis operation based on domains related to various topics. For example, it is assumed that the user input data is incorrectly entered as “sansung TV”.
  • the processor 120 can quickly analyze as “samsung TV” rather than “sansung TV”. Analysis operations by various domains perform search results in various fields for “sansung”, but analysis operations limited to domains related to product purchase can quickly determine that “sansung” is an incorrect input.
  • the recognition rate may decrease.
  • the electronic device 100 aims to obtain a purchase list list, user input data related to product purchase may be received in most cases.
  • user input data that is not related to product purchase is received, there is a possibility that the recognition rate is lowered.
  • the electronic device 100 according to the present disclosure provides a search function related to product purchase, a decrease in the recognition rate for user input data not related to product purchase is not directly related to the performance of the electronic device 100. May not. This is because it may be desirable not to provide results for erroneous user input data.
  • the processor 120 may identify language information corresponding to text information obtained from user input data, and obtain identification information for each of a plurality of purchased items based on the identified language information.
  • the processor 120 may determine in which language at least one of text, image, or voice included in the user input data is written. In addition, the processor 120 may obtain identification information on the purchased product based on language information corresponding to the user input data. The processor 120 may acquire identification information for different purchase items based on language information. For example, when text information of the user input data is curry and Korean, the processor 120 may obtain identification information for Korean curry. When the text information of the user input data is curry and India, the processor 120 may obtain identification information on the Indian curry.
  • the processor 120 may determine whether the user input data is correctly recognized. Determining whether the user input data is correctly recognized may mean determining whether a purchase item different from the user's intention has been identified. Contrary to the user's intention, the reasons why user input data is not recognized accurately may include typing mistakes, inaccurate pronunciation, and poor image quality.
  • the processor 120 may convert user input data into text data and perform reliability analysis of the converted text data.
  • the reliability analysis may be performed based on at least one of determining a complete word of the entire text and comparing a previously stored product word.
  • a result value may be obtained together with a probability value. For example, upon receiving data A, a result value may be obtained with a probability of A 90% and a probability of AB 10%.
  • the processor 120 may determine that the user input data is incorrectly input or that the user input data is not correctly recognized.
  • the processor 120 may change text data corresponding to the user input data.
  • the processor 120 may automatically change text information corresponding to the user input data to a preset word. For example, when a word for “sansung” is entered, it can be automatically changed to “samsung”.
  • the processor 120 may provide recommended word information.
  • the processor 120 may provide the user with recommended word information similar to the incorrectly input user input data.
  • the recommended word information may be obtained based on text information corresponding to user input data. For example, it is assumed that “melom” is input. If the purchased item information corresponding to “melom” is not recognized, the processor 120 is “melon”, “water melon”, and “rock melon” similar to “melom”. A UI that guides selection of at least one of them may be provided.
  • the processor 120 may obtain recommended word information based on the history information previously purchased by the user. For example, when it is identified that the user has purchased watermelon more than a threshold value in the previous history, the processor 120 may obtain recommended word information of “watermelon” with respect to the input of “melom”.
  • the processor 120 may guide the user to input the data again.
  • the guide method may include providing a UI or providing a voice notification.
  • the processor 120 may analyze a user's intention based on user input data. Analysis of the user's intention may mean analyzing whether the user input data is input for purchasing the purchased product itself or for a specific purpose.
  • the processor 120 may include at least one of a target keyword or a target keyword as the user input data.
  • the target keyword may mean a keyword related to the purchased item.
  • the target keyword may mean a keyword related to an action corresponding to the purchased product.
  • the target keyword may be “curry” and the target keyword may be “material”.
  • the target keyword may be a pre-stored word and may include at least one of ingredients, preparations, preparations, cooking, cooking ingredients, recipes, cooking, cooking ingredients, cooking methods, cleaning, cleaning tools, and cleaning methods.
  • the processor 120 may determine that the user orders the product itself. For example, when the user input data is “curry”, the processor 120 may obtain identification information on the purchased item corresponding to “curry”.
  • the processor 120 may determine that the user intends to purchase a purchase product for a specific purpose rather than ordering the product itself. For example, when the user input data is a “cleaning method”, the processor 120 may obtain identification information on various purchased items related to the cleaning method.
  • the processor 120 may acquire identification information for a plurality of purchased items based on the target keyword and the target keyword. Specifically, the processor 120 may identify various purchase items related to performing the target keyword as the target keyword. For example, when the target keyword is “curry” and the target keyword is “material”, the processor 120 analyzes the ingredients for making curry, and a plurality of ingredients for making curry (“curry powder”, “potato”) , “Onion”, “Carrot”, “Ham”) can be obtained. As another example, when the target keyword is “toilet” and the target keyword is “cleaning”, the processor 120 may obtain identification information on a plurality of purchased items for cleaning the toilet.
  • the processor 120 may induce the user to determine details in order to limit it to a specific product group.
  • the processor 120 may display a UI on the display to induce the determination of details.
  • the UI may include category information.
  • the category may mean words that can be grouped into a specific classification.
  • the category may be at least one of fruits and vegetables, fish and meat, frozen foods, snacks, kitchenware, bathroom products, beverages, and alcohol.
  • the processor 120 may obtain identification information on the purchased item corresponding to the selected category.
  • the UI according to another embodiment may include manufacturer information. When one of the plurality of manufacturers is selected by the user, the processor 120 may obtain identification information on the purchased item based on the selected manufacturer.
  • the processor 120 may display a UI on the display 160 in order to induce the determination of details in order to reduce the number of analysis results.
  • the UI may be a word for specifically defining an object or purpose in order to reduce an analysis result of the target keyword and the target keyword.
  • the user input data is “curry ingredients”.
  • various curry ingredients may exist, and the number of analysis results may be greater than or equal to a threshold value.
  • the processor 120 may change the identification information on the purchased item obtained based on the information related to the user.
  • the information related to the user may include at least one of the user's nationality, age, gender, purchase history, or preferred seller information.
  • the processor 120 may acquire identification information on a plurality of purchased items by using the target keyword and the target keyword.
  • the processor 120 may change the acquired identification information on the plurality of purchased items based on information related to user information. For example, when the user input data is “curry ingredients” and the user's nationality is Korea, the processor 120 may obtain identification information of ingredients for making Korean curry.
  • the processor 120 may obtain identification information for each ingredient required for cooking the food, and based on the information related to the user, A list of items to be purchased may be obtained by changing at least one of the identification information, and the information related to the user includes at least one of the user's nationality, age, gender, purchase history, preferred seller information, allergy information, or taste information. Can include.
  • the processor 120 may change the identification information that has already been obtained based on the user information. For example, assume that the user is allergic to carrots. It is assumed that the user input data is “curry ingredients” and that identification information for “curry powder, potatoes, onions, carrots, hams” is obtained as a result of analysis. The processor 120 may identify that the user is allergic to carrots, and may change a purchase item for carrots.
  • the processor 120 may obtain a list of purchased items by replacing at least one identification information of a plurality of identification information with identification information corresponding to other purchased items based on information related to the user.
  • the processor 120 may change to other items instead of carrots.
  • the processor 120 may change identification information for carrots into identification information for mushrooms.
  • the processor 120 may acquire identification information for “curry powder, potatoes, onions, mushrooms, ham” and generate a purchase item list based on the obtained identification information.
  • the processor 120 may obtain a list of purchased items including identification information excluding at least one identification information from among a plurality of identification information based on information related to the user. In the above-described assumption that the user is allergic to carrots, the processor 120 may delete identification information on the carrot. As a result, the processor 120 may obtain identification information for “curry powder, potato, onion, ham” and generate a list of purchased items based on the obtained identification information.
  • the processor 120 may automatically change the identification information. Based on the user-related information stored in the memory 110, the processor 120 may automatically change the previously acquired identification information.
  • the processor 120 may provide a UI for changing identification information to the user.
  • the processor 120 may once again confirm the user's intention through the UI.
  • the processor 120 may display a UI for confirming whether to complete the order based on the acquired identification information on the purchased product.
  • the processor 120 may generate a purchase item list based on the confirmed identification information and display the generated purchase item list.
  • the processor 120 may change the identification information obtained in any one of a user input data input step, a final confirmation step, a purchase item list generation step, or a purchase item list generation step.
  • the change may mean at least one of replacement, exclusion, and addition.
  • the processor 120 may replace or exclude the previously acquired identification information on the purchased product, and may add identification information on the new purchased product.
  • the processor 120 may control the display to display a list of items to be purchased, and may change identification information corresponding to at least one item included in the list of items to be purchased based on a user input, and based on the changed identification information.
  • the display may be controlled to display a list of purchased items.
  • the processor 120 may obtain a shopping order based on the obtained list of purchased items. In order to determine the shopping order, the processor 120 may consider store information, inventory information, and purchase item information.
  • the store information may include at least one of store location information, arrangement location information of purchase items in the store, or business hours information.
  • the stock information may mean information on the stock status of purchased items.
  • the purchased product information may include at least one of storage temperature information, weight information, volume information, and deformation possibility information.
  • the storage temperature information may mean the appropriate storage temperature of the purchased product, and depending on the storage temperature information, the purchased product can be classified into room temperature storage, refrigerated storage, and frozen storage.
  • the processor 120 may determine a shopping order according to the storage temperature information. Specifically, the processor 120 may determine a purchase item having a low storage temperature information to be a relatively lower priority. This is because frozen foods with a low storage temperature (for example, ice cream) may melt if placed in a basket first.
  • the weight information may include an absolute weight value of the purchased product.
  • the processor 120 may determine a purchase item having a weight value greater than or equal to the threshold value to be a subordinate priority. This is because, if heavy purchases are put in the basket first, the user's hand may hurt or it may not be suitable for other shopping. However, here, when the user uses the mobile shopping cart, the weight information may be ignored.
  • the volume information may include an absolute volume value of the purchased product.
  • the processor 120 may determine a purchase item having a volume value equal to or greater than the threshold value to be a subordinate. This is because if you put bulky items in the basket first, it is difficult to pick a lot of items to buy.
  • the deformability information may include information on whether the purchased product is an easily deformable product. For example, fruits such as bananas and strawberries may correspond to purchase items that are easy to change.
  • the processor 120 may determine a purchase item that is easily deformable to be a subordinate priority. This is because, if you put the easily deformable purchase item in the basket first (if it is located at the bottom of the shopping cart), it can be transformed by additional purchase items.
  • the processor 120 may provide a shopping list and a movement line based on at least one of store information, inventory information, and purchase item information.
  • the moving line may be determined based on the shortest time or the shortest moving distance while applying the above-described criteria.
  • the processor 120 may determine a purchase order of each purchase item included in the purchase item list based on the in-store location information of each purchase item included in the purchase item list, and the purchase item list based on the determined purchase order. Can be changed.
  • the processor 120 may identify where the purchased product is placed in the store based on the store information. In addition, the processor 120 may analyze the purchase order of the purchased products based on the location information of each of the purchased products in the store. In addition, the order of the existing purchase item list may be changed based on the analyzed purchase order.
  • the processor 120 may determine a delivery method or a packaging method by acquiring the total weight information included in the purchase item list.
  • the processor 120 may obtain the shopping number information.
  • the shopping number information may include at least one of information on the sex, age, and number of people who become the shopping subject.
  • the user's weight limit may be determined based on the shopping number information. For example, an adult woman may have a weight limit of 10 kg and an adult man may have a weight limit of 30 kg. Each specific value can be changed according to the user's setting. When the shopping number information is 1 adult woman and 3 adult men, the total weight limit may be 100kg.
  • the processor 120 may compare the shopping number information and the total weight information.
  • the processor 120 may check whether there is a separate delivery method (courier service) or provide a UI for guiding the user to exclude some items. .
  • the processor 120 may determine a packing method by acquiring total weight information and shopping number information included in the list of items to be purchased. For example, the processor 120 may classify the purchased products into a plurality of boxes (or plastic bags), and classify the purchased products so that the respective boxes have a uniform weight. As another example, the processor 120 may classify purchased items in consideration of the user's weight limit. Assume that one adult woman and three adult men are the number of people shopping and the total weight information is 100kg. The processor 120 may provide a classification position of the goods so as to divide the purchased goods of 100 kg into 10 kg, 30 kg, 30 kg, and 30 kg.
  • the electronic device 100 may be applied to a mobile robot.
  • the mobile robot may receive user input data.
  • the mobile robot may include at least one of a keyboard and a microphone.
  • the mobile robot may receive user input data from an external terminal device.
  • a lock function may be activated according to a user's setting, and when the lock function is activated, a change to the purchase item list may be disabled.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating a detailed configuration of the electronic device of FIG. 1.
  • the electronic device 100 may include a memory 110, a processor 120, a communication interface 130, a user interface 140, an input/output interface 150, and a display 160.
  • the processor 120 overall controls the operation of the electronic device 100 using various programs stored in the memory 110.
  • the processor 120 includes a RAM, a ROM, a main CPU, first to n interfaces, and a bus 135.
  • RAM, ROM, main CPU, first to n interfaces, and the like may be connected to each other through the bus 135.
  • the ROM stores an instruction set for booting the system, and the like.
  • the main CPU copies the O/S stored in the memory 110 to RAM according to the instruction stored in the ROM, and executes the O/S to boot the system.
  • the main CPU copies various application programs stored in the memory 110 to RAM, and executes various operations by executing the application programs copied to the RAM.
  • the main CPU accesses the memory 110 and performs booting using the O/S stored in the memory 110.
  • various operations are performed using various programs and content data stored in the memory 110.
  • the first to nth interfaces are connected to the above-described various components.
  • One of the interfaces may be a network interface that is connected to an external device through a network.
  • the communication interface 130 is a component that communicates with various types of external devices according to various types of communication methods.
  • the communication interface 130 includes a Wi-Fi module, a Bluetooth module, an infrared communication module, and a wireless communication module.
  • each communication module may be implemented in the form of at least one hardware chip.
  • the WiFi module and the Bluetooth module communicate with each other in a WiFi method and a Bluetooth method.
  • various types of connection information such as an SSID and a session key, are first transmitted and received, and after a communication connection is made using this, various types of information may be transmitted and received.
  • the infrared communication module performs communication according to the infrared data association (IrDA) technology that wirelessly transmits data in a short distance by using infrared rays between the sight rays and millimeter waves.
  • IrDA infrared data association
  • the wireless communication module includes zigbee, 3G (3rd Generation), 3rd Generation Partnership Project (3GPP), Long Term Evolution (LTE), LTE-A (LTE Advanced), 4G (4th Generation), 5G It may include at least one communication chip that performs communication according to various wireless communication standards such as (5th Generation).
  • the communication interface 130 may include at least one of a LAN (Local Area Network) module, an Ethernet module, or a wired communication module for performing communication using a pair cable, a coaxial cable, or an optical fiber cable.
  • LAN Local Area Network
  • Ethernet Ethernet
  • wired communication module for performing communication using a pair cable, a coaxial cable, or an optical fiber cable.
  • the communication interface 130 may use the same communication module (eg, a Wi-Fi module) to communicate with an external device such as a remote control and an external server.
  • a Wi-Fi module e.g., a Wi-Fi module
  • the communication interface 130 may use a different communication module (eg, a Wi-Fi module) to communicate with an external device such as a remote control and an external server.
  • a different communication module eg, a Wi-Fi module
  • the communication interface 130 may use at least one of an Ethernet module or a WiFi module to communicate with an external server, and may use a BT module to communicate with an external device such as a remote control.
  • this is only an exemplary embodiment, and when the communication interface 130 communicates with a plurality of external devices or external servers, at least one communication module among various communication modules may be used.
  • the user interface 140 may be implemented as a device such as a button, a touch pad, a mouse, and a keyboard, or may be implemented as a touch screen capable of performing the above-described display function and manipulation input function.
  • the button may be various types of buttons such as a mechanical button, a touch pad, a wheel, etc. formed in an arbitrary area such as a front portion, a side portion, or a rear portion of the external body of the electronic device 100.
  • the input/output interface 150 includes HDMI (High Definition Multimedia Interface), MHL (Mobile High-Definition Link), USB (Universal Serial Bus), DP (Display Port), Thunderbolt, VGA (Video Graphics Array) port, It may be any one of an RGB port, a D-subminiature (D-SUB), and a digital visual interface (DVI).
  • HDMI High Definition Multimedia Interface
  • MHL Mobile High-Definition Link
  • USB Universal Serial Bus
  • DP Display Port
  • Thunderbolt Thunderbolt
  • VGA Video Graphics Array
  • RGB Video Graphics Array
  • D-SUB D-subminiature
  • DVI digital visual interface
  • the input/output interface 150 may input/output at least one of audio and video signals.
  • the input/output interface 150 may include a port for inputting/outputting only an audio signal and a port for inputting/outputting only a video signal as separate ports, or may be implemented as a single port for inputting and outputting both audio and video signals.
  • the electronic device 100 is implemented as a device that does not include a display, and may transmit an image signal to a separate display device.
  • the electronic device 100 may receive a user voice signal from an external device including a microphone.
  • the received user voice signal may be a digital voice signal, but may be an analog voice signal according to an implementation example.
  • the electronic device 100 may receive a user voice signal through a wireless communication method such as Bluetooth or Wi-Fi.
  • the external device may be implemented as a remote control device or a smart phone.
  • the electronic device 100 may transmit a corresponding voice signal to an external server for voice recognition of a voice signal received from an external device.
  • the communication module for communication with the external device and the external server may be implemented as one or separately.
  • the display 160 may be implemented as various types of displays such as a Liquid Crystal Display (LCD), an Organic Light Emitting Diodes (OLED) display, and a Plasma Display Panel (PDP).
  • LCD Liquid Crystal Display
  • OLED Organic Light Emitting Diodes
  • PDP Plasma Display Panel
  • a driving circuit, a backlight unit, and the like which may be implemented in a form such as an a-si TFT, a low temperature poly silicon (LTPS) TFT, an organic TFT (OTFT), or the like may be included.
  • the display 160 may be implemented as a touch screen combined with a touch sensor, a flexible display, a 3D display, or the like.
  • the display 160 may include a bezel housing the display panel as well as a display panel that outputs an image.
  • the bezel may include a touch sensor (not shown) for detecting user interaction.
  • the electronic device 100 may include a speaker (not shown).
  • the speaker (not shown) may be a component that outputs not only various audio data processed by the input/output interface 150 but also various notification sounds or voice messages.
  • the electronic device 100 may further include a microphone (not shown).
  • the microphone is a component for receiving user voice or other sound and converting it into audio data.
  • the microphone may receive a user's voice in an activated state.
  • the microphone may be integrally formed in the top, front, or side directions of the electronic device 100.
  • the microphone is a microphone that collects user voice in analog form, an amplifier circuit that amplifies the collected user voice, an A/D conversion circuit that samples the amplified user voice and converts it into a digital signal, and removes noise components from the converted digital signal. It may include various configurations such as a filter circuit.
  • the electronic device 100 may convert the analog voice signal into a digital voice signal.
  • the electronic device 100 may perform voice recognition on a digital voice signal using a voice recognition application.
  • the voice recognition application may be the same as or different from the above-described remote control application.
  • voice recognition recognition for a digital voice signal is performed, the electronic device 100 may remotely control the electronic device 100 using a remote control application based on the voice recognition result.
  • the smart phone may transmit the converted digital voice signal to the electronic device 100 using at least one of infrared, Wi-Fi, and Bluetooth communication methods.
  • the electronic device 100 may perform voice recognition based on the received digital voice signal and may perform a control operation based on the voice recognition result.
  • the electronic device 100 may transmit a received digital voice signal to a voice recognition server.
  • the voice recognition server may convert a digital voice signal into text information using STT (Speech To Text).
  • the voice recognition server may transmit text information to another server or electronic device in order to perform a search corresponding to the text information, and in some cases, it may also perform a direct search.
  • the electronic device 100 may directly apply a speech to text (STT) function to a digital voice signal to convert it into text information and transmit the converted text information to an external server.
  • STT speech to text
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating a method of controlling an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • the electronic device 100 may receive user input data (S305). Further, the electronic device 100 may analyze the user input data to identify a purchase item corresponding to the user input data (S310). In addition, the electronic device 100 may obtain identification information on the identified purchase item.
  • the electronic device 100 may change the purchased product based on information related to the user (S315).
  • the information related to the user may include at least one of the user's nationality, age, gender, purchase history, or preferred seller information.
  • the electronic device 100 may identify a first purchase item based on user input data and obtain identification information corresponding to the first purchase item.
  • the electronic device 100 may change identification information corresponding to the first purchase item based on information related to the user. Change can mean replacement, deletion, addition, etc.
  • the electronic device 100 may replace a purchased product based on information related to a user.
  • the electronic device 100 may replace identification information corresponding to the first purchase item with identification information corresponding to the second purchase item based on the user-related information.
  • the electronic device 100 may delete a purchased item based on information related to a user.
  • the electronic device 100 may delete identification information corresponding to the first purchase item based on user input data.
  • the electronic device 100 may add a new purchase item based on information related to a user.
  • the electronic device 100 may add identification information on the second purchase item mapped to the first purchase item based on information related to the user.
  • the electronic device 100 may obtain identification information corresponding to at least one purchase item based on user input data.
  • the identification information may be information corresponding to a plurality of purchased items.
  • the obtained identification information may be changed based on information related to the user.
  • the electronic device 100 may finally determine the purchase item.
  • the electronic device 100 may generate a purchase item list based on the determined purchase item.
  • the electronic device 100 may provide the generated list of purchased items to the user (S320).
  • a method of providing the user with a list of items to be purchased may be displayed on the display 160. Based on a user input, the electronic device 100 may change the list of items to be purchased. The user can add or exclude some purchase items from the purchase item list.
  • the electronic device 100 may obtain a shopping order based on the list of items to be purchased.
  • the electronic device 100 may obtain a shopping order of a plurality of purchased items included in the purchased item list.
  • the electronic device 100 may provide the user with a shopping order based on the list of items to be purchased (S325).
  • a method of providing a shopping order may be to display on a display.
  • the electronic device 100 may obtain weight information based on a list of items to be purchased. Specifically, weight information of each purchase item included in the purchase item list may be obtained. And, it is possible to provide an additional service based on the obtained weight information (S330).
  • the additional service may provide a service excluding some purchased items or a service providing a method of packing the final purchased items in consideration of the user's weight limit. A detailed description of the additional service will be described later with reference to FIGS. 18 and 19.
  • FIG. 4 is a flowchart illustrating an operation of recognizing user input data according to an embodiment of the present disclosure.
  • the electronic device 100 may receive user input data (S405). Further, the electronic device 100 may analyze the received user input data and convert it into text (or text data) (S410). Then, the electronic device 100 may determine whether the converted text is normally recognized (S415).
  • the criterion for determining whether to be normally recognized may be whether a result value is obtained based on the converted text. Specifically, if a search result is obtained based on the converted text, it is normally recognized. If the search result is not obtained based on the converted text, it may not be normally recognized.
  • the electronic device 100 may automatically change the converted text to a preset word corresponding to the converted text (S420). It may be an incorrectly input word that the converted text is not normally recognized, and preset words mapped to the wrong word may be stored in the memory.
  • the electronic device 100 may identify a purchase item corresponding to the user input data (S425).
  • 5 is a diagram for describing an operation of automatic text conversion.
  • the electronic device 100 may obtain text data based on user input data input by a user.
  • the electronic device 100 corresponds to a device that provides a service related to a purchased item, and performs an operation of identifying a purchased item corresponding to user input data. Accordingly, the electronic device 100 may identify a purchase item corresponding to the user input data.
  • the electronic device 100 may determine whether the acquired text data is normally recognized in order to identify a purchase item corresponding to the user input data.
  • the normal recognition determination criterion may be whether a purchased item is identified based on the acquired text data. If the purchased item is not identified by the user input data, the electronic device 100 may determine that the user input data is not normally recognized.
  • the electronic device 100 may determine that the user input data is incorrectly input. In addition, the electronic device 100 may automatically convert text corresponding to user input data.
  • the automatically converted data may be previously stored in the memory 110 or the like.
  • the electronic device 100 may receive user input data (“sansung TV”) through a microphone (not shown) attached to the electronic device 100.
  • the electronic device 100 may change the received user input data (voice data) into text data (“sansung TV”).
  • the electronic device 100 may identify whether there is a purchase item corresponding to text data (“sansung TV”).
  • the electronic device 100 may determine that text data (“sansung TV”) is incorrectly input.
  • the electronic device 100 may automatically change text data (“sansung TV”) determined to be incorrectly input into a preset word (“samsung TV”).
  • the preset word (“samsung TV”) may be a word previously mapped with a specific word (“sansung TV”).
  • the electronic device 100 may control the memory 110 to map and store words incorrectly inputted by users with exactly input words.
  • the electronic device 100 may change text data (“sansung TV”) into a preset word (“samsung TV”) and identify the purchased item based on the changed word (“samsung TV”).
  • the electronic device 100 may provide a notification that the purchased item is identified based on the changed word to the UI 505.
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating an operation of recognizing user input data according to another exemplary embodiment of the present disclosure.
  • the electronic device 100 may receive user input data (S605). Further, the electronic device 100 may perform a text conversion operation by analyzing user input data (S610). Then, the electronic device 100 may determine whether the converted text is normally recognized (S615).
  • steps S605, S610, and S615 may correspond to steps S405, S410, and S415 of FIG. 4, and redundant descriptions will be omitted.
  • the electronic device 100 may provide a recommended word to the user based on the converted text (S620).
  • a specific word may be selected from among a plurality of recommended words provided to the user.
  • the electronic device 100 may receive a user input to select a specific word (S621).
  • the electronic device 100 may acquire at least one specific word selected by a user input from among at least one recommended word.
  • the electronic device 100 may identify the purchased product based on the acquired at least one specific word? (S625). Consequently, the electronic device 100 may identify the purchased product based on a word (selected by the user) corresponding to the user input data.
  • FIG. 7 is a diagram for describing an operation of providing a recommended word.
  • the electronic device 100 may provide a recommendation word corresponding to user input data.
  • the electronic device 100 may display the recommended word as the UI 705 in order to receive a selection of at least one recommended word from the user.
  • the electronic device 100 may use at least one recommendation word (“melon”, “watermelon”) corresponding to the user input data (“melom”). "Rock melon”) can be provided to the user by displaying it on the display 160.
  • the electronic device 100 may receive a specific recommended word selected by a user input.
  • the electronic device 100 may identify a purchase item based on a specific recommendation word selected by a user input.
  • FIG. 8 is a flowchart of a method of identifying a purchased item in consideration of language information.
  • the electronic device 100 may receive user input data (S805). Then, the electronic device 100 may identify language information from the user input data (S810).
  • the language information may mean a language of a specific country or a language of a specific culture. Also, the language information may include at least one of a voice language or a text language.
  • the electronic device 100 may analyze the user input data and determine in which language the user's voice is spoken. In addition, when the user input data is data input by typing or data obtained by image analysis technology, it is possible to determine which language the corresponding character corresponds to. Further, the electronic device 100 may identify a purchase item corresponding to the user input data based on the determined language (S815).
  • the electronic device 100 may determine that language information corresponding to user input data is Korean.
  • the electronic device 100 may provide a result mainly on purchased goods related to Korea. If the language information corresponding to the user input data is French, the electronic device 100 may provide a result based on a purchase item related to France.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating an exemplary embodiment of FIG. 8.
  • the electronic device 100 may identify language information by analyzing user input data (“pomme de terre”).
  • the electronic device 100 may determine that “pomme de terre” corresponds to French.
  • the French word “pomme de terre” means potato.
  • the electronic device 100 may identify a purchase item based on user input data (“pomme de terre”) based on language information (French).
  • the electronic device 100 may provide a result 905 of a purchase item related to France while providing a result of the potato to the user.
  • the electronic device 100 includes purchase items corresponding to potatoes (A-French potato, B-French potato, C-French Potato) can be displayed.
  • FIG. 10 is a view for explaining another embodiment of FIG. 8.
  • the electronic device 100 may identify language information by analyzing user input data “potato”.
  • the electronic device 100 may determine that “potato” corresponds to English. Accordingly, the electronic device 100 may identify language information in English. Then, the purchased item can be identified based on the identified language information (English).
  • the electronic device 100 may provide the result of the potato to the user and provide the result of the purchase product 1005 related to the English country.
  • the electronic device 100 may display purchased items (A-American potato, B-British potato, C-Australian potato) corresponding to potatoes based on user input data (“potato”) and language information (English). have.
  • 11 is a flowchart of a method of identifying a purchase item based on a target keyword and a target keyword.
  • the electronic device 100 may receive user input data (S1105). In addition, the electronic device 100 may identify a target keyword and a target keyword from the user input data (S1110). Specifically, the electronic device 100 may convert user input data into text data, and may identify a target keyword and a target keyword from the converted text data.
  • the target keyword may mean a keyword related to the purchased item.
  • the target keyword may mean a keyword related to an action corresponding to the purchased product.
  • the target keyword may be “curry” and the target keyword may be “material”.
  • the target keyword may be a pre-stored word and may include at least one of ingredients, preparations, preparations, cooking, cooking ingredients, recipes, cooking, cooking ingredients, cooking methods, cleaning, cleaning tools, and cleaning methods.
  • the electronic device 100 may identify the purchased product based on the target keyword and the target keyword (S1115). Meanwhile, according to another embodiment, the electronic device 100 may identify a purchase item based only on a target keyword. In this case, since the target is not specified, there may be many purchased items obtained as a result value. In this case, when the result value is greater than or equal to the threshold value, the electronic device 100 may provide a UI for guiding an input corresponding to the target keyword to the user. In addition, when an input corresponding to the target keyword is received from the user, the electronic device 100 may identify the purchased item based on the target keyword and the target keyword.
  • FIG. 12 is a diagram for explaining an embodiment of FIG. 11.
  • the electronic device 100 may identify a target keyword and a target keyword from user input data (“bathroom cleaning”). Since the target keyword and the target keyword may be words previously stored in the memory 110, the electronic device 100 can determine which keyword corresponds to the words (“bathroom”, “cleaning”) included in the user input data. have. Finally, the electronic device 100 may acquire a target keyword (“bathroom”) and a target keyword (“cleaning”) from user input data (“bathroom cleaning”).
  • the electronic device 100 may identify a plurality of items necessary for cleaning in the bathroom based on the target keyword (“bathroom”) and the target keyword (“cleaning”). A plurality of items required to clean the bathroom may already be stored in the memory 110.
  • the electronic device 100 may provide information on a plurality of items (“bathroom brush, rubber glove, scale remover, bathroom sponge”) necessary for cleaning the bathroom to the user through the UI 1205.
  • the electronic device 100 may identify other purchased items even if the target keyword is the same. Accordingly, when at least one of the target keyword or the target keyword is different, the electronic device 100 may identify a different result.
  • FIG. 13 is a diagram for describing another embodiment of FIG. 11.
  • the electronic device 100 may identify target keywords and target keywords from user input data (“curry ingredients”). Since the target keyword and the target keyword may be words previously stored in the memory 110, the electronic device 100 can determine which keyword corresponds to the words (“curry” and “material”) included in the user input data. have. Finally, the electronic device 100 may acquire a target keyword (“curry”) and a target keyword (“material”) from user input data (“curry ingredients”).
  • the electronic device 100 may identify a plurality of items necessary for cooking curry based on the target keyword (“curry”) and the target keyword (“material”).
  • the electronic device 100 may provide information on a plurality of items (“curry powder, potato, onion, carrot, ham”) necessary for cooking curry to a user through the UI 1305.
  • FIG. 14 is a diagram for describing an embodiment of identifying a purchase item in consideration of user information.
  • the electronic device 100 may additionally consider user information in the embodiment of FIG. 13.
  • the information related to the user may include at least one of the user's nationality, age, gender, purchase history, or preferred seller information.
  • the embodiment of FIG. 14 it is assumed that information related to a user is Korean nationality.
  • the electronic device 100 may identify a purchased item by considering all of a target keyword (“curry”), a target keyword (“material”), and information related to a user (“Korean nationality”). As a result, the electronic device 100 may provide “Korean curry powder, potatoes, onions, carrots, and hams” as a result of the purchase item to the user as the UI 1405.
  • the electronic device 100 includes a plurality of items (“curry powder, potatoes, onions, carrots, hams”) required for cooking curry based on a target keyword (“curry”) and a target keyword (“material”). ”) can be identified. And, here, the purchase items for the curry powder “Korean curry powder”, “Indian curry powder”, and “Japanese curry powder” can all be identified. The electronic device 100 excludes “Indian curry powder” and “Japanese curry powder” from the search results in consideration of user-related information (“Korean nationality”), and provides only information on “Korean curry powder” to the user. can do. As a result, the electronic device 100 may provide “Korean curry powder, potatoes, onions, carrots, and hams” as a result of the purchase item to the user as the UI 1405.
  • 15 is a diagram for explaining another embodiment of identifying an item to be purchased in consideration of user information.
  • the electronic device 100 may identify a purchased item in consideration of allergy information among user information. If a user is allergic to a particular food, it can be guided not to purchase the food. When the user inputs allergy information, the electronic device 100 may guide not to purchase a purchase item corresponding to the allergy information.
  • the electronic device 100 may provide information on the purchased item to the UI 1505 by automatically replacing the purchased item (“carrot”) corresponding to the allergy information (“carrot allergy”). .
  • the electronic device 100 may purchase an alternative purchase product (“carrot”) corresponding to the allergy information.
  • Goods (“mushrooms”) can be provided to users.
  • the electronic device 100 may provide a separate confirmation UI (not shown) that the purchase item (“carrot”) corresponding to the allergy information (“carrot allergy”) is to be replaced.
  • the electronic device 100 may identify a purchase item (“curry powder, potato, onion, carrot, ham”) in consideration of a target keyword (“curry”) and a target keyword (“material”).
  • a purchase product (“curry powder, potato, onion, carrot, ham”) includes a purchased product (“carrot”) corresponding to user-related information (“carrot allergy”)
  • the electronic device 100 Can change the purchased item (“carrot”) to another replacement item (“mushroom”).
  • 16 is a view for explaining another embodiment of identifying a purchase item in consideration of user information.
  • the electronic device 100 considers a target keyword (“curry”) and a target keyword (“material”) to purchase items (“curry powder, potatoes, onions, carrots, ham”). ) Can be identified.
  • the identified purchase product (“curry powder, potato, onion, carrot, ham”) includes a purchased product (“carrot”) corresponding to user-related information (“carrot allergy”), the electronic device 100 ) Can exclude purchased items (“carrots”).
  • 17 is a diagram for explaining an embodiment of identifying a purchase item in consideration of various keywords.
  • the electronic device 100 may obtain a quantity keyword from user input data.
  • the electronic device 100 may determine the number of items to be purchased or the capacity of the items to be purchased based on the quantity keyword. For example, when the electronic device 100 receives user input data (“3 servings of curry ingredients”), the electronic device 100 receives a target keyword (“curry”), a target keyword (“material”), and a quantity keyword ( "3 servings") can be identified. Further, the electronic device 100 identifies the purchased item based on the target keyword (“curry”) and the target keyword (“material”), and the number of purchased items identified based on the quantity keyword (“3 servings”) or The dose can be determined.
  • the electronic device 100 provides a user with a UI 1705 of curry powder (200g), potato (500g), onion (300g), carrot (200g), and ham (500g) of curry ingredients for 3 servings. can do. If the information corresponding to the quantity keyword means a larger quantity, the number or capacity of purchased items may increase. For example, if the user input data is “Curry ingredients for 6 servings), the electronic device 100 uses curry powder (400g), potatoes (1000g), onions (600g), carrots (400g), A UI 1705 called a ham 1000g may be provided to the user.
  • 18 is a diagram for describing an operation of calculating a weight limit using weight information.
  • the electronic device 100 may obtain weight information of each purchased item and obtain total weight information of the purchased product. For example, when the electronic device 100 acquires 30 kg of rice, 10 kg of water, 20 kg of TV, 10 kg of orange, and 30 kg of beer, the total weight may acquire 100 kg.
  • the electronic device 100 may obtain the user's weight limit information.
  • the user's weight limit may mean information indicating to what weight at least one person can carry.
  • the weight limit for an adult male may be 30kg
  • the weight limit for an adult female may be preset to 10kg.
  • the electronic device 100 may compare the user's weight limit information and the total weight information of the purchased item. In addition, when the total weight information of the purchased item is greater than the user's weight limit information, the electronic device 100 may exclude at least one of the purchased items.
  • the user weight information may be 90kg.
  • Information on the three adult males may be received by a user's input after confirming a purchase item or creating a purchase item list.
  • the electronic device 100 may exclude at least one of the purchased items (“water” or “orange”).
  • the electronic device 100 includes items (“water” or “orange”) that can be excluded in consideration of the difference value (“10kg) between the total weight information of the purchased product (“100kg”) and the weight limit information (“90kg”) of the user. ) May be selectively provided to the user through the UI 1810 and 1820.
  • the electronic device 100 may exclude the selected item from the purchased item when the user inputs the excludeable item.
  • 19 is a diagram for describing an operation of determining a packaging method using weight information.
  • the electronic device 100 may obtain information on the total weight of a purchased item. In addition, if the user weight limit information is not greater than the total weight information of the purchased item, the electronic device 100 may determine a classification method of the purchased items. Determining the classification method allows the purchases to be divided evenly if the purchases have to be transported directly.
  • the electronic device 100 may classify the purchased items based on weight information of each of the purchased items. For example, the electronic device 100 determines the purchase item corresponding to the first user 1901 as rice (30 kg), and the purchase product corresponding to the second user 1902 is TV (20 kg) and water (10 kg). ), and a purchase item corresponding to the third user 1903 may be determined as beer (30 kg). In addition, the electronic device 100 may provide a purchase item corresponding to each user to the user through the UI 1905.
  • a method of deciding which items to carry for each user can help to easily carry purchased items. This is because the weight is evenly distributed to each basket, so it does not exceed the weight limit of each user. If the purchase items are randomly classified, 40 kg of purchased items may be included in a specific basket, and since the user's weight limit is 30 kg, a specific user may not be able to carry the 40 kg basket. However, by providing the UI 1905 for the above-described classification of purchased goods, the above-described problem can be solved.
  • 20 is a flowchart illustrating a method of controlling an electronic device according to another exemplary embodiment of the present disclosure.
  • a method of controlling an electronic device that stores at least one instruction is to obtain a target keyword and a target keyword from user input data by executing at least one instruction.
  • control method may acquire identification information for each of the plurality of purchased items based on the target keyword and the target keyword (S2010).
  • a list of items to be purchased may be obtained by changing at least one identification information among a plurality of identification information based on information related to the user (S2015).
  • the purchased item list may be obtained by replacing at least one of the plurality of identification information with the identification information corresponding to the other purchased item based on the information related to the user. .
  • a purchased item list including identification information excluding at least one of the plurality of identification information may be obtained based on the information related to the user.
  • the information related to the user may include at least one of the user's nationality, age, gender, purchase history, or preferred seller information.
  • identification information if the target keyword is the food name and the target keyword is a keyword related to a cooking action, identification information for each ingredient required for cooking the food may be obtained, and a list of purchased items may be obtained.
  • a list of items to be purchased may be obtained by changing at least one of the plurality of identification information based on the information related to the user, and the information related to the user may include the user's nationality, age, gender, purchase history, and preference. It may include at least one of seller information, allergic information, or taste information.
  • the target keyword and the target keyword may be obtained from user input data using an artificial intelligence model, and the artificial intelligence model acquires a keyword related to product purchase from the input data Can be learned to do.
  • control method of the electronic device may display a list of items to be purchased, and change identification information corresponding to at least one item included in the list of items to be purchased based on a user input, and obtained based on the changed identification information.
  • the method may further include displaying a list of items to be purchased.
  • the user input data may include at least one of text data, image data, and voice data.
  • a language corresponding to the text information obtained from the user input data may be identified, and identification information for each of the plurality of purchased items may be obtained based on the identified language.
  • control method of the electronic device includes determining a purchase order of each purchase item included in the purchase item list based on the in-store location information of each purchase item included in the purchase item list, and the purchase item based on the determined purchase order. It may further include the step of changing the list.
  • control method of the electronic device 100 as illustrated in FIG. 20 may be executed on the electronic device having the configuration of FIG. 1 or 2, and may be executed on the electronic device having other configurations.
  • the various embodiments of the present disclosure described above may be performed through an embedded server provided in an electronic device or an external server of at least one of an electronic device and a display device.
  • the various embodiments described above may be implemented as software including instructions stored in a machine-readable storage media.
  • the device is a device capable of calling a stored command from a storage medium and operating according to the called command, and may include an electronic device (eg, electronic device A) according to the disclosed embodiments.
  • the processor When executed by the processor, the processor may perform a function corresponding to the instruction by using other components directly or under the control of the processor, and the instruction may include a code generated or executed by a compiler or an interpreter.
  • a storage medium that can be read as a non-transitory storage medium may be provided in the form of a non-transitory storage medium, where'non-transitory' means that the storage medium does not contain a signal and is tangible. However, it does not distinguish that data is stored semi-permanently or temporarily in the storage medium.
  • the method according to various embodiments described above may be included in a computer program product and provided.
  • Computer program products can be traded between sellers and buyers as commodities.
  • the computer program product may be distributed online in the form of a device-readable storage medium (eg, compact disc read only memory (CD-ROM)) or through an application store (eg, Play StoreTM).
  • CD-ROM compact disc read only memory
  • application store eg, Play StoreTM
  • at least some of the computer program products may be temporarily stored or temporarily generated in a storage medium such as a server of a manufacturer, a server of an application store, or a memory of a relay server.
  • each of the constituent elements may be composed of a singular or a plurality of entities, and some sub-elements among the above-described sub-elements are omitted, or other sub-elements are omitted. Components may be further included in various embodiments. Alternatively or additionally, some constituent elements (eg, a module or program) may be integrated into a single entity, and functions performed by the respective constituent elements prior to the consolidation may be performed identically or similarly. Operations performed by modules, programs, or other components according to various embodiments may be sequentially, parallel, repetitively or heuristically executed, or at least some operations may be executed in a different order, omitted, or other operations may be added. I can.

Abstract

전자 장치가 개시된다. 본 전자 장치는 상술한 목적을 달성하기 위한 본 실시 예에 따른 전자 장치는 적어도 하나의 인스트럭션(instruction)을 저장하는 메모리 및 메모리와 연결되어 전자 장치를 제어하는 프로세서를 포함하고, 프로세서는 적어도 하나의 인스트럭션을 실행함으로써, 사용자 입력 데이터로부터 대상 키워드 및 목적 키워드를 획득하고, 대상 키워드 및 목적 키워드에 기초하여 복수의 구매 물품 각각에 대한 식별 정보를 획득하고, 사용자와 관련된 정보에 기초하여 복수의 식별 정보 중 적어도 하나의 식별 정보를 변경하여 구매 물품 리스트를 획득한다.

Description

전자 장치 및 그 제어 방법
본 개시는 전자 장치 및 그 제어방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 하는 사용자 입력 데이터에 기초하여 쇼핑 정보를 제공하는 전자 장치 및 그 제어방법에 대한 것이다.
사용자가 온라인에서 구매 물품을 입력하면 구매 물품을 종합하여 하나의 쇼핑 리스트를 생성하는 서비스 제공 방법이 있을 수 있다. 쇼핑 리스트 제공 서비스는 서비스 제공 장치를 통해 사용자가 구매하고자 하는 복수이 구매 물품에 대한 정보를 종합하여 쇼핑 목록, 쇼핑 경로, 재고 상황 등을 안내할 수 있다.
쇼핑 리스트를 제공받는 경우 사용자는 자신이 구매하고자 했던 많은 물품들을 기억하기 편하며, 쇼핑 경로를 통해 이동한다면 쇼핑 시간을 단축시킬 수 있다.
최근, 쇼핑과 관련하여 다양한 서비스 제공 방법이 개시되고 있다. 하지만, 서비스를 제공하는 서버에서 사용자의 입력에 기초하여 텍스트 자체에 대한 물품 검색이 이루어진다는 문제점이 있다. 텍스트 자체에 대한 검색이 이루어지는 경우 텍스트에 대응되는 물품이 검색되지 않으면 사용자에게 결과 물품들을 보여줄 수 없는 문제점이 있다. 또한, 사용자가 입력한 텍스트가 물품이 아닌 경우, 사용자에게 원하는 결과를 제공할 수 없다.
예를 들어, 사용자가 카레 재료를 입력하였다고 가정한다. 사용자는 완성된 카레 물품이 아닌 카레를 조리하는데 필요한 재료를 찾기를 원할 수 있다. 하지만, 기존 서비스 제공 장치는 카레 재료에 대한 텍스트 정보를 이용하여 대응되는 제품을 검색할 뿐, 카레를 만드는데 필요한 재료들을 검색해주지 않는 문제점이 있다.
또한, 사용자 입력 데이터에 기초하여 복수의 물품들을 사용자에게 제공함에 있어, 사용자 정보를 반영하지 않는 문제점이 있을 수 있다. 예를 들어, 사용자가 특정 식품에 대한 알러지가 있는 경우를 가정한다. 일반적인 검색으로는 알러지를 유발하는 특정 식품을 제외시키지 않아 사용자가 실수로 특정 식품을 구매하는 경우가 발생할 수 있다.
본 개시는 상술한 문제를 개선하기 위해 고안된 것으로, 본 개시의 목적은 사용자의 의도를 파악하여 사용자 의도에 대응되는 쇼핑 정보를 제공 하는 전자 장치 및 그의 제어 방법을 제공함에 있다.
상술한 목적을 달성하기 위한 본 실시 예에 따른 전자 장치는 적어도 하나의 인스트럭션(instruction)을 저장하는 메모리 및 상기 메모리와 연결되어 상기 전자 장치를 제어하는 프로세서를 포함할 수 있고, 상기 프로세서는 상기 적어도 하나의 인스트럭션을 실행함으로써, 사용자 입력 데이터로부터 대상 키워드 및 목적 키워드를 획득할 수 있고, 상기 대상 키워드 및 상기 목적 키워드에 기초하여 복수의 구매 물품 각각에 대한 식별 정보를 획득할 수 있고, 상기 사용자와 관련된 정보에 기초하여 상기 복수의 식별 정보 중 적어도 하나의 식별 정보를 변경하여 구매 물품 리스트를 획득할 수 있다.
여기서, 상기 프로세서는 상기 사용자와 관련된 정보에 기초하여 상기 복수의 식별 정보 중 적어도 하나의 식별 정보를 다른 구매 물품에 대응되는 식별 정보로 대체하여 상기 구매 물품 리스트를 획득할 수 있다.
또한, 상기 프로세서는 상기 사용자와 관련된 정보에 기초하여 상기 복수의 식별 정보 중 적어도 하나의 식별 정보를 제외한 식별 정보를 포함하는 상기 구매 물품 리스트를 획득할 수 있다.
한편, 상기 사용자와 관련된 정보는 사용자의 국적, 연령, 성별, 구매 히스토리 또는 선호 판매자 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 상기 프로세서는 상기 대상 키워드가 음식 이름이고, 상기 목적 키워드가 조리 행위와 관련된 키워드이면, 상기 음식의 조리에 필요한 재료 각각에 대한 식별 정보를 획득할 수 있고, 상기 사용자와 관련된 정보에 기초하여 상기 복수의 식별 정보 중 적어도 하나의 식별 정보를 변경하여 구매 물품 리스트를 획득할 수 있고, 상기 사용자와 관련된 정보는 사용자의 국적, 연령, 성별, 구매 히스토리, 선호 판매자 정보, 알러지 정보, 또는 미각 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
한편, 상기 프로세서는 인공 지능 모델을 이용하여 상기 사용자 입력 데이터로부터 대상 키워드 및 목적 키워드를 획득할 수 있고, 상기 인공 지능 모델은 입력 데이터로부터 물품 구매와 관련된 키워드를 획득하도록 학습될 수 있다.
한편, 전자 장치는 디스플레이를 더 포함할 수 있고, 상기 프로세서는 상기 구매 물품 리스트를 디스플레이하도록 상기 디스플레이를 제어할 수 있고, 사용자 입력에 기초하여 상기 구매 물품 리스트에서 포함된 적어도 하나의 물품에 대응되는 식별 정보를 변경할 수 있고, 상기 변경된 식별 정보에 기초하여 획득된 구매 물품 리스트를 디스플레이하도록 상기 디스플레이를 제어할 수 있다.
한편, 상기 사용자 입력 데이터는 텍스트 데이터, 이미지 데이터 또는 음성 데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 프로세서는 상기 사용자 입력 데이터로부터 획득된 텍스트 정보에 대응되는 언어를 식별할 수 있고, 상기 식별된 언어에 기초하여 상기 복수의 구매 물품 각각에 대한 식별 정보를 획득할 수 있다.
한편, 상기 프로세서는 상기 구매 물품 리스트에 포함된 구매 물품 각각의 매장 내 위치 정보에 기초하여 상기 구매 물품 리스트에 포함된 구매 물품 각각의 구매 순서를 결정할 수 있고, 상기 결정된 구매 순서에 기초하여 상기 구매 물품 리스트를 변경할 수 있다.
본 개시의 일 실시 예에 따른 적어도 하나의 인스트럭션(instruction)을 저장하는 전자 장치의 제어 방법에 있어서, 상기 적어도 하나의 인스트럭션을 실행함으로써, 사용자 입력 데이터로부터 대상 키워드 및 목적 키워드를 획득하는 단계, 상기 대상 키워드 및 상기 목적 키워드에 기초하여 복수의 구매 물품 각각에 대한 식별 정보를 획득하는 단계 및 상기 사용자와 관련된 정보에 기초하여 상기 복수의 식별 정보 중 적어도 하나의 식별 정보를 변경하여 구매 물품 리스트를 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 구매 물품 리스트를 획득하는 단계는 상기 사용자와 관련된 정보에 기초하여 상기 복수의 식별 정보 중 적어도 하나의 식별 정보를 다른 구매 물품에 대응되는 식별 정보로 대체하여 상기 구매 물품 리스트를 획득할 수 있다.
또한, 상기 구매 물품 리스트를 획득하는 단계는 상기 사용자와 관련된 정보에 기초하여 상기 복수의 식별 정보 중 적어도 하나의 식별 정보를 제외한 식별 정보를 포함하는 상기 구매 물품 리스트를 획득할 수 있다.
한편, 상기 사용자와 관련된 정보는 사용자의 국적, 연령, 성별, 구매 히스토리 또는 선호 판매자 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
한편, 상기 식별 정보를 획득하는 단계는 상기 대상 키워드가 음식 이름이고, 상기 목적 키워드가 조리 행위와 관련된 키워드이면, 상기 음식의 조리에 필요한 재료 각각에 대한 식별 정보를 획득할 수 있고, 상기 구매 물품 리스트를 획득하는 단계는 상기 사용자와 관련된 정보에 기초하여 상기 복수의 식별 정보 중 적어도 하나의 식별 정보를 변경하여 구매 물품 리스트를 획득할 수 있고, 상기 사용자와 관련된 정보는 사용자의 국적, 연령, 성별, 구매 히스토리, 선호 판매자 정보, 알러지 정보, 또는 미각 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 상기 대상 키워드 및 상기 목적 키워드를 획득하는 단계는 인공 지능 모델을 이용하여 상기 사용자 입력 데이터로부터 대상 키워드 및 목적 키워드를 획득할 수 있고, 상기 인공 지능 모델은 입력 데이터로부터 물품 구매와 관련된 키워드를 획득하도록 학습될 수 있다.
한편, 상기 전자 장치의 제어 방법은 상기 구매 물품 리스트를 디스플레이할 수 있고, 사용자 입력에 기초하여 상기 구매 물품 리스트에서 포함된 적어도 하나의 물품에 대응되는 식별 정보를 변경하는 단계 및 상기 변경된 식별 정보에 기초하여 획득된 구매 물품 리스트를 디스플레이하는 단계를 더 포함할 수 있다.
한편, 상기 사용자 입력 데이터는 텍스트 데이터, 이미지 데이터 또는 음성 데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 식별 정보를 획득하는 단계는 상기 사용자 입력 데이터로부터 획득된 텍스트 정보에 대응되는 언어를 식별할 수 있고, 상기 식별된 언어에 기초하여 상기 복수의 구매 물품 각각에 대한 식별 정보를 획득할 수 있다.
한편, 상기 전자 장치의 제어 방법은 상기 구매 물품 리스트에 포함된 구매 물품 각각의 매장 내 위치 정보에 기초하여 상기 구매 물품 리스트에 포함된 구매 물품 각각의 구매 순서를 결정하는 단계 및 상기 결정된 구매 순서에 기초하여 상기 구매 물품 리스트를 변경하는 단계를 더 포함할 수 있다.
도 1은 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치를 도시한 블록도이다.
도 2는 도 1의 전자 장치의 구체적인 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 3은 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 본 개시의 일 실시 예에 따른 사용자 입력 데이터를 인식하는 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5는 텍스트 자동 변환 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 개시의 다른 실시 예에 따른 사용자 입력 데이터를 인식하는 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 7은 추천 워드를 제공하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 언어 정보를 고려하여 구매 물품을 식별하는 방법에 대한 흐름도이다.
도 9는 도 8의 일 실시 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 도 8의 다른 실시 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 대상 키워드 및 목적 키워드에 기초하여 구매 물품을 식별하는 방법에 대한 흐름도이다.
도 12는 도 11의 일 실시 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 13은 도 11의 다른 실시 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 14는 사용자 정보를 고려하여 구매 물품을 식별하는 일 실시 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 15는 사용자 정보를 고려하여 구매 물품을 식별하는 다른 실시 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 16은 사용자 정보를 고려하여 구매 물품을 식별하는 또 다른 실시 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 17은 다양한 키워드를 고려하여 구매 물품을 식별하는 실시 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 18은 무게 정보를 이용하여 무게 한도를 계산하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 19는 무게 정보를 이용하여 포장 방법을 결정하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 20은 본 개시의 다른 실시 예에 따른 전자 장치의 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
이하에서는 첨부 도면을 참조하여 본 개시를 상세히 설명한다.
본 개시의 실시 예에서 사용되는 용어는 본 개시에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 개시의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 개시에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 개시의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
본 명세서에서, "가진다," "가질 수 있다," "포함한다," 또는 "포함할 수 있다" 등의 표현은 해당 특징(예: 수치, 기능, 동작, 또는 부품 등의 구성요소)의 존재를 가리키며, 추가적인 특징의 존재를 배제하지 않는다.
A 또는/및 B 중 적어도 하나라는 표현은 "A" 또는 "B" 또는 "A 및 B" 중 어느 하나를 나타내는 것으로 이해되어야 한다.
본 명세서에서 사용된 "제1," "제2," "첫째," 또는 "둘째,"등의 표현들은 다양한 구성요소들을, 순서 및/또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 뿐 해당 구성요소들을 한정하지 않는다.
어떤 구성요소(예: 제1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제2 구성요소)에 "(기능적으로 또는 통신적으로) 연결되어((operatively or communicatively) coupled with/to)" 있다거나 "접속되어(connected to)" 있다고 언급된 때에는, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나, 다른 구성요소(예: 제3 구성요소)를 통하여 연결될 수 있다고 이해되어야 할 것이다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "구성되다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
본 개시에서 "모듈" 혹은 "부"는 적어도 하나의 기능이나 동작을 수행하며, 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, 복수의 "모듈" 혹은 복수의 "부"는 특정한 하드웨어로 구현될 필요가 있는 "모듈" 혹은 "부"를 제외하고는 적어도 하나의 모듈로 일체화되어 적어도 하나의 프로세서(미도시)로 구현될 수 있다.
본 명세서에서, 사용자라는 용어는 전자 장치를 사용하는 사람 또는 전자 장치를 사용하는 장치(예: 인공지능 전자 장치)를 지칭할 수 있다.
이하 첨부된 도면들을 참조하여 본 개시의 일 실시 예를 보다 상세하게 설명한다.
도 1은 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치를 도시한 블록도이다.
도 1을 참조하면, 전자 장치(100)는 메모리(110) 및 프로세서(120)로 구성될 수 있다.
본 명세서의 다양한 실시 예들에 따른 전자 장치는, 예를 들면, 스마트폰, 태블릿 PC, 이동 전화기, 데스크탑 PC, 랩탑 PC, PDA, PMP(portable multimedia player), MP3 플레이어 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 어떤 실시 예들에서, 전자 장치(100)는, 예를 들면, 텔레비전, DVD(digital video disk) 플레이어, 미디어 박스(예: 삼성 HomeSyncTM, 애플TVTM, 또는 구글 TVTM)중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
메모리(110)는 프로세서(120)에 포함된 롬(ROM)(예를 들어, EEPROM(electrically erasable programmable read-only memory)), 램(RAM) 등의 내부 메모리로 구현되거나, 프로세서(120)와 별도의 메모리로 구현될 수도 있다. 이 경우, 메모리(110)는 데이터 저장 용도에 따라 전자 장치(100)에 임베디드된 메모리 형태로 구현되거나, 전자 장치(100)에 탈부착이 가능한 메모리 형태로 구현될 수도 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)의 구동을 위한 데이터의 경우 전자 장치(100)에 임베디드된 메모리에 저장되고, 전자 장치(100)의 확장 기능을 위한 데이터의 경우 전자 장치(100)에 탈부착이 가능한 메모리에 저장될 수 있다.
한편, 전자 장치(100)에 임베디드된 메모리의 경우 휘발성 메모리(예: DRAM(dynamic RAM), SRAM(static RAM), 또는 SDRAM(synchronous dynamic RAM) 등), 비휘발성 메모리(non-volatile Memory)(예: OTPROM(one time programmable ROM), PROM(programmable ROM), EPROM(erasable and programmable ROM), EEPROM(electrically erasable and programmable ROM), mask ROM, flash ROM, 플래시 메모리(예: NAND flash 또는 NOR flash 등), 하드 드라이브, 또는 솔리드 스테이트 드라이브(solid state drive(SSD)) 중 적어도 하나로 구현되고, 전자 장치(100)에 탈부착이 가능한 메모리의 경우 메모리 카드(예를 들어, CF(compact flash), SD(secure digital), Micro-SD(micro secure digital), Mini-SD(mini secure digital), xD(extreme digital), MMC(multi-media card) 등), USB 포트에 연결 가능한 외부 메모리(예를 들어, USB 메모리) 등과 같은 형태로 구현될 수 있다.
메모리(110)는 적어도 하나의 인스트럭션(instruction)을 저장할 수 있다. 메모리(110)에 저장된 인스트럭션에 기초하여 프로세서(120)는 다양한 동작을 수행할 수 있다.
프로세서(120)는 전자 장치(100)의 전반적인 제어 동작을 수행할 수 있다. 구체적으로, 프로세서(120)는 전자 장치(100)의 전반적인 동작을 제어하는 기능을 한다.
프로세서(120)는 디지털 영상 신호를 처리하는 디지털 시그널 프로세서(digital signal processor(DSP), 마이크로 프로세서(microprocessor), GPU(Graphics Processing Unit), AI(Artificial Intelligence) 프로세서, TCON(Time controller)으로 구현될 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니며, 중앙처리장치(central processing unit(CPU)), MCU(Micro Controller Unit), MPU(micro processing unit), 컨트롤러(controller), 어플리케이션 프로세서(application processor(AP)), 또는 커뮤니케이션 프로세서(communication processor(CP)), ARM 프로세서 중 하나 또는 그 이상을 포함하거나, 해당 용어로 정의될 수 있다. 또한, 프로세서(140)는 프로세싱 알고리즘이 내장된 SoC(System on Chip), LSI(large scale integration)로 구현될 수도 있고, ASIC(application specific integrated circuit), FPGA(Field Programmable gate array) 형태로 구현될 수도 있다. 또한, 프로세서(120)는 메모리(110)에 저장된 컴퓨터 실행가능 명령어(computer executable instructions)를 실행함으로써 다양한 기능을 수행할 수 있다.
프로세서(120)는 적어도 하나의 인스트럭션을 실행함으로써, 사용자 입력 데이터로부터 대상 키워드 및 목적 키워드를 획득할 수 있고, 대상 키워드 및 목적 키워드에 기초하여 복수의 구매 물품 각각에 대한 식별 정보를 획득할 수 있고, 사용자와 관련된 정보에 기초하여 복수의 식별 정보 중 적어도 하나의 식별 정보를 변경하여 구매 물품 리스트를 획득할 수 있다.
프로세서(120)는 사용자 입력 데이터를 수신할 수 있다. 사용자 입력 데이터는 사용자가 검색을 위해 입력하는 데이터를 의미할 수 있으며, 검색의 목적은 쇼핑, 물품 주문, 쇼핑 리스트 생성일 수 있다. 그리고, 전자 장치(100)는 전자 장치(100)에 포함된 입출력 인터페이스를 통해 사용자 입력 데이터를 수신할 수 있다.
한편, 사용자 입력 데이터는 텍스트 데이터, 이미지 데이터 또는 음성 데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
사용자 입력 데이터가 텍스트 데이터인 경우, 프로세서(120)는 텍스트 데이터 자체를 기초로 분석을 수행하여 텍스트 데이터에 포함된 구매 물품에 대한 식별 정보를 획득할 수 있다.
사용자 입력 데이터가 이미지 데이터인 경우, 프로세서(120)는 이미지 데이터를 분석하여 이미지 데이터에 포함된 구매 물품에 대한 식별 정보를 획득할 수 있다. 여기서, 이미지 분석 동작을 위해 프로세서(120)는 이미지 분석과 관련된 인공 지능 모듈을 이용할 수 있다.
구매 물품에 대한 식별 정보가 음성 데이터인 경우 음성 데이터를 분석하기 위하여 프로세서(120)는 음성 인식 동작을 수행하여, 구매 물품에 대한 식별 정보를 획득할 수 있다. 음성 인식 동작을 위해 프로세서(120)는 음성 인식과 관련된 인공 지능 모듈을 이용할 수 있다.
프로세서(120)는 인공 지능 모델을 이용하여 사용자 입력 데이터로부터 대상 키워드 및 목적 키워드를 획득할 수 있고, 인공 지능 모델은 입력 데이터로부터 물품 구매와 관련된 키워드를 획득하도록 학습될 수 있다.
한편, 프로세서(120)는 사용자 입력 데이터를 분석하여 구매 물품 정보에 대한 식별 정보를 획득할 수 있다. 프로세서(120)는 사용자 입력 데이터를 텍스트 정보로 변환할 수 있다. 프로세서(120)는 변환된 텍스트 정보에 기초하여 사용자 입력 데이터 안에 포함된 구매 물품을 식별할 수 있다. 그리고, 프로세서(120)는 식별된 구매 물품과 관련된 식별 정보를 획득할 수 있다. 여기서, 변환된 텍스트 정보는 사용자 입력 데이터에 대응되는 텍스트 정보로 기재할 수 있다.
구매 물품과 관련된 식별 정보란 사용자 입력 데이터에 대응되는 적어도 하나의 물품에 대한 정보를 의미할 수 있다. 구매 물품에 대한 식별 정보는 상품명, 상표명, 제조회사, 유통 기한, 제조일자, 재고 수량, 식별 번호 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
프로세서(120)는 사용자 입력 데이터를 텍스트 정보로 변환하는 과정에서 인식율을 높이기 위하여 도메인을 한정할 수 있다. 도메인이란 입력 데이터에 대한 결과를 검색하는데 이용되는 데이터 그룹을 의미할 수 있다. 프로세서(120)는 상품 구매와 관련된 도메인을 한정하여 분석 동작을 수행할 수 있다. 특정 도메인을 한정하여 분석 동작을 수행하는 방법은 다양한 주제와 관련된 도메인에 기초하여 분석 동작을 수행하는 경우보다 분석 시간 단축 시키고 상품 구매와 관련된 입력 데이터에 대하여 인식율을 높일 수 있다. 예를 들어, 사용자 입력 데이터가 “sansung TV”로 잘못 입력되었다고 가정한다. 여기서, 상품 구매와 관련된 도메인으로 한정하는 경우 프로세서(120)는 “sansung TV”가 아닌 “samsung TV”로 빠르게 분석할 수 있다. 다양한 도메인에 의한 분석 동작은 “sansung”에 대한 다양한 분야의 검색 결과를 수행하지만, 상품 구매와 관련된 도메인으로 한정된 분석 동작은 “sansung”이 잘못된 입력임을 빠르게 판단할 수 있다.
한편, 일반적인 검색 엔진에서 다양한 주제와 관련된 도메인이 아닌 특정 도메인을 한정하는 경우 인식률이 떨어질 수 있다. 하지만, 전자 장치(100)는 구매 목록 리스트를 획득하는 것을 목적으로 하므로 상품 구매와 관련된 사용자 입력 데이터가 수신되는 경우가 대부분일 수 있다. 상품 구매와 관련되지 않은 사용자 입력 데이터가 수신되는 경우, 인식률이 떨어질 가능성이 있다. 하지만, 본 개시에 따른 전자 장치(100)는 상품 구매와 관련된 검색 기능을 제공하는 것이므로, 상품 구매와 관련되지 않은 사용자 입력 데이터에 대한 인식률이 떨어지는 것이 전자 장치(100)의 성능과 직접적으로 연관되지 않을 수 있다. 잘못된 사용자 입력 데이터에 대하여 결과를 제공하지 않는 것이 바람직할 수 있기 때문이다.
한편, 프로세서(120)는 사용자 입력 데이터로부터 획득된 텍스트 정보에 대응되는 언어 정보를 식별할 수 있고, 식별된 언어 정보에 기초하여 복수의 구매 물품 각각에 대한 식별 정보를 획득할 수 있다.
여기서, 프로세서(120)는 사용자 입력 데이터에 포함된 텍스트, 이미지 또는 음성 중 적어도 하나가 어느 언어로 작성된 것인지 판단할 수 있다. 그리고, 프로세서(120)는 사용자 입력 데이터에 대응되는 언어 정보에 기초하여 구매 물품에 대한 식별 정보를 획득할 수 있다. 프로세서(120)는 언어 정보에 기초하여 서로 다른 구매 물품에 대한 식별 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 사용자 입력 데이터의 텍스트 정보가 카레이고 한국어인 경우, 프로세서(120)는 한국 카레에 대한 식별 정보를 획득할 수 있다. 사용자 입력 데이터의 텍스트 정보가 카레이고 인도인 경우, 프로세서(120)는 인도 카레에 대한 식별 정보를 획득할 수 있다.
사용자 입력 데이터에 대응되는 언어 정보를 고려하면, 사용자가 원하는 구매 물품을 결과로 제공할 확률이 높아질 수 있다. 따라서, 사용자의 만족도를 높일 수 있다.
한편, 프로세서(120)는 사용자 입력 데이터가 정확하게 인식되었는지 판단할 수 있다. 사용자 입력 데이터가 정확하게 인식되었는지 판단하는 것은 사용자의 의도와 다른 구매 물품이 식별된 것인지 판단하는 것을 의미할 수 있다. 사용자 의도와 달리 사용자 입력 데이터가 정확하게 인식되지 않는 이유는 타이핑 실수, 발음 부정확, 이미지 저화질 등이 있을 수 있다.
프로세서(120)는 사용자 입력 데이터를 텍스트 데이터로 변환하고 변환된 텍스트 데이터의 신뢰도 분석을 수행할 수 있다. 신뢰도 분석은 텍스트 전체의 완성 단어 판단, 기 저장된 상품 단어 비교 중 적어도 하나에 기초하여 수행될 수 있다. 신뢰도 분석이 인공 지능 모델에 기초하여 이루어지는 경우, 결과값이 확률값과 함께 획득될 수 있다. 예를 들어, A데이터를 수신하면, 결과값은 A일 확률 90%, AB일 확률 10%로 획득될 수 있다. 여기서, 획득되는 확률값 중 가장 높은 확률 값이 임계값 이하인 경우, 프로세서(120)는 사용자 입력 데이터가 잘못 입력된 것으로 판단하거나 사용자 입력 데이터가 정확하게 인식되지 않은 것으로 판단할 수 있다.
프로세서(120)는 사용자 입력 데이터가 정확하게 인식되지 않은 것(오인식)으로 식별하면, 사용자 입력 데이터에 대응되는 텍스트 데이터를 변경할 수 있다.
일 실시 예에 따라, 프로세서(120)는 사용자 입력 데이터가 잘못 입력된 것으로 판단하면, 프로세서(120)는 사용자 입력 데이터에 대응되는 텍스트 정보를 기 설정된 단어로 자동으로 변경할 수 있다. 예를 들어, “sansung”에 대한 단어가 입력되면 “samsung”으로 자동으로 변경할 수 있다.
다른 실시 예에 따라, 프로세서(120)는 사용자 입력 데이터가 잘못 입력된 것으로 판단하면, 추천 워드 정보를 제공할 수 있다. 프로세서(120)는 잘못 입력된 사용자 입력 데이터와 유사한 추천 워드 정보를 사용자에게 제공할 수 있다. 여기서, 추천 워드 정보는 사용자 입력 데이터에 대응되는 텍스트 정보에 기초하여 획득될 수 있다. 예를 들어, “melom”이 입력되었다고 가정한다.“melom”에 대응되는 구매 물품 정보가 인식되지 않으면, 프로세서(120)는 “melom”과 유사한 “melon”, “water melon”, “rock melon” 중 적어도 하나를 선택하도록 가이드하는 UI를 제공할 수 있다.
여기서, 프로세서(120)는 사용자가 이전에 구매한 이력 정보에 기초하여 추천 워드 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 이전 이력에서 watermelon을 임계값 이상 구매한 것으로 식별되면, 프로세서(120)는 “melom” 입력에 대하여 “watermelon”이라는 추천 워드 정보를 획득할 수 있다.
또 다른 실시 예에 따라, 프로세서(120)는 사용자 입력 데이터가 잘못 입력된 것으로 판단하면, 사용자가 다시 데이터를 입력하도록 가이드할 수 있다. 여기서, 가이드 방법은 UI제공 또는 음성 알림 제공이 있을 수 있다.
한편, 프로세서(120)는 사용자 입력 데이터에 기초하여 사용자의 의도를 분석할 수 있다. 사용자의 의도 분석이란, 사용자 입력 데이터가 구매 물품 자체를 구매하기 위하여 입력한 것인지, 특정 목적을 위하여 입력한 것인지 분석하는 것을 의미할 수 있다.
프로세서(120)는 사용자 입력 데이터는 대상 키워드 또는 목적 키워드 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 여기서, 대상 키워드는 구매 물품과 관련된 키워드를 의미할 수 있다. 그리고, 목적 키워드는 구매 물품에 대응되는 행위와 관련된 키워드를 의미할 수 있다. 예를 들어, 대상 키워드는 “카레”일 수 있으며, 목적 키워드는 “재료”일 수 있다. 목적 키워드는 기 저장된 단어일 수 있으며, 재료, 준비, 준비물, 조리, 조리 재료, 조리법, 요리, 요리재료, 요리법, 청소, 청소도구, 청소방법 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
사용자 입력 데이터에 대상 키워드만 존재하는 경우, 프로세서(120)는 사용자가 상품 자체를 주문하는 것으로 판단할 수 있다. 예를 들어, 사용자 입력 데이터가 “카레”인 경우, 프로세서(120)는 “카레”에 대응되는 구매 물품에 대한 식별 정보를 획득할 수 있다.
또한, 사용자 입력 데이터에 목적 키워드가 포함된 경우, 프로세서(120)는 사용자가 상품 자체를 주문하는 것이 아닌 특정 목적에 대한 구매 물품을 구매하려고 하는 것으로 판단할 수 있다. 예를 들어, 사용자 입력 데이터가 “청소방법”인 경우, 프로세서(120)는 청소 방법과 관련된 다양한 구매 물품에 대한 식별 정보를 획득할 수 있다.
또한, 사용자 입력 데이터에 대상 키워드 및 목적 키워드가 모두 포함된 경우, 프로세서(120)는 대상 키워드 및 목적 키워드에 기초하여 복수의 구매 물품에 대한 식별 정보를 획득할 수 있다. 구체적으로, 프로세서(120)는 대상 키워드로 목적 키워드를 수행하는 것과 관련된 다양한 구매 물품을 식별할 수 잇다. 일 예로, 대상 키워드가 “카레”이고 목적 키워드가 “재료”인 경우, 프로세서(120)는 카레를 만들기 위한 재료를 분석하고, 카레를 만들기 위한 복수의 재료들(“카레 가루”, “감자”, “양파”, “당근”, “햄”)에 대한 식별 정보를 획득할 수 있다. 다른 예로, 대상 키워드가 “화장실”이고 목적 키워드가 “청소”인 경우, 프로세서(120)는 화장실을 청소하기 위한 복수의 구매 물품에 대한 식별 정보를 획득할 수 있다.
한편, 프로세서(120)는 사용자 입력 데이터에 대한 분석 결과의 수가 임계값 이상인 경우, 특정 물품군으로 한정하기 위하여 사용자에게 세부 사항을 결정하도록 유도할 수 있다. 프로세서(120)는 세부 사항을 결정하도록 유도하기 위하여 디스플레이에 UI를 표시할 수 있다. 일 실시 예에 따른 UI는 카테고리 정보를 포함할 수 있다. 여기서, 카테고리는 특정 분류로 그룹화 시킬 수 있는 단어를 의미할 수 있다. 카테고리는 과일 및 채소, 생선 및 육류, 냉동식품, 스낵류, 주방용품, 욕실용품, 음료수, 술 중 적어도 하나일 수 있다. 복수의 카테고리 중 하나의 카테고리가 사용자에 의해 선택되면, 프로세서(120)는 선택된 카테고리에 대응되는 구매 물품에 대한 식별 정보를 획득할 수 있다. 다른 실시 예에 따른 UI는 제조사 정보를 포함할 수 있다. 복수의 제조사 중 하나의 제조사가 사용자에 의해 선택되면, 프로세서(120)는 선택된 제조사에 기초하여 구매 물품에 대한 식별 정보를 획득할 수 있다.
한편, 대상 키워드 및 목적 키워드에 대한 분석 결과의 수가 임계값 이상인 경우, 프로세서(120)는 분석 결과의 수를 감소시키기 위하여 세부 사항을 결정하도록 유도하기 위하여 디스플레이(160)에 UI를 표시할 수 있다. 일 실시 예에 따른 UI는 대상 키워드 및 목적 키워드에 대한 분석 결과를 줄이기 위하여 대상 또는 목적을 구체적으로 한정하기 위한 단어일 수 있다. 예를 들어, 사용자 입력 데이터가 “카레 재료”인 것으로 가정한다. 여기서, 어떤 카레를 만드느냐에 따라 다양한 카레 재료들이 존재할 수 있으며, 분석 결과의 수가 임계값 이상일 수 있다. 예를 들어, 한국식 카레, 인도식 카레, 일본식 카레와 같이 다양한 카레가 있을 수 있으며, 각각의 재료들이 상이할 수 있다. “카레 재료”에 대한 분석 결과의 수가 임계값 이상이면, 프로세서(120)는 한국식 카레, 인도식 카레, 일본식 카레 중 하나의 카레를 선택하도록 가이드하는 UI를 제공할 수 있다.
한편, 프로세서(120)는 사용자와 관련된 정보에 기초하여 획득된 구매 물품에 대한 식별 정보를 변경할 수 있다.
여기서, 사용자와 관련된 정보는 사용자의 국적, 연령, 성별, 구매 히스토리 또는 선호 판매자 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
프로세서(120)는 대상 키워드 및 목적 키워드를 이용하여 복수의 구매 물품에 대한 식별 정보를 획득할 수 있다. 여기서, 프로세서(120)는 획득된 복수의 구매 물품에 대한 식별 정보들을 사용자 정보와 관련된 정보에 기초하여 변경할 수 있다. 예를 들어, 사용자 입력 데이터가 “카레 재료”이고 사용자의 국적인 한국인 경우, 프로세서(120)는 한국식 카레를 만들기 위한 재료들의 식별 정보를 획득할 수 있다.
또한, 프로세서(120)는 대상 키워드가 음식 이름이고, 목적 키워드가 조리 행위와 관련된 키워드이면, 음식의 조리에 필요한 재료 각각에 대한 식별 정보를 획득할 수 있고, 사용자와 관련된 정보에 기초하여 복수의 식별 정보 중 적어도 하나의 식별 정보를 변경하여 구매 물품 리스트를 획득할 수 있고, 사용자와 관련된 정보는 사용자의 국적, 연령, 성별, 구매 히스토리, 선호 판매자 정보, 알러지 정보, 또는 미각 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 프로세서(120)는 사용자 정보에 기초하여 이미 획득하 식별 정보를 변경할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 당근 알러지가 있다고 가정한다. 사용자 입력 데이터가 “카레 재료”이고 분석 결과로서 “카레 가루, 감자, 양파, 당근, 햄”에 대한 식별 정보가 획득되었다고 가정한다. 프로세서(120)는 사용자에게 당근 알러지가 있음을 식별하고, 당근에 대한 구매 물품을 변경할 수 있다.
또한, 프로세서(120)는 사용자와 관련된 정보에 기초하여 복수의 식별 정보 중 적어도 하나의 식별 정보를 다른 구매 물품에 대응되는 식별 정보로 대체하여 구매 물품 리스트를 획득할 수 있다. 사용자가 당근 알러지가 있는 상술한 가정에서, 프로세서(120)는 당근 대신에 다른 품목으로 변경할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 당근에 대한 식별 정보를 버섯에 대한 식별 정보로 변경할 수 있다. 결과적으로, 프로세서(120)는 “카레 가루, 감자, 양파, 버섯, 햄”에 대한 식별 정보를 획득하고 획득된 식별 정보에 기초하여 구매 물품 리스트를 생성할 수 있다.
또한, 프로세서(120)는 사용자와 관련된 정보에 기초하여 복수의 식별 정보 중 적어도 하나의 식별 정보를 제외한 식별 정보를 포함하는 구매 물품 리스트를 획득할 수 있다. 사용자가 당근 알러지가 있는 상술한 가정에서, 프로세서(120)는 당근에 대한 식별 정보를 삭제할 수 있다. 결과적으로, 프로세서(120)는 “카레 가루, 감자, 양파, 햄”에 대한 식별 정보를 획득하고 획득된 식별 정보에 기초하여 구매 물품 리스트를 생성할 수 있다.
또한, 사용자와 관련된 정보에 기초하여 식별 정보를 변경함에 있어 일 실시 예에 따른 프로세서(120)는 자동으로 식별 정보를 변경할 수 있다. 메모리(110)에 저장된 사용자와 관련된 정보에 기초하여 프로세서(120)는 기존 획득한 식별 정보를 자동으로 변경할 수 있다.
또한, 사용자와 관련된 정보에 기초하여 식별 정보를 변경함에 있어 일 실시 예에 따른 프로세서(120)는 사용자에게 식별 정보를 변경하기 위한 UI를 제공할 수 있다. 프로세서(120)는 UI를 통해 사용자의 의사를 다시 한번 확인할 수 있다.
한편, 프로세서(120)는 획득한 구매 물품에 대한 식별 정보에 기초하여 주문을 완료할 것인지 확인하는 UI를 디스플레이할 수 있다. 사용자의 최종 확인이 수신되면, 프로세서(120)는 확인된 식별 정보에 기초하여 구매 물품 리스트를 생성하고 생성된 구매 물품 리스트를 디스플레이할 수 있다.
또한, 프로세서(120)는 사용자 입력 데이터 입력 단계, 최종 확인 단계, 구매 물품 리스트 생성 단계 또는 구매 물품 리스트 생성 이후 단계 중 어느 하나의 단계에서 획득된 식별 정보를 변경할 수 있다. 여기서, 변경은 대체, 제외, 추가 중 적어도 하나를 의미할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 입력에 기초하여 프로세서(120)는 기존 획득한 구매 물품에 대한 식별 정보를 대체, 제외할 수 있으며, 새로운 구매 물품에 대한 식별 정보를 추가할 수 있다.
또한, 프로세서(120)는 구매 물품 리스트를 디스플레이하도록 디스플레이를 제어할 수 있고, 사용자 입력에 기초하여 구매 물품 리스트에서 포함된 적어도 하나의 물품에 대응되는 식별 정보를 변경할 수 있고, 변경된 식별 정보에 기초하여 획득된 구매 물품 리스트를 디스플레이하도록 디스플레이를 제어할 수 있다.
한편, 프로세서(120)는 획득된 구매 물품 리스트에 기초하여 쇼핑 순서를 획득할 수 있다. 쇼핑 순서를 결정하기 위하여 프로세서(120)는 매장 정보, 재고 정보, 구매 물품 정보를 고려할 수 있다.
여기서, 매장 정보는 매장 위치 정보, 매장내 구매 물품들의 배치 위치 정보 또는 영업 시간 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
여기서, 재고 정보는 구매 물품들의 재고 상황에 대한 정보를 의미할 수 있다.
여기서, 구매 물품 정보는 보관 온도 정보, 무게 정보, 부피 정보, 변형 가능성 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
보관 온도 정보란 구매 물품의 적정 보관 온도를 의미할 수 있으며, 보관 온도 정보에 다라 구매 물품이 실온 보관용, 냉장 보관용, 냉동 보관용으로 구분될 수 있다. 프로세서(120)는 보관 온도 정보에 따라 쇼핑 순서를 결정할 수 있다. 구체적으로, 프로세서(120)는 보관 온도 정보가 낮은 구매 물품을 상대적으로 후순위가 되도록 결정할 수 있다. 보관 온도가 낮은 냉동 식품(예를 들어, 아이스크림)의 경우 바구니에 먼저 담으면, 녹을 가능성이 있기 때문이다.
무게 정보는 구매 물품의 절대적인 무게 값을 포함할 수 있다. 프로세서(120)은 임계값 이상의 무게값을 갖는 구매 물품을 후순위가 되도록 결정할 수 있다. 무거운 구매 물품을 바구니에 먼저 담으면, 사용자의 손이 아프거나 다른 쇼핑을 하기에 적합하지 않을 수 있기 때문이다. 단 여기서, 사용자가 이동식 쇼핑 카트를 이용하는 경우 무게 정보는 무시될 수 있다.
부피 정보는 구매 물품의 절대적인 부피 값을 포함할 수 있다. 프로세서(120)는 임계값 이상의 부피값의 갖는 구매 물품을 후순위가 되도록 결정할 수 있다. 부피가 큰 품목을 먼저 바구니에 담으면, 많은 구매 물품을 고르는 것이 어렵기 때문이다.
변형 가능성 정보는 구매 물품이 변형이 쉬운 제품인지에 대한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 바나나, 딸기와 같은 과일류는 변형이 쉬운 구매 물품에 해당할 수 있다. 프로세서(120)는 변형이 쉬운 구매 물품을 후순위가 되도록 결정할 수 있다. 변형이 쉬운 구매 물품을 바구니에 먼저 담으면(쇼핑 카트 아래쪽에 위치하면), 추가로 담아지는 구매 물품들에 의하여 변형될 수 있기 때문이다.
또한, 프로세서(120)는 매장 정보, 재고 정보 또는 구매 물품 정보 중 적어도 하나에 기초하여 쇼핑 리스트 및 이동 동선을 제공할 수 있다. 여기서, 이동 동선은 상술한 기준을 적용하는 동시에 최단시간 또는 최단 이동거리를 기준으로 결정될 수 있다.
또한, 프로세서(120)는 구매 물품 리스트에 포함된 구매 물품 각각의 매장 내 위치 정보에 기초하여 구매 물품 리스트에 포함된 구매 물품 각각의 구매 순서를 결정할 수 있고, 결정된 구매 순서에 기초하여 구매 물품 리스트를 변경할 수 있다.
또한, 프로세서(120)는 매장 정보에 기초하여 구매 물품이 매장 어느 위치에 배치되어 있는지 식별할 수 있다. 그리고, 프로세서(120)는 구매 물품 각각의 매장 내 위치 정보에 기초하여 구매 물품들의 구매 순서를 분석할 수 있다. 그리고, 기존 구매 물품 리스트의 순서를 분석된 구매 순서에 기초하여 변경할 수 있다.
한편, 프로세서(120)는 구매 물품 리스트에 포함된 총 무게 정보를 획득하여, 배송 방법 또는 포장 방법을 결정할 수 있다.
여기서, 프로세서(120)는 총 무게 정보를 획득한 이후, 쇼핑 인원 정보를 획득할 수 있다. 쇼핑 인원 정보는 쇼핑 주체가 되는 인원의 성별, 나이, 인원 수 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 쇼핑 인원 정보에 기초하여 사용자의 무게 한도가 결정될 수 있다. 예를 들어, 성인 여자의 무게 한도는 10kg 이고 성인 남자의 무게 한도는 30kg일 수 있다. 각각의 구체적인 값은 사용자의 설정에 의해 변경될 수 있다. 쇼핑 인원 정보가 성인 여자 1명, 성인 남자 3명인 경우, 총 무게 한도는 100kg일 수 있다.
여기서, 프로세서(120)는 쇼핑 인원 정보 및 총 무게 정보를 비교할 수 있다. 여기서, 구매 물품 리스트에 포함된 총 무게 정보가 무게 한도를 초과하는 경우, 프로세서(120)는 별도의 배송 방법(택배)이 있는지 확인하거나 사용자에게 일부 품목을 제외하도록 가이드하는 UI를 제공할 수 있다.
또한, 프로세서(120)는 구매 물품 리스트에 포함된 총 무게 정보 및 쇼핑 인원 정보를 획득하여, 포장 방법을 결정할 수 있다. 일 예로, 프로세서(120)는 복수의 상자(또는 비닐 봉지)로 구매 물품을 구분하면서 각각의 상자들이 균일한 무게가 되도록 구매 물품을 구분할 수 있다. 다른 예로, 프로세서(120)는 사용자의 무게 한도를 고려하여 구매 물품을 구분할 수 있다. 성인 여자 1명, 성인 남자 3명이 쇼핑 인원이고 총 무게 정보가 100kg 이라고 가정한다. 프로세서(120)는 100kg의 구매 물품들을 10kg, 30kg, 30kg, 30kg으로 구분하도록 물품의 구분 위치를 제공할 수 있다.
한편, 일 실시 예에 따른 전자 장치(100)는 이동형 로봇에 적용될 수 있다. 일 예로, 이동형 로봇을 사용자 입력 데이터를 수신할 수 있다. 일반적으로, 이동형 로봇은 키보드 또는 마이크 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 다른 예로, 이동형 로봇은 외부 단말 장치로부터 사용자 입력 데이터를 수신할 수 있다. 이동형 로봇의 경우, 사용자의 설정에 의해 lock 기능이 활성화 될 수 있으며, lock 기능이 활성화 되어 있는 경우 구매 물품 리스트에 대한 변경이 불가하도록 설정될 수 있다.
도 2는 도 1의 전자 장치의 구체적인 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 2를 참조하면, 전자 장치(100)는 메모리(110), 프로세서(120), 통신 인터페이스(130), 사용자 인터페이스(140), 입출력 인터페이스(150) 및 디스플레이(160)를 포함할 수 있다.
메모리(110) 및 프로세서(120)의 동작 중에서 앞서 설명한 것과 동일한 동작에 대해서는 중복 설명은 생략한다.
프로세서(120)는 메모리(110)에 저장된 각종 프로그램을 이용하여 전자 장치(100)의 동작을 전반적으로 제어한다.
구체적으로, 프로세서(120)는 RAM, ROM, 메인 CPU, 제1 내지 n 인터페이스, 버스(135)를 포함한다. RAM, ROM, 메인 CPU, 제1 내지 n 인터페이스 등은 버스(135)를 통해 서로 연결될 수 있다. ROM에는 시스템 부팅을 위한 명령어 세트 등이 저장된다. 턴온 명령이 입력되어 전원이 공급되면, 메인 CPU는 ROM에 저장된 명령어에 따라 메모리(110)에 저장된 O/S를 RAM에 복사하고, O/S를 실행시켜 시스템을 부팅시킨다. 부팅이 완료되면, 메인 CPU는 메모리(110)에 저장된 각종 어플리케이션 프로그램을 RAM에 복사하고, RAM에 복사된 어플리케이션 프로그램을 실행시켜 각종 동작을 수행한다. 메인 CPU는 메모리(110)에 액세스하여, 메모리(110)에 저장된 O/S를 이용하여 부팅을 수행한다. 그리고, 메모리(110)에 저장된 각종 프로그램, 컨텐츠 데이터 등을 이용하여 다양한 동작을 수행한다. 제1 내지 n 인터페이스는 상술한 각종 구성 요소들과 연결된다. 인터페이스들 중 하나는 네트워크를 통해 외부 장치와 연결되는 네트워크 인터페이스가 될 수도 있다.
통신 인터페이스(130)는 다양한 유형의 통신 방식에 따라 다양한 유형의 외부 장치와 통신을 수행하는 구성이다. 통신 인터페이스(130)는 와이파이 모듈, 블루투스 모듈, 적외선 통신 모듈 및 무선 통신 모듈 등을 포함한다. 여기서, 각 통신 모듈은 적어도 하나의 하드웨어 칩 형태로 구현될 수 있다.
와이파이 모듈, 블루투스 모듈은 각각 WiFi 방식, 블루투스 방식으로 통신을 수행한다. 와이파이 모듈이나 블루투스 모듈을 이용하는 경우에는SSID 및 세션 키 등과 같은 각종 연결 정보를 먼저 송수신하여, 이를 이용하여 통신 연결한 후 각종 정보들을 송수신할 수 있다.
적외선 통신 모듈은 시 광선과 밀리미터파 사이에 있는 적외선을 이용하여 근거리에 무선으로 데이터를 전송하는 적외선 통신(IrDA, infrared Data Association)기술에 따라 통신을 수행한다.
무선 통신 모듈은 상술한 통신 방식 이외에 지그비(zigbee), 3G(3rd Generation), 3GPP(3rd Generation Partnership Project), LTE(Long Term Evolution), LTE-A(LTE Advanced), 4G(4th Generation), 5G(5th Generation)등과 같은 다양한 무선 통신 규격에 따라 통신을 수행하는 적어도 하나의 통신 칩을 포함할 수 있다.
그 밖에 통신 인터페이스(130)는LAN(Local Area Network) 모듈, 이더넷 모듈, 또는 페어 케이블, 동축 케이블 또는 광섬유 케이블 등을 이용하여 통신을 수행하는 유선 통신 모듈 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 예에 따라 통신 인터페이스(130)는 리모컨과 같은 외부 장치 및 외부 서버와 통신하기 위해 동일한 통신 모듈(예를 들어, Wi-Fi 모듈)을 이용할 수 있다.
다른 예에 따라 통신 인터페이스(130)는 리모컨과 같은 외부 장치 및 외부 서버와 통신하기 위해 상이한 통신 모듈(예를 들어, Wi-Fi 모듈)을 이용할 수 있다. 예를 들어, 통신 인터페이스(130)는 외부 서버와 통신하기 위해 이더넷 모듈 또는 WiFi 모듈 중 적어도 하나를 이용할 수 있고, 리모컨과 같은 외부 장치와 통신하기 위해 BT 모듈을 이용할 수도 있다. 다만 이는 일 실시 예에 불과하며 통신 인터페이스(130)는 복수의 외부 장치 또는 외부 서버와 통신하는 경우 다양한 통신 모듈 중 적어도 하나의 통신 모듈을 이용할 수 있다.
사용자 인터페이스(140)는 버튼, 터치 패드, 마우스 및 키보드와 같은 장치로 구현되거나, 상술한 디스플레이 기능 및 조작 입력 기능도 함께 수행 가능한 터치 스크린으로도 구현될 수 있다. 여기서, 버튼은 전자 장치(100)의 본체 외관의 전면부나 측면부, 배면부 등의 임의의 영역에 형성된 기계적 버튼, 터치 패드, 휠 등과 같은 다양한 유형의 버튼이 될 수 있다.
입출력 인터페이스(150)는 HDMI(High Definition Multimedia Interface), MHL (Mobile High-Definition Link), USB (Universal Serial Bus), DP(Display Port), 썬더볼트(Thunderbolt), VGA(Video Graphics Array)포트, RGB 포트, D-SUB(D-subminiature), DVI(Digital Visual Interface) 중 어느 하나의 인터페이스일 수 있다.
입출력 인터페이스(150)는 오디오 및 비디오 신호 중 적어도 하나를 입출력 할 수 있다.
구현 예에 따라, 입출력 인터페이스(150)는 오디오 신호만을 입출력하는 포트와 비디오 신호만을 입출력하는 포트를 별개의 포트로 포함하거나, 오디오 신호 및 비디오 신호를 모두 입출력하는 하나의 포트로 구현될 수 있다.
전자 장치(100)는 디스플레이를 포함하지 않는 장치로 구현되어, 별도의 디스플레이 장치로 영상 신호를 전송할 수 있다.
한편, 전자 장치(100)는 마이크를 포함하는 외부 장치로부터 사용자 음성 신호를 수신할 수 있다. 이 경우, 수신된 사용자 음성 신호는 디지털 음성 신호일 수 있으나, 구현 예에 따라 아날로그 음성 신호일 수 있다. 일 예로, 전자 장치(100)는 Bluetooth 또는 Wi-Fi 등의 무선 통신 방법을 통해 사용자 음성 신호를 수신할 수 있다. 여기서, 외부 장치는 원격 제어 장치 또는 스마트폰으로 구현될 수 있다.
전자 장치(100)는 외부 장치로부터 수신된 음성 신호의 음성 인식을 위해, 외부 서버로 해당 음성 신호를 전송할 수 있다.
이 경우, 외부 장치 및 외부 서버와의 통신을 위한 통신 모듈은 하나로 구현되거나, 별개로 구현될 수 있다. 예를 들어, 외부 장치와는 Bluetooth 모듈을 이용하여 통신하고, 외부 서버와는 이더넷 모뎀 또는 Wi-Fi모듈을 이용하여 통신할 수 있다.
디스플레이(160)는 LCD(Liquid Crystal Display), OLED(Organic Light Emitting Diodes) 디스플레이, PDP(Plasma Display Panel) 등과 같은 다양한 형태의 디스플레이로 구현될 수 있다. 디스플레이(160)내에는 a-si TFT, LTPS(low temperature poly silicon) TFT, OTFT(organic TFT) 등과 같은 형태로 구현될 수 있는 구동 회로, 백라이트 유닛 등도 함께 포함될 수 있다. 한편, 디스플레이(160)는 터치 센서와 결합된 터치 스크린, 플렉시블 디스플레이(flexible display), 3차원 디스플레이(3D display) 등으로 구현될 수 있다.
또한, 본 개시의 일 실시 예에 따른, 디스플레이(160)는 영상을 출력하는 디스플레이 패널뿐만 아니라, 디스플레이 패널을 하우징하는 베젤을 포함할 수 있다. 특히, 본 개시의 일 실시 예에 따른, 베젤은 사용자 인터렉션을 감지하기 위한 터치 센서(미도시)를 포함할 수 있다.
전자 장치(100)는 스피커(미도시)를 포함할 수 있다. 스피커(미도시)는 입출력 인터페이스(150)에서 처리된 각종 오디오 데이터뿐만 아니라 각종 알림 음이나 음성 메시지 등을 출력하는 구성요소일 수 있다.
전자 장치(100)는 마이크(미도시)를 더 포함할 수 있다. 마이크는 사용자 음성이나 기타 소리를 입력 받아 오디오 데이터로 변환하기 위한 구성이다.
마이크(미도시)는 활성화 상태에서 사용자의 음성을 수신할 수 있다. 예를 들어, 마이크는 전자 장치(100)의 상측이나 전면 방향, 측면 방향 등에 일체형으로 형성될 수 있다. 마이크는 아날로그 형태의 사용자 음성을 수집하는 마이크, 수집된 사용자 음성을 증폭하는 앰프 회로, 증폭된 사용자 음성을 샘플링하여 디지털 신호로 변환하는 A/D 변환 회로, 변환된 디지털 신호로부터 노이즈 성분을 제거하는 필터 회로 등과 같은 다양한 구성을 포함할 수 있다.
전자 장치(100)는 사용자의 아날로그 음성 신호가 마이크를 통해 수신되면, 아날로그 음성 신호를 디지털 음성 신호로 변환할 수 있다. 이 경우, 전자 장치(100)는 음성 인식 어플리케이션을 이용하여 디지털 음성 신호에 대한 음성 인식을 수행할 수 있다. 여기서, 음성 인식 어플리케이션은 상술한 원격 제어 어플리케이션과 동일하거나, 상이한 어플리케이션일 수 있다. 전자 장치(100)는 디지털 음성 신호에 대한 음성 인식 인식이 수행되면, 음성 인식 결과에 기초하여 원격 제어 어플리케이션을 이용하여 전자 장치(100)을 원격으로 제어할 수 있다. 다만, 다른 실시 예에 따르면, 스마트 폰은 적외선, 와이파이 또는 블루투스 통신 방식 중 적어도 하나를 이용하여 변환된 디지털 음성 신호를 전자 장치(100)으로 전송할 수 있다. 이 경우, 전자 장치(100)는 디지털 음성 신호가 외부 장치로부터 수신되면, 수신된 디지털 음성 신호에 기초하여 음성 인식을 수행하고, 음성 인식 결과에 기초하여 제어 동작을 수행할 수 있다.
본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치(100)는 음성 인식 서버로 수신된 디지털 음성 신호를 전송할 수 있다. 이 경우, 음성 인식 서버는 STT(Speech To Text)를 이용하여 디지털 음성 신호를 텍스트 정보로 변환할 수 있다. 이 경우, 음성 인식 서버는 텍스트 정보에 대응되는 검색을 수행하기 위하여 다른 서버 또는 전자 장치로 텍스트 정보를 전송할 수 있으며, 경우에 따라서는 직접 검색을 수행하는 것도 가능하다.
한편, 본 개시의 다른 실시 예에 따른 전자 장치(100)는 디지털 음성 신호에 직접 STT(Speech To Text) 기능을 적용하여 텍스트 정보로 변환하고 변환된 텍스트 정보를 외부 서버에 전송할 수도 있다.
도3은 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3을 참조하면, 전자 장치(100)는 사용자 입력 데이터를 수신할 수 있다 (S305). 그리고, 전자 장치(100)는 사용자 입력 데이터를 분석하여 사용자 입력 데이터에 대응되는 구매 물품을 식별할 수 있다 (S310). 그리고, 전자 장치(100)는 식별된 구매 물품에 대한 식별 정보를 획득할 수 있다.
한편, 전자 장치(100)는 사용자와 관련된 정보에 기초하여 구매 물품을 변경할 수 있다 (S315). 여기서, 사용자와 관련된 정보는 사용자의 국적, 연령, 성별, 구매 히스토리 또는 선호 판매자 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는 사용자 입력 데이터에 기초하여 제1 구매 물품을 식별하고, 제1 구매 물품에 대응되는 식별 정보를 획득할 수 있다. 그리고, 전자 장치(100)는 사용자와 관련된 정보에 기초하여 제1 구매 물품에 대응되는 식별 정보를 변경할 수 있다. 변경이란 대체, 삭제, 추가 등을 의미할 수 있다.
일 실시 예에 따른 전자 장치(100)는 사용자와 관련된 정보에 기초하여 구매 물품을 대체할 수 있다. 전자 장치(100)는 사용자와 관련된 정보에 기초하여 제1 구매 물품에 대응되는 식별 정보를 제2 구매 물품에 대응되는 식별 정보로 대체할 수 있다.
다른 실시 예에 따른 전자 장치(100)는 사용자와 관련된 정보에 기초하여 구매 물품을 삭제할 수 있다. 전자 장치(100)는 사용자 입력 데이터에 기초하여 제1 구매 물품에 대응되는 식별 정보를 삭제할 수 있다.
또 다른 실시 예에 따른 전자 장치(100)는 사용자와 관련된 정보에 기초하여 새로운 구매 물품을 추가할 수 있다. 전자 장치(100)는 사용자와 관련된 정보에 기초하여 제1 구매 물품과 맵핑된 제2 구매 물품에 대한 식별 정보를 추가할 수 있다.
전자 장치(100)는 사용자 입력 데이터에 기초하여 적어도 하나의 구매 물품에 대응되는 식별 정보를 획득할 수 있다. 여기서, 식별 정보는 복수의 구매 물품에 대응되는 정보일 수 있다. 그리고, 획득된 식별 정보는 사용자와 관련된 정보에 기초하여 변경될 수 있다. 그리고, 전자 장치(100)는 최종적으로 구매 물품을 확정할 수 있다. 구매 물품이 확정되면, 전자 장치(100)는 확정된 구매 물품에 기초하여 구매 물품 리스트를 생성할 수 있다. 그리고, 전자 장치(100)는 생성된 구매 물품 리스트를 사용자에게 제공할 수 있다 (S320). 사용자에게 제공하는 방법은 구매 물품 리스트를 디스플레이(160)에 표시하는 것일 수 있다. 사용자 입력에 기초하여 전자 장치(100)는 구매 물품 리스트를 변경할 수 있다. 사용자는 구매 물품 리스트에서 일부 구매 품목을 제외하거나 추가할 수 있다.
구매 물품 리스트가 사용자에 의해 확정되면, 전자 장치(100)는 구매 물품 리스트에 기초하여 쇼핑 순서를 획득할 수 있다. 전자 장치(100)는 구매 물품 리스트에 포함된 복수의 구매 물품들의 쇼핑 순서를 획득할 수 있다. 그리고, 전자 장치(100)는 구매 물품 리스트에 기초한 쇼핑 순서를 사용자에게 제공할 수 있다 (S325). 쇼핑 순서를 제공하는 방법은, 디스플레이에 표시하는 것일 수 있다.
한편, 전자 장치(100)는 구매 물품 리스트에 기초하여 무게 정보를 획득할 수 있다. 구체적으로, 구매 물품 리스트에 포함된 각각의 구매 물품들의 무게 정보를 획득할 수 있다. 그리고, 획득된 무게 정보에 기초하여 부가 서비스를 제공할 수 있다 (S330). 여기서, 부가 서비스는 사용자의 무게 한도를 고려하여 일부 구매 물품을 제외하는 서비스 또는 최종 구매한 물품들의 포장 방법을 제공하는 서비스를 제공할 수 있다. 부가 서비스에 대한 구체적인 설명은 도 18 및 도 19에서 후술한다.
도4는 본 개시의 일 실시 예에 따른 사용자 입력 데이터를 인식하는 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4를 참조하면, 전자 장치(100)는 사용자 입력 데이터를 수신할 수 있다 (S405). 그리고, 전자 장치(100)는 수신된 사용자 입력 데이터를 분석하여 텍스트 (또는 텍스트 데이터)로 변환할 수 있다 (S410). 그리고, 전자 장치(100)는 변환된 텍스트가 정상적으로 인식되는지 판단할 수 있다 (S415). 정상적으로 인식되는지에 대한 판단 기준은 변환된 텍스트에 기초하여 결과값이 획득되는지 여부일 수 있다. 구체적으로, 변환된 텍스트에 기초하여 검색 결과가 획득되면 정상적으로 인식되는 것이며 변환된 텍스트에 기초하여 검색 결과가 획득되지 않으면 정상적으로 인식되지 않을 수 있다.
변환된 텍스트가 정상적으로 인식되지 않으면, 전자 장치(100)는 변환된 텍스트를 변환된 텍스트에 대응되는 기 설정된 단어로 자동으로 변경할 수 있다 (S420). 변환된 텍스트가 정상적으로 인식되지 않는 것은 잘못 입력된 단어일 수 있으며, 이러한 잘못된 단어에 맵핑되는 기 설정된 단어들이 메모리에 저장될 수 있다.
변환된 텍스트가 정상적으로 인식되면, 전자 장치(100)는 사용자 입력 데이터에 대응되는 구매 물품을 식별할 수 있다 (S425).
도 5는 텍스트 자동 변환 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 5를 참조하면, 전자 장치(100)는 사용자가 입력한 사용자 입력 데이터에 기초하여 텍스트 데이터를 획득할 수 있다. 전자 장치(100)는 구매 물품과 관련된 서비스를 제공하는 장치에 해당하며, 사용자 입력 데이터에 대응되는 구매 물품을 식별하는 동작을 수행한다. 따라서, 전자 장치(100)는 사용자 입력 데이터에 대응되는 구매 물품을 식별할 수 있다. 전자 장치(100)는 사용자 입력 데이터에 대응되는 구매 물품을 식별하기 위하여 획득된 텍스트 데이터가 정상 인식되는지 판단할 수 있다. 정상 인식 판단 기준은 획득된 텍스트 데이터에 기초하여 구매 물품이 식별되는지 여부일 수 있다. 사용자 입력 데이터에 의하여 구매 물품이 식별되지 않는다면, 전자 장치(100)는 사용자 입력 데이터가 정상 인식되지 않은 것으로 판단할 수 있다.
그리고, 사용자 입력 데이터에 대응되는 구매 물품이 식별되지 않으면, 전자 장치(100)는 사용자 입력 데이터가 잘못 입력된 것으로 판단할 수 있다. 그리고, 전자 장치(100)는 사용자 입력 데이터에 대응되는 텍스트를 자동 변환할 수 있다. 여기서, 자동 변환되는 데이터는 메모리(110) 등에 기 저장될 수 있다.
도 5를 참조하면, 사용자가 “sansung TV”를 발화하였다고 가정한다. 전자 장치(100)는 전자 장치(100)에 부착된 마이크(미도시)를 통해 사용자 입력 데이터(“sansung TV”)를 수신할 수 있다. 그리고, 전자 장치(100)는 수신된 사용자 입력 데이터(음성 데이터)를 텍스트 데이터(“sansung TV”)로 변경할 수 있다. 전자 장치(100)는 텍스트 데이터(“sansung TV”)에 대응되는 구매 물품이 있는지 식별할 수 있다. 여기서, sansung TV에 대응되는 구매 물품이 검색되지 않는다고 가정한다. 여기서, 전자 장치(100)는 텍스트 데이터(“sansung TV”)가 잘못 입력된 것으로 판단할 수 있다. 그리고, 전자 장치(100)는 잘못 입력된 것으로 판단한 텍스트 데이터(“sansung TV”)를 자동으로 기 설정된 단어(“samsung TV”)로 변경할 수 있다. 여기서, 기 설정된 단어(“samsung TV”)는 특정 단어(“sansung TV”)와 미리 맵핑된 단어일 수 있다. 구체적으로, 전자 장치(100)는 사용자들이 잘못 입력하는 단어들을 정확히 입력한 단어들과 맵핑하여 저장하도록 메모리(110)를 제어할 수 있다. 결과적으로, 전자 장치(100)는 텍스트 데이터(“sansung TV”)를 기 설정된 단어(“samsung TV”)로 변경하고, 변경된 단어(“samsung TV”)에 기초하여 구매 물품을 식별할 수 있다. 그리고, 전자 장치(100)는 변경된 단어에 기초하여 구매 물품을 식별한다는 알림을 UI(505)로 제공할 수 있다.
도 6은 본 개시의 다른 실시 예에 따른 사용자 입력 데이터를 인식하는 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 6을 참조하면, 전자 장치(100)는 사용자 입력 데이터를 수신할 수 있다 (S605). 그리고, 전자 장치(100)는 사용자 입력 데이터를 분석하여 텍스트 변환 동작을 수행할 수 있다 (S610). 그리고, 전자 장치(100)는 변환된 텍스트가 정상 인식되었는지 판단할 수 있다 (S615). 여기서, S605, S610, S615 단계는 도 4의 S405, S410, S415 단계와 대응될 수 있으며, 중복되는 설명은 생략한다.
한편, 변환된 텍스트가 정상 인식되지 않은 경우, 전자 장치(100)는 변환된 텍스트에 기초하여 추천 단어를 사용자에게 제공할 수 있다(S620). 사용자에게 제공된 복수의 추천 단어 중 특정 단어가 선택될 수 있다. 전자 장치(100)는 특정 단어를 선택 받기 위하여 사용자 입력을 수신할 수 있다(S621). 전자 장치(100)는 적어도 하나의 추천 단어 중 사용자 입력에 의해 선택된 적어도 하나의 특정 단어를 획득할 수 있다. 그리고, 전자 장치(100)는 획득된 적어도 하나의 특정 단어에 기초하여 구매 물품을 식별할 수 있다?(S625). 결국 전자 장치(100)는 사용자 입력 데이터에 대응되는 단어(사용자에 의해 선택된)에 기초하여 구매 물품을 식별할 수 있다.
도 7은 추천 워드를 제공하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 7을 참조하면, 사용자 입력 데이터에 대응되는 구매 물품이 식별되지 않는 경우, 전자 장치(100)는 사용자 입력 데이터에 대응되는 추천 워드를 제공할 수 있다. 그리고, 전자 장치(100)는 사용자에게 적어도 하나의 추천 워드를 선택 받기 위하여 추천 워드를 UI(705)로 표시할 수 있다.
사용자 입력 데이터(“melom”)인 것으로 가정한다. 전자 장치(100)는 사용자 입력 데이터(“melom”)에 대응되는 구매 물품을 식별하지 못하는 경우, 사용자 입력 데이터(“melom”)에 대응되는 적어도 하나의 추천 단어(“melon”, “watermelon”, “rock melon”)를 디스플레이(160)에 표시함으로써 사용자에게 제공할 수 있다. 그리고, 전자 장치(100)는 사용자 입력에 의하여 선택된 특정 추천 단어를 수신할 수 있다. 그리고, 전자 장치(100)는 사용자 입력에 의하여 선택된 특정 추천 단어에 기초하여 구매 물품을 식별할 수 있다.
도 8은 언어 정보를 고려하여 구매 물품을 식별하는 방법에 대한 흐름도이다.
도 8을 참조하면, 전자 장치(100)는 사용자 입력 데이터를 수신할 수 있다 (S805). 그리고, 전자 장치(100)는 사용자 입력 데이터에서 언어 정보를 식별할 수 있다 (S810). 여기서, 언어 정보는 특정 국가의 언어, 특정 문화권의 언어를 의미할 수 있다. 또한, 언어 정보는 음성 언어 또는 문자 언어 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 사용자 입력 데이터가 음성 데이터인 경우, 전자 장치(100)는 사용자 입력 데이터를 분석하여 사용자의 음성이 어느 언어로 발화하였는지 판단할 수 있다. 또한, 사용자 입력 데이터가 타이핑으로 입력된 데이터 혹은 이미지 분석 기술에 의하여 획득된 데이터인 경우, 해당 문자가 어느 언어에 해당하는지 판단할 수 있다. 그리고, 전자 장치(100)는 판단된 언어에 기초하여 사용자 입력 데이터에 대응되는 구매 물품을 식별할 수 있다 (S815).
예를 들어, 전자 장치(100)는 사용자 입력 데이터에 대응되는 언어 정보가 한국어인 것으로 판단할 수 있다. 여기서, 전자 장치(100)는 한국과 관련된 구매 물품을 위주로 결과를 제공할 수 있다. 만약, 사용자 입력 데이터에 대응되는 언어 정보가 프랑스어이면, 전자 장치(100)는 프랑스와 관련된 구매 물품을 위주로 결과를 제공할 수 있다.
도 9는 도 8의 일 실시 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 9를 참조하면, 전자 장치(100)는 사용자 입력 데이터(“pomme de terre”)를 분석하여 언어 정보를 식별할 수 있다. 전자 장치(100)는 “pomme de terre”가 프랑스어에 해당하는 것으로 판단할 수 있다. 프랑스어 “pomme de terre”는 감자를 의미한다. 전자 장치(100)는 언어 정보(프랑스어)에 기초하여 사용자 입력 데이터(“pomme de terre”)를 기초로 구매 물품을 식별할 수 있다. 전자 장치(100)는 감자에 대한 결과를 사용자에게 제공하면서 프랑스와 관련된 구매 물품 결과(905)를 제공할 수 있다. 구체적으로, 사용자 입력 데이터(“pomme de terre”) 및 언어 정보(프랑스어)에 기초하여, 전자 장치(100)는 감자에 대응되는 구매 물품들(A-프랑스감자, B-프랑스감자, C-프랑스감자)을 표시할 수 있다.
도 10은 도 8의 다른 실시 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 10을 참조하면, 전자 장치(100)는 사용자 입력 데이터(“potato”)를 분석하여 언어 정보를 식별할 수 있다. 전자 장치(100)는 “potato”가 영어에 해당하는 것으로 판단할 수 있다. 따라서, 전자 장치(100)는 언어 정보를 영어로 식별할 수 있다. 그리고, 식별된 언어 정보(영어)에 기초하여 구매 물품을 식별할 수 있다. 전자 장치(100)는 감자에 대한 결과를 사용자에게 제공하면서 영어 국가와 관련된 구매 물품 결과(1005)를 제공할 수 있다. 전자 장치(100)는 사용자 입력 데이터(“potato”) 및 언어 정보(영어)에 기초하여 감자에 대응되는 구매 물품들(A-미국감자, B-영국감자, C-호주감자)을 표시할 수 있다.
도 11은 대상 키워드 및 목적 키워드에 기초하여 구매 물품을 식별하는 방법에 대한 흐름도이다.
도 11을 참조하면, 전자 장치(100)는 사용자 입력 데이터를 수신할 수 있다 (S1105). 그리고, 전자 장치(100)는 사용자 입력 데이터에서 대상 키워드 및 목적 키워드를 식별할 수 있다 (S1110). 구체적으로, 전자 장치(100)는 사용자 입력 데이터를 텍스트 데이터로 변환할 수 있으며, 변환된 텍스트 데이터에서 대상 키워드 및 목적 키워드를 식별할 수 있다.
여기서, 대상 키워드는 구매 물품과 관련된 키워드를 의미할 수 있다. 그리고, 목적 키워드는 구매 물품에 대응되는 행위와 관련된 키워드를 의미할 수 있다. 예를 들어, 대상 키워드는 “카레”일 수 있으며, 목적 키워드는 “재료”일 수 있다. 목적 키워드는 기 저장된 단어일 수 있으며, 재료, 준비, 준비물, 조리, 조리 재료, 조리법, 요리, 요리재료, 요리법, 청소, 청소도구, 청소방법 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
전자 장치(100)는 대상 키워드 및 목적 키워드에 기초하여 구매 물품을 식별할 수 있다 (S1115). 한편, 다른 실시 예에 따라 전자 장치(100)는 목적 키워드만을 기초로 구매 물품을 식별할 수 있다. 이 경우, 대상이 특정되지 않아 결과값으로 획득되는 구매 물품이 많을 수 있다. 이 경우, 결과값이 임계값 이상인 경우 전자 장치(100)는 사용자에게 대상 키워드에 대응되는 입력을 가이드하는 UI를 제공할 수 있다. 그리고, 사용자로부터 대상 키워드에 대응되는 입력이 수신되면, 전자 장치(100)는 대상 키워드 및 목적 키워드에 기초하여 구매 물품을 식별할 수 있다.
도 12는 도 11의 일 실시 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 12를 참조하면, 전자 장치(100)는 사용자 입력 데이터에 기초하여 “욕실 청소”라는 텍스트를 수신하였다고 가정한다. 전자 장치(100)는 사용자 입력 데이터(“욕실 청소”)에서 대상 키워드 및 목적 키워드를 식별할 수 있다. 대상 키워드 및 목적 키워드는 메모리(110)에 기 저장된 단어일 수 있으므로, 전자 장치(100)는 사용자 입력 데이터에 포함된 단어들(“욕실”, “청소”)이 어느 키워드에 해당하는지 판단할 수 있다. 최종적으로, 전자 장치(100)는 사용자 입력 데이터(“욕실 청소”)에서 대상 키워드(“욕실”) 및 목적 키워드(“청소”)를 획득할 수 있다.
전자 장치(100)는 대상 키워드(“욕실”) 및 목적 키워드(“청소”)에 기초하여 욕실에서 청소하는데 필요한 복수의 물품을 식별할 수 있다. 욕실을 청소하는데 필요한 복수의 물품은 이미 메모리(110)에 저장될 수 있다. 전자 장치(100)는 욕실을 청소하는데 필요한 복수의 물품들(“욕실 솔, 고무 장갑, 물때 제거제, 욕실 스펀지”)에 대한 정보를 UI(1205)를 통해 사용자에게 제공할 수 있다. 여기서, 대상 키워드가 변경되면, 전자 장치(100)는 목적 키워드가 동일하더라도 다른 구매 물품을 식별할 수 있다. 따라서, 대상 키워드 또는 목적 키워드 중 적어도 하나가 달라지면, 전자 장치(100)는 다른 결과를 식별할 수 있다.
도 13은 도 11의 다른 실시 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 13을 참조하면, 전자 장치(100)는 사용자 입력 데이터에 기초하여 “카레 재료”라는 텍스트를 수신하였다고 가정한다. 전자 장치(100)는 사용자 입력 데이터(“카레 재료”)에서 대상 키워드 및 목적 키워드를 식별할 수 있다. 대상 키워드 및 목적 키워드는 메모리(110)에 기 저장된 단어일 수 있으므로, 전자 장치(100)는 사용자 입력 데이터에 포함된 단어들(“카레”, “재료”)이 어느 키워드에 해당하는지 판단할 수 있다. 최종적으로, 전자 장치(100)는 사용자 입력 데이터(“카레 재료”)에서 대상 키워드(“카레”) 및 목적 키워드(“재료”)를 획득할 수 있다.
전자 장치(100)는 대상 키워드(“카레”) 및 목적 키워드(“재료”)에 기초하여 카레를 조리하는데 필요한 복수의 물품을 식별할 수 있다. 전자 장치(100)는 카레를 조리하는데 필요한 복수의 물품들(“카레 가루, 감자, 양파, 당근, 햄”)에 대한 정보를 UI(1305)를 통해 사용자에게 제공할 수 있다.
도 14는 사용자 정보를 고려하여 구매 물품을 식별하는 일 실시 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 14을 참조하면, 전자 장치(100)는 도 13의 실시 예에서 사용자 정보를 추가로 고려할 수 있다. 여기서, 사용자와 관련된 정보는 사용자의 국적, 연령, 성별, 구매 히스토리 또는 선호 판매자 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 도 14의 실시 예에서 사용자와 관련된 정보는 한국국적임을 가정한다.
일 실시 예에 따라, 전자 장치(100)는 대상 키워드(“카레”), 목적 키워드(“재료”) 및 사용자와 관련된 정보(“한국 국적”)를 모두 고려하여 구매 물품을 식별할 수 있다. 결과적으로, 전자 장치(100)는 “한국식 카레 가루, 감자, 양파, 당근, 햄”을 구매 물품 결과로서 사용자에게 UI(1405)로 제공할 수 있다.
다른 실시 예에 따라, 전자 장치(100)는 대상 키워드(“카레”) 및 목적 키워드(“재료”)에 기초하여 카레를 조리하는데 필요한 복수의 물품(“카레 가루, 감자, 양파, 당근, 햄”)을 식별할 수 있다. 그리고, 여기서, 카레 가루에 대한 구매 물품이 “한국식 카레 가루”, “인도식 카레 가루”, “일본식 카레 가루”가 모두 식별될 수 있다. 전자 장치(100)는 사용자와 관련된 정보(“한국 국적”)을 고려하여 “인도식 카레 가루” 및 “일본식 카레 가루”를 검색 결과에서 제외시키고, “한국시 카레 가루”에 대한 정보만을 사용자에게 제공할 수 있다. 결과적으로, 전자 장치(100)는 “한국식 카레 가루, 감자, 양파, 당근, 햄”을 구매 물품 결과로서 사용자에게 UI(1405)로 제공할 수 있다.
도 15는 사용자 정보를 고려하여 구매 물품을 식별하는 다른 실시 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 15를 참조하면, 전자 장치(100)는 사용자 정보 중 알러지 정보를 고려하여 구매 물품을 식별할 수 있다. 사용자가 특정 식품에 대하여 알러지가 있는 경우 해당 식품을 구매하지 않도록 가이드할 수 있다. 사용자가 알러지 정보를 입력하면, 전자 장치(100)는 알러지 정보에 대응되는 구매 물품을 구매하지 않도록 가이드할 수 있다.
일 실시 예에 따라, 전자 장치(100)는 알러지 정보(“당근 알러지”)에 대응되는 구매 물품(“당근”)을 자동으로 대체하여 구매 물품에 대한 정보를 UI (1505) 로 제공할 수 있다. 예를 들어, 획득된 구매 물품에 당근 알러지 정보에 대응되는 구매 물품(“당근”) 이 포함되면, 전자 장치(100)는 알러지 정보에 대응되는 구매 물품(“당근”) 대신에 대체가 가능한 구매 물품(“버섯”)을 사용자에게 제공할 수 있다.
다른 실시 예에 다라, 전자 장치(100)는 알러지 정보(“당근 알러지”)에 대응되는 구매 물품(“당근”)을 대체할 것이라는 별도의 확인 UI(미도시)를 제공할 수 있다.
결과적으로, 전자 장치(100)는 대상 키워드(“카레”), 목적 키워드(“재료”) 고려하여 구매 물품(“카레 가루, 감자, 양파, 당근, 햄”)을 식별할 수 있다. 그리고, 식별된 구매 물품(“카레 가루, 감자, 양파, 당근, 햄”)에 사용자와 관련된 정보(“당근 알러지”)에 대응되는 구매 물품(“당근”)이 포함되어 있으면, 전자 장치(100)는 구매 물품(“당근”)을 다른 대체 물품(“버섯”)으로 변경할 수 있다.
도 16은 사용자 정보를 고려하여 구매 물품을 식별하는 또 다른 실시 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 16을 참조하면, 전자 장치(100)는 전자 장치(100)는 대상 키워드(“카레”), 목적 키워드(“재료”) 고려하여 구매 물품(“카레 가루, 감자, 양파, 당근, 햄”)을 식별할 수 있다. 그리고, 식별된 구매 물품(“카레 가루, 감자, 양파, 당근, 햄”)에 사용자와 관련된 정보(“당근 알러지”)에 대응되는 구매 물품(“당근”)이 포함되어 있으면, 전자 장치(100)는 구매 물품(“당근”)을 제외할 수 있다.
도 17은 다양한 키워드를 고려하여 구매 물품을 식별하는 실시 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 17을 참조하면, 전자 장치(100)는 사용자 입력 데이터에서 수량 키워드를 획득할 수 있다. 그리고, 전자 장치(100)는 수량 키워드에 기초하여 구매 물품의 구매 물품의 개수 또는 구매 물품의 용량을 결정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는 사용자 입력 데이터(“카레 재료 3인분”)을 수신하면, 전자 장치(100)는 대상 키워드(“카레”), 목적 키워드(“재료”), 수량 키워드(“3인분”)를 식별할 수 있다. 그리고, 전자 장치(100)는 대상 키워드(“카레”), 목적 키워드(“재료”)에 기초하여 구매 물품을 식별하고, 수량 키워드(“3인분”)에 기초하여 식별된 구매 물품의 개수 또는 용량을 결정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는 3인분의 카레 재료가 카레 가루(200g), 감자(500g), 양파(300g), 당근(200g), 햄(500g)이라는 UI(1705)를 사용자에게 제공할 수 있다. 수량 키워드에 대응되는 정보가 더 많은 양을 의미하는 것이라면 구매 물품의 개수 또는 용량이 증가할 수 있다. 예를 들어, 사용자 입력 데이터가 “카레 재료 6인분 인 경우), 전자 장치(100)는 6인분의 카레 재료가 카레 가루(400g), 감자(1000g), 양파(600g), 당근(400g), 햄(1000g)이라는 UI(1705)를 사용자에게 제공할 수 있다.
도 18은 무게 정보를 이용하여 무게 한도를 계산하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 18을 참조하면, 전자 장치(100)는 구매 물품에 대한 각각의 무게 정보를 획득하고, 구매 물품의 총 무게 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는 쌀 30kg, 물 10kg, TV 20kg, 오렌지 10kg, 맥주 30kg을 획득한 경우, 총 무게가 100kg을 획득할 수 있다.
여기서, 전자 장치(100)는 사용자의 무게 한도 정보를 획득할 수 있다. 사용자의 무게 한도란 적어도 하나의 인원이 어느 무게까지 운반이 가능한지 나타내는 정보를 의미할 수 있다. 예를 들어, 성인 남자의 무게 한도는 30kg이고 성인 여자의 무게 한도는 10kg으로 기 설정될 수 있다.
그리고, 전자 장치(100)는 사용자의 무게 한도 정보 및 구매 물품 총 무게 정보를 비교할 수 있다. 그리고, 구매 물품 총 무게 정보가 사용자의 무게 한도 정보보다 큰 경우, 전자 장치(100)는 구매 물품 중 적어도 하나를 제외할 수 있다.
성인 남자 3명이 운반 가능한 경우를 가정하면, 사용자 무게 정보는 90kg이 될 수 있다. 성인 남자 3명에 대한 정보는 구매 물품을 확정하거나 구매 물품 리스트를 생성한 이후 사용자의 입력에 의해 수신될 수 있다. 구매 물품 총 무게 정보(“100kg”)가 사용자의 무게 한도 정보(“90kg”)보다 큰 경우, 전자 장치(100)는 구매 물품 중 적어도 하나(“물” 또는 “오렌지”)를 제외할 수 있다. 여기서, 전자 장치(100)는 구매 물품 총 무게 정보(“100kg”)가 사용자의 무게 한도 정보(“90kg”)의 차이값(“10kg)을 고려하여 제외 가능한 물품(“물” 또는 “오렌지”)을 선택적으로 UI(1810,1820)를 통해 사용자에게 제공할 수 있다. 전자 장치(100)는 제외 가능한 물품을 사용자로부터 입력 받으면 구매 물품에서 선택된 물품을 제외할 수 있다.
도 19는 무게 정보를 이용하여 포장 방법을 결정하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 19를 참고하면, 전자 장치(100)는 구매 물품의 총 무게 정보를 획득할 수 있다. 그리고, 전자 장치(100)는 사용자 무게 한도 정보가 구매 물품의 총 무게 정보보다 크지 않으면, 구매 물품들의 분류 방법을 결정할 수 있다. 분류 방법을 결정하면 구매 물품을 직접 운반해야 하는 경우 균등하게 구매 물품을 나눌 수 있다.
사용자가 구매한 물품 과 그 가격이 쌀(30kg), 물(10kg), TV(20kg), 맥주(30kg)이라고 가정한다. 전자 장치(100)는 구매 물품들의 총 무게가 90kg 이라고 가정한다. 그리고, 사용자 무게 한도가 성인 남자 3명(1901,1902,1903) 기준으로 90kg으로 가정한다 (성인 남자당 무게 한도 30kg). 여기서, 전자 장치(100)는 구매 물품들 각각의 무게 정보에 기초하여 구매 물품을 분류할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는 제1 사용자(1901)에 대응되는 구매 물품을 쌀 (30kg)으로 결정하고, 제2 사용자(1902)에 대응되는 구매 물품을 TV(20kg), 물(10kg)로 결정하고, 제3 사용자(1903)에 대응되는 구매 물품을 맥주(30kg)로 결정할 수 있다. 그리고, 전자 장치(100)는 각 사용자에 대응되는 구매 물품을 UI(1905)를 통해 사용자에게 제공할 수 있다.
사용자별로 어느 물품을 운반할 것인지 결정하는 방법은 구매 물품들을 쉽게 운반하는 것에 도움이 될 수 있다. 각 바구니에 대하여 무게가 균등하게 분배 되기 때문에 각 사용자의 무게 한도를 넘지 않기 때문이다. 만약, 임의로 구매 물품을 분류하는 경우, 특정 바구니에 40kg의 구매 물품이 포함될 수 있으며, 사용자의 무게 한도가 30kg 이므로 특정 사용자는 40kg 바구니를 운반하지 못할 수 있다. 하지만, 상술한 구매 물품 분류에 대한 UI(1905)를 제공하면, 상술한 문제점을 해결할 수 있다.
도20은 본 개시의 다른 실시 예에 따른 전자 장치의 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 20을 참조하면, 본 개시의 일 실시 예에 따른 적어도 하나의 인스트럭션(instruction)을 저장하는 전자 장치의 제어 방법은 적어도 하나의 인스트럭션을 실행함으로써, 사용자 입력 데이터로부터 대상 키워드 및 목적 키워드를 획득할 수 있다 (S2005).
그리고, 제어 방법은 대상 키워드 및 목적 키워드에 기초하여 복수의 구매 물품 각각에 대한 식별 정보를 획득할 수 있다 (S2010).
그리고, 사용자와 관련된 정보에 기초하여 복수의 식별 정보 중 적어도 하나의 식별 정보를 변경하여 구매 물품 리스트를 획득할 수 있다 (S2015).
여기서, 구매 물품 리스트를 획득하는 단계(S2015)는 사용자와 관련된 정보에 기초하여 복수의 식별 정보 중 적어도 하나의 식별 정보를 다른 구매 물품에 대응되는 식별 정보로 대체하여 구매 물품 리스트를 획득할 수 있다.
또한, 구매 물품 리스트를 획득하는 단계(S2015)는 사용자와 관련된 정보에 기초하여 복수의 식별 정보 중 적어도 하나의 식별 정보를 제외한 식별 정보를 포함하는 구매 물품 리스트를 획득할 수 있다.
한편, 사용자와 관련된 정보는 사용자의 국적, 연령, 성별, 구매 히스토리 또는 선호 판매자 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
한편, 식별 정보를 획득하는 단계(S2010)는 대상 키워드가 음식 이름이고, 목적 키워드가 조리 행위와 관련된 키워드이면, 음식의 조리에 필요한 재료 각각에 대한 식별 정보를 획득할 수 있고, 구매 물품 리스트를 획득하는 단계는 사용자와 관련된 정보에 기초하여 복수의 식별 정보 중 적어도 하나의 식별 정보를 변경하여 구매 물품 리스트를 획득할 수 있고, 사용자와 관련된 정보는 사용자의 국적, 연령, 성별, 구매 히스토리, 선호 판매자 정보, 알러지 정보, 또는 미각 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 대상 키워드 및 목적 키워드를 획득하는 단계(S2005)는 인공 지능 모델을 이용하여 사용자 입력 데이터로부터 대상 키워드 및 목적 키워드를 획득할 수 있고, 인공 지능 모델은 입력 데이터로부터 물품 구매와 관련된 키워드를 획득하도록 학습될 수 있다.
한편, 전자 장치의 제어 방법은 구매 물품 리스트를 디스플레이할 수 있고, 사용자 입력에 기초하여 구매 물품 리스트에서 포함된 적어도 하나의 물품에 대응되는 식별 정보를 변경하는 단계 및 변경된 식별 정보에 기초하여 획득된 구매 물품 리스트를 디스플레이하는 단계를 더 포함할 수 있다.
한편, 사용자 입력 데이터는 텍스트 데이터, 이미지 데이터 또는 음성 데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
여기서, 식별 정보를 획득하는 단계(S2010)는 사용자 입력 데이터로부터 획득된 텍스트 정보에 대응되는 언어를 식별할 수 있고, 식별된 언어에 기초하여 복수의 구매 물품 각각에 대한 식별 정보를 획득할 수 있다.
한편, 전자 장치의 제어 방법은 구매 물품 리스트에 포함된 구매 물품 각각의 매장 내 위치 정보에 기초하여 구매 물품 리스트에 포함된 구매 물품 각각의 구매 순서를 결정하는 단계 및 결정된 구매 순서에 기초하여 구매 물품 리스트를 변경하는 단계를 더 포함할 수 있다.
한편, 도 20과 같은 전자 장치(100)의 제어 방법은 도 1 또는 도 2의 구성을 가지는 전자 장치 상에서 실행될 수 있으며, 그 밖의 구성을 가지는 전자 장치 상에서도 실행될 수 있다.
한편, 상술한 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 방법들은, 기존 전자 장치에 설치 가능한 어플리케이션 형태로 구현될 수 있다.
또한, 상술한 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 방법들은, 기존 전자 장치에 대한 소프트웨어 업그레이드, 또는 하드웨어 업그레이드 만으로도 구현될 수 있다.
또한, 상술한 본 개시의 다양한 실시 예들은 전자 장치에 구비된 임베디드 서버, 또는 전자 장치 및 디스플레이 장치 중 적어도 하나의 외부 서버를 통해 수행되는 것도 가능하다.
한편, 본 개시의 일시 예에 따르면, 이상에서 설명된 다양한 실시 예들은 기기(machine)(예: 컴퓨터)로 읽을 수 있는 저장 매체(machine-readable storage media에 저장된 명령어를 포함하는 소프트웨어로 구현될 수 있다. 기기는, 저장 매체로부터 저장된 명령어를 호출하고, 호출된 명령어에 따라 동작이 가능한 장치로서, 개시된 실시 예들에 따른 전자 장치(예: 전자 장치(A))를 포함할 수 있다. 명령이 프로세서에 의해 실행될 경우, 프로세서가 직접, 또는 프로세서의 제어 하에 다른 구성요소들을 이용하여 명령에 해당하는 기능을 수행할 수 있다. 명령은 컴파일러 또는 인터프리터에 의해 생성 또는 실행되는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 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.
또한, 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 이상에서 설명된 다양한 실시 예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory (CD-ROM))의 형태로, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 온라인으로 배포될 수 있다. 온라인 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.
또한, 상술한 다양한 실시 예들에 따른 구성 요소(예: 모듈 또는 프로그램) 각각은 단수 또는 복수의 개체로 구성될 수 있으며, 전술한 해당 서브 구성 요소들 중 일부 서브 구성 요소가 생략되거나, 또는 다른 서브 구성 요소가 다양한 실시 예에 더 포함될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 일부 구성 요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 개체로 통합되어, 통합되기 이전의 각각의 해당 구성 요소에 의해 수행되는 기능을 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시 예들에 따른, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성 요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적, 병렬적, 반복적 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 적어도 일부 동작이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 다른 동작이 추가될 수 있다.
이상에서는 본 개시의 바람직한 실시 예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 개시는 상술한 특정의 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 개시의 요지를 벗어남이 없이 당해 개시에 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형 실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 개시의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안될 것이다.

Claims (15)

  1. 전자 장치에 있어서,
    적어도 하나의 인스트럭션(instruction)을 저장하는 메모리; 및
    상기 메모리와 연결되어 상기 전자 장치를 제어하는 프로세서;를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 적어도 하나의 인스트럭션을 실행함으로써,
    사용자 입력 데이터로부터 대상 키워드 및 목적 키워드를 획득하고,
    상기 대상 키워드 및 상기 목적 키워드에 기초하여 복수의 구매 물품 각각에 대한 식별 정보를 획득하고,
    상기 사용자와 관련된 정보에 기초하여 상기 복수의 식별 정보 중 적어도 하나의 식별 정보를 변경하여 구매 물품 리스트를 획득하는, 전자 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 사용자와 관련된 정보에 기초하여 상기 복수의 식별 정보 중 적어도 하나의 식별 정보를 다른 구매 물품에 대응되는 식별 정보로 대체하여 상기 구매 물품 리스트를 획득하는, 전자 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 사용자와 관련된 정보에 기초하여 상기 복수의 식별 정보 중 적어도 하나의 식별 정보를 제외한 식별 정보를 포함하는 상기 구매 물품 리스트를 획득하는, 전자 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 사용자와 관련된 정보는,
    사용자의 국적, 연령, 성별, 구매 히스토리 또는 선호 판매자 정보 중 적어도 하나를 포함하는, 전자 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 대상 키워드가 음식 이름이고, 상기 목적 키워드가 조리 행위와 관련된 키워드이면, 상기 음식의 조리에 필요한 재료 각각에 대한 식별 정보를 획득하고,
    상기 사용자와 관련된 정보에 기초하여 상기 복수의 식별 정보 중 적어도 하나의 식별 정보를 변경하여 구매 물품 리스트를 획득하고,
    상기 사용자와 관련된 정보는,
    사용자의 국적, 연령, 성별, 구매 히스토리, 선호 판매자 정보, 알러지 정보, 또는 미각 정보 중 적어도 하나를 포함하는, 전자 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    인공 지능 모델을 이용하여 상기 사용자 입력 데이터로부터 대상 키워드 및 목적 키워드를 획득하며,
    상기 인공 지능 모델은,
    입력 데이터로부터 물품 구매와 관련된 키워드를 획득하도록 학습된, 전자 장치.
  7. 제1항에 있어서,
    디스플레이;를 더 포함하며,
    상기 프로세서는,
    상기 구매 물품 리스트를 디스플레이하도록 상기 디스플레이를 제어하며,
    사용자 입력에 기초하여 상기 구매 물품 리스트에서 포함된 적어도 하나의 물품에 대응되는 식별 정보를 변경하고,
    상기 변경된 식별 정보에 기초하여 획득된 구매 물품 리스트를 디스플레이하도록 상기 디스플레이를 제어하는, 전자 장치.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 사용자 입력 데이터는,
    텍스트 데이터, 이미지 데이터 또는 음성 데이터 중 적어도 하나를 포함하는, 전자 장치.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 사용자 입력 데이터로부터 획득된 텍스트 정보에 대응되는 언어를 식별하고,
    상기 식별된 언어에 기초하여 상기 복수의 구매 물품 각각에 대한 식별 정보를 획득하는, 전자 장치.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 구매 물품 리스트에 포함된 구매 물품 각각의 매장 내 위치 정보에 기초하여 상기 구매 물품 리스트에 포함된 구매 물품 각각의 구매 순서를 결정하고,
    상기 결정된 구매 순서에 기초하여 상기 구매 물품 리스트를 변경하는, 전자 장치.
  11. 적어도 하나의 인스트럭션(instruction)을 저장하는 전자 장치의 제어 방법에 있어서,
    상기 적어도 하나의 인스트럭션을 실행함으로써, 사용자 입력 데이터로부터 대상 키워드 및 목적 키워드를 획득하는 단계;
    상기 대상 키워드 및 상기 목적 키워드에 기초하여 복수의 구매 물품 각각에 대한 식별 정보를 획득하는 단계; 및
    상기 사용자와 관련된 정보에 기초하여 상기 복수의 식별 정보 중 적어도 하나의 식별 정보를 변경하여 구매 물품 리스트를 획득하는 단계;를 포함하는 제어 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 구매 물품 리스트를 획득하는 단계는,
    상기 사용자와 관련된 정보에 기초하여 상기 복수의 식별 정보 중 적어도 하나의 식별 정보를 다른 구매 물품에 대응되는 식별 정보로 대체하여 상기 구매 물품 리스트를 획득하는, 제어 방법.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 구매 물품 리스트를 획득하는 단계는,
    상기 사용자와 관련된 정보에 기초하여 상기 복수의 식별 정보 중 적어도 하나의 식별 정보를 제외한 식별 정보를 포함하는 상기 구매 물품 리스트를 획득하는, 제어 방법.
  14. 제11항에 있어서,
    상기 사용자와 관련된 정보는,
    사용자의 국적, 연령, 성별, 구매 히스토리 또는 선호 판매자 정보 중 적어도 하나를 포함하는, 제어 방법.
  15. 제11항에 있어서,
    상기 식별 정보를 획득하는 단계는,
    상기 대상 키워드가 음식 이름이고, 상기 목적 키워드가 조리 행위와 관련된 키워드이면, 상기 음식의 조리에 필요한 재료 각각에 대한 식별 정보를 획득하고,
    상기 구매 물품 리스트를 획득하는 단계는,
    상기 사용자와 관련된 정보에 기초하여 상기 복수의 식별 정보 중 적어도 하나의 식별 정보를 변경하여 구매 물품 리스트를 획득하고,
    상기 사용자와 관련된 정보는,
    사용자의 국적, 연령, 성별, 구매 히스토리, 선호 판매자 정보, 알러지 정보, 또는 미각 정보 중 적어도 하나를 포함하는, 제어 방법.
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