WO2022075751A1 - 전자 장치 및 자연어 이해를 위한 파라미터의 획득 방법 - Google Patents

전자 장치 및 자연어 이해를 위한 파라미터의 획득 방법 Download PDF

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WO2022075751A1
WO2022075751A1 PCT/KR2021/013716 KR2021013716W WO2022075751A1 WO 2022075751 A1 WO2022075751 A1 WO 2022075751A1 KR 2021013716 W KR2021013716 W KR 2021013716W WO 2022075751 A1 WO2022075751 A1 WO 2022075751A1
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electronic device
intent
processor
module
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PCT/KR2021/013716
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김기철
변주용
이종원
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삼성전자 주식회사
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    • G10L15/30—Distributed recognition, e.g. in client-server systems, for mobile phones or network applications

Definitions

  • the present disclosure relates to an electronic device. Specifically, the present disclosure relates to an electronic device capable of acquiring a user input such as voice and text and outputting a natural language understanding (NLU) processing result, and a method for acquiring an NLU parameter of the electronic device.
  • NLU natural language understanding
  • a portable electronic device (hereinafter, referred to as an electronic device) can implement various functions in addition to the conventional call function.
  • various platforms may provide an interactive service based on artificial intelligence or natural language understanding (NLU), such as a voice assistant or a chatbot, to the electronic device.
  • NLU natural language understanding
  • a user may perform a desired function by giving a command to the electronic device through speech or text.
  • a service that performs a specified intent rather than a simple conversation, such as a task-oriented chatbot, may be provided through the electronic device.
  • An artificial intelligence engine (AI engine) that provides such a service needs to understand a user's command, understand its intention, and acquire necessary parameters.
  • AI engines may lack the necessary parameters to understand and process user commands.
  • the AI engine needs to make an additional inquiry to the user in order to obtain the necessary parameters, and the user is required to respond appropriately.
  • the process of continuously asking the user for necessary information when processing the user's command may cause the user to feel fatigued and adversely affect the overall user experience.
  • Embodiments of the present disclosure solve at least the above-mentioned problems and/or disadvantages and provide at least the advantages described below. Accordingly, various embodiments of the present disclosure provide an electronic device capable of performing a function corresponding to a user's input without an additional query even when a parameter required in an intent extracted from a user's input is insufficient, and a parameter for natural language understanding The purpose is to provide a method.
  • an electronic device includes a display including a touch screen, a microphone for receiving a user's voice input, a memory, and at least one processor operatively connected to the display, the microphone and the memory, the at least one processor obtains a command based on a text input through a touch input on the display or a voice input through the microphone, obtains an intent corresponding to the command, and corresponds to the obtained intent It may be configured to check at least one parameter additionally required to perform the operation, and to acquire the at least one additional parameter required from at least one application stored in the memory.
  • a method for acquiring a parameter for understanding natural language of an electronic device includes at least an operation of acquiring a command based on a user's touch input or a voice input, an operation of acquiring an intent corresponding to the command, and an operation corresponding to the acquired intent. It may include an operation of checking one parameter, and an operation of acquiring the additionally required at least one parameter from at least one application.
  • a function corresponding to the user's input without an additional query by acquiring the insufficient parameter from another domain (or application) An electronic device capable of performing , and a method of acquiring parameters for natural language understanding may be provided.
  • FIG. 1 is a block diagram of an electronic device in a network environment, according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating an integrated intelligence system according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating a form in which relation information between a concept and an action is stored in a database according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG 4 illustrates an apparatus constituting an integrated intelligent system according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating a case of requesting an NLU parameter from a user according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 6 is a block diagram of an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG 7 illustrates an architecture of an integrated intelligent system according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating an AI engine embedded in an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG 9 illustrates an example of requesting a necessary parameter according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG 10 illustrates an example in which the AI engine requests and receives parameter information from an application according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 11 is a flowchart of a parameter acquisition method according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG 12 illustrates an architecture of an integrated intelligent system according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 13 illustrates an operation of registering and approving an application of an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 14 illustrates a screen for recommending parameters in an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • 15 is a diagram illustrating a screen in which a plurality of applications provide additional parameters in an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 16 illustrates an example of registering a necessary parameter according to an embodiment of the present disclosure.
  • 17 illustrates an example of registering application information for providing parameters according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 18 is a flowchart of a parameter acquisition method for providing an intelligent service based on natural language understanding according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 1 is a block diagram of an electronic device in a network environment, according to an embodiment of the present disclosure.
  • an electronic device 101 communicates with an electronic device 102 through a first network 198 (eg, a short-range wireless communication network) or a second network 199 . It may communicate with the electronic device 104 or the server 108 through (eg, a long-distance wireless communication network). According to an embodiment, the electronic device 101 may communicate with the electronic device 104 through the server 108 .
  • a first network 198 eg, a short-range wireless communication network
  • a second network 199 e.g., a second network 199
  • the electronic device 101 may communicate with the electronic device 104 through the server 108 .
  • the electronic device 101 includes at least one processor 120 , a memory 130 , an input module 150 , a sound output module 155 , a display module 160 , an audio module 170 , A sensor module 176 , an interface 177 , a connection terminal 178 , a haptic module 179 , a camera module 180 , a power management module 188 , a battery 189 , a transceiver or other communication module 190 , a subscriber identification module 196 and/or an antenna module 197 .
  • at least one of these components eg, the connection terminal 178
  • some of these components eg, sensor module 176 , camera module 180 , or antenna module 197
  • are integrated into one component eg, display module 160 ). can be
  • the at least one processor 120 executes, for example, software (eg, a program 140 ) and at least one other component (eg, hardware) of the electronic device 101 connected to the at least one processor 120 . or a software component), and may perform various data processing or operations.
  • the at least one processor 120 stores commands or data received from other components (eg, the sensor module 176 or the communication module 190 ) into a volatile memory.
  • 132 may be stored, the command or data stored in the volatile memory 132 may be processed, and the resultant data may be stored in the non-volatile memory 134 .
  • the at least one processor 120 includes the main processor 121 (eg, a central processing unit or an application processor) and/or a secondary processor 123 (eg, a graphics processing unit) operable independently or in conjunction with it. , a neural processing unit (NPU), an image signal processor, a sensor hub processor, or a communication processor).
  • the main processor 121 e.g. a central processing unit or an application processor
  • a secondary processor 123 eg, a graphics processing unit
  • the electronic device 101 includes the main processor 121 and the sub-processor 123
  • the sub-processor 123 may use less power than the main processor 121 or may be set to be specialized for a specified function.
  • the auxiliary processor 123 may be implemented separately from or as a part of the main processor 121 .
  • the auxiliary processor 123 is, for example, on behalf of the main processor 121 while the main processor 121 is in an inactive (eg, sleep) state, or the main processor 121 is active (eg, executing an application). ), together with the main processor 121, at least one of the components of the electronic device 101 (eg, the display module 160, the sensor module 176, or the communication module 190) It is possible to control at least some of the related functions or states.
  • the co-processor 123 eg, an image signal processor or a communication processor
  • may be implemented as part of another functionally related component eg, the camera module 180 or the communication module 190. there is.
  • the auxiliary processor 123 may include a hardware structure specialized for processing an artificial intelligence model.
  • Artificial intelligence models can be created through machine learning. Such learning may be performed, for example, in the electronic device 101 itself on which artificial intelligence is performed, or may be performed through a separate server (eg, the server 108).
  • the learning algorithm may include, for example, supervised learning, unsupervised learning, semi-supervised learning, or reinforcement learning, but in the above example not limited
  • the artificial intelligence model may include a plurality of artificial neural network layers.
  • Artificial neural networks include deep neural networks (DNNs), convolutional neural networks (CNNs), recurrent neural networks (RNNs), restricted boltzmann machines (RBMs), deep belief networks (DBNs), bidirectional recurrent deep neural networks (BRDNNs), It may be one of deep Q-networks or a combination of two or more of the above, but is not limited to the above example.
  • the artificial intelligence model may include, in addition to, or alternatively, a software structure in addition to the hardware structure.
  • the memory 130 may store various data used by at least one component of the electronic device 101 (eg, at least one processor 120 or a sensor module 176 ).
  • the data may include, for example, input data or output data for software (eg, the program 140 ) and instructions related thereto.
  • the memory 130 may include a volatile memory 132 or a non-volatile memory 134 .
  • Non-volatile memory 134 may include internal memory 136 and/or external memory 138 .
  • the program 140 may be stored as software in the memory 130 , and may include, for example, an operating system 142 , middleware 144 , and/or applications 146 .
  • the input module 150 may receive a command or data to be used in a component (eg, at least one processor 120 ) of the electronic device 101 from the outside (eg, a user) of the electronic device 101 .
  • the input module 150 may include, for example, a microphone, a mouse, a keyboard, a key (eg, a button), or a digital pen (eg, a stylus pen).
  • the sound output module 155 may output a sound signal to the outside of the electronic device 101 .
  • the sound output module 155 may include, for example, a speaker or a receiver.
  • the speaker can be used for general purposes such as multimedia playback or recording playback.
  • the receiver may be used to receive an incoming call. According to one embodiment, the receiver may be implemented separately from or as part of the speaker.
  • the display module 160 may visually provide information to the outside (eg, a user) of the electronic device 101 .
  • the display module 160 may include, for example, a control circuit for controlling a display, a hologram device, or a projector and a corresponding device.
  • the display module 160 may include a touch sensor configured to sense a touch or a pressure sensor configured to measure the intensity of a force generated by the touch.
  • the audio module 170 may convert a sound into an electric signal or, conversely, convert an electric signal into a sound. According to an embodiment, the audio module 170 acquires a sound through the input module 150 , or an external electronic device (eg, a sound output module 155 ) connected directly or wirelessly with the electronic device 101 . A sound may be output through the electronic device 102 (eg, a speaker or headphones).
  • an external electronic device eg, a sound output module 155
  • a sound may be output through the electronic device 102 (eg, a speaker or headphones).
  • the sensor module 176 detects an operating state (eg, power or temperature) of the electronic device 101 or an external environmental state (eg, user state), and generates an electrical signal or data value corresponding to the sensed state. can do.
  • the sensor module 176 may include, for example, a gesture sensor, a gyro sensor, a barometric pressure sensor, a magnetic sensor, an acceleration sensor, a grip sensor, a proximity sensor, a color sensor, an IR (infrared) sensor, a biometric sensor, It may include a temperature sensor, a humidity sensor, or an illuminance sensor.
  • the interface 177 may support one or more designated protocols that may be used by the electronic device 101 to directly or wirelessly connect with an external electronic device (eg, the electronic device 102 ).
  • the interface 177 may include, for example, a high definition multimedia interface (HDMI), a universal serial bus (USB) interface, an SD card interface, or an audio interface.
  • HDMI high definition multimedia interface
  • USB universal serial bus
  • SD card interface Secure Digital Card
  • the connection terminal 178 may include a connector through which the electronic device 101 can be physically connected to an external electronic device (eg, the electronic device 102 ).
  • the connection terminal 178 may include, for example, an HDMI connector, a USB connector, an SD card connector, or an audio connector (eg, a headphone connector).
  • the haptic module 179 may convert an electrical signal into a mechanical stimulus (eg, vibration or movement) or an electrical stimulus that the user can perceive through tactile or kinesthetic sense.
  • the haptic module 179 may include, for example, a motor, a piezoelectric element, or an electrical stimulation device.
  • the camera module 180 may capture still images and moving images. According to an embodiment, the camera module 180 may include one or more lenses, image sensors, image signal processors, or flashes.
  • the power management module 188 may manage power supplied to or consumed by the electronic device 101 .
  • the power management module 188 may be implemented as, for example, at least a part of a power management integrated circuit (PMIC).
  • PMIC power management integrated circuit
  • the battery 189 may supply power to at least one component of the electronic device 101 .
  • battery 189 may include, for example, a non-rechargeable primary cell, a rechargeable secondary cell, a fuel cell, or a combination thereof.
  • the communication module 190 is a direct (eg, wired) communication channel or a wireless communication channel between the electronic device 101 and an external electronic device (eg, the electronic device 102, the electronic device 104, or the server 108). It can support establishment and communication performance through the established communication channel.
  • the communication module 190 may include one or more communication processors that operate independently of the at least one processor 120 (eg, an application processor) and support direct (eg, wired) communication or wireless communication.
  • the communication module 190 may include a transceiver and/or a wireless communication module 192 (eg, a cellular communication module, a short-range wireless communication module, or a global navigation satellite system (GNSS) communication module) and/or wired communication.
  • GNSS global navigation satellite system
  • a module 194 (eg, a local area network (LAN) communication module, or a power line communication module) may be included.
  • a corresponding communication module among these communication modules is a first network 198 (eg, a short-range communication network such as Bluetooth, wireless fidelity (WiFi) direct, or infrared data association (IrDA)) or a second network 199 (eg, legacy It may communicate with the external electronic device 104 through a cellular network, a 5G network, a next-generation communication network, the Internet, or a computer network (eg, a telecommunication network such as a LAN or a WAN).
  • a short-range communication network such as Bluetooth, wireless fidelity (WiFi) direct, or infrared data association (IrDA)
  • a second network 199 eg, legacy It may communicate with the external electronic device 104 through a cellular network, a 5G network, a next-generation communication network, the Internet, or a computer network (eg, a
  • the wireless communication module 192 uses the subscriber information (eg, International Mobile Subscriber Identifier (IMSI)) stored in the subscriber identification module 196 within a communication network such as the first network 198 or the second network 199 .
  • the electronic device 101 may be identified or authenticated.
  • the wireless communication module 192 may support a 5G network after a 4G network and a next-generation communication technology, for example, a new radio access technology (NR).
  • NR access technology includes high-speed transmission of high-capacity data (eMBB (enhanced mobile broadband)), minimization of terminal power and access to multiple terminals (mMTC (massive machine type communications)), or high reliability and low latency (URLLC (ultra-reliable and low-latency) -latency communications)).
  • eMBB enhanced mobile broadband
  • mMTC massive machine type communications
  • URLLC ultra-reliable and low-latency
  • the wireless communication module 192 may support a high frequency band (eg, mmWave band) to achieve a high data rate, for example.
  • a high frequency band eg, mmWave band
  • the wireless communication module 192 includes various technologies for securing performance in a high-frequency band, for example, beamforming, massive multiple-input and multiple-output (MIMO), all-dimensional multiplexing. It may support technologies such as full dimensional MIMO (FD-MIMO), an array antenna, analog beam-forming, or a large scale antenna.
  • the wireless communication module 192 may support various requirements specified in the electronic device 101 , an external electronic device (eg, the electronic device 104 ), or a network system (eg, the second network 199 ).
  • the wireless communication module 192 may include a peak data rate (eg, 20 Gbps or more) for realizing eMBB, loss coverage (eg, 164 dB or less) for realizing mMTC, or U-plane latency for realizing URLLC ( Example: downlink (DL) and uplink (UL) each 0.5 ms or less, or round trip 1 ms or less).
  • a peak data rate eg, 20 Gbps or more
  • loss coverage eg, 164 dB or less
  • U-plane latency for realizing URLLC
  • the antenna module 197 may transmit or receive a signal or power to the outside (eg, an external electronic device).
  • the antenna module 197 may include an antenna including a conductor formed on a substrate (eg, a PCB) or a radiator formed of a conductive pattern.
  • the antenna module 197 may include a plurality of antennas (eg, an array antenna). In this case, at least one antenna suitable for a communication method used in a communication network such as the first network 198 or the second network 199 is connected from the plurality of antennas by, for example, the communication module 190 . can be selected. A signal or power may be transmitted or received between the communication module 190 and an external electronic device through the selected at least one antenna.
  • other components eg, a radio frequency integrated circuit (RFIC)
  • RFIC radio frequency integrated circuit
  • the antenna module 197 may form a mmWave antenna module.
  • the mmWave antenna module comprises a printed circuit board, an RFIC disposed on or adjacent to a first side (eg, bottom side) of the printed circuit board and capable of supporting a designated high frequency band (eg, mmWave band); and a plurality of antennas (eg, an array antenna) disposed on or adjacent to a second side (eg, top or side) of the printed circuit board and capable of transmitting or receiving signals of the designated high frequency band. can do.
  • peripheral devices eg, a bus, general purpose input and output (GPIO), serial peripheral interface (SPI), or mobile industry processor interface (MIPI)
  • GPIO general purpose input and output
  • SPI serial peripheral interface
  • MIPI mobile industry processor interface
  • the command or data may be transmitted or received between the electronic device 101 and the external electronic device 104 through the server 108 connected to the second network 199 .
  • Each of the external electronic devices 102 or 104 may be the same as or different from the electronic device 101 .
  • all or a part of operations executed in the electronic device 101 may be executed in one or more external electronic devices 102 , 104 , or 108 .
  • the electronic device 101 may perform the function or service itself instead of executing the function or service itself.
  • one or more external electronic devices may be requested to perform at least a part of the function or the service.
  • One or more external electronic devices that have received the request may execute at least a part of the requested function or service, or an additional function or service related to the request, and transmit a result of the execution to the electronic device 101 .
  • the electronic device 101 may process the result as it is or additionally and provide it as at least a part of a response to the request.
  • cloud computing distributed computing, mobile edge computing (MEC), or client-server computing technology may be used.
  • the electronic device 101 may provide an ultra-low latency service using, for example, distributed computing or mobile edge computing.
  • the external electronic device 104 may include an Internet of things (IoT) device.
  • Server 108 may be an intelligent server using machine learning and/or neural networks.
  • the external electronic device 104 or the server 108 may be included in the second network 199 .
  • the electronic device 101 may be applied to an intelligent service (eg, smart home, smart city, smart car, or health care) based on 5G communication technology and IoT-related technology.
  • the electronic device may have various types of devices.
  • the electronic device may include, for example, a portable communication device (eg, a smart phone), a computer device, a portable multimedia device, a portable medical device, a camera, a wearable device, or a home appliance device.
  • a portable communication device eg, a smart phone
  • a computer device e.g., a smart phone
  • a portable multimedia device e.g., a portable medical device
  • a camera e.g., a portable medical device
  • a camera e.g., a portable medical device
  • a camera e.g., a portable medical device
  • a wearable device e.g., a smart bracelet
  • a home appliance device e.g., a home appliance
  • first, second, or first or second may be used simply to distinguish the element from other elements in question, and may refer to elements in other aspects (e.g., importance or order) is not limited. It is said that one (eg, first) component is “coupled” or “connected” to another (eg, second) component, with or without the terms “functionally” or “communicatively”. When referenced, it means that one component can be connected to the other component directly (eg by wire), wirelessly, or through a third component.
  • module used in various embodiments of the present disclosure may include a unit implemented in hardware, software, or firmware, and is interchangeable with terms such as, for example, logic, logic block, component, or circuit.
  • a module may be an integrally formed part or a minimum unit or a part of the part that performs one or more functions.
  • the module may be implemented in the form of an application-specific integrated circuit (ASIC).
  • ASIC application-specific integrated circuit
  • one or more instructions stored in a storage medium may be implemented as software (eg, the program 140) including
  • the processor eg, the at least one processor 120
  • the device eg, the electronic device 101
  • the one or more instructions may include code generated by a compiler or code executable by an interpreter.
  • the device-readable storage medium may be provided in the form of a non-transitory storage medium.
  • 'non-transitory' only means that the storage medium is a tangible device and does not include a signal (eg, electromagnetic wave), and this term is used in cases where data is semi-permanently stored in the storage medium and It does not distinguish between temporary storage cases.
  • a signal eg, electromagnetic wave
  • the method according to various embodiments disclosed in the present disclosure may be provided by being included in a computer program product.
  • Computer program products may be traded between sellers and buyers as commodities.
  • the computer program product is distributed in the form of a machine-readable storage medium (eg compact disc read only memory (CD-ROM)), or through an application store (eg Play StoreTM) or on two user devices ( It can be distributed (eg downloaded or uploaded) directly between smartphones (eg: smartphones) and online.
  • a part of the computer program product may be temporarily stored or temporarily generated in a machine-readable storage medium such as a memory of a server of a manufacturer, a server of an application store, or a relay server.
  • each component (eg, module or program) of the above-described components may include a singular or a plurality of entities, and some of the plurality of entities may be separately disposed in other components. there is.
  • one or more components or operations among the above-described corresponding components may be omitted, or one or more other components or operations may be added.
  • a plurality of components eg, a module or a program
  • the integrated component may perform one or more functions of each component of the plurality of components identically or similarly to those performed by the corresponding component among the plurality of components prior to the integration. .
  • operations performed by a module, program, or other component are executed sequentially, in parallel, repeatedly, or heuristically, or one or more of the operations are executed in a different order, or omitted. or one or more other operations may be added.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating an integrated intelligence system according to an embodiment of the present disclosure.
  • the integrated intelligent system may include a user terminal 210 , an intelligent server 230 , and a service server 250 .
  • the user terminal 210 of an embodiment may be a terminal device (or electronic device) connectable to the Internet, for example, a mobile phone, a smart phone, a personal digital assistant (PDA), a notebook computer, a TV, a white home appliance, It may be a wearable device, an HMD, or a smart speaker.
  • a terminal device or electronic device connectable to the Internet
  • a mobile phone for example, a mobile phone, a smart phone, a personal digital assistant (PDA), a notebook computer, a TV, a white home appliance, It may be a wearable device, an HMD, or a smart speaker.
  • PDA personal digital assistant
  • the user terminal 210 includes a communication interface 213 , a microphone 212 , a speaker 216 , a display 211 , a memory 215 , and/or at least one processor 214 .
  • the user terminal 210 may include at least some of the configuration and/or functions of the electronic device 100 of FIG. 1 .
  • the communication interface 213 may be configured to transmit/receive data by being connected to an external device.
  • the microphone 212 may receive a sound (eg, a user's utterance) and convert it into an electrical signal.
  • the speaker 216 according to an exemplary embodiment may output an electrical signal as sound (eg, voice).
  • the display 211 of an embodiment may be configured to display an image or video.
  • the display 211 of an embodiment may also display a graphic user interface (GUI) of an app (or an application program) being executed.
  • GUI graphic user interface
  • the memory 215 may store a client module 218 , a software development kit (SDK) 217 , and a plurality of apps 219a and 219b .
  • the client module 218 and the SDK 217 may constitute a framework (or solution program) for performing general functions.
  • the client module 218 or SDK 217 may configure a framework for processing voice input.
  • the memory 215 may be a program for performing a function designated by the plurality of apps 219a and 219b.
  • the plurality of apps may include a first app 219a and a second app 219b.
  • each of the plurality of apps 219a and 219b may include a plurality of operations for performing a specified function.
  • the apps 219a and 219b may include an alarm app, a message app, and/or a schedule app.
  • the plurality of apps 219a and 219b may be executed by at least one processor 214 to sequentially execute at least some of the plurality of operations.
  • At least one processor 214 may control the overall operation of the user terminal 210 .
  • the at least one processor 214 may be electrically connected to the communication interface 213 , the microphone 212 , the speaker 216 , and the display 211 to perform a specified operation.
  • At least one processor 214 of an embodiment may also execute a program stored in the memory 215 to perform a designated function.
  • the at least one processor 214 may execute at least one of the client module 218 and the SDK 217 to perform the following operations for processing a voice input.
  • the at least one processor 214 may control operations of the plurality of apps 219a and 219b through, for example, the SDK 217 .
  • the following operations described as operations of the client module 218 or the SDK 217 may be operations by the execution of at least one processor 214 .
  • the client module 218 of one embodiment may receive voice input.
  • the client module 218 may receive a voice signal corresponding to the user's utterance sensed through the microphone 212 .
  • the client module 218 may transmit the received voice input to the intelligent server 230 .
  • the client module 218 may transmit status information of the user terminal 210 to the intelligent server 230 together with the received voice input.
  • the state information may be, for example, execution state information of an app.
  • the client module 218 of an embodiment may also receive a result corresponding to the received voice input. For example, when the intelligent server 230 can calculate a result corresponding to the received voice input, the client module 218 may receive a result corresponding to the received voice input. The client module 218 may display the received result on the display 211 .
  • the client module 218 of an embodiment may also receive a plan corresponding to the received voice input.
  • the client module 218 may display a result of executing a plurality of operations of the app according to the plan on the display 211 .
  • the client module 218 may, for example, sequentially display execution results of a plurality of operations on the display 211 .
  • the user terminal 210 may display only a partial result of executing a plurality of operations (eg, a result of the last operation) on the display 211 .
  • the client module 218 may also receive a request for obtaining information necessary for calculating a result corresponding to a voice input from the intelligent server 230 . According to an embodiment, the client module 218 may transmit the necessary information to the intelligent server 230 in response to the request.
  • the client module 218 of an embodiment may transmit result information of executing a plurality of operations according to the plan to the intelligent server 230 .
  • the intelligent server 230 may confirm that the received voice input has been correctly processed using the result information.
  • the client module 218 in one embodiment may include a voice recognition module. According to an embodiment, the client module 218 may recognize a voice input performing a limited function through the voice recognition module. For example, the client module 218 may execute an intelligent app for processing a voice input for performing an organic action through a specified input (eg, wake up!).
  • the intelligent server 230 may receive information related to a user's voice input from the user terminal 210 through a communication network. According to an embodiment, the intelligent server 230 may change data related to the received voice input into text data. According to an embodiment, the intelligent server 230 may generate a plan for performing a task corresponding to the user's voice input based on the text data.
  • the plan may be generated by an artificial intelligent (AI) system.
  • the artificial intelligence system may be a rule-based system, a neural network-based system (eg, a feedforward neural network (FNN)), a recurrent neural network (RNN) ))) can also be Alternatively, it may be a combination of the above or other artificial intelligence systems.
  • the plan may be selected from a set of predefined plans, or may be generated in real time in response to a user request. For example, the artificial intelligence system may select at least a plan from among a plurality of predefined plans.
  • the intelligent server 230 of an embodiment may transmit a result according to the generated plan to the user terminal 210 or transmit the generated plan to the user terminal 210 .
  • the user terminal 210 may display a result according to the plan on the display 211 .
  • the user terminal 210 may display the result of executing the operation according to the plan on the display 211 .
  • the intelligent server 230 of an embodiment includes a front end 231 , a natural language platform 232 , a capsule database (DB) 238 , and an execution engine 233 . ), an end user interface 234 , a management platform 235 , a big data platform 236 , and/or an analytics platform 237 . can do.
  • DB capsule database
  • the front end 231 may receive a voice input received from the user terminal 210 through the network 240 .
  • the front end 231 may transmit a response corresponding to the voice input.
  • the natural language platform 232 includes an automatic speech recognition module (ASR module) 232a, a natural language understanding module (NLU module) 232b, and a planner module ( planner module) 232c, a natural language generator module (NLG module) 232d and/or a text to speech module (TTS module) 232e.
  • ASR module automatic speech recognition module
  • NLU module natural language understanding module
  • planner module planner module
  • NLG module natural language generator module
  • TTS module text to speech module
  • the automatic voice recognition module 232a may convert a voice input received from the user terminal 210 into text data.
  • the natural language understanding module 232b may determine the user's intention by using text data of the voice input.
  • the natural language understanding module 232b may determine the user's intention by performing syntactic analysis or semantic analysis.
  • the natural language understanding module 232b according to an embodiment recognizes the meaning of a word extracted from a voice input using a linguistic feature (eg, a grammatical element) of a morpheme or phrase, and matches the meaning of the identified word to the intention of the user. You can decide your intentions.
  • the planner module 232c may generate a plan using the intent and parameters determined by the natural language understanding module 232b. According to an embodiment, the planner module 232c may determine a plurality of domains required to perform a task based on the determined intention. The planner module 232c may determine a plurality of operations included in each of the plurality of domains determined based on the intention. According to an embodiment, the planner module 232c may determine a parameter required to execute the determined plurality of operations or a result value output by the execution of the plurality of operations. The parameter and the result value may be defined as a concept of a specified format (or class). Accordingly, the plan may include a plurality of actions and a plurality of concepts determined by the user's intention.
  • the planner module 232c may determine the relationship between the plurality of operations and the plurality of concepts in stages (or hierarchically). For example, the planner module 232c may determine the execution order of the plurality of operations determined based on the user's intention based on the plurality of concepts. In other words, the planner module 232c may determine the execution order of the plurality of operations based on parameters required for execution of the plurality of operations and results output by the execution of the plurality of operations. Accordingly, the planner module 232c may generate a plan including a plurality of operations and related information (eg, an ontology) between a plurality of concepts. The planner module 232c may generate a plan using information stored in a capsule database in which a set of relationships between concepts and operations is stored.
  • a capsule database in which a set of relationships between concepts and operations is stored.
  • the natural language generating module 232d may change the specified information into text form.
  • the information changed to the text form may be in the form of natural language utterance.
  • the text-to-speech conversion module 232e may change information in a text format into information in a voice format.
  • some or all of the functions of the natural language platform 232 may be implemented in the user terminal 210 .
  • the capsule database may store information on relationships between a plurality of concepts and operations corresponding to a plurality of domains.
  • a capsule may include a plurality of action objects (action objects or action information) and concept objects (concept objects or concept information) included in the plan.
  • the capsule database may store a plurality of capsules in the form of a concept action network (CAN).
  • the plurality of capsules may be stored in a function registry included in the capsule database.
  • the capsule database may include a strategy registry in which strategy information necessary for determining a plan corresponding to a voice input is stored.
  • the strategy information may include reference information for determining one plan when there are a plurality of plans corresponding to the voice input.
  • the capsule database may include a follow up registry in which information of a subsequent operation for suggesting a subsequent operation to a user in a specified situation is stored.
  • the subsequent operation may include, for example, a subsequent utterance.
  • the capsule database may include a layout registry that stores layout information of information output through the user terminal 210 .
  • the capsule database may include a vocabulary registry in which vocabulary information included in the capsule information is stored.
  • the capsule database may include a dialog registry (dialog registry) in which dialog (or interaction) information with the user is stored.
  • the capsule database may update a stored object through a developer tool.
  • the developer tool may include, for example, a function editor for updating an action object or a concept object.
  • the developer tool may include a vocabulary editor for updating the vocabulary.
  • the developer tool may include a strategy editor for creating and registering strategies for determining plans.
  • the developer tool may include a dialog editor that creates a dialog with the user.
  • the developer tool can include a follow up editor that can edit subsequent utterances that activate follow-up goals and provide hints. The subsequent goal may be determined based on a currently set goal, a user's preference, or an environmental condition.
  • the capsule database may be implemented in the user terminal 210 .
  • the execution engine 233 of an embodiment may calculate a result using the generated plan.
  • the end user interface 234 may transmit the calculated result to the user terminal 210 . Accordingly, the user terminal 210 may receive the result and provide the received result to the user.
  • the management platform 235 may manage information used in the intelligent server 230 .
  • the big data platform 236 of an embodiment may collect user data.
  • the analysis platform 237 of an embodiment may manage the quality of service (QoS) of the intelligent server 230 .
  • the analytics platform 237 may manage the components and processing speed (or efficiency) of the intelligent server 230 .
  • the service server 250 of an embodiment includes, for example, a CP service A 251, a CP service B 252, and/or a CP service C 253, a service specified in the user terminal 210 (eg : food order or hotel reservation) can be provided.
  • the service server 250 may be a server operated by a third party.
  • the service server 250 may provide information for generating a plan corresponding to the received voice input to the intelligent server 230 .
  • the provided information may be stored in a capsule database.
  • the service server 250 may provide result information according to the plan to the intelligent server 230 .
  • the user terminal 210 may provide various intelligent services to the user in response to a user input.
  • the user input may include, for example, an input through a physical button, a touch input, or a voice input.
  • the user terminal 210 may provide a voice recognition service through an intelligent app (or a voice recognition app) stored therein.
  • the user terminal 210 recognizes a user utterance or a voice input received through the microphone 212 and provides a service corresponding to the recognized voice input to the user. can do.
  • the user terminal 210 may perform a designated operation alone or together with the intelligent server 230 and/or the service server 250 based on the received voice input. For example, the user terminal 210 may execute an app corresponding to the received voice input and perform a specified operation through the executed app.
  • the user terminal 210 when the user terminal 210 provides a service together with the intelligent server 230 and/or the service server 250 , the user terminal 210 uses the microphone 212 to A utterance may be detected and a signal (or voice data) corresponding to the sensed user utterance may be generated. The user terminal 210 may transmit the voice data to the intelligent server 230 using the communication interface 213 .
  • Intelligent server 230 in response to the voice input received from the user terminal 210, a plan for performing a task corresponding to the voice input, or performing an operation according to the plan results can be generated.
  • the plan may include, for example, a plurality of actions for performing a task corresponding to a user's voice input, and a plurality of concepts related to the plurality of actions.
  • the concept may define parameters input to the execution of the plurality of operations or result values output by the execution of the plurality of operations.
  • the plan may include a plurality of actions and association information between a plurality of concepts.
  • the user terminal 210 may receive the response using the communication interface 213 .
  • the user terminal 210 outputs a voice signal generated inside the user terminal 210 using the speaker 216 to the outside, or an image generated inside the user terminal 210 using the display 211 to the outside. can be output as
  • FIG. 2 an example has been described in which speech recognition of the voice input received from the user terminal 210 , natural language understanding and generation, and calculation of results using a plan are performed on the intelligent server 230 , but various embodiments of the present disclosure are not limited thereto.
  • the intelligent server 230 eg, the natural language platform 232 , the execution engine 233 , and the capsule database 238
  • the user terminal 210 may include the user terminal 210 (or the electronic device 101 of FIG. 1 ).
  • the operation may be performed by the user terminal 210 .
  • FIG. 3 is a diagram illustrating a form in which relation information between a concept and an operation is stored in a database according to an embodiment of the present disclosure
  • the capsule database (eg, the capsule database 238 of FIG. 2 ) of the intelligent server may store the capsule in the form of a concept action network (CAN).
  • the capsule database may store an operation for processing a task corresponding to a user's voice input and parameters necessary for the operation in the form of a concept action network (CAN).
  • the capsule database may store a plurality of capsules (capsule(A) 310 and capsule(B) 320 ) corresponding to each of a plurality of domains (eg, applications). Additional or alternative capsules 333 , 334 may also be provided.
  • one capsule eg, capsule(A) 310
  • at least one service provider eg, CP 1 331 or CP 2 332
  • one capsule may include at least one operation 350 and at least one concept 360 for performing a specified function.
  • the natural language platform may generate a plan for performing a task corresponding to the received voice input by using the capsule stored in the capsule database.
  • the planner module of the natural language platform eg, the planner module 232c of FIG. 2
  • operations 311 , 313 and concepts 312 , 314 of capsule A 310 and operations 321 and concept 322 of capsule B 320 may be used to create a plan. .
  • FIG 4 illustrates an apparatus constituting an integrated intelligent system according to an embodiment of the present disclosure.
  • the integrated intelligent system may include an electronic device 410 (eg, the user terminal 210 of FIG. 2 ) and an intelligent server 420 (eg, the intelligent server 230 of FIG. 2 ). .
  • the electronic device 410 and the intelligent server 420 may transmit/receive data through a network.
  • the electronic device 410 may acquire a command according to an input of the user 490 while an intelligent service application (eg, a voice assistant or a chatbot) is running.
  • an intelligent service application eg, a voice assistant or a chatbot
  • the user 490 may input text through a touch input on the display of the electronic device 410 or may input a voice through a microphone.
  • the electronic device 410 or the intelligent server 420 checks the intent of the user 490 from the command of the user 490 and a parameter for performing an operation corresponding to the intent , and an operation corresponding to the intent may be performed on a domain in which the corresponding intent is to be executed.
  • a domain may include an application, a sub-task, a player included in a platform, or a service as a subject performing an operation corresponding to a command.
  • the intent may include an intention of what kind of operation the user 490 who has inputted the command requests.
  • the parameter may be a value of at least one variable required to perform an operation of a specified intent.
  • the domain is the order application of shop A to perform the operation
  • the intent is the coffee order
  • the parameter is Coffee
  • the domain may be a contact application managing text
  • the intent may be text output.
  • the above-described domain, intent, and parameter definitions are not limited thereto, and may be replaced with other terms that can be used in intelligent services.
  • an artificial intelligence engine is defined as a set of hardware and/or software components that process functions such as determination of intents, parameters, domains, and/or execution of intent operations.
  • the AI engine may be implemented on the intelligent server 420 (eg, the intelligent server 750 of FIG. 7 ), or may be embedded on the electronic device 410 (eg, the AI engine 850 of FIG. 8 ).
  • the AI engine is implemented on the intelligent server 420 and the embodiments in which the AI engine is implemented on the electronic device 410
  • at least some of the configuration and/or functions of the AI engine may be implemented in other devices.
  • the AI engine may include at least some of the natural language platform 232 , the execution engine 233 , the management platform 235 , the big data platform 236 , the analysis platform 237 , and the capsule database 238 of FIG. 2 . .
  • a time parameter may be further required to perform the operation.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating a case of requesting an NLU parameter from a user according to an embodiment of the present disclosure.
  • the user 590 may utter “Tell me about the soccer game” while the intelligent service application is running ( 511 ).
  • the AI engine 580 converts the user's 590 voice input into text data using a voice recognition module (eg, the automatic voice recognition module 232a of FIG. 2 ), and a natural language understanding module (eg, natural language understanding of FIG. 2 ) By using the module 232b), the intent of the user 590 and parameters necessary for performing the operation of the intent may be checked.
  • a voice recognition module eg, the automatic voice recognition module 232a of FIG. 2
  • a natural language understanding module eg, natural language understanding of FIG. 2
  • the AI engine 580 may search a soccer match result with an intent corresponding to the utterance, and check a team name (Team_Name) and date information (Date) as necessary parameters. In this case, the AI engine 580 adds the team name and date information because there is no team name and date information in the parameters extracted from the user 590's utterance, and the corresponding intent cannot be performed due to the lack of parameters. It can be determined as the required parameter 512.
  • the AI engine 580 performs a query 513 to obtain an additionally required parameter 512 on the display of the electronic device (eg, the display module 160 of FIG. 1 ) or a speaker (eg, FIG. 1) through the sound output module 155).
  • the user 590 may additionally utter “Team Samsung” as information related to the team name ( 521 ).
  • the AI engine 580 may further acquire a team name parameter by analyzing the additional utterance of the user 590 .
  • the AI engine 580 may confirm that, among the parameters required for the soccer match result search intent, more date information is required in the initial utterance 511 and the additional utterance 521 of the user 590 ( 522 ).
  • the AI engine 580 may further output a query 523 for obtaining additionally required parameters.
  • the user 590 may utter "May 5th match" as information related to the date ( 531 ).
  • the AI engine 580 may further acquire the date information parameter by analyzing the additional utterance 531 of the user 590 .
  • the AI engine 580 confirms that all parameters necessary for the soccer match result search intent have been obtained ( 532 ), and the May 5 soccer match result of Team Samsung on the domain (eg, Internet search) corresponding to the corresponding intent. can be checked.
  • the AI engine 580 may output a message 533 indicating that the operation of the corresponding intent is in progress, and output a result through a display or a speaker when a result value according to the operation is obtained ( 534 ) .
  • the AI engine 580 checks the intent and parameters necessary to perform the operation of the intent, if the required parameter cannot be checked from the command input by the user 590, an additional query and a subsequent user A parameter may be additionally obtained from the additional utterance of 590 . As such, the process of continuously asking the user 590 for necessary information in the intelligent service may cause the user 590 to feel fatigued and adversely affect the overall user 590 experience.
  • the electronic device may obtain parameters necessary for executing the action of the intent and execute the action of the corresponding intent without additional queries 513 and 523 in the example of FIG. 5 .
  • various embodiments of the present disclosure will be described in more detail with reference to FIGS. 6 to 18 .
  • FIG. 6 is a block diagram of an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • the electronic device 600 may include a display 620 , a microphone 630 , a transceiver or other communication module 640 , a memory 650 , and at least one processor 610 .
  • some of the illustrated components may be omitted or substituted.
  • the electronic device 600 may include at least some of the configuration and/or functions of the electronic device 101 of FIG. 1 and/or the user terminal 210 of FIG. 2 . At least some of the components of the illustrated (or not illustrated) electronic device 600 may be operatively, functionally, and/or electrically connected.
  • the display 620 may display various images under the control of at least one processor 610 .
  • display 620 may be a liquid crystal display (LCD), a light-emitting diode (LED) display, an organic light-emitting diode (OLED) display, or a micro It may be implemented as either a micro electro mechanical systems (MEMS) display or an electronic paper display, but is not limited thereto.
  • the display 620 may be configured as a touch screen that senses a touch and/or proximity touch (or hovering) input using a part of the user's body (eg, a finger) or an input device (eg, a stylus pen).
  • the display 620 may include at least some of the configuration and/or functions of the display module 160 of FIG. 1 and/or the display 211 of FIG. 2 .
  • the microphone 630 may collect an external sound, such as a user's voice, and convert it into a digital data voice signal.
  • the electronic device 600 may include a microphone 630 in a part of a housing (not shown) or receive a voice signal collected from an external microphone 630 connected via wire/wireless.
  • the communication module 640 is a wireless network (eg, a 4G (or long term evolution (LTE)) network, a 5G (or a new radio (NR)) network through an external device (eg, in FIG. 4 ). intelligent server 420).
  • the communication module 640 may include at least some of the configuration and/or functions of the communication module 190 of FIG. 1 and/or the communication interface 213 of FIG. 2 .
  • the memory 650 may temporarily or permanently store various data including volatile memory and non-volatile memory.
  • the memory 650 may include at least some of the configuration and/or functions of the memory 130 of FIG. 1 and/or the memory 215 of FIG. 2 , and may store the program 140 of FIG. 1 .
  • the memory 650 stores various applications (eg, the first app 219a and the second app 219b of FIG. 2 ), and a client module that supports an intelligent service (eg, the client module 218 of FIG. 2 ). can
  • the memory 650 may store various instructions that may be executed by at least one processor 610 . Such instructions may include control commands such as arithmetic and logical operations, data movement, and/or input/output that may be recognized by the at least one processor 610 .
  • the at least one processor 610 is a configuration capable of performing an operation or data processing related to control and/or communication of each component of the electronic device 600, and may be composed of one or more processors.
  • the at least one processor 610 may include at least some of the configuration and/or functions of the processor 120 of FIG. 1 and/or the processor 214 of FIG. 2 .
  • the calculation and data processing functions that the at least one processor 610 can implement on the electronic device 600 will not be limited. Various embodiments for this will be described. Operations of the at least one processor 610 to be described later may be performed by loading instructions stored in the memory 650 .
  • the at least one processor 610 may execute an application (eg, a voice assistant, a chatbot) that provides an intelligent service.
  • the at least one processor 610 may receive a user input using the executed application and obtain a command based on the user input.
  • the at least one processor 610 may receive a user's voice input through the microphone 630 or obtain text input through a touch input on the display 620 (eg, a touch screen). .
  • the at least one processor 610 may output a result value corresponding to the command input by the user through the display 620 and/or the speaker.
  • the operation of generating a result value for the user's command may be performed by an artificial intelligence engine (AI), which may be implemented on an intelligent server, or may be embedded in the electronic device 600 .
  • AI artificial intelligence engine
  • the AI engine is implemented on the electronic device 600 , so that at least one processor 610 does not depend on an external server (eg, the intelligent server 230 of FIG. 2 , the intelligent server 420 of FIG. 4 ) An embodiment in which natural language processing and result generation for commands are performed through the AI engine will be described.
  • the at least one processor 610 may acquire an intent corresponding to a command input by a user.
  • the AI engine may check the intent of the user by performing syntactic analysis or semantic analysis on the input command.
  • the at least one processor 610 may extract at least one parameter from the instruction.
  • the parameter may be a value of at least one variable required to perform an operation of a specified intent.
  • parameters necessary to perform the operation of the specified intent are selected as the parameters extracted from the words constituting the intent execution parameter and the command.
  • Command extraction parameters and parameters additionally required for intent execution may be defined as additionally required parameters (or additional parameters).
  • the at least one processor 610 may identify at least one intent execution parameter required to perform an operation corresponding to the intent. At least one processor 610 may receive and store information on intern execution parameters necessary for performing various intents from an external device (eg, the intelligent server 420 of FIG. 4 ), and according to another embodiment, understand natural language Intent execution parameters may be determined according to processing. For example, as in the embodiment of FIG. 5 , the at least one processor 610 determines the intent corresponding to the command as a soccer match result search, and sets the team name and date information as parameters necessary to execute the corresponding intent. can be checked
  • the at least one processor 610 may identify at least one parameter additionally required to perform an operation corresponding to the intent. For example, the at least one processor 610 may determine, as an additionally necessary parameter, at least one parameter that cannot be obtained from an instruction extraction parameter obtained through an instruction among intent execution parameters necessary for the identified intent.
  • the intent execution parameter of the soccer match result search intent includes the team name and date information, and the user inputs information related to the team name (eg, voice, text) and the command extraction parameter includes the team name
  • the date information may be determined as an additionally required parameter.
  • the at least one processor 610 may check an additionally required parameter from an application stored in the memory 650 .
  • the application is an application distinguished from the intelligent service application, and may include an indefinite application that can be installed and executed on the electronic device 600 .
  • the at least one processor 610 may transmit a parameter request including at least one of the determined intent information and the additionally required parameter type and name to the running application.
  • the at least one processor 610 may transmit a parameter request to all running applications in a broadcasting manner, and may provide parameters to at least one predetermined application according to information received from an external server (eg, a manager server). You can send a request.
  • an external server eg, a manager server. You can send a request.
  • the at least one processor 610 may receive a parameter from an application in response to a parameter request.
  • the at least one processor 610 may receive date information corresponding to the team samsung from the Internet application.
  • the at least one processor 610 may verify the validity of the acquired additionally necessary parameter. For example, the processor 610 may check whether the parameter is transmitted from the approved application or whether the received parameter is a type applicable to the corresponding intent.
  • the at least one processor 610 may check whether the intent execution is possible, and if not, request the additionally necessary parameter from the application again. there is.
  • the at least one processor 610 when all of the intent execution parameters are obtained, performs an operation corresponding to the intent by using the obtained parameters, and displays the result value on the display 620 or the speaker. It can be output through
  • the AI engine when the AI engine is implemented on an external server (eg, the intelligent server 230 of FIG. 2 and the intelligent server 420 of FIG. 4 ), the operation of the at least one processor 610 will be described.
  • an external server eg, the intelligent server 230 of FIG. 2 and the intelligent server 420 of FIG. 4
  • the operation of the at least one processor 610 will be described.
  • the at least one processor 610 may transmit a text or voice input input using the communication module 640 to an external server.
  • the external server may convert the voice information into text information using a voice recognition module (eg, the automatic voice recognition module 232a of FIG. 2 ). there is.
  • a voice recognition module eg, the automatic voice recognition module 232a of FIG. 2
  • the external server may obtain an intent corresponding to a command input by a user and extract at least one parameter from the command.
  • the external server may check at least one intent execution parameter required to perform an operation corresponding to the intent, and transmit it to the electronic device 600 .
  • the at least one processor 610 checks at least one additional parameter required to perform an operation corresponding to the intent based on information received from the external server, and transmits a parameter request to the application.
  • the at least one processor 610 may transmit it to an external server using the communication module 640 .
  • the external server may perform an operation corresponding to the intent based on the received parameter, and transmit a result value to the electronic device 600 .
  • the at least one processor 610 may output a result value received from an external server through the display 620 or a speaker.
  • the at least one processor 610 may display a graphic object including the acquired additional parameter and/or application information on the display 620 .
  • the at least one processor 610 may use an additional parameter selected to perform an operation corresponding to an intent in response to a user input for a graphic object. This embodiment will be described in more detail with reference to FIGS. 14 and 15 .
  • FIG 7 illustrates an architecture of an integrated intelligent system according to an embodiment of the present disclosure.
  • the integrated intelligent system may include an intelligent server 750 including an AI engine and an electronic device 700 , and the intelligent server 750 includes the intelligent server 230 of FIG. 2 and FIG. 4 . At least some of the configuration and/or functions of the intelligent server 420 are included, and the electronic device 700 includes the electronic device 101 of FIG. 1 , the user terminal 210 of FIG. 2 , and the electronic device 600 of FIG. 6 . It may include at least some of the configuration and/or function of
  • the intelligent server 750 includes a natural language understanding (NLU) module 760 , a dialog manager (DM) 770 , and a response generator module 780 , the electronic
  • the device 700 may include various applications 720 and an AI client 710 that may be executed by a processor (eg, at least one processor 610 of FIG. 6 ).
  • the NLU module 760 may perform natural language understanding on a command received from the electronic device 700 .
  • the NLU module 760 may determine the user's intent by performing syntactic analysis or semantic analysis. For example, the NLU module 760 determines the meaning of a word extracted from a voice input using a linguistic feature (eg, a grammatical element) of a morpheme or phrase, and matches the meaning of the identified word to the intention of the user. Intent can be determined.
  • a linguistic feature eg, a grammatical element
  • the dialog manager 770 for managing the state of the dialog includes a dialog state tracker 772 that tracks the state of a dialog message transmitted and received with the electronic device 700 and the user's intent. It may include a slot resolver 774 for obtaining and processing a corresponding parameter (or slot) and an action validator module 776 for verifying validity of performing an action corresponding to the intent.
  • the slot resolver 774 compares the parameters for executing the intent determined by the NLU module 760 with the parameters extracted from the user's command, and can identify parameters additionally required for executing the intent. there is.
  • the slot resolver 774 transmits a request for an additionally required parameter to the electronic device 700 , and when the additional parameter is received from the electronic device 700 , the operation verification module 776 and/or the response generation module 780 . can be provided to
  • the action verification module 776 may check whether an action corresponding to the intent can be performed by using the obtained parameter. For example, the operation verification module 776 may check whether an operation corresponding to the intent can be performed using a parameter extracted from a user's command and an additional parameter received from the electronic device 700 . When it is confirmed that the intent execution is possible, the operation verification module 776 provides the intent and/or the obtained parameters to the response generation module 780 , and when there are additional parameters necessary for executing the intent, the slot resolver (774) may be requested.
  • the response generation module 780 may determine a domain required to perform a task based on the user's intent, perform an operation using parameters in the domain, and generate a result value. .
  • the response generating module 780 may transmit a result value to the electronic device 700 .
  • the response generating module 780 may transmit a result value in the form of text to the electronic device 700 .
  • the electronic device 700 obtains a user's input and provides an intelligent service and It may include an AI client 710 that performs a related operation.
  • the AI client 710 may include a provider collector module 712 , a broadcast sender module 714 , and a validation checker module 716 .
  • the provider collection module 712 may collect a list of applications to request parameters necessary for executing an intent. For example, the provider collection module 712 may request an intent name and a parameter name from the manager server to collect a list of applications.
  • the manager server may be included as a part of the intelligent server 750 or implemented as a separate external server (eg, the server 108 of FIG. 1 ).
  • the manager server checks an application that can give a response to a corresponding parameter, and determines whether the checked application is installed or running in the electronic device 700 , You can check if it has been pre-approved by the user.
  • the application information may include a package name, and a plurality of searched and approved applications may exist.
  • the manager server may transmit the collected application list to the provider collection module 712 of the electronic device 700 .
  • the broadcast transmission module 714 may request parameters additionally required for intent execution from applications included in the application list received from the provider collection module 712 .
  • the broadcast transmission module 714 may transmit a parameter request to the plurality of applications 720 substantially simultaneously (or sequentially) in a broadcast manner, and set a package name to indicate an application specified in the parameter request.
  • the sender ID may mean an identifier of a subject or domain executing an intent.
  • the validation module 716 includes the AI engine of the intelligent server 750 (eg, the NLU module 760 , the dialog manager ( 770), it is possible to verify whether the parameter is suitable for use in the response generation module 780).
  • the AI engine of the intelligent server 750 eg, the NLU module 760 , the dialog manager ( 770)
  • the AI client 710 excludes parameters that are invalid as a result of verification (eg, parameters that cannot be used for intent execution, parameters that are not registered or transmitted from applications that are not registered), and returns the parameters verified as valid to the intelligent server 750 can be sent to When there are a plurality of parameters verified as valid, the AI client 710 may transmit at least one parameter selected according to the user's selection to the intelligent server 750 .
  • parameters that are invalid as a result of verification eg, parameters that cannot be used for intent execution, parameters that are not registered or transmitted from applications that are not registered
  • the AI client 710 may transmit at least one parameter selected according to the user's selection to the intelligent server 750 .
  • FIG. 8 is a diagram illustrating an AI engine embedded in an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • the AI engine 850 that performs an operation of generating a result value for a user's command may be implemented on the electronic device 800 .
  • the electronic device 800 may include at least some of the configurations and/or functions of the electronic device 101 of FIG. 1 , the user terminal 210 of FIG. 2 , and the electronic device 600 of FIG. 6 . can
  • the NLU module 860, the dialog manager 870, and the response generation module 880 constituting the AI engine 850 may be included in the electronic device 800, and the integrated intelligent system is a separate intelligent system.
  • the electronic device 800 may be configured without a server (eg, the intelligent server 750 of FIG. 7 ).
  • the illustrated AI engine 850 , AI client 810 and applications 820 are stored in a memory (eg, the memory 650 of FIG. 6 ), and a processor (eg, at least one processor 610 of FIG. 6 ) ))))))) can be executed by
  • the AI client 810 and the applications 820 may include at least some of the configurations and/or functions of the AI client 710 and the plurality of applications 720 of FIG. 7 .
  • the AI client 810 may transmit a command according to the user's input to the AI engine 850 .
  • the AI engine 850 may include components corresponding to the NLU module 760 , the dialog manager 770 , and the response generation module 780 of FIG. 7 .
  • the NLU module 860 may perform natural language understanding of the command and generate the user's intent.
  • the dialog manager 870 may perform dialog tracking, parameter acquisition and processing, and operation validation operations, and the response generation module 880 may generate a result value using a domain, an intent, and a parameter.
  • FIG 9 illustrates an example of requesting a necessary parameter according to an embodiment of the present disclosure.
  • a user 990 may input an utterance “Reserve a flight ticket for May 5” through a microphone (eg, the microphone 630 of FIG. 6 ).
  • the AI engine 950 of the electronic device (eg, the electronic device 800 of FIG. 8 ) or the intelligent server (eg, the intelligent server 750 of FIG. 7 ) analyzes the command input by the user 990 to determine the user ( 990) can be determined as BOOK_TICKET.
  • parameters of a departure date and a destination are required, and the parameter of the departure date can be obtained from May 5 of the command.
  • the AI engine 950 transmits a destination parameter, which is an additionally required parameter, to the AI client 910 , and a broadcast transmission module of the AI client 910 (eg, the broadcast transmission module 714 of FIG. 7 ). )) may transmit a parameter request including a sender ID, an intent name, a parameter type, and a parameter name to an application of the electronic device.
  • the package name of the application receiving the parameter request may be “com.air.reservation.app”.
  • the application may check the intent name, parameter type, and parameter name of the parameter information, and check whether it is a parameter that it can obtain and provide.
  • FIG 10 illustrates an example in which the AI engine requests and receives parameter information from an application according to an embodiment of the present disclosure.
  • the AI engine 1050 and the dialog manager 1055 may transmit the current dialog state to the parameter policy manager 1030 of the AI client 1010 .
  • the AI engine 1050 may record the intent confirmed from the user's command input and the parameter information required to perform the intent, and transmit it to the parameter policy manager 1030 .
  • the AI engine 1050 checks the parameter additionally required from the command, and receives the parameter from the AI client 1010 to execute the intent, the parameter additionally required in the command and/or obtains it from the AI client 1010 One parameter can be recorded and transmitted.
  • the parameter policy manager 1030 may check whether there is a parameter additionally required for the execution of the intent from the AI engine 1050 .
  • the parameter policy manager 1030 may determine whether to request additional parameters from the plurality of applications 1020 .
  • the broadcast transmission module 1014 may acquire information of a registered and approved application through the provider collection module 1012 .
  • the provider collection module 1012 transmits the intent obtained from the command and additionally necessary parameter information to an external server (eg, the manager server 1070) to receive a list of applications that can provide additional parameters. can do.
  • the broadcast transmission module 1014 may transmit an additional parameter request to a plurality of applications 1020 in a list received from an external server and receive additional parameters from the plurality of applications 1020 . .
  • the validation module 1016 may validate the additional parameters received from the plurality of applications 1020 .
  • the AI client 1010 displays at least one additional parameter determined to be a valid value (eg, the display module 160 of FIG. 1 , the display 211 of FIG. 2 , or the display 620 of FIG. 6 ) or a speaker (eg : It is provided to the user through the sound output module 155 of FIG. 1 or the speaker 216 of FIG. 2), and a corresponding additional parameter may be provided to the AI engine 1050 according to the user's selection.
  • the AI engine 1050 may perform the operation of the intent corresponding to the command by using the extracted parameter extracted from the command and the additional parameter acquired from the plurality of applications 1020 .
  • the AI engine 1050 may transmit a current conversation state to the AI client 1010 .
  • the transmitted conversation state may include information indicating that the parameter for the hotel location is missing.
  • the parameter policy manager 1030 may check for missing parameters and request parameters from a plurality of applications 1020 pre-approved through the broadcast transmission module 1014 . If there is an application including flight reservation-related information among the plurality of applications 1020 that have received the parameter request, and the destination recently reserved by the user in the application 1020 is Jeju Island, the application 1020 is this A value (eg, Jeju Island) may be transmitted to the AI client 1010 .
  • the AI client 1010 may determine the destination information, which is an insufficient parameter in the command "Reserve a hotel to stay on a trip", as Jeju Island obtained from the application 1020 .
  • the AI client 1010 may display a graphic object indicating Jeju Island and a corresponding application on the display, and may provide parameters to the AI engine 1050 according to a user's selection.
  • FIG. 11 is a flowchart of a parameter acquisition method according to an embodiment of the present disclosure.
  • the illustrated method may be performed by the AI engine and AI client described above, and the description of the technical features described above will be omitted.
  • an electronic device executes an application (eg, a voice assistant, a chatbot) that provides an intelligent service, and inputs a user's utterance (or text input) can be received.
  • the electronic device may obtain a command that is text information from the received speech input.
  • the AI engine of the intelligent server eg, the intelligent server 750 of FIG. 7
  • the electronic device eg, the electronic device 800 of FIG. 8
  • the AI engine of the intelligent server responds to the command input by the user Intent and parameters necessary to execute the intent (eg, intent execution parameters) can be obtained.
  • the AI engine may determine whether parameter information for performing the corresponding intent is satisfied. For example, the AI engine may check whether the corresponding intent can be executed using a command extraction parameter extracted from a command among intent execution parameters required to execute the acquired intent.
  • the AI client may identify an application to request additionally necessary parameters. For example, the AI client may receive application information that can give a response to a corresponding parameter from an external server (eg, an administrator server).
  • an external server eg, an administrator server
  • the AI client may request a parameter additionally necessary for intent execution from the identified application.
  • the AI client may transmit a parameter request to a plurality of applications substantially simultaneously (or sequentially) in a broadcast manner, and may use a package name to refer to a designated application.
  • the AI client may verify whether the additional parameter is a parameter suitable for use in the AI engine of the intelligent server.
  • the AI client can send parameters verified as valid to the AI engine, excluding parameters that are not valid as a result of verification (eg, parameters that cannot be used for intent execution, parameters transmitted from unregistered applications).
  • the AI engine may perform the operation of the intent by using the parameter extracted from the command. .
  • the AI engine can perform the corresponding intent using a command extraction parameter extracted from a command among intent execution parameters necessary to execute the obtained intent, in operation 1170, in the command An operation of the corresponding intent can be performed using the extracted parameter.
  • FIG 12 illustrates an architecture of an integrated intelligent system according to an embodiment of the present disclosure.
  • the integrated intelligent system may include an electronic device 1200 , an AI engine 1250 , and an AI portal server 1270 , and the AI engine 1250 is an electronic device (eg, the electronic device of FIG. 8 ). 800) or an intelligent server (eg, intelligent server 750 in FIG. 7).
  • the electronic device may include various applications (APPs) for execution.
  • APPs applications
  • AI engine 1250 includes NLU module 1252 (eg, NLU module 760 of FIG. 7 , dialog manager 1254 (eg, dialog manager 770 of FIG. 7 )) and response generation module 1256 (eg: 7 ), and the operation of the AI engine 1250 may be the same as that of the AI engine 750 of FIG. 7 and/or the AI engine 850 of FIG. 8 . .
  • NLU module 1252 eg, NLU module 760 of FIG. 7
  • dialog manager 1254 eg, dialog manager 770 of FIG. 7
  • response generation module 1256 eg: 7
  • the electronic device 1200 may include the AI client 1210 , and the operation of the AI client 1210 may be the same as the operation of the AI client 710 of FIG. 7 and/or the AI client 810 of FIG. 8 . there is.
  • the AI client 1210 may include a display module 1220 , a slot policy manager 1230 , a provider collector module 1212 , a broadcast sender module 1214 , and a validator module 1216 .
  • the AI portal server 1270 registers in advance an application that will provide insufficient (or additionally required) parameters to perform the operation of the intent to the AI engine 1250 in the integrated intelligent system and performs an operation of receiving approval.
  • the AI portal server 1270 may be implemented in a plurality of devices.
  • the AI portal server 1270 may include an administrator server 1280 and a developer website server 1290 .
  • the manager server 1280 and the developer website server 1290 may be configured as separate server devices, or the functions of the manager server 1280 and the developer website server 1290 may be performed in one server device.
  • the manager server 1280 may include a request information manager 1282 and a provider manager 1284 .
  • the request information manager 1282 may be a module for registering parameter information necessary for the intelligent service manager to perform a specified task (or intent) of the intelligent service (eg, voice assistant).
  • the request information manager 1282 may store information of an intent in which a parameter is used, a parameter type, a parameter name, or a sample parameter.
  • the application developer can view parameter information registered by the request information manager 1282 and check whether the application developed by the application developer can provide parameter information.
  • the provider manager 1284 may be a module for approving an application registered by the intelligent service manager. For example, when a parameter of a registered application can be used for an operation of an intent, the intelligent service manager may approve the corresponding application. Information of the application approved by the provider manager 1284 may be transmitted to the AI client 1210 (eg, the provider collection module 1212 ).
  • the developer website server 1290 may provide a register form module 1292 so that an application developer can register an application developed by them.
  • the application developer may view information on parameters registered by the intelligent service manager on the website provided by the developer website server 1290 and determine whether the application developed by the application developer can provide the corresponding parameters.
  • Information on parameters of the developer website server 1290 may be received from the request information manager 1282 .
  • the registered information may be transmitted to the provider manager 1284 to be approved by the intelligent service manager.
  • the information of the registered application may include an application name, a download address, and a package name.
  • FIG. 13 illustrates an operation of registering and approving an application of an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • the manager server 1380 and the developer website server 1390 may include at least some of the functions and/or configurations of the manager server 1280 and the developer website server 1290 of FIG. 12 . .
  • the AI client 1310 and the provider aggregation module 1312 include at least a portion of the functionality and/or configuration of the AI client 710 of FIG. 7 and/or the AI client 810 of FIG. 8 . can do.
  • the manager of the intelligent service provides parameter information necessary to perform a specified task (or intent) of the intelligent service (eg, voice assistant, chatbot) through the request information manager 1382 .
  • You can register request information such as
  • the request information manager 1382 may store information of an intent in which a parameter input by the manager is used, a parameter type, a parameter name, or a sample parameter.
  • the request information manager 1382 provides a list of request information including registered intents and necessary parameter information through the developer website server 1390, and the developer provides the developer website server 1390. You can check the list through the website provided by
  • the developer of the application may register the application developed by the developer through the register form module 1392 of the developer website server 1390 .
  • information of a registered application may include an application name, a download address, and a package name.
  • information of an application registered by an application developer on a developer website may be registered in the provider manager 1384 .
  • the provider manager 1384 may store information of each application.
  • the manager of the intelligent service may approve the corresponding application.
  • information of the registered and approved application may be stored and managed by the provider manager 1384 .
  • the AI client 1310 may request a list of providers (or applications).
  • the provider's list request may include an intent type and a parameter type.
  • the provider manager 1384 may provide the AI client 1310 with a list of applications that can acquire additional parameters.
  • the provider manager 1384 may provide the package name of the application to the AI client 1310 .
  • FIG. 14 illustrates a screen for recommending parameters in an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • the electronic device 1400 when an additional parameter is acquired from an application, the electronic device 1400 (eg, the at least one processor 610 of FIG. 6 ) is a graphic object including the acquired additional parameter and/or application information. may be displayed on a display (eg, the display 620 of FIG. 6 ). The electronic device 1400 may use an additional parameter selected to perform an operation corresponding to an intent in response to a user input for a graphic object.
  • the electronic device 1400 eg, the electronic device 800 of FIG. 8
  • the AI engine of the intelligent server eg, the intelligent server 750 of FIG. 7
  • the AI engine may determine that the intent is a hotel search through natural language understanding of the corresponding command.
  • the AI engine may confirm that hotel location information is missing among parameters necessary to perform an operation of the corresponding intent.
  • the AI engine may check the missing parameters (eg, hotel location information) among parameters necessary to perform the operation of the corresponding intent as additional necessary parameter information.
  • the AI engine transmits additionally necessary parameter information to the AI client (eg, the AI client 710 of FIG. 7 or the AI client 810 of FIG. 8 ), and the AI client is at least one installed and executed in the electronic device 1400 . You can request parameters from your application.
  • the electronic device 1400 may display the graphic object 1420 including the additional parameter and information of the application that transmitted it on the display. According to an embodiment, the electronic device 1400 may further display link information 1425 for moving to a corresponding application (or executing the corresponding application). In addition, the electronic device 1400 may display a graphic object 1430 for selecting a parameter provided by the airline application, and use an additional parameter to execute the intent based on the user's selection.
  • 15 is a diagram illustrating a screen in which a plurality of applications provide additional parameters in an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • an electronic device 1500 eg, the electronic device 800 of FIG. 8 or an intelligent server (eg, the intelligent server of FIG. 7)
  • the AI engine of (750)) can confirm that the intent is a restaurant search through natural language understanding of the corresponding command.
  • the AI engine can check the location information of the restaurant as an additional required parameter.
  • An AI client eg, the AI client 710 of FIG. 7 or the AI client 810 of FIG. 8
  • a location information parameter may be transmitted from (eg, a Bixby application).
  • the electronic device 1500 displays a plurality of graphic objects 1532 , 1534 , 1536 including parameters obtained from each application and application information and a graphic object 1520 requesting a user's selection, and the user's You may receive a selection.
  • the exemplary embodiment for recommending the above-described parameters is not limited to FIGS. 14 and 15 , and the electronic device according to various exemplary embodiments provides information related to parameters additionally required to perform an intent corresponding to an input command using a speaker. may provide.
  • FIG. 16 illustrates an example of registering a necessary parameter according to an embodiment of the present disclosure.
  • the manager of the intelligent service requests information necessary for registering the application on the developer website (eg, the developer website 1290 of FIG. 12 ) to the request information manager (eg, the request information manager 1282 of FIG. 12 ) )) and can be provided to application developers.
  • an intent name, parameter name, parameter type information, and sample parameter value may be registered.
  • location is a parameter required to be provided by the application
  • parameter type is string
  • sample parameter values Seoul, Suwon, Gangdong-gu, Mangpo-dong, Gwanghwamun Station, and Dongdaemun Station may be registered.
  • the application developer may check the corresponding information and, if the application developed by him/herself can provide string type location information, register the application.
  • food_type as a parameter required to be provided by the application
  • string as a parameter type
  • Korean food, snack food, dessert, Japanese food, fast food, and lunch box as a sample parameter value
  • the application developer may check the corresponding information, and if the application developed by the application developer can provide string type food type (food_type) information, the application can be registered.
  • 17 illustrates an example of registering application information for providing parameters according to an embodiment of the present disclosure.
  • the developer of the application checks information registered on the developer website (eg, the developer website 1290 of FIG. 12 ), and registers the application when the developed application meets the registered condition can do.
  • the registered application information is 'travel country airline' as the name of the application, 'com.travel.reservation.main' as the package name, and the download URL. You can register 'http://app.download/travel_nara_airplane'.
  • the registered application When the registered application is approved, it may be registered in the manager server (eg, the manager server 1280 of FIG. 12 ), and information of the application may be provided to the AI client of each electronic device.
  • An electronic device includes a display including a touch screen, a microphone for receiving a user's voice input, a memory, and at least one processor operatively connected to the display, the microphone, and the memory, The at least one processor obtains a command based on text input through a touch input on the display or a voice input through the microphone, obtains an intent corresponding to the command, and It may be configured to check at least one parameter additionally necessary to perform an operation corresponding to the tent, and to acquire the at least one additional parameter required from at least one application stored in the memory.
  • the at least one processor may be configured to determine the intent from the instruction and to determine at least one intent execution parameter necessary to perform an operation corresponding to the identified intent. there is.
  • the at least one processor extracts at least one instruction extraction parameter related to the intent from the instruction, and at least one parameter that cannot be obtained from the instruction extraction parameter among the intent execution parameters. may be set to be determined as the additionally required parameter.
  • the at least one processor may be configured to transmit a parameter request including at least one of information on the determined intent and a type and name of the additionally required parameter to at least one application.
  • the at least one processor may be configured to transmit the parameter request to a predetermined application among applications stored in the memory.
  • the at least one processor may be configured to perform an operation corresponding to the intent by using the command extraction parameter and the additional parameter.
  • a communication module for communicating with an external device, wherein the at least one processor transmits the input text or the voice input to an external server by using the communication module, and It may be configured to receive information related to at least one parameter additionally required to perform an operation corresponding to the intent from an external server.
  • the at least one processor is configured to transmit the additional parameter obtained from the application to the external server through the communication module, and to receive a result value according to the execution of the intent from the external server can be
  • the at least one processor may be configured to verify the validity of the additional parameter obtained from the application.
  • the at least one processor may be configured to determine that the additional parameter is valid when the application that transmitted the additional parameter is a pre-registered application.
  • the at least one processor may be configured to display a graphic object including the acquired additional parameter and information on the application on the display.
  • the at least one processor may be configured to use an additional parameter obtained from the application to perform an operation corresponding to the intent in response to a user input for the graphic object.
  • the at least one processor may be configured to display, on the display, a query for acquiring the additionally required parameter when the additionally required parameter cannot be obtained from the application stored in the memory.
  • FIG. 18 is a flowchart of a parameter acquisition method for providing an intelligent service based on natural language understanding according to an embodiment of the present disclosure.
  • the illustrated method may be performed through the electronic device described with reference to FIGS. 6 to 17 , and descriptions of technical features described above will be omitted below.
  • the electronic device may acquire a command based on a user input.
  • the electronic device executes an application that provides an intelligent service (eg, a voice assistant, a chatbot), receives a user's voice input through a microphone, or inputs through a touch input on a display (eg, a touch screen) text can be obtained.
  • an intelligent service eg, a voice assistant, a chatbot
  • the electronic device may acquire an intent corresponding to the command.
  • the electronic device may check the intent of the user by performing syntactic analysis or semantic analysis on the command input through the AI engine.
  • the electronic device transmits a command to an external server (eg, the intelligent server 750 of FIG. 7 ), processes natural language understanding in the AI engine of the intelligent server, obtains an intent, and then provides it to the electronic device.
  • an external server eg, the intelligent server 750 of FIG. 7
  • processes natural language understanding in the AI engine of the intelligent server obtains an intent, and then provides it to the electronic device.
  • the electronic device may identify a parameter additionally required to perform an operation corresponding to the intent.
  • the electronic device (or the intelligent server) may determine, as an additionally necessary parameter, at least one parameter that cannot be obtained from a command extraction parameter obtained through a command among intent execution parameters required for the identified intent.
  • the intent execution parameter of the soccer match result search intent includes the team name and date information, and the user inputs information related to the team name (eg, voice, text) and the command extraction parameter includes the team name
  • the date information may be determined as an additionally required parameter.
  • the electronic device may acquire an additionally necessary parameter from an application of the electronic device. For example, the electronic device may transmit a parameter request including at least one of the determined intent information and the additionally required parameter type and name to the running application. When the additional parameter is transmitted from the application, the electronic device may verify validity and display a graphic object including the acquired additional parameter and/or application information on the display. The electronic device may use an additional parameter selected to perform an operation corresponding to an intent in response to a user input to the graphic object.
  • a method for obtaining a parameter for understanding a natural language of an electronic device includes an operation of acquiring a command based on a user's touch input or a voice input, an operation of acquiring an intent corresponding to the command, and the It may include an operation of confirming at least one parameter additionally necessary to perform an operation corresponding to the tent, and an operation of acquiring the additionally required at least one parameter from at least one application.
  • the acquiring of the intent may include determining the intent from the command by the electronic device and at least one intent required to perform an operation corresponding to the identified intent. It may include the operation of determining an execution parameter.
  • the checking of the at least one additionally required parameter may include: extracting, by the electronic device, at least one command extraction parameter related to the intent from the command; and determining at least one parameter that cannot be obtained from the command extraction parameter as the additionally required parameter.
  • the method may further include transmitting a parameter request including at least one of the determined intent information and the additionally required parameter type and name to at least one application.
  • the operation of acquiring the intent includes at least an operation of transmitting the input text or the voice input to an external server, and at least additionally necessary to perform an operation corresponding to the intent from the external server. It may include an operation of receiving information related to one parameter.
  • the method may further include verifying the validity of the additional parameter obtained from the application.
  • the method may further include displaying a graphic object including the acquired additional parameter and information on the application.

Abstract

전자 장치가 제공된다. 상기 전자 장치는, 터치 스크린을 포함하는 디스플레이, 사용자의 음성 입력을 수신하는 마이크로폰, 메모리, 및 상기 디스플레이, 상기 마이크로폰 및 상기 메모리와 작동적으로 연결되는 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 디스플레이 상의 터치 입력을 통해 입력된 텍스트 또는 상기 마이크로 폰을 통해 입력된 음성 입력에 기초한 명령어를 획득하고, 상기 명령어에 대응하는 인텐트(intent)를 획득하고, 상기 획득한 인텐트에 대응하는 동작을 수행하기 위해 추가적으로 필요한 적어도 하나의 파라미터를 확인하고, 및 상기 추가적으로 필요한 적어도 하나의 파라미터를 상기 메모리에 저장된 적어도 하나의 어플리케이션으로부터 획득하도록 설정될 수 있다.

Description

전자 장치 및 자연어 이해를 위한 파라미터의 획득 방법
본 개시는 전자 장치에 관한 것이다. 구체적으로, 본 개시는 음성, 텍스트와 같은 사용자 입력을 획득하고, NLU(natural language understanding) 처리 결과를 출력할 수 있는 전자 장치 및 전자 장치의 NLU 파라미터 획득 방법에 대한 것이다.
이동통신 기술 및 프로세서 기술의 발달에 따라 휴대용 전자 장치(이하, 전자 장치)는 종래의 통화 기능에서 나아가 다양한 기능들을 구현할 수 있게 되었다. 또한, 다양한 플랫폼들이 음성 어시스턴트(voice assistant) 또는 챗봇(chatbot)과 같은 인공 지능 또는 NLU(natural language understanding)에 기반한 대화형 서비스를 전자 장치에 제공할 수 있다.
사용자는 전자 장치에 발화 또는 문자로 명령을 내림으로써 원하는 기능을 수행할 수 있다. 예를 들어, task-oriented 챗봇과 같이 단순한 대화가 아닌 지정된 의도(intent)를 수행하는 서비스가 전자 장치를 통해 제공될 수 있다. 이와 같은 서비스를 제공하는 AI 엔진(artificial intelligence engine)은 사용자의 명령을 이해하고, 그 의도를 파악하고, 필요한 파라미터를 획득하는 것이 필요하다.
위의 정보는 배경 정보로서만 제공되며, 본 개시 내용의 이해를 돕기 위한 것이다. 위의 내용 중 어느 것이 본 개시와 관련하여 선행 기술로 적용될 수 있는지 여부에 대한 결정이 내려지지 않았으며 어떠한 주장도 이루어지지 않았다.
AI 엔진(예: 음성 어시스턴트, 챗봇)이 사용자의 명령을 이해하고 처리함에 있어, 필요한 파라미터가 부족할 수 있다. 이 경우, AI 엔진은 필요한 파라미터를 획득하기 위해, 사용자에게 추가적인 문의를 해야 하고, 사용자가 이에 대해 적절한 응답을 하는 것이 요구된다. 이와 같이, 사용자의 명령을 처리할 때 필요한 정보를 지속적으로 사용자에게 물어보는 과정은 사용자로 하여금 피로감을 느끼게 하고 전반적인 사용자 경험에 좋지 않은 영향을 미칠 수 있다.
본 개시의 실시예는 적어도 위에서 언급된 문제 및/또는 단점을 해결하고 적어도 아래에서 설명되는 이점을 제공하는 것이다. 따라서, 본 개시의 다양한 실시예들은 사용자의 입력에서 추출된 인텐트에서 요구되는 파라미터가 부족한 경우에도 추가적인 쿼리 없이 사용자의 입력에 대응하는 기능을 수행할 수 있는 전자 장치 및 자연어 이해를 위한 파라미터의 획득 방법을 제공함에 그 목적이 있다.
추가적인 실시예들은 다음의 설명에서 부분적으로 설명될 것이고, 부분적으로는 설명으로부터 명백할 것이고, 또는 제시된 실시예의 실행에 의해 학습될 수 있다.
본 개시의 실시예에 따르면, 전자 장치가 제공된다. 상기 전자 장치는 터치 스크린을 포함하는 디스플레이, 사용자의 음성 입력을 수신하는 마이크로폰, 메모리, 및 상기 디스플레이, 상기 마이크로폰 및 상기 메모리와 작동적으로 연결되는 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 디스플레이 상의 터치 입력을 통해 입력된 텍스트 또는 상기 마이크로 폰을 통해 입력된 음성 입력에 기초한 명령어를 획득하고, 상기 명령어에 대응하는 인텐트(intent)를 획득하고, 상기 획득한 인텐트에 대응하는 동작을 수행하기 위해 추가적으로 필요한 적어도 하나의 파라미터를 확인하고, 및 상기 추가적으로 필요한 적어도 하나의 파라미터를 상기 메모리에 저장된 적어도 하나의 어플리케이션으로부터 획득하도록 설정될 수 있다.
본 개시의 다른 실시예에 따르면, 전자 장치의 자연어 이해를 위한 파라미터 획득 방법이 제공된다. 상기 방법은, 사용자의 터치 입력 또는 음성 입력에 기초한 명령어를 획득하는 동작, 상기 명령어에 대응하는 인텐트(intent)를 획득하는 동작, 상기 획득한 인텐트에 대응하는 동작을 수행하기 위해 추가적으로 필요한 적어도 하나의 파라미터를 확인하는 동작, 및 상기 추가적으로 필요한 적어도 하나의 파라미터를 적어도 하나의 어플리케이션으로부터 획득하는 동작을 포함할 수 있다.
본 개시의 다양한 실시예들에 따르면, 사용자의 입력에서 추출된 인텐트에서 요구되는 파라미터가 부족한 경우에도, 부족한 파라미터를 다른 도메인(또는 어플리케이션)으로부터 획득하여, 추가적인 쿼리 없이 사용자의 입력에 대응하는 기능을 수행할 수 있는 전자 장치 및 자연어 이해를 위한 파라미터의 획득 방법을 제공할 수 있다.
개시본 발명의 다른 효과, 이점 및 두드러진 특징은 첨부된 도면과 함께 본 발명의 다양한 실시예를 개시하는 다음의 상세한 설명으로부터 당업자에게 명백해질 것이다.
본 개시내용의 특정 실시예의 상기 및 다른 측면, 특징 및 이점은 첨부 도면과 함께 취해진 다음의 설명으로부터 더욱 명백할 것이다. 여기서:
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른, 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블록도이다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 통합 지능 (integrated intelligence) 시스템을 나타낸 블록도이다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른, 컨셉과 액션의 관계 정보가 데이터베이스에 저장된 형태를 나타낸 도면이다.
도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른 통합 지능 시스템을 구성하는 장치를 도시한 것이다.
도 5는 본 개시의 일 실시예에 따른 NLU 파라미터를 사용자에게 요청하는 경우를 도시한 것이다.
도 6은 본 개시의 일 실시예에 따른 전자 장치의 블록도이다.
도 7은 본 개시의 일 실시예에 따른 통합 지능 시스템의 아키텍쳐(architecture)를 도시한 것이다.
도 8은 본 개시의 일 실시예에 따른 AI 엔진이 전자 장치 상에 임베디드 된 경우를 도시한 것이다.
도 9는 본 개시의 일 실시예에 따른 필요한 파라미터를 요청하는 예를 도시한 것이다.
도 10은 본 개시의 일 실시예에 따른 AI 엔진이 어플리케이션에 파라미터 정보를 요청 및 수신하는 예를 도시한 것이다.
도 11은 본 개시의 일 실시예에 따른 파라미터 획득 방법의 흐름도이다.
도 12는 본 개시의 일 실시예에 따른 통합 지능 시스템의 아키텍쳐를 도시한 것이다.
도 13은 본 개시의 일 실시예에 따른 전자 장치의 어플리케이션을 등록 및 승인하는 동작을 도시한 것이다.
도 14는 본 개시의 일 실시예에 따른 전자 장치에서 파라미터를 추천하는 화면을 도시한 것이다.
도 15는 본 개시의 일 실시예에 따른 전자 장치에서 복수의 어플리케이션이 추가 파라미터를 제공하는 화면을 도시한 것이다.
도 16은 본 개시의 일 실시예에 따른 필요한 파라미터를 등록하는 예를 도시한 것이다.
도 17은 본 개시의 일 실시예에 따른 파라미터 제공을 위한 어플리케이션 정보를 등록하는 예를 도시한 것이다.
도 18은 본 개시의 일 실시예에 따른 자연어 이해에 기초한 지능형 서비스를 제공하기 위한 파라미터의 획득 방법의 흐름도이다.
도면 전체에 걸쳐, 동일한 참조 번호가 동일하거나 유사한 요소, 특징 및 구조를 묘사하는 데 사용된다는 점에 유의해야 한다.
첨부된 도면을 참조하여 다음의 설명은 청구범위 및 그 균등물에 의해 정의된 바와 같은 본 개시의 다양한 실시예의 포괄적인 이해를 돕기 위해 제공된다. 여기에는 이해를 돕기 위한 다양한 특정 세부 사항이 포함되어 있지만 이는 단지 예시적인 것으로 간주되어야 한다. 따라서, 본 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 개시의 범위 및 사상을 벗어나지 않고 본 명세서에 기술된 다양한 실시예의 다양한 변경 및 수정이 이루어질 수 있음을 인식할 것이다. 또한, 명료함과 간결함을 위해 잘 알려진 기능 및 구성에 대한 설명은 생략할 수 있다.
하기 설명 및 특허청구범위에서 사용된 용어 및 단어들은 문헌상의 의미에 한정되지 않고, 본 개시내용을 명확하고 일관성 있게 이해하기 위해 사용된 것에 불과하다. 따라서, 본 발명의 다양한 실시예에 대한 다음의 설명은 첨부된 청구범위 및 그 균등물에 의해 정의된 바와 같은 본 발명을 제한하기 위한 것이 아니라 단지 예시의 목적으로 제공된다는 것이 당업자에게 명백해야 한다.
단수 형태 "하나", "일" 및 "상기"는 문맥이 명백하게 달리 지시하지 않는 한 복수 지시 대상을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 따라서, 예를 들어 "구성요소 표면"에 대한 언급은 그러한 표면 중 하나 이상에 대한 언급을 포함한다.
도 1은, 본 개시의 일 실시예에 따른, 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블록도이다. 도 1을 참조하면, 네트워크 환경(100)에서 전자 장치(101)는 제 1 네트워크(198)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(102)와 통신하거나, 또는 제 2 네트워크(199)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(104) 또는 서버(108)와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 서버(108)를 통하여 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 적어도 하나의 프로세서(120), 메모리(130), 입력 모듈(150), 음향 출력 모듈(155), 디스플레이 모듈(160), 오디오 모듈(170), 센서 모듈(176), 인터페이스(177), 연결 단자(178), 햅틱 모듈(179), 카메라 모듈(180), 전력 관리 모듈(188), 배터리(189), 트랜시버 또는 다른 통신 모듈(190), 가입자 식별 모듈(196) 및/또는 안테나 모듈(197)을 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(101)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 연결 단자(178))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시예에서는, 이 구성요소들 중 일부들(예: 센서 모듈(176), 카메라 모듈(180), 또는 안테나 모듈(197))은 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160))로 통합될 수 있다.
적어도 하나의 프로세서(120)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(140))를 실행하여 적어도 하나의 프로세서(120)에 연결된 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)를 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일실시예에 따르면, 데이터 처리 또는 연산의 적어도 일부로서, 적어도 하나의 프로세서(120)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(176) 또는 통신 모듈(190))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(132)에 저장하고, 휘발성 메모리(132)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(134)에 저장할 수 있다. 일실시예에 따르면, 적어도 하나의 프로세서(120)는 메인 프로세서(121)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서) 및/또는 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(123)(예: 그래픽 처리 장치, 신경망 처리 장치(NPU: neural processing unit), 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)가 메인 프로세서(121) 및 보조 프로세서(123)를 포함하는 경우, 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)보다 저전력을 사용하거나, 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
보조 프로세서(123)는, 예를 들면, 메인 프로세서(121)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(121)가 액티브(예: 어플리케이션 실행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)와 함께, 전자 장치(101)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160), 센서 모듈(176), 또는 통신 모듈(190))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성요소(예: 카메라 모듈(180) 또는 통신 모듈(190))의 일부로서 구현될 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 신경망 처리 장치)는 인공지능 모델의 처리에 특화된 하드웨어 구조를 포함할 수 있다. 인공지능 모델은 기계 학습을 통해 생성될 수 있다. 이러한 학습은, 예를 들어, 인공지능이 수행되는 전자 장치(101) 자체에서 수행될 수 있고, 별도의 서버(예: 서버(108))를 통해 수행될 수도 있다. 학습 알고리즘은, 예를 들어, 지도형 학습(supervised learning), 비지도형 학습(unsupervised learning), 준지도형 학습(semi-supervised learning) 또는 강화 학습(reinforcement learning)을 포함할 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은, 복수의 인공 신경망 레이어들을 포함할 수 있다. 인공 신경망은 심층 신경망(DNN: deep neural network), CNN(convolutional neural network), RNN(recurrent neural network), RBM(restricted boltzmann machine), DBN(deep belief network), BRDNN(bidirectional recurrent deep neural network), 심층 Q-네트워크(deep Q-networks) 또는 상기 중 둘 이상의 조합 중 하나일 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은 하드웨어 구조 이외에, 추가적으로 또는 대체적으로, 소프트웨어 구조를 포함할 수 있다.
메모리(130)는, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소(예: 적어도 하나의 프로세서(120) 또는 센서 모듈(176))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(140)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(130)는, 휘발성 메모리(132) 또는 비휘발성 메모리(134)를 포함할 수 있다. 비휘발성 메모리(134)는 내부 메모리(136) 및/또는 외부 메모리(138)를 포함할 수 있다.
프로그램(140)은 메모리(130)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 예를 들면, 운영 체제(142), 미들 웨어(144) 및/또는 어플리케이션(146)을 포함할 수 있다.
입력 모듈(150)은, 전자 장치(101)의 구성요소(예: 적어도 하나의 프로세서(120))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 모듈(150)은, 예를 들면, 마이크, 마우스, 키보드, 키(예: 버튼), 또는 디지털 펜(예: 스타일러스 펜)을 포함할 수 있다.
음향 출력 모듈(155)은 음향 신호를 전자 장치(101)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 모듈(155)은, 예를 들면, 스피커 또는 리시버를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용될 수 있다. 리시버는 착신 전화를 수신하기 위해 사용될 수 있다. 일실시예에 따르면, 리시버는 스피커와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
디스플레이 모듈(160)은 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 디스플레이 모듈(160)은, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 디스플레이 모듈(160)은 터치를 감지하도록 설정된 터치 센서, 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 압력 센서를 포함할 수 있다.
오디오 모듈(170)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일실시예에 따르면, 오디오 모듈(170)은, 입력 모듈(150)을 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 모듈(155), 또는 전자 장치(101)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))(예: 스피커 또는 헤드폰)를 통해 소리를 출력할 수 있다.
센서 모듈(176)은 전자 장치(101)의 작동 상태(예: 전력 또는 온도), 또는 외부의 환경 상태(예: 사용자 상태)를 감지하고, 감지된 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 일실시예에 따르면, 센서 모듈(176)은, 예를 들면, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 근접 센서, 컬러 센서, IR(infrared) 센서, 생체 센서, 온도 센서, 습도 센서, 또는 조도 센서를 포함할 수 있다.
인터페이스(177)는 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 인터페이스(177)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.
연결 단자(178)는, 그를 통해서 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 연결 단자(178)는, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.
햅틱 모듈(179)은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 일실시예에 따르면, 햅틱 모듈(179)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.
카메라 모듈(180)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일실시예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.
전력 관리 모듈(188)은 전자 장치(101)에 공급되거나 전자 장치(101)에 의하여 소비되는 전력을 관리할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전력 관리 모듈(188)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.
배터리(189)는 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소에 전력을 공급할 수 있다. 일실시예에 따르면, 배터리(189)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지, 연료 전지 또는 이들의 조합를 포함할 수 있다.
통신 모듈(190)은 전자 장치(101)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102), 전자 장치(104), 또는 서버(108)) 간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(190)은 적어도 하나의 프로세서(120)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 통신 모듈(190)은 트랜시버 및/또는 무선 통신 모듈(192)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 및/또는 유선 통신 모듈(194)(예: LAN(local area network) 통신 모듈, 또는 전력선 통신 모듈)을 포함할 수 있다. 이들 통신 모듈 중 해당하는 통신 모듈은 제 1 네트워크(198)(예: 블루투스, WiFi(wireless fidelity) direct 또는 IrDA(infrared data association)와 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제 2 네트워크(199)(예: 레거시 셀룰러 네트워크, 5G 네트워크, 차세대 통신 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN)와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부의 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 이런 여러 종류의 통신 모듈들은 하나의 구성요소(예: 단일 칩)로 통합되거나, 또는 서로 별도의 복수의 구성요소들(예: 복수 칩들)로 구현될 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 가입자 식별 모듈(196)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 이용하여 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크 내에서 전자 장치(101)를 확인 또는 인증할 수 있다.
무선 통신 모듈(192)은 4G 네트워크 이후의 5G 네트워크 및 차세대 통신 기술, 예를 들어, NR 접속 기술(new radio access technology)을 지원할 수 있다. NR 접속 기술은 고용량 데이터의 고속 전송(eMBB(enhanced mobile broadband)), 단말 전력 최소화와 다수 단말의 접속(mMTC(massive machine type communications)), 또는 고신뢰도와 저지연(URLLC(ultra-reliable and low-latency communications))을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은, 예를 들어, 높은 데이터 전송률 달성을 위해, 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 고주파 대역에서의 성능 확보를 위한 다양한 기술들, 예를 들어, 빔포밍(beamforming), 거대 배열 다중 입출력(massive MIMO(multiple-input and multiple-output)), 전차원 다중입출력(FD-MIMO: full dimensional MIMO), 어레이 안테나(array antenna), 아날로그 빔형성(analog beam-forming), 또는 대규모 안테나(large scale antenna)와 같은 기술들을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 전자 장치(101), 외부 전자 장치(예: 전자 장치(104)) 또는 네트워크 시스템(예: 제 2 네트워크(199))에 규정되는 다양한 요구사항을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 무선 통신 모듈(192)은 eMBB 실현을 위한 Peak data rate(예: 20Gbps 이상), mMTC 실현을 위한 손실 Coverage(예: 164dB 이하), 또는 URLLC 실현을 위한 U-plane latency(예: 다운링크(DL) 및 업링크(UL) 각각 0.5ms 이하, 또는 라운드 트립 1ms 이하)를 지원할 수 있다.
안테나 모듈(197)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부의 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 안테나를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다. 이런 경우, 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크에서 사용되는 통신 방식에 적합한 적어도 하나의 안테나가, 예를 들면, 통신 모듈(190)에 의하여 상기 복수의 안테나들로부터 선택될 수 있다. 신호 또는 전력은 상기 선택된 적어도 하나의 안테나를 통하여 통신 모듈(190)과 외부의 전자 장치 간에 송신되거나 수신될 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 방사체 이외에 다른 부품(예: RFIC(radio frequency integrated circuit))이 추가로 안테나 모듈(197)의 일부로 형성될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 mmWave 안테나 모듈을 형성할 수 있다. 일실시예에 따르면, mmWave 안테나 모듈은 인쇄 회로 기판, 상기 인쇄 회로 기판의 제 1 면(예: 아래 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 지정된 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있는 RFIC, 및 상기 인쇄 회로 기판의 제 2 면(예: 윗 면 또는 측 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 상기 지정된 고주파 대역의 신호를 송신 또는 수신할 수 있는 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다.
상기 구성요소들 중 적어도 일부는 주변 기기들간 통신 방식(예: 버스, GPIO(general purpose input and output), SPI(serial peripheral interface), 또는 MIPI(mobile industry processor interface))을 통해 서로 연결되고 신호(예: 명령 또는 데이터)를 상호간에 교환할 수 있다.
일실시예에 따르면, 명령 또는 데이터는 제 2 네트워크(199)에 연결된 서버(108)를 통해서 전자 장치(101)와 외부의 전자 장치(104)간에 송신 또는 수신될 수 있다. 외부의 전자 장치(102, 또는 104) 각각은 전자 장치(101)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부의 전자 장치들(102, 104, 또는 108) 중 하나 이상의 외부의 전자 장치들에서 실행될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로, 또는 사용자 또는 다른 장치로부터의 요청에 반응하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(101)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 하나 이상의 외부의 전자 장치들에게 그 기능 또는 그 서비스의 적어도 일부를 수행하라고 요청할 수 있다. 상기 요청을 수신한 하나 이상의 외부의 전자 장치들은 요청된 기능 또는 서비스의 적어도 일부, 또는 상기 요청과 관련된 추가 기능 또는 서비스를 실행하고, 그 실행의 결과를 전자 장치(101)로 전달할 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 결과를, 그대로 또는 추가적으로 처리하여, 상기 요청에 대한 응답의 적어도 일부로서 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 모바일 에지 컴퓨팅(MEC: mobile edge computing), 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다. 전자 장치(101)는, 예를 들어, 분산 컴퓨팅 또는 모바일 에지 컴퓨팅을 이용하여 초저지연 서비스를 제공할 수 있다. 다른 실시예에 있어서, 외부의 전자 장치(104)는 IoT(internet of things) 기기를 포함할 수 있다. 서버(108)는 기계 학습 및/또는 신경망을 이용한 지능형 서버일 수 있다. 일실시예에 따르면, 외부의 전자 장치(104) 또는 서버(108)는 제 2 네트워크(199) 내에 포함될 수 있다. 전자 장치(101)는 5G 통신 기술 및 IoT 관련 기술을 기반으로 지능형 서비스(예: 스마트 홈, 스마트 시티, 스마트 카, 또는 헬스 케어)에 적용될 수 있다.
본 개시에 개시된 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는 다양한 형태의 장치가 될 수 있다. 전자 장치는, 예를 들면, 휴대용 통신 장치(예: 스마트폰), 컴퓨터 장치, 휴대용 멀티미디어 장치, 휴대용 의료 기기, 카메라, 웨어러블 장치, 또는 가전 장치를 포함할 수 있다. 본 개시의 실시예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다.
본 개시의 다양한 실시예들 및 이에 사용된 용어들은 본 개시에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시예의 다양한 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 또는 관련된 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 아이템에 대응하는 명사의 단수 형은 관련된 문맥상 명백하게 다르게 지시하지 않는 한, 상기 아이템 한 개 또는 복수 개를 포함할 수 있다. 본 개시에서, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나", "A 또는 B 중 적어도 하나", "A, B 또는 C", "A, B 및 C 중 적어도 하나", 및 "A, B, 또는 C 중 적어도 하나"와 같은 문구들 각각은 그 문구들 중 해당하는 문구에 함께 나열된 항목들 중 어느 하나, 또는 그들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제 1", "제 2", 또는 "첫째" 또는 "둘째"와 같은 용어들은 단순히 해당 구성요소를 다른 해당 구성요소와 구분하기 위해 사용될 수 있으며, 해당 구성요소들을 다른 측면(예: 중요성 또는 순서)에서 한정하지 않는다. 어떤(예: 제 1) 구성요소가 다른(예: 제 2) 구성요소에, "기능적으로" 또는 "통신적으로"라는 용어와 함께 또는 이런 용어 없이, "커플드" 또는 "커넥티드"라고 언급된 경우, 그것은 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로(예: 유선으로), 무선으로, 또는 제 3 구성요소를 통하여 연결될 수 있다는 것을 의미한다.
본 개시의 다양한 실시예들에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현된 유닛을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로와 같은 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는, 상기 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 일실시예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.
본 개시의 다양한 실시예들은 기기(machine)(예: 전자 장치(101)) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장 메모리(136) 또는 외장 메모리(138))에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(140))로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 전자 장치(101))의 프로세서(예: 적어도 하나의 프로세서(120))는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 명령어들 중 적어도 하나의 명령을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 상기 호출된 적어도 하나의 명령어에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 상기 하나 이상의 명령어들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장 매체는, 비일시적(non-transitory) 저장 매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, '비일시적'은 저장 매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장 매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.
일실시예에 따르면, 본 개시에 개시된 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory(CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 또는 두 개의 사용자 장치들(예: 스마트 폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 상기 기술한 구성요소들의 각각의 구성요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있으며, 복수의 개체 중 일부는 다른 구성요소에 분리 배치될 수도 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 전술한 해당 구성요소들 중 하나 이상의 구성요소들 또는 동작들이 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 구성요소들 또는 동작들이 추가될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 복수의 구성요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 구성요소로 통합될 수 있다. 이런 경우, 통합된 구성요소는 상기 복수의 구성요소들 각각의 구성요소의 하나 이상의 기능들을 상기 통합 이전에 상기 복수의 구성요소들 중 해당 구성요소에 의해 수행되는 것과 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적으로, 병렬적으로, 반복적으로, 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 상기 동작들 중 하나 이상이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 동작들이 추가될 수 있다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 통합 지능 (integrated intelligence) 시스템을 나타낸 블록도이다.
도 2를 참조하면, 일 실시예의 통합 지능화 시스템은 사용자 단말(210), 지능형 서버(230), 및 서비스 서버(250)를 포함할 수 있다.
일 실시예의 사용자 단말(210)은, 인터넷에 연결 가능한 단말 장치(또는, 전자 장치)일 수 있으며, 예를 들어, 휴대폰, 스마트폰, PDA(personal digital assistant), 노트북 컴퓨터, TV, 백색 가전, 웨어러블 장치, HMD, 또는 스마트 스피커일 수 있다.
도시된 실시예에 따르면, 사용자 단말(210)은 통신 인터페이스(213), 마이크(212), 스피커(216), 디스플레이(211), 메모리(215), 및/또는 적어도 하나의 프로세서(214)를 포함할 수 있다. 상기 열거된 구성요소들은 서로 작동적으로 또는 전기적으로 연결될 수 있다. 사용자 단말(210)은 도 1의 전자 장치(100)의 구성 및/또는 기능 중 적어도 일부를 포함할 수 있다.
일 실시예의 통신 인터페이스(213)는 외부 장치와 연결되어 데이터를 송수신하도록 구성될 수 있다. 일 실시예의 마이크(212)는 소리(예: 사용자 발화)를 수신하여, 전기적 신호로 변환할 수 있다. 일 실시예의 스피커(216)는 전기적 신호를 소리(예: 음성)으로 출력할 수 있다. 일 실시예의 디스플레이(211)는 이미지 또는 비디오를 표시하도록 구성될 수 있다. 일 실시예의 디스플레이(211)는 또한 실행되는 앱(app)(또는, 어플리케이션 프로그램(application program))의 그래픽 사용자 인터페이스(graphic user interface)(GUI)를 표시할 수 있다.
일 실시예의 메모리(215)는 클라이언트 모듈(218), SDK(software development kit)(217), 및 복수의 앱(219a, 219b)들을 저장할 수 있다. 상기 클라이언트 모듈(218), 및 SDK(217)는 범용적인 기능을 수행하기 위한 프레임워크(framework)(또는, 솔루션 프로그램)를 구성할 수 있다. 또한, 클라이언트 모듈(218) 또는 SDK(217)는 음성 입력을 처리하기 위한 프레임워크를 구성할 수 있다.
일 실시예의 메모리(215)는 상기 복수의 앱(219a, 219b)들은 지정된 기능을 수행하기 위한 프로그램일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 복수의 앱은 제1 앱(219a), 제2 앱(219b) 을 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 복수의 앱(219a, 219b) 각각은 지정된 기능을 수행하기 위한 복수의 동작들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 앱들(219a, 219b)은, 알람 앱, 메시지 앱, 및/또는 스케줄 앱을 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 복수의 앱들(219a, 219b)은 적어도 하나의 프로세서(214)에 의해 실행되어 상기 복수의 동작들 중 적어도 일부를 순차적으로 실행할 수 있다.
일 실시예의 적어도 하나의 프로세서(214)는 사용자 단말(210)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 예를 들어, 적어도 하나의 프로세서(214)는 통신 인터페이스(213), 마이크(212), 스피커(216), 및 디스플레이(211)와 전기적으로 연결되어 연결되어 지정된 동작을 수행할 수 있다.
일 실시예의 적어도 하나의 프로세서(214)는 또한 상기 메모리(215)에 저장된 프로그램을 실행시켜 지정된 기능을 수행할 수 있다. 예를 들어, 적어도 하나의 프로세서(214)는 클라이언트 모듈(218) 또는 SDK(217) 중 적어도 하나를 실행하여, 음성 입력을 처리하기 위한 이하의 동작을 수행할 수 있다. 적어도 하나의 프로세서(214)는, 예를 들어, SDK(217)를 통해 복수의 앱(219a, 219b)의 동작을 제어할 수 있다. 클라이언트 모듈(218) 또는 SDK(217)의 동작으로 설명된 이하의 동작은 적어도 하나의 프로세서(214)의 실행에 의한 동작일 수 있다.
일 실시예의 클라이언트 모듈(218)은 음성 입력을 수신할 수 있다. 예를 들어, 클라이언트 모듈(218)은 마이크(212)를 통해 감지된 사용자 발화에 대응되는 음성 신호를 수신할 수 있다. 상기 클라이언트 모듈(218)은 수신된 음성 입력을 지능형 서버(230)로 송신할 수 있다. 클라이언트 모듈(218)은 수신된 음성 입력과 함께, 사용자 단말(210)의 상태 정보를 지능형 서버(230)로 송신할 수 있다. 상기 상태 정보는, 예를 들어, 앱의 실행 상태 정보일 수 있다.
일 실시예의 클라이언트 모듈(218)은 수신된 음성 입력에 대응되는 결과 또한 수신할 수 있다. 예를 들어, 클라이언트 모듈(218)은 지능형 서버(230)에서 상기 수신된 음성 입력에 대응되는 결과를 산출할 수 있는 경우, 수신된 음성 입력에 대응되는 결과를 수신할 수 있다. 클라이언트 모듈(218)은 상기 수신된 결과를 디스플레이(211)에 표시할 수 있다.
일 실시예의 클라이언트 모듈(218)은 수신된 음성 입력에 대응되는 플랜(plan) 또한 수신할 수 있다. 클라이언트 모듈(218)은 플랜에 따라 앱의 복수의 동작을 실행한 결과를 디스플레이(211)에 표시할 수 있다. 클라이언트 모듈(218)은, 예를 들어, 복수의 동작의 실행 결과를 순차적으로 디스플레이(211)에 표시할 수 있다. 사용자 단말(210)은, 다른 예를 들어, 복수의 동작을 실행한 일부 결과(예: 마지막 동작의 결과)만을 디스플레이(211)에 표시할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 클라이언트 모듈(218)은 지능형 서버(230)로부터 음성 입력에 대응되는 결과를 산출하기 위해 필요한 정보를 획득하기 위한 요청 또한 수신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 클라이언트 모듈(218)은 상기 요청에 대응하여 상기 필요한 정보를 지능형 서버(230)로 송신할 수 있다.
일 실시예의 클라이언트 모듈(218)은 플랜에 따라 복수의 동작을 실행한 결과 정보를 지능형 서버(230)로 송신할 수 있다. 지능형 서버(230)는 상기 결과 정보를 이용하여 수신된 음성 입력이 올바르게 처리된 것을 확인할 수 있다.
일 실시예의 클라이언트 모듈(218)은 음성 인식 모듈을 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 클라이언트 모듈(218)은 상기 음성 인식 모듈을 통해 제한된 기능을 수행하는 음성 입력을 인식할 수 있다. 예를 들어, 클라이언트 모듈(218)은 지정된 입력(예: 웨이크 업!)을 통해 유기적인 동작을 수행하기 위한 음성 입력을 처리하기 위한 지능형 앱을 수행할 수 있다.
일 실시예의 지능형 서버(230)는 통신 망을 통해 사용자 단말(210)로부터 사용자 음성 입력과 관련된 정보를 수신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 지능형 서버(230)는 수신된 음성 입력과 관련된 데이터를 텍스트 데이터(text data)로 변경할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 지능형 서버(230)는 상기 텍스트 데이터에 기초하여 사용자 음성 입력과 대응되는 태스크(task)를 수행하기 위한 플랜(plan)을 생성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 플랜은 인공 지능(artificial intelligent)(AI) 시스템에 의해 생성될 수 있다. 인공지능 시스템은 룰 베이스 시스템(rule-based system) 일 수도 있고, 신경망 베이스 시스템(neual network-based system)(예: 피드포워드 신경망(feedforward neural network(FNN)), 순환 신경망(recurrent neural network(RNN))) 일 수도 있다. 또는, 전술한 것의 조합 또는 이와 다른 인공지능 시스템일 수도 있다. 일 실시예에 따르면, 플랜은 미리 정의된 플랜의 집합에서 선택될 수 있거나, 사용자 요청에 응답하여 실시간으로 생성될 수 있다. 예를 들어, 인공지능 시스템은 미리 정의 된 복수의 플랜 중 적어도 플랜을 선택할 수 있다.
일 실시예의 지능형 서버(230)는 생성된 플랜에 따른 결과를 사용자 단말(210)로 송신하거나, 생성된 플랜을 사용자 단말(210)로 송신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 사용자 단말(210)은 플랜에 따른 결과를 디스플레이(211)에 표시할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 사용자 단말(210)은 플랜에 따른 동작을 실행한 결과를 디스플레이(211)에 표시할 수 있다.
일 실시예의 지능형 서버(230)는 프론트 엔드(front end)(231), 자연어 플랫폼(natual language platform)(232), 캡슐 데이터베이스(capsule database, DB)(238), 실행 엔진(execution engine)(233), 엔드 유저 인터페이스(end user interface)(234), 매니지먼트 플랫폼(management platform)(235), 빅 데이터 플랫폼(big data platform)(236), 및/또는 분석 플랫폼(analytic platform)(237)을 포함할 수 있다.
일 실시예의 프론트 엔드(231)는 사용자 단말(210)로부터 네트워크(240)를 통하여 수신된 음성 입력을 수신할 수 있다. 프론트 엔드(231)는 상기 음성 입력에 대응되는 응답을 송신할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 자연어 플랫폼(232)은 자동 음성 인식 모듈 (automatic speech recognition module)(ASR module)(232a), 자연어 이해 모듈 (natural language understanding module)(NLU module)(232b), 플래너 모듈 (planner module)(232c), 자연어 생성 모듈 (natural language generator module)(NLG module)(232d) 및/또는 텍스트 음성 변환 모듈 (text to speech module)(TTS module)(232e)를 포함할 수 있다.
일 실시예의 자동 음성 인식 모듈(232a)은 사용자 단말(210)로부터 수신된 음성 입력을 텍스트 데이터로 변환할 수 있다. 일 실시예의 자연어 이해 모듈(232b)은 음성 입력의 텍스트 데이터를 이용하여 사용자의 의도를 파악할 수 있다. 예를 들어, 자연어 이해 모듈(232b)은 문법적 분석(syntactic analyze) 또는 의미적 분석(semantic analyze)을 수행하여 사용자의 의도를 파악할 수 있다. 일 실시예의 자연어 이해 모듈(232b)은 형태소 또는 구의 언어적 특징(예: 문법적 요소)을 이용하여 음성 입력으로부터 추출된 단어의 의미를 파악하고, 상기 파악된 단어의 의미를 의도에 매칭시켜 사용자의 의도를 결정할 수 있다.
일 실시예의 플래너 모듈(232c)은 자연어 이해 모듈(232b)에서 결정된 의도 및 파라미터를 이용하여 플랜을 생성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 플래너 모듈(232c)은 상기 결정된 의도에 기초하여 태스크를 수행하기 위해 필요한 복수의 도메인을 결정할 수 있다. 플래너 모듈(232c)은 상기 의도에 기초하여 결정된 복수의 도메인 각각에 포함된 복수의 동작을 결정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 플래너 모듈(232c)은 상기 결정된 복수의 동작을 실행하는데 필요한 파라미터나, 상기 복수의 동작의 실행에 의해 출력되는 결과 값을 결정할 수 있다. 상기 파라미터, 및 상기 결과 값은 지정된 형식(또는, 클래스)의 컨셉으로 정의될 수 있다. 이에 따라, 플랜은 사용자의 의도에 의해 결정된 복수의 동작, 및 복수의 컨셉을 포함할 수 있다. 상기 플래너 모듈(232c)은 상기 복수의 동작, 및 상기 복수의 컨셉 사이의 관계를 단계적(또는, 계층적)으로 결정할 수 있다. 예를 들어, 플래너 모듈(232c)은 복수의 컨셉에 기초하여 사용자의 의도에 기초하여 결정된 복수의 동작의 실행 순서를 결정할 수 있다. 다시 말해, 플래너 모듈(232c)은 복수의 동작의 실행에 필요한 파라미터, 및 복수의 동작의 실행에 의해 출력되는 결과에 기초하여, 복수의 동작의 실행 순서를 결정할 수 있다. 이에 따라, 플래너 모듈(232c)는 복수의 동작, 및 복수의 컨셉 사이의 연관 정보(예: 온톨로지(ontology))가 포함된 플랜를 생성할 수 있다. 상기 플래너 모듈(232c)은 컨셉과 동작의 관계들의 집합이 저장된 캡슐 데이터베이스에 저장된 정보를 이용하여 플랜을 생성할 수 있다.
일 실시예의 자연어 생성 모듈(232d)은 지정된 정보를 텍스트 형태로 변경할 수 있다. 상기 텍스트 형태로 변경된 정보는 자연어 발화의 형태일 수 있다. 일 실시예의 텍스트 음성 변환 모듈(232e)은 텍스트 형태의 정보를 음성 형태의 정보로 변경할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 자연어 플랫폼(232)의 기능의 일부 기능 또는 전체 기능은 사용자 단말(210)에서도 구현가능 할 수 있다.
상기 캡슐 데이터베이스는 복수의 도메인에 대응되는 복수의 컨셉과 동작들의 관계에 대한 정보를 저장할 수 있다. 일 실시예에 따른 캡슐은 플랜에 포함된 복수의 동작 오브젝트(action object 또는, 동작 정보) 및 컨셉 오브젝트(concept object 또는 컨셉 정보)를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 캡슐 데이터베이스는 CAN(concept action network)의 형태로 복수의 캡슐을 저장할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 복수의 캡슐은 캡슐 데이터베이스에 포함된 기능 저장소(function registry)에 저장될 수 있다.
상기 캡슐 데이터베이스는 음성 입력에 대응되는 플랜을 결정할 때 필요한 전략 정보가 저장된 전략 레지스트리(strategy registry)를 포함할 수 있다. 상기 전략 정보는 음성 입력에 대응되는 복수의 플랜이 있는 경우, 하나의 플랜을 결정하기 위한 기준 정보를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 캡슐 데이터베이스는 지정된 상황에서 사용자에게 후속 동작을 제안하기 위한 후속 동작의 정보가 저장된 후속 동작 레지스트리(follow up registry)를 포함할 수 있다. 상기 후속 동작은, 예를 들어, 후속 발화를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 캡슐 데이터베이스는 사용자 단말(210)을 통해 출력되는 정보의 레이아웃(layout) 정보를 저장하는 레이아웃 레지스트리(layout registry)를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 캡슐 데이터베이스는 캡슐 정보에 포함된 어휘(vocabulary) 정보가 저장된 어휘 레지스트리(vocabulary registry)를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 캡슐 데이터베이스는 사용자와의 대화(dialog)(또는, 인터렉션(interaction)) 정보가 저장된 대화 레지스트리(dialog registry)를 포함할 수 있다. 상기 캡슐 데이터베이스는 개발자 툴(developer tool)을 통해 저장된 오브젝트를 업데이트(update)할 수 있다. 상기 개발자 툴은, 예를 들어, 동작 오브젝트 또는 컨셉 오브젝트를 업데이트하기 위한 기능 에디터(function editor)를 포함할 수 있다. 상기 개발자 툴은 어휘를 업데이트하기 위한 어휘 에디터(vocabulary editor)를 포함할 수 있다. 상기 개발자 툴은 플랜을 결정하는 전략을 생성 및 등록 하는 전략 에디터(strategy editor)를 포함할 수 있다. 상기 개발자 툴은 사용자와의 대화를 생성하는 대화 에디터(dialog editor)를 포함할 수 있다. 상기 개발자 툴은 후속 목표를 활성화하고, 힌트를 제공하는 후속 발화를 편집할 수 있는 후속 동작 에디터(follow up editor)를 포함할 수 있다. 상기 후속 목표는 현재 설정된 목표, 사용자의 선호도 또는 환경 조건에 기초하여 결정될 수 있다. 일 실시예에서는 캡슐 데이터베이스는 사용자 단말(210) 내에도 구현이 가능할 수 있다.
일 실시예의 실행 엔진(233)은 상기 생성된 플랜을 이용하여 결과를 산출할 수 있다. 엔드 유저 인터페이스(234)는 산출된 결과를 사용자 단말(210)로 송신할 수 있다. 이에 따라, 사용자 단말(210)은 상기 결과를 수신하고, 상기 수신된 결과를 사용자에게 제공할 수 있다. 일 실시예의 매니지먼트 플랫폼(235)은 지능형 서버(230)에서 이용되는 정보를 관리할 수 있다. 일 실시예의 빅 데이터 플랫폼(236)은 사용자의 데이터를 수집할 수 있다. 일 실시예의 분석 플랫폼(237)을 지능형 서버(230)의 QoS(quality of service)를 관리할 수 있다. 예를 들어, 분석 플랫폼(237)은 지능형 서버(230)의 구성 요소 및 처리 속도(또는, 효율성)를 관리할 수 있다.
일 실시예의 서비스 서버(250)는, 예를 들어 CP 서비스 A(251), CP 서비스 B(252), 및/또는 CP 서비스 C(253)을 포함하는, 사용자 단말(210)에 지정된 서비스(예: 음식 주문 또는 호텔 예약)를 제공할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 서비스 서버(250)는 제3 자에 의해 운영되는 서버일 수 있다. 일 실시예의 서비스 서버(250)는 수신된 음성 입력에 대응되는 플랜을 생성하기 위한 정보를 지능형 서버(230)에 제공할 수 있다. 상기 제공된 정보는 캡슐 데이터베이스에 저장될 수 있다. 또한, 서비스 서버(250)는 플랜에 따른 결과 정보를 지능형 서버(230)에 제공할 수 있다.
위에 기술된 통합 지능 시스템에서, 상기 사용자 단말(210)은, 사용자 입력에 응답하여 사용자에게 다양한 인텔리전트 서비스를 제공할 수 있다. 상기 사용자 입력은, 예를 들어, 물리적 버튼을 통한 입력, 터치 입력 또는 음성 입력을 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 사용자 단말(210)은 내부에 저장된 지능형 앱(또는, 음성 인식 앱)을 통해 음성 인식 서비스를 제공할 수 있다. 이 경우, 예를 들어, 사용자 단말(210)은 상기 마이크(212)를 통해 수신된 사용자 발화(utterance) 또는 음성 입력(voice input)를 인식하고, 인식된 음성 입력에 대응되는 서비스를 사용자에게 제공할 수 있다.
일 실시예에서, 사용자 단말(210)은 수신된 음성 입력에 기초하여, 단독으로 또는 상기 지능형 서버(230) 및/또는 서비스 서버(250)와 함께 지정된 동작을 수행할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(210)은 수신된 음성 입력에 대응되는 앱을 실행시키고, 실행된 앱을 통해 지정된 동작을 수행할 수 있다.
일 실시예에서, 사용자 단말(210)이 지능형 서버(230) 및/또는 서비스 서버(250)와 함께 서비스를 제공하는 경우에는, 상기 사용자 단말(210)은, 상기 마이크(212)를 이용하여 사용자 발화를 감지하고, 상기 감지된 사용자 발화에 대응되는 신호(또는, 음성 데이터)를 생성할 수 있다. 상기 사용자 단말(210)은, 상기 음성 데이터를 통신 인터페이스(213)를 이용하여 지능형 서버(230)로 송신할 수 있다.
일 실시예에 따른 지능형 서버(230)는 사용자 단말(210)로부터 수신된 음성 입력에 대한 응답으로써, 음성 입력에 대응되는 태스크(task)를 수행하기 위한 플랜, 또는 상기 플랜에 따라 동작을 수행한 결과를 생성할 수 있다. 상기 플랜은, 예를 들어, 사용자의 음성 입력에 대응되는 태스크(task)를 수행하기 위한 복수의 동작, 및 상기 복수의 동작과 관련된 복수의 컨셉을 포함할 수 있다. 상기 컨셉은 상기 복수의 동작의 실행에 입력되는 파라미터나, 복수의 동작의 실행에 의해 출력되는 결과 값을 정의한 것일 수 있다. 상기 플랜은 복수의 동작, 및 복수의 컨셉 사이의 연관 정보를 포함할 수 있다.
일 실시예의 사용자 단말(210)은, 통신 인터페이스(213)를 이용하여 상기 응답을 수신할 수 있다. 사용자 단말(210)은 상기 스피커(216)를 이용하여 사용자 단말(210) 내부에서 생성된 음성 신호를 외부로 출력하거나, 디스플레이(211)를 이용하여 사용자 단말(210) 내부에서 생성된 이미지를 외부로 출력할 수 있다.
도 2에서는 사용자 단말(210)에서 수신한 음성 입력의 음성 인식, 자연어 이해 및 생성, 플랜을 이용한 결과의 산출 동작이 지능형 서버(230) 상에서 수행되는 예에 대해서 설명 하였으나, 본 개시의 다양한 실시예들이 이에 한정되지 않는다. 예를 들어, 지능형 서버(230)의 적어도 일부 구성(예: 자연어 플랫폼(232), 실행 엔진(233), 캡슐 데이터베이스(238))은 사용자 단말(210)(또는 도 1의 전자 장치(101))에 임베디드 되어, 그 동작이 사용자 단말(210)에 의해 수행될 수도 있다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른, 컨셉과 동작의 관계 정보가 데이터베이스에 저장된 형태를 나타낸 도면이다.
상기 지능형 서버(예: 도 2의 지능형 서버(230))의 캡슐 데이터베이스(예: 도 2의 캡슐 데이터베이스(238))는 CAN (concept action network) 형태로 캡슐을 저장할 수 있다. 상기 캡슐 데이터베이스는 사용자의 음성 입력에 대응되는 태스크를 처리하기 위한 동작, 및 상기 동작을 위해 필요한 파라미터를 CAN(concept action network) 형태로 저장될 수 있다.
도 3을 참조하면, 상기 캡슐 데이터베이스는 복수의 도메인(예: 어플리케이션) 각각에 대응되는 복수의 캡슐(capsule(A)(310), capsule(B)(320))을 저장할 수 있다. 추가적인 또는 대안적인 캡슐(333, 334)이 또한 제공될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 하나의 캡슐(예: capsule(A)(310))은 하나의 도메인(예: 위치(geo), 어플리케이션)에 대응될 수 있다. 또한, 하나의 캡슐에는 캡슐과 관련된 도메인에 대한 기능을 수행하기 위한 적어도 하나의 서비스 제공자(예: CP 1(331) 또는 CP 2(332))가 대응될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 하나의 캡슐은 지정된 기능을 수행하기 위한 적어도 하나 이상의 동작(350) 및 적어도 하나 이상의 컨셉(360)을 포함할 수 있다.
자연어 플랫폼(예: 도 2의 자연어 플랫폼(232))은 캡슐 데이터베이스에 저장된 캡슐을 이용하여 수신된 음성 입력에 대응하는 태스크를 수행하기 위한 플랜을 생성할 수 있다. 예를 들어, 자연어 플랫폼의 플래너 모듈(예: 도 2의 플래너 모듈(232c))은 캡슐 데이터베이스에 저장된 캡슐을 이용하여 플랜을 생성할 수 있다. 예를 들어, 캡슐 A(310)의 동작들(311, 313)과 컨셉들(312, 314) 및 캡슐 B(320)의 동작(321) 과 컨셉(322)를 이용하여 플랜을 생성할 수 있다.
도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른 통합 지능 시스템을 구성하는 장치를 도시한 것이다.
도 4를 참조 하면, 통합 지능 시스템은 전자 장치(410)(예: 도 2의 사용자 단말(210)) 및 지능형 서버(420)(예: 도 2의 지능형 서버(230))를 포함할 수 있다. 전자 장치(410) 및 지능형 서버(420)는 네트워크를 통해 데이터를 송수신 할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(410)는 지능형 서비스 어플리케이션(예: 음성 어시스턴트(voice assistant), 챗봇(chatbot))이 실행된 상태에서 사용자(490)의 입력에 따라 명령어를 획득할 수 있다. 예를 들어, 사용자(490)는 전자 장치(410)의 디스플레이 상의 터치 입력을 통해 텍스트를 입력 하거나, 마이크로폰으로 음성을 입력할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(410) 또는 지능형 서버(420)는 사용자(490)의 명령어로부터 사용자(490)의 인텐트(intent)를 확인하고, 인텐트에 대응되는 동작을 수행하기 위한 파라미터들을 결정하고, 해당 인텐트를 실행할 도메인(domain) 상에서 인텐트에 대응되는 동작을 수행할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 도메인은 명령어에 대응하는 동작을 수행하는 주체로써 어플리케이션, 서브 태스크(sub-task), 플랫폼에 포함된 플레이어, 또는 서비스를 포함할 수 있다. 인텐트는 명령어를 입력한 사용자(490)가 어떠한 동작을 요구하는 것인지에 대한 의도를 포함할 수 있다.
파라미터는 지정된 인텐트의 동작을 수행하는데 필요한 적어도 하나의 변수 값일 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(410)의 사용자(490)가 "A가게에서 커피 주문해줘" 라고 발화 하게 되면, 도메인은 해당 동작을 수행할 A가게의 주문 어플리케이션, 인텐트는 커피 주문, 또는 파라미터는 커피를 포함할 수 있다. 다른 예로써, 사용자(490)가 "최근 문자 보여줘"라고 발화하는 경우, 도메인은 문자를 관리하는 컨택(contact) 어플리케이션, 인텐트는 문자 출력이 될 수 있다. 상술한 도메인, 인텐트, 파라미터의 정의는 이에 한정되지 않으며, 지능형 서비스에서 사용될 수 있는 다른 용어로 대체될 수도 있다.
이하에서는, 인텐트, 파라미터, 도메인의 결정, 및/또는 인텐트의 동작 수행과 같은 기능을 처리하는 하드웨어 및/또는 소프트웨어 구성의 집합을 AI 엔진(artificial intelligence engine)으로 정의하기로 한다. AI 엔진은 지능형 서버(420) 상에서 구현될 수 있고(예: 도 7의 지능형 서버(750)), 또는 전자 장치(410) 상에 임베디드 될 수도 있다(예: 도 8의 AI 엔진(850)). AI 엔진이 지능형 서버(420) 상에서 구현되는 실시예와 전자 장치(410) 상에서 구현되는 실시예 각각에서 AI 엔진의 구성 및/또는 기능 중 적어도 일부는 다른 장치에서 구현될 수도 있다. AI 엔진은 도 2의 자연어 플랫폼(232), 실행 엔진(233), 매니지먼트 플랫폼(235), 빅 데이터 플랫폼(236), 분석 플랫폼(237), 캡슐 데이터베이스(238) 중 적어도 일부를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(410)를 통해 사용자(490)가 입력한 명령어에서 인텐트의 동작을 수행하기 위해 부족한 파라미터가 있을 수 있다. 예를 들어, 지정된 인텐트의 동작을 수행하기 위한 파라미터가 날짜, 시간, 장소인데, 사용자(490)가 텍스트 또는 음성으로 날짜와 장소만 입력했다면, 동작을 수행하기 위해 시간 파라미터가 더 필요할 수 있다.
도 5는 본 개시의 일 실시예에 따른 NLU 파라미터를 사용자에게 요청하는 경우를 도시한 것이다.
도 5를 참조하면, 사용자(590)는 지능형 서비스 어플리케이션이 실행된 상태에서 "축구 경기 알려줘"라고 발화할 수 있다(511). AI 엔진(580)은 음성 인식 모듈(예: 도 2의 자동 음성 인식 모듈(232a))을 이용해 사용자(590)의 음성 입력을 텍스트 데이터로 변환하고, 자연어 이해 모듈(예: 도 2의 자연어 이해 모듈(232b))을 이용해 사용자(590)의 인텐트 및 인텐트의 동작 수행에 필요한 파라미터를 확인할 수 있다.
예를 들어, AI 엔진(580)은 상기 발화에 대응하는 인텐트로 축구 경기 결과 검색, 필요한 파라미터로 팀 명칭(Team_Name), 날짜 정보(Date)를 확인할 수 있다. 이 경우, AI 엔진(580)은 사용자(590)의 발화에서 추출된 파라미터에 팀 명칭과 날짜 정보가 없고, 파라미터의 부족으로 인해 해당 인텐트를 수행할 수 없기 때문에, 팀 명칭과 날짜 정보를 추가로 필요한 파라미터(512)로 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, AI 엔진(580)은 추가로 필요한 파라미터(512)를 획득하기 위한 쿼리(513)를 전자 장치의 디스플레이(예: 도 1의 디스플레이 모듈(160)) 또는 스피커(예: 도 1의 음향 출력 모듈(155))를 통해 출력할 수 있다.
사용자(590)는 전자 장치의 쿼리(513)에 응답하여, 팀 명칭과 관련된 정보로 "Team Samsung"을 추가 발화할 수 있다(521). AI 엔진(580)은 사용자(590)의 추가 발화를 분석하여 팀 명칭 파라미터를 추가로 획득할 수 있다. 하지만, AI 엔진(580)은 사용자(590)의 최초 발화(511) 및 추가 발화(521)에서 축구 경기 결과 검색 인텐트에 필요한 파라미터 중 날짜 정보가 더 필요한 것을 확인할 수 있다(522). AI 엔진(580)은 추가로 필요한 파라미터를 획득하기 위한 쿼리(523)를 더 출력할 수 있다.
사용자(590)는 전자 장치의 쿼리(523)에 응답하여, 날짜와 관련된 정보로 "5월 5일 경기"를 발화 할 수 있다(531). AI 엔진(580)은 사용자(590)의 추가 발화(531)를 분석하여 날짜 정보 파라미터를 추가로 획득할 수 있다. AI 엔진(580)은 축구 경기 결과 검색 인텐트에 필요한 파라미터가 모두 획득된 것으로 확인하고(532), 해당 인텐트에 대응하는 도메인(예: 인터넷 검색) 상에서 Team Samsung의 5월 5일 축구 경기 결과를 확인할 수 있다.
AI 엔진(580)은 해당 인텐트의 동작 수행이 진행 중임을 지시하는 메시지(533)를 출력하고, 동작 수행에 따른 결과 값이 획득되는 경우 디스플레이 또는 스피커를 통해 결과를 출력할 수 있다(534).
도 5를 참조 하면, AI 엔진(580)은 인텐트 및 인텐트의 동작 수행에 필요한 파라미터를 확인한 후, 사용자(590)가 입력한 명령어에서 필요한 파라미터를 확인할 수 없는 경우에 추가 쿼리 및 그에 이어지는 사용자(590)의 추가 발화로부터 파라미터를 추가 획득할 수 있다. 이와 같이, 지능형 서비스에서 필요한 정보를 지속적으로 사용자(590)에게 물어보는 과정은 사용자(590)로 하여금 피로감을 느끼게 하고 전반적인 사용자(590) 경험에 좋지 않은 영향을 미칠 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치는 상기 도 5의 예에서의 추가 쿼리(513, 523) 없이도 인텐트의 동작 실행에 필요한 파라미터를 획득하여 해당 인텐트의 동작을 실행할 수 있다. 이하, 도 6 내지 도 18을 통해 본 개시의 다양한 실시예들에 대해 보다 상세히 설명하기로 한다.
도 6은 본 개시의 일 실시예에 따른 전자 장치의 블록도이다.
도 6을 참조 하면, 전자 장치(600)는 디스플레이(620), 마이크로폰(630), 트랜시버 또는 다른 통신 모듈(640), 메모리(650) 및 적어도 하나의 프로세서(610)를 포함할 수 있다. 본 개시의 다양한 실시예에서는 도시된 구성 중 일부가 생략 또는 치환 될 수도 있다. 전자 장치(600)는 도 1의 전자 장치(101) 및/또는 도 2의 사용자 단말(210)의 구성 및/또는 기능 중 적어도 일부를 포함할 수 있다. 도시된(또는 도시되지 않은) 전자 장치(600)의 각 구성들 중 적어도 일부는 상호 작동적으로(operatively), 기능적으로(functionally) 및/또는 전기적으로 (electrically) 연결될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 디스플레이(620)는 적어도 하나의 프로세서(610)의 제어에 따라 다양한 영상을 표시할 수 있다. 예를 들어, 디스플레이(620)는 액정 디스플레이(liquid crystal display(LCD)), 발광 다이오드(light-emitting diode(LED)) 디스플레이, 유기 발광 다이오드(organic light-emitting diode(OLED)) 디스플레이, 또는 마이크로 전자기계 시스템(micro electro mechanical systems(MEMS)) 디스플레이, 또는 전자종이(electronic paper) 디스플레이 중 어느 하나로 구현될 수 있으며, 이에 한정되지는 않는다. 디스플레이(620)는 사용자의 신체 일부(예: 손가락) 또는 입력 장치(예: 스타일러스 펜)를 이용한 터치 및/또는 근접 터치(또는 호버링) 입력을 감지하는 터치 스크린으로 구성될 수 있다. 디스플레이(620)는 도 1의 디스플레이 모듈(160) 및/또는 도 2의 디스플레이(211)의 구성 및/또는 기능 중 적어도 일부를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 마이크로폰(630)은 사용자의 음성과 같은 외부의 사운드를 집음하고, 이를 디지털 데이터인 음성 신호로 변환할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(600)는 하우징(미도시)의 일부에 마이크로폰(630)을 포함하거나, 유/무선으로 연결된 외부 마이크로폰(630)에서 집음 된 음성 신호를 수신할 수도 있다.
다양한 실시예에 따르면, 통신 모듈(640)은 무선 네트워크(예: 4G(또는 LTE(long term evolution)) 네트워크, 5G(또는 NR(new radio)) 네트워크)를 통해 외부 장치(예: 도 4의 지능형 서버(420))와 통신할 수 있다. 통신 모듈(640)은 도 1의 통신 모듈(190) 및/또는 도 2의 통신 인터페이스(213)의 구성 및/또는 기능 중 적어도 일부를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 메모리(650)는 휘발성 메모리 및 비휘발성 메모리를 포함하여, 다양한 데이터들을 일시적 또는 영구적으로 저장할 수 있다. 메모리(650)는 도 1의 메모리(130) 및/또는 도 2의 메모리(215)의 구성 및/또는 기능 중 적어도 일부를 포함하고, 도 1의 프로그램(140)을 저장할 수 있다. 메모리(650)는 다양한 어플리케이션(예: 도 2의 제1앱(219a), 제2앱(219b)), 및 지능형 서비스를 지원하는 클라이언트 모듈(예: 도 2의 클라이언트 모듈(218))을 저장할 수 있다.
메모리(650)는 적어도 하나의 프로세서(610)에서 수행될 수 있는 다양한 인스트럭션(instruction)들을 저장할 수 있다. 이와 같은 인스트럭션들은 적어도 하나의 프로세서(610)에 의해 인식될 수 있는 산술 및 논리 연산, 데이터 이동, 및/또는 입출력과 같은 제어 명령을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 적어도 하나의 프로세서(610)는 전자 장치(600)의 각 구성 요소들의 제어 및/또는 통신에 관한 연산이나 데이터 처리를 수행할 수 있는 구성으로써, 하나 이상의 프로세서들로 구성될 수 있다. 적어도 하나의 프로세서(610)는 도 1의 프로세서(120) 및/또는 도 2의 프로세서(214)의 구성 및/또는 기능 중 적어도 일부를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 적어도 하나의 프로세서(610)가 전자 장치(600) 상에서 구현할 수 있는 연산 및 데이터 처리 기능에는 한정됨이 없을 것이나, 이하에서는 지능형 서비스에서 필요한 파라미터를 어플리케이션(또는 도메인)으로부터 획득하기 위한 다양한 실시예들에 대해 설명하기로 한다. 후술할 적어도 하나의 프로세서(610)의 동작들은 메모리(650)에 저장된 인스트럭션들을 로딩(loading)함으로써 수행될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 적어도 하나의 프로세서(610)는 지능형 서비스를 제공하는 어플리케이션(예: 음성 어시스턴트, 챗봇)을 실행할 수 있다. 적어도 하나의 프로세서(610)는 상기 실행된 어플리케이션을 이용해 사용자 입력을 수신하고, 사용자 입력에 기초한 명령어를 획득할 수 있다. 예를 들어, 적어도 하나의 프로세서(610)는 마이크로 폰(630)을 통해 사용자의 음성 입력을 수신 하거나, 디스플레이(620)(예: 터치 스크린) 상의 터치 입력을 통해 입력된 텍스트를 획득할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 적어도 하나의 프로세서(610)는 사용자가 입력한 명령어에 대응하는 결과 값을 디스플레이(620) 및/또는 스피커를 통해 출력할 수 있다. 사용자의 명령어에 대한 결과 값을 생성하는 동작은 AI 엔진(artificial intelligence engine)에 의해 수행될 수 있으며, AI 엔진은 지능형 서버 상에서 구현될 수 있고, 또는 전자 장치(600) 상에 임베디드 될 수 있다.
먼저, AI 엔진이 전자 장치(600) 상에서 구현되어, 외부 서버(예: 도 2의 지능형 서버(230), 도 4의 지능형 서버(420))에 의존하지 않고, 적어도 하나의 프로세서(610)가 AI 엔진을 통해 자연어 처리 및 명령어에 대한 결과 생성을 수행하는 실시예에 대해 설명하기로 한다.
일 실시예에 따르면, 적어도 하나의 프로세서(610)는 사용자가 입력한 명령어에 대응하는 인텐트를 획득할 수 있다. 예를 들어, AI 엔진은 입력된 명령어에 대해 문법적 분석(syntactic analyze) 또는 의미적 분석(semantic analyze)을 수행하여 사용자의 인텐트를 확인할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 적어도 하나의 프로세서(610)는 명령어로부터 적어도 하나의 파라미터를 추출할 수 있다. 여기서, 파라미터는 지정된 인텐트의 동작을 수행하는데 필요한 적어도 하나의 변수 값일 수 있다. 본 개시의 다양한 실시예에서는 AI 엔진의 동작 중 추출 또는 요구되는 파라미터들을 구분하기 위해, 지정된 인텐트의 동작을 수행하는 데 필요한 파라미터를 인텐트 실행 파라미터, 명령어를 구성하는 단어들로부터 추출된 파라미터를 명령어 추출 파라미터, 인텐트 실행을 위해 추가적으로 요구되는 파라미터를 추가적으로 필요한 파라미터(또는 추가 파라미터)로 정의할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 적어도 하나의 프로세서(610)는 인텐트에 대응하는 동작을 수행하기 위해 필요한 적어도 하나의 인텐트 실행 파라미터를 확인할 수 있다. 적어도 하나의 프로세서(610)는 외부 장치(예: 도 4의 지능형 서버(420))로부터 다양한 인텐트의 수행에 필요한 인턴트 실행 파라미터들의 정보를 수신하여 저장할 수 있으며, 다른 실시예에 따르면 자연어 이해 처리에 따라 인텐트 실행 파라미터를 결정할 수 있다. 예를 들어, 도 5의 실시예와 같이 적어도 하나의 프로세서(610)는 명령어에 대응하는 인텐트를 축구 경기 결과 검색으로 결정하고, 해당 인텐트를 실행하기 위해 필요한 파라미터로 팀 명칭, 날짜 정보를 확인할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 적어도 하나의 프로세서(610)는 인텐트에 대응하는 동작을 수행하기 위해 추가적으로 필요한 적어도 하나의 파라미터를 확인할 수 있다. 예를 들어, 적어도 하나의 프로세서(610)는 확인된 인텐트에 필요한 인텐트 실행 파라미터 중 명령어를 통해 획득한 명령어 추출 파라미터로부터 획득할 수 없는 적어도 하나의 파라미터를 추가적으로 필요한 파라미터로 결정할 수 있다. 예를 들어, 축구 경기 결과 검색 인텐트의 인텐트 실행 파라미터가 팀 명칭, 날짜 정보를 포함하고, 사용자가 팀 명칭과 관련된 정보를 입력(예: 음성, 텍스트)하여 명령어 추출 파라미터가 팀 명칭을 포함하는 경우, 날짜 정보를 추가적으로 필요한 파라미터로 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 적어도 하나의 프로세서(610)는 추가적으로 필요한 파라미터를 메모리(650)에 저장된 어플리케이션으로부터 확인할 수 있다. 여기서, 어플리케이션은 지능형 서비스 어플리케이션과 구분되는 어플리케이션으로써, 전자 장치(600) 상에서 설치 및 실행 가능한 정함이 없는 어플리케이션을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 적어도 하나의 프로세서(610)는 결정된 인텐트의 정보, 추가적으로 필요한 파라미터의 타입 및 명칭 중 적어도 하나를 포함하는 파라미터 요청을 실행 중인 어플리케이션에 전송할 수 있다. 예를 들어, 적어도 하나의 프로세서(610)는 브로드캐스팅 방식으로 실행 중인 모든 어플리케이션에 파라미터 요청을 전송할 수 있으며, 외부 서버(예: 관리자 서버)로부터 수신한 정보에 따라 미리 정해진 적어도 하나의 어플리케이션에 파라미터 요청을 전송할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 적어도 하나의 프로세서(610)는 파라미터 요청에 대응하여, 어플리케이션으로부터 파라미터를 수신할 수 있다. 예를 들어, 적어도 하나의 프로세서(610)는 인터넷 어플리케이션으로부터 team samsung에 대응하는 날짜 정보를 수신할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 적어도 하나의 프로세서(610)는 어플리케이션으로부터 추가적으로 필요한 파라미터가 획득되는 경우, 획득된 추가적으로 필요한 파라미터의 유효성을 검증할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(610)는 승인된 어플리케이션에서 파라미터가 전송된 것인지, 수신된 파라미터가 해당 인텐트에서 적용 가능한 타입인지 확인할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 적어도 하나의 프로세서(610)는 어플리케이션으로부터 추가적으로 필요한 파라미터가 획득되고 유효성이 검증되는 경우, 인텐트 실행이 가능한 지 확인하고, 불가능 한 경우, 추가적으로 필요한 파라미터를 다시 어플리케이션에 요청할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 적어도 하나의 프로세서(610)는 인텐트 실행 파라미터가 모두 획득되는 경우, 획득된 파라미터를 이용하여 인텐트에 대응하는 동작을 수행하고, 그 결과 값을 디스플레이(620) 또는 스피커를 통해 출력할 수 있다.
상술한 AI 엔진이 전자 장치(600) 상에서 구현되는 실시예는 도 8을 통해 보다 상세히 설명하기로 한다.
이하에서는 AI 엔진이 외부 서버(예: 도 2의 지능형 서버(230), 도 4의 지능형 서버(420)) 상에서 구현된 경우, 적어도 하나의 프로세서(610)의 동작에 대해서 설명하기로 한다.
일 실시예에 따르면, 적어도 하나의 프로세서(610)는 통신 모듈(640)을 이용하여 입력된 텍스트 또는 음성 입력을 외부 서버에 전송할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 외부 서버는 전자 장치(600)로부터 음성 정보가 수신되는 경우, 음성 인식 모듈(예: 도 2의 자동 음성 인식 모듈(232a))을 이용해 음성 정보를 텍스트 정보로 변환할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 외부 서버는 사용자가 입력한 명령어에 대응하는 인텐트를 획득하고, 명령어로부터 적어도 하나의 파라미터를 추출할 수 있다. 외부 서버는 인텐트에 대응하는 동작을 수행하기 위해 필요한 적어도 하나의 인텐트 실행 파라미터를 확인하여, 전자 장치(600)에 전송할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 적어도 하나의 프로세서(610)는 외부 서버로부터 수신한 정보에 기초하여, 인텐트에 대응하는 동작을 수행하기 위해 추가적으로 필요한 적어도 하나의 파라미터를 확인하고, 어플리케이션에 파라미터 요청을 전송할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 적어도 하나의 프로세서(610)는 어플리케이션으로부터 파라미터가 획득되는 경우, 통신 모듈(640)을 이용하여 외부 서버로 전송할 수 있다. 외부 서버는 수신된 파라미터를 기반으로 인텐트에 대응하는 동작을 수행하고, 그 결과 값을 전자 장치(600)에 전송할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 적어도 하나의 프로세서(610)는 외부 서버로부터 수신되는 결과 값을 디스플레이(620) 또는 스피커를 통해 출력할 수 있다.
상술한 AI 엔진이 외부 서버 상에서 구현되는 실시예는 도 7을 통해 보다 상세히 설명하기로 한다.
다양한 실시예에 따르면, 적어도 하나의 프로세서(610)는 어플리케이션으로부터 추가 파라미터가 획득되는 경우, 획득한 추가 파라미터 및/또는 어플리케이션의 정보를 포함하는 그래픽 객체를 디스플레이(620) 상에 표시할 수 있다. 적어도 하나의 프로세서(610)는 그래픽 객체에 대한 사용자 입력에 대응하여 인텐트에 대응하는 동작을 수행하기 위해 선택된 추가 파라미터를 이용할 수 있다. 본 실시예에 대해서는 도 14 및 도 15를 통해 보다 상세히 설명하기로 한다.
도 7은 본 개시의 일 실시예에 따른 통합 지능 시스템의 아키텍쳐(architecture)를 도시한 것이다.
도 7을 참조 하면, 통합 지능 시스템은 AI 엔진을 포함하는 지능형 서버(750) 및 전자 장치(700)를 포함할 수 있으며, 지능형 서버(750)는 도 2의 지능형 서버(230), 도 4의 지능형 서버(420)의 구성 및/또는 기능 중 적어도 일부를 포함하고, 전자 장치(700)는 도 1의 전자 장치(101), 도 2의 사용자 단말(210), 도 6의 전자 장치(600)의 구성 및/또는 기능 중 적어도 일부를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 지능형 서버(750)는 NLU(natural language understanding) 모듈(760), 다이얼로그 매니저(dialog manager, DM)(770), 응답 생성(response generator) 모듈(780)을 포함하고, 전자 장치(700)는 다양한 어플리케이션(720) 및 프로세서(예: 도 6의 적어도 하나의 프로세서(610))에 의해 실행될 수 있는 AI 클라이언트(710)를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, NLU 모듈(760)은 전자 장치(700)로부터 수신되는 명령어에 대한 자연어 이해(natural language understanding)를 수행할 수 있다. NLU 모듈(760)은 문법적 분석(syntactic analyze) 또는 의미적 분석(semantic analyze)을 수행하여 사용자의 인텐트를 파악할 수 있다. 예를 들어, NLU 모듈(760)은 형태소 또는 구의 언어적 특징(예: 문법적 요소)을 이용하여 음성 입력으로부터 추출된 단어의 의미를 파악하고, 상기 파악된 단어의 의미를 의도에 매칭시켜 사용자의 인텐트를 결정할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 대화의 상태를 관리하는 다이얼로그 매니저(770)는 전자 장치(700)와 송수신 되는 대화 메시지의 상태를 추적하는 다이얼로그 상태 트래커(dialog state tracker)(772), 사용자의 인텐트에 대응하는 파라미터(또는 슬롯)를 획득 및 처리 하는 슬롯 리졸버(slot resolver)(774) 및 인텐트에 대응하는 동작 수행의 유효성을 검증하는 동작 검증(action validator) 모듈(776)을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 슬롯 리졸버(774)는 NLU 모듈(760)에 의해 결정된 인텐트를 실행하기 위한 파라미터 및 사용자의 명령어로부터 추출된 파라미터를 비교하여, 인텐트 실행에 추가로 필요한 파라미터를 확인할 수 있다. 슬롯 리졸버(774)는 추가로 필요한 파라미터의 요청을 전자 장치(700)에 전송하고, 전자 장치(700)로부터 추가 파라미터가 수신되는 경우, 동작 검증 모듈(776) 및/또는 응답 생성 모듈(780)에 제공할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 동작 검증 모듈(776)은 획득된 파라미터를 이용하여 인텐트에 대응하는 동작이 수행 가능한 지 확인할 수 있다. 예를 들어, 동작 검증 모듈(776)은 사용자의 명령어로부터 추출된 파라미터 및 전자 장치(700)로부터 수신된 추가 파라미터를 이용하여 인텐트에 대응하는 동작이 수행 가능한 지 확인할 수 있다. 동작 검증 모듈(776)은 인텐트 실행이 가능하다고 확인되는 경우, 인텐트 및/또는 획득된 파라미터를 응답 생성 모듈(780)로 제공하고, 인텐트 실행에 추가로 필요한 파라미터가 더 있는 경우 슬롯 리졸버(774)에 요청할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 응답 생성 모듈(780)은 사용자의 인텐트에 기초하여 태스크를 수행하기 위해 필요한 도메인을 결정하고, 상기 도메인에서 파라미터를 이용하여 동작을 수행하고, 결과 값을 생성할 수 있다. 응답 생성 모듈(780)은 결과 값을 전자 장치(700)에 전송할 수 있다. 예를 들어, 응답 생성 모듈(780)은 결과 값을 텍스트의 형태로 전자 장치(700)에 전송할 수 있다.다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(700)는 사용자의 입력을 획득하고, 지능형 서비스와 관련된 동작을 수행하는 AI 클라이언트(710)를 포함할 수 있다. AI 클라이언트(710)는 프로바이더 수집(provider collector) 모듈(712), 브로드캐스트 전송(broadcast sender) 모듈(714) 및 유효성 검증(validation checker) 모듈(716)을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로바이더 수집 모듈(712)은 인텐트 실행을 위해 필요한 파라미터를 요청할 어플리케이션의 리스트를 수집할 수 있다. 예를 들어, 프로바이더 수집 모듈(712)은 어플리케이션의 리스트를 수집하기 위해, 인텐트 명칭, 파라미터 명칭을 관리자 서버에 요청할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 관리자 서버는 지능형 서버(750)의 일부로 포함되거나, 별도의 외부 서버(예: 도 1의 서버(108))로 구현될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 관리자 서버는 해당 파라미터에 대한 응답을 줄 수 있는 어플리케이션을 확인하고, 확인된 어플리케이션이 전자 장치(700)에 설치되어 있는지 또는 실행 중인지 여부, 관리자 서버 또는 전자 장치(700)의 사용자에 의해 미리 승인되어 있는지 확인할 수 있다. 어플리케이션 정보에는 패키지 명칭(package name)이 포함될 수 있으며, 검색 및 승인된 어플리케이션은 복수로 존재할 수 있다. 관리자 서버는 수집된 어플리케이션 리스트를 전자 장치(700)의 프로바이더 수집 모듈(712)에 전송할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 브로드캐스트 전송 모듈(714)은 프로바이더 수집 모듈(712)로부터 전달 받은 어플리케이션 리스트에 포함된 어플리케이션들에 인텐트 실행을 위해 추가로 필요한 파라미터를 요청할 수 있다. 예를 들어, 브로드캐스트 전송 모듈(714)은 브로드캐스트 방식으로 복수의 어플리케이션(720)에 실질적으로 동시에(또는 순차적으로) 파라미터 요청을 전송할 수 있으며, 파라미터 요청에 지정된 어플리케이션을 지칭하기 위해 패키지 명칭을 포함할 수 있다. 브로드캐스트 전송 모듈(714)은 파라미터 요청의 전송 시 sender ID, 인텐트 명칭, 파라미터 타입, 파라미터 명칭 중 적어도 일부를 함께 전송하여, 복수의 어플리케이션(720)이 파라미터에 맞는 값을 찾을 수 있도록 가이드 할 수 있다. 여기서, sender ID는 인텐트를 실행하는 주체 또는 도메인의 식별자를 의미할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 유효성 검증 모듈(716)은 복수의 어플리케이션(720)으로부터 추가 파라미터가 수신되는 경우, 추가 파라미터가 지능형 서버(750)의 AI 엔진(예: NLU 모듈(760), 다이얼로그 매니저(770), 응답 생성 모듈(780))에서 사용하기에 적합한 파라미터 인지 검증할 수 있다.
AI 클라이언트(710)는 검증 결과 유효하지 않은 파라미터(예: 인텐트 실행에 사용될 수 없는 파라미터, 등록 또는 승인되지 않은 어플리케이션에서 전송된 파라미터)는 제외하고, 유효한 것으로 검증된 파라미터를 지능형 서버(750)로 전송할 수 있다. AI 클라이언트(710)는 유효한 것으로 검증된 파라미터가 복수 개인 경우, 사용자의 선택에 따라 선택된 적어도 하나의 파라미터를 지능형 서버(750)로 전송할 수 있다.
도 8은 본 개시의 일 실시예에 따른 AI 엔진이 전자 장치 상에 임베디드 된 경우를 도시한 것이다.
일 실시예에 따르면, 사용자의 명령어에 대한 결과 값을 생성하는 동작을 수행하는 AI 엔진(850)은 전자 장치(800) 상에서 구현될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(800)는 도 1의 전자 장치(101), 도 2의 사용자 단말(210), 도 6의 전자 장치(600)의 구성 및/또는 기능 중 적어도 일부를 포함할 수 있다.
도 8을 참조 하면, AI 엔진(850)을 구성하는 NLU 모듈(860), 다이얼로그 매니저(870) 및 응답 생성 모듈(880)은 전자 장치(800)에 포함될 수 있으며, 통합 지능 시스템은 별도의 지능형 서버(예: 도 7의 지능형 서버(750)) 없이 전자 장치(800)만으로 구성될 수도 있다. 도시된 AI 엔진(850), AI 클라이언트(810) 및 어플리케이션들(820)은 메모리(예: 도 6의 메모리(650)) 상에 저장되고, 프로세서(예: 도 6의 적어도 하나의 프로세서(610))에 의해 실행될 수 있다.
일 실시예에 따르면, AI 클라이언트(810) 및 어플리케이션들(820)은 도 7의 AI 클라이언트(710) 및 복수의 어플리케이션들(720)의 구성 및/또는 기능 중 적어도 일부를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, AI 클라이언트(810)는 사용자의 입력에 따른 명령어를 AI 엔진(850)에 전송할 수 있다. AI 엔진(850)은 도 7의 NLU 모듈(760), 다이얼로그 매니저(770) 및 응답 생성 모듈(780)에 대응되는 구성을 포함할 수 있다.
예를 들어, NLU 모듈(860)은 명령어에 대한 자연어 이해를 수행하고 사용자의 인텐트를 생성할 수 있다. 다이얼로그 매니저(870)는 대화 추적, 파라미터 획득 및 처리, 동작 수행의 유효성 검증 동작을 수행할 수 있고, 응답 생성 모듈(880)은 도메인, 인텐트, 파라미터를 이용하여 결과 값을 생성할 수 있다.
도 9는 본 개시의 일 실시예에 따른 필요한 파라미터를 요청하는 예를 도시한 것이다.
도 9를 참조 하면, 사용자(990)는 "5월 5일 비행기 표 예약해줘"라는 발화를 마이크로폰(예: 도 6의 마이크로폰(630))을 통해 입력할 수 있다. 전자 장치(예: 도 8의 전자 장치(800)) 또는 지능형 서버(예: 도 7의 지능형 서버(750))의 AI 엔진(950)은 사용자(990)에 의해 입력된 명령어를 분석하여 사용자(990)의 인텐트를 BOOK_TICKET으로 결정할 수 있다. BOOK_TICKET 인텐트를 수행하기 위해서는 출발 일자(depart date) 및 도착지(destination)의 파라미터가 필요 하며, 출발 일자 파라미터는 명령어의 5월 5일로부터 획득할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, AI 엔진(950)은 추가적으로 필요한 파라미터인 도착지 파라미터를 AI 클라이언트(910)에 전송하고, AI 클라이언트(910)의 브로드캐스트 전송 모듈(예: 도 7의 브로드캐스트 전송 모듈(714))은 sender ID, 인텐트 명칭, 파라미터 타입, 파라미터 명칭를 포함하는 파라미터 요청을 전자 장치의 어플리케이션에 전송할 수 있다. 도 9의 예에서 파라미터 요청을 받는 어플리케이션의 패키지 명칭은 "com.air.reservation.app"이 될 수 있다. 어플리케이션은 파라미터 정보의 인텐트 명칭, 파라미터 타입 및 파라미터 명칭을 확인하고, 자신이 획득 및 제공할 수 있는 파라미터 인지 확인할 수 있다.
도 10은 본 개시의 일 실시예에 따른 AI 엔진이 어플리케이션에 파라미터 정보를 요청 및 수신하는 예를 도시한 것이다.
도 10을 참조하면, 다양한 실시예에 따르면, AI 엔진(1050) 및 다이얼로그 매니저(1055)는 AI 클라이언트(1010)의 파라미터 정책 매니저(1030)(parameter policy manager)에 현재 대화 상태를 전송할 수 있다. 예를 들어, AI엔진(1050)은 사용자의 명령어 입력으로부터 확인된 인텐트 및 인텐트를 수행하는 데 필요한 파라미터의 정보를 기록하고, 파라미터 정책 매니저(1030)에 전송할 수 있다. AI 엔진(1050)은 명령어로부터 추가로 필요한 파라미터가 확인되고, 해당 파라미터를 AI 클라이언트(1010)로부터 수신하여 인텐트를 실행하는 경우, 명령어에서 추가로 필요한 파라미터 및/또는 AI 클라이언트(1010)로부터 획득한 파라미터를 기록 및 전송할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 파라미터 정책 매니저(1030)는 AI 엔진(1050)으로부터 인텐트의 실행을 위해 추가적으로 필요한 파라미터가 있는지 확인할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 파라미터 정책 매니저(1030)는 추가적으로 필요한 파라미터가 있는 경우 복수의 어플리케이션(1020)에 추가 파라미터를 요청할 지 결정할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 추가 파라미터의 요청이 결정된 경우, 브로드캐스트 전송 모듈(1014)은 프로바이더 수집 모듈(1012)을 통해 등록 및 승인된 어플리케이션의 정보를 획득할 수 있다. 이 때, 프로바이더 수집 모듈(1012)은 외부 서버(예: 관리자 서버(1070))에 명령어로부터 획득된 인텐트 및 추가적으로 필요한 파라미터 정보를 전송하여, 추가 파라미터를 제공할 수 있는 어플리케이션의 리스트를 수신할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 브로드캐스트 전송 모듈(1014)은 외부 서버로부터 수신한 리스트에 있는 복수의 어플리케이션(1020)에 추가 파라미터 요청을 전송하고, 복수의 어플리케이션(1020)으로부터 추가 파라미터를 수신할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 유효성 검증 모듈(1016)은 복수의 어플리케이션(1020)으로부터 수신한 추가 파라미터의 유효성을 검사할 수 있다. AI 클라이언트(1010)는 유효한 값이라고 판단되는 적어도 하나의 추가 파라미터를 디스플레이(예: 도 1의 디스플레이 모듈(160), 도 2의 디스플레이(211) 또는 도 6의 디스플레이(620)) 또는 스피커(예: 도 1의 음향 출력 모듈(155) 또는 도 2의 스피커(216))를 통해 사용자에게 제공하고, 사용자의 선택에 따라 해당 추가 파라미터를 AI 엔진(1050)에 제공할 수 있다. AI 엔진(1050)은 명령어에서 추출된 추출 파라미터 및 복수의 어플리케이션(1020)에서 획득한 추가 파라미터를 이용하여 명령어에 대응하는 인텐트의 동작을 수행할 수 있다.
예를 들어, 사용자가 "여행가서 숙박할 호텔 예약해줘"라고 발화 하는 경우, AI 엔진(1050)은 현재 대화 상태를 AI 클라이언트(1010)에 전송할 수 있다. 이 때, 전송되는 대화 상태에는 호텔 위치에 대한 파라미터가 누락되었다는 정보를 포함할 수 있다. 파라미터 정책 매니저(1030)는 누락된 파라미터를 확인하고, 브로드캐스트 전송 모듈(1014)을 통해 사전 승인된 복수의 어플리케이션(1020)에 파라미터를 요청할 수 있다. 만약, 파라미터 요청을 받은 복수의 어플리케이션(1020) 중에 항공 예약과 관련된 정보를 포함하는 어플리케이션이 있고, 최근 사용자가 해당 어플리케이션(1020)에서 도착지로 예약한 장소가 제주도인 경우, 어플리케이션(1020)은 이 값(예: 제주도)을 AI 클라이언트(1010)에 전송할 수 있다. AI 클라이언트(1010)는 명령어 "여행가서 숙박할 호텔 예약해줘"에서 부족한 파라미터인 도착지 정보를 어플리케이션(1020)에서 획득한 제주도로 결정할 수 있다. AI 클라이언트(1010)는 제주도 및 해당 어플리케이션을 지시하는 그래픽 객체를 디스플레이 상에 표시하고, 사용자의 선택에 따라 파라미터를 AI 엔진(1050)에 제공할 수 있다.
도 11은 본 개시의 일 실시예에 따른 파라미터 획득 방법의 흐름도이다.
도시된 방법은 앞서 설명한 AI 엔진 및 AI 클라이언트에 의해 수행될 수 있으며, 앞서 설명한 바 있는 기술적 특징은 그 설명을 생략하기로 한다.
도 11을 참조하면, 다양한 실시예에 따르면, 동작 1110에서, 전자 장치(예: AI 클라이언트)는 지능형 서비스를 제공하는 어플리케이션(예: 음성 어시스턴트, 챗봇)을 실행하고, 사용자의 발화 입력(또는 텍스트 입력)을 수신할 수 있다. 전자 장치는 수신된 발화 입력으로부터 텍스트 정보인 명령어를 획득할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 동작 1120에서, 지능형 서버(예: 도 7의 지능형 서버(750)) 또는 전자 장치(예: 도 8의 전자 장치(800))의 AI 엔진은 사용자가 입력한 명령어에 대응하는 인텐트 및 인텐트를 실행하기 위해 필요한 파라미터(예: 인텐트 실행 파라미터)를 획득할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 동작 1130에서, AI 엔진은 해당 인텐트를 수행하기 위한 파라미터 정보가 충족되는지 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, AI 엔진은 획득된 인텐트를 실행하기 위해 필요한 인텐트 실행 파라미터 중 명령어에서 추출된 명령어 추출 파라미터를 이용해 해당 인텐트를 수행 가능한 지 확인할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 해당 인텐트를 수행할 수 없는 경우, 동작 1140에서, AI 클라이언트는 추가적으로 필요한 파라미터를 요청할 어플리케이션을 확인할 수 있다. 예를 들어, AI 클라이언트는 외부 서버(예: 관리자 서버)로부터 해당 파라미터에 대한 응답을 줄 수 있는 어플리케이션의 정보를 수신할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 동작 1150에서, AI 클라이언트는 확인된 어플리케이션에 인텐트 실행을 위해 추가로 필요한 파라미터를 요청할 수 있다. 예를 들어, AI 클라이언트는 브로드캐스트 방식으로 복수의 어플리케이션에 실질적으로 동시에(또는 순차적으로) 파라미터 요청을 전송할 수 있으며, 지정된 어플리케이션을 지칭하기 위해 패키지 명칭을 사용할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 동작 1160에서, AI 클라이언트는 어플리케이션으로부터 추가 파라미터가 수신되는 경우, 추가 파라미터가 지능형 서버의 AI 엔진에서 사용하기에 적합한 파라미터 인지 검증할 수 있다. AI 클라이언트는 검증 결과 유효하지 않은 파라미터(예: 인텐트 실행에 사용될 수 없는 파라미터, 등록되지 않은 어플리케이션에서 전송된 파라미터)는 제외하고, 유효한 것으로 검증된 파라미터를 AI 엔진으로 전송할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 동작 1130의 확인 결과, 해당 인텐트를 수행하기 위한 파라미터 정보가 충족되는 경우, 동작 1170에서, AI 엔진은 명령어에서 추출된 파라미터를 이용하여 인텐트의 동작을 수행할 수 있다.
예를 들어, 동작 1130의 확인 결과, AI 엔진은 획득된 인텐트를 실행하기 위해 필요한 인텐트 실행 파라미터 중 명령어에서 추출된 명령어 추출 파라미터를 이용해 해당 인텐트를 수행 가능한 경우, 동작 1170에서, 명령어에서 추출된 파라미터를 이용하여 해당 인텐트의 동작을 수행할 수 있다.
도 12는 본 개시의 일 실시예에 따른 통합 지능 시스템의 아키텍쳐를 도시한 것이다.
도 12를 참조 하면, 통합 지능 시스템은 전자 장치(1200), AI 엔진(1250) 및 AI 포털 서버(1270)를 포함할 수 있으며, AI 엔진(1250)은 전자 장치(예: 도 8의 전자 장치(800)) 또는 지능형 서버(예: 도 7의 지능형 서버(750)) 상에 구현될 수 있다. 전자 장치는 실행을 위한 다양한 어플리케이션(APP)을 포함할 수 있다.
AI 엔진(1250)은 NLU 모듈(1252)(예: 도 7의 NLU 모듈(760), 다이얼로그 매니저(1254)(예: 도 7의 다이얼로그 매니저(770)) 및 응답 생성 모듈(1256)(예: 도 7의 응답 생성 모듈(780))을 포함할 수 있으며, AI 엔진(1250)의 동작은 도 7의 AI 엔진(750) 및/또는 도 8의 AI 엔진(850)의 동작과 동일할 수 있다.
전자 장치(1200)는 AI 클라이언트(1210)를 포함할 수 있으며, AI 클라이언트(1210)의 동작은 도 7의 AI 클라이언트(710) 및/또는 도 8의 AI 클라이언트(810)의 동작과 동일할 수 있다. AI 클라이언트(1210)는 디스플레이 모듈(1220), 슬롯 정책 매니저(1230), 프로바이더 컬렉터 모듈(1212), 브로드캐스트 센더 모듈(1214) 및 유효성 검사기 모듈(1216)을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, AI 포털 서버(1270)는 통합 지능 시스템에서 AI 엔진(1250)에 인텐트의 동작을 수행하기 위해 부족한(또는 추가적으로 필요한) 파라미터를 제공할 어플리케이션을 미리 등록하고 승인 받는 동작을 수행하는 구성으로, 복수의 장치로 구현될 수 있다. 도시된 바와 같이, AI 포털 서버(1270)는 관리자 서버(1280) 및 개발자 웹사이트 서버(1290)를 포함할 수 있다. 관리자 서버(1280) 및 개발자 웹사이트 서버(1290)는 별도의 서버 장치로 구성되거나, 하나의 서버 장치 내에서 관리자 서버(1280) 및 개발자 웹사이트 서버(1290)의 기능이 수행될 수도 있다.
다양한 실시예에 따르면, 관리자 서버(1280)는 요청 정보 매니저(1282) 및 프로바이더 매니저(1284)를 포함할 수 있다. 요청 정보 매니저(1282)는 지능형 서비스의 관리자가 지능형 서비스(예: 음성 어시스턴트)의 지정된 업무(또는 인텐트)를 수행하기 위해 필요한 파라미터 정보를 등록하는 모듈일 수 있다. 예를 들어, 요청 정보 매니저(1282)는 파라미터가 사용되는 인텐트의 정보, 파라미터 타입, 파라미터 명칭, 또는 샘플 파라미터를 저장할 수 있다. 어플리케이션 개발자는 요청 정보 매니저(1282)에 의해 등록된 파라미터 정보를 보고, 자신이 개발한 어플리케이션에서 파라미터 정보를 제공해 줄 수 있는 지 확인할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로바이더 매니저(1284)는 지능형 서비스 관리자가 등록한 어플리케이션을 승인하는 모듈일 수 있다. 예를 들어, 지능형 서비스 관리자는 등록된 어플리케이션의 파라미터가 인텐트의 동작에 사용될 수 있는 경우, 해당 어플리케이션을 승인할 수 있다. 프로바이더 매니저(1284)에 의해 승인된 어플리케이션의 정보는 AI 클라이언트(1210)(예: 프로바이더 수집 모듈(1212))에 전송될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 개발자 웹사이트 서버(1290)는 어플리케이션 개발자가 자신이 개발한 어플리케이션을 등록할 수 있도록 레지스터 폼(register form) 모듈(1292)을 제공할 수 있다. 어플리케이션 개발자는 개발자 웹사이트 서버(1290)에서 제공하는 웹사이트 상에서 지능형 서비스 관리자가 등록한 파라미터의 정보를 보고, 자신이 개발한 어플리케이션이 해당 파라미터를 제공할 수 있는지 판단할 수 있다. 개발자 웹사이트 서버(1290)의 파라미터의 정보는 요청 정보 매니저(1282)로부터 받아올 수 잇다. 어플리케이션 개발자에 의해 어플리케이션이 등록되면, 등록된 정보는 프로바이더 매니저(1284)로 전달되어 지능형 서비스 관리자의 승인을 받을 수 있다. 등록되는 어플리케이션의 정보는 어플리케이션 명칭, 다운로드 주소 및 패키지 명칭을 포함할 수 있다.
도 13은 본 개시의 일 실시예에 따른 전자 장치의 어플리케이션을 등록 및 승인하는 동작을 도시한 것이다.
도 13을 참조하면, 관리자 서버(1380) 및 개발자 웹사이트 서버(1390)는 도 12의 관리자 서버(1280) 및 개발자 웹사이트 서버(1290)의 기능 및/또는 구성의 적어도 일부를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, AI 클라이언트(1310) 및 프로바이더 수집 모듈(1312)는 도 7의 AI 클라이언트(710) 및/또는 도 8의 AI 클라이언트(810)의 기능 및/또는 구성의 적어도 일부를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 지능형 서비스의 관리자(예: AI 개발자)는 요청 정보 매니저(1382)를 통해 지능형 서비스(예: 음성 어시스턴트, 챗봇)의 지정된 업무(또는 인텐트)를 수행하기 위해 필요한 파라미터 정보와 같은 요청 정보(request info)를 등록할 수 있다. 예를 들어, 요청 정보 매니저(1382)는 관리자가 입력한 파라미터가 사용되는 인텐트의 정보, 파라미터 타입, 파라미터 명칭, 또는 샘플 파라미터를 저장할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 요청 정보 매니저(1382)는 등록된 인텐트, 필요한 파라미터 정보를 포함하는 요청 정보의 리스트를 개발자 웹사이트 서버(1390)를 통해 제공하고, 개발자는 개발자 웹사이트 서버(1390)에서 제공하는 웹사이트를 통해 해당 리스트를 확인할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 어플리케이션의 개발자는 자신이 개발한 어플리케이션을 개발자 웹사이트 서버(1390)의 레지스터 폼 모듈(1392)을 통해 등록할 수 있다. 예를 들어, 등록되는 어플리케이션(또는 프로바이더)의 정보는 어플리케이션 명칭, 다운로드 주소 및 패키지 명칭을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 개발자 웹사이트 상에서 어플리케이션 개발자가 등록한 어플리케이션의 정보는 프로바이더 매니저(1384)에 등록될 수 있다. 프로바이더 매니저(1384)는 각 어플리케이션의 정보를 저장할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 지능형 서비스의 관리자는 등록된 어플리케이션의 파라미터가 인텐트의 동작에 사용될 수 있는 경우, 해당 어플리케이션을 승인할 수 있다. 이와 같이 등록 및 승인된 어플리케이션의 정보는 프로바이더 매니저(1384)에 의해 저장 및 관리될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, AI 클라이언트(1310)는 프로바이더(또는 어플리케이션)의 리스트를 요청할 수 있다. 이 때, 프로바이더의 리스트 요청은 인텐트의 타입 및 파라미터의 타입을 포함할 수 있다. 프로바이더 매니저(1384)는 추가 파라미터의 획득이 가능한 어플리케이션의 리스트를 AI 클라이언트(1310)에 제공할 수 있다. 이 때, 프로바이더 매니저(1384)는 어플리케이션의 패키지 명칭을 AI 클라이언트(1310)에 제공할 수 있다.
도 14는 본 개시의 일 실시예에 따른 전자 장치에서 파라미터를 추천하는 화면을 도시한 것이다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(1400)(예: 도 6의 적어도 하나의 프로세서(610))는 어플리케이션으로부터 추가 파라미터가 획득되는 경우, 획득한 추가 파라미터 및/또는 어플리케이션의 정보를 포함하는 그래픽 객체를 디스플레이(예: 도 6의 디스플레이(620)) 상에 표시할 수 있다. 전자 장치(1400)는 그래픽 객체에 대한 사용자 입력에 대응하여 인텐트에 대응하는 동작을 수행하기 위해 선택된 추가 파라미터를 이용할 수 있다.
도 14를 참조 하면, 사용자가 음성 입력 또는 텍스트 입력으로 명령어 "여행가서 숙박할 호텔 검색해줘"(1410)를 입력한 경우, 전자 장치(1400)(예: 도 8의 전자 장치(800)) 또는 지능형 서버(예: 도 7의 지능형 서버(750))의 AI 엔진은 해당 명령어의 자연어 이해를 통해 인텐트가 호텔 검색인 것으로 확인할 수 있다. 일 실시예에 따르면, AI 엔진은 해당 인텐트의 동작을 수행하기 위해 필요한 파라미터 중 호텔 위치 정보가 누락되어 있음을 확인할 수 있다. AI 엔진은 해당 인텐트의 동작을 수행하기 위해 필요한 파라미터 중 누락된 파라미터(예: 호텔 위치 정보)를 추가적으로 필요한 파라미터 정보로 확인할 수 있다. AI 엔진은 추가적으로 필요한 파라미터 정보를 AI 클라이언트(예: 도 7의 AI 클라이언트(710) 또는 도 8의 AI 클라이언트(810))에 전송하고, AI 클라이언트는 전자 장치(1400)에서 설치 및 실행 된 적어도 하나의 어플리케이션에 파라미터를 요청할 수 있다.
도 14를 참조 하면, 전자 장치(1400)에 항공사 어플리케이션이 설치되어 있고, 사용자가 최근에 항공사 어플리케이션을 통해서 제주도행 비행기를 예약한 이력이 있다면, 항공사 어플리케이션은 AI 클라이언트에 파라미터 값으로 제주도를 제공할 수 있다. 이 경우, 전자 장치(1400)는 디스플레이 상에 추가 파라미터 및 이를 전송한 어플리케이션의 정보를 포함하는 그래픽 객체(1420)를 표시할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(1400)는 해당 어플리케이션으로 이동(또는 해당 어플리케이션을 실행)할 수 있는 링크 정보(1425)를 더 표시할 수 있다. 또한, 전자 장치(1400)는 항공사 어플리케이션이 제공한 파라미터를 선택할 수 있는 그래픽 객체(1430)를 표시하고, 사용자의 선택에 기초하여 추가 파라미터를 인텐트 실행에 사용할 수 있다.
도 15는 본 개시의 일 실시예에 따른 전자 장치에서 복수의 어플리케이션이 추가 파라미터를 제공하는 화면을 도시한 것이다.
도 15를 참조 하면, 입력된 명령어가 "괜찮은 식당 검색해줘"인 경우(1510), 전자 장치(1500)(예: 도 8의 전자 장치(800)) 또는 지능형 서버(예: 도 7의 지능형 서버(750))의 AI 엔진은 해당 명령어의 자연어 이해를 통해 인텐트가 식당 검색인 것으로 확인할 수 있다. AI 엔진은 추가적으로 필요한 파라미터로 식당의 위치 정보를 확인할 수 있다. AI 클라이언트(예: 도 7의 AI 클라이언트(710) 또는 도 8의 AI 클라이언트(810))는 해당 파라미터를 어플리케이션에 요청할 수 있으며, 전자 장치(1500)의 어플리케이션 중 네비게이션 어플리케이션, 배달 어플리케이션 및 음성 어시스턴트 어플리케이션(예: 빅스비 어플리케이션)으로부터 위치 정보 파라미터가 전송될 수 있다. 전자 장치(1500)는 각각의 어플리케이션에서 획득한 파라미터 및 어플리케이션의 정보를 포함하는 복수의 그래픽 객체(1532, 1534, 1536) 및, 사용자의 선택을 요청하는 그래픽 객체(1520)을 표시하고, 사용자의 선택을 수신할 수 있다.
상술한 파라미터를 추천하는 실시예는 도 14 및 도 15에 한정되지 않으며, 다양한 실시예에 따른 전자 장치는 입력된 명령어에 대응되는 인텐트를 수행하기 위해 추가적으로 필요한 파라미터와 관련된 정보를 스피커를 이용하여 제공할 수도 있다.
도 16은 본 개시의 일 실시예에 따른 필요한 파라미터를 등록하는 예를 도시한 것이다.
다양한 실시예에 따르면, 지능형 서비스의 관리자는 개발자 웹 사이트(예: 도 12의 개발자 웹사이트(1290)) 상에 어플리케이션의 등록 시 필요한 정보를 요청 정보 매니저(예: 도 12의 요청 정보 매니저(1282))에 등록하여 어플리케이션 개발자에게 제공할 수 있다. 예를 들어, 인텐트 명칭, 파라미터 명칭, 파라미터 타입 정보 및 샘플 파라미터값이 등록될 수 있다.도 16을 참조 하면, 인텐트 book_hotel에 대해, 어플리케이션이 제공 필요한 파라미터로 location, 파라미터의 타입으로 string, 및 샘플 파라미터 값으로 서울, 수원, 강동구, 망포동, 광화문역, 동대문역이 등록될 수 있다. 어플리케이션 개발자는 해당 정보를 확인하고, 자신이 개발한 어플리케이션이 string 타입의 위치(location) 정보를 제공할 수 있는 경우, 어플리케이션을 등록할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 인텐트 order_food에 대해, 어플리케이션이 제공 필요한 파라미터로 food_type, 파라미터의 타입으로 string, 및 샘플 파라미터 값으로 한식, 분식, 디저트, 일식, 패스트푸드, 도시락이 등록될 수 있다. 어플리케이션 개발자는 해당 정보를 확인하고, 자신이 개발한 어플리케이션이 string 타입의 음식 종류(food_type) 정보를 제공할 수 있는 경우, 어플리케이션을 등록할 수 있다.
도 17은 본 개시의 일 실시예에 따른 파라미터 제공을 위한 어플리케이션 정보를 등록하는 예를 도시한 것이다.
다양한 실시예에 따르면, 어플리케이션의 개발자는 개발자 웹 사이트(예: 도 12의 개발자 웹사이트(1290))에 등록된 정보를 확인하고, 자신이 개발한 어플리케이션이 등록된 조건을 만족하는 경우 어플리케이션을 등록할 수 있다.
도 17을 참조 하면, 인텐트 호텔 예약에 필요한 파라미터인 위치 정보에 대해, 등록되는 어플리케이션 정보는 어플리케이션의 명칭으로 '여행 나라 항공', 패키지 명칭으로 'com.travel.reservation.main' 및 다운로드 URL로 'http://app.download/travel_nara_airplane'을 등록할 수 있다. 등록된 어플리케이션이 승인되는 경우, 관리자 서버(예: 도 12의 관리자 서버(1280))에 등록되고, 각 전자 장치의 AI 클라이언트에 어플리케이션의 정보가 제공될 수 있다.
다양한 실시예에 따른 전자 장치는, 터치 스크린을 포함하는 디스플레이, 사용자의 음성 입력을 수신하는 마이크로폰, 메모리, 및 상기 디스플레이, 상기 마이크로폰 및 상기 메모리와 작동적으로 연결되는 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 디스플레이 상의 터치 입력을 통해 입력된 텍스트 또는 상기 마이크로 폰을 통해 입력된 음성 입력에 기초한 명령어를 획득하고, 상기 명령어에 대응하는 인텐트(intent)를 획득하고, 상기 인텐트에 대응하는 동작을 수행하기 위해 추가적으로 필요한 적어도 하나의 파라미터를 확인하고, 및 상기 추가적으로 필요한 적어도 하나의 파라미터를 상기 메모리에 저장된 적어도 하나의 어플리케이션으로부터 획득하도록 설정될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 명령어로부터 상기 인텐트를 결정하고, 상기 확인된 인텐트에 대응하는 동작을 수행하기 위해 필요한 적어도 하나의 인텐트 실행 파라미터를 결정하도록 설정될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 명령어로부터 상기 인텐트와 관련된 적어도 하나의 명령어 추출 파라미터를 추출하고, 상기 인텐트 실행 파라미터 중 상기 명령어 추출 파라미터로부터 획득할 수 없는 적어도 하나의 파라미터를 상기 추가적으로 필요한 파라미터로 결정하도록 설정될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 결정된 인텐트의 정보, 상기 추가적으로 필요한 파라미터의 타입 및 명칭 중 적어도 하나를 포함하는 파라미터 요청을 적어도 하나의 어플리케이션에 전송하도록 설정될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 메모리에 저장된 어플리케이션 중 미리 정해진 어플리케이션에 상기 파라미터 요청을 전송하도록 설정될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 어플리케이션으로부터 추가 파라미터가 획득되는 경우, 상기 명령어 추출 파라미터 및 상기 추가 파라미터를 이용하여, 상기 인텐트에 대응하는 동작을 수행하도록 설정될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 외부 장치와 통신하기 위한 통신 모듈을 더 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 통신 모듈을 이용하여, 상기 입력된 텍스트 또는 상기 음성 입력을 외부 서버에 전송하고, 및 상기 외부 서버로부터 상기 인텐트에 대응하는 동작을 수행하기 위해 추가적으로 필요한 적어도 하나의 파라미터와 관련된 정보를 수신하도록 설정될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 어플리케이션으로부터 획득한 추가 파라미터를 상기 통신 모듈을 통해 상기 외부 서버로 전송하고, 및 상기 외부 서버로부터 상기 인텐트 수행에 따른 결과 값을 수신하도록 설정될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 어플리케이션으로부터 획득한 추가 파라미터의 유효성을 검증하도록 설정될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 추가 파라미터를 전송한 어플리케이션이 미리 등록된 어플리케이션인 경우, 상기 추가 파라미터가 유효한 것으로 결정하도록 설정될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 어플리케이션으로부터 추가 파라미터가 획득되는 경우, 상기 획득한 추가 파라미터 및 상기 어플리케이션의 정보를 포함하는 그래픽 객체를 상기 디스플레이 상에 표시하도록 설정될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 그래픽 객체에 대한 사용자 입력에 대응하여, 상기 인텐트에 대응하는 동작을 수행하기 위해 상기 어플리케이션으로부터 획득한 추가 파라미터를 이용하도록 설정될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 추가적으로 필요한 파라미터를 상기 메모리에 저장된 어플리케이션으로부터 획득하지 못하는 경우, 상기 추가적으로 필요한 파라미터를 획득하기 위한 쿼리를 상기 디스플레이 상에 표시하도록 설정될 수 있다.
도 18은 본 개시의 일 실시예에 따른 자연어 이해에 기초한 지능형 서비스를 제공하기 위한 파라미터의 획득 방법의 흐름도이다.
도시된 방법은 도 6 내지 17을 통해 설명한 전자 장치를 통해 수행될 수 있으며, 앞서 설명한 바 있는 기술적 특징에 대해서는 이하에서 그 설명을 생략하기로 한다.
도 18을 참조하면, 다양한 실시예에 따르면, 동작 1810에서, 전자 장치는 사용자 입력에 기초하여 명령어를 획득할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 지능형 서비스를 제공하는 어플리케이션(예: 음성 어시스턴트, 챗봇)을 실행하고, 마이크로 폰을 통해 사용자의 음성 입력을 수신 하거나, 디스플레이(예: 터치 스크린) 상의 터치 입력을 통해 입력된 텍스트를 획득할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 동작 1820에서, 전자 장치는 명령어에 대응하는 인텐트를 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 AI 엔진을 통해 입력된 명령어에 대해 문법적 분석(syntactic analyze) 또는 의미적 분석(semantic analyze)을 수행하여 사용자의 인텐트를 확인할 수 있다. 다른 실시예에 따르면, 전자 장치는 명령어를 외부 서버(예: 도 7의 지능형 서버(750))로 전송하고, 지능형 서버의 AI 엔진에서 자연어 이해를 처리하여 인텐트를 획득 후 전자 장치에 제공할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 동작 1830에서, 전자 장치는 인텐트에 대응하는 동작을 수행하기 위해 추가적으로 필요한 파라미터를 확인할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(또는 지능형 서버)는 확인된 인텐트에 필요한 인텐트 실행 파라미터 중 명령어를 통해 획득한 명령어 추출 파라미터로부터 획득할 수 없는 적어도 하나의 파라미터를 추가적으로 필요한 파라미터로 결정할 수 있다. 예를 들어, 축구 경기 결과 검색 인텐트의 인텐트 실행 파라미터가 팀 명칭, 날짜 정보를 포함하고, 사용자가 팀 명칭과 관련된 정보를 입력(예: 음성, 텍스트)하여 명령어 추출 파라미터가 팀 명칭을 포함하는 경우, 날짜 정보를 추가적으로 필요한 파라미터로 결정할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 동작 1840에서, 전자 장치는 추가적으로 필요한 파라미터를 전자 장치의 어플리케이션으로부터 획득할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 결정된 인텐트의 정보, 추가적으로 필요한 파라미터의 타입 및 명칭 중 적어도 하나를 포함하는 파라미터 요청을 실행 중인 어플리케이션에 전송할 수 있다. 전자 장치는 어플리케이션으로부터 추가 파라미터가 전송되는 경우, 유효성을 검증하고, 획득한 추가 파라미터 및/또는 어플리케이션의 정보를 포함하는 그래픽 객체를 디스플레이 상에 표시할 수 있다. 전자 장치는 그래픽 객체에 대한 사용자 입력에 대응하여 인텐트에 대응하는 동작을 수행하기 위해 선택된 추가 파라미터를 이용할 수 있다.
다양한 실시예에 따른, 전자 장치의 자연어 이해를 위한 파라미터 획득 방법은, 사용자의 터치 입력 또는 음성 입력에 기초한 명령어를 획득하는 동작, 상기 명령어에 대응하는 인텐트(intent)를 획득하는 동작, 상기 인텐트에 대응하는 동작을 수행하기 위해 추가적으로 필요한 적어도 하나의 파라미터를 확인하는 동작, 및 상기 추가적으로 필요한 적어도 하나의 파라미터를 적어도 하나의 어플리케이션으로부터 획득하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 인텐트를 획득하는 동작은, 상기 전자 장치가 상기 명령어로부터 상기 인텐트를 결정하는 동작, 및 상기 확인된 인텐트에 대응하는 동작을 수행하기 위해 필요한 적어도 하나의 인텐트 실행 파라미터를 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 추가적으로 필요한 적어도 하나의 파라미터를 확인하는 동작은, 상기 전자 장치가 상기 명령어로부터 상기 인텐트와 관련된 적어도 하나의 명령어 추출 파라미터를 추출하는 동작, 및 상기 인텐트 실행 파라미터 중 상기 명령어 추출 파라미터로부터 획득할 수 없는 적어도 하나의 파라미터를 상기 추가적으로 필요한 파라미터로 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 결정된 인텐트의 정보, 상기 추가적으로 필요한 파라미터의 타입 및 명칭 중 적어도 하나를 포함하는 파라미터 요청을 적어도 하나의 어플리케이션에 전송하는 동작을 더 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 인텐트를 획득하는 동작은, 상기 입력된 텍스트 또는 상기 음성 입력을 외부 서버에 전송하는 동작, 및 상기 외부 서버로부터 상기 인텐트에 대응하는 동작을 수행하기 위해 추가적으로 필요한 적어도 하나의 파라미터와 관련된 정보를 수신하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 어플리케이션으로부터 획득한 추가 파라미터의 유효성을 검증하는 동작을 더 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 어플리케이션으로부터 추가 파라미터가 획득되는 경우, 상기 획득한 추가 파라미터 및 상기 어플리케이션의 정보를 포함하는 그래픽 객체를 표시하는 동작을 더 포함할 수 있다.
본 개시는 다양한 실시예들을 참조하여 도시되고 설명되었지만, 첨부된 청구범위 및 그 균등물에 의해 정의된 본 개시내용의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 형태 및 세부사항의 다양한 변경이 이루어질 수 있다는 것이 통상의 기술자에 의해 이해될 수 있다.

Claims (15)

  1. 전자 장치에 있어서,
    터치 스크린을 포함하는 디스플레이;
    사용자의 음성 입력을 수신하는 마이크로폰;
    메모리; 및
    상기 디스플레이, 상기 마이크로폰 및 상기 메모리와 작동적으로 연결되는 적어도 하나의 프로세서를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 디스플레이 상의 터치 입력을 통해 입력된 텍스트 또는 상기 마이크로 폰을 통해 입력된 음성 입력에 기초한 명령어를 획득하고,
    상기 획득한 명령어에 대응하는 인텐트(intent)를 획득하고,
    상기 획득한 인텐트에 대응하는 동작을 수행하기 위해 추가적으로 필요한 적어도 하나의 파라미터를 확인하고, 및
    상기 추가적으로 필요한 적어도 하나의 파라미터를 상기 메모리에 저장된 적어도 하나의 어플리케이션으로부터 획득하도록 설정된 전자 장치.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 획득한 인텐트에 대응하는 동작을 수행하기 위해 필요한 적어도 하나의 인텐트 실행 파라미터를 결정하도록 설정된 전자 장치.
  3. 제 2항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 획득한 명령어로부터 상기 획득한 인텐트와 관련된 적어도 하나의 명령어 추출 파라미터를 추출하고,
    상기 결정된 적어도 하나의 인텐트 실행 파라미터 중 상기 추출된 적어도 하나의 명령어 추출 파라미터로부터 결정되지 않은 적어도 하나의 파라미터를 상기 추가적으로 필요한 적어도 하나의 파라미터로 결정하도록 설정된 전자 장치.
  4. 제 2항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 획득한 인텐트의 정보, 상기 적어도 하나의 추가적으로 필요한 파라미터의 타입 또는 상기 적어도 하나의 추가적으로 필요한 파라미터의 명칭 중 적어도 하나를 포함하는 파라미터 요청을 상기 메모리에 저장된 적어도 하나의 어플리케이션에 전송하도록 설정된 전자 장치.
  5. 제 4항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 메모리에 저장된 적어도 하나의 어플리케이션 중 미리 정해진 어플리케이션에 상기 파라미터 요청을 전송하도록 설정된 전자 장치.
  6. 제 3항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 메모리에 저장된 상기 적어도 하나의 어플리케이션으로부터 적어도 하나의 추가 파라미터가 획득되는 경우,
    상기 추출된 적어도 하나의 명령어 추출 파라미터 및 상기 적어도 하나의 추가 파라미터를 이용하여, 상기 획득한 인텐트에 대응하는 동작을 수행하도록 설정된 전자 장치.
  7. 제 1항에 있어서,
    외부 서버와 통신하기 위한 트랜시버를 더 포함하고,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 트랜시버를 이용하여, 상기 입력된 텍스트 또는 상기 음성 입력을 상기 외부 서버에 전송하고, 및
    상기 외부 서버로부터 상기 획득한 인텐트에 대응하는 동작을 수행하기 위해 추가적으로 필요한 적어도 하나의 파라미터와 관련된 정보를 수신하도록 설정된 전자 장치.
  8. 제 7항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 메모리에 저장된 상기 적어도 하나의 어플리케이션으로부터 획득한 적어도 하나의 추가 파라미터를 상기 트랜시버를 통해 상기 외부 서버로 전송하고, 및
    상기 외부 서버로부터 상기 획득한 인텐트 수행에 따른 결과 값을 수신하도록 설정된 전자 장치.
  9. 제 1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 메모리에 저장된 상기 적어도 하나의 어플리케이션으로부터 획득한 상기 적어도 하나의 추가 파라미터의 유효성을 검증하도록 설정된 전자 장치.
  10. 제 9항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 적어도 하나의 추가 파라미터를 전송한 상기 메모리에 저장된 상기 적어도 하나의 어플리케이션이 미리 등록된 어플리케이션인 경우, 상기 적어도 하나의 추가 파라미터가 유효한 것으로 결정하도록 설정된 전자 장치.
  11. 제 1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 메모리에 저장된 상기 적어도 하나의 어플리케이션으로부터 상기 적어도 하나의 추가 파라미터가 획득되는 경우, 상기 획득한 적어도 하나의 추가 파라미터 및 상기 메모리에 저장된 상기 적어도 하나의 어플리케이션의 정보를 포함하는 그래픽 객체를 상기 디스플레이 상에 표시하도록 설정된 전자 장치.
  12. 제 11항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 그래픽 객체에 대한 사용자 입력에 대응하여, 상기 획득한 인텐트에 대응하는 동작을 수행하기 위해 상기 메모리에 저장된 상기 적어도 하나의 어플리케이션으로부터 획득한 상기 적어도 하나의 추가 파라미터를 이용하도록 설정된 전자 장치.
  13. 제 1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 적어도 하나의 추가적으로 필요한 파라미터를 상기 메모리에 저장된 상기 적어도 하나의 어플리케이션으로부터 획득하지 못하는 경우, 상기 적어도 하나의 추가적으로 필요한 파라미터를 획득하기 위한 쿼리를 상기 디스플레이 상에 표시하도록 설정된 전자 장치.
  14. 전자 장치의 자연어 이해를 위한 파라미터 획득 방법에 있어서,
    사용자의 터치 입력 또는 음성 입력에 기초한 명령어를 획득하는 동작;
    상기 명령어에 대응하는 인텐트(intent)를 획득하는 동작;
    상기 획득한 인텐트에 대응하는 동작을 수행하기 위해 추가적으로 필요한 적어도 하나의 파라미터를 확인하는 동작; 및
    상기 추가적으로 필요한 적어도 하나의 파라미터를 적어도 하나의 어플리케이션으로부터 획득하는 동작을 포함하는 방법.
  15. 제 14항에 있어서,
    상기 획득한 인텐트에 대응하는 동작을 수행하기 위해 필요한 적어도 하나의 인텐트 실행 파라미터를 결정하는 동작을 더 포함하는 방법.
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