WO2022270735A1 - 전자 장치 및 전자 장치와 타겟 장치 간의 거리에 기초하여 생성되는 객체를 출력하는 방법 - Google Patents

전자 장치 및 전자 장치와 타겟 장치 간의 거리에 기초하여 생성되는 객체를 출력하는 방법 Download PDF

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WO2022270735A1
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김현정
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삼성전자주식회사
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    • G10L15/22—Procedures used during a speech recognition process, e.g. man-machine dialogue
    • G10L2015/225—Feedback of the input speech

Definitions

  • Various embodiments of the present disclosure relate to an electronic device and a method of outputting an object generated based on a distance between the electronic device and a target device.
  • a user can input voice (e.g., speech) into an electronic device and receive a response message according to the voice input through a voice assistant (e.g., voice assistant service).
  • voice assistant e.g., voice assistant service
  • the electronic device may perform a function of the electronic device based on the recognition of a voice input through the voice assistant or may support the function of another electronic device to be performed.
  • a remote command for controlling a remote device to a device e.g., a remote device
  • a device e.g., a remote device
  • an object e.g., a remote device
  • the user may experience very frustrating usability. Accordingly, a technique for providing a user with an object optimized for a situation in which the user needs a remote device may be required.
  • Various embodiments may provide a technique of generating and providing an object corresponding to a long distance and/or a short distance based on a distance between an electronic device and a device to be remotely controlled.
  • Various embodiments may enhance the user experience of using the voice assistant by providing an object suitable for far and/or near distances to the user.
  • An electronic device includes a memory for storing instructions; and a processor electrically connected to the memory and configured to execute the instructions, wherein when the instructions are executed by the processor, the processor determines whether the utterance is a device control utterance for a target device subject to remote control. determine a distance between the electronic device and the target device based on the utterance as the device control utterance, and determine whether the distance is short (eg, less than or equal to a threshold distance) or far (eg, greater than a threshold distance) ), you can output objects that are created differently depending on whether
  • An operating method of an electronic device includes determining whether an utterance is a device control utterance for a target device that is a target of remote control; checking a distance between the electronic device and the target device based on the utterance that is the device control utterance; and an operation of outputting an object that is created differently depending on whether the distance is a short distance (eg, less than or equal to a threshold distance) or a long distance (eg, greater than a threshold distance).
  • a short distance eg, less than or equal to a threshold distance
  • a long distance eg, greater than a threshold distance
  • an object corresponding to a long distance and/or a short distance may be generated based on a distance between an electronic device and a device to be remotely controlled, and provided to the user, thereby improving the experience of using the voice assistant.
  • FIG. 1 is a block diagram of an electronic device 101 within a network environment 100, according to various embodiments.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating an integrated intelligence system according to an embodiment.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating a form in which relationship information between a concept and an operation is stored in a database according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating a screen on which an electronic device processes a voice input received through an intelligent app according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 5 is a diagram for explaining a concept of generating and providing an object according to a distance between an electronic device and a target device according to various embodiments.
  • FIG. 6 is a diagram for explaining an example of an electronic device and a dialog system for generating and providing an object according to a distance between an electronic device and a target device, according to various embodiments.
  • FIG. 7A and 7B are views for explaining examples of determining a distance between an electronic device and a target device as a short distance or a long distance, according to various embodiments.
  • 8A to 8C are diagrams for explaining examples of providing an object according to a distance between an electronic device and a target device according to various embodiments.
  • FIG. 9 is a signal flowchart illustrating an example of an operation of detecting a peripheral device located around an electronic device according to various embodiments.
  • FIG. 10 is a flowchart illustrating a method of determining a distance between an electronic device and a target device, according to various embodiments.
  • FIG. 11 is a flowchart illustrating a method of generating and providing an object according to a distance between an electronic device and a target device, according to various embodiments.
  • FIG. 12 is a flowchart illustrating an operation of an electronic device according to various embodiments.
  • FIG. 1 is a block diagram of an electronic device 101 within a network environment 100, according to various embodiments.
  • an electronic device 101 communicates with an electronic device 102 through a first network 198 (eg, a short-range wireless communication network) or through a second network 199. It may communicate with at least one of the electronic device 104 or the server 108 through (eg, a long-distance wireless communication network). According to one 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
  • the server 108 e.g, a long-distance wireless communication network
  • the electronic device 101 includes a processor 120, a memory 130, an input module 150, an audio output module 155, a display module 160, an audio module 170, a sensor module ( 176), interface 177, connection terminal 178, haptic module 179, camera module 180, power management module 188, battery 189, communication module 190, subscriber identification module 196 , or the antenna module 197 may be included.
  • at least one of these components eg, the connection terminal 178) may be omitted or one or more other components may be added.
  • some of these components eg, sensor module 176, camera module 180, or antenna module 197) are integrated into a single component (eg, display module 160). It can be.
  • the processor 120 for example, executes software (eg, the program 140) to cause at least one other component (eg, hardware or software component) of the electronic device 101 connected to the processor 120. It can control and perform various data processing or calculations. According to one embodiment, as at least part of data processing or operation, the processor 120 transfers instructions or data received from other components (e.g., sensor module 176 or communication module 190) to volatile memory 132. , processing commands or data stored in the volatile memory 132 , and storing resultant data in the non-volatile memory 134 .
  • software eg, the program 140
  • the processor 120 transfers instructions or data received from other components (e.g., sensor module 176 or communication module 190) to volatile memory 132. , processing commands or data stored in the volatile memory 132 , and storing resultant data in the non-volatile memory 134 .
  • the processor 120 may include a main processor 121 (eg, a central processing unit or an application processor) or a secondary processor 123 (eg, a graphic processing unit, a neural network processing unit ( NPU: neural processing unit (NPU), image signal processor, sensor hub processor, or communication processor).
  • a main processor 121 eg, a central processing unit or an application processor
  • a secondary processor 123 eg, a graphic processing unit, a neural network processing unit ( NPU: neural processing unit (NPU), image signal processor, sensor hub processor, or communication processor.
  • NPU neural network processing unit
  • the secondary processor 123 may be implemented separately from or as part of the main processor 121 .
  • the secondary processor 123 may, for example, take the place 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, running an application). ) state, 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 auxiliary processor 123 eg, image signal processor or communication processor
  • the auxiliary processor 123 may include a hardware structure specialized for processing an artificial intelligence model.
  • AI models can be created through machine learning. Such learning may be performed, for example, in the electronic device 101 itself where the artificial intelligence model 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 foregoing, but is not limited to the foregoing examples.
  • the artificial intelligence model may include, in addition or alternatively, software structures in addition to hardware structures.
  • the memory 130 may store various data used by at least one component (eg, the processor 120 or the sensor module 176) of the electronic device 101 .
  • the data may include, for example, input data or output data for software (eg, program 140) and commands related thereto.
  • the memory 130 may include volatile memory 132 or non-volatile memory 134 .
  • the program 140 may be stored as software in the memory 130 and may include, for example, an operating system 142 , middleware 144 , or an application 146 .
  • the input module 150 may receive a command or data to be used by a component (eg, the processor 120) of the electronic device 101 from the outside of the electronic device 101 (eg, a user).
  • 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 sound signals 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.
  • a receiver may be used to receive an incoming call. According to one embodiment, the receiver may be implemented separately from the speaker or as part of it.
  • the display module 160 may visually provide information to the outside of the electronic device 101 (eg, a user).
  • the display module 160 may include, for example, a display, a hologram device, or a projector and a control circuit for controlling the device.
  • the display module 160 may include a touch sensor set to detect a touch or a pressure sensor set to measure the intensity of force generated by the touch.
  • the audio module 170 may convert sound into an electrical signal or vice versa. According to one embodiment, the audio module 170 acquires sound through the input module 150, the sound output module 155, or an external electronic device connected directly or wirelessly to the electronic device 101 (eg: Sound may be output through the electronic device 102 (eg, a speaker or a headphone).
  • the audio module 170 acquires sound through the input module 150, the sound output module 155, or an external electronic device connected directly or wirelessly to the electronic device 101 (eg: Sound may be output through the electronic device 102 (eg, a speaker or a headphone).
  • the sensor module 176 detects an operating state (eg, power or temperature) of the electronic device 101 or an external environmental state (eg, a user state), and generates an electrical signal or data value corresponding to the detected state. can do.
  • the sensor module 176 may include, for example, a gesture sensor, a gyro sensor, an air pressure sensor, a magnetic sensor, an acceleration sensor, a grip sensor, a proximity sensor, a color sensor, an IR (infrared) sensor, a bio sensor, It may include a temperature sensor, humidity sensor, or light sensor.
  • the interface 177 may support one or more designated protocols that may be used to directly or wirelessly connect the electronic device 101 to 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 interface
  • audio interface audio interface
  • connection terminal 178 may include a connector through which the electronic device 101 may 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 electrical signals into mechanical stimuli (eg, vibration or motion) or electrical stimuli that a user may perceive through tactile or kinesthetic senses.
  • 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 one 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 the electronic device 101 .
  • the power management module 188 may be implemented as at least part of a power management integrated circuit (PMIC), for example.
  • PMIC power management integrated circuit
  • the battery 189 may supply power to at least one component of the electronic device 101 .
  • the battery 189 may include, for example, a non-rechargeable primary cell, a rechargeable secondary cell, or a fuel cell.
  • 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). Establishment and communication through the established communication channel may be supported.
  • the communication module 190 may include one or more communication processors that operate independently of the processor 120 (eg, an application processor) and support direct (eg, wired) communication or wireless communication.
  • the communication module 190 is 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) or a wired communication module 194 (eg, : a local area network (LAN) communication module or a power line communication module).
  • 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
  • GNSS global navigation satellite system
  • wired communication module 194 eg, : a local area network (LAN) communication module or a power line communication module.
  • a corresponding communication module 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 telecommunications network such as a computer network (eg, a LAN or a WAN).
  • a telecommunications network such as a computer network (eg, a LAN or a WAN).
  • These various types of communication modules may be integrated as one component (eg, a single chip) or implemented as a plurality of separate components (eg, multiple chips).
  • the wireless communication module 192 uses 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.
  • subscriber information eg, International Mobile Subscriber Identifier (IMSI)
  • IMSI International Mobile Subscriber Identifier
  • 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, NR access technology (new radio access technology).
  • NR access technologies include high-speed transmission of high-capacity data (enhanced mobile broadband (eMBB)), minimization of terminal power and access of multiple terminals (massive machine type communications (mMTC)), or high reliability and low latency (ultra-reliable and low latency (URLLC)).
  • eMBB enhanced mobile broadband
  • mMTC massive machine type communications
  • URLLC ultra-reliable and low latency
  • -latency communications can be supported.
  • the wireless communication module 192 may support a high frequency band (eg, mmWave band) to achieve a high data rate, for example.
  • the wireless communication module 192 uses various technologies for securing performance in a high frequency band, such as beamforming, massive multiple-input and multiple-output (MIMO), and full-dimensional multiplexing. Technologies such as input/output (FD-MIMO: full dimensional MIMO), array antenna, analog beam-forming, or large scale antenna may be supported.
  • the wireless communication module 192 may support various requirements defined for 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 is a peak data rate for eMBB realization (eg, 20 Gbps or more), a loss coverage for mMTC realization (eg, 164 dB or less), or a U-plane latency for URLLC realization (eg, Example: downlink (DL) and uplink (UL) each of 0.5 ms or less, or round trip 1 ms or less) may be supported.
  • eMBB peak data rate for eMBB realization
  • a loss coverage for mMTC realization eg, 164 dB or less
  • U-plane latency for URLLC realization eg, Example: downlink (DL) and uplink (UL) each of 0.5 ms or less, or round trip 1 ms or less
  • the antenna module 197 may transmit or receive signals or power to the outside (eg, an external electronic device).
  • the antenna module 197 may include an antenna including a radiator formed of a conductor or a conductive pattern formed on a substrate (eg, PCB).
  • 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 selected from the plurality of antennas by the communication module 190, for example. can be chosen 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) may be additionally formed as a part of the antenna module 197 in addition to the radiator.
  • RFIC radio frequency integrated circuit
  • the antenna module 197 may form a mmWave antenna module.
  • the mmWave antenna module includes a printed circuit board, an RFIC disposed on or adjacent to a first surface (eg, a lower surface) of the printed circuit board and capable of supporting a designated high frequency band (eg, mmWave band); and a plurality of antennas (eg, array antennas) disposed on or adjacent to a second surface (eg, a top surface or a side surface) 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)
  • signal e.g. commands or data
  • commands 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 part of operations executed in the electronic device 101 may be executed in one or more external electronic devices among the external electronic devices 102 , 104 , or 108 .
  • the electronic device 101 when the electronic device 101 needs to perform a certain function or service automatically or in response to a request from a user or another device, the electronic device 101 instead of executing the function or service by itself.
  • one or more external electronic devices may be requested to perform the function or at least part of the service.
  • One or more external electronic devices receiving 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 deliver the execution result to the electronic device 101 .
  • the electronic device 101 may provide the result as at least part of a response to the request as it is or additionally processed.
  • 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. According to one embodiment, the external electronic device 104 or server 108 may be included in the second network 199 .
  • the electronic device 101 may be applied to intelligent services (eg, smart home, smart city, smart car, or health care) based on 5G communication technology and IoT-related technology.
  • Electronic devices may be devices of various types.
  • 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.
  • 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 camera e.g., a camera
  • a wearable device e.g., a smart bracelet
  • first, second, or first or secondary may simply be used to distinguish a given component from other corresponding components, and may be used to refer to a given component in another aspect (eg, importance or order) is not limited.
  • a (e.g., first) component is said to be “coupled” or “connected” to another (e.g., second) component, with or without the terms “functionally” or “communicatively.”
  • the certain component may be connected to the other component directly (eg by wire), wirelessly, or through a third component.
  • module used in various embodiments of this document may include a unit implemented in hardware, software, or firmware, and is interchangeable with terms such as, for example, logic, logical blocks, parts, or circuits.
  • a module may be an integrally constructed component or a minimal unit of components or a portion thereof 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
  • a storage medium eg, internal memory 136 or external memory 138
  • a machine eg, electronic device 101
  • a processor eg, the processor 120
  • a 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.
  • the storage medium is a tangible device and does not contain a signal (e.g. electromagnetic wave), and this term refers to the case where data is stored semi-permanently in the storage medium. It does not discriminate when it is temporarily stored.
  • a signal e.g. electromagnetic wave
  • the method according to various embodiments disclosed in this document may be included and provided in a computer program product.
  • Computer program products may be traded between sellers and buyers as commodities.
  • a computer program product is distributed in the form of a device-readable storage medium (e.g. compact disc read only memory (CD-ROM)), or through an application store (e.g. Play StoreTM) or on two user devices (e.g. It can be distributed (eg downloaded or uploaded) online, directly between smart phones.
  • a device-readable storage medium e.g. compact disc read only memory (CD-ROM)
  • an application store e.g. Play StoreTM
  • two user devices e.g. It can be distributed (eg downloaded or uploaded) online, directly between smart phones.
  • at least part of the computer program product may be temporarily stored or temporarily created in a device-readable storage medium such as a manufacturer's server, an application store server, or a relay server's memory.
  • each component (eg, module or program) of the above-described components may include a single object 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 aforementioned corresponding components may be omitted, or one or more other components or operations may be added.
  • a plurality of components eg modules or programs
  • the integrated component may perform one or more functions of each of the plurality of components identically or similarly to those performed by a corresponding component of the plurality of components prior to the integration. .
  • the actions performed by a module, program, or other component are executed sequentially, in parallel, iteratively, or heuristically, or one or more of the actions are executed in a different order, or omitted. or one or more other actions may be added.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating an integrated intelligence system according to an embodiment.
  • the integrated intelligent system 20 of one embodiment includes an electronic device 201 (eg, the electronic device 101 of FIG. 1), an intelligent server 290 (eg, the server 108 of FIG. 1) , and a service server 300 (eg, server 108 of FIG. 1).
  • an electronic device 201 eg, the electronic device 101 of FIG. 1
  • an intelligent server 290 eg, the server 108 of FIG. 1
  • a service server 300 eg, server 108 of FIG. 1).
  • the electronic device 201 of an embodiment may be a terminal device (or electronic device) connectable to the Internet, and may include, for example, a mobile phone, a smart phone, a personal digital assistant (PDA), a laptop computer, a TV, white goods, It may be a wearable device, an HMD, or a smart speaker, but is not limited thereto.
  • a terminal device or electronic device connectable to the Internet
  • PDA personal digital assistant
  • laptop computer a laptop computer
  • TV white goods
  • It may be a wearable device, an HMD, or a smart speaker, but is not limited thereto.
  • the electronic device 201 includes a communication interface (eg, including a communication circuit) 202 (eg, the interface 177 of FIG. 1 ), a microphone 206 (eg, the input module of FIG. 1 ( 150)), speaker 205 (eg, sound output module 155 of FIG. 1), display module (eg, including display) 204 (eg, display module 160 of FIG. 1), memory 207 (eg, memory 130 of FIG. 1 ), and/or processor (eg, including processing circuitry) 203 (eg, processor 120 of FIG. 1 ).
  • the components listed above may be operatively or electrically connected to each other.
  • the communication interface 202 of one embodiment is connected to an external device and may include various communication circuits to transmit and receive data.
  • the microphone 206 may receive sound (eg, user's speech) and convert it into an electrical signal.
  • the speaker 205 of one embodiment may output an electrical signal as sound (eg, voice).
  • the display module 204 of one embodiment may include a display and may be configured to display images or video.
  • the display module 204 according to an embodiment may also display a graphical user interface (GUI) of an app (or application program) being executed.
  • GUI graphical user interface
  • the display module 204 may receive a touch input through a touch sensor.
  • the display module 204 may receive text input through a touch sensor of an on-screen keyboard area displayed in the display module 204 .
  • the memory 207 of an embodiment may store a client module 209 , a software development kit (SDK) 208 , and a plurality of apps 210 .
  • the client module 209 and the SDK 208 may constitute a framework (or solution program) for performing general-purpose functions.
  • the client module 209 or SDK 208 may configure a framework for processing user input (eg, voice input, text input, touch input).
  • the plurality of apps 210 in the memory 207 may be programs for performing designated functions.
  • the plurality of apps 210 may include a first app 210_1 and a second app 210_2.
  • each of the plurality of apps 210 may include a plurality of operations for performing a designated function.
  • the apps may include an alarm app, a message app, and/or a schedule app.
  • the plurality of apps 210 may be executed by the processor 203 to sequentially execute at least some of the plurality of operations.
  • the processor 203 of an embodiment may include various processing circuits and may control overall operations of the electronic device 201 .
  • the processor 203 may be electrically connected to the communication interface 202, the microphone 206, the speaker 205, and the display module 204 to perform a designated operation.
  • the processor 203 of one embodiment may also execute a program stored in the memory 207 to perform a designated function.
  • the processor 203 may execute at least one of the client module 209 and the SDK 208 to perform the following operation for processing user input.
  • the processor 203 may control the operation of the plurality of apps 210 through the SDK 208 , for example.
  • the following operations described as operations of the client module 209 or SDK 208 may be operations performed by the processor 203 .
  • the client module 209 of one embodiment may receive user input.
  • the client module 209 may receive a voice signal corresponding to a user's speech sensed through the microphone 206 .
  • the client module 209 may receive a touch input detected through the display module 204 .
  • the client module 209 may receive text input sensed through a keyboard or an on-screen keyboard.
  • various types of user input detected through an input module included in the electronic device 201 or an input module connected to the electronic device 201 may be received.
  • the client module 209 may transmit the received user input to the intelligent server 290 .
  • the client module 209 may transmit status information of the electronic device 201 to the intelligent server 290 together with the received user input.
  • the state information may be, for example, execution state information of an app.
  • the client module 209 may receive a result corresponding to the received user input. For example, the client module 209 may receive a result corresponding to the received user input when the intelligent server 290 can calculate a result corresponding to the received user input. The client module 209 may display the received result on the display module 204 . In addition, the client module 209 may output the received result as audio through the speaker 205 .
  • the client module 209 may receive a plan corresponding to the received user input.
  • the client module 209 may display on the display module 204 results of executing a plurality of operations of the app according to the plan.
  • the client module 209 may sequentially display execution results of a plurality of operations on the display module 204 and output audio through the speaker 205 .
  • the electronic device 201 may display on the display module 204 only some results of executing a plurality of operations (eg, the result of the last operation), and output audio through the speaker 205.
  • the client module 209 may receive a request for obtaining information necessary for calculating a result corresponding to a user input from the intelligent server 290 . According to one embodiment, the client module 209 may transmit the necessary information to the intelligent server 290 in response to the request.
  • the client module 209 of one embodiment may transmit information as a result of executing a plurality of operations according to a plan to the intelligent server 290 .
  • the intelligent server 290 can confirm that the received user input has been properly processed using the result information.
  • the client module 209 of an embodiment may include a voice recognition module. According to an embodiment, the client module 209 may recognize a voice input that performs a limited function through the voice recognition module. For example, the client module 209 may execute an intelligent app for processing voice input to perform an organic action through a designated input (eg, wake up!).
  • a voice recognition module may recognize a voice input that performs a limited function through the voice recognition module.
  • the client module 209 may execute an intelligent app for processing voice input to perform an organic action through a designated input (eg, wake up!).
  • the intelligent server 290 may receive information related to a user's voice input from the electronic device 201 through a communication network. According to an embodiment, the intelligent server 290 may change data related to the received voice input into text data. According to an embodiment, the intelligent server 290 may generate a plan for performing a task corresponding to a user 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 (e.g., a feedforward neural network (FNN)), a recurrent neural network (RNN) ))) could be. Alternatively, it may be a combination of the foregoing or other artificially intelligent systems.
  • a 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, an artificial intelligence system may select at least one of a plurality of predefined plans.
  • the intelligent server 290 may transmit a result according to the generated plan to the electronic device 201 or transmit the generated plan to the electronic device 201 .
  • the electronic device 201 may display a result according to the plan on the display module 204 .
  • the electronic device 201 may display a result of executing an operation according to a plan on the display module 204 .
  • the intelligent server 290 of an embodiment includes a front end 215, a natural language platform 220, a capsule DB 230, an execution engine 240, It may include an end user interface 250 , a management platform 260 , a big data platform 270 , or an analytic platform 280 .
  • the front end 215 may receive a user input received from the electronic device 201 .
  • the front end 215 may transmit a response corresponding to the user input.
  • the natural language platform 220 includes an automatic speech recognition module (ASR module) 221, a natural language understanding module (NLU module) 223, a planner module ( planner module 225, a natural language generator module (NLG module) 227, or a text to speech module (TTS module) 229.
  • ASR module automatic speech recognition module
  • NLU module natural language understanding module
  • planner module planner module 225
  • NLG module natural language generator module
  • TTS module text to speech module 229.
  • Each module may include various processing circuits and/or executable program instructions.
  • the automatic voice recognition module 221 may convert voice input received from the electronic device 201 into text data.
  • the natural language understanding module 223 may determine the user's intention using text data of voice input. For example, the natural language understanding module 223 may determine the user's intention by performing syntactic analysis or semantic analysis on user input in the form of text data.
  • the natural language understanding module 223 of an embodiment identifies the meaning of a word extracted from a user input using linguistic features (eg, grammatical elements) of a morpheme or phrase, and matches the meaning of the identified word to the intention of the user. intention can be determined.
  • the planner module 225 may generate a plan using the intent and parameters determined by the natural language understanding module 223 .
  • the planner module 225 may determine a plurality of domains required to perform a task based on the determined intent.
  • the planner module 225 may determine a plurality of operations included in each of the determined plurality of domains based on the intent.
  • the planner module 225 may determine parameters necessary for executing the determined plurality of operations or result values output by execution of the plurality of operations.
  • the parameter and the resulting value may be defined as a concept of a designated format (or class).
  • the plan may include a plurality of actions and a plurality of concepts determined by the user's intention.
  • the planner module 225 may determine relationships between the plurality of operations and the plurality of concepts in stages (or hierarchically). For example, the planner module 225 may determine an execution order of a plurality of operations determined based on a user's intention based on a plurality of concepts. In other words, the planner module 225 may determine an 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 225 may generate a plan including a plurality of operations and association information (eg, an ontology) between a plurality of concepts. The planner module 225 may generate a plan using information stored in the capsule database 230 in which a set of relationships between concepts and operations is stored.
  • the natural language generation module 227 may change designated information into a text form.
  • the information changed to the text form may be in the form of natural language speech.
  • the text-to-speech conversion module 229 may change text-type information into voice-type information.
  • some or all of the functions of the natural language platform 220 may be implemented in the electronic device 201 as well.
  • the capsule database 230 may store information about 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 a plan.
  • the capsule database 230 may store a plurality of capsules in the form of a concept action network (CAN).
  • CAN concept action network
  • a plurality of capsules may be stored in a function registry included in the capsule database 230.
  • the capsule database 230 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 user input.
  • the capsule database 230 may include a follow-up registry in which information on a follow-up action for suggesting a follow-up action to a user in a specified situation is stored.
  • the follow-up action may include, for example, a follow-up utterance.
  • the capsule database 230 may include a layout registry for storing layout information of information output through the electronic device 201 .
  • the capsule database 230 may include a vocabulary registry in which vocabulary information included in capsule information is stored.
  • the capsule database 230 may include a dialog registry in which dialog (or interaction) information with a user is stored.
  • the capsule database 230 may update stored objects through a developer tool.
  • the developer tool may include, for example, a function editor for updating action objects or concept objects.
  • the developer tool may include a vocabulary editor for updating vocabulary.
  • the developer tool may include a strategy editor for creating and registering strategies that determine plans.
  • the developer tool may include a dialog editor to create a dialog with the user.
  • the developer tool may include a follow up editor that can activate follow up goals and edit follow up utterances that provide hints. The subsequent goal may be determined based on a currently set goal, a user's preference, or environmental conditions.
  • the capsule database 230 may be implemented in the electronic device 201 as well.
  • Execution engine 240 of an embodiment may include various processing circuits and/or executable instructions and may calculate results using the generated plan.
  • the end user interface 250 may transmit the calculated result to the electronic device 201 . Accordingly, the electronic device 201 may receive the result and provide the received result to the user.
  • the management platform 260 of an embodiment may include various processing circuits and/or executable instructions and may manage information used by the intelligent server 290 .
  • the big data platform 270 according to an embodiment may collect user data.
  • the analysis platform 280 of an embodiment may include various processing circuits and/or executable instructions and may manage quality of service (QoS) of the intelligent server 290 . For example, the analytics platform 280 may manage the components and processing speed (or efficiency) of the intelligent server 290 .
  • QoS quality of service
  • the service server 300 may provide a designated service (eg, food order or hotel reservation) to the electronic device 201 .
  • the service server 300 may be a server operated by a third party.
  • the service server 300 of one embodiment may provide information for generating a plan corresponding to the received user input to the intelligent server 290 .
  • the provided information may be stored in the capsule database 230.
  • the service server 300 may provide result information according to the plan to the intelligent server 290.
  • the electronic device 201 may provide various intelligent services to the user in response to user input.
  • the user input may include, for example, an input through a physical button, a touch input, or a voice input.
  • the electronic device 201 may provide a voice recognition service through an internally stored intelligent app (or voice recognition app).
  • the electronic device 201 may recognize a user's utterance or voice input received through the microphone, and provide a service corresponding to the recognized voice input to the user. .
  • the electronic device 201 may perform a specified operation alone or together with the intelligent server and/or service server based on the received voice input. For example, the electronic device 201 may execute an app corresponding to the received voice input and perform a designated operation through the executed app.
  • the electronic device 201 when the electronic device 201 provides a service together with the intelligent server 290 and/or the service server 300, the electronic device 201 uses the microphone 206 to provide a user Speech may be detected, and a signal (or voice data) corresponding to the detected user utterance may be generated. The electronic device 201 may transmit the voice data to the intelligent server 290 through the communication interface 202 .
  • the intelligent server 290 performs a plan for performing a task corresponding to the voice input or an operation according to the plan. can produce results.
  • the plan may include, for example, a plurality of operations for performing a task corresponding to a user's voice input, and a plurality of concepts related to the plurality of operations.
  • 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 information related to a plurality of operations and a plurality of concepts.
  • the electronic device 201 may receive the response using the communication interface 202 .
  • the electronic device 201 outputs a voice signal generated inside the electronic device 201 to the outside using the speaker 205 or displays an image generated inside the electronic device 201 using the display module 204. Can be output externally.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating a form in which relationship information between a concept and an operation is stored in a database according to various embodiments of the present disclosure.
  • the capsule database (eg, the capsule database 230) of the intelligent server 290 may store capsules in the form of a concept action network (CAN) 400.
  • 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) 401 and capsule (B) 404) corresponding to each of a plurality of domains (eg, applications).
  • one capsule eg, capsule (A) 401
  • one domain eg, location (geo), application
  • one capsule may correspond to at least one service provider (eg, CP 1 402 or CP 2 403) for performing a function for a domain related to the capsule.
  • one capsule may include at least one operation 410 and at least one concept 420 for performing a designated function.
  • the natural language platform 220 may create a plan for performing a task corresponding to a received voice input using a capsule stored in a capsule database.
  • the planner module 225 of the natural language platform may generate a plan using capsules stored in a capsule database.
  • plan 470 is created using operations 4011, 4013 and concepts 4012, 4014 of capsule A 401 and operation 4041 and concept 4042 of capsule B 404. can do.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating a screen on which an electronic device processes a voice input received through an intelligent app according to various embodiments of the present disclosure.
  • the electronic device 201 may execute an intelligent app to process user input through the intelligent server 290 .
  • the electronic device 201 when the electronic device 201 recognizes a designated voice input (eg, wake up! or receives an input through a hardware key (eg, a dedicated hardware key), the electronic device 201 processes the voice input.
  • You can run intelligent apps for The electronic device 201 may, for example, execute an intelligent app in a state in which a schedule app is executed.
  • the electronic device 201 may display an object (eg, icon) 311 corresponding to an intelligent app on the display module 204 .
  • the electronic device 201 may receive a voice input caused by a user's speech. For example, the electronic device 201 may receive a voice input saying “tell me this week's schedule!”.
  • the electronic device 201 may display a user interface (UI) 313 (eg, an input window) of an intelligent app displaying text data of the received voice input on the display module 204 .
  • UI user interface
  • the electronic device 201 may display a result corresponding to the received voice input on the display module 204.
  • the electronic device 201 may receive a plan corresponding to the received user input and display 'this week's schedule' on the display module 204 according to the plan.
  • FIG. 5 is a diagram for explaining a concept of generating and providing an object according to a distance between an electronic device and a target device according to various embodiments.
  • an electronic device 501 (eg, the electronic device 101 of FIG. 1 or the electronic device 201 of FIG. 2 ), a target device 503, and one or more peripheral devices 502, IoT server 602, and dialog system 601 (e.g., intelligent server 290 in FIG. 2) may include a local area network (LAN), a wide area network (WAN), and It may be connected through a value added network (VAN), a mobile radio communication network, a satellite communication network, or a combination thereof.
  • LAN local area network
  • WAN wide area network
  • VAN value added network
  • mobile radio communication network e.g., a mobile radio communication network
  • satellite communication network e.g., a satellite communication network, or a combination thereof.
  • the devices 501, 503, and 502, the IoT server 602, and the conversation system 601 are wired communication methods or wireless communication methods (eg, wireless LAN (Wi-Fi), Bluetooth, Bluetooth low energy) , Zigbee, Wi-Fi Direct (WFD), ultra wideband (UWB), infrared data association (IrDA), and near field communication (NFC).
  • the electronic device 501 may be connected to the target device 503 and the peripheral device 502 through a gateway or a relay, or may be directly connected to the target device 503 and the peripheral device 502. there is.
  • the electronic device 501 may be connected to the target device 503 and the peripheral device 502 through a server (eg, the IoT server 602 or the intelligent server 290 of FIG. 2 ).
  • the devices 501, 503, and 502 may include a smartphone, a tablet personal computer (PC), a mobile phone, a speaker (eg, an AI speaker), a video phone, and an e-book reader.
  • e-book reader desktop PC (desktop personal computer), laptop PC (laptop personal computer), netbook computer, workstation, server, PDA (personal digital assistant), PMP (portable multimedia player) ), an MP3 player, a mobile medical device, a camera, or a wearable device, but is not limited thereto.
  • the devices 501, 503, and 502 may be home appliances.
  • home appliances include televisions, digital video disk (DVD) players, audio systems, refrigerators, air conditioners, vacuum cleaners, ovens, microwave ovens, washing machines, air purifiers, set-top boxes, and home automation control panels.
  • DVD digital video disk
  • home automation control panel security control panel
  • game console electronic key, camcorder (camcorder), or at least one of the electronic picture frame may include, but is not limited thereto.
  • the devices 501, 503, and 502 may be holding devices possessed by a user.
  • the electronic device 501 may be a listening device that receives a user's speech (eg, a command).
  • the target device 503 is a device subject to the device control utterance and uses the user's command. It may be an execution device that executes.
  • One or more peripheral devices 502 may be adjacent devices located around the electronic device 501 .
  • the electronic device 501, the target device 503, and the peripheral device 502 are separately shown in FIG. 5 for convenience of explanation, either the target device 503 or the peripheral device 502 is a listening device.
  • either the electronic device 501 or the peripheral device 502 may be the target device 503 .
  • the electronic device 501 determines the distance (eg, far/short distance) between the electronic device 501 and the target device 503.
  • the terms “near” and “far” mean a distance that may be less than or equal to, or greater than, a specified or specified distance).
  • the electronic device 501 interlocks with the IoT server 602 to determine the distance between the electronic device 501 and the target device 503, and the user's holding device corresponding to the type of the target device 503. At least one of an operation of obtaining a list and an operation of acquiring device location information by searching for one or more devices (eg, the nearby device 502 and the target device 503) located around the electronic device 501 may be performed.
  • the electronic device 501 generates an object (eg, a user interface (UI)) differently depending on whether the distance between the electronic device 501 and the target device 503 is a short distance or a long distance. It can output (e.g. display, audio output).
  • UI user interface
  • a short distance and a long distance may be classified in the meaning of physical distance, but may also be distinguished in the meaning of spatial distance (or location) (eg, spatially separated distance), and may be defined based on a designated critical distance.
  • the IoT server 602 may provide device information (eg, device ID, device information) about a device possessed by a user (eg, the electronic device 501, the peripheral device 502, and the target device 503).
  • device information eg, device ID, device information
  • Type, function performance capability information, location information (eg, registration location information), or state information) may be acquired, stored, and managed.
  • the electronic device 501 , the target device 503 , and the peripheral device 502 may be devices pre-registered in the IoT server 602 in relation to user account information (eg, user ID).
  • function performance capability information may be information about a function of a device predefined to perform an operation.
  • the air conditioner's ability to perform functions may indicate functions such as temperature up, temperature down, or air purification, and if the device is a speaker, volume up, volume down, or music playback. It can represent functions such as (play).
  • location information eg, registration location information
  • location information is information indicating the location (eg, registration location) of the device, and may include a name of a place where the device is located and a location coordinate value indicating the location of the device.
  • the location information of the device may include a name indicating a designated place in the house, such as a room or a living room, or a name of a place such as a house or an office.
  • location information of a device may include geofence information.
  • the state information of the device may be, for example, information indicating the current state of the device including at least one of power on/off information and currently running operation information.
  • the IoT server 602 receives the type of the target device 503 from the electronic device 501, and uses the stored device information to list the user's possessed device corresponding to the type of the target device 503. may be created, and the retained device list may be transmitted to the electronic device 501 .
  • the held device list may include device IDs of one or more devices included in the held device list.
  • the IoT server 602 may obtain, determine, or generate a control command capable of controlling the device by utilizing stored device information.
  • the IoT server 602 may transmit a control command to a device determined to perform an operation based on the operation information.
  • the IoT server 602 may receive a result of performing an operation according to a control command from a device that performed an operation.
  • the IoT server 602 may be configured as an independent hardware device from an intelligent server (eg, the intelligent server 290 of FIG. 2 ), but is not limited thereto.
  • the IoT server 602 may be a component of an intelligent server (eg, the intelligent server 290 of FIG. 2 ) or may be a server designed to be divided into software.
  • the electronic device 501 may obtain a voice signal from a user's speech and transmit the voice signal to the dialog system 601 .
  • the voice signal may be converted into computer-readable text by the electronic device 501 performing automatic speech recognition (ASR) on the user's utterance.
  • ASR automatic speech recognition
  • the dialog system 601 analyzes the user's utterance using a voice signal, generates one or more of object related to the user's intention and response content related to the analyzed content (eg, intent, entity, capsule) to the device (eg, intent, entity, capsule). : Can be transmitted to the electronic device 501 or the target device 503).
  • the dialog system 601 may be implemented in software. Some and/or all of the dialog system 601 may be implemented in the electronic device 501 and/or an intelligent server (eg, the intelligent server 290 of FIG. 2 ).
  • the conversation system 601 determines whether the distance between the electronic device 501 and the target device 503 is short or far (eg, whether the distance is less than, equal to, or greater than a specified threshold distance).
  • an object to be output can be created differently in one or more of the electronic device 501 and the target device 503 .
  • the conversation system 601 operates between the electronic device 501 and the target device 503.
  • Each object to be output to may be generated according to a short distance and transmitted to the electronic device 501 and the target device 503 .
  • the dialog system 601 When the distance between the electronic device 501 and the target device 503 is long (eg, greater than a specified threshold distance), the dialog system 601 generates an object to be output to the electronic device 501 according to the long distance, It can output to device 501.
  • an object to be output to the electronic device 501 may be created differently depending on whether it is a long distance or a short distance.
  • An object created according to a long distance and provided to the electronic device 501 may be an object created according to a short distance and provided to the target device 503 .
  • the electronic device 501 is a smart phone and the target device 503 is a TV
  • the user controls the TV using the smart phone.
  • objects corresponding to the short distance are provided to both the TV and the smartphone, so the user can utilize the object displayed on the smartphone while viewing the object displayed on the screen of the TV.
  • the object to be displayed on the TV screen is not provided to the TV but provided to the user's smart phone located at a distance so that the user can utilize it.
  • the user's user convenience and user experience may be enhanced.
  • FIG. 6 is a diagram for explaining an example of an electronic device and a dialog system for generating and providing an object according to a distance between an electronic device and a target device, according to various embodiments.
  • an electronic device 501 includes an input module (eg, including an input circuit) 510 (eg, the input module 150 of FIG. 1 and the microphone 206 of FIG. 2 ). , one or more processors (e.g., including processing circuitry) 520 (e.g., processor 120 of FIG. 1, processor 203 of FIG. 2), memory 530 electrically connected to the processor 520 (e.g., FIG. memory 130 in FIG. 1, memory 207 in FIG. 2), a display module (eg, including a display) 540 (eg, display module 160 in FIG. 1, display module 204 in FIG.
  • a communication module 545 (eg, including a communication circuit) 545 (eg, the communication module 190 of FIG. 1 or the communication interface 202 of FIG. 2 ) may be included.
  • the module 590 is executable by the processor 520, and includes program codes, applications, algorithms, and routines including instructions that can be stored in the memory 530. It may consist of one or more of a routine, a set of instructions, or an artificial intelligence learning model.
  • at least one of the ASR module 550, the device dispatcher 560, the peripheral device detection module 570, the device selection module 580, and the distance determination module 590 is implemented by hardware or a combination of hardware and software. It can be.
  • the electronic device 501 may receive a user's speech through the input module 510 .
  • the ASR module 550 may perform automatic speech recognition (ASR) on the user's utterance to convert the voice part into computer-readable text.
  • ASR automatic speech recognition
  • the ASR module 550 may perform ASR on the user's speech using an acoustic model (AM) or a language model (LM).
  • ASR module 550 may output text to device dispatcher 560 .
  • the device dispatcher 560 may determine from text whether the user's utterance is a device control utterance for the target device 503 .
  • the device dispatcher 560 may determine whether the user's utterance is a device control utterance for the target device 503 based on a specified pattern (eg, a word or phrase related to the device) extracted from the text. . For example, when the text converted from the user's utterance is “What are you doing on a movie on TV?”, the device dispatcher 560 may determine that the utterance is a device control utterance through the “on TV” pattern.
  • a specified pattern eg, a word or phrase related to the device
  • the device dispatcher 560 may determine whether the user's utterance is a device control utterance for the target device 503 based on the inferred intent in the text.
  • the intent may be information representing the user's intention determined by interpreting the text.
  • the intent is information representing the user's utterance intention, and may be information representing the operation of a device (eg, the nearby device 502 or the target device 503) requested by the user. For example, if the text converted from the user's utterance is "play the latest movie on TV", the intent is "play content”, and the device dispatcher 560 can determine that the user's utterance is a device-controlled utterance. can Also, when the text converted from the user's speech is "Turn down the TV volume”, the intent is "volume control" and the device dispatcher 560 may determine that the user's speech is a device control speech.
  • the device dispatcher 560 may determine the type (eg, device type) of the target device 503 .
  • the device dispatcher 560 can determine the type of the target device 503 using the intent inferred from the text.
  • 'Type' may mean a category of devices classified according to a set criterion.
  • the type of device may be determined based on the function or purpose of the device.
  • the device may include an audio device (e.g., a speaker) outputting a sound signal, a video device (e.g., TV) outputting both a sound signal and a video signal, an air conditioner (e.g., air conditioner) controlling the temperature of air, And/or may be classified as a type of cleaning device (eg, a robot cleaner), but is not limited thereto.
  • an audio device e.g., a speaker
  • a video device e.g., TV
  • an air conditioner e.g., air conditioner
  • a type of cleaning device eg, a robot cleaner
  • the device selection module 580 may communicate with the IoT server 602 to obtain a list of devices held by the user corresponding to the type of the target device 503 in response to a device control utterance.
  • the IoT server 602 Upon receiving the type of the target device 503 from the device dispatcher 560, the IoT server 602 creates a device list including the user's device corresponding to the type of the target device 503 and uses the device selection module (580).
  • the device selection module 580 selects (eg, specifies or designates) a designated device as the target device 503 from a list of possessed devices including one or more retained devices, and determines an ID of the selected device as a distance. It can be output to module 590.
  • the device selection module 580 may prompt the user for a list of held devices when a plurality of devices are included in the list of held devices. The user may select a device designated as the target device 503 from the list of possessed devices, and the ID of the selected device may be output as the ID of the target device 503 .
  • the nearby device detection module 570 detects nearby devices (eg, the nearby device 502 and the target device 503) in response to a device control utterance, and searches for nearby devices.
  • Device location information may be acquired (eg, measured) from (502, 503).
  • the nearby device detection module 570 may broadcast a request for location information to search for the devices 502 and 503 located around the electronic device 501 around the electronic device 501 .
  • Devices 502 and 503 located nearby may transmit (eg, advertising) device location information in response to a request for location information.
  • the nearby device detection module 570 may receive device location information transmitted from nearby devices 502 and 503 in response to a request for location information.
  • the device location information is selected from among UWB signals (eg, UWB signal strength), BLE signals (eg, BLE signal strength), Wi-Fi connection information, and registration place information of devices 502 and 503 located nearby. may contain one or more.
  • the nearby device detection module 570 may search for nearby devices 502 and 503 for a specified period of time (eg, N seconds). The nearby device detection module 570 may output a list of detected (eg, received) detection devices and device location information to the distance determination module 590 .
  • the distance determination module 590 determines the distance between the electronic device 501 and the target device 503 using the ID of the target device 503, a detection device list, and/or device location information.
  • the distance determination module 590 synthesizes the UWB signal (eg, UWB signal strength), BLE signal (eg, BLE signal strength), Wi-Fi connection information, and/or registration place information included in the device location information to obtain the electronic device
  • the distance between 501 and the target device 503 can be determined.
  • the distance determination module 590 determines that the distance between the nearby devices 502 and 503 and the electronic device 501 is short (eg, less than or equal to a specified threshold distance) by using device location information. ), or a long distance (eg, greater than a specified threshold distance).
  • the distance determination module 590 may determine whether the distance between the electronic device 501 and the target device 503 is a short distance or a long distance by comparing the ID of the target device 503 with a list of detection devices.
  • the distance determination module 590 may determine whether the distance between the electronic device 501 and the target device 503 is a short distance or a long distance by using device location information while comparing the ID of the target device 503 with a detection device list.
  • the distance determination module 590 calculates the signal strength value (eg, UWB/BLE RSSI) of the signal transmitted from the target device 503, and if the signal strength value is greater than or equal to a threshold value, the electronic device 501 and The distance between the target devices 503 may be determined as 'short distance'.
  • the signal strength value eg, UWB/BLE RSSI
  • the device location information does not include a signal (eg, UWB/BLE), but other information indicates that the electronic device 501 is connected to the same Wi-Fi as the nearby device 502, and the target device
  • the distance determination module 590 determines the distance between the electronic device 501 and the target device 503 ' It can be judged by 'close distance'.
  • the distance determination module 590 may transmit whether the distance between the electronic device 501 and the target device 503 is short or long and the ID of the target device 503 to the chat system 601. there is.
  • the display module 540 displays an object (eg, user interface (UI)) that is created differently depending on whether the distance between the electronic device 501 and the target device 503 is short or long. It can be provided and output (e.g., display).
  • object e.g., user interface (UI)
  • UI user interface
  • the dialogue system 601 may include a natural language understanding (NLU) model 610 and a dialogue manager 620 .
  • the NLU model 610 and dialog manager 620 include program code including storable instructions, applications, algorithms, routines, and sets of instructions. ), or one or more of the artificial intelligence learning models.
  • Some and/or all of the NLU model 610 and/or dialog manager 620 may be implemented in the electronic device 501 and/or an intelligent server (eg, the intelligent server of FIG. 2 ).
  • the NLU model 610 (eg, the natural language understanding module 223 of FIG. 2 ) analyzes the text in which the user's utterance is converted to obtain an intent, entity, and/or capsule related to the user's utterance. can judge The text into which the user's utterance is converted may be received from the device dispatcher 560 .
  • the dialog manager 620 may include a response decision module 630 and a sending object decision module 640 .
  • the response determination module 630 may determine (eg, generate) a response (eg, an answer) to be delivered to the user using the intent, entity, and/or capsule analyzed by the NLU model 610 .
  • the delivery object determination module 640 determines the device types of the electronic device 501 and the target device 503, and based on whether the distance between the electronic device 501 and the target device 503 is a short distance, the electronic device An object to be output can be created differently in one or more of the 501 and the target device 503 .
  • the delivery object determination module 640 When the distance between the electronic device 501 and the target device 503 is a short distance, the delivery object determination module 640 generates each object to be output to the electronic device 501 and the target device 503 according to the short distance, It can be transmitted to the electronic device 501 and the target device 503. When the distance between the electronic device 501 and the target device 503 is long, the transfer object determination module 640 generates an object to be output to the electronic device 501 according to the long distance and outputs the object to the electronic device 501.
  • An object to be output to the electronic device 501 may be created differently depending on whether it is a long distance or a short distance.
  • 7A is a diagram for explaining an example of determining a distance between an electronic device and a target device as a short distance or a long distance according to various embodiments.
  • FIG. 7A for convenience of explanation, it is assumed that the user is located outside the house together with the electronic device 501 and the peripheral device 502_1, and the target device 503 and the peripheral device 502_2 are located inside the house.
  • the user's speech is a device control speech for the target device 503
  • the electronic device 501 obtains the ID of the target device 503 from the IoT server 602, and the user's speech is transmitted to the target device 503.
  • a request for location information for searching for nearby devices may be broadcast.
  • the electronic device 501 obtains device location information from the nearby device 502_1, but cannot obtain device location information from the nearby device 502_2 and the target device 503 located in the house.
  • the electronic device 501 uses the ID of the target device 503, a detection device list (eg, only the nearby device 502_1 is searched), and device location information (eg, the device location information of the nearby device 502_1) Based on the electronic device 501, it may be determined that only the peripheral device 502_1 is located at a short distance, and the peripheral device 502_2 and the target device 503 are at a long distance.
  • 7B is a diagram for explaining another example of determining a distance between an electronic device and a target device as a short distance or a long distance according to various embodiments.
  • the electronic device 501, the target device 503, and peripheral devices 502_1 to 502_3 are located in the house, but the electronic device 501 and the target device 503 are spatially located in the house. Assume that they are located separately.
  • the electronic device 501 obtains the ID of the target device 503 from the IoT server 602, and the user's speech is transmitted to the target device 503.
  • a request for location information for searching for nearby devices may be broadcast.
  • the electronic device 501 may obtain device location information from the target device 503 and the nearby devices 502_1 to 502_3. The electronic device 501 may determine that the target device 503 is located far away from the electronic device 501 by comprehensively using the acquired device location information. For example, the electronic device 501 determines the distance between the electronic device 501 and the target device 503 if the signal strength value (eg, UWB/BLE RSSI) of the signal transmitted from the target device 503 is less than or equal to a threshold value. can be judged as 'distant'.
  • the signal strength value eg, UWB/BLE RSSI
  • the electronic device 501 may determine that the nearby device 502_1 is located in 'Room 1' and determine the distance between the electronic device 501 and the target device 503 as 'remote'.
  • 8A is a diagram for explaining an example of providing an object according to a distance between an electronic device and a target device according to various embodiments.
  • the electronic device 501 may determine a user's speech (eg, “TV volume up”) as a device control speech for the target device 503 .
  • a user's speech eg, “TV volume up”
  • the user's speech eg, " TV volume up”
  • the user's speech may be determined as being only for executing a simple function of the target device 503 that does not require a UI (eg, when a UI is not required due to a simple device control utterance).
  • an object for executing a simple function may be equally provided to the electronic device 501 .
  • FIG. 8B is a diagram for explaining an example of providing an object according to a distance between an electronic device and a target device according to various embodiments.
  • FIG. 8B it is assumed that the user, the electronic device 501, and the target device 503 are all in a living room for convenience of explanation.
  • the electronic device 501 may determine a user's speech (eg, "What's a movie on TV today") as a device control speech for the target device 503 .
  • the electronic device 501 may obtain device location information from nearby devices, including the target device 503, and utilize the device location information to determine a distance between the electronic device 501 and the target device 503 as a short distance. there is.
  • a dialog system eg, the dialog system 601 of FIG. 5
  • a user's speech eg, "What's a movie on TV today?"
  • the target device 503 uses the UI.
  • control of is required (e.g., UI is required due to advanced device control utterance).
  • Objects and/or responses to be provided to the electronic device 501 and the target device 503 are based on an analysis result (eg, intent, entity, capsule) obtained by analyzing a user's utterance (eg, "What are you doing on TV today?") Based on this, it can be generated for close range.
  • an analysis result eg, intent, entity, capsule
  • the target device 503 responds (eg, yes, today) along with a movie content list (eg, movie content image) corresponding to the user's speech (eg, "What are you doing today on TV?") audio output) may be provided, and a UI for adjusting and selecting content from the list of movie contents provided to the target device 503 may be provided to the electronic device 501.
  • the user may use the electronic device (
  • a desired content eg, Inception
  • FIG. 8C is a diagram for explaining an example of providing an object according to a distance between an electronic device and a target device according to various embodiments.
  • FIG. 8C for convenience of description, it is assumed that the user and the electronic device 501 are out of the house and the target device 503 is in the living room of the house.
  • the electronic device 501 may determine a user's speech (eg, "What's a movie on TV today") as a device control speech for the target device 503 .
  • the electronic device 501 may obtain device location information from devices located around the electronic device 501 as a center. Since the target device 503 is located inside the house, the electronic device 501 cannot acquire device location information from the target device 503 .
  • the electronic device 501 may remotely determine the distance between the electronic device 501 and the target device 503 .
  • a dialog system eg, the dialog system 601 of FIG.
  • a user's speech (eg, "What's a movie on TV today?") is a device control speech for the target device 503, and the target device 503 uses the UI. It can be determined if control of is required (e.g., UI is required due to advanced device control utterance).
  • the dialog system 601 may generate only objects and/or responses to be provided to the electronic device 501 considering that the distance between the electronic device 501 and the target device 503 is long.
  • An object and/or response to be provided to the electronic device 501 is generated for a long distance based on an analysis result (eg, intent, entity, capsule) of an analysis of a user's utterance (eg, "What's a movie on TV today?") It can be.
  • an analysis result eg, intent, entity, capsule
  • the electronic device 501 responds (eg, yes, a movie is airing today) along with a movie content list (eg, movie content image) provided to the target device 503 in FIG. 8B. Since the user is out of the house and cannot see the target device 503, the object may not need to be created and provided to the target device 503 by the conversation system 601.
  • the user selects (eg, reservations) content (eg, inception) from the list of movie contents provided to the electronic device 501, and the content selection is performed by a user's command (eg, a voice command (eg, a voice command) input to the electronic device 501). : "Reserve me for the third one")).
  • FIG. 9 is a signal flowchart illustrating an example of an operation of detecting a peripheral device located around an electronic device according to various embodiments.
  • the electronic device 501 may acquire device location information from the nearby devices 502_4 and 502_5 by searching for one or more peripheral devices 502_4 and 502_5 located around the electronic device 501 .
  • the electronic device 501 transmits a request for location information for searching for nearby devices 502_4 and 502_5 located around the electronic device 501 in response to a case where the user's utterance is a device-controlled utterance. 501) can be broadcasted.
  • the electronic device 501 may discover the nearby devices 502_4 and 502_5 by performing a BLE scan (eg, BLE scan with interval x and window y).
  • a BLE scan eg, BLE scan with interval x and window y.
  • the nearby device 502_4 transmits device location information in response to the location information request (eg, advertising with interval z), and the nearby device 502_5 also responds to the location information request to transmit device location information. can be transmitted (eg advertising with interval z).
  • the electronic device 501 may search for nearby devices for a specified time period and terminate the search when the specified time period expires.
  • the electronic device 501 may transmit device location information obtained from one or more peripheral devices 502_4 and 502_5 to the server 901 (eg, the intelligent server 290 of FIG. 2).
  • the electronic device 501 may transmit the detection device list along with device location information to the server 901 .
  • the electronic device 501 may request the IoT server 602 for a list of possessed devices including all of the possessed devices of the user, and may receive the list of possessed devices transmitted from the IoT server 602. there is.
  • the electronic device 501 checks the list of possessed devices and determines that any one of the peripheral devices 502_4 and 502_5 is an IoT-enabled device (eg, SmartThings), but is registered with the IoT server 602 as a device owned by the user. When not, registration for any one device can be supported.
  • the electronic device 501 checks the possessed device list and determines that any one of the peripheral devices 502_4 and 502_5 is a voice assistant support device (eg, Bixby), but user onboarding (eg, voice assistant registration or intelligent server 290 )), registration for any one device can be supported.
  • a voice assistant support device eg, Bixby
  • user onboarding eg, voice assistant registration or intelligent server 290
  • the device location information obtained by performing operations 910 to 950 in the electronic device 501 and the detection device list may be used to determine a distance between the electronic device 501 and the target device 503. there is.
  • Operations 910 to 980 in FIG. 9 may be sequentially performed, but are not necessarily sequentially performed.
  • the order of each operation 910 to 980 may be changed, or at least two operations may be performed in parallel.
  • FIG. 10 is a flowchart illustrating a method of determining a distance between an electronic device and a target device, according to various embodiments.
  • Operations 1010 to 1080 may be for describing an operation of determining a distance between the electronic device 501 and the target device 503 in the electronic device. Operations 1010 to 1080 are performed by the ASR module 550, the device dispatcher 560, the device selection module 580, the nearby device detection module 570, and the distance determination module 590 of the electronic device 501. can Operations 1010 to 1080 may be sequentially performed, but are not necessarily sequentially performed. For example, the order of each operation 1010 to 1080 may be changed, or at least two operations may be performed in parallel.
  • the electronic device 501 may receive a user's speech (eg, “What are you doing on TV?”) from the user.
  • a user's speech eg, “What are you doing on TV?”
  • the electronic device 501 may perform automatic speech recognition (ASR) on the user's speech and convert it into computer-readable text.
  • ASR automatic speech recognition
  • the electronic device 501 may perform ASR on the user's speech using an acoustic model (AM) or a language model (LM).
  • AM acoustic model
  • LM language model
  • the electronic device 501 may determine whether the user's utterance is a device control utterance for the target device 503 by detecting a specified pattern (eg, a word or phrase related to the device) from the text. . For example, when the text converted from the user's speech is “What are you doing in a movie on TV?”, the electronic device may determine that the speech is a device control speech through the “on TV” pattern. The electronic device 501 may infer an intent in the text to determine whether the user's utterance is a device control utterance for the target device 503 .
  • a specified pattern eg, a word or phrase related to the device
  • the electronic device 501 may transmit text converted from the user's speech to the chat system 601.
  • the electronic device 501 may not perform operations 1030 to 1090 after operation 1020.
  • the electronic device 501 may obtain a list of devices owned by the user corresponding to the type of the target device 503 from the IoT server 602 by using the type of the target device 503. For example, the electronic device transmits the type of the target device 503 to the IoT server 602, and the IoT server 602 has a device (eg, TV) owned by the user corresponding to the type of the target device 503. ), and a device list including the device ID of the device (eg, TV) owned by the user is generated and transmitted to the electronic device.
  • the type of the target device 503 may be determined using an intent inferred from the text.
  • the electronic device 501 may determine whether there are a plurality of user owned devices corresponding to the type of the target device 503 from the retained device list.
  • the electronic device 501 may prompt the user for a list of devices.
  • the user may select the target device 503 to be remotely controlled from the list of retained devices prompted. If there is only one holding device, operation 1040 may be omitted.
  • the electronic device 501 may determine the device ID of the target device 503. For example, when the user's possessed device corresponding to the type of the target device 503 from the retained device list is one, the electronic device 501 assigns the ID of the one device included in the retained device list to the target device 503. It can be determined by the device ID of For another example, when there are a plurality of user possessed devices corresponding to the type of the target device 503 from the possessed device list, the electronic device 501 transmits the ID of the device selected by the user from the prompted possessed device list to the target device ( 503) device ID.
  • the electronic device 501 may search for one or more nearby devices based on the location of the electronic device 501. For example, the electronic device 501 may broadcast a request for location information to search for devices located near the electronic device to the electronic device 501 .
  • the electronic device 501 may obtain nearby device information transmitted by a nearby device in response to a request for location information.
  • the electronic device 501 may create a detection device list in which detected devices are recorded based on the acquired nearby device information.
  • the electronic device 501 may calculate a signal strength value of a signal included in the device location information obtained from each discovered device for each device and determine whether there is a device having a signal strength value greater than or equal to a threshold value.
  • the electronic device 501 may determine whether the device having the signal strength value equal to or greater than the threshold value is the target device 503.
  • the electronic device 501 performs Wi-Fi connection information of the device location information acquired from the device having a signal strength value equal to or greater than the threshold value. And/or the registration location information may be used to compare the location (eg, registered location) of a device having a signal strength equal to or greater than a threshold value with the location (eg, registered location) of the target device 503 .
  • the electronic device 501 may determine whether the distance between the electronic device 501 and the target device 503 is a long distance or a short distance. When it is determined in operation 1060 that there is no device having a signal strength value greater than or equal to the threshold value, the electronic device 501 may determine a distance between the electronic device 501 and the target device 503 as a long distance. In operation 1065, when the device having a signal strength equal to or greater than the threshold value is determined to be the target device 503, the electronic device 501 may determine a distance between the electronic device 501 and the target device 503 as a short distance.
  • the electronic device 501 determines the distance between the electronic device 501 and the target device 503 as a short distance. and, when the location of the device having the signal strength value equal to or greater than the threshold value and the location of the target device 503 are determined to be different locations, the electronic device 501 determines the distance between the electronic device 501 and the target device 503 as a long distance.
  • the electronic device 501 transmits distance information (eg, short distance or long distance) between the electronic device 501 and the target device 503 and the ID of the target device 503 to the chat system 601.
  • distance information eg, short distance or long distance
  • FIG. 11 is a flowchart illustrating a method of generating and providing an object according to a distance between an electronic device and a target device, according to various embodiments.
  • Operations 1110 to 1190 may be for describing an operation of generating an object according to a distance (eg, long/short distance) between the electronic device 501 and the target device 503 .
  • Operations 1110 to 1190 may be performed by the NLU model 610 and the dialog manager 620 of the dialog system 601 .
  • Operations 1110 to 1190 may be sequentially performed, but are not necessarily sequentially performed. For example, the order of each operation 1110 to 1190 may be changed, or at least two operations may be performed in parallel.
  • the dialog system 601 sends text from the electronic device (eg, converted text of the user's utterance), the device ID of the target device 503, and the distance between the electronic device 501 and the target device 503. Information (eg, whether it is far/short distance) can be received.
  • the dialog system 601 may analyze the text to determine intents, entities, and capsules associated with the user's utterance.
  • dialog system 601 may use the analyzed intent, entity, and capsule to determine a response to deliver to the user.
  • the chat system 601 may check the types (eg, device types) of the electronic device 501 and the target device 503.
  • the type of electronic device 501 may be confirmed by the chat system 601 when the electronic device 501 is connected to the chat system 601 (eg, session connection).
  • the type of target device 503 can be identified based on the device ID of the target device 503 .
  • the chat system 601 may check whether the distance between the electronic device 501 and the target device 503 is a short distance or a long distance with distance information between the electronic device 501 and the target device 503. .
  • Operations 1160 and 1170 may be operations performed when the distance between the electronic device 501 and the target device 503 is confirmed remotely.
  • the dialog system 601 may generate an object corresponding to a long distance for the electronic device 501 in consideration of the device type of the electronic device 501.
  • the dialog system 601 may transmit the created object to the electronic device 501.
  • the dialog system 601 may transmit the response determined in operation 1120 together.
  • Operations 1180 and 1190 may be operations performed when the distance between the electronic device 501 and the target device 503 is determined to be short.
  • the dialog system 601 creates an object corresponding to a short distance for the electronic device 501 in consideration of the device type of the electronic device 501, and considers the device type of the target device 503 as the target device.
  • An object corresponding to a short distance for (503) may be created.
  • the chat system 601 may transmit each created object to the corresponding electronic device 501 and the target device 503.
  • FIG. 12 is a flowchart illustrating an operation of an electronic device according to various embodiments.
  • Operations 1210 to 1250 may be for describing operations of the electronic device 501 outputting an object according to a distance (eg, long/short distance) between the electronic device 501 and the target device 503 .
  • Operations 1210 to 1250 may be sequentially performed, but are not necessarily sequentially performed. For example, the order of each operation 1210 to 1250 may be changed, or at least two operations may be performed in parallel.
  • the electronic device 501 may receive a user's speech and determine whether the user's speech is a device control speech for the target device 503 that is a target of remote control. For example, the electronic device 501 converts the user's speech to the target device 503 based on a specified pattern (eg, a word or phrase related to the device) extracted from text converted from the user's speech. It is possible to determine whether it is a device controlled utterance. For another example, the electronic device 501 may determine whether the user's utterance is a device control utterance for the target device 503 based on the inferred intent in the text converted from the user's utterance.
  • a specified pattern eg, a word or phrase related to the device
  • the electronic device 501 may check the distance between the electronic device 501 and the target device 503 when the user's utterance is a device-controlled utterance. For example, the electronic device 501 searches for nearby devices (eg, the nearby device 502 and the target device 503) and acquires device location information from the nearby devices 502 and 503 ( Example: measurement), and using the device location information, it is possible to determine whether the distance between the electronic device 501 and the target device 503 is a short distance or a long distance.
  • nearby devices eg, the nearby device 502 and the target device 503
  • Example: measurement Example: measurement
  • the electronic device 501 may output an object that is created differently depending on whether the checked distance is a short distance or a long distance. For example, when the distance between the electronic device 501 and the target device 503 is a short distance, the electronic device 501 outputs an object generated according to the short distance, and the target device 503 is also generated according to the short distance. Objects can be output. When the distance between the electronic device 501 and the target device 503 is long, only the electronic device 501 may output an object created to fit the long distance. An object generated according to a long distance and output from the electronic device 501 may be an object generated according to a short distance and output from the target device 503 .
  • An electronic device (eg, the electronic device 501 of FIG. 5 ) according to various embodiments includes a memory (eg, the memory 530 of FIG. 6 ) for storing instructions; and a processor electrically connected to the memory and configured to execute the instructions (e.g., the processor 520 of FIG. 6), wherein when the instructions are executed by the processor, the processor determines that the ignition of the remote control It is determined whether it is a device control utterance for a target device (eg, the target device 503 of FIG.
  • a distance between the electronic device and the target device is determined, and the distance is Depending on whether it is a short distance that is less than or equal to a specified distance or a long distance that is greater than a specified distance, an object that is created differently can be output.
  • the processor searches for a device (eg, a peripheral device 502 or a target device 503 of FIG. 5 ) located within a specified proximity of the electronic device and is located in the vicinity.
  • a device eg, a peripheral device 502 or a target device 503 of FIG. 5
  • a distance between a device and the electronic device may be determined, and a distance between the electronic device and the target device may be determined using the distance between the nearby device and the electronic device.
  • the processor may control the electronic device to broadcast a request for location information for searching for a device located nearby in response to the device control utterance.
  • the processor may receive device location information transmitted by a nearby device in response to the request for location information, and based on the device location information, the device and the electronic device located in the surrounding area. It may be determined whether the distance between them is a short distance that is less than or equal to a specified distance or a far distance that is greater than a specified distance.
  • the device location information may include one or more of a UWB signal, a BLE signal, Wi-Fi connection information, and registration place information.
  • the processor may convert the utterance into text by performing Automatic Speech Recognition (ASR), and determine whether the utterance is the device-controlled utterance based on the text.
  • ASR Automatic Speech Recognition
  • the processor may determine the type of the target device based on the text.
  • the processor may select the target device from a list of devices owned by the user corresponding to the type of the target device.
  • the processor may prompt the user for the list of retained devices.
  • An operating method of an electronic device is a device for a target device (eg, the target device 503 of FIG. 5 ) in which a user's speech is a target of remote control. determining whether it is a control utterance; checking a distance between the electronic device and the target device in case of the device control utterance; and outputting an object that is created differently depending on whether the distance is a short distance equal to or less than the designated distance or a long distance greater than the designated distance.
  • the checking operation may include searching for a device (eg, a nearby device 502 or a target device 503 of FIG. 5 ) located within a specified proximity of the electronic device, and determining a distance between a located device and the electronic device; and determining a distance between the electronic device and the target device by using the distance between the nearby device and the electronic device.
  • a device eg, a nearby device 502 or a target device 503 of FIG. 5
  • the determining of the distance may include broadcasting a request for location information for searching for a device located nearby in response to the device control utterance.
  • the determining of the distance may include receiving device location information transmitted from a nearby device in response to a location information request; and determining whether a distance between the nearby device and the electronic device is a short distance that is less than or equal to a specified distance or a long distance that is greater than a specified distance based on the device location information.
  • the device location information may include one or more of a UWB signal, a BLE signal, Wi-Fi connection information, and registration place information.
  • the determining whether the device-controlled utterance may include converting the utterance into text by performing Automatic Speech Recognition (ASR); and determining whether the utterance is the device-controlled utterance based on the text.
  • ASR Automatic Speech Recognition
  • the method may further include determining a type of the target device based on the text.
  • the method may further include selecting the target device from a list of devices owned by the user corresponding to the type of the target device.
  • the method may further include prompting the user for the list of retained devices.

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Abstract

다양한 실시예에 따른 전자 장치는 인스터럭션들을 저장하는 메모리; 및 상기 메모리와 전기적으로 연결되고, 상기 인스트럭션들을 실행하기 위한 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서에 의해 상기 인스트럭션들이 실행될 때, 상기 프로세서는, 발화가 원격 제어의 대상이 되는 타겟 장치에 대한 장치 제어 발화인지 판단하고, 상기 장치 제어 발화인 상기 발화에 기초하여 상기 전자 장치와 상기 타겟 장치 사이의 거리를 확인하고, 상기 거리가 지정된 거리보다 작거나 같은 근거리 또는 지정된 거리보다 큰 원거리인지에 따라 다르게 생성되는 객체(object)를 출력할 수 있다. 그 외에도 다양한 실시예들이 가능할 수 있다.

Description

전자 장치 및 전자 장치와 타겟 장치 간의 거리에 기초하여 생성되는 객체를 출력하는 방법
본 발명의 다양한 실시예들은 전자 장치 및 전자 장치와 타겟 장치 간의 거리에 기초하여 생성되는 객체를 출력하는 방법에 관한 것이다.
멀티 미디어 기술 및 네트워크 기술이 발전함에 따라, 사용자는 전자 장치를 이용하여 다양한 서비스를 제공받을 수 있게 되었다. 예를 들어, 음성 인식 기술이 발전함에 따라, 사용자는 전자 장치에 음성(예: 발화)을 입력하고, 음성 어시스턴트(예: 음성 비서 서비스)를 통해 음성 입력에 따른 응답 메시지를 수신할 수 있게 되었다.
또한, 전자 장치는 음성 어시스턴트를 통한 음성 입력에 대한 인식에 기초하여 전자 장치의 기능을 수행하거나 다른 전자 장치에서 기능을 수행하는 것을 지원할 수 있다.
사용자가 전자 장치를 이용하여 원격 제어의 대상이 되는 장치(예: 원격 장치)에 원격 장치를 제어하기 위한 원격 명령 입력 시, 사용자와 원격 장치 사이의 거리가 고려되지 않고 사용자에게 하나의 객체(예: UI)만이 제공되어, 사용자는 매우 답답한 사용성을 경험할 수 있다. 이에, 사용자가 원격 장치를 필요로 하는 상황에 맞게 최적화된 객체를 사용자에게 제공하는 기술이 요구될 수 있다.
다양한 실시예들은 전자 장치와 원격 제어의 대상이 되는 장치 사이의 거리에 기초하여 원거리 및/또는 근거리에 대응하는 객체를 생성하여 제공하는 기술을 제공할 수 있다.
다양한 실시예들은 사용자에게 원거리 및/또는 근거리에 맞게 객체를 제공함으로써 음성 어시스턴트 사용 경험을 증진할 수 있다.
다만, 기술적 과제는 상술한 기술적 과제들로 한정되는 것은 아니며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.
다양한 실시예에 따른 전자 장치는 인스터럭션들을 저장하는 메모리; 및 상기 메모리와 전기적으로 연결되고, 상기 인스트럭션들을 실행하기 위한 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서에 의해 상기 인스트럭션들이 실행될 때, 상기 프로세서는, 발화가 원격 제어의 대상이 되는 타겟 장치에 대한 장치 제어 발화인지 판단하고, 상기 장치 제어 발화인 상기 발화에 기초하여 상기 전자 장치와 상기 타겟 장치 사이의 거리를 확인하고, 상기 거리가 근거리(예: 임계 거리보다 작거나 같음) 또는 원거리(예: 임계 거리보다 큼)인지에 따라 다르게 생성되는 객체(object)를 출력할 수 있다.
다양한 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법은 발화가 원격 제어의 대상이 되는 타겟 장치에 대한 장치 제어 발화인지 판단하는 동작; 상기 장치 제어 발화인 상기 발화에 기초하여 상기 전자 장치와 상기 타겟 장치 사이의 거리를 확인하는 동작; 및 상기 거리가 근거리(예: 임계 거리보다 작거나 같음) 또는 원거리(예: 임계 거리보다 큼)인지에 따라 다르게 생성되는 객체(object)를 출력하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시예들은 전자 장치와 원격 제어의 대상이 되는 장치 사이의 거리에 기초하여 원거리 및/또는 근거리에 대응하는 객체를 생성하여 사용자에게 제공함으로써 음성 어시스턴트 사용 경험을 증진할 수 있다.
도 1은, 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)의 블록도이다.
도 2는 일 실시예에 따른 통합 지능 (integrated intelligence) 시스템을 나타낸 블록도이다.
도 3은 다양한 실시 예에 따른, 컨셉과 동작의 관계 정보가 데이터베이스에 저장된 형태를 나타낸 도면이다.
도 4는 다양한 실시 예에 따른 전자 장치가 지능형 앱을 통해 수신된 음성 입력을 처리하는 화면을 나타낸 도면이다.
도 5는 다양한 실시예에 따른 전자 장치와 타겟 장치 간의 거리에 따라 객체를 생성하여 제공하는 개념을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 다양한 실시예에 따른, 전자 장치와 타겟 장치 간의 거리에 따라 객체를 생성하여 제공하기 위한 전자 장치와 대화 시스템의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 7a 및 도 7b는 다양한 실시예에 따른 전자 장치와 타겟 장치의 사이의 거리를 근거리 또는 원거리로 결정하는 예들을 설명하기 위한 도면들이다.
도 8a 내지 도 8c는 다양한 실시예에 따른 전자 장치와 타겟 장치의 사이의 거리에 따라 객체를 제공하는 예들을 설명하기 위한 도면들이다.
도 9는 다양한 실시예에 따른, 전자 장치의 주변에 위치하는 주변 장치를 탐지하는 동작의 일 예를 설명하기 위한 신호 흐름도이다.
도 10은 다양한 실시예에 따른, 전자 장치와 타겟 장치 간의 거리를 결정하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 11은 다양한 실시예에 따른, 전자 장치와 타겟 장치 간의 거리에 따라 객체를 생성하여 제공하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 12는 다양한 실시예에 따른, 전자 장치의 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
이하, 실시예들을 첨부된 도면들을 참조하여 상세하게 설명한다. 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조 부호를 부여하고, 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
도 1은, 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)의 블록도이다. 도 1을 참조하면, 네트워크 환경(100)에서 전자 장치(101)는 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) 중 적어도 하나와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 서버(108)를 통하여 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 프로세서(120), 메모리(130), 입력 모듈(150), 음향 출력 모듈(155), 디스플레이 모듈(160), 오디오 모듈(170), 센서 모듈(176), 인터페이스(177), 연결 단자(178), 햅틱 모듈(179), 카메라 모듈(180), 전력 관리 모듈(188), 배터리(189), 통신 모듈(190), 가입자 식별 모듈(196), 또는 안테나 모듈(197)을 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(101)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 연결 단자(178))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시예에서는, 이 구성요소들 중 일부들(예: 센서 모듈(176), 카메라 모듈(180), 또는 안테나 모듈(197))은 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160))로 통합될 수 있다.
프로세서(120)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(140))를 실행하여 프로세서(120)에 연결된 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)를 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일실시예에 따르면, 데이터 처리 또는 연산의 적어도 일부로서, 프로세서(120)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(176) 또는 통신 모듈(190))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(132)에 저장하고, 휘발성 메모리(132)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(134)에 저장할 수 있다. 일실시예에 따르면, 프로세서(120)는 메인 프로세서(121)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서) 또는 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(123)(예: 그래픽 처리 장치, 신경망 처리 장치(NPU: neural processing unit), 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)가 메인 프로세서(121) 및 보조 프로세서(123)를 포함하는 경우, 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)보다 저전력을 사용하거나, 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
보조 프로세서(123)는, 예를 들면, 메인 프로세서(121)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(121)가 액티브(예: 어플리케이션 실행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)와 함께, 전자 장치(101)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160), 센서 모듈(176), 또는 통신 모듈(190))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성요소(예: 카메라 모듈(180) 또는 통신 모듈(190))의 일부로서 구현될 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 신경망 처리 장치)는 인공지능 모델의 처리에 특화된 하드웨어 구조를 포함할 수 있다. 인공지능 모델은 기계 학습을 통해 생성될 수 있다. 이러한 학습은, 예를 들어, 인공지능 모델이 수행되는 전자 장치(101) 자체에서 수행될 수 있고, 별도의 서버(예: 서버(108))를 통해 수행될 수도 있다. 학습 알고리즘은, 예를 들어, 지도형 학습(supervised learning), 비지도형 학습(unsupervised learning), 준지도형 학습(semi-supervised learning) 또는 강화 학습(reinforcement learning)을 포함할 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은, 복수의 인공 신경망 레이어들을 포함할 수 있다. 인공 신경망은 심층 신경망(DNN: deep neural network), CNN(convolutional neural network), RNN(recurrent neural network), RBM(restricted boltzmann machine), DBN(deep belief network), BRDNN(bidirectional recurrent deep neural network), 심층 Q-네트워크(deep Q-networks) 또는 상기 중 둘 이상의 조합 중 하나일 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은 하드웨어 구조 이외에, 추가적으로 또는 대체적으로, 소프트웨어 구조를 포함할 수 있다.
메모리(130)는, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(120) 또는 센서 모듈(176))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(140)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(130)는, 휘발성 메모리(132) 또는 비휘발성 메모리(134)를 포함할 수 있다.
프로그램(140)은 메모리(130)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 예를 들면, 운영 체제(142), 미들 웨어(144) 또는 어플리케이션(146)을 포함할 수 있다.
입력 모듈(150)은, 전자 장치(101)의 구성요소(예: 프로세서(120))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 모듈(150)은, 예를 들면, 마이크, 마우스, 키보드, 키(예: 버튼), 또는 디지털 펜(예: 스타일러스 펜)을 포함할 수 있다.
음향 출력 모듈(155)은 음향 신호를 전자 장치(101)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 모듈(155)은, 예를 들면, 스피커 또는 리시버를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용될 수 있다. 리시버는 착신 전화를 수신하기 위해 사용될 수 있다. 일실시예에 따르면, 리시버는 스피커와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
디스플레이 모듈(160)은 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 디스플레이 모듈(160)은, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 디스플레이 모듈(160)은 터치를 감지하도록 설정된 터치 센서, 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 압력 센서를 포함할 수 있다.
오디오 모듈(170)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일실시예에 따르면, 오디오 모듈(170)은, 입력 모듈(150)을 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 모듈(155), 또는 전자 장치(101)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))(예: 스피커 또는 헤드폰)를 통해 소리를 출력할 수 있다.
센서 모듈(176)은 전자 장치(101)의 작동 상태(예: 전력 또는 온도), 또는 외부의 환경 상태(예: 사용자 상태)를 감지하고, 감지된 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 일실시예에 따르면, 센서 모듈(176)은, 예를 들면, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 근접 센서, 컬러 센서, IR(infrared) 센서, 생체 센서, 온도 센서, 습도 센서, 또는 조도 센서를 포함할 수 있다.
인터페이스(177)는 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 인터페이스(177)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.
연결 단자(178)는, 그를 통해서 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 연결 단자(178)는, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.
햅틱 모듈(179)은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 일실시예에 따르면, 햅틱 모듈(179)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.
카메라 모듈(180)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일실시예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.
전력 관리 모듈(188)은 전자 장치(101)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전력 관리 모듈(188)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.
배터리(189)는 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소에 전력을 공급할 수 있다. 일실시예에 따르면, 배터리(189)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.
통신 모듈(190)은 전자 장치(101)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102), 전자 장치(104), 또는 서버(108)) 간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(190)은 프로세서(120)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 통신 모듈(190)은 무선 통신 모듈(192)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(194)(예: LAN(local area network) 통신 모듈, 또는 전력선 통신 모듈)을 포함할 수 있다. 이들 통신 모듈 중 해당하는 통신 모듈은 제 1 네트워크(198)(예: 블루투스, WiFi(wireless fidelity) direct 또는 IrDA(infrared data association)와 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제 2 네트워크(199)(예: 레거시 셀룰러 네트워크, 5G 네트워크, 차세대 통신 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN)와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부의 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 이런 여러 종류의 통신 모듈들은 하나의 구성요소(예: 단일 칩)로 통합되거나, 또는 서로 별도의 복수의 구성요소들(예: 복수 칩들)로 구현될 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 가입자 식별 모듈(196)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 이용하여 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 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는 다양한 형태의 장치가 될 수 있다. 전자 장치는, 예를 들면, 휴대용 통신 장치(예: 스마트폰), 컴퓨터 장치, 휴대용 멀티미디어 장치, 휴대용 의료 기기, 카메라, 웨어러블 장치, 또는 가전 장치를 포함할 수 있다. 본 문서의 실시예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다.
본 문서의 다양한 실시예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시예의 다양한 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 또는 관련된 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 아이템에 대응하는 명사의 단수 형은 관련된 문맥상 명백하게 다르게 지시하지 않는 한, 상기 아이템 한 개 또는 복수 개를 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나", "A 또는 B 중 적어도 하나", "A, B 또는 C", "A, B 및 C 중 적어도 하나", 및 "A, B, 또는 C 중 적어도 하나"와 같은 문구들 각각은 그 문구들 중 해당하는 문구에 함께 나열된 항목들 중 어느 하나, 또는 그들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "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 문서의 다양한 실시예들에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현된 유닛을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로와 같은 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는, 상기 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 일실시예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.
본 문서의 다양한 실시예들은 기기(machine)(예: 전자 장치(101))에 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장 메모리(136) 또는 외장 메모리(138))에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(140))로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 전자 장치(101))의 프로세서(예: 프로세서(120))는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 명령어들 중 적어도 하나의 명령을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 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 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 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 일 실시예에 따른 통합 지능 (integrated intelligence) 시스템을 나타낸 블록도이다.
도 2를 참조하면, 일 실시예의 통합 지능화 시스템(20)은 전자 장치(201)(예: 도 1의 전자 장치(101)), 지능형 서버(290)(예: 도 1의 서버(108)), 및 서비스 서버(300)(예: 도 1의 서버(108))를 포함할 수 있다.
일 실시 예의 전자 장치(201)는, 인터넷에 연결 가능한 단말 장치(또는, 전자 장치)일 수 있으며, 예를 들어, 휴대폰, 스마트폰, PDA(personal digital assistant), 노트북 컴퓨터, TV, 백색 가전, 웨어러블 장치, HMD, 또는 스마트 스피커일 수 있고, 이에 한정되지 않는다.
도시된 실시 예에 따르면, 전자 장치(201)는 통신 인터페이스(예: 통신 회로 포함)(202)(예: 도 1의 인터페이스(177)), 마이크(206)(예: 도 1의 입력 모듈(150)), 스피커(205)(예: 도 1의 음향 출력 모듈(155)), 디스플레이 모듈(예: 디스플레이 포함)(204)(예: 도 1의 디스플레이 모듈(160)), 메모리(207)(예: 도 1의 메모리(130)), 및/또는 프로세서(예: 처리 회로 포함)(203)(예: 도 1의 프로세서(120))를 포함할 수 있다. 상기 열거된 구성요소들은 서로 작동적으로 또는 전기적으로 연결될 수 있다.
일 실시 예의 통신 인터페이스(202)는 외부 장치와 연결되며 다양한 통신 회로를 포함하여 데이터를 송수신하도록 구성될 수 있다. 일 실시 예의 마이크(206)는 소리(예: 사용자 발화)를 수신하여, 전기적 신호로 변환할 수 있다. 일 실시예의 스피커(205)는 전기적 신호를 소리(예: 음성)로 출력할 수 있다.
일 실시 예의 디스플레이 모듈(204)은 디스플레이를 포함할 수 있으며, 이미지 또는 비디오를 표시하도록 구성될 수 있다. 일 실시 예의 디스플레이 모듈(204)은 또한 실행되는 앱(app)(또는, 어플리케이션 프로그램(application program))의 그래픽 사용자 인터페이스(graphic user interface)(GUI)를 표시할 수 있다. 일 실시 예의 디스플레이 모듈(204)은 터치 센서를 통해 터치 입력을 수신할 수 있다. 예를 들어, 디스플레이 모듈(204)은 디스플레이 모듈(204) 내에 표시되는 화상 키보드 영역의 터치 센서를 통해 텍스트 입력을 수신할 수 있다.
일 실시 예의 메모리(207)는 클라이언트 모듈(209), SDK(software development kit)(208), 및 복수의 앱들(210)을 저장할 수 있다. 상기 클라이언트 모듈(209), 및 SDK(208)는 범용적인 기능을 수행하기 위한 프레임워크(framework)(또는, 솔루션 프로그램)를 구성할 수 있다. 또한, 클라이언트 모듈(209) 또는 SDK(208)는 사용자 입력(예: 음성 입력, 텍스트 입력, 터치 입력)을 처리하기 위한 프레임워크를 구성할 수 있다.
일 실시 예의 메모리(207)는 상기 복수의 앱들(210)은 지정된 기능을 수행하기 위한 프로그램일 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 복수의 앱(210)은 제1 앱(210_1), 제2 앱(210_2) 을 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 복수의 앱(210) 각각은 지정된 기능을 수행하기 위한 복수의 동작들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 앱들은, 알람 앱, 메시지 앱, 및/또는 스케줄 앱을 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 복수의 앱들(210)은 프로세서(203)에 의해 실행되어 상기 복수의 동작들 중 적어도 일부를 순차적으로 실행할 수 있다.
일 실시 예의 프로세서(203)는 다양한 처리 회로를 포함할 수 있으며, 전자 장치(201)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(203)는 통신 인터페이스(202), 마이크(206), 스피커(205), 및 디스플레이 모듈(204)과 전기적으로 연결되어 연결되어 지정된 동작을 수행할 수 있다.
일 실시 예의 프로세서(203)는 또한 상기 메모리(207)에 저장된 프로그램을 실행시켜 지정된 기능을 수행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(203)는 클라이언트 모듈(209) 또는 SDK(208) 중 적어도 하나를 실행하여, 사용자 입력을 처리하기 위한 이하의 동작을 수행할 수 있다. 프로세서(203)는, 예를 들어, SDK(208)를 통해 복수의 앱(210)의 동작을 제어할 수 있다. 클라이언트 모듈(209) 또는 SDK(208)의 동작으로 설명된 이하의 동작은 프로세서(203)의 실행에 의한 동작일 수 있다.
일 실시 예의 클라이언트 모듈(209)은 사용자 입력을 수신할 수 있다. 예를 들어, 클라이언트 모듈(209)은 마이크(206)를 통해 감지된 사용자 발화에 대응되는 음성 신호를 수신할 수 있다. 또는, 클라이언트 모듈(209)은 디스플레이 모듈(204)을 통해 감지된 터치 입력을 수신할 수 있다. 또는, 클라이언트 모듈(209)은 키보드 또는 화상 키보드를 통해 감지된 텍스트 입력을 수신할 수 있다. 이 외에도, 전자 장치(201)에 포함된 입력 모듈 또는 전자 장치(201)에 연결된 입력 모듈을 통해 감지되는 다양한 형태의 사용자 입력을 수신할 수 있다. 상기 클라이언트 모듈(209)은 수신된 사용자 입력을 지능형 서버(290)로 송신할 수 있다. 클라이언트 모듈(209)은 수신된 사용자 입력과 함께, 전자 장치(201)의 상태 정보를 지능형 서버(290)로 송신할 수 있다. 상기 상태 정보는, 예를 들어, 앱의 실행 상태 정보일 수 있다.
일 실시 예의 클라이언트 모듈(209)은 수신된 사용자 입력에 대응되는 결과를 수신할 수 있다. 예를 들어, 클라이언트 모듈(209)은 지능형 서버(290)에서 상기 수신된 사용자 입력에 대응되는 결과를 산출할 수 있는 경우, 수신된 사용자 입력에 대응되는 결과를 수신할 수 있다. 클라이언트 모듈(209)은 상기 수신된 결과를 디스플레이 모듈(204)에 표시할 수 있다. 또한, 클라이언트 모듈(209)은 상기 수신된 결과를 스피커(205)를 통해 오디오로 출력할 수 있다.
일 실시 예의 클라이언트 모듈(209)은 수신된 사용자 입력에 대응되는 플랜을 수신할 수 있다. 클라이언트 모듈(209)은 플랜에 따라 앱의 복수의 동작을 실행한 결과를 디스플레이 모듈(204)에 표시할 수 있다. 클라이언트 모듈(209)은, 예를 들어, 복수의 동작의 실행 결과를 순차적으로 디스플레이 모듈(204)에 표시할 수 있고, 스피커(205)를 통해 오디오를 출력할 수 있다. 전자 장치(201)는, 다른 예를 들어, 복수의 동작을 실행한 일부 결과(예: 마지막 동작의 결과)만을 디스플레이 모듈(204)에 표시할 수 있으며, 스피커(205)를 통해 오디오로 출력할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 클라이언트 모듈(209)은 지능형 서버(290)로부터 사용자 입력에 대응되는 결과를 산출하기 위해 필요한 정보를 획득하기 위한 요청을 수신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 클라이언트 모듈(209)은 상기 요청에 대응하여 상기 필요한 정보를 지능형 서버(290)로 송신할 수 있다.
일 실시 예의 클라이언트 모듈(209)은 플랜에 따라 복수의 동작을 실행한 결과 정보를 지능형 서버(290)로 송신할 수 있다. 지능형 서버(290)는 상기 결과 정보를 이용하여 수신된 사용자 입력이 올바르게 처리된 것을 확인할 수 있다.
일 실시 예의 클라이언트 모듈(209)은 음성 인식 모듈을 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 클라이언트 모듈(209)은 상기 음성 인식 모듈을 통해 제한된 기능을 수행하는 음성 입력을 인식할 수 있다. 예를 들어, 클라이언트 모듈(209)은 지정된 입력(예: 웨이크 업!)을 통해 유기적인 동작을 수행하기 위한 음성 입력을 처리하기 위한 지능형 앱을 수행할 수 있다.
일 실시 예의 지능형 서버(290)는 통신 망을 통해 전자 장치(201)로부터 사용자 음성 입력과 관련된 정보를 수신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 지능형 서버(290)는 수신된 음성 입력과 관련된 데이터를 텍스트 데이터(text data)로 변경할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 지능형 서버(290)는 상기 텍스트 데이터에 기초하여 사용자 음성 입력과 대응되는 태스크(task)를 수행하기 위한 플랜(plan)을 생성할 수 있다
일 실시 예에 따르면, 플랜은 인공 지능(artificial intelligent)(AI) 시스템에 의해 생성될 수 있다. 인공지능 시스템은 룰 베이스 시스템(rule-based system) 일 수도 있고, 신경망 베이스 시스템(neural network-based system)(예: 피드포워드 신경망(feedforward neural network(FNN)), 순환 신경망(recurrent neural network(RNN))) 일 수도 있다. 또는, 전술한 것의 조합 또는 이와 다른 인공지능 시스템일 수도 있다. 일 실시 예에 따르면, 플랜은 미리 정의된 플랜의 집합에서 선택될 수 있거나, 사용자 요청에 응답하여 실시간으로 생성될 수 있다. 예를 들어, 인공지능 시스템은 미리 정의 된 복수의 플랜 중 적어도 플랜을 선택할 수 있다.
일 실시 예의 지능형 서버(290)는 생성된 플랜에 따른 결과를 전자 장치(201)로 송신하거나, 생성된 플랜을 전자 장치(201)로 송신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(201)는 플랜에 따른 결과를 디스플레이 모듈(204)에 표시할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(201)는 플랜에 따른 동작을 실행한 결과를 디스플레이 모듈(204)에 표시할 수 있다.
일 실시 예의 지능형 서버(290)는 프론트 엔드(front end)(215), 자연어 플랫폼(natural language platform)(220), 캡슐 데이터베이스(capsule DB)(230), 실행 엔진(execution engine)(240), 엔드 유저 인터페이스(end user interface)(250), 매니지먼트 플랫폼(management platform)(260), 빅 데이터 플랫폼(big data platform)(270), 또는 분석 플랫폼(analytic platform)(280)을 포함할 수 있다.
일 실시 예의 프론트 엔드(215)는 전자 장치(201)로부터 수신된 사용자 입력을 수신할 수 있다. 프론트 엔드(215)는 상기 사용자 입력에 대응되는 응답을 송신할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 자연어 플랫폼(220)은 자동 음성 인식 모듈(automatic speech recognition module)(ASR module)(221), 자연어 이해 모듈(natural language understanding module)(NLU module)(223), 플래너 모듈(planner module)(225), 자연어 생성 모듈(natural language generator module)(NLG module)(227) 또는 텍스트 음성 변환 모듈(text to speech module)(TTS module)(229)을 포함할 수 있다. 각 모듈은 다양한 처리 회로 및/또는 실행 가능한 프로그램 명령을 포함할 수 있다.
일 실시 예의 자동 음성 인식 모듈(221)은 전자 장치(201)로부터 수신된 음성 입력을 텍스트 데이터로 변환할 수 있다. 일 실시 예의 자연어 이해 모듈(223)은 음성 입력의 텍스트 데이터를 이용하여 사용자의 의도를 파악할 수 있다. 예를 들어, 자연어 이해 모듈(223)은 텍스트 데이터 형태의 사용자 입력에 대하여 문법적 분석(syntactic analyze) 또는 의미적 분석(semantic analyze)을 수행하여 사용자의 의도를 파악할 수 있다. 일 실시 예의 자연어 이해 모듈(223)은 형태소 또는 구의 언어적 특징(예: 문법적 요소)을 이용하여 사용자 입력으로부터 추출된 단어의 의미를 파악하고, 상기 파악된 단어의 의미를 의도에 매칭시켜 사용자의 의도를 결정할 수 있다.
일 실시 예의 플래너 모듈(225)은 자연어 이해 모듈(223)에서 결정된 의도 및 파라미터를 이용하여 플랜을 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 플래너 모듈(225)은 상기 결정된 의도에 기초하여 태스크를 수행하기 위해 필요한 복수의 도메인을 결정할 수 있다. 플래너 모듈(225)은 상기 의도에 기초하여 결정된 복수의 도메인 각각에 포함된 복수의 동작을 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 플래너 모듈(225)은 상기 결정된 복수의 동작을 실행하는데 필요한 파라미터나, 상기 복수의 동작의 실행에 의해 출력되는 결과 값을 결정할 수 있다. 상기 파라미터, 및 상기 결과 값은 지정된 형식(또는, 클래스)의 컨셉으로 정의될 수 있다. 이에 따라, 플랜은 사용자의 의도에 의해 결정된 복수의 동작, 및 복수의 컨셉을 포함할 수 있다. 상기 플래너 모듈(225)은 상기 복수의 동작, 및 상기 복수의 컨셉 사이의 관계를 단계적(또는, 계층적)으로 결정할 수 있다. 예를 들어, 플래너 모듈(225)은 복수의 컨셉에 기초하여 사용자의 의도에 기초하여 결정된 복수의 동작의 실행 순서를 결정할 수 있다. 다시 말해, 플래너 모듈(225)은 복수의 동작의 실행에 필요한 파라미터, 및 복수의 동작의 실행에 의해 출력되는 결과에 기초하여, 복수의 동작의 실행 순서를 결정할 수 있다. 이에 따라, 플래너 모듈(225)은 복수의 동작, 및 복수의 컨셉 사이의 연관 정보(예: 온톨로지(ontology))가 포함된 플랜을 생성할 수 있다. 상기 플래너 모듈(225)은 컨셉과 동작의 관계들의 집합이 저장된 캡슐 데이터베이스(230)에 저장된 정보를 이용하여 플랜을 생성할 수 있다.
일 실시 예의 자연어 생성 모듈(227)은 지정된 정보를 텍스트 형태로 변경할 수 있다. 상기 텍스트 형태로 변경된 정보는 자연어 발화의 형태일 수 있다. 일 실시 예의 텍스트 음성 변환 모듈(229)은 텍스트 형태의 정보를 음성 형태의 정보로 변경할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 자연어 플랫폼(220)의 기능의 일부 기능 또는 전체 기능은 전자 장치(201)에서도 구현가능 할 수 있다.
상기 캡슐 데이터베이스(230)는 복수의 도메인에 대응되는 복수의 컨셉과 동작들의 관계에 대한 정보를 저장할 수 있다. 일 실시예에 따른 캡슐은 플랜에 포함된 복수의 동작 오브젝트(action object 또는, 동작 정보) 및 컨셉 오브젝트(concept object 또는 컨셉 정보)를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 캡슐 데이터베이스(230)는 CAN(concept action network)의 형태로 복수의 캡슐을 저장할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 복수의 캡슐은 캡슐 데이터베이스(230)에 포함된 기능 저장소(function registry)에 저장될 수 있다.
상기 캡슐 데이터베이스(230)는 음성 입력에 대응되는 플랜을 결정할 때 필요한 전략 정보가 저장된 전략 레지스트리(strategy registry)를 포함할 수 있다. 상기 전략 정보는 사용자 입력에 대응되는 복수의 플랜이 있는 경우, 하나의 플랜을 결정하기 위한 기준 정보를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 캡슐 데이터베이스(230)는 지정된 상황에서 사용자에게 후속 동작을 제안하기 위한 후속 동작의 정보가 저장된 후속 동작 레지스트리(follow up registry)를 포함할 수 있다. 상기 후속 동작은, 예를 들어, 후속 발화를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 캡슐 데이터베이스(230)는 전자 장치(201)를 통해 출력되는 정보의 레이아웃(layout) 정보를 저장하는 레이아웃 레지스트리(layout registry)를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 캡슐 데이터베이스(230)는 캡슐 정보에 포함된 어휘(vocabulary) 정보가 저장된 어휘 레지스트리(vocabulary registry)를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 캡슐 데이터베이스(230)는 사용자와의 대화(dialog)(또는, 인터렉션(interaction)) 정보가 저장된 대화 레지스트리(dialog registry)를 포함할 수 있다. 상기 캡슐 데이터베이스(230)는 개발자 툴(developer tool)을 통해 저장된 오브젝트를 업데이트(update)할 수 있다. 상기 개발자 툴은, 예를 들어, 동작 오브젝트 또는 컨셉 오브젝트를 업데이트하기 위한 기능 에디터(function editor)를 포함할 수 있다. 상기 개발자 툴은 어휘를 업데이트하기 위한 어휘 에디터(vocabulary editor)를 포함할 수 있다. 상기 개발자 툴은 플랜을 결정하는 전략을 생성 및 등록하는 전략 에디터(strategy editor)를 포함할 수 있다. 상기 개발자 툴은 사용자와의 대화를 생성하는 대화 에디터(dialog editor)를 포함할 수 있다. 상기 개발자 툴은 후속 목표를 활성화하고, 힌트를 제공하는 후속 발화를 편집할 수 있는 후속 동작 에디터(follow up editor)를 포함할 수 있다. 상기 후속 목표는 현재 설정된 목표, 사용자의 선호도 또는 환경 조건에 기초하여 결정될 수 있다. 일 실시 예에서는 캡슐 데이터베이스(230)는 전자 장치(201) 내에도 구현이 가능할 수 있다.
일 실시 예의 실행 엔진(240)은 다양한 처리 회로 및/또는 실행 가능한 명령을 포함할 수 있으며 상기 생성된 플랜을 이용하여 결과를 산출할 수 있다. 엔드 유저 인터페이스(250)는 산출된 결과를 전자 장치(201)로 송신할 수 있다. 이에 따라, 전자 장치(201)는 상기 결과를 수신하고, 상기 수신된 결과를 사용자에게 제공할 수 있다. 일 실시 예의 매니지먼트 플랫폼(260)은 다양한 처리 회로 및/또는 실행 가능한 명령을 포함할 수 있으며 지능형 서버(290)에서 이용되는 정보를 관리할 수 있다. 일 실시 예의 빅 데이터 플랫폼(270)은 사용자의 데이터를 수집할 수 있다. 일 실시 예의 분석 플랫폼(280)은 다양한 처리 회로 및/또는 실행 가능한 명령을 포함할 수 있으며 지능형 서버(290)의 QoS(quality of service)를 관리할 수 있다. 예를 들어, 분석 플랫폼(280)은 지능형 서버(290)의 구성 요소 및 처리 속도(또는, 효율성)를 관리할 수 있다.
일 실시 예의 서비스 서버(300)는 전자 장치(201)에 지정된 서비스(예: 음식 주문 또는 호텔 예약)를 제공할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 서비스 서버(300)는 제3 자에 의해 운영되는 서버일 수 있다. 일 실시 예의 서비스 서버(300)는 수신된 사용자 입력에 대응되는 플랜을 생성하기 위한 정보를 지능형 서버(290)에 제공할 수 있다. 상기 제공된 정보는 캡슐 데이터베이스(230)에 저장될 수 있다. 또한, 서비스 서버(300)는 플랜에 따른 결과 정보를 지능형 서버(290)에 제공할 수 있다.
위에 기술된 통합 지능 시스템(20)에서, 상기 전자 장치(201)는, 사용자 입력에 응답하여 사용자에게 다양한 인텔리전트 서비스를 제공할 수 있다. 상기 사용자 입력은, 예를 들어, 물리적 버튼을 통한 입력, 터치 입력 또는 음성 입력을 포함할 수 있다.
일 실시 예에서, 상기 전자 장치(201)는 내부에 저장된 지능형 앱(또는, 음성 인식 앱)을 통해 음성 인식 서비스를 제공할 수 있다. 이 경우, 예를 들어, 전자 장치(201)는 상기 마이크를 통해 수신된 사용자 발화(utterance) 또는 음성 입력(voice input)을 인식하고, 인식된 음성 입력에 대응되는 서비스를 사용자에게 제공할 수 있다.
일 실시 예에서, 전자 장치(201)는 수신된 음성 입력에 기초하여, 단독으로 또는 상기 지능형 서버 및/또는 서비스 서버와 함께 지정된 동작을 수행할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(201)는 수신된 음성 입력에 대응되는 앱을 실행시키고, 실행된 앱을 통해 지정된 동작을 수행할 수 있다.
일 실시 예에서, 전자 장치(201)가 지능형 서버(290) 및/또는 서비스 서버(300)와 함께 서비스를 제공하는 경우에는, 상기 전자 장치(201)는, 상기 마이크(206)를 이용하여 사용자 발화를 감지하고, 상기 감지된 사용자 발화에 대응되는 신호(또는, 음성 데이터)를 생성할 수 있다. 상기 전자 장치(201)는, 상기 음성 데이터를 통신 인터페이스(202)를 이용하여 지능형 서버(290)로 송신할 수 있다.
일 실시 예에 따른 지능형 서버(290)는 전자 장치(201)로부터 수신된 음성 입력에 대한 응답으로써, 음성 입력에 대응되는 태스크(task)를 수행하기 위한 플랜, 또는 상기 플랜에 따라 동작을 수행한 결과를 생성할 수 있다. 상기 플랜은, 예를 들어, 사용자의 음성 입력에 대응되는 태스크(task)를 수행하기 위한 복수의 동작, 및 상기 복수의 동작과 관련된 복수의 컨셉을 포함할 수 있다. 상기 컨셉은 상기 복수의 동작의 실행에 입력되는 파라미터나, 복수의 동작의 실행에 의해 출력되는 결과 값을 정의한 것일 수 있다. 상기 플랜은 복수의 동작, 및 복수의 컨셉 사이의 연관 정보를 포함할 수 있다.
일 실시 예의 전자 장치(201)는, 통신 인터페이스(202)를 이용하여 상기 응답을 수신할 수 있다. 전자 장치(201)는 상기 스피커(205)를 이용하여 전자 장치(201) 내부에서 생성된 음성 신호를 외부로 출력하거나, 디스플레이 모듈(204)을 이용하여 전자 장치(201) 내부에서 생성된 이미지를 외부로 출력할 수 있다.
도 3은 다양한 실시 예에 따른, 컨셉과 동작의 관계 정보가 데이터베이스에 저장된 형태를 나타낸 도면이다.
상기 지능형 서버(290)의 캡슐 데이터베이스(예: 캡슐 데이터베이스(230))는 CAN (concept action network)(400) 형태로 캡슐을 저장할 수 있다. 상기 캡슐 데이터베이스는 사용자의 음성 입력에 대응되는 태스크를 처리하기 위한 동작, 및 상기 동작을 위해 필요한 파라미터를 CAN(concept action network) 형태로 저장될 수 있다.
상기 캡슐 데이터베이스는 복수의 도메인(예: 어플리케이션) 각각에 대응되는 복수의 캡슐(capsule(A)(401), capsule(B)(404))을 저장할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 하나의 캡슐(예:capsule(A)(401))은 하나의 도메인(예: 위치(geo), 어플리케이션)에 대응될 수 있다. 또한, 하나의 캡슐에는 캡슐과 관련된 도메인에 대한 기능을 수행하기 위한 적어도 하나의 서비스 제공자(예: CP 1(402) 또는 CP 2 (403))가 대응될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 하나의 캡슐은 지정된 기능을 수행하기 위한 적어도 하나 이상의 동작(410) 및 적어도 하나 이상의 컨셉(420)을 포함할 수 있다.
상기, 자연어 플랫폼(220)은 캡슐 데이터베이스에 저장된 캡슐을 이용하여 수신된 음성 입력에 대응하는 태스크를 수행하기 위한 플랜을 생성할 수 있다. 예를 들어, 자연어 플랫폼의 플래너 모듈(225)은 캡슐 데이터베이스에 저장된 캡슐을 이용하여 플랜을 생성할 수 있다. 예를 들어 , 캡슐 A (401) 의 동작들(4011,4013) 과 컨셉들(4012,4014) 및 캡슐 B(404)의 동작(4041) 과 컨셉(4042) 를 이용하여 플랜(470) 을 생성할 수 있다.
도 4는 다양한 실시 예에 따른 전자 장치가 지능형 앱을 통해 수신된 음성 입력을 처리하는 화면을 나타낸 도면이다.
전자 장치(201)는 지능형 서버(290)를 통해 사용자 입력을 처리하기 위해 지능형 앱을 실행할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 310 화면에서, 전자 장치(201)는 지정된 음성 입력(예: 웨이크 업!)을 인식하거나 하드웨어 키(예: 전용 하드웨어 키)를 통한 입력을 수신하면, 음성 입력을 처리하기 위한 지능형 앱을 실행할 수 있다. 전자 장치(201)는, 예를 들어, 스케줄 앱을 실행한 상태에서 지능형 앱을 실행할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(201)는 지능형 앱에 대응되는 오브젝트(예: 아이콘)(311)를 디스플레이 모듈(204)에 표시할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(201)는 사용자 발화에 의한 음성 입력을 수신할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(201)는 "이번주 일정 알려줘!"라는 음성 입력을 수신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(201)는 수신된 음성 입력의 텍스트 데이터가 표시된 지능형 앱의 UI(user interface)(313)(예: 입력창)를 디스플레이 모듈(204)에 표시할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 320 화면에서, 전자 장치(201)는 수신된 음성 입력에 대응되는 결과를 디스플레이 모듈(204)에 표시할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(201)는 수신된 사용자 입력에 대응되는 플랜을 수신하고, 플랜에 따라 '이번주 일정'을 디스플레이 모듈(204)에 표시할 수 있다.
도 5는 다양한 실시예에 따른 전자 장치와 타겟 장치 간의 거리에 따라 객체를 생성하여 제공하는 개념을 설명하기 위한 도면이다.
도 5를 참조하면, 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(501)(예: 도 1의 전자 장치(101), 또는 도 2의 전자 장치(201)), 타겟 장치(503), 하나 이상의 주변 장치(502), IoT 서버(602), 및 대화 시스템(601)(예: 도 2의 지능형 서버(290))은 근거리 통신망(local area network; LAN), 광역 통신망(wide area network; WAN), 부가가치 통신망(value added network; VAN), 이동 통신망(mobile radio communication network), 위성 통신망 또는 이들의 상호 조합을 통해 연결될 수 있다. 장치(501, 503, 502), IoT 서버(602), 및 대화 시스템(601)은 유선 통신 방법 또는 무선 통신 방법(예: 무선 랜(Wi-Fi), 블루투스, 블루투스 저 에너지(Bluetooth low energy), 지그비, WFD(Wi-Fi Direct), UWB(ultra wideband), 적외선 통신(IrDA, infrared Data Association), NFC(Near Field Communication))으로 서로 통신을 수행할 수 있다. 전자 장치(501)는 게이트웨이(gateway), 또는 중계기(relay)를 통해 타겟 장치(503) 및 주변 장치(502)와 연결될 수 있으며, 타겟 장치(503) 및 주변 장치(502)와 서로 직접 연결될 수도 있다. 또한, 전자 장치(501)는 서버(예: IoT 서버(602), 도 2의 지능형 서버(290))를 통해 타겟 장치(503) 및 주변 장치(502)와 서로 연결될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 장치(501, 503, 502)는 스마트폰(smartphone), 태블릿 PC(tablet personal computer), 이동 전화기(mobile phone), 스피커(예: AI 스피커), 영상 전화기, 전자책 리더기(e-book reader), 데스크탑 PC(desktop personal computer), 랩탑PC(laptop personal computer), 넷북 컴퓨터(netbook computer), 워크스테이션(workstation), 서버, PDA(personal digital assistant), PMP(portable multimedia player), MP3 플레이어, 모바일 의료기기, 카메라(camera), 또는 웨어러블 장치(wearable device) 중 적어도 하나로 구현될 수 있으며 이에 한정되지 않는다. 또한, 장치(501, 503, 502)는 가전 제품(home appliance)일 수 있다. 예를 들어, 가전 제품은 텔레비전, DVD(digital video disk) 플레이어, 오디오, 냉장고, 에어컨, 청소기, 오븐, 전자레인지, 세탁기, 공기 청정기, 셋톱 박스(set-top box), 홈 오토매이션 컨트롤 패널(home automation control panel), 보안 컨트롤 패널(security control panel), 게임 콘솔, 전자 키, 캠코더(camcorder), 또는 전자 액자 중 적어도 하나를 포함할 수 있으며 이에 한정되지 않는다.
다양한 실시예에 따르면, 장치(501, 503, 502)는 사용자가 보유하고 있는 보유 장치일 수 있다. 전자 장치(501)는 사용자의 발화(예: 명령)를 수신하는 청취 장치일 수 있다. 타겟 장치(503)는 사용자의 발화가 전자 장치(501) 이외의 다른 전자 장치를 제어하기 위한 장치 제어 발화(예: 원격 장치 제어 발화)인 경우, 장치 제어 발화의 대상이 되는 장치로 사용자의 명령을 실행하는 실행 장치일 수 있다. 하나 이상의 주변 장치(502)는 전자 장치(501)의 주변에 위치하는 인접한 장치일 수 있다. 도 5에서는 설명의 편의를 위해 전자 장치(501), 타겟 장치(503), 및 주변 장치(502)를 구분하여 도시하고 있지만, 타겟 장치(503) 또는 주변 장치(502) 중에서 어느 하나가 청취 장치가 될 수 있고 전자 장치(501) 또는 주변 장치(502) 중에서 어느 하나가 타겟 장치(503)가 될 수도 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(501)는 사용자의 발화가 타겟 장치(503)에 대한 장치 제어 발화인 경우 전자 장치(501)와 타겟 장치(503) 사이의 거리(예: 원거리/근거리. 본 명세서에 사용된 바와 같이, 용어 "근거리" 및 "원거리"는 지정된 또는 임계 거리보다 작거나 같거나 임계 또는 지정된 거리보다 클 수 있는 거리를 의미한다.)를 확인할 수 있다. 전자 장치(501)는 전자 장치(501)와 타겟 장치(503) 사이의 거리를 결정하기 위해, IoT 서버(602)와 연동하여 타겟 장치(503)의 타입(type)에 대응하는 사용자의 보유 장치 목록을 획득하는 동작 및 전자 장치(501)의 주변에 위치하는 하나 이상의 장치(예: 주변 장치(502), 타겟 장치(503))를 탐색하여 장치 위치 정보를 획득하는 동작 중에서 적어도 하나를 수행할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(501)는 전자 장치(501)와 타겟 장치(503) 사이의 거리가 근거리 또는 원거리인지에 따라 다르게 생성되는 객체(object)(예: UI(user interface))를 출력(예: 디스플레이, 음성 출력)할 수 있다. 근거리, 및 원거리는 물리적 거리의 의미로 구분될 수 있지만, 공간적 거리(또는 위치)(예: 공간적으로 분리된 거리)의 의미로도 구분될 수 있으며, 지정된 임계 거리를 기준으로 정의될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, IoT 서버(602)는 사용자가 보유하고 있는 장치(예: 전자 장치(501), 주변 장치(502), 타겟 장치(503))에 대한 장치 정보(예: 장치 ID, 장치 타입, 기능 수행 능력 정보, 위치 정보(예: 등록 장소 정보), 또는 상태 정보)를 획득하고, 저장하고, 관리할 수 있다. 전자 장치(501), 타겟 장치(503), 및 주변 장치(502)는 사용자의 계정 정보(예: 사용자 ID)와 관련하여 IoT 서버(602)에 기 등록된 장치일 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 장치 정보 중 기능 수행 능력 정보는 동작을 수행하기 위하여 기 정의된 장치의 기능에 관한 정보일 수 있다. 예를 들어, 장치가 에어컨인 경우에 에어컨의 기능 수행 능력 정보는, 온도 업, 온도 다운, 또는 공기 정화와 같은 기능을 나타낼 수 있고, 장치가 스피커인 경우에 볼륨 업, 볼륨 다운, 또는 음악 재생(play)과 같은 기능을 나타낼 수 있다. 장치 정보 중 위치 정보(예: 등록 장소 정보)는 장치의 위치(예: 등록 위치)를 나타내는 정보로서, 장치가 위치하는 장소의 명칭 및 장치의 위치를 나타내는 위치 좌표 값을 포함할 수 있다. 예를 들어, 장치의 위치 정보는 방, 또는 거실과 같이 집 안의 지정된 장소를 나타내는 명칭을 포함하거나, 집, 또는 사무실과 같은 장소의 명칭을 포함할 수 있다. 예를 들어, 장치의 위치 정보는 지오펜스 정보를 포함할 수 있다.
장치 정보 중 디바이스의 상태 정보는, 예를 들어, 전원 온오프(on/off) 정보, 및 현재 실행하고 있는 동작 정보 중 적어도 하나를 포함하는 장치의 현재 상태를 나타내는 정보일 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, IoT 서버(602)는 전자 장치(501)로부터 타겟 장치(503)의 타입을 수신하고, 저장된 장치 정보를 활용하여 타겟 장치(503)의 타입에 대응하는 사용자의 보유 장치 목록을 생성하고, 보유 장치 목록을 전자 장치(501)로 전송할 수 있다. 보유 장치 목록은 보유 장치 목록에 포함된 하나 이상의 장치의 장치 ID를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, IoT 서버(602)는 저장된 장치 정보를 활용하여 장치를 제어할 수 있는 제어 명령을 획득, 결정 또는 생성할 수 있다. IoT 서버(602)는 동작 정보에 기초하여 동작을 수행하도록 결정된 장치에 제어 명령을 전송할 수 있다. IoT 서버(602)는, 제어 명령에 따른 동작 수행 결과를 동작을 수행한 장치로부터 수신할 수 있다. IoT 서버(602)는 지능형 서버(예: 도 2의 지능형 서버(290))와는 독립된 하드웨어 장치로 구성될 수 있지만, 이에 한정되는 것은 아니다. IoT 서버(602)는 지능형 서버(예: 도 2의 지능형 서버(290))의 일 구성 요소이거나, 또는 소프트웨어로 구분되도록 설계된 서버일 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(501)는 사용자의 발화로부터 음성 신호를 획득하고, 음성 신호를 대화 시스템(601)으로 전송할 수 있다. 음성 신호는 전자 장치(501)가 사용자의 발화에 ASR(automatic speech recognition)을 수행하여 음성 부분을 컴퓨터로 판독 가능한 텍스트로 변환한 것일 수 있다. 대화 시스템(601)은 음성 신호를 이용하여 사용자의 발화를 분석하고, 분석 내용(예: 인텐트, 엔티티, 캡슐)과 관련된 답변 내용 및 사용자의 의도와 관련된 객체 중에서 하나 이상을 생성하여 장치(예: 전자 장치(501), 타겟 장치(503))에 전송할 수 있다. 대화 시스템(601)은 소프트웨어로 구현될 수 있다. 대화 시스템(601)의 일부 및/또는 전부는 전자 장치(501) 및/또는 지능형 서버(예: 도 2의 지능형 서버(290))에 구현될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 대화 시스템(601)은 전자 장치(501)와 타겟 장치(503) 사이의 거리가 근거리, 또는 원거리 여부(예: 거리가 지정된 임계 거리보다 작거나 같거나 큰지 여부)에 기초하여 전자 장치(501) 및 타겟 장치(503) 중 하나 이상에서 출력할 객체를 다르게 생성할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(501)와 타겟 장치(503) 사이의 거리가 근거리인 경우(예: 지정된 임계 거리보다 작거나 같음), 대화 시스템(601)은 전자 장치(501) 및 타겟 장치(503)에 출력할 각각의 객체를 근거리에 맞게 생성하여 전자 장치(501) 및 타겟 장치(503)에 전송할 수 있다. 전자 장치(501)와 타겟 장치(503) 사이의 거리가 원거리인 경우(예: 지정된 임계 거리보다 큼), 대화 시스템(601)은 전자 장치(501)에 출력할 객체를 원거리에 맞게 생성하여 전자 장치(501)에 출력할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(501)에 출력할 객체는 원거리 또는 근거리인지에 따라 다르게 생성될 수 있다. 원거리에 따라 생성되어 전자 장치(501)에 제공되는 객체는 근거리에 따라 생성되어 타겟 장치(503)에 제공되는 객체일 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(501)가 스마트 폰이고 타겟 장치(503)가 TV인 경우 사용자가 스마트 폰을 이용하여 TV를 제어한다고 가정한다. 사용자가 TV를 보면서 스마트폰으로 명령할 수 있는 근거리에서, TV와 스마트 폰 모두에 근거리에 대응하는 객체가 제공되어, 사용자는 TV의 화면에 디스플레이되는 객체를 보면서 스마트 폰에 디스플레이되는 객체를 활용할 수 있다. 사용자가 TV와 멀리 떨어져 TV를 볼 수 없는 원거리에서는, TV의 화면에 디스플레이될 객체는 TV에 제공되지 않고 원거리에 위치한 사용자의 스마트 폰에 제공되어 사용자가 이를 활용할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(501)와 타겟 장치(503) 사이의 거리에 맞게 객체가 사용자에게 제공됨으로써, 사용자의 사용자 편의성은 향상되고 사용자 경험은 증진될 수 있다.
도 6은 다양한 실시예에 따른, 전자 장치와 타겟 장치 간의 거리에 따라 객체를 생성하여 제공하기 위한 전자 장치와 대화 시스템의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 6을 참조하면, 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(501)는 입력 모듈(예: 입력 회로 포함)(510)(예: 도 1의 입력 모듈(150), 도 2의 마이크(206)), 하나 이상의 프로세서(예: 처리 회로 포함)(520)(예: 도 1의 프로세서(120), 도 2의 프로세서(203)), 프로세서(520)와 전기적으로 연결된 메모리(530)(예: 도 1의 메모리(130), 도 2의 메모리(207)), 디스플레이 모듈(예: 디스플레이 포함)(540)(예: 도 1의 디스플레이 모듈(160), 도 2의 디스플레이 모듈(204)), 및 통신 모듈(예: 통신 회로 포함)(545)(예: 도 1의 통신 모듈(190), 도 2의 통신 인터페이스(202))를 포함할 수 있다. ASR 모듈(550), 장치 디스패쳐(device dispatcher)(560), 주변 장치 탐지 모듈(nearby device detection module)(570), 장치 선택 모듈(device selection module)(580), 및 거리 결정 모듈(distance decision module)(590)은 프로세서(520)에 의해 실행 가능한 것들로, 메모리(530)에 저장 가능한 명령어들(instructions)을 포함하는 프로그램 코드(program code), 애플리케이션(application), 알고리즘(algorithm), 루틴(routine), 명령어 세트(set of instructions), 또는 인공 지능 학습 모델 중 하나 이상으로 구성될 수 있다. 또한, ASR 모듈(550), 장치 디스패쳐(560), 주변 장치 탐지 모듈(570), 장치 선택 모듈(580), 및 거리 결정 모듈(590) 중에서 하나 이상은 하드웨어 또는 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(501)는 입력 모듈(510)을 통해 사용자의 발화를 수신할 수 있다. ASR 모듈(550)은 사용자의 발화에 ASR(automatic speech recognition)을 수행하여 음성 부분을 컴퓨터로 판독 가능한 텍스트로 변환할 수 있다. 예를 들어, ASR 모듈(550)은 음향 모델(acoustic model; AM) 또는 언어 모델(language model; LM)을 이용하여 사용자의 발화에 ASR을 수행할 수 있다. ASR 모듈(550)은 텍스트를 장치 디스패쳐(560)로 출력할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 장치 디스패쳐(560)는 텍스트로부터 사용자의 발화가 타겟 장치(503)에 대한 장치 제어 발화인지를 판단할 수 있다. 장치 디스패쳐(560)는 텍스트 내에서 추출된 지정된 패턴(예: 장치에 관련된 단어, 구(phrase))에 기초하여 사용자의 발화가 타겟 장치(503)에 대한 장치 제어 발화인지를 판단할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 발화로부터 변환된 텍스트가 "TV에서 영화 뭐해?"인 경우, 장치 디스패쳐(560)는 "TV에서" 패턴을 통해 장치 제어 발화임을 판단할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 장치 디스패쳐(560)는 텍스트 내 추론된 인텐트에 기초하여 사용자의 발화가 타겟 장치(503)에 대한 장치 제어 발화인지를 판단할 수 있다. 인텐트는 텍스트를 해석하여 판단되는 사용자의 의도를 나타내는 정보일 수 있다. 인텐트는 사용자의 발화 의도를 나타내는 정보로, 사용자가 요청한 장치(예: 주변 장치(502), 타겟 장치(503))의 동작을 나타내는 정보일 수 있다. 예를 들어, 사용자의 발화로부터 변환된 텍스트가 "TV에서 최신 영화를 틀어줘"인 경우, 인텐트는 "컨텐츠 재생"으로, 장치 디스패쳐(560)는 사용자의 발화가 장치 제어 발화임을 판단할 수 있다. 또한, 사용자의 발화로부터 변환된 텍스트가 "TV 볼륨을 낮춰줘"인 경우, 인텐트는 "볼륨 제어"로, 장치 디스패쳐(560)는 사용자의 발화가 장치 제어 발화임을 판단할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 장치 디스패쳐(560)는 타겟 장치(503)의 타입(예: 장치 타입)을 결정할 수 있다. 장치 디스패쳐(560)는 텍스트로부터 추론된 인텐트를 이용하여 타겟 장치(503)의 타입을 결정할 수 있다. '타입(type)'은 설정된 기준에 따라 분류된 장치의 카테고리를 의미할 수 있다. 장치의 타입은 장치의 기능 또는 용도에 기초하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 장치는 음향 신호를 출력하는 오디오 장치(예: 스피커), 음향 신호와 영상 신호를 모두 출력하는 영상 장치(예: TV), 공기의 온도를 제어하는 공조 장치(예: 에어컨), 및/또는 청소 장치(예: 로봇 청소기)의 타입으로 분류될 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.
다양한 실시예에 따르면, 장치 선택 모듈(580)은 장치 제어 발화인 경우에 응답하여 IoT 서버(602)와 통신하여 타겟 장치(503)의 타입에 대응하는 사용자의 보유 장치 목록을 획득할 수 있다. 장치 디스패쳐(560)로부터 타겟 장치(503)의 타입을 수신하면, IoT 서버(602)는 타겟 장치(503)의 타입에 대응하는 사용자의 보유 장치가 포함된 보유 장치 목록을 생성하여 장치 선택 모듈(580)로 전송할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 장치 선택 모듈(580)은 하나 이상의 보유 장치가 포함된 보유 장치 목록에서 지정된 장치를 타겟 장치(503)로 선택(예: 특정 또는 지정)하고, 선택된 장치의 ID를 거리 결정 모듈(590)로 출력할 수 있다. 장치 선택 모듈(580)은 보유 장치 목록에 복수 개의 장치가 포함된 경우 사용자에게 보유 장치 목록을 프롬프트할 수 있다. 사용자는 보유 장치 목록에서 지정된 장치를 타겟 장치(503)로 선택하고, 선택된 장치의 ID가 타겟 장치(503)의 ID로 출력될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 주변 장치 탐지 모듈(570)은 장치 제어 발화인 경우에 응답하여 주변에 위치하는 장치(예: 주변 장치(502), 타겟 장치(503))를 탐색하여 주변에 위치하는 장치(502, 503)로부터 장치 위치 정보를 획득(예: 측정)할 수 있다. 주변 장치 탐지 모듈(570)은 전자 장치(501)의 주변에 위치하는 장치(502, 503)의 탐색을 위한 위치 정보 요청을 전자 장치(501)를 중심으로 브로드캐스팅할 수 있다. 주변에 위치하는 장치(502, 503)는 위치 정보 요청에 응답하여 장치 위치 정보를 전송(예: advertising)할 수 있다. 주변 장치 탐지 모듈(570)은 주변에 위치하는 장치(502, 503)가 위치 정보 요청에 응답하여 전송한 장치 위치 정보를 수신할 수 있다. 예를 들어, 장치 위치 정보는 주변에 위치하는 장치(502, 503)의 UWB 신호(예: UWB 신호 세기), BLE신호(예: BLE신호 세기), Wi-Fi 연결 정보, 및 등록 장소 정보 중에서 하나 이상을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 주변 장치 탐지 모듈(570)은 지정된 시간 동안(예: N초) 주변에 위치하는 장치(502, 503)를 탐색할 수 있다. 주변 장치 탐지 모듈(570)는 탐지한(예: 수신한) 탐지 장치 목록과 장치 위치 정보를 거리 결정 모듈(590)로 출력할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 거리 결정 모듈(590)은 타겟 장치(503)의 ID, 탐지 장치 목록, 및/또는 장치 위치 정보를 이용하여 전자 장치(501)와 타겟 장치(503) 사이의 거리를 결정할 수 있다. 거리 결정 모듈(590)은 장치 위치 정보에 포함된 UWB 신호(예: UWB 신호 세기), BLE신호(예: BLE신호 세기), Wi-Fi 연결 정보, 및/또는 등록 장소 정보를 종합하여 전자 장치(501)와 타겟 장치(503) 사이의 거리를 결정할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 거리 결정 모듈(590)은 장치 위치 정보를 이용하여 주변에 위치하는 장치(502, 503)와 전자 장치(501) 사이의 거리가 근거리(예: 지정된 임계 거리보다 작거나 같음), 또는 원거리(예: 지정된 임계 거리보다 큼) 여부를 판단할 수 있다. 거리 결정 모듈(590)은 타겟 장치(503)의 ID와 탐지 장치 목록과 비교함으로써 전자 장치(501)와 타겟 장치(503) 사이의 거리가 근거리인지 원거리인지 결정할 수 있다. 거리 결정 모듈(590)은 타겟 장치(503)의 ID와 탐지 장치 목록과 비교하면서 장치 위치 정보를 활용하여 전자 장치(501)와 타겟 장치(503) 사이의 거리가 근거리인지 원거리인지 결정할 수 있다. 예를 들어, 거리 결정 모듈(590)은 타겟 장치(503)에서 송출한 신호의 신호 세기 값(예: UWB/BLE RSSI)을 계산하고, 신호 세기 값이 임계값 이상이라면 전자 장치(501)와 타겟 장치(503) 사이의 거리를 '근거리'로 판단할 수 있다. 다른 예를 들어, 장치 위치 정보에 신호(예: UWB/BLE)가 포함되어 있지 않지만 이외의 다른 정보로부터 전자 장치(501)가 주변 장치(502)와 동일한 Wi-Fi에 연결되어 있고, 타겟 장치(503)와 주변 장치(502)가 동일한 장소 정보(예: 동일한 지오펜스 정보)로 등록되어 있는 경우, 거리 결정 모듈(590)은 전자 장치(501)와 타겟 장치(503) 사이의 거리를 '근거리'로 판단할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 거리 결정 모듈(590)은 전자 장치(501)와 타겟 장치(503) 사이의 거리의 근거리, 또는원거리 여부 및 타겟 장치(503)의 ID를 대화 시스템(601)으로 전송할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 디스플레이 모듈(540)은 전자 장치(501)와 타겟 장치(503) 사이의 거리가 근거리 또는 원거리인지에 따라 다르게 생성되는 객체(object)(예: UI(user interface))를 제공받아 출력(예: 디스플레이)할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 대화 시스템(601)은 NLU(natural language understanding) 모델(610) 및 대화 매니저(dialogue manager)(620)를 포함할 수 있다. NLU 모델(610) 및 대화 매니저(620)는 저장 가능한 명령어들(instructions)을 포함하는 프로그램 코드(program code), 애플리케이션(application), 알고리즘(algorithm), 루틴(routine), 명령어 세트(set of instructions), 또는 인공 지능 학습 모델 중 하나 이상으로 구성될 수 있다. NLU 모델(610) 및/또는 대화 매니저(620)의 일부 및/또는 전부는 전자 장치(501) 및/또는 지능형 서버(예: 도 2의 지능형 서버)에 구현될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, NLU 모델(610)(예: 도 2의 자연어 이해 모듈(223))은 사용자의 발화가 변환된 텍스트를 분석하여 사용자의 발화에 연관된 인텐트, 엔티티, 및/또는 캡슐을 판단할 수 있다. 사용자의 발화가 변환된 텍스트는 장치 디스패쳐(560)로부터 수신된 것일 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 대화 매니저(620)는 응답 결정 모듈(response decision module)(630) 및 전달 객체 결정 모듈(sending object decision module)(640)을 포함할 수 있다. 응답 결정 모듈(630)은 NLU 모델(610)에서 분석된 인텐트, 엔티티, 및/또는 캡슐을 이용하여 사용자에게 전달할 응답(예: 답변)을 결정(예: 생성)할 수 있다. 전달 객체 결정 모듈(640)은 전자 장치(501)와 타겟 장치(503)의 장치 타입을 확인하고, 전자 장치(501)와 타겟 장치(503)의 사이의 거리가 근거리인지 여부에 기초하여 전자 장치(501) 및 타겟 장치(503) 중 하나 이상에서 출력할 객체를 다르게 생성할 수 있다. 전자 장치(501)와 타겟 장치(503) 사이의 거리가 근거리인 경우, 전달 객체 결정 모듈(640)은 전자 장치(501) 및 타겟 장치(503)에 출력할 각각의 객체를 근거리에 맞게 생성하여 전자 장치(501) 및 타겟 장치(503)에 전송할 수 있다. 전자 장치(501)와 타겟 장치(503) 사이의 거리가 원거리인 경우, 전달 객체 결정 모듈(640)은 전자 장치(501)에 출력할 객체를 원거리에 맞게 생성하여 전자 장치(501)에 출력할 수 있다. 전자 장치(501)에 출력할 객체는 원거리 또는 근거리인지에 따라 다르게 생성될 수 있다.
도 7a는 다양한 실시예에 따른 전자 장치와 타겟 장치의 사이의 거리를 근거리 또는 원거리로 결정하는 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 7a에서는 설명의 편의를 위해 사용자가 전자 장치(501)와 주변 장치(502_1)와 함께 집 밖에 위치하고, 타겟 장치(503)와 주변 장치(502_2)가 집 안에 위치한 것으로 가정한다. 사용자의 발화가 타겟 장치(503)에 대한 장치 제어 발화인 경우, 전자 장치(501)는 IoT 서버(602)로부터 타겟 장치(503)의 ID를 획득하고, 사용자의 발화가 타겟 장치(503)에 대한 장치 제어 발화인 경우 주변에 위치하는 장치의 탐색을 위한 위치 정보 요청을 전자 장치(501)를 중심으로 브로드캐스팅할 수 있다.
전자 장치(501)는 주변 장치(502_1)로부터 장치 위치 정보를 획득하지만, 집안에 위치한 주변 장치(502_2)와 타겟 장치(503)로부터는 장치 위치 정보를 획득할 수 없다. 전자 장치(501)는 타겟 장치(503)의 ID, 탐지 장치 목록(예: 주변 장치(502_1)만 탐색됨), 및 장치 위치 정보(예: 주변 장치(502_1)의 장치 위치 정보)를 이용하여 전자 장치(501)를 기준으로 주변 장치(502_1)만 근거리에 위치하고 주변 장치(502_2)와 타겟 장치(503)가 원거리에 있다고 판단할 수 있다.
도 7b는 다양한 실시예에 따른 전자 장치와 타겟 장치의 사이의 거리를 근거리 또는 원거리로 결정하는 다른 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 7b에서는 설명의 편의를 위해 전자 장치(501), 타겟 장치(503), 및 주변 장치들(502_1~502_3)이 집 안에 위치하고 있지만 전자 장치(501)와 타겟 장치(503)가 집 안에 공간적으로 분리되게 위치한 것으로 가정한다. 사용자의 발화가 타겟 장치(503)에 대한 장치 제어 발화인 경우, 전자 장치(501)는 IoT 서버(602)로부터 타겟 장치(503)의 ID를 획득하고, 사용자의 발화가 타겟 장치(503)에 대한 장치 제어 발화인 경우 주변에 위치하는 장치의 탐색을 위한 위치 정보 요청을 전자 장치(501)를 중심으로 브로드캐스팅할 수 있다.
전자 장치(501)는 타겟 장치(503)와 주변 장치들(502_1~502_3)로부터 장치 위치 정보를 획득할 수 있다. 전자 장치(501)는 획득한 장치 위치 정보를 종합적으로 이용하여 전자 장치(501)를 기준으로 타겟 장치(503)가 원거리에 위치하고 있다고 판단할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(501)는 타겟 장치(503)에서 송출한 신호의 신호 세기 값(예: UWB/BLE RSSI)이 임계값 이하라면 전자 장치(501)와 타겟 장치(503) 사이의 거리를 '원거리'로 판단할 수 있다. 타겟 장치(503)에서 송출한 신호의 신호 세기 값이 임계값 이상이라도 주변 장치(502_1)에서 송출한 신호의 신호 세기 값이 가장 크고 주변 장치(502_1)가 '방1' 장소 정보로 등록되어 있는 경우, 전자 장치(501)는 주변 장치(502_1)가 위치한 '방1'에 위치한다고 판단하여 전자 장치(501)와 타겟 장치(503) 사이의 거리를 '원거리'로 판단할 수 있다.
도 8a는 다양한 실시예에 따른 전자 장치와 타겟 장치의 사이의 거리에 따라 객체를 제공하는 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 8a를 참조하면, 전자 장치(501)는 사용자의 발화(예: "TV 볼륨 올려")를 타겟 장치(503)에 대한 장치 제어 발화로 판단할 수 있다. 전자 장치(501)가 전자 장치(501)와 타겟 장치(503) 사이의 거리를 근거리 또는 원거리로 결정하더라도, 대화 시스템(예: 도 5의 대화 시스템(601))에서는 사용자의 발화(예: "TV 볼륨 올려")가 UI가 필요 없는 타겟 장치(503)의 단순 기능 실행만을 위한 것(예: 단순 장치 제어 발화로 UI가 필요 없는 경우)으로 결정할 수 있다. 전자 장치(501)와 타겟 장치(503) 사이의 거리가 근거리 또는 원거리임에 상관없이, 단순 기능 실행만을 위한 객체가 동일하게 전자 장치(501)에 제공될 수 있다.
도 8b는 다양한 실시예에 따른 전자 장치와 타겟 장치의 사이의 거리에 따라 객체를 제공하는 일 예를 설명하기 위한 도면이다. 도 8b에서는 설명의 편의를 위해 사용자, 전자 장치(501), 및 타겟 장치(503)가 모두 거실에 있는 것으로 가정한다.
도 8b를 참조하면, 전자 장치(501)는 사용자의 발화(예: "TV에서 오늘 영화 뭐해")를 타겟 장치(503)에 대한 장치 제어 발화로 판단할 수 있다. 전자 장치(501)는 타겟 장치(503)를 포함한 주변에 위치한 장치로부터 장치 위치 정보를 획득하고, 장치 위치 정보를 활용하여 전자 장치(501)와 타겟 장치(503) 사이의 거리를 근거리로 결정할 수 있다. 대화 시스템(예: 도 5의 대화 시스템(601))에서는 사용자의 발화(예: "TV에서 오늘 영화 뭐해")가 타겟 장치(503)에 대한 장치 제어 발화이면서도 UI를 이용하여 타겟 장치(503)의 제어가 필요한 경우(예: 심화 장치 제어 발화로 UI가 필요한 경우)로 결정할 수 있다. 전자 장치(501)와 타겟 장치(503)에 제공될 객체 및/또는 응답은 사용자의 발화(예: "TV에서 오늘 영화 뭐해")를 분석한 분석 결과(예: 인텐트, 엔티티, 캡슐)에 기초하여 근거리에 맞게 생성될 수 있다.
도 8b에 도시된 바와 같이, 타겟 장치(503)에는 사용자의 발화(예: "TV에서 오늘 영화 뭐해")에 대응하는 영화 컨텐츠 목록(예: 영화 컨텐츠 이미지)과 함께 응답(예: 네, 오늘 방영하는 영화에요" 오디오 출력)이 제공될 수 있고, 전자 장치(501)에는 타겟 장치(503)에 제공된 영화 컨텐츠 목록에서 컨텐츠를 조정하고 선택할 수 있는 UI가 제공될 수 있다. 사용자는 전자 장치(501)에 제공된 UI를 통해 타겟 장치(503)에 제공된 영화 컨텐츠 목록에서 원하는 컨텐츠(예: 인셉션)를 선택(예: 예약)할 수 있다.
도 8c는 다양한 실시예에 따른 전자 장치와 타겟 장치의 사이의 거리에 따라 객체를 제공하는 일 예를 설명하기 위한 도면이다. 도 8c에서는 설명의 편의를 위해 사용자와 전자 장치(501)는 집 밖이고 타겟 장치(503)는 집 안의 거실에 있는 것으로 가정한다.
도 8c를 참조하면, 전자 장치(501)는 사용자의 발화(예: "TV에서 오늘 영화 뭐해")를 타겟 장치(503)에 대한 장치 제어 발화로 판단할 수 있다. 전자 장치(501)는 전자 장치(501)를 중심으로 주변에 위치한 장치로부터 장치 위치 정보를 획득할 수 있다. 타겟 장치(503)가 집 안에 위치하고 있어, 전자 장치(501)는 타겟 장치(503)로부터 장치 위치 정보를 획득할 수 없다. 전자 장치(501)는 전자 장치(501)와 타겟 장치(503) 사이의 거리를 원거리로 결정할 수 있다. 대화 시스템(예: 도 5의 대화 시스템(601))에서는 사용자의 발화(예: "TV에서 오늘 영화 뭐해")가 타겟 장치(503)에 대한 장치 제어 발화이면서도 UI를 이용하여 타겟 장치(503)의 제어가 필요한 경우(예: 심화 장치 제어 발화로 UI가 필요한 경우)로 결정할 수 있다. 대화 시스템(601)에서는 전자 장치(501)와 타겟 장치(503) 사이의 거리가 원거리임을 고려하여 전자 장치(501)에 제공될 객체 및/또는 응답만을 생성할 수 있다. 전자 장치(501)에 제공될 객체 및/또는 응답은 사용자의 발화(예: "TV에서 오늘 영화 뭐해")를 분석한 분석 결과(예: 인텐트, 엔티티, 캡슐)에 기초하여 원거리에 맞게 생성될 수 있다.
도 8c에 도시된 바와 같이, 전자 장치(501)에는 도 8b에서 타겟 장치(503)에 제공되었던 영화 컨텐츠 목록(예: 영화 컨텐츠 이미지)과 함께 응답(예: 네, 오늘 방영하는 영화에요" 오디오 출력)이 제공될 수 있다. 사용자가 집 밖에 있어 타겟 장치(503)를 볼 수 없는 상황이기에, 타겟 장치(503)에는 객체가 대화 시스템(601)에 의해 생성되어 제공될 필요가 없을 수 있다. 사용자는 전자 장치(501)에 제공된 영화 컨텐츠 목록에서 컨텐츠(예: 인셉션)를 선택(예: 예약)하며, 컨텐츠 선택은 전자 장치(501)에 입력된 사용자의 명령(예: 음성 명령(예: "세번째거 예약해줘"))에 의해 수행될 수 있다.
도 9는 다양한 실시예에 따른, 전자 장치의 주변에 위치하는 주변 장치를 탐지하는 동작의 일 예를 설명하기 위한 신호 흐름도이다.
도 9를 참조하면, 전자 장치(501)는 전자 장치(501)의 주변에 위치한 하나 이상의 주변 장치(502_4, 502_5)를 탐색하여 주변 장치(502_4, 502_5)로부터 장치 위치 정보를 획득할 수 있다.
동작 910에서, 전자 장치(501)는 사용자의 발화가 장치 제어 발화인 경우에 응답하여 전자 장치(501)의 주변에 위치하는 주변 장치(502_4, 502_5)의 탐색을 위한 위치 정보 요청을 전자 장치(501)를 중심으로 브로드캐스팅할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(501)는 BLE 스캔(예: 인터벌 x 및 윈도우 y로 BLE 스캔)을 수행하여 주변 장치(502_4, 502_5)를 탐색할 수 있다.
동작 920, 및 동작 930에서, 주변 장치(502_4)는 위치 정보 요청에 응답하여 장치 위치 정보를 전송(예: 인터벌 z로 advertising)하고, 주변 장치(502_5)도 위치 정보 요청에 응답하여 장치 위치 정보를 전송(예: 인터벌 z로 advertising)할 수 있다.
동작 940에서, 전자 장치(501)는 지정된 시간 동안 주변 장치를 탐색하고 지정된 시간이 만료되면, 탐색을 종료할 수 있다.
동작 950에서, 전자 장치(501)는 하나 이상의 주변 장치(502_4, 502_5)로부터 획득한 장치 위치 정보를 서버(901)(예: 도 2의 지능형 서버(290))로 전송할 수 있다. 전자 장치(501)는 장치 위치 정보와 함께 탐지 장치 목록을 서버(901)로 전송할 수 있다.
동작 960, 및 동작 970에서, 전자 장치(501)는 IoT 서버(602)에 사용자의 보유 장치 모두가 포함된 보유 장치 목록을 요청하고, IoT 서버(602)로부터 전송된 보유 장치 목록을 수신할 수 있다.
동작 980에서, 전자 장치(501)는 보유 장치 목록을 확인하여 주변 장치들(502_4, 502_5) 중에서 어느 하나의 장치가 IoT 지원 장치(예: SmartThings)이지만 사용자 보유 장치로 IoT 서버(602)에 등록되어 있지 않을 때, 어느 하나의 장치에 대한 등록을 지원할 수 있다. 전자 장치(501)는 보유 장치 목록을 확인하여 주변 장치들(502_4, 502_5) 중에서 어느 하나의 장치가 음성 어시스턴트 지원 장치(예: Bixby)이지만 사용자 온보딩(예: 음성 어시스턴트 등록 또는 지능형 서버(290)에 등록)되어 있지 않을 때, 어느 하나의 장치에 대한 등록을 지원할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(501)에서 동작 910~950이 수행되어 획득된 장치 위치 정보와 탐지 장치 목록은 전자 장치(501)와 타겟 장치(503) 사이의 거리를 결정하기 위해 이용될 수 있다.
도 9에서 동작 910 내지 동작 980은 순차적으로 수행될 수도 있으나, 반드시 순차적으로 수행되는 것은 아니다. 예를 들어, 각 동작(910~980)의 순서가 변경될 수도 있으며, 적어도 두 동작들이 병렬적으로 수행될 수도 있다.
도 10은 다양한 실시예에 따른, 전자 장치와 타겟 장치 간의 거리를 결정하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
동작 1010 내지 동작 1080은 전자 장치에서 전자 장치(501)와 타겟 장치(503) 사이의 거리를 결정하는 동작을 설명하기 위한 것일 수 있다. 동작 1010 내지 동작 1080은 전자 장치(501)의 ASR 모듈(550), 장치 디스패쳐(560), 장치 선택 모듈(580), 주변 장치 탐지 모듈(570), 및 거리 결정 모듈(590)에서 수행될 수 있다. 동작 1010 내지 동작 1080은 순차적으로 수행될 수도 있으나, 반드시 순차적으로 수행되는 것은 아니다. 예를 들어, 각 동작(1010~1080)의 순서가 변경될 수도 있으며, 적어도 두 동작들이 병렬적으로 수행될 수도 있다.
동작 1010에서, 전자 장치(501)는 사용자로부터 사용자의 발화(예: "TV에서 영화 뭐해?")를 수신할 수 있다.
동작 1015에서, 전자 장치(501)는 사용자의 발화에 대해 ASR(automatic speech recognition)을 수행하여 컴퓨터로 판독 가능한 텍스트로 변환할 수 있다. 전자 장치(501)는 음향 모델(acoustic model; AM) 또는 언어 모델(language model; LM)을 이용하여 사용자의 발화에 대해 ASR을 수행할 수 있다.
동작 1020에서, 전자 장치(501)는 텍스트로부터 지정된 패턴(예: 장치에 관련된 단어, 구(phrase))을 검출하여 사용자의 발화가 타겟 장치(503)에 대한 장치 제어 발화인지를 판단할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 발화로부터 변환된 텍스트가 "TV에서 영화 뭐해?"인 경우, 전자 장치는 "TV에서" 패턴을 통해 장치 제어 발화임을 판단할 수 있다. 전자 장치(501)는 텍스트 내 인텐트를 추론하여 사용자의 발화가 타겟 장치(503)에 대한 장치 제어 발화인지를 판단할 수도 있다.
동작 1023, 및 동작 1025에서, 전자 장치(501)는 사용자의 발화로부터 변환된 텍스트를 대화 시스템(601)으로 전송할 수 있다. 동작 1020에서, 사용자의 발화가 타겟 장치(503)에 대한 장치 제어 발화가 아닌 것으로 판단된 경우, 전자 장치(501)는 동작 1020 이후의 동작 1030 ~ 동작 1090을 수행하지 않을 수 있다.
동작 1027에서, 전자 장치(501)는 텍스트로부터 추론된 인텐트를 이용하여 타겟 장치(503)의 타입(예: DeviceType=TV)을 결정할 수 있다.
동작 1030에서, 전자 장치(501)는 타겟 장치(503)의 타입을 이용하여 IoT 서버(602)로부터 타겟 장치(503)의 타입에 대응하는 사용자의 보유 장치 목록을 획득할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 타겟 장치(503)의 타입을 IoT 서버(602)로 전송하고, IoT 서버(602)는 타겟 장치(503)의 타입에 대응하는 사용자가 보유하고 있는 장치(예: TV)를 확인하고, 사용자가 보유하고 있는 장치(예: TV)의 장치 ID가 포함된 보유 장치 목록을 생성하여 전자 장치로 전송할 수 있다. 이때, 타겟 장치(503)의 타입은 텍스트로부터 추론된 인텐트를 이용하여 결정될 수 있다.
동작 1035에서, 전자 장치(501)는 보유 장치 목록으로부터 타겟 장치(503)의 타입에 대응하는 사용자의 보유 장치가 복수 개인지 판단할 수 있다.
동작 1040에서, 사용자의 보유 장치가 복수 개인 경우, 전자 장치(501)는 보유 장치 목록을 사용자에게 프롬프트할 수 있다. 사용자는 프롬프트된 보유 장치 목록에서 원격 제어의 대상이 되는 타겟 장치(503)를 선택할 수 있다. 보유 장치가 1개인 경우, 동작 1040는 생략될 수 있다.
동작 1045에서, 전자 장치(501)는 타겟 장치(503)의 장치 ID를 결정할 수 있다. 예를 들어, 보유 장치 목록으로부터 타겟 장치(503)의 타입에 대응하는 사용자의 보유 장치가 1개인 경우, 전자 장치(501)는 보유 장치 목록에 포함된 1개 장치의 ID를 타겟 장치(503)의 장치 ID로 결정할 수 있다. 다른 예를 들어, 보유 장치 목록으로부터 타겟 장치(503)의 타입에 대응하는 사용자의 보유 장치가 복수 개인 경우, 전자 장치(501)는 프롬프트된 보유 장치 목록에서 사용자로부터 선택된 장치의 ID를 타겟 장치(503)의 장치 ID로 결정할 수 있다.
동작 1050에서, 전자 장치(501)는 전자 장치(501)의 위치를 기준으로 주변에 위치하는 하나 이상의 장치를 탐색할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(501)는 전자 장치의 주변에 위치하는 장치의 탐색을 위한 위치 정보 요청을 전자 장치(501)를 중심으로 브로드캐스팅할 수 있다.
동작 1055에서, 전자 장치(501)는 주변에 위치하는 장치가 위치 정보 요청에 응답하여 전송한 주변 장치 정보를 획득할 수 있다. 전자 장치(501)는 획득한 주변 장치 정보에 기초하여 탐지된 장치가 기록된 탐지 장치 목록을 생성할 수 있다.
동작 1060에서, 전자 장치(501)는 탐색된 각 장치로부터 획득한 장치 위치 정보에 포함된 신호의 신호 세기 값을 각 장치마다 계산하고, 신호 세기 값이 임계값 이상인 장치가 있는지 판단할 수 있다.
동작 1065에서, 신호 세기 값이 임계값 이상인 장치가 있는 경우, 전자 장치(501)는 신호 세기 값이 임계값 이상인 장치가 타겟 장치(503)인지 판단할 수 있다.
동작 1070에서, 신호 세기 값이 임계값 이상인 장치가 타겟 장치(503)가 아니라고 판단된 경우, 전자 장치(501)는 신호 세기 값이 임계값 이상인 장치로부터 획득한 장치 위치 정보의 Wi-Fi 연결 정보 및/또는 등록 장소 정보를 이용하여 신호 세기 값이 임계값 이상인 장치의 위치(예: 등록 위치)와 타겟 장치(503)의 위치(예: 등록 위치)를 비교할 수 있다.
동작 1080에서, 전자 장치(501)는 전자 장치(501)와 타겟 장치(503) 사이의 거리가 원거리인지 근거리인지 결정할 수 있다. 동작 1060에서 신호 세기 값이 임계값 이상인 장치가 없다고 판단된 경우, 전자 장치(501)는 전자 장치(501)와 타겟 장치(503) 사이의 거리를 원거리로 판단할 수 있다. 동작 1065에서 신호 세기 값이 임계값 이상인 장치가 타겟 장치(503)로 판단된 경우, 전자 장치(501)는 전자 장치(501)와 타겟 장치(503) 사이의 거리를 근거리로 판단할 수 있다. 동작 1070에서, 신호 세기 값이 임계값 이상인 장치와 타겟 장치(503)의 위치가 동일한 위치로 확인된 경우 전자 장치(501)는 전자 장치(501)와 타겟 장치(503) 사이의 거리를 근거리로 결정하고, 신호 세기 값이 임계값 이상인 장치와 타겟 장치(503)의 위치가 상이한 위치로 확인된 경우 전자 장치(501)는 전자 장치(501)와 타겟 장치(503) 사이의 거리를 원거리로 결정할 수 있다.
동작 1090에서, 전자 장치(501)는 전자 장치(501)와 타겟 장치(503) 사이의 거리 정보(예: 근거리, 또는 원거리 여부) 및 타겟 장치(503)의 ID를 대화 시스템(601)으로 전송할 수 있다.
도 11은 다양한 실시예에 따른, 전자 장치와 타겟 장치 간의 거리에 따라 객체를 생성하여 제공하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
동작 1110 내지 동작 1190은 전자 장치(501)와 타겟 장치(503) 간의 거리(예: 원거리/근거리)에 따라 객체를 생성하는 동작을 설명하기 위한 것일 수 있다. 동작 1110 내지 동작 1190은 대화 시스템(601)의 NLU 모델(610) 및 대화 매니저(620)에서 수행될 수 있다. 동작 1110 내지 동작 1190은 순차적으로 수행될 수도 있으나, 반드시 순차적으로 수행되는 것은 아니다. 예를 들어, 각 동작(1110~1190)의 순서가 변경될 수도 있으며, 적어도 두 동작들이 병렬적으로 수행될 수도 있다.
동작 1110에서, 대화 시스템(601)은 전자 장치로부터 텍스트(예: 사용자의 발화가 변환된 텍스트), 타겟 장치(503)의 장치 ID, 및 전자 장치(501)와 타겟 장치(503) 사이의 거리 정보(예: 원거리/근거리 여부)를 수신할 수 있다.
동작 1120에서, 대화 시스템(601)은 텍스트를 분석하여 사용자의 발화에 연관된 인텐트, 엔티티, 및 캡슐을 판단할 수 있다.
동작 1130에서, 대화 시스템(601)은 분석된 인텐트, 엔티티, 및 캡슐을 이용하여 사용자에게 전달할 응답을 결정할 수 있다.
동작 1140에서, 대화 시스템(601)은 전자 장치(501)와 타겟 장치(503)의 타입(예: 장치 타입)을 확인할 수 있다. 전자 장치(501)의 타입은 전자 장치(501)가 대화 시스템(601)과 접속 연결(예: 세션 연결)될 때 대화 시스템(601)에서 확인될 수 있다. 타겟 장치(503)의 타입은 타겟 장치(503)의 장치 ID에 기초하여 확인될 수 있다.
동작 1150에서, 대화 시스템(601)은 전자 장치(501)와 타겟 장치(503) 사이의 거리 정보로 전자 장치(501)와 타겟 장치(503) 사이의 거리가 근거리인지 원거리인지 여부를 확인할 수 있다.
동작 1160 및 1170은 전자 장치(501)와 타겟 장치(503) 사이의 거리가 원거리로 확인된 경우에 수행되는 동작일 수 있다. 동작 1160에서, 대화 시스템(601)은 전자 장치(501)의 장치 타입을 고려하여 전자 장치(501)를 위한 원거리에 대응하는 객체를 생성할 수 있다. 동작 1170에서, 대화 시스템(601)은 생성된 객체를 전자 장치(501)로 전송할 수 있다. 대화 시스템(601)은 동작 1120에서 결정된 응답을 함께 전송할 수도 있다.
동작 1180 및 1190은 전자 장치(501)와 타겟 장치(503) 사이의 거리가 근거리로 확인된 경우에 수행되는 동작일 수 있다. 동작 1180에서, 대화 시스템(601)은 전자 장치(501)의 장치 타입을 고려하여 전자 장치(501)를 위한 근거리에 대응하는 객체를 생성하고, 타겟 장치(503)의 장치 타입을 고려하여 타겟 장치(503)를 위한 근거리에 대응하는 객체를 생성할 수 있다. 동작 1190에서, 대화 시스템(601)은 각각 생성된 객체를 대응하는 전자 장치(501)와 타겟 장치(503)로 전송할 수 있다.
도 12는 다양한 실시예에 따른, 전자 장치의 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
동작 1210 내지 동작 1250은 전자 장치(501)가 전자 장치(501)와 타겟 장치(503) 간의 거리(예: 원거리/근거리)에 따라 객체를 출력하는 동작을 설명하기 위한 것일 수 있다. 동작 1210 내지 동작 1250은 순차적으로 수행될 수도 있으나, 반드시 순차적으로 수행되는 것은 아니다. 예를 들어, 각 동작(1210~1250)의 순서가 변경될 수도 있으며, 적어도 두 동작들이 병렬적으로 수행될 수도 있다.
동작 1210에서, 전자 장치(501)는 사용자의 발화를 수신하고, 사용자의 발화가 원격 제어의 대상이 되는 타겟 장치(503)에 대한 장치 제어 발화인지 판단할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(501)는 사용자의 발화로부터 변환된 텍스트 내에서 추출된 지정된 패턴(예: 장치에 관련된 단어, 구(phrase))에 기초하여 사용자의 발화가 타겟 장치(503)에 대한 장치 제어 발화인지를 판단할 수 있다. 다른 예를 들어, 전자 장치(501)는 사용자의 발화로부터 변환된 텍스트 내 추론된 인텐트에 기초하여 사용자의 발화가 타겟 장치(503)에 대한 장치 제어 발화인지를 판단할 수 있다.
동작 1230에서, 전자 장치(501)는 사용자의 발화가 장치 제어 발화인 경우에 전자 장치(501)와 타겟 장치(503) 사이의 거리를 확인할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(501)는 주변에 위치하는 장치(예: 주변 장치(502), 타겟 장치(503))를 탐색하여 주변에 위치하는 장치(502, 503)로부터 장치 위치 정보를 획득(예: 측정)하고, 장치 위치 정보를 이용하여 전자 장치(501)와 타겟 장치(503) 사이의 거리가 근거리 또는 원거리인지 결정할 수 있다.
동작 1250에서, 전자 장치(501)는 확인된 거리가 근거리 또는 원거리인지에 따라 다르게 생성되는 객체(object)를 출력할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(501)와 타겟 장치(503) 사이의 거리가 근거리인 경우, 전자 장치(501)는 근거리에 맞게 생성되는 객체를 출력하고, 타겟 장치(503)도 근거리에 맞게 생성되는 객체를 출력할 수 있다. 전자 장치(501)와 타겟 장치(503) 사이의 거리가 원거리인 경우, 전자 장치(501)만 원거리에 맞게 생성되는 객체를 출력할 수 있다. 원거리에 따라 생성되어 전자 장치(501)에서 출력되는 객체는 근거리에 따라 생성되어 타겟 장치(503)에서 출력되는 객체일 수 있다.
다양한 실시예에 따른 전자 장치(예: 도 5의 전자 장치(501))는 인스터럭션들을 저장하는 메모리(예: 도 6의 메모리(530)); 및 상기 메모리와 전기적으로 연결되고, 상기 인스트럭션들을 실행하기 위한 프로세서(예: 도 6의 프로세서(520))를 포함하고, 상기 프로세서에 의해 상기 인스트럭션들이 실행될 때, 상기 프로세서는, 발화가 원격 제어의 대상이 되는 타겟 장치(예: 도 5의 타겟 장치(503))에 대한 장치 제어 발화인지 판단하고, 상기 장치 제어 발화인 경우에 상기 전자 장치와 상기 타겟 장치 사이의 거리를 확인하고, 상기 거리가 지정된 거리보다 작거나 같은 근거리 또는 지정된 거리보다 큰 원거리인지에 따라 다르게 생성되는 객체(object)를 출력할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 전자 장치의 지정된 근접(specified proximity) 내에 위치하는 장치(예: 도 5의 주변 장치(502), 타겟 장치(503))를 탐색하여 상기 주변에 위치하는 장치와 상기 전자 장치 사이의 거리를 판단하고, 상기 주변에 위치하는 장치와 상기 전자 장치 사이의 거리를 이용하여 상기 전자 장치와 상기 타겟 장치 사이의 거리를 결정할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 장치 제어 발화인 경우에 응답하여 상기 주변에 위치하는 장치의 탐색을 위한 위치 정보 요청을 브로드캐스팅하도록 상기 전자 장치를 제어할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 주변에 위치하는 장치가 상기 위치 정보 요청에 응답하여 전송한 장치 위치 정보를 수신하고, 상기 장치 위치 정보에 기초하여 상기 주변에 위치하는 장치와 상기 전자 장치 사이의 거리가 지정된 거리보다 작거나 같은 근거리 또는 지정된 거리보다 큰 원거리인지 판단할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 장치 위치 정보는, UWB 신호, BLE신호, Wi-Fi 연결 정보, 및 등록 장소 정보 중에서 하나 이상을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 발화가 ASR(Automatic Speech Recognition)을 수행하여 텍스트로 변환하고, 상기 텍스트에 기초하여 상기 발화가 상기 장치 제어 발화인지 판단할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 텍스트에 기초하여 상기 타겟 장치의 타입(type)을 결정할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 타겟 장치의 타입(type)에 대응하는 사용자의 보유 장치 목록에서 상기 타겟 장치를 선택할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 사용자에게 상기 보유 장치 목록을 프롬프트할 수 있다.
다양한 실시예에 따른 전자 장치(예: 도 5의 전자 장치(501))의 동작 방법은 사용자의 발화가 원격 제어의 대상이 되는 타겟 장치(예: 도 5의 타겟 장치(503))에 대한 장치 제어 발화인지 판단하는 동작; 상기 장치 제어 발화인 경우에 상기 전자 장치와 상기 타겟 장치 사이의 거리를 확인하는 동작; 및 상기 거리가 지정된 거리보다 작거나 같은 근거리 또는 지정된 거리보다 큰 원거리인지에 따라 다르게 생성되는 객체(object)를 출력하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 확인하는 동작은, 상기 전자 장치의 지정된 근접(specified proximity) 내에 위치하는 장치(예: 도 5의 주변 장치(502), 타겟 장치(503))를 탐색하여 상기 주변에 위치하는 장치와 상기 전자 장치 사이의 거리를 판단하는 동작; 및 상기 주변에 위치하는 장치와 상기 전자 장치 사이의 거리를 이용하여 상기 전자 장치와 상기 타겟 장치 사이의 거리를 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 거리를 판단하는 동작은, 상기 장치 제어 발화인 경우에 응답하여 상기 주변에 위치하는 장치의 탐색을 위한 위치 정보 요청을 브로드캐스팅하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 거리를 판단하는 동작은, 상기 주변에 위치하는 장치가 상기 위치 정보 요청에 응답하여 전송한 장치 위치 정보를 수신하는 동작; 및 상기 장치 위치 정보에 기초하여 상기 주변에 위치하는 장치와 상기 전자 장치 사이의 거리가 지정된 거리보다 작거나 같은 근거리 또는 지정된 거리보다 큰 원거리인지 판단하는 동작을 더 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 장치 위치 정보는, UWB 신호, BLE신호, Wi-Fi 연결 정보, 및 등록 장소 정보 중에서 하나 이상을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 장치 제어 발화인지 판단하는 동작은, 상기 발화가 ASR(Automatic Speech Recognition)을 수행하여 텍스트로 변환하는 동작; 및 상기 텍스트에 기초하여 상기 발화가 상기 장치 제어 발화인지 판단하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 방법은 상기 텍스트에 기초하여 상기 타겟 장치의 타입(type)을 결정하는 동작을 더 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 방법은 상기 타겟 장치의 타입(type)에 대응하는 사용자의 보유 장치 목록에서 상기 타겟 장치를 선택하는 동작을 더 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 방법은 상기 사용자에게 상기 보유 장치 목록을 프롬프트하는 동작을 더 포함할 수 있다.

Claims (15)

  1. 전자 장치에 있어서,
    인스터럭션들을 저장하는 메모리; 및
    상기 메모리와 전기적으로 연결되고, 상기 인스트럭션들을 실행하기 위한 프로세서
    를 포함하고,
    상기 프로세서에 의해 상기 인스트럭션들이 실행될 때, 상기 프로세서는,
    발화가 원격 제어의 대상이 되는 타겟 장치에 대한 장치 제어 발화인지 판단하고,
    상기 장치 제어 발화인 상기 발화에 기초하여 상기 전자 장치와 상기 타겟 장치 사이의 거리를 확인하고,
    상기 거리가 지정된 거리보다 작거나 같은 근거리 또는 상기 지정된 거리보다 큰 원거리인지에 따라 다르게 생성되는 객체(object)를 출력하는, 전자 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 전자 장치의 지정된 근접(specified proximity) 내에 위치하는 장치를 탐색하여 상기 주변에 위치하는 장치와 상기 전자 장치 사이의 거리를 판단하고,
    상기 주변에 위치하는 장치와 상기 전자 장치 사이의 거리를 이용하여 상기 전자 장치와 상기 타겟 장치 사이의 거리를 결정하는, 전자 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 장치 제어 발화인 상기 발화에 기초하여 상기 주변에 위치하는 장치의 탐색을 위한 위치 정보 요청을 브로드캐스팅하도록 상기 전자 장치를 제어하는, 전자 장치.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 주변에 위치하는 장치가 상기 위치 정보 요청에 응답하여 전송한 장치 위치 정보를 수신하고,
    상기 장치 위치 정보에 기초하여 상기 주변에 위치하는 장치와 상기 전자 장치 사이의 거리가 지정된 거리보다 작거나 같은 근거리 또는 지정된 거리보다 큰 원거리인지 판단하는, 전자 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 장치 위치 정보는,
    UWB 신호, BLE신호, Wi-Fi 연결 정보, 및 등록 장소 정보 중에서 하나 이상을 포함하는, 전자 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 발화가 ASR(Automatic Speech Recognition)을 수행하여 텍스트로 변환하고,
    상기 텍스트에 기초하여 상기 발화가 상기 장치 제어 발화인지 판단하는, 전자 장치.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 텍스트에 기초하여 상기 타겟 장치의 타입(type)을 결정하는, 전자 장치.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 타겟 장치의 타입(type)에 대응하는 사용자의 보유 장치 목록에서 상기 타겟 장치를 선택하는, 전자 장치.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 사용자에게 상기 보유 장치 목록을 프롬프트하는, 전자 장치.
  10. 전자 장치의 동작 방법에 있어서,
    발화가 원격 제어의 대상이 되는 타겟 장치에 대한 장치 제어 발화인지 판단하는 동작;
    상기 장치 제어 발화인 상기 발화에 기초하여 상기 전자 장치와 상기 타겟 장치 사이의 거리를 확인하는 동작; 및
    상기 거리가 지정된 거리보다 작거나 같은 근거리 또는 지정된 거리보다 큰 원거리인지에 따라 다르게 생성되는 객체(object)를 출력하는 동작
    을 포함하는, 전자 장치의 동작 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 확인하는 동작은,
    상기 전자 장치의 지정된 근접(specified proximity) 내에 위치하는 장치를 탐색하여 상기 주변에 위치하는 장치와 상기 전자 장치 사이의 거리를 판단하는 동작; 및
    상기 주변에 위치하는 장치와 상기 전자 장치 사이의 거리를 이용하여 상기 전자 장치와 상기 타겟 장치 사이의 거리를 결정하는 동작
    을 포함하는, 전자 장치의 동작 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 거리를 판단하는 동작은,
    상기 장치 제어 발화인 상기 발화에 기초하여 상기 주변에 위치하는 장치의 탐색을 위한 위치 정보 요청을 브로드캐스팅하는 동작
    을 포함하는, 전자 장치의 동작 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 거리를 판단하는 동작은,
    상기 주변에 위치하는 장치가 상기 위치 정보 요청에 응답하여 전송한 장치 위치 정보를 수신하는 동작; 및
    상기 장치 위치 정보에 기초하여 상기 주변에 위치하는 장치와 상기 전자 장치 사이의 거리가 지정된 거리보다 작거나 같은 근거리 또는 지정된 거리보다 큰 원거리인지 판단하는 동작
    을 더 포함하는, 전자 장치의 동작 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 장치 위치 정보는,
    UWB 신호, BLE신호, Wi-Fi 연결 정보, 및 등록 장소 정보 중에서 하나 이상을 포함하는, 전자 장치의 동작 방법.
  15. 제10항에 있어서,
    상기 장치 제어 발화인지 판단하는 동작은,
    상기 발화가 ASR(Automatic Speech Recognition)을 수행하여 텍스트로 변환하는 동작; 및
    상기 텍스트에 기초하여 상기 발화가 상기 장치 제어 발화인지 판단하는 동작
    을 포함하는, 전자 장치의 동작 방법.
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