KR20210061091A - 인텔리전트 어시스턴스 서비스를 제공하기 위한 전자 장치 및 그의 동작 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명의 다양한 실시 예들은 인텔리전트 어시스턴스 서비스를 제공하기 위한 것으로, 전자 장치는 적어도 하나의 통신 회로, 적어도 하나의 마이크, 상기 적어도 하나의 통신 회로 및 상기 적어도 하나의 마이크에 작동적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서 및 상기 적어도 하나의 프로세서에 작동적으로 연결된 적어도 하나의 메모리를 포함하고, 상기 적어도 하나의 메모리는, 실행 시에, 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금, 적어도 하나의 인텐트에 대한 발화 처리 대상을 정의한 인텐트 마스킹 정보를 상기 메모리에 저장하고, 및 상기 적어도 하나의 마이크를 통해 음성 기반 인텔리전트 어시스턴스 서비스를 지시하는 발화(utterance) 수신 시, 상기 인텐트 마스킹 정보에 기초하여 상기 전자 장치 또는 상기 적어도 하나의 통신 회로를 통해 연결된 서버 중 하나를 상기 수신된 발화의 처리 대상으로 결정하도록 하는 인스트럭션들을 저장할 수 있다.

Description

인텔리전트 어시스턴스 서비스를 제공하기 위한 전자 장치 및 그의 동작 방법{ELECTRONIC DEVICE FOR PROVIDING INTELLIGENT ASSISTANCE SERVICE AND OPERATING METHOD THEREOF}

본 발명의 다양한 실시 예들은 인텔리전트 어시스턴스 서비스(intelligent assistance service)를 제공하기 위한 방법 및 이를 수행하는 전자 장치에 관한 것이다.

최근 사용자들과 전자 장치들 사이의 직관적인 인터페이스를 제공할 수 있는 인텔리전트 어시스턴스 서비스가 개발되고 있다. 인텔리전트 어시스턴스 서비스는 사용자의 발화(utterance)에 대한 자연 언어 처리를 수행하여 사용자의 의도를 추론하고, 추론된 사용자의 의도를 기초로 하여 수신된 음성 입력에 대응되는 액션(action)을 수행할 수 있다.

일반적으로 인텔리전트 어시스턴스 서비스의 성능은 발화의 인식률과 연관된다. 전자 장치는 발화 인식에 대한 빠른 응답을 위해 발화를 자체적으로 인식할 수 있다. 하지만, 전자 장치의 발화 인식 성능은 제한적이고, 이에 따라, 전자 장치가 인식할 수 있는 발화의 수나 종류가 제한적이라는 문제점이 발생될 수 있다.

또한, 전자 장치는 발화에 대하여 보다 정확하고 확실한 결과를 얻기 위하여 발화 데이터를 서버로 전송하여 발화 인식을 요청할 수 있다. 하지만, 이러한 방법은 전자 장치의 통신 사용량을 증가시키고, 상대적으로 늦은 응답 속도를 가져옴에 따라 인텔리전트 어시스턴스 서비스를 이용하는 사용자의 만족도를 저하시킬 수 있다.

따라서, 본 발명의 다양한 실시 예들은 전자 장치에 탑재된 음성 처리 모듈과 서버에서 활용 가능한 음성 처리 모듈을 이용하여 사용자의 발화를 인식하기 위한 전자 장치 및 그의 동작 방법을 제공하기 위한 것이다.

본 문서에서 이루고자 하는 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

본 발명의 다양한 실시 예들에 따른 전자 장치는 적어도 하나의 통신 회로, 적어도 하나의 마이크, 상기 적어도 하나의 통신 회로 및 상기 적어도 하나의 마이크에 작동적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서 및 상기 적어도 하나의 프로세서에 작동적으로 연결된 적어도 하나의 메모리를 포함하고, 상기 적어도 하나의 메모리는, 실행 시에, 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금, 적어도 하나의 인텐트에 대한 발화 처리 대상을 정의한 인텐트 마스킹 정보를 상기 메모리에 저장하고, 및 상기 적어도 하나의 마이크를 통해 음성 기반 인텔리전트 어시스턴스 서비스를 지시하는 발화(utterance) 수신 시, 상기 인텐트 마스킹 정보에 기초하여 상기 전자 장치 또는 상기 적어도 하나의 통신 회로를 통해 연결된 서버 중 하나를 상기 수신된 발화의 처리 대상으로 결정하도록 하는 인스트럭션들을 저장할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시 예들에 따른 전자 장치의 동작 방법은 적어도 하나의 인텐트에 대한 발화 처리 대상을 정의한 인텐트 마스킹 정보를 저장하는 동작 및 음성 기반 인텔리전트 어시스턴스 서비스를 지시하는 발화(utterance) 수신 시, 상기 인텐트 마스킹 정보에 기초하여 상기 전자 장치 또는 상기 전자 장치와 통신이 형성된 서버 중 하나를 상기 수신된 발화의 처리 대상으로 결정하는 동작을 포함할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시 예들에 따른 음성 기반 인텔리전트 어시스턴스 서비스를 지원하는 서버는 적어도 하나의 통신 회로, 상기 적어도 하나의 통신 회로 및 상기 적어도 하나의 마이크에 작동적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서 및 상기 적어도 하나의 프로세서에 작동적으로 연결된 적어도 하나의 메모리를 포함하고, 상기 적어도 하나의 메모리는, 실행 시에, 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금, 상기 적어도 하나의 통신 회로를 통해, 전자 장치로부터 발화 및 상기 발화에 대한 제 1 처리 결과를 수신하고, 상기 수신된 발화를 처리하여 제 2 처리 결과를 획득하고, 상기 제 1 처리 결과와 상기 제 2 처리 결과에 기초하여, 적어도 하나의 인텐트에 대한 발화 처리 대상을 정의한 인텐트 마스킹 정보를 생성하고, 상기 적어도 하나의 통신 회로를 통해, 상기 생성된 인텐트 마스킹 정보를 상기 전자 장치로 제공하도록 하는 인스트럭션들을 저장할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치는 인텐트에 대한 발화 처리 대상을 정의한 인텐트 마스킹 정보에 기초하여, 전자 장치 또는 서버 중 하나를 수신되는 발화의 처리 대상으로 결정하여 인텔리전트 어시스턴스 서비스의 성능을 향상시킬 수 있다.

본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

도 1은 일 실시 예에 따른 통합 지능(integrated intelligence) 시스템을 나타낸 블록도이다.
도 2는 다양한 실시 예에 따른, 컨셉과 동작의 관계 정보가 데이터베이스에 저장된 형태를 나타낸 도면이다.
도 3는 다양한 실시 예에 따른 사용자 단말이 지능형 앱을 통해 수신된 음성 입력을 처리하는 화면을 나타낸 도면이다.
도 4는, 다양한 실시 예들에 따른, 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블록도이다.
도 5a는 본 발명의 다양한 실시 예들에 따른 원격 제어 시스템의 예시를 도시한 도면이다.
도 5b는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 원격 제어 시스템의 전자 장치에 대한 구성을 설명하기 위한 도면이다.
도 5c는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 원격 제어 시스템의 서버에 대한 구성을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치에서 인텔리전트 어시스턴스 서비스를 제공하기 위한 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치에서 인텐트 마스킹 정보를 저장하기 위한 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치에서 수신된 발화를 처리하기 위한 흐름도이다.
도 9는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치에서 수신된 발화를 처리하기 위한 흐름도이다.
도 10은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치에서 인텐트 마스킹 정보를 편집하기 위한 흐름도이다.
도 11은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 인텐트 마스킹 정보의 편집 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 12는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 서버에서 인텔리전트 어시스턴스 서비스를 제공하기 위한 흐름도이다.

이하 본 발명의 다양한 실시 예를 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 그리고, 본 발명의 실시 예를 설명함에 있어서, 관련된 공지기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단된 경우 그 상세한 설명은 생략한다. 그리고 후술되는 용어들은 본 발명의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.

도 1은 일 실시 예에 따른 통합 지능(integrated intelligence) 시스템을 나타낸 블록도이다.

도 1을 참조하면, 일 실시 예의 통합 지능화 시스템(10)은 사용자 단말(100), 지능형 서버(200), 및 서비스 서버(300)를 포함할 수 있다.

일 실시 예의 사용자 단말(100)은, 인터넷에 연결 가능한 단말 장치(또는, 전자 장치)일 수 있으며, 예를 들어, 휴대폰, 스마트폰, PDA(personal digital assistant), 노트북 컴퓨터, TV, 백색 가전, 웨어러블 장치, HMD, 또는 스마트 스피커일 수 있다.

도시된 실시 예에 따르면, 사용자 단말(100)은 통신 인터페이스(110), 마이크(120), 스피커(130), 디스플레이(140), 메모리(150), 또는 프로세서(160)를 포함할 수 있다. 상기 열거된 구성요소들은 서로 작동적으로 또는 전기적으로 연결될 수 있다.

일 실시 예의 통신 인터페이스(110)는 외부 장치와 연결되어 데이터를 송수신하도록 구성될 수 있다. 일 실시 예의 마이크(120)는 소리(예: 사용자 발화)를 수신하여, 전기적 신호로 변환할 수 있다. 일 실시 예의 스피커(130)는 전기적 신호를 소리(예: 음성)으로 출력할 수 있다. 일 실시 예의 디스플레이(140)는 이미지 또는 비디오를 표시하도록 구성될 수 있다. 일 실시 예의 디스플레이(140)는 또한 실행되는 앱(app)(또는, 어플리케이션 프로그램(application program))의 그래픽 사용자 인터페이스(graphic user interface)(GUI)를 표시할 수 있다.

일 실시 예의 메모리(150)는 클라이언트 모듈(151), SDK(software development kit)(153), 및 복수의 앱들(155)을 저장할 수 있다. 상기 클라이언트 모듈(151), 및 SDK(153)는 범용적인 기능을 수행하기 위한 프레임워크(framework)(또는, 솔루션 프로그램)를 구성할 수 있다. 또한, 클라이언트 모듈(151) 또는 SDK(153)는 음성 입력을 처리하기 위한 프레임워크를 구성할 수 있다.

일 실시 예의 메모리(150)에 저장된 상기 복수의 앱들(155)은 지정된 기능을 수행하기 위한 프로그램일 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 복수의 앱(155)은 제1 앱(155_1), 제2 앱(155_2)을 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 복수의 앱(155) 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(155)은 프로세서(160)에 의해 실행되어 상기 복수의 동작들 중 적어도 일부를 순차적으로 실행할 수 있다.

일 실시 예의 프로세서(160)는 사용자 단말(100)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(160)는 통신 인터페이스(110), 마이크(120), 스피커(130), 메모리(150) 및 디스플레이(140)와 전기적으로 연결되어 지정된 동작을 수행할 수 있다.

일 실시 예의 프로세서(160)는 또한 상기 메모리(150)에 저장된 프로그램을 실행시켜 지정된 기능을 수행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(160)는 클라이언트 모듈(151) 또는 SDK(153) 중 적어도 하나를 실행하여, 음성 입력을 처리하기 위한 이하의 동작을 수행할 수 있다. 프로세서(160)는, 예를 들어, SDK(153)를 통해 복수의 앱(155)의 동작을 제어할 수 있다. 클라이언트 모듈(151) 또는 SDK(153)의 동작으로 설명된 이하의 동작은 프로세서(160)의 실행에 의한 동작일 수 있다.

일 실시 예의 클라이언트 모듈(151)은 음성 입력을 수신할 수 있다. 예를 들어, 클라이언트 모듈(151)은 마이크(120)를 통해 감지된 사용자 발화에 대응되는 음성 신호를 수신할 수 있다. 상기 클라이언트 모듈(151)은 수신된 음성 입력을 지능형 서버(200)로 송신할 수 있다. 클라이언트 모듈(151)은 수신된 음성 입력과 함께, 사용자 단말(100)의 상태 정보를 지능형 서버(200)로 송신할 수 있다. 상기 상태 정보는, 예를 들어, 앱의 실행 상태 정보일 수 있다.

일 실시 예의 클라이언트 모듈(151)은 수신된 음성 입력에 대응되는 결과를 수신할 수 있다. 예를 들어, 클라이언트 모듈(151)은 지능형 서버(200)에서 상기 수신된 음성 입력에 대응되는 결과를 산출할 수 있는 경우, 수신된 음성 입력에 대응되는 결과를 수신할 수 있다. 클라이언트 모듈(151)은 상기 수신된 결과를 디스플레이(140)에 표시할 수 있다.

일 실시 예의 클라이언트 모듈(151)은 수신된 음성 입력에 대응되는 플랜을 수신할 수 있다. 클라이언트 모듈(151)은 플랜에 따라 앱의 복수의 동작을 실행한 결과를 디스플레이(140)에 표시할 수 있다. 클라이언트 모듈(151)은, 예를 들어, 복수의 동작의 실행 결과를 순차적으로 디스플레이에 표시할 수 있다. 사용자 단말(100)은, 다른 예를 들어, 복수의 동작을 실행한 일부 결과(예: 마지막 동작의 결과)만을 디스플레이에 표시할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 클라이언트 모듈(151)은 지능형 서버(200)로부터 음성 입력에 대응되는 결과를 산출하기 위해 필요한 정보를 획득하기 위한 요청을 수신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 클라이언트 모듈(151)은 상기 요청에 대응하여 상기 필요한 정보를 지능형 서버(200)로 송신할 수 있다.

일 실시 예의 클라이언트 모듈(151)은 플랜에 따라 복수의 동작을 실행한 결과 정보를 지능형 서버(200)로 송신할 수 있다. 지능형 서버(200)는 상기 결과 정보를 이용하여 수신된 음성 입력이 올바르게 처리된 것을 확인할 수 있다.

일 실시 예의 클라이언트 모듈(151)은 음성 인식 모듈을 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 클라이언트 모듈(151)은 상기 음성 인식 모듈을 통해 제한된 기능을 수행하는 음성 입력을 인식할 수 있다. 예를 들어, 클라이언트 모듈(151)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(200)는 통신 망을 통해 사용자 단말(100)로부터 사용자 음성 입력과 관련된 정보를 수신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 지능형 서버(200)는 수신된 음성 입력과 관련된 데이터를 텍스트 데이터(text data)로 변경할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 지능형 서버(200)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 정의된 복수의 플랜 중 적어도 하나의 플랜을 선택할 수 있다.

일 실시 예의 지능형 서버(200)는 생성된 플랜에 따른 결과를 사용자 단말(100)로 송신하거나, 생성된 플랜을 사용자 단말(100)로 송신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(100)은 플랜에 따른 결과를 디스플레이에 표시할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(100)은 플랜에 따른 동작을 실행한 결과를 디스플레이에 표시할 수 있다.

일 실시 예의 지능형 서버(200)는 프론트 엔드(front end)(210), 자연어 플랫폼(natural language platform)(220), 캡슐 데이터베이스(capsule DB)(230), 실행 엔진(execution engine)(240), 엔드 사용자 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(210)는 사용자 단말(100)로부터 수신된 음성 입력을 수신할 수 있다. 프론트 엔드(210)는 상기 음성 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)를 포함할 수 있다.

일 실시 예의 자동 음성 인식 모듈(221)은 사용자 단말(100)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 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 음성 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)는 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 사용자 단말(100)에서도 구현가능 할 수 있다.

상기 캡슐 데이터베이스(230)는 복수의 도메인에 대응되는 복수의 컨셉과 동작들의 관계에 대한 정보를 저장할 수 있다. 일 실시 예에 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 음성 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 사용자 단말(100)을 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 등록 하는 전략 에디터(strategy editor)를 포함할 수 있다. 상기 개발자 툴은 사용자와의 대화를 생성하는 대화 에디터(dialog editor)를 포함할 수 있다. 상기 개발자 툴은 후속 목표를 활성화하고, 힌트를 제공하는 후속 발화를 편집할 수 있는 후속 동작 에디터(follow up editor)를 포함할 수 있다. 상기 후속 목표는 현재 설정된 목표, 사용자의 선호도 또는 환경 조건에 기초하여 결정될 수 있다. 일 실시 예에서는 캡슐 데이터베이스(230) 은 사용자 단말(100) 내에도 구현이 가능할 수 있다.

일 실시 예의 실행 엔진(240)은 상기 생성된 플랜을 이용하여 결과를 산출할 수 있다. 엔드 사용자 인터페이스(250)는 산출된 결과를 사용자 단말(100)로 송신할 수 있다. 이에 따라, 사용자 단말(100)은 상기 결과를 수신하고, 상기 수신된 결과를 사용자에게 제공할 수 있다. 일 실시 예의 매니지먼트 플랫폼(260)은 지능형 서버(200)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)을 지능형 서버(200)의 QoS(quality of service)를 관리할 수 있다. 예를 들어, 분석 플랫폼(280)은 지능형 서버(200)의 구성 요소 및 처리 속도(또는, 효율성)를 관리할 수 있다.

일 실시 예의 서비스 서버(300)는 사용자 단말(100)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 음성 입력에 대응되는 플랜을 생성하기 위한 정보를 지능형 서버(200)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(200)에 제공할 수 있다.

위에 기술된 통합 지능 시스템(10)에서, 상기 사용자 단말(100)은, 사용자 입력에 응답하여 사용자에게 다양한 인텔리전트 서비스를 제공할 수 있다. 상기 사용자 입력은, 예를 들어, 물리적 버튼을 통한 입력, 터치 입력 또는 음성 입력을 포함할 수 있다.

일 실시 예에서, 상기 사용자 단말(100)은 내부에 저장된 지능형 앱(또는, 음성 인식 앱)을 통해 음성 인식 서비스를 제공할 수 있다. 이 경우, 예를 들어, 사용자 단말(100)은 상기 마이크를 통해 수신된 사용자 발화(utterance) 또는 음성 입력(voice input)를 인식하고, 인식된 음성 입력에 대응되는 서비스를 사용자에게 제공할 수 있다.

일 실시 예에서, 사용자 단말(100)은 수신된 음성 입력에 기초하여, 단독으로 또는 상기 지능형 서버 및/또는 서비스 서버와 함께 지정된 동작을 수행할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(100)은 수신된 음성 입력에 대응되는 앱을 실행시키고, 실행된 앱을 통해 지정된 동작을 수행할 수 있다.

일 실시 예에서, 사용자 단말(100)이 지능형 서버(200) 및/또는 서비스 서버와 함께 서비스를 제공하는 경우에는, 상기 사용자 단말은, 상기 마이크(120)를 이용하여 사용자 발화를 감지하고, 상기 감지된 사용자 발화에 대응되는 신호(또는, 음성 데이터)를 생성할 수 있다. 상기 사용자 단말은, 상기 음성 데이터를 통신 인터페이스(110)를 이용하여 지능형 서버(200)로 송신할 수 있다.

일 실시 예에 따른 지능형 서버(200)는 사용자 단말(100)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 사용자 단말(100)은, 통신 인터페이스(110)를 이용하여 상기 응답을 수신할 수 있다. 사용자 단말(100)은 상기 스피커(130)를 이용하여 사용자 단말(100) 내부에서 생성된 음성 신호를 외부로 출력하거나, 디스플레이(140)를 이용하여 사용자 단말(100) 내부에서 생성된 이미지를 외부로 출력할 수 있다.

도 2는 다양한 실시 예에 따른, 컨셉과 동작의 관계 정보가 데이터베이스에 저장된 형태를 나타낸 도면이다.

상기 지능형 서버(200)의 캡슐 데이터베이스(예: 캡슐 데이터베이스(230))는 CAN (concept action network)(231) 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)(231) 형태로 저장될 수 있다.

상기 캡슐 데이터베이스는 복수의 도메인(예: 어플리케이션) 각각에 대응되는 복수의 캡슐(capsule(A)(230-1), capsule(B)(230-4))을 저장할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 하나의 캡슐(예: capsule(A)(230-1))은 하나의 도메인(예: 위치, 어플리케이션)에 대응될 수 있다. 또한, 하나의 캡슐에는 캡슐과 관련된 도메인에 대한 기능을 수행하기 위한 적어도 하나의 서비스 제공자(예: CP 1(230-2) 또는 CP 2(230-3))가 대응될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 하나의 캡슐은 지정된 기능을 수행하기 위한 적어도 하나 이상의 동작(232) 및 적어도 하나 이상의 컨셉(233)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 (230-1)의 동작들(4011, 4013)과 컨셉들(4012,4014) 및 캡슐 B(230-4)의 동작(4041)과 컨셉(4042) 를 이용하여 플랜(234)을 생성할 수 있다.

도 3은 다양한 실시 예에 따른 사용자 단말이 지능형 앱을 통해 수신된 음성 입력을 처리하는 화면을 나타낸 도면이다.

사용자 단말(100)은 지능형 서버(200)를 통해 사용자 입력을 처리하기 위해 지능형 앱을 실행할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 310 화면에서, 사용자 단말(100)은 지정된 음성 입력(예: 웨이크 업!)를 인식하거나 하드웨어 키(예: 전용 하드웨어 키)를 통한 입력을 수신하면, 음성 입력을 처리하기 위한 지능형 앱을 실행할 수 있다. 사용자 단말(100)은, 예를 들어, 스케줄 앱을 실행한 상태에서 지능형 앱을 실행할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(100)은 지능형 앱에 대응되는 오브젝트(예: 아이콘)(311)를 디스플레이(140)에 표시할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(100)은 사용자 발화에 의한 음성 입력을 수신할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(100)은 “이번주 일정 알려줘!”라는 음성 입력을 수신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(100)은 수신된 음성 입력의 텍스트 데이터가 표시된 지능형 앱의 UI(user interface)(313)(예: 입력창)를 디스플레이에 표시할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 320 화면에서, 사용자 단말(100)은 수신된 음성 입력에 대응되는 결과를 디스플레이에 표시할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(100)은 수신된 사용자 입력에 대응되는 플랜을 수신하고, 플랜에 따라 ‘이번주 일정’을 디스플레이에 표시할 수 있다.

도 4는, 다양한 실시 예들에 따른, 네트워크 환경(400) 내의 전자 장치(401)의 블록도이다. 그리고, 도 4의 전자 장치는 도 1의 사용자 단말(100)일 수 있다.

도 4를 참조하면, 네트워크 환경(400)에서 전자 장치(401)는 제 1 네트워크(498)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(402)와 통신하거나, 또는 제 2 네트워크(499)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(404) 또는 서버(408)와 통신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(401)는 서버(408)를 통하여 전자 장치(404)와 통신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(401)는 프로세서(420), 메모리(430), 입력 장치(450), 음향 출력 장치(455), 표시 장치(460), 오디오 모듈(470), 센서 모듈(476), 인터페이스(477), 햅틱 모듈(479), 카메라 모듈(480), 전력 관리 모듈(488), 배터리(489), 통신 모듈(490), 가입자 식별 모듈(496), 또는 안테나 모듈(497)을 포함할 수 있다. 어떤 실시 예에서는, 전자 장치(401)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 표시 장치(460) 또는 카메라 모듈(480))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성 요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시 예에서는, 이 구성요소들 중 일부들은 하나의 통합된 회로로 구현될 수 있다. 예를 들면, 센서 모듈(476)(예: 지문 센서, 홍채 센서, 또는 조도 센서)은 표시 장치(460)(예: 디스플레이)에 임베디드된 채 구현될 수 있다

프로세서(420)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(440))를 실행하여 프로세서(420)에 연결된 전자 장치(401)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)을 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 데이터 처리 또는 연산의 적어도 일부로서, 프로세서(420)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(476) 또는 통신 모듈(490))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(432)에 로드하고, 휘발성 메모리(432)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(434)에 저장할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(420)는 메인 프로세서(421)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서), 및 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(423)(예: 그래픽 처리 장치, 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로, 보조 프로세서(423)은 메인 프로세서(421)보다 저전력을 사용하거나, 또는 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(423)는 메인 프로세서(421)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.

보조 프로세서(423)는, 예를 들면, 메인 프로세서(421)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(421)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(421)가 액티브(예: 어플리케이션 실행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(421)와 함께, 전자 장치(401)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 표시 장치(460), 센서 모듈(476), 또는 통신 모듈(490))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 보조 프로세서(423)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성 요소(예: 카메라 모듈(480) 또는 통신 모듈(490))의 일부로서 구현될 수 있다.

메모리(430)는, 전자 장치(401)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(420) 또는 센서모듈(476))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(440)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(430)는, 휘발성 메모리(432) 또는 비휘발성 메모리(434)를 포함할 수 있다.

프로그램(440)은 메모리(430)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 예를 들면, 운영 체제(442), 미들 웨어(444) 또는 어플리케이션(446)을 포함할 수 있다.

입력 장치(450)는, 전자 장치(401)의 구성요소(예: 프로세서(420))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(401)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 장치(450)은, 예를 들면, 마이크, 마우스, 키보드, 또는 디지털 펜(예: 스타일러스 펜)을 포함할 수 있다.

음향 출력 장치(455)는 음향 신호를 전자 장치(401)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 장치(455)는, 예를 들면, 스피커 또는 리시버를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용될 수 있고, 리시버는 착신 전화를 수신하기 위해 사용될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 리시버는 스피커와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.

표시 장치(460)는 전자 장치(401)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 표시 장치(460)은, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 표시 장치(460)는 터치를 감지하도록 설정된 터치 회로(touch circuitry), 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 센서 회로(예: 압력 센서)를 포함할 수 있다.

오디오 모듈(470)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 오디오 모듈(470)은, 입력 장치(450)를 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 장치(455), 또는 전자 장치(401)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(402)) (예: 스피커 또는 헤드폰))를 통해 소리를 출력할 수 있다.

센서 모듈(476)은 전자 장치(401)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. 일 실시 예에 따르면, 센서 모듈(476)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(477)는 전자 장치(401)이 외부 전자 장치(예: 전자 장치(402))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 인터페이스(477)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.

연결 단자(478)는, 그를 통해서 전자 장치(401)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(402))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 연결 단자(478)은, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.

햅틱 모듈(479)은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 햅틱 모듈(479)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.

카메라 모듈(480)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 카메라 모듈(480)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.

전력 관리 모듈(488)은 전자 장치(401)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전력 관리 모듈(388)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.

배터리(489)는 전자 장치(401)의 적어도 하나의 구성 요소에 전력을 공급할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 배터리(489)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.

통신 모듈(490)은 전자 장치(401)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(402), 전자 장치(404), 또는 서버(408))간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(490)은 프로세서(420)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 통신 모듈(490)은 무선 통신 모듈(492)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(494)(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(498)(예: 블루투스, WiFi direct 또는 IrDA(infrared data association) 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제 2 네트워크(499)(예: 셀룰러 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN)와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부 전자 장치와 통신할 수 있다. 이런 여러 종류의 통신 모듈들은 하나의 구성 요소(예: 단일 칩)으로 통합되거나, 또는 서로 별도의 복수의 구성 요소들(예: 복수 칩들)로 구현될 수 있다. 무선 통신 모듈(492)은 가입자 식별 모듈(496)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 이용하여 제 1 네트워크(498) 또는 제 2 네트워크(499)와 같은 통신 네트워크 내에서 전자 장치(401)를 확인 및 인증할 수 있다.

안테나 모듈(497)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 안테나 모듈은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 하나의 안테나를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 안테나 모듈(497)은 복수의 안테나들을 포함할 수 있다. 이런 경우, 제 1 네트워크(498) 또는 제 2 네트워크(499)와 같은 통신 네트워크에서 사용되는 통신 방식에 적합한 적어도 하나의 안테나가, 예를 들면, 통신 모듈(490)에 의하여 상기 복수의 안테나들로부터 선택될 수 있다. 신호 또는 전력은 상기 선택된 적어도 하나의 안테나를 통하여 통신 모듈(490)과 외부 전자 장치 간에 송신되거나 수신될 수 있다. 어떤 실시 예에 따르면, 방사체 이외에 다른 부품(예: RFIC)이 추가로 안테나 모듈(497)의 일부로 형성될 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))를 통해 서로 연결되고 신호(예: 명령 또는 데이터)를 상호간에 교환할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 명령 또는 데이터는 제 2 네트워크(499)에 연결된 서버(408)를 통해서 전자 장치(401)와 외부의 전자 장치(404)간에 송신 또는 수신될 수 있다. 전자 장치(402, 404) 각각은 전자 장치(401)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(401)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부 전자 장치들(402, 404, or 408) 중 하나 이상의 외부 장치들에서 실행될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(401)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로, 또는 사용자 또는 다른 장치로부터의 요청에 반응하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(401)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 하나 이상의 외부 전자 장치들에게 그 기능 또는 그 서비스의 적어도 일부를 수행하라고 요청할 수 있다. 상기 요청을 수신한 하나 이상의 외부 전자 장치들은 요청된 기능 또는 서비스의 적어도 일부, 또는 상기 요청과 관련된 추가 기능 또는 서비스를 실행하고, 그 실행의 결과를 전자 장치(401)로 전달할 수 있다. 전자 장치(401)는 상기 결과를, 그대로 또는 추가적으로 처리하여, 상기 요청에 대한 응답의 적어도 일부로서 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다.

본 문서에 개시된 다양한 실시 예들에 따른 전자 장치는 다양한 형태의 장치가 될 수 있다. 전자 장치는, 예를 들면, 휴대용 통신 장치 (예: 스마트폰), 컴퓨터 장치, 휴대용 멀티미디어 장치, 휴대용 의료 기기, 카메라, 웨어러블 장치, 또는 가전 장치를 포함할 수 있다. 본 문서의 실시 예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다.

본 문서의 다양한 실시 예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시 예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시 예의 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 문서에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현된 유닛을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로 등의 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는, 상기 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 일 실시 예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.

본 문서의 다양한 실시 예들은 기기(machine)(예: 전자 장치(401)) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장 메모리(436) 또는 외장 메모리(438))에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(440))로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 전자 장치(401))의 프로세서(예: 프로세서(420))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 저장매체 는, 비일시적(non-transitory) 저장매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, ‘비일시적’은 저장매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.

일 실시 예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시 예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory (CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어^TM)를 통해 또는 두 개의 사용자 장치들(예: 스마트폰들) 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 실시 예들에 따르면, 상기 기술한 구성요소들의 각각의 구성요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있다. 다양한 실시 예들에 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 실시 예들에 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 5a는 본 발명의 다양한 실시 예들에 따른 원격 제어 시스템(500)의 예시를 도시한 도면이다.

도 5a를 참조하면, 다양한 실시 예들에서, 원격 제어 시스템(500)은 전자 장치(520), 서버(530) 및 복수의 제어 장치들(540)로 구성될 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(520)는, 음성 인식과 관련된 구성 및 음성 입력 장치(예: 마이크)를 포함하는 다양한 장치를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(520)는 도 4의 전자 장치(401)를 포함할 수 있다. 전자 장치(520)는 음성 입력 장치를 통하여 사용자(510)로부터 발화(utterance)를 획득할 수 있다. 발화는 인텔리전트 어시스턴스를 이용하여 액션을 수행하는 발화를 포함할 수 있다. 그러나, 이는 예시적일 뿐, 본 발명의 실시 예가 이에 한정되는 것이 아니다. 예컨대, 발화는 인텔리전트 어시스턴스 서비스를 활성화 및/또는 호출을 지시하는 웨이크-업 발화 및/또는 복수의 제어 장치들(540)에 포함된 하드웨어/소프트웨어 구성의 동작(예: 전원 제어, 볼륨 제어)을 지시하는 제어 발화를 포함할 수도 있다. 웨이크-업 발화는 “하이(hi)”, “헬로(hello),“하이 ABC” 등과 같이 미리 설정된 키워드일 수 있다. 예컨대, ABC는, 갤럭시(galaxy)등과 같이, 전자 장치(520)(또는 전자 장치(520)의 음성 인식 에이전트(agent)(또는 인공 지능(AI, artificial intelligence))에 부여되는 이름(name)일 수 있다. 제어 발화는 웨이크-업 발화에 의해 인텔리전트 어시스턴스 서비스가 활성화 또는 호출된 상태에서 획득될 수 있다. 그러나, 이는 예시적일 뿐, 본 발명의 실시 예가 이에 한정되는 것이 아니다. 예컨대, 제어 발화는 웨이크-업 발화와 함께 획득될 수도 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(520)는, 획득된 발화(또는 발화 데이터)에 대응하는 액션을 수행할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(520)는 회득된 발화를 처리할 수 있으며, 발화 처리 결과에 기초하여 전자 장치(520)를 이용하여 발화에 대응하는 액션을 수행할 수 있다. 다른 실시 예에 따르면, 전자 장치(520)는 획득된 발화(또는 발화 데이터)의 적어도 일부에 기초하여 제어 메시지(또는 제어 명령어)를 생성하고, 생성된 제어 메시지를 타겟 제어 장치로 전송할 수 있다. 제어 메시지는 발화 데이터에 대한 처리 결과에 기초하여 생성될 수 있다. 발화 데이터에 대한 처리는, 전자 장치(520)에 의한 자연어 처리 및/또는 서버(530)에 의한 자연어 처리를 통해서 수행될 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(520)는, 도 5b를 통해서 후술하는 바와 같이, 전자 장치(520)에 포함된 음성 처리 모듈을 이용하여 자체적으로 발화 데이터를 처리할 수 있다. 또한, 전자 장치(520)는, 도 5c를 통해서 후술하는 바와 같이, 서버(530)로 발화 데이터를 전송하여 발화 데이터의 처리 결과를 요청할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(520)는 제 1 수준의 발화 데이터 처리 능력, 예를 들어, 제 1 수준의 음성 인식 모듈과 자연어 이해 모듈을 포함할 수 있다. 또한, 서버(530)는 제 1 수준 보다 높은 제 2 수준의 발화 데이터 처리 능력, 예를 들어, 제 2 수준의 음성 인식 모듈과 자연어 이해 모듈을 포함할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 복수의 제어 장치들(540)은 스마트폰(542), 컴퓨터(544)(예: 개인용 컴퓨터, 노트북 등), 텔레비전(546), 조명 장치(548) 또는 냉장고(549) 등을 포함할 수 있다. 도시 되지 않았으나, 다양한 실시 예에 따른 제어 장치들(540)은, 에어컨, 온도 조절 장치, 방범 장치, 가스 밸브 제어 장치, 도어락 장치 등을 더 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 복수의 제어 장치(540)들 각각은 통신 회로를 구비함으로써, 지정된 프로토콜(예: 블루투스, Wi-Fi, Zigbee 등)를 이용하여, 서버(530)와 통신을 형성하여 다양한 정보를 송수신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 복수의 제어 장치들(540)은 자신의 동작 상태에 관한 정보(예: 장치의 온/오프 정보)를 전자 장치(520) 또는 서버(530)로 전송할 수 있다. 또한, 복수의 제어 장치들(540)은 전자 장치(520) 또는 서버(530)로부터 제어 메시지(예: 장치의 온/오프 제어 명령, 장치의 기타 동작 제어 명령 등)를 수신하여, 제어 메시지에 대응되는 동작을 실행할 수 있다. 또한, 복수의 제어 장치들(540)은, 제어 메시지에 대응되는 동작의 실행 결과를 전자 장치(520) 또는 서버(530)로 전송할 수 있다.

도 5b는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 원격 제어 시스템(500)의 전자 장치(520)에 대한 구성을 설명하기 위한 도면(550)이다. 그리고, 도 5c는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 원격 제어 시스템(500)의 서버(530)에 대한 구성을 설명하기 위한 도면(560)이다.

도 5b를 참조하면, 전자 장치(520)는 프로세서(521), 메모리(523), 통신 모듈(525) 및 음성 처리 모듈(527)을 포함할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 프로세서(521)는 발화 수신에 응답하여, 수신된 발화가 전자 장치(520) 및 서버(530)를 통해 처리되도록 제어할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(521)는 사용자(510)로부터 수신한 발화 데이터에 대하여 자연어 처리가 수행되도록 음성 처리 모듈(527)을 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(521)는 음성 처리 모듈(527)을 제어하여 사용자(510) 발화에 대한 의도(intent), 태스크 실행을 위한 도메인, 사용자(510) 의도를 파악하기 위해 필요로 하는 데이터(예: 슬롯, 태스크 파라미터(task parameter)) 중 적어도 하나를 획득할 수 있다. 또한, 프로세서(521)는 통신 모듈(525)을 제어하여 수신된 발화를 서버(530)로 제공함으로써, 수신된 발화가 서버(530)를 통해 처리되도록 할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 프로세서(521)는, 전자 장치(520)를 통해 수행된 발화 데이터의 제 1 처리 결과와 서버(530)를 통해 수행된 발화 데이터의 제 2 처리 결과 중 하나의 결과에 기초하여 획득된 발화(또는 발화 데이터)에 대응하는 액션을 수행할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(521)는 전자 장치(520) 또는 제어 장치(540)를 이용하여 획득된 발화(또는 발화 데이터)에 대응하는 액션이 수행되도록 처리할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(521)는 미리 저장된 인텐트 마스킹 정보에 기초하여, 액션 수행에 이용될 처리 결과를 선택할 수 있다. 인텐트 마스킹 정보는 인텐트에 대하여 발화 처리 대상이 지정된 정보일 수 있다. 예를 들어, 프로세서(521)는 수신된 발화를 처리하여 인텐트를 확인하고, 인텐트 마스킹 정보에 기초하여, 확인된 인텐트와 관련된 발화가 전자 장치(520)를 통해 처리하도록 정의되었는지 또는 서버(530)를 통해 처리하도록 정의되었는지를 판단할 수 있다.

다른 실시 예에 따르면, 프로세서(521)는 미리 저장된 인텐트 마스킹 정보가 갱신되도록 처리할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(521)는 수신된 발화에 대한 처리 결과를 서버(530)로 제공하도록 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(521)는 전자 장치(520)(예: 음성 처리 모듈(527))에 의해 수행된 발화 데이터에 대한 처리 결과를 서버(530)로 전송함으로써, 처리 결과에 대응하는 인텐트 마스킹 정보를 수신할 수 있다. 또한, 프로세서(521)는 서버(530)로부터 수신한 인텐트 마스킹 정보의 적어도 일부에 기초하여, 메모리(523)에 미리 저장된 인텐트 마스킹 정보가 갱신되도록 처리할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 음성 처리 모듈(527)은 사용자(510)로부터 획득된 발화에 대한 자연어 처리를 수행하여, 사용자(510) 입력에 대한 의도(intent) 및/또는 도메인(domain)을 파악할 수 있다. 또한, 음성 처리 모듈(527)은 사용자(510) 입력에 대하여 자연어 이해 등에 의해 자연어 처리 결과를 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 음성 처리 모듈(527)은, 음성 인식 모듈(ASR: automatic speech recognition) (527-1), 자연어 이해 모듈(NLU: natural language understanding)(527-3)을 포함할 수 있다. 또한, 도시되지 않았지만, 음성 처리 모듈(527)은, 자연어 생성 모듈(NLG: Natural Language Generation) 및 음성 변환 모듈(TTS: text to speech) 등을 더 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 음성 인식 모듈(527-1)은 수신된 발화를 지정된 언어로 표현한 텍스트 데이터를 생성할 수 있다. 음성 인식 모듈(527-1)은 음향(acoustic) 모델 및 언어(language) 모델을 이용하여 텍스트 데이터를 생성할 수 있다. 음향 모델은 발성에 관련된 정보를 포함할 수 있으며, 언어 모델은 단위 음소 정보 및 단위 음소 정보의 조합에 대한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 음성 인식 모듈(527-1)은 발성에 관련된 정보 및 단위 음소 정보에 대한 정보를 이용하여 사용자(510) 발화를 텍스트 데이터로 변환할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(527-3)은, 음성 인식 모듈(527-1)에 의해 생성된 텍스트 데이터에 대하여, 자연어 처리 모델을 이용하여 사용자(510) 입력에 대한 의도(intent)를 파악하거나 매칭되는 도메인(domain)를 파악할 수 있으며, 사용자(510)의 의도를 표현하는데 필요한 구성요소(예: 슬롯, 태스크 파라미터(task parameter))를 획득할 수 있다. 예를 들어, 자연어 이해 모듈(527-3)은 문법적 분석(syntactic analyze) 및 의미적 분석(semantic analyze)에 기초하여, 발화 데이터를 처리할 수 있다. 처리 결과에 의해, 해당 발화에 해당되는 도메인(domain)이나 의도가 판단되며, 사용자(510)의 의도를 표현하는데 필요한 구성요소가 획득될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(527-3)은 복수의 자연어 이해 모듈을 포함할 수 있다. 복수의 자연어 이해 모듈 각각은, 복수의 제어 장치들(540) 각각에 대응될 수 있다. 예를 들어, 각각의 자연어 이해 모듈은, 각각의 제어 장치(542, 544, 546, 548, 549)에 대응되는 자연어 인식 데이터베이스(natural language understanding database)를 참조하여 사용자(510) 입력에 대한 의도(intent)를 파악하거나 매칭되는 도메인(domain)를 파악할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 음성 처리 모듈(527)(예: 자연어 생성 모듈)은 자연어 처리 수행 중 발생되는 데이터를 자연어 형태로 생성할 수 있다. 자연어 형태로 생성되는 데이터는 자연어 이해 결과일 수 있다. 또한, 자연어 생성 모듈은, 제어 발화에 대응되는 제어 동작이 제어 장치(540)에 의해 수행되었는지 여부를 나타내는 실행 결과를 자연어 형태로 생성할 수도 있다.

도 5c를 참조하면, 서버(530)의 적어도 일부 구성 요소는 전자 장치(520)의 구성 중 적어도 일부와 대응될 수 있다. 예를 들어, 서버(530)는 프로세서(531), 메모리(533), 통신 모듈(535) 및 음성 처리 모듈(537)을 포함할 수 있으며, 추가적으로 또는 선택적으로 매칭 정보 생성 모듈(539)을 더 포함할 수 있다. 이에 따라, 전자 장치(520)의 구성 요소에 대응되는 서버(530)의 구성 요소에 대한 상세한 설명은 생략될 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 서버(530)의 프로세서(531)는 전자 장치(520)로부터 수신하는 발화 데이터가 처리되도록 음성 처리 모듈(537)을 제어할 수 있다. 또한, 프로세서(531)는 발화 데이터에 대한 처리 결과를 전자 장치(520)로 제공할 수 있다. 예를 들어, 처리 결과는 사용자(510) 입력에 대한 의도(intent), 태스크 실행을 위한 도메인, 사용자(510) 의도를 파악하기 위해 필요로 하는 데이터(예: 슬롯, 태스크 파라미터(task parameter)) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 서버(530)의 프로세서(531)는 처리 결과의 일환으로 인텐트 마스킹 정보가 전자 장치(520)로 제공되도록 제어할 수 있다. 전술한 바와 같이, 인텐트 마스킹 정보는 인텐트에 대하여 발화 처리 대상이 지정된 정보일 수 있다. 또한, 인텐트 마스킹 정보는, 후술하는 바와 같이, 매칭 정보 생성 모듈(539)에 의해 생성될 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 서버(530)의 음성 처리 모듈(537)은, 전자 장치(520)의 음성 처리 모듈(527)과 유사하게 음성 인식 모듈(537-1)과 자연어 이해 모듈(537-3)을 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 서버(530)의 음성 처리 모듈(537)은 전자 장치(520)의 발화 데이터 처리 능력보다 높은 처리 능력을 가질 수 있다. 예를 들어, 서버(530)의 음성 처리 모듈(537)에 의해 수행된 발화(또는 발화 데이터) 처리 결과는 전자 장치(520)의 음성 처리 모듈(527)에 의해 수행된 발화 처리 결과 보다 정확도가 높을 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 서버(530)의 매칭 정보 생성 모듈(539)은 전자 장치(520)(예: 음성 처리 모듈(527))에 의해 수행된 처리 결과에 기초하여 인텐트 마스킹 정보를 생성할 수 있다. 인텐트 마스킹 정보는, 전자 장치(520)(예: 음성 처리 모듈(527))에 의해 수행된 발화 데이터에 대한 제 1 처리 결과와 서버(530)(예: 음성 처리 모듈(537))에 의해 수행된 발화 데이터에 대한 제 2 처리 결과 사이의 매칭률과 연관될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 서버(530)는 전자 장치(520)로부터 제 1 처리 결과를 수신할 수 있으며, 음성 처리 모듈(537)은 수신된 제 1 처리 결과와 서버(530)에 의해 수행된 제 2 처리 결과를 비교함으로써 제 1 처리 결과에 대한 매칭률을 확인할 수 있다. 또한, 음성 처리 모듈(537)은 확인된 매칭률에 기초하여, 전자 장치(520) 또는 서버(530) 중 하나를, 수신된 발화의 처리 대상으로 지정한 인텐트 마스킹 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 음성 처리 모듈(537)은, 도 12를 통해 후술하는 바와 같이, 발화 데이터의 의도에 대해, 전자 장치(520)를 이용한 발화 데이터 처리 횟수와 전자 장치(520)에 의해 수행된 발화 데이터에 대한 처리 결과와 서버(530)에 의해 수행된 발화 데이터에 대한 처리 결과에 매칭된 횟수를 기초로 하여 인텐트 마스킹 정보를 생성할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(예: 전자 장치(520), 전자 장치(401))는 적어도 하나의 통신 회로(예: 통신 모듈(490), 통신 모듈(525)), 적어도 하나의 마이크(예: 입력 장치(450)), 상기 적어도 하나의 통신 회로 및 상기 적어도 하나의 마이크에 작동적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서(예: 프로세서(420), 프로세서(521)) 및 상기 적어도 하나의 프로세서에 작동적으로 연결된 적어도 하나의 메모리(예: 메모리(430), 메모리(523))를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 메모리는, 실행 시에, 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금, 적어도 하나의 인텐트에 대한 발화 처리 대상을 정의한 인텐트 마스킹 정보를 상기 메모리에 저장하고, 상기 적어도 하나의 마이크를 통해 음성 기반 인텔리전트 어시스턴스 서비스를 지시하는 발화(utterance) 수신 시, 상기 인텐트 마스킹 정보에 기초하여 상기 전자 장치 또는 상기 적어도 하나의 통신 회로를 통해 연결된 서버(에: 서버(530)) 중 하나를 상기 수신된 발화의 처리 대상으로 결정하도록 하는 인스트럭션들을 저장할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서가, 상기 적어도 하나의 통신 회로를 통해 상기 수신된 발화 및 상기 발화의 처리 결과를 상기 서버로 전송하고, 상기 처리 결과에 대한 상기 인텐트 마스킹 정보를 상기 적어도 하나의 통신 회로를 통해, 상기 서버로부터 수신하도록 할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서가, 상기 발화 수신에 응답하여, 상기 수신된 발화를 상기 전자 장치 및 상기 서버를 통해 처리하고, 상기 전자 장치 및 상기 서버를 통해 발화가 처리되는 중, 상기 발화의 처리 대상이 상기 전자 장치로 결정되는 경우, 상기 적어도 하나의 통신 회로를 통해, 상기 서버로 발화 처리 중단을 지시하도록 할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서가, 상기 발화의 처리 대상이 상기 서버로 결정되는 경우 상기 전자 장치를 이용한 발화 처리를 중단하고, 상기 서버로부터 발화 처리 결과를 수신하도록 할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서가, 상기 결정된 발화의 처리 대상에 의해 수행된 발화 처리 결과의 적어도 일부에 기초하여, 적어도 하나의 액션을 처리하도록 할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치는 표시 장치(예: 표시 장치(460))를 더 포함하며, 상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서가, 상기 표시 장치를 통해 상기 저장된 인텐트 마스킹 정보를 출력하고, 상기 출력된 인텐트 마스킹 정보에 대한 입력에 기초하여, 상기 저장된 인텐트 마스킹 정보에 지정된 발화 처리 대상을 변경하도록 할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치는 제 1 수준의 발화 처리 능력을 포함하고, 상기 서버는 상기 제 1 수준보다 높은 제 2 수준의 처리 능력을 포함할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 음성 기반 인텔리전트 어시스턴스 서비스를 지원하는 서버(예: 서버(530), 지능형 서버(200))는 적어도 하나의 통신 회로(예: 통신 모듈(535)), 상기 적어도 하나의 통신 회로 및 상기 적어도 하나의 마이크에 작동적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서(예: 프로세서(531)) 및 상기 적어도 하나의 프로세서에 작동적으로 연결된 적어도 하나의 메모리(예: 메모리(533))를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 메모리는, 실행 시에, 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금, 상기 적어도 하나의 통신 회로를 통해, 전자 장치(예: 전자 장치(520))로부터 발화 및 상기 발화에 대한 제 1 처리 결과를 수신하고, 상기 수신된 발화를 처리하여 제 2 처리 결과를 획득하고, 상기 제 1 처리 결과와 상기 제 2 처리 결과에 기초하여, 적어도 하나의 인텐트에 대한 발화 처리 대상을 정의한 인텐트 마스킹 정보를 생성하고, 상기 적어도 하나의 통신 회로를 통해, 상기 생성된 인텐트 마스킹 정보를 상기 전자 장치로 제공하도록 하는 인스트럭션들을 저장할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서가, 상기 제 2 결과를 상기 인텐트 마스킹 정보와 함께 상기 서버로 전송하도록 할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서가, 상기 제 1 처리 결과와 상기 제 2 처리 결과의 매칭률에 기초하여 상기 인텐트 마스킹 정보를 생성하도록 할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 상기 제 1 처리 결과는, 제 1 수준의 발화 처리 능력을 통해 처리된 결과이며, 상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서가, 상기 제 1 수준의 발화 처리 능력 보다 높은 제 2 수준의 처리 능력을 통해 상기 제 2 처리 결과를 획득하도록 할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서가, 상기 전자 장치로부터 발화에 대한 처리 중지를 지시받는 경우, 상기 수신된 발화에 대한 처리를 중지하도록 할 수 있다.

도 6은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치(520)에서 인텔리전트 어시스턴스 서비스를 제공하기 위한 흐름도(600)이다. 이하 실시 예에서 각 동작들은 순차적으로 수행될 수도 있으나, 반드시 순차적으로 수행되는 것은 아니다. 예를 들어, 각 동작들의 순서가 변경될 수도 있으며, 적어도 두 동작들이 병렬적으로 수행될 수도 있다.

도 6을 참조하면, 다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(520)(예: 도 5b의 프로세서(521))는 동작 610에서, 인텐트 마스킹 정보를 저장할 수 있다. 인텐트 마스킹 정보는 인텐트에 대하여 발화 처리 대상이 지정된 정보일 수 있다. 예를 들어, 인텐트 마스킹 정보는 적어도 하나의 인텐트와 관련된 발화 처리를 전자 장치(520) 또는 서버(530)를 통해 처리하도록 정의된 정보일 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(520)(예: 도 5b의 프로세서(521))는 동작 620에서, 입력 장치(예: 마이크)를 통하여 사용자(510)로부터 발화(utterance)를 수신(또는 획득)할 수 있다. 발화는, 전술한 바와 같이, 인텔리전트 어시스턴스 서비스를 활성화 및/또는 호출을 지시하는 웨이크-업 발화 및/또는 복수의 제어 장치(540)에 포함된 하드웨어/소프트웨어 구성의 동작(예: 전원 제어, 볼륨 제어)을 지시하는 제어 발화 및/또는 인텔리전트 어시스턴스를 이용하여 전자 장치(520)와 관련된 액션을 수행하는 발화를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 발화는 전자 장치(520)가 저전력 모드로 동작하는 상황에서 수신될 수 있다. 저전력 모드로 동작하는 상황은 웨이크-업 발화를 수신하기 위한 제 1 프로세서(예: 도 4의 보조 프로세서(423))가 활성화되고, 인텔리전트 어시스턴스 서비스를 제어하기 위한 제 2 프로세서(예: 도 4의 메인 프로세서(421))가 비활성화되는 상황일 수 있다. 그러나, 이는 예시적일 뿐, 본 발명이 이에 한정되는 것이 아니다. 예를 들어, 발화는 제 1 프로세서와 제 2 프로세서가 모두 활성화된 상태에서 수신될 수도 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(520)(예: 도 5b의 프로세서(521))는 동작 630에서, 인텐트 마스킹 정보에 기초하여 전자 장치(520) 또는 서버(530) 중 하나를 발화의 처리 대상으로 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(521)는 수신된 발화에 대한 인텐트를 확인할 수 있다. 또한, 프로세서(521)는 저장된 인텐트 마스킹 정보에 기초하여, 확인된 인텐트의 처리 대상이 전자 장치(520)인지 또는 서버(530)인지를 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(521)는, 결정된 처리 대상을 이용하여 수신된 발화를 처리할 수 있다. 예컨대, 프로세서(521)는 결정된 처리 대상에 의해 수행된 발화 처리 결과에 기초하여 서비스를 제공할 수 있다.

도 7은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치(520)에서 인텐트 마스킹 정보를 저장하기 위한 흐름도(700)이다. 이하 설명되는 도 7의 동작들은, 도 6의 동작 610의 다양한 실시 예를 나타낸 것일 수 있다. 또한, 이하 실시 예에서 각 동작들은 순차적으로 수행될 수도 있으나, 반드시 순차적으로 수행되는 것은 아니다. 예를 들어, 각 동작들의 순서가 변경될 수도 있으며, 적어도 두 동작들이 병렬적으로 수행될 수도 있다.

도 7을 참조하면, 다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(520)(예: 도 5b의 프로세서(521))는 동작 710에서, 입력 장치(예: 마이크)를 통하여 사용자(510)로부터 발화(utterance)를 수신(또는 획득)할 수 있다. 발화는, 전술한 바와 같이, 인텔리전트 어시스턴스 서비스를 활성화 및/또는 호출을 지시하는 웨이크-업 발화, 복수의 제어 장치(540)에 포함된 하드웨어/소프트웨어 구성의 동작(예: 전원 제어, 볼륨 제어)을 지시하는 제어 발화 및/또는 인텔리전트 어시스턴스를 이용하여 전자 장치(520)와 관련된 액션을 수행하는 발화를 포함할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(520)(예: 도 5b의 프로세서(521))는 동작 720에서, 수신된 발화를 서버(530)로 전송할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(521)는 수신된 발화를 서버(530)로 전송함으로써 수신된 발화가 서버(530)에 의해 처리되도록 처리할 수 있다. 예를 들어, 서버(530)는 전자 장치(520)의 음성 처리 모듈(527) 보다 높은 수준의 처리 능력을 가지는 음성 처리 모듈(537)을 통해 수신된 발화를 처리할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(520)(예: 도 5b의 프로세서(521))는 동작 730에서, 수신된 발화를 처리할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(521)는 수신된 발화에 대한 인텐트(intent) 정보를 확인할 수 있다. 인텐트 정보는, 전자 장치(520)에 의해 수행된 발화 처리 결과일 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(521)는 전자 장치(520)의 음성 처리 모듈(527)을 제어하여 인텐트 정보를 획득할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(520)(예: 도 5b의 프로세서(521))는 동작 740에서, 발화 처리 결과를 서버(530)로 전송할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(521)는 발화 처리 결과로, 전자 장치(520)에 의해 확인된 발화에 대한 인텐트 정보를 서버(530)로 전송할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(520)(예: 도 5b의 프로세서(521))는 동작 750에서, 서버(530)로부터 인텐트 마스킹 정보를 수신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(521)는 적어도 하나의 인텐트에 대하여 처리 대상이 지정된 인텐트 마스킹 정보를 수신할 수 있다. 또한, 프로세서(521)는 수신된 인텐트 마스킹 정보를 전자 장치(520) 내부(예: 메모리(523))에 저장하고, 이를 기초로 하여 수신되는 발화에 대한 처리 대상을 전자 장치(520) 또는 서버(530) 중 하나로 결정할 수 있다.

전술한 실시 예에서는 전자 장치(520)가 발화를 서버(530)로 전송한 후 서버(530)로부터 인텐트 마스킹 정보를 수신하는 구성에 대하여 설명하였다. 그러나, 이는 예시적일 뿐, 본 발명의 실시 예가 이에 한정되는 것이 아니다. 예컨대, 전자 장치(520)는 발화를 서버(530)로 전송하기 전에 미리 정의된 인텐트 마스킹 정보를 서버(530)로부터 수신할 수도 있다.

도 8은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치(520)에서 수신된 발화를 처리하기 위한 흐름도(800)이다. 이하 설명되는 도 8의 동작들은, 도 6의 동작 630의 다양한 실시 예를 나타낸 것일 수 있다. 또한, 이하 실시 예에서 각 동작들은 순차적으로 수행될 수도 있으나, 반드시 순차적으로 수행되는 것은 아니다. 예를 들어, 각 동작들의 순서가 변경될 수도 있으며, 적어도 두 동작들이 병렬적으로 수행될 수도 있다.

도 8을 참조하면, 다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(520)(예: 도 5b의 프로세서(521))는 동작 810에서, 수신된 발화에 대한 인텐트(intent) 정보를 확인할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(521)는 전자 장치(520)의 음성 처리 모듈(527)을 이용하여 인텐트 정보를 확인할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(520)(예: 도 5b의 프로세서(521))는 동작 820에서, 수신된 발화의 인텐트에 대한 처리 대상을 확인할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(521)는 저장된 인텐트 마스킹 정보에 기초하여, 수신된 발화의 처리 대상이 전자 장치(520)로 지정되었는지 또는 수신된 발화의 처리 대상이 서버(530)로 지정되었는지를 판단할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 수신된 발화의 처리 대상이 전자 장치(520)로 지정됨을 확인할 경우, 전자 장치(520)(예: 도 5b의 프로세서(521))는 동작 830에서, 전자 장치(520)를 통해 발화를 처리할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(521)는 전자 장치(520)의 음성 처리 모듈(527)을 통해 수행된 발화 처리의 결과에 기초하여, 전자 장치(520) 또는 적어도 하나의 제어 장치(540)를 제어하기 위한 액션(또는 동작)을 수행할 수 있다. 예컨대, 프로세서(521)는 제 1 수준의 처리 능력을 통해 획득된, 사용자(510) 입력에 대한 의도(intent), 태스크 실행을 위한 도메인, 사용자(510) 의도를 파악하기 위해 필요로 하는 데이터(예: 슬롯, 태스크 파라미터(task parameter)) 중 적어도 하나를 액션 수행을 위해 이용할 수 있다. 다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(520)(예: 도 5b의 프로세서(521))는 동작 840에서, 서버로 발화 처리 중단을 지시할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(521)는, 수신된 발화의 처리 대상이 전자 장치(520)로 지정됨을 확인하는 것에 응답하여, 서버(530)로 발화 처리 중단을 지시할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 수신된 발화의 처리 대상이 서버(530)로 지정됨을 확인할 경우, 전자 장치(520)(예: 도 5b의 프로세서(521))는 동작 850에서, 서버(530)를 통해 발화를 처리할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(521)는 서버(530)의 음성 처리 모듈(537)을 통해 수행된 발화 처리의 결과에 기초하여, 전자 장치(520) 또는 적어도 하나의 제어 장치(540)를 제어하기 위한 액션을 수행할 수 있다. 예컨대, 프로세서(521)는 제 2 수준의 처리 능력을 통해 획득된, 사용자(510) 입력에 대한 의도, 태스크 실행을 위한 도메인, 사용자(510) 의도를 파악하기 위해 필요로 하는 데이터 중 적어도 하나를 액션 수행을 위해 이용할 수 있다.

도 9는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치(520)에서 수신된 발화를 처리하기 위한 흐름도(900)이다. 이하 설명되는 도 9의 동작들은, 도 6의 동작 630의 다양한 실시 예를 나타낸 것일 수 있다. 또한, 이하 실시 예에서 각 동작들은 순차적으로 수행될 수도 있으나, 반드시 순차적으로 수행되는 것은 아니다. 예를 들어, 각 동작들의 순서가 변경될 수도 있으며, 적어도 두 동작들이 병렬적으로 수행될 수도 있다.

도 9를 참조하면, 다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(520)(예: 도 5b의 프로세서(521))는 동작 910에서, 수신된 발화 및 발화의 처리 결과를 서버(530)로 전송할 수 있다. 전술한 바와 같이, 서버(530)는 전자 장치(520)의 발화 처리 능력보다 높은 발화 처리 능력을 가질 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(521)는, 전자 장치(520)의 음성 처리 모듈(527)을 제어하여 수신된 발화에 대한 인텐트 정보를 획득할 수 있다. 또한, 프로세서(521)는 인텐트 정보를 처리 결과로 전송할 수 있다. 이로 인하여, 서버(530)는, 도 12를 통해 후술하는 바와 같이, 수신된 발화를 처리하고, 처리 결과를 전자 장치(520)의 처리 결과와 비교함으로써, 인텐트 마스킹 정보를 생성할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(520)(예: 도 5b의 프로세서(521))는 동작 920에서, 서버(530)로부터 인텐트 마스킹 정보를 수신하는지 여부를 판단할 수 있다. 인텐트 마스킹 정보는, 전술한 바와 같이, 인텐트에 대하여 발화 처리 대상이 지정된 정보일 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 서버(530)로부터 인텐트 마스킹 정보가 수신되지 않은 경우, 전자 장치(520)(예: 도 5b의 프로세서(521))는 전자 장치(520) 또는 서버(530) 중 하나를 발화의 처리 대상으로 결정하여 수신되는 발화를 처리할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(521)는, 전자 장치(520)에 저장되어 있는 인텐트 마스킹 정보에 기초하여 전자 장치(520) 또는 서버(530) 중 하나를 발화의 처리 대상으로 결정할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 서버(530)로부터 인텐트 마스킹 정보가 수신되는 경우, 전자 장치(520)(예: 도 5b의 프로세서(521))는 동작 930에서, 수신된 인텐트 마스킹 정보를 저장할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(521)는 수신된 인텐트 마스킹 정보를 이용하여 전자 장치(520)에 저장되어 있는 인텐트 마스킹 정보를 갱신할 수 있다. 또한, 프로세서(521)는, 갱신된 인텐트 마스킹 정보에 기초하여 전자 장치(520) 또는 서버(530) 중 하나를 발화의 처리 대상으로 결정할 수 있다.

도 10은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치(520)에서 인텐트 마스킹 정보를 편집하기 위한 흐름도(1000)이다. 그리고, 도 11은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 인텐트 마스킹 정보의 편집 동작을 설명하기 위한 도면이다. 이하 설명되는 도 10의 동작들은, 도 6의 동작 610 내지 동작 630 중 적어도 하나에 대한 다양한 실시 예를 나타낸 것일 수 있다. 또한, 이하 실시 예에서 각 동작들은 순차적으로 수행될 수도 있으나, 반드시 순차적으로 수행되는 것은 아니다. 예를 들어, 각 동작들의 순서가 변경될 수도 있으며, 적어도 두 동작들이 병렬적으로 수행될 수도 있다.

도 10을 참조하면, 다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(520)(예: 도 5b의 프로세서(521))는 동작 1010에서, 인텐트 마스킹 정보를 출력할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(521)는 전자 장치(520)에 저장된 적어도 하나의 인텐트에 대한 인텐트 마스킹 정보를 디스플레이(예: 표시 장치(460))를 통해 출력할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(521)는, 도 11의 참조 부호 1100에 도시된 바와 같이, 전자 장치(520)를 통해 처리할 수 있는 발화(또는 의도)의 리스트(1112)를 제공할 수 있다. 그러나, 이는 예시적일 뿐, 본 발명이 이에 한정되는 것이 아니다. 예를 들어, 프로세서(521)는 서버(530)를 통해 처리할 수 있는 발화 또는 인텐트 리스트도 제공할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(520)(예: 도 5b의 프로세서(521))는 동작 1020에서, 인텐트 마스킹 정보에 대한 편집 요청을 수신하는지 여부를 판단할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 인텐트 마스킹 정보에 대한 편집은 발화의 인텐트에 대한 처리 대상을 사용자가 직접 정의하는 동작일 수 있다. 예를 들어, 프로세서(521)는 발화 또는 인텐트 리스트 중 편집하고자 하는 대상을 선택하는 사용자 입력을 수신할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 인텐트 마스킹 정보에 대한 편집 요청이 수신되지 않으면, 전자 장치(520)(예: 도 5b의 프로세서(521))는 전자 장치(520)에 저장되어 있는 인텐트 마스킹 정보에 기초하여, 수신되는 발화에 대한 처리 대상을 결정하고, 결정된 처리 대상으로 발화를 처리할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 인텐트 마스킹 정보에 대한 편집 요청이 수신되면, 전자 장치(520)(예: 도 5b의 프로세서(521))는, 동작 1030에서, 입력에 기초하여 인텐트 마스킹 정보를 편집할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(521)는 사용자 입력에 의해 선택되는 발화 또는 인텐트에 대하여, 사용자에 의해 지정된 전자 장치(520) 또는 서버(530)에 의해서만 수행되도록 인텐트 마스킹 정보를 편집할 수 있다. 예를 들어, 전술한 바와 같이, 발화 데이터의 처리 방식은 전자 장치(520)가 발화 데이터를 처리하는 제 1 처리 방식과 서버(530)가 발화 데이터를 처리하는 제 2 처리 방식을 포함할 수 있으며, 프로세서(521)는 각각의 처리 방식을 통해 처리할 수 있는 발화에 대한 리스트를 관리할 수 있다. 이때, 프로세서(521)는, 도 11의 참조 부호 1120에 도시된 바와 같이, 사용자 입력에 의해 전자 장치(520)에 의해 처리되도록 지정된 발화를 제 1 발화 리스트에 추가(1122)할 수 있다. 또한, 도시되지 않았지만, 프로세서(521)는 사용자 입력에 의해 서버(530)에 의해 처리되도록 발화가 지정되는 경우, 지정된 발화를 제 2 발화 리스트에 추가할 수도 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(520)(예: 도 5b의 프로세서(521))는 동작 1040에서, 편집된 인텐트 마스킹 정보를 저장할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(521)는 편집된 인텐트 마스킹 정보에 기초하여, 수신되는 발화를 처리할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(521)는 수신되는 발화의 인텐트를 확인하고, 편집된 인텐트 마스킹 정보에 기초하여, 전자 장치(520) 또는 서버(530) 중 하나를 확인된 인텐트의 처리 대상으로 결정하여 발화를 처리할 수 있다.

도 12는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 서버(530)에서 인텔리전트 어시스턴스 서비스를 제공하기 위한 흐름도(1200)이다. 이하 실시 예에서 각 동작들은 순차적으로 수행될 수도 있으나, 반드시 순차적으로 수행되는 것은 아니다. 예를 들어, 각 동작들의 순서가 변경될 수도 있으며, 적어도 두 동작들이 병렬적으로 수행될 수도 있다.

도 12를 참조하면, 다양한 실시 예에 따르면, 서버(530)(예: 도 5c의 프로세서(531))는 동작 1210에서, 전자 장치(520)로부터 발화 데이터 및 제 1 처리 결과를 수신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 제 1 처리 결과는, 제 1 처리 능력 가지는 전자 장치(520)에 의해 수행된 발화 데이터의 처리 결과일 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 서버(530)(예: 도 5c의 프로세서(531))는 동작 1220에서, 전자 장치(520)로부터 수신된 발화 데이터를 처리할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(531)는 발화 데이터를 처리하여 사용자(510) 입력에 대한 의도(intent), 태스크 실행을 위한 도메인, 사용자(510) 의도를 파악하기 위해 필요로 하는 데이터(예: 슬롯, 태스크 파라미터(task parameter)) 중 적어도 하나를 포함하는 제 2 처리 결과를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(531)는 전자 장치(520)의 처리 능력보다 높은 제 2 처리 능력을 가지는 음성 처리 모듈(537)(예: 자동 음성 인식 모듈(537-1), 자연어 이해 모듈(537-3) 등)을 이용하여 발화 데이터를 처리할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 서버(530)(예: 도 5c의 프로세서(531))는 동작 1230에서, 전자 장치(520)로부터 발화 데이터 처리 중지 지시를 수신하는지 여부를 판단할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 발화 데이터 처리 중지 지시를 수신하는 경우, 서버(530)(예: 도 5c의 프로세서(531))는, 동작 1260에서, 발화 데이터 처리 동작을 중단할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 발화 데이터 처리 중지 지시를 수신하지 않는 경우, 서버(530)(예: 도 5c의 프로세서(531))는 동작 1240에서, 제 1 처리 결과에 대한 인텐트 마스킹 정보를 생성할 수 있다. 인텐트 마스킹 정보는, 전술한 바와 같이, 인텐트에 대하여 발화 처리 대상을 지정한 정보일 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(531)는 서버(530)의 음성 처리 모듈(537)을 이용하여 수신된 발화 데이터를 처리할 수 있으며, 이에 대한 결과로 제 2 처리 결과를 획득할 수 있다. 또한, 프로세서(531)는 전자 장치(520)를 통해 획득된 제 1 처리 결과와 서버(530)를 통해 획득된 제 2 처리 결과에 대한 매칭률에 기초하여, 수신된 발화 데이터에 대한 처리 대상을 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(531)는 하기 <수학식 1>에 기초하여 발화 데이터에 대한 처리 대상을 결정할 수 있다.

위의 <수학식 1>에 있어서, T는 전자 장치(520)를 이용한 발화 데이터 처리 횟수를 의미하고, M은 전자 장치(520)에 의해 수행된 발화 데이터에 대한 제 1 처리 결과가 서버(530)에 의해 수행된 발화 데이터에 대한 제 2 처리 결과에 매칭된 횟수를 나타낼 수 있다. 또한, M/T는 서버(530)를 통해 획득된 제 2 처리 결과에 대한 전자 장치(520)를 통해 획득된 제 1 처리 결과의 매칭률로 표현할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(531)는, 수신된 제 1 처리 결과의 매칭률이 임계값(θ)보다 큰 경우 전자 장치(520)를 발화 처리 대상(target)으로 결정하고, 수신된 제 1 처리 결과의 매칭률이 임계값(θ)보다 작은 경우 서버(530)를 발화 처리 대상(target)으로 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(531)는 하기 <표 1>과 같이 발화 데이터에 대한 처리 대상을 정의한 인텐트 마스킹 정보를 생성할 수 있다.

발화 데이터의 의도(intent)	시도 횟수(T) (Trial)	매칭 횟수(M) (Matched)	처리 대상(T) (Target)
Phone.call	344799	344550	Device
Gallery. Search	459000	356900	Server
Camera.filter	790011	12424	Server
…	…	…	…

다양한 실시 예에 따르면, 서버(530)(예: 도 5c의 프로세서(531))는 동작 1250에서, 제 2 처리 결과 및/또는 인텐트 마스킹 정보를 전송할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(531)는 전술한 <표 1>과 같이 정의된 인텐트 마스킹 정보를 전자 장치(520)로 제공할 수 있다.

전술한 실시 예에서는, 서버(530)가 인텐트 마스킹 정보를 생성하는 구성에 대하여 설명하였으나, 이는 예시적일 뿐, 본 발명의 실시 예가 이에 한정되는 것이 아니다. 예를 들어, 서버(530)는 발화 데이터 수신에 응답하여, 수신된 발화 데이터에 대한 매칭률을 전자 장치(520)로 제공할 수 있으며, 전자 장치(520)는 수신된 매칭률에 기초하여 발화 데이터에 대한 처리 대상을 결정할 수도 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(예: 전자 장치(520))의 동작 방법은, 적어도 하나의 인텐트에 대한 발화 처리 대상을 정의한 인텐트 마스킹 정보를 저장하는 동작 및 음성 기반 인텔리전트 어시스턴스 서비스를 지시하는 발화(utterance) 수신 시, 상기 인텐트 마스킹 정보에 기초하여 상기 전자 장치 또는 상기 전자 장치와 통신이 형성된 서버(예: 서버(530)) 중 하나를 상기 수신된 발화의 처리 대상으로 결정하는 동작을 포함할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 상기 인텐트 마스킹 정보를 저장하는 동작은, 상기 수신된 발화 및 상기 발화의 처리 결과를 상기 서버로 전송하는 동작 및 상기 처리 결과에 대한 상기 인텐트 마스킹 정보를 상기 서버로부터 수신하는 동작을 포함할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 상기 수신된 발화의 처리 대상으로 결정하는 동작은, 상기 수신된 발화를 상기 전자 장치 및 상기 서버를 통해 처리하는 동작 및 상기 전자 장치 및 상기 서버를 통해 발화가 처리되는 중, 상기 발화의 처리 대상이 상기 전자 장치로 결정되는 경우, 상기 서버로 발화 처리 중단을 지시하는 동작을 포함할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 상기 수신된 발화의 처리 대상으로 결정하는 동작은, 상기 발화의 처리 대상이 상기 서버로 결정되는 경우 상기 전자 장치를 이용한 발화 처리를 중단하고, 상기 서버로부터 발화 처리 결과를 수신하는 동작을 포함할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 상기 수신된 발화의 처리 대상으로 결정하는 동작은, 상기 결정된 발화의 처리 대상에 의해 수행된 발화 처리 결과의 적어도 일부에 기초하여, 적어도 하나의 액션을 처리하는 동작을 포함할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 상기 저장된 인텐트 마스킹 정보를 출력하는 동작 및 상기 출력된 인텐트 마스킹 정보에 대한 입력에 기초하여, 상기 저장된 인텐트 마스킹 정보에 지정된 발화 처리 대상을 변경하도록 하는 동작을 포함할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치는 제 1 수준의 발화 처리 능력을 포함하고, 상기 서버는 상기 제 1 수준보다 높은 제 2 수준의 처리 능력을 포함할 수 있다.

한편, 본 발명의 다양한 실시 예에 관해 설명하였으나, 본 발명의 다양한 실시 예의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서 여러 가지 변형이 가능하다. 그러므로 본 발명의 다양한 실시 예의 범위는 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 아니되며 후술하는 특허청구의 범위뿐만 아니라 이 특허청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.

Claims (19)

1. 전자 장치에 있어서,
   적어도 하나의 통신 회로;
   적어도 하나의 마이크;
   상기 적어도 하나의 통신 회로 및 상기 적어도 하나의 마이크에 작동적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서; 및
   상기 적어도 하나의 프로세서에 작동적으로 연결된 적어도 하나의 메모리를 포함하고,
   상기 적어도 하나의 메모리는, 실행 시에, 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금,
   적어도 하나의 인텐트에 대한 발화 처리 대상을 정의한 인텐트 마스킹 정보를 상기 메모리에 저장하고, 및
   상기 적어도 하나의 마이크를 통해 음성 기반 인텔리전트 어시스턴스 서비스를 지시하는 발화(utterance) 수신 시, 상기 인텐트 마스킹 정보에 기초하여 상기 전자 장치 또는 상기 적어도 하나의 통신 회로를 통해 연결된 서버 중 하나를 상기 수신된 발화의 처리 대상으로 결정하도록 하는 인스트럭션들을 저장하는 전자 장치.
   
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서가,
   상기 적어도 하나의 통신 회로를 통해 상기 수신된 발화 및 상기 발화의 처리 결과를 상기 서버로 전송하고,
   상기 처리 결과에 대한 상기 인텐트 마스킹 정보를 상기 적어도 하나의 통신 회로를 통해, 상기 서버로부터 수신하도록 하는 전자 장치.
   
3. 제 1 항에 있어서,
   상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서가,
   상기 발화 수신에 응답하여, 상기 수신된 발화를 상기 전자 장치 및 상기 서버를 통해 처리하고,
   상기 전자 장치 및 상기 서버를 통해 발화가 처리되는 중, 상기 발화의 처리 대상이 상기 전자 장치로 결정되는 경우, 상기 적어도 하나의 통신 회로를 통해, 상기 서버로 발화 처리 중단을 지시하도록 하는 전자 장치.
   
4. 제 3 항에 있어서,
   상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서가,
   상기 발화의 처리 대상이 상기 서버로 결정되는 경우 상기 전자 장치를 이용한 발화 처리를 중단하고, 상기 서버로부터 발화 처리 결과를 수신하도록 하는 전자 장치.
   
5. 제 1 항에 있어서,
   상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서가,
   상기 결정된 발화의 처리 대상에 의해 수행된 발화 처리 결과의 적어도 일부에 기초하여, 적어도 하나의 액션을 처리하도록 하는 전자 장치.
   
6. 제 1 항에 있어서,
   표시 장치를 더 포함하며,
   상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서가,
   상기 표시 장치를 통해 상기 저장된 인텐트 마스킹 정보를 출력하고,
   상기 출력된 인텐트 마스킹 정보에 대한 입력에 기초하여, 상기 저장된 인텐트 마스킹 정보에 지정된 발화 처리 대상을 변경하도록 하는 전자 장치.
   
7. 제 1 항에 있어서,
   상기 전자 장치는 제 1 수준의 발화 처리 능력을 포함하고,
   상기 서버는 상기 제 1 수준보다 높은 제 2 수준의 처리 능력을 포함하는 전자 장치.
   
8. 전자 장치의 동작 방법에 있어서,
   적어도 하나의 인텐트에 대한 발화 처리 대상을 정의한 인텐트 마스킹 정보를 저장하는 동작; 및
   음성 기반 인텔리전트 어시스턴스 서비스를 지시하는 발화(utterance) 수신 시, 상기 인텐트 마스킹 정보에 기초하여 상기 전자 장치 또는 상기 전자 장치와 통신이 형성된 서버 중 하나를 상기 수신된 발화의 처리 대상으로 결정하는 동작을 포함하는 방법.
   
9. 제 8 항에 있어서,
   상기 인텐트 마스킹 정보를 저장하는 동작은,
   상기 수신된 발화 및 상기 발화의 처리 결과를 상기 서버로 전송하는 동작; 및
   상기 처리 결과에 대한 상기 인텐트 마스킹 정보를 상기 서버로부터 수신하는 동작을 포함하는 방법.
   
10. 제 8 항에 있어서,
    상기 수신된 발화의 처리 대상으로 결정하는 동작은,
    상기 수신된 발화를 상기 전자 장치 및 상기 서버를 통해 처리하는 동작; 및
    상기 전자 장치 및 상기 서버를 통해 발화가 처리되는 중, 상기 발화의 처리 대상이 상기 전자 장치로 결정되는 경우, 상기 서버로 발화 처리 중단을 지시하는 동작을 포함하는 방법.
    
11. 제 10 항에 있어서,
    상기 수신된 발화의 처리 대상으로 결정하는 동작은,
    상기 발화의 처리 대상이 상기 서버로 결정되는 경우 상기 전자 장치를 이용한 발화 처리를 중단하고, 상기 서버로부터 발화 처리 결과를 수신하는 동작을 포함하는 방법.
    
12. 제 8 항에 있어서,
    상기 수신된 발화의 처리 대상으로 결정하는 동작은,
    상기 결정된 발화의 처리 대상에 의해 수행된 발화 처리 결과의 적어도 일부에 기초하여, 적어도 하나의 액션을 처리하는 동작을 포함하는 방법.
    
13. 제 8 항에 있어서,
    상기 저장된 인텐트 마스킹 정보를 출력하는 동작; 및
    상기 출력된 인텐트 마스킹 정보에 대한 입력에 기초하여, 상기 저장된 인텐트 마스킹 정보에 지정된 발화 처리 대상을 변경하도록 하는 동작을 포함하는 방법.
    
14. 제 8 항에 있어서,
    상기 전자 장치는 제 1 수준의 발화 처리 능력을 포함하고,
    상기 서버는 상기 제 1 수준보다 높은 제 2 수준의 처리 능력을 포함하는 방법.
    
15. 음성 기반 인텔리전트 어시스턴스 서비스를 지원하는 서버에 있어서,
    적어도 하나의 통신 회로;
    상기 적어도 하나의 통신 회로 및 상기 적어도 하나의 마이크에 작동적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서; 및
    상기 적어도 하나의 프로세서에 작동적으로 연결된 적어도 하나의 메모리를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 메모리는, 실행 시에, 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금,
    상기 적어도 하나의 통신 회로를 통해, 전자 장치로부터 발화 및 상기 발화에 대한 제 1 처리 결과를 수신하고,
    상기 수신된 발화를 처리하여 제 2 처리 결과를 획득하고,
    상기 제 1 처리 결과와 상기 제 2 처리 결과에 기초하여, 적어도 하나의 인텐트에 대한 발화 처리 대상을 정의한 인텐트 마스킹 정보를 생성하고,
    상기 적어도 하나의 통신 회로를 통해, 상기 생성된 인텐트 마스킹 정보를 상기 전자 장치로 제공하도록 하는 인스트럭션들을 저장하는 서버.
    
16. 제 15 항에 있어서,
    상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서가,
    상기 제 2 결과를 상기 인텐트 마스킹 정보와 함께 상기 서버로 전송하도록 하는 서버.
    
17. 제 15 항에 있어서,
    상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서가,
    상기 제 1 처리 결과와 상기 제 2 처리 결과의 매칭률에 기초하여 상기 인텐트 마스킹 정보를 생성하도록 하는 서버.
    
18. 제 15 항에 있어서,
    상기 제 1 처리 결과는, 제 1 수준의 발화 처리 능력을 통해 처리된 결과이며,
    상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서가,
    상기 제 1 수준의 발화 처리 능력 보다 높은 제 2 수준의 처리 능력을 통해 상기 제 2 처리 결과를 획득하도록 하는 서버.
    
19. 제 15 항에 있어서,
    상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서가,
    상기 전자 장치로부터 발화에 대한 처리 중지를 지시받는 경우, 상기 수신된 발화에 대한 처리를 중지하도록 하는 서버.
    

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