KR20190002073A

KR20190002073A - Method and system for automatic activation of machine

Info

Publication number: KR20190002073A
Application number: KR1020170082450A
Authority: KR
Inventors: 한지훈; 이우섭
Original assignee: 네이버 주식회사; 라인 가부시키가이샤
Priority date: 2017-06-29
Filing date: 2017-06-29
Publication date: 2019-01-08
Also published as: JP2019012506A

Abstract

Disclosed are a method and a system which activate a machine automatically. An artificial intelligence conversation method realized by a computer comprises: a step of sampling emotional information of a user from information collected when a conversation function is deactivated; and a step of activating the conversation function by using the emotional information as a trigger for conversation activation.

Description

[0001] METHOD AND SYSTEM FOR AUTOMATIC ACTIVATION OF MACHINE [0002]

아래의 설명은 인공지능 대화 시스템에 관한 것이다.The following discussion is about artificial intelligence dialogue systems.

일반적으로 개인비서 시스템, 챗봇 플랫폼(chatbot platform), 인공지능(AI) 스피커 등에서 사용되는 인공지능 대화 시스템은 사람의 명령어에 대한 의도를 이해하고 그에 대응하는 답변 문구를 제공하는 방식이다.In general, an artificial intelligent conversation system used in a personal secretary system, a chatbot platform, an AI speaker, etc. is a way of understanding an intention of a human command and providing an answer phrase corresponding thereto.

주로 인공지능 대화 시스템은 사람이 기능적인 요구를 전달하고 이에 기계가 사람의 요구에 대한 해답을 제공하는 방식으로, 마이크(microphone)를 통해 사용자의 음성 입력을 수신하고 수신된 음성 입력에 기반하여 디바이스 동작이나 컨텐츠 제공을 제어할 수 있다.An artificial intelligence dialogue system mainly receives a user's speech input via a microphone in such a way that a person delivers a functional request and the machine provides a solution to the needs of a person, It is possible to control operation and content provisioning.

예를 들어, 한국공개특허 제10-2011-0139797호(공개일 2011년 12월 30일)에는 홈 네트워크 서비스에서 이동통신망 외에 와이파이와 같은 제2 통신망을 이용하여 홈 네트워크 서비스를 제공하는 것이 가능하고 홈 내 복수의 멀티미디어 기기를 사용자가 별도의 버튼 조작 없이도 음성 명령을 통해 다중 제어할 수 있는 기술이 개시되어 있다.For example, in Korean Patent Laid-Open No. 10-2011-0139797 (published on December 30, 2011), it is possible to provide a home network service using a second communication network such as Wi-Fi in addition to a mobile communication network in a home network service Discloses a technique in which a plurality of multimedia devices in a home can be multiplexed and controlled by a user through voice commands without requiring any button operation.

일반적으로 인공지능 대화 시스템은 사전에 정해진 키워드(예를 들어, 기계의 이름 등)를 대화 활성 트리거로 사용하고 있다. 기계는 사용자가 기계의 이름을 부르면 이를 인식하여 명령어 수집 모드로 활성화 할 수 있으나, 기계 스스로 대화를 활성화 할 수는 없다.In general, the AI system uses predefined keywords (for example, the name of the machine) as a dialogue active trigger. The machine recognizes the machine name when it is called by the user and can activate it in command acquisition mode, but it can not activate the machine itself.

인공지능 대화를 위한 기계의 활성화를 스스로 트리거 할 수 있는 방법 및 시스템을 제공한다.A method and system for self-triggering activation of a machine for artificial intelligence dialogue.

사용자의 표정 정보와 음성 정보 중 적어도 하나를 이용하여 기계 스스로 활성화 시키고 사용자에게 먼저 대화를 시작할 수 있는 방법 및 시스템을 제공한다.The present invention provides a method and system for activating a machine by itself using at least one of a user's facial expression information and voice information and starting a conversation to a user first.

컴퓨터로 구현되는 인공지능 대화 방법에 있어서, 대화 기능이 비활성화 된 상태에서 수집된 정보로부터 사용자의 감정 정보를 추출하는 단계; 및 상기 감정 정보를 대화 활성 트리거로 사용하여 상기 대화 기능을 활성화 하는 단계를 포함하는 인공지능 대화 방법을 제공한다.A computer-implemented artificial intelligence dialogue method, comprising: extracting emotion information of a user from information collected in a state in which an interactive function is disabled; And activating the conversation function using the emotion information as a conversation activity trigger.

일 측면에 따르면, 상기 추출하는 단계는, 상기 사용자의 음성 입력을 수신하여 상기 음성 입력의 문장으로부터 상기 감정 정보를 추출할 수 있다.According to an aspect of the present invention, the extracting step may extract the emotion information from a sentence of the voice input by receiving the voice input of the user.

다른 측면에 따르면, 상기 추출하는 단계는, 상기 사용자의 얼굴 영상을 수신하여 얼굴 표정으로부터 상기 감정 정보를 추출할 수 있다.According to another aspect, the extracting step may receive the face image of the user and extract the feeling information from the facial expression.

또 다른 측면에 따르면, 상기 추출하는 단계는, 동작 센서를 통해 동작이 감지되는 경우 영상 입력 장치를 활성화 하는 단계; 상기 영상 입력 장치로부터 상기 사용자의 얼굴 영상을 수신하는 단계; 및 상기 얼굴 영상을 기반으로 얼굴 표정으로부터 상기 감정 정보를 추출하는 단계를 포함할 수 있다.According to another aspect of the present invention, the extracting includes: activating a video input device when an operation is detected through an operation sensor; Receiving a face image of the user from the image input device; And extracting the emotion information from the facial expression based on the facial image.

또 다른 측면에 따르면, 상기 동작 센서의 동작 감지 주기를 위한 타이머가 설정될 수 있다.According to another aspect, a timer for the motion sensing period of the motion sensor may be set.

또 다른 측면에 따르면, 상기 추출하는 단계는, 상기 사용자의 음성 입력을 수신하여 상기 음성 입력의 문장으로부터 제1 감정 정보를 추출하는 단계; 상기 사용자의 얼굴 영상을 수신하여 얼굴 표정으로부터 제2 감정 정보를 추출하는 단계; 및 상기 제1 감정 정보와 상기 제2 감정 정보를 종합하여 상기 사용자의 감정 정보를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.According to another aspect of the present invention, the step of extracting includes extracting first emotion information from a sentence of the voice input by receiving the voice input of the user; Receiving the user's face image and extracting second emotion information from the facial expression; And determining the emotion information of the user by synthesizing the first emotion information and the second emotion information.

또 다른 측면에 따르면, 상기 추출하는 단계는, 상기 수집된 정보로부터 감정의 종류와 강도를 포함하는 감정 정보를 추출할 수 있다.According to another aspect, the extracting step may extract emotion information including the type and strength of emotion from the collected information.

또 다른 측면에 따르면, 상기 활성화 하는 단계는, 상기 감정 정보에 포함된 감정의 강도가 설정 범위를 초과하는 경우 상기 대화 기능을 활성화 할 수 있다.According to another aspect, the activating step may activate the conversation function when the intensity of emotion contained in the feeling information exceeds a setting range.

또 다른 측면에 따르면, 상기 설정 범위는 상기 사용자의 감정 패턴에 대한 학습을 통해 수렴된 값으로 설정될 수 있다.According to another aspect, the setting range may be set to a value converged through learning of the emotion pattern of the user.

또 다른 측면에 따르면, 상기 활성화 하는 단계는, 상기 감정 정보에 포함된 감정의 강도가 설정 범위를 초과하는지 여부를 판단하는 단계; 상기 감정의 강도가 상기 설정 범위를 초과하는 경우 상기 사용자와 관련된 상황 정보가 사전에 설정된 활성화 조건에 부합하는지 여부를 판단하는 단계; 및 상기 상황 정보가 상기 활성화 조건에 부합되는 경우 상기 대화 기능을 활성화 하는 단계를 포함할 수 있다.According to another aspect, the step of activating may include: determining whether the intensity of the emotion included in the emotion information exceeds a setting range; Determining whether the context information related to the user meets a predetermined activation condition when the intensity of the emotion exceeds the setting range; And activating the dialog function if the status information matches the activation condition.

또 다른 측면에 따르면, 상기 활성화 조건은 상기 사용자의 감정 패턴이나 활동 패턴에 대한 학습을 통해 수렴된 값으로 설정되고, 상기 활성화 조건은 시간, 발화의 종류나 크기, 감정의 종류, 동작의 크기 중 적어도 하나의 조건이 포함될 수 있다.According to another aspect of the present invention, the activation condition is set to a value converged through learning of the emotional pattern or the activity pattern of the user, and the activation condition includes a time, a type and size of the utterance, At least one condition may be included.

컴퓨터와 결합되어 상기 인공지능 대화 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 제공한다.There is provided a computer program stored in a computer-readable medium for causing a computer to execute the artificial intelligence dialogue method in combination with the computer.

상기 인공지능 대화 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위한 프로그램이 기록되어 있는 것을 특징으로 하는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체를 제공한다.There is provided a computer-readable recording medium storing a program for causing a computer to execute the artificial intelligent conversation method.

컴퓨터로 구현되는 인공지능 대화 시스템에 있어서, 컴퓨터에서 판독 가능한 명령을 실행하도록 구현되는 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 사용자의 대화 의도를 판단하고, 대화 기능이 비활성화 된 상태에서 수집된 정보로부터 사용자의 감정 정보를 추출하고, 상기 감정 정보를 대화 활성 트리거로 사용하여 상기 대화 기능을 활성화 하는 것을 특징으로 하는 인공지능 대화 시스템을 제공한다.A computer-implemented artificial intelligence dialog system, comprising: at least one processor configured to execute computer-readable instructions, the at least one processor determining a user's interaction intention, Extracts the user's emotion information from the information collected in the emotion information, and activates the conversation function using the emotion information as a conversation activity trigger.

본 발명의 실시예들에 따르면, 사용자의 표정 정보와 음성 정보 중 적어도 하나를 이용하여 인공지능 대화를 위한 기계의 활성화를 스스로 트리거 할 수 있다. 따라서, 기계 활성화를 위한 별도의 키워드나 액션을 요구하지 않으며 사용자가 대화 의사를 먼저 전달하지 않더라도 사용자의 감정에 따라 기계가 스스로 활성화 하여 사용자에게 먼저 대화를 시작할 수 있어 사용자와 기계 간의 정서적 교감을 한층 높일 수 있다.According to embodiments of the present invention, activation of a machine for artificial intelligent conversation can be triggered by using at least one of user's facial expression information and voice information. Therefore, it does not require a separate keyword or action for activating the machine, and even if the user does not transmit the intention to communicate first, the machine can activate itself according to the user's feelings and start conversation to the user first, .

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 음성 기반 인터페이스를 활용한 서비스 환경의 예를 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 음성 기반 인터페이스를 활용한 서비스 환경의 다른 예를 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 있어서, 클라우드 인공지능 플랫폼의 예를 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 있어서, 전자 기기 및 서버의 내부 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 5 내지 도 7은 본 발명의 일실시예에 있어서, 인공지능 대화 방법을 도시한 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 있어서, 대화 활성화 과정의 예를 도시한 흐름도이다.1 is a diagram illustrating an example of a service environment using a voice-based interface according to an embodiment of the present invention.
2 is a diagram illustrating another example of a service environment using a voice-based interface according to an embodiment of the present invention.
3 is a diagram illustrating an example of a cloud intelligence platform in one embodiment of the present invention.
4 is a block diagram illustrating an internal configuration of an electronic device and a server according to an embodiment of the present invention.
5 to 7 are flowcharts showing an artificial intelligence conversation method in an embodiment of the present invention.
FIG. 8 is a flowchart illustrating an example of a conversation activation process according to an embodiment of the present invention.

이하, 본 발명의 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

본 발명의 실시예들에 따른 인공지능 대화 시스템은 사용자와의 대화를 기반으로 동작하는 인터페이스를 제공하는 전자 기기를 통해 구현될 수 있다. 이때, 인공지능 대화 시스템은 사용자와의 대화를 위한 기계의 활성화를 스스로 트리거 할 수 있고 사용자에게 먼저 대화를 시작할 수 있다.The artificial intelligence dialog system according to the embodiments of the present invention can be implemented through an electronic device that provides an interface that operates based on a dialog with a user. At this time, the artificial intelligence dialogue system can trigger the activation of the machine for dialogue with the user himself and can start conversation with the user first.

본 발명의 실시예들에 따른 인공지능 대화 방법은 상술한 전자 기기를 통해 수행될 수 있다. 이때, 전자 기기에는 본 발명의 일실시예에 따른 컴퓨터 프로그램이 설치 및 구동될 수 있고, 전자 기기는 구동된 컴퓨터 프로그램의 제어에 따라 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능 대화 방법을 수행할 수 있다. 상술한 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터로 구현되는 전자 기기와 결합되어 인공지능 대화 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장될 수 있다.The artificial intelligent conversation method according to the embodiments of the present invention can be performed through the above-described electronic device. At this time, a computer program according to an embodiment of the present invention can be installed and driven in the electronic device, and the electronic device can perform the artificial intelligent conversation method according to an embodiment of the present invention, have. The above-described computer program may be stored in a computer-readable recording medium for execution by a computer in combination with an electronic device embodied in the computer.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 음성 기반 인터페이스를 활용한 서비스 환경의 예를 도시한 도면이다. 도 1의 실시예에서는 스마트홈(smart home)이나 홈 네트워크 서비스와 같이 댁내의 디바이스들을 연결하여 제어하는 기술에서, 음성을 기반으로 동작하는 인터페이스를 제공하는 전자 기기(100)가 사용자(110)의 발화에 따라 수신되는 음성 입력 "불 꺼줘"를 인식 및 분석하여 댁내에서 전자 기기(100)와 내부 네트워크를 통해 연계된 댁내 조명기기(120)의 라이트 전원을 제어하는 예를 나타내고 있다.1 is a diagram illustrating an example of a service environment using a voice-based interface according to an embodiment of the present invention. In the embodiment of FIG. 1, an electronic device 100 providing an interface that operates on the basis of a voice is connected to a user 110 via a network, such as a smart home or a home network service, And recognizes and analyzes the received voice input "Turn off" according to the utterance to control the lighting power of the domestic lighting apparatus 120 connected to the electronic apparatus 100 through the internal network at home.

예를 들어, 댁내의 디바이스들은 상술한 댁내 조명기기(120) 외에도 텔레비전, PC(Personal Computer), 주변기기, 에어컨, 냉장고, 로봇 청소기 등과 같은 가전제품을 비롯하여, 수도, 전기, 냉난방 기기 등과 같은 에너지 소비장치, 도어록, 감시카메라 등과 같은 보안기기 등 온라인 상에서 연결되어 제어될 수 있는 다양한 디바이스들을 포함할 수 있다. 또한, 내부 네트워크는 이더넷(Ethernet), HomePNA, IEEE 1394와 같은 유선 네트워크 기술이나, 블루투스(Bluetooth), UWB(ultra Wide Band), 지그비(ZigBee), Wireless 1394, Home RF와 같은 무선 네트워크 기술 등이 활용될 수 있다.For example, the home-use devices may be used in home appliances such as televisions, personal computers (PCs), peripherals, air conditioners, refrigerators, and robot cleaners in addition to the home lighting devices 120, A security device such as a device, a door lock, a surveillance camera, and the like, which can be connected and controlled on-line. In addition, the internal network includes a wired network technology such as Ethernet, HomePNA, and IEEE 1394, and a wireless network technology such as Bluetooth, Ultra Wide Band (UWB), ZigBee, Wireless 1394, Can be utilized.

전자 기기(100)는 댁내의 디바이스들 중 하나일 수 있다. 예를 들어, 전자 기기(100)는 댁내에 구비된 인공지능 스피커나 로봇 청소기 등과 같은 디바이스들 중 하나일 수 있다. 또한, 전자 기기(100)는 스마트폰(smart phone), 휴대폰, 노트북, 디지털방송용 단말, PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player), 태블릿 PC 등과 같은 사용자(110)의 모바일 기기일 수도 있다. 이처럼 전자 기기(100)는 사용자(110)의 음성 입력을 수신하여 댁내의 디바이스들을 제어하기 위해 댁내의 디바이스들과 연결 가능한 기능을 포함하는 기기라면 특별히 제한되지 않는다. 또한, 실시예에 따라 상술한 사용자(110)의 모바일 기기들이 댁내의 디바이스들로서 포함될 수도 있다.The electronic device 100 may be one of the devices in the home. For example, the electronic device 100 may be one of devices such as an artificial intelligent speaker, a robot cleaner, and the like provided at home. The electronic device 100 may be a mobile device of a user 110 such as a smart phone, a mobile phone, a notebook, a digital broadcast terminal, a PDA (Personal Digital Assistants), a PMP have. As described above, the electronic device 100 is not particularly limited as long as it is a device including a function capable of connecting with the devices in the home in order to receive the voice input of the user 110 and control the devices in the home. Also, according to the embodiment, the mobile devices of the user 110 described above may be included as in-house devices.

도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 음성 기반 인터페이스를 활용한 서비스 환경의 다른 예를 도시한 도면이다. 도 2는 음성을 기반으로 동작하는 인터페이스를 제공하는 전자 기기(100)가 사용자(110)의 발화에 따라 수신되는 음성 입력 "오늘 날씨"를 인식 및 분석하여 외부 네트워크를 통해 외부 서버(210)로부터 오늘의 날씨에 대한 정보를 획득하고, 획득한 정보를 "오늘의 날씨는 ..."와 같이 음성으로 출력하는 예를 나타내고 있다.2 is a diagram illustrating another example of a service environment using a voice-based interface according to an embodiment of the present invention. 2 illustrates an example in which an electronic device 100 providing an interface that operates on a voice recognizes and analyzes a voice input "today's weather" that is received in response to a user's utterance, Information on today's weather, and outputting the obtained information as a voice like "Today's weather ... ".

예를 들어, 외부 네트워크는 PAN(personal area network), LAN(local area network), CAN(campus area network), MAN(metropolitan area network), WAN(wide area network), BBN(broadband network), 인터넷 등의 네트워크 중 하나 이상의 임의의 네트워크를 포함할 수 있다.For example, the external network may be a personal area network (PAN), a local area network (LAN), a campus area network (CAN), a metropolitan area network (MAN), a wide area network (WAN), a broadband network Lt; RTI ID = 0.0 > and / or < / RTI >

도 2의 실시예에서도 전자 기기(100)는 댁내의 디바이스들 중 하나이거나 사용자(110)의 모바일 기기 중 하나일 수 있으며, 사용자(110)의 음성 입력을 수신하여 처리하기 위한 기능과 외부 네트워크를 통해 외부 서버(210)에 접속하여 외부 서버(210)가 제공하는 서비스나 컨텐츠를 사용자(110)에게 제공하기 위한 기능을 포함하는 기기라면 특별히 제한되지 않는다.2, the electronic device 100 may be one of the devices in the home or the mobile device of the user 110, and may have a function for receiving and processing the voice input of the user 110, The present invention is not particularly limited as long as it is a device including a function for connecting to the external server 210 and providing the service or contents provided by the external server 210 to the user 110.

이처럼, 본 발명의 실시예들에 따른 전자 기기(100)는 음성 기반 인터페이스를 통해 사용자(110)의 발화에 따라 수신되는 음성 입력을 적어도 포함하는 사용자 명령을 처리할 수 있는 기기라면 특별히 제한되지 않을 수 있다. 예를 들어, 전자 기기(100)는 직접 사용자의 음성 입력을 인식 및 분석하여 음성 입력에 알맞은 동작을 수행함으로써 사용자 명령을 처리할 수도 있으나, 실시예에 따라 사용자의 음성 입력에 대한 인식이나 인식된 음성 입력의 분석, 사용자에게 제공될 음성의 합성 등의 처리를 전자 기기(100)와 연계된 외부의 플랫폼을 통해 수행할 수도 있다.As described above, the electronic device 100 according to the embodiments of the present invention is not particularly limited as long as it is a device capable of processing a user command including at least the voice input received according to the utterance of the user 110 via the voice-based interface . For example, the electronic device 100 may directly process a user command by recognizing and analyzing a user's voice input and performing an appropriate operation for the voice input. However, according to an exemplary embodiment of the present invention, Analysis of speech input, synthesis of speech to be provided to the user, and the like may be performed through an external platform associated with the electronic device 100. [

도 3은 본 발명의 일실시예에 있어서, 클라우드 인공지능 플랫폼의 예를 도시한 도면이다. 도 3은 전자 기기들(310)과 클라우드 인공지능 플랫폼(320) 및 컨텐츠·서비스(330)를 나타내고 있다.3 is a diagram illustrating an example of a cloud intelligence platform in one embodiment of the present invention. 3 shows the electronic devices 310, the cloud intelligent platform 320, and the content service 330. As shown in FIG.

일례로, 전자 기기들(310)은 댁내에 구비되는 디바이스들을 의미할 수 있으며, 적어도 앞서 설명한 전자 기기(100)를 포함할 수 있다. 이러한 전자 기기들(310)이나 전자 기기들(310)에 설치 및 구동되는 어플리케이션들(이하, 앱들)은 인터페이스 커넥트(340)를 통해 클라우드 인공지능 플랫폼(320)과 연계될 수 있다. 여기서 인터페이스 커넥트(340)는 전자 기기들(310)이나 전자 기기들(310)에 설치 및 구동되는 앱들의 개발을 위한 SDK(Software Development Kit) 및/또는 개발 문서들을 개발자들에게 제공할 수 있다. 또한, 인터페이스 커넥트(340)는 전자 기기들(310)이나 전자 기기들(310)에 설치 및 구동되는 앱들이 클라우드 인공지능 플랫폼(320)이 제공하는 기능들을 활용할 수 있는 API(Application Program Interface)를 제공할 수 있다. 구체적인 예로, 개발자들은 인터페이스 커넥트(340)가 제공하는 SDK(Software Development Kit) 및/또는 개발 문서를 이용하여 개발한 기기나 앱은 인터페이스 커넥트(340)가 제공하는 API를 이용하여 클라우드 인공지능 플랫폼(320)이 제공하는 기능들을 활용할 수 있게 된다.For example, the electronic devices 310 may refer to devices included in the home, and may include at least the electronic device 100 described above. Applications (hereinafter referred to as apps) installed and driven in the electronic devices 310 and the electronic devices 310 may be linked to the cloud intelligence platform 320 via the interface connect 340. The interface connect 340 may provide developers with software development kits (SDKs) and / or development documents for developing applications installed and run on the electronic devices 310 or the electronic devices 310. In addition, the interface connect 340 is configured to allow an application program interface (API) that enables applications installed and operated in the electronic devices 310 and the electronic devices 310 to utilize the functions provided by the cloud intelligent platform 320 . As a specific example, a developer can use a software development kit (SDK) provided by the interface connect 340 and / or a device or an application developed using a development document to create a cloud intelligence platform (API) using the API provided by the interface connect 340 320 can be utilized.

여기서 클라우드 인공지능 플랫폼(320)은 음성 기반의 서비스를 제공하기 위한 기능을 제공할 수 있다. 예를 들어, 클라우드 인공지능 플랫폼(320)은 수신된 음성을 인식하고, 출력될 음성을 합성하기 위한 음성처리모듈(321), 수신된 영상이나 동영상을 분석하여 처리하기 위한 비전처리모듈(322), 수신된 음성에 따라 알맞은 음성을 출력하기 위해 적절한 대화를 결정하기 위한 대화처리모듈(323), 수신된 음성에 알맞은 기능을 추천하기 위한 추천모듈(324), 인공지능이 데이터 학습을 통해 문장 단위로 언어를 번역할 수 있도록 지원하는 인공신경망 기반 기계 번역(Neural Machine Translation, NMT, 325) 등과 같이 음성 기반 서비스를 제공하기 위한 다양한 모듈들을 포함할 수 있다.Here, the cloud intelligence platform 320 may provide a function for providing a voice-based service. For example, the cloud artificial intelligence platform 320 may include a speech processing module 321 for recognizing the received speech and synthesizing the speech to be output, a vision processing module 322 for analyzing and processing the received image or moving image, A dialog processing module 323 for determining an appropriate dialogue to output a suitable speech according to the received speech, a recommendation module 324 for recommending a function suitable for the received speech, Based services such as Neural Machine Translation (NMT) 325, which enables translation of a language into a language-based service.

예를 들어, 도 1 및 도 2의 실시예들에서 전자 기기(100)는 사용자(110)의 음성 입력을 인터페이스 커넥트(340)에서 제공하는 API를 이용하여 클라우드 인공지능 플랫폼(320)으로 전송할 수 있다. 이 경우, 클라우드 인공지능 플랫폼(320)은 수신된 음성 입력을 상술한 모듈들(321 내지 325)을 활용하여 인식 및 분석할 수 있으며, 수신된 음성 입력에 따라 적절한 답변 음성을 합성하여 제공하거나, 적절한 동작을 추천할 수 있다.For example, in the embodiments of Figures 1 and 2, the electronic device 100 may transmit the voice input of the user 110 to the cloud intelligence platform 320 using an API provided by the interface connect 340 have. In this case, the cloud intelligent platform 320 can recognize and analyze the received voice input using the above-described modules 321 to 325, synthesize and provide an appropriate answer voice according to the received voice input, Proper operation can be recommended.

또한, 확장 키트(350)는 제3자 컨텐츠 개발자 또는 회사들이 클라우드 인공지능 플랫폼(320)에 기반하여 새로운 음성기반 기능을 구현할 수 있는 개발 키트를 제공할 수 있다. 예를 들어, 도 2의 실시예에서, 전자 기기(100)는 수신된 사용자(110)의 음성 입력을 외부 서버(210)로 전송할 수 있고, 외부 서버(210)는 확장 키트(350)를 통해 제공되는 API를 통해 클라우드 인공지능 플랫폼(320)으로 음성 입력을 전송할 수 있다. 이 경우, 앞서 설명한 바와 유사하게 클라우드 인공지능 플랫폼(320)은 수신되는 음성 입력을 인식, 분석하여 적절한 답변 음성을 합성하여 제공하거나 음성 입력을 통해 처리되어야 할 기능에 대한 추천정보를 외부 서버(210)로 제공할 수 있다. 일례로, 도 2에서, 외부 서버(210)는 음성 입력 "오늘 날씨"를 클라우드 인공지능 플랫폼(320)으로 전송할 수 있고, 클라우드 인공지능 플랫폼(320)으로부터 음성 입력 "오늘 날씨"의 인식을 통해 추출되는 키워드 "오늘" 및 "날씨"를 수신할 수 있다. 이 경우, 외부 서버(210)는 키워드 "오늘" 및 "날씨"를 통해 "오늘의 날씨는 ..."와 같은 텍스트 정보를 생성하여 다시 클라우드 인공지능 플랫폼(320)으로 생성된 텍스트 정보를 전송할 수 있다. 이때, 클라우드 인공지능 플랫폼(320)는 텍스트 정보를 음성으로 합성하여 외부 서버(210)로 제공할 수 있다. 외부 서버(210)는 합성된 음성을 전자 기기(100)로 전송할 수 있고, 전자 기기(100)는 합성된 음성 "오늘의 날씨는 ..."을 스피커를 통해 출력함으로써, 사용자(110)로부터 수신한 음성 입력 "오늘 날씨"가 처리될 수 있다.In addition, the extension kit 350 may provide a development kit that enables third party content developers or companies to implement new voice-based functions based on the cloud intelligence platform 320. 2, the electronic device 100 may transmit the voice input of the received user 110 to the external server 210, and the external server 210 may transmit the voice input of the received user 110 to the external server 210 via the expansion kit 350. For example, The voice input can be transmitted to the cloud intelligence platform 320 through the provided API. In this case, the cloud intelligent platform 320 recognizes and analyzes the received voice input, synthesizes an appropriate answer voice, or provides recommendation information on functions to be processed through voice input to the external server 210 ). 2, the external server 210 may send a voice input "today's weather" to the cloud intelligence platform 320 and may receive the voice input "current weather" from the cloud intelligence platform 320 You can receive keywords "Today" and "Weather" to be extracted. In this case, the external server 210 generates text information such as "Today's weather is ..." through keywords "Today" and "Weather", and transmits the text information generated by the cloud intelligent platform 320 again . At this time, the cloud artificial intelligence platform 320 may synthesize the text information by voice and provide it to the external server 210. The external server 210 can transmit the synthesized voice to the electronic device 100 and the electronic device 100 outputs the synthesized voice "Today's weather ..." through the speaker, The received voice input "Today's weather" can be processed.

이때, 전자 기기(100)는 사용자와의 대화를 기반으로 디바이스 동작이나 컨텐츠 제공을 위해 본 발명의 실시예에 따른 인공지능 대화 방법을 수행할 수 있다.At this time, the electronic device 100 may perform an artificial intelligent conversation method according to an embodiment of the present invention for device operation or content provision based on a conversation with a user.

도 4는 본 발명의 일실시예에 있어서, 전자 기기 및 서버의 내부 구성을 설명하기 위한 블록도이다. 도 4의 전자 기기(410)는 앞서 설명한 전자 기기(100)에 대응할 수 있고, 서버(420)는 앞서 설명한 외부 서버(210)나 클라우드 인공지능 플랫폼(320)을 구현하는 하나의 컴퓨터 장치에 대응할 수 있다.4 is a block diagram illustrating an internal configuration of an electronic device and a server according to an embodiment of the present invention. The electronic device 410 of FIG. 4 may correspond to the electronic device 100 described above, and the server 420 may correspond to one computer device that implements the external server 210 or the cloud intelligent platform 320 described above .

전자 기기(410)과 서버(420)는 메모리(411, 421), 프로세서(412, 422), 통신 모듈(413, 423) 그리고 입출력 인터페이스(414, 424)를 포함할 수 있다. 메모리(411, 421)는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체로서, RAM(random access memory), ROM(read only memory) 및 디스크 드라이브와 같은 비소멸성 대용량 기록장치(permanent mass storage device)를 포함할 수 있다. 여기서 ROM과 디스크 드라이브와 같은 비소멸성 대용량 기록장치는 메모리(411, 421)와는 구분되는 별도의 영구 저장 장치로서 전자 기기(410)나 서버(420)에 포함될 수도 있다. 또한, 메모리(411, 421)에는 운영체제와 적어도 하나의 프로그램 코드(일례로 전자 기기(410)에 설치되어 특정 서비스의 제공을 위해 전자 기기(410)에서 구동되는 어플리케이션 등을 위한 코드)가 저장될 수 있다. 이러한 소프트웨어 구성요소들은 메모리(411, 421)와는 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체로부터 로딩될 수 있다. 이러한 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체는 플로피 드라이브, 디스크, 테이프, DVD/CD-ROM 드라이브, 메모리 카드 등의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체를 포함할 수 있다. 다른 실시예에서 소프트웨어 구성요소들은 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체가 아닌 통신 모듈(413, 423)을 통해 메모리(411, 421)에 로딩될 수도 있다. 예를 들어, 적어도 하나의 프로그램은 개발자들 또는 어플리케이션의 설치 파일을 배포하는 파일 배포 시스템이 네트워크(430)를 통해 제공하는 파일들에 의해 설치되는 컴퓨터 프로그램(일례로 상술한 어플리케이션)에 기반하여 전자 기기(410)의 메모리(411)에 로딩될 수 있다.The electronic device 410 and the server 420 may include memories 411 and 421, processors 412 and 422, communication modules 413 and 423, and input / output interfaces 414 and 424. The memories 411 and 421 may be a computer-readable recording medium and may include a permanent mass storage device such as a random access memory (RAM), a read only memory (ROM), and a disk drive. The non-decaying mass storage device such as the ROM and the disk drive may be included in the electronic device 410 or the server 420 as a separate persistent storage device different from the memory 411 and 421. In addition, the memories 411 and 421 are stored with an operating system and at least one program code (for example, a code for an application installed in the electronic device 410 and driven by the electronic device 410 for providing a specific service) . These software components may be loaded from a computer readable recording medium separate from the memories 411 and 421. [ Such a computer-readable recording medium may include a computer-readable recording medium such as a floppy drive, a disk, a tape, a DVD / CD-ROM drive, and a memory card. In other embodiments, the software components may be loaded into memory 411, 421 via communication modules 413, 423 rather than a computer readable recording medium. For example, at least one program may be provided by a developer or a file distribution system that distributes the installation files of an application based on a computer program (e.g., the application described above) installed by files provided by the network 430. [ May be loaded into the memory 411 of the device 410.

프로세서(412, 422)는 기본적인 산술, 로직 및 입출력 연산을 수행함으로써, 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리하도록 구성될 수 있다. 명령은 메모리(411, 421) 또는 통신 모듈(413, 423)에 의해 프로세서(412, 422)로 제공될 수 있다. 예를 들어 프로세서(412, 422)는 메모리(411, 421)와 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 수신되는 명령을 실행하도록 구성될 수 있다.Processors 412 and 422 may be configured to process instructions of a computer program by performing basic arithmetic, logic, and I / O operations. An instruction may be provided to the processor 412, 422 by the memory 411, 421 or the communication module 413, 423. For example, the processors 412 and 422 may be configured to execute instructions received in accordance with program codes stored in a recording device, such as memories 411 and 421. [

통신 모듈(413, 423)은 네트워크(430)를 통해 전자 기기(410)과 서버(420)가 서로 통신하기 위한 기능을 제공할 수 있으며, 전자 기기(410) 및/또는 서버(420)가 다른 전자 기기 또는 다른 서버와 통신하기 위한 기능을 제공할 수 있다. 일례로, 전자 기기(410)의 프로세서(412)가 메모리(411)와 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 생성한 요청이 통신 모듈(213)의 제어에 따라 네트워크(430)를 통해 서버(420)로 전달될 수 있다. 역으로, 서버(420)의 프로세서(422)의 제어에 따라 제공되는 제어 신호나 명령, 컨텐츠, 파일 등이 통신 모듈(223)과 네트워크(430)를 거쳐 전자 기기(410)의 통신 모듈(213)을 통해 전자 기기(410)로 수신될 수 있다. 예를 들어 통신 모듈(213)을 통해 수신된 서버(420)의 제어 신호나 명령, 컨텐츠, 파일 등은 프로세서(412)나 메모리(411)로 전달될 수 있고, 컨텐츠나 파일 등은 전자 기기(410)가 더 포함할 수 있는 저장 매체(상술한 영구 저장 장치)로 저장될 수 있다.The communication modules 413 and 423 may provide functions for the electronic device 410 and the server 420 to communicate with each other through the network 430 and may be provided by the electronic device 410 and / Electronic devices, or other servers. The request generated by the processor 412 of the electronic device 410 according to the program code stored in the recording device such as the memory 411 is transmitted to the server 420 through the network 430 under the control of the communication module 213 ). &Lt; / RTI > Contents or files provided under the control of the processor 422 of the server 420 are transmitted to the communication module 213 of the electronic device 410 via the communication module 223 and the network 430 (Not shown). For example, control signals, commands, contents, files, and the like of the server 420 received through the communication module 213 can be transmitted to the processor 412 or the memory 411, 410) may be further included in the storage medium (the persistent storage device described above).

입출력 인터페이스(414)는 입출력 장치(415)와의 인터페이스를 위한 수단일 수 있다. 예를 들어, 입력 장치는 마이크, 키보드 또는 마우스 등의 장치를, 그리고 출력 장치는 디스플레이, 스피커와 같은 장치를 포함할 수 있다. 다른 예로 입출력 인터페이스(414)는 터치스크린과 같이 입력과 출력을 위한 기능이 하나로 통합된 장치와의 인터페이스를 위한 수단일 수도 있다. 입출력 장치(415)는 전자 기기(410)와 하나의 장치로 구성될 수도 있다. 또한, 서버(420)의 입출력 인터페이스(424)는 서버(420)와 연결되거나 서버(420)가 포함할 수 있는 입력 또는 출력을 위한 장치(미도시)와의 인터페이스를 위한 수단일 수 있다.The input / output interface 414 may be a means for interfacing with the input / output device 415. For example, the input device may include a device such as a microphone, a keyboard or a mouse, and an output device may include a device such as a display, a speaker, and the like. As another example, the input / output interface 414 may be a means for interfacing with a device having integrated functions for input and output, such as a touch screen. The input / output device 415 may be composed of the electronic device 410 and one device. The input / output interface 424 of the server 420 may be a means for interfacing with the server 420 or an interface with a device (not shown) for input or output that the server 420 may include.

또한, 다른 실시예들에서 전자 기기(410) 및 서버(420)는 도 4의 구성요소들보다 더 적은 또는 더 많은 구성요소들을 포함할 수도 있다. 그러나, 대부분의 종래기술적 구성요소들을 명확하게 도시할 필요성은 없다. 예를 들어, 전자 기기(410)는 상술한 입출력 장치(415) 중 적어도 일부를 포함하도록 구현되거나 또는 트랜시버(transceiver), GPS(Global Positioning System) 모듈, 카메라, 각종 센서, 데이터베이스 등과 같은 다른 구성요소들을 더 포함할 수도 있다. 보다 구체적인 예로, 전자 기기(410)가 스마트폰인 경우, 일반적으로 스마트폰이 포함하고 있는 가속도 센서나 자이로 센서, 동작 센서, 카메라 모듈, 각종 물리적인 버튼, 터치패널을 이용한 버튼, 입출력 포트, 진동을 위한 진동기 등의 다양한 구성요소들이 전자 기기(410)에 더 포함되도록 구현될 수 있다.Also, in other embodiments, electronic device 410 and server 420 may include fewer or more components than the components of FIG. However, there is no need to clearly illustrate most prior art components. For example, the electronic device 410 may be implemented to include at least some of the input / output devices 415 described above, or may be implemented with other components such as a transceiver, Global Positioning System (GPS) module, camera, As shown in FIG. More specifically, when the electronic device 410 is a smart phone, the acceleration sensor, the gyro sensor, the motion sensor, the camera module, various physical buttons, buttons using the touch panel, input / output ports, Such as a vibrator for the electronic device 410, may be further included in the electronic device 410.

본 실시예들에서 전자 기기(410)는 사용자의 음성 입력을 수신하기 위한 마이크 및/또는 사용자의 얼굴 영상을 수신하기 위한 카메라를 입출력 장치(415)로서 기본적으로 포함할 수 있으며, 사용자의 음성 입력 및/또는 얼굴 영상에 대응하는 답변 음성이나 오디오 컨텐츠와 같은 소리를 출력하기 위한 스피커를 입출력 장치(415)로서 더 포함할 수 있다.In the present exemplary embodiment, the electronic device 410 may basically include a microphone for receiving a user's voice input and / or a camera for receiving a user's face image as an input / output device 415, And / or a speaker for outputting sound such as answer voice or audio content corresponding to the face image, as the input / output device 415.

본 발명의 실시예들에 따른 인공지능 대화 방법은 앞서 설명한 전자 기기(410)와 같은 컴퓨터 장치에 의해 수행될 수 있다. 이때, 전자 기기(410)의 프로세서(412)는 메모리(411)가 포함하는 운영체제의 코드나 적어도 하나의 프로그램의 코드에 따른 제어 명령(instruction)을 실행하도록 구현될 수 있다. 여기서, 프로세서(412)는 전자 기기(410)에 저장된 코드가 제공하는 제어 명령에 따라 전자 기기(410)가 이하에서 설명하게 될 인공지능 대화 방법이 포함하는 단계들을 수행하도록 전자 기기(410)를 제어할 수 있다.The artificial intelligence conversation method according to embodiments of the present invention may be performed by a computer apparatus such as the electronic apparatus 410 described above. At this time, the processor 412 of the electronic device 410 may be implemented to execute a control instruction according to a code of an operating system included in the memory 411 or a code of at least one program. Here, the processor 412 controls the electronic device 410 so that the electronic device 410 performs the steps included in the artificial intelligent conversation method, which will be described below, in accordance with the control command provided by the code stored in the electronic device 410 Can be controlled.

도 5는 본 발명의 일실시예에 있어서, 인공지능 대화 방법의 예를 도시한 흐름도이다.5 is a flowchart showing an example of an artificial intelligence conversation method in an embodiment of the present invention.

단계(S511)에서 전자 기기(410)는 대화 기능이 비활성화 된 상태에서 대화 기반 인터페이스를 통해 사용자의 음성 입력을 수신할 수 있다. 예를 들어, 전자 기기(410)는 대화 기반 인터페이스로서 전자 기기(410)가 포함하는 마이크 또는 전자 기기(410)와 연동된 마이크와 같은 음성 입력 장치를 통해 사용자의 발화에 따른 음성 입력을 수신할 수 있다. 다시 말해, 전자 기기(410)는 대화 기능이 비활성화 된 상태에서 음성 입력 장치를 통해 사용자의 음성 정보를 수집할 수 있다.In step S511, the electronic device 410 may receive the user's voice input via the conversation-based interface with the conversation function disabled. For example, the electronic device 410 may receive a voice input according to a user's utterance through a voice input device such as a microphone interlocked with a microphone or an electronic device 410 included in the electronic device 410 as a conversation-based interface . In other words, the electronic device 410 can collect voice information of the user through the voice input device with the conversation function disabled.

단계(S521)에서 전자 기기(410)는 단계(S511)에서 수신된 음성 입력의 문장에서 감정 정보(이하, '문장 감정 정보'라 칭함)를 추출할 수 있다. 이때, 문장 감정 정보는 감정 종류와 감정 강도(감정 정도)를 포함할 수 있다. 감정을 나타내는 용어, 즉 감정 용어들은 사전에 정해지며 소정 기준에 따라 복수 개의 감정 종류(예컨대, 기쁨, 슬픔, 놀람, 고민, 괴로움, 불안, 공포, 혐오, 분노 등)로 분류되고 감정 용어의 강약에 따라 복수 개의 강도 등급(예컨대, 1~10)으로 분류될 수 있다. 일례로, 전자 기기(410)는 STT(speech to text) 변환을 통해 사용자의 음성 입력을 텍스트 형태의 문장으로 변환할 수 있다. 그리고, 전자 기기(410)는 음성 입력에 대응되는 문장에서 형태소를 추출한 후 추출된 형태소에서 미리 정해진 감정 용어를 추출하여 추출된 감정 용어에 대응되는 감정 종류와 감정 강도를 분류할 수 있다. 전자 기기(410)는 음성 입력의 문장에 복수 개의 감정 용어가 포함된 경우 감정 용어가 속한 감정 종류와 감정 강도에 따라 가중치를 계산할 수 있고 이를 통해 문장의 감정 정보에 대한 감정 벡터를 계산하여 해당 문장을 대표하는 감정 정보를 추출할 수 있다. 상기한 문장 감정 정보를 추출하는 기술은 예시적인 것으로 이에 한정되는 것은 아니며, 이미 잘 알려진 다른 기술들을 이용하는 것 또한 가능하다.In step S521, the electronic device 410 may extract emotion information (hereinafter, referred to as 'sentence emotion information') in the sentence of the voice input received in step S511. At this time, the sentence emotion information may include emotion type and emotion intensity (emotion degree). The term indicating the emotion, that is, the emotional terms is determined in advance and is classified into a plurality of types of emotions (for example, joy, sadness, surprise, anxiety, suffering, anxiety, fear, (For example, 1 to 10) in accordance with the degree of strength. For example, the electronic device 410 may convert speech input of the user into a text form sentence through speech to text (STT) conversion. Then, the electronic device 410 extracts the morpheme in the sentence corresponding to the voice input, extracts a predetermined emotion term from the extracted morpheme, and classifies the emotion type and emotion intensity corresponding to the extracted emotion term. When a plurality of emotional terms are included in the sentence of the voice input, the electronic device 410 can calculate a weight according to the emotional type and the emotional intensity to which the emotional term belongs, thereby calculating an emotional vector for the emotional information of the sentence, Can be extracted. The technique for extracting the sentence emotion information is not limited to this example, and it is also possible to use other well-known techniques.

단계(S530)에서 전자 기기(410)는 단계(S521)에서 추출된 문장 감정 정보를 이용하여 문장 감정 정보에 포함된 감정의 강도가 사전에 정해진 설정 범위를 초과하는지 여부를 확인할 수 있다. 감정의 강도에 대한 설정 범위는 사용자나 시스템에 의해 특정 값으로 사전에 설정되거나, 혹은 사용자의 감정 패턴에 대한 학습 과정을 거쳐 수렴된 값으로 정해질 수 있다.In step S530, the electronic device 410 can check whether the intensity of the emotion included in the sentence emotion information exceeds the preset setting range using the sentence emotion information extracted in step S521. The setting range of the intensity of the emotion can be set to a predetermined value by the user or the system, or can be set to a value converged through learning process of the user's emotional pattern.

단계(S540)에서 전자 기기(410)는 문장 감정 정보에 포함된 감정의 강도가 설정 범위를 초과하는 경우 대화 기능을 자동 활성화 할 수 있다. 전자 기기(410)는 사용자의 음성 입력으로부터 설정 범위를 초과하는 감정이 감지되는 경우 스스로 대화를 활성화 할 수 있다.In step S540, the electronic device 410 can automatically activate the conversation function when the intensity of the emotion included in the sentence emotion information exceeds the setting range. The electronic device 410 can activate the conversation on its own if an emotion exceeding the setting range is detected from the voice input of the user.

사용자가 특정 키워드나 액션을 통해 대화 의사를 먼저 전달해야만 대화가 활성화 되는 기존 방식과 달리, 본 실시예에서는 특정 키워드나 액션을 대신하여 사용자의 감정 강도를 대화 활성 트리거로서 활용할 수 있다. 예를 들어, 감정의 종류는 기쁨, 슬픔, 놀람, 고민, 괴로움, 불안, 공포, 혐오, 분노 등으로 구분되고, 아울러 감정의 강도는 복수 개의 등급(예컨대, 1~10)으로 구분될 수 있다. 전자 기기(410)는 감정의 강도에 대해 소정 범위의 등급, 예컨대 1에서 6까지 안정 범위로 설정할 수 있다. 그리고, 전자 기기(410)는 사용자의 감정이 안정 범위를 넘는 강도, 예를 들어 [슬픔, 8], [분노, 9], [기쁨, 7] 등으로 나타날 경우 대화를 자동 활성화 시킬 수 있다. 이때, 전자 기기(410)는 대화 활성화 시 전자 기기(410)에 포함되거나 전자 기기(410)와 연동 가능한 출력장치를 통해 사용자가 대화 활성 상태를 인지할 수 있는 정보, 예를 들어 디스플레이를 켜거나 효과음을 출력할 수 있다.Unlike the conventional method in which a conversation is activated only when a user transmits a conversation intention through a specific keyword or action, in the present embodiment, the user's emotional intensity can be utilized as a conversation active trigger in place of a specific keyword or action. For example, the types of emotions are classified into joy, sadness, surprise, anxiety, bitterness, anxiety, fear, disgust, anger, and the intensity of emotion can be divided into a plurality of classes (for example, 1 to 10) . The electronic device 410 may be set to a predetermined range of degrees of intensity of emotion, for example, a range of stability from 1 to 6. The electronic device 410 can automatically activate the conversation when the user's emotions are displayed with a strength exceeding the stability range, for example, [sadness, 8], [anger, 9], [joy, 7] At this time, the electronic device 410 can display information enabling the user to recognize the active state of the conversation, for example, the display, through an output device included in the electronic device 410 or capable of interlocking with the electronic device 410 The effect sound can be outputted.

단계(S550)에서 전자 기기(410)는 설정 범위를 초과하는 사용자 감정에 대해 대화를 자동 활성화 한 후 문장 감정 정보에 대응되는 대화 정보를 출력할 수 있다. 대화 정보에는 대화 기반 인터페이스를 통해 출력 가능한 정보로서, 음성 메시지, 표정 정보, 동작 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일례로, 전자 기기(410)는 전자 기기(410)가 포함하는 스피커 또는 전자 기기(410)와 연동된 스피커와 같은 음성 출력 장치를 통해 대화 정보에 따른 음성 메시지를 출력할 수 있다. 그리고, 전자 기기(410)는 전자 기기(410)가 포함하는 디스플레이 또는 전자 기기(410)와 연동된 디스플레이와 같은 영상 출력 장치를 통해 대화 정보에 따른 표정 정보를 출력할 수 있다. 예를 들어, 영상 출력 장치는 대화 기반 인터페이스에 해당되는 소정의 캐릭터를 표시할 수 있고 설정 범위를 초과하는 사용자 감정에 대해 그에 대응하는 표정 정보를 해당 캐릭터에 반영할 수 있다. 또한, 전자 기기(410)는 전자 기기(410)가 포함하는 모터 제어 동작 장치 또는 전자 기기(410)와 연동된 모터 제어 동작 장치를 통해 대화 정보에 따른 동작 정보를 출력할 수 있다. 예컨대, 전자 기기(410)가 대화 로봇인 경우 사용자의 감정에 대응하는 대화 정보에 따라 해당 대화 내용과 관련된 동작을 구현할 수 있다. 사용자 감정이 설정 범위를 초과하는 [슬픔, 8]로 나타나는 경우 로봇의 슬픈 제스처와 표정을 출력함과 동시에 <혹시.. 안 좋은 일이 있으신가요>와 같은 음성 메시지를 함께 출력할 수 있다.In step S550, the electronic device 410 may automatically output a conversation information corresponding to the sentence feeling information after automatically activating the conversation for the user feeling exceeding the setting range. The conversation information may include at least one of a voice message, facial expression information, and operation information, which can be output through the dialog-based interface. For example, the electronic device 410 may output a voice message according to the conversation information through a speaker included in the electronic device 410 or a voice output device such as a speaker interlocked with the electronic device 410. The electronic device 410 may output facial expression information according to the conversation information through a display device included in the electronic device 410 or a video output device such as a display interlocked with the electronic device 410. [ For example, the video output device may display a predetermined character corresponding to the dialog-based interface, and may reflect facial expression information corresponding to the user's emotions exceeding the setting range to the character. Also, the electronic device 410 can output operation information according to the dialog information through the motor control operation device included in the electronic device 410 or the motor control operation device interlocked with the electronic device 410. For example, when the electronic device 410 is a conversation robot, operations related to the conversation contents can be implemented according to conversation information corresponding to the user's feelings. If the user's emotions are displayed as [sadness, 8] exceeding the setting range, a voice message such as " Have you ever been in a bad job? &Quot; can be outputted together with the sad gesture and expression of the robot.

따라서, 본 실시예에서는 사용자의 음성 입력으로부터 사용자의 현재 감정의 종류와 강도를 파악할 수 있고 이러한 사용자 감정을 대화 활성 트리거로 사용하여 감정의 강도가 설정 범위를 초과하는 경우 대화를 자동으로 활성화 시킬 수 있다.Accordingly, in the present embodiment, the type and intensity of the user's current emotion can be determined from the user's voice input, and the user's emotion can be used as a conversation active trigger to automatically activate the conversation if the intensity of the feeling exceeds the setting range have.

도 6은 본 발명의 일실시예에 있어서, 인공지능 대화 방법의 다른 예를 도시한 흐름도이다.6 is a flowchart showing another example of the artificial intelligence conversation method in the embodiment of the present invention.

단계(S612)에서 전자 기기(410)는 대화 기능이 비활성화 된 상태에서 전자 기기(410)에 포함되거나 연동 가능한 동작 센서(예컨대, 적외선 센서 등)를 이용하여 일정 거리(예컨대, 3m) 이내의 동작을 감지할 수 있다. 다시 말해, 전자 기기(410)는 적외선 센서와 같은 동작 센서를 통해 사용자 동작을 감지할 수 있다. 동작 감지가 너무 자주 발생하면 불필요한 전류 사용 등의 원인이 될 수 있기 때문에, 전자 기기(410)는 동작 센서에 대해 타이머를 설정하여 동작 감지 주기를 적용할 수 있다. 예를 들어, 전자 기기(410)는 동작 센서에서 동작이 감지된 이후 동작 센서를 12시간 동안 비활성화 시키고 12시간이 경과하면 다시 활성화 시킬 수 있다.In step S612, the electronic device 410 performs an operation within a predetermined distance (e.g., 3 meters) using an operation sensor (e.g., an infrared sensor or the like) included in the electronic device 410 or interlocked with the interactive function Lt; / RTI > In other words, the electronic device 410 can sense the user's operation through a motion sensor such as an infrared sensor. If the motion detection occurs too frequently, the electronic device 410 may set a timer for the motion sensor and apply the motion detection period because it may cause unnecessary current use or the like. For example, the electronic device 410 may deactivate the motion sensor for 12 hours after activation of the motion sensor is detected, and activate the motion sensor 12 hours later.

단계(S613)에서 전자 기기(410)는 동작이 감지되면 전자 기기(410)가 포함하는 카메라 또는 전자 기기(410)와 연동된 카메라와 같은 영상 입력 장치를 활성화 하여 해당 영상 입력 장치를 통해 사용자의 얼굴 영상을 수신할 수 있다. 다시 말해, 전자 기기(410)는 대화 기능이 비활성화 된 상태에서 사용자 동작이 감지되는 경우 카메라를 활성화 하여 카메라를 통해 동작이 감지된 사용자의 얼굴 정보를 수집할 수 있다.In step S613, the electronic device 410 activates a video input device such as a camera interlocked with the camera or the electronic device 410 included in the electronic device 410 when the operation is detected, Face image can be received. In other words, when the user's operation is detected while the interactive function is disabled, the electronic device 410 can activate the camera and collect face information of the user whose operation has been detected through the camera.

단계(S622)에서 전자 기기(410)는 단계(S613)에서 수신된 얼굴 영상에서 감정 정보(이하, '얼굴 감정 정보'라 칭함)를 추출할 수 있다. 전자 기기(410)는 영상을 기반으로 얼굴 표정으로부터 감정 종류와 감정 강도를 포함한 얼굴 감정 정보를 추출할 수 있다. 얼굴 표정은 눈썹, 눈, 코, 입, 피부와 같은 얼굴 요소들의 변형이 일어날 때 발생하는 얼굴 근육의 수축에 의하여 나타나며, 얼굴 표정의 강도는 얼굴 특징의 기하학적 변화 또는 근육 표현의 밀도에 따라서 결정될 수 있다. 일례로, 전자 기기(410)는 표정에 따른 특징을 추출하기 위한 관심 영역(예컨대, 눈 영역, 눈썹 영역, 코 영역, 입 영역 등)을 추출한 후 관심 영역에서 특징점(point)을 추출하고 특징점을 이용하여 일정한 특징값을 결정할 수 있다. 특징값은 특징점 사이의 거리 등을 기반으로 사람의 표정을 나타내는 특정한 수치에 해당한다. 전자 기기(410)는 결정한 특징값을 감정 감응치 모델에 적용하기 위하여 영상에 나타난 특징값에 대한 수치의 정도에 따라 일정한 세기값을 결정하고, 미리 마련한 맵핑 테이블을 이용하여 각 특정값의 수치에 매칭하는 일정한 세기값을 결정한다. 맵핑 테이블은 감정 감응치 모델에 따라 사전에 마련된다. 전자 기기(410)는 감정 감응치 모델과 세기값을 맵핑하고 해당 세기값을 감정 감응치 모델에 적용한 결과에 따라 결정한 감정의 종류와 강도를 추출할 수 있다. 상기한 얼굴 감정 정보를 추출하는 기술은 예시적인 것으로 이에 한정되는 것은 아니며, 이미 잘 알려진 다른 기술들을 이용하는 것 또한 가능하다.In step S622, the electronic device 410 can extract emotion information (hereinafter, referred to as 'facial emotion information') from the facial image received in step S613. The electronic device 410 can extract facial emotion information including the emotion type and the emotion intensity from the facial expression based on the image. Facial expression is caused by contraction of facial muscles that occurs when facial elements such as eyebrows, eyes, nose, mouth, and skin are deformed, and the intensity of facial expression can be determined by geometric changes in facial features or density of muscle expressions have. For example, the electronic device 410 extracts a region of interest (for example, an eye region, a brow region, a nose region, a mouth region, and the like) for extracting a feature according to a facial expression, extracts a feature point from the region of interest, It is possible to determine a certain feature value. The feature value corresponds to a specific numerical value representing a human expression based on the distance between feature points and the like. In order to apply the determined feature value to the emotion recognition value model, the electronic device 410 determines a constant intensity value according to the degree of the numerical value of the feature value displayed on the image, and uses the mapping table Determine a constant intensity value to match. The mapping table is prepared in advance according to the emotion response value model. The electronic device 410 can map the emotion value model and the intensity value, and extract the type and intensity of the emotion determined according to the result of applying the intensity value to the emotion value model. The above-described technique of extracting facial emotion information is illustrative and not limited thereto, and it is also possible to use other techniques already well known.

단계(S630)에서 전자 기기(410)는 단계(S622)에서 추출된 얼굴 감정 정보를 이용하여 얼굴 감정 정보에 포함된 감정의 강도가 사전에 정해진 설정 범위를 초과하는지 여부를 확인할 수 있다.In step S630, the electronic device 410 can check whether or not the intensity of the emotion included in the facial emotion information exceeds a predetermined setting range using the facial emotion information extracted in step S622.

단계(S640)에서 전자 기기(410)는 얼굴 감정 정보에 포함된 감정의 강도가 설정 범위를 초과하는 경우 대화 기능을 자동 활성화 할 수 있다. 전자 기기(410)는 사용자의 얼굴 영상으로부터 설정 범위를 초과하는 감정이 감지되는 경우 스스로 대화를 활성화 할 수 있다.In step S640, the electronic device 410 can automatically activate the conversation function when the intensity of the emotion included in the face emotion information exceeds the setting range. The electronic device 410 can activate the conversation by itself if an emotion exceeding the set range is detected from the face image of the user.

감정의 강도를 바탕으로 대화를 자동 활성화 하는 구체적인 내용은 도 5를 통해 설명한 것과 동일하므로 구체적인 설명은 생략하기로 한다.The details of automatically activating the conversation based on the strength of emotion are the same as those described with reference to FIG. 5, so a detailed description will be omitted.

단계(S650)에서 전자 기기(410)는 설정 범위를 초과하는 사용자 감정에 대해 대화를 자동 활성화 한 후 얼굴 감정 정보에 대응되는 대화 정보를 출력할 수 있다. 대화 정보에는 음성 메시지, 표정 정보, 동작 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있으며, 전자 기기(410)는 스피커와 같은 음성 출력 장치, 디스플레이와 같은 영상 출력 장치, 로봇과 같은 모터 제어 동작 장치 중 적어도 하나를 이용하여 대화 정보를 출력할 수 있다. 대화 정보를 출력하는 구체적인 내용 또한 도 5를 통해 설명한 것과 동일하므로 구체적인 설명은 생략하기로 한다.In step S650, the electronic device 410 may automatically activate the conversation for user emotions exceeding the setting range, and then output the conversation information corresponding to the face emotion information. The electronic device 410 may include at least one of a voice output device such as a speaker, a video output device such as a display, at least one of a motor control operation device such as a robot, Can be used to output the conversation information. Concrete contents for outputting the conversation information are also the same as those described with reference to FIG. 5, so a detailed description thereof will be omitted.

따라서, 본 실시예에서는 사용자의 얼굴 영상 속 표정으로부터 사용자의 현재 감정의 종류와 강도를 파악할 수 있고 이러한 사용자 감정을 대화 활성 트리거로 사용하여 감정의 강도가 설정 범위를 초과하는 경우 대화를 자동으로 활성화 시킬 수 있다.Therefore, in the present embodiment, the type and intensity of the user's current emotion can be determined from the expression in the face image of the user, and when the emotion intensity exceeds the setting range, the user is automatically activated .

도 7은 본 발명의 일실시예에 있어서, 인공지능 대화 방법의 또 다른 예를 도시한 흐름도이다.FIG. 7 is a flowchart showing another example of the artificial intelligent conversation method in the embodiment of the present invention.

단계(S711)에서 전자 기기(410)는 대화 기능이 비활성화 된 상태에서 대화 기반 인터페이스를 통해 사용자의 음성 입력을 수신할 수 있다. 예를 들어, 전자 기기(410)는 대화 기반 인터페이스로서 전자 기기(410)가 포함하는 마이크 또는 전자 기기(410)와 연동된 마이크와 같은 음성 입력 장치를 통해 사용자의 발화에 따른 음성 입력을 수신할 수 있다.In step S711, the electronic device 410 can receive the user's voice input through the conversation-based interface with the conversation function disabled. For example, the electronic device 410 may receive a voice input according to a user's utterance through a voice input device such as a microphone interlocked with a microphone or an electronic device 410 included in the electronic device 410 as a conversation-based interface .

단계(S712)에서 전자 기기(410)는 전자 기기(410)가 포함하는 동작 센서(예컨대, 적외선 센서 등)를 이용하여 일정 거리(예컨대, 3m) 이내의 동작을 감지할 수 있다. 다시 말해, 전자 기기(410)는 적외선 센서와 같은 동작 센서를 통해 사용자 동작을 감지할 수 있다.The electronic device 410 may detect an operation within a predetermined distance (for example, 3 meters) by using an operation sensor (for example, an infrared sensor or the like) included in the electronic device 410 in step S712. In other words, the electronic device 410 can sense the user's operation through a motion sensor such as an infrared sensor.

단계(S713)에서 전자 기기(410)는 동작이 감지되면 대화 기반 인터페이스를 활성화 하여 해당 인터페이스를 통해 사용자의 얼굴 영상을 수신할 수 있다. 예를 들어, 전자 기기(410)는 사용자 동작이 감지되면 전자 기기(410)가 포함하는 카메라 또는 전자 기기(410)와 연동된 카메라와 같은 영상 입력 장치를 활성화 하여 사용자의 얼굴 영상을 수신할 수 있다.In step S713, the electronic device 410 may activate the conversation-based interface and receive the face image of the user through the interface when the operation is detected. For example, when the user's operation is detected, the electronic device 410 can activate a video input device such as a camera interlocked with the camera or the electronic device 410 included in the electronic device 410 to receive the user's face image have.

단계(S721)에서 전자 기기(410)는 단계(S711)에서 수신된 음성 입력의 문장에서 감정 정보(즉, 문장 감정 정보)를 추출할 수 있다. 이때, 문장 감정 정보는 감정 종류와 감정 강도(감정 정도)를 포함할 수 있다. 문장 감정 정보를 추출하는 방법은 도 5를 통해 설명한 단계(S521)와 동일하므로 구체적인 설명은 생략하기로 한다.In step S721, the electronic device 410 can extract emotion information (i.e., sentence emotion information) from the sentence of the voice input received in step S711. At this time, the sentence emotion information may include emotion type and emotion intensity (emotion degree). The method of extracting the sentence emotion information is the same as the step S521 described with reference to FIG. 5, and a detailed description thereof will be omitted.

단계(S722)에서 전자 기기(410)는 단계(S713)에서 수신된 얼굴 영상에서 감정 정보(즉, 얼굴 감정 정보)를 추출할 수 있다. 전자 기기(410)는 영상을 기반으로 얼굴 표정으로부터 감정 종류와 감정 강도를 포함한 얼굴 감정 정보를 추출할 수 있다. 얼굴 감정 정보를 추출하는 방법은 도 6을 통해 설명한 단계(S622)와 동일하므로 구체적인 설명은 생략하기로 한다.In step S722, the electronic device 410 may extract emotion information (i.e., facial emotion information) from the facial image received in step S713. The electronic device 410 can extract facial emotion information including the emotion type and the emotion intensity from the facial expression based on the image. The method of extracting the facial emotion information is the same as the step S622 described with reference to FIG. 6, and a detailed description thereof will be omitted.

단계(S723)에서 전자 기기(410)는 단계(S721)에서 추출된 문장 감정 정보와 단계(S722)에서 추출된 얼굴 감정 정보를 종합한 감정 정보(이하, '사용자 감정 정보'라 칭함)를 판단할 수 있다. 일례로, 전자 기기(410)는 문장 감정 정보와 얼굴 감정 정보에 따라 가중치를 계산할 수 있고 이를 통해 종합적인 감정 정보를 판단할 수 있다. 사용자 감정 정보 또한 마찬가지로 감정 종류와 감정 강도를 포함할 수 있다. 따라서, 전자 기기(410)는 사용자의 음성 입력에 따른 문장에서 나타내는 감정과 사용자 얼굴 영상의 표정에서 나타나는 감정을 종합하여 최종적인 사용자 감정을 판단할 수 있다.The electronic device 410 judges the sentence emotion information extracted in the step S721 and the emotion information synthesized with the face emotion information extracted in the step S722 (hereinafter referred to as "user emotion information") in the step S723 can do. For example, the electronic device 410 can calculate the weight according to the sentence emotion information and the facial emotion information, and thereby can determine the comprehensive emotion information. User emotion information may also include emotion type and emotion intensity. Accordingly, the electronic device 410 can determine the final user feeling by combining the emotion expressed in the sentence according to the user's voice input and the emotion expressed in the facial expression of the user's face image.

단계(S730)에서 전자 기기(410)는 단계(S723)에서 추출된 사용자 감정 정보를 이용하여 사용자 감정 정보에 포함된 감정의 강도가 사전에 정해진 설정 범위를 초과하는지 여부를 확인할 수 있다.In step S730, the electronic device 410 can confirm whether the intensity of the emotion included in the user's emotion information exceeds the predetermined range using the user emotion information extracted in step S723.

단계(S740)에서 전자 기기(410)는 사용자 감정 정보에 포함된 감정의 강도가 설정 범위를 초과하는 경우 대화 기능을 자동 활성화 할 수 있다. 전자 기기(410)는 사용자의 음성 입력에서 나타난 감정과 얼굴 영상의 표정에서 나타난 감정을 종합하여 판단된 감정의 강도가 설정 범위를 초과하는 경우 스스로 대화를 활성화 할 수 있다.In step S740, the electronic device 410 can automatically activate the conversation function when the intensity of the emotion included in the user's feeling information exceeds the setting range. The electronic device 410 may integrate the emotion expressed by the user's voice input and the emotion expressed by the facial expression of the face image to activate the conversation by itself if the determined emotion intensity exceeds the setting range.

단계(S750)에서 전자 기기(410)는 설정 범위를 초과하는 사용자 감정에 대해 대화를 자동 활성화 한 후 사용자 감정 정보에 대응되는 대화 정보를 출력할 수 있다. 대화 정보에는 음성 메시지, 표정 정보, 동작 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있으며, 전자 기기(410)는 스피커와 같은 음성 출력 장치, 디스플레이와 같은 영상 출력 장치, 로봇과 같은 모터 제어 동작 장치 중 적어도 하나를 이용하여 대화 정보를 출력할 수 있다. 대화 정보를 출력하는 구체적인 내용 또한 도 5를 통해 설명한 것과 동일하므로 구체적인 설명은 생략하기로 한다.In step S750, the electronic device 410 may automatically activate the conversation for user emotions exceeding the setting range, and then output the conversation information corresponding to the user's emotion information. The electronic device 410 may include at least one of a voice output device such as a speaker, a video output device such as a display, at least one of a motor control operation device such as a robot, Can be used to output the conversation information. Concrete contents for outputting the conversation information are also the same as those described with reference to FIG. 5, so a detailed description thereof will be omitted.

따라서, 본 실시예에서는 사용자의 음성 입력과 얼굴 영상을 함께 이용하여 사용자의 현재 감정의 종류와 강도를 파악할 수 있고 이러한 사용자 감정을 대화 활성 트리거로 사용하여 감정의 강도가 설정 범위를 초과하는 경우 대화를 자동으로 활성화 시킬 수 있다.Accordingly, in the present embodiment, the type and intensity of the user's current emotion can be grasped by using the user's voice input and the face image together, and when the emotion intensity exceeds the setting range, Can be automatically activated.

더 나아가, 본 실시예들은 사용자 감정을 대화 활성 트리거로 사용하되 사용자와 관련된 상황 정보를 추가적인 활성화 조건으로 적용하는 것 또한 가능하다.Furthermore, it is also possible that these embodiments use user emotion as a dialogue active trigger, but also apply contextual information related to the user as an additional activation condition.

도 8은 본 발명의 일실시예에 있어서, 대화 활성화 과정의 예를 도시한 흐름도이다.FIG. 8 is a flowchart illustrating an example of a conversation activation process according to an embodiment of the present invention.

단계(S830)에서 전자 기기(410)는 사용자의 음성 입력 및/또는 얼굴 영상으로부터 판단된 감정의 강도가 사전에 정해진 설정 범위를 초과하는지 여부를 확인할 수 있다.In step S830, the electronic device 410 can check whether the intensity of the emotion determined from the user's voice input and / or the facial image exceeds a predetermined setting range.

단계(S831)에서 전자 기기(410)는 단계(S830)의 판단 결과 감정의 강도가 설정 범위를 초과하는 경우 사용자와 관련된 상황 정보가 사전에 설정된 활성화 조건에 부합하는지 여부를 판단할 수 있다. 활성화 조건은 시간, 발화의 종류나 크기, 감정의 종류, 동작의 크기 등 다양한 상황 조건 중 적어도 하나의 조건이 포함될 수 있다. 상기한 활성화 조건은 사용자나 시스템에 의해 특정 값으로 사전에 설정되거나, 혹은 사용자의 감정 패턴이나 활동 패턴에 대한 학습 과정을 거쳐 수렴된 값으로 정해지는 것 또한 가능하다.If it is determined in step S830 that the intensity of the emotion exceeds the setting range, the electronic device 410 may determine whether the context information related to the user satisfies the preset activation condition. The activation condition may include at least one of various conditions such as time, type and size of speech, type of emotion, size of motion, and the like. It is also possible that the activation condition is set to a predetermined value by a user or a system, or may be set to a converged value through a learning process of a user's emotional pattern or activity pattern.

단계(S840)에서 전자 기기(410)는 사용자의 상황 정보가 활성화 조건에 부합하는 경우 대화 기능을 자동 활성화 할 수 있다. 일례로, 전자 기기(410)는 활성화 조건으로서 대화 기능의 비활성화 상태가 연속적으로 유지된 시간을 이용할 수 있고, 비활성화 상태의 유지 시간이 활성화 조건으로 설정된 시간을 초과한 경우 설정 범위를 초과한 강도의 감정에 대해 대화를 자동 활성화 할 수 있다. 다른 예로, 전자 기기(410)는 활성화 조건으로서 사용자의 평소 활동 시간을 이용할 수 있고, 사용자의 평소 활동 시간 이외의 시간에 설정 범위를 초과한 강도의 감정이 감지된 경우 대화를 자동 활성화 할 수 있다. 또 다른 예로, 전자 기기(410)는 활성화 조건으로서 사용자의 평소 활동 시간과 한숨의 크기를 이용할 수 있고, 사용자의 평소 활동 시간 이외의 시간에 설정 크기 이상의 한숨이 감지되는 경우 대화를 자동 활성화 할 수 있다. 또 다른 예로, 전자 기기(410)는 활성화 조건으로서 사용자에게 평소 나타나는 감정의 종류를 이용할 수 있고, 설정 범위를 초과한 강도의 감정이 사용자의 평소 감정 종류에 해당되지 않는 경우 대화를 자동 활성화 할 수 있다. 또 다른 예로, 전자 기기(410)는 활성화 조건으로서 동작의 크기를 이용할 수 있고, 설정 범위를 초과한 강도의 감정과 함께 동작 센서를 통해 감지된 동작의 크기가 설정 범위를 초과하는 경우 대화를 자동 활성화 할 수 있다.In step S840, the electronic device 410 can automatically activate the conversation function when the user's context information matches the activation condition. For example, the electronic device 410 can use a time period during which the inactive state of the interactive function is continuously maintained as the activation condition, and when the duration of the inactive state exceeds the set time as the activation condition, You can automatically activate conversations about emotions. As another example, the electronic device 410 can use the usual activity time of the user as the activation condition, and can automatically activate the conversation when the feeling of the strength exceeding the setting range is detected at a time other than the usual activity time of the user . As another example, the electronic device 410 can use the user's usual activity time and the size of the sigh as an activation condition, and can automatically activate the conversation when a sigh over a set size is detected at a time other than the usual user's activity time have. As another example, the electronic device 410 can use the type of emotion that normally appears to the user as the activation condition, and can automatically activate the conversation if the emotion having the strength exceeding the setting range does not correspond to the usual emotion type of the user have. As another example, the electronic device 410 may use the magnitude of the action as the activation condition, and if the magnitude of the action detected through the motion sensor exceeds the setting range, Can be activated.

따라서, 본 실시예에서는 설정 범위를 초과한 강도의 감정을 대화 활성 트리거로 사용하되 시간, 발화의 종류나 크기, 감정의 종류, 동작의 크기 등 다양한 상황 정보를 추가의 활성화 조건으로 적용할 수 있다.Accordingly, in the present embodiment, the emotion having a strength exceeding the set range is used as a dialogue active trigger, and various situation information such as the type and size of the speech, the type of the emotion, the size of the action, and the size of the action can be applied as additional activation conditions .

이처럼 본 발명의 실시예들에 따르면, 사용자의 표정 정보와 음성 정보 중 적어도 하나를 이용하여 인공지능 대화를 위한 기계의 활성화를 스스로 트리거 할 수 있다. 따라서, 기계 활성화를 위한 별도의 키워드나 액션을 요구하지 않으며 사용자가 대화 의사를 먼저 전달하지 않더라도 사용자의 감정에 따라 기계가 스스로 활성화 하여 사용자에게 먼저 대화를 시작할 수 있어 사용자와 기계 간의 정서적 교감을 한층 높일 수 있다.As described above, according to the embodiments of the present invention, activation of a machine for artificial intelligence conversation can be triggered by using at least one of user's facial expression information and voice information. Therefore, it does not require a separate keyword or action for activating the machine, and even if the user does not transmit the intention to communicate first, the machine can activate itself according to the user's feelings and start conversation to the user first, .

이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 어플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.The apparatus described above may be implemented as a hardware component, a software component, and / or a combination of hardware components and software components. For example, the apparatus and components described in the embodiments may be implemented as a processor, a controller, an arithmetic logic unit (ALU), a digital signal processor, a microcomputer, a field programmable gate array (FPGA), a programmable logic unit, a microprocessor, or any other device capable of executing and responding to instructions. The processing device may execute an operating system (OS) and one or more software applications running on the operating system. The processing device may also access, store, manipulate, process, and generate data in response to execution of the software. For ease of understanding, the processing apparatus may be described as being used singly, but those skilled in the art will recognize that the processing apparatus may have a plurality of processing elements and / As shown in FIG. For example, the processing unit may comprise a plurality of processors or one processor and one controller. Other processing configurations are also possible, such as a parallel processor.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 컴퓨터 저장 매체 또는 장치에 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.The software may include a computer program, code, instructions, or a combination of one or more of the foregoing, and may be configured to configure the processing device to operate as desired or to process it collectively or collectively Device can be commanded. The software and / or data may be embodied in any type of machine, component, physical device, computer storage media, or device for interpretation by a processing device or to provide instructions or data to the processing device have. The software may be distributed over a networked computer system and stored or executed in a distributed manner. The software and data may be stored on one or more computer readable recording media.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 이때, 매체는 컴퓨터로 실행 가능한 프로그램을 계속 저장하거나, 실행 또는 다운로드를 위해 임시 저장하는 것일 수도 있다. 또한, 매체는 단일 또는 수 개의 하드웨어가 결합된 형태의 다양한 기록수단 또는 저장수단일 수 있는데, 어떤 컴퓨터 시스템에 직접 접속되는 매체에 한정되지 않고, 네트워크 상에 분산 존재하는 것일 수도 있다. 매체의 예시로는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등을 포함하여 프로그램 명령어가 저장되도록 구성된 것이 있을 수 있다. 또한, 다른 매체의 예시로, 어플리케이션을 유통하는 앱 스토어나 기타 다양한 소프트웨어를 공급 내지 유통하는 사이트, 서버 등에서 관리하는 기록매체 내지 저장매체도 들 수 있다.The method according to an embodiment may be implemented in the form of a program command that can be executed through various computer means and recorded in a computer-readable medium. At this time, the medium may be a program that continuously stores a computer executable program, or temporarily stores the program for execution or downloading. Further, the medium may be a variety of recording means or storage means in the form of a combination of a single hardware or a plurality of hardware, but is not limited to a medium directly connected to any computer system, but may be dispersed on a network. Examples of the medium include a magnetic medium such as a hard disk, a floppy disk and a magnetic tape, an optical recording medium such as CD-ROM and DVD, a magneto-optical medium such as a floptical disk, And program instructions including ROM, RAM, flash memory, and the like. As another example of the medium, a recording medium or a storage medium that is managed by a site or a server that supplies or distributes an application store or various other software is also enumerated.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments. For example, it is to be understood that the techniques described may be performed in a different order than the described methods, and / or that components of the described systems, structures, devices, circuits, Lt; / RTI > or equivalents, even if it is replaced or replaced.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.Therefore, other implementations, other embodiments, and equivalents to the claims are also within the scope of the following claims.

Claims

A computer-implemented artificial intelligence dialogue method,
Extracting emotion information of a user from information collected while the conversation function is inactivated; And
Activating the conversation function using the emotion information as a conversation active trigger
/ RTI >

The method according to claim 1,
Wherein the extracting comprises:
And receiving the voice input of the user and extracting the emotion information from the sentence of the voice input
Wherein the method comprises the steps of:

The method according to claim 1,
Wherein the extracting comprises:
And receiving the facial image of the user and extracting the emotion information from the facial expression
Wherein the method comprises the steps of:

The method according to claim 1,
Wherein the extracting comprises:
Activating a video input device when an operation is detected through a motion sensor;
Receiving a face image of the user from the image input device; And
Extracting the emotion information from the facial expression based on the facial image
/ RTI >

5. The method of claim 4,
A timer is set for the motion detection period of the motion sensor
Wherein the method comprises the steps of:

The method according to claim 1,
Wherein the extracting comprises:
Receiving the voice input of the user and extracting first emotion information from a sentence of the voice input;
Receiving the user's face image and extracting second emotion information from the facial expression; And
Determining the emotion information of the user by summing up the first emotion information and the second emotion information
/ RTI >

The method according to claim 1,
Wherein the extracting comprises:
Extracting emotion information including the type and strength of emotion from the collected information
Wherein the method comprises the steps of:

The method according to claim 1,
Wherein the activating comprises:
Activating the conversation function when the intensity of emotion contained in the feeling information exceeds a setting range
Wherein the method comprises the steps of:

9. The method of claim 8,
Wherein the setting range is set to a value converged through learning about the emotional pattern of the user
Wherein the method comprises the steps of:

The method according to claim 1,
Wherein the activating comprises:
Determining whether the intensity of emotion included in the emotion information exceeds a setting range;
Determining whether the context information related to the user meets a predetermined activation condition when the intensity of the emotion exceeds the setting range; And
Activating the dialog function when the status information matches the activation condition
/ RTI >

11. The method of claim 10,
Wherein the activation condition is set to a value converged through learning about an emotional pattern or an activity pattern of the user,
The activation condition includes at least one of time, type and size of speech, type of emotion, and size of motion
Wherein the method comprises the steps of:

A computer program stored in a computer-readable medium for causing a computer to execute the artificial intelligence interaction method of any one of claims 1 to 11 in combination with a computer.

A computer-readable recording medium storing a program for causing a computer to execute the artificial intelligent conversation method according to any one of claims 1 to 11.

A computer-implemented artificial intelligence dialog system,
At least one processor configured to execute computer readable instructions,
Lt; / RTI >
Wherein the at least one processor comprises:
Judging the user's conversation intention,
Extracts emotion information of the user from information collected while the conversation function is inactivated,
Activating the conversation function using the emotion information as a conversation active trigger
Wherein said intelligent interaction system comprises:

15. The method of claim 14,
Wherein the at least one processor is further configured to:
And extracting the user's emotion information using at least one of the voice input of the user and the face image
Wherein said intelligent interaction system comprises:

15. The method of claim 14,
Wherein the at least one processor is further configured to:
Activates the video input device when an operation is detected through the motion sensor,
Receiving a face image of the user from the image input device,
Extracting the emotion information from the facial expression based on the facial image
Wherein said intelligent interaction system comprises:

17. The method of claim 16,
Wherein the at least one processor is further configured to:
Setting a timer for a motion detection period of the motion sensor
Wherein said intelligent interaction system comprises:

15. The method of claim 14,
Wherein the at least one processor is further configured to:
Extracting emotion information including the type and strength of emotion from the collected information
Wherein said intelligent interaction system comprises:

15. The method of claim 14,
Wherein the at least one processor is further configured to:
Activating the conversation function when the intensity of emotion contained in the feeling information exceeds a setting range
Wherein said intelligent interaction system comprises:

15. The method of claim 14,
Wherein the at least one processor is further configured to:
Determining whether the intensity of emotion included in the emotion information exceeds a setting range,
Determining whether the context information related to the user meets a preset activation condition when the intensity of the emotion exceeds the setting range,
Activating the dialog function when the status information matches the activation condition
Wherein said intelligent interaction system comprises: