(57)【要約】  人工知能サービス方法及びそのための装置が開示される。具体的には、人工知能装置が人工知能サービスを提供する方法であって、ユーザ生体情報を含むユーザデータの入力を受けるステップ；ベース人工知能モデルを前記ユーザデータの特性に適するように変換するユーザ適応訓練を行うステップ；及び前記ユーザ適応訓練の結果として生成された人工知能モデルを適用して人工知能サービスを提供するステップを含むことができる。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
人工知能装置が人工知能サービスを提供する方法であって、
ユーザ生体情報を含むユーザデータの入力を受けるステップと、
ベース人工知能モデルを前記ユーザデータの特性に適するように変換するユーザ適応訓練を行うステップと、
前記ユーザ適応訓練の結果として生成された人工知能モデルを適用して人工知能サービスを提供するステップとを含む、人工知能サービス提供方法。
【請求項２】
前記ベース人工知能モデルを遠隔サーバから受信するステップをさらに含む、請求項１に記載の人工知能サービス提供方法。
【請求項３】
前記ベース人工知能モデルは、前記人工知能装置に予め格納されている、請求項１に記載の人工知能サービス提供方法。
【請求項４】
前記ユーザ適応訓練は、前記人工知能サービスを提供しない時間の間に行われる、請求項１に記載の人工知能サービス提供方法。
【請求項５】
前記ユーザ適応訓練は、前記人工知能サービスを提供中であってもリアルタイムで行われる、請求項１に記載の人工知能サービス提供方法。
【請求項６】
前記入力されたユーザデータは、前記ユーザ適応訓練が開始される前まで累積して格納される、請求項１に記載の人工知能サービス提供方法。
【請求項７】
前記ユーザデータを認識した結果に対する信頼度を評価するステップをさらに含み、
前記信頼度が予め設定された閾値よりも小さいとき、前記ユーザ適応訓練に前記ユーザデータが使用されない、請求項１に記載の人工知能サービス提供方法。
【請求項８】
人工知能サービスを提供するための人工知能装置であって、
ユーザ生体情報を含むユーザデータの入力を受ける入力部と、
前記ユーザデータを格納するメモリと、
前記入力部及び前記メモリを制御するプロセッサとを含み、
前記プロセッサは、前記入力部を介して、ユーザ生体情報を含むユーザデータの入力を受け、
ベース人工知能モデルを前記ユーザデータの特性に適するように変換するユーザ適応訓練を行い、
前記ユーザ適応訓練の結果として生成された人工知能モデルを適用して人工知能サービスを提供する、人工知能装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声認識などの人工知能システムにおいて、声などの生体情報を端末機の外部に流出させずに運営する方法（生体情報セキュリティ方法）及びそれをサポートする装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
自動音声認識は（以下、「音声認識」という）、コンピュータを用いて音声を文字に変換する技術である。音声認識技術は、近年急速な発展を遂げており、人工知能スピーカなどで商業的に用いられている。
【０００３】
音声認識技術は、人工知能の学習に基づく技術であり、音声認識の学習は、大規模な音声データを扱うので、高仕様のサーバでも数日〜数週間の時間がかかる。
【０００４】
音声は、話者毎に特色があり、使用する語彙も様々であるので、ユーザ別に適応が必要である。すなわち、ユーザの声に合わせて音声認識器をチューニングする過程が必要である。
【０００５】
ユーザ適応訓練のためには、声や語彙などのユーザ情報が必要である。
【０００６】
ただし、音声の学習は、一般に高仕様のサーバで行われるので、ユーザの情報は、端末機から高仕様のサーバがある外部に移されるようになるが、このとき、ユーザの声などの生体情報が外部に移されるという問題がある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明の目的は、音声認識などの人工知能システムにおいて、声などの生体情報を端末機の外部に流出させずに運営する方法を提案する。
【０００８】
本発明で達成しようとする技術的課題は、以上で言及した技術的課題に制限されず、言及していない他の技術的課題は、下記の記載から、本発明の属する技術分野における通常の知識を有する者に明確に理解されるであろう。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の一態様は、人工知能装置が人工知能サービスを提供する方法であって、ユーザ生体情報を含むユーザデータの入力を受けるステップと；ベース人工知能モデルを前記ユーザデータの特性に適するように変換するユーザ適応訓練を行うステップと；前記ユーザ適応訓練の結果として生成された人工知能モデルを適用して人工知能サービスを提供するステップとを含むことができる。
【００１０】
好ましくは、前記ベース人工知能モデルを遠隔サーバから受信するステップをさらに含むことができる。
【００１１】
好ましくは、前記ベース人工知能モデルは、前記人工知能装置に予め格納されていてもよい。
【００１２】
好ましくは、前記ユーザ適応訓練は、前記人工知能サービスを提供しない時間の間に行われてもよい。
【００１３】
好ましくは、前記ユーザ適応訓練は、前記人工知能サービスを提供中であってもリアルタイムで行われてもよい。
【００１４】
好ましくは、前記入力されたユーザデータは、前記ユーザ適応訓練が開始される前まで累積して格納されてもよい。
【００１５】
好ましくは、前記ユーザデータを認識した結果に対する信頼度を評価するステップをさらに含み、前記信頼度が予め設定された閾値よりも小さいとき、前記ユーザ適応訓練に前記ユーザデータが使用されなくてもよい。
【００１６】
本発明の他の一態様は、人工知能サービスを提供するための人工知能装置であって、ユーザ生体情報を含むユーザデータの入力を受ける入力部と；前記ユーザデータを格納するメモリと；前記入力部及び前記メモリを制御するプロセッサとを含み、前記プロセッサは、前記入力部を介して、ユーザ生体情報を含むユーザデータの入力を受け、ベース人工知能モデルを前記ユーザデータの特性に適するように変換するユーザ適応訓練を行い、前記ユーザ適応訓練の結果として生成された人工知能モデルを適用して人工知能サービスを提供することができる。
【発明の効果】
【００１７】
本発明の実施例によれば、生体情報などのユーザの情報を端末機の外部に流出させないながらも、人工知能の品質を改善、維持させることができる。
【００１８】
また、本発明の実施例によれば、大容量データを学習しなくて済むので、低仕様の端末機でも具現することができる。
【００１９】
本発明から得られる効果は、以上で言及した効果に制限されず、言及していない別の効果は、下記の記載から、本発明の属する技術分野における通常の知識を有する者に明確に理解されるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
本発明に関する理解を助けるために詳細な説明の一部として含まれる添付の図面は、本発明に対する実施例を提供し、詳細な説明と共に本発明の技術的特徴を説明する。
【００２１】
【図１】生体情報セキュリティが保障されない従来の人工知能サービス及び訓練方法を説明する図である。
【図２】生体情報セキュリティが保障されない従来の人工知能サービス及び訓練方法を説明する図である。
【図３】本発明の一実施例に係る生体情報セキュリティが保障される人工知能サービス及び訓練方法を説明する図である。
【図４】本発明の一実施例に係る生体情報セキュリティが保障される人工知能サービス及び訓練方法を説明する図である。
【図５】本発明の一実施例に係る端末機の構成を例示するブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、本発明に係る好適な実施形態を添付の図面を参照して詳細に説明する。添付の図面と共に以下で開示する詳細な説明は、本発明の例示的な実施形態を説明するためのものであり、本発明が実施され得る唯一の実施形態を示すためのものではない。以下の詳細な説明は、本発明の完全な理解を提供するために具体的な詳細を含む。しかし、当業者であれば、本発明がこのような具体的な詳細なしにも実施可能であるということがわかる。
【００２３】
場合によっては、本発明の概念が曖昧になることを避けるために公知の構造及び装置を省略したり、各構造及び装置の核心機能を中心にしたブロック図の形式で図示されたりすることもある。
【００２４】
図１及び図２は、生体情報セキュリティが保障されない従来の人工知能サービス及び訓練方法を説明する図である。
【００２５】
図１及び図２を参照すると、端末機１１０は、人工知能サービスを提供すると共に、ユーザデータ（例えば、音声、指紋、虹彩など）を収集する（Ｓ２０１）。
【００２６】
端末機１１０は、収集されたユーザデータ１２０を、遠隔地にある遠隔サーバ１４０に伝送する（Ｓ２０２）。
【００２７】
遠隔サーバ１４０に伝送されたユーザデータ１２０は、遠隔サーバ１４０で訓練（学習）に使用される（Ｓ２０３）。
【００２８】
このとき、ユーザデータ１２０が遠隔サーバ１４０に伝送されることによって、端末機の外部にユーザ情報（データ）が流出することが不可避である。
【００２９】
遠隔サーバ１４０で訓練が終わった人工知能モデル１３０は、端末機１１０に伝送され、すなわち、端末機１１０は、遠隔サーバ１４０から人工知能モデル１３０を取得する（Ｓ２０４）。
【００３０】
端末機１１０は、取得された人工知能モデル１３０を反映することによって、新たな人工知能モデルで人工知能サービスを提供する（Ｓ２０５）。
【００３１】
前記のような方式を用いる場合、ユーザ情報（データ）は、不可避に遠隔地のサーバに伝送されるという問題が発生する。ここで、ユーザの情報（データ）、特に音声のような生体情報は、セキュリティシステムのキーとしても使用できるので、外部への流出が防止されなければならない。
【００３２】
図３及び図４は、本発明の一実施例に係る生体情報セキュリティが保障される人工知能サービス及び訓練方法を説明する図である。
【００３３】
図３及び図４を参照すると、端末機３１０は、遠隔地の遠隔サーバ３４０からベース人工知能モデルを取得する（Ｓ４０１）。
【００３４】
端末機３１０は、人工知能サービスを提供すると共に、ユーザデータ（例えば、音声、指紋、虹彩など）を収集する（Ｓ４０２）。
【００３５】
このとき、収集された情報は、訓練（即ち、学習）前まで端末機３１０に保管される。例えば、訓練前までに収集された情報は、累積して端末に格納され得る。
【００３６】
端末機３１０は、ベース人工知能モデルとユーザデータを用いて特定の時点（例えば、人工知能サービスを提供しない時間の間）でユーザ適応訓練を開始することができる（Ｓ４０３）。
【００３７】
訓練が終わると、端末機３１０に新たな人工知能モデルを反映して、人工知能サービスを継続する（Ｓ４０４）。
【００３８】
このとき、上述した方法において、ベース人工知能モデルは、遠隔地のサーバー３４０から取得せずに、既に端末機３１０に予め格納されていてもよい（即ち、プロビジョニング（ｐｒｏｖｉｓｉｏｎｉｎｇ））。
【００３９】
上述した方法において、ユーザ適応訓練は、人工知能モデルを最初から新たに作るものではなく、ベース人工知能モデルを、ユーザデータから抽出された特性に適するように変換及び／又は修正することを意味する。したがって、人工知能モデルを最初から新たに構築することに比べて、時間及びコストを節約することができ、大容量データを必要としない。
【００４０】
また、上述した方法において、ユーザ適応訓練に使用されるデータは、量が少ないほど訓練時間が減少する反面、必要なデータがなければ訓練効率が低下する。このような問題を解決するために、必要なデータは残し、不要なデータを訓練から排除することが好ましい。このとき、ユーザ適応訓練に不要なデータは、認識がよくできたデータを意味することができる。本発明において、認識がよくできたか否かは、システムで判断できると仮定する。
【００４１】
このように、本発明で提案する方式を用いる場合、ユーザデータ（情報）を端末機の外部に流出させないことができ、これと共に、ユーザ適応訓練も行われ得る。
【００４２】
図５は、本発明の一実施例に係る端末機の構成を例示するブロック図である。
【００４３】
図５を参照すると、本発明に係る端末機５００（即ち、人工知能装置）は、ユーザデータの入力を受けるための入力部５１０と、ベース人工知能モデルを受信するための通信部５２０と、ユーザデータ及びベース人工知能モデルを格納するためのメモリ５３０と、ベース人工知能モデル及びユーザデータを用いてユーザ適応訓練を行うプロセッサ５４０とを含むことができる。
【００４４】
入力部５１０は、ユーザデータの入力を受けるための構成要素であって、特に、マイクロホン（ｍｉｃｒｏｐｈｏｎｅ）を含むことができ、ユーザの発話（ｕｔｔｅｒａｎｃｅ）した音声が入力されると、これを電気的信号に変換してプロセッサ５４０に出力することができる。また、入力部５１０は、ユーザ生体情報の入力を受けるための生体認識センサ（Ｂｉｏｍｅｔｉｃ  ｓｅｎｓｏｒｓ）を含むことができる。このような生体認識センサの一例として、顔認識（ｆａｃｉａｌ  ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）センサ、虹彩認識（ｉｒｉｓ  ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）センサ、指紋認識センサなどを含むことができる。
【００４５】
通信部５２０は、遠隔サーバとの有／無線通信を可能にする一つ以上のモジュールを含むことができる。例えば、通信部５２０は、放送受信モジュール、移動通信モジュール、無線インターネットモジュール、近距離通信モジュールなどを含むことができる。
【００４６】
放送受信モジュールは、例えば、ＤＭＢ−Ｔ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ  Ｂｒｏａｄｃａｓｔｉｎｇ−Ｔｅｒｒｅｓｔｒｉａｌ）、ＤＭＢ−Ｓ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ  Ｂｒｏａｄｃａｓｔｉｎｇ−Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ）、ＭｅｄｉａＦＬＯ（Ｍｅｄｉａ  Ｆｏｒｗａｒｄ  Ｌｉｎｋ  Ｏｎｌｙ）、ＤＶＢ−Ｈ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｉｄｅｏ  Ｂｒｏａｄｃａｓｔ−Ｈａｎｄｈｅｌｄ）、ＩＳＤＢ−Ｔ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｓｅｒｖｉｃｅｓ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｂｒｏａｄｃａｓｔ−Ｔｅｒｒｅｓｔｒｉａｌ）などのデジタル放送システムを用いてデジタル放送信号を受信することができる。
【００４７】
移動通信モジュールは、移動通信網上で基地局、外部の端末、及びサーバのうちの少なくとも１つと無線信号を送受信することができる。前記無線信号は、音声呼信号、ビデオ通話呼信号、または文字／マルチメディアメッセージの送受信による様々な形態のデータを含むことができる。
【００４８】
無線インターネットモジュールは、無線インターネット接続のためのモジュールをいうもので、端末機に内蔵されるか、または外付けされてもよい。無線インターネット技術としては、ＷＬＡＮ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  ＬＡＮ）（Ｗｉ−Ｆｉ）、Ｗｉｂｒｏ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  ｂｒｏａｄｂａｎｄ）、Ｗｉｍａｘ（Ｗｏｒｌｄ  Ｉｎｔｅｒｏｐｅｒａｂｉｌｉｔｙ  ｆｏｒ  Ｍｉｃｒｏｗａｖｅ  Ａｃｃｅｓｓ）、ＨＳＤＰＡ（Ｈｉｇｈ  Ｓｐｅｅｄ  Ｄｏｗｎｌｉｎｋ  Ｐａｃｋｅｔ  Ａｃｃｅｓｓ）などが用いられてもよい。
【００４９】
近距離通信モジュールは、近距離通信のためのモジュールをいう。近距離通信（ｓｈｏｒｔ  ｒａｎｇｅ  ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）技術として、ブルートゥース（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ）（登録商標）、ＲＦＩＤ（Ｒａｄｉｏ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）、赤外線通信（ＩｒＤＡ、ｉｎｆｒａｒｅｄ  Ｄａｔａ  Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ）、ＵＷＢ（Ｕｌｔｒａ  Ｗｉｄｅｂａｎｄ）、ＺｉｇＢｅｅ、隣接磁場通信（ＮＦＣ、Ｎｅａｒ  Ｆｉｅｌｄ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）などが用いられてもよい。
【００５０】
プロセッサ５４０は、上述した図３及び図４で提案された機能、過程及び／又は方法を具現する。
【００５１】
プロセッサ５４０は、入力部５１０から入力を受けたユーザデータ、及び遠隔サーバから受信した（又は予め格納された）ベース人工知能モデルを用いて、ユーザ適応訓練を行う。また、プロセッサ５４０は、ユーザ適応訓練を行うために、入力部５１０から受信したユーザデータを加工／変換などを行うこともできる。
【００５２】
また、プロセッサ５４０は、入力部５１０から入力を受けたユーザデータ、また、遠隔サーバから受信したベース人工知能モデルをメモリ５３０に格納することができる。また、プロセッサ５４０は、ユーザ適応訓練の結果物である新たな人工知能モデルをメモリ５３０に格納することができる。
【００５３】
特に、プロセッサ５４０は、入力部５１０から受信した信号に音声認識（ｓｐｅｅｃｈ  ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）アルゴリズムまたは音声認識エンジン（ｓｐｅｅｃｈ  ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  ｅｎｇｉｎｅ）を適用して、ユーザの音声データを取得することができる。
【００５４】
このとき、プロセッサ５４０に入力される信号は、音声認識のためのさらに有用な形態に変換され得、プロセッサ５４０は、入力された信号をアナログ形態からデジタル形態に変換し、音声の始点と終点を検出して、音声データに含まれた実際の音声区間／データを検出することができる。これをＥＰＤ（Ｅｎｄ  Ｐｏｉｎｔ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ）という。
【００５５】
そして、プロセッサ５４０は、検出された区間内でケプストラム（Ｃｅｐｓｔｒｕｍ）、線形予測コーディング（Ｌｉｎｅａｒ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ  Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ：ＬＰＣ）、メル周波数ケプストラム係数（Ｍｅｌ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｃｅｐｓｔｒａｌ  Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ：ＭＦＣＣ）またはフィルターバンクエネルギー（Ｆｉｌｔｅｒ  Ｂａｎｋ  Ｅｎｅｒｇｙ）などの特徴ベクトル抽出技術を適用して、信号の特徴ベクトルを抽出することができる。
【００５６】
プロセッサ５４０は、データを格納するメモリ５３０を用いて、音声データの終点に関する情報及び特徴ベクトルを格納することができる。
【００５７】
そして、プロセッサ５４０は、抽出された特徴ベクトルと訓練された基準パターンとの比較を通じて認識結果を得ることができる。このために、音声の信号的な特性をモデリングして比較する音響モデル（Ａｃｏｕｓｔｉｃ  Ｍｏｄｅｌ）、及び認識語彙に該当する単語や音節などの言語的な順序関係をモデリングする言語モデル（Ｌａｎｇｕａｇｅ  Ｍｏｄｅｌ）が使用され得る。
【００５８】
音響モデルは、再び、認識対象を特徴ベクトルモデルとして設定し、これを音声データの特徴ベクトルと比較する直接比較方法と、認識対象の特徴ベクトルを統計的に処理して用いる統計方法とに分けることができる。
【００５９】
直接比較方法は、認識対象となる単語、音素などの単位を特徴ベクトルモデルとして設定し、入力音声がこれとどれくらい類似しているかを比較する方法であって、代表的にベクトル量子化（Ｖｅｃｔｏｒ  Ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ）方法がある。ベクトル量子化方法によれば、入力された音声データの特徴ベクトルを、基準モデルであるコードブック（ｃｏｄｅｂｏｏｋ）とマッピングさせて代表値に符号化することによって、この符号値を互いに比較する方法である。
【００６０】
統計的モデル方法は、認識対象に対する単位を状態列（Ｓｔａｔｅ  Ｓｅｑｕｅｎｃｅ）として構成し、状態列間の関係を用いる方法である。状態列は、複数のノード（ｎｏｄｅ）で構成され得る。状態列間の関係を用いる方法は、再び、動的タイムワーピング（Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｔｉｍｅ  Ｗａｒｐｉｎｇ：ＤＴＷ）、隠れマルコフモデル（Ｈｉｄｄｅｎ  Ｍａｒｋｏｖ  Ｍｏｄｅｌ：ＨＭＭ）、神経回路網を用いた方式などがある。
【００６１】
動的タイムワーピングは、同一人物が同じ発音をしても、信号の長さが時間によって変わる音声の動的特性を考慮して、基準モデルと比較するとき、時間軸での差を補償する方法であり、隠れマルコフモデルは、音声を状態遷移確率及び各状態でのノード（出力シンボル）の観察確率を有するマルコフプロセスであると仮定した後に、学習データを介して状態遷移確率及びノードの観察確率を推定し、推定されたモデルから入力された音声が発生する確率を計算する認識技術である。
【００６２】
一方、単語や音節などの言語的な順序関係をモデリングする言語モデルは、言語を構成する単位間の順序関係を音声認識から得られた単位に適用することによって、音響的な曖昧性を減らし、認識の誤りを減らすことができる。言語モデルには、統計的言語モデル、及び有限状態ネットワーク（Ｆｉｎｉｔｅ  Ｓｔａｔｅ  Ａｕｔｏｍａｔａ：ＦＳＡ）に基づくモデルがあり、統計的言語モデルには、Ｕｎｉｇｒａｍ、Ｂｉｇｒａｍ、Ｔｒｉｇｒａｍなどの単語の連鎖確率が用いられる。
【００６３】
プロセッサ５４０は、音声を認識するにおいて、上述した方式のいずれを用いても構わない。例えば、隠れマルコフモデルが適用された音響モデルを用いてもよく、音響モデルと言語モデルを統合したＮ−ｂｅｓｔ探索法を用いてもよい。Ｎ−ｂｅｓｔ探索法は、音響モデルと言語モデルを用いてＮ個までの認識結果候補を選択した後、これらの候補の順位を再評価することによって認識性能を向上させることができる。
【００６４】
プロセッサ５４０は、認識結果の信頼性を確保するために、信頼度点数（ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ  ｓｃｏｒｅ）（又は「信頼度」と略称してもよい）を計算することができる。
【００６５】
信頼度点数は、音声認識の結果に対して、その結果をどれほど信頼できるかを示す尺度であって、認識された結果である音素や単語に対して、その他の異なる音素や単語からその言葉が発話した確率に対する相対値として定義することができる。したがって、信頼度点数は、０から１の間の値として表してもよく、０から１００の間の値として表してもよい。信頼度点数が予め設定された閾値（ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ）よりも大きい場合には認識結果を認め、小さい場合には認識結果を拒絶（ｒｅｊｅｃｔｉｏｎ）することができる。
【００６６】
この他にも、信頼度点数は、従来の様々な信頼度点数取得アルゴリズムによって取得することができる。
【００６７】
信頼度点数が閾値よりも小さいか、又は、ユーザから誤った認識であるというフィードバックが入ってきた場合、すなわち、誤認識の場合、プロセッサ５４０は、当該ユーザデータ（例えば、音声データ）は、ユーザ適応訓練に使用しないことができる。すなわち、当該ユーザデータを除去することができる。
【００６８】
メモリ５３０は、フラッシュメモリ（ｆｌａｓｈ  ｍｅｍｏｒｙ）、ハードディスク（ｈａｒｄ  ｄｉｓｃ）、メモリカード、ロム（ＲＯＭ：Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ラム（ＲＡＭ：Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、メモリカード、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ  Ｅｒａｓａｂｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＰＲＯＭ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、磁気メモリ、磁気ディスク、及び光ディスクのうちの少なくとも１つの格納媒体を含むことができる。
【００６９】
本発明に係る実施例は、様々な手段、例えば、ハードウェア、ファームウェア（ｆｉｒｍｗａｒｅ）、ソフトウェアまたはそれらの結合などによって具現することができる。ハードウェアによる具現の場合、本発明の一実施例は、一つまたはそれ以上のＡＳＩＣｓ（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ｓｐｅｃｉｆｉｃ  ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  ｃｉｒｃｕｉｔｓ）、ＤＳＰｓ（ｄｉｇｉｔａｌ  ｓｉｇｎａｌ  ｐｒｏｃｅｓｓｏｒｓ）、ＤＳＰＤｓ（ｄｉｇｉｔａｌ  ｓｉｇｎａｌ  ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ｄｅｖｉｃｅｓ）、ＰＬＤｓ（ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ｌｏｇｉｃ  ｄｅｖｉｃｅｓ）、ＦＰＧＡｓ（ｆｉｅｌｄ  ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ｇａｔｅ  ａｒｒａｙｓ）、プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサなどによって具現することができる。
【００７０】
ファームウェアやソフトウェアによる具現の場合、本発明の一実施例は、以上で説明された機能又は動作を行うモジュール、手順、関数などの形態で具現することができる。ソフトウェアコードは、メモリに格納され、プロセッサによって駆動され得る。前記メモリは、前記プロセッサの内部又は外部に位置し、公知の様々な手段によって前記プロセッサとデータを交換することができる。
【００７１】
本発明は、本発明の必須の特徴を逸脱しない範囲で他の特定の形態に具体化できることは当業者にとって自明である。したがって、上述した詳細な説明は、いずれの面においても制限的に解釈されてはならず、例示的なものとして考慮されなければならない。本発明の範囲は、添付の特許請求の範囲の合理的解釈により決定されなければならず、本発明の等価的な範囲内でのあらゆる変更は本発明の範囲に含まれる。
【産業上の利用可能性】
【００７２】
本発明は、様々な人工知能サービス分野に適用することができる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【国際調査報告】
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2021529978.tif 000009
2021529978.tif 000010
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