한편 , 본 발명 의 일 실시 예 에 따른 추 정부 ( 110 ) 는 적어도 하나 의 위치 에서 발화 되 는 음성 에 관한 머신 러닝 ( machine learning ) 또는 딥 러닝 ( deep learning ) 을 통해 음성 의 발화 되 는 위치 에 따른 음성 패턴 을 획득 할 수 도 있 다 . 이 경우 , 본 발명 의 일 실시 예 에 따라 추정 부 ( 110 ) 는 머신 러닝 ( machine learning ) 또는 딥 러닝 ( deep learning ) 을 통해 획득 되 는 발화 위치 에 따른 음성 패턴 을 , 디바이스 ( 200 ) 에서 감지 되 는 음성 과 비교 함 으로써 , 디바이스 ( 200 ) 와 디바이스 ( 200 ) 에서 감지 되 는 음성 이 발화 되 는 위치 사이 의 거리 ( 즉 , 제 2 거리 ) 를 추정 할 수 있 다 . 본 발명 의 일 실시 예 에 따른 추 정부 ( 110 ) 는 머신 러닝 ( machine learning ) 또는 딥 러닝 ( deep learning ) 을 위하 여 성분 분석 ( component analysis ) , 행렬 분해 ( matrix factorization ) , 기대 극대 화 ( expectation maximization ) , 은닉 마코 브 모델 ( hidden markov model ) , 칼만 필터 ( kalman filtering ) , k - 최 근접 이웃 ( k - nearest neighbor ) , 부 스팅 ( boosting ) , 지지 벡터 머신 ( support vector machine ) , 연관 규칙 ( association rule ) , 혼동 매트릭스 ( confusion matrix ) , 동시 출현 매트릭스 ( co - occurance matrix ) , 웨이 블릿 ( wavelet ) , 최대 우도 추정 ( maximum likelihood ) , 가우 시안 혼합 모델 ( gaussian mixture models ) , 결정 트리 ( decision tree ) 등 을 이용 한 공지 의 알고리즘 중 적어도 하나 를 이용 할 수 있 다 .