KR101606102B1 - 단말 장치 - Google Patents

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KR101606102B1
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궁 장
궈샹 차오
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후아웨이 테크놀러지 컴퍼니 리미티드
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Abstract

본 발명은, 적어도 하나의 센서, 데이터 처리 유닛, 메모리, CPU, 스토리지(storage)를 포함하는 단말 장치로서, 상기 적어도 하나의 센서는 대응하는 측정 대상을 감지하고 대응하는 센싱 데이터를 생성하도록 구성되고, 상기 데이터 처리 유닛은, CPU와 상호 보완적 방식으로 결합하여, 상기 적어도 하나의 센서에 의해 생성된 상기 센싱 데이터를 수집하고, 수집된 상기 센싱 데이터를 상기 메모리에 저장하고, 상기 메모리에 저장된 상기 센싱 데이터에 대해 특징 추출을 수행하고, 추출된 특징 데이터를 상기 스토리지에 저장하도록 구성되며, 상기 상호 보완적 방식이란, 상기 데이터 처리 유닛과 상기 CPU 중 하나가 작업 상태일 때, 다른 하나가 휴지 상태이인 것을 의미하는, 단말 장치를 제공한다. 본 발명의 실시예에 의해 제공되는 단말 장치는 CPU의 사용 효율을 향상시킬 수 있다.

Description

단말 장치{TERMINAL DEVICE}
본 발명은 통신 기술, 구체적으로, 단말 장치에 관한 것이다.
지능형 단말은 인간의 일상 생활에 있어서 통신, 엔터테인먼트, 계산, 및 저장의 중요한 도구가 되었다. 종래의 지능형 단말에는 예를 들면 가속도 센서, 중력 센서, 조도 센서, 및 습도 센서 등의 다양한 센서가 설치되어 있다. 그밖에, 넓은 의미에서는, 예를 들어 사용자의 동작을 감지하는 터치 스크린, 지능형 단말이 위치한 지점을 수집하는 GPS(Global Positioning System), 및 목소리를 감지하는 마이크로폰 등의 여러 센서가 있다. 종래 기술에서는, 지능형 단말 상의 센서의 데이터가 수집되고, 수집된 데이터에 대해 데이터 마이닝(data mining), 머신 러닝(machine learning), 및 인공 지능 분석 등의 처리가 수행됨으로써, 사용자의 활동을 인지하여, 사용자의 행동 양식, 관심, 감정, 또는 사회적 역할을 분석한 후에, 사용자를 위한 다양한 서비스를 제공한다.
종래 기술에서는, 지능형 단말 상의 센서의 데이터(이하, ‘센싱 데이터’라 함) 수집이 지능형 단말의 CPU(Central Processing Unit)에 의해 수행되었다. 지능형 단말이 휴지 상태일 때 센싱 데이터가 수집되어야 할 경우, 지능형 단말의 CPU가 휴지 상태에서 깨어나야 하며, 이 경우, CPU는 주로 센싱 데이터 수집에 사용되고, CPU의 이용 비율이 높지 않기 때문에 CPU 자원의 낭비를 초래한다.
본 발명의 실시예는 지능형 단말의 CPU에 의한 센싱 데이터의 수집이 CPU의 낮은 사용 비율을 초래하는 문제점을 해결하기 위한 단말 장치를 제공한다.
제1 양상에 따르면, 단말 장치가 제공되고, 단말 장치는 CPU(Central Processing Unit) 및 메모리를 포함하고, 또 적어도 하나의 센서, 데이터 처리 유닛, 스토리지(storage)를 더 포함하고, 상기 적어도 하나의 센서는 대응하는 측정 대상을 감지하고 대응하는 센싱 데이터를 생성하도록 구성되고, 상기 데이터 처리 유닛은, CPU와 상호 보완적 방식으로 결합하여, 상기 적어도 하나의 센서에 의해 생성된 상기 센싱 데이터를 수집하고, 수집된 상기 센싱 데이터를 상기 메모리에 저장하고, 상기 메모리에 저장된 상기 센싱 데이터에 대해 특징 추출을 수행하고, 추출된 특징 데이터를 상기 스토리지에 저장하도록 구성되며, 상기 상호 보완적 방식이란, 상기 데이터 처리 유닛과 상기 CPU 중 하나가 작업 상태일 때, 다른 하나가 휴지 상태이고, 상기 데이터 처리 유닛의 상태가 상기 CPU의 상태에 의해 제한되는 것을 의미하고, 상기 스토리지는 상기 데이터 처리 유닛에 의해 추출된 상기 특징 데이터를 저장하도록 구성된다.
제1 양상을 참조한, 제1 양상의 제1 구현 가능 방식에서, 상기 데이터 처리 유닛은 구체적으로, 상기 CPU와 상기 상호 보완적 방식으로 결합하여, 상기 적어도 하나의 센서에 의해 생성된 상기 센싱 데이터를 수집하도록 구성되고, 수집된 상기 센싱 데이터를 상기 메모리에 저장하고, 상기 메모리에 저장된 상기 센싱 데이터에 대해 상기 특징 추출을 수행하고, 제2 입출력(I/O) 채널을 이용하여 추출된 상기 특징 데이터를 상기 스토리지에 저장하도록 구성되며, 상기 제2 입출력 채널은 상기 스토리지에 접근하기 위해 상기 CPU에 의해 사용되는 제1 입출력 채널과는 독립적이다.
제1 양상의 제1 구현 가능 방식을 참조한, 제1 양상의 제2 구현 가능 방식에서, 상기 데이터 처리 유닛은, 적어도 하나의 수집 모듈, 특징 추출 모듈, 및 스토리지 관리 모듈을 포함하고, 상기 적어도 하나의 수집 모듈 중 각각의 수집 모듈은 상기 적어도 하나의 센서 중 하나의 센서에 대응하고, 상기 적어도 하나의 수집 모듈은, 상기 CPU가 휴지 상태일 경우, 상기 적어도 하나의 수집 모듈에 대응하는 상기 센서에 의해 생성된 상기 센싱 데이터를 수집하고, 수집된 상기 센싱 데이터를 상기 메모리에 저장하도록 구성되고, 상기 특징 추출 모듈은 상기 메모리에 저장된 상기 센싱 데이터의 상기 특징 데이터를 추출하고, 추출된 상기 특징 데이터를 상기 스토리지 관리 모듈에 제공하도록 구성되며, 상기 스토리지 관리 모듈은, 기설정된 스토리지 디렉토리(storage directory)에 따라, 상기 특징 추출 모듈에 의해 제공된 상기 특징 데이터를 상기 스토리지에 저장하도록 구성된다
제1 양상의 제2 구현 가능 방식을 참조한, 제1 양상의 제3 구현 가능 방식에서, 상기 데이터 처리 유닛은 수집 정책 제어 모듈을 더 포함하고, 상기 수집 정책 제어 모듈은 수집 정책을 생성하고, 상기 수집 정책에 따라 상기 적어도 하나의 수집 모듈에 대응 제어 정보를 제공하도록 구성되고, 상기 적어도 하나의 수집 모듈은 구체적으로, 상기 CPU가 휴지 상태일 경우, 상기 수집 정책 제어 모듈에 의해 제공된 상기 제어 정보에 따라, 상기 적어도 하나의 수집 모듈에 대응하는 상기 적어도 하나의 센서에 의해 생성된 상기 센싱 데이터를 수집하고, 수집된 상기 센싱 데이터를 상기 메모리에 저장하도록 구성된다.
제1 양상의 제3 구현 가능 방식을 참조한, 제1 양상의 제4 구현 가능 방식에서, 상기 수집 정책은 주기적 수집 정책이고, 상기 제어 정보는 주기적인 수집 제어 명령이며, 상기 적어도 하나의 수집 모듈은 구체적으로, 상기 CPU가 휴지 상태일 경우, 상기 수집 정책 제어 모듈에 의해 제공된 상기 주기적인 수집 제어 명령에 따라, 상기 적어도 하나의 수집 모듈에 대응하는 상기 적어도 하나의 센서에 의해 생성된 상기 센싱 데이터를 주기적으로 수집하고, 수집된 상기 센싱 데이터를 상기 메모리에 저장하도록 구성되거나, 상기 수집 정책은 랜덤 수집 정책이고, 상기 제어 정보는 랜덤 수집 제어 명령이며, 상기 랜덤 수집 제어 명령은 랜덤 수집 시간을 결정하는데 사용되는 랜덤 수집 함수를 포함하고, 상기 적어도 하나의 수집 모듈은 구체적으로, 상기 CPU가 휴지 상태일 경우, 상기 랜덤 수집 제어 명령의 상기 랜덤 수집 함수에 의해 결정된 시점에 상기 수집 정책 제어 모듈에 의해 제공된 상기 랜덤 수집 제어 명령에 따라, 상기 적어도 하나의 수집 모듈에 대응하는 상기 적어도 하나의 센서에 의해 생성된 상기 센싱 데이터를 수집하고, 수집된 상기 센싱 데이터를 상기 메모리에 저장하도록 구성되거나, 상기 수집 정책은 종일 연속 수집 정책이고, 상기 제어 정보는 연속 수집 제어 명령이며, 상기 적어도 하나의 수집 모듈은 구체적으로, 상기 CPU가 휴지 상태일 경우, 상기 수집 정책 제어 모듈에 의해 제공된 상기 연속 수집 제어 명령에 따라, 상기 적어도 하나의 수집 모듈에 대응하는 상기 적어도 하나의 센서에 의해 생성된 상기 센싱 데이터를 연속적으로 수집하고, 수집된 상기 센싱 데이터를 상기 메모리에 저장하도록 구성된다.
제1 양상의 제2 구현 가능 방식, 또는 제3 구현 가능 방식, 또는 제4 구현 가능 방식을 참조한, 제1 양상의 제5 구현 가능 방식에서, 상기 특징 추출 모듈은 구체적으로, 기설정된 추출 기간에 따라, 상기 추출 기간 내에 상기 메모리에 저장된 상기 센싱 데이터에 대해 특징 추출을 수행하고, 추출된 상기 특징 데이터를 상기 스토리지 관리 모듈에 제공하도록 구성된다.
제1 양상의 제4 구현 가능 방식을 참조한, 제1 양상의 제6 구현 가능 방식에서, 상기 수집 정책 제어 모듈은, 상기 수집 정책이 주기적 수집 정책일 경우, 상기 적어도 하나의 수집 모듈에 의해 기설정된 조절 시간 내에 수집된 상기 센싱 데이터를 획득하고, 획득된 상기 센싱 데이터에 따라 상기 주기적 수집 정책에 대응하는 샘플링(sampling) 기간을 조절하고, 조절에 의해 획득된 상기 샘플링 기간을 상기 적어도 하나의 수집 모듈에 제공하도록 더 구성되고, 이에 따라 상기 적어도 하나의 수집 모듈이, 조절에 의해 획득된 상기 샘플링 기간에 따라, 상기 적어도 하나의 수집 모듈에 대응하는 상기 적어도 하나의 센서에 의해 생성된 상기 센싱 데이터를 계속하여 수집한다.
제1 양상의 제6 구현 가능 방식을 참조한, 제1 양상의 제7 구현 가능 방식에서, 상기 수집 정책 제어 모듈은 구체적으로, 상기 수집 정책이 상기 주기적 수집 정책일 경우, 상기 적어도 하나의 수집 모듈에 의해 상기 기설정된 조절 시간 내에 수집된 상기 센싱 데이터를 획득하고, 획득된 상기 센싱 데이터에 따라 상기 센싱 데이터의 변화율을 계산하고, 상기 변화율에 따라 상기 샘플링 기간을 조절하며, 상기 조절에 의해 획득된 샘플링 기간과 상기 조절된 샘플링 기간 간의 차이가 기설정된 차이 문턱치보다 클 경우, 상기 조절에 의해 획득된 샘플링 기간을 상기 적어도 하나의 수집 모듈에 제공하도록 구성되고, 이에 따라 상기 적어도 하나의 수집 모듈은, 상기 조절에 의해 획득된 샘플링 기간에 따라, 상기 적어도 하나의 수집 모듈에 대응하는 상기 적어도 하나의 센서에 의해 생성된 상기 센싱 데이터를 계속하여 수집한다.
제1 양상의 제3 구현 가능 방식, 또는 제4 구현 가능 방식을 참조한, 제1 양상의 제8 구현 가능 방식에서, 상기 수집 정책 제어 모듈은, 기설정된 제1 타입 트리거링 이벤트(triggering event)의 발생이 감지될 경우, 상기 적어도 하나의 수집 모듈에 수집 시작 명령을 전송함으로써, 상기 수집 시작 명령에 따라, 상기 적어도 하나의 수집 모듈이, 상기 적어도 하나의 수집 모듈에 대응하는 상기 적어도 하나의 센서에 의해 생성된 상기 센싱 데이터를 수집하기 시작하고, 기설정된 제2 타입 트리거링 이벤트의 발생이 감지될 경우, 상기 적어도 하나의 수집 모듈에 수집 종료 명령을 전송함으로써, 상기 수집 종료 명령에 따라, 상기 적어도 하나의 수집 모듈이, 상기 적어도 하나의 수집 모듈에 대응하는 상기 적어도 하나의 센서에 의해 생성된 상기 센싱 데이터의 수집을 종료하도록 더 구성되고, 상기 적어도 하나의 수집 모듈은 구체적으로, 상기 CPU가 휴지 상태일 경우, 상기 수집 정책 제어 모듈에 의해 제공된 상기 수집 시작 명령에 따라, 상기 적어도 하나의 수집 모듈에 대응하는 상기 적어도 하나의 센서에 의해 생성된 상기 센싱 데이터를 수집하기 시작하고, 상기 수집 정책 제어 모듈에 의해 제공된 상기 수집 종료 명령에 따라, 상기 적어도 하나의 수집 모듈에 대응하는 상기 적어도 하나의 센서에 의해 생성된 상기 센싱 데이터의 수집을 종료하고, 수집된 상기 센싱 데이터를 상기 메모리에 저장한다.
제1 양상의 제2 구현 가능 방식을 참조한, 제1 양상의 제9 구현 가능 방식에서, 상기 스토리지 관리 모듈은 구체적으로, 상기 특징 추출 모듈에 의해 제공된 상기 특징 데이터를, 2-레벨 디렉토리에 따라 상기 스토리지에 저장하도록 구성되고, 상기 2-레벨 디렉토리의 제1 레벨 디렉토리는 상기 단말 장치의 식별 정보에 의해 형성되고, 상기 2-레벨 디렉토리의 제2 레벨 디렉토리는 상기 특징 데이터를 저장하는 시간 정보에 의해 형성된다.
본 발명의 실시예에 의해 제공되는 단말 장치에는, 데이터 처리 유닛이 부가되고, 데이터 처리 유닛은, CPU와 상호 보완적 방식으로 결합하여, 센서에 의해 생성된 센싱 데이터를 수집하고, 수집된 센싱 데이터에 대해 특징 추출을 수행하며, 이후에는 추출된 특징 데이터를 스토리지에 저장하고, 이에 따라 CPU가 휴지 상태일 경우, 단말 장치에 있는 각각의 센서에 의해 생성된 센싱 데이터를 수집 및 처리하는 동작이 데이터 처리 유닛에 의해 수행될 수 있으며, 이와 같은 방식으로, 단말 장치가 휴지상태일 경우 센싱 데이터가 수집될 필요가 있을 때라도, CPU의 휴지 상태에서 깨어날 필요 없이, CPU의 최대 활용을 가능하게 하며, CPU의 사용 비율의 향상을 가능하게 한다.
본 발명의 실시예 또는 종래 기술에 따른 기술적 해결책을 보다 명확하게 설명하기 위하여, 이하에서는 본 실시예 또는 종래 기술을 설명하기 위한 참조 도면을 간략하게 소개한다. 명확하게는, 이하 설명에서의 참조 도면은 본 발명의 일부 실시예에 불과하고, 당업자는 창작의 수고 없이 참조 도면으로부터 다른 도면을 도출해낼 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 단말 장치의 구조적 모식도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 다른 단말 장치의 구조적 모식도이다.
본 발명의 목적, 기술적 해결책 및 이점을 보다 잘 이해할 수 있도록, 본 발명의 실시예에 따른 기술적 해결책은 이하에서 본 발명의 실시예의 첨부 도면을 참조하여 명백하게 설명된다. 명확하게는, 설명된 발명은 본 발명의 모든 실시예라기 보다 일부 실시예에 불과하다. 본 발명의 실시예에 기초하여 당업자가 창조의 수고 없이 도출하는 모든 다른 실시예는 본 발명의 보호범위 내에 속한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 단말 장치의 구조적 모식도이다. 도 1에 도시된 바와 같이, 본 실시예의 단말 장치는 CPU(15) 및 메모리(14)를 포함한다. 나아가, 본 실시예의 단말 장치는 적어도 하나의 센서(11), 데이터 처리 유닛(data processing unit)(12), 및 스토리지(starage)(20)를 더 포함한다.
본 실시예의 단말 장치는 적어도 하나의 센서(11)를 포함하며, 적어도 하나의 센서(11)는 대응하는 측정 대상을 감지하고 대응하는 센싱 데이터를 생성하도록 구성된다. 서로 다른 센서(11)에 의해 생성된 센싱 데이터의 형식과 내용은 서로 다르다. 본 실시예의 센서(11)는, 예를 들어, 가속도 센서, 중력 센서, 또는 자기장 센서 등 좁은 의미의 센서뿐만 아니라, 넓은 의미의 센서, 예를 들어, 사용자의 동작을 감지하는 터치 스크린, 지능형 단말이 위치한 곳의 주소 및 지점을 수집하는 GPS, 및 목소리를 감지하는 마이크로폰 등까지 포함한다.
데이터 처리 유닛(12)의 데이터 처리 능력은 CPU(15)의 데이터 처리 능력에 비해 훨씬 못미치지만, 데이터 처리 유닛(12)은 CPU(15)와는 독립적으로 작업할 수 있고, CPU(15)에 독립되어 비용은 저렴해질 수 있다. 여기서 ‘독립적’이라 함은, CPU(15)가 휴지 상태일 경우, 데이터 처리 유닛(12)은 단말 장치 상의 센서(11)에 의해 성성된 센싱 데이터를 수집하고 처리하기 위해 CPU(15)를 대체할 수 있음을 의미한다. 데이터 처리 유닛(12)은 주로, CPU(15)와 상호 보완적 방식으로 결합하여, 단말 장치 상에 있는 각각의 센서(11)에 의해 생성된 센싱 데이터를 수집하고, 메모리(14)에 저장된 센싱 데이터에 대하여 특징 추출(feature extraction)을 수행하고, 추출된 특징 데이터를 스토리지(20)에 저장하도록 구성된다. 본 실시예에서, 상호 보완적 방식이란, 데이터 처리 유닛(12)과 CPU(15) 중 하나가 작업 상태일 때, 다른 하나가 휴지 상태이고, 데이터 처리 유닛(12)의 상태가 CPU(15)의 상태에 의해 제한되는 것, 즉, CPU(15)가 휴지 상태일 경우, 데이터 처리 유닛(12)이 작업 상태이고, CPU(15)가 작업상태일 경우, 데이터 처리 유닛(12)이 휴지 상태인 것을 의미한다.
데이터 처리 유닛(12)은 메모리(14), 센서(11), 및 스토리지(20)에 연결된다.
스토리지(20)는 데이터 처리 유닛(12)에 의해 추출된 특징 데이터를 저장하도록 구성된다. 선택적으로, 스토리지(20)는 또한 데이터 처리 유닛(12), CPU(15), 또는 다른 장치가 저장된 특징 데이터에 대한 접근 동작을 수행할 수 있도록 한다.
본 실시예에서, 메모리(14)는 주로 데이터 처리 유닛(12)에 의해 수집된 센싱 데이터를 제한없는 곳으로 저장하도록 구성된다.
본 실시예에서, 스토리지(20)와 데이터 처리 유닛(12) 간의 통신은 입출력(I/O: Input/Output) 채널을 이용하여 수행될 수 있다.
선택적인 수행 방식에서는, 데이터 처리 유닛(12) 및 CPU(15)는 스토리지(20)를 공유할 수 있는데, 즉, 데이터 처리 유닛(12) 및 CPU(15) 모두 동일한 스토리지(20)에 대해 접근 동작을 수행할 수 있다. 선택적으로, CPU(15)의 스토리지(20)로의 접근에 미치는 영향을 줄이기 위해, 데이터 처리 유닛(12)은 독립적인 입출력 채널, 즉, 스토리지(20)에 접근하는 제2 입출력 채널을 사용할 수 있다. 제2 입출력 채널은 스토리지(20)에 접근하는 CPU(15)에 의해 사용되는 제1 입출력 채널과는 독립적이다.
또 다른 선택적인 수행 방식에서는, 데이터 처리 유닛(12)이 CPU(15)에 독립적인 스토리지를 사용할 수 있다. 이에 기초하여, 본 실시예의 스토리지(20)는 제1 스토리지 및 제2 스토리지를 포함할 수 있다. 데이터 처리 유닛(12)은 제2 스토리지에 대해서만 데이터 접근을 수행할 수 있다. 그러나, CPU(15)는 제1 스토리지 뿐만 아니라 제2 스토리지에 대해서도 데이터 접근을 수행할 수 있다. 데이터 처리 유닛(12)은 데이터 처리 유닛(12)과 제2 스토리지 사이의 입출력 인터페이스를 이용하여 제2 스토리지에 대해 접근 동작을 수행할 수 있으며, CPU(15)는 CPU(15)와 제1 스토리지 사이의 입출력 인터페이스 및 CPU(15)와 제2 스토리지 사이의 입출력 인터페이스를 이용하여, 각각, 제1 스토리지 및 제2 스토리지에 대해 접근 동작을 수행할 수 있다. 제2 스토리지 및 데이터처리 유닛(12) 사이의 입출력 인터페이스는, CPU(15)와 제1 스토리지 사이의 입출력 인터페이스 및 CPU(15)와 제2 스토리지 사이의 입출력 인터페이스에 독립적이다. 이와 같은 수행 방식에서는, 제1 스토리지에 의해 지원되는 접근 속도가 제2 스토리지에 의해 지원되는 접근 속도와는 상이하며, 이는 본 발명의 실시예에 의해 한정되지 않는다.
본 실시예에서, CPU(15)는 주로 센싱 데이터 수집 및 센싱 데이터에 대한 특징 추출 수행 등의 처리보다는 다른 동작을 수행하도록 구성된다. 다른 동작의 수행 처리에 있어서, CPU(15)는 관련 데이터를 일시적으로 저장하기 위해 메모리(14)를 사용할 수 있고, 장기적으로 저장할 필요가 있는 관련 데이터는 스토리지(20)에 저장할 수 있다. 스토리지(20)는 CPU(15)에 의해 제공되는 다양한 데이터를 저장하고, CPU(15) 또는 다른 장치가 저장된 데이터에 대해 접근 동작을 수행하도록 더 구성될 수 있다.
선택적으로, CPU(15)는 메모리(14) 및 스토리지(20)와 작동하여 단말 장치의 또 다른 기능을 수행할 수 있다. 선택적으로, 센싱 데이터를 수집하고 센싱 데이터에 대해 특징 추출을 수행하는 등, 처리와 연관된 지원은 또한 데이터 처리 유닛(12)으로 제공될 수 있다.
본 실시예의 단말 장치에는, CPU에 독립적인 데이터 처리 유닛이 추가되고, 데이터 처리 유닛은, CPU와 상호 보완적 방식으로 결합하여, 단말 장치 상에 있는 각각의 센서에 의해 생성된 센싱 데이터를 수집하고, 수집된 센싱 데이터에 대해 특징 추출 처리를 수행하고, 추출된 특징 데이터를 스토리지에 저장함으로써, 센싱 데이터의 수집 및 처리를 수행하며, 이에 따라 CPU가 휴지 상태일 경우, 센싱 데이터의 수집 및 처리 작업은 데이터 처리 유닛에 의해 수행될 수 있고, 이와 같이, 단말 장치가 휴지 상태일 때 센싱 데이터가 수집 및 처리될 필요가 있을 경우라도, CPU는 휴지 상태에서 깨어날 필요가 없고, 센싱 데이터의 수집 및 처리는 데이터 처리 유닛에 의해 수행될 수 있으며, CPU의 최대 활용을 용이하게 하고, CPU 이용률의 향상을 용이하게 하며, CPU 자원의 낭비를 줄인다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 다른 단말 장치의 구조적 모식도이다. 본 실시예는 도 1에 도시된 실시예에 기초하여 수행될 수 있다. 도 2에 도시된 바와 같이, 본 실시예의 단말 장치는, 적어도 하나의 센서(11), 데이터 처리 유닛(12), 메모리(14), CPU(15), 및 스토리지(20)를 포함한다.
데이터 처리 유닛(12)은, 적어도 하나의 수집 모듈(collecting module)(121), 특징 추출 모듈(feature extracting module)(122), 및 스토리지 관리 모듈(storage managing module)(123)을 포함하며, 적어도 하나의 수집 모듈(121)의 수집 모듈(121) 각각은 적어도 하나의 센서(11)의 하나의 센서(11)에 대응하는데, 즉, 하나의 수집 모듈(121)은 하나의 센서(11)에 의해 생성된 센싱 데이터를 수집하는 역할을 한다.
적어도 하나의 수집 모듈(121)은, CPU(15)가 휴지 상태일 경우, 적어도 하나의 수집 모듈(121)에 대응하는 센서(11)에 의해 생성된 센싱 데이터를 수집하고, 수집된 센싱 데이터를 메모리(14)에 저장하도록 구성된다. 특징 추출 모듈(122)은 메모리(14) 및 스토리지 관리 모듈(123)에 연결되며, 수집 모듈(121)에 의해 메모리에 저장된 센싱 데이터의 특징 데이터를 추출하고, 추출된 특징 데이터를 스토리지 관리 모듈(123)에 제공하도록 구성된다. 스토리지 관리 모듈(123)은 스토리지(20)에 연결되며, 특징 추출 모듈(122)에 의해 제공된 특징 데이터를, 기설정된 스토리지 디렉토리(directory)에 따라 스토리지(20)에 저장하도록 구성된다.
데이터 감지에 있어서, 추가, 삭제, 또는 변경 등의 작업은 일반적으로 포함되지 않으며, 따라서 본 실시예의 스토리지(20)는 상대적으로 단순한 스토리지 장치를 사용하여 수행될 수 있는데, 예를 들어 이는 SD(Secure Digital) 카드일 수 있다. SD 카드에 의해 지원되는 스토리지는 속도가 높기 때문에 상대적으로 특징 데이터 저장의 효율성이 높아진다.
일반적으로, 스토리지(20)에 저장되는 특징 데이터는 서버에 업로드되어야 한다. 서버 측에서 특징 데이터를 용이하게 구분 및 관리하기 위해, 스토리지 관리 모듈(123)은 2-레벨 디렉토리 관리 방식으로 특징 데이터에 대해 스토리지 관리를 수행할 수 있다. 2-레벨 디렉토리에서 제1 레벨 디렉토리는 단말 장치의 식별 정보에 의해 형성될 수 있고, 이와 같은 방식으로 제1 레벨 디렉토리를 이용함으로써 서버는 어떤 단말 장치로부터 특징 데이터가 오는 것인지 구별할 수 있다. 예를 들어, 단말 장치가 스마트폰일 경우, 단말 장치의 식별 정보는 휴대 전화의 IMEI(International Mobile Equipment Identity)일 수 있다. 2-레벨 디렉토리에서 제2 레벨 디렉토리는 저장된 특징 데이터의 시간 정보에 의해 형성될 수 있고, 이와 같은 방식으로 제2 레벨 디렉토리를 이용함으로써 서버는 어느 시간이 특징 데이터인지를 구별할 수 있으며, 예를 들면, 시간 정보는 타임 스탬프(time stamp)일 수 있다. 예를 들어, 단말 장치가 스마트폰일 경우, 단말 장치의 식별 정보는 스마트폰의 IMEI이고, 2-레벨 디렉토리의 시간 정보는 타임 스탬프이며, 스토리지 관리 모듈(123)은 특징 데이터를 저장하기 위한 폴더를 타임 스탬프-IMEI(Time stamp-IMEI)로 명명할 수 있고, 이와 같은 방식으로 스토리지(20)에 저장된 특징 데이터는 보다 명확해지며, 특징 데이터가 서버에 업로드된 이후에, 서버는 특징 데이터를 매우 편리하게 관리한다.
일반적으로, 서로 다른 종류의 센서는 서로 다른 단말 장치에 설치된다. 예를 들어, 일부 단말 장치는 내장된 자이로스코프 센서(built-in gyroscope sensors)를 갖지만, 일부 단말 장치는 빌트인 자이로스코프 센서를 갖지 않는다. 또한, 서로 다른 단말 장치에 내장된 센서에 의해, 지원되는 수집 방법, 제공되는 수집 인터페이스, 및 지원되는 수집 빈도는 서로 다르다. 단말 장치에 내장된 가속도 센서를 예로 들어 보면, 표 1에 보여지는 바와 같이, 센서는 헤르츠(HZ) 단위에서 4회의 수집 빈도를 지원한다.
수집 모드 사용자 인터페이스
(UI: User Interface) 모드		 일반(Normal)
모드		 게임(Game)
모드		 고속(Fast)
모드
지원된
수집 빈도 		10-15 Hz 5 Hz 40-50 Hz 50 Hz 초과
본 실시예에서 제공되는 수집 모듈(121)은 수집 모듈(121)에 대응하는 센서(11)에 적응하고, 또한 다른 수집 방법을 지원할 수 있으며, 다른 수집 인터페이스를 지원할 수도 있고, 다른 수집 빈도를 지원할 수도 있다. 가속도 센서에 의해 생성된 센싱 데이터를 이용하여 사용자의 활동을 인지하도록 의도되었다면, 바람직하게는 높은 수집 빈도가 이용될 것이며, 예를 들어, 일반적으로 20 Hz를 초과하는 수집 빈도가 이용될 것이다.
본 실시예에서 단말 장치에 내장될 수 있는 센서(11)는 표 2에 도시되었으나, 표 2에 도시된 센서에 제한되지는 않는다. 이에 따라, 수집 모듈(121)에 의해 수집된 센싱 데이터의 내용 및/또는 형식 또한 표 2에 도시되었다.
센서의 종류 센싱 데이터
가속도 센서 <타임 스탬프, x, y, z>
자기장 센서 <타임 스탬프, x, y, z>
방향 센서 <타임 스탬프, x, y, z>
자이로스코프 센서 <x, y, z>
거리 센서 < 타임 스탬프, 근사값(Proximity-value)>
조도 센서 < 타임 스탬프, 조도값 (Light-value)>
GPS < 타임 스탬프, 경도, 위도, 고도, 속도>
WiFi 센서 < 타임 스탬프, 감지된 WiFi 장치의 MAC(Medium Access Control) 주소 및 신호 강도 >
마이크로폰 시간으로 명명된 오디오 파일
이미지 인식 모듈 시간으로 명명된 사진 파일로서, 형식은JPEG 등일 수 있음
배터리 감지 모듈 < 타임 스탬프, 충전 여부, 전압, 온도 등>
기지국 감지 모듈 < 타임 스탬프, 기지국의 ID(identifier), 신호 강도 등 >
사용자 동작 로그(log) 기록 모듈 기록된 통화 로그, 단문 문자 로그, 어플리케이션 사용 로그, 스크린 전원 켜짐 및 꺼짐 로그, 네트워크 연결 등
기타 모듈 ...
상술한 내용으로부터 복수의 센서가 본 실시예의 단말 장치에 내장될 수 있다는 것을 알 수 있으며, 단말 장치 및 단말 장치에 기반한 어플리케이션의 발전과 더불어, 단말 장치에 내장되는 센서의 수는 점점 늘어나며, 수집 빈도 역시 상대적으로 높다. 단말 장치는 일반적으로 배터리에 의해 가동되고, 배터리 전원은 제한적이다. 예를 들어, 웹페이지 탐색을 위한 인터넷 접속, 게임 플레이, 단문 메시지 수신 또는 송신, 전화 통화 등 단말 장치의 일상적인 어플리케이션은 배터리 전력을 소모하는데, 다양한 센서에 의해 생성되는 센싱 데이터가 동시에 수집될 경우, 단말 장치의 배터리 전원은 빨리 닳게 된다. 따라서 본 실시예는 단말 장치의 배터리 전원을 절약하기 위한 단말 장치를 제공한다.
도 2에 도시된 바와 같이, 본 실시예의 데이터 처리 유닛(121)은 수집 정책 제어 모듈(collection policy control module)(124)을 더 포함한다.
수집 정책 제어 모듈(124)은 적어도 하나의 수집 모듈(121)에 연결되며, 수집 정책을 생성하고, 수집 정책에 따라 적어도 하나의 수집 모듈(121)로 대응 제어 정보를 제공하도록 구성된다. 수집 정책이 서로 다를 경우, 수집 정책에 대응하는 제어 정보 또한 서로 다르다. 예를 들어, 수집 정책이 주기적 수집 정책일 경우, 수집 정책에 대응하는 제어 정보는 주기적인 수집 제어 명령일 수 있고, 주기적인 수집 제어 명령은 샘플링(sampling) 기간을 포함하며; 수집 정책이 랜덤 수집 정책일 경우, 수집 정책에 대응하는 제어 정보는 랜덤 수집 제어 명령일 수 있고, 랜덤 수집 제어 명령은 랜덤 수집 시간을 결정하는데 사용되는 랜덤 수집 함수를 포함하며; 수집 정책이 종일(full-day) 연속 수집 정책일 경우, 수집 정책에 대응하는 제어 정보는, 종일 연속 수집이 수행되도록 명령하는데 사용되는 연속 수집 제어 명령일 수 있다.
수집 정책 제어 모듈(124)에 기반하여, 적어도 하나의 수집 모듈(121)은 구체적으로, CPU(15)가 휴지 상태일 경우, 수집 정책 제어 모듈(124)에 의해 제공되는 제어 정보에 따라, 적어도 하나의 수집 모듈(121)에 대응하는 적어도 하나의 센서(11)에 의해 생성되는 센싱 데이터를 수집하고, 수집된 센싱 데이터를 메모리(14)에 저장하도록 구성될 수 있다. 수집 모듈(121)이 특정 수집 정책에 따라 수집을 수행함으로써 센싱 데이터 수집에 의해 소모되는 전력 감소가 가능해진다.
수집 정책이 주기적 수집 정책일 경우, 제어 정보는 주기적인 수집 제어 명령이고, 적어도 하나의 수집 모듈(121)은 구체적으로, CPU(15)가 휴지 상태일 경우, 수집 정책 제어 모듈(124)에 의해 제공된 주기적인 수집 제어 명령에 따라, 적어도 하나의 수집 모듈(121)에 대응하는 적어도 하나의 센서(11)에 의해 생성된 센싱 데이터를 주기적으로 수집하고, 수집된 센싱 데이터를 메모리(14)에 저장하도록 구성될 수 있다.
수집 정책이 랜덤 수집 정책일 경우, 수집 정책에 대응하는 제어 정보는 랜덤 수집 제어 명령일 수 있고, 적어도 하나의 수집 모듈(121)은 구체적으로, 랜덤 수집 제어 명령의 랜덤 수집 함수에 의해 결정된 시점에 수집 정책 제어 모듈(124)에 의해 제공된 랜덤 수집 제어 명령에 따라, 적어도 하나의 수집 모듈(121)에 대응하는 적어도 하나의 센서(11)에 의해 생성된 센싱 데이터를 수집하고, 수집된 센싱 데이터를 메모리(14)에 저장하도록 구성될 수 있다.
수집 정책이 종일 연속 수집 정책일 경우, 수집 정책에 대응하는 제어 정보는 연속적인 수집 제어 명령일 수 있고, 적어도 하나의 수집 모듈(121)은 구체적으로, CPU(15)가 휴지 상태일 경우, 수집 정책 제어 모듈(124)에 의해 제공된 연속 수집 제어 명령에 따라, 적어도 하나의 수집 모듈(121)에 대응하는 적어도 하나의 센서(11)에 의해 생성된 센싱 데이터를 연속적으로 수집하고, 수집된 센싱 데이터를 메모리(14)에 저장하도록 구성될 수 있다.
사용자 행위 마이닝(mining)에서, 대부분의 이상적인 수집 정책은 종일 연속 수집 정책이며, 즉, 센서에 의해 생성된 센싱 데이터는 하루 24시간동안 연속적으로 수집된다. 이와 같은 방식으로 획득된 센싱 데이터는 그 양이 최대이고, 사용자 행위 모델링 및 데이터 마이닝에 가장 유용하나, 많은 양의 배터리 전력이 소모된다. 가속도 센서에 의해 생성된 센싱 데이터가 하루 종일 연속적으로 수집될 경우, 200K의 센싱 데이터가 생성되고 평균적으로 전원의 1%가 매분 소모되며, 단말 장치의 배터리 전원은 2시간 이상 지속되지 못한다는 것이 실험을 통해 밝혀졌다. 이에 기초하여, 종일 연속 수집 정책은 대량의 센싱 데이터가 요구되는 시나리오에 적용될 수 있다.
대량의 센싱 데이터가 요구되지 않는 시나리오에 대해서는, 주기적 수집 정책 또는 랜덤 수집 정책이 사용될 수 있다.
주기적 수집 정책이란 센서에 의해 생성된 센싱 데이터가 고정된 구간에서 한 번 수집되는 것을 의미한다. 각각의 수집에 대한 시간 간격은 제한되지 않는다. 예를 들어, 수집이 6분마다 1분간 지속되거나, 5분마다 1분간 지속될 수 있다. 수집 정책 제어 모듈(124)은 구체적으로, 주기적 수집 정책을 생성하고, 주기적 수집 제어 명령을 이용하여, 주기적 수집 정책에 의해 이용되는 샘플링 기간을 각각의 수집 모듈(121)에 제공하도록 구성될 수 있다.
구체적으로, 센서에 의해 생성된 센싱 데이터의 변화가 작을 경우, 이는 단말 장치의 최근 활동은 상대적으로 안정적(steady)임을 의미하는데, 예를 들면, 단말 장치가 고정된 물체(예를 들면, 책상)에 놓여있을 수 있고; 이 경우, 데이터 마이닝, 머신 러닝, 및 인공 지능 분석 등의 처리에는 소량의 센싱 데이터만이 필요하며, 센싱 데이터에 대한 샘플링 빈도가 감소될 수 있다. 센서에 의해 생성된 센싱 데이터의 변화가 클 경우, 이는 단말 장치를 가진 사용자가 조깅, 쇼핑을 하는 경우, 또는 탈 것 안에 있는 경우를 의미하는데, 예이 경우, 데이터 마이닝, 머신 러닝, 및 인공 지는 분석 등의 처리에 더 많은 센싱 데이터가 필요하며, 센싱 데이터에 대한 샘플링 빈도는 증가될 수 있다. 센싱 데이터의 작은 변화는 보다 낮은 샘플링 빈도를 의미하고, 센싱 데이터의 큰 변화는 보다 높은 샘플링 빈도를 의미한다. 이에 기초하여, 수집 정책 제어 모듈(124)은, 수집 정책이 주기적 수집 정책일 경우, 기설정된 조절 시간 내에 적어도 하나의 수집 모듈(121)에 의해 수집된 센싱 데이터를 획득하고, 획득된 센싱 데이터에 따라 주기적 수집 정책에 대응하는 샘플링 기간을 조절하고, 적어도 하나의 수집 모듈(121)로 조절에 의해 획득된 샘플링 기간을 제공함으로써, 적어도 하나의 수집 모듈(121)이, 조절에 의해 획득된 샘플링 기간에 따라, 적어도 하나의 수집 모듈(121)에 대응하는 적어도 하나의 센서(11)에 의해 생성된 센싱 데이터를 계속하여 수집하도록 더 구성될 수 있다.
더욱이, 수집 정책 제어 모듈(124)은, 수집 정책이 주기적 수집 정책일 경우, 기설정된 조절 시간 내에 적어도 하나의 수집 모듈(121)에 의해 수집된 센싱 데이터를 수집하고, 획득된 센싱 데이터에 따라 센싱 데이터의 변화율을 계산하고, 변화율에 따라 샘플링 기간을 조절하며, 조절에 의해 획득된 샘플링 기간과 조절된 샘플링 기간 간의 차이가 기설정된 차이 문턱치보다 클 경우, 조절에 의해 획득된 샘플링 기간을 적어도 하나의 수집 모듈(121)에 제공함으로써, 이에 따라 적어도 하나의 수집 모듈(121)은, 조절에 의해 획득된 샘플링 기간에 따라, 적어도 하나의 수집 모듈(121)에 대응하는 적어도 하나의 센서(11)에 의해 생성된 센싱 데이터를 계속하여 수집하도록 더 구성될 수 있다. 예를 들어, 수집 정책 제어 모듈(124)은 조절 시간을 미리 설정할 수 있고, 조절 시간은 슬라이딩 타임 윈도우(sliding time window)를 이용하여 실행될 수 있고, 수집 모듈(121)은 센서에 의해 생성된 센싱 데이터를 수집하며, 수집 모듈(121)의 수집 시간 이후의 각각의 시간은 슬라이딩 타임 윈도우를 초과하고, 샘플링 정책 제어 모듈(124)은 슬라이딩 타임 윈도우에서 수집 모듈(121)에 의해 수집된 센싱 데이터에 따라 센싱 데이터의 변화율을 한 번 계산한다. 변화율은 센싱 데이터의 분산의 함수일 수 있고, g(var)로 기록되며, 여기서 var은 분산(variance)을 의미한다. 이후에는, 샘플링 정책 제어 모듈(124)이 샘플링 비율 함수 f를 이용하여 새로운 샘플링 비율을 다시 계산할 수 있고, 샘플링 비율 함수 f는 변화율의 함수로서 f[g(var)]로 기록되고, 이후에는 새로운 샘플링 기간(즉, 조절에 의해 획득된 샘플링 기간)이 획득된다. 이후에, 샘플링 정책 제어 모듈(124)은 조절에 의해 획득된 샘플링 기간과 조절된 샘플링 기간 간의 차이를 획득하고, 이 차이가 기설정된 차이 문턱치보다 큰지 여부를 판정한다. 판정 결과 차이가 기설정된 차이 문턱치보다 클 경우, 샘플링 정책 제어 모듈(124)은 조절에 의해 획득된 샘플링 기간을 수집 모듈(121)에 제공하며, 이에 따라 수집 모듈(121)은 조절에 의해 획득된 샘플링 기간에 따라 대응 센서(11)에 의해 생성된 센싱 데이터를 계속하여 수집한다.
랜덤 수집 정책은 센서에 의해 생성된 센싱 데이터가 하루 중 정해지지 않은 시간 세그먼트(time segment) 내에 수집되는 것을 의미한다. 하루 중 인간의 활동은 유사성과 규칙을 가지는데, 예를 들면, 0시부터 이른 오전 6시까지의 시간 세그먼트 동안에는 대부분의 사람들이 수면 상태에 있고, 오전 9시부터 11시까지는 대부분의 사람들이 일을 한다. 인간의 활동 규칙에 따라 하루는 몇 가지 시간 세그먼트로 구분될 수 있다. 표 3은 하루 전체를 시간 세그먼트로 구분하는 방식을 보여준다.
시간 세그먼트 1 수면 0:00-6:00
시간 세그먼트 2 이른 아침 6:00-9:00
시간 세그먼트 3 오전 9:00-11:30
시간 세그먼트 4 정오 11:30-13:30
시간 세그먼트 5 오후 13:30-17:00
시간 세그먼트 6 저녁 17:00-19:00
시간 세그먼트 7 밤 19:00-21:00
시간 세그먼트 8 취침 21:00-24:00
사용자가 서로 다른 활동 상태에 있을 경우에는 센싱 데이터 수집에 필요한 빈도가 서로 다르다. 일반적으로, 활동이 빈번할 경우에는 요구되는 수집 빈도가 높고, 활동이 단일적이거나 상대적으로 안정적일 경우에는 요구되는 수집 빈도가 낮다. 센싱 데이터가 사용자의 활동 상태에 따라 수집될 수 있다면, 요구되는 센싱 데이터가 획득될 수 있을 뿐만 아니라, 에너지 소모도 줄어든다. 이에 기초하여, 매일 매일의 수집 시간은 랜덤 수집 함수를 이용함으로써 결정될 수 있고, 이후에 센싱 데이터가 수집 시간 내에 수집된다. 이에 기초하여, 수집 정책 제어 모듈(124)은 구체적으로 랜덤 수집 정책을 생성하고, 랜덤 수집 함수를 수집 모듈(121)로 제공하며, 이에 따라 수집 모듈(121)이 랜덤 수집 함수에 따라 수집 시간을 결정하고, 결정된 수집 시간 내에 센싱 데이터를 수집하도록 구성될 수 있다. 랜덤 수집 방식은 센싱 데이터를 수집하기 위한 시간 세그먼트를 분산시킴으로써, 센싱 데이터 수집에 소모되는 전력 감소를 가능하게 한다.
선택적으로, 수집 정책 제어 모듈(124)에 있어서, 수집 정책 제어 모듈(124)이 수집 정책을 생성하는 방식이 단말 장치에 의해 제공되는 인간-기계간 인터페이스(man-machine interface)를 통해 사용자에 의하여 제공될 수 있다.
본 실시예의 단말 장치가, 수집 모듈(121)을 제어하는 수집 정책 제어 모듈(124)을 이용하여 주기적 수집 또는 랜덤 수집을 수행함으로써 센싱 데이터 수집에 소모되는 배터리 전력의 절약이 가능해진다는 점은 상술한 바로부터 알 수 있다.
또한, 수집 정책 제어 모듈(124)은, 기설정된 제1 타입 트리거링 이벤트(triggering event)가 감지될 경우, 적어도 하나의 수집 모듈(121)에 수집 시작 명령을 전송함으로써, 수집 시작 명령에 따라, 적어도 하나의 수집 모듈(121)이, 적어도 하나의 수집 모듈(121)에 대응하는 적어도 하나의 센서에 의해 생성된 센싱 데이터를 수집하기 시작하고, 기설정된 제2 타입 트리거링 이벤트의 발생이 감지될 경우, 적어도 하나의 수집 모듈(121)에 수집 종료 명령을 전송함으로써, 수집 종료 명령에 따라, 적어도 하나의 수집 모듈(121)이, 적어도 하나의 수집 모듈(121)에 대응하는 적어도 하나의 센서(11)에 의해 생성된 센싱 데이터의 수집을 종료하도록, 더 구성된다.
이에 기초하여, 적어도 하나의 수집 모듈(121)은 구체적으로, CPU(15)가 휴지 상태일 경우, 수집 정책 제어 모듈(124)에 의해 제공된 수집 시작 명령에 따라, 적어도 하나의 수집 모듈(121)에 대응하는 적어도 하나의 센서(11)에 의해 생성된 센싱 데이터를 수집하기 시작하고, 수집 정책 제어 모듈(124)에 의해 제공된 수집 종료 명령에 따라, 적어도 하나의 수집 모듈(121)에 대응하는 적어도 하나의 센서(11)에 의해 생성된 센싱 데이터의 수집을 종료하고, 수집된 센싱 데이터를 메모리(14)에 저장하도록, 구성된다.
구체적으로, 제1 타입 트리거링 이벤트가 발생할지 또는 제2 타입 트리거링 이벤트가 발생할지 여부를 판정하기 위해, 수집 정책 제어 모듈(124)은, 대응하는 수집 모듈(121)에 의해 수집된 센싱 데이터를 분석할 수 있다.
선택적으로, 제1 타입 트리거링 이벤트는, 네트워크 연결 이벤트, 통화 이벤트(수신 통화 및 발신 통화), 배터리 교환 이벤트, 어플리케이션 동작 이벤트, 단말 장치 이동 이벤트, 단말 가속 이벤트 등을 포함하나 이에 한정되지는 않는다.
선택적으로, 제2 타입 트리거링 이벤트는, 과도하게 낮은 전원의 이벤트, 안정적인 단말 장치의 이벤트 등을 포함하나 이에 한정되지는 않는다.
본 실시예의 단말 장치는 수집 정책 제어 모듈(124)을 이용하여 관련 트리거링 이벤트를 감지하고, 트리거링 이벤트에 따라, 수집 및 수집 종류를 수행하도록 수집 모듈(121)을 제어하며, 이에 따라 수집 모듈(121)은 필요할 경우 센싱 데이터를 수집할 수 있고 필요하지 않을 경우에는 센싱 데이터를 수집하지 않을 수 있으며, 나아가 배터리 전원의 절약이 가능해진다.
또한, 본 실시예의 단말 장치에 있는 특징 추출 모듈(122)은 구체적으로, 기설정된 추출 기간에 따라, 추출 기간 내에 메모리(14)에 저장된 센싱 데이터에 대하여 특징 추출을 수행하고, 추출된 특징 데이터를 스토리지 관리 모듈(123)로 제공함으로써, 스토리지 관리 모듈(123)이 기설정된 스토리지 디렉토리에 따라 스토리지(20) 내에 특징 데이터를 저장하도록 구성될 수 있다. 예를 들면, 추출 기간은 기설정될 수 있고, 추출 기간은 슬라이딩 타임 윈도우를 이용하여 구현될 수 있는데, 예를 들어, 슬라이딩 타임 윈도우의 길이가 5초이면, 이는 수집 모듈(121)에 의해 5초 내로 메모리(14)에 수집 및 저장된 센싱 데이터에 대해 5초마다 특징 추출이 수행된다는 것을 의미하며, 이로써 추출된 특징 데이터의 양이 감소될 수 있다.
특징 추출 모듈(122)이 특징 추출을 수행하기 위한 방법은 가속도 센서를 예로 들어 설명한다. 구체적으로, 수집 모듈(121)에 의해 제공되는 가속도 센서에 의해 생성된 센싱 데이터는, x 요소, y 요소, 및 z 요소의 3 가지 요소를 갖는다. 이러한 3 가지 요소에 의해 요소 s가 계산되며, s= Math.Sqrt(x*x +y*y +z*z)이다. 이와 같은 4 가지 요소 각각에 대하여 8 가지 특징이 계산될 수 있으며, 총 32 가지의 특징이 획득된다. Math.Sqrt는 제곱근을 계산하기 위한 함수를 의미한다. 각각의 8 가지 특징은 결과값, 분산, 절대 평균값, 에너지, 최대값, 최소값, 고속 푸리에 변환(FFT: Fast Fourier Transformation) 평균값, 및 FFT 가중 평균이다.
에너지의 계산식은 Energy=∑Math.pow(x, 2)/n이며, n은 추출 기간 내에 수집 모듈(121)에 의해 수집된 센싱 데이터 조각의 개수이고, 간단히 말하면 이는 샘플링 지점의 개수에 관하여 나타낼 수 있다. FFT 평균값은 추출 기간 내에 수집 모듈(121)에 의해 수집된 센싱 데이터에 대해 FFT 변환이 수행된 후의 평균값을 의미한다. FFT 가중 평균은 추출 기간 내에 수집 모듈(121)에 의해 수집된 센싱 데이터에 대해 FFT 변환이 수행된 후의 가중 평균값을 의미하고, 가중된 값은 각각 1/n, 2/n, …, i/n, …, 및 n/n이다. x 요소에는 이하의 특징들이 포함되고: 평균값, 분산, 절대 평균값, 최대값, 및 최소값; y 요소에는 이하의 특징들이 포함되며: 평균값, 분산, 절대 평균값, 최대값, 및 최소값; z 요소에는 이하의 특징들이 포함된다: 평균값, 분산, 절대 평균값, 최대값, 및 최소값.
본 실시예의 특징 추출 모듈(122)은 특징 추출을 주기적으로 수행하며, 이에 따라 데이터 양이 감소되고, 복수의 쓰레드(thread) 사용이 불요할 수 있으며 특징 추출은 싱글 쓰레드의 이용으로 수행될 수 있기 때문에, 배터리 전원 소모를 더욱 감소시킬 수 있다.
당업자는 상술한 방법 실시예의 모든 단계 또는 일부 단계가 프로그램 명령 관련 하드웨어에 의해 구현될 수 있음을 이해할 수 있다. 상술한 프로그램은 컴퓨터로 판독 가능한 저장 매체에 저장될 수 있다. 프로그램이 작동하면, 상술한 방법 실시예의 단계들이 구현된다. 상술한 저장 매체는, ROM, RAM, 자기 디스크, 또는 광 디스크 등 프로그램 코드를 저장할 수 있는 어떠한 매체라도 포함할 수 있다.
끝으로, 상술한 실시예는 본 발명의 기술적 해결책을 설명하기 위한 것일 뿐이며, 본 발명을 제한하지는 않는다. 본 발명은 상술한 실시예를 참조로 하여 구체적으로 설명되었지만, 당업자는 상술한 실시예에 설명된 기술적 해결책에 변경을 더 가할 수 있고, 또는 기술적 해결책의 일부나 전부에 대해 등가 치환을 가할 수도 있음을 이해할 필요가 있다. 이와 같은 변경 또는 치환은 기술적 해결책의 핵심이 본 발명의 실시예의 기술적 해결책의 범위로부터 벗어나게 하지 않는다.

Claims (10)

  1. CPU(Central Processing Unit) 및 메모리를 포함하는 단말 장치로서,
    상기 단말 장치는 적어도 하나의 센서, 데이터 처리 유닛, 스토리지(storage)를 더 포함하고,
    상기 적어도 하나의 센서는 대응하는 측정 대상을 감지하고 대응하는 센싱 데이터를 생성하도록 구성되고,
    상기 데이터 처리 유닛은, CPU와 상호 보완적 방식으로 결합하여, 상기 적어도 하나의 센서에 의해 생성된 상기 센싱 데이터를 수집하고, 수집된 상기 센싱 데이터를 상기 메모리에 저장하고, 상기 메모리에 저장된 상기 센싱 데이터에 대해 특징 추출을 수행하고, 추출된 특징 데이터를 상기 스토리지에 저장하도록 구성되며,
    상기 상호 보완적 방식이란, 상기 데이터 처리 유닛과 상기 CPU 중 하나가 작업 상태일 때, 다른 하나가 휴지 상태이고, 상기 데이터 처리 유닛의 상태가 상기 CPU의 상태에 의해 제한되는 것을 의미하고,
    상기 스토리지는 상기 데이터 처리 유닛에 의해 추출된 상기 특징 데이터를 저장하도록 구성되며,
    상기 데이터 처리 유닛은, 적어도 하나의 수집 모듈, 특징 추출 모듈, 및 스토리지 관리 모듈을 포함하고,
    상기 적어도 하나의 수집 모듈 중 각각의 수집 모듈은 상기 적어도 하나의 센서 중 하나의 센서에 대응되고,
    상기 적어도 하나의 수집 모듈은, 상기 CPU가 휴지 상태일 경우, 상기 적어도 하나의 수집 모듈에 대응하는 상기 센서에 의해 생성된 상기 센싱 데이터를 수집하고, 수집된 상기 센싱 데이터를 상기 메모리에 저장하도록 구성되며,
    상기 특징 추출 모듈은 상기 메모리에 저장된 상기 센싱 데이터의 상기 특징 데이터를 추출하고, 추출된 상기 특징 데이터를 상기 스토리지 관리 모듈에 제공하도록 구성되고,
    상기 스토리지 관리 모듈은, 기설정된 스토리지 디렉토리(storage directory)에 따라, 상기 특징 추출 모듈에 의해 제공된 상기 특징 데이터를 상기 스토리지에 저장하도록 구성되며,
    상기 데이터 처리 유닛은 수집 정책 제어 모듈을 더 포함하고,
    상기 수집 정책 제어 모듈은 수집 정책을 생성하고, 상기 수집 정책에 따라 상기 적어도 하나의 수집 모듈에 대응 제어 정보를 제공하도록 구성되며,
    상기 적어도 하나의 수집 모듈은 구체적으로, 상기 CPU가 휴지 상태일 경우, 상기 수집 정책 제어 모듈에 의해 제공된 상기 제어 정보에 따라, 상기 적어도 하나의 수집 모듈에 대응하는 상기 적어도 하나의 센서에 의해 생성된 상기 센싱 데이터를 수집하고, 수집된 상기 센싱 데이터를 상기 메모리에 저장하도록 구성되는,
    단말 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 데이터 처리 유닛은 구체적으로, 상기 CPU와 상기 상호 보완적 방식으로 결합하여, 상기 적어도 하나의 센서에 의해 생성된 상기 센싱 데이터를 수집하도록 구성되고, 수집된 상기 센싱 데이터를 상기 메모리에 저장하고, 상기 메모리에 저장된 상기 센싱 데이터에 대해 상기 특징 추출을 수행하고, 제2 입출력(I/O) 채널을 이용하여, 추출된 상기 특징 데이터를 상기 스토리지에 저장하도록 구성되며,
    상기 제2 입출력 채널은 상기 스토리지에 접근하기 위해 상기 CPU에 의해 사용되는 제1 입출력 채널과는 독립적인, 단말 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    (1) 상기 수집 정책은 주기적 수집 정책이고, 상기 제어 정보는 주기적인 수집 제어 명령이며,
    상기 적어도 하나의 수집 모듈은 구체적으로, 상기 CPU가 휴지 상태일 경우, 상기 수집 정책 제어 모듈에 의해 제공된 상기 주기적인 수집 제어 명령에 따라, 상기 적어도 하나의 수집 모듈에 대응하는 상기 적어도 하나의 센서에 의해 생성된 상기 센싱 데이터를 주기적으로 수집하고, 수집된 상기 센싱 데이터를 상기 메모리에 저장하도록 구성되거나,
    (2) 상기 수집 정책은 랜덤 수집 정책이고, 상기 제어 정보는 랜덤 수집 제어 명령이며, 상기 랜덤 수집 제어 명령은 랜덤 수집 시간을 결정하는데 사용되는 랜덤 수집 함수를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 수집 모듈은 구체적으로, 상기 CPU가 휴지 상태일 경우, 상기 랜덤 수집 제어 명령의 상기 랜덤 수집 함수에 의해 결정된 시점에 상기 수집 정책 제어 모듈에 의해 제공된 상기 랜덤 수집 제어 명령에 따라, 상기 적어도 하나의 수집 모듈에 대응하는 상기 적어도 하나의 센서에 의해 생성된 상기 센싱 데이터를 수집하고, 수집된 상기 센싱 데이터를 상기 메모리에 저장하도록 구성되거나,
    (3) 상기 수집 정책은 종일 연속 수집 정책이고, 상기 제어 정보는 연속 수집 제어 명령이며,
    상기 적어도 하나의 수집 모듈은 구체적으로, 상기 CPU가 휴지 상태일 경우, 상기 수집 정책 제어 모듈에 의해 제공된 상기 연속 수집 제어 명령에 따라, 상기 적어도 하나의 수집 모듈에 대응하는 상기 적어도 하나의 센서에 의해 생성된 상기 센싱 데이터를 연속적으로 수집하고, 수집된 상기 센싱 데이터를 상기 메모리에 저장하도록 구성되는,
    단말 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 특징 추출 모듈은 구체적으로, 기설정된 추출 기간에 따라, 상기 추출 기간 내에 상기 메모리에 저장된 상기 센싱 데이터에 대해 특징 추출을 수행하고, 추출된 상기 특징 데이터를 상기 스토리지 관리 모듈에 제공하도록 구성되는, 단말 장치.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 수집 정책 제어 모듈은, 상기 수집 정책이 주기적 수집 정책일 경우, 상기 적어도 하나의 수집 모듈에 의해 기설정된 조절 시간 내에 수집된 상기 센싱 데이터를 획득하고, 획득된 상기 센싱 데이터에 따라 상기 주기적 수집 정책에 대응하는 샘플링(sampling) 기간을 조절하고, 조절에 의해 획득된 상기 샘플링 기간을 상기 적어도 하나의 수집 모듈에 제공하도록 더 구성되고, 이에 따라 상기 적어도 하나의 수집 모듈이, 조절에 의해 획득된 상기 샘플링 기간에 따라, 상기 적어도 하나의 수집 모듈에 대응하는 상기 적어도 하나의 센서에 의해 생성된 상기 센싱 데이터를 계속하여 수집하는, 단말 장치.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 수집 정책 제어 모듈은 구체적으로,
    상기 수집 정책이 상기 주기적 수집 정책일 경우, 상기 적어도 하나의 수집 모듈에 의해 상기 기설정된 조절 시간 내에 수집된 상기 센싱 데이터를 획득하고, 획득된 상기 센싱 데이터에 따라 상기 센싱 데이터의 변화율을 계산하고, 상기 변화율에 따라 상기 샘플링 기간을 조절하며, 상기 조절에 의해 획득된 샘플링 기간과 상기 조절된 샘플링 기간 간의 차이가 기설정된 차이 문턱치보다 클 경우, 상기 조절에 의해 획득된 샘플링 기간을 상기 적어도 하나의 수집 모듈에 제공하도록 구성되고, 이에 따라 상기 적어도 하나의 수집 모듈은, 상기 조절에 의해 획득된 샘플링 기간에 따라, 상기 적어도 하나의 수집 모듈에 대응하는 상기 적어도 하나의 센서에 의해 생성된 상기 센싱 데이터를 계속하여 수집하는, 단말 장치.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 수집 정책 제어 모듈은,
    기설정된 제1 타입 트리거링 이벤트(triggering event)의 발생이 감지될 경우, 상기 적어도 하나의 수집 모듈에 수집 시작 명령을 전송함으로써, 상기 수집 시작 명령에 따라, 상기 적어도 하나의 수집 모듈이, 상기 적어도 하나의 수집 모듈에 대응하는 상기 적어도 하나의 센서에 의해 생성된 상기 센싱 데이터를 수집하기 시작하고,
    기설정된 제2 타입 트리거링 이벤트의 발생이 감지될 경우, 상기 적어도 하나의 수집 모듈에 수집 종료 명령을 전송함으로써, 상기 수집 종료 명령에 따라, 상기 적어도 하나의 수집 모듈이, 상기 적어도 하나의 수집 모듈에 대응하는 상기 적어도 하나의 센서에 의해 생성된 상기 센싱 데이터의 수집을 종료하도록
    더 구성되고,
    상기 적어도 하나의 수집 모듈은 구체적으로,
    상기 CPU가 휴지 상태일 경우, 상기 수집 정책 제어 모듈에 의해 제공된 상기 수집 시작 명령에 따라, 상기 적어도 하나의 수집 모듈에 대응하는 상기 적어도 하나의 센서에 의해 생성된 상기 센싱 데이터를 수집하기 시작하고,
    상기 수집 정책 제어 모듈에 의해 제공된 상기 수집 종료 명령에 따라, 상기 적어도 하나의 수집 모듈에 대응하는 상기 적어도 하나의 센서에 의해 생성된 상기 센싱 데이터의 수집을 종료하고,
    수집된 상기 센싱 데이터를 상기 메모리에 저장하는,
    단말 장치.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 스토리지 관리 모듈은 구체적으로, 상기 특징 추출 모듈에 의해 제공된 상기 특징 데이터를, 2-레벨 디렉토리에 따라 상기 스토리지에 저장하도록 구성되고, 상기 2-레벨 디렉토리의 제1 레벨 디렉토리는 상기 단말 장치의 식별 정보에 의해 형성되고, 상기 2-레벨 디렉토리의 제2 레벨 디렉토리는 상기 특징 데이터를 저장하는 시간 정보에 의해 형성되는, 단말 장치.
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Families Citing this family (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7818350B2 (en) 2005-02-28 2010-10-19 Yahoo! Inc. System and method for creating a collaborative playlist
KR102328100B1 (ko) * 2014-11-20 2021-11-17 삼성전자주식회사 복수의 입출력 장치를 제어하는 방법 및 장치
US9690361B2 (en) * 2014-12-24 2017-06-27 Intel Corporation Low-power context-aware control for analog frontend
CN106681619B (zh) * 2015-11-05 2019-12-31 中国移动通信集团公司 一种控制电子设备的能耗的方法及装置
US10732694B2 (en) * 2017-09-22 2020-08-04 Qualcomm Incorporated Power state control of a mobile device
CN107665074A (zh) * 2017-10-18 2018-02-06 维沃移动通信有限公司 一种色温调节方法及移动终端
CN110140326A (zh) * 2017-12-08 2019-08-16 华为技术有限公司 对设备的性能数据进行采样的方法和装置
CN108601063B (zh) * 2018-03-09 2021-08-24 Oppo广东移动通信有限公司 个人热点实现方法及相关产品
CN111559327B (zh) * 2019-02-14 2022-05-24 华为技术有限公司 一种数据处理方法及对应的装置
JP7207529B2 (ja) * 2019-05-09 2023-01-18 日本電信電話株式会社 推定装置、推定方法および推定プログラム
CN112306010A (zh) * 2019-07-31 2021-02-02 北京国双科技有限公司 一种数据处理方法及装置
CN116668311A (zh) * 2020-07-12 2023-08-29 华为技术有限公司 一种数据采集方法及设备
KR102436370B1 (ko) * 2020-12-07 2022-08-25 (주)엘센 지능형 센서와 이것을 이용한 지능형 센싱방법

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2008020223A1 (en) 2006-08-16 2008-02-21 Circuitree Limited Context monitoring for remote sensor platforms

Family Cites Families (27)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6631474B1 (en) * 1999-12-31 2003-10-07 Intel Corporation System to coordinate switching between first and second processors and to coordinate cache coherency between first and second processors during switching
US7240228B2 (en) * 2003-05-05 2007-07-03 Microsoft Corporation Method and system for standby auxiliary processing of information for a computing device
US20050132239A1 (en) * 2003-12-16 2005-06-16 Athas William C. Almost-symmetric multiprocessor that supports high-performance and energy-efficient execution
US7861099B2 (en) * 2006-06-30 2010-12-28 Intel Corporation Method and apparatus for user-activity-based dynamic power management and policy creation for mobile platforms
US7925900B2 (en) * 2007-01-26 2011-04-12 Microsoft Corporation I/O co-processor coupled hybrid computing device
FI121289B (fi) * 2007-04-13 2010-09-15 Vti Technologies Oy Menetelmä ja laite liikkujan etenemisen mittaamiseksi
ATE517351T1 (de) * 2008-05-13 2011-08-15 Koninkl Philips Electronics Nv Falldetektionssystem
EP2175345A1 (en) * 2008-10-07 2010-04-14 Research in Motion Limited A method and handheld electronic device having a graphic user interface with efficient orientation sensor use
US8405505B2 (en) * 2009-05-26 2013-03-26 Qualcomm Incorporated Power management of sensors within a mobile device
US9086875B2 (en) * 2009-06-05 2015-07-21 Qualcomm Incorporated Controlling power consumption of a mobile device based on gesture recognition
JP5529970B2 (ja) * 2009-09-29 2014-06-25 テルコーディア テクノロジーズ インコーポレイテッド リソースが有限であるストリーム計算アプリケーション向けの、関連のある因果的なコンテキスト履歴の捕捉、送信、および再構築の可能化
CN102053690B (zh) * 2009-11-09 2013-01-23 英业达股份有限公司 服务器
US9032398B2 (en) * 2010-07-12 2015-05-12 Vmware, Inc. Online classification of memory pages based on activity level represented by one or more bits
US8706172B2 (en) * 2010-10-26 2014-04-22 Miscrosoft Corporation Energy efficient continuous sensing for communications devices
CN201853186U (zh) 2010-11-12 2011-06-01 Tcl集团股份有限公司 一种具有甩动唤醒功能的手持式电子装置
US20120166132A1 (en) * 2010-12-27 2012-06-28 Nokia Corporation Method and apparatus for analyzing physical characteristics using user equipment
US20120254878A1 (en) * 2011-04-01 2012-10-04 Lama Nachman Mechanism for outsourcing context-aware application-related functionalities to a sensor hub
CN202166980U (zh) 2011-06-30 2012-03-14 德信互动科技（北京）有限公司 手持终端
US8942459B2 (en) * 2011-09-12 2015-01-27 Perkinelmer Cellular Technologies Germany Gmbh Methods and apparatus for fast identification of relevant features for classification or regression
US10248184B2 (en) * 2011-11-09 2019-04-02 Qualcomm Incorporated Sensor API framework for cloud based applications
KR101920001B1 (ko) * 2012-04-03 2018-11-19 삼성전자주식회사 상황 인식 장치 및 상황 인식 방법
CN102670181A (zh) 2012-06-06 2012-09-19 武汉大学 一种便携式生命体征检测系统及方法
CN102692252B (zh) * 2012-06-06 2015-01-14 甘肃万维信息技术有限责任公司 温室大棚环境监控系统
US9063731B2 (en) * 2012-08-27 2015-06-23 Samsung Electronics Co., Ltd. Ultra low power apparatus and method to wake up a main processor
US9081571B2 (en) * 2012-11-29 2015-07-14 Amazon Technologies, Inc. Gesture detection management for an electronic device
CN103035112B (zh) * 2012-12-19 2015-01-07 南京农业大学 一种作物-大气-土壤信息无线采集终端及采集方法
KR20150069388A (ko) * 2013-12-13 2015-06-23 삼성전자주식회사 서버 및 이의 데이터 전송 방법, 그리고 모바일 디바이스 및 이의 센싱 방법

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2008020223A1 (en) 2006-08-16 2008-02-21 Circuitree Limited Context monitoring for remote sensor platforms

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Ananad D Mane의 모바일 휴대폰 감지 기술, "Explosive detection with mobile telephony an attempt towards a safe ambience", 2011.7
LANE N D 등, "A survey of mobile phone sensing", IEEE 통신 잡지, 2010년 9월, pp.140-149, 48권 9호, ISSN: 0163-6804, http://www.cs.dartmouth.edu/~campbell/papers/survey.pdf*
Reza Rawassizadeh 등, "UbiqLog: a generic mobile phone-based life-long framework", 2012.04.03, pp.621-637*

Also Published As

Publication number Publication date
KR20140123023A (ko) 2014-10-21
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CN104102749A (zh) 2014-10-15

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