KR102252658B1 - 라이다 센서를 이용한 터치패드 입력 제어 방법 및 이를 이용한 노트북 컴퓨터 - Google Patents

라이다 센서를 이용한 터치패드 입력 제어 방법 및 이를 이용한 노트북 컴퓨터 Download PDF

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Abstract

라이다 (Light Detection And Ranging; LIDAR) 센서를 이용하여 터치패드 입력을 제어하는 방법 및 이를 이용한 노트북 컴퓨터가 제공된다. 상기 방법은, 라이다 센서를 이용하여 터치패드를 포함한 일정 영역에 대응하는 검출 이미지를 획득하는 라이다 이미지 획득 단계; 상기 획득된 검출 이미지에 딥러닝 알고리즘을 적용하여, 상기 터치패드에 사용자의 손가락 끝에 의한 터치 입력이 존재하는지 여부를 검출하는 터치 입력 검출 단계; 및 상기 검출 결과에 따라, 상기 터치패드에 기반한 입력 정보를 노트북 컴퓨터에 적용하거나 제한하는 터치패드 입력 제어 단계를 포함한다.

Description

라이다 센서를 이용한 터치패드 입력 제어 방법 및 이를 이용한 노트북 컴퓨터 {Method of managing input of touchpad using LIDAR sensor and notebook computer using thereof}
본 발명은 노트북 컴퓨터에서의 터치패드 입력 제어 방법 및 이를 이용한 노트북 컴퓨터에 관한 것이다. 보다 구체적으로, 본 발명은 라이다 (Light Detection and Ranging; LIDAR) 센서를 이용하여 노트북 컴퓨터에서의 터치패드 입력을 제어하는 방법 및 이를 이용한 노트북 컴퓨터에 관한 것이다.
일반적으로, 노트북 컴퓨터는 휴대성 및 편의성을 고려하여 10인치부터 약 17인치까지 다양한 크기로 구성된다. 이러한 노트북 컴퓨터는 대부분 키보드와 GUI (Graphic User Interface) 내 포인터의 움직임을 제어하는 터치패드를 포함하도록 구성된다. 이때, 여러 노트북 컴퓨터에 있어, 터치패드는 키보드의 하단 영역에 위치하도록 구성될 수 있다.
이런 구조적 문제로 인해, 사용자가 키보드를 사용할 경우 손바닥 또는 손목 부분이 터치패드에 닿는 문제가 자주 발생하게 되며 이로 인해 사용자가 의도하지 않은 터치패드 입력이 수행되는 문제점이 자주 발생하였다. 이러한 문제점으로 사용자들은 많은 불편감을 줄 뿐 아니라, 부득이하게 별도의 마우스 장치를 구비하여 다니는 문제점이 있었다.
공개특허공보 제10-2004-0037822호, 2004.05.07
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 사용자의 의도치않은 터치 입력으로 인해 불필요한 동작이 발생하는 것을 제어하는 터치패드 입력 제어 방법 및 이를 이용한 노트북 컴퓨터를 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 면에 따른 라이다 센서를 이용한 터치패드 입력 제어 방법은, 라이다 (Light Detection And Ranging; LIDAR) 센서를 이용하여 터치패드를 포함한 일정 영역에 대응하는 검출 이미지를 획득하는 라이다 이미지 획득 단계; 상기 획득된 검출 이미지에 딥러닝 알고리즘을 적용하여, 상기 터치패드에 사용자의 손가락 끝에 의한 터치 입력이 존재하는지 여부를 검출하는 터치 입력 검출 단계; 및 상기 검출 결과에 따라, 상기 터치패드에 기반한 입력 정보를 노트북 컴퓨터에 적용하거나 제한하는 터치패드 입력 제어 단계를 포함한다.
본 발명에 있어, 상기 터치패드 입력 제어 단계는, 상기 터치패드에 상기 사용자의 손가락 끝에 의한 터치 입력이 존재한다고 검출된 경우, 상기 터치패드에 기반한 입력 정보를 상기 노트북 컴퓨터에 적용하는 단계; 및 상기 터치패드에 상기 사용자의 손가락 끝에 의한 터치 입력이 존재한다고 검출되지 않은 경우, 상기 터치패드에 기반한 입력 정보를 제한하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명에 있어, 상기 터치패드에 기반한 입력 정보를 제한하는 것은, 상기 터치패드를 잠금 상태로 전환하여 상기 터치패드에 의해 입력 정보가 생성되지 않도록 하거나, 상기 터치패드에 기반한 상기 입력 정보가 상기 노트북 컴퓨터에 적용되는 것을 제한하는 것을 포함할 수 있다.
본 발명에 있어, 상기 라이다 센서는, 상기 터치패드를 기준으로 상기 노트북 컴퓨터의 키패드가 위치한 영역의 반대 영역에 위치할 수 있다.
본 발명에 있어, 상기 검출 이미지는, 상기 터치패드를 포함한 상기 일정 영역에 대응하는 2차원 이미지, 또는 상기 터치패드를 포함한 상기 일정 영역에 대응하는 3차원 이미지를 포함할 수 있다.
본 발명에 있어, 상기 터치패드 입력 제어 방법은, 상기 터치패드의 잠금 기능이 해제된 경우에만 수행될 수 있다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 면에 따른 노트북 컴퓨터는, 터치패드; 상기 터치패드를 포함한 일정 영역을 스캔하는 라이더 (Light Detection And Ranging; LIDAR) 센서; 및 상기 라이다 센서로부터 획득된 검출 이미지에 기반하여 상기 터치패드의 입력을 제어하는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 라이다 센서를 이용하여 터치패드를 포함한 일정 영역에 대응하는 검출 이미지를 획득하고, 상기 획득된 검출 이미지에 딥러닝 알고리즘을 적용하여, 상기 터치패드에 사용자의 손가락 끝에 의한 터치 입력이 존재하는지 여부를 검출하고, 상기 검출 결과에 따라, 상기 터치패드에 기반한 입력 정보를 노트북 컴퓨터에 적용하거나 제한한다.
본 발명에 있어, 상기 프로세서가 상기 터치패드에 기반한 입력 정보를 제한하는 것은, 상기 터치패드를 잠금 상태로 전환하여 상기 터치패드에 의해 입력 정보가 생성되지 않도록 하거나, 상기 터치패드에 기반한 상기 입력 정보가 상기 노트북 컴퓨터에 적용되는 것을 제한하는 것을 포함할 수 있다.
본 발명에 있어, 상기 라이다 센서는, 상기 터치패드를 기준으로 상기 노트북 컴퓨터의 키패드가 위치한 영역의 반대 영역에 위치할 수 있다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 또 다른 면에 따른 컴퓨터 프로그램은, 컴퓨터와 결합하여, 앞서 상술한 라이다 센서를 이용한 터치패드 입력 제어 방법을 실행시키기 위하여 컴퓨터 판독가능 기록매체에 저장될 수 있다.
본 발명의 기타 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
상기와 같은 본 발명에 따르면, 노트북 컴퓨터는 사용자의 손가락 끝이 터치패드에서 떨어지면 터치패드에 기반한 입력을 제한함으로써 키패드 타건시에 발생하는 손바닥의 터치로 인한 의도하지 않은 마우스 포인터의 이동 및 클릭 등과 같은 오작동을 방지할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명에 따르면, 라이다 센서는 터치패드의 제한적인 영역만을 스캔하는 바, 상기 라이다 센서에 대해 해킹이 발생한다 하여도 주요 정보 (예: 개인정보, 타건 내용, 모니터 출력 내용 등)가 유출되는 것을 방지할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명에 따르면, 라이다 센서를 이용함으로써 상기 라이다 센서에 대해 해킹이 발생한다 하여도 사용자의 지문정보가 유출되는 것을 방지할 수 있는 효과가 있다.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 인공 신경망의 기본적인 개념을 간단히 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명에 따른 라이다 센서를 이용한 터치패드 입력 제어 방법을 나타낸 도면이다.
도 3은 사용자가 노트북 컴퓨터를 사용하는 예시들을 간단히 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명에 따른 노트북 컴퓨터를 간단히 나타낸 도면이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 제한되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 도면 부호는 동일한 구성 요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 구성요소들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다. 비록 "제1", "제2" 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다.
본 발명에서는 라이다 (light detection and ranging; LIDAR) 센서를 이용하여 노트북 컴퓨터의 터치패드 입력을 제어하는 방법을 개시한다.
설명에 앞서 본 명세서에서 사용하는 용어의 의미를 간략히 설명한다. 그렇지만 용어의 설명은 본 명세서의 이해를 돕기 위한 것이므로, 명시적으로 본 발명을 한정하는 사항으로 기재하지 않은 경우에 본 발명의 기술적 사상을 한정하는 의미로 사용하는 것이 아님을 주의해야 한다.
먼저, 딥 러닝 (deep learning) 알고리즘은 머신 러닝 (machine learning) 알고리즘의 하나로 인간의 신경망을 본딴 인공 신경망에서 발전된 모델링 기법을 의미한다. 인공 신경망은 도 1에 도시된 바와 같이 다층 계층 구조로 구성될 수 있다.
도 1은 인공 신경망의 기본적인 개념을 간단히 나타낸 도면이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 인공 신경망 (artifical neural network; ANN)은 입력 층, 출력 층, 그리고 상기 입력 층과 출력 층 사이에 적어도 하나 이상의 중간 층 (또는 은닉 층, hidden layer)을 포함하는 계층 구조로 구성될 수 있다. 딥러닝 알고리즘은, 이와 같은 다중 계층 구조에 기반하여, 층간 활성화 함수 (activation function)의 가중치를 최적화 (optimization)하는 학습을 통해 결과적으로 신뢰성 높은 결과를 도출할 수 있다.
본 발명에 적용 가능한 딥러닝 알고리즘은, 심층 신경망 (deep neural network; DNN), 합성곱 신경망 (convolutional neural network; CNN), 순환 신경망 (recurrent neural network; RNN) 등을 포함할 수 있다.
DNN은 기본적으로 기존 ANN 모델 내 중간 층 (또는 은닉 층)을 많이 늘려서 학습의 결과를 향상시키는 것을 특징으로 한다. 일 예로, 상기 DNN은 2개 이상의 중간 층을 이용하여 학습 과정을 수행하는 것을 특징으로 한다. 이에 따라, 컴퓨터는 스스로 분류 레이블을 만들어 내고 공간을 왜곡하고 데이터를 구분짓는 과정을 반복하여 최적의 출력 값을 도출할 수 있다.
CNN은, 기존의 데이터에서 지식을 추출하여 학습 과정이 수행되는 기법과 달리, 데이터의 특징을 추출하여 특징들의 패턴을 파악하는 구조를 갖는 것을 특징으로 한다. 상기 CNN은 콘볼루션 (convolution) 과정과 풀링 (pooling) 과정을 통해 수행될 수 있다. 다시 말해, 상기 CNN은 콘볼루션 층과 풀링 층이 복합적으로 구성된 알고리즘을 포함할 수 있다. 여기서, 콘볼루션 층에서는 데이터의 특징을 추출하는 과정 (일명, 콘볼루션 과정)이 수행된다. 상기 콘볼루션 과정은 데이터에 각 성분의 인접 성분들을 조사해 특징을 파악하고 파악한 특징을 한장으로 도출하는 과정으로써, 하나의 압축 과정으로써 파라미터의 개수를 효과적으로 줄일 수 있다. 풀링 층에서는 콘볼루션 과정을 거친 레이어의 사이즈를 줄여주는 과정 (일명, 풀링 과정)이 수행된다. 상기 풀링 과정은 데이터의 사이즈를 줄이고 노이즈를 상쇄시키고 미세한 부분에서 일관적인 특징을 제공할 수 있다. 일 예로, 상기 CNN은 정보 추출, 문장 분류, 얼굴 인식 등 여러 분야에 활용될 수 있다.
RNN은 반복적이고 순차적인 데이터 (sequential data) 학습에 특화된 인공 신경망의 한 종류로써 내부에 순환 구조를 갖는 것을 특징으로 한다. 상기 RNN은 상기 순환 구조를 이용하여 과거의 학습 내용에 가중치를 적용하여 현재 학습에 반영함으로써, 현재의 학습과 과거의 학습 간 연결을 가능하게 하고 시간에 종속된다는 특징을 갖는다. 상기 RNN은 기존의 지속적이고 반복적이며 순차적인 데이터 학습의 한계를 해결한 알고리즘으로써, 음성 웨이브폼을 파악하거나 텍스트의 앞 뒤 성분을 파악하는 등에 활용될 수 있다.
다만, 이는 본 발명에 적용 가능한 구체적인 딥러닝 기법의 일 예시들에 불과하며, 실시예에 따라 다른 딥러닝 기법이 본 발명에 적용될 수도 있다.
도 2는 본 발명에 따른 라이다 센서를 이용한 터치패드 입력 제어 방법을 나타낸 도면이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 라이다 센서를 이용한 터치패트 입력 제어 방법은, 라이다 이미지 획득 단계 (S210), 터치 입력 검출 단계 (S220), 및 터치패드 입력 제어 단계 (S230)를 포함할 수 있다.
S210 단계에서, 노트북 컴퓨터는 라이다 센서를 이용하여 터치패드를 포함한 일정 영역에 대응하는 검출 이미지를 획득할 수 있다.
일 예로, 라이다 센서는, 터치패드를 기준으로 노트북 컴퓨터의 키패드가 위치한 영역의 반대 영역에 위치할 수 있다. 다시 말해, 상기 라이다 센서는, 상기 노트북 컴퓨터 내 상기 터치 패드의 하단에 위치하여 상기 터치패드를 포함한 일정 영역 (예: 상기 라이다 센서를 중심으로 일정 거리 이내의 영역, 이때, 상기 영역에는 터치패드는 포함되나 키패드는 포함되지 않을 수 있음)에 대응하는 검출 이미지를 획득할 수 있다.
본 발명에 있어, 라이다 센서를 통해 획득되는 검출 이미지는, 터치패드를 포함한 일정 영역에 대응하는 2차원 이미지이거나, 상기 터치패드를 포함한 상기 일정 영역에 대응하는 3차원 이미지일 수 있다. 다시 말해, 실시예에 따라, 상기 라이다 센서는, 상기 터치패드를 포함한 일정 영역에 대응하는 평면 이미지 또는 입체 이미지를 획득할 수 있다. 이때, 3차원 이미지는, 2차원 이미지에 따른 가로/세로 길이 정보와 함께 깊이 (depth) 정보를 더 포함할 수 있다.
S220 단계에서, 노트북 컴퓨터는, 라이다 센서를 통해 획득된 검출 이미지에 딥러닝 알고리즘을 적용하여, 터치패드에 사용자의 손가락 끝에 의한 터치 입력이 존재하는지 여부를 검출할 수 있다.
도 3은 사용자가 노트북 컴퓨터를 사용하는 예시들을 간단히 나타낸 도면이다.
보다 구체적으로, 도 3(a)은 사용자가 키패드를 이용하며 의도치않게 터치패드에 접촉하는 예시를 나타내고, 도 3(b)는 사용자가 의도적으로 터치패드를 이용하여 입력 동작을 수행하는 예시를 나타낸다. 이처럼, 많은 사용자들이 의도치않게 터치패드에 접촉할 경우, 양 엄지 손가락의 옆면이나 손바닥면이 상기 터치패드에 접촉하게 된다. 반면, 사용자들이 의도적으로 터치패드에 접촉할 경우, 많은 사용자들은 손가락 끝을 이용하여 터치패드에 입력 동작을 수행하게 된다.
따라서, 본 발명에 따른 딥러닝 알고리즘은, 도 3(a)와 같이 사용자들이 의도치않게 터치패드에 접촉하는 경우의 라이다 센서 이미지들을 포함하는 제1 학습 데이터 셋 및 도 3(b)와 같이 사용자들이 의도적으로 터치패드에 입력 동작을 수행하는 경우의 라이다 센서 이미지를 포함하는 제2 학습 데이터 셋에 기반하여 확습될 수 있다. 본 발명에 적용 가능한 일 예로, 상기 딥러닝 알고리즘은 상기 제1 학습 데이터 셋 및 상기 제2 학습 데이터 셋에 기반하여 학습된 (이미지 검출에 효과적인) CNN 알고리즘을 포함할 수 있다. 다만, 상기 예는 본 발명에 적용 가능한 일 예에 불과하며, 실시예에 따라 상기 딥러닝 알고리즘은 DNN, RNN 알고리즘 등을 포함할 수도 있다.
S230 단계에서, 노트북 컴퓨터는 터치패드에 사용자의 손가락 끝에 의한 터치 입력이 존재하는지 여부의 검출 결과에 따라, 상기 터치패드에 기반한 입력 정보를 노트북 컴퓨터에 적용하거나 제한할 수 있다. 보다 구체적으로, 상기 노트북 컴퓨터는, 상기 터치패드에 상기 사용자의 손가락 끝에 의한 터치 입력이 존재한다고 검출된 경우, 상기 터치패드에 기반한 입력 정보를 상기 노트북 컴퓨터에 적용할 수 있다. 또는, 상기 노트북 컴퓨터는, 상기 터치패드에 상기 사용자의 손가락 끝에 의한 터치 입력이 존재한다고 검출되지 않은 경우, 상기 터치패드에 기반한 입력 정보를 제한할 수 있다.
앞서 상술한 설명에 있어, 노트북 컴퓨터가 터치패드에 기반한 입력 정보를 제한하는 것은, 노트북 컴퓨터가 상기 터치패드를 잠금 상태로 전환하여 상기 터치패드에 의해 입력 정보가 생성되지 않도록 하거나, 또는 상기 터치패드에 기반한 상기 입력 정보가 상기 노트북 컴퓨터에 적용되는 것을 제한하는 것을 포함할 수 있다. 다시 말해, 본 발명에 있어 터치패드에 기반한 입력 정보가 제한된다는 것은, 상기 터치패드가 잠금 상태가 되어 상기 터치패드의 감지 기능이 중지됨으로써 입력 정보가 생성되지 않도록 하거나, 상기 터치패드의 감지 기능이 수행되어 입력 정보가 생성되기는 하나 상기 생성된 입력 정보가 상기 노트북 컴퓨터에 입력 신호로써 적용되는 것을 제한하는 것을 포함할 수 있다.
본 발명에 따른 일 예로, 노트북 컴퓨터 내 라이다 센서는 터치패드를 포함하는 일정 영역을 실시간으로 스캔하여 라이다 이미지를 획득할 수 있다. 또는, 다른 일 예로, 상기 노트북 컴퓨터 내 상기 라이다 센서는 상기 터치패드의 잠금 기능이 해제된 경우에만 상기 터치패드를 포함하는 일정 영역을 스캔하여 라이다 이미지를 획득할 수 있다. 다시 말해, 상기 터치패드의 잠금 기능이 활성화되는 경우, 상기 라이다 센서는 검출 동작을 중지할 수 있고, 이후 상기 터치패드의 잠금 기능이 해제되면 상기 검출 동작을 재개할 수 있다. 이때, 상기 라이다 센서의 검출 동작이 중지되는 경우, 상기 노트북 컴퓨터는 S220 단계 및 S230 단계의 수행을 중지하고, 상기 터치패드의 잠금 기능이 해제되면 상기 S210 내지 S230 단계를 재개할 수 있다.
도 4는 본 발명에 따른 노트북 컴퓨터를 간단히 나타낸 도면이다.
도 4에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 노트북 컴퓨터 (400)는, 키패드 (410), 터치패드 (420), 라이다 센서 (430), 메모리 (440), 및 프로세서 (450)를 포함할 수 있다.
구체적으로, 라이다 센서 (430)는 노트북 컴퓨터 (400) 내 터치패드 (420)를 포함한 일정 영역을 스캔할 수 있다. 앞서 상술한 바와 같이, 상기 일정 영역은 상기 라이다 센서 (430)를 중심으로 일정 거리 이내의 영역을 포함할 수 있다. 일 예로, 상기 일정 영역은 터치패드 (420)에 대응하는 영역을 포함하나 키패드 (410)에 대응하는 영역을 포함하지 않을 수 있다.
본 발명에 있어, 라이다 센서 (430)는, 터치패드 (420)를 기준으로 노트북 컴퓨터 (400)의 키패드 (410)가 위치한 영역의 반대 영역에 위치할 수 있다.
메모리 (440)는 본 발명에 적용 가능한 딥러닝 알고리즘 등 본 발명을 구현하기 위해 필요한 프로그램 정보를 포함할 수 있다.
프로세서 (450)는 터치패드 (420), 라이다 센서 (430), 메모리 (440)와 연결되어 아래의 동작을 수행할 수 있다.
- 라이다 센서 (430)를 이용하여 터치패드 (420)를 포함한 일정 영역에 대응하는 검출 이미지를 획득함
- 획득된 검출 이미지에 딥러닝 알고리즘을 적용하여, 터치패드 (420)에 사용자의 손가락 끝에 의한 터치 입력이 존재하는지 여부를 검출함
- 검출 결과에 따라, 터치패드 (420)에 기반한 입력 정보를 노트북 컴퓨터 (400)에 적용하거나 제한함
여기서, 프로세서 (450) 가 터치패드 (420)에 기반한 입력 정보를 제한하는 것은 다음 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다,
- 터치패드 (420)를 잠금 상태로 전환하여 상기 터치패드 (420)에 의해 입력 정보가 생성되지 않도록 제어함
- 터치패드 (420)에 기반한 상기 입력 정보가 노트북 컴퓨터 (400)에 적용되는 것을 제한함
이외, 본 발명에 따른 노트북 컴퓨터 (400)는 앞서 상술한 다양한 터치 입력 제어 방법을 수행할 수 있다. 이를 위해, 프로세서 (450)는 상기 다양한 터치 입력 제어 방법에 따라 상기 노트북 컴퓨터 (400)의 각 구성 요소를 제어할 수 있다.
한편, 본 발명에 따른 라이다 센서를 이용한 터치패드 입력 제어 방법을 수행하는 장치는 하드웨어적 회로 형태로 구성되어 노트북 컴퓨터의 회로 내에 포함될 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 라이다 센서를 이용한 터치패드 입력 제어 방법을 수행하는 장치는 노트북 컴퓨터와 유선 또는 무선으로 연결되고, 이 경우 노트•Z 컴퓨터는 상기 라이다 센서를 이용하여 터치패드 입력을 제어하도록 상기 장치를 제어할 수 있다.
한편, 본 발명에 따른 라이다 센서를 이용한 터치패드 입력 제어 방법을 수행하는 장치는 비단 노트북 컴퓨터뿐만 아니라, 터치패드가 구비된 모든 디바이스를 포함할 수 있고, 일 예로 상기 모든 디바이스는 퍼스널 컴퓨터, 스마트폰, 네비게이션, 태블릿 PC, 디지털 TV, 울트라북, 웨어러블 디바이스 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 라이다 센서를 이용한 터치패드 입력 제어 방법은 컴퓨터 프로그램과 같은 소프트웨어 형태로 구성되어, 라이다 센서 및 터치패드가 구비된 모든 디바이스에 설치되어 해당 동작을 수행할 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 컴퓨터 프로그램은, 컴퓨터와 결합하여, 앞서 상술한 다양한 라이다 센서를 이용한 터치패드 입력 제어 방법을 실행시키기 위하여 컴퓨터 판독가능 기록매체에 저장될 수 있다.
전술한 프로그램은, 컴퓨터가 프로그램을 읽어 들여 프로그램으로 구현된 상기 방법들을 실행시키기 위하여, 상기 컴퓨터의 프로세서(CPU)가 상기 컴퓨터의 장치 인터페이스를 통해 읽힐 수 있는 C, C++, JAVA, 기계어 등의 컴퓨터 언어로 코드화된 코드(Code)를 포함할 수 있다. 이러한 코드는 상기 방법들을 실행하는 필요한 기능들을 정의한 함수 등과 관련된 기능적인 코드(Functional Code)를 포함할 수 있고, 상기 기능들을 상기 컴퓨터의 프로세서가 소정의 절차대로 실행시키는데 필요한 실행 절차 관련 제어 코드를 포함할 수 있다. 또한, 이러한 코드는 상기 기능들을 상기 컴퓨터의 프로세서가 실행시키는데 필요한 추가 정보나 미디어가 상기 컴퓨터의 내부 또는 외부 메모리의 어느 위치(주소 번지)에서 참조되어야 하는지에 대한 메모리 참조관련 코드를 더 포함할 수 있다. 또한, 상기 컴퓨터의 프로세서가 상기 기능들을 실행시키기 위하여 원격(Remote)에 있는 어떠한 다른 컴퓨터나 서버 등과 통신이 필요한 경우, 코드는 상기 컴퓨터의 통신 모듈을 이용하여 원격에 있는 어떠한 다른 컴퓨터나 서버 등과 어떻게 통신해야 하는지, 통신 시 어떠한 정보나 미디어를 송수신해야 하는지 등에 대한 통신 관련 코드를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예와 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계들은 하드웨어로 직접 구현되거나, 하드웨어에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈로 구현되거나, 또는 이들의 결합에 의해 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM(Random Access Memory), ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리(Flash Memory), 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터 판독가능 기록매체에 상주할 수도 있다.
이상, 첨부된 도면을 참조로 하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며, 제한적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.
400: 노트북 컴퓨터
410: 키패드
420: 터치패드
430: 라이다 센서
440: 메모리
450: 프로세서

Claims (10)

  1. 라이다 (Light Detection And Ranging; LIDAR) 센서를 이용하여 터치패드를 포함하되 키패드는 포함하지 않는 일정 영역에 대응하는 3차원 검출 이미지를 획득하는 라이다 이미지 획득 단계;
    상기 획득된 3차원 검출 이미지에 딥러닝 알고리즘을 적용하여, 상기 터치패드에 사용자의 손가락 끝에 의한 터치 입력이 존재하는지 여부를 검출하는 터치 입력 검출 단계; 및
    상기 검출 결과에 따라, 상기 터치패드에 기반한 입력 정보를 노트북 컴퓨터에 적용하거나 제한하는 터치패드 입력 제어 단계를 포함하고,
    상기 라이다 센서는 상기 터치패드를 기준으로 상기 키패드가 위치하는 영역의 반대 영역에 위치하며, 상기 터치패드의 잠금 기능이 해제된 경우에만 상기 3차원 검출 이미지를 획득하는 것을 특징으로 하는,
    라이다 센서를 이용한 터치패드 입력 제어 방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 터치패드 입력 제어 단계는,
    상기 터치패드에 상기 사용자의 손가락 끝에 의한 터치 입력이 존재한다고 검출된 경우, 상기 터치패드에 기반한 입력 정보를 상기 노트북 컴퓨터에 적용하는 단계; 및
    상기 터치패드에 상기 사용자의 손가락 끝에 의한 터치 입력이 존재한다고 검출되지 않은 경우, 상기 터치패드에 기반한 입력 정보를 제한하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는,
    라이다 센서를 이용한 터치패드 입력 제어 방법.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 터치패드에 기반한 입력 정보를 제한하는 것은,
    상기 터치패드를 잠금 상태로 전환하여 상기 터치패드에 의해 입력 정보가 생성되지 않도록 하거나,
    상기 터치패드에 기반한 상기 입력 정보가 상기 노트북 컴퓨터에 적용되는 것을 제한하는 것을 포함하는, 특징으로 하는,
    라이다 센서를 이용한 터치패드 입력 제어 방법.
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 삭제
  7. 터치패드;
    상기 터치패드를 포함하되 터치패드는 포함하지 않는 일정 영역을 스캔하는 라이더 (Light Detection And Ranging; LIDAR) 센서; 및
    상기 라이다 센서로부터 획득된 3차원 검출 이미지에 기반하여 상기 터치패드의 입력을 제어하는 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 라이다 센서를 이용하여 상기 터치패드를 포함하되 키패드는 포함하지 않는 일정 영역에 대응하는 3차원 검출 이미지를 획득하고,
    상기 획득된 3차원 검출 이미지에 딥러닝 알고리즘을 적용하여, 상기 터치패드에 사용자의 손가락 끝에 의한 터치 입력이 존재하는지 여부를 검출하고,
    상기 검출 결과에 따라, 상기 터치패드에 기반한 입력 정보를 노트북 컴퓨터에 적용하거나 제한하고,
    상기 라이다 센서는 상기 터치패드를 기준으로 상기 키패드가 위치하는 영역의 반대 영역에 위치하며, 상기 터치패드의 잠금 기능이 해제된 경우에만 상기 3차원 검출 이미지를 획득하는 것을 특징으로 하는,
    노트북 컴퓨터.
  8. 제 7항에 있어서,
    상기 터치패드에 기반한 입력 정보를 제한하는 것은,
    상기 터치패드를 잠금 상태로 전환하여 상기 터치패드에 의해 입력 정보가 생성되지 않도록 하거나,
    상기 터치패드에 기반한 상기 입력 정보가 상기 노트북 컴퓨터에 적용되는 것을 제한하는 것을 포함하는, 특징으로 하는,
    노트북 컴퓨터.
  9. 제 7항에 있어서,
    상기 라이다 센서는,
    상기 터치패드를 기준으로 상기 노트북 컴퓨터의 키패드가 위치한 영역의 반대 영역에 위치하는 것을 특징으로 하는,
    노트북 컴퓨터.
  10. 컴퓨터와 결합하여, 제1 항 내지 제 3 항 중 어느 하나의 항의 라이다 센서를 이용한 터치패드 입력 제어 방법을 실행시키기 위하여 컴퓨터 판독가능 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
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