KR102643243B1 - 사용자 인터페이스에 대한 시인성 개선을 지원하기 위한 전자 장치 - Google Patents

사용자 인터페이스에 대한 시인성 개선을 지원하기 위한 전자 장치 Download PDF

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Abstract

다양한 실시예에서, 전자 장치는, 디스플레이; 및 상기 디스플레이에 작동적으로 연결된 프로세서; 및 상기 프로세서에 작동적으로 연결된 메모리를 포함하고, 상기 메모리는, 실행될 때, 상기 프로세서가: 상기 디스플레이에 표시될 화면의 배경으로 지정된 이미지에서 UI(user interface) 요소가 위치할 관심 영역을 획득하고, 상기 관심 영역의 형태 복잡도를 나타내는 값을 계산하고, 상기 관심 영역을 지정된 속성별로 다수의 클러스터들로 세분화하고, 상기 클러스터들과 상기 UI 요소 간의 대조(contrast)를 나타내는 차이 값들을 계산하고, 상기 차이 값들 중 가장 작은 차이 값을 대조 차이 값으로 결정하고, 상기 형태 복잡도 값 및 상기 대조 차이 값을 이용하여, 상기 UI 요소의 시인성이 어느 정도인지를 나타내는 결과 값을 계산하고, 상기 결과 값에 기반하여 UI 요소에 적용할 이미지 효과를 결정하고, 상기 이미지 효과가 적용된 UI 요소를 상기 관심 영역 위에 표시하도록 하는 인스트럭션들을 저장할 수 있다. 그 외에도, 다양한 실시예들이 가능하다.

Description

사용자 인터페이스에 대한 시인성 개선을 지원하기 위한 전자 장치{Electronic device to support improved visibility for user interface}
다양한 실시예는 디스플레이에 표시할 화면을 시인성 개선을 위해 이미지 처리하도록 구성된 전자 장치에 관한 것이다.
전자 장치는 화면을 배경 이미지와 그 위에 표시할 UI(user interface) 요소(element)로 구성할 수 있다. 전자 장치는 UI 요소를 사용자가 식별할 수 있게 배경 이미지와 UI 요소 간의 대조(contrast)를 명확하게 하는 이미지 처리를 수행할 수 있다.
배경으로 이용되는 이미지의 형태가 복잡할 경우 UI 요소의 식별이 어려울 수 있다. 예를 들어, 배경은 흰색이고 UI 요소는 검정색인 경우 색상 차이가 극명하므로 UI의 식별엔 문제가 없다. 하지만, 배경으로 지정된 이미지가 다양한 색상으로 이루어진 경우 UI 요소의 식별이 어려울 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예는, 배경으로 지정된 이미지의 형태가 복잡하더라도 UI 요소를 쉽게 알아볼 수 있게 UI 요소에 적절한 이미지 효과를 적용하도록 구성된 전자 장치를 제공할 수 있다.
다양한 실시예에서, 전자 장치는, 디스플레이; 및 상기 디스플레이에 작동적으로 연결된 프로세서; 및 상기 프로세서에 작동적으로 연결된 메모리를 포함하고, 상기 메모리는, 실행될 때, 상기 프로세서가: 상기 디스플레이에 표시될 화면의 배경으로 지정된 이미지에서 UI(user interface) 요소가 위치할 관심 영역을 획득하고, 상기 관심 영역의 형태 복잡도를 나타내는 값을 계산하고, 상기 관심 영역을 지정된 속성별로 다수의 클러스터들로 세분화하고, 상기 클러스터들과 상기 UI 요소 간의 대조(contrast)를 나타내는 차이 값들을 계산하고, 상기 차이 값들 중 가장 작은 차이 값을 대조 차이 값으로 결정하고, 상기 형태 복잡도 값 및 상기 대조 차이 값을 이용하여, 상기 UI 요소의 시인성이 어느 정도인지를 나타내는 결과 값을 계산하고, 상기 결과 값에 기반하여 UI 요소에 적용할 이미지 효과를 결정하고, 상기 이미지 효과가 적용된 UI 요소를 상기 관심 영역 위에 표시하도록 하는 인스트럭션들을 저장할 수 있다.
다양한 실시에에서, 전자 장치를 동작시키는 방법은, 디스플레이에 표시될 화면의 배경으로 지정된 이미지에서 UI(user interface) 요소가 위치할 관심 영역을 획득하는 동작; 상기 관심 영역의 형태 복잡도를 나타내는 값을 계산하는 동작; 상기 관심 영역을 지정된 속성별로 다수의 클러스터들로 세분화하는 동작; 상기 클러스터들과 상기 UI 요소 간의 대조(contrast)를 나타내는 차이 값들을 계산하는 동작; 상기 차이 값들 중 가장 작은 차이 값을 대조 차이 값으로 결정하는 동작; 상기 형태 복잡도 값 및 상기 대조 차이 값을 이용하여, 상기 UI 요소의 시인성이 어느 정도인지를 나타내는 결과 값을 계산하는 동작; 상기 결과 값에 기반하여 UI 요소에 적용할 이미지 효과를 결정하는 동작; 및 상기 이미지 효과가 적용된 UI 요소를 상기 관심 영역 위에 표시하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치는 화면의 배경으로 지정된 이미지와 그 위에 표시될 UI 요소 간의 대조를 명확히 함으로써 배경 이미지가 복잡하더라도 사용자가 UI 요소를 명확히 식별할 수 있게 할 수 있다.
도 1은, 다양한 실시예에 따른, 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블록도이다.
도 2는, 다양한 실시예에 따른, 시인성 개선을 위한 동작을 수행하도록 구성된 프로세서를 도시한다.
도 3은 다양한 실시예에 따른 프로세서가 ROI(region of interest) 선정 및 복잡도를 계산하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 다양한 실시예에 따른 프로세서가 ROI와 UI 요소 간의 대조를 계산하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 다양한 실시예에 따른 프로세서가 UI 요소의 속성 값을 결정하는 동작을 설명하기 위한 그래프이다.
도 6은 다양한 실시예에 따른 프로세서가 UI 요소의 속성을 조절하기 위한 동작들을 도시한다.
도 7은 UI 요소에 이미지 효과가 적용되기 전과 후를 비교하기 위한 도면이다.
도 8은 다양한 실시예에 따른 프로세서의 시인성 확보를 위한 동작들을 도시한다.
도 1 은, 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)의 블록도이다. 도 1을 참조하면, 네트워크 환경(100)에서 전자 장치(101)는 제 1 네트워크(198)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(102)와 통신하거나, 또는 제 2 네트워크(199)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(104) 또는 서버(108)와 통신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 서버(108)를 통하여 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 프로세서(120), 메모리(130), 입력 장치(150), 음향 출력 장치(155), 표시 장치(160), 오디오 모듈(170), 센서 모듈(176), 인터페이스(177), 햅틱 모듈(179), 카메라 모듈(180), 전력 관리 모듈(188), 배터리(189), 통신 모듈(190), 가입자 식별 모듈(196), 또는 안테나 모듈(197)을 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(101)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 표시 장치(160) 또는 카메라 모듈(180))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성 요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시예에서는, 이 구성요소들 중 일부들은 하나의 통합된 회로로 구현될 수 있다. 예를 들면, 센서 모듈(176)(예: 지문 센서, 홍채 센서, 또는 조도 센서)은 표시 장치(160)(예: 디스플레이)에 임베디드된 채 구현될 수 있다
프로세서(120)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(140))를 실행하여 프로세서(120)에 연결된 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)를 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 데이터 처리 또는 연산의 적어도 일부로서, 프로세서(120)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(176) 또는 통신 모듈(190))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(132)에 로드하고, 휘발성 메모리(132)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(134)에 저장할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 메인 프로세서(121)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서), 및 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(123)(예: 그래픽 처리 장치, 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로, 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)보다 저전력을 사용하거나, 또는 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
보조 프로세서(123)는, 예를 들면, 메인 프로세서(121)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(121)가 액티브(예: 어플리케이션 실행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)와 함께, 전자 장치(101)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 표시 장치(160), 센서 모듈(176), 또는 통신 모듈(190))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성요소(예: 카메라 모듈(180) 또는 통신 모듈(190))의 일부로서 구현될 수 있다.
메모리(130)는, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(120) 또는 센서모듈(176))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(140)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(130)는, 휘발성 메모리(132) 또는 비휘발성 메모리(134)를 포함할 수 있다.
프로그램(140)은 메모리(130)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 예를 들면, 운영 체제(142), 미들 웨어(144) 또는 어플리케이션(146)을 포함할 수 있다.
입력 장치(150)는, 전자 장치(101)의 구성요소(예: 프로세서(120))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 장치(150)는, 예를 들면, 마이크, 마우스, 키보드, 또는 디지털 펜(예:스타일러스 펜)을 포함할 수 있다.
음향 출력 장치(155)는 음향 신호를 전자 장치(101)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 장치(155)는, 예를 들면, 스피커 또는 리시버를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용될 수 있고, 리시버는 착신 전화를 수신하기 위해 사용될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 리시버는 스피커와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
표시 장치(160)는 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 표시 장치(160)는, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 표시 장치(160)는 터치를 감지하도록 설정된 터치 회로(touch circuitry), 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 센서 회로(예: 압력 센서)를 포함할 수 있다.
오디오 모듈(170)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일 실시예에 따르면, 오디오 모듈(170)은, 입력 장치(150)를 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 장치(155), 또는 전자 장치(101)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102)) (예: 스피커 또는 헤드폰))를 통해 소리를 출력할 수 있다.
센서 모듈(176)은 전자 장치(101)의 작동 상태(예: 전력 또는 온도), 또는 외부의 환경 상태(예: 사용자 상태)를 감지하고, 감지된 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 센서 모듈(176)은, 예를 들면, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 근접 센서, 컬러 센서, IR(infrared) 센서, 생체 센서, 온도 센서, 습도 센서, 또는 조도 센서를 포함할 수 있다.
인터페이스(177)는 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 인터페이스(177)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.
연결 단자(178)는, 그를 통해서 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 연결 단자(178)는, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.
햅틱 모듈(179)은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 햅틱 모듈(179)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.
카메라 모듈(180)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.
전력 관리 모듈(188)은 전자 장치(101)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전력 관리 모듈(188)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.
배터리(189)는 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성 요소에 전력을 공급할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 배터리(189)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.
통신 모듈(190)은 전자 장치(101)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102), 전자 장치(104), 또는 서버(108))간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(190)은 프로세서(120)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 통신 모듈(190)은 무선 통신 모듈(192)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(194)(예: LAN(local area network) 통신 모듈, 또는 전력선 통신 모듈)을 포함할 수 있다. 이들 통신 모듈 중 해당하는 통신 모듈은 제 1 네트워크(198)(예: 블루투스, WiFi direct 또는 IrDA(infrared data association) 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제 2 네트워크(199)(예: 셀룰러 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN)와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 이런 여러 종류의 통신 모듈들은 하나의 구성요소(예: 단일 칩)로 통합되거나, 또는 서로 별도의 복수의 구성 요소들(예: 복수 칩들)로 구현될 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 가입자 식별 모듈(196)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 이용하여 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크 내에서 전자 장치(101)를 확인 및 인증할 수 있다.
안테나 모듈(197)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 하나의 안테나를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 복수의 안테나들을 포함할 수 있다. 이런 경우, 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크에서 사용되는 통신 방식에 적합한 적어도 하나의 안테나가, 예를 들면, 통신 모듈(190)에 의하여 상기 복수의 안테나들로부터 선택될 수 있다. 신호 또는 전력은 상기 선택된 적어도 하나의 안테나를 통하여 통신 모듈(190)과 외부 전자 장치 간에 송신되거나 수신될 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 방사체 이외에 다른 부품(예: RFIC)이 추가로 안테나 모듈(197)의 일부로 형성될 수 있다.
상기 구성요소들 중 적어도 일부는 주변 기기들간 통신 방식(예: 버스, GPIO(general purpose input and output), SPI(serial peripheral interface), 또는 MIPI(mobile industry processor interface))을 통해 서로 연결되고 신호(예: 명령 또는 데이터)를 상호간에 교환할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 명령 또는 데이터는 제 2 네트워크(199)에 연결된 서버(108)를 통해서 전자 장치(101)와 외부의 전자 장치(104)간에 송신 또는 수신될 수 있다. 외부 전자 장치(102, 104) 각각은 전자 장치(101)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부 전자 장치들(102, 104, 또는 108) 중 하나 이상의 외부 전자 장치들에서 실행될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로, 또는 사용자 또는 다른 장치로부터의 요청에 기반하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(101)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 하나 이상의 외부 전자 장치들에게 그 기능 또는 그 서비스의 적어도 일부를 수행하라고 요청할 수 있다. 상기 요청을 수신한 하나 이상의 외부 전자 장치들은 요청된 기능 또는 서비스의 적어도 일부, 또는 상기 요청과 관련된 추가 기능 또는 서비스를 실행하고, 그 실행의 결과를 전자 장치(101)로 전달할 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 결과를, 그대로 또는 추가적으로 처리하여, 상기 요청에 대한 응답의 적어도 일부로서 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다.
본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는 다양한 형태의 장치가 될 수 있다. 전자 장치는, 예를 들면, 휴대용 통신 장치 (예: 스마트폰), 컴퓨터 장치, 휴대용 멀티미디어 장치, 휴대용 의료 기기, 카메라, 웨어러블 장치, 또는 가전 장치를 포함할 수 있다. 본 문서의 실시예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다.
본 문서의 다양한 실시예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시예의 다양한 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 또는 관련된 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 아이템에 대응하는 명사의 단수 형은 관련된 문맥상 명백하게 다르게 지시하지 않는 한, 상기 아이템 한 개 또는 복수 개를 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나",“A 또는 B 중 적어도 하나,”"A, B 또는 C," "A, B 및 C 중 적어도 하나,”및 “A, B, 또는 C 중 적어도 하나"와 같은 문구들 각각은 그 문구들 중 해당하는 문구에 함께 나열된 항목들 중 어느 하나, 또는 그들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제 1", "제 2", 또는 "첫째" 또는 "둘째"와 같은 용어들은 단순히 해당 구성요소를 다른 해당 구성요소와 구분하기 위해 사용될 수 있으며, 해당 구성요소들을 다른 측면(예: 중요성 또는 순서)에서 한정하지 않는다. 어떤(예: 제 1) 구성요소가 다른(예: 제 2) 구성요소에, “기능적으로” 또는 “통신적으로”라는 용어와 함께 또는 이런 용어 없이, “커플드” 또는 “커넥티드”라고 언급된 경우, 그것은 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로(예: 유선으로), 무선으로, 또는 제 3 구성요소를 통하여 연결될 수 있다는 것을 의미한다.
본 문서에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현된 유닛을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로와 같은 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는, 상기 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 일 실시예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.
본 문서의 다양한 실시예들은 기기(machine)(예: 전자 장치(101)) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장 메모리(136) 또는 외장 메모리(138))에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(140))로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 전자 장치(101))의 프로세서(예: 프로세서(120))는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 명령어들 중 적어도 하나의 명령을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 상기 호출된 적어도 하나의 명령어에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 상기 하나 이상의 명령어들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장매체 는, 비일시적(non-transitory) 저장매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, ‘비일시적’은 저장매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.
일 실시예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory (CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 또는 두개의 사용자 장치들(예: 스마트폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 상기 기술한 구성요소들의 각각의 구성요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 전술한 해당 구성요소들 중 하나 이상의 구성요소들 또는 동작들이 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 구성요소들 또는 동작들이 추가될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 복수의 구성요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 구성요소로 통합될 수 있다. 이런 경우, 통합된 구성요소는 상기 복수의 구성요소들 각각의 구성요소의 하나 이상의 기능들을 상기 통합 이전에 상기 복수의 구성요소들 중 해당 구성요소에 의해 수행되는 것과 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적으로, 병렬적으로, 반복적으로, 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 상기 동작들 중 하나 이상이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 동작들이 추가될 수 있다.
도 2는, 다양한 실시예에 따른, 시인성 개선을 위한 동작을 수행하도록 구성된 프로세서(120)를 도시한다.
도 2를 참조하면, 프로세서(120)는, ROI(region of interest) 선정 모듈(210), 색상 결정 모듈(220), 형태 복잡도(shape complexity) 계산 모듈(230), 대조(contrast) 계산 모듈(240), 시인성(legibility or visibility) 계산 모듈(250), 또는 UI 속성 조절 모듈(260)을 포함할 수 있다. 상기 모듈들(210, 220, 230, 240, 250, 260) 중에서 적어도 하나는 프로세서(120)와 다른 별도의 하드웨어로서 전자 장치(101)에 구성될 수도 있다. 상기 모듈들(210, 220, 230, 240, 250, 260) 중에서 적어도 하나는 메모리(140)에 저장된 소프트웨어일 수도 있으며 프로세서(120)는 상기 소프트웨어를 실행할 수 있다.
ROI 선정 모듈(210)은 배경으로 지정된 이미지에서 UI 요소(user interface element)가 위치할 ROI(관심 영역)을 선정할 수 있다. 잠금 화면이나 홈 화면은 배경과 그 위에 표시되는 UI 요소(전경)로 구성될 수 있다. UI 요소는 예컨대, 텍스트, 버튼, 아이콘, 또는 이모티콘을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, ROI 선정 모듈(210)은 배경에서 디폴트(default)로 지정된 영역을 ROI로 선택할 수 있다. 다른 실시예에서, ROI 선정 모듈(210)은 사용자 입력에 기반하여 배경에서 ROI을 결정할 수 있다. 예를 들어, ROI 선정 모듈(210)은 UI 요소(예: 시간, 날씨 정보)가 위치할 곳을 사용자가 직접 선택할 수 있게끔 해주는 설정 메뉴를 디스플레이에 표시할 수 있다. ROI 선정 모듈(210)은 설정 메뉴를 통한 사용자 입력(예: 터치 입력)을 수신할 수 있고 이에 기반하여 ROI의 선정을 완료할 수 있다.
색상 결정 모듈(220)은 UI 요소의 색상을 결정할 수 있다. 일 실시예에서, 색상 결정 모듈(210)는 디폴트로 지정된 색상(예: 흰색 또는 검정색)을 UI 요소의 색상으로 결정할 수 있다. 다른 실시예에서, 색상 결정 모듈(210)은 UI 요소의 색상을 사용자가 직접 선택할 수 있게끔 해주는 설정 메뉴를 디스플레이에 표시할 수 있다. 색상 결정 모듈(220)은 설정 메뉴를 통해 수신된 사용자 입력에 기반하여 색상 결정을 완료할 수 있다. 또 다른 실시예에서, 색상 결정 모듈(210)은 배경으로 지정된 이미지에 대해 색상 프로파일링(color profiling)을 수행하고 그 결과에 기반하여 UI 요소의 색상을 결정할 수 있다. 예를 들어, 색상 결정 모듈(220)은 배경 이미지의 색상과 대조적인(contrast) 색상을 UI 요소의 색상으로 결정할 수 있다. 하나의 예시로, 색상 프로파일링 결과 배경의 색상이 어두운 계열로 분석될 경우, 색상 결정 모듈(220)은 UI 요소의 색상을 밝은 계열 예컨대, 흰색으로 결정할 수 있다. 색상 프로파일링 결과 배경의 색상이 밝은 계열로 분석될 경우, 색상 결정 모듈(220)은 UI 요소의 색상을 어두운 계열 예컨대, 검정색으로 결정할 수 있다.
형태 복잡도 계산 모듈(230)은 ROI(관심 영역)에 대한 형태 복잡도를 나타내는 값을 계산할 수 있다. 일 실시예에서, 형태 복잡도 계산 모듈(230)은 ROI를 회색조(grayscale)로 변환할 수 있다. 형태 복잡도 계산 모듈(230)은 회색조로 변환된 ROI의 전체 픽셀 값들의 평균을, UI 속성 조절에 이용할 형태 복잡도 값으로 결정할 수 있다. 다른 실시예에서, 형태 복잡도 계산 모듈(230)은, 효율적인 계산을 위해, ROI 축소 과정을 회색조 변환의 전처리 과정으로서 수행할 수 있다. 또 다른 실시예에서, 형태 복잡도 계산 모듈(230)은, 계산의 정확도를 향상시키기 위해, HPF(high pass filter)(예: 널리 알려진 사진 편집 툴의 알고리즘)을 이용하여 지정된 기준치(reference value)보다 낮은 주파수를 갖는 픽셀 값을 제거하는 과정을 회색조 변환의 후처리 과정으로서 수행할 수 있다.
대조 계산 모듈(240)은, ROI 선정 모듈(210)에 의해 선정된 ROI(관심 영역)와 UI 요소 간의 대조(contrast)(예: 색상(hue) 차이, 채도(saturation) 차이, 또는 명도(value) 차이)를 나타내는 차이 값을 계산할 수 있다. 일 실시예에서, 대조 계산 모듈(240)은, ROI를 지정된 속성별로 다수의 클러스터(cluster)들로 세분화할 수 있다. 다양한 실시예에서, 세분화에 이용될 속성은 색상, 채도, 및 명도 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 대조 계산 모듈(240)은 ROI를 HSV를 기준으로 다수의 클러스터들로 세분화할 수 있다. 이에 따라 클러스터들은 다른 HSV를 가질 수 있다. 대조 계산 모듈(240)은 클러스터들과 UI 요소 간의 차이 값들을 계산할 수 있다. 대조 계산 모듈(240)은 지정된 조건을 만족하지 못하는 클러스터는 차이 값 계산 시 제외할 수 있다. 예를 들어, ROI를 차지하는 비율이 지정된 기준치 이하인 클러스터는, 시인성에 영향을 주지 않을 수 있고, 이에 따라 차이 값 계산 시 제외될 수 있다. 대조 계산 모듈(240)은, 차이 값들 중에서 가장 작은 차이 값을 UI 요소의 시인성 계산에 이용할 대조 차이 값으로 결정할 수 있다.
시인성 계산 모듈(250)은 형태 복잡도 값과 대조 차이 값을 이용하여 UI 요소의 시인성이 어느 정도인지를 나타내는 결과 값(result value)을 계산할 수 있다. 일 실시예에서, 시인성 계산 모듈(250)은 대조 차이 값보다 형태 복잡도 값에 높은 가중치를 적용하여 결과 값을 계산할 수 있다. 결과 값이 크다는 것은 그 만큼 UI 요소를 알아보기 어려움을 의미하고 상대적으로 결과 값이 작다는 것은 그 만큼 UI 요소를 알아보기 쉬움을 의미할 수 있다. 이하 설명은, 결과 값이 상기의 의미이지만, 결과 값 계산 방식에 따라 결과 값이 의미하는 바가 상기한 것과 반대일 수도 있다.
UI 속성 조절 모듈(260)은 결과 값에 기반하여 UI 요소를 이미지 처리할 수 있다.
일 실시예에서, UI 속성 조절 모듈(260)은 결과 값에 기반하여 UI 요소의 가장자리(edge)에 그림자 효과(shadow effect)를 적용함으로써 UI 요소의 시인성을 개선할 수 있다. 그림자 효과의 속성은 그림자의 크기 및/또는 그림자의 불투명도(opacity)를 포함할 수 있다. 예를 들어, UI 속성 조절 모듈(260)은 결과 값이 높을수록 그림자를 크게 및/또는 불투명하게 조절할 수 있다. UI 속성 조절 모듈(260)은 결과 값이 낮을수록 그림자를 작게 및/또는 투명하게 조절할 수 있다.
다른 실시예에서, UI 속성 조절 모듈(260)은 UI 요소 전체의 가장자리에 그림자 효과를 적용할 수 있다. UI 속성 조절 모듈(260)은, 대조 계산 모듈(240)에 의해 구해진 차이값들 중 가장 작은 차이 값과 가장 큰 차이 값 간의 차이(이하, Max-Min 차이 값)를 계산할 수 있다. UI 속성 조절 모듈(260)은 Max-Min 차이 값이 지정된 제 1 기준치보다 작은 경우, UI 속성 조절 모듈(260)은 이 방법(일명, general adaptive shadow)을 선택할 수 있다. 다른 예로, UI 속성 조절 모듈(260)은, 형태 복잡도 계산 모듈(230)로부터 획득된 형태 복잡도 값이 지정된 제 2 기준치 이상인 경우, general adaptive shadow를 UI 요소에 적용할 그림자 효과로 선택할 수 있다. 또 다른 예로서, UI 속성 조절 모듈(260)은, 대조 계산 모듈(240)에 의해 구해진 차이 값들 중 가장 작은 차이 값(즉, 대조 차이 값)이 지정된 제 3 기준치 이상인 경우, general adaptive shadow를 UI 요소에 적용할 그림자 효과로 선택할 수 있다.
또 다른 실시예에서, UI 속성 조절 모듈(260)은 UI 요소 일부의 가장자리에 그림자 효과를 적용할 수도 있다. 예를 들어, UI 속성 조절 모듈(260)은 UI 요소에서 대조 차이 값에 해당하는 클러스터에 위치하는 부분의 가장자리에만 그림자 효과를 적용할 수 있다. Max-Min 차이 값이 상기 제 1 기준치 이상인 경우, UI 속성 조절 모듈(260)은 이 방법(일명, partial adaptive shadow)을 선택할 수 있다. 여기서, Max-Min 차이 값이 제 1 기준치 이상이라는 것은, general adaptive shadow 적용 시, 배경과 UI 요소 간의 대조가 과도하여 오히려 UI의 미적 감각(심미성)이 저하될 수 있음을 의미할 수 있다. 다른 예로, UI 속성 조절 모듈(260)은, 형태 복잡도 계산 모듈(230)로부터 획득된 형태 복잡도 값이 상기 제 2 기준치보다 작은 경우, partial adaptive shadow를 UI 요소에 적용할 그림자 효과로 선택할 수 있다. 또 다른 예로서, UI 속성 조절 모듈(260)은, 대조 차이 값이 상기 제 3 기준치보다 작은 경우, partial adaptive shadow를 UI 요소에 적용할 그림자 효과로 선택할 수 있다.
일 실시예에서, UI 속성 조절 모듈(260)은, 배경과 UI 요소 간의 대조를 뚜렷하게 하기 위한 별도의 중간 층(layer)(예: 희미한(dim) 또는 투명도를 가진 단색 층)을 배경과 UI 요소 사이에 위치시키는 이미지 처리 방법을 UI 요소에 적용함으로써, UI 요소의 시인성을 개선할 수 있다. 결과 값이 지정된 제 4 기준치를 상회할 경우, UI 속성 조절 모듈(260)은 이 방법(일명, adaptive layout)을 선택할 수 있다. UI 속성 모듈(260)은, UI 요소의 시인성을 개선하기 위한 방법으로서, adaptive layout은 물론, adaptive shadow(예: general adaptive shadow 또는 partial adaptive shadow)를 추가적으로 선택할 수도 있다.
도 3은 다양한 실시예에 따른 프로세서(120)가 ROI 선정 및 복잡도를 계산하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 3을 참조하면, 프로세서(120)는 화면(예: 잠금 화면 또는 홈 화면)의 배경으로 지정된 이미지(300)에서 ROI(310)를 획득(예: crop)할 수 있다. 프로세서(120)는 ROI(310)를 축소하고 회색조로 변환함으로써 제 1 이미지(320)를 생성할 수 있다. 프로세서(120)는 제 1 이미지(320)를 준비된 HPF에 통과시킴으로써 형태 복잡도 계산에 사용할 제 2 이미지(330)를 생성할 수 있다. 프로세서(120)는 제 2 이미지(330)의 픽셀 값들의 평균(형태 복잡도 값)을 계산하는 동작(340)을 수행할 수 있다.
도 4는 다양한 실시예에 따른 프로세서(120)가 ROI와 UI 요소 간의 대조를 계산하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 4를 참조하면, 프로세서(120)는 ROI(310)를 동일한 HSV를 갖는 클러스터들(410)로 세분화할 수 있다. 프로세서(120)는 ROI(310)를 차지하는 비율이 지정된 기준치보다 적은 클러스터(411)를 비교 대상에서 제외할 수 있다. 프로세서(120)는 클러스터(411)를 제외한 나머지를 UI 요소(420)와 대조하여 나머지 각각에 대응하는 차이 값들을 계산하고 가장 작은 차이 값(예: 제 1 클러스터(412)에 대응하는 차이 값)을 대조 차이 값으로 결정하는 동작(430)을 수행할 수 있다. 추가적으로, 프로세서(120)는 가장 작은 차이 값과 가장 큰 차이 값(예: 제 2 클러스터(413)에 대응하는 차이 값)간의 차이를 UI 요소(420)의 속성 조절 방법(예: adaptive layout, partial adaptive shadow, 또는 general adaptive shadow)을 선택할 때 이용할 Max-Min 차이 값으로 결정할 수 있다.
도 5는 다양한 실시예에 따른 프로세서(120)가 UI 요소의 속성 값을 결정하는 동작을 설명하기 위한 그래프이다.
도 5를 참조하면, 그래프의 X축은, 프로세서(120)가 형태 복잡도 값과 대조 차이 값을 이용하여 계산한 결과 값을 나타낸다. x값이 커지면 그만큼UI 요소의 식별이 어렵다는 것을 의미할 수 있다. 그래프의 Y축은 UI 요소의 속성 값을 나타낸다. 예컨대, 속성 값은 그림자 크기 및/또는 그림자 불투명도를 포함할 수 있다. y값이 커지면 그만큼 그림자가 커지고 불투명하게 조절될 수 있다. 프로세서(120)는 속성 값을 그래프 A 또는 그래프 B로부터 얻을 수 있다. 그래프 A는, 결과 값(x)이 증가하는 만큼 속성 값(y)이 연속적으로(continuously)(또는, 선형적으로(linearly) 증가함을 나타낸다. 그래프 B는, 결과 값(x)이 증가함에 따라 속성 값(y)이 비선형적인 사인 곡선 형태로 증가함을 나타낸다. 즉, 그래프 B가 의미하는 바는, UI 요소의 식별이 가능할 때 속성 값이, 변화를 느끼지 못하는 수준으로, 더디게 증가되고, UI 요소의 식별이 불가능할 때 속성 값이, 배경과 UI 요소 간의 대조가 확연히 눈에 띄도록, 그래프 A와 비교하여 크게 증가된다는 것이다.
도 6은 다양한 실시예에 따른 프로세서(120)가 UI 요소의 속성을 조절하기 위한 동작들(600)을 도시한다. 편의상, 앞서 설명된 것과 중복되는 동작은 간략히 기재된다. 도 6을 참조하면, 프로세서(120)가 모듈들(230, 240, 250, 260)을 이용하여 동작들(600)을 수행할 수 있다.
동작 610에서 프로세서(120)는 ROI에 대한 형태 복잡도를 나타내는 값 및 ROI와 UI 요소 간의 대조 차이 값을 계산할 수 있다.
동작 620에서 프로세서(120)는 형태 복잡도 값과 대조 차이 값을 이용하여 결과 값을 계산할 수 있다. 프로세서(120)는 대조 차이 값보다 형태 복잡도 값에 높은 가중치를 적용하여 결과 값을 계산할 수 있다. 프로세서(120)는 가장 작은 차이 값(예: 도 4의 제 1 클러스터(412)에 대응하는 차이 값)과 가장 큰 차이 값(예: 도 4의 제 2 클러스터(413)에 대응하는 차이 값)간의 차이를 나타내는 Max-Min 차이 값을 계산할 수 있다. 대안적으로, Max-Min 차이 값 계산은 나중에(예: 동작 650에서) 수행될 수도 있다.
동작 630에서 프로세서(120)는 결과 값이 지정된 기준치(예: 상기 제 4 기준치) 이상인지 여부를 판단할 수 있다.
결과 값이 기준치 이상이면(동작 630, 예), 동작 640에서 프로세서(120)는 배경과 UI 요소 사이에 별도의 중간 층(예: 흐릿한 또는 투명한 단색 층)을 위치시키는 이미지 처리(adaptive layout)를 수행할 수 있다. 프로세서(120)는 UI 요소에 adaptive shadow(예: general adaptive shadow 또는 partial adaptive shadow)를 추가적으로 적용할 수도 있다.
결과 값이 기준치보다 작으면(동작 630, 아니오), 동작 650에서 프로세서(120)는, 결과 값에 기반하여, UI 요소의 적어도 일부의 가장자리에 그림자 효과(adaptive shadow)를 적용할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 결과 값에 정합되는 UI 요소의 속성 값을 도 5의 그래프 A 또는 B를 이용하여 결정할 수 있다. 프로세서(120)는, 결정된 속성 값을 이용하여, UI 요소의 적어도 일부의 가장자리에 그림자 효과(adaptive shadow)를 적용할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(120)는 앞서 계산된Max-Min 차이 값이 지정된 기준치(예: 상기 제 1 기준치) 이상인지 여부를 판단할 수 있다. 대안적으로, 프로세서(120)는 Max-Min 차이 값을 계산하고, 계산된 Max-Min 차이 값이 기준치 이상인지 여부를 판단할 수 있다. Max-Min 차이 값이 기준치 이상이면, 프로세서(120)는 UI 요소 일부의 가장자리에 그림자 효과를 적용(partial adaptive shadow)할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 UI 요소에 있어서 대조 차이 값에 해당하는 클러스터와 겹치는 부분(예: 단어(word) 또는 문자(character))의 가장자리를, 상기 결정된 속성 값을 이용하여, 그림자 처리할 수 있다. Max-Min 차이 값이 기준치보다 작으면, 프로세서(120)는 UI 요소 전체의 가장자리에 그림자 효과를 적용(general adaptive shadow)할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 UI 요소 전체의 가장자리를, 상기 결정된 속성 값을 이용하여, 그림자 처리할 수 있다.
다른 실시예에서, 프로세서(120)는 형태 복잡도에 기반하여, UI 요소에 적용할 그림자 효과를 general adaptive shadow 또는 partial adaptive shadow로 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 동작 610에서 계산된 형태 복잡도 값이 지정된 기준치 이상(예: 상기 제 2 기준치)인 경우 general adaptive shadow를 UI 요소에 적용할 그림자 효과로 선택하고, 기준치보다 작은 경우 partial adaptive shadow를 UI 요소에 적용할 그림자 효과로 선택할 수 있다.
또 다른 실시예에서, 프로세서(120)는, 대조 차이 값에 기반하여, UI 요소에 적용할 그림자 효과를 general adaptive shadow 또는 partial adaptive shadow로 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 동작 610에서 계산된 대조 차이 값이 지정된 기준치(예: 상기 제 3 기준치) 이상인 경우, general adaptive shadow를 UI 요소에 적용할 그림자 효과로 선택하고, 기준치보다 작은 경우 partial adaptive shadow를 UI 요소에 적용할 그림자 효과로 선택할 수 있다.
도 7은 UI 요소에 이미지 효과가 적용되기 전과 후를 비교하기 위한 도면이다.
도 7a를 참조하면, UI 요소(710)는 제 1 ROI(720) 위에 표시되는데 둘 간의 대조가 뚜렷하지 않아 UI 요소(710)의 시인성에 문제가 있다. 하지만, 본 발명의 실시예(예: 동작 670)에 따라 UI 요소(710) 전체 가장자리에 그림자 효과(730)가 적용됨으로써 UI 요소(710)의 시인성이 개선된다.
도 7b를 참조하면, UI 요소(710)가 제 2 ROI(740) 위에 표시된다. UI 요소(710)에서 일부분(711)이, 이것(711)과 겹치는 제 2 ROI(740)의 일부분(741)과 대조적이지 않아, 식별되지 못할 수 있다. 하지만, 본 발명의 실시예(예: 동작 660)에 따라 일부분(711)의 가장자리에 그림자 효과(750)가 적용됨으로써 UI 요소(710)의 시인성이 확보된다. 여기서, 그림자 효과(740)가 적용되는 부분은 단어 또는 문자 단위일 수 있다. 예컨대, 도 7b에 도시한 바와 같이, “August”와 “27”과 같은 단어 단위로 그림자 효과가 적용될 수 있다. 또는, 문자 단위로 그림자 효과가 적용될 수 있다. 예를 들어, “August 27”에서 일부분(721)과 겹치는 “u”, “s”, “t”, “2”, 및 “7”에 그림자 효과가 적용될 수 있다.
도 7c를 참조하면, UI 요소(710)가 제 3 ROI(760) 위에 표시되는데 UI 요소(710)를 전반적으로 못 알아 보게 된다. 하지만, 본 발명의 실시예(예: 동작 640)에 따라 UI 요소(710)와 제 3 ROI(760) 사이에 별도의 중간 층(770)이 위치함으로써 UI 요소(710)의 시인성이 개선된다.
도 8은 다양한 실시예에 따른 프로세서(120)의 시인성 확보를 위한 동작들(800)을 도시한다. 편의상, 앞서 설명된 것과 중복되는 동작은 간략히 기재된다. 도 8을 참조하면, 프로세서(120)가 모듈들(210, 220, 230, 240, 250, 260)을 이용하여 동작들(800)을 수행할 수 있다.
동작 810에서 프로세서(120)는 화면의 배경으로 지정된 이미지에서 ROI(관심 영역)를 획득할 수 있다.
동작 820에서 프로세서(120)는 ROI를 지정된 비율만큼 축소할 수 있다. 추가적으로, 프로세서(120)는 축소된 ROI에 대해 회색조 변환 및 지정된 기준치를 밑도는 주파수 성분의 제거를 수행할 수도 있다.
동작 830에서 프로세서(120)는 동작 820을 거친 ROI에 대해 형태 복잡도 값을 계산(예: 동작 340)할 수 있다. 또한, 동작 830에서 프로세서(120)는 동작 810에서 획득된 ROI에 관한 대조 차이 값을 계산(예: 동작 430)할 수 있다.
동작 840에서 프로세서(120)는 형태 복잡도 값과 대조 차이 값을 이용하여 UI 요소의 시인성이 어느 정도인지를 나타내는 결과 값(예: 도 5의 x 값)을 계산할 수 있다.
동작 850에서 프로세서(120)는 결과 값에 기반하여 UI 요소에 적용할 이미지 효과(effect)를 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 결과 값이 지정된 기준치(예: 상기 제 4 기준치) 이상이면 이미지 효과를 adaptive layout, 또는 adaptive layout 및 adaptive shadow로 결정할 수 있다. 프로세서(120)는, 결과 값이 기준치보다 작으면 이미지 효과를 adaptive shadow로 결정할 수 있다. 예를 들어, 1) Max-Min 차이 값이 지정된 기준치(예: 상기 제 1 기준치) 이상인 경우, 2) 형태 복잡도 값이 지정된 기준치(예: 상기 제 2 기준치)보다 작은 경우, 또는 3) 대조 차이 값이 지정된 기준치(예: 상기 제 3 기준치)보다 작은 경우 중 적어도 하나가 만족되면, 프로세서(120)는 이미지 효과를 partial adaptive shadow로 결정할 수 있다. 1) Max-Min 차이 값이 기준치보다 작은 경우, 2) 형태 복잡도 값이 기준치 이상인 경우, 또는 3) 대조 차이 값이 기준치 이상인 경우 중 적어도 하나가 만족되면, 프로세서(120)는 이미지 효과를 general adaptive shadow로 결정할 수 있다.
동작 860에서 프로세서(120)는 결정된 이미지 효과가 적용된 UI 요소(예: 도 7a의 그림자 효과(730), 도 7b의 그림자 효과(750), 또는 도 7c의 층(770))를 ROI 위에 표시할 수 있다.
다양한 실시예에서, 전자 장치는, 디스플레이; 및 상기 디스플레이에 작동적으로 연결된 프로세서; 및 상기 프로세서에 작동적으로 연결된 메모리를 포함하고, 상기 메모리는, 실행될 때, 상기 프로세서가: 상기 디스플레이에 표시될 화면의 배경으로 지정된 이미지에서 UI(user interface) 요소가 위치할 관심 영역을 획득하고, 상기 관심 영역의 형태 복잡도를 나타내는 값을 계산하고, 상기 관심 영역을 지정된 속성별로 다수의 클러스터들로 세분화하고, 상기 클러스터들과 상기 UI 요소 간의 대조(contrast)를 나타내는 차이 값들을 계산하고, 상기 차이 값들 중 가장 작은 차이 값을 대조 차이 값으로 결정하고, 상기 형태 복잡도 값 및 상기 대조 차이 값을 이용하여, 상기 UI 요소의 시인성이 어느 정도인지를 나타내는 결과 값을 계산하고, 상기 결과 값에 기반하여 UI 요소에 적용할 이미지 효과를 결정하고, 상기 이미지 효과가 적용된 UI 요소를 상기 관심 영역 위에 표시하도록 하는 인스트럭션들을 저장할 수 있다.
상기 인스트럭션들은 상기 프로세서가 상기 UI 요소의 적어도 일부의 가장 자리에 그림자 효과를 적용하도록 할 수 있다.
상기 인스트럭션들은 상기 프로세서가, 상기 결과 값에 기반하여, 상기 가장자리에 적용할 그림자의 크기 및/또는 불투명도를 조절하도록 할 수 있다.
상기 인스트럭션들은 상기 프로세서가, 상기 차이 값들 중에서 가장 작은 차이 값과 가장 큰 차이 값 간의 최대 최소 차이 값을 계산하고, 상기 결과 값이 지정된 제 1 기준치보다 작고 상기 최대 최소 차이 값이 지정된 제 2 기준치 이상인 것에 기반하여, 상기 UI 요소에 있어서 상기 대조 차이 값에 해당하는 클러스터와 겹치는 부분의 가장자리에만 상기 그림자 효과를 적용하도록 할 수 있다.
상기 인스트럭션들은 상기 프로세서가, 상기 결과 값이 지정된 제 1 기준치보다 작고 상기 최대 최소 차이 값이 상기 제 2 기준치보다 작은 것에 기반하여, 상기 UI 요소 전체의 가장 자리에 상기 그림자 효과를 적용하도록 할 수 있다.
상기 인스트럭션들은 상기 프로세서가, 상기 결과 값이 지정된 제 1 기준치 이상인 것에 기반하여, 상기 배경과 상기 UI 요소 사이에 중간 층을 위치하도록 할 수 있다.
상기 인스트럭션들은 상기 프로세서가, 상기 관심 영역을 축소하고 회색조로 변환함으로써 제 1 이미지를 생성하고, 상기 제 1 이미지에서 지정된 기준치보다 낮은 주파수를 갖는 픽셀 값을 제거함으로써 제 2 이미지를 생성하고, 상기 형태 복잡도 값으로서 상기 제 2 이미지의 픽셀 값들의 평균을 계산하도록 할 수 있다.
상기 인스트럭션들은 상기 프로세서가 상기 클러스터들 중에서 상기 관심 영역을 차지하는 비율이 지정된 기준치보다 적은 클러스터를 상기 UI 요소와의 대조에서 제외하도록 할 수 있다.
상기 인스트럭션들은 상기 프로세서가 상기 관심 영역을 사용자가 선택할 수 있게끔 해주는 설정 메뉴를 상기 디스플레이에 표시하도록 할 수 있다.
상기 인스트럭션들은 상기 프로세서가 상기 UI 요소의 색상을 사용자가 선택할 수 있게끔 해주는 설정 메뉴를 상기 디스플레이에 표시하도록 할 수 있다.
상기 세분화에 이용될 속성은 색상(hue), 채도(saturation), 및 명도(value) 중 적어도 하나일 수 있다.
상기 인스트럭션들은 상기 프로세서가 상기 관심 영역을 HSV(hue saturation value)를 기준으로 다수의 클러스터들로 세분화하도록 할 수 있다.
다양한 실시에에서, 전자 장치를 동작시키는 방법은, 디스플레이에 표시될 화면의 배경으로 지정된 이미지에서 UI(user interface) 요소가 위치할 관심 영역을 획득하는 동작; 상기 관심 영역의 형태 복잡도를 나타내는 값을 계산하는 동작; 상기 관심 영역을 지정된 속성별로 다수의 클러스터들로 세분화하는 동작; 상기 클러스터들과 상기 UI 요소 간의 대조(contrast)를 나타내는 차이 값들을 계산하는 동작; 상기 차이 값들 중 가장 작은 차이 값을 대조 차이 값으로 결정하는 동작; 상기 형태 복잡도 값 및 상기 대조 차이 값을 이용하여, 상기 UI 요소의 시인성이 어느 정도인지를 나타내는 결과 값을 계산하는 동작; 상기 결과 값에 기반하여 UI 요소에 적용할 이미지 효과를 결정하는 동작; 및 상기 이미지 효과가 적용된 UI 요소를 상기 관심 영역 위에 표시하는 동작을 포함할 수 있다.
상기 방법은 상기 결과 값에 기반하여, 상기 가장자리에 적용할 그림자의 크기 및/또는 불투명도를 조절하는 동작을 더 포함할 수 있다.
상기 방법은 상기 차이 값들 중에서 가장 작은 차이 값과 가장 큰 차이 값 간의 최대 최소 차이 값을 계산하는 동작; 상기 결과 값이 지정된 제 1 기준치보다 작고 상기 최대 최소 차이 값이 지정된 제 2 기준치 이상인 것에 기반하여, 상기 UI 요소에 있어서 상기 대조 차이 값에 해당하는 클러스터와 겹치는 부분의 가장자리에만 상기 그림자 효과를 적용하는 동작; 및 상기 결과 값이 지정된 제 1 기준치보다 작고 상기 최대 최소 차이 값이 상기 제 2 기준치보다 작은 것에 기반하여, 상기 UI 요소 전체의 가장 자리에 상기 그림자 효과를 적용하는 동작을 더 포함할 수 있다.
상기 방법은 상기 결과 값이 지정된 제 1 기준치 이상인 것에 기반하여, 상기 배경과 상기 UI 요소 사이에 중간 층을 위치하는 동작을 더 포함할 수 있다.
상기 형태 복잡도 값을 계산하는 동작은, 상기 관심 영역을 축소하고 회색조로 변환함으로써 제 1 이미지를 생성하는 동작; 상기 제 1 이미지에서 지정된 기준치보다 낮은 주파수를 갖는 픽셀 값을 제거함으로써 제 2 이미지를 생성하는 동작; 및 상기 형태 복잡도 값으로서 상기 제 2 이미지의 픽셀 값들의 평균을 계산하는 동작을 포함할 수 있다.
상기 방법은 상기 클러스터들 중에서 상기 관심 영역을 차지하는 비율이 지정된 기준치보다 적은 클러스터를 상기 UI 요소와의 대조에서 제외하는 동작을 더 포함할 수 있다.
본 명세서와 도면에 개시된 본 발명의 실시예들은 본 발명의 실시예에 따른 기술 내용을 쉽게 설명하고 본 발명의 실시예의 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것일 뿐이며, 본 발명의 실시예의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 따라서 본 발명의 다양한 실시예의 범위는 여기에 개시된 실시예들 이외에도 본 발명의 다양한 실시예의 기술적 사상을 바탕으로 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 다양한 실시예의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
101: 전자 장치
120: 프로세서
210: ROI 선정 모듈
220: 색상 결정 모듈
230: 형태 복잡도 계산 모듈
240: 대조 계산 모듈
250: 시인성 계산 모듈
260: UI 속성 조절 모듈

Claims (20)

  1. 전자 장치에 있어서,
    디스플레이; 및
    상기 디스플레이에 작동적으로 연결된 프로세서; 및
    상기 프로세서에 작동적으로 연결된 메모리를 포함하고,
    상기 메모리는, 실행될 때, 상기 프로세서가:
    상기 디스플레이에 표시될 화면의 배경으로 지정된 이미지에서 UI(user interface) 요소가 위치할 관심 영역을 획득하고,
    상기 관심 영역의 형태 복잡도를 나타내는 값을 계산하고,
    상기 관심 영역을 지정된 속성별로 다수의 클러스터들로 세분화하고,
    상기 클러스터들과 상기 UI 요소 간의 대조(contrast)를 나타내는 차이 값들을 계산하고,
    상기 차이 값들 중 가장 작은 차이 값을 대조 차이 값으로 결정하고,
    상기 형태 복잡도 값 및 상기 대조 차이 값을 이용하여, 상기 UI 요소의 시인성이 어느 정도인지를 나타내는 결과 값을 계산하고,
    상기 결과 값에 기반하여 상기 UI 요소에 적용할 이미지 효과를 결정하고,
    상기 이미지 효과가 적용된 UI 요소를 상기 관심 영역 위에 표시하도록 하는 인스트럭션들을 저장하고,
    상기 인스트럭션들은 상기 프로세서가:
    상기 클러스터들 중에서 상기 관심 영역을 차지하는 비율이 지정된 기준치보다 적은 클러스터를 상기 UI 요소와의 대조에서 제외하도록 하는 전자 장치.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 인스트럭션들은 상기 프로세서가:
    상기 UI 요소의 적어도 일부의 가장 자리에 그림자 효과를 적용하도록 하는 전자 장치.
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 제 1 항에 있어서, 상기 인스트럭션들은 상기 프로세서가:
    상기 결과 값이 지정된 제 1 기준치 이상인 것에 기반하여, 상기 배경과 상기 UI 요소 사이에 중간 층을 위치하도록 하는 전자 장치.
  7. 제 1 항에 있어서, 상기 인스트럭션들은 상기 프로세서가:
    상기 관심 영역을 축소하고 회색조로 변환함으로써 제 1 이미지를 생성하고,
    상기 제 1 이미지에서 지정된 기준치보다 낮은 주파수를 갖는 픽셀 값을 제거함으로써 제 2 이미지를 생성하고,
    상기 형태 복잡도 값으로서 상기 제 2 이미지의 픽셀 값들의 평균을 계산하도록 하는 전자 장치.
  8. 삭제
  9. 제 1 항에 있어서, 상기 화면은 홈 화면 또는 잠금 화면인 전자 장치.
  10. 제 1 항에 있어서, 상기 UI 요소는 텍스트, 버튼, 아이콘, 또는 이모티콘을 포함하는 전자 장치.
  11. 제 1 항에 있어서, 상기 인스트럭션들은 상기 프로세서가:
    상기 관심 영역을 사용자가 선택할 수 있게끔 해주는 설정 메뉴를 상기 디스플레이에 표시하도록 하는 전자 장치.
  12. 제 1 항에 있어서, 상기 인스트럭션들은 상기 프로세서가:
    상기 UI 요소의 색상을 사용자가 선택할 수 있게끔 해주는 설정 메뉴를 상기 디스플레이에 표시하도록 하는 전자 장치.
  13. 제 1 항에 있어서, 상기 세분화에 이용될 속성은 색상(hue), 채도(saturation), 및 명도(value) 중 적어도 하나인 전자 장치.
  14. 삭제
  15. 전자 장치를 동작시키는 방법에 있어서,
    디스플레이에 표시될 화면의 배경으로 지정된 이미지에서 UI(user interface) 요소가 위치할 관심 영역을 획득하는 동작;
    상기 관심 영역의 형태 복잡도를 나타내는 값을 계산하는 동작;
    상기 관심 영역을 지정된 속성별로 다수의 클러스터들로 세분화하는 동작;
    상기 클러스터들과 상기 UI 요소 간의 대조(contrast)를 나타내는 차이 값들을 계산하는 동작;
    상기 차이 값들 중 가장 작은 차이 값을 대조 차이 값으로 결정하는 동작;
    상기 형태 복잡도 값 및 상기 대조 차이 값을 이용하여, 상기 UI 요소의 시인성이 어느 정도인지를 나타내는 결과 값을 계산하는 동작;
    상기 결과 값에 기반하여 상기 UI 요소에 적용할 이미지 효과를 결정하는 동작; 및
    상기 이미지 효과가 적용된 UI 요소를 상기 관심 영역 위에 표시하는 동작을 포함하고,
    상기 차이 값들을 계산하는 동작은,
    상기 클러스터들 중에서 상기 관심 영역을 차지하는 비율이 지정된 기준치보다 적은 클러스터를 상기 UI 요소와의 대조에서 제외하는 동작을 포함하는 방법.
  16. 삭제
  17. 삭제
  18. 삭제
  19. 삭제
  20. 삭제
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