KR102950737B1 - 복수의 카메라를 포함하는 웨어러블 전자 장치 - Google Patents

복수의 카메라를 포함하는 웨어러블 전자 장치

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KR102950737B1
KR102950737B1 KR1020210046436A KR20210046436A KR102950737B1 KR 102950737 B1 KR102950737 B1 KR 102950737B1 KR 1020210046436 A KR1020210046436 A KR 1020210046436A KR 20210046436 A KR20210046436 A KR 20210046436A KR 102950737 B1 KR102950737 B1 KR 102950737B1
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Abstract

본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 전자 장치는, 프레임, 상기 프레임에 지지되는 윈도우 부재, 상기 윈도우 부재로 시각적 정보를 출력하는 디스플레이 모듈, 제1 해상도를 갖고 상기 프레임에 배치되어 상기 프레임의 전방을 촬영하는 제1 카메라, 상기 제1 해상도와 다른 제2 해상도를 갖고 상기 프레임의 양 측에 각각 배치되어 상기 프레임의 전방을 촬영하는 제2 카메라 및 상기 제1 카메라 및 상기 제2 카메라와 작동적(operatively)으로 연결되는 프로세서를 포함할 수 있고, 상기 프로세서는, 상기 제2 카메라를 미리 설정된 프레임레이트(framerate)로 작동시켜 전방 이미지 정보와 사용자 신체의 움직임 정보를 획득할 수 있고, 상기 움직임 정보를 이용하여 사용자의 신체에 의해 지시되는 관심 객체의 위치 및 크기를 포함하는 인식 정보를 확인할 수 있고, 상기 인식 정보를 통해 상기 관심 객체가 포함된 촬영 영역을 결정할 수 있고, 상기 제1 카메라를 작동시켜 상기 촬영 영역에 대한 관심 이미지 정보를 획득할 수 있고, 상기 관심 이미지 정보를 이용하여 상기 관심 객체에 대한 정보를 획득할 수 있고, 상기 디스플레이 모듈을 이용하여 상기 관심 객체에 대한 정보를 표시할 수 있다. 이 밖에도 다양한 실시예가 가능할 수 있다.

Description

복수의 카메라를 포함하는 웨어러블 전자 장치{WEARABLE ELECTRONIC DEVICE INCLUDING CAMERAS}
본 문서에 개시된 다양한 실시예들은, 복수의 카메라르 포함하는 웨어러블 전자 장치에 관한 것이다.
증강 현실(augmented reality; AR)은, 사용자가 인식하는 실제 현실에 컴퓨터그래픽 처리를 통해 생성되는 요소를 추가하여 표현하는 기술을 의미할 수 있다. 예를 들어, 증강 현실 기술을 이용하여 현실 상에 존재하는 객체에 그 객체의 관련 정보를 포함하는 가상 객체를 추가하여 함께 표시할 수 있다.
다양한 장치를 통해 증강 현실을 구현할 수 있다. 대표적으로 안경형 웨어러블 전자 장치, HMD(head mounted display)와 같은 착용형 전자 장치를 통해 증강 현실을 구현할 수 있다.
이 중 안경형 웨어러블 전자 장치에서 증강 현실을 구현하기 위하여 안경의 렌즈에 화상을 표시할 수 있다. 안경의 렌즈에 빛을 프로젝트함으로써, 렌즈에 화상을 표시할 수 있다. 예를 들어, 크기가 매우 작은(예: 마이크로 프로젝터, 또는 피코 프로젝터)의 프로젝터를 이용할 수 있다. 이러한 프로젝터의 예로는 LSD(laser scaning display), DMD(digital micro-mirro display) 및 LCoS(liquid crystal on silicon)를 들 수 있다. 또한, 투명 디스플레이(transparent display)를 이용하여 렌즈에 화상을 표시할 수도 있다.
증강 현실을 구현하기 위하여, 전자 장치에는 복수의 카메라가 포함될 수 있다. 예를 들어, 전방을 촬영하는 카메라, 특정 객체의 움직임을 추적하느 카메라, 사용자의 눈을 촬영하기 위한 카메라와 같은 다양한 카메라가 포함될 수 있다. 이러한 카메라들은 전자 장치에서 수행하는 기능, 역할에 따라 다양한 위치에 배치될 수 있고 그 성능 역시 다를 수 있다.
증강 현실 환경에서 사용자가 관심을 갖는 대상을 결정하고, 그 대상에 대한 정보를 표시할 수 있다. 이를 구현하기 위해서는, 사용자가 관심을 갖는 대상에 대한 이미지를 획득하는 것이 필요하다. 획득된 이미지를 다양한 방법으로 분석함으로써, 그 대상에 대한 다양한 정보를 얻을 수 있다.
이미지의 분석 품질은 초기 데이터(RAW data)에 해당하는 이미지 품질에 의해 적어도일부 결정될 수 있다. 좋은 품질의 이미지를 사용하면 좀 더 원할한 이미지 분석이 가능할 수 있다. 고품질의 이미지를 얻기 위해서는 고성능 카메라를 통한 촬영이 필요할 수 있다.
그러나, 이러한 고성능 카메라를 동작하는 과정에서 소모되는 전력이 클 수 있다. 특히, 대용량 배터리의 배치가 제한되고, 소형화가 핵심인 웨어러블 디바이스에서 소모 전력이 높은 전자 부품의 실시간 동작은 부담될 수 있다.
본 문서에 개시된 다양한 실시예는, 고품질의 이미지를 획득하면서도 고성능 카메라의 동작에 의한 전력 소모를 줄일 수 있는 전자 장치를 제공할 수 있다.
본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 전자 장치는, 프레임, 상기 프레임에 지지되는 윈도우 부재, 상기 윈도우 부재로 시각적 정보를 출력하는 디스플레이 모듈, 제1 해상도를 갖고 상기 프레임에 배치되어 상기 프레임의 전방을 촬영하는 제1 카메라, 상기 제1 해상도와 다른 제2 해상도를 갖고 상기 프레임의 양 측에 각각 배치되어 상기 프레임의 전방을 촬영하는 제2 카메라 및 상기 제1 카메라 및 상기 제2 카메라와 작동적(operatively)으로 연결되는 프로세서를 포함할 수 있고, 상기 프로세서는, 상기 제2 카메라를 미리 설정된 프레임레이트(framerate)로 작동시켜 전방 이미지 정보와 사용자 신체의 움직임 정보를 획득할 수 있고, 상기 움직임 정보를 이용하여 사용자의 신체에 의해 지시되는 관심 객체의 위치 및 크기를 포함하는 인식 정보를 확인할 수 있고, 상기 인식 정보를 통해 상기 관심 객체가 포함된 촬영 영역을 결정할 수 있고, 상기 제1 카메라를 작동시켜 상기 촬영 영역에 대한 관심 이미지 정보를 획득할 수 있고, 상기 관심 이미지 정보를 이용하여 상기 관심 객체에 대한 정보를 획득할 수 있고, 상기 디스플레이 모듈을 이용하여 상기 관심 객체에 대한 정보를 표시할 수 있다.
본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 전자 장치는, 프레임, 상기 프레임에 지지되는 윈도우 부재, 상기 윈도우 부재로 시각적 정보를 출력하는 디스플레이 모듈, 제1 해상도를 갖고 상기 프레임에 배치되어 상기 프레임의 전방을 촬영하는 제1 카메라, 상기 제1 해상도와 다른 제2 해상도를 갖고 상기 제1 카메라와 다른 위치에서 상기 프레임에 배치되고 상기 프레임의 전방을 촬영하는 제2 카메라 및 상기 제1 카메라 및 상기 제2 카메라와 작동적(operatively)으로 연결되는 프로세서를 포함할 수 있고, 상기 프로세서는, 상기 제1 카메라의 출력 해상도가 상기 제1 해상도와 다른 해상도로 변경되는 픽셀 비닝(binning) 모드로 상기 제1 카메라를 제어할 수 있고, 상기 제2 카메라 및 상기 비닝 모드의 제1 카메라를 미리 설정된 프레임레이트(framerate)로 작동시켜 전방 이미지 정보와 사용자 신체의 움직임 정보를 획득할 수 있고, 상기 움직임 정보를 이용하여 사용자의 신체에 의해 지시되는 관심 객체의 위치 및 크기를 포함하는 인식 정보를 확인할 수 있고, 상기 인식 정보를 통해 상기 관심 객체가 포함된 촬영 영역을 결정할 수 있고, 상기 제1 카메라의 출력 해상도가 상기 제1 해상도로 복원되는 기본 모드로 상기 제1 카메라를 작동시켜 상기 촬영 영역에 대한 관심 이미지 정보를 획득할 수 있고, 상기 관심 이미지 정보를 이용하여 상기 관심 객체에 대한 정보를 획득할 수 있고, 상기 디스플레이 모듈을 이용하여 상기 관심 객체에 대한 정보를 표시할 수 있다.
본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따르면, 고품질의 이미지를 이용하여 이미지 분석을 진행하므로, 사용자가 관심을 갖는 대상의 정보를 보다 정확하게 획득할 수 있다. 또한, 이미지 분석에 사용되는 고품질의 이미지를 획득함에 있어서, 고성능 카메라의 동작에 의해 소비되는 전력을 줄일 수 있다.
도면의 설명과 관련하여, 동일 또는 유사한 구성 요소에 대해서는 동일 또는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.
도 1은, 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블록도이다.
도 2는, 다양한 실시예에 따른 복수의 카메라가 포함된 전자 장치의 전체 구성도이다.
도 3a는, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 도면이다.
도 3b는, 도 3a에 도시된 전자 장치를 도 3a의 -Y 방향에서 바라본 도면이다.
도 4는, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 사용자의 눈동자 움직임을 확인하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 관심 객체에 대한 정보를 표시하는 동작의 흐름도이다.
도 6a 내지 도 6c는, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 신체 움직임을이용하여 촬영 영역을 결정하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 7a 내지 도 7d는, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 눈동자 움직임을 이용하여 촬영 영역을 결정하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 카메라에 인가되는 제어 신호의 모식도이다.
도 9a는, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 사시도이다.
도 9b는, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 제1 카메라의 픽셀 비닝 모드를 설명하기 위한 도면이다.
도 10은, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 관심 객체에 대한 정보를 표시하는 동작의 흐름도이다.
도 11은, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에서 제1 카메라가 결정된 촬영 영역에 대한 관심 이미지 정보를 생성하는 방법 중 하나를 설명하기 위한 도면이다.
본 문서의 다양한 실시 예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시 예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시 예의 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",“또는 B 중 적어도 하나,”"A, B 또는 C," "A, B 및 C 중 적어도 하나,”및 “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.
도 1은, 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) 중 적어도 하나와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 서버(108)를 통하여 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 프로세서(120), 메모리(130), 입력 모듈(150), 음향 출력 모듈(155), 디스플레이 모듈(160), 오디오 모듈(170), 센서 모듈(176), 인터페이스(177), 연결 단자(178), 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: 연결 단자(178))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시예에서는, 이 구성요소들 중 일부들(예: 센서 모듈(176), 카메라 모듈(180), 또는 안테나 모듈(197))은 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160))로 통합될 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. 일실시예에 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 저장하고, 휘발성 메모리(132)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(134)에 저장할 수 있다. 일실시예에 따르면, 프로세서(120)는 메인 프로세서(121)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서) 또는 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(123)(예: 그래픽 처리 장치, 신경망 처리 장치(NPU: neural processing unit), 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)가 메인 프로세서(121) 및 보조 프로세서(123)를 포함하는 경우, 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)보다 저전력을 사용하거나, 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: 디스플레이 모듈(160), 센서 모듈(176), 또는 통신 모듈(190))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일실시예에 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. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 신경망 처리 장치)는 인공지능 모델의 처리에 특화된 하드웨어 구조를 포함할 수 있다. 인공지능 모델은 기계 학습을 통해 생성될 수 있다. 이러한 학습은, 예를 들어, 인공지능 모델이 수행되는 전자 장치(101) 자체에서 수행될 수 있고, 별도의 서버(예: 서버(108))를 통해 수행될 수도 있다. 학습 알고리즘은, 예를 들어, 지도형 학습(supervised learning), 비지도형 학습(unsupervised learning), 준지도형 학습(semi-supervised learning) 또는 강화 학습(reinforcement learning)을 포함할 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은, 복수의 인공 신경망 레이어들을 포함할 수 있다. 인공 신경망은 심층 신경망(DNN: deep neural network), CNN(convolutional neural network), RNN(recurrent neural network), RBM(restricted boltzmann machine), DBN(deep belief network), BRDNN(bidirectional recurrent deep neural network), 심층 Q-네트워크(deep Q-networks) 또는 상기 중 둘 이상의 조합 중 하나일 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은 하드웨어 구조 이외에, 추가적으로 또는 대체적으로, 소프트웨어 구조를 포함할 수 있다.
메모리(130)는, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(120) 또는 센서 모듈(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 모듈(150)은, 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 모듈(150)은, 예를 들면, 마이크, 마우스, 키보드, 키(예: 버튼), 또는 디지털 펜(예: 스타일러스 펜)을 포함할 수 있다.
음향 출력 모듈(155)은 음향 신호를 전자 장치(101)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 모듈(155)은, 예를 들면, 스피커 또는 리시버를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용될 수 있다. 리시버는 착신 전화를 수신하기 위해 사용될 수 있다. 일실시예에 따르면, 리시버는 스피커와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
디스플레이 모듈(160)은 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 디스플레이 모듈(160)은, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 디스플레이 모듈(160)은 터치를 감지하도록 설정된 터치 센서, 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 압력 센서를 포함할 수 있다.
오디오 모듈(170)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일실시예에 따르면, 오디오 모듈(170)은, 입력 모듈(150)을 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 모듈(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. 일실시예에 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. 일실시예에 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. 일실시예에 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. 일실시예에 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. 일실시예에 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. 일실시예에 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 구성요소에 전력을 공급할 수 있다. 일실시예에 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. 일실시예에 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(wireless fidelity) direct 또는 IrDA(infrared data association)와 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제 2 네트워크(199)(예: 레거시 셀룰러 네트워크, 5G 네트워크, 차세대 통신 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN)와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부의 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 이런 여러 종류의 통신 모듈들은 하나의 구성요소(예: 단일 칩)로 통합되거나, 또는 서로 별도의 복수의 구성요소들(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 또는 인증할 수 있다.
무선 통신 모듈(192)은 4G 네트워크 이후의 5G 네트워크 및 차세대 통신 기술, 예를 들어, NR 접속 기술(new radio access technology)을 지원할 수 있다. NR 접속 기술은 고용량 데이터의 고속 전송(eMBB(enhanced mobile broadband)), 단말 전력 최소화와 다수 단말의 접속(mMTC(massive machine type communications)), 또는 고신뢰도와 저지연(URLLC(ultra-reliable and low-latency communications))을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은, 예를 들어, 높은 데이터 전송률 달성을 위해, 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 고주파 대역에서의 성능 확보를 위한 다양한 기술들, 예를 들어, 빔포밍(beamforming), 거대 배열 다중 입출력(massive MIMO(multiple-input and multiple-output)), 전차원 다중입출력(FD-MIMO: full dimensional MIMO), 어레이 안테나(array antenna), 아날로그 빔형성(analog beam-forming), 또는 대규모 안테나(large scale antenna)와 같은 기술들을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 전자 장치(101), 외부 전자 장치(예: 전자 장치(104)) 또는 네트워크 시스템(예: 제 2 네트워크(199))에 규정되는 다양한 요구사항을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 무선 통신 모듈(192)은 eMBB 실현을 위한 Peak data rate(예: 20Gbps 이상), mMTC 실현을 위한 손실 Coverage(예: 164dB 이하), 또는 URLLC 실현을 위한 U-plane latency(예: 다운링크(DL) 및 업링크(UL) 각각 0.5ms 이하, 또는 라운드 트립 1ms 이하)를 지원할 수 있다.
안테나 모듈(197)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부의 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 안테나를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 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 외부의 전자 장치 간에 송신되거나 수신될 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 방사체 이외에 다른 부품(예: RFIC(radio frequency integrated circuit))이 추가로 안테나 모듈(197)의 일부로 형성될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 mmWave 안테나 모듈을 형성할 수 있다. 일실시예에 따르면, mmWave 안테나 모듈은 인쇄 회로 기판, 상기 인쇄 회로 기판의 제 1 면(예: 아래 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 지정된 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있는 RFIC, 및 상기 인쇄 회로 기판의 제 2 면(예: 윗 면 또는 측 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 상기 지정된 고주파 대역의 신호를 송신 또는 수신할 수 있는 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 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.
일실시예에 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. 외부의 전자 장치(102, 또는 104) 각각은 전자 장치(101)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부의 전자 장치들(102, 104, 또는 108) 중 하나 이상의 외부의 전자 장치들에서 실행될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로, 또는 사용자 또는 다른 장치로부터의 요청에 반응하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(101)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 하나 이상의 외부의 전자 장치들에게 그 기능 또는 그 서비스의 적어도 일부를 수행하라고 요청할 수 있다. 상기 요청을 수신한 하나 이상의 외부의 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, 모바일 에지 컴퓨팅(MEC: mobile edge computing), 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다. 전자 장치(101)는, 예를 들어, 분산 컴퓨팅 또는 모바일 에지 컴퓨팅을 이용하여 초저지연 서비스를 제공할 수 있다. 다른 실시예에 있어서, 외부의 전자 장치(104)는 IoT(internet of things) 기기를 포함할 수 있다. 서버(108)는 기계 학습 및/또는 신경망을 이용한 지능형 서버일 수 있다. 일실시예에 따르면, 외부의 전자 장치(104) 또는 서버(108)는 제 2 네트워크(199) 내에 포함될 수 있다. 전자 장치(101)는 5G 통신 기술 및 IoT 관련 기술을 기반으로 지능형 서비스(예: 스마트 홈, 스마트 시티, 스마트 카, 또는 헬스 케어)에 적용될 수 있다.
도 2는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 복수의 카메라가 포함된 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))의 전체 구성도이다.
다양한 실시예에서, 전자 장치(200)는 사용자의 머리 부분에 착용되는 형태로 제작된 전자 장치(200)일 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(200)는 안경(glass), 고글(goggles), 헬멧 또는 모자 중 적어도 하나의 형태로 구성될 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(200)는 사용자의 양안(예: 좌안 및/또는 우안), 각각에 대응하는 복수 개의 글래스(예: 제 1 글래스(220) 및/또는 제 2 글래스(230))를 포함할 수 있다.
전자 장치(200)는 사용자에게 증강 현실(augumented reality; AR) 서비스와 관련된 영상을 제공할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(200)는 제1 글래스(220) 및/또는 제2 글래스(230)에 가상 객체를 투영하거나, 표시함으로써, 사용자가 전자 장치의 제1 글래스(220) 및/또는 제2 글래스(230)를 통해 인지하는 현실에 적어도 하나의 가상 객체가 겹쳐 보이도록 할 수 있다.
도 2를 참조하면, 일 실시예에 따른 전자 장치(200)는 본체부(223), 지지부(예: 제 1 지지부(221), 제 2 지지부(222)), 및 힌지부(예: 제1 힌지부(240-1), 제2 힌지부(240-2))를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 본체부(223)와 지지부(221, 222)는 힌지부(240-1, 240-2)를 통해 작동적으로 연결될 수 있다. 본체부(223)는 사용자의 코에 적어도 부분적으로 거치될 수 있도록 형성된 부분을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 지지부(221, 222)는 사용자의 귀에 걸쳐질 수 있는 형태의 지지 부재를 포함할 수 있다. 지지부(221, 222)는 왼쪽 귀에 거치되는 제 1 지지부(221) 및/또는 오른쪽 귀에 거치되는 제 2 지지부(222)를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제1 힌지부(240-1)는 제1 지지부(221)가 본체부(223)에 대해 회전 가능하도록 제1 지지부(221)와 본체부(223)를 연결할 수 있다. 제2 힌지부(240-2)는 제2 지지부(222)가 본체부(223)에 대해 회전 가능하도록 제2 지지부(222)와 본체부(223)를 연결할 수 있다. 다른 실시예에 따르면, 전자 장치(200)의 힌지부(240-1, 240-2)는 생략될 수 있다. 예를 들어, 본체부(223)와 지지부(221, 222)는 본체부(223)와 바로 연결될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 본체부(223)는 적어도 하나의 글래스(예: 제1 글래스(220), 제2 글래스(230)), 적어도 하나의 디스플레이 모듈(예: 제1 디스플레이 모듈(214-1), 제2 디스플레이 모듈(214-2)), 적어도 하나의 카메라(예: 전방 촬영 카메라(213), 시선 추적 카메라(예: 제1 시선 추적 카메라(212-1), 제2 시선 추적 카메라(212-2)), 인식용 카메라(예: 제1 인식용 카메라(211-1), 제2 인식용 카메라(211-2)) 및 적어도 하나의 마이크(예: 제1 마이크(241-1), 제2 마이크(241-2))를 포함할 수 있다.
도 2에서 설명되는 전자 장치(200)의 경우, 디스플레이 모듈(214-1, 214-2)에서 생성된 광이 글래스(220, 230)에 투영되어 정보를 표시할 수 있다. 예를 들어, 제1 디스플레이 모듈(214-1)에서 생성된 광은 제1 글래스(220)에 투영될 수 있고, 제2 디스플레이 모듈(214-2)에서 생성된 광은 제2 글래스(230)에 투영될 수 있다. 적어도 일부가 투명한 소재로 형성된 글래스(220, 230)에 가상 객체를 표시할 수 있는 광이 투영됨으로써, 사용자는 가상 객체가 중첩된 현실을 인지할 수 있다. 이 경우, 도 1에서 설명한 디스플레이 모듈(160)은 도 2에 도시된 전자 장치(200)에서 디스플레이 모듈(214-1, 214-2) 및 글래스(220, 230)의 적어도 일부를 포함하는 것으로 이해될 수 있다. 다만, 본 발명에서 설명되는 전자 장치가 앞서 설명한 방식을 통해 정보를 표시하는 것으로 한정되는 것은 아니다. 전자 장치에 포함될 수 있는 디스플레이 모듈은 다양한 방식의 정보 표시 방법을 포함하는 디스플레이 모듈로 변경될 수 있다. 예를 들어, 글래스(220, 230) 자체에 투명 소재의 발광 소자를 포함하는 디스플레이 패널이 내장된 경우에는 별도의 디스플레이 모듈(예: 제1 디스플레이 모듈(214-1), 제2 디스플레이 모듈(214-2))없이 정보를 표시할 수 있다. 이 경우, 도 1에서 설명한 디스플레이 모듈(160)은 글래스(220, 230)와 글래스에 포함되는 디스플레이 패널을 의미할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 디스플레이 모듈(214-1, 214-2)을 통해 출력되는 가상 객체는 전자 장치(200)에서 실행되는 어플리케이션 프로그램과 관련된 정보 및/또는 사용자가 글래스(220, 230)를 통해 인지하는 실제 공간에 위치한 외부 객체와 관련된 정보를 포함할 수 있다. 외부 객체는 실제 공간에 존재하는 사물을 포함할 수 있다. 사용자가 글래스(220, 230)를 통해 인지하는 실제 공간을 이하에서는 사용자의 시야각(field of view; FoV) 영역으로 호칭하기로 한다. 예를 들어, 전자 장치(200)는 전자 장치(200)의 카메라(예: 촬영용 카메라(213))을 통해 획득한 실제 공간과 관련된 영상 정보에서 사용자의 시야각(FoV)으로 판단되는 영역의 적어도 일부에 포함된 외부 객체를 확인할 수 있다. 전자 장치(200)는 확인한 외부 객체와 관련된 가상 객체를 디스플레이 모듈(214-1, 214-2)을 통해 출력할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(200)는 전자 장치(200)의 촬영용 카메라(213)을 통해 획득한 실제 공간과 관련된 영상 정보에 기반하여 증강 현실 서비스와 관련된 가상 객체를 함께 표시할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(200)는 사용자의 양안에 대응하여 배치된 디스플레이 모듈(예: 좌안에 대응되는 제1 디스플레이 모듈(214-1), 및/또는 우안에 대응되는 제2 디스플레이 모듈(214-2))을 기반으로 가상 객체를 표시할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(200)는 미리 설정된 설정 정보(예: 해상도(resolution), 프레임 레이트(frame rate), 밝기, 및/또는 표시 영역)를 기반으로 가상 객체를 표시할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 글래스(220, 230)는 집광 렌즈(미도시) 및/또는 도파관(예: 제1 도파관(220-1) 및/또는 제2 도파관(230-1))을 포함할 수 있다. 예를 들어, 제1 도파관(220-1)은 제1 글래스(220)에 부분적으로 위치할 수 있고, 제2 도파관(230-1)은 제2 글래스(230)에 부분적으로 위치할 수 있다. 디스플레이 모듈(214-1, 214-2)에서 방출된 광은 글래스(220, 230))의 일면으로 입사될 수 있다. 글래스(220, 230)의 일면으로 입사된 광은 글래스(220, 230) 내에 위치한 도파관(220-1, 230-1)을 통해 사용자에게 전달될 수 있다. 도파관(220-1, 230-1)은 글래스, 플라스틱, 또는 폴리머로 제작될 수 있고, 내부 또는 외부의 일표면에 형성된 나노 패턴을 포함할 수 있다. 예를 들어, 나노 패턴은 다각형 또는 곡면 형상의 격자 구조(grating structure)를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 글래스(220, 230)의 일면으로 입사된 광은 나노 패턴에 의해 도파관(220-1, 230-1) 내부에서 전파 또는 반사되어 사용자에게 전달될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 도파관(220, 230))은 적어도 하나의 회절 요소(예: DOE(diffractive optical element), HOE(holographic optical element)) 또는 반사 요소(예: 반사 거울) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 도파관(220, 230)는 적어도 하나의 회절 요소 또는 반사 요소를 이용하여 디스플레이 모듈(214-1, 214-2)로부터 방출된 광을 사용자의 눈으로 유도할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(200)는 사용자의 시야각(FoV, field of view)에 대응되는 영상을 촬영하거나 및/또는 객체와의 거리를 측정하기 위한 촬영용 카메라(213)(예: RGB 카메라), 사용자가 바라보는 시선의 방향을 확인하기 위한 시선 추적 카메라(eye tracking camera module)(212-1, 212-2), 및/또는 일정 공간을 인식하기 위한 인식용 카메라(gesture camera module)(211-1, 211-2)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 촬영용 카메라(213)은 전자 장치(200)의 전면 방향을 촬영할 수 있고, 시선 추적 카메라(212-1, 212-2)은 상기 촬영용 카메라(213)의 촬영 방향과 반대되는 방향을 촬영할 수 있다. 예를 들어, 제1 시선 추적 카메라(212-1)은 사용자의 좌안을 부분적으로 촬영하고, 제2 시선 추적 카메라(212-2)은 사용자의 우안을 부분적으로 촬영할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 촬영용 카메라(213)는 HR(high resolution) 카메라 및/또는 PV(photo video) 카메라와 같은 고해상도의 카메라를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 시선 추적 카메라(212-1, 212-2)은 사용자의 눈동자를 검출하여, 시선 방향을 추적할 수 있다. 추적된 시선 방향은 가상 객체를 포함하는 가상 영상의 중심이 상기 시선 방향에 대응하여 이동되는데 활용될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 인식용 카메라(211-1, 211-2)은 미리 설정된 거리 이내(예: 일정 공간)에서의 사용자 제스처 및/또는 일정 공간을 감지할 수 있다. 인식용 카메라(211-1, 211-2)은 GS(global shutter)를 포함하는 카메라를 포함할 수 있다. 예를 들어, 인식용 카메라(211-1, 211-2)은 빠른 손동작 및/또는 손가락 등의 미세한 움직임을 검출 및 추적하기 위해, RS(rolling shutter) 현상이 감소될 수 있는 GS를 포함하는 카메라일 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(200)는 적어도 하나의 카메라(211-1, 211-2, 212-1, 212-2, 213)을 사용하여, 좌안 및/또는 우안 중에서 주시안 및/또는 보조시안에 대응되는 눈을 감지할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(200)는 외부 객체 또는 가상 객체에 대한 사용자의 시선 방향에 기반하여, 주시안 및/또는 보조시안에 대응되는 눈을 감지할 수 있다.
도 2에 도시된 전자 장치(200)에 포함되는 적어도 하나의 카메라(예: 촬영용 카메라(213), 시선 추적 카메라(212-1, 212-2) 및/또는 인식용 카메라(211-1, 211-2))의 개수 및 위치는 한정되지 않을 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(200)의 형태(예: 모양 또는 크기)에 기반하여 적어도 하나의 카메라(예: 촬영용 카메라(213), 시선 추적 카메라(212-1, 212-2) 및/또는 인식용 카메라(211-1, 211-2))의 개수 및 위치는 다양하게 변경될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(200)는 적어도 하나의 카메라(예: 촬영용 카메라(213), 시선 추적 카메라(212-1, 212-2) 및/또는 인식용 카메라(211-1, 211-2))의 정확도를 높이기 위한 적어도 하나의 발광 장치(illumination LED)(예: 제1 발광 장치(242-1), 제2 발광 장치(242-2))를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제1 발광 장치(242-1)는 사용자의 좌안에 대응하는 부분에 배치될 수 있고, 제2 발광 장치(242-2)는 사용자의 우안에 대응하는 부분에 배치될 수 있다. 일 실시예에서, 발광 장치(242-1, 242-2)는 시선 추적 카메라(212-1, 212-2)로 사용자의 눈동자를 촬영할 때 정확도를 높이기 위한 보조 수단으로 사용될 수 있고, 적외선 파장의 광을 발생시키는 IR LED를 포함할 수 있다. 또한, 발광 장치(242-1, 242-2)는 인식용 카메라(211-1, 211-2)로 사용자의 제스처를 촬영할 때 어두운 환경이나 여러 광원의 혼입 및 반사 빛 때문에 촬영하고자 하는 피사체 검출이 용이하지 않을 때 보조 수단으로 사용될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 사용자의 음성 및 주변 소리를 수신하기 위한 마이크(예: 제1 마이크(241-1), 제2 마이크(241-2))를 포함할 수 있다. 예를 들어, 마이크(241-1, 241-2)는 도 1의 오디오 모듈(170)에 포함된 구성 요소일 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제 1 지지부(221) 및/또는 제 2 지지부(222)는 인쇄 회로 기판(PCB, printed circuit board)(예: 제1 인쇄 회로 기판(231-1), 제2 인쇄 회로 기판(231-2)), 스피커(speaker)(예: 제1 스피커(232-1), 제2 스피커(232-2)), 및/또는 배터리(예: 제1 배터리(233-1), 제2 배터리(233-2))를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 스피커(232-1, 232-2)는 사용자의 좌측 귀에 오디오 신호를 전달하기 위한 제 1 스피커(232-1) 및 사용자의 우측 귀에 오디오 신호를 전달하기 위한 제 2 스피커(232-2)를 포함할 수 있다. 스피커(232-1, 232-2)는 도 1의 오디오 모듈(170)에 포함된 구성 요소일 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(200)는 복수 개의 배터리(233-1, 233-2)가 구비될 수 있고, 전력 관리 모듈(예: 도 1의 전력 관리 모듈(188))을 통해, 인쇄 회로 기판(231-1, 231-2)에 전력을 공급할 수 있다. 예를 들어, 복수 개의 배터리(233-1, 233-2)는 전력 관리 모듈(예: 도 1의 전력 관리 모듈(188))과 전기적으로 연결될 수 있다.
앞에서는, 전자 장치(200)가 증강 현실을 표시하는 장치인 것으로 설명하였으나, 전자 장치(200)는 가상 현실(virtual reality; VR)을 표시하는 장치일 수 있다. 이 경우, 사용자가 글래스(220, 230)를 통해 실제 공간을 인식할 수 없도록 글래스(220, 230)는 불투명한 소재로 형성될 수 있다. 또한, 글래스(230)는 디스플레이 모듈(160)로써 기능할 수 있다. 예를 들어, 글래스(220, 230)는 정보를 표시하는 디스플레이 패널을 포함할 수 있다.
도 3a는, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 도면이다. 도 3b는, 도 3a에 도시된 전자 장치를 도 3a의 -Y 방향에서 바라본 도면이다. 도 4는, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 사용자의 눈동자 움직임을 확인하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
이하에서 설명되는 전자 장치(300)는 앞서 도 1 및 도 2를 통해 설명한 전자 장치(101, 200)에 포함된 구성 요소 중 적어도 하나를 포함하는 전자 장치(300)일 수 있다. 이하 설명에서 언급되지 않더라도 본 문서에 개시된 전자 장치는 도 1 및 도 2를 통해 설명한 다양한 구성 요소들을 포함할 수 있는 것으로 해석될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(300)는 프레임(310)(예: 도 2의 본체부(223)), 윈도우 부재(330)(예: 도 2의 제1 글래스(220), 제2 글래스(230)), 지지 부재(320)(예: 도 2의 제1 지지부(221), 제2 지지부(222)), 디스플레이 모듈(미도시)(예: 도 1의 디스플레이 모듈(160)), 제1 카메라(341)(예: 도 2의 촬영용 카메라(213)), 제2 카메라(342)(예: 도 2의 인식용 카메라(211-1, 211-2), 제3 카메라(343)(예: 도 2의 시선 추적 카메라(212-1, 212-2), 발광부(미도시)(예: 도 2의 발광 장치(242)), 및 프로세서(미도시)(예: 도 1의 프로세서(120))를 포함할 수 있다.
여기서, 제1 카메라(341), 제2 카메라(342) 및 제3 카메라(343)는 각 카메라의 촬영 방향, 위치, 성능 및 기능과 같은 다양한 요소에 의해 구분될 수 있다. 그러나, 각 카메라들의 명칭이 다르더라도 동일한 스펙의 카메라 모듈로 제1 카메라(341), 제2 카메라(342) 및 제3 카메라(343)를 구성할 수도 있다.
일 실시예에서, 윈도우 부재(330), 지지 부재(320), 디스플레이 모듈은 사용자의 좌안과 우안에 대응되도록 한 쌍 마련될 수 있다. 예를 들어, 윈도우 부재(330)는 제1 윈도우 부재(330-1) 및 제2 윈도우 부재(330-2)를 포함할 수 있고, 지지 부재(320)는 제1 지지 부재(320-1) 및 제2 지지 부재(320-2)를 포함할 수 있다. 경우에 따라서는, 앞서 설명한 구성 요소 중 일부는 좌안과 대응하는 구성과 우안과 대응하는 구성이 상이할 수 있다.
이하 도면에서는, 설명의 편의를 위하여 전자 장치(300)가 안경 형태의 전자 장치인 것으로 도시하였으나, 본 문서에 개시된 기술적 사상은 디스플레이를 포함하고, 사용자의 머리 부분에 장착될 수 있는 다양한 형태의 머리 장착형 디스플레이(head mounted display; HMD)를 포함하는 전자 장치에 적용될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프레임(310)은 윈도우 부재(330)를 지지할 수 있다. 프레임(310)은 합성 수지 소재로 형성될 수 있다. 프레임(310)에 형성된 개구부에 윈도우 부재(330)가 끼워짐으로써, 프레임(310)이 윈도우 부재(330)를 지지할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 지지 부재(320)는 프레임(310)에 회전 가능하게 연결될 수 있다. 지지 부재(320)는, 제1 지지 부재(320-1)와 제2 지지 부재(320-2)를 포함할 수 있다. 제1 지지 부재(320-1)는 프레임(310)에 대하여 좌측(예: 도 3a의 -X 방향)에서 프레임(310)에 연결될 수 있고, 제2 지지 부재(320-2)는 프레임(310)에 대하여 우측(예: 도 3a의 +X 방향)에서 프레임(310)에 연결될 수 있다. 일 실시예에서, 지지 부재(320)는 프레임에 고정 설치될 수도 있다. 예를 들어, 프레임(310)의 좌측에 연결된 제1 지지 부재(320-1)와, 프레임(310)의 우측에 연결된 제2 지지 부재(320-2)가 서로 연결되도록 형성될 수 있다. 프레임(310)의 양측에 연결된 지지 부재는 링(ring) 형태를 이루고 사용자의 머리에 끼워지는 방식으로 착용될 수 있다. 이 밖에도 지지 부재(320)는 사용자의 얼굴에 전자 장치(300)가 착용될 수 있는 다양한 형태로 변형될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 도 3a에 도시된 것과 같이, 지지 부재(320)는 사용자의 귀에 걸치도록 형성될 수 있다. 프레임(310)에 연결된 지지 부재(320)가 사용자의 귀에 걸쳐지는 방식으로 전자 장치(300)가 사용자의 얼굴에 착용될 수 있다. 지지 부재(320)는 프레임(310)에 대해 회전할 수 있다. 지지 부재(320)가 프레임(310)에 근접하는 방향으로 회전되어 전자 장치(300)의 부피가 줄어들 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 윈도우 부재(330)는 사용자의 좌측 눈에 대응하는 제1 윈도우 부재(330-1)와 사용자의 우측 눈에 대응하는 제2 윈도우 부재(330-2)를 포함할 수 있다. 윈도우 부재(330)는 프레임(310)에 지지될 수 있다. 예를 들어, 프레임(310)에 형성된 개구부에 윈도우 부재(330)가 끼워질 수 있다. 디스플레이 모듈에서 방출되는 AR 영상은 윈도우 부재(330)에 투영될 수 있다. 윈도우 부재(330)는 적어도 일부 영역에 도파관(예: 도 2의 제1 도파관(220-1) 및/또는 제2 도파관(230-1))이 형성될 수 있다. 도파관은 디스플레이 모듈에서 방출된 AR 영상이 사용자의 눈으로 유도되도록 할 수 있다. 도파관에 대한 자세한 설명은 도 2의 제1 글래스(220) 및 제2 글래스(230)와 관련된 설명을 참조하도록 한다.
다양한 실시예에 따르면, 디스플레이 모듈은 프로세서에서 생성된 AR 영상을 출력할 수 있다. 디스플레이 모듈에서 AR 영상을 생성하여 윈도우 부재(330)에 투영하면, 윈도우 부재(330)를 통해 전방(예: 도 3b의 -Y 방향)으로부터 입사되는 가시광(L)에 AR 영상에 포함된 객체가 합쳐져 AR이 구현될 수 있다. 디스플레이 모듈은 크기가 매우 작은(예: 마이크로 프로젝터, 피코 프로젝터)의 프로젝터일 수 있다. 예를 들어, 디스플레이 모듈은 LSD(laser scaning display), DMD(digital micro-mirro display) 또는 LCoS(liquid crystal on silicon)일 수 있다. 또한, 디스플레이 모듈은 투명 디스플레이일 수 있다. 이 경우, 디스플레이 모듈에 포함된 발광 소자는 윈도우 부재(330)에 배치될 수 있다. 이 밖에도 디스플레이 모듈은 AR을 구현하기 위한 다양한 디스플레이 장치일 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제1 카메라(341)는 프레임(310)의 전방을 촬영할 수 있도록 프레임(310)에 배치될 수 있다. 예를 들어, 제1 카메라(310)가 지원하는 화각안에 전방이 포함되도록 제1 카메라(310)가 프레임(310)에 배치될 수 있다. 예를 들어, 제1 카메라(341)가 지원하는 화각은 표준 화각(예: 50 mm) 또는 광각 화각(예: 24 mm-35 mm)일 수 있으나 이에 제한은 없다. 프레임(310)의 전방은 사용자가 전자 장치를 착용했을 때, 사용자가 바라보는 방향을 의미할 수 있다. 예를 들어, 도 3a의 -Y 방향을 프레임(310)의 전방으로 볼 수 있다. 일 실시예에서, 제1 카메라(341)는 프레임(310)의 중앙 부분에 배치될 수 있다. 일 실시예에서, 제1 카메라(341)는 전자식 셔터를 포함할 수 있다. 롤링 셔터(rolling shutter) 또는 젤로 현상(jello effect) 현상을 억제하기 위하여 제1 카메라(341)의 전자식 셔터는 글로벌 셔터(global shutter)일 수 있다. 일 실시예서, 제1 카메라(341)는 전자 장치에 포함된 다른 카메라(예: 제2 카메라(342) 및 제3 카메라(343))에 비해 상대적으로 높은 해상도의 이미지를 출력할 수 있는 이미지 센서를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제1 카메라(341)는 2000 픽셀 이상의 해상도(예: 2104x 1560 해상도)를 지원하고 제2 카메라(342) 및 제3 카메라(343)는 그 보다 작은 해상도(예: 1280 x 960, 320 x 240 해상도)를 지원할 수 있으나 제한은 없다. 또는, 일 실시예에서, 제1 카메라(341)의 이미지 센서 크기는 제2 카메라(342) 및 제3 카메라(343)의 이미지 센서 크기보다 클 수 있다. 또는, 제1 카메라(341)에 포함된 렌즈의 광학적인 성능이 제2 카메라(342) 및 제3 카메라(343)에 포함된 렌즈의 광학적인 성능보다 좋을 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제2 카메라(342)는 제1 카메라(341)와 유사하게 프레임(310)의 전방을 촬영할 수 있도록 프레임(310)에 배치될 수 있으나 이에 제한되는 것은 아니다. 예를 들어, 제1 카메라(341)가 지원하는 화각의 적어도 일부와 제2 카메라(342)가 지원하는 화각의 적어도 일부가 겹치는 위치라면 제2 카메라의 위치에는 제한이 없다. 예를 들어, 겹치는 화각이 전방(예: -Y 방향)을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 제2 카메라(342)는 복수로 구성되어 서로 다른 위치에서 프레임(310)에 배치될 수 있다. 예를 들어, 도 3a에 도시된 것과 같이, 제2 카메라(342)는 프레임(310)의 양 측(예: 도 3a의 +X 방향에 배치된 제2 카메라(342) 및 도 3a의 -X 방향에 배치된 제2 카메라(342))에 배치될 수 있다. 서로 다른 위치에 배치된 제2 카메라(342)로 획득된 이미지의 피사계 심도(depth of field; DOF) 차이에 의해 이미지에 포함된 객체의 입체적 형상을 유추할 수 있다. 이 밖에도 서로 다른 위치에서 촬영된 이미지의 위상 차이를 이용하여 이미지에 포함된 객체의 정보를 획득하는 다양한 방법이 존재할 수 있다. 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 전자 장치는 이 분야의 통상의 기술자가 쉽게 적용할 수 있는 다양한 객체 정보 획득 방식을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 제2 카메라(342)는 사용자의 눈의 화각(시야각(field of view; FOV))과 가까운 화각을 갖도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 제2 카메라(342)는 35mm 이미지 센서(예: 풀 프레임(310) 이미지 센서(full-frame image sensor)를 기준으로 약 50mm 정도의 화각을 갖는 카메라일 수 있다. 이상 설명한 제2 카메라(342)의 스펙과 관련된 내용은 예시에 불과하며 이 밖에도 다양한 변형이 가능할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제3 카메라(343)는 프레임(310)의 후방을 촬영할 수 있도록 프레임(310)에 배치될 수 있다. 여기서 후방은 도 3a의 +Y 방향으로 이해될 수 있다. 제3 카메라(343)는 프레임(310)의 전방을 촬영하도록 배치되는 제1 카메라(341) 및 제2 카메라(342)와 다르게 프레임(310)의 후방을 촬영할 수 있는 위치에 배치될 수 있다. 사용자가 전자 장치를 착용한 상태에서, 프레임(310) 후방에는 사용자의 얼굴이 위치하므로, 제3 카메라(343)는 사용자의 얼굴 부분을 촬영할 수 있다. 제3 카메라(343)는 사용자의 좌측 안구와 우측 안구를 촬영할 수 있도록 복수의 카메라(343-1, 343-2)를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 제3 카메라(343)는 사용자의 눈을 촬영할 수 있도록 프레임(310)에 배치될 수 있다. 도 3b를 참조하면, 제3 카메라(343)가 사용자의 눈을 촬영하는데 사용자의 눈썹 또는 속눈썹에 의한 간섭이 일어나지 않도록 제3 카메라(343)는 프레임(310)의 하단에 배치될 수 있다. 도 3b에 도시된 것과 같이, 프레임(310)을 제1 영역(310A)과 제2 영역(310B)으로 구분할 때, 제3 카메라(343)는 프레임(310)의 제2 영역(310B)에 배치될 수 있다. 프레임(310)의 제2 영역(310B)은 전자 장치(300)가 착용된 상태에서 사용자의 코와 인접한 영역일 수 있다. 예를 들어, 도 3b과 같이 프레임(310)을 가로지르는 가상의 선(L)을 기준으로 제1 방향(예: 도 3b의 -Z 방향)으로 연장된 영역을 제2 영역(310B)으로 이해할 수 있다. 또는 제2 영역(310B)은 사용자가 정면을 응시하는 시선 방향에 대하여 하측에 위치한 영역으로 이해될 수 있다. 프레임(310)의 제2 영역(310B)에 배치된 제3 카메라(343)는 사용자의 눈 아래쪽에서 사용자의 눈을 촬영할 수 있다. 프레임(310)의 제1 영역(310A)은 제2 영역(310B)을 제외한 프레임(310)의 나머지 영역을 의미할 수 있다. 예를 들어, 도 3b와 같이 프레임(310)을 가로지르는 가상의 선(L)을 기준으로 제2 방향(예: 도 3b의 +Z 방향)으로 연장된 영역을 제1 영역(310A)으로 이해할 수 있다.
일 실시예에서, 제3 카메라(343)는 적외선(IR, infra red) 카메라를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(300)는 발광부(미도시)(예: 도 2의 발광 장치(242))를 포함할 수 있다. 발광부는 적외선 LED를 포함할 수 있다. 제3 카메라(343)는 발광부에서 발생하는 빛이 사용자의 눈동자에 반사 또는 투영된 이미지를 촬영할 수 있다.
일 실시예에서, 제3 카메라(343)를 통해 촬영된 이미지를 이용하여 사용자의 눈동자 움직임을 확인할 수 있다. 예를 들어, 검은 자위와 흰 자위의 비율을 확인하여 눈동자의 움직임을 확인할 수 있다. 또 다른 예로, 발광부에 보조를 받아 눈동자의 움직임을 확인할 수 있다. 도 4를 참조하면, 사용자의 눈에 투영된 발광점(402)과 눈동자(401) 간의 상대 거리를 통해 눈동자의 움직임이 추적될 수 있다. 발광점(402)은 발광부에서 발생한 빛이 사용자의 눈에 투영된 지점을 의미할 수 있다. 복수의 발광점(402)과 눈동자(401) 간의 상대 거리 변화를 이용하면, 눈동자(401)의 움직임을 추적할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 발광부는 지정된 패턴 또는 지정된 순서에 기반하여 적어도 하나 이상의 발광 소자를 통해 다양한 형태의 적외선을 사용자의 눈에 조사할수 있다. 이 밖에도 사용자의 눈을 촬영하도록 배치된 제3 카메라(343)를 통해 획득된 이미지를 이용하여 다양한 방법으로 사용자의 눈동자 움직임을 확인할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제1 카메라(341)는 제2 카메라(342) 및 제3 카메라(343)보다 좋은 성능(예: 해상도, 이미지 센서의 크기, 광학적 성능)을 가진 카메라일 수 있다. 이 때문에 제1 카메라(341)의 소모 전력이 제2 카메라(342) 또는 제3 카메라(343)의 소모 전력에 비해 상대적으로 더 클 수 있다. 제1 카메라(341)는 대기 모드(또는, 비활성화 상태)로 동작하도록 설정될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제2 카메라(342) 및 제3 카메라(343)는 그에 비해 전력 소모가 낮고 사용자의 신체(예: 눈, 손가락, 머리)의 움직임 및/또는 공간 인식을 위해 항상 활성화되어 있거나 활성된 시간(또는, 주기)이 제1 카메라(341)가 활성된 시간보다 길도록 설정될 수 있다.
도 5는, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 관심 객체에 대한 정보를 표시하는 동작의 흐름도이다. 도 6a 내지 도 6c는, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 신체 움직임을 이용하여 촬영 영역을 결정하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
이하에서는 앞서 도 3a 및 도 3b를 통해 설명한 구성 요소들과 동일 또는 유사한 구성 요소들에 대해 동일한 부재 번호를 사용하여 설명하도록 한다. 이하에서, 프로세서가 주체가 되는 동작들은 전자 장치의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))가 카메라에 제어 신호를 송신하여 카메라를 제어하는 동작을 의미할 수 있다. 또한, 프로세서는 이미지 센서에 포함된 이미지 처리 유닛에 제어 신호를 송신하고, 이미지 처리 유닛이 이미지 센서 및 카메라를 실질적으로 제어할 수 있다. 이러한 제어 동작도 이하에서는 설명의 편의를 위해 프로세서가 수행하는 것으로 처리하여 설명하도록 한다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 전방 이미지 정보 및 움직임 정보를 획득할 수 있다. (510) 예를 들어, 프로세서는 제2 카메라(342)를 이용하여 전방 이미지 정보와 움직임 정보를 획득할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 제2 카메라(342)를 미리 설정된 제어 수치로 작동시켜 제2 카메라(342)가 지원하는 화각에 기반한 촬영을 수행할 수 있다. 예를 들어, 제2 카메라(342)로 프레임(310)의 전방을 촬영하여 전방 이미지 정보를 생성하도록 제어할 수 있다. 전방 이미지 정보는 제2 카메라(342)의 이미지 센서를 통해 수신되는 이미지를 포함할 수 있다. 예를 들어, 이미지 센서를 통해 수신되는 로 이미지(raw image) 또는 전처리(예: 색 보정, 노이즈 제거)된 이미지를 포함할 수 있다. 여기서 미리 설정된 제어 수치는 카메라의 조리개 값(F 값), 셔터스피드, ISO 및 프레임레이트(framerate)를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 카메라에 포함된 노출계가 결정하는 적정 노출값으로 촬영이 수행될 수 있도록 앞서 설명한 제어 수치는 적응적으로 조절될 수도 있다. 프로세서는, 제2 카메라(342)가 실시간으로(또는, 지정된 주기마다) 전방 이미지 정보를 생성할 수 있도록 제2 카메라(342)를 제어할 수 있다. 예를 들어, 제2 카메라(342)는 24fps, 30fps 또는 60fps의 프레임레이트로 전방을 계속적으로 촬영할 수 있다. 예를 들어, 제2 카메라(342)가 항상 활성화되도록 설정된 경우, 전자 장치(300)가 활성화된 동안(예를 들어, 전력 공급을 받는 동안) 제2 카메라(342)가 활성화된 상태로 유지될 수 있다. 제2 카메라(342)는 활성화된 동안 설정된 프레임레이트로 촬영을 수행할 수 있다. 또 다른 예를 들어, 제2 카메라(342)가 활성화 상태 및 비활성화 상태를 갖도록 설정된 경우, 제2 카메라(342)는 제1 카메라(341)보다 길게 설정된 활성화 상태동안 설정된 프레임레이트로 촬영을 수행할 수 있다. 예를 들어, 제1 카메라(341)가 비활성화된 상태에서도 제2 카메라(342)는 촬영을 수행할 수 있다. 프로세서는 제2 카메라(342)가 생성한 전방 이미지 정보를 획득할 수 있다(510).
다양한 실시예에 따르면, 프로세서는 움직임 정보를 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서는 제2 카메라(342)를 이용하여 움직임 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 제2 카메라(342)는 사용자 신체의 움직임을 감지할 수 있고, 일 예에서, 사용자 신체는 사용자의 손가락(610)일 수 있다. 프로세서는 제2 카메라(342)를 통해 획득한 전방 이미지 정보로부터 사용자의 신체를 구분하여 움직임을 추적할 수 있다. 손가락은 예시에 불과하며 프로세서는 전방 이미지 정보에 포함된 사용자의 신체를 인식하여 이를 추적할 수 있다. 사용자의 신체 움직임 정보(M)는 다양한 방식으로 획득될 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 전방 이미지 정보 중 특정 이미지를 선택할 수 있다. 선택된 이미지를 분석하여 특징 부분(예: 손가락)의 기준 정보(예: 색상 정보, 명암 정보)를 추출하여 저장할 수 있다. 이후, 실시간으로 수신되는 전방 이미지 정보에서 기준 정보와 지정된 범위내에서 일치하는 영역을 추적하는 방식을 사용할 수 있다. 이 밖에도 프로세서는 다양한 방법으로 제2 카메라(342)를 이용하여 사용자 신체의 움직임 정보(M)를 획득할 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 프로세서는 제3 카메라(343)를 이용하여 움직임 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 제3 카메라(343)를 통해 확인되는 사용자의 눈동자 움직임에 따른 사용자의 시선의 움직임을 움직임 정보로서 획득할 수 있다. 이에 대한 상세한 실시예는 도 7a 내지 도 7d를 참조하여 설멍한다. (510)
다양한 실시예에 따르면, 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 관심 객체의 위치 및 크기를 포함하는 인식 정보를 확인할 수 있다. (520)
다양한 실시예에 따르면, 프로세서는 움직임 정보(M)를 이용하여 사용자의 신체(예: 손가락, 눈동자)에 의해 지시되는 객체(601)를 확인할 수 있다. 이와 같이, 사용자의 신체에 의해 지시되는 객체를 “관심 객체(601)”라 할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 손가락(510)이 가르키는 방향(D)에 존재하는 객체(601)를 관심 객체(601)로 인식할 수 있다. 프로세서는 관심 객체(601)의 위치와 크기를 포함하는 인식 정보를 확인할 수 있다. 관심 객체(601)의 위치는 특정 지점(예: POI(point of interest)) 또는 특정 영역(예: ROI(region of interest))이 될 수 있다. 여기서 위치는 카메라의 이미지 센서 상에 관심 객체(601)에 대응하는 이미지가 획득되는 픽셀의 영역 또는 픽셀의 좌표를 의미할 수 있다.
관심 객체의 크기는 관심 객체(601)의 윤곽선을 추출하여 그 윤곽선이 점유하는 위치를 포함하는 영역으로 정의될 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 전방 이미지를 컨볼루션(convolution)하여 윤곽선을 추출할 수 있다. 또는, 전방 이미지의 노출 정보인 히스토그램(histogram)을 이용하여 윤곽선을 추출할 수 있다. 이 밖에도 다양한 방법으로 프로세서는 관심 객체(601)의 위치와 크기를 포함하는 인식 정보를 확인할 수 있다(520).
다양한 실시예에 따르면, 프로세서는 인식 정보를 이용하여 관심 객체(601)가 포함된 촬영 영역(620)을 결정할 수 있다(530).
앞서 설명한 것과 같이, 인식 정보에 포함된 관심 객체(601)의 위치는 카메라의 이미지 센서 상에서 관심 객체(601)에 대응하는 이미지가 획득되는 픽셀의 영역 또는 픽셀의 좌표로 이해될 수 있다.
또한, 관심 객체(601)의 크기는 관심 객체(601)의 윤곽선이 점유하는 위치를 포함하는 영역이므로 역시 이미지 센서에 포함된 픽셀의 좌표로 이해될 수 있다. 프로세서는 이러한 인식 정보를 이용하여 관심 객체(601)를 촬영할 수 있는 촬영 영역(620)을 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 관심 객체(601)와 대응하는 이미지 정보를 획득할 수 있는 이미지 센서의 픽셀의 좌표 정보를 촬영 영역(620)으로 결정할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서는 제1 카메라(341)를 작동시켜 촬영 영역(620)에 대한 관심 이미지 정보(630)를 획득할 수 있다(540).
제1 카메라(341)의 해상도인 제1 해상도는 제2 카메라(342)의 해상도인 제2 해상도보다 높을 수 있다. 또한, 제1 카메라(341)의 전체적인 성능은 제2 카메라(342)의 성능보다 높을 수 있다. 따라서, 제1 카메라(341)를 통해 촬영된 이미지는 제2 카메라(342)를 통해 촬영된 이미지보다 높은 해상도를 갖는 고품질의 이미지일 수 있다. 제2 카메라(342)에 비해 고성능 카메라인 제1 카메라(341)를 이용하여 관심 객체(601)를 포함하는 관심 이미지 정보(630)를 획득함으로써, 관심 객체(601)에 대한 보다 효과적인 이미지 분석이 가능할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 관심 이미지 정보 획득은, 다양한 방식으로 수행될 수 있다. 일 실시예에서, 프로세서는 제1 카메라(341)를 통해 촬영된 이미지에서 촬영 영역에 대응되는 영역을 크롭(crop)하여 관심 이미지 정보(630)를 획득할 수 있다. 또 다른 실시예에서, 프로세서는 촬영 영역(620)과 대응하는 제1 카메라(341)의 이미지 센서 상의 픽셀을 스캔하여 관심 이미지 정보(630)를 획득할 수 있다.
앞서 설명한 것과 같이, 촬영 영역(620)은 관심 객체(601) 또는 관심 객체(601)을 포함하는 영역과 대응하는 이미지를 촬영할 수 있는 이미지 센서를 구성하는 픽셀의 좌표 정보로 이해될 수 있다. 전자 장치(300)에서 카메라(예: 제1 카메라(341), 제2 카메라(342))의 상대 위치는 결정되어 있으므로, 카메라 사이의 거리(예: baseline)를 알 수 있다. 또한, 전자 장치(300)에 포함된 카메라의 내부 정보(예: 화각, 초점 거리)는 결정되어 있을 수 있다. 각 카메라의 내부 정보와 카메라 사이의 거리를 이용하면 다른 카메라의 촬영에 따라 결정된 촬영 영역(620)과 대응하는 픽셀의 좌표를 결정할 수 있다.
예를 들어, 제1 카메라(341)의 이미지 센서의 특정 픽셀들은 제2 카메라(342)를 통해 결정된 촬영 영역(620)과 대응할 수 있다. 카메라의 내부 정보와 카메라 사이의 거리를 이용하여 촬영 영역(620)과 대응하는 제1 카메라(341)의 이미지 센서 상의 픽셀들을 결정할 수 있다.
촬영 영역(620)에 대응하는 제1 카메라(341)의 이미지 센서의 픽셀을 결정한 뒤, 촬영 영역(620)에 대응하는 이미지 정보를 획득할 수 있도록 촬영 영역(620)에 대응하는 픽셀이 포함되도록 스캔을 수행하여 제1 카메라(341)를 통해 관심 객체(601)를 포함하는 관심 이미지 정보(630)을 획득할 수 있다.
상술한 동작은 촬영 영역(620)을 제1 카메라(341)의 이미지 센서에 매칭하는 동작으로 이해될 수 있다. 프로세서는 제2 카메라(342)로 촬영된 이미지에 의해 결정된 촬영 영역(620)을 제1 카메라(341)의 이미지 센서에 매칭하여, 매칭된 부분을 이용하여 관심 이미지 정보(630)을 획득할 수 있다.
이와 같이, 이미지 센서에 포함된 픽셀을 전부 이용하여 관심 이미지 정보(630)를 획득하지 않고, 특정 픽셀 만을 이용하여 관심 이미지 정보(630)를 생성하면, 모든 픽셀을 리딩(reading)(또는, 스캔(scan)하는데 소요되는 소모 전력을 절감할 수 있다. 또한, 고해상도 이미지를 처리하는 경우 요구되는 컴퓨팅 파워를 절감할 수 있다. 특히, 제1 카메라(341)는 제2 카메라(342)보다 고성능 카메라 일 수 있다. 고성능 카메라에 해당하는 제1 카메라(341)는 제2 카메라(342)가 구동할 때보다 더 많은 전력을 사용할 수 있다. 제1 카메라(341)의 이미지 센서 중 일부 픽셀 만을 이용하면 고성능 카메라인 제1 카메라(341)의 전력 소모를 절감하여 전자 장치의 사용 시간을 향상시킬 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서는 인식 정보 및 관심 이미지 정보를 이용하여 관심 객체(601)에 대한 정보를 획득할 수 있다(550).
인식 정보를 통해 관심 객체(601)의 형상에 대한 정보를 확인할 수 있고, 관심 이미지 정보(630)를 통해 관심 객체(601)에 대한 고해상도 이미지를 확인할 수 있다. 프로세서는 인식 정보와 관심 이미지 정보(630)를 이용하여 관심 객체(601)가 촬영된 이미지에 대해 다양한 방법으로 이미지 분석을 수행하여 관심 객체(601)에 대한 정보를 획득할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서는, 디스플레이 모듈을 이용하여 관심 객체(601)에 대한 정보를 표시할 수 있다(560).
예를 들어, 관심 객체(601)에 대한 정보는 그 객체(601)의 명칭, 크기(예: 길이, 면적, 부피), 가격, 상태 및/또는 그 밖에 관련 정보를 포함할 수 있다. 전자 장치가 증강 현실을 표시하는 전자 장치인 경우, 실제 객체 주변에 관심 객체에 대한 정보가 표시되도록 윈도우 부재에 시각적인 UI(user interface)를 투영할 수 있다. 디스플레이 모듈을 통해 윈도우 부재에 시각적 정보를 투영하는 것과 관련된 설명은 도 2의 디스플레이 모듈과 관련된 설명을 참조하도록 한다.
도 7a 내지 도 7d는, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 눈동자 움직임을 이용하여 촬영 영역을 결정하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 7a 내지 도 7d에 도시된 방식은 도 6a 내지 도 6c에 도시된 방식과 다르게, 사용자 눈의 움직임을 더 이용하여 관심 객체(701)를 설정하고 촬영 영역(720)을 결정할 수 있다. 이하에서는, 차이점을 중심으로 설명하고 동일 또는 유사한 동작에 대해서는 자세한 설명을 생략하도록 한다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서는 제2 카메라(342)를 이용하여 전방 이미지 정보를 획득하고, 제3 카메라(343)를 이용하여 움직임 정보를 획득할 수 있다. (510) 여기서 움직임 정보는 제3 카메라(343)를 통해 확인되는 사용자의 눈동자 움직임에 따른 사용자의 시선의 움직임을 포함할 수 있다.
앞서, 도 3b에서 설명한 것과 같이, 제3 카메라(343)는 사용자의 눈을 촬영할 수 있도록 프레임(310)에 배치된 카메라일 수 있다. 도 4의 설명에서와 같이, 제3 카메라(343)가 촬영한 이미지를 통해 사용자의 눈동자 움직임을 확인할 수 있다. 프로세서는, 사용자의 눈동자 움직임으로부터, 사용자의 시선이 향하는 방향을 포함하는 시선 정보(710)를 생성할 수 있다. 시선 정보(710)를 이용하면, 사용자가 어떤 객체를 응시하고 있는지 확인할 수 있다.
다양한 실시에에 따르면, 프로세서는 관심 객체의 위치 및 크기를 포함하는 인식 정보를 확인할 수 있다. (520)
제3 카메라(343)를 통해 확인되는 사용자의 눈동자 움직임에 대응하는 시선 정보(710)를 이용하여 관심 객체(701)를 확인할 수 있다. 예를 들어, 시선 정보(710)가 미리 설정된 시간 동안 정지한 경우 시선 정보(710)와 오버랩(overlap)된 객체를 관심 객체(701)로 결정할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서는 제2 카메라(342)를 통해 획득한 전방 이미지 정보에 시선 정보(710)를 맵핑하여 관심 객체(701)를 확인할 수 있다. 시선 정보(710)를 제2 카메라(342)에 맵핑함으로써, 관심 객체(701)를 확인할 수 있다. 예를 들어, 도 7a과 같이 동일한 영역을 촬영하고 있어도, 눈동자의 움직임에 의해 확인된 시선의 이동(M)에 따라, 관심 객체가 달라질 수 있다. 예를 들어, 도 7a와 같이 시선 이동(M)에 따라 관심 객체는 제2 관심 객체(702)에서 제1 관심 객체(701)로 변경될 수 있다.
관심 객체(701)가 결정되면, 관심 객체(701) 위치와 크기를 포함하는 인식 정보를 확인할 수 있다. 관심 객체(701)의 위치와 크기를 확인하는 동작은 앞서 도 6a 및 도 6b를 통해 설명한 것과 유사하므로 자세한 설명은 생략하도록 한다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서는 관심 객체(701)의 인식 정보를 이용하여 촬영 영역(720)을 결정할 수 있다. (530)
도 7b에 도시된 것과 같이, 사용자가 응시하는 관심 객체(701)가 확인되면, 관심 객체(701)의 위치와 크기를 이용하여 도 7c에 도시된 것과 같이, 촬영 영역(720)을 결정할 수 있다. (530) 다음으로, 프로세서는 제1 카메라(341)를 작동시켜 촬영 영역(720)에 대한 관심 이미지 정보를 획득할 수 있다. (540) 촬영 영역(720)을 결정하고 촬영 영역(720)을 통해 제1 카메라(341)로 관심 이미지 정보를 획득하는 동작에 대해서는 앞서 도 6a 및 도 6b의 설명을 참조하도록 한다.
다양한 실시예에 따르면, 촬영 영역을 결정하는데 있어 제2 카메라(342)만을 이용하여 도 6a 내지 도 6c를 통해 설명한 방법을 통해 촬영 영역을 결정할 수 있다. 또한, 제3 카메라(343)를 더 이용하여 도 7a 내지 도 7d를 통해 설명한 방법을 통해 촬영 영역을 결정할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면 프로세서는 인식 정보와 관심 이미지 정보를 이용하여 관심 객체(701)에 대한 정보를 획득할 수 있다. (550) 다음으로, 프로세서는, 디스플레이 모듈을 이용하여 관심 객체(601)에 대한 정보를 표시할 수 있다. (560)
도 8은, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 카메라에 인가되는 제어 신호의 모식도이다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서는 촬영 대상 및 주변의 상태에 기반하여 카메라를 제어하는 카메라 제어 신호(810)를 카메라로 전송할 수 있다. 예를 들어, 조리개 값, 셔터 스피드, ISO 값이 카메라 제어 신호(810)에 포함될 수 있다. 또한, 카메라 제어 신호(810)에는 카메라를 통해 출력할 이미지의 frame 수, frame 출력 속도, 출력 이미지 크기, gain 중 적어도 일부가 포함될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서는 제1 카메라(341)를 작동시켜 관심 이미지 정보를 획득함에 있어서, 제1 카메라(341) 작동에 의한 소모 전력을 더 고려할 수 있다.
예를 들어, 도 8에 도시된 것과 같이, 프로세서는 인식 트리거(820)에 기반하여 제1 카메라(341)를 작동시킬 수 있다. 인식 트리거(820)가 수신되기 전까지 제1 카메라(341)를 대기 모드로 유지할 수 있다. 대기 모드는 제1 카메라(341)가 비활성화된 모드를 의미할 수 있다. 대기 모드는 제1 카메라(341)에 전달되는 전력이 없거나, 제1 카메라(341)가 바로 활성화될 수 있는 정도의 기본 전력만이 전달되는 상태를 의미할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 인식 트리거(820)는 다양한 입력을 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치에 포함된 별도의 입력 수단(예: 터치 입력 장치, 물리 입력 장치, 소리 입력 장치(마이크))을 통한 입력을 인식 트리거(820)로 할 수 있다. 또한, 제2 카메라(342)를 통해 획득한 사용자 신체 움직임 정보를 이용하여 사용자 신체가 미리 설정된 시간 동안 미리 설정된 범위에서 정지하는 것을 인식 트리거(820)로 할 수 있다. 예를 들어, 도 6b에 도시된 것과 같이 사용자가 손가락을 이용하여 특정 객체를 가르키고 3초를 유지하는 경우, 프로세서는 이를 인식 트리거(820)로 인지할 수 있다. 또한, 제3 카메라(343)를 통해 획득한 사용자의 눈동자 움직임 정보를 이용할 수 있다. 예를 들어, 도 7b에 도시된 것과 같이 사용자의 눈동자 움직임이 일정 시간동안 정지한 경우, 이를 인식 트리거(820)로 인지할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 제3 카메라(343)를 통해 획득한 발광부(예: 도 2의 발광 장치(242))에 기반한 사용자의 눈동자의 움직임이 임계 시간 이상동안 임계 값 이하로 감지되면 이를 눈동자가 정지한 것으로 판단할 수 있다. 프로세서는 이 밖에도 사용자의 눈 깜빡임 속도, 전자 장치에 포함된 움직임 센서(예: 가속도 센서, 자이로 센서)로 인지되는 전자 장치의 움직임 정도를 인식 트리거(820)로 인지할 수도 있다.
다양한 실시예에 따르면, 인식 트리거(820)가 수신된 경우, 프로세서는 제1 카메라(341)가 지정된 프레임 개수로 촬영을 수행하도로 제어할 수 있다. 예를 들어, 지정된 프레임 개수는 한 프레임(1 frame)을 포함할 수 있다. 또는, 제1 카메라(341)에 설정된 프레임 레이트보다 작은 수(예컨대, 3 프레임)의 프레임 개수로 촬영할 수 있으나, 설명의 편의를 위해 한 프레임으로 촬영하는 예시를 들어 설명한다. 제1 카메라(341)가 설정된 프레임레이트로 이미지 정보를 생성하는 것이 아니라, 특정 시점에서 한 프레임으로 촬영을 수행하여 이미지 정보를 생성하므로 제1 카메라(341)의 촬영에 따른 전력 소모를 절감할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 인식 트리거(820)를 수신한 제1 카메라(341)를 한 프레임의 이미지를 출력(830)할 수 있다. 제1 카메라(341)에서 출력된 이미지는 앞서 설명한 관심 이미지 정보에 포함되는 정보로 이해될 수 있다.
도 9a는, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 사시도이다. 도 9b는, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 제1 카메라의 픽셀 비닝 모드를 설명하기 위한 도면이다. 도 10은, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 관심 객체에 대한 정보를 표시하는 동작의 흐름도이다.
이하에서는 앞서 도 3a 및 도 3b를 통해 설명한 구성 요소들과 동일 또는 유사한 구성 요소들에 대해 동일한 부재 번호를 사용하여 설명하도록 한다. 또한, 이하 설명에서는 도 6a 내지 도 6c의 도면과 도 7a 내지 도 7d의 도면을 함께 참조하도록 한다.
도 9a를 참조하면, 앞서 도 3a에서 설명된 것과 다르게 프레임(310)의 한쪽 측면에는 제1 카메라(341)가 배치되고, 반대쪽 측면에는 제2 카메라(342)가 배치될 수 있다. 예를 들어, 도 9a의 -X 방향에는 제1 카메라(341)가 배치되고, +X 방향에는 제2 카메라(342)가 배치될 수 있다. 또한, 프레임(310) 중앙에 배치된 제1 카메라(341)는 필요에 따라 생략될 수 있다. 이하 설명에서 제1 카메라(341)는, 특별한 언급이 없는 경우 도 9a의 -X 방향에 배치된 제1 카메라(341)로 이해될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제1 카메라(341)와 제2 카메라(342)를 이용하여 전방 이미지 정보를 생성할 수 있다. 일 실시예에서, 제1 카메라(341)는 제2 카메라(342)보다 상대적으로 성능(예: 해상도, 이미지 센서의 크기, 광학적 성능)이 좋은 카메라일 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서는 도 9b에 도시된 것과 같이, 제1 카메라(341)의 출력 해상도가 제1 카메라(341)의 스펙에 따른 최대 출력 해상도인 제1 해상도와 다른 해상도로 변경되는 픽셀 비닝(pixel binning) 모드로 제1 카메라(341)를 제어할 수 있다(1010).
예를 들어, 도 9b를 참조하면 복수의 픽셀(910) 중 4 x 4 픽셀을 하나의 픽셀(920)로 구성하여 해상도를 2560 x 1920에서 640 x 480으로 줄일 수 있다. 여기서 픽셀 비닝은 복수의 픽셀을 하나의 픽셀로 구성하여 강제로 해상도를 낮추는 카메라 제어 방식을 의미할 수 있다. 픽셀 비닝 방식을 이용할 경우, 리드(또는, 스캔)할 이미지 센서의 픽셀 수가 줄어듬에 따라 전력 소모를 줄일 수 있다. 본 발명의 다양한 실시예에 따른 픽셀 비닝 방식에는 제한이 없다. 이 분야의 통상의 기술자가 통상적으로 사용하는 다양한 픽셀 비닝 방법으로 제1 카메라(341)의 픽셀 비닝 모드를 설정할 수 있다. 일 실시예에서, 프로세서는 제1 카메라(341)의 출력 해상도가 제2 카메라(342)의 해상도인 제2 해상도가 되도록 픽셀 비닝 모드를 설정할 수 있다. 이 경우, 제1 카메라(341)와 제2 카메라(342)를 이용하여 생성된 이미지는 동일한 해상도를 가질 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서는 제2 카메라(342) 및 픽셀 비닝 모드의 제1 카메라(341)를 미리 설정된 제어 수치로 작동시켜 프레임(310) 전방을 촬영하여 전방 이미지 정보를 생성하도록 제어할 수 있다. 여기서 미리 설정된 제어 수치는 카메라의 조리개 값(F 값), 셔터스피드, ISO 및 프레임(310)레이트(framerate)를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 카메라에 포함된 노출계가 결정하는 적정 노출값으로 촬영이 수행될 수 있도록 앞서 설명한 제어 수치는 적응적으로 조절될 수도 있다. 프로세서는, 제1 카메라(341) 및 제2 카메라(342)가 실시간으로 전방 이미지 정보를 생성할 수 있도록 제2 카메라(342)를 제어할 수 있다. 예를 들어, 제1 카메라(341) 및 제2 카메라(342)는 24fps, 30fps 또는 60fps의 프레임레이트로 전방을 계속적으로 촬영할 수 있다. 예를 들어, 제1 카메라(341)와 제2 카메라(342)는 활성화 상태를 유지하여 전방을 촬영할 수 있다. 이 때, 제1 카메라(341)는 픽셀 비닝 모드를 유지할 수 있다. 프로세서는 제1 카메라(341) 및 제2 카메라(342)가 생성한 전방 이미지 정보를 획득할 수 있다(1020).
다양한 실시예에 따르면, 프로세서는 제1 카메라(341) 및 제2 카메라(342)를 통해 사용자 신체의 움직임 정보를 획득할 수 있다. (1020)
예를 들어, 제1 카메라(341)와 제2 카메라(342)는 사용자 신체의 움직임을 감지할 수 있다. 서로 다른 위치에 배치된 제1 카메라(341)와 제2 카메라(342)를 통해 움직임을 감지할 수 있다. 일 실시예에서 도 6a 내지 도 6c에 도시된 것과 같이, 사용자 신체는 사용자의 손가락(610)일 수 있다. 프로세서는 제1 카메라(341) 및 제2 카메라(342)를 통해 획득한 전방 이미지 정보로부터 사용자의 신체를 구분하여 움직임을 추적할 수 있다. 손가락은 예시에 불과하며 프로세서는 전방 이미지 정보에 포함된 사용자의 신체를 인식하여 이를 추적할 수 있다. 사용자의 신체 움직임 정보(M)는 다양한 방식으로 획득될 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 전방 이미지 정보 중 특정 이미지를 선택할 수 있다. 선택된 이미지를 분석하여 특징 부분(예: 손가락)의 기준 정보(예: 색상 정보, 명암 정보)를 추출하여 저장할 수 있다. 이후, 실시간으로 수신되는 전방 이미지 정보에서 기준 정보와 지정된 범위내에서 일치하는 영역을 추적하는 방식을 사용할 수 있다. 이 밖에도 프로세서는 다양한 방법으로 제1 카메라(341) 및 제2 카메라(342)를 이용하여 사용자 신체의 움직임 정보(M)를 획득할 수 있다.
또 다른 실시예에 따르면, 프로세서는 제1 카메라(341) 및 제2 카메라(342)를 통해 전방 이미지 정보를 획득하고, 제3 카메라(343)를 통해 움직임 정보를 획득할 수 있다. (1020)
예를 들어, 앞서 도 4 및 도 7a를 통해 설명한 것과 같이, 제3 카메라(343)를 통해 사용자의 눈동자 움직임을 추적하여, 사용자의 시선 정보(710)를 획득할 수 있다. 사용자의 시선 정보(710)는 사용자가 응시하는 시선의 움직임 정보를 포함할 수 있다. 사용자의 시선 정보(710)를 전방 이미지 정보에 맵핑하여 시선의 움직임 정보를 획득할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서는 관심 객체의 위치 및 크기를 포함하는 인식 정보를 확인할 수 있다. (1030)
다양한 실시예에 따르면, 프로세서는 움직임 정보(M)를 이용하여 사용자의 신체에 의해 지시되는 객체(601)를 확인할 수 있다. 이와 같이, 사용자의 신체에 의해 지시되는 객체를 “관심 객체(601)”라 할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 손가락(510)이 가르키는 방향(D)에 존재하는 객체(601)를 관심 객체(601)로 인식할 수 있다. 프로세서는 관심 객체(601)의 위치와 크기를 포함하는 인식 정보를 확인할 수 있다. 관심 객체(601)의 위치는 특정 지점(예: POI(point of interest)) 또는 특정 영역(예: ROI(region of interest))이 될 수 있다. 관심 객체의 크기는 관심 객체(601)의 윤곽선을 추출하여 그 윤곽선이 점유하는 위치를 포함하는 영역으로 정의될 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 전방 이미지를 컨볼루션(convolution)하여 윤곽선을 추출할 수 있다. 또한, 전방 이미지의 노출 정보인 히스토그램(histogram)을 이용하여 윤곽선을 추출할 수 있다. 이 밖에도 다양한 방법으로 프로세서는 관심 객체(601)의 위치와 크기를 포함하는 인식 정보를 확인할 수 있다(1030). 예를 들어, 제3 카메라(343)를 통해 확인되는 사용자의 눈동자 움직임에 대응하는 시선 정보(710)를 이용하여 관심 객체(701)를 확인할 수 있다. 예를 들어, 시선 정보(710)가 미리 설정된 시간 동안 정지한 경우 시선 정보(710)와 오버랩(overlap)된 객체를 관심 객체(701)로 결정할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서는 인식 정보를 이용하여 관심 객체(601)가 포함된 촬영 영역(620)을 결정할 수 있다(1040).
앞서 설명한 것과 같이, 인식 정보에 포함된 관심 객체(601)의 위치는 이미지 센서에서 관심 객체(601)에 대응하는 이미지 정보가 획득되는 픽셀의 영역 또는 좌표를 의미할 수 있다. 또한, 관심 객체(601)의 크기는 관심 객체(601)의 윤곽선이 점유하는 위치를 포함하는 영역이므로 이미지 센서에서 픽셀의 영역 또는 좌표를 의미할 수 있다. 프로세서는 이러한 인식 정보를 이용하여 관심 객체(601)를 촬영할 수 있는 촬영 영역(620)을 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 이미지 센서에서 관심 객체(601)와 대응하는 이미지를 획득할 수 있는 픽셀의 좌표 정보를 촬영 영역(620)으로 결정할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서는 제1 카메라(341)를 기본 모드로 제어할 수 있다(1050).
기본 보드에서 제1 카메라(341)의 해상도는 제1 카메라(341)의 스펙에 따른 최대 해상도인 제1 해상도로 변경될 수 있다. 기본 모드로 제어한다는 것의 의미는 픽셀 비닝 모드를 해제한다는 의미로 이해될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서는 기본 모드의 제1 카메라(341)를 작동시켜 촬영 영역(620, 720)에 대한 관심 이미지 정보(630, 730)를 획득할 수 있다(1060).
제1 카메라(341)의 해상도인 제1 해상도는 제2 카메라(342)의 해상도인 제2 해상도보다 높을 수 있다. 또한, 제1 카메라(341)의 전체적인 성능은 제2 카메라(342)의 성능보다 높을 수 있다. 따라서, 제1 카메라(341)를 통해 촬영된 이미지는 제2 카메라(342)를 통해 촬영된 이미지보다 높은 해상도를 갖는 고품질의 이미지일 수 있다. 제2 카메라(342)에 비해 고성능 카메라인 제1 카메라(341)를 이용하여 관심 객체(601, 701)를 포함하는 관심 이미지 정보(630, 730)를 획득함으로써, 관심 객체(601, 701)에 대한 보다 효과적인 이미지 분석이 가능할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 관심 이미지 정보(630, 730) 획득은, 다양한 방식으로 수행될 수 있다. 일 실시예에서, 프로세서는 제1 카메라(341)를 통해 촬영된 이미지에서 촬영 영역(620, 720)에 대응되는 영역을 크롭(crop)하여 관심 이미지 정보(630, 730)를 획득할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서는 제1 카메라(341)의 이미지 센서를 일부스캔하여 관심 이미지 정보(630, 730)를 획득할 수 있다. 촬영 영역(620, 720)은 이미지 센서 상의 픽셀 좌표일 수 있다. 프로세서는 기본 모드의 제1 카메라(341)를 통해 관심 이미지 정보(630, 730)를 획득할 때, 촬영 영역(620, 720)에 해당하는 픽셀이 스캔될 때지만 스캔을 진행할 수 있다. 이를 통해, 이미지 센서를 전체 스캔하는 것에 비해 전력 소모를 줄일 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서는 인식 정보 및 관심 이미지 정보(630, 730)를 이용하여 관심 객체(601, 701)에 대한 정보를 획득할 수 있다(1070).
인식 정보를 통해 관심 객체(601, 701)의 형상에 대한 정보를 확인할 수 있고, 관심 이미지 정보(630, 730)를 통해 관심 객체(601, 701)에 대한 고해상도 이미지를 확인할 수 있다. 프로세서는 인식 정보와 관심 이미지 정보(630, 730)를 이용하여 관심 객체(601, 701)가 촬영된 이미지에 대해 다양한 방법으로 이미지 분석을 수행하여 관심 객체(601, 701)에 대한 정보를 획득할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서는 디스플레이 모듈을 이용하여 관심 객체(601, 701)에 대한 정보를 표시할 수 있다(1080).
예를 들어, 관심 객체(601, 701)에 대한 정보는 그 객체의 명칭, 크기(길이, 면적, 부피), 가격, 상태 및 그 밖에 관련 정보를 포함할 수 있다. 전자 장치가 증강 현실을 표시하는 전자 장치인 경우, 실제 객체 주변에 관심 객체(601, 701)에 대한 정보가 표시되도록 윈도우 부재에 시각적인 UI(user interface)를 투영할 수 있다. 디스플레이 모듈을 통해 윈도우 부재에 시각적 정보를 투영하는 것과 관련된 설명은 도 2의 디스플레이 모듈과 관련된 설명을 참조하도록 한다.
이상 설명에서는 프레임(310)의 양 측에 배치된 제1 카메라(341)와 제2 카메라(342)를 이용하여 전방 이미지 정보를 획득하고, 제1 카메라(341)를 통해 관심 이미지 정보를 획득하는 실시예를 설명하였으나, 다른 실시예도 가능하다.
예를 들어, 프레임(310)의 중앙에 배치된 제1 카메라(341) 만을 이용하여 전방 이미지 정보를 획득하고 관심 이미지 정보를 획득할 수 있다. 이 실시예에서, 고성능 카메라인 제1 카메라(341)가 전방 이미지 정보를 획득하기 위해 계속 활성화 상태로 유지되어 많은 전력을 소모할 수 있다. 이 문제를 해결하기 위하여, 앞서 설명한 픽셀 비닝 모드로 제1 카메라(341)를 제어할 수 있다. 예를 들어, 제1 카메라(341)가 전방 이미지 정보를 획득하는 동작에서는 픽셀 비닝 모드로 제어되고, 제1 카메라(341)가 관심 이미지 정보를 획득하는 동작에서는 기본 모드로 제어될 수 있다.
또 다른 예로, 프레임(310)의 양 측에 제1 카메라(341)를 배치하여 전방 이미지 정보를 획득하고 관심 이미지 정보를 획득할 수 있다. 이 실시예에서, 제1 카메라(341)를 통해 전방 이미지 정보를 획득하는 동작에서는 픽셀 비닝 모드로 제어되고, 제1 카메라(341)가 관심 이미지 정보를 획득하는 동작에서는 기본 모드로 제어될 수 있다. 관심 이미지 정보는 프레임(310)의 양 측에 배치된 제1 카메라(341) 중 어느 하나만을 이용해서 획득할 수 있다.
도 11은, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에서 제1 카메라가 결정된 촬영 영역에 대한 관심 이미지 정보를 생성하는 방법 중 하나를 설명하기 위한 도면이다.
다양한 실시예에 따르면, 제1 카메라(341)의 이미지 센서는 복수의 픽셀이 배치된 픽셀 영역(1110)과 이미지 신호를 처리하는 처리 영역(1120)과 복수 픽셀의 행(row) 방향을 스캔(또는, 리딩(reading))하는 행 스캔 회로(1111)와, 복수 픽셀의 열(column) 방향을 스캔하는 열 스캔 회로(1112)를 포함할 수 있다. 처리 영역(1120)은 예를 들어 아날로그 형태의 이미지 신호를 처리하는 부분과 아날로그 형태의 이미지 신호를 디지털 형태로 변환하는 부분을 포함할 수 있다. 도 11에 도시된 이미지 센서의 구조는 예시에 불과하며 이미지 센서의 구조는 이 밖에도 다양하게 변경될 수 있다.
앞서 설명한 것과 같이, 촬영 영역(예: 도 6c의 촬영 영역(620) 및/또는 도 7d의 촬영 영역(720))이 결정되면 제1 카메라(341)를 통해 촬영 영역에 대한 관심 이미지 정보를 생성할 수 있다. 촬영 영역은 관심 객체(예: 도 6b의 관심 객체(601) 및/또는 도 7a의 관심 객체(701))에 대응하는 이미지 정보를 획득할 수 있는 이미지 센서 상의 픽셀 좌표 또는 픽셀의 영역을 의미할 수 있다.
예를 들어, 도 11에 도시된 것과 같이, 촬영 영역의 시작 모서리 좌표에 대응하는 픽셀을 A로 확인하고, 끝 모서리 좌표에 대응하는 픽셀을 B로 확인할 수 있다. A-B 사이의 픽셀을 통해 수신되는 이미지 정보는 촬영 영역에 대한 관심 이미지 정보일 수 있다.
다양한 실시예에 따르면 프로세서는 행 스캔 회로(1111)와 열 스캔 회로(1112)를 이용하여 A-B 사이의 픽셀 만이 스캔되도록 제1 카메라(341)를 제어할 수 있다. 예를 들어, 행 스캔 회로(1111)는 A-B 픽셀 사이의 행을 스캔(S1)하고, 열 스캔 회로(1112)는 A-B 픽셀 사이의 열을 스캔(S2)할 수 있다.
이처럼, 이미지 센서의 모든 픽셀을 스캔하지 않고 특정 영역 만을 스캔하여 이미지 정보를 획득함으로써, 스캔에 소요되는 전력 및 시간을 절감할 수 있고 모든 영역을 스캔한 이미지 정보보다 작은 이미지를 처리함으로써, 이미지 처리에 소비되는 전력의 양을 줄일 수 있다. 스캔된 픽셀의 정보는 A/D 컨버터에 의해 처리될 수 있다. 특정 영역을 스캔하면, A/D 컨버터의 사용량도 줄어들 수 있다. 따라서, A/D 컨버터 동작에 따른 소비 전력이 줄어들 수 있다.
본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101), 도 2의 전자 장치(101), 도 3a의 전자 장치(300))는, 프레임(예: 도 3a의 프레임(310)), 상기 프레임에 지지되는 윈도우 부재(예: 도 3a의 윈도우 부재(330)), 상기 윈도우 부재로 시각적 정보를 출력하는 디스플레이 모듈(예: 도 1의 디스플레이 모듈(160)), 제1 해상도를 갖고 상기 프레임에 배치되어 상기 프레임의 전방을 촬영하는 제1 카메라(예: 도 3a의 제1 카메라(341)), 상기 제1 해상도와 다른 제2 해상도를 갖고 상기 프레임의 양 측에 각각 배치되어 상기 프레임의 전방을 촬영하는 제2 카메라(예: 도 3a의 제2 카메라(342)) 및 상기 제1 카메라 및 상기 제2 카메라와 작동적(operatively)으로 연결되는 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))를 포함할 수 있고, 상기 프로세서는, 상기 제2 카메라를 미리 설정된 프레임레이트(framerate)로 작동시켜 전방 이미지 정보와 사용자 신체의 움직임 정보를 획득할 수 있고, 상기 움직임 정보를 이용하여 사용자의 신체에 의해 지시되는 관심 객체의 위치 및 크기를 포함하는 인식 정보를 확인할 수 있고, 상기 인식 정보를 통해 상기 관심 객체가 포함된 촬영 영역을 결정할 수 있고, 상기 제1 카메라를 작동시켜 상기 촬영 영역에 대한 관심 이미지 정보를 획득할 수 있고, 상기 관심 이미지 정보를 이용하여 상기 관심 객체에 대한 정보를 획득할 수 있고, 상기 디스플레이 모듈을 이용하여 상기 관심 객체에 대한 정보를 표시할 수 있다.
또한, 상기 프로세서는, 상기 제1 카메라의 이미지 센서에서 상기 촬영 영역에 대응되는 픽셀이 포함되도록 스캔하여 상기 관심 이미지 정보를 획득할 수 있다.
또한, 상기 프로세서는, 상기 촬영 영역을 상기 제1 카메라의 이미지 센서에 매칭하고, 상기 제1 카메라의 이미지 센서에서 상기 매칭된 부분을 이용하여 상기 관심 이미지 정보를 획득할 수 있다.
또한, 상기 프로세서는, 상기 제1 카메라를 통해 촬영된 이미지에서 상기 촬영 영역에 대응되는 영역을 크롭(crop)하여 상기 관심 이미지 정보를 획득할 수 있다.
또한, 상기 제2 카메라의 제2 해상도는, 상기 제1 카메라의 제1 해상도보다 상대적으로 낮을 수 있다.
또한, 상기 프로세서는, 미리 설정된 인식 트리거(trigger)의 수신에 따라, 상기 제1 카메라에서 한 프레임(1 frame)으로 상기 관심 이미지 정보를 생성하도록 제어할 수 있다.
또한, 상기 미리 설정된 인식 트리거는, 사용자 신체의 움직임이 미리 설정된 시간 동안 미리 설정된 움직임 이하가되는 것을 포함할 수 있다.
또한, 상기 프로세서는, 상기 인식 트리거가 수신되지 않을 때, 상기 제1 카메라의 소모 전력이 감소되도록 대기 모드로 유지할 수 있고, 상기 관심 이미지 정보를 획득한 뒤, 상기 제1 카메라를 상기 대기 모드로 전환할 수 있다.
또한, 상기 프레임의 후방을 촬영하도록 상기 프레임에 배치된 제3 카메라(예: 도 3b의 제3 카메라(343))를 더 포함할 수 있고, 상기 프로세서는, 상기 제3 카메라를 작동시켜 사용자의 눈동자 움직임을 획득할 수 있고, 상기 눈동자 움직임으로부터 사용자의 시선 정보를 생성할 수 있고, 상기 전방 이미지 정보에 상기 시선 정보를 맵핑(mapping)하여 상기 관심 객체를 확인할 수 있다.
또한, 상기 프로세서는, 미리 설정된 인식 트리거(trigger)의 수신에 따라, 상기 제1 카메라에서 1 프레임으로 상기 이미지 정보를 생성하도록 제어할 수 있고, 상기 미리 설정된 인식 트리거는, 사용자의 눈동자 움직임이 미리 설정된 시간 동안 미리 설정된 움직임 이하가 되는 것을 포함할 수 있다.
본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101), 도 2의 전자 장치(101), 도 3a의 전자 장치(300))는, 프레임(예: 도 3a의 프레임(310)), 상기 프레임에 지지되는 윈도우 부재(예: 도 3a의 윈도우 부재(330)), 상기 윈도우 부재로 시각적 정보를 출력하는 디스플레이 모듈(예: 도 1의 디스플레이 모듈(160)), 제1 해상도를 갖고 상기 프레임에 배치되어 상기 프레임의 전방을 촬영하는 제1 카메라(예: 도 9a의 제1 카메라(341)), 상기 제1 해상도와 다른 제2 해상도를 갖고 상기 제1 카메라와 다른 위치에서 상기 프레임에 배치되고 상기 프레임의 전방을 촬영하는 제2 카메라(예: 도 9a의 제2 카메라(342)) 및 상기 제1 카메라 및 상기 제2 카메라와 작동적(operatively)으로 연결되는 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))를 포함할 수 있고, 상기 프로세서는, 상기 제1 카메라의 출력 해상도가 상기 제1 해상도와 다른 해상도로 변경되는 픽셀 비닝(binning) 모드로 상기 제1 카메라를 제어할 수 있고, 상기 제2 카메라 및 상기 비닝 모드의 제1 카메라를 미리 설정된 프레임레이트(framerate)로 작동시켜 전방 이미지 정보와 사용자 신체의 움직임 정보를 획득할 수 있고, 상기 움직임 정보를 이용하여 사용자의 신체에 의해 지시되는 관심 객체의 위치 및 크기를 포함하는 인식 정보를 확인할 수 있고, 상기 인식 정보를 통해 상기 관심 객체가 포함된 촬영 영역을 결정할 수 있고, 상기 제1 카메라의 출력 해상도가 상기 제1 해상도로 복원되는 기본 모드로 상기 제1 카메라를 작동시켜 상기 촬영 영역에 대한 관심 이미지 정보를 획득할 수 있고, 상기 관심 이미지 정보를 이용하여 상기 관심 객체에 대한 정보를 획득할 수 있고, 상기 디스플레이 모듈을 이용하여 상기 관심 객체에 대한 정보를 표시할 수 있다.
또한, 상기 제1 카메라의 픽셀 비닝 모드는, 상기 제1 카메라의 출력 해상도가 상기 제1 해상도에서 상기 제2 해상도로 변경되는 모드일 수 있다.
또한, 상기 프로세서는, 상기 제1 카메라의 이미지 센서에서 상기 촬영 영역에 대응되는 픽셀이 포함되도록 스캔하여 상기 관심 이미지 정보를 획득할 수 있다.
또한, 상기 프로세서는, 상기 촬영 영역에 대응하는 좌표를 상기 제1 카메라의 이미지 센서에 매칭하고, 상기 제1 카메라의 이미지 센서에서 상기 매칭된 부분을 이용하여 상기 이미지 정보를 획득할 수 있다.
또한, 상기 프로세서는, 상기 제1 카메라를 통해 촬영된 이미지에서 상기 촬영 영역에 대응되는 영역을 크롭(crop)하여 상기 관심 이미지 정보를 획득할 수 있다.
또한, 상기 제2 카메라의 제2 해상도는, 상기 제1 카메라의 제1 해상도보다 상대적으로 낮을 수 있다.
또한, 상기 프로세서는, 미리 설정된 인식 트리거(trigger)의 수신에 따라, 상기 제1 카메라를 상기 기본 모드로 변경하여 한 프레임(one frame)으로 상기 이미지 정보를 생성하도록 제어할 수 있다.
또한, 상기 미리 설정된 인식 트리거는, 사용자 신체의 움직임이 미리 설정된 시간 동안 미리 설정된 움직임 이하가 되는 것을 포함할 수 있다.
또한, 상기 프레임의 후방을 촬영하도록 상기 프레임에 배치된 제3 카메라(예: 도 3b의 제3 카메라(343))를 더 포함할 수 있고, 상기 프로세서는, 상기 제3 카메라를 작동시켜 사용자의 눈동자 움직임을 획득할 수 있고, 상기 눈동자 움직임으로부터 사용자의 시선 정보를 생성할 수 있고, 상기 전방 이미지 정보에 상기 시선 정보를 맵핑(mapping)하여 상기 관심 객체를 확인할 수 있다.
또한, 상기 프로세서는, 미리 설정된 인식 트리거(trigger)의 수신에 따라, 상기 제1 카메라를 상기 기본 모드로 변경하여 1 프레임으로 상기 이미지 정보를 생성하도록 제어할 수 있고, 상기 미리 설정된 인식 트리거는, 사용자의 눈동자 움직임이 미리 설정된 시간 동안 미리 설정된 움직임 이하가 되는 것을 포함할 수 있다.
이상, 앞에서는 도면을 구분하여 다양한 실시예를 설명하였으나, 서로 다른 도면에서 설명된 실시예들이라고 하더라도 서로 모순되지 않는 범위 내에서 다양하게 조합될 수 있다. 따라서, 각 실시예들을 독립적으로 해석하는 것은 허용되지 않으며 본 문서에 개시된 실시예들의 다양한 조합을 고려하여 본 발명을 해석해야할 것이다.
그리고 본 명세서와 도면에 개시된 본 문서에 개시된 실시예들은 본 문서에 개시된 실시예에 따른 기술 내용을 쉽게 설명하고 본 문서에 개시된 실시예의 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것일 뿐이며, 본 문서에 개시된 실시예의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 따라서 본 문서에 개시된 다양한 실시예의 범위는 여기에 개시된 실시예들 이외에도 본 문서에 개시된 다양한 실시예의 기술적 사상을 바탕으로 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 문서에 개시된 다양한 실시예의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
341 : 제1 카메라 342 : 제2 카메라
343 : 제3 카메라

Claims (20)

  1. 전자 장치에 있어서,
    프레임;
    상기 프레임에 지지되는 윈도우 부재;
    상기 윈도우 부재로 시각적 정보를 출력하는 디스플레이;
    제1 해상도를 갖고 상기 프레임에 배치되어 상기 프레임의 전방을 촬영하는 제1 카메라;
    상기 제1 해상도와 다른 제2 해상도를 갖고 상기 프레임의 양 측에 각각 배치되어 상기 프레임의 전방을 촬영하는 제2 카메라;
    하나 이상의 저장 매체를 포함하고, 인스트럭션들을 저장하는 메모리; 및
    상기 제1 카메라 및 상기 제2 카메라와 작동적(operatively)으로 연결되고, 프로세싱 회로를 포함하는 적어도 하나의 프로세서;를 포함하고,
    상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 개별적 또는 집합적으로 실행될 때, 상기 전자 장치로 하여금:
    상기 제2 카메라를 미리 설정된 프레임레이트(framerate)로 작동시켜 전방 이미지 정보와 사용자 신체의 움직임 정보를 획득하고,
    상기 움직임 정보를 이용하여 사용자의 신체에 의해 지시되는 관심 객체의 위치 및 크기를 포함하는 인식 정보를 확인하고,
    상기 인식 정보를 통해 상기 관심 객체가 포함된 촬영 영역을 결정하고,
    상기 촬영 영역에 대응하는 상기 제1 카메라의 이미지 센서의 픽셀 중 상기 관심 객체와 대응하는 이미지 정보를 획득할 수 있는 상기 제1 카메라의 이미지 센서의 특정 픽셀을 스캔하여 관심 이미지 정보를 획득하고,
    상기 관심 이미지 정보를 이용하여 상기 관심 객체에 대한 정보를 획득하고,
    상기 디스플레이를 이용하여 상기 관심 객체에 대한 정보를 표시하는 전자 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 개별적 또는 집합적으로 실행될 때, 상기 전자 장치로 하여금, 상기 제1 카메라의 이미지 센서에서 상기 촬영 영역에 대응되는 픽셀이 포함되도록 스캔하여 상기 관심 이미지 정보를 획득하는 전자 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 개별적 또는 집합적으로 실행될 때, 상기 전자 장치로 하여금, 상기 촬영 영역을 상기 제1 카메라의 이미지 센서에 매칭하고, 상기 제1 카메라의 이미지 센서에서 상기 매칭된 부분을 이용하여 상기 관심 이미지 정보를 획득하는 전자 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 개별적 또는 집합적으로 실행될 때, 상기 전자 장치로 하여금, 상기 제1 카메라를 통해 촬영된 이미지에서 상기 촬영 영역에 대응되는 영역을 크롭(crop)하여 상기 관심 이미지 정보를 획득하는 전자 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 제2 카메라의 제2 해상도는,
    상기 제1 카메라의 제1 해상도보다 상대적으로 낮은 전자 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 개별적 또는 집합적으로 실행될 때, 상기 전자 장치로 하여금, 미리 설정된 인식 트리거(trigger)의 수신에 따라, 상기 제1 카메라에서 한 프레임(1 frame)으로 상기 관심 이미지 정보를 생성하도록 제어하는 전자 장치.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 미리 설정된 인식 트리거는,
    사용자 신체의 움직임이 미리 설정된 시간 동안 미리 설정된 움직임 이하가 되는 것을 포함하는 전자 장치.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 개별적 또는 집합적으로 실행될 때, 상기 전자 장치로 하여금:
    상기 인식 트리거가 수신되지 않을 때, 상기 제1 카메라의 소모 전력이 감소되도록 대기 모드로 유지하고,
    상기 관심 이미지 정보를 획득한 뒤, 상기 제1 카메라를 상기 대기 모드로 전환하는 전자 장치.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 프레임의 후방을 촬영하도록 상기 프레임에 배치된 제3 카메라;를 더 포함하고,
    상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 개별적 또는 집합적으로 실행될 때, 상기 전자 장치로 하여금:
    상기 제3 카메라를 작동시켜 사용자의 눈동자 움직임을 획득하고,
    상기 눈동자 움직임으로부터 사용자의 시선 정보를 생성하고,
    상기 전방 이미지 정보에 상기 시선 정보를 맵핑(mapping)하여 상기 관심 객체를 확인하는 전자 장치.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 개별적 또는 집합적으로 실행될 때, 상기 전자 장치로 하여금, 미리 설정된 인식 트리거(trigger)의 수신에 따라, 상기 제1 카메라에서 1 프레임으로 상기 이미지 정보를 생성하도록 제어하고,
    상기 미리 설정된 인식 트리거는,
    사용자의 눈동자 움직임이 미리 설정된 시간 동안 미리 설정된 움직임 이하가 되는 것을 포함하는 전자 장치.
  11. 전자 장치에 있어서,
    프레임;
    상기 프레임에 지지되는 윈도우 부재;
    상기 윈도우 부재로 시각적 정보를 출력하는 디스플레이;
    제1 해상도를 갖고 상기 프레임에 배치되어 상기 프레임의 전방을 촬영하는 제1 카메라;
    상기 제1 해상도와 다른 제2 해상도를 갖고 상기 제1 카메라와 다른 위치에서 상기 프레임에 배치되고 상기 프레임의 전방을 촬영하는 제2 카메라;
    하나 이상의 저장 매체를 포함하고, 인스트럭션들을 저장하는 메모리; 및
    상기 제1 카메라 및 상기 제2 카메라와 작동적(operatively)으로 연결되고, 프로세싱 회로를 포함하는 적어도 하나의 프로세서;를 포함하고,
    상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 개별적 또는 집합적으로 실행될 때, 상기 전자 장치로 하여금:
    상기 제1 카메라의 출력 해상도가 상기 제1 해상도와 다른 해상도로 변경되는 픽셀 비닝(binning) 모드로 상기 제1 카메라를 제어하고,
    상기 제2 카메라 및 상기 비닝 모드의 제1 카메라를 미리 설정된 프레임레이트(framerate)로 작동시켜 전방 이미지 정보와 사용자 신체의 움직임 정보를 획득하고,
    상기 움직임 정보를 이용하여 사용자의 신체에 의해 지시되는 관심 객체의 위치 및 크기를 포함하는 인식 정보를 확인하고,
    상기 인식 정보를 통해 상기 관심 객체가 포함된 촬영 영역을 결정하고,
    상기 제1 카메라의 출력 해상도가 상기 제1 해상도로 복원되는 기본 모드로상기 제1 카메라를 작동시키고,
    상기 촬영 영역에 대응하는 상기 제1 카메라의 이미지 센서의 픽셀 중 상기 관심 객체와 대응하는 이미지 정보를 획득할 수 있는 상기 제1 카메라의 이미지 센서의 특정 픽셀을 스캔하여 관심 이미지 정보를 획득하고,
    상기 관심 이미지 정보를 이용하여 상기 관심 객체에 대한 정보를 획득하고,
    상기 디스플레이를 이용하여 상기 관심 객체에 대한 정보를 표시하는 전자 장치.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 제1 카메라의 픽셀 비닝 모드는,
    상기 제1 카메라의 출력 해상도가 상기 제1 해상도에서 상기 제2 해상도로 변경되는 모드인 전자 장치.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 개별적 또는 집합적으로 실행될 때, 상기 전자 장치로 하여금, 상기 제1 카메라의 이미지 센서에서 상기 촬영 영역에 대응되는 픽셀이 포함되도록 스캔하여 상기 관심 이미지 정보를 획득하는 전자 장치.
  14. 제11항에 있어서,
    상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 개별적 또는 집합적으로 실행될 때, 상기 전자 장치로 하여금, 상기 촬영 영역에 대응하는 좌표를 상기 제1 카메라의 이미지 센서에 매칭하고, 상기 제1 카메라의 이미지 센서에서 상기 매칭된 부분을 이용하여 상기 이미지 정보를 획득하는 전자 장치.
  15. 제11항에 있어서,
    상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 개별적 또는 집합적으로 실행될 때, 상기 전자 장치로 하여금, 상기 제1 카메라를 통해 촬영된 이미지에서 상기 촬영 영역에 대응되는 영역을 크롭(crop)하여 상기 관심 이미지 정보를 획득하는 전자 장치
  16. 제11항에 있어서,
    상기 제2 카메라의 제2 해상도는,
    상기 제1 카메라의 제1 해상도보다 상대적으로 낮은 전자 장치.
  17. 제11항에 있어서,
    상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 개별적 또는 집합적으로 실행될 때, 상기 전자 장치로 하여금, 미리 설정된 인식 트리거(trigger)의 수신에 따라, 상기 제1 카메라를 상기 기본 모드로 변경하여 한 프레임(one frame)으로 상기 이미지 정보를 생성하도록 제어하는 전자 장치.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 미리 설정된 인식 트리거는,
    사용자 신체의 움직임이 미리 설정된 시간 동안 미리 설정된 움직임 이하가 되는 것을 포함하는 전자 장치.
  19. 제11항에 있어서,
    상기 프레임의 후방을 촬영하도록 상기 프레임에 배치된 제3 카메라;를 더 포함하고,
    상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 개별적 또는 집합적으로 실행될 때, 상기 전자 장치로 하여금:
    상기 제3 카메라를 작동시켜 사용자의 눈동자 움직임을 획득하고,
    상기 눈동자 움직임으로부터 사용자의 시선 정보를 생성하고,
    상기 전방 이미지 정보에 상기 시선 정보를 맵핑(mapping)하여 상기 관심 객체를 확인하는 전자 장치.
  20. 제19항에 있어서,
    상기 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 개별적 또는 집합적으로 실행될 때, 상기 전자 장치로 하여금, 미리 설정된 인식 트리거(trigger)의 수신에 따라, 상기 제1 카메라를 상기 기본 모드로 변경하여 1 프레임으로 상기 이미지 정보를 생성하도록 제어하고,
    상기 미리 설정된 인식 트리거는,
    사용자의 눈동자 움직임이 미리 설정된 시간 동안 미리 설정된 움직임 이하가 되는 것을 포함하는 전자 장치.
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