KR20130054327A - 센서의 호출을 제어하기 위한 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

센서의 호출을 제어하기 위한 방법 및 장치가 제공된다. 방법은 이력 컨텍스트 데이터(historical context data)에 적어도 부분적으로 기초하여 생성된 컨텍스트 확률 모델을 액세스(access)하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 방법은 센서의 출력에 의해 표시된 컨텍스트가 센서의 이전 출력에 의해 표시된 컨텍스트와 상이할 것이라는 확률을 결정하기 위해 컨텍스트 확률 모델을 사용하는 단계를 더 포함할 수 있다. 상기 결정은 관찰된 컨텍스트 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 이루어질 수 있다. 상기 방법은 또한 결정된 확률에 적어도 부분적으로 기초하여 센서의 호출(invocation)을 제어하는 단계를 포함할 수 있다. 대응하는 장치가 또한 제공된다.

Description

센서의 호출을 제어하기 위한 방법 및 장치{METHODS AND APPARATUSES FOR CONTROLLING INVOCATION OF A SENSOR}
본 발명의 실시예는 일반적으로 컨텍스트 감지 기술(context sensing technology)에 관한 것이며, 더 상세하게는, 센서의 호출(invocation)을 제어하기 위한 방법 및 장치에 관한 것이다.
현대 컴퓨팅 시대는 컴퓨팅 능력의 엄청난 확장뿐만 아니라 컴퓨팅 장치의 증가된 구입 능력(affordability)을 가져왔다. 컴퓨팅 능력의 이러한 확장은 컴퓨팅 장치의 크기의 감소를 가져왔고, 불과 몇 년 전에 가장 진보된 데스크톱 컴퓨터에 의해서만 제공되는 프로세싱 능력을 요구하는 기능을 수행할 수 있는 새로운 시대의 모바일 장치가 생기게 하였다. 결과적으로, 작은 폼 팩터(form factor)를 갖는 모바일 컴퓨팅 장치는 어디에서나 볼 수 있게 되었고, 광범위한 애플리케이션의 실행을 위해 사용된다.
모바일 컴퓨팅 장치의 광범위한 채택 및 그들이 통신하는 무선 네트워크의 확장된 능력은 또한 모바일 컴퓨팅 장치에 의해 제공되는 기능의 확장에 활기를 불어 넣고 있다. 원격 통신 서비스를 제공하는 것 이외에, 많은 모바일 컴퓨팅 장치는 이제 내비게이션 서비스, 카메라 및 비디오 캡쳐 능력, 디지털 음악 및 비디오 재생 및 웹 브라우징과 같은 기능을 제공한다. 현대 모바일 컴퓨팅 장치에 의해 제공되는 확장된 기능 및 애플리케이션 중 일부는 사용 컨텍스트 정보의 캡쳐를 허용하고, 이것은 부가 가치 컨텍스트-기반 서비스를 사용자에게 제공하기 위한 애플리케이션에 의해 극대화될 수 있다. 이와 관련하여, 모바일 컴퓨팅 장치는, 모바일 컴퓨팅 장치 상에서 구현되는 센서 및/또는 애플리케이션으로부터 캡쳐된 데이터에 의해 결정될 수 있는 사용자의 현재 컨텍스트에 응답하여 적응형 서비스를 제공하는 애플리케이션을 구현할 수 있다.
모바일 컴퓨팅 장치에 의해 제공되는 기능의 이러한 확장이 혁명적이지만, 현대 모바일 컴퓨팅 장치에 의해 제공되는 기능의 구현 및 사용은 모바일 컴퓨팅 장치의 개발자 및 사용자 양자에 대해 약간의 문제가 있다. 이와 관련하여, 모바일 컴퓨팅 장치에 의해 제공되는 이러한 새로운 기능은 부가적인 전력을 요구한다. 많은 경우에서, 기능에 의해 요구되는 부가적인 전력 소모는 꽤 상당할 수 있다. 이러한 증가된 전력 소모는 배터리-전력 공급 모바일 컴퓨팅 장치에서 매우 문제가 있을 수 있다. 이와 관련하여, 배터리 수명이 개선되었지만, 배터리 수명의 개선은 모바일 장치의 능력에서의 사실상 기하급수적인 성장과 페이스를 유지하지 않는다. 따라서, 모바일 컴퓨팅 장치의 사용자는 배터리를 빈번하게 재충전하거나 그들의 사용을 제한하도록 강요당할 수 있다.
센서의 호출을 제어하기 위한 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램 제품이 본원에 제공된다. 다양한 실시예에 따른 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램 제품은 컴퓨팅 장치 및 컴퓨팅 장치 사용자에게 몇몇의 이점을 제공할 수 있다. 일부 예시적인 실시예는 장치가 컨텍스트 확률 모델을 생성하도록 이력 컨텍스트 데이터를 활용한다. 컨텍스트 확률 모델은, 센서의 출력에 의해 표시된 컨텍스트가 센서의 이전 출력에 의해 표시된 컨텍스트와 상이할 것이라는 확률을 결정하도록 일부 예시적인 실시예에 의해 사용된다. 예를 들면, 일부 예시적인 실시예는, 비활성 센서의 출력에 의해 표시된 컨텍스트가 센서가 이전에 호출된 때에 센서의 출력에 의해 표시된 컨텍스트와 상이할 것이라는 확률을 결정하기 위해 컨텍스트 확률 모델에 대한 입력으로서 활성 센서로부터의 이용 가능한 컨텍스트 정보를 사용할 수 있다. 이와 관련하여, 일부 예시적인 실시예는, 호출되는 경우에 센서의 출력이 센서의 이전 출력에 의해 표시된 컨텍스트와 상이한 컨텍스트를 표시할 것이라는 결정된 확률에 기초하여 센서의 호출을 제어할 수 있다. 따라서, 센서의 불필요한 샘플링 및 활성화가 회피될 수 있고, 이것은, 현재의 높은 확률을 가질 수 있는 컨텍스트 정보를 컨텍스트-인식 애플리케이션 및 서비스에 여전히 제공하면서, 모바일 컴퓨팅 장치와 같은 컨텍스트-인식 장치에 의한 전력 소모를 감소시킬 수 있다. 예를 들면, 일부 예시적인 실시예에서, 센서는 센서에 의해 캡쳐된 컨텍스트 정보가 중요한 정보 또는 값을 제공할 수 있는 경우에만 컨텍스트를 검출하도록 활성화될 수 있다. 이와 관련하여, 센서에 의해 캡쳐된 컨텍스트 정보는, 컨텍스트 정보가 이전에 캡쳐된 컨텍스트 정보와 중복되지 않을(예를 들면, 컨텍스트의 변화가 발생할) 적어도 임계 확률이 존재하는 경우에 중요한 정보 또는 값을 제공할 수 있다. 따라서, 센서에 의해 캡쳐될 수 있는 컨텍스트 정보가 중복될 때를 예측함으로써, 일부 예시적인 실시예는 의미 있는 컨텍스트 정보를 여전히 제공하면서 센서 활성화를 감소시키고, 따라서 전력 소모를 감소시킬 수 있다.
제 1 예시적인 실시예에서, 방법이 제공되고, 상기 방법은 이력 컨텍스트 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 생성된 컨텍스트 확률 모델을 액세스하는 단계를 포함한다. 이러한 예시적인 실시예의 방법은 센서의 출력에 의해 표시된 컨텍스트가 센서의 이전 출력에 의해 표시된 컨텍스트와 상이할 것이라는 확률을 결정하기 위해 컨텍스트 확률 모델을 사용하는 단계를 더 포함한다. 이러한 예시적인 실시예의 결정은 관찰된 컨텍스트 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 이루어진다. 이러한 예시적인 실시예의 방법은 부가적으로 결정된 확률에 적어도 부분적으로 기초하여 센서의 호출(invocation)을 제어하는 단계를 포함한다.
또 다른 예시적인 실시예에서, 장치가 제공된다. 이러한 예시적인 실시예의 장치는 적어도 하나의 프로세서 및 컴퓨터 프로그램 코드를 저장한 적어도 하나의 메모리를 포함하고, 적어도 하나의 메모리 및 저장된 컴퓨터 프로그램 코드는 적어도 하나의 프로세서와 함께 상기 장치로 하여금 적어도, 이력 컨텍스트 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 생성된 컨텍스트 확률 모델을 액세스하도록 구성된다. 적어도 하나의 메모리 및 저장된 컴퓨터 프로그램 코드는 적어도 하나의 프로세서와 함께 이러한 예시적인 실시예의 장치로 하여금, 센서의 출력에 의해 표시된 컨텍스트가 센서의 이전 출력에 의해 표시된 컨텍스트와 상이할 것이라는 확률을 결정하기 위해 컨텍스트 확률 모델을 사용하도록 추가로 구성된다. 이러한 예시적인 실시예의 결정은 관찰된 컨텍스트 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 이루어진다. 적어도 하나의 메모리 및 저장된 컴퓨터 프로그램 코드는 적어도 하나의 프로세서와 함께 이러한 예시적인 실시예의 장치로 하여금, 결정된 확률에 적어도 부분적으로 기초하여 센서의 호출을 제어하도록 부가적으로 구성된다.
또 다른 예시적인 실시예에서, 컴퓨터 프로그램 제품이 제공된다. 이러한 예시적인 실시예의 컴퓨터 프로그램 제품은 컴퓨터 판독 가능 프로그램 명령어가 저장된 적어도 하나의 컴퓨터 판독 가능 저장 매체를 포함한다. 이러한 예시적인 실시예의 프로그램 명령어는 이력 컨텍스트 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 생성된 컨텍스트 확률 모델을 액세스하도록 구성된 프로그램 명령어를 포함한다. 이러한 예시적인 실시예의 프로그램 명령어는 센서의 출력에 의해 표시된 컨텍스트가 센서의 이전 출력에 의해 표시된 컨텍스트와 상이할 것이라는 확률을 결정하기 위해 컨텍스트 확률 모델을 사용하도록 구성된 프로그램 명령어를 더 포함한다. 이러한 예시적인 실시예의 결정은 관찰된 컨텍스트 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 이루어진다. 이러한 예시적인 실시예의 프로그램 명령어는 부가적으로 결정된 확률에 적어도 부분적으로 기초하여 센서의 호출을 제어하도록 구성된 프로그램 명령어를 포함한다.
또 다른 예시적인 실시예에서, 컴퓨터 판독 가능 프로그램 명령어를 수행하는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체가 제공된다. 이러한 예시적인 실시예의 프로그램 명령어는 이력 컨텍스트 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 생성된 컨텍스트 확률 모델을 액세스하도록 구성된 프로그램 명령어를 포함한다. 이러한 예시적인 실시예의 프로그램 명령어는 센서의 출력에 의해 표시된 컨텍스트가 센서의 이전 출력에 의해 표시된 컨텍스트와 상이할 것이라는 확률을 결정하기 위해 컨텍스트 확률 모델을 사용하도록 구성된 프로그램 명령어를 더 포함한다. 이러한 예시적인 실시예의 결정은 관찰된 컨텍스트 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 이루어진다. 이러한 예시적인 실시예의 프로그램 명령어는 부가적으로 결정된 확률에 적어도 부분적으로 기초하여 센서의 호출을 제어하도록 구성된 프로그램 명령어를 포함한다.
또 다른 예시적인 실시예에서, 장치가 제공되고, 상기 장치는 이력 컨텍스트 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 생성된 컨텍스트 확률 모델을 액세스하기 위한 수단을 포함한다. 이러한 예시적인 실시예의 장치는 센서의 출력에 의해 표시된 컨텍스트가 센서의 이전 출력에 의해 표시된 컨텍스트와 상이할 것이라는 확률을 결정하기 위해 컨텍스트 확률 모델을 사용하기 위한 수단을 더 포함한다. 이러한 예시적인 실시예의 결정은 관찰된 컨텍스트 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 이루어진다. 이러한 예시적인 실시예의 장치는 부가적으로 결정된 확률에 적어도 부분적으로 기초하여 센서의 호출을 제어하기 위한 수단을 포함한다.
상기 요약은 단지 본 발명의 몇몇 측면에 대한 기본적인 이해를 제공하기 위해 본 발명의 몇몇 예시적인 실시예를 요약하기 위한 목적으로 제공된 것이다. 따라서, 상술된 예시적인 실시예는 단지 예시를 위한 것이고, 어떠한 방식으로도 본 발명의 범주 또는 정신을 한정하는 것으로 간주되어서는 안 된다는 것을 이해할 것이다. 본 발명의 범주는 본 명세서에 요약된 것에 추가하여 여러 잠재적인 실시예를 포함하고, 그 중 몇몇은 이하에 보다 상세히 설명되어 있다는 것을 이해할 것이다.
본 발명의 몇몇 실시예들은 일반적인 용어들로 설명하면서, 첨부된 도면들을 이제 참조할 것이며, 상기 첨부된 도면들은 반드시 크기에 맞추어서 도시된 것은 아니다.
도 1은 본 발명의 예시적인 실시예에 따라 센서의 호출을 제어하기 위한 컨텍스트-인식 장치의 블록도.
도 2는 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 모바일 단말기의 개략적인 블록도.
도 3은 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 센서 호출의 예시적인 타이밍도.
도 4는 본 발명의 예시적인 실시예에 따라 센서의 호출을 제어하기 위한 예시적인 방법의 흐름도.
도 5는 본 발명의 예시적인 실시예가 구현될 수 있는 칩 셋 또는 칩을 예시한 도면.
본 발명의 몇몇 실시예는 본 발명의 전체의 실시예가 아닌 몇몇 실시예를 도시하는 첨부된 도면을 참조하여 이하에 보다 더 완전히 설명될 것이다. 실제로, 본 발명은 여러 상이한 형태로 구현될 수 있고, 본원에 제시된 실시예는 한정하기 위해 제시된 것이 아니라 이 개시 내용이 해당 법적 요건을 충족하도록 제공된 것으로 간주되어야 한다. 전체에 걸쳐 동일한 참조 번호는 동일한 구성 요소를 지칭한다. 본원에서 사용된 바와 같이, "데이터", "콘텐트", "정보" 등의 용어들은 본 발명의 실시예에 따라 전송, 수신 및/또는 저장될 수 있는 데이터를 언급하는데 서로 혼동하여 쓰일 수도 있다. 따라서, 이러한 용어의 사용이 본 발명의 실시예의 사상과 범주를 제한하는 것으로 받아들여져서는 안 된다. 본원에 정의된 바와 같이, 비-일시적인, 물리적 저장 매체(예를 들면, 휘발성 또는 비휘발성 메모리 장치)를 언급하는 "컴퓨터-판독 가능 저장 매체"는 전자기 신호를 언급하는 "컴퓨터-판독 가능 전송 매체"와 구별될 수 있다.
본원에 사용된 바와 같이, 용어 '회로'는 (a) 하드웨어-전용 회로 구현(예를 들면, 아날로그 회로 및/또는 디지털 회로의 구현), (b) 장치로 하여금 본원에 기술된 하나 이상의 기능을 수행하게 하도록 함께 작동하는 하나 이상의 컴퓨터 판독가능 메모리 상에 저장된 소프트웨어 및/또는 펌웨어 명령어를 포함한 컴퓨터 프로그램 제품(들)과 회로의 결합, (c) 예를 들면, 소프트웨어 또는 펌웨어를 물리적으로 제공하지 않을지라도 동작을 위한 소프트웨어 또는 펌웨어를 요구하는 마이크로프로세서(들) 또는 마이크로프로세서(들)의 일부와 같은 회로를 언급한다. '회로'의 이러한 정의는 임의의 청구범위를 포함한 본원에서의 이 용어의 모든 사용에 적용된다. 또 다른 예로서, 본원에 사용되는 바와 같이, 용어 '회로'는 또한 하나 이상의 프로세서 및/또는 이의 부분(들), 그리고 수반한 소프트웨어 및/또는 펌웨어를 포함한 구현을 포함한다. 또 다른 예로서, 본원에 사용되는 바와 같이, 용어 '회로'는 또한 예를 들면 서버 내의 모바일 폰 또는 유사한 집적 회로를 위한 기저대 집적 회로 또는 애플리케이션 프로세서 집적 회로, 셀룰러 네트워크 장치, 다른 네트워크 장치, 및/또는 다른 컴퓨팅 장치를 포함한다.
컨텍스트-인식 기술은 지능형, 개인화된 컨텍스트-인식 애플리케이션을 사용자에게 제공하는데 사용된다. 모바일 컨텍스트 감지는, 컨텍스트-인식 기술이 구현될 때, 컨텍스트-인식 애플리케이션이 다양한 컨텍스트 소스로부터 사용자의 컨텍스트를 인지하고, 이어서 인지된 컨텍스트에 기초하여 조치를 취할 필요가 있을 수 있는 플랫폼의 예이다.
그러나, 배터리-전력 공급형 컨텍스트-인식 장치 내의 애플리케이션은 배터리 전력 잔여량에 의해 부여된 별개의 전력 제약에 직면하였다. 불행하게도, 컨텍스트 감지가 당연히 항시-온으로서 기능하기 때문에, 컨텍스트-인식 장치에서 전력 소모를 감소시키는 것은 사소한 문제가 아니다. 그러나, 모바일 사용자에 대한 컨텍스트의 변화가 반드시 연속적이지는 않고, 불연속적(discrete)일 수 있다. 이와 관련하여, 모바일 사용자의 컨텍스트 스트림은 몇몇의 컨텍스트(상황들)로 분할될 수 있다. 각각의 컨텍스트는 몇 분 또는 심지어 몇 시간 지속될 수 있다. 그러한 예시적인 컨텍스트는 "버스 대기", "버스 탑승", "사무실에서 업무중" 등을 포함할 수 있다. 따라서, 특정 컨텍스트 내에서, 몇몇의 컨텍스트 데이터(예를 들면, 위치, 운송)는 안정적일 수 있고, 계속해서 또는 심지어 빈번하게 감지될 필요가 없을 수 있다.
따라서, 본원에 설명된 일부 예시적인 실시예는 센서의 호출을 지능적으로 제어하는 것을 가능하게 한다. 이와 관련하여, 일부 예시적인 실시예는, 비교적 높은 레벨의 신뢰도로 정확한 것으로 여겨지는 컨텍스트 정보를 여전히 제공하면서, 컨텍스트-인식 장치에서 센서 호출에 의해 소모되는 전력을 감소시킬 수 있다. 도 1은 본 발명의 예시적인 실시예에 따라 센서의 호출을 제어하기 위한 컨텍스트-인식 장치(102)의 블록도를 예시한다. 컨텍스트-인식 장치(102)가 일 실시예의 예로서 제공되고 어떠한 방법으로도 본 발명의 범주 또는 사상을 제한하도록 간주되어서는 안 된다는 것이 인식될 것이다. 이와 관련하여, 본 개시의 범주는 본원에 예시 및 기재된 것 이외에 많은 잠재적인 실시예를 포함한다. 그와 같이, 도 1이 센서의 호출을 제어하기 위한 장치 구성의 일 예를 예시하지만, 본 발명의 실시예를 구현하기 위해 다른 구성이 또한 사용될 수 있다.
컨텍스트-인식 장치(102)는 데스크톱 컴퓨터, 랩톱 컴퓨터, 모바일 단말기, 모바일 컴퓨터, 모바일 폰, 모바일 통신 장치, 하나 이상의 서버, 하나 이상의 네트워크 노드, 게임 장치, 디지털 카메라/캠코더, 오디오/비디오 플레이어, 텔레비전 장치, 라디오 수신기, 디지털 비디오 기록기, 포지셔닝 장치(positioning device), 및/또는 이들의 임의의 조합 등으로 구체화될 수 있다. 예시적인 실시예에서, 컨텍스트-인식 장치(102)는 도 2에서 도시된 것과 같이 모바일 단말기로서 구체화될 수 있다.
이와 관련하여, 도 2는 컨텍스트-인식 장치(102)의 일 실시예를 나타내는 모바일 단말기(10)의 블록도를 도시한다. 그러나, 도시되고 이하에 설명된 모바일 단말기(10)는 단지 본 발명의 실시예를 구현할 수 있고/있거나 그 실시예로부터 유용할 수 있는 하나의 유형의 컨텍스트-인식 장치(102)를 예시하며, 따라서 본 발명의 범위를 제한하는 것으로 간주되지 않아야 한다는 것이 이해되어야 한다. 전자 장치의 몇 가지 실시예가 예시의 목적을 위해 도시되고 이하에 설명되겠지만, 모바일 폰, 모바일 컴퓨터, PDA(portable digital assistant), 페이저(pager), 랩톱 컴퓨터, 데스크톱 컴퓨터, 게임 장치, 텔레비전 및 다른 유형의 전자 시스템과 같은 다른 유형의 전자 장치가 본 발명의 실시예를 이용할 수 있다.
도시된 바와 같이, 모바일 단말기(10)는 송신기(14) 및 수신기(16)와 통신하는 안테나(12)(또는 복수의 안테나(12))를 포함할 수 있다. 모바일 단말기(10)는 또한 각각 송신기로 신호를 제공하고 수신기로부터 신호를 수신하도록 구성된 프로세서(20)를 포함할 수 있다. 프로세서(20)는, 예를 들면, 회로, 동반하는 디지털 신호 프로세서를 갖는 하나 이상의 마이크로프로세서, 동반하는 디지털 신호 프로세서가 없는 하나 이상의 프로세서, 하나 이상의 코프로세서(coprocessor), 하나 이상의 멀티-코어 프로세서(multi-core processor), 하나 이상의 제어기, 프로세싱 회로, 하나 이상의 컴퓨터, 예를 들면 ASIC(application specific integrated circuit) 또는 FPGA(field programmable gate array)와 같은 집적 회로를 포함하는 다양한 다른 프로세싱 엘리먼트, 또는 이들의 일부 조합을 포함하는 다양한 수단으로서 구현될 수 있다. 따라서, 비록 도 2에서는 프로세서(20)가 단일 프로세서로서 도시되었지만, 일부 실시예에서 프로세서(20)는 복수의 프로세서를 포함한다. 프로세서(20)에 의해 송신되고 수신된 이들 신호는 적용 가능한 셀룰러 시스템의 에어 인터페이스 표준(air interface standard), 및/또는 Wi-Fi(Wireless-Fidelity), IEEE(Institute of Electrical and Electronics Engineers) 802.11 또는 802.16과 같은 WLAN(wireless local access network) 기법 등을 포함하지만 그에 제한되지 않는 임의의 개수의 상이한 유선 또는 무선 네트워킹 기법에 따른 시그널링 정보를 포함할 수 있다. 또한, 이들 신호는 스피치 데이터, 사용자에 의해 생성된 데이터, 사용자에 의해 요구된 데이터 등을 포함할 수 있다. 이와 관련하여, 모바일 단말기는 하나 이상의 에어 인터페이스 표준, 통신 프로토콜, 변조 유형, 접근 유형 등과 함께 동작할 수 있다. 보다 구체적으로, 모바일 단말기는 다양한 1G(first generation), 2G(second generation), 2.5G 및 3G(third generation) 통신 프로토콜, 4G(fourth-generation) 통신 프로토콜, IMS(Internet Protocol Multimedia Subsystem) 통신 프로토콜(예를 들면, SIP(session initiation protocol)) 등에 따라 동작할 수 있다. 예를 들면, 모바일 단말기는 2G 무선 통신 프로토콜인 IS-136(TDMA(Time Division Multiple Access)), GSM(Global System for Mobile communications), IS-95(CDMA(Code Division Multiple Access)) 등에 따라 동작할 수 있다. 또한, 예를 들면, 모바일 단말기는 2.5G 무선 통신 프로토콜인 GPRS(General Packet Radio Service), EDGE(Enhanced Data GSM Environment) 등에 따라 동작할 수 있다. 또한, 예를 들면, 모바일 단말기는 UMTS(Universal Mobile Telecommunications System), CDMA2000(Code Division Multiple Access 2000), WCDMA(Wideband Code Division Multiple Access), TD-SCDMA(Time Division-Synchronous Code Division Multiple Access) 등과 같은 3G 무선 통신 프로토콜에 따라 동작할 수 있다. 모바일 단말기는 예를 들면 HSDPA(high-speed downlink packet access) 프로토콜, HSUPA(high-speed uplink packet access) 프로토콜 등에 따라 송신된 데이터를 송신하며/하거나 수신하도록 구성될 수 있다. 모바일 단말기는 추가적으로 LTE(Long Term Evolution) 또는 E-URTAN(Evolved Universal Terrestrial Radio Access Network) 등과 같은 3.9G 무선 통신 프로토콜에 따라 동작할 수 있다. 추가적으로, 예를 들면, 모바일 단말기는 4G(fourth-generation) 무선 통신 프로토콜 등은 물론 미래에 개발될 수 있는 유사한 무선 통신 프로토콜에 따라 동작할 수 있다.
TACS(Total Access Communication System)는 물론 일부 NAMPS(Narrow-band Advanced Mobile Phone System)에서, 모바일 단말기는 또한 이중 모드 또는 그보다 높은 모드의 전화기(예를 들면, 디지털/아날로그 또는 TDMA/CDMA/아날로그 전화기)에서와 같이 본 발명의 실시예로부터 유용할 수 있다. 추가적으로, 모바일 단말기(10)는 Wi-Fi(Wireless Fidelity) 또는 WiMAX(Worldwide Interoperability for Microwave Access) 프로토콜에 따라 동작할 수 있다.
프로세서(20)가 모바일 단말기(10)의 오디오/비디오 및 논리 기능을 구현하기 위한 회로를 포함할 수 있다고 이해된다. 예를 들면, 프로세서(20)는 디지털 신호 프로세서 장치, 마이크로프로세서 장치, 아날로그-대-디지털 변환기, 디지털-대-아날로그 변환기 등을 포함할 수 있다. 모바일 단말기의 제어 및 신호 프로세싱 기능은 그들의 각각의 성능에 따라 이들 장치 사이에 할당될 수 있다. 프로세서는 또한 내부 음성 부호화기(voice coder(VC))(20a), 내부 데이터 모뎀(data modem(DM))(20b) 등을 포함할 수 있다. 또한, 프로세서는 메모리 내에 저장될 수 있는 하나 이상의 소프트웨어 프로그램을 동작시키는 기능을 포함할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(20)는 웹 브라우저와 같은 접속 프로그램을 동작시킬 수 있다. 접속 프로그램은 모바일 단말기(10)가 WAP(Wireless Application Protocol), HTTP(hypertext transfer protocol) 등과 같은 프로토콜에 따라 위치-기반 콘텐츠(location-base content)와 같은 웹 콘텐츠를 송신하고 수신하도록 허용할 수 있다. 모바일 단말기(10)는 인터넷 또는 다른 네트워크를 거쳐 웹 콘텐츠를 송신하고 수신하기 위해 TCP/IP(Transmission Control Protocol/Internet Protocol)를 사용할 수 있다.
모바일 단말기(10)는 또한 프로세서(20)에 동작 가능하게 결합될 수 있는 예를 들면 이어폰 또는 스피커(24), 링거(22), 마이크로폰(26), 디스플레이(28), 사용자 입력 인터페이스 등을 포함하는 사용자 인터페이스를 포함할 수 있다. 이와 관련하여, 프로세서(20)는 예를 들면 스피커(24), 링거(22), 마이크로폰(26), 디스플레이(28) 등과 같은 사용자 인터페이스의 하나 이상의 엘리먼트의 적어도 일부 기능을 제어하도록 구성된 사용자 인터페이스 회로를 포함할 수 있다. 프로세서(20) 및/또는 프로세서(20)를 포함하는 사용자 인터페이스 회로는 프로세서(20)에 대해 액세스 가능한 메모리(예를 들면, 휘발성 메모리(40), 비휘발성 메모리(42) 등) 상에 저장된 컴퓨터 프로그램 명령어(예를 들면, 소프트웨어 및/또는 펌웨어)를 통해 사용자 인터페이스의 하나 이상의 엘리먼트의 하나 이상의 기능을 제어하도록 구성될 수 있다. 비록 도시되지는 않았지만, 모바일 단말기는 모바일 단말기에 관련된 다양한 회로, 예를 들면 검출 가능한 출력으로서 기계적 진동을 제공하는 회로에 전력 공급하기 위한 배터리(34)를 포함할 수 있다. 사용자 입력 인터페이스는 키패드(30), 터치 디스플레이(도시되지 않음), 조이스틱(도시되지 않음), 및/또는 다른 입력 장치와 같은 모바일 단말기가 데이터를 수신하게 하는 장치를 포함할 수 있다. 키패드를 포함하는 실시예에서, 키패드는 숫자(0 내지 9) 및 관련된 키(#, *), 및/또는 모바일 단말기를 동작시키기 위한 다른 키를 포함할 수 있다.
도 2에 도시된 바와 같이, 모바일 단말기(10)는 또한 데이터를 공유하며/하거나 데이터를 획득하기 위한 하나 이상의 수단을 포함할 수 있다. 예를 들면, 모바일 단말기는 데이터가 RF 기법에 따라 전자 장치와 공유되며/되거나 그 전자 장치로부터 획득될 수 있도록 단거리 무선 주파수(radio frequency(RF)) 송수신기 및/또는 인터로게이터(interrogator)(64)를 포함할 수 있다. 모바일 단말기는 예를 들면 적외선(infrared(IR)) 송수신기(66), 블루투스 스페셜 인터레스트 그룹(BluetoothTM Special Interest Group)에 의해 개발된 블루투스(BluetoothTM) 브랜드 무선 기술을 사용하여 동작하는 블루투스(BluetoothTM, BT) 송수신기(68), 무선 USB(universal serial bus) 송수신기(70) 등과 같은 다른 단거리 송수신기를 포함할 수 있다. BT 송수신기(68)는 극소 전력 블루투스(BluetoothTM) 기술 (예를 들면 와이브리(WibreeTM)) 무선 표준에 따라 동작할 수 있다. 이와 관련하여, 모바일 단말기(10) 및 특히 단거리 송수신기는 예를 들면 10 미터 내와 같이 모바일 단말기 부근의 전자 장치로 데이터를 송신하며/하거나 그 전자 장치로부터 데이터를 수신할 수 있다. 비록 도시되지는 않았지만, 모바일 단말기는 Wi-Fi(Wireless Fidelity), IEEE 802.11 기법, IEEE 802.15 기법 또는 IEEE 802.16 기법과 같은WLAN 기법 등을 포함하는 다양한 무선 네트워킹 기법에 따라 전자 장치로 데이터를 송신하며/하거나 그 전자 장치로부터 데이터를 수신할 수 있다.
모바일 단말기(10)는 또한 포지셔닝 센서(37)를 포함할 수 있다. 포지셔닝 센서(37)는, 예를 들면, GPS(global positioning system) 센서, 보조-GPS(assisted global positioning system) 센서 등을 포함할 수 있다. 그러나, 일 실시예에서, 포지셔닝 센서(37)는 보수계(pedometer) 또는 관성 센서를 포함한다. 또한, 포지셔닝 센서는 신호 삼각 측량법 또는 다른 메커니즘에 기초하여 모바일 단말기(10)의 위치를 결정할 수 있다. 위치 센서(37)는 모바일 단말기(10)의 위도 및 경도 좌표 또는 목적지 또는 시작점과 같은 기준점에 대한 위치와 같이 모바일 단말기(10)의 위치를 결정하도록 구성될 수 있다. 포지셔닝 센서(37)로부터의 정보는 위치 이력 또는 위치 정보로서 저장되도록 단말기(10)의 메모리 또는 또 다른 메모리 장치로 통신될 수 있다. 또한, 모바일 단말기(10)의 메모리는 셀 id 정보를 결정하기 위한 명령어를 저장할 수 있다. 이와 관련하여, 메모리는 프로세서(20)에 의한 실행을 위한 애플리케이션 프로그램을 저장할 수 있고, 프로세서는 모바일 단말기(10)가 통신하는 현재 셀의 아이덴티티(예를 들면, 셀 id 아이덴티티 또는 셀 id 정보)를 결정할 수 있다. 위치 센서(37)와 관련하여, 셀 id 정보는 모바일 단말기(10)의 위치를 더욱 정확히 결정하는데 사용될 수 있다.
위치 센서(37)가 모바일 단말기(10) 상에서 구현될 수 있는 하나의 유형의 컨텍스트 센서의 예로서 제공된다는 것이 인식될 것이다. 이와 관련하여, 모바일 단말기(10)는 위치 센서(37) 이외에 또는 대신하여 하나 이상의 다른 컨텍스트 센서를 포함할 수 있다.
모바일 단말기(10)는 SIM(subscriber identity module)(38), R-UIM(removable user identity module) 등과 같은 메모리를 포함할 수 있으며, 이는 모바일 가입자에 관련된 정보 엘리멘트를 저장할 수 있다. SIM에 추가하여, 모바일 단말기는 다른 제거 가능하며/하거나 고정된 메모리를 포함할 수 있다. 모바일 단말기(10)는 휘발성 메모리(40) 및/또는 비휘발성 메모리(42)를 포함할 수 있다. 예를 들면, 휘발성 메모리(40)는 동적 및/또는 정적 RAM을 포함하는 RAM(Random Access Memory), 온-칩 또는 오프-칩 캐시 메모리(on-chip or off-chip cache memory) 등을 포함할 수 있다. 내장되며/되거나 제거 가능할 수 있는 비휘발성 메모리(42)는 예를 들면 ROM(read-only memory), 플래시 메모리, 자기 저장 장치(예를 들면, 하드 디스크, 플로피 디스크 드라이브, 자기 테이프 등), 광 디스크 드라이브 및/또는 매체, NVRAM(nonvolatile random access memory) 등을 포함할 수 있다. 휘발성 메모리(40)와 같이, 비휘발성 메모리(42)는 데이터의 임시 저장을 위한 캐시 영역을 포함할 수 있다. 메모리는 모바일 단말기의 기능을 수행하기 위해 모바일 단말기에 의해 사용될 수 있는 하나 이상의 소프트웨어 프로그램, 명령어, 몇 가지 정보, 데이터 등을 저장할 수 있다. 예를 들면, 메모리는 모바일 단말기(10)를 고유하게 식별할 수 있는 IMEI(international mobile equipment identification) 코드와 같은 식별자를 포함할 수 있다.
도 1을 다시 참조하면, 예시적인 실시예에서, 컨텍스트-인식 장치(102)는 본원에 설명된 다양한 기능을 수행하기 위한 다양한 수단을 포함한다. 이들 수단은 프로세서(110), 메모리(112), 통신 인터페이스(114), 사용자 인터페이스(116), 컨텍스트 학습 회로(118), 또는 센서 제어 회로(120) 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 본원에서 설명된 바와 같은 컨텍스트-인식 회로(102)의 이들 수단은 예를 들면 회로, 하드웨어 엘리먼트(예를 들면, 적절하게 프로그래밍된 프로세서, 조합형 논리 회로 등), 적절하게 구성된 프로세싱 장치(예를 들면, 프로세서(110))에 의해 실행 가능한 컴퓨터 판독 가능 매체(예를 들면, 메모리(112)) 상에 저장된 컴퓨터 판독 가능 프로그램 명령어(예를 들면, 소프트웨어 또는 펌웨어)를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품, 또는 이들의 일부 조합으로서 구현될 수 있다.
프로세서(110)는, 예를 들면, 동반하는 디지털 신호 프로세서를 갖는 하나 이상의 마이크로프로세서, 동반하는 디지털 신호 프로세서가 없는 하나 이상의 프로세서(들), 하나 이상의 코프로세서, 하나 이상의 멀티-코어 프로세서, 하나 이상의 제어기, 프로세싱 회로, 하나 이상의 컴퓨터, 예를 들면 ASIC(application specific integrated circuit) 또는 FPGA(field programmable gate array)와 같은 집적 회로를 포함하는 다양한 다른 프로세싱 엘리먼트, 또는 이들의 일부 조합을 포함하는 다양한 수단으로서 구현될 수 있다. 따라서, 비록 도 1에서는 프로세서(110)가 단일 프로세서로서 도시되었지만, 일부 실시예에서 프로세서(110)는 복수의 프로세서를 포함한다. 복수의 프로세서는 본원에서 기술된 바와 같이 서로 동작 가능하게 통신할 수 있고 컨텍스트-인식 장치(102)의 하나 이상의 기능을 수행하도록 집합적으로 구성될 수 있다. 복수의 프로세서는 본원에서 기술된 바와 같이 단일 컴퓨팅 장치 상에서 구현될 수 있거나 컨텍스트-인식 장치(102)의 하나 이상의 기능을 수행하도록 집합적으로 구성된 복수의 컴퓨팅 장치를 거쳐 분배될 수 있다. 컨텍스트-인식 장치(102)가 모바일 단말기(10)로서 구현된 실시예에서, 프로세서(110)는 프로세서(20)로서 구현될 수 있거나 프로세서(20)를 포함할 수 있다. 예시적인 실시예에서, 프로세서(110)는 메모리(112) 내에 저장되거나 그렇지 않으면 프로세서(110)에 액세스 가능한 명령어를 실행하도록 구성된다. 이들 명령어는 프로세서(110)에 의해 실행될 때 컨텍스트-인식 장치(102)가 본원에서 설명된 바와 같이 컨텍스트-인식 장치(102)의 기능 중 하나 이상의 기능을 수행하게 할 수 있다. 그와 같이, 하드웨어 또는 소프트웨어 방법에 의해 구성되든지 또는 이들의 조합에 의해 구성되든지, 프로세서(110)는 그에 따라 구성되는 동안 다양한 실시예에 따른 동작을 수행할 수 있는 엔티티를 포함할 수 있다. 따라서, 예를 들면, 프로세서(110)가 ASIC, FPGA 등으로서 구현될 때, 프로세서(110)는 본원에서 설명된 하나 이상의 동작을 수행하기 위한 구체적으로 구성된 하드웨어를 포함할 수 있다. 대안적으로, 또 다른 예로서, 프로세서(110)가 메모리(112) 내에 저장될 수 있는 바와 같은 명령어의 실행자로서 구현될 때, 명령어는 본원에 설명된 하나 이상의 알고리즘 및 동작을 수행하도록 프로세서(110)를 구체적으로 구성할 수 있다.
메모리(112)는, 예를 들면, 휘발성 및/또는 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 비록 도 1에서는 메모리(112)가 단일 메모리로서 도시되지만, 메모리(112)는 복수의 메모리를 포함할 수 있다. 복수의 메모리는 단일 컴퓨팅 장치 상에서 구현될 수 있거나 컨텍스트-인식 장치(102)와 같이 기능을 수행하도록 집합적으로 구성된 복수의 컴퓨팅 장치를 거쳐 분배될 수 있다. 다양한 예시적인 실시예에서, 메모리(112)는 예를 들면 하드 디스크, RAM(read only memory), 캐시 메모리, 플래시 메모리, CR-ROM(compact disk read only memory), DVD-ROM(digital versatile disc read only memory), 광 디스크, 정보를 저장하도록 구성된 회로, 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다. 컨텍스트-인식 장치(102)가 모바일 단말기(10)로서 구현된 실시예에서, 메모리(112)는 휘발성 메모리(40) 및/또는 비휘발성 메모리(42)를 포함할 수 있다. 메모리(112)는 컨텍스트-인식 장치(102)가 본 발명의 예시적인 실시예에 따라 다양한 기능을 수행하게 하기 위한 정보, 데이터, 애플리케이션, 명령어 등을 저장하도록 구성될 수 있다. 예를 들면, 적어도 일부 실시예에서, 메모리(112)는 프로세서(110)에 의한 프로세싱을 위해 입력 데이터를 버퍼링하도록 구성된다. 추가적으로 또는 대안적으로, 적어도 일부 실시예에서, 메모리(112)는 프로세서(110)에 의한 실행을 위한 프로그램 명령어를 저장하도록 구성된다. 메모리(112)는 정적 및/또는 동적 정보의 형태로 정보를 저장할 수 있다. 저장된 정보는, 본원에 추가로 기재되는 바와 같이, 예를 들면, 컨텍스트 확률 모델을 포함할 수 있다. 저장된 정보는 그 기능을 수행하는 과정에서 컨텍스트 학습 회로(118) 및/또는 센서 제어 회로(120)에 의해 저장되며/되거나 사용될 수 있다.
통신 인터페이스(114)는 예를 들면 다른 컴퓨팅 장치로부터 데이터를 수신하고/하거나 그 컴퓨팅 장치로 데이터를 송신하도록 구성된 회로, 하드웨어, 컴퓨터 판독 가능 매체(예를 들면, 메모리(112)) 상에 저장되고 프로세싱 장치(예를 들면, 프로세서(110))에 의해 실행된 컴퓨터 판독 가능 프로그램 명령어를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품, 또는 이들의 조합 내에 구현된 임의의 장치 또는 수단으로서 구현될 수 있다. 예시적인 실시예에서, 통신 인터페이스(114)는 프로세서(110)로서 적어도 부분적으로 구현되거나 그렇지 않으면 프로세서(110)에 의해 제어된다. 이와 관련하여, 통신 인터페이스(114)는 버스를 통해서와 같이 프로세서(110)와 통신할 수 있다. 통신 인터페이스(114)는 예를 들면 하나 이상의 컴퓨팅 장치와 통신을 가능하게 하기 위한 안테나, 송신기, 수신기, 송수신기 및 지원하는 하드웨어 또는 소프트웨어를 포함할 수 있다. 통신 인터페이스(114)는 원격 컴퓨팅 장치와의 통신을 위해 사용될 수 있는 임의의 프로토콜을 사용하여 데이터를 수신하며/하거나 송신하도록 구성될 수 있다. 이와 관련하여, 통신 인터페이스(114)는, 컨텍스트-인식 장치(102) 및 하나 이상의 컴퓨팅 장치의 통신에 사용되는 무선 네트워크, 유선 네트워크, 또는 이들의 몇몇 조합 등을 통해 데이터의 전송을 위해 사용될 수 있는 임의의 프로토콜을 사용하여 데이터를 수신하며/하거나 송신하도록 구성될 수 있다. 통신 인터페이스(114)는 또한 버스를 통해서와 같이 메모리(112), 사용자 인터페이스(116) 및/또는 컨텍스트 학습 회로(118)와 추가적으로 통신할 수 있다.
사용자 인터페이스(116)는 사용자 입력의 지시를 수신하며/하거나 오디오, 비디오, 기계적 또는 다른 출력을 사용자에게 제공하기 위하여 프로세서(110)와 통신할 수 있다. 이와 같이, 사용자 인터페이스(116)는 예를 들면 키보드, 마우스, 조이스틱, 디스플레이, 터치 스크린 디스플레이, 마이크로폰, 스피커 및/또는 다른 입력/출력 메커니즘들을 포함할 수 있다. 사용자 인터페이스(116)는 버스를 통해서와 같이 메모리(112), 통신 인터페이스(114), 컨텍스트 학습 회로(118) 및/또는 센서 제어 회로(120)와 통신할 수 있다.
컨텍스트 학습 회로(118)는 회로, 하드웨어, 컴퓨터 판독 가능 매체(예를 들면, 메모리(112)) 상에 저장되고 프로세싱 장치(예를 들면, 프로세서(110))에 의해 실행된 컴퓨터 판독 가능 프로그램 명령어를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품, 또는 이들의 일부 조합과 같은 다양한 수단으로서 구현될 수 있다. 일부 실시예에서, 컨텍스트 학습 회로(118)는 프로세서(110)로서 구현되거나 그렇지 않으면 프로세서(110)에 의해 제어된다. 물체 인식 회로(118)가 프로세서(110)로부터 별개로 구현되는 실시예에서, 컨텍스트 학습 회로(118)는 프로세서(110)와 통신할 수 있다. 컨텍스트 학습 회로(118)는 또한 버스를 통해서와 같이 메모리(112), 통신 인터페이스(114), 사용자 인터페이스(116) 또는 센서 제어 회로(120) 중 하나 이상과 통신할 수 있다.
센서 제어 회로(120)는 컴퓨터 판독 가능 매체(예를 들면, 메모리(112)) 상에 저장되고 프로세싱 장치(예를 들면, 프로세서(110))에 의해 실행되는 컴퓨터 판독 가능 프로그램 명령어를 포함하는 회로, 하드웨어, 컴퓨터 프로그램 제품, 이들의 일부 조합 등과 같은 다양한 수단으로서 구현될 수 있다. 일부 실시예에서, 센서 제어 회로(120)는 프로세서(110)로서 구현되거나 또는 그렇지 않다면 프로세서(110)에 의해 제어된다. 센서 제어 회로(120)가 프로세서(110)로부터 개별적으로 구현되는 실시예에서, 센서 제어 회로(120)는 프로세서(110)와 통신할 수 있다. 센서 제어 회로(120)는 또한 버스를 통해서와 같이 메모리(112), 통신 인터페이스(114), 사용자 인터페이스(116) 또는 컨텍스트 학습 회로 중 하나 이상과 통신할 수 있다.
센서 제어 회로(120)는 또한 하나 이상의 센서(122)와 통신할 수 있다. 이와 관련하여, 컨텍스트-인식 장치(102)는 또한 센서(1) - 센서(n)와 같이 도 1에 예로서 예시된 하나 이상의 센서를 포함하거나 또는 그렇지 않다면, 하나 이상의 센서에 동작 가능하게 접속될 수 있고, 여기서 n은 센서들(122)의 수에 대응하는 정수이다. 컨텍스트-인식 장치(102)가 모바일 단말기(10)로서 구현되는 실시예에서, 포지셔닝 센서(37)는 센서(122)를 포함할 수 있다. 센서(122)가 센서 제어 회로(120)와 직접 통신하는 것으로 예시되지만, 이러한 예시가 예로서 사용된다는 것이 인식될 것이다. 이와 관련하여, 센서 제어 회로(120)는 프로세서(110), 공유 시스템 버스 등을 통해서와 같이 센서(122)에 간접적으로 연결될 수 있다. 따라서, 센서 제어 회로(120) 및 센서(122)는 센서 제어 회로(120)가 센서의 호출을 제어하게 하는 임의의 배열로 구성될 수 있다는 것이 인식될 것이다. 이와 관련하여, 센서 제어 회로(120)는 센서의 호출을 직접적으로 제어하고, 센서의 호출을 제어하는 또 다른 수단 또는 엔티티(예를 들면, 프로세서(110), 센서 자체 등), 이들의 일부 조합 등에 호출 명령어를 제공함으로써 센서의 호출을 제어하도록 구성될 수 있다.
컨텍스트-인식 장치(102)는 또한 프로세서(110), 메모리(112), 통신 인터페이스(114), 사용자 인터페이스(116), 컨텍스트 학습 회로(118), 센서 제어 회로(120) 또는 하나 이상의 센서 중 하나 이상의 동작을 인에이블하는 전력을 제공할 수 있는 전원(124)을 포함할 수 있다. 전원(124)은 컨텍스트-인식 장치(102)에 전력을 전달하기 위한 임의의 수단 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다. 예를 들면, 전원(124)은 전력을 컨텍스트-인식 장치(102)에 공급하도록 구성된 하나 이상의 배터리를 포함할 수 있다. 부가적으로 또는 대안적으로, 전원(124)은 교류 전류(AC) 전원과 같은 대체 전원, 차량용 배터리 등에 대한 컨텍스트-인식 장치(102)의 접속을 허용하는 어댑터를 포함할 수 있다. 이와 관련하여, 대체 전원은 컨텍스트-인식 장치(102)에 전력을 공급하며/하거나 그렇지 않다면 컨텍스트-인식 장치(102)에 전력을 공급하는데 사용되는 배터리를 충전하는데 사용될 수 있다. 일부 예시적인 실시예에서, 프로세서(110) 및/또는 센서 제어 회로(120)는 전원(예를 들면, 하나 이상의 배터리) 내에 남아있는 전력의 양, 컨텍스트-인식 장치(102)가 대체 전원에 접속되는지 여부 등을 결정하기 위해 전원(124)을 모니터링하도록 구성될 수 있다. 프로세서(110) 및/또는 센서 제어 회로(120)는 컨텍스트-인식 장치(102)의 기능을 변경하기 위해 전원(124)을 모니터링함으로써 결정된 그러한 정보를 사용하도록 구성될 수 있다. 예를 들면, 센서의 호출은 전원(124)의 상태에 기초하여(예를 들면, 남아있는 전력의 양에 기초하여 및/또는 컨텍스트-인식 장치(102)가 대체 전원에 접속되는지 여부에 기초하여) 제어될 수 있다.
컨텍스트-인식 장치(102) 상에서 구현되거나 그렇지 않다면 컨텍스트-인식 장치(102)에 동작 가능하게 연결되는 센서(들)(122)와 같은 센서는 일부 예시적인 실시예에 따라 활성 센서 및 호출된 센서로 분리될 수 있다. 활성 센서는 비교적 적은 양의 전력을 소비하며/하거나 컨텍스트-인식 애플리케이션 이외의 애플리케이션의 동작에서 요구되는 센서를 포함할 수 있다. 이와 관련하여, 활성 센서는, 컨텍스트-인식 장치(102)가 동작 중인 시간의 적어도 중요한 부분동안 활성이 지속될 수 있는 센서를 포함할 수 있다. 비제한적인 예시적인 예로서, 활성 센서는 셀룰러 서비스 정보(예를 들면, 셀 ID, GSM(global system for mobile communication) 정보), 시간 정보, 시스템 정보, 캘린더/약속 정보 등을 제공하는 센서를 포함할 수 있다. 호출된 센서는 비교적 많은 양의 전력을 소모하며/하거나 컨텍스트-인식 애플리케이션의 동작에서만 요구되는 센서를 포함할 수 있다. 비제한적인 예시적인 예로서, 활성 센서는 포지셔닝(예를 들면, GPS) 정보, 오디오 정보를 제공하는 센서, 3-D 가속기, 모션 센서, 가속도계, 웹 서비스 센서, 무선 센서, 무선 로컬 영역 네트워크(WLAN) 검출 센서 등을 포함할 수 있다. 컨텍스트-인식 장치(102)의 실시예가 위에 제시된 예시적인 예의 활성 센서 및 호출된 센서 각각 또는 심지어 어떠한 센서도 포함할 필요가 없다. 이와 관련하여, 컨텍스트-인식 장치(102)는 예시적인 예의 센서의 서브세트를 포함할 수 있으며/있거나 예시적인 예의 센서 중 하나 이상의 센서 이외에 또는 이들 대신에 다른 센서를 포함할 수 있다.
컨텍스트 학습 회로(118)는, 센서에 의해 캡쳐되거나 그렇지 않다면 컨텍스트-인식 장치(102) 상에서 이용 가능한 컨텍스트 정보를 수집하고, 컨텍스트 확률 모델을 생성하며/하거나 업데이트하기 위해 수집된 컨텍스트 정보를 사용하도록 구성될 수 있다. 이와 관련하여, 컨텍스트 확률 모델은, 이력 컨텍스트 정보에 기초하여 센서의 출력에 의해 표시된 컨텍스트가 센서의 이전 출력에 의해 표시된 컨텍스트와 상이할 것이라는 확률의 예측을 가능하게 하도록 구성될 수 있다. 센서의 출력에 의해 표시된 컨텍스트는, 예를 들면, 출력에 의해 직접적으로 표시된 컨텍스트를 포함할 수 있다(예를 들면, 표시된 컨텍스트는 출력의 값 또는 다른 품질을 포함할 수 있음). 또 다른 예로서, 센서의 출력에 의해 표시된 컨텍스트는 센서의 출력에 의해 간접적으로 표시된 컨텍스트를 포함할 수 있다. 이와 관련하여, 센서의 출력에 의해 표시된 컨텍스트는, 예를 들면, 센서의 출력을 프로세싱하며/하거나 분석함으로써 도출 가능한 컨텍스트를 포함할 수 있다. 출력의 값 또는 출력에 의해 제공된 정보에서 다수의 차이 중 임의의 하나 이상의 차이가 주어지면, 센서의 출력은 센서의 이전 출력에 의해 표시된 컨텍스트와 상이한 컨텍스트를 표시할 수 있다. 예를 들면, 센서의 출력이 이전 출력으로부터 값(예를 들면, 신호 레벨)에서 변동하면, 센서의 출력은 센서의 이전 출력에 의해 표시된 컨텍스트와 상이한 컨텍스트를 표시할 수 있다. 또 다른 예로서, 출력에 의해 제공된 정보의 레벨이 이전 출력에 의해 제공된 정보의 레벨과 상이하면, 센서의 출력은 센서의 이전 출력에 의해 표시된 컨텍스트와 상이한 컨텍스트를 표시할 수 있다. 부가적인 예로서, 센서의 출력 및/또는 이로써 표시된 정보가 센서의 이전 출력/및/또는 이로써 표시된 정보로부터 의미론적으로 상이하면, 센서의 출력은 센서의 이전 출력에 의해 표시된 컨텍스트와 상이한 컨텍스트를 표시할 수 있다. 따라서, 컨텍스트 확률 모델은, 센서를 호출하는 것이 가령 센서의 이전 호출에 의해 캡쳐된 출력으로부터 이미 알려진 값을 넘는 부가적인 값을 갖는 정보를 캡쳐하게 할 것이라는 확률의 예측을 가능하게 하도록 구성될 수 있다. 이와 관련하여, 센서가 이전에 호출되기 때문에, 컨텍스트 전환이 발생하는 경우에, 센서를 호출하는 것은, 예를 들면, 부가적인 값을 갖는 정보를 캡쳐하게 할 수 있다.
예를 들면, 컨텍스트 확률 모델은, 센서(예를 들면, 호출된 센서) y의 출력에 의해 표시된 컨텍스트가 주어진 X를 변경한다 - 이것은 P(y｜X)로서 표기될 수 있음 - 는 확률을 출력할 수 있는 이력 컨텍스트 데이터에 기초하여 확률 분류자 F를 제공할 수 있고, 여기서 X는 이용 가능한 관찰된 정보를 표기한다. 이와 관련하여, 이용 가능한 관찰된 컨텍스트 정보는 감지된 데이터의 값, 데이터의 시간 등과 같이, 하나 이상의 활성 센서의 컨텍스트 정보를 포함할 수 있다. 이용 가능한 관찰된 컨텍스트 정보는 또한 y 이외의 호출된 센서로부터의 최근의 관찰된 컨텍스트 정보를 포함할 수 있다. 이와 관련하여, 현재 활성인 호출된 센서의 관찰 또는 상기 관찰이 현재 수용 가능한 정도의 정확도 내에 있는 것으로 여겨질 수 있도록 미리 정의된 시간 기간(예를 들면, 최근의 과거) 내에서 캡쳐된 호출된 센서의 관찰은 또한 확률 모델에 의해 출력된 확률에 고려될 수 있다.
따라서, 컨텍스트 확률 모델은, 하나 이상의 활성 센서로부터 및/또는 하나 이상의 다른 호출된 센서로부터 획득될 수 있는 바와 같이, 호출된 센서의 출력 및 다른 이용 가능한 컨텍스트 정보 사이에 상관을 수립할 수 있는 이력 컨텍스트 정보로부터 도출될 수 있다. 예를 들면, 이력 컨텍스트 정보는, 셀 ID가 2344일 때, 사용자의 위치(예를 들면, GPS 또는 다른 포지셔닝 센서의 출력)가 9:00 AM으로부터 5:00 PM으로 변동하지 않는다는 것을 수립할 수 있다. 따라서, 시간 센서의 출력이 9:00 AM 및 5:00 PM의 시간 사이에 있고 셀 ID 센서의 출력이 2344인 경우에, 포지셔닝 센서의 출력(예를 들면, 이로써 표시된 컨텍스트)이 변하지 않을 높은 확률이 존재할 수 있다. 따라서, 그러한 상관은 컨텍스트 확률 모델을 생성하며/하거나 센서의 출력에 의해 표시된 컨텍스트가 주어진 이용 가능한 관찰된 컨텍스트 정보를 변경하지 않을 것이라는 확률의 결정을 허용하기 위해 컨텍스트 확률 모델을 트레이닝하는데 사용될 수 있다.
컨텍스트 확률 모델은 임의의 적절한 통계 모델을 사용하여 생성될 수 있다. 비제한적인 예로서, 컨텍스트 확률 모델을 생성하며/하거나 업데이트하기 위해, 나이브 베이즈 네트워크(naive Bayes network), 로지스틱 회귀 분석 모델(logistic regression model), 이들의 일부 조합 등이 컨텍스트 학습 회로(118)에 의해 사용될 수 있다. 컨텍스트 학습 회로(118)에 의해 생성된 컨텍스트 확률 모델은, 복수의 모델링된 센서 중 임의의 하나의 센서의 출력에 의해 표시된 컨텍스트가 이전 출력에 의해 표시된 컨텍스트와 상이할 수 있다는 확률을 출력하도록 구성될 수 있다. 대안적으로, 일부 예시적인 실시예에서, 컨텍스트 학습 회로(118)는, 가령, 호출이 센서 제어 회로(120)에 의해 제어되는 센서들의 서브세트 각각에 맞춤화된 컨텍스트 확률 모델을 생성함으로써 복수의 컨텍스트 확률 모델을 생성하도록 구성될 수 있다.
이해될 수 있는 바와 같이, 컨텍스트-인식 장치(102)의 사용가 직업을 변경하고, 새로운 위치로 이동할 때 등과 같이, 컨텍스트의 진화에서 트렌드는 시간에 따라 변동할 수 있다. 또한, 센서의 출력 변화의 결정된 확률의 정확도는, 부가적인 이력 컨텍스트 정보를 고려하는 모델에 기초하여 결정될 때 증가될 수 있다. 따라서, 컨텍스트 학습 회로(118)는 컨텍스트 확률 모델을 업데이트하도록 구성될 수 있다. 이와 관련하여, 컨텍스트 학습 회로(118)는 캡쳐된 컨텍스트 정보를 수집하고, 컨텍스트 확률 모델을 업데이트하기 위해 캡쳐된 컨텍스트 정보를 사용할 수 있다. 그러한 업데이팅은 가령, 주기적으로, 미리 정의된 이벤트의 발생에 응답하여 임의의 규정된 기준에 따라 수행될 수 있다.
센서 제어 회로(120)는, 가령, 메모리(112)에 저장된 컨텍스트 확률 모델을 액세스함으로써 컨텍스트 확률 모델을 액세스하도록 구성될 수 있다. 센서 제어 회로(120)는, 센서의 출력에 의해 표시된 컨텍스트가 센서의 이전 출력에 의해 표시된 컨텍스트와 상이할 것이라는 확률을 결정하기 위해 컨텍스트 확률 모델을 사용하도록 구성될 수 있다. 이와 관련하여, 센서 제어 회로(120)는 이용 가능한 관찰된 컨텍스트 정보를 결정하고, 센서의 출력에 의해 표시된 컨텍스트가 센서의 이전 출력에 의해 표시된 컨텍스트와 상이할 것이라는 확률을 결정하기 위해 컨텍스트 확률 모델의 입력으로서 이용 가능한 관찰된 컨텍스트 정보를 이용하도록 구성될 수 있다. 위에 논의된 바와 같이, 관찰된 컨텍스트 정보는 하나 이상의 활성 센서로부터 획득된 컨텍스트 정보를 포함할 수 있다. 부가적으로 또는 대안적으로, 관찰된 컨텍스트 정보는 호출된 센서로부터 최근에 관찰된 컨텍스트 정보를 포함할 수 있다. 이와 관련하여, 예를 들면, 현재 활성인 호출된 센서의 관찰 또는 상기 관찰이 현재 수용 가능한 정도의 정확도 내에 있는 것으로 여겨질 수 있도록 미리 정의된 시간 기간(예를 들면, 최근의 과거) 내에서 캡쳐된 호출된 센서의 관찰은 또한 컨텍스트 확률 모델에 대한 입력으로서 센서 제어 회로에 의해 사용될 수 있다.
센서 제어 회로(120)는 또한 결정된 확률에 적어도 부분적으로 기초하여 센서의 호출을 제어하도록 구성될 수 있다. 일부 예시적인 실시예에서, 센서 제어 회로(120)는 결정된 확률에 적어도 부분적으로 기초하여 센서에 대한 샘플링 레이트를 결정하고, 결정된 샘플링 레이트에 따라 센서의 호출을 제어하도록 구성된다. 예를 들면, 센서 제어 회로(120)는 다음과 같이 센서에 대한 샘플링 레이트를 계산하도록 구성될 수 있다.
Figure pct00001
상술된 바와 같이, P(y｜X)는 센서(예를 들면, 호출된 센서) y의 출력이 주어진 X를 변경할 확률을 표기할 수 있고, 여기서 X는 이용 가능한 관찰된 정보를 표기한다. 상수 C의 값은 복수의 호출된 센서에 대해 사용되는 상수값일 수 있다. 대안적으로, 상수 C의 값은 특정 센서(예를 들면, 센서 y)에 대해 특정한 상수값을 포함할 수 있다. 일 예로서, 상수 C의 값은 센서에 대한 디폴트 샘플링 레이트를 포함할 수 있다. 따라서, 수학식 1을 사용하거나 그렇지 않다면 센서의 출력이 센서의 이전 출력과 상이할 것이라는 결정된 확률에 기초하여 센서에 대한 샘플링 레이트를 결정함으로써, 센서 제어 회로(120)는 컨텍스트 전환의 확률이 낮은 경우에 샘플링 레이트가 감소되고, 컨텍스트 전환의 더 큰 확률이 존재하는 경우에 증가될 수 있도록 샘플링 레이트를 조절하도록 구성될 수 있다.
특정 센서에 대한 샘플링 레이트가 결정된 후에, 센서 제어 회로(120)는, 센서의 출력이 센서의 이전 출력과 상이할 것이라는 확률을 결정하기 위해 컨텍스트 확률 모델을 다시 사용함으로써 샘플링 레이트를 업데이트하도록 구성될 수 있다. 센서 제어 회로(120)는 샘플링 레이트의 최종 결정 이래로 미리 정의된 시간의 양이 지나간 후에, 이전에 결정된 샘플링 레이트에 따른 센서의 미리 정의된 수의 호출 후에 등과 같이 주기적으로 업데이트된 샘플링 레이트를 결정하도록 구성될 수 있다. 예를 들면, 센서 제어 회로(120)는 결정된 샘플링 레이트에 따라 센서의 호출을 발생시키도록 구성될 수 있고, 그후 센서의 호출에 응답하여, 센서의 출력에 의해 표시된 컨텍스트가 변경될 것이라는 확률을 재계산하고, 센서의 후속 호출 전에 샘플링 레이트를 조절하도록 구성될 수 있다.
또 다른 예로서, 일부 실시예에서, 센서 제어 회로(120)는 센서의 출력에 의해 표시된 컨텍스트가 센서의 이전 출력에 의해 표시된 컨텍스트와 상이할 것이라는 결정된 확률에 기초하여 특정 시간에 또는 특정 시간 기간 동안에 센서를 호출할지를 결정하도록 구성될 수 있다. 예를 들면, 결정된 우선 순위가 미리 정의된 임계 확률을 만족시키거나 초과하는 경우에(예를 들면, 센서의 이전 호출 이래로 발생하는 컨텍스트 전환의 비교적 높은 확률이 존재함), 센서 제어 회로(120)는 센서를 호출하도록 결정하도록 구성될 수 있다. 대안적으로, 결정된 우선 순위가 미리 정의된 임계 확률 미만인 경우에(예를 들면, 센서의 이전 호출 이래로 발생하는 컨텍스트 전환의 비교적 낮은 확률이 존재함), 센서 제어 회로(120)는 센서를 호출하지 않도록 결정하도록 구성될 수 있다. 그러한 실시예에서, 센서 제어 회로(120)는, 예를 들면, 별도의 샘플링 시간 또는 샘플링 기간의 각각의 발생에서(예를 들면, 5분마다 한번) 센서를 호출할지를 결정하도록 구성될 수 있다.
센서의 호출을 제어할 방법을 결정할 때, 센서 제어 회로(120)는 또한 전원(124)으로부터 이용 가능한 전력의 양을 고려하도록 구성될 수 있다. 예를 들면, 전원(124)에서 남아있는 전력의 양이 미리 정의된 임계치 미만이면, 센서 제어 회로(120)는 센서의 샘플링 레이트를 감소시키도록 구성될 수 있다. 예를 들면, 수학식 1은 전원(124)에서 남아있는 전력의 양에 기초하여 결정된 변수값 v을 고려하도록 다음과 같이 수정될 수 있다.
Figure pct00002
따라서, 센서 제어 회로(120)에 의해 결정된 샘플링 레이트는 전원(124)에 남아있는 전력의 양에 기초하여 스케일링될 수 있다. 또 다른 예로서, 센서 제어 회로(120)는 컨텍스트-인식 장치(102)가 대체 전원에 접속되는 기간 동안에 샘플링 레이트를 증가시키거나 심지어 호출된 센서를 활성화 상태로 남겨두도록 구성될 수 있다.
부가적인 예로서, 센서 제어 회로(120)는 센서를 호출할지를 결정할 때 및/또는 센서의 샘플링 레이트를 결정할 때 센서의 호출을 위해 요구되는 전력의 양을 고려하도록 구성될 수 있다. 예로서, 각각의 호출된 센서(l 및 m)를 고려하고, 여기서 l은 호출을 위해 m 보다 전력의 양을 요구한다. 컨텍스트 전환을 표시하는 각각의 센서(l 및 m)의 출력의 확률이 동일한 경우에, 센서 제어 회로(120)는 센서(m)에 대해 결정된 샘플링 레이트보다 낮은 센서(l)에 대한 샘플링 레이트를 결정하도록 구성될 수 있다. 센서 제어 회로(120)는, 예를 들면, 수학식 1에서 상수 C를 사용함으로써 센서의 전력 소모를 고려하도록 구성될 수 있다. 이와 관련하여, C가 센서에 대한 디폴트 샘플링 레이트를 나타내거나 그렇지 않다면 특정 센서에 대해 특정한 실시예에서, C의 값은 그의 연관된 센서의 전력 소모에 적어도 부분적으로 기초하여 스케일링되는 값을 나타낼 수 있다.
이제 도 3을 참조하면, 도 3은 예시적인 실시예에 따른 센서 호출의 예시적인 타이밍도를 예시한다. 이와 관련하여, 도 3은 복수의 샘플링 시간(t1-t8)에서 5 개의 예시적인 센서(센서(300-308))의 활성화를 예시한다. 각각의 샘플링 시간은 시간에서 이산 모멘트를 나타낼 수 있거나, 시간의 윈도우를 나타낼 수 있다(예를 들면, 샘플링 기간은 시간에서 시작 모멘트 및 시간에서 종료 모멘트를 가짐). 도 3에 예시된 바와 같이, "활성"으로서 표시되면, 센서는 특정 샘플링 시간에서 활성이다. 센서가 샘플링 시간에서 "활성"으로서 표시되지 않는다면, 센서는 비활성(예를 들면, 비호출됨)일 수 있다. 센서(300, 302 및 304)는 도 3의 각각의 샘플링 시간에서 "활성"인 것으로 표시된다. 이와 관련하여, 센서(300, 302 및 304)는 활성 센서를 포함할 수 있다.
센서 제어 회로(120)는, 예를 들면, 센서(306 및 308)의 호출을 제어하기 위해 컨텍스트 확률 모델에 대한 입력으로서 활성 센서의 출력을 사용할 수 있다. 이와 관련하여, 센서(306 및 308)는, 각각의 센서(306 및 308)의 출력이 이전 출력과 상이할 확률에 기초하여 호출이 센서 제어 회로(120)에 의해 제어될 수 있는 호출된 센서를 포함할 수 있다. 따라서, 도 3에 예시된 바와 같이, 센서(306 및 308)는 가령, 센서(306) 및 센서(308)에 의해 표시된 컨텍스트에서의 변화가 비교적 낮은 확률을 갖는다는 결정으로 인해 예시된 샘플링 시간 중 일부에서 호출되지 않을 수 있다. 또한, 센서(306 및 308)의 샘플링 레이트는 도 3에 예시된 바와 같이 독립적으로 결정될 수 있고, 여기서, 센서(306)는 샘플링 시간(t3)에서 호출되지 않지만, 센서(308)는 샘플링 시간(t3)에서 호출된다. 부가적으로, 도 3은 센서(306)가 일관된 샘플링 레이트로(예를 들면, 3 개의 샘플링 시간마다 한번) 호출되고, 한편 센서(308)가 일관된 레이트로 호출되지 않는다는 것을 예시한다. 이와 관련하여, 센서 제어 회로(120)는 센서(308)의 출력에 의해 표시된 컨텍스트의 변화의 확률을 결정하는데 사용되는 관찰된 컨텍스트 정보에서의 변화로 인해 센서(308)의 샘플링 레이트를 조절할 수 있다. 또 다른 예로서, 센서 제어 회로(120)는 각각의 샘플링 시간에서 센서(308)를 호출할지를 결정하고, 그 결정에 기초하여 센서(308)의 호출을 제어할 수 있다.
컨텍스트-인식 애플리케이션 또는 서비스가 샘플링 사이에서 호출된 센서의 출력을 요청하는 경우에, 센서 제어 회로(120)는 센서의 이전 출력 및/또는 이로써 추정으로 표시된 컨텍스트를 제공하도록 구성될 수 있다. 따라서, 예를 들면, 컨텍스트-인식 애플리케이션이 샘플링 시간(t3)에서 센서(306 및 308)의 출력을 요청하였다면, 센서 제어 회로(120)는 샘플링 시간(t3)에서 센서(306)의 출력의 추정으로서 샘플링 시간(t3)에서 캡쳐된 센서(306)의 출력을 컨텍스트-인식 애플리케이션에 제공할 수 있지만, 샘플링 시간(t3)에서 센서(308)의 실제 캡쳐된 출력을 제공할 수 있다.
도 4는 본 발명의 예시적인 실시예에 따라 센서의 호출을 제어하기 위한 예시적인 방법에 따른 흐름도를 예시한다. 도 4에 예시되고 도 4와 관련하여 기재된 동작들은, 예를 들면, 프로세서(110), 메모리(112), 통신 인터페이스(114), 사용자 인터페이스(116), 컨텍스트 학습 회로(118) 또는 센서 제어 회로(120) 중 하나 이상에 의해, 이들의 도움으로 및/또는 이들의 제어 하에서 수행될 수 있다. 동작(400)은 이력 컨텍스트 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 생성된 컨텍스트 확률 모델을 액세스하는 단계를 포함할 수 있다. 동작(410)은 센서의 출력에 의해 표시된 컨텍스트가 센서의 이전 출력에 의해 표시된 컨텍스트와 상이할 것이라는 확률을 결정하기 위해 컨텍스트 확률 모델을 사용하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 결정은 다른 센서로부터 이용 가능한 현재 또는 최근의 컨텍스트 정보와 같이, 관찰된 컨텍스트 정보에 부분적으로 기초하여 이루어질 수 있다. 동작(420)은 결정된 확률에 적어도 부분적으로 기초하여 센서의 호출을 제어하는 단계를 포함할 수 있다.
도 4는 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 시스템, 방법 및 프로그램 제품의 흐름도이다. 흐름도의 각각의 블록 및 흐름도 내의 블록의 조합은 하드웨어 및/또는 하나 이상의 컴퓨터 프로그램 명령어가 저장된 하나 이상의 컴퓨터-판독 가능 매체와 같은 여러 수단으로 구현될 수 있다는 것을 이해할 것이다. 예를 들면, 본원에 설명된 절차 중 하나 이상의 절차는 컴퓨터 프로그램 제품의 컴퓨터 프로그램 명령어에 의해 구현될 수 있다. 이와 관련하여, 본원에 설명된 절차를 구현하는 컴퓨터 프로그램 제품은 모바일 단말기, 서버 또는 다른 컴퓨팅 장치의 하나 이상의 메모리 장치에 의해 저장될 수 있고 컴퓨팅 장치의 프로세서에 의해 실행될 수 있다. 몇몇 실시예에서, 상술된 절차를 구현하는 컴퓨터 프로그램 제품(들)을 포함하는 컴퓨터 프로그램 명령어는 복수의 컴퓨팅 장치의 메모리 장치에 의해 저장될 수 있다. 이해될 수 있는 바와 같이, 임의의 그러한 컴퓨터 프로그램 제품은 머신을 생성하기 위해 컴퓨터 또는 다른 프로그램 가능한 장치에 로드될 수 있어서, 컴퓨터 또는 다른 프로그램 가능한 장치 상에서 실행되는 명령어를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품이 흐름도 블록(들)에서 지정된 기능을 구현하기 위한 수단을 생성한다. 또한, 컴퓨터 프로그램 제품은 컴퓨터 프로그램 명령어가 저장될 수 있는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 메모리(예를 들면, 메모리(112))를 포함할 수 있어서, 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 메모리는 컴퓨터 또는 다른 프로그램 가능한 장치로 하여금 특정 방식으로 기능하도록 지시할 수 있어서, 컴퓨터 프로그램 제품이 흐름도 블록(들)에 지정되는 기능을 구현하는 제조 물품을 포함하도록 한다. 하나 이상의 컴퓨터 프로그램 제품의 컴퓨터 프로그램 명령어는 또한, 컴퓨터 또는 다른 프로그램 가능한 장치 상에서 실행되는 명령어가 흐름도 블록(들)에 지정된 기능을 수행하도록 컴퓨터 또는 다른 프로그램 가능한 장치(예를 들면, 물체 인식 장치 102) 상에 로드되어 컴퓨터 또는 다른 프로그램 가능한 장치 상에서 수행되는 일련의 동작이 컴퓨터-구현 프로세스를 생성하게 할 수 있다.
따라서, 흐름도의 블록은 지정된 기능을 수행하는 수단의 조합을 지원한다. 또한, 흐름도의 하나 이상의 블록, 및 흐름도의 블록의 조합은 지정된 기능을 실행하는 특정 용도의 하드웨어 기반의 컴퓨터 시스템으로 구현되거나, 특정 용도의 하드웨어 및 컴퓨터 프로그램 제품(들)의 조합으로 구현될 수 있다는 것을 이해할 것이다.
앞서 기재된 기능은 다양한 방식에 의해 수행될 수 있다. 예를 들면, 앞서 기재된 기능 각각을 수행하기 위한 임의의 적절한 수단이 본 발명의 실시예들을 수행하기 위해 이용될 수 있다. 일 실시예에서, 적절히 구성된 프로세서(예를 들면, 프로세서(110))는 본 발명의 일부 또는 모든 구성요소를 제공할 수 있다. 또 다른 실시예에서, 본 발명의 일부 또는 모든 구성요소는 컴퓨터 프로그램 제품의 제어 하에서 동작하고 제어에 의해 구성될 수 있다. 본 발명의 실시예의 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램 제품은, 비-휘발성 저장 매체와 같은 컴퓨터-판독 가능 저장 매체, 및 일련의 컴퓨터 명령어와 같은, 컴퓨터 판독가능한 저장매체에서 구현되는 컴퓨터 판독가능한 프로그램 코드 부분을 포함한다.
일부 경우에서, 예시적인 실시예는 칩 또는 칩셋 상에서 구현될 수 있다. 이와 관련하여, 도 5는 실시예가 구현될 수 있는 칩셋 또는 칩(500)을 예시한다. 예시적인 실시예에서, 칩셋(500)은 본원에 설명된 바와 같이 센서의 호출을 제어하도록 프로그램되고, 예를 들면 하나 이상의 물리적 패키지(예를 들면, 칩) 내에 통합된 도 1에 관련하여 설명된 프로세서, 메모리 및 회로 구성요소를 포함할 수 있다. 예로서, 물리적 패키지는 물리적 강도, 크기의 보존 및/또는 전기 상호 작용의 제한과 같은 하나 이상의 특징을 제공하기 위해 구조적 조립체(예를 들면, 베이스보드) 상의 하나 이상의 재료, 구성 요소 및/또는 와이어의 배열을 포함한다. 특정 실시예에서 칩셋(500)은 단일 칩으로 구현될 수 있다는 것이 고려된다. 특정 실시예에서, 칩셋 또는 칩(500)은 단일 "시스템 온 칩"으로서 구현될 수 있다는 것이 또한 고려된다. 특정 실시예에서, 개별 ASIC은 사용되지 않을 수 있고, 예를 들면 본원에 개시된 바와 같은 모든 관련 기능은 프로세서 또는 프로세서들에 의해 수행될 것이라는 것이 또한 고려된다. 칩셋 또는 칩(500) 또는 이들의 부분은 본원에 설명된 바와 같이 센서의 호출을 제어하기 위한 하나 이상의 동작을 수행하기 위한 수단을 구성한다.
일 실시예에서, 칩셋 또는 칩(500)은 칩셋(500)의 구성 요소 중에 정보를 통과시키기 위한 버스(501)와 같은 통신 메커니즘을 포함한다. 일 실시예에 따라, 프로세서(503)는 예를 들면 메모리(505) 내에 저장된 정보를 프로세싱하고 명령어를 실행하기 위해 버스(501)로의 접속성을 갖는다. 프로세서(503)는 하나 이상의 프로세싱 코어를 포함할 수 있고, 각각의 코어는 독립적으로 수행되도록 구성된다. 멀티코어 프로세서가 단일의 물리적 패키지 내에서 멀티프로세싱을 가능하게 한다. 멀티코어 프로세서의 예는 2개, 4개, 8개 또는 더 많은 수의 프로세싱 코어를 포함한다. 대안적으로 또는 게다가, 프로세서(503)는 명령어, 파이프라이닝 및 멀티스레딩의 독립적인 실행을 가능하게 하기 위해 버스(501)를 경유하여 직렬로 구성된 하나 이상의 마이크로프로세서를 포함할 수 있다. 프로세서(503)는 하나 이상의 디지털 신호 프로세서(DSP)(507) 또는 하나 이상의 응용 특정 집적 회로(ASIC)(509)와 같은 특정 프로세싱 기능 및 작업을 수행하기 위해 하나 이상의 특정화된 구성 요소와 동반될 수 있다. DSP(507)는 통상적으로 프로세서(503)와 독립적으로 실시간으로 실제 세계 신호(예를 들면, 소리, 비디오)를 프로세싱하도록 구성된다. 유사하게, ASIC(509)는 더 범용 프로세서에 의해 가능하게 수행되지 않는 특정화된 기능을 수행하도록 구성될 수 있다. 본원에 설명된 본 발명의 기능을 수행하는 것을 보조하기 위한 다른 특정화된 구성 요소는 하나 이상의 필드 프로그램 가능 게이트 어레이(FPGA)(도시 생략), 하나 이상의 제어기(도시 생략) 또는 하나 이상의 다른 특정 용도 컴퓨터 칩을 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 칩셋 또는 칩(500)은 단지 하나 이상의 프로세서 및 하나 이상의 프로세서를 지원하고 그리고/또는 이와 관련되고 및/또는 이를 위한 몇몇 소프트웨어 및/또는 펌웨어를 포함한다.
예시적인 실시예에서, 프로세서(503) 및 부속 구성 요소는 버스(501)를 경유하여 메모리(505)로의 접속성을 갖는다. 메모리(505)는 실행시에 센서의 호출을 제어하기 위해 본원에 설명된 본 발명의 단계를 수행하는 실행 가능 명령어를 저장하기 위한 동적 메모리(예를 들면, RAM, 자기 디스크, 기록 가능 광학 디스크 등) 및 정적 메모리(예를 들면, ROM, CD-ROM 등)의 모두를 포함한다. 메모리(505)는 또한 본 발명의 단계의 실행과 연관되거나 또는 이에 의해 생성된 데이터를 저장한다.
본원에 제시된 본 발명의 많은 수정 및 다른 실시예는 본 발명의 이들 실시예와 관련된 분야에 종사하는 당업자가 상술한 설명 및 관련 도면에 나타난 교시의 이점을 취하게 하는 것을 목적으로 한다. 따라서, 본 발명의 실시예는 개시된 특정 실시예로 한정되는 것은 아니며, 수정 및 다른 실시예가 첨부된 청구의 범위의 범주 내에 들어가도록 의도되었다는 것을 이해할 것이다. 또한, 상술한 설명 및 관련 도면이 구성 요소 및/또는 기능의 어떤 예시적인 조합에 대해서 예시적인 실시예를 설명했지만, 첨부된 청구의 범위의 범주를 벗어나지 않고, 구성요소 및/또는 기능의 다른 조합이 다른 실시예에 의해 제공될 수도 있다는 것이 인식되어야 한다. 이에 관련하여, 예를 들면, 상기 명백하게 설명한 것과는 다른 구성 요소 및/또는 기능의 조합이 본 발명의 범위 내에 속하는 것으로 또한 고려된다. 본원에서 특정 용어가 이용되었지만, 이는 한정하는 것이 아니라 포괄적이며 설명적인 의미로 이용된 것이다.

Claims (59)

  1. 이력 컨텍스트 데이터(historical context data)에 적어도 부분적으로 기초하여 생성된 컨텍스트 확률 모델을 액세스(access)하는 단계와,
    센서의 출력에 의해 표시된 컨텍스트가 상기 센서의 이전 출력에 의해 표시된 컨텍스트와 상이할 것이라는 확률을 결정하기 위해 상기 컨텍스트 확률 모델을 사용하는 단계 ― 상기 결정은 관찰된 컨텍스트 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 이루어짐 ― 와,
    상기 결정된 확률에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 센서의 호출(invocation)을 제어하는 단계를 포함하는
    방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 센서의 호출을 제어하는 단계는,
    상기 결정된 확률에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 센서에 대한 샘플링 레이트를 결정하는 단계와,
    상기 결정된 샘플링 레이트에 따라 상기 센서의 호출을 제어하는 단계를 포함하는
    방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 센서에 대한 샘플링 레이트를 결정하는 단계는 상수값에 더 기초하여 상기 샘플링 레이트를 결정하는 단계를 포함하는
    방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 상수값은 상기 센서에 대한 디폴트 샘플링 레이트를 포함하는
    방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 센서의 호출을 제어하는 단계는,
    상기 결정된 확률에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 센서를 호출할지를 결정하는 단계를 포함하는
    방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 센서를 호출할지를 결정하는 단계는,
    상기 결정된 확률이 미리 정의된 임계 확률을 만족시키거나 초과하는 경우에, 상기 센서를 호출하도록 결정하는 단계와,
    상기 결정된 확률이 상기 미리 정의된 임계 확률 미만인 경우에, 상기 센서를 호출하지 않도록 결정하는 단계를 포함하는
    방법.
  7. 제 1 항 내지 제 6 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 관찰된 컨텍스트 정보는 하나 이상의 활성 센서로부터 도출되는
    방법.
  8. 제 1 항 내지 제 7 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 센서의 호출을 제어하는 단계는,
    전력을 상기 센서에 제공하도록 구성된 전원에 남아있는 전력의 양에 더 기초하여 상기 센서의 호출을 제어하는 단계를 포함하는
    방법.

  9. 제 1 항 내지 제 8 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 센서의 호출을 제어하는 단계는,
    상기 센서의 호출을 위해 요구되는 전력의 양에 더 기초하여 상기 센서의 호출을 제어하는 단계를 포함하는
    방법.
  10. 제 1 항 내지 제 9 항 중 어느 한 항에 있어서,
    캡쳐된 컨텍스트 정보를 수집하는 단계와,
    상기 수집되고 캡쳐된 컨텍스트 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 컨텍스트 확률 모델을 업데이트하는 단계를 더 포함하는
    방법.
  11. 제 1 항 내지 제 10 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 이력 컨텍스트 데이터는 모바일 단말기에 대한 이력 컨텍스트 데이터를 포함하고, 상기 센서는 상기 모바일 단말기 상에서 구현되거나 상기 모바일 단말기에 동작 가능하게 접속되는
    방법.
  12. 제 1 항 내지 제 11 항 중 어느 한 항에 있어서,
    확률을 결정하기 위해 상기 컨텍스트 확률 모델을 사용하는 단계는,
    확률을 결정하기 위해 프로세서가 상기 컨텍스트 확률 모델을 사용하는 단계를 포함하는
    방법.
  13. 제 1 항 내지 제 11 항 중 어느 한 항에 있어서,
    확률을 결정하기 위해 상기 컨텍스트 확률 모델을 사용하는 단계는,
    확률을 결정하기 위해 센서 제어 회로가 상기 컨텍스트 확률 모델을 사용하는 단계를 포함하는
    방법.
  14. 적어도 하나의 프로세서 및 컴퓨터 프로그램 코드를 저장하는 적어도 하나의 메모리를 포함하는 장치로서,
    상기 적어도 하나의 메모리 및 저장된 상기 컴퓨터 프로그램 코드는 상기 적어도 하나의 프로세서와 함께 상기 장치로 하여금 적어도,
    이력 컨텍스트 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 생성된 컨텍스트 확률 모델을 액세스하고,
    센서의 출력에 의해 표시된 컨텍스트가 상기 센서의 이전 출력에 의해 표시된 컨텍스트와 상이할 것이라는 확률을 결정하기 위해 상기 컨텍스트 확률 모델을 사용하고 ― 상기 결정은 관찰된 컨텍스트 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 이루어짐 ― ,
    상기 결정된 확률에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 센서의 호출을 제어하도록 구성되는
    장치.
  15. 제 14 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 메모리 및 상기 저장된 컴퓨터 프로그램 코드는 상기 적어도 하나의 프로세서와 함께 상기 장치로 하여금 적어도 부분적으로,
    상기 결정된 확률에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 센서에 대한 샘플링 레이트를 결정하고,
    상기 결정된 샘플링 레이트에 따라 상기 센서의 호출을 제어함으로써,
    상기 센서의 호출을 제어하도록 구성되는
    장치.

  16. 제 15 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 메모리 및 상기 저장된 컴퓨터 프로그램 코드는 상기 적어도 하나의 프로세서와 함께 상기 장치로 하여금,
    상수값에 더 기초하여 상기 샘플링 레이트를 결정하도록 구성되는
    장치.
  17. 제 16 항에 있어서,
    상기 상수값은 상기 센서에 대한 디폴트 샘플링 레이트를 포함하는
    장치.
  18. 제 14 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 메모리 및 상기 저장된 컴퓨터 프로그램 코드는 상기 적어도 하나의 프로세서와 함께 상기 장치로 하여금 적어도 부분적으로,
    상기 결정된 확률에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 센서를 호출할지를 결정함으로써,
    상기 센서의 호출을 제어하도록 구성되는
    장치.
  19. 제 18 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 메모리 및 상기 저장된 컴퓨터 프로그램 코드는 상기 적어도 하나의 프로세서와 함께 상기 장치로 하여금,
    상기 결정된 확률이 미리 정의된 임계 확률을 만족시키거나 초과하는 경우에, 상기 센서를 호출하도록 결정하고,
    상기 결정된 확률이 상기 미리 정의된 임계 확률 미만인 경우에, 상기 센서를 호출하지 않도록 결정하도록 구성되는
    장치.
  20. 제 14 항 내지 제 19 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 관찰된 컨텍스트 정보는 하나 이상의 활성 센서로부터 도출되는
    장치.
  21. 제 14 항 내지 제 20 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 메모리 및 상기 저장된 컴퓨터 프로그램 코드는 상기 적어도 하나의 프로세서와 함께 상기 장치로 하여금,
    상기 센서에 전력을 제공하도록 구성된 전원에 남아있는 전력의 양에 더 기초하여 상기 센서의 호출을 제어하도록 구성되는
    장치.
  22. 제 14 항 내지 제 21 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 메모리 및 상기 저장된 컴퓨터 프로그램 코드는 상기 적어도 하나의 프로세서와 함께 상기 장치로 하여금,
    상기 센서의 호출을 위해 요구되는 전력의 양에 더 기초하여 상기 센서의 호출을 제어하도록 구성되는
    장치.
  23. 제 14 항 내지 제 23 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 메모리 및 상기 저장된 컴퓨터 프로그램 코드는 상기 적어도 하나의 프로세서와 함께 상기 장치로 하여금 추가로,
    캡쳐된 컨텍스트 정보를 수집하고,
    상기 수집되고 캡쳐된 컨텍스트 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 컨텍스트 확률 모델을 업데이트하도록 구성되는
    장치.
  24. 제 14 항 내지 제 23 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 장치는 모바일 폰을 포함하거나 모바일 폰 상에서 구현되고,
    상기 모바일 폰은 사용자 인터페이스 회로 및 상기 적어도 하나의 메모리 중 하나 이상의 메모리 상에 저장된 사용자 인터페이스 소프트웨어를 포함하고,
    상기 사용자 인터페이스 회로 및 상기 사용자 인터페이스 소프트웨어는,
    디스플레이의 사용을 통해 상기 모바일 폰의 적어도 일부 기능의 사용자 제어를 가능하게 하고,
    상기 모바일 폰의 적어도 일부 기능의 사용자 제어를 가능하게 하기 위해, 상기 모바일 폰의 사용자 인터페이스의 적어도 일부가 상기 디스플레이 상에 디스플레이되도록 구성되는
    장치.
  25. 컴퓨터 판독 가능 프로그램 명령어가 저장된 적어도 하나의 컴퓨터 판독 가능 저장 매체를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품(a computer program product)으로서,
    상기 컴퓨터 판독 가능 프로그램 명령어는,
    이력 컨텍스트 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 생성된 컨텍스트 확률 모델을 액세스하도록 구성된 프로그램 명령어와,
    센서의 출력에 의해 표시된 컨텍스트가 상기 센서의 이전 출력에 의해 표시된 컨텍스트와 상이할 것이라는 확률을 결정하기 위해 상기 컨텍스트 확률 모델을 사용하도록 구성된 프로그램 명령어 ― 상기 결정은 관찰된 컨텍스트 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 이루어짐 ― 와,
    상기 결정된 확률에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 센서의 호출을 제어하도록 구성된 프로그램 명령어를 포함하는
    컴퓨터 프로그램 제품.
  26. 제 25 항에 있어서,
    상기 센서의 호출을 제어하도록 구성된 프로그램 명령어는,
    상기 결정된 확률에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 센서에 대한 샘플링 레이트를 결정하도록 구성된 프로그램 명령어와,
    상기 결정된 샘플링 레이트에 따라 상기 센서의 호출을 제어하도록 구성된 프로그램 명령어를 포함하는
    컴퓨터 프로그램 제품.
  27. 제 26 항에 있어서,
    상기 센서에 대한 샘플링 레이트를 결정하도록 구성된 프로그램 명령어는 상수값에 더 기초하여 상기 샘플링 레이트를 결정하도록 구성된 프로그램 명령어를 포함하는
    컴퓨터 프로그램 제품.
  28. 제 27 항에 있어서,
    상기 상수값은 상기 센서에 대한 디폴트 샘플링 레이트를 포함하는
    컴퓨터 프로그램 제품.
  29. 제 25 항에 있어서,
    상기 센서의 호출을 제어하도록 구성된 프로그램 명령어는,
    상기 결정된 확률에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 센서를 호출할지를 결정하도록 구성된 프로그램 명령어를 포함하는
    컴퓨터 프로그램 제품.
  30. 제 29 항에 있어서,
    상기 센서를 호출할지를 결정하도록 구성된 프로그램 명령어는,
    상기 결정된 확률이 미리 정의된 임계 확률을 만족시키거나 초과하는 경우에, 상기 센서를 호출하도록 결정하도록 구성된 프로그램 명령어와,
    상기 결정된 확률이 상기 미리 정의된 임계 확률 미만인 경우에, 상기 센서를 호출하지 않도록 결정하도록 구성된 프로그램 명령어를 포함하는
    컴퓨터 프로그램 제품.
  31. 제 25 항 내지 제 30 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 관찰된 컨텍스트 정보는 하나 이상의 활성 센서로부터 도출되는
    컴퓨터 프로그램 제품.
  32. 제 25 항 내지 제 31 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 센서의 호출을 제어하도록 구성된 프로그램 명령어는,
    전력을 상기 센서에 제공하도록 구성된 전원에 남아있는 전력의 양에 더 기초하여 상기 센서의 호출을 제어하도록 구성된 프로그램 명령어를 포함하는
    컴퓨터 프로그램 제품.
  33. 제 25 항 내지 제 32 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 센서의 호출을 제어하도록 구성된 프로그램 명령어는,
    상기 센서의 호출을 위해 요구되는 전력의 양에 더 기초하여 상기 센서의 호출을 제어하도록 구성된 프로그램 명령어를 포함하는
    컴퓨터 프로그램 제품.
  34. 제 25 항 내지 제 33 항 중 어느 한 항에 있어서,
    캡쳐된 컨텍스트 정보를 수집하도록 구성된 프로그램 명령어와,
    상기 수집되고 캡쳐된 컨텍스트 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 컨텍스트 확률 모델을 업데이트하도록 구성된 프로그램 명령어를 더 포함하는
    컴퓨터 프로그램 제품.
  35. 제 25 항 내지 제 34 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 이력 컨텍스트 데이터는 모바일 단말기에 대한 이력 컨텍스트 데이터를 포함하고, 상기 센서는 상기 모바일 단말기 상에서 구현되거나 상기 모바일 단말기에 동작 가능하게 접속되는
    컴퓨터 프로그램 제품.
  36. 제 25 항 내지 제 35 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 컴퓨터 프로그램 제품은 모바일 단말기 상에서 구현되는
    컴퓨터 프로그램 제품.
  37. 제 25 항 내지 제 36 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 컴퓨터 판독 가능 저장 매체는 적어도 하나의 메모리를 포함하는
    컴퓨터 프로그램 제품.
  38. 컴퓨터 판독 가능 프로그램 명령어를 수행하는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체로서,
    상기 컴퓨터 판독 가능 프로그램 명령어는,
    이력 컨텍스트 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 생성된 컨텍스트 확률 모델을 액세스하도록 구성된 프로그램 명령어와,
    센서의 출력에 의해 표시된 컨텍스트가 상기 센서의 이전 출력에 의해 표시된 컨텍스트와 상이할 것이라는 확률을 결정하기 위해 상기 컨텍스트 확률 모델을 사용하도록 구성된 프로그램 명령어 ― 상기 결정은 관찰된 컨텍스트 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 이루어짐 ― 와,
    상기 결정된 확률에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 센서의 호출을 제어하도록 구성된 프로그램 명령어를 포함하는
    컴퓨터 판독 가능 저장 매체.
  39. 제 38 항에 있어서,
    상기 센서의 호출을 제어하도록 구성된 프로그램 명령어는,
    상기 결정된 확률에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 센서에 대한 샘플링 레이트를 결정하도록 구성된 프로그램 명령어와,
    상기 결정된 샘플링 레이트에 따라 상기 센서의 호출을 제어하도록 구성된 프로그램 명령어를 포함하는
    컴퓨터 판독 가능 저장 매체.
  40. 제 39 항에 있어서,
    상기 센서에 대한 샘플링 레이트를 결정하도록 구성된 프로그램 명령어는 상수값에 더 기초하여 상기 샘플링 레이트를 결정하도록 구성된 프로그램 명령어를 포함하는
    컴퓨터 판독 가능 저장 매체.

  41. 제 40 항에 있어서,
    상기 상수값은 상기 센서에 대한 디폴트 샘플링 레이트를 포함하는
    컴퓨터 판독 가능 저장 매체.
  42. 제 38 항에 있어서,
    상기 센서의 호출을 제어하도록 구성된 프로그램 명령어는,
    상기 결정된 확률에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 센서를 호출할지를 결정하도록 구성된 프로그램 명령어를 포함하는
    컴퓨터 판독 가능 저장 매체.
  43. 제 42 항에 있어서,
    상기 센서를 호출할지를 결정하도록 구성된 프로그램 명령어는,
    상기 결정된 확률이 미리 정의된 임계 확률을 만족시키거나 초과하는 경우에, 상기 센서를 호출하도록 결정하도록 구성된 프로그램 명령어와,
    상기 결정된 확률이 상기 미리 정의된 임계 확률 미만인 경우에, 상기 센서를 호출하지 않도록 결정하도록 구성된 프로그램 명령어를 포함하는
    컴퓨터 판독 가능 저장 매체.
  44. 제 38 항 내지 제 43 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 관찰된 컨텍스트 정보는 하나 이상의 활성 센서로부터 도출되는
    컴퓨터 판독 가능 저장 매체.
  45. 제 38 항 내지 제 44 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 센서의 호출을 제어하도록 구성된 프로그램 명령어는,
    전력을 상기 센서에 제공하도록 구성된 전원에 남아있는 전력의 양에 더 기초하여 상기 센서의 호출을 제어하도록 구성된 프로그램 명령어를 포함하는
    컴퓨터 판독 가능 저장 매체.
  46. 제 38 항 내지 제 45 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 센서의 호출을 제어하도록 구성된 프로그램 명령어는,
    상기 센서의 호출을 위해 요구되는 전력의 양에 더 기초하여 상기 센서의 호출을 제어하도록 구성된 프로그램 명령어를 포함하는
    컴퓨터 판독 가능 저장 매체.

  47. 제 38 항 내지 제 46 항 중 어느 한 항에 있어서,
    캡쳐된 컨텍스트 정보를 수집하도록 구성된 프로그램 명령어와,
    상기 수집되고 캡쳐된 컨텍스트 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 컨텍스트 확률 모델을 업데이트하도록 구성된 프로그램 명령어를 더 포함하는
    컴퓨터 판독 가능 저장 매체.
  48. 제 38 항 내지 제 47 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 이력 컨텍스트 데이터는 모바일 단말기에 대한 이력 컨텍스트 데이터를 포함하고, 상기 센서는 상기 모바일 단말기 상에서 구현되거나 상기 모바일 단말기에 동작 가능하게 접속되는
    컴퓨터 판독 가능 저장 매체.
  49. 제 38 항 내지 제 48 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 컴퓨터 판독 가능 저장 매체는 모바일 단말기 상에서 구현되는
    컴퓨터 판독 가능 저장 매체.

  50. 이력 컨텍스트 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 생성된 컨텍스트 확률 모델을 액세스하기 위한 수단과,
    센서의 출력에 의해 표시된 컨텍스트가 상기 센서의 이전 출력에 의해 표시된 컨텍스트와 상이할 것이라는 확률을 결정하기 위해 상기 컨텍스트 확률 모델을 사용하기 위한 수단 ― 상기 결정은 관찰된 컨텍스트 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 이루어짐 ― 과,
    상기 결정된 확률에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 센서의 호출을 제어하기 위한 수단을 포함하는
    장치.
  51. 제 50 항에 있어서,
    상기 센서의 호출을 제어하기 위한 수단은,
    상기 결정된 확률에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 센서에 대한 샘플링 레이트를 결정하기 위한 수단과,
    상기 결정된 샘플링 레이트에 따라 상기 센서의 호출을 제어하기 위한 수단을 포함하는
    장치.
  52. 제 51 항에 있어서,
    상기 센서에 대한 샘플링 레이트를 결정하기 위한 수단은 상수값에 더 기초하여 상기 샘플링 레이트를 결정하기 위한 수단을 포함하는
    장치.
  53. 제 52 항에 있어서,
    상기 상수값은 상기 센서에 대한 디폴트 샘플링 레이트를 포함하는
    장치.
  54. 제 50 항에 있어서,
    상기 센서의 호출을 제어하기 위한 수단은,
    상기 결정된 확률에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 센서를 호출할지를 결정하기 위한 수단을 포함하는
    장치.
  55. 제 54 항에 있어서,
    상기 센서를 호출할지를 결정하기 위한 수단은,
    상기 결정된 확률이 미리 정의된 임계 확률을 만족시키거나 초과하는 경우에, 상기 센서를 호출하도록 결정하기 위한 수단과,
    상기 결정된 확률이 상기 미리 정의된 임계 확률 미만인 경우에, 상기 센서를 호출하지 않도록 결정하기 위한 수단을 포함하는
    장치.
  56. 제 50 항 내지 제 55 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 관찰된 컨텍스트 정보는 하나 이상의 활성 센서로부터 도출되는
    장치.
  57. 제 50 항 내지 제 56 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 센서의 호출을 제어하기 위한 수단은,
    전력을 상기 센서에 제공하도록 구성된 전원에 남아있는 전력의 양에 더 기초하여 상기 센서의 호출을 제어하기 위한 수단을 포함하는
    장치.

  58. 제 50 항 내지 제 57 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 센서의 호출을 제어하기 위한 수단은,
    상기 센서의 호출을 위해 요구되는 전력의 양에 더 기초하여 상기 센서의 호출을 제어하기 위한 수단을 포함하는
    장치.
  59. 제 50 항 내지 제 58 항 중 어느 한 항에 있어서,
    캡쳐된 컨텍스트 정보를 수집하기 위한 수단과,
    상기 수집되고 캡쳐된 컨텍스트 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 컨텍스트 확률 모델을 업데이트하기 위한 수단을 더 포함하는
    장치.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20150134580A (ko) * 2014-05-22 2015-12-02 숭실대학교산학협력단 모바일 디바이스에서의 콘텍스트 수집 방법 및 그 장치

Families Citing this family (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9144648B2 (en) 2006-05-03 2015-09-29 Antares Pharma, Inc. Injector with adjustable dosing
KR20120122136A (ko) * 2011-04-28 2012-11-07 삼성전자주식회사 데이터 스트림 관리 시스템에서의 부하 경감을 조절하는 방법 및 장치
WO2013063778A1 (en) * 2011-11-02 2013-05-10 Nokia Corporation Method and apparatus for context sensing inference
US10108701B2 (en) 2012-02-22 2018-10-23 Nokia Technologies Oy System and method for determining context
US9191442B2 (en) 2012-04-03 2015-11-17 Accenture Global Services Limited Adaptive sensor data selection and sampling based on current and future context
EP2875682A4 (en) * 2012-07-17 2015-12-30 Intertrust Tech Corp PORTABLE RESOURCE MANAGEMENT SYSTEMS AND METHOD
BR112014016107A8 (pt) * 2012-12-11 2017-07-04 Intel Corp método para detecção de contexto, dispositivo de computação e mídia legível por máquina
US20210279735A1 (en) * 2016-10-27 2021-09-09 Sony Corporation Information processing device, information processing system, information processing method, and program
US10520919B2 (en) 2017-05-01 2019-12-31 General Electric Company Systems and methods for receiving sensor data for an operating additive manufacturing machine and mapping the sensor data with process data which controls the operation of the machine
JP6982693B2 (ja) * 2018-02-02 2021-12-17 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェKoninklijke Philips N.V. 最適なセンサ配置のためのシステム及び方法
WO2019149722A1 (en) * 2018-02-02 2019-08-08 Koninklijke Philips N.V. System and method for optimal sensor placement
US11301022B2 (en) * 2018-03-06 2022-04-12 Motorola Mobility Llc Methods and electronic devices for determining context while minimizing high-power sensor usage
US10887169B2 (en) 2018-12-21 2021-01-05 Here Global B.V. Method and apparatus for regulating resource consumption by one or more sensors of a sensor array
CN114258116A (zh) * 2020-09-25 2022-03-29 华为技术有限公司 功耗优化方法和装置

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN100492224C (zh) * 2005-06-14 2009-05-27 上海理工大学 电子设备的电源管理方法
FR2913510B1 (fr) * 2007-03-07 2009-07-03 Eastman Kodak Co Procede pour determiner automatiquement une probabilite de saisie d'images avec un terminal a partir de donnees contextuelles
US7696866B2 (en) * 2007-06-28 2010-04-13 Microsoft Corporation Learning and reasoning about the context-sensitive reliability of sensors
CN101207638B (zh) * 2007-12-03 2010-11-10 浙江树人大学 一种基于预测的无线传感器网络目标跟踪方法
US8804627B2 (en) * 2007-12-19 2014-08-12 Qualcomm Incorporated Method and apparatus for improving performance of erasure sequence detection
CN101241177B (zh) * 2008-03-11 2010-11-03 北京航空航天大学 一种面向三维空间的无线传感器网络定位系统
US8402174B2 (en) * 2008-12-19 2013-03-19 Intel Corporation Handling sensors in a context-aware platform with hint signals
CN101458325B (zh) * 2009-01-08 2011-07-20 华南理工大学 一种基于自适应预测的无线传感器网络目标跟踪方法
CN101571931B (zh) * 2009-06-10 2011-10-05 南京邮电大学 一种面向普适计算的不确定性上下文的推理方法
US9197736B2 (en) * 2009-12-31 2015-11-24 Digimarc Corporation Intuitive computing methods and systems

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20150134580A (ko) * 2014-05-22 2015-12-02 숭실대학교산학협력단 모바일 디바이스에서의 콘텍스트 수집 방법 및 그 장치

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