KR20150020020A - 전자 장치, 이미지에 데이터를 추가하는 방법 및 이미지에 추가된 데이터를 추출하는 방법 - Google Patents

Abstract

전자 장치에서 이미지에 데이터를 추가하는 방법 및 이미지에 추가된 데이터를 추출하는 방법이 개시되어 있는바, 다양한 실시 예에 따르면, 이미지에 데이터를 추가하는 방법은, 상기 이미지의 전체 영역을 복수의 영역들로 분할하는 동작; 상기 분할된 각 영역들에 대해 포커싱된 영역(focused region)인지를 판단하는 동작; 및 상기 판단 결과에 기반하여 상기 데이터를 상기 분할된 영역들 중 적어도 하나에 추가하는 동작을 포함할 수 있다. 또한, 다른 실시 예들이 가능하다.

Description

전자 장치, 이미지에 데이터를 추가하는 방법 및 이미지에 추가된 데이터를 추출하는 방법{AN ELECTRONIC DEVICE AND METHOD FOR ADDING A DATA TO AN IMAGE AND EXTRACTING AN ADDED DATA FROM THE IMAGE}

본 발명의 다양한 실시 예는 전자 장치에 관한 것으로서, 예컨대, 이미지에 데이터를 추가하는 방법 및 이미지에 추가된 데이터를 추출하는 방법에 관한 것이다.

스테가노그래피(steganography) 기술은 통상적으로 메시지 내에 비밀 메시지를 은닉하였다가 메시지의 수신처에서 비밀 메시지를 추출하는 기술을 말한다. 스테가노그래피는 암호화된 메시지를 은닉하여 아무도 그 존재를 알아채지 못하게 함으로써 암호화를 진일보시킬 수 있다. 이상적인 것은 어떤 사람의 스테가노그래피 데이터를 스캔하는 누구도 그것이 암호화된 데이터를 포함하고 있다는 것을 알지 못하도록 하는 것이다.

현대의 디지털 스테가노그래피에서는 데이터를 우선 통상의 수단에 의해 암호화한 후에, 특별한 알고리즘을 사용하여 이미지(image)와 같은 특정한 유형의 파일에 리던던트 데이터(redundant data)로 삽입할 수 있다. 이와 같이 이미지에 추가할 데이터를 랜덤한 방식 또는 눈에 띄지 않는(non-conspicuous) 방식에 의해 리던던트 데이터로 추가함으로써, 결과적으로 데이터가 통상의 암호화되지 않은 이미지 데이터의 '잡음(noise)' 패턴들을 갖는 것처럼 보일 수 있다.

이와 같이, 이미지 등에 데이터를 추가하는 과정은 이미지의 소유자만이 특정 데이터가 추가된 것을 알고 있기 때문에 침입자들 및 다른 원치 않는 사람들이 이미지에 추가된 데이터를 추출하는 것을 방지할 수 있다.

그러나 종래 기술에 따르면 데이터를 이미지에 추가할 때 사용하는 방법들이 원본 이미지를 변경시켜 결과적으로 이미지의 왜곡을 일으키게 된다. 또한, 종래 기술에 따르면 이미지에 데이터를 추가할 때 이미지 데이터를 변경시킴으로써 시각적 인위물(visual artifact)들이 추가되어 원본 이미지를 변경시키는 문제가 있다.

다양한 실시 예들은, 예를 들면, 데이터를 이미지에 추가할 때 시각적 인위물들이 최소화되도록 데이터를 추가할 수 있는 전자 장치, 이미지에 데이터를 추가하는 방법 및 이미지에 추가된 데이터를 추출하는 방법을 제공할 수 있다.

다양한 실시 예들은, 예를 들면, 데이터를 이미지에 추가할 때 추가할 데이터를 이미지의 포커싱되지 않은 영역(non-focused area)에 추가함으로써 이미지의 시각적 데이터의 손실을 줄일 수 있는 전자 장치, 이미지에 데이터를 추가하는 방법 및 이미지에 추가된 데이터를 추출하는 방법을 제공할 수 있다.

전술한 과제 또는 다른 과제를 해결하기 위한, 한 실시 예에 따른 이미지에 데이터를 추가하는 방법은, 상기 이미지의 전체 영역을 복수의 영역들로 분할하는 동작; 상기 분할된 각 영역들에 대해 포커싱된 영역(focused region)인지를 판단하는 동작; 및 상기 판단 결과에 기반하여 상기 데이터를 상기 분할된 영역들 중 적어도 하나에 추가하는 동작을 포함할 수 있다.

다른 실시 예에 따른 이미지에 추가된 데이터를 추출하는 방법은, 상기 이미지의 전체 영역을 복수의 영역들로 분할하는 동작; 상기 분할된 각 영역들에 대해 포커싱된 영역(focused region)인지를 판단하는 동작; 및 상기 판단 결과에 기반하여 상기 추가된 데이터를 상기 분할된 영역들 중 적어도 하나에서 추출하는 동작을 포함할 수 있다.

또 다른 실시 예에 따른 전자 장치는, 상기 이미지의 전체 영역을 복수의 영역들로 분할하고, 상기 분할된 각 영역들에 대해 포커싱된 영역(focused region)인지를 판단하는 분류 모듈; 및 상기 판단 결과에 기반하여 상기 데이터를 상기 분할된 영역들 중 적어도 하나에 추가하는 데이터 추가 모듈을 포함할 수 있다.

다양한 실시 예에 따른 이미지에 데이터를 추가하는 방법 및 이미지에 추가된 데이터를 추출하는 방법은, 예를 들면, 이미지에 데이터를 추가할 때 이미지를 왜곡시키는 시각적 인위물들이 최소화되도록 할 수 있다.

다양한 실시 예에 따른 이미지에 데이터를 추가하는 방법 및 이미지에 추가된 데이터를 추출하는 방법은, 예를 들면, 추가하고자 하는 데이터를 이미지의 전체 영역 중에서 포커싱되지 않은 영역(non-focused area)에 추가함으로써 이미지의 시각적 데이터의 손실을 줄일 수 있다.

도 1은 다양한 실시 예에 따른, 전자 장치에 대한 블록도를 도시한다.
도 2는 다양한 실시 예에 따른, 이미지에 데이터를 추가하는 방법을 보여주는 흐름도를 도시한다.
도 3은 다양한 실시 예에 따른, 카메라의 피사계 심도(DOF; Depth of the Field)의 개략적인 표현을 도시한다.
도 4는 다양한 실시 예에 따른, 이미지에서의 블록들의 분할을 도시한다.
도 5는 다양한 실시 예에 따른, 이미지로부터 데이터를 추출하는 방법을 보여주는 흐름도를 도시한다.
도 6은 다양한 실시 예에 따른, 전자 장치에 대한 블록도를 도시한다.

이하, 본 발명의 다양한 실시 예가 첨부된 도면과 연관되어 기재된다. 본 발명의 다양한 실시 예는 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는바, 특정 실시 예들이 도면에 예시되고 관련된 상세한 설명이 기재되어 있다. 그러나 이는 본 발명의 다양한 실시 예를 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 다양한 실시 예의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경 및/또는 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용되었다.

본 발명의 다양한 실시 예에서 사용될 수 있는“포함한다” 또는 “포함할 수 있다” 등의 표현은 개시(disclosure)된 해당 기능, 동작 또는 구성요소 등의 존재를 가리키며, 추가적인 하나 이상의 기능, 동작 또는 구성요소 등을 제한하지 않는다. 또한, 본 발명의 다양한 실시 예에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

본 발명의 다양한 실시 예에서 “또는” 등의 표현은 함께 나열된 단어들의 어떠한, 그리고 모든 조합을 포함한다. 예를 들면, “A 또는 B”는, A를 포함할 수도, B를 포함할 수도, 또는 A 와 B 모두를 포함할 수도 있다.

본 발명의 다양한 실시 예에서 사용된 “제 1,”“제2,”“첫째,”또는“둘째,”등의 표현들은 다양한 실시 예들의 다양한 구성요소들을 수식할 수 있지만, 해당 구성요소들을 한정하지 않는다. 예를 들면, 상기 표현들은 해당 구성요소들의 순서 및/또는 중요도 등을 한정하지 않는다. 상기 표현들은 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 수 있다. 예를 들면, 제1 사용자 기기와 제 2 사용자 기기는 모두 사용자 기기이며, 서로 다른 사용자 기기를 나타낸다. 예를 들면, 본 발명의 다양한 실시 예의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 상기 어떤 구성요소와 상기 다른 구성요소 사이에 새로운 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소와 상기 다른 구성요소 사이에 새로운 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해될 수 있어야 할 것이다.

본 발명의 다양한 실시 예에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명의 다양한 실시 예를 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명의 다양한 실시 예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 발명의 다양한 실시 예에서 명백하게 정의되지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치는 이미지 처리가 가능한 전자 장치일 수 있다. 전자 장치는, 예를 들면, 스마트 폰(smartphone), 태블릿 PC(tablet personal computer), 이동 전화기(mobile phone), 화상전화기, 전자북 리더기(e-book reader), 데스크탑 PC(desktop personal computer), 랩탑 PC(laptop personal computer), 넷북 컴퓨터(netbook computer), PDA(personal digital assistant), PMP(portable multimedia player), MP3 플레이어, 모바일 의료기기, 카메라(camera), 또는 웨어러블 장치(wearable device)(예: 전자 안경과 같은 head-mounted-device(HMD), 전자 의복, 전자 팔찌, 전자 목걸이, 전자 앱세서리(appcessory), 전자 문신, 또는 스마트 와치(smart watch))중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

어떤 실시 예들에 따르면, 전자 장치는 스마트 가전 제품(smart home appliance)일 수 있다. 스마트 가전 제품은, 예를 들면, 텔레비전, DVD(digital video disk) 플레이어, 오디오, 냉장고, 에어컨, 청소기, 오븐, 전자레인지, 세탁기, 공기 청정기, 셋톱 박스(set-top box), TV 박스(예를 들면, 삼성 HomeSyncTM, 애플TVTM, 또는 구글 TVTM), 게임 콘솔(game consoles), 전자 사전, 전자 키, 캠코더(camcorder), 또는 전자 액자 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

어떤 실시 예들에 따르면, 전자 장치는 각종 의료기기(예: MRA(magnetic resonance angiography), MRI(magnetic resonance imaging), CT(computed tomography), 촬영기, 초음파기 등), 네비게이션(navigation) 장치, GPS 수신기(global positioning system receiver), EDR(event data recorder), FDR(flight data recorder), 자동차 인포테인먼트(infotainment) 장치, 선박용 전자 장비(예: 선박용 항법 장치 및 자이로 콤파스 등), 항공 전자기기(avionics), 보안 기기, 차량용 헤드 유닛, 산업용 또는 가정용 로봇, 금융 기관의 ATM(automatic teller’s machine) 또는 상점의 POS(point of sales) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

어떤 실시 예들에 따르면, 전자 장치는 가구(furniture) 또는 건물/구조물의 일부, 전자 보드(electronic board), 전자 사인 입력장치(electronic signature receiving device), 프로젝터(projector), 또는 각종 계측기기(예: 수도, 전기, 가스, 또는 전파 계측 기기 등) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치는 전술한 다양한 장치들 중 하나 또는 그 이상의 조합일 수 있다. 또한, 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치는 플렉서블 장치일 수 있다. 또한, 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않음은 당업자에게 자명하다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 다양한 실시 예에 따른 전자 장치, 이미지에 데이터를 추가하는 방법, 이미지에 추가된 데이터를 추출하는 방법을 상세히 설명한다.

다양한 실시 예들은 이미지에 데이터를 추가하는 방법 및 이미지에 추가된 데이터를 추출하는 방법을 개시한다. 다양한 실시 예들은 스테가노그래피(steganography) 방법에 적용될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.

스테가노그래피 방법은 이미지의 메타데이터(matadata)를 캡쳐 이미지(captured image) 그 자체에 임베딩(embedding)하는 방법을 의미한다. 다양한 실시 예들은 이미지에 데이터를 추가하는 방법으로서, 추가되는 데이터는 상기 메타데이터뿐만 아니라 이미지와 관련된 임의의 데이터 또는 이미지와 관련이 없는 다른 데이터일 수 있다. 또한, 데이터를 추가하고자 하는 이미지는 전자 장치에 구비된 카메라 모듈을 통해 촬영된 이미지 또는 캡쳐된 이미지일 수 있으며, 서버로부터 네트워크를 통해 수신된 이미지 또는 전자 장치에 이미 저장된 이미지일 수도 있다.

이하, 다양한 실시 예에 따라 데이터가 추가되는 대상이 되는 이미지의 구조에 대해 설명한다. 다양한 실시 예들에 따라 데이터가 추가되는 이미지의 구조가 후술하는 이미지의 구조로 한정되는 것은 아니다.

일반적으로 이미지 파일은 이미지를 이루는 각각의 화소(픽셀)의 컬러(color) 또는 광도(light intensity)의 바이너리 표현을 포함하는 바이너리 파일일 수 있다. 이미지들은 일반적으로 8비트 컬러 또는 24비트 컬러를 사용한다. 8비트 컬러를 사용할 경우, 그 이미지에 대한 팔레트(palette)를 이루는 256 컬러들까지의 색상 정의가 존재하는데, 각각의 컬러는 8비트 값으로 나타내어질 수 있다. 24비트 컬러 방식은 각 픽셀당 24비트를 사용하여 8비트 컬러 방식에 비해 더 나은 컬러들의 집합을 제공한다. 그 경우, 각각의 픽셀은 3바이트로 표현되는데, 각각의 바이트는 3원색인 적색, 녹색, 및 청색(RGB)의 강도를 각각 나타낼 수 있다.

이미지 파일 내에 데이터를 추가하는 방법의 예로서 최하위 비트(least significant bit); LSB) 삽입 방법이 있다. 본 개시의 다양한 실시 예들에서는 은닉되는 데이터의 바이너리 표현을 취하여 커버 이미지 내의 각각의 바이트의 LSB를 오버라이트(overwrite)할 수 있다.

다양한 실시 예에 따라 카메라에 의해 이미지가 캡쳐된 경우, 캡쳐된 이미지와 관련된 이용 가능한 메타데이터들이 생성될 수 있다. 상기 메타데이터는 다양한 목적으로 사용될 수 있고, 해당 이미지와 관련하여 예컨대 스테가노그래피 방법에 의해 임베딩(embedding)될 수 있다. 그와 같이 데이터를 임베딩하는 과정은 이미지의 소유자만이 임베딩이 수행된 것을 알고 있기 때문에 침입자들 및 다른 원치 않는 사용자들이 확인할 수 없도록 한다. 본 개시의 다양한 실시 예들은 이미지에 데이터를 추가하기 위해 데이터를 이미지에 임베딩할 때, 원본 이미지를 변경하여 결과적으로 이미지의 왜곡을 일으키게 되는 것을 방지할 수 있다. 또한, 데이터의 임베딩을 위해 이미지 데이터가 변경되기 때문에 시각적 인위물(visual artifact)들이 추가되어 이미지를 변경시킬 수 있으나, 본 개시의 다양한 실시 예들은 이러한 시각적 인위물의 추가를 최소화시키거나 이미지의 변경을 최소화시킬 수 있다.

본 개시의 다양한 실시 예들은 이미지에 데이터를 추가하는 방법으로서, 예를 들면 전자 장치에서 캡쳐된 이미지에 상기 이미지와 관련된 메타 데이터를 임베딩하는 방법을 포함할 수 있다.

다양한 실시 예들에 따라 데이터를 추가하기 위해 이미지의 전체 영역은 복수의 영역(예컨대, 복수의 블록)들로 분할될 수 있다. 복수의 영역들로 분할된 각 영역들은 포커싱된 영역(focused region)인지 포커싱되지 않은 영역(non-focused region)인지를 판단할 수 있다. 본 개시의 다양한 실시 예에 따라 추가할 데이터는 포커싱된 영역 또는 포커싱되지 않은 영역에 추가(예컨대, 임베딩)될 수 있으며, 포커싱되지 않은 영역에 추가할 경우 원본 데이터의 이미지의 변경을 최소화시킬 수 있다.

또한, 다양한 실시 예들에 따라 이미지의 전체 영역을 복수의 영역들로 분할한 후, 분할된 복수의 블록들은 포커싱된 영역에 해당하는 블록들과 포커싱되지 않은 영역에 해당하는 블록들로 분류할 수 있다. 이와 같이, 복수의 집합(set)들로 분류되면, 포커싱된 영역을 기반으로 하여 복수의 집합들 중의 적어도 하나의 집합에 데이터를 추가할 수 있다.

도 1은 다양한 실시 예에 따른, 전자 장치에 대한 블록도를 도시한다. 도 1을 참조하면, 전자 장치(100)는 이미지 수신 모듈(101), 분류 모듈(102), 데이터 추가 모듈(103), 저장 모듈(104), 데이터 수집 모듈(105) 중 적어도 하나의 구성을 포함할 수 있다.

이미지 수신 모듈(101)은 데이터를 추가하고자 하는 이미지 데이터를 수신한다. 상기 이미지 데이터는 카메라 모듈에 의해 캡쳐된 이미지 데이터일 수 있으며, 네트워크와 연결된 서버로부터 수신된 이미지 데이터 또는 저장부에 저장되어 있는 이미지 데이터일 수 있다.

예컨대, 카메라 모듈에서는 이미지 센서를 통해 캡쳐하려고 하는 화면의 디지털 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들면, 다양한 실시 예에 따라 카메라 모듈의 렌즈부의 하나 이상의 렌즈들이 사용자 또는 임의의 자동 메커니즘에 의해 이동하여 캡쳐하려고 하는 장면 내의 일정 물체들에 대한 초점(focus)을 얻는다. 이미지에서의 초점이 맞은 영역(focused region)(이하, '포커싱된 영역'이라 한다.)의 양은 피사계 심도(DOF; Depth of the Field)라고 하는 인자에 의해 달라질 수 있다. 카메라의 DOF는 캡쳐 이미지에서 선명하게 보이는 장면 내 물체들을 결정한다. DOF 내에 존재하는 물체들은 더 선명하게 보이고, 나머지 물체들은 흐릿하게 보일 수 있다.

분류 모듈(102)은 이미지 수신 모듈(101)을 통해 수신된 이미지를 복수의 집합의 블록들로 분류할 수 있다. 다양한 실시 예에 따라 상기 분류는 블록들이 포커싱된 영역에 속하는지 여부를 기반으로 할 수 있다. 예컨대, 집합 A는 포커싱되지 않은 영역(초점이 맞지 않은 영역)이고, 집합 B는 포커싱된 영역(초점이 맞은 영역)일 수 있다.

데이터 추가 모듈(103)은 데이터(예컨대, 메타데이터)를 상기 이미지에 추가(예컨대, 임베딩)하는 기능을 수행할 수 있다. 따라서, 데이터 추가 모듈(103)은 상기 분류 모듈(102)로부터 복수의 블록들의 집합을 수신한다. 상기 이미지에서 분류된 블록에 데이터를 추가하는 방법은 다양한 방법들로 구현될 수 있다. 예를 들면, 상기 추가하고자 하는 데이터(예컨대, 메타데이터)는 스테그하이드(steghide) 등에서 언급하고 있는 기법들을 사용하여 각 블록들에 임베딩될 수 있다. 스테그하이드는 다양한 종류의 이미지 및 오디오 파일들에 데이터를 은닉할 수 있는 스테가노그래피 프로그램으로서, 본 개시의 다양한 실시 예들이 상기 방법에 한정되는 것은 아니다. 컬러 각각의 샘플 주파수들은 변하지 않아 1차 통계 테스트(first order statistical test)들에 대한 임베딩 저항을 만들지 않는다.

또한, 임베딩된 데이터는 분류 모듈(102)과 유사하게 동작하는 분류 모듈을 포함하는 툴(tool)을 사용하여 이미지로부터 추출될 수 있다. 그러한 툴의 분류 유닛에 의해 제공되는 블록들은 임베딩된 데이터를 갖고 있으며, 예를 들면 임베딩된 데이터는 스테그하이드의 프로그램들에서 언급하고 있는 기법들을 사용하여 추출될 수 있다.

또한, 전자 장치(100)는 적어도 하나의 데이터 수집 모듈(105)들을 구비할 수 있다. 상기 데이터 수집 모듈(105)은 적어도 하나의 센서들을 포함할 수도 있다. 예를 들면, 상기 데이터 수집 모듈(105)은 온도, 위성 위치 추적 시스템(GPS) 좌표들, 시간 등과 같은 센서를 통해 메타데이터를 획득할 수 있다. 메타데이터는 이미지 수신 모듈(101)에서 획득한 데이터에 대한 간단한 연결 연산(concatenation operation)의 결과일 수도 있다.

저장 모듈(104)은 데이터 추가 모듈(103)에 의해 데이터가 추가된 이미지를 미리 설정된 포맷으로 메모리 등에 저장하는 기능을 수행할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 이미지에 데이터를 추가하는 전자 장치로서, 상기 이미지의 전체 영역을 복수의 영역들로 분할하고, 상기 분할된 각 영역들에 대해 포커싱된 영역(focused region)인지를 판단하는 분류 모듈; 및 상기 판단 결과에 기반하여 상기 데이터를 상기 분할된 영역들 중 적어도 하나에 추가하는 데이터 추가 모듈을 포함할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 상기 분류 모듈은, 상기 분할된 각 영역들을 포커싱된 영역에 해당하는 집합과 포커싱되지 않은 영역에 해당하는 집합으로 분류하고, 상기 데이터 추가 모듈은, 상기 데이터를 상기 포커싱되지 않은 영역에 해당하는 집합에 추가할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 상기 분류 모듈은, 분할된 각 영역들을 포커싱된 영역에 해당하는 집합과 포커싱되지 않은 영역에 해당하는 집합으로 분류하고, 상기 데이터 추가 모듈은, 상기 데이터를 상기 포커싱된 영역에 해당하는 집합에 추가할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 상기 데이터가 추가된 이미지를 미리 설정된 이미지 포맷으로 저장하는 저장 모듈을 더 포함할 수 있다.

도 2는 다양한 실시 예에 따른, 이미지에 데이터를 추가하는 방법을 보여주는 흐름도를 도시한다. 도 2를 참조하면, 동작 201에서 이미지 캡쳐를 시작하고, 동작 202에서 상기 이미지 캡쳐를 통해 이미지를 획득하고, 이미지에 추가할 데이터를 획득할 수 있다.

동작 203에서 상기 캡쳐된 이미지를 복수의 블록들로 분할할 수 있다. 예컨대, 이미지의 전체 영역을 도 4에 도시된 바와 같이 미리 설정된 크기의 복수의 영역들로 분할할 수 있다.

본 개시의 다양한 실시 예에 따라, 동작 204에서는 상기 복수의 블록들을 2개의 집합으로 분류할 수 있다. 상기 복수의 블록들을 분류하는 방법으로 상기 분할된 각 블록들이 포커싱된 영역에 해당하는지 여부를 판단하여 분류할 수 있다. 상기 분류에 따라 포커싱된 영역에 해당하는 블록들의 집합과, 포커싱되지 않은 영역에 해당하는 블록들의 집합으로 분류될 수 있다.

동작 205에서 상기 복수의 집합들로 분류된 블록 중에서 후보 블록들에 상기 획득한 데이터를 추가할 수 있다. 예컨대, 상기 포커싱되지 않은 영역에 해당하는 블록들에 상기 획득한 데이터를 추가할 수 있다.

동작 206에서는 상기 데이터가 추가된 블록들로 미리 설정된 포맷의 이미지 데이터를 생성하여 저장할 수 있다.

상기 동작의 예를 보다 구체적으로 설명하면 다음과 같다. 카메라의 사용자가 이미지를 촬영하고 싶을 경우, 사용자가 장치에 있는 버튼을 누른다. 그러면 장치는 이미지 캡쳐를 시작하고, 이미지 센서로부터 캡쳐 이미지를 획득할 수 있다. 일 실시예에 따라 이미지가 캡쳐되면, 캡쳐 이미지에 대한 메타데이터를 획득할 수 있다. 예컨대, 금문교(Golden Gate Bridge)에서 이미지가 캡쳐되면, GPS 센서가 GPS 좌표들을 획득하고, 메타데이터 정보는 샌프란시스코 금문교(Golden Gate Bridge, San Francisco)가 될 수 있다.

또한, 상기 캡쳐 이미지를 2개의 집합의 블록들로 분류할 수 있다. 이러한 분류는 다수의 블록들에 대해 포커싱된 영역에 해당되는지 여부를 기반으로 한다. 캡쳐 이미지에서 포커싱된 영역은 포커싱되지 않은 영역에 비해 더 선명하다. 따라서, 캡쳐 이미지를 이미지에서의 포커싱된 영역들을 기반으로 하여 2개의 집합의 블록들로 분류할 수 있다. 예컨대, 포커싱된 영역에 해당하는 블록들이 하나의 블록 집합을 이루고, 포커싱되지 않은 영역들에 속하지 않는 블록들이 다른 하나의 블록 집합을 이룰 수 있다.

다음으로, 메타데이터를 임베딩할 수 있는 후보 블록들로서 포커싱되지 않은 영역에 있는 블록들에 메타데이터를 임베딩할 수 있다. 상기 메타데이터가 임베딩된 이미지는 미리 설정된 포맷으로 저장될 수 있다. 상기 도 2의 동작들은 제시된 순서로, 다른 순서로, 또는 동시에 수행될 수 있다. 또한, 일부 실시예들에서는, 도 2에 열거된 일부 동작들이 생략될 수도 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 이미지에 데이터를 추가하는 방법으로서, 상기 이미지의 전체 영역을 복수의 영역들로 분할하는 동작; 상기 분할된 각 영역들에 대해 포커싱된 영역(focused region)인지를 판단하는 동작; 및 상기 판단 결과에 기반하여 상기 데이터를 상기 분할된 영역들 중 적어도 하나에 추가하는 동작을 포함할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 상기 분할된 각 영역들을 포커싱된 영역에 해당하는 집합과 포커싱되지 않은 영역에 해당하는 집합으로 분류하는 동작; 및 상기 데이터를 상기 포커싱되지 않은 영역에 해당하는 집합에 추가하는 동작을 더 포함할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 상기 분할된 각 영역들을 포커싱된 영역에 해당하는 집합과 포커싱되지 않은 영역에 해당하는 집합으로 분류하는 동작; 및 상기 데이터를 상기 포커싱된 영역에 해당하는 집합에 추가하는 동작을 더 포함할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 상기 데이터가 추가된 이미지를 미리 설정된 이미지 포맷으로 저장하는 동작을 더 포함할 수 있다.

도 3은 다양한 실시 예에 따른, 카메라의 피사계 심도(DOF; Depth of the Field)의 개략적인 표현을 도시한다. 도 3을 참조하면, 카메라의 DOF는 캡쳐 이미지에서 선명하게 보이는 장면 내 물체들을 결정한다. DOF 영역 내에 존재하는 물체들은 선명하게 보인다. 이미지를 캡쳐하는 과정 동안, 사용자는 관심 영역(ROI; Region of Interest)을 가져온다. ROI는 초점 평면(focal plane)으로 가져온 장면 내 관심 물체들을 포함한다. 부가적으로, 초점 평면의 전방에 있는 그리고 초점 평면 너머에 있는 평면들에 존재하는 물체들도 허용 가능한 정도로 선명하게 보인다. 물체들의 흐릿함은 물체들이 초점 평면으로부터 멀어져 이동함에 따라 점차 증가한다. 물체들이 허용 가능한 정도로 선명하게 보이는 모든 초점 평면들이 DOF를 결정한다. ROI를 초점 평면으로 가져오는 과정은 렌즈를 이동시킴으로써 수동 또는 자동으로 이뤄질 수 있다. 카메라들은 통상적으로 렌즈를 전후로 이동시켜 DOF를 획득하는 자동 초점 알고리즘을 탑재하고 있다.

자동 초점 기법들은 샤프니스 기능(sharpness function)을 기반으로 하기 때문에, 그러한 기법들은 ROI에 대해 최대의 선명도를 갖는 이미지를 선택한다. 자동 초점 알고리즘이 초점을 락킹(lock)하는 데 성공하면, ROI가 최대의 선명도를 갖는다고 해석될 수 있다. 상기 DOF에 있는 정보는 캡쳐 이미지에서 중요한 정보일 수 있기 때문에, 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 방법에서는 메타데이터를 캡쳐 이미지의 DOF 영역에 임베딩하지 않을 수 있다.

도 4는 다양한 실시 예에 따른, 이미지에서의 블록들의 분할을 도시한다. 도 4를 참조하면, 도 3에서와 같이 ROI를 갖는 이미지를 획득하면, 다음 단계로 캡쳐 이미지를 2개의 집합의 블록들로 분류할 수 있다. 예컨대, 후술하는 설명에서는 캡쳐 이미지가 W*H의 크기를 갖는다고 가정하기로 한다. 여기서, W는 이미지의 폭이고, H는 이미지의 높이다. 도 4에 도시된 바와 같이, 이미지를 N*M개의 블록들로 분할할 수 있는데, 각각의 블록은 W/N의 폭과 H/M의 높이를 갖고, 각 블록들은 2개의 집합들로 분류될 수 있다. M과 N의 선택은 임베딩할 데이터의 크기에 의존하여 달라질 수 있으며, 데이터의 크기가 클수록 개수 M과 N의 값이 더 커진다.

이미지에서의 초점의 선명도를 측정하는 다양한 기법들이 존재한다. 그러한 기법들 중의 일부는 고속 푸리에 변환(FFT), 이미지 그레이 레벨들의 분산, 이미지 기울기(image gradient)의 L1 기준(norm), 이미지 기울기의 L2 기준, 라플라시안, 변형된 라플라시안(modified Laplacian) 등의 기법을 사용하여 파워 스펙트럼(power spectrum)에서 고주파를 최대화하는 과정을 포함한다. 그러한 기법들은 샤프니스 기능을 통해 이미지에서의 초점 영역들을 제공한다. 그러한 기법들 중 하나에 의해 이미지에서의 포커싱된 영역을 식별할 수 있으며, 상기 포커싱된 영역은 R((r1, r2), (r3, r4))로서 표시할 수 있다. 여기서, (r1, r2)와 (r3, r4)는 좌상단 좌표 및 우하단 좌표를 각각 나타낸다.

이미지에서 포커싱된 영역을 식별하면, 이미지의 블록들을 트래버스(traverse)하여야 한다. 상기 구분된 각각의 블록에 대해, 블록을 2개의 집합들 A와 B 중의 어느 하나에 매핑시킬 수 있다. 집합 A는 메타데이터가 임베딩되는 모든 블록들(후보 블록들)을 포함하고, 집합 B는 메타데이터가 임베딩되지 않는 블록들을 포함한다. 예컨대, 집합 A는 메타데이터가 임베딩되는 포커싱되지 않은 영역에 해당하는 블록들이고, 집합 B는 포커싱된 영역에 해당하는 블록들일 수 있다. 각각의 블록에 대해, 그 블록이 영역 R에 포함되는지 또는 영역 R과 교차하는지 여부를 확인하는 것이 필요하다. 상기 확인 결과 각 블록은 집합 A 또는 집합 B에 속하는 것으로 분류될 수 있다.

도 5는 다양한 실시 예에 따른, 이미지로부터 데이터를 추출하는 방법을 보여주는 흐름도를 도시한다. 전술한 바와 같이 이미지에 데이터가 추가되면, 다양한 실시 예에 따라 상기 추가된 데이터를 이미지로부터 추출할 수 있다.

동작 501에서, 이미지를 복수의 블록들로 분할하고, 동작 502에서 분할된 복수의 블록들을 2개의 집합으로 분류할 수 있다.

동작 503에서 후보 블록들로부터 상기 추가된 데이터를 추출할 수 있다.

보다 구체적인 예를 들어 설명하면, 캡쳐 이미지를 하나 이상의 블록들(통상적으로 2개)로 분할할 수 있다. 다음으로, 상기 분할된 블록들을 포커싱된 영역에 해당하는 블록들과 포커싱되지 않은 영역에 해당하는 블록들로 분류할 수 있다. 다음으로, 포커싱되지 않은 영역에 해당하는 블록들을 후보 블록들로 결정하고, 상기 후보 블록들로부터 캡쳐 이미지에 임베딩된 메타데이터를 추출할 수 있다.

상기 도 5의 여러 동작들은 제시된 순서로, 다른 순서로, 또는 동시에 수행될 수 있다. 또한, 일부 실시예들에서는, 도 5에 열거된 일부 동작들이 생략될 수도 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 이미지에 추가된 데이터를 추출하는 방법으로서, 상기 이미지의 전체 영역을 복수의 영역들로 분할하는 동작; 상기 분할된 각 영역들에 대해 포커싱된 영역(focused region)인지를 판단하는 동작; 및 상기 판단 결과에 기반하여 상기 추가된 데이터를 상기 분할된 영역들 중 적어도 하나에서 추출하는 동작을 포함할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 상기 분할된 각 영역들을 포커싱된 영역에 해당하는 집합과 포커싱되지 않은 영역에 해당하는 집합으로 분류하는 동작; 및 상기 포커싱되지 않은 영역에 해당하는 집합에서 상기 추가된 데이터를 추출하는 동작을 더 포함할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 상기 분할된 각 영역들을 포커싱된 영역에 해당하는 집합과 포커싱되지 않은 영역에 해당하는 집합으로 분류하는 동작; 및 상기 포커싱된 영역에 해당하는 집합에서 상기 추가된 데이터를 추출하는 동작을 더 포함할 수 있다.

도 6은 다양한 실시 예들에 따른 전자 장치의 블록도를 도시한다. 상기 전자 장치(600)는, 예를 들면, 도 1에 도시된 전자 장치(100)의 전체 또는 일부를 구성할 수 있다. 도 6을 참조하면, 상기 전자 장치(600)는 하나 이상의 애플리케이션 프로세서(AP: application processor)(610), 통신 모듈(620), SIM(subscriber identification module) 카드(624), 메모리(630), 센서 모듈(640), 입력 장치(650), 디스플레이(660), 인터페이스(670), 오디오 모듈(680), 카메라 모듈(691), 전력관리 모듈(695), 배터리(696), 인디케이터(697) 및 모터(698)를 포함할 수 있다.

상기 AP(610)는 운영체제 또는 응용 프로그램을 구동하여 상기 AP(610)에 연결된 다수의 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소들을 제어할 수 있고, 멀티미디어 데이터를 포함한 각종 데이터 처리 및 연산을 수행할 수 있다. 상기 AP(610)는, 예를 들면, SoC(system on chip) 로 구현될 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 상기 AP(610)는 GPU(graphic processing unit, 미도시)를 더 포함할 수 있다.

상기 통신 모듈(620)은 네트워크를 통해 연결된 다른 전자 장치들 간의 통신에서 데이터 송수신을 수행할 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 상기 통신 모듈(620)은 셀룰러 모듈(621), Wifi 모듈(623), BT 모듈(625), GPS 모듈(627), NFC 모듈(628) 및 RF(radio frequency) 모듈(629)을 포함할 수 있다.

상기 셀룰러 모듈(621)은 통신망(예: LTE, LTE-A, CDMA, WCDMA, UMTS, WiBro 또는 GSM 등)을 통해서 음성 통화, 영상 통화, 문자 서비스 또는 인터넷 서비스 등을 제공할 수 있다. 또한, 상기 셀룰러 모듈(621)은, 예를 들면, 가입자 식별 모듈(예: SIM 카드(624))을 이용하여 통신 네트워크 내에서 전자 장치의 구별 및 인증을 수행할 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 상기 셀룰러 모듈(621)은 상기 AP(610)가 제공할 수 있는 기능 중 적어도 일부 기능을 수행할 수 있다. 예를 들면, 상기 셀룰러 모듈(621)은 멀티 미디어 제어 기능의 적어도 일부를 수행할 수 있다.

한 실시 예에 따르면, 상기 셀룰러 모듈(621)은 커뮤니케이션 프로세서(CP: communication processor)를 포함할 수 있다. 또한, 상기 셀룰러 모듈(621)은, 예를 들면, SoC로 구현될 수 있다. 도 6에서는 상기 셀룰러 모듈(621)(예: 커뮤니케이션 프로세서), 상기 메모리(630) 또는 상기 전력관리 모듈(695) 등의 구성요소들이 상기 AP(610)과 별개의 구성요소로 도시되어 있으나, 한 실시 예에 따르면, 상기 AP(610)가 전술한 구성요소들의 적어도 일부(예: 셀룰러 모듈(621))를 포함하도록 구현될 수 있다.

한 실시 예에 따르면, 상기 AP(610) 또는 상기 셀룰러 모듈(621)(예: 커뮤니케이션 프로세서)은 각각에 연결된 비휘발성 메모리 또는 다른 구성요소 중 적어도 하나로부터 수신한 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리에 로드(load)하여 처리할 수 있다. 또한, 상기 AP(610) 또는 상기 셀룰러 모듈(621)은 다른 구성요소 중 적어도 하나로부터 수신하거나 다른 구성요소 중 적어도 하나에 의해 생성된 데이터를 비휘발성 메모리에 저장(store)할 수 있다.

상기 Wifi 모듈(623), 상기 BT 모듈(625), 상기 GPS 모듈(627) 또는 상기 NFC 모듈(628) 각각은, 예를 들면, 해당하는 모듈을 통해서 송수신되는 데이터를 처리하기 위한 프로세서를 포함할 수 있다. 도 6에서는 셀룰러 모듈(621), Wifi 모듈(623), BT 모듈(625), GPS 모듈(627) 또는 NFC 모듈(628)이 각각 별개의 블록으로 도시되었으나, 한 실시 예에 따르면, 셀룰러 모듈(621), Wifi 모듈(623), BT 모듈(625), GPS 모듈(627) 또는 NFC 모듈(628) 중 적어도 일부(예: 두 개 이상)는 하나의 integrated chip(IC) 또는 IC 패키지 내에 포함될 수 있다. 예를 들면, 셀룰러 모듈(621), Wifi 모듈(623), BT 모듈(625), GPS 모듈(627) 또는 NFC 모듈(628) 각각에 대응하는 프로세서들 중 적어도 일부(예: 셀룰러 모듈(621)에 대응하는 커뮤니케이션 프로세서 및 Wifi 모듈(623)에 대응하는 Wifi 프로세서)는 하나의 SoC로 구현될 수 있다.

상기 RF 모듈(629)은 데이터의 송수신, 예를 들면, RF 신호의 송수신을 할 수 있다. 상기 RF 모듈(629)은, 도시되지는 않았으나, 예를 들면, 트랜시버(transceiver), PAM(power amp module), 주파수 필터(frequency filter) 또는 LNA(low noise amplifier) 등을 포함할 수 있다. 또한, 상기 RF 모듈(629)은 무선 통신에서 자유 공간상의 전자파를 송수신하기 위한 부품, 예를 들면, 도체 또는 도선 등을 더 포함할 수 있다. 도 6에서는 셀룰러 모듈(621), Wifi 모듈(623), BT 모듈(625), GPS 모듈(627) 및 NFC 모듈(628)이 하나의 RF 모듈(629)을 서로 공유하는 것으로 도시되어 있으나, 한 실시 예에 따르면, 셀룰러 모듈(621), Wifi 모듈(623), BT 모듈(625), GPS 모듈(627) 또는 NFC 모듈(628) 중 적어도 하나는 별개의 RF 모듈을 통하여 RF 신호의 송수신을 수행할 수 있다.

상기 SIM 카드(624)는 가입자 식별 모듈을 포함하는 카드일 수 있으며, 전자 장치의 특정 위치에 형성된 슬롯에 삽입될 수 있다. 상기 SIM 카드(624)는 고유한 식별 정보(예: ICCID(integrated circuit card identifier)) 또는 가입자 정보(예: IMSI(international mobile subscriber identity))를 포함할 수 있다.

상기 메모리(630)은 내장 메모리(632) 또는 외장 메모리(634)를 포함할 수 있다. 상기 내장 메모리(632)는, 예를 들면, 휘발성 메모리(예를 들면, DRAM(dynamic RAM), SRAM(static RAM), SDRAM(synchronous dynamic RAM) 등) 또는 비휘발성 메모리(non-volatile Memory, 예를 들면, OTPROM(one time programmable ROM), PROM(programmable ROM), EPROM(erasable and programmable ROM), EEPROM(electrically erasable and programmable ROM), mask ROM, flash ROM, NAND flash memory, NOR flash memory 등) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

한 실시 예에 따르면, 상기 내장 메모리(632)는 Solid State Drive (SSD)일 수 있다. 상기 외장 메모리(634)는 flash drive, 예를 들면, CF(compact flash), SD(secure digital), Micro-SD(micro secure digital), Mini-SD(mini secure digital), xD(extreme digital) 또는 Memory Stick 등을 더 포함할 수 있다. 상기 외장 메모리(634)는 다양한 인터페이스를 통하여 상기 전자 장치(600)와 기능적으로 연결될 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치(600)는 하드 드라이브와 같은 저장 장치(또는 저장 매체)를 더 포함할 수 있다.

상기 센서 모듈(640)은 물리량을 계측하거나 전자 장치(600)의 작동 상태를 감지하여, 계측 또는 감지된 정보를 전기 신호로 변환할 수 있다. 상기 센서 모듈(640)은, 예를 들면, 제스처 센서(640A), 자이로 센서(640B), 기압 센서(640C), 마그네틱 센서(640D), 가속도 센서(640E), 그립 센서(640F), 근접 센서(640G), 컬러(color) 센서(640H)(예: RGB(red, green, blue) 센서), 생체 센서(640I), 온/습도 센서(640J), 조도 센서(640K) 또는 UV(ultra violet) 센서(640M) 중의 적어도 하나를 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 상기 센서 모듈(640)은, 예를 들면, 후각 센서(E-nose sensor, 미도시), EMG 센서(electromyography sensor, 미도시), EEG 센서(electroencephalogram sensor, 미도시), ECG 센서(electrocardiogram sensor, 미도시), IR(infra red) 센서(미도시), 홍채 센서(미도시) 또는 지문 센서(미도시) 등을 포함할 수 있다. 상기 센서 모듈(640)은 그 안에 속한 적어도 하나 이상의 센서들을 제어하기 위한 제어 회로를 더 포함할 수 있다.

상기 입력 장치(650)는 터치 패널(touch panel)(652), (디지털) 펜 센서(pen sensor)(654), 키(key)(656) 또는 초음파(ultrasonic) 입력 장치(658)를 포함할 수 있다. 상기 터치 패널(652)은, 예를 들면, 정전식, 감압식, 적외선 방식 또는 초음파 방식 중 적어도 하나의 방식으로 터치 입력을 인식할 수 있다. 또한, 상기 터치 패널 652는 제어 회로를 더 포함할 수도 있다. 정전식의 경우, 물리적 접촉 또는 근접 인식이 가능하다. 상기 터치 패널(652)은 택타일 레이어(tactile layer)를 더 포함할 수도 있다. 이 경우, 상기 터치 패널(652)은 사용자에게 촉각 반응을 제공할 수 있다.

상기 (디지털) 펜 센서(654)는, 예를 들면, 사용자의 터치 입력을 받는 것과 동일 또는 유사한 방법 또는 별도의 인식용 쉬트(sheet)를 이용하여 구현될 수 있다. 상기 키(656)는, 예를 들면, 물리적인 버튼, 광학식 키 또는 키패드를 포함할 수 있다. 상기 초음파(ultrasonic) 입력 장치(658)는 초음파 신호를 발생하는 입력 도구를 통해, 전자 장치(600)에서 마이크(예: 마이크(688))로 음파를 감지하여 데이터를 확인할 수 있는 장치로서, 무선 인식이 가능하다. 한 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치(600)는 상기 통신 모듈(620)을 이용하여 이와 연결된 외부 장치(예: 컴퓨터 또는 서버)로부터 사용자 입력을 수신할 수도 있다.

상기 디스플레이(660)는 패널(662), 홀로그램 장치(664) 또는 프로젝터(666)를 포함할 수 있다. 상기 패널(662)은, 예를 들면, LCD(liquid-crystal display) 또는 AM-OLED(active-matrix organic light-emitting diode) 등일 수 있다. 상기 패널(662)은, 예를 들면, 유연하게(flexible), 투명하게(transparent) 또는 착용할 수 있게(wearable) 구현될 수 있다. 상기 패널(662)은 상기 터치 패널(652)과 하나의 모듈로 구성될 수도 있다. 상기 홀로그램 장치(664)는 빛의 간섭을 이용하여 입체 영상을 허공에 보여줄 수 있다. 상기 프로젝터(666)는 스크린에 빛을 투사하여 영상을 표시할 수 있다. 상기 스크린은, 예를 들면, 상기 전자 장치(600)의 내부 또는 외부에 위치할 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 상기 디스플레이(660)는 상기 패널(662), 상기 홀로그램 장치(664), 또는 프로젝터(666)를 제어하기 위한 제어 회로를 더 포함할 수 있다.

상기 인터페이스(670)는, 예를 들면, HDMI(high-definition multimedia interface)(672), USB(universal serial bus)(674), 광 인터페이스(optical interface)(676) 또는 D-sub(D-subminiature)(6780를 포함할 수 있다. 상기 인터페이스(670)는, 예를 들면, MHL(mobile high-definition link) 인터페이스, SD(secure Digital) 카드/MMC(multi-media card) 인터페이스 또는 IrDA(infrared data association) 규격 인터페이스를 포함할 수 있다.

상기 오디오 모듈(680)은 소리(sound)와 전기신호를 쌍방향으로 변환시킬 수 있다. 상기 오디오 모듈(680)은, 예를 들면, 스피커(682), 리시버(684), 이어폰(686) 또는 마이크(688) 등을 통해 입력 또는 출력되는 소리 정보를 처리할 수 있다.

상기 카메라 모듈(691)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있는 장치로서, 한 실시 예에 따르면, 하나 이상의 이미지 센서(예: 전면 센서 또는 후면 센서), 렌즈(미도시), ISP(image signal processor, 미도시) 또는 플래쉬(flash, 미도시)(예: LED 또는 xenon lamp)를 포함할 수 있다.

상기 전력 관리 모듈(695)은 상기 전자 장치(600)의 전력을 관리할 수 있다. 도시하지는 않았으나, 상기 전력 관리 모듈(695)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit), 충전 IC(charger integrated circuit) 또는 배터리 또는 연료 게이지(battery or fuel gauge)를 포함할 수 있다.

상기 PMIC는, 예를 들면, 집적회로 또는 SoC 반도체 내에 탑재될 수 있다. 충전 방식은 유선과 무선으로 구분될 수 있다. 상기 충전 IC는 배터리를 충전시킬 수 있으며, 충전기로부터의 과전압 또는 과전류 유입을 방지할 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 상기 충전 IC는 유선 충전 방식 또는 무선 충전 방식 중 적어도 하나를 위한 충전 IC를 포함할 수 있다. 무선 충전 방식으로는, 예를 들면, 자기공명 방식, 자기유도 방식 또는 전자기파 방식 등이 있으며, 무선 충전을 위한 부가적인 회로, 예를 들면, 코일 루프, 공진 회로 또는 정류기 등의 회로가 추가될 수 있다.

상기 배터리 게이지는, 예를 들면, 상기 배터리(696)의 잔량, 충전 중 전압, 전류 또는 온도를 측정할 수 있다. 상기 배터리(696)은 전기를 저장 또는 생성할 수 있고, 그 저장 또는 생성된 전기를 이용하여 상기 전자 장치(600)에 전원을 공급할 수 있다. 상기 배터리(6960는, 예를 들면, 충전식 전지(rechargeable battery) 또는 태양 전지(solar battery)를 포함할 수 있다.

상기 인디케이터(697)는 상기 전자 장치(600) 혹은 그 일부(예: 상기 AP(610))의 특정 상태, 예를 들면, 부팅 상태, 메시지 상태 또는 충전 상태 등을 표시할 수 있다. 상기 모터(698)는 전기적 신호를 기계적 진동으로 변환할 수 있다. 도시되지는 않았으나, 상기 전자 장치(600)는 모바일 TV 지원을 위한 처리 장치(예: GPU)를 포함할 수 있다. 상기 모바일 TV지원을 위한 처리 장치는, 예를 들면, DMB(digital multimedia broadcasting), DVB(digital video broadcasting) 또는 미디어플로우(media flow) 등의 규격에 따른 미디어 데이터를 처리할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 전술한 구성요소들 각각은 하나 또는 그 이상의 부품(component)으로 구성될 수 있으며, 해당 구성 요소의 명칭은 전자 장치의 종류에 따라서 달라질 수 있다. 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치는 전술한 구성요소 중 적어도 하나를 포함하여 구성될 수 있으며, 일부 구성요소가 생략되거나 또는 추가적인 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다. 또한, 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 구성 요소들 중 일부가 결합되어 하나의 개체(entity)로 구성됨으로써, 결합되기 이전의 해당 구성 요소들의 기능을 동일하게 수행할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시 예에 사용된 용어 “모듈”은, 예를 들면, 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어(firmware) 중 하나 또는 둘 이상의 조합을 포함하는 단위(unit)를 의미할 수 있다. “모듈”은 예를 들면, 유닛(unit), 로직(logic), 논리 블록(logical block), 부품(component) 또는 회로(circuit) 등의 용어와 바꾸어 사용(interchangeably use)될 수 있다. “모듈”은, 일체로 구성된 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. “모듈”은 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는 최소 단위 또는 그 일부가 될 수도 있다. “모듈”은 기계적으로 또는 전자적으로 구현될 수 있다. 예를 들면, 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 “모듈”은, 알려졌거나 앞으로 개발될, 어떤 동작들을 수행하는 ASIC(application-specific integrated circuit) 칩, FPGAs(field-programmable gate arrays) 또는 프로그램 가능 논리 장치(programmable-logic device) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 장치(예: 모듈들 또는 그 기능들) 또는 방법(예: 동작들)의 적어도 일부는, 예컨대, 프로그래밍 모듈의 형태로 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장매체(computer-readable storage media)에 저장된 명령어로 구현될 수 있다. 상기 명령어는, 하나 이상의 프로세서(예: 상기 애플리케이션 프로세서(610)에 의해 실행될 경우, 상기 하나 이상의 프로세서가 상기 명령어에 해당하는 기능을 수행할 수 있다. 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장매체는, 예를 들면, 상기 메모리(630)가 될 수 있다. 상기 프로그래밍 모듈의 적어도 일부는, 예를 들면, 상기 애플리케이션 프로세서(610)에 의해 구현(implement)(예: 실행)될 수 있다. 상기 프로그래밍 모듈의 적어도 일부는 하나 이상의 기능을 수행하기 위한, 예를 들면, 모듈, 프로그램, 루틴, 명령어 세트 (sets of instructions) 또는 프로세스 등을 포함할 수 있다.

상기 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체에는 하드디스크, 플로피디스크 및 자기 테이프와 같은 마그네틱 매체(Magnetic Media)와, CD-ROM(Compact Disc Read Only Memory), DVD(Digital Versatile Disc)와 같은 광기록 매체(Optical Media)와, 플롭티컬 디스크(Floptical Disk)와 같은 자기-광 매체(Magneto-Optical Media)와, 그리고 ROM(Read Only Memory), RAM(Random Access Memory), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령(예: 프로그래밍 모듈)을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함될 수 있다. 또한, 프로그램 명령에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다. 상술한 하드웨어 장치는 본 발명의 다양한 실시 예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지다.

본 발명의 다양한 실시 예에 따른 모듈 또는 프로그래밍 모듈은 전술한 구성요소들 중 적어도 하나 이상을 포함하거나, 일부가 생략되거나, 또는 추가적인 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 모듈, 프로그래밍 모듈 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적, 병렬적, 반복적 또는 휴리스틱(heuristic)한 방법으로 실행될 수 있다. 또한, 일부 동작은 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 다른 동작이 추가될 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 명령들을 저장하고 있는 저장 매체에 있어서, 상기 명령들은 적어도 하나의 프로세서에 의하여 실행될 때에 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금 적어도 하나의 동작을 수행하도록 설정된 것으로서, 상기 적어도 하나의 동작은, 이미지의 전체 영역을 복수의 영역들로 분할하는 동작; 상기 분할된 각 영역들에 대해 포커싱된 영역인지를 판단하는 동작; 및 상기 판단 결과에 기반하여 데이터를 상기 분할된 영역들 중 적어도 하나에 추가하는 동작을 포함할 수 있다.

그리고 본 명세서와 도면에 개시된 본 발명의 실시 예들은 본 발명의 실시 예에 따른 기술 내용을 쉽게 설명하고 본 발명의 실시 예의 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것일 뿐이며, 본 발명의 실시 예의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 따라서 본 발명의 다양한 실시 예의 범위는 여기에 개시된 실시 예들 이외에도 본 발명의 다양한 실시 예의 기술적 사상을 바탕으로 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 다양한 실시 예의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

100 : 전자 장치 101 : 이미지 수신 모듈
102 : 분류 모듈 103 : 데이터 추가 모듈
104 : 저장 모듈 105 : 데이터 수집 모듈

Claims (18)

1. 이미지에 데이터를 추가하는 방법으로서,
   상기 이미지의 전체 영역을 복수의 영역들로 분할하는 동작;
   상기 분할된 각 영역들에 대해 포커싱된 영역(focused region)인지를 판단하는 동작; 및
   상기 판단 결과에 기반하여 상기 데이터를 상기 분할된 영역들 중 적어도 하나에 추가하는 동작을 포함하는 방법.
   
2. 제1항에 있어서,
   상기 분할된 각 영역들을 포커싱된 영역에 해당하는 집합과 포커싱되지 않은 영역에 해당하는 집합으로 분류하는 동작; 및
   상기 데이터를 상기 포커싱되지 않은 영역에 해당하는 집합에 추가하는 동작을 더 포함하는 방법.
   
3. 제1항에 있어서,
   상기 분할된 각 영역들을 포커싱된 영역에 해당하는 집합과 포커싱되지 않은 영역에 해당하는 집합으로 분류하는 동작; 및
   상기 데이터를 상기 포커싱된 영역에 해당하는 집합에 추가하는 동작을 더 포함하는 방법.
   
4. 제1항에 있어서,
   상기 데이터가 추가된 이미지를 미리 설정된 이미지 포맷으로 저장하는 동작을 더 포함하는 방법.
   
5. 이미지에 추가된 데이터를 추출하는 방법으로서,
   상기 이미지의 전체 영역을 복수의 영역들로 분할하는 동작;
   상기 분할된 각 영역들에 대해 포커싱된 영역(focused region)인지를 판단하는 동작; 및
   상기 판단 결과에 기반하여 상기 추가된 데이터를 상기 분할된 영역들 중 적어도 하나에서 추출하는 동작을 포함하는 방법.
   
6. 제5항에 있어서,
   상기 분할된 각 영역들을 포커싱된 영역에 해당하는 집합과 포커싱되지 않은 영역에 해당하는 집합으로 분류하는 동작; 및
   상기 포커싱되지 않은 영역에 해당하는 집합에서 상기 추가된 데이터를 추출하는 동작을 더 포함하는 방법.
   
7. 제5항에 있어서,
   상기 분할된 각 영역들을 포커싱된 영역에 해당하는 집합과 포커싱되지 않은 영역에 해당하는 집합으로 분류하는 동작; 및
   상기 포커싱된 영역에 해당하는 집합에서 상기 추가된 데이터를 추출하는 동작을 더 포함하는 방법.
   
8. 이미지에 데이터를 추가하는 전자 장치로서,
   상기 이미지의 전체 영역을 복수의 영역들로 분할하고, 상기 분할된 각 영역들에 대해 포커싱된 영역(focused region)인지를 판단하는 분류 모듈; 및
   상기 판단 결과에 기반하여 상기 데이터를 상기 분할된 영역들 중 적어도 하나에 추가하는 데이터 추가 모듈을 포함하는 전자 장치.
   
9. 제8항에 있어서,
   상기 분류 모듈은, 상기 분할된 각 영역들을 포커싱된 영역에 해당하는 집합과 포커싱되지 않은 영역에 해당하는 집합으로 분류하고,
   상기 데이터 추가 모듈은, 상기 데이터를 상기 포커싱되지 않은 영역에 해당하는 집합에 추가하는 것을 특징으로 하는 전자 장치.
   
10. 제8항에 있어서,
    상기 분류 모듈은, 분할된 각 영역들을 포커싱된 영역에 해당하는 집합과 포커싱되지 않은 영역에 해당하는 집합으로 분류하고,
    상기 데이터 추가 모듈은, 상기 데이터를 상기 포커싱된 영역에 해당하는 집합에 추가하는 것을 특징으로 하는 전자 장치.
    
11. 제8항에 있어서,
    상기 데이터가 추가된 이미지를 미리 설정된 이미지 포맷으로 저장하는 저장 모듈을 더 포함하는 전자 장치.
    
12. 컴퓨터상에서 수행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 있어서,
    상기 프로그램은, 프로세서에 의한 실행 시, 상기 프로세서가,
    이미지의 전체 영역을 복수의 영역들로 분할하는 동작;
    상기 분할된 각 영역들에 대해 포커싱된 영역(focused region)인지를 판단하는 동작; 및
    상기 판단 결과에 기반하여 상기 데이터를 상기 분할된 영역들 중 적어도 하나에 추가하는 동작을 수행하도록 하는 실행 가능한 명령을 포함하는, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
    
13. 제12항에 있어서,
    상기 프로세서에 의한 상기 실행 가능한 명령은,
    상기 분할된 각 영역들을 포커싱된 영역에 해당하는 집합과 포커싱되지 않은 영역에 해당하는 집합으로 분류하는 동작; 및
    상기 데이터를 상기 포커싱되지 않은 영역에 해당하는 집합에 추가하는 동작을 더 수행하도록 하는, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
    
14. 제12항에 있어서,
    상기 프로세서에 의한 상기 실행 가능한 명령은,
    상기 분할된 각 영역들을 포커싱된 영역에 해당하는 집합과 포커싱되지 않은 영역에 해당하는 집합으로 분류하는 동작; 및
    상기 데이터를 상기 포커싱된 영역에 해당하는 집합에 추가하는 동작을 더 수행하도록 하는, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
    
15. 제12항에 있어서,
    상기 프로세서에 의한 상기 실행 가능한 명령은,
    상기 데이터가 추가된 이미지를 미리 설정된 이미지 포맷으로 저장하는 동작을 더 수행하도록 하는, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
    
16. 컴퓨터상에서 수행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 있어서,
    상기 프로그램은, 프로세서에 의한 실행 시, 상기 프로세서가,
    이미지의 전체 영역을 복수의 영역들로 분할하는 동작;
    상기 분할된 각 영역들에 대해 포커싱된 영역(focused region)인지를 판단하는 동작; 및
    상기 판단 결과에 기반하여 상기 추가된 데이터를 상기 분할된 영역들 중 적어도 하나에서 추출하는 동작을 수행하도록 하는 실행 가능한 명령을 포함하는, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
    
17. 제16항에 있어서,
    상기 프로세서에 의한 상기 실행 가능한 명령은,
    상기 분할된 각 영역들을 포커싱된 영역에 해당하는 집합과 포커싱되지 않은 영역에 해당하는 집합으로 분류하는 동작; 및
    상기 포커싱되지 않은 영역에 해당하는 집합에서 상기 추가된 데이터를 추출하는 동작을 더 수행하도록 하는, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
    
18. 제16항에 있어서,
    상기 프로세서에 의한 상기 실행 가능한 명령은,
    상기 분할된 각 영역들을 포커싱된 영역에 해당하는 집합과 포커싱되지 않은 영역에 해당하는 집합으로 분류하는 동작; 및
    상기 포커싱된 영역에 해당하는 집합에서 상기 추가된 데이터를 추출하는 동작을 더 수행하도록 하는, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.

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