KR20150072349A - 모바일 기기의 주변 온도 측정 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 모바일 기기의 주변 온도 측정 방법에 관한 것이며, 상기 방법은
- 모바일 기기의 열적 상태를 측정하기 위해 모바일 기기의 작동 상태를 측정하는 제1 단계(10),
- 모바일 기기의 열적 거동을 나타내는 동적 매개변수[τ(t)]를 예상하는 제2 단계(20),
- 동적 매개변수[τ(t)]에 의해 모바일 기기의 주변 온도(T_amb)를 연산하는 제3 단계(30)를 포함한다.

Description

모바일 기기의 주변 온도 측정 방법{METHOD TO DETERMINE THE AMBIENT TEMPERATURE OF A MOBILE DEVICE}

본 발명은 모바일 기기의 주변 온도 측정 방법에 관한 것이다.

근래에 몇몇 스마트 폰은 통합식 주변 온도 센서를 갖고 있다. 그러나 기기의 자체 가열을 통해, 기기 온도는 주변 온도에 상응하지 않는다. 따라서, 주변 온도의 측정은 부정확할 수도 있다. 이를 개선하기 위해, 여러 모바일 기기들에 복수의 온도 센서들이 통합되기도 한다. 모바일 전화기 내부의 복수의 온도 센서들은 기기 내 상이한 위치들에서 기기 온도를 측정한다. 주변 온도는 기기의 전력 소모량(열) 및 내부의 온도 센서들에 의해 예상된다. 이 경우, 실제 주변 온도에 대한 불확실성이 남아 있다.

본 발명의 장점

본 발명은 모바일 기기의 주변 온도 측정 방법에 관한 것이며, 상기 방법은

- 모바일 기기의 열적 상태를 측정하기 위해 모바일 기기의 작동 상태를 측정하는 제1 단계,

- 모바일 기기의 열적 거동을 나타내는 동적 매개변수[τ(t)](τ: 타우)를 예상하는 제2 단계,

- 동적 매개변수[τ(t)]에 의해 모바일 기기의 주변 온도(T_amb)를 연산하는 제3 단계를 포함한다.

바람직하게 본 발명에 따른 방법을 통해, 모바일 기기의 주변 온도는 내부의 온도 센서들에 의해 비교적 정확하게 측정될 수 있다. 모바일 기기 외부에 배치된, 기기에 의해 영향을 받지 않으며 주변 온도를 실제로 측정하는 온도 센서가 요구되지 않는다.

본 발명에 따른 방법의 바람직한 일 실시예에 따라, 제3 단계(30) 이후 제4 단계(40)에서 주변 온도(T_amb)의 필터링이 실행된다.

본 발명에 따른 방법의 바람직한 일 실시예에 따라, 모바일 기기의 주변 온도(T_amb)를 연산하기 위해 모바일 기기의 하나 이상의 온도 센서의 하나 이상의 온도값이 기록된다. 바람직하게 본 발명에 따른 방법을 통해 모바일 기기의 주변 온도는 단지 적은 수의 온도 센서들에 의해 비교적 정확하게 측정될 수 있다. 가장 간단한 경우, 단 하나의 온도 센서가 모바일 기기 내에 배치되는 것으로 충분하다.

본 발명에 따른 방법의 바람직한 일 실시예에 따라, 상기 방법은 반복 실행된다. 이로 인해, 바람직하게 연속적으로 모바일 기기의 주변 온도가 측정될 수 있다.

본 발명에 따라, 온도 거동이 기기의 전력 소모량 및 단 하나의 내부 온도 센서에 의해 측정될 수 있다. 복수의 내부 온도 센서들을 갖는 선행 기술에 비한 본 발명의 장점은 추가의 내부 온도 센서들을 위한 비용이 절감된다는 것이다.

도 1은 하나의 온도 센서를 갖는 선행 기술의 스마트 폰의 열을 도시한 등가회로도.
도 2는 3개의 온도 센서들을 갖는 선행 기술의 스마트 폰의 열을 도시한 등가회로도.
도 3a 및 도 3b는 본 발명에 따른 모바일 기기의 주변 온도 측정 방법의 두 가지 실시예들을 도시한 도면.
도 4는 장착 센서의 측정 온도와 모바일 기기의 예상 주변 온도를 도시한 그래프.

도 1에는 하나의 온도 센서를 갖는 선행 기술의 스마트 폰의 열이 등가회로도로 도시되어 있다. 온도 거동을 모델링하기 위해, 열적 네트워크와 전기적 네트워크 사이의 유추법이 활용될 수 있다. 열원과 온도 센서를 갖는 1차 열적 네트워크를 위해, 도 1에 도시된 등가회로도가 제시된다.

수학식 1에 의해, 주변 온도가 산출될 수 있다. 또한, 예상된 온도의 "정확도 정보"도 제시된다.

수학식 1에 의한 주변 온도의 측정은 모든 작동 모드에서 원하는 결과를 유도하지는 않는다. 이의 원인은 "C₁R₁ = τ"이 스마트 폰의 현재 작동 상태에 따라 일정하지 않기 때문이다. 틀린 것으로 가정된 시간 상수 "τ"는 주변 온도의 부정확한 예상을 야기한다. 특히 온도 급변 이후 예상 주변 온도의 오버슈트가 나타난다. 센서에 의해 측정된 온도가 주변 온도 급변 이후 복수의 단계들로 세분됨이 측정에 의해 나타난다.

첫째로, 신속하게 실행되어 상응하게 작은 "τ"가 얻어지는, 센서의 가열 단계,

둘째로, 다소 더 천천히 실행되어 상응하게 중간 "τ"가 얻어지는, 센서가 납땜된 백금의 가열 단계,

셋째로, 가장 천천히 실행되어 상응하게 큰 "τ"가 얻어지는, 전체 전화기의 가열 단계.

상이한 단계들이 도 4에 나타나 있다. 오버슈트는 저주파 통과 필터를 통해 감쇠될 수 있다. 이러한 방법은 시스템이 상응하게 완만하게 거동한다는 단점이 있다. 이로 인해, 예상 온도를 위한 정착 시간의 증가가 초래된다. 이러한 효과는 사용자에 의해 감지되어 단점으로 인식된다.

도 2에는 3개의 온도 센서들을 갖는 선행 기술의 스마트 폰의 열이 등가회로도로 도시되어 있다. 마찬가지로 온도 거동은 도 2에 도시된 바와 같이 복수의 내부 온도 센서들(Tg1, Tg2, Tg3)과, 주변에 대한 상이한 열적 저항(R1, R2, R3) 또는 커패시턴스(C1, C2, C3)와, 온도 측정점들 사이의 각각 하나의 저항(R13 및 R23)에 의해 모델링될 수 있다. 이 경우, "Tg1"은 낮은 열적 저항(R1) 및 낮은 커패시턴스(C1)를 갖는 센서의 온도에 상응하는 것으로 가정된다. 또한, "Tg2"는 중간 열적 저항(R2) 및 중간 커패시턴스(C2)를 갖는, 온도 센서가 납땜된 백금의 온도에 상응한다. 마지막으로, "Tg3"는 높은 열적 저항(R3) 및 높은 커패시턴스(C3)를 갖는, 센서를 갖는 백금을 포함한 전화기의 온도에 상응한다.

온도 급변이 시뮬레이션되는 경우, 상술한 바와 같이 센서의 온도 특성 곡선 내 상이한 단계들이 모니터링될 수 있다.

복수의 내부 온도 센서들은 주변 온도의 예상을 개선하는데 도움을 주는데, 이는 상이한 가열 단계들이 상이한 온도 센서들에 의해 측정될 수 있기 때문이다. 그러나 경제적인 이유로, 상응하는 품질을 갖는 제한된 수의 온도 센서만이 기기 내에 제공된다. 가열 또는 마찬가지로 냉각의 상이한 단계들이 예를 들어 도 1에 도시되어 있다.

온도 특성 곡선 내의 상이한 단계들은 특히 여러 가지 작동 상태들을 나타내는 하기 사건들에서 모니터링될 수 있다. 이는 스마트 폰의 정상적인 사용시 자체 가열, 배터리의 충전, 및 예를 들어 공간 변화 시, 건물 진입 시, 또는 바지 주머니로부터 기기를 끄집어낼 시 등의 주변 온도 급변과 같은, 주변 온도의 변화이다. 이러한 여러 가지 작동 상태들로 인해, 복수의 온도 센서들이 장착되었을 때에도 주변 온도의 측정이 어렵다.

본 발명의 핵심은 동적 매개변수 매칭에 있다. 동적 매개변수 매칭[τ(t)]을 통해, 온도 특성 곡선의 상이한 단계들은 모델링될 수 있다. 따라서, 주변 온도 측정은 적은 수의 내부 온도 센서들로도 개선될 수 있다. 주변 온도는 특히 단 하나의 내부 온도 센서에 의해 측정될 수도 있다. 이로 인해, 예상된 온도 특성 곡선 내의 오버슈트도 방지될 수 있다.

이에 상응하게, 수학식 2에 따른 주변 온도에 대한 식이 얻어진다.

또한, 동적 매개변수 매칭은 작동 상태에 좌우된다. 따라서, 본 발명은 기기의 전력 소모량 및 온도 센서 데이터의 분석을 통한 현재 작동 상태의 능동적인 인식도 포함한다.

온도 예측의 정확도 예상은 작동 상태 및 시간에 좌우된다. 추가적으로, 정확도 예상은 스마트 폰의 전력 소모량 및 온도 센서 데이터에 의해 실행된다.

도 3a 및 도 3b에는 본 발명에 따른 모바일 기기의 주변 온도 측정 방법의 두 가지 실시예들이 도시되어 있다. 이러한 방법은 주변 온도 예상을 포함하고, 도 3a에 따라 3개 이상의 단계들(10, 20 및 30)로 세분된다. 이러한 방법의 시작을 위해, 제1 단계(10)에서는 예를 들어 스마트 폰과 같은 모바일 기기의 작동 상태가 검출되고, 즉 기기가 어느 열적 상태에 처해 있는지가 산출된다.

이러한 열적 상태는 현재 열적 상태, 자체 가열, 및 온도 센서의 측정값 또는 온도 센서들의 측정값들에 기초하여 검출된다.

온도 급변의 검출을 위한 바람직한 구현으로서, 시간에 따른 측정 온도의 제2 도함수와 임계값(thr)의 비교가 나타난다.

시간적 불연속 값에 대해

바람직하게 "온도 변화 단계 3"(전체 전화기의 가열 → 천천히, 높은 τ)는 하기 수학식을 통해 검출된다.

제2 단계(20)에서 매개변수(τ)는 작동 상태, 현재 작동 상태에서의 지속 시간(현재 작동 상태가 이미 얼마나 오래 검출되었는가), 자체 가열, 및 온도 측정값들에 따라 예상된다. 이 경우, 상이한 시간 상수들에 의해 내부 온도 곡선이 모델링되는 상술한 효과가 고려된다. 이와 동시에, 예를 들어 작동 상태 및 온도 측정값들 또는 마찬가지로 충전 전류와 같은 입력 변수들에 기초하여, 추후 연산되는 주변 온도의 정확도 예상이 실행된다. 예상된 주변 온도의 정확도 정보는 예상 주변 온도를 위한 신뢰 구간을 제시하고, 이에 따라 주변 온도의 사용을 위해 큰 도움이 된다.

이후, 제3 단계(30)에서 주변 온도는 수학식 1에 따른 예상 시간 상수에 의해 연산된다.

이어서, 선택적으로 단계(40)에서는 도 3b에 도시된 바와 같이 주변 온도의 필터링이 실행될 수 있다. 이는 예를 들어, 2차 IIR 필터와 같은 저주파 통과 필터링에 의해 이루어진다.

도 4에는 장착 센서의 측정 온도(200)와 모바일 기기의 예상 주변 온도(100)의 그래프가 도시되어 있다. 위쪽 그래프에는 실제 주변 온도가 기준 온도 주변으로서 기입되어 있다. 이때, 오버슈트를 갖는 계단 함수가 중요한데, 모바일 기기가 파지되고, 주변이 차갑다가 주변이 따뜻해지기 때문이다. 또한, 위쪽 그래프에서 모바일 기기의 온도는 전화기 온도로 기입되어 있다. 이러한 곡선은 주변이 따뜻할 때 우선 신속하게 상승한다. 이러한 신속한 온도 변화는 작은 τ(t)를 의미한다. 이후, 온도의 상승은 평평해진다. 이는 연속적으로 상승하는 τ(t)를 나타낸다. 전화기 온도는 시간 추이에서 주변 온도에 근접한다. 온도 변화가 천천히 실행될 뿐이다. 이는 큰 일정한 τ(t)를 의미한다. 아래쪽 그래프에서 시간에 걸친 동적 매개변수[τ(t)]의 추이가 상응하게 기입되어 있다. 마지막으로, 위쪽 그래프에는 동적 매개변수에 의해 연산된 주변 온도가 기입되어 있다. 이는 대부분의 시간 영역들에서 실제 주변 온도에 매우 잘 상응한다.

Claims (4)

1. 모바일 기기의 주변 온도 측정 방법이며, 상기 방법은
   - 모바일 기기의 열적 상태를 측정하기 위해 모바일 기기의 작동 상태를 측정하는 제1 단계(10),
   - 모바일 기기의 열적 거동을 나타내는 동적 매개변수[τ(t)]를 예상하는 제2 단계(20),
   - 동적 매개변수[τ(t)]에 의해 모바일 기기의 주변 온도(T_amb)를 연산하는 제3 단계(30)를 포함하는, 모바일 기기의 주변 온도 측정 방법.
2. 제1항에 있어서, 제3 단계(30) 이후 제4 단계(40)에서는 주변 온도(T_amb)의 필터링이 실행되는 것을 특징으로 하는, 모바일 기기의 주변 온도 측정 방법.
3. 제1항 또는 제2항에 있어서, 모바일 기기의 주변 온도(T_amb)를 연산하기 위해 모바일 기기의 하나 이상의 온도 센서의 하나 이상의 온도값이 기록되는 것을 특징으로 하는, 모바일 기기의 주변 온도 측정 방법.
4. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 방법은 반복 실행되는 것을 특징으로 하는, 모바일 기기의 주변 온도 측정 방법.

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