KR20150138069A - 디바이스 본체 정위의 판단 - Google Patents

Abstract

일부 구현예들에서, 모바일 디바이스는 모바일 디바이스가 정지 물체 상에 있는지 또는 사용자의 신체 상에(예를 들어, 모바일 디바이스 사용자의 무릎 또는 주머니 안) 착용되었는지 판단하기 위해 음성 통화 중에 모션 센서 데이터 및 근접 센서 데이터를 분석할 수 있다. 모바일 디바이스는 판단에 기초하여 음성 통화 중에 전화 통신용 송수신기의 송신 출력 레벨을 조절할 수 있다.

Description

디바이스 본체 정위의 판단{DETERMINATION OF DEVICE BODY LOCATION}

관련 출원들에 대한 상호 참조

본 출원은 2013년 6월 7일자로 출원된 미국 특허 출원 제 13/913,271호의 부분 계속 출원으로서 그에 대한 우선권을 주장하며, 이 출원의 내용은 전체적으로 본 명세서에 참고로 포함된다.

본 발명은 일반적으로 모바일 디바이스(mobile device)에서의 움직임 분석(motion analysis)에 관한 것이다.

모바일 디바이스들은 흔히 사용자들이 무선 네트워크를 통해 음성 통화(voice call)를 수신하고 발신하게 하는 전화 통신용 특징부(telephony feature)들을 포함한다. 예를 들어, 현대의 스마트폰은 스마트폰이 셀룰러 음성 및/또는 데이터 네트워크(예를 들어, CDMA, 2G, 3G, 4G LTE 등)를 통해 전화 통화를 수신하고 발신하게 하는 무선 송수신기를 포함한다. 이들 무선 송수신기는 상이한 출력 레벨들에서 송신할 수 있다. 고출력 레벨들에서의 송신은 음성 통화의 품질을 개선할 수 있다. 모바일 디바이스가 사용자의 신체 상에 착용되거나 그 부근에 있을 때, 정부 규제를 준수하기 위하여 저출력 레벨들에서의 송신이 요구될 수 있다.

일부 구현예들에서, 모바일 디바이스는 음성 통화 중에 모션 센서 데이터 및 근접 센서 데이터를 분석함으로써 모바일 디바이스가 정지 물체(예를 들어, 탁자) 상에 있는지 또는 사용자의 신체 상에 착용되었는지(예를 들어, 모바일 디바이스 사용자의 무릎 또는 주머니 안) 여부를 판단할 수 있다. 모바일 디바이스는 판단에 기초하여 음성 통화 중에 전화 통신용 송수신기의 송신 출력 레벨을 조절할 수 있다.

특정 구현예들은 적어도 하기의 이점들을 제공한다: 모바일 디바이스가 음성 통화 동안에 정지 물체(예를 들어, 탁자) 상에 있는 경우에, 음성 통화가 높은 송신 출력 레벨을 사용하여 송신될 수 있기 때문에 사용자는 보다 양호한 품질의 음성 통화를 경험할 수 있다.

하나 이상의 구현예들의 상세 사항들이 첨부 도면 및 이하의 설명에 기술된다. 다른 특징들, 태양들 및 잠재적 이점들이 설명과 도면으로부터 그리고 특허청구범위로부터 명백해 질 것이다.

도 1은 정지 물체 및 사용자 상의 위치들에 대한 모바일 디바이스의 움직임 변동(variance)을 보여주는 예시적인 그래프를 도시한다.
도 2는 모바일 디바이스가 정지 물체 상에 있는지 또는 사용자 상에 있는지 여부를 판단하기 위한 예시적인 프로세스의 흐름도이다.
도 3은 모바일 디바이스가 정지 물체 상에 있는지 또는 사용자의 신체 상에 있는지 여부를 판단하기 위한 예시적인 상태 기계(state machine)를 도시한다.
도 4는 모바일 디바이스의 사용자 신체 정위에 기초한 모바일 디바이스의 송신 출력을 조절하기 위한 예시적인 프로세스의 흐름도이다.
도 5는 모바일 디바이스의 사용자 신체 정위에 기초한 모바일 디바이스의 송신 출력을 조절하기 위한 다른 예시적인 프로세스의 흐름도이다.
도 6은 가속도 신호들을 구분하기 위한 산포도(scatter plot)이다.
도 7은 모바일 디바이스의 송신 출력을 조절하기 위한 예시적인 시스템의 블록도이다.
도 8은 일부 구현예들에서 사용될 수 있는 예시적인 API 아키텍처를 도시하는 블록도이다.
도 9는 다양한 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스들을 포함하는 예시적인 소프트웨어 스택을 도시한다.
도 10은 도 1 내지 도 9의 특징부들 및 프로세스들을 구현할 수 있는 예시적인 컴퓨팅 디바이스의 블록도이다.
다양한 도면들에서 동일한 도면 부호들은 동일한 요소들을 나타낸다.

개요

일부 구현예들에서, 모바일 디바이스는 하나 이상의 모션 센서들을 가지고 구성될 수 있다. 예를 들어, 모션 센서는 가속도계, 자이로스코프 또는 다른 유형의 모션 센서일 수 있다. 일부 구현예들에서, 모바일 디바이스는 사용자가 전화 통화를 발신 및 수신하게 하는 전화 통신 컴포넌트들을 가지고 구성될 수 있다. 예를 들어, 전화 통신 컴포넌트들은 하나 이상의 무선 액세스 기술(예를 들어, GSM, UMTS, 2G, 3G, LTE 등)에 액세스하도록 구성된 하나 이상의 무선 주파수 송수신기를 포함할 수 있다.

일부 구현예들에서, 모바일 디바이스는 모바일 디바이스가 음성 통화에 연결할 때 전화 통신 컴포넌트들의 송신 출력을 조절하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 모바일 디바이스는 모바일 디바이스가 정지 물체(예를 들어, 탁자) 상에 있는지 또는 사용자의 신체 상(예를 들어, 사용자의 무릎 위 또는 사용자의 주머니 안)에 착용되어 있는지 여부에 기초하여 송신 출력을 조절하도록 구성될 수 있다.

도 1은 정지 물체(102) 및 사용자 상의 위치(104)들에서의 모바일 디바이스의 움직임 변동을 보여주는 예시적인 그래프(100)를 도시한다. 그래프(100)의 수직축(106)은 변동량을 나타낸다. 일부 구현예들에서, 모바일 디바이스가 정지 물체 상에 있는지 또는 사용자에 의해 착용되어 있는지 여부의 판단은 모바일 디바이스의 모션 센서에 의하여 발생되는 움직임 신호의 크기(예를 들어, 진폭)의 변동에 기초할 수 있다. 예를 들어, 모바일 디바이스가 정지 물체(102)(예를 들어, 탁자) 상에 있을 경우, 변동 측정(108)들에 의해 보여지는 바와 같이, 움직임 신호 크기(즉, 진폭)의 변동은 작을 것이다. 모바일 디바이스가 사용자의 무릎 위 또는 주머니 내에 있을 경우, 변동 측정(110)들에 의해 보여지는 바와 같이, 움직임 신호의 변동은 모바일 디바이스가 정지 물체에 있을 때의 움직임 신호의 변동과 유사할 것이다. 그러나, 모바일 디바이스가 사용자의 신체 상에 착용된 경우, 사용자는 궁극적으로 움직임으로써, 변동 측정(112)에 의해 나타내어지는 바와 같이, 움직임 신호의 변동을 일시적으로 증가시킬 움직임 신호에서의 크기 급상승(spike)을 생성할 것이다. 움직임 신호의 변동이 변동 한계치(114)(예를 들어, 미리 정해진, 경험적으로 결정된 한계치)를 초과하는 것을 모바일 디바이스가 검출할 때, 모바일 디바이스는 모바일 디바이스가 사용자의 신체(예를 들어, 무릎, 주머니 등) 상에 정위되거나 위치되어 있는 것으로 판단할 수 있다. 모바일 디바이스가 소정 기간(예를 들어, 미리 정해진, 경험적으로 결정된 기간) 내에 변동의 증가를 검출하지 않으면, 모바일 디바이스는 모바일 디바이스가 정지(예를 들어, 비활성, 무생물) 물체 상에 정위되거나 위치되어 있는 것으로 판단할 수 있다.

도 2는 모바일 디바이스가 정지 물체 상에 있는지 또는 사용자 상에 있는지 여부를 판단하기 위한 예시적인 프로세스(200)의 흐름도이다. 일부 구현예들에서, 모바일 디바이스는 시각 T0(예를 들어, T0은 통화가 연결된 때의 시각)에 음성 통화에 연결할 수 있다(202). 예를 들어, 모바일 디바이스는 사용자가 음성 통화를 발신 및 수신하게 하는 전화 통신 특징부들을 가지고 구성될 수 있다. 모바일 디바이스가 음성 통화에 연결할 때, 모바일 디바이스는 모바일 디바이스의 모션 센서로부터 움직임 데이터(예를 들어, 움직임 신호)를 얻을 수 있다(204). 예를 들어, 모바일 디바이스는 모션 센서로부터 받은 움직임 데이터에 기초하여 시간에 걸친 움직임의 양(예를 들어, 크기 및 빈도)을 나타내는 움직임 신호를 발생시킬 수 있다. 모바일 디바이스는 저역 통과 필터를 움직임 신호에 적용하여(206), 고주파 움직임 신호(예를 들어, 노이즈)를 필터링해낼 수 있다(예를 들어, 감쇄시킬 수 있다).

일부 구현예들에서, 모바일 디바이스는 필터링된 움직임 신호를 소정 기간(즉, 샘플 주기) 동안에 샘플링하도록(208) 구성될 수 있다. 예를 들어, 모바일 디바이스는 샘플 주기에 걸쳐 움직임 신호의 샘플들을 수집하도록 구성될 수 있다. 모바일 디바이스는 예를 들어 필터링된 움직임 신호의 5초 동안을 샘플링하여 버퍼에 저장할 수 있다. 일부 구현예들에서, 샘플 주기 동안에 움직임 신호(210)의 변동을 판단하기 위하여 움직임 신호 샘플들이 분석될 수 있다. 예를 들어, 움직임 신호 샘플은 변동 필터(variance filter)를 통과하거나 움직임 신호 샘플들의 변동을 판단할 다른 변동 계산 기능부를 통과할 수 있다.

일단 움직임 신호 샘플의 변동이 판단되면, 변동이 변동 한계치의 값과 비교되어(212), 움직임 신호 샘플들이 변동 한계치 값을 초과하였는지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 움직임 신호 샘플들의 변동이 움직임 변동 한계치보다 크면, 모바일 디바이스는 모바일 디바이스가 사용자의 신체 상에 정위되거나 위치되어 있다고(214) 판단할 수 있다. 움직임 신호 샘플들의 변동이 움직임 변동 한계치보다 크지 않으면, 모바일 디바이스는 음성 통화가 연결된 이래로 경과한 시간의 양(예를 들어, T현재 - T0)을 한계 기간(216)과 비교할 수 있다. 예를 들어, 음성 통화가 연결된 이래로 한계 기간이 경과하였고 (움직임 신호 샘플들로부터 결정된) 움직임 신호의 변동이 한계 기간 내에 변동 한계치를 초과하지 않았다면, 모바일 디바이스는 모바일 디바이스가 정지 물체 상에 정위되고(218) 사용자 상에 정위되지 않았다고 판단할 수 있다.

통화가 연결된 이래로 한계 기간이 경과하지 않았다면, 모바일 디바이스는 움직임 신호 샘플들의 다른 세트를 수집하고(208) 움직임 신호 샘플의 변동(210)이 변동 한계치를 초과하는지 여부를 판단할 수 있다(212). 샘플들을 수집하고 샘플들의 변동을 변동 한계치와 비교하는 것은, 한계 기간이 경과하고(216) 모바일 디바이스의 물체 상의 정위(on object location)(218)가 판단될 때까지 계속될 수 있다. 한계 기간이 경과하기 전에 한 세트의 움직임 신호 샘플들의 변동(210)이 변동 한계치를 초과하면(212), 모바일 디바이스의 사용자 상의 정위(on user location)(214)가 판단될 수 있다.

일부 구현예들에서, 모바일 디바이스는 카운터를 사용하여 한계 기간이 경과하였는지를 판단할 수 있다. 예를 들어, 한계 기간이 1분이고 샘플 주기가 10초인 경우, 모바일 디바이스는 6개의 움직임 신호 샘플들이 취해진 후에 한계 기간이 경과하였다고 판단할 수 있다. 따라서, 일부 구현예들에서, 모바일 디바이스가 한계 기간이 경과하였는지 여부를 판단할 때마다(216), 모바일 디바이스는 카운터를 (예를 들어, 0에서 시작하여) 증분시킬 수 있다. 일단 카운터가 한계 기간을 샘플 주기로 나눈 것과 동일한 수(n) 에 도달하면(n = 한계 기간/샘플 주기), 전술된 바와 같이 모바일 디바이스는 모바일 디바이스가 정지 물체(218) 상에 있는 것으로 판단할 수 있다.

일부 구현예들에서, 음성 통화가 연결된 때(202), 마치 모바일 디바이스가 사용자의 신체 상에 착용되어 있는 것으로 판단한 것처럼, 모바일 디바이스의 전화 통신 컴포넌트들의 송신 출력을 저출력 레벨로 조절하도록 모바일 디바이스가 구성될 수 있다. 예를 들어, 모바일 디바이스는 신체 상의 정위(on body location)로 기본설정(default)되거나 초기화되도록 구성될 수 있다. 한계 기간이 경과한 후(216), 움직임 신호의 변동이 한계 변동(212)을 결코 초과하지 않는다면, 모바일 디바이스는 모바일 디바이스가 정지 물체 상에 정위되거나 위치되어 있는 것으로 판단하고 송신 출력을 고출력 레벨로 증가시킬 수 있다.

도 3은 모바일 디바이스가 정지 물체 상에 있는지 또는 사용자의 신체 상에 있는지 여부를 판단하기 위한 예시적인 상태 기계(300)를 도시한다. 예를 들어, 상태 기계(300)는 모바일 디바이스가 현재 어디에(예를 들어, 정지 물체 상, 사용자의 신체 상) 위치되어 있는지를 판단하기 위하여 사용될 수 있다. 모바일 디바이스는 모바일 디바이스의 송신 출력을 조절해야 하는지 여부를 판단하기 위하여 상태 기계(300)의 현재 상태를 사용할 수 있다.

일부 구현예들에서, 모바일 디바이스는 음성 통화가 연결될 때(302) 미지 상태(unknown state)(304)에서 시작하도록 구성될 수 있다. 일부 구현예들에서, 모바일 디바이스는 통화가 연결될 때(302) 신체 상의 상태(306)에서 시작하도록 구성될 수 있다. 일단 통화가 연결되면, 모바일 디바이스는 도 2를 참조하여 전술된 바와 같이 모바일 디바이스에 대한 정지 물체(308) 또는 신체 상(306)의 위치를 판단하기 위하여 모바일 디바이스의 이동을 모니터링할 수 있다. 예를 들어, 정지 물체 상의(예를 들어, 탁자 상의) 정위가 판단되면, 상태 기계(300)는 미지 상태(304)로부터 물체 상의 상태(308)로 천이할 수 있다. 신체 상의 정위(예를 들어, 사용자의 무릎 위 또는 사용자의 주머니 안)가 판단되면, 상태 기계(300)는 미지 상태(304)로부터 신체 상의 상태(306)로 천이할 수 있다.

일부 구현예들에서, 상태 기계(300)는 물체 상의 상태(308)와 신체 상의 상태(306) 사이에서 천이하기 위한 파지 상태(in hand state)(310)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 모바일 디바이스가 탁자와 같은 물체 상에 있을 경우, 사용자는 모바일 디바이스를 집어 올리고 난 후 모바일 디바이스를 사용자의 신체 상에(예를 들어, 사용자의 주머니 내에 또는 사용자의 무릎 위에) 둘 것이다. 모바일 디바이스가 사용자의 신체 상에 있다면, 사용자는 모바일 디바이스를 집어 올리고 난 후 모바일 디바이스를 정지 물체 상에 둘 것이다. 어느 경우든, 모바일 디바이스는 신체 상의 정위로부터 물체 상의 정위로 또는 물체 상의 정위로부터 신체 상의 정위로 천이되는 동안 사용자의 손에 파지될 것이다.

유사하게, 상태 기계(300)는 물체 상의 상태(308)와 신체 상의 상태(306) 사이에서 천이하기 위한 파지 상태(310)를 가지고 구성될 수 있다. 예를 들어, 일단 물체 상의 상태(308) 또는 신체 상의 상태(306)에서, 모바일 디바이스는 모바일 디바이스의 모션 센서로부터 움직임 데이터(예를 들어, 움직임 신호)의 분석을 계속할 수 있다. 모바일 디바이스가 집어 올려지거나 손에 파지되는 것과 일관된 움직임 패턴이 움직임 데이터에 나타나면, 상태 기계(300)는 물체 상의 상태(308) 또는 신체 상의 상태(306)로부터 파지 상태(310)로 천이할 수 있다.

일부 구현예들에서, 모바일 디바이스가 파지 상태(310)에 있는 것으로 상태 기계(300)에 나타나면, 모바일 디바이스는 물체 상의 상태(308)로 천이해야 할지 또는 신체 상의 상태(306)로 천이해야 할지 여부를 판단하기 위하여 프로세스(200)를 수행할 수 있다. 예를 들어, 상태 기계(300)가 파지 상태(310)에 있을 때, 모바일 디바이스는 파지 상태(310)로부터 물체 상의 상태(308) 또는 신체 상의 상태(306)로의 천이 여부 및 그 천이 시기를 판단하기 위하여 프로세스(200)의 단계(204 내지 218)들을 수행할 수 있다.

도 4는 모바일 디바이스의 사용자 신체 정위에 기초한 모바일 디바이스의 송신 출력을 조절하기 위한 예시적인 프로세스(400)의 흐름도이다. 단계 402에서, 모바일 디바이스는 음성 통화에 연결할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 모바일 디바이스 상에서 음성 통화(예를 들어, 전화 통화)를 개시하거나 수신하기 위하여 모바일 디바이스를 사용할 수 있다.

단계 404에서, 모바일 디바이스는 모바일 디바이스가 사용자의 신체 상에 있는지 또는 물체 상에 있는지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 모바일 디바이스는 모바일 디바이스가 사용자의 신체 상에(예를 들어, 주머니 안 또는 무릎 위 등) 정위되는지 또는 정지 물체(예를 들어, 탁자, 책상, 바닥 등) 상에 정위되는지 여부를 판단하기 위하여 도 2의 프로세스(200)를 실행하고/하거나 도 3의 상태 기계(300)를 사용할 수 있다.

단계 406에서, 모바일 디바이스는 모바일 디바이스의 정위 또는 위치에 기초하여 모바일 디바이스의 송신 출력을 조절할 수 있다. 예를 들어, 모바일 디바이스가 사용자의 신체 상에 있다면, 모바일 디바이스는 모바일 디바이스의 송신 출력을 미리 결정된 저출력 레벨로 감소시킬 수 있다. 모바일 디바이스가 (예를 들어, 사용자의 신체로부터 멀리 떨어진) 정지 물체 상에 있다면, 모바일 디바이스는 모바일 디바이스의 송신 출력을 미리 결정된 고출력 레벨로 증가시킬 수 있다.

일부 구현예들에서, 모바일 디바이스의 송신 출력은 움직임 데이터(예를 들어, 모바일 디바이스의 움직임을 기술하는 모션 센서로부터 온 데이터) 및 근접도 데이터(예를 들어, 검출된 물체에 대한 모바일 디바이스의 근접도를 기술하는 근접 센서로부터 온 데이터) 모두에 기초하여 조절될 수 있다. 일부 경우들에서, 움직임 데이터 및 근접도 데이터 모두를 이용함으로써 보다 높은 정확도 또는 신뢰도를 가지고 모바일 디바이스의 정위를 판단할 수 있다.

근접도 데이터는 다양한 방식으로 수집될 수 있다. 예를 들어, 근접도 데이터는 발광 다이오드(LED) 및 연관된 광검출기(예를 들어, 포토다이오드)와 같은 근접 센서로부터 얻어질 수 있다. 예시적인 구현예에서, 발광 다이오드는 적외선 발광 다이오드일 수 있다. 포토다이오드를 이용하여 인근의 물체들로부터의 반사광이 검출될 수 있다. 충분한 반사광이 검출된 경우, 인간 신체 부분(예를 들어, 머리, 손가락 또는 손) 또는 다른 물체(예를 들어, 책상, 탁자, 또는 의자)가 근접 센서 가까이에 정위되었는지 결정될 수 있다. 검출된 반사광이 불충분한 경우, 근접 센서 근처에 어떠한 물체도 정위하지 않는 것으로 결정될 수 있다. 필요한 경우, 근접 센서로부터의 발사광은 렌즈나 다른 집속 구조물을 이용하여 근접 센서로부터 특정 거리에 집속될 수 있다. 이와같이 함으로써 이러한 특정 거리 상에 정위된 물체들로부터의 반사 신호들의 세기를 증진시키는데 도움이 될 수 있다.

일부 구현예들에서, 근접 센서 내의 발광 다이오드는 특정 주파수에 변조되거나 임의의 다른 적합한 변조 패턴을 이용하여 변조될 수 있다. 발광 다이오드의 구동을 위해 변조 패턴을 사용함으로서 반사된 발광 다이오드 신호들과 배경 조명을 구분하는데 도움이 될 수 있다. 이는 근접 센서의 신호대 잡음비를 증가시킬 수 있다. 필요한 경우, 근접 센서는 발광 다이오드 구조외의 근접도 검출 구조에 기초할 수 있다. 예를 들어, 모바일 디바이스를 위한 근접 센서는 정전용량형 센서, (디바이스 디바이스로부터의 발사광이 아닌) 주변광에만 동작하는 광검출기, 음향 근접 센서(예를 들어, 근처 물체의 부재 여부를 판단하기 위해 초음파를 사용하는 센서), 반사된 전자기파(예를 들어, 무선 주파수 방사)를 검출하는 센서, 또는 근처 물체의 존재를 검출할 수 있는 임의의 다른 적합한 센서에 기초할 수 있다.

일부 구현예들에서, 주변광 센서를 이용하여 모바일 디바이스 주변의 주변 조명의 레벨을 검출할 수 있다. 주변광 센서는 가시 광선에 예민한 광검출기를 이용하여 구현될 수 있다. 개별적 포토다이오드를 근접 센서 및 주변광 센서들로 사용할 수 있으나, 주변광 센서의 포토다이오드 기능 및 (광기반 근접 검출기 내의) 근접 센서의 포토다이오드 기능은 필요한 경우 공동의 포토다이오드를 이용하여 구현될 수 있다. (일 예에 따르면) 주변광 센서에 의해 수집되는 광량에 대한 정보를 이용하여 모바일 디바이스의 디스플레이의 스크린 휘도를 조절할 수 있다.

필요한 경우, 근접 센서 기능은 복수의 기능을 수행하는 디바이스를 이용하여 모바일 디바이스 내에 구현될 수 있다. 예를 들어, 정전용량형 터치 센서 또는 터치 디스플레이의 부분을 이루는 그와 같은 다른 터치 센서를 이용하여 근처 물체의 존재를 검출할 수 있다. 정상 동작 중에, 사용자가 모바일 디바이스의 디스플레이의 다양한 부분들에 손가락을 누름에 따라 터치 센서 출력 신호들을 이용하여 사용자 입력 선택들을 식별할 수 있다. 근접 센서로 사용되는 경우, 터치 스크린의 출력 신호들은 물체가 모바일 디바이스에 근접해 있는지 여부를 판단하도록 프로세싱될 수 있다. 이러한 유형의 구조에서, 디스플레이의 터치 센서 부분에서 얻어진 정전용량 판독을 프로세싱하여, 예를 들어 사용자가 모바일 디바이스를 사용자의 머리 옆에 두었는지 여부를 판단할 수 있다. 스크린 근처에 사용자의 머리가 위치할 경우 디스플레이로부터의 정전용량 판독(또는 그와 같은 다른 터치 센서 판독)을 변화시키므로, 종래의 근접 센서를 이용하지 않고도 사용자의 머리의 존재가 검출될 수 있다. 또 다른 예에서, (예를 들어, 물체의 존재를 나타내는 그림자를 검출함에 의해) 주변광 센서로부터의 광 판독을 이용하여 물체와 모바일 디바이스의 근접도를 나타낼 수 있다. 디스플레이를 구비하지 않은 터치 패드 역시 근접도 데이터를 생성하도록 사용될 수 있다.

정확도의 개선을 위해, 복수의 근접 센서 디바이스들(예를 들어, LED-기반 근접 센서, 근접도 검출에 이용되는 주변광 센서, 정전용량형 터치 스크린 등)로부터의 신호는 병행적 프로세싱될 수 있다. 이러한 유형의 구조에서, 모바일 디바이스는 디바이스가 물체에 대해 근접하게 위치되었는지 여부를 보다 정확하게 판단할 수 있다.

일부 구현예들에서, 하나 이상의 근접 센서들을 이용하여 근접 센서로부터의 검출된 물체의 거리를 판단할 수 있다. 일부 경우들에서, 근접 센서는 근접 센서로부터 검출된 물체의 절대적 거리를 판단할 수 있다. 일부 경우들에서, 근접 센서는 근접 센서로부터 검출된 물체의 근사치 또는 상대적 거리를 판단할 수 있다. 예를 들어, 근접 센서는 검출된 물체가 근접 센서에 "근거리(near)"인 것으로 판단하거나(예를 들어, 검출된 물체가 근접 센서로부터 특정 거리 내에 있는 경우), 근접 센서로부터 "중거리(intermediate)" 거리에 있는 것으로 판단하거나(예를 들어, 검출된 물체가 근접 센서로부터 보다 먼 특정 거리에 있는 경우), 또는 근접 센서로부터 "원거리(far)"에 있는 것으로 판단할 수 있다(예를 들어, 검출된 물체가 근접 센서로부터 특정 거리를 초과하여 있거나, 아무런 물체가 검출되지 않은 경우).

근접 센서들의 예시적 구현예들이 전술되었으나, 이들은 다만 예에 불과하다. 근접도 정보를 판단할 수 있는 다른 근접 센서들 역시 사용될 수 있다. 예를 들어, 본 명세서에 참조로 통합된 미국 특허 제8,417,296호에는 부가적 근접 센서들이 개시되어 있다.

도 5는 모바일 디바이스의 사용자 신체 정위에 기초한 모바일 디바이스의 송신 출력을 조절하기 위한 예시적인 프로세스의 흐름도이다. 단계 502에서, 모바일 디바이스는 음성 통화에 연결할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 모바일 디바이스 상에서 음성 통화(예를 들어, 전화 통화)를 개시하거나 수신하기 위하여 모바일 디바이스를 사용할 수 있다.

단계 504에서, 모바일 디바이스는 움직임 데이터 및 근접도 데이터 모두를 이용하여 모바일 디바이스가 사용자의 신체 상 또는 물체 상에 있는지 여부를 판단할 수 있다. 일부 구현예들에서, 모바일 디바이스는 움직임 데이터 및 근접도 데이터를 개별적으로 고려함으로써 상이한 유형의 데이터 각각을 이용하여 개별적 예측이 이루어지도록 할 수 있다. 예를 들어, 일부 경우들에서, 제1 예측은 움직임 데이터만을 이용하여 내릴 수 있는 반면, 제2 예측은 근접도 데이터만을 이용하여 내릴 수 있다.

예측들은 전술된 방식과 유사하게 움직임 데이터를 이용하여 내려질 수 있다. 예를 들어, 모바일 디바이스는 움직임 데이터를 이용하여 도 2의 프로세스(200)를 수행할 수 있고/있거나 도 3의 상태 기계(300)를 이용하여 모바일 디바이스가 사용자의 신체 상에 정위되는지(예를 들어, 주머니 안, 무릎 위 등) 또는 정지 물체 상에 정위되는지(예를 들어, 탁자, 책상, 바닥 등) 여부를 예측할 수 있다. 일부 구현예들에서, 이러한 예측은 모바일 디바이스의 "움직임 상태"에 관련한 판단일 수 있다. 예를 들어, 모바일 디바이스는 자신이 "물체 상의(on-object)" 움직임 상태인지(예를 들어, 도 3의 상태(308)에 대응하는 상태), "신체 상의(on-body)" 움직임 상태인지(예를 들어, 도 3의 상태(306)에 대응하는 상태), 또는 "파지(in-hand)" 움직임 상태인지를(예를 들어, 도 3의 상태(310)에 대응하는 상태) 판단할 수 있다. 예를 들어, 모바일 디바이스는 모바일 디바이스가 무생물인 물체 상에 있는 것으로 예측됨에 따라 자신이 물체 상의 움직임 상태에 있음을 판단할 수 있다.

예측은 근접도 데이터를 이용하여 다양한 방식으로 내려질 수 있다. 예를 들어, 일부 구현예들에서, 예측은 모바일 디바이스의 "근접도 상태"에 관한 판단일 수 있다. 이러한 판단은 적어도 부분적으로는 근접 센서로부터의 근접도 데이터에 기초할 수 있다. 예를 들어, 모바일 디바이스는 자신이 검출된 물체로부터 특정 거리 내에 있는 것으로 판단하는 경우 자신이 "근거리" 근접도 상태에 있음을 판단할 수 있다. 다른 예에 따르면, 모바일 디바이스는 자신이 검출된 물체로부터 보다 먼 특정 거리 내에 위치하는 것으로 판단하는 경우 자신이 "중거리 근접도 상태"에 있음을 판단할 수 있다. 또 다른 예에 따르면, 모바일 디바이스는 자신이 검출된 물체로부터 보다 더 먼 거리에 이격된 것으로 판단되면 자신이 "원거리" 근접도 상태에 있는 것으로 판단할 수 있다. 예를 들어, 특정 거리 범위에 따라 상이한 상태들이 정의될 수 있다. 예를 들어, 근거리 근접도 상태는 모바일 디바이스가 검출된 물체로부터 제1 거리 내에 있을 경우의 상태에 대응할 수 있다. 다른 예에 따르면, 중거리 근접도 상태는 모바일 디바이스가 검출된 물체로부터 제2 거리와 제1 거리 사이에 있을 경우의 상태에 대응할 수 있으며, 여기서 제2 거리는 제1 거리를 초과한다. 다른 예에 따르면, 원거리 근접도 상태는 모바일 디바이스가 검출된 물체로부터 제2 거리보다 더 이격된 상태에 대응할 수 있다. 상이한 예시적 상태들이 전술되었으나, 이는 다만 상이한 근접도 상태들이 어떠한 방식으로 정의될 수 있는지를 예시하기 위해 제공된 것들이다. 구현예에 따라 상이한 근접도 상태들과 상이한 수의 근접도 상태들이 사용될 수 있다.

움직임 데이터에 기초한 예측 및 근접도 데이터에 기초한 예측을 함께 해석하여 모바일 디바이스가 신체 상(예를 들어, 사용자의 신체 상)에 있는지 또는 물체 상(예를 들어, 무생물인 물체 상)에 있는지를 판단할 수 있다. 예를 들어, 일부 구현예들에서, 움직임 상태와 근접도 상태의 일부 조합들은 모바일 디바이스가 신체 상에 있다는 판단에 대응할 수 있는 반면, 움직임 상태들 및 근접도 상태들의 다른 조합들은 모바일 디바이스가 물체 상에 있다는 판단에 대응할 수 있다. 예를 들어, 모바일 디바이스가 "신체 상의" 움직임 상태 및 "근거리" 근접도 상태에 있는 경우 모바일 디바이스는 자신이 신체 상에 있음을 판단할 수 있다. 다른 예에 따르면, 모바일 디바이스가 "물체 상의" 움직임 상태 및 "원거리" 근접도 상태에 있는 경우 모바일 디바이스는 자신이 물체 상에 있음을 판단할 수 있다. 이러한 예시적 조합들은 상이한 움직임 상태 및 근접도 상태들의 조합들을 어떻게 이용하여 모바일 디바이스가 신체 상의 또는 물체 상에 있는지를 판단할 수 있는지를 예시하기 위해 제시된 것이다. 실제로는 다른 상태의 조합 및 대응 판단들이 구현될 수 있으며, 전술된 것들에 부가적으로 또는 그에 대체하여 구현될 수 있다.

움직임 데이터 및 근접도 데이터는 반드시 동시에 수집될 필요가 없다. 예를 들어, 일부 구현예들에서, 모바일 디바이스는 다만 (예를 들어, 도 2에 도시된) 움직임 데이터만을 이용하여 자신이 신체 상에 있는지 또는 물체 상에 있는지에 관한 판단을 내릴 수 있다. 미래의 어떤 시점에서(예를 들어, 나중에 근접도 데이터가 이용가능하게 된 이후), 모바일 디바이스는 (예를 들어, 도 3에 도시된 바와 같이) 자신의 판단에 근접도 데이터를 포함시킬 수 있다.

일부 구현예들에서, 움직임 상태 예측을 내리기에 충분한 움직임 데이터를 수집하는데 요구되는 시간의 길이는 근접 상태 예측을 내리기에 충분한 근접도 데이터를 수집하는데 요구되는 시간의 길이와 상이할 수 있다. 예를 들어, 일부 구현예들에서, 모션 센서는 움직임 상태를 판단하기 위해 수 초 동안 데이터를 수집해야 하는 반면, 근접 센서는 근접 상태를 판단하기 위해 1초 미만 동안만 다만 데이터를 수집해야 할 수 있다. 이들 구현예들에서, 모바일 디바이스는 충분한 데이터가 다른 센서로부터 획득될 때까지, 다만 하나의 센서로부터의 데이터를 이용하여(예를 들어, 다만 근접도 데이터만을 이용함) 자신이 신체상에 있는지 또는 물체상에 있는지 여부에 관한 판단을 내릴 수 있다. 이러한 방식으로, 모바일 디바이스는 센서들 중 적어도 하나로부터 충분한 측정치 데이터를 수신하는 즉시 판단을 내릴 수 있으며, 다른 센서들로부터 부가적 측정치 데이터를 수신함과 동시에 자신의 판단을 업데이트할 수 있다.

단계 406에서, 모바일 디바이스는 모바일 디바이스의 정위 또는 위치에 기초하여 모바일 디바이스의 송신 출력을 조절할 수 있다. 예를 들어, (예컨대 전술된 바와 같이, 움직임 데이터 및 근접도 데이터를 이용하여 판단된 결과) 모바일 디바이스가 사용자의 신체 상에 있는 경우 모바일 디바이스는 모바일 디바이스의 송신 출력을 미리 결정된 저출력 레벨로 감소시킬 수 있다. 모바일 디바이스가 (예를 들어, 사용자의 신체로부터 멀리 떨어진) 정지 물체 상에 있다면, 모바일 디바이스는 모바일 디바이스의 송신 출력을 미리 결정된 고출력 레벨로 증가시킬 수 있다.

전술된 예들에서, 모바일 디바이스의 움직임 상태는 (예컨대 도 1 및 도 2에 도시된 바와 같이) 움직임 신호의 변동에 기초하여 판단될 수 있다. 모바일 디바이스의 움직임 상태를 판단하기 위해 다른 기법들이 또한 사용될 수 있다. 예를 들어, 일부 구현예들에서, 움직임 데이터는 일정 시간에 걸쳐 모바일 디바이스가 경험한 가속도를 기술하는 정보(예컨대 가속도 신호)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 가속도 신호는 일련의 값들을 포함할 수 있으며, 각각의 값은 특정 시간적인 순간에 모바일 디바이스가 경험한 가속도를 기술한다. 순차적으로 배열할 경우, 이러한 값들은 주어진 지속 기간 중에 모바일 디바이스가 경험한 가속도를 기술하는 시간-의존적 파형으로서 표현될 수 있다. 이러한 가속도 신호는 예를 들어 특정 지속 시간에 걸쳐(예를 들어, 1초, 2초, 3초, 또는 기타 다른 지속 시간에 걸쳐) 가속도 측정치들을 주기적으로 획득하는 가속도계를 이용하여 획득될 수 있다.

모바일 디바이스의 움직임 상태를 판단하기 위해 가속도 신호의 상이한 부분들을 고려할 수 있다. 예를 들어, 일부 구현예들에서, 모바일 디바이스의 움직임 상태를 구분하기 위해 두 개 이상의 상이한 주파수 대역 내에서 가속도 신호의 출력을 비교할 수 있다. 예를 들어, 가속도 신호는 그것의 저주파 출력 및 고주파 출력에 기초하여 해석될 수 있다. 예를 들어, 저주파 출력 및 고주파 출력은 예컨대 특정 주파수 대역 내의 신호의 출력을 계산함으로서 판단될 수 있다. 예를 들어, 저주파 대역은 0 내지 10 ㎐ 사이의 주파수의 대역에 대응할 수 있으며, 고주파 대역은 10 내지 50 ㎐ 사이의 주파수의 대역에 대응할 수 있다. 이러한 값들은 다만 예들로서 제시된 것으로, 실제로는 응용예에 따라 각각의 주파수 대역은 변경될 수 있다.

특정 저주파수 및 고주파수 성분들을 가진 가속도 신호를 고려하여 모바일 디바이스는 모바일 디바이스의 움직임 상태를 판단할 수 있다. 예를 들어, 일부 구현예들에서, 가속도 신호의 고주파 출력과 저주파 출력 사이의 비율이 계산될 수 있다. 비율이 특정 한계 비율 값을 초과하면, 모바일 디바이스는 특정 움직임 상태(예를 들어, 물체 상의 움직임 상태)에 있음을 예측할 수 있다. 비율이 한계 비율 값을 초과하지 않으면, 모바일 디바이스는 다른 움직임 상태(예를 들어, 신체 상의 움직임 상태)에 있음을 예측할 수 있다. 이러한 방식으로, 모바일 디바이스는 가속도 신호의 전반적 출력 뿐만 아니라, 가속도 신호의 다른 주파수 대역 내의 출력에 대한 가속도 신호의 특정 주파수 대역 내에 포함된 출력에 또한 기초하여 자신이 신체 상에 있는지 또는 물체 상에 있는지 여부를 예측한다.

일부 구현예들에서, 한계 비율 값은 하나 이상의 주파수 대역의 출력에 의존할 수 있다. 예를 들어, 일부 구현예들에서, 주파수 대역 중 하나의 주파수 대역의 출력이 증가함에 따라 한계 비율 값이 증가할 수 있다. 다른 예를 들자면, 일부 구현예들에서, 주파수 대역 중 하나의 주파수 대역의 출력이 감소함에 따라 한계 비율 값이 감소할 수 있다. 일부 실시예들에서, 하나 이상의 주파수 대역의 출력과 한계 비율 값 사이의 관계를 수학적 함수로서 기술할 수 있다. 이러한 방식으로, 한계 비율 값은 임의의 특정 구현예와 동일하도록 고수될 필요가 없다.

일부 구현예들에서, 가속도 신호의 고주파 출력과 저주파 출력은 산포도 상의 한 점으로서 표현될 수 있다. 산포도 상에서 가속도 신호가 놓인 위치에 따라, 모바일 디바이스의 움직임 상태에 관한 판단이 내려질 수 있다. 예를 들어, 도 6에 도시된 바와 같이, 산포도(600)는 선(604)에 의해 두 개의 분리된 영역(602a, 602b)으로 나누어 질 수 있다. 가속도 신호가 영역(602a) 내에 속할 경우, 모바일 디바이스는 자신이 사용자의 신체 상에 있지 않음(예를 들어, 물체 상의 움직임 상태에 있음)을 예측한다. 가속도 신호가 영역(604b) 내에 속할 경우, 모바일 디바이스는 자신이 사용자의 신체 상에 있음(예를 들어, 신체 상의 움직임 상태)을 예측한다. 산포도(600)를 통과하는 선(604)의 경로는 다양한 방식으로 결정될 수 있다. 예를 들어, 도 6에 도시된 바와 같이, 사용자의 신체 상에 있지 않는 것(예를 들어, 지점(606a))으로 알려진 모바일 디바이스에 대응하여 일련의 가속도 측정치가 획득될 수 있으며, 사용자의 신체 상에 있는 것(예를 들어, 지점(602b))으로 알려진 모바일 디바이스에 대응하여 일련의 가속도 측정치가 획득될 수 있다. 이러한 알려진 관찰들에 기초하여, 선(604)이 그려짐으로서 이들 지점들을 두 개의 상이한 영역으로 완전히 또는 부분적으로 나눌 수 있다. 선(604)의 경로는 경험적으로 판단될 수 있으며, 예를 들어, 모바일 디바이스가 사용자의 신체 상에 있는 것으로 알려진 때와 모바일 디바이스가 사용자의 신체 상에 있지 않은 때에 획득된 수 개의 실험적 측정치에 기초하여 판단될 수 있다. 일부 구현예들에서, 선(604)이 직선일 필요는 없다. 예를 들어, 선(604)의 일부는 (예를 들어, 수평, 수직 또는 대각선의) 직선이거나, 구현예에 따라 곡선일 수 있다.

예시적 산포도(600)와 선(604)이 도 6에 도시되어 있으나, 이는 다만 예에 불과하다. 산포도는 응용예에 따라 상이한 영역들로 나누어질 수 있다. 또한, 위의 예들에서는 가속도 신호를 해석하기 위해 두 개의 상이한 주파수 대역을 이용하는 것으로 기술되었으나, 일부 구현예들에서는, 세 개 이상의 상이한 주파수 대역이 사용될 수도 있다. 예를 들어, 일부 구현예들에서, 모바일 디바이스는 저주파수 대역(예를 들어, 0 내지 10 ㎐의 주파수), 중간 주파수 대역(예를 들어, 10 내지 20 ㎐의 주파수), 및 고주파수 대역(예를 들어, 20 내지 60 ㎐의 주파수)를 고려할 수 있다. 이들 구현예들에서, 가속도 신호들을 2차원적 산포도로 표시하는 대신에, 가속도 신호는 대신 3차원적 산포도로 표현될 수 있다. 유사하게, 이들 구현예들에서, 선(604)은 선이 아니고 대신 2차원적 표면일 수 있다. 유사한 방식으로, 구현예에 따라 보다 많은 주파수 대역들(예를 들어, 4, 5, 6 또는 이상)이 고려될 수 있다.

또한, 도 6에서는 산포도(600) 내에 두 개의 영역이 도시되어 있으나, 일부 구현예들에서는 부가적 움직임 상태에 대응하여 보다 많은 수의 영역(예를 들어, 3, 4, 5 및 그 이상)이 있을 수 있다. 이러한 움직임 상태들은, 예를 들어, 모바일 디바이스가 자동차 안에 있거나, 비행기 안에 있거나, 기차 안에 있거나 또는 임의의 다른 환경에 놓일 때 모바일 디바이스가 경험하게 되는 가속도를 표현한다. 따라서, 산포도를 요구되는 수의 영역으로 나누기 위해 부가적 선들이 정의될 수 있다.

가속도 신호의 상이한 부분들(예를 들어, 고주파 성분들 및 저주파 성분들)을 고려하는 것은 일정한 이점을 제공한다. 일부 상황에서는, 일정 주파수 대역에서의 일정 유형의 움직임이 일정한 다른 주파수 대역에 비해 보다 높은 에너지를 상대적으로 포함한다. 일부 구현예들에서, 다양한 주파수 대역 사이의 에너지 분포를 고려함으로써, 보다 높은 정확도를 가지고 상이한 유형의 움직임들이 구별될 수 있다. 예를 들어, 일부 경우들에서, 사용자의 신체 상의 모바일 디바이스는 보다 높은 주파수 대역에 비해 보다 낮은 주파수 대역에서 일반적으로 보다 높은 에너지를 가지는 것으로 기대될 수 있는 반면, 무생물인 물체 상에서 작동되는 모바일 디바이스는 보다 낮은 주파수 대역에 비해 보다 높은 주파수 대역에서 보다 높은 에너지를 일반적으로 가지는 것으로 기대될 수 있다(예를 들어, 견고한 표면에 부딪히는 모바일 디바이스에 대응함). 상이한 주파수 대역이 포함된 에너지량을 판단함으로써, 모바일 디바이스는 따라서 보다 높은 정확도를 가지고 자신의 정위를 판단할 수 있게 된다.

예시적 시스템(700)이 도 7에 도시되어 있다. 시스템(700)은 예를 들어 모바일 디바이스의 일부로서 포함될 수 있다. 시스템(700)은 제어 모듈(706)과 통신하는 모션 센서(702) 및 근접 센서(704)를 포함한다. 작동 중에, 모션 센서(702)는 (예를 들어 제어 모듈(706)에 의한 명령어에 응답하여) 연속적이거나, 주기적 또는 간헐적으로 움직임 데이터를 획득하고, 움직임 데이터를 제어 모듈(706)로 전송한다. 모션 센서(702)는 예를 들어 전술된 하나 이상의 모션 센서들을 사용하여 구현될 수 있다. 유사한 방식으로, 작동 중에, 근접 센서(704)는 연속적이거나, 주기적 또는 간헐적으로 근접도 데이터를 획득하고, 근접도 데이터를 제어 모듈(706)로 전송한다. 근접 센서(704)는 전술된 하나 이상의 근접 센서들을 예를 들어 사용하여 구현될 수 있다.

모션 센서(702) 및 근접 센서(704)로부터 획득된 움직임 데이터 및/또는 센서 데이터에 기초하여, 제어 모듈(706)은 모바일 디바이스의 송신 출력을 조절한다. 예를 들어, 제어 모듈(706)은 모바일 디바이스가 신체 상에 있는지 또는 물체 상에 있는지를 판단하기 위해 프로세스(400)의 구현 및/또는 프로세스(500)의 구현을 사용할 수 있다. 그에 대한 응답으로서, 제어 모듈(706)은 기저대역 모듈(708)(예를 들어, 프로세서 또는 데이터 송신 모듈의 작동을 관리하는 다른 컴포넌트)에게 명령어들을 예를 들어 전송함에 의해 모바일 디바이스의 송신 출력을 조절할 수 있다. 이러한 명령어들에 대한 응답으로, 기저대역 모듈(708)은 모바일 디바이스의 송신 출력을 그에 맞추어 조절한다.

애플리케이션 프로그래밍 인터페이스

본 명세서에서 설명된 구현예들에서는 하나 이상의 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(Application Programming Interface, API)가 사용될 수 있다. API는, 상이한 프로그램 코드 컴포넌트 또는 하드웨어 컴포넌트(이하, "API-호출 컴포넌트")가 프로그램 코드 컴포넌트 또는 하드웨어 컴포넌트(이하, "API-구현 컴포넌트")에 의해 제공된 하나 이상의 기능들, 방법들, 절차들, 데이터 구조들, 클래스들, 및/또는 다른 서비스들에 액세스하고 그들 모두를 사용하도록 허용하는 API-구현 컴포넌트에 의해 구현된 인터페이스이다. API는 API-호출 컴포넌트와 API-구현 컴포넌트 사이에서 전달되는 하나 이상의 파라미터들을 정의할 수 있다.

API는 API-호출 컴포넌트의 개발자(제3자의 개발자일 수 있음)가 API-구현 컴포넌트에 의해 제공되는 규정된 특징부들에 영향을 주게 한다. 하나의 API-호출 컴포넌트가 있을 수 있거나, 하나 초과의 그러한 컴포넌트가 있을 수 있다. API는 애플리케이션으로부터의 서비스 요청을 지원하기 위하여 컴퓨터 시스템 또는 프로그램 라이브러리가 제공하는 소스 코드 인터페이스일 수 있다. 운영 체제(operating system, OS)는 다수의 API들을 가져서 OS 상에서 실행되는 애플리케이션이 그 API들 중 하나 이상을 호출하게 할 수 있으며, (프로그램 라이브러리와 같은) 서비스는 다수의 API들을 가져서 그 서비스를 사용하는 애플리케이션이 그 API들 중 하나 이상을 호출하게 할 수 있다. API는 애플리케이션이 구축될 때 인터프리팅(interpreting)되거나 컴파일링(compiling)될 수 있는 프로그래밍 언어에 의해 규정될 수 있다.

일부 구현예들에서, API-구현 컴포넌트는 API-구현 컴포넌트에 의하여 구현되는 기능의 상이한 태양들에 대한 액세스를 제공하는 하나 초과의 API를 제공할 수 있다. 예를 들어, API-구현 컴포넌트 중 하나의 API는 제1 기능 세트를 제공할 수 있고 제3자의 개발자에게 노출될 수 있으며, API-구현 컴포넌트 중 다른 API는 숨겨질(노출되지 않을) 수 있고 제1 기능 세트의 하위세트(subset)를 제공하고 또한 제1 기능 세트에는 없는 테스팅 및 디버깅 기능과 같은 다른 기능 세트를 제공할 수 있다. 다른 구현예들에서, API-구현 컴포넌트 자체는 기본 API를 통해 하나 이상의 다른 컴포넌트들을 호출할 수 있고, 따라서 API-호출 컴포넌트와 API-구현 컴포넌트 둘 모두가 될 수 있다.

API는 API-호출 컴포넌트들이 API-구현 컴포넌트의 규정된 특징부들에 액세스하여 이를 사용할 때 API-호출 컴포넌트가 사용하는 언어와 파라미터를 정의한다. 예를 들어, API-호출 컴포넌트는 API에 의하여 노출된 하나 이상의 API 호출들 또는 (예를 들어, 기능 또는 메소드 호출에 의하여 실시되는) 인보케이션(invocation)들을 통해 API-구현 컴포넌트의 규정된 특징부들에 접근하여, API 호출들 또는 인보케이션들을 통해 파라미터들을 사용하여 데이터 및 제어 정보를 전달한다. API-구현 컴포넌트는 API-호출 컴포넌트로부터의 API 호출에 응답하여 API를 통해 값을 반환할 수 있다. API는 API 호출의 신택스와 결과(예를 들어, API 호출을 어떻게 작동시키는지 그리고 API 호출이 무엇을 하는지)를 정의하지만, API는 API 호출이 API 호출에 의하여 규정된 기능을 어떻게 성취하는지 드러내지 않을 수 있다. 호출(API-호출 컴포넌트)과 API-구현 컴포넌트 사이에서 하나 이상의 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스들을 통하여 다양한 API 호출들이 전달된다. API 호출들의 전달은 함수 호출 또는 메시지에 대한 발행, 개시, 작동, 호출, 수신, 반환 또는 응답을 포함하는데, 다시 말하면, 전달은 API-호출 컴포넌트 또는 API-구현 컴포넌트 중 어느 하나에 의한 작용들을 설명할 수 있다. API의 함수 호출 또는 다른 인보케이션은 파라미터 목록 또는 다른 구조를 통하여 하나 이상의 파라미터들을 보내거나 받을 수 있다. 파라미터는 상수, 키(key), 데이터 구조, 객체, 객체 클래스, 변수, 데이터 유형, 포인터, 어레이, 함수 또는 메소드에 대한 포인터 또는 목록, 또는 API를 통하여 전달되는 데이터 또는 다른 항목을 참조하기 위한 다른 방법일 수 있다.

또한, 데이터 유형들 또는 클래스들이 API에 의하여 제공되고 API-구현 컴포넌트에 의하여 구현될 수 있다. 따라서, API-호출 컴포넌트는 API에서 제공되는 정의들을 사용함으로써 그러한 유형들 또는 클래스들의 변수들을 선언하거나, 이들에 대한 포인터들 사용하거나, 이들의 상수 값을 사용 또는 인스턴스화한다(instantiate).

일반적으로, API는 API-구현 컴포넌트에 의하여 제공되는 서비스 또는 데이터에 액세스하기 위하여 사용되거나 API-구현 컴포넌트에 의하여 제공되는 동작 또는 연산의 수행을 개시하기 위하여 사용될 수 있다. 예로서, API-구현 컴포넌트와 API-호출 컴포넌트 각각은 운영 체제, 라이브러리, 디바이스 드라이버, API, 애플리케이션 프로그램, 또는 다른 모듈(예를 들어, API-구현 컴포넌트와 API-호출 컴포넌트는 동일하거나 서로 상이한 유형의 모듈일 수 있음) 중 임의의 하나일 수 있다. API-구현 컴포넌트들은 일부 경우에 적어도 부분적으로 펌웨어, 마이크로코드 또는 다른 하드웨어 로직으로 실시될 수 있다.

일부 구현예들에서, API는 클라이언트 프로그램이 소프트웨어 디벨롭먼트 키트(Software Development Kit, SDK) 라이브러리에 의해 제공되는 서비스를 사용하게 할 수 있다. 다른 실시예들에서, 애플리케이션 또는 다른 클라이언트 프로그램은 애플리케이션 프레임워크에 의해 제공되는 API를 사용할 수 있다. 이들 구현예에서, 애플리케이션 또는 클라이언트 프로그램은 SDK에 의해 제공되고/되거나 API에 의해 제공되는 함수 또는 메소드에 호출을 포함시키거나, SDK에서 정의되고 API에 의해 제공되는 데이터 유형 또는 객체를 사용할 수 있다. 이들 구현예에서, 애플리케이션 프레임워크는 프레임워크에 의해 정의되는 다양한 이벤트들에 응답하는 프로그램용 메인 이벤트 루프를 제공한다. API는 애플리케이션이 애플리케이션 프레임워크를 사용하여 이벤트들 및 이벤트들에 대한 응답들을 규정하게 한다. 일부 구현예들에서, API 호출은 입력 능력 및 상태, 출력 능력 및 상태, 처리 능력, 전력 상태, 저장 용량 및 상태, 통신 능력 등과 같은 측면들에 관계되는 것들을 비롯한 하드웨어 디바이스의 능력 또는 상태를 애플리케이션에 보고할 수 있으며, API는 하드웨어 컴포넌트 상에서 부분적으로 실행되는 펌웨어, 마이크로코드, 또는 다른 낮은 레벨의 로직에 의하여 부분적으로 구현될 수 있다.

API-호출 컴포넌트는 (예를 들어, API-구현 컴포넌트와 동일한 데이터 처리 시스템 상의) 로컬 컴포넌트이거나, 네크워크를 통해 API를 통하여 API-구현 컴포넌트와 통신하는 (예를 들어, API-구현 컴포넌트와는 상이한 데이터 처리 시스템 상의) 원격 컴포넌트일 수 있다. API-구현 컴포넌트는 또한 API-호출 컴포넌트로서 작용할 수 있고(예를 들어, 이는 상이한 API-구현 컴포넌트에 의해 노출되는 API에 API 호출을 할 수 있음), API-호출 컴포넌트는 상이한 API-호출 컴포넌트에 노출되는 API를 구현함으로써 API-구현 컴포넌트로서 또한 작용할 수 있다.

API는 상이한 프로그래밍 언어들로 작성된 다수의 API-호출 컴포넌트들이 API-구현 컴포넌트와 통신하게 할 수 있으며, 따라서 API는 API-구현 컴포넌트와 API-호출 컴포넌트 사이에서 호출과 반환을 변환시키기 위한 특징부들을 포함할 수 있다. 그러나, API는 특정 프로그래밍 언어에 의해 구현될 수 있다. 일 실시예에서, API-호출 컴포넌트는 OS 공급자로부터의 API 세트, 플러그인 공급자로부터의 다른 API 세트, 다른 API 세트의 다른 공급자(예컨대, 소프트웨어 라이브러리의 공급자) 또는 생성자로부터의 다른 API 세트와 같은, 상이한 공급자들로부터의 API들을 호출할 수 있다.

도 8은 일부 구현예들에서 사용될 수 있는 예시적인 API 아키텍처(800)를 도시하는 블록도이다. 도 8에 도시된 바와 같이, API 아키텍처(800)는 API(820)를 구현하는 API-구현 컴포넌트(810)(예컨대, 운영 체제, 라이브러리, 디바이스 드라이버, API, 애플리케이션 프로그램, 소프트웨어 또는 다른 모듈)를 포함한다. API(820)는 하나 이상의 기능들, 방법들, 클래스들, 객체들, 프로토콜들, 데이터 구조들, 포맷들, 및/또는 API-호출 컴포넌트(830)에 의해 사용될 수 있는 API-구현 컴포넌트의 다른 특징부들을 규정할 수 있다. API(820)는 API-구현 컴포넌트 내의 함수가 어떻게 API-호출 컴포넌트로부터 파라미터(832)들을 받는지, 그리고 이 함수가 어떻게 API-호출 컴포넌트로 결과(822)를 반환하는지를 규정하는 적어도 하나의 호출 규약(calling convention)을 규정할 수 있다. API-호출 컴포넌트(830)(예를 들어, 운영 체제, 라이브러리, 디바이스 드라이버, API, 애플리케이션 프로그램, 소프트웨어 또는 다른 모듈)는 API(820)에 의해 규정되는 API-구현 컴포넌트(810)의 특징부들에 액세스하여 이를 사용하도록 API(820)를 통해 API 호출을 한다. API-구현 컴포넌트(810)는 API 호출에 응답하여 API(820)를 통하여 API-호출 컴포넌트(830)로 값을 반환할 수 있다.

예를 들어, API-구현 컴포넌트(810)는 API(820)를 통하여 규정되어 있지 않고 API-호출 컴포넌트(830)에 이용될 수 없는 추가적인 기능들, 방법들, 클래스들, 데이터 구조들 및/또는 다른 특징부들을 포함할 수 있다. API-호출 컴포넌트(830)는 API-구현 컴포넌트(810)와 동일한 시스템 상에 있을 수 있거나, 원격지에 정위될 수 있어 네트워크를 통해 API(520)를 사용하여 API-구현 컴포넌트(810)에 액세스한다. 도 5는 API(820)와 상호작용하는 단일 API-호출 컴포넌트(830)를 도시하지만, API-호출 컴포넌트(830)와는 상이한 언어(또는 동일한 언어)로 작성될 수 있는 다른 API-호출 컴포넌트들이 API(820)를 사용할 수 있다.

API-구현 컴포넌트(810), API(820) 및 API-호출 컴포넌트(830)는 기계(예컨대, 컴퓨터 또는 다른 데이터 처리 시스템)에 의해 판독가능한 형태로 정보를 저장하기 위한 임의의 메커니즘을 포함하는 기계-판독가능한 매체에 저장될 수 있다. 예를 들어, 기계-판독가능한 매체는 자기 디스크, 광 디스크, RAM(random access memory), ROM(read only memory), 플래시 메모리 디바이스 등을 포함한다.

도 9는 다양한 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스들을 포함하는 예시적인 소프트웨어 스택(900)을 도시한다. 도 9에 의해 도시된 바와 같이, 애플리케이션(902, 904)들은 수 개의 서비스 API(910 내지 916)들을 사용하여 서비스 A(906) 또는 서비스 B(908)를 호출하고 수 개의 OS API(920 내지 922)를 사용하여 운영 체계(OS)(918)를 호출할 수 있다. 서비스 A(906) 또는 서비스 B(908)는 수 개의 OS API(920 내지 922)를 사용하여 OS를 호출할 수 있다.

서비스 B(908)가 2개의 API(912, 914)들을 가지며, 이 중 하나인 서비스 B의 API 1(912)은 애플리케이션 1(902)로부터 호출을 받고 이로 값들을 반환하며, 다른 서비스 B의 API 2(914)는 애플리케이션 2(904)로부터 호출을 받고 이로 값들을 반환한다는 것에 주목한다. 서비스 A(906)(예를 들어, 소프트웨어 라이브러리일 수 있음)는 OS API 1(920)을 호출하고 이로부터 반환 값들을 받고, 서비스 B(922)(예를 들어, 소프트웨어 라이브러리일 수 있음)는 OS API 1(920) 및 OS API 2(922) 둘 모두를 호출하고 이들로부터 반환 값을 받는다. 애플리케이션 2(904)는 OS API 2(922)를 호출하고 이로부터 반환 값을 받는다.

예시적인 시스템 아키텍처

도 10은 도 1 내지 도 9의 특징부들 및 프로세스들을 구현할 수 있는 예시적인 컴퓨팅 디바이스(1000)의 블록도이다. 예를 들어, 컴퓨팅 디바이스(1000)는 도 7의 시스템(700)을 구현하고 도 4의 프로세스(400) 및 도 5의 프로세스(500)의 구현을 수행하도록 사용될 수 있다. 컴퓨팅 디바이스(1000)는 메모리 인터페이스(1002), 하나 이상의 데이터 프로세서, 이미지 프로세서 및/또는 중앙 처리 유닛(1004), 및 주변기기 인터페이스(1006)를 포함할 수 있다. 메모리 인터페이스(1002), 하나 이상의 프로세서(1004) 및/또는 주변기기 인터페이스(1006)는 개별 컴포넌트들일 수 있거나 하나 이상의 집적회로들에 통합될 수 있다. 컴퓨팅 디바이스(1000) 내의 다양한 컴포넌트들은 하나 이상의 통신 버스 또는 신호 라인들에 의하여 결합될 수 있다.

센서들, 디바이스들 및 서브시스템들은 다수의 기능들을 용이하게 하기 위하여 주변기기 인터페이스(1006)와 결합될 수 있다. 예를 들어, 모션 센서(1010), 광 센서(1012) 및 근접 센서(1014)는 배향, 조명 및 근접 기능을 용이하게 하기 위하여 주변기기 인터페이스(1006)에 결합될 수 있다. 다른 센서(1016)들이 또한 GNSS(global navigation satellite system)(예를 들어, GPS 수신기), 온도 센서, 생체인식 센서(biometric sensor), 자력계 또는 다른 감지 디바이스와 같은 주변기기 인터페이스(1006)와 연결되어 관련 기능들을 용이하게 할 수 있다.

카메라 서브시스템(1020) 및 광학 센서(1022), 예컨대 CCD(charged coupled device) 또는 CMOS(complementary metal-oxide semiconductor) 광학 센서는 사진 및 비디오 클립의 녹화와 같은 카메라의 기능을 용이하게 하도록 이용될 수 있다. 카메라 서브시스템(1020) 및 광학 센서(1022)는, 예컨대 안면 인식 분석을 수행함으로써, 사용자의 인증 동안에 사용될 사용자의 이미지를 수집하는 데 사용될 수 있다.

통신 기능들은 무선 주파수 수신기들 및 송신기들 및/또는 광(예를 들어, 적외선) 수신기들 및 송신기들을 포함할 수 있는 하나 이상의 무선 통신 서브시스템(1024)을 통하여 가능해질 수 있다. 통신 서브시스템(1024)의 구체적인 설계와 구현은 컴퓨팅 디바이스(1000)가 동작하도록 의도되는 통신 네트워크(들)에 의존할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 디바이스(1000)는 GSM 네트워크, GPRS 네트워크, EDGE 네트워크, Wi-Fi 또는 WiMax 네트워크, 및 블루투스™ 네트워크를 통해 동작하도록 설계된 통신 서브시스템(1024)들을 포함할 수 있다. 특히, 무선 통신 서브시스템(1024)은 디바이스(1000)가 다른 무선 디바이스를 위한 기지국으로서 구성될 수 있도록 호스팅 프로토콜을 포함할 수 있다.

오디오 서브시스템(1026)은 화자 인식, 음성 복제, 디지털 녹음, 및 전화 통신 기능과 같은 음성-인에이블형(voice-enabled) 기능들을 용이하게 하기 위하여 스피커(1028) 및 마이크(1030)에 결합될 수 있다. 오디오 서브시스템(1026)은 예를 들어 음성 명령, 성문 감정(voiceprinting) 및 음성 인증의 처리를 용이하게 하도록 구성될 수 있다.

I/O 서브시스템(1040)은 터치 표면 제어기(1042) 및/또는 다른 입력 제어기(들)(1044)을 포함할 수 있다. 터치 표면 제어기(1042)는 터치 표면(1046)에 결합될 수 있다. 터치 표면(1046)과 터치 표면 제어기(1042)는, 예를 들어 용량성, 저항성, 적외선 및 표면 탄성파(surface acoustic wave) 기술뿐만 아니라 다른 근접 센서 어레이 또는 터치 표면(1046)과의 하나 이상의 접촉점들을 결정하기 위한 다른 요소들을 포함하지만 이로 한정되지 않는 복수의 터치 감응 기술들 중 어느 하나를 사용하여 이들의 접촉 및 이동 또는 단절을 검출할 수 있다.

다른 입력 제어기(들)(1044)는 하나 이상의 버튼, 로커 스위치(rocker switch), 썸휠(thumb-wheel), 적외선 포트, USB 포트 및/또는 스타일러스와 같은 포인터 디바이스와 같은 다른 입력/제어 디바이스(1048)에 결합될 수 있다. 하나 이상의 버튼(도시되지 않음)은 스피커(1028) 및/또는 마이크(1030)의 음량 제어를 위한 상/하 버튼을 포함할 수 있다.

일 구현예에서, 제1 지속기간 동안의 버튼 누름은 터치 표면(1046)의 잠금을 해제시킬 수 있고, 제1 지속기간보다 긴 제2 지속기간 동안의 버튼 누름은 컴퓨팅 디바이스(1000)로의 출력을 온 또는 오프 상태로 할 수 있다. 제3 지속기간 동안의 버튼 누름은, 사용자가 마이크(1030)에 명령을 말하여 디바이스가 음성 명령을 실행하게 할 수 있는, 음성 제어, 또는 음성 명령, 모듈을 활성화시킬 수 있다. 사용자는 버튼들 중 하나 이상의 버튼의 기능을 원하는 대로 변경시킬 수 있다. 터치 표면(1046)은, 예를 들어, 가상 또는 소프트 버튼들 및/또는 키보드를 구현하는 데 또한 사용될 수 있다.

일부 구현예들에서, 컴퓨팅 디바이스(1000)는 MP3, AAC 및 MPEG 파일과 같은, 기록된 오디오 및/또는 비디오 파일을 제시할 수 있다. 일부 구현예들에서, 컴퓨팅 디바이스(1000)는 아이팟(iPod)™과 같은 MP3 플레이어의 기능을 포함할 수 있다. 따라서, 컴퓨팅 디바이스(1000)는 아이팟과 호환성이 있는 36핀 커넥터를 포함할 수 있다. 기타 입력/출력 및 제어 디바이스들이 또한 사용될 수 있다.

메모리 인터페이스(1002)는 메모리(1050)에 결합될 수 있다. 메모리(1050)는 고속 RAM 및/또는 비휘발성 메모리, 예를 들어 하나 이상의 자기 디스크 저장 디바이스, 하나 이상의 광학 저장 디바이스, 및/또는 플래시 메모리(예컨대, NAND, NOR)를 포함할 수 있다. 메모리(1050)는 운영 체제(1052), 예를 들어 다윈(Darwin), RTXC, 리눅스(LINUX), 유닉스(UNIX), OS X, 윈도우즈(WINDOWS), 또는 임베디드 운영 체제, 예를 들어 VxWorks를 저장할 수 있다.

운영 체제(1052)는 기본 시스템 서비스들을 취급하고 하드웨어 의존형 태스크를 수행하기 위한 명령어들을 포함할 수 있다. 일부 구현예들에서, 운영 체제(1052)는 커널(예컨대, 유닉스 커널)일 수 있다. 일부 구현예들에서, 운영 체제(1052)는 모바일 디바이스가 사용자의 신체 상에 있는지 또는 정지 물체 상에 있는지 여부를 판단하고 이에 따라 모바일 디바이스의 송신 출력을 조절하기 위한 명령어들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 운영 체제(1052)는 도 1 내지 도 9를 참조하여 설명된 바와 같이 모바일 디바이스 탐지 및 송신 출력 조절 특징부들을 구현할 수 있다.

메모리(1050)는 또한 하나 이상의 추가 디바이스, 하나 이상의 컴퓨터 및/또는 하나 이상의 서버와의 통신을 용이하게 하기 위하여 통신 명령어들(1054)을 저장할 수 있다. 메모리(1050)는 그래픽 사용자 인터페이스의 처리를 용이하게 하기 위한 그래픽 사용자 인터페이스 명령어들(1056); 센서 관련 프로세싱 및 기능들을 용이하게 하는 센서 처리 명령어들(1058); 전화 관련 프로세스들 및 기능들을 용이하게 하는 전화 명령어들(1060); 전자 메시징 관련 프로세스들 및 기능들을 용이하게 하는 전자 메시징 명령어들(1062); 웹 브라우징 관련 프로세스들 및 기능들을 용이하게 하는 웹 브라우징 명령어들(1064); 미디어 처리 관련 프로세스들 및 기능들을 용이하게 하는 미디어 처리 명령어들(1066); GNSS 및 내비게이션 관련 프로세스들 및 명령어들을 용이하게 하기 위한 GNSS/내비게이션 명령어들(1068); 및/또는 카메라 관련 프로세스들 및 기능을 용이하게 하기 위한 카메라 명령어들(1070)을 포함할 수 있다. 메모리(1050)는 도 1 내지 도 9를 참조하여 설명된 바와 같이 모바일 디바이스 탐지 및 송신 출력 조절 프로세스 및 기능과 같은 기타 프로세스들 및 기능들을 용이하게 하기 위한 소프트웨어 명령어들(1072)을 저장할 수 있다.

메모리(1050)는 또한 웹 비디오 관련 프로세스들 및 기능들을 용이하게 하기 위한 웹 비디오 명령어들; 및/또는 웹 쇼핑 관련 프로세스들 및 기능들을 용이하게 하기 위한 웹 쇼핑 명령어들과 같은 다른 소프트웨어 명령어들(1074)을 저장할 수 있다. 일부 구현예들에서, 미디어 처리 명령어들(1066)은 오디오 프로세싱 관련 프로세스들 및 기능들과 비디오 프로세싱 관련 프로세스들 및 기능들을 각각 용이하게 하는 오디오 처리 명령어들 및 비디오 처리 명령어들로 나누어진다.

위에 확인된 명령어들 및 애플리케이션들 각각은 위에 기술된 하나 이상의 기능을 수행하기 위한 명령어들의 세트에 대응할 수 있다. 이들 명령어들은 별개의 소프트웨어 프로그램들, 절차들, 또는 모듈들로서 구현될 필요는 없다. 메모리(1050)는 추가적인 명령어들 또는 더 적은 수의 명령어들을 포함할 수 있다. 또한, 컴퓨팅 디바이스(1000)의 다양한 기능들은, 하나 이상의 신호 처리 및/또는 ASIC(application specific integrated circuit)을 포함한, 하드웨어 및/또는 소프트웨어로 구현될 수 있다.

Claims (20)

1. 방법으로서,
   모바일 디바이스에 의해, 상기 모바일 디바이스의 사용자를 위한 음성 통화를 연결하는 단계 - 상기 음성 통화를 연결하는 단계는 상기 모바일 디바이스의 하나 이상의 무선 주파수 송신기들이 전파들을 제1 출력 레벨로 송신하게 함 -;
   상기 모바일 디바이스의 이동을 기술하는 움직임 데이터를 획득하는 단계;
   검출된 물체에 대한 상기 모바일 디바이스의 근접도를 기술하는 근접도 데이터를 획득하는 단계;
   상기 움직임 데이터 및 상기 근접도 데이터에 기초하여 상기 모바일 디바이스가 상기 사용자의 신체 상에 있는지 또는 무생물인 물체 상에 있는지 여부를 판단하는 단계; 및
   상기 모바일 디바이스가 상기 사용자의 신체 상에 있는지 또는 무생물인 물체 상에 있는지 여부에 대한 상기 판단에 기초하여 송신 출력 레벨을 상기 제1 출력 레벨로부터 제2 출력 레벨로 조절하는 단계를 포함하는, 방법.
2. 제1항에 있어서, 상기 모바일 디바이스가 상기 사용자의 신체 상에 있는지 또는 무생물인 물체 상에 있는지 여부를 판단하는 단계는
   상기 움직임 데이터에 기초하여 상기 모바일 디바이스의 움직임 상태를 판단하는 단계;
   상기 근접도 데이터에 기초하여 상기 모바일 디바이스의 근접도 상태를 판단하는 단계; 및
   상기 판단된 움직임 상태 및 상기 판단된 근접도 상태에 기초하여 상기 모바일 디바이스가 상기 사용자의 신체 상에 있는지 또는 무생물인 물체 상에 있는지 여부를 판단하는 단계를 포함하는, 방법.
3. 제2항에 있어서, 상기 움직임 데이터에 기초하여 상기 모바일 디바이스의 상기 움직임 상태를 판단하는 단계는
   상기 근접도 데이터를 제외하고 상기 움직임 데이터에 기초하여 상기 모바일 디바이스가 상기 사용자의 신체 상에 있는지 또는 무생물인 물체 상에 있는지 여부를 예측하는 단계;
   상기 모바일 디바이스가 무생물인 물체 상에 있는 것으로 예측할 경우 상기 모바일 디바이스가 물체 상의 움직임 상태(on-object motion state)에 있는 것으로 판단하는 단계; 및
   상기 모바일 디바이스가 상기 사용자의 신체 상에 있는 것으로 예측할 경우 상기 모바일 디바이스가 신체 상의 움직임 상태(on-body motion state)에 있는 것으로 판단하는 단계를 포함하는, 방법.
4. 제3항에 있어서,
   상기 근접도 데이터에 기초하여 상기 모바일 디바이스의 상기 근접도 상태를 판단하는 단계는
   상기 움직임 데이터를 제외하고 상기 근접도 데이터를 이용하여 상기 모바일 디바이스와 상기 검출된 물체 사이의 거리를 판단하는 단계;
   상기 모바일 디바이스가 상기 검출된 물체로부터 제1 거리 내에 있을 경우 상기 모바일 디바이스가 근거리(near) 근접도 상태에 있는 것으로 판단하는 단계;
   상기 모바일 디바이스가 상기 검출된 물체로부터 제2 거리와 상기 제1 거리 사이에 있을 경우 상기 모바일 디바이스가 중거리(intermediate) 근접도 상태에 있는 것으로 판단하는 단계 - 상기 제2 거리는 상기 제1 거리를 초과함 -; 및
   상기 모바일 디바이스가 상기 검출된 물체로부터 상기 제2 거리보다 더 이격된 경우 상기 모바일 디바이스가 원거리(far) 근접도 상태에 있는 것으로 판단하는 단계를 포함하며,
   상기 판단된 움직임 상태 및 상기 판단된 근접도 상태에 기초하여 상기 모바일 디바이스가 상기 사용자의 신체 상에 있는지 또는 무생물인 물체 상에 있는지 여부를 판단하는 단계는
   상기 모바일 디바이스가 신체 상의 움직임 상태 및 근거리 근접도 상태에 있는 경우 상기 모바일 디바이스가 상기 사용자의 신체 상에 있는 것으로 판단하는 단계를 포함하는, 방법.
5. 제2항에 있어서, 상기 움직임 데이터는 소정 기간에 걸친 상기 모바일 디바이스의 가속도에 대응하는 신호를 포함하고,
   상기 움직임 데이터에 기초하여 상기 움직임 상태를 판단하는 단계는
   제1 주파수 대역 내의 상기 신호의 출력을 나타내는 제1 값을 계산하는 단계;
   제2 주파수 대역 내의 상기 신호의 출력을 나타내는 제2 값을 계산하는 단계 - 상기 제2 주파수 대역은 상기 제1 주파수 대역을 초과함 -; 및
   상기 제1 값과 상기 제2 값에 기초하여 상기 모바일 디바이스의 상기 움직임 상태를 판단하는 단계를 포함하는, 방법.
6. 제5항에 있어서,
   상기 제1 값과 상기 제2 값에 기초하여 상기 모바일 디바이스의 상기 움직임 상태를 판단하는 단계는
   상기 제2 값과 상기 제1 값 사이의 비율을 계산하는 단계;
   상기 비율을 한계 비율 값과 비교하는 단계; 및
   상기 비율이 상기 한계 비율 값을 초과한 경우 상기 모바일 디바이스가 물체 상의 움직임 상태에 있는 것으로 판단하는 단계 - 상기 한계 비율 값은 적어도 상기 제1 값 또는 상기 제2 값에 의존적임 - 를 포함하고,
   상기 움직임 데이터에 기초하여 상기 모바일 디바이스의 상기 움직임 상태를 판단하는 단계는
   제3 주파수 대역 내의 상기 신호의 출력을 나타내는 제3 값을 계산하는 단계 - 상기 제3 주파수 대역은 상기 제1 주파수 대역 및 상기 제2 주파수 대역과 상이함 -; 및
   상기 제3 값에 추가로 기초하여 상기 모바일 디바이스의 상기 움직임 상태를 판단하는 단계를 추가로 포함하는, 방법.
7. 제1항에 있어서,
   상기 모바일 디바이스가 상기 사용자의 신체 상에 있는 것으로 판단하는 단계; 및
   상기 모바일 디바이스가 상기 사용자의 신체 상에 있는 경우 상기 송신 출력 레벨을 저출력 레벨로 조절하는 단계를 추가로 포함하는, 방법.
8. 제1항에 있어서,
   상기 모바일 디바이스가 무생물인 물체 상에 있는 것으로 판단하는 단계; 및
   상기 모바일 디바이스가 무생물인 물체 상에 있는 경우 상기 송신 출력 레벨을 고출력 레벨로 조절하는 단계를 추가로 포함하는, 방법.
9. 비일시적 컴퓨터-판독가능한 매체로서,
   하나 이상의 프로세서들에 의하여 실행될 때,
   모바일 디바이스에 의해, 상기 모바일 디바이스의 사용자를 위한 음성 통화를 연결하고 - 상기 음성 통화를 연결하는 것은 상기 모바일 디바이스의 하나 이상의 무선 주파수 송신기들이 전파들을 제1 출력 레벨로 송신하게 함 -,
   상기 모바일 디바이스의 이동을 기술하는 움직임 데이터를 획득하고,
   물체에 대한 상기 모바일 디바이스의 근접도를 기술하는 근접도 데이터를 획득하고,
   상기 움직임 데이터 및 상기 근접도 데이터에 기초하여 상기 모바일 디바이스가 상기 사용자의 신체 상에 있는지 또는 무생물인 물체 상에 있는지 여부를 판단하고,
   상기 판단에 기초하여 송신 출력 레벨을 상기 제1 출력 레벨로부터 제2 출력 레벨로 조절하게 하는 명령어들의 하나 이상의 시퀀스들을 포함하는, 비일시적 컴퓨터-판독가능한 매체.
10. 제9항에 있어서, 상기 모바일 디바이스가 상기 사용자의 신체 상에 있는지 또는 무생물인 물체 상에 있는지 여부를 판단하는 것은
    상기 움직임 데이터에 기초하여 상기 모바일 디바이스의 움직임 상태를 판단하는 것;
    상기 근접도 데이터에 기초하여 상기 모바일 디바이스의 근접도 상태를 판단하는 것; 및
    상기 판단된 움직임 상태 및 상기 판단된 근접도 상태에 기초하여 상기 모바일 디바이스가 상기 사용자의 신체 상에 있는지 또는 무생물인 물체 상에 있는지 여부를 판단하는 것을 포함하는, 비일시적 컴퓨터-판독가능한 매체.
11. 제10항에 있어서, 상기 움직임 데이터에 기초하여 상기 모바일 디바이스의 상기 움직임 상태를 판단하는 것은
    상기 근접도 데이터를 제외하고 상기 움직임 데이터에 기초하여 상기 모바일 디바이스가 상기 사용자의 신체 상에 있는지 또는 무생물인 물체 상에 있는지 여부를 예측하는 것;
    상기 모바일 디바이스가 무생물인 물체 상에 있는 것으로 예측할 경우 상기 모바일 디바이스가 물체 상의 움직임 상태에 있는 것으로 판단하는 것; 및
    상기 모바일 디바이스가 상기 사용자의 신체 상에 있는 것으로 예측할 경우 상기 모바일 디바이스가 신체 상의 움직임 상태에 있는 것으로 판단하는 것을 포함하는, 비일시적 컴퓨터-판독가능한 매체.
12. 제11항에 있어서, 상기 근접도 데이터에 기초하여 상기 모바일 디바이스의 상기 근접도 상태를 판단하는 것은
    상기 움직임 데이터를 제외하고 상기 근접도 데이터를 이용하여 상기 모바일 디바이스와 상기 검출된 물체 사이의 거리를 판단하는 것;
    상기 모바일 디바이스가 상기 검출된 물체로부터 제1 거리 내에 있을 경우 상기 모바일 디바이스가 근거리 근접도 상태에 있는 것으로 판단하는 것;
    상기 모바일 디바이스가 상기 검출된 물체로부터 제2 거리와 상기 제1 거리 사이에 있을 경우 상기 모바일 디바이스가 중거리 근접도 상태에 있는 것으로 판단하는 것 - 상기 제2 거리는 상기 제1 거리를 초과함 -; 및
    상기 모바일 디바이스가 상기 검출된 물체로부터 상기 제2 거리보다 더 이격된 경우 상기 모바일 디바이스가 원거리 근접도 상태에 있는 것으로 판단하는 것을 포함하는, 비일시적 컴퓨터-판독가능한 매체.
13. 제12항에 있어서, 상기 판단된 움직임 상태 및 상기 판단된 근접도 상태에 기초하여 상기 모바일 디바이스가 상기 사용자의 신체 상에 있는지 또는 무생물인 물체 상에 있는지 여부를 판단하는 것은
    상기 모바일 디바이스가 신체 상의 움직임 상태 및 근거리 근접도 상태에 있는 경우 상기 모바일 디바이스가 상기 사용자의 신체 상에 있는 것으로 판단하는 것을 포함하는, 비일시적 컴퓨터-판독가능한 매체.
14. 시스템으로서,
    하나 이상의 프로세서들; 및
    상기 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행될 때,
    모바일 디바이스에 의해, 상기 모바일 디바이스의 사용자를 위한 음성 통화를 연결하고 - 상기 음성 통화를 연결하는 것은 상기 모바일 디바이스의 하나 이상의 무선 주파수 송신기들이 전파들을 제1 출력 레벨로 송신하게 함 -,
    상기 모바일 디바이스의 이동을 기술하는 움직임 데이터를 획득하고,
    물체에 대한 상기 모바일 디바이스의 근접도를 기술하는 근접도 데이터를 획득하고,
    상기 움직임 데이터 및 상기 근접도 데이터에 기초하여 상기 모바일 디바이스가 상기 사용자의 신체 상에 있는지 또는 무생물인 물체 상에 있는지 여부를 판단하고,
    상기 판단에 기초하여 송신 출력 레벨을 상기 제1 출력 레벨로부터 제2 출력 레벨로 조절하게 하는 명령어들의 하나 이상의 시퀀스들을 포함하는
    비일시적 컴퓨터-판독가능한 매체를 포함하는, 시스템.
15. 제14항에 있어서, 상기 모바일 디바이스가 상기 사용자의 신체 상에 있는지 또는 무생물인 물체 상에 있는지 여부를 판단하는 것은
    상기 움직임 데이터에 기초하여 상기 모바일 디바이스의 움직임 상태를 판단하는 것;
    상기 근접도 데이터에 기초하여 상기 모바일 디바이스의 근접도 상태를 판단하는 것; 및
    상기 판단된 움직임 상태 및 상기 판단된 근접도 상태에 기초하여 상기 모바일 디바이스가 상기 사용자의 신체 상에 있는지 또는 무생물인 물체 상에 있는지 여부를 판단하는 것을 포함하는, 시스템.
16. 제15항에 있어서, 상기 움직임 데이터에 기초하여 상기 모바일 디바이스의 상기 움직임 상태를 판단하는 것은
    상기 근접도 데이터를 제외하고 상기 움직임 데이터에 기초하여 상기 모바일 디바이스가 상기 사용자의 신체 상에 있는지 또는 무생물인 물체 상에 있는지 여부를 예측하는 것;
    상기 모바일 디바이스가 무생물인 물체 상에 있는 것으로 예측할 경우 상기 모바일 디바이스가 물체 상의 움직임 상태에 있는 것으로 판단하는 것; 및
    상기 모바일 디바이스가 상기 사용자의 신체 상에 있는 것으로 예측할 경우 상기 모바일 디바이스가 신체 상의 움직임 상태에 있는 것으로 판단하는 것을 포함하는, 시스템.
17. 제16항에 있어서, 상기 근접도 데이터에 기초하여 상기 모바일 디바이스의 상기 근접도 상태를 판단하는 것은
    상기 움직임 데이터를 제외하고 상기 근접도 데이터를 이용하여 상기 모바일 디바이스와 상기 검출된 물체 사이의 거리를 판단하는 것;
    상기 모바일 디바이스가 상기 검출된 물체로부터 제1 거리 내에 있을 경우 상기 모바일 디바이스가 근거리 근접도 상태에 있는 것으로 판단하는 것;
    상기 모바일 디바이스가 상기 검출된 물체로부터 제2 거리와 상기 제1 거리 사이에 있을 경우 상기 모바일 디바이스가 중거리 근접도 상태에 있는 것으로 판단하는 것 - 상기 제2 거리는 상기 제1 거리를 초과함 -; 및
    상기 모바일 디바이스가 상기 검출된 물체로부터 상기 제2 거리보다 더 이격된 경우 상기 모바일 디바이스가 원거리 근접도 상태에 있는 것으로 판단하는 것을 포함하는, 시스템.
18. 제17항에 있어서, 상기 판단된 움직임 상태 및 상기 판단된 근접도 상태에 기초하여 상기 모바일 디바이스가 상기 사용자의 신체 상에 있는지 또는 무생물인 물체 상에 있는지 여부를 판단하는 것은
    상기 모바일 디바이스가 신체 상의 움직임 상태 및 근거리 근접도 상태에 있는 경우 상기 모바일 디바이스가 상기 사용자의 신체 상에 있는 것으로 판단하는 것을 포함하는, 시스템.
19. 제15항에 있어서, 상기 움직임 데이터는 소정 기간에 걸친 상기 모바일 디바이스의 가속도에 대응하는 신호를 포함하고,
    상기 움직임 데이터에 기초하여 상기 움직임 상태를 판단하는 것은
    제1 주파수 대역 내의 상기 신호의 출력을 나타내는 제1 값을 계산하는 것;
    제2 주파수 대역 내의 상기 신호의 출력을 나타내는 제2 값을 계산하는 것 - 상기 제2 주파수 대역은 상기 제1 주파수 대역을 초과함 -; 및
    상기 제1 값과 상기 제2 값에 기초하여 상기 모바일 디바이스의 상기 움직임 상태를 판단하는 것을 포함하고,
    상기 제1 값과 상기 제2 값에 기초하여 상기 모바일 디바이스의 상기 움직임 상태를 판단하는 것은
    상기 제2 값과 상기 제1 값 사이의 비율을 계산하는 것;
    상기 비율을 한계 비율 값과 비교하는 것; 및
    상기 비율이 한계치를 초과하는 경우 상기 모바일 디바이스가 물체 상의 움직임 상태에 있는 것으로 판단하는 것을 포함하는, 시스템.
20. 제14항에 있어서, 상기 명령어들은 추가로
    상기 모바일 디바이스가 상기 사용자의 신체 상에 있다고 판단하고,
    상기 모바일 디바이스가 상기 사용자의 신체 상에 있는 경우 상기 송신 출력 레벨을 저출력 레벨로 조절하게 하는, 시스템.

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