KR20170035240A - 영상 처리를 수행하기 위한 방법 및 그 전자 장치 - Google Patents

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Abstract

본 발명의 다양한 실시 예는 전자 장치에 있어서, 피사체에 대응하는 제1 정보를 획득하기 위한 제1 센서와, 제2 센서 및 상기 제1 센서 및 상기 제2 센서와 연결되는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 제1 정보에 기반하여 적어도 하나의 관심 영역(ROI(region of interest))을 결정하고, 상기 제2 센서를 통하여 상기 적어도 하나의 관심 영역의 적어도 일부에 대응하는 제2 정보를 획득하고, 상기 제2 정보에 기반하여 인식된(identified), 상기 적어도 하나의 관심 영역에 연관된 움직임에 대응하는 기능을 수행할 수 있으며, 다른 실시 예들도 적용할 수 있다.

Description

영상 처리를 수행하기 위한 방법 및 그 전자 장치{METHOD FOR PERFORMING IMAGE PROCESS AND ELECTRONIC DEVICE THEREOF}
본 발명의 다양한 실시 예들은 전자 장치에서 영상 처리를 수행하기 위한 방법 및 그 전자 장치에 관한 것이다.
전자 장치는 센서를 이용하여 전자 장치의 주변 환경으로부터 다양한 정보를 감지할 수 있다. 전자 장치는 이미지 센서를 사용하여 피사체의 다양한 움직임 및 제스처를 인식할 수 있다. 예를 들어, 깊이 센서(예: depth camera)를 구비하는 전자 장치는 (x, y) 픽셀의 정보뿐만 아니라, 전자 장치와 피사체간의 깊이 데이터(예: depth map)를 획득할 수 있다. 상기 깊이 데이터는 전자 장치(예: 이미지 센서)와 피사체 간의 거리를 나타내는 정보가 될 수 있다.
전자 장치는 피사체의 움직임을 인식할 때, 획득한 이미지의 전체 영역에서 움직이는 피사체에 관련된 정보를 추출한 후, 추출된 정보를 이용하여 피사체의 동작을 인식할 수 있었다. 따라서 피사체의 동작을 인식할 때, 전자 장치는 대용량의 이미지 정보를 처리하게 되어 연산량이 많아질 수 있었다. 그리고 많은 연산량에 기인하여 전자 장치(예: 무선 단말기(mobile device))는 실시간으로 이미지를 처리할 수 없으며, 피사체의 움직임을 인식할 때 레이턴시(latency)의 원인이 될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예는 전자 장치에서 피사체의 동작을 인식할 때 처리할 데이터의 양을 줄일 수 있는 장치 및 방법을 제안한다.
본 발명의 다양한 실시 예는 전자장치에서 차이 정보를 가지는 피사체의 영역을 관심 영역으로 설정하고, 설정된 관심 영역의 이미지 정보를 추출 및 처리하여 피사체의 동작을 인식할 수 있는 장치 및 방법을 제안한다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치는 피사체에 대응하는 제1 정보를 획득하기 위한 제1 센서, 제2 센서, 상기 제1 센서 및 상기 제2 센서와 연결되는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 제1 정보에 기반하여 적어도 하나의 관심 영역(ROI(region of interest))을 결정하고, 상기 제2 센서를 통하여 상기 적어도 하나의 관심 영역의 적어도 일부에 대응하는 제2 정보를 획득하고, 상기 제2 정보에 기반하여 인식된(identified), 상기 적어도 하나의 관심 영역에 연관된 움직임에 대응하는 기능을 수행할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치의 동작 방법은 제1 센서를 통하여 피사체에 대응하는 제1 정보를 획득하는 동작과, 상기 제1 정보에 기반하여 적어도 하나의 관심 영역(ROI(region of interest)를 결정하는 동작과, 제2 센서를 통하여 상기 적어도 하나의 관심 영역의 적어도 일부에 대응하는 제2 정보를 획득하는 동작과, 상기 제2 정보에 기반하여 인식된(identified), 상기 적어도 하나의 관심 영역에 연관된 움직임에 대응하는 기능을 수행하는 동작을 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따라 영상 처리를 수행하기 위한 방법 및 그 전자 장치는 전체 이미지 중 관심 영역으로 설정된 영역의 피사체로부터 움직임 및 제스처를 인식함으로써, 영상 처리를 위한 연산 및 소비 전력을 감소시킬 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따라 영상 처리를 수행하기 위한 방법 및 그 전자 장치는 설정된 관심 영역의 이미지 정보만 전송함으로써, 전송시간을 단축시킬 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따라 영상 처리를 수행하기 위한 방법 및 그 전자 장치는 하드웨어를 통해 전체 이미지 중 관심 영역(ROI(region of interest))을 설정함으로써, 프로세서의 추가적인 영상 처리(예: 스켈레톤 미들웨어(skeleton middleware)에 있어서, 세그멘테이션(segmentation), 레지스트레이션(registration) 등) 대상이 되는 데이터를 간소화할 수 있다.
도 1은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치를 포함하는 네트워크 환경을 도시한다.
도 2는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 블록도를 도시한다.
도 3은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 프로그램의 블록도를 도시한다.
도 4는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 블록도를 도시한다.
도 5는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 제1 센서 모듈의 블록도를 도시한다.
도 6은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 제1 센서 모듈의 출력을 도시한다.
도 7은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 제2 센서 모듈의 블록도를 도시한다.
도 8은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 제2 센서 모듈의 픽셀 어레이 구조를 도시한다.
도 9는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 제2 센서 모듈의 출력을 도시한다.
도 10은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 프로세서의 블록도를 도시한다.
도 11은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 제1 센서 모듈의 FOV 내에서 움직임을 가지는 피사체가 2개인 예를 도시한다.
도 12a는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 제2 센서 모듈의 픽셀 어레이 구성을 도시하는 도면이다.
도 12b는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 관심 영역의 피사체를 3D로 도시하는 도면이다.
도 13은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 동작 타이밍도를 도시한다.
도 14는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치에서 제1 센서 모듈을 일반 이미지 센서로 구현할 때의 동작 타이밍도를 도시하는 도면이다.
도 15는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 하이브리드 방식의 전자 장치의 동작 타이밍도를 도시하는 도면이다.
도 16은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자장치에서 센서 모듈의 초당 프레임 수를 도시하는 도면이다.
도 17은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치에서 영상 처리를 수행하기 위한 흐름도를 도시하는 도면이다.
도 18a 및 도 18b는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치에서 복수개의 관심 영역이 설정될 때의 영상 처리를 수행하기 위한 흐름도를 도시하고 있다.
도 19는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치에서 영상 처리를 수행하기 위한 흐름도를 도시하고 있다.
도 20은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치에서 영상 처리를 수행하기 위한 다른 동작의 흐름도를 도시하고 있다.
이하, 본 문서의 다양한 실시 예가 첨부된 도면을 참조하여 기재된다. 그러나, 이는 본 문서에 기재된 기술을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 문서의 실시 예의 다양한 변경(modifications), 균등물(equivalents), 대체물(alternatives) 중 적어도 하나를 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.
본 문서에서, "가진다", "가질 수 있다", "포함한다" 또는 "포함할 수 있다" 등의 표현은 해당 특징(예: 수치, 기능, 동작, 또는 부품 등의 구성요소)의 존재를 가리키며, 추가적인 특징의 존재를 배제하지 않는다.
본 문서에서, "A 또는 B", "A 또는/및 B 중 적어도 하나", 또는 "A 또는/및 B 중 하나 또는 그 이상"등의 표현은 함께 나열된 항목들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. 예를 들어, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나" 또는 "A 또는 B 중 적어도 하나"는, (1) 적어도 하나의 A를 포함, (2) 적어도 하나의 B를 포함, 또는 (3) 적어도 하나의 A 및 적어도 하나의 B 모두를 포함하는 경우를 모두 지칭할 수 있다.
본 문서에서 사용된 "제 1", "제 2", "첫째", 또는 "둘째"등의 표현들은 다양한 구성요소들을, 순서 및/또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 뿐 해당 구성요소들을 한정하지 않는다. 예를 들어, 제1 사용자 기기와 제2 사용자 기기는, 순서 또는 중요도와 무관하게, 서로 다른 사용자 기기를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 본 문서에 기재된 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 바꾸어 명명될 수 있다.
어떤 구성요소(예: 제1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제2 구성요소)에 "(기능적으로 또는 통신적으로) 연결되어((operatively or communicatively) coupled with/to)" 있다거나 "접속되어(connected to)" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나, 다른 구성요소(예: 제3 구성요소)를 통하여 연결될 수 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소(예: 제1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제2 구성요소)에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소와 상기 다른 구성요소 사이에 다른 구성요소(예: 제3 구성요소)가 존재하지 않는 것으로 이해될 수 있다.
본 문서에서 사용된 표현 "~하도록 구성된(또는 설정된)(configured to)"은 상황에 따라, 예를 들어, "~에 적합한(suitable for)", "~하는 능력을 가지는(having the capacity to)", "~하도록 설계된(designed to)", "~하도록 변경된(adapted to)", "~하도록 만들어진(made to)", 또는 "~를 할 수 있는(capable of)"과 바꾸어 사용될 수 있다. 용어 "~하도록 구성된(또는 설정된)"은 하드웨어적으로 "특별히 설계된(specifically designed to)" 것만을 반드시 의미하지 않을 수 있다. 대신, 어떤 상황에서는, "~하도록 구성된 장치"라는 표현은, 그 장치가 다른 장치 또는 부품들과 함께 "~할 수 있는" 것을 의미할 수 있다. 예를 들어, 문구 "A, B, 및 C를 수행하도록 구성된(또는 설정된) 프로세서"는 해당 동작을 수행하기 위한 전용 프로세서(예: 임베디드 프로세서), 또는 메모리 장치에 저장된 하나 이상의 소프트웨어 프로그램들을 실행함으로써, 해당 동작들을 수행할 수 있는 범용 프로세서(generic-purpose processor)(예: CPU 또는 application processor)를 의미할 수 있다.
본 문서에서 사용된 용어들은 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 다른 실시 예의 범위를 한정하려는 의도가 아닐 수 있다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다. 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 용어들은 본 문서에 기재된 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가질 수 있다. 본 문서에 사용된 용어들 중 일반적인 사전에 정의된 용어들은, 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 동일 또는 유사한 의미로 해석될 수 있으며, 본 문서에서 명백하게 정의되지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다. 경우에 따라서, 본 문서에서 정의된 용어일지라도 본 문서의 실시 예들을 배제하도록 해석될 수 없다.
본 문서의 다양한 실시 예들에 따른 전자 장치는, 예를 들어, 스마트폰(smartphone), 태블릿 PC(tablet personal computer), 이동 전화기(mobile phone), 영상 전화기, 전자책 리더기(e-book reader), 데스크탑 PC(desktop personal computer), 랩탑 PC(laptop personal computer), 넷북 컴퓨터(netbook computer), 워크스테이션(workstation), 서버, PDA(personal digital assistant), PMP(portable multimedia player), MP3 플레이어, 모바일 의료기기, 카메라(camera), 또는 웨어러블 디바이스(wearable device) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 다양한 실시 예에 따르면, 웨어러블 디바이스는 액세서리형(예: 시계, 반지, 팔찌, 발찌, 목걸이, 안경, 콘택트 렌즈, 또는 머리 착용형 장치(head-mounted-device(HMD)), 직물 또는 의류 일체형(예: 전자 의복), 신체 부착형(예: 스킨 패드(skin pad) 또는 문신), 또는 생체 이식형(예: implantable circuit) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
어떤 실시 예들에서, 전자 장치는 가전 제품(home appliance)일 수 있다. 가전 제품은, 예를 들어, 텔레비전, DVD(digital video disk) 플레이어, 오디오, 냉장고, 에어컨, 청소기, 오븐, 전자레인지, 세탁기, 공기 청정기, 셋톱 박스(set-top box), 홈 오토매이션 컨트롤 패널(home automation control panel), 보안 컨트롤 패널(security control panel), TV 박스(예: 삼성 HomeSyncTM, 애플TVTM, 또는 구글 TVTM), 게임 콘솔(예: XboxTM, PlayStationTM), 전자 사전, 전자 키, 캠코더(camcorder), 또는 전자 액자 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
다른 실시 예에서, 전자 장치는, 각종 의료기기(예: 각종 휴대용 의료측정기기(혈당 측정기, 심박 측정기, 혈압 측정기, 또는 체온 측정기 등), MRA(magnetic resonance angiography), MRI(magnetic resonance imaging), CT(computed tomography), 촬영기, 또는 초음파기 등), 네비게이션(navigation) 장치, 위성 항법 시스템(GNSS(global navigation satellite system)), EDR(event data recorder), FDR(flight data recorder), 자동차 인포테인먼트(infotainment) 장치, 선박용 전자 장비(예: 선박용 항법 장치, 자이로 콤파스 등), 항공 전자기기(avionics), 보안 기기, 차량용 헤드 유닛(head unit), 산업용 또는 가정용 로봇, 금융 기관의 ATM(automatic teller's machine), 상점의 POS(point of sales), 또는 사물 인터넷 장치(internet of things)(예: 전구, 각종 센서, 전기 또는 가스 미터기, 스프링클러 장치, 화재경보기, 온도조절기(thermostat), 가로등, 토스터(toaster), 운동기구, 온수탱크, 히터, 보일러 등) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
어떤 실시 예에 따르면, 전자 장치는 가구(furniture) 또는 건물/구조물의 일부, 전자 보드(electronic board), 전자 사인 수신 장치(electronic signature receiving device), 프로젝터(projector), 또는 각종 계측 기기(예: 수도, 전기, 가스, 또는 전파 계측 기기 등) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 다양한 실시 예에서, 전자 장치는 전술한 다양한 장치들 중 하나 또는 그 이상의 조합일 수 있다. 어떤 실시 예에 따른 전자 장치는 플렉서블 전자 장치일 수 있다. 또한, 본 문서의 실시 예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않으며, 기술 발전에 따른 새로운 전자 장치를 포함할 수 있다.
이하, 첨부 도면을 참조하여, 다양한 실시 예에 따른 전자 장치가 설명된다. 본 문서에서, 사용자라는 용어는 전자 장치를 사용하는 사람 또는 전자 장치를 사용하는 장치(예: 인공지능 전자 장치)를 지칭할 수 있다.
도 1은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치를 포함하는 네트워크 환경을 도시하고 있다.
도 1을 참조하면, 전자 장치(101)는 버스(110), 프로세서(120), 메모리(130), 입출력 인터페이스(150), 디스플레이(160), 및 통신 인터페이스(170)를 포함할 수 있다. 어떤 실시 예에서는, 전자 장치(101)는, 구성요소들 중 적어도 하나를 생략하거나 다른 구성요소를 추가적으로 구비할 수 있다.
버스(110)는, 예를 들어, 구성요소들(120 내지 170)을 서로 연결하고, 구성요소들 간의 통신(예: 제어 메시지 및/또는 데이터)을 전달하는 회로를 포함할 수 있다.
프로세서(120)는, 중앙처리장치(CPU(central processing unit)), 어플리케이션 프로세서(AP(application processor)), 또는 커뮤니케이션 프로세서(CP(communication processor)) 중 하나 또는 그 이상을 포함할 수 있다. 프로세서(120)는, 예를 들어, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소들의 제어 및/또는 통신에 관한 연산이나 데이터 처리를 실행할 수 있다.
메모리(130)는, 휘발성 및/또는 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 메모리(130)는, 예를 들어, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소에 관계된 명령 또는 데이터를 저장할 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 메모리(130)는 소프트웨어 및/또는 프로그램(140)을 저장할 수 있다. 프로그램(140)은, 예를 들어, 커널(141), 미들웨어(143), 어플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API(application programming interface))(145), 및/또는 어플리케이션 프로그램(또는 "어플리케이션")(147) 등을 포함할 수 있다. 커널(141), 미들웨어(143), 또는 API(145)의 적어도 일부는, 운영 시스템(OS(operating system))으로 지칭될 수 있다.
커널(141)은, 예를 들어, 다른 프로그램들(예: 미들웨어(143), API(145), 또는 어플리케이션 프로그램(147))에 구현된 동작 또는 기능을 실행하는 데 사용되는 시스템 리소스들(예: 버스(110), 프로세서(120), 또는 메모리(130) 등)을 제어 또는 관리할 수 있다. 또한, 커널(141)은 미들웨어(143), API(145), 또는 어플리케이션 프로그램(147)에서 전자 장치(101)의 개별 구성요소에 접근함으로써, 시스템 리소스들을 제어 또는 관리할 수 있는 인터페이스를 제공할 수 있다.
미들웨어(143)는, 예를 들어, API(145) 또는 어플리케이션 프로그램(147)이 커널(141)과 통신하여 데이터를 주고받을 수 있도록 중개 역할을 수행할 수 있다.
또한, 미들웨어(143)는 어플리케이션 프로그램(147)으로부터 수신된 하나 이상의 작업 요청들을 우선 순위에 따라 처리할 수 있다. 예를 들어, 미들웨어(143)는 어플리케이션 프로그램(147) 중 적어도 하나에 전자 장치(101)의 시스템 리소스(예: 버스(110), 프로세서(120), 또는 메모리(130) 등)를 사용할 수 있는 우선 순위를 부여할 수 있다. 예컨대, 미들웨어(143)는 상기 적어도 하나에 부여된 우선 순위에 따라 상기 하나 이상의 작업 요청들을 처리함으로써, 상기 하나 이상의 작업 요청들에 대한 스케줄링 또는 로드 밸런싱 등을 수행할 수 있다.
API(145)는, 예를 들어, 어플리케이션(147)이 커널(141) 또는 미들웨어(143)에서 제공되는 기능을 제어하기 위한 인터페이스로, 예를 들어, 파일 제어, 창 제어, 영상 처리, 또는 문자 제어 등을 위한 적어도 하나의 인터페이스 또는 함수(예: 명령어)를 포함할 수 있다.
입출력 인터페이스(150)는, 예를 들어, 사용자 또는 다른 외부 기기로부터 입력된 명령 또는 데이터를 전자 장치(101)의 다른 구성요소(들)에 전달할 수 있는 인터페이스의 역할을 할 수 있다. 또한, 입출력 인터페이스(150)는 전자 장치(101)의 다른 구성요소(들)로부터 수신된 명령 또는 데이터를 사용자 또는 다른 외부 기기로 출력할 수 있다.
디스플레이(160)는, 예를 들어, 액정 디스플레이(LCD(liquid crystal display)), 발광 다이오드(LED(light-emitting diode)) 디스플레이, 유기 발광 다이오드(OLED(organic light-emitting diode)) 디스플레이, 또는 마이크로 전자기계 시스템(MEMS(microelectromechanical systems)) 디스플레이, 또는 전자종이(electronic paper) 디스플레이를 포함할 수 있다. 디스플레이(160)는, 예를 들어, 사용자에게 각종 콘텐츠(예: 텍스트, 이미지, 비디오, 아이콘, 또는 심볼 등)을 표시할 수 있다. 디스플레이(160)는, 터치 스크린을 포함할 수 있으며, 예를 들어, 전자 펜 또는 사용자의 신체의 일부를 이용한 터치, 제스처, 근접, 또는 호버링 입력을 수신할 수 있다.
통신 인터페이스(170)는, 예를 들어, 전자 장치(101)와 외부 장치(예: 제 1 외부 전자 장치(102), 제 2 외부 전자 장치(104), 또는 서버(106)) 간의 통신을 설정할 수 있다. 예를 들어, 통신 인터페이스(170)는 무선 통신 또는 유선 통신을 통해서 네트워크(162)에 연결되어 외부 장치(예: 제 2 외부 전자 장치(104) 또는 서버(106))와 통신할 수 있다.
무선 통신은, 예를 들어, 셀룰러 통신 프로토콜로서, 예를 들어, LTE(long-term evolution), LTE-A(LTE Advance), CDMA(code division multiple access), WCDMA(wideband CDMA), UMTS(universal mobile telecommunications system), WiBro(Wireless Broadband), 또는 GSM(Global System for Mobile Communications) 등 중 적어도 하나를 사용할 수 있다. 또한, 무선 통신은, 예를 들어, 근거리 통신(164)을 포함할 수 있다. 근거리 통신(164)은, 예를 들어, WiFi(wireless fidelity), 블루투스(Bluetooth), NFC(near field communication), 또는 GNSS(global navigation satellite system) 등 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. GNSS는 사용 지역 또는 대역폭 등에 따라, 예를 들어, GPS(Global Positioning System), Glonass(Global Navigation Satellite System), Beidou(Beidou Navigation Satellite System) 또는 Galileo, the European global satellite-based navigation system 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 이하, 본 문서에서는, "GPS"는 "GNSS"와 혼용되어 사용(interchangeably used)될 수 있다. 유선 통신은, 예를 들어, USB(universal serial bus), HDMI(high definition multimedia interface), RS-232(recommended standard232), 또는 POTS(plain old telephone service) 등 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 네트워크(162)는 통신 네트워크(telecommunications network), 예를 들어, 컴퓨터 네트워크(computer network)(예: LAN 또는 WAN), 인터넷, 또는 전화 망(telephone network) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
제 1 및 제 2 외부 전자 장치(102, 104) 각각은 전자 장치(101)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 서버(106)는 하나 또는 그 이상의 서버들의 그룹을 포함할 수 있다. 다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 다른 하나 또는 복수의 전자 장치(예: 전자 장치(102,104), 또는 서버(106)에서 실행될 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로 또는 요청에 의하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(101)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 그와 연관된 적어도 일부 기능을 다른 장치(예: 전자 장치(102, 104), 또는 서버(106))에게 요청할 수 있다. 다른 전자 장치(예: 전자 장치(102, 104), 또는 서버(106))는 요청된 기능 또는 추가 기능을 실행하고, 그 결과를 전자 장치(101)로 전달할 수 있다. 전자 장치(101)는 수신된 결과를 그대로 또는 추가적으로 처리하여 요청된 기능이나 서비스를 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들어, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다.
도 2는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치(201)의 블록도를 도시하고 있다. 여기서, 전자 장치(201)는 도 1에 도시된 전자 장치(101)의 모든 또는 일부 구성을 포함할 수 있다.
도 2를 참조하면, 전자 장치(201)는 하나 이상의 프로세서(예: AP(application processor))(210), 통신 모듈(220), 가입자 식별 모듈(224), 메모리(230), 센서 모듈(240), 입력 장치(250), 디스플레이(260), 인터페이스(270), 오디오 모듈(280), 카메라 모듈(291), 전력 관리 모듈(295), 배터리(296), 인디케이터(297), 및 모터(298) 를 포함할 수 있다.
프로세서(210)는, 예를 들어, 운영 체제 또는 응용 프로그램을 구동하여 프로세서(210)에 연결된 다수의 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소들을 제어할 수 있고, 각종 데이터 처리 및 연산을 수행할 수 있다. 프로세서(210)는, 예를 들어, SoC(system on chip) 로 구현될 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 프로세서(210)는 GPU(graphic processing unit) 및/또는 이미지 신호 프로세서(image signal processor)를 더 포함할 수 있다. 프로세서(210)는 도 2에 도시된 구성요소들 중 적어도 일부(예: 셀룰러 모듈(221))를 포함할 수도 있다. 프로세서(210) 는 다른 구성요소들(예: 비휘발성 메모리) 중 적어도 하나로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리에 로드(load)하여 처리하고, 다양한 데이터를 비휘발성 메모리에 저장(store)할 수 있다.
통신 모듈(220)은, 도 1의 통신 인터페이스(170)와 동일 또는 유사한 구성을 가질 수 있다. 통신 모듈(220)은, 예를 들어, 셀룰러 모듈(221), WiFi 모듈(223), 블루투스 모듈(225), GNSS 모듈(227)(예: GPS 모듈, Glonass 모듈, Beidou 모듈, 또는 Galileo 모듈), NFC 모듈(228) 및 RF(radio frequency) 모듈(229)를 포함할 수 있다.
셀룰러 모듈(221)은, 예를 들어, 통신망을 통해서 음성 통화, 영상 통화, 문자 서비스, 또는 인터넷 서비스 등을 제공할 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 셀룰러 모듈(221)은 가입자 식별 모듈(예: SIM 카드)(224)을 이용하여 통신 네트워크 내에서 전자 장치(201)의 구별 및 인증을 수행할 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 셀룰러 모듈(221)은 프로세서(210)가 제공할 수 있는 기능 중 적어도 일부 기능을 수행할 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 셀룰러 모듈(221)은 커뮤니케이션 프로세서(CP(communication processor)를 포함할 수 있다.
WiFi 모듈(223), 블루투스 모듈(225), GNSS 모듈(227) 또는 NFC 모듈(228) 각각은, 예를 들어, 해당하는 모듈을 통해서 송수신되는 데이터를 처리하기 위한 프로세서를 포함할 수 있다. 어떤 실시 예에 따르면, 셀룰러 모듈(221), WiFi 모듈(223), 블루투스 모듈(225), GNSS 모듈(227) 또는 NFC 모듈(228) 중 적어도 일부(예: 두 개 이상)는 하나의 integrated chip(IC) 또는 IC 패키지 내에 포함될 수 있다.
RF 모듈(229)은, 예를 들어, 통신 신호(예: RF 신호)를 송수신할 수 있다. RF 모듈(229)은, 예를 들어, 트랜시버(transceiver), PAM(power amp module), 주파수 필터(frequency filter), LNA(low noise amplifier), 또는 안테나 등을 포함할 수 있다. 다른 실시 예에 따르면, 셀룰러 모듈(221), WiFi 모듈(223), 블루투스 모듈(225), GNSS 모듈(227) 또는 NFC 모듈(228) 중 적어도 하나는 별개의 RF 모듈을 통하여 RF 신호를 송수신할 수 있다.
가입자 식별 모듈(224)은, 예를 들어, 가입자 식별 모듈을 포함하는 카드 및/또는 내장 SIM(embedded SIM)을 포함할 수 있으며, 고유한 식별 정보(예: ICCID(integrated circuit card identifier)) 또는 가입자 정보(예: IMSI(international mobile subscriber identity))를 포함할 수 있다.
메모리(예: 메모리(130))(230)는, 예를 들어, 내장 메모리(232) 또는 외장 메모리(234)를 포함할 수 있다. 내장 메모리(232)는, 예를 들어, 휘발성 메모리(예: DRAM(dynamic RAM), SRAM(static RAM), 또는 SDRAM(synchronous dynamic RAM) 등), 비휘발성 메모리(non-volatile Memory)(예: OTPROM(one time programmable ROM), PROM(programmable ROM), EPROM(erasable and programmable ROM), EEPROM(electrically erasable and programmable ROM), mask ROM, flash ROM, 플래시 메모리(예: NAND flash 또는 NOR flash 등), 하드 드라이브, 또는 솔리드 스테이트 드라이브(SSD(solid state drive)) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
외장 메모리(234)는 플래시 드라이브(flash drive), 예를 들어, CF(compact flash), SD(secure digital), Micro-SD(micro secure digital), Mini-SD(mini secure digital), xD(extreme digital), MMC(multi-media card) 또는 메모리 스틱(memory stick) 등을 더 포함할 수 있다. 외장 메모리(234)는 다양한 인터페이스를 통하여 전자 장치(201)와 기능적으로 및/또는 물리적으로 연결될 수 있다.
센서 모듈(240)은, 예를 들어, 물리량을 계측하거나 전자 장치(201)의 작동 상태를 인식하여, 계측 또는 감지된 정보를 전기 신호로 변환할 수 있다. 센서 모듈(240)은, 예를 들어, 제스처 센서(240A), 자이로 센서(240B), 기압 센서(240C), 마그네틱 센서(240D), 가속도 센서(240E), 그립 센서(240F), 근접 센서(240G), 컬러(color) 센서(예: RGB(red, green, blue) 센서)(240H), 생체 센서(240I), 온/습도 센서(240J), 조도 센서(240K), 또는 UV(ultra violet) 센서(240M) 중의 적어도 하나를 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로(additionally or alternatively), 센서 모듈(240)은, 예를 들어, 후각 센서(E-nose sensor), EMG 센서(electromyography sensor), EEG 센서(electroencephalogram sensor), ECG 센서(electrocardiogram sensor), IR(infrared) 센서, 홍채 센서 및/또는 지문 센서를 포함할 수 있다. 센서 모듈(240)은 그 안에 속한 적어도 하나 이상의 센서들을 제어하기 위한 제어 회로를 더 포함할 수 있다. 어떤 실시 예에서는, 전자 장치(201)는 프로세서(210)의 일부로서 또는 별도로, 센서 모듈(240)을 제어하도록 구성된 프로세서를 더 포함하여, 프로세서(210)가 슬립(sleep) 상태에 있는 동안, 센서 모듈(240)을 제어할 수 있다.
입력 장치(250)는, 예를 들어, 터치 패널(touch panel)(252), (디지털) 펜 센서(pen sensor)(254), 키(key)(256), 또는 초음파(ultrasonic) 입력 장치(258)를 포함할 수 있다. 터치 패널(252)은, 예를 들어, 정전식, 감압식, 적외선 방식, 또는 초음파 방식 중 적어도 하나의 방식을 사용할 수 있다. 또한, 터치 패널(252)은 제어 회로를 더 포함할 수도 있다. 터치 패널(252)은 택타일 레이어(tactile layer)를 더 포함하여, 사용자에게 촉각 반응을 제공할 수 있다.
(디지털) 펜 센서(254)는, 예를 들어, 터치 패널의 일부이거나, 별도의 인식용 쉬트(sheet)를 포함할 수 있다. 키(256)는, 예를 들어, 물리적인 버튼, 광학식 키, 또는 키패드를 포함할 수 있다. 초음파 입력 장치(258)는 마이크(예: 마이크(288))를 통해, 입력 도구에서 발생된 초음파를 인식하여, 상기 인식된 초음파에 대응하는 데이터를 확인할 수 있다.
디스플레이(예: 디스플레이(160))(260)는 패널(262), 홀로그램 장치(264), 또는 프로젝터(266)를 포함할 수 있다. 패널(262)은, 도 1의 디스플레이(160)와 동일 또는 유사한 구성을 포함할 수 있다. 패널(262)은, 예를 들어, 유연하게(flexible), 투명하게(transparent), 또는 착용할 수 있게(wearable) 구현될 수 있다. 패널(262)은 터치 패널(252)과 하나의 모듈로 구성될 수도 있다. 홀로그램 장치(264)는 빛의 간섭을 이용하여 입체 영상을 허공에 보여줄 수 있다. 프로젝터(266)는 스크린에 빛을 투사하여 영상을 표시할 수 있다. 스크린은, 예를 들어, 전자 장치(201)의 내부 또는 외부에 위치할 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 디스플레이(260)는 패널(262), 홀로그램 장치(264), 또는 프로젝터(266)를 제어하기 위한 제어 회로를 더 포함할 수 있다.
인터페이스(270)는, 예를 들어, HDMI(high-definition multimedia interface)(272), USB(universal serial bus)(274), 광 인터페이스(optical interface)(276), 또는 D-sub(D-subminiature)(278)를 포함할 수 있다. 인터페이스(270)는, 예를 들어, 도 1에 도시된 통신 인터페이스(170)에 포함될 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로(additionally and alternatively), 인터페이스(270)는, 예를 들어, 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.
오디오 모듈(280)은, 예를 들어, 소리(sound)와 전기 신호를 쌍방향으로 변환시킬 수 있다. 오디오 모듈(280)의 적어도 일부 구성요소는, 예를 들어, 도 1 에 도시된 입출력 인터페이스(145)에 포함될 수 있다. 오디오 모듈(280)은, 예를 들어, 스피커(282), 리시버(284), 이어폰(286), 또는 마이크(288) 등을 통해 입력 또는 출력되는 소리 정보를 처리할 수 있다.
카메라 모듈(291)은, 예를 들어, 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있는 장치로서, 한 실시 예에 따르면, 하나 이상의 이미지 센서(예: 전면 센서 또는 후면 센서), 렌즈, ISP(image signal processor), 또는 플래시(flash)(예: LED 또는 xenon lamp 등)를 포함할 수 있다.
전력 관리 모듈(295)은, 예를 들어, 전자 장치(201)의 전력을 관리할 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 전력 관리 모듈(295)은 PMIC(power management integrated circuit), 충전 IC(charger integrated circuit), 또는 배터리 또는 연료 게이지(battery or fuel gauge)를 포함할 수 있다. PMIC는, 유선 및/또는 무선 충전 방식을 가질 수 있다. 무선 충전 방식은, 예를 들어, 자기공명 방식, 자기유도 방식 또는 전자기파 방식 등을 포함하며, 무선 충전을 위한 부가적인 회로, 예를 들어, 코일 루프, 공진 회로, 또는 정류기 등을 더 포함할 수 있다. 배터리 게이지는, 예를 들어, 배터리(296)의 잔량, 충전 중 전압, 전류, 또는 온도를 측정할 수 있다. 배터리(296)는, 예를 들어, 충전식 전지(rechargeable battery) 및/또는 태양 전지(solar battery)를 포함할 수 있다.
인디케이터(297)는 전자 장치(201) 또는 그 일부(예: 프로세서(210))의 특정 상태, 예를 들어, 부팅 상태, 메시지 상태 또는 충전 상태 등을 표시할 수 있다. 모터(298)는 전기적 신호를 기계적 진동으로 변환할 수 있고, 진동(vibration), 또는 햅틱(haptic) 효과 등을 발생시킬 수 있다. 도시되지는 않았으나, 전자 장치(201)는 모바일 TV 지원을 위한 처리 장치(예: GPU)를 포함할 수 있다. 모바일 TV 지원을 위한 처리 장치는, 예를 들어, DMB(digital multimedia broadcasting), DVB(digital video broadcasting), 또는 미디어플로(mediaFloTM) 등의 규격에 따른 미디어 데이터를 처리할 수 있다.
본 문서에서 기술된 구성요소들 각각은 하나 또는 그 이상의 부품(component)으로 구성될 수 있으며, 해당 구성요소의 명칭은 전자 장치의 종류에 따라서 달라질 수 있다. 다양한 실시 예에서, 전자 장치는 본 문서에서 기술된 구성요소 중 적어도 하나를 포함하여 구성될 수 있으며, 일부 구성요소가 생략되거나 또는 추가적인 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다. 또한, 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 구성요소들 중 일부가 결합되어 하나의 개체(entity)로 구성됨으로써, 결합되기 이전의 해당 구성요소들의 기능을 동일하게 수행할 수 있다.
도 3은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 프로그램 모듈의 블록도를 도시하고 있다.
한 실시 예에 따르면, 프로그램 모듈(예: 프로그램(140))(310)은 전자 장치(예: 전자 장치(101))에 관련된 자원을 제어하는 운영 체제(operating system(OS)) 및/또는 운영 체제 상에서 구동되는 다양한 어플리케이션(예: 어플리케이션 프로그램(147))을 포함할 수 있다. 운영 체제는, 예를 들어, 안드로이드(android), iOS, 윈도우즈(windows), 심비안(symbian), 타이젠(tizen), 또는 바다(bada) 등이 될 수 있다.
프로그램 모듈(310)은 커널(320), 미들웨어(330), 어플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API(application programming interface))(360), 및/또는 어플리케이션(370)을 포함할 수 있다. 프로그램 모듈(310)의 적어도 일부는 전자 장치 상에 프리로드(preload) 되거나, 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102, 104), 서버(106) 등)로부터 다운로드(download) 가능하다.
커널(예: 커널(141))(320)은, 예를 들어, 시스템 리소스 매니저(321) 및/또는 디바이스 드라이버(323)를 포함할 수 있다. 시스템 리소스 매니저(321)는 시스템 리소스의 제어, 할당, 또는 회수 등을 수행할 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 시스템 리소스 매니저(321)는 프로세스 관리부, 메모리 관리부, 또는 파일 시스템 관리부 등을 포함할 수 있다. 디바이스 드라이버(323)는, 예를 들어, 디스플레이 드라이버, 카메라 드라이버, 블루투스 드라이버, 공유 메모리 드라이버, USB 드라이버, 키패드 드라이버, WiFi 드라이버, 오디오 드라이버, 또는 IPC(inter-process communication) 드라이버를 포함할 수 있다.
미들웨어(330)는, 예를 들어, 어플리케이션(370)이 공통적으로 필요로 하는 기능을 제공하거나, 어플리케이션(370)이 전자 장치 내부의 제한된 시스템 자원을 효율적으로 사용할 수 있도록 API(360)를 통해 다양한 기능들을 어플리케이션(370)으로 제공할 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 미들웨어(예: 미들웨어(143))(330)는 런타임 라이브러리(335), 어플리케이션 매니저(application manager)(341), 윈도우 매니저(window manager)(342), 멀티미디어 매니저(multimedia manager)(343), 리소스 매니저(resource manager)(344), 파워 매니저(power manager)(345), 데이터베이스 매니저(database manager)(346), 패키지 매니저(package manager)(347), 연결 매니저(connectivity manager)(348), 통지 매니저(notification manager)(349), 위치 매니저(location manager)(350), 그래픽 매니저(graphic manager)(351), 또는 보안 매니저(security manager)(352) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
런타임 라이브러리(335)는, 예를 들어, 어플리케이션(370)이 실행되는 동안에 프로그래밍 언어를 통해 새로운 기능을 추가하기 위해 컴파일러가 사용하는 라이브러리 모듈을 포함할 수 있다. 런타임 라이브러리(335)는 입출력 관리, 메모리 관리, 또는 산술 함수에 대한 기능 등을 수행할 수 있다.
어플리케이션 매니저(341)는, 예를 들어, 어플리케이션(370) 중 적어도 하나의 어플리케이션의 생명 주기(life cycle)를 관리할 수 있다. 윈도우 매니저(342)는 화면에서 사용하는 GUI 자원을 관리할 수 있다. 멀티미디어 매니저(343)는 다양한 미디어 파일들의 재생에 필요한 포맷을 파악하고, 해당 포맷에 맞는 코덱(codec)을 이용하여 미디어 파일의 인코딩(encoding) 또는 디코딩(decoding)을 수행할 수 있다. 리소스 매니저(344)는 어플리케이션(370) 중 적어도 어느 하나의 어플리케이션의 소스 코드, 메모리 또는 저장 공간 등의 자원을 관리할 수 있다.
파워 매니저(345)는, 예를 들어, 바이오스(BIOS: basic input/output system) 등과 함께 동작하여 배터리(battery) 또는 전원을 관리하고, 전자 장치의 동작에 필요한 전력 정보 등을 제공할 수 있다. 데이터베이스 매니저(346)는 어플리케이션(370) 중 적어도 하나의 어플리케이션에서 사용할 데이터베이스를 생성, 검색, 또는 변경할 수 있다. 패키지 매니저(347)는 패키지 파일의 형태로 배포되는 어플리케이션의 설치 또는 업데이트를 관리할 수 있다.
연결 매니저(348)는, 예를 들어, WiFi 또는 블루투스 등의 무선 연결을 관리할 수 있다. 통지 매니저(349)는 도착 메시지, 약속, 근접성 알림 등의 사건(event)을 사용자에게 방해되지 않는 방식으로 표시 또는 통지할 수 있다. 위치 매니저(350)는 전자 장치의 위치 정보를 관리할 수 있다. 그래픽 매니저(351)는 사용자에게 제공될 그래픽 효과 또는 이와 관련된 사용자 인터페이스를 관리할 수 있다. 보안 매니저(352)는 시스템 보안 또는 사용자 인증 등에 필요한 제반 보안 기능을 제공할 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 전자 장치(예: 전자 장치(101))가 전화 기능을 포함한 경우, 미들웨어(330)는 전자 장치의 음성 또는 영상 통화 기능을 관리하기 위한 통화 매니저(telephony manager)를 더 포함할 수 있다.
미들웨어(330)는 전술한 구성요소들의 다양한 기능의 조합을 형성하는 미들웨어 모듈을 포함할 수 있다. 미들웨어(330)는 차별화된 기능을 제공하기 위해 운영 체제의 종류 별로 특화된 모듈을 제공할 수 있다. 또한, 미들웨어(330)는 동적으로 기존의 구성요소를 일부 삭제하거나 새로운 구성요소들을 추가할 수 있다.
API(예: API(145))(360)는, 예를 들어, API 프로그래밍 함수들의 집합으로, 운영 체제에 따라 다른 구성으로 제공될 수 있다. 예를 들어, 안드로이드 또는 iOS의 경우, 플랫폼 별로 하나의 API 셋을 제공할 수 있으며, 타이젠(tizen)의 경우, 플랫폼 별로 두 개 이상의 API 셋을 제공할 수 있다.
어플리케이션(예: 어플리케이션 프로그램(147))(370)은, 예를 들어, 홈(371), 다이얼러(372), SMS/MMS(373), IM(instant message)(374), 브라우저(375), 카메라(376), 알람(377), 컨택트(378), 음성 다이얼(379), 이메일(380), 달력(381), 미디어 플레이어(382), 앨범(383), 또는 시계(384), 건강 관리(health care)(예: 운동량 또는 혈당 등을 측정), 또는 환경 정보 제공(예: 기압, 습도, 또는 온도 정보 등을 제공) 등의 기능을 수행할 수 있는 하나 이상의 어플리케이션을 포함할 수 있다.
한 실시 예에 따르면, 어플리케이션(370)은 전자 장치(예: 전자 장치(101))와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102, 104)) 사이의 정보 교환을 지원하는 어플리케이션(이하, 설명의 편의 상, "정보 교환 어플리케이션")을 포함할 수 있다. 정보 교환 어플리케이션은, 예를 들어, 외부 전자 장치에 특정 정보를 전달하기 위한 알림 전달(notification relay) 어플리케이션, 또는 외부 전자 장치를 관리하기 위한 장치 관리(device management) 어플리케이션을 포함할 수 있다.
예를 들어, 알림 전달 어플리케이션은 전자 장치의 다른 어플리케이션(예: SMS/MMS 어플리케이션, 이메일 어플리케이션, 건강 관리 어플리케이션, 또는 환경 정보 어플리케이션 등)에서 발생된 알림 정보를 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102, 104))로 전달하는 기능을 포함할 수 있다. 또한, 알림 전달 어플리케이션은, 예를 들어, 외부 전자 장치로부터 알림 정보를 수신하여 사용자에게 제공할 수 있다.
장치 관리 어플리케이션은, 예를 들어, 전자 장치와 통신하는 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102, 104))의 적어도 하나의 기능(예: 외부 전자 장치 자체(또는, 일부 구성 부품)의 턴-온/턴-오프 또는 디스플레이의 밝기(또는, 해상도) 조절), 외부 전자 장치에서 동작하는 어플리케이션 또는 외부 전자 장치에서 제공되는 서비스(예: 통화 서비스 또는 메시지 서비스 등)를 관리(예: 설치, 삭제, 또는 업데이트)할 수 있다.
한 실시 예에 따르면, 어플리케이션(370)은 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102, 104))의 속성(에 따라 지정된 어플리케이션(예: 모바일 의료 기기의 건강 관리 어플리케이션 등)을 포함할 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 어플리케이션(370)은 외부 전자 장치(예: 서버(106) 또는 전자 장치(102, 104))로부터 수신된 어플리케이션을 포함할 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 어플리케이션(370)은 프리로드 어플리케이션(preloaded application) 또는 서버로부터 다운로드 가능한 제3자 어플리케이션(third party application)을 포함할 수 있다. 도시된 실시 예에 따른 프로그램 모듈(310)의 구성요소들의 명칭은 운영 체제의 종류에 따라서 달라질 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 프로그램 모듈(310)의 적어도 일부는 소프트웨어, 펌웨어, 하드웨어, 또는 이들 중 적어도 둘 이상의 조합으로 구현될 수 있다. 프로그램 모듈(310)의 적어도 일부는, 예를 들어, 프로세서(예: 프로세서(210))에 의해 구현(implement)(예: 실행)될 수 있다. 프로그램 모듈(310)의 적어도 일부는 하나 이상의 기능을 수행하기 위한, 예를 들어, 모듈, 프로그램, 루틴, 명령어 세트(sets of instructions) 또는 프로세스 등을 포함할 수 있다.
본 문서에서 사용된 용어 "모듈"은, 예를 들어, 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어(firmware) 중 하나 또는 둘 이상의 조합을 포함하는 단위(unit)를 의미할 수 있다. "모듈"은, 예를 들어, 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 들어,"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 따른 장치(예: 모듈들 또는 그 기능들) 또는 방법(예: 동작들)의 적어도 일부는, 예컨대, 프로그램 모듈의 형태로 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장매체(computer-readable storage media)에 저장된 명령어로 구현될 수 있다. 상기 명령어가 프로세서(예: 프로세서(120))에 의해 실행될 경우, 상기 하나 이상의 프로세서가 상기 명령어에 해당하는 기능을 수행할 수 있다. 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장매체는, 예를 들어, 메모리(130)가 될 수 있다.
컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체는, 하드디스크, 플로피디스크, 마그네틱 매체(magnetic media)(예: 자기테이프), 광기록 매체(optical media)(예: CD-ROM(compact disc read only memory), DVD(digital versatile disc), 자기-광 매체(magneto-optical media)(예: 플롭티컬 디스크(floptical disk)), 하드웨어 장치(예: ROM(read only memory), RAM(random access memory), 또는 플래시 메모리 등) 등을 포함할 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 다양한 실시 예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지다.
다양한 실시 예에 따른 모듈 또는 프로그램 모듈은 전술한 구성요소들 중 적어도 하나 이상을 포함하거나, 일부가 생략되거나, 또는 추가적인 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다. 다양한 실시 예에 따른 모듈, 프로그램 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. 그리고 본 문서에 개시된 실시 예는 개시된, 기술 내용의 설명 및 이해를 위해 제시된 것이며, 본 문서에서 기재된 기술의 범위를 한정하는 것은 아니다. 따라서, 본 문서의 범위는, 본 문서의 기술적 사상에 근거한 모든 변경 또는 다양한 다른 실시 예를 포함하는 것으로 해석되어야 한다.
도 4는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 블록도를 도시하는 도면이다.
도 4를 참조하면, 전자 장치는 제1 센서 모듈(402), 제2 센서 모듈(404), 및 프로세서(406)를 포함할 수 있다. 상기 전자 장치는 전자 장치(101 또는 201)이 될 수 있다. 상기 제1 센서 모듈(402)은 카메라 모듈(291)이 될 수 있다. 상기 제2 센서 모듈(404)은 카메라 모듈(291)에 포함될 수 있으며, 또는 독립적으로 구성할 수 있다. 상기 프로세서(406)는 프로세서(120 또는 210))이 될 수 있다.
제1 센서 모듈(402)은 피사체의 차이 정보를 생성하는 이미지 센서(difference image sensor)를 포함할 수 있다. 상기 차이 정보는 서로 다른 시간대의 이미지들 사이에서 피사체의 움직임에 따른 차이 값이 될 수 있다. 상기 제1 센서 모듈(402)에서 출력되는 차이 정보는 어드레스 이벤트 리프리젠테이션(AER(address-event representation)) 데이터가 될 수 있다. 예를 들어, 상기 제1 센서 모듈(402)은 각 (x, y) 픽셀에 대해 이미지 농도 값(RGB Intensity value)을 출력하는 대신에 증감 (+ 혹은 -)을 나타내는 차이 정보(1 bit Data)를 출력할 수 있다. 상기 제1 센서 모듈(402)은 시스템 클록(system clock)에 동기되지 않고 시스템 클록에 비동기(Asynchronous)적으로 차이 정보를 생성할 수 있다. 그러면 상기 제1 센서 모듈(402)은 피사체의 차이(예: 피사체의 움직임)가 발생될 때에만 차이 정보를 생성할 수 있다. 따라서 상기 제1 센서 모듈(402)은 시스템 클록과 무관하게 차이 정보(예: 피사체의 동적 Data)를 출력할 수 있으며, 상기 차이 정보의 크기가 작아서(Data의 양이 적어서) 차이 정보의 전송에 걸리는 시간(수 μS)도 짧아질 수 있다.　
한 실시 예에 따르면 상기 제1 센서 모듈(402)의 차이 이미지 센서는 피사체의 움직임을 인식하기 위한 움직임 인식 센서(motion sensor, motion recognition sensor)가 될 수 있으며, 동적 시각인식 센서(DVS(dynamic vision sensor))가 될 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 제1 센서 모듈(402)의 차이 이미지 센서는 프레임 이미지들의 차이를 추출하는 센서가 될 수 있다. 상기 차이 이미지 센서는 현재 프레임 이미지와 이전 프레임의 이미지들을 비교하여 차이가 없는 픽셀들 및 차이가 있는 픽셀들로 표시하는 차이 정보(1bit data)를 생성할 수 있다. 예를 들어, 프레임 이미지에서 피사체가 움직임을 가지면 이전 프레임 이미지와 피사체 위치가 달라질 수 있으며, 상기 차이 이미지 센서는 두 프레임 간의 이미지 차이를 검출하여 차이 정보로 생성할 수 있다. 제2 센서 모듈(404)은 2D 이미지(2 dimensional images) 또는 3D 이미지(3 dimensional images)를 인식하는 센서를 포함할 수 있다. 상기 3D 이미지 센서는 피사체로부터 2D 이미지를 획득하기 위한 2D 이미지 센서 및 깊이 데이터를 획득하기 위한 깊이 센서(예: depth sensor)를 포함할 수 있다. 상기 깊이(depth)는 제2 센서 모듈(404)과 피사체 간의 거리가 될 수 있다. 상기 3D 이미지 센서를 포함하는 제2 센서 모듈(404)는 깊이 카메라(depth camera)가 될 수 있다. 상기 깊이 센서는 제2 센서 모듈(404)의 렌즈(lens)의 FOV(field of view)에 위치된 피사체와의 거리를 인식할 수 있다. 즉, 상기 깊이 센서는 각 픽셀에 대응하는 피사체 각 부분의 거리를 매핑(mapping) 시킴으로써 2D 이미지 픽셀(x, y pixel)에 대해 깊이 데이터(z 정보)를 인식할 수 있다. 제2 센서 모듈(404)은 구조광(structured light) 방식, TOF(time-of-flight) 방식, 또는 양안시(stereo vision) 방식으로 구성될 수 있으며, 피사체의 각 픽셀들에 대한 2D 이미지(픽셀의 밝기, 색채 데이터) 외에 깊이 데이터를 획득할 수 있다.
한 실시 예에 따르면, 제2 센서 모듈(404)은 각각의 픽셀에 대응되는 픽셀 어레이 메모리를 구비할 수 있다. 상기 픽셀 어레이 메모리는 각 픽셀에 대하여 2D 이미지 및 깊이 데이터가 각각 저장될 수 있다. 또한 상기 픽셀 어레이 메모리는 픽셀 데이터(2D 데이터 및 깊이 데이터)를 랜덤하게 하게 액세스할 수 있는 구조를 가질 수 있다. 예를 들어, 제2 센서 모듈(404)은 프로세서(406)에 의해 전체 영역의 픽셀들에서 특정 영역의 픽셀 데이터들이 랜덤하게 액세스될 수 있다. 프로세서(406)는 피사체의 차이 정보(difference data)를 출력하는 제1 센서 모듈(402)과, 피사체의 2D 이미지 및 깊이 데이터(depth data)를 출력하는 제2 센서 모듈(404)을 연결할 수 있다. 상기 프로세서(406)는 제1 센서 모듈(402)의 차이 정보를 분석하여 관심 영역(ROI(region of interest))을 결정하고, 상기 결정된 관심 영역의 픽셀들을 상기 제2 센서 모듈(404)에서 액세스하며, 상기 액세스된 관심 영역의 픽셀들을 처리할 수 있다. 여기서 상기 액세스되는 관심 영역의 픽셀들은 2D 이미지 또는 깊이 데이터를 포함하는 3D 이미지가 될 수 있다.
상기 제1 센서 모듈(402)에서 출력되는 차이 정보는 각 픽셀들에 대하여 1비트 데이터로 표시될 수 있으며, 각 픽셀들의 움직임 여부 또는 프레임 이미지 간의 차이 여부를 나타내는 데이터가 될 수 있다. 상기 제1 센서 모듈(402)은 피사체의 움직임이 있을 경우에만 차이 정보를 생성하여 프로세서(406)에 전송할 수 있다. 상기 프로세서(406)는 차이 정보를 수신하면, 수신된 차이 정보를 분석하여 관심 영역(예: 움직임이 있는 피사체가 위치된 픽셀의 영역)을 계산할 수 있다. 상기 관심 영역을 계산할 때, 소프트웨어로 처리하면 처리 속도가 늦어지고(예: latency 늘어나고) 부하(computation load)가 증가할 수 있다. 따라서 상기 관심 영역을 결정하기 위한 계산은 하드웨어 구성으로 처리하는 것이 좋을 수 있다. 이를 위하여 상기 프로세서(406)는 차이 정보를 획득하는 모듈 및 관심 영역을 설정하는 모듈을 포함하는 전용 하드웨어 블록(Dedicated Hardware Block)을 구비할 수 있다. 상기 전용 하드웨어 블록은, 예를 들어, 배타적 논리합 회로(exclusive or circuit)로 구현될 수 있다.
상기 관심 영역을 결정하면, 프로세서(406)는 제2 센서 모듈(404)에서 관심 영역의 데이터를 획득할 수 있다. 여기서, 상기 제2 센서 모듈(404)의 출력은 2D 이미지 또는 깊이 데이터를 포함하는 3D 이미지가 될 수 있다. 이하의 설명에서는 3D 이미지로 설명될 것이다. 상기 3D 이미지들은 각 픽셀들이 2D 이미지 및 깊이 데이터를 포함하므로, 프로세서(406)의 액세스 시간이 늦어질 수 있다. 본 발명의 다양한 실시 예에서 상기 제2 센서 모듈(404)의 픽셀 어레이는 프로세서(406)에서 랜덤 액세스(random access)할 수 있는 구조를 가질 수 있다. 상기 제2 센서 모듈(404)의 픽셀 어레이 구조는 각 픽셀마다 메모리 소자를 가질 수 있으며, 상기 프로세서(406)의 요청(addressing request)에 따라 랜덤하게 데이터가 출력(readout)될 수 있다. 따라서 프로세서(406)는 관심 영역의 데이터의 액세스 시간(Readout time)을 빠르게 할 수 있다. 이후 프로세서(406)는 액세스된 관심 영역의 데이터를 처리하여 저장 또는 표시할 수 있다.
프로세서(406)는 영상을 처리할 때 제2 센서 모듈(404)의 전체 영역 (예: FOV 영역)에 대한 데이터가 아니라 관심 영역의 데이터만 액세스하여 처리할 수 있으며, 프로세서(406)가 처리해야 하는 데이터(예: depth data)의 양을 줄일 수 있다. 그리고 데이터 전송, 처리 과정에서 원하는 영역의 데이터만 처리하게 되어, 데이터를 전송하는 전송시간 및 전자 장치의 소비 전력을 줄일 수 있다.
한 실시 예에 따르면, 프로세서(406)는 제2 센서 모듈(404)을 통해서 상기 관심 영역의 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(406)는 제2 센서 모듈(404)이 각 픽셀에 대응되는 메모리를 구비하고 있을 경우, 관심 영역의 데이터를 랜덤 액세스(random access)함으로써 관심 영역의 데이터를 획득할 수 있다. 다른 예로, 프로세서(406)는 제2 센서 모듈(404)에서 인식된 픽셀을 순차적으로 액세스하고, 이 중 관심 영역의 데이터를 추출할 수 있다.
한 실시 예에 따르면, 프로세서(406)는 관심 영역의 데이터에 기반하여 영상 처리를 수행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(406)는 관심 영역의 데이터로부터 인물의 신체(예: 손, 손가락, 발 등) 움직임을 인식할 수 있다.
한 실시 예에 따르면, 프로세서(406)는 제1 센서 모듈(402)이 동적 시각인식 센서를 포함할 경우, 제1 센서 모듈(402)이 인식한 피사체의 움직임 속도에 기반하여 제2 센서 모듈(404)의 동작을 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(406)는 제1 센서 모듈의 출력 정보의 양이 적을수록 피사체의 움직임 속도가 느리다고 판단하여 제2 센서 모듈(404)의 초당 프레임 수를 낮출 수 있다. 또한 프로세서(406)는 시간에 따른 보간 또는 움직임이 많으면 제2 센서 모듈(404)의 프레임률을 높일 수 있다.
도 5는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 제1 센서 모듈의 블록도를 도시하는 도면이다.
도 5를 참조하면, 움직임 인식을 위한 제1 센서 모듈(402)은 수광부(502), 비교부(504), 및 양자화부(506)를 포함할 수 있다. 도 5의 제1 센서 모듈(402)은 DVS의 구성이 될 수 있다. 도 5는 제1 센서 모듈(402)의 픽셀 어레이에서 1 픽셀의 구성을 도시하는 도면이 될 수 있다. 수광부(502)는 FOV 내에서 유입되는 빛의 강도(intensity)에 응답하여 광전류(photocurrent)를 생성할 수 있다. 수광부(502)는 유입되는 빛의 강도에 대응하여 강도가 세면 광전류를 증가시키고 강도가 약하면 광전류를 감소시킬 수 있다. 따라서, 수광부(502)는 유입되는 빛의 강도에 따라 대응되는 광전류를 출력할 수 있다. 상기 수광부(502)는 포토 다이오드(photo-diode)가 될 수 있다.
비교부(504)는 수광부(502)에서 제공된 광전류의 변화량을 기반으로 제어 신호(difference signal)를 발생할 수 있다. 예를 들어, 비교부(504)는 광전류가 증가하는 경우, 제어 신호를 증가시켜 양자화부(506)로 제공할 수 있다. 다른 예로, 비교부(504)는 광전류가 감소하는 경우, 제어 신호를 감소시켜 양자화부(506)로 제공할 수 있다. 또 다른 예로, 제어부는 광전류의 변화가 없는 경우, 일정 값의 제어 신호를 양자화부(506)로 제공할 수 있다.
양자화부(506)는 비교부(504)에서 제공된 제어 신호를 기반으로 제1 신호 및 제2 신호를 출력할 수 있다. 예를 들어, 양자화부(506)는 비교부(504)에서 제공된 제어 신호가 제1 임계값에 도달하는 경우, 제1 신호를 출력할 수 있다. 다른 예로 양자화부(506)는 비교부(504)에서 제공된 제어 신호가 제2 임계값에 도달하는 경우, 제2 신호를 출력할 수 있다.
상기한 바와 같이 제1 센서 모듈(402)은 일반적인 이미지센서와 다르게 AER 신호를 출력할 수 있다. 상기 제1 센서 모듈(402)은 각 (x, y) 픽셀에 대해 RGB 강도 값을 출력하는 대신에 강도의 증감 (+ 혹은 -) 만을 나타내는 1 비트 데이터를 출력할 수 있다. 상기 제1 센서 모듈(402)의 출력 데이터는 시스템 클록과 동기되지 않고 비동기(asynchronous)로 동작될 수 있으며, 이로 인해 피사체의 움직임이 있을 경우만 데이터를 출력할 수 있다. 따라서, 상기 제1 센서 모듈(402)의 출력은 피사체의 동적 데이터가 될 수 있으며, 그 출력은 도 6과 같이 피사체의 움직임이 인식된 영역에 대응하는 픽셀(602)에만 데이터가 출력될 수 있다.
도 6은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 제1 센서 모듈(402)의 출력을 도시하는 도면이다.
도 6을 참조하면, 상기 피사체의 움직임이 인식된 영역은 이전 프레임과 현재 프레임 사이에서 변화가 생긴 픽셀(602)을 포함할 수 있다. 도 6에서 회색으로 표시되는 영역은 이전 프레임과 현재 프레임 사이에서 변화가 발생되지 않은 픽셀(604)들이 될 수 있다, 그리고 상기 피사체의 움직임이 감지된 영역에 대응하는 픽셀(602)은 상기 피사체의 움직임 속도가 빠를수록 더 많아질 수 있으며, 이에 따라, 상기 제1 센서 모듈(402)에서 출력되는 동적 데이터의 크기도 증가할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 제1 센서 모듈(402)은 피사체의 온도를 인식하기 위한 온도 센서를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제1 센서 모듈(402)은 피사체의 온도를 인식하기 위한 열화상 이미지 센서(thermopile image sensor)를 포함할 수 있다. 이 경우, 제1 센서 모듈(402)은 피사체의 온도에 대응하는 정보를 출력할 수 있다.
한 실시 예에 따르면, 제1 센서 모듈(402)이 열화상 이미지 센서이면 상기 제1 센서 모듈(402)은 FOV 내에서 움직임에 따라 변하는 열화상 픽셀들의 차이를 이용하여 피사체의 동적 데이터를 획득하고, 상기 획득한 피사체의 동적 데이터를 출력할 수 있다.
한 실시 예에 따르면, 제1 센서 모듈(402)이 열화상 이미지 센서이면 상기 제1 센서 모듈(402)은 FOV 내에 위치된 피사체들 중에서 일정 크기의 열을 발생하는 피사체의 검출 신호를 출력할 수 있다. 예를 들어, 상기 제1 센서 모듈(402)은 FOV 내에 위치된 피사체들 중에서 사람의 체온에 대응하는 피사체를 검출하고, 상기 검출된 피사체의 검출 신호를 출력할 수 있다. 그리고 서로 다른 시간대에서 획득되는 프레임들(예: 현재의 프레임과 이전 프레임)에서 픽셀들의 차이를 분석하여 차이 정보를 생성할 수 있다.
도 7은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 제2 센서 모듈의 블록도를 도시하는 도면이다.
도 7을 참조하면, 제2 센서 모듈(404)은 광원부(704), 렌즈부(706), 이미지 센서부(708)를 포함할 수 있다. 상기 제2 센서 모듈(404)은 2D 이미지 센서, 깊이 센서, 그리고 2D 이미지 및 깊이 데이터를 포함하는 데이터들을 저장하는 픽셀 어레이를 포함할 수 있다.
광원부(704)는 광(L1)을 피사체(702)로 방사할 수 있다. 예를 들어, 광원부(704)는 레이저 다이오드(LD(laser diode)), 또는 발광다이오드(LED(light emitting diode)) 등이 될 수 있다. 상기 광원부(704)에서 방출되는 광(L1)(예: 적외선 또는 근적외선)은 FOV 내의 피사체(702)에서 반사되어 재입사될 수 있다.
렌즈부(706)는 FOV 내에 위치되는 피사체들의 2D 이미지 또는 피사체(702)로부터 반사되는 광(L2)을 수신할 수 있다. 예를 들어, 광(L2) 신호는 제2 센서 모듈(404)과 피사체 간의 깊이(거리)를 측정하기 위한 신호가 될 수 있다. 렌즈부(706)는 광원부(704)에서 방사되는 광(L1)이 피사체(702)로부터 반사되는 광(L2)을 집광시키고, 이 중 깊이 데이터를 측정하는데 방해가 되는 잡음광(background noise light)을 걸러낸 나머지 광(L3)을 이미지 센서부(708)로 제공할 수 있다. 또한 상기 렌즈부(706)는 피사체(702)에서 반사되는 2D 이미지의 광 신호를 수신할 수 있다.
이미지 센서부(708)는 상기 렌즈부(706)에서 출력되는 2D 이미지 및 깊이에 대응되는 광(L3)을 광전류로 변환하고, 변환된 광전류에 기반하여 2D 이미지 데이터 및 깊이 데이터를 생성할 수 있다. 상기 이미지 센서부(708)는 2D 이미지를 생성하는 구성(예: 마이크로 렌즈, 컬러 필터, 포토 다이오드 등)을 포함할 수 있다. 또한 상기 이미지 센서부(708)은 상기 렌즈부(706)에서 출력되는 광(L3)에 기반하여 피사체와의 깊이를 계산하는 구성을 포함할 수 있다. 이미지 센서부(708)는 광원부(704)로부터 방출된 광(L1)과 렌즈부(706)로부터 제공된 광(L3)의 위상 차이를 이용하여 피사체와의 깊이를 계산할 수 있다.
또한 상기 이미지 센서부(708)는 도 8과 같은 픽셀 어레이를 포함할 수 있다. 도 8은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 제2 센서 모듈의 픽셀 어레이 구조를 도시하고 있다. 도 8에서 PD(photodiode) 영역(802)은 빛을 전기 신호로 변환하고, M(memory) 영역(804)은 피사체(702)의 2D 이미지 데이터 또는 깊이 데이터가 저장될 수 있다. 상기 제2 센서 모듈(404)은 1 프레임의 2D 이미지 및 깊이 데이터들을 처리할 수 있으며, 랜덤 액세스가 가능하도록 구성(예: global shutter / random access readout)할 수 있다. 제2 센서 모듈(404)은 도 8에 도시된 바와 같이 1 프레임 이미지에서 각 픽셀들에 대한 2D 이미지 및 깊이 데이터를 저장할 수 있는 구성을 가질 수 있다. 그리고 상기 도 8의 픽셀 어레이 구조는 일 실시 예일 뿐, 상기 PD 영역(802)과 상기 M 영역(804)을 포함하는 상기 이미지 센서부(708)의 픽셀 어레이 구조는 이에 한정되지 않는다.
도 9는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 제2 센서 모듈의 출력을 도시하는 도면이다. 도 9를 참조하면, 상기 이미지 센서부(708)에서 출력되는 각 픽셀들은 XY 성분(예: 2D 이미지)와 Z 성분(예: 피사체와 제2 센서 모듈(404)간의 거리)을 포함할 수 있다. 상기 2D 이미지는 컬러 이미지(color image) 또는 그레이 이미지(gray image)가 될 수 있다. 따라서, 제2 센서 모듈(404)에 출력되는 픽셀들을 표시하면, 도 9에 도시된 바와 같은 3D 이미지로 표시할 수 있다.
도 10은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 프로세서의 블록도를 도시하는 도면이다.
도 10을 참조하면, 프로세서(406)는 관심 영역 획득부(1002), 이미지 정보 획득부(1004), 및 영상 처리부(1006)를 포함할 수 있다.
관심 영역 획득부(1002)는 제1 센서 모듈(402로부터 제공된 피사체의 정보에 기반하여 관심 영역(ROI(region of interest))을 설정할 수 있다. 상기 제1 센서 모듈(402)에서 출력되는 데이터는 픽셀의 위치(예: x, y) 및 해당 픽셀의 차이 정보(예: difference motion)가 될 수 있다. 상기 관심 영역 획득부(1002)는 제1 센서 모듈(402)의 출력에서 차이를 가지는 픽셀들이 위치된 영역을 관심 영역으로 설정할 수 있다. 예를 들어, 관심 영역 획득부(1002)는 제1 센서 모듈(402)이 움직임 센서인 경우, 제1 센서 모듈(402)의 FOV 내에서 피사체의 움직임이 인식된 영역을 포함하는 일정 크기의 관심 영역을 설정할 수 있다. 다른 예로, 관심 영역 획득부(1002)는 제1 센서 모듈(402)이 열화상 이미지 센서인 경우, 제1 센서 모듈(402)의 시계 내에서 특정 온도가 인식된 영역을 포함하는 일정 크기의 관심 영역을 설정할 수 있다.
한 실시 예에 따르면, 관심 영역 획득부(1002)는 두 개 이상의 관심 영역을 설정할 수 있다. 도 11은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 FOV 내에서 움직임을 가지는 피사체가 2개인 예를 도시하는 도면이다. 도 11을 참조하면, 움직임을 가지는 피사체가 복수 개이면, 상기 제1 센서 모듈(402)은 각각 움직임을 가지는 피사체의 위치 및 차이 데이터들을 생성할 수 있다. 상기 제1 센서 모듈(402)은 움직임을 가지는 피사체(예: 관심 영역(1102 내지 1104)에 따른 위치(어드레스) 및 차이 데이터들을 생성할 수 있다. 그러면, 관심 영역 획득부(1006)는 상기 피사체가 위치된 영역들을 각각 ROI1(예: 관심 영역(1102)) 및 ROI2(예: 관심 영역(1104)로 획득할 수 있다.
적어도 둘 이상의 관심 영역들이 획득된 경우, 상기 관심 영역 획득부(1002)는 획득된 모든 후보 관심 영역들을 모두 관심 영역들로 결정할 수 있다. 또한 상기 관심 영역 획득부(1002)는 획득된 복수의 후보 관심 영역들 중에서 하나만을 관심 영역으로 결정할 수도 있다. 즉, 관심 영역 획득부(1002)는 획득된 복수의 후보 관심 영역들 중에서 하나의 후보 관심 영역을 제외한 나머지 관심 영역을 제거할 수 있다.
관심 영역이 복수의 관심 영역(예: 제1 관심 영역(1102), 제2 관심 영역(1104))을 포함하면, 관심 영역 획득부(1002)는 중요도에 기반하여 하나의 관심 영역을 결정할 수 있다. 중요도는 피사체의 움직임 또는 현재 상황 등이 될 수 있다. 예를 들어, 중요도가 피사체의 움직임이면, 관심 영역 획득부(1002)는 가장 빠르게 움직이는 피사체가 포함된 영역을 관심 영역으로 설정할 수 있다. 또한 중요도가 현재의 상황 정보를 고려하면, 관심 영역 획득부(1002)는 현재의 상황(예: 게임, 영화 시청, 음악 청취 등)에 해당하는 피사체가 포함된 영역에 따라 우선순위를 가지는 피사체가 포함된 전체 영역 또는 일부 영역을 관심 영역으로 설정할 수 있다.
예를 들어, 복수의 관심 영역들을 선택하는 우선순위가 피사체의 움직임인 경우, 관심 영역 획득부(1002)는 제1 센서 모듈(402)을 통해 각각의 관심 영역에서 피사체 속도를 확인하고, 가장 빠르게 움직이는 피사체를 포함하는 후보 관심 영역을 제외한 나머지 후보 관심 영역을 제거할 수 있다. 한 실시 예에서 상기 제1 센서 모듈(402)이 DVS이면, 상기 관심 영역 획득부(1002)는 제1 센서 모듈(402)의 출력 정보에 기반하여 피사체의 움직임 속도를 판단할 수 있다. 예를 들어, 관심 영역 획득부(1002)는 제1 센서 모듈(402)의 출력 정보의 양이 많을수록 피사체의 움직임 속도가 빠르다고 판단할 수 있다.
한 실시 예에 따르면, 관심 영역 획득부(1006)는 제1 센서 모듈(402)의 해상도와 제2 센서 모듈(404)의 해상도가 서로 상이할 경우, 상기 제1 센서 모듈(402)의 해상도와 상기 제2 센서 모듈(404)의 해상도의 비율에 대응하여 상기 관심 영역의 크기를 결정할 수 있다.
이미지 정보 획득부(1004)는 제2 센서 모듈(404)의 이미지들 중에서 상기 관심 영역 획득부(1002)에서 설정된 관심 영역의 데이터를 획득할 수 있다. 상기 제2 센서 모듈(404)의 픽셀 어레이에 저장된 이미지는 2D 이미지 및 대응되는 픽셀의 깊이 데이터를 포함할 수 있다. 따라서 도 8과 같은 상기 제2 센서 모듈(404)의 픽셀 어레이는 랜덤 액세스를 할 수 있는 메모리를 포함할 수 있다.
도 12a는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 제2 센서 모듈의 픽셀 어레이 구성을 도시하는 도면이다. 도 12a를 참조하면, 상기 제2 센서 모듈(404)의 픽셀 어레이는 참조번호 1202와 같은 픽셀들의 어레이(1200)가 될 수 있으며, 각 픽셀들은 상기 도 9에 도시된 바와 같이 2D 이미지 및 깊이 데이터로 표현될 수 있다. 상기 픽셀 어레이(1200)는 전체 픽셀 어레이 중에서 설정된 관심 영역의 데이터를 랜덤 액세스하기 위한 컬럼 구동부(column driver)(1206)와 로우 구동부(row driver)(1208)를 포함할 수 있다. 그리고 이미지 정보 획득부(1004)는 상기 관심 영역 획득부(1002)에서 설정된 관심 영역(1204)의 위치 정보(예: 픽셀 어레이(1200)의 로우 어드레스(row address) 및 컬럼 어드레스(column address))를 수신할 수 있다. 상기 이미지 정보 획득부(1004)는 상기 관심 영역의 데이터를 액세스하기 위한 어드레스를 상기 컬럼 구동부(1206) 및 로우 구동부(1208)에 인가할 수 있다. 즉, 상기 이미지 정보 획득부(1004)는 상기 픽셀 어레이(1200)의 전체 영역에서 설정된 관심 영역(1204)의 데이터를 액세스하기 위한 어드레스를 랜덤하게 인가할 수 있다. 그리고 각 픽셀마다 메모리 소자를 가지고 있는 픽셀 어레이(1200)는 상기 이미지 정보 획득부(1004)의 랜덤 어드레스 요청(addressing request)에 따라 저장하고 있는 데이터를 출력(readout)할 수 있다. 따라서 상기 이미지 정보 획득부(1004)는 이미지를 액세스할 때, 픽셀 어레이(1200)의 전체 영역에 대한 데이터가 아니라 도 12b에 도시된 참조번호 1204와 같이 설정된 관심 영역의 데이터만을 액세스할 수 있다. 도 12b는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 관심 영역의 피사체를 3D로 도시하는 도면이다.
영상 처리부(1006)는 상기 이미지 정보 획득부(1004)에서 획득되는 이미지를 처리할 수 있다. 상기 이미지 정보 획득부(1004)에서 출력되는 데이터는 2D 데이터 및 깊이 데이터를 포함할 수 있다. 상기 2D 데이터는 관심 영역에 위치되는 피사체의 밝기, 색채 데이터들을 포함할 수 있으며, 깊이 데이터는 관심 영역에 위치되는 피사체와의 거리 데이터가 될 수 있다. 영상 처리부(1006)는 도 12b에 도시된 참조번호 1204와 같이 관심 영역의 피사체(예: 관심 영역(1204)의 피사체)를 3D로 표시할 수 있다. 상기 영상 처리부(1006)는 상기 피사체가 인물이면, 인물의 움직임 또는 제스처를 3D로 표시할 수 있다.
상기 영상 처리부(1006)는 획득된 관심 영역의 데이터들에서 각 픽셀에 대응하는 인물의 신체 각 부분에 깊이 데이터를 매핑(mapping)시켜 인물의 움직임 또는 제스처를 3D 이미지로 처리할 수 있다. 즉, 상기 영상 처리부(1010)는 깊이 데이터의 매핑(depth mapping)을 기반으로 추가적인 영상 처리(image processing)를 수행하여 인물의 동작을 인식 및 표시할 수 있다. 예를 들어, 상기 영상 처리부(1006)는 skeleton(Body), hand, finger tip 좌표와 같은 메타 데이터를 추출하여 인물의 동작을 인식할 수 있다.
도 13은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 동작 타이밍도를 도시하는 도면이다.
도 13을 참조하면, 제1 센서 모듈(402)은 피사체들의 움직임에 따른 차이 정보를 인식하면, 참조번호 1302와 같은 어드레스 이벤트를 발생할 수 있다. 그러면 상기 프로세서(406)는 참조번호 1304와 같이 상기 제1 센서 모듈(402)의 출력을 기반으로 관심 영역을 설정할 수 있다. 그리고 상기 관심 영역을 설정한 후, 상기 프로세서(406)는 참조번호 1306과 같이 상기 제2 센서 모듈(404)에 관심 영역의 데이터를 랜덤하게 요청하며, 참조번호 1308과 같이 상기 제2 센서 모듈(404)에서 관심 영역의 데이터를 액세스하여 처리할 수 있다.
상기 도 13의 어드레스 이벤트(address-event)에서 데이터 출력(data readout)까지의 사이클은 각 픽셀 단위로 이루어질 수 있으며, 또는 각 프레임 단위로 수행될 수도 있다. 픽셀 단위 동작을 살펴보면, 제1 센서 모듈(402)은 각 픽셀에서 변화가 인식되었을 때 바로 증감 신호를 출력할 수 있다. 그러면 프로세서(406)는 상기 제1 센서 모듈(402)의 출력에 의해 대응되는 픽셀을 관심 영역의 픽셀로 판단하고, 바로 상기 제2 센서 모듈(404)에서 해당하는 픽셀의 데이터를 랜덤 액세스할 수 있다. 프레임 단위의 동작을 살펴보면, 제1 센서 모듈(402)은 1 프레임 주기 동안 픽셀 데이터들의 차이 데이터들을 검출 및 누적하며, 프레임 주기가 종료될 때 상기 프로세서(406)에 전송할 수 있다. 그리고 상기 프로세서(406)는 제1 센서 모듈(402)의 출력을 분석하여 움직임 여부를 판단하고, 움직임 여부에 따라 관심 영역을 설정할 수 있다. 관심 영역을 설정한 후, 프로세서(406)는 제2 센서 모듈(404)에서 관심 영역의 데이터만을 액세스할 수 있다. 상기 픽셀 단위 동작은 레이턴시(latency) 측면에서 유리할 수 있으며, 프레임 단위 동작은 시스템 클록과 동기되어 타이밍 조절 측면에서 유리할 수 있다.
상기한 바와 같이 프로세서(406)는 제1 센서 모듈(402)의 출력을 기반으로 FOV 영역 내에 관심 영역을 설정하고, 제2 센서 모듈(402)에서 설정된 관심 영역 내의 데이터를 랜덤하게 액세스할 수 있다. 그리고 상기 액세스된 데이터들에서 깊이 데이터를 매핑시키고, 매핑된 데이터들을 처리하여 관심 영역의 피사체의 동작을 인식할 수 있다. 이때 상기 영상 처리부(1010)에서 획득하는 데이터는 FOV 전체 영역에 대한 데이터가 아니라 관심 영역의 데이터이므로, 상기 프로세서(406)가 처리하는 데이터의 양을 감축할 수 있다. 이로 인해 프로세서(406)는 원하는 영역의 데이터만을 처리하여 데이터의 전송시간 및 연산량을 줄일 수 있으며, 또한 소비 전력을 줄일 수 있다.
도 14는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치에서 제1 센서 모듈을 일반 이미지 센서로 구현할 때의 동작 타이밍도를 도시하는 도면이다.
도 14를 참조하면, 차이 정보를 생성하는 제1 센서 모듈(402)은 일반 이미지 센서를 이용하여 구현할 수 있다. 획득되는 이미지가 일반적인 2D 이미지(예: RGB intensity) 출력을 가질 경우, 제1 센서 모듈(402)은 어드레스 이벤트 리프리젠테이션 대신에 현재 프레임 데이터와 이전 프레임 데이터의 차이(difference)를 계산하여 두 프레임 간의 차이 정보를 생성할 수 있다. 이 경우, 제1 센서 모듈(402)로 활용되는 이미지 센서의 프레임률(frame rate)은 제2 센서 모듈(404)(예: depth camera) 보다 2배 이상의 프레임을 가지도록 설계될 수 있다. 예를 들어, 제2 센서 모듈(404)이 1 프레임 데이터를 획득하는 동안 제1 센서 모듈(402)은 두 프레임 데이터를 획득하고 프로세서(406)는 이를 기반으로 관심 영역을 설정할 수 있다. 그리고 상기 제2 센서 모듈(404)의 픽셀 어레이 메모리는 랜덤 액세스 대신에 순차 액세스(sequential readout) 방식으로 구현할 수 있다.
도 14에 도시된 바와 같이, 상기 제1 센서 모듈(402)은 제2 센서 모듈(404)이 참조번호 1406과 같이 1 프레임 데이터를 획득할 때 참조번호 1402와 같이 2 프레임 데이터를 획득할 수 있다. 그리고 제1 센서 모듈(402)은 획득된 2 프레임 데이터를 분석하여 차이 정보를 생성할 수 있다. 상기 프로세서(406)는 상기 제1 센서 모듈(402)에서 획득되는 2 프레임 데이터의 차이 정보를 분석하여 참조번호 1404와 같이 관심 영역을 설정할 수 있다. 이때 제2 센서 모듈(404)은 참조번호 1408과 같이 획득된 3D 이미지 데이터(예: 2D 데이터 및 깊이 데이터를 포함하는 데이터)를 출력할 수 있다. 그리고 프로세서(406)는 참조번호 1404와 같이 설정된 관심 영역의 데이터를 참조번호 1408과 같이 출력되는 제2 센서 모듈(404)의 데이터에서 획득할 수 있다.
예를 들어, 도 14의 T1 구간에서 제1 센서 모듈(402)은 참조번호 1402와 같이 2N-1 프레임 및 2N 프레임의 데이터를 획득할 수 있으며, 획득된 2 프레임의 차이를 분석하여 차이 정보를 생성할 수 있다. 그리고 상기 T1 구간에서 상기 제2 센서 모듈(404)은 참조번호 1406과 같이 N 프레임 데이터를 획득할 수 있으며, 픽셀 어레이 메모리는 참조번호 1408과 같이 N-1 프레임 데이터를 저장할 수 있다. 그리고 상기 프로세서(406)는 참조번호 1404와 같이 상기 제1 센서 모듈(402)에서 출력되는 차이 정보를 분석하여 관심 영역을 설정할 수 있다.
이후 T2 구간에서 제1 센서 모듈(402)은 2(N+1)-1 프레임 및 2(N+1) 프레임 데이터를 획득할 수 있으며, 제2 센서 모듈은 N+1 프레임의 데이터를 획득할 수 있다. 그리고 제2 센서 모듈(404)의 픽셀 어레이 메모리에 저장된 데이터는 이전 프레임(예: N 프레임)에서 획득된 데이터일 수 있다. 그러므로 프로세서(406)은 T2 구간에서 이전 프레임 구간(T1)에서 설정된 관심 영역의 데이터를 판독할 수 있다.
상기 제1 센서 모듈(402)이 일반 이미지 센서(normal image sensor)인 경우, 제1 센서 모듈(402)은 획득되는 2 프레임 이미지들을 분석하여 차이 정보를 생성할 수 있으며, 프로세서(406)는 차이 정보를 분석하여 관심 영역을 설정할 수 있다. 그리고 제2 센서 모듈(404)은 제1 센서 모듈(402)이 2 프레임 데이터를 획득하는 동안 깊이 데이터를 포함하는 1 프레임의 데이터를 획득할 수 있으며, 이전 프레임 데이터들을 저장할 수 있다. 상기 프로세서(406)는 차이 정보를 수신하면 이를 분석하여 관심 영역을 설정하고, 다음 프레임 구간에서 상기 제2 센서 모듈(404)에 저장된 이전 프레임 데이터에서 설정된 관심 영역의 데이터를 액세스하여 처리할 수 있다. 상기와 같은 실시 예는 시스템 클록에 동기되어 관심 영역의 데이터를 추출할 수 있어 구현이 용이할 수 있다.
도 15는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 하이브리드 방식의 전자 장치의 동작 타이밍도를 도시하는 도면이다.
도 15를 참조하면, 하이브리드 방식의 전자 장치는 차이 정보를 시스템 클록과 비동기 방식으로 생성하고, 깊이 데이터를 포함하는 이미지 데이터는 시스템 클록에 동기 방식으로 생성할 있다. 따라서 제1 센서 모듈(402)에서 어드레스 이벤트 데이터(address-events data)가 시스템 클록과 비동기적으로 출력되고, 제2 센서 모듈(404)에서 깊이 데이터를 포함하는 이미지 데이터(3D 데이터)가 순차 액세스(sequential readout) 방식으로 시스템 클록에 동기되어 출력될 수 있다.
도 15에 도시된 바와 같이, FOV 내의 피사체 움직임이 발생되면 상기 제1 센서 모듈(402)은 상기 피사체의 움직임에 따른 차이 정보를 생성한 후 참조번호 1502와 같이 프로세서(406)에 어드레스 이벤트 리프리젠테이션 데이터로 출력할 수 있다. 그러면 프로세서(406)는 상기 차이 정보를 분석하여 참조번호 1504와 같이 관심 영역을 설정할 수 있다. 그리고 제2 센서 모듈(404)은 참조번호 1506과 같이 깊이 데이터를 포함하는 이미지 데이터를 획득할 수 있으며, 픽셀 어레이 메모리는 참조번호 1508과 같이 이전 프레임에 획득된 깊이 데이터를 포함하는 데이터를 저장할 수 있다. 상기 프로세서(406)은 관심 영역을 설정한 후, 다음 프레임 구간에서 설정된 관심 영역의 3D 이미지 데이터를 액세스하여 처리할 수 있다. 하이브리드 방식을 사용하는 경우, 제1 센서 모듈(402) 및 프로세서(406)는 시스템 클록에 비동기되어 각각 차이 정보 생성 및 관심 영역 설정 동작을 수행할 수 있으며, 제2 센서 모듈(404)은 시스템 클록에 동기되어 3D 이미지 데이터 획득 및 출력 동작을 수행할 수 있다.
예를 들어, 도 14의 D1 구간에서 제1 센서 모듈(402)은 참조번호 1502와 같이 N 프레임 구간에서 피사체의 움직임에 따른 차이 정보를 생성할 수 있다. 그리고 상기 D1 구간에서 상기 제2 센서 모듈(404)은 참조번호 1506과 같이 N 프레임 데이터를 획득할 수 있으며, 픽셀 어레이 메모리는 참조번호 1508과 같이 N-1 프레임 데이터를 저장할 수 있다. 그리고 상기 프로세서(406)는 참조번호 1504와 같이 상기 제1 센서 모듈(402)에서 출력되는 차이 정보를 분석하여 N 프레임 데이터의 관심 영역을 설정할 수 있다.
이후 D2 구간에서 제1 센서 모듈(402)은 N+1 프레임의 차이 정보를 생성할 수 있으며, 제2 센서 모듈은 N+1 프레임의 데이터를 획득할 수 있다. 그리고 프로세서(406)는 제2 센서 모듈(404)의 픽셀 어레이 메모리에 저장된 N 프레임 데이터에서 설정된 관심 영역의 데이터를 액세스할 수 있다.
상기 하이브리드 방식에서, 피사체 움직임이 발생하면 제1 센서 모듈(402)은 AER 데이터를 출력할 수 있으며, 프로세서(406)는 AER 데이터를 이용하여 관심 영역을 계산할 수 있다. 이후 프로세서(406)는 상기 제2 센서 모듈(404)에서 시스템 클록에 동기되어 저장된 깊이 데이터를 포함하는 데이터를 순차적으로 액세스할 수 있다. 이때 상기 프로세서(406)는 설정된 관심 영역의 데이터만을 추출할 수 있으며, 추출된 관심 영역의 데이터를 영상 처리할 수 있다
도 16은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자장치에서 센서 모듈의 초당 프레임 수를 도시하는 도면이다.
도 16을 참조하면, 프로세서(406)는 제1 센서 모듈(402)에서 차이 정보를 생성하는 결과(어드레스 이벤트의 발생 주기)에 따라 제2 센서 모듈(404)의 동작을 제어할 수 있다. 따라서 상기 프로세서(406)는 움직임이 있는 피사체가 위치되는 영역에 대하여 3D 이미지를 추출 및 처리하고, 이에 따라 공간적으로 3D 데이터를 절감할 수 있다. 또한 프로세서(406)는 시간적으로 3D 데이터를 절감할 수 있다. 예를 들어, 제2 센서 모듈(404)의 프레임 사이에서 제1 센서 모듈(402)이 복수의 프레임들에 대한 프레임 차이 정보들을 생성하여 3D 데이터의 처리 프레임 수를 절감할 수 있다. 즉, 상기 프로세서(406)는 움직이는 피사체에 대하여 시간적인 보간 동작을 수행하여 3D 이미지 데이터의 처리 프레임을 줄일 수 있다. 또한 상기 프로세서(406)는 제1 센서 모듈(402)에서 생성되는 차이 정보를 분석하여, 피사체의 움직임이 많은 시간 동안에는 3D 이미지 데이터의 획득 횟수를 높이고, 피사체의 움직임이 없는 시간 동안에는 3D 이미지 데이터를 획득하지 않거나 또는 줄일 수 있다.
도 16a는 제1 센서 모듈(402)이 참조번호 1602와 같이 180 fps로 차이 정보를 획득하고, 제2 센서모듈(404)이 30fps로 3D 이미지를 획득하는 예를 도시하고 있다. 그리고 도 16b는 제1 센서 모듈(402)이 참조번호 1612 와 같이 180 fps로 차이 정보를 획득하고, 제2 센서 모듈(404)이 15fps로 3D 이미지 데이터를 획득하는 예를 도시하고 있다. 상기 제1 센서 모듈(402)이 차이 정보를 획득하는 프레임 주기를 상기 제2 센서 모듈(404)이 3D 이미지를 획득하는 주기보다 빠르게 함으로써, 시간적으로 3D 이미지 데이터를 절감할 수 있다. 즉, 깊이 데이터를 가지는 데이터 프레임 사이에 움직임을 트래킹하여 차이 정보를 획득함으로써, 처리해야 하는 데이터의 크기를 줄일 수 있다.
도 16c를 참조하면, 제1 센서 모듈(404)은 참조번호 1632 내지 참조번호 1640과 같이 피사체의 움직임에 따라 차이 정보를 생성할 수 있으며, 프로세서(406)는 상기 차이 정보의 생성 빈도에 따라 참조번호 1652 내지 참조번호 1662와 같이 제2 센서 모듈(404)에서 깊이 데이터를 가지는 데이터를 액세스할 수 있다. 따라서 상기 프로세서(406)는 피사체의 움직임이 많은 구간에서는 데이터의 액세스 빈도를 높이고, 움직임이 적은 구간에서는 데이터의 액세스 빈도를 낮출 수 있다.
예를 들어, 상기 제1 센서 모듈(402)이 640x480 픽셀을 가지는 DVS이고, 하기와 같은 Event-Packet이 출력된다고 가정한다.
Figure pat00001
그러면 상기 프로세서(406)는 DVS 에서 출력되는 패킷 율(packet rate, 단위 시간당 출력되는 packet 수)를 계산할 수 있다. 프로세서(406)는 DVS에서 출력되는 패킷 율에 의하여 피사체의 움직임 속도를 측정하고, 이에 따라 프레임률을 가변할 수 있다. 상기 패킷 율 값은 움직임이 얼마나 빨리(=단위 시간당 많은 움직임) 일어났는가에 대한 척도가 될 수 있다. 따라서 상기 프로세서(406)는 패킷 율 값이 클 경우 제2 센서 모듈(404)에서 3D 이미지를 액세스하는 프레임률(readout frame rate)을 높일 수 있으며, 이로 인해 빠르게 움직이는 피사체에 대해 많은 3D 이미지 데이터를 획득할 수 있다. 그리고 피사체가 느리게 움직이면 상기 패킷 율이 낮으므로, 상기 프로세서(406)는 상기 제2 센서 모듈(404)에서 3D 이미지를 액세스하는 프레임 율을 낮출 수 있다. 그리고 극단적으로 피사체의 움직임이 없으면, 상기 프로세서(406)는 상기 제2 센서 모듈(404)에서 3D 이미지를 액세스하지 않을 수도 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치는 피사체의 대응하는 제 1 정보를 획득하기 위한 제1 센서, 제2 센서, 및 제1 센서 및 제2 센서와 연결되는 프로세서를 포함할 수 있다. 그리고 프로세서는 제1 정보에 기반하여 적어도 하나의 관심 영역(ROI(region of interest))를 결정하고, 제2 센서를 통하여 적어도 하나의 관심 영역의 적어도 일부에 대응하는 제2 정보를 획득하고, 제2 정보에 기반하여 인식된(identified), 적어도 하나의 관심 영역에 연관된 움직임에 대응하는 기능을 수행하도록 설정될 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치의 제1 센서 모듈은 피사체의 움직임에 기반한 차이 정보를 생성하고, 제2 센서 모듈은 피사체의 깊이 데이터를 포함하는 이미지 데이터를 생성할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치의 제2 센서 모듈은 각 픽셀들에 대하여 2D 이미지 및 깊이 데이터를 가지며 랜덤 액세스 구성을 가지는 픽셀 어레이를 포함할 수 있다. .
다양한 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치의 제1 센서 모듈은 동적 시각인식 센서(dynamic vision sensor, DVS)를 포함할 수 있으며, 제2 센서 모듈은 스테레오 비전(stereo vision) 센서, 구조광(structured light) 센서 또는 TOF(time-of-flight) 센서들 중의 하나를 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치의 프로세서는 픽셀 어레이에서 관심 영역의 이미지 데이터를 랜덤 액세스할 수 있다.
전자 장치의 프로세서는 제1 센서를 이용 하여 차이 정보를 획득 하면 관심 영역에 대응되는 피사체의 이미지 데이터를 추출하여 3D 이미지로 표시할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치의 프로세서는 피사체의 전부 또는 일부를 추적하여 트래킹 데이터를 생성하고, 트래킹 데이터에 기반하여 3D 이미지를 생성하여 표시할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치의 프로세서는 제1 정보에 기반하여 적어도 두 개의 후보 관심 영역들이 결정되면, 중요도에 기반하여 후보 관심 영역들 중에서 적어도 하나의 관심 영역을 결정할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 제1 정보는 피사체의 움직임에 따른 차이 정보이고, 중요도는 차이 정보이며, 전자 장치의 프로세서는 차이 정보가 큰 피사체를 포함하는 후보 관심 영역을 관심 영역으로 결정할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 중요도는 현재의 어플리케이션 상황 정보이며, 전자 장치의 프로세서는 후보 관심 영역들 중에서 현재의 상황 정보에 따라 적어도 하나의 관심 영역의 전체 또는 그 일부에 대응하는 제2 정보를 획득할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치의 제1 센서는 시스템 클록과 비동기로 제1 정보를 획득할 수 있으며, 제2 센서는 시스템 클록과 동기로 제2 정보를 획득할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치의 제1 센서는 열화상 이미지 센서(thermopile image sensor)를 포함할 수 있으며, 열화상 이미지 센서는 피사체의 온도를 인식하여 피사체의 움직임을 기반으로 제1정보를 생성할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치의 프로세서는 제1 센서에서 출력되는 패킷 율(packet rate)을 기반으로 피사체의 움직임 속도를 판단하고, 피사체의 움직임 속도에 기반하여 제1 센서 및 제2 센서의 프레임률을 제어할 수 있다.
도 17은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치에서 영상 처리를 수행하기 위한 흐름도를 도시하는 도면이다.
도 17을 참조하면, 동작 1702에서 프로세서(406)는 제1 센서 모듈(402)에서 획득한 피사체에 대응하는 차이 정보를 수신할 수 있다. 여기서, 상기 차이 정보는, 예를 들어, 서로 다른 시간에서 획득되는 프레임들에서 피사체들의 움직임에 의해 발생한 픽셀 정보의 차이에 따른 정보가 될 수 있다. 이 경우, 상기 제1 센서 모듈(402)은 DVS 또는 시간차가 있는 2 프레임 데이터의 차이 값을 생성할 수 있는 이미지 센서가 될 수 있다. 상기 차이 정보는, 다른 예로, 피사체들의 온도 변화에 따른 정보가 될 수 있다. 이 경우, 상기 제1 센서 모듈(402)은 열화상 이미지 센서가 될 수 있다.
동작 1704에서 프로세서(406)는 상기 차이 정보에 기반하여 적어도 하나의 관심 영역을 결정할 수 있다. 상기 관심 영역은 제1 센서 모듈(402)의 FOV 내에 피사체들 중에서 차이 정보를 가지는 피사체가 위치된 영역이 될 수 있다. 예를 들어, 상기 프로세서(406)는 움직임이 발생된 피사체가 위치된 영역을 모두 포함하는 일정 크기의 관심 영역 또는 상기 움직임이 발생된 피사체가 위치된 영역을 각각의 관심 영역으로 결정할 수 있다. 다른 예로, 상기 프로세서(406)는 피사체들 중 사람의 체온과 유사한 체온을 가지는 영역을 포함하는 일정 크기의 관심 영역을 결정하거나 또는 상기 사람의 체온과 유사한 체온을 가지는 영역을 각각의 관심 영역으로 결정할 수 있다.
상기 관심 영역을 결정한 후, 동작 1706에서 프로세서(406)는 제2 센서 모듈(404)을 통해 적어도 하나의 관심 영역의 적어도 일부에 대응하는 관심 영역의 데이터를 획득할 수 있다. 상기 제2 센서 모듈(404)은 깊이 데이터를 포함하는 데이터(예: 3D 이미지 데이터)를 저장하는 픽셀 어레이 메모리를 구비할 수 있다. 그리고 상기 제2 센서 모듈(404)의 해상도는 상기 제1 센서 모듈(402)의 해상도와 동일하거나 또는 다를 수 있다. 상기 제1 센서 모듈(402) 및 상기 제2 센서 모듈(404)의 해상도가 동일하면, 상기 프로세서(406)는 상기 설정된 관심 영역의 데이터를 액세스할 수 있다. 그러나 상기 제1 센서 모듈(402) 및 상기 제2 센서 모듈(404)의 해상도가 다르면, 상기 프로세서(406)는 상기 제2 센서 모듈(402)의 픽셀 수에 대응되는 비율로 상기 설정된 관심 영역의 픽셀 수를 조절하며, 상기 조절된 관심 영역에 대응되는 데이터를 상기 제2 센서 모듈(404)에서 액세스할 수 있다.
동작 1708에서 프로세서(406)는 관심 영역의 데이터에 기반하여 영상 처리를 수행할 수 있다. 상기 프로세서(406)는 액세스된 데이터의 각 픽셀들에 대응되는 각각의 깊이 데이터를 매핑하여 3D 이미지로 처리할 수 있다. 예를 들어, 상기 관심 영역의 데이터는 인물의 신체(예: 손, 손가락, 발 등)가 될 수 있다. 이때 상기 관심 영역의 데이터는 손 또는 발과 같이 인물의 신체 일부분으로 구분되어 설정될 수 있다. 그러면 상기 프로세서(406)는 관심 영역의 데이터로부터 인물의 신체 객체에 깊이 데이터를 매핑하여 움직임을 인식할 수 있다. 상기 프로세서(406)는 제2 센서 모듈(404)의 FOV 전체 영역에 대한 데이터가 아니라 관심 영역의 데이터를 기반으로 영상 처리를 수행함으로써, 유사한 성질을 갖는 영역으로 이미지를 분할하는 세그멘테이션 또는 컬러 매핑을 위해 좌표를 변환하는 이미지 레지스트레이션의 연산량을 감소시킬 수 있다. 상기 프로세서(406)는 데이터의 전송시간 및 소비되는 전력도 감소시킬 수 있다.
도 18a 및 도 18b는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치에서 복수개의 관심 영역이 설정될 때의 영상 처리를 수행하기 위한 흐름도를 도시하고 있다.
도 18a를 참조하면, 동작 1802에서 프로세서(406)는 제1 센서 모듈(402)에서 획득한 피사체들의 움직임에 따른 차이 정보를 수신할 수 있다. 예를 들어, 상기 프로세서(406)는 상기 제1 센서 모듈(402)로부터 움직임이 발생한 영역의 정보만을 제공받거나 또는 상기 제1 센서 모듈(402)로부터 제공된 복수의 이미지들의 차이를 이용하여 피사체들의 움직임이 발생한 영역을 인식할 수 있다.
동작 1804에서, 프로세서(406)는 수신된 차이 정보를 기반으로 관심 영역을 설정할 수 있다. 이때 제1 센서 모듈(402)의 FOV 내에 위치되는 피사체들은 복수 개 일 수 있으며, 이 중에서 적어도 둘 이상의 피사체들이 움직임을 가질 수 있다. 그러면 상기 제1 센서 모듈(402)은 움직임을 가지는 각 피사체들에 대한 차이 정보를 생성할 수 있다. 상기 제1 센서 모듈(402)에서 생성된 적어도 둘 이상의 피사체들에 대한 차이 정보들이 수신되면, 상기 프로세서(406)는 각각에 대응되는 관심 영역들을 결정할 수 있다. 이때 하나의 관심 영역이 결정되면, 상기 프로세서(406)는 동작 1806에서 이를 인식하고, 동작 1808에서 관심 영역의 데이터를 액세스하며, 동작 1810에서 액세스된 데이터의 영상 처리를 수행할 수 있다.
그러나 적어도 둘 이상의 관심 영역들이 결정되면, 상기 프로세서(406)는 동작 1806에서 이를 인식하고, 동작 1812에서 설정된 관심 영역들에 대응되는 데이터를 상기 제2 센서 모듈(404)에서 액세스할 수 있다. 그리고 상기 프로세서(406)는 동작 1814에서 액세스된 관심 영역들의 데이터를 분석하여 중요도를 분석할 수 있다. 여기서 중요도는 중요한 움직임과 중요하지 않은 움직임을 구별하는 방법을 사용할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(406)는 움직임을 가지는 피사체의 크기 및 피사체의 속도 중 적어도 하나에 기반하여 중요한 움직임과 중요하지 않은 움직임을 구별할 수 있다. 그리고 상기 프로세서(406)는 중요하지 않은 움직임을 가지는 관심 영역의 데이터들은 제외시킬 수 있다. 즉, 상기 프로세서(406)는 관심 영역들에 대응되는 데이터들을 분석하여 적어도 하나의 관심 영역을 선택할 수 있다.
동작 1816에서 상기 프로세서(406)는 선택된 관심 영역의 데이터를 영상 처리할 수 있다. 상기 동작 1816에서 프로세서(406)는 획득한 적어도 하나의 관심 영역의 데이터를 기반으로 피사체의 움직임 및 제스처를 인식할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(406)는 관심 영역의 데이터 중 특정 인물, 손, 손가락 등의 움직임 및 제스처를 인식할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 상기 도 18a에서 상기 프로세서(406)는 적어도 둘 이상의 관심 영역들에 대한 데이터를 액세스하고, 액세스된 각 관심 영역들의 데이터를 영상 처리한 후, 중요도룰 분석할 수도 있다. 즉, 도 18a에서 동작 1816을 수행하여 관심 영역들의 데이터를 각각 영상 처리하고, 동작 1814를 수행하여 영상 처리된 관심 영역의 영상들 중에서 중요도를 분석하여 원하는 관심 영역의 영상을 선택할 수도 있다.
도 18b를 참조하면, 동작 1852에서 프로세서(406)는 제1 센서 모듈(402)에서 획득한 피사체들의 움직임에 따른 차이 정보를 수신할 수 있다.
동작 1854에서, 프로세서(406)는 수신된 차이 정보를 기반으로 관심 영역을 결정할 수 있다.
적어도 둘 이상의 관심 영역들이 결정되면, 상기 프로세서(406)는 동작 1856에서 결정된 관심 영역들을 후보 관심 영역들로 인식하고, 동작 1858에서 각 후보 관심 영역들의 중요도를 분석하고, 동작 1860에서 분석된 중요도에 기반하여 관심 영역을 결정할 수 있다.
예를 들어, 후보 관심 영역이 2개 이상이면, 프로세서(406)는 중요도에 기반하여 하나 또는 둘 이상의 관심 영역을 결정할 수 있다. 중요도는 피사체의 움직임 또는 현재 상황 정보 등이 될 수 있다. 예를 들어, 중요도는 피사체의 움직임 또는 현재 상황 정보 등이 될 수 있다. 예를 들어, 중요도가 피사체의 움직임이면, 프로세서(406)는 동작 1858에서 각 후보 관심 영역들의 피사체 움직임을 분석하고, 동작 1860에서 가장 빠르게 움직이는 피사체가 포함된 후보 관심 영역을 관심 영역으로 결정할 수 있다.
예를 들어, 중요도는 현재의 상황 정보가 될 수 있다. 상황 정보는 현재 실행되는 어플리케이션이 될 수 있으며, 어플리케이션은 게임, 비디오 플레이(video play), 카메라 어플리케이션 등이 될 수 있다. 중요도가 상황 정보이면, 프로세서(406)는 동작 1858에서 현재의 상황 정보에 기반하여 후보 관심 영역들의 피사체들을 분석하며, 동작 1860에서 현재 상황 정보에 따라 우선 순위를 가지는 피사체가 포함된 후보 관심 영역을 관심 영역을 결정할 수 있다.
동작 1860에서 관심 영역을 재결정한 후, 상기 프로세서(406)는 동작 1862에서 재결정된 관심 영역의 데이터를 상기 제2 센서 모듈(404)에서 액세스할 수 있으며, 동작 1814에서 액세스된 관심 영역의 데이터를 영상 처리할 수 있다. 상기 동작 1856에서 결정된 관심 영역이 하나의 관심 영역이면, 상기 프로세서(406)는 동작 1862로 진행할 수 있다.
도 19는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치에서 영상 처리를 수행하기 위한 흐름도를 도시하고 있다.
도 19를 참조하면, 제1 센서 모듈(402)에서 복수의 프레임(예: 현재 프레임, 이전 프레임)에서 피사체의 움직임에 기반하는 차이 정보가 생성되면, 프로세서(406)는 동작 1902에서 이를 수신하고, 동작 1904에서 상기 차이 정보에 기반하여 관심 영역을 설정할 수 있다. 상기 프로세서(406)는 동작 1906에서 상기 제2 센서 모듈(404)에 저장된 데이터에서 설정된 관심 영역의 데이터를 랜덤 액세스할 수 있다. 상기 제2 센서 모듈(404)은 도 8에 도시된 바와 같이 각 픽셀에 대하여 2D 이미지 및 깊이 데이터를 저장할 수 있는 픽셀 어레이 메모리를 포함할 수 있다. 그리고 상기 픽셀 어레이 메모리는 도 12의 (a)에 도시된 바와 같이 픽셀 어레이 영역에서 원하는 영역의 데이터를 랜덤 액세스할 수 있는 구조를 가질 수 있다. 상기 프로세서(406)는 동작 1908에서 랜덤 액세스된 관심 영역의 데이터에서 움직임을 가지는 피사체에 대응되는 데이터들을 추출하여 영상 처리할 수 있다. 이후 랜덤 액세스된 관심 영역의 데이터에 대한 영상 처리가 종료되면, 상기 프로세서(406)는 동작 1910에서 이를 인식하여 영상 처리 동작을 종료할 수 있다. 상기 프로세서(406)는 상기 랜덤 액세스된 관심 영역의 데이터에 대한 영상 처리가 종료되지 않으면, 동작 1902로 되돌아갈 수 있다.
도 20은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치에서 영상 처리를 수행하기 위한 다른 동작의 흐름도를 도시하고 있다.
도 20을, 제1 센서 모듈(402)에서 피사체의 움직임에 기반하여 차이 정보가 생성되면, 프로세서(406)는 동작 2002에서 이를 수신하고, 동작 2004에서 N번째 프레임 구간에서 상기 차이 정보에 기반하여 관심 영역을 설정할 수 있다. 상기 제1 센서 모듈(402)은 현재 프레임의 데이터와 이전 프레임의 데이터들을 비교하여 차이 정보를 생성할 수 있다. 이를 위하여 상기 제1 센서 모듈(402)의 프레임률은 상기 제2 센서 모듈(404)의 프레임률의 2배 보다 빠를 수 있으며, 상기 제2 센서 모듈(404)은 순차적으로 액세스(sequential readout)를 수행할 수 있는 픽셀 어레이 메모리를 포함할 수 있다. 즉, 상기 제1 센서 모듈(402)은 N번째 프레임 구간에서 이에 대응되는 2 프레임 데이터들을 연속 획득하고, 이를 비교하여 차이 정보를 생성할 수 있다. 그리고 상기 프로세서(406)는 N번째 프레임 구간에서 제1 센서 모듈(402)로부터 수신한 차이 정보를 분석하여 관심 영역을 계산할 수 있다. 또한 상기 제2 센서 모듈(404)은 N번째 프레임 구간에서 이에 대응되는 데이터들을 인식할 수 있으며, 인식되는 데이터는 각 픽셀의 2D 이미지 및 깊이 데이터를 포함할 수 있다. 그리고 상기 제2 센서 모듈(404)의 픽셀 어레이 메모리에는 N-1번째 프레임의 데이터들이 저장될 수 있다. 그리고 N+1 번째 프레임 구간이 시작되면 상기 제2 센서 모듈(404)의 픽셀 어레이 메모리에는 N번째 프레임의 데이터들이 저장될 수 있다.
N번째 프레임구간에서 이에 대응되는 관심 영역이 설정되고 N+1번째 프레임이 시작되면, 상기 프로세서(406)는 동작 2006에서 상기 제2 센서 모듈(404)의 픽셀 어레이 메모리에 N번째 프레임 구간의 데이터를 순차적으로 액세스할 수 있다. 상기 프로세서(406)는 동작 2008에서 상기 순차적으로 액세스된 N번째 구간의 데이터에서 설정된 관심 영역의 데이터를 결정할 수 있다. 그리고 상기 프로세서(406)는 동작 2010에서 결정된 관심 영역의 데이터에서 움직임을 가지는 피사체에 대응되는 데이터들을 추출하여 영상 처리할 수 있다. 이후 상기 결정된 관심 영역의 데이터에 대한 영상 처리가 종료되면, 상기 프로세서(406)는 동작 2012에서 이를 인식하고 영상 처리 동작을 종료할 수 있다. 상기 프로세서(406)는 동작 2012에서 상기 결정된 관심 영역의 데이터에 대한 영상 처리가 종료되지 않으면, 동작 1902로 되돌아갈 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 동작 방법은, 제1 센서를 통하여 피사체에 대응하는 제1 정보를 획득하는 동작과 제1 정보에 기반하여 적어도 하나의 관심 영역(ROI(region of interest))을 결정하는 동작과 제2 센서를 통하여 적어도 하나의 관심 영역의 적어도 일부에 대응하는 제2 정보를 획득하는 동작 및 제2 정보에 기반하여 인식된 (identified), 적어도 하나의 관심 영역에 연관된 움직임에 대응하는 기능을 수행하는 동작을 포함할 수 있다. .
다양한 실시 예에 따르면, 제1 정보는 피사체의 움직임에 기반한 차이 정보를 포함할 수 있으며, 제2 정보는 피사체의 깊이 데이터를 포함하는 이미지 정보가 될 수 있다..
다양한 실시 예에 따르면, 적어도 하나의 관심 영역의 적어도 일부에 대응하는 제2 정보를 회득하는 동작은 제2 센서에서 관심 영역에 대응되는 이미지 데이터만을 액세스하여 처리할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 제1 정보는 각 픽셀들에 대해 피사체의 움직임 여부를 나타내는 1 비트 데이터로 이루어지는 차이 정보이며, 적어도 하나의 관심 영역을 결정하는 동작은 차이 정보를 계산하여 움직임을 가지는 피사체 영역을 관심 영역으로 결정할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 관심 영역에 연관된 움직임에 대응하는 기능을 수행하는 동작은 피사체의 전부 또는 일부를 추적하여 트래킹 데이터를 생성하는 동작 및 트래킹 데이터에 기반하여 3D 이미지를 생성하여 표시하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 트래킹 데이터의 픽셀 데이터는 2D 이미지 데이터 및 깊이 데이터를 포함하며, 트래킹 데이터에 기반하여 3D 이미지를 생성하여 표시하는 동작은 2D 이미지 데이터에 깊이 데이터를 매핑하여 3D 이미지로 생성하여 표시할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 제1 정보에 기반하여 적어도 하나의 관심영역을 결정하는 동작은 제1 정보에 기반하여 관심영역들을 추출하는 동작 및 추출된 관심영역이 적어도 두 개의 후보 관심 영역들을 가지면, 중요도에 기반하여 후보 관심 영역들 중에서 적어도 하나의 관심 영역을 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 제1 정보는 피사체의 움직임에 따른 차이 정보이고, 중요도는 차이 정보이며, 관심 영역을 결정하는 동작은 차이 정보가 큰 피사체를 포함하는 후보 관심 영역을 관심 영역으로 결정할 수 있다. .
다양한 실시 예에 따르면, 중요도는 현재의 어플리케이션 상황 정보이며, 관심 영역을 결정하는 동작은 후보 관심 영역들 중에서 현재의 상황 정보에 따른 후보 관심 영역을 관심 영역으로 설정할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치의 동작 방법은 제1 센서에서 획득되는 제1 정보의 패킷 율(packet rate)을 기반으로 피사체의 움직임 속도를 판단하는 동작 및 상기 피사체의 움직임 속도에 기반하여 제1 센서 및 제2 센서의 프레임률을 제어하는 동작을 더 포함할 수 있다.
한편 본 발명의 상세한 설명에서는 구체적인 실시 예에 관해 설명하였으나, 본 발명의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다. 그러므로 본 발명의 범위는 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 아니 되며 후술하는 특허청구의 범위뿐만 아니라 이 특허청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.

Claims (23)

  1. 전자 장치에 있어서,
    피사체에 대응하는 제1 정보를 획득하기 위한 제1 센서;
    제2 센서; 및
    상기 제1 센서 및 제2 센서와 연결되는 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는 상기 제1 정보에 기반하여 적어도 하나의 관심 영역(ROI(region of interest))를 결정하고, 상기 제2 센서를 통하여 상기 적어도 하나의 관심 영역의 적어도 일부에 대응하는 제2 정보를 획득하고, 상기 제2 정보에 기반하여 인식된(identified), 상기 적어도 하나의 관심 영역에 연관된 움직임에 대응하는 기능을 수행하도록 설정된 전자 장치.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 제1 센서는 상기 피사체의 움직임에 기반한 차이 정보를 생성하고,
    상기 제2 센서는 피사체의 깊이 데이터를 포함하는 이미지 데이터를 생성하는 전자 장치.
  3. 제 2항에 있어서,
    상기 제2 센서는 각 픽셀들에 대하여 2D 이미지 및 깊이 데이터를 가지며 랜덤 액세스 구성을 가지는 픽셀 어레이를 포함하는 전자 장치.
  4. 제 3항에 있어서,
    상기 제1 센서는 동적 시각인식 센서(DVS(dynamic vision sensor))이며,
    상기 제2 센서는 스테레오 비전(stereo vision) 센서, 구조광(structured light) 센서 또는 TOF(time-of-flight) 센서들 중 하나를 포함하는 전자 장치.
  5. 제 3항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 픽셀 어레이에서 상기 관심 영역의 이미지 데이터를 랜덤 액세스하는 전자 장치.
  6. 제 5항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 제1 센서를 이용하여 상기 차이 정보를 획득하면 상기 관심 영역에 대응되는 피사체의 이미지 데이터를 추출하여 3D 이미지로 표시하는 전자 장치.
  7. 제 6항에 있어서,
    상기 프로세서는 피사체의 전부 또는 일부를 추적하여 트래킹(tracking) 데이터를 생성하고, 상기 트래킹 데이터에 기반하여 3D 이미지를 생성하여 표시하는 전자 장치.
  8. 제 1항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 제1 정보에 기반하여 적어도 두 개의 후보 관심 영역들이 결정되면, 중요도에 기반하여 후보 관심 영역들 중 적어도 하나의 관심 영역을 결정하는 전자 장치.
  9. 제 8항에 있어서,
    상기 제1 정보는 피사체의 움직임에 따른 차이 정보이고, 상기 중요도는 차이 정보이며,
    상기 프로세서는 상기 차이 정보가 큰 피사체를 포함하는 후보 관심 영역을 관심 영역으로 결정하는 전자 장치.
  10. 제 8항에 있어서,
    상기 중요도는 현재의 어플리케이션 상황정보이며,
    상기 프로세서는 상기 후보 관심 영역들 중에서 현재의 상황 정보에 따라 상기 적어도 하나의 관심 영역의 전체 또는 그 일부에 대응하는 제2 정보를 획득하는 전자 장치.
  11. 제 1항에 있어서,
    상기 제1 센서는 시스템 클록과 비동기로 상기 제1 정보를 획득하며,
    상기 제2 센서는 시스템 클록과 동기로 상기 제2 정보를 획득하는 전자 장치.
  12. 제 1항에 있어서,
    상기 제1 센서는 열화상 이미지 센서(thermopile image sensor)를 포함하며,
    상기 열화상 이미지 센서는 피사체의 온도를 인식하여 상기 피사체의 움직임에 기반하여 상기 제1 정보를 생성하는 전자 장치.
  13. 제 1항에 있어서,
    상기 프로세서는 제1 센서에서 출력되는 패킷 율(packet rate)을 기반으로 상기 피사체의 움직임 속도를 판단하고, 상기 피사체의 움직임 속도에 기반하여 상기 제1 센서 및 상기 제2 센서의 프레임률을 제어하는 전자 장치.
  14. 전자 장치의 동작 방법에 있어서,
    제1 센서를 통하여 피사체에 대응하는 제1 정보를 획득하는 동작;
    상기 제1 정보에 적어도 하나의 관심 영역(ROI(region of interest))을 결정하는 동작;
    제2 센서를 통하여 상기 적어도 하나의 관심 영역의 적어도 일부에 대응하는 제2 정보를 획득하는 동작; 및
    상기 제2 정보에 기반하여 인식된(identified), 상기 적어도 하나의 관심 영역에 연관된 움직임에 대응하는 기능을 수행하는 동작을 포함하는 방법.
  15. 제 14항에 있어서,
    상기 제1 정보는 상기 피사체의 움직임에 기반한 차이 정보를 포함하며,
    상기 제 2 정보는 피사체의 깊이 데이터를 포함하는 이미지 정보인 방법.
  16. 제 15항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 관심 영역의 적어도 일부에 대응하는 상기 제2 정보를 획득하는 동작은,
    상기 제2 센서에서 상기 관심 영역에 대응되는 이미지 데이터만을 액세스하여 처리하는 방법.
  17. 제 16항에 있어서,
    상기 제1 정보는 각 픽셀들에 대해 피사체의 움직임 여부를 나타내는 1 비트 데이터로 이루어지는 차이 정보이며,
    상기 적어도 하나의 관심 영역을 결정하는 동작은 상기 차이 정보를 계산하여 움직임을 가지는 피사체 영역을 관심 영역으로 결정하는 방법.
  18. 제 17항에 있어서,
    상기 관심 영역에 연관된 움직임에 대응하는 기능을 수행하는 동작은,
    피사체의 전부 또는 일부를 추적하여 트래킹 데이터를 생성하는 동작; 및
    상기 트래킹 데이터에 기반하여 3D 이미지를 생성하여 표시하는 동작을 포함하는 방법.
  19. 제 18항에 있어서,
    상기 트래킹 데이터의 픽셀 데이터는 2D 이미지 데이터 및 깊이 데이터를 포함하고,
    상기 트래킹 데이터에 기반하여 3D 이미지를 생성하여 표시하는 동작은 상기 2D 이미지 데이터에 깊이 데이터를 매핑하여 3D 이미지로 생성하여 표시하는 방법
  20. 제 14항에 있어서,
    상기 제1 정보에 기반하여 적어도 하나의 관심 영역을 결정하는 동작은,
    상기 제1 정보에 기반하여 관심 영역들을 추출하는 동작;
    상기 추출된 관심 영역이 적어도 두 개의 후보 관심 영역들을 가지면, 중요도에 기반하여 상기 후보 관심 영역들 중 적어도 하나의 관심 영역을 결정하는 동작을 포함하는 방법.
  21. 제 20항에 있어서,
    상기 제1 정보는 피사체의 움직임에 따른 차이 정보이고, 상기 중요도는 차이 정보이며,
    상기 관심 영역을 결정하는 동작은 상기 차이 정보가 큰 피사체를 포함하는 후보 관심 영역을 관심 영역으로 결정하는 방법.
  22. 제 20항에 있어서,
    상기 중요도는 현재의 어플리케이션 상황 정보이며,
    상기 관심 영역을 결정하는 동작은,
    상기 후보 관심 영역들 중 현재의 상황 정보에 따른 후보 관심 영역을 관심 영역으로 결정하는 방법.
  23. 제 14항에 있어서,
    상기 제1 센서에서 획득되는 상기 제1 정보의 패킷 율(packet rate)을 기반으로 상기 피사체의 움직임 속도를 판단하는 동작; 및
    상기 피사체의 움직임 속도에 기반하여 상기 제1 센서 및 상기 제2 센서의 프레임률을 제어하는 동작을 더 포함하는 방법.
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Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20200003992A (ko) * 2018-07-03 2020-01-13 삼성전자주식회사 사용자를 인식하는 전자 장치 및 그 전자 장치를 제어하는 방법
KR20200005452A (ko) * 2018-07-06 2020-01-15 삼성전자주식회사 동적 이미지 캡처 방법 및 장치
WO2020055097A1 (ko) * 2018-09-10 2020-03-19 삼성전자 주식회사 객체를 인식하는 전자 장치 및 그 전자 장치를 제어하는 방법
KR20200059018A (ko) * 2018-11-20 2020-05-28 엘지전자 주식회사 이동 단말기 및 그 제어방법
KR20200076056A (ko) * 2018-12-19 2020-06-29 전자부품연구원 농연 환경 데이터 시각화 장치 및 방법

Families Citing this family (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10075640B2 (en) * 2015-12-31 2018-09-11 Sony Corporation Motion compensation for image sensor with a block based analog-to-digital converter
US10613413B1 (en) 2017-05-31 2020-04-07 Facebook Technologies, Llc Ultra-wide field-of-view scanning devices for depth sensing
US10181200B1 (en) 2017-06-28 2019-01-15 Facebook Technologies, Llc Circularly polarized illumination and detection for depth sensing
JP2019015553A (ja) * 2017-07-05 2019-01-31 ソニーセミコンダクタソリューションズ株式会社 情報処理装置、情報処理方法および個体撮像装置
US10574973B2 (en) * 2017-09-06 2020-02-25 Facebook Technologies, Llc Non-mechanical beam steering for depth sensing
US11244464B2 (en) 2018-03-09 2022-02-08 Samsung Electronics Co., Ltd Method and apparatus for performing depth estimation of object
US11202006B2 (en) 2018-05-18 2021-12-14 Samsung Electronics Co., Ltd. CMOS-assisted inside-out dynamic vision sensor tracking for low power mobile platforms
WO2020009550A1 (en) 2018-07-06 2020-01-09 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for capturing dynamic images
KR102584501B1 (ko) * 2018-10-05 2023-10-04 삼성전자주식회사 자율 주행 장치의 객체 인식 방법 및 자율 주행 장치
JP2022028982A (ja) * 2018-12-05 2022-02-17 ソニーセミコンダクタソリューションズ株式会社 固体撮像装置、信号処理チップ、および、電子機器
JP2020161992A (ja) 2019-03-27 2020-10-01 ソニーセミコンダクタソリューションズ株式会社 撮像システム及び物体認識システム
US11825218B2 (en) 2019-07-01 2023-11-21 Sony Advanced Visual Sensing Ag Dynamic region of interest (ROI) for event-based vision sensors
KR20210037179A (ko) * 2019-09-27 2021-04-06 삼성전자주식회사 움직임 검출 장치 및 방법
US11694304B2 (en) * 2019-11-26 2023-07-04 Samsung Electronics Co., Ltd. Jointly learning visual motion and confidence from local patches in event cameras
JP2023076773A (ja) * 2020-04-14 2023-06-02 ソニーグループ株式会社 物体認識システム及び電子機器
CA3126592A1 (fr) * 2020-08-03 2022-02-03 Institut De La Recherche Scientifique Method and system for high-speed dual-view band-limited illumination profilometry
CN113506325B (zh) * 2021-07-15 2024-04-12 清华大学 图像处理方法及装置、电子设备和存储介质

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20070034665A (ko) * 2005-09-26 2007-03-29 주식회사 팬택 카메라 및 상기 카메라의 프레임 수 변환 방법
KR20110021500A (ko) * 2009-08-26 2011-03-04 유지상 이동객체의 실시간 추적과 거리 측정 방법 및 그 장치
KR20120089992A (ko) * 2010-12-08 2012-08-16 오무론 가부시키가이샤 제스처 인식 장치, 제스처 인식 방법, 제어 프로그램을 기록한 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체
KR20140138424A (ko) * 2013-05-23 2014-12-04 삼성전자주식회사 제스쳐를 이용한 사용자 인터페이스 방법 및 장치

Family Cites Families (25)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5692062A (en) * 1994-10-03 1997-11-25 Recon/Optical, Inc. Electro-optical imaging array with profiled foward motion compensation
JP4421793B2 (ja) * 2001-07-13 2010-02-24 富士フイルム株式会社 ディジタルカメラ
JP3833088B2 (ja) * 2001-09-05 2006-10-11 独立行政法人科学技術振興機構 画像検出処理装置
WO2008075136A1 (en) * 2006-12-20 2008-06-26 Nokia Corporation Exposure control based on image sensor cost function
US8811763B2 (en) * 2007-12-06 2014-08-19 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Army Method and system for producing image frames using quantum properties
US9285246B2 (en) * 2010-02-12 2016-03-15 Intuitive Surgical Operations, Inc. Method and system for absolute three-dimensional measurements using a twist-insensitive shape sensor
KR101699844B1 (ko) 2010-05-12 2017-01-25 삼성전자주식회사 움직임 보상 3차원 필터링 방법 및 장치
US8497897B2 (en) * 2010-08-17 2013-07-30 Apple Inc. Image capture using luminance and chrominance sensors
US9396385B2 (en) * 2010-08-26 2016-07-19 Blast Motion Inc. Integrated sensor and video motion analysis method
US8760517B2 (en) * 2010-09-27 2014-06-24 Apple Inc. Polarized images for security
US9176217B2 (en) * 2011-08-02 2015-11-03 Nextnav, Llc Cell organization and transmission schemes in a wide area positioning system (WAPS)
US9171380B2 (en) * 2011-12-06 2015-10-27 Microsoft Technology Licensing, Llc Controlling power consumption in object tracking pipeline
US8890864B2 (en) * 2011-12-12 2014-11-18 Lg Electronics Inc. Mobile terminal and controlling method thereof
JP2013239904A (ja) * 2012-05-15 2013-11-28 Sony Corp 画像処理装置と画像処理方法およびプログラム
KR101336139B1 (ko) 2012-06-11 2013-12-05 동의대학교 산학협력단 깊이 카메라를 이용한 움직임 추정 시스템 및 방법
KR101896666B1 (ko) 2012-07-05 2018-09-07 삼성전자주식회사 이미지 센서 칩, 이의 동작 방법, 및 이를 포함하는 시스템
KR20140056986A (ko) 2012-11-02 2014-05-12 삼성전자주식회사 모션 센서 어레이 장치, 상기 모선 센서 어레이를 이용한 거리 센싱 시스템, 및 거리 센싱 방법
EP2936940B1 (en) * 2012-12-18 2018-02-21 Philips Lighting Holding B.V. Controlling transmission of pulses from a sensor
JP6045417B2 (ja) * 2012-12-20 2016-12-14 オリンパス株式会社 画像処理装置、電子機器、内視鏡装置、プログラム及び画像処理装置の作動方法
US9390511B2 (en) * 2013-08-23 2016-07-12 Futurewei Technologies, Inc. Temporally coherent segmentation of RGBt volumes with aid of noisy or incomplete auxiliary data
JP2015049200A (ja) * 2013-09-03 2015-03-16 株式会社東芝 計測装置、方法及びプログラム
US9609236B2 (en) * 2013-09-16 2017-03-28 Kyle L. Baltz Camera and image processing method
US20150103200A1 (en) * 2013-10-16 2015-04-16 Broadcom Corporation Heterogeneous mix of sensors and calibration thereof
US20160012646A1 (en) * 2014-07-10 2016-01-14 Perfetch, Llc Systems and methods for constructing a three dimensional (3d) color representation of an object
WO2016022552A1 (en) * 2014-08-04 2016-02-11 Emanuele Mandelli Scaling down pixel sizes in image sensors

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20070034665A (ko) * 2005-09-26 2007-03-29 주식회사 팬택 카메라 및 상기 카메라의 프레임 수 변환 방법
KR20110021500A (ko) * 2009-08-26 2011-03-04 유지상 이동객체의 실시간 추적과 거리 측정 방법 및 그 장치
KR20120089992A (ko) * 2010-12-08 2012-08-16 오무론 가부시키가이샤 제스처 인식 장치, 제스처 인식 방법, 제어 프로그램을 기록한 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체
KR20140138424A (ko) * 2013-05-23 2014-12-04 삼성전자주식회사 제스쳐를 이용한 사용자 인터페이스 방법 및 장치

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20200003992A (ko) * 2018-07-03 2020-01-13 삼성전자주식회사 사용자를 인식하는 전자 장치 및 그 전자 장치를 제어하는 방법
KR20200005452A (ko) * 2018-07-06 2020-01-15 삼성전자주식회사 동적 이미지 캡처 방법 및 장치
WO2020055097A1 (ko) * 2018-09-10 2020-03-19 삼성전자 주식회사 객체를 인식하는 전자 장치 및 그 전자 장치를 제어하는 방법
US11410413B2 (en) 2018-09-10 2022-08-09 Samsung Electronics Co., Ltd. Electronic device for recognizing object and method for controlling electronic device
KR20200059018A (ko) * 2018-11-20 2020-05-28 엘지전자 주식회사 이동 단말기 및 그 제어방법
US10795508B2 (en) 2018-11-20 2020-10-06 Lg Electronics Inc. Mobile terminal and method for controlling the same
KR20200076056A (ko) * 2018-12-19 2020-06-29 전자부품연구원 농연 환경 데이터 시각화 장치 및 방법

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