KR20180048885A - 모바일 디바이스의 광 센서 데이터의 오토-캘리브레이팅 - Google Patents

모바일 디바이스의 광 센서 데이터의 오토-캘리브레이팅 Download PDF

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Abstract

모바일 디바이스의 광 센서 데이터를 오토-캘리브레이팅하는 방법은, 모바일 디바이스에 의해, 참조 디바이스에 의해 수집된 광 센서 데이터를 표현하는 하나 이상의 참조 파라미터들을 획득하는 단계를 포함한다. 그 방법은 또한, 모바일 디바이스에 의해, 모바일 디바이스에 포함된 광 센서 자체로부터 광 센서 데이터를 수집하는 단계를 포함한다. 모바일 디바이스에 포함된 광 센서로부터 획득된 광 센서 데이터의 하나 이상의 샘플 파라미터들이 그 후, 계산된다. 캘리브레이션 모델은 그 후, 하나 이상의 참조 파라미터들 및 하나 이상의 샘플 파라미터들에 기초하여 모바일 디바이스에 포함된 광 센서의 광 센서 데이터를 오토-캘리브레이팅하기 위해 결정된다.

Description

모바일 디바이스의 광 센서 데이터의 오토-캘리브레이팅
본 개시물은 일반적으로 광 센서들의 캘리브레이션에 관한 것이고, 특히, 전적으로는 아니지만, 모바일 디바이스의 광 센서 데이터를 오토-캘리브레이팅하는 것에 관한 것이다.
모바일 무선 통신 디바이스들, 개인용 디지털 보조장치들 (PDA들), 랩톱 컴퓨터들, 데스크톱 컴퓨터들, 디지털 카메라들, 디지털 레코딩 디바이스들 등을 포함한 광범위한 전자 디바이스들은 하나 이상의 광 감지 동작들을 수행하기 위한 애플리케이션들을 가능하게 하는 하나 이상의 내장형 광 센서들을 포함한다. 예를 들어, 실내/실외 검출 애플리케이션은 전자 디바이스가 실내에 있는지 또는 실외에 있는지 여부를 검출하기 위해 광 센서 데이터를 활용할 수도 있다. 유사하게, 전자 디바이스는 자동 스크린-밝기 애플리케이션이 광 센서 데이터에 기초하여 스크린의 밝기를 조정하는, 전자 디스플레이 (예컨대, 스크린) 를 포함할 수도 있다. 추가의 광-기반 애플리케이션들은 건강-관련 애플리케이션을 위한 태양 강도 검출, 또는 전자 디바이스에 의해 캡처된 이미지들의 컬러를 조정하기 위한 화이트 밸런싱 애플리케이션들을 포함할 수도 있다.
광 센서들은 통상적으로 저전력 (예컨대, 시간당 약 0.1 mA) 이고, 전자 디바이스의 제품 또는 모델에 의존하여 다양한 방식들로 구현될 수도 있다. 일부 디바이스들에서, 광 센서는 하나의, 또는 일부 경우들에서 몇몇의 광 검출기들로 구성될 수도 있는 주변광 센서 (ALS) 로서 구현된다. 다른 구현들에서, 광 센서는 적색, 녹색, 및 청색 광의 세기들을 검출하는 적색-녹색-청색 (RGB) 센서일 수도 있다. 유사하게, 광 센서는 자외선 광의 세기를 검출하는 자외선 검출기로서 구현될 수도 있다. 타입들, 감도, 및 심지어 다양한 디바이스들에 포함된 사용가능한 광 센서들에 포함된 회로에 있어서의 변화들은, 결과적인 광 센서 데이터에 디바이스-대-디바이스 변화들을 생성한다.
여전히, 다양한 디바이스들은 다양한 위치들에 광 센서 또는 전자 디바이스를 물리적으로 위치시킬 수도 있다. 예를 들어, 특정 모바일 디바이스는 그 모바일 디바이스의 카메라 근처에 모바일 디바이스의 후면 상에 광 센서를 임베딩할 수도 있지만, 다른 모바일 디바이스는 전면 디스플레이 근처에 모바일 디바이스의 전면 상에 광 센서를 임베딩할 수도 있다.
이들 디바이스 의존 광 센서들은 현재, 디바이스 의존 광-기반 애플리케이션들을 나타낸다. 즉, 각각의 광-기반 애플리케이션은 통상적으로, 그 애플리케이션이 실행중인 디바이스에 대한 일부 지식뿐만 아니라, 그 디바이스에 포함되는 특정 광 센서로부터 포착되는 광 센서 데이터를 캘리브레이팅하기 위한 공지된 캘리브레이션 인자를 요구한다. 일부 애플리케이션들에서, 이는 광-기반 애플리케이션들을 실행중일 수도 있는 각각의 가능한 디바이스에 대한 캘리브레이션 인자들의 상당 리스트를 저장하거나, 그렇지 않으면 획득하는 것을 의미한다. 그러나, 시장에서 다수의 상이한 디바이스들은 디바이스 의존 광-센서 데이터에 기초하여 애플리케이션들을 위협한다.
본 개시물의 양태들은 모바일 디바이스의 광 센서 데이터를 오토-캘리브레이팅하기 위한 방법, 모바일 디바이스, 및 컴퓨터 판독가능 매체를 포함한다.
예를 들어, 일 양태에서, 모바일 디바이스의 광 센서 데이터를 오토-캘리브레이팅하는 방법은, 모바일 디바이스에 의해, 참조 디바이스에 의해 수집된 광 센서 데이터를 표현하는 하나 이상의 참조 파라미터들을 획득하는 단계를 포함한다. 그 방법은 또한, 모바일 디바이스에 의해, 모바일 디바이스에 포함된 광 센서 자체로부터 광 센서 데이터를 획득하는 단계를 포함한다. 모바일 디바이스에 포함된 광 센서로부터 획득된 광 센서 데이터의 하나 이상의 샘플 파라미터들이 그 후, 결정된다. 캘리브레이션 모델은 그 후, 하나 이상의 참조 파라미터들 및 하나 이상의 샘플 파라미터들에 기초하여 모바일 디바이스에 포함된 광 센서의 광 센서 데이터를 오토-캘리브레이팅하기 위해 결정된다.
다른 양태에서, 광 센서 데이터를 오토-캘리브레이팅하기 위한 모바일 디바이스는 광 센서, 메모리, 및 프로세싱 유닛을 포함한다. 광 센서는 광 센서 데이터를 생성하도록 구성되는 반면, 메모리는 프로그램 코드를 저장하도록 적응된다. 프로세싱 유닛은 모바일 디바이스에 광 센서 데이터의 오토-캘리브레이팅을 수행하는 것을 지시하기 위한, 프로그램 코드에 포함된 명령들을 액세스하고 실행하기 위해 메모리에 커플링된다. 예를 들어, 프로그램 코드는, 모바일 디바이스에, 참조 디바이스에 의해 수집된 광 센서 데이터를 표현하는 하나 이상의 참조 파라미터들을 획득하는 것; 광 센서로부터 광 센서 데이터를 획득하는 것; 광 센서로부터 획득된 광 센서 데이터의 하나 이상의 샘플 파라미터들을 결정하는 것; 및 하나 이상의 참조 파라미터들 및 하나 이상의 샘플 파라미터들에 기초하여 광 센서의 광 센서 데이터를 오토-캘리브레이팅하기 위한 캘리브레이션 모델을 결정하는 것을 지시하기 위한 명령들을 포함할 수도 있다.
또 다른 양태에서, 광 센서 데이터를 오토-캘리브레이팅하기 위한 모바일 디바이스는, 광 센서 데이터를 생성하도록 구성된 광 센서 및 참조 디바이스에 의해 수집된 광 센서 데이터를 표현하는 하나 이상의 참조 파라미터들을 획득하는 수단을 포함한다. 모바일 디바이스는 또한, 광 센서로부터 광 센서 데이터를 획득하는 수단, 광 센서로부터 획득된 광 센서 데이터의 하나 이상의 샘플 파라미터들을 결정하는 수단, 및 하나 이상의 참조 파라미터들 및 하나 이상의 샘플 파라미터들에 기초하여 광 센서의 광 센서 데이터를 오토-캘리브레이팅하기 위한 캘리브레이션 모델을 결정하는 수단을 포함한다.
또 다른 양태에서, 비-일시적인 컴퓨터 판독가능 매체는 광 센서 데이터를 오토-캘리브레이팅하기 위한 저장된 프로그램 코드를 포함하며, 여기서 프로그램 코드는, 모바일 디바이스에, 참조 디바이스에 의해 수집된 광 센서 데이터를 표현하는 하나 이상의 참조 파라미터들을 획득하는 것 및 모바일 디바이스에 포함된 광 센서로부터 광 센서 데이터를 획득하는 것을 지시하기 위한 명령들을 포함한다. 프로그램 코드는 또한, 모바일 디바이스에 포함된 광 센서로부터 획득된 광 센서 데이터의 하나 이상의 샘플 파라미터들을 결정하는 것 및 하나 이상의 참조 파라미터들 및 하나 이상의 샘플 파라미터들에 기초하여 광 센서의 광 센서 데이터를 오토-캘리브레이팅하기 위한 캘리브레이션 모델을 결정하는 것을 지시하기 위한 명령들을 포함한다.
첨부 도면들은 본 발명의 실시형태들을 설명을 돕기 위해 제시되며, 오직 실시형태들의 예시를 위해 제공될 뿐 그 한정을 위해 제공되지 않는다.
도 1 은 모바일 디바이스의 광 센서 데이터를 오토-캘리브레이팅하기 위한 무선 통신 시스템이다.
도 2 는 모바일 디바이스의 광 센서 데이터를 오토-캘리브레이팅하는 프로세스를 예시하는 플로우차트이다.
도 3 은 모바일 디바이스에 포함된 광 센서로부터 광 센서 데이터를 획득하는 프로세스를 예시하는 플로우차트이다.
도 4 는 본원에서 논의된 프로세스들을 수행하는 것이 가능한 장치를 예시하는 기능적인 블록 다이어그램이다.
도 5 는 본원에 교시된 것과 같은 광 센서의 오토-캘리브레이팅을 지원하도록 구성된, 모바일 디바이스에서 채용될 수도 있는 컴포넌트들의 몇몇 샘플 양태들을 예시하는 간략화된 블록 다이어그램이다.
본 발명의 양태들은 본 발명의 특정 실시형태들에 관한 다음의 설명 및 관련 도면에 개시된다. 대안적인 실시형태들은 본 발명의 범위로부터 벗어나지 않으면서 고안될 수도 있다. 추가로, 본 발명의 잘 알려진 엘리먼트들은 본 발명의 관련 세부사항들을 불명료하게 하지 않도록 상세하게는 설명되지 않거나 생략될 것이다.
단어 "예시적인" 은 "예, 예증, 또는 예시로서 기능하는" 을 의미하도록 본 명세서에서 사용된다. "예시적인" 것으로서 본 명세서에서 설명된 임의의 실시형태는 다른 실시형태들에 비해 반드시 선호되거나 유리한 것으로서 해석되는 것은 아니다. 마찬가지로, 용어 "본 발명의 실시형태들" 은 본 발명의 모든 실시형태들이 논의되는 특징, 이점 또는 동작 모드를 포함하는 것을 요구하지는 않는다.
본 명세서에서 사용된 용어는 오직 특정 실시형태들을 설명할 목적일 뿐 본 발명의 실시형태들을 한정하는 것으로 의도되지 않는다. 본 명세서에서 사용되는 바와 같이, 단수 형태들, "a", "an" 및 "the" 은, 문맥에서 분명하게 달리 표시되지 않는다면 복수의 형태들을 물론 포함하도록 의도된다. 용어들 "구비한다", "구비하는", "포함한다", 및/또는 "포함하는" 은, 본 명세서에서 사용될 경우, 서술된 특징들, 정수들, 단계들, 동작들, 엘리먼트들, 및/또는 컴포넌트들의 존재를 명시하지만, 하나 이상의 다른 특징들, 정수들, 단계들, 동작들, 엘리먼트들, 컴포넌트들, 및/또는 이들의 그룹들의 존재 또는 부가를 배제하지 않음이 추가로 이해될 것이다.
또한, 많은 실시형태들이, 예를 들어 컴퓨팅 디바이스의 엘리먼트들에 의해 수행될 액션들의 시퀀스들과 관련하여 설명된다. 본 명세서에서 설명되는 다양한 액션들은 특정 회로들 (예컨대, 주문형 반도체 회로들 (ASIC들)) 에 의해, 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행되는 프로그램 명령들에 의해, 또는 이들 양자의 조합에 의해 수행될 수 있다. 추가로, 본 명세서에서 설명되는 액션들의 이들 시퀀스는, 실행 시, 연관된 프로세서로 하여금, 본 명세서에서 설명되는 기능을 수행하게 하는 컴퓨터 명령들의 대응하는 세트를 내부에 저장하는 임의의 형태의 컴퓨터 판독가능 저장 매체 내에 전체적으로 구현되는 것으로 간주될 수 있다. 따라서, 본 발명의 다양한 양태들은 다수의 상이한 형태들로 구현될 수도 있으며, 이들 모두는 청구되는 주제의 범위 내에 있는 것으로 간주된다. 부가적으로, 본 명세서에서 설명된 실시형태들 각각에 대해, 임의의 그러한 실시형태들의 대응하는 형태는, 예를 들어, 설명된 액션을 수행 "하도록 구성된 로직" 으로서 본 명세서에서 설명될 수도 있다.
본원에서 논의되는 실시형태들은 광 센서 데이터의 특정 통계값들이 주로 광 센서 데이터를 생성한 디바이스에 의존하고 상이한 사용자들 중에서 거의 일정하다는 인식에 기초한다. 따라서, 광 센서 데이터를 오토-캘리브레이팅하는 방법이 개시되며, 캘리브레이션 모델을 생성하기 위해 상이한 디바이스들에 대한 광 센서 데이터 중에서의 관계를 결정하는 것을 포함한다. 본원에서 논의되는 실시형태들은 디바이스-상관없는 광-기반 애플리케이션들을 가능하게 하고, 여기서 하나의 디바이스에 대하여 개발된 애플리케이션들은 다른 디바이스에서 원활하게 사용될 수 있다.
예를 들어, 도 1 은 무선 통신 시스템 (100) 에서 동작중인 모바일 디바이스 (102) 를 예시하고, 여기서 모바일 디바이스 (102) 는 (현재 도면에 도시되지 않은) 광 센서를 포함하고, 광 센서에 의해 생성되는 광 센서 데이터를 오토-캘리브레이팅하는 것이 가능하다.
본원에서 사용되는 것과 같이, "모바일 디바이스" 는 셀룰러 또는 다른 무선 통신 디바이스, 개인 통신 시스템 (PCS) 디바이스, 개인 네비게이션 디바이스 (PND), 개인 정보 관리자 (PIM), 개인 디지털 보조장치 (PDA), 랩톱, 웨어러블 컴퓨터 (예컨대, 와치), 또는 무선 통신 신호들을 수신하는 것이 가능한 다른 적합한 모바일 디바이스와 같은 디바이스를 지칭한다. 용어 "모바일 디바이스" 는 또한, 신호 수신 및/또는 광 센서 오토-캘리브레이팅-관련 프로세싱이 모바일 디바이스에서 발생하는지, 서버에서 발생하는지, 또는 네트워크와 연관된 다른 디바이스에서 발생하는지의 여부에 관계없이, 그리고 예컨대 인터넷, 와이파이 또는 다른 네트워크를 통해 서버와 통신하는 것이 가능한, 무선 통신 디바이스들, 컴퓨터들, 랩톱들, 등을 포함하는 모든 디바이스를 포함하도록 의도된다. 추가로, "무선 디바이스" 는 또한, 광 감지 동작을 수행하는 것이 가능하고, 디바이스 상에 로컬로 (또는 디바이스를 통해 원격으로) 실행하는 하나 이상의 광-기반 애플리케이션들을 포함할 수도 있는 모든 전자 디바이스들을 포함할 수도 있다. 상기의 임의의 동작가능한 조합이 또한 "모바일 디바이스" 로 고려된다.
앞서 언급된 것과 같이, 모바일 디바이스 (102) 는 실내/실외 검출, 오토-스크린 밝기 조정, 태양 강도 검출 및/또는 하나 이상의 픽처들의 화이트 밸런싱과 같은 하나 이상의 광 감지 동작들을 수행하는 하나 이상의 광-기반 애플리케이션들을 포함할 수도 있다.
또한, 모바일 디바이스 (102) 는 하나 이상의 셀룰러 타워들 (104), 무선 통신 액세스 포인트들 (108) 및/또는 위성 비행체들 (106) 을 통해 네트워크 (112) (예를 들어 인터넷) 를 경유한 광 센서 데이터의 오토-캘리브레이팅을 돕기 위해 하나 이상의 서버들 (110) 과 통신할 수도 있다. "네트워크" 및 "시스템"이라는 용어들은 상호 교환적으로 종종 사용된다. 무선 통신 시스템 (100) 은 코드분할 다중 액세스 (CDMA) 네트워크, 시분할 다중 액세스 (TDMA) 네트워크, 주파수 분할 다중 액세스 (FDMA) 네트워크, 직교 주파수 분할 다중 액세스 (OFDMA) 네트워크, 단일 캐리어 주파수 분할 다중 액세스 (SC-FDMA) 네트워크, 롱 텀 에볼루션 (LTE), 등등일 수도 있다. CDMA 네트워크는 cdma2000, 광대역-CDMA (W-CDMA), 등등과 같은 하나 이상의 무선 액세스 기술들 (RAT들) 을 구현할 수도 있다. cdma2000 은 IS-95, IS-2000 및 IS-856 표준들을 포함한다. TDMA 네트워크는 GSM (Global System for Mobile Communications), D-AMPS (Digital Advanced Mobile Phone System), 또는 일부 다른 RAT 를 구현할 수도 있다. GSM 및 W-CDMA 는 "3rd Generation Partnership Project" (3GPP) 로 명명된 컨소시엄으로부터의 문헌들에서 설명된다. cdma2000 은 "3rd Generation Partnership Project 2" (3GPP2) 로 명명된 컨소시엄으로부터의 문헌들에서 설명된다. 3GPP 및 3GPP2 문헌들은 공개적으로 입수가능하다. 무선 통신 시스템 (100) 은 IEEE 802.11x 네트워크, 블루투스 네트워크, IEEE 802.15x, 또는 일부 다른 타입의 네트워크일 수도 있다. 기법들은 또한, WWAN, WLAN 및/또는 WPAN 의 임의의 조합과 함께 구현될 수도 있다.
도 1 에 도시된 것과 같이, 무선 통신 시스템 (100) 은 모바일 디바이스 (102) 가 물리적으로 제 1 환경 (116) 에 위치하는 동안, (예를 들어, 모바일 디바이스 (102) 에 임베딩된 광 센서에서) 광 (120) 을 수신하는 모바일 디바이스 (102) 를 포함한다. 일 실시형태에서, 제 1 환경 (116) 은 모바일 디바이스 (102) 의 사용자와 연관된 환경을 지칭한다. 예를 들어, 제 1 환경 (116) 은 가정, 사무실, 방과 같은 실내 위치를 포함할 수도 있거나, 정원, 공원 또는 심지어 자동차와 같은 실외 위치를 포함할 수도 있다.
아래에서 더 상세히 논의되는 바와 같이, 모바일 디바이스 (102) 는 광 (120) 에 응답하여 모바일 디바이스 (102) 의 광 센서에 의해 생성된 광 센서 데이터의 오토-캘리브레이팅 프로세스를 수행하도록 구성될 수도 있다. 일 양태에서, 본 명세서에서 설명된 오토-캘리브레이팅 프로세스들은 모바일 디바이스 (102) 에 저장된 캘리브레이션 모델을 생성하기 위해 모바일 디바이스 (102) 에 의해 수행될 수도 있다. 그 후, 캘리브레이션 모델은 광 감지 동작들 중에 사용되어 그러한 광-감지 동작들 중에 수집된 광 센서 데이터를 조정할 수도 있다. 또한, 본원에 설명된 오토-캘리브레이션 프로세스들은 주기적으로 실행되어 저장된 캘리브레이션 모델을 업데이트하거나 조정할 수도 있다.
도 1 에 도시된 바와 같이, 모바일 디바이스 (102) 가 제 1 환경 (116) 에 위치하는 동안, 모바일 디바이스 (102) 는 광 센서 데이터를 수집한다. 일 양태에서, 모바일 디바이스 (102) 에 의해 수집된 광 센서 데이터는 오버나이트 기간과 같은 연장된 기간에 걸쳐 수집된다. 또한, 일 실시형태에서, 오토-캘리브레이팅 프로세스는 자율적이다. 즉, 모바일 디바이스 (102) 는 모바일 디바이스 (102) 와의 임의의 사용자 상호작용과 무관하게 광 센서 데이터의 오토-캘리브레이팅을 수행할 수도 있다. 예를 들어, 모바일 디바이스 (102) 는 사용자가 오토-캘리브레이팅 프로세스를 개시할 필요 없이, 모바일 디바이스 (102) 의 사용자의 비활성 주기 동안 또는 백그라운드 프로세스로서 광 센서 데이터의 오토-캘리브레이팅을 수행하도록 구성될 수도 있다.
모바일 디바이스 (102) 의 광 센서로부터 수집된 광 센서 데이터에 기초하여, 모바일 디바이스 (102) 는 광 센서 데이터의 하나 이상의 샘플 파라미터들을 계산할 수도 있다. 일 실시형태에서, 샘플 파라미터들은 광 센서 데이터의 평균 또는 표준 편차와 같은 통계값들이다. 소정 구현들에서, 샘플 파라미터들 및/또는 광 센서 데이터 자체는, 조도와 관련하여 표현될 수도 있고, lux 의 단위로 표현될 수도 있다. 모바일 디바이스 (102) 는 그 후, 샘플 파라미터들에 기초하여 그리고 또한 하나 이상의 참조 파라미터들에 기초하여 광 센서 데이터를 오토-캘리브레이팅하기 위한 캘리브레이션 모델을 결정할 수도 있다. 참조 파라미터들은 모바일 디바이스 (102) 와는 분리되고 별개인 다른 디바이스에 의해 수집되는 광 센서 데이터의 표현이다. 도 1 의 예시된 실시예에서, 모바일 디바이스 (102) 는 네트워크 (112) 를 통해 참조 파라미터들 (124) 을 획득하기 위해 서버 (110) 와 하나 이상의 메시지들을 교환한다.
일 예에서, 참조 파라미터들 (124) 은 참조 디바이스 (114) 에 의해 수집되는 광 센서 데이터 (126) 의 표현이다. 일 실시형태에서, 참조 디바이스 (114) 는 모바일 디바이스와 같은 시스템 내로 임베딩되지 않는, 주변광 센서 (ALS), 적색-녹색-청색 (RGB) 센서 및/또는 자외선 (UV) 센서와 같은 광 센서 디바이스이다. 다른 실시형태에서, 참조 디바이스 (114) 는 자체 광 센서를 포함하는 모바일 디바이스이다. 또 다른 실시형태에서, 참조 디바이스 (114) 는 모바일 디바이스 (102) 의 다양한 타입들/모델들을 오토-캘리브레이팅하기 위한 참조로서 사용되는 모바일 디바이스이다. 참조 디바이스 (114) 에 의해 활용되는 광 센서는 상이한 타입, 감도일 수도 있고, 상이한 회로로 구성될 수도 있고, 및/또는 모바일 디바이스 (102) 의 광 센서와 비교할 때 참조 디바이스 (114) 상의 상이한 물리적 위치 내에 임베딩될 수도 있다. 따라서, 참조 디바이스 (114) 에 의해 생성된 광 센서 데이터 (126) 는 참조 디바이스 (114) 및 모바일 디바이스 (102) 가 동일한 조명 조건들이 적용되었더라도 모바일 디바이스 (102) 에 의해 생성된 광 센서 데이터에 대해 변화할 수도 있다.
일 실시형태에서, 참조 디바이스 (114) 에 의해 수집된 광 센서 데이터 (126) 는, 참조 디바이스 (114) 가 제 2 환경 (118) 에 물리적으로 위치하는 동안의 연장된 기간에 걸쳐 수집된다. 제 2 환경 (118) 은 제 1 환경 (116) 과 분리되고 별개이며, 따라서 참조 디바이스 (114) 는 모바일 디바이스 (102) 에 의해 경험되는 것과 상이한 조명 조건들이 적용된다. 그러나 광 센서 데이터의 특정 통계값들은 주로 광 센서 데이터를 생성한 디바이스에 의존하고 상이한 사용자들 또는 심지어 상이한 조명 조건들에서 거의 일정하다. 일 실시형태에서, 제 2 환경 (118) 은 제어된 환경 (예를 들어, 실험실) 이고, 따라서 제 2 환경 (118) 에 있는 동안, 참조 디바이스 (114) 는 다양한 제어되고 공지된 조명 조건들이 적용된다.
일 실시형태에서, 서버 (110) 는 모바일 디바이스 (102) 에 하나 이상의 참조 파라미터들 (124) 을 제공하도록 구성된다. 참조 파라미터 (124) 는 참조 디바이스 (114) 에 의해 수집된 광 센서 데이터 (126) 의 평균 및/또는 표준 편차를 포함할 수도 있다. 또한, 광 센서 데이터 (126) 가 참조 디바이스 (114) 에 의해 수집되는 동안의 시간 주기는 모바일 디바이스 (102) 가 그 광 센서 데이터를 획득하는 것과 동시에 발생하지 않아도 되고, 동일한 지속시간일 필요도 없다. 일 구현에서, 참조 디바이스 (114) 는 모바일 디바이스 (102) 에 의한 광 센서 데이터의 생성 전에 (예를 들어, 훨씬 앞서) 광 센서 데이터 (126) 를 생성한다.
도 1 은 하나의 서버 (110) 를 도시하지만, 다수의 서버들이 사용될 수도 있다는 것을 이해해야 한다. 또한, 일 실시형태에서, 모바일 디바이스 (102) 는 수신된 참조 파라미터(들)(124) 에 기초하여 그리고 모바일 디바이스 (102) 에서 국부적으로 결정된 샘플 파라미터에 기초하여 자체적으로 캘리브레이션 모델을 결정하도록 구성된다. 샘플 파라미터는 모바일 디바이스 (102) 에서 생성된 광 센서 데이터에 기초하여 모바일 디바이스 (102) 에서 국부적으로 결정된다. 그러나, 다른 실시형태에서, 캘리브레이션 모델의 결정은 서버 (110) (또는 다른 서버) 에 의해 수행될 수도 있으며, 여기서 모바일 디바이스 (102) 에 의해 생성된 광 센서 데이터 또는 결정된 샘플 파라미터가 모바일 디바이스 (102) 에 의해 서버 (110) 에 제공된다.
일단 캘리브레이션 모델이 결정되면, 캘리브레이션 모델을 모바일 디바이스 (102) 에 포함된 광 센서로부터 획득된 추가의 광 센서 데이터에, 모바일 디바이스 (102) 는 실내/실외 검출, 오토-스크린 밝기 조정, 태양 강도 검출 및/또는 하나 이상의 픽처들의 화이트 밸런싱 등과 같은 하나 이상의 광 감지 동작들 동안 적용하도록 구성될 수도 있다. 본 명세서에 논의된 실시형태들에 따른 캘리브레이션 모델의 결정은, 하나의 디바이스에 대해 개발된 애플리케이션들이 다양한 디바이스들의 각각에 특정한 공지된 캘리브레이션 인자들의 목록/표를 유지할 필요 없이 다른 디바이스들에서 원활하게 사용될 수 있는, 디바이스-상관없는 광-기반 애플리케이션들을 허용한다.
도 2 는 모바일 디바이스의 광 센서 데이터를 오토-캘리브레이팅하는 프로세스 (200) 를 예시하는 플로우차트이다. 프로세스 (200) 는 도 1 의 모바일 디바이스 (102) 에 의해 수행되는 오토-캘리브레이팅 프로세스의 하나의 가능한 구현이다. 프로세스 (200) 는 도 1 내지 도 3 을 참조하여 설명될 것이다.
도 2 에 도시된 바와 같이, 프로세스 블록 (202) 은 모바일 디바이스 (102) 가 참조 디바이스 (114) 에 의해 수집되는 광 센서 데이터 (126) 의 표현인 하나 이상의 참조 파라미터들 (124) 을 획득하는 것을 포함한다. 일 실시형태에서, 모바일 디바이스 (102) 는 네트워크 (112) 를 통해 서버 (110) 와 통신함으로써 하나 이상의 참조 파라미터들 (124) 을 획득한다. 일 양태에서, 모바일 디바이스 (102) 는 광 센서 데이터의 차후 오토-캘리브레이팅에서의 차후 사용을 위해, 수신된 참조 파라미터들 (124) 을 저장할 수도 있다. 다른 양태에서, 모바일 디바이스 (102) 는 오토-캘리브레이팅 프로세스 (200) 의 각각의 인스턴스 동안, 동적으로, 서버 (110) 로부터 하나 이상의 참조 파라미터들 (124) 을 획득하도록 구성될 수도 있다. 참조 파라미터들 (124) 은 광 센서 데이터 (126) 의 평균 및/또는 표준 편차와 같은 하나 이상의 통계값들을 포함할 수도 있다.
프로세스 블록 (204) 에서, 모바일 디바이스 (102) 는 모바일 디바이스 (102) 에 포함 된 광 센서로부터 광 센서 데이터를 수집하도록 구성된다. 일 실시형태에서, 모바일 디바이스 (102) 는 연장된 기간에 걸쳐 복수의 광 센서 데이터 값들을 수집하도록 구성된다. 예를 들어, 모바일 디바이스 (102) 는 (예를 들어, 모바일 디바이스 (102) 에 로컬 시간으로 8PM, 9PM, 10PM 또는 11PM 에 시작하여 6AM, 7AM, 8AM 또는 9AM 에 종료하는) 오버나이트에 복수의 광 센서 데이터 값들을 수집할 수도 있다. 다른 예에서, 모바일 디바이스 (102) 는 몇일, 몇주 등의 주기에 걸쳐 복수의 광 센서 데이터 값들을 수집할 수도 있다.
도 3 은 모바일 디바이스 (102) 에 포함된 광 센서로부터 광 센서 데이터 값들을 수집하는 프로세스 (300) 를 예시하는 플로우차트이다. 프로세스 (300) 는 도 2 의 프로세스 블록 (204) 의 하나의 가능한 구현이다. 프로세스 블록 (302) 에서, 모바일 디바이스 (102) 는 샘플링 주기의 시작이 시작해야 하는지 여부를 결정한다. 일 예에서, 모바일 디바이스 (102) 는 샘플링 주기를 시작할지 여부를 결정하기 위해 하나 이상의 온보드 센서들을 포함할 수도 있다. 예를 들어, 모바일 디바이스 (102) 는 시계를 포함할 수도 있고, 모바일 디바이스 (102) 는 광 센서 데이터 값들의 오버나이트 샘플링을 시작하기 위해 시간 (예를 들어, 9PM) 을 모니터링한다. 다른 예에서, 모바일 디바이스 (102) 는 타이머를 포함하며, 모바일 디바이스 (102) 는 주기적인 샘플링 주기들 (예컨대, 매 12 시간) 을 수행하도록 구성된다. 또 다른 예에서, 모바일 디바이스 (102) 는 모바일 디바이스 (102) 에 포함된 하나 이상의 다른 센서들을 활용하여 샘플링 주기가 발생할 수도 있는, 사용자에 의한 비활성 주기를 결정하도록 구성될 수도 있다.
다음으로, 프로세스 블록 (304) 에서, 모바일 디바이스 (102) 는 모바일 디바이스 (102) 에 포함된 광 센서에 의해 생성된 데이터를 샘플링함으로써 하나 이상의 광 센서 데이터 값들을 수집한다. 결정 블록 (306) 에서, 모바일 디바이스 (102) 는 샘플링 주기가 종료했는지 여부를, 다시 예를 들어 클록, 타이머 등을 활용함으로써 결정한다. 샘플링 주기가 종료하면, 광 센서 데이터 값들의 수집이 종료하고 프로세스 (300) 가 중단한다. 그렇지 않다면, 프로세스 (300) 는 추가적인 광 센서 데이터 값들을 수집하기 위해 프로세스 블록 (304) 으로 리턴한다. 소정의 구현들에서, 프로세스 (300) 는 5 Hz 의 샘플링 레이트로 광 센서 데이터 값들을 수집하는 것을 포함한다. 물론, 광 센서 데이터 값들의 다른 샘플링 레이트들이 본 명세서의 교시들에 따라 가능하다.
지금부터 도 2 로 리턴하여, 프로세스 블록 (206) 은 모바일 디바이스 (102) 에 포함된 광 센서로부터 획득된 광 센서 데이터 (즉, 프로세스 블록 (204) 에서 수집된 광 센서 데이터) 에 대한 하나 이상의 샘플 파라미터들을 계산하는 것을 포함한다. 결정된 샘플 파라미터들은 모바일 디바이스 (102) 의 광 센서에 의해 생성된 광 센서 데이터의 평균 및/또는 표준 편차와 같은 하나 이상의 통계값들을 포함할 수도 있다.
다음으로, 프로세스 블록 (208) 에서, 모바일 디바이스 (102) 는 모바일 디바이스 (102) 의 광 센서에 의해 생성된 광 센서 데이터의 오토-캘리브레이팅에 사용하기 위한 캘리브레이션 모델을 결정한다. 일 양태에서, 캘리브레이션 모델의 결정은 하나 이상의 참조 파라미터들 (124) 및 프로세스 블록 (206) 에서 계산된 하나 이상의 샘플 파라미터들 양자에 기초한다. 일 예에서, 캘리브레이션 모델을 결정하는 것은 캘리브레이션 인자를 결정하는 것을 포함하며, 여기서 캘리브레이션 인자는 모바일 디바이스 (102) 에서 순차적으로 포착된 광 센서 데이터를 캘리브레이팅하거나 그렇지 않으면 조정하는데 사용될 수도 있다. 일 실시형태에서, 캘리브레이션 인자는 최대 우도 추정자를 사용하여 참조 및 샘플 파라미터들의 평균 및 표준 편차 양자로부터 결정될 수 있다. 예로서, 만약
Figure pct00001
이고, 여기서 μ 은 광 센서 데이터 (126) 의 평균이고, σ2 은 광 센서 데이터 (126) 의 표준 편차 또는 분산이라면,
Figure pct00002
이고, 여기서
Figure pct00003
은 캘리브레이션 인자이다. 따라서,
Figure pct00004
이다. μ 및 σ 은 공지되어 있기 때문에 (즉, 참조 파라미터들 (124) 에 포함됨), 모바일 디바이스 (102) 캘리브레이션 인자
Figure pct00005
의 최대 우도 추정자를
Figure pct00006
Figure pct00007
로서 계산할 수도 있고, 여기서
Figure pct00008
는 모바일 디바이스 (102) 의 광 센서에 의해 획득된 광 센서 데이터의 평균이고, 여기서
Figure pct00009
는 모바일 디바이스 (102) 의 광 센서에 의해 획득된 광 센서 데이터의 표준 편차 또는 분산이다.
일단 캘리브레이션 모델이 결정되면, 모바일 디바이스 (102) 는 향후 광 감지 동작들을 위해, 결정된 캘리브레이션 모델을 간단히 저장할 수도 있거나, 광 감지 동작들 중 하나를 자체적으로 시작할 수도 있다. 예를 들어, 옵션의 프로세스 블록 (210) 에서, 모바일 디바이스 (102) 는 캘리브레이션 모델을 모바일 디바이스 (102) 에 포함된 광 센서로부터 획득된 추가의 광 센서 데이터에 실내/실외 검출, 오토-스크린 밝기 조정, 태양 강도 검출 및/또는 하나 이상의 픽처들의 화이트 밸런싱 등과 같은 하나 이상의 광 감지 동작들 동안 적용하도록 구성될 수도 있다. 일 구현에서, 프로세스들 (200 및 300) 은 모바일 디바이스 (102) 에서 광 센서의 초기 사용시 한번 수행된다. 다른 구현에서, 프로세스 (200 및 300) 는 모바일 디바이스 (102) 에 저장된 캘리브레이션 모델을 개선 및/또는 업데이트하기 위해 주기적으로 (예를 들어, 야간에) 수행될 수도 있다.
도 4 는 본원에서 논의된 프로세스들을 수행하는 것이 가능한 장치 (400) 를 예시하는 기능적인 블록 다이어그램이다. 일 실시형태에서, 장치 (400) 는 전술한 프로세스 (200) 와 같은, 광 센서 데이터의 오토-캘리브레이팅을 수행하는 것이 가능한 컴퓨터이다. 장치 (400) 는 도 1 의 모바일 디바이스 (102) 의 하나의 가능한 구현이다.
장치 (400) 는 카메라 (402) 뿐만 아니라, 카메라 (402) 에 의해 캡처된 이미지를 디스플레이하는 것이 가능한 디스플레이 (422) 를 포함하는 옵션의 사용자 인터페이스 (406) 를 옵션으로 포함할 수도 있다. 사용자 인터페이스 (406) 는 또한, 사용자가 장치 (400) 에 정보를 입력할 수 있는, 키패드 (424) 또는 다른 입력 디바이스를 포함할 수도 있다. 원한다면, 키패드 (424) 는 터치 센서를 갖는 디스플레이 (422) 에 가상 키패드를 통합함으로써 제거될 수도 있다. 사용자 인터페이스 (406) 는 또한 마이크로폰 (426) 및 스피커 (428) 를 포함할 수도 있다.
장치 (400) 는 또한, 존재한다면 카메라 (402) 및 사용자 인터페이스 (406) 에 접속되어 통신하는 제어 유닛 (404) 을 포함한다. 제어 유닛 (404) 은 카메라 (402) 및/또는 네트워크 어댑터 (416) 로부터 수신된 이미지들을 수용하고 프로세싱한다. 제어 유닛 (404) 은 프로세싱 유닛 (408) 및 연관된 메모리 (414), 하드웨어 (410), 펌웨어 (412), 소프트웨어 (415) 및 그래픽 엔진 (420) 에 의해 제공될 수도 있다.
제어 유닛 (404) 은 광 센서 (417) 및 오토-캘리브레이션 유닛 (418) 을 더 포함할 수도 있다. 광 센서 (417) 는 장치 (400) 에서 수신되어 광 센서 (417) 에 입사되는 광 (419) 에 응답하여 하나 이상의 광 센서 데이터 값들을 생성하도록 구성될 수도 있다. 일 실시형태에서, 광 센서 (417) 는 주변광 센서 (ALS) 를 포함한다. 다른 실시형태에서, 광 센서 (417) 는 적색-녹색-청색 (RGB) 센서를 포함한다. 또 다른 실시형태에서, 광 센서 (417) 는 자외선 (UV) 센서를 포함한다.
오토-캘리브레이션 유닛 (418) 은 도 2 의 프로세스 (200) 를 참조하여 앞서 설명된 바와 같이, 광 센서 (417) 에 의해 생성된 광 센서 데이터의 하나 이상의 오토-캘리브레이팅 프로세스들을 수행하도록 구성될 수도 있다. 프로세싱 유닛 (408) 및 오토-캘리브레이션 유닛 (418) 은 명확성을 위해 분리하여 도시되어 있지만, 단일 유닛일 수도 있고 및/또는 프로세싱 유닛 (408) 에서 실행되는 소프트웨어 (415) 의 명령들에 기초하여 프로세싱 유닛 (408) 에서 구현될 수도 있다. 프로세싱 유닛 (408) 뿐만 아니라 오토-캘리브레이션 유닛 (418) 은 하나 이상의 마이크로 프로세서들, 임베디드 프로세서들, 제어기들, 주문형 집적 회로들 (ASIC들), 디지털 신호 프로세서들 (DSP들) 등을 포함할 수 있지만, 반드시 포함할 필요는 없다. 용어 프로세서 및 프로세싱 유닛은 특정 하드웨어보다 시스템에 의해 구현된 기능들을 설명한다. 또한, 본원에서 사용되는 것과 같이, 용어 "메모리" 는 장기의, 단기의 또는 장치 (400) 와 연관된 다른 메모리를 포함하는 임의의 타입의 컴퓨터 저장 매체를 지칭하고, 메모리의 임의의 특정 타입 또는 메모리들의 수, 또는 메모리가 저장되는 매체의 타입에 제한되지 않는다.
본 명세서에 설명된 프로세스들은 애플리케이션에 의존하여 다양한 수단들에 의해 구현될 수도 있다. 예를 들어, 이들 프로세스들은 하드웨어 (410), 펌웨어 (412), 소프트웨어 (415), 또는 이들의 임의의 조합에서 구현될 수도 있다. 하드웨어 구현에 대하여, 프로세싱 유닛들은 하나 이상의 주문형 집적회로들 (ASIC들), 디지털 신호 프로세서들 (DSP들), 디지털 신호 프로세싱 디바이스들 (DSPD들), 프로그래머블 로직 디바이스들 (PLD들), 필드 프로그래머블 게이트 어레이들 (FPGA들), 프로세서들, 제어기들, 마이크로-제어기들, 마이크로프로세서들, 전자 디바이스들, 본 명세서에서 설명된 기능들을 수행하도록 설계된 다른 전자 유닛들, 또는 이들의 조합 내에서 구현될 수도 있다.
펌웨어 및/또는 소프트웨어 구현을 위해, 프로세스들은 본원에서 설명된 기능들을 수행하는 모듈들 (예를 들어, 절차들, 함수들, 등) 로 구현될 수도 있다. 명령들을 유형으로 수록하는 임의의 비-일시적 컴퓨터 판독가능 매체는 본원에 설명된 프로세스들을 구현할 시 사용될 수도 있다. 예를 들어, 프로그램 코드는 메모리 (414) 에 저장되고 프로세싱 유닛 (408) 에 의해 실행될 수도 있다. 메모리는 프로세싱 유닛 (408) 의 내부 또는 외부에서 구현될 수도 있다.
펌웨어 (412) 및/또는 소프트웨어 (415) 에서 구현된다면, 기능들은 컴퓨터 판독가능 매체 상에 하나 이상의 명령들 또는 코드로서 저장될 수도 있다. 예들은 데이터 구조로 인코딩된 비-일시적 컴퓨터 판독가능 매체 및 컴퓨터 프로그램으로 인코딩된 컴퓨터 판독가능 매체를 포함한다. 컴퓨터 판독가능 매체는 물리적 컴퓨터 저장 매체를 포함한다. 저장 매체는, 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수도 있다. 예로서, 이에 한정하지 않고, 그러한 컴퓨터 판독가능 매체는 RAM, ROM, 플래시 메모리, EEPROM, CD-ROM 또는 다른 광디스크 스토리지, 자기 디스크 스토리지 또는 다른 자기 스토리지 디바이스들, 또는 원하는 프로그램 코드를 명령들 또는 데이터 구조들의 형태로 저장하는데 사용될 수 있고 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 다른 매체를 포함할 수 있다; 디스크 (disk) 및 디스크 (disc) 는, 본원에서 사용할 때, 컴팩트 디스크 (CD), 레이저 디스크, 광 디스크, 디지털 다기능 디스크 (DVD), 플로피 디스크 및 블루레이 디스크를 포함하며, 여기서 디스크 (disk) 들은 데이터를 자기적으로 보통 재생하지만, 디스크 (disc) 들은 레이저로 데이터를 광학적으로 재생한다. 위의 조합들도 컴퓨터 판독가능 매체들의 범위 내에 포함되어야 한다.
도 5 는 본원에 교시된 것과 같은 광 센서의 오토-캘리브레이팅을 지원하도록 구성된, 모바일 디바이스 (500) 에서 채용될 수도 있는 컴포넌트들의 몇몇 샘플 양태들을 예시하는 간략화된 블록 다이어그램이다. 모바일 디바이스 (500) 는 일련의 상호 관련된 기능 모듈들로서 표현된 도 1 의 모바일 디바이스 (102) 의 하나의 가능한 구현이다.
참조 디바이스에 의해 수집된 광 센서 데이터를 표현하는 하나 이상의 참조 파라미터들을 획득하기 위한 모듈 (502) 은 적어도 일부 양태들에서 예컨대, 도 4 의 네트워크 어댑터 (416) 에 대응할 수도 있다. 모바일 디바이스에 포함된 광 센서로부터 광 센서 데이터를 수집하기 위한 모듈 (504) 은 적어도 일부 양태들에서 예컨대, 도 4 의 오토-캘리브레이션 유닛 (418) 및/또는 광센서 (417) 에 대응할 수도 있다. 모바일 디바이스 (500) 에 포함된 광 센서로부터 획득된 광 센서 데이터의 하나 이상의 샘플 파라미터들을 계산하기 위한 모듈 (506) 은 적어도 일부 양태들에서 예컨대, 도 4 의 오토-캘리브레이션 유닛 (418) 및/또는 프로세싱 유닛 (408) 에 대응할 수도 있다. 참조 파라미터들 및 샘플 파라미터들에 기초하여 캘리브레이션 모델을 결정하기 위한 모듈 (508) 은 적어도 일부 양태들에서 예컨대, 도 4 의 오토-캘리브레이션 유닛 (418) 및/또는 프로세싱 유닛 (408) 에 대응할 수도 있다. 하나 이상의 광 감지 동작들 동안 광 센서 데이터에 캘리브레이션 모델을 적용하기 위한 모듈 (510) 은 적어도 일부 양태들에서 예컨대, 도 4 의 오토-캘리브레이션 유닛 (418) 및/또는 프로세싱 유닛 (408) 에 대응할 수도 있다.
도 5 의 모듈들 (502-510) 의 기능은 본 명세서의 교시들과 일치하는 다양한 방식들로 구현될 수도 있다. 일부 설계들에서, 이들 모듈들 (502-510) 의 기능은 하나 이상의 전기 컴포넌트들로 구현될 수도 있다. 일부 설계들에서, 이들 모듈들 (502-510) 의 기능은 하나 이상의 프로세서 컴포넌트들을 포함하는 프로세싱 시스템으로 구현될 수도 있다. 일부 설계들에서, 이들 모듈들 (502-510) 의 기능은 예컨대, 하나 이상의 집적 회로들 (예컨대, ASIC) 의 적어도 일부분을 사용하여 구현될 수도 있다. 본 명세서에 논의된 것과 같이, 집적 회로는 프로세서, 소프트웨어, 다른 관련 컴포넌트들, 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수도 있다. 따라서, 상이한 모듈들의 기능은 예컨대, 집적 회로의 상이한 서브세트들로서, 소프트웨어 모듈들의 세트의 상이한 서브세트들로서, 또는 이들의 임의의 조합으로서 구현될 수도 있다. 또한, (예컨대, 집적 회로의 및/또는 소프트웨어 모듈들의 세트의) 소정 서브세트는 1 초과의 모듈에 대한 기능의 적어도 일부분을 제공할 수도 있는 것이 인식될 것이다.
추가로, 도 5 에 의해 표현된 기능들 및 컴포넌트들뿐만 아니라, 본 명세서에 설명된 다른 컴포넌트들 및 기능들은 임의의 적절한 수단들을 사용하여 구현될 수도 있다. 그러한 수단들은 또한, 본 명세서에 교시된 것과 같은 대응하는 구조를 사용하여 적어도 부분적으로 구현될 수도 있다. 예를 들어, 도 5 의 컴포넌트들"을 위한 모듈"과 함께 전술된 컴포넌트들은 유사하게 지정된 기능들"을 위한 수단"에 대응할 수도 있다. 따라서, 일부 양태들에서 그러한 수단들 중 하나 이상은, 본 명세서에 교시된 것과 같이, 프로세서 컴포넌트들, 집적 회로들, 또는 다른 적절한 구조 중 하나 이상의 사용하여 구현될 수도 있다.
전술한 개시가 본 발명의 예시적 실시형태들을 도시하고 있지만, 첨부한 청구범위에 의해 정의되는 본 발명의 범주로부터 벗어나지 않으면서 다양한 변경들 및 수정들이 행해질 수 있음에 유의해야 한다. 본 명세서에서 설명된 본 발명의 실시형태들에 따른 방법 청구항의 기능들, 단계들 및/또는 액션들은 임의의 특정 순서로 수행되어야 하는 것은 아니다. 또한, 본 발명의 엘리먼트들이 단수형으로 설명되거나 청구될 수도 있지만, 단수로의 제한이 명백히 언급되지 않는다면, 복수형이 고려된다.

Claims (30)

  1. 모바일 디바이스의 광 센서 데이터를 오토-캘리브레이팅하는 방법으로서,
    상기 모바일 디바이스에 의해, 참조 디바이스에 의해 수집된 광 센서 데이터를 표현하는 하나 이상의 참조 파라미터들을 획득하는 단계;
    상기 모바일 디바이스에 의해, 상기 모바일 디바이스에 포함된 광 센서로부터 광 센서 데이터를 수집하는 단계;
    상기 모바일 디바이스에 포함된 상기 광 센서로부터 획득된 상기 광 센서 데이터의 하나 이상의 샘플 파라미터들을 계산하는 단계; 및
    상기 하나 이상의 참조 파라미터들 및 상기 하나 이상의 샘플 파라미터들에 기초하여 상기 모바일 디바이스에 포함된 상기 광 센서의 상기 광 센서 데이터를 오토-캘리브레이팅하기 위한 캘리브레이션 모델을 결정하는 단계를 포함하는, 모바일 디바이스의 광 센서 데이터를 오토-캘리브레이팅하는 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 참조 파라미터들 및 상기 하나 이상의 샘플 파라미터들은, 개별 광 센서 데이터의 평균 및 표준 편차로 이루어진 그룹으로부터 선택된 하나 이상의 통계값들을 포함하는, 모바일 디바이스의 광 센서 데이터를 오토-캘리브레이팅하는 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 참조 파라미터들을 획득하는 단계는, 서버로부터 상기 하나 이상의 참조 파라미터들을 획득하는 단계를 포함하는, 모바일 디바이스의 광 센서 데이터를 오토-캘리브레이팅하는 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 모바일 디바이스의 상기 광 센서는 주변광 센서, 자외선 (UV) 센서, 또는 적색-녹색-청색 (RGB) 센서 중 적어도 하나를 포함하는, 모바일 디바이스의 광 센서 데이터를 오토-캘리브레이팅하는 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 모바일 디바이스에 포함된 광 센서로부터 광 센서 데이터를 수집하는 단계는, 오버나이트 기간에 걸쳐 복수의 광 센서 데이터 값들을 수집하는 단계를 포함하는, 모바일 디바이스의 광 센서 데이터를 오토-캘리브레이팅하는 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 캘리브레이션 모델을 결정하는 단계는, 상기 하나 이상의 참조 파라미터들 및 상기 하나 이상의 샘플 파라미터들에 기초하여 캘리브레이션 인자를 계산하는 단계를 포함하는, 모바일 디바이스의 광 센서 데이터를 오토-캘리브레이팅하는 방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 샘플 파라미터들을 계산하는 단계는, 상기 모바일 디바이스에 포함된 상기 광 센서로부터 수집된 상기 광 센서 데이터의 평균
    Figure pct00010
    및 표준 편차
    Figure pct00011
    를 계산하는 단계를 포함하고,
    상기 하나 이상의 참조 파라미터들을 획득하는 단계는, 상기 참조 디바이스에 의해 수집된 상기 광 센서 데이터의 평균 μ 및 표준 편차 σ2 를 획득하는 단계를 포함하며,
    상기 캘리브레이션 인자를 계산하는 단계는,
    Figure pct00012
    에 따라 상기 캘리브레이션 인자의 최대 우도 추정자
    Figure pct00013
    를 계산하는 단계를 포함하는, 모바일 디바이스의 광 센서 데이터를 오토-캘리브레이팅하는 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 캘리브레이션 모델을 상기 모바일 디바이스에 포함된 상기 광 센서로부터 획득된 광 센서 데이터에, 실내/실외 검출, 오토-스크린 밝기 조정, 태양 강도 검출, 및 하나 이상의 픽처들의 화이트 밸런싱으로 이루어진 그룹으로부터 선택된 하나 이상의 광 감지 동작들 동안 적용하는 단계를 더 포함하는, 모바일 디바이스의 광 센서 데이터를 오토-캘리브레이팅하는 방법.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 참조 디바이스는, 광 센서 디바이스, 또는 제 2 광 센서를 포함하는 제 2 모바일 디바이스 중 하나를 포함하는, 모바일 디바이스의 광 센서 데이터를 오토-캘리브레이팅하는 방법.
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 모바일 디바이스와의 임의의 사용자 상호작용과 무관하게 상기 광 센서 데이터의 오토-캘리브레이팅을 수행하는 단계를 더 포함하는, 모바일 디바이스의 광 센서 데이터를 오토-캘리브레이팅하는 방법.
  11. 제 1 항에 있어서,
    상기 모바일 디바이스에 포함된 상기 광 센서로부터 상기 광 센서 데이터를 획득하는 것은, 상기 모바일 디바이스가 제 1 환경에 위치되는 동안 상기 광 센서로부터 상기 광 센서 데이터를 획득하는 것을 포함하고,
    상기 참조 디바이스에 의해 수집된 상기 광 센서 데이터는 상기 참조 디바이스가 상기 제 1 환경과 분리되고 별개인 제 2 환경에 위치되는 동안 수집되는, 모바일 디바이스의 광 센서 데이터를 오토-캘리브레이팅하는 방법.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 제 2 환경은 상기 참조 디바이스에 의해 수집된 상기 광 센서 데이터를 생성하기 위해 복수의 제어된 조명 조건들을 전제로 하는 상기 참조 디바이스를 포함하는 제어된 환경인, 모바일 디바이스의 광 센서 데이터를 오토-캘리브레이팅하는 방법.
  13. 광 센서 데이터를 오토-캘리브레이팅하기 위한 모바일 디바이스로서,
    상기 광 센서 데이터를 생성하도록 구성된 광 센서;
    프로그램 코드를 저장하도록 적응된 메모리; 및
    상기 메모리에 커플링되어 상기 프로그램 코드에 포함된 명령들을 액세스하고 실행하기 위한 프로세싱 유닛을 포함하며,
    상기 명령들은, 상기 모바일 디바이스에,
    참조 디바이스에 의해 수집된 광 센서 데이터를 표현하는 하나 이상의 참조 파라미터들을 획득하는 것,
    상기 광 센서로부터 상기 광 센서 데이터를 수집하는 것,
    상기 광 센서로부터 획득된 상기 광 센서 데이터의 하나 이상의 샘플 파라미터들을 계산하는 것, 및
    상기 하나 이상의 참조 파라미터들 및 상기 하나 이상의 샘플 파라미터들에 기초하여 상기 광 센서의 상기 광 센서 데이터를 오토-캘리브레이팅하기 위한 캘리브레이션 모델을 결정하는 것
    을 지시하기 위한 것인, 광 센서 데이터를 오토-캘리브레이팅하기 위한 모바일 디바이스.
  14. 제 13 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 참조 파라미터들 및 상기 하나 이상의 샘플 파라미터들은, 개별 광 센서 데이터의 평균 및 표준 편차로 이루어진 그룹으로부터 선택된 하나 이상의 통계값들을 포함하는, 광 센서 데이터를 오토-캘리브레이팅하기 위한 모바일 디바이스.
  15. 제 13 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 참조 파라미터들을 획득하기 위한 명령들은, 서버로부터 상기 하나 이상의 참조 파라미터들을 획득하기 위한 명령들을 포함하는, 광 센서 데이터를 오토-캘리브레이팅하기 위한 모바일 디바이스.
  16. 제 13 항에 있어서,
    상기 광 센서는 주변광 센서, 자외선 (UV) 센서, 또는 적색-녹색-청색 (RGB) 센서 중 적어도 하나를 포함하는, 광 센서 데이터를 오토-캘리브레이팅하기 위한 모바일 디바이스.
  17. 제 13 항에 있어서,
    상기 광 센서로부터 상기 광 센서 데이터를 수집하기 위한 명령들은, 오버나이트 기간에 걸쳐 복수의 광 센서 데이터 값들을 수집하기 위한 명령들을 포함하는, 광 센서 데이터를 오토-캘리브레이팅하기 위한 모바일 디바이스.
  18. 제 13 항에 있어서,
    상기 캘리브레이션 모델을 결정하기 위한 명령들은, 상기 하나 이상의 참조 파라미터들 및 상기 하나 이상의 샘플 파라미터들에 기초하여 캘리브레이션 인자를 계산하기 위한 명령들을 포함하는, 광 센서 데이터를 오토-캘리브레이팅하기 위한 모바일 디바이스.
  19. 제 18 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 샘플 파라미터들을 계산하기 위한 명령들은, 상기 모바일 디바이스에 포함된 상기 광 센서로부터 수집된 상기 광 센서 데이터의 평균
    Figure pct00014
    및 표준 편차
    Figure pct00015
    를 계산하기 위한 명령들을 포함하고,
    상기 하나 이상의 참조 파라미터들을 획득하기 위한 명령들은, 상기 참조 디바이스에 의해 수집된 상기 광 센서 데이터의 평균 μ 및 표준 편차 σ2 를 획득하기 위한 명령들을 포함하며,
    상기 캘리브레이션 인자를 계산하기 위한 명령들은,
    Figure pct00016
    에 따라 상기 캘리브레이션 인자의 최대 우도 추정자
    Figure pct00017
    를 계산하기 위한 명령들을 포함하는, 광 센서 데이터를 오토-캘리브레이팅하기 위한 모바일 디바이스.
  20. 제 13 항에 있어서,
    상기 프로그램 코드는 상기 캘리브레이션 모델을 상기 모바일 디바이스에 포함된 상기 광 센서로부터 획득된 광 센서 데이터에, 실내/실외 검출, 오토-스크린 밝기 조정, 태양 강도 검출, 및 하나 이상의 픽처들의 화이트 밸런싱으로 이루어진 그룹으로부터 선택된 하나 이상의 광 감지 동작들 동안 적용하기 위한 명령들을 더 포함하는, 광 센서 데이터를 오토-캘리브레이팅하기 위한 모바일 디바이스.
  21. 제 13 항에 있어서,
    상기 참조 디바이스는, 광 센서 디바이스, 또는 제 2 광 센서를 포함하는 제 2 모바일 디바이스 중 하나를 포함하는, 광 센서 데이터를 오토-캘리브레이팅하기 위한 모바일 디바이스.
  22. 제 13 항에 있어서,
    상기 프로그램 코드는 상기 모바일 디바이스와의 임의의 사용자 상호작용과 무관하게 상기 광 센서 데이터의 오토-캘리브레이팅을 수행하기 위한 명령들을 더 포함하는, 광 센서 데이터를 오토-캘리브레이팅하기 위한 모바일 디바이스.
  23. 제 13 항에 있어서,
    상기 광 센서로부터 상기 광 센서 데이터를 획득하기 위한 명령들은, 상기 모바일 디바이스가 제 1 환경에 위치되는 동안 상기 광 센서로부터 상기 광 센서 데이터를 획득하기 위한 명령들을 포함하고,
    상기 참조 디바이스에 의해 수집된 상기 광 센서 데이터는 상기 참조 디바이스가 상기 제 1 환경과 분리되고 별개인 제 2 환경에 위치되는 동안 수집되는, 광 센서 데이터를 오토-캘리브레이팅하기 위한 모바일 디바이스.
  24. 광 센서 데이터를 오토-캘리브레이팅하기 위한 모바일 디바이스로서,
    상기 광 센서 데이터를 생성하도록 구성된 광 센서;
    참조 디바이스에 의해 수집된 광 센서 데이터를 표현하는 하나 이상의 참조 파라미터들을 획득하는 수단;
    상기 광 센서로부터 상기 광 센서 데이터를 수집하는 수단;
    상기 광 센서로부터 획득된 상기 광 센서 데이터의 하나 이상의 샘플 파라미터들을 계산하는 수단; 및
    상기 하나 이상의 참조 파라미터들 및 상기 하나 이상의 샘플 파라미터들에 기초하여 상기 광 센서의 상기 광 센서 데이터를 오토-캘리브레이팅하기 위한 캘리브레이션 모델을 결정하는 수단을 포함하는, 광 센서 데이터를 오토-캘리브레이팅하기 위한 모바일 디바이스.
  25. 제 24 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 참조 파라미터들 및 상기 하나 이상의 샘플 파라미터들은, 개별 광 센서 데이터의 평균 및 표준 편차로 이루어진 그룹으로부터 선택된 하나 이상의 통계값들을 포함하는, 광 센서 데이터를 오토-캘리브레이팅하기 위한 모바일 디바이스.
  26. 제 24 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 참조 파라미터들을 획득하는 수단은, 서버로부터 상기 하나 이상의 참조 파라미터들을 획득하는 수단을 포함하는, 광 센서 데이터를 오토-캘리브레이팅하기 위한 모바일 디바이스.
  27. 제 24 항에 있어서,
    상기 모바일 디바이스와의 임의의 사용자 상호작용과 무관하게 상기 광 센서 데이터의 오토-캘리브레이팅을 수행하는 수단을 더 포함하는, 광 센서 데이터를 오토-캘리브레이팅하기 위한 모바일 디바이스.
  28. 광 센서 데이터를 오토-캘리브레이팅하기 위한, 저장된 프로그램 코드를 포함하는 비-일시적인 컴퓨터 판독가능 저장 매체로서,
    상기 프로그램 코드는, 모바일 디바이스에,
    참조 디바이스에 의해 수집된 광 센서 데이터를 표현하는 하나 이상의 참조 파라미터들을 획득하는 것;
    상기 모바일 디바이스에 포함된 광 센서로부터 광 센서 데이터를 수집하는 것;
    상기 모바일 디바이스에 포함된 상기 광 센서로부터 획득된 상기 광 센서 데이터의 하나 이상의 샘플 파라미터들을 계산하는 것; 및
    상기 하나 이상의 참조 파라미터들 및 상기 하나 이상의 샘플 파라미터들에 기초하여 상기 모바일 디바이스에 포함된 상기 광 센서의 상기 광 센서 데이터를 오토-캘리브레이팅하기 위한 캘리브레이션 모델을 결정하는 것
    을 지시하기 위한 명령들을 포함하는, 비-일시적인 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  29. 제 28 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 참조 파라미터들 및 상기 하나 이상의 샘플 파라미터들은, 개별 광 센서 데이터의 평균 및 표준 편차로 이루어진 그룹으로부터 선택된 하나 이상의 통계값들을 포함하는, 비-일시적인 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  30. 제 28 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 참조 파라미터들을 획득하기 위한 명령들은, 서버로부터 상기 하나 이상의 참조 파라미터들을 획득하기 위한 명령들을 포함하는, 비-일시적인 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
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