KR20180077292A - 기계 학습을 이용한 전자기 간섭 신호의 처리 - Google Patents

Abstract

일 실시예에서, 방법은 장치의 전극이 사용자의 신체로부터 신호를 수신하는 단계를 포함한다. 상기 수신된 신호는 상기 장치 외부의 물체에 의해 발생되는 전자기 간섭 신호에 기반한다. 상기 방법은, 상기 수신된 신호에 적용되는 기계 학습을 이용하여, 다음: 상기 물체의 신원; 상기 사용자와 상기 물체 간의 상호작용; 또는 상기 장치 주변의 상황 중 하나 이상을 결정하는 단계를 포함한다.

Description

기계 학습을 이용한 전자기 간섭 신호의 처리

본 발명은 일반적으로 전자기 간섭을 검출하는 전자 장치들에 관한 것이다.

제1 장치는 제2 장치를, 상기 두 개의 장치들 간에 설정된 통신 채널을 이용하여, 식별할 수 있다. 예를 들면, 상기 제2 장치는, 블루투스(Bluetooth) 신호 또는 와이파이(Wi-Fi) 신호와 같은, 신호에서의 식별 정보를 인코딩하여, 인코딩된 신호를 상기 제1 장치로 전송할 수 있다. 상기 제1 장치는, 상기 제2 장치의 인코딩된 식별 정보를 액세스하기 위해, 상기 신호를 검출하여 디코딩할 수 있다.

그러나, 하나 또는 두 장치가 상기 신호를 디코딩, 인코딩, 전송, 및/또는 수신할 수 없다면, 장치 식별은 발생하지 않을 수 있다. 또한, 상기 통신 채널에서의 잡음 또는 기타 간섭으로 인해 장치 식별이 되지 않을 수 있다.

하나 이상의 실시예들은 방법들에 관한 것이다. 일 양태에서, 방법은: 장치의 전극이, 사용자의 신체로부터, 상기 장치 외부의 물체에 의해 발생되는 전자기 간섭 신호에 기반한 신호를 수신하는 단계; 및 컴퓨팅 장치가, 상기 수신된 신호에 적용되는 기계 학습에 기반하여, 다음: 상기 물체의 신원(identity); 상기 사용자와 상기 물체 간의 상호작용; 또는 상기 장치 주변의 상황(context) 중 하나 이상을 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 다른 양태에서, 상기 신호에 기반하여 상기 장치를 식별하는 단계는 상기 장치의 작동 모드를 식별하는 단계를 포함할 수 있다. 다른 양태에서, 상기 수신된 신호에 적용되는 상기 기계 학습은 복수의 지문들을 식별하는 분류 모델을 포함할 수 있다. 다른 양태에서, 각각의 지문은 특정 장치, 특정 장치의 특정 상황, 또는 특정 장치의 특정 동작(action) 중 하나 이상을 식별한다.

다른 양태에서, 상기 방법은, 상기 수신된 신호에 기반하여, 복수의 지문들을 식별하는 분류 모델을 최적화하는 단계를 포함할 수 있다. 일 양태에서, 상기 분류 모델을 최적화하는 단계는: 상기 수신된 신호에 상응하는 지문을 식별하는 단계; 상기 사용자에게 상기 수신된 신호에 상응하는 상기 지문의 식별(identification)을 제시하는(presenting) 단계; 상기 사용자로부터 상기 지문이 상기 수신된 신호에 상응하는지 여부를 식별하는 입력을 수신하는 단계; 및 상기 입력에 기반하여 상기 분류 모델을 갱신하는 단계를 포함한다.

하나 이상의 실시예들은 기기들(apparatuses)에 관한 것이다. 일 양태에서, 기기(apparatus)는: 전극; 및 상기 전극에 결합되고, 장치의 전극이 사용자의 신체로부터 수신한 신호가 상기 장치 외부의 물체에 의해 발생되는 전자기 간섭 신호에 기반한다는 것을 결정하도록 및 상기 수신된 신호에 적용되는 기계 학습에 기초하여 다음: 상기 물체의 신원; 상기 사용자와 상기 물체 간의 상호작용; 또는 상기 장치 주변의 상황 중 하나 이상을 결정하도록 구성되는, 하나 이상의 프로세서들을 포함할 수 있다. 일 양태에서, 상기 수신된 신호에 적용되는 상기 기계 학습은 복수의 지문들을 식별하는 분류 모델을 포함하고, 각각의 지문은 특정 장치, 특정 장치의 특정 상황, 또는 특정 장치의 특정 동작(action) 중 하나 이상을 식별한다.

다른 양태에서, 상기 프로세서들은, 상기 수신된 신호에 기반하여 복수의 지문들을 식별하는 분류 모델을 최적화하도록 및, 상기 수신된 신호에 상응하는 지문을 식별하고; 상기 사용자에게 상기 수신된 신호에 상응하는 상기 지문의 식별(identification)을 제시하며(present); 상기 사용자로부터 상기 지문이 상기 수신된 신호에 상응하는지 여부를 식별하는 입력을 수신하고; 및 상기 입력에 기반하여 상기 분류 모델을 갱신하도록, 더 구성된다.

도 1은 예시적 전자 장치들에 의해 발생되는 예시적 전자기 간섭 신호들을 도시한다.
도 2는 예시적 검출 장치에 의한 전자기 간섭 신호들의 예시적 검출을 도시한다.
도 3은 전자기 간섭 신호들을 검출하는 예시적 장치의 예시적 하드웨어를 도시한다.
도 4는 검출된 전자기 간섭 신호들을 처리하고 분석하는 예시적 방법을 도시한다.
도 5는 전자기 간섭(electromagnetic interference, EMI) 신호들을 처리, 분석 및 분류하는 예시적 방법을 도시한다.
도 6은 터치 검출 기능을 갖지 않는 장치들에 대한 터치 검출을 도시한다.
도 7은 터치 감지(touch-sensitive) 장치와 상호작용하는 다수의 사용자들의 식별을 도시한다.
도 8은 터치 감지 장치와 상호작용하는 사용자의 식별을 도시한다.
도 9는 예시적 컴퓨터 시스템을 도시한다.

전자 장치들, 케이블들, 전선들, 및 기타 도전체들은, 동작 시 또는 전자기 및 전자 신호들에 노출 시, 전자기 복사를 방출한다. 예를 들면, 전력선들, 가전 제품들, 및 모바일 및 컴퓨팅 장치들은, 환경 전자기 간섭(electromagnetic interference, EMI) 또는 전자 잡음(electronic noise)이라고도 칭하는, 전자기 복사를 방출할 수 있다. 도전성 물체는 그 주변 환경에 있는 EMI와 결합될 수 있다. 예를 들면, 결합(coupling)은, EMI를 발생시키는 물체와의 직접 결합(direct coupling)(즉, 도전성 경로를 형성하는 접촉)에 의해, 또는 EMI를 발생시키는 상기 물체와의 용량성 결합(capacitive coupling)에 의해, 발생될 수 있다. 일 예로서, 인체는 경미한 도전체이므로, EMI 신호들과 결합되고 이들에 대한 안테나 역할을 할 수 있다. EMI 신호들과 결합된 물체는 제2 도전성 물체와 결합되어 상기 제2 도전성 물체로 EMI 신호들을 전송할 수 있다. 예를 들면, 사용자 신체의 일부는 장치의 전극과 용량성으로 결합될 수 있고, 상기 전극으로 상기 신체와 결합된 EMI 신호들을 전송할 수 있다.

EMI 신호들과 결합된 도전성 물체로부터 수신되는 신호들은 발생된 EMI 신호들에 고유한 것이며 상기 물체에 고유한 것일 수 있다. 예를 들면, EMI 신호들의 주파수, 대역폭, 크기, 및 위상은 EMI를 발생시키는 전자 구성요소들에 고유한 것일 수 있으며, 상기 EMI와 결합된 상기 물체의 전도 특성들일 수 있다.

도 1은 예시적 EMI 신호들(120A, 120B, 및 120C)을 각각 발생시키는 예시적 장치들(110A, 110B, 및 110C)을 도시한다. 도 1은 상기 장치들(110A, 110B, 및 110C)에 의해 발생되는 EMI 신호들의 크기(수직 축)를 EMI 신호의 주파수(수평 축)의 함수로서 도시하고 있지만, 본 발명은 발생된 EMI 신호들이, EMI 신호(또는 EMI 신호의 특정 성분)의 크기를 시간의 함수로 나타내는 것 을 포함하여, 이에 제한되지 않는 어떤 적절한 형식으로든 표현될 수 있다는 것을 고려하고 있다.

도 1에 도시된 바와 같이, 장치에 의해 발생되는 EMI 신호들은 상기 장치의 제조사, 유형, 또는 모델에 의존할 수 있다. EMI 신호들의 특정한 특성들은, 장치들 및/또는 상기 장치들 내의 구성요소들 이 고유하게 식별 가능하도록, 장치 내의 전자 구성요소들의 정밀한 구성 및 동작에 의존할 수 있다. 또한, EMI 신호들은 상기 장치의 동작의 상태 또는 모드에 따라 달라질 수 있다. 예를 들면, EMI 신호들은 배터리가 충전되고 있는 것, 블루투스 또는 와이파이가 동작하고 있는 것, 디스플레이가 동작하고 있는 것, 또는 특정 콘텐츠가 디스플레이 상에 표시되고 있는 것을 식별할 수 있다. EMI 신호들은 회로에서 사용되는 전자 구성요소들의 특정 유형, 허용오차 값(tolerance values), 그러한 구성요소들의 특정 구성, 및 그러한 회로들이 노출되는 전기 신호들 및 전기장들에 따라 달라질 수 있다.

따라서, 개별적인 구성요소들, 회로들, 및 장치들은, 구성요소들 및 구성요소들의 집단(collection)에 의해 개별적으로 및 집단적으로 발생되는 EMI 신호들에 기초하여, 식별될 수 있다. 그 다음에, 상기 신호들은 상기 신호들을 발생시키는 구성요소들 또는 장치들을 식별하기 위해, 구성요소들 또는 장치들의 동작 모드 또는 상태를 식별하기 위해, 및/또는 상기 신호들에 결합되어 상기 신호들을 전송하는 물체를 식별하기 위해, 처리될 수 있다. 처리(processing)는, 특정 신호들을, EMI 신호들을 검출하는 장치의 환경 또는 상황과 연관시킬 수 있다. 2014년 8월 12일에 출원되고 본 명세서에 참조로서 포함된, 미국 특허 출원 제 14/458,110호는 EMI 신호들을 검출 및 처리하는 예시적 방법들 및 시스템들을, 연관된 기능과 함께, 개시하고 있다.

특정 실시예들에서, 사용자가 착용 또는 소지한 장치는, 사용자의 신체로부터, 사용자의 신체와 결합된 EMI에 기초한 신호들을 수신할 수 있다. 상기 장치에 의해 수신되는 상기 신호들은 상기 사용자와 EMI를 방출하는 상기 장치 간의 상호작용을 결정하거나, EMI를 방출하는 상기 장치를 식별하거나, 상기 사용자의 상황을 결정하거나, 또는 이들의 어떤 적절한 조합을 위해, 처리될 수 있다.

도 2는 EMI 신호들을 검출 및 처리하는 예시적 하드웨어를 갖는 예시적 장치(230)를 도시한다. 상술한 바 및 도 2에 도시한 바와 같이, 장치(210)와 같은 물체로부터 발생된 EMI 신호들(220)은, 직접적으로 또는 용량성으로(capacitively), 사용자(240)의 신체와 결합된다. 상기 장치(230)는, 직접적으로 또는 용량성으로, 상기 사용자(240)와 결합되어 상기 사용자의 신체를 통해 전송되는 EMI 신호들을 수신한다. 본 명세서에서 보다 완전히 설명하는 바와 같이, 상기 장치(230)는, 상기 장치(210)에 관한 정보, 상기 사용자(240)와 상기 장치(210) 간의 상호작용, 및/또는 상기 장치(230) 주변의 상황을 결정하기 위해, 상기 사용자(240)에 의해 전송되는 EMI 신호들을 수신하고 처리할 수 있다.

도 2는 예시적 장치(230)를 도시하고 있지만, 본 발명은 EMI 신호들이 어떤 적절한 장치 또는 어떤 적절한 수의 장치들에 의해서든 수신되고 처리될 수 있다는 것을 고려하고 있다. 예를 들면, 상기 장치(230)는: 시계, 반지, 목걸이, 또는 펜던트와 같은 웨어러블 장치이거나; 스마트 폰 및 태블릿과 같은 모바일 장치에 내장되거나; 키보드, 마우스, 또는 랩탑에 내장되거나; 또는 가전제품, 가구, 공공 디스플레이, 차량(예를 들면, 시트 또는 조향 핸들(steering wheels)), 의류, 헬스 트랙커(health trackers), 머리띠, 손목 밴드, 또는 백팩과 같은 액세서리에 내장될 수 있다. 본 발명은, 예를 들면, 2015년 5월 12일에 특허 받고 본 명세서에 참조로서 포함된, 미국 특허 제 9,030,446호에 설명된 웨어러블 장치들 및 연관된 기능과 같이, 어떤 적절한 기능을 갖는 어떤 적절한 장치든지 고려하고 있다.

상기 장치(230)는, 상기 사용자(240)와 결합된 상기 장치(230)의 하나 이상의 전극들에 의해, 상기 사용자(240)로부터 신호들을 수신할 수 있다. 특정 실시예들에서, 결합은, 상기 전극의 전부 또는 일부가 상기 사용자의 피부와 접촉하도록, 직접적일 수 있다. 특정 실시예들에서, 결합은, 상기 전극이 상기 사용자와 용량성으로 결합되도록, 간접적일 수 있다. 예를 들면, 상기 전극은 상기 장치(230)를 위한 피복(covering)에 의해 또는 상기 사용자의 의류에 의해 상기 사용자로부터 분리될 수 있다.

본 발명은 상기 사용자(240)로부터 EMI 신호를 수신하기 위한 어떠한 적절한 수 및 구성의 전극들이든지 고려하고 있다. 예를 들면, 적절한 경우, EMI 신호를 수신하기 위해, 2014년 8월 12일에 출원되고 본 명세서에 참조로서 포함된, 미국 특허 출원 제 14/458,110호에 개시된, 전극 기술 및 구성들이 이용될 수 있다.특정 실시예들에서, 전극들은, 예를 들면, 상기 사용자(240)의 손목 또는 머리와 같이, 상기 사용자(240)의 윤곽에 맞도록 충분히 유연할 수 있다.

특정 실시예들에서, 상기 장치(230)의 하나 이상의 전극들은 환경으로부터, 즉, 상기 사용자(240) 이외로부터, EMI 신호들, 예들 들면, 미국 특허 출원 제 14/458,110호에 설명된 EMI 신호들을 수신할 수 있다.상기 장치(230)는, 수신된 EMI 신호들을 처리하기 위해, 하드웨어, 소프트웨어, 또는 이들 둘 모두를 포함하는, 하나 이상의 구성요소들을 포함할 수 있다. 예를 들면, 상기 장치(230)는 EMI 신호를 증폭하기 위한 구성요소들(250), 신호를 분석하기 위한 구성요소들(260), 및 신호를 분류하기 위한 구성요소들(270)을 포함할 수 있다.

도 3은 EMI 신호를 증폭 및 처리하기 위한 상기 장치(230)의 예시적 구성요소들을 도시한다. 도 3에 도시한 바와 같이, 상기 장치(230)는, 저잡음 트랜스-임피던스 증폭기(310)와 같은, 전치 증폭기(pre-amplifier)를 포함할 수 있다. 특정 실시예들에서, 전치 증폭기는 상기 수신된 신호에 가변 이득을 인가할 수 있다. 상기 장치(230)는 또한, 전치 증폭기로부터의 출력을 필터링하기 위해, 저역 통과 필터(320)와 같은, 하나 이상의 필터들을 포함할 수 있다. 상기 장치(230)는, 가변 이득 증폭기(330)와 같은, 증폭기를 포함할 수 있다.

특정 실시예들에서, 상기 증폭기는, 예를 들면, 신호들이 특정한 크기 범위 내에 있도록 보장하기 위해, 신호를 스케일링할 수 있다. 특정 실시예들에서, 상기 크기 범위는 원하는 애플리케이션 또는 기능에 의존할 수 있다. 특정 실시예들에서, 상기 증폭기와 연관된 이득은 동적으로 가변적일 수 있다. 특정 실시예들에서, 요구되는 애플리케이션 및 응답성(responsiveness)에 따라, 상기 전치 증폭기의 가변 이득, 상기 증폭기의 가변 이득, 및 상기 필터(들)의 차단 주파수들은 하드웨어적으로, 소프트웨어적으로, 또는 이 두 방식 모두로 제어될 수 있다.

특정 실시예들에서, 상기 장치(230)는 아날로그-디지털 변환기(analog to digital converter, ADC, 340)를 포함할 수 있다. 특정 실시예들에서, 상기 ADC(340)는 하드웨어, 소프트웨어, 또는 이 둘 모두에 의해 제어 가능한 프로그램 가능 샘플링 주파수(programmable sampling frequency)를 가질 수 있다. 특정 실시예들에서, 장치는 EMI를 발생시키는 장치의 규제-허용된 EMI 방출(regulatory-allowed EMI emissions)을 이용하고 기타 잡음 소스들은 거부하도록 조정될 수 있다. 특정 실시예들에서, 그렇게 함으로써 EMI 신호들을 동적으로 특성화(characterizing)하는 것이 방지될 수 있다.

특정 실시예들에서, 상기 장치(230)는, 아날로그 전단(analog front end) 및 ADC에 의해 수신되는 신호들과 같은, EMI 신호들을 분석하기 위한 하드웨어 또는 소프트웨어를 포함할 수 있다.

도 4는 EMI 신호들을 분석하는 예시적 방법(400)을 도시한다. 단계(410)에서, 예를 들면, 수신된 신호들에 대한 고속 푸리에 변환을 이용하여, EMI 신호들의 전부 또는 일부의 주파수 분석이 수행된다. 상기 단계(410)는 상기 수신된 EMI 신호들 또는 EMI 신호의 일부의 주파수 도메인 표현을 계산할 수 있다. 신호 처리에 있어서 이 시점 또는 다른 어떤 적절한 시점(예를 들면, 필터링 단계)에서, 일정 주파수들은 잡음으로서 식별될 수 있다. 특정 실시예들에서, 특정 주파수 범위가 분석될 수 있다. 예를 들면, 1 kHz 내지 600 kHz, 600 kHz 내지 120 kHz, 또는 1 kHz 내지 1200 kHz의 신호들이 분석될 수 있다. 특정 실시예들에서, 상기 주파수 밖의 신호들은 무시되거나 또는, 예를 들면, 도 3의 상기 필터(320)를 이용하여 필터링될 수 있다.

단계(420)에서, 주파수 스펙트럼이 추가적 분석을 위해,예를 들면, 특정한 수(예를 들면, 1000 개)의 빈들(bins) 내로 또는 특정 대역폭의 빈들 내로, 파싱될(parsed) 수 있다. 특정 실시예들에서, 상기 주파수 신호들의 일부만이 파싱될 수 있다.

단계(430)에서, 상기 EMI 신호의 특성이 분석될 수 있다. 예를 들면, 각 주파수 빈 또는 범위 내에서 상기 신호의 크기가, 예를 들면, 상기 신호의 파워 스펙트럼 밀도(power spectrum density, PSD)를 분석하여, 결정될 수 있다. 다른 예로서, 상기 신호의 위상이 결정될 수 있다. 특정 실시예들에서, 예를 들면, 상기 EMI 신호의, 또는 상기 EMI 신호의 특정 양태들(aspects)의 표준 편차, 제곱 평균값, 평균 등을 계산하기 위해, 통계적 방법들이 이용될 수 있다. 본 발명이 주파수 도메인에서 발생하는 예시적 신호 분석을 논의하고 있지만, 본 발명은, 공간 또는 시간 도메인에서의 분석을 포함하여, 어떤 적절한 분석이든지 고려하고 있다. 또한, 본 발명은, 다른 센서들로부터의 데이터와 같이, 다른 어떤 적절한 데이터든지 본 명세서에 설명된 기능을 수행하기에 적절하도록 분석 및 특성화될 수 있다는 것을 고려하고 있다.

단계(440)에서, 상기 분석된 데이터는 정규화되고(normalized) 필터링될 수 있으며, 이 시점에서 상기 방법(400)은 종료될 수 있다. 특정 실시예들은, 적절한 경우, 도 4의 상기 방법의 하나 이상의 단계들을 반복할 수 있다. 본 발명은 도 4의 상기 방법의 특정한 단계들이 특정한 순서로 발생하는 것으로 설명 및 예시하고 있지만, 본 발명은 어떤 적절한 순서로 발생하는 도 4의 상기 방법의 어떤 적절한 단계들이든지 고려하고 있다. 또한, 본 발명은, 도 4의 방법의 상기 단계들 중 전부 또는 일부를 포함하거나 또는 아무것도 포함하지 않을 수 있는 어떤 적절한 단계들을 포함하는, EMI 신호들을 분석하는 어떤 적절한 방법이든지 고려하고 있다. 나아가, 본 발명은 도 4의 상기 방법의 특정한 단계들을 수행하는 특정한 구성요소들, 장치들, 또는 시스템들을 설명 및 예시하고 있지만, 본 발명은 도 4의 상기 방법의 어떤 적절한 단계들을 수행하는 어떤 적절한 구성요소들, 장치들, 또는 시스템들이든지 고려하고 있다.

특정 실시예들에서, 상기 단계(430)는 원시 특성 벡터(raw feature vector)를 투영할 보다 저차원의 부분공간(subspace)을 선택하기 위해 주성분 분석(Principal Component Analysis, PCA)을 포함할 수 있다. 특정 실시예들에서, 상기 PCA 프로세스의 출력은 상기 보다 저차원의 부분공간에서 각 성분 또는 차원 간의 분산(variance)의 차이를 강조하고 - 또한 최대화할 수 있다. 상기 PCA의 출력은, 예를 들면, 상기 단계(440)의 일부로서 이용되는 변환 행렬(transformation matrix)일 수 있다.

특정 실시예들에서, 신호 분석은 부분공간 선형 판별 분석(subspace linear discriminant analysis, LDA), 2차 판별 분석(quadratic discriminant analysis, QDA), 또는 이 둘 모두를 포함할 수 있다. 예를 들면, 상기 PSD의 N 개의 주파수 빈들로 구성되는 신호 데이터가 이용될 수 있다. 또한, 이들 N 개의 주파수 빈들 중 일부 또는 전부 내에서의 상기 EMI 신호의 변화들이 시간의 함수로서 분석될 수 있다. 상기 단계(430)는, 상기 데이터를 투영할 부분공간을 선택하기 위해, 알려진 상호작용 이벤트들 및 환경들에 걸쳐 각 주파수 빈의 엔트로피 및 분산을 분석할 수 있다. 특정 실시예들에서, 상기 부분공간의 크기가 선택될 수 있다. 특정 실시예들에서, 상기 부분공간의 크기가, 예를 들면, 의도하는 기능에 따라, 변할 수 있다. 특정 실시예들에서, 주성분 분석이 수행될 수 있고, 데이터가 상기 부분공간에 투영될 수 있다. 특정 실시예들에서, 그 다음에, LDA 또는 QDA가 적용될 수 있다. 특정 실시예들에서, PCA, LDA, 및 QDA의 어떤 조합이든지 적용될 수 있다.

특정 실시예들에서, 예를 들면, 상기 장치(210)에 대한 터치 이벤트의 위치를 결정하기 위해, 신호 분석은 상기 EMI 신호들에 대해 회귀 방법들(regression methods)을 적용할 수 있다. 예를 들면, LDA 또는 QDA가 적용될 수 있다. 다음으로, 단일 샘플(전처리된 PSD)과 모든 선형 판별식들(discriminants) 사이의, 보다 고차원의 공간에서의 거리가 계산될 수 잇다. 마지막으로, 회귀 모델은, 예를 들면, 데카르트 좌표(Cartesian coordinates)를 이용하여, 디스플레이의 2차원 공간에서 상기 터치 이벤트의 특정 위치에 이러한 거리들을 피팅(fitting)하도록 트레이닝될 수 있다.

특정 실시예들에서, 예를 들면, 상기 장치(210)에 대한 터치 이벤트를 국부화하기(localize) 위해, 신호 분석은 단계적 국부 2진 탐색 방법(step localized binary search methods)을 포함할 수 있다. 예를 들면, 상기 장치와의 상호작용 지점의 위치를 예측하기 위한 분류자 트리(tree of classifiers)를 구축하도록, 상기 신호의 N-빈 차원 PSD 공간(N-bins dimensional PSD-space)이 분석될 수 있다.

특정 실시예들에서, 전체적인 모델은 2진 트리들로 제한될 수 있다. 각 샘플에 대해, 피처들(features)(예를 들면, FFT 빈들)의 분산들 및 기타 통계적 메트릭들(metrics)에 따라 영역을 두 부분으로 나누기 위해, 최외곽 분류자가 선택되어 사용될 수 있다. 그 다음에, 상기 탐색 방법은, 확률 점수로 영역의 점수를 매기고 최고 확률 점수를 갖는 영역을 선택함으로써, 상기 샘플이 상기 두 영역들 중 어느 것에 속하는지를 추정한다. 그 다음에, 상기 탐색 방법은 매번 하나의 영역을 두 개의 하위영역들(sub-areas)로 나누면서, 상기 분류자 트리를 탐색할 수 있다. 마지막으로, 상기 장치의 특정 영역이 상기 터치 이벤트가 발생한 위치로서 추정될 수 있다.

특정 실시예들에서, 상기 장치(230)(또는 다른 어떤 적절한 처리 장치)는, 매초와 같이, 미리 결정된 간격으로 상기 사용자(240)로부터 수신되는 신호들을 처리할 수 있다. 특정 실시예들에서, 상기 처리 장치는, 관심 있는 하나 이상의 EMI 신호들이 검출된 후, 더 자주 샘플링할 수 있다. 특정 실시예들에서, 상기 처리 장치는 수신되는 모든 신호들(예를 들면, 전체 대역폭에서의 모든 신호들)을 처리한 후, 일단 그러한 대역폭들에서의 EMI 신호들이 식별되면, 처리 자원들(processing resources)을 관심 있는 특정 대역폭들에 집중할 수 있다. 특정 실시예들에서, 상기 처리 장치는, 원하는 기능에 기초하여, 관심 있는 특정 대역폭들, 예를 들면, 관심 있는 장치가 특유의 EMI 신호들을 전송하는 대역폭들을 살펴볼 수 있다. 특정 실시예들에서, 처리 장치는 현재 수신된 EMI 신호들로부터 배경 신호들 또는 이전에 수신된 EMI 신호들을 감하여(subtracting) EMI 신호들의 변화를 결정할 수 있다.

본 발명은 어떤 적절한 하드웨어, 소프트웨어, 또는 이 둘 모두가 본 명세서에서 논의되는 신호 처리 및 분석 단계들 중 어떤 것이든지 수행할 수 있음을 고려하고 있다. 또한, 본 발명은 상기 장치(230)가, 직접적으로 또는 용량성으로 상기 사용자에게 결합될 수 있는, 어떤 물체의 전부 또는 일부일 수 있다는 것을 고려하고 있다. 특정 실시예들에서, 상기 장치(230) 또는 상기 장치(230)의 특정 구성요소들에 의해 수행되는 것으로 설명되는 일정 성분들 또는 양태들은 다수의 장치들에 걸쳐 분배될 수 있다. 예를 들면, 장치는 신호를 수신하기 위한 하나 이상의 전극들, 및 상기 신호를 모든 또는 일정 처리 단계들을 위한 하나 이상의 컴퓨팅 장치들로 전달하기 위한 송신기를 포함할 수 있다. 상기 장치(230)는 상호연결된 컴퓨팅 장치들의 네트워크의 일부일 수 있으며, 신호 획득, 처리, 분석, 및 분류는 하나 이상의 다른 컴퓨팅 장치들에 걸쳐 분배되거나, 상기 장치(230)에 의해 수행되거나, 또는 이들의 어떤 적절한 조합이 수행될 수 있다.

상기 장치(230)는 EMI 신호를 분류하기 위한 하나 이상의 구성요소들을 포함할 수 있다. 예를 들면, 상기 장치(230)는 EMI 신호들을 발생시키는, 상기 장치(210)와 같은, 물체를 식별하거나; 상기 장치(210)에 대한 상기 사용자(240)의 접촉 또는 근접, 또는 상기 사용자(240)에 의해 수행된 제스처와 같은, 상기 사용자(240)와 상기 장치(210) 간의 상호작용을 식별하거나; 상기 사용자(240)와의 상호작용이 발생하는 상기 장치(210)의 일부의 위치를 파악하거나; 상기 장치(230)가 결합되는 물체(본 예에서, 상기 사용자(240))를 식별하거나; 또는 이들의 어떠한 적절한 조합을 수행할 수 있다.

특정 실시예들에서, 상기 장치(230)는 하나 이상의 캘리브레이션(calibration) 절차들을 수행할 수 있다. 예를 들면, 상기 장치(230)에 대한 터치 이벤트의 위치를 파악하기 위해, 상기 장치(230)는 상기 사용자가 특정 위치에서 상기 장치(210)를 터치하도록 지시할 수 있다. 상기 장치(230)는 결과적으로 수신되는 EMI 신호를 분석 및 기록하고, 상기 신호를 상기 캘리브레이션 이벤트와 연관시킬 수 있다.

다른 예로서, 상기 장치는 상기 사용자가 상기 장치를 일정한 신체 부분 상에 위치시키고, 결과적으로 수신되는 EMI 신호를 분석 및 기록하며, 상기 신호를 상기 특정 신체 부분과 연관시킬 수 있다. 다른 예로서, 상기 장치는 상기 사용자가 특정한 방 또는 물리적 장소에 들어가도록 지시하고, 결과적으로 수신되는 EMI 신호를 분석 및 기록하며, 상기 신호를 상기 특정한 방 또는 장소와 연관시킬 수 있다. 다른 예로서, 상기 장치는 상기 사용자가 상기 장치를 상기 사용자와 직접적으로 또는 용량성으로 결합하도록 지시하고, 결과적으로 수신되는 EMI 신호를 분석 및 기록하며, 상기 신호를 직접 또는 용량성 결합과 각각 연관시킬 수 있다.

특정 실시예들에서, 상기 장치는, 상기 사용자가 특정한 캘리브레이션 이벤트들 또는 조건들을 입력하기 위한, 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다. 예를 들면, 상기 장치는 사용자로부터, 상기 사용자가 특정 장치와 상호작용하거나, 특정 상호작용(예를 들면, 제스처)을 수행하거나, 특정 위치에 있거나, 또는 특정 활동(예를 들면, 운동)을 수행하고 있다는 것, 또는 특정한 조건이 존재한다는 것(예를 들면, 상기 사용자가 땀을 흘리고 있다는 것, 밖에 비가 오고 있다는 것, 등) 등을 나타내는 피드백을 수신할 수 있다. 특정 실시예들에서, 상기 장치는 사용자가 선택할 사전 설정된 캘리브레이션 이벤트들을 제공할 수 있다.

특정 실시예들에서, 상기 장치는 사용자가 상기 사용자 자신의 맞춤형 이벤트를 입력하도록 할 수 있다. 특정 실시예들에서, 장치는 하나 이상의 테스트 장치들, 사용자들, 환경들, 및/또는 조건들과 함께 수행되는 하나 이상의 캘리브레이션 절차들로부터의 데이터를 포함하거나 또는 액세스할 수 있다. 예를 들면, 상기 장치(230)는 통상적으로 사용되는 스마트 폰들로부터의 EMI 신호들 또는 다양한 사용자 특성들(예를 들면, 나이, 신체 크기 또는 유형, 등)을 포함하거나 또는 액세스할 수 있다.

특정 실시예들에서, 상기 장치(230)는 사용자의 신체 임피던스에 기초하여 특정 사용자에 대해 캘리브레이션될 수 있다. 예를 들면, 상기 장치(230)는 상기 사용자 신체와 결합된 둘 이상의 전극들 간에 하나 이상의 테스트 신호들을 전송하고, 상기 전송되고 수신되는 신호들에 기초하여 상기 임피던스를 결정할 수 있다. 특정 실시예들에서, 상기 캘리브레이션은 상황 의존적일 수 있으며, 상기 사용자가 운동 중일 때 하나의 캘리브레이션이 수행 및 기록될 수 있고, 상기 사용자가 아직 앉아 있을 때 다른 캘리브레이션이 수행 및 기록될 수 있다.

특정 실시예들에서, 상기 장치(230)는 다수의 캘리브레이션들 및 이에 따른 임피던스 측정들을 수행할 수 있으며, 각 임피던스 측정은 특정한 주파수 또는 주파수 범위에 대응한다. 특정 실시예들에서, 이러한 캘리브레이션들은 상기 사용자에 대한 프로파일에 저장될 수 있다. 특정 실시예들에서, 최근의 캘리브레이션들은 정확도를 향상시키기 위해 과거의 캘리브레이션들과 결합될 수 있다. 특정 실시예들에서, 보다 최근의 캘리브레이션들은 보다 오래된 캘리브레이션들보다 더 높은 가중치가 부여될 수 있다.

특정 실시예들에서, 캘리브레이션의 결과는 사용자에게 피드백을 제공하거나, 신호 처리, 분석, 또는 특성화를 조정하거나, 또는 이 둘 모두를 수행하는 데 이용될 수 있다. 예를 들면, 캘리브레이션이 전극이 사용자와 양호하게 접촉하고 있지 않다고 나타내면, 상기 사용자는 그 사실을 통지 받을 수 있다. 다른 예로서, 상기 장치(230)는, 예를 들면, 수신된 신호가 특정 크기 이내에서 유지되도록 보장하기 위해, 상기 신호의 이득을 조정할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 상기 장치(230)는 EMI 신호를 획득하는 데 사용되는 샘플링 레이트(sampling rate)를 조정하거나, EMI 신호를 검출 또는 처리하는 데 사용되는 차단 주파수들을 조정하거나, 언더샘플링(undersampling)을 수행하거나, 또는 이들의 어떤 적절한 조합을 수행할 수 있다.

특정 실시예들에서, EMI 신호들은 상기 장치(230) 또는 상기 사용자 주변의 상황을 감지하는 데 이용될 수 있다. 예를 들면, 집에서 상기 사용자는 TV, 휴대폰, 및 냉장고로부터의 EMI에 둘러싸여 있을 수 있지만, 사무실에서 상기 사용자는 데스크탑 컴퓨터, 사무실 조명, 및 사무실 전화 시스템으로부터의 EMI에 둘러싸여 있을 수 있다. 따라서, 수신된 EMI 신호는, EMI 신호들을 특정한 잡음, 환경들, 및 위치들과 연관시키는, 데이터 저장소와 비교될 수 있다.

특정 실시예들에서, 상기 수신된 EMI 신호와 상기 데이터 저장소 내의 신호들 간의 유사점들은, 위치 및 기타 환경적 요인들과 같은, 사용자의 상황을 추론하기 위해 기계 학습 알고리즘과 함께 이용될 수 있다. 상이한 위치들은 매우 상이한 잡음 상황들을 가질 수 있다. 예를 들면, 휴게실은 커피 머신으로부터의 EMI를 포함하지만, 회의실은 대형 TV 또는 프로젝터로부터의 EMI를 포함할 수 있으며, 도 1에 도시한 바와 같이, 이러한 장치들은 각각 식별 가능하게 구별되는 EMI 신호들을 생성할 수 있다.

도 5는, 예를 들면, 장치들을 식별하거나, 장치들의 부분들을 서로 구별하거나, 또는 장치에 대한 근접(장치와의 접촉을 포함)을 결정하기 위해, EMI 신호들을 처리, 분석, 및 분류하는 예시적 방법(500)을 도시한다. 상기 방법(500)의 특정 실시예들은, 본 명세서에서 보다 완전하게 설명되는 바와 같은, 기계 학습 방법(machine learning techniques)들을 포함할 수 있다.

상기 방법(500)은, EMI 신호들의 처리가 발생하는, 단계(510)에서 시작할 수 있다. 본 발명은, 상기 방법(400)의 단계들의 일부 또는 전부 및 본 명세서에서 설명하는 방법들을 포함하여, 어떤 적절한 전처리든지 수행될 수 있음을 고려하고 있다. 전처리가 수행된 후, 상기 방법(500)은 EMI 신호들을 분류하는 데 이용되는 분류 모델을 트레이닝하기 위한 단계(520)를 포함할 수 있다. 예를 들면, 상기 단계(520)는, EMI 신호들이 속하는 클래스(class)에 따라, EMI 신호들 또는 그 특정 양태들에 라벨링하는 단계를 포함할 수 있다. 클래스는 특정 지문의 하나 이상의 샘플들일 수 있다. 지문은 장치를 나타내는 데이터이며,

특정 실시예들에서, 지문은 특정 상황을 나타내는 데이터이다. 특정 실시예들에서, 지문은, 특정한 세탁기 또는 태블릿과 같은 특정 장치에 고유한, EMI 신호들(또는 그 양태들)일 수 있다. 특정 실시예들에서, 지문은, 특정 위치 및/또는 특정 위치에서의 특정 장치에 고유한, EMI 신호들(또는 그 양태들)일 수 있다. 예를 들면, 하나의 지문은 사용자의 거실에 있는 사용자의 태블릿에 고유한 것일 수 있으며(예를 들면, 사용자의 거실에 있는 다른 장치들로부터의 EMI 신호들(또는 그 결여)과 같은 센서 데이터에 기초하여 결정됨), 다른 지문은 동일한 태블릿이지만 상기 사용자의 침실에 있는 동일한 태블릿에 고유한 것일 수 있다(다시, 상기 사용자의 침실에 있는 다른 장치들로부터의 EMI 신호들(또는 그 결여)와 같은 센서 데이터에 기초함).

특정 실시예들에서, 지문은 특정 시점에서의 특정 장치에 고유한 것일 수 있다. 예를 들면, 하나의 지문은 오후 시간(에어컨에 비교적 큰 부하가 걸릴 것 같은 때) 동안의 에어컨에 대응할 수 있으며, 다른 지문은 저녁 시간(에어컨에 비교적 더 가벼운 부하가 걸릴 것 같은 때) 동안의 에어컨에 대응할 수 있다. 특정 실시예들에서, 지문은 특정 시간에 걸쳐 특정 장치에 고유한 것일 수 있다. 예를 들면, 지문은, 특정 자동차의 엔진이 시동되는 동안의 그 특정 자동차에 대응할 수 있다. 이 예에서, 상기 지문은 상기 시동되는 엔진에 의해 발생되는 특정 EMI 신호들(또는 그 양태들)에 대응할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 상기 지문은, 특정 시간에 따른 특정한 주파수 또는 주파수들의 범위(예를 들면, 특정 주파수 빈 내에서의 주파수 또는 주파수들의 범위)에서의 하나 이상의 크기 변화들과 같이, 시간에 따른 EMI 신호들의 변화들에 대응할 수 있다.

본 발명은 지문이 장치 및 이 장치의 상황의 어떤 적절한 양태들이든지 포함할 수 있음을 고려하고 있다. 본 발명은 상이한 상세 레벨들(levels of detail)을 갖는 다수의 지문들이 특정 장치 및/또는 상황들에 대응할 수 있음을 고려하고 있다. 예를 들면, 지문은 일반적으로 "자동차"에 대응할 수 있으며, 다른 지문은 특정 자동차 모델에, 다른 지문은 자동차의 해당 모델의 특정한 실례(instance)에, 다른 지문은 특정 위치에서 특정한 실례에, 다른 지문은 특정 시기에 또는 특정 시간에 걸쳐 특정한 실례에, 및 다른 지문은 특정한 활동과 연관된 특정한 실례에 대응할 수 있다.

특정 실시예들에서, 분류 모델과 연관된 일부 또는 모든 지문들은 상기 장치(230)에 대해 미리 결정될 수 있다. 특정 실시예들에서, 분류 모델과 연관된 일부 또는 모든 지문들은 상기 장치(230)가 사용됨에 따라 동적으로 결정될 수 있다. 예를 들면, 사용자는 특정 레벨의 정밀도(granularity)을 갖는 특정 지문을 표시할 수 있고, 상기 장치(230)는 상기 사용자 입력에 일치하는 EMI 신호들 또는 그 양태들을 해당 지문에 고유한 것으로 연관시킬 수 있다. 다른 예로서, 지문과 연관된 추가적인 샘플들이 상기 장치(230)에 의해 검출 및 처리됨에 따라, 상기 지문은 동적으로 조정될 수 있다. 상기 예들은 해당 지문에 고유한 EMI 신호들에 기초하여 지문들을 설명하고 있지만, 지문들은 또한 다른 센서 데이터를 포함할 수 있다.

특정 실시예들에서, 상기 방법(500)은 분류 모델을 최적화하는 단계(530)를 포함할 수 있다. 상기 단계(530)는 분류 모델을 최적화하기 위해 기계 학습 방법들을 포함할 수 있다. 예를 들면, 특정 지문과 연관된 여러 번의 트레이닝 실행들이 제어된 환경에서 이루어질 수 있으며, 각각의 트레이닝 실행으로부터 수집된 데이터는 해당 지문과 연관되어, 특정 실시예에서, 해당 지문을 갱신하는 데 이용될 수 있다. 다른 예로서, 사용자에게 사용자의 집의 특정 방들을 통해서 걷도록 요청하고 각 방과 연관된 EMI 데이터를 기록하는 것, 또는 상기 사용자에게 특정 장치의 상이한 부분들을 접촉하도록 요청하고 각 부분과 연관된 EMI 데이터를 기록하는 것과 같이, 사용자측 트레이닝 실행들이 지문을 결정하는 데 이용될 수 있다.

특정 실시예들에서, 긍정적인 사용자 피드백은 분류 모델을 최적화하는 데 이용될 수 있다. 예를 들면, 상기 장치(230)가 지문에 상응하는 것으로 결정된 EMI 신호들을 검출하는 경우, 상기 장치(230)는 상기 사용자에게 상기 지문이 정확한지(예를 들면, 사용자가 자동차 엔진을 막 시동 걸었는지)를 표시하도록 요청하는 GUI를 상기 사용자에게 제공할 수 있다.특정 실시예들에서, 부정적인 사용자 피드백의 결여는 분류 모델을 최적화하는 데 이용될 수 있다. 예를 들면, 특정 제스처와 같은, 하나 이상의 입력들은 사용자가 지문 결정 및/또는 해당 결정과 연관된 기능을 "실행 취소(undo)"할 수 있도록 한다. 지문 결정은, 사용자가 해당 결정 또는 해당 결정과 연관된 기능을 실행 취소하는 입력을 제공하지 않는 한, 정확한 것으로 결정될 수 있다.

특정 실시예들에서, 저장된 어떤 지문에도 대응하지 않는 것으로 결정된 EMI 신호들은 폐기될 수 있다. 특정 실시예들에서, 여러 장치들(230)과 연관된 데이터가 수집되어 분류 모델을 최적화하는 데 이용될 수 있다. 예를 들면, 특정 텔레비전 모델의 두 개의 별도의 실례들과 연관된 지문들(아마도 두 명의 상이한 사용자들로부터의 지문들)은 해당 텔레비전 모델에 대한 지문을 갱신하는 데 함께 이용될 수 있다. 본 발명은 모델 최적화의 예시적 방법들을 기술하고 있지만, 본 발명은 상기 단계(530)가 어떤 적절한 모델 최적화 방법이든지 포함할 수 있음을 고려하고 있다.

상기 방법(500)은, 분류 모델에 대한 결정 경계들(decision boundaries)을 계산하는, 단계(540)를 포함할 수 있다. 특정 실시예들에서, 상기 단계(540)는 EMI 신호를 분류하는 데 이용되는 N 개의 주파수 빈들에 대응하는 N차원 공간에서 상기 경계들을 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 특정 실시예들에서, 상기 단계(540)는, 예를 들면, 위에서 보다 완전하게 설명된 PCA 방법들을 이용하여, 상기 N차원 공간의 부분집합(subset)에서 경계를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

특정 실시예들에서, 상기 N차원 공간의 각 차원은 관심 있는 주파수 범위들의 부분집합에 대응할 수 있다. 특정 실시예들에서, 상이한 지문들에 대응하는 경계들을 구별하는 데 LCA가 이용될 수 있다. 특정 실시예들에서, 상기 단계(540)는, 상기 장치(230)가 동작하는 동안, 동적으로 수행될 수 있다. 예를 들면, 장치에 의해 검출된 EMI 신호들은 특정 지문에 대응한 것으로(또는 대응하지 않는 것으로) 결정될 수 있다. 해당 결정은 상기 N차원 공간에서 관심 있는 차원들을 갱신하거나, 하나 이상의 지문들 간의 경계들을 갱신하거나, 또는 이 둘 모두를 수행하는 데 이용될 수 있다.

본 발명이 도 5의 상기 방법의 특정 단계들을 설명하고 예시하고 있지만, 본 발명은 어떤 적절한 순서로 발생하는 도 5의 상기 방법의 어떤 적절한 단계들이든지 고려하고 있다. 또한, 본 발명은, 도 5의 상기 방법의 상기 단계들 중 전부 또는 일부를 포함하거나 어느것도 포함하지 않을 수 있는 어떤 적절한 단계들을 포함하는, EMI 신호를 처리, 분석, 및 분류하는 어떤 적절한 방법이든지 고려하고 있다. 나아가, 본 발명이 도 5의 상기 방법의 특정한 단계들을 수행하는 특정 구성요소들, 장치들, 또는 시스템들을 설명하고 예시하고 있지만, 본 발명은 도 5의 상기 방법의 어떤 적절한 단계들을 수행하는 어떤 적절한 구성요소들, 장치들, 또는 시스템들의 어떤 적절한 조합이든지 고려하고 있다.

특정 실시예들에서, 상기 장치(230)에 의해 검출된 EMI 신호들은 상기 방법(500)에 의해 구축된 분류 모델에 대해 평가된다. 특정 실시예들에서, 그러한 신호들은, 원시 EMI 신호들을 전처리하고, 상기 전처리된 신호를 상기 방법(500)에 의해 구축된 상기 N차원 공간(또는 N차원 공간의 부분집합)에 대해 평가하여 (있다면) 상기 신호가 속하는 지문(들)을 평가함으로써, 평가될 수 있다. 상술한 바와 같이, EMI 신호들은 또한 상기 방법(500)에 의해 구축된 상기 분류 모델을 갱신하는 데 이용될 수 있다.

특정 실시예들에서, 하나 이상의 장치들은 특정 기능들을 제공하기 위해 추정된 상황을 이용할 수 있다. 예를 들면, 사용자가 프린터에 접근하는 경우, 대기중인 문서들이 자동으로 프린트될 수 있다. 다른 예로서, 프리젠테이션을 표시하기 위한 디스플레이와 같은, 공유 장치는, 사용자가 상기 장치 근처에 있을 때, 상기 사용자에 의해 자동으로 제어될 수 있다. 특정 실시예들에서, 사용자는 특정 상황에 연관된 기능들을 구성할 수 있다. 예를 들면, 사용자는, 트리거되거나(triggered), 또는 감지되는 특정 상황에 부분적으로 기초하는, 규칙을 입력할 수 있다. 상기 예들은 위치 및 전자 장치들의 존재 측면에서 상황을 논의하고 있지만, 본 발명은 어떤 적절한 물체로부터의 어떤 적절한 신호들로부터, 습도, 사용자의 활동률(activity rate), 하루 중 시간, 또는 상기 사용자의 다른 어떤 적절한 상황과 같은, 상황을 검출하는 것을 고려하고 있다.

특정 실시예들에서, 상기 장치(230)는 상기 장치(210)와 통신할 수 있다. 예를 들면, 상기 장치(210)는 EMI 신호들 내에 인코딩된 통신 신호들을 상기 장치(230)로 전송할 수 있다. 상기 장치(210)는, 예를 들면, 디스플레이를 수정(예를 들면, 상기 디스플레이의 적어도 일부를 켜고 끄는 것, 상기 디스플레이의 적어도 일부를 디밍(dimming)하는 것, 등)하거나, 와이파이 모듈 또는 블루투스 모듈을 켜고 끄거나, 또는 미리 결정된 패턴으로 어떤 특정한 회로를 사용 가능화(enabling)하거나 사용 불능화(disabling)함으로써, 그러한 신호들을 발생시킬 수 있다. 고 프레임 레이트(frame rate) 디스플레이들에서, 디스플레이의 수정은 시각적 콘텐츠의 프레임들 사이에서 수행될 수 있다.

특정 실시예들에서, 통신 신호들의 주파수는 전자기 스펙트럼의 미리 결정된 일부에 있을 수 있다. 이러한 예들에 의해 설명되는 바와 같이, 상기 장치(210)와 상기 장치(230) 중 하나 또는 둘 모두가 특정한 통신 기술을 이용할 수 없다고 하더라도, 상기 장치(210)는 상기 장치(210)의 기존 하드웨어를 이용하여 상기 장치(230)와 통신할 수 있다. 특정 실시예들에서, 두 장치들은 통신 신호들을 인코딩 및 디코딩하기 위한 미리 결정된 프로토콜을 식별하는 소프트웨어를 실행 또는 액세스할 수 있다.

특정 실시예들에서, 상기 장치(230)는, 예를 들면, 와이파이 또는 블루투스 연결을 이용하여, 상기 장치(210)와 직접 통신할 수 있다. 특정 실시예들에서, 상기 장치(230)는 상기 장치(210)를 감지 및 식별하고, 어떤 적절한 통신 기술을 통해 통신 세션을 수립할 수 있다.

특정 실시예들에서, EMI 신호들을 전송하거나 EMI 신호들의 전송을 용이하게 하기 위해, 하나의 하드웨어가 상기 장치(210)에 부착될 수 있다. 예를 들면, 상기 하드웨어는 상기 장치로부터의 특정 주파수 성분들을 증폭 및 필터링하는 공진기들을 포함할 수 있다. 그러한 하드웨어는 동글들(dongles), 스티커들, 태그들, 또는 다른 어떤 적절한 하드웨어를 포함할 수 있다.

상기 장치(230)에 의해 수신된 EMI 신호들은, 원시 형식이든지 또는 처리된 형식(도 4의 상기 방법(400), 도 5의 상기 방법(500), 또는 이 둘 모두에 따라 처리된 신호들과 같이)이든지 간에, 다수의 기능들에 이용될 수 있다. 예를 들면, 그러한 신호들은 상기 EMI 신호들의 소스(source)를 식별하거나, 상기 소스와 통신하거나, 사용자를 식별하거나, 상기 사용자 또는 상기 장치(210)의 상황을 식별하거나, 또는 다른 어떤 적절한 기능을 수행하는 데 이용될 수 있다.

특정 실시예들에서, 수신된 신호들 또는 수신된 신호들의 양태들을, 특정 EMI 신호들 또는 이 신호들의 특정한 양태들과 기능을 연관시키는 데이터 저장소 내의 참조 데이터와 비교함으로써, 기능이 제공될 수 있다. 본 발명은 그러한 데이터가, 상기 장치(210)에 대한 프로파일, 상기 EMI 신호들을 발생시키는 장치 또는 물체의 프로파일, 상기 사용자(240)에 대한 프로파일, 주변 상황에 대한 프로파일, 데이터베이스 내의 기록, 또는 이들의 어떤 적절한 조합과 같이, 어떤 적절한 형식이든 가질 수 있음을 고려하고 있다. 상기 비교에 기초하여, 상기 장치(230)이거나 또는 다른 어떤 적절한 컴퓨팅 장치일 수 있는, 상기 비교를 행하는 장치는 특정 기능을 초기화하거나, 상기 신호를 무시하거나, 상기 신호를 저장하거나, 상기 신호들에 대해 추가적인 처리를 수행하거나, 상기 신호들을 잡음으로서 특성화하거나, 또는 이들의 어떤 적절한 조합을 수행할 것을 결정할 수 있다.

특정 실시예들에서, 상기 장치(230)는 상기 참조 데이터의 전부 또는 일부를 포함할 수 있다. 특정 실시예들에서, 상기 장치(230)에 의해 저장된 데이터는, 예를 들면, 상술한 캘리브레이션에 기초하여, 상기 사용자에게 특유한 것일 수 있다. 특정 실시예들에서, 참조 데이터는 어떤 적절한 컴퓨팅 장치에든지 저장될 수 있다. 특정 실시예들에서, 데이터는, 예를 들면, 상기 사용자(240)와 유사한 하나 이상의 특성들(예를 들면, 나이, 성별, 위치 등)을 갖는 사용자들의 세트와 함께 수행되는 트레이닝, 또는 이 세트로부터 수집된 데이터에 기초하여, 상기 사용자(240)의 일 양태를 나타내는 것일 수 있다.

특정 실시예들에서, 신호들 또는 신호들의 특성들은 저장되어 참조 데이터를 수정(refine)하는 데 이용될 수 있다. 특정 실시예들에서, 데이터는, EMI 신호들 및 신호 특성들의 보다 정확한 분류를 보장하기 위해, 기계 학습 알고리즘들에 의해 이용될 수 있다. 특정 실시예들에서, 그러한 알고리즘들은, 특정 신호에 응답하여 특정 기능이 수행되었어야 했는지 아니면 수행되지 말았어야 했는지를 나타내는 입력과 같이, 사용자로부터의 입력을 이용할 수 있다.

상술한 바와 같이, 장치에 의해 수신된 EMI 신호들은 물체(예를 들면, 장치), 회로, 또는 구성요소 레벨에서 상기 EMI 신호들의 소스를 식별하는 데 이용될 수 있다. 소스를 식별하는 데 EMI 신호들을 이용함으로써 특별히 식별에 사용하고자 의도된 신호들을 요구하지 않고 식별이 가능할 수 있다. 상술한 바와 같이, 특정 물체들에 고유한 EMI 신호들(예를 들면, PSD 정보, 위상 정보, 또는 어떤 적절한 양태)은 어떠한 적절한 데이터 구조를 이용하여 저장될 수 있다.

특정 실시예들에서, 사용자는 또한 수신 장치에 EMI 신호들을 전송하는 하나 이상의 장치들을 명시적으로 식별함으로써 데이터베이스에 장치들을 추가할 수 있다. 그 다음에, 상기 수신 장치(또는 다른 어떤 적절한 컴퓨팅 장치)는 상기 신호들을 상기 식별된 장치와 상호 연관시킬 수 있다. 특정 실시예들에서, 장치의 EMI 신호들에 고유한 데이터는, 상기 장치 또는 상기 장치와 유사한 대표 장치(representative device)를 테스트하고, 결과적인 EMI 신호들을 식별하며, 상기 신호들 또는 상기 신호들의 양태들을 상기 장치의 식별과 관련시켜 저장함으로써, 결정될 수 있다. 특정 실시예들에서, 그러한 데이터는 상기 장치(230)에 포함되거나, 상이한 여러 장치들(230)에 의해 액세스 가능한 위치에(예를 들면, 서버 장치 상의 데이터베이스에) 저장되거나, 또는 이 두 가지 모두 수행될 수 있다.

특정 실시예들에서, 장치 식별은, 상황, 사용자의 신원, 또는 이 두 가지 모두와 같은, 다른 어떤 적절한 데이터를 고려할 수 있다. 특정 실시예들에서, 장치 식별과 함께 또는 장치 식별에 대한 대안으로서, 장치의 상태 또는 동작 모드가 식별될 수 있다. 예를 들면, 장치의 동작 상태, 즉, 상기 장치 내에서 동작하는 구성요소들 및 이러한 구성요소들의 특정한 동작 모드는, EMI 신호들로부터 식별될 수 있다. 예를 들면, 디스플레이 상의 디스플레이 패턴들 또는 블루투스나 와이파이 변조와 같은 인덕터들은 특정 동작 모드들 동안에 그러한 구성요소들에 특유한 EMI 신호들에 기초하여 감지될 수 있다.

특정 실시예들에서, 장치 식별은 사용자에게 통지들을 제공하는 데 이용될 수 있다. 예를 들면, 사용자는 리마인더들(reminders) 또는 메모들(notes)을 특정 장치들과 연관시킬 수 있다. 예를 들면, 커피 머신에 접촉하고 있는 사용자는 다가오는 약속을 상기하여, 더 많은 커피를 사는 것 등을 할 수 있다. 특정 실시예들에서, 장치 식별은 장치 상태 정보와 관련하여 사용되어 사용자에게 기능을 제공할 수 있다. 예를 들면, 상기 장치(230)는, 오븐이나 세탁기와 같은 장치로부터, 상기 장치가 동작을 끝냈음을 나타내는 EMI 신호들의 변화를 검출할 수 있다. 따라서, 상기 사용자는 상기 오븐이 요리를 끝냈다는 것 또는 상기 세탁기가 세탁 사이클을 끝냈다는 것을 통지 받을 수 있다. 다른 예로서, 상기 장치(230)는, 텔레비전, 컴퓨터, 또는 비디오 게임 콘솔의 전원이 켜진 시간의 양과 같은, 장치의 동작 상태의 시간의 길이를 추적할 수 있다. 특정 실시예들에서, 장치 및 상태 식별은 장치의 동작에 관한 데이터를 로깅하는 데 이용될 수 있다. 그러한 로그들(logs)은, 데이터 전송과 같은 이벤트가 발생하는 시기, 그것이 얼마나 오래 발생하는지, 그것이 얼마나 자주 발생하는지, 등을 포함할 수 있다.

특정 실시예들에서, 장치 및 상태 식별은, 개인화된 기능을 제공하기 위해, 장치들 간의 통신과 함께 이용될 수 있다. 예를 들면, 상기 장치(230)는 특정 장치 및 그 상태를 식별한 후, 그 자신 또는 연관된 사용자의 신원을 상기 식별된 장치에 전달할 수 있다. 상기 EMI 신호들을 발생시키는 장치는 그 다음에 사용자의 경험을 맞춤화하는 설정들 또는 다른 데이터를 액세스할 수 있다. 예를 들면, 커피 머신은 사용자의 미리 결정된 브루(brew)를 추출할 수 있다거나, 텔레비전 세트는 미리 결정된 채널에 맞춰질 수 있다거나, 하는 등의 경우가 있을 수 있다.

다른 예로서, EMI 신호들을 발생시키는 장치는 그 자체가 터치 기능을 갖지 않을 수도 있지만, 상기 장치(230)로부터 전달된 터치들을 감지할 수 있다. 상기 장치(230)는 상기 사용자와 상기 EMI 신호들을 발생시키는 장치 간의 접촉을 검출한 후, 그러한 접촉을 상기 장치에 전달할 수 있다. 그 다음에, 상기 장치는 상기 전달된 접촉 이벤트에 응답하여 콘텐츠를 표시하거나 또는 기능을 제공할 수 있다. 특정 실시예들에서, 상기 장치(230)는, 다른 장치들 또는 센서들에 의한 사용을 위한 배경 잡음 레벨을 결정하기 위해, 검출된 EMI 신호들을 이용할 수 있다. 예를 들면, 감지된 EMI 신호들에 관한 정보는 GPS 위치를 향상시키거나 또는 시끄러운 환경에서 통신 채널을 조정하는 데 이용될 수 있다.

특정 실시예들에서, 상기 장치(230)는 EMI 신호들을 전송하는 다른 장치와 사용자의 접촉 또는 상기 다른 장치에 대한 근접(예를 들면, 근처에서의 호버링(hovering))을 검출할 수 있다. 따라서, 상기 전송 장치는, 그 자체가 터치 감지 기술을 포함하지 않더라도, 터치 감지 기능을 구비할 수 있다. 도 6은 상기 장치(230)를 착용한 사용자와 EMI 신호들을 발생시키는 다수의 일반 가정용 장치들 사이의 접촉을 도시한다. 이러한 장치들이 자체로 터치 감지 기능을 갖지 않더라도, 이러한 장치들과의 접촉은 상기 장치(230)에 의해 감지될 수 있다.

특정 실시예들에서, 터치 또는 상호작용 이벤트는 장치의 특정 부분에 국부화될 수 있다. 예를 들면, EMI 방출은, 예를 들면, 이를 방출하는 하드웨어가 장치에서 상이한 물리적 위치들에 배치되어 있기 때문에, 상기 장치의 물리적 차원들을 따라 균일하지 않을 수 있다. 장치를 터치하거나 또는 장치에 가까이 갈 때 사용자의 신체에 의해 포획된 EMI 신호들을 분석함으로써, 상호 작용이 일어나는 상기 장치 상의 특정 부분 또는 부근이 상기 EMI 신호의 고유성(uniqueness)에 기초하여 결정될 수 있다.

특정 실시예들에서, 상기 장치(230)는, 수신된 EMI 신호의 이득을 조정하거나, EMI 신호를 획득하는 데 이용되는 샘플링 레이트를 조정하거나, EMI 신호를 검출 또는 처리하는 데 이용되는 차단 주파수를 조정하거나, 언더샘플링을 수행하거나, 또는 이들의 어떤 적절한 조합을 수행함으로써, 디스플레이 위에서 수행되는 제스처들과 비교하여 디스플레이와 접촉하여 수행되는 제스처들과 같은, 접촉 및 근접 접촉(near-contact) 상호작용들을 검출하고 서로 구별할 수도 있다. 따라서, 터치 감지 기술이 없는 장치들은, 상기 장치(230)가, 제스처들을 포함하여, 근접을 검출함에 따라, 3차원 제스처 기능을 구비할 수 있다. 특정 실시예들에서, 제스처들을 검출하기 위해, 근접 및 접촉 측정치들(measurements)은, 상기 장치(230) 상의 가속도계 또는 다른 어떤 적절한 센서와 같은, 다른 센서들로부터의 출력과 결합될 수 있다.

본 발명은 EMI 신호들을 발생시키는 어떠한 장치라도 어떤 적절한 터치 기능을 구비할 수 있음을 고려하고 있다. 예를 들면, 상기 장치(230)는, 사용자가 고온 또는 고전압 장치와 같은 장치에 접근할 때, 상기 사용자에게 경고할 수 있다. 다른 예로서, 사용자는 장치에 표시된 콘텐츠와 상호작용할 수 있다. 상기 장치(230)는 접촉을 검출하고 터치된 장치에 상기 접촉을 전달하며, 그 다음에 상기 터치된 장치는 적절한 기능을 실행한다. 터치 또는 호버링을 포함하는 제스처 기능도 또한 검출될 수 있다. 예를 들면, 사용자가 디스플레이 장치에 대해 상대적으로 움직임에 따라 수신되는 EMI의 변화로 인해 상기 장치(230)에 의해 감지되는, 스와이핑(swiping) 제스처를 수행함으로써, 표시된 슬라이드 쇼의 슬라이드들을 탐색할 수 있다. 이러한 제스처들은, 사용자와 결합된 EMI를 감지하는 전극들 이외에, 예를 들면, 가속도계 또는 자이로스코프(gyroscope)와 같은, 어떤 적절한 센서에 의해 감지될 수 있다. 특정 실시예들에서, 터치 검출은 장치 식별과 결합되어 사용자에게, 상기 사용자가 상기 장치에 접근 또는 접촉할 때의 장치 특정적 통지와 같은, 기능을 제공할 수 있다.

특정 실시예들에서, 트랜스듀서(transducer) 회로와 같은, 장치의 회로가 EMI 신호들 내의 메시지들을 인코딩하여 상기 장치(230)에 전송하는 데 이용될 수 있다. 예를 들면, 회로의 상태 변화(예를 들면, 켜거나 끄는 것, 또는 절전 모드(sleep mode)로 진입)는 검출된 EMI 신호를 변화시킨다. 따라서, 그러한 신호들의 의도적인 변조는 상기 장치(230)와의 통신을 갖는 EMI 신호들을 인코딩할 수 있다. 예를 들면, 장치의 디스플레이는 상이한 간격으로 상이한 색들을 깜박이거나, 상이한 간격으로 상이한 주파수의 소리들(가청음, 불가청음, 또는 둘 모두)을 내는 스피커들을 갖거나, 일정 간격으로 지문 판독기와 같은 구성요소들을 켜거나 끄거나, 또는 다른 어떤 적절한 변조를 수행할 수 있다.

특정 실시예들에서, 통신은 장치 또는 사용자 인증(authentication)에 이용될 수 있다. 예를 들면, 장치 및 상기 장치(230)는, 예를 들면, 블루투스와 같은, 통신 채널에 의해 페어링될 수 있다. 상기 사용자는, 상기 장치, 예를 들면, 상기 장치의 화면에 접촉할 수 있으며, 이는 상기 화면을 켜서 상기 화면이 상이한 색들을 이용하여 일정 패턴을 깜박이도록 트리거링할 수 있다. 상기 깜박임은 상기 화면에 접촉한 손가락 밑의 화면의 일부에서 발생할 수 있으며, 이에 따라 상기 프로세스가 상기 사용자에게 보이지 않게 할 수 있다. 이 패턴은 사용자와 결합되어 상기 장치(230)에 의해 수신되는 EMI 신호들을 발생시키며, 상기 장치(230)는 상기 신호들을 디코딩하고 블루투스 연결을 통해 잠금 해제 토큰(unlock token)을 상기 장치에 전송한다. 본 예에서의 상기 장치는, 예를 들면, 휴대폰, 태블릿, 랩탑, 데스크탑 컴퓨터, 차량, 문 또는 출입구(gate) 진입 시스템, 또는 다른 어떤 적절한 장치와 같은, 어떤 적절한 장치일 수 있다.

특정 실시예들에서, 인증은, 상기 장치(230), 상기 장치(230)와 결합된 상기 사용자, 또는 이 둘 모두와 연관된, 특정 설정 또는 데이터를 로딩하는 단계를 포함할 수 있다. 특정 실시예들에서, 상기 장치(230)는 상기 장치(230)와 연관된 사용자의 암호들 및 잠금 해제 토큰들에 대한 저장소(repository)로서의 역할을 할 수 있다. 예를 들면, 상이한 장치들 및 EMI 소스들과 연관된 사용자의 암호들은, 그 존재가 상기 장치(230)에 의해 감지되는 경우, 상기 장치(230)에 로딩되어, 상기 장치들을 자동으로 잠금 해제하는 데 이용될 수 있다. 본 발명은 통신이 적절하게 단방향성 또는 양방향성일 수 있음을 고려하고 있다.

특정 실시예들에서, 인코딩된 신호들은 EMI 신호들을 발생시키는 장치에 관한 특정 정보를 전송하는 데 이용될 수 있다. 예를 들면, 상기 장치는 미리 결정된 방식으로 트랜스듀서들을 스위칭하여 상기 장치의 MAC 주소를 전송할 수 있다. 상기 장치(230)는 자동 장치 식별 및 페어링을 수행하기 위해 식별 정보를 이용할 수 있다. 특정 실시예들에서, 사용자는, 어떤 적절한 통신 방식(scheme)을 통해 상기 장치(230)와 페어링될 수 있는, 대상 장치로 전송할 특정 콘텐츠를 식별할 수 있다. 그 다음에, 상기 사용자는 상기 데이터를 수신할 상기 대상 장치를 터치할 수 있다. 상기 대상 장치는 EMI 신호들을 변조하는 어떤 적절한 회로를 이용하여 신호를 인코딩함으로써, 상기 대상 장치의 MAC 주소와 같은, 식별 정보를 전송한다. 그 다음에, 상기 장치(230)는 상기 데이터를 전송하는 소스 장치와 상기 대상 장치 간의 통신을 수립할 수 있다.

특정 실시예들에서, 상기 소스 장치는 상기 장치(230)일 수 있다. 특정 실시예들에서, 상기 소스 장치는, 상기 소스 장치가 상기 대상 장치와의 통신을 수립하거나, 데이터를 상기 대상 장치로 전송하도록 지시하거나, 타겟 디바이스와의 통신 확립 및 소스 디바이스에 대한 지시 모두를 할 수도 있는, 상기 장치(230)와 통신하는 다른 장치일 수 있다. 본 예에서 예시하는 바와 같이, 상기 장치(230)는 둘 이상의 다른 장치들 간의 통신을 개시하고 및/또는 이 통신에 대한 중개자로서의 역할을 할 수 있다.

특정 실시예들에서, 검출된 EMI 신호들은 EMI 신호들을 방출하는 장치의 위치를 파악하는 데, 및 특정 실시예들에서, 상기 검출된 장치에 대한 상대적인 사용자의 위치를 파악하는 데 이용될 수 있다. 예를 들면, 그러한 신호들은 상기 검출된 장치가 위치하는 영역의 맵(map)을 생성하거나 개선시키는 데 이용될 수 있다. 검출된 장치가 알려진 위치(예를 들면, "거실의 책장", "부엌", "집", 등)에 있다면, 해당 장치의 위치에 관한 정보는 사용자의 환경의 맵을 생성하는 데 및/또는 상기 환경에서 사용자의 위치를 파악하는 데 이용될 수 있다.

특정 실시예들에서, 사용자 및 상기 사용자의 환경에서의 물체들의 위치 파악을 향상시키기 위해, 위치 신호들이, GPS 데이터, 와이파이 라우터 데이터, 또는 기지국(cell tower) 데이터 등과 같은, 다른 데이터와 관련하여 이용될 수 있다. 본 발명은, 장치가 있는 방, 상기 장치가 있는 방 안의 위치, 상기 장치가 있는 건물, 또는 상기 장치의 특정 위치 좌표(예를 들면, 위도 및 경도)를 포함하여, 상기 검출된 장치와 연관된 어떤 적절한 위치 데이터에 기초하여, 상기 장치 또는 사용자의 위치를 파악하는 것, 또는 사용자의 환경을 맵핑하는 것을 고려하고 있다.

본 발명은 그러한 위치 데이터가 어떠한 적절한 레벨의 정밀도를 가질 수 있음을 고려하고 있다. 특정 실시예들에서, 위치 데이터는 사용자의 위치를 파악하고 사용자의 환경의 맵을 상기 사용자에게 제공하는 데 이용될 수 있다. 특정 실시예들에서, 위치 데이터는 사용자의 환경의 맵을 생성하거나 보완하는 데, 또는 장치의 특정 위치에 대해 상대적인 사용자의 위치를 파악하는 데 이용될 수 있다. 특정 실시예들에서, 검출된 장치와 연관된 위치 데이터는, 사용자가 실내에 있는 경우와 같이, GPS 신호들이 약한 경우, 사용자의 위치 결정을 향상시키는 데 이용될 수 있다.

특정 실시예들에서, 한 명 이상의 사용자들이 터치 감지 장치와 상호작용할 수 있다. 상기 터치 감지 장치 및 상기 사용자들이 소지 또는 착용한 제2 장치로부터의 정보는 상기 사용자들을 식별하거나, 상기 사용자들을 특정 상호작용들과 연관시키거나, 또는 이 둘 모두를 수행하는 데 이용될 수 있다.

특정 실시예들에서, 제2 장치는 상기 사용자의 신체에 의해 전송되는 EMI 신호들을 검출할 수 있는 장치, 예를 들면, 상기 장치(230)일 수 있다. 예를 들면, 상기 제2 장치는, 블루투스와 같은, 통신 링크를 통해 터치 감지 장치와 페어링될 수 있다. 상기 터치 감지 장치는 터치 이벤트를 검출하고, 상기 터치 이벤트가 발생한 시간을 나타내는 타임스탬프(timestamp)와 같은 상황 데이터를 상기 터치 이벤트와 연관시킬 수 있다. 상기 제2 장치는 장치와의 접촉이 발생했다는 것을 나타내는 EMI 신호를 검출할 수 있으며, 이미 수행된 경우가 아니라면, 상기 장치를 상기 터치 감지 장치로서 식별할 수 있다. 그 다음에, 상기 제2 장치는 상기 접촉과, 상기 접촉이 발생한 때를 나타내는, 타임스탬프와 같은 상황 데이터를 연관시킬 수 있다. 상기 제2 장치는 상기 타임스탬프를, 상기 수신된 타임스탬프를 상기 터치 감지 장치가 검출한 상기 터치 이벤트와 연관된 타임스탬프와 이후에 비교할 수 있는, 상기 터치 감지 장치로 전달할 수 있다. 상기 두 타임스탬프들이, 예를 들면, 일정 허용오차(tolerance) 내에서, 충분히 유사하다면, 상기 터치 감지 장치는 상기 터치 이벤트 및 검출된 접촉이 동일한 이벤트를 나타내는 것으로 결론 내릴 수 있다. 따라서, 상기 이벤트와 연관된 사용자는, 상기 사용자 또는 제2 장치에 ID를 할당함으로써, 상기 사용자 또는 장치를 식별하는 제2 장치로부터 정보를 수신함으로써, 또는 다른 어떤 적절한 수단에 의해, 식별될 수 있다.

본 예에서는 상기 터치 감지 장치가 타임스탬프들을 수신하고 비교하는 것으로 설명하고 있지만, 본 발명은 상기 터치 감지 장치가 자신의 타임스탬프를, 비교를 수행할 수 있는, 상기 제2 장치로 전달할 수 있음을 고려하고 있다. 본 발명은 각 장치가 자신의 타임스탬프 및 다른 어떤 적절한 정보를, 비교를 수행하거나 또는 비교를 수행하기 위한 다른 어떤 장치로 상기 정보를 전달할 수 있는, 서버 또는 사용자의 스마트 폰과 같은, 다른 장치로 전송할 수 있다는 것을 더 고려하고 있다.

특정 실시예들에서, 타임스탬프는, 접촉이 처음 시작되는 때와 같이, 연속적인 터치 이벤트 동안 특정 시점에서 터치 이벤트와 연관될 수 있다. 특정 실시예들에서, 타임스탬프는 연속적인 터치 이벤트 동안 여러 접촉 지점들 각각의 접촉 시간을 식별할 수 있다. 예를 들면, 타임스탬프는 일정한 간격으로 접촉 시간을, 시간 또는 터치 감지 표면에 대해 상대적으로 움직인 거리의 함수로서, 기록할 수 있다.

특정 실시예들에서, 타임스탬프는 터치 감지 장치와의 접촉 지속시간을 기록할 수 있다. 예를 들면, 타임스탬프는 접촉이 처음 식별된 때 기록을 시작하여 상기 접촉이 중단될 때까지 기록을 계속할 수 있다. 특정 실시예들에서, 타임스탬프는, 다중 터치 제스처와 같은, 다중 터치 이벤트에서 각 접촉 지점과 연관된 시간을 식별할 수 있다. 예를 들면, 상기 예에서 상기 제2 장치가 EMI 신호를 감지하면, 장치와 접촉한 피부의 표면적이 더 클수록 결과적인 EMI 신호의 크기가 더 커짐에 따라, 다중 터치 제스처로부터의 각 접촉 지점이 감지될 수 있다. 또한, 사용자가 정주하여 있는 경우라도, 접촉 및 분리는 EMI 신호들에 기초하여 검출될 수 있다.

상기 예들은, 터치 이벤트가 특정 사용자에 기인하는 것인지 여부를 결정하기 위해, 타임스탬프를 터치 이벤트와 연관시킨다. 타임스탬프는 터치 이벤트를 사용자와 연관시키는 데 이용될 수 있는 상황 데이터의 일 예이다. 터치 장치에 의해 감지된 터치 이벤트들을, 사용자의 웨어러블 장치와 같은, 제2 장치에 의해 감지된 터치 이벤트들과 매칭하기 위해, 어떤 적절한 시간 종속적 센서 측정값(reading)이든 상황 데이터로서 이용될 수 있다.

예를 들면, 가속도계, 마이크, 또는 자기장 센서로부터의 시간 종속적 센서 데이터가 터치 이벤트를 사용자와 연관시키는 데 이용될 수 있다. 예를 들면, 사용자의 터치 이벤트의 임펄스(impulse)가 터치 감지 장치에 의해 검출될 수 있다. 사용자의 손이 터치된 장치를 향하여 및 그 장치 상에서 움직임에 따라, 해당 신호는 사용자 상의 웨어러블 장치에 의해 포획된 가속도계 데이터와 비교될 수 있다. 다른 예로서, 사용자의 손을 터치 장치와 접촉하고 그로부터 들어올리는 움직임은, 예를 들면, 손목에 착용된 장치의 가속도계에 의해, 검출될 수 있으며, 터치된 장치에 의해 검출된 터치 이벤트들은 시간적으로 상기 터치 장치로의 사용자 손의 이동과 상기 터치 장치로부터의 상기 사용자 손의 이동 사이에 개재되어야 하므로, 해당 움직임은 터치 센서에 의해 검출되는 터치 이벤트들 및 터치 이벤트들의 지속 시간과 비교될 수 있다. 다른 예로서, 웨어러블 장치 상의 마이크는 터치 이벤트에 의해 발생되는 음파들을 검출할 수 있으며, 해당 신호로부터 검출된 상기 터치 이벤트는 상기 터치 장치에 의해 검출된 터치 이벤트와 비교될 수 있다.

본 발명은 터치 이벤트들을 검출하기 위해, 타임스탬프들에 대해 추가적으로 또는 대안적으로, 어떤 적절한 시간 종속적 센서 데이터라도 이용될 수 있음을 고려하고 있다. 본 발명은 그러한 어떤 센서들 또는 센서들의 조합이든지 터치된 장치 또는 웨어러블 장치에, 또는 둘 모두에 포함될 수 있음을 고려하고 있다.

특정 실시예들에서, 사용자가 식별된 경우, 터치 이벤트와 연관된 사용자의 신원은, 예를 들면, 사용자 특정적 데이터를 로딩하거나 실행함으로써, 사용자 경험을 맞춤화하는 데 이용될 수 있다. 그러한 데이터는 특정 설정들, 애플리케이션들, 및 콘텐츠를 포함할 수 있다. 예를 들면, 상기 연관된 사용자가 식별된 경우, 사용자의 암호 키체인(keychain)이 액세스될 수 있다. 다른 예로서, 사용자가 구매하거나 또는 장치에 설치한 애플리케이션들은 상기 터치된 장치에 로딩될 수 있다. 다른 예로서, 사용자의 이메일들과 같이, 애플리케이션 내의 사용자 특정적 데이터는, 상기 연관된 사용자가 식별된 경우, 로딩되거나 또는 액세스될 수 있다.

다른 예로서, 사용자 식별은 상기 식별된 사용자를 자동으로 상기 장치에 로깅할 수 있으며, 상기 사용자에게 특정적인 프로파일 또는 다른 데이터를 사용하여 그렇게 할 수 있다. 다른 예로서, 배경 이미지, 화면 밝기, 볼륨 설정 등과 같은, 사용자 선호사항들(preferences)이 로딩될 수 있다. 다른 예로서, 예를 들면, 사용자가 어린 아이로 식별된 경우, 콘텐츠 필터가 사용될 수 있다. 다른 예로서, 장치와 상호작용하도록, 요청된 데이터를 액세스하도록, 또는 터치 이벤트들과 연관된 요청된 기능을 수행하도록 인가되지 않은 사용자로 인해 터치 이벤트들이 발생한 경우, 상기 터치 이벤트들은 취소될 수 있다. 특정 실시예들에서, 인가되지 않은 사용자가 검출되면 잠금 해제되어 있던 장치가 잠길 수 있다.

사용자 식별과 연관된 기능의 예로서, 제1 사용자는 터치 감지 장치에 접촉할 수 있다. 상기 접촉은, 상기 장치(230)와 같은, 제2 장치에 의해 검출될 수 있으며, 상기 사용자는, 예를 들면, 상술한 절차들을 이용하여, 식별될 수 있다. 상기 제1 사용자는 상기 장치 상에서 이메일 애플리케이션을 열 수 있으며, 상기 장치는 이에 따라 상기 제1 사용자의 이메일을 로딩할 수 있다. 제2 사용자가 상기 장치에 접촉하게 되어 상기 이메일 애플리케이션을 여는 경우, 해당 사용자는 식별될 수 있고 이에 따라 상기 제2 사용자의 이메일이 로딩될 수 있다. 특정 실시예들에서, 상기 장치는, 서버와 같은, 다른 장치에 저장된 사용자의 프로파일로부터 사용자의 정보를 액세스할 수 있다. 특정 실시예들에서, 상기 사용자의 정보는 상기 터치된 장치에 저장될 수 있다. 특정 실시예들에서, 기 사용자의 정보는 상기 제2 장치에 저장될 수 있다.

특정 실시예들에서, 사용자 식별은 공유된 장치들, 애플리케이션들, 및 데이터를 향상시킬 수 있다. 예를 들면, 공유된 문서들 상의 주석들(annotations)은 식별된 사용자들 간에 구별될 수 있다.

특정 실시예들에서, 두 명 이상의 사용자들이 장치와 동시에 상호작용할 수 있다. 장치와 상호작용하는 각 사용자는, 각 사용자가 해당 사용자와 연관된, 상기 장치(230)와 같은, 제2 장치를 가지면, 상술한 예를 이용하여 식별될 수 있다. 보다 일반적으로, N 명의 사용자들은, N-1 명의 사용자들이 연관된 제2 장치를 가지면, 식별될 수 있다.

도 7은 터치 감지 장치와 동시에 상호작용하는 여러 사용자들의 예시적 식별들을 도시한다. 도 7에 도시한 바와 같이, 사용자들(720A, 720B, 및 720C) 각각은 터치 감지 장치(710)와 같은 공유된 장치 상에서 터치 이벤트들을 발생시키고 있다. 사용자들은 예시적 장치인 손목 시계들(730A, 730B, 및 730C)을 각각 착용하고 있다. 상기 장치(710)에 의해 결정되는 각 사용자의 터치 상호작용은, 예를 들면, 제1 접촉의 시간, 마지막 접촉, 또는 접촉들의 지속시간 등을 나타내는 타임스탬프와 같은, 상황 데이터와 연관된다. 동시에, 상기 장치들(730A, 730B, 및 730C) 각각은 접촉 이벤트들을 기록하고 타임스탬프들과 같은 상황 데이터를 상기 접촉 이벤트들과 연관시킨다.

도 7에 도시한 바와 같이, 사용자(720A)에 대해 장치(730A)에 의해 결정되는 접촉(750A)과 연관된 타임스탬프는 상기 사용자(720A)에 의해 발생되는 터치 이벤트에 대해 상기 장치(710)에 의해 결정되는 접촉(740A)과 연관된 타임스탬프에 대응한다. 접촉(750B 및 750C)과 연관된 타임스탬프들은 마찬가지로 접촉(740B 및 740C)과 연관된 타임스탬프들과 각각 상응한다. 따라서, 상기 장치(710), 상기 장치들(720A 내지 720C), 또는 다른 어떤 적절한 장치는, 상기 접촉들(750A 내지 750C)에 대한 타임스탬프들과 상기 접촉들(740A 내지 740C)에 대한 타임스탬프들 간의 대응에 기초하여, 특정 사용자들과의 특정 터치 이벤트들을 식별할 수 있다.

특정 실시예들에서, 상기 장치(710)는 상기 사용자의 신원에 기반하여 상이한 출력 또는 기능을 제공할 수 있다. 예를 들면, 상기 장치(710)는 각 사용자에게 입력 색(input color)을 할당할 수 있고, 상기 장치(710)의 디스플레이 상의 사용자의 터치 입력은 해당 사용자의 할당된 색을 이용하여 표시될 수 있다. 본 발명은 터치 및 시간 측정치들이, 도 7에 도시된 터치 및 시간 측정치들을 포함하되 이들에 제한되지 않으면서, 어떤 적절한 형식이든지 취할 수 있음을 고려하고 있다. 도 7의 예는 시간적으로 순차적으로 발생하는 터치 이벤트들을 도시하고 있지만, 본 발명은 동시에 발생하는 터치 이벤트들 - 또는 순차적 및 동시적 터치 이벤트들의 조합을 포함하는 터치 이벤트들 - 이 본 명세서에서 설명하는 방법들을 이용하여 구별될 수 있다는 것을 고려하고 있다.

사용자와 터치 감지 장치 간의 접촉은 상기 제2 장치에서의 다수의 온보드(on-board) 센서들을 사용하여 검출될 수 있다. 상기 예들은 EMI 센서를 사용하여 접촉을 검출하는 것을 논의하고 있지만, 본 발명은, 예를 들면, 가속도계, 마이크, 또는 자기장 센서와 같은, 어떤 적절한 센서 또는 센서들의 조합이든지 이용하여 접촉을 검출하는 것을 고려하고 있다. 특정 실시예들에서, 센서에 의해 감지된 접촉은 타임스탬프와 연관되고, 해당 타임스탬프는 터치 감지 장치에 의해 검출된 접촉 이벤트와 연관된 타임스탬프와 비교된다.

도 8은 예시적 장치(830)의 가속도계로부터의 데이터를 이용한 사용자의 예시적 식별을 도시한다. 도 8에 나타낸 바와 같이, 사용자(820)는 손목 시계(830)를 착용하고 있고 장치(810)와 상호작용하고 있다. 상기 사용자(820)는 터치 이벤트들(840A 내지 840C)을 생성한다. 상기 장치(810)는 터치 이벤트들을 기록하고, 타임스탬프들을 상기 터치 이벤트들에 대응하는 기록된 접촉들(850A 내지 850C)과 연관시킨다. 또한, 상기 장치(830)의 가속도계는 상기 터치 이벤트들(840A 내지 840C)을 검출하고, 가속도계 데이터(860A 내지 860C)에 기초하여 타임스탬프들을 연관시킨다. 각 터치 이벤트는, 상기 장치(810) 및 상기 장치(830)에 의해 기록된 상기 타임스탬프들을 비교함으로써, 사용자와 연관될 수 있다. 특정 실시예들에서, 애플리케이션 또는 기능은, 특정 사용자의 식별을 돕기 위해, 도 8에 도시된 바와 같이, 다수의 탭(tap) 이벤트들을 요구할 수 있다. 예를 들면, 사용자는, 장치에 로그인하거나 또는 사용자의 이메일들과 같은 사용자 특정적 콘텐츠를 액세스하기 위해, 디스플레이를 세 번 탭하도록 요청받을 수 있다.

특정 실시예들에서, 터치 감지 장치 및 제2 장치에 의해 검출되는 터치 이벤트들 간의 래그(lag)는 터치 이벤트들을 정확히 연관시키기 위해 결정될 수 있다. 래그는 상이한 감지 기술들과 연관된 상이한 처리 속도들, 완전히 동기화되지는 못한 시계들, 타임스탬프들 또는 다른 상황 데이터의 통신에 있어서의 지연들, 또는 이들의 어떤 적절한 조합으로 인해 발생할 수 있다. 특정 실시예들에서, 예를 들면, 사용자에게 디스플레이에 접촉하도록 요청하고 두 가지 상이한 감지 기술들과 각각 연관된 두 개의 타임스탬프들의 차이를 비교함으로써, 캘리브레이션 이벤트 동안 특정 장치 또는 감지 기술에 대한 래그가 결정될 수 있다. 특정 실시예들에서, 그 다음에, 감지 기술들을 동기화하기 위해, 하나 이상의 오프셋들(offsets)이 하나 또는 두 가지 감지 기술들과 연관된 타임스탬프들에 적용될 수 있다.

특정 실시예들에서, 타임스탬프는 터치 이벤트가 검출되었다는 통지일 수 있으며, 즉, 상기 통지는 그 자체가 터치 이벤트가 방금 발생했음을 나타내는 타임스탬프일 수 있다. 이러한 실시예에서, 통신에 있어서의 래그는 검출 시기와 통지가 수신된 시기 간의 차이를 설명하기 위해 결정될 수 있다. 예를 들면, 터치 감지 장치 및 제2 장치는, 예를 들면, 와이파이 연결을 이용하여, 페어링될 수 있다. 상기 터치 감지 장치는 상기 제2 장치로부터 통지를 요청하고, 상기 요청 시기를 상기 통지가 수신되는 시기와 비교할 수 있다. 상기 터치 감지 장치는 적절한 동기화 오프셋을 결정하기 위해 상기 두 시기들 간의 차이를 이용할 수 있다.

도 9는 예시적 컴퓨터 시스템(900)을 도시한다. 특정 실시예들에서, 하나 이상의 컴퓨터 시스템들(900)은 본 명세서에서 설명 또는 도시한 하나 이상의 방법들의 하나 이상의 단계들을 수행한다. 본 명세서에서 설명하는 프로세스들 및 시스템들은 하나 이상의 컴퓨터 시스템들(900)을 이용하여 구현될 수 있다. 특정 실시예들에서, 하나 이상의 컴퓨터 시스템들(900)은 본 명세서에서 설명 또는 도시한 기능을 제공한다. 특정 실시예들에서, 하나 이상의 컴퓨터 시스템들(900)에서 실행되는 소프트웨어는 본 명세서에서 설명 또는 도시한 하나 이상의 방법들의 하나 이상의 단계들을 수행하거나 또는 본 명세서에서 설명 또는 도시한 기능을 제공한다. 특정 실시예들은 하나 이상의 컴퓨터 시스템들(900)의 하나 이상의 부분들을 포함한다. 본 명세서에서, 적절한 경우, 컴퓨터 시스템에 대한 언급은 컴퓨팅 장치를 포함할 수 있으며, 그 반대도 마찬가지다. 또한, 적절한 경우, 컴퓨터 시스템에 대한 언급은 하나 이상의 컴퓨터 시스템들을 포함할 수 있다.

본 발명은 어떤 적절한 수의 컴퓨터 시스템들(900)이든지 고려하고 있다. 본 발명은 상기 컴퓨터 시스템(900)이 어떤 적절한 물리적 형태든지 취할 수 있음을 고려하고 있다. 제한하고자 함이 아니라 예로서, 상기 컴퓨터 시스템(900)은 내장형 컴퓨터 시스템, 시스템 온 칩(system-on-chip, SOC), 단일 보드 컴퓨터 시스템(single-board computer system, SBC)(예를 들면, 컴퓨터 온 모듈(computer-on-module, COM) 또는 시스템 온 모듈(system-on-module, SOM)), 데스크탑 컴퓨터 시스템, 랩탑 또는 노트북 컴퓨터 시스템, 대화형 키오스크(interactive kiosk), 메인프레임, 컴퓨터 시스템들의 망(mesh), 휴대 전화, 개인 휴대 정보 단말기(personal digital assistant, PDA), 서버, 태블릿 컴퓨터 시스템, 또는 이들 중 둘 이상의 조합일 수 있다. 적절한 경우, 상기 컴퓨터 시스템(900)은 하나 이상의 컴퓨터 시스템들(900)을 포함하거나; 단일형이거나(unitary) 또는 분산되거나(distributed); 다수의 위치들에 걸쳐 있거나; 다수의 기계들에 걸쳐 있거나; 다수의 데이터 센터들에 걸쳐 있거나; 또는 하나 이상의 네트워크들에서 하나 이상의 클라우드 구성요소들을 포함할 수 있는, 클라우드에 상주할 수 있다. 적절한 경우, 상기 하나 이상의 컴퓨터 시스템들(900)은 실질적인 공간적 또는 시간적 제한 없이 본 명세서에서 설명 또는 도시한 하나 이상의 방법들의 하나 이상의 단계들을 수행할 수 있다. 제한하고자 함이 아니라 예로서, 상기 하나 이상의 컴퓨터 시스템들(900)은 실시간으로 또는 배치 모드(batch mode)로 본 명세서에서 설명 또는 도시한 하나 이상의 방법들의 하나 이상의 단계들을 수행할 수 있다. 적절한 경우, 상기 하나 이상의 컴퓨터 시스템들(900)은 상이한 때에 또는 상이한 위치들에서 본 명세서에서 설명 또는 도시한 하나 이상의 방법들의 하나 이상의 단계들을 수행할 수 있다.

특정 실시예들에서, 상기 컴퓨터 시스템(900)은 프로세서(902), 메모리(904), 저장소(906), 입/출력(input/output(I/O)) 인터페이스(908), 통신 인터페이스(910), 및 버스(912)를 포함한다. 본 발명은 특정한 수의 특정 구성요소들을 특정 배열로 포함하는 특정 컴퓨터 시스템을 설명하고 도시하고 있지만, 본 발명은 어떤 적절한 수의 어떤 적절한 구성요소들을 어떤 적절한 배열로 포함하는 어떤 적절한 컴퓨터 시스템이든지 고려하고 있다.

특정 실시예들에서, 상기 프로세서(902)는, 컴퓨터 프로그램을 이루는 명령어들(instructions)과 같은, 명령어들을 실행하기 위한 하드웨어를 포함한다. 제한하고자 함이 아니라 예로서, 명령어들을 실행하기 위해, 상기 프로세서(902)는 내부 레지스터, 내부 캐시, 상기 메모리(904), 또는 상기 저장소(906)으로부터 상기 명령어들을 검색(또는 페치(fetch))하고, 이들을 디코딩 및 실행한 다음, 하나 이상의 결과들을 내부 레지스터, 내부 캐시, 상기 메모리(904), 또는 상기 저장소(906)에 기입할 수 있다.

특정 실시예들에서, 상기 프로세서(902)는 데이터, 명령어들, 또는 주소들을 위한 하나 이상의 내부 캐시들을 포함할 수 있다. 본 발명은, 적절한 경우, 상기 프로세서(902)가 어떤 적절한 수의 어떤 적절한 내부 캐시들이든지 포함하는 것을 고려하고 있다. 제한하고자 함이 아니라 예로서, 상기 프로세서(902)는 하나 이상의 명령어 캐시들, 하나 이상의 데이터 캐시들, 및 하나 이상의 변환 색인 버퍼들(translation lookaside buffers, TLBs)을 포함할 수 있다. 상기 명령어 캐시들 내의 명령어들은 상기 메모리(904) 또는 저장소(906) 내의 명령어들의 복사본들일 수 있으며, 상기 명령어 캐시들은 상기 프로세서(902)에 의한 이들 명령어들의 검색 속도를 높일 수 있다. 상기 데이터 캐시들 내의 데이터는 상기 프로세서(902)에서 실행되는 명령어들이 동작하기 위한 상기 메모리(904) 또는 저장소(906) 내의 데이터의 복사본들이거나; 상기 프로세서(902)에서 실행되는 후속 명령어들에 의한 액세스를 위한 또는 상기 메모리(904) 또는 저장소(906)에 기입하기 위한, 상기 프로세서(902)에서 실행된 이전 명령어들의 결과들이거나; 또는 다른 적절한 데이터일 수 있다. 상기 데이터 캐시들은 상기 프로세서(902)에 의한 독출 또는 기입 동작들의 속도를 높일 수도 있다. 상기 TLBs는 상기 프로세서(902)를 위한 가상 주소 변환(virtual-address translation)의 속도를 높일 수 있다.

특정 실시예들에서, 상기 프로세서(902)는 데이터, 명령어들, 또는 주소들을 위한 하나 이상의 내부 레지스터들을 포함할 수 있다. 본 발명은, 적절한 경우, 상기 프로세서(902)가 어떤 적절한 수의 어떤 적절한 내부 레지스터들이든지 포함하는 것을 고려하고 있다. 적절한 경우, 상기 프로세서(902)는 하나 이상의 산술 논리 장치들(arithmetic logic units, ALUs)을 포함하거나; 멀티-코어 프로세서이거나; 또는 하나 이상의 프로세서들(902)을 포함할 수 있다. 본 발명이 특정 프로세서를 설명하고 도시하고 있지만, 본 발명은 어떤 적절한 프로세서든지 고려하고 있다.

특정 실시예들에서, 상기 메모리(904)는 상기 프로세서(902)가 실행하기 위한 명령어들 또는 상기 프로세서(902)가 동작하기 위한 데이터를 저장하는 메인 메모리를 포함할 수 있다. 제한하고자 함이 아니라 예로서, 상기 컴퓨터 시스템(900)은 상기 저장소(906) 또는 다른 소스(예를 들면, 다른 컴퓨터 시스템(900))로부터 상기 메모리(904)로 명령어들을 로딩할 수 있다. 그 다음에, 상기 프로세서(902)는 상기 메모리(904)로부터 내부 레지스터 또는 내부 캐시로 상기 명령어들을 로딩할 수 있다. 상기 명령어들을 실행하기 위해, 상기 프로세서(902)는 상기 내부 레지스터 또는 내부 캐시로부터 상기 명령어들을 검색하고 이들을 디코딩할 수 있다. 상기 명령어들의 실행 중 또는 후에, 상기 프로세서(902)는 하나 이상의 결과들(중간 또는 최종 결과들일 수 있음)을 상기 내부 레지스터 또는 내부 캐시에 기입할 수 있다. 그 다음에, 상기 프로세서(902)는 상기 하나 이상의 결과들을 상기 메모리(904)에 기입할 수 있다.

특정 실시예들에서, 상기 프로세서(902)는 하나 이상의 내부 레지스터들 또는 내부 캐시들 내의 또는 상기 메모리(904) 내의 명령어들만을 실행하고(상기 저장소(906) 또는 다른 곳과는 대조적임), 하나 이상의 내부 레지스터들 또는 내부 캐시들 내의 또는 상기 메모리(904) 내의 데이터 상에서만 동작한다(상기 저장소(906) 또는 다른 곳과는 대조적임). 하나 이상의 메모리 버스들(각각 주소 버스 및 데이터 버스를 포함할 수 있음)은 상기 프로세서(902)와 상기 메모리(904)를 결합할 수 있다. 상기 버스(812)는, 후술하는 바와 같이, 하나 이상의 메모리 버스들을 포함할 수 있다. 특정 실시예들에서, 하나 이상의 메모리 관리 장치들(memory management units, MMUs)이 상기 프로세서(902)와 상기 메모리(904) 사이에 상주하여, 상기 프로세서(902)에 의해 요청되는 상기 메모리(904)에 대한 액세스를 용이하게 한다.

특정 실시예들에서, 상기 메모리(904)는 랜덤 액세스 메모리(random access memory, RAM)를 포함한다. 이 RAM은, 적절한 경우, 휘발성 메모리일 수 있으며, 이 RAM은, 적절한 경우, 동적 RAM(dynamic RAM, DRAM) 또는 정적 RAM(static RAM, SRAM)일 수 있다. 또한, 적절한 경우, 이 RAM은 단일 포트(single-ported) 또는 다중 포트(multi-ported) RAM일 수 있다. 본 발명은 어떤 적절한 RAM이든지 고려하고 있다. 상기 메모리(904)는, 적절한 경우, 하나 이상의 메모리들(904)을 포함할 수 있다. 본 발명이 특정 메모리를 설명 및 예시하고 있지만, 본 발명은 어떤 적절한 메모리든지 고려하고 있다.

특정 실시예들에서, 상기 저장소(906)는 데이터 또는 명령어들을 위한 대용량 저장소를 포함할 수 있다. 제한하고자 함이 아니라 예로서, 상기 저장소(906)는 하드 디스크 드라이브(hard disk drive, HDD), 플로피 디스크 드라이브, 플래시 메모리, 광 디스크, 광자기 디스크, 자기 테이프, 범용 직렬 버스(Universal Serial Bus, USB) 드라이브, 또는 이들 중 둘 이상의 조합을 포함할 수 있다. 상기 저장소(906)는, 적절한 경우, 탈착식 또는 비탈착식(또는 고정식) 매체를 포함할 수 있다. 상기 저장소(906)는, 적절한 경우, 상기 컴퓨터 시스템(900)의 내부 또는 외부에 있을 수 있다.

특정 실시예들에서, 상기 저장소(906)는 비휘발성 고체 상태 드라이브(solid-state drive)이다. 특정 실시예들에서, 상기 저장소(906)는 판독 전용 메모리(read-only memory, ROM)를 포함할 수 있다. 적절한 경우, 이 ROM은 마스크-프로그램 ROM(mask-programmed ROM), 프로그램 가능 ROM(programmable ROM, PROM), 소거 가능 PROM(erasable PROM, EPROM), 전기적 소거 가능 PROM(electrically erasable PROM, EEPROM), 전기적 변경 가능 ROM(electrically alterable ROM, EAROM), 플래시 메모리, 또는 이들 중 둘 이상의 조합을 포함한다. 본 발명은 대용량 저장소(906)가 어떤 적절한 물리적 형태든지 취한다는 것을 고려하고 있다. 상기 저장소(906)는, 적절한 경우, 상기 프로세서(902)와 상기 저장소(906) 간의 통신을 용이하게 하는 하나 이상의 저장 제어 장치들(storage control units)을 포함할 수 있다. 적절한 경우, 상기 저장소(906)는 하나 이상의 저장소들(906)을 포함할 수 있다. 본 발명이 특정 저장소를 설명 및 예시하고 있지만, 본 발명은 어떤 적절한 저장소든지 고려하고 있다.

특정 실시예들에서, 상기 I/O 인터페이스(908)는, 상기 컴퓨터 시스템(900)과 하나 이상의 I/O 장치들 간의 통신을 위한 하나 이상의 인터페이스들을 제공하는, 하드웨어, 소프트웨어, 또는 이 둘 모두를 포함한다. 상기 컴퓨터 시스템(900)은, 적절한 경우, 이들 I/O 장치들 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 이들 I/O 장치들 중 하나 이상은 사람과 상기 컴퓨터 시스템(900) 간의 통신을 사용 가능화할 수 있다. 제한하고자 함이 아니라 예로서, I/O 장치는 키보드, 키패드, 마이크, 모니터, 마우스, 프린터, 스캐너, 스피커, 스틸 카메라, 스타일러스(stylus), 태블릿, 터치 스크린, 트랙 볼, 비디오 카메라, 다른 적절한 I/O 장치, 또는 이들 중 둘 이상의 조합을 포함할 수 있다. I/O 장치는 하나 이상의 센서들을 포함할 수 있다.

본 발명은 어떤 적절한 I/O 장치들 및 이들을 위한 어떤 적절한 I/O 인터페이스들(908)이든지 고려하고 있다. 적절한 경우, 상기 I/O 인터페이스(908)는 상기 프로세서(902)가 이러한 I/O 장치들 중 하나 이상을 구동할 수 있게 하는 하나 이상의 장치 또는 소프트웨어 드라이버들을 포함할 수 있다. 상기 I/O 인터페이스(908)는, 적절한 경우, 하나 이상의 I/O 인터페이스들(908)을 포함할 수 있다. 본 발명이 특정 I/O 인터페이스를 설명 및 예시하고 있지만, 본 발명은 어떤 적절한 I/O 인터페이스든지 고려하고 있다.

특정 실시예들에서, 상기 통신 인터페이스(910)는, 상기 컴퓨터 시스템(900)과 하나 이상의 다른 컴퓨터 시스템들(900) 또는 하나 이상의 네트워크들 간의 통신(예를 들면, 패킷 기초(packet-based) 통신)을 위한 하나 이상의 인터페이스들을 제공하는, 하드웨어, 소프트웨어, 또는 이 둘 모두를 포함할 수 있다. 제한하고자 함이 아니라 예로서, 상기 통신 인터페이스(910)는 이더넷(Ethernet) 또는 다른 유선 기초 네트워크와 통신하기 위한 네트워크 인터페이스 제어기(network interface controller, NIC) 또는 네트워크 어댑터, 또는 와이파이 네트워크와 같은 무선 네트워크와 통신하기 위한 무선 NIC(wireless NIC, WNIC) 또는 무선 어댑터를 포함할 수 있다.

본 발명은 어떤 적절한 네트워크 및 이를 위한 어떤 적절한 통신 인터페이스(910)든지 고려하고 있다. 제한하고자 함이 아니라 예로서, 상기 컴퓨터 시스템(900)은 애드 혹(ad hoc) 네트워크, 개인 영역 네트워크(personal area network, PAN), 로컬 영역 네트워크(local area network, LAN), 광역 네트워크(wide area network, WAN), 도시권 네트워크(metropolitan area network, MAN), 인체 네트워크(body area network, BAN), 인터넷의 하나 이상의 부분들, 또는 이들 중 둘 이상의 조합과 통신할 수 있다. 이들 네트워크들 중 하나 이상의 네트워크들의 하나 이상의 부분들은 유선 또는 무선일 수 있다. 일 예로서, 상기 컴퓨터 시스템(900)은 무선 PAN(wireless PAN, WPAN)(예를 들면, 블루투스 WPAN), 와이파이 네트워크, WI-MAX 네트워크, 셀룰러 폰 네트워크(예를 들면, 글로벌 이동 통신 시스템(Global System for Mobile Communications, GSM) 네트워크), 다른 적절한 무선 네트워크, 또는 이들 중 둘 이상의 조합과 통신할 수 있다. 상기 컴퓨터 시스템(900)은, 적절한 경우, 이 네트워크들 중 어떤 것을 위한 어떤 적절한 통신 인터페이스(910)라도 포함할 수 있다. 상기 통신 인터페이스(910)는, 적절한 경우, 하나 이상의 통신 인터페이스들(910)을 포함할 수 있다. 본 발명인 특정 통신 인터페이스를 설명 및 예시하고 있지만, 본 발명은 어떤 적절한 통신 인터페이스든지 고려하고 있다.

특정 실시예들에서, 상기 버스(812)는 상기 컴퓨터 시스템(900)의 구성요소들을 서로 결합시키는, 하드웨어 소프트웨어, 또는 이 둘 모두를 포함할 수 있다. 제한하고자 함이 아니라 예로서, 상기 버스(812)는 가속 그래픽 포트(Accelerated Graphics Port, AGP) 또는 기타 그래픽 버스, 확장 산업 표준 아키텍처(Enhanced Industry Standard Architecture, EISA) 버스, 프론트-사이드 버스(front-side bus, FSB), 하이퍼트랜스포트(HYPERTRANSPORT, HT) 상호연결, 산업 표준 아키텍처(Industry Standard Architecture, ISA) 버스, 인피니밴스(INFINIBAND) 상호연결, 로우 핀 카운트(low-pin-count, LPC) 버스, 메모리 버스, 마이크로 채널 아키텍처(Micro Channel Architecture, MCA) 버스, 주변 구성요소 상호연결(Peripheral Component Interconnect, PCI) 버스, PCI-익스프레스(PCI-Express, PCIe) 버스, 직렬 고급 기술 연결(serial advanced technology attachment, SATA) 버스, 비디오 전자공학 표준 위원회 로컬 버스(Video Electronics Standards Association local bus, VLB), 다른 적절한 버스, 또는 이들 중 둘 이상의 조합을 포함할 수 있다. 상기 버스(812)는, 적절한 경우, 하나 이상의 버스들(812)을 포함할 수 있다. 본 발명이 특정 버스를 설명 및 예시하고 있지만, 본 발명은 어떤 적절한 버스 또는 상호연결이든지 고려하고 있다.

본 명세서에서, 컴퓨터 판독 가능 비일시적 저장 매체 또는 매체들은, 적절한 경우, 하나 이상의 반도체 기초 또는 기타 집적 회로들(integrated circuits, ICs)(예를 들면, 필드 프로그램 가능 게이트 어레이들(field-programmable gate arrays, FPGAs) 또는 애플리케이션 특정 IC들(application-specific ICs, ASICs)), 하드 디스크 드라이브들(hard disk drives, HDDs), 하이브리드 하드 드라이브들(hybrid hard drives, HHDs), 광 디스크들, 광 디스크 드라이브들(optical disc drives, ODDs), 광 자기 디스크들, 광자기 드라이브들, 플로피 디스켓들, 플로피 디스크 드라이브들(floppy disk drives, FDDs), 자기 테이프들, 고체 상태 드라이브들(solid-state drives, SSDs), RAM 드라이브들, 시큐어 디지털(SECURE DIGITAL) 카드들 또는 드라이브들, 기타 어떤 적절한 컴퓨터 판독 가능 비일시적 저장 매체들, 또는 이들 중 둘 이상의 어떤 적절한 조합을 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 비일시적 저장 매체는, 적절한 경우, 휘발성, 비휘발성, 또는 휘발성 및 비휘발성의 조합일 수 있다.

본 명세서에서, "또는(or)"은, 달리 명시하거나 또는 문맥에 의해 달리 표시되지 않는 한, 포괄적(inclusive)이며 배타적(exclusive)이지 않다. 그러므로, 본 명세서에서, "A 또는 B"는, 달리 명시하거나 또는 문맥에 의해 달리 표시되지 않는 한, "A, B, 또는 둘 다"를 의미한다. 또한, "및(그리고)(and)"은, 달리 명시하거나 또는 문맥에 의해 달리 표시되지 않는 한, 공동적(joint)이면서 개별적(several)이다. 그러므로, 본 명세서에서, "A 및 B"는, 달리 명시하거나 또는 문맥에 의해 달리 표시되지 않는 한, "공동으로 또는 개별적으로, A 및 B"를 의미한다.

본 발명의 범위는, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자가 이해할 수 있는, 본 명세서에서 설명 또는 예시된 예시적 실시예들에 대한 모든 변경들, 대체들, 및 변형들을 포괄한다. 본 발명의 범위는 본 명세서에서 설명 또는 예시된 예시적 실시예들에 한정되지 않는다. 또한, 본 발명은 본 명세서에서 각각의 실시예들이 특정 구성요소들, 요소들, 특징들(features), 기능들, 동작들, 또는 단계들을 포함하는 것으로 설명 및 예시하고 있지만, 이 실시예들 중 어떤 것이든, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자가 이해할 수 있는, 본 명세서 어디에서든 설명 또는 예시된 상기 구성요소들, 요소들, 특징들, 기능들, 동작들, 또는 단계들 중 어떤 것들의 어떤 조합 또는 순열이라도 포함할 수 있다.

나아가, 첨부된 청구항들에서 장치(apparatus) 또는 시스템 또는 장치 또는 시스템의 구성요소가 특정 기능을 수행하도록 적응되거나(adapted), 배치되거나(arranged), 가능하거나(capable of), 구성되거나(configured), 가능화되거나(enabled), 작동 가능하거나(operable), 또는 작동적(operative)이라고 언급하는 것은, 해당 장치, 시스템, 또는 구성요소가 그렇게 적응되거나, 배치되거나, 가능하거나, 구성되거나, 가능화되거나, 작동 가능하거나, 또는 작동적인 한, 해당 장치, 시스템, 구성요소, 이들 또는 해당 특정 기능이 활성화되었는지, 켜져 있는지, 또는 잠금 해제되었는지 여부를 포괄한다.

Claims (15)

1. 장치의 전극이, 사용자의 신체로부터, 상기 장치 외부의 물체에 의해 발생되는 전자기 간섭 신호에 기반한 신호를 수신하는 단계; 및
   컴퓨팅 장치가, 상기 수신된 신호에 적용되는 기계 학습에 기반하여, 상기 물체의 신원(identity); 상기 사용자와 상기 물체 간의 상호작용; 또는 상기 장치 주변의 상황(context) 중 하나 이상을 결정하는 단계를 포함하는 방법.
2. 제1항에 있어서, 상기 물체를 식별하는 단계는:
   상기 물체를 전자기 간섭 신호 또는 전자기 간섭 신호의 양태(aspect)와 연관시키는 데이터 저장소 내의 정보를 액세스하는 단계;
   상기 수신된 신호를 상기 정보와 비교하는 단계;
   상기 비교에 기반하여, 상기 수신된 신호와 상기 데이터 저장소 간의 유사성을 결정하는 단계; 및
   상기 결정된 유사성에 응답하여, 상기 정보와 연관된 상기 물체를 식별하는 단계를 포함하는 방법
3. 제2항에 있어서, 상기 데이터 저장소 내의 상기 정보를 갱신하기 위해 하나 이상의 기계 학습 알고리즘들 및 상기 수신된 신호를 이용하는 단계를 더 포함하는 방법.
4. 제1항에 있어서, 상기 전극은 웨어러블 장치의 일부인, 방법.
5. 제1항에 있어서, 상기 신호에 기반하여, 상기 사용자와 상기 물체 간의 접촉을 식별하는 단계를 더 포함하는 방법.
6. 제1항에 있어서, 상기 물체는 전자 장치를 포함하는, 방법.
7. 제1항에 있어서, 상기 식별된 물체에 기반하여, 상기 사용자에게 통지를 제공하는 단계를 더 포함하는, 방법.
8. 제1항에 있어서, 상기 수신된 신호에 적용되는 상기 기계 학습은 복수의 지문(fingerprint)들을 식별하는 분류 모델을 포함하는, 방법.
9. 제1항에 있어서, 상기 수신된 신호에 기반하여, 복수의 지문들을 식별하는 분류 모델을 최적화하는 단계를 더 포함하는 방법.
10. 제1항에 있어서, 상기 수신된 신호에 기반하여, 분류 모델의 하나 이상의 지문들에 대한 하나 이상의 경계들(boundaries)을 결정하는 단계를 더 포함하는 방법.
11. 전극; 및
    상기 전극에 결합되고, 장치의 전극이 사용자의 신체로부터 수신한 신호가 상기 장치 외부의 물체에 의해 발생되는 전자기 간섭 신호에 기반한다는 것을 결정하고; 상기 수신된 신호에 적용되는 기계 학습에 기반하여: 상기 물체의 신원(identity); 상기 사용자와 상기 물체 간의 상호작용; 또는 상기 장치 주변의 상황 중 하나 이상을 결정하도록 구성되는 하나 이상의 프로세서들을 포함하는 기기.
12. 제11항에 있어서, 웨어러블 장치를 더 포함하는 기기.
13. 제11항에 있어서, 상기 수신된 신호에 적용되는 상기 기계 학습은 복수의 지문들을 식별하는 분류 모델을 포함하는, 기기.
14. 제11항에 있어서, 상기 프로세서들은, 상기 수신된 신호에 기반하여, 복수의 지문들을 식별하는 분류 모델을 최적화하도록 더 구성되는, 기기.
15. 장치의 전극이 사용자의 신체로부터 수신한 신호가 상기 장치 외부의 물체에 의해 발생되는 전자기 간섭 신호에 기반한다는 것을 결정하고;
    상기 수신된 신호에 적용되는 기계 학습에 기반하여, 상기 물체의 신원(identity); 상기 사용자와 상기 물체 간의 상호작용; 또는 상기 장치 주변의 상황 중 하나 이상을 결정하기 위해, 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행될 때 작동가능한 로직을 구현하는 하나 이상의 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.

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