KR20200095691A - 밀리미터 웨이브를 이용한 객체 인식 방법 및 이를 지원하는 전자 장치 - Google Patents

밀리미터 웨이브를 이용한 객체 인식 방법 및 이를 지원하는 전자 장치 Download PDF

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KR20200095691A
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오현아
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최보근
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Abstract

본 문서에 개시되는 일 실시예에 따른 전자 장치는, 밀리미터 웨이브를 송수신할 수 있는 안테나 모듈, 상기 안테나 모듈을 제어하는 통신 회로, 상기 통신 회로에 작동적으로 연결되는 프로세서 및 상기 프로세서와 작동적으로 연결된 메모리를 포함하고, 상기 메모리는, 실행 시, 상기 프로세서가 상기 안테나 모듈을 통해, 상기 전자 장치 주변의 제1 범위에 제1 빔 폭을 가지는 제1 빔들을 출력하고, 상기 안테나 모듈을 통해, 상기 제1 빔들에 대한 제1 반사 패턴을 수신하고, 상기 제1 빔들의 상기 제1 반사 패턴을 기반으로 상기 제1 범위를 구성하는 복수의 섹션들 중 적어도 하나 이상의 외부 객체가 배치되는 적어도 하나 이상의 섹션을 결정하고, 상기 안테나 모듈을 통해, 상기 적어도 하나의 섹션에 상기 제1 빔 폭보다 작은 제2 빔 폭을 가지는 제2 빔들을 출력하고, 상기 안테나 모듈을 통해, 상기 제2 빔들에 대한 제2 반사 패턴을 수신하고, 상기 제2 빔들의 상기 제2 반사 패턴을 기반으로 상기 적어도 하나 이상의 외부 객체를 인식하여 사용자를 인증하고, 상기 사용자가 인증된 경우, 상기 안테나 모듈을 통해, 제3 빔들을 출력하여 상기 적어도 하나 이상의 외부 객체의 상태 정보 또는 동작 정보를 결정하도록 하는 인스트럭션들을 저장할 수 있다. 이 외에도 명세서를 통해 파악되는 다양한 실시예가 가능하다.

Description

밀리미터 웨이브를 이용한 객체 인식 방법 및 이를 지원하는 전자 장치{the method for recognizing the object using the mmWave and the electronic device supporting the same}
본 문서에서 개시되는 다양한 실시예들은, 밀리미터 웨이브를 이용한 객체 인식 방법 및 이를 지원하는 전자 장치와 관련된다.
스마트폰, 태블릿 PC와 같은 전자 장치는 다양한 센서 또는 카메라를 이용하여 주변 객체를 인식할 수 있다. 예를 들어, 상기 전자 장치는 카메라를 통해 사용자의 얼굴을 촬영하여, 사용자 인증을 수행할 수 있다. 상기 전자 장치는 인증된 정보를 기반으로 관련 어플리케이션(예: 뱅킹 어플리케이션)을 실행할 수 있다.
종래 기술에 따른 전자 장치는 카메라를 이용하여, 사용자의 얼굴을 인증하거나 사용자의 표정 또는 제스쳐를 인식할 수 있다. 상기 전자 장치는 카메라를 이용하여 사용자에 대한 이미지 데이터를 수집하고 분석할 수 있다. 이 경우, 빛이 없거나 부족한 환경에서는 사용자의 얼굴 또는 사용자의 제스쳐를 인식할 수 없거나 인식률이 떨어질 수 있다. 또한, 카메라를 통해 수집된 이미지 데이터를 통해서는 사용자의 얼굴 이미지와 제스쳐 이미지를 분리하기 어려울 수 있다.
전자 장치는, 밀리미터 웨이브를 송수신할 수 있는 안테나 모듈, 상기 안테나 모듈을 제어하는 통신 회로, 상기 통신 회로에 작동적으로 연결되는 프로세서 및 상기 프로세서와 작동적으로 연결된 메모리를 포함하고, 상기 메모리는, 실행 시, 상기 프로세서가 상기 안테나 모듈을 통해, 상기 전자 장치 주변의 제1 범위에 제1 빔 폭을 가지는 제1 빔들을 출력하고, 상기 안테나 모듈을 통해, 상기 제1 빔들에 대한 제1 반사 패턴을 수신하고, 상기 제1 빔들의 상기 제1 반사 패턴을 기반으로 상기 제1 범위를 구성하는 복수의 섹션들 중 적어도 하나 이상의 외부 객체가 배치되는 적어도 하나 이상의 섹션을 결정하고, 상기 안테나 모듈을 통해, 상기 적어도 하나의 섹션에 상기 제1 빔 폭보다 작은 제2 빔 폭을 가지는 제2 빔들을 출력하고, 상기 안테나 모듈을 통해, 상기 제2 빔들에 대한 제2 반사 패턴을 수신하고, 상기 제2 빔들의 상기 제2 반사 패턴을 기반으로 상기 적어도 하나 이상의 외부 객체를 인식하여 사용자를 인증하고, 상기 사용자가 인증된 경우, 상기 안테나 모듈을 통해, 제3 빔들을 출력하여 상기 적어도 하나 이상의 외부 객체의 상태 정보 또는 동작 정보를 결정하도록 하는 인스트럭션들을 저장할 수 있다.
본 문서에 개시되는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는 밀리미터 웨이브(millimeter-wave)를 출력하여 외부 객체에 반사되는 신호를 기반으로 객체를 인식할 수 있다. 상기 전자 장치는 서로 다른 빔 폭을 가지는 밀리미터 웨이브를 순차적으로 송출하여 얼굴 인식 과정을 수행할 수 있다.
본 문서에 개시되는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는 카메라가 정상적으로 동작하지 않는 환경에서, 사용자의 얼굴을 인증할 수 있고, 얼굴 인증을 통해서 인증된 사용자의 제스처 또는 얼굴 표정을 인식할 수 있다.
본 문서에 개시되는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는 인증된 사용자의 제스쳐 또는 얼굴 표정을 인식하여 다양한 어플리케이션에 이용할 수 있다.
도 1은 다양한 실시예에 따른 외부 객체를 인식할 수 있는 전자 장치를 나타낸다.
도 2a는 다양한 실시예에 따른 밀리미터 웨이브를 이용하여 객체를 인식하는 모듈들의 구성도이다.
도 2b는 다양한 실시예에 따른 안테나 모듈의 구성 및 밀리미터 웨이브의 송출 특성을 나타낸다.
도 3은 다양한 실시예에 따른 밀리미터 웨이브를 이용한 객체 인식 방법을 나타내는 순서도이다.
도 4는 다양한 실시예에 따른 제1 범위에 대한 제1 빔들의 출력을 나타낸다.
도 5는 다양한 실시예에 따른 카메라의 화각을 이용한 제1 빔들의 범위의 결정을 나타낸다.
도 6은 다양한 실시예에 따른 제2 빔들의 출력을 나타낸다.
도 7은 다양한 실시예에 따른 얼굴 인식 이후, 제스쳐 또는 표정 인식의 방법을 나타내는 순서도이다.
도 8은 다양한 실시예에 따른 얼굴 객체와 제스쳐 객체가 동일한 범위에 포함된 경우의 예시도이다.
도 9는 다양한 실시예에 따른 제1 범위에 복수의 객체를 포함된 경우의 객체 인식 방법에 관한 순서도이다.
도 10은 다양한 실시예에 따른 객체들 사이의 겹친 상태의 처리를 나타내는 예시도이다.
도 11은 다양한 실시예에 따른 얼굴 인증 이후의 제스쳐 객체의 인식을 나타내는 예시도이다.
도 12는 다양한 실시예에 따른 얼굴 감지 이후의 표정을 감지하는 예시도이다.
도 13은 다양한 실시예에 따른 자동차에서의 제스쳐 또는 표정 인식 결과의 이용을 나타내는 예시도이다.
도 14는 다양한 실시예에 따른 AI 스피커 또는 로봇에서의 제스쳐 또는 표정을 인식하는 예시도이다.
도 15는 다양한 실시 예들에 따른 네트워크 환경내의 전자 장치의 블록도 이다.
도면의 설명과 관련하여, 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일 또는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.
이하, 본 문서의 다양한 실시예가 첨부된 도면을 참조하여 기재된다. 그러나, 이는 본 문서에 기재된 기술을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 문서의 실시예의 다양한 변경(modifications), 균등물(equivalents), 및/또는 대체물(alternatives)을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.
도 1은 다양한 실시예에 따른 외부 객체를 인식할 수 있는 전자 장치를 나타낸다.
도 1을 참조하면, 전자 장치(101)는 디스플레이(110), 하우징(120), 안테나 모듈(130), 통신 회로(140), 프로세서(150), 메모리(160) 및 카메라(170)을 포함할 수 있다.
디스플레이(110)는 예를 들면, 액정 디스플레이(liquid crystal display; LCD), 발광 다이오드(light emitting diode; LED) 디스플레이, 유기 발광 다이오드(organic light emitting diodes; OLED) 디스플레이, 또는 마이크로 전자기계 시스템 (microelectromechanical systems; MEMS) 디스플레이, 또는 전자종이(electronic paper)를 포함할 수 있다. 디스플레이(110)는, 예를 들면, 사용자에게 각종 콘텐츠(예: 텍스트, 이미지, 비디오, 아이콘, 및/또는 심볼 등)을 표시할 수 있다. 디스플레이(110)는, 터치 스크린을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 전자 펜 또는 사용자의 신체의 일부를 이용한 터치, 제스쳐, 근접, 또는 호버링 입력을 수신할 수 있다. 디스플레이(110)는 하우징의 일부분을 통하여 외부로 보여질 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 하우징(120)은 내부에 전자 장치(101)을 구동하기 위한 다양한 구성을 포함할 수 있다. 예를 들어, 하우징(120)은 내부에 안테나 모듈(130), 통신 회로(140), 프로세서(150) 및 메모리(160)를 포함할 수 있다.
안테나 모듈(130)은 밀리미터 웨이브(millimeter-wave 또는 mmWave)를 송수신할 수 있다. 밀리미터 웨이브는 약 30~300 GHz의 초고주파수일 수 있다. 밀리미터 웨이브는 다중 안테나의 빔포밍(beamforming) 기술을 이용하여, 송수신 효율을 높일 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 안테나 모듈(130)은 외부 객체를 인식하기 위한 밀리미터 웨이브를 출력할 수 있다. 안테나 모듈(130)은 빔포밍 기술을 통해 밀리미터 웨이브를 지정된 방향(예: 외부 객체가 있는 방향)으로 송신할 수 있다. 안테나 모듈(130)은 송신한 밀리미터 웨이브가 외부 객체에서 반사되는 신호를 수신할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 안테나 모듈(130) 중 적어도 하나(예: 제1 안테나 모듈(130a))은 디스플레이(110)가 향하는 방향으로 배치될 수 있다. 도 1에서는 제1 내지 제4 안테나 모듈(130a 내지 130d)이 전자 장치(101)의 각 모서리에 인접한 부분에 배치되는 경우를 예시적으로 도시하였으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
통신 회로(140)는 안테나 모듈(130)을 통해 송수신되는 신호를 처리할 수 있다. 통신 회로(140)는 프로세서(150)의 제어에 의해 안테나 모듈(130)를 동작시킬 수 있다. 통신 회로(140)는 안테나 모듈(130)을 통해 수신된 신호를 프로세서(150)에 전달할 수 있다. 예를 들어, 통신 회로(140)는 안테나 모듈(130)에 대한 통신 인터페이스 및 통신 프로세서(communication processor; CP)를 포함할 수 있다.
프로세서(150)는 전자 장치(101)의 동작에 필요한 다양한 연산을 수행할 수 있다. 프로세서(150)는 전자 장치(101) 내부의 다양한 소자에 제어 신호를 전송하고, 제어 신호에 따른 결과를 수신할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(150)는 안테나 모듈(130)을 통해 출력되는 밀리미터 웨이브의 전파 특성을 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(150)는 밀리미터 웨이브의 전파 특성을 이용하여 외부 객체를 인식하는 경우, 안테나 모듈(130)을 통해 출력되는 밀리미터 웨이브의 출력 세기, 출력 방향 및 빔 폭을 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(150)는 안테나 모듈(130)을 통해 수신한 신호를 기반으로 외부 객체를 인식할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(150)는 안테나 모듈(130)을 통해 수신한 신호를 기반으로 사용자의 얼굴, 얼굴 표정 또는 사용자의 손가락을 이용한 제스쳐를 인식할 수 있다. 프로세서(150)는 인식된 정보를 다양한 어플리케이션에서 이용할 수 있다.
메모리(160)는 전자 장치(101)의 동작에 필요한 다양한 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 메모리(160)는 외부 객체의 인식과 관련된 기준 정보를 저장할 수 있다. 프로세서(150)는 외부 객체(예: 얼굴)의 주요 부위(land mark)(예: 눈, 코 또는 입)에 관한 정보와 메모리(160)에 저장된 정보가 일치하는 경우, 사용자 인증이 완료된 것으로 결정할 수 있다.
카메라(170)는 이미지 센서를 포함할 수 있다. 카메라(170)는 외부 객체에서 반사되는 빛을 이용하여, RGB 이미지를 생성할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 센서(또는 센서 모듈)(미도시)을 더 포함할 수 있다. 프로세서(150)는 센서를 통해 수집한 정보를 기반으로 안테나 모듈(130)을 제어할 수 있다. 예를 들어, 상기 센서는 조도 센서를 포함하고, 프로세서(150)는 조도 센서를 통해 주변의 밝기가 지정된 값 이상인 경우, 안테나 모듈(130)을 활성화하여 객체를 인식할 수 있다. 다른 예를 들어, 상기 센서는 근접 센서를 포함하고, 프로세서(150)는 근접 센서를 통해 사용자가 전자 장치(101)에 근접해 있거나 또는 전자 장치(101)를 파지하고 있는 상태로 결정되는 경우, 안테나 모듈(130)을 활성화하여 객체를 인식할 수 있다.
도 2a는 다양한 실시예에 따른 밀리미터 웨이브를 이용하여 객체를 인식하는 모듈들의 구성도이다.
도 2a를 참조하면, 전자 장치(101)는 안테나 모듈(130), 전파 제어 모듈(210), 얼굴 인식 모듈(220), 제스쳐 인식 모듈(230), 표정 인식 모듈(240) 및 객체 영역 인식 모듈(250)을 포함할 수 있다.
안테나 모듈(130)은 밀리미터 웨이브를 송수신하는데 필요한 구성을 포함할 수 있다. 예를 들어, 안테나 모듈(130)은 안테나, RF 회로 또는 base band chipset을 포함할 수 있다.
전파 제어 모듈(210)은 안테나 모듈(130)을 통해 출력되는 밀리미터 웨이브의 전파 특성을 변경할 수 있다. 상기 전파 특성은 출력되는 밀리미터 웨이브의 출력 세기, 출력 방향 또는 빔 폭에 관한 정보를 포함할 수 있다.
얼굴 인식 모듈(220)은 밀리미터 웨이브가 외부 객체에 반사되어 수집된 반사 패턴을 이용하여, 사용자의 얼굴을 인식할 수 있다. 예를 들어, 얼굴 인식 모듈(220)은 반사 패턴에서, 사용자의 얼굴에 포함된 주요 부위(예: 눈, 코 또는 입)의 특징 정보를 추출할 수 있다. 얼굴 인식 모듈(220)은 추출된 정보를 미리 저장된 기준 정보와 비교하여 사용자 인증을 수행할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 얼굴 인식 모듈(220)은 서로 다른 빔 폭을 가지는 제1 빔들 및 제2 빔들 각각의 반사 패턴을 이용하여, 사용자의 얼굴을 인식할 수 있다.
제스쳐 인식 모듈(230)은 밀리미터 웨이브가 외부 객체에 반사되어 수집된 반사 패턴을 이용하여, 사용자의 제스쳐(예: 손가락 움직임)를 인식할 수 있다. 예를 들어, 제스쳐 인식 모듈(230)은 반사 패턴에서, 제스쳐의 변화 방향, 또는 변화 정도를 분석하여, 미리 저장된 기준 제스쳐와 일치하는지를 결정할 수 있다. 제스쳐 인식 모듈(230)은 얼굴 인식 모듈(220)을 통한 사용자의 얼굴 인증이 완료된 경우, 사용자의 제스쳐를 인식하는 과정을 수행할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제스쳐 인식 모듈(230)은 서로 다른 빔 폭을 가지는 제1 빔들 및 제2 빔들 각각의 반사 패턴을 이용하여, 사용자의 제스쳐를 인식할 수 있다.
표정 인식 모듈(240)은 밀리미터 웨이브가 사용자의 얼굴에 반사되어 수집된 반사 패턴을 이용하여, 사용자의 얼굴 표정(예: 웃음, 짜증, 화남 또는 울음)을 인식할 수 있다. 예를 들어, 표정 인식 모듈(240)은 반사 패턴에서, 사용자의 얼굴에 포함된 주요 부위(landmark)의 변화 방향 또는 변화 정도를 분석하여, 미리 저장된 기준 정보와 일치하는 비율을 결정할 수 있다. 표정 인식 모듈(240)은 얼굴 인식 모듈(220)을 통한 사용자의 얼굴 인증이 완료된 경우, 사용자의 얼굴 표정을 인식하는 과정을 수행할 수 있다.
객체 영역 인식 모듈(250)은 상대적으로 굵은 빔 폭을 가지는 제1 빔들에 대한 반사 패턴을 분석하여, 외부 객체들(예: 얼굴 또는 손)이 배치되는 영역을 각각 결정할 수 있다. 외부 객체들은 전자 장치(101)에서 볼 때, 서로 분리되어 배치될 수도 있고, 일부 또는 전부가 겹치는 상태로 배치될 수도 있다. 예를 들어, 객체 영역 인식 모듈(250)은 상대적으로 큰 빔폭을 가지는 제1 빔들의 TOF(time of flight) 값을 비교하여 얼굴 또는 손이 배치되는 영역을 결정할 수 있다.
도 2a의 모듈들은 전자장치(101) 내에서 1개의 소프트웨어 및 하드웨어로 구현할 수 있다. 도 2a의 모듈들은 기능에 따라 구분된 것으로 이에 한정되는 것은 아니다. 일 실시예에 따르면, 전파 제어 모듈(210), 얼굴 인식 모듈(220), 제스쳐 인식 모듈(230), 표정 인식 모듈(240) 및 객체 영역 인식 모듈(250)의 동작은 도 1에서의 프로세서(150)에 의해 수행될 수 있다.
도 2b는 다양한 실시예에 따른 안테나 모듈의 구성 및 밀리미터 웨이브의 송출 특성을 나타낸다.
도 2b를 참조하면, 안테나 모듈(130)은 송출부(131) 및 수신부(132)를 포함할 수 있다.
송출부(131)는 전자 장치(101)의 전면 방향을 향해 밀리미터 웨이브를 출력할 수 있다. 송출부(131)에서 송출되는 밀리미터 웨이브는 지향성 특성을 가질 수 있고, 지정된 빔 폭을 가질 수 있다.
일 실시예에 따르면, 송출부(131)는 통신 회로(140) 또는 프로세서(150)의 제어 신호에 따라 밀리미터 웨이브를 송출할 수 있다. 송출부(131)에서 송출되는 밀리미터 웨이브는 상기 제어 신호에 따라 출력 방향(예: azimuth, 및/또는 elevation)이 결정될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 송출부(131)는 서로 다른 빔폭을 가지는 제1 빔들 또는 제2 빔들을 송출할 수 있다. 제1 빔들이 외부 객체(280)에 반사된 신호는 외부 객체(280)가 배치되는 영역을 결정하는데 이용될 수 있다. 예를 들어, 제1 빔들이 외부 객체(280)의 특징(객체 종류, 또는 주요 특징점)을 인식하는데 이용될 수 있다.
수신부(131)는 밀리미터 웨이브가 외부 객체(280)에서 반사되는 신호를 수신할 수 있다. 수신부(131)를 통해 수신된 반사 신호는 프로세서(150)에 제공되어 외부 객체(280)를 인식하는데 이용될 수 있다.
예를 들어, 송출부(131)는 지정된 범위에 포함된 제1 객체(281) 및 제2 객체(282)에 제1 빔 폭을 가지는 제1 빔들을 출력할 수 있다. 제1 객체(281) 및 제2 객체(282)는 각각 제1 빔들을 반사시킬 수 있다. 제1 객체(281) 및 제2 객체(282)는 전자 장치(101)와 서로 다른 거리에 배치될 수 있고, 서로 다른 반사 특성을 가질 수 있다. 수신부(131)는 제1 빔들이 제1 객체(281) 및 제2 객체(282)에 반사된 제1 반사 패턴을 수신할 수 있다. 수신부(131)는 수신한 제1 반사 패턴을 전자 장치(101) 내부의 프로세서(150)에 전달할 수 있다. 프로세서(150)은 제1 반사 패턴을 분류 및 분석하여, 서로 다른 거리에 배치되는 제1 객체(281) 및 제2 객체(282) 각각에서 반사된 신호의 패턴을 분리할 수 있다.
제1 빔들에 대한 제1 반사 패턴을 수신한 이후, 송출부(131)는 1 빔 폭보다 작은 제2 빔 폭을 가지는 제2 빔들을 출력할 수 있다. 수신부(131)는 제1 빔들이 제1 객체(281) 또는 제2 객체(282)에 반사된 제2 반사 패턴을 수신할 수 있다. 수신부(131)는 수신한 제2 반사 패턴을 전자 장치(101) 내부의 프로세서(150)에 전달할 수 있다. 프로세서(150)는 제2 반사 패턴을 분석하여, 제1 객체(281) 또는 제2 객체(282)의 상태 정보 또는 제스쳐 정보를 인식할 수 있다.
도 3은 다양한 실시예에 따른 밀리미터 웨이브를 이용한 객체 인식 방법을 나타내는 순서도이다.
도 3을 참조하면, 동작 310에서, 프로세서(150)는 안테나 모듈(130)의 송출부(131)를 통해, 전자 장치(101) 주변의 제1 범위(또는 출력 범위 또는 빔 포밍 각도)에 제1 빔 폭을 가지는 제1 빔들을 출력하도록 제어할 수 있다. 상기 제1 범위는 안테나 모듈(130)의 장치적 특성 또는 설정에 따라 결정될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 제1 범위는 미리 결정될 수 있다. 예를 들어, 상기 제1 범위는 전자 장치(101)의 전면 중앙을 중심으로 상하 방향 45도 및 좌우방향 45도의 화각에 대응하는 범위로 결정될 수 있다.
다른 일 실시예에 따르면, 상기 제1 범위는 카메라(170)의 화각을 기준으로 결정될 수 있다. 프로세서(150)는 카메라(170)의 화각을 기준으로 제1 빔들의 출력 세기, 빔 폭, 출력 방향 또는 출력 각도를 결정할 수 있다(도 5 참조).
동작 315에서, 안테나 모듈(130)의 수신부(132)는 제1 빔들이 외부 객체(280)에 반사된 제1 반사 패턴을 수신할 수 있다. 예를 들어, 상기 외부 객체(280)는 사용자의 얼굴 또는 손일 수 있다. 외부 객체(280)는 복수개일 수 있다. 예를 들어, 외부 객체(280)는 사용자의 얼굴과 손을 포함할 수 있다.
동작 320에서, 프로세서(150)는 제1 반사 패턴을 기반으로 제1 범위를 구성하는 복수의 섹션들 중 외부 객체(280)가 배치되는 적어도 하나 이상의 섹션을 결정할 수 있다. 프로세서(150)는 제1 반사 패턴의 신호 특징(예: phase, time of flight 또는 amplitude)를 기반으로 제1 빔들이 반사된 외부 객체(280)가 배치되는 섹션을 결정할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(150)는 TOF(time of flight) 값을 기반으로 외부 객체(280)가 포함된 섹션을 결정할 수 있다. 외부 객체(280)가 포함된 섹션에서는 TOF(time of flight) 값이 상대적으로 작을 수 있고, 외부 객체(280)가 포함되지 않은 섹션에서는 TOF 값이 상대적으로 클 수 있다. 복수의 외부 객체가 제1 범위에 배치된 경우, 전자 장치(101)에 상대적으로 가까이 배치되는 객체의 TOF 값이 다른 객체의 TOF 값보다 더 작을 수 있다(뎁스 정보).
동작 330에서, 프로세서(150)는 안테나 모듈(130)의 송신부(131)을 통해, 외부 객체(280)가 배치되는 적어도 하나 이상의 섹션에 제1 빔 폭보다 작은 제2 빔 폭을 가지는 제2 빔들을 출력하도록 제어할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(150)는 외부 객체(280)가 배치되는 각각의 섹션을 복수의 서브 섹션들로 나누고, 각각의 서브 섹션에 제2 빔들을 출력하도록 제어할 수 있다.
동작 335에서, 안테나 모듈(130)의 수신부(132)는 제2 빔들이 외부 객체(280)에 반사된 제2 반사 패턴을 수신할 수 있다.
동작 340에서, 프로세서(150)는 제2 반사 패턴을 기반으로 외부 객체(280)을 인식하여, 사용자를 인증할 수 있다. 예를 들어, 외부 객체(280)는 사용자의 얼굴을 포함할 수 있고, 프로세서(150)는 제2 반사 패턴을 기반으로 사용자 얼굴 인증을 수행할 수 있다. 프로세서(150)는 제2 반사 패턴(또는 제2 반사 패턴을 변환한 정보)을 메모리(160)에 미리 저장된 얼굴 인증 정보와 비교할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서(150)는 생체 감지(liveness detection)를 얼굴 인증 과정에 선행하여 진행하거나, 얼굴 인증 과정과 동시에 진행할 수 있다. 프로세서(150)는 생체 감지를 위해서, 제2 반사 패턴의 적어도 일부에 대해 세부적인 변화량을 비교할 수 있다. 프로세서(150)는 얼굴의 주요 부위(landmark)가 포함된 서브 섹션들에 반복적으로 제2 빔들을 송출할 수도 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서(150)는 사용자(예: 얼굴) 인증이 되지 않는 경우, 객체 인식 과정을 종료할 수 있다. 또는, 프로세서(150)는 사용자 알림(예: 팝업 알림, 또는 소리 알림)을 통해 사용자에게 얼굴 인증 실패를 알릴 수 있다.
동작 350에서, 프로세서(150)는 사용자(예: 얼굴) 인증이 완료되는 경우, 안테나 모듈(130)을 통해 제3 빔들을 출력하도록 제어하여, 상기 외부 객체(280)의 상태 정보 또는 제스쳐 정보를 인식할 수 있다. 제3 빔들은 제2 빔들과 동일하거나 보다 세밀한 제3 빔 폭을 가지는 밀리미터 웨이브일 수 있다.
예를 들어, 외부 객체(280)가 사용자의 얼굴을 포함하는 경우, 상기 상태 정보는 사용자의 얼굴 표정을 분석한 정보일 수 있다.
다른 예를 들어, 외부 객체(280)가 사용자의 얼굴과 손을 포함하는 경우, 상기 상태 정보는 사용자의 얼굴 표정을 분석한 정보일 수 있고, 상기 제스쳐 정보는 사용자의 손의 동작 패턴에 관한 정보일 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서(150)는 제3 빔들이 출력되는 영역을 제2 빔들이 출력되는 영역보다 확장할 수 있다. 예를 들어, 외부 객체(280)가 제스쳐 객체(예: 손)를 포함하는 경우, 객체의 움직임이 커질 수 있고, 이에 따라 객체 인식이 필요한 영역이 커질 수 있다. 프로세서(150)는 제3 빔들이 출력되는 영역을 제2 빔들이 출력되는 영역보다 확장하여 인식 유효성을 높일 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서(150)는 상기 인식된 상태 정보 또는 제스쳐 정보를 기반으로 어플리케이션을 실행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(150)는 인식된 사용자의 표정에 대응하는 응답을 출력하거나, 사용자의 제스쳐에 대응하는 기능을 실행할 수 있다.
도 4는 다양한 실시예에 따른 제1 범위에 대한 제1 빔들의 출력을 나타낸다.
도 4를 참조하면, 프로세서(150)는 제1 범위를 복수의 섹션들(예: 도 4를 참조시 16개의 섹션들)로 나누고, 각각의 섹션에 대응하는 공간에 안테나 모듈(130)을 통해 제1 빔들(410)을 출력하도록 제어할 수 있다. 프로세서(150)는 각 섹션에서 객체에 반사되는 반사파의 패턴을 기반으로, 사용자의 얼굴(이하, 얼굴 객체)(420)이 배치되는 섹션을 결정할 수 있다.
예를 들어, 사용자의 얼굴 객체(420)이 있는 섹션은 반사파의 송신-반사-수신 시간(time of flight; TOF)이 작게 나타날 수 있다. 프로세서(150)는 TOF를 기반으로 얼굴 객체(420)가 있는 섹션을 결정할 수 있다. 프로세서(150)는 제2 섹션, 제3 섹션, 제6 섹션, 제7 섹션, 제10 섹션, 제11 섹션, 제14 섹션 및 제15 섹션을 얼굴 객체(420)가 있는 섹션으로 결정할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서(150)는 안테나 모듈(130)을 통해 출력되는 제1 빔들의 빔 폭을 조절하여 제1 범위를 구성하는 섹션의 개수를 변경할 수 있다. 예를 들어, 도 4에서와 같이, 프로세서(150)는 제1 범위를 16개의 섹션으로 구분할 수 있도록 제1 빔들의 빔폭을 조절하도록 제어할 수 있다. 다른 예를 들어, 프로세서(150)는 제1 빔들의 빔 폭을 2배로 변경하도록 제어하여, 동일한 범위에 대하여 8개의 섹션으로 구분되도록 할 수도 있다.
도 5는 다양한 실시예에 따른 카메라의 화각을 이용한 제1 빔들의 범위의 결정을 나타낸다.
도 5를 참조하면, 프로세서(150)는 카메라(170)의 화각을 기준으로 제1 범위를 복수의 섹션들로 구분할 수 있다. 프로세서(150)는 안테나 모듈(130)을 통해 카메라의 화면 비율과 화각을 기반으로 결정된 복수의 섹션들 각각에 제1 빔들을 출력하도록 제어할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(150)는 카메라(170)를 통해 수신한 이미지(이하, 캡쳐 이미지)(510)를 기준으로, 제1 빔들의 출력 방향을 결정할 수 있다. 카메라(170)을 이용한 캡쳐 이미지(510)에서, 사용자의 얼굴이 캡쳐 이미지(510)의 일부분에 포함될 수 있다.
a와 b는 카메라(170)를 이용한 캡쳐 이미지(510)의 화면 비율일 수 있다. α는 카메라(170)의 화각일 수 있다. 화각은 캡쳐 이미지의 대각선 모서리 사이의 각도일 수 있다. 프로세서(150)는 a선분 방향의 카메라 각도와 b선분 방향의 카메라 각도를 계산할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(150)는 외부 객체와의 거리를 산출하지 않은 상태에서, 제1 범위를 카메라의 최대 화각을 기준으로 산출할 수 있다.
프로세서(150)는 하기의 수식을 이용하여 a선분 방향의 카메라 각도와 b선분 방향의 카메라 각도를 계산할 수 있다.
a선분 방향 카메라 각도 β값은
Figure pat00001
b선분 방향의 카메라 각도 γ값은
Figure pat00002
으로 산출될 수 있다.
프로세서(150)는 각 β와 γ을 제1 범위(520)의 각 섹션의 개수(예: 16개)만큼 나눠서, 각각의 섹션에 대응하는 빔의 방향을 결정할 수 있다.
예를 들어, 제1 범위를 16개의 섹션들로 나누는 경우, 제1 섹션은
Figure pat00003
에 대응할 수 있다. 제2 섹션은
Figure pat00004
에 대응할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서(150)는 객체가 배치된 섹션에서의 TOF 값에 기반하여, 객체와의 거리를 산출할 수 있다. 프로세서(150)는 객체와의 거리가 인식되지 않은 경우, 안테나 모듈(130)을 통하여 최대한 빔이 멀리 갈 수 있는 형태로 제1 빔들을 출력하도록 제어할 수 있다. 또는 프로세서(150)는 거리에 따라 빔의 폭이 반비례하는 형태로 제1 빔들을 출력하도록 안테나 모듈(130)을 제어할 수도 있다.
도 6은 다양한 실시예에 따른 제2 빔들의 출력을 나타낸다.
도 6을 참조하면, 프로세서(150)는 제1 빔들(410)을 통해 반사된 제1 반사 패턴을 기반으로 객체(620)가 배치되는 섹션들에 제2 빔들(610)을 출력할 수 있다. 제2 빔들(610)은 제1 빔들(410)보다 빔 폭이 좁은 세밀한 빔일 수 있다. 프로세서(150)는 도 4에서, 객체(620)가 배치되는 제2 섹션, 제3 섹션, 제6 섹션, 제7 섹션, 제10 섹션, 제11 섹션, 제14 섹션 및 제15 섹션을 각각 서브 섹션들(661)로 구분하여, 안테나 모듈(130)을 통하여 제2 빔들(610)을 출력하도록 제어할 수 있다. 도 6에서는 제6 섹션을 서브 섹션들로 구분하는 경우를 예시적으로 도시하였으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
프로세서(150)는 캡쳐 이미지의 픽셀 단위가 아닌, 서브 섹션 단위로 안테나 모듈(130)을 통하여 제2 빔들(610)을 출력하도록 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(150)는 안테나 모듈(130)을 통하여 약 3~3.56Ghz의 빔폭을 가지는 제2 빔들(610)을 출력하도록 제어할 수 있다. 상기 빔폭을 가지는 제2 빔들(610)의 반사파를 통해, 측정할 수 있는 해상도는 약 100μm일 수 있다. 프로세서(150)는 제2 빔들(610)의 반사파를 통해 외부 객체(620)에 관한 정보(예: 뎁스 정보)를 수집할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서(150)는 제2 빔들(610)의 빔폭을 변경하도록 안테나 모듈(130)을 제어하여, 서브 섹션의 크기를 다르게 할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(150)는 높은 보안 수준의 데이터를 수집하는 경우 또는 사용자 얼굴의 생체 인식(liveness detection)을 수행하는 경우, 빔폭을 상대적으로 가늘게 하도록 안테나 모듈(130)을 제어하여 전파 이미지의 해상도를 높일 수 있다. 다른 예를 들어, 프로세서(150)는, 객체의 대략적인 형상에 관한 정보를 수집하는 경우, 빔폭을 상대적으로 굵게(다만, 제1 빔들 보다는 가는 빔 폭)하도록 안테나 모듈(130)을 제어하여 전파 이미지의 해상도를 낮출 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서(150)는 얼굴의 미세 변화를 감지할 수 있도록 제2 빔들(610)을 여러 번 전송하도록 안테나 모듈(130)을 제어하여 반사파를 감지할 수 있다. 또는 프로세서(150)는 제2 빔들(610)의 빔 폭을 미세하게 조정하도록 안테나 모듈(130)을 제어하여 주요 landmark 부분(예: 눈, 코 또는 입)에 대한 빔을 전송하도록 할 수 있다. 프로세서(150)는 해당 반사 패턴에 기반하여 머신 러닝 기반한 얼굴 인증을 수행할 수 있다.
도 7은 다양한 실시예에 따른 얼굴 인식 이후, 제스쳐 또는 표정 인식의 방법을 나타내는 순서도이다.
도 7을 참조하면, 동작 710에서, 프로세서(150)는 안테나 모듈(130)을 통해 수신한 제1 빔들 및 제2 빔들의 반사 패턴을 이용하여, 얼굴 인증을 수행할 수 있다. 프로세서(150)는, 도 3에서의 동작 310 내지 340에 대응하는 동작을 통해 사용자의 얼굴을 인증할 수 있다.
동작 720에서, 얼굴 인증이 완료된 경우, 프로세서(150)는 안테나 모듈(130)을 통해 수신한 제1 반사 패턴 또는 제2 반사 패턴을 기반으로 추가 정보 획득을 위한 타겟 영역을 결정할 수 있다. 타겟 영역은 제1 범위 중 안테나 모듈(130)을 통해 추가적인 밀리미터 웨이브를 출력하여 객체 인식에 관한 추가 정보를 획득할 필요가 있는 영역일 수 있다.
예를 들어, 타겟 영역은 제스쳐 객체가 있는 영역 또는 제스쳐 객체가 있는 섹션보다 확장된 영역일 수 있다. 다른 예를 들어, 제3 빔들을 출력할 영역은 얼굴 객체의 주요 부위(landmark)가 배치되는 영역 또는 주요 부위(landmark)가 배치되는 섹션 보다 확장된 영역일 수 있다.
동작 730에서, 프로세서(150)는 안테나 모듈(130)의 송신부(131)을 통해, 타겟 영역에 제3 빔들을 출력하도록 제어할 수 있다. 제3 빔들은 제2 빔 폭과 동일하거나 상기 제2 빔 폭보다 세밀한 제3 빔 폭을 가질 수 있다.
동작 740에서, 안테나 모듈(130)의 수신부(132)는 제3 빔들이 외부 객체(280)에 반사된 제3 반사 패턴을 수신할 수 있다.
동작 750에서, 프로세서(150)는 안테나 모듈(130)의 수신부(132)를 통해 수신한 제3 반사 패턴을 기반으로 외부 객체(280)의 상태 정보 또는 동작 정보를 결정할 수 있다. 예를 들어, 상기 상태 정보는 사용자 얼굴의 표정 정보(예: 웃음, 화남, 슬픔 또는 울음)일 수 있다. 다른 예를 들어, 상기 동작 정보는 사용자가 손 또는 손가락을 움직이는 제스쳐에 관한 정보일 수 있다.
도 8은 다양한 실시예에 따른 얼굴 객체와 제스쳐 객체가 동일한 범위에 포함된 경우의 예시도이다.
도 8을 참조하면, 프로세서(150)는 제1 빔폭을 가지는 제1 빔들(805)을 지정된 제1 범위에 전송할 수 있다.
이하에서는, 제1 범위에 얼굴 객체(810) 및 제스쳐 객체(820)가 포함되는 경우를 중심으로 논의하지만, 이에 한정되는 것은 아니다.
얼굴 객체(810)와 제스쳐 객체(820)는 전자 장치(101)와 서로 다른 거리에 배치될 수 있다. 상기 거리 차이에 따라 얼굴 객체(810)와 제스쳐 객체(820)는 각각에서 반사되는 전파는 뎁스 차이가 발생할 수 있다.
프로세서(150)는 안테나 모듈(130)의 수신부(132)를 통해 각각의 객체에서 제1 빔들(805)이 반사되는 반사 패턴을 수집할 수 있다. 프로세서(150)는 반사 패턴을 비교 분석하여, 얼굴 객체(810)가 배치되는 섹션과 제스처 객체(820)가 배치되는 섹션을 결정할 수 있다. 예를 들어, TOF 맵(850)에서, 제1 빔들(805)에 의해서 반사 패턴의 TOF 값을 비교했을 시에, TOF 값이 일정 분산 값(variance) 안에 있는 영역을 하나의 객체가 배치되는 영역으로 결정할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서는 예를 들어, k-means 방식을 이용하여 특정 객체의 개수에 따라서 클러스터링(clustering)을 수행할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서(150)는 대상의 개수를 한정할 수 있을 때는 자율 학습(unsupervised learning)의 클러스터링(clustering) 방식을 사용할 수 있다.
예를 들어, TOF 맵(850)에서, 프로세서(150)는 TOF 값이 2.0~2.5의 범위를 가지는 제6 섹션, 제7 섹션, 제10 섹션 및 제11 섹션을 얼굴 객체(810)가 배치되는 영역으로 결정할 수 있다. 프로세서(150)는 TOF 값이 1.0~2.0의 범위를 가지는 제9 섹션 및 제13 섹션을 제츠쳐 객체(820)가 배치되는 영역으로 결정할 수 있다. 프로세서(150)는 다른 섹션들은 지정된 거리 이내에 객체가 포함되지 않거나, 객체 인식이 불가한 영역으로 결정할 수 있다.
도 9는 다양한 실시예에 따른 제1 범위에 복수의 객체를 포함된 경우의 객체 인식 방법에 관한 순서도이다.
도 9를 참조하면, 동작 910에서, 프로세서(150)는 안테나 모듈(130)의 송출부(131)를 통해, 전자 장치(101) 주변의 제1 범위(또는 출력 범위)에 제1 빔 폭을 가지는 제1 빔들을 출력하도록 제어할 수 있다.
동작 915에서, 안테나 모듈(130)의 수신부(132)는 제1 빔들이 외부 객체(280)에 반사된 제1 반사 패턴을 수신할 수 있다.
동작 920에서, 프로세서(150)는 수신부(132)를 통해 수신한 제1 반사 패턴을 기반으로 제1 범위에 포함된 외부 객체(280)의 개수 및 배치 섹션을 결정할 수 있다. 제1 반사 패턴은 제1 범위에 포함된 외부 객체(280)에 대한 뎁스 정보를 포함할 수 있다. 프로세서(150)는 뎁스 정보를 기반으로 제1 범위에 포함된 외부 객체(280)의 개수 및 각각의 객체가 배치된 섹션을 결정할 수 있다.
동작 925에서, 프로세서(150)는 제1 반사 패턴에 기반하여, 제1 범위에 하나의 객체가 포함되었는지를 확인할 수 있다.
동작 930에서, 프로세서(150)는 제1 범위에 하나의 객체가 포함된 경우, 얼굴 객체가 포함된 것으로 결정하고 얼굴 인증 과정을 수행할 수 있다. 프로세서(150)는 안테나 모듈(130)을 통해 제2 빔들을 출력하도록 제어하여, 얼굴 인증을 수행할 수 있다.
동작 931에서, 사용자 인증이 완료된 경우, 프로세서(150)는 안테나 모듈(130)을 통해 제3 빔들을 출력하도록 제어하여, 사용자 얼굴의 표정 정보를 수집할 수 있다.
동작 935에서, 프로세서(150)는 제1 반사 패턴에 기반하여, 제1 범위에 2개의 객체가 포함되었는지를 확인할 수 있다.
동작 940에서, 프로세서(150)는 제1 범위에 2개 객체가 포함된 경우, 하나의 얼굴 객체와 하나의 제스쳐 객체가 포함된 것으로 결정하고 얼굴 인증 과정을 수행할 수 있다. 프로세서(150)는 안테나 모듈(130)을 통해 제2 빔들을 출력하도록 제어하여, 얼굴 인증을 수행할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(150)는 뎁스가 가장 깊은 객체를 얼굴 객체로 결정할 수 있다.
동작 945에서, 사용자 인증이 완료된 경우, 프로세서(150)는 안테나 모듈(130)을 통해 제3 빔들을 출력하도록 제어하여, 사용자 얼굴의 표정 정보를 수집하거나, 제스쳐 객체의 제스쳐를 인식할 수 있다.
동작 950에서, 프로세서(150)는 제1 범위에 3개 이상의 객체가 포함된 경우, 하나의 얼굴 객체와 복수의 제스쳐 객체들이 포함된 것으로 결정하고 얼굴 인증 과정을 수행할 수 있다. 프로세서(150)는 안테나 모듈(130)을 통해 제2 빔들을 출력하도록 제어하여, 얼굴 인증을 수행할 수 있다. 일 실시예에서, 프로세서(150)는 뎁스가 가장 깊은 객체를 얼굴 객체로 결정할 수 있다.
동작 955에서, 사용자 인증이 완료된 경우, 프로세서(150)는 안테나 모듈(130)을 통해 제3 빔들을 출력하도록 제어하여, 사용자 얼굴의 표정 정보를 수집하거나, 복수의 제스쳐 객체들 각각의 제스쳐를 인식할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(150)는 안테나 모듈(130)을 통해 얼굴 객체에 제3 빔들을 출력하도록 제어하여, 얼굴 객체의 표정(예: 웃음, 울음, 슬픔 또는 화남)을 결정할 수 있다. 프로세서(150)는 안테나 모듈(130)을 통해 각각의 제스쳐 객체에 제3 빔들을 출력하도록 제어하여, 제1 제스쳐 객체는 손을 흔드는 동작, 제2 제스쳐 객체는 주먹을 쥐는 동작으로 결정할 수 있다.
도 10은 다양한 실시예에 따른 객체들 사이의 겹친 상태의 처리를 나타내는 예시도이다.
도 10을 참조하면, 제1 범위에 복수의 객체들이 포함된 경우, 복수의 객체들은 서로 겹치지 않게 배치될 수도 있고, 서로 적어도 일부가 겹치도록 배치될 수도 있다. 도 10에서는 얼굴 객체(1010)와 제스쳐 객체(1020)가 서로 겹치는 경우를 예시적으로 도시하였으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
제1 상태(1001)에서, 얼굴 객체(1010)와 제스쳐 객체(1020)가 서로 겹치지 않을 수 있다. 프로세서(150)는 안테나 모듈(130)을 통해 제1 빔들을 출력하도록 제어하여, 각각의 객체가 배치되는 영역을 결정할 수 있다. 프로세서(150)는 안테나 모듈(130)을 통해 각각의 객체가 배치되는 영역에 제2 빔들을 출력하도록 제어하여 각각의 객체를 인식할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(150)는 얼굴 객체(1010)을 인증한 이후, 제스쳐 객체(1020)를 인식할 수 있다.
제2 상태(1002)에서, 얼굴 객체(1010)는 제스쳐 객체(1020)와 일부 겹칠 수 있다. 프로세서(150)는 안테나 모듈(130)을 통해 제1 빔들을 출력하도록 제어하여, 각각의 객체가 배치되는 영역을 결정할 수 있다. 프로세서(150)는 반사 패턴의 뎁스 차이를 기반으로, 얼굴 객체(1010)와 제스쳐 객체(1020)의 일부가 겹치는 상태로 인식할 수 있다. 프로세서(150)는 안테나 모듈(130)을 통해 객체가 배치되는 영역에 제2 빔들을 출력하도록 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(150)는 얼굴 객체(1010)의 주요 부위(landmark)(예: 눈, 코, 또는 입)를 제스쳐 객체(1020)가 가리지 않는 경우, 얼굴 객체(1010)을 인증한 이후, 제스쳐 객체(1020)를 인식할 수 있다.
제3 상태(1003)에서, 얼굴 객체(1010)와 제스쳐 객체(1020)가 대부분 겹치거나 제스쳐 객체(1020)가 얼굴 객체(1010)에 포함될 수 있다. 프로세서(150)는 안테나 모듈(130)을 통해 제1 빔들을 출력하도록 제어하여, 얼굴 객체(1010)와 제스쳐 객체(1020)의 대부분이 겹치는 상태로 결정할 수 있다. 프로세서(150)는 안테나 모듈(130)을 통해 얼굴 객체(1010)가 배치되는 영역에 제2 빔들을 출력하도록 제어할 수 있다. 프로세서(150)는 얼굴 객체(1010)의 주요 부위(landmark)(예: 눈, 코, 또는 입)를 제스쳐 객체(1020)가 가리는 것으로 결정되는 경우, 얼굴 객체(1010)의 인증 실패를 사용자에게 알릴 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 얼굴 객체(1010)의 주요 부위(landmark)(예: 눈, 코, 입)를 제스쳐 객체(1020)가 가리는 것으로 결정되는 경우, 프로세서(150)는 얼굴 객체(1010)의 주요 부위(landmark)(예: 눈, 코, 또는 입) 중 제스쳐 객체(1020)에 의해 가려지지 않는 부위(예: 눈 또는 눈썹)를 결정할 수 있다. 프로세서(150)는 제스쳐 객체(1020)에 의해 가려지지 않는 부위(예: 눈 또는 눈썹)에 안테나 모듈(130)을 통해 제2 빔들을 출력하도록 제어할 수 있다. 프로세서(150)는 제스쳐 객체(1020)에 의해 가려지지 않는 부위(예: 눈 또는 눈썹)에 의해 얼굴 인증에 성공하는 경우, 제스쳐 객체(1020)를 인식할 수 있다.다양한 실시예에 따르면, 프로세서(150)는 얼굴 객체(1010)의 주요 부위(landmark)(예: 눈, 코, 또는 입)를 제스쳐 객체(1020)가 가리는 것으로 결정되는 경우, 일정 시간 대기할 수 있다. 상기 일정 시간 이후, 얼굴 객체(1010)의 주요 부위(landmark)(예: 눈, 코, 또는 입)를 제스쳐 객체(1020)가 가리지 않는 경우, 얼굴 인증을 수행할 수 있다. 프로세서(150)는 상기 일정 시간 이후에도 얼굴 객체(1010)의 주요 부위(landmark)(예: 눈, 코, 또는 입)를 제스쳐 객체(1020)가 가리는 것으로 결정되는 경우, 얼굴 객체(1010)의 인증 실패를 사용자에게 알릴 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(150)는 인증을 위해 얼굴 객체(1010)의 주요 부위(landmark)(예: 눈, 코, 또는 입)를 가리는 제스쳐 객체(1020)를 제거하기 위한 사용자 가이드를 제공할 수 있다. 예를 들어, “인증을 위해 얼굴을 가리지 말아 주세요”와 같은 텍스트나 음성을 출력할 수 있다.
도 11은 다양한 실시예에 따른 얼굴 인증 이후의 제스쳐 객체의 인식을 나타내는 예시도이다.
도 11을 참조하면, 프로세서(150)는 얼굴 인증이 완료된 이후, 안테나 모듈(130)을 통해 제1 빔들(1105)을 출력하도록 제어하여, 제스쳐 객체(1120)가 배치되는 섹션을 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(150)는 제6 섹션 및 제10 섹션에 제스쳐 객체(1120)이 배치되는 것으로 결정할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 얼굴 인증 과정에서 제스쳐 객체(1120)가 배치되는 섹션이 이미 결정된 경우, 프로세서(150)는 제스쳐 객체(1120)가 배치되는 섹션을 결정하기 위해 별도의 제1 빔들(1105)를 출력하지 않을 수도 있다.
제1 빔들 또는 제2 빔들을 통해 얼굴 인증이 완료된 경우, 프로세서(150)는 제스쳐 객체(1120)를 인식하기 위한 제3 빔들(1106)을 출력할 섹션을 결정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(150)는 안테나 모듈(130)을 통해 제스쳐 객체(1120)가 배치되는 섹션(예: 제6 섹션 및 제10 섹션)에 제3 빔들을 출력하도록 제어할 수 있다. 다른 일 실시예에 따르면, 프로세서(150)는 안테나 모듈(130)을 통해 제스쳐 객체(1120)가 배치되는 섹션(예: 제6 섹션 및 제10 섹션)보다 확장된 영역(예: 제1 내지 제3 섹션, 제5 내지 제7 섹션, 제9 내지 제11 섹션 및 제13 내지 제15 섹션)(이하, 확장 영역)에 제3 빔들을 출력하도록 제어할 수 있다. 제스쳐 객체(1120)의 경우 시간에 따라 이동이 클 수 있으므로, 프로세서(150)는 제3 빔들을 출력하는 영역을 확장하여 제스쳐 객체(1120)에 대한 인식 효율을 높일 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서(150)는 제스쳐 객체(1120)의 변화 정도를 기반으로, 제3 빔들(1106)을 출력할 영역을 확장 여부 및 확장 정도를 결정할 수 있다. 예를 들어, 제스쳐 객체(1120)가 손가락의 움직임인 경우, 프로세서(150)는 제3 빔들(1106)을 출력하는 영역을 확장하지 않을 수 있다. 다른 예를 들어, 제스쳐 객체(1120)가 손 전체의 움직임인 경우, 프로세서(150)는 제3 빔들(1106)을 출력하는 영역을 확장할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서(150)는 확장 영역을 복수의 서브 섹션들로 구분하고, 안테나 모듈(130)을 통해 제3 빔들(1106)을 출력하도록 제어할 수 있다. 프로세서(150)는 안테나 모듈(130)을 통해 지정된 시간 프레임 단위로 제스쳐 객체(1120)에 대한 반사 패턴을 수집하여, 제스쳐 객체(1120)의 변화를 감지할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서(150)는 안테나 모듈(130)을 통해 제스쳐 객체(1220)가 배치되는 영역 또는 확장 영역에 제3 빔들을 출력하도록 제어하여 반사 패턴을 수집할 수 있다. 프로세서(150)는 머신 러닝(machine learning)을 통해서 제스쳐 객체(1120)가 어떤 제스쳐인지를 인식할 수 있다. 프로세서(150)는 지정된 시간 프레임 단위로 제스쳐 객체(1120)에 대한 반사 패턴을 수집하여, 제스쳐 객체(1120)의 변화를 감지할 수 있다. 프로세서(150)는 반사 패턴을 변환/분류하여 패턴의 특징을 추출할 수 있다. 프로세서(150)는 추출된 패턴의 특징과 메모리에 저장된 제스쳐의 기준 정보와 비교할 수 있다. 프로세서(150)는 비교 결과를 기반으로, 기준 정보와 일치율이 높은 제스쳐를 결정할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서(150)는, Radio-Frequency Spectrum을 이용한 Fine-Grained Dynamic Gesture Recognition 방식을 이용하여 제스쳐 객체(1120)를 인식할 수 있다.
도 12는 다양한 실시예에 따른 얼굴 감지 이후의 표정을 감지하는 예시도이다.
도 12를 참조하면, 프로세서(150)는 얼굴 인증이 완료된 이후, 안테나 모듈(130)을 통해 제3 빔을 출력하도록 제어하여, 얼굴 객체(1210)의 표정을 인식할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 얼굴 객체 인식 상태(1201)에서, 프로세서(150)는 주요 부위(landmark)가 포함된 섹션(예: 제6 섹션, 제7섹션, 제10 섹션 및 제11 섹션)에 안테나 모듈(130)을 통해 제3 빔들을 출력하도록 제어하여 사용자의 표정을 인식할 수 있다. 예를 들어, 눈의 형태, 입의 형태가 사용자의 기본 얼굴 형태에서 변한 정도를 감지하여, 사용자의 표정을 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(150)는 주요 부위(landmark)가 포함된 섹션(예: 제6 섹션, 제7섹션, 제10 섹션 및 제11 섹션)을 적어도 복수의 서브 섹션들(1211)로 구분하고, 각각의 서브 섹션에 안테나 모듈(130)을 통해 제3 빔들을 출력하도록 제어할 수 있다.
다른 일 실시예에 따르면, 얼굴 객체 인식 상태(1202)에서, 프로세서(150)는 얼굴 객체(1210)가 주요하게 포함된 섹션(예: 제6 섹션, 제7섹션, 제10 섹션 및 제11 섹션)보다 확장된 영역(예: 제2 섹션, 제3 섹션, 제5 내지 제12 섹션, 제14 섹션 및 제15 섹션)에 안테나 모듈(130)을 통해 제3 빔들을 출력하도록 제어할 수 있다. 이를 통해, 프로세서(150)는 주요 얼굴 근육의 변화, 목 움직임까지 감지할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(150)는 제1 범위에 얼굴 객체(1210) 주변에 별도의 제스쳐 객체가 배치되는 경우, 별도의 표정 인식 과정을 수행하지 않을 수 있다. 다른 일 실시예에 따르면, 프로세서(150)는 제1 범위에 얼굴 객체(1310) 주변에 별도의 제스쳐 객체가 배치되는 경우, 제스쳐 객체의 동작에 관한 인식과 얼굴 객체(1210) 의 표정 인식 과정을 동시에 수행할 수 있다.도 13은 다양한 실시예에 따른 자동차에서의 제스쳐 또는 표정 인식 결과의 이용을 나타내는 예시도이다.
도 13을 참조하면, 자동차 계기판 또는 좌석에 밀리미터 웨이브를 송수신할 수 있는 안테나 모듈(1305)이 포함될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 참조 번호 1301과 같이, 안테나 모듈(1305)은 각 좌석에 앉은 사용자를 감지하도록 복수개 배치될 수 있다. 다른 일 실시예에 따르면, 참조 번호 1302와 같이, 안테나 모듈(1305)은 자동차 계기판에 하나 배치되고, 운전석 및 조수석까지 밀리미터 웨이브를 출력할 수 있다. 이 경우, 안테나 모듈(1305)은 time sharing하는 방식으로 운전석에 앉은 사용자 또는 조수석에 앉은 사용자를 인식할 수 있다.
안테나 모듈(1305)의 제1 범위 내에서는 사용자의 얼굴 객체(1310) 또는 제스쳐 객체(1320)가 포함될 수 있다. 안테나 모듈(1301)을 제어하는 프로세서(예: 도 1의 프로세서(150))는 얼굴 객체(1310)에 대한 인증이 완료되는 경우, 제스쳐 객체(1320)를 인식할 수 있다.
예를 들어, 프로세서는 인식된 제스쳐 객체(1320)에 대응하는 기능(예: 음악 재생, 네비게이션 검색, 또는 디스플레이 컨텐츠 변경)을 수행할 수 있다.
다른 예를 들어, 프로세서는 주기적으로 얼굴 객체(1310)의 움직임, 상태를 감지할 수 있다. 프로세서는 자동차 운전 중 사용자가 지정된 시간 이상 눈을 감을 상태이거나, 또는 사용자의 얼굴을 인식할 수 없는 상태로 결정되는 경우, 사용자 알람을 출력하여 사용자의 주위를 환기시키거나 자율 주행 모드로 전환할 수 있다.
도 14는 다양한 실시예에 따른 AI 스피커 또는 로봇에서의 제스쳐 또는 표정을 인식하는 예시도이다.
도 14를 참조하면, AI 스피커 또는 로봇(1401)은 안테나 모듈(1401a)을 포함할 수 있다. 안테나 모듈(1401a)의 범위 내에서는 사용자(1405a, 1405b)의 얼굴 객체(1410a, 1410b)가 포함될 수 있다. 안테나 모듈(1401a)을 제어하는 프로세서(예: 도 1의 프로세서(150))는 얼굴 객체(1410a, 1410b)에 대한 인증이 완료되는 경우, 얼굴 객체(1410a, 1410b)의 표정 또는 사용자(1405a, 1405b)의 제스쳐를 인식할 수 있다. 프로세서는 인식된 표정 또는 제스쳐에 대응하는 응답을 출력할 수 있다. 프로세서는 표정 인식을 통해 사용자 발화의 뉘앙스를 구분할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 사용자의 표정을 인식해서 다른 선택지를 결정하거나, 사용자가 특정 방향을 가리키는 표정 또는 제스쳐를 하는 경우, 해당 방향과 관련된 IoT 장치를 선택할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 스마트폰, 태블릿 PC, 또는 랩탑 PC와 같은 전자 장치는 밀리미터 웨이브를 이용하여, 사용자의 표정 또는 제스쳐를 인식할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 전자 장치는 사용자가 특정 웨어러블 장치를 현재 실제로 착용하고 있는지를 인식하여 관련 서비스를 준비할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치가 다른 오디오 장치와 페어링 되어 있는 상태에서, 사용자가 오디오 액세서리(예: 헤드셋)를 몸에 착용하고 전자 장치를 바라보는지를 감지할 수 있다. 전자 장치는 사용자의 얼굴과 얼굴 주변에 빔을 출력하여, 사용자의 귀에 대응하는 영역에 헤드셋과 동일 또는 유사한 객체가 인식되는 경우, 오디오 송출을 해당 오디오 액세서리로 출력할지를 물어보는 팝업을 출력하거나, 별도의 팝업 없이 자동으로 오디오 출력을 변경할 수 있다. 사용자가 특정 웨어러블 장치를 착용하지 않는 경우, 관련 알람을 출력할 수 있다. 예를 들어, 상기 전자 장치는 상기 웨어러블 장치를 이용할 수 있음을 알리는 팝업을 출력하여 사용자를 가이드할 수 있다. 다른 예를 들어, 사용자가 눈 찌뿌리거나 가늘게 뜨고 화면을 보고 있는 경우, 상기 전자 장치는 디스플레이를 더 밝게 해주거나 글자를 크게 조정할 수 있다.
또 다른 예를 들어, 사용자가 졸고 있는 경우, 상기 전자 장치는 절전 모드로 전환하거나, 사용자의 스케줄을 조정할 수 있다. 또한, 사용자가 졸고 있는 상태에서 메시지 또는 전화를 수신하는 경우, 부재 메시지 송신 또는 자동 응답으로 전환할 수 있다.
또 다른 예를 들어, 인증된 사용자 아닌 사용자가 계속적으로 사용하고 있는 경우, 상기 전자 장치는 화면을 일시적으로 잠글 수 있다.
도 15는 다양한 실시 예들에 따른 네트워크 환경(1500) 내의 전자 장치(1501)의 블록도 이다. 본 문서에 개시된 다양한 실시 예들에 따른 전자 장치는 다양한 형태의 장치가 될 수 있다. 전자 장치(1501)는, 예를 들면, 휴대용 통신 장치(예: 스마트폰), 컴퓨터 장치(예: PDA(personal digital assistant), 태블릿 PC(tablet PC), 랩탑 PC(데스크톱 PC, 워크스테이션, 또는 서버), 휴대용 멀티미디어 장치(예: 전자 책 리더기 또는 MP3 플레이어), 휴대용 의료 기기(예: 심박, 혈당, 혈압, 또는 체온 측정기), 카메라, 또는 웨어러블 장치 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 웨어러블 장치는 액세서리 형(예: 시계, 반지, 팔찌, 발찌, 목걸이, 안경, 콘택트 렌즈, 또는 머리 착용 형 장치(head-mounted-device(HMD)), 직물 또는 의류 일체형(예: 전자 의복), 신체 부착 형(예: 스킨 패드 또는 문신), 또는 생체 이식 형 회로 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 어떤 실시 예들에서, 전자 장치(1501)는, 예를 들면, 텔레비전, DVD(digital video disk) 플레이어, 오디오 장치, 오디오 액세서리 장치(예: 스피커, 헤드폰, 또는 헤드 셋), 냉장고, 에어컨, 청소기, 오븐, 전자레인지, 세탁기, 공기 청정기, 셋톱 박스, 홈 오토메이션 컨트롤 패널, 보안 컨트롤 패널, 게임 콘솔, 전자 사전, 전자 키, 캠코더, 또는 전자 액자 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
다른 실시 예에서, 전자 장치(1501)는 네비게이션 장치, 위성 항법 시스템(GNSS(global navigation satellite system)), EDR(event data recorder)(예: 차량/선박/비행기 용 블랙박스(black box)), 자동차 인포테인먼트 장치(예: 차량용 헤드-업 디스플레이), 산업용 또는 가정용 로봇, 드론(drone), ATM(automated teller machine), POS(point of sales) 기기, 계측 기기(예: 수도, 전기, 또는 가스 계측 기기), 또는 사물 인터넷 장치(예: 전구, 스프링클러 장치, 화재 경보기, 온도 조절기, 또는 가로등) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 본 문서의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치(1501)는 전술한 기기들에 한정되지 않으며, 또한, 예를 들면, 개인의 생체 정보(예: 심박 또는 혈당)의 측정 기능이 구비된 스마트폰의 경우처럼, 복수의 장치들의 기능들을 복합적으로 제공할 수 있다. 본 문서에서, 사용자라는 용어는 전자 장치(1501)를 사용하는 사람 또는 전자 장치(1501)를 사용하는 장치(예: 인공지능 전자 장치)를 지칭할 수 있다.
도 15를 참조하여, 네트워크 환경(1500)에서 전자 장치(1501) 는 근거리 무선 통신(예: 제1 네트워크(1598))을 통하여 전자 장치(1502)와 통신하거나, 또는 네트워크(예: 제2 네트워크(1599))를 통하여 전자 장치(1504) 또는 서버(1508)와 통신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(1501)는 서버(1508)을 통하여 전자 장치(2004)와 통신할 수 있다.
도 15는, 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경(1500) 내의 전자 장치(1501)(예: 도 1의 전자 장치(101))의 블록도이다. 도 15를 참조하면, 네트워크 환경(1500)에서 전자 장치(1501)는 제 1 네트워크(1598)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(1502)와 통신하거나, 또는 제 2 네트워크(1599)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(1504) 또는 서버(1508)와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(1501)는 서버(1508)를 통하여 전자 장치(1504)와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(1501)는 프로세서(1520)(예: 도 1 의 프로세서(150)), 메모리(1530)(예: 도 1의 메모리(160)), 입력 장치(1550), 음향 출력 장치(1555), 표시 장치(1560)(예: 도 1의 디스플레이(110)), 오디오 모듈(1570), 센서 모듈(1576), 인터페이스(1577), 햅틱 모듈(1579), 카메라 모듈(1580)(예: 도 1의 카메라(170)), 전력 관리 모듈(1588), 배터리(1589), 통신 모듈(1590), 가입자 식별 모듈(1596), 또는 안테나 모듈(1597)(예: 도 1의 안테나 모듈(130))을 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(1501)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 표시 장치(1560) 또는 카메라 모듈(1580))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시예에서는, 이 구성요소들 중 일부들은 하나의 통합된 회로로 구현될 수 있다. 예를 들면, 센서 모듈(1576)(예: 지문 센서, 홍채 센서, 또는 조도 센서)은 표시 장치(1560)(예: 디스플레이)에 임베디드된 채 구현될 수 있다.
프로세서(1520)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(1540))를 실행하여 프로세서(1520)에 연결된 전자 장치(1501)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)를 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일실시예에 따르면, 데이터 처리 또는 연산의 적어도 일부로서, 프로세서(1520)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(1576) 또는 통신 모듈(1590))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(1532)에 로드하고, 휘발성 메모리(1532)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(1534)에 저장할 수 있다. 일실시예에 따르면, 프로세서(1520)는 메인 프로세서(1521)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서), 및 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(1523)(예: 그래픽 처리 장치, 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로, 보조 프로세서(1523)는 메인 프로세서(1521)보다 저전력을 사용하거나, 또는 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(1523)는 메인 프로세서(1521)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
보조 프로세서(1523)는, 예를 들면, 메인 프로세서(1521)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(1521)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(1521)가 액티브(예: 어플리케이션 실행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(1521)와 함께, 전자 장치(1501)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 표시 장치(1560), 센서 모듈(1576), 또는 통신 모듈(1590))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(1523)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성요소(예: 카메라 모듈(1580) 또는 통신 모듈(1590))의 일부로서 구현될 수 있다.
메모리(1530)는, 전자 장치(1501)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(1520) 또는 센서모듈(1576))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(1540)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(1530)는, 휘발성 메모리(1532) 또는 비휘발성 메모리(1534)를 포함할 수 있다.
프로그램(1540)은 메모리(1530)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 예를 들면, 운영 체제(1542), 미들 웨어(1544) 또는 어플리케이션(1546)을 포함할 수 있다.
입력 장치(1550)는, 전자 장치(1501)의 구성요소(예: 프로세서(1520))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(1501)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 장치(1550)는, 예를 들면, 마이크, 마우스, 키보드, 또는 디지털 펜(예: 스타일러스 펜)을 포함할 수 있다.
음향 출력 장치(1555)는 음향 신호를 전자 장치(1501)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 장치(1555)는, 예를 들면, 스피커 또는 리시버를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용될 수 있고, 리시버는 착신 전화를 수신하기 위해 사용될 수 있다. 일실시예에 따르면, 리시버는 스피커와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
표시 장치(1560)는 전자 장치(1501)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 표시 장치(1560)는, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 표시 장치(1560)는 터치를 감지하도록 설정된 터치 회로(touch circuitry), 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 센서 회로(예: 압력 센서)를 포함할 수 있다.
오디오 모듈(1570)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일실시예에 따르면, 오디오 모듈(1570)은, 입력 장치(1550)를 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 장치(1555), 또는 전자 장치(1501)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(1502))(예: 스피커 또는 헤드폰)를 통해 소리를 출력할 수 있다.
센서 모듈(1576)은 전자 장치(1501)의 작동 상태(예: 전력 또는 온도), 또는 외부의 환경 상태(예: 사용자 상태)를 감지하고, 감지된 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 일실시예에 따르면, 센서 모듈(1576)은, 예를 들면, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 근접 센서, 컬러 센서, IR(infrared) 센서, 생체 센서, 온도 센서, 습도 센서, 또는 조도 센서를 포함할 수 있다.
인터페이스(1577)는 전자 장치(1501)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(1502))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 인터페이스(1577)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.
연결 단자(1578)는, 그를 통해서 전자 장치(1501)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(1502))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 연결 단자(1578)는, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.
햅틱 모듈(1579)은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 일실시예에 따르면, 햅틱 모듈(1579)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.
카메라 모듈(1580)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일실시예에 따르면, 카메라 모듈(1580)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.
전력 관리 모듈(1588)은 전자 장치(1501)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전력 관리 모듈(1588)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.
배터리(1589)는 전자 장치(1501)의 적어도 하나의 구성요소에 전력을 공급할 수 있다. 일실시예에 따르면, 배터리(1589)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.
통신 모듈(1590)은 전자 장치(1501)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(1502), 전자 장치(1504), 또는 서버(1508)) 간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(1590)은 프로세서(1520)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 통신 모듈(1590)은 무선 통신 모듈(1592)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(1594)(예: LAN(local area network) 통신 모듈, 또는 전력선 통신 모듈)을 포함할 수 있다. 이들 통신 모듈 중 해당하는 통신 모듈은 제 1 네트워크(1598)(예: 블루투스, WiFi direct 또는 IrDA(infrared data association) 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제 2 네트워크(1599)(예: 셀룰러 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN)와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부 전자 장치(1504)와 통신할 수 있다. 이런 여러 종류의 통신 모듈들은 하나의 구성요소(예: 단일 칩)로 통합되거나, 또는 서로 별도의 복수의 구성요소들(예: 복수 칩들)로 구현될 수 있다. 무선 통신 모듈(1592)은 가입자 식별 모듈(1596)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 이용하여 제 1 네트워크(1598) 또는 제 2 네트워크(1599)와 같은 통신 네트워크 내에서 전자 장치(1501)를 확인 및 인증할 수 있다.
안테나 모듈(1597)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(1597)은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 하나의 안테나를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(1597)은 복수의 안테나들을 포함할 수 있다. 이런 경우, 제 1 네트워크(1598) 또는 제 2 네트워크(1599)와 같은 통신 네트워크에서 사용되는 통신 방식에 적합한 적어도 하나의 안테나가, 예를 들면, 통신 모듈(1590)에 의하여 상기 복수의 안테나들로부터 선택될 수 있다. 신호 또는 전력은 상기 선택된 적어도 하나의 안테나를 통하여 통신 모듈(1590)과 외부 전자 장치 간에 송신되거나 수신될 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 방사체 이외에 다른 부품(예: RFIC)이 추가로 안테나 모듈(1597)의 일부로 형성될 수 있다.
상기 구성요소들 중 적어도 일부는 주변 기기들간 통신 방식(예: 버스, GPIO(general purpose input and output), SPI(serial peripheral interface), 또는 MIPI(mobile industry processor interface))을 통해 서로 연결되고 신호(예: 명령 또는 데이터)를 상호간에 교환할 수 있다.
일실시예에 따르면, 명령 또는 데이터는 제 2 네트워크(1599)에 연결된 서버(1508)를 통해서 전자 장치(1501)와 외부의 전자 장치(1504)간에 송신 또는 수신될 수 있다. 외부 전자 장치(1502, 1504) 각각은 전자 장치(1501)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(1501)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부 전자 장치들(1502, 1504, 또는 1508) 중 하나 이상의 외부 전자 장치들에서 실행될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(1501)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로, 또는 사용자 또는 다른 장치로부터의 요청에 반응하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(1501)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 하나 이상의 외부 전자 장치들에게 그 기능 또는 그 서비스의 적어도 일부를 수행하라고 요청할 수 있다. 상기 요청을 수신한 하나 이상의 외부 전자 장치들은 요청된 기능 또는 서비스의 적어도 일부, 또는 상기 요청과 관련된 추가 기능 또는 서비스를 실행하고, 그 실행의 결과를 전자 장치(1501)로 전달할 수 있다. 전자 장치(1501)는 상기 결과를, 그대로 또는 추가적으로 처리하여, 상기 요청에 대한 응답의 적어도 일부로서 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다.
다양한 실시예에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))는 밀리미터 웨이브를 송수신할 수 있는 안테나 모듈(예: 도 1의 안테나 모듈(130)), 상기 안테나 모듈(예: 도 1의 안테나 모듈(130))을 제어하는 통신 회로(예: 도 1의 통신 회로(140)), 상기 통신 회로(예: 도 1의 통신 회로(140))에 작동적으로 연결되는 프로세서(예: 도 1의 프로세서(150)) 및 상기 프로세서(예: 도 1의 프로세서(150))와 작동적으로 연결된 메모리(예: 도 1의 메모리(160))를 포함하고, 상기 메모리(예: 도 1의 메모리(160))는, 실행 시, 상기 프로세서(예: 도 1의 프로세서(150))가 상기 안테나 모듈(예: 도 1의 안테나 모듈(130))을 통해, 상기 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101)) 주변의 제1 범위에 제1 빔 폭을 가지는 제1 빔들을 출력하고, 상기 안테나 모듈(예: 도 1의 안테나 모듈(130))을 통해, 상기 제1 빔들에 대한 제1 반사 패턴을 수신하고, 상기 제1 빔들의 상기 제1 반사 패턴을 기반으로 상기 제1 범위를 구성하는 복수의 섹션들 중 적어도 하나 이상의 외부 객체가 배치되는 적어도 하나 이상의 섹션을 결정하고, 상기 안테나 모듈(예: 도 1의 안테나 모듈(130))을 통해, 상기 적어도 하나의 섹션에 상기 제1 빔 폭보다 작은 제2 빔 폭을 가지는 제2 빔들을 출력하고, 상기 안테나 모듈(예: 도 1의 안테나 모듈(130))을 통해, 상기 제2 빔들에 대한 제2 반사 패턴을 수신하고, 상기 제2 빔들의 상기 제2 반사 패턴을 기반으로 상기 적어도 하나 이상의 외부 객체를 인식하여 사용자를 인증하고, 상기 사용자가 인증된 경우, 상기 안테나 모듈(예: 도 1의 안테나 모듈(130))을 통해, 제3 빔들을 출력하여 상기 적어도 하나 이상의 외부 객체의 상태 정보 또는 동작 정보를 결정하도록 하는 인스트럭션들을 저장할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 인스트럭션들은, 상기 프로세서(예: 도 1의 프로세서(150))가 상기 안테나 모듈(예: 도 1의 안테나 모듈(130))을 통해, 상기 적어도 하나의 섹션 보다 확장된 영역에 상기 제3 빔들을 출력하도록 할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 제3 빔들은 상기 제2 빔 폭과 동일하거나 상기 제2 빔 폭보다 작은 제3 빔 폭을 가질 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서(예: 도 1의 프로세서(150))가 상기 제2 반사 패턴을 기반으로 상기 사용자의 얼굴을 인식하고, 상기 메모리(예: 도 1의 메모리(160))에 저장된 기준 정보와 상기 제2 반사 패턴을 비교하여 상기 사용자를 인증하도록 할 수 있다. 상기 상태 정보는 상기 사용자 얼굴의 표정 정보일 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))는 상기 프로세서와 작동적으로 연결된 카메라(예: 도 1의 카메라(170))를 더 포함하고, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서(예: 도 1의 프로세서(150))가 상기 카메라(예: 도 1의 카메라(170))의 화각을 기반으로 상기 제1 빔들의 출력 방향을 결정하도록 할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은 상기 프로세서(예: 도 1의 프로세서(150))가 상기 상태 정보 또는 상기 동작 정보를 기반으로 어플리케이션의 지정된 기능을 실행하도록 할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))는 상기 프로세서와 작동적으로 연결된 조도 센서를 더 포함하고, 상기 인스트럭션들은 상기 프로세서(예: 도 1의 프로세서(150))가 상기 조도 센서를 이용하여 상기 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101)) 주변의 조도를 감지하고, 지정된 조건에서 상기 안테나 모듈(예: 도 1의 안테나 모듈(130))을 활성화하도록 할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은 상기 프로세서(예: 도 1의 프로세서(150))가 상기 제1 반사 패턴을 기반으로 상기 적어도 하나 이상의 외부 객체의 뎁스 정보를 결정하고, 상기 결정된 뎁스 정보를 기반으로 상기 적어도 하나 이상의 외부 객체의 개수 또는 종류를 결정하도록 할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))는 상기 프로세서와 작동적으로 연결된 디스플레이(예: 도 1의 디스플레이(110))를 더 포함하고, 상기 안테나 모듈(예: 도 1의 안테나 모듈(130))은 상기 디스플레이(예: 도 1의 디스플레이(110))가 향하는 방향으로 상기 제1 빔들, 상기 제2 빔들 또는 상기 제3 빔들을 출력할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은 상기 프로세서(예: 도 1의 프로세서(150))가 상기 제1 반사 패턴을 기반으로 상기 제1 범위에 상기 사용자의 얼굴 객체와 적어도 하나 이상의 제스쳐 객체를 감지하는 경우, 상기 안테나 모듈(예: 도 1의 안테나 모듈(130))을 통해 상기 제2 빔들을 상기 얼굴 객체가 배치되는 섹션에 출력하고, 상기 제3 빔들을 상기 적어도 하나의 제스쳐 객체가 배치되는 섹션에 출력하도록 할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은 상기 프로세서(예: 도 1의 프로세서(150))가 상기 제1 반사 패턴을 기반으로 상기 얼굴 객체와 상기 제스쳐 객체가 겹치는 상태로 인식하는 경우, 상기 얼굴 객체와 상기 제스쳐 객체가 겹치지 않는 부분에 대해 사용자 인증을 수행하도록 할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은 상기 프로세서(예: 도 1의 프로세서(150))가 상기 사용자 인증이 실패한 경우, 지정된 시간 대기후, 상기 사용자 인증을 다시 수행하도록 할 수 있다.
다양한 실시예에 따른 객체 인식 방법은 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))에서 수행되고, 밀리미터 웨이브를 송수신하는 안테나 모듈(예: 도 1의 안테나 모듈(130))을 통해, 상기 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101)) 주변의 제1 범위에 제1 빔 폭을 가지는 제1 빔들을 출력하는 동작, 상기 안테나 모듈(예: 도 1의 안테나 모듈(130))을 통해, 상기 제1 빔들에 대한 제1 반사 패턴을 수신하는 동작, 상기 제1 반사 패턴을 기반으로 상기 제1 범위를 구성하는 복수의 섹션들 중 적어도 하나 이상의 외부 객체가 배치되는 적어도 하나 이상의 섹션을 결정하는 동작, 상기 안테나 모듈(예: 도 1의 안테나 모듈(130))을 통해, 상기 적어도 하나의 섹션에 제2 빔 폭을 가지는 제2 빔들을 출력하는 동작, 상기 안테나 모듈(예: 도 1의 안테나 모듈(130))을 통해, 상기 제2 빔들에 대한 제2 반사 패턴을 수신하는 동작, 상기 제2 반사 패턴을 기반으로 상기 적어도 하나 이상의 외부 객체를 인식하여 사용자를 인증하는 동작, 상기 사용자가 인증된 경우, 상기 안테나 모듈(예: 도 1의 안테나 모듈(130))을 통해 제3 빔들을 출력하는 동작, 상기 안테나 모듈(예: 도 1의 안테나 모듈(130))을 통해, 상기 제3 빔들에 대한 제3 반사 패턴을 수신하는 동작 및 상기 제3 반사 패턴을 기반으로 상기 적어도 하나 이상의 외부 객체의 상태 정보 또는 동작 정보를 수집하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 제3 빔들을 출력하는 동작은 상기 안테나 모듈(예: 도 1의 안테나 모듈(130))을 통해, 상기 적어도 하나의 섹션 보다 확장된 영역에 상기 제3 빔들을 출력하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 제3 빔들을 출력하는 동작은 상기 제2 빔 폭과 동일하거나 상기 제2 빔 폭보다 작은 제3 빔 폭을 출력하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 사용자를 인증하는 동작은 상기 제2 반사 패턴을 기반으로 상기 사용자의 얼굴을 인식하는 동작, 및 상기 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))의 메모리(예: 도 1의 메모리(160))에 저장된 기준 정보와 상기 제2 반사 패턴을 비교하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 제1 빔들을 출력하는 동작은 상기 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))의 카메라(예: 도 1의 카메라(170))의 화각을 기반으로 상기 제1 빔들의 출력 방향을 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 적어도 하나 이상의 섹션을 결정하는 동작은 상기 제1 반사 패턴을 기반으로 상기 적어도 하나 이상의 외부 객체의 뎁스 정보를 결정하는 동작 및 상기 결정된 뎁스 정보를 기반으로 상기 적어도 하나 이상의 외부 객체의 개수 또는 종류를 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따른 컴퓨터 판독가능(computer-readable) 저장 매체는 프로세서(예: 도 1의 프로세서(150))에 의하여 실행 가능한 명령어들을 저장하고, 상기 명령어들은 실행되었을 때 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(150))가, 밀리미터 웨이브를 송수신하는 안테나 모듈(예: 도 1의 안테나 모듈(130))을 통해, 상기 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101)) 주변의 제1 범위에 제1 빔 폭을 가지는 제1 빔들을 출력하는 동작, 상기 안테나 모듈(예: 도 1의 안테나 모듈(130))을 통해, 상기 제1 빔들에 대한 제1 반사 패턴을 수신하는 동작, 상기 제1 반사 패턴을 기반으로 상기 제1 범위를 구성하는 복수의 섹션들 중 적어도 하나 이상의 외부 객체가 배치되는 적어도 하나 이상의 섹션을 결정하는 동작, 상기 안테나 모듈(예: 도 1의 안테나 모듈(130))을 통해, 상기 적어도 하나의 섹션에 제2 빔 폭을 가지는 제2 빔들을 출력하는 동작, 상기 안테나 모듈(예: 도 1의 안테나 모듈(130))을 통해, 상기 제2 빔들에 대한 제2 반사 패턴을 수신하는 동작, 상기 제2 반사 패턴을 기반으로 상기 적어도 하나 이상의 외부 객체를 인식하여 사용자를 인증하는 동작, 상기 사용자가 인증된 경우, 상기 안테나 모듈(예: 도 1의 안테나 모듈(130))을 통해 제3 빔들을 출력하는 동작, 상기 안테나 모듈(예: 도 1의 안테나 모듈(130))을 통해, 상기 제3 빔들에 대한 제3 반사 패턴을 수신하는 동작, 및 상기 제3 반사 패턴을 기반으로 상기 적어도 하나 이상의 외부 객체의 상태 정보 또는 동작 정보를 수집하는 동작을 수행하도록 할 수 있다.
본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는 다양한 형태의 장치가 될 수 있다. 전자 장치는, 예를 들면, 휴대용 통신 장치(예: 스마트폰), 컴퓨터 장치, 휴대용 멀티미디어 장치, 휴대용 의료 기기, 카메라, 웨어러블 장치, 또는 가전 장치를 포함할 수 있다. 본 문서의 실시예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다.
본 문서의 다양한 실시예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시예의 다양한 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 또는 관련된 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 아이템에 대응하는 명사의 단수 형은 관련된 문맥상 명백하게 다르게 지시하지 않는 한, 상기 아이템 한 개 또는 복수 개를 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나",“A 또는 B 중 적어도 하나”, "A, B 또는 C", "A, B 및 C 중 적어도 하나”, 및 “A, B, 또는 C 중 적어도 하나"와 같은 문구들 각각은 그 문구들 중 해당하는 문구에 함께 나열된 항목들 중 어느 하나, 또는 그들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제 1", "제 2", 또는 "첫째" 또는 "둘째"와 같은 용어들은 단순히 해당 구성요소를 다른 해당 구성요소와 구분하기 위해 사용될 수 있으며, 해당 구성요소들을 다른 측면(예: 중요성 또는 순서)에서 한정하지 않는다. 어떤(예: 제 1) 구성요소가 다른(예: 제 2) 구성요소에, “기능적으로” 또는 “통신적으로”라는 용어와 함께 또는 이런 용어 없이, “커플드” 또는 “커넥티드”라고 언급된 경우, 그것은 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로(예: 유선으로), 무선으로, 또는 제 3 구성요소를 통하여 연결될 수 있다는 것을 의미한다.
본 문서에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현된 유닛을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로와 같은 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는, 상기 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 일실시예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.
본 문서의 다양한 실시예들은 기기(machine)(예: 전자 장치(1501)) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장 메모리(1536) 또는 외장 메모리(1538))에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(1540))로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 전자 장치(1501))의 프로세서(예: 프로세서(1520))는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 명령어들 중 적어도 하나의 명령을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 상기 호출된 적어도 하나의 명령어에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 상기 하나 이상의 명령어들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장 매체는, 비일시적(non-transitory) 저장 매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, ‘비일시적’은 저장 매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장 매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.
일실시예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory(CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 또는 두 개의 사용자 장치들(예: 스마트 폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 상기 기술한 구성요소들의 각각의 구성요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 전술한 해당 구성요소들 중 하나 이상의 구성요소들 또는 동작들이 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 구성요소들 또는 동작들이 추가될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 복수의 구성요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 구성요소로 통합될 수 있다. 이런 경우, 통합된 구성요소는 상기 복수의 구성요소들 각각의 구성요소의 하나 이상의 기능들을 상기 통합 이전에 상기 복수의 구성요소들 중 해당 구성요소에 의해 수행되는 것과 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적으로, 병렬적으로, 반복적으로, 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 상기 동작들 중 하나 이상이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 동작들이 추가될 수 있다.

Claims (20)

  1. 전자 장치에 있어서,
    밀리미터 웨이브를 송수신할 수 있는 안테나 모듈;
    상기 안테나 모듈을 제어하는 통신 회로;
    상기 통신 회로에 작동적으로 연결되는 프로세서; 및
    상기 프로세서와 작동적으로 연결된 메모리를 포함하고,
    상기 메모리는, 실행 시, 상기 프로세서가
    상기 안테나 모듈을 통해, 상기 전자 장치 주변의 제1 범위에 제1 빔 폭을 가지는 제1 빔들을 출력하고,
    상기 안테나 모듈을 통해, 상기 제1 빔들에 대한 제1 반사 패턴을 수신하고,
    상기 제1 빔들의 상기 제1 반사 패턴을 기반으로 상기 제1 범위를 구성하는 복수의 섹션들 중 적어도 하나 이상의 외부 객체가 배치되는 적어도 하나 이상의 섹션을 결정하고,
    상기 안테나 모듈을 통해, 상기 적어도 하나의 섹션에 상기 제1 빔 폭보다 작은 제2 빔 폭을 가지는 제2 빔들을 출력하고,
    상기 안테나 모듈을 통해, 상기 제2 빔들에 대한 제2 반사 패턴을 수신하고,
    상기 제2 빔들의 상기 제2 반사 패턴을 기반으로 상기 적어도 하나 이상의 외부 객체를 인식하여 사용자를 인증하고,
    상기 사용자가 인증된 경우, 상기 안테나 모듈을 통해, 제3 빔들을 출력하여 상기 적어도 하나 이상의 외부 객체의 상태 정보 또는 동작 정보를 결정하도록 하는 인스트럭션들을 저장하는 전자 장치.
  2. 제1 항에 있어서, 인스트럭션들은, 상기 프로세서가
    상기 안테나 모듈을 통해, 상기 적어도 하나의 섹션 보다 확장된 영역에 상기 제3 빔들을 출력하도록 하는 전자 장치.
  3. 제1 항에 있어서, 상기 제3 빔들은
    상기 제2 빔 폭과 동일하거나 상기 제2 빔 폭보다 작은 제3 빔 폭을 가지는 전자 장치.
  4. 제1 항에 있어서, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가
    상기 제2 반사 패턴을 기반으로 상기 사용자의 얼굴을 인식하고,
    상기 메모리에 저장된 기준 정보와 상기 제2 반사 패턴을 비교하여 상기 사용자를 인증하도록 하는 전자 장치.
  5. 제4 항에 있어서, 상기 상태 정보는
    상기 사용자 얼굴의 표정 정보인 전자 장치.
  6. 제1 항에 있어서,
    상기 프로세서와 작동적으로 연결된 카메라를 더 포함하고,
    상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가
    상기 카메라의 화각을 기반으로 상기 제1 빔들의 출력 방향을 결정하도록 하는 전자 장치.
  7. 제1항에 있어서, 상기 인스트럭션들은 상기 프로세서가
    상기 상태 정보 또는 상기 동작 정보를 기반으로 어플리케이션의 지정된 기능을 실행하도록 하는 전자 장치.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서와 작동적으로 연결된 조도 센서를 더 포함하고,
    상기 인스트럭션들은 상기 프로세서가
    상기 조도 센서를 이용하여 상기 전자 장치 주변의 조도를 감지하고,
    지정된 조건에서 상기 안테나 모듈을 활성화하도록 하는 전자 장치.
  9. 제1항에 있어서, 상기 인스트럭션들은 상기 프로세서가
    상기 제1 반사 패턴을 기반으로 상기 적어도 하나 이상의 외부 객체의 뎁스 정보를 결정하고,
    상기 결정된 뎁스 정보를 기반으로 상기 적어도 하나 이상의 외부 객체의 개수 또는 종류를 결정하도록 하는 전자 장치.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서와 작동적으로 연결된 디스플레이를 더 포함하고,
    상기 안테나 모듈은 상기 디스플레이가 향하는 방향으로 상기 제1 빔들, 상기 제2 빔들 또는 상기 제3 빔들을 출력하는 전자 장치.
  11. 제1항에 있어서, 상기 인스트럭션들은 상기 프로세서가
    상기 제1 반사 패턴을 기반으로 상기 제1 범위에 상기 사용자의 얼굴 객체와 적어도 하나 이상의 제스쳐 객체를 감지하는 경우, 상기 안테나 모듈을 통해 상기 제2 빔들을 상기 얼굴 객체가 배치되는 섹션에 출력하고,
    상기 제3 빔들을 상기 적어도 하나의 제스쳐 객체가 배치되는 섹션에 출력하도록 하는 전자 장치.
  12. 제11항에 있어서, 상기 인스트럭션들은 상기 프로세서가
    상기 제1 반사 패턴을 기반으로 상기 얼굴 객체와 상기 제스쳐 객체가 겹치는 상태로 인식하는 경우, 상기 얼굴 객체와 상기 제스쳐 객체가 겹치지 않는 부분에 대해 사용자 인증을 수행하도록 하는 전자 장치.
  13. 제12항에 있어서, 상기 인스트럭션들은 상기 프로세서가
    상기 사용자 인증이 실패한 경우, 지정된 시간 대기후, 상기 사용자 인증을 다시 수행하도록 하는 전자 장치.
  14. 전자 장치에서 수행되는 객체 인식 방법에 있어서,
    밀리미터 웨이브를 송수신하는 안테나 모듈을 통해, 상기 전자 장치 주변의 제1 범위에 제1 빔 폭을 가지는 제1 빔들을 출력하는 동작;
    상기 안테나 모듈을 통해, 상기 제1 빔들에 대한 제1 반사 패턴을 수신하는 동작;
    상기 제1 빔들의 상기 제1 반사 패턴을 기반으로 상기 제1 범위를 구성하는 복수의 섹션들 중 적어도 하나 이상의 외부 객체가 배치되는 적어도 하나 이상의 섹션을 결정하는 동작;
    상기 안테나 모듈을 통해, 상기 적어도 하나의 섹션에 제2 빔 폭을 가지는 제2 빔들을 출력하는 동작;
    상기 안테나 모듈을 통해, 상기 제2 빔들에 대한 제2 반사 패턴을 수신하는 동작;
    상기 제2 빔들의 상기 제2 반사 패턴을 기반으로 상기 적어도 하나 이상의 외부 객체를 인식하여 사용자를 인증하는 동작;
    상기 사용자가 인증된 경우, 상기 안테나 모듈을 통해 제3 빔들을 출력하는 동작;
    상기 안테나 모듈을 통해, 상기 제3 빔들에 대한 제3 반사 패턴을 수신하는 동작; 및
    상기 제3 빔들의 상기 제3 반사 패턴을 기반으로 상기 적어도 하나 이상의 외부 객체의 상태 정보 또는 동작 정보를 수집하는 동작;을 포함하는 객체 인식 방법.
  15. 제14 항에 있어서, 상기 제3 빔들을 출력하는 동작은
    상기 안테나 모듈을 통해, 상기 적어도 하나의 섹션 보다 확장된 영역에 상기 제3 빔들을 출력하는 동작;을 포함하는 객체 인식 방법.
  16. 제14 항에 있어서, 상기 제3 빔들을 출력하는 동작은
    상기 제2 빔 폭과 동일하거나 상기 제2 빔 폭보다 작은 제3 빔 폭을 출력하는 동작;을 포함하는 객체 인식 방법.
  17. 제14 항에 있어서, 상기 사용자를 인증하는 동작은
    상기 제2 반사 패턴을 기반으로 상기 사용자의 얼굴을 인식하는 동작; 및
    상기 전자 장치의 메모리에 저장된 기준 정보와 상기 제2 반사 패턴을 비교하는 동작;을 포함하는 객체 인식 방법.
  18. 제14 항에 있어서, 상기 제1 빔들을 출력하는 동작은
    상기 전자 장치의 카메라의 화각을 기반으로 상기 제1 빔들의 출력 방향을 결정하는 동작;을 포함하는 객체 인식 방법.
  19. 제14항에 있어서, 상기 적어도 하나 이상의 섹션을 결정하는 동작은
    상기 제1 반사 패턴을 기반으로 상기 적어도 하나 이상의 외부 객체의 뎁스 정보를 결정하는 동작; 및
    상기 결정된 뎁스 정보를 기반으로 상기 적어도 하나 이상의 외부 객체의 개수 또는 종류를 결정하는 동작;을 포함하는 객체 인식 방법.
  20. 프로세서에 의하여 실행 가능한 명령어들을 저장하는 컴퓨터 판독가능(computer-readable) 저장 매체로서, 상기 명령어들은 실행되었을 때 전자 장치의 프로세서가,
    밀리미터 웨이브를 송수신하는 안테나 모듈을 통해, 상기 전자 장치 주변의 제1 범위에 제1 빔 폭을 가지는 제1 빔들을 출력하는 동작;
    상기 안테나 모듈을 통해, 상기 제1 빔들에 대한 제1 반사 패턴을 수신하는 동작;
    상기 제1 빔들의 상기 제1 반사 패턴을 기반으로 상기 제1 범위를 구성하는 복수의 섹션들 중 적어도 하나 이상의 외부 객체가 배치되는 적어도 하나 이상의 섹션을 결정하는 동작;
    상기 안테나 모듈을 통해, 상기 적어도 하나의 섹션에 제2 빔 폭을 가지는 제2 빔들을 출력하는 동작;
    상기 안테나 모듈을 통해, 상기 제2 빔들에 대한 제2 반사 패턴을 수신하는 동작;
    상기 제2 빔들의 상기 제2 반사 패턴을 기반으로 상기 적어도 하나 이상의 외부 객체를 인식하여 사용자를 인증하는 동작;
    상기 사용자가 인증된 경우, 상기 안테나 모듈을 통해 제3 빔들을 출력하는 동작;
    상기 안테나 모듈을 통해, 상기 제3 빔들에 대한 제3 반사 패턴을 수신하는 동작; 및
    상기 제3 빔들의 상기 제3 반사 패턴을 기반으로 상기 적어도 하나 이상의 외부 객체의 상태 정보 또는 동작 정보를 수집하는 동작;을 수행하도록 하는 저장 매체.

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