KR20220045732A - 전자 장치 및 전자 장치의 동작 방법 - Google Patents

전자 장치 및 전자 장치의 동작 방법 Download PDF

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KR20220045732A
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Abstract

본 문서에 개시되는 일 실시예에 따른 전자 장치는, 메모리 및 상기 메모리와 작동적으로 연결되는 프로세서를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 메모리는, 실행 시, 상기 프로세서가, 오류가 발생한 외부 전자 장치로부터 상태 데이터를 수신하고, 상이한 오류의 타입에 각각 대응하는 복수의 필터들 중 적어도 일부를 이용하여, 상기 수신한 상태 데이터를 분석하고, 상기 분석된 상태 데이터에 기반하여, 상기 외부 전자 장치에서 발생한 상기 오류의 원인을 인식하고, 상기 오류에 대응하는 해결 방안을 상기 전자 장치의 사용자에게 제공하도록 하는 인스트럭션들을 포함할 수 있다.
이 외에도 명세서를 통해 파악되는 다양한 실시예가 가능하다.

Description

전자 장치 및 전자 장치의 동작 방법{ELECTRONIC DEVICE AND OPERATION METHOD THEREOF}
본 문서에서 개시되는 다양한 실시 예들은, 전자 장치 및 전자 장치의 동작 방법과 관련된다.
전자 장치의 제조 과정, 테스트하는 과정 또는 사용자가 전자 장치를 사용하는 과정에서, 다양한 원인에 의해서 전자 장치에 오류 또는 결함이 발생할 수 있다. 전자 장치에 발생한 오류 또는 결함과 관련된 정보는 전자 장치가 생성한 로그 데이터(log data) 또는 덤프 파일(dump file)에 기록될 수 있다.
종래에는, 전자 장치에 발생한 오류가, 전자 장치 또는 다른 전자 장치에 기 발생된 오류에 해당하여 이미 대응하는 해결 방안이 존재하는 경우에도, 효율적으로 오류 및 해결 방안을 관리할 수 없었다. 전자 장치에 발생한 이미 알려진 오류임에도 다시 오류 및 해결 방안을 분석하기 위해서 오랜 시간과 비용이 소모되었다.
본 문서에 개시되는 다양한 실시 예들은, 이미 알려진 오류 및 그 해결 방안을 이용하여 외부 전자 장치에 발생한 오류 및 그 해결 방안을 효과적으로 제공하는 전자 장치를 제공하고자 한다.
본 문서에 개시되는 다양한 실시 예들은, 오류가 발생한 외부 전자 장치로부터 상태 데이터를 수신하고, 상태 데이터에 포함된 키워드에 대응하는 필터를 이용하여 오류 원인 또는 오류의 해결 방안 중 적어도 하나를 획득하는 전자 장치를 제공하고자 한다.
본 문서에 개시되는 다양한 실시 예들은, 오류의 유형에 대응하는 복수의 필터들을 이용하여, 향상된 속도로 오류의 원인 또는 오류의 해결 방안 중 적어도 하나를 제공하는 전자 장치를 제공하고자 한다.
본 문서에 개시되는 일 실시 예에 따른 전자 장치는, 메모리 및 상기 메모리와 작동적으로 연결되는 프로세서를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 메모리는, 실행 시, 상기 프로세서가, 오류가 발생한 외부 전자 장치로부터 상태 데이터를 수신하고, 상이한 오류의 타입에 각각 대응하는 복수의 필터들 중 적어도 일부를 이용하여, 상기 수신한 상태 데이터를 분석하고, 상기 분석된 상태 데이터에 기반하여, 상기 외부 전자 장치에서 발생한 상기 오류의 원인을 인식하고, 상기 오류에 대응하는 해결 방안을 상기 전자 장치의 사용자에게 제공하도록 하는 인스트럭션들을 포함할 수 있다.
또한, 본 문서에 개시되는 일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작 방법은, 오류가 발생한 외부 전자 장치로부터 상태 데이터를 수신하는 동작, 상이한 오류의 타입에 각각 대응하는 복수의 필터들 중 적어도 일부를 이용하여, 상기 수신한 상태 데이터를 분석하는 동작, 상기 분석된 상태 데이터에 기반하여, 상기 외부 전자 장치에서 발생한 상기 오류의 원인을 인식하는 동작, 및 상기 오류에 대응하는 해결 방안을 상기 전자 장치의 사용자에게 제공하는 동작을 포함할 수 있다.
본 문서에 개시되는 실시 예들에 따르면, 이미 알려진 오류 및 그 해결 방안을 이용하여 외부 전자 장치에 발생한 오류 및 그 해결 방안을 효과적으로 제공하는 전자 장치를 제공할 수 있다.
본 문서에 개시되는 실시 예들에 따르면, 오류가 발생한 외부 전자 장치로부터 상태 데이터를 수신하고, 상태 데이터에 포함된 키워드에 대응하는 필터를 이용하여 오류 원인 또는 오류의 해결 방안 중 적어도 하나를 획득하는 전자 장치를 제공할 수 있다.
본 문서에 개시되는 실시 예들에 따르면, 오류의 유형에 대응하는 복수의 필터들을 이용하여, 향상된 속도로 오류의 원인 또는 오류의 해결 방안 중 적어도 하나를 제공하는 전자 장치를 제공할 수 있다.
이 외에, 본 문서를 통해 직접적 또는 간접적으로 파악되는 다양한 효과들이 제공될 수 있다.
도 1은, 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블록도이다.
도 2는 다양한 실시예에 따른, 전자 장치의 블록도이다.
도 3은 다양한 실시예에 따른, 전자 장치의 블록도이다.
도 4는 다양한 실시예에 따른, 전자 장치의 블록도이다.
도 5는 다양한 실시예에 따른, 전자 장치의 동작 방법의 순서도이다.
도 6은 다양한 실시예에 따른, 전자 장치의 동작 방법의 순서도이다.
도면의 설명과 관련하여, 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일 또는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.
도 1은, 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)의 블록도이다. 도 1을 참조하면, 네트워크 환경(100)에서 전자 장치(101)는 제 1 네트워크(198)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(102)와 통신하거나, 또는 제 2 네트워크(199)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(104) 또는 서버(108)와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 서버(108)를 통하여 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 프로세서(120), 메모리(130), 입력 모듈(150), 음향 출력 모듈(155), 디스플레이 모듈(160), 오디오 모듈(170), 센서 모듈(176), 인터페이스(177), 연결 단자(178), 햅틱 모듈(179), 카메라 모듈(180), 전력 관리 모듈(188), 배터리(189), 통신 모듈(190), 가입자 식별 모듈(196), 또는 안테나 모듈(197)을 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(101)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 연결 단자(178))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시예에서는, 이 구성요소들 중 일부들(예: 센서 모듈(176), 카메라 모듈(180), 또는 안테나 모듈(197))은 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160))로 통합될 수 있다.
프로세서(120)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(140))를 실행하여 프로세서(120)에 연결된 전자 장치(101)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(120)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(176) 또는 통신 모듈(190))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(132)에 저장하고, 휘발성 메모리(132)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(134)에 저장할 수 있다. 일실시예에 따르면, 프로세서(120)는 메인 프로세서(121)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서) 또는 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(123)(예: 그래픽 처리 장치, 신경망 처리 장치(NPU: neural processing unit), 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)가 메인 프로세서(121) 및 보조 프로세서(123)를 포함하는 경우, 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)보다 저전력을 사용하거나, 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
보조 프로세서(123)는, 예를 들면, 메인 프로세서(121)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(121)가 액티브(예: 어플리케이션 실행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)와 함께, 전자 장치(101)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160), 센서 모듈(176), 또는 통신 모듈(190))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성요소(예: 카메라 모듈(180) 또는 통신 모듈(190))의 일부로서 구현될 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 신경망 처리 장치)는 인공지능 모델의 처리에 특화된 하드웨어 구조를 포함할 수 있다. 인공지능 모델은 기계 학습을 통해 생성될 수 있다. 이러한 학습은, 예를 들어, 인공지능이 수행되는 전자 장치(101) 자체에서 수행될 수 있고, 별도의 서버(예: 서버(108))를 통해 수행될 수도 있다. 학습 알고리즘은, 예를 들어, 지도형 학습(supervised learning), 비지도형 학습(unsupervised learning), 준지도형 학습(semi-supervised learning) 또는 강화 학습(reinforcement learning)을 포함할 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은, 복수의 인공 신경망 레이어들을 포함할 수 있다. 인공 신경망은 심층 신경망(DNN: deep neural network), CNN(convolutional neural network), RNN(recurrent neural network), RBM(restricted boltzmann machine), DBN(deep belief network), BRDNN(bidirectional recurrent deep neural network), 심층 Q-네트워크(deep Q-networks) 또는 상기 중 둘 이상의 조합 중 하나일 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은 하드웨어 구조 이외에, 추가적으로 또는 대체적으로, 소프트웨어 구조를 포함할 수 있다.
메모리(130)는, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(120) 또는 센서 모듈(176))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(140)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(130)는, 휘발성 메모리(132) 또는 비휘발성 메모리(134)를 포함할 수 있다.
프로그램(140)은 메모리(130)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 예를 들면, 운영 체제(142), 미들 웨어(144) 또는 어플리케이션(146)을 포함할 수 있다.
입력 모듈(150)은, 전자 장치(101)의 구성요소(예: 프로세서(120))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 모듈(150)은, 예를 들면, 마이크, 마우스, 키보드, 키(예: 버튼), 또는 디지털 펜(예: 스타일러스 펜)을 포함할 수 있다.
음향 출력 모듈(155)은 음향 신호를 전자 장치(101)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 모듈(155)은, 예를 들면, 스피커 또는 리시버를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용될 수 있다. 리시버는 착신 전화를 수신하기 위해 사용될 수 있다. 일실시예에 따르면, 리시버는 스피커와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
디스플레이 모듈(160)은 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 디스플레이 모듈(160)은, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 디스플레이 모듈(160)은 터치를 감지하도록 설정된 터치 센서, 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 압력 센서를 포함할 수 있다.
오디오 모듈(170)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일실시예에 따르면, 오디오 모듈(170)은, 입력 모듈(150)을 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 모듈(155), 또는 전자 장치(101)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))(예: 스피커 또는 헤드폰)를 통해 소리를 출력할 수 있다.
센서 모듈(176)은 전자 장치(101)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(176)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(177)는 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 인터페이스(177)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.
연결 단자(178)는, 그를 통해서 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 연결 단자(178)는, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.
햅틱 모듈(179)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(179)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.
카메라 모듈(180)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일실시예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.
전력 관리 모듈(188)은 전자 장치(101)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전력 관리 모듈(188)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.
배터리(189)는 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소에 전력을 공급할 수 있다. 일실시예에 따르면, 배터리(189)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.
통신 모듈(190)은 전자 장치(101)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102), 전자 장치(104), 또는 서버(108)) 간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(190)은 프로세서(120)(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(190)은 무선 통신 모듈(192)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(194)(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(198)(예: 블루투스, WiFi(wireless fidelity) direct 또는 IrDA(infrared data association)와 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제 2 네트워크(199)(예: 레거시 셀룰러 네트워크, 5G 네트워크, 차세대 통신 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN)와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부의 전자 장치(104)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(192)은 가입자 식별 모듈(196)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 이용하여 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크 내에서 전자 장치(101)를 확인 또는 인증할 수 있다.
무선 통신 모듈(192)은 4G 네트워크 이후의 5G 네트워크 및 차세대 통신 기술, 예를 들어, NR 접속 기술(new radio access technology)을 지원할 수 있다. NR 접속 기술은 고용량 데이터의 고속 전송(eMBB(enhanced mobile broadband)), 단말 전력 최소화와 다수 단말의 접속(mMTC(massive machine type communications)), 또는 고신뢰도와 저지연(URLLC(ultra-reliable and low-latency communications))을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은, 예를 들어, 높은 데이터 전송률 달성을 위해, 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 고주파 대역에서의 성능 확보를 위한 다양한 기술들, 예를 들어, 빔포밍(beamforming), 거대 배열 다중 입출력(massive MIMO(multiple-input and multiple-output)), 전차원 다중입출력(FD-MIMO: full dimensional MIMO), 어레이 안테나(array antenna), 아날로그 빔형성(analog beam-forming), 또는 대규모 안테나(large scale antenna)와 같은 기술들을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 전자 장치(101), 외부 전자 장치(예: 전자 장치(104)) 또는 네트워크 시스템(예: 제 2 네트워크(199))에 규정되는 다양한 요구사항을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 무선 통신 모듈(192)은 eMBB 실현을 위한 Peak data rate(예: 20Gbps 이상), mMTC 실현을 위한 손실 Coverage(예: 164dB 이하), 또는 URLLC 실현을 위한 U-plane latency(예: 다운링크(DL) 및 업링크(UL) 각각 0.5ms 이하, 또는 라운드 트립 1ms 이하)를 지원할 수 있다.
안테나 모듈(197)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부의 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 안테나를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다. 이런 경우, 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크에서 사용되는 통신 방식에 적합한 적어도 하나의 안테나가, 예를 들면, 통신 모듈(190)에 의하여 상기 복수의 안테나들로부터 선택될 수 있다. 신호 또는 전력은 상기 선택된 적어도 하나의 안테나를 통하여 통신 모듈(190)과 외부의 전자 장치 간에 송신되거나 수신될 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 방사체 이외에 다른 부품(예: RFIC(radio frequency integrated circuit))이 추가로 안테나 모듈(197)의 일부로 형성될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 mmWave 안테나 모듈을 형성할 수 있다. 일실시예에 따르면, mmWave 안테나 모듈은 인쇄 회로 기판, 상기 인쇄 회로 기판의 제 1 면(예: 아래 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 지정된 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있는 RFIC, 및 상기 인쇄 회로 기판의 제 2 면(예: 윗 면 또는 측 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 상기 지정된 고주파 대역의 신호를 송신 또는 수신할 수 있는 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 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(199)에 연결된 서버(108)를 통해서 전자 장치(101)와 외부의 전자 장치(104)간에 송신 또는 수신될 수 있다. 외부의 전자 장치(102, 또는 104) 각각은 전자 장치(101)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부의 전자 장치들(102, 104, 또는 108) 중 하나 이상의 외부의 전자 장치들에서 실행될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로, 또는 사용자 또는 다른 장치로부터의 요청에 반응하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(101)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 하나 이상의 외부의 전자 장치들에게 그 기능 또는 그 서비스의 적어도 일부를 수행하라고 요청할 수 있다. 상기 요청을 수신한 하나 이상의 외부의 전자 장치들은 요청된 기능 또는 서비스의 적어도 일부, 또는 상기 요청과 관련된 추가 기능 또는 서비스를 실행하고, 그 실행의 결과를 전자 장치(101)로 전달할 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 결과를, 그대로 또는 추가적으로 처리하여, 상기 요청에 대한 응답의 적어도 일부로서 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 모바일 에지 컴퓨팅(MEC: mobile edge computing), 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다. 전자 장치(101)는, 예를 들어, 분산 컴퓨팅 또는 모바일 에지 컴퓨팅을 이용하여 초저지연 서비스를 제공할 수 있다. 다른 실시예에 있어서, 외부의 전자 장치(104)는 IoT(internet of things) 기기를 포함할 수 있다. 서버(108)는 기계 학습 및/또는 신경망을 이용한 지능형 서버일 수 있다. 일실시예에 따르면, 외부의 전자 장치(104) 또는 서버(108)는 제 2 네트워크(199) 내에 포함될 수 있다. 전자 장치(101)는 5G 통신 기술 및 IoT 관련 기술을 기반으로 지능형 서비스(예: 스마트 홈, 스마트 시티, 스마트 카, 또는 헬스 케어)에 적용될 수 있다.
도 2는 다양한 실시예에 따른, 전자 장치의 블록도이다.
도 2를 참조하면, 전자 장치(200)(예: 도 1의 전자 장치(101))는 메모리(210)(예: 도 1의 메모리(130)) 및 프로세서(220)(예: 도 1의 프로세서(120))를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 메모리(210)는 프로세서(220)에 의해서 실행되는 적어도 하나의 프로그램, 어플리케이션, 데이터, 또는 인스트럭션들(instructions)을 저장할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 메모리(210)는 도 1에 도시된 메모리(130)의 적어도 일부를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 메모리(210)는 후술하는 전자 장치(200)(예: 도 3의 전자 장치(300) 또는 도 4의 전자 장치(400) 또는 도 5 내지 도 6을 참조하여 설명하는 전자 장치)의 동작의 적어도 일부가 수행되도록 하는 정보 또는 인스트럭션들을 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 메모리(210)는 프로세서(220)에 의해서 실행되는 복수의 어플리케이션들과 관련된 인스트럭션들을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 다양한 원인에 의한 오류(error)(또는, 장애, 불량, 결함)가 외부 전자 장치(미도시)의 제조 단계에서 또는 사용 단계에서 발생할 수 있다. 예를 들어, 외부 전자 장치에 포함된 하드웨어 컴포넌트 또는 외부 전자 장치에 설치된 소프트웨어에 오류가 발생하여, 외부 전자 장치가 비정상적으로 작동할 수 있다.
일 실시예에 따른 전자 장치(200)는 이미 알려진(또는 기 저장된) 오류 및 오류에 대응하는 이미 알려진 해결 방안을 복수의 필터들을 이용하여 분석 및 획득하고, 획득한 해결 방안을 전자 장치(200)의 사용자 또는 외부 전자 장치의 사용자에게 효율적으로 제공할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(200)는 통신 회로(미도시)를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 전자 장치(200)의 통신 회로를 이용하여 유선 및/또는 무선 방식으로 외부 전자 장치로부터 상태 데이터를 획득(또는 수신)할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 획득한 상태 데이터에 포함된 정보를 분석하여 오류의 원인을 인식하고, 인식한 오류에 대응하는 해결 방안을 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상태 데이터는 오류가 발생한 외부 전자 장치의 로그 데이터(log data) 또는 덤프 파일(dump file) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 로그 데이터 또는 덤프 파일은, 로그 데이터 또는 덤프 파일이 생성된 시점의 외부 전자 장치와 관련된 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 로그 데이터 또는 덤프 파일은 외부 전자 장치에 발생된 오류에 관한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 로그 데이터 또는 덤프 파일은 외부 전자 장치에 발생한 오류에 관한 키워드(keyword)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 로그 데이터 또는 덤프 파일은 외부 전자 장치에 저장되어 있을 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상태 데이터는, 외부 전자 장치를 제조하는 제조 장비 또는 외부 전자 장치의 동작을 테스트하는 테스트 장비가 생성한, 외부 전자 장치와 관련된 특성 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 특성 정보는, 외부 전자 장치의 생산 과정 또는 테스트 과정에서 측정된 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 특성 정보는, 외부 전자 장치에 포함된 하드웨어 컴포넌트의 온도 정보(예: CPU 칩, DDR 칩, 또는 통신 칩의 온도 정보), 외부 전자 장치에 포함된 하드웨어 컴포넌트의 다양한 테스트 값(예: CPU 칩 또는 DDR 칩의 스트레스 테스트 값), 외부 전자 장치에 설치되는 소프트웨어의 테스트 값 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 특성 정보는, 외부 전자 장치의 제조 장비 또는 테스트 장비에 저장되어 있을 수 있다.
일 실시예에 따르면, 메모리(210)는 복수의 필터들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 필터는, 상태 데이터(예: 로그 데이터, 덤프 파일, 또는 특성 정보)를 기초로, 오류의 원인 또는 오류의 해결 방안 중 적어도 하나를 획득하기 위한 규칙 또는 코드를 포함할 수 있다. 복수의 필터들은 메모리(210)에 저장되거나 또는 외부 서버(미도시)에 저장될 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(200)는 외부 서버에 저장된 복수의 필터들을 수신하여 메모리(210)에 저장할 수 있다. 프로세서(220)는 메모리(210)에 저장된 복수의 필터들 및 상태 데이터를 이용하여 외부 전자 장치에 발생한 오류를 분석할 수 있다. 이하에서는, 복수의 필터들이 메모리(210)에 저장된 것을 예시로 설명한다. 이는 설명의 편의를 위한 것이며, 복수의 필터들이 외부 서버에 저장된 경우에도 후술하는 도면들을 참조하여 설명되는 실시예는 동일 또는 유사하게 적용될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 메모리(210)에 저장된 복수의 필터들은 다양한 기준에 기초하여 서로 구별될 수 있다. 후술하는 도면들을 참조하면, 일 실시예에 따른 복수의 필터들은 오류의 유형(또는, 타입(type))에 따라서 서로 구분되는 것으로 설명하였으나, 이는 설명의 편의를 위한 것이므로 설명된 실시예에 한정되는 것으로 해석되지 않는다. 예를 들어, 일 실시예에 따른 복수의 필터들은, 오류의 해결 주체 또는 오류의 원인에 기초하여 서로 구분될 수도 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 복수의 필터들을 이용하여, 외부 전자 장치에 발생한 오류를 해결하는 해결 방안을 제공할 수 있다.
예를 들어, 외부 전자 장치는 생산 과정에서 다양한 원인에 의해서 하드웨어적인 오류 또는 불량이 발생할 수 있다. 예를 들어, 외부 전자 장치가 생산 또는 사용 되는 도중에, 임계 온도 값 이상의 높은 온도를 갖거나 비정상적인 내부 전압 또는 내부 전류 값을 갖는 하드웨어 컴포넌트(예: CPU 칩, DDR 칩, 센서 모듈, 배터리, 또는 디스플레이)가 존재 할 수 있다. 비정상적인 하드웨어 컴포넌트를 포함하는 외부 전자 장치는 오류가 발생하거나 잠재적인 오류 발생 확률이 높은 상태일 수 있다.
예를 들어, 외부 전자 장치가 생산 또는 사용 되는 도중에, 다양한 원인에 의해서 외부 전자 장치에 설치된 소프트웨어적인 오류 또는 불량이 발생할 수 있다. 예를 들어, 오류가 발생한 소프트웨어를 포함하는 외부 전자 장치는 비정상적으로 작동할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 복수의 필터(filter)들을 이용하여 외부 전자 장치에 발생한 오류를 분석할 수 있다. 예를 들어, 복수의 필터들은 외부 전자 장치에 발생 가능한 오류 및 오류를 복구하기 위한 해결 방안을 포함할 수 있다. 일 실시예에 따른 복수의 필터들은, 지속적으로 오류 및 오류에 대응하는 해결 방안을 외부(예: 외부 전자 장치의 사용자 또는 전자 장치(200)의 사용자)로부터 수신하여 업데이트될 수 있다. 프로세서(220)는 복수의 필터들을 이용하여 오류를 분석한 결과에 대응하는 해결 방안을 획득하고, 획득한 해결 방안을 외부 전자 장치의 사용자 또는 전자 장치(200)의 사용자에게 제공할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 미리 지정된 기준에 따라서 서로 구별되는 복수의 필터들을 이용하여 외부 전자 장치에 발생한 오류를 분석할 수 있다. 예를 들어, 복수의 필터들은 서로 상이한 오류의 유형에 대응할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는, 제1 유형에 대응하는 제1 필터와 제2 유형에 대응하는 제2 필터를 이용하여, 각각의 유형에 대응하는 필터를 이용하여 오류를 분석할 수 있다.
예를 들어, 외부 전자 장치가 사용자에 의해서 사용되는 도중에, 외부 전자 장치에 카메라와 관련된 오류가 발생할 수 있다. 예를 들어, 외부 전자 장치에 포함된 카메라(미도시)에 오류가 발생한 경우, 프로세서(220)는 외부 전자 장치로부터 상태 데이터를 획득하고, 획득한 상태 데이터를 지정된 필터를 이용하여 분석할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 복수의 필터들 중에서 카메라와 관련된 필터를 이용하여 상태 데이터를 분석할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 상태 데이터에 포함된 키워드 및 카메라와 관련된 필터를 이용하여 오류에 대응하는 해결 방안을 획득(또는 검색)할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 오류가 발생한 카메라를 교체하도록 하는 해결 방안을 획득 하는 경우, 전자 장치(200) 또는 외부 전자 장치에 획득한 해결 방안을 알리는 알림(notification)을 제공할 수 있다. 다양한 실시예에서, 외부 전자 장치가 생산되는 도중에 수행되는 다양한 테스트 환경에서, 외부 전자 장치에 카메라와 관련된 오류가 발생할 수 있다. 이 경우에, 전술한 바와 같이, 프로세서(220)는 외부 전자 장치로부터 상태 데이터를 획득하고, 지정된 필터(예: 카메라와 관련된 필터)를 이용하여 획득한 상태 데이터를 분석하여 오류에 대응하는 해결 방안을 획득할 수 있다.
예를 들어, 외부 전자 장치가 사용자에 의해서 사용되는 도중에, 외부 전자 장치에 소프트웨어와 관련된 오류가 발생할 수 있다. 예를 들어, 외부 전자 장치가 정상적으로 부팅(booting)되지 않는 경우, 프로세서(220)는 외부 전자 장치로부터 상태 데이터를 획득하고, 획득한 상태 데이터를 지정된 필터를 이용하여 분석할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 복수의 필터들 중에서 시스템 운영과 관련된 필터를 이용하여 상태 데이터를 분석할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 상태 데이터에 포함된 키워드 및 시스템 운영과 관련된 필터를 이용하여 오류에 대응하는 해결 방안을 획득(또는 검색)할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 외부 전자 장치에 설치된 소프트웨어를 업데이트 하도록 하는 해결 방안을 획득 하는 경우, 전자 장치(200) 또는 외부 전자 장치에 획득한 해결 방안을 알리는 알림을 제공할 수 있다. 다양한 실시예에서, 외부 전자 장치가 생산되는 도중에 수행되는 다양한 테스트 환경에서, 외부 전자 장치에 소프트웨어와 관련된 오류가 발생할 수 있다. 이 경우에, 전술한 바와 같이, 프로세서(220)는 외부 전자 장치로부터 상태 데이터를 획득하고, 획득한 상태 데이터를 지정된 필터(예: 시스템 운영과 관련된 필터)를 이용하여 분석하여 오류에 대응하는 해결 방안을 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(200)는 지정된 기준에 따라서 서로 구별되는 복수의 필터들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 복수의 필터들은 메모리(210)에 저장될 수 있다. 예를 들어, 복수의 필터들은, 제1 유형에 대응하는 제1 필터 및 제2 유형에 대응하는 제2 필터를 포함할 수 있다. 프로세서(220)는 오류의 유형에 각각 대응하는 복수의 필터들을 이용하여 향상된 속도로 오류의 원인 또는 오류의 해결 방안 중 적어도 하나를 획득하고, 획득한 오류의 원인 또는 오류의 해결 방안 중 적어도 하나를 사용자에게 제공할 수 있다. 일 실시예에 따른 프로세서(220)는 오류의 유형에 따라서 구별되는 필터를 이용하여 오류에 대응하는 해결 방안을 획득(또는, 검색)하므로, 오류가 발생한 외부 전자 장치를 향상된 처리 속도로 복구 또는 개선할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 복수의 필터들은 서로 개별적으로 업데이트될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 제1 유형에 대응하는 오류 및 오류의 해결 방안을 이용하여 제1 필터를 업데이트할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 제2 유형에 대응하는 오류 및 오류의 해결 방안을 이용하여 제2 필터를 업데이트할 수 있다.
도 3은 다양한 실시예에 따른, 전자 장치의 블록도이다.
도 3을 참조하면, 전자 장치(300)(예: 도 1의 전자 장치(101) 또는 도 2의 전자 장치(200))는 메모리(310)(예: 도 1의 메모리(130) 또는 도 2의 메모리(210)) 및 프로세서(320)(예: 도 1의 프로세서(120) 도 2의 프로세서(220))를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 메모리(310)는 복수의 필터들(311, 312, … , 31n)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 복수의 필터들(311, 312, … , 31n)은 제1 필터(311), 제2 필터(312) 내지 제n 필터(31n)를 포함할 수 있다. 제1 필터(311), 제2 필터(312) 내지 제n 필터(31n)는 각각 미리 지정된 기준에 따라 구별될 수 있다. 예를 들어, 제1 필터(311), 제2 필터(312) 내지 제n 필터(31n)는, 외부 전자 장치(미도시)에 발생 가능한 오류의 유형에 각각 대응될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 메모리(310)는, 오류 분석 모듈(321)에 의해서 실행되는 적어도 하나의 프로그램, 어플리케이션, 데이터, 또는 인스트럭션들을 저장할 수 있다. 예를 들어, 메모리(310)는, 오류 분석 모듈(321)이, 복수의 필터들(311, 312, … , 31n)을 이용하여, 오류를 분석하고, 오류에 대응하는 해결 방안을 획득하도록 하는 인스트럭션들을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(320)는 복수의 필터들(311, 312, … , 31n)을 이용하여 오류를 분석하는 오류 분석 모듈(321)을 포함할 수 있다. 일 실시예에 따른 오류 분석 모듈(321)은 도 2를 참조하여 설명된 프로세서(220)의 동작의 적어도 일부를 수행할 수 있다. 예를 들어, 오류 분석 모듈(321)은 물리적인 하드웨어 모듈, 로직, 논리 블록, 또는 회로를 이용하여 구현될 수 있다.
도 3을 참조하면, 오류 분석 모듈(321)이 프로세서(320)에 포함된 것으로 도시되나 이는 일 예시일 뿐이며, 다양한 실시예에 따른 오류 분석 모듈(321)은, 메모리(310)에 저장된 하나 이상의 인스트럭션들에 대응하는 소프트웨어 모듈일 수 있다. 예를 들어, 소프트웨어 모듈은 프로세서(320) 에 의해 실행되어, 후술하는 오류 분석 모듈(321)의 동작을 구현할 수 있다. 다양한 실시예에서, 오류 분석 모듈(321) 및 복수의 필터들(311, 312, … , 31n)은 통합적으로 동작할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 오류 분석 모듈(321)은 외부 전자 장치(미도시), 외부 전자 장치의 제조 장비(미도시) 또는 외부 전자 장치의 테스트 장비(미도시)로부터 상태 데이터를 획득하거나 또는 수신할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상태 데이터는 외부 전자 장치와 관련된 로그(log) 데이터 또는 덤프 파일(dump file) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 상태 데이터는 외부 전자 장치에 저장되어 있을 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상태 데이터는, 외부 전자 장치를 제조하는 제조 장비 또는 외부 전자 장치의 동작을 테스트하는 테스트 장비가 생성한, 외부 전자 장치와 관련된 특성 정보를 포함할 수 있다. 상태 데이터는 제조 장비 또는 테스트 장비에 저장되어 있을 수 있다. 예를 들어 특성 정보는, 외부 전자 장치의 제조 단계 또는 테스트 단계에서 획득한, 외부 전자 장치에 포함된 하드웨어 컴포넌트의 전압 정보, 전류 정보 또는 온도 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상태 데이터는 외부 전자 장치에 발생한 오류에 관한 키워드를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 오류 분석 모듈(321)은, 복수의 필터들(311, 312, … , 31n)을 이용하여 획득한 상태 데이터에 포함된 키워드를 추출하고, 키워드에 대응하는 해결 방안을 획득할 수 있다. 아래의 표 1은 키워드 및 키워드에 대응하는 오류 정보를 예시적으로 나타내는 도표이다.
상태 데이터 키워드 오류 정보
제1 상태 데이터 UFS error UFS 칩과 관련된 오류 가능성 존재
제2 상태 데이터 call fatal error 통화 어플리케이션의 오류 가능성 존재
제3 상태 데이터 CPU margin -10 CPU 칩의 오류 가능성 존재
제4 상태 데이터 DDR margin -5 DDR 칩의 오류 가능성 존재
제5 상태 데이터 temp over 90 CPU 칩의 오류 가능성 존재
표 1은, 외부 전자 장치로부터 수신한 상태 데이터 또는 외부 전자 장치를 제조한 제조 장비 또는 외부 전자 장치를 테스트한 테스트 장비로부터 획득한 상태 데이터를 기초로, 복수의 필터들(311, 312, … , 31n)이 분석하는 오류 정보를 예시적으로 설명한다. 예를 들어, 오류 정보는 오류의 원인 또는 오류의 해결 방안 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제1 상태 데이터는 “UFS error”에 대응하는 제1 키워드를 포함할 수 있다. 오류 분석 모듈(321)은 복수의 필터들(311, 312, … , 31n) 중 적어도 하나의 필터를 선택하고, 선택한 적어도 하나의 필터를 이용하여 제1 키워드에 대응하는 제1 오류 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 오류 분석 모듈(321)은 제1 필터(311)를 이용하여, 제1 키워드에 맵핑되는 제1 오류 정보를 획득하고, 제1 오류 정보에 포함된 오류의 원인 또는 오류의 해결 방안 중 적어도 하나를 전자 장치(300)(또는 전자 장치(300)의 사용자) 또는 외부 전자 장치(또는 외부 전자 장치의 사용자)에 제공할 수 있다. 예를 들어, 오류 분석 모듈(321)은 UFS 칩과 관련된 오류 가능성이 존재함을 전자 장치(300) 또는 외부 전자 장치에 알릴 수 있다. 예를 들어, 오류 분석 모듈(321)은, 획득한 제1 오류 정보의 적어도 일부를 포함하는 알림(notification)을 전자 장치(300)에 포함된 디스플레이(미도시)에 표시할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제2 상태 데이터는 “call fatal error”에 대응하는 제2 키워드를 포함할 수 있다. 오류 분석 모듈(321)은 복수의 필터들(311, 312, … , 31n) 중 적어도 하나의 필터를 선택하고, 선택한 적어도 하나의 필터를 이용하여 제2 키워드에 대응하는 제2 오류 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 오류 분석 모듈(321)은 제2 필터(312)를 이용하여, 제2 키워드에 맵핑되는 제2 오류 정보를 획득하고, 제2 오류 정보에 포함된 오류의 원인 또는 오류의 해결 방안 중 적어도 하나를 전자 장치(300) 또는 외부 전자 장치에 제공할 수 있다. 예를 들어, 오류 분석 모듈(321)은 통화 어플리케이션의 오류 가능성이 존재함을 전자 장치(300) 또는 외부 전자 장치에 알릴 수 있다. 예를 들어, 오류 분석 모듈(321)은, 획득한 제2 오류 정보의 적어도 일부를 포함하는 알림(notification)을 전자 장치(300)에 포함된 디스플레이(미도시)에 표시할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제3 상태 데이터는 “CPU margin -10”에 대응하는 제3 키워드를 포함할 수 있다. 오류 분석 모듈(321)은 복수의 필터들(311, 312, … , 31n) 중 적어도 하나의 필터를 선택하고, 선택한 적어도 하나의 필터를 이용하여 제3 키워드에 대응하는 제3 오류 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 오류 분석 모듈(321)은 제3 필터(미도시)를 이용하여, 제3 키워드에 맵핑되는 제3 오류 정보를 획득하고, 제3 오류 정보에 포함된 오류의 원인 또는 오류의 해결 방안 중 적어도 하나를 전자 장치(300) 또는 외부 전자 장치에 제공할 수 있다. 예를 들어, 오류 분석 모듈(321)은 CPU 칩의 오류 가능성이 존재함을 전자 장치(300) 또는 외부 전자 장치에 알릴 수 있다. 예를 들어, 오류 분석 모듈(321)은, 획득한 제3 오류 정보의 적어도 일부를 포함하는 알림(notification)을 전자 장치(300)에 포함된 디스플레이(미도시)에 표시할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제4 상태 데이터는 “DDR margin -5”에 대응하는 제4 키워드를 포함할 수 있다. 오류 분석 모듈(321)은 복수의 필터들(311, 312, … , 31n) 중 적어도 하나의 필터를 선택하고, 선택한 적어도 하나의 필터를 이용하여 제4 키워드에 대응하는 제4 오류 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 오류 분석 모듈(321)은 제4 필터(미도시)를 이용하여, 제4 키워드에 맵핑되는 제4 오류 정보를 획득하고, 제4 오류 정보에 포함된 오류의 원인 또는 오류의 해결 방안 중 적어도 하나를 전자 장치(300) 또는 외부 전자 장치에 제공할 수 있다. 예를 들어, 오류 분석 모듈(321)은 DDR 칩의 오류 가능성이 존재함을 전자 장치(300) 또는 외부 전자 장치에 알릴 수 있다. 예를 들어, 오류 분석 모듈(321)은, 획득한 제4 오류 정보의 적어도 일부를 포함하는 알림(notification)을 전자 장치(300)에 포함된 디스플레이(미도시)에 표시할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제5 상태 데이터는 “temp over 90”에 대응하는 제5 키워드를 포함할 수 있다. 오류 분석 모듈(321)은 복수의 필터들(311, 312, … , 31n) 중 적어도 하나의 필터를 선택하고, 선택한 적어도 하나의 필터를 이용하여 제5 키워드에 대응하는 제5 오류 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 오류 분석 모듈(321)은 제5 필터(미도시)를 이용하여, 제5 키워드에 맵핑되는 제5 오류 정보를 획득하고, 제5 오류 정보에 포함된 오류의 원인 또는 오류의 해결 방안 중 적어도 하나를 전자 장치(300) 또는 외부 전자 장치에 제공할 수 있다. 예를 들어, 오류 분석 모듈(321)은 CPU 칩의 오류 가능성이 존재함을 전자 장치(300) 또는 외부 전자 장치에 알릴 수 있다. 예를 들어, 오류 분석 모듈(321)은, 획득한 제5 오류 정보의 적어도 일부를 포함하는 알림(notification)을 전자 장치(300)에 포함된 디스플레이(미도시)에 표시할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 오류 분석 모듈(321)은 상태 데이터에 포함된 키워드를 이용한 일련의 오류 분석 알고리즘을 수행할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 오류 분석 모듈(321)은, 상태 데이터가 암호화된 상태인 경우, 암호를 해독하기 위한 동작을 추가로 더 수행할 수 있다.
예를 들어, 오류 분석 모듈(321)은, 상태 데이터를 적어도 하나의 필터에 제공하여 키워드를 인식(또는 획득)한 후, 지정된 시간 내에 지정된 단어 또는 구를 획득하지 못한 경우, 해당 오류의 원인 또는 오류의 해결 방안을 획득할 수 있다. 예를 들어, 오류 분석 모듈(321)은, 상태 데이터에“UFS testing”라는 키워드가 존재함을 인식하거나, 상태 데이터에 포함된“UFS testing”라는 키워드를 획득할 수 있다. 오류 분석 모듈(321)은,“UFS testing”라는 키워드 이후의 30초 이내에 상태 데이터에“UFS finish”라는 키워드를 획득하지 못한 경우, UFS 칩과 관련된 오류가 발생하였음을 전자 장치(300)의 사용자 또는 외부 전자 장치의 사용자에게 알릴 수 있다.
예를 들어, 오류 분석 모듈(321)은, 상태 데이터를 적어도 하나의 필터에 제공하여 키워드를 인식(또는 획득)한 이후, 메모리(310)의 특수 영역에 저장된 특수 기록을 추출하여, 추출된 특수 기록을 분석할 수 있다. 예를 들어, 오류 분석 모듈(321)은, 상태 데이터에 포함된 “kernel panic”이라는 키워드를 인식한 것에 기반하여, 메모리(310)의 특수 영역에 저장된 특수 로그 파일을 분석할 수 있다. 오류 분석 모듈(321)은 특수 로그 파일을 분석하여, “kernel panic”에 대응하는 오류의 원인 또는 오류의 해결 방안을 획득할 수 있다.
예를 들어, 오류 분석 모듈(321)은, 상태 데이터를 적어도 하나의 필터에 제공하여 키워드를 인식(또는 획득)한 이후, 상기 상태 데이터와 상이한 데이터를 포함하는 파일을 이용하여 오류를 분석할 수 있다. 예를 들어, 오류 분석 모듈(321)은, 상태 데이터에 포함된 “calendar app fatal”이라는 키워드를 인식한 것에 기반하여, 이벤트 동작 로그를 포함하는 파일을 분석할 수 있다. 오류 분석 모듈(321)은 상태 데이터 및 이벤트 동작 로그를 포함하는 파일을 함께 분석하여, 상세한 오류의 원인 또는 오류의 해결 방안을 획득할 수 있다.
일 실시예에서, 오류 분석 모듈(321)은 적어도 하나의 필터를 이용하여 상태 데이터를 분석한 결과 키워드를 인식(또는 획득)하지 못한 경우, 오류 분석 실패 또는 기 저장된 오류 정보가 없음을 알리는 알림을 전자 장치(300)의 사용자 또는 외부 전자 장치의 사용자에게 제공할 수 있다. 예를 들어, 오류 분석 모듈(321)은 오류에 대응하는 키워드가 존재하지 않음을 알리는 알림(notification), 키워드의 업데이트를 요청하는 알림 또는 오류 정보의 업데이트를 요청하는 알림 중 적어도 하나를 생성할 수 있다. 프로세서(320)는 전자 장치(300)에 포함된 디스플레이(미도시)를 통해 생성한 알림을 표시할 수 있다. 프로세서(320)(또는, 오류 분석 모듈(321))는 외부(예: 전자 장치(300)의 사용자 또는 외부 전자 장치의 사용자))로부터 해당 오류에 대한 키워드, 해당 오류의 원인 또는 해당 오류의 해결 방안 중 적어도 하나를 수신할 수 있다. 오류 분석 모듈(321)은 수신한 해당 오류에 대한 키워드, 해당 오류의 원인 또는 해당 오류의 해결 방안 중 적어도 하나를 이용하여, 해당 오류에 대응하는 필터를 선택적으로 업데이트할 수 있다.
다양한 실시예에서, 프로세서(320)는, 기계 학습(machine learning) 또는 심층 학습(deep learning) 방식으로, 기 저장된 키워드 및 오류 분석 알고리즘을 학습하여, 오류의 원인 또는 오류의 해결 방안을 획득하거나 생성할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(320)는, 오류 분석 모듈(321)을 기 저장된 오류의 원인 및 오류의 해결 방안을 이용하여 기계 학습 또는 심층 학습 방식으로 학습시킬 수 있다. 예를 들어, 오류 분석 모듈(321)은 기계 학습 또는 심층 학습 기법으로 저장되지 않은 오류 및 그 해결 방안을 획득 및/또는 생성할 수 있다. 다양한 실시예에서, 외부 서버(미도시)가 기계 학습 또는 심층 학습 방식으로 기 저장된 오류의 원인 및 오류의 해결 방안을 학습하여 업그레이드 또는 업데이트된 오류의 원인 및 오류의 해결 방안을 생성할 수 있다. 프로세서(320)는 외부 서버로부터 업그레이드 또는 업데이트된 오류의 원인 및 오류의 해결 방안을 수신할 수 있다. 프로세서(320)는, 업그레이드 또는 업데이트된 오류의 원인 및 오류의 해결 방안을 이용하여, 오류 분석 모듈(321) 또는 복수의 필터들(311, 312, … , 31n) 중 적어도 일부를 업그레이드 또는 업데이트 할 수 있다.
도 4는 다양한 실시예에 따른, 전자 장치의 블록도이다.
도 4를 참조하면, 전자 장치(400)(예: 도 1의 전자 장치(101) 또는 도 2의 전자 장치(200) 또는 도 3의 전자 장치(300))는 복수의 필터들(411 내지 416)(예: 도 3의 복수의 필터들(311, 312, … , 31n)) 및 오류 분석 모듈(420)(예: 도 1의 프로세서(120), 도 2의 프로세서(220) 및/또는 도 3의 오류 분석 모듈(321))을 포함할 수 있다.
도 4에 도시된 복수의 필터들(411 내지 416)은 시스템과 관련된 제1 필터(411), framework와 관련된 제2 필터(412), 어플리케이션과 관련된 제3 필터(413), 카메라와 관련된 제4 필터(414), 센서와 관련된 제5 필터(415), 및 하드웨어와 관련된 제6 필터(416)를 포함할 수 있다. 도 4에 도시된 복수의 필터들(411 내지 416)은 설명의 편의를 위한 일 예시일 뿐이며, 전자 장치(400)에 포함되는 필터들의 개수 또는 필터들의 유형은 도시된 것에 제한되어 해석되지 않는다. 예를 들어, 도 4에 도시된 필터들 중에서 적어도 일부가 생략되거나, 둘 이상의 필터들이 통합적으로 동작할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 오류 분석 모듈(420)은, 상태 데이터에 포함된 시스템과 관련된 제1 키워드를 이용하여, 제1 필터(411)를 통해 오류의 원인 또는 오류의 해결 방안 중 적어도 하나를 포함하는 오류 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 오류 분석 모듈(420)은 오류가 발생한 외부 전자 장치(미도시)의 상태 데이터를 제1 필터(411)에 제공하고, 제1 필터(411)를 통해 제1 키워드를 획득하는 경우, 획득한 제1 키워드에 대응하는 오류의 원인 또는 오류의 해결 방안 중 적어도 하나를 외부로 출력할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 오류 분석 모듈(420)은, 상태 데이터에 포함된 framework와 관련된 제2 키워드를 이용하여, 제2 필터(412)를 통해 오류의 원인 또는 오류의 해결 방안 중 적어도 하나를 포함하는 오류 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 오류 분석 모듈(420)은 오류가 발생한 외부 전자 장치의 상태 데이터를 제2 필터(412)에 제공하고, 제2 필터(412)를 통해 제2 키워드를 획득하는 경우, 획득한 제2 키워드에 대응하는 오류의 원인 또는 오류의 해결 방안 중 적어도 하나를 외부로 출력할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 오류 분석 모듈(420)은, 상태 데이터에 포함된 어플리케이션과 관련된 제3 키워드를 이용하여, 제3 필터(413)를 통해 오류의 원인 또는 오류의 해결 방안 중 적어도 하나를 포함하는 오류 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 오류 분석 모듈(420)은 오류가 발생한 외부 전자 장치의 상태 데이터를 제3 필터(413)에 제공하고, 제3 필터(413)를 통해 제3 키워드를 획득하는 경우, 획득한 제3 키워드에 대응하는 오류의 원인 또는 오류의 해결 방안 중 적어도 하나를 외부로 출력할 수 있다.
전술한 것과 동일 또는 유사한 방식으로, 오류 분석 모듈(420)은 상태 데이터에 포함된 서로 다른 유형의 키워드를 이용하여 각각의 유형에 대응하는 제4 필터(414), 제5 필터(415), 또는 제6 필터(416) 중 적어도 하나를 선택할 수 있다. 오류 분석 모듈(420)은 선택한 필터를 이용하여 키워드에 대응하는 오류의 원인 또는 오류의 해결 방안 중 적어도 하나를 획득할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 오류 분석 모듈(420)은 둘 이상의 필터들을 이용하여 하나의 상태 데이터를 분석할 수 있다. 예를 들어, 오류 분석 모듈(420)은 지정된 개수 단위로 복수의 필터들을 이용하여 하나의 상태 데이터를 분석할 수 있다.
예를 들어, 오류 분석 모듈(420)은 제1 필터(411) 및 제2 필터(412)을 이용하여, 제1 필터와 관련된 제1 키워드를 포함하는 상태 데이터를 분석할 수 있다. 오류 분석 모듈(420)은, 제1 필터(411)를 통해서 미리 설정된 시간 내에 제1 키워드에 대응하는 오류 정보를 획득할 수 있다. 오류 분석 모듈(420)은 제2 필터(412)를 통해 미리 설정된 시간 내에 오류 정보를 획득하지 못한 경우, 상태 데이터가 나타내는 오류가 제2 필터(412)에 대응하는 오류 유형이 아닌 것으로 판단할 수 있다.
예를 들어, 오류 분석 모듈(420)은 제1 필터(411) 및 제2 필터(412)를 이용하여 제4 필터와 관련된 제4 키워드를 포함하는 상태 데이터를 분석할 수 있다. 오류 분석 모듈(420)은 제1 필터(411) 및 제2 필터(412)를 이용하여 미리 설정된 시간 내에 오류 정보를 획득하지 못한 경우, 순차적으로 다른 필터를 이용하여 상태 데이터를 분석할 수 있다. 예를 들어, 오류 분석 모듈(420)은 제3 필터(413) 및 제4 필터(414)를 이용하여 상태 데이터를 분석할 수 있다. 오류 분석 모듈(420)은 제3 필터(413)를 통해 미리 설정된 시간 내에 오류 정보를 획득하지 못한 경우, 상태 데이터가 나타내는 오류가 제3 필터(413)에 대응하는 오류 유형이 아닌 것으로 판단할 수 있다. 오류 분석 모듈(420)은, 제4 필터(414)를 통해서 미리 설정된 시간 내에 제4 키워드에 대응하는 오류 정보를 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 오류 분석 모듈(420)이 제1 내지 제6 필터(411, 412, 413, 414, 415, 416) 전부를 이용하여 상태 데이터를 분석한 결과, 미리 설정된 시간 내에 오류 정보를 획득하지 못한 경우, 오류 분석 모듈(420)은 기 저장된 오류 정보가 없는 것으로 판단할 수 있다. 이 경우, 오류 분석 모듈(420)은 오류에 대응하는 키워드가 존재하지 않음을 알리는 알림(notification), 키워드의 업데이트를 요청하는 알림 또는 오류 정보의 업데이트를 요청하는 알림 중 적어도 하나를 전자 장치(400)의 외부로 출력할 수 있다. 전자 장치(400)는 외부(예: 전자 장치(400)의 사용자 또는 외부 전자 장치의 사용자))로부터 해당 오류에 대한 키워드, 해당 오류의 원인 또는 해당 오류의 해결 방안 중 적어도 하나를 수신할 수 있다. 오류 분석 모듈(420)는 수신한 해당 오류에 대한 키워드, 해당 오류의 원인 또는 해당 오류의 해결 방안 중 적어도 하나를 이용하여, 해당 오류에 대응하는 필터를 선택적으로 업데이트할 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101) 또는 도 2의 전자 장치(200) 또는 도 3의 전자 장치(300) 또는 도 4의 전자 장치(400))는, 메모리(예: 도 1의 메모리(130) 또는 도 2의 메모리(210) 또는 도 3의 메모리(310)) 및 상기 메모리와 작동적으로 연결되는 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120) 도 2의 프로세서(220) 또는 도 3의 프로세서(320) 또는 도 4의 오류 분석 모듈(420))를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 메모리는, 실행 시, 상기 프로세서가, 오류가 발생한 외부 전자 장치로부터 상태 데이터를 수신하고, 상이한 오류의 타입에 각각 대응하는 복수의 필터들 중 적어도 일부를 이용하여, 상기 수신한 상태 데이터를 분석하고, 상기 분석된 상태 데이터에 기반하여, 상기 외부 전자 장치에서 발생한 상기 오류의 원인을 인식하고, 상기 오류에 대응하는 해결 방안을 상기 전자 장치의 사용자에게 제공하도록 하는 인스트럭션들을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가, 상기 상태 데이터가 지정된 키워드를 포함하는 경우, 상기 복수의 필터들 중 상기 키워드에 대응하는 필터를 선택하고, 상기 선택된 필터를 이용하여, 상기 수신한 상태 데이터에 포함된 상기 오류의 원인을 분석하도록 할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가, 상기 상태 데이터에 기반하여 상기 외부 전자 장치에서 발생한 상기 오류의 원인을 인식하지 못한 경우, 상기 전자 장치의 외부로부터 상기 오류의 원인 또는 상기 오류의 해결 방안 중 적어도 하나에 관련된 정보를 수신하고, 상기 수신한 정보를 기반으로 상기 복수의 필터들 중 적어도 하나를 업데이트하도록 할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가, 상기 인식한 오류의 원인이 상기 외부 전자 장치에 포함된 하드웨어 컴포넌트와 관련된 경우, 상기 하드웨어 컴포넌트를 교체하도록 가이드하는 제1 알림을 상기 전자 장치의 사용자에게 제공하도록 할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가, 상기 인식한 오류의 원인이 상기 외부 전자 장치에 포함된 소프트웨어와 관련된 경우, 상기 외부 전자 장치에, 업데이트된 소프트웨어를 설치하도록 가이드하는 제2 알림을 상기 전자 장치의 사용자에게 제공하도록 할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 상태 데이터는, 상기 외부 전자 장치의 로그(log) 데이터 또는 덤프 파일(dump file) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 상태 데이터는, 상기 외부 전자 장치를 제조하는 제조 장비 또는 상기 외부 전자 장치의 동작을 테스트하는 테스트 장비가 생성한, 상기 외부 전자 장치의 특성 정보를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 특성 정보는, 상기 외부 전자 장치에 포함된 하드웨어 컴포넌트의 전압 정보, 전류 정보 또는 온도 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가, 상기 수신한 상태 데이터를, 상기 복수의 필터들 중 적어도 일부에 순차적으로 제공하도록 할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가, 상기 오류의 원인 및 상기 오류에 대응하는 해결 방안을 이용하여, 기계 학습 모델을 통해 상기 복수의 필터들을 학습시키도록 할 수 있다.
도 5는 다양한 실시예에 따른, 전자 장치의 동작 방법의 순서도이다.
일 실시예에 따르면, 510 동작에서, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101) 또는 도 2의 전자 장치(200) 또는 도 3의 전자 장치(300) 또는 도 4의 전자 장치(400))는 오류가 발생한 외부 전자 장치(미도시)로부터 상태 데이터를 수신할 수 있다. 예를 들어, 상태 데이터는 오류가 발생한 외부 전자 장치의 로그 데이터 또는 덤프 파일 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 로그 데이터 또는 덤프 파일은 외부 전자 장치에 저장되어 있을 수 있다. 예를 들어, 상태 데이터는, 외부 전자 장치를 제조한 제조 장비(미도시) 또는 외부 전자 장치의 동작을 테스트하는 테스트 장비(미도시)가 생성한, 외부 전자 장치와 관련된 특성 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 특성 정보는, 외부 전자 장치의 제조 장비 또는 테스트 장비에 저장되어 있을 수 있다.
일 실시예에 따르면, 520 동작에서, 전자 장치는 상이한 오류의 타입에 각각 대응하는 복수의 필터들 중 적어도 일부를 이용하여, 상기 수신한 상태 데이터를 분석할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 수신한 상태 데이터에 포함된 키워드를 획득할 수 있다. 전자 장치는 복수의 필터들 중 획득한 키워드에 대응하는 필터를 선택하여 오류를 분석할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 획득한 키워드를 이용하여 일련의 오류 분석 알고리즘을 수행할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 획득한 키워드에 맵핑되는 오류의 원인 또는 오류의 해결 방안 중 적어도 하나를 포함하는 오류 정보를 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 530 동작에서, 전자 장치는 분석된 상태 데이터에 기반하여, 외부 전자 장치에서 발생한 오류의 원인을 인식할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는, 오류 정보에 포함된 오류의 원인을 인식할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 획득한 키워드를 이용하여 일련의 오류 분석 알고리즘을 수행한 결과로 생성된 오류 정보에 포함된 오류의 원인을 인식할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 540 동작에서, 오류에 대응하는 해결 방안을 전자 장치의 사용자에게 제공할 수 있다. 예를 들어, 오류에 대응하는 해결 방안이 외부 전자 장치에 포함된 특정 하드웨어 컴포넌트를 교체하는 것인 경우, 전자 장치는 전자 장치의 사용자에게 상기 하드웨어 컴포넌트를 교체하도록 가이드하는 알림(notification)을 제공할 수 있다. 예를 들어, 오류에 대응하는 해결 방안이 외부 전자 장치에 설치된 특정 소프트웨어를 업데이트하는 것인 경우, 전자 장치는 전자 장치의 사용자에게 상기 소프트웨어를 업데이트하도록 가이드하는 알림을 제공할 수 있다.
도 6은 다양한 실시예에 따른, 전자 장치의 동작 방법의 순서도이다.
일 실시예에 따르면, 610 동작에서, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101) 또는 도 2의 전자 장치(200) 또는 도 3의 전자 장치(300) 또는 도 4의 전자 장치(400) 또는 도 5를 참조하여 설명한 전자 장치)는 오류가 발생한 외부 전자 장치로부터 상태 데이터를 수신할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 620 동작에서, 전자 장치는 복수의 필터들 중 적어도 하나를 이용하여 수신한 상태 데이터를 분석할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 수신한 상태 데이터에 포함된 키워드를 획득하고, 복수의 필터들 중 적어도 하나를 이용하여 키워드를 분석할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 630 동작에서, 전자 장치는 상태 데이터를 분석한 결과, 기 저장된, 오류의 해결 방안이 존재하는 지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 미리 설정된 시간 내에 오류의 해결 방안을 획득하지 못한 경우, 기 저장된, 오류의 해결 방안이 존재하지 않는 것으로 판단할 수 있다. 전자 장치는, 기 저장된, 오류의 해결 방안이 존재 하지 않으면, 640 동작을 수행할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 미리 설정된 시간 내에 오류의 해결 방안을 획득한 경우, 기 저장된, 오류의 해결 방안이 존재하는 것으로 판단 할 수 있다. 전자 장치는, 기 저장된, 오류의 해결 방안이 존재하면, 660 동작을 수행할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 640 동작에서, 전자 장치는 전자 장치의 사용자로부터 오류의 해결 방안을 수신할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 오류에 대응하는 키워드가 존재하지 않음을 알리는 알림, 키워드의 업데이트를 요청하는 알림 또는 오류 정보(예: 오류의 원인 또는 오류의 해결 방안 중 적어도 하나)의 업데이트를 요청하는 알림 중 적어도 하나를 전자 장치의 외부로 출력할 수 있다. 전자 장치는 전자 장치의 사용자로부터 해당 오류에 대한 키워드, 해당 오류의 원인 또는 해당 오류의 해결 방안 중 적어도 하나를 수신할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 650 동작에서, 전자 장치는 640 동작에서 수신한 오류의 해결 방안을 이용하여 해당 오류의 유형에 대응하는 필터를 업데이트 할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 해당 오류에 대한 키워드, 해당 오류의 원인 또는 해당 오류의 해결 방안 중 적어도 하나를 이용하여, 해당 오류의 유형에 대응하는 필터를 업데이트할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 660 동작에서, 전자 장치는 오류에 대응하는 해결 방안을 전자 장치의 사용자에게 제공할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는, 전자 장치의 사용자에게 외부 전자 장치에 포함된 하드웨어 컴포넌트를 교체하도록 하는 알림, 또는 외부 전자 장치에 설치된 소프트웨어를 업데이트하도록 하는 알림 중 적어도 하나를 제공할 수 있다.
본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101) 또는 도 2의 전자 장치(200) 또는 도 3의 전자 장치(300) 또는 도 4의 전자 장치(400) 또는 도 5 내지 도 6을 참조하여 설명한 전자 장치)의 동작 방법은, 오류가 발생한 외부 전자 장치로부터 상태 데이터를 수신하는 동작, 상이한 오류의 타입에 각각 대응하는 복수의 필터들 중 적어도 일부를 이용하여, 상기 수신한 상태 데이터를 분석하는 동작, 상기 분석된 상태 데이터에 기반하여, 상기 외부 전자 장치에서 발생한 상기 오류의 원인을 인식하는 동작, 및 상기 오류에 대응하는 해결 방안을 상기 전자 장치의 사용자에게 제공하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 분석하는 동작은, 상기 상태 데이터가 지정된 키워드를 포함하는 경우, 상기 복수의 필터들 중 상기 키워드에 대응하는 필터를 선택하는 동작, 및 상기 선택된 필터를 이용하여, 상기 수신한 상태 데이터에 포함된 상기 오류의 원인을 분석하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 방법은, 상기 상태 데이터에 기반하여 상기 외부 전자 장치에서 발생한 상기 오류의 원인을 인식하지 못한 경우, 상기 전자 장치의 외부로부터 상기 오류의 원인 또는 상기 오류의 해결 방안 중 적어도 하나에 관련된 정보를 수신하는 동작, 및 상기 수신한 정보를 기반으로 상기 복수의 필터들 중 적어도 하나를 업데이트하는 동작을 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 제공하는 동작은, 상기 인식한 오류의 원인이 상기 외부 전자 장치에 포함된 하드웨어 컴포넌트와 관련된 경우, 상기 하드웨어 컴포넌트를 교체하도록 가이드하는 제1 알림을 제공하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 제공하는 동작은, 상기 인식한 오류의 원인이 상기 외부 전자 장치에 포함된 소프트웨어와 관련된 경우, 상기 외부 전자 장치에, 업데이트된 소프트웨어를 설치하도록 가이드하는 제2 알림을 제공하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 상태 데이터는, 상기 외부 전자 장치의 로그(log) 데이터 또는 덤프 파일(dump file) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 상태 데이터는, 상기 외부 전자 장치를 제조하는 제조 장비 또는 상기 외부 전자 장치의 동작을 테스트하는 테스트 장비가 생성한, 상기 외부 전자 장치의 특성 정보를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 특성 정보는, 상기 외부 전자 장치에 포함된 하드웨어 컴포넌트의 전압 정보, 전류 정보 또는 온도 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 분석하는 동작은, 상기 수신한 상태 데이터를, 상기 복수의 필터들 중 적어도 일부에 순차적으로 제공하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 방법은, 상기 오류의 원인 및 상기 오류에 대응하는 해결 방안을 이용하여, 기계 학습 모델을 통해 상기 복수의 필터들을 학습시키는 동작을 더 포함할 수 있다.
본 문서에 개시된 다양한 실시 예들에 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 실시 예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다.
본 문서의 다양한 실시 예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시 예들로 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 문서의 다양한 실시예들에서 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, 일 실시 예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.
본 문서의 다양한 실시 예들은 기기(machine)(예: 전자 장치(101)) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장 메모리(136) 또는 외장 메모리(138))에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(140))로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 전자 장치(101))의 프로세서(예: 프로세서(120))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.
일 실시 예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시 예들에 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 스토어™)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 실시 예들에 따르면, 상기 기술한 구성요소들의 각각의 구성요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있으며, 복수의 개체 중 일부는 다른 구성요소에 분리 배치될 수도 있다. 다양한 실시 예들에 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 실시 예들에 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,
    메모리; 및
    상기 메모리와 작동적으로(operatively) 연결되는 프로세서를 포함하고,
    상기 메모리는, 실행 시, 상기 프로세서가,
    오류가 발생한 외부 전자 장치로부터 상태 데이터를 수신하고,
    상이한 오류의 타입에 각각 대응하는 복수의 필터들 중 적어도 일부를 이용하여, 상기 수신한 상태 데이터를 분석하고,
    상기 분석된 상태 데이터에 기반하여, 상기 외부 전자 장치에서 발생한 상기 오류의 원인을 인식하고,
    상기 오류에 대응하는 해결 방안을 상기 전자 장치의 사용자에게 제공하도록 하는 인스트럭션들(instructions)을 포함하는 전자 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가,
    상기 상태 데이터가 지정된 키워드를 포함하는 경우, 상기 복수의 필터들 중 상기 키워드에 대응하는 필터를 선택하고,
    상기 선택된 필터를 이용하여, 상기 수신한 상태 데이터에 포함된 상기 오류의 원인을 분석하도록 하는, 전자 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가,
    상기 상태 데이터에 기반하여 상기 외부 전자 장치에서 발생한 상기 오류의 원인을 인식하지 못한 경우, 상기 전자 장치의 외부로부터 상기 오류의 원인 또는 상기 오류의 해결 방안 중 적어도 하나에 관련된 정보를 수신하고,
    상기 수신한 정보를 기반으로 상기 복수의 필터들 중 적어도 하나를 업데이트하도록 하는, 전자 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가,
    상기 인식한 오류의 원인이 상기 외부 전자 장치에 포함된 하드웨어 컴포넌트와 관련된 경우, 상기 하드웨어 컴포넌트를 교체하도록 가이드하는 제1 알림을 상기 전자 장치의 사용자에게 제공하도록 하는, 전자 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가,
    상기 인식한 오류의 원인이 상기 외부 전자 장치에 포함된 소프트웨어와 관련된 경우, 상기 외부 전자 장치에, 업데이트된 소프트웨어를 설치하도록 가이드하는 제2 알림을 상기 전자 장치의 사용자에게 제공하도록 하는, 전자 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 상태 데이터는, 상기 외부 전자 장치의 로그(log) 데이터 또는 덤프 파일(dump file) 중 적어도 하나를 포함하는, 전자 장치.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 상태 데이터는, 상기 외부 전자 장치를 제조하는 제조 장비 또는 상기 외부 전자 장치의 동작을 테스트하는 테스트 장비가 생성한, 상기 외부 전자 장치의 특성 정보를 포함하는, 전자 장치.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 특성 정보는,
    상기 외부 전자 장치에 포함된 하드웨어 컴포넌트의 전압 정보, 전류 정보 또는 온도 정보 중 적어도 하나를 포함하는, 전자 장치.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가,
    상기 수신한 상태 데이터를, 상기 복수의 필터들 중 적어도 일부에 순차적으로 제공하도록 하는, 전자 장치.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가,
    상기 오류의 원인 및 상기 오류에 대응하는 해결 방안을 이용하여, 기계 학습 모델을 통해 상기 복수의 필터들을 학습시키도록 하는, 전자 장치.
  11. 전자 장치의 동작 방법에 있어서,
    오류가 발생한 외부 전자 장치로부터 상태 데이터를 수신하는 동작;
    상이한 오류의 타입에 각각 대응하는 복수의 필터들 중 적어도 일부를 이용하여, 상기 수신한 상태 데이터를 분석하는 동작;
    상기 분석된 상태 데이터에 기반하여, 상기 외부 전자 장치에서 발생한 상기 오류의 원인을 인식하는 동작; 및
    상기 오류에 대응하는 해결 방안을 상기 전자 장치의 사용자에게 제공하는 동작을 포함하는, 전자 장치의 동작 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 분석하는 동작은,
    상기 상태 데이터가 지정된 키워드를 포함하는 경우, 상기 복수의 필터들 중 상기 키워드에 대응하는 필터를 선택하는 동작; 및
    상기 선택된 필터를 이용하여, 상기 수신한 상태 데이터에 포함된 상기 오류의 원인을 분석하는 동작;을 포함하는, 전자 장치의 동작 방법.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 상태 데이터에 기반하여 상기 외부 전자 장치에서 발생한 상기 오류의 원인을 인식하지 못한 경우,
    상기 전자 장치의 외부로부터 상기 오류의 원인 또는 상기 오류의 해결 방안 중 적어도 하나에 관련된 정보를 수신하는 동작; 및
    상기 수신한 정보를 기반으로 상기 복수의 필터들 중 적어도 하나를 업데이트하는 동작;을 더 포함하는, 전자 장치의 동작 방법.
  14. 제11항에 있어서,
    상기 제공하는 동작은,
    상기 인식한 오류의 원인이 상기 외부 전자 장치에 포함된 하드웨어 컴포넌트와 관련된 경우, 상기 하드웨어 컴포넌트를 교체하도록 가이드하는 제1 알림을 제공하는 동작을 포함하는, 전자 장치의 동작 방법.
  15. 제11항에 있어서,
    상기 제공하는 동작은,
    상기 인식한 오류의 원인이 상기 외부 전자 장치에 포함된 소프트웨어와 관련된 경우, 상기 외부 전자 장치에, 업데이트된 소프트웨어를 설치하도록 가이드하는 제2 알림을 제공하는 동작을 포함하는, 전자 장치의 동작 방법.
  16. 제11항에 있어서,
    상기 상태 데이터는, 상기 외부 전자 장치의 로그(log) 데이터 또는 덤프 파일(dump file) 중 적어도 하나를 포함하는, 전자 장치의 동작 방법.
  17. 제11항에 있어서,
    상기 상태 데이터는, 상기 외부 전자 장치를 제조하는 제조 장비 또는 상기 외부 전자 장치의 동작을 테스트하는 테스트 장비가 생성한, 상기 외부 전자 장치의 특성 정보를 포함하는, 전자 장치의 동작 방법.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 특성 정보는, 상기 외부 전자 장치에 포함된 하드웨어 컴포넌트의 전압 정보, 전류 정보 또는 온도 정보 중 적어도 하나를 포함하는, 전자 장치의 동작 방법.
  19. 제11항에 있어서,
    상기 분석하는 동작은,
    상기 수신한 상태 데이터를, 상기 복수의 필터들 중 적어도 일부에 순차적으로 제공하는 동작을 포함하는, 전자 장치의 동작 방법.
  20. 제11항에 있어서,
    상기 오류의 원인 및 상기 오류에 대응하는 해결 방안을 이용하여, 기계 학습 모델을 통해 상기 복수의 필터들을 학습시키는 동작을 더 포함하는, 전자 장치의 동작 방법.
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KR100863126B1 (ko) * 2007-01-25 2008-10-15 주식회사 케이티 센서 네트워크의 에러위치 및 에러원인 제공방법
KR101472402B1 (ko) * 2009-07-31 2014-12-12 엘지전자 주식회사 가전기기 진단시스템 및 그 진단방법
WO2011111599A1 (ja) * 2010-03-11 2011-09-15 日本電気株式会社 障害分析ルール抽出装置、障害分析ルール抽出方法、及び記憶媒体
EP2742646B1 (en) * 2011-09-30 2015-11-18 Telefonaktiebolaget LM Ericsson (PUBL) A method, apparatus and communication network for root cause analysis
KR101811832B1 (ko) * 2016-03-31 2017-12-22 울랄라랩 주식회사 기계동작정보 자동 수집을 기반으로 한 스마트 공장 시스템, 공장 관리 정보 제공방법 및 컴퓨터 판독가능 기록매체

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