KR20220124023A

KR20220124023A - 지자기 센서를 보정하기 위한 전자 장치 및 전자 장치의 동작 방법

Info

Publication number: KR20220124023A
Application number: KR1020210027690A
Authority: KR
Inventors: 우준영; 임한성; 김태윤; 임채만
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2021-03-02
Filing date: 2021-03-02
Publication date: 2022-09-13
Also published as: US20230408255A1; WO2022186560A1

Abstract

다양한 실시예에 따른 전자 장치에서, 전자 장치는 지자기 센서; 사용자의 동작과 관련된 신호를 감지하는 동작 센서; 상기 지자기 센서 및 상기 동작 센서와 작동적으로 연결되는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 지자기 센서가 측정한 신호에 기반하여 상기 지자기 센서의 보정의 수행여부를 결정하고, 상기 보정을 수행할 것으로 결정함에 대응하여, 상기 동작 센서로부터 획득한 동작 데이터에 기반하여 사용자의 동작을 확인하고, 상기 확인된 사용자의 동작에 기반하여 상기 지자기 센서로부터 획득한 데이터 중에서 상기 지자기 센서를 보정하기 위하여 사용할 데이터의 범위를 포함하는 파라미터를 결정하고, 상기 파라미터에 기반하여 추출된 데이터에 기반하여 상기 지자기 센서를 보정할 수 있다.
이 밖에 다양한 실시예들이 가능하다.

Description

지자기 센서를 보정하기 위한 전자 장치 및 전자 장치의 동작 방법{ELECTRONIC DEVICE AND OPERATION METHOD OF ELECTRONIC DEVICE FOR CALIBRATING GEOMAGNETIC SENSOR}

본 문서에 개시된 다양한 실시예들은, 지자기 센서를 보정하기 위한 전자 장치 및 전자 장치의 동작 방법에 관한 것으로, 구체적으로 실내에서 발생할 수 있는 외부 간섭에 의한 지자기의 왜곡을 보정할 수 있는 전자 장치 및 전자 장치의 동작 방법에 관한 것이다.

최근 모바일 장치에 내장된 센서를 활용하여 다양한 기술이 개발되고 있다. 그 예로 실내 위치 추적 시 모바일 장치를 활용하여 위치와 보폭 및 방위각 등을 추정하는 기술이 개발되고 있다. 모바일 장치에 내장된 센서의 일 예로, 방위각 측정을 위하여 지구 자기장을 측정할 수 있는 지자기 센서가 있다.

지자기 센서는, 플럭스게이트(flux-gate) 등을 이용하여 지자기에 의해 유도되는 전압값을 측정하는 방식으로 지자기를 검출하는 센서이다. 지자기 센서는 2축 또는 3축으로 구현될 수 있다. 이 경우, 각 축 지자기 센서에서 산출되는 지자기 출력값은 주변 자기장 크기에 따라 달라지므로, 지자기 출력값을 기 설정된 범위 내로 매핑시키는 정규화를 수행하는 것이 일반적이다.

지자기 센서는 외부 간섭에 매우 취약한 특징이 있다. 지자기 센서는 주변의 구조물 및 지자기 분포 상황에 따라 왜곡의 영향을 받게 되는데, 주요 원인으로 주변 쇠 구조물의 영향과 지자기 센서의 기울어짐에 대한 영향이 있다. 쇠 구조물은 지자기 센서가 받는 자기장의 세기에 영향을 주므로 센서로부터 측정되는 값들의 변화가 생기게 된다.

대표적인 외부 간섭으로는 소프트 아이언 왜곡(soft iron distortion), 하드 아이언 왜곡(hard iron distortion)이 있다. 소프트 아이언 왜곡은, 지자기 센서 값의 스케일이 변화되는 왜곡이며, 지자기 센서의 데이터가 나타내는 원의 형태가 찌그러지는 왜곡이다. 하드 아이언 왜곡은 지자기 센서 값의 오프셋이 변화되는 왜곡이며, 지자기 센서의 데이터가 나타내는 원의 중심점이 원점에서 벗어난 왜곡이다. 일반적으로 소프트 아이언에 의한 영향은 크지 않으므로, 지자기 센서의 오차 보정을 위해서는 주로 하드 아이언 왜곡이 고려된다.

하드 아이언 왜곡은 자기장을 가지는 물체에 의하여 발생한다. 예를 들면, 모바일 장치에 포함되는 스피커, 카메라, 진동기(vibrator)에 의하여 하드 아이언 왜곡이 발생할 수 있다. 이와 같이, 모바일 장치에 포함되는 소재에 따른 왜곡은 일정한 자기장을 발생시키기 때문에 보정(calibration)이 가능하다.

하지만, 모바일 장치 외부에 있는 물체에 의한 하드 아이언 왜곡은 예측할 수 없기 때문에 적응적인 보정이 필요하다.

정상적인 상태의 지자기 센서에서는 전자 장치의 Z축을 지표면과 수직인 상태로 두고, X-Y 평면을 따라 전자 장치가 Z축 회전을 하게 되면, 지자기 센서가 측정하는 데이터는 X-Y 평면의 (0,0) 을 중심으로 하는 원 형태로 나타난다. 하지만, 하드 아이언 왜곡이 있는 지자기 센서에서는, 전자 장치가 Z축 회전을 하게 되면, 지자기 센서가 측정한 데이터는 (0,0)이 아닌 다른 값을 중심을 가지는 원 형태로 나타나게 된다.

따라서, 하드 아이언 왜곡을 제거하지 않는 경우, 지자기 센서는 실제 자기장과 상이한 자기장을 측정하게 되고, 전자 장치는 이에 따른 부정확한 정보를 제공할 수 있다.

지자기 센서는 실내에서는 실내의 주변 구조물 및 다양한 물체의 간섭에 의하여 왜곡이 발생하게 된다.

본 문서에 개시된 다양한 실시예는 왜곡된 지자기 센서값을 사용자의 동작에 기반하여 보정하는 기술을 제공할 수 있다.

구체적으로, 본 문서에 개시된 다양한 실시예의 전자 장치는 전자 장치에 포함되는 다양한 형태의 모션 센서 및/또는 모션 센서들의 조합에 의하여 동작과 관련된 데이터를 획득하고, 분석하여 전자 장치를 파지한 사용자의 동작을 확인할 수 있다. 전자 장치는 확인한 사용자의 동작에 기반하여 지자기 센서를 보정하기 위한 파라미터를 결정할 수 있고, 결정된 파라미터에 따라 보정에 사용할 데이터를 추출하여 지자기 센서 보정을 수행할 수 있다.

이와 같이 사용자의 일상적인 동작에 의해서도 지자기 센서를 보정할 수 있어, 일반적인 상황에서도 사용자에게 정확한 데이터를 제공하는 것이 제조 회사들이 해결해야 할 기술적 과제일 것이다.

본 문서에서 이루고자 하는 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 전자 장치는, 지자기 센서; 사용자의 동작과 관련된 신호를 감지하는 동작 센서; 상기 지자기 센서 및 상기 동작 센서와 작동적으로 연결되는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 지자기 센서가 측정한 신호에 기반하여 상기 지자기 센서의 보정의 수행여부를 결정하고, 상기 보정을 수행할 것으로 결정함에 대응하여, 상기 동작 센서로부터 획득한 동작 데이터에 기반하여 사용자의 동작을 확인하고, 상기 확인된 사용자의 동작에 기반하여 상기 지자기 센서로부터 획득한 데이터 중에서 상기 지자기 센서를 보정하기 위하여 사용할 데이터의 범위를 포함하는 파라미터를 결정하고, 상기 파라미터에 기반하여 추출된 데이터에 기반하여 상기 지자기 센서를 보정할 수 있다.

본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법은, 지자기 센서가 측정한 신호에 기반하여 상기 지자기 센서의 보정의 수행 여부를 결정하는 동작; 상기 보정을 수행할 것으로 결정함에 대응하여 동작 센서로부터 획득한 동작 데이터에 기반하여 사용자의 동작을 확인하는 동작; 상기 확인된 사용자의 동작에 기반하여 상기 지자기 센서로부터 획득한 데이터 중에서 상기 지자기 센서를 보정하기 위하여 사용할 데이터의 범위 를 포함하는 파라미터를 결정하는 동작; 및 상기 파라미터에 기반하여 추출된 데이터에 기반하여 상기 지자기 센서를 보정하는 동작;을 포함할 수 있다.

지자기 왜곡이 발생하는 실내환경에서도, 전자 장치는 정확한 지자기 값을 측정할 수 있다.

또한, 전자 장치는 정확한 지자기 값을 측정함에 따라 사용자에게 정확한 데이터를 제공할 수 있다.

또한, 전자 장치는 사용자가 일상적인 동작을 수행하더라도, 지자기 센서를 보정할 수 있다.

또한, 전자 장치는 사용자에게 특정 동작을 지시하지 않아도, 지자기 센서를 보정할 수 있다.

또한, 전자 장치가 실내의 지정된 영역 내에 있음을 탐지하여 지자기 센서의 보정을 시작함으로써, 전자 장치는 소모 전류를 절약할 수 있다.

또한, 전자 장치가 보정 동작을 수행할 때, 보정 동작에 지자기 데이터에 필터링 및 파라미터를 적용한 데이터를 사용함로써 정확한 보정 동작을 수행할 수 있다.

도면의 설명과 관련하여, 동일 또는 유사한 구성 요소에 대해서는 동일 또는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.
도 1은, 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블록도이다.
도 2는, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 블록도이다.
도 3은, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 프로세서가 지자기 센서를 보정하는 방법을 도시한 흐름도이다.
도 4는, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 프로세서가 지자기 센서의 보정이 필요한지 여부를 판단하는 방법을 도시한 흐름도이다.
도 5a는, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 프로세서가 사용자의 동작을 확인하는 방법을 도시한 흐름도이다.
도 5b는, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 프로세서가 사용자의 동작을 확인하는 예시를 도시한 도면이다.
도 6은, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 프로세서가 사용자의 동작에 따른 파라미터를 결정하는 방법을 도시한 흐름도이다.
도 7a는, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 프로세서가 지자기 센서를 보정하는 방법을 도시한 흐름도이다.
도 7b는, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 프로세서가 지자기 센서를 보정하는 예시를 도시한 도면이다.
도 7c는, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 프로세서가 지자기 센서를 보정하는 예시를 도시한 도면이다.

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) 중 적어도 하나와 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, 인공지능 모델이 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, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 블록도이다.

도 2를 참조하면, 전자 장치(200)(예 : 도 1의 전자 장치(101))는 프로세서(220)(예: 도 1의 프로세서(120)), 메모리(230)(예: 도 1의 메모리(130)), 지자기 센서(240), 제 1 센서(250) 및/또는 제 2 센서(260)를 포함할 수 있다. 도 2에 포함된 구성 요소는 전자 장치(200)에 포함된 구성들의 일부에 대한 것이며 전자 장치(200)는 이 밖에도 도 1에 도시된 것과 같이 다양한 구성요소를 포함할 수 있다.

일 실시에에 따르면, 제 1 센서(250)는 전자 장치(200)의 위치와 관련된 신호를 측정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제 1 센서(250)는 통신 신호를 측정하는 센서(예 : 통신 모듈), 기압 센서, 고도 센서 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제 1 센서(250)는 셀룰러 신호, Wifi 신호, Bluetooth 신호와 같은 통신 신호, 고도, 기압 중 적어도 하나를 측정하고, 측정된 신호에 기반하여 관련된 데이터(예 : 신호의 세기, 신호의 ID)를 획득할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 지자기 센서(240)는 지구의 자력(지자기)을 측정하는 센서로, x축, y축, z축 각각의 지자기(

)를 측정할 수 있는 3축 지자기 센서를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 지자기 센서(240)는 홀 센서, MR(Magneto Resistance) 센서, MI(Magneto Impedence) 센서와 같이 다양한 형태의 센서를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 제 2 센서(260)는 전자 장치(200)를 사용하는 사용자의 동작과 관련된 신호를 측정하여 동작 데이터를 획득할 수 있다. 일 실시에에 따르면, 제 2 센서(260)는 중력 센서, 가속도 센서, 자이로 센서 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제 2 센서(260)는 전자 장치(200)에 가해지는 중력의 방향, 전자 장치(200)의 축별 가속도, 각속도 중 적어도 하나를 측정하고, 측정된 신호에 기반하여 동작 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 동작 데이터는 제 2 센서(260)가 측정한 신호의 값 및/또는 신호가 결합된 형태(예 : root mean square(RMS), 각 축의 절대값의 합, 현재 값과 직전값의 절대값의 차이)를 포함할 수 있다.

메모리(230)는 지정된 영역과 관련한 레퍼런스 데이터 및/또는 동작 데이터 세트로 학습된 모델을 일시적으로 또는 비일시적으로 저장할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 레퍼런스 데이터는 지정된 영역의 특징을 나타낼 수 있는 데이터로, 지정된 영역에서 측정될 수 있는 신호와 관련된 다양한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 레퍼런스 데이터는 지정된 신호의 세기(예 : 셀룰러 신호의 수신 세기, wifi 신호의 수신 세기, Bluetooth 신호의 수신 세기), 지정된 신호의 ID(예 : Wifi 신호의 AP의 ID, Bluetooth 장치의 ID), 지정된 고도, 지정된 기압 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 레퍼런스 데이터는 지정된 영역별로 분류되어 메모리(230)에 저장되어 있을 수 있다.

일 실시예에 따르면, 학습된 모델은 동작 데이터를 분석하기 위하여 동작 데이터 세트로 학습된 인공지능 모델일 수 있다. 예를 들어, 학습된 모델은 동작 데이터 세트로 학습된 CNN(convolution Neural Networks) 모델 및/또는 RNN(recurrent neural network) 모델과 같은 다양한 형태의 인공 신경망(Neural Network)모델을 포함할 수 있다.

프로세서(220)는 지자기 센서(240), 제 1 센서(250) 및/또는 제 2 센서(260)로부터 획득한 데이터에 기반하여 다양한 동작을 처리할 수 있다.

도 3은, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 프로세서(예 : 도 2 의프로세서(220))가 지자기 센서(예 : 도 2의 지자기 센서(240))를 보정하는 방법을 도시한 흐름도이다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(220)는, 동작 310에서, 지자기 센서(240)의 보정이 필요한지 여부를 판단할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 레퍼런스 데이터와 제 1 센서(예 : 도 2의 제 1 센서(250))가 측정한 신호의 데이터를 비교하여 전자 장치(200)가 지정된 영역 내에 있는지 여부를 판단 수 있다.

일 실시예에 따르면, 레퍼런스 데이터는 지정된 영역의 특징을 나타낼 수 있는 데이터로, 지정된 영역에서 측정될 수 있는 신호와 관련된 다양한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 레퍼런스 데이터는 지정된 신호의 세기(예 : 셀룰러 신호의 수신 세기, wifi 신호의 수신 세기, Bluetooth 신호의 수신 세기), 지정된 신호의 ID(예 : Wifi 신호의 AP의 ID, Bluetooth ID), 지정된 고도, 지정된 기압 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 레퍼런스 데이터는 지정된 영역별로 분류되어 메모리(230)에 저장되어 있을 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 지정된 영역에서 측정되는 신호의 데이터를 메모리(230)에 레퍼런스 데이터로 저장할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(200)가 지정된 영역에 위치하였을 때, 측정될 수 있는 위치와 관련된 신호의 정보를 지정된 영역의 레퍼런스 데이터에 추가할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제 1 센서(250)는 전자 장치(200)의 위치와 관련된 신호를 측정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제 1 센서(250)는 통신 신호를 측정하는 센서(예 : 통신 모듈), 기압 센서, 고도 센서 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제 1 센서(250)는 셀룰러 신호, Wifi 신호, Bluetooth 신호와 같은 통신 신호, 고도, 기압 중 적어도 하나를 측정하고, 측정된 신호에 기반하여 관련된 데이터(예 : 신호의 세기, 신호의 ID)를 획득할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 레퍼런스 데이터와와 제 1 센서가 측정한 신호의 데이터를 비교할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 레퍼런스 데이터와 제 1 센서가 측정한 신호의 데이터의 일치도를 계산할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는, 레퍼런스 데이터와 제 1 센서가 측정한 신호의 데이터를 비교한 결과에 기반하여 전자 장치(200)가 지정된 영역 내에 있는지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는, 레퍼런스 데이터와 제 1 센서가 측정한 신호의 데이터의 일치도를 계산한 결과가 지정된 값 이상임에 대응하여, 전자 장치(200)가 지정된 영역 내에 있다고 판단할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 전자 장치(200)가 지정된 영역 내에 있다고 판단함에 대응하여, 지자기 센서(240)의 보정이 필요한지 여부를 판단하는 동작을 수행할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 전자 장치가 지정된 영역 내에 있다고 판단하고, 지자기 센서(240)의 보정이 필요하다고 판단한 이후, 프로세서(220)는 전자 장치(200)가 지정된 영역을 벗어났다고 판단함에 대응하여, 지자기 센서(240)의 보정을 위한 동작을 수행할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 전자 장치(200)가 지정된 영역으로부터 벗어난 시간이 지정된 시간을 초과하지 않는 시간 동안 지자기 센서(240)의 보정을 위한 동작을 수행할 수 있다.

다른 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 전자 장치(200)가 지정된 영역 내에 있는지 여부를 판단하지 않고, 지자기 센서(240)의 보정이 필요한지 여부를 판단하는 동작을 수행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220) 주기적 및/또는 비주기적으로 지자기 센서(240)의 보정이 필요한지 여부를 판단하는 동작을 수행할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 지자기 센서(240)가 측정한 지자기 신호의 크기가 지정된 값 이상인지 여부를 판단하여 지자기 센서(240)가 보정이 필요한지 여부를 판단할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 지자기 센서(240)가 측정한 3축 지자기 신호(

)의 크기를 계산하고, 수학식 1을 이용하여, 지자기 센서(240)의 보정의 수행 여부를 판단할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(220)는, 지자기 센서(240)가 측정한 신호의 크기가 지정된 값(threshold) 이상임에 대응하여, 지자기 센서(240)의 보정이 필요하다고 판단할 수 있다. 예를 들어, 지정된 값은 일반적인 경우에 측정되는 지자기 신호의 세기의 범위를 초과한 경우를 판단하기 위하여 정해지는 값일 수 있다. 예를 들어, 지자기 센서(240)가, 지자기 센서(240)의 보정이 필요하지 않은 상태에서, 측정한 지자기 신호의 세기는 지정된 범위 이내일 수 있다. 예를 들면, 지자기 센서(240)가 측정한 지자기 신호의 세기는 제 1 범위(예 : 30 ~ 80 μT)의 값일 수 있다. 프로세서(220)는, 지자기 센서(240)가 측정한 지자기 신호의 세기가 지정된 값(예: 80 μT)을 초과함에 대응하여, 지자기 센서(240)의 보정이 필요하다고 판단할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(220)는, 지자기 센서(240)의 보정이 필요함에 따라, 지자기 센서(240)의 보정을 위한 일련의 동작을 수행할 수 있다. 프로세서(220)는, 지자기 센서(240)가 수집한 데이터 중 적어도 일부의 데이터에 기반하여 지자기 센서(240)의 보정을 수행할 수 있다. 프로세서(220)는, 지자기 센서(240)가 데이터를 수집할 때, 전자 장치(200)의 자세 정보에 따라서, 지자기 센서(240)의 보정을 수행하기 위해 사용될 데이터를 선택할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(220)는, 동작 320에서, 사용자의 동작을 확인할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(220)는, 제 2 센서(예 : 도 2의 제 2 센서(260))로부터 동작 데이터를 획득할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 제 2 센서(260)는 전자 장치(200)를 사용하는 사용자의 동작에 의해 변경되는 전자 장치(200)의 자세와 관련된 신호를 측정하여 동작 데이터를 획득할 수 있다. 일 실시에에 따르면, 제 2 센서(260)는 중력 센서, 가속도 센서, 자이로 센서 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제 2 센서(260)는 전자 장치(200)에 가해지는 중력의 방향, 전자 장치(200)의 축별 가속도, 각속도 중 적어도 하나를 측정하고, 측정된 신호에 기반하여 동작 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 동작 데이터는 제 2 센서(260)가 측정한 신호의 값 및/또는 신호가 결합된 형태(예 : root mean square(RMS), 각 축의 절대값의 합, 현재 값과 직전값의 절대값의 차이)를 포함할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(220)는, 동작 데이터에 기반하여 사용자의 동작을 확인할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는, 동작 데이터를 학습된 모델에 입력하여 사용자의 동작을 확인할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 메모리(230)에 저장된 동작 데이터 세트로 학습된 인공지능 모델을 이용하여 동작 데이터를 분석할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 동작 데이터 세트로 학습된 인공지능 모델에 제 2 센서(260)가 측정한 신호에 기반한 동작 데이터를 입력하여 입력된 데이터의 특징값을 획득하고, 획득된 특징값을 기초로 동작의 분류에 대응되는 특징값을 추출할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 CNN(convolution Neural Networks) 모델 및/또는 RNN(recurrent neural network) 모델과 같은 다양한 형태의 인공 신경망(Neural Network)모델을 이용하여 제 2 센서(260)가 측정한 신호에 기반한 동작 데이터를 분석할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 학습된 모델의 출력값에 기반하여 사용자의 동작을 확인할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 동작은 전자 장치(200)를 손에 파지하고 스윙하면서 걷는 동작, 사용자가 전자 장치(200)를 바지 주머니에 넣고 걷는 동작, 사용자가 전자 장치(200)를 가방에 넣고 걷는 동작과 같은 다양한 형태의 전자 장치(200)를 소지하는 사용자 동작을 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 출력값과 대응되는 사용자의 동작을 매칭할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 동작의 분류와 대응되는 레벨을 매칭하여 메모리(230)에 저장할 수 있고, 학습된 모델의 출력값과 레벨을 매치시켜 출력값에 따라 동작을 분류할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 제 2 센서(260)가 실시간으로 측정한 신호에 기반한 동작 데이터를 분석하여 실시간 동작을 확인할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 제 2 센서(260)가 측정한 신호를 실시간으로 수집하여 실시간으로 학습된 모델에 입력하여 시간에 따른 사용자의 동작을 확인할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(220)는, 동작 330에서, 확인한 사용자 동작에 따라 지자기 센서(240)의 보정에 사용할 파라미터를 설정할 수 있다.

예를 들어, 프로세서(220)는 동작(예 : 전자 장치를 파지한 채로 암스윙 동작, 전자 장치를 바지 주머니에 넣고 걷는 동작)에 따라 지자기 센서(240) 보정에 사용할 파라미터를 다르게 결정할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 파라미터는, 지자기 센서(240)의 보정에 이용될 데이터를 선택하기 위한 정보일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 파라미터는, 지자기 센서(240)의 보정에 이용될 데이터에 기반하여 결정된 신호의 세기의 범위를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 파라미터는 지자기 센서(240)가 측정한 신호에 기반한 데이터 중에서 지자기 센서(240)를 보정하기 위하여 사용할 데이터의 범위를 포함할 수 있다.

지자기 센서(240)가 측정한 신호는 3축의 각 지자기값으로 표현될 수 있다. 예를 들어, 지자기 센서(240)가 측정한 신호는 (x축 지자기값 (

), y축 지자기값(

), z축 지자기값(

))으로 표현될 수 있다. 지자기 센서(240)가 측정한 신호에 기반한 데이터의 집합을 3차원 좌표계에 표시하면, 구 형태로 표현될 수 있다. 지자기 센서(240)가 신호 측정 시 다양한 오류가 발생할 수 있으므로, 프로세서(220)는 오류가 발생한 데이터를 제외하기 위하여 사용하기 위하여 지자기 센서(240)가 획득한 데이터 중에서 지자기 센서(240)의 보정에 사용할 데이터의 범위를 결정할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는, 지자기 신호의 세기에 따라 지자기 센서(240)의 보정에 사용할 데이터를 결정할 수 있다.

로 표현될 수 있는 지자기 데이터는,

의 식을 이용하여 지자기 데이터의 크기(지자기 신호의 세기)가 계산될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 획득한 지자기 데이터의 크기를 각각 계산하고, 계산된 지자기 데이터의 크기가 지정된 범위 내에 있는 지자기 데이터를 지자기 센서(240)의 보정에 사용할 수 있다.

일반적으로, 실외에서 측정되는 지구 자기장의 세기는 지역에 따라서 다르게 측정될 수 있다. 예를 들면, 한국에서 측정된 지구 자기장의 세기는 약 50μT (micro Tesla)으로 측정될 수 있다. 반면, 실내에서 측정되는 지구 자기장의 세기는 왜곡의 발생으로 인하여 제 1 범위(예 : 30-80 μT)의 값이 측정될 수 있다. 따라서, 일반적인 경우 지자기 센서(240)가 측정한 신호의 세기가 제 1 범위(예 : 30-80 μT)에 있는 경우, 해당 데이터는 지자기 센서(240)의 보정에 사용될 수 있는 데이터로 판단될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 사용자의 동작에 따라 지자기 센서(240)의 보정에 사용할 데이터에 대응하는 지자기 신호의 세기의 범위를 결정할 수 있다.

예를 들어, 프로세서(220)는, 사용자가 전자 장치(200)를 파지하고 암스윙 동작을 하는 경우, 제 2 범위(예 : 40μT 에서 70μT)의 세기를 갖는 지자기 신호에 대응하는 데이터를 지자기 센서(240)의 보정에 사용할 데이터로 결정할 수 있다. 또 다른 예를 들어, 프로세서(220)는, 사용자가 전자 장치(200)를 바지 주머니에 넣고 걷는 동작을 하는 경우, 제 3 범위(예 : 20μT 에서 80μT)의 세기를 갖는 지자기 신호에 대응하는 데이터를 지자기 센서(240)의 보정에 사용할 데이터로 결정할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(220)는, 동작 340에서, 파라미터에 기반하여 추출된 지자기 데이터에 기반하여 지자기 센서(240)를 보정할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 지자기 센서(240)를 통하여 획득한 지자기 데이터를 필터링할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 지자기 센서(240)를 통하여 획득한 지자기 데이터에 대하여 필터(예 : 칼만필터, 저역통과필터 및/또는 moving average)를 적용하여 데이터를 처리할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 필터링된 데이터의 신뢰도를 판단하기 위하여 데이터의 집합이 형상되는 구의 반지름을 계산할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 필터링된 데이터의 집합을 3차원 좌표계 상에 배열하고, 배열된 데이터가 형성하는 구의 반지름을 계산할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 구의 반지름이 제 1 값 이상이거나 및/또는 제 2 값 이하인 경우 필터링된 데이터를 신뢰할 수 없다고 판단할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 필터링된 데이터를 신뢰할 수 있다고 판단함에 대응하여, 상기 필터링된 데이터를 이용하여 지자기 센서(240)를 보정하는 동작을 수행할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 결정된 파라미터에 기반하여 추출된 지자기 데이터에 기반하여 특징 데이터를 생성하고, 특징 데이터에 기반하여 지자기 센서(240)를 보정할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 지자기의 세기 범위를 포함하는 파라미터에 기반하여 지자기 센서(240)의 보정에 사용할 지자기 데이터를 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 지자기 신호의 세기가 지정된 범위에 포함되는 지자기 데이터를 추출하여, 추출된 데이터를 지자기 센서(240)의 보정에 사용할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는, 상기 필터링된 데이터와 결정된 파라미터에 기반하여 추출된 지자기 데이터를 이용하여 지자기 센서(240)가 측정하는 지자기 데이터를 대표하는 특징 데이터를 생성할 수 있다. 예를 들어, 특징 데이터는 지자기 데이터가 3차원 좌표계 상에서 구의 형태를 형성할 때, 구의 중심점에 해당하는 데이터일 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는, 필터링된 데이터 중에서 결정된 파라미터에 대응되는 지자기 신호의 세기의 범위 내의 데이터를 추출할 수 있다. 프로세서(220)는, 추출한 데이터들을 3차원 좌표계 상에 배열하고, 배열된 데이터가 형성하는 구의 중심점(x1, y1, z1)을 특징 데이터로 생성할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는, 특징 데이터에 기반하여 지자기 센서(240)를 보정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는, (x0, y0, z0)로 표현될 수 있는 특징 데이터가 (0, 0, 0)이 되도록 하는 보정식(예 : x'=x-x0, y'=y-y0, z'=z-z0)을 계산할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는, 계산된 보정식에 기반하여 지자기 센서(240)를 보정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 지자기 센서(240)가 지자기 신호 측정 시 계산된 보정식을 적용하여 신호에 기반한 데이터를 출력하도록 지자기 센서(240)의 설정을 변경할 수 있다.

도 4는, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 프로세서(예 : 도 2 의프로세서(220))가 지자기 센서(240)의 보정이 필요한지 여부를 판단하는 방법을 도시한 흐름도이다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(220)는, 동작 410에서, 레퍼런스 데이터와 제1 센서(예 : 도 2의 제 1 센서(250))가 측정한 신호의 데이터를 비교할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 지정된 영역에서 측정되는 신호의 데이터를 메모리(230)에 레퍼런스 데이터로 저장할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(200)가 지정된 영역에 위치하였을 때, 측정될 수 있는 위치와 관련된 신호의 정보를 지정된 영역의 레퍼런스 데이터에 추가할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(220)는, 동작 420에서, 전자 장치(200)가 지정된 영역 내에 있는지 여부를 판단 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(220)는, 전자 장치(200)가 지정된 영역 내에 있지 않다고 판단함에 대응하여(예 : 동작 420 - 아니오), 동작 410을 재수행할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(220)는, 전자 장치(200)가 지정된 영역 내에 있다고 판단함에 대응하여(예 : 동작 420 - 예), 동작 430에서, 지자기 센서(240)가 측정한 지자기 신호의 크기가 지정된 값 이상인지 여부를 판단할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(220)는, 지자기 센서(240)가 측정한 신호의 크기가 지정된 값 미만임에 대응하여(예 : 동작 430 - 아니오), 동작 410을 재수행할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(220)는, 지자기 센서(240)가 측정한 신호의 크기가 지정된 값 이상임에 대응하여(예 : 동작 430 - 예), 동작 440에서, 지자기 센서(240)가 보정이 필요하다고 판단할 수 있다.

예를 들어, 지정된 값은 일반적인 경우에 측정되는 지자기 신호의 세기의 범위를 초과한 경우를 판단하기 위하여 정해지는 값일 수 있다. 예를 들어, 지자기 센서(240)가, 지자기 센서(240)의 보정이 필요하지 않은 상태에서, 측정한 지자기 신호의 세기는 지정된 범위 이내일 수 있다. 예를 들면, 지자기 센서(240)가 측정한 지자기 신호의 세기는 제 1 범위(예 : 30 ~ 80 μT)의 값일 수 있다. 프로세서(220)는, 지자기 센서(240)가 측정한 지자기 신호의 세기가 지정된 값(예: 80 μT)을 초과함에 대응하여, 지자기 센서(240)의 보정이 필요하다고 판단할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 지자기 센서(240)가 보정이 필요하다고 판단함에 대응하여, 도 3의 320 동작 및/또는 도 5a의 흐름도에 따른 동작을 수행할 수 있다.

도 5a는, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 프로세서(예 : 도 2 의 프로세서(220))가 사용자의 동작을 확인하는 방법을 도시한 흐름도이다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(220)는, 동작 510에서, 제 2 센서(예 : 도 2의 제 2 센서(260))로부터 동작 데이터를 획득할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(220)는, 동작 520에서, 동작 데이터를 학습된 모델에 입력할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(220)는, 동작 데이터에 기반하여 사용자의 동작을 확인할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(220)는, 동작 530에서, 사용자의 동작을 확인할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는, 동작 520에서 획득한 학습된 모델의 출력값에 기반하여 사용자의 동작을 확인할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 동작은 전자 장치(200)를 손에 파지하고 스윙하면서 걷는 동작, 사용자가 전자 장치(200)를 바지 주머니에 넣고 걷는 동작, 사용자가 전자 장치(200)를 가방에 넣고 걷는 동작과 같은 다양한 형태의 전자 장치(200)를 소지하는 사용자 동작을 포함할 수 있다.

도 5b는, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 프로세서(220)가 사용자의 동작을 확인하는 예시를 도시한 도면이다.

도 5b의 예시에 따른 그래프의 x축은 시간을, y축은 동작의 레벨을 나타낼 수 있다. 도 5b의 예시에 따른 그래프는 사용자의 0초 ~ 900초 동안 동작을 분석한 결과를 나타낸 그래프일 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 제 2 센서(260)가 측정한 신호에 기반한 동작 데이터를 학습된 모델에 입력하여, 출력값을 획득할 수 있다(예 : 도 5a의 동작520). 예를 들어, 프로세서(220)가 획득한 출력값은 그래프의 y축에 해당하는 동작의 레벨일 수 있다.

일 실시예에 따른 도 5b의 그래프를 참조하면, 0~60초 구간에는 레벨 3, 60~120초 구간에는 레벨 2, 120~270초 구간에는 레벨 1, 270~300초 구간에는 레벨 0이 측정 되었다. 또한, 300초~360초 구간에는 레벨 3, 360~420초 구간에는 레벨 2, 420~570초 구간에는 레벨 1, 570~600초 구간에는 레벨 0이 측정되었다. 또한, 600초~660초 구간에는 레벨 3, 660~720초 구간에는 레벨 2, 720~870초 구간에는 레벨 1, 870~900초 구간에는 레벨 0이 측정되었다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 획득한 출력값에 기반하여 사용자의 동작을 확인할 수 있다(예 : 도 5a의 동작 530). 예를 들어, 프로세서(220)는 동작 레벨 0은 전자 장치(200)를 소지한 사용자가 움직이지 않는 상태(stable), 동작 레벨 1은 사용자가 전자 장치(200)를 파지하고 문자 메시지를 보내고 있는 동작(texting), 동작 레벨 2는 사용자가 전자 장치(200)를 주머니에 넣고 이동하는 동작(pocket), 동작 레벨 3은 사용자가 전자 장치(200)를 손에 파지하고 팔을 흔드는 동작(hand swing)에 매칭하여 출력값에 따른 동작을 분류할 수 있다.

예를 들어, 도 5b의 그래프를 참조하면, 프로세서(220)는 0~60초, 300~360초, 600~660초 구간에서는 사용자가 전자 장치(200)를 손에 파지하고 팔을 흔드는 동작(hand swing), 60~120초, 360~420초, 660~720초 구간에서는 사용자가 전자 장치(200)를 주머니에 넣고 이동하는 동작(pocket), 120~270초, 420~570초, 720~870초 구간에서는 사용자가 전자 장치(200)를 파지하고 문자 메시지를 보내는 동작(texting), 270~300초, 570~600초, 870~900초 구간에서는 사용자가 전자 장치(200)를 소지하고 움직이지 않는 상태(stable)로 각 구간의 사용자의 동작을 확인할 수 있다.

도 6은, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 프로세서(예 : 도 2 의 프로세서(220))가 사용자의 동작에 따른 파라미터를 결정하는 방법을 도시한 흐름도이다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(220)는, 동작 610에서, 사용자의 동작을 확인할 수 있다. 일 실시예예 따르면, 프로세서(220)는 도 5a의 동작 510 내지 동작 530에 따라 사용자의 동작을 확인할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(220)는, 동작 620에서, 사용자의 동작에 따라 지자기 센서(240)의 보정에 사용할 파라미터를 결정할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 동작 610에서 확인된 사용자의 동작에 기반하여 지자기 센서(예 : 도 2의 지자기 센서(240)) 보정에 사용할 파라미터를 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 동작(예 : 전자 장치를 파지한 채로 암스윙 동작, 전자 장치를 바지 주머니에 넣고 걷는 동작)에 따라 지자기 센서(240) 보정에 사용할 파라미터를 다르게 결정할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 파라미터는, 지자기 센서(240)의 보정에 이용될 데이터를 선택하기 위한 정보일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 파라미터는, 지자기 센서(240)의 보정에 이용될 데이터에 기반하여 확인된 신호의 세기의 범위를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 지자기 센서(240)가 측정한 신호는 3축의 각 지자기값으로 표현될 수 있다. 예를 들어, 지자기 센서(240)가 측정한 신호는 (x축 지자기값 (

), y축 지자기값(

), z축 지자기값(

))으로 표현될 수 있다. 지자기 센서(240)가 측정한 신호에 기반한 데이터의 집합을 3차원 좌표계에 표시하면, 구 형태로 표현될 수 있다. 지자기 센서(240)가 신호 측정 시 다양한 오류가 발생할 수 있으므로, 프로세서(220)는 오류가 발생한 데이터를 제외기 위하여 지자기 센서(240)가 획득한 데이터 중에서 지자기 센서(240)의 보정에 사용할 데이터의 범위를 결정할 수 있다.

로 표현될 수 있는 지자기 데이터는,

일반적으로, 실외에서 측정되는 지구 자기장의 세기는 지역에 따라서 다르게 측정될 수 있다. 예를 들면, 한국에서 측정되는 지구 자기장의 세기는 약 50μT (micro Tesla)으로 측정될 수 있다. 반면, 실내에서 측정되는 지구 자기장의 세기는 왜곡의 발생으로 인하여 제 1 범위(예 : 약 30-80 μT)의 값이 측정될 수 있다. 따라서, 일반적인 경우 지자기 센서(240)가 측정한 신호의 세기가 제 1 범위(예 : 30-80 μT )에 있는 경우, 해당 데이터는 지자기 센서(240)의 보정에 사용될 수 있는 데이터로 판단될 수 있다.

예를 들어, 프로세서(220)는, 사용자가 전자 장치(200)를 파지하고 암스윙 동작을 하는 경우, 제 2 범위 ( 예 : 40μT 에서 70μT)의 세기를 갖는 지자기 신호에 대응하는 데이터를 지자기 센서(240)의 보정에 사용할 데이터로 결정할 수 있다. 또 다른 예를 들어, 프로세서(220)는, 사용자가 전자 장치(200)를 바지 주머니에 넣고 걷는 동작을 하는 경우, 제 3 범위(예 : 20μT 에서 80μT)의 세기를 갖는 지자기 신호에 대응하는 데이터를 지자기 센서(240)의 보정에 사용할 데이터로 결정할 수 있다.

도 7a는, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 프로세서(예 : 도 2 의 프로세서(220))가 지자기 센서(예 : 도2의 지자기 센서(240))를 보정하는 방법을 도시한 흐름도이다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(220)는, 동작 710에서, 지자기 센서(240)를 통하여 획득한 지자기 데이터를 필터링할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 지자기 센서(240)를 통하여 획득한 지자기 데이터에 대하여 필터(예 : 칼만필터, 저역통과필터 및/또는 moving average)를 적용하여 데이터를 처리할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(220)는, 동작 720에서, 결정된 파라미터에 기반하여 추출된 지자기 데이터에 기반하여 특징 데이터를 생성할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(220)는, 동작 730에서, 지자기 센서(240)를 보정할 수 있다.

도 7b는, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 프로세서(220)가 지자기 센서(240)를 보정하는 예시를 도시한 도면이다.

일 실시예에 따른 프로세서(220)는 도 7a의 동작 710 및 동작 720을 수행하여 데이터를 추출할 수 있고, 추출한 데이터는 그래프 (a)와 같이 3차원 좌표계 상에 배열될 수 있다. 그래프 (a)를 참조하면, 추출된 데이터는 구의 형태를 형성할 수 있다. 프로세서(220)는 추출된 데이터로 형성된 구의 중심점(300, 300, 300)을 계산하여 특징 데이터를 생성할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 도 7a의 동작 730을 수행하여 지자기 센서(240)를 보정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 그래프 (b)와 같이 추출된 데이터로 형성된 구의 중심점이 (0,0,0)이 되도록 하는 보정식을 계산할 수 있다. 예를 들어, 그래프 (a)에 해당하는 지자기 센서(240)의 데이터를 그래프 (b)와 같이 보정하기 위하여는, x'=x-300, y'=y-300, z'=z-300과 같은 식을 보정식으로 계산될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는, 계산된 보정식에 기반하여 지자기 센서(240)를 보정할 수 있다.

도 7c는, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 프로세서(220)가 지자기 센서(240)를 보정하는 예시를 도시한 도면이다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 지정된 조건을 만족함에 대응하여 주기적 및/또는 비주기적으로 지자기 센서(240)를 보정하는 동작을 수행할 수 있다. 예를 들어, 지정된 조건은 전자 장치(200)가 지정된 영역 내에 있는지 여부 및/또는 프로세서(220)가 지정된 동작을 확인하는지 여부를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 지정된 동작이 확인되면 지자기 센서(240)를 보정하는 동작을 시작할 수 있다. 프로세서(220)는 지정된 동작이 확인되는 시점부터 일정 시간 동안 지정된 동작이 확인되면, 해당 구간(윈도우)의 지자기 데이터를 사용하여 지자기 센서(240)를 보정하는 동작을 수행할 수 있다.

예를 들어, 프로세서(220)는 제 1 동작(예 : 암스윙)이 확인되는 순간부터 지정된 시간(윈도우, 예 : window A)동안 제 1 동작이 확인되면 해당 구간 (window A)에 대응되는 시간 동안 지자기 센서(240)를 통하여 획득한 지자기 데이터를 사용하여 지자기 센서(240)를 보정하는 동작을 수행할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 윈도우는 복수의 형태일 수 있으며, 윈도우의 종류(예 : window A, window B)에 따라 사이즈나 시작 시점이 다를 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 지자기 센서(240)가 신호를 측정하는 동안 복수의 윈도우를 이용하여 측정된 신호를 시간별로 구분할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 지자기 센서(240)가 신호를 측정하는 동안에, 제 1 윈도우(예 : windowA)에서 제 1 지자기 데이터를 획득한 후, 다시 제 1 윈도우(예 : windowA)에서 제 2 지자기 데이터를 획득할 수 있다. 다른 예를 들어, 프로세서(220)는 지자기 센서(240)가 신호를 측정하는 동안에, 제 1 윈도우(예 : windowA)에서 제 1 지자기 데이터를 획득한 후, 제 2 윈도우(예 : windowB)에서 제 2 지자기 데이터를 획득할 수 있다.

예를 들어, 프로세서(220)는 제 1 지자기 데이터를 사용하거나, 제 2 지자기 데이터를 사용하거나, 및/또는 제 1 지자기 데이터와 제 2 지자기 데이터를 결합한 데이터를 사용하여 지자기 센서(240)를 보정할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치는 지자기 센서; 사용자의 동작과 관련된 신호를 감지하는 동작 센서; 상기 지자기 센서 및 상기 동작 센서와 작동적으로 연결되는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 지자기 센서가 측정한 신호에 기반하여 상기 지자기 센서의 보정의 수행여부를 결정하고, 상기 보정을 수행할 것으로 결정함에 대응하여, 상기 동작 센서로부터 획득한 동작 데이터에 기반하여 사용자의 동작을 확인하고, 상기 확인된 사용자의 동작에 기반하여 상기 지자기 센서로부터 획득한 데이터 중에서 상기 지자기 센서를 보정하기 위하여 사용할 데이터의 범위를 포함하는 파라미터를 결정하고, 상기 파라미터에 기반하여 추출된 데이터에 기반하여 상기 지자기 센서를 보정할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에서, 상기 전자 장치의 위치와 관련된 신호를 감지하는 제 1 센서; 및 지정된 영역의 특징을 나타낼 수 있는 레퍼런스 데이터를 저장하는 메모리;를 더 포함하고, 상기 프로세서는 상기 메모리에 저장된 레퍼런스 데이터와 상기 제 1 센서가 측정한 신호에 기반한 데이터를 비교한 결과에 기반하여 상기 전자 장치가 지정된 영역에 있는지 여부를 판단하고, 상기 전자 장치가 상기 지정된 영역에 있음에 대응하여, 상기 지자기 센서를 보정 할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에서, 상기 프로세서는 상기 레퍼런스 데이터와 상기 제 1 센서가 측정한 신호에 기반한 데이터를 비교한 일치도가 지정된 값 이상임에 대응하여 상기 전자 장치가 지정된 영역에 있다고 판단하고, 상기 지자기 센서가 측정한 신호의 세기가 지정된 값 이상임에 대응하여 상기 지자기 센서의 보정을 수행할 것으로 결정 할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에서, 동작 데이터 세트로 학습된 모델을 저장하는 메모리;를 더 포함하고, 상기 프로세서는 상기 동작 센서로부터 획득한 동작 데이터를 상기 메모리에 저장된 상기 학습된 모델에 입력하여 사용자의 동작을 확인할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에서, 상기 프로세서는 상기 확인된 사용자의 동작에 따라 지자기 데이터의 크기의 범위를 포함하는 상기 파라미터를 결정하고, 상기 지자기 센서로부터 획득한 데이터의 크기를 계산하고, 상기 데이터의 크기가 상기 범위 내에 포함되는 데이터를 추출하고, 상기 추출된 데이터에 기반하여 상기 지자기 센서를 보정할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에서, 상기 프로세서는 상기 확인된 사용자의 동작이 제 1 동작임에 대응하여 상기 사용할 데이터의 범위를 제 1 범위로 결정하고, 상기 확인된 사용자의 동작이 제 1 동작임에 대응하여 상기 사용할 데이터의 범위를 제 2 범위로 결정할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에서, 상기 프로세서는 상기 지자기 센서로부터 획득한 데이터를 필터링하고, 상기 필터링한 데이터를 이용하여 상기 지자기 센서를 보정 할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에서, 상기 프로세서는 상기 추출된 데이터가 3차원 좌표계 상 형성하는 구의 중심점 및 반지름을 계산하고, 상기 중심점이 (0, 0, 0)이 되도록 하는 보정식에 기반하여 상기 지자기 센서를 보정할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에서, 상기 프로세서는 상기 사용자의 동작을 확인함에 대응하여, 상기 지자기 센서를 보정하는 동작을 시작할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에서, 상기 프로세서는 상기 지자기 센서가 측정한 신호 중에서, 시간 상에서 제 1 구간 및/또는 제 2 구간의 신호를 구분하여 획득하고, 상기 제 1 구간에 포함되는 데이터에 기반하여 상기 지자기 센서를 보정할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법은, 지자기 센서가 측정한 신호에 기반하여 상기 지자기 센서의 보정의 수행 여부를 결정하는 동작; 상기 보정을 수행할 것으로 결정함에 대응하여 동작 센서로부터 획득한 동작 데이터에 기반하여 사용자의 동작을 확인하는 동작; 상기 확인된 사용자의 동작에 기반하여 상기 지자기 센서로부터 획득한 데이터 중에서 상기 지자기 센서를 보정하기 위하여 사용할 데이터의 범위 를 포함하는 파라미터를 결정하는 동작; 및 상기 파라미터에 기반하여 추출된 데이터에 기반하여 상기 지자기 센서를 보정하는 동작;을 포함할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법에서, 메모리에 저장된 지정된 영역의 특징을 나타낼 수 있는 레퍼런스 데이터와 제 1 센서가 측정한 상기 전자 장치의 위치와 관련된 신호 기반한 데이터를 비교한 결과에 기반하여 상기 전자 장치가 지정된 영역에 있는지 여부를 판단하는 동작; 및 상기 전자 장치가 상기 지정된 영역에 있음에 대응하여, 상기 지자기 센서를 보정하는 동작;을 더 포함할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법에서, 상기 레퍼런스 데이터와 상기 제 1 센서가 측정한 신호에 기반한 데이터를 비교한 일치도가 지정된 값 이상임에 대응하여 상기 전자 장치가 지정된 영역에 있다고 판단하는 동작; 및 상기 지자기 센서가 측정한 신호의 세기가 지정된 값 이상임에 대응하여 상기 지자기 센서의 보정을 수행할 것으로 결정하는 동작;을 포함할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법에서, 상기 동작 센서로부터 획득한 동작 데이터를 동작 데이터 세트로 학습된 모델에 입력하여 사용자의 동작을 확인하는 동작;을 포함할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법에서, 상기 확인된 사용자의 동작에 따라 지자기 데이터의 크기의 범위를 포함하는 상기 파라미터를 결정하는 동작; 상기 지자기 센서로부터 획득한 데이터의 크기를 계산하는 동작; 상기 데이터의 크기가 상기 범위 내에 포함되는 데이터를 추출하는 동작; 및 상기 추출된 데이터에 기반하여 상기 지자기 센서를 보정하는 동작;을 포함할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법에서, 상기 확인된 사용자의 동작이 제 1 동작임에 대응하여 상기 사용할 데이터의 범위를 제 1 범위로 결정하는 동작; 및 상기 확인된 사용자의 동작이 제 1 동작임에 대응하여 상기 사용할 데이터의 범위를 제 2 범위로 결정하는 동작;을 포함할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법에서, 상기 지자기 센서로부터 획득한 데이터를 필터링하는 동작; 및 상기 필터링한 데이터를 이용하여 상기 지자기 센서를 보정하는 동작을 포함할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법에서, 상기 추출된 데이터가 3차원 좌표계 상 형성하는 구의 중심점 및 반지름을 계산하는 동작; 상기 중심점이 (0, 0, 0)이 되도록 하는 보정식에 기반하여 상기 지자기 센서를 보정하는 동작;을 포함할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법에서, 상기 사용자의 동작을 확인함에 대응하여, 상기 지자기 센서를 보정하는 동작을 시작하는 동작을 더 포함할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법에서, 상기 지자기 센서가 측정한 신호를 시간 상에서 제 1 구간 및/또는 제 2 구간으로 구분하여 획득하는 동작; 상기 제 1 구간에 포함되는 데이터에 기반하여 상기 지자기 센서를 보정하는 동작;을 더 포함할 수 있다.

본 문서의 다양한 실시 예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시 예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시 예의 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",“또는 B 중 적어도 하나,”"A, B 또는 C," "A, B 및 C 중 적어도 하나,”및 “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.

그리고 본 명세서와 도면에 개시된 본 문서에 개시된 실시예들은 본 문서에 개시된 실시예에 따른 기술 내용을 쉽게 설명하고 본 문서에 개시된 실시예의 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것일 뿐이며, 본 문서에 개시된 실시예의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 따라서 본 문서에 개시된 다양한 실시예의 범위는 여기에 개시된 실시예들 이외에도 본 문서에 개시된 다양한 실시예의 기술적 사상을 바탕으로 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 문서에 개시된 다양한 실시예의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

Claims

전자 장치에 있어서,
지자기 센서;
사용자의 동작과 관련된 신호를 감지하는 동작 센서;
상기 지자기 센서 및 상기 동작 센서와 작동적으로 연결되는 프로세서를 포함하고,
상기 프로세서는
상기 지자기 센서가 측정한 신호에 기반하여 상기 지자기 센서의 보정의 수행여부를 결정하고,
상기 보정을 수행할 것으로 결정함에 대응하여, 상기 동작 센서로부터 획득한 동작 데이터에 기반하여 사용자의 동작을 확인하고,
상기 확인된 사용자의 동작에 기반하여 상기 지자기 센서로부터 획득한 데이터 중에서 상기 지자기 센서를 보정하기 위하여 사용할 데이터의 범위를 포함하는 파라미터를 결정하고,
상기 파라미터에 기반하여 추출된 데이터에 기반하여 상기 지자기 센서를 보정하는
전자 장치.
제1항에 있어서,
상기 전자 장치의 위치와 관련된 신호를 감지하는 제 1 센서; 및
지정된 영역의 특징을 나타낼 수 있는 레퍼런스 데이터를 저장하는 메모리;를 더 포함하고,
상기 프로세서는
상기 메모리에 저장된 레퍼런스 데이터와 상기 제 1 센서가 측정한 신호에 기반한 데이터를 비교한 결과에 기반하여 상기 전자 장치가 지정된 영역에 있는지 여부를 판단하고,
상기 전자 장치가 상기 지정된 영역에 있음에 대응하여, 상기 지자기 센서를 보정하는
전자 장치.
제2항에 있어서,
상기 프로세서는
상기 레퍼런스 데이터와 상기 제 1 센서가 측정한 신호에 기반한 데이터를 비교한 일치도가 지정된 값 이상임에 대응하여 상기 전자 장치가 지정된 영역에 있다고 판단하고,
상기 지자기 센서가 측정한 신호의 세기가 지정된 값 이상임에 대응하여 상기 지자기 센서의 보정을 수행할 것으로 결정하는
전자 장치.
제1항에 있어서,
동작 데이터 세트로 학습된 모델을 저장하는 메모리;를 더 포함하고,
상기 프로세서는
상기 동작 센서로부터 획득한 동작 데이터를 상기 메모리에 저장된 상기 학습된 모델에 입력하여 사용자의 동작을 확인하는
전자 장치.
제1항에 있어서,
상기 프로세서는
상기 확인된 사용자의 동작에 따라 지자기 데이터의 크기의 범위를 포함하는 상기 파라미터를 결정하고,
상기 지자기 센서로부터 획득한 데이터의 크기를 계산하고,
상기 데이터의 크기가 상기 범위 내에 포함되는 데이터를 추출하고,
상기 추출된 데이터에 기반하여 상기 지자기 센서를 보정하는
전자 장치.
제1항에 있어서,
상기 프로세서는
상기 확인된 사용자의 동작이 제 1 동작임에 대응하여 상기 사용할 데이터의 범위를 제 1 범위로 결정하고,
상기 확인된 사용자의 동작이 제 1 동작임에 대응하여 상기 사용할 데이터의 범위를 제 2 범위로 결정하는
전자 장치.
제1항에 있어서,
상기 프로세서는
상기 지자기 센서로부터 획득한 데이터를 필터링하고,
상기 필터링한 데이터를 이용하여 상기 지자기 센서를 보정하는
전자 장치.
제1항에 있어서,
상기 프로세서는
상기 추출된 데이터가 3차원 좌표계 상 형성하는 구의 중심점 및 반지름을 계산하고,
상기 중심점이 (0, 0, 0)이 되도록 하는 보정식에 기반하여 상기 지자기 센서를 보정하는
전자 장치.
제1항에 있어서,
상기 프로세서는
상기 사용자의 동작을 확인함에 대응하여,
상기 지자기 센서를 보정하는 동작을 시작하는
전자 장치.
제1항에 있어서,
상기 프로세서는
상기 지자기 센서가 측정한 신호 중에서,
시간 상에서 제 1 구간 및/또는 제 2 구간의 신호를 구분하여 획득하고,
상기 제 1 구간에 포함되는 데이터에 기반하여 상기 지자기 센서를 보정하는
전자 장치.
전자 장치의 동작 방법에 있어서,
지자기 센서가 측정한 신호에 기반하여 상기 지자기 센서의 보정의 수행 여부를 결정하는 동작;
상기 보정을 수행할 것으로 결정함에 대응하여 동작 센서로부터 획득한 동작 데이터에 기반하여 사용자의 동작을 확인하는 동작;
상기 확인된 사용자의 동작에 기반하여 상기 지자기 센서로부터 획득한 데이터 중에서 상기 지자기 센서를 보정하기 위하여 사용할 데이터의 범위 를 포함하는 파라미터를 결정하는 동작; 및
상기 파라미터에 기반하여 추출된 데이터에 기반하여 상기 지자기 센서를 보정하는 동작;을 포함하는
전자 장치의 동작 방법.
제11항에 있어서,
메모리에 저장된 지정된 영역의 특징을 나타낼 수 있는 레퍼런스 데이터와 제 1 센서가 측정한 상기 전자 장치의 위치와 관련된 신호 기반한 데이터를 비교한 결과에 기반하여 상기 전자 장치가 지정된 영역에 있는지 여부를 판단하는 동작; 및
상기 전자 장치가 상기 지정된 영역에 있음에 대응하여, 상기 지자기 센서를 보정하는 동작;을 더 포함하는
전자 장치의 동작 방법.
제12항에 있어서,
상기 레퍼런스 데이터와 상기 제 1 센서가 측정한 신호에 기반한 데이터를 비교한 일치도가 지정된 값 이상임에 대응하여 상기 전자 장치가 지정된 영역에 있다고 판단하는 동작; 및
상기 지자기 센서가 측정한 신호의 세기가 지정된 값 이상임에 대응하여 상기 지자기 센서의 보정을 수행할 것으로 결정하는 동작;을 포함하는
전자 장치의 동작 방법.
제11항에 있어서,
상기 동작 센서로부터 획득한 동작 데이터를 동작 데이터 세트로 학습된 모델에 입력하여 사용자의 동작을 확인하는 동작;을 포함하는
전자 장치의 동작 방법.
제11항에 있어서,
상기 확인된 사용자의 동작에 따라 지자기 데이터의 크기의 범위를 포함하는 상기 파라미터를 결정하는 동작;
상기 지자기 센서로부터 획득한 데이터의 크기를 계산하는 동작;
상기 데이터의 크기가 상기 범위 내에 포함되는 데이터를 추출하는 동작; 및
상기 추출된 데이터에 기반하여 상기 지자기 센서를 보정하는 동작;을 포함하는
전자 장치의 동작 방법.
제11항에 있어서,
상기 확인된 사용자의 동작이 제 1 동작임에 대응하여 상기 사용할 데이터의 범위를 제 1 범위로 결정하는 동작; 및
상기 확인된 사용자의 동작이 제 1 동작임에 대응하여 상기 사용할 데이터의 범위를 제 2 범위로 결정하는 동작;을 포함하는
전자 장치의 동작 방법.
제11항에 있어서,
상기 지자기 센서로부터 획득한 데이터를 필터링하는 동작; 및
상기 필터링한 데이터를 이용하여 상기 지자기 센서를 보정하는 동작을 포함하는
전자 장치의 동작 방법.
제11항에 있어서,
상기 추출된 데이터가 3차원 좌표계 상 형성하는 구의 중심점 및 반지름을 계산하는 동작;
상기 중심점이 (0, 0, 0)이 되도록 하는 보정식에 기반하여 상기 지자기 센서를 보정하는 동작;을 포함하는
전자 장치의 동작 방법.
제11항에 있어서,
상기 사용자의 동작을 확인함에 대응하여, 상기 지자기 센서를 보정하는 동작을 시작하는 동작을 더 포함하는
전자 장치의 동작 방법.
제11항에 있어서,
상기 지자기 센서가 측정한 신호를 시간 상에서 제 1 구간 및/또는 제 2 구간으로 구분하여 획득하는 동작;
상기 제 1 구간에 포함되는 데이터에 기반하여
상기 지자기 센서를 보정하는 동작;을 더 포함하는
전자 장치의 동작 방법.