KR20220126084A - 전자 장치의 촬영 방법 및 그 전자 장치 - Google Patents
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Abstract
본 개시에 따른 일 실시 예에서는, 복수 개의 노출 값을 설정할 수 있는 카메라, 상기 전자 장치의 촬영 환경을 감지하는 센서, 상기 카메라 및 상기 센서와 전기적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 센서를 통하여 상기 촬영 환경에 대한 정보를 획득하고, 상기 획득한 촬영 환경에 대한 상기 정보에 기반하여 상기 복수 개의 노출 값 중 두 개 이상의 노출 값을 설정하고, 상기 설정된 두 개 이상의 노출 값이 교대로(alternately) 적용된 프레임들을 획득하고, 상기 획득한 프레임들에 기반하여 비디오 파일을 생성하는 전자 장치가 개시된다. 이 외에도 명세서를 통해 파악되는 다양한 실시 예가 가능하다.
Description
본 개시에 따른 다양한 실시 예들은 복수 개의 노출 값을 설정할 수 있는 카메라를 구비한 전자 장치에서 촬영 환경에 기반하여 촬영 조건을 설정하는 기술에 관한 것이다.
최근 사진과 동영상 콘텐츠를 동시에 촬영 및 저장하는 카메라 모드(이하 싱글테이크)가 소개되었다. 싱글테이크는 지정된 짧은 시간 동안 사진과 동영상을 동시에 촬영하는 방법이다. 그러나 사진과 동영상을 동시에 촬영하기 위하여 노출 값을 달리할 수 없는 문제가 있어 화질 향상을 위한 HDR(high dynamic range)와 같은 멀티프레임 합성 기술을 적용할 수 없는 한계점이 있다.
그러나 자동 노출 브라케팅(auto exposure bracketing, AEB) 카메라를 사용하면 제한적이나마 복수의 다른 노출 값을 갖는 프레임을 획득할 수 있다. AEB 카메라를 이용한 복수 노출 영상 합성 기법은 노출 량이 다른 여러 장의 영상을 획득한 후에 HDR을 이용하여 하나의 개선된 영상을 합성하는 기법이다.
종래 기술은 비디오로부터 유의미한 순간(key-frame)을 추출하는 다양한 방법이 시도되었다. 이들 기술은 이미지에 포함된 모션, 색상, 또는 구도와 같은 심미성을 기준으로 비디오 프레임을 평가하여 가장 좋은 점수를 도출하는 프레임을 사진으로 저장하여 사용자에게 추천하는 방법이다.
그러나 이 방법의 경우 인코딩된 비디오 프레임 중 1장을 단순히 추출하여 사진으로 저장하는 방법이기 때문에, 같은 장면을 사진모드로 촬영한 결과물과 품질적(선예도 및 흐림)으로 많은 차이를 보이게 된다. 또한 동영상의 유의미한 구간을 검출하기 위해서는 이미 인코딩된 동영상을 디코딩하여 각 프레임으로부터 높은 비용의 특징을 추출하고 분석해야 하므로 많은 자원을 필요로 하는 문제점이 있다.
본 문서에서 이루고자 하는 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
일 실시 예에 따른 전자 장치는, 복수 개의 노출 값을 설정할 수 있는 카메라, 상기 전자 장치의 촬영 환경을 감지하는 센서, 상기 카메라 및 상기 센서와 전기적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 센서를 통하여 상기 촬영 환경에 대한 정보를 획득하고, 상기 획득한 촬영 환경에 대한 상기 정보에 기반하여 상기 복수 개의 노출 값 중 두 개 이상의 노출 값을 설정하고, 상기 설정된 두 개 이상의 노출 값이 교대로(alternately) 적용된 프레임들을 획득하고, 상기 획득한 프레임들에 기반하여 비디오 파일을 생성할 수 있다.
일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작 방법은, 센서를 이용하여 촬영 환경에 대한 정보를 획득하는 동작, 상기 획득한 촬영 환경에 대한 정보에 기반하여 두 개 이상의 노출 값을 설정하는 동작, 상기 설정된 두 개 이상의 노출 값이 교대로(alternately) 적용된 프레임들을 획득하는 동작, 상기 획득한 프레임들에 기반하여 비디오 파일 생성하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따른 전자 장치는, 복수 개의 노출 값을 설정할 수 있는 카메라, 상기 전자 장치의 촬영 환경을 감지하는 센서, 상기 카메라 및 상기 센서와 전기적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 센서를 통하여 상기 촬영 환경에 대한 정보를 획득하고, 상기 획득한 촬영 환경에 대한 상기 정보에 기반하여 상기 복수 개의 노출 값 중 두 개 이상의 노출 값을 설정하고, 상기 설정된 두 개 이상의 노출 값이 교대로(alternately) 적용된 프레임들을 획득하고, 상기 획득한 프레임들을 이용하여 HDR(high dynamic range) 영상을 생성할 수 있다.
본 개시에 따른 다양한 실시 예에서의 전자 장치 및 방법에 따르면, 한번의 동영상 촬영으로 멀티프레임 합성이 적용된 고품질의 사진과 동영상을 획득할 수 있다.
도 1은 일 실시 예에 따른 전자 장치의 블록도이다.
도 2는 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 촬영 및 보정을 하는 소프트웨어를 나타내는 도면이다.
도 3은 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 복수 개의 노출 값을 이용하여 촬영하는 동작을 도시하는 흐름도이다.
도 4는 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 제1 어플리케이션에서 촬영 조건을 판별 및 저장하여 촬영을 수행하는 동작을 도시하는 흐름도이다.
도 5a는 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 제2 어플리케이션이 실행된 상태에서 최종 이미지 콘텐트를 생성하는 동작을 도시하는 흐름도이다.
도 5a는 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 제2 어플리케이션이 실행된 상태에서 최종 영상 콘텐트를 생성하는 동작을 도시하는 흐름도이다.
도 6은 일 실시 예에 따른, 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블록도이다.
도 7은 일 실시 예에 따른, 카메라 모듈을 예시하는 블록도이다.
도면의 설명과 관련하여, 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일 또는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.
도 2는 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 촬영 및 보정을 하는 소프트웨어를 나타내는 도면이다.
도 3은 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 복수 개의 노출 값을 이용하여 촬영하는 동작을 도시하는 흐름도이다.
도 4는 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 제1 어플리케이션에서 촬영 조건을 판별 및 저장하여 촬영을 수행하는 동작을 도시하는 흐름도이다.
도 5a는 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 제2 어플리케이션이 실행된 상태에서 최종 이미지 콘텐트를 생성하는 동작을 도시하는 흐름도이다.
도 5a는 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 제2 어플리케이션이 실행된 상태에서 최종 영상 콘텐트를 생성하는 동작을 도시하는 흐름도이다.
도 6은 일 실시 예에 따른, 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블록도이다.
도 7은 일 실시 예에 따른, 카메라 모듈을 예시하는 블록도이다.
도면의 설명과 관련하여, 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일 또는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.
도 1은 일 실시 예에 따른 전자 장치의 블록도이다.
도 1을 참조하면, 전자 장치(100)는, 프로세서(110), 카메라(120), 메모리(130), 디스플레이(140), 및/또는 센서(150)를 포함할 수 있다. 다양한 실시 예에서, 전자 장치(100)는 도 1에 도시된 구성요소 외에 추가적인 구성요소를 포함하거나, 도 1에 도시된 구성요소 중 적어도 하나를 생략할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 메모리(130)에 저장된 인스트럭션들을 이용하여 전자 장치(100)의 적어도 하나의 다른 구성요소들의 제어 및/또는 통신에 관한 연산이나 데이터 처리를 실행할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 중앙처리장치(CPU), 그래픽처리장치(GPU), MCU(micro controller unit), 센서허브, 보조프로세서(supplementary processor), 통신프로세서(communication processor), 애플리케이션 프로세서(application processor), ASIC(application specific integrated circuit), FPGA(field programmable gate arrays) 중 적어도 하나를 포함할 수 있으며, 복수의 코어들을 가질 수 있다. 예를 들면, 프로세서(110)는 애플리케이션 프로세서 및/또는 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 이미지 시그널 프로세서를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는, 메모리(130)에 저장된 어플리케이션을 실행할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 제1 어플리케이션(예: 카메라 어플리케이션)이 실행된 상태에서, 카메라(120)를 이용하여 이미지(still image) 및/또는 영상(moving image)을 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 제2 어플리케이션(예: 싱글 테이크 서비스 어플리케이션)을 이용하여 획득한 이미지 및/또는 영상을 보정하여 최종 이미지 콘텐트 또는 최종 영상 콘텐트를 생성할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 카메라(120)를 이용하여 획득한 이미지를 디스플레이(140)에 프리뷰 이미지로 표시할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 센서(150)를 이용하여 전자 장치(100)의 촬영 환경을 감지할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 센서(150)를 이용하여 촬영 장소, 전자 장치(100)의 주변 밝기 및 전자 장치(100)의 움직임이 있는지 여부 중 적어도 하나에 대한 정보를 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 센서(150)를 이용하여 획득한 정보를 기반으로 카메라(120)의 노출 값과 같은 촬영 조건을 설정할 수 있다. 프로세서(110)의 동작과 관련된 구체적인 내용은 도 4를 참조하여 후술한다.
일 실시 예에 따르면, 카메라(120)는 영상(예: 정지 영상 및/또는 동영상)을 획득(acquire)(또는 촬영)할 수 있다. 예를 들면, 카메라(120)와 전기적으로 연결되는 이미지 시그널 프로세서(미도시)는, 영상(예: 프리뷰 영상 또는 메모리(130)에 저장된 영상)에 포함된 객체(예: 사람)와 배경을 구분할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 이미지 시그널 프로세서는 카메라(120)로부터 분리되거나, 프로세서(110)의 일부로서 구현될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 카메라(120)는 이미지 센서를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 이미지 센서는 색상 정보를 획득 및 처리할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 센서(150)는 깊이 센서(depth sensor), ToF(time of flight) 센서, 조도 센서, 자이로 센서(gyroscope sensor) 및 가속도 센서(acceleration sensor) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 깊이 센서는 외부 객체에 대한 깊이를 측정하고, 측정된 깊이를 이용하여 외부 객체에 대응하는 깊이 정보를 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 조도 센서는 전자 장치(100) 주변 환경의 밝기(예: lux)를 감지할 수 있다. 일 실시 예에 따르면 센서(150)의 적어도 일부(예: 깊이 센서, ToF 센서, 또는 조도 센서)는 카메라(120)와 인접한 거리에 배치되거나, 카메라(120)와 하나의 모듈로 형성될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 자이로 센서 및 가속도 센서는 전자 장치(100)의 움직임이 있는지 여부를 감지할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 센서(150)는 프로세서(110), 카메라(120), 및 메모리(130) 중 적어도 하나와 작동적으로 연결되어 색상 정보, 3D 정보, 거리 정보, 또는 위치 정보에 관한 처리를 할 수 있다.
일 실시 예에 따른 디스플레이(140)는 카메라(120)를 통해 획득되는 영상을 표시할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 디스플레이(140)는, 카메라(120)를 통해 획득되는 영상을 프리뷰 이미지로 표시할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 디스플레이(140)를 통해 사용자의 입력을 획득할 수 있고, 사용자의 입력을 프로세서(110)에 전달할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 메모리(130)는, 하나 이상의 메모리 집합을 의미할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 메모리(130)는, 다른 구성 요소들(예: 프로세서(110), 카메라(120), 센서(150), 또는 디스플레이(140))로부터 수신되거나 다른 구성요소들에 의해 생성된 데이터 및/또는 명령을 저장할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 메모리(130)는 카메라 어플리케이션 및 보정 어플리케이션에 의해 획득 또는 생성된 데이터를 저장할 수 있다.
도 2는 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 촬영 및 보정을 하는 소프트웨어를 나타내는 도면이다.
도 2를 참조하면, 일 실시 예에 따른 전자 장치(100)의 제1 어플리케이션(예: 카메라 어플리케이션)(200)은 촬영 환경 판단부(201), 프레임 유사도 및 품질 판단부(202), 베스트 이미지 후보 추출부(203) 또는 카메라 제어부(204)를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따른 전자 장치(100)의 제2 어플리케이션(210)은 멀티프레임 합성부(211), 베스트샷 검출부(212), AEB-HDR 동영상 합성부(213) 또는 이벤트 구간 검출부(214)를 포함할 수 있다. 다양한 실시 예들에서, 전자 장치(100)는 도 2에 도시된 구성요소 외에 추가적인 구성요소를 포함하거나, 도 2에 도시된 구성요소 중 적어도 하나를 생략할 수 있다. 도 2에 도시된 구성은 물리적으로 구분되는 하드웨어로 구현되어야 하는 것은 아닐 수 있다. 도 2에 도시된 구성요소를 구현하기 위해 전자 장치(100)의 프로세서(110)가 메모리(130)에 저장된 명령어(예: 인스트럭션들(instruction))을 실행시킬 수 있고, 기능과 연관된 하드웨어(예: 카메라(120), 디스플레이(140))를 제어할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 촬영 환경 판단부(201)는 제1 어플리케이션(예: 카메라 어플리케이션)(200)이 실행된 상태에서 카메라(120)를 통해 획득하는 영상(예: 풍경, 인물), 주변 밝기(조도), 및/또는 센서(예: 도 1의 센서(150))를 통해 획득하는 정보들에 기반하여 AEB 카메라의 설정 값을 결정할 수 있다. 예를 들어, 설정 값은 촬영에 적용될 노출(EV)값의 수량과 범위를 의미할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프레임 유사도 및 품질 판단부(202)는 노출 브라케팅(bracketing)이 적용된 AEB 카메라로부터 수신되는 복수의 노출 값이 적용된 프레임들 중 노출 값이 0인 프레임의 이전 프레임과의 구조적 유사도 및 품질(선예도 및 흐림)을 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 베스트 이미지 후보 추출부(203)는 AEB 카메라로부터 수신되는 프레임들을 분석한 결과에 기반하여 베스트 사진으로 추출할 후보인지 여부를 판단할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 베스트 이미지 후보 추출부(203)는 프레임이 베스트 사진으로 추출될 후보인 것으로 판단되는 경우, 해당 프레임의 인덱스를 스토리지(예: 사진 후보 인덱스 임시 저장소)에 저장하여 제2 어플리케이션(210)에서 분석되도록 할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 카메라 제어부(204)는 제1 어플리케이션(예: 카메라 어플리케이션)(200)이 실행된 상태에서 카메라(120)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 멀티프레임 합성부(211)는, 촬영 시 저장한 환경 조건에 따라 프레임 합성 수량(예: N개)을 결정하고, 제1 어플리케이션(200)에 의해 1차 분석되어 임시저장소에 기록된 프레임 인덱스를 중심으로 주변의 N개의 프레임을 합성하여 노이즈 감소(multi-frame noise reduction, MFNR) 및/또는 HDR(high dynamic range)을 적용하여 고품질의 사진(또는 이미지)을 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프레임 합성에 실패하는 경우, 합성에 이용된 프레임은 베스트샷 후보에서 제외될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 베스트샷 검출부(212)는 멀티 프레임 합성부(211)에 의해 생성된 사진들을 평가하여 가장 좋은 N개의 사진을 베스트 샷으로 추출할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 베스트샷 검출부(212)는 합성된 사진들의 전/후 프레임 간 구조적 유사성(중복성), 화질 및/또는 심미성을 평가한 것에 기반하여 최종 베스트 샷을 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 베스트 샷 검출부(212)는 합성된 이미지들에 대해 이미지 해쉬값을 산출하고, 이에 기반하여 전/후 연속하는 프레임간의 유사성(예: 해쉬값이 유사한 이미지)을 분석하여, 유사성이 높은 프레임들은 최종 베스트 샷에서 배제할 수 있다. 다른 예를 들어, 베스트 샷 검출부(212)는 합성된 이미지들로부터 색상 정보에 기초하여 색상 정보를 산출하고 이를 기반으로 한 시멘틱(semantic) 분석 또는 합성된 이미지들로부터 에지를 추출하고 에지의 형태를 비교하여 유사성을 평가할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 베스트샷 검출부(212)는 합성된 이미지들에 대한 중복성 평가에 따라 유사한 이미지를 최종 베스트 샷에서 배제할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 베스트샷 검출부(212)는 합성된 이미지들에 대한 심미성 평가에 따라 지정된 이미지를 최종 베스트 샷에서 배제할 수 있다. 예를 들어, 베스트샷 검출부(212)는 이미지에 포함된 객체들의 구도에 기반하여 산출되는 컴포지션 점수, 이미지의 밝기, 잡음(noise) 또는 대비(contrast)에 기반하여 산출된 클라리티(clarity) 점수, 이미지에 포함된 객체의 얼굴을 인식하여 이로부터 눈썹, 눈, 코 및/또는 입을 검출하고 이를 기반으로 산출되는 표정 점수, 이미지로부터 색상 정보를 추출하고, 색상이 다채로움에 기반하여 산출된 색감(colorfulness) 점수, 및 이미지의 노출 정보에 기반하여 산출된 포화도 점수 중 적어도 하나에 기반하여 심미성 평가를 수행할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, AEB-HDR 동영상 합성부(213)는 복수개의 노출 값이 설정된 AEB 카메라로 촬영한 영상에 HDR을 적용하여 고품질의 동영상을 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, AEB-HDR 동영상 합성부(213)는 높은 프레임 레이트(frame rate) 또는 자동 프레임 레이트로 촬영된 AEB 동영상을 사용할 수 있다. 예를 들면, AEB 동영상은 지정된 범위의 노출 값 내에서 주기적으로 밝기가 달라지는 동영상을 의미할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, AEB-HDR 동영상 합성부(213)는 모든 프레임들을 기준으로 HDR를 적용하여 입력 FPS(frames per second)와 동일한 FPS의 출력을 갖는 동영상을 생성할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 이벤트 구간 검출부(214)는 HDR 적용 후 인코딩 동작에서 P프레임의 모션 벡터를 활용하여 동영상의 에너지 변화량을 분석할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 이벤트 구간 검출부(214)는 동영상의 에너지 변화량을 분석한 결과에 기반하여 이벤트 구간을 검출하고, 검출된 이벤트 정보를 동영상에 태깅(tagging)할 수 있다.도 3은 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 복수 개의 노출 값을 이용하여 촬영하는 동작을 도시하는 흐름도이다.
도 3을 참조하면, 일 실시 예에 따른 프로세서(110)는 동작 310에서 센서(150)를 통하여 촬영 환경에 대한 정보를 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 카메라(120)를 이용하여 획득한 이미지를 디스플레이(140)에 프리뷰 이미지로 표시할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 프리뷰 이미지를 분석할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 프리뷰 이미지 분석에 기반하여 장면 정보를 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 프리뷰 이미지 분석에 기반하여 이미지가 획득된 장소에 대한 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(110)는 프리뷰 이미지 분석에 기반하여 이미지가 획득된 장소가 실내인지 실외인지 여부를 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 센서(150)(예: GPS(global positioning system))를 통해 획득한 현재 전자 장치가 위치하는 장소(또는 이미지가 획득된 장소)에 대한 위치 정보를 실외 또는 실내임을 판단하기 위한 정보로서, 상술한 장면 정보에 대해 보충적으로 또는 대체하여 사용할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 센서(150)를 이용하여 촬영 환경을 감지할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 카메라(120)에 포함된 이미지 센서를 이용하여 외부 객체에 대한 밝기(예: EV(exposure value) 단위)를 측정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 조도 센서를 이용하여 전자 장치(100) 주변의 밝기(예: lux)를 판단할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 자이로 센서 및/또는 가속도 센서를 이용하여 전자 장치(100)의 움직임이 있는지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(110)는 자이로 센서 및/또는 가속도 센서를 이용하여 사용자가 이동중인지 여부를 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 동작 320에서 획득한 촬영 환경에 대한 상기 정보에 기반하여 두 개 이상의 노출 값을 설정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 획득한 촬영 환경에 대한 정보에 기반하여 AEB 카메라의 노출의 범위를 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 결정된 노출의 범위 내에서 두 개 이상의 노출 값을 설정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 촬영 환경에 대한 정보에 기반하여 결정된 노출 조건(예: 노출의 범위, 노출 값)을 메모리(130)에 저장할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 동작 330에서 설정된 두 개 이상의 노출 값이 교대로 적용된 프레임(또는 영상)들을 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 지정된 노출 범위 내에서 제1 노출 값 및 제2 노출 값을 설정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 제1 노출 값 및 제2 노출 값을 교대로 적용하여 복수의 프레임(또는 영상)들을 연속적으로 획득할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 지정된 노출 범위 내에서 세 개 이상의 노출 값을 설정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 설정된 세 개 이상의 노출 값을 순차적 및 반복적으로 이용하여 복수의 영상들을 연속적으로 획득할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 두 개 이상의 노출 값이 적용된 프레임들을 지정된 촬영 시간 동안 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(110)는 사용자가 지정한 촬영 시간이 초과하면 촬영을 종료할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 두 개 이상의 노출 값이 적용된 프레임들을 촬영이 중지될 때까지 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(110)는 촬영 버튼에 대한 사용자의 터치 입력이 해제되는 것을 감지하는 것에 응답하여 촬영을 종료할 수 있다. 또한 예를 들어, 프로세서(110)는 촬영 완료에 대응되는 입력을 수신하는 것에 응답하여 촬영을 종료할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 동작 340에서 획득한 프레임들에 기반하여 비디오 파일을 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 획득한 모든 프레임들에 기반하여 압축 없이 비디오 파일을 생성할 수 있다.
도 4는 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 제1 어플리케이션(예: 카메라 어플리케이션)에서 촬영 조건을 판별 및 저장하여 촬영을 수행하는 동작을 도시하는 흐름도이다. 도 4의 각 동작의 순서는 예시로서 이에 한정되지 않으며 순서는 변경되거나 일부가 동시에 수행되거나 일부가 생략될 수 있다.
도 4를 참조하면, 일 실시 예에 따른 프로세서(110)는 동작 401에서 촬영 조건을 판별하고 촬영 조건을 저장할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 제1 어플리케이션(예: 카메라 어플리케이션)(200)이 실행된 상태에서 센서(150)를 이용하여 감지한 주변 환경에 기반하여 촬영 조건을 설정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 촬영 장소, 전자 장치(100)의 주변 밝기 및 전자 장치(100)의 움직임이 있는지 여부 중 적어도 하나에 대한 정보에 기반하여 촬영 조건을 설정할 수 있다. 예를 들어, 촬영 조건은 AEB 카메라에 적용되는 노출의 범위, 두 개 이상의 노출 값 및 합성에 필요한 프레임의 수량 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 결정된 노출 값에 대응되는 촬영 파라미터들을 결정할 수 있다. 예를 들어, 촬영 파라미터들은 셔터 스피드, 조리개 값, 및 감도 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 촬영 조건을 메모리(130)에 저장할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(110)는 AEB 카메라에 적용되는 노출의 범위, 두 개 이상의 노출 값 및 합성에 필요한 프레임의 수량과 같은 촬영 조건을 촬영 환경 데이터 저장소(440)에 저장할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 동작 403에서 판별 및 저장된 촬영 조건에 기반하여 촬영을 시작할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 디스플레이(140)에 카메라(120)를 통해 획득되는 이미지를 표시하는 프리뷰 영역 및/또는 촬영 버튼을 표시할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 촬영 버튼에 대한 사용자 입력을 감지하는 것에 응답하여 촬영을 시작할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(110)는 촬영 버튼에 대한 사용자 입력(예: 터치 입력)을 감지하는 것에 응답하여 지정된 시간동안 촬영을 수행할 수 있다. 다른 예를 들어, 프로세서(110)는 촬영 버튼에 대한 사용자 입력을 감지한 때부터 촬영 버튼에 대한 사용자 입력이 해제되는 것을 감지한 때까지 촬영을 수행할 수 있다. 또한 예를 들어, 프로세서(110)는 촬영 버튼에 대한 사용자 입력을 감지한 때부터 완료 버튼에 대한 사용자 입력을 감지한 때까지 촬영을 수행할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 동작 405에서 카메라(120)를 통해 획득하는 프레임들을 수신(또는 획득)할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 저장된 촬영 조건에 기반하여 카메라(120)를 이용하여 프레임(또는 영상)들을 수신할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 지정된 노출 범위 내에서 결정된 두 개 이상의 노출 값을 이용하여 프레임들을 수신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 결정된 두 개의 노출 값을 교대로 이용하여 복수의 프레임(또는 영상)들을 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 결정된 세 개 이상의 노출 값을 순차적 및 반복적으로 이용하여 복수의 프레임들을 획득할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 동작 407에서 수신한 프레임이 노출 값 0이 적용된 프레임인지 여부를 판단할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 복수 개의 노출 값이 적용된 프레임들 중 노출 값 0이 적용된 적어도 하나의 프레임을 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 노출 값 0이 적용된 프레임인 것으로 판단되는 경우(동작 407 - '예')에는 동작 413에서 프레임을 분석할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 노출 값 0이 적용된 프레임에서 피사체와 피사체가 위치한 배경 간의 경계와 같이 이미지 중에서 색상 차이가 크게 나타나는 부분에 대하여 분석할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 프레임을 분석함으로써 블러링이 발생하였는지 여부를 판단할 수 있다. 블러링(blurring)은 피사체가 촬영될 때 렌즈를 통해 촬영되는 피사체의 이미지가 피사체의 움직임에 따라 뭉그러지는 현상을 가리킨다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 노출 값 0이 적용된 프레임과 이전에 획득된 프레임과의 유사도를 분석할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 동작 415에서 분석한 이미지가 지정된 조건을 만족하는지 여부를 판단할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 노출 값 0이 적용된 프레임을 분석한 결과 블러링이 발생하지 않았는지 여부를 판단할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 노출 값 0이 적용된 프레임을 분석한 결과 이전에 획득된 적어도 하나의 프레임과 유사도가 낮은지 여부를 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 동작 417에서 지정된 조건을 만족하는 것으로 판단되는 프레임을 인덱스 프레임으로 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 프레임에 블러링이 발생하지 않은 것으로 판단되는 경우, 프레임을 인덱스 프레임으로 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 이전에 획득한 적어도 하나의 프레임과 유사도가 낮은 것으로 판단되는 경우, 프레임을 인덱스 프레임으로 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 인덱스 프레임으로 결정된 프레임들을 사진 후보 인덱스 임시 저장소(430)에 저장할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 동작 409에서 수신한 프레임들을 프레임 버퍼로 저장할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(110)는 노출 값 0이 적용된 프레임으로 판단되지 않는 적어도 하나의 프레임(동작 407 - '아니오'), 노출 값 0이 적용된 프레임들 중 지정된 조건을 만족하지 않는 것으로 판단되는 적어도 하나의 프레임(동작 415 - '아니오') 및/또는 인덱스 프레임으로 결정된 적어도 하나의 프레임을 프레임 버퍼로 저장할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 수신한 프레임들에 기반하여 비디오 파일(420)을 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 비디오 파일(420)은 무압축으로 저장된 비디오 파일일 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 동작 411에서 촬영이 종료되었는지 여부를 판단할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 촬영 버튼에 대한 사용자 입력(예: 터치 입력)이 감지된 후에 지정된 시간이 초과하면 촬영이 종료된 것으로 판단할 수 있다. 다른 예를 들어, 프로세서(110)는 촬영 버튼에 대한 사용자 입력을 감지한 후 촬영 버튼에 대한 사용자 입력이 해제되는 것을 감지하는 경우 촬영이 종료된 것으로 판단할 수 있다. 또한 예를 들어, 프로세서(110)는 촬영을 종료하는 기능에 대응되는 사용자 입력을 감지한 때까지 촬영을 수행할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 촬영이 종료된 것으로 판단되는 경우 상기 동작을 종료할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 촬영이 종료되지 않은 것으로 판단되는 경우 동작 405로 돌아가 카메라(120)로부터 획득되는 프레임들을 수신할 수 있다.
도 5a는 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 제2 어플리케이션(예: 싱글 테이크 서비스 어플리케이션)(210)이 실행된 상태에서 최종 이미지 콘텐트(예: 베스트 모먼트)를 생성하는 동작을 도시하는 흐름도이다. 도 5a의 각 동작의 순서는 예시로서 이에 한정되지 않으며 순서는 변경되거나 일부가 동시에 수행되거나 일부가 생략될 수 있다.
도 5a를 참조하면, 일 실시 예에 따른 프로세서(110)는 동작 501에서 촬영 조건을 판단할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 촬영이 완료된 직후, 촬영 시작 후 지정된 시간이 초과한 후 또는 지정된 시간(예: 심야 시간)에 제2 어플리케이션(210)을 실행하여 최종 이미지 콘텐트를 생성할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 제2 어플리케이션(210)이 실행된 상태에서, 제1 어플리케이션(200)에서 결정된 촬영 조건을 판별할 수 있다. 예를 들어, 촬영 조건은 AEB 카메라에 적용되는 노출의 범위, 두 개 이상의 노출 값 및 합성에 필요한 프레임의 수량 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 동작 503에서, 사진 후보 인덱스 프레임을 결정하고 합성에 이용될 프레임 수를 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 사진 후보 인덱스 임시 저장소(예: 도 4의 사진 후보 인덱스 임시 저장소(430))에 저장된 프레임들 중 사진 후보 인덱스 프레임을 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 감지된 촬영 환경 및/또는 판별된 촬영 조건에 기반하여 합성에 이용될 프레임의 수를 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 촬영 장소가 실내인지 여부, 전자 장치(100) 주변의 밝기 및 전자 장치(100)의 움직임이 있는지 여부와 같은 촬영 환경에 기반하여 합성에 이용될 프레임의 수를 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 전자 장치(100)의 주변의 밝기가 밝은 것으로 판단되는 경우 및/또는 전자 장치(100)의 움직임이 적은 것으로 판단되는 경우 합성에 이용될 프레임의 수를 제1 장수로 결정할 수 있다. 또한 예를 들어, 프로세서(110)는 전자 장치(100)의 주변의 밝기가 어두운 것으로 판단되는 경우 및/또는 전자 장치(100)의 움직임이 많은 것으로 판단되는 경우 합성에 이용될 프레임의 수를 제1 장수보다 많은 제2 장수로 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 동작 505에서 프레임들을 합성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 합성에 필요한 프레임의 수(예: N장)를 결정한 경우, 저장된 비디오 파일(예: 도 4의 비디오 파일(420))로부터 사진 후보 인덱스 프레임과 연속된 N장의 프레임들을 추출할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 추출된 N장의 프레임들을 이용하여 합성 이미지를 획득할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 동작 507에서 프레임들의 합성에 성공하였는지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(110)는 비디오 파일(420)로부터 추출된 N장의 프레임들에 기반하여 합성 이미지가 생성되었는지 여부를 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 프레임들의 합성에 성공한 것으로 판단되는 경우(동작 507 - ‘예’) 동작 509에서 합성 이미지가 지정된 조건을 만족하는지 여부를 판단할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 합성 이미지가 이전에 합성에 성공한 이미지와의 유사도가 낮은 것으로 판단되는 경우 지정된 조건을 만족하는 것으로 판단할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 합성 이미지의 심미성이 높은 것으로 판단되는 경우 지정된 조건을 만족하는 것으로 판단할 수 있다. 예를 들어, 심미성은 이미지에 포함된 피사체의 구도, 이미지에 포함된 인물의 표정, 이미지의 색상, 밝기 및 선명도 중 적어도 하나에 대한 정보에 기반하여 평가될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 합성된 이미지가 지정된 조건을 만족하는 것으로 판단되는 경우(동작 509 - ‘예’) 동작 511에서 합성된 이미지를 최종 이미지 콘텐트(예: 베스트 모먼트)로 저장할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 합성 이미지가 이전에 합성에 성공한 이미지와의 유사도(또는 중복도)가 낮은 것으로 판단되는 경우 합성 이미지를 최종 이미지 콘텐트로 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 합성 이미지의 심미성이 높은 것으로 판단되는 경우 합성 이미지를 최종 이미지 콘텐트로 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 결정된 최종 이미지 콘텐트를 메모리(130)에 저장할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 동작 513에서 분석할 대상이 남아있는지 여부를 판단할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 카메라(120)를 통해 획득하여 저장된 프레임들 중 분석할 대상이 남아있는지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(110)는 무압축으로 저장된 비디오 파일(420)로부터 분석할 대상이 남아있는지 여부를 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 분석할 대상이 남아있지 않는 것으로 판단되는 경우(동작 513 - ‘아니오’) 동작을 종료할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 분석할 대상이 남아있는 것으로 판단되는 경우(동작 513 - ‘예’) 동작 505로 돌아가 프레임을 합성할 수 있다.
도 5b는 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 최종 영상 콘텐트(예: 이벤트 구간)를 생성하는 동작을 도시하는 흐름도이다. 도 5b의 각 동작의 순서는 예시로서 이에 한정되지 않으며 순서는 변경되거나 일부가 동시에 수행되거나 일부가 생략될 수 있다.
도 5b를 참조하면, 일 실시 예에 따른 프로세서(110)는 동작 502에서 촬영 조건을 판단할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 촬영이 완료된 직후, 촬영 시작 후 지정된 시간이 초과한 후 또는 지정된 시간(예: 심야 시간)에 제2 어플리케이션(210)을 실행하여 최종 영상 콘텐트를 생성할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 제2 어플리케이션(210)이 실행된 상태에서, 제1 어플리케이션(200)에서 결정된 촬영 조건을 판별할 수 있다. 예를 들어, 촬영 조건은 AEB 카메라에 적용되는 노출의 범위, 두 개 이상의 노출 값 및 합성에 필요한 프레임의 수량 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 동작 504에서 동영상 프레임 구간을 추출하고 HDR을 적용할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 비디오 파일(420)로부터 전체가 I프레임으로 구성된 동영상 프레임 구간을 추출할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 추출된 동영상 프레임 구간은 지정된 노출 값이 교대로 적용된 동영상 프레임 구간을 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 추출한 동영상 프레임 구간에 멀티프레임 합성(예: MFNR, HDR)을 적용할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 동작 506에서 추출된 동영상 프레임 구간을 인코딩할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 멀티프레임 합성이 적용된 동영상 프레임 구간을 인코딩하여 메모리(130)에 저장할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 멀티프레임 합성이 적용된 동영상 프레임 구간을 지정된 압축 방식(예: MPEG(moving picture expert group))으로 변환할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 동작 508에서 인코딩된 영상에 포함된 적어도 하나의 프레임이 P 프레임인지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(110)는 MPEG 방식으로 변환된 영상에 포함된 프레임들 중 적어도 하나의 P 프레임을 선정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 선정된 P 프레임들(동작 508 - ‘예’)에 대하여 동작 512에서 모션 벡터의 변화량이 기준 값 이상인지 여부를 판단할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 P 프레임의 모션 벡터의 변화량이 임계 값 이상인지 여부를 판단함으로써 P 프레임의 움직임을 분석할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 P 프레임의 모션 벡터의 변화량이 기준 값 미만인 것으로 판단되는 경우(동작 512 - ‘아니오’) 동작 514에서 이벤트 구간이 종료되었는지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(110)는 P 프레임의 모션 벡터의 변화량이 0이 되는지 여부를 판단함으로써 이벤트 구간이 종료되었는지 여부를 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 이벤트 구간이 종료된 것으로 판단되는 경우(동작 514 - ‘예’) 동작 516에서 이벤트 구간을 저장할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 P 프레임의 모션 벡터의 변화량이 0이 되는 경우 이벤트 구간이 종료된 것으로 판단할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 이벤트 구간이 종료된 것으로 판단되는 경우, 이벤트 구간을 최종 영상 콘텐트로써 메모리(130)에 저장할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 메모리(130)에 최종 영상 콘텐트로써 저장되는 이벤트 구간 정보는 이벤트가 발생한 구간에 대한 시간 정보, 장면 정보, 구간의 길이 정보 및/또는 속도 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 이벤트 구간 정보는 P 프레임의 모션 벡터의 변화량이 임계 값 이상인 시점 및 P 프레임의 모션 벡터의 변화량이 기준 값 미만인 시점의 시간 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 이벤트 구간 정보는 이벤트 구간에서 움직인 피사체 및/또는 움직임에 대한 정보를 포함하는 장면 정보(예: 장면 카테고리 또는 장면 속성)(예: 사람이 점프)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 이벤트 구간 정보는 P 프레임의 모션 벡터의 변화량이 임계 값 이상인 시점부터 P 프레임의 모션 벡터의 변화량이 기준 값 미만인 시점까지의 구간 길이 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 이벤트 구간 정보는 이벤트가 발생한 구간 내의 P 프레임의 모션 벡터의 평균 속도 및/또는 최고 속도와 같은 속도 정보를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 동작 510에서 분석할 대상이 존재하는지 여부를 판단할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 카메라(120)를 통해 획득하여 저장된 프레임들 중 분석할 대상이 남아있는지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(110)는 무압축으로 저장된 비디오 파일(420)로부터 분석할 대상이 남아있는지 여부를 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 분석할 대상이 남아있지 않는 것으로 판단되는 경우(동작 510 - ‘아니오’) 동작을 종료할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 분석할 대상이 남아있는 것으로 판단되는 경우(동작 510 - ‘예’) 동작 504로 돌아가 동영상 프레임 구간을 추출하고 추출된 동영상 프레임 구간에 HDR을 적용할 수 있다.
도 6은 일 실시 예에 따른 네트워크 환경(600) 내의 전자 장치(601)(예: 도 1의 전자 장치(100))의 블록도이다.
도 6을 참조하면, 네트워크 환경(600)에서 전자 장치(601)는 제 1 네트워크(698)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(602)와 통신하거나, 또는 제 2 네트워크(699)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(604) 또는 서버(608) 중 적어도 하나와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(601)는 서버(608)를 통하여 전자 장치(604)와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(601)는 프로세서(610)(예: 도 1의 프로세서(110)), 메모리(630), 입력 모듈(650), 음향 출력 모듈(655), 디스플레이 모듈(660), 오디오 모듈(670), 센서 모듈(676), 인터페이스(677), 연결 단자(678), 햅틱 모듈(679), 카메라 모듈(680), 전력 관리 모듈(688), 배터리(689), 통신 모듈(690), 가입자 식별 모듈(696), 또는 안테나 모듈(697)을 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(601)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 연결 단자(678))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시예에서는, 이 구성요소들 중 일부들(예: 센서 모듈(676), 카메라 모듈(680), 또는 안테나 모듈(697))은 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(660))로 통합될 수 있다.
프로세서(620)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(640))를 실행하여 프로세서(620)에 연결된 전자 장치(601)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(620)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(676) 또는 통신 모듈(690))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(632)에 저장하고, 휘발성 메모리(632)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(634)에 저장할 수 있다. 일실시예에 따르면, 프로세서(620)는 메인 프로세서(621)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서) 또는 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(623)(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(601)가 메인 프로세서(621) 및 보조 프로세서(623)를 포함하는 경우, 보조 프로세서(623)는 메인 프로세서(621)보다 저전력을 사용하거나, 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(623)는 메인 프로세서(621)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
보조 프로세서(623)는, 예를 들면, 메인 프로세서(621)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(621)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(621)가 액티브(예: 어플리케이션 실행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(621)와 함께, 전자 장치(601)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(660), 센서 모듈(676), 또는 통신 모듈(690))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(623)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성요소(예: 카메라 모듈(680) 또는 통신 모듈(690))의 일부로서 구현될 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(623)(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(601) 자체에서 수행될 수 있고, 별도의 서버(예: 서버(608))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(630)는, 전자 장치(601)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(620) 또는 센서 모듈(676))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(640)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(630)는, 휘발성 메모리(632) 또는 비휘발성 메모리(634)를 포함할 수 있다.
프로그램(640)은 메모리(630)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 예를 들면, 운영 체제(642), 미들 웨어(644) 또는 어플리케이션(646)을 포함할 수 있다.
입력 모듈(650)은, 전자 장치(601)의 구성요소(예: 프로세서(620))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(601)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 모듈(650)은, 예를 들면, 마이크, 마우스, 키보드, 키(예: 버튼), 또는 디지털 펜(예: 스타일러스 펜)을 포함할 수 있다.
음향 출력 모듈(655)은 음향 신호를 전자 장치(601)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 모듈(655)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(660)은 전자 장치(601)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 디스플레이 모듈(660)은, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 디스플레이 모듈(660)은 터치를 감지하도록 설정된 터치 센서, 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 압력 센서를 포함할 수 있다.
오디오 모듈(670)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일실시예에 따르면, 오디오 모듈(670)은, 입력 모듈(650)을 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 모듈(655), 또는 전자 장치(601)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(602))(예: 스피커 또는 헤드폰)를 통해 소리를 출력할 수 있다.
센서 모듈(676)은 전자 장치(601)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(676)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(677)는 전자 장치(601)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(602))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 인터페이스(677)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.
연결 단자(678)는, 그를 통해서 전자 장치(601)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(602))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 연결 단자(678)는, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.
햅틱 모듈(679)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(679)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.
카메라 모듈(680)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일실시예에 따르면, 카메라 모듈(680)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.
전력 관리 모듈(688)은 전자 장치(601)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전력 관리 모듈(688)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.
배터리(689)는 전자 장치(601)의 적어도 하나의 구성요소에 전력을 공급할 수 있다. 일실시예에 따르면, 배터리(689)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.
통신 모듈(690)은 전자 장치(601)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(602), 전자 장치(604), 또는 서버(608)) 간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(690)은 프로세서(620)(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(690)은 무선 통신 모듈(692)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(694)(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(698)(예: 블루투스, WiFi(wireless fidelity) direct 또는 IrDA(infrared data association)와 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제 2 네트워크(699)(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(604)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(692)은 가입자 식별 모듈(696)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 이용하여 제 1 네트워크(698) 또는 제 2 네트워크(699)와 같은 통신 네트워크 내에서 전자 장치(601)를 확인 또는 인증할 수 있다.
무선 통신 모듈(692)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(692)은, 예를 들어, 높은 데이터 전송률 달성을 위해, 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(692)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(692)은 전자 장치(601), 외부 전자 장치(예: 전자 장치(604)) 또는 네트워크 시스템(예: 제 2 네트워크(699))에 규정되는 다양한 요구사항을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 무선 통신 모듈(692)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(697)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부의 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(697)은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 안테나를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(697)은 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다. 이런 경우, 제 1 네트워크(698) 또는 제 2 네트워크(699)와 같은 통신 네트워크에서 사용되는 통신 방식에 적합한 적어도 하나의 안테나가, 예를 들면, 통신 모듈(690)에 의하여 상기 복수의 안테나들로부터 선택될 수 있다. 신호 또는 전력은 상기 선택된 적어도 하나의 안테나를 통하여 통신 모듈(690)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(697)의 일부로 형성될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 안테나 모듈(697)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.
일 실시예에 따르면, 명령 또는 데이터는 제 2 네트워크(699)에 연결된 서버(608)를 통해서 전자 장치(601)와 외부의 전자 장치(604)간에 송신 또는 수신될 수 있다. 외부의 전자 장치(602, 또는 1004) 각각은 전자 장치(601)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(601)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부의 전자 장치들(602, 1004, 또는 1008) 중 하나 이상의 외부의 전자 장치들에서 실행될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(601)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로, 또는 사용자 또는 다른 장치로부터의 요청에 반응하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(601)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(601)로 전달할 수 있다. 전자 장치(601)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(601)는, 예를 들어, 분산 컴퓨팅 또는 모바일 에지 컴퓨팅을 이용하여 초저지연 서비스를 제공할 수 있다. 다른 실시예에 있어서, 외부의 전자 장치(604)는 IoT(internet of things) 기기를 포함할 수 있다. 서버(608)는 기계 학습 및/또는 신경망을 이용한 지능형 서버일 수 있다. 일실시예에 따르면, 외부의 전자 장치(604) 또는 서버(608)는 제 2 네트워크(699) 내에 포함될 수 있다. 전자 장치(601)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.
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 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, 일실시예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.
본 문서의 다양한 실시예들은 기기(machine)(예: 전자 장치(601)) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장 메모리(636) 또는 외장 메모리(638))에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(640))로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 전자 장치(601))의 프로세서(예: 프로세서(620))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 실시예에 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 있으며, 복수의 개체 중 일부는 다른 구성요소에 분리 배치될 수도 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.
도 7는, 다양한 실시예들에 따른, 카메라 모듈(680)을 예시하는 블럭도(700)이다. 도 7를 참조하면, 카메라 모듈(680)은 렌즈 어셈블리(710), 플래쉬(720), 이미지 센서(730), 이미지 스태빌라이저(740), 메모리(750)(예: 버퍼 메모리), 또는 이미지 시그널 프로세서(760)를 포함할 수 있다. 렌즈 어셈블리(710)는 이미지 촬영의 대상인 피사체로부터 방출되는 빛을 수집할 수 있다. 렌즈 어셈블리(710)는 하나 또는 그 이상의 렌즈들을 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 카메라 모듈(680)은 복수의 렌즈 어셈블리(710)들을 포함할 수 있다. 이런 경우, 카메라 모듈(680)은, 예를 들면, 듀얼 카메라, 360도 카메라, 또는 구형 카메라(spherical camera)를 형성할 수 있다. 복수의 렌즈 어셈블리(710)들 중 일부는 동일한 렌즈 속성(예: 화각, 초점 거리, 자동 초점, f 넘버(f number), 또는 광학 줌)을 갖거나, 또는 적어도 하나의 렌즈 어셈블리는 다른 렌즈 어셈블리의 렌즈 속성들과 다른 하나 이상의 렌즈 속성들을 가질 수 있다. 렌즈 어셈블리(710)는, 예를 들면, 광각 렌즈 또는 망원 렌즈를 포함할 수 있다.
플래쉬(720)는 피사체로부터 방출 또는 반사되는 빛을 강화하기 위하여 사용되는 빛을 방출할 수 있다. 일실시예에 따르면, 플래쉬(720)는 하나 이상의 발광 다이오드들(예: RGB(red-green-blue) LED, white LED, infrared LED, 또는 ultraviolet LED), 또는 xenon lamp를 포함할 수 있다. 이미지 센서(730)는 피사체로부터 방출 또는 반사되어 렌즈 어셈블리(710)를 통해 전달된 빛을 전기적인 신호로 변환함으로써, 상기 피사체에 대응하는 이미지를 획득할 수 있다. 일실시예에 따르면, 이미지 센서(730)는, 예를 들면, RGB 센서, BW(black and white) 센서, IR 센서, 또는 UV 센서와 같이 속성이 다른 이미지 센서들 중 선택된 하나의 이미지 센서, 동일한 속성을 갖는 복수의 이미지 센서들, 또는 다른 속성을 갖는 복수의 이미지 센서들을 포함할 수 있다. 이미지 센서(730)에 포함된 각각의 이미지 센서는, 예를 들면, CCD(charged coupled device) 센서 또는 CMOS(complementary metal oxide semiconductor) 센서를 이용하여 구현될 수 있다.
이미지 스태빌라이저(740)는 카메라 모듈(680) 또는 이를 포함하는 전자 장치(601)의 움직임에 반응하여, 렌즈 어셈블리(710)에 포함된 적어도 하나의 렌즈 또는 이미지 센서(730)를 특정한 방향으로 움직이거나 이미지 센서(730)의 동작 특성을 제어(예: 리드 아웃(read-out) 타이밍을 조정 등)할 수 있다. 이는 촬영되는 이미지에 대한 상기 움직임에 의한 부정적인 영향의 적어도 일부를 보상하게 해 준다. 일실시예에 따르면, 이미지 스태빌라이저(740)는, 일실시예에 따르면, 이미지 스태빌라이저(740)는 카메라 모듈(680)의 내부 또는 외부에 배치된 자이로 센서(미도시) 또는 가속도 센서(미도시)를 이용하여 카메라 모듈(680) 또는 전자 장치(601)의 그런 움직임을 감지할 수 있다. 일실시예에 따르면, 이미지 스태빌라이저(740)는, 예를 들면, 광학식 이미지 스태빌라이저로 구현될 수 있다. 메모리(750)는 이미지 센서(730)를 통하여 획득된 이미지의 적어도 일부를 다음 이미지 처리 작업을 위하여 적어도 일시 저장할 수 있다. 예를 들어, 셔터에 따른 이미지 획득이 지연되거나, 또는 복수의 이미지들이 고속으로 획득되는 경우, 획득된 원본 이미지(예: Bayer-patterned 이미지 또는 높은 해상도의 이미지)는 메모리(750)에 저장이 되고, 그에 대응하는 사본 이미지(예: 낮은 해상도의 이미지)는 표시 장치(660)를 통하여 프리뷰될 수 있다. 이후, 지정된 조건이 만족되면(예: 사용자 입력 또는 시스템 명령) 메모리(750)에 저장되었던 원본 이미지의 적어도 일부가, 예를 들면, 이미지 시그널 프로세서(760)에 의해 획득되어 처리될 수 있다. 일실시예에 따르면, 메모리(750)는 메모리(630)의 적어도 일부로, 또는 이와는 독립적으로 운영되는 별도의 메모리로 구성될 수 있다.
이미지 시그널 프로세서(760)는 이미지 센서(730)를 통하여 획득된 이미지 또는 메모리(750)에 저장된 이미지에 대하여 하나 이상의 이미지 처리들을 수행할 수 있다. 상기 하나 이상의 이미지 처리들은, 예를 들면, 깊이 지도(depth map) 생성, 3차원 모델링, 파노라마 생성, 특징점 추출, 이미지 합성, 또는 이미지 보상(예: 노이즈 감소, 해상도 조정, 밝기 조정, 블러링(blurring), 샤프닝(sharpening), 또는 소프트닝(softening)을 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로, 이미지 시그널 프로세서(760)는 카메라 모듈(680)에 포함된 구성 요소들 중 적어도 하나(예: 이미지 센서(730))에 대한 제어(예: 노출 시간 제어, 또는 리드 아웃 타이밍 제어 등)를 수행할 수 있다. 이미지 시그널 프로세서(760)에 의해 처리된 이미지는 추가 처리를 위하여 메모리(750)에 다시 저장되거나 카메라 모듈(680)의 외부 구성 요소(예: 메모리(630), 표시 장치(660), 전자 장치(602), 전자 장치(604), 또는 서버(608))로 제공될 수 있다. 일실시예에 따르면, 이미지 시그널 프로세서(760)는 프로세서(620)의 적어도 일부로 구성되거나, 프로세서(620)와 독립적으로 운영되는 별도의 프로세서로 구성될 수 있다. 이미지 시그널 프로세서(760)가 프로세서(620)와 별도의 프로세서로 구성된 경우, 이미지 시그널 프로세서(760)에 의해 처리된 적어도 하나의 이미지는 프로세서(620)에 의하여 그대로 또는 추가의 이미지 처리를 거친 후 표시 장치(660)를 통해 표시될 수 있다.
일실시예에 따르면, 전자 장치(601)는 각각 다른 속성 또는 기능을 가진 복수의 카메라 모듈(680)들을 포함할 수 있다. 이런 경우, 예를 들면, 상기 복수의 카메라 모듈(680)들 중 적어도 하나는 광각 카메라이고, 적어도 다른 하나는 망원 카메라일 수 있다. 유사하게, 상기 복수의 카메라 모듈(680)들 중 적어도 하나는 전면 카메라이고, 적어도 다른 하나는 후면 카메라일 수 있다.
상술한 바와 같이, 일 실시 예에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(100))는
복수 개의 노출 값을 설정할 수 있는 카메라(예: 도 1의 카메라(120)), 상기 전자 장치의 촬영 환경을 감지하는 센서(예: 도 1의 센서(150)), 상기 카메라 및 상기 센서와 전기적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(110))를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 센서를 통하여 상기 촬영 환경에 대한 정보를 획득하고, 상기 획득한 촬영 환경에 대한 상기 정보에 기반하여 상기 복수 개의 노출 값 중 두 개 이상의 노출 값을 설정하고, 상기 설정된 두 개 이상의 노출 값이 교대로(alternately) 적용된 프레임들을 획득하고, 상기 획득한 프레임들에 기반하여 비디오 파일을 생성할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는 조도 센서, 자이로 센서(gyroscope sensor) 및 가속도 센서(acceleration sensor) 중 적어도 하나를 이용하여 상기 촬영 환경을 감지할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 촬영 환경에 대한 정보는 촬영 장소, 상기 전자 장치의 주변 밝기 및 상기 전자 장치의 움직임이 있는지 여부 중 적어도 하나에 대한 정보를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 적어도 하나의 프로세서는 상기 획득한 프레임들 중 지정된 조건을 만족하는 것으로 판단되는 적어도 하나의 프레임을 인덱스 프레임으로 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 획득한 프레임들 중 선명도가 임계 값 이상인 프레임 및 이전에 획득한 프레임과의 유사도가 임계 값 미만인 프레임을 상기 지정된 조건을 만족하는 것으로 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 촬영 환경에 대한 정보에 기반하여 상기 획득한 프레임들 중 합성에 이용될 프레임의 수를 결정하고, 상기 생성된 비디오 파일로부터 상기 인덱스 프레임과 연속된 상기 결정된 수의 프레임들을 추출하고, 상기 추출된 프레임들을 이용하여 합성 이미지를 획득할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 합성 이미지의 구도, 색상, 밝기 및 이전에 획득된 합성 이미지와의 유사도 중 적어도 하나를 분석하고, 상기 분석에 기반하여 최종 이미지 콘텐트를 생성할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는 촬영이 완료된 직후, 촬영 시작 후 지정된 시간이 초과한 후 또는 상기 전자 장치가 슬립모드 상태일 때 상기 합성 이미지를 획득할 수 있다.
상술한 바와 같이, 일 실시 예에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(100))의 동작 방법은 센서를 이용하여 촬영 환경에 대한 정보를 획득하는 동작, 상기 획득한 촬영 환경에 대한 정보에 기반하여 두 개 이상의 노출 값을 설정하는 동작, 상기 설정된 두 개 이상의 노출 값이 교대로(alternately) 적용된 프레임들을 획득하는 동작, 상기 획득한 프레임들에 기반하여 비디오 파일 생성하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 촬영 환경에 대한 정보를 획득하는 동작은, 조도 센서, 자이로 센서 및 가속도 센서 중 적어도 하나를 이용하여 상기 촬영 환경을 감지하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 촬영 환경에 대한 정보는 촬영 장소, 상기 전자 장치의 주변 밝기 및 상기 전자 장치의 움직임이 있는지 여부 중 적어도 하나에 대한 정보를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작 방법은, 상기 획득한 프레임들 중 지정된 조건을 만족하는 것으로 판단되는 적어도 하나의 프레임을 인덱스 프레임으로 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작 방법은, 상기 획득한 프레임들 중 선명도가 임계 값 이상인 프레임 및 이전에 획득한 프레임과의 유사도가 임계 값 미만인 프레임을 상기 지정된 조건을 만족하는 것으로 판단하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작 방법은, 상기 촬영 환경에 대한 정보에 기반하여 상기 획득한 프레임들 중 합성에 이용될 프레임의 수를 결정하는 동작, 상기 생성된 비디오 파일로부터 상기 인덱스 프레임과 연속된 상기 결정된 수의 프레임들을 추출하는 동작 및 상기 추출된 프레임들을 이용하여 합성 이미지를 획득하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작 방법은, 상기 합성 이미지의 구도, 색상, 밝기 및 이전에 획득된 합성 이미지와의 유사도 중 적어도 하나를 분석하는 동작 및 상기 분석에 기반하여 최종 이미지 컨텐트를 생성하는 동작을 포함할 수 있다.
상술한 바와 같이, 일 실시 예에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(100))는 복수 개의 노출 값을 설정할 수 있는 카메라(예: 도 1의 카메라(120)), 상기 전자 장치의 촬영 환경을 감지하는 센서(예: 도 1의 센서(150)), 상기 카메라 및 상기 센서와 전기적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(110))를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 센서를 통하여 상기 촬영 환경에 대한 정보를 획득하고, 상기 획득한 촬영 환경에 대한 상기 정보에 기반하여 상기 복수 개의 노출 값 중 두 개 이상의 노출 값을 설정하고, 상기 설정된 두 개 이상의 노출 값이 교대로(alternately) 적용된 프레임들을 획득하고, 상기 획득한 프레임들을 이용하여 HDR(high dynamic range) 영상을 생성할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는 조도 센서, 자이로 센서 및 가속도 센서 중 적어도 하나를 이용하여 상기 촬영 환경을 감지할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 촬영 환경에 대한 정보는 촬영 장소, 상기 전자 장치의 주변 밝기 및 상기 전자 장치의 움직임이 있는지 여부 중 적어도 하나에 대한 정보를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 생성된 HDR 영상에서 복수 개의 P 프레임들을 선정하고, 상기 P 프레임들의 움직임을 분석하고, 상기 분석에 기반하여 최종 영상 콘텐트를 생성할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 P 프레임들의 모션 벡터의 변화량이 임계 값 미만인지 여부 및 상기 모션 벡터의 변화량이 0이 되는지 여부를 판단함으로써 상기 P 프레임의 움직임을 분석할 수 있다.
Claims (20)
- 전자 장치에 있어서,
복수 개의 노출 값을 설정할 수 있는 카메라;
상기 전자 장치의 촬영 환경을 감지하는 센서;
상기 카메라 및 상기 센서와 전기적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고,
상기 적어도 하나의 프로세서는:
상기 센서를 통하여 상기 촬영 환경에 대한 정보를 획득하고,
상기 획득한 촬영 환경에 대한 상기 정보에 기반하여 상기 복수 개의 노출 값 중 두 개 이상의 노출 값을 설정하고,
상기 설정된 두 개 이상의 노출 값이 교대로(alternately) 적용된 프레임들을 획득하고,
상기 획득한 프레임들에 기반하여 비디오 파일을 생성하는, 전자 장치. - 청구항 1에 있어서,
상기 적어도 하나의 프로세서는 조도 센서, 자이로 센서(gyroscope sensor) 및 가속도 센서(acceleration sensor) 중 적어도 하나를 이용하여 상기 촬영 환경을 감지하는, 전자 장치. - 청구항 1에 있어서,
상기 촬영 환경에 대한 정보는 촬영 장소, 상기 전자 장치의 주변 밝기 및 상기 전자 장치의 움직임이 있는지 여부 중 적어도 하나에 대한 정보를 포함하는, 전자 장치. - 청구항 1에 있어서,
적어도 하나의 프로세서는 상기 획득한 프레임들 중 지정된 조건을 만족하는 것으로 판단되는 적어도 하나의 프레임을 인덱스 프레임으로 결정하는, 전자 장치. - 청구항 4에 있어서,
상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 획득한 프레임들 중 선명도가 임계 값 이상인 프레임 및 이전에 획득한 프레임과의 유사도가 임계 값 미만인 프레임을 상기 지정된 조건을 만족하는 것으로 판단하는, 전자 장치. - 청구항 4에 있어서,
상기 적어도 하나의 프로세서는:
상기 촬영 환경에 대한 정보에 기반하여 상기 획득한 프레임들 중 합성에 이용될 프레임의 수를 결정하고,
상기 생성된 비디오 파일로부터 상기 인덱스 프레임과 연속된 상기 결정된 수의 프레임들을 추출하고,
상기 추출된 프레임들을 이용하여 합성 이미지를 획득하는, 전자 장치. - 청구항 6에 있어서,
상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 합성 이미지의 구도, 색상, 밝기 및 이전에 획득된 합성 이미지와의 유사도 중 적어도 하나를 분석하고, 상기 분석에 기반하여 최종 이미지 콘텐트를 생성하는, 전자 장치. - 청구항 6에 있어서,
상기 적어도 하나의 프로세서는 촬영이 완료된 직후, 촬영 시작 후 지정된 시간이 초과한 후 또는 상기 전자 장치가 슬립모드 상태일 때 상기 합성 이미지를 획득하는, 전자 장치. - 전자 장치의 동작 방법에 있어서,
센서를 이용하여 촬영 환경에 대한 정보를 획득하는 동작;
상기 획득한 촬영 환경에 대한 정보에 기반하여 두 개 이상의 노출 값을 설정하는 동작;
상기 설정된 두 개 이상의 노출 값이 교대로(alternately) 적용된 프레임들을 획득하는 동작;
상기 획득한 프레임들에 기반하여 비디오 파일 생성하는 동작을 포함하는, 전자 장치의 동작 방법. - 청구항 9에 있어서,
상기 촬영 환경에 대한 정보를 획득하는 동작은, 조도 센서, 자이로 센서 및 가속도 센서 중 적어도 하나를 이용하여 상기 촬영 환경을 감지하는 동작을 포함하는, 전자 장치의 동작 방법. - 청구항 9에 있어서,
상기 촬영 환경에 대한 정보는 촬영 장소, 상기 전자 장치의 주변 밝기 및 상기 전자 장치의 움직임이 있는지 여부 중 적어도 하나에 대한 정보를 포함하는, 전자 장치의 동작 방법. - 청구항 9에 있어서,
상기 획득한 프레임들 중 지정된 조건을 만족하는 것으로 판단되는 적어도 하나의 프레임을 인덱스 프레임으로 결정하는 동작을 포함하는, 전자 장치의 동작 방법. - 청구항 12에 있어서,
상기 획득한 프레임들 중 선명도가 임계 값 이상인 프레임 및 이전에 획득한 프레임과의 유사도가 임계 값 미만인 프레임을 상기 지정된 조건을 만족하는 것으로 판단하는 동작을 포함하는, 전자 장치의 동작 방법. - 청구항 12에 있어서,
상기 촬영 환경에 대한 정보에 기반하여 상기 획득한 프레임들 중 합성에 이용될 프레임의 수를 결정하는 동작;
상기 생성된 비디오 파일로부터 상기 인덱스 프레임과 연속된 상기 결정된 수의 프레임들을 추출하는 동작 및
상기 추출된 프레임들을 이용하여 합성 이미지를 획득하는 동작을 포함하는, 전자 장치의 동작 방법. - 청구항 14에 있어서,
상기 합성 이미지의 구도, 색상, 밝기 및 이전에 획득된 합성 이미지와의 유사도 중 적어도 하나를 분석하는 동작 및 상기 분석에 기반하여 최종 이미지 컨텐트를 생성하는 동작을 포함하는, 전자 장치의 동작 방법. - 전자 장치에 있어서,
복수 개의 노출 값을 설정할 수 있는 카메라;
상기 전자 장치의 촬영 환경을 감지하는 센서;
상기 카메라 및 상기 센서와 전기적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고,
상기 적어도 하나의 프로세서는:
상기 센서를 통하여 상기 촬영 환경에 대한 정보를 획득하고,
상기 획득한 촬영 환경에 대한 상기 정보에 기반하여 상기 복수 개의 노출 값 중 두 개 이상의 노출 값을 설정하고,
상기 설정된 두 개 이상의 노출 값이 교대로(alternately) 적용된 프레임들을 획득하고,
상기 획득한 프레임들을 이용하여 HDR(high dynamic range) 영상을 생성하는, 전자 장치. - 청구항 16에 있어서,
상기 적어도 하나의 프로세서는 조도 센서, 자이로 센서 및 가속도 센서 중 적어도 하나를 이용하여 상기 촬영 환경을 감지하는, 전자 장치. - 청구항 16에 있어서,
상기 촬영 환경에 대한 정보는 촬영 장소, 상기 전자 장치의 주변 밝기 및 상기 전자 장치의 움직임이 있는지 여부 중 적어도 하나에 대한 정보를 포함하는, 전자 장치. - 청구항 16에 있어서,
상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 생성된 HDR 영상에서 복수 개의 P 프레임들을 선정하고, 상기 P 프레임들의 움직임을 분석하고, 상기 분석에 기반하여 최종 영상 콘텐트를 생성하는, 전자 장치. - 청구항 19에 있어서,
상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 P 프레임들의 모션 벡터의 변화량이 임계 값 미만인지 여부 및 상기 모션 벡터의 변화량이 0이 되는지 여부를 판단함으로써 상기 P 프레임의 움직임을 분석하는, 전자 장치.
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