KR20220140829A - 전자 에어로졸 제공 시스템 - Google Patents

Abstract

전자 에어로졸 제공 시스템으로서, 상기 시스템은 모션 센서, 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스, 및 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스에서 실행되도록 구성되는 인공 지능(AI) 모델을 포함하고, 모델은 다수의 문자들의 알파벳을 규정하며, 각각의 문자는 움직임 패턴에 대응하며; AI 모델은 전자 에어로졸 제공 시스템의 공간적 모션을 나타내는 모션 센서로부터 데이터를 수신하고, 그리고 수신된 데이터에 기초하여, 전자 에어로졸 제공 시스템의 공간적 모션이 특정 문자의 움직임 패턴과 일치할 때, 전자 에어로졸 제공 시스템에 대한 사용자 입력으로서 다수의 문자들의 알파벳으로부터 특정 문자를 구별하도록 추가로 구성된다.

Description

전자 에어로졸 제공 시스템

본 개시내용은 전자 에어로졸 제공 시스템(electronic aerosol provision system)에 관한 것이다.

e-시가렛들, 전자 증기 제공 디바이스들 및 시스템들, 전자 에어로졸/증기/니코틴 전달 디바이스들 및 시스템들 등을 포함하는 전자 에어로졸 제공 시스템들(디바이스들)은 모듈식 형태를 가질 수 있다. 예를 들어, 그러한 디바이스(시스템)는 액체의 저장소와 같은 에어로졸 전구체 재료를 보유하는 카트리지(cartridge) 및 배터리와 같은 전원을 보유하는 제어 유닛(control unit)을 포함할 수 있다. 사용자가, 예컨대 버튼을 누르거나 디바이스의 마우스피스(mouthpiece) 상을 흡입함으로써, 디바이스를 작동시킬 때, 제어 유닛은 에어로졸 전구체 재료로부터 에어로졸을 생성하기 위해 전력을 제공하도록 배터리를 작동시킨다. 많은 디바이스들에서, 카트리지는 소량의 액체를 증발시킴으로써 에어로졸을 생성시키는 저항 가열기와 같은 아토마이저(atomizer)를 포함한다(이러한 카트리지는 카토마이저(cartomiser)로 지칭될 수 있음).

이에 따라, 전자 에어로졸 제공 시스템들은 전형적으로 2개의 소모품들, 먼저 액체 또는 다른 에어로졸 전구체 재료를 포함하고, 두번째로 배터리에 있는 전력을 포함한다. 전자에 관하여, 일단 액체 또는 다른 에어로졸 전구체 재료의 저장소가 소진되면, 카트리지는 재충전될 수 있거나, 대안적으로 새로운 카트리지로의 교체를 허용하기 위해 폐기될 수 있다. 후자와 관련하여, e-시가렛은 보통 외부 충전 설비로부터 전력을 수신하기 위해 일부 형태의 유선 또는 무선(유도) 설비를 포함하며, 이에 의해 배터리가 재충전되는 것을 허용한다.

전자 에어로졸 제공 시스템들에는 때때로 보다 복잡한 기능이 제공된다. 예를 들어, 일부 시스템들은 배터리에 의해 공급되는 가열 전력의 수준, 지속기간 및/또는 시간 프로파일을 변경시키기 위해 사용자 제어 인터페이스를 제공할 수 있다. 그러한 변경은 특정한 사용자를 위해(또는 사용자의 특정 기분(mood)을 위해) 시스템을 개인화하는(personalize) 것을 도울 수 있다. 사용자 제어 동작의 다른 예는, 디바이스의 사용을 가능하게 하는데 필요할 수 있는 PIN(개인 식별 번호)을 입력하는 것이다.

그러나, 전자 에어로졸 제공 시스템이 그와 같이 점점 더 복잡해지는 기능성을 지원하는 사용자 인터페이스를 갖는 것이 바람직하지만, 콤팩트하고, 용이하게 휴대 가능하고, 견고하고, 낮은 전력 소모량을 가지고, 너무 비싸지 않은 전자 에어로졸 제공 시스템을 제공하는 것이 또한 바람직하다. 전자 에어로졸 제공 시스템의 개발자가 이들 다양한 설계 목적들을 조정하는 것은 어려울 수 있다.

본 개시내용은 첨부된 청구항들에서 규정된다.

본원에서는 전자 에어로졸 제공 시스템이 제공된다. 시스템은 모션 센서, 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스, 및 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스 상에서 동작하도록 구성되는 인공 지능(AI) 모델을 포함한다. 인공 지능 모델은 다수의 문자들의 알파벳을 규정하며, 각각의 문자는 움직임(movement) 패턴에 대응한다. AI 모델은 전자 에어로졸 제공 시스템의 공간적 모션을 나타내는 모션 센서로부터 데이터를 수신하고, 그리고 수신된 데이터에 기초하여, 전자 에어로졸 제공 시스템의 공간적 모션이 특정 문자의 움직임 패턴과 일치할 때, 전자 에어로졸 제공 시스템에 대한 사용자 입력으로서 다수의 문자들의 알파벳으로부터 특정 문자를 구별하도록 추가로 구성된다.

전자 에어로졸 제공 시스템의 제어 유닛으로서 사용하기 위한 디바이스가 또한 본원에 제공된다. 디바이스는 모션 센서, 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스, 및 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스 상에서 동작하도록 구성되는 인공 지능(AI) 모델을 포함한다. 인공 지능 모델은 다수의 문자들의 알파벳을 규정하며, 각각의 문자는 움직임 패턴에 대응한다. AI 모델은 제어 유닛의 공간적 모션을 나타내는 모션 센서로부터 데이터를 수신하고, 수신된 데이터에 기초하여, 제어 유닛의 공간적 모션이 특정 문자의 움직임 패턴과 일치할 때, 제어 유닛에 대한 사용자 입력으로서 다수의 문자들의 알파벳으로부터 특정 문자를 식별하도록 추가로 구성된다.

이제, 본 발명의 다양한 구현예들이 하기의 도면들을 참조하여 단지 예로서 상세하게 설명될 것이다:
도 1은 전자 에어로졸 제공 시스템(디바이스)의 고레벨(분해) 개략도이다.
도 2는 도 1의 전자 에어로졸 제공 시스템의 제어 유닛의 고레벨 개략도이다.
도 3은 도 1의 전자 에어로졸 제공 시스템의 카토마이저(카트리지)의 고레벨 개략도이다.
도 4는 인공 지능(AI) 모델을 포함하는, 도 2의 제어 유닛의 소정 전기 구성요소들의 고레벨 개략도이다.
도 5는 인식된 문자들을 인식하고 출력하기 위해 도 1의 전자 에어로졸 제공 시스템에서 AI 모델을 사용하는 일 예를 도시하는 고레벨 개략도이다.
도 6은 인식된 문자들을 인식하고 출력하기 위해 도 1의 전자 에어로졸 제공 시스템에서 AI 모델의 동작의 일 예를 보다 상세하게 도시하는 개략적인 흐름도이다.
도 7 및 도 8은 도 1의 전자 에어로졸 제공 시스템에서 AI 모델을 사용하여 인식될 수 있는 문자들의 예들이다.
도 9는 도 1의 전자 에어로졸 제공 시스템에 AI 모델을 트레이닝시키고 전개하는 프로세스를 도시하는 개략적인 흐름도이다.

본 개시내용은 전자 에어로졸 제공 시스템(디바이스)에 관한 것이다. 본원에 사용된 바와 같이, 용어 "전자 에어로졸 제공 시스템"은 전자 에어로졸 제공 시스템의 동작들을 제어하기 위한 제어기와 같은 하나 이상의 전자 구성요소들을 포함하는 에어로졸 제공 시스템을 지칭한다. 전자 에어로졸 제공 시스템은 그 자체의 전원(예컨대, 배터리)을 포함할 수 있거나 포함하지 않을 수 있다. 제어기는 사용자에게의 적어도 하나의 물질의 전달을 포함하는(그러나 이에 제한되지 않음) 에어로졸 제공 디바이스의 임의의 적합한 동작을 제어하도록 구성될 수 있다. 에어로졸 생성 재료로부터의 에어로졸의 생성은 전자 수단을 통해 달성될 수 있거나 달성되지 않을 수 있다.

일부 구현예들에서, 전자 에어로졸 제공 시스템은 "비가연성(non-combustible)" 에어로졸 제공 시스템이다. 본 개시내용에 따르면, "비가연성" 에어로졸 제공 시스템은, 사용자로의 적어도 하나의 물질 전달을 용이하게 하기 위해, 에어로졸 제공 시스템(또는 그의 구성요소)의 구성성분 에어로졸 생성 재료를 연소시키거나(combusted) 태우지(burned) 않는 시스템이다.

일부 구현예들에서, 비가연성 에어로졸 제공 시스템은 베이핑 디바이스(vaping device) 또는 전자 니코틴 전달 시스템(END)으로도 알려져 있는 전자 시가렛(e-시가렛)일 수 있지만, 에어로졸 생성 재료에 니코틴이 존재하는 것은 필수 조건이 아니라는 점에 주목해야 한다.

일부 구현예들에서, 비가연성 에어로졸 제공 시스템은 비연소식 가열 시스템(heat-not-burn system)으로 또한 공지된 에어로졸 생성 재료 가열 시스템이다. 이러한 시스템의 일 예는 담배 가열 시스템이다.

일부 구현예들에서, 비가연성 에어로졸 제공 시스템은 하나 또는 복수가 가열될 수 있는 에어로졸 생성 재료들의 조합을 사용하여 에어로졸을 생성하는 하이브리드 시스템이다. 각각의 에어로졸 생성 재료들은 예를 들어 고체, 액체 또는 겔 형태일 수 있고 니코틴을 보유하거나 보유하지 않을 수 있다. 일부 구현예들에서, 하이브리드 시스템은 액체 또는 겔 에어로졸 생성 재료 및 고체 에어로졸 생성 재료를 포함한다. 고체 에어로졸 생성 재료는 예를 들어, 담배 또는 비-담배 제품을 포함할 수 있다.

전형적으로, 비가연성 에어로졸 제공 시스템은 비가연성 에어로졸 제공 디바이스 및 비가연성 에어로졸 제공 디바이스와 함께 사용하기 위한 소모품을 포함할 수 있다.

일부 구현예들에서, 에어로졸 생성 재료를 포함하고 그리고 이를 구성하는 소모품들은 비가연성 에어로졸 제공 디바이스들과 함께 사용되도록 구성된다. 이들 소모품들은 때때로 본 개시내용 전반에 걸쳐 물품들로 지칭된다.

일부 구현예들에, 비가연성 에어로졸 제공 시스템은 발열 전원을 포함할 수 있다. 일부 구현예들에서, 발열 전원은 열의 형태로 전력을 에어로졸 생성 재료 또는 발열 전원에 근접한 열 전달 재료에 분배하도록 에너지를 공급할 수 있는 탄소 기판을 포함한다.

일부 구현예들에서, 비가연성 에어로졸 제공 시스템은 소모품을 수용하기 위한 영역, 에어로졸 생성기, 에어로졸 생성 영역, 하우징, 마우스피스, 필터 및/또는 에어로졸 개질제를 포함할 수 있다.

일부 구현예들에서, 비가연성 에어로졸 제공 디바이스와 함께 사용하기 위한 소모품은 에어로졸 생성 재료, 에어로졸 생성 재료 저장 영역, 에어로졸 생성 재료 전달 구성요소, 에어로졸 생성기, 에어로졸 생성 영역, 하우징, 래퍼, 필터, 마우스피스 및/또는 에어로졸 개질제를 포함할 수 있다.

일부 구현예들에서, 전자 에어로졸 제공 시스템은 가연성 에어로졸 제공 시스템을 포함할 수 있다. 본 개시내용에 따르면, "가연성" 에어로졸 제공 시스템은, 에어로졸 제공 시스템(또는 그의 구성요소)의 구성성분 에어로졸 생성 재료가 사용자로의 적어도 하나의 물질의 전달을 용이하게 하기 위해 사용 중에 연소되거나(combusted) 또는 태우는(burned) 시스템이다.

본원에 사용된 바와 같이, 에어로졸 생성 재료는, 예를 들어 가열되거나, 조사되거나, 또는 임의의 다른 방식으로 에너지가 공급될 때, 에어로졸을 생성시킬 수 있는 재료이다. 에어로졸 생성 재료는, 예를 들어, 활성 물질 및/또는 향미제들을 보유할 수 있거나 보유하지 않을 수 있는 고체, 액체 또는 겔의 형태일 수 있다. 일부 구현예들에서, 에어로졸 생성 재료는 "비정질 고체"를 포함할 수 있으며, 이는 대안적으로 "모놀리식 고체(monolithic solid)"(즉, 비-섬유형)로 지칭될 수 있다. 일부 구현예들에서, 비정질 고체는 건조된 겔일 수 있다. 비정질 고체는 액체와 같은 일부 유체를 내부에 유지할 수 있는 고체 재료이다. 일부 구현예들에서, 에어로졸 생성 재료는, 예컨대, 약 50wt%, 60wt% 또는 70wt%의 비정질 고체 내지 약 90wt%, 95wt% 또는 100wt%의 비정질 고체를 포함할 수 있다.

적절한 경우, 에어로졸 생성 재료는 하나 이상의 활성 구성성분들, 하나 이상의 향미들, 하나 이상의 에어로졸 형성제 재료들, 및/또는 하나 이상의 다른 기능성 재료들을 포함할 수 있다. 본원에서 사용되는 활성 물질은 생리학적 활성 재료일 수 있으며, 이는 생리학적 반응을 달성 또는 향상시키도록 의도된 재료이다. 활성 물질은 예를 들어 기능식품들, 누트로픽스(nootropics), 및 향정신성제들로부터 선택될 수 있다. 활성 물질은 자연적으로 발생하거나 또는 합성하여 획득될 수 있다. 활성 물질은, 예를 들어, 니코틴, 카페인, 타우린, 테인(theine), 비타민들, 이를테면 B6 또는 B12 또는 C, 멜라토닌, 칸나비노이드들(cannabinoids), 또는 이들의 구성성분들, 유도체들, 또는 조합들을 포함할 수 있다. 활성 물질은 담배, 대마초 또는 다른 식물생약(botanical)의 하나 이상의 구성성분들, 유도체들 또는 추출물들을 포함할 수 있다. 일부 구현예들에서, 활성 물질은 니코틴을 포함한다. 본원에서 사용되는 바와 같이, 용어 "향미(flavour)" 및 "향미제(flavourant)"는, 현지 규제들(local regulations)이 허용하는 경우, 성인 소비자들을 위해 제품에 원하는 맛(taste), 향기(aroma) 또는 다른 체지각 감각(somatosensorial sensation)을 생성하는데 사용될 수 있는 재료들을 지칭한다. 이들은 자연 생성 향미 재료들(flavour materials), 식물성 약재들(botanicals), 식물성 약재들의 추출물들, 합성적으로 획득되는 재료들, 또는 이들의 조합들을 포함할 수 있다. 에어로졸 형성제 재료는, 에어로졸을 형성할 수 있는 하나 이상의 구성성분들, 예컨대, 글리세린 또는 글리콜을 포함할 수 있다. 하나 이상의 다른 기능성 재료들은 pH 조절제들, 착색제들, 보존제들, 결합제들, 충전제들, 안정화제들, 및/또는 산화 방지제들 중 하나 이상을 포함할 수 있다.

도 1은 전자 에어로졸 제공 시스템의 일 예의 (분해된) 개략도이다. 시스템은 파선(LA)으로 표시된 종축을 따라 연장되는 대체로 원통형 형상을 가지며, 2개의 주요 구성요소들, 즉 때때로 본원에서 에어로졸 제공 디바이스(또는 보다 간단하게 디바이스)로 지칭되고 그리고 일반적으로 재사용 가능한 구성요소인 제어 유닛(본체)(20) 및 전형적으로 소모품 구성요소를 나타내는 카토마이저(카트리지)(30)를 포함한다. 에어로졸 제공 디바이스(20) 및 소모품(30)은 함께 에어로졸 제공 시스템(10)을 형성한다. 시스템(10)은 (예컨대, 주머니 또는 가방 내의) 용이한 휴대성을 위해 그리고 핸드헬드형(handheld) 사용을 위해 일반적으로 콤팩트하다.

카토마이저(30)는 본 예에서 액체의 저장소(여기서, 액체는 에어로졸 생성 재료의 일 예임)를 보유하는 내부 챔버인 에어로졸 생성 재료 저장 영역, 에어로졸 생성기(때때로 증발기(vaporiser)로 지칭됨) ― 이는 다음 예에서 가열기임 ― 및 마우스피스(mouthpiece)(35)를 포함한다. 그러나, 상기에 따르면, 액체 이외의 상이한 에어로졸 생성 재료들이 사용될 수 있다는 것이 이해되어야 한다.

일부 구현예들에서, 저장소 내의 액체는 전형적으로 적합한 용제(solvent) 중에 니코틴을 포함하고, 예를 들어, 에어로졸 형성을 돕기 위해 그리고/또는 상기에서 논의된 바와 같이 부가의 향미(flavouring)를 위해 추가의 성분들을 포함할 수 있다. 저장소는 발포체 매트릭스(foam matrix) 또는 액체가 증발기로 운반될 때까지 액체를 유지하기 위한 임의의 다른 구조물을 포함할 수 있으며, 대안적으로 액체는 저장소에 자유롭게 유지될 수 있다. 카토마이저(30)는 저장소로부터 가열기에 인접한 가열 위치로 소량의 액체를 이송하기 위한 심지(wick) 또는 유사한 설비를 더 포함할 수 있다(보다 일반적으로, 심지는 에어로졸 생성 재료 전달 구성요소의 예임).

제어 유닛(20)은 일반적으로, 시스템(10)에 전력을 제공하기 위해 적어도 하나의 재충전 가능한 전지 또는 배터리, 및 일반적으로 시스템을 제어하기 위한 적어도 하나의 회로(예를 들어, 인쇄 회로 기판(PCB) 또는 가요성 회로로서 제공됨)를 포함한다. 회로 기판에 의해 제어되는 바와 같이, 가열기가 배터리로부터 전력을 수용할 때, 가열기는 심지로부터 액체를 증발시키고, 그 다음에 이러한 증기는 마우스피스(35)를 통해 사용자에 의해 흡입된다. 사용자가 마우스피스를 통해 전기적으로 생성된 증기를 흡입하는 전자 에어로졸 제공 시스템의 이러한 사용은 통상적으로 베이핑(vaping)으로 지칭된다.

제어 유닛(20) 및 카토마이저(30)는 도 1에 도시된 바와 같이, 에어로졸 제공 시스템(10)의 종축(LA)에 평행한 방향으로 분리함으로써 서로 분리 가능하지만, 25A 및 25B로 도 1에 개략적으로 표시된 연결에 의해 사용을 위해 함께 결합되며, 이는 베이요넷(bayonet) 또는 스크류 끼워맞춤(screw fitting) 또는 임의의 다른 적합한 커플링 형태로서 구현될 수 있다. 이와 같이, 제어 유닛(20)은 소모품을 수용하기 위한 영역 또는 구역을 포함한다고 할 수 있다. 이러한 연결(25A, 25B)은 제어 유닛(20)과 카토마이저(30) 사이에 기계적 및 전기적 연결성을 제공한다. 제어 유닛(20)에는 또한, 제어 유닛을 외부 전력 공급장치에 연결하기 위한 설비(도시되지 않음)가 제공될 수 있다. 예를 들어, 이러한 설비는 (마이크로/미니/C 타입) USB 포트를 포함할 수 있다.

시스템(10)에는 공기 입구를 위한 하나 이상의 외부 홀들(도 1에는 도시되지 않음)이 제공될 수 있다. 이들 홀들은 제어 유닛(20)에 위치될 수 있고, 카토마이저(30)를 통해 마우스피스(35)로의 공기 경로에 연결하기 전에, 커넥터(25A, 25B)를 통해 제어 유닛을 통한 공기 통로에 연결될 수 있다. 사용자가 마우스피스(35) 상을 흡입할 때, 공기가 제어 유닛 내로 흡인되며, 그리고 이러한 공기유동(또는 결과적인 압력 변화)은 압력 센서에 의해 검출될 수 있다. 이러한 검출에 응답하여, 시스템은 저장소로부터 (심지를 통해) 수용된 액체를 증발시키기 위해 가열기를 활성화시킬 수 있다. 증발기를 통한 공기유동은 결과적인 증기와 조합되고, 공기유동과 증기의 이러한 조합은 사용자에 의해 흡입되도록 카토마이저(30) 밖으로 마우스피스(35)를 통과한다. 카토마이저(30)는 본체(20)로부터 탈착되어 액체의 공급이 소진될 때 폐기될 수 있고, 그리고 원한다면 다른 카토마이저로 교체될 수 있다. 일부 구현예들에서, 카토마이저는 대안적으로(또는 추가적으로) 재충전 가능할 수 있다. 따라서, 액체는 디바이스(20)와 함께 사용하기 위한 에어로졸 생성 재료를 나타낸다.

도 2는 도 1의 전자 에어로졸 제공 시스템의 제어 유닛(20)의 (단순화된) 개략도이며, 일반적으로 종축(LA)을 보유하는 평면의 단면으로서 간주될 수 있다. 도 2에 도시된 바와 같이, 제어 유닛(20)은 배터리(210) 및 시스템(10)을 제어하기 위한 적어도 하나의 칩, 예컨대 ASIC(application specific integrated circuit) 또는 마이크로제어기(microcontroller)가 장착되는 인쇄 회로 기판(printed circuit board; PCB)(202)을 포함한다. PCB(202)는 배터리(210)의 일 단부와 나란히 또는 배터리(210)의 단부에 포지셔닝될 수 있다. 도 2에 도시된 구성에서, PCB는 배터리(210)와 커넥터(25B) 사이에 위치된다. 제어 유닛은 또한, (특히) 마우스피스(35) 상의 흡입을 검출하는 데 사용되는 공기유동 및/또는 압력 센서(도시되지 않음)를 포함할 수 있다. 그러한 흡입의 검출에 응답하여, 센서는 PCB(202) 상의 칩에 이를 통지하고, 이는 결국 배터리(210)로부터 카토마이저 내의 가열기로의 전력의 유동을 개시한다. 제어 유닛(20)은, 사용자가 마우스피스(35) 상을 흡입할 때, 공기가 제어 유닛(20)에 진입하고 센서를 지나 유동하게 하고, 이에 의해 센서가 사용자 흡입을 검출할 수 있게 하는 하나 이상의 공기 입구 홀들(도시되지 않음)을 포함할 수 있다.

제어 디바이스(20)의 원위 단부(즉, 시스템(10)이 사용 중일 때 마우스피스(35)의 반대편의 단부)는 선단 단부(tip end)(225)로서 표시되는 반면, 제어 유닛(20)의 대향 단부(즉, 사용시 사용자에게 가장 근접한 근위 단부)는 제어 유닛(20)을 카토마이저(30)에 결합시키기 위한 커넥터(25B)이다. 상기에 언급된 바와 같이, 커넥터(25B)는 제어 유닛(20)과 카토마이저(30) 사이에 기계적 및 전기적 연결성을 제공한다. 도 2에 도시된 바와 같이, 커넥터(25B)는 본체(제어 유닛) 커넥터(240)를 포함할 수 있으며, 이 커넥터는 카토마이저(30)에 대한 (포지티브 또는 네거티브) 전기 연결을 위한 제1 (외부) 단자로서의 역할을 하기 위해 금속성일 수 있다(또는 금속-코팅될 수 있음). 커넥터(25B)는 제1 단자와 반대 극성의 카토마이저(30)에 대한 전기 연결을 위한 제2 (내부) 단자를 제공하기 위해 전기 접점(250)을 더 포함한다. 본체 커넥터(240)는 일반적으로 제어 유닛(20)(및 전체 시스템(10))의 길이 방향 접근(LA)으로 정렬되는 환형 또는 관형 형상을 갖는다. 전기 접촉부(250)는 본체 커넥터(240)의 중심에 위치되는 핀의 형태일 수 있으며, 즉, 접촉부(250)는 종축(LA)과 정렬되고 일치한다. 본체 커넥터(240) 및 전기 접촉부(250)는 또한 형상이 환형인 절연체(260)에 의해 분리된다.

도 3은 도 1의 시스템(10)의 카토마이저(30)의 개략도이며, 다시 일반적으로 종축(LA)을 포함하는 평면의 단면으로서 간주될 수 있다. 카토마이저(30)는 카토마이저를 제어 유닛(20)에 결합시키기 위해 마우스피스(35)로부터 커넥터(25A)로 카토마이저(30)의 중심(종축) 축을 따라 연장되는 공기 통로(355)를 제공하고 에워싸는 내부 튜브(31)를 포함한다. 액체의 저장소(360)(통상적으로 용제 중 니코틴을 포함)가 공기 통로(355) 주위에 제공된다. 예를 들어, 저장소(360)는 공기 통로(355)를 규정하는 튜브와 카토마이저(30)의 외부 하우징 사이에 형성될 수 있다. 저장소(360)는 액체에 침지된 면(cotton) 또는 발포체를 포함할 수 있거나, 액체는 저장소(360)에 자유롭게 (즉, 임의의 그러한 면 또는 발포체 또는 다른 유지 매트릭스 없이) 유지될 수 있다. 액체는 하기에서 보다 상세하게 설명되는 바와 같이, 에어로졸 전구체 재료로서 작용한다.

카토마이저는 제어 유닛(20)의 기계식 및 전기식 커넥터(25B)에 결합되기 위한 기계식 및 전기식 커넥터(25A)를 더 포함한다. 커넥터(25A)는 커넥터(25B)에 대해 상보적인 형상 및 구조를 가지고, 절연체(372)에 의해 분리된 내부 전극(375) 및 외부 전극(370)을 포함하며, 이들 모두는 종축(LA)에 평행하고 그와 정렬되는 환형 형상을 갖는다. 전기 커넥터(25A)는 전기 커넥터(25B)에 맞물리고 결합되도록 구성된다. 특히, 카토마이저(30)가 제어 유닛(20)에 연결될 때, 내부 전극(375)은 카토마이저와 제어 유닛 사이에 제1 전기적 경로를 제공하기 위해 제어 유닛(20)의 전기 접촉부(250)에 접촉하는 반면, 외부 커넥터(370)는 카토마이저와 제어 유닛 사이에 제2 전기적 경로를 제공하기 위해 제어 유닛(20)의 본체 커넥터(240)에 접촉한다. 따라서, 내부 전극(375) 및 외부 전극(370)은 제어 유닛(20)에서 카토마이저(30)에 의해 배터리(210)로부터 전력을 수용하기 위한 양극 및 음극 단자들(또는 그 반대로)의 역할을 한다.

카토마이저(30)는 심지(362) 및 가열기(365)를 더 포함한다. 면, 유리 섬유, 세라믹 등과 같은 임의의 적합한 다공성 재료로 제조될 수 있는 심지(362)는 공기 통로(355)를 가로질러 그리고 공기 통로(355)를 통해 저장소(360)로부터 연장된다. 마찬가지로, 가열기는 임의의 적합한 방식으로, 예를 들어, 와이어 코일 또는 금속 메쉬, 세라믹 플레이트 또는 디스크 등의 형태의 저항 가열기로서 구현될 수 있다. 가열기(365)는 제어 유닛(20)(및 그 안의 배터리)으로부터 전력을 수용하기 위해 공급 라인들(366 및 367)을 통해 단자들(370 및 375)에 전기적으로 연결된다. 심지(362)는 가열기에 가깝게 위치되고, 예를 들어 가열기는 심지를 둘러쌀 수 있거나 심지에 의해 둘러싸일 수 있으며, 그에 따라 저장소(360)로부터 심지(362)에 의해 이송된 액체는 가열기(365)에 의해 가열되어 공기 통로(355)를 따라 유동하고 그리고 사용자가 전자 에어로졸 제공 시스템(10) 상을 흡입하는 것에 응답하여 마우스피스(35) 밖으로 배출되는 증기를 생성한다.

다양한 구성요소들 및 세부사항들이 명확화를 위해 도 2 및 도 3으로부터 생략되었다는 것에 주목한다. 예를 들어, 커넥터(25B), 회로 기판(202), 및 배터리(210) 사이에서, 그리고 마찬가지로 전선들(366, 367)과 접촉부(25A) 사이의 배선에 대한 상세한 배선은 일반적으로 도시되지 않는다. 유사하게, 시스템(10)을 위한 입력/출력 설비들(예컨대, 버튼들 또는 LED들)은 도시되지 않는다.

또한, 도 1 내지 도 3에 도시된 전자 에어로졸 제공 시스템(10)의 구성은 단지 예로서 본 출원에 대한 예시적인 맥락을 제공하기 위한 것이라는 것이 이해될 것이다. 당업자는 많은 잠재적인 변형들을 인식할 것이며, 예를 들어, 2-부분 시스템(제어 유닛(20) 및 카토마이저/카트리지(30))이기보다, 시스템(10)은 일체형 디바이스(one-piece device)로서 형성될 수 있거나, 대안적으로 3개 이상의 섹션들로 형성될 수 있다. 에어로졸 생성 재료는, 전술한 바와 같이 잠재적으로 잎(leaf) 또는 분말 형태(또는 겔 또는 페이스트 등)의 액체보다는 고체를 포함할 수 있다. 일부 구현예들에서, 시스템은 가열된 증기(예를 들어, 증기)의 스트림을 처음에 생성할 수 있으며, 이 스트림은 에어로졸 생성 재료를 통과하고, 이에 따라 에어로졸 생성 재료를 가열하여 에어로졸을 생성한다. 일부 구현예들에서, 시스템(10)은 다수의 상이한 에어로졸 생성 재료들을 포함할 수 있고 그러한 재료들의 조합들 또는 선정들을 지원할 수 있다. 일부 디바이스들은 저장소(360)를 보유하는 제거 가능한 카트리지를 포함할 수 있지만, 아토마이저(예컨대, 가열기(365))는 이러한 카트리지에 포함되지 않을 수 있다(예를 들어, 아토마이저는 별도의 구성요소에 있을 수 있음). 게다가, 제어 유닛(20)이 카토마이저로부터 말단으로 연장하여 축(LA)을 따라 선형 공기유동을 제공하게 하는 것 대신에, 다른 구현예들은 접이식 배열체(folded arrangement)를 가질 수 있다. 또한, 가열기(365)는 다양한 형태들로, 예를 들어, 평면 메쉬(planar mesh) 또는 세라믹 가열기로서 구현될 수 있다. 일부 경우들에서, 아토마이저는, 예를 들어, 가열보다는 진동에 기초하여 일부 형태의 분무기(nebulizer)로서 제공될 수 있다. 당업자는, 이들 예들이 본원에 개시된 바와 같은 전자 에어로졸 제공 시스템의 구성에서의 가능한 변형예들의 작은 서브셋(subset)일 뿐이라는 것을 이해할 것이다.

도 4는 도 1의 제어 유닛의 소정 전기(전자를 포함함) 구성요소들의 개략도이다. 이러한 구성요소들 중 적어도 일부는 단지 예로서 도시된 것이고, 임의의 주어진 구현예의 상황들에 따라 생략될 수 있음(그리고/또는 다른 구성요소들에 의해 보충되거나 대체될 수 있음)에 주목한다. 또한, 도 4에 도시된 구성요소들이 카토마이저(30)보다는 오히려 제어 유닛(20)에 위치되는 것으로 가정되지만(주어진 제어 유닛이 많은 상이한 카토마이저들(30)과 함께 재사용될 수 있기 때문임), 다른 구성들이 원하는 바에 따라 채택될 수 있다. 게다가, 도 4에 도시된 구성요소들은 하나의 회로 기판(202) 상에 위치될 수 있지만, 다른 구성들이 원하는 대로 채택될 수 있으며, 예를 들어, 구성요소들은 다수의 회로 기판들에 걸쳐 분포될 수 있거나, (모두) 회로 기판들 상에 장착되지 않을 수 있다. 더욱이, 명료성을 위해, 도 4는 대부분의 전선들, 메모리(RAM) 및/또는 (비휘발성) 저장장치(ROM) 등과 같은 이러한 유형의 디바이스에 일반적으로 존재하는 다양한 요소들을 생략한다.

도 4는, 상기에서 논의된 바와 같이 (재충전 가능한) 배터리(210) 및 카토마이저(카트리지)(30)에 커플링하기 위한 커넥터(25B), 및 아래에서 논의되는 바와 같이 (마이크로)제어기(455)를 포함한다. 배터리(210)는 USB 커넥터(425), 예를 들어, 마이크로(micro) 또는 미니(mini) 또는 C 유형 커넥터에 추가적으로 연결되며, 이 커넥터는 (통상적으로, 일부 재충전 회로(도 4에 도시되지 않음)를 통해) 외부 전력 공급장치로부터 배터리(210)를 재충전하는 데 사용될 수 있다. 다른 형태들의 재충전이 배터리(210)에 대해 예를 들어, 일부 다른 형태의 커넥터를 통한 충전에 의해, 무선 충전(예를 들어, 유도)에 의해, 커넥터(25B)를 통한 충전에 의해, 그리고/또는 e-시가렛(10)으로부터의 배터리(210) 제거에 의해 지원될 수 있다는 것에 주목한다.

도 4의 디바이스는 스마트폰(smartphone), 랩탑 및/또는 다른 형태의 컴퓨터와 같은 하나 이상의 외부 시스템들(도 4에는 도시되지 않음) 및/또는 다른 기기와의 유선 및/또는 무선 통신들을 위해 사용될 수 있는 통신 인터페이스(410)를 더 포함한다. 무선 통신들은 (예를 들어) 블루투스 및/또는 임의의 다른 적합한 무선 통신 표준을 사용하여 수행될 수 있다. USB 인터페이스(425)는 또한 통신 인터페이스(410) 대신에(또는 그에 부가하여) 유선 통신 링크를 제공하는데 사용될 수 있으며; 예를 들어, USB 인터페이스(425)는 시스템에 유선 통신을 제공하는데 사용될 수 있는 한편, 통신 인터페이스(410)는 시스템에 무선 통신을 제공하는데 사용될 수 있다는 것이 이해될 것이다.

전자 에어로졸 제공 시스템(10)에 대한 그리고/또는 전자 에어로졸 제공 시스템(10)으로부터의 통신들은 매우 다양한 목적들을 위해, 이를테면, 시스템(10)으로부터의 동작 데이터들 예를 들어, 관련 사용 수준들, 설정들, 임의의 오류 조건들을 수집 및 리포트(업로드)하고 그리고/또는 업데이트된 제어 프로그램들, 구성 데이터 등을 다운로드하기 위해 사용될 수 있다. 그러한 통신들은 또한 전자 에어로졸 제공 시스템(10)과 전자 에어로졸 제공 시스템(10)의 사용자에게 속하는 외부 시스템, 예컨대 스마트폰 사이의 상호작용을 지원하는데 사용될 수 있다. 이러한 상호작용은 협동(collaborative) 또는 소셜 미디어 기반 앱들(social media based apps)을 포함하는 매우 다양한 애플리케이션들(앱들)을 지원할 수 있다.

도 4의 디바이스는 (하기에서 논의되는 바와 같이) 모션 센서(465), 및 사용자가 시스템(10) 상을 흡입할 때를 검출하기 위한 공기유동 센서(462)를 더 포함한다. 그러한 검출은 마이크로제어기(455)에 의한 배터리(210)로부터 카토마이저(30)(특히 가열기(365))로의 전력 공급을 촉발하여 사용자에 의한 흡입을 위한 증기 출력을 발생시킬 수 있다(이러한 프로세스는 일반적으로 퍼프-활성화(puff-activation)로 지칭됨). 센서(462)는 임의의 적합한 메커니즘을 통해, 예컨대 공기의 유동 및/또는 압력의 변화를 감시함으로써 공기유동을 검출할 수 있다. 일부 시스템들(10)은 퍼프 구동(puff actuation)을 지원하지 않는다; 이들 시스템들은 전형적으로 사용자가 버튼(button)(또는 일부 다른 형태의 직접 입력)을 누르는 것에 의해 활성화된다는 것에 주목한다. 마이크로제어기(455)는 가열기(365)와 함께 사용하기 위한 하나 이상의 가열 프로파일들을 특정(및 구현)할 수 있고; 그러한 프로파일은 가열기(365)에 공급되는 전력의 수준에서의 시간에 따른 변동을 결정한다. 예를 들어, 마이크로제어기는 가열기(365)를 그의 작동 온도로 신속하게 가온하기 위해 퍼프(puff)의 시작 시에 배터리(210)로부터 가열기(365)에 대부분의 전력을 공급할 수 있으며, 그의 작동 온도 후에 마이크로제어기는 이 작동 온도를 유지하기에 충분히 감소된 수준의 전력을 가열기(365)에 공급할 수 있다.

도 4의 디바이스는 시스템(10)으로의 직접적인 사용자 입력을 지원하기 위해 사용자 I/O 기능부(420)를 더 포함할 수 있다(이 사용자 입력/출력은 상기에서 논의된 통신 기능부 대신에, 또는 보다 일반적으로, 상기에서 논의된 통신 기능부 이외에도 제공될 수 있음). 사용자 출력은 시각, 오디오, 및/또는 촉각 출력(피드백) 중 하나 이상으로서 제공될 수 있다. 예를 들어, 시각적 출력은 하나 이상의 발광 다이오드들(LEDs) 또는 임의의 다른 형태의 조명에 의해, 그리고/또는 보다 복잡한 형태의 출력을 제공할 수 있는 스크린 또는 다른 디스플레이 ─ 이를테면 LCD(liquid crystal display) ─ 에 의해 구현될 수 있다. 사용자 입력은 임의의 적합한 설비에 의해, 예를 들어, 시스템(10) 상에 하나 이상의 버튼들 또는 스위치들 및/또는 터치 스크린(이는 사용자 입력 및 출력 둘 모두를 지원함)을 제공함으로써 제공될 수 있다. 아래에 설명되는 바와 같이, 사용자 입력은 또한 디바이스(20)(또는 전체 시스템(10))의 움직임에 의해 수행될 수 있으며, 그러한 움직임은 모션 센서(465)를 사용하여 검출된다. 이러한 경우에, 모션 센서(465)는 사용자 입력/출력 설비(420)의 일부로서 간주될 수 있다.

마이크로제어기(455)는 PCB(202) 상에 위치될 수 있으며, 이는 또한 다른 구성요소들, 예를 들어, 모션 센서(465) 및/또는 통신 인터페이스(410)를 적절하게 장착하기 위해 사용될 수 있다. 일부 구성요소들, 이를테면, 공기유동 센서(462) ─ 이는 시스템(10)을 통해 공기유동 경로에 인접하게 위치될 수 있음 ─ 및 사용자 입력 설비(예를 들어, 버튼들) ─ 이는 시스템(10)의 외부 하우징 상에 위치될 수 있음 ─ 는 별도로 장착될 수 있다. 마이크로제어기(455)는 일반적으로 프로세서(또는 다른 프로세싱 설비) 및 메모리(ROM 및/또는 RAM)를 포함한다. 마이크로제어기(455)(및 일부 다른 전자 구성요소들)의 동작들은, 통상적으로 제어기(또는 적절한 경우 다른 전자 구성요소들)에서의 프로세서 상에서 동작하는 소프트웨어 프로그램들에 의해 적어도 부분적으로 제어된다. 그러한 소프트웨어 프로그램들은 마이크로제어기(455) 자체로 통합될 수 있거나 별도의 구성요소로서 (예를 들어, PCB(202) 상에서) 제공될 수 있는 비-휘발성 메모리에 저장될 수 있다. 프로세서는 요구에 따라 그리고 필요할 때 실행을 위해 개별적인 소프트웨어 프로그램들을 로딩하기 위해 ROM 또는 임의의 다른 적합한 저장 장치에 액세스할 수 있다. 마이크로제어기(455)는 또한 시스템(10)의 다른 구성요소들(예컨대, 도 4에서 도시된 바와 같음)과 상호작용하기 위한 적합한 인터페이스들(및 제어 소프트웨어)을 보유한다. 게다가, 마이크로제어기(455)는 노드들(nodes)의 상호연결되는 네트워크, 예를 들어, 신경망(neural network)으로서 도 4에서 개략적으로 도시되고 그리고 아래에서 더 상세히 설명되는 인공 지능(artificial intelligence; AI) 시스템(모델)(480)을 지원한다.

도 4에 도시된 구성은 당업자에 의해 적절하게 변경될 수 있다. 예를 들어, (마이크로)제어기(455)의 기능부는 마이크로제어기로서 조합하여 작용하는 하나 이상의 구성요소들에 걸쳐 분포될 수 있다. 게다가, 배터리의 재충전을 제어하기 위해서, 이를테면 전압 또는 전류 과부하 및/또는 지나치게 긴 충전 시간들을 검출하고 방지하고, 그리고 마찬가지로 배터리의 방전을 제어하기 위해, 예를 들어 그에 따라 배터리가 손상 지점으로 과도하게 방전되지 않도록 배터리(210)와 조합하여 제공되는 PCB 등이 존재할 수 있다. 도 1 내지 도 4의 구성들에 대한 상기 대안예들 및 변형예들의 세트가 결코 포괄적이지 않고, 많은 추가의 대안예들 및 변형들이 당업자에게 명백해질 것이라는 것이 이해될 것이다.

일부 구현예들에서, 모션 센서(465)는 STMicroelectronics로부터 상업적으로 이용가능하고 그리고 조합된 가속도계 및 자이로스코프로서 사용되는 모듈(LSM6DSLTR)(사실상, 투-인-원(2-in-1) 시스템-인-패키지 칩)에 의해 제공된다. 특히, 이러한 디바이스는 3D 디지털 자이로스코프 및 3D 디지털 가속도계 ― 즉, 회전 및 선형 모션 둘 모두에 대한 각각의 3-축 감도를 제공한다. 이러한 모듈의 추가의 상세들은 다음에서 이용가능하다: https://www.st.com/content/st_com/en/products/mems-and-sensors/inemo-inertial-modules/lsm6dsl.html.

LSM6DSLTR 디바이스의 전력 소모는 "올웨이즈 온(always on)" 구성의 경우 0.5mA 정도라는 것이 주목되어야 한다. 배터리(210)에 대한 500mA 시간의 통상적인 용량을 가정하면, 하루당 모션 센서(465)의 전력 소비는 배터리 용량의 2.4%를 나타낸다. 모션 센서(465)에 대한 전력 소비의 이러한 수준은, e-시가렛들이 종종 매일 재충전되는 것을 고려하면(액체의 증발은 일반적으로 비교적 높은 전류 수준을 요구함), 쉽게 지원될 수 있다.

일부 구현예들에서, 마이크로제어기(455)는 STMicroelectronics로부터 상업적으로 이용가능하고 그리고 디지털 신호 프로세서, 부동 소수점 처리장치(floating point unit) 및 플래시 메모리를 갖는 ARM Cortex-M4 코어를 포함하는 STM32F429ZIT6 모듈에 의해 제공된다. 모듈은 펄스 폭 변조(pulse width modulation; PWM)를 위한 타이머들을 포함하며, 이는, 예를 들어, 상기에 언급된 바와 같은 가열 프로파일에 따라 가열기(365)로부터의 출력을 변경시키기 위해 e-시가렛들에서 통상적으로 사용된다. 특히, PWM의 듀티 사이클은 감소된 양의 전력을 가열기에 공급하기 위해 감소될 수 있거나, 전력 수준을 증가시키도록 상승될 수 있다. 더 많은 세부사항들은 다음에서 이용가능하다:

https://www.st.com/content/st_com/en/products/microcontrollers-microprocessors/stm32-32-bit-arm-cortex-mcus/stm32-high-performance-mcus/stm32f4-series/stm32f429-439/stm32f429zi.html.

일부 구현예들에서, AI 모델(480)은, 원래 Google에 의해 개발되고 그리고 후속하여 온-디바이스 추론을 위한 오픈 소스 딥 러닝 프레임워크로서 방출되는 TensorFlow Lite 플랫폼(https://www.tensorflow.org/lite 참조)을 사용하여 제공된다. AI 모델(480)을 위해 사용될 수 있는 대안적인 플랫폼들은, PyTorch - 이는 원래 Facebook에 의해 개발되고 후속하여 오픈 소스 기계 학습 라이브러리(open source machine learning library)(https://pytorch.org/ 참조)로서 방출되었음 - 그리고/또는 CNTK(Microsoft Cognitive Toolkit) - 이는 분산 딥 러닝을 위한 오픈 소스 툴킷임( https://docs.microsoft.com/en-us/cognitive-toolkit/을 참조) - 를 포함한다. AI 모델(480)은 마이크로제어기(455) 상에 설치되며, 이는 사실상, AI 모델을 동작시키기 위한 전자 증기 제공 시스템에서 컴퓨팅 디바이스로서 작용한다.

본원에 설명되는 바와 같이, 모션 센서(465) 및 AI 모델(480)은 전자 증기 제공 시스템(10)을 위한 사용자 입력 메커니즘을 제공하기 위해 조합하여 사용된다. 특히, 인공 지능(AI) 모델은 마이크로제어기(455) 또는 다른 컴퓨팅 장치 상에서 동작하도록 구성된다. 모델은 다수의 문자들의 세트(알파벳)를 규정하며, 각각의 문자는 움직임 패턴에 대응한다. AI 모델은, 전자 에어로졸 제공 시스템의 공간적 모션을 나타내는 데이터를 모션 센서로부터 수신하도록 추가로 구성된다. 수신된 데이터에 기초하여, AI 모델은, 전자 에어로졸 제공 시스템의 공간적 모션이 특정한 문자의 움직임 패턴과 일치할 때, 전자 에어로졸 제공 시스템에 대한 사용자 입력으로서 다수의 문자들의 알파벳으로부터 특정 문자를 구별(식별 또는 결정)한다.

이러한 프로세싱은 도 5에 예시되며, 이는 AI 모델(480)로 전달되는 모션 데이터(466)의 시계열(time series)을 발생시키는 모션 센서(465)를 도시한다. 다음에, 이러한 입력에 기초하여, AI 모델은 하나 이상의 출력 문자들(481)을 결정한다. 따라서, AI 모델(480)은, 모션 데이터의 주어진 입력이 AI 모델(480)의 이용가능한 알파벳으로부터 특정 문자를 표현하거나 표시하는 것으로 간주되며, 그리고 이 특정 문자는 그 후, 입력 모션 데이터(466)에 대응하는 선택된 출력 문자(481)로서 모델에 의해 출력된다는 점에서 분류기(classifier)로서의 역할을 한다. 모션 데이터(466)는 하나 이상의 문자들의 사용자 입력 시퀀스를 나타낼 수 있으며, 그리고 그 후, AI 모델(480)로부터의 출력은 하나 이상의 개개의 출력 문자들의 대응하는 시퀀스를 포함해야 한다.

모션 센서(465)로부터 AI 모델로 전달된 모션 데이터(466)의 특정 특성 및 포맷은 특정 구현 및 상황에 의존할 것이다. 예를 들어, 위에서 언급된 LSM6DSLTR 디바이스를 사용하여, 모션 데이터(466)는 벡터들 V(t1), V(t2) 등의 시간 시퀀스로서 표현될 수 있으며, 각각의 벡터는 6개의 값들 V(t1)

]을 포함하며, 여기서, 처음 3개의 값들은 x, y 및 z 축들에 대해 각각 시간(t1)에서 선형 가속도(linear acceleration)를 나타내고, 그리고 두 번째 3개의 값들은 시간(t1)에서, 예를 들어 x 축, y 축 및 z 축 각각에 대한 디바이스의 각도 또는 배향의 변화를 나타낸다. 따라서, LSM6DSLTR 디바이스는 6-축 제품으로 간주될 수 있다.

모션 데이터에 대한 샘플링 레이트는 디바이스의 모션의 정확한 표시를 제공하기에 충분하다(알파벳의 상이한 문자들을 신뢰가능하게 구별하기에 충분히 정확함). 예를 들어, 위에서 언급된 LSM6DSLTR 디바이스를 사용하여, 100 내지 1000 Hz의 범위의 샘플링 레이트, 즉 0.001s 내지 0.01s 범위의 연속적인 샘플들 사이의 시간 증분 또는 간격(t2 내지 t1)이 통상적으로 채택되어 왔다.

모션 센서(465)는, 모션 데이터(466)가 캡처(감지)될 때 개별적인 벡터들의 형태로 AI 모델(480)에 제공할 수 있거나, 다수의 연속적인 벡터들을 AI 모델로의 전송을 위해 블록들 또는 매트릭스들로 누적할 수 있다. 후자의 경우에, 그 다음, 모션 센서(465)는 모션 데이터(466)를 일련의 블록들 또는 매트릭스들로서 AI 모델에 전송한다. 전송 전에 개별적인 블록에 축적된 벡터들의 수는 양호한 응답성을 제공하고 대기 시간(latency)을 회피하기 위해 제한되어야 한다 ― 예를 들어, 주어진 블록의 누적된 벡터들은 (예를 들어)

0.5s 이하를 나타낼 수 있다는 점에 주목해야 한다. 통상적으로, 모션 센서(465)는 모션 데이터(466)를 벡터들의 일정한 (고정된) 수를 가지는 블록들로서 AI 모델(480)에 제공한다.

다른 구현예들은 상기에서 논의된 것들과 상이한 콘텐츠, 포맷, 타이밍 및/또는 다른 특성들을 가지는 모션 데이터(466)를 제공할 수 있다는 것이 이해될 것이다. 예를 들어, 선형 가속도를 위한 값들은 [x, y, z] 값들의 연속을 부여하기 위해 x, y 및 z 축들에 대해 규정되는 포지션 좌표들에 의해 대체(또는 보완)될 수 있다. 일부 경우들에서, 모션 데이터(466)는 단지 선형 포지션들 또는 가속도들(그러나 각도 측정들은 없음)을 포함할 수 있다. 실제로, 디바이스를 갖는 사용자 동작이 벽에 쓰는 것과 유사하다면, (가상의) 벽의 표면 상에 사실상 포지션을 나타내고, 그리고 벽의 가상의 표면에 대해 수직으로 연장하는 공간 좌표를 드롭하기 위해, 모션 데이터(466)에 대해 단지 2개의 공간 좌표들을 제공하게 할 수 있다(이는, 그 다음, 2-축 디바이스를 나타낼 것임).

이에 반해, 일부 공지된 모션 센서들은 9-축 디바이스들로서 제시된다―예를 들어, InvenSense로부터의 9-축 MotionTracking 제품들(https://www.invensense.com/products/motion-tracking/9-axis/)을 참조한다. 이러한 디바이스들은 단일 칩 상에 3-축 자이로스코프, 3-축 가속도계 및 3-축 나침반을 조합한다. 전술된 6-축 디바이스와 비교하여, 9-축 디바이스는 (단지 하나의 배향으로부터 다른 배향으로의 회전들과 같은 움직임을 측정하기보다는 오히려) 공간에서 배향들에 대한 절대 값들을 제공할 수 있다.

일부 구현예들에서, 모션 센서(465)는 모션이 있는 기간들과 모션이 없는 기간들을 구별할 수 있으며 - 상기 V(t1)에 대해 지정된 것들과 같은 값들이 변동을 약간 가지거나 전혀 갖지 않는다면, 후자가 결정된다. 모션 센서(465)는 (새로운 모션이 감지된 값들로부터 다시 검출될 때까지) 모션 센서로부터 AI 모델(480)로의 모션 데이터(466)의 송신을 정지시킴으로써 모션이 없는 기간의 검출에 응답할 수 있다. 일부 구현예들에서, 모션이 중단되었다는 이러한 검출은, 예를 들어, 모션 센서(465) 자체 내에서보다는 오히려, AI 모델(480) 상의 입력 필터에 의해 수행될 수 있다.

모션 데이터(466)의 생성 및 처리에 관한 많은 다른 가능한 변경들은 당업자에게 명백할 것이다. 그럼에도 불구하고, 대부분의 구현예들에서, 모션 센서(465)는 위에서 언급된 LSM6DSLTR 디바이스와 같은 기존의 구성요소(off-the shelf component)일 것으로 예상되며, 이러한 경우에, 모션 데이터(466)는 사실상 표준화되고 포괄적일 가능성이 있다. 더욱이, 일반적으로, 예컨대 보다 많은 데이터 축들, 보다 양호한 공간적 및/또는 시간적 해법 등을 가짐으로써, 데이터의 품질 및 양을 증가시키는 것은, 보다 큰 세트들의 심볼들에 대한 보다 빠르고 보다 신뢰성 있는 문자 분류를 지원하는 것을 도울 것이다.

도 6은 도 5의 인식 프로세스의 일 예를 보다 상세하게 도시하는 개략적인 흐름도이다. 프로세싱은 AI 모델과 연계하여 수행되며, 그리고 처음에, 시간 윈도우(time window)가 T1 -> Tk, 즉 t=1, t=2 … 에서 t=k까지의 k 연속 샘플로 규정된다(동작 610). 각각의 샘플은 모션 센서(465)로부터 수신된 모션 값들의 벡터를 나타내며, 이에 의해 설명된 바와 같은 벡터들의 시간 시퀀스(V(t1), V(t2))를 윈도우에 누적한다(동작 620). 다시, k의 값은 (예를 들어) 양호한 인식 정확도와 낮은 대기 시간 사이의 트레이드-오프(trade-off)에 기초하여 선택된다.

샘플들이 윈도우를 채울 때, 모션 데이터(466)는, 문자가 식별을 위해 존재하는지를 보기 위해 AI 모델(480)에 의해 분석된다(동작 630). 그렇다면, 식별된 문자(481)가 출력되며(동작 650), 그리고 그 다음, 윈도우가 새로운 윈도우 기간에서 다음 문자를 찾기 위해 진행되거나 플러싱되며(동작 660); 예를 들어, 새로운 윈도우 기간은 샘플들의 다음 세트를 획득하기 위해 T(k+1) -> T2k일 수 있다. 그 다음, 동작(620)으로 루프백하고, 이러한 새로운 윈도우 기간에서 모션 센서 데이터의 벡터들을 누적한다. 동작(630)에서 문자가 식별되지 않으면, 윈도우는, 예를 들어, T6->T(k+5) (여기서, k > 5)로부터 연장되도록 작은 증분만큼 동작(640)으로 진행될 수 있다. 사실상, 이것은 윈도우를 (동작(660)에서와 같은 완전한 윈도우 지속기간만큼이 아니라 오히려) 윈도우 지속기간의 일부만큼 슬라이딩시킨다. 그 다음, 이전과 같이 동작(620)으로 루프백(반복)한다. 동작(640)의 증분 접근법은 윈도우의 시작을 모션 데이터의 시간 시퀀스로 인코딩된 문자의 시작과 (대략) 정렬시키는데 유용하며, 이는 심볼 인식 및 분류를 도울 수 있다.

도 6의 프로세싱은 적합한 프로세싱의 일 예를 나타내지만, 많은 변형들이 당업자에게 명백할 것이라는 것이 이해될 것이다. 예를 들어, 도 6은 고정된 윈도우 크기(=Tk-T1)를 활용하지만, 일부 구현예들은 또한, 상이한 윈도우 크기들의 범위를 사용하여 문자들을 검색할 수 있다. 이러한 방식으로, AI 모델(480)은 모션 데이터(466)에서 상이한 시작 시간들 및/또는 상이한 지속기간들을 갖는 문자들을 찾을 수 있다. 문자들을 위한 그러한 검색은 상이한 윈도우 지속기간들 및 상이한 윈도우 시작 시간들의 매개 변수 공간을 가로질러 보는 것을 돕기 위해 일부 형태의 병렬 프로세싱(parallel processing), 예를 들어, 멀티-스레딩(multi-threading)을 활용할 수 있다는 것에 주목한다.

도 7은, AI 모델(480)에 의해 지원되는 알파벳으로 존재할 수 있는 문자들(심볼들)의 3개의 예들, 즉 Z자, 체크표시(tick) 및 원(circle)을 도시한다. 각각의 문자는, 심볼의 최상부 및 좌측을 향해 일반적으로 위치되는 작은 원에 의해 표시되는 위치에서 시작하며, 그리고 그 후, 심볼은 끊이지 않은 라인(unbroken line)으로 종료점으로 계속된다. AI 모델(480)에 의해 지원되는 문자들 또는 심볼들은 영숫자 문자들(즉, 글자들 및/또는 숫자들), 또는 디바이스(20)를 사용하여 합리적으로 표시되거나 그려질 수 있는 다른 심볼들 또는 형상들(예컨대, 도 7의 체크표시)일 수 있다.

예시로서, "체크표시" 심볼은 디바이스를 활성화시키는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, 그러한 심볼은 슬립(저전력) 모드로 들어간 디바이스가 웨이크-업(wake up)하게 할 수 있고, 그리고/또는 그러한 심볼은 퍼프-구동식(puff-actuated)이 아닌 디바이스를 위해 가열기에 대한 전력의 공급을 개시하기 위한 사용자 명령으로서 작용할 수 있다. 도 7의 "원" 심볼은 (예를 들어) 디바이스를 잠금하고, 그리고/또는 이 디바이스를 슬립 모드로 전송하는 데 사용될 수 있다.

도 7의 모든 문자들이 처음부터 끝까지 점진적(모노토닉) 모션을 갖지만, 이것은 모든 문자들에 대해 가능하지는 않을 수 있다. 예를 들어, 도 8은 일부 백-트래킹(back-tracking)이 필요한 심볼("E")의 일 예를 도시한다(그렇지 않으면 연속 선을 갖는 E를 그리는 것이 가능하지 않음). 도 8에서 예시되는 바와 같이, 이러한 E는 위치 1에서 시작하고, 위치 2로 그리고 그 다음, 위치 2로 복귀하기 전에 위치 3으로 이동하며, 위치 4에서 마무리 이동하여 E를 완성시킬 수 있다. AI 모델(480)은 최종 심볼(예컨대, "E") 의 시각적 외관이 아니라, 오히려 이러한 심볼을 나타낼 때의 e-시가렛의 움직임을 인식하도록 일반적으로 트레이닝된다는 것이 이해될 것이다. 예를 들어, 위치 시퀀스 1-2-3-2-4(상기에 제시된 바와 같음) 및 위치 시퀀스 1-2-4-2-3 둘 모두는 종래의 쓰기 관점에서 "E"를 만들 것이지만, 일반적으로 AI 모델에 의해 상이한 문자들로 보일 수 있다. 이에 따라, AI 모델이 심볼 E에 대한 위치 시퀀스(1-2-3-2-4) 상에서 트레이닝될 수 있었다면, 위치 시퀀스(1-2-4-2-3)는 이러한 심볼을 나타내는 것으로 인식되지 않을 것이다. 그러나, 이러한 상황은, 원하는 경우에, 다수의 상이한 시퀀스들을 단일의(즉, 동일한) 출력 문자를 나타내는 것으로 인식하기 위해 AI 모델(480)을 구체적으로 트레이닝함으로써 수용될 수 있다. 유사한 고려사항들이 "i"와 같은 불연속적인 심볼들에 적용되며, 여기서 디바이스가 심볼을 생성하기 위해 "i"의 본체로부터 최상부의 점으로 이동된다는 것을 주목해야 한다.

시스템으로의 입력을 위한 문자들 또는 심볼들은 통상적으로 중간 크기이다. 이는, 사용자가 진입하는 것에 상대적으로 번거로울 수 있는(그리고 제한되거나 붐비는 공간들에서, 또는 사용자가 앉아 있을 때 실제적이지 않을 수 있는) 너무 큰 심볼들을 회피하며; 이는 또한 지나치게 작은 심볼들을 회피하며, 이는 사용자가 정확하게 따라가는 것이 더 어려울 수 있거나, 우발적으로 구현되는 경향이 더 있을 수 있다. 이러한 맥락에서, 심볼들을 위한 중간 크기는 통상적으로 5 내지 60cm의 범위, 바람직하게는 10 내지 40cm의 범위, 바람직하게는 약 15 내지 25cm의 범위에 있을 수 있다. (크기는 심볼, 또는 임의의 다른 적합한 측정을 포함할 수 있는 가장 작은 원의 직경에 대응하는 것으로 간주될 수 있음).

전자 에어로졸 제공 시스템은, 예를 들어, 포켓 또는 가방에 넣어 운반될 때, 움직임을 겪을 수 있다는 것이 이해될 것이다. 이러한 움직임은 시스템에 문자 입력을 유발시키도록 의도되지 않는다. 실제로, AI 모델(480)은 이러한 움직임을 문자 입력으로서 잘못 해석하는 것에 대해 합리적으로 강인한(robust) 것으로 발견되었지만, 요망된다면, 그러한 잘못된 해석에 대한 추가의 보호는 다양한 기술들에 의해 성취될 수 있는데, 예를 들어:

* 기계 학습 시스템(즉, AI 모델(480))은 통상적으로 입력 움직임(제스처)이 특정 심볼 또는 문자에 대응하는 것이 얼마나 자신하는지를 나타낸다 ― 예를 들어, 주어진 제스처는 75% 신뢰로의 잠금해제를 위한 심볼, 20% 신뢰로의 파워 업을 위한 심볼, 또는 5%에서의 파워 다운을 위한 심볼에 대응할 수 있다. 시스템은 일반적으로, 가장 큰 신뢰 수준을 가지는(즉, 상기 예에서 잠금해제) 심볼로서 출력 심볼을 선택할 수 있다. 그러나, 시스템은, 주어진 (임계치) 신뢰 수준(예컨대, 80%)이 출력을 식별하고 임의의 대응하는 작용을 개시하기 위해 필요하도록 설정될 수 있다. 이에 따라, AI 모델의 출력 및 결과적인 시스템 동작은 특정 제스처를 우발적으로 다소 유사한 거부 움직임들에 있어서 더 큰 신뢰를 가질 것이고, 그래서 더 강인할 것이다. (더 높은 임계치는 사용자가 그의/그녀의 제스처들을 더 정확하게 "그리는 것"을 요구할 수 있음).

*임의의 후속 심볼 제스처가 입력되기 전에, 사용자로부터 "웨이크 업(wake up)"이 요구될 수 있다. 이러한 "웨이크업"은 빠른 좌-우 또는 상하 움직임과 같은 상대적인 빠른 제스처에 의해 구현될 수 있으며, 그 후 실제 "명령(command)" 제스처가 후속한다. 임의의 입력을 위한 2개의 제스처들의 이러한 조합은 의도하지 않은 움직임이 심볼 제스처로서 잘못 해석되는 위험을 감소시키는 것을 도울 수 있다.

*디바이스는 다른 센서, 예컨대, 적외선 센서가 또한 깨어 있는 경우에만, 디바이스 자체가 누군가의 손에 있고 주머니 또는 가방에 있지 않은 것을 확인하기 위해 제스처들을 수용할 수 있다.

상기 보호 조치들은 (필요하다면) 개별적으로 또는 서로 조합하여 적용될 수 있다. 더욱이, 추가의 보호 조치들이 요구되는 바와 같이 이용될 수 있다는 것이 이해될 것이다.

도 9는 본원에 설명되는 바와 같이 특정 문자들(제스처들)의 사용자 입력을 인식하도록 트레이닝되고 그 후 전개되는 콤팩트한 기계 학습 모델의 개량예를 도시하는 고레벨 흐름도이다. (예로써) 위에서 언급된 TensorFlow Lite 플랫폼을 채택하여, AI 모델(480)은 우선적으로 외부 컴퓨팅 시스템(예컨대, 랩탑, 데스크탑, 서버 등) 상에서 동작(910)에 따라 개량되고 트레이닝될 수 있다.

특히, 동작(910)은 인식될 문자들/심볼들/제스처들의 세트(알파벳, 카탈로그 또는 단어)를 우선적으로 규정하는 것을 포함할 수 있다. 상기에 언급된 바와 같이, 문자들은 영숫자, 기존 또는 새로 생성된 심볼들 등일 수 있다. 상기에서 식별된 하드웨어 및 소프트웨어 플랫폼들은 말하자면 20 내지 60 개의 상이한 문자들의 알파벳을 지원하는 것으로 발견되었으며, 그리고 보다 강력한 하드웨어 및 소프트웨어가 보다 큰 알파벳을 지원할 수 있는 것이 구상된다.

AI 모델(480)이 문자들의 주어진 세트에 대해 성공적으로 트레이닝된 후에, 동작(920)에서, 그 후, AI 모델(480)은 (예컨대, TensorFlow Lite 변환기 프로그램을 사용함으로써) 압축된 플랫 버퍼(예컨대, .tflite 파일)로 변환될 수 있다. 그 후, 이러한 압축된 파일은 본원에 설명되는 바와 같이 사용자 입력 메커니즘으로서의 역할을 하기 위해 동작(930)에서 내장된 디바이스로서 마이크로제어기(455) 내로 로딩(전개) 준비가 된다.

일반적으로, AI 모델(480)은 입력 문자들의 인식/분류를 수행하기 위해 전자 증기 제공 시스템(10) 자체 상에서 동작한다. 그러나, 전자 증기 제공 시스템(10)이 (예를 들어, 통신 인터페이스(410)를 사용하여) 스마트폰 또는 랩탑과 같은 일부 외부 디바이스와 상호작용하여 AI 모델과 연관된 프로세싱의 일부 또는 모두를 외부 디바이스로 오프로드할 수 있는 것도 가능하다(이 경우에, 출력 문자들(481)은 외부 디바이스를 통해, 예컨대 랩탑 스크린을 사용함으로써 사용자에게 복귀될 수 있음).

AI 모델(480)에 의한 인식을 위해 디바이스(10)에 입력되고 있는 문자들은 사실상 상징적이라는 것에 주목한다. 다시 말해, 사용자에 의한 디바이스의 움직임은 (예를 들어, 게임의 맥락에서 사용될 수 있는 바와 같이) 포지션, 속도 등과 같은 일부 물리적인 파라미터의 직접적인 유사성을 제공하는데 사용되지 않고 있다. 오히려, 사용자 입력은 구별되는 가능성들의 이산(유한) 세트로부터 선택(분류)을 수행하는데 사용되며, 각각의 가능성은 개개의 심볼과 연관된다. AI 모델은 사용자 입력(디바이스의 움직임)에 의해 발생된 모션 데이터(466)의 특정 예들을 원하는 알파벳의 대응하는 특정 문자들에 매칭시키도록 트레이닝된다. 트레이닝 단계(910)는 사실상 반복적일 수 있다는 것이 이해될 것이다. 예를 들어, AI 모델(480)이 2개의 상이한 문자들 사이를 구별하는 데 어려움을 겪고 있다면, 번거로운 문자들 중 하나를 수정하거나 제거하기 위해(또는 제거된 문자를 다른 보다 특징적인 문자로 잠재적으로 대체하기 위해) 알파벳이 수정될 수 있다.

더 일반적으로, 시스템(10)은 다양한 수준들의 구성 가능성(configurability)을 가질 수 있다. 예를 들어, 일부 구현예들에서, AI 모델(480)은 능력 변경 없이 마무리(고정)될 수 있다. 이러한 경우에, 사용자에게는, 예컨대 하드-카피 명령 매뉴얼에서와 같이, 사용할 문자들의 세트(알파벳)가 제공될 수 있다. 일부 경우들에서, 사용자는 인식될 상이한 심볼들에 대한 추가의 트레이닝 데이터를 제공함으로써 기존의 AI 모델을 보완 가능할 수 있다. 일부 경우들에, 사용자는 주어진 문자에 대한 패턴을 변경함으로써 기존의 문자들에 대한 모델 변경(재트레이닝)을 가능하게 할 수 있다(이것은 원래의 트레이닝 데이터를 보완하기보다는 대체하는 것을 수반할 수 있음). 예를 들어, 사용자는 "g"를 입력할 때 "g"를 인식하도록 이러한 방식으로 AI 모델(480)을 재트레이닝할 수 있다. 추가의 가능성은, (기존 문자들에 대한 모델을 변경하는 것뿐만 아니라, 가능하게는, 모델을 변경하는 대신에) 알파벳의 추가의(즉, 새로운) 문자들을 지원하기 위해 사용자가 모델을 변경(재트레이닝)할 수 있을 수 있다는 것이다. 예를 들어, 사용자는 기존의 알파벳에 새로 생성된 문자를 추가할 수 있거나, 일부 경우들에서, 완전히 새로운 알파벳(이는 사용자에게 개인화될 수 있음)을 생성할 수 있다.

시스템(10)의 능력들에 따라, AI 모델(480)에 대한 그러한 변경들은 외부 시스템, 예컨대, 스마트폰 또는 랩탑 상에서, 예를 들어, 통신 인터페이스(410)를 사용하여 수행될 수 있다. 그러한 경우들에, 도 9의 동작들(920 및 930)에 따라, 외부 시스템은 (전자 에어로졸 제공 시스템(10)으로부터, 또는 일부 다른 적절한 소스로부터인지에 따라) 기존의 AI 모델(480)을 획득하고, 모델을 업데이트하며, 그리고 그 후, 모델을 플랫 파일로 다시 변환하고 전자 에어로졸 제공 시스템(10)으로 모델을 리로딩(reload)할 수 있다. AI 모델(480)의 그러한 업데이트를 통해 사용자를 용이하게 하고 안내하기 위해 전자 에어로졸 제공 시스템(10)의 공급자에 의해 소프트웨어가 제공되거나 이용가능하게 될 수 있다는 것에 주목해야 한다.

일부 시스템들(10)에서, AI 기반 입력 메커니즘은 AI 모델(480)의 동작을 지원하기 위해 사용자 인터페이스의 다른 요소들과 상호작용하거나 이들에 의해 지원될 수 있다. 예를 들어, 시스템은 문자 입력을 위해 사용자를 프롬프팅(prompt)하도록 구성될 수 있다(이러한 프롬프팅은 가능하게는, 문자들의 열(string)에서의 제1 문자에 대해서만, 또는 가능하게는 문자열의 각각의 문자에 대해 사용될 수 있음). 유사하게는, 시스템은 (다시, 가능하게는, 문자들의 열에서의 제1 문자에 대해서 또는 가능하게는 각각의 문자에 대해) 문자 입력이 성공적으로 식별되었을 때를 사용자에게 통지하도록 구성될 수 있다. 이러한 프롬프팅 및/또는 확인은 다양한 형태들을 취할 수 있으며, 예컨대, 시스템(10)의 가청 출력(예컨대, 비프음(beep) 등), 시스템(10)의 진동을 사용하는 촉각 피드백(haptic feedback), 및/또는 LED 램프에 의해 제공되는 것과 같은 시각적 출력을 취할 수 있다.

부가적으로(또는 대안적으로), 시스템(10)은 사용자가 (다시, 가능하게는 문자들의 열에서의 제1 문자에 대해서만 또는 가능하게는 각각의 문자에 대해) 입력된 문자의 시작 및/또는 단부를 표시하는 것을 허용할 수 있다. 그러한 표시는, 예를 들어, 시스템(10) 상의 버튼을 누름으로써, 또는 시스템(10)을 탭핑함으로써 제공될 수 있다.

사용자 입력을 프롬트팅/확인하는 것, 또는 그러한 입력의 시작/종료를 표시하는 사용자는 (예컨대, 도 6에 따라 인식 윈도우의 시작을 결정하는 것을 보조함으로써) 입력 문자를 인식하는 것을 용이하게 할 수 있다는 것이 이해될 것이다. 마찬가지로, 디바이스로부터 사용자로의 피드백은, 사용자 입력이 의도된 바와 같이 인식되었는지를 확인하는 데 도움이 될 수 있다.

사용자 입력을 제공하고 인식하기 위한 모션 센서(465) 및 AI 모델(480)의 사용은 시스템(10)에 대해 많은 상이한 방식들로 활용될 수 있다. 하기의 예들은 예로써 제공되는 것이지만, 이에 제한되지는 않는데 - 임의의 주어진 디바이스는 이들 예들 중 어느것도 지원하지 않거나 이들 예들 중 하나, 일부 또는 모두를 지원할 수 있다.

일부 시스템들을 위해, AI 모델(480)에 의해 인식되는 사용자 입력은, 디바이스(20)(및/또는 전체 시스템(10))의 동작을 가능하게 (승인)하기 위해 개인 식별 번호(PIN)와 유사한 패스 코드 또는 비밀번호를 포함할 수 있다. 예를 들어, 패스 코드는 AI 모델(480)에 의한 인식을 위한 다수의(예를 들어, 4개 또는 6개) 심볼들의 시퀀스를 포함할 수 있으며; 이러한 패스 코드가 입력되지 않으면, 디바이스(20) 또는 전체 시스템(10)의 일부 기능이 잠금되거나 제한될 수 있으며, 예를 들어, 가열기는 베이핑(vaping)을 방지하도록 활성화되지 않을 수 있다. 일부 시스템들을 위해, AI 모델(480)에 의해 인식되는 사용자 입력은 시스템(10)을 위한 하나 이상의 동작 매개변수들을 설정하는데 사용될 수 있다. 일부 경우들에, 이는 관심 동작 매개변수에 대한 값 및 식별자 둘 모두를 입력하는 것을 포함할 수 있다. 예를 들어, 시스템(10)은 베이핑 동안 다수의 가열 수준들을 지원할 수 있고, AI 모델은 요망되는 가열 수준, 예컨대 낮음, 중간 또는 높음을 설정하는 데 활용될 수 있다. AI 모델에 대한 사용자 입력의 다른 예들은 오류 조건들을 재설정하는 것, 원하는 가열 프로파일을 선택하는 것, 메뉴 구조들을 탐색하는 것, 스마트폰과 같은 외부 디바이스와 함께 데이터 통신들을 제어하고 수행하는 것 등일 수 있다.

모듈식 시스템(10)을 위해, AI 입력 기능성은 전형적으로 (반드시 그렇지는 않지만) 본체 또는 제어 유닛(디바이스)(20)에 제공된다. 그럼에도 불구하고, 카트리지(30)(예를 들어, 카토마이저)와의 상호작용이 여전히 존재할 수 있으며, 예를 들어, AI 입력은 제어 유닛에 연결된 카트리지를 제어하기 위한 사용자 입력들을 획득하는 데 사용될 수 있다. 일부 시스템들에서, 제어 유닛(20)은 AI 모델에 의해 인식될 수 있는 사용자 입력을 적응시키기 위한 카트리지의 연결(및/또는 그러한 카트리지의 아이덴티티)에 응답할 수 있다. 예를 들어, 가열기에 대한 전력 수준을 변경시키기 위한 AI 입력은, 제어 유닛에 부착된 카트리지가 사용자-구성가능한 전력 수준을 가지는 것을 지원하는 경우에만 이용가능할 수 있으며; 그렇지 않으면, 이러한 입력은 인식되지 않을 수 있다(또는 인식될 수 있지만 실행되지 않을 수 있음). 따라서, 일부 경우들에, AI 입력 설비에 의해 지원되는 알파벳 또는 단어는 카트리지가 디바이스에 부착되어 있는지 여부 및/또는 카트리지가 디바이스에 부착되어 있는지에 기초하여 조정될 수 있다. 보다 일반적으로, 시스템(10)은 시스템(10)의 상태 ― 예를 들어, 카트리지가 연결되어 있는지 아닌지의 여부, 어떤 유형의 카트리지가 연결되어 있는지, 배터리 재충전 등이 필요한지에 따라, 활성 세트의 심볼들(즉, 이들은 인식을 위해 입수가능함)을 변경할 수 있다.

본원에 설명되는 바와 같은 모션-기반 AI 모델을 활용하는 사용자 입력 메커니즘은, 전자 증기 제공 시스템을 위한 종래의 사용자 입력 메커니즘들과 비교하여 다수의 이점들을 갖는다는 것이 이해될 것이다. 예를 들어, 전자 증기 제공 시스템에 다양한 목적들을 위한, 예컨대 시스템을 켜고 끄는 것, 가열 전력을 증가시키거나 감소시키는 것 등과 같은 하나 이상의 물리적인 버튼들(스위치들)이 제공되는 것이 비교적 일반적이다. 이들 버튼들은 터치 스크린 상의 기계적, 이동가능한 입력들, 및/또는 촉각적인 입력들로서 구현될 수 있다. 그러나, 그러한 버튼들은 일반적으로 전자 증기 제공 시스템의 외측 (외부) 하우징을 통해 물리적으로 접근 가능해야 한다. 이것은 통상적으로 설계를 복잡하게 하고, 이러한 버튼을 수용하기 위해 외부 하우징의 전체 무결성을 감소시킬 뿐만 아니라, 전자 증기 제공 시스템을 위한 조립 프로세스의 비용 및 복잡성을 가중시킨다. 더욱이, 단일 버튼으로부터의 입력은 상대적으로 제한되고 유연성이 없는데 ― 예를 들어, 단지 단일 이진 상태(예/아니오)가 표시될 수 있다. 게다가, (예를 들어) 3D 자이로스코프 및 가속도계 센서들을 전자 증기 제공 시스템에 제공하는 것과 같은 모션 센서(465)를 통합하는 비용은, 전자 증기 제공 시스템에 (예를 들어) 터치 스크린 디스플레이를 수용하는 비용보다 일반적으로 상당히 낮다. 모션 센서(465)와 같은 전자 구성요소들의 크기가 물리적인 버튼의 크기보다 상당히 더 작을 수 있는 것이 추가로 고려된다(이는 물리적인 버튼의 크기가 손에 의한 사용자 동작을 허용하기에 충분히 크게 유지되어야 하기 때문임).

다른 접근법은, 사용자가 전자 증기 제공 시스템을 위한 입력 디바이스로서의 역할을 하는 스마트폰과 같은 외부 디바이스를 갖도록 하는 것이며, 그 후 데이터는 외부 디바이스로부터 전자 증기 제공 시스템으로(그리고 그 반대로) 유선 및/또는 무선 통신 설비를 통해 전송된다. 이러한 접근법은 증가된 범위 및 데이터 입력을 위한 유연성을 가지지만, 이는 사용자가 용이하게 이용가능한 적합한 외부 디바이스를 가지는 것에 의존한다 ─ 이는 항상 그렇지는 않을 수 있다. 이에 반해, 사용자 입력 메커니즘으로서 AI 모델(480)의 사용은 어떠한 외부 장비에도 의존하지 않는다.

사용자 입력을 위한 추가의 접근법은, 사용자에 의해 수행되는 소정의 단순한 액션들 ― 예를 들어, 전자 증기 제공 시스템을 고체 표면에 대해 태핑하는 것 ― 을 검출하기 위해 단지 가속도계만을 전자 에어로졸 제공 시스템 내로 통합시키는 것이다. 그러나, 이러한 유형의 접근법은 다시 상대적으로 제한되고, 본원에 설명된 바와 같은 사용자 입력 메커니즘을 위한 AI 모델(480)의 사용과 비교하여 실현될 수 있는 데이터 입력의 유형 및 범위에 대해 유연하지 않다.

또한, 사용자 입력으로서 모션 센서(465) 및 AI 모델(480)의 사용은 기존의 사용자 입력 설비들을 보완하는 (반드시 대체하기보다는) 역할을 할 수 있다는 것이 이해될 것이다. 이에 대한 일 예로서, 회로 링크를 물리적으로 개방하거나 폐쇄하는 기계적 온/오프 버튼이 제공될 수 있다(오프 상태를 위한 회로에 물리적인 파괴를 가지는 것은, 예를 들어, 시스템의 우발적인 활성화에 대해, 약간 더 큰 보호를 제공할 수 있음).

본원에 설명되는 AI 모델(480)은 넓은 범위의 통계적 및 컴퓨팅 구조들, 예컨대, 신경망들, 지지-벡터 기계들, 베이지안 분류기들(Bayesian classifiers), 기계 학습 시스템들 등을 포함하는 임의의 적합한 AI 플랫폼 상에서 구현될 수 있다. AI 모델은 일반적으로, 예를 들어, 모델을 설치 및/또는 업데이트하기 위해, 잠재적으로 스마트폰 또는 테블릿 컴퓨터와 같은 외부 디바이스로부터의 지원으로, 에어로졸 제공 디바이스 자체 상에 구현된다.

보다 일반적으로, 본원에 개시된 바와 같은 전자 증기 제공 시스템은 전자 증기 제공 시스템의 움직임과 시스템에 대한 심볼의 사용자 입력 사이의 공간 상관관계(spatial correlation)를 포함한다. 전자 증기 제공 시스템은, 이러한 상관관계를 사용하여 전자 증기 제공 시스템의 검출된 움직임으로부터 사용자가 시스템에 입력하고 있는 대응하는 심볼로 매핑하는 분류기를 포함할 수 있다.

본원에 설명된 AI-지원되는 사용자 입력 설비는, 가연성 에어로졸 제공 시스템, 비가연성 에어로졸 제공 시스템 또는 에어로졸이 없는 전달 시스템을 포함하는 다양한 디바이스들에서 구현될 수 있다.

본원에 설명된 바와 같이, 3D 자이로스코프 및 가속도계 센서들을 전자 에어로졸 제공 시스템 또는 디바이스 내로, 예를 들어, 그러한 디바이스의 회로 기판 상에 매립하는 것은, 터치스크린을 추가하는 것보다 일반적으로 저렴하고 복잡하다. 그 다음, 콤팩트한 기계 학습 모델은 기계적인 동작들을 보완하거나 심지어 완전히 대체하기 위해 (3D 자이로스코프 및 가속도계 센서들로부터의 모션 데이터에 기초하여) 소비자 제스처들을 인식하도록 트레이닝되고 그리고 전개될 수 있다. 소정 액션들은 모델, 예를 들어, 디바이스를 활성화시키기 위해 "체크표시", 디바이스를 잠금하기 위해 "원(circle)" 등으로 미리 만들어질 수 있다. 일부 구현예들에서, 소비자들은, 예를 들어, "잠금해제" 조합을 특정하기 위해, 컴패니언 앱(companion app)을 사용함으로써, 맞춤식 제스처들을 모델 내로 트레이닝시킬 수 있을 수 있다. 시스템 또는 디바이스로 만들어진 소비자 제스처들을 인식하기 위해 기계 학습 모델들을 동작시키는 것은, (특히) 시스템을 "스마트" 제품으로서 구별시키는 것을 도울 수 있으며; 하나 이상의 기계적인 부품들을 보다 저렴하고 보다 작은 전자 센서들로 대체함으로써 시스템의 비용 및/또는 크기를 잠재적으로 감소시키며; 그리고/또는 소비자의 스마트 홈 네트워크 및 일상 생활 활동들에 시스템을 통합시키는 것을 도울 수 있다.

공간에서 배향들에 대한 절대 값들을 제공할 수 있는 9-축 모션 센서를 포함하는 전자 에어로졸 제공 시스템(또는 따라서 디바이스 형성 부분)이 본원에 또한 설명되어 있다. 예를 들어, 9-축 모션 센서는 3-축 자이로스코프, 3-축 가속도계, 및 3-축 나침반을 조합할 수 있으며, 그리고 이들은 단일 칩 상에 함께 위치될 수 있다. 9-축 모션 센서로부터의 출력은 본원에 설명되는 바와 같이, 또는 임의의 다른 적절한 목적을 위해 AI 모델에 대한 입력으로서 사용될 수 있다.

본원에 설명된 다양한 실시예들은 단지 이해를 돕고, 그리고 청구된 특징들을 교시하도록 제시된다. 이들 실시예들은, 단지 실시예들의 대표적 샘플로서 제공되며 그리고 총망라하고 그리고/또는 배타적인 것은 아니다. 본원에 설명된 이점들, 실시예들, 예들, 기능들, 특징들, 구조들 및/또는 다른 양태들은, 청구항들에 의해 규정된 바와 같은 본 발명의 범주에 대한 제한들 또는 청구항들과의 등가물에 대한 제한들로 고려되지 않으며, 그리고 다른 실시예들이 활용될 수 있고, 변경예들이 청구된 발명의 범주로부터 벗어나지 않고 이루어질 수 있음이 이해되어야 한다. 본 발명의 다양한 실시예들은 본원에 구체적으로 설명된 것들 이외의 다른 개시된 요소들, 구성요소들, 특징들, 부품들, 단계들, 수단들 등의 적절한 조합들을 적합하게 포함하거나, 이들로 구성되거나, 또는 이들을 필수적 요소로 하여 구성(consist essentially of)될 수 있다. 게다가, 본 개시는 현재 청구된 것이 아니라 미래에 청구될 다른 발명들을 포함할 수 있다.

Claims (22)

1. 전자 에어로졸 제공 시스템(electronic aerosol provision system)으로서,
   상기 시스템은 모션(motion) 센서, 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스(computing device), 및 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스에서 실행되도록 구성되는 인공 지능(AI) 모델을 포함하고, 상기 모델은 다수의 문자들의 알파벳을 규정하며, 각각의 문자는 이동 패턴에 대응하며;
   상기 AI 모델은, 상기 전자 에어로졸 제공 시스템의 공간적 모션을 나타내는 모션 센서로부터 데이터를 수신하고, 그리고 상기 수신된 데이터에 기초하여, 상기 전자 에어로졸 제공 시스템의 공간적 모션이 특정 문자의 움직임(movement) 패턴과 일치할 때, 상기 전자 에어로졸 제공 시스템에 대한 사용자 입력으로서 다수의 문자들의 알파벳으로부터 특정 문자를 구별하도록 추가로 구성되는,
   전자 에어로졸 제공 시스템.
2. 제1 항에 있어서,
   상기 모션 센서는 3-축 선형 모션 또는 가속도 데이터를 출력하도록 구성되는,
   전자 에어로졸 제공 시스템.
3. 제1 항 또는 제2 항에 있어서,
   상기 모션 센서는 3-축 각도 모션 또는 가속도 데이터를 출력하도록 구성되는,
   전자 에어로졸 제공 시스템.
4. 제1 항 내지 제3 항 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 모션 센서는 3-축 절대 공간 배향 데이터를 출력하도록 구성되는,
   전자 에어로졸 제공 시스템.
5. 제1 항 내지 제4 항 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 모션 센서는 적어도 10 Hz, 바람직하게는 적어도 20 Hz, 바람직하게는 적어도 40 Hz, 바람직하게는 적어도 65 Hz, 바람직하게는 적어도 100 Hz의 속도(rate)로 모션 데이터의 샘플들을 수집하도록 구성되는,
   전자 에어로졸 제공 시스템.
6. 제5 항에 있어서,
   상기 모션 센서는 0.001 내지 0.01초 범위의 간격으로 상기 모션 데이터의 샘플들을 수집하도록 구성되는,
   전자 에어로졸 제공 시스템.
7. 제1 항 내지 제6 항 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 모션 센서는 시간 윈도우(time window) 동안 발생하는 모션 데이터의 다수의 샘플들을 조립하고, 각각의 시간 윈도우에 대해, AI 모델로의 다수의 모션 데이터 샘플들을 함께 전송하도록 구성되는,
   전자 에어로졸 제공 시스템.
8. 제1 항 내지 제7 항 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 AI 모델은 플랫 버퍼 파일(flat buffer file)로서 제공되는,
   전자 에어로졸 제공 시스템.
9. 제1 항 내지 제8 항 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 알파벳은 5 개 이상의 문자들, 바람직하게는 10 개 이상의 문자들, 바람직하게는 20 개 이상의 문자들, 바람직하게는 40 개 이상의 문자들을 보유하는,
   전자 에어로졸 제공 시스템.
10. 제1 항 내지 제9 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 알파벳은 20 내지 60 개의 문자들을 보유하는,
    전자 에어로졸 제공 시스템.
11. 제1 항 내지 제10 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 문자들은 상기 전자 에어로졸 제공 시스템에 대한 추상적이고 상징적인 사용자 입력을 나타내는,
    전자 에어로졸 제공 시스템.
12. 제1 항 내지 제11 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 문자들은 다음의 동작들; 상기 전자 에어로졸 제공 시스템을 저전력 모드로 웨이크 업하는 것(wake up); 상기 전자 에어로졸 제공 시스템을 저전력 모드로 전송하는 것; 상기 전자 에어로졸 제공 시스템을 위한 전력 수준을 설정하는 것; 상기 전자 에어로졸 제공 시스템에 대한 가열기 프로파일(heater profile)을 설정하는 것; 및 상기 전자 에어로졸 제공 시스템의 사용을 위해 상기 가열기에 대한 전력을 개시하는 것; 중 하나 이상의 동작을 입력하는데 사용되는,
    전자 에어로졸 제공 시스템.
13. 제1 항 내지 제12 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 문자들은 상기 전자 에어로졸 제공 시스템을 잠금 및/또는 잠금해제하는데 사용되며,
    상기 전자 에어로졸 제공 시스템은 증기를 발생시키기 위해 잠금해제되어야 하는,
    전자 에어로졸 제공 시스템.
14. 제1 항 내지 제13 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 AI 모델은 상기 모션 센서 데이터로부터 하나 이상의 문자들의 열(string)을 결정하도록 구성되는,
    전자 에어로졸 제공 시스템.
15. 제1 항 내지 제14 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 AI 모델은 상기 모션 센서 데이터로부터 문자들을 구별하도록 상기 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스 상에서 동작하는,
    전자 에어로졸 제공 시스템.
16. 제1 항 내지 제14 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 AI 모델은 상기 모션 센서 데이터로부터 문자들을 구별하기 위해 외부 시스템 상에 프로세싱의 적어도 일부를 오프로드(off-load)하는,
    전자 에어로졸 제공 시스템.
17. 제1 항 내지 제16 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 알파벳의 하나 이상의 문자들은, 상기 전자 에어로졸 제공 시스템에 현재 포함된 카트리지의 유형에 기초하여 상기 AI 모델에 의한 구별을 위해 활성화되거나 비활성화될 수 있는,
    전자 에어로졸 제공 시스템.
18. 제1 항 내지 제17 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 AI 모델은 기존의 것을 제거 또는 수정함으로써 그리고/또는 새로운 문자들을 추가함으로써 상기 알파벳을 변경시키기 위한 설비를 포함하는,
    전자 에어로졸 제공 시스템.
19. 제1 항 내지 제17 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 알파벳을 변경시키는 것은 외부 시스템과 상호작용함으로써 수행되는,
    전자 에어로졸 제공 시스템.
20. 전자 에어로졸 제공 시스템을 작동시키는 방법으로서,
    상기 시스템은 모션 센서, 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스, 및 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스에서 실행되도록 구성되는 인공 지능(AI) 모델을 포함하고, 상기 모델은 다수의 문자들의 알파벳을 규정하며, 각각의 문자는 이동 패턴에 대응하며;
    상기 방법은,
    AI 모델에 의해, 상기 전자 에어로졸 제공 시스템의 공간적 모션을 나타내는, 모션 센서로부터 데이터를 수신하는 단계; 및
    상기 수신된 데이터에 기초하여, 상기 전자 에어로졸 제공 시스템의 공간적 모션이 특정한 문자의 움직임 패턴과 일치할 때, 상기 전자 에어로졸 제공 시스템에 대한 사용자 입력으로서 다수의 문자들의 알파벳으로부터 특정 문자를 구별하는 단계를 포함하는,
    전자 에어로졸 제공 시스템을 작동시키는 방법.
21. 전자 에어로졸 제공 시스템의 제어 유닛(control unit)으로서 사용하기 위한 디바이스로서,
    상기 디바이스는 모션 센서, 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스, 및 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스에서 실행되도록 구성되는 인공 지능(AI) 모델을 포함하고, 상기 모델은 다수의 문자들의 알파벳을 규정하며, 각각의 문자는 이동 패턴에 대응하며;
    상기 AI 모델은 상기 제어 유닛의 공간적 모션을 나타내는 모션 센서로부터 데이터를 수신하고, 그리고 수신된 상기 데이터에 기초하여, 상기 제어 유닛의 공간적 모션이 특정 문자의 움직임 패턴과 일치할 때, 상기 제어 유닛에 대한 사용자 입력으로서 다수의 문자들의 알파벳으로부터 특정 문자를 식별하도록 추가로 구성되는,
    전자 에어로졸 제공 시스템의 제어 유닛으로서 사용하기 위한 디바이스.
22. 카트리지 및 제21 항의 디바이스를 포함하는,
    전자 에어로졸 제공 시스템.

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