KR20230016444A

KR20230016444A - 안무 동작의 피드백을 제공하기 위한 전자 장치 및 그 전자 장치에서의 동작 방법

Info

Publication number: KR20230016444A
Application number: KR1020210097941A
Authority: KR
Inventors: 김보겸; 김은서; 신사무엘; 이서희; 조찬희
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2021-07-26
Filing date: 2021-07-26
Publication date: 2023-02-02

Abstract

본 문서는 안무 동작의 피드백을 제공하기 위한 전자 장치 및 그 전자 장치에서의 동작 방법에 관한 것으로서, 전자 장치는, 메모리 및 상기 메모리와 전기적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서를 포함하며, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 제1 영상 및 제2 영상을 획득하고, 상기 제1 영상에 포함된 객체의 움직임 동작들을 기반하여 제1 관절 모델 및 상기 제2 영상에 포함된 객체의 움직임 동작들을 기반하여 제2 관절 모델을 획득하고, 상기 제1 관절 모델 및 상기 제2 관절 모델의 동기화를 수행하고, 상기 제1 관절 모델을 기반하여 제1 안무 동작들의 제1 세부 안무 동작들을 식별하고, 상기 제2 관절 모델을 기반하여 제2 안무 동작들의 제2 세부 안무 동작들을 식별하고, 상기 제1 세부 안무 동작들 및 상기 제2 세부 안무 동작들을 비교하여 동작 차이에 따른 피드백 정보를 획득하고, 상기 피드백 정보를 기반하여 상기 제2 영상에 포함된 상기 객체의 움직임 동작들에 대응하여 상기 식별된 제2 안무 동작들에 대한 안내 정보를 제공하도록 설정될 수 있다. 다른 실시예도 가능하다.

Description

안무 동작의 피드백을 제공하기 위한 전자 장치 및 그 전자 장치에서의 동작 방법{ELECTRONIC DEVICE FOR PROVIDING FEEDBACK OF CHOREOGRAPHY MOTIONS AND METHOD OF OPERATING THE SAME}

본 문서의 다양한 실시 예들은 영상들을 이용하여 안무 동작의 정보를 제공하기 위한 전자 장치 및 방법에 관한 것이다.

전자 장치가 사용자의 편의를 위해 다양한 형태로 발전하고 있으며, 다양한 서비스 또는 기능을 제공되고 있다.

전자 장치의 다양한 서비스 또는 기능 실행에 따른 정보들 중에는 영상을 촬영하여 촬영된 영상을 공유하거나, 다양한 서비스 제공자들로부터 공유되는 영상들을 제공받을 수 있다. 전자 장치는 촬영된 영상 또는 공유된 영상을 통해 다양한 정보를 획득하고, 학습할 수 있다.

최근에는 춤과 같이 배우기 어려운 분야도 전문가를 통해 춤 영상의 콘텐츠가 제공됨에 따라 영상에서 제공되는 춤 동작들을 학습할 수 있게 되었다.

종래에는 사용자가 춤 동작을 학습하기 위해서 전문가에 의해 촬영된 춤 영상을 보고 그대로 따라서 춤 동작을 연습하였으며, 전자 장치는 전문가에 의해 촬영된 타겟 영상과 사용자가 촬영 영상을 단순 비교하여 사용자가 직접 틀린 동작을 찾아야만 했다.

사용자의 춤 동작을 확인하기 위해서는 특수 카메라 또는 움직임을 감지하기 위한 센서들을 착용하여 획득한 정보를 기반하여 사용자의 춤 동작의 문제점을 확인할 수 있었다.

본 문서의 일 실시 예에 따르면, 춤 영상들을 이용하여 영상들 각각 포함된 사용자의 안무 동작들 및 타겟 안무 동작들을 식별하고, 사용자의 안무 동작들에 대한 피드백을 제공하기 위한 전자 장치 및 그 전자 장치에서의 동작 방법이 제공될 수 있다.

본 문서의 일 실시예에 따르면, 전자 장치는, 메모리 및 상기 메모리와 전기적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서를 포함하며, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 제1 영상 및 제2 영상을 획득하고, 상기 제1 영상에 포함된 객체의 움직임 동작들을 기반하여 제1 관절 모델 및 상기 제2 영상에 포함된 객체의 움직임 동작들을 기반하여 제2 관절 모델을 획득하고, 상기 제1 관절 모델 및 상기 제2 관절 모델의 동기화를 수행하고, 상기 제1 관절 모델을 기반하여 제1 안무 동작들의 제1 세부 안무 동작들을 식별하고, 상기 제2 관절 모델을 기반하여 제2 안무 동작들의 제2 세부 안무 동작들을 식별하고, 상기 제1 세부 안무 동작들 및 상기 제2 세부 안무 동작들을 비교하여 동작 차이에 따른 피드백 정보를 획득하고, 상기 피드백 정보를 기반하여 상기 제2 영상에 포함된 상기 객체의 움직임 동작들에 대응하여 상기 식별된 제2 안무 동작들에 대한 안내 정보를 제공하도록 설정될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치에서의 동작 방법은 제1 영상 및 제2 영상을 획득하는 동작, 상기 제1 영상에 포함된 객체의 움직임 동작들을 기반하여 제1 관절 모델 및 상기 제2 영상에 포함된 객체의 움직임 동작들을 기반하여 제2 관절 모델을 획득하는 동작, 상기 제1 관절 모델 및 상기 제2 관절 모델의 동기화를 수행하는 동작, 상기 제1 관절 모델을 기반하여 제1 안무 동작들의 제1 세부 안무 동작들을 식별하고, 상기 제2 관절 모델을 기반하여 제2 안무 동작들의 제2 세부 안무 동작들을 식별하는 동작, 상기 제1 세부 안무 동작들 및 상기 제2 세부 안무 동작들을 비교하여 동작 차이에 따른 피드백 정보를 획득하는 동작 및 상기 피드백 정보를 기반하여 상기 제2 영상에 포함된 상기 객체의 움직임 동작들에 대응하여 상기 식별된 제2 안무 동작들에 대한 안내 정보를 제공하는 동작을 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치는 특수 카메라 또는 움직임을 감지하기 위한 센서들 없이도 영상들만으로 간편하게 사용자의 안무 동작들 및 타겟 안무 동작들을 식별하고, 사용자의 안무 동작들 및 타겟 안무 동작들을 비교하여 사용자의 안무 동작들에 대한 피드백 정보를 제공할 수 있으며, 사용자의 안무 동작들 및 타겟 안무 동작들 간의 정확한 동기화를 통해 보다 정확한 피드백 정보를 제공할 수 있다.

도 1은 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블록도이다.
도 2a 및 도 2b는 일 실시예에 따른 전자 장치에서 안무 동작의 피드백을 제공하기 위한 예를 도시한 도면들이다.
도 3은 일 실시예에 따른 전자 장치에서의 동작 방법의 예를 나타내는 도면이다.
도 4는 일 실시예에 따른 전자 장치에서 각 영상의 안무 동작들을 식별하기 위한 예를 도시한 도면이다.
도 5는 일 실시예에 따른 전자 장치에서 각 영상의 안무 동작들을 식별하기 위한 예를 도시한 도면이다.
도 6은 일 실시예에 따른 전자 장치에서 각 영상의 안무 동작들을 식별하기 위한 예를 도시한 도면이다.
도 7은 일 실시예에 따른 전자 장치에서의 영상들의 안무 동작들을 식별하는 동작의 예를 도시한 도면이다.
도 8은 일 실시예에 따른 전자 장치에서의 안무 동작들에 대한 피드백 정보를 획득하는 동작의 예를 도시한 도면이다.
도 9는 일 실시예에 따른 전자 장치에서의 안무 동작들에 대한 피드백 정보를 획득하는 동작의 예를 도시한 도면이다.
도 10a 내지 도 10e는 일 실시예에 따른 전자 장치에서의 동작 방법의 예를 나타내는 도면들이다.
도면의 설명과 관련하여, 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일 또는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.

이하, 첨부된 도면들을 참조하여 다양한 실시예에 따른 전자 장치에 대해서 살펴본다. 다양한 실시예에서 이용되는 사용자라는 용어는 전자 장치를 사용하는 사람 또는 전자 장치를 사용하는 장치(예를 들어, 인공지능 전자 장치)를 지칭할 수 있다.

도 1은, 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)의 블록도이다. 도 1을 참조하면, 네트워크 환경(100)에서 전자 장치(101)는 제 1 네트워크(198)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(102)와 통신하거나, 또는 제 2 네트워크(199)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(104) 또는 서버(108) 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 1eMBB 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 2a 및 도 2b는 일 실시예에 따른 전자 장치에서 안무 동작의 피드백을 제공하기 위한 예를 도시한 도면들이다.

도 1, 도 2a 및 도 2b를 참조하면, 일 실시예에 따른 전자 장치(101)의 적어도 하나의 프로세서(120)는 영상에 포함된 안무 동작들을 분석하여 안무 피드백 정보를 제공하기 위한 어플리케이션을 실행하고, 실행된 어플리케이션의 실행 화면들을 표시하도록 디스플레이 모듈(160)을 제어할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 적어도 하나의 프로세서(120)는 제1 영상(예: 타겟 영상)(210) 및 제2 영상(예: 사용자 영상)(220)을 획득하고, 획득한 제1 영상(210) 및 제2 영상(220)을 재생하기 위한 실행 화면(161)을 표시하도록 디스플레이 모듈(160)을 제어할 수 있다. 적어도 하나의 프로세서(120)는 제1 영상(210)의 재생을 위한 객체(231), 제2 영상(220)의 재생을 위한 객체(232), 제1 영상(210) 및 제2 영상(220)을 비교 분석하기 위한 객체(233), 제1 영상(210) 및/또는 제2 영상(220)의 동작 안무들을 구분하기 위한 지정된 구간들을 나타내는 객체(234) 또는 영상(210) 및/또는 제2 영상(220)의 재생에 따른 재생 시간을 지시하는 객체(235) 중 적어도 하나를 실행 화면(161)에 표시하도록 디스플레이 모듈(160)을 제어할 수 있다. 적어도 하나의 프로세서(120)는 객체들(231, 232, 233, 234 및 235) 외에도 안무 동작 분석 및 안무 피드백 정보를 제공하기 위한 다양한 객체들을 더 표시할 수 있다. 여기서, 객체들(231, 232, 233, 234 및 235)은 예를 들어, 사용자 선택이 가능한 사용자 인터페이스 정보, 메뉴, 기능 또는 아이콘일 수 있다.

일 실시예에 따른 적어도 하나의 프로세서(120)는 안무 피드백 정보 요청에 응답하여, 제1 영상(210) 및 제2 영상(220)을 분석하여 각각 제1 영상(210)의 제1 관절 모델 및 제2 영상(220)의 제1 관절 모델을 획득할 수 있다. 예를 들어, 적어도 하나의 프로세서(120)는 실행 화면(161)에 표시된 객체(233)의 선택 입력이 수신될 때, 안무 피드백 정보의 요청이 있는 것으로 식별할 수 있다. 적어도 하나의 프로세서(120)는 제1 영상(210) 및/또는 제2 영상(220)에 음원이 포함된 경우, 음원을 분석하여 음원 분석 정보를 획득할 수 있다. 여기서, 제1 영상(210)에 포함된 음원 및 제2 영상(220)에 포함된 음원은 동일한 음원일 수 있다.

일 실시예에 따른 적어도 하나의 프로세서(120)는 제1 영상(210)을 분석하여 획득한 제1 관절 모델과 제2 영상(220)을 분석하여 획득한 제2 관절 모델 간의 동기화를 수행할 수 있다. 적어도 하나의 프로세서(120)는 제1 관절 모델 및 제2 관절 모델 각각에서 지정된 조건으로 구간들을 구분하고, 제1 관절 모델 및 제2 관절 모델 각각에서 구분된 구간들별로 동기화를 수행할 수 있다. 예를 들어, 적어도 하나의 프로세서(120)는 제1 관절 모델 및 제2 관절 모델의 시작 시점(최초 시작 시점 또는 구간별 시작 시점)을 기준으로 동기화를 수행할 수 있다. 예를 들어, 적어도 하나의 프로세서(120)는 제1 영상(210) 및 제2 영상(220)이 음원을 포함하는 경우, 음원의 시작 시점(예: 음원의 최초 시작 시점 또는 박자별로 구분된 구간별 시작 시점)을 기준으로 동기화를 수행할 수 있다. 적어도 하나의 프로세서(120)는 실행 화면(161)에서 구분된 구간들을 나타내는 객체(234)를 이용하여 분석하고자 하는 적어도 하나의 구간이 선택되면, 선택된 적어도 하나의 구간에 대응하는 제1 영상(210)의 일부 및 제1 영상(220)의 일부를 실행 화면(161)에 표시(또는 재생)하고, 표시된 제1 영상(210)의 일부에 대응하는 제1 관절 모델의 구간 및 표시된 제2 영상(220)의 일부에 대응하는 제2 관절 모델의 구간을 비교할 수 있다.

일 실시예에 따른 적어도 하나의 프로세서(120)는 구분된 구간별로 제1 관절 모델 및 제2 관절 모델을 비교하여 구간별로 제1 안무 동작들 및 제2 안무 동작들을 검출하고, 제1 안무 동작들에서 신체 부위(예: 팔, 다리, 목, 어깨, 허리, 골반 또는 다른 신체 부위 중 적어도 하나)별 관절 정보(예: 관절의 움직임 각도 또는 관절의 움직임 이동 거리)를 기반하여 제1 세부 안무 동작들을 검출하고, 제2 안무 동작들에서 신체 부위(예: 팔, 다리, 목, 어깨, 허리, 골반 또는 다른 신체 부위 중 적어도 하나)별 절 정보(예: 관절의 움직임 각도 또는 관절의 움직임 이동 거리)를 기반하여 제2 세부 안무 동작들을 검출할 수 있다. 적어도 하나의 프로세서(120)는 구간별로 제1 세부 안무 동작들 및 제2 세부 안무 동작들을 비교하여, 동작 차이를 확인하고, 확인된 동작 차이에 따른 안무 동작의 피드백 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 안무 동작의 피드백 정보는 동작 수행 여부, 동작 타이밍, 동작 크기 또는 동작의 세부적인 힘 조절에 관련된 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따른 적어도 하나의 프로세서(120)는 피드백 정보를 기반하여 제2 영상(220)에 포함된 안무 동작들에 대한 안내 정보를 제공할 수 있다. 도 2b에 도시된 바와 같이, 적어도 하나의 프로세서(120)는 실행 화면(161)에 표시된 제2 영상(220)을 표시한 영역에 중첩 또는 인접하여 안내 정보(241 및/또는 243)를 표시하도록 디스플레이 모듈(160)을 제어할 수 있다. 적어도 하나의 프로세서(120)는 안내 정보를 음성 정보로 출력하도록 오디오 모듈(170)을 제어할 수 있다. 예를 들어, 안내 정보는 제2 영상(220)에 포함된 객체의 움직임 동작들에 대응하여 정확한 안무 동작을 유도하기 위한 그래픽 요소(또는 시각적 효과), 이미지, 텍스트 또는 음성 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따른 적어도 하나의 프로세서(120)는 실행 화면(161)에 표시된 객체(235)를 이용하여 영상 재생 요청을 수신하면, 제1 영상(210) 및 제2 영상(220)을 동기화하여 재생할 수 있으며, 제2 영상(220)의 재생에 대응하여 제공되는 안내 정보(241 및/또는 243)를 표시할 수 있다. 예를 들어, 적어도 하나의 프로세서(120)는 안내 정보(241 및/또는 243)와 함께 제2 영상(220)만을 재생할 수 있다. 적어도 하나의 프로세서(120)는 실행 화면(161)에 표시된 객체(235)를 이용하여 재생 시점이 선택되면, 선택된 재생 시점부터 안내 정보와 함께 제1 영상(210)을 표시 및/또는 제2 영상(220)을 재생할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 적어도 하나의 프로세서(120)는 피드백 정보를 제공할 때, 제1 관절 모델에 포함된 제1 관절 정보를 기반하여 제1 안무 동작들의 중요도 정보를 획득하고, 중요도 정보를 기반하여 상기 제1 안무 동작들 중에서 유의미한 제1 안무 동작들을 선별할 수 있다. 적어도 하나의 프로세서(120)는 선별된 제1 안무 동작들에서 중요도 정보를 기반하여 우선 순위를 설정할 수 있다. 적어도 하나의 프로세서(120)는 설정된 우선 순위에 따라 피드백 정보를 획득할 수 있다.

도 1 및 도 2a 및 도 2b를 참조하면, 일 실시 예에 따른 전자 장치(101)는 안무 동작들의 피드백을 제공하기 위기 위한 소프트웨어 모듈(미도시)(예: 도 1의 프로그램(140))을 구현할 수 있다. 전자 장치(101)의 메모리(130)는 소프트웨어 모듈을 구현하기 위해 명령어들(예: 인스트럭션들(instructions))을 저장할 수 있다. 적어도 하나의 프로세서(120)는 소프트웨어 모듈을 구현하기 위해 메모리(130)에 저장된 명령어들을 실행시킬 수 있고, 소프트웨어 모듈의 기능과 연관된 하드웨어(예: 도 1의 디스플레이 모듈(160), 오디오 모듈(170) 또는 통신 모듈(190))을 제어할 수 있다. 도 2를 참조하면, 일 실시 예에 따른 전자 장치(101)의 소프트웨어 모듈은 커널(또는 HAL)(210), 프레임워크(예: 도 1의 미들웨어(144)) 및 어플리케이션(예: 도 1의 어플리케이션(146))을 포함하여 설정될 수 있다. 소프트웨어 모듈의 적어도 일부는 전자 장치(101) 상에 프리로드(preload) 되거나, 서버(예: 서버(108))로부터 다운로드(download) 가능할 수 있다. 어플리케이션은 외부 전자 장치(예: 서버(108) 또는 전자 장치(102, 104))로부터 수신된 어플리케이션을 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 어플리케이션은 프리로드 어플리케이션(preloaded application) 또는 서버로부터 다운로드 가능한 제3자 어플리케이션(third party application)을 포함할 수 있다. 도시된 실시 예에 따른 소프트웨어 모듈의 구성요소들 및 구성요소들의 명칭은 운영 체제의 종류에 따라서 달라질 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 소프트웨어 모듈의 적어도 일부는 소프트웨어, 펌웨어, 하드웨어, 또는 이들 중 적어도 둘 이상의 조합으로 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈의 적어도 일부는, 예를 들면, 프로세서(예: AP)에 의해 구현(implement)(예: 실행)될 수 있다. 소프트웨어 모듈(201)의 적어도 일부는 적어도 하나의 기능을 수행하기 위한, 예를 들면, 모듈, 프로그램, 루틴, 명령어 세트(sets of instructions) 또는 프로세스 중을 포함할 수 있다.

이와 같이, 일 실시 예에서는 도 1, 도 2a 및 도 2b의 전자 장치(101)를 통해 전자 장치의 주요 구성 요소에 대해 설명하였다. 그러나 다양한 실시 예에서는 도 1, 도 2a 및 도 2b를 통해 도시된 구성 요소가 모두 필수 구성 요소인 것은 아니며, 도시된 구성 요소보다 많은 구성 요소에 의해 전자 장치(101)가 구현될 수도 있고, 그 보다 적은 구성 요소에 의해 전자 장치(101)가 구현될 수도 있다. 또한, 도 1, 도 2a 및 도 2b를 통해 상술한 전자 장치(101)의 주요 구성 요소의 위치는 다양한 실시 예에 따라 변경 가능할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(예, 도 1, 도 2a 및 도 2b의 전자 장치(101))는 메모리 및 상기 메모리와 전기적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서를 포함하며, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 제1 영상 및 제2 영상을 획득하고, 상기 제1 영상에 포함된 객체의 움직임 동작들을 기반하여 제1 관절 모델 및 상기 제2 영상에 포함된 객체의 움직임 동작들을 기반하여 제2 관절 모델을 획득하고, 상기 제1 관절 모델 및 상기 제2 관절 모델의 동기화를 수행하고, 상기 제1 관절 모델을 기반하여 제1 안무 동작들의 제1 세부 안무 동작들을 식별하고, 상기 제2 관절 모델을 기반하여 제2 안무 동작들의 제2 세부 안무 동작들을 식별하고, 상기 제1 세부 안무 동작들 및 상기 제2 세부 안무 동작들을 비교하여 동작 차이에 따른 피드백 정보를 획득하고, 상기 피드백 정보를 기반하여 상기 제2 영상에 포함된 상기 객체의 움직임 동작들에 대응하여 상기 식별된 제2 안무 동작들에 대한 안내 정보를 제공하도록 설정될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 제1 관절 모델은 상기 제1 영상에 포함된 상기 객체의 움직임 동작을 분석하여 획득한 신체 부위별 제1 관절 정보를 포함하고, 상기 제2 관절 모델은 상기 제2 영상에 포함된 상기 객체의 움직임 동작을 분석하여 획득한 신체 부위별 제2 관절 정보를 포함하고, 상기 제1 관절 정보 및 상기 제2 관절 정보는 관절의 움직임 각도, 움직임 방향 또는 움직임 이동 거리 중 적어도 하나의 정보를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 제1 관절 모델 및 상기 제2 관절 모델을 각각 지정된 구간들로 구분하고, 상기 지정된 구간별로, 상기 제1 관절 정보를 기반하여 상기 제1 세부 안무 동작들을 식별하고, 상기 제1 관절 정보를 기반하여 신체 부위별 상기 제2 세부 안무 동작들을 식별하고, 상기 지정된 구간별로 상기 피드백 정보를 획득하도록 설정될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 제1 세부 안무 동작들 및 상기 제2 세부 안무 동작들은 각각 신체 부위별 세부 안무 동작들을 포함하며, 신체 부위별로 식별된 상기 제1 세부 안무 동작들을 합하여 상기 제1 영상에 포함된 상기 객체의 움직임 동작에 상응하는 상기 제1 안무 동작들을 식별하고, 신체 부위별로 식별된 상기 제2 세부 안무 동작들을 합하여 상기 제2 영상에 포함된 상기 객체의 움직임 동작에 상응하는 상기 제2 안무 동작들을 식별하도록 설정될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 제2 영상에 포함된 음원을 지정된 박자 별로 구분하고, 상기 지정된 박자를 기반하여 상기 동기화를 수행하고, 상기 음원의 지정된 박자를 기반하여, 상기 제1 관절 모델 및 상기 제2 관절 모델을 각각 지정된 구간들을 구분하도록 설정될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 피드백 정보는 동작 수행 여부, 동작 타이밍, 동작 크기 또는 동작의 세부적인 힘 조절에 관련된 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 디스플레이 모듈을 더 포함하며, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 제2 영상에 포함된 객체의 움직임 동작들에 대응하여 정확한 안무 동작을 유도하기 위한 상기 안내 정보를 상기 제 2 영상이 표시된 영역에 중첩 또는 인접하여 표시하도록 상기 디스플레이 모듈을 제어하며, 상기 안내 정보는 상기 제2 영상에 포함된 객체의 움직임 동작들에 대응하여 정확한 안무 동작을 유도하기 위한 그래픽 요소, 이미지, 텍스트 또는 음성 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 통신 모듈을 더 포함하며, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 제2 영상에 포함된 객체의 움직임 동작들에 대응하여 정확한 안무 동작을 유도하기 위한 상기 안내 정보를 외부 전자 장치로 전송하도록 상기 통신 모듈을 제어하도록 설정될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 제1 관절 모델에 포함된 제1 관절 정보를 기반하여 상기 제1 안무 동작들의 중요도 정보를 획득하고, 상기 중요도 정보를 기반하여 상기 제1 안무 동작들 중에서 유의미한 제1 안무 동작들을 선별하고, 상기 선별된 제1 안무 동작들에서 상기 중요도 정보를 기반하여 우선 순위를 설정하고, 상기 우선 순위에 따라 상기 피드백 정보를 획득하도록 설정될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 제1 관절 모델의 시작 시점을 기준으로 상기 제2 관절 모델의 시작 시점을 동기화하고, 상기 시작 시점이 동기화된 상기 제1 관절 모델 및 상기 제2 관절 모델을 각각 지정된 구간들로 구분하고, 상기 제1 관절 모델의 상기 각 구간의 시작 시점 및 상기 제2 관절 모델의 상기 각 구간의 시작 시점을 동기화하도록 설정될 수 있다.

이하, 상술한 도 1, 도 2a 및 도 2b를 참조하여 설명한 전자 장치에서의 동작 방법을 도면들을 참조하여 설명하기로 한다.

도 3은 일 실시 예에 따른 전자 장치에서의 동작 방법의 예를 나타내는 도면이다.

도 3을 참조하면, 일 실시 예에 따른 전자 장치(예: 도 1, 도 2a 및 도 2b의 전자 장치(101))는, 영상 분석을 통해 안무 동작을 안내하기 위한 정보를 제공하기 위한 어플리케이션을 실행하고, 실행된 어플리케이션에 의해 안무 동작을 안내하기 위한 기능들을 실행하고, 기능들의 실행에 따른 안내 정보를 제공할 수 있다. 전자 장치는 어플리케이션의 기능들의 실행에 따른 실행 화면들을 디스플레이 모듈(예: 도 1, 도 2a 및 도 2b의 디스플레이 모듈(160)) 표시에 표시할 수 있다.

301 동작에서, 전자 장치는 춤의 안무 동작들을 제공하는 제1 영상(예: 타겟 영상) 및 춤을 배우는 사용자의 제2 영상(예: 사용자 영상)을 획득할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 다른 외부 장치(예: 도 1의 전자 장치(102 또는 104) 또는 서버(108))로부터 제1 영상 및/또는 제2 영상을 수신하여 메모리(130)에 저장할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 카메라 모듈(180)을 통해 촬영된 제1 영상 및/또는 제2 영상을 메모리(130)에 저장할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 획득한 제1 영상 및 제2 영상을 실행된 어플리케이션의 화면(예: 도 2a 및 도 2b의 어플리케이션 화면(161))에 표시할 수 있다.

303 동작에서, 전자 장치는 제1 영상 및 제2 영상에 포함된 안무 동작들을 분석하여, 각각 제1 관절(skeleton) 모델 및 제2 관절(skeleton) 모델을 획득할 수 있다.

305 동작에서, 전자 장치는 획득한 제1 관절 모델 및 제2 관절 모델 간의 동기화를 수행할 수 있다. 전자 장치는 제1 관절 모델 및 제2 관절 모델 각각의 시작 시점을 기준으로 전체 동기를 맞출 수 있다. 전자 장치는 제1 관절 모델 및 제2 관절 모델 각각의 각 구간들의 시작 시점을 기준으로 각 구간들별로 세부 동기화를 수행할 수 있다.

307 동작에서, 전자 장치는 제1 관절 모델 및 제2 관절 모델을 기반하여 제1 영상 및 제2 영상에서 각각 안무 동작들을 식별(또는 검출)할 수 있다. 전자 장치는 상기 제1 관절 모델을 기반하여 제1 영상에 포함된 제1 안무 동작들을 식별하고, 상기 제2 관절 모델을 기반하여 제2 영상에 포함된 제2 안무 동작들을 식별할 수 있다. 식별된 제1 안무 동작들 및 식별된 제2 안무 동작들은 신체 부위별 세부 안무 동작들을 포함할 수 있다. 전자 장치는 지정된 구간별로 또는 선택된 적어도 하나의 지정된 구간에서 제1 관절 모델을 기반하여 제1 안무 동작들의 제1 세부 안무 동작들을 식별하고, 제2 관절 모델을 기반하여 제2 안무 동작들의 제2 세부 안무 동작들을 식별할 수 있다.

309 동작에서, 전자 장치는 식별된 제1 안무 동작들의 제1 세부 안무 동작들 및 제2 안무 동작들의 제2 세부 안무 동작들을 비교하여 동작 차이에 따른 피드백 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 지정된 구간별로 또는 선택된 적어도 하나의 지정된 구간에서 제1 세부 안무 동작들 및 제2 세부 안무 동작들을 비교하여 신체 부위별 동작 차이에 따른 피드백 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 피드백 정보는 동작 수행 여부, 동작 타이밍, 동작 크기 또는 동작의 세부적인 힘 조절에 관련된 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

311 동작에서, 전자 장치는 피드백 정보를 기반하여 제2 영상을 통해 식별된 사용자의 제2 안무 동작들에 대한 안내 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 어플리케이션 화면에서 표시되는 제2 영상에 포함된 객체(사용자를 나타내는 객체)의 움직임 동작들에 대응하여 제2 안무 동작들에 대한 안내 정보를 제공할 수 있다. 여기서, 제2 안무 동작들에 대한 안내 정보는 피드백 정보를 기반하여 제2 영상(220)에 포함된 객체의 움직임 동작들에 대응하여 정확한 안무 동작을 유도하기 위한 그래픽 요소(또는 시각적 효과), 이미지, 텍스트 또는 음성 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치는 도 2b에 도시된 바와 같이, 어플리케이션의 실행 화면(161)에 표시된 제2 영상(220)을 표시한 영역에 중첩 또는 인접하여 안내 정보(241 및/또는 243)를 디스플레이 모듈(160)에 표시할 수 있다. 전자 장치는 음성 정보로 오디오 모듈(도 1의 오디오 모듈(170))을 통해 출력할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치는 도 3의 309 동작에서 피드백 정보를 획득할 때, 제1 관절 모델에 포함된 제1 관절 정보를 기반하여 제1 안무 동작들의 중요도 정보를 획득하고, 중요도 정보를 기반하여 상기 제1 안무 동작들 중에서 유의미한 제1 안무 동작들을 선별할 수 있다. 전자 장치는 선별된 제1 안무 동작들에서 중요도 정보를 기반하여 우선 순위를 설정할 수 있다. 전자 장치는 설정된 우선 순위에 따라 피드백 정보를 획득할 수 있다.

도 4, 도 5 및 도 6은 일 실시예에 따른 전자 장치에서 각 영상의 안무 동작들을 식별하기 위한 예를 도시한 도면들이다.

도 3, 도 4, 도 5 및 도 6을 참조하면, 일 실시예에 따른 전자 장치(예: 도 1, 도 2a 및 도 2b의 전자 장치(101))는 도 3의 303 동작에서, 제1 영상(210)에서 춤을 추는 댄서를 나타내는 객체(401)를 식별하고, 제1 영상(210)의 프레임들을 비교하여 식별된 객체(401)의 움직임 동작에 따른 관절 정보를 획득할 수 있다. 제1 영상(210)에서 댄서들을 나타내는 다수의 객체가 식별되면, 식별된 객체들 중 어느 하나를 선택하여 선택된 객체의 움직임 동작에 따른 관절 정보를 획득할 수 있다. 전자 장치는 객체(401)의 움직임 동작을 신체 부위 별(팔, 다리, 목, 어깨, 허리, 골반 또는 이외 다른 신체 부위 중 적어도 하나)로 분석하여 관절 정보를 획득하고, 획득한 관절 정보를 기반하여 제1 관절 모델을 생성할 수 있다. 관절 정보는 관절의 각도, 방향 또는 이동 거리 중 적어도 하나의 정보를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치는 도 4의 (a)에 도시된 바와 같이, 제1 영상(210)에서 객체(401)의 팔에 대한 움직임 동작을 분석할 경우, 제1 영상(210)의 프레임들의 분석을 통해 팔의 움직임 동작이 화살표 방향(411)의 궤적을 따라 변화되는 것을 식별할 수 있다. 전자 장치는 도 4의 (b)에 도시된 바와 같이, 팔의 움직임 동작의 변화를 지정된 시간 단위(예: 시간 단위를 나타내는 화살표들(413))로 구분하고, 구분된 단위 시간들 간의 움직임 동작의 변화를 기반하여 객체(401)의 팔에 대한 움직임 동작에 상응하는 제1 관절 정보를 포함하는 제1 관절 모델을 획득할 수 있다. 전자 장치는 제1 영상(210)에서 구분된 구간별로 제1 관절 모델을 그래프(예: 도 5의 그래프(501) 또는 도 6의 그래프(601)) 형태로 나타낼 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 관절의 각도(예: 화살표들(413)의 움직임 방향의 변곡점의 각도)의 변화에 따른 관절 정보를 기반한 제1 관절 모델을 도 5에 도시된 그래프(501)와 같이 나타낼 수 있다. 전자 장치는 그래프(501)를 이용하여 특정 한 구간에서의 팔 동작에 따른 동작의 방향 변화를 확인할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 팔 동작에 따른 관절의 이동 거리(예: 화살표들(413) 각각의 길이)에 대한 관절 정보를 기반한 제1 관절 모델을 도 6에 도시된 그래프(601)와 같이 나타낼 수 있다. 전자 장치는 그래프(601)를 이용하여 특정 구간에서의 팔 동작에 따른 동작의 크기를 확인할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 도 5 및 도 6에 도시된 그래프들(501 및 601)을 통해 시간 구간(511, 513, 611, 613)에서의 각도(예: 화살표들(413)의 움직임 방향의 변곡점의 각도) 또는 이동 거리((예: 화살표들(413) 각각의 길이)를 기반하여 팔의 관절에 가해지는 힘 또는 동작의 속도를 확인할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치는 제1 관절 모델에 상응하는 도 5 및 6에 도시된 그래프들(501 및 601)을 이용하여 확인된 관절의 각도, 방향 또는 이동 거리 중 적어도 하나를 포함하는 관절 정보 및 관절의 각도, 방향 또는 이동 거리 중 적어도 하나를 기반하여 확인할 수 있는 동작의 속도 또는 관절에 가해지는 힘의 추가 관절 정보를 기반하여 제1 영상에서 객체의 팔의 움직임에 대응하는 팔의 세부 안무 동작들을 검출할 수 있다. 팔의 움직임 동작을 예를 들어 설명한 동작들과 동일한 방법으로 다른 신체 부위의 움직임 동작에 대응하는 세부 안무 동작들을 검출할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치는 특정 한 구간에서 각 신체 부위별로 검출된 세부 안무 동작들을 합하여 댄서를 나타낸 객체(401)의 움직임 동작에 대응하는 제1 안무 동작들을 검출할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치는 영상에서 예를 들어, 객체가 팔을 접었다 폈다 하는 움직임 동작을 식별할 경우, 식별된 접는 동작 및 펴는 동작의 움직임 방향이 서로 반대 방향인 것을 식별함에 따라 접는 동작 및 펴는 동작 각각을 한 동작으로 설정할 수 있다. 전자 장치는 도 5에 도시된 바와 같은 그래프(501)에서 팔 동작의 각도(또는 방향)가 기준 값(예: 팔의 경우 60도) 이상 변하는 시점을 동작의 구분점으로 판단할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 관절의 방향이 순간적으로 급격하게 변하는 경우, 다음 박자의 동작을 진행하는 것으로 식별하고, 다음 지정된 구간에서의 세부 안무 동작들을 검출할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치는 영상에서 객체가 예를 들어, 팔을 접었다 폈다 하는 움직임 동작을 식별할 경우, 식별된 접는 동작 및 펴는 동작의 관절(예: 팔목 관절)의 이동 거리가 급격하게 줄어들고 동작을 진행하는 동안(예: 접는 도중 또는 펴는 도중)에 이동 거리가 적은 상태에서 동작의 크기 값이 지정된 기준 값(예: 1.0) 이상인 것을 확인할 수 있다. 전자 장치는 도 6에 도시된 바와 같은 그래프(601)의 제1 시간 구간(611)에서 동작 크기가 기준 값 이하이므로 움직임 동작을 안무 동작으로 구분하지 않을 수 있다. 예를 들어, 신체의 다른 관절의 영향으로 해당 관절의 조금씩 움직이기 때문에 관절의 이동 거리가 식별될 수 있으므로 이러한 경우, 관절의 움직임은 안무 동작에서 제외시키고, 동작이 수행되지 않은 것으로 판단할 수 있다. 전자 장치는 그래프(601)의 제1 시간 구간(611)에서 동작 크기가 기준 값(621)보다 크므로 관절의 움직임을 안무 동작으로 구분하고, 팔에 대한 세부 안무 동작으로 검출할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 관절의 이동 거리가 순간적으로 줄어드는 경우, 다음 박자 동작을 진행하는 것으로 식별하고, 다음 지정된 구간에서의 세부 안무 동작들을 검출할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치는 도 4, 도 5 및 도 6을 참조하여 설명한 제1 영상(210)의 제1 안무 동작들을 검출하는 방법과 동일한 방법으로, 지정된 구간별로 제2 영상(220)에 포함된 객체의 각 신체 부위별 움직임 동작에 대응하는 세부 안무 동작들을 검출할 수 있다. 전자 장치는 지정된 구간별로 각 신체 부위별로 검출된 세부 안무 동작들을 합하여 사용자를 객체의 움직임 동작에 대응하는 제2 안무 동작들을 검출할 수 있다.

도 7은 일 실시예에 따른 전자 장치에서의 영상들의 안무 동작들을 식별하는 동작의 예를 도시한 도면이다.

도 4 및 도 7을 참조하면, 일 실시예에 따른 전자 장치(도 1, 도 2a 및 도 2b의 전자 장치(101)는 제1 영상(210)에서 다리(또는 발)에 대한 움직임 동작을 분석할 경우, 제1 영상(210)에 포함된 객체의 발의 움직임 동작에 상응하는 관절 정보를 획득하고, 특정 한 구간 동안 획득한 관절 정보를 기반하여 발의 움직임 동작 변화에 따른 제1 관절 정보를 포함하는 제1 관절 모델을 획득할 수 있다. 전자 장치는 특정 한 구간에서 발의 움직임 동작 변화에 따른 제1 관절 정보를 포함하는 제1 관절 모델을 도 7의 (a)에 도시된 그래프(701)와 같이 나타낼 수 있다. 전자 장치는 그래프(701)에서 y축 높이 값을 확인하여 0 값에서 증가하였다가 다시 감소하는 사이클을 이용하여 발의 움직임 동작에 따른 제1 세부 안무 동작을 검출할 수 있다. 전자 장치는 특정 한 구간에서의 제1 세부 안무 동작의 검출을 완료한 후 이어지는 또는 선택된 다른 구간에서 발의 움직임 동작에 따른 제1 세부 안무 동작들을 검출할 수 있다.

도 4 및 도 7을 참조하면, 일 실시예에 따른 전자 장치(도 1, 도 2a 및 도 2b의 전자 장치(101)는 제1 영상(210)에서 골반(또는 허리)에 대한 움직임 동작을 분석할 경우, 제1 영상(210)에 포함된 객체의 골반의 움직임 동작에 상응하는 관절 정보를 획득하고, 특정 한 구간 동안 획득한 관절 정보를 기반하여 골반의 움직임 동작 변화에 따른 제1 관절 정보를 포함하는 제1 관절 모델을 획득할 수 있다. 전자 장치는 특정 한 구간에서 골반의 움직임 동작 변화에 따른 제1 관절 정보를 포함하는 제1 관절 모델을 도 7의 (b)에 도시된 그래프(703)와 같이 나타낼 수 있다. 전자 장치는 골반의 움직임 동작을 분석 시, 지면과 발 간의 각도를 기반하여 구분할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 도 7b에 도시된 그래프(703)를 통해 골반의 오른쪽 골반의 y 좌표가 왼쪽 골반의 y 좌표보다 높으면, 0보다 큰 각도로 변화되고, 반대의 경우 0보다 작은 각도로 변화되는 것을 확인할 수 있다. 전자 장치는 그래프(703)를 통해 각도의 극점부터 다음 극점(예: 도 7의 (b)의 시간 구간(711) 내의 최대값부터 다음 최소값)까지 골반의 한 동작으로 구분할 수 있다. 전자 장치는 그래프(703)를 이용하여 특정 한 구간 동안 골반의 움직임 동작에 따른 제1 세부 안무 동작들을 검출할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치는 도 7a 및 도 7b와 같이, 특정 한 구간에서의 발목 및/또는 골반에 대한 제1 세부 안무 동작의 검출을 완료한 후 이어지는 또는 선택된 다른 구간에서 발의 움직임 동작에 따른 제1 세부 안무 동작들을 검출할 수 있다. 전자 장치는 한 구간 동안 발목 및/또는 골반에 대한 제1 세부 안무 동작들 및 다른 신체 부위에 대한 다른 제1 세부 안무 동작들을 합하여 제1 영상(210)에 포함된 객체(401)의 움직임 동작에 대응하는 한 구간 동안의 제1 안무 동작들을 검출할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치는 도 7a 및 7b를 참조하여 설명한 제1 영상(210)의 제1 안무 동작들을 검출하는 방법과 동일한 방법으로, 지정된 구간별로 제2 영상(220)에 포함된 객체의 각 신체 부위별 움직임 동작에 대응하는 제2 세부 안무 동작들을 검출할 수 있다. 전자 장치는 특정 한 구간에서 각 신체 부위별로 검출된 세부 안무 동작들을 합하여 사용자를 나타내는 객체의 움직임 동작에 대응하는 제2 안무 동작들을 검출할 수 있다.

도 8은 일 실시예에 따른 전자 장치에서의 안무 동작들에 대한 피드백 정보를 획득하는 동작의 예를 도시한 도면이다.

도 3 및 도 8을 참조하면, 일 실시예에 따른 전자 장치는 도 3의 309 동작과 같이, 신체 부위별로 식별된 제 1 세부 안무 동작들 및 제2 세부 안무 동작들을 비교하고, 비교 결과를 도 8에 도시된 그래프들과 같이 나타낼 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 도 8에 도시된 바와 같이, 특정 한 구간에서 검출된 제1 세부 안무 동작들에 상응하는 제1 그래프(810), 제2 세부 안무 동작들에 상응하는 제2 그래프(820) 및 제1 세부 안무 동작과 동기를 맞춘 제2 세부 안무 동작들에 상응하는 제3 그래프(830)를 비교 분석할 수 있다. 여기서, 도 5에 도시된 그래프들(810, 820 및 830)은 시간에 따른 동작의 크기 변화를 나타낼 수 있다. 전자 장치는 도 8에 도시된 제1 그래프(810) 및 동기를 맞춘 제3 그래프(830) 간의 동작의 차이를 비교 분석하여, 동작의 차이에 따른 피드백 정보를 획득할 수 있다. 피드백 정보는 동작 수행 여부, 동작 타이밍, 동작 크기 또는 세부적인 힘 조절 중 적어도 하나의 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 제1 그래프(810) 및 제3 그래프(830)에서 시간 단위별로 y축의 동작의 크기의 값으로 피드백 정보의 동작 크기 정보를 식별할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 제1 그래프(810)의 동작의 크기의 피크 값 및 제3 그래프(830)의 동작의 크기의 피크값 간의 차이가 지정된 값 이상이면, 피드백 정보의 동작 수행 여부 정보를 제2 영상에 포함된 객체(예: 사용자)가 안무 동작을 수행하지 않은 것으로 식별할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 제1 그래프(810) 및 제3 그래프(830)에서 동작의 크기의 피크 값들 간에 시간차가 발생하면, 피드백 정보의 동작 타이밍 정보를 제2 안무 동작이 제1 안무 동작에 비해 빠른 또는 느린 것으로 식별할 수 있다.

도 9는 일 실시예에 따른 전자 장치에서의 안무 동작들에 대한 피드백 정보를 획득하는 동작의 예를 도시한 도면이다.

일 실시예에 따른 전자 장치는 도 3의 309 동작과 같이, 신체 부위별로 관절의 이동 거리를 기반하여 식별된 제 1 세부 안무 동작들 및 제2 세부 안무 동작들을 비교하고, 비교 결과를 도 9에 도시된 그래프들과 같이 나타낼 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 도 9에 도시된 바와 같이, 특정 한 구간(예: 음원의 한 박자 구간)에서 검출된 제1 세부 안무 동작들에 상응하는 제1 그래프(910) 및 제2 세부 안무 동작들에 상응하는 제2 그래프(920)를 비교 분석할 수 있다. 여기서, 매시간 구간마다의 이동 거리는 속도 데이터로서, 물리학적으로 속도의 변화(가속도)는 힘에 비례하기 때문에 이동 거리 데이터의 미분 값을 힘의 크기로 사용할 수 있다. 도 9에 도시된 그래프들(910 및 920)은 이동 거리 데이터의 미분 값을 힘의 크기로 변화를 나타낼 수 있다.

전자 장치는 도 9에 도시된 제1 그래프(910) 및 제2 그래프(920) 간의 동작의 차이를 비교 분석하여, 피드백 정보의 세부적인 힘 조절에 대한 정보를 식별할 수 있다. 예를 들어, 시간 단위 구간(931 및 933)과 같이, 제1 그래프(910) 및 제2 그래프(920) 간에 유사한 신호 패턴을 보이면, 제2 세부 안무 동작의 세부적인 힘 조절이 제1 세부 안무 동작과 유사한 것으로 피드백 정보를 식별할 수 있다. 시간 단위 구간(932 및 934)과 같이, 제1 그래프(910) 및 제2 그래프(920) 간에 신호 패턴이 어긋나면, 제2 세부 안무 동작의 세부적인 힘 조절이 제1 세부 안무 동작과 차이가 있는 것으로 피드백 정보를 식별할 수 있다.

도 10a 내지 도 10e는 일 실시예에 따른 전자 장치에서의 동작 방법의 예를 나타내는 도면들이다.

도 10a 내지 도 10e를 참조하면, 일 실시예에 따른 전자 장치(101)(예: 도 1, 도 2a 및 도 2b의 전자 장치(101))는 도 3의 311 동작과 같이, 피드백 정보를 기반하여 제2 영상(220)을 통해 식별된 사용자의 제2 안무 동작들에 대한 안내 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 도 10a에 도시된 바와 같이, 도 3의 동작 방법에 의해 피드백 정보의 생성 또는 획득이 완료되면, 제1 영상(210) 및 제2 영상(220)의 일부를 표시하고, 피드백 정보를 기반한 안내 정보를 제공하기 준비 화면인 어플리케이션 화면(1001)을 표시할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치는 재생 버튼(예: 도 2b의 객체(235)에 포함된 재생 버튼)(1011)이 입력되면, 도 10b 내지 도 10e와 같이 선택되면, 영상 재생 화면인 어플리케이션 화면(1003)에 재생되는 제1 영상(210) 및 제 2 영상(220)을 표시하고, 제2 영상(220)을 표시한 영역에 중첩 또는 인접하여 안내 정보(1021, 1022, 1023, 1024, 1025 또는 1026)를 제2 영상(220)에 포함된 제2 객체(사용자를 나타내는 객체)(1015)의 움직임 동작들에 대응하여 표시할 수 있다. 여기서, 제2 안무 동작들에 대한 안내 정보는 제2 영상(220)에 포함된 객체의 움직임 동작들에 대응하여 정확한 안무 동작을 유도하기 위한 그래픽 요소(또는 시각적 효과), 이미지, 텍스트 또는 음성 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있으며, 사용자의 제2 세부 안무 동작들에 상응하는 동작 수행 유무, 동작 크기, 동작 타이밍(또는 속도), 동작 방향, 또는 세부적인 힘 조절 중 적어도 하나의 정보를 기반하여 생성될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 안내 정보를 음성으로 오디오 모듈(도 1의 오디오 모듈(170))을 통해 출력할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치는 예를 들어, 도 10b 및 도 10d와 같이, 제2 영상(220)에 포함된 제2 객체(1015)의 움직임 동작이 제1 영상(220)에 포함된 제1 객체(1013)의 움직임 동작과 일치 또는 유사한 경우, 안내 정보로서, 테스트 정보(예: "good" 또는 "awesome")(1021 또는 1026) 및/또는 캐릭터를 표시할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치는 도 10c와 같이, 제2 영상(220)에 포함된 제2 객체(1015)의 움직임 동작이 제1 영상(220)에 포함된 제1 객체(1013)의 움직임 동작과 동작의 크기가 일치하지 않으면, 일치하지 않은 신체 부위(예: 왼팔)의 움직임 동작에 상응하는 제2 세부 안무 동작에 관련된 안내 정보를 예를 들어, "왼팔 동작을 놓쳤어요"와 같은 테스트 정보(1022) 및/또는 캐릭터를 표시할 수 있다. 전자 장치는 도 10c와 같이, 제2 객체(1015)의 움직임 동작에 대응하여 각 신체 부위별 관절의 움직임을 나타내는 그래픽 요소(1023)를 표시할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치는 도 10d와 같이, 제2 영상(220)에 포함된 제2 객체(1015)의 움직임 동작이 제1 영상(220)에 포함된 제1 객체(1013)의 움직임 동작과 동작의 타이밍이 일치하지 않으면, 일치하지 않은 신체 부위(예: 왼팔)의 움직임 동작에 상응하는 제2 세부 안무 동작에 관련된 안내 정보를 예를 들어, "팔 동작들을 박자에 유의해서 빨리 해주세요!"와 같은 테스트 정보(1024) 및 그래픽 요소(1025)를 표시할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(예: 도 1 및 도 2의 전자 장치(101))에서의 동작 방법은 제1 영상 및 제2 영상을 획득하는 동작, 상기 제1 영상에 포함된 객체의 움직임 동작들을 기반하여 제1 관절 모델 및 상기 제2 영상에 포함된 객체의 움직임 동작들을 기반하여 제2 관절 모델을 획득하는 동작, 상기 제1 관절 모델 및 상기 제2 관절 모델의 동기화를 수행하는 동작, 상기 제1 관절 모델을 기반하여 제1 안무 동작들의 제1 세부 안무 동작들을 식별하고, 상기 제2 관절 모델을 기반하여 제2 안무 동작들의 제2 세부 안무 동작들을 식별하는 동작, 상기 제1 세부 안무 동작들 및 상기 제2 세부 안무 동작들을 비교하여 동작 차이에 따른 피드백 정보를 획득하는 동작 및 상기 피드백 정보를 기반하여 상기 제2 영상에 포함된 상기 객체의 움직임 동작들에 대응하여 상기 식별된 제2 안무 동작들에 대한 안내 정보를 제공하는 동작을 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 제1 세부 안무 동작을 식별하고, 상기 제2 세부 안무 동작을 식별하는 동작은, 상기 제1 관절 모델 및 상기 제2 관절 모델을 각각 지정된 구간들로 구분하는 동작 및 상기 지정된 구간별로, 상기 제1 관절 정보를 기반하여 상기 제1 세부 안무 동작들을 식별하고, 상기 제1 관절 정보를 기반하여 신체 부위별 상기 제2 세부 안무 동작들을 식별하는 동작을 포함하며, 상기 피드백 정보는 상기 지정된 구간별로 획득될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 제1 세부 안무 동작들 및 상기 제2 세부 안무 동작들은 각각 신체 부위별 세부 안무 동작들을 포함하며, 상기 방법은, 신체 부위별로 식별된 상기 제1 세부 안무 동작들을 합하여 상기 제1 영상에 포함된 상기 객체의 움직임 동작에 상응하는 상기 제1 안무 동작들을 식별하는 동작 및 신체 부위별로 식별된 상기 제2 세부 안무 동작들을 합하여 상기 제2 영상에 포함된 상기 객체의 움직임 동작에 상응하는 상기 제2 안무 동작들을 식별하는 동작을 더 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 동기화를 수행하는 방법은, 상기 제2 영상에 포함된 음원을 지정된 박자 별로 구분하고, 상기 지정된 박자를 기반하여 상기 동기화를 수행하는 동작 및 상기 음원의 지정된 박자를 기반하여, 상기 제1 관절 모델 및 상기 제2 관절 모델을 각각 지정된 구간들을 구분하는 동작을 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 피드백 정보는 동작 수행 여부, 동작 타이밍, 동작 크기 또는 동작의 세부적인 힘 조절에 관련된 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 안내 정보를 제공하는 동작은, 상기 제2 영상에 포함된 객체의 움직임 동작들에 대응하여 정확한 안무 동작을 유도하기 위한 상기 안내 정보를 상기 전자 장치의 디스플레이 모듈에 상기 제 2 영상이 표시된 영역에 중첩 또는 인접하여 표시하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 안내 정보는 상기 제2 영상에 포함된 객체의 움직임 동작들에 대응하여 정확한 안무 동작을 유도하기 위한 그래픽 요소, 이미지, 텍스트 또는 음성 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 방법은, 상기 제1 관절 모델에 포함된 제1 관절 정보를 기반하여 상기 제1 안무 동작들의 중요도 정보를 획득하는 동작, 상기 중요도 정보를 기반하여 상기 제1 안무 동작들 중에서 유의미한 제1 안무 동작들을 선별하는 동작, 상기 선별된 제1 안무 동작들에서 상기 중요도 정보를 기반하여 우선 순위를 설정하는 동작을 더 포함하며, 상기 피드백 정보는 상기 우선 순위에 따라 획득될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 동기화를 수행하는 동작은, 상기 제1 관절 모델의 시작 시점을 기준으로 상기 제2 관절 모델의 시작 시점을 동기화를 수행하는 동작, 상기 시작 시점이 동기화된 상기 제1 관절 모델 및 상기 제2 관절 모델을 각각 지정된 구간들로 구분하는 동작 및 상기 제1 관절 모델의 상기 각 구간의 시작 시점 및 상기 제2 관절 모델의 상기 각 구간의 시작 시점을 동기화를 수행하는 동작을 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로그램을 저장하는 비 일시적 저장 매체에 있어서, 상기 프로그램은, 프로세서에 의한 실행 시, 상기 프로세서가, 제1 영상 및 제2 영상을 획득하는 동작, 상기 제1 영상에 포함된 객체의 움직임 동작들을 기반하여 제1 관절 모델 및 상기 제2 영상에 포함된 객체의 움직임 동작들을 기반하여 제2 관절 모델을 획득하는 동작, 상기 제1 관절 모델 및 상기 제2 관절 모델의 동기화를 수행하는 동작, 상기 제1 관절 모델을 기반하여 제1 안무 동작들의 제1 세부 안무 동작들을 식별하고, 상기 제2 관절 모델을 기반하여 제2 안무 동작들의 제2 세부 안무 동작들을 식별하는 동작, 상기 제1 세부 안무 동작들 및 상기 제2 세부 안무 동작들을 비교하여 동작 차이에 따른 피드백 정보를 획득하는 동작 및 상기 피드백 정보를 기반하여 상기 제2 영상에 포함된 상기 객체의 움직임 동작들에 대응하여 상기 식별된 제2 안무 동작들에 대한 안내 정보를 제공하는 동작을 실행하도록 실행 가능한 명령을 포함할 수 있다.

그리고 본 문서에 개시된 실시예는 개시된, 기술 내용의 설명 및 이해를 위해 제시된 것이며, 본 문서에서 기재된 기술의 범위를 한정하는 것은 아니다. 따라서, 본 문서의 범위는, 본 문서의 기술적 사상에 근거한 모든 변경 또는 다양한 다른 실시예를 포함하는 것으로 해석되어야 한다.

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(101)) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장 메모리(136) 또는 외장 메모리(138))에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(140))로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 전자 장치(101))의 프로세서(예: 프로세서(120))는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 명령어들 중 적어도 하나의 명령을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 상기 호출된 적어도 하나의 명령어에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 상기 하나 이상의 명령어들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장 매체는, 비일시적(non-transitory) 저장 매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, ‘비일시적’은 저장 매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장 매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.

일실시예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory(CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어^TM)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.

100: 네트워크 환경 101: 전자 장치
120: 프로세서 130: 메모리
160: 디스플레이 모듈 190: 통신 모듈
210: 제1 영상 220: 제2 영상

Claims

전자 장치에 있어서,
메모리; 및
상기 메모리와 전기적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서를 포함하며,
상기 적어도 하나의 프로세서는,
제1 영상 및 제2 영상을 획득하고,
상기 제1 영상에 포함된 객체의 움직임 동작들을 기반하여 제1 관절 모델 및 상기 제2 영상에 포함된 객체의 움직임 동작들을 기반하여 제2 관절 모델을 획득하고,
상기 제1 관절 모델 및 상기 제2 관절 모델의 동기화를 수행하고,
상기 제1 관절 모델을 기반하여 제1 안무 동작들의 제1 세부 안무 동작들을 식별하고, 상기 제2 관절 모델을 기반하여 제2 안무 동작들의 제2 세부 안무 동작들을 식별하고,
상기 제1 세부 안무 동작들 및 상기 제2 세부 안무 동작들을 비교하여 동작 차이에 따른 피드백 정보를 획득하고,
상기 피드백 정보를 기반하여 상기 제2 영상에 포함된 상기 객체의 움직임 동작들에 대응하여 상기 식별된 제2 안무 동작들에 대한 안내 정보를 제공하도록 설정된, 전자 장치.
제1항에 있어서,
상기 제1 관절 모델은 상기 제1 영상에 포함된 상기 객체의 움직임 동작을 분석하여 획득한 신체 부위 별 제1 관절 정보를 포함하고,
상기 제2 관절 모델은 상기 제2 영상에 포함된 상기 객체의 움직임 동작을 분석하여 획득한 신체 부위 별 제2 관절 정보를 포함하고,
상기 제1 관절 정보 및 상기 제2 관절 정보는 관절의 움직임 각도, 움직임 방향 또는 움직임 이동 거리 중 적어도 하나의 정보를 포함하는, 전자 장치.
제2항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 제1 관절 모델 및 상기 제2 관절 모델을 각각 지정된 구간들로 구분하고,
상기 지정된 구간별로, 상기 제1 관절 정보를 기반하여 상기 제1 세부 안무 동작들을 식별하고, 상기 제1 관절 정보를 기반하여 신체 부위별 상기 제2 세부 안무 동작들을 식별하고,
상기 지정된 구간별로 상기 피드백 정보를 획득하도록 설정되는, 전자 장치.
제1항에 있어서,
상기 제1 세부 안무 동작들 및 상기 제2 세부 안무 동작들은 각각 신체 부위별 세부 안무 동작들을 포함하며,
신체 부위별로 식별된 상기 제1 세부 안무 동작들을 합하여 상기 제1 영상에 포함된 상기 객체의 움직임 동작에 상응하는 상기 제1 안무 동작들을 식별하고,
신체 부위별로 식별된 상기 제2 세부 안무 동작들을 합하여 상기 제2 영상에 포함된 상기 객체의 움직임 동작에 상응하는 상기 제2 안무 동작들을 식별하도록 설정된, 전자 장치.
제1항에 있어서,
상기 제2 영상에 포함된 음원을 지정된 박자 별로 구분하고, 상기 지정된 박자를 기반하여 상기 동기화를 수행하고,
상기 음원의 지정된 박자를 기반하여, 상기 제1 관절 모델 및 상기 제2 관절 모델을 각각 지정된 구간들을 구분하도록 설정되는, 전자 장치.
제1항에 있어서,
상기 피드백 정보는 동작 수행 여부, 동작 타이밍, 동작 크기 또는 동작의 세부적인 힘 조절에 관련된 정보 중 적어도 하나를 포함하는, 전자 장치.
제1항에 있어서,
디스플레이 모듈을 더 포함하며,
상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 제2 영상에 포함된 객체의 움직임 동작들에 대응하여 정확한 안무 동작을 유도하기 위한 상기 안내 정보를 상기 제2 영상이 표시된 영역에 중첩 또는 인접하여 표시하도록 상기 디스플레이 모듈을 제어하며,
상기 안내 정보는 상기 제2 영상에 포함된 객체의 움직임 동작들에 대응하여 정확한 안무 동작을 유도하기 위한 그래픽 요소, 이미지, 텍스트 또는 음성 정보 중 적어도 하나를 포함하는, 전자 장치.
제1항에 있어서,
통신 모듈을 더 포함하며,
상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 제2 영상에 포함된 객체의 움직임 동작들에 대응하여 정확한 안무 동작을 유도하기 위한 상기 안내 정보를 외부 전자 장치로 전송하도록 상기 통신 모듈을 제어하도록 설정되는, 전자 장치.
제1항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 제1 관절 모델에 포함된 제1 관절 정보를 기반하여 상기 제1 안무 동작들의 중요도 정보를 획득하고,
상기 중요도 정보를 기반하여 상기 제1 안무 동작들 중에서 유의미한 제1 안무 동작들을 선별하고,
상기 선별된 제1 안무 동작들에서 상기 중요도 정보를 기반하여 우선 순위를 설정하고,
상기 우선 순위에 따라 상기 피드백 정보를 획득하도록 설정되는, 전자 장치.
제1항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 제1 관절 모델의 시작 시점을 기준으로 상기 제2 관절 모델의 시작 시점을 동기화하고,
상기 시작 시점이 동기화된 상기 제1 관절 모델 및 상기 제2 관절 모델을 각각 지정된 구간들로 구분하고,
상기 제1 관절 모델의 상기 각 구간의 시작 시점 및 상기 제2 관절 모델의 상기 각 구간의 시작 시점을 동기화하도록 설정되는, 전자 장치.
전자 장치에서의 동작 방법에 있어서,
제1 영상 및 제2 영상을 획득하는 동작;
상기 제1 영상에 포함된 객체의 움직임 동작들을 기반하여 제1 관절 모델 및 상기 제2 영상에 포함된 객체의 움직임 동작들을 기반하여 제2 관절 모델을 획득하는 동작;
상기 제1 관절 모델 및 상기 제2 관절 모델의 동기화를 수행하는 동작;
상기 제1 관절 모델을 기반하여 제1 안무 동작들의 제1 세부 안무 동작들을 식별하고, 상기 제2 관절 모델을 기반하여 제2 안무 동작들의 제2 세부 안무 동작들을 식별하는 동작;
상기 제1 세부 안무 동작들 및 상기 제2 세부 안무 동작들을 비교하여 동작 차이에 따른 피드백 정보를 획득하는 동작; 및
상기 피드백 정보를 기반하여 상기 제2 영상에 포함된 상기 객체의 움직임 동작들에 대응하여 상기 식별된 제2 안무 동작들에 대한 안내 정보를 제공하는 동작을 포함하는, 방법.
제11항에 있어서,
상기 제1 관절 모델은 상기 제1 영상에 포함된 상기 객체의 움직임 동작을 분석하여 획득한 신체 부위 별 제1 관절 정보를 포함하고,
상기 제2 관절 모델은 상기 제2 영상에 포함된 상기 객체의 움직임 동작을 분석하여 획득한 신체 부위 별 제2 관절 정보를 포함하고,
상기 제1 관절 정보 및 상기 제2 관절 정보는 관절의 움직임 각도, 움직임 방향 또는 움직임 이동 거리 중 적어도 하나의 정보를 포함하는, 방법.
제12항에 있어서, 상기 제1 세부 안무 동작을 식별하고, 상기 제2 세부 안무 동작을 식별하는 동작은,
상기 제1 관절 모델 및 상기 제2 관절 모델을 각각 지정된 구간들로 구분하는 동작; 및
상기 지정된 구간별로, 상기 제1 관절 정보를 기반하여 상기 제1 세부 안무 동작들을 식별하고, 상기 제1 관절 정보를 기반하여 신체 부위별 상기 제2 세부 안무 동작들을 식별하는 동작을 포함하며,
상기 피드백 정보는 상기 지정된 구간별로 획득되는, 방법.
제11항에 있어서,
상기 제1 세부 안무 동작들 및 상기 제2 세부 안무 동작들은 각각 신체 부위별 세부 안무 동작들을 포함하며,
상기 방법은,
신체 부위 별로 식별된 상기 제1 세부 안무 동작들을 합하여 상기 제1 영상에 포함된 상기 객체의 움직임 동작에 상응하는 상기 제1 안무 동작들을 식별하는 동작; 및
신체 부위 별로 식별된 상기 제2 세부 안무 동작들을 합하여 상기 제2 영상에 포함된 상기 객체의 움직임 동작에 상응하는 상기 제2 안무 동작들을 식별하는 동작을 더 포함하는, 방법.
제11항에 있어서, 상기 동기화를 수행하는 방법은,
상기 제2 영상에 포함된 음원을 지정된 박자 별로 구분하고, 상기 지정된 박자를 기반하여 상기 동기화를 수행하는 동작; 및
상기 음원의 지정된 박자를 기반하여, 상기 제1 관절 모델 및 상기 제2 관절 모델을 각각 지정된 구간들을 구분하는 동작을 포함하는, 방법.
제11항에 있어서,
상기 피드백 정보는 동작 수행 여부, 동작 타이밍, 동작 크기 또는 동작의 세부적인 힘 조절에 관련된 정보 중 적어도 하나를 포함하는, 방법.
제11항에 있어서, 상기 안내 정보를 제공하는 동작은,
상기 제2 영상에 포함된 객체의 움직임 동작들에 대응하여 정확한 안무 동작을 유도하기 위한 상기 안내 정보를 상기 전자 장치의 디스플레이 모듈에 상기 제 2 영상이 표시된 영역에 중첩 또는 인접하여 표시하는 동작을 포함하며,
상기 안내 정보는 상기 제2 영상에 포함된 객체의 움직임 동작들에 대응하여 정확한 안무 동작을 유도하기 위한 그래픽 요소, 이미지, 텍스트 또는 음성 정보 중 적어도 하나를 포함하는, 방법.
제11항에 있어서, 상기 방법은,
상기 제1 관절 모델에 포함된 제1 관절 정보를 기반하여 상기 제1 안무 동작들의 중요도 정보를 획득하는 동작;
상기 중요도 정보를 기반하여 상기 제1 안무 동작들 중에서 유의미한 제1 안무 동작들을 선별하는 동작; 및
상기 선별된 제1 안무 동작들에서 상기 중요도 정보를 기반하여 우선 순위를 설정하는 동작을 더 포함하며,
상기 피드백 정보는 상기 우선 순위에 따라 획득되는, 방법.
제11항에 있어서, 상기 동기화를 수행하는 동작은,
상기 제1 관절 모델의 시작 시점을 기준으로 상기 제2 관절 모델의 시작 시점을 동기화를 수행하는 동작;
상기 시작 시점이 동기화된 상기 제1 관절 모델 및 상기 제2 관절 모델을 각각 지정된 구간들로 구분하는 동작; 및
상기 제1 관절 모델의 상기 각 구간의 시작 시점 및 상기 제2 관절 모델의 상기 각 구간의 시작 시점을 동기화를 수행하는 동작을 포함하는, 방법.
프로그램을 저장하는 비 일시적 저장 매체에 있어서, 상기 프로그램은, 프로세서에 의한 실행 시, 상기 프로세서가,
제1 영상 및 제2 영상을 획득하는 동작;
상기 제1 영상에 포함된 객체의 움직임 동작들을 기반하여 제1 관절 모델 및 상기 제2 영상에 포함된 객체의 움직임 동작들을 기반하여 제2 관절 모델을 획득하는 동작;
상기 제1 관절 모델 및 상기 제2 관절 모델의 동기화를 수행하는 동작;
상기 제1 관절 모델을 기반하여 제1 안무 동작들의 제1 세부 안무 동작들을 식별하고, 상기 제2 관절 모델을 기반하여 제2 안무 동작들의 제2 세부 안무 동작들을 식별하는 동작;
상기 제1 세부 안무 동작들 및 상기 제2 세부 안무 동작들을 비교하여 동작 차이에 따른 피드백 정보를 획득하는 동작; 및
상기 피드백 정보를 기반하여 상기 제2 영상에 포함된 상기 객체의 움직임 동작들에 대응하여 상기 식별된 제2 안무 동작들에 대한 안내 정보를 제공하는 동작을 실행하도록 실행 가능한 명령을 포함하는, 비 일시적 저장 매체.