KR20230040557A

KR20230040557A - 전자 장치 및 전자 장치의 터치 인식 방법

Info

Publication number: KR20230040557A
Application number: KR1020210123835A
Authority: KR
Inventors: 박현빈; 이준혁; 최진
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2021-09-16
Filing date: 2021-09-16
Publication date: 2023-03-23
Also published as: WO2023043118A1

Abstract

다양한 실시예들에 따른 전자 장치는 지문 센서, 터치 센서, 적어도 하나 이상의 인스트럭션들을 저장하는 메모리 및 지문 센서, 터치 센서 및 메모리와 작동적으로 연결된 프로세서를 포함하고, 프로세서는 터치 센서를 이용하여 지문 센서가 위치하는 지문 인식 영역 상에 터치 입력이 발생하는지 판단하고, 발생된 터치 입력이 일정 시간 이상 지속되는지 판단하며, 일정 시간 이상 터치 입력이 지속되는 경우 해당 시간 동안 발생된 터치 입력을 누적하여 제1데이터를 생성하고, 지문 센서를 이용하여 지문 인식 영역 상의 터치 입력을 분석하여 입력된 지문이 등록된 사용자의 지문과 일치하는지 판단하고, 사용자의 지문과 일치하는 경우 제1 AI 모델을 이용하여 제1데이터를 분석하고, 사용자의 지문과 일치하지 않는 경우 제2 AI 모델을 이용하여 제1데이터를 분석하며, 제1데이터의 분석 결과에 기반하여 터치 입력의 형태를 구분하고, 터치 입력의 형태에 대응하는 기능을 수행하거나 및/또는 사용자 인터페이스(user interface)를 실행시키며, 제1 AI 모델은 사용자 맞춤형 AI 모델을 포함하고, 제2 AI 모델은 일반 AI 모델을 포함하며, 제1데이터는 터치 입력의 발생 여부, 터치 입력의 지속 시간 또는 터치입력이 가해진 디스플레이 상의 위치 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.

Description

전자 장치 및 전자 장치의 터치 인식 방법{ELECTRONIC APPARATUS AND MEHTOD OF RECOGNIZING A TOUCH IN THE APPARATUS}

본 문서는 전자 장치에 관한 것이며, 예를 들어 디스플레이를 포함하는 전자 장치 및 이를 이용한 터치 인식 방법에 관한 것이다.

전자 기술의 발달에 힘입어 다양한 유형의 전자 장치들이 개발 및 보급되고 있다. 최근에는 스마트폰, 태블릿 PC 등과 같이 다양한 기능을 가지는 휴대용 전자 장치의 보급이 확대되고 있다. 휴대용 전자 장치는 다양한 기능을 지원하기 위해, 터치 입력의 세기를 감지하는 것을 새로운 입력 수단으로 활용하고 있다. 예를 들면, 전자 장치는 압력 터치에 반응하여 어플리케이션과 관련된 기능을 제공하도록 설정될 수 있다.

전자 장치는 점차 큰 디스플레이 화면을 제공할 수 있게 되었으며, 전자 장치 전면의 실질적으로 전체 면적에 걸쳐 배치된 디스플레이 화면(Full front, edge-to-edge)이 개발되고 있다. 상기 전자 장치는 기존에 물리적으로 구현된 시스템 키(예: 홈 키, 전원 키, 볼륨 키, 퀵 패널) 중 적어도 일부가 압력 센서를 이용하여 소프트웨어적으로 구현될 수 있다.

딥 러닝을 활용하여, 디스플레이 상에 추가로 압력 센서를 설치하지 않고도 포스 터치(force touch)를 인식할 수 있다. 포스 터치(force touch) 입력은 터치 센서 상에 일정 시간 및 일정 압력 수준을 초과하여 강하게 압력이 가해지는 터치 상황을 의미할 수 있다.

다만, AI를 활용한 포스 터치 인식 방법은 사람들의 터치 패턴이 너무 다양하여 대표하는 하나의 AI 모델을 찾기 어려울 수 있다. 예를 들어, 남성, 여성, 어린이, 특이한 방식으로 누르는 사람, 손가락에 살이 많은 사람 등 다양한 패턴이 존재할 수 있고, 이것을 대표하는 하나의 AI 모델을 찾는 것을 어려울 수 있다.

이러한 어려움을 극복하기 위하여 단말 사용자(user)에게서 수집된 터치 데이터를 학습하여 포스 터치 입력에 대한 인식 정확도를 개선할 수 있다. 다만 이 경우 단말 사용자에게만 특화되어 단말 사용자가 아닌 일반 사람에 대한 인식 정확도는 감소하는 문제가 발생할 수 있다.

다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 포스 터치 인식 방법은 터치 센서를 이용하여 지문 센서가 위치하는 지문 인식 영역 상에 터치 입력이 발생하는지 판단하는 동작, 발생된 터치 입력이 일정 시간 이상 지속되는지 판단하고, 일정 시간 이상 터치 입력이 지속되는 경우 해당 시간 동안 발생된 터치 입력을 누적하여 제1데이터를 생성하는 동작, 지문 센서를 이용하여 지문 인식 영역 상의 터치 입력을 분석하여 입력된 지문이 등록된 사용자의 지문과 일치하는지 판단하는 동작, 사용자의 지문과 일치하는 경우 제1 AI 모델을 이용하여 제1데이터를 분석하고, 사용자의 지문과 일치하지 않는 경우 제2 AI 모델을 이용하여 제1데이터를 분석하는 동작 및 제1데이터의 분석 결과에 기반하여 터치 입력의 형태를 구분하고, 터치 입력의 형태에 대응하는 기능을 수행하거나 및/또는 사용자 인터페이스(user interface)를 실행시키는 동작을 포함할 수 있다. 제1 AI 모델은 사용자 맞춤형 AI 모델을 포함하고, 제2 AI 모델은 일반 AI 모델을 포함하며, 제1데이터는 터치 입력의 발생 여부, 터치 입력의 지속 시간 또는 터치입력이 가해진 디스플레이 상의 위치 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 전자 장치는 일반적인 AI 모델과 사용자 데이터로 학습한 사용자 맞춤형 AI 모델을 지문 데이터에 기반하여 선택할 수 있다. 전자 장치는 적절한 AI 모델을 이용하여 일반 사람과 설정된 단말 사용자 모두에게 최적의 인식 정확도를 제공할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 전자 장치는 포스 터치와 연동하여 차별화된 UX를 제공할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 포스 터치를 인식하고 음량 조절과 관련된 인터페이스를 표시할 수 있으며, 이 경우 전자 장치 상의 물리적인 버튼을 누르지 않고도 음량을 조절할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 전자 장치는 디스플레이가 off된 상태에서도 포스 터치를 인식할 수 있다.

도 1은 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블록도이다.
도 2a 내지 도 2c는 비교 실시예에 따른 전자 장치의 포스 터치 인식 방법 및 그 한계점을 나타낸 것이다.
도 3은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 구성을 블록도로 나타낸 것이다.
도 4는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 포스 터치 입력 인식 시 대응하는 전자 장치의 기능 수행 동작을 도시한 것이다.
도 5는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치가 데이터를 분석하기 위한 AI 모델을 선택하는 동작을 도시한 것이다.
도 6은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 포스 터치 인식 방법을 동작 별로 도시한 것이다.
도 7a 및 도 7b는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 포스 터치 인식 방법의 순서도를 나타낸 것이다.

도 1은, 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)의 블록도이다. 도 1을 참조하면, 네트워크 환경(100)에서 전자 장치(101)는 제 1 네트워크(198)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(102)와 통신하거나, 또는 제 2 네트워크(199)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(104) 또는 서버(108) 중 적어도 하나와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 서버(108)를 통하여 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 프로세서(120), 메모리(130), 입력 모듈(150), 음향 출력 모듈(155), 디스플레이 모듈(160), 오디오 모듈(170), 센서 모듈(176), 인터페이스(177), 연결 단자(178), 햅틱 모듈(179), 카메라 모듈(180), 전력 관리 모듈(188), 배터리(189), 통신 모듈(190), 가입자 식별 모듈(196), 또는 안테나 모듈(197)을 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(101)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 연결 단자(178))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시예에서는, 이 구성요소들 중 일부들(예: 센서 모듈(176), 카메라 모듈(180), 또는 안테나 모듈(197))은 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160))로 통합될 수 있다.

프로세서(120)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(140))를 실행하여 프로세서(120)에 연결된 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)를 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일실시예에 따르면, 데이터 처리 또는 연산의 적어도 일부로서, 프로세서(120)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(176) 또는 통신 모듈(190))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(132)에 저장하고, 휘발성 메모리(132)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(134)에 저장할 수 있다. 일실시예에 따르면, 프로세서(120)는 메인 프로세서(121)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서) 또는 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(123)(예: 그래픽 처리 장치, 신경망 처리 장치(NPU: neural processing unit), 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)가 메인 프로세서(121) 및 보조 프로세서(123)를 포함하는 경우, 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)보다 저전력을 사용하거나, 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.

보조 프로세서(123)는, 예를 들면, 메인 프로세서(121)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(121)가 액티브(예: 어플리케이션 실행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)와 함께, 전자 장치(101)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160), 센서 모듈(176), 또는 통신 모듈(190))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성요소(예: 카메라 모듈(180) 또는 통신 모듈(190))의 일부로서 구현될 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 신경망 처리 장치)는 인공지능 모델의 처리에 특화된 하드웨어 구조를 포함할 수 있다. 인공지능 모델은 기계 학습을 통해 생성될 수 있다. 이러한 학습은, 예를 들어, 인공지능 모델이 수행되는 전자 장치(101) 자체에서 수행될 수 있고, 별도의 서버(예: 서버(108))를 통해 수행될 수도 있다. 학습 알고리즘은, 예를 들어, 지도형 학습(supervised learning), 비지도형 학습(unsupervised learning), 준지도형 학습(semi-supervised learning) 또는 강화 학습(reinforcement learning)을 포함할 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은, 복수의 인공 신경망 레이어들을 포함할 수 있다. 인공 신경망은 심층 신경망(DNN: deep neural network), CNN(convolutional neural network), RNN(recurrent neural network), RBM(restricted boltzmann machine), DBN(deep belief network), BRDNN(bidirectional recurrent deep neural network), 심층 Q-네트워크(deep Q-networks) 또는 상기 중 둘 이상의 조합 중 하나일 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은 하드웨어 구조 이외에, 추가적으로 또는 대체적으로, 소프트웨어 구조를 포함할 수 있다.

메모리(130)는, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(120) 또는 센서 모듈(176))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(140)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(130)는, 휘발성 메모리(132) 또는 비휘발성 메모리(134)를 포함할 수 있다.

프로그램(140)은 메모리(130)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 예를 들면, 운영 체제(142), 미들 웨어(144) 또는 어플리케이션(146)을 포함할 수 있다.

입력 모듈(150)은, 전자 장치(101)의 구성요소(예: 프로세서(120))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 모듈(150)은, 예를 들면, 마이크, 마우스, 키보드, 키(예: 버튼), 또는 디지털 펜(예: 스타일러스 펜)을 포함할 수 있다.

음향 출력 모듈(155)은 음향 신호를 전자 장치(101)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 모듈(155)은, 예를 들면, 스피커 또는 리시버를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용될 수 있다. 리시버는 착신 전화를 수신하기 위해 사용될 수 있다. 일실시예에 따르면, 리시버는 스피커와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.

디스플레이 모듈(160)은 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 디스플레이 모듈(160)은, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 디스플레이 모듈(160)은 터치를 감지하도록 설정된 터치 센서, 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 압력 센서를 포함할 수 있다.

오디오 모듈(170)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일실시예에 따르면, 오디오 모듈(170)은, 입력 모듈(150)을 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 모듈(155), 또는 전자 장치(101)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))(예: 스피커 또는 헤드폰)를 통해 소리를 출력할 수 있다.

센서 모듈(176)은 전자 장치(101)의 작동 상태(예: 전력 또는 온도), 또는 외부의 환경 상태(예: 사용자 상태)를 감지하고, 감지된 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 일실시예에 따르면, 센서 모듈(176)은, 예를 들면, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 근접 센서, 컬러 센서, IR(infrared) 센서, 생체 센서, 온도 센서, 습도 센서, 또는 조도 센서를 포함할 수 있다.

인터페이스(177)는 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 인터페이스(177)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.

연결 단자(178)는, 그를 통해서 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 연결 단자(178)는, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.

햅틱 모듈(179)은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 일실시예에 따르면, 햅틱 모듈(179)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.

카메라 모듈(180)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일실시예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.

전력 관리 모듈(188)은 전자 장치(101)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전력 관리 모듈(188)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.

배터리(189)는 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소에 전력을 공급할 수 있다. 일실시예에 따르면, 배터리(189)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.

통신 모듈(190)은 전자 장치(101)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102), 전자 장치(104), 또는 서버(108)) 간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(190)은 프로세서(120)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 통신 모듈(190)은 무선 통신 모듈(192)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(194)(예: LAN(local area network) 통신 모듈, 또는 전력선 통신 모듈)을 포함할 수 있다. 이들 통신 모듈 중 해당하는 통신 모듈은 제 1 네트워크(198)(예: 블루투스, WiFi(wireless fidelity) direct 또는 IrDA(infrared data association)와 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제 2 네트워크(199)(예: 레거시 셀룰러 네트워크, 5G 네트워크, 차세대 통신 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN)와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부의 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 이런 여러 종류의 통신 모듈들은 하나의 구성요소(예: 단일 칩)로 통합되거나, 또는 서로 별도의 복수의 구성요소들(예: 복수 칩들)로 구현될 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 가입자 식별 모듈(196)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 이용하여 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크 내에서 전자 장치(101)를 확인 또는 인증할 수 있다.

무선 통신 모듈(192)은 4G 네트워크 이후의 5G 네트워크 및 차세대 통신 기술, 예를 들어, NR 접속 기술(new radio access technology)을 지원할 수 있다. NR 접속 기술은 고용량 데이터의 고속 전송(eMBB(enhanced mobile broadband)), 단말 전력 최소화와 다수 단말의 접속(mMTC(massive machine type communications)), 또는 고신뢰도와 저지연(URLLC(ultra-reliable and low-latency communications))을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은, 예를 들어, 높은 데이터 전송률 달성을 위해, 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 고주파 대역에서의 성능 확보를 위한 다양한 기술들, 예를 들어, 빔포밍(beamforming), 거대 배열 다중 입출력(massive MIMO(multiple-input and multiple-output)), 전차원 다중입출력(FD-MIMO: full dimensional MIMO), 어레이 안테나(array antenna), 아날로그 빔형성(analog beam-forming), 또는 대규모 안테나(large scale antenna)와 같은 기술들을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 전자 장치(101), 외부 전자 장치(예: 전자 장치(104)) 또는 네트워크 시스템(예: 제 2 네트워크(199))에 규정되는 다양한 요구사항을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 무선 통신 모듈(192)은 eMBB 실현을 위한 Peak data rate(예: 20Gbps 이상), mMTC 실현을 위한 손실 Coverage(예: 164dB 이하), 또는 URLLC 실현을 위한 U-plane latency(예: 다운링크(DL) 및 업링크(UL) 각각 0.5ms 이하, 또는 라운드 트립 1ms 이하)를 지원할 수 있다.

안테나 모듈(197)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부의 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 안테나를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다. 이런 경우, 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크에서 사용되는 통신 방식에 적합한 적어도 하나의 안테나가, 예를 들면, 통신 모듈(190)에 의하여 상기 복수의 안테나들로부터 선택될 수 있다. 신호 또는 전력은 상기 선택된 적어도 하나의 안테나를 통하여 통신 모듈(190)과 외부의 전자 장치 간에 송신되거나 수신될 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 방사체 이외에 다른 부품(예: RFIC(radio frequency integrated circuit))이 추가로 안테나 모듈(197)의 일부로 형성될 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 mmWave 안테나 모듈을 형성할 수 있다. 일실시예에 따르면, mmWave 안테나 모듈은 인쇄 회로 기판, 상기 인쇄 회로 기판의 제 1 면(예: 아래 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 지정된 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있는 RFIC, 및 상기 인쇄 회로 기판의 제 2 면(예: 윗 면 또는 측 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 상기 지정된 고주파 대역의 신호를 송신 또는 수신할 수 있는 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다.

상기 구성요소들 중 적어도 일부는 주변 기기들간 통신 방식(예: 버스, GPIO(general purpose input and output), SPI(serial peripheral interface), 또는 MIPI(mobile industry processor interface))을 통해 서로 연결되고 신호(예: 명령 또는 데이터)를 상호간에 교환할 수 있다.

일실시예에 따르면, 명령 또는 데이터는 제 2 네트워크(199)에 연결된 서버(108)를 통해서 전자 장치(101)와 외부의 전자 장치(104)간에 송신 또는 수신될 수 있다. 외부의 전자 장치(102, 또는 104) 각각은 전자 장치(101)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부의 전자 장치들(102, 104, 또는 108) 중 하나 이상의 외부의 전자 장치들에서 실행될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로, 또는 사용자 또는 다른 장치로부터의 요청에 반응하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(101)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 하나 이상의 외부의 전자 장치들에게 그 기능 또는 그 서비스의 적어도 일부를 수행하라고 요청할 수 있다. 상기 요청을 수신한 하나 이상의 외부의 전자 장치들은 요청된 기능 또는 서비스의 적어도 일부, 또는 상기 요청과 관련된 추가 기능 또는 서비스를 실행하고, 그 실행의 결과를 전자 장치(101)로 전달할 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 결과를, 그대로 또는 추가적으로 처리하여, 상기 요청에 대한 응답의 적어도 일부로서 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 모바일 에지 컴퓨팅(MEC: mobile edge computing), 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다. 전자 장치(101)는, 예를 들어, 분산 컴퓨팅 또는 모바일 에지 컴퓨팅을 이용하여 초저지연 서비스를 제공할 수 있다. 다른 실시예에 있어서, 외부의 전자 장치(104)는 IoT(internet of things) 기기를 포함할 수 있다. 서버(108)는 기계 학습 및/또는 신경망을 이용한 지능형 서버일 수 있다. 일실시예에 따르면, 외부의 전자 장치(104) 또는 서버(108)는 제 2 네트워크(199) 내에 포함될 수 있다. 전자 장치(101)는 5G 통신 기술 및 IoT 관련 기술을 기반으로 지능형 서비스(예: 스마트 홈, 스마트 시티, 스마트 카, 또는 헬스 케어)에 적용될 수 있다.

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 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 2a 내지 도 2c는 비교 실시예에 따른 전자 장치의 포스 터치 인식 방법 및 그 한계점을 나타낸 것이다.

도 2a에 따르면, 비교 실시예에 따른 전자 장치(200)는 터치 센서를 이용하여 동작 201에서 일정 시간 동안의 터치 입력을 인식할 수 있다. 비교 실시예에 따른 전자 장치(200) 상의 터치 센서는 도 1의 센서 모듈(176)의 일부를 포함할 수 있다. 비교 실시예에 따른 전자 장치(200)는 동작 203에서 터치 센서를 이용하여 터치가 입력되는 디스플레이(310)상의 셀 어레이(cell array)의 위치 데이터를 height 및 width 단위로 획득할 수 있다. 터치 센서는 이러한 셀 어레이(cell array)의 위치 데이터를 일정 시간 동안 생성되는 프레임 단위(예: t초 동안 N프레임)로 누적하여 전자 장치(200)내 프로세서로 전달할 수 있다. 동작 207에서 전자 장치(200)내 프로세서는 height, width 및 프레임 단위의 데이터를 수신할 수 있다. 전자 장치(200)내 프로세서는 동작 209에서 AI 모델을 이용하여 수신된 데이터를 분석하고, 동작 211에서 롱 터치(long touch) 입력인지 포스 터치(force touch) 입력인지 구분할 수 있다.

이하에서 롱 터치(long touch) 입력은 터치 센서 상에 일정 시간을 초과하여 압력이 가해지는 상황을 의미할 수 있다. 포스 터치(force touch) 입력은 터치 센서 상에 일정 시간 및 일정 압력 수준을 초과하여 강하게 압력이 가해지는 상황을 의미할 수 있다.

비교 실시예에 따른 전자 장치(200)는 동작 213에서 터치 입력의 종류에 기반하여 관련 기능을 수행하거나 또는 미리 설정된 사용자 인터페이스(user interface)를 출력할 수 있다.

도 2b는 비교 실시예에 따른 전자 장치(200)가 AI 모델을 이용하여 딥 러닝하는 과정을 도시한 것이다.

도 2b에 따르면, 비교 실시예에 따른 전자 장치(200)는 동작 209에서 AI 모델을 이용하여 수신된 데이터(예: height, width 및 프레임 단위의 터치 입력 데이터)를 분석할 수 있다. 이후 동작 219에서 전자 장치(200)는 AI 모델 및 수집된 데이터를 이용하여 학습을 수행할 수 있다. 전자 장치(200)는 사용자 데이터를 학습하여 사용자의 터치 입력을 더 정확하게 인식하고, 터치의 종류(예: 롱 터치, 포스 터치)를 정확하게 구분할 수 있다.

도 2c는 비교 실시예에 따른 전자 장치(200)의 포스 터치 인식 방법의 한계점을 도시한 것이다.

비교 실시예에 따른 전자 장치(200)는 동작 209에서 AI 모델을 이용하여 수신된 데이터(예: height, width 및 프레임 단위의 터치 입력 데이터)를 분석할 수 있다. 다만, 일반 사용자의 터치 패턴이 다양하여 전자 장치(200)는 이러한 터치 패턴을 대표하는 AI 모델을 찾기 어려울 수 있다. 즉, 전자 장치(200)는 남성, 여성, 어린이, 손가락이 큰 사람, 특이한 방식으로 터치하는 사람 또는 터치 센서를 누르는 압력이 강한 사람 등 다양한 터치 패턴을 입력 받을 수 있다.

예를 들어, 제1사용자(231)가 N프레임 동안 터치 입력을 가한 경우, AI 모델은 이를 인식하고, 터치 입력 시간 및 형태에 기반하여 터치 확률에 따라 터치의 종류를 분류할 수 있다. AI 모델은 제1사용자(231)의 터치 입력을 분석하여 롱 터치 입력일 확률 10%, 포스 터치 입력일 확률 90%로 산출하여 제1사용자(231)의 터치 입력을 포스 터치 입력으로 분류할 수 있다. 또는 AI 모델은 제2사용자(232)의 터치 입력을 분석하여 롱 터치 입력일 확률 60%, 포스 터치 입력일 확률 40%로 산출하여 제1사용자(231)의 터치 입력을 포스 터치 입력이 아니라고 분류할 수 있다. 다만, 제2사용자(232)의 경우 상대적으로 힘이 약한 사람으로서 포스 터치 입력을 의도한 것임에도 전자 장치(200)는 제1사용자(231)와 동일한 기준을 적용하여 제2사용자(232)의 터치 입력이 포스 터치 입력이 아니라고 잘못 판단할 수 있다.

사용자 별로 다양한 터치 입력 패턴을 생성할 수 있으므로 전자 장치(200)는 이러한 문제를 해결하기 위해 표 235처럼 사용자 맞춤형 AI 모델을 이용할 수 있다. 즉, 표 235의 하단의 사용자 맞춤형 AI 모델(AI model user)은 일반 AI 모델(AI model base)과 비교하여 전자 장치(200)의 터치 입력 동작 인식의 정확도를 80%에서 92%로 상승시킬 수 있다. 다만 이러한 사용자 맞춤형 AI 모델(AI model user)은 설정된 사용자에게 적합하게 학습하여 설정된 사용자에 대한 터치 입력 인식 정확도는 상승시키는 반면, 설정되지 않은 일반 사용자에 대한 터치 입력 인식 정확도는 낮아지는(예: 90% 에서 85%로 감소) 문제를 가질 수 있다.

이하 도 3 내지 도 7b에서는 이러한 터치 입력 인식 정확도를 개선하기 위한 전자 장치(300) 및 전자 장치(300)의 포스 터치 인식 방법에 대하여 설명될 것이다.

도 3은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 구성을 블록도로 나타낸 것이다.

다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(300)는 디스플레이(310), 지문 센서(320), 터치 센서(330), 프로세서(340) 및/또는 메모리(350)를 포함하며, 도시된 구성 중 일부가 생략 또는 치환되더라도 본 문서의 다양한 실시예를 구현함에는 지장이 없을 것이다. 또한, 전자 장치(300)는 도 1의 전자 장치(101)의 구성 및/또는 기능 중 적어도 일부를 포함할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 디스플레이(310)는 영상을 표시하며, 액정 디스플레이(liquid crystal display(LCD)), 발광 다이오드(light-emitting diode(LED)) 디스플레이, 유기 발광 다이오드(organic light-emitting diode(OLED)) 디스플레이, 또는 마이크로 전자기계 시스템(micro electro mechanical systems(MEMS)) 디스플레이, 또는 전자종이(electronic paper) 디스플레이 중 어느 하나로 구현될 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다. 디스플레이(310)는 도 1의 디스플레이 모듈(160)의 구성 및/또는 기능 중 적어도 일부를 포함할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(300)는 디스플레이(310)가 off된 상태에서도 지문 센서(320)를 이용하여 포스 터치를 인식할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 지문 센서(320)는 사용자의 지문 정보를 획득할 수 있다. 지문 센서(320)는 지문 이미지를 획득할 수 있는 광학식 지문 센서로 구현될 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다. 지문 센서(320)에서 획득한 지문 정보는 이미지 정보로써 저장되며, 미리 등록된 지문 정보와 비교를 통해 전자 장치(300)의 인증에 사용될 수 있다. 지문 센서(320)는 디스플레이(310)의 배면의 적어도 일 영역 또는 디스플레이(310)의 내부에 형성될 수 있다. 이에 따라, 디스플레이(310)의 커버 윈도우 상에서 사용자의 손가락을 이용한 터치 입력이 발생하면 터치 센서(330)에서는 터치 정보가 획득되고, 이와 적어도 일부 동시에 지문 센서(320)에서는 지문 정보가 획득될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 지문 센서(320)는 디스플레이(310)로부터 방출된 광을 이용하여 지문 정보를 획득할 수 있다. 디스플레이(310)는 지문 센서(320)의 동작을 위한 광원으로서 기능할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 지문 센서(320)는 CMOS 이미지 센서(CIS, CMOS image sensor), CCD 이미지 센서(CCD, charge coupled device image sensor), TFT amorphous silicon 이미지 센서, 또는 오가닉 포토 다이오드(OPD, organic photodiode)를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 지문 센서(320)는 적어도 하나의 렌즈를 포함할 수 있다. 지문 센서(320)에 배치되는 렌즈는 렌즈 배율이 실질적으로 1배보다 작은(예: 1/4 ~ 1/7) 렌즈 타입(lens type)과 렌즈가 존재하지 않거나, 마이크로 렌즈, 핀-홀 어레이(pin-hole array), 혹은 광 섬유(optical fiber)가 사용되어 렌즈의 배율이 실질적으로 1배에 가까운 렌즈리스 타입(lensless type)을 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 지문 센서(320)는 지문 인식 기능이 활성화 되는 경우, 예를 들어 잠금 해제 동작, 또는 메시지 어플리케이션과 같은 보안이 설정된 어플리케이션이 실행된 경우에 있어 활성화 될 수 있으며, 다른 일 실시예에 따르면, 지문 센서(320)는 지문 인식 기능이 활성화 되고 지문 센서(320)의 영역 상에 터치 입력이 발생하는 경우에 활성화 될 수도 있다.

일 실시예에 따르면, 본 문서에 따른 전자 장치(300)는 광학식 지문 센서를 사용하며, 기본적으로 디스플레이(310)를 광원(미도시)의 일 형태로 이용할 수 있다. 이하에서는 광학식 지문 센서를 사용하는 전자 장치(300)로서 디스플레이(310)에서 방출되는 빛을 광원(미도시)의 일 형태로 이용하는 경우로 한정하여 설명될 것이나, 광원(미도시)은 전자 장치(300)내에 따로 배치될 수도 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 터치 센서(330)는 하우징(미도시)의 외부로부터 감지되는 사용자 입력 및/또는 터치 입력을 감지하여 프로세서(340)로 전달할 수 있다. 터치 센서(330)는 커패시턴스 변화를 감지하여 전기적 신호를 생성하고, 전기적 신호를 프로세서(340)에 전달할 수 있다. 전자 장치(300)는, 프로세서(340)의 제어 하에, 터치 센서(330)를 통해서 터치 입력을 수신할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 터치 센서(230)는 터치 입력을 수신하면, 커패시턴스 및/또는 커패시턴스 변화를 감지하여 전기적 신호로 변환할 수 있다. 예를 들어, 전기적 신호는 전압 및/또는 전류 단위를 가지는 신호일 수 있다. 터치 센서(330)는 커패시턴스 및/또는 커패시턴스 변화를 감지하여 전기적 신호로 변환하기 위해서 아날로그-디지털 변환기(ADC)(미도시)를 더 포함할 수 있다. 터치 센서(330)에서 획득한 전기적 신호를 기반으로 터치 센서(230)는 아날로그-디지털 변환기(ADC)를 이용하여 터치 데이터를 생성할 수 있다. 예를 들어, 전기적 신호를 기반으로 생성된 터치 데이터는 숫자 형태의 데이터를 의미할 수 있고, 0이면 오픈(open) 또는 터치 없음을 의미하고, 100이면 단락(short) 또는 터치 상태를 의미할 수 있다.

전자 장치(300)는, 프로세서(340)의 제어 하에, 터치 데이터를 터치 센서(330)에서 메모리(350)로 전송할 수 있다. 전자 장치(300)는, 프로세서(340)의 제어 하에, 터치 데이터를 메모리(130)에 저장할 수 있다.

다양한 실시예에서, 전자 장치(300)는, 프로세서(340)의 제어 하에, 메모리(350)에 저장된 터치 데이터에 기반하여 터치 입력 수신 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(300)는 터치 데이터가 일정 값 이상이면 터치 입력이 있다고 판단할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(340)는 전자 장치(300)의 각 구성요소들의 제어 및/또는 통신에 관한 연산이나 데이터 처리를 수행할 수 있는 구성으로써, 도 1의 프로세서(120)의 구성 중 적어도 일부를 포함할 수 있다. 프로세서(340)는 디스플레이(310), 지문 센서(320), 터치 센서(330) 및/또는 메모리(350)를 포함하여 전자 장치(300)의 내부 구성요소와 전기적으로 연결될 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(340)는 터치 센서(330)를 이용하여 지문 센서(320)가 위치하는 지문 인식 영역 상에 터치 입력이 발생하는지 판단하고, 발생된 터치 입력이 일정 시간 이상 지속되는지 판단하며, 일정 시간 이상 터치 입력이 지속되는 경우 해당 시간 동안 발생된 터치 입력을 누적하여 제1데이터를 생성할 수 있다. 프로세서(340)는 지문 센서(320)를 이용하여 지문 인식 영역 상의 터치 입력을 분석하여 입력된 지문이 등록된 사용자의 지문과 일치하는지 판단하고, 사용자의 지문과 일치하는 경우 사용자 맞춤형 AI 모델을 이용하여 제1데이터를 분석하고, 사용자의 지문과 일치하지 않는 경우 일반 AI 모델을 이용하여 제1데이터를 분석할 수 있다. 프로세서(340)는 제1데이터의 분석 결과에 기반하여 터치 입력의 형태를 구분하고, 터치 입력의 형태에 대응하는 기능을 수행하거나 및/또는 사용자 인터페이스(user interface)를 실행시킬 수 있다.

일 실시예에서, 프로세서(340)는 도 1의 메인 프로세서(121)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서) 또는 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 도 1의 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(300)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.

일 실시예에서, 보조 프로세서(123)는 AI 모델을 이용하여 수집된 데이터를 분석할 수 있다. 예를 들어, 보조 프로세서(123)는 도 2의 동작 209처럼 AI 모델을 이용하여 수신된 데이터(예: height, width 및 프레임 단위의 터치 입력 데이터)를 분석할 수 있다.

일 실시예에서, 프로세서(340)는 디스플레이(310)의 복수의 픽셀(pixel) 중 적어도 일부를 이용하여 지문 센싱을 위한 구동 신호를 공급할 수 있다. 구동 신호는 디스플레이(310)의 복수 개의 픽셀 중 적어도 일부들이 발광하여 지문 센서(320)를 위한 광원으로서 동작하도록 제공할 수 있다.

메모리(350)는 한정되지 않은 디지털 데이터들을 일시적 또는 영구적으로 저장하기 위한 것으로써, 도 1의 메모리(130)의 구성 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 메모리(350)는 휘발성 메모리 및 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 비휘발성 메모리는 OTPROM(one time programmable ROM), PROM(programmable ROM), EPROM(erasable and programmable ROM), EEPROM(electrically erasable and programmable ROM), mask ROM, flash ROM, 플래시 메모리(예: NAND flash 또는 NOR flash 등), 하드 드라이브, 또는 솔리드 스테이트 드라이브(solid state drive(SSD)) 중 적어도 하나를 포함할 수 있으며, 휘발성 메모리는 DRAM(dynamic RAM), SRAM(static RAM), 또는 SDRAM(synchronous dynamic RAM) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

메모리(350)는 프로세서(340)에서 수행될 수 있는 다양한 인스트럭션(instruction)들을 저장할 수 있다. 이와 같은 인스트럭션들은 프로세서(340)에 의해 인식될 수 있는 산술 및 논리 연산, 데이터 이동, 및/또는 입출력과 같은 제어 명령을 포함할 수 있으며, 메모리(350)에 저장된 프레임워크(framework) 상에서 정의될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 메모리(350)는 레지스터(register)(미도시)를 포함할 수 있다. 레지스터는 지정된 광원(예: 복수 개의 픽셀 중 적어도 일부)이 켜졌을 때, 감지된 반사광의 이미지를 기록할 수 있다. 프로세서(340)는 지정된 광원의 동작과 지문 센서(320)의 동작이 동기화 되도록 제어하고, 레지스터로부터 저장된 값을 수신하여 이미지 프로세싱 과정을 거쳐 지문 이미지를 재구성할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 메모리(350)는 지문 등록 동작을 통해 등록된 사용자의 지문과 관련된 사용자 데이터를 저장할 수 있다. 예를 들어, 사용자 데이터는 메모리(350)의 보안 영역 내에 저장될 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(340)가 전자 장치(300) 내에서 구현할 수 있는 연산 및 데이터 처리 기능에는 한정됨이 없을 것이나, 이하에서는, 본 문서의 다양한 실시예에 따라 AI 포스 터치(force touch)의 인식률을 높이기 위해 지문 정보를 활용하여 사용자에 최적화된 딥 러닝 모델(deep learning model)을 선택하기 위한 동작에 대해 보다 상세히 설명하기로 한다. 후술할 프로세서(340)의 동작들은 앞서 설명한 메모리(350)에 저장된 인스트럭션들을 로딩(loading)함으로써 수행될 수 있다.

도 4는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 포스 터치 입력 인식 시 대응하는 전자 장치의 기능 수행 동작을 도시한 것이다.

다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(예: 도 3의 전자 장치(300))는 제1데이터의 분석 결과에 기반하여 터치 입력의 형태를 구분하고, 터치 입력의 형태에 대응하는 기능을 수행하거나 및/또는 사용자 인터페이스(user interface)를 실행시킬 수 있다. 제1데이터는 일정 시간 동안 터치 센서(예: 도 3의 터치 센서(330))에서 감지된 터치 입력을 누적하여 생성된 데이터를 의미할 수 있다. 또한, 제1데이터는 터치 입력의 시간, 강도, 압력, 세기 및 터치 형태 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(300)는 터치 입력의 형태가 포스 터치 입력으로 판단되는 경우, 디스플레이(예: 도 3의 디스플레이(310)) 상에 음량을 조절할 수 있는 인터페이스(412)를 표시할 수 있다. 도 4의 그림 410은 전자 장치(300) 상에서 음량을 조절할 수 있는 인터페이스(412)를 표시하는 상황을 도시한 것이다. 전자 장치(300)는 포스 터치 입력을 인식하여 음량을 조절할 수 있는 인터페이스(412)를 사용자에게 제공하여 전자 장치(300) 상의 버튼 키를 이용하지 않고도 사용자가 편리하게 음량을 조절할 수 있도록 제어할 수 있다. 전자 장치(300)가 포스 터치 입력 시 제공할 수 있는 인터페이스는 음량을 조절할 수 있는 인터페이스(412)로 한정되는 것은 아닐 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(300)는 밝기 조절 인터페이스 또는 특정 어플리케이션을 실행하는 인터페이스를 포함하여 다양한 인터페이스를 제공할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(300)는 터치 입력의 형태가 포스 터치 입력으로 판단되는 경우, 특정 어플리케이션을 실행시키도록 제어할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(300)는 포스 터치 입력 인식 후 카메라 어플리케이션, 갤러리 어플리케이션, 결제(pay) 어플리케이션, 노트(note) 어플리케이션 또는 보이스 어시스턴트(voice assistant) 어플리케이션 중 적어도 어느 하나의 어플리케이션을 실행하도록 제어할 수 있다. 또는 전자 장치(300)는 디스플레이(310)가 off된 상태에서도 포스 터치 입력 인식 후 디스플레이(310)를 확장시키거나 또는 축소시키도록 제어할 수 있다. 전자 장치(300)가 포스 터치 입력을 인식 후 실행할 수 있는 어플리케이션 또는 동작의 종류는 이것으로 한정되는 것은 아닐 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(300)는 터치 입력의 형태가 포스 터치 입력으로 판단되는 경우, 입력된 지문이 사용자의 지문과 일치하면 디스플레이 (310) 상에 보안 잠금 해제 여부를 묻는 가이드 화면 및 사용자가 일정 빈도를 초과하여 자주 사용하는 어플리케이션의 아이콘을 표시하고, 입력된 지문이 사용자의 지문과 일치하지 않으면 지문이 일치하지 않는다는 가이드를 표시하고 디스플레이(310)를 작동시킬 수 있다.

도 4의 그림 420은 전자 장치(300) 상에서 지문 인식 영역 및 사용자가 일정 빈도를 초과하여 자주 사용하는 어플리케이션의 아이콘을 표시하는 상황을 도시한 것이다. 전자 장치(300)는 포스 터치 입력을 인식하여 사용자가 자주 사용하는 아이콘을 가이드하고, 사용자의 입력에 기반하여 특정 어플리케이션을 실행시킬 수 있다. 전자 장치(300)는 사용자가 자주 사용하는 아이콘을 가이드하여 잠금 화면 해제 및 홈 화면 표시 과정을 거치지 않고서도 사용자가 편리하고 빠르게 특정 어플리케이션을 실행시킬 수 있도록 제어할 수 있다. 전자 장치(300)가 포스 터치 입력 시 제공할 수 있는 인터페이스는 사용자가 자주 사용하는 아이콘으로 한정되는 것은 아닐 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(300)는 사용자에게 포스 터치 입력 시 표시할 어플리케이션의 아이콘에 대한 가이드 화면을 표시하고, 포스 터치 입력 인식 시 사용자의 선택에 기반하여 특정한 어플리케이션의 아이콘을 표시할 수 있다. 또한, 전자 장치(300) 상에서 표시할 수 있는 어플리케이션의 아이콘의 개수도 한정된 것은 아니며, 사용자의 설정에 따라 달라질 수 있다.

도 5는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치가 데이터를 분석하기 위한 AI 모델을 선택하는 동작을 도시한 것이다.

다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(예: 도 3의 전자 장치(300))는 지문 센서(예: 도 3의 지문 센서(320))를 이용하여 지문 인식 영역 상의 터치 입력을 분석하여 입력된 지문이 등록된 사용자의 지문과 일치하는지 판단하고, 사용자의 지문과 일치하는 경우 사용자 맞춤형 AI 모델(520)을 이용하여 제1데이터를 분석하고, 사용자의 지문과 일치하지 않는 경우 일반 AI 모델(510)을 이용하여 제1데이터를 분석할 수 있다. 제1데이터는 일정 시간 동안 터치 센서(예: 도 3의 터치 센서(330))에서 감지된 터치 입력을 누적하여 생성된 데이터를 의미할 수 있다. 또한, 제1데이터는 터치 입력의 시간, 강도, 압력, 세기 및 터치 형태 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(300)는 지문 센서(320)가 위치하는 지문 인식 영역 상에서만 포스 터치 입력을 인식할 수 있다. 디스플레이(예: 도 3의 디스플레이(310)) 상의 모든 영역에서 롱 터치 입력 또는 포스 터치 입력을 인식할 수 있는 경우, 디스플레이(310)는 사용자의 손가락이 디스플레이(310)상에 올려진 경우 사용자의 의도와 관계 없이 작동될 수 있다. 이러한 이유로 비교 실시예에 따른 전자 장치(200)는 지문 인식이 가능한 영역 상에서 롱 터치 입력을 인식하고, 롱 터치 입력에 따른 보안 해제 인터페이스를 실행할 수 있다. 본 문서의 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(300)는 롱 터치 입력과 마찬가지 이유로 지문 인식이 가능한 영역 상에서만 포스 터치 입력을 인식할 수 있다. 또한, 전자 장치(300)는 디스플레이(310)가 off된 상황에서도 지문 센서(320)를 이용하여 포스 터치 입력을 인식하고, 포스 터치 입력에 따른 차별화된 인터페이스를 제공할 수 있다.

전자 장치(300)는 터치 센서(예: 도 3의 터치 센서(330))를 이용하여 일정 시간(예: N프레임) 동안의 일반 사용자(501)의 터치 입력을 인식할 수 있다. 프로세서(예: 도 3의 프로세서(340)) 상의 사용자 판단부(530)는 지문 센서(예: 도 3의 지문 센서(320))를 이용하여 입력된 터치 상에서 지문을 인식하고, 메모리(예: 도 3의 메모리(350)) 상에 기 저장된 사용자의 지문과 대조하여 입력된 터치가 설정된 사용자에 의한 것인지 판단할 수 있다. 프로세서(340) 상의 AI 모델 선택부(540)는 입력된 터치가 설정된 사용자에 의한 것이 아닌 경우 일반 AI 모델(510)을 선택할 수 있다. 이후 프로세서(340)는 메모리(350) 상에서 일반 AI 모델(510)과 관련된 데이터를 로드할 수 있다. 프로세서(340)는 로딩된 데이터에 기반하여 터치 입력을 분석할 수 있으며, 터치 입력의 형태가 롱 터치 입력인지 또는 포스 터치 입력인지 판단할 수 있다. 도 2a에서 언급한 것처럼, 롱 터치(long touch) 입력은 터치 센서 상에 일정 시간을 초과하여 압력이 가해지는 상황을 의미할 수 있다. 또한, 포스 터치(force touch) 입력은 터치 센서 상에 일정 시간 및 일정 압력 수준을 초과하여 강하게 압력이 가해지는 상황을 의미할 수 있다.

전자 장치(300)는 터치 센서(330)를 이용하여 일정 시간(예: N프레임) 동안의 설정된 사용자(502)의 터치 입력을 인식할 수 있다. 프로세서(예: 도 3의 프로세서(340)) 상의 사용자 판단부(530)는 지문 센서(예: 도 3의 지문 센서(320))를 이용하여 입력된 터치 상에서 지문을 인식하고, 메모리(예: 도 3의 메모리(350)) 상에 기 저장된 사용자의 지문과 대조하여 입력된 터치가 설정된 사용자에 의한 것인지 판단할 수 있다. 프로세서(340) 상의 AI 모델 선택부(540)는 입력된 터치가 설정된 사용자에 의해 발생된 경우 사용자 맞춤형 AI 모델(520)을 선택할 수 있다. 이후 프로세서(340)는 메모리(350) 상에서 사용자 맞춤형 AI 모델(520)과 관련된 데이터를 로드할 수 있다. 프로세서(340)는 로딩된 데이터에 기반하여 터치 입력을 분석할 수 있으며, 터치 입력의 형태가 롱 터치 입력인지 또는 포스 터치 입력인지 판단할 수 있다.

도 6은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 포스 터치 인식 방법을 동작 별로 도시한 것이다.

다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(예: 도 3의 전자 장치(300))는 디스플레이(예: 도 3의 310), 지문 센서(예: 도 3의 320), 터치 센서(예: 도 3의 330), 프로세서(예 도 3의 340) 및/또는 메모리(예: 도3의 350)를 포함할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 지문 센서(320)는 사용자의 지문 정보를 획득할 수 있다. 지문 센서(320)에서 획득한 지문 정보는 이미지 정보로써 저장되며, 미리 등록된 지문 정보와 비교를 통해 전자 장치(300)의 인증에 사용될 수 있다. 지문 센서(320)는 디스플레이(310)의 배면의 적어도 일 영역 또는 디스플레이(310)의 내부에 형성될 수 있다. 이에 따라, 디스플레이(310)의 커버 윈도우 상에서 사용자의 손가락을 이용한 터치 입력이 발생하면 터치 센서(330)에서는 터치 정보가 획득되고, 이와 적어도 일부 동시에 지문 센서(320)에서는 지문 정보가 획득될 수 있다. 지문 센서(320)는 획득한 지문 데이터를 프로세서(340)로 전송할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(340) 상의 사용자 판단부(530)는 지문 센서(320)를 이용하여 입력된 터치 상에서 지문을 인식하고, 동작 532에서 메모리(350) 상에 기 저장된 사용자의 지문과 대조하여 입력된 터치가 설정된 사용자에 의한 것인지 판단할 수 있다. 프로세서(340) 상의 AI 모델 선택부(540)는 입력된 터치가 설정된 사용자에 의한 것이 아닌 경우 동작 542에서, 일반 AI 모델(510)을 선택할 수 있다. 이후 프로세서(340)는 메모리(350) 상에서 일반 AI 모델(510)과 관련된 데이터를 로드할 수 있다. 프로세서(340)는 로딩된 데이터에 기반하여 터치 입력을 분석할 수 있으며, 터치 입력의 형태가 롱 터치 입력인지 또는 포스 터치 입력인지 판단할 수 있다. 도 2a에서 언급한 것처럼, 롱 터치(long touch) 입력은 터치 센서 상에 일정 시간을 초과하여 압력이 가해지는 상황을 의미할 수 있다. 또한, 포스 터치(force touch) 입력은 터치 센서 상에 일정 시간 및 일정 압력 수준을 초과하여 강하게 압력이 가해지는 상황을 의미할 수 있다.

또는, 프로세서(340) 상의 AI 모델 선택부(540)는 입력된 터치가 설정된 사용자에 의해 발생된 경우 동작 542에서 사용자 맞춤형 AI 모델(520)을 선택할 수 있다. 이후 프로세서(340)는 메모리(350) 상에서 사용자 맞춤형 AI 모델(520)과 관련된 데이터를 로드할 수 있다. 프로세서(340)는 로딩된 데이터에 기반하여 터치 입력을 분석할 수 있으며, 터치 입력의 형태가 롱 터치 입력인지 또는 포스 터치 입력인지 판단할 수 있다.

프로세서(340)는 동작 332에서 터치 센서(예: 도 3의 터치 센서(330))를 이용하여 지문 센서(320)의 지문 인식 영역 범위 내 입력이 존재하는지 판단할 수 있다. 이후 프로세서(340)는 동작 334에서 지문 인식 영역 범위 내 입력이 존재하는 경우 터치 형태인지 판단할 수 있다. 전자 장치(300)는 터치가 입력되는 디스플레이(310)상의 셀 어레이(cell array)의 위치를 height 및 width 단위로 나타낼 수 있다. 터치 형태는 터치가 입력되는 셀 어레이(cell array)의 위치의 분포 형태를 의미할 수 있다. 이후 동작 336에서, 프로세서(340)는 터치 센서(330)를 이용하여 터치 입력의 지속 시간을 인식할 수 있다. 터치 센서(330)는 셀 어레이(cell array)의 위치 데이터를 일정 시간 동안 생성되는 프레임 단위(예: t초 동안 N프레임)로 누적하여 프로세서(340)로 전달할 수 있다.

프로세서(340)는 동작 544에서 터치 센서(330)로부터 셀 어레이(cell array)의 위치 데이터를 일정 시간 동안 생성되는 프레임 단위(예: t초 동안 N프레임)로 누적하여 결합한 제1데이터를 수신할 수 있다. 제1데이터는 일정 시간 동안 터치 센서(예: 도 3의 터치 센서(330))에서 감지된 터치 입력을 누적하여 생성된 데이터를 의미할 수 있다. 또한, 제1데이터는 터치 입력의 시간, 강도, 압력, 세기 및 터치 형태 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다. 동작 544는 도 7b에서 설명될 것이다.

프로세서(340)는 동작 546에서 선택된 AI 모델(예: 일반 AI 모델(510) 또는 사용자 맞춤형 AI 모델(520))을 이용하여 수신된 제1데이터를 분석할 수 있다. 프로세서(340)는 AI 모델을 이용하여 터치 입력의 형태가 롱 터치 입력인지 또는 포스 터치 입력인지 판단할 수 있다. 도 2a에서 언급한 것처럼, 롱 터치(long touch) 입력은 터치 센서 상에 일정 시간을 초과하여 압력이 가해지는 상황을 의미할 수 있다. 또한, 포스 터치(force touch) 입력은 터치 센서 상에 일정 시간 및 일정 압력 수준을 초과하여 강하게 압력이 가해지는 상황을 의미할 수 있다.

동작 548에서, 프로세서(340)는 터치 입력의 형태에 대응하는 기능을 수행하거나 및/또는 사용자 인터페이스(user interface)를 실행시킬 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(300)는 터치 입력의 형태가 포스 터치 입력으로 판단되는 경우, 디스플레이(310) 상에 음량을 조절할 수 있는 인터페이스(예: 도 4의 412)를 표시할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(300)는 터치 입력의 형태가 포스 터치 입력으로 판단되는 경우, 입력된 지문이 사용자의 지문과 일치하면 디스플레이(310) 상에 보안 잠금 해제 여부를 묻는 가이드 화면 및 사용자가 일정 빈도를 초과하여 자주 사용하는 어플리케이션의 아이콘을 표시하고, 입력된 지문이 사용자의 지문과 일치하지 않으면 지문이 일치하지 않는다는 가이드를 표시하고 디스플레이(310)를 작동시킬 수 있다.

다양한 실시예들에 따른 전자 장치(300)는 지문 센서(320), 터치 센서(330), 적어도 하나 이상의 인스트럭션들을 저장하는 메모리(350) 및 지문 센서(320), 터치 센서(330) 및 메모리(350)와 작동적으로 연결된 프로세서(340)를 포함할 수 있다. 프로세서(340)는 터치 센서(330)를 이용하여 지문 센서(320)가 위치하는 지문 인식 영역 상에 터치 입력이 발생하는지 판단하고, 발생된 터치 입력이 일정 시간 이상 지속되는지 판단하며, 일정 시간 이상 터치 입력이 지속되는 경우 해당 시간 동안 발생된 터치 입력을 누적하여 제1데이터를 생성하고, 지문 센서(320)를 이용하여 지문 인식 영역 상의 터치 입력을 분석하여 입력된 지문이 등록된 사용자의 지문과 일치하는지 판단하고, 사용자의 지문과 일치하는 경우 제1 AI 모델을 이용하여 제1데이터를 분석하고, 사용자의 지문과 일치하지 않는 경우 제2 AI 모델을 이용하여 제1데이터를 분석하며, 제1데이터의 분석 결과에 기반하여 터치 입력의 형태를 구분하고, 터치 입력의 형태에 대응하는 기능을 수행하거나 및/또는 사용자 인터페이스(user interface)를 실행시키며, 제1 AI 모델은 사용자 맞춤형 AI 모델을 포함하고, 제2 AI 모델은 일반 AI 모델을 포함하며, 제1데이터는 터치 입력의 발생 여부, 터치 입력의 지속 시간 또는 터치입력이 가해진 디스플레이 상의 위치 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 터치 입력의 형태는 입력 시간은 일정 시간을 초과하되 입력의 강도가 일정 수준 미만으로 디스플레이를 터치하는 롱 터치(long touch)입력 및 입력 시간은 일정 시간을 초과하고 입력의 강도도 일정 수준을 초과하여 디스플레이를 터치하는 포스 터치(force touch)입력을 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서는 지문 센서가 위치하는 지문 인식 영역 상에서 포스 터치 입력을 인식할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서는 터치 입력의 형태가 롱 터치 입력으로 판단되는 경우, 입력된 지문이 사용자의 지문과 일치하면 보안 잠금을 해제하고 디스플레이를 작동시키며, 입력된 지문이 사용자의 지문과 일치하지 않으면 지문이 일치하지 않는다는 가이드를 표시하고 디스플레이를 작동시킬 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서는 터치 입력의 형태가 포스 터치 입력으로 판단되는 경우, 입력된 지문이 사용자의 지문과 일치하면 디스플레이 상에 보안 잠금 해제 여부를 묻는 가이드 화면, 사용자가 일정 빈도를 초과하여 자주 사용하는 어플리케이션의 아이콘 또는 사용자가 설정한 어플리케이션의 아이콘 중 적어도 어느 하나를 표시하고, 입력된 지문이 사용자의 지문과 일치하지 않으면 지문이 일치하지 않는다는 가이드를 표시하고 디스플레이를 작동시킬 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서는 터치 입력의 형태가 포스 터치 입력으로 판단되는 경우, 디스플레이 상에 음량을 조절할 수 있는 인터페이스를 표시할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 제1 AI 모델은 지문 센서를 이용하여 터치 입력이 전자 장치에 설정된 사용자의 터치 입력인지 판단하고, 전자 장치에 설정된 사용자의 터치 입력에 해당하는 경우, 전자 장치에 설정된 사용자의 터치 입력과 관련된 데이터를 메모리에 저장하고, 저장된 데이터를 이용하여 설정된 사용자의 터치 입력 시 강도, 터치 형태 또는 터치되는 범위 중 적어도 어느 하나를 포함하는 설정된 사용자 패턴을 학습할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 제2 AI 모델은 지문 센서를 이용하여 터치 입력이 전자 장치에 설정된 사용자의 터치 입력인지 판단하고, 전자 장치에 설정된 사용자의 터치 입력이 아닌 경우, 일반 사용자의 터치 입력으로 분류하고, 일반 사용자의 터치 입력과 관련된 데이터를 메모리에 저장하고, 저장된 데이터를 이용하여 일반 사용자의 터치 입력 시 강도, 터치 형태 또는 터치되는 범위 중 적어도 어느 하나를 포함하는 일반 사용자 패턴을 학습할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 터치 센서는 터치 센서 상의 셀 어레이(cell array)에 터치가 입력되면, 터치 입력이 가해지는 셀(cell)의 가로 및 세로 위치를 포함하는 위치 데이터를 생성하고, 제1데이터는 위치 데이터가 터치 입력이 가해지는 일정 시간 동안 누적되어 생성되는 데이터를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서는 터치 센서로부터 제1데이터를 수신할 수 있다.

도 7a 및 도 7b는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 포스 터치 인식 방법의 순서도를 나타낸 것이다.

도 7a 및 도 7b를 통하여 설명되는 동작들은 컴퓨터 기록 매체 또는 메모리(도 3의 메모리(350))에 저장될 수 있는 인스트럭션들을 기반으로 구현될 수 있다.

도시된 방법(700)은 앞서 도 1 내지 도 6을 통해 설명한 전자 장치(예: 도 3의 전자 장치(300))에 의해 실행될 수 있으며, 앞서 설명한 바 있는 기술적 특징은 이하에서 생략하기로 한다.

동작 710에서, 전자 장치(300) 상의 지문 센서(예: 도 3의 지문 센서(320))는 사용자의 터치 입력 및 지문 입력 상황을 인식할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 지문 센서(320)는 지문 인식 기능이 활성화 되는 경우, 예를 들어 잠금 해제 동작, 또는 메시지 어플리케이션과 같은 보안이 설정된 어플리케이션이 실행된 경우에 있어 활성화 될 수 있으며, 다른 일 실시예에 따르면, 지문 센서(320)는 지문 인식 기능이 활성화 되고 지문 센서(320)의 영역 상에 터치 입력이 발생하는 경우에 활성화 될 수도 있다.

동작 712에서 지문 센서(320)는 인식된 지문 정보를 프로세서(예: 도 3의 프로세서(340))상으로 전달할 수 있다. 지문 센서(320)에서 획득한 지문 정보는 이미지 정보로써 저장되며, 미리 등록된 지문 정보와 비교를 통해 전자 장치(300)의 인증에 사용될 수 있다. 동작 714에서 프로세서(340)는 지문 센서(320)에서 획득한 지문 정보를 이용하여 사용자의 지문과 일치하는지 판단할 수 있다.

동작 720에서 프로세서(340)는 지문 인식 결과 등록된 사용자의 지문과 입력된 지문이 일치하는 경우, 등록된 사용자의 지문이 입력된 것으로 판단할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 터치 센서(330)는 셀 어레이(cell array)의 위치 데이터를 일정 시간 동안 생성되는 프레임 단위(예: t초 동안 N프레임)로 누적하여 프로세서(340)로 전달할 수 있다. 프로세서(340)는 터치 센서(예: 도 3의 터치 센서(330))로부터 셀 어레이(cell array)의 위치 데이터를 일정 시간 동안 생성되는 프레임 단위(예: t초 동안 N프레임)로 누적하여 결합한 제1데이터를 수신할 수 있다. 제1데이터는 일정 시간 동안 터치 센서(예: 도 3의 터치 센서(330))에서 감지된 터치 입력을 누적하여 생성된 데이터를 의미할 수 있다. 또한, 제1데이터는 터치 입력의 시간, 강도, 압력, 세기 및 터치 형태 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.

프로세서(340)는 동작 730에서 일정한 시간(예: N프레임 또는 48프레임) 동안 누적하여 결합된 제1데이터가 존재하는지 판단할 수 있다. 만약, 일정한 시간(예: N프레임 또는 48프레임) 동안 누적하여 결합된 제1데이터가 존재하지 않는 경우 프로세서(340)는 터치 입력의 종류가 롱 터치 입력 또는 포스 터치 입력이 아닌 것으로 판단할 수 있다. 이 경우 프로세서(340)는 터치 입력이 지문 인식을 위한 것으로 판단할 수 있다. 또한 앞선 동작 720에서 입력된 지문이 등록된 사용자의 지문으로 판단되었으므로, 프로세서(340)는 동작 732에서 디스플레이(예: 도 3의 디스플레이(310))를 작동시키고, 전자 장치(300)의 잠금 또는 보안을 해제시킬 수 있다. 또는 프로세서(340)는 동작 732에서 AOD(always on display)를 작동시킬 수 있다. AOD(always on display)는 디스플레이 화면이 꺼진 상태에서도 디스플레이 상에 계속 날짜, 시간, 배터리 잔량, 알림 등이 표시되는 구성 또는 기능을 의미할 수 있다.만약 일정한 시간(예: N프레임 또는 48프레임) 동안 누적하여 결합된 제1데이터가 존재하는 경우 프로세서는 동작 735에서 사용자 맞춤형 AI 모델(예: 도 5의 사용자 맞춤형 AI 모델(520))을 선택할 수 있다.

프로세서(340) 상의 AI 모델 선택부(예: 도 5의 AI 모델 선택부(540))는 입력된 터치가 설정된 사용자에 의해 발생된 경우 사용자 맞춤형 AI 모델(520)을 선택할 수 있다. 이후 프로세서(340)는 메모리(예: 도 5의 메모리(350)) 상에서 사용자 맞춤형 AI 모델(520)과 관련된 데이터를 로드할 수 있다. 동작 740에서 프로세서(340)는 사용자 맞춤형 AI 모델(520)을 이용하여 터치 센서(330)로부터 전송 받은 제1데이터를 분석할 수 있다. 프로세서(340)는 로딩된 데이터에 기반하여 터치 입력을 분석할 수 있으며, 터치 입력의 형태가 롱 터치 입력인지 또는 포스 터치 입력인지 판단할 수 있다.

이후 동작 745에서 프로세서(340)는 터치 입력의 형태가 롱 터치 입력인지 또는 포스 터치 입력인지에 기반하여 대응하는 기능을 수행하거나 및/또는 사용자 인터페이스(user interface)를 실행시킬 수 있다. 이 때 프로세서(340)는 사용자의 지문과 일치하는 것으로 판단하고, 사용자 권한을 부여한 상태로 어플리케이션을 실행시킬 수 있다. 예를 들어, 프로세서(340)는 포스 터치 입력을 인식하고, 사용자의 지문과 일치하는 것을 판단하고, 사용자 권한을 부여한 상태로 카메라 어플리케이션을 실행할 수 있다. 이 경우 프로세서(340)는 사용자 권한이 부여된 상태이므로 사용자의 갤러리 어플리케이션 접근을 인식하고, 갤러리 어플리케이션을 실행시킬 수 있다.

동작 720에서 프로세서(340)는 지문 인식 결과 등록된 사용자의 지문과 입력된 지문이 일치하지 않는 경우, 입력된 지문이 등록된 사용자의 지문이 아닌 것으로 판단할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 터치 센서(330)는 셀 어레이(cell array)의 위치 데이터를 일정 시간 동안 생성되는 프레임 단위(예: t초 동안 N프레임)로 누적하여 프로세서(340)로 전달할 수 있다. 프로세서(340)는 터치 센서(330)로부터 셀 어레이(cell array)의 위치 데이터를 일정 시간 동안 생성되는 프레임 단위(예: t초 동안 N프레임)로 누적하여 결합한 제1데이터를 수신할 수 있다. 제1데이터는 일정 시간 동안 터치 센서(예: 도 3의 터치 센서(330))에서 감지된 터치 입력을 누적하여 생성된 데이터를 의미할 수 있다. 또한, 제1데이터는 터치 입력의 시간, 강도, 압력, 세기 및 터치 형태 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.

프로세서(340)는 동작 750에서 일정한 시간(예: N프레임 또는 48프레임) 동안 누적하여 결합된 제1데이터가 존재하는지 판단할 수 있다. 만약, 일정한 시간(예: N프레임 또는 48프레임) 동안 누적하여 결합된 제1데이터가 존재하지 않는 경우 프로세서(340)는 터치 입력의 종류가 롱 터치 입력 또는 포스 터치 입력이 아닌 것으로 판단할 수 있다. 이 경우 프로세서(340)는 터치 입력이 지문 인식을 위한 것으로 판단할 수 있다. 또한 앞선 동작 720에서 입력된 지문이 등록된 사용자의 지문이 아닌 것으로 판단되었으므로, 프로세서(340)는 동작 752에서 디스플레이(310)를 작동시킬 수 있다. 또는 프로세서(340)는 동작 752에서 AOD(always on display)를 작동시킬 수 있다. AOD(always on display)는 디스플레이 화면이 꺼진 상태에서도 디스플레이 상에 계속 날짜, 시간, 배터리 잔량, 알림 등이 표시되는 구성 또는 기능을 의미할 수 있다.. 또한, 프로세서(340)는 잠금 또는 보안을 해제하지 않고 지문이 일치하지 않는다는 내용을 포함하는 가이드 화면을 디스플레이(310)상에 표시할 수 있다.

만약 일정한 시간(예: N프레임 또는 48프레임) 동안 누적하여 결합된 제1데이터가 존재하는 경우 프로세서는 동작 755에서 일반 AI 모델(510)(예: 도 5의 일반 AI 모델(510))을 선택할 수 있다.

프로세서(340) 상의 AI 모델 선택부(540)는 입력된 터치가 설정된 사용자에 의해 발생된 경우 일반 AI 모델(510)을 선택할 수 있다. 이후 프로세서(340)는 메모리(350) 상에서 일반 AI 모델(510)과 관련된 데이터를 로드할 수 있다. 이후 동작 760에서 프로세서(340)는 일반 AI 모델(510)을 이용하여 터치 센서(330)로부터 전송 받은 제1데이터를 분석할 수 있다. 프로세서(340)는 로딩된 데이터에 기반하여 터치 입력을 분석할 수 있으며, 터치 입력의 형태가 롱 터치 입력인지 또는 포스 터치 입력인지 판단할 수 있다.

이후 동작 765에서 프로세서(340)는 터치 입력의 형태가 롱 터치 입력인지 또는 포스 터치 입력인지에 기반하여 대응하는 기능을 수행하거나 및/또는 사용자 인터페이스(user interface)를 실행시킬 수 있다. 이 때 프로세서(340)는 사용자의 지문이 아닌 것으로 판단하고, 사용자 권한이 없는 상태로 어플리케이션을 실행시킬 수 있다. 예를 들어, 프로세서(340)는 포스 터치 입력을 인식하고, 사용자의 지문이 아닌 것을 판단하고 사용자 권한이 없는 상태로 카메라 어플리케이션을 실행할 수 있다. 이 경우 프로세서(340)는 사용자 권한이 없는 상태이므로 사용자의 갤러리 어플리케이션 접근을 차단하고, 사용자 인증을 위한 가이드 화면을 표시할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(300)는 터치 입력의 형태가 포스 터치 입력으로 판단되는 경우, 디스플레이(310) 상에 음량을 조절할 수 있는 인터페이스(예: 도 4의 412)를 표시할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(300)는 터치 입력의 형태가 포스 터치 입력으로 판단되는 경우, 입력된 지문이 사용자의 지문과 일치하면 디스플레이 (310) 상에 보안 잠금 해제 여부를 묻는 가이드 화면 및 사용자가 일정 빈도를 초과하여 자주 사용하는 어플리케이션의 아이콘을 표시하고, 입력된 지문이 사용자의 지문과 일치하지 않으면 지문이 일치하지 않는다는 가이드를 표시하고 디스플레이(310)를 작동시킬 수 있다.

도 7b에 따르면, 동작 702에서 프로세서(340)는 지문 센서(320)를 이용하여 지문 센서 영역의 셀 어레이(cell array)상에 터치 입력이 존재하는지 판단할 수 있다. 이후 동작 704에서 프로세서(340)는 지문 센서 영역의 셀 어레이(cell array)상에 가해지는 터치 입력이 일정 시간(예: N프레임)이상 지속되는지 판단할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(340)는 터치 입력이 일정 시간(예: N프레임)이상 지속되는 경우 터치 입력의 형태를 롱 터치 입력 또는 포스 터치 입력으로 분류할 수 있다. 롱 터치(long touch) 입력은 터치 센서 상에 일정 시간을 초과하여 압력이 가해지는 상황을 의미할 수 있다. 또한, 포스 터치(force touch) 입력은 터치 센서 상에 일정 시간 및 일정 압력 수준을 초과하여 강하게 압력이 가해지는 상황을 의미할 수 있다. 또는 프로세서(340)는 터치 입력이 일정 시간(예: N프레임)이상 지속되지 않는 경우 터치 입력을 짧은 터치 입력 또는 연속 터치 입력으로 분류할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 동작 706에서, 터치 센서(330)는 터치가 입력되는 디스플레이(310)상의 셀 어레이(cell array)의 위치 데이터를 일정 시간 동안 생성되는 프레임 단위(예: t초 동안 N프레임)로 누적하여 프로세서(340)로 전달할 수 있다. 프로세서(340)는 동작 708에서 터치 센서(예: 도 3의 터치 센서(330))로부터 셀 어레이(cell array)의 위치 데이터를 일정 시간 동안 생성되는 프레임 단위(예: t초 동안 N프레임)로 누적하여 결합시켜 제1데이터를 생성할 수 있다. 또는 프로세서(340)는 셀 어레이(cell array)의 위치 데이터를 일정 시간 동안 생성되는 프레임 단위(예: t초 동안 N프레임)로 누적하여 결합한 제1데이터를 수신할 수 있다. 제1데이터는 일정 시간 동안 터치 센서(예: 도 3의 터치 센서(330))에서 감지된 터치 입력을 누적하여 생성된 데이터를 의미할 수 있다. 또한, 제1데이터는 터치 입력의 시간, 강도, 압력, 세기 및 터치 형태 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.

이후 도 7a의 동작 730 또는 동작 750에서 프로세서(340)는 동작 708의 결과를 기반으로 셀 어레이(cell array)의 위치 데이터를 일정 시간(예: 48프레임) 동안 누적하여 결합한 제1데이터가 존재하는지 판단하고, 이에 대응하는 동작을 실행할 수 있다.

도 8은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 포스 터치 인식 방법의 순서도를 나타낸 것이다.

도 8을 통하여 설명되는 동작들은 컴퓨터 기록 매체 또는 메모리(도 3의 메모리(350))에 저장될 수 있는 인스트럭션들을 기반으로 구현될 수 있다.도시된 방법(800)은 앞서 도 1 내지 도 6을 통해 설명한 전자 장치(예: 도 3의 전자 장치(300))에 의해 실행될 수 있으며, 앞서 설명한 바 있는 기술적 특징은 이하에서 생략하기로 한다.

동작 810에서 프로세서(예: 도 3의 프로세서(340))는 터치 센서(예: 도 3의 터치 센서(330))를 이용하여 사용자의 터치 입력을 확인할 수 있다. 프로세서(340)는 터치 입력을 감지하고, 동작 820에서 AI모델을 이용하여 확인된 터치 입력의 형태를 추론할 수 있다. 터치 입력의 형태는 예를 들어, 입력 시간은 일정 시간을 초과하되 입력의 강도가 일정 수준 미만으로 디스플레이를 터치하는 롱 터치(long touch)입력 또는 입력 시간은 일정 시간을 초과하고 입력의 강도도 일정 수준을 초과하여 디스플레이를 터치하는 포스 터치(force touch)입력 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다. 이 때 프로세서(340)는 디스플레이(예: 도 3의 디스플레이(310)) 화면이 꺼진 상태에서도 지문 센서(예: 도 3의 지문 센서(320))를 이용하여 지문 인식 영역 상에서 터치 입력을 인식할 수 있다.

프로세서(340)는 터치 입력의 형태를 추론하고, 동작 830에서 지문 센서(320)를 이용하여 입력된 터치 상의 지문 정보를 획득할 수 있다. 지문 정보는 예를 들어, 터치 입력에 사용된 지문의 형태를 포함할 수 있다. 프로세서(340)는 지문 정보를 획득하고, 동작 840에서 기 등록된 사용자의 지문과 대조하여 등록된 사용자에 의한 터치 입력인지 판단할 수 있다.

프로세서(340)는 등록된 사용자에 의한 터치 입력을 인식하고, 동작 852에서 전자 장치(300)의 보안 및 잠금을 해제하고 디스플레이를 작동시킬 수 있다. 또는 프로세서(340)는 등록된 사용자에 의한 터치 입력을 인식하고, 동작 852에서 전자 장치(300)의 보안 및 잠금을 해제하고 AOD(always on display)를 작동시킬 수 있다. AOD(always on display)는 디스플레이 화면이 꺼진 상태에서도 디스플레이 상에 계속 날짜, 시간, 배터리 잔량, 알림 등이 표시되는 구성 또는 기능을 의미할 수 있다.

프로세서(340)는 등록된 사용자가 아닌 다른 사용자에 의한 터치 입력을 인식하고, 동작 854에서 전자 장치(300)의 보안 및 잠금을 유지한 상태로 디스플레이를 작동시킬 수 있다. 또는 프로세서(340)는 등록된 사용자가 아닌 다른 사용자에 의한 터치 입력을 인식하고, 동작 854에서 전자 장치(300)의 보안 및 잠금을 유지한 상태로 AOD(always on display)를 작동시킬 수 있다.

도 9는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 포스 터치 인식 방법의 순서도를 나타낸 것이다.

도 9를 통하여 설명되는 동작들은 컴퓨터 기록 매체 또는 메모리(도 3의 메모리(350))에 저장될 수 있는 인스트럭션들을 기반으로 구현될 수 있다. 도시된 방법(900)은 앞서 도 1 내지 도 6을 통해 설명한 전자 장치(예: 도 3의 전자 장치(300))에 의해 실행될 수 있으며, 앞서 설명한 바 있는 기술적 특징은 이하에서 생략하기로 한다.

도 9에 따르면, 동작 910에서 프로세서(340)는 디스플레이 상의 임의의 영역의 셀 어레이(cell array)상에 터치 입력이 존재하는지 판단할 수 있다. 프로세서(340)는 임의의 셀 어레이(cell array)상에서 터치 입력을 감지하고, 동작 920에서 셀 어레이(cell array)상에 가해지는 터치 입력이 일정 시간(예: N프레임)이상 지속되는지 판단할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(340)는 터치 입력이 일정 시간(예: N프레임)이상 지속되는 경우 터치 입력의 형태를 롱 터치 입력 또는 포스 터치 입력으로 분류할 수 있다. 롱 터치(long touch) 입력은 터치 센서 상에 일정 시간을 초과하여 압력이 가해지는 상황을 의미할 수 있다. 또한, 포스 터치(force touch) 입력은 터치 센서 상에 일정 시간 및 일정 압력 수준을 초과하여 강하게 압력이 가해지는 상황을 의미할 수 있다. 또는 프로세서(340)는 터치 입력이 일정 시간(예: N프레임)이상 지속되지 않는 경우 터치 입력을 짧은 터치 입력 또는 연속 터치 입력으로 분류할 수 있다.

프로세서(340)는 셀 어레이(cell array)상에 가해지는 터치 입력이 일정 시간(예: N프레임)이상 지속되는 것을 확인하고, 동작 930에서 셀 어레이(cell array) 상의 터치 데이터를 획득할 수 있다. 터치 데이터는 예를 들어, 터치 입력이 가해진 셀 어레이(cell array)의 위치 또는 터치 입력의 형태 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.

프로세서(340)는 터치 데이터를 획득하고, 동작 940에서 AI모델을 이용하여 확인된 터치 입력의 형태를 추론할 수 있다. 터치 입력의 형태는 예를 들어, 입력 시간은 일정 시간을 초과하되 입력의 강도가 일정 수준 미만으로 디스플레이를 터치하는 롱 터치(long touch)입력 또는 입력 시간은 일정 시간을 초과하고 입력의 강도도 일정 수준을 초과하여 디스플레이를 터치하는 포스 터치(force touch)입력 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다. 이 때 프로세서(340)는 디스플레이(예: 도 3의 디스플레이(310)) 화면이 꺼진 상태에서도 터치 센서(예: 도 3의 터치 센서(330))를 이용하여 지문 인식 영역 상에서 터치 입력을 인식할 수 있다.

프로세서(340)는 터치 입력의 형태를 확인하고, 동작 950에서 사용자 권한이 없는 상태로 터치 입력에 대응하는 어플리케이션 또는 동작을 실행시킬 수 있다. 예를 들어, 프로세서(340)는 포스 터치(force touch)입력을 확인하고, 사용자 권한이 없는 상태로 카메라 어플리케이션을 실행할 수 있다. 이 경우 프로세서(340)는 사용자 권한이 없는 상태이므로 사용자의 갤러리 어플리케이션 접근을 차단하고, 사용자 인증을 위한 가이드 화면을 표시할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(340)는 포스 터치 입력을 확인하고, 특정 어플리케이션을 실행시키도록 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(340)는 포스 터치 입력 인식 후 카메라 어플리케이션, 갤러리 어플리케이션, 결제(pay) 어플리케이션, 노트(note) 어플리케이션 또는 보이스 어시스턴트(voice assistant) 어플리케이션 중 적어도 어느 하나의 어플리케이션을 실행하도록 제어할 수 있다. 또는 프로세서(340)는 디스플레이(310) 화면이 꺼진 상태에서도 포스 터치 입력 인식 후 디스플레이(310)를 확장시키거나 또는 축소시키도록 제어할 수 있다. 전자 장치(300)가 포스 터치 입력을 인식 후 실행할 수 있는 어플리케이션 또는 동작의 종류는 이것으로 한정되는 것은 아닐 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(예: 도 3의 전자 장치(300))의 포스 터치 인식 방법은 터치 센서(예: 도 3의 터치 센서(330))를 이용하여 지문 센서(예: 도 3의 지문 센서(320))가 위치하는 지문 인식 영역 상에 터치 입력이 발생하는지 판단하는 동작, 발생된 터치 입력이 일정 시간 이상 지속되는지 판단하고, 일정 시간 이상 터치 입력이 지속되는 경우 해당 시간 동안 발생된 터치 입력을 누적하여 제1데이터를 생성하는 동작, 지문 센서(320)를 이용하여 지문 인식 영역 상의 터치 입력을 분석하여 입력된 지문이 등록된 사용자의 지문과 일치하는지 판단하는 동작, 사용자의 지문과 일치하는 경우 제1 AI 모델을 이용하여 제1데이터를 분석하고, 사용자의 지문과 일치하지 않는 경우 제2 AI 모델을 이용하여 제1데이터를 분석하는 동작 및 제1데이터의 분석 결과에 기반하여 터치 입력의 형태를 구분하고, 터치 입력의 형태에 대응하는 기능을 수행하거나 및/또는 사용자 인터페이스(user interface)를 실행시키는 동작을 포함할 수 있다. 제1 AI 모델은 사용자 맞춤형 AI 모델을 포함하고, 제2 AI 모델은 일반 AI 모델을 포함하며, 제1데이터는 터치 입력의 발생 여부, 터치 입력의 지속 시간 또는 터치입력이 가해진 디스플레이 상의 위치 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치는 지문 센서가 위치하는 지문 인식 영역 상에서만 포스 터치 입력을 인식할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 제1데이터의 분석 결과에 기반하여 터치 입력의 형태를 구분하고, 터치 입력의 형태에 대응하는 기능을 수행하거나 및/또는 사용자 인터페이스(user interface)를 실행시키는 동작은 터치 입력의 형태가 롱 터치 입력으로 판단되는 경우, 입력된 지문이 사용자의 지문과 일치하면 보안 잠금을 해제하고 디스플레이를 작동시키며, 입력된 지문이 사용자의 지문과 일치하지 않으면 지문이 일치하지 않는다는 가이드를 표시하고 디스플레이를 작동시키는 동작을 더 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 제1데이터의 분석 결과에 기반하여 터치 입력의 형태를 구분하고, 터치 입력의 형태에 대응하는 기능을 수행하거나 및/또는 사용자 인터페이스(user interface)를 실행시키는 동작은 터치 입력의 형태가 포스 터치 입력으로 판단되는 경우, 입력된 지문이 사용자의 지문과 일치하면 디스플레이 상에 보안 잠금 해제 여부를 묻는 가이드 화면, 사용자가 일정 빈도를 초과하여 자주 사용하는 어플리케이션의 아이콘 또는 사용자가 설정한 어플리케이션의 아이콘 중 적어도 어느 하나를 표시하고, 입력된 지문이 사용자의 지문과 일치하지 않으면 지문이 일치하지 않는다는 가이드를 표시하고 디스플레이를 작동시키는 동작을 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 제1데이터의 분석 결과에 기반하여 터치 입력의 형태를 구분하고, 터치 입력의 형태에 대응하는 기능을 수행하거나 및/또는 사용자 인터페이스(user interface)를 실행시키는 동작은 터치 입력의 형태가 포스 터치 입력으로 판단되는 경우, 디스플레이 상에 음량을 조절할 수 있는 인터페이스를 표시하는 동작을 더 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 터치 센서는 터치 센서 상의 셀 어레이(cell array)에 터치가 입력되면, 터치 입력이 가해지는 셀(cell)의 가로 및 세로 위치를 포함하는 위치 데이터를 생성할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 제1데이터는 터치 센서에서 생성된 위치 데이터가 터치 입력이 가해지는 일정 시간 동안 누적되어 생성되는 데이터를 포함하고, 터치 센서는 제1데이터를 프로세서 상으로 송신할 수 있다.

Claims

전자 장치에 있어서,
지문 센서;
터치 센서;
적어도 하나 이상의 인스트럭션들을 저장하는 메모리;및
상기 지문 센서, 터치 센서 및 메모리와 작동적으로 연결된 프로세서를 포함하고,
상기 프로세서는
상기 터치 센서를 이용하여 상기 지문 센서가 위치하는 지문 인식 영역 상에 터치 입력이 발생하는지 판단하고, 발생된 터치 입력이 일정 시간 이상 지속되는지 판단하며, 일정 시간 이상 터치 입력이 지속되는 경우 해당 시간 동안 발생된 터치 입력을 누적하여 제1데이터를 생성하고,
상기 지문 센서를 이용하여 상기 지문 인식 영역 상의 터치 입력을 분석하여 입력된 지문이 등록된 사용자의 지문과 일치하는지 판단하고, 사용자의 지문과 일치하는 경우 제1 AI 모델을 이용하여 상기 제1데이터를 분석하고, 사용자의 지문과 일치하지 않는 경우 제2 AI 모델을 이용하여 상기 제1데이터를 분석하며,
상기 제1데이터의 분석 결과에 기반하여 터치 입력의 형태를 구분하고, 상기 터치 입력의 형태에 대응하는 기능을 수행하거나 및/또는 사용자 인터페이스(user interface)를 실행시키며,
상기 제1 AI 모델은 사용자 맞춤형 AI 모델을 포함하고,
상기 제2 AI 모델은 일반 AI 모델을 포함하며,
상기 제1데이터는 터치 입력의 발생 여부, 터치 입력의 지속 시간 또는 터치입력이 가해진 디스플레이 상의 위치 중 적어도 어느 하나를 포함하는 전자 장치.
제 1항에 있어서,
상기 터치 입력의 형태는
입력 시간은 일정 시간을 초과하되 입력의 강도가 일정 수준 미만으로 디스플레이를 터치하는 롱 터치(long touch)입력;및
입력 시간은 일정 시간을 초과하고 입력의 강도도 일정 수준을 초과하여 디스플레이를 터치하는 포스 터치(force touch)입력을 포함하는 전자 장치.
제 2항에 있어서,
상기 프로세서는
상기 지문 센서가 위치하는 지문 인식 영역 상에서만 상기 포스 터치 입력을 인식하는 전자 장치.
제 2항에 있어서,
상기 프로세서는
상기 터치 입력의 형태가 상기 롱 터치 입력으로 판단되는 경우,
입력된 지문이 사용자의 지문과 일치하면 보안 잠금을 해제하고 디스플레이를 작동시키며, 입력된 지문이 사용자의 지문과 일치하지 않으면 지문이 일치하지 않는다는 가이드를 표시하고 디스플레이를 작동시키는 전자 장치.
제 2항에 있어서,
상기 프로세서는
상기 터치 입력의 형태가 상기 포스 터치 입력으로 판단되는 경우,
입력된 지문이 사용자의 지문과 일치하면 디스플레이 상에 보안 잠금 해제 여부를 묻는 가이드 화면, 사용자가 일정 빈도를 초과하여 자주 사용하는 어플리케이션의 아이콘 또는 사용자가 설정한 어플리케이션의 아이콘 중 적어도 어느 하나를 표시하고,
입력된 지문이 사용자의 지문과 일치하지 않으면 지문이 일치하지 않는다는 가이드를 표시하고 디스플레이를 작동시키는 전자 장치.
제 2항에 있어서,
상기 프로세서는
상기 터치 입력의 형태가 상기 포스 터치 입력으로 판단되는 경우,
디스플레이 상에 음량을 조절할 수 있는 인터페이스를 표시하는 전자 장치.
제 1항에 있어서,
상기 제1 AI 모델은
상기 지문 센서를 이용하여 터치 입력이 상기 전자 장치에 설정된 사용자의 터치 입력인지 판단하고, 상기 전자 장치에 설정된 사용자의 터치 입력에 해당하는 경우,
상기 전자 장치에 설정된 사용자의 터치 입력과 관련된 데이터를 상기 메모리에 저장하고, 저장된 데이터를 이용하여 설정된 사용자의 터치 입력 시 강도, 터치 형태 또는 터치되는 범위 중 적어도 어느 하나를 포함하는 설정된 사용자 패턴을 학습하는 전자 장치.
제 1항에 있어서,
상기 제2 AI 모델은
상기 지문 센서를 이용하여 터치 입력이 상기 전자 장치에 설정된 사용자의 터치 입력인지 판단하고, 상기 전자 장치에 설정된 사용자의 터치 입력이 아닌 경우,
일반 사용자의 터치 입력으로 분류하고, 일반 사용자의 터치 입력과 관련된 데이터를 상기 메모리에 저장하고, 저장된 데이터를 이용하여 일반 사용자의 터치 입력 시 강도, 터치 형태 또는 터치되는 범위 중 적어도 어느 하나를 포함하는 일반 사용자 패턴을 학습하는 전자 장치.
제 1항에 있어서,
상기 터치 센서는
상기 터치 센서 상의 셀 어레이(cell array)에 터치가 입력되면, 터치 입력이 가해지는 셀(cell)의 가로 및 세로 위치를 포함하는 위치 데이터를 생성하고,
상기 제1데이터는
상기 위치 데이터가 터치 입력이 가해지는 일정 시간 동안 누적되어 생성되는 데이터를 포함하는 전자 장치.
제 9항에 있어서,
상기 프로세서는
상기 터치 센서로부터 상기 제1데이터를 수신하는 전자 장치.
전자 장치의 포스 터치 인식 방법에 있어서,
터치 센서를 이용하여 지문 센서가 위치하는 지문 인식 영역 상에 터치 입력이 발생하는지 판단하는 동작;
발생된 터치 입력이 일정 시간 이상 지속되는지 판단하고, 일정 시간 이상 터치 입력이 지속되는 경우 해당 시간 동안 발생된 터치 입력을 누적하여 제1데이터를 생성하는 동작;
상기 지문 센서를 이용하여 상기 지문 인식 영역 상의 터치 입력을 분석하여 입력된 지문이 등록된 사용자의 지문과 일치하는지 판단하는 동작;
사용자의 지문과 일치하는 경우 제1 AI 모델을 이용하여 상기 제1데이터를 분석하고, 사용자의 지문과 일치하지 않는 경우 제2 AI 모델을 이용하여 상기 제1데이터를 분석하는 동작;및
상기 제1데이터의 분석 결과에 기반하여 터치 입력의 형태를 구분하고, 상기 터치 입력의 형태에 대응하는 기능을 수행하거나 및/또는 사용자 인터페이스(user interface)를 실행시키는 동작을 포함하며,
상기 제1 AI 모델은 사용자 맞춤형 AI 모델을 포함하고,
상기 제2 AI 모델은 일반 AI 모델을 포함하며,
상기 제1데이터는 터치 입력의 발생 여부, 터치 입력의 지속 시간 또는 터치입력이 가해진 디스플레이 상의 위치 중 적어도 어느 하나를 포함하는 방법.
제 11항에 있어서,
상기 터치 입력의 형태는
입력 시간은 일정 시간을 초과하되 입력의 강도가 일정 수준 미만으로 디스플레이를 터치하는 롱 터치(long touch)입력;및
입력 시간은 일정 시간을 초과하고 입력의 강도도 일정 수준을 초과하여 디스플레이를 터치하는 포스 터치(force touch)입력을 포함하는 방법.
제 12항에 있어서,
상기 전자 장치는
상기 지문 센서가 위치하는 지문 인식 영역 상에서만 상기 포스 터치 입력을 인식하는 방법.
제 12항에 있어서,
상기 제1데이터의 분석 결과에 기반하여 터치 입력의 형태를 구분하고, 상기 터치 입력의 형태에 대응하는 기능을 수행하거나 및/또는 사용자 인터페이스(user interface)를 실행시키는 동작은
상기 터치 입력의 형태가 상기 롱 터치 입력으로 판단되는 경우,
입력된 지문이 사용자의 지문과 일치하면 보안 잠금을 해제하고 디스플레이를 작동시키며, 입력된 지문이 사용자의 지문과 일치하지 않으면 지문이 일치하지 않는다는 가이드를 표시하고 디스플레이를 작동시키는 동작을 더 포함하는 방법.
제 12항에 있어서,
상기 제1데이터의 분석 결과에 기반하여 터치 입력의 형태를 구분하고, 상기 터치 입력의 형태에 대응하는 기능을 수행하거나 및/또는 사용자 인터페이스(user interface)를 실행시키는 동작은
상기 터치 입력의 형태가 상기 포스 터치 입력으로 판단되는 경우,
입력된 지문이 사용자의 지문과 일치하면 디스플레이 상에 보안 잠금 해제 여부를 묻는 가이드 화면, 사용자가 일정 빈도를 초과하여 자주 사용하는 어플리케이션의 아이콘 또는 사용자가 설정한 어플리케이션의 아이콘 중 적어도 어느 하나를 표시하고,
입력된 지문이 사용자의 지문과 일치하지 않으면 지문이 일치하지 않는다는 가이드를 표시하고 디스플레이를 작동시키는 동작을 포함하는 방법.
제 12항에 있어서,
상기 제1데이터의 분석 결과에 기반하여 터치 입력의 형태를 구분하고, 상기 터치 입력의 형태에 대응하는 기능을 수행하거나 및/또는 사용자 인터페이스(user interface)를 실행시키는 동작은
상기 터치 입력의 형태가 상기 포스 터치 입력으로 판단되는 경우,
디스플레이 상에 음량을 조절할 수 있는 인터페이스를 표시하는 동작을 더 포함하는 방법.
제 11항에 있어서,
상기 제1 AI 모델은
상기 지문 센서를 이용하여 터치 입력이 상기 전자 장치에 설정된 사용자의 터치 입력인지 판단하고, 상기 전자 장치에 설정된 사용자의 터치 입력에 해당하는 경우,
상기 전자 장치에 설정된 사용자의 터치 입력과 관련된 데이터를 메모리에 저장하고, 저장된 데이터를 이용하여 설정된 사용자의 터치 입력 시 강도, 터치 형태 또는 터치되는 범위 중 적어도 어느 하나를 포함하는 설정된 사용자 패턴을 학습하는 방법.
제 11항에 있어서,
상기 제2 AI 모델은
상기 지문 센서를 이용하여 터치 입력이 상기 전자 장치에 설정된 사용자의 터치 입력인지 판단하고, 상기 전자 장치에 설정된 사용자의 터치 입력이 아닌 경우,
일반 사용자의 터치 입력으로 분류하고, 일반 사용자의 터치 입력과 관련된 데이터를 메모리에 저장하고, 저장된 데이터를 이용하여 일반 사용자의 터치 입력 시 강도, 터치 형태 또는 터치되는 범위 중 적어도 어느 하나를 포함하는 일반 사용자 패턴을 학습하는 방법.
제 11항에 있어서,
상기 터치 센서는
상기 터치 센서 상의 셀 어레이(cell array)에 터치가 입력되면, 터치 입력이 가해지는 셀(cell)의 가로 및 세로 위치를 포함하는 위치 데이터를 생성하는 방법.
제 19항에 있어서,
상기 제1데이터는
상기 터치 센서에서 생성된 위치 데이터가 터치 입력이 가해지는 일정 시간 동안 누적되어 생성되는 데이터를 포함하고,
상기 터치 센서는 상기 제1데이터를 프로세서 상으로 송신하는 방법.