KR20230134965A

KR20230134965A - 전자 장치에서 내부 온도에 대응하여 통신 성능을 유지하는 방법 및 장치

Info

Publication number: KR20230134965A
Application number: KR1020220097350A
Authority: KR
Inventors: 강기훈; 금형필; 서동환; 손현창; 오세정; 이진배; 조경문
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2022-03-15
Filing date: 2022-08-04
Publication date: 2023-09-22

Abstract

본 개시의 다양한 실시예들은 전자 장치의 내부 온도에 대응하여 전자 장치의 성능(예: 통신 성능)을 유지하는 방법 및 장치를 제공한다. 본 개시의 실시예에 따른 전자 장치는, 통신 회로, 상기 통신 회로에 관련된 클럭을 발생하도록 설정된 오실레이터, 상기 오실레이터의 주변에 배치된 복수의 전자 부품, 상기 복수의 전자 부품에 각각 대응하는 복수의 온도 센싱 장치 및 프로세서를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 복수의 전자 부품에 관련된 온도 데이터를 상기 복수의 온도 센싱 장치로부터 수집하도록 동작할 수 있다. 상기 프로세서는, 상기 수집된 온도 데이터에 기반하여 상기 복수의 전자 부품에 관한 온도 변화를 예측하도록 동작할 수 있다. 상기 프로세서는, 상기 예측된 온도 변화에 기반하여 상기 오실레이터의 클럭 발생에 참고할 기준 전자 부품을 결정하도록 동작할 수 있다. 상기 프로세서는, 상기 결정된 기준 전자 부품의 온도 데이터에 기반하여 상기 오실레이터의 클럭 발생을 제어하도록 동작할 수 있다. 다양한 실시예들이 가능하다.

Description

전자 장치에서 내부 온도에 대응하여 통신 성능을 유지하는 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR MAINTAINING COMMUNICATION PERFORMANCE CORRESPONDING TO INTERNAL TEMPERATURE IN ELECTRONIC DEVICE}

본 개시의 다양한 실시예들은 전자 장치의 내부 온도에 대응하여 전자 장치의 성능(예: 통신 성능)을 유지할 수 있는 방법 및 장치를 제공한다.

디지털 기술의 발달과 함께 이동통신 단말기, PDA(personal digital assistant), 전자수첩, 스마트 폰(smart phone), 태블릿(tablet) PC(personal computer), 웨어러블 디바이스(wearable device) 및/또는 랩탑(laptop) PC와 같은 다양한 유형의 전자 장치가 널리 사용되고 있다. 이러한, 전자 장치는 기능 지지 및 증대를 위해, 전자 장치의 하드웨어적인 부분 및/또는 소프트웨어적인 부분이 지속적으로 개발되고 있다.

최근 전자 장치는 전자 장치 내부의 온도를 측정할 수 있는 센서(예: 서미스터(thermistor) 또는 온도 센서(temperature sensor))를 이용하여 전자 장치의 발열을 모니터링 하고, 모니터링 결과에 기반하여 전자 장치의 사용에 관련된 정보(예: 발열 정보)를 제공할 수 있다.

일 실시예에 따라, 전자 장치는 전자 부품(또는 반도체) 또는 반도체를 설계하기 위한 기구물(예: 회로 기판)을 통해 센서(예: 서미스터)를 실장하고, 대응하는 전자 부품의 온도를 측정할 수 있다. 일 실시예에 따라, 전자 장치에서 서미스터는 칩(chip)으로 설계되어 온도에 따라 저항이 변화하는 원리를 이용하여 온도를 측정(또는 감지)하는 반도체를 나타낼 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 서미스터에 전압을 인가하고, 전압 분배에 따른 값을 전기적 신호로 변환하여 프로세서에서 전기적 신호를 이용하여 온도를 판단할 수 있다.

또한, 전자 장치는 기술 발전과 무선 네트워크의 성능 향상에 따른 다양한 서비스가 제공되고 있다. 예를 들어, 최근에는 전자 장치를 이용한 측위 서비스에 많은 관심이 높아지고 있다. 측위 서비스는 사용자의 위치를 확인하고, 그 위치에 기반하여 다양한 서비스를 제공하는 것을 총칭할 수 있다. 예를 들어, 기존의 측위 서비스로는 GNSS(global navigation satellite system)를 통해 전자 장치의 위치 추적을 통한 사용자의 위치를 추적하는 위치 추적 서비스, 및 특정 관심 지점(POI, point-of-interest)의 진출입 여부를 판단하는 지오펜싱(geofencing) 서비스를 포함할 수 있다. GNSS는 인공위성을 이용하여 지상물의 위치, 고도 및/또는 속도에 관한 정보를 제공하는 시스템을 나타낼 수 있다. 최근 전자 장치는 GNSS 기반 위치 기능 서비스를 제공함에 따라, GNSS 정확도의 중요성이 부각되고 있다.

따라서, GNSS에서, GNSS 수신기로 동작하는 전자 장치의 성능 안정성의 보장에 대한 필요성이 부각되고 있다. 예를 들어, 전자 장치의 성능 안정성에는 전자 장치의 발열, 안테나 성능 및/또는 주변 잡음(noise)에 강인한(robust) 설계 등이 포함될 수 있다. 한편, 전자 장치는 GNSS 수신기로써 동작 시에 클럭 생성기(clock generator)로부터 생성되는 일정한 클럭(clock)을 기반으로 GNSS 항법 메시지 복조하고, 이후 프로세서에서 신호를 처리할 수 있다. 클럭 생성기는, 예를 들어, 오실레이터(예: crystal oscillator) 또는 XO라 칭할 수 있다.

일반적으로, 오실레이터(또는 XO)는 오실레이터 내부 온도를 센싱할 수 있는 센서(sensor)(또는 온도 센싱 장치)의 값에 따라 발생하는 클럭을 보상할 수 있다. 예를 들어, 오실레이터는 오실레이터 주변에서 갑작스러운 온도 변화가 발생하는 경우, 오실레이터의 센서가 온도 변화를 뒤늦게 인지하여 클럭의 피크(peak)가 발생할 수 있다. 이로 인해, GNSS 항법 메시지가 잘못 복조될 수 있으며, 결과적으로, 전자 장치는 잘못된 위치 정보로 해석할 수 있다.

따라서 오실레이터가 정상적인 클럭을 발생하기 위해서는 전자 장치 내부의 온도 환경이 매우 중요할 수 있다.

다양한 실시예들에서는, 전자 장치에서 전자 장치의 내부 온도에 대응하여 전자 장치의 성능(예: 통신 성능)을 유지할 수 있는 방법 및 장치를 제공한다.

다양한 실시예들에서는, 전자 장치에서 다양한 전자 부품의 온도 데이터에 기반하여 오실레이터의 클럭 발생(또는 발진 또는 생성)에 관련된 전자 부품을 결정하고, 결정된 전자 부품의 온도 데이터에 기반하여 오실레이터에서 정확한 클럭을 발생하도록 동작할 수 있는 방법 및 장치를 제공한다.

다양한 실시예들에서는, 전자 장치에서 오실레이터의 주변 발열원(예: PMIC, PAM, 배터리, 및/또는 프로세서)의 온도에 기반하여 오실레이터의 클럭 생성을 제어할 수 있는 방법 및 장치를 제공한다.

다양한 실시예들에서는, 오실레이터의 주변 발열원에 관련된 온도 데이터 및 주변 발열원과 오실레이터 간의 거리 데이터에 기반하여 오실레이터의 클럭 생성을 제어할 수 있는 방법 및 장치를 제공한다.

본 개시의 실시예에 따른 전자 장치는, 통신 회로, 상기 통신 회로에 관련된 클럭을 발생하도록 설정된 오실레이터, 상기 오실레이터의 주변에 배치된 복수의 전자 부품, 상기 복수의 전자 부품에 각각 대응하는 복수의 온도 센싱 장치, 및 상기 통신 회로, 상기 오실레이터, 상기 전자 부품, 및 상기 온도 센싱 장치와 작동적으로 연결된 프로세서를 포함할 수 있다. 상기 프로세서는, 상기 복수의 전자 부품에 관련된 온도 데이터를 상기 복수의 온도 센싱 장치로부터 수집하도록 동작할 수 있다. 상기 프로세서는, 상기 수집된 온도 데이터에 기반하여 상기 복수의 전자 부품에 관한 온도 변화를 예측하도록 동작할 수 있다. 상기 프로세서는, 상기 예측된 온도 변화에 기반하여 상기 오실레이터의 클럭 발생에 참고할 기준 전자 부품을 결정하도록 동작할 수 있다. 상기 프로세서는, 상기 결정된 기준 전자 부품의 온도 데이터에 기반하여 상기 오실레이터의 클럭 발생을 제어하도록 동작할 수 있다.

본 개시의 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법은, 복수의 전자 부품에 관련된 온도 데이터를 상기 복수의 전자 부품에 각각 대응하는 복수의 온도 센싱 장치로부터 수집하는 동작, 상기 수집된 온도 데이터에 기반하여 상기 복수의 전자 부품에 관한 온도 변화를 예측하는 동작, 상기 예측된 온도 변화에 기반하여 상기 오실레이터의 클럭 발생에 참고할 기준 전자 부품을 결정하는 동작, 및 상기 결정된 기준 전자 부품의 온도 데이터에 기반하여 상기 오실레이터의 클럭 발생을 제어하는 동작을 포함할 수 있다.

상기와 같은 과제를 해결하기 위하여 본 개시의 다양한 실시예들에서는, 상기 방법을 프로세서에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체를 포함할 수 있다.

본 개시의 적용 가능성의 추가적인 범위는 이하의 상세한 설명으로부터 명백해질 것이다. 그러나 본 개시의 사상 및 범위 내에서 다양한 변경 및 수정은 당업자에게 명확하게 이해될 수 있으므로, 상세한 설명 및 본 개시의 바람직한 실시예와 같은 특정 실시예는 단지 예시로 주어진 것으로 이해되어야 한다.

본 개시의 다양한 실시예들에 따른 전자 장치 및 그의 동작 방법에 따르면, 전자 장치의 다양한 발열 환경에서 가장 적합한 주변 온도 데이터를 참고하여, 오실레이터의 온도 변화를 미리 예측할 수 있다. 본 개시의 다양한 실시예들에 따르면, 오실레이터의 온도 변화에 기반하여 미래의 온도 구간에 맞는 주파수 특성을 기반으로 오실레이터가 정확한 클럭을 발생(또는 발진 또는 생성)하도록 할 수 있다. 본 개시의 다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치는 미래의 온도 구간에 맞는 오실레이터의 온도 역전 현상을 방지하고, 그에 따라 통신 성능(예: GNSS 성능)을 향상할 수 있다.

본 개시의 다양한 실시예들에 따르면, 다양한 고사양 기능을 지원하고 있는 전자 장치의 다양한 발열 환경에서 가장 알맞은 주변 온도 데이터를 동적으로 참고할 수 있다. 본 개시의 다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치는 주변 온도 데이터에 기반하여 오실레이터의 온도 변화를 미리 예측하여, 오실레이터의 온도 역전 현상 방지 및 통신 성능을 향상할 수 있다. 본 개시의 다양한 실시예들에 따르면, 오실레이터의 온도 역전 현상을 방지하여 클럭 드리프트(clock drift), 사이클 슬립(cycle slip), 및/또는 BER(bit error rate) 실패(fail) 등과 같은 통신 블럭(예: GNSS 통신 블럭)의 불량을 방지할 수 있다. 본 개시의 다양한 실시예들에 따르면, 오실레이터에서 보다 정확한 클럭을 발생하도록 함으로써, 전자 장치의 위치 계산에 정확도를 높일 수 있다.

이 외에, 본 문서를 통해 직접적 또는 간접적으로 파악되는 다양한 효과들이 제공될 수 있다.

도면 설명과 관련하여, 동일 또는 유사한 구성 요소에 대해서는 동일 또는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.
도 1은 다양한 실시예들에 따른 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블록도이다.
도 2는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 구성을 개략적으로 도시하는 도면이다.
도 3은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치에서 통신 성능 개선을 위한 블록 구성의 일 예를 개략적으로 도시하는 도면이다.
도 4는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치에서 통신 성능 개선을 위한 블록 구성의 일 예를 개략적으로 도시하는 도면이다.
도 5는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치에서 통신 성능 개선을 위한 블록 구성의 일 예를 개략적으로 도시하는 도면이다.
도 6은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치에서 통신 성능 개선을 위한 블록 구성의 일 예를 개략적으로 도시하는 도면이다.
도 7은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치에서 통신 성능 개선을 위한 블록 구성의 일 예를 개략적으로 도시하는 도면이다.
도 8은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 동작 방법을 도시하는 흐름도이다.
도 9는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치에서 오실레이터와 전자 부품이 배치되는 예를 도시하는 도면이다.
도 10은 일 실시예에 따른 오실레이터의 온도 별 주파수 특성 그래프의 예를 도시하는 도면이다.
도 11은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치에서 기준 전자 부품을 변경하는 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 12는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 동작 방법을 도시하는 흐름도이다.

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 제1 네트워크(198)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(102)와 통신하거나, 또는 제2 네트워크(199)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(104) 또는 서버(108) 중 적어도 하나와 통신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 서버(108)를 통하여 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 일 실시예에 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. 일 실시예에 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. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 메인 프로세서(121)(예: 중앙 처리 장치(CPU, central processing unit) 또는 어플리케이션 프로세서(AP, application processor)) 또는 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(123)(예: 그래픽 처리 장치(GPU, graphic processing unit), 신경망 처리 장치(NPU, neural processing unit), 이미지 시그널 프로세서(ISP, image signal processor), 센서 허브 프로세서(sensor hub processor), 또는 커뮤니케이션 프로세서(CP, communication processor))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(inactive)(예: 슬립(sleep)) 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. 일 실시예에 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. 일 실시예에 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(OS, operating system)(142), 미들 웨어(middleware)(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. 일 실시예에 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. 일 실시예에 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. 일 실시예에 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. 일 실시예에 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. 일 실시예에 따르면, 인터페이스(177)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD(secure digital) 카드 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. 일 실시예에 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. 일 실시예에 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. 일 실시예에 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. 일 실시예에 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. 일 실시예에 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. 일 실시예에 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 제1 네트워크(198)(예: 블루투스, WiFi(wireless fidelity) direct 또는 IrDA(infrared data association)와 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제2 네트워크(199)(예: 레거시 셀룰러 네트워크, 5G 네트워크, 차세대 통신 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN(wide area network))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 제1 네트워크(198) 또는 제2 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: 제2 네트워크(199))에 규정되는 다양한 요구사항을 지원할 수 있다. 일 실시예에 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. 일 실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 안테나를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다. 이런 경우, 제1 네트워크(198) 또는 제2 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 실시예들에 따르면, 안테나 모듈(197)은 mmWave 안테나 모듈을 형성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, mmWave 안테나 모듈은 인쇄 회로 기판, 상기 인쇄 회로 기판의 제1 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 제2 면(예: 윗 면 또는 측 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 상기 지정된 고주파 대역의 신호를 송신 또는 수신할 수 있는 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다.

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

일 실시예에 따르면, 명령 또는 데이터는 제2 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. 일 실시예에 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. 일 실시예에 따르면, 외부의 전자 장치(104) 또는 서버(108)는 제2 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. "제1", "제2", 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: 제1) 구성요소가 다른(예: 제2) 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 제3 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, 일 실시예에 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.

일 실시예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory(CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 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 휴리스틱(heuristic)하게 실행되거나, 상기 동작들 중 하나 이상이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 동작들이 추가될 수 있다.

도 2는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 구성을 개략적으로 도시하는 도면이다.

본 개시의 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(101)는 모바일 단말기, 카메라, 멀티미디어 플레이어, 랩탑 컴퓨터, 태블릿 PC, 휴대용 네비게이션 장치, 및/또는 자동차와 같은 이동 수단에 제거 가능하게 플러그인 되거나 또는 통합될 수 있는 네비게이션 장치를 포함할 수 있다.

도 2를 참조하면, 본 개시의 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(101)는 통신 블록(210), 오실레이터(220), 온도 센싱 장치(230), 메모리(130), 및 프로세서(120)를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 하나 이상의 다른 구성 요소(예: 도 1의 메모리(130), 디스플레이 모듈(160), 센서 모듈(176), 카메라 모듈(180), 전력 관리 모듈(188), 및/또는 배터리(189))가 포함될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는, 전원 공급 장치로부터 전자 장치(101)의 각 구성 요소(또는 기능 블록)을 동작시키기 위한 전력을 수신할 수 있다. 전원 공급 장치는, 예를 들어, 배터리(189)를 포함할 수 있으며, 이에 제한되는 것은 아니다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 도 1을 참조한 설명 부분에서 설명한 바와 같은 전자 장치(101)의 구성 요소의 전부 또는 적어도 일부를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 통신 블록(210)은 외부 전자 장치와 이동 통신 및/또는 근거리 통신을 수행하기 위한 구성을 나타낼 수 있다. 일 실시예에 따르면, 통신 블록(210)은 전자 장치(101)와 다른 전자 장치를 연결할 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 통신 블록(210)은, 음성 및 데이터 통신을 위해, 다른 네트워크와 전자 장치(101)를 연결할 수도 있다.

일 실시예에 따르면, 통신 블록(210)은, 셀룰러, 와이드 영역, 로컬 영역, 개인 영역, D2D(device to device), M2M(machine to machine), 위성 및 근거리 통신을 지원하도록 동작할 수 있다. 통신 블록(210)의 기능 부분은, 칩셋에 의해 구현될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)의 통신 블록(210)은, 이동 통신 블록(211), Wi-Fi(wireless fidelity) 통신 블록(213), 블루투스 통신 블록(215), NFC(near field communications) 블록(217), 및/또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 블록(219)을 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 보다 많은 다른 통신 블록을 더 포함하여 구현될 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 GNSS 통신 블록(219)만을 포함하도록 구현될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 통신 블록(210) 내의 다양한 통신 블록(211, 213, 215, 217, 219)은, 통신 회로(communication circuitry), 처리 회로(processing circuitry) 및/또는 실행 가능한 프로그램 요소(executable program elements)를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따라, 이동 통신 블록(211)은, D2D, M2M, LTE(long term evolution), 5G(fifth generation), LTE-A(long term evolution advanced), CDMA(code division multiple access), WCDMA(wideband code division multiple access), UMTS(universal mobile telecommunications system), WiBro(wireless broadband) 및 GSM(global system for mobile communication)와 같은 기술들을 이용하여, 다른 전자 장치와 직접 또는 지상파 기반 트랜스시버 스테이션(terrestrial base transceiver stations)(예: 기지국(BS, base station))을 통한 전범위 네트워크 커넥션(wide area network connection)을 지원할 수 있다.

일 실시예에 따라, Wi-Fi 통신 블록(213)은, IEEE 802.11과 같은 기술을 이용하여, 네트워크 액세스 포인트(AP, access point)를 통한 근거리 네트워크 커넥션(local area network connection)을 지원할 수 있다.

일 실시예에 따라, 블루투스 통신 블록(215)은, IEEE 802.15와 같은 기술을 이용하여, 개인 영역의 직접적인 네트워크 통신을 지원할 수 있다.

일 실시예에 따라, NFC 블록(217)은, ISO/IEC 14443과 같은 표준 기술을 이용하여, 점대점 방식 근거리 통신(point to point short range communication)을 지원할 수 있다.

일 실시예에 따라, GNSS 통신 블록(219)은 GNSS 수신기(receiver)를 포함할 수 있다. 예를 들어, GNSS 통신 블록(219)은 GNSS 수신기를 통해 외부 송신기(예: 인공 위성)로부터 신호(예: 위성 신호 또는 GNSS 신호)를 수신받을 수 있다. 일 실시예에 따르면, GNSS 통신 블록(219)은 외부 송신기에서 보내는 신호를 수신하여 전자 장치(101)의 위치를 계산할 수 있다.

일 실시예에서, 외부 송신기는, 예를 들어, GPS(global positioning system), Glonass(global navigation satellite system), Deidou(Beidou navigation satellite system), 및 Galileo(european global satellite-based navigation system)와 같은 GNSS 중 적어도 어느 하나와 연관될 수 있다. 일 실시예에 따르면, GNSS 통신 블록(219)은, 예를 들어, GNSS 신호를 수신하는 GNSS 수신기(GNSS receiver)로 표현될 수도 있다. 일 실시예에 따르면, GNSS 통신 블록(219)은 전자 장치(101)의 위치 정보를 수신하여 프로세서(120)로 전달할 수 있다.

일 실시예에 따르면, GNSS 통신 블록(219)은 전자 장치(101)의 시간, 가속도, 속도, 및/또는 절대적 위치를 계산하기 위해, 위성 신호를 수신받을 수 있다. GNSS 통신 블록(219)은, 예를 들어, 프로세서(예: MPU, microprocessor unit), 수신기, LNA(low noise amplifier), 다운컨버터(downconverter), 믹서, DAC(digital to analog converter), ADC(analog to digital converter), 온도 센싱 장치(예: thermistor), 필터(filter), 가산기(accumulator), 캘리브레이션 회로(calibration circuit), 스토리지(storage), 오실레이터(oscillator)(예: 도 2의 오실레이터(220)), RFIC(radio frequency integrated circuit), 및 BBIC(baseband integrated circuit)와 같은 구성 요소 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 오실레이터(220)는, 처리 회로(processing circuitry) 및/또는 실행 가능한 프로그램 요소(executable program elements)를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 오실레이터(220)는 통신 블록(210)을 위한 클럭을 발생(또는 발진 또는 생성)할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 오실레이터(220)는, 예를 들어, 클럭 발생기(clock generator), 크리스탈 오실레이터(crystal oscillator) 또는 XO로 표현될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 오실레이터(220)는 오실레이터(220)의 온도를 센싱(sensing)할 수 있는 센서(sensor)(또는 온도 센싱 장치 또는 thermistor)를 포함할 수 있고, 센서의 값에 따라 발생하는 클럭을 보상할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 오실레이터(220)는 초당 설정 주파수로 발진하여 클럭을 생성할 수 있다. 예를 들어, 오실레이터(220)는 초당 수 MHz 내지 수십 MHz(예: 약 8MHz 내지 약 16MHz)의 주파수를 갖는 크리스탈 오실레이터(또는 XO)가 적용될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 온도 센싱 장치(230)는 전자 장치(101) 내부에서 대응하는 전자 부품(미도시)의 온도를 센싱하고, 센싱하는 결과(예: 온도 데이터 또는 온도 정보)를 지정된 적어도 하나의 프로세서(예: 도 1 또는 도 2의 프로세서(120) 및/또는 통신 블록(210)에 각각 대응하는 프로세서)로 전달할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 온도 센싱 장치(230)는 전자 장치(101)의 구성 요소들 중 적어도 일부 구성 요소와 연관될 수 있다. 예를 들어, 온도 센싱 장치(230)는 전자 장치(101)의 내부에서 오실레이터(220)와 인접하게 배치되는 전자 부품(예: 도 3 내지 도 7의 전자 부품(340))에 포함될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 온도 센싱 장치(230)는 전자 장치(101) 내부에서 열을 발생하는(예: 발열원) 전자 부품의 온도를 센싱하기 위해, 대응하는 전자 부품 별로 구성될 수 있다. 예를 들어, 일 실시예에 따르면, 온도 센싱 장치(230)는 전자 부품 각각과 칩으로 설계되어, 대응하는 전자 부품의 온도를 센싱할 수 있다. 예를 들어, 온도 센싱 장치(230)는 제1 전자 부품의 온도를 센싱하는 제1 온도 센싱 장치(231), 제2 전자 부품의 온도를 센싱하는 제2 온도 센싱 장치(233), 및 제N 전자 부품의 온도를 센싱하는 제N 온도 센싱 장치(235)를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 온도 센싱 장치(230)는 서미스터로 표현될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 메모리(130)를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 메모리(130)는 전자 장치(101)에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 일 실시예에서, 데이터는, 예를 들어, 어플리케이션(예: 도 1의 프로그램(140)), 및 어플리케이션과 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 데이터는, 예를 들어, 전자 부품에 대응하는 온도 센싱 장치로부터 획득하는 온도 데이터, 오실레이터(220)와 오실레이터(220) 주변에 배치된 전자 부품 간의 물리적 거리에 관련된 거리 데이터, 및/또는 프로세서(120)의 가중치 연산과 관련된 함수 데이터를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따라, 메모리(130)는 실행 시에, 프로세서(120)가 동작하도록 하는 인스트럭션들(instructions)을 저장할 수 있다. 예를 들어, 어플리케이션은 메모리(130) 상에 소프트웨어(예: 도 1의 프로그램(140))로서 저장될 수 있고, 프로세서(120)에 의해 실행 가능할 수 있다. 일 실시예에 따라, 어플리케이션은 전자 장치(101)에서 다양한 서비스(예: 측위 서비스)를 제공할 수 있는 다양한 어플리케이션일 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는, 전자 장치(101)의 사용자에 의해 요구되는 응용 계층 처리 기능을 할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 전자 장치(101)의 다양한 블록들을 위한 기능의 제어 및 명령을 제공할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 전자 장치(101)의 각 구성 요소들의 제어 및/또는 통신에 관한 연산이나 데이터 처리를 수행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 도 1의 프로세서(120)의 구성 및/또는 기능 중 적어도 일부를 포함할 수 있다. 프로세서(120)는, 예를 들어, 전자 장치(101)의 구성 요소들과 작동적으로 연결될 수 있다. 프로세서(120)는 전자 장치(101)의 다른 구성 요소로부터 수신된 명령 또는 데이터를 메모리(130)에 로드(load)하고, 메모리(130)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 저장할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 처리 회로(processing circuitry) 및/또는 실행 가능한 프로그램 요소(executable program elements)를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 전자 장치(101)의 통신 성능(예: GNSS 성능)을 개선하는 것과 관련된 동작을 제어(또는 처리)할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 전자 부품에 대응하는 데이터(예: 온도 정보)를 수집하는 동작, 수집된 데이터에 기반하여 전자 부품의 온도 변화를 예측하는 동작, 예측된 온도 변화에 기반하여 통신 블록(210)에 각각 대응하는 오실레이터(220)의 클럭 발생에 참고할 기준 전자 부품을 결정하는 동작, 및 결정된 기준 전자 부품의 데이터(예: 온도 정보)에 기반하여 오실레이터(220)의 클럭을 발생하도록 제어하는 동작을 수행할 수 있다.

일 실시예에 따라, 전자 부품은 통신 블록(210)의 구성 요소 각각에 대응하는 오실레이터(220)를 기준으로, 각각 인접하게 배치되는 복수의 주변 전자 부품을 나타낼 수 있다. 일 실시예에 따라, 전자 부품에 대응하는 데이터(예: 온도 정보)는 전자 부품 별 온도 센싱 장치로부터 각각 획득되는 복수의 데이터를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 전자 부품 별 온도 센싱 장치마다 일정 시간(예: 약 5초) 동안 발생한 샘플(sample)(예: 온도 데이터)을 수신할 수 있고, 수신된 샘플에 기반하여 전자 부품에 관련된 온도 변화를 예측할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 전자 장치(101)의 통신 성능(예: GNSS 성능)을 개선하는 것과 관련된 동작으로, 초기에는 기준 전자 부품으로 지정된 제1 전자 부품의 데이터에 기반하여 오실레이터(220)가 대응하는 클럭을 발생하도록 동작할 수 있다. 프로세서(120)는 제1 전자 부품의 데이터에 기반하여 동작하는 동안, 주변 전자 부품에 대응하는 온도 센싱 장치로부터 데이터를 지속적으로 수집하는 동작, 수집된 데이터에 기반하여 주변 전자 부품의 온도 변화를 모니터링 하는 동작, 전자 부품의 온도 변화를 예측하는 동작, 예측하는 결과에 기반하여 미래의 이벤트 발생 여부를 판단하는 동작, 이벤트 발생을 판단하는 것에 기반하여 가중치를 계산하는 동작, 가중치의 우선 순위를 결정하는 동작, 최우선 순위의 가중치에 대응하는 제2 전자 부품을 기준 전자 부품으로 변경하는 동작, 및 기준 전자 부품으로 변경된 제2 전자 부품의 데이터에 기반하여 오실레이터(220)가 대응하는 클럭을 발생하도록 동작할 수 있다.

일 실시예에 따라, 전자 장치(101)의 프로세서(120)의 동작에 관하여 후술하는 도면들을 참조하여 설명된다.

다양한 실시예들에 따르면, 프로세서(120)에서 수행하는 동작들은, 기록 매체로 구현될 수 있다. 예를 들어, 기록 매체는 프로세서(120)에서 수행하는 다양한 동작을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체를 포함할 수 있다.

이하에서는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(101)에서 통신 성능(예: GNSS 성능) 개선을 위한 설계에 대한 예를 설명하지만, 본 개시의 실시예들이 GNSS에 제한하는 것은 아니다. 예를 들어, 이하에서 설명되는 다양한 실시예들은 본 개시의 기술 내용을 쉽게 설명하고 본 개시의 이해를 돕기 위해 특정 구성 요소(예: GNSS)를 제시한 것일 뿐이며, 본 개시의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 따라서, 본 개시의 범위는 여기에 개시된 실시예들 이외에도 본 개시의 기술적 사상을 바탕으로 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 개시의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다. 예를 들어, 이하에서 설명되는 GNSS 성능 개선을 위한 설계는, 도 2에 도시된 통신 블록(210)의 구성 요소에 적용되어, 주변 온도 정보에 기초한 통신 성능을 향상하도록 할 수 있다.

도 3은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치에서 통신 성능 개선을 위한 블록 구성의 일 예를 개략적으로 도시하는 도면이다.

일 실시예에 따라, 도 3은, GNSS 통신 블록(219)이 GNSS 수신기(310)로서 역할을 하고, GNSS 수신기(310)와 별도로 구성되는 프로세서(120)에서 GNSS 성능 개선과 관련된 연산을 처리하는 설계의 예를 나타낼 수 있다.

도 3을 참조하면, 일 실시예에 따른 전자 장치(101)는 GNSS 수신기(310), 오실레이터(220), 전자 부품(340), 및 프로세서(120)를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 하나 이상의 다른 구성 요소(예: 메모리(130), 디스플레이 모듈(160), 센서 모듈(176), 카메라 모듈(180), 전력 관리 모듈(188), 및/또는 배터리(189))가 포함될 수 있다. 일 실시예에 따라, 도 3에 도시된 전자 장치(101)의 구성은, 도 2를 참조한 설명 부분에서 설명한 바와 같은 구성 요소(예: 오실레이터(220), 온도 센싱 장치(230), 프로세서(120), GNSS 통신 모듈(219))에 대응하는 구성 요소를 포함하며, 중복되는 설명은 생략한다.

일 실시예에 따라, GNSS 수신기(310)는 외부 송신기(예: 인공 위성)로부터 GNSS 신호(예: 위성 신호)를 수신할 수 있다.

일 실시예에 따라, 오실레이터(220)는 전자 장치(101) 내부에 클럭(예: GNSS 수신기(310)에 관련된 클럭)을 발생할 수 있다. 일 실시예에 따라, 오실레이터(220)는 발진부(320) 및 온도 센싱 장치(330)를 포함할 수 있다.

일 실시예에서, 발진부(320)는 GNSS 수신기(310)를 위한 클럭을 발생할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 발진부(320)는 전압이 인가되는 경우 지정된 주파수를 발생할 수 있다.

일 실시예에 따라, 온도 센싱 장치(330)는 오실레이터(220) 내부의 온도를 센싱할 수 있다. 일 실시예에 따라, 오실레이터(220)의 온도 센싱 장치(330)는 오실레이터(220)의 내부 온도를 센싱하고, 센싱하는 결과(예: 오실레이터(220)의 온도 정보)를 프로세서(120)로 전달할 수 있다.

일 실시예에 따라, 전자 부품(340)은 전자 장치(101) 내부에서, 오실레이터(220) 주변에 위치하는 다양한 전자 부품일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 부품(340)은 온도 센싱 장치(230)를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 부품(340)의 온도 센싱 장치(230)는 전자 부품(340)의 내부 온도를 센싱하고, 센싱하는 결과(예: 전자 부품(340)의 온도 정보)를 프로세서(120)로 전달할 수 있다.

일 실시예에 따라, 프로세서(120)는 GNSS 수신기(310)를 이용하여 전자 장치(101)의 이동 및/또는 지리적 위치를 결정하고, 사물을 탐색하기 위한 GPS 엔진(350)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 GPS 엔진(350)과 원 칩(one chip)으로 구성될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 GPS 엔진(350)에 기반하여 GNSS 신호에 대응하는 아날로그(analog) 신호를 디지털(digital) 신호로 컨버팅(converting)하여 처리할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 오실레이터(220) 및 전자 부품(340)으로부터 온도 정보를 획득하고, 획득된 온도 정보에 기반하여 오실레이터(220)의 클럭 발생을 제어하기 위한 제어 신호를 발생할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 오실레이터(220)의 온도 센싱 장치(330)로부터 제1 온도 정보를 획득하고, 대체적으로 동시에 전자 부품(340)의 온도 센싱 장치(340)로부터 제2 온도 정보를 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 프로세서(120)를 위한 별도의 온도 센싱 장치(미도시)로부터 프로세서(120) 자체의 제3 온도 정보를 획득할 수도 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)의 프로세서(120)는 전자 부품(340)으로 표현될 수도 있다.

일 실시예에서, 전자 부품(340)은 복수 개일 수 있고, 전자 부품(340)에 대응하는 온도 센싱 장치(240)는 복수 개일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제2 온도 정보는 복수 개의 온도 센싱 장치(240)로부터 제공되는 복수 개의 온도 정보를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 제1 온도 정보, 제2 온도 정보 및 제3 온도 정보에 기반하여 다양한 발열원(예: 오실레이터(220), 전자 부품(340), 및/또는 프로세서(120)) 중 발열의 변화폭이 가장 큰 발열원(예: 가장 높은 온도 정보를 갖는 전자 부품)을 판단할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 발열원의 온도 정보에 대응하여 오실레이터(220)의 클럭을 튜닝하기 위한 제어 신호를 오실레이터(220)로 전달할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 오실레이터(220)는 프로세서(120)로부터 제어 신호를 수신하고, 수신하는 제어 신호에 기반하여 발진부(320)에 의한 클럭을 발생하도록 동작할 수 있다. 예를 들어, 발진부(320)는 온도 정보에 기반하여 GNSS 수신기(310)를 위한 클럭을 튜닝할 수 있다.

도 3에 예시한 바와 같이, 본 개시의 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 지정된 하나의 전자 부품(예: 오실레이터(220) 또는 프로세서(120))의 온도 정보(예: 오실레이터(220) 자체의 온도 정보 또는 프로세서(120)의 온도 정보)를 고정하여 사용하지 않고, 오실레이터(220)에 동작에 영향을 끼칠 수 있는 다양한 전자 부품(340)의 온도 정보를 함께 고려하여, 오실레이터(220)의 클럭 발생을 조정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 오실레이터(220), 제1 전자 부품(예: PAM), 제2 전자 부품(예: PMIC), 및 제3 전자 부품(예: 프로세서(120))의 온도 변화를 참고하고, 온도 변화가 큰 온도 정보에 대응하는 오프셋(offset)을 기초로 오실레이터(220)의 발진부(320)가 균등한 클럭을 발생하도록 동작할 수 있다.

도 4는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치에서 통신 성능 개선을 위한 블록 구성의 일 예를 개략적으로 도시하는 도면이다.

일 실시예에 따라, 도 4는, GNSS 통신 블록(219)이 GNSS 수신기(310)로서 역할을 하고, GNSS 신호를 처리할 수 있는 GPS 엔진(450)을 포함하고, GNSS 수신(310)와 별도로 구성되는 프로세서(120)에서 GNSS 성능 개선과 관련된 연산을 처리하는 설계의 예를 나타낼 수 있다.

일 실시예에 따라, 도 4에 도시된 구성 요소는 도 2 내지 도 3을 참조한 설명 부분에서 설명한 바와 같은 구성 요소에 대응할 수 있으며, GNSS 수신기(310)가 GPS 엔진(450)을 포함하는 것에 차이가 있으며, 다른 구성 요소 및 그의 동작은 도 2 내지 도 3의 구성 요소 및 그의 동작에 대응할 수 있다.

예를 들어, 도 4에서는 GNSS 수신기(310)가 GPS 엔진(450)과 원 칩으로 구성되어, GNSS 수신기(310)가 GNSS 신호 수신부터 트래킹(tracking)하여, GNSS 신호에 대응하는 AD 컨버팅(analog-digital converting)까지 처리하는 구조의 예를 나타낼 수 있다.

도 5는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치에서 통신 성능 개선을 위한 블록 구성의 일 예를 개략적으로 도시하는 도면이다.

일 실시예에 따라, 도 5는, GNSS 통신 블록(219)이 GNSS 수신기(310) 및 연산이 가능한 프로세서(520)를 포함하는 GNSS 모듈(510)로 구현되고, 프로세서(120)가 GPS 엔진(550)과 원 칩으로 구성되는 설계의 예를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 도 5에서는 프로세서(120)와 구별되는 GNSS 모듈(510)의 프로세서(520)에서 GNSS 성능 개선과 관련된 연산을 처리하는 설계의 예를 나타낼 수 있다.

일 실시예에 따라, 도 5에 도시된 구성 요소는 도 2 내지 도 4를 참조한 설명 부분에서 설명한 바와 같은 구성 요소에 대응할 수 있으며, GNSS 수신기(310) 및 프로세서(520)가 원 칩으로 구성된 GNSS 모듈(510)을 포함하는 것에 차이가 있으며, 다른 구성 요소 및 그의 동작은 도 2 내지 도 4의 구성 요소 및 그의 동작에 대응할 수 있다.

일 실시예에서, 오실레이터(220)의 온도 센싱 장치(330)는 오실레이터(220)의 내부 온도를 센싱하고, 센싱하는 결과(예: 오실레이터(220)의 온도 정보)를 GNSS 모듈(510)의 프로세서(520)로 전달할 수 있다.

일 실시예에 따라, 전자 부품(340)의 온도 센싱 장치(230)는 전자 부품(340)의 내부 온도를 센싱하고, 센싱하는 결과(예: 전자 부품(340)의 온도 정보)를 GNSS 모듈(510)의 프로세서(520)로 전달할 수 있다.

일 실시예에 따르면, GNSS 모듈(510)은 오실레이터(220) 및 전자 부품(340)(예: 프로세서(120) 포함)의 온도 센싱 장치(230)로부터 온도 정보를 획득하고, 획득된 온도 정보에 기반하여 오실레이터(220)의 클럭 발생을 제어하기 위한 제어 신호를 발생하고, 이를 위한 연산이 가능한 프로세서(520)를 포함할 수 있다.

어떤 실시예에 따르면, 도 5와 같은 설계의 경우, 온도 센싱 장치(230)로부터의 데이터(예: 온도 정보) 수집은 전자 장치(101)의 하드웨어 컨디션(hardware condition)에 따라, 온도 센싱 장치(230)를 GNSS 모듈(510)의 프로세서(520)(예: 제1 프로세서로서, 예를 들어, MPU) 또는 전자 장치(101)의 프로세서(120)(예: 제2 프로세서로서, 예를 들어, AP, CPU)에 선택적으로 연결하거나, 제1 프로세서(520) 및 제2 프로세서(120)에 모두 연결하여 구성할 수도 있다.

도 6은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치에서 통신 성능 개선을 위한 블록 구성의 일 예를 개략적으로 도시하는 도면이다.

일 실시예에 따라, 도 6은, GNSS 통신 블록(219)이 GNSS 수신기(310), GPS 엔진(650) 및 프로세서(620)를 포함하여 원 칩으로 구성되는 GNSS 모듈(510) 설계의 예를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 도 6에서는 GNSS 모듈(610)의 프로세서(620)에서 GNSS 성능 개선과 관련된 연산을 처리하는 설계의 예를 나타낼 수 있다.

일 실시예에 따라, 도 6에 도시된 구성 요소는 도 2 내지 도 5를 참조한 설명 부분에서 설명한 바와 같은 구성 요소에 대응할 수 있으며, 전자 장치(101)의 프로세서(120)와 별도로, GNSS 모듈(610)의 프로세서(620)에서 독립적으로 GNSS 성능 개선과 관련된 연산을 처리할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 도 6과 같은 설계의 경우, 온도 센싱 장치(230)와 GNSS 모듈(610)(예: 프로세서(620))을 연결하여, GNSS 모듈(610)(예: 프로세서(620))에서 온도 센싱 장치(230)로부터 온도 정보를 수집할 수 있다. 예를 들어, 오실레이터(220)의 온도 센싱 장치(330)는 오실레이터(220)의 온도 정보를 GNSS 모듈(610)의 프로세서(620)로 전달하고, 전자 부품(340)의 온도 센싱 장치(230)는 전자 부품(340)의 온도 정보를 GNSS 모듈(610)의 프로세서(620)로 전달할 수 있다. 일 실시예에 따르면, GNSS 모듈(610)의 프로세서(620)는 수집된 온도 정보에 기반하여 오실레이터(220)의 클럭 발생을 제어하기 위한 제어 신호를 발생하고, 이를 위한 연산을 수행할 수 있다.

도 7은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치에서 통신 성능 개선을 위한 블록 구성의 일 예를 개략적으로 도시하는 도면이다.

일 실시예에 따라, 도 7은, 도 2에 예시된 바와 같이 커넥티비티(connectivity)로 분류되는 통신 블록(210)의 적어도 둘 이상의 구성 요소(예: 이동 통신 블록(211), Wi-Fi 통신 블록(213), 블루투스 통신 블록(215), NFC 통신 블록(217), 및/또는 GNSS 통신 블록(219))를 원 칩으로 구성되고, 프로세서(120)가 GPS 엔진(750)를 비롯한 다른 통신 블록의 신호 처리와 관련된 엔진과 원 칩으로 구성되는 설계의 예를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 도 7에서는 프로세서(120)에서 통신 블록(210)의 대응하는 구성 요소와 관련된 통신 성능 개선과 관련된 연산을 처리하는 설계의 예를 나타낼 수 있다.

일 실시예에 따라, 도 7에 도시된 구성 요소는 도 2 내지 도 6을 참조한 설명 부분에서 설명한 바와 같은 구성 요소에 대응할 수 있으며, 전자 장치(101)의 프로세서(120)가, 통신 블록(210)의 구성 요소(예: GNSS 수신기(310) 및 통신 수신기(720)) 별로 대응하는 통신 성능을 개선하는 것과 관련된 연산을 독립적으로 처리하는 것에 차이가 있을 수 있다. 일 실시예에서, 통신 수신기(720)는, 예를 들어, 도 2의 통신 블록(210)에 도시된 다양한 통신 블록에 대응하는 수신기를 나타낼 수 있다.

일 실시예에 따르면, 도 7과 같은 설계의 경우, 온도 센싱 장치(230)와 프로세서(120)를 연결하여, 프로세서(120)가 온도 센싱 장치(230)로부터 온도 정보를 수집하고, 수집된 온도 정보에 기반하여 통신 블록(210) 내의 통신 블록 각각에 대응하는 오실레이터(220)의 클럭 발생을 제어하기 위한 각각의 제어 신호를 발생하고, 이를 위한 연산을 각 통신 블록 별로 독립적으로 수행할 수 있다.

본 개시의 다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(101)는 도 2 내지 도 7을 참조한 설명 부분에서 설명한 바와 같은 다양한 설계에 의해, 전자 장치(101)의 내부 온도에 대응하여 전자 장치(101)의 통신 성능을 개선할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 일반적인 전자 장치는 지정된 전자 부품(예: 오실레이터(220) 또는 프로세서(120))의 온도 정보에 기반하여 오실레이터(220)의 클럭 발생 동작을 수행할 수 있다. 반면, 본 개시의 전자 장치(101)에 따르면, 전자 장치(101)는 초기에는 지정된 전자 부품의 온도 정보에 기반하여 오실레이터(220)의 클럭 발생 동작을 수행하면서, 오실레이터(220) 주변의 전자 부품(340)의 온도 센싱 장치(230)로부터 대응하는 전자 부품(340)에 관련된 온도 정보를 수집 및 온도 변화를 모니터링 할 수 있다.

본 개시의 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(101)는 전자 부품(340)에 관련된 온도 정보에 기반하여 온도 변화를 예측하고, 예측된 온도 변화에 따라 오실레이터(220)의 클럭 발생에 참고할 전자 부품(340)을 결정하고, 결정된 전자 부품(340)에서 발생할 온도에서의 주파수 특성에 맞는 클럭을 발생하도록 할 수 있다.

본 개시의 다양한 실시예들에 따르면, 적어도 2개의 온도 센싱 장치의 평균 값을 이용하여 오실레이터(220)의 클럭을 발생하도록 동작할 수도 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 적어도 2개의 전자 부품의 온도의 평균 값을 오실레이터(220)의 클럭에 참고할 데이터로 사용할 수도 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 제1 전자 부품(예: PAM)의 제1 온도 센싱 장치와 제2 전자 부품(예: PMIC)의 제2 온도 센싱 장치가 동일한 온도 변화 추이로 피크(peak)를 나타내는 경우, 제1 온도 센싱 장치의 제1 온도 데이터와 제2 온도 센싱 장치의 제2 온도 데이터의 2개의 값에 대한 평균 값을 사용하여 오실레이터(220)의 클럭을 발생하도록 할 수 있다. 예를 들어, 전류 변화가 커서 온도 스윙(swing)이 큰 구간에 대해 평균 필터(averaging filter) 역할로 오실레이터(220)의 클럭을 발생시킬 수도 있다.

본 개시의 다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(101)는 참고할 주변 온도 센싱 장치(예: 기준 전자 부품)를 실시간으로 변경할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 모든 주변 온도 센싱 장치에 대해 일정 시간(예: 약 3초, 약 5초) 동안 발생한 샘플(sample)을 1 샘플씩 쉬프트(shift)하면서, 이들 중 최댓값(Max)과 최솟값(Min)의 차이 값(예: Max - Min)을 계산할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 계산 결과에 기반하여, 가중치 우선 순위가 바뀌는 시점을 다른 종류의 이벤트 발생 시점으로 판단하고, 참고할 온도 센싱 장치로서 가중치가 가장 높은 온도 센싱 장치로 변경할 수 있다.

본 개시의 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(101)는, 통신 회로(예: 도 2의 통신 블록(210)), 상기 통신 회로에 관련된 클럭을 발생하도록 설정된 오실레이터(예: 도 2의 오실레이터(220)); 상기 오실레이터의 주변에 배치된 복수의 전자 부품(예: 도 3 내지 도 7의 전자 부품(340)), 상기 복수의 전자 부품에 각각 대응하는 복수의 온도 센싱 장치(예: 도 2 내지 도 7의 온도 센싱 장치(230)), 및 상기 통신 회로, 상기 오실레이터, 상기 전자 부품, 및 상기 온도 센싱 장치와 작동적으로 연결된 프로세서(예: 도 1 내지 도 7의 프로세서(120, 520, 620))를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 프로세서(120, 520, 620)는, 상기 복수의 전자 부품에 관련된 온도 데이터를 상기 복수의 온도 센싱 장치로부터 수집할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 프로세서(120, 520, 620)는, 상기 수집된 온도 데이터에 기반하여 상기 복수의 전자 부품에 관한 온도 변화를 예측할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 프로세서(120, 520, 620)는, 상기 예측된 온도 변화에 기반하여 상기 오실레이터의 클럭 발생에 참고할 기준 전자 부품을 결정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 프로세서(120, 520, 620)는, 상기 결정된 기준 전자 부품의 온도 데이터에 기반하여 상기 오실레이터의 클럭 발생을 제어할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 프로세서(120, 520, 620)는, 상기 복수의 온도 센싱 장치로부터 상기 온도 데이터를 지정된 샘플(sample)마다 수집하도록 동작할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 프로세서(120, 520, 620)는, 상기 복수의 전자 부품 각각에 관련된 온도 데이터에 기반하여 전자 부품 별 온도 변화 추이를 판단하고, 상기 전자 부품 별 온도 변화 추이에 기반하여 전자 부품 별로 미래에 발생할 온도 변화를 예측하도록 동작할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 프로세서(120, 520, 620)는, 상기 복수의 전자 부품 별로 예측되는 온도 변화에 기반하여, 온도 변화폭이 가장 큰 전자 부품을 상기 기준 전자 부품으로 결정하도록 동작할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 프로세서(120, 520, 620)는, 상기 오실레이터가 상기 결정된 기준 전자 부품의 온도 데이터에 기반하여 클럭을 발생하도록, 상기 결정된 기준 전자 부품에 관한 온도 데이터를 상기 오실레이터에 제공(예: 오실레이터와 공유)하도록 동작할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 오실레이터는 상기 프로세서(120, 520, 620)로부터 제공된 온도 데이터를 기반으로 앞으로 발생할 온도 변화를 예측하고, 예측된 온도 변화에 기반하여 클럭을 발생하도록 동작할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 프로세서(120, 520, 620)는, 상기 기준 전자 부품으로 지정된 제1 전자 부품의 제1 온도 데이터에 기반하여 상기 오실레이터의 동작을 제어하고, 상기 복수의 전자 부품에 각각 대응하는 온도 데이터에 기반하여 상기 기준 전자 부품을 변경하고, 기준 전자 부품으로 변경된 제2 전자 부품의 제2 온도 데이터에 기반하여 상기 오실레이터의 동작을 제어하도록 동작할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 프로세서(120, 520, 620)는, 상기 복수의 전자 부품 별 가중치를 계산하고, 가중치 우선 순위를 결정하고, 최우선 순위의 가중치에 대응하는 상기 제2 전자 부품을 기준 전자 부품으로 결정하도록 동작할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 가중치는 온도 데이터에서 최댓값과 최솟값의 차이 값에 비례하고, 전자 부품과 오실레이터 간의 거리에 반비례할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 프로세서(120, 520, 620)는, 상기 복수의 전자 부품에 각각 대응하는 온도 센싱 장치에 대해 일정 시간 동안 발생한 샘플을 1 샘플씩 쉬프트하면서, 상기 최댓값과 상기 최솟값을 식별할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 프로세서(120, 520, 620)는, 상기 최댓값과 상기 최소값 간의 차이에 기반하여 상기 차이 값을 계산할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 프로세서(120, 520, 620)는, 상기 차이 값과 전자 부품과 오실레이터 간의 거리에 기반하여 전자 부품 별 가중치를 계산할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 프로세서(120, 520, 620)는, 계산된 전자 부품 별 가중치 중 가장 높은 가중치를 상기 최우선 순위의 가중치로 결정할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 프로세서(120, 520, 620)는, 예측된 온도 변화에 기반하여 기준 전자 부품의 변경과 관련된 이벤트 발생 여부를 판단하도록 동작할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 이벤트는 상기 복수의 전자 부품의 온도 변화에서 미래에 상기 오실레이터의 온도 변화 보다 선행하는 온도 변화가 존재하는지 여부에 관한 이벤트를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 프로세서(120, 520, 620)는, 상기 복수의 전자 부품의 온도 변화에서, 상기 오실레이터의 온도 변화 보다 선행하는 온도 변화가 있는 경우, 기준 전자 부품의 변경을 결정하도록 동작할 수 있다.

이하에서는 다양한 실시예들의 전자 장치(101)의 동작 방법에 대해서 상세하게 설명한다. 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(101)에서 수행하는 동작들은, 전자 장치(101)의 다양한 프로세싱 회로(various processing circuitry) 및/또는 실행 가능한 프로그램 요소(executable program elements)를 포함하는 프로세서(예: 120, 520 또는 620)에 의해 실행될 수 있다. 예를 들어, 프로세서는, 도 3 내지 도 7을 참조한 설명 부분에서 설명한 바와 같은 전자 장치(101)의 설계 구조에 따라, 적어도 하나의 프로세서(예: 120, 520 및/또는 620)가 이용될 수 있다. 이하에서는, 설명의 편의를 위해, 프로세서(120)를 기준으로 동작하는 예를 설명한다. 일 실시예에 따라, 전자 장치(101)에서 수행하는 동작들은, 메모리(130)에 저장되고, 실행 시에, 프로세서(120)가 동작하도록 하는 인스트럭션들에 의해 실행될 수 있다.

도 8은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 동작 방법을 도시하는 흐름도이다.

다양한 실시예들에서, 전자 장치(101)의 내부 온도(예: 전자 부품 각각에 대응하는 온도)에 대응하여 전자 장치(101)의 통신 성능(예: GNSS 성능)을 개선하는 방법은, 예를 들어, 도 8에 도시된 흐름도에 따라 수행될 수 있다. 도 8에 도시된 흐름도는 전자 장치(101)의 통신 성능 개선 방법의 일 실시예에 따른 흐름도에 불과하며, 적어도 일부 동작의 순서는 변경되거나 동시에 수행되거나, 독립적인 동작으로 수행되거나, 또는 적어도 일부 다른 동작이 적어도 일부 동작에 보완적으로 수행될 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 동작 801 내지 동작 807은 전자 장치(101)의 적어도 하나의 프로세서(예: 120, 520 및/또는 620)에서 수행될 수 있다.

도 8에 도시한 바와 같이, 일 실시예에 따른 전자 장치(101)의 통신 성능(예: GNSS 성능) 개선 방법은, 전자 부품(340)에 대응하는 데이터(예: 온도 데이터 또는 온도 정보)를 수집하는 동작(801), 수집된 데이터에 기반하여 전자 부품(340)의 온도 변화를 예측하는 동작(803), 예측된 온도 변화에 기반하여 오실레이터(220)의 클럭 발생에 참고할 기준 전자 부품을 결정하는 동작(805), 및 결정된 기준 전자 부품의 데이터(예: 온도 정보)에 기반하여 오실레이터(220)의 클럭을 발생하도록 제어하는 동작(807)을 포함할 수 있다.

도 8을 참조하면, 동작 801에서, 전자 장치(101)의 프로세서(120)는 전자 부품(340)에 대응하는 데이터(예: 온도 정보)를 수집할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 오실레이터(220) 주변의 전자 부품(340)에 각각 대응하는 온도 센싱 장치(230)로부터 대응하는 전자 부품(340)에 관련된 온도 정보를 수집할 수 있다. 일 실시예에 따라, 온도 정보는 지정된 샘플마다 수집될 수 있다.

동작 803에서, 프로세서(120)는 수집된 데이터에 기반하여 전자 부품(340)의 온도 변화를 예측할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 주변의 전자 부품(340) 각각에 관련된 온도 정보에 기반하여 전자 부품(340)에 대한 온도 변화를 예측할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 주변의 전자 부품(340) 각각에 관련된 온도 정보에 기반하여 전자 부품(340) 별 온도 변화 추이를 판단할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 전자 부품(340) 별 온도 변화 추이에 기반하여 전자 부품(340) 별로 미래에 발생할 온도 변화를 예측할 수 있다.

동작 805에서, 프로세서(120)는 예측된 온도 변화에 기반하여 통신 블록(210)에 각각 대응하는 오실레이터(220)의 클럭 발생(또는 발진 또는 생성)에 참고할 기준 전자 부품을 결정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 주변의 전자 부품(340) 별로 예측되는 온도 변화에 기반하여, 온도 변화폭(예: 온도 차이 값)이 가장 큰 전자 부품을 기준 전자 부품으로 결정할 수 있다.

동작 807에서, 프로세서(120)는 결정된 기준 전자 부품의 데이터(예: 온도 정보)에 기반하여 오실레이터(220)의 클럭을 발생하도록 제어하는 동작을 수행할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 결정된 기준 전자 부품의 온도 정보를 기반으로 오실레이터(220)에서 참고할 온도 정보로서 오실레이터(220)에 제공(예: 공유)할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 오실레이터(220)는 온도 정보를 기반으로 앞으로 발생할 온도 변화를 예측하고, 예측된 온도 변화에 기반하여 클럭을 발생하도록 동작할 수 있다.

이하에서는, 도 8에 예시된 각 동작의 실시예들에 대한 세부적인 내용을 설명하도록 한다.

도 9는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치에서 오실레이터와 전자 부품이 배치되는 예를 도시하는 도면이다.

일 실시예에 따라, 도 9에서, 엘리먼트 901은 제1 회로 기판(예: main PCB)을 나타내고, 엘리먼트 903은 제2 회로 기판(예: sub PCB)을 나타낼 수 있다. 일 실시예에 따라, 도 9에서는 제1 회로 기판(901)과 제2 회로 기판(903)이 적층 구조(stack-up)로 형성된 예를 나타낼 수 있다. 일 실시예에 따라, 도 9에서, 엘리먼트 905는 제1 회로 기판(901)과 제2 회로 기판(903) 간의 전기적 통로를 형성하는 인터포저(interposer)를 나타낼 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 제1 회로 기판(901)과 제2 회로 기판(903)을 통해 다양한 전자 부품을 배치할 수 있다.

도 9의 예시에서는, 전자 장치(101)에서 열이 전달되는 경로(900)가, 예를 들어, 제1 전자 부품(910), 제2 전자 부품(920), 제3 전자 부품(930), 제4 전자 부품(940) 및 제5 전자 부품(950)으로 흐르는 예를 나타낼 수 있다.

일반적으로, 전자 장치(101)는 GNSS를 위한 오실레이터(220)의 경우 지정된 온도 센싱 장치(예: 제1 전자 부품(910)의 온도 센싱 장치)의 온도 데이터만을 참고하여 동작하고 있다. 예를 들어, 오실레이터(220)는 지정된 온도 센싱 장치의 온도 변화 추이를 보고, 앞으로의 온도 변화를 예상하여 오실레이터(220)의 클럭을 미리 보상하도록 동작할 수 있다. 이러한 경우, 오실레이터(220)가 참고하는 지정된 온도 센싱 장치는 항상 오실레이터(220) 보다 선행하여 온도가 변화해야 한다. 예를 들어, 오실레이터(220)의 온도가 지정된 온도 센싱 장치의 온도 보다 후행하여 변화가 이루어져야 정상적인 동작이 가능할 수 있다.

하지만, 전자 장치(101)에서는 오실레이터(220)가 참고하는 온도 센싱 장치보다 오실레이터(220)의 온도가 선행하여 변화하는 경우가 발생할 수 있다. 예를 들어, 도 9의 예시에서와 같이, 오실레이터(220)가 참고하는 지정된 온도 센싱 장치의 전자 부품(예: 제1 전자 부품(910)) 보다, 발열을 일으키는 주 발열원인 전자 부품(예: 제4 전자 부품(940))에 가깝게 위치(또는 배치)되는 경우 온도 역전 현상이 발생할 수 있다. 이러한 경우, 전자 장치(101)는 BER(bit error rate) 실패(fail)가 발생하거나, 및/또는 사이클 슬립(cycle slip)이 발생할 수 있다. 사이클 슬립은, 클럭의 드리프트(drift) 또는 비트 에러(bit error)가 발생하여, 전자 장치(101)가 위성을 잃게 되는 현상을 나타낼 수 있다. 이와 같이, 위성을 잃게 되는 경우, 전자 장치(101)는 잘못된 위치를 계산하거나, 및/또는 TTFF(time to first fix)(예: GNSS 수신기로 위치 파악에 걸리는 실제 시간)이 길어질 수 있다. 예를 들어, 온도 역전 현상이 발생하는 경우 GNSS 불량을 야기시킬 수 있으며, 따라서, 오실레이터(220)의 온도 변화는 참고하는 온도 센싱 장치에 온도 변화 보다 항상 후행하여 이루어져야 한다.

본 개시의 다양한 실시예들에서는, 다양한 고사양 기능을 지원하고 있는 전자 장치(101)의 다양한 발열 환경에서 가장 알맞은 주변 온도 데이터를 동적으로 참고할 수 있다. 본 개시의 다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(101)는 주변 온도 데이터에 기반하여 오실레이터(220)의 온도 변화를 미리 예측하여, 오실레이터(220)의 온도 역전 현상을 방지하여 GNSS 성능을 향상할 수 있다.

본 개시의 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(101)는, 다양한 전자 부품에 대응하는 데이터(예: 온도 정보)를 수집하고, 수집된 데이터에 기반하여 오실레이터(220)의 클럭 발생에 참고할 기준 전자 부품을 결정할 수 있다. 일 실시예에 따라, 전자 장치(101)는 기준 전자 부품을 결정하는 방법에 있어서, 오실레이터(220) 주변의 다양한 전자 부품(예: 발열원) 중 오실레이터(220)와 거리 및/또는 전자 부품의 발열 정도(예: 발열의 변화폭)에 기반하여 기준 전자 부품을 결정할 수 있다.

본 개시의 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 오실레이터(220) 주변의 다양한 전자 부품 중 최인접 거리(예: 상대적으로 가장 가까운(또는 짧은) 거리)에 배치된 전자 부품을 기준 전자 부품을 위한 후보로 결정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 오실레이터(220)와 최인접 거리에 있는 전자 부품의 온도 센싱 장치의 데이터를 참고하여, 오실레이터(220)의 클럭을 발생하도록 할 수 있다.

예를 들어, 오실레이터(220)와 가장 거리가 가까운 전자 부품(예: 제4 전자 부품(940))의 온도 센싱 장치의 데이터를 참고할 수 있다.

일 실시예에 따라, 전자 장치(101)의 설계에 따라 오실레이터(220)와 거리가 가장 가까운 전자 부품이 제4 전자 부품(940)(예: PMIC)이고, 전자 장치(101)의 동작 상태에서 발열이 가장 높은 전자 부품이 제5 전자 부품(950)(예: 프로세서(120))인 것으로 가정할 수 있다. 이러한 경우, 오실레이터(220)의 온도 변화에 가장 큰 영향을 끼치는 전자 부품은 오실레이터(220)와 거리 상 가장 가까운 제4 전자 부품(940) 또는 발열이 가장 큰 제5 전자 부품(950)으로 지정될 수 있다.

하지만, 제5 전자 부품(950)의 온도 변화 추이 보다는 다른 전자 부품(예: 제1 전자 부품(910)(예: PAM))의 온도 변화 추이가 오실레이터(220)와 유사한 온도 변화 추이를 가질 수 있다. 예를 들어, 도 9의 예시와 같이, 제1 전자 부품(910)(예: PAM)에서 발열이 시작되어, 열이 전달되는 경로(900)에서는 주 발열원은 제1 전자 부품(910)일 수 있다.

일 실시예에 따르면, 도 9의 예시와 같은 경로(900)로 열이 전달되는 경우, 전자 장치(101)는 주변의 전자 부품의 온도 센싱 장치의 데이터를 모니터링 하고, 모니터링에 따른 데이터에 기반하여 오실레이터(220)에 참고할 기준 전자 부품으로 제1 전자 부품(910)을 결정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 오실레이터(220)는 제1 전자 부품(910)의 온도 센싱 장치의 데이터를 참고할 수 있다. 이와 같이, 주변의 전자 부품의 온도 변화 추이에 기반하여 기준 전자 부품을 결정하지 않고, 종래와 같이, 지정된 전자 부품(예: 거리 기준의 제4 전자 부품(940) 또는 발열 기준의 제5 전자 부품(950))의 온도 센싱 장치를 고정적으로 사용하는 경우, 앞서와 같이, 참고하는 전자 부품의 온도 변화 보다 오실레이터(220)의 온도 변화가 선행되는 온도 역전 현상이 발생하여 GNSS 불량을 야기할 수 있다. 다시 말해, 오실레이터(220)의 온도 변화는 참고하는 전자 부품의 온도 변화 보다 후행하여 움직여야 한다.

본 개시의 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 오실레이터(220) 주변의 다양한 전자 부품 중 발열의 변화폭이 가장 큰 전자 부품을 기준 전자 부품을 위한 후보로 결정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 발열의 변화폭이 가장 큰 전자 부품의 온도 센싱 장치의 데이터를 참고하여, 오실레이터(220)의 클럭을 발생하도록 할 수 있다.

예를 들어, 도 9의 예시에서 제5 전자 부품(950)(예: 프로세서(120))이 순간적으로 제1 온도 변화(예: 약 1.5℃)를 갖고, 제4 전자 부품(940)(예: PMIC)이 제1 온도 변화 보다 낮은 제2 온도 변화(예: 0.4℃)를 갖는 경우를 가정하면, 발열의 변화폭이 가장 큰 전자 부품(예: 제5 전자 부품(950))의 온도 센싱 장치의 데이터를 참고할 수 있다.

본 개시의 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 오실레이터(220) 주변의 다양한 전자 부품(예: 발열원)에 대하여, 오실레이터(220)와 전자 부품 간의 거리(예: 제1 조건) 및 전자 부품의 발열의 변화폭(예: 제2 조건)을 모두 고려하여 기준 전자 부품을 결정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 기준 전자 부품 결정 시에, 제1 조건과 제2 조건을 모두 만족시킬 수 있도록 가중치를 설정하고, 가중치에 기반하여 기준 전자 부품을 결정할 수 있다.

일 실시예에 따라, 도 9의 예시와 같이 오실레이터(220) 및 오실레이터(220) 주변에 약 5개의 전자 부품(910, 920, 930, 940, 950)이 인접하여 배치되는 예를 살펴본다. 일 실시예에 따라, 5개의 전자 부품(910, 920, 930, 940, 950)은 각각 대응하는 온도 센싱 장치를 포함(또는 연결)할 수 있다. 도 9의 예시와 같은 설계 환경에서, 오실레이터(220)와 각각의 전자 부품(910, 920, 930, 940, 950) 간의 물리적 거리는 미리 산출되어 전자 장치(101)의 메모리(130)(또는 전자 장치(101)의 프로세서(120)의 롬(ROM))에 저장될 수 있다. 일 실시예에서, 오실레이터(220)와 전자 부품(910, 920, 930, 940, 950) 간의 물리적 거리는, 예를 들어, PCB 툴(tool)에 의해 산출할 수 있다.

일 실시예에서, 오실레이터(220)와 전자 부품(910, 920, 930, 940, 950) 간의 거리가, 예를 들어, 각각 제1 거리(D1)(예: 약 8.726 mm), 제2 거리(D2)(예: 약 10.984 mm), 제3 거리(D3)(예: 약 12.733 mm), 제4 거리(D4)(예: 약 9.211 mm), 및 제5 거리(D5(예: 약 2.56 mm)인 것을 예로 할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)의 프로세서(120)는 지정된 일정 시간(예: 약 5초) 동안 전자 부품(910, 920, 930, 940, 950)에 각각 대응하는 온도 센싱 장치로부터 수집된 온도 정보에 기반하여, 온도 정보 별로 최댓값(Max)과 최솟값(Min)의 차이 값(예: Max - Min)을 계산할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 전자 부품(910, 920, 930, 940, 950)에 각각 대응하는 온도 센싱 장치로부터 수집된 데이터(예: 온도 정보)에 기반하여 전자 부품 별로 차이 값을 각각 계산할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 주변의 온도 센싱 장치에 대해 일정 시간(예: 약 5초) 동안 발생한 샘플(sample)(예: 온도 데이터)을 1 샘플씩 쉬프트(shift)하면서, 이들 중 최댓값과 최솟값의 차이 값을 계산할 수 있다. 일 실시예에서, 프로세서(120)에 의해 계산된 차이 값은, 예를 들어, 제1 차이 값(△T1)(예: 약 5 ℃), 제2 차이 값(△T2)(예: 약 0.2 ℃), 제3 차이 값(△T3)(예: 약 0.8 ℃), 제4 차이 값(△T4)(예: 약 2.1 ℃), 및 제5 차이 값(△T5)(예: 약 0.2 ℃)인 것을 예로 할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 단위 시간 동안 온도 변화가 크고 거리가 짧을수록 높은 가중치를 설정하고, 단위 시간 동안 온도 변화가 작고 거리가 길수록 낮은 가중치를 설정할 수 있다. 예를 들어, 가중치는 차이 값(△T)에 비례하며, 거리(D)에 반비례할 수 있다. 이에 기초하여, 프로세서(120)는 제1 전자 부품(910)과 관련된 제1 가중치, 제2 전자 부품(920)과 관련된 제2 가중치, 제3 전자 부품(930)과 관련된 제3 가중치, 제4 전자 부품(940)과 관련된 제4 가중치, 및 제5 전자 부품(950)과 관련된 제5 가중치를 계산할 수 있다.

일 실시예에서, 프로세서(120)에 의해 계산된 가중치가, 예를 들어, 제1 가중치(예: △T1 / D1 = 약 5 / 약 8.726 = 약 0.573), 제2 가중치((예: △T2 / D2 = 약 0.2 / 약 10.984 = 약 0.018), 제3 가중치((예: △T3 / D3 = 약 0.8 / 약 12.733 = 약 0.063), 제4 가중치((예: △T4 / D4 = 약 2.1 / 약 9.211 = 약 0.228), 및 제5 가중치((예: △T5 / D5 = 약 0.2 / 약 2.56 = 0.078)인 것을 예로 할 수 있다.

이상의 예시와 같이, 오실레이터(220)와 거리가 가장 가까운 전자 부품은 제5 거리(예: 약 2.56 mm)의 전자 부품일 수 있다. 일 실시예에 따라, 온도 변화폭(예: 온도 차이 값)을 고려한 가중치의 경우 제1 가중치(예: 약 0.573)가 가장 높으며, 따라서, 가중치가 가장 큰 전자 부품은 제1 가중치에 대응하는 전자 부품일 수 있다.

결과적으로, 전자 장치(101)의 프로세서(120)는 제1 가중치에 대응하는 전자 부품을 오실레이터(220)에 참고할 기준 전자 부품으로 결정할 수 있고, 결정된 기준 전자 부품의 온도 센싱 장치의 데이터를 참고하여, 오실레이터(220)의 클럭을 보정할 수 있다.

본 개시의 실시예에 따르면, 전자 장치(101)의 프로세서(120)는 다양한 전자 부품의 온도 센싱 장치의 데이터를 모니터링하고, 가중치를 계산하여, 오실레이터(220)가 실시간으로 참고해야 할 온도 정보를 미리 오실레이터(220)에 공유할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 오실레이터(220)는 온도 정보를 기반으로, 앞으로 발생할 온도 변화를 미리 예측하고, 도 10에 예시한 바와 같은 오실레이터(220)의 온도 별 주파수 특성 그래프에서, 예측된 온도(예: 미래에 발생할 온도)에서의 주파수 특성에 맞는 클럭을 발생할 수 있다.

도 10은 일 실시예에 따른 오실레이터의 온도 별 주파수 특성 그래프의 예를 도시하는 도면이다.

일 실시예에 따라, 도 10은 오실레이터(220)의 온도 별 주파수 특성 그래프의 일 예를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 통신 블록(210)의 구성 요소에 각각 대응하는 오실레이터는 도 10에 예시한 바와 같은 온도 특성을 가질 수 있다. 일 실시예에 따르면, 오실레이터(220)는 오실레이터(220) 내의 온도 센싱 장치를 통해 온도를 센싱하고, 센싱하는 온도 데이터에 해당하는 주파수 드리프트(drift) 양을 클럭에 반영하여 클럭을 생성할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 도 10에 예시한 바와 같은 온도 별 주파수 특성을 갖는 오실레이터(220)가 항상 동일한 클럭을 발생할 수 있도록, 오실레이터(220)의 동작 전 교정(calibration) 작업을 처리할 수도 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 메모리(130)(또는 프로세서(120)의 내부 메모리(예: ROM))에 미리 저장된 지정된 함수를 이용하여, 오실레이터(220)의 동작 전 클럭 교정 작업을 처리할 수 있다. 예를 들어, 클럭 교정 작업은 지정된 다항식(예: 3차 항식)을 이용할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 오실레이터(220)의 교정 이후 지정된 샘플마다 오실레이터(220)의 온도 데이터를 수신(또는 획득)할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 오실레이터(220)는 클럭 교정 이후, 오실레이터(220)의 온도 센싱 장치에서 지정된 샘플 마다 프로세서(120)로 온도 데이터(또는 온도 정보)를 전달할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 오실레이터(220)로부터 온도 데이터를 획득하는 경우, 동일한 타임 스탬프(time stamp)에 대응하는 주변의 전자 부품(340)의 온도 센싱 장치에 대해 가중치 연산을 수행할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 가중치 연산에 기반하여, 주변의 전자 부품(340) 중 가중치가 가장 높은 전자 부품을 선별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 오실레이터(220)의 클럭 발생 동작에 참고할 온도 정보를 위한 기준 전자 부품을 결정할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 일정 시간(예: 약 5초) 동안 한 샘플씩 쉬프트 하면서, 온도 데이터의 최댓값과 최솟값의 차이를 계산하여 가장 높은 가중치를 선택할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 선택된 가중치에 기반하여 기준 전자 부품을 결정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 오실레이터(220)의 온도 센싱 장치로부터 수집된 온도 데이터에 기반한 데이터 기울기(예: 제1 기울기)와, 기준 전자 부품의 온도 센싱 장치로부터 수집된 온도 데이터에 기반한 데이터 기울기(예: 제2 기울기)를 비교할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 제1 기울기와 제2 기울기의 비교에 기반하여 제1 기울기와 제2 기울기 간의 동일 여부를 판단할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는, 제1 기울기와 제2 기울기가 동일한 경우, 오실레이터(220)와 기준 전자 부품 간에 동일한 온도 변화 추이가 발생할 것으로 판단할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는, 동일한 온도 변화 추이가 발생할 것으로 판단하는 결과에 기반하여, 기준 전자 부품의 온도 센싱 장치의 온도 데이터를 오실레이터(220)가 참고하도록, 오실레이터(220)에 해당 온도 데이터를 공유할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는, 제1 기울기와 제2 기울기가 반대인 경우(또는 동일하지 않은 경우), 계산된 가중치 중 차순위로 높은 가중치를 선택할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는, 선택된 차순위의 가중치에 기반하여 기준 전자 부품을 결정(예: 변경)할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 오실레이터(220)의 온도 센싱 장치로부터 수집된 온도 데이터에 기반한 데이터 기울기(예: 제1 기울기)와, 변경된 기준 전자 부품의 온도 센싱 장치로부터 수집된 온도 데이터에 기반한 데이터 기울기(예: 제3 기울기)를 비교할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 제1 기울기와 제3 기울기의 비교에 기반하여 제1 기울기와 제3 기울기 간의 동일 여부를 판단할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 제1 기울기와 제3 기울기가 동일한 경우, 오실레이터(220)에 해당 온도 데이터를 오실레이터(220)가 참고하도록 할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 제1 기울기와 제3 기울기가 동일하지 않은 경우, 기준 전자 부품을 결정(예: 변경)하는 동작을 수행할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 오실레이터(220)의 온도 변화는, 오실레이터(220)가 참고하는 기준 전자 부품(예: 가중치가 가장 높은 온도 센싱 장치의 전자 부품)의 온도 변화보다 크지 않을 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 기준 전자 부품의 온도가 지속적으로 상승 또는 하강하고 있는 경우, 기준 전자 부품의 온도 데이터를 오실레이터(220)의 온도 계산에 사용할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 기준 전자 부품의 온도 변화에서 변곡점(inflection point)이 발생하는 경우(예: 온도가 상승하다 하강, 온도가 하강하다 상승, 또는 갑작스런 피크(peak)가 발생하는 경우), 기준 전자 부품의 온도 데이터가 오실레이터(220)의 온도 데이터보다 선행하여 변화하는지 판단할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 특정 샘플 수 이내 오실레이터(220)의 온도 센싱 장치의 온도 데이터에 기반한 온도 변화에서도 동일한 변곡점이 발생하는 경우, 기준 전자 부품의 온도 데이터를 계속하여 사용할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 오실레이터(220)의 온도 센싱 장치의 온도 데이터에 기반한 온도 변화에서 변곡점이 발생하지 않는 경우 실시간으로 가중치 계산을 다시 실행할 수 있다.

본 개시의 실시예에 따르면, 오실레이터(220)는 프로세서(120)로부터 참고할 온도 데이터가 공유(예: 수신)되면, 온도 데이터에 기반하여 클럭을 발생할 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 오실레이터(220)는 전자 장치(101)의 환경에 따라 발진부(320)의 회로(예: 저항(R) 및/또는 커패시터(C))의 값을 최적화하여 클럭을 튜닝할 수도 있다.

도 11은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치에서 기준 전자 부품을 변경하는 예를 설명하기 위한 도면이다.

일 실시예에 따라, 도 11에서 엘리먼트 1101은 이벤트 발생 전의 제1 구간을 나타내고, 엘리먼트 1103은 이벤트 발생 후의 제2 구간을 나타낼 수 있다. 일 실시예에 따라, 엘리먼트 1110은 오실레이터(220)의 온도 변화에 따른 그래프의 예를 나타내고, 엘리먼트 1120은 제1 전자 부품(예: 프로세서(120))의 온도 변화에 따른 그래프의 예를 나타내고, 엘리먼트 1130은 제2 전자 부품(예: PMA)의 온도 변화에 따른 그래프의 예를 나타낼 수 있다.

일 실시예에 따라, 전자 장치(101)는 초기에는 지정된 제1 전자 부품(예: 프로세서(120))의 온도 데이터에 따른 온도 변화(1120)에 기반하여 오실레이터(220)를 동작할 수 있다. 예를 들어, 제1 구간(1101) 동안에는 오실레이터(220)의 온도 변화(1110) 보다 제1 전자 부품의 온도 변화(1120)의 샘플이 선행하여 나타남을 알 수 있다. 예를 들어, 제1 구간(1101)과 같이 오실레이터(220)의 온도 변화(1110) 보다 제1 전자 부품(1120)의 샘플이 선행하여 나타날 수 있다. 이에 따라, 전자 장치(101)는 제1 구간(1101) 동안에는 제1 전자 부품의 온도 변화를 참고하여 오실레이터(220)가 동작하도록 할 수 있다.

일 실시예에 따라, 시간이 지남에 따라(예: 이벤트가 변경되는 경우) 제1 전자 부품의 온도 변화(1120)보다 제2 전자 부품(예: PAM)의 온도 변화(1130)가 크게 변화할 수 있다. 예를 들어, 이벤트 발생 시점(1150)에서와 같이 제2 전자 부품의 온도 변화(1130)의 변화폭이 크게 증가할 수 있다. 이러한 경우, 제1 전자 부품과 제2 전자 부품에 대한 가중치가 변경될 수 있고, 오실레이터(220)에서 참고할 기준 전자 부품이 제1 전자 부품에서 제2 전자 부품으로 변경될 수 있다. 예를 들어, 제2 구간(1103)의 예시와 같이 오실레이터(220)의 온도 변화(1110) 보다 제2 전자 부품(1120)의 샘플이 선행하여 나타낼 수 있다. 이에 따라, 전자 장치(101)는 제2 구간(1103)의 시점(예: 이벤트 발생 시점(1150))부터 제2 전자 부품(1130)의 온도 변화를 참고하여 오실레이터(220)가 동작하도록 할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 기준 전자 부품이 변경되는 이벤트의 발생 시점(1150)부터 제2 구간(1103) 동안에는 기준 전자 부품으로 변경된 제2 전자 부품의 온도 변화(1130)를 오실레이터(220)에서 참고할 온도 데이터로 변경할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 오실레이터(220)가 실시간으로 참고할 주변 온도 센싱 장치를 변경(예: 기준 전자부품 변경)할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치 (101)는 주변 온도 센싱 장치가 일정 시간(예: 5초) 동안 발생한 샘플을 1 샘플씩 쉬프트 하면서, 최댓값과 최솟값의 차이를 실시간으로 계산할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 계산 결과에 기반하여, 가중치 우선 순위가 바뀌는 시점을 기준 전자 부품 변경을 위한 이벤트 발생 시점(1150)으로 판단할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 참고할 주변 온도 센싱 장치에 대한 가중치 계산 결과에 따라, 가중치가 가장 높은 전자 부품을 새로운 기준 전자 부품으로 변경할 수 있다.

도 12는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 동작 방법을 도시하는 흐름도이다.

다양한 실시예들에서, 전자 장치(101)의 내부 온도(예: 전자 부품 각각에 대응하는 온도)에 대응하여 전자 장치(101)의 통신 성능(예: GNSS 성능)을 개선하는 방법은, 예를 들어, 도 12에 도시된 흐름도에 따라 수행될 수 있다. 도 12에 도시된 흐름도는 전자 장치(101)의 통신 성능 개선 방법의 일 실시예에 따른 흐름도에 불과하며, 적어도 일부 동작의 순서는 변경되거나 동시에 수행되거나, 독립적인 동작으로 수행되거나, 또는 적어도 일부 다른 동작이 적어도 일부 동작에 보완적으로 수행될 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 동작 1201 내지 동작 1217은 전자 장치(101)의 적어도 하나의 프로세서(예: 120, 520 및/또는 620)에서 수행될 수 있다.

도 12에 도시한 바와 같이, 일 실시예에 따른 전자 장치(101)의 통신 성능(예: GNSS 성능) 개선 방법은, 기준 전자 부품으로 지정된 제1 전자 부품의 데이터(예: 제1 온도 데이터 또는 제1 온도 정보)에 기반하여 오실레이터(220)의 동작을 제어하는 동작(1201), 주변의 전자 부품(340)에 각각 대응하는 온도 센싱 장치로부터 데이터를 수집하는 동작(1203), 수집된 데이터에 기반하여 주변의 전자 부품(340)의 온도 변화를 모니터링 하는 동작(1205), 전자 부품(340) 별 온도 변화를 예측하는 동작(1207), 이벤트 발생 여부를 판단하는 동작(1209), 이벤트 발생에 기반하여 전자 부품(340) 별 가중치를 계산하는 동작(1211), 가중치 우선 순위를 결정하는 동작(1213), 최우선 순위의 가중치에 대응하는 제2 전자 부품을 기준 전자 부품으로 변경하는 동작(1215), 기준 전자 부품으로 변경된 제2 전자 부품의 데이터(예: 제2 온도 데이터 또는 제2 온도 정보)에 기반하여 오실레이터(220)의 동작을 제어하는 동작(1217)을 포함할 수 있다.

도 12를 참조하면, 동작 1201에서, 전자 장치(101)의 프로세서(120)는 기준 전자 부품으로 지정된 제1 전자 부품의 데이터에 기반하여 오실레이터(220)의 동작을 제어할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 오실레이터(220)가 제1 전자 부품의 데이터에 기반하여 클럭을 발생하도록 제1 전자 부품에 관한 온도 데이터를 오실레이터(220)와 공유할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 결정된 기준 전자 부품의 온도 정보를 기반으로 오실레이터(220)에서 참고할 온도 정보로서 제공(예: 공유)할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 오실레이터(220)는 온도 정보를 기반으로 앞으로 발생할 온도 변화를 예측하고, 예측된 온도 변화에 기반하여 클럭을 발생하도록 동작할 수 있다. 일 실시예에서, 지정된 기준 전자 부품은, 예를 들어, 거리 및/또는 발열 변화폭에 따라 결정된 전자 부품 또는 초기 동작 시에 기준 전자 부품으로 미리 설정된 전자 부품을 포함할 수 있다.

동작 1203에서, 프로세서(120)는 주변의 전자 부품(340)에 대응하는 온도 센싱 장치로부터 데이터를 수집할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 오실레이터(220) 주변의 전자 부품(340)에 각각 대응하는 온도 센싱 장치(230)로부터 대응하는 전자 부품(340)에 관련된 온도 정보를 수집할 수 있다. 일 실시예에 따라, 온도 정보는 지정된 샘플마다 수집될 수 있다.

동작 1205에서, 프로세서(120)는 수집된 데이터에 기반하여 주변의 전자 부품(340)의 온도 변화를 모니터링 할 수 있다.

동작 1207에서, 프로세서(120)는 전자 부품(340) 별 온도 변화를 예측할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 주변의 전자 부품(340) 각각에 관련된 데이터에 기반한 온도 변화 추이를 판단할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 전자 부품(340) 별 온도 변화 추이에 기반하여 전자 부품(340) 별로 미래에 발생할 온도 변화를 예측할 수 있다.

동작 1209에서, 프로세서(120)는 이벤트 발생 여부를 판단할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 예측된 온도 변화에 기반하여 기준 전자 부품의 변경과 관련된 이벤트 발생 여부를 판단할 수 있다. 일 실시예에 따라, 이벤트는 전자 부품(340)의 온도 변화에서 미래에 오실레이터(220)의 온도 변화 보다 선행하는 온도 변화가 존재하는지 여부에 관한 이벤트를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 선행하는 온도 변화가 존재하는 경우 이벤트 발생으로 판단할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 미리 예측된 온도 변화에 기반하여, 전자 부품의 온도 데이터에 따른 온도 변화에서, 미래에 오실레이터(220)의 온도 변화 보다 선행하는 온도 변화가 있는 경우, 기준 전자 부품의 변경이 필요한 것으로(예: 미래의 대응하는 구간에서 이벤트가 발생할 것으로) 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 온도 역전 현상이 발생할 구간이 있는 경우 이벤트 발생으로 판단하고, 기준 전자 부품의 변경을 결정할 수 있다.

동작 1209에서, 프로세서(120)는 이벤트 발생이 없는 경우(예: 동작 1209의 ‘아니오’), 동작 1201로 진행할 수 있고, 동작 1201 이하의 동작을 수행할 수 있다.

동작 1209에서, 프로세서(120)는 이벤트 발생이 있는 경우(예: 동작 1209의 ‘예’), 동작 1211에서, 이벤트 발생에 기반하여 전자 부품(340) 별 가중치를 계산할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 전자 부품(340)에 대해 단위 시간 동안 온도 변화가 크고 거리가 짧을수록 높은 가중치를 설정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 전자 부품(340)에 대해 단위 시간 동안 온도 변화가 작고 거리가 길수록 낮은 가중치를 설정할 수 있다. 예를 들어, 가중치는 온도 데이터에서 최댓값과 최솟값의 차이 값(△T)에 비례할 수 있으며, 전자 부품(340)과 오실레이터(220) 간의 거리(D)에 반비례할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 상기에 기반하여, 주변의 전자 부품(340) 별로 가중치를 계산할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 주변의 전자 부품(340)에 각각 대응하는 온도 센싱 장치에 대해 일정 시간(예: 약 3초, 약 5초) 동안 발생한 샘플을 1 샘플씩 쉬프트하면서, 최댓값(Max)과 최솟값(Min)을 식별하고, 식별된 최댓값과 최소값 간의 차이에 기반하여 차이 값을 계산할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 전자 부품(340) 별 온도 센싱 장치로부터 수집된 온도 데이터에 기반하여 전자 부품(340) 별로 차이 값을 각각 계산할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 전자 부품(340) 차이 값(△T)과 미리 설정된 전자 부품(340)과 오실레이터(220) 간의 거리(D)에 기반하여, 가중치 연산을 수행할 수 있다.

동작 1213에서, 프로세서(120)는 가중치 우선 순위를 결정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 주변의 전자 부품(340) 별 가중치 연산을 통해, 가장 높은 가중치를 선별하여 해당 가중치를 최우선 순위의 가중치로 결정할 수 있다.

동작 1215에서, 프로세서(120)는 최우선 순위의 가중치에 대응하는 제2 전자 부품을 기준 전자 부품으로 변경할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 주변의 전자 부품(340) 중 가중치가 가장 높은 전자 부품을 선별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 오실레이터(220)의 클럭 발생 동작에 참고할 온도 정보를 위한 기준 전자 부품을 결정할 수 있다.

동작 1217에서, 프로세서(120)는 기준 전자 부품으로 변경된 제2 전자 부품의 데이터(예: 온도 정보)에 기반하여 오실레이터(220)의 동작을 제어할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 오실레이터(220)가 제2 전자 부품의 데이터에 기반하여 클럭을 발생하도록 제2 전자 부품에 관한 온도 데이터를 오실레이터(220)와 공유할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 프로세서(120)는 결정된 기준 전자 부품의 온도 정보를 기반으로 오실레이터(220)에서 참고할 온도 정보로서 제공(예: 공유)할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 오실레이터(220)는 온도 정보를 기반으로 앞으로 발생할 온도 변화를 예측하고, 예측된 온도 변화에 기반하여 클럭을 발생하도록 동작할 수 있다.

본 개시의 실시예에 따른 전자 장치(101)에서 수행하는 동작 방법은, 복수의 전자 부품에 관련된 온도 데이터를 상기 복수의 전자 부품에 각각 대응하는 복수의 온도 센싱 장치로부터 수집하는 동작, 상기 수집된 온도 데이터에 기반하여 상기 복수의 전자 부품에 관한 온도 변화를 예측하는 동작, 상기 예측된 온도 변화에 기반하여 상기 오실레이터의 클럭 발생에 참고할 기준 전자 부품을 결정하는 동작, 및 상기 결정된 기준 전자 부품의 온도 데이터에 기반하여 상기 오실레이터의 클럭 발생을 제어하는 동작을 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 온도 변화를 예측하는 동작은, 상기 복수의 전자 부품 각각에 관련된 온도 데이터에 기반하여 전자 부품 별 온도 변화 추이를 판단하는 동작, 상기 전자 부품 별 온도 변화 추이에 기반하여 전자 부품 별로 미래에 발생할 온도 변화를 예측하는 동작을 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 기준 전자 부품을 결정하는 동작은, 상기 복수의 전자 부품 별로 예측되는 온도 변화에 기반하여, 온도 변화폭이 가장 큰 전자 부품을 상기 기준 전자 부품으로 결정하는 동작을 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 오실레이터의 클럭 발생을 제어하는 동작은, 상기 오실레이터가 상기 결정된 기준 전자 부품의 온도 데이터에 기반하여 클럭을 발생하도록, 상기 결정된 기준 전자 부품에 관한 온도 데이터를 상기 오실레이터에 제공하는 동작을 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)에서 수행하는 동작 방법은, 상기 기준 전자 부품으로 지정된 제1 전자 부품의 제1 온도 데이터에 기반하여 상기 오실레이터의 동작을 제어하는 동작, 상기 복수의 전자 부품에 각각 대응하는 온도 데이터에 기반하여 상기 기준 전자 부품을 변경하는 동작, 기준 전자 부품으로 변경된 제2 전자 부품의 제2 온도 데이터에 기반하여 상기 오실레이터의 동작을 제어하는 동작을 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 기준 전자 부품을 변경하는 동작은, 상기 복수의 전자 부품 별 가중치를 계산하는 동작, 가중치 우선 순위를 결정하는 동작, 최우선 순위의 가중치에 대응하는 상기 제2 전자 부품을 기준 전자 부품으로 결정하는 동작을 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 가중치를 계산하는 동작은, 상기 복수의 전자 부품에 각각 대응하는 온도 센싱 장치에 대해 일정 시간 동안 발생한 샘플을 1 샘플씩 쉬프트하면서, 상기 최댓값과 상기 최솟값을 식별하는 동작, 상기 최댓값과 상기 최소값 간의 차이에 기반하여 상기 차이 값을 계산하는 동작, 상기 차이 값과 전자 부품과 오실레이터 간의 거리에 기반하여 전자 부품 별 가중치를 계산하는 동작, 계산된 전자 부품 별 가중치 중 가장 높은 가중치를 상기 최우선 순위의 가중치로 결정하는 동작을 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 기준 전자 부품을 변경하는 동작은, 예측된 온도 변화에 기반하여 기준 전자 부품의 변경과 관련된 이벤트 발생 여부를 판단하는 동작, 상기 복수의 전자 부품의 온도 변화에서, 상기 오실레이터의 온도 변화 보다 선행하는 온도 변화가 있는 경우, 기준 전자 부품의 변경을 결정하는 동작을 포함할 수 있다.

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

101: 전자 장치
120: 프로세서 (예: AP, application processor)
520, 620: 프로세서 (예: MPU, microprocessor unit)
130: 메모리
210: 통신 블록
220: 오실레이터
230, 231, 233, 235: 온도 센싱 장치
310: GNSS 수신기
340: 전자 부품

Claims

전자 장치에 있어서,
통신 회로;
상기 통신 회로에 관련된 클럭을 발생하도록 설정된 오실레이터;
상기 오실레이터의 주변에 배치된 복수의 전자 부품;
상기 복수의 전자 부품에 각각 대응하는 복수의 온도 센싱 장치; 및
상기 통신 회로, 상기 오실레이터, 상기 전자 부품, 및 상기 온도 센싱 장치와 작동적으로 연결된 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는,
상기 복수의 전자 부품에 관련된 온도 데이터를 상기 복수의 온도 센싱 장치로부터 수집하고,
상기 수집된 온도 데이터에 기반하여 상기 복수의 전자 부품에 관한 온도 변화를 예측하고,
상기 예측된 온도 변화에 기반하여 상기 오실레이터의 클럭 발생에 참고할 기준 전자 부품을 결정하고, 및
상기 결정된 기준 전자 부품의 온도 데이터에 기반하여 상기 오실레이터의 클럭 발생을 제어하도록 설정된 전자 장치.
제1항에 있어서, 상기 프로세서는,
상기 복수의 온도 센싱 장치로부터 상기 온도 데이터를 지정된 샘플(sample)마다 수집하도록 설정된 전자 장치.
제1항에 있어서, 상기 프로세서는,
상기 복수의 전자 부품 각각에 관련된 온도 데이터에 기반하여 전자 부품 별 온도 변화 추이를 판단하고,
상기 전자 부품 별 온도 변화 추이에 기반하여 전자 부품 별로 미래에 발생할 온도 변화를 예측하도록 설정된 전자 장치.
제1항에 있어서, 상기 프로세서는,
상기 복수의 전자 부품 별로 예측되는 온도 변화에 기반하여, 온도 변화폭이 가장 큰 전자 부품을 상기 기준 전자 부품으로 결정하도록 설정된 전자 장치.
제1항에 있어서, 상기 프로세서는,
상기 오실레이터가 상기 결정된 기준 전자 부품의 온도 데이터에 기반하여 클럭을 발생하도록, 상기 결정된 기준 전자 부품에 관한 온도 데이터를 상기 오실레이터에 제공하도록 설정된 전자 장치.
제5항에 있어서,
상기 오실레이터는 상기 프로세서로부터 제공된 온도 데이터를 기반으로 앞으로 발생할 온도 변화를 예측하고, 예측된 온도 변화에 기반하여 클럭을 발생하도록 설정된 전자 장치.
제1항에 있어서, 상기 프로세서는,
상기 기준 전자 부품으로 지정된 제1 전자 부품의 제1 온도 데이터에 기반하여 상기 오실레이터의 동작을 제어하고,
상기 복수의 전자 부품에 각각 대응하는 온도 데이터에 기반하여 상기 기준 전자 부품을 변경하고,
기준 전자 부품으로 변경된 제2 전자 부품의 제2 온도 데이터에 기반하여 상기 오실레이터의 동작을 제어하도록 설정된 전자 장치.
제7항에 있어서, 상기 프로세서는,
상기 복수의 전자 부품 별 가중치를 계산하고,
가중치 우선 순위를 결정하고,
최우선 순위의 가중치에 대응하는 상기 제2 전자 부품을 기준 전자 부품으로 결정하도록 설정된 전자 장치.
제8항에 있어서,
상기 가중치는 온도 데이터에서 최댓값과 최솟값의 차이 값에 비례하고, 전자 부품과 오실레이터 간의 거리에 반비례하는 것을 특징으로 하는 전자 장치.
제9항에 있어서, 상기 프로세서는,
상기 복수의 전자 부품에 각각 대응하는 온도 센싱 장치에 대해 일정 시간 동안 발생한 샘플을 1 샘플씩 쉬프트하면서, 상기 최댓값과 상기 최솟값을 식별하고,
상기 최댓값과 상기 최소값 간의 차이에 기반하여 상기 차이 값을 계산하고,
상기 차이 값과 전자 부품과 오실레이터 간의 거리에 기반하여 전자 부품 별 가중치를 계산하고,
계산된 전자 부품 별 가중치 중 가장 높은 가중치를 상기 최우선 순위의 가중치로 결정하도록 설정된 전자 장치.
제7항에 있어서, 상기 프로세서는,
예측된 온도 변화에 기반하여 기준 전자 부품의 변경과 관련된 이벤트 발생 여부를 판단하도록 설정되고,
상기 이벤트는 상기 복수의 전자 부품의 온도 변화에서 미래에 상기 오실레이터의 온도 변화 보다 선행하는 온도 변화가 존재하는지 여부에 관한 이벤트를 포함하는 전자 장치.
제11항에 있어서, 상기 프로세서는,
상기 복수의 전자 부품의 온도 변화에서, 상기 오실레이터의 온도 변화 보다 선행하는 온도 변화가 있는 경우, 기준 전자 부품의 변경을 결정하도록 설정된 전자 장치.
전자 장치의 동작 방법에 있어서,
복수의 전자 부품에 관련된 온도 데이터를 상기 복수의 전자 부품에 각각 대응하는 복수의 온도 센싱 장치로부터 수집하는 동작;
상기 수집된 온도 데이터에 기반하여 상기 복수의 전자 부품에 관한 온도 변화를 예측하는 동작;
상기 예측된 온도 변화에 기반하여 상기 오실레이터의 클럭 발생에 참고할 기준 전자 부품을 결정하는 동작; 및
상기 결정된 기준 전자 부품의 온도 데이터에 기반하여 상기 오실레이터의 클럭 발생을 제어하는 동작을 포함하는 방법.
제13항에 있어서, 상기 온도 변화를 예측하는 동작은,
상기 복수의 전자 부품 각각에 관련된 온도 데이터에 기반하여 전자 부품 별 온도 변화 추이를 판단하는 동작,
상기 전자 부품 별 온도 변화 추이에 기반하여 전자 부품 별로 미래에 발생할 온도 변화를 예측하는 동작을 포함하는 방법.
제13항에 있어서, 상기 기준 전자 부품을 결정하는 동작은,
상기 복수의 전자 부품 별로 예측되는 온도 변화에 기반하여, 온도 변화폭이 가장 큰 전자 부품을 상기 기준 전자 부품으로 결정하는 동작을 포함하는 방법.
제13항에 있어서, 상기 오실레이터의 클럭 발생을 제어하는 동작은,
상기 오실레이터가 상기 결정된 기준 전자 부품의 온도 데이터에 기반하여 클럭을 발생하도록, 상기 결정된 기준 전자 부품에 관한 온도 데이터를 상기 오실레이터에 제공하는 동작을 포함하는 방법.
제13항에 있어서,
상기 기준 전자 부품으로 지정된 제1 전자 부품의 제1 온도 데이터에 기반하여 상기 오실레이터의 동작을 제어하는 동작,
상기 복수의 전자 부품에 각각 대응하는 온도 데이터에 기반하여 상기 기준 전자 부품을 변경하는 동작,
기준 전자 부품으로 변경된 제2 전자 부품의 제2 온도 데이터에 기반하여 상기 오실레이터의 동작을 제어하는 동작을 포함하는 방법.
제17항에 있어서, 상기 기준 전자 부품을 변경하는 동작은,
상기 복수의 전자 부품 별 가중치를 계산하는 동작,
가중치 우선 순위를 결정하는 동작,
최우선 순위의 가중치에 대응하는 상기 제2 전자 부품을 기준 전자 부품으로 결정하는 동작을 포함하고,
상기 가중치는 온도 데이터에서 최댓값과 최솟값의 차이 값에 비례하고, 전자 부품과 오실레이터 간의 거리에 반비례하는 것을 특징으로 하는 방법.
제18항에 있어서, 상기 가중치를 계산하는 동작은,
상기 복수의 전자 부품에 각각 대응하는 온도 센싱 장치에 대해 일정 시간 동안 발생한 샘플을 1 샘플씩 쉬프트하면서, 상기 최댓값과 상기 최솟값을 식별하는 동작,
상기 최댓값과 상기 최소값 간의 차이에 기반하여 상기 차이 값을 계산하는 동작,
상기 차이 값과 전자 부품과 오실레이터 간의 거리에 기반하여 전자 부품 별 가중치를 계산하는 동작,
계산된 전자 부품 별 가중치 중 가장 높은 가중치를 상기 최우선 순위의 가중치로 결정하는 동작을 포함하는 방법.
제17항에 있어서, 상기 기준 전자 부품을 변경하는 동작은,
예측된 온도 변화에 기반하여 기준 전자 부품의 변경과 관련된 이벤트 발생 여부를 판단하는 동작,
상기 복수의 전자 부품의 온도 변화에서, 상기 오실레이터의 온도 변화 보다 선행하는 온도 변화가 있는 경우, 기준 전자 부품의 변경을 결정하는 동작을 포함하고,
상기 이벤트는 상기 복수의 전자 부품의 온도 변화에서 미래에 상기 오실레이터의 온도 변화 보다 선행하는 온도 변화가 존재하는지 여부에 관한 이벤트를 포함하는 방법.