KR20240005453A

KR20240005453A - 외부 소음을 식별하기 위한 전자 장치 및 방법

Info

Publication number: KR20240005453A
Application number: KR1020220082565A
Authority: KR
Inventors: 신형종; 김성훈
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2022-07-05
Filing date: 2022-07-05
Publication date: 2024-01-12

Abstract

일 실시 예에 따르면, 전자 장치는, 통신 회로, 마이크로폰, 및 상기 통신 회로 및 상기 마이크로폰과 작동적으로 연결된 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 전자 장치와 상기 통신 회로를 통해 연결된 외부 전자 장치로부터 획득된, 상기 전자 장치 외부의 외부 소음에 대한 제1 값을 식별하고, 상기 마이크로폰을 통해 상기 외부 소음에 대한 제2 값을 식별하고, 상기 제1 값 미만에 해당하는 상기 제2 값을 식별하는 것에 응답하여, 상기 전자 장치와 상기 외부 전자 장치 사이의 거리에 기반하여 상기 제1 값 및 상기 제2 값 중 상기 제1 값을 보정함으로써, 상기 전자 장치의 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 관한 정보를 획득하고, 상기 제1 값 이상에 해당하는 상기 제2 값을 식별하는 것에 응답하여, 상기 전자 장치의 상태에 기반하여 상기 제1 값 및 상기 제2 값 중 상기 제2 값을 보정함으로써 상기 소음의 크기에 관한 정보를 획득하도록, 설정될 수 있다.

Description

외부 소음을 식별하기 위한 전자 장치 및 방법 {ELECTRONIC DEVICE AND METHOD FOR IDENTIFYING EXTERNAL NOISE}

아래의 설명들은, 외부 소음을 식별하기 위한 전자 장치 및 방법에 관한 것이다.

전자 장치의 사용자는 다양한 외부 소음에 노출될 수 있다. 외부 소음은 사용자의 청력 손상을 발생시킬 수 있다. 외부 소음은 사용자에게 청력 손상 뿐만 아니라, 정신적 손상을 발생시킬 수도 있다. 사용자의 청력 손상을 방지하기 위해 다양한 장치들이 개발되고 있다. 다양한 장치들은 사용자의 신체의 일부에 착용됨으로써, 외부 소음을 차단할 수 있다.

사용자의 청력 손상을 발생시킬 수 있는 외부 소음은 사용자의 생활 환경에서 다양하게 발생될 수 있다. 사용자는 생활 환경에서 외부 소음으로 인해 청력 손상이 발생될 가능성이 있는지 인지하지 못할 수 있다. 따라서, 청력 손상이 발생될 가능성이 있는 외부 소음을 식별하고, 외부 소음을 감소시키기 위한 방안이 요구될 수 있다.

본 문서에서 이루고자 하는 기술적 과제는 상술한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 개시에 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치는, 통신 회로, 마이크로폰, 및 상기 통신 회로 및 상기 마이크로폰과 작동적으로 연결된 프로세서를 포함할 수 있다. 상기 프로세서는, 상기 전자 장치와 상기 통신 회로를 통해 연결된 외부 전자 장치로부터 획득된, 상기 전자 장치 외부의 외부 소음에 대한 제1 값을 식별하도록 설정될 수 있다. 상기 프로세서는, 상기 마이크로폰을 통해 상기 외부 소음에 대한 제2 값을 식별 하도록 설정될 수 있다. 상기 프로세서는, 상기 제1 값 미만에 해당하는 상기 제2 값을 식별하는 것에 응답하여, 상기 전자 장치와 상기 외부 전자 장치 사이의 거리에 기반하여 상기 제1 값 및 상기 제2 값 중 상기 제1 값을 보정함으로써, 상기 전자 장치의 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 관한 정보를 획득 하도록 설정될 수 있다. 상기 프로세서는, 상기 제1 값 이상에 해당하는 상기 제2 값을 식별하는 것에 응답하여, 상기 전자 장치의 상태에 기반하여 상기 제1 값 및 상기 제2 값 중 상기 제2 값을 보정함으로써 상기 소음의 크기에 관한 정보를 획득하도록, 설정될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치는, 통신 회로, 마이크로폰, 및 상기 통신 회로 및 상기 마이크로폰과 작동적으로 연결된 프로세서를 포함할 수 있다. 상기 프로세서는, 상기 전자 장치와 상기 통신 회로를 통해 연결된 외부 전자 장치로부터 획득된 상기 전자 장치 외부의 외부 소음에 대한 값에 기반하여, 상기 전자 장치의 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 대한 제1 값을 식별 하도록 설정될 수 있다. 상기 프로세서는, 상기 마이크로폰을 통해 획득된 상기 외부 소음에 대한 다른 값에 기반하여, 상기 사용자에 의해 인식되는 상기 소음의 크기에 대한 제2 값을 식별 하도록 설정될 수 있다. 상기 프로세서는, 상기 제1 값 및 상기 제2 값의 크기에 기반하여, 상기 사용자에 의해 인식되는 상기 소음의 크기에 관한 정보를 상기 제1 값 및 상기 제2 값 중 하나로 식별하도록 설정될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치의 방법은, 상기 전자 장치와 상기 전자 장치의 통신 회로를 통해 연결된 외부 전자 장치로부터 획득된, 상기 전자 장치 외부의 외부 소음에 대한 제1 값을 식별하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 방법은, 상기 전자 장치의 마이크로폰을 통해 상기 외부 소음에 대한 제2 값을 식별하는 동작, 상기 제1 값 이상에 해당하는 상기 제2 값을 식별하는 것에 응답하여, 상기 전자 장치와 상기 외부 전자 장치 사이의 거리에 기반하여 상기 제1 값 및 상기 제2 값 중 상기 제1 값을 보정함으로써, 상기 전자 장치의 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 관한 정보를 획득하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 방법은, 상기 제1 값 미만에 해당하는 상기 제2 값을 식별하는 것에 응답하여, 상기 전자 장치의 상태에 기반하여 상기 제1 값 및 상기 제2 값 중 상기 제2 값을 보정함으로써 상기 소음의 크기에 관한 정보를 획득하는 동작을 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치의 방법은, 상기 전자 장치와 상기 전자 장치의 통신 회로를 통해 연결된 외부 전자 장치로부터 획득된 상기 전자 장치 외부의 외부 소음에 기반하여, 상기 전자 장치의 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 대한 제1 값을 식별하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 방법은, 상기 전자 장치의 마이크로폰을 통해 획득된 상기 외부 소음에 기반하여, 상기 사용자에 의해 인식되는 상기 소음의 크기에 대한 제2 값을 식별하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 방법은, 상기 제1 값 및 상기 제2 값의 크기에 기반하여, 상기 사용자에 의해 인식되는 상기 소음의 크기에 관한 정보를 상기 제1 값 및 상기 제2 값 중 하나로 식별하는 동작을 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치는 외부 전자 장치를 이용하여 외부 소음을 식별하고, 전자 장치의 마이크로폰을 이용하여 외부 소음을 식별할 수 있다. 전자 장치는 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기를 식별할 수 있다. 전자 장치는 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 기반하여, 외부 소음을 감소시키기 위한 가이드를 제공할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치는 사용자가 노출된 환경에서 발생되는 외부 소음을 식별하고, 외부 소음에 따른 청력 손상을 방지하기 위한 가이드를 제공할 수 있다.

본 개시에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

도 1은, 일 실시 예에 따른, 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블록도이다.
도 2는 일 실시 예에 따른 전자 장치가 외부 전자 장치와 통신을 수행하기 위한 환경을 도시한다.
도 3은 일 실시 예에 따른, 전자 장치의 간소화된 블록도(simplified block diagram)를 도시한다.
도 4는 일 실시 예에 따른, 웨어러블 장치의 간소화된 블록도(simplified block diagram)를 도시한다.
도 5는 일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작에 관한 흐름도를 도시한다.
도 6은 일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작에 관한 흐름도를 도시한다.
도 7은 일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작에 관한 흐름도를 도시한다.
도 8은 일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작의 예를 도시한다.
도 9는 일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작에 관한 흐름도를 도시한다.
도 10은 일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작에 관한 흐름도를 도시한다.
도 11은 일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작에 관한 흐름도를 도시한다.
도 12a는 일 실시 예에 따른 제1 트랜드를 나타내는 그래프의 예를 도시한다.
도 12b는 일 실시 예에 따른 제2 트랜드를 나타내는 그래프의 예를 도시한다.
도 12c는 일 실시 예에 따른 제3 트랜드를 나타내는 그래프의 예를 도시한다.
도 12d는 일 실시 예에 따른 제1 트랜드 내지 제3 트랜드를 나타내는 그래프들의 예를 도시한다.
도 13을 일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작의 예를 도시한다.

도 1은, 일 실시 예에 따른, 네트워크 환경 내의 전자 장치의 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 하나 와 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.

일 실시 예에 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.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치는 웨어러블 장치(예를 들어, 이어폰)를 이용하여, 사용자의 청력 감퇴를 방지하기 위해, 액티브 노이즈 캔슬링(active noise cancelling, ANC) 동작을 수행할 수 있다. 전자 장치는 외부 소음의 크기를 식별하고, 식별된 외부 소음의 크기에 기반하여 사용자에게 웨어러블 장치의 착용을 가이드하거나 액티브 노이즈 캔슬링 동작의 활성화를 가이드하기 위한 정보를 제공할 수 있다. 이하 명세서에서는, 상술한 실시 예에 따른 동작을 수행하기 위한 전자 장치의 구성 및 전자 장치의 동작이 설명될 수 있다.

도 2는 일 실시 예에 따른 전자 장치가 외부 전자 장치와 통신을 수행하기 위한 환경을 도시한다.

도 2를 참조하면, 환경(200)은 전자 장치(101), 웨어러블 장치(201), 외부 전자 장치(202), 외부 전자 장치(203), 및/또는 외부 전자 장치(204)를 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 웨어러블 장치(201)와 연결을 수립할 수 있다. 예를 들어, 웨어러블 장치(201)는 전자 장치(101)의 사용자의 신체의 일부(예를 들어, 귀)에 착용 가능할 수 있다. 전자 장치(101)는 웨어러블 장치(201)를 이용하여, 전자 장치(101)의 외부(또는 웨어러블 장치(201)의 외부)에서 발생되는 소리(예를 들어, 외부 소음)를 식별할 수 있다. 전자 장치(101)는 웨어러블 장치(201)를 이용하여, 소리를 출력할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 외부 전자 장치(202)와 연결을 수립할 수 있다. 예를 들어, 외부 전자 장치(202)는 외부 전자 장치(202)의 외부에서 발생되는 소리(예를 들어, 외부 소음)를 식별할 수 있다. 외부 전자 장치(202)는 외부 전자 장치(202)의 외부에서 발생되는 소리에 대한 데이터를 전자 장치(101)에게 송신할 수 있다. 전자 장치(101)는 외부 전자 장치(202)로부터 외부 전자 장치(202)의 외부에서 발생되는 소리에 대한 데이터를 수신할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 외부 전자 장치(202)는 전자 장치(101)와 외부 전자 장치(202)를 제외한 다른 외부 전자 장치(예를 들어, 외부 전자 장치(203) 또는 외부 전자 장치(204))를 연결하기 위한 허브 기능을 수행할 수 있다. 예를 들어, 외부 전자 장치(202)는 외부 전자 장치(203) 및/또는 외부 전자 장치(204)로부터 외부에서 발생되는 소리에 대한 데이터를 수신할 수 있다. 예를 들어, 외부 전자 장치(202)는 외부 전자 장치(203) 및/또는 외부 전자 장치(204)로부터 외부 소음에 대한 값들을 수신할 수 있다. 외부 전자 장치(202)는 외부 소음에 대한 값들을 전자 장치(101)에게 송신할 수 있다.

도시하지는 않았으나, 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 외부 전자 장치(203) 및/또는 외부 전자 장치(204)와 직접적으로(directly) 연결될 수 있다. 전자 장치(101)는 외부 전자 장치(202)를 거치지 않고, 외부 전자 장치(203) 및/또는 외부 전자 장치(204)로부터 외부에서 발생되는 소리에 대한 데이터를 수신할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 외부 소음에 대한 데이터에 기반하여, 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 관한 정보를 획득할 수 있다. 전자 장치(101)는 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 관한 정보에 기반하여, 웨어러블 장치의 착용을 가이드하거나 액티브 노이즈 캔슬링 동작의 활성화를 가이드하기 위한 정보를 제공할 수 있다.

이하에서는, 전자 장치(101)의 구체적인 구성의 예 및 전자 장치(101)의 동작의 예가 설명될 수 있다.

도 3은 일 실시 예에 따른, 전자 장치의 간소화된 블록도(simplified block diagram)를 도시한다.

도 3을 참조하면, 도 3에 도시된 전자 장치(101)는 도 1에 도시된 전자 장치(101)에 상응할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 프로세서(310), 통신 회로(320), 마이크로폰(330), 메모리(340), 센서(350), GPS 회로(360), 및/또는 디스플레이(370)를 포함할 수 있다. 실시 예에 따라, 전자 장치(101)는 프로세서(310), 통신 회로(320), 마이크로폰(330), 메모리(340), 센서(350), GPS 회로(360), 및 디스플레이(370) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310), 통신 회로(320), 마이크로폰(330), 메모리(340), 센서(350), GPS 회로(360), 및 디스플레이(370) 중 적어도 일부는 실시 예에 따라 생략될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 프로세서(310)를 포함할 수 있다. 프로세서(310)는 통신 회로(320), 마이크로폰(330), 메모리(340), 센서(350), GPS 회로(360), 및 디스플레이(370)와 작동적으로(operatively 또는 operably) 결합하거나(coupled with), 연결될(connect with) 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 통신 회로(320), 마이크로폰(330), 메모리(340), 센서(350), GPS 회로(360), 및 디스플레이(370)를 제어할 수 있다. 통신 회로(320), 마이크로폰(330), 메모리(340), 센서(350), GPS 회로(360), 및 디스플레이(370)는 프로세서(310)에 의해 제어될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 적어도 하나의 프로세서로 구성될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다. 예들 들어, 프로세서(310)는 도 1의 프로세서(120)에 상응할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 하나 이상의 인스트럭션에 기반하여 데이터를 처리하기 위한 하드웨어 컴포넌트를 포함할 수 있다. 데이터를 처리하기 위한 하드웨어 컴포넌트는, 예를 들어, ALU(Arithmetic and Logic Unit), FPGA(Field Programmable Gate Array) 및/또는 CPU(Central Processing Unit)를 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 통신 회로(320)를 포함할 수 있다. 통신 회로(320)는 외부 전자 장치(예를 들어, 웨어러블 장치(201), 외부 전자 장치(202), 외부 전자 장치(203), 또는 외부 전자 장치(204))와 통신하기 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, 통신 회로(320)는 도 1의 통신 모듈(190)에 상응할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 마이크로폰(330)을 포함할 수 있다. 마이크로폰(330)은 대기의 진동에 대응되는 전기 신호를 식별할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)의 프로세서(310)는 마이크로폰(330)을 이용하여, 사용자의 발화를 포함하는 오디오 신호(audio signal)를 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 마이크로폰(330)을 이용하여, 외부 소음에 대한 값을 식별할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 메모리(340)를 포함할 수 있다. 메모리(340)는 정보 또는 데이터를 저장하기 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, 메모리(340)는 전자 장치(101)의 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 관한 정보를 저장하기 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, 메모리(340)는 미리 정의된 주기에 기반하여 획득된, 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 관한 정보를 저장하기 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, 메모리(340)는 기준 시간 구간 내에서, 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 관한 제1 트랜드를 저장하기 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, 메모리(340)는 도 1의 메모리(130)에 상응할 수 있다. 예를 들어, 메모리(340)는 휘발성 메모리 유닛 또는 유닛들일 수 있다. 예를 들어, 메모리(340)는 비휘발성 메모리 유닛 또는 유닛들일 수 있다. 또 다른 예를 들어, 메모리(340)는 자기 또는 광학 디스크와 같이, 다른 형태의 컴퓨터 판독가능 매체일 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 센서(350)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 센서(350)는 다양한 외부 정보를 획득하기 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, 센서(350)는 도 1의 센서 모듈(176)에 상응할 수 있다.

예를 들어, 센서(350)는 모션 센서를 포함할 수 있다. 모션 센서는 전자 장치(101)(또는 사용자)의 모션에 대한 데이터(예를 들어, 모션에 대한 값)을 획득하기 위해 사용될 수 있다. 일 예로, 모션 센서는 가속도 센서, 자이로 센서, 지자기 센서, 또는 기압 센서를 포함할 수 있다. 가속도 센서는 x축, y축, 및 z축의 3 방향으로 전자 장치(101)의 가속도를 식별(또는 측정(measure), 감지(detect))할 수 있다. 자이로 센서는 x축, y축, 및 z축의 3 방향으로 전자 장치(101)의 각속도를 식별(또는 측정, 감지)할 수 있다. 지자기 센서는 지자기를 식별함으로써, 방위에 대한 값을 식별(또는 측정, 감지)할 수 있다. 기압 센서는 전자 장치(101)의 주변의 기압을 식별(또는 측정, 감지)할 수 있다.

예를 들어, 센서(350)는 조도 센서를 포함할 수 있다 조도 센서는, 광을 수신하기 위해 사용될 수 있다. 조도 센서는, 광에 대한 데이터를 획득하기 위해 사용될 수 있다. 조도 센서는 전자 장치(101)의 외부의 조도를 식별하기 위해 사용될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 GPS 회로(360)를 포함할 수 있다. GPS 회로(360)는 도 1의 무선 통신 모듈(192)의 일 예인 GNSS 통신 모듈에 상응할 수 있다. GPS 회로(360)는 GPS 신호를 수신하기 위해 사용될 수 있다. GPS는 사용 지역 또는 대역폭 등에 따라, GLONASS(global navigation satellite system), Beidou Navigation Satellite System(이하 "Beidou"), QZSS(quasi-zenith satellite system), IRNSS(Indian reginal satellite system) 또는 Galileo(the European global satellite-based navigation system) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 전자 장치(101)는 GPS 회로(360)를 이용하여 전자 장치(201)의 위치를 식별할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 디스플레이(370)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 디스플레이(370)는 터치 패널(또는 터치 스크린) 및 터치 IC(integrated circuit)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 디스플레이(370)는 다양한 사용자 인터페이스를 제공하기 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, 디스플레이(370)는 사용자에게 동작에 대한 가이드를 표시하거나, 알림을 표시하기 위해 사용될 수 있다. 디스플레이(370)는 도 1의 디스플레이 모듈(160)에 상응할 수 있다.

도 4는 일 실시 예에 따른, 웨어러블 장치의 간소화된 블록도(simplified block diagram)를 도시한다.

도 4를 참조하면, 웨어러블 장치(201)는 프로세서(410), 통신 회로(420), 마이크로폰(430), 및/또는 스피커(440)를 포함할 수 있다. 실시 예에 따라, 웨어러블 장치(201)는 프로세서(410), 통신 회로(420), 마이크로폰(430), 및 스피커(440) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410), 통신 회로(420), 마이크로폰(430), 및 스피커(440) 중 적어도 일부는 실시 예에 따라 생략될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 웨어러블 장치(201)는 프로세서(410)를 포함할 수 있다. 프로세서(410)는 통신 회로(420), 마이크로폰(430), 및 스피커(440)와 작동적으로(operatively 또는 operably) 결합하거나(coupled with), 연결될(connect with) 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 ANC 동작을 수행할 수 있다. 프로세서(310)는 스피커(440)를 이용하여 외부 소음을 상쇄하기 위한 사운드를 출력함으로써, ANC 동작을 수행할 수 있다. 프로세서(410)는 도 3의 프로세서(310)에 상응할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 웨어러블 장치(201)는 통신 회로(420)를 포함할 수 있다. 통신 회로(420)는 외부 장치(예를 들어, 전자 장치(101))와 통신하기 위해 사용될 수 있다. 통신 회로(420)는 도 3의 통신 회로(320)에 상응할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 웨어러블 장치(201)는 마이크로폰(430)을 포함할 수 있다. 마이크로폰(430)은 외부에서 발생되는 소리(예를 들어, 외부 소음)(또는 외부에서 발생되는 소리에 대한 값)을 식별하기 위해 사용될 수 있다. 마이크로폰(430)은 도 3의 마이크로폰(330)에 상응할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 웨어러블 장치(201)는 스피커(440)를 포함할 수 있다. 스피커(440)는 프로세서(410)를 통해 구성된 사운드를 출력(또는 제공)하기 위해 사용될 수 있다. 스피커(440)는 프로세서(410)로부터 수신된 제어 신호에 기반하여, 사운드를 출력하기 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, 스피커(440)는 외부 소음을 상쇄하기 위한 사운드를 출력하기 위해 사용될 수 있다.

도 5는 일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작에 관한 흐름도를 도시한다.

도 5를 참조하면, 동작 510에서, 프로세서(310)는 외부 소음에 대한 제1 값을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 전자 장치(101)와 통신 회로(320)를 통해 연결된 외부 전자 장치(202)로부터 획득된, 전자 장치(101)의 외부의 외부 소음에 대한 제1 값을 식별할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 외부 전자 장치(202)를 포함하는 복수의 외부 전자 장치들로부터 외부 소음에 대한 값들을 획득할 수 있다. 프로세서(310)는 복수의 외부 전자 장치들로부터 획득된 외부 소음에 대한 값들에 기반하여, 외부 소음에 대한 제1 값을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 복수의 외부 전자 장치들로부터 수신된 외부 소음에 대한 값들 중 가장 큰 제1 값을 식별할 수 있다. 제1 값은 외부 전자 장치(202)에서 식별된 값일 수 있다. 프로세서(310)는 외부 소음에 대한 값들 중 가장 큰 제1 값을, 외부 전자 장치(202)로부터 획득할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 제1 값은 외부 전자 장치(202)와 연결된 적어도 하나의 다른 외부 전자 장치에서 식별된 외부 소음에 관한 값들에 기반하여, 외부 전자 장치(202)에서 획득될 수 있다. 예를 들어, 외부 전자 장치(202)는 적어도 하나의 다른 외부 전자 장치에서 식별된 외부 소음에 관한 값들을, 적어도 하나의 다른 외부 전자 장치로부터 수신할 수 있다. 외부 전자 장치(202)(또는 외부 전자 장치(202)의 프로세서(410))는 외부 소음에 관한 값들 중 가장 큰 제1 값을 식별할 수 있다. 외부 전자 장치(202)는 식별된 제1 값을 전자 장치(101)에게 송신할 수 있다. 전자 장치(101)의 프로세서(310)는 외부 전자 장치(202)로부터 제1 값을 획득(또는 수신, 식별)할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 외부 전자 장치(202)는 사용자의 위치를 식별할 수 있다. 예를 들어, 외부 전자 장치(202)는 카메라를 이용하여 사용자의 위치를 식별할 수 있다. 예를 들어, 외부 전자 장치(202)는 통신 회로를 이용하여 전자 장치(101)를 소지(have)하고 있는 사용자의 위치를 식별할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 외부 전자 장치(202)는 다른 외부 전자 장치로부터 외부 소음에 대한 값을 수신할 수 있다. 외부 전자 장치(202)는 외부 전자 장치(202)와 전자 장치(101)(또는 사용자) 사이의 거리에 기반하여, 외부 소음에 대한 값을 제1 값으로 보정할 수 있다. 예를 들어, 외부 전자 장치(202)는 외부 전자 장치(202)와 전자 장치(101)(또는 사용자)의 사이의 거리 및 외부 전자 장치(202)와 다른 외부 전자 장치 사이의 거리에 기반하여, 외부 소음에 대한 값을 제1 값으로 보정할 수 있다. 외부 전자 장치(202)는 외부 소음에 대한 제1 값을 전자 장치(101)에게 송신할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 외부 전자 장치(202)는 외부에서 발생되는 소리 중 사용자의 음성 데이터를 분리함으로써, 외부 소음에 대한 제1 값을 식별할 수 있다. 예를 들어, 외부 전자 장치(202)는 머신 러닝, 딥 러닝, 및/또는 인공 지능을 이용하여, 외부에서 발생되는 소리 중 사용자의 음성 데이터를 분리함으로써, 외부 소음에 대한 제1 값을 식별할 수 있다.

동작 520에서, 프로세서(310)는 외부 소음에 대한 제2 값을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 마이크로폰(330)을 통해 외부 소음에 대한 제2 값을 식별할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 전자 장치(101)가 사용자에 의해 소지(have)된 상태에서, 외부 소음에 대한 제2 값을 식별할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)가 사용자의 주머니에 위치한 상태에서, 프로세서(310)는 외부 소음에 대한 제2 값을 식별할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)가 사용자의 가방 속에 위치한 상태에서, 프로세서(310)는 외부 소음에 대한 제2 값을 식별할 수 있다.

동작 530에서, 프로세서(310)는 제2 값이 제1 값 이상인지 여부를 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 외부 전자 장치(202)로부터 획득된 외부 소음에 대한 제1 값 및 마이크로폰(330)을 통해 식별된 외부 소음에 대한 제2 값을 비교할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 외부 소음에 대한 제1 값 및 외부 소음에 대한 제2 값은 상이할 수 있다. 외부 소음에 대한 제1 값은 외부 전자 장치(202)를 통해 식별되고, 외부 소음에 대한 제2 값은 전자 장치(101)를 통해 식별되었음으로, 제1 값 및 제2 값을 상이할 수 있다. 외부 전자 장치(202) 및 전자 장치(101)의 위치가 상이하므로, 제1 값 및 제2 값은 상이할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 전자 장치(101)의 마이크로폰(330)을 이용하여 식별된 외부 소음에 대한 제2 값이, 외부 전자 장치(202)에서 식별된 외부 소음에 대한 제1 값 이상인지 여부를 식별할 수 있다.

동작 540에서, 제2 값이 제1 값 미만인 경우, 프로세서(310)는 제1 값을 보정함으로써, 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 관한 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 제2 값이 제1 값 미만임에 기반하여, 프로세서(310)는 제1 값 및 제2 값 중 제1 값을 보정함으로써, 전자 장치(101)의 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 관한 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 제1 값 미만에 해당하는 제2 값을 식별하는 것에 응답하여, 전자 장치(101)와 외부 전자 장치(202) 사이의 거리에 기반하여 제1 값 및 제2 값 중 제1 값을 보정함으로써, 전자 장치(101)의 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 관한 정보를 획득할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 전자 장치(101)와 외부 전차 장치(202) 사이의 거리를 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 외부 전자 장치(202)로부터 전자 장치(101)와 외부 전자 장치(202) 사이의 거리에 대한 정보를 수신하는 것에 기반하여, 전자 장치(101)와 외부 전차 장치(202) 사이의 거리를 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 통신 회로(320)를 이용하여, 전자 장치(101)와 외부 전자 장치(202) 사이의 거리를 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 외부 전자 장치(202)를 향해 제1 신호를 송신할 수 있다. 프로세서(310)는 제1 신호가 외부 전자 장치(202)에 의해 반사된 제2 신호를 수신할 수 있다. 프로세서(310)는 제1 신호가 송신된 시점 및 제2 신호가 수신된 시점에 기반하여, 전자 장치(101)와 외부 전자 장치(202) 사이의 거리를 식별할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 전자 장치(101)와 외부 전자 장치(202) 사이의 거리에 기반하여 제1 값을 보정함으로써, 전자 장치(101)의 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 관한 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)의 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기는 외부 전자 장치(202)에서 식별된 소음의 크기와 상이할 수 있다. 프로세서(310)는 전자 장치(101)와 외부 전자 장치(202) 사이의 거리를 이용하여 제1 값을 보정함으로써, 전자 장치(101)의 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 대한 정보를 식별할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 외부 전자 장치(202)는 외부 소음이 발생된 위치를 식별할 수 있다. 일 예로, 외부 전자 장치(202)는 삼각측량법을 이용하여 외부 소음이 발생된 위치를 식별할 수 있다. 외부 전자 장치(202)는 외부 소음이 발생된 위치에 기반하여, 외부 소음에 대한 값을 보정함으로써, 제1 값을 식별(또는 획득)할 수 있다. 외부 전자 장치(202)는 전자 장치(101)에게 제1 값을 외부 전자 장치(202)의 위치와 함께 송신할 수 있다. 프로세서(310)는 외부 전자 장치(202)로부터 수신된 제1 값을, 전자 장치(101) 및 외부 전자 장치(202) 사이의 거리에 기반하여, 보정할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 외부 전자 장치(202)는 외부 소음이 발생된 위치에 대한 정보를 전자 장치(101)에게 송신할 수 있다. 프로세서(310)는 외부 소음이 발생된 위치 및 전자 장치(101)(또는 사용자)의 위치에 기반하여 제1 값을 보정함으로써, 전자 장치(101)의 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 대한 정보를 식별할 수 있다.

동작 550에서, 제2 값이 제1 값 이상인 경우, 프로세서(310)는 제2 값을 보정함으로써, 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 관한 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 제2 값이 제1 값 이상임에 기반하여, 프로세서(310)는 제1 값 및 제2 값 중 제2 값을 보정함으로써, 전자 장치(101)의 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 관한 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 제1 값 이상에 해당하는 제2 값을 식별하는 것에 응답하여, 전자 장치(101)의 상태에 기반하여 제1 값 및 제2 값 중 제2 값을 보정함으로써, 전자 장치(101)의 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 관한 정보를 획득할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 전자 장치(101)의 상태에 기반하여, 제2 값을 보정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 전자 장치(101)의 상태를 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 전자 장치(101)의 상태에 기반하여 제2 값을 보정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)의 상태는 전자 장치(101)가 위치된 상태(또는 상황)를 의미할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)의 상태는 사용자의 주머니 내에 위치하는 상태 및 사용자의 가방 속에 위치하는 상태를 포함할 수 있다. 동작 550에 대한 설명은 도 7에서 후술될 것이다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 소음의 크기에 관한 정보가 기준 범위 이상임을 식별할 수 있다. 소음의 크기에 관한 정보가 기준 범위 이상인 경우, 사용자의 청력 손상이 발생될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 소음의 크기에 관한 정보가 기준 범위 이상임을 식별하는 것에 기반하여, 전자 장치(101)와 연결된 웨어러블 장치(201)의 착용을 가이드하기 위한 정보(또는 알림)를 제공할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 소음의 크기에 관한 정보가 기준 범위 이상임을 식별하는 것에 기반하여, 소음을 상쇄하기 위한 사운드를 웨어러블 장치(201)를 이용하여 출력할 것을 가이드 하기 위한 정보(또는 알림)를 제공할 수 있다.

예를 들어, 프로세서(310)는 웨어러블 장치(201)의 착용을 가이드하기 위한 정보 및/또는 소음을 상쇄하기 위한 사운드를 웨어러블 장치(201)를 이용하여 출력할 것을 가이드 하기 위한 정보를 제공한 후, 웨어러블 장치(201)가 사용자의 신체의 일부에 착용됨을 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 웨어러블 장치(201)가 사용자의 신체의 일부에 착용됨을 식별하는 것에 기반하여, 웨어러블 장치(201)를 이용하여, 소음을 상쇄하기 위한 사운드를 출력할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 관한 정보를 미리 정의된 주기에 기반하여 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 미리 정의된 주기에 기반하여, 동작 510 내지 동작 550을 수행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 1 시간마다 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 관한 정보를 획득할 수 있다. 프로세서(310)는 1 시간마다 획득된 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 관한 정보를 하루(또는 24 시간)동안 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 하루 동안 획득된 소음의 크기에 관한 정보에 기반하여, 소음의 크기에 관한 제1 트랜드를 식별할 수 있다.

도 6은 일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작에 관한 흐름도를 도시한다.

도 6을 참조하면, 동작 610 내지 동작 640은 도 5의 동작 510이 수행되기 전에 수행될 수 있다.

동작 610에서, 프로세서(310)는 웨어러블 장치(201)가 착용되었는지 여부를 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 전자 장치(101)와 연결된 웨어러블 장치(201)가 사용자의 신체의 일부(예를 들어, 귀)에 착용되었는지 여부를 식별할 수 있다. 일 예로, 프로세서(310)는 웨어러블 장치(201)의 자세(posture) 및/또는 웨어러블 장치(201)의 커패시턴스의 변화에 기반하여, 웨어러블 장치(201)가 사용자의 신체의 일부에 착용되었는지 여부를 식별할 수 있다.

동작 620에서, 웨어러블 장치(201)가 착용된 경우, 프로세서(310)는 외부 소음에 대한 제3 값을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 웨어러블 장치(201)가 사용자의 신체의 일부에 착용되었음을 식별하는 것에 기반하여, 웨어러블 장치(201)를 이용하여, 외부 소음에 대한 제3 값을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 웨어러블 장치(201)가 사용자의 신체의 일부에 착용된 상태에서, 웨어러블 장치(201)를 이용하여, 외부 소음에 대한 제3 값을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 웨어러블 장치(201)의 마이크로폰(430)을 이용하여, 외부 소음에 대한 제3 값을 식별할 수 있다.

동작 630에서, 프로세서(310)는 제3 값을 보정함으로써 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 관한 정보를 획득할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 웨어러블 장치(201)가 사용자의 신체의 일부에 착용되는 경우, 웨어러블 장치(201)에 의해 외부 소음의 일부가 차단될 수 있다. 프로세서(310)는 웨어러블 장치(201)에 의한 소음 차단 효과에 기반하여, 제3 값을 보정할 수 있다. 예를 들어, 웨어러블 장치(201)의 착용에 따른 차음률(noise reduction rating, NRR)은 20 dB 일 수 있다. 외부 소음에 대한 값이 100 dB인 경우, 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 대한 값은 80 dB일 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 대한 값에 기반하여, 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 관한 정보를 획득할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 웨어러블 장치(201)를 이용하여, 외부 소음에 대한 제3 값 및 웨어러블 장치(201)로부터 출력되는 사운드의 크기에 대한 제4 값을 비교할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 제3 값이 제4 값 이상임에 기반하여, 제3 값을 보정함으로써 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 관한 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 제3 값이 제4 값 미만임에 기반하여, 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 관한 정보를 제4 값으로 획득할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 전자 장치(101)의 마이크로폰(330)을 통해 획득된 제1 값 및/또는 외부 전자 장치(202)로부터 획득된 제2 값을 식별하는 대신, 웨어러블 장치(201)를 이용하여 식별된 제3 값을 보정함으로써, 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 관한 정보를 획득할 수 있다.

동작 640에서, 웨어러블 장치(201)가 착용되지 않은 경우, 프로세서(310)는 외부 소음에 대한 제1 값 또는 제2 값을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 웨어러블 장치(201)가 사용자의 신체의 일부에 착용되지 않았음을 식별하는 것에 기반하여, 외부 소음에 대한 제1 값 또는 제2 값을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 웨어러블 장치(201)가 사용자의 신체의 일부에 착용되지 않았음을 식별하는 것에 기반하여, 도 5의 동작 510 내지 동작 550을 수행할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 관한 정보를 미리 정의된 주기에 기반하여 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 미리 정의된 주기에 기반하여, 동작 610 내지 동작 640을 수행할 수 있다.

도 7은 일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작에 관한 흐름도를 도시한다.

도 7을 참조하면, 동작 710 및 동작 720은 도 5의 동작 550에 상응할 수 있다.

동작 710에서, 프로세서(310)는 전자 장치(101)의 상태에 대한 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 센서(350)를 이용하여 전자 장치(101)의 상태에 대한 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)의 상태는 전자 장치(101)가 위치된 상태(또는 상황)를 의미할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 센서(350) 중 모션 센서 및/또는 조도 센서를 이용하여, 전자 장치(101)의 상태에 대한 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 모션 센서를 이용하여 전자 장치(101)의 움직임에 대한 데이터를 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 조도 센서를 이용하여 전자 장치(101)의 외부의 조도에 대한 데이터를 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 움직임에 대한 데이터 및/또는 조도에 대한 데이터에 기반하여, 전자 장치(101)의 상태에 대한 정보를 획득할 수 있다.

예를 들어, 프로세서(310)는 전자 장치(101)가 사용자의 주머니 내에 위치함을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 전자 장치(101)가 사용자의 가방 내에 위치함을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 전자 장치(101)가 테이블 위에 위치함을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 전자 장치(101)가 사용자에 의해 그립되어 이동 중임을 식별할 수 있다.

동작 720에서, 프로세서(310)는 제2 값을 보정함으로써 소음의 크기에 관한 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 전자 장치(101)의 상태에 대한 정보에 기반하여 제2 값을 보정함으로써, 전자 장치(101)의 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 관한 정보를 획득할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 메모리(340)에 사용자의 음성 정보를 저장할 수 있다. 프로세서(310)는 전자 장치(101)가 사용자의 가방 내에 위치하는 상태에서, 마이크로폰(330)을 이용하여, 사용자의 음성에 관한 데이터를 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 메모리(340)에 저장된 사용자의 음성 정보 및 식별된 사용자의 음성을 비교할 수 있다. 프로세서(310)는 사용자의 음성 왜곡에 대한 정보를 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 사용자의 음성 왜곡에 대한 정보를 이용하여, 제2 값을 보정함으로써, 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 관한 정보를 획득할 수 있다.

도 8은 일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작의 예를 도시한다.

도 8을 참조하면, 환경(800) 내에서 외부 소음이 발생될 수 있다. 예를 들어, 위치(801)에서 외부 소음이 발생될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)의 사용자는 웨어러블 장치(201)를 착용한 상태일 수 있다. 웨어러블 장치(201)가 착용된 경우, 외부 소음의 일부가 차단될 수 있다. 프로세서(310)는 웨어러블 장치(201)를 이용하여, 외부 소음에 대한 제3 값을 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 외부 소음에 대한 제3 값을 보정함으로써, 전자 장치(101)의 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 관한 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 외부 소음에 대한 제3 값을 웨어러블 장치(201)의 착용에 따른 차음률에 기반하여 보정함으로써, 전자 장치(101)의 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 관한 정보를 획득할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)의 사용자는 웨어러블 장치(201)를 착용하지 않은 상태일 수 있다. 프로세서(310)는 외부 전자 장치(801)로부터 획득된 외부 소음에 대한 제1 값을 식별할 수 있다. 예를 들어, 외부 전자 장치(801)는 위치(801)에서 발생된 외부 소음에 대한 제1 값을 식별할 수 있다. 외부 전자 장치(801)는 외부 소음에 대한 제1 값을 전자 장치(101)에게 송신할 수 있다. 프로세서(310)는 외부 전자 장치(801)로부터 외부 소음에 대한 제1 값을 수신함으로써, 외부 소음에 대한 제1 값을 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 마이크로폰(330)을 통해 위치(801)에서 발생된 외부 소음에 대한 제2 값을 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 제1 값 및 제2 값을 비교할 수 있다.

예를 들어, 프로세서(310)는 제1 값 미만에 해당하는 제2 값을 식별하는 것에 응답하여, 전자 장치(101)와 외부 전자 장치(810) 사이의 거리에 기반하여, 제1 값을 보정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 전자 장치(101)와 외부 전자 장치(810) 사이의 거리 및 외부 전자 장치(810)의 위치와 위치(801) 사이의 거리에 기반하여 제1 값을 보정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 거리에 따른 소음 감쇄율을 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 거리에 따른 소음 감쇄율에 기반하여, 제1 값을 보정할 수 있다. 프로세서(310)는 제1 값을 보정함으로써, 전자 장치(101)의 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 관한 정보를 획득할 수 있다.

예를 들어, 프로세서(310)는 제1 값 이상에 해당하는 제2 값을 식별하는 것에 응답하여, 전자 장치(101)의 상태에 기반하여 제2 값을 보정할 수 있다. 프로세서(310)는 모션 센서 및/또는 조도 센서를 이용하여 전자 장치(101)의 상태에 대한 정보를 획득할 수 있다. 프로세서(310)는 전자 장치(101)의 상태에 대한 정보에 기반하여, 전자 장치(101)가 사용자의 주머니 내에 위치함을 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 전자 장치(101)가 사용자의 주머니 내에 위치함을 식별하는 것에 기반하여 제2 값을 보정할 수 있다.

예를 들어, 프로세서(310)는 전자 장치(101)가 사용자의 주머니 내에 위치하는 동안, 마이크로폰(330)을 이용하여, 사용자의 음성에 관한 데이터를 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 사용자의 음성에 관한 데이터에 기반하여, 사용자의 음성 왜곡(voice distortion)에 대한 정보를 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 사용자의 음성 왜곡에 대한 정보를 이용하여, 제2 값을 보정할 수 있다. 프로세서(310)는 전자 장치(101)가 주머니에 위치한 상태에서, 왜곡되어 수신되는 사용자의 음성을 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 저장된 사용자의 음성 정보와 왜곡되어 수신되는 사용자의 음성을 비교함으로써, 사용자의 음성 왜곡에 대한 정보를 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 사용자의 주머니 밖에서 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기를 식별하기 위해, 음성 왜곡에 대한 정보에 기반하여 제2 값을 보정할 수 있다. 프로세서(310)는 제2 값을 보정함으로써, 전자 장치(101)의 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 관한 정보를 획득할 수 있다.

도 9는 일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작에 관한 흐름도를 도시한다.

도 9를 참조하면, 동작 910 내지 동작 930은 동작 510 내지 동작 550과 달리, 프로세서(310)는 외부 소음에 대한 값이 아닌, 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 대한 값들을 식별하고, 식별된 값들 중 하나를 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 관한 정보로 식별할 수 있다.

동작 910에서, 프로세서(310)는 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 대한 제1 값을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 전자 장치(101)와 통신 회로(320)를 통해 연결된 외부 전자 장치(202)로부터 획득된 전자 장치(101) 외부의 외부 소음 대한 값에 기반하여, 전자 장치(101)의 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 대한 제1 값을 식별할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 외부 전자 장치(202)로부터 외부 소음에 대한 값을 획득할 수 있다. 프로세서(310)는 외부 전자 장치(202)로부터 획득된 외부 소음에 대한 값을 보정함으로써, 전자 장치(101)의 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 대한 제1 값을 식별할 수 있다.

동작 920에서, 프로세서(310)는 사용자의 의해 인식되는 소음의 크기에 대한 제2 값을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 마이크로폰(330)을 통해 획득된 외부 소음에 대한 다른 값에 기반하여, 전자 장치(101)의 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 대한 제2 값을 식별할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 마이크로폰(330)을 이용하여 외부 소음에 대한 다른 값을 식별(또는 획득)할 수 있다. 프로세서(310)는 외부 소음에 대한 다른 값을 보정함으로써, 전자 장치(101)의 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 대한 제2 값을 식별할 수 있다.

동작 930에서, 프로세서(310)는 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 대한 정보를 제1 값 및 제2 값 중 하나로 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 제1 값 및 제2 값의 크기에 기반하여, 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 관한 정보를 제1 값 및 제2 값 중 하나로 식별할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 제1 값 및 제2 값의 크기를 비교할 수 있다. 프로세서(310)는 제2 값이 제1 값 이상인지 여부를 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 제2 값이 제1 값 미만인지 여부를 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 제2 값이 제1 값 이상임을 식별하는 것에 기반하여, 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 관한 정보를 제2 값으로 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 제2 값이 제1 값 미만임을 식별하는 것에 기반하여, 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 관한 정보를 제1 값으로 식별할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 관한 정보를 미리 정의된 주기에 기반하여 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 미리 정의된 주기에 기반하여, 동작 910 내지 동작 930을 수행할 수 있다.

도 10은 일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작에 관한 흐름도를 도시한다.

도 10을 참조하면, 동작 1010에서, 프로세서(310)는 기준 시간 구간 내에서 소음의 크기에 관한 제1 트랜드를 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 미리 정의된 주기에 기반하여 소음의 크기에 관한 정보를 획득함으로써, 기준 시간 구간 내에서 전자 장치(101)의 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 관한 제1 트랜드를 식별할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 미리 정의된 주기에 기반하여 소음의 크기에 관한 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 미리 지정된 시간 간격에 따라 소음의 크기에 관한 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 1 시간 간격으로 소음의 크기에 관한 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 1 분 간격으로 소음의 크기에 관한 정보를 획득할 수 있다. 프로세서(310)는 1 시간 동안 획득된 소음의 크기의 평균 값을 소음의 크기에 관한 정보로 획득할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 기준 시간 구간 내에서 소음의 크기에 관한 제1 트랜드를 식별할 수 있다. 예를 들어, 기준 시간 구간은 하루(또는 24 시간)로 설정될 수 있다. 프로세서(310)는 하루 동안의 소음의 크기에 관한 제1 트랜드를 식별할 수 있다. 예를 들어, 제1 트랜드는 도 12a에서 도시된 그래프와 같이 나타내질 수 있다.

동작 1020에서, 프로세서(310)는 적어도 하나의 시간 구간을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 제1 트랜드에 기반하여, 기준 시간 구간 내에서 소음의 크기에 관한 정보가 기준 범위 인상인 적어도 하나의 시간 구간을 식별할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 기준 시간 구간 내에서, 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기가 기준 데시벨 이상인 적어도 하나의 시간 구간을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 하루 중, 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기가 기준 데시벨 이상인 적어도 하나의 시간 구간을 식별할 수 있다.

동작 1030에서, 프로세서(310)는 적어도 하나의 시간 구간 내에서 전자 장치(101)의 적어도 하나의 위치를 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 GPS 회로(360)를 이용하여, 소음의 크기에 관한 정보와 연계로 전자 장치(101)의 위치에 대한 정보를 식별하고, 메모리(340)에 저장할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기가 기준 데시벨 이상인 적어도 하나의 시간 구간 내에서의 전자 장치(101)의 적어도 하나의 위치를 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 사용자의 청력 손상 가능성이 높은 적어도 하나의 시간 구간 및 적어도 하나의 위치를 식별할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 소음의 크기에 관한 정보와 연계로 소음의 발생원인에 대한 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 소음의 크기에 관한 정보와 연계로 저장된 소음의 발생 원인에 대한 정보는 표 1과 같이 설정될 수 있다.

표 1을 참조하면, 프로세서(310)는 소음의 크기에 대한 정보와 연계로 발생 원인에 대한 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 18:00에 이어폰에 의해 발생된 소음이 74.7 dB임을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 22:00에 TV에 의해 발생된 소음이 94.5 dB임을 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 소음의 크기가 94.5 dB임을 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 TV(television)의 MAC address를 식별하고, 소음의 발생 원인이 TV임을 식별할 수 있다.

동작 1040에서, 프로세서(310)는 전자 장치(101)의 적어도 하나의 위치를 저장할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 적어도 하나의 시간 구간 내에서 전자 장치(101)의 적어도 하나의 위치를 식별하고, 적어도 하나의 위치를 저장할 수 있다. 프로세서(310)는 적어도 하나의 시간 구간과 연계로 적어도 하나의 시간 구간 내에서 식별된 전자 장치(101)의 적어도 하나의 위치를 메모리(340)에 저장할 수 있다.

동작 1050에서, 프로세서(310)는 전자 장치(101)의 위치가 적어도 하나의 위치 중 하나에 대응함을 식별하는 것에 응답하여, 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 대한 값을 식별할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 GPS 회로(360)를 이용하여, 전자 장치(101)의 위치를 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 전자 장치(101)의 현재 위치를 식별하고, 현재 위치가 적어도 하나의 위치에 대응하는지 여부를 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 전자 장치(101)가 사용자에게 청력 손실을 야기할 수 있는 적어도 하나의 위치에 진입하는지 여부를 식별할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 대한 값을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 전자 장치(101)가 적어도 하나의 위치 중 하나에 위치하는 것을 식별하는 것에 응답하여, 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 대한 값을 식별할 수 있다.

동작 1060에서, 프로세서(310)는 웨어러블 장치(201)를 사용자의 신체의 일부에 착용할 것을 가이드하기 위한 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 대한 값이 기준 값 이상임을 식별하는 것에 기반하여, 전자 장치(101)와 연결된 웨어러블 장치(201)를 사용자의 신체의 일부에 착용할 것을 가이드하기 위한 정보를 제공할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 적어도 하나의 위치 중 하나에 전자 장치(101)가 위치하는 동안, 소음의 크기에 대한 값이 기준 값 이상임을 식별할 수 있다. 소음의 크기에 대한 값이 기준 값 이상인 경우, 사용자의 청력 손상이 발생될 수 있다. 프로세서(310)는 소음의 크기에 대한 값이 기준 값 이상임을 식별하는 것에 기반하여, 웨어러블 장치(201)를 착용할 것을 가이드하기 위한 정보를 제공할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 웨어러블 장치(201)를 사용자의 신체의 일부에 착용할 것을 가이드하기 위한 정보를 사용자에게 제공할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 웨어러블 장치(201)를 사용자의 신체의 일부에 착용할 것을 가이드하기 위한 알림을 디스플레이(370)를 이용하여 제공할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 웨어러블 장치(201)를 사용자의 신체의 일부에 착용할 것을 가이드하기 위해, 사운드를 통한 알림을 제공할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 웨어러블 장치(201)를 사용자의 신체의 일부에 착용할 것을 가이드하기 위한 알림을 제공하도록 외부 전자 장치(202)를 제어할 수 있다.

도 11은 일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작에 관한 흐름도를 도시한다.

도 12a는 일 실시 예에 따른 제1 트랜드를 나타내는 그래프의 예를 도시한다.

도 12b는 일 실시 예에 따른 제2 트랜드를 나타내는 그래프의 예를 도시한다.

도 12c는 일 실시 예에 따른 제3 트랜드를 나타내는 그래프의 예를 도시한다.

도 12d는 일 실시 예에 따른 제1 트랜드 내지 제3 트랜드를 나타내는 그래프들의 예를 도시한다.

도 11을 참조하면, 동작 1110에서, 프로세서(310)는 제1 트랜드 내지 제3 트랜드를 식별할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 전자 장치(101)의 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 관한 제1 트랜드를 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 미리 정의된 주기에 기반하여 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 관한 정보를 획득함으로써, 기준 시간 구간 내에서 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 관한 제1 트랜드를 식별할 수 있다. 예를 들어, 제1 트랜드를 식별하는 동작은, 도 10의 동작 1010에 상응할 수 있다.

도 12a를 참조하면, 그래프(1201)는 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 관한 제1 트랜드를 나타낸다. 그래프(1201)는 사용자가 웨어러블 장치(201)를 착용하지 않은 상태에서 사용자에 의해 인식되는 시간에 따른 소음의 크기의 예를 나타낸다. 그래프(1201)의 x축은 하루 동안의 시간(time)을 나타낸다. 그래프(1201)의 y축은 소음의 크기를 나타낸다. y축의 단위는 [dB]이다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 소음의 크기에 관한 트랜드를 1 시간 단위로 나타낼 수 있다.

예를 들어, 프로세서(310)는 1 분마다 사용자에게 인식되는 소음의 크기를 나타내는 값들을 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 1 시간 동안 식별된 소음의 크기를 나타내는 값들(예를 들어, 60 개의 값들)의 평균을 식별할 수 있다.

예를 들어, 프로세서(310)는 1 시간마다 사용자에게 인식되는 소음의 크기를 나타내는 값들을 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 미리 정의된 날들(days) 동안 동일 시간대에서 사용자에게 인식되는 소음의 크기를 나타내는 값들을 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 동일 시간대에서 사용자에게 인식되는 소음의 크기를 나타내는 값들의 평균을 식별할 수 있다.

도 11을 참조하면, 프로세서(310)는 제2 트랜드를 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 제1 트랜드에 기반하여, 전자 장치(101)와 연결된 웨어러블 장치(201)가 착용된 상태에서 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 관한 제2 트랜드를 식별할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 웨어러블 장치(201)가 착용되는 경우, 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기가 감소할 수 있다. 프로세서(310)는 웨어러블 장치(201)의 차음률(NRR)을 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 제1 트랜드에 기반하여, 사용자가 웨어러블 장치(201)를 착용하였을 경우, 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기를 식별(또는 계산)할 수 있다.

도 12b를 참조하면, 그래프(1202)는 사용자가 웨어러블 장치(201)를 착용한 경우 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 관한 제2 트랜드를 나타낸다. 그래프(1202)는 사용자가 웨어러블 장치(201)를 착용한 상태에서 사용자에 의해 인식되는 시간에 따른 소음의 크기의 예를 나타낸다. 그래프(1202)의 x축은 하루 동안의 시간(time)을 나타낸다. 그래프(1202)의 y축은 소음의 크기를 나타낸다. y축의 단위는 [dB]이다.

예를 들어, 그래프(1202)에서 제1 시간 구간(예를 들어, 4 시 구간)에서의 소음의 크기는 그래프(1201)에서 동일한 제1 시간 구간(예를 들어, 4 시 구간)에서의 소음 크기보다 작을 수 있다.

도 11을 참조하면, 프로세서(310)는 제3 트랜드를 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 제1 트랜드에 기반하여, 웨어러블 장치(201)로부터 소음을 상쇄하기 위한 사운드가 출력되는 상태에서 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 관한 제3 트랜드를 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 사용자가 웨어러블 장치(201)를 착용한 상태에서, 웨어러블 장치(201)에서 ANC 동작이 수행되는 경우, 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 관한 제3 트랜드를 식별(또는 계산)할 수 있다.

도 12c를 참조하면, 그래프(1203)는 사용자가 웨어러블 장치(201)를 착용하고, 웨어러블 장치(201)의 ANC 동작이 수행되는 경우, 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 관한 제3 트랜드를 나타낸다. 그래프(1203)는 사용자가 웨어러블 장치(201)를 착용하고, 웨어러블 장치(201)의 ANC 동작이 수행되는 상태에서 사용자에 의해 인식되는 시간에 따른 소음의 크기의 예를 나타낸다. 그래프(1203)의 x축은 하루 동안의 시간(time)을 나타낸다. 그래프(1203)의 y축은 소음의 크기를 나타낸다. y축의 단위는 [dB]이다.

예를 들어, 그래프(1203)에서 제1 시간 구간(예를 들어, 4 시(4 o'clock) 구간)에서의 소음의 크기는 그래프(1201)에서 동일한 제1 시간 구간(예를 들어, 4 시 구간)에서의 소음 크기보다 작을 수 있다.

도 11을 참조하면, 동작 1120에서, 프로세서(310)는 웨어러블 장치(201)의 착용을 가이드하거나 소음을 상쇄하기 위한 사운드의 출력을 가이드하기 위한 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 제1 트랜드, 제2 트랜드, 및/또는 제3 트랜드에 기반하여, 웨어러블 장치(201)의 착용을 가이드하거나 소음을 상쇄하기 위한 사운드의 출력을 가이드하기 위한 정보를 제공할 수 있다.

예를 들어, 프로세서(310)는 제1 트랜드, 제2 트랜드, 및/또는 제3 트랜드에 기반하여, 웨어러블 장치(201)의 착용을 통한 소음 감소에 대한 정보 및 웨어러블 장치(201)의 ANC 동작을 통한 소음 감소에 대한 정보를 식별할 수 있다.

도 12d를 참조하면, 그래프(1201)는 도 12a의 그래프(1201)에 상응할 수 있다. 그래프(1202)는 도 12b는 그래프(1202)에 상응할 수 있다. 그래프(1203)은 도 12c의 그래프(1203)에 상응할 수 있다.

그래프(1201) 내지 그래프(1203)의 x축은 소음의 크기를 나타낸다. x축의 단위는 [dB]이다. 그래프(1201) 내지 그래프(1203)의 y축은 하루 동안의 시간(time)을 나타낸다.

일 실시 예에 따르면, 그래프(1202)에 따른 제1 시간 구간에서의 소음의 크기는 그래프(1201)에 따른 제1 시간 구간에서의 소음의 크기보다 작을 수 있다. 그래프(1203)에 따른 제1 시간 구간에서의 소음의 크기는 그래프(1202)에 따른 제1 시간 구간에서의 소음의 크기보다 작을 수 있다.

예를 들어, 프로세서(310)는 그래프(1201) 내지 그래프(1203)에 기반하여, 웨어러블 장치(201)의 착용에 따른 소음 감소에 대한 정보를 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 그래프(1201) 및 그래프(1202)를 비교하는 것에 기반하여, 웨어러블 장치(201)의 착용에 따른 소음 감소에 대한 정보를 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 그래프(1201) 내지 그래프(1203)에 기반하여, 웨어러블 장치(201)의 ANC 동작 수행에 따른 소음 감소에 대한 정보를 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 그래프(1201) 및 그래프(1203)을 비교하는 것에 기반하여, 웨어러블 장치(201)의 ANC 동작 수행에 따른 소음 감소에 대한 정보를 식별할 수 있다.

도 11을 참조하면, 프로세서(310)는 그래프(1201) 내지 그래프(1203)을 비교함으로써, 웨어러블 장치(201)의 착용을 가이드하거나 소음을 상쇄하기 위한 사운드의 출력을 가이드하기 위한 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 웨어러블 장치(201)의 착용만으로도 사용자의 청력 손상을 방지할 수 있는 경우에는 웨어러블 장치(201)의 착용을 가이드할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 웨어러블 장치(201)의 ANC 동작을 수행해야 사용자의 청력 손상을 방지할 수 있는 경우에는 웨어러블 장치(201)의 ANC 동작을 가이드하기 위한 정보를 제공할 수 있다. 달리 표현하면, 프로세서(310)는 웨어러블 장치(201)의 소음을 상쇄하기 위한 사운드의 출력을 통해 사용자의 청력 손상을 방지할 수 있는 경우에는 소음을 상쇄하기 위한 사운드를 웨어러블 장치(201)를 이용하여 출력할 것을 가이드하기 위한 정보를 제공할 수 있다.

도 13을 일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작의 예를 도시한다.

도 13을 참조하면, 전자 장치(101)의 프로세서(310)는 웨어러블 장치(201)의 착용을 가이드하기 위한 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 디스플레이(370)를 이용하여, 소음의 크기에 관한 정보가 기준 범위 이상임을 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 소음의 크기에 관한 정보가 기준 범위 이상임을 식별하는 것에 기반하여, 웨어러블 장치(201)의 착용을 가이드하기 위한 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 대한 값이 기준 값 이상임을 식별하는 것에 기반하여, 웨어러블 장치(201)를 상기 사용자의 신체의 일부에 착용할 것을 가이드하기 위한 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 제1 트랜드 내지 제3 트랜드에 기반하여, 웨어러블 장치의 착용을 가이드하거나 상기 소음을 상쇄하기 위한 상기 사운드의 출력을 가이드하기 위한 정보를 제공할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 디스플레이(370)를 통해 제공되는 화면 내의 영역(1310)에 알림을 위한 텍스트(1311)를 표시할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 영역(1310)은 다양하게 설정될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 영역(1310)에 디스플레이(370)를 통해 제공되는 화면에 중첩으로 팝업 창(pop-up window)을 표시할 수 있다. 프로세서(310)는 영역(1310)에 표시된 팝업 창을 이용하여, 알림을 위한 텍스트(1311)를 표시할 수 있다. 예를 들어, 텍스트(1311)는 사용자의 청력의 손실을 야기할 수 있는 상황임을 나타낼 수 있다. 예를 들어, 텍스트(1311)는 사용자의 청력을 보호하기 위해, 웨어러블 장치(201)의 착용을 가이드하기 위한 정보를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 텍스트(1311)는 웨어러블 장치(201)를 통해 소음을 상쇄하기 위한 사운드의 출력을 가이드하기 위한 정보를 나타낼 수 있다.

도 13에서, 알림이 디스플레이(370)를 통해 표시되는 실시 예가 도시되었으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 프로세서(310)는 외부 전자 장치(202)를 제어함으로써, 외부 전자 장치(202)를 통해 상기 알림을 사용자에게 제공할 수 있다. 예를 들어, 상기 알림은 진동 및/또는 사운드를 통해 제공될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치는, 통신 회로, 마이크로폰, 및 상기 통신 회로 및 상기 마이크로폰과 작동적으로 연결된 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 전자 장치와 상기 통신 회로를 통해 연결된 외부 전자 장치로부터 획득된, 상기 전자 장치 외부의 외부 소음에 대한 제1 값을 획득하고, 상기 마이크로폰을 통해 상기 외부 소음에 대한 제2 값을 획득하고, 상기 제1 값 미만에 해당하는 상기 제2 값을 획득하는 것에 응답하여, 상기 전자 장치와 상기 외부 전자 장치 사이의 거리에 기반하여 상기 제1 값 및 상기 제2 값 중 상기 제1 값을 보정함으로써, 상기 전자 장치의 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 관한 정보를 획득하고, 상기 제1 값 이상에 해당하는 상기 제2 값을 획득하는 것에 응답하여, 상기 전자 장치의 상태에 기반하여 상기 제1 값 및 상기 제2 값 중 상기 제2 값을 보정함으로써 상기 소음의 크기에 관한 정보를 획득하도록, 설정될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 전자 장치와 연결된 웨어러블 장치가 상기 사용자의 신체의 일부에 착용되었는지 여부를 식별하고, 상기 웨어러블 장치가 상기 사용자의 신체의 상기 일부에 착용된 상태에서, 상기 웨어러블 장치를 이용하여, 상기 외부 소음에 대한 제3 값을 획득하고, 상기 외부 소음에 대한 상기 제3 값을 보정함으로써, 상기 소음의 크기에 관한 정보를 획득하도록 더 설정될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 제1 값은, 상기 외부 전자 장치와 연결된 적어도 하나의 다른 외부 전자 장치에서 획득된 상기 외부 소음에 관한 값들에 기반하여 상기 외부 전자 장치에서 획득되고, 상기 프로세서는, 상기 외부 전자 장치로부터, 상기 제1 값을 수신하도록 설정될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 외부 전자 장치를 포함하는 복수의 외부 전자 장치들로부터 상기 외부 소음에 대한 값들을 획득하고, 상기 복수의 외부 전자 장치들로부터 획득된 상기 외부 소음에 대한 상기 값들에 기반하여, 상기 제1 값을 획득하도록 설정될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치는, 모션 센서, 및 조도 센서를 더 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 모션 센서 및 상기 조도 센서를 이용하여, 상기 전자 장치의 상태에 대한 정보를 획득하고, 상기 전자 장치의 상태에 대한 정보에 기반하여 상기 제1 값 및 상기 제2 값 중 상기 제2 값을 보정함으로써 상기 소음의 크기에 관한 정보를 획득하도록 더 설정될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 전자 장치의 상태에 대한 정보에 기반하여, 상기 전자 장치가 상기 사용자의 주머니 내에 위치함을 획득하고, 상기 전자 장치가 상기 사용자의 주머니 내에 위치함을 식별하는 것에 기반하여, 상기 제2 값을 보정함으로써, 상기 소음의 크기에 관한 정보를 획득하도록 설정될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 전자 장치가 상기 사용자의 상기 주머니 내에 위치하는 동안, 상기 마이크로폰을 이용하여, 상기 사용자의 음성에 관한 데이터를 획득하고, 상기 사용자의 음성에 관한 데이터에 기반하여, 상기 사용자의 음성 왜곡(voice distortion)에 대한 정보를 획득하고, 상기 사용자의 음성 왜곡에 대한 정보를 이용하여, 상기 제2 값을 보정함으로써, 상기 소음의 크기에 관한 정보를 획득하도록 설정될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 소음의 크기에 관한 정보가 기준 범위 이상임을 식별하고, 상기 소음에 크기에 관한 정보가 상기 기준 범위 이상임을 식별하는 것에 기반하여, 상기 전자 장치와 연결된 웨어러블 장치의 착용을 가이드하기 위한 정보를 제공하고, 상기 웨어러블 장치가 상기 사용자의 신체의 일부에 착용됨을 식별하는 것에 기반하여, 상기 웨어러블 장치를 이용하여, 상기 소음을 상쇄하기 위한 사운드를 출력하도록 더 설정될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서는, 미리 정의된 주기에 기반하여 상기 소음의 크기에 관한 정보를 식별함으로써, 기준 시간 구간 내에서 상기 소음의 크기에 관한 제1 트랜드를 식별하고, 상기 제1 트랜드에 기반하여, 상기 기준 시간 구간 내에서, 상기 소음의 크기에 관한 정보가 기준 범위 이상인 적어도 하나의 시간 구간을 식별하도록 더 설정될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치는, 메모리, 및 GPS 회로를 더 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 적어도 하나의 시간 구간 내에서 상기 전자 장치의 적어도 하나의 위치를 획득하고, 상기 적어도 하나의 시간 구간과 연계로, 상기 적어도 하나의 시간 구간 내에서 획득된 상기 전자 장치의 적어도 하나의 위치를 저장하도록 더 설정될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 전자 장치의 위치가 상기 적어도 하나의 위치 중 하나에 대응함을 식별하는 것에 응답하여, 상기 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 대한 값을 획득하고, 상기 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 대한 값이 기준 값 이상임을 식별하는 것에 기반하여, 상기 전자 장치와 연결된 웨어러블 장치를 상기 사용자의 신체의 일부에 착용할 것을 가이드하기 위한 정보를 제공하도록 더 설정될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치는, 디스플레이를 더 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 디스플레이를 이용하여, 상기 웨어러블 장치를 상기 사용자의 상기 신체의 일부에 착용할 것을 가이드하기 위한 알림을 표시하도록 더 설정될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 제1 트랜드에 기반하여, 상기 전자 장치와 연결된 웨어러블 장치가 착용된 상태에서 상기 사용자에 의해 인식되는 상기 소음의 크기에 관한 제2 트랜드를 식별하고, 상기 제1 트랜드에 기반하여, 상기 웨어러블 장치로부터 상기 소음을 상쇄하기 위한 사운드가 출력되는 상태에서 상기 사용자에 의해 인식되는 상기 소음의 크기에 관한 제3 트랜드를 식별하도록 더 설정될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 제1 트랜드, 상기 제2 트랜드, 및 상기 제3 트랜드에 기반하여, 상기 웨어러블 장치의 착용을 가이드하거나 상기 소음을 상쇄하기 위한 상기 사운드의 출력을 가이드하기 위한 정보를 제공하도록 더 설정될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치는, 통신 회로, 마이크로폰, 및 상기 통신 회로 및 상기 마이크로폰과 작동적으로 연결된 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 전자 장치와 상기 통신 회로를 통해 연결된 외부 전자 장치로부터 획득된 상기 전자 장치 외부의 외부 소음에 대한 값에 기반하여, 상기 전자 장치의 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 대한 제1 값을 획득하고, 상기 마이크로폰을 통해 획득된 상기 외부 소음에 대한 다른 값에 기반하여, 상기 사용자에 의해 인식되는 상기 소음의 크기에 대한 제2 값을 획득하고, 상기 제1 값 및 상기 제2 값의 크기에 기반하여, 상기 사용자에 의해 인식되는 상기 소음의 크기에 관한 정보를 상기 제1 값 및 상기 제2 값 중 하나로 획득하도록 설정될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치의 방법은, 상기 전자 장치와 상기 전자 장치의 통신 회로를 통해 연결된 외부 전자 장치로부터 획득된, 상기 전자 장치 외부의 외부 소음에 대한 제1 값을 식별하는 동작, 상기 전자 장치의 마이크로폰을 통해 상기 외부 소음에 대한 제2 값을 획득하는 동작, 상기 제1 값 이상에 해당하는 상기 제2 값을 획득하는 것에 응답하여, 상기 전자 장치와 상기 외부 전자 장치 사이의 거리에 기반하여 상기 제1 값 및 상기 제2 값 중 상기 제1 값을 보정함으로써, 상기 전자 장치의 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 관한 정보를 획득하는 동작, 및 상기 제1 값 미만에 해당하는 상기 제2 값을 획득하는 것에 응답하여, 상기 전자 장치의 상태에 기반하여 상기 제1 값 및 상기 제2 값 중 상기 제2 값을 보정함으로써 상기 소음의 크기에 관한 정보를 획득하는 동작을 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 방법은, 상기 전자 장치와 연결된 웨어러블 장치가 상기 사용자의 신체의 일부에 착용되었는지 여부를 식별하는 동작, 상기 웨어러블 장치가 상기 사용자의 신체의 상기 일부에 착용된 상태에서, 상기 웨어러블 장치를 이용하여, 상기 외부 소음에 대한 제3 값을 획득하는 동작, 및 상기 외부 소음에 대한 상기 제3 값을 보정함으로써, 상기 소음의 크기에 관한 정보를 획득하는 동작을 더 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 방법은, 상기 전자 장치의 모션 센서 및 상기 전자 장치의 조도 센서를 이용하여, 상기 전자 장치의 상태에 대한 정보를 획득하는 동작, 및 상기 전자 장치의 상태에 대한 정보에 기반하여 상기 제1 값 및 상기 제2 값 중 상기 제2 값을 보정함으로써 상기 소음의 크기에 관한 정보를 획득하는 동작을 더 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 방법은, 미리 정의된 주기에 기반하여 상기 소음의 크기에 관한 정보를 획득함으로써, 기준 시간 구간 내에서 상기 소음의 크기에 관한 제1 트랜드를 획득하는 동작, 및 상기 제1 트랜드에 기반하여, 상기 기준 시간 구간 내에서, 상기 소음의 크기에 관한 정보가 기준 범위 이상인 적어도 하나의 시간 구간을 식별하는 동작을 더 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치의 방법은, 상기 전자 장치와 상기 전자 장치의 통신 회로를 통해 연결된 외부 전자 장치로부터 획득된 상기 전자 장치 외부의 외부 소음에 기반하여, 상기 전자 장치의 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 대한 제1 값을 식별하는 동작, 상기 전자 장치의 마이크로폰을 통해 획득된 상기 외부 소음에 기반하여, 상기 사용자에 의해 인식되는 상기 소음의 크기에 대한 제2 값을 획득하는 동작, 및 상기 제1 값 및 상기 제2 값의 크기에 기반하여, 상기 사용자에 의해 인식되는 상기 소음의 크기에 관한 정보를 상기 제1 값 및 상기 제2 값 중 하나로 획득하는 동작을 포함할 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 실시 예들에서, 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.

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: CD-ROM(compact disc read only memory))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어)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.

Claims

전자 장치에 있어서,
통신 회로;
마이크로폰; 및
상기 통신 회로 및 상기 마이크로폰과 작동적으로 연결된 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는,
상기 전자 장치와 상기 통신 회로를 통해 연결된 외부 전자 장치로부터 획득된, 상기 전자 장치 외부의 외부 소음에 대한 제1 값을 식별하고,
상기 마이크로폰을 통해 상기 외부 소음에 대한 제2 값을 식별하고,
상기 제1 값 미만에 해당하는 상기 제2 값을 식별하는 것에 응답하여, 상기 전자 장치와 상기 외부 전자 장치 사이의 거리에 기반하여 상기 제1 값 및 상기 제2 값 중 상기 제1 값을 보정함으로써, 상기 전자 장치의 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 관한 정보를 획득하고,
상기 제1 값 이상에 해당하는 상기 제2 값을 식별하는 것에 응답하여, 상기 전자 장치의 상태에 기반하여 상기 제1 값 및 상기 제2 값 중 상기 제2 값을 보정함으로써 상기 소음의 크기에 관한 정보를 획득하도록, 설정된,
전자 장치.
제1 항에 있어서, 상기 프로세서는,
상기 전자 장치와 연결된 웨어러블 장치가 상기 사용자의 신체의 일부에 착용되었는지 여부를 식별하고,
상기 웨어러블 장치가 상기 사용자의 신체의 상기 일부에 착용된 상태에서, 상기 웨어러블 장치를 이용하여, 상기 외부 소음에 대한 제3 값을 식별하고,
상기 외부 소음에 대한 상기 제3 값을 보정함으로써, 상기 소음의 크기에 관한 정보를 획득하도록 더 설정된
전자 장치.
제1 항에 있어서, 상기 제1 값은,
상기 외부 전자 장치와 연결된 적어도 하나의 다른 외부 전자 장치에서 식별된 상기 외부 소음에 관한 값들에 기반하여 상기 외부 전자 장치에서 획득되고,
상기 프로세서는,
상기 외부 전자 장치로부터, 상기 제1 값을 수신하도록 설정된
전자 장치.
제1 항에 있어서, 상기 프로세서는,
상기 외부 전자 장치를 포함하는 복수의 외부 전자 장치들로부터 상기 외부 소음에 대한 값들을 획득하고,
상기 복수의 외부 전자 장치들로부터 획득된 상기 외부 소음에 대한 상기 값들에 기반하여, 상기 제1 값을 획득하도록 설정된
전자 장치.
제1 항에 있어서,
모션 센서; 및
조도 센서를 더 포함하고,
상기 프로세서는,
상기 모션 센서 및 상기 조도 센서를 이용하여, 상기 전자 장치의 상태에 대한 정보를 획득하고,
상기 전자 장치의 상태에 대한 정보에 기반하여 상기 제1 값 및 상기 제2 값 중 상기 제2 값을 보정함으로써 상기 소음의 크기에 관한 정보를 획득하도록 더 설정된
전자 장치.
제5 항에 있어서, 상기 프로세서는,
상기 전자 장치의 상태에 대한 정보에 기반하여, 상기 전자 장치가 상기 사용자의 주머니 내에 위치함을 식별하고,
상기 전자 장치가 상기 사용자의 주머니 내에 위치함을 식별하는 것에 기반하여, 상기 제2 값을 보정함으로써, 상기 소음의 크기에 관한 정보를 획득하도록 설정된
전자 장치.
제6 항에 있어서, 상기 프로세서는,
상기 전자 장치가 상기 사용자의 상기 주머니 내에 위치하는 동안, 상기 마이크로폰을 이용하여, 상기 사용자의 음성에 관한 데이터를 식별하고,
상기 사용자의 음성에 관한 데이터에 기반하여, 상기 사용자의 음성 왜곡(voice distortion)에 대한 정보를 식별하고,
상기 사용자의 음성 왜곡에 대한 정보를 이용하여, 상기 제2 값을 보정함으로써, 상기 소음의 크기에 관한 정보를 획득하도록 설정된
전자 장치.
제1 항에 있어서, 상기 프로세서는,
상기 소음의 크기에 관한 정보가 기준 범위 이상임을 식별하고,
상기 소음에 크기에 관한 정보가 상기 기준 범위 이상임을 식별하는 것에 기반하여, 상기 전자 장치와 연결된 웨어러블 장치의 착용을 가이드하기 위한 정보를 제공하고,
상기 웨어러블 장치가 상기 사용자의 신체의 일부에 착용됨을 식별하는 것에 기반하여, 상기 웨어러블 장치를 이용하여, 상기 소음을 상쇄하기 위한 사운드를 출력하도록 더 설정된
전자 장치.
제1 항에 있어서, 상기 프로세서는,
미리 정의된 주기에 기반하여 상기 소음의 크기에 관한 정보를 획득함으로써, 기준 시간 구간 내에서 상기 소음의 크기에 관한 제1 트랜드를 식별하고,
상기 제1 트랜드에 기반하여, 상기 기준 시간 구간 내에서, 상기 소음의 크기에 관한 정보가 기준 범위 이상인 적어도 하나의 시간 구간을 식별하도록 더 설정된
전자 장치.
제9 항에 있어서,
메모리; 및
GPS 회로를 더 포함하고,
상기 프로세서는,
상기 적어도 하나의 시간 구간 내에서 상기 전자 장치의 적어도 하나의 위치를 식별하고,
상기 적어도 하나의 시간 구간과 연계로, 상기 적어도 하나의 시간 구간 내에서 식별된 상기 전자 장치의 적어도 하나의 위치를 저장하도록 더 설정된
전자 장치.
제10 항에 있어서, 상기 프로세서는,
상기 전자 장치의 위치가 상기 적어도 하나의 위치 중 하나에 대응함을 식별하는 것에 응답하여, 상기 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 대한 값을 식별하고,
상기 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 대한 값이 기준 값 이상임을 식별하는 것에 기반하여, 상기 전자 장치와 연결된 웨어러블 장치를 상기 사용자의 신체의 일부에 착용할 것을 가이드하기 위한 정보를 제공하도록 더 설정된
전자 장치.
제11 항에 있어서,
디스플레이를 더 포함하고,
상기 프로세서는,
상기 디스플레이를 이용하여, 상기 웨어러블 장치를 상기 사용자의 상기 신체의 일부에 착용할 것을 가이드하기 위한 알림을 표시하도록 더 설정된
전자 장치.
제9 항에 있어서, 상기 프로세서는,
상기 제1 트랜드에 기반하여, 상기 전자 장치와 연결된 웨어러블 장치가 착용된 상태에서 상기 사용자에 의해 인식되는 상기 소음의 크기에 관한 제2 트랜드를 식별하고,
상기 제1 트랜드에 기반하여, 상기 웨어러블 장치로부터 상기 소음을 상쇄하기 위한 사운드가 출력되는 상태에서 상기 사용자에 의해 인식되는 상기 소음의 크기에 관한 제3 트랜드를 식별하도록 더 설정된
전자 장치.
제13 항에 있어서, 상기 프로세서는,
상기 제1 트랜드, 상기 제2 트랜드, 및 상기 제3 트랜드에 기반하여, 상기 웨어러블 장치의 착용을 가이드하거나 상기 소음을 상쇄하기 위한 상기 사운드의 출력을 가이드하기 위한 정보를 제공하도록 더 설정된
전자 장치.
전자 장치에 있어서,
통신 회로;
마이크로폰; 및
상기 통신 회로 및 상기 마이크로폰과 작동적으로 연결된 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는,
상기 전자 장치와 상기 통신 회로를 통해 연결된 외부 전자 장치로부터 획득된 상기 전자 장치 외부의 외부 소음에 대한 값에 기반하여, 상기 전자 장치의 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 대한 제1 값을 식별하고,
상기 마이크로폰을 통해 획득된 상기 외부 소음에 대한 다른 값에 기반하여, 상기 사용자에 의해 인식되는 상기 소음의 크기에 대한 제2 값을 식별하고,
상기 제1 값 및 상기 제2 값의 크기에 기반하여, 상기 사용자에 의해 인식되는 상기 소음의 크기에 관한 정보를 상기 제1 값 및 상기 제2 값 중 하나로 식별하도록 설정된
전자 장치.
전자 장치의 방법에 있어서,
상기 전자 장치와 상기 전자 장치의 통신 회로를 통해 연결된 외부 전자 장치로부터 획득된, 상기 전자 장치 외부의 외부 소음에 대한 제1 값을 식별하는 동작;
상기 전자 장치의 마이크로폰을 통해 상기 외부 소음에 대한 제2 값을 식별하는 동작;
상기 제1 값 이상에 해당하는 상기 제2 값을 식별하는 것에 응답하여, 상기 전자 장치와 상기 외부 전자 장치 사이의 거리에 기반하여 상기 제1 값 및 상기 제2 값 중 상기 제1 값을 보정함으로써, 상기 전자 장치의 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 관한 정보를 획득하는 동작; 및
상기 제1 값 미만에 해당하는 상기 제2 값을 식별하는 것에 응답하여, 상기 전자 장치의 상태에 기반하여 상기 제1 값 및 상기 제2 값 중 상기 제2 값을 보정함으로써 상기 소음의 크기에 관한 정보를 획득하는 동작을 포함하는
방법.
제16 항에 있어서,
상기 전자 장치와 연결된 웨어러블 장치가 상기 사용자의 신체의 일부에 착용되었는지 여부를 식별하는 동작;
상기 웨어러블 장치가 상기 사용자의 신체의 상기 일부에 착용된 상태에서, 상기 웨어러블 장치를 이용하여, 상기 외부 소음에 대한 제3 값을 식별하는 동작; 및
상기 외부 소음에 대한 상기 제3 값을 보정함으로써, 상기 소음의 크기에 관한 정보를 획득하는 동작을 더 포함하는
방법.
제16 항에 있어서,
상기 전자 장치의 모션 센서 및 상기 전자 장치의 조도 센서를 이용하여, 상기 전자 장치의 상태에 대한 정보를 획득하는 동작; 및
상기 전자 장치의 상태에 대한 정보에 기반하여 상기 제1 값 및 상기 제2 값 중 상기 제2 값을 보정함으로써 상기 소음의 크기에 관한 정보를 획득하는 동작을 더 포함하는
방법.
제16 항에 있어서,
미리 정의된 주기에 기반하여 상기 소음의 크기에 관한 정보를 획득함으로써, 기준 시간 구간 내에서 상기 소음의 크기에 관한 제1 트랜드를 식별하는 동작; 및
상기 제1 트랜드에 기반하여, 상기 기준 시간 구간 내에서, 상기 소음의 크기에 관한 정보가 기준 범위 이상인 적어도 하나의 시간 구간을 식별하는 동작을 더 포함하는
방법.
전자 장치의 방법에 있어서,
상기 전자 장치와 상기 전자 장치의 통신 회로를 통해 연결된 외부 전자 장치로부터 획득된 상기 전자 장치 외부의 외부 소음에 기반하여, 상기 전자 장치의 사용자에 의해 인식되는 소음의 크기에 대한 제1 값을 식별하는 동작;
상기 전자 장치의 마이크로폰을 통해 획득된 상기 외부 소음에 기반하여, 상기 사용자에 의해 인식되는 상기 소음의 크기에 대한 제2 값을 식별하는 동작; 및
상기 제1 값 및 상기 제2 값의 크기에 기반하여, 상기 사용자에 의해 인식되는 상기 소음의 크기에 관한 정보를 상기 제1 값 및 상기 제2 값 중 하나로 식별하는 동작을 포함하는
방법.