KR20240007036A

KR20240007036A - 거리 센서 활성화 방법 및 전자 장치

Info

Publication number: KR20240007036A
Application number: KR1020220109916A
Authority: KR
Inventors: 김현성; 황민경
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2022-07-06
Filing date: 2022-08-31
Publication date: 2024-01-16

Abstract

다양한 실시예에 따르면, 전자 장치는 복수 개의 거리 센서들, 관성 센서, 카메라 모듈, 디스플레이 모듈, 메모리, 및 복수 개의 거리 센서들, 관성 센서, 카메라 모듈, 디스플레이 모듈 및 메모리에 작동적으로 연결된 프로세서를 포함할 수 있다. 프로세서는 관성 센서를 사용하여 전자 장치가 머리에 착용된 사용자의 보행 여부를 확인하고, 사용자가 보행하는 것에 응답하여, 관성 센서를 사용하여 사용자의 머리 회전 량을 검출하고, 머리 회전 량에 기반한 머리 회전 조건을 만족하는 것에 기반하여, 카메라 모듈을 통해 다수 개의 이미지를 획득하고, 획득된 다수 개의 이미지를 기반으로 사용자의 이동 방향 및 사용자의 응시 방향 간의 각도를 측정하고, 측정된 각도가 임계값을 초과하는 경우, 복수 개의 거리 센서들 중에서, 이동 방향에 대응되는 적어도 하나의 제 1 거리 센서를 활성화할 수 있다. 그 밖에 다양한 실시예들이 가능할 수 있다.

Description

거리 센서 활성화 방법 및 전자 장치 {METHOD AND ELECTRONIC DEVICE FOR ACTIVATING DISTANCE SENSOR}

본 발명의 다양한 실시 예는 거리 센서를 활성화하는 방법 및 전자 장치에 관한 것이다.

최근 기술의 발달에 따라, 전자 장치는 획일적인 장방형 형상에서 벗어나, 점차 다양한 형상으로 변모되어 가고 있다. 예를 들어, 전자 장치는 사용자의 이용 편의성을 증대시키기 위하여, 신체 일부에 착용이 가능한 웨어러블 전자 장치(wearable electronic device)로 점차 발전하고 있다.

웨어러블 전자 장치는 안경과 같이, 머리에 착용 가능한 헤드 마운트 디스플레이(head mounted display(HMD), 안경형 웨어러블 장치) 장치를 포함할 수 있다. 예를 들어, 웨어러블 전자 장치는 HMD 장치이면서, 카메라를 이용하여 실제 환경을 촬영하고, 촬영된 영상을 가상의 이미지에 겹치는 형태로 표시하는 VST(video see-through) 장치를 포함할 수 있다. 예를 들어, VST 장치는 사용자의 머리에 착용되며, 착용 시, 사용자의 눈 위치에 대응하여 디스플레이가 배치되는 형태일 수 있다.

사용자의 머리에 착용되는 HMD 장치는 사용자의 시야를 적어도 부분적으로 가리게 되고, 사용자가 주변 환경을 정확하게 인지하기 어려울 수 있다. 예를 들어, HMD 장치 중 하나에 해당하는 VST 장치는 사용자의 눈으로 실제 주변 환경을 확인하는 것이 아니라, 카메라를 통해 촬영된 영상을 기반으로, 사용자가 실제 주변 환경을 확인할 수 있다. 이로 인해, 사용자는 실제 시야 범위보다 상대적으로 좁은 범위 내에서 주변 환경을 확인하게 된다. 사용자는 실제 시야 범위보다 좁은 범위의 주변 환경을 확인하게 되고, 사용자가 이동 시, 주변에 배치된 오브젝트(예: 사물, 장애물)에 충돌할 수 있다.

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

다양한 실시예에 따르면, 전자 장치는 복수 개의 거리 센서들, 관성 센서, 카메라 모듈, 디스플레이 모듈, 메모리, 및 복수 개의 거리 센서들, 관성 센서, 카메라 모듈, 디스플레이 모듈 및 메모리에 작동적으로 연결된 프로세서를 포함할 수 있다. 프로세서는 관성 센서를 사용하여 전자 장치가 머리에 착용된 사용자의 보행 여부를 확인할 수 있다. 프로세서는 사용자가 보행하는 것에 응답하여, 관성 센서를 사용하여 사용자의 머리 회전 량을 검출할 수 있다. 프로세서는 머리 회전 량에 기반한 머리 회전 조건을 만족하는 것에 기반하여, 카메라 모듈을 통해 다수 개의 이미지를 획득할 수 있다. 프로세서는 획득된 다수 개의 이미지를 기반으로 사용자의 이동 방향 및 사용자의 응시 방향 간의 각도를 측정할 수 있다. 프로세서는 측정된 각도가 임계값을 초과하는 경우, 복수 개의 거리 센서들 중에서, 이동 방향에 대응되는 적어도 하나의 제 1 거리 센서를 활성화할 수 있다.

다양한 실시예에 따른 전자 장치에서 거리 센서를 활성화하는 방법에 있어서, 관성 센서를 사용하여 사용하여 전자 장치가 머리에 착용된 사용자의 보행 여부를 확인할 수 있다. 일 실시예에 따른 방법은 사용자가 보행하는 것에 응답하여, 관성 센서를 사용하여 사용자의 머리 회전 량을 검출할 수 있다. 일 실시예에 따른 방법은 머리 회전 량에 기반한 머리 회전 조건을 만족하는 것에 기반하여, 카메라 모듈을 통해 다수 개의 이미지를 획득할 수 있다. 일 실시예에 따른 방법은 획득된 다수 개의 이미지를 기반으로 사용자의 이동 방향 및 사용자의 응시 방향 간의 각도를 측정할 수 있다. 일 실시예에 따른 방법은 측정된 각도가 임계값을 초과하는 경우, 복수 개의 거리 센서들 중에서, 이동 방향에 대응되는 적어도 하나의 제 1 거리 센서를 활성화하는 동작을 포함할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예들은 전자 장치(예: 사용자의 머리에 착용된 VST 장치)에 복수 개의 거리 센서(예: 거리 감지 센서)가 배치되고, 사용자가 이동하는 상황에 응답하여, 이동 방향에 대응되는 적어도 하나의 거리 센서를 활성화할 수 있고, 상기 활성화된 거리 센서를 기반으로, 사용자가 이동하는 방향에 배치된 오브젝트(예: 사물, 장애물)와의 충돌 발생을 미리 예측할 수 있다. 전자 장치는 적어도 하나의 거리 센서를 활성화하여 충돌 예측의 정확도를 증대시킬 수 있다. 전자 장치는 상대적으로 충돌 가능성이 낮은 적어도 하나의 거리 센서를 비활성화하거나, 저전력 모드로 구동할 수 있고, 거리 센서의 구동에 따른 전력 소모를 줄일 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 전자 장치는 사용자의 보행 속도 및 주변의 조도 정보를 확인할 수 있고, 확인된 보행 속도 및 조도 정보를 기반으로, 충돌 예측에 따른 임계값(예: 거리 임계값)을 적응적으로 조정할 수 있다. 전자 장치는 오브젝트와의 충돌을 예측함에 있어서, 정확도가 강화될 수 있다. 전자 장치는 충돌 예측에 따른 알림 정보를 다양한 방식으로 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.

도면의 설명과 관련하여, 동일 또는 유사한 구성 요소에 대해서는 동일 또는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.
도 1은 본 개시의 일 실시예들에 따른 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블록도이다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 전자 장치의 일예를 도시한 도면이다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 전자 장치의 블록도이다.
도 4a는 본 개시의 일 실시예에 따른 전자 장치를 착용한 사용자가 보행 중인 상황에서, 상기 전자 장치에 배치된 적어도 하나의 거리 센서를 활성화 및 비활성화하는 방법을 도시한 흐름도이다.
도 4b는 본 개시의 일 실시예에 따른 사용자의 보행 속도 및 주변 밝기 정보를 기반으로 거리 센서에 대한 임계값을 조정하는 방법을 도시한 흐름도이다.
도 5a는 본 개시의 일 실시예에 따른 사용자의 이동 방향과 사용자의 응시 방향이 일치하는 상황을 도시한 예시도이다.
도 5b는 본 개시의 일 실시예에 따른 사용자의 이동 방향과 사용자의 응시 방향이 일치하지 않는 상황을 도시한 예시도이다.
도 6a는 본 개시의 일 실시예에 따른 관성 센서를 사용하여 측정된 로 데이터(raw data)에 따른 제 1 그래프 및 상기 로데이터를 기반으로 추출된 보행 신호에 따른 제 2 그래프를 도시한다.
도 6b는 본 개시의 일 실시예에 따른 관성 센서를 사용하여 측정된 로 데이터(raw data)에 따른 제 3 그래프 및 상기 로 데이터를 기반으로 추출된 머리 회전량에 따른 제 4 그래프를 도시한다.
도 7a는 본 개시의 일 실시예에 따른 이동 방향 및 응시 방향을 기반으로 디스플레이 모듈을 통해 표시되는 여러 영상들을 도시한다.
도 7b는 본 개시의 일 실시예에 따른 이동 방향 및 응시 방향 간의 차이 각도를 측정하는 방법을 도시한 예시도이다.
도 8a는 본 개시의 일 실시예에 따른 충돌 예측 시, 사용자에게 알림을 제공하는 제 1 예시도이다.
도 8b는 본 개시의 일 실시예에 따른 충돌 예측 시, 사용자에게 알림을 제공하는 제 2 예시도이다.
도 9a는 본 개시의 일 실시예에 따른 사용자의 이동 방향과 응시 방향 간의 차이 각도가 임계값을 초과하는 경우, 적어도 하나의 거리 센서가 활성화되는 제 1 예시도이다.
도 9b는 본 개시의 일 실시예에 따른 사용자의 이동 방향과 응시 방향 간의 차이 각도가 임계값을 초과하는 경우, 적어도 하나의 거리 센서가 활성화되는 제 2 예시도이다.

도 1은, 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)의 블록도이다. 도 1을 참조하면, 네트워크 환경(100)에서 전자 장치(101)는 제 1 네트워크(198)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(102)와 통신하거나, 또는 제 2 네트워크(199)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(104) 또는 서버(108)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. 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, 인공지능이 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. 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, 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. 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 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. 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, 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 실시예에 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. 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 제 2 네트워크(199) 내에 포함될 수 있다. 전자 장치(101)는 5G 통신 기술 및 IoT 관련 기술을 기반으로 지능형 서비스(예: 스마트 홈, 스마트 시티, 스마트 카, 또는 헬스 케어)에 적용될 수 있다.

도 2는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 일예를 도시한 도면이다.

도 2를 참조하면, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))가 헤드 마운트 디스플레이(head mounted display(HMD), 안경형 웨어러블 장치) 장치 중 하나에 해당하는 VST(video see-through) 장치인 경우, 전자 장치(101)는 사용자의 머리에 착용될 수 있고, 사용자의 눈 위치에 대응하여, 전자 장치(101)의 디스플레이 모듈(예: 도 1의 디스플레이 모듈(160))이 배치될 수 있다. 전자 장치(101)는 카메라(예: 도 1의 카메라 모듈(180))를 사용하여 촬영된 영상을 디스플레이 모듈(160)을 통해 표시할 수 있다. 카메라(180)는 사용자의 시선 방향과 실질적으로 동일한 방향을 향하도록 배치될 수 있다. 예를 들어, 사용자가 전자 장치(101)를 착용하는 경우, 사용자는 눈으로 실제 주변 환경을 확인하는 것이 아니라, 디스플레이 모듈(160)을 통해 표시된 영상(예: 카메라(180)를 사용하여 촬영된 영상)을 기반으로, 실제 주변 환경을 확인할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 카메라(180)를 사용하여 촬영된 영상의 범위는 상대적으로 사용자의 실제 시야에 따른 범위보다 좁은 범위일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 디스플레이 모듈(160)을 통해 영상을 표시하면서, 추가적으로 적어도 하나의 거리 센서(211, 212, 213, 214, 215)를 활성화하여 주변에 배치된 오브젝트와의 충돌 발생을 예측할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 적어도 하나의 거리 센서(211, 212, 213, 214, 215)를 사용하여, 오브젝트와의 거리를 확인할 수 있고, 상기 오브젝트와의 거리에 따른 충돌 발생을 예측할 수 있다.

도 2를 참조하면, 전자 장치(101)의 정면 방향(예: +y 방향, 사용자의 시선 방향)에 대응하여 하나의 카메라(180)가 배치된 것으로 도시되었으나, 카메라(180)의 개수에 한정되지는 않는다. 카메라(180)는 좌안에 대응되는 좌안 카메라 및 우안에 대응되는 우안 카메라를 포함할 수 있다. 카메라(180)는 사용자의 시선 방향과 실질적으로 동일한 방향을 향하도록 배치될 수 있고, 전자 장치(101)의 정면 방향에 대한 주변 환경을 촬영할 수 있다. 전자 장치(101)는 주변의 조도 정보(예: 밝기 정보)를 획득하기 위한 조도 센서(223)를 포함할 수 있다. 전자 장치(101)는 사용자의 머리 움직임(예: 전자 장치(101)의 상태, 포지션(position), 위치, 로케이션(location))을 감지하기 위한 관성 센서(221, 222)(예: 가속도 센서, 자이로 센서)를 포함할 수 있다. 관성 센서(221, 222)는 전자 장치(101)의 우측 전방(예: -x 방향)에 배치된 제 1 관성 센서(221) 및 전자 장치(101)의 좌측 전방(예: +x 방향)에 배치된 제 2 관성 센서(222)를 포함할 수 있다.

도 2를 참조하면, 전자 장치(101)는 주변 환경에 배치된 오브젝트(예: 장애물)와의 거리를 확인하기 위한 복수 개의 거리 센서들(211, 212, 213, 214, 215)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 거리 센서는 전자 장치(101)의 정면 방향(예: +y 방향)에 대응하여 배치된 제 1 거리 센서(211), 전자 장치(101)의 우측 방향(예: -x 방향)에 대응하여 배치된 제 2 거리 센서(220)(212, 213) 및 전자 장치(101)의 좌측 방향(예: +x 방향)에 대응하여 배치된 제 3 거리 센서(230)(214, 215)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제 1 거리 센서(211), 제 2 거리 센서(220) 및/또는 제 3 거리 센서(230)는 복수 개로 구성될 수도 있다.

일 실시예에 따르면, 거리 센서(211, 220, 230)는 적어도 하나의 오브젝트와의 거리를 측정할 수 있고, 적외선 센서, 초음파 센서 및/또는 라이다(LiDAR) 센서 중 적어도 하나의 센서를 포함할 수 있다. 거리 센서는 적외선 센서, 초음파 센서 및/또는 라이다 센서 중 적어도 하나를 기반으로 구현될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 거리 센서(211, 220, 230)를 사용하여 주변에 배치된 오브젝트와의 거리를 측정할 수 있고, 상기 거리가 변동되는 상황에 응답하여, 상기 오브젝트와의 충돌 발생을 예측할 수 있다. 예를 들어, 오브젝트와의 거리에 대한 거리 임계값이 설정된 상태에서, 사용자의 머리에 착용된 전자 장치(101)와 오브젝트와의 거리가 상기 거리 임계값 이하로 확인되는 경우, 전자 장치(101)는 오브젝트와의 충돌을 예측하는 알림 정보를 생성할 수 있다. 전자 장치(101)는 사용자에게 알림 정보를 다양한 방식(예: 시각적 효과, 청각적 효과, 촉각적 효과)으로 제공할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 사용자의 머리에 착용된 전자 장치(101)는 관성 센서(221, 222)를 사용하여 사용자의 이동 방향(예: 보행 방향, 보행 중인 방향)을 확인할 수 있고, 관성 센서(221, 222) 및 이미지 센서(예: 카메라 모듈(180))를 사용하여 사용자의 시선 방향을 확인할 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 이동 방향과 상기 시선 방향이 서로 일치하는 않는 상황에 응답하여, 거리 센서(211, 220, 230)를 활성화하거나, 또는 비활성화할 수 있다. 예를 들어, 이동 방향에 대응하여 배치된 적어도 하나의 제 1 거리 센서는 활성화될 수 있고, 이동 방향과 반대 방향에 대응하여 배치된 적어도 하나의 제 2 거리 센서는 비활성화될 수 있다.

예를 들어, 사용자가 제 1 방향(예: +y 방향, 전자 장치(101)를 기준으로 정면 방향)으로 보행하면서, 제 2 방향(예: -x 방향, 전자 장치(101)을 기준으로 우측 방향)을 응시하는 경우, 전자 장치(101)는 제 1 방향(예: +y 방향)에 대응하여 배치된 거리 센서(예: 제 3 거리 센서(230), 전자 장치(101)를 머리에 착용한 사용자가 제 2 방향으로 머리를 회전한 상태인 경우 전자 장치(101)를 기준으로 좌측에 배치된 거리 센서, 제 3-1 거리 센서(214), 제 3-2 거리 센서(215))를 활성화할 수 있다. 전자 장치(101)는 사용자가 이동하는 방향(예: 제 1 방향)을 기반으로, 주변에 배치된 오브젝트와의 충돌 여부를 예측하도록, 제 3 거리 센서(230)를 활성화시킬 수 있다. 추가적으로, 사용자가 제 2 방향(예: -x 방향)을 응시하는 상황에서, 전자 장치(101)는 사용자가 이동하는 방향(예: 제 1 방향)과 반대되는 방향(예: -y 방향)에 대응하여 배치된 거리 센서(예: 제 2 거리 센서(220), 전자 장치(101)를 기준으로 우측에 배치된 거리 센서, 제 2-1 거리 센서(212), 제 2-2 거리 센서(213))를 비활성화시킬 수 있다.

다른 예를 들어, 사용자가 제 1 방향(예: +y 방향, 전자 장치(101)를 기준으로 정면 방향)으로 보행하면서, 제 3 방향(예: +x 방향, 전자 장치(101)를 기준으로 좌측 방향)을 응시하는 경우, 전자 장치(101)는 제 1 방향(예: +y 방향)에 대응하여 배치된 거리 센서(예: 제 2 거리 센서(220), 전자 장치(101)를 머리에 착용한 사용자가 제 3 방향으로 머리를 회전한 상태인 경우 전자 장치(101)를 기준으로 우측에 배치된 거리 센서, 제 2-1 거리 센서(212), 제 2-2 거리 센서(213))를 활성화할 수 있다. 전자 장치(101)는 사용자가 이동하는 방향(예: 제 1 방향)을 기반으로, 주변에 배치된 오브젝트와의 충돌 여부를 예측하도록, 제 2 거리 센서(220)를 활성화시킬 수 있다. 추가적으로, 사용자가 제 3 방향(예: +x 방향)을 응시하는 상황에서, 전자 장치(101)는 사용자가 이동하는 방향(예: 제 1 방향)과 반대되는 방향(예: -y 방향)에 대응하여 배치된 거리 센서(예: 제 3 거리 센서(230), 전자 장치(101)를 기준으로 좌측에 배치된 거리 센서, 제 3-1 거리 센서(214), 제 3-2 거리 센서(215))를 비활성화시킬 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 사용자가 특정 방향을 응시하면서 이동하는 상황에 응답하여, 이동 방향(예: 상대적으로 충돌 가능성이 높은 방향)에 대응하여 배치된, 적어도 하나의 거리 센서를 활성화시킬 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 이동 방향을 따라 배치된 오브젝트와의 충돌 예측의 정확도를 강화시킬 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 사용자가 특정 방향을 응시하면서 이동하는 상황에 응답하여, 이동 방향과 반대 방향(예: 상대적으로 충돌 가능성이 낮은 방향)에 대응하여 배치된, 적어도 하나의 거리 센서를 비활성화시킬 수 있다. 전자 장치(101)는 적어도 하나의 거리 센서를 비활성화시킴으로써, 상기 거리 센서의 구동에 따른 전력 소모를 줄일 수 있다.

도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 전자 장치의 블록도이다.

도 3의 전자 장치(101)는 도 1의 전자 장치(101)와 적어도 일부 유사하거나, 전자 장치의 다른 실시예들을 더 포함할 수 있다.

도 3을 참조하면, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))는 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120)), 메모리(예: 도 1의 메모리(130)), 디스플레이 모듈(예: 도 1의 디스플레이 모듈(160)), 센서 모듈(예: 도 1의 센서 모듈(176)), 카메라 모듈(예: 도 1의 카메라 모듈(180)), 및/또는 통신 모듈(예: 도 1의 통신 모듈(190))을 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 센서 모듈(176)은 사용자가 보행 중인지 여부를 판단하기 위한 관성 센서(310) 및 주변에 배치된 오브젝트(예: 장애물)와의 거리를 측정하기 위한 거리 센서(320)를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 촬영된 영상을 변환하여 이미지로 표시하기 위한 이미지 센서(330)를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 헤드 마운트 디스플레이(HMD) 장치 중 하나에 해당하는 VST(video see-through) 장치를 포함할 수 있다. VST 장치는 사용자의 머리에 착용되는 형태의 전자 장치로, 사용자의 눈 위치에 대응하여 디스플레이 모듈(160)이 배치될 수 있다. VST 장치는 카메라 모듈(180)을 사용하여 주변 환경을 촬영할 수 있고, 촬영된 영상을 디스플레이 모듈(160)을 통해 표시할 수 있다. 예를 들어, VST 장치는 카메라 모듈(180)의 이미지 센서를 기반으로 촬영된 영상을 변환할 수 있고, 디스플레이 모듈(160)을 통해 변환된 영상을 출력할 수 있다. 사용자는 디스플레이 모듈(160)에 표시된 영상을 기반으로 실제 주변 환경을 인식할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)의 카메라 모듈(180)은 사용자의 시선 방향과 실질적으로 동일한 방향으로 배치될 수 있다. 전자 장치(101)는 사용자의 머리에 고정된 상태로 착용되며, 사용자의 머리 움직임을 기반으로 카메라 모듈(180)이 가리키는 방향(예: 카메라 모듈(180)이 촬영하는 방향, 사용자의 응시 방향)이 변경될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 카메라 모듈(180)를 통해 촬영된 영상의 범위(예: 렌즈의 화각)는 상대적으로 사용자의 실제 시야에 따른 범위보다 좁은 범위일 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 디스플레이 모듈(160)을 통해 영상을 표시하면서, 관성 센서(310)를 사용하여 사용자의 보행 여부 및 머리 움직임을 확인할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 사용자가 특정 방향을 따라 보행 중인지 여부, 및 사용자의 머리가 설정된 시간 동안 특정 방향을 따라 고정되어 있는지 여부를 확인할 수 있다. 전자 장치(101)는 확인된 보행 상태 및 머리 움직임을 기반으로, 적어도 하나의 거리 센서(320)를 활성화하거나, 또는 비활성화할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 이동 방향(예: 보행 방향)과 사용자가 바라보는 시선 방향(예: 응시 방향) 간의 각도가 설정된 임계값을 초과하는 경우, 전자 장치(101)는 이동 방향에 대응하여 배치된 제 1 거리 센서를 활성화할 수 있고, 상기 이동 방향과 반대되는 방항에 대응하여 배치된 제 2 거리 센서를 비활성화할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 상대적으로 충돌 가능성이 높은 방향(예: 사용자의 보행 중인 방향, 사용자가 이동하는 방향)에 대응하여 배치된 제 1 거리 센서를 활성화하여, 충돌 예측의 정확도를 증가시킬 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 상대적으로 충돌 가능성이 낮은 방향(예: 사용자의 이동 방향의 반대 방향, 사용자가 보행 중인 방향의 반대 방향)에 대응하여 배치된 제 2 거리 센서를 비활성화하여, 전자 장치(101)의 전력 소모를 줄일 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)의 프로세서(120)는 메모리(130)에 저장된 프로그램(예: 도 1의 프로그램(140))을 실행하여, 적어도 하나의 다른 구성 요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)를 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 프로세서(120)는 카메라 모듈(180)을 사용하여 주변 영상을 촬영할 수 있고, 이미지 센서(330)를 기반으로 촬영된 영상을 변환할 수 있다. 프로세서(120)는 변환된 영상을 디스플레이 모듈(160)을 통해 표시함으로써, 사용자에게 상기 영상을 제공할 수 있다. 프로세서(120)는 센서 모듈(176)의 관성 센서(310)를 사용하여 사용자의 보행 여부 및 사용자의 머리 회전량을 확인할 수 있다. 프로세서(120)는 카메라 모듈(180)을 통해 촬영된 복수 개의 이미지를 기반으로 사용자의 이동 방향 및 사용자의 시선 방향을 확인할 수 있다. 프로세서(120)는 이동 방향 및 시선 방향 간의 차이 각도를 측정할 수 있고, 측정된 차이 각도가 설정된 임계값을 초과하는 것에 응답하여, 적어도 하나의 거리 센서(320)를 활성화하거나, 또는 비활성화할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 메모리(130)는 전자 장치(101)에서 외부 오브젝트(예: 장애물)에 대한 충돌을 예측하고, 충돌을 방지하기 위한 알림을 사용자에게 제공함에 있어서, 관련된 데이터들을 저장할 수 있다. 예를 들어, 메모리(130)는 사용자의 보행과 관련된 데이터, 사용자의 머리 회전량과 관련된 데이터, 사용자의 이동 방향과 관련된 데이터, 사용자의 응시 방향과 관련된 데이터, 및/또는 오브젝트와의 거리와 관련된 데이터 중 적어도 하나의 데이터를 저장할 수 있다.

예를 들어, 관성 센서(310)(예: 자이로 센서, 가속도 센서)에 기반한, 보행과 관련된 데이터가 메모리(130)에 저장된 상태에서, 프로세서(120)는 설정된 시간 동안 관성 센서(310)를 사용하여, 전자 장치(101)의 움직임(예: 사용자의 움직임)과 관련된 데이터를 측정할 수 있다. 프로세서(120)는 측정된 데이터와, 메모리(130)에 저장된 보행과 관련된 데이터를 비교하여, 사용자가 보행 중인지 여부를 확인할 수 있다.

예를 들어, 관성 센서(310)(예: 자이로 센서, 가속도 센서)에 기반한, 머리 회전량과 관련된 데이터가 메모리(130)에 저장된 상태에서, 프로세서(120)는 설정된 시간 동안 관성 센서(310)를 사용하여, 전자 장치(101)의 움직임(예: 사용자의 머리 움직임)과 관련된 데이터를 측정할 수 있다. 프로세서(120)는 측정된 데이터와, 메모리(130)에 저장된 머리 회전량과 관련된 데이터를 비교하여, 사용자의 머리 움직임이 지정된 시간 동안, 고정된 상태인지 여부를 확인할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 머리 움직임이 고정이라는 것은 사용자가 일정 방향을 응시하고 있는 상태를 포함할 수 있다.

예를 들어, 이미지 센서(330)에 기반한, 이동 방향 및 응시 방향과 관련된 데이터가 메모리(130)에 저장된 상태에서, 프로세서(120)는 카메라 모듈(180)을 사용하여 복수 개의 이미지들을 획득할 수 있고, 상기 획득된 복수 개의 이미지들을 기반으로 사용자의 이동 방향 및 사용자의 응시 방향을 확인할 수 있다. 프로세서(120)는 메모리(130)에 저장된 데이터와, 복수 개의 이미지들을 기반으로 추출된 데이터를 비교 및 분석하여, 사용자의 이동 방향 및 응시 방향을 판단할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 사용자의 이동 방향 및 응시 방향 간의 각도를 측정할 수 있고, 상기 측정된 각도가 임계값을 초과하는 것에 응답하여, 적어도 하나의 거리 센서를 활성화하거나, 또는 비활성화할 수 있다.

예를 들어, 거리 센서(320)에 기반한, 오브젝트와의 거리와 관련된 데이터가 메모리(130)에 저장된 상태에서, 프로세서(120)는 거리 센서(320)를 사용하여, 주변 환경에 배치된 오브젝트와의 이격된 거리를 측정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 측정된 거리가 설정된 임계값 이하인 경우, 오브젝트와 충돌 가능성이 있다고 판단하고, 충돌 위험을 알려주는 알림 신호를 생성할 수 있다. 프로세서(120)는 디스플레이 모듈(160)을 통해 알림 신호를 시각적으로 표시하거나, 햅틱 모듈(예: 도 1의 햅틱 모듈(179))을 통해 알림 신호를 촉각적으로 제공하거나, 및/또는 오디오 모듈(예: 도 1의 오디오 모듈(170))을 통해 알림 신호를 청각적으로 제공(예: 오디오 신호를 출력)할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 메모리(130)에는 오브젝트와의 이격된 거리 데이터, 설정된 임계값, 및/또는 알림 신호와 관련된 설정 정보(예: 시각적 효과, 청각적 효과, 촉각적 효과)가 저장될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 디스플레이 모듈(160)은 전자 장치(101)가 사용자의 머리에 착용되는 상황에서 사용자의 눈 위치에 대응하여 배치될 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)가 착용될 때, 디스플레이 모듈(160)은 안경과 같이, 사용자의 눈 위치에 인접하게 배치되는 형태로 구현될 수 있다. 프로세서(120)는 카메라 모듈(180)을 사용하여 외부의 주변 환경을 촬영할 수 있고, 디스플레이 모듈(160)을 통해 촬영된 영상을 표시할 수 있다. 촬영된 영상은 카메라 모듈(180)의 화각을 기반으로 촬영될 수 있다. 사용자는 디스플레이 모듈(160)을 통해 표시된 영상을 통해, 주변 환경(예: 주변에 배치된 오브젝트 및 장애물)을 확인할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 카메라 모듈(180)의 화각을 벗어나는 영역에 배치된 오브젝트를 감지하기 위해, 상기 화각을 벗어나는 영역의 오브젝트를 감지하는 적어도 하나의 거리 센서(320)를 활성화할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 사용자가 전자 장치(101)를 머리에 착용하는 상황에서, 사용자의 시선 방향과 실질적으로 동일한 방향을 향하도록 배치될 수 있다. 예를 들어, 카메라 모듈(180)은 사용자가 실제로 보는 주변 환경과 유사하도록, 영상을 촬영할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 카메라 모듈(180)을 사용하여 촬영된 영상의 범위(예: 화각)는 상대적으로 사용자의 실제 시야에 따른 범위보다 좁은 범위일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 사용자의 좌안에 대응되는 제 1 카메라 및 사용자의 우안에 대응되는 제 2 카메라로 구성될 수 있으며, 카메라의 개수에 한정되지는 않는다.

일 실시예에 따르면, 센서 모듈(176)은 사용자의 머리 움직임(예: 전자 장치(101)의 상태, 방향, 포지션(position), 위치, 로케이션(location))을 감지하거나, 또는 사용자의 보행 여부를 판단하기 위한 관성 센서(310)(예: 가속도 센서, 자이로 센서)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 관성 센서(310)를 사용하여, 사용자가 특정 방향을 응시하고 있는지, 또는, 사용자가 보행 중인지 여부를 판단할 수 있다. 프로세서(120)는 관성 센서(310)에 포함된 가속도 센서를 사용하여, 사용자가 일정한 속도로 보행 중인지 여부를 확인할 수 있다. 프로세서(120)는 관성 센서(310)에 포함된 자이로 센서를 사용하여, 사용자가 일정 방향을 응시하면서(머리의 회전 없이) 보행 중인지 여부를 확인할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 센서 모듈(176)은 주변에 배치된 오브젝트와의 이격된 거리를 측정하기 위한 거리 센서(320)를 포함할 수 있다. 거리 센서(320)는 적외선 센서, 초음파 센서 및/또는 라이다(LiDAR) 센서 중 적어도 하나의 센서를 기반으로 구현될 수 있다. 거리 센서(320)는 특정 방향을 향하는 지향성 센서를 포함하고, 특정 방향에 배치된 오브젝트(예: 장애물)와의 이격된 거리를 측정할 수 있다. 예를 들어, 안경형 웨어러블 장치인 전자 장치(101)(예: 도 2의 전자 장치(101))는 사용자의 시선 방향과 실질적으로 동일한 방향에 해당하는 정면 방향(예: 도 2의 +y 방향)에 대응하여 배치된 제 1 거리 센서(예: 도 2의 제 1 거리 센서(211)), 전자 장치(101)의 우측 방향(예: 도 2의 -x 방향)에 대응하여 배치된 제 2 거리 센서(예: 도 2의 제 2 거리 센서(220)) 및 전자 장치(101)의 좌측 방향(예: 도 2의 +x 방향)에 대응하여 배치된 제 3 거리 센서(예: 도 2의 제 3 거리 센서(230))를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면 전자 장치(101)는 복수 개의 거리 센서(320)가 배치될 수 있고, 거리 센서(320)의 개수에 한정되지는 않는다.

일 실시예에 따르면, 통신 모듈(190)은, 예를 들어, 전자 장치(101)(예: 안경형 웨어러블 장치)와 외부 전자 장치(예: 서버(server), 스마트폰, PC(personal computer), PDA(personal digital assistant), 및/또는 액세스 포인트(access point))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 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서(communication processor)를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 사용자의 보행 상태(예: 보행 중인지, 또는 정지 중인지) 및 머리 회전량(예: 사용자의 응시 방향이 고정되어 있는지)을 기반으로, 이미지 센서(330)를 사용하여 복수 개의 이미지들을 획득할 수 있고, 획득된 복수 개의 이미지들을 기반으로 사용자의 이동 방향 및 사용자의 응시 방향(예: 사용자가 바라보는 시선 방향) 간의 각도를 측정할 수 있다. 측정된 각도가 설정된 임계값을 초과하는 경우, 전자 장치(101)는 이동 방향에 대응하여 배치된 제 1 거리 센서를 활성화할 수 있고, 상기 이동 방향과 반대되는 방항에 대응하여 배치된 제 2 거리 센서를 비활성화할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 이동 방향이 아닌, 다른 방향을 응시하면서 보행 중인 경우, 전자 장치(101)는 이동 방향을 따라 배치된 오브젝트를 감지하기 위하여, 상기 이동 방향에 대응하여 배치된 제 1 거리 센서를 활성화할 수 있다. 전자 장치(101)는 제 1 거리 센서를 기반으로, 상대적으로 충돌 가능성이 높은, 이동 방향을 따라 배치된 오브젝트를 감지할 수 있다. 다른 예를 들어, 사용자의 이동 방향과 반대 방향에 위치한 오브젝트의 경우 상대적으로 충돌 가능성이 낮으므로, 전자 장치(101)는 상기 이동 방향과 반대 방향에 대응하여 배치된 제 2 거리 센서를 비활성화할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))는 복수 개의 거리 센서들(예: 도 2의 제 1 거리 센서(211), 제 2 거리 센서(220), 제 3 거리 센서(230), 도 3의 거리 센서(320)), 관성 센서(예: 도 3의 관성 센서(310)), 카메라 모듈(예: 도 1의 카메라 모듈(180)), 디스플레이 모듈(예: 도 1의 디스플레이 모듈(160)), 메모리(예: 도 1의 메모리(130)), 및 복수 개의 거리 센서들(320), 관성 센서(310), 카메라 모듈(180), 디스플레이 모듈(160) 및 메모리(130)에 작동적으로 연결된 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))를 포함할 수 있다. 프로세서(120)는 관성 센서(310)를 사용하여 전자 장치(101)가 머리에 착용된 사용자의 보행 여부를 확인할 수 있다. 프로세서(120)는 사용자가 보행하는 것에 응답하여, 관성 센서(310)를 사용하여 사용자의 머리 회전 량을 검출할 수 있다. 프로세서(120)는 머리 회전 량에 기반한 머리 회전 조건을 만족하는 것에 기반하여, 카메라 모듈(180)을 통해 다수 개의 이미지를 획득할 수 있다. 프로세서(120)는 획득된 다수 개의 이미지를 기반으로 사용자의 이동 방향 및 사용자의 응시 방향 간의 각도를 측정할 수 있다. 프로세서(120)는 측정된 각도가 임계값을 초과하는 경우, 복수 개의 거리 센서들(320) 중에서, 이동 방향에 대응되는 적어도 하나의 제 1 거리 센서를 활성화할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 사용자의 머리에 착용되는 HMD(head mounted display) 장치를 포함할 수 있고, 디스플레이 모듈(160)은 사용자의 눈 위치에 대응하여 배치될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 사용자의 응시 방향과 실질적으로 동일한 방향을 따라, 카메라 모듈(180)을 통해 영상을 촬영할 수 있다. 프로세서(120)는 카메라 모듈(180)의 이미지 센서(예: 도 3의 이미지 센서(330))를 사용하여 촬영된 영상을 변환할 수 있다. 프로세서(120)는 디스플레이 모듈(160)을 통해 변환된 영상을 표시할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 복수 개의 거리 센서들(320)은 외부 환경에 배치된 오브젝트와의 거리를 측정할 수 있고, 적외선 센서, 초음파 센서 및 라이다(lidar) 센서 중에서 적어도 하나의 센서를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 측정된 각도가 임계값을 초과하는 경우, 복수 개의 거리 센서들(320) 중에서, 이동 방향의 반대 방향에 대응되는 적어도 하나의 제 2 거리 센서를 비활성화하거나, 또는 저전력 모드로 구동할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 획득된 다수 개의 이미지는 일정 픽셀 간격에 따라 복수 개의 블록으로 분할되고, 복수 개의 블록을 기반으로 추출된 벡터 정보를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 다수 개의 이미지에 대응되는 벡터 정보를 기반으로 이동 방향 및 응시 방향을 확인할 수 있다. 프로세서(120)는 이동 방향 및 응시 방향 사이에 형성된 각도를 측정할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 활성화된 적어도 하나의 제 1 거리 센서를 사용하여, 이동 방향을 따라 배치된 오브젝트와의 거리를 확인할 수 있다. 프로세서(120)는 확인된 거리가 거리 임계값 이하인 경우 알림 정보를 생성할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 조도 센서를 더 포함할 수 있다. 프로세서(120)는 관성 센서(310)를 사용하여, 사용자의 보행 속도를 측정할 수 있다. 프로세서(120)는 조도 센서를 사용하여, 주변 밝기 정보를 획득할 수 있다. 프로세서(120)는 보행 속도 및 주변 밝기 정보를 기반으로 거리 임계값을 조정할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 알림 정보는 알림 메시지의 표시, 가이드 메시지의 표시, 시각적인 효과, 청각적인 효과, 및 촉각적인 효과 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 사용자가 보행하지 않는 것에 응답하여, 관성 센서(310)를 사용하여 사용자의 머리 회전 량을 검출할 수 있다. 프로세서(120)는 머리 회전 량에 기반한 머리 회전 조건을 만족하는 것에 기반하여, 카메라 모듈(180)을 통해 다수 개의 이미지를 획득할 수 있다. 프로세서(120)는 획득된 다수 개의 이미지를 기반으로 사용자의 응시 방향을 확인할 수 있다. 프로세서(120)는 확인된 응시 방향을 기반으로, 복수 개의 거리 센서들(320) 중에서 적어도 하나의 거리 센서를 활성화할 수 있다.

도 4a는 본 개시의 일 실시예에 따른 전자 장치를 착용한 사용자가 보행 중인 상황에서, 상기 전자 장치에 배치된 적어도 하나의 거리 센서를 활성화 및 비활성화하는 방법을 도시한 흐름도이다.

이하 실시예에서 각 동작들은 순차적으로 수행될 수도 있으나, 반드시 순차적으로 수행되는 것은 아니다. 예를 들어, 각 동작들의 순서가 변경될 수도 있으며, 적어도 두 동작들이 병렬적으로 수행될 수도 있다.

일 실시 예에 따르면, 동작 401 내지 415는 전자 장치(예: 도 3의 전자 장치(101))의 프로세서(예: 도 3의 프로세서(120))에서 수행되는 것으로 이해될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(예: 안경형 웨어러블 장치, 도 3의 전자 장치(101), HMD(head mounted display) 장치 중 하나인 VST(video see-through) 장치)는 사용자의 머리에 착용될 수 있고, 사용자의 눈 위치에 대응하여 디스플레이 모듈(예: 도 3의 디스플레이 모듈(160))이 배치될 수 있다. 전자 장치(101)는 사용자의 시선 방향과 실질적으로 동일한 방향을 기반으로, 주변 환경을 촬영하는 카메라 모듈(예: 도 3의 카메라 모듈(180))을 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 카메라 모듈(180)을 사용하여 촬영된 영상을 디스플레이 모듈(160)을 통해 표시할 수 있다. 전자 장치(101)가 머리에 착용된 사용자는 디스플레이 모듈(160)을 통해 표시된 영상을 기반으로, 시선 방향에 대응되는 주변 환경을 확인할 수 있다.

동작 401에서 전자 장치(101)의 프로세서(예: 도 3의 프로세서(120))는 사용자의 머리에 착용된 전자 장치(101)의 관성 센서(예: 도 3의 관성 센서(310))를 사용하여 사용자의 보행 여부를 확인할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 관성 센서(310)(예: 자이로 센서, 가속도 센서)를 통해 획득된 데이터를 기반으로, 주기적인 신호 패턴(예: 보행 신호)을 확인할 수 있고, 상기 확인된 신호 패턴을 기반으로 사용자가 보행 중인 상황임을 판단할 수 있다.

동작 403에서 프로세서(120)는 사용자가 보행 중인 상황에 응답하여, 사용자의 머리 회전량을 검출할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 관성 센서(310)(예: 자이로 센서, 가속도 센서)를 통해 획득된 데이터를 기반으로, 머리 회전량을 검출할 수 있다. 프로세서(120)는 사용자가 특정 방향을 응시하고 있는 상황인지, 또는, 사용자가 주변을 둘러보고 있는 상황인지 여부를 판별할 수 있다. 예를 들어, 머리 회전량이 설정된 범위값 내에 속한 경우, 사용자가 특정 방향을 응시하는 것으로 인식될 수 있다.

동작 405에서 프로세서(120)는 머리 회전량에 기반한 머리 회전 조건을 충족하는지 여부를 확인할 수 있다. 예를 들어, 머리 회전 조건은 일정 범위 내에서 사용자가 지정된 시간 동안 특정 방향을 응시하는 조건을 포함할 수 있다. 사용자가 특정 방향을 응시하는 경우, 사용자의 머리 회전량은 설정된 범위값(예: 임계값) 이하에 포함될 수 있다. 동작 405에서 프로세서(120)는 검출된 머리 회전량이 설정된 범위값(예: 임계값) 이하인지 여부를 확인할 수 있다. 동작 405에서 머리 회전 조건이 충족한다는 것은, 사용자가 제 1 방향을 따라 이동하는 상황에서, 지정된 시간 동안 제 2 방향을 계속적으로 응시하는 상황일 수 있다.

동작 405에서 머리 회전 조건이 충족되면, 동작 407에서 프로세서(120)는 전자 장치(101)의 이미지 센서(예: 도 3의 이미지 센서(330))를 사용하여 다수 개의 이미지들을 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 획득된 다수 개의 이미지들, 각각에 대해, 일정 픽셀 간격(예: 영역, 크기)에 따라, 분할 동작(예: 세그먼테이션(segmentation))을 수행할 수 있다. 다수 개의 이미지들, 각각은 일정 픽셀 간격(예: 영역, 크기)을 기반으로 분할된 다수 개의 블록(block)들을 포함할 수 있다. 프로세서(120)는 분할된 다수 개의 이미지들을 기반으로, 블록 정합(block matching) 방식 또는, 광 흐름(optical flow) 방식을 이용하여, 다수 개의 이미지들에 대한 벡터 정보(예: 움직임 관련 벡터 정보)를 추출할 수 있다. 동작 405에서의 머리 회전 조건이 충족되는 상황에 응답하여, 프로세서(120)는 벡터 정보가 포함된 다수 개의 이미지들을 획득할 수 있다.

한편, 동작 405에서 머리 회전 조건이 충족되지 않는다면, 프로세서(120)는 동작 403에서 지정된 시점에 반복하여 사용자의 머리 회전량을 검출할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 복수의 시점에서 복수의 머리 회전량을 검출할 수 있다. 머리 회전 조건이 충족되지 않는 것은 사용자가 특정 방향을 지정된 시간 동안 응시하는 것이 아니라, 주변 환경을 두리번거리고 있는 상황을 의미할 수 있다.

동작 409에서 프로세서(120)는 획득된 다수 개의 이미지들을 기반으로 사용자의 이동 방향 및 사용자의 응시 방향 간의 각도를 측정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 추출된 벡터 정보에 포함된, 벡터의 크기 및 벡터의 방향 정보를 이용하여, 이동 방향 및 응시 방향을 결정할 수 있고, 이동 방향 및 응시 방향 간의 각도(예: 차이 각도)를 측정할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 이동 방향은 사용자가 이동 방향과 동일한 방향을 응시하는 상황에서, 획득된 제 1 이미지를 기반으로, 제 1 이미지의 중심 점(예: 움직임 벡터가 최소인 블록의 중심 지점)이 가리키면서 지면에 평행한 제 1 방향을 의미할 수 있다. 사용자의 응시 방향은 머리 회전 조건을 충족하는 상황에서 획득된 제 2 이미지를 기반으로, 제 2 이미지의 중심 점(예: 움직임 벡터가 최소인 블록의 중심 지점)이 가리키면서 수평선에 평행한 제 2 방향을 의미할 수 있다. 프로세서(120)는 제 1 방향 및 제 2 방향 간의 각도를 측정할 수 있다.

동작 411에서 프로세서(120)는 측정된 각도가 지정된 임계값을 초과하는지 여부를 확인할 수 있다. 예를 들어, 측정된 각도가 지정된 임계값을 초과하는 상황은 사용자가 이동 방향과 일치하지 않는, 다른 방향을 응시하면서, 이동하는 상황을 포함할 수 있다. 예를 들어, 이동 방향이 전자 장치(101)를 기준으로 정면 방향이라고 할 때, 사용자가 전자 장치(101) 기준의 좌측 방향 또는 전자 장치(101) 기준의 우측 방향을 응시하면서, 정면 방향을 따라 이동 중인 상황일 수 있다. 사용자는 전자 장치(101)의 정면 방향을 따라 배치된 오브젝트를 시각적으로 확인하기 어려울 수 있다. 예를 들어, 카메라 모듈(180)의 화각을 벗어나는 영역에 오브젝트가 배치된 경우, 사용자가 해당 오브젝트를 인지하기 어려울 수 있다. 동작 411에서 측정된 각도가 지정된 임계값을 초과하지 않는다면, 전자 장치(101)는 거리 센서를 추가적으로 활성화하지 않을 수 있다. 예를 들어, 측정된 각도가 지정된 임계값을 초과하지 않는 상황은 사용자가 이동 방향과 실질적으로 동일한 방향을 응시하는 것을 의미할 수 있다.

동작 411에서 측정된 각도가 지정된 임계값을 초과하는 경우, 동작 413에서 프로세서(120)는 사용자의 이동 방향에 기반하여 배치된 제 1 거리 센서를 활성화할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 이동 방향과 다른 방향을 응시하면서 보행 중이므로, 사용자는 이동 방향을 따라 배치된 오브젝트에 대한 인식이 어려울 수 있다. 프로세서(120)는 이동 방향을 따라 배치된 오브젝트를 인식하기 위하여, 상기 이동 방향에 대응하여 배치된 적어도 하나의 거리 센서를 활성화할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 지면을 응시하며 보행하는 경우, 프로세서(120)는 전자 장치(101)의 정면에 배치된 거리 센서(예: 도 2의 제 1 거리 센서(211))를 활성화시킬 수 있다. 이 경우 사용자의 시선이 지면을 향하더라도, 전방에 배치된 오브젝트에 대한 충돌 발생을 방지할 수 있다. 다른 예를 들어, 사용자가 이동 방향(예: 도 2의 +y 방향)의 좌측 방향(예: 도 2의 +x 방향)을 응시하면서 보행하는 경우, 프로세서(120)는 전자 장치(101)의 우측(예: 도 2의 -x 방향)면에 배치된 거리 센서(예: 도 2의 제 2 거리 센서(220))를 활성화시킬 수 있다. 사용자가 이동 방향(예: 도 2의 +y 방향)의 우측 방향(예: 도 2의 -x 방향)을 응시하면서 보행하는 경우, 프로세서(120)는 전자 장치(101)의 좌측(예: 도 2의 +x 방향)면에 배치된 거리 센서(예: 도 2의 제 3 거리 센서(230))를 활성화시킬 수 있다. 다른 예를 들어, 제 2 거리 센서(220)가 복수 개(예: 도 2의 제 2-1 거리 센서(212), 제 2-2 거리 센서(213))로 구성될 수 있고, 제 2 거리 센서(220)를 활성화하는 경우, 프로세서(120)는 동작 409에서 측정된 각도를 기반으로, 제 2-1 거리 센서(212) 및 제 2-2 거리 센서(213) 중 적어도 하나의 거리 센서를 활성화시킬 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 사용자가 확인하기 어려운 영역(예: 사용자의 시야를 벗어나는 영역, 디스플레이 모듈(160)을 통해 표시된 영상의 범위를 벗어나는 영역, 사용자가 응시 방향과 다른 방향으로 이동하는 경우의 이동 방향)에 대응하여 배치된 적어도 하나의 거리 센서를 활성화시킬 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 사용자가 시각적으로 확인하기 어려운 영역을 따라 배치된 오브젝트와의 거리를 감지할 수 있고, 오브젝트와의 충돌 발생을 예측할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 외부 환경에 배치된 오브젝트에 대한 충돌 예측 정확도가 향상될 수 있다.

동작 415에서 프로세서(120)는 이동 방향의 반대 방향에 기반하여 배치된 제 2 거리 센서를 비활성화하거나, 또는, 저전력 모드로 구동할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 사용자의 이동 방향과 반대되는 방향에 대응하여 배치된 적어도 하나의 거리 센서를 비활성화하거나, 또는 저전력 모드로 구동할 수 있다. 이동 방향의 반대 방향에 배치된 오브젝트는 상대적으로 사용자로부터 멀어지게 되므로, (예: 오브젝트와의 충돌 발생 확률이 낮아지므로) 상기 반대 방향에 대응하여 배치된 거리 센서의 경우 비활성화될 수 있다.

예를 들어, 사용자가 이동 방향(예: 도 2의 +y 방향)의 좌측 방향(예: 도 2의 +x 방향)을 응시하면서 보행하는 경우, 프로세서(120)는 전자 장치(101)를 기준으로 좌측면에 배치된 거리 센서(예: 도 2의 제 3 거리 센서(230))를 비활성화시킬 수 있다. 사용자가 좌측 방향을 응시하면서 보행할 때, 전자 장치(101)를 기준으로 좌측면에 배치된 거리 센서(예: 제 3 거리 센서(230))는 이동 방향과 반대 방향에 대응하여 배치된 거리 센서일 수 있다.

다른 예를 들어, 사용자가 이동 방향(예: 도 2의 +y 방향)의 우측 방향(예: 도 2의 -x 방향)을 응시하면서 보행하는 경우, 프로세서(120)는 전자 장치(101)를 기준으로 우측면에 배치된 거리 센서(예: 도 2의 제 2 거리 센서(220))를 비활성화시킬 수 있다. 사용자가 우측 방향을 응시하면서 보행할 때, 전자 장치(10)를 기준으로 우측면에 배치된 거리 센서(예: 제 2 거리 센서(220))는 이동 방향과 반대 방향에 대응하여 배치된 거리 센서일 수 있다.

일 실시예에 따르면, 제 2 거리 센서(220)가 복수 개(예: 도 2의 제 2-1 거리 센서(212), 제 2-2 거리 센서(213))로 구성되고, 제 2 거리 센서(220)를 비활성화하는 경우, 프로세서(120)는 동작 409에서 측정된 각도를 기반으로, 제 2-1 거리 센서(212) 및 제 2-2 거리 센서(213) 중 적어도 하나의 거리 센서를 비활성화시킬 수 있다. 또한, 제 3 거리 센서(230)가 복수 개(예: 도 2의 제 3-1 거리 센서(214), 제 3-2 거리 센서(215))로 구성되고, 제 3 거리 센서(230)를 비활성화하는 경우에도, 프로세서(120)는 동작 409에서 측정된 각도를 기반으로, 제 3-1 거리 센서(214) 및 제 3-2 거리 센서(215) 중 적어도 하나의 거리 센서를 비활성화시킬 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 사용자의 이동 방향(예: 도 2의 +y 방향)과 반대되는 방향(예: 도 2의 ?y 방향, 사용자로부터 멀어지는 방향)에 대응하여 배치된 적어도 하나의 거리 센서를 비활성화시킬 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 이동 방향과 반대 방향의 경우 사용자로부터 멀어지는 방향이므로, 반대 방향에 대응하여 배치된 오브젝트와의 충돌 가능성이 줄어들게 되고, 반대 방향에 대응하여 배치된 적어도 하나의 거리 센서를 비활성화시킬 수 있다. 일 실시예에 따르면, 적어도 하나의 거리 센서가 비활성화됨에 따라, 거리 센서의 구동에 따른 전력 소모가 줄어들 수 있다.

다른 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 사용자가 정지 중인 상태에서, 전자 장치(101)가 착용된 머리의 상태(예: 방향, 포지션(position), 로케이션(location), 각도)를 기반으로, 적어도 하나의 거리 센서를 활성화시킬 수 있다. 전자 장치(101)는 디스플레이 모듈(160)을 통해 표시되지 않는 영역(예: 사용자가 시각적으로 확인이 불가능한 영역)에 대응하여 배치된 적어도 하나의 거리 센서를 활성화시킬 수 있다. 예를 들어, 사용자가 머리를 숙여서 지면을 응시하고 있는 경우, 프로세서(120)는 전자 장치(101)의 정면(예: 도 2의 정면 방향, +y 방향)에 배치된 거리 센서(예: 도 2의 제 1 거리 센서(211))를 활성화시킬 수 있고, 상기 활성화된 거리 센서를 사용하여, 전자 장치(101)의 정면으로부터 전자 장치(101)를 향해 다가오는 오브젝트를 감지할 수 있다. 다른 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 사용자가 시각적으로 확인이 불가능한 영역에 대응하여, 배치된 적어도 하나의 거리 센서를 활성화시킬 수 있다. 다른 실시예에 따르면, 적어도 하나의 거리 센서가 추가적으로 활성화됨에 따라, 충돌 예측의 정확도가 증대될 수 있다.

도 4b는 본 개시의 일 실시예에 따른 사용자의 보행 속도 및 주변 밝기 정보를 기반으로 거리 센서에 대한 임계값을 조정하는 방법을 도시한 흐름도이다.

일 실시 예에 따르면, 동작 431 내지 435는 전자 장치(예: 도 3의 전자 장치(101))의 프로세서(예: 도 3의 프로세서(120))에서 수행되는 것으로 이해될 수 있다

일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 오브젝트와의 충돌 발생을 예측함에 있어서, 임계값(예: 도 3의 거리 센서(320)에 대한 임계값, 오브젝트와의 충돌 발생이 예측되는 기준값, 거리 임계값)을 설정할 수 있다. 전자 장치(101)는 사용자의 보행 속도 및 주변 밝기(예: 조도)를 기반으로 설정된 임계값을 적응적으로 조정할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 보행 속도가 상대적으로 빠를 경우, 오브젝트와의 충돌 발생 예측에 따른 거리 임계값을 증가할 수 있다. 보행 속도가 빠를 경우, 프로세서(120)는 오브젝트와의 충돌 발생이 예측되는 기준값을 증가시킬 수 있고, 상대적으로 보다 멀리 떨어진 오브젝트를 미리 감지함으로써, 충돌 예측의 정확도가 증대될 수 있다. 다른 예를 들어, 주변 밝기(예: 조도)가 상대적으로 어두울 경우, 오브젝트와의 충돌 발생 예측에 따른 거리 임계값을 증가할 수 있다. 주변 밝기가 어두울 경우, 프로세서(120)는 오브젝트와의 충돌 발생이 예측되는 기준값을 증가시킬 수 있고, 상대적으로 어둡게 표시되는 오브젝트를 미리 감지함으로써, 충돌 예측의 정확도가 증대될 수 있다.

도 4b를 참조하면, 동작 431에서 프로세서(120)는 관성 센서(예: 가속도 센서)를 사용하여, 사용자의 보행 속도를 측정할 수 있다. 프로세서(120)는 보행 속도의 변화량을 확인할 수 있고, 상대적으로 보행 속도가 증가하는 경우. 거리 임계값(예: 거리 센서(320)에 대한 임계값, 오브젝트와의 충돌 발생이 예측되는 기준값)을 증가시킬 수 있다. 반대로, 보행 속도가 감소하는 경우, 프로세서(120)는 거리 임계값을 감소시킬 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 사용자의 보행 속도에 대한 변화량을 기반으로 적응적으로 거리 임계값을 조정할 수 있다.

동작 433에서 프로세서(120)는 조도 센서(예: 도 3의 센서 모듈(176)에 포함된 조도 센서, 도 2의 조도 센서(223))를 사용하여, 주변 밝기 정보(예: 밝기값)를 측정할 수 있다. 프로세서(120)는 밝기 정보의 변화량을 확인할 수 있고, 상대적으로 밝기 정보가 감소(예: 주변이 어두워지는 상황)하는 경우, 거리 임계값(예: 거리 센서(320)에 대한 임계값, 오브젝트와의 충돌 발생이 예측되는 기준값)을 증가시킬 수 있다. 반대로, 밝기 정보가 증가(예: 주변이 밝아지는 상황)하는 경우, 프로세서(120)는 거리 임계값을 감소시킬 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 밝기 정보에 대한 변화량을 기반으로 적응적으로 거리 임계값을 조정할 수 있다.

동작 435에서 프로세서(120)는 보행 속도의 변화량 및 밝기 정보의 변화량을 기반으로 거리 임계값을 조정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 보행 속도가 증가하는 상황 및 밝기 정보가 감소하는 상황 중 적어도 하나의 상황에 응답하여, 거리 임계값이 증가하도록, 상기 거리 임계값을 조정할 수 있다. 프로세서(120)는 상대적으로 먼 거리에서 오브젝트와의 충돌 가능성을 예측하게 되고, 대략 몇 초 후에 충돌이 예측되는지에 대한 정확도가 증대될 수 있다. 다른 예를 들어, 프로세서(120)는 보행 속도가 감소하는 상황 및 밝기 정보가 증가하는 상황 중 적어도 하나의 상황에 응답하여, 거리 임계값이 감소하도록, 상기 거리 임계값을 조정할 수 있다. 프로세서(120)는 상대적으로 가까운 거리에서 오브젝트와의 충돌 가능성을 예측하게 되고, 대략 몇 초 후에 충돌이 예측되는지에 대한 정확도가 증대될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 사용자의 보행 속도 및 주변 밝기 정보를 기반으로, 오브젝트와의 이격된 거리를 나타내는 거리 임계값을 적응적으로 조정할 수 있다. 전자 장치(101)는 여러 상황(예: 보행 속도가 빨라지는 상황, 밝은 장소에서 어두운 장소로 이동하는 상황)에서의 거리 임계값을 적응적으로 조정할 수 있고, 오브젝트에 대한 충돌 예측의 정확도가 증대될 수 있다.

도 5a는 본 개시의 일 실시예에 따른 사용자의 이동 방향과 사용자의 응시 방향이 일치하는 상황을 도시한 예시도이다. 도 5b는 본 개시의 일 실시예에 따른 사용자의 이동 방향과 사용자의 응시 방향이 일치하지 않는 상황을 도시한 예시도이다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(예: 안경형 웨어러블 장치, 도 3의 전자 장치(101))는 사용자(501)의 머리에 착용되는 VST(video see-through) 장치를 포함하고, 사용자(501)의 시선에 대응하여 디스플레이 모듈(예: 도 3의 디스플레이 모듈(160))이 배치될 수 있다. 전자 장치(101)는 사용자(501)의 시선 방향과 실질적으로 동일한 방향을 기반으로, 주변 환경을 촬영하는 카메라 모듈(예: 도 3의 카메라 모듈(180))을 포함할 수 있다.

도 5a를 참조하면, 전자 장치(101)는 사용자(501)의 머리에 착용된 상태이며, 사용자(501)의 시선 방향을 따라, 카메라 모듈(180)을 사용하여 영상을 촬영할 수 있다. 예를 들어, 카메라 모듈(180)은 촬영 영역(510)을 기반으로 외부 환경을 촬영할 수 있다. 도 5a는 사용자(501)의 이동 방향(502)과 카메라 모듈(180)의 촬영 영역(510)이 적어도 부분적으로 일치하는 상황을 도시한다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 사용자(501)의 이동 방향(502)에 대응하여, 배치된 적어도 하나의 거리 센서(예: 도 2의 제 1 거리 센서(211), 도 3의 거리 센서(320))를 활성화할 수 있다. 전자 장치(101)는 이동 방향(502)을 기반으로 적어도 하나의 거리 센서(320)(예: 제 1 거리 센서(211))를 활성화시킬 수 있고, 상기 이동 방향(502)을 따라 배치된 오브젝트와의 충돌 발생을 예측할 수 있다.

도 5b를 참조하면, 전자 장치(101)는 사용자(501)의 머리에 착용된 상태이며, 사용자(501)의 시선 방향과 사용자의(501)의 이동 방향(502)이 일치하지 않는 상황에서, 카메라 모듈(180)을 사용하여 영상을 촬영할 수 있다. 예를 들어, 카메라 모듈(180)은 촬영 영역(520)을 기반으로 외부 환경을 촬영할 수 있다. 도 5b는 사용자(501)의 이동 방향(502)과 카메라 모듈(180)의 촬영 영역(520)이 서로 일치하지 않는 상황을 도시한다. 사용자(501)는 제 1 방향(503)을 따라 머리가 움직이고, 사용자의 시선 방향이 변경될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 사용자(501)의 이동 방향(502)에 대응하여, 배치된 적어도 하나의 거리 센서(예: 도 2의 제 3 거리 센서(230), 도 3의 거리 센서(320))를 활성화할 수 있다. 전자 장치(101)는 사용자(501)의 시선 방향 및 사용자(501)의 이동 방향(502)을 기반으로, 상기 이동 방향(502)에 대응되는 제 3 거리 센서(230)(예: 머리 움직임이 우측으로 제 1 방향(503)을 따라 이동한 경우, 전자 장치(101)를 기준으로 좌측에 배치된 거리 센서)를 결정할 수 있고, 결정된 제 3 거리 센서(230)를 활성화시킬 수 있다. 전자 장치(101)는 시선 방향 및 이동 방향(502)을 기반으로 적어도 하나의 거리 센서(320)(예: 제 3 거리 센서(230))를 활성화시킬 수 있고, 상기 이동 방향(502)을 따라 배치된 오브젝트와의 충돌 발생을 예측할 수 있다.

도 6a는 본 개시의 일 실시예에 따른 관성 센서를 사용하여 측정된 로데이터(raw data)에 따른 제 1 그래프 및 상기 로데이터를 기반으로 추출된 보행 신호에 따른 제 2 그래프를 도시한다. 도 6b는 본 개시의 일 실시예에 따른 관성 센서를 사용하여 측정된 로데이터에 따른 제 3 그래프 및 상기 로데이터를 기반으로 추출된 머리 회전량에 따른 제 4 그래프를 도시한다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(예: 안경형 웨어러블 장치, 도 1의 전자 장치(101))는 사용자의 머리에 착용되는 VST(video see-through) 장치를 포함하고, 사용자의 시선에 대응하여 디스플레이 모듈(예: 도 3의 디스플레이 모듈(160))이 배치될 수 있다. 전자 장치(101)는 사용자의 시선 방향과 실질적으로 동일한 방향을 기반으로, 주변 환경을 촬영하는 카메라 모듈(예: 도 3의 카메라 모듈(180))을 포함할 수 있다. 전자 장치(101)는 사용자의 보행 여부 및 사용자의 머리 움직임(예: 전자 장치(101)의 상태, 방향, 포지션, 위치, 로케이션)을 감지하기 위한 관성 센서(예: 도 3의 관성 센서(310), 가속도 센서, 자이로 센서)를 포함할 수 있다.

도 6a의 제 1 그래프(610)는 관성 센서(310)를 사용하여 측정된 로 데이터(raw data)를 도시하고, 제 2 그래프(620)는 제 1 그래프(610)의 로 데이터를 기반으로 추출된 보행 신호(621)를 도시한다. 예를 들어, 제 1 그래프(610) 및 제 2 그래프(620)는 전자 장치(101)를 머리에 착용한 사용자가 정면을 주시하면서 보행하는 상태일 때, 보행 신호(621)를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 제 1 그래프(610)는 관성 센서(310)에 포함된 가속도 센서를 사용하여 측정된, 3축(예: x축, y축, z축) 방향에 대응되는 로 데이터를 포함할 수 있다. 제 1 그래프(610)의 x축은 시간을 나타내며, 제 1 그래프(610)의 y축은 가속도값을 나타낼 수 있다. 예를 들어, x축 방향(예: 도 2의 x축 방향)에 따른 전자 장치(101)의 로 데이터는 전자 장치(101)를 기준으로 +x 방향(좌측 방향) 및 ?x 방향(우측 방향)에 따른 움직임 데이터를 포함할 수 있고, y축 방향(예: 도 2의 y축 방향)에 따른 전자 장치(101)의 로 데이터는 전자 장치(101)를 기준으로 +y 방향(전방) 및 ?y 방향(후방)에 따른 움직임 데이터를 포함할 수 있고, z축 방향(예: 도 2의 z축 방향)에 따른 전자 장치(101)의 로 데이터는 전자 장치(101)를 기준으로 +z 방향(위 방향) 및 ?z 방향(아래 방향)에 따른 움직임 데이터를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 제 2 그래프(620)는 보행 신호(621)를 나타내며, 보행 신호(621)와 검출선(622)과의 접점(예: zero-crossing 지점)이 사용자의 한 걸음을 의미할 수 있다. 제 2 그래프(620)의 x축은 시간을 나타내며, 제 2 그래프(620)의 y축은 관성 센서(310)를 사용하여 측정된 보행 신호(621) 값을 나타낼 수 있다 예를 들어, 검출선(622)은 보행 신호(621)가 음(-값)에서 양(+값)으로 전환되는 지점(예: 보행 신호(621) 값이 0(zero)인 지점)을 연결하는 선(line)을 의미할 수 있다. 제 2 그래프(620)를 참조하면, 보행 신호(621)와 검출선(622)과의 접점이 지정된 간격으로 표시됨에 따라, 사용자가 일정한 속도를 기반으로, 보행 중인 상황임을 확인할 수 있다. 전자 장치(101)는 사용자의 걸음 횟수에 대한 임계값을 설정할 수 있고, 확인된 걸음 횟수가 임계값을 초과하는 상황에 응답하여, 사용자가 보행 중임을 판단할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 사용자의 위치에 따라 임계값을 다르게 설정할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 실내에 있는 상황에 응답하여, 전자 장치(101)는 임계값(예: 임계 걸음 횟수)을 약 5 걸음으로 설정할 수 있고, 사용자가 실외에 있는 상황에 응답하여, 전자 장치(101)는 임계값(예: 임계 걸음 횟수)을 약 12 걸음으로 설정할 수 있다. 전자 장치(101)는 사용자의 걸음 횟수가 상기 임계값을 초과하는 상황에 응답하여, 사용자가 보행 중임을 판단할 수 있다. 전자 장치(101)는 사용자가 위치한 환경(예: 실내 또는 실외)에 따라, 보행 여부를 판단하는 기준값(예: 임계값, 임계 걸음 횟수)을 적응적으로 조정할 수 있다.

도 6b의 제 3 그래프(630)는 관성 센서(310)를 사용하여 측정된 로 데이터(raw data)를 도시하고, 제 4 그래프(640)는 제 3 그래프(630)의 로 데이터를 기반으로 추출된 머리 회전량(641)을 도시한다. 예를 들어, 제 3 그래프(630) 및 제 4 그래프(640)는 전자 장치(101)를 머리에 착용한 사용자가 정면을 주시하지 않으면서 보행하는 상태(예: 머리 회전이 발생하는 상태)일 때, 전자 장치(101)의 움직임에 따른 로 데이터를 포함할 수 있다. 제 3 그래프(630)는 관성 센서(310)에 포함된 자이로 센서를 사용하여 측정된, 3축(예: x축, y축, z축) 방향에 대응되는 로 데이터를 포함할 수 있다. 제 3 그래프(630)의 x축은 시간을 나타내며, 제 3 그래프(630)의 y축은 자이로값(예: x축에 따른 자이로값, y축에 따른 자이로값, z축에 따른 자이로값)을 나타낼 수 있다. 제 3 그래프(630) 및 제 4 그래프(640)는 약 7개의 구간(예: a, b, c, d, e, f, g 구간)으로 구분하여 도시한다. 제 4 그래프(640)의 x축은 시간을 나타내며, 제 4 그래프(640)의 y축은 머리 회전량 값을 나타낼 수 있다.

제 3 그래프(630)를 참조하면, 3개의 구간(예: b 구간, d 구간, f 구간)에서 머리 움직임(예: 시선 방향의 변화)이 발생하였음을 확인할 수 있다. 제 4 그래프(640)를 참조하면, 상기 제 3 그래프(630)와 실질적으로 동일하게, 3개의 구간(예: b 구간, d 구간, f 구간)에서 사용자의 머리 회전이 발생하였음을 확인할 수 있다. 예를 들어, 3개의 구간(예: b 구간, d 구간, f 구간)에서는 머리 회전량이 지정된 임계값을 초과하여 증가하였음을 나타내고, 나머지 4개의 구간(예: a 구간, c 구간, e 구간, g 구간)에서는 머리 회전량이 임계값 이하인 상태에서 유지되고 있음을 나타낸다. 예를 들어, 지정된 임계값(예: 자이로값)이 약 50인 경우, b 구간, d 구간, f 구간에서 머리 회전이 발생하였음을 확인할 수 있다. 제 4 그래프(640)를 참조하면, 3개의 구간(예: b 구간, d 구간, f 구간)에서는 머리 회전량의 변화에 따른 응시 방향이 변경되었음을 확인할 수 있고, 나머지 4개의 구간(예: a 구간, c 구간, e 구간, g 구간)에서 사용자가 특정 방향을 응시하고 있는 상태(예: 응시 방향이 지정된 시간 동안 유지되고 있는 상태)임을 확인할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 관성 센서(예: 가속도 센서, 자이로 센서)를 사용하여, 사용자의 보행 여부 및 사용자의 머리 회전량을 확인할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 사용자가 보행 중인 상태에서, 특정 방향을 응시하고 있는 상황(예: 머리 회전량이 설정된 임계값 이하인 상황)에 응답하여, 카메라 모듈(180)을 사용하여 다수 개의 이미지들을 획득할 수 있다. 전자 장치(101)는 획득된 다수 개의 이미지들을 기반으로, 사용자의 이동 방향 및 사용자의 응시 방향을 확인할 수 있다.

도 7a는 본 개시의 일 실시예에 따른 이동 방향 및 응시 방향을 기반으로 디스플레이 모듈을 통해 표시되는 여러 영상들을 도시한다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(예: 안경형 웨어러블 장치, 도 1의 전자 장치(101))는 사용자의 머리에 착용되는 VST(video see-through) 장치를 포함하고, 사용자의 시선에 대응하여 디스플레이 모듈(예: 도 3의 디스플레이 모듈(160))이 배치될 수 있다. 전자 장치(101)는 사용자의 시선 방향과 실질적으로 동일한 방향을 기반으로, 주변 환경을 촬영하는 카메라 모듈(예: 도 3의 카메라 모듈(180))을 포함할 수 있다.

도 7a는 카메라 모듈(180)을 사용하여, 촬영된 다양한 상황의 이미지들(예: 제 1 이미지(710), 제 2 이미지(720), 제 3 이미지(730), 제 4 이미지(740))을 도시한다. 도 7a에 도시된 이미지들은 일정 픽셀 간격(예: 영역, 크기)에 따라 복수 개의 블록(block)으로 분할(segmentation)될 수 있고, 블록 정합(block matching) 방식 또는, 광 흐름(optical flow) 방식을 이용하여, 추출된 벡터 정보(예: 움직임 관련 벡터 정보)를 포함할 수 있다. 도 7a에 도시된 벡터 정보들(711, 721, 731, 741)은 디스플레이 모듈(160)에 시각적으로 표시되지 않으며, 전자 장치(101)의 프로세서(예: 도 3의 프로세서(120))에 의해 확인 가능한 정보일 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 사용자가 보행 중인 상황에서 머리 회전 조건이 충족(예: 머리 회전 량이 임계값 이하인 조건, 사용자가 특정 방향을 응시하는 조건, 사용자의 머리 움직임이 적은 조건)되면, 이미지를 획득할 수 있고, 상기 획득된 이미지를 메모리(예: 도 3의 메모리(130))에 저장할 수 있다. 예를 들어, 획득된 이미지는 필터(예: LPF, low pass filter)가 적용되어, 적어도 부분적으로 노이즈성 움직임(예: 블러 현상)이 제거된 이미지를 포함할 수 있다. 전자 장치(101)는 메모리(130)에 저장된 이미지들을 분석할 수 있고, 이미지에 대한 벡터 정보에 분석된 데이터를 반영할 수도 있다.

도 7a를 참조하면, 제 1 이미지(710)는 사용자의 이동 방향과 응시 방향이 전자 장치(101)의 정면 방향(예: 도 2의 +y 방향)을 향하는 상황에서 획득될 수 있다. 제 1 이미지(710)는 이동 방향과 응시 방향이 실질적으로 동일한 상황을 도시한다. 제 1 이미지(710)를 참조하면, 사용자의 이동 방향을 나타내는 제 1 벡터 정보(711)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제 1 벡터 정보(711)는 제 1 이미지(710)의 대략 중심 영역에 위치하고, 벡터의 크기 정보(예: 화살표의 길이) 및 벡터의 방향 정보(예: 화살표가 가리키는 방향)를 포함할 수 있다. 제 1 벡터 정보(711)는 사용자의 이동 방향을 나타내는 중심점(712) 및 상기 중심점(712)을 향하는 복수 개의 화살표를 포함할 수 있다. 예를 들어, 중심점(712)은 움직임 벡터의 크기가 상대적으로 최소인 하나의 블록에 대한 중심점으로 결정될 수 있다. 중심점(712)은 상기 하나의 블록에 대한 무게 중심 픽셀(centroid pixel)로 결정될 수 있다. 프로세서(120)는 제 1 벡터 정보(711)를 기반으로 사용자의 이동 방향(예: 중심점(712) 방향) 및 사용자의 응시 방향을 확인할 수 있다.

도 7a를 참조하면, 제 2 이미지(720)는 사용자의 이동 방향이 전자 장치(101)의 정면 방향(예: 도 2의 +y 방향)을 향하는 상황에서, 사용자의 응시 방향이 지면을 향하는 상황에서 획득될 수 있다. 제 2 이미지(720)를 참조하면, 사용자의 이동 방향을 나타내는 제 2 벡터 정보(721)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제 2 이미지(720)의 제 2 벡터 정보(721)는 사용자가 지면을 응시하는 상황이므로, 제 1 이미지(710)의 제 1 벡터 정보(711)보다 이동 방향의 중심점(722)이 상대적으로 위쪽(상단)에 표시될 수 있다. 제 1 이미지(710)의 중심점(712)과 제 2 이미지(720)의 중심점(722)은 실질적으로 동일한 중심점으로 이해될 수 있다. 프로세서(120)는 제 2 벡터 정보(721)를 기반으로 사용자의 이동 방향(예: 중심점(722) 방향) 및 사용자의 응시 방향(예: 지면 방향)을 확인할 수 있다.

도 7a를 참조하면, 제 3 이미지(730)는 사용자의 이동 방향이 전자 장치(101)의 정면 방향(예: 도 2의 +y 방향)을 향하는 상황에서, 사용자의 응시 방향이 전자 장치(101)를 기준으로 우측 방향을 따라, 약 50도만큼 이동한 상황에서 획득될 수 있다. 제 3 이미지(730)를 참조하면, 사용자의 이동 방향을 나타내는 제 3 벡터 정보(731)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제 3 이미지(730)의 제 3 벡터 정보(731)는 사용자가 전자 장치(101)를 기준으로 우측 방향을 따라, 약 50도 지점을 응시하는 상황이므로, 제 1 벡터 정보(711)보다 이동 방향의 중심점(732)이 상대적으로 제 3 이미지(730)의 좌측 측면에 표시될 수 있다. 프로세서(120)는 제 3 벡터 정보(731)를 기반으로, 사용자의 이동 방향(예: 중심점(732) 방향) 및 사용자의 응시 방향(예: 약 50도의 우측 방향)을 확인할 수 있다.

도 7a를 참조하면, 제 4 이미지(740)는 사용자의 이동 방향이 전자 장치(101)의 정면 방향(예: 도 2의 +y 방향)을 향하는 상황에서, 사용자의 응시 방향이 전자 장치(101)의 우측 방향을 따라, 약 80도만큼 이동한 상황에서 획득될 수 있다. 제 4 이미지(740)를 참조하면, 사용자의 이동 방향을 나타내는 제 4 벡터 정보(741)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제 4 이미지(740)의 제 4 벡터 정보(741)는 사용자가 전자 장치(101)를 기준으로 우측 방향을 따라, 약 80도 지점을 응시하는 상황이므로, 제 3 이미지(730)보다 상대적으로 이동 방향의 중심점(미도시)이 제 4 이미지(740)의 좌측 측면에 더 치우쳐서 표시될 수 있다. 제 4 이미지(740)는 제 3 이미지(730)보다 사용자의 응시 방향이 전자 장치(101)를 기준으로 우측 방향을 따라 더 치우쳐졌으므로, 제 4 벡터 정보(741)에 따른 화살표의 길이(예: 벡터 크기)가 제 3 벡터 정보(731) 보다 상대적으로 길게 표시될 수 있다. 프로세서(120)는 제 4 벡터 정보(741)를 기반으로, 사용자의 이동 방향(예: 중심점 방향) 및 사용자의 응시 방향(예: 약 80도의 우측 방향)을 확인할 수 있다.

도 7b는 본 개시의 일 실시예에 따른 이동 방향 및 응시 방향 간의 차이 각도를 측정하는 방법을 도시한 예시도이다.

도 7b는 사용자의 이동 방향과 응시 방향이 전자 장치(101)의 정면 방향(예: 도 2의 +y 방향)을 향하는 상황일 때, 카메라 모듈(180)을 사용하여, 촬영된 이미지(750)를 도시한다. 도 7b는 이동 방향과 응시 방향이 실질적으로 동일한 상황일 수 있다.

도 7b의 이미지(750)는 일정 픽셀 간격(예: 영역, 크기)에 따라 복수 개의 블록(block)으로 분할되고, 블록 정합 방식 및/또는, 광 흐름 방식에 기반하여, 벡터 정보가 추출된 상태일 수 있다. 도 7b의 이미지(750)는 사용자의 이동 방향을 나타내는 벡터 정보(760)를 포함할 수 있다. 벡터 정보(760)는 이미지(750)의 대략 중심 영역에 위치하고, 벡터의 크기 정보(예: 화살표의 길이) 및 벡터의 방향 정보(예: 화살표가 가리키는 방향)를 포함할 수 있다. 벡터 정보(760)는 사용자의 이동 방향을 나타내는 중심점(770) 및 상기 중심점(770)을 향하는 복수 개의 화살표를 포함할 수 있다. 예를 들어, 중심점(770)은 움직임 벡터의 크기가 상대적으로 최소인 하나의 블록에 대한 중심점으로 결정될 수 있고, 하나의 점으로 도시되었으나, 실질적으로 사용자의 이동 방향에 대응되는 화살표로 이해될 수 있다. 벡터 정보(760)의 중심점(770)은 하나의 블록에 대한 무게 중심 픽셀(centroid pixel)로 결정될 수 있다.

도 7b의 이미지(750)는 중심점(770)에 대응되는 제 1 라인(790) 및 사용자의 응시 방향에 대응되는, 복수 개의 제 2 라인(791, 792, 793)을 기반으로, 동일한 각도를 갖는 복수 개의 영역(751, 752, 753, 754)이 구분될 수 있다. 예를 들어, 중심점(770)을 향하는 제 1 라인(790) 및 사용자의 응시 방향에 대응되는 제 2-1 라인(791) 간의 제 1 각도(781)(예: 약 15도)가 결정될 수 있고, 상기 제 1 각도(781)를 기반으로 제 1 영역(751)이 형성될 수 있다. 다른 예를 들어, 중심점(770)을 향하는 제 1 라인(790) 및 사용자의 응시 방향에 대응되는 제 2-2 라인(792) 간의 제 2 각도(782)(예: 약 30도)가 결정될 수 있고, 상기 제 2 각도(782)를 기반으로 제 2 영역(752)이 형성될 수 있다. 중심점(770)을 향하는 제 1 라인(790) 및 사용자의 응시 방향에 대응되는 제 2-3 라인(793) 간의 제 3 각도(783)(예: 약 45도)가 결정될 수 있고, 상기 제 3 각도(783)를 기반으로 제 3 영역(753)이 형성될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 중심점(770)을 기준으로, 사용자의 응시 방향이 동일한 각도를 갖는 복수 개의 영역을 확인할 수 있다.

도 7b를 참조하면, 이미지(750)는 중심 점(770)(예: 제 1 라인(790))을 기준으로 제 1 각도(781)가 형성된 제 1 영역(751), 제 2 각도(782)가 형성된 제 2 영역(752), 제 3 각도(783)가 형성된 제 3 영역(753), 및/또는 제 4 각도(미도시)가 형성된 제 4 영역(754)으로 구분될 수 있다. 예를 들어, 사용자의 이동 방향이 중심 점(770)을 향하는 제 1 라인(790)과 실질적으로 일치하는 상황에서, 사용자의 응시 방향이 제 1 영역(751)의 경계 라인(예: 2-1 라인(791))에 해당하는 경우, 상기 이동 방향(예: 제 1 라인(790)) 및 상기 응시 방향(예: 2-1 라인(791)) 간의 각도는 약 15도(예: 제 1 각도(781))일 수 있고, 사용자의 응시 방향이 제 1 영역(751) 내에 포함되는 경우, 상기 각도는 약 15도 이내일 수 있다. 다른 예를 들어, 사용자의 응시 방향이 제 2 영역(752)의 경계 라인(예: 2-2 라인(792))에 해당하는 경우, 상기 이동 방향(예: 제 1 라인(790)) 및 상기 응시 방향(예: 2-2 라인(792)) 간의 각도는 약 30도(예: 제 2 각도(782))일 수 있고, 사용자의 응시 방향이 제 2 영역(752) 내에 포함되는 경우, 상기 각도는 약 30도 이내일 수 있다. 사용자의 응시 방향이 제 1 영역(751)과 제 2 영역(752) 사이에 해당하는 경우, 사용자의 응시 각도는 약 15-30 도 사이에 포함될 수 있다. 다른 예를 들어, 사용자의 응시 방향이 제 3 영역(753)의 경계 라인(예: 2-3 라인(793))에 해당하는 경우, 상기 이동 방향(예: 제 1 라인(790)) 및 상기 응시 방향(예: 2-3 라인(793)) 간의 각도는 약 45도(예: 제 3 각도(783))일 수 있고, 사용자의 응시 방향이 제 3 영역(753) 내에 포함되는 경우, 상기 각도는 약 45도 이내일 수 있다.

일 실시예에 따르면, 디스플레이 모듈(160)을 통해 표시된 이미지는 일정 픽섹 간격에 따라, 복수 개의 블록으로 분할될 수 있다. 전자 장치(101)의 프로세서(120)는 상기 분할된 복수 개의 블록을 기반으로, 움직임 벡터의 크기가 상대적으로 최소인 하나의 블록을 결정할 수 있고, 상기 결정된 하나의 블록에 대한 중심점이 사용자의 응시 방향을 의미할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 결정된 하나의 블록을 기반으로, 사용자의 응시 방향에 대응되는 라인(예: 제 2-1 라인(791), 제 2-2 라인(792), 제 2-3 라인(793))을 결정할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 복수 개로 구분된 각각의 영역(예: 제 1 영역(751), 제 2 영역(752), 제 3 영역(753), 제 4 영역(754))을 기반으로, 룩 업 테이블(look up table)을 생성하여, 메모리(예: 도 3의 메모리(130))에 저장할 수 있다. 아래의 (표 1)은 룩 업 테이블의 예시이다.

이미지의 중심 점(예: 이동 방향)을 기준으로 동일한 각도를 갖는 영역	이동 방향(예: 제 1 라인(790)) 및 응시 방향 간의 각도
제 1 영역(751)	약 15도 이내
제 2 영역(752)	약 30도 이내
제 3 영역(753)	약 45도 이내
제 4 영역(754)	약 60도 이내

일 실시예에 따르면, 획득된 다수 개의 이미지를 기반으로, 움직임 벡터의 크기가 최소인 블록(block)이 결정될 수 있고, 결정된 블록의 중심점이 사용자의 응시 방향으로 결정될 수 있다. 예를 들어, 이동 방향(예: 제 1 라인(790)) 및 응시 방향(예: 복수 개의 제 2 라인(791, 792, 793)) 간의 각도(예: 제 1 각도(781), 제 2 각도(782), 제 3 각도(783))는 벡터 정보에 포함된 사용자의 이동 방향과 사용자의 응시 방향 사이에 형성된 각도일 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 사용자의 이동 방향 및 사용자의 응시 방향 간의 각도를 측정할 수 있고, 상기 측정된 각도가 설정된 임계값을 초과하는 경우, 사용자가 이동 방향과 다른 방향을 바라보면서 보행하는 상황(예: 이동 방향을 따라 배치된 오브젝트에 대한 감지가 필요한 상황)이라고 판단할 수 있다. 예를 들어, 임계값이 약 30도로 설정된 상태에서, 전자 장치(101)는 이동 방향에 대응되는 제 1 라인과 응시 방향에 대응되는 제 2 라인, 사이의 각도를 측정할 수 있고, 상기 측정된 각도가 약 30도를 초과하는지 여부를 판단할 수 있다. 측정된 각도가 임계값(예: 약 30도)을 초과하는 상황에 응답하여, 전자 장치(101)는 이동 방향에 따라 배치된 오브젝트를 감지하기 위해, 적어도 하나의 거리 센서를 활성화시킬 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 이동 방향 및 응시 방향 간의 각도가 설정된 임계값을 초과하는 상황에 응답하여, 적어도 하나의 거리 센서(예: 도 3의 거리 센서(320))를 활성화하거나, 또는 비활성화할 수 있다.

도 8a는 본 개시의 일 실시예에 따른 충돌 예측 시, 사용자에게 알림을 제공하는 제 1 예시도이다. 도 8b는 본 개시의 일 실시예에 따른 충돌 예측 시, 사용자에게 알림을 제공하는 제 2 예시도이다.

도 8a 및 8b를 참조하면, 전자 장치(101)는 사용자의 머리에 착용된 상태이며, 디스플레이 모듈(160)을 통해, 주변 환경이 촬영된 영상을 표시할 수 있다. 전자 장치(101)는 주변 환경에 배치된 오브젝트와의 충돌 발생을 감지하도록 적어도 하나의 거리 센서(예: 도 3의 거리 센서(320))를 활성화할 수 있다. 전자 장치(101)의 프로세서(예: 도 3의 프로세서(120))는 적어도 하나의 거리 센서(320)를 사용하여, 오브젝트와의 이격된 거리를 확인할 수 있고, 상기 확인된 거리가 설정된 임계값(예: 거리 임계값) 이하인 상황에 응답하여, 디스플레이 모듈(160)을 통해, 알림 정보(예: 알림 메시지, 가이드 메시지, 및/또는 하이라이트(highlight) 효과)를 표시할 수 있다.

도 8a를 참조하면, 전자 장치(101)는 오브젝트와의 거리가 거리 임계값 이하인 경우, 알림 메시지(811)(예: “5걸음 후 충돌 발생 경고!”)를 표시할 수 있고, 표시 중인 영상의 가장자리 영역(812)에 하이라이트 효과를 생성할 수 있다. 예를 들어, 하이라이트 효과는 시각적으로 구분되는 효과(예: 색상이 변하는 효과, 이미지가 변하는 효과, 및/또는 깜박임 효과)를 포함할 수 있다. 다른 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 사용자에게 알림 정보를 제공함에 있어서, 청각적인 효과로 오디오 모듈(예: 도 1의 오디오 모듈(170))을 통해 오디오 신호를 출력하거나, 또는 촉각적인 효과로 햅틱 모듈(예: 도 1의 햅틱 모듈(179))을 통해 진동 신호를 생성할 수도 있다. 도 8b를 참조하면, 전자 장치(101)는 알림 메시지(813)(예: “3초 후 충돌 발생 신호!”)를 특정 위치로 이동하여 표시하거나, 알림 메시지(813)의 크기를 조정할 수도 있다. 전자 장치(101)는 표시 중인 영상의 가장 자리 중에서 일부 영역(814)에 대해, 하이라이트 효과를 생성할 수도 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 활성화된 적어도 하나의 거리 센서(320)를 기반으로, 주변에 배치된 오브젝트와의 거리를 확인할 수 있고, 상기 확인된 거리가 설정된 임계값 이하인 경우, 사용자에게 알림 정보를 제공할 수 있다. 사용자는 전자 장치(101)를 머리에 착용한 상태에서도, 오브젝트와의 충돌 발생을 예측할 수 있다. 전자 장치(101)는 복수 개의 거리 센서들 중에서 이동 방향에 대응하여 배치된 제 1 거리 센서를 활성화시킬 수 있고, 충돌 예측의 정확도를 강화할 수 있다. 전자 장치(101)는 복수 개의 거리 센서들 중에서 이동 방향과 반대 방향에 대응하여 배치된 제 2 거리 센서를 비활성화하거나, 또는 저전력 모드로 전환시킬 수 있고, 거리 센서의 구동에 따른 전력 소모를 줄일 수 있다.

도 9a는 본 개시의 일 실시예에 따른 사용자의 이동 방향과 응시 방향 간의 차이 각도가 임계값을 초과하는 경우, 적어도 하나의 거리 센서가 활성화되는 제 1 예시도이다. 도 9b는 본 개시의 일 실시예에 따른 사용자의 이동 방향과 응시 방향 간의 차이 각도가 임계값을 초과하는 경우, 적어도 하나의 거리 센서가 활성화되는 제 2 예시도이다.

도 9a는 전자 장치(101)를 머리에 착용한 사용자(901)가 제 1 방향(910)(예: +y 방향, 이동 방향)을 따라 이동하면서, 이동 방향을 중심으로 좌측 방향(940)(예: -x 방향)을 응시하는 상황을 도시하고, 도 9b는 전자 장치(101)를 머리에 착용한 사용자(901)가 제 1 방향(910)을 따라 이동하면서, 이동 방향을 중심으로 우측 방향(950)(예: +x 방향)을 응시하는 상황을 도시한다.

도 9a를 참조하면, 사용자(901)가 제 1 방향(910)(예: +y 방향)을 따라 이동 중에, 좌측 방향(940)(예: -x 방향)을 응시할 수 있고, 전자 장치(101)의 디스플레이 모듈(160)을 통해, 제 1 범위(921)에 기반하여 촬영된 영상이 표시될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 사용자의 이동 방향(예: 제 1 방향(910)) 및 응시 방향(예: 좌측 방향(940)) 간의 각도(941)가 설정된 임계값을 초과하는 상황에 응답하여, 이동 방향(910)(예: 전자 장치(101)를 기준으로 우측 방향)에 대응하여 배치된 제 1 거리 센서(902)(예: 도 2의 제 2 거리 센서(220))를 활성화시킬 수 있다. 예를 들어, 임계값이 약 60도로 설정된 경우, 전자 장치(101)는 상기 각도(941)가 약 60도를 초과하는지 여부를 판단할 수 있다. 전자 장치(101)는 제 1 거리 센서(902)를 활성화하여, 이동 방향(910)(예: +y 방향)에 따른 주변 영역(931)에 배치된 오브젝트에 대한 충돌 발생을 예측할 수 있다. 다른 예를 들면, 전자 장치(101)는 이동 방향(910)의 반대 방향(예: 전자 장치(101)를 기준으로 좌측 방향)에 대응하여 배치된 제 2 거리 센서(예: 도 9b의 제 2 거리 센서(903))를 비활성화시킬 수 있다. 전자 장치(101)는 오브젝트와의 충돌 발생이 상대적으로 낮은 방향(예: 전자 장치(101)의 이동하는 방향과 반대 방향)에 배치된 거리 센서를 비활성화하여, 전력 소모를 줄일 수 있다.

도 9b를 참조하면, 사용자(901)가 제 1 방향(910)(예: +y 방향)을 따라 이동 중에, 우측 방향(950)(예: +x 방향)을 응시할 수 있고, 전자 장치(101)의 디스플레이 모듈(160)을 통해, 제 2 범위(922)에 기반하여 촬영된 영상이 표시될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 사용자의 이동 방향(예: 제 1 방향(910)) 및 응시 방향(예: 우측 방향(950)) 간의 각도(951)가 설정된 임계값을 초과하는 상황에 응답하여, 이동 방향(910)(예: 전자 장치(101)를 기준으로 좌측 방향)에 대응하여 배치된 제 2 거리 센서(903)(예: 도 2의 제 3 거리 센서(230))를 활성화시킬 수 있다. 전자 장치(101)는 제 2 거리 센서(903)를 활성화하여, 이동 방향(910)(예: +y 방향)에 따른 주변 영역(931)에 배치된 오브젝트에 대한 충돌 발생을 예측할 수 있다. 다른 예를 들면, 전자 장치(101)는 이동 방향(910)의 반대 방향(예: 전자 장치(101)를 기준으로 우측 방향)에 대응하여 배치된 제 1 거리 센서(예: 도 9a의 제 1 거리 센서(902))를 비활성화시킬 수 있다. 전자 장치(101)는 오브젝트와의 충돌 발생이 상대적으로 낮은 방향(예: 전자 장치(101)의 이동하는 방향과 반대 방향)에 배치된 거리 센서를 비활성화하여, 전력 소모를 줄일 수 있다.

다양한 실시예에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))에서 거리 센서(예: 도 2의 제 1 거리 센서(211), 제 2 거리 센서(220), 제 3 거리 센서(230), 도 3의 거리 센서(320))를 활성화하는 방법에 있어서, 관성 센서(예: 도 3의 관성 센서(310))를 사용하여 전자 장치(101)가 머리에 착용된 사용자의 보행 여부를 확인할 수 있다. 일 실시예에 따른 방법은 사용자가 보행하는 것에 응답하여, 관성 센서(310)를 사용하여 사용자의 머리 회전 량을 검출할 수 있다. 일 실시예에 따른 방법은 머리 회전 량에 기반한 머리 회전 조건을 만족하는 것에 기반하여, 카메라 모듈(예: 도 3의 카메라 모듈(180))을 통해 다수 개의 이미지를 획득할 수 있다. 일 실시예에 따른 방법은 획득된 다수 개의 이미지를 기반으로 사용자의 이동 방향 및 사용자의 응시 방향 간의 각도를 측정할 수 있다. 일 실시예에 따른 방법은 측정된 각도가 임계값을 초과하는 경우, 복수 개의 거리 센서들 중에서, 이동 방향에 대응되는 적어도 하나의 제 1 거리 센서를 활성화할 수 있다.

일 실시예에 따른 방법은, 측정된 각도가 임계값을 초과하는 경우, 복수 개의 거리 센서들(320) 중에서, 이동 방향의 반대 방향에 대응되는 적어도 하나의 제 2 거리 센서를 비활성화하거나, 또는 저전력 모드로 구동할 수 있다.

일 실시예에 따른 이동 방향 및 응시 방향 간의 각도를 측정하는 동작은, 다수 개의 이미지에 대응되는 벡터 정보를 기반으로 이동 방향 및 응시 방향을 확인하고, 이동 방향 및 응시 방향 사이에 형성된 각도를 측정할 수 있다.

일 실시예에 따른 방법은, 활성화된 적어도 하나의 제 1 거리 센서를 사용하여, 이동 방향을 따라 배치된 오브젝트와의 거리를 확인할 수 있다. 일 실시예에 따른 방법은 확인된 거리가 거리 임계값 이하인 경우 알림 정보를 생성할 수 있다.

일 실시예에 따른 방법은, 관성 센서(310)를 사용하여, 사용자의 보행 속도를 측정할 수 있다. 일 실시예에 따른 방법은 조도 센서를 사용하여, 주변 밝기 정보를 획득할 수 있다. 일 실시예에 따른 방법은 보행 속도 및 주변 밝기 정보를 기반으로 거리 임계값을 조정할 수 있다.

일 실시예에 따른 방법은, 사용자가 보행하지 않는 것에 응답하여, 관성 센서(310)를 사용하여 사용자의 머리 회전 량을 검출할 수 있다. 일 실시예에 따른 방법은 머리 회전 량에 기반한 머리 회전 조건을 만족하는 것에 기반하여, 카메라 모듈(180)을 통해 다수 개의 이미지를 획득할 수 있다. 일 실시예에 따른 방법은 획득된 다수 개의 이미지를 기반으로 사용자의 응시 방향을 확인할 수 있다. 일 실시예에 따른 방법은 확인된 응시 방향을 기반으로, 복수 개의 거리 센서들(320) 중에서 적어도 하나의 거리 센서를 활성화할 수 있다.

본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는 다양한 형태의 장치가 될 수 있다. 전자 장치는, 예를 들면, 휴대용 통신 장치(예: 스마트폰), 컴퓨터 장치, 휴대용 멀티미디어 장치, 휴대용 의료 기기, 카메라, 웨어러블 장치, 또는 가전 장치를 포함할 수 있다. 본 문서의 실시예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다.

본 문서의 다양한 실시예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시예의 다양한 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 또는 관련된 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 아이템에 대응하는 명사의 단수 형은 관련된 문맥상 명백하게 다르게 지시하지 않는 한, 상기 아이템 한 개 또는 복수 개를 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나", "A 또는 B 중 적어도 하나", "A, B 또는 C", "A, B 및 C 중 적어도 하나", 및 "A, B, 또는 C 중 적어도 하나"와 같은 문구들 각각은 그 문구들 중 해당하는 문구에 함께 나열된 항목들 중 어느 하나, 또는 그들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제 1", "제 2", 또는 "첫째" 또는 "둘째"와 같은 용어들은 단순히 해당 구성요소를 다른 해당 구성요소와 구분하기 위해 사용될 수 있으며, 해당 구성요소들을 다른 측면(예: 중요성 또는 순서)에서 한정하지 않는다. 어떤(예: 제 1) 구성요소가 다른(예: 제 2) 구성요소에, "기능적으로" 또는 "통신적으로"라는 용어와 함께 또는 이런 용어 없이, "커플드" 또는 "커넥티드"라고 언급된 경우, 그것은 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로(예: 유선으로), 무선으로, 또는 제 3 구성요소를 통하여 연결될 수 있다는 것을 의미한다.

본 문서의 다양한 실시예들에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현된 유닛을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로와 같은 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는, 상기 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 일실시예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.

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

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 스토어TM)를 통해 또는 두 개의 사용자 장치들(예: 스마트 폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 기술한 구성요소들의 각각의 구성요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있으며, 복수의 개체 중 일부는 다른 구성요소에 분리 배치될 수도 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 전술한 해당 구성요소들 중 하나 이상의 구성요소들 또는 동작들이 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 구성요소들 또는 동작들이 추가될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 복수의 구성요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 구성요소로 통합될 수 있다. 이런 경우, 통합된 구성요소는 상기 복수의 구성요소들 각각의 구성요소의 하나 이상의 기능들을 상기 통합 이전에 상기 복수의 구성요소들 중 해당 구성요소에 의해 수행되는 것과 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적으로, 병렬적으로, 반복적으로, 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 상기 동작들 중 하나 이상이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 동작들이 추가될 수 있다.

101: 전자 장치 120: 프로세서
130: 메모리 160: 디스플레이 모듈
176: 센서 모듈 180: 카메라 모듈
190: 통신 모듈 310: 관성 센서
320: 거리 센서 330: 이미지 센서

Claims

전자 장치(101)에 있어서,
복수 개의 거리 센서(320)들;
관성 센서(310);
카메라 모듈(180);
디스플레이 모듈(160);
메모리(130); 및
상기 복수 개의 거리 센서(320)들, 상기 관성 센서(310), 상기 카메라 모듈(180), 상기 디스플레이 모듈(160) 및 상기 메모리(130)에 작동적으로 연결된 프로세서(120)를 포함하고,
상기 프로세서(120)는,
상기 관성 센서(310)를 사용하여 상기 전자 장치(101)가 머리에 착용된 사용자의 보행 여부를 확인하고,
상기 사용자가 보행하는 것에 응답하여, 상기 관성 센서(310)를 사용하여 사용자의 머리 회전 량을 검출하고,
상기 머리 회전 량에 기반한 머리 회전 조건을 만족하는 것에 기반하여, 상기 카메라 모듈(180)을 통해 다수 개의 이미지를 획득하고,
상기 획득된 다수 개의 이미지를 기반으로 사용자의 이동 방향 및 사용자의 응시 방향 간의 각도를 측정하고,
상기 측정된 각도가 임계값을 초과하는 경우, 상기 복수 개의 거리 센서(320)들 중에서, 상기 이동 방향에 대응되는 적어도 하나의 제 1 거리 센서를 활성화하는 전자 장치(101).
제 1 항에 있어서,
상기 전자 장치(101)는 사용자의 머리에 착용되는 HMD(head mounted display) 장치를 포함하고,
상기 디스플레이 모듈(160)은 사용자의 눈 위치에 대응하여 배치되는 것을 특징으로 하는 전자 장치(101).
제 1 항 내지 제 2 항에 있어서,
상기 프로세서(120)는,
상기 사용자의 응시 방향과 실질적으로 동일한 방향을 따라, 상기 카메라 모듈(180)을 통해 영상을 촬영하고,
상기 카메라 모듈(180)의 이미지 센서(330)를 사용하여 상기 촬영된 영상을 변환하고,
상기 디스플레이 모듈(160)을 통해 상기 변환된 영상을 표시하는 전자 장치(101).
제 1 항 내지 제 3 항에 있어서,
상기 복수 개의 거리 센서(320)들은 외부 환경에 배치된 오브젝트와의 거리를 측정할 수 있고, 적외선 센서, 초음파 센서 및 라이다(lidar) 센서 중에서 적어도 하나의 센서를 포함하는 것을 특징으로 하는 전자 장치(101).
제 1 항 내지 제 4 항에 있어서,
상기 프로세서(120)는,
상기 측정된 각도가 임계값을 초과하는 경우, 상기 복수 개의 거리 센서(320)들 중에서, 상기 이동 방향의 반대 방향에 대응되는 적어도 하나의 제 2 거리 센서를 비활성화하거나, 또는 저전력 모드로 구동하는 전자 장치(101).
제 1 항 내지 제 5 항에 있어서,
상기 획득된 다수 개의 이미지는 일정 픽셀 간격에 따라 복수 개의 블록으로 분할되고, 상기 복수 개의 블록을 기반으로 추출된 벡터 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 전자 장치(101).
제 6 항에 있어서,
상기 프로세서(120)는,
상기 다수 개의 이미지에 대응되는 벡터 정보를 기반으로 상기 이동 방향 및 상기 응시 방향을 확인하고,
상기 이동 방향 및 상기 응시 방향 사이에 형성된 각도를 측정하는 전자 장치(101).
제 1 항 내지 제 7 항에 있어서,
상기 프로세서(120)는,
상기 활성화된 적어도 하나의 제 1 거리 센서를 사용하여, 상기 이동 방향을 따라 배치된 오브젝트와의 거리를 확인하고,
상기 확인된 거리가 거리 임계값 이하인 경우 알림 정보를 생성하는 전자 장치(101).
제 8 항에 있어서,
조도 센서; 를 더 포함하고,
상기 프로세서(120)는,
상기 관성 센서(310)를 사용하여, 사용자의 보행 속도를 측정하고,
상기 조도 센서를 사용하여, 주변 밝기 정보를 획득하고,
상기 보행 속도 및 상기 주변 밝기 정보를 기반으로 상기 거리 임계값을 조정하는 전자 장치(101).
제 8 항에 있어서,
상기 알림 정보는 알림 메시지의 표시, 가이드 메시지의 표시, 시각적인 효과, 청각적인 효과, 또는 촉각적인 효과 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 전자 장치(101).
제 1 항 내지 제 10 항에 있어서,
상기 프로세서(120)는,
상기 사용자가 보행하지 않는 것에 응답하여, 상기 관성 센서(310)를 사용하여 사용자의 머리 회전 량을 검출하고,
상기 머리 회전 량에 기반한 머리 회전 조건을 만족하는 것에 기반하여, 상기 카메라 모듈(180)을 통해 다수 개의 이미지를 획득하고,
상기 획득된 다수 개의 이미지를 기반으로 사용자의 응시 방향을 확인하고,
상기 확인된 응시 방향을 기반으로, 상기 복수 개의 거리 센서(320)들 중에서 적어도 하나의 거리 센서를 활성화하는 전자 장치(101).
전자 장치(101)에서 거리 센서(320)를 활성화하는 방법에 있어서,
관성 센서(310)를 사용하여 상기 전자 장치(101)가 머리에 착용된 사용자의 보행 여부를 확인하는 동작;
상기 사용자가 보행하는 것에 응답하여, 상기 관성 센서(310)를 사용하여 사용자의 머리 회전 량을 검출하는 동작;
상기 머리 회전 량에 기반한 머리 회전 조건을 만족하는 것에 기반하여, 카메라 모듈(180)을 통해 다수 개의 이미지를 획득하는 동작;
상기 획득된 다수 개의 이미지를 기반으로 사용자의 이동 방향 및 사용자의 응시 방향 간의 각도를 측정하는 동작; 및
상기 측정된 각도가 임계값을 초과하는 경우, 복수 개의 거리 센서(320)들 중에서, 상기 이동 방향에 대응되는 적어도 하나의 제 1 거리 센서를 활성화하는 동작; 을 포함하는 방법.
제 12 항에 있어서,
상기 전자 장치(101)는 사용자의 머리에 착용되는 HMD(head mounted display) 장치를 포함하고, 사용자의 눈 위치에 대응하여 디스플레이 모듈(160)이 배치되는 것을 특징으로 하는 방법.
제 12 항 내지 제 13 항에 있어서,
상기 복수 개의 거리 센서(320)들은 외부 환경에 배치된 오브젝트와의 거리를 측정할 수 있고, 적외선 센서, 초음파 센서 및 라이다(lidar) 센서 중에서 적어도 하나의 센서를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 12 항 내지 제 14 항에 있어서,
상기 측정된 각도가 임계값을 초과하는 경우, 상기 복수 개의 거리 센서(320)들 중에서, 상기 이동 방향의 반대 방향에 대응되는 적어도 하나의 제 2 거리 센서를 비활성화하거나, 또는 저전력 모드로 구동하는 동작; 을 더 포함하는 방법.
제 12 항 내지 제 15 항에 있어서,
상기 획득된 다수 개의 이미지는 일정 픽셀 간격에 따라 복수 개의 블록으로 분할되고, 상기 복수 개의 블록을 기반으로 추출된 벡터 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 16 항에 있어서,
상기 이동 방향 및 상기 응시 방향 간의 각도를 측정하는 동작은,
상기 다수 개의 이미지에 대응되는 벡터 정보를 기반으로 상기 이동 방향 및 상기 응시 방향을 확인하는 동작; 및
상기 이동 방향 및 상기 응시 방향 사이에 형성된 각도를 측정하는 동작; 을 포함하는 방법.
제 12 항 내지 제 17 항에 있어서,
상기 활성화된 적어도 하나의 제 1 거리 센서를 사용하여, 상기 이동 방향을 따라 배치된 오브젝트와의 거리를 확인하는 동작; 및
상기 확인된 거리가 거리 임계값 이하인 경우 알림 정보를 생성하는 동작; 을 더 포함하는 방법.
제 18 항에 있어서,
상기 관성 센서(310)를 사용하여, 사용자의 보행 속도를 측정하는 동작;
조도 센서를 사용하여, 주변 밝기 정보를 획득하는 동작; 및
상기 보행 속도 및 상기 주변 밝기 정보를 기반으로 상기 거리 임계값을 조정하는 동작; 을 더 포함하는 방법.
제 12 항 내지 제 19 항에 있어서,
상기 사용자가 보행하지 않는 것에 응답하여, 상기 관성 센서(310)를 사용하여 사용자의 머리 회전 량을 검출하는 동작;
상기 머리 회전 량에 기반한 머리 회전 조건을 만족하는 것에 기반하여, 상기 카메라 모듈(180)을 통해 다수 개의 이미지를 획득하는 동작;
상기 획득된 다수 개의 이미지를 기반으로 사용자의 응시 방향을 확인하는 동작; 및
상기 확인된 응시 방향을 기반으로, 상기 복수 개의 거리 센서(320)들 중에서 적어도 하나의 거리 센서를 활성화하는 동작; 을 더 포함하는 방법.