KR20240018331A - 장애물 관련 정보를 표시하기 위한 웨어러블 전자 장치, 동작 방법, 및 저장 매체 - Google Patents
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Abstract
본 개시의 일 실시예에 따른 전자 장치는, 카메라를 통해 획득된 이미지에 기반하여 주변 환경의 위험 정도를 나타내는 환경 레벨을 결정하고, 상기 결정된 환경 레벨에 따라 센서, 카메라 및 마이크의 사용 여부를 결정하고, 상기 센서, 상기 카메라 또는 상기 마이크 중 사용하기로 결정된 적어도 하나를 통해 입력된 데이터를 기반으로 장애물 정보 및 장애물과 상기 사용자의 예상 충격량을 획득하고, 상기 환경 레벨, 상기 장애물 정보 및 상기 예상 충격량에 기반하여 상기 장애물과 상기 사용자의 충돌 위험을 표시하는 UI(user interface) 레벨을 결정하고, 상기 UI 레벨에 따라 그래픽 개체를 생성하고, 상기 그래픽 개체를 포함하는 장애물 관련 UI를 디스플레이에 표시할 수 있다.
Description
본 개시는 장애물 관련 정보를 표시하기 위한 웨어러블 전자 장치, 동작 방법, 및 저장 매체에 관한 것이다.
웨어러블 장치는 신체에 착용할 수 있는 형태로 된 장치이다. 예를 들어, 웨어러블 장치는 사용자의 머리에 착용되어 사용자의 눈 앞에 영상을 표시하는 헤드 마운티드 디스플레이(head mounted display, HMD) 장치를 포함할 수 있다. 헤드 마운티드 디스플레이 장치는 안경 형태의 스마트 글래스(smart glass)를 포함할 수 있다.
예를 들어, 웨어러블 장치는 사용자에게 가상 현실(virtual reality, VR) 또는 증강 현실(augmented reality, AR) 환경을 제공할 수 있다. 가상 현실 환경은 실제와 유사한 환경을 갖는 컴퓨터 그래픽으로 만들어진 환경을 말한다. 증강 현실은 실제 환경의 이미지에 가상의 사물이나 정보를 합성하거나, 실제 환경 내에 가상의 사물을 디스플레이하여 가상의 사물이 마치 원래의 환경에 존재하는 사물처럼 보이도록 구현된 환경을 말한다. 예를 들어, 웨어러블 장치는 디스플레이를 통해 가상 현실 환경 또는 증강 현실 환경을 제공할 수 있다.
일 실시예에 따른, 웨어러블 전자 장치는, 카메라, 디스플레이, 마이크, 센서, 메모리, 및 상기 카메라, 상기 디스플레이, 상기 마이크, 상기 센서 및 상기 메모리와 작동적으로(operatively) 연결된 프로세서를 포함할 수 있다. 상기 메모리는, 상기 프로세서에 의해 실행 시에, 상기 전자 장치가, 상기 카메라를 통해 획득된 이미지에 기반하여 상기 전자 장치의 사용자에 대한 주변 환경의 위험 정도를 나타내는 환경 레벨을 결정하도록 하는 하나 이상의 인스트럭션들을 저장할 수 있다. 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행 시에, 상기 전자 장치가, 상기 결정된 환경 레벨에 따라 상기 센서, 상기 카메라 및 상기 마이크의 사용 여부를 결정하도록 할 수 있다. 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행 시에, 상기 전자 장치가, 상기 센서, 상기 카메라 또는 상기 마이크 중 사용하기로 결정된 적어도 하나를 통해 입력된 데이터를 기반으로 장애물 정보 및 장애물과 상기 사용자의 예상 충격량을 획득하도록 할 수 있다. 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행 시에, 상기 전자 장치가, 상기 환경 레벨, 상기 장애물 정보 및 상기 예상 충격량에 기반하여 상기 장애물과 상기 사용자의 충돌 위험을 표시하는 UI(user interface) 레벨을 결정하도록 할 수 있다. 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행 시에, 상기 전자 장치가, 상기 UI 레벨에 따라 상기 장애물의 방향 및 위험 정도를 나타내는 그래픽 개체를 생성하도록 할 수 있다. 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행 시에, 상기 전자 장치가, 상기 그래픽 개체를 포함하는 장애물 관련 UI를 상기 디스플레이에 표시하도록 할 수 있다.
일 실시예에 따른, 웨어러블 전자 장치의 동작 방법은, 카메라를 통해 획득된 이미지에 기반하여 상기 전자 장치의 사용자에 대한 주변 환경의 위험 정도를 나타내는 환경 레벨을 결정하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 방법은, 상기 결정된 환경 레벨에 따라 센서, 상기 카메라 및 마이크의 사용 여부를 결정하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 방법은, 상기 센서, 상기 카메라 또는 상기 마이크 중 사용하기로 결정된 적어도 하나를 통해 입력된 데이터를 기반으로 장애물 정보 및 장애물과 상기 사용자의 예상 충격량을 획득하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 방법은, 상기 환경 레벨, 상기 장애물 정보 및 상기 예상 충격량에 기반하여 상기 장애물과 상기 사용자의 충돌 위험을 표시하는 UI(user interface) 레벨을 결정하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 방법은, 상기 UI 레벨에 따라 상기 장애물의 방향 및 위험 정도를 나타내는 그래픽 개체를 생성하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 방법은, 상기 그래픽 개체를 포함하는 장애물 관련 UI를 디스플레이에 표시하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른, 비일시적 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체는 웨어러블 전자 장치의 동작 방법을 수행하기 위한 프로그램을 저장할 수 있다. 상기 웨어러블 전자 장치의 동작 방법은, 카메라를 통해 획득된 이미지에 기반하여 상기 전자 장치의 사용자에 대한 주변 환경의 위험 정도를 나타내는 환경 레벨을 결정하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 방법은, 상기 결정된 환경 레벨에 따라 센서, 상기 카메라 및 마이크의 사용 여부를 결정하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 방법은, 상기 센서, 상기 카메라 또는 상기 마이크 중 사용하기로 결정된 적어도 하나를 통해 입력된 데이터를 기반으로 장애물 정보 및 장애물과 상기 사용자의 예상 충격량을 획득하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 방법은, 상기 환경 레벨, 상기 장애물 정보 및 상기 예상 충격량에 기반하여 상기 장애물과 상기 사용자의 충돌 위험을 표시하는 UI(user interface) 레벨을 결정하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 방법은, 상기 UI 레벨에 따라 상기 장애물의 방향 및 위험 정도를 나타내는 그래픽 개체를 생성하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 방법은, 상기 그래픽 개체를 포함하는 장애물 관련 UI를 디스플레이에 표시하는 동작을 포함할 수 있다.
도 1은 일 예시에 따른 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블록도이다.
도 2는 일 예시에 따른 전자 장치의 개략도이다.
도 3은 일 예시에 따른 투명 부재를 통한 시선 추적 및 디스플레이 방법의 개략도이다.
도 4는 일 실시예에 따른 전자 장치의 블록도이다.
도 5는 장애물 충돌 경고 어플리케이션의 블록도이다.
도 6은 전자 장치의 동작을 나타낸 흐름도이다.
도 7은 전자 장치의 환경 레벨 결정 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 전자 장치의 센서 별 사용 여부 결정 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 전자 장치의 장애물 정보 및 예상 충격량 획득 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 전자 장치의 UI 레벨에 따른 UI 표시 정책을 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 전자 장치의 UI 레벨 결정 동작을 설명하기 위한 도면(1100)이다.
도 12는 전자 장치의 UI 레벨에 따른 장애물 관련 UI 표시 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 13은 장애물 충돌 경고 어플리케이션에서의 시야각 범위를 설명하기 위한 도면이다.
도 14는 전자 장치의 UI 레벨에 따른 장애물 관련 UI 표시 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 15는 시야각 범위 이외의 장애물에 대한 UI의 예시를 나타내는 도면이다.
도 16은 시야각 범위 이외의 장애물에 대한 UI의 예시를 나타내는 도면이다.
도 17은 전자 장치의 동작을 나타낸 흐름도이다.
도 18은 전자 장치의 장애물 관련 UI의 표시 유예 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도면의 설명과 관련하여, 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일 또는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.
도 2는 일 예시에 따른 전자 장치의 개략도이다.
도 3은 일 예시에 따른 투명 부재를 통한 시선 추적 및 디스플레이 방법의 개략도이다.
도 4는 일 실시예에 따른 전자 장치의 블록도이다.
도 5는 장애물 충돌 경고 어플리케이션의 블록도이다.
도 6은 전자 장치의 동작을 나타낸 흐름도이다.
도 7은 전자 장치의 환경 레벨 결정 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 전자 장치의 센서 별 사용 여부 결정 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 전자 장치의 장애물 정보 및 예상 충격량 획득 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 전자 장치의 UI 레벨에 따른 UI 표시 정책을 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 전자 장치의 UI 레벨 결정 동작을 설명하기 위한 도면(1100)이다.
도 12는 전자 장치의 UI 레벨에 따른 장애물 관련 UI 표시 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 13은 장애물 충돌 경고 어플리케이션에서의 시야각 범위를 설명하기 위한 도면이다.
도 14는 전자 장치의 UI 레벨에 따른 장애물 관련 UI 표시 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 15는 시야각 범위 이외의 장애물에 대한 UI의 예시를 나타내는 도면이다.
도 16은 시야각 범위 이외의 장애물에 대한 UI의 예시를 나타내는 도면이다.
도 17은 전자 장치의 동작을 나타낸 흐름도이다.
도 18은 전자 장치의 장애물 관련 UI의 표시 유예 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도면의 설명과 관련하여, 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일 또는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.
도 1은, 일 예시에 따른, 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)의 블록도이다. 도 1을 참조하면, 네트워크 환경(100)에서 전자 장치(101)는 제 1 네트워크(198)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(102)와 통신하거나, 또는 제 2 네트워크(199)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(104) 또는 서버(108) 중 적어도 하나와 통신할 수 있다. 일 예시에 따르면, 전자 장치(101)는 서버(108)를 통하여 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 일 예시에 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 예시에서는, 전자 장치(101)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 연결 단자(178))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성요소가 추가될 수 있다. 어떤 예시에서는, 이 구성요소들 중 일부들(예: 센서 모듈(176), 카메라 모듈(180), 또는 안테나 모듈(197))은 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160))로 통합될 수 있다.
프로세서(120)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(140))를 실행하여 프로세서(120)에 연결된 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)를 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일 예시에 따르면, 데이터 처리 또는 연산의 적어도 일부로서, 프로세서(120)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(176) 또는 통신 모듈(190))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(132)에 저장하고, 휘발성 메모리(132)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(134)에 저장할 수 있다. 일 예시에 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 예시에 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 예시에 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. 일 예시에 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 예시에 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 예시에 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 예시에 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 예시에 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 예시에 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 예시에 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 예시에 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 예시에 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 예시에 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 예시에 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. 일 예시에 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 예시에 따르면, 안테나 모듈(197)은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 안테나를 포함할 수 있다. 일 예시에 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 예시에 따르면, 방사체 이외에 다른 부품(예: RFIC(radio frequency integrated circuit))이 추가로 안테나 모듈(197)의 일부로 형성될 수 있다.
일 예시에 따르면, 안테나 모듈(197)은 mmWave 안테나 모듈을 형성할 수 있다. 일 예시에 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 예시에 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 예시에 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 예시에 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 예시에 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 일 예시에 따른, 전자 장치(201)의 개략도이다.
도 2를 참조하여, 도 2의 예시에서, 전자 장치(201)는 HMD(head mounted display) 장치, 웨어러블 장치, 스마트 글래스(smart glasses), 또는 아이웨어(eyewear)로 참조될 수 있다. 도 2에 도시된 전자 장치(201)의 형태는 예시적인 것으로서, 본 문서의 실시예들이 이에 제한되는 것은 아니다. 예를 들어, 전자 장치(201)는 AR(augmented reality) 또는 VR(virtual reality)을 제공하도록 설정된 임의의 전자 장치일 수 있다.
일 예시에 따르면, 전자 장치(201)는 도 1의 전자 장치(101)의 구성들 중 적어도 일부를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(201)는 디스플레이(예: 도 1의 디스플레이 모듈(160)), 카메라(예: 도 1의 카메라 모듈(180)), 적어도 하나의 센서(예: 도 1의 센서 모듈(176)), 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120)), 배터리(예: 도 1의 배터리(189)), 메모리(예: 도 1의 130)), 또는 통신 회로(예: 도 1의 통신 모듈(190)) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 전자 장치(201)의 구성 요소들 중 적어도 일부는 전자 장치(201)의 하우징 내부에 위치되거나, 하우징의 외부로 노출될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치(201)는 디스플레이를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(201)는 제1 디스플레이(261-1) 및/또는 제2 디스플레이(261-2)를 포함할 수 있다. 제1 디스플레이(261-1) 및/또는 제2 디스플레이(261-2)는, 액정 표시 장치(liquid crystal display; LCD), 디지털 미러 장치(digital mirror device; DMD), 실리콘 액정 표시 장치(liquid crystal on silicon device; LCoS device), 실리콘 발광 다이오드 장치(light emitting diode(LED) on silicon; LEDoS device), 유기 발광 다이오드(organic light emitting diode; OLED) 또는 마이크로 LED(micro light emitting diode; micro LED) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(201)의 디스플레이는 빛을 조사하기 위한 적어도 하나의 광원을 포함할 수 있다. 제1 디스플레이(261-1) 및/또는 제2 디스플레이(261-2)가 액정 표시 장치, 디지털 미러 장치 또는 실리콘 액정 표시 장치 중 하나를 포함하는 경우, 전자 장치(201)는 디스플레이의 화면 출력 영역(260-1 및/또는 260-2)으로 빛을 조사하는 적어도 하나의 광원을 포함할 수 있다. 다른 예를 들어, 전자 장치(201)의 디스플레이가 자체적으로 빛을 발생시킬 수 있는 경우, 디스플레이는 디스플레이에 포함된 광원 외에 별도의 광원을 포함하지 않을 수 있다. 제1 디스플레이(261-1) 및/또는 제2 디스플레이(261-2)가 유기 발광 다이오드 또는 마이크로 LED 중 적어도 하나를 포함하는 경우, 전자 장치(201)는 별도의 광원을 포함하지 않더라도 사용자에게 이미지를 제공할 수 있다. 디스플레이가 유기 발광 다이오드 또는 마이크로 LED로 구현되는 경우, 별도 광원의 생략을 통하여 전자 장치(201)의 무게가 감소될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치(201)는 제1 투명 부재(296-1) 및/또는 제2 투명 부재(296-2)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 전자 장치(201)를 착용한 경우, 사용자는 제1 투명 부재(296-1) 및/또는 제2 투명 부재(296-2)를 통하여 볼(see through) 수 있다. 제1 투명 부재(296-1) 및/또는 제2 투명 부재(296-2)는 글래스 플레이트, 플라스틱 플레이트 또는 폴리머 중 적어도 하나로 형성될 수 있으며, 투명 또는 반투명할 수 있다. 예를 들어, 착용되었을 때, 제1 투명 부재(296-1)는 사용자의 우안에 대면하게 배치될 수 있고, 제2 투명 부재(296-2)는 사용자의 좌안에 대면하게 배치될 수 있다.
일 예시에 따르면, 제1 투명 부재(296-1) 및/또는 제2 투명 부재(296-2)의 적어도 일부는 광도파로(waveguide)일 수 있다. 예를 들어, 광도파로는 디스플레이(예: 제1 디스플레이(261-1) 및/또는 제2 디스플레이(261-2))에 의하여 생성된 이미지를 사용자의 눈에 전달할 수 있다. 광도파로는 글래스, 플라스틱 또는 폴리머로 형성될 수 있다. 예를 들어, 광도파로는 내부 또는 일 표면에 형성된 나노 패턴(예: 다각형 또는 곡면 형상의 격자 구조(grating structure))을 포함할 수 있다. 일 예를 들어, 광도파로의 일단으로 입사된 광은 나노 패턴에 의해 광도파로 내부에서 전파되어 사용자의 눈으로 제공될 수 있다. 일 예를 들어, Free-form형 프리즘으로 구성된 광도파로는 입사된 광을 반사 미러를 통해 사용자에게 제공하도록 구성될 수 있다.
일 예시에 따르면, 광도파로는 적어도 하나의 회절 요소(예: DOE(diffractive optical element), HOE(holographic optical element)) 또는 반사 요소(예: 반사 거울) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 상기 광도파로는 광도파로에 포함된 적어도 하나의 회절 요소 또는 반사 요소를 이용하여 광원부로부터 방출된 디스플레이 광을 사용자의 눈으로 유도할 수 있다. 예를 들어, 회절 요소는 입력 광학 부재(예: 262-1 및/또는 262-2) 및/또는 출력 광학 부재(미도시)를 포함할 수 있다. 제1 입력 광학 부재(262-1) 및/또는 제2 입력 광학 부재(262-2)는 입력 그레이팅 영역(input grating area)으로 참조될 수 있으며, 출력 광학 부재(미도시)는 출력 그레이팅 영역(output grating area)으로 참조될 수 있다. 입력 그레이팅 영역은 광원(예: micro LED)으로부터 출력되는 빛을 화면 표시부의 투명 부재(예: 제1 투명 부재(296-1) 및/또는 제2 투명 부재(296-2))로 빛을 전달하기 위해 빛을 회절 또는 반사시킬 수 있다. 출력 그레이팅 영역은 광도파로의 투명 부재(예: 제1 투명 부재(296-1) 및/또는 제2 투명 부재(296-2))에 전달된 빛을 사용자의 눈의 방향으로 회절 또는 반사시킬 수 있다. 예를 들어, 반사 요소는 전반사(total internal reflection, TIR)를 위한 전반사 광학 소자 또는 전반사 도파관을 포함할 수 있다. 전반사는 광을 유도하는 하나의 방식으로 참조될 수 있으며, 입력 그레이팅 영역을 통하여 입력되는 빛(예: 이미지)이 광도파로의 일면(예: 특정 면)에서 100% 반사되도록 입사각을 만들어, 출력 그레이팅 영역까지 100% 전달되도록 하는 것을 의미할 수 있다. 일 예시에서, 디스플레이로부터 방출되는 광의 광 경로는 입력 광학 부재에 의하여 광도파로로 유도될 수 있다. 광도파로 내부를 이동하는 광은 출력 광학 부재를 통해 사용자 눈 방향으로 유도될 수 있다. 화면 출력 영역(260-1 및/또는 260-2)은 눈 방향으로 방출되는 광에 기반하여 결정될 수 있다.
도 2에는 전자 장치(201)가 광도파로를 이용하여 사용자에게 이미지를 제공하는 것으로 설명되었으나, 본 문서의 실시 예가 이에 제한되는 것은 아니다. 예를 들어, 전자 장치(201)의 디스플레이는 투명 또는 반투명 디스플레이일 수 있다. 이 경우, 디스플레이는 사용자의 눈과 대면하는 위치(예: 제1 화면 출력 영역(260-1) 및/또는 제 화면 출력 영역(260-2))에 배치될 수 있다.
일 예시에 따르면, 전자 장치(201)는 적어도 하나의 카메라를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(201)는 제1 카메라(280-1), 제2 카메라(280-2), 및/또는 제3 카메라(280-3)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제1 카메라(280-1) 및 제2 카메라(280-2)는 외부 이미지 인식을 위하여 이용될 수 있다. 제1 카메라(280-1) 및 제2 카메라(280-2)는 사용자의 시선에 대응하는 방향(예: +x 방향)에 대응하는 이미지를 획득하도록 설정될 수 있다. 전자 장치(201)는 제1 카메라(280-1) 및 제2 카메라(280-2)를 이용하여 머리 트랙킹(head tracking)(예: 3 자유도 또는 6 자유도(degree of freedom; DoF) 트랙킹), 손 이미지 검출, 손 이미지 추적 및/또는 공간 인식을 수행할 수 있다. 일 예를 들어, 제1 카메라(280-1) 및 제2 카메라(280-2)는 동일한 규격 및 성능(예: 화각, 셔터 스피드, 해상도, 및/또는 컬러 비트 수 등)을 갖는 GS(global shutter) 카메라일 수 있다. 전자 장치(201)는 좌/우에 배치된 스테레오 카메라를 이용하여 공간 인식(예: 6 자유도 공간 인식) 및/또는 뎁스(depth) 정보 획득을 수행함으로써, SLAM(simultaneous localization and mapping) 기술을 지원할 수 있다. 또한, 전자 장치(201)는 좌/우에 배치된 스테레오 카메라를 사용자의 제스처를 인식할 수 있다. 전자 장치(201)는 RS(rolling shutter) 카메라에 비하여 상대적으로 왜곡이 적은 GS 카메라를 이용함으로써, 보다 빠른 손동작 및 미세 움직임을 검출할 수 있다. 예를 들어, 제3 카메라(280-3)는 외부 이미지 인식을 위하여 이용될 수 있다. 제3 카메라(280-3)는 사용자의 시선에 대응하는 방향(예: +x 방향)에 대응하는 이미지를 획득하도록 설정될 수 있다. 일 예에서, 제3 카메라(280-3)는 제1 카메라(280-1) 및 제2 카메라(280-2)에 비하여 상대적으로 높은 해상도를 갖는 카메라일 수 있다. 제3 카메라(280-3)는 HR(high resolution) 카메라 또는 PV(photo video) 카메라로 참조될 수 있다. 제3 카메라(280-3)는 AF(auto focus) 및/또는 OIS(optical image stabilization)와 같은 고화질 이미지 획득을 위한 기능들을 지원할 수 있다. 제3 카메라(280-3)는 GS 카메라 또는 RS 카메라일 수 있다.
일 예시에 따르면, 전자 장치(201)는 적어도 하나의 시선 추적(eye-tracking) 센서를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(201)는 제1 시선 추적 센서(276-1) 및 제2 시선 추적 센서(276-2)를 포함할 수 있다. 제1 시선 추적 센서(276-1) 및 제2 시선 추적 센서(276-2)는, 예를 들어, 사용자의 눈에 대응하는 방향의 이미지를 획득하도록 설정된 카메라일 수 있다. 제1 시선 추적 센서(276-1) 및 제2 시선 추적 센서(276-2)는 사용자의 우안 이미지와 사용자의 좌안 이미지를 각각 획득하도록 설정될 수 있다. 전자 장치(201)는 제1 시선 추적 센서(276-1) 및 제2 시선 추적 센서(276-2)를 이용하여 사용자의 눈동자(pupil)를 검출하도록 설정될 수 있다. 전자 장치(201)는 사용자의 눈동자 이미지로부터 사용자의 시선을 획득하고, 획득된 시선에 기반하여 이미지를 제공할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(201)는 사용자의 시선 방향에 이미지가 위치되도록 이미지를 디스플레이할 수 있다. 일 예를 들어, 제1 시선 추적 센서(276-1) 및 제2 시선 추적 센서(276-2)는 동일한 규격 및 성능(예: 화각, 셔터 스피드, 해상도, 및/또는 컬러 비트 수 등)을 갖는 GS(global shutter) 카메라일 수 있다.
일 예시에 따르면, 전자 장치(201)는 적어도 하나의 조명 유닛(illumination unit)을 포함할 수 있다. 조명 유닛은, 예를 들어, 적어도 하나의 LED를 포함할 수 있다. 도 2에서, 전자 장치(201)는 제1 조명 유닛(281-1) 및 제2 조명 유닛(281-2)을 포함할 수 있다. 전자 장치(201)는, 예를 들어, 제1 조명 유닛(281-1) 및 제2 조명 유닛(281-2)을 이용하여 제1 카메라(280-1), 제2 카메라(280-2), 및/또는 제3 카메라(280-3)에 대한 보조 조명을 제공할 수 있다. 일 예에서, 전자 장치(201)는 조명 유닛(미도시)을 이용하여 동공 이미지 획득을 위한 조명을 제공할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(201)는 적외선 파장의 LED를 이용하여 시선 추적 센서에 대한 조명을 제공할 수 있다. 이 경우, 시선 추적 센서는 적외선 파장 이미지를 획득하기 위한 이미지 센서를 포함할 수 있다.
일 예시에 따르면, 전자 장치(201)는 적어도 하나의 PCB(printed circuit board)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(201)는 제1 템플(temple, 298-1)에 위치된 제1 PCB(287-1) 및 제2 템플(298-2)에 위치된 제2 PCB(287-2)를 포함할 수 있다. 제1 PCB(287-1) 및/또는 제2 PCB(287-2)는 신호 선 및/또는 FPCB(flexible PCB)를 통하여 전자 장치(201)의 다른 구성 요소들과 전기적으로 연결될 수 있다. 예를 들어, 통신 회로, 메모리, 적어도 하나의 센서, 및/또는 프로세서는 제1 PCB(287-1) 및/또는 제2 PCB(287-2) 상에 배치될 수 있다. 예를 들어, 제1 PCB(287-1) 및 제2 PCB(287-2) 각각은 인터포저(interposer)에 의하여 이격된 복수의 PCB들로 구성될 수 있다.
일 예시에 따르면, 전자 장치(201)는 적어도 하나의 배터리를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(201)는 제1 템플(298-1)의 일단에 위치된 제1 배터리(289-1) 및 제2 템플(298-2)의 일단에 위치된 제2 배터리(289-2)를 포함할 수 있다. 제1 배터리(289-1) 및 제2 배터리(289-2)는 전자 장치(201)의 구성 요소들에 전력을 공급하도록 설정될 수 있다.
일 예시에 따르면, 전자 장치(201)는 적어도 하나의 스피커를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(201)는 제1 스피커(270-1) 및 제2 스피커(270-2)를 포함할 수 있다. 전자 장치(201)는 좌측 및 우측에 위치된 스피커들을 이용하여 스테레오 사운드를 제공하도록 설정될 수 있다.
일 예시에 따르면, 전자 장치(201)는 적어도 하나의 마이크를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(201)는 제1 마이크(271-1), 제2 마이크(271-2), 및/또는 제3 마이크(271-3)를 포함할 수 있다. 제1 마이크(271-1)는 프레임(297)의 우측에 위치되고, 제2 마이크(271-2)는 프레임(297)의 좌측에 위치되고, 제3 마이크(271-3)는 프레임(297)의 브릿지에 위치될 수 있다. 일 예시에서, 전자 장치(201)는 1 마이크(271-1), 제2 마이크(271-2), 및/또는 제3 마이크(271-3)를 이용하여 빔포밍(beamforming)을 수행할 수 있다.
일 예시에 따르면, 전자 장치(201)는 제1 템플(298-1), 제2 템플(298-2), 및 프레임(297)을 포함할 수 있다. 제1 템플(298-1), 제2 템플(298-2), 및 프레임(297)은 하우징으로 참조될 수 있다. 제1 템플(298-1)은 제1 힌지부(299-1)를 통하여 프레임(297)에 물리적으로 연결되고, 착용되었을 때, 프레임(297)을 지지할 수 있다. 제2 템플(298-2)은 제2 힌지부(299-2)를 통하여 프레임(297)에 물리적으로 연결되고, 착용되었을 때, 프레임(297)을 지지할 수 있다.
상술된 전자 장치(201)의 구성은 예시적인 것으로서, 본 문서의 실시예들이 이에 제한되지 않는다. 예를 들어, 전자 장치(201)는 도 2와 관련하여 설명된 구성 요소의 적어도 일부를 포함하지 않거나, 설명된 구성 요소 외의 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(201)는 적어도 하나의 센서(예: 가속도 센서, 자이로 센서, 및/또는 터치 센서 등) 및/또는 안테나를 포함할 수 있다.
도 3은 일 예시에 따른, 투명 부재를 통한 시선 추적 및 디스플레이 방법의 개략도이다.
도 3을 참조하여, 디스플레이(361)(예: 도 2의 제1 디스플레이(261-1) 또는 제2 디스플레이(261-2))는 투명 부재(396)(예: 도 2의 제1 투명 부재(296-1) 또는 제2 투명 부재(296-2))를 통하여 이미지를 제공할 수 있다. 일 예시에 따르면, 디스플레이(361)는 렌즈(351)를 통하여 입력 광학 부재(362)(예: 도 2의 제1 입력 광학 부재(262-1) 또는 제2 입력 광학 부재(262-2))에 이미지에 대응하는 광을 입력시킬 수 있다. 입력 광학 부재(362)는 입사된 광을 반사 또는 회절하여 광도파로(360)로 입력할 수 있다. 출력 광학 부재(364)는 광도파로(360)를 통하여 전달된 빛을 사용자의 눈(399) 방향으로 출력시킬 수 있다. 일 예에서, 렌즈(351)는 디스플레이(361)에 포함될 수 있다. 일 예시에서, 렌즈(351)의 위치는 투명 부재(396)와 사용자의 눈(399) 사이의 거리에 기반하여 결정될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 시선 추적 센서(371)(예: 도 2의 제1 시선 추적 센서(276-1) 또는 제2 시선 추적 센서(276-2))는 사용자의 눈(399)의 적어도 일부에 대응하는 이미지를 획득할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 눈(399)의 이미지에 대응하는 광은 제1 스플리터(splitter, 381)를 통하여 반사 및/또는 회절되어 광도파로(382)로 입력될 수 있다. 광도파로(382)를 통하여 제2 스플리터(383)에 전달된 광은, 제2 스플리터(383)에 의하여 반사 및/또는 회절되어 시선 추적 센서(371) 방향으로 출력될 수 있다.
본 문서에 개시된 실시예에 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, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.
본 문서의 실시예는 기기(machine)(예: 전자 장치(101))에 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.
예를 들어, 본 문서에 개시된 실시예에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory(CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어™)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.
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. 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. 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.
이하, 도 4를 참조하여 일 실시예에 따른 전자 장치의 구성 및 동작에 대하여 설명한다.
도 4는 일 실시예에 따른 전자 장치(401)의 블록도(400)이다.
전자 장치(401)(예: 도 1의 전자 장치(101) 또는 도 2의 전자 장치(201))는 카메라(410)(예: 도 1의 카메라 모듈(180) 또는 도 2의 카메라(280-1, 280-2, 및/또는 280-3), 및/또는 시선 추적 센서(예: 도 2의 시선 추적 센서(276-1 및 276-2)), 디스플레이(420)(예: 도 1의 디스플레이 모듈(160) 또는 도 2의 디스플레이(261-1 및/또는 261-2)), 마이크(430)(예: 도 1의 입력 모듈(150) 또는 도 2의 마이크(271-1, 271-2, 및/또는 271-3)), 센서(440)(예: 도 1의 센서 모듈(176)), 메모리(450)(예: 도 1의 메모리(130)) 및 프로세서(460)(예: 도 1의 프로세서(120))를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치(401)는 사용자의 신체의 적어도 일부(예: 머리)에 착용 가능한 웨어러블 장치일 수 있다. 전자 장치(401)는 사용자(또는, 착용자)에게 AR(augmented reality) 환경을 제공할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(401)는 사용자의 눈 앞에 배치된 디스플레이(420)를 통해 실제 이미지에 가상 이미지를 합성하여 표시함으로써 증강 현실 환경을 제공할 수 있다. 예를 들어, 실제 이미지는, 카메라(410)를 통해 촬영된 전자 장치(401) 또는 전자 장치(401)의 사용자의 주변 환경의 이미지일 수 있고, 또는 투명 또는 반투명 디스플레이(420)를 통해 사용자의 눈에 인식되는 이미지일 수 있다.
일 실시예에 따르면, 카메라(410)는 전자 장치(401) 또는 전자 장치(401)의 사용자의 주변 환경의 이미지를 획득할 수 있다. 예를 들어, 카메라(410)는 사용자가 전자 장치(401)를 머리에 착용한 상태에서, 사용자의 시선 방향에 대응하는 이미지를 획득할 수 있다. 사용자의 시선 방향에 대응하는 이미지는, 카메라(410)가 사용자가 마주하는 방향 또는 사용자가 바라보는 방향을 촬영한 이미지일 수 있다.
예를 들어, 카메라(410)는 복수의 카메라들을 포함할 수 있다. 복수의 카메라들 각각의 시야각은 사용자의 시야각의 적어도 일부를 커버(cover)할 수 있다. 복수의 카메라들 각각은 서로 다른 촬영 영역을 갖도록 구비될 수 있다. 예를 들어, 카메라(410)는 전자 장치(401)의 중앙, 좌측, 및 우측을 향하도록 설치될 수 있다. 전자 장치(401)는 좌측 카메라 및 우측 카메라를 통해 사용자의 후방에서 다가오는 장애물을 인식할 수 있다. 예를 들어, 카메라(410)는 좌측 및 우측의 시야각을 커버할 수 있는 넓은 시야각의 중앙 카메라를 포함할 수도 있다.
카메라(410)는 주변 장애물을 인식하는데 사용될 수 있다. 본 개시에서 장애물은 실제 환경에 형태와 부피를 가지며 존재하는 개체(entity)(예: 사람, 동식물, 또는 물체(object))로 참조될 수 있다. 장애물은 사용자와 충돌 시 충격을 가할 수 있는 것을 의미할 수 있다. 프로세서(460)는 카메라(410)를 통해 입력된 하나 이상의 이미지에 대한 객체 인식 및/또는 거리 인식에 의해 장애물을 인식할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(460)는 카메라(410)를 통해 입력된 하나 이상의 이미지에 대한 객체 인식에 의해 장애물의 위치 및/또는 종류를 식별할 수 있다. 프로세서(460)는 카메라(410)를 통해 입력된 하나 이상의 이미지에 대한 거리 인식에 의해 장애물까지의 거리를 식별할 수 있다.
예를 들어, 카메라(410)는 깊이 인식 카메라를 포함할 수 있다. 깊이(depth) 인식 카메라는 장애물까지의 거리를 식별하는데 사용될 수 있다. 깊이 인식 카메라는 양안 시차 및/또는 ToF(time of Flight)에 기반하여 주변 환경의 깊이 정보(또는, 뎁스 정보)를 획득하도록 설정된 카메라일 수 있다. 깊이 인식은, 깊이 인식 카메라가 아닌 복수의 카메라들을 이용하여 획득된 이미지들을 이용하여 수행될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 디스플레이(420)는 사용자에게 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 예를 들어, 디스플레이(420)는 사용자가 전자 장치(401)를 머리에 착용한 상태에서 사용자의 눈을 향하도록 배치될 수 있다. 디스플레이(420)는 증강 현실 콘텐츠를 제공할 수 있다. 증강 현실 콘텐츠는 그래픽 형태로 디스플레이(420)에 표시될 수 있다. 디스플레이(420)는 증강 현실 콘텐츠로서 그래픽 사용자 인터페이스(graphic user interface, GUI)를 제공할 수 있다. 증강 현실 콘텐츠 또는 GUI는 전자 장치(401)에 저장된 하나 이상의 어플리케이션들에 의해 제공될 수 있다. 어플리케이션은, 예를 들어, 장애물 충돌 경고 어플리케이션을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 마이크(430)는 전자 장치(401) 주변의 소리(또는, 오디오)를 수신할 수 있다. 예를 들어, 마이크(430)는 전자 장치(401) 또는 전자 장치(401)를 착용한 사용자 및 사용자 주변의 장애물로부터 발생하는 소리를 수신할 수 있다. 마이크(430)는 복수의 마이크들을 포함할 수 있다. 복수의 마이크들 각각에 입력되는 소리의 시차를 이용하여 장애물의 거리가 예측(또는, 계산)될 수 있다. 복수의 마이크들 중 장애물의 소리가 입력된 마이크가 전자 장치(401)에 장착된 위치에 기반하여 장애물의 방향이 예측될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 센서(440)는 전자 장치(401) 또는 전자 장치(401)를 착용한 사용자의 자세(posture) 및 움직임을 감지할 수 있다. 센서(440)는, 예를 들어, 가속도계 센서, 각속도계 센서 또는 지자기계 센서 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 센서(440)에 의해 감지된 전자 장치(401) 또는 사용자의 자세 및/또는 움직임에 기초하여 전자 장치(401) 또는 사용자가 어느 방향으로 얼마만큼의 속도로 이동하고 있는지 식별될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 메모리(450)는 전자 장치(401) 및 어플리케이션을 구동시키기 위한 하나 이상의 인스트럭션들을 저장할 수 있다. 메모리(450)는 어플리케이션 구동에 필요한 데이터 또는 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 어플리케이션은 장애물 충돌 경고 어플리케이션을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(460)는 카메라(410), 디스플레이(420), 마이크(430), 센서(440), 및 메모리(450)와 작동적으로(operatively) 연결될 수 있다. 구성요소 간에 작동적으로(operatively) 연결된다는 것은 의미는 구성요소들이 기능적으로 연결되거나, 통신적으로 연결된 것을 의미할 수 있다. 예를 들어, 작동적으로 연결된 구성요소들은 서로 데이터를 주고받을 수 있다.
프로세서(460)는 메모리(450)에 저장된 하나 이상의 인스트럭션들을 실행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(460)는 메모리(450)에 저장된 하나 이상의 인스트럭션들을 실행함으로써 장애물 충돌 경고 어플리케이션을 구동시킬 수 있다.
프로세서(460)는 카메라(410)를 통해 전자 장치(401) 또는 전자 장치(401)를 착용한 사용자의 주변 환경의 이미지를 획득할 수 있다. 프로세서(460)는 카메라(410)를 통해 획득된 이미지에 대하여 이미지 분류를 수행하여 이미지가 속한 카테고리를 결정할 수 있다. 이미지 분류에는 인공지능 기반의 알고리즘이 이용될 수 있다. 카테고리는 주변 환경과 관련된 하나 이상의 카테고리를 포함할 수 있다. 예를 들어, 카테고리는 실내/실외 여부에 따라 분류되는 카테고리, 차량 관련 요소의 분석에 의해 분류되는 카테고리, 또는 장애물 복잡도에 따라 분류되는 카테고리 중 적어도 하나를 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
프로세서(460)는 실내 또는 실외 여부, 차량 관련 요소의 분석, 또는 장애물의 복잡도 중 적어도 하나에 기반하여 카메라(410)를 통해 획득된 이미지를 분류할 수 있다.
프로세서(460)는 이미지를 실내 이미지 또는 실외 이미지로 분류할 수 있다.
프로세서(460)는 카메라(410)를 통해 획득된 이미지에 대하여 장면 분석을 수행하여 차량 관련 요소를 분석할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(460)는 이미지를 차도와 인접하지 않은 인도의 이미지, 차도와 인접한 인도의 이미지, 또는 차도, 건널목, 또는 횡단보도의 이미지 중 적어도 하나로 분류할 수 있다.
프로세서(460)는 카메라(410)를 통해 획득된 이미지에 대하여 장애물 복잡도를 결정할 수 있다. 예를 들면, 장애물 복잡도는 사용자의 진행 경로가 방해되거나 사용자의 속도를 느려지게 하는 상황에 기초하여 결정될 수 있다. 장애물 복잡도는, 예를 들어, 장애물의 개수, 장애물의 움직임 여부, 또는 장애물의 분포 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(460)는 이미지를 장애물이 적은 이미지 또는 장애물이 많은 이미지로 분류할 수 있다. 프로세서(460)는 이미지에서 식별되는 장애물의 개수가 지정된 개수 이상인 경우 장애물이 많은 이미지로 분류하고, 장애물의 개수가 지정된 개수 미만인 경우 장애물이 적은 이미지로 분류할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(460)는 이미지 분류를 단계적으로 수행할 수도 있다. 프로세서(460)는 카메라(410)를 통해 획득된 이미지가 실내 이미지로 분류된 경우, 차량 관련 요소 분석 및 장애물 복잡도에 기반한 이미지 분류를 생략할 수 있다. 프로세서(460)는 카메라(410)를 통해 획득된 이미지가 차도와 인접한 인도의 이미지 또는 차도, 건널목, 또는 횡단보도의 이미지로 분류된 경우, 장애물 복잡도에 기반한 이미지 분류를 생략할 수 있다.
프로세서(460)는 카메라(410)를 통해 획득된 이미지에 기반하여 환경 레벨을 결정할 수 있다. 프로세서(460)는 카메라(410)를 통해 획득된 이미지의 이미지 분류 결과에 기반하여 환경 레벨을 결정할 수 있다. 환경 레벨은 전자 장치(401)를 착용한 사용자에 대한 주변 환경의 위험 정도를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 프로세서(460)는 환경 레벨이 높을수록 사용자가 장애물에 의해 충격을 받을 확률이 상대적으로 높다고 판단할 수 있다.
프로세서(460)는 이미지 분류에 의해 결정된 하나 이상의 카테고리에 기초하여 환경 레벨을 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(460)는 실내/실외 여부에 따라 분류되는 카테고리, 차량 관련 요소의 분석에 의해 분류되는 카테고리, 또는 장애물 복잡도에 따라 분류되는 카테고리 중 적어도 하나에 기초하여 환경 레벨을 결정할 수 있다. 프로세서(460)는 하나 이상의 카테고리에 대응하여 미리 결정된 환경 레벨에 관한 정보에 기초하여, 카메라(410)를 통해 획득된 이미지에 대한 이미지 분류에 의해 결정된 하나 이상의 카테고리에 대응하는 환경 레벨을 결정할 수 있다. 하나 이상의 카테고리에 대응하여 미리 결정된 환경 레벨에 관한 정보는 메모리(450)에 저장되고, 프로세서(460)의 환경 레벨 결정 시에 이용될 수 있다.
예를 들어, 프로세서(460)는 실내 이미지로 분류된 경우보다 실외 이미지로 분류된 경우에 환경 레벨을 상대적으로 높게 결정할 수 있다. 프로세서(460)는 차도와 인접하지 않은 인도의 이미지로 분류된 경우보다 차도와 인접한 인도의 이미지로 분류된 경우에 환경 레벨을 상대적으로 높게 결정할 수 있다. 프로세서(460)는 차도와 인접한 인도의 이미지로 분류된 경우보다 차도, 건널목, 또는 횡단보도의 이미지로 분류된 경우에 환경 레벨을 상대적으로 높게 결정할 수 있다. 프로세서(460)는 장애물이 적은 이미지로 분류된 경우보다 장애물이 많은 이미지로 분류된 경우에 환경 레벨을 상대적으로 높게 결정할 수 있다.
프로세서(460)는 전자 장치(401) 또는 전자 장치(401)를 착용한 사용자의 움직임 속력에 기초하여 환경 레벨을 보정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(401) 또는 사용자가 지정된 속력 이상으로 움직이는 경우, 전자 장치(401) 또는 사용자가 가만히 있거나 지정된 속력 미만으로 움직이는 것에 비해 주변 장애물이 사용자에게 가할 수 있는 충격량이 상대적으로 높아지고, 전자 장치(401)가 사용자에게 위험을 더욱 빨리 알려줄 필요성이 있다. 프로세서(460)는 전자 장치(401) 또는 전자 장치(401)를 착용한 사용자의 움직임 속력이 지정된 속력 이상인 경우 이미지 분류에 의해 결정된 환경 레벨을 높게 보정할 수 있다. 프로세서(460)는 전자 장치(401) 또는 전자 장치(401)를 착용한 사용자의 움직임 속력이 지정된 속력 미만인 경우 이미지 분류에 의해 결정된 환경 레벨을 낮게 보정할 수 있다.
프로세서(460)는 결정된 환경 레벨에 따라 센서 별 사용 여부를 결정할 수 있다. 프로세서(460)는 환경 레벨에 대응하여 미리 결정된 센서 별 사용 여부에 관한 정보에 기반하여, 카메라(410)를 통해 획득된 이미지에 대한 이미지 분류에 의해 결정된 환경 레벨에 따른 센서 별 사용 여부를 결정할 수 있다. 각 환경 레벨에 대응하여 미리 결정된 센서 별 사용 여부에 관한 정보는 메모리(450)에 저장되고, 프로세서(460)의 센서 별 사용 여부 결정 시에 이용될 수 있다. 여기서, 센서는 센서(440), 카메라(410), 및 마이크(430)를 포함하는 개념이다. 프로세서(460)는 결정된 환경 레벨에 따라 센서(440)(예: IMU(inertial measurement unit) 센서), 카메라(410)(예: 비전 카메라(vision camera) 및/또는 뎁스 카메라(depth camera)(또는, 깊이 인식 카메라)), 및 마이크(430)의 사용 여부를 결정할 수 있다.
예를 들어, 사용자가 위험한 환경에 놓여있을수록, 더 많은 센서 또는 더 정밀한 센서를 사용하여 예상 충격량을 정확히 계산해야 할 필요가 있다. 예를 들어, 프로세서(460)는 환경 레벨이 높을수록, 더 많은 수(예: 더 많은 종류)의 센서를 사용하는 것으로 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(460)는 가장 낮은 제1 환경 레벨로 결정된 경우, 센서(440), 카메라(410), 및 마이크(430)를 모두 사용하지 않는 것으로 결정할 수 있다. 프로세서(460)는 상기 제1 환경 레벨보다 높은 제2 환경 레벨로 결정된 경우, 센서(440) 및 카메라(410)를 사용하고, 마이크(430)는 사용하지 않는 것으로 결정할 수 있다. 프로세서(460)는 상기 제2 환경 레벨보다 높은 제3 환경 레벨로 결정된 경우, 센서(440), 카메라(410), 및 마이크(430)를 모두 사용하는 것으로 결정할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(460)는 환경 레벨에 따라 IMU(inertial measurement unit) 센서, 비전 카메라(vision camera), 뎁스 카메라(depth camera), 및 마이크의 사용 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(460)는 가장 낮은 환경 레벨로 결정된 경우를 제외한 모든 경우에 IMU 센서 및 비전 카메라를 사용하는 것으로 결정할 수 있다. 프로세서(460)는 환경 레벨이 높아지는 경우 IMU 센서 및 비전 카메라에 뎁스 카메라를 더 사용하는 것으로 결정할 수 있다. 뎁스 카메라는 장애물과의 거리를 더욱 정확히 인식하기 위해 사용될 수 있다. 프로세서(460)는 환경 레벨이 높아지는 경우 IMU 센서, 비전 카메라, 및 뎁스 카메라에 마이크를 더 사용하는 것으로 결정할 수 있다. 프로세서(460)는 전자 장치(401)에 장착된 복수의 마이크들 각각에 입력되는 소리의 시차를 이용하여 장애물의 거리를 예측(또는, 인식)할 수 있다. 프로세서(460)는 마이크(430)를 통해 사용자에게 다가오는 장애물의 소리 및/또는 거리를 인식하여 사용자 및 카메라(410)가 인식하지 못하는 범위의 위험을 감지할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(460)는 환경 레벨이 높아짐에 따라 특정 센서를 사용하지 않는 것으로 결정할 수 있다. 예를 들어, 뎁스 카메라는 더 많은 전력을 소모하여 더 높은 해상도의 깊이 정보를 획득할 수 있다. 프로세서(460)는 환경 레벨이 지정된 레벨 이상인 경우 특정 센서(예: IMU 센서 또는 마이크)를 사용하지 않는 것으로 결정함으로써 특정 센서에 의해 소모되는 전력을 절감할 수 있다. 프로세서(460)는 절감된 전력을 이용하여 뎁스 카메라를 이용하여 고해상도의 깊이 정보를 획득할 수 있다. 프로세서(460)는 고해상도의 깊이 정보에 기반하여 장애물까지의 거리를 보다 정밀하고 정확하게 계산할 수 있다.
프로세서(460)가 센서 별 사용 여부를 결정하는 방법은 상술한 방법에 한정되지 않으며, 프로세서(460)는 환경 레벨 및 각 센서의 기능의 필요에 따라 센서 별 사용 여부를 다양하게 결정할 수 있다.
프로세서(460)는 센서(440), 카메라(410), 또는 마이크(430) 중 사용하기로 결정된 적어도 하나를 이용하여 장애물 정보를 획득할 수 있다. 프로세서(460)는 센서(440), 카메라(410), 또는 마이크(430) 중 사용하기로 결정된 적어도 하나를 통해 입력된 데이터를 기반으로 장애물 정보를 획득할 수 있다. 장애물 정보는 사용자의 안전에 영향을 미칠 수 있는 것과 관련된 정보를 포함할 수 있다. 장애물 정보는, 예를 들어, 장애물의 종류, 장애물의 방향, 장애물까지의 거리, 및/또는 장애물의 사용자 방향으로의 속력을 포함할 수 있다. 예를 들어, 장애물 정보는 장애물의 이동 경로와 사용자의 이동 경로에 기반하여 결정되는 장애물과 사용자의 충돌 확률 정보를 포함할 수 있다.
프로세서(460)는 카메라(410)를 통해 획득된 이미지에 대한 객체 인식을 수행하여 장애물을 인식할 수 있다. 프로세서(460)는 카메라(410)를 통해 획득된 이미지에 대한 객체 인식 및/또는 거리 인식을 수행하여 장애물 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(460)는 카메라(410)를 통해 획득된 이미지에 대한 객체 인식을 수행하여 장애물의 위치 및/또는 종류를 예측(또는, 계산)할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(460)는 카메라(410)를 통해 획득된 이미지에 대한 거리 인식을 수행하여 장애물까지의 거리를 예측(또는, 계산)할 수 있다. 이미지에 대한 객체 인식 및/또는 거리 인식에는 인공지능 기반의 알고리즘이 이용될 수 있다.
프로세서(460)는 장애물까지의 거리를 지정된 시간 간격으로 계산할 수 있다. 프로세서(460)는 센서(440)를 이용하여 전자 장치(401) 또는 전자 장치(401)를 착용한 사용자의 자세 및/또는 속도를 획득할 수 있다. 프로세서(460)는 지정된 시간(예: t) 간격으로 계산된 장애물까지의 거리(예: d0, d1, d2, d3, ..., dn(n은 1 이상의 자연수))에 기초하여 장애물의 사용자 방향으로의 속력을 계산할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(460)는 (dn-d0)/(n x t)로 장애물의 사용자 방향으로의 속력을 계산할 수 있다. n x t는 장애물의 이동 시간을 의미할 수 있다. 프로세서(460)는 장애물의 사용자 방향으로의 속력을 계산하는 경우, 센서(440)를 이용하여 획득된 사용자의 속도 정보를 참조할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(460)는 장애물의 속도 정보와 사용자의 속도 정보를 이용하여 상대 속도를 계산함으로써 장애물의 사용자 방향으로의 속력을 계산할 수 있다.
프로세서(460)는 카메라(410)를 통해 획득된 이미지에 기초하여 계산된 장애물의 위치에 기초하여, 장애물의 방향(예: 전자 장치(401) 또는 사용자에 대한 장애물의 상대적 방향)을 식별(예: 계산)할 수 있다. 일 예에서, 프로세서(460)는, 장애물의 방향을 계산하는 경우, 센서(440)를 이용하여 획득된 전자 장치(401) 또는 사용자의 자세 정보를 참조할 수 있다. 프로세서(460)는 전자 장치(401) 또는 사용자의 자세 정보에 기초하여 전자 장치(401) 또는 사용자가 향하는 방향(예: 사용자가 바라보는 방향, 전자 장치(401)의 전면 방향, 또는 카메라(410)의 FOV(field of view)의 중심 방향)을 판단할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(460)는 전자 장치(401) 또는 사용자가 바라보고 있는 방향을 기준으로 장애물의 방향을 계산할 수 있다.
프로세서(460)는 장애물 정보에 기반하여 장애물과 사용자의 예상 충격량을 획득할 수 있다. 프로세서(460)는 장애물 정보에 기반하여 장애물에 의한 예상 충격량을 계산할 수 있다. 예상 충격량은 장애물과 사용자가 충돌 시에 장애물이 사용자에게 어느 정도의 충격량을 미칠 수 있는지를 예측한 값일 수 있다. 예상 충격량은 다양한 수치로 표현될 수 있다. 예를 들어, kg·m/s 와 같은 표준 단위를 통해 표현되거나, 사용자에 대한 치명도(예: 0에서 100 사이의 값)로 표현될 수도 있다. 예상 충격량은 본 개시의 장애물 충돌 경고 어플리케이션에서 이용되는 상대적인 값일 수 있다.
예를 들어, 프로세서(460)는 장애물의 무게를 정확히 인식하지 못할 수 있다. 프로세서(460)는 장애물의 종류에 따라 무게와 관련하여 지정된 계수를 사전에 저장(또는, 설정)해두고, 지정된 계수를 이용하여 예상 충격량을 보정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(460)는 장애물의 속력에 장애물의 종류에 대응하는 지정된 계수를 곱하여 예상 충격량을 계산할 수 있다.
프로세서(460)는 장애물 정보 및/또는 예상 충격량과 관련된 정보를 디스플레이(420)에 표시할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(460)는 장애물 정보 및/또는 예상 충격량과 관련된 정보를 포함하는 사용자 인터페이스(user interface, UI)를 표시할 수 있다. 본 개시에서, 장애물 정보 및/또는 예상 충격량과 관련된 정보를 포함하는 사용자 인터페이스는 장애물 관련 UI로 참조될 수 있다. 장애물 관련 UI는 장애물과 사용자의 충돌 위험을 알리는 UI일 수 있다. 장애물 관련 UI는 장애물의 방향 및/또는 위험 정도를 나타내는 그래픽 개체를 포함할 수 있다. 프로세서(460)는 장애물의 방향 및/또는 위험 정도를 나타내는 그래픽 개체를 생성할 수 있다. 프로세서(460)는 생성된 그래픽 개체를 포함하는 장애물 관련 UI를 표시할 수 있다.
장애물 관련 UI는 장애물 충돌 경고 어플리케이션에 의해 제공될 수 있다. 장애물 충돌 경고 어플리케이션은 프로그램 인스트럭션 형태로 메모리(450)에 상주할 수 있다. 프로세서(460)는 인스트럭션들을 실행함에 따라 장애물 충돌 경고 어플리케이션을 실행할 수 있다. 프로세서(460)는 장애물 충돌 경고 어플리케이션의 UI로서, 장애물 관련 UI를 디스플레이(420)에 표시할 수 있다.
프로세서(460)는 디스플레이(420)에 복수의 어플리케이션들의 UI를 동시에 표시할 수 있다. 프로세서(460)는 장애물 충돌 경고 어플리케이션 과 다른 어플리케이션의 UI를 함께 표시할 수 있다. 예를 들어, 다른 UI가 표시되고 있을 경우, 장애물 관련 UI의 정보가 다른 UI에 의해 가려질 수 있다. 사용자에게 위험이 발생할 가능성이 높은 경우에는 다른 UI보다 앞에(또는, 위에) 표시하거나, 다른 UI를 표시하지 않는 방식으로 사용자에게 장애물 관련 UI를 강조할 필요가 있다. 프로세서(460)는 UI 레벨에 따라 장애물 관련 UI의 다른 UI와의 관계에 대해 다르게 설정할 수 있다. UI 레벨은 사용자의 위험 수준에 대응될 수 있다. 사용자가 처한 위험 수준이 높을수록 UI 레벨이 높을 수 있다.
예를 들어, 프로세서(460)는 가장 낮은 UI 레벨인 제1 UI 레벨에서 장애물 관련 UI를 표시하지 않도록 설정될 수 있다. 프로세서(460)는 제1 UI 레벨보다 높은 제2 UI 레벨에서 다른 UI 뒤에(또는, 아래에) 장애물 관련 UI를 표시하도록 설정될 수 있다. 제2 UI 레벨에서 장애물 관련 UI는 다른 UI에 가려질 수 있다. 프로세서(460)는 제2 UI 레벨보다 높은 제3 UI 레벨에서 다른 UI 앞에(또는, 위에) 장애물 관련 UI를 표시하도록 설정될 수 있다. 제3 UI 레벨에서 다른 UI는 장애물 관련 UI에 가려질 수 있다. 프로세서(460)는 제3 UI 레벨보다 높은 제4 UI 레벨에서 다른 UI를 표시하지 않도록 설정될 수 있다. 프로세서(460)는 제4 UI 레벨에서 다른 UI의 표시를 숨길 수 있다. 제4 UI 레벨에서는 장애물 관련 UI만 표시될 수 있다.
프로세서(460)는 UI 레벨에 따라, 장애물 관련 UI의 표시 여부를 사용자 입력에 의해 설정 가능한지 여부를 다르게 설정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(460)는 지정된 UI 레벨보다 낮은 UI 레벨에서는 장애물 관련 UI의 표시 여부를 사용자 입력에 의해 설정할 수 있도록 설정될 수 있다. 예를 들어, 사용자 입력에 의해 장애물 관련 UI의 표시 여부를 설정 가능한 경우, 프로세서(460)는 UI 레벨과 상관없이 사용자 입력에 기반하여 장애물 관련 UI를 표시할지 여부를 결정할 수 있다. 프로세서(460)는 장애물 관련 UI를 표시하지 않도록 하는 사용자 입력을 수신함에 응답하여 UI 레벨에 따라 장애물 관련 UI를 표시하여야 함에도 장애물 관련 UI를 표시하지 않을 수 있다. 프로세서(460)는 장애물 관련 UI를 표시하도록 하는 사용자 입력을 수신함에 응답하여 장애물 관련 UI를 표시할 수 있다.
프로세서(460)는 지정된 UI 레벨 이상의 UI 레벨에서는 장애물 관련 UI의 표시 여부를 사용자 입력에 의해 설정할 수 없도록 설정될 수 있다. 예를 들어, 사용자 입력에 의해 장애물 관련 UI의 표시 여부를 설정 불가능한 경우, 프로세서(460)는 UI 레벨에 따라 장애물 관련 UI를 표시할지 여부를 결정할 수 있다.
UI 레벨에 따라, 사용자 입력에 의해 장애물 관련 UI의 표시 여부를 설정 가능한지 여부 또는 장애물 관련 UI와 다른 UI의 관계 중 적어도 하나의 행동패턴이 달라질 수 있다. 각 UI 레벨에 대응하는, 사용자 입력에 의해 장애물 관련 UI의 표시 여부를 설정 가능한지 여부에 대한 정보 및 장애물 관련 UI와 다른 UI의 관계에 대한 정보는 메모리(450)에 저장될 수 있다. 프로세서(460)는 상기 저장된 정보에 기초하여, 결정된 UI 레벨에 대응하는 UI 표시 정책에 따라 장애물 관련 UI를 표시할 수 있다.
UI 레벨에 따라 정의되는 UI 표시 정책은 상술한 것에 한정되지 않으며, 예를 들어, 프로세서(460)는 UI 레벨에 따라 장애물 관련 UI의 투명도를 차등적으로 설정할 수 있다. 프로세서(460)는 UI 레벨이 높아질수록 장애물 관련 UI의 투명도가 낮아지도록 설정될 수 있다. 다른 예로, 프로세서(460)는, 사용자 입력에 의해 장애물 관련 UI의 표시 여부를 설정 가능한 UI 레벨 범위이더라도, 상대적으로 높은 UI 레벨에서 장애물 관련 UI를 표시하지 않도록 설정하는 사용자 입력을 수신하는 경우에는 사용자에게 재확인을 요청하는 알림, 또는 장애물 관련 UI를 표시하도록 변경할 것을 권유하는 알림을 제공하도록 설정될 수 있다.
프로세서(460)는 환경 레벨, 장애물 정보, 또는 예상 충격량 중 적어도 하나에 기반하여 UI 레벨을 결정할 수 있다. 프로세서(460)는 환경 레벨에 따라 UI 레벨의 최소 레벨 및 최대 레벨을 결정할 수 있다. 프로세서(460)는 환경 레벨에 대응하는 최소 UI 레벨 및 최대 UI 레벨에 대한 정보에 기초하여, 카메라(410)를 통해 획득된 이미지에 대한 이미지 분류에 의해 결정된 환경 레벨에 따른 UI 레벨의 최소 레벨 및 최대 레벨을 결정할 수 있다. 각 환경 레벨에 대응하는 최소 UI 레벨 및 최대 UI 레벨에 대한 정보는 메모리(450)에 저장되고, 프로세서(460)의 UI 레벨 결정 시에 이용될 수 있다.
프로세서(460)는 장애물 정보 및 예상 충격량에 기반하여 최소 레벨 및 최대 레벨에 의한 범위 내에서 UI 레벨을 결정할 수 있다. 프로세서(460)는 장애물 정보에 기반하여 최소 레벨 및 최대 레벨에 의한 범위 내에서 UI 레벨을 결정할 수 있다. 프로세서(460)는 장애물의 종류, 장애물까지의 거리, 또는 장애물의 속도에 기반하여 최소 레벨 및 최대 레벨에 의한 범위 내에서 UI 레벨을 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(460)는 장애물이 차량인 경우 차량이 아닌 경우보다 높은 UI 레벨로 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(460)는 장애물까지의 거리가 가까울수록 높은 UI 레벨로 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(460)는 장애물의 속도가 빠를수록 높은 UI 레벨로 결정할 수 있다. 프로세서(460)가 여러 장애물 정보 각각에 기반하여 UI 레벨을 결정하는 방법을 상술하였으나, 이에 한정되지 않고, 여러 장애물 정보를 결합하여 UI 레벨을 결정할 수도 있고, 상술한 장애물 정보 외의 다른 장애물 정보에 기반하여 UI 레벨을 결정할 수도 있다.
프로세서(460)는 예상 충격량에 기반하여 최소 레벨 및 최대 레벨에 의한 범위 내에서 UI 레벨을 결정할 수 있다. 프로세서(460)는 예상 충격량이 높을수록 높은 UI 레벨로 결정할 수 있다.
프로세서(460)는 사용자 입력에 기반하여 UI 레벨의 최소 레벨 및 최대 레벨을 수정할 수 있다. 프로세서(460)는 메모리(450)에 저장된 UI 레벨의 최소 레벨 및 최대 레벨을 기본 값으로 제공하고, 사용자 입력에 기반하여 환경 레벨에 대응하는 UI 레벨의 범위를 변경할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(460)는 환경 레벨에 따라 결정된 UI 레벨의 최소 레벨 또는 최대 레벨을 조정하는 사용자 입력을 수신할 수 있다. 프로세서(460)는 사용자 입력에 응답하여 UI 레벨의 최소 레벨 또는 최대 레벨을 조정할 수 있다.
프로세서(460)는 조정된 최소 레벨 또는 최대 레벨이 지정된 레벨보다 낮은 경우 환경 레벨에 따라 권고되는 UI 레벨에 대한 가이드를 제공할 수 있다. 권고 UI 레벨에 대한 가이드가 제공되는 조건에 해당하는 지정된 UI 레벨은, 환경 레벨 별로 또는 UI 레벨 별로 정해질 수 있다. 예를 들어, 환경 레벨이 높을수록 지정된 UI 레벨이 높게 설정될 수 있다. 또는, 조정 전 UI 레벨의 최소 레벨 또는 최대 레벨이 높을수록 조정의 기준이 되는 지정된 UI 레벨이 높게 설정될 수 있다.
프로세서(460)는 UI 레벨에 따라 장애물을 다르게 표시할 수 있다. 프로세서(460)는 시야각 범위 이내의 장애물은 아이콘으로 표시할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(460)는 UI 레벨이 높을수록 아이콘의 크기를 증가시킬 수 있다. 예를 들어, 프로세서(460)는 UI 레벨이 높을수록 아이콘의 투명도를 감소시킬 수 있다. 프로세서(460)는 시야각 범위 이외의 장애물은 장애물의 방위를 인식할 수 있도록 표시할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(460)는 제1 UI 레벨에서 장애물의 대략적인 방향을 표시하고, 제1 UI 레벨보다 높은 제2 UI 레벨에서 장애물의 정확한 방위를 표시할 수 있다. 본 개시에서, 시야각은 디스플레이(420)에 표시되는 영역, 또는 특정 카메라에 의해 촬영되는 영역에 대응될 수 있다.
프로세서(460)는 결정된 UI 레벨에 따라 그래픽 개체를 생성할 수 있다. 그래픽 개체는 장애물의 방향 및 위험 정도를 나타낼 수 있다. 프로세서(460)는 UI 레벨에 따라 정의되는 UI 표시 정책에 따라 그래픽 개체를 생성하고, 생성된 그래픽 개체를 포함하는 장애물 관련 UI를 디스플레이(420)에 표시할 수 있다. 프로세서(460)는 UI 레벨이 높을수록 장애물의 방향을 정확히 나타낼 수 있다. 예를 들어, 프로세서(460)는 제1 UI 레벨에서 장애물의 방위를 전후좌우의 4 방향으로 표시할 수 있고, 제1 UI 레벨보다 높은 제2 UI 레벨에서 장애물의 방위를 8 방향, 16 방향, 또는 32 방향으로 세분화하여 표시할 수 있다.
프로세서(460)는 장애물 정보 및 예상 충격량에 기초하여 그래픽 개체를 생성할 수 있다. 프로세서(460)는 장애물 정보 및 예상 충격량에 기초하여 판단되는 장애물의 위험도에 따라 그래픽 개체의 투명도 및 색상을 다르게 결정할 수 있다. 프로세서(460)는 장애물까지의 거리가 가까울수록, 장애물의 사용자 방향으로의 속력이 높을수록, 예상 충격량이 클수록 장애물의 위험도가 높다고 판단할 수 있다. 프로세서(460)는 장애물의 위험도가 높을수록 장애물에 대응하는 그래픽 개체의 투명도를 낮게 결정할 수 있다. 프로세서(460)는 장애물의 위험도가 높을수록 장애물에 대응하는 그래픽 개체의 색상을 보다 눈에 띄는 색상으로 결정할 수 있다. 프로세서(460)는 장애물의 위험도가 높을수록 장애물에 대응하는 그래픽 개체의 크기를 크게 결정할 수 있다.
프로세서(460)는 장애물의 크기에 따라 그래픽 개체의 크기 또는 개수를 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(460)는 장애물의 크기가 클수록 그래픽 개체의 크기를 크게, 또는 그래픽 개체의 개수를 많게 결정할 수 있다. 예를 들어, 그래픽 개체의 크기가 커지는 것은, 그래픽 개체가 나타내는 방향 범위가 넓어지는 것을 포함할 수 있다.
예를 들어, 모든 장애물에 대한 위험 표시를 즉각적으로 하는 경우 사용자의 위험을 방지하는데 도움이 될 수는 있으나, 사용자로 하여금 불편함과 피로감을 유발할 수 있고, 전자 장치(401)의 리소스 및 전력 소모를 증가시킬 수 있다. 프로세서(460)는 UI 레벨에 따라 위험 인지 시간을 다르게 설정하고, 위험 인지 시간 내에 사용자가 장애물을 인식한 경우 해당 장애물에 대한 위험 표시를 취소하거나 유예할 수 있다. 프로세서(460)는 위험 인지 시간 내에 사용자가 장애물을 인식하지 못한 경우 해당 장애물에 대한 위험 표시를 유지하거나 시작할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(460)는 장애물 관련 UI를 표시하고 설정된 위험 인지 시간 이내에 사용자가 장애물을 인식했다고 판단되는 경우 장애물 관련 UI가 표시되지 않도록 제어할 수 있다. 다른 예로, 프로세서(460)는 장애물 관련 UI를 표시하지 않은 상태에서 위험 인지 시간 이내에 사용자가 장애물을 인식했다고 판단되는 경우 장애물 관련 UI의 표시를 유예할 수 있다. 프로세서(460)는 사용자가 장애물을 인식했다고 판단되는 경우 위험 인지 시간을 초기화할 수 있다. 프로세서(460)는 초기화된 위험 인지 시간 내에 사용자가 장애물을 인식하는지 여부에 기초하여 장애물 관련 UI를 표시하거나, 장애물 관련 UI의 표시를 다시 유예할 수 있다.
프로세서(460)는 카메라(410)를 이용하여 사용자의 시선을 추적함으로써 사용자가 장애물을 인식하였는지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(460)는 카메라(410)를 통해 사용자의 시선이 장애물을 향하는 것으로 인식되는 경우, 사용자가 장애물을 인식한 것으로 판단할 수 있다.
프로세서(460)는 장애물이 인식된 경우, 인식된 장애물에 대한 위험 인지 영역을 결정할 수 있다. 예를 들어, 위험 인지 영역은 장애물을 지정된 비율 이상 포함하는 가상의 영역일 수 있다. 프로세서(460)는 카메라(410)를 이용하여 사용자의 시선 위치를 인식 및 추적할 수 있다. 프로세서(460)는 사용자의 시선 위치가 위험 인지 영역 내에 포함되는 경우 사용자가 장애물을 인식한 것으로 판단할 수 있다. 프로세서(460)는 사용자의 시선 위치가 위험 인지 영역 내에 지정된 시간 이상 머무르는 경우 사용자가 장애물을 인식한 것으로 판단할 수 있다.
프로세서(460)는 UI 레벨에 따라 설정된 위험 인지 시간을 인식된 장애물에 부여할 수 있다. 프로세서(460)는 위험 인지 시간 내에 사용자의 시선 위치가 위험 인지 영역에 포함된 경우, 장애물 관련 UI의 표시를 유예하고 위험 인지 시간을 재부여할 수 있다. 재부여되는 위험 인지 시간은 기 부여된 위험 인지 시간과 같거나 다를 수 있다. 예를 들어, 재부여되는 위험 인지 시간은 이전에 부여된 위험 인지 시간의 2배씩 증가할 수 있다.
전자 장치(401)는 도 4에 도시된 구성들 외에 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(401)는 다른 구성요소들과 작동적으로 연결된 통신 회로를 더 포함할 수 있다. 프로세서(460) 또는 전자 장치(401)는 통신 회로를 통해 외부 장치로부터 전자 장치(401)를 착용한 사용자의 위험과 관련된 정보를 수신할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(401) 또는 센서(440)는 GPS(global positioning system) 센서를 더 포함할 수 있다. 전자 장치(401)는 GPS 센서를 통해 획득된 전자 장치(401) 또는 사용자의 GPS 정보를 통신 회로를 통해 외부 서버로 전송할 수 있다. 전자 장치(401)는 통신 회로를 통해 외부 서버로부터 GPS 정보에 대응하는 위치와 연관된 위험 관련 정보를 수신할 수 있다. 위험 관련 정보는 환경 레벨의 판단에 이용되는 정보일 수 있다. 예를 들어, 위험 관련 정보는 실내외 여부, 또는 차도와의 인접 여부에 대한 정보를 포함할 수 있다.
예를 들어, 전자 장치(401)는 V2X(vehicle to everything) 통신을 지원하는 통신 회로를 통해 주변 CCTV 또는 차량으로부터 주변의 위험 요소(예: 장애물)에 관한 정보를 직접 수신할 수 있다. 다른 예로, 전자 장치(401)는 장애물 관련 정보를 수집하는 외부 서버에 GPS 정보를 송신하고, GPS 정보에 대응하는 장애물 관련 정보를 외부 서버로부터 수신할 수 있다. 장애물 관련 정보는 전자 장치(401)의 장애물 인식에 이용될 수 있다.
상술한 실시예에서는 전자 장치(401)가 장애물 충돌 경고 어플리케이션을 구동하는 경우를 예로 들었으나, 본 개시의 실시예들이 이에 한정되는 것은 아니다. 일 실시예에 따르면, 장애물 충돌 경고 어플리케이션은 전자 장치(401)와 통신하는 원격 장치(예: 휴대폰, 서버, 또는 클라우드)에서 구동되고, 전자 장치(401)는 원격 장치와 장애물 충돌 경고 어플리케이션에 대한 입력 및 출력을 송수신할 수 있다.
이하, 도 5를 참조하여 장애물 충돌 경고 어플리케이션이 지원하는 기능에 대하여 설명한다.
도 5는 장애물 충돌 경고 어플리케이션(501)의 블록도(500)이다.
일 실시예에 따르면, 장애물 충돌 경고 어플리케이션(501)은 도 4의 전자 장치(401)에서 실행될 수 있다. 전자 장치(401)는 프로세서(460)가 메모리(450)에 저장된 인스트럭션들을 실행함에 따라 장애물 충돌 경고 어플리케이션(501)을 실행할 수 있다.
도 5를 참조하면, 장애물 충돌 경고 어플리케이션(501)은 환경 인식 모듈(510), VIO(visual-inertial odometry) 모듈(520), 장애물 인식 모듈(530), 시선 방향 검출 모듈(540), UI 레벨 계산 모듈(550), 및 UI 렌더링 모듈(560)을 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 장애물 충돌 경고 어플리케이션(501)의 각 모듈은 장애물 충돌 경고 어플리케이션이 지원하는 기능을 구현하기 위한 인스트럭션들의 집합일 수 있다. 이하에서 설명되는 각 모듈의 동작들은 적어도 도 4에 도시된 전자 장치(401)의 하드웨어 구성요소(예: 프로세서(460))에 의해 수행될 수 있다.
환경 인식 모듈(510)은 전자 장치(401) 또는 전자 장치(401)를 착용한 사용자의 주변 환경을 인식하고, 환경 레벨을 결정할 수 있다. 환경 인식 모듈(510)은 전자 장치(401)가 어떠한 환경에서 사용되고 있는지를 카메라(410)를 통해 인식할 수 있다. 예를 들어, 환경 인식 모듈(510)은 실내, 실외, 또는 실내외를 구분하기 어려운 장소임을 인식할 수 있다. 환경 인식 모듈(510)은 실외인 경우, 공원이나 공터, 인도, 차도와 인접한 인도, 차도와 인도가 구분되지 않는 길(예: 골목길), 횡단보도, 또는 철도 건널목으로 분류할 수 있다.
환경 인식 모듈(510)은 외부 장치로부터 환경 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 환경 인식 모듈(510)은 GPS 정보를 사용자의 위험과 관련한 정보를 수집하는 외부 서버로 전송하고, 사용자의 위치와 연관된 위험 관련 정보를 수신하거나, 사용자의 위치가 실내인지 실외인지 여부 또는 차도와 인접하여 있는지 여부를 판단받을 수 있다. 환경 인식 모듈(510)은 GPS 정보를 더 이용함으로써 주변 환경을 보다 정확히 인식할 수 있다.
환경 인식 모듈(510)은 인식된 환경에 따라 환경 레벨을 결정할 수 있다. 환경 인식 모듈(510)은 환경에 따라 사전에 정의된 환경 레벨에 대한 정보를 기반으로 현재 인식된 환경에 따라 환경 레벨을 결정할 수 있다.
예를 들어, 환경 인식 모듈(510)은 VIO 모듈(520)에서 획득된 전자 장치(401) 또는 사용자의 이동 속력을 이용해 환경 레벨을 보정할 수 있다.
VIO 모듈(520)은 카메라(410) 및 센서(440)를 이용하여 전자 장치(401) 또는 전자 장치(401)를 착용한 사용자의 자세와 움직임을 인식할 수 있다. VIO 모듈(520)은 카메라(410)를 통해 획득된 복수의 영상들에서 특징점을 획득하고, 특징점을 상호 비교하여 전자 장치(401)의 움직임을 계산할 수 있다. VIO 모듈(520)은 IMU 센서(예: 가속도계 센서 및/또는 가속도계 센서)를 통해 전자 장치(401)의 움직임을 계산할 수 있다. VIO 모듈(520)은 계산된 전자 장치(401)의 움직임에 기반하여 전자 장치(401)의 3차원 공간 상의 자세 및 위치를 판단할 수 있다. VIO 모듈(520)은 전자 장치(401)의 전자 장치(401)의 자세 및 위치에 기반하여 전자 장치(401) 또는 전자 장치(401)를 착용한 사용자가 어느 방향을 바라보고 있는지, 어느 방향으로 얼마만큼의 속도로 이동하고 있는지를 인식할 수 있다. VIO 모듈(520)에 의해 인식된 정보는, 예를 들어, UI 레벨 계산에 이용될 수 있다.
VIO 모듈(520)은 장애물 충돌 경고 어플리케이션(501)에 포함되지 않고, 전자 장치(401)의 시스템 수준에서 동작할 수 있다. 이 경우, VIO 모듈(520)의 결과 값만이 장애물 충돌 경고 어플리케이션(501)에서 이용될 수 있다.
VIO 모듈(520)은 전자 장치(401)의 사용자가 사용하는 다른 장치의 센서 정보를 이용할 수 있다. 예를 들어, VIO 모듈(520)은 헤드 마운티드 장치 외에 휴대 단말, 또는 스마트 워치에 포함된 IMU 센서 정보를 더 이용할 수 있다.
장애물 인식 모듈(530)은 여러 가지 센서(예: 센서(440), 카메라(410), 및/또는 마이크(430))를 통한 입력을 기반으로 주변 장애물의 정보를 획득하고, 각 장애물이 사용자에게 가할 수 있는 충격량을 추정할 수 있다. 장애물 인식 모듈(530)은 카메라(410)를 통해 입력된 영상으로부터 장애물의 종류, 방향, 거리, 또는 속력을 포함하는 장애물 정보를 획득할 수 있다. 장애물 인식 모듈(530)은 마이크(430) 또는 깊이 인식 카메라를 통해 장애물의 방향 및 거리를 더욱 정확히 인식할 수 있다.
장애물 인식 모듈(530)은 VIO 모듈(520)에서 획득된 전자 장치(401) 또는 사용자의 이동 속력을 기반으로 장애물이 사용자에게 가할 수 있는 충격량을 추정할 수 있다. 예를 들어, 장애물 인식 모듈(530)은 전자 장치(401) 또는 사용자의 이동 속력을 기반으로 장애물의 사용자 방향으로의 이동 속력을 계산하고, 장애물의 사용자 방향으로의 이동 속력에 기반하여 장애물의 사용자에 대한 충격량을 추정할 수 있다. 장애물 인식 모듈(530)은 전자 장치(401) 또는 사용자가 바라보는 방향을 기반으로 사용자가 장애물에 대응할 수 있는 시간을 추정할 수 있다. 예를 들어, 장애물 인식 모듈(530)은 전자 장치(401) 또는 사용자가 바라보는 방향과 장애물의 방향의 일치 정도에 따라 사용자가 장애물에 대응할 수 있는 시간을 추정할 수 있다. 일치 정도가 높을수록 대응 시간이 짧아질 수 있다.
장애물 인식 모듈(530)은 외부 장치로부터 장애물 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 장애물 인식 모듈(530)은 전자 장치(401) 또는 사용자 주변의 CCTV 또는 통행하는 차량으로부터 주변의 위험 요소에 관한 정보를 직접 수신하거나, 장애물과 관련한 정보를 수집하는 외부 서버를 통해 GPS 정보에 대응하는 장애물 관련 정보를 수신할 수 있다.
시선 방향 검출 모듈(540)은 사용자의 시선 방향을 검출할 수 있다. 예를 들어, 시선 방향 검출 모듈(540)은 카메라(410)를 통해 사용자의 시선 방향을 검출할 수 있다. 검출된 사용자의 시선 방향은 UI 레벨 계산에 이용될 수 있다.
UI 레벨 계산 모듈(550)은 환경 레벨 및 예상 충격량을 기반으로 UI 레벨을 계산할 수 있다. UI 레벨 계산 모듈(550)은 사전에 정의된 환경 레벨과 장애물 인식 정보에 따른 UI 레벨 결정 방법에 따라, 환경 인식 모듈(510)에서 획득된 환경 레벨과 장애물 인식 모듈(530)에서 획득된 장애물 인식 정보를 종합하여 UI 레벨을 계산할 수 있다. 장애물 인식 정보는 장애물 정보 및/또는 예상 충격량을 포함할 수 있다.
UI 레벨 계산 모듈(550)은 UI 레벨을 실시간으로 계산할 수 있다. 예를 들어, 실시간으로 계산된 UI 레벨은 기본 UI 레벨로 참조될 수 있다. 기본 UI 레벨이 지연되어 반영되는 레벨은 지연된 UI 레벨로 참조될 수 있다. UI 레벨 계산 모듈(550)은 기본 UI 레벨이 지정된 시간 이상 유지되는 경우 지연된 UI 레벨을 유지되고 있는 기본 UI 레벨로 갱신할 수 있다. 예를 들어, 기본 UI 레벨이 2, 3, 2, 3 순으로 변경되는 경우, 이를 즉각적으로 반영하는 경우 사용자가 불필요한 위험 표시를 보게 될 가능성이 있다. UI 레벨 계산 모듈(550)은 기본 UI 레벨이 2로 유지되는 시간이 지정된 시간 이상 지속될 경우 지연된 UI 레벨을 2 로 갱신할 수 있다. 기본 UI 레벨에 따라 상기 지정된 시간은 차별적으로 적용될 수 있다.
UI 레벨 계산 모듈(550)은 UI 레벨에 따른 위험 인지 시간을 부여하고, 사용자가 위험을 인지할 수 있는 여유를 줄 수 있다. UI 레벨 계산 모듈(550)은 위험 인지 시간 동안 UI의 표시를 지연시킬 수 있다. UI 레벨 계산 모듈(550)은 위험 인지 시간 동안의 사용자의 위험 인지 여부를 식별할 수 있다. 사용자의 위험 인지 여부는 VIO 모듈(520) 또는 시선 방향 검출 모듈(540)을 통해 식별될 수 있다. UI 레벨 계산 모듈(550)은 위험 인지 시간 이내에 VIO 모듈(520) 또는 시선 방향 검출 모듈(540)을 통해 식별되는 사용자의 시선 방향이 장애물을 향하는지 여부를 식별할 수 있다.
UI 렌더링 모듈(560)은 장애물 정보 및 UI 레벨을 기반으로 사용자가 장애물을 직관적으로 감지하도록 그래픽 개체를 생성하고, UI 레벨을 기반으로 그래픽의 표시 수준을 결정할 수 있다. UI 렌더링 모듈(560)은 UI 레벨 계산 모듈(550)에서 계산된 UI 레벨을 기반으로 사용자에게 장애물의 방향과 위험 정도를 알리는 그래픽 개체를 디스플레이에 표시할 수 있다. UI 렌더링 모듈(560)은 디스플레이에 표시된 UI를 제어할 수 있다. 예를 들어, 장애물이 빠르게 사용자에게 접근하여 매우 위험하다고 판단되는 경우(즉, UI 레벨이 높은 경우), UI 렌더링 모듈(560)은 다른 UI의 개체를 비활성화하거나 사라지도록 하고, 장애물 관련 UI의 그래픽 개체를 표시할 수 있다. UI 렌더링 모듈(560)은 사전에 정의된 UI 레벨에 따른 UI 표시 정책에 따라 장애물 관련 UI 또는 그 그래픽 개체를 표시하는 방법을 결정할 수 있다. UI 렌더링 모듈(560)은 장애물의 방향, 거리, 속력, 및 종류에 따라 그래픽 개체를 다르게 생성할 수 있다. 예를 들어, UI 렌더링 모듈(560)은 장애물의 방향, 거리, 속력, 및 종류에 따라 그래픽 개체의 크기, 개수, 모양, 색상, 또는 투명도를 다르게 생성할 수 있다.
이하, 도 6을 참조하여 전자 장치(401)의 동작에 대하여 설명한다.
도 6은 전자 장치(401)의 동작을 나타낸 흐름도(600)이다.
동작 601에서, 전자 장치(401)는 주변 환경의 위험 정도를 나타내는 환경 레벨을 결정할 수 있다. 전자 장치(401)는 카메라(410)를 통해 획득된 이미지에 기반하여 전자 장치(401)의 사용자에 대한 주변 환경의 위험 정도를 나타내는 환경 레벨을 결정할 수 있다. 환경 레벨이 높을수록 사용자의 위험도가 높은 환경일 수 있다.
전자 장치(401)는 실내 또는 실외 여부, 차량 관련 요소의 분석, 또는 장애물 복잡도 중 적어도 하나에 기반하여 이미지를 분류할 수 있다. 전자 장치(401)는 분류 결과에 따라 환경 레벨을 결정할 수 있다. 전자 장치(401)는 주변 환경에 따라 사전에 정의된 환경 레벨에 대한 정보에 기반하여, 카메라(410)를 통해 획득된 이미지로부터 파악되는 주변 환경의 환경 레벨을 결정할 수 있다. 동작 601에 대해 도 7을 참조하여 보다 상세히 후술한다.
동작 603에서, 전자 장치(401)는 환경 레벨에 따라 센서(440), 카메라(410) 및 마이크(430)의 사용 여부를 결정할 수 있다. 전자 장치(401)는 환경 레벨에 따라 장애물 인식에 사용할 센서를 결정할 수 있다. 여기서, 센서는 IMU 센서, 비전 카메라, 뎁스 카메라, 및/또는 마이크를 포함할 수 있다. 전자 장치(401)는 환경 레벨이 높을수록 더 많은 종류의 센서를 사용하는 것으로 결정할 수 있다. 전자 장치(401)는 환경 레벨이 높을수록 보다 정확한 장애물 정보를 획득할 수 있는 센서를 사용하는 것으로 결정할 수 있다. 전자 장치(401)는 환경 레벨에 따라 사전에 정의된 센서 별 사용 여부에 대한 정보에 기반하여 장애물 인식에 사용할 센서를 결정할 수 있다. 동작 603에 대해 도 8을 참조하여 보다 상세히 후술한다.
동작 605에서, 전자 장치(401)는 장애물 정보 및 예상 충격량을 획득할 수 있다. 전자 장치(401)는 센서(440), 카메라(410), 또는 마이크(430) 중 사용하기로 결정된 적어도 하나를 통해 입력된 데이터를 기반으로 장애물 정보 및 장애물과 사용자의 예상 충격량을 획득할 수 있다.
전자 장치(401)는 센서(440), 카메라(410), 또는 마이크(430) 중 적어도 하나를 통해 입력된 데이터를 기반으로 장애물 정보를 획득할 수 있다. 장애물 정보는, 예를 들어, 장애물의 종류, 장애물의 방향, 장애물까지의 거리, 및/또는 장애물의 사용자 방향으로의 속력을 포함할 수 있다.
전자 장치(401)는 장애물 정보에 기반하여 장애물과 사용자의 예상 충격량을 획득할 수 있다. 예상 충격량은 장애물과 사용자가 충돌 시에 장애물이 사용자에게 어느 정도의 충격량을 미칠 수 있는지를 예측한 상대적인 값일 수 있다. 예를 들어, 예상 충격량은 장애물의 사용자 방향으로의 속력 및/또는 장애물의 예측된 무게에 비례할 수 있다. 동작 605에 대해 도 9를 참조하여 보다 상세히 후술한다.
동작 607에서, 전자 장치(401)는 장애물과 사용자의 충돌 위험을 표시하는 UI 레벨을 결정할 수 있다. 장애물과 사용자의 충돌 위험이 높을수록 높은 UI 레벨이 결정될 수 있다. 전자 장치(401)는 환경 레벨, 장애물 정보 및 예상 충격량에 기반하여 장애물과 사용자의 충돌 위험을 표시하는 UI 레벨을 결정할 수 있다. UI 레벨에 따른 장애물 관련 UI의 표시 정책이 사전에 정의되어 전자 장치(401)에 저장될 수 있다. 예를 들어, UI 레벨에 따라, 사용자 입력에 의해 장애물 관련 UI의 표시 여부를 설정 가능한지 여부 또는 장애물 관련 UI와 다른 UI의 관계 중 적어도 하나가 달라질 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. UI 레벨에 따라 장애물 관련 UI의 표시를 달리하는 방법에 대하여는 도 10을 참조하여 보다 상세히 후술한다.
전자 장치(401)는 환경 레벨에 기반하여 UI 레벨의 최소 레벨 및 최대 레벨을 결정할 수 있다. 전자 장치(401)는 환경 레벨에 따라 사전에 정의된 최소 UI 레벨 및 최대 UI 레벨에 대한 정보에 기반하여 결정된 환경 레벨에 대응하는 UI 레벨의 범위를 결정할 수 있다. 환경 레벨이 높을수록 UI 레벨 최소 레벨 및 최대 레벨은 높아질 수 있다. 전자 장치(401)는 장애물 정보 및 예상 충격량에 기반하여 최소 레벨 및 최대 레벨에 의한 범위 내에서 UI 레벨을 결정할 수 있다. 전자 장치(401)는 장애물 정보 및 예상 충격량에 기반하여 판단되는 사용자의 위험도가 높을수록(예: 예상 충격량이 높을수록) UI 레벨을 높게 결정할 수 있다. 동작 607에 대해 도 11을 참조하여 보다 상세히 후술한다.
동작 609에서, 전자 장치(401)는 UI 레벨에 따라 그래픽 개체를 생성 및 표시할 수 있다. 전자 장치(401)는 UI 레벨에 따라 장애물의 방향 및 위험 정도를 나타내는 그래픽 개체를 생성할 수 있다. 전자 장치(401)는 그래픽 개체를 포함하는 장애물 관련 UI를 디스플레이(420)에 표시할 수 있다. 전자 장치(401)는 장애물 정보에 기반하여 그래픽 개체를 표시할 수 있다. UI 레벨 및 장애물 정보에 기반하여 그래픽 개체를 표시하는 방법에 대하여는 도 12, 도 15 및 도 16을 참조하여 보다 상세히 설명한다.
이하, 도 7을 참조하여 전자 장치(401)의 환경 레벨을 결정하는 동작에 대하여 설명한다.
도 7은 전자 장치(401)의 환경 레벨 결정 동작을 설명하기 위한 도면(700)이다. 이하에서 설명하는 전자 장치(401)의 동작들은 도 6의 동작 601에 대응될 수 있다.
전자 장치(401)는 이미지 분류를 통해 인식될 수 있는 주변 환경에 따른 환경 레벨을 사전에 정의한 정보를 저장할 수 있다. 도 7은 주변 환경에 따른 환경 레벨에 대해 사전에 정의된 정보의 일 예시이다. 예를 들어, 환경 레벨은 실내 또는 실외 여부, 차량 관련 요소의 분석, 또는 장애물 복잡도 중 적어도 하나에 기반하여 결정될 수 있다.
전자 장치(401)는 카메라(410)를 통해 획득된 이미지에 대해 이미지 분류를 수행하여 실내인지 실외인지 여부를 판단할 수 있다. 도 7을 참조하면, 이미지로부터 주변 환경이 실내로 판단되는 경우, 전자 장치(401)는 환경 레벨을 '0'으로 결정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(401)는 주변 환경이 실내로 판단되는 경우, 차량 관련 요소 분석 및 장애물 복잡도에 의한 이미지 분류를 수행하지 않을 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
전자 장치(401)는 주변 환경이 실외로 판단되는 경우, 카메라(410)를 통해 획득된 이미지에 대해 차량 관련 요소 분석에 의한 이미지 분류를 수행할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(401)는 차량 관련 요소 분석에 의한 이미지 분류를 수행하여, 주변 환경이 차도와 인접하지 않은 인도, 차도와 인접한 인도, 또는 차도, 건널목, 또는 횡단보도인지 결정할 수 있다. 도 7을 참조하면, 주변 환경이 차도와 인접하지 않은 인도로 판단되는 경우, 전자 장치(401)는 카메라(410)를 통해 획득된 이미지에 대해 장애물 복잡도에 의한 이미지 분류를 수행할 수 있다.
전자 장치(401)는 주변 환경이 차도와 인접한 인도 또는 차도, 건널목, 또는 횡단보도로 판단되는 경우, 장애물 복잡도와 상관없이 고위험 환경이라고 판단할 수 있다. 주변 환경이 차도와 인접한 인도 또는 차도, 건널목, 또는 횡단보도로 판단되는 경우, 전자 장치(401)는 카메라(410)를 통해 획득된 이미지에 대해 장애물 복잡도에 의한 이미지 분류를 수행하지 않을 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
전자 장치(401)는 카메라(410)를 통해 획득된 이미지에 대해 장애물 복잡도에 의한 이미지 분류를 수행할 수 있다. 장애물 복잡도는 사용자의 진행 경로가 방해되거나 사용자의 속도를 느려지게 하는 상황에 기초하여 결정될 수 있다. 장애물 복잡도는, 예를 들어, 장애물의 개수, 장애물의 움직임 여부, 또는 장애물의 분포 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
도 7을 참조하여 예를 들면, 전자 장치(401)는 장애물 복잡도에 의한 이미지 분류를 수행하여, 주변 환경이 장애물이 적은지 또는 많은지 결정할 수 있다. 전자 장치(401)는 장애물의 개수가 지정된 개수 이상인 경우 장애물이 많다고 판단하고, 장애물의 개수가 지정된 개수 미만인 경우 장애물이 적다고 판단할 수 있다.
전자 장치(401)는 장애물이 많은 환경의 환경 레벨을 장애물이 적은 환경의 환경 레벨보다 높게 결정할 수 있다. 도 7을 참조하면, 전자 장치(401)는 주변 환경이 실외이고, 차도와 인접하지 않은 인도이고, 장애물이 적은 경우 환경 레벨을 '1'로 결정할 수 있다. 전자 장치(401)는 주변 환경이 실외이고, 차도와 인접하지 않은 인도이고, 장애물이 많은 경우 환경 레벨을 '2'로 결정할 수 있다.
전자 장치(401)는 차량과의 충돌 위험성이 높을수록 환경 레벨을 높게 결정할 수 있다. 차도와 인접하지 않은 인도보다 차도와 인접한 인도 또는 차도, 건널목, 또는 횡단보도에서 차량과의 충돌 위험성이 높을 수 있다. 차도와 인접한 인도보다 차도, 건널목, 또는 횡단보도에서 차량과의 충돌 위험성이 높을 수 있다. 도 7을 참조하면, 전자 장치(401)는 주변 환경이 실외이고, 차도와 인접한 인도인 경우 환경 레벨을 '3'으로 결정할 수 있다. 전자 장치(401)는 주변 환경이 실외이고, 차도, 건널목, 또는 횡단보도인 경우 환경 레벨을 '4'로 결정할 수 있다.
전자 장치(401)의 이미지 분류를 통해 인식되는 주변 환경에 따른 환경 레벨의 결정은 도 7에 도시된 예시에 한정되지 않는다. 전자 장치(401)는 도 7에 도시된 항목(실내외 구분, 차량 관련 요소 분석에 의한 구분, 및 장애물 복잡도에 의한 구분)에 대하여 환경 레벨을 다르게 결정하거나, 도시된 항목 외의 항목을 추가로 고려하여 환경 레벨을 결정할 수도 있다.
전자 장치(401)는 사용자의 움직임 속도에 따라 환경 레벨을 보정할 수 있다. 전자 장치(401)는 이미지 분류를 통해 인식되는 주변 환경에 따라 결정된 환경 레벨을 사용자의 움직임 속도에 따라 보정할 수 있다. 사용자가 지정된 속력 이상으로 움직이는 경우, 사용자가 가만히 있거나 지정된 속력 미만으로 움직이는 경우보다 장애물이 사용자에게 가할 수 있는 예상 충격량이 상대적으로 높아지고, 전자 장치(401)가 사용자에게 위험을 알릴 필요성이 높아질 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(401)는 사용자가 지정된 속력 이상으로 움직이는 경우, 이미지 분류에 의해 결정된 환경 레벨을 한 단계 높일 수 있다. 도 7에서는 최대 환경 레벨이 5가 될 수 있다.
이하, 도 8을 참조하여 전자 장치(401)의 센서 별 사용 여부를 결정하는 동작에 대하여 설명한다.
도 8은 전자 장치(401)의 센서 별 사용 여부 결정 동작을 설명하기 위한 도면(800)이다. 이하에서 설명하는 전자 장치(401)의 동작들은 도 6의 동작 603에 대응될 수 있다.
전자 장치(401)는 환경 레벨에 따른 센서 별 사용 여부를 사전에 정의한 정보를 저장할 수 있다. 도 8은 환경 레벨에 따른 센서 별 사용 여부에 대해 사전에 정의된 정보의 일 예시이다. 도 8을 참조하면, 센서는 IMU 센서, 비전 카메라, 뎁스 카메라, 및 마이크를 포함할 수 있다. 도 8의 IMU 센서는 도 4의 센서(440)에 대응될 수 있다. 도 8의 비전 카메라 및 뎁스 카메라는 도 4의 카메라(410)에 대응될 수 있다. 도 8의 마이크는 도 4의 마이크(430)에 대응될 수 있다.
전자 장치(401)는 환경 레벨에 따라 센서 별 사용 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 환경 레벨이 높아질수록 사용하는 센서의 종류가 많아질 수 있다. 도 8을 참조하면, 환경 레벨이 '0'인 경우, 전자 장치(401)는 IMU 센서, 비전 카메라, 뎁스 카메라, 및 마이크를 모두 사용하지 않는 것으로 결정할 수 있다. 환경 레벨이 '1' 또는 '2'인 경우, 전자 장치(401)는 IMU 센서 및 비전 카메라를 사용하는 것으로 결정하고, 뎁스 카메라 및 마이크를 사용하지 않는 것으로 결정할 수 있다. 환경 레벨이 '3' 또는 '4'인 경우, 전자 장치(401)는 IMU 센서, 비전 카메라, 및 뎁스 카메라를 사용하는 것으로 결정하고, 마이크를 사용하지 않는 것으로 결정할 수 있다. 뎁스 카메라는 장애물과의 거리를 더욱 정확하기 인식하기 위해 사용될 수 있다. 환경 레벨이 '5'인 경우, 전자 장치(401)는 IMU 센서, 비전 카메라, 뎁스 카메라, 및 마이크를 모두 사용하는 것으로 결정할 수 있다. 전자 장치(401)는 전자 장치(401)에 장착된 복수의 마이크들 각각에 입력되는 소리의 시차를 이용하여 장애물의 거리를 예측할 수 있다. 마이크는 사용자 및 카메라가 인식하지 못하는 범위의 위험을 감지하는데 사용될 수 있다.
전자 장치(401)의 환경 레벨에 따른 센서 별 사용 여부의 결정은 도 8에 도시된 예시에 한정되지 않는다. 예를 들어, 전자 장치(401)는 환경 레벨이 지정된 레벨 이상인 경우 특정 센서를 사용하지 않는 것으로 결정할 수 있다. 뎁스 카메라의 경우 해상도가 높을수록 전력 소모량이 커질 수 있다. 뎁스 카메라의 해상도가 높을수록 전자 장치(401)는 장애물까지의 거리를 보다 정확하게 예측할 수 있다. 전자 장치(401)는 환경 레벨이 지정된 레벨 이상인 경우 뎁스 카메라 외의 센서 일부를 사용하지 않는 것으로 결정할 수 있다. 전자 장치(401)는 사용되지 않는 센서에서 절감된 전력을 이용하여 뎁스 카메라를 통해 고해상도의 깊이 정보를 획득할 수 있다.
이하, 도 9를 참조하여 전자 장치(401)의 장애물 정보 및 예상 충격량을 획득하는 동작에 대하여 설명한다.
도 9는 전자 장치(401)의 장애물 정보 및 예상 충격량 획득 동작을 설명하기 위한 도면(900)이다. 이하에서 설명하는 전자 장치(401)의 동작들은 도 6의 동작 605에 대응될 수 있다.
전자 장치(401)는 장애물의 종류, 방향, 장애물까지의 거리, 및/또는 장애물(920)의 사용자 방향으로의 속력을 포함하는 장애물 정보를 획득할 수 있다. 전자 장치(401)는 카메라(410)를 통해 획득된 이미지에 대한 객체 인식을 수행하여 장애물의 종류 및 위치를 획득할 수 있다. 전자 장치(401)는 카메라(410)를 통해 획득된 이미지에 대한 거리 인식을 수행하여 장애물까지의 거리를 획득할 수 있다. 전자 장치(401)는 카메라(410) 및 센서(440)를 통해 전자 장치(401) 또는 사용자의 자세 및 속도를 획득하여, 장애물의 방향 및 장애물의 사용자 방향으로의 속력을 계산할 수 있다.
도 9를 참조하여 예를 들면, 전자 장치(401)는 장애물(920)의 종류가 '중형 차량'이라는 정보를 획득할 수 있다. 전자 장치(401)는 장애물(920)의 방향이 사용자(910)가 바라보는 방향을 0도(0°)로 할 때 305도(305°)라는 정보를 획득할 수 있다. 전자 장치(401)는 전자 장치(401) 또는 사용자(910)로부터 장애물(920)까지의 거리가 10m라는 정보를 획득할 수 있다. 전자 장치(401)는 장애물(920)의 사용자(910) 방향으로의 속력이 30km/h라는 정보를 획득할 수 있다. 전자 장치(401)는 장애물(920)의 속도와 사용자의 속도에 기반하여 장애물(920)의 사용자(910) 방향으로의 속력을 획득할 수 있다.
전자 장치(401)는 획득된 장애물 정보에 기반하여 예상 충격량을 계산할 수 있다. 예상 충격량은 장애물이 사용자에게 미칠 수 있는 영향을 수치화한 값일 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(401)는 위험한 종류의 장애물(예: 차량)의 충격량이 클 것으로 예상할 수 있다. 다른 예로, 전자 장치(401)는 사용자로부터 멀어지는 방향으로 진행하는 장애물의 충격량이 낮을 것으로 예상할 수 있다.
예상 충격량은 다양한 수치로 표현될 수 있다. 예를 들어, 예상 충격량은 kg·m/s 와 같은 표준 단위로 표현되거나, 사용자에 대한 치명도로서 0에서 100 사이의 값으로 표현될 수 있다.
예를 들어, 전자 장치(401)는 장애물의 종류에 따라 무게와 관련된 계수를 사전에 설정한 정보를 저장할 수 있다. 전자 장치(401)는 인식된 장애물의 종류에 대응하는 계수에 기반하여 예상 충격량을 계산할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(401)는 장애물(920)의 종류인 '중형 차량'에 대응하는 무게 관련 계수를 장애물(920)의 속력인 '30km/h'에 곱하여 예상 충격량을 계산할 수 있다.
이하, 도 10을 참조하여 전자 장치(401)의 UI 레벨에 따른 UI 표시 정책에 대하여 설명한다.
도 10은 전자 장치(401)의 UI 레벨에 따른 UI 표시 정책을 설명하기 위한 도면(1000)이다.
전자 장치(401)는 UI 레벨에 따른 UI 표시 정책을 저장할 수 있다. 도 10을 참조하여 예를 들면, UI 레벨은 'Low', 'Information', 'Caution', 'Warning' 및 'Danger'의 5개의 단계로 정의될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. UI 레벨이 높아질수록 더 높은 수준의 위험을 나타낼 수 있다.
예를 들면, UI 레벨에 따라, 사용자 입력에 의해 상기 장애물 관련 UI의 표시 여부를 설정 가능한지 여부 또는 상기 장애물 관련 UI와 다른 UI의 관계 중 적어도 하나가 달라질 수 있다.
예를 들어, 제1 UI 레벨로 결정되는 경우, 사용자 입력에 의해 장애물 관련 UI의 표시 여부를 설정 가능할 수 있다. 제1 UI 레벨보다 높은 제2 UI 레벨로 결정되는 경우, 사용자 입력에 의해 장애물 관련 UI의 표시 여부를 설정 불가능할 수 있다. 도 10을 참조하면, 전자 장치(401)는 UI 레벨이 'Information'인 경우 사용자 입력에 의해 장애물 관련 UI의 표시 여부를 설정 가능할 수 있다. 전자 장치(401)는 UI 레벨과 상관 없이 사용자 입력에 기반하여 장애물 관련 UI를 표시할지 여부를 결정할 수 있다. 전자 장치(401)는 UI 레벨이 'Information'보다 높은 'Caution', 'Warning' 또는 'Danger'인 경우 사용자 입력에 의해 장애물 관련 UI의 표시 여부를 설정 불가능할 수 있다. 전자 장치(401)는 사용자 입력과 상관 없이 UI 레벨에 기반하여 장애물 관련 UI의 표시 여부를 결정할 수 있다.
다른 예로, 제1 UI 레벨보다 높은 제2 UI 레벨로 결정되는 경우에도, 전자 장치(401)는 사용자 입력에 의해 장애물 관련 UI의 표시 여부를 설정 가능할 수 있다. 제1 UI 레벨로 결정되는 경우, 전자 장치(401)는 장애물 관련 UI를 표시하지 않도록 하는 사용자 입력에 응답하여 장애물 관련 UI를 표시하지 않도록 설정할 수 있다. 제2 UI 레벨로 결정되는 경우, 전자 장치(401)는 장애물 관련 UI를 표시하지 않도록 하는 사용자 입력에 응답하여 사용자에게 확인을 요청하거나 장애물 관련 UI를 표시하도록 권유하는 알림을 디스플레이에 출력할 수 있다. 전자 장치(401)는 확인 요청에 대한 응답에 기반하여 장애물 관련 UI의 표시 여부를 설정할 수 있다. 전자 장치(401)는 장애물 관련 UI를 표시하도록 권유하는 알림을 출력한 이후, 장애물 관련 UI를 표시하도록 하는 사용자 입력을 수신함에 응답하여 장애물 관련 UI를 표시하도록 설정할 수 있다.
예를 들어, 제1 UI 레벨로 결정되는 경우, 전자 장치(401)는 다른 UI만 표시하고, 장애물 관련 UI는 표시하지 않도록 결정할 수 있다. 제1 UI 레벨보다 높은 제2 UI 레벨로 결정되는 경우, 전자 장치(401)는 장애물 관련 UI를 다른 UI 뒤에(또는, 아래에) 표시하도록 결정할 수 있다. 제2 UI 레벨보다 높은 제3 UI 레벨로 결정되는 경우, 전자 장치(401)는 장애물 관련 UI를 다른 UI 앞에(또는, 위에) 표시하도록 결정할 수 있다. 제3 UI 레벨보다 높은 제4 UI 레벨로 결정되는 경우, 전자 장치(401)는 장애물 관련 UI만 표시하고, 다른 UI는 표시하지 않도록 결정할 수 있다.
도 10을 참조하면, 전자 장치(401)는 UI 레벨이 'Low'인 경우 장애물 관련 UI를 표시하지 않도록 결정할 수 있다. 예를 들어, 장애물에 의해 사용자에게 위험이 발생할 확률이 낮은 경우 전자 장치(401)가 장애물 관련 UI를 표시하는 것은 불필요한 정보를 제공하는 것일 수 있다. 전자 장치(401)는 UI 레벨이 'Low'보다 높은 'Information' 또는 'Caution'인 경우 장애물 관련 UI를 표시하되, 다른 UI 뒤에 표시하도록 결정할 수 있다. 'Information' 또는 'Caution' 레벨에서 장애물 관련 UI는 다른 UI에 가려질 수 있다. 전자 장치(401)는 UI 레벨이 Information' 또는 'Caution'보다 높은 'Warning'인 경우 장애물 관련 UI를 다른 UI 앞에 표시하도록 결정할 수 있다. 'Warning' 레벨에서 다른 UI는 장애물 관련 UI에 가려질 수 있다. 전자 장치(401)는 'Warning'보다 높은 'Danger'인 경우 장애물 관련 UI만 표시하고, 다른 UI는 표시하지 않도록 결정할 수 있다. 전자 장치(401)는 'Danger' 레벨에서 장애물 관련 UI를 제외한 다른 UI의 표시를 숨길 수 있다.
전자 장치(401)의 UI 레벨에 따른 장애물 관련 UI의 표시 정책은 도 10에 도시된 예시에 한정되지 않는다. 예를 들어, UI 레벨에 따라 UI의 투명도가 차등적으로 적용될 수 있다. 도 10에서 다른 UI에 가려질 수 있는 'Information' 레벨과 'Caution' 레벨에서 장애물 관련 UI의 투명도가 0에서 100 사이의 다른 값이 적용될 수 있다. 예를 들어, 'Caution' 레벨에서의 장애물 관련 UI의 투명도가 'Information' 레벨에서의 장애물 관련 UI의 투명도보다 낮을 수 있다.
이하, 도 11을 참조하여 전자 장치(401)의 UI 레벨 결정 동작에 대하여 설명한다.
도 11은 전자 장치(401)의 UI 레벨 결정 동작을 설명하기 위한 도면(1100)이다. 이하에서 설명하는 전자 장치(401)의 동작들은 도 6의 동작 607에 대응될 수 있다.
전자 장치(401)는 환경 레벨에 따른 최소 UI 레벨 및 최대 UI 레벨을 사전에 정의한 정보를 저장할 수 있다. 도 11은 환경 레벨에 따른 UI 레벨의 최소 레벨 및 최대 레벨에 대해 사전에 정의된 정보의 일 예시이다. 도 11을 참조하면, 환경 레벨이 '0'인 경우 전자 장치(401)는 최소 UI 레벨은 'Low', 최대 UI 레벨은 'Low'로 결정할 수 있다. 환경 레벨이 '1'인 경우 전자 장치(401)는 최소 UI 레벨은 'Low', 최대 UI 레벨은 'Information'으로 결정할 수 있다. 환경 레벨이 '2'인 경우 전자 장치(401)는 최소 UI 레벨은 'Information', 최대 UI 레벨은 'Warning'으로 결정할 수 있다. 환경 레벨이 '3'인 경우 전자 장치(401)는 최소 UI 레벨은 'Caution', 최대 UI 레벨은 'Danger'로 결정할 수 있다. 환경 레벨이 '4'인 경우 전자 장치(401)는 최소 UI 레벨은 'Warning', 최대 UI 레벨은 'Danger'로 결정할 수 있다. 환경 레벨이 '5'인 경우 전자 장치(401)는 최소 UI 레벨은 'Danger', 최대 UI 레벨은 'Danger'로 결정할 수 있다.
전자 장치(401)는 환경 레벨에 따라 결정된 최소 UI 레벨 및 최대 UI 레벨에 의한 범위 내에서 장애물 정보 및 예상 충격량에 따라 UI 레벨을 결정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(401)는 예상 충격량이 클수록 범위 내에서 보다 큰 UI 레벨을 결정할 수 있다. 전자 장치(401)는 장애물의 사용자 방향으로의 속력이 클수록 범위 내에서 보다 큰 UI 레벨을 결정할 수 있다. 전자 장치(401)는 장애물까지의 거리가 가까울수록 범위 내에서 보다 큰 UI 레벨을 결정할 수 있다.
전자 장치(401)는 환경 레벨에 따른 최소 UI 레벨 및 최대 UI 레벨에 대한 정보를 사용자 입력에 기반하여 수정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(401)는 환경 레벨에 따른 최소 UI 레벨 및 최대 UI 레벨을 사전에 정의한 정보를 기본 값으로 제공하고, 사용자 입력에 의해 최소 UI 레벨 또는 최대 UI 레벨을 수정할 수 있다. 전자 장치(401)는 최소 레벨 또는 최대 레벨을 조정하는 사용자 입력에 응답하여 최소 레벨 또는 최대 레벨을 조정할 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(401)는 사용자 입력에 의해 수정된, 환경 레벨에 따른 최소 UI 레벨 또는 최대 UI 레벨을 지정된 임계 범위로 판단할 수 있다.
전자 장치(401)는 환경 레벨에 따라 지정된 임계 범위를 벗어나도록 최소 UI 레벨 또는 최대 UI 레벨을 수정하는 사용자 입력을 수신한 경우, 경고 화면을 디스플레이에 표시하고, 지정된 임계 범위를 가이드할 수 있다. 전자 장치(401)는 사용자 입력에 의해 조정된 최소 레벨 또는 최대 레벨이 지정된 레벨보다 낮은 경우, 환경 레벨에 따라 권고되는 UI 레벨을 가이드할 수 있다. 예를 들어, 환경 레벨 '4'에 대해 지정된 임계 범위가 최소 UI 레벨이 'Caution'이고 최대 UI 레벨이 'Warning'일 수 있다. 전자 장치(401)는 환경 레벨 '4'에서 최소 UI 레벨을 'Information'으로 수정하는 사용자 입력을 수신한 경우, 최소 UI 레벨을 'Caution'으로 설정할 것을 가이드할 수 있다.
이하, 도 12를 참조하여 전자 장치(401)가 UI 레벨에 따라 장애물 관련 UI를 표시하는 방법에 대하여 설명한다.
도 12는 전자 장치(401)의 UI 레벨에 따른 장애물 관련 UI 표시 방법을 설명하기 위한 도면(1200)이다.
도 12를 참조하면, 사용자는 전자 장치(401)를 머리에 착용한 상태에서 실외이고, 차도와 인접하지 않은 인도이고, 장애물이 적은 환경을 보행 중일 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(401)는 도 7, 도 8, 도 10 및 도 11에 도시된 정보에 기반하여 장애물 관련 UI를 표시할 수 있다.
도 7에 따르면, 전자 장치(401)는 실외이고, 차도와 인접하지 않은 인도이고, 장애물이 적은 환경에 대응하는 환경 레벨을 '1'로 결정할 수 있다. 사용자는 현재 보행 중으로 지정된 속력 이상으로 움직이고 있으므로, 전자 장치(401)는 환경 레벨을 한 단계 높게 보정할 수 있다. 전자 장치(401)는 환경 레벨을 '1'에서 '2'로 보정할 수 있다.
도 8에 따르면, 전자 장치(401)는 환경 레벨 '2'에 대응하여 IMU 센서 및 비전 카메라를 사용하는 것으로 결정하고, 뎁스 카메라 및 마이크를 사용하지 않는 것으로 결정할 수 있다. 전자 장치(401)는 IMU 센서 및 비전 카메라를 이용하여 장애물 정보를 획득할 수 있다. 전자 장치는 획득된 장애물 정보에 기반하여 예상 충격량을 획득할 수 있다.
도 11에 따르면, 전자 장치(401)는 환경 레벨 '2'에 대응하여 최소 UI 레벨을 'Information', 최대 UI 레벨을 'Warning'으로 결정할 수 있다. 전자 장치(401)는 'Information', 'Caution', 또는 'Warning' 중 하나로 UI 레벨을 결정할 수 있다. 전자 장치(401)는 장애물의 예상 충격량에 기반하여 'Information', 'Caution', 또는 'Warning' 중 하나로 UI 레벨을 결정할 수 있다.
도 12를 참조하면, 전자 장치(401)는 사용자의 진행 방향에 놓여진 정면의 나무를 장애물로 인식할 수 있다. 제1 화면(1201)은 사용자와 장애물의 거리가 15m인 경우에 전자 장치(401)의 디스플레이(420)에 표시되는 화면일 수 있다. 제2 화면(1202)은 사용자와 장애물의 거리가 5m인 경우에 전자 장치(401)의 디스플레이(420)에 표시되는 화면일 수 있다. 전자 장치(401)는 장애물까지의 거리가 15m인 경우 장애물까지의 거리가 5m인 경우보다 예상 충격량이 낮은 것으로 판단할 수 있다.
예를 들어, 전자 장치(401)는 장애물까지의 거리가 15m인 경우 UI 레벨을 'Information'으로 결정할 수 있다. 도 10에 따르면, 전자 장치(401)는 'Information' 레벨에서 사용자 입력에 의해 장애물 관련 UI의 표시 여부를 설정 가능하다. 전자 장치(401)는 장애물 관련 UI의 표시를 하지 않도록 설정하는 사용자 입력을 수신한 경우, 장애물 관련 UI(1210)를 표시하지 않을 수 있다.
전자 장치(401)는 장애물 관련 UI의 표시를 하도록 설정하는 사용자 입력을 수신한 경우, 장애물 관련 UI(1210)를 표시할 수 있다. 도 10에 따르면, 전자 장치(401)는 'Information' 레벨에서 장애물 관련 UI(1210)를 다른 UI(1220) 뒤에 표시할 수 있다. 제1 화면(1201)을 참조하면, 장애물 관련 UI(1210)은 다른 UI(1220)에 가려질 수 있다. 예를 들어, 장애물 관련 UI(1210)는 장애물이 포함된 영역을 나타내는 그래픽 개체를 포함할 수 있다. 예를 들어, 다른 UI(1220)는 내비게이션 어플리케이션의 UI로서, 방향을 나타내는 그래픽 개체(1221) 및 거리를 나타내는 그래픽 개체(1222)를 포함할 수 있다.
예를 들어, 사용자가 장애물 방향으로 보행하여 장애물까지의 거리가 5m가 될 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(401)는 장애물까지의 거리가 5m인 경우 UI 레벨을 'Warning'으로 결정할 수 있다. 도 10에 따르면, 전자 장치(401)는 'Warning' 레벨에서 장애물 관련 UI(1230)를 다른 UI(1240) 앞에 표시할 수 있다. 제2 화면(1202)을 참조하면, 다른 UI(1240)는 장애물 관련 UI(1230)에 가려질 수 있다. 예를 들어, 다른 UI(1240)는 내비게이션 어플리케이션의 UI로서, 방향을 나타내는 그래픽 개체(1241) 및 거리를 나타내는 그래픽 개체(1242)를 포함할 수 있다.
이하, 도 13을 참조하여 장애물 충돌 경고 어플리케이션에서 정의된 시야각 범위에 대하여 설명한다.
도 13은 장애물 충돌 경고 어플리케이션에서의 시야각 범위를 설명하기 위한 도면(1300)이다.
장애물 충돌 경고 어플리케이션을 지원하는 전자 장치(401)는 인간의 시야각보다 넓은 영역을 커버하는 1개 이상의 카메라를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(401)는 중앙, 좌측, 및 우측을 향하는 3개의 카메라를 포함할 수 있다. 도 13을 참조하면, 제1 영역(1310)은 좌측을 향하는 카메라의 촬영 영역이고, 제2 영역(1320)은 중앙을 향하는 카메라의 촬영 영역이고, 제3 영역(1330)은 우측을 향하는 카메라의 촬영 영역일 수 있다.
전자 장치(401)는 디스플레이(420)에 복수의 카메라들의 촬영 영역(1310, 1320, 1330)의 적어도 일부를 표시할 수 있다. 전자 장치(401)의 디스플레이(420)에 표시되는 디스플레이 영역(1350)은, 예를 들어, 특정 카메라의 촬영 영역에 포함될 수 있다. 도 13을 참조하면, 디스플레이 영역(1350)은 중앙을 향하는 카메라의 촬영 영역(1320)에 포함될 수 있다.
본 개시의 장애물 충돌 경고 어플리케이션에서의 시야각 범위는 디스플레이 영역(1350) 또는 카메라의 촬영 영역(1310, 1320, 1330)의 일부 영역으로 정의될 수 있다. 예를 들어, 시야각 범위 이외의 장애물은 디스플레이 영역(1350)에 포함되지 않거나 장애물의 일부만 디스플레이 영역(1350)에 포함될 수 있다. 시야각 범위 이외의 장애물은 인간의 시야각에 포함되거나 포함되지 않을 수 있으나, 시야각 범위 이내의 장애물에 비해 상대적으로 사용자가 발견하기 어려운 장애물일 수 있다.
전자 장치(401)는 시야각 범위 이내의 장애물과 시야각 범위 이외의 장애물에 대한 표시 방법을 달리할 수 있다. 이와 관련하여 도 14를 참조하여 보다 상세히 후술한다.
이하, 도 14를 참조하여 전자 장치(401)가 UI 레벨에 따라 시야각 범위 이내의 장애물 및 시야각 범위 이외의 장애물을 표시하는 방법에 대하여 설명한다.
도 14는 전자 장치(401)의 UI 레벨에 따른 장애물 관련 UI 표시 방법을 설명하기 위한 도면(1400)이다. 도 14는 전자 장치(401)의 UI 레벨에 따른 UI 표시 정책의 일 예시일 수 있다. 도 14에 도시된 UI 표시 정책은 도 10에 도시된 UI 표시 정책과 함께 전자 장치(401)에 저장될 수 있다. 도 14에 도시된 UI 표시 정책은 장애물 충돌 경고 어플리케이션의 장애물 관련 UI 표시 시에 적용될 수 있다.
전자 장치(401)는 시야각 범위 이내의 장애물과 시야각 범위 이외의 장애물을 구분하여, UI 레벨에 따른 장애물 관련 UI의 표시 방법을 결정할 수 있다. 전자 장치(401)는 시야각 범위 이내의 장애물인지 시야각 범위 이내의 장애물인지에 따라 동일한 UI 레벨에 대하여 UI 표시 방법을 다르게 결정할 수 있다. 전자 장치(401)는 시야각 범위 이내의 장애물에 대하여 장애물에 대응하는 아이콘을 표시할 수 있다. 전자 장치(401)는 시야각 범위 이외의 장애물에 대하여 장애물의 방위를 표시할 수 있다.
전자 장치(401)는 시야각 범위 이내의 장애물에 대하여 UI 레벨에 따라 장애물 관련 UI를 다르게 표시할 수 있다. 전자 장치(401)는 UI 레벨이 지정된 레벨 미만인 경우 시야각 범위 이내의 장애물에 대한 UI를 표시하지 않도록 결정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(401)는 UI 레벨이 'Low'인 경우, 시야각 범위 이내의 장애물에 대한 UI를 표시하지 않도록 결정할 수 있다. 전자 장치(401)는 UI 레벨이 높아질수록 장애물에 대응하는 아이콘의 크기를 크게, 및/또는 아이콘의 투명도를 낮게 결정할 수 있다. 예를 들어, UI 레벨이 'Low'보다 높은 'Information' 또는 'Caution'인 경우, 전자 장치(401)는 장애물에 대응하는 아이콘을 작은 아이콘으로 표시하고, 아이콘의 투명도를 높게 설정할 수 있다. UI 레벨이 'Caution'보다 높은 'Warning' 또는 'Danger'인 경우, 전자 장치(401)는 장애물에 대응하는 아이콘을 큰 아이콘으로 표시하고, 아이콘의 투명도를 낮게 설정할 수 있다. 상술한 작은 아이콘/큰 아이콘과 높은 투명도/낮은 투명도는 상대적인 값일 수 있다. 작은 아이콘의 제1 크기는 큰 아이콘의 제2 크기보다 작을 수 있다. 높은 투명도의 제1 투명도는 낮은 투명도의 제2 투명도보다 높을 수 있다.
전자 장치(401)는 시야각 범위 이외의 장애물에 대하여 UI 레벨에 따라 장애물 관련 UI를 다르게 표시할 수 있다. 전자 장치(401)는 UI 레벨이 지정된 레벨 미만인 경우 시야각 범위 이외의 장애물에 대한 UI를 표시하지 않도록 결정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(401)는 UI 레벨이 'Low' 또는 'Information'인 경우, 시야각 범위 이외의 장애물에 대한 UI를 표시하지 않도록 결정할 수 있다.
전자 장치(401)는 장애물 관련 UI의 표시를 시작하는 UI 레벨을 시야각 범위 이내의 장애물인지, 시야각 범위 이외의 장애물인지 여부에 따라 다르게 결정할 수 있다. 도 14를 참조하여 예를 들면, 전자 장치(401)는 시야각 범위 이내의 장애물에 대하여는 'Information' 레벨에서 장애물 관련 UI의 표시를 시작하고, 시야각 범위 이외의 장애물에 대하여는 'Caution' 레벨에서 장애물 관련 UI의 표시를 시작할 수 있다.
전자 장치(401)는 UI 레벨이 높아질수록 장애물의 방위를 보다 정확하게 표시하도록 결정할 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(401)는, 시야각 범위 이외의 장애물에 대해서, UI 레벨이 'Caution' 또는 'Warning'인 경우, 전자 장치(401)는 장애물 위치의 대략적인 방향을 표시하도록 결정할 수 있다. UI 레벨이 'Warning'보다 높은 'Danger'인 경우, 전자 장치(401)는 장애물의 방위를 정확히 표시하도록 결정할 수 있다. 장애물의 방위는 사용자를 기준으로 하는 방위일 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(401)는 대략적인 방향 표시로서, 전후좌우의 4방위로 장애물의 방향을 표시할 수 있다. 전자 장치(401)는 정확한 방위 표시로서, 4방위보다 세분화된 8방위, 16방위, 또는 32방위로 장애물의 방향을 표시할 수 있다.
이하, 도 15 및 도 16을 참조하여 시야각 범위 이외의 장애물에 대한 UI를 표시하는 방법에 대하여 설명한다.
도 15는 시야각 범위 이외의 장애물에 대한 UI의 예시를 나타내는 도면(1500)이다.
전자 장치(401)는 장애물 충돌 경고 어플리케이션의 UI로서 디스플레이(420)에 제1 화면(1510), 제2 화면(1520), 제3 화면(1530), 또는 제4 화면(1540)을 표시할 수 있다.
전자 장치(401)는 UI 레벨에 따라 시야각 범위 이외의 장애물에 대해 사용자로 하여금 장애물 위치의 대략적인 방향을 인식할 수 있도록 표시할 수 있다. 도 14를 참조하면, 예를 들어, 전자 장치(401)는 UI 레벨을 'Caution' 또는 'Warning'으로 결정한 상태에서 제1 화면(1510), 제2 화면(1520), 제3 화면(1530), 또는 제4 화면(1540)을 표시할 수 있다.
도 15를 참조하면, 전자 장치(401)는 장애물의 위치를 전후좌우의 4 방위로 나타내는 UI를 표시할 수 있다. 제1 화면(1510) 및 제3 화면(1530)을 참조하면, 예를 들어, 전자 장치(401)는 디스플레이(420)의 가장자리를 따라 그래픽 개체(1511, 1531, 1532, 1533)를 표시함으로써 장애물의 방위를 표시할 수 있다. 제2 화면(1520) 및 제4 화면(1540)을 참조하면, 다른 예로, 전자 장치(401)는 화살표 형태를 갖는 그래픽 개체(1521, 1541, 1542, 1543)를 표시함으로써 장애물의 방위를 표시할 수 있다.
제1 화면(1510) 및 제2 화면(1520)을 참조하면, 전자 장치(401)는 하나의 장애물에 의한 위험을 나타내는 UI를 표시할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(401)는 인식된 복수의 장애물들 중 예상 충격량이 가장 높은 하나의 장애물에 의한 위험만을 나타내는 UI를 표시할 수 있다. 제1 화면(1510)은 인식된 복수의 장애물들 중 예상 충격량이 가장 높은 장애물의 방위를 나타내는 그래픽 개체(1511)를 포함할 수 있다. 제2 화면(1520)은 인식된 복수의 장애물들 중 예상 충격량이 가장 높은 장애물의 방위를 나타내는 그래픽 개체(1521)를 포함할 수 있다.
제3 화면(1530) 및 제4 화면(1540)을 참조하면, 전자 장치(401)는 복수의 장애물들에 의한 위험을 동시에 나타내는 UI를 표시할 수도 있다. 예를 들어, 전자 장치(401)는 인식된 복수의 장애물들의 예상 충격량에 따라 투명도를 적용하여 복수의 장애물들에 의한 위험을 동시에 나타내는 UI를 표시할 수 있다. 전자 장치(401)는 예상 충격량이 클수록 투명도가 낮아지도록 적용할 수 있다. 제3 화면(1530)은 인식된 복수의 장애물들 각각의 방위를 나타내는 그래픽 개체(1531, 1532, 1533)를 포함할 수 있다. 제1 그래픽 개체(1531)는 제2 그래픽 개체(1532)보다 예상 충격량이 크고, 제2 그래픽 개체(1532)는 제3 그래픽 개체(1533)보다 예상 충격량이 클 수 있다. 제1 그래픽 개체(1531)의 투명도는 제2 그래픽 개체(1532)보다 낮고, 제2 그래픽 개체(1532)의 투명도는 제3 그래픽 개체(1533)보다 낮을 수 있다. 제4 화면(1540)은 인식된 복수의 장애물들 각각의 방위를 나타내는 그래픽 개체(1541, 1542, 1543)를 포함할 수 있다. 제1 그래픽 개체(1541)는 제2 그래픽 개체(1542)보다 예상 충격량이 크고, 제2 그래픽 개체(1542)는 제3 그래픽 개체(1543)보다 예상 충격량이 클 수 있다. 제1 그래픽 개체(1541)의 투명도는 제2 그래픽 개체(1542)보다 낮고, 제2 그래픽 개체(1542)의 투명도는 제3 그래픽 개체(1543)보다 낮을 수 있다.
도 16은 시야각 범위 이외의 장애물에 대한 UI의 예시를 나타내는 도면(1600)이다.
전자 장치(401)는 장애물 충돌 경고 어플리케이션의 UI로서 디스플레이(420)에 제1 화면(1610), 제2 화면(1620), 제3 화면(1630), 또는 제4 화면(1640)을 표시할 수 있다.
전자 장치(401)는 UI 레벨에 따라 시야각 범위 이외의 장애물에 대해 사용자로 하여금 장애물 위치의 정확한 방향을 인식할 수 있도록 표시할 수 있다. 도 14를 참조하면, 예를 들어, 전자 장치(401)는 UI 레벨을 'Danger'로 결정한 상태에서 제1 화면(1610), 제2 화면(1620), 제3 화면(1630), 또는 제4 화면(1640)을 표시할 수 있다.
도 16을 참조하면, 전자 장치(401)는 장애물의 위치를 전후좌우의 4 방위보다 세분화된 방위로 나타내는 UI를 표시할 수 있다. 제1 화면(1610) 및 제3 화면(1630)을 참조하면, 예를 들어, 전자 장치(401)는 디스플레이(420)의 가장자리를 따라 그래픽 개체(1611, 1612, 1631, 1632)를 표시함으로써 장애물의 방위를 표시할 수 있다. 예를 들어, 그래픽 개체(1611, 1612, 1631, 1632)는 어느 변에 얼마만큼의 길이로 표시되는지에 따라 서로 다른 방위를 나타낼 수 있다. 제2 화면(1620) 및 제4 화면(1640)을 참조하면, 다른 예로, 전자 장치(401)는 화살표 형태를 갖는 그래픽 개체(1621, 1622, 1641, 1642)를 표시함으로써 장애물의 방위를 표시할 수 있다. 예를 들어, 그래픽 개체(1621, 1622, 1641, 1642)의 화살표 각각이 가리키는 방향은 0°~360° 사이의 하나의 값에 대응될 수 있다.
전자 장치(401)는 장애물의 예상 충격량에 따라 장애물에 대응하는 그래픽 개체의 색상을 다르게 표시할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(401)는 예상 충격량이 클수록 사용자에게 시인성이 더 높은 색상으로 그래픽 개체를 표시할 수 있다. 예를 들어, 예상 충격량 범위에 대응하는 색상이 미리 결정되어 전자 장치(401)에 저장되어 있을 수 있다. 예상 충격량은 장애물의 사용자 방향의 속력이 높을수록, 장애물과 사용자의 거리가 가까울수록 클 수 있다.
도 16을 참조하면, 제1 그래픽 개체(1611, 1621, 1631, 1641)에 대응하는 제1 장애물의 예상 충격량이 제2 그래픽 개체(1612, 1622, 1632, 1642)에 대응하는 제2 장애물의 예상 충격량보다 클 수 있다. 전자 장치(401)는 제1 그래픽 개체(1611, 1621, 1631, 1641)를 제2 그래픽 개체(1612, 1622, 1632, 1642)보다 눈에 띄는 색상으로 표시할 수 있다.
상술한 예시는 전자 장치(401)가 장애물의 예상 충격량에 따라 장애물에 대응하는 그래픽 개체의 색상을 다르게 표시하는 방법을 예로 들었으나, 이에 한정되는 것은 아니고, 전자 장치(401)는 장애물의 예상 충격량에 따라 장애물에 대응하는 그래픽 개체의 투명도를 다르게 표시할 수도 있다. 예를 들어, 전자 장치(401)는 예상 충격량이 클수록 낮은 투명도로 그래픽 개체를 표시할 수 있다.
제3 화면(1630) 및 제4 화면(1640)을 참조하면, 전자 장치(401)는 장애물의 예상 충격량에 따라 각 장애물에 대응하는 그래픽 개체의 크기를 다르게 표시할 수 있다. 예를 들어, 제1 그래픽 개체(1631, 1641)에 대응하는 제1 장애물의 예상 충격량이 제2 그래픽 개체(1632, 1642)에 대응하는 제2 장애물의 예상 충격량보다 클 수 있다. 전자 장치(401)는 제1 그래픽 개체(1631, 1641)를 제2 그래픽 개체(1632, 1642)보다 크게 표시할 수 있다. 제3 화면(1630)에서 전자 장치(401)는 제1 그래픽 개체(1631)의 두께를 제2 그래픽 개체(1632)의 두께보다 두껍게 표시함으로써 제1 그래픽 개체(1631)보다 제2 그래픽 개체(1632)를 크게 표시할 수 있다.
제1 화면(1610) 및 제3 화면(1630)을 참조하면, 전자 장치(401)는 장애물의 크기에 따라 그래픽 개체가 나타내는 방향 범위를 다르게 표시할 수 있다. 예를 들어, 제1 그래픽 개체(1611, 1631)에 대응하는 제1 장애물의 크기가 제2 그래픽 개체(1612, 1632)에 대응하는 제2 장애물의 크기보다 클 수 있다. 장애물의 크기가 클수록 장애물에 대응하는 방향 범위가 넓을 수 있다. 전자 장치(401)는 제1 그래픽 개체(1611, 1631)가 나타내는 방향 범위가 제2 그래픽 개체(1612, 1632)가 나타내는 방향 범위보다 넓도록 표시할 수 있다.
제2 화면(1620) 및 제4 화면(1640)을 참조하면, 전자 장치(401)는 장애물의 크기에 따라 그래픽 개체의 개수를 다르게 표시할 수 있다. 예를 들어, 제1 그래픽 개체(1621, 1641)에 대응하는 제1 장애물의 크기가 제2 그래픽 개체(1622, 1642)에 대응하는 제2 장애물의 크기보다 클 수 있다. 전자 장치(401)는 제1 그래픽 개체(1621, 1641)에 포함된 화살표의 개수가 제2 그래픽 개체(1622, 1642)에 포함된 화살표의 개수보다 많도록 표시할 수 있다. 전자 장치(401)는 복수의 화살표들이 하나의 장애물을 가리키도록 제1 그래픽 개체(1621, 1641)를 표시할 수 있다.
이하, 도 17을 참조하여 전자 장치(401)의 동작에 대하여 설명한다.
도 17은 전자 장치(401)의 동작을 나타낸 흐름도(1700)이다. 이하에서 설명하는 동작 1701, 1703, 1705, 1707 및 1711은 동작 도 6의 동작 601, 603, 605, 607 및 609에 각각 대응될 수 있으므로, 동작 1701, 1703, 1705, 1707 및 1711에 대한 설명은 도 6에서의 설명으로 갈음한다. 이하에서는 동작 1709를 위주로 설명한다. 동작 1709는 도 6의 동작 607 및 동작 609 사이에 수행될 수 있다.
예를 들어, 모든 장애물에 대한 위험 표시를 즉각적으로 하는 경우 사용자의 위험을 방지하는데 도움이 될 수는 있으나, 사용자로 하여금 불편함과 피로감을 유발할 수 있고, 전자 장치(401)의 리소스 및 전력 소모를 증가시킬 수 있다. 전자 장치(401)는 UI 레벨에 따라 위험 인지 시간을 다르게 설정하고, 위험 인지 시간 내에 사용자가 장애물을 인식한 경우 해당 장애물에 대한 위험 표시를 취소하거나 유예할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(401)는 UI 레벨이 높을수록 위험 인지 시간이 짧아지도록 설정할 수 있다.
동작 1709에서, 전자 장치(401)는 위험 인지 시간 이내에 사용자의 시선이 장애물을 향하는지 여부를 결정할 수 있다. 전자 장치(401)는 동작 1707에서 결정된 UI 레벨에 따라 설정된 위험 인지 시간을 장애물에 부여할 수 있다. 전자 장치(401)는 위험 인지 시간 동안 장애물 관련 UI의 표시를 유예할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 전자 장치(401)는 장애물에 부여된 위험 인지 시간 이내에 사용자의 시선이 장애물을 향하는지 여부를 결정할 수 있다. 전자 장치(401)는 위험 인지 시간 이내에 사용자의 시선이 장애물을 향하는 경우, 장애물 관련 UI의 표시를 유예할 수 있다. 전자 장치(401)는 위험 인지 시간 이내에 사용자의 시선이 장애물을 향하는 경우, 위험 인지 시간을 재부여할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(401)는 위험 인지 시간 이내에 사용자의 시선이 장애물을 향하는 경우, 위험 인지 시간을 초기화할 수 있다. 전자 장치(401)는 위험 인지 시간 이내에 사용자의 시선이 장애물을 향하지 않는 경우, 장애물 관련 UI를 표시할 수 있다.
전자 장치(401)는 장애물이 인식된 경우 장애물에 대한 위험 인지 영역을 결정할 수 있다. 예를 들어, 위험 인지 영역은 장애물을 지정된 비율 이상 포함하는 가상의 영역일 수 있다. 전자 장치(401)는 카메라(410)를 이용하여 사용자의 시선 위치를 인식 및 추적할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(401)는 카메라(410)를 통해 획득된 사용자의 양안 이미지에 기반하여 사용자의 시선 위치를 획득하거나, 카메라(410)를 통해 획득된 전자 장치(401)가 바라보는 방향에 기반하여 사용자의 시선 위치를 획득할 수 있다. 전자 장치(401)는 사용자의 시선이 위험 인지 영역에 포함되는지 여부를 식별할 수 있다. 전자 장치(401)는 카메라(410)를 이용하여 인식되는 사용자의 시선 위치가 위험 인지 영역 내의 위치인지 여부를 식별할 수 있다. 전자 장치(401)는 위험 인지 시간 이내에 사용자의 시선이 위험 인지 영역에 포함되는 경우 장애물 관련 UI의 표시를 유예할 수 있다. 전자 장치(401)는 위험 인지 시간 이내에 사용자의 시선이 위험 인지 영역에 포함되는 경우 위험 인지 시간을 재부여할 수 있다. 전자 장치(401)는 위험 인지 시간 이내에 사용자의 시선이 위험 인지 영역에 포함되는 경우 위험 인지 시간을 초기화할 수 있다. 전자 장치(401)는 위험 인지 시간 이내에 사용자의 시선이 위험 인지 영역에 포함되지 않는 경우 장애물 관련 UI를 표시할 수 있다.
전자 장치(401)는 사용자의 시선이 위험 인지 영역에 머무르는 시간을 측정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(401)는 사용자의 시선이 위험 인지 영역에 지정된 시간 이상 머무르는 경우, 사용자의 시선이 위험 인지 영역에 포함된 것으로 식별할 수 있다.
예를 들어, 전자 장치(401)는 동작 1707을 수행함에 따라 UI 레벨을 'Caution'으로 결정할 수 있다. 'Caution' 레벨에 대응하여 설정된 위험 인지 시간은 4초일 수 있다. 전자 장치(401)는 4초 이내에 사용자가 장애물을 인지하는지 여부를 식별할 수 있다. 전자 장치(401)는 4초 동안은 장애물 관련 UI의 표시를 유예할 수 있다. 전자 장치(401)는 4초 이내에 사용자가 장애물을 인지한 경우 4초의 위험 인지 시간을 초기화할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(401)는 3초가 경과한 시점에 사용자가 장애물을 인지한 경우 3초를 0초로 초기화하여 다시 4초 이내에 사용자가 장애물을 인지하는지 여부를 식별할 수 있다. 전자 장치(401)는 다시 4초가 경과할 때까지 장애물 관련 UI의 표시를 유예할 수 있다.
전자 장치(401)는 재부여하는 위험 인지 시간을 이전에 부여한 위험 인지 시간과 다르게 설정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(401)는 재부여하는 위험 인지 시간을 이전에 부여한 위험 인지 시간보다 길게 설정할 수 있다. 상술한 예시에서, 전자 장치(401)는 3초가 경과한 시점에 사용자가 장애물을 인지한 경우 3초를 0초로 초기화하고 8초 이내에 사용자가 장애물을 인지하는지 여부를 식별할 수 있다.
상술한 바에 따르면, 전자 장치(401)는 위험 인지 시간 동안 장애물 관련 UI의 표시를 유예할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 전자 장치(401)는 장애물 관련 UI를 표시한 상태에서 위험 인지 시간 이내에 사용자가 장애물을 인지하는지 여부를 식별할 수도 있다. 전자 장치(401)는 위험 인지 시간 이내에 사용자가 장애물을 인지한 경우 장애물 관련 UI의 표시를 취소하거나 숨길 수 있다. 전자 장치(401)는 위험 인지 시간 이내에 사용자가 장애물을 인지하지 못한 경우 장애물 관련 UI의 표시를 유지할 수 있다.
동작 1709에서 장애물 관련 UI를 표시하는 것으로 결정된 경우, 전자 장치(401)는 동작 1711을 수행할 수 있다.
이하, 도 18을 참조하여 전자 장치(401)가 장애물에 대한 위험 표시를 유예하는 방법에 대하여 설명한다.
도 18은 전자 장치(401)의 장애물 관련 UI의 표시 유예 방법을 설명하기 위한 도면(1800)이다.
전자 장치(401)는 디스플레이(420)에 제1 화면(1810), 제2 화면(1820), 제3 화면(1830), 제4 화면(1840), 또는 제5 화면(1850)을 표시할 수 있다.
제1 화면(1810)을 참조하면, 전자 장치(401)는 정면에 위치한 나무를 장애물로 인식할 수 있다. 전자 장치(401)는 인식된 장애물에 대하여 위험 인지 시간을 부여할 수 있다. 위험 인지 시간은 전자 장치(401)가 장애물에 대하여 결정한 UI 레벨에 대응하여 설정된 시간일 수 있다.
제2 화면(1820)을 참조하면, 전자 장치(401)는 위험 인지 영역(1821)을 결정(또는, 생성)할 수 있다. 위험 인지 영역(1821)은 장애물을 지정된 비율 이상 포함할 수 있다. 위험 인지 영역(1821)은 제2 화면(1820) 상에 표시되지 않는 가상의 영역일 수 있다. 전자 장치(401)는 사용자의 시선 위치(1823)를 인식할 수 있다. 제2 화면(1820)이 출력되는 시점에 사용자의 시선 위치(1823)는 위험 인지 영역(1821)에 포함되지 않을 수 있다.
전자 장치(401)는 위험 인지 시간 이내에 사용자의 시선 위치(1823)가 위험 인지 영역(1821)에 포함되는지 여부를 식별할 수 있다. 전자 장치(401)는 위험 인지 시간 이내에 사용자의 시선 위치(1823)가 위험 인지 영역(1821)에 포함되어 유지되는 시간이 지정된 시간 이상인 경우, 위험 인지 시간 이내에 사용자가 장애물을 인식한 것으로 식별할 수 있다.
전자 장치(401)는 위험 인지 시간 이내에 사용자의 시선 위치(1823)가 위험 인지 영역(1821)에 포함되지 않거나, 위험 인지 시간 이내에 사용자의 시선 위치(1823)가 위험 인지 영역(1821)에 포함되어 유지된 시간이 지정된 시간 미만인 경우, 제3 화면(1830)을 표시할 수 있다. 제3 화면(1830)은 장애물 관련 UI(1835)를 표시할 수 있다. 장애물 관련 UI(1835)는 장애물에 의한 위험을 나타낼 수 있다.
제4 화면(1840)을 참조하면, 전자 장치(401)는 위험 인지 시간 이내에 사용자의 시선 위치(1823)가 위험 인지 영역(1821)에 포함될 수 있다. 전자 장치(401)는 위험 인지 시간 이내에 사용자의 시선 위치(1823)가 위험 인지 영역(1821)에 포함되어 유지되는 시간이 지정된 시간 이상이 되는 경우, 제5 화면(1850)을 표시할 수 있다. 제5 화면(1850)은 장애물 관련 UI(1835)를 포함하지 않을 수 있다. 전자 장치(401)는 위험 인지 시간 이내에 사용자의 시선 위치(1823)가 위험 인지 영역(1821)에 포함되어 유지되는 시간이 지정된 시간 이상이 되는 경우, 장애물 관련 UI(1835)의 표시를 유예할 수 있다.
전자 장치(401)는 위험 인지 시간 이내에 사용자의 시선 위치(1823)가 위험 인지 영역(1821)에 포함되어 유지되는 시간이 지정된 시간 이상이 되는 경우, 위험 인지 시간을 재부여할 수 있다. 재부여되는 위험 인지 시간은 이전에 부여된 위험 인지 시간과 동일하거나 다르게 설정될 수 있다. 전자 장치(401)는 재부여된 위험 인지 시간 이내에 사용자의 시선 위치(1823)가 위험 인지 영역(1821)에 포함되는지 여부를 식별하여 장애물 관련 UI(1835)의 표시를 유예하거나 장애물 관련 UI(1835)를 표시하도록 결정할 수 있다.
예를 들어, 전자 장치(401)가 인식된 모든 장애물에 대해 즉각적으로 장애물 관련 UI를 표시하는 경우 사용자로 하여금 불편 및 피로감을 유발할 수 있고, 전력 및 리소스 소모를 증가시킬 수 있다. 전자 장치(401)는 사용자가 장애물을 인지했다고 판단되는 경우에 장애물 관련 UI의 표시를 유예함으로써 불필요한 정보 제공을 감소시킬 수 있다.
VR 또는 AR 환경을 제공하는 웨어러블 장치가 상용화되면서 웨어러블 장치 착용 시에 발생할 수 있는 안전 사고를 방지할 필요가 있다. 예를 들어, 웨어러블 장치를 실외에서 사용하는 경우 실내에서 사용하는 경우보다 상대적으로 위험에 더 노출되게 된다. 예를 들어, 차도, 횡단보도, 또는 건널목에서 웨어러블 장치를 사용하는 경우 웨어러블 장치의 디스플레이에 집중하다가 주변 차량 또는 행인과 충돌할 가능성이 상대적으로 높을 수 있다. 또한, 실내에서의 장애물과의 충돌 사고에 비해 사용자는 실외 환경에서 장애물과 충돌 시 더 강한 충격을 받을 가능성이 높을 수 있다.
본 개시의 일 실시예는, 사용자가 장애물에 의한 위험을 직관적으로 인식할 수 있는 장애물 관련 UI를 제공할 수 있다. 본 개시의 일 실시예는, 사용자가 주변 환경 및 장애물에 따라 달라질 수 있는 장애물에 의한 위험 수준을 직관적으로 인식할 수 있는 장애물 관련 UI를 제공할 수 있다.
또한, 본 개시의 일 실시예는, 사용자에게 불필요하게 장애물과 관련된 정보를 전달하는 것을 방지할 수 있다. 다만, 본 개시의 실시예는 상기 기술된 내용으로 제한되지 않는다.
본 개시의 일 실시예에 따른 웨어러블 전자 장치(101;201;401)는, 카메라(180;280-1;280-2;280-3;276-1;276-2;410), 디스플레이(160;261-1;261-2;420), 마이크(150;271-1;271-2;271-3;430), 센서(176;440); 메모리(130;450), 및 프로세서(120;460)를 포함할 수 있다. 상기 프로세서는 상기 카메라, 상기 디스플레이, 상기 마이크, 상기 센서 및 상기 메모리와 작동적으로(operatively) 연결될 수 있다. 상기 메모리는, 상기 프로세서에 의해 실행 시에, 상기 전자 장치가, 상기 카메라를 통해 획득된 이미지에 기반하여 상기 전자 장치의 사용자에 대한 주변 환경의 위험 정도를 나타내는 환경 레벨을 결정하도록 하는 하나 이상의 인스트럭션들을 저장할 수 있다. 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행 시에, 상기 전자 장치가, 상기 결정된 환경 레벨에 따라 상기 센서, 상기 카메라 및 상기 마이크의 사용 여부를 결정하도록 할 수 있다. 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행 시에, 상기 전자 장치가, 상기 센서, 상기 카메라 또는 상기 마이크 중 사용하기로 결정된 적어도 하나를 통해 입력된 데이터를 기반으로 장애물 정보 및 장애물과 상기 사용자의 예상 충격량을 획득하도록 할 수 있다. 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행 시에, 상기 전자 장치가, 상기 환경 레벨, 상기 장애물 정보 및 상기 예상 충격량에 기반하여 상기 장애물과 상기 사용자의 충돌 위험을 표시하는 UI(user interface) 레벨을 결정하도록 할 수 있다. 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행 시에, 상기 전자 장치가, 상기 UI 레벨에 따라 상기 장애물의 방향 및 위험 정도를 나타내는 그래픽 개체를 생성하도록 할 수 있다. 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행 시에, 상기 전자 장치가, 상기 그래픽 개체를 포함하는 장애물 관련 UI를 상기 디스플레이에 표시하도록 할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 따르면, 사용자가 장애물에 의한 위험을 직관적으로 인식할 수 있도록 장애물과 관련된 정보를 디스플레이에 표시할 수 있는 효과를 포함하는 다양한 효과가 있을 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 전자 장치가, 상기 환경 레벨에 기반하여 상기 UI 레벨의 최소 레벨 및 최대 레벨을 결정하도록 할 수 있다. 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 전자 장치가, 상기 장애물 정보 및 상기 예상 충격량에 기반하여 상기 최소 레벨 및 상기 최대 레벨에 의한 범위 내에서 상기 UI 레벨을 결정하도록 할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 따르면, 주변 환경 및 장애물에 따라 달라질 수 있는 장애물에 의한 위험 수준을 직관적으로 인식할 수 있도록 장애물과 관련된 정보를 디스플레이에 표시할 수 있는 효과를 포함하는 다양한 효과가 있을 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 상기 UI 레벨에 따라, 사용자 입력에 의해 상기 장애물 관련 UI의 표시 여부를 설정 가능한지 여부 또는 상기 장애물 관련 UI와 다른 UI의 관계 중 적어도 하나가 달라질 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 상기 UI 레벨이 제1 UI 레벨로 결정되는 경우, 사용자 입력에 의해 상기 장애물 관련 UI의 표시 여부를 설정 가능할 수 있다. 상기 UI 레벨이 상기 제1 UI 레벨보다 높은 제2 UI 레벨로 결정되는 경우, 사용자 입력에 의해 상기 장애물 관련 UI의 표시 여부를 설정 불가능할 수 있다. 또는, 상기 제1 UI 레벨보다 높은 제2 UI 레벨로 결정되는 경우, 상기 장애물 관련 UI를 표시하지 않도록 하는 사용자 입력에 응답하여 상기 사용자에게 확인을 요청하거나 상기 장애물 관련 UI를 표시하도록 권유하는 알림이 상기 디스플레이에 출력될 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 따르면, 위험도가 낮은 장애물에 대해서도 일률적으로 위험이 표시됨으로써 야기되는 사용자의 불편 및 피로감을 감소시키고 웨어러블 전자 장치의 전력 및 리소스 소모를 감소시킬 수 있는 효과를 포함하는 다양한 효과가 있을 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 전자 장치가, 상기 UI 레벨이 제1 UI 레벨로 결정되는 경우, 상기 다른 UI만 표시하고, 상기 장애물 관련 UI는 표시하지 않도록 할 수 있다. 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 전자 장치가, 상기 UI 레벨이 상기 제1 UI 레벨보다 높은 제2 UI 레벨로 결정되는 경우, 상기 장애물 관련 UI를 상기 다른 UI 뒤에 표시하도록 할 수 있다. 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 전자 장치가, 상기 UI 레벨이 상기 제2 UI 레벨보다 높은 제3 UI 레벨로 결정되는 경우, 상기 장애물 관련 UI를 상기 다른 UI 앞에 표시하도록 할 수 있다. 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 전자 장치가, 상기 UI 레벨이 상기 제3 UI 레벨보다 높은 제4 UI 레벨로 결정되는 경우, 상기 장애물 관련 UI만 표시하고, 상기 다른 UI는 표시하지 않도록 할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 따르면, 사용자의 위험 수준이 높아짐에 따라 사용자가 위험을 인식하기 용이하도록 장애물 관련 UI가 표시될 수 있는 효과를 포함하는 다양한 효과가 있을 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 전자 장치가, 상기 최소 레벨 또는 상기 최대 레벨을 조정하는 사용자 입력을 수신하도록 할 수 있다. 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 전자 장치가, 상기 사용자 입력에 응답하여 상기 최소 레벨 또는 상기 최대 레벨을 조정하도록 할 수 있다. 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 전자 장치가, 상기 조정된 최소 레벨 또는 상기 조정된 최대 레벨이 지정된 레벨보다 낮은 경우 상기 환경 레벨에 따라 권고되는 UI 레벨을 가이드하도록 할 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 전자 장치가, 상기 장애물이 시야각 범위 이내의 장애물인지 또는 상기 시야각 범위 이외의 장애물인지 여부를 식별하도록 할 수 있다. 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 전자 장치가, 상기 식별 결과에 따라 상기 장애물 관련 UI의 표시를 시작하는 UI 레벨을 다르게 결정하도록 할 수 있다. 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 전자 장치가, 상기 식별 결과에 따라 동일한 UI 레벨에 대하여 UI 표시 방법을 다르게 결정하도록 할 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 전자 장치가, 상기 장애물에 대한 위험 인지 영역을 결정하도록 할 수 있다. 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 전자 장치가, 상기 UI 레벨에 따라 설정된 위험 인지 시간을 상기 장애물에 부여하도록 할 수 있다. 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 전자 장치가, 상기 위험 인지 시간 이내에 상기 사용자의 시선이 상기 위험 인지 영역에 포함되는지 여부를 식별하도록 할 수 있다. 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 전자 장치가, 상기 위험 인지 시간 이내에 상기 사용자의 시선이 상기 위험 인지 영역에 포함된 경우, 상기 장애물 관련 UI의 표시를 유예하고, 상기 위험 인지 시간을 재부여하도록 할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 따르면, 불필요하게 장애물과 관련된 정보가 표시되는 것을 방지할 수 있는 효과를 포함하는 다양한 효과가 있을 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 따르면, 모든 장애물에 대한 위험 표시를 즉각적으로 수행함으로써 야기되는 사용자의 불편 및 피로감을 줄이고, 전자 장치의 전력 및 리소스 소모를 줄일 수 있는 효과를 포함하는 다양한 효과가 있을 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 전자 장치가, 상기 예상 충격량에 기반하여 상기 그래픽 개체의 크기, 투명도, 또는 색상 중 적어도 하나를 다르게 결정하도록 할 수 있다. 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 전자 장치가, 상기 장애물 정보에 기반하여 상기 그래픽 개체가 나타내는 방향, 방향 범위, 또는 상기 그래픽 개체의 개수 중 적어도 하나를 다르게 결정하도록 할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 따르면, 장애물 별로 위험 수준이 직관적으로 인식될 수 있는 효과를 포함하는 다양한 효과가 있을 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 전자 장치가, 실내 또는 실외 여부, 차량 관련 요소의 분석, 또는 장애물 복잡도 중 적어도 하나에 기반하여 상기 이미지를 분류하도록 할 수 있다. 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 전자 장치가, 상기 분류 결과에 따라 상기 환경 레벨을 결정하도록 할 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 웨어러블 전자 장치(101;201;401)의 동작 방법은, 카메라(180;280-1;280-2;280-3;276-1;276-2;410)를 통해 획득된 이미지에 기반하여 상기 전자 장치의 사용자에 대한 주변 환경의 위험 정도를 나타내는 환경 레벨을 결정하는 동작(601)을 포함할 수 있다. 상기 방법은, 상기 결정된 환경 레벨에 따라 센서(176;440), 상기 카메라 및 마이크(150;271-1;271-2;271-3;430)의 사용 여부를 결정하는 동작(603)을 포함할 수 있다. 상기 방법은, 상기 센서, 상기 카메라 또는 상기 마이크 중 사용하기로 결정된 적어도 하나를 통해 입력된 데이터를 기반으로 장애물 정보 및 장애물과 상기 사용자의 예상 충격량을 획득하는 동작(605)을 포함할 수 있다. 상기 방법은, 상기 환경 레벨, 상기 장애물 정보 및 상기 예상 충격량에 기반하여 상기 장애물과 상기 사용자의 충돌 위험을 표시하는 UI(user interface) 레벨을 결정하는 동작(607)을 포함할 수 있다. 상기 방법은, 상기 UI 레벨에 따라 상기 장애물의 방향 및 위험 정도를 나타내는 그래픽 개체를 생성하는 동작(609)을 포함할 수 있다. 상기 방법은, 상기 그래픽 개체를 포함하는 장애물 관련 UI를 디스플레이(160;261-1;261-2;420)에 표시하는 동작(609)을 포함할 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 상기 UI 레벨을 결정하는 동작은, 상기 환경 레벨에 기반하여 상기 UI 레벨의 최소 레벨 및 최대 레벨을 결정하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 UI 레벨을 결정하는 동작은, 상기 장애물 정보 및 상기 예상 충격량에 기반하여 상기 최소 레벨 및 상기 최대 레벨에 의한 범위 내에서 상기 UI 레벨을 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 상기 방법은, 상기 UI 레벨에 따라, 사용자 입력에 의해 상기 장애물 관련 UI의 표시 여부를 설정 가능한지 여부 또는 상기 장애물 관련 UI와 다른 UI의 관계 중 적어도 하나를 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 상기 UI 레벨이 제1 UI 레벨로 결정되는 경우, 사용자 입력에 기반하여 상기 장애물 관련 UI의 표시 여부를 설정할 수 있다. 상기 UI 레벨이 상기 제1 UI 레벨보다 높은 제2 UI 레벨로 결정되는 경우, 상기 UI 레벨에 기반하여 상기 장애물 관련 UI의 표시 여부를 설정할 수 있다. 또는, 상기 상기 UI 레벨이 제1 UI 레벨보다 높은 제2 UI 레벨로 결정되는 경우, 상기 장애물 관련 UI를 표시하지 않도록 하는 사용자 입력에 응답하여 상기 사용자에게 확인을 요청하거나 상기 장애물 관련 UI를 표시하도록 권유하는 알림을 상기 디스플레이에 출력할 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 상기 장애물 관련 UI를 표시하는 동작은, 상기 UI 레벨이 제1 UI 레벨로 결정되는 경우, 상기 다른 UI만 표시하고, 상기 장애물 관련 UI는 표시하지 않는 동작을 포함할 수 있다. 상기 장애물 관련 UI를 표시하는 동작은, 상기 UI 레벨이 상기 제1 UI 레벨보다 높은 제2 UI 레벨로 결정되는 경우, 상기 장애물 관련 UI를 상기 다른 UI 뒤에 표시하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 장애물 관련 UI를 표시하는 동작은, 상기 UI 레벨이 상기 제2 UI 레벨보다 높은 제3 UI 레벨로 결정되는 경우, 상기 장애물 관련 UI를 상기 다른 UI 앞에 표시하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 장애물 관련 UI를 표시하는 동작은, 상기 UI 레벨이 상기 제3 UI 레벨보다 높은 제4 UI 레벨로 결정되는 경우, 상기 장애물 관련 UI만 표시하고, 상기 다른 UI는 표시하지 않도록 하는 동작을 포함할 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 상기 UI 레벨을 결정하는 동작은, 상기 최소 레벨 또는 상기 최대 레벨을 조정하는 사용자 입력을 수신하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 UI 레벨을 결정하는 동작은, 상기 사용자 입력에 응답하여 상기 최소 레벨 또는 상기 최대 레벨을 조정하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 UI 레벨을 결정하는 동작은, 상기 조정된 최소 레벨 또는 상기 조정된 최대 레벨이 지정된 레벨보다 낮은 경우 상기 환경 레벨에 따라 권고되는 UI 레벨을 가이드하는 동작을 포함할 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 상기 방법은, 상기 장애물이 시야각 범위 이내의 장애물인지 또는 상기 시야각 범위 이외의 장애물인지 여부를 식별하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 방법은, 상기 식별 결과에 따라 상기 장애물 관련 UI의 표시를 시작하는 UI 레벨을 다르게 결정하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 방법은, 상기 식별 결과에 따라 동일한 UI 레벨에 대하여 UI 표시 방법을 다르게 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 상기 방법은, 상기 장애물에 대한 위험 인지 영역을 결정하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 UI 레벨에 따라 설정된 위험 인지 시간을 상기 장애물에 부여하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 방법은, 상기 위험 인지 시간 이내에 상기 사용자의 시선이 상기 위험 인지 영역에 포함되는지 여부를 식별하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 방법은, 상기 위험 인지 시간 이내에 상기 사용자의 시선이 상기 위험 인지 영역에 포함된 경우, 상기 장애물 관련 UI의 표시를 유예할 수 있다. 상기 방법은, 상기 위험 인지 시간 이내에 상기 사용자의 시선이 상기 위험 인지 영역에 포함된 경우, 상기 위험 인지 시간을 재부여하는 동작을 포함할 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 상기 방법은, 상기 예상 충격량에 기반하여 상기 그래픽 개체의 크기, 투명도, 또는 색상 중 적어도 하나를 다르게 결정하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 방법은, 상기 장애물 정보에 기반하여 상기 그래픽 개체가 나타내는 방향, 방향 범위, 또는 상기 그래픽 개체의 개수 중 적어도 하나를 다르게 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 상기 환경 레벨을 결정하는 동작은, 실내 또는 실외 여부, 차량 관련 요소의 분석, 또는 장애물 복잡도 중 적어도 하나에 기반하여 상기 이미지를 분류하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 환경 레벨을 결정하는 동작은, 상기 분류 결과에 따라 상기 환경 레벨을 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 비일시적 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체는 웨어러블 전자 장치(101;201;401)의 동작 방법을 수행하기 위한 프로그램을 저장할 수 있다. 상기 웨어러블 전자 장치의 동작 방법은, 카메라(180;280-1;280-2;280-3;276-1;276-2;410)를 통해 획득된 이미지에 기반하여 상기 전자 장치의 사용자에 대한 주변 환경의 위험 정도를 나타내는 환경 레벨을 결정하는 동작(601)을 포함할 수 있다. 상기 방법은, 상기 결정된 환경 레벨에 따라 센서(176;440), 상기 카메라 및 마이크(150;271-1;271-2;271-3;430)의 사용 여부를 결정하는 동작(603)을 포함할 수 있다. 상기 방법은, 상기 센서, 상기 카메라 또는 상기 마이크 중 사용하기로 결정된 적어도 하나를 통해 입력된 데이터를 기반으로 장애물 정보 및 장애물과 상기 사용자의 예상 충격량을 획득하는 동작(605)을 포함할 수 있다. 상기 방법은, 상기 환경 레벨, 상기 장애물 정보 및 상기 예상 충격량에 기반하여 상기 장애물과 상기 사용자의 충돌 위험을 표시하는 UI(user interface) 레벨을 결정하는 동작(607)을 포함할 수 있다. 상기 방법은, 상기 UI 레벨에 따라 상기 장애물의 방향 및 위험 정도를 나타내는 그래픽 개체를 생성하는 동작(609)을 포함할 수 있다. 상기 방법은, 상기 그래픽 개체를 포함하는 장애물 관련 UI를 디스플레이(160;261-1;261-2;420)에 표시하는 동작(609)을 포함할 수 있다.
Claims (20)
- 웨어러블 전자 장치(101;201;401)에 있어서,
카메라(180;280-1;280-2;280-3;276-1;276-2;410); 디스플레이(160;261-1;261-2;420); 마이크(150;271-1;271-2;271-3;430); 센서(176;440); 메모리(130;450); 및 상기 카메라, 상기 디스플레이, 상기 마이크, 상기 센서 및 상기 메모리와 작동적으로(operatively) 연결된 프로세서(120;460)를 포함하고,
상기 메모리는, 상기 프로세서에 의해 실행 시에, 상기 전자 장치가,
상기 카메라를 통해 획득된 이미지에 기반하여 상기 전자 장치의 사용자에 대한 주변 환경의 위험 정도를 나타내는 환경 레벨을 결정하고,
상기 결정된 환경 레벨에 따라 상기 센서, 상기 카메라 및 상기 마이크의 사용 여부를 결정하고,
상기 센서, 상기 카메라 또는 상기 마이크 중 사용하기로 결정된 적어도 하나를 통해 입력된 데이터를 기반으로 장애물 정보 및 장애물과 상기 사용자의 예상 충격량을 획득하고,
상기 환경 레벨, 상기 장애물 정보 및 상기 예상 충격량에 기반하여 상기 장애물과 상기 사용자의 충돌 위험을 표시하는 UI(user interface) 레벨을 결정하고,
상기 UI 레벨에 따라 상기 장애물의 방향 및 위험 정도를 나타내는 그래픽 개체를 생성하고,
상기 그래픽 개체를 포함하는 장애물 관련 UI를 상기 디스플레이에 표시하도록 하는 하나 이상의 인스트럭션들을 저장하는, 전자 장치. - 전술한 청구항들 중 어느 한 항에 있어서,
상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 전자 장치가,
상기 환경 레벨에 기반하여 상기 UI 레벨의 최소 레벨 및 최대 레벨을 결정하고,
상기 장애물 정보 및 상기 예상 충격량에 기반하여 상기 최소 레벨 및 상기 최대 레벨에 의한 범위 내에서 상기 UI 레벨을 결정하도록 하는, 전자 장치. - 전술한 청구항들 중 어느 한 항에 있어서, 상기 UI 레벨에 따라, 사용자 입력에 의해 상기 장애물 관련 UI의 표시 여부를 설정 가능한지 여부 또는 상기 장애물 관련 UI와 다른 UI의 관계 중 적어도 하나가 달라지는, 전자 장치.
- 전술한 청구항들 중 어느 한 항에 있어서, 상기 UI 레벨이 제1 UI 레벨로 결정되는 경우, 사용자 입력에 의해 상기 장애물 관련 UI의 표시 여부를 설정 가능하고,
상기 UI 레벨이 상기 제1 UI 레벨보다 높은 제2 UI 레벨로 결정되는 경우, 사용자 입력에 의해 상기 장애물 관련 UI의 표시 여부를 설정 불가능하거나, 상기 장애물 관련 UI를 표시하지 않도록 하는 사용자 입력에 응답하여 상기 사용자에게 확인을 요청하거나 상기 장애물 관련 UI를 표시하도록 권유하는 알림이 상기 디스플레이에 출력되는, 전자 장치. - 전술한 청구항들 중 어느 한 항에 있어서, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 전자 장치가,
상기 UI 레벨이 제1 UI 레벨로 결정되는 경우, 상기 다른 UI만 표시하고, 상기 장애물 관련 UI는 표시하지 않고,
상기 UI 레벨이 상기 제1 UI 레벨보다 높은 제2 UI 레벨로 결정되는 경우, 상기 장애물 관련 UI를 상기 다른 UI 뒤에 표시하고,
상기 UI 레벨이 상기 제2 UI 레벨보다 높은 제3 UI 레벨로 결정되는 경우, 상기 장애물 관련 UI를 상기 다른 UI 앞에 표시하고,
상기 UI 레벨이 상기 제3 UI 레벨보다 높은 제4 UI 레벨로 결정되는 경우, 상기 장애물 관련 UI만 표시하고, 상기 다른 UI는 표시하지 않도록 하는, 전자 장치. - 전술한 청구항들 중 어느 한 항에 있어서, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 전자 장치가,
상기 최소 레벨 또는 상기 최대 레벨을 조정하는 사용자 입력을 수신하고,
상기 사용자 입력에 응답하여 상기 최소 레벨 또는 상기 최대 레벨을 조정하고,
상기 조정된 최소 레벨 또는 상기 조정된 최대 레벨이 지정된 레벨보다 낮은 경우 상기 환경 레벨에 따라 권고되는 UI 레벨을 가이드하도록 하는, 전자 장치. - 전술한 청구항들 중 어느 한 항에 있어서, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 전자 장치가,
상기 장애물이 시야각 범위 이내의 장애물인지 또는 상기 시야각 범위 이외의 장애물인지 여부를 식별하고,
상기 식별 결과에 따라 상기 장애물 관련 UI의 표시를 시작하는 UI 레벨을 다르게 결정하고,
상기 식별 결과에 따라 동일한 UI 레벨에 대하여 UI 표시 방법을 다르게 결정하도록 하는, 전자 장치. - 전술한 청구항들 중 어느 한 항에 있어서, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 전자 장치가,
상기 장애물에 대한 위험 인지 영역을 결정하고,
상기 UI 레벨에 따라 설정된 위험 인지 시간을 상기 장애물에 부여하고,
상기 위험 인지 시간 이내에 상기 사용자의 시선이 상기 위험 인지 영역에 포함되는지 여부를 식별하고,
상기 위험 인지 시간 이내에 상기 사용자의 시선이 상기 위험 인지 영역에 포함된 경우, 상기 장애물 관련 UI의 표시를 유예하고, 상기 위험 인지 시간을 재부여하도록 하는, 전자 장치. - 전술한 청구항들 중 어느 한 항에 있어서, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 전자 장치가,
상기 예상 충격량에 기반하여 상기 그래픽 개체의 크기, 투명도, 또는 색상 중 적어도 하나를 다르게 결정하고,
상기 장애물 정보에 기반하여 상기 그래픽 개체가 나타내는 방향, 방향 범위, 또는 상기 그래픽 개체의 개수 중 적어도 하나를 다르게 결정하도록 하는, 전자 장치. - 전술한 청구항들 중 어느 한 항에 있어서, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 전자 장치가,
실내 또는 실외 여부, 차량 관련 요소의 분석, 또는 장애물 복잡도 중 적어도 하나에 기반하여 상기 이미지를 분류하고,
상기 분류 결과에 따라 상기 환경 레벨을 결정하도록 하는, 전자 장치. - 웨어러블 전자 장치(101;201;401)의 동작 방법에 있어서,
카메라(180;280-1;280-2;280-3;276-1;276-2;410)를 통해 획득된 이미지에 기반하여 상기 전자 장치의 사용자에 대한 주변 환경의 위험 정도를 나타내는 환경 레벨을 결정하는 동작(601);
상기 결정된 환경 레벨에 따라 센서(176;440), 상기 카메라 및 마이크(150;271-1;271-2;271-3;430)의 사용 여부를 결정하는 동작(603);
상기 센서, 상기 카메라 또는 상기 마이크 중 사용하기로 결정된 적어도 하나를 통해 입력된 데이터를 기반으로 장애물 정보 및 장애물과 상기 사용자의 예상 충격량을 획득하는 동작(605);
상기 환경 레벨, 상기 장애물 정보 및 상기 예상 충격량에 기반하여 상기 장애물과 상기 사용자의 충돌 위험을 표시하는 UI(user interface) 레벨을 결정하는 동작(607);
상기 UI 레벨에 따라 상기 장애물의 방향 및 위험 정도를 나타내는 그래픽 개체를 생성하는 동작(609); 및
상기 그래픽 개체를 포함하는 장애물 관련 UI를 디스플레이(160;261-1;261-2;420)에 표시하는 동작(609)을 포함하는, 방법. - 청구항 11에 있어서, 상기 UI 레벨을 결정하는 동작은,
상기 환경 레벨에 기반하여 상기 UI 레벨의 최소 레벨 및 최대 레벨을 결정하는 동작; 및
상기 장애물 정보 및 상기 예상 충격량에 기반하여 상기 최소 레벨 및 상기 최대 레벨에 의한 범위 내에서 상기 UI 레벨을 결정하는 동작을 포함하는, 방법. - 청구항 11 내지 청구항 12 중 어느 한 항에 있어서, 상기 방법은,
상기 UI 레벨에 따라, 사용자 입력에 의해 상기 장애물 관련 UI의 표시 여부를 설정 가능한지 여부 또는 상기 장애물 관련 UI와 다른 UI의 관계 중 적어도 하나를 결정하는 동작을 더 포함하는, 방법. - 청구항 11 내지 청구항 13 중 어느 한 항에 있어서, 상기 방법은,
상기 UI 레벨이 제1 UI 레벨로 결정되는 경우, 사용자 입력에 기반하여 상기 장애물 관련 UI의 표시 여부를 설정하는 동작;
상기 UI 레벨이 상기 제1 UI 레벨보다 높은 제2 UI 레벨로 결정되는 경우, 상기 UI 레벨에 기반하여 상기 장애물 관련 UI의 표시 여부를 설정하거나, 상기 장애물 관련 UI를 표시하지 않도록 하는 사용자 입력에 응답하여 상기 사용자에게 확인을 요청하거나 상기 장애물 관련 UI를 표시하도록 권유하는 알림을 상기 디스플레이에 출력하는 동작을 더 포함하는, 방법. - 청구항 11 내지 청구항 14 중 어느 한 항에 있어서, 상기 장애물 관련 UI를 표시하는 동작은,
상기 UI 레벨이 제1 UI 레벨로 결정되는 경우, 상기 다른 UI만 표시하고, 상기 장애물 관련 UI는 표시하지 않는 동작;
상기 UI 레벨이 상기 제1 UI 레벨보다 높은 제2 UI 레벨로 결정되는 경우, 상기 장애물 관련 UI를 상기 다른 UI 뒤에 표시하는 동작;
상기 UI 레벨이 상기 제2 UI 레벨보다 높은 제3 UI 레벨로 결정되는 경우, 상기 장애물 관련 UI를 상기 다른 UI 앞에 표시하는 동작; 및
상기 UI 레벨이 상기 제3 UI 레벨보다 높은 제4 UI 레벨로 결정되는 경우, 상기 장애물 관련 UI만 표시하고, 상기 다른 UI는 표시하지 않도록 하는 동작을 포함하는, 방법. - 청구항 11 내지 청구항 15 중 어느 한 항에 있어서, 상기 UI 레벨을 결정하는 동작은,
상기 최소 레벨 또는 상기 최대 레벨을 조정하는 사용자 입력을 수신하는 동작;
상기 사용자 입력에 응답하여 상기 최소 레벨 또는 상기 최대 레벨을 조정하는 동작; 및
상기 조정된 최소 레벨 또는 상기 조정된 최대 레벨이 지정된 레벨보다 낮은 경우 상기 환경 레벨에 따라 권고되는 UI 레벨을 가이드하는 동작을 포함하는, 방법. - 청구항 11 내지 청구항 16 중 어느 한 항에 있어서, 상기 방법은,
상기 장애물이 시야각 범위 이내의 장애물인지 또는 상기 시야각 범위 이외의 장애물인지 여부를 식별하는 동작;
상기 식별 결과에 따라 상기 장애물 관련 UI의 표시를 시작하는 UI 레벨을 다르게 결정하는 동작; 및
상기 식별 결과에 따라 동일한 UI 레벨에 대하여 UI 표시 방법을 다르게 결정하는 동작을 더 포함하는, 방법. - 청구항 11 내지 청구항 17 중 어느 한 항에 있어서, 상기 방법은,
상기 장애물에 대한 위험 인지 영역을 결정하는 동작;
상기 UI 레벨에 따라 설정된 위험 인지 시간을 상기 장애물에 부여하는 동작;
상기 위험 인지 시간 이내에 상기 사용자의 시선이 상기 위험 인지 영역에 포함되는지 여부를 식별하는 동작; 및
상기 위험 인지 시간 이내에 상기 사용자의 시선이 상기 위험 인지 영역에 포함된 경우, 상기 장애물 관련 UI의 표시를 유예하고, 상기 위험 인지 시간을 재부여하는 동작을 더 포함하는, 방법. - 청구항 11 내지 청구항 18 중 어느 한 항에 있어서, 상기 방법은,
상기 예상 충격량에 기반하여 상기 그래픽 개체의 크기, 투명도, 또는 색상 중 적어도 하나를 다르게 결정하는 동작; 및
상기 장애물 정보에 기반하여 상기 그래픽 개체가 나타내는 방향, 방향 범위, 또는 상기 그래픽 개체의 개수 중 적어도 하나를 다르게 결정하는 동작을 더 포함하는, 방법. - 청구항 11 내지 청구항 19 중 어느 한 항에 있어서, 상기 환경 레벨을 결정하는 동작은,
실내 또는 실외 여부, 차량 관련 요소의 분석, 또는 장애물 복잡도 중 적어도 하나에 기반하여 상기 이미지를 분류하는 동작; 및
상기 분류 결과에 따라 상기 환경 레벨을 결정하는 동작을 포함하는, 방법.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| PCT/KR2023/010566 WO2024029804A1 (ko) | 2022-08-02 | 2023-07-21 | 장애물 관련 정보를 표시하기 위한 웨어러블 전자 장치, 동작 방법, 및 저장 매체 |
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR20220096217 | 2022-08-02 | ||
| KR1020220096217 | 2022-08-02 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20240018331A true KR20240018331A (ko) | 2024-02-13 |
Family
ID=89899779
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020220108551A KR20240018331A (ko) | 2022-08-02 | 2022-08-29 | 장애물 관련 정보를 표시하기 위한 웨어러블 전자 장치, 동작 방법, 및 저장 매체 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR20240018331A (ko) |
-
2022
- 2022-08-29 KR KR1020220108551A patent/KR20240018331A/ko unknown
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