WO2020242005A1 - 사용자의 이동 패턴 특징을 이용한 모드 제어 방법 및 장치 - Google Patents

사용자의 이동 패턴 특징을 이용한 모드 제어 방법 및 장치 Download PDF

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WO2020242005A1
WO2020242005A1 PCT/KR2020/000867 KR2020000867W WO2020242005A1 WO 2020242005 A1 WO2020242005 A1 WO 2020242005A1 KR 2020000867 W KR2020000867 W KR 2020000867W WO 2020242005 A1 WO2020242005 A1 WO 2020242005A1
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WO
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processor
operation mode
electronic device
user
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PCT/KR2020/000867
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김현성
강정관
신승혁
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삼성전자 주식회사
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    • A61B2562/00—Details of sensors; Constructional details of sensor housings or probes; Accessories for sensors
    • A61B2562/02—Details of sensors specially adapted for in-vivo measurements
    • A61B2562/0219—Inertial sensors, e.g. accelerometers, gyroscopes, tilt switches

Definitions

  • Various embodiments of the present invention disclose a method and apparatus for controlling a mode using a characteristic of a user's movement pattern.
  • electronic devices such as wearable devices are capable of contacting (or wearing) a user's body, and are provided in various forms such as smart watches, smart glasses, and smart bands.
  • the wearable device may provide various functions (eg, health information) to the user by collecting and analyzing various information (eg, biometrics, activity) about the user.
  • the wearable device When the wearable device provides a function based on the collected information, actions that the user does not intend are collected and provided as information, which may cause inconvenience to the user.
  • a method and an apparatus for automatically switching an operation mode of an electronic device by estimating a pattern characteristic according to a user's movement, and collecting and providing activity information according to the operation mode may be disclosed.
  • An electronic device includes a sensor module, a display, a memory, and a processor, wherein the processor acquires sensing data from the sensor module, and analyzes a movement pattern of a user based on the acquired sensing data. And, based on the analysis result of the movement pattern, estimates movement characteristic information, identifies an operation mode of the electronic device based on the movement characteristic information, and analyzes the user's activity information based on the identified operation mode. Thus, it may be set to be displayed through the display.
  • An operation method of an electronic device includes an operation of acquiring sensing data from a sensor module of the electronic device, an operation of analyzing a movement pattern of a user based on the acquired sensing data, and an analysis result of the movement pattern.
  • An operation of estimating movement characteristic information based on the movement characteristic information, an operation of identifying an operation mode of the electronic device based on the movement characteristic information, and an operation of analyzing the user's activity information based on the identified operation mode to display the electronic device It may include an operation to display through.
  • user convenience may be increased by automatically switching (or changing) an operation mode of an electronic device by estimating a pattern characteristic according to a user's movement.
  • differentially displaying activity information according to a change in a walking pattern information may be intuitively provided according to a user's state.
  • FIG. 1 is a block diagram of an electronic device 101 in a network environment 100 according to various embodiments.
  • FIG. 2 is a flowchart 200 illustrating a method of operating an electronic device according to various embodiments.
  • 3A and 3B are diagrams illustrating an example of analyzing a step pattern related to a first operation mode according to various embodiments.
  • FIGS. 4A to 4C are diagrams illustrating an example of analyzing a gait pattern associated with a second operation mode according to various embodiments.
  • 5A and 5B are diagrams illustrating an example of analyzing a motion pattern related to a first operation mode and a fourth operation mode according to various embodiments.
  • 6A and 6B are diagrams illustrating movement trajectories related to a first operation mode and a fourth operation mode according to various embodiments.
  • FIG. 7 is a flowchart 700 illustrating a method of setting an operation mode by analyzing a movement pattern characteristic in an electronic device according to various embodiments.
  • FIG. 8 is a flowchart 800 illustrating a method of collecting and providing activity information in an electronic device according to various embodiments.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating an example of a user interface for displaying activity information in an electronic device according to various embodiments of the present disclosure.
  • 10 to 12 are diagrams illustrating an example of displaying activity information according to an operation mode in an electronic device according to various embodiments.
  • FIG. 13 is a flowchart 1300 illustrating a method of controlling an operation mode based on location information in an electronic device according to various embodiments.
  • Electronic devices may be devices of various types.
  • the electronic device may include, for example, a portable communication device (eg, a smart phone), a computer device, a portable multimedia device, a portable medical device, a camera, a wearable device, or a home appliance.
  • a portable communication device eg, a smart phone
  • a computer device e.g., a smart phone
  • a portable multimedia device e.g., a portable medical device
  • a camera e.g., a portable medical device
  • a camera e.g., a portable medical device
  • a camera e.g., a portable medical device
  • a wearable device e.g., a smart bracelet
  • phrases such as “at least one of, B, or C” may include any one of the items listed together in the corresponding one of the phrases, or all possible combinations thereof.
  • Terms such as “first”, “second”, or “first” or “second” may be used simply to distinguish the component from other corresponding components, and the components may be referred to in other aspects (eg, importance or Order) is not limited.
  • Some (eg, a first) component is referred to as “coupled” or “connected” with or without the terms “functionally” or “communicatively” to another (eg, second) component. When mentioned, it means that any of the above components can be connected to the other components directly (eg by wire), wirelessly, or via a third component.
  • module used in this document may include a unit implemented in hardware, software, or firmware, and may be used interchangeably with terms such as logic, logic blocks, parts, or circuits.
  • the module may be an integrally configured component or a minimum unit of the component or a part thereof that performs one or more functions.
  • the module may be implemented in the form of an application-specific integrated circuit (ASIC).
  • ASIC application-specific integrated circuit
  • FIG. 1 is a block diagram of an electronic device 101 in a network environment 100 according to various embodiments.
  • the electronic device 101 communicates with the electronic device 102 through a first network 198 (eg, a short-range wireless communication network), or a second network 199 It is possible to communicate with the electronic device 104 or the server 108 through (eg, a long-distance wireless communication network). According to an embodiment, the electronic device 101 may communicate with the electronic device 104 through the server 108.
  • a first network 198 eg, a short-range wireless communication network
  • a second network 199 It is possible to communicate with the electronic device 104 or the server 108 through (eg, a long-distance wireless communication network).
  • the electronic device 101 may communicate with the electronic device 104 through the server 108.
  • the electronic device 101 includes a processor 120, a memory 130, an input device 150, an audio output device 155, a display device 160, an audio module 170, and a sensor module ( 176, interface 177, haptic module 179, camera module 180, power management module 188, battery 189, communication module 190, subscriber identification module 196, or antenna module 197 ) Can be included.
  • a sensor module 176, interface 177, haptic module 179, camera module 180, power management module 188, battery 189, communication module 190, subscriber identification module 196, or antenna module 197
  • at least one of these components may be omitted or one or more other components may be added to the electronic device 101.
  • some of these components may be implemented as one integrated circuit.
  • the sensor module 176 eg, a fingerprint sensor, an iris sensor, or an illuminance sensor
  • the display device 160 eg, a display.
  • the processor 120 for example, executes software (eg, a program 140) to implement at least one other component (eg, a hardware or software component) of the electronic device 101 connected to the processor 120. Control, and perform various data processing or operations. According to an embodiment, as at least part of data processing or operation, the processor 120 may store commands or data received from other components (eg, the sensor module 176 or the communication module 190) to the volatile memory 132 It is loaded into, processes commands or data stored in the volatile memory 132, and the result data may be stored in the nonvolatile memory 134.
  • software eg, a program 140
  • the processor 120 may store commands or data received from other components (eg, the sensor module 176 or the communication module 190) to the volatile memory 132 It is loaded into, processes commands or data stored in the volatile memory 132, and the result data may be stored in the nonvolatile memory 134.
  • the processor 120 includes a main processor 121 (eg, a central processing unit or an application processor), and an auxiliary processor 123 (eg, a graphics processing unit, an image signal processor) that can be operated independently or together , A sensor hub processor, or a communication processor). Additionally or alternatively, the coprocessor 123 may be set to use lower power than the main processor 121 or to be specialized for a designated function. The secondary processor 123 may be implemented separately from the main processor 121 or as a part thereof.
  • the coprocessor 123 is, for example, on behalf of the main processor 121 while the main processor 121 is in an inactive (eg, sleep) state, or the main processor 121 is active (eg, an application is executed). ) While in the state, together with the main processor 121, at least one of the components of the electronic device 101 (for example, the display device 160, the sensor module 176, or the communication module 190) It is possible to control at least some of the functions or states related to. According to an embodiment, the coprocessor 123 (eg, an image signal processor or a communication processor) may be implemented as part of another functionally related component (eg, the camera module 180 or the communication module 190). have.
  • an image signal processor or a communication processor may be implemented as part of another functionally related component (eg, the camera module 180 or the communication module 190). have.
  • the memory 130 may store various data used by at least one component of the electronic device 101 (for example, the processor 120 or the sensor module 176 ).
  • the data may include, for example, software (eg, the program 140) and input data or output data for commands related thereto.
  • the memory 130 may include a volatile memory 132 or a nonvolatile memory 134.
  • the program 140 may be stored as software in the memory 130, and may include, for example, an operating system 142, middleware 144, or an application 146.
  • the input device 150 may receive a command or data to be used for a component of the electronic device 101 (eg, the processor 120) from an outside (eg, a user) of the electronic device 101.
  • the input device 150 may include, for example, a microphone, a mouse, a keyboard, or a digital pen (eg, a stylus pen).
  • the sound output device 155 may output an sound signal to the outside of the electronic device 101.
  • the sound output device 155 may include, for example, a speaker or a receiver.
  • the speaker can be used for general purposes such as multimedia playback or recording playback, and the receiver can be used to receive incoming calls. According to one embodiment, the receiver may be implemented separately from the speaker or as part of it.
  • the display device 160 may visually provide information to the outside of the electronic device 101 (eg, a user).
  • the display device 160 may include, for example, a display, a hologram device, or a projector and a control circuit for controlling the device.
  • the display device 160 may include a touch circuitry set to sense a touch, or a sensor circuit (eg, a pressure sensor) set to measure the strength of a force generated by the touch. have.
  • the audio module 170 may convert sound into an electric signal or, conversely, convert an electric signal into sound. According to an embodiment, the audio module 170 acquires sound through the input device 150, the sound output device 155, or an external electronic device (for example, an external electronic device directly or wirelessly connected to the electronic device 101). Sound may be output through the electronic device 102) (for example, a speaker or headphones).
  • the sensor module 176 detects an operating state (eg, power or temperature) of the electronic device 101, or an external environment state (eg, a user state), and generates an electrical signal or data value corresponding to the detected state. can do.
  • the sensor module 176 is, for example, a gesture sensor, a gyro sensor, an atmospheric pressure sensor, a magnetic sensor, an acceleration sensor, a grip sensor, a proximity sensor, a color sensor, an infrared (IR) sensor, a biometric sensor, It may include a temperature sensor, a humidity sensor, or an illuminance sensor.
  • the interface 177 may support one or more designated protocols that may be used to connect the electronic device 101 directly or wirelessly to an external electronic device (eg, electronic device 102).
  • the interface 177 may include, for example, a high definition multimedia interface (HDMI), a universal serial bus (USB) interface, an SD card interface, or an audio interface.
  • HDMI high definition multimedia interface
  • USB universal serial bus
  • SD card interface Secure Digital Card interface
  • audio interface audio interface
  • the connection terminal 178 may include a connector through which the electronic device 101 can be physically connected to an external electronic device (eg, the electronic device 102 ).
  • the connection terminal 178 may include, for example, an HDMI connector, a USB connector, an SD card connector, or an audio connector (eg, a headphone connector).
  • the haptic module 179 may convert an electrical signal into a mechanical stimulus (eg, vibration or movement) or an electrical stimulus that a user can perceive through a tactile or motor sense.
  • the haptic module 179 may include, for example, a motor, a piezoelectric element, or an electrical stimulation device.
  • the camera module 180 may capture a still image and a video.
  • the camera module 180 may include one or more lenses, image sensors, image signal processors, or flashes.
  • the power management module 188 may manage power supplied to the electronic device 101.
  • the power management module 188 may be implemented as, for example, at least a part of a power management integrated circuit (PMIC).
  • PMIC power management integrated circuit
  • the battery 189 may supply power to at least one component of the electronic device 101.
  • the battery 189 may include, for example, a non-rechargeable primary cell, a rechargeable secondary cell, or a fuel cell.
  • the communication module 190 is a direct (eg, wired) communication channel or a wireless communication channel between the electronic device 101 and an external electronic device (eg, electronic device 102, electronic device 104, or server 108). It is possible to support establishment and communication through the established communication channel.
  • the communication module 190 operates independently of the processor 120 (eg, an application processor), and may include one or more communication processors that support direct (eg, wired) communication or wireless communication.
  • the communication module 190 is a wireless communication module 192 (eg, a cellular communication module, a short-range wireless communication module, or a global navigation satellite system (GNSS) communication module) or a wired communication module 194 (eg : A LAN (local area network) communication module, or a power line communication module) may be included.
  • a corresponding communication module is a first network 198 (for example, a short-range communication network such as Bluetooth, WiFi direct or IrDA (infrared data association)) or a second network 199 (for example, a cellular network, the Internet, or It can communicate with external electronic devices through a computer network (for example, a telecommunication network such as a LAN or WAN).
  • the wireless communication module 192 uses subscriber information stored in the subscriber identification module 196 (eg, International Mobile Subscriber Identifier (IMSI)) within a communication network such as the first network 198 or the second network 199.
  • IMSI International Mobile Subscriber Identifier
  • the antenna module 197 may transmit a signal or power to the outside (eg, an external electronic device) or receive from the outside.
  • the antenna module may include one antenna including a conductor formed on a substrate (eg, a PCB) or a radiator formed of a conductive pattern.
  • the antenna module 197 may include a plurality of antennas. In this case, at least one antenna suitable for a communication method used in a communication network such as the first network 198 or the second network 199 is, for example, provided by the communication module 190 from the plurality of antennas. Can be chosen.
  • the signal or power may be transmitted or received between the communication module 190 and an external electronic device through the at least one selected antenna.
  • other components eg, RFIC
  • other than the radiator may be additionally formed as part of the antenna module 197.
  • At least some of the components are connected to each other through a communication method (e.g., bus, general purpose input and output (GPIO), serial peripheral interface (SPI), or mobile industry processor interface (MIPI))) between peripheral devices and signals ( E.g. commands or data) can be exchanged with each other.
  • a communication method e.g., bus, general purpose input and output (GPIO), serial peripheral interface (SPI), or mobile industry processor interface (MIPI)
  • GPIO general purpose input and output
  • SPI serial peripheral interface
  • MIPI mobile industry processor interface
  • commands or data may be transmitted or received between the electronic device 101 and the external electronic device 104 through the server 108 connected to the second network 199.
  • Each of the electronic devices 102 and 104 may be a device of the same or different type as the electronic device 101.
  • all or part of the operations executed by the electronic device 101 may be executed by one or more of the external electronic devices 102, 104, or 108.
  • the electronic device 101 needs to perform a function or service automatically or in response to a request from a user or another device, the electronic device 101 does not execute the function or service by itself.
  • One or more external electronic devices receiving the request may execute at least a part of the requested function or service, or an additional function or service related to the request, and transmit the execution result to the electronic device 101.
  • the electronic device 101 may process the result as it is or additionally and provide it as at least part of a response to the request.
  • cloud computing, distributed computing, or client-server computing technology Can be used.
  • Various embodiments of the present document include one or more instructions stored in a storage medium (eg, internal memory 136 or external memory 138) readable by a machine (eg, electronic device 101). It may be implemented as software (for example, the program 140) including them.
  • the processor eg, the processor 120 of the device (eg, the electronic device 101) may call and execute at least one command among one or more commands stored from a storage medium. This makes it possible for the device to be operated to perform at least one function according to the at least one command invoked.
  • the one or more instructions may include code generated by a compiler or code executable by an interpreter.
  • a storage medium that can be read by a device may be provided in the form of a non-transitory storage medium.
  • non-transient only means that the storage medium is a tangible device and does not contain a signal (e.g., electromagnetic wave), and this term refers to the case where data is semi-permanently stored in the storage medium. It does not distinguish between temporary storage cases.
  • a signal e.g., electromagnetic wave
  • a method according to various embodiments disclosed in the present document may be provided by being included in a computer program product.
  • Computer program products can be traded between sellers and buyers as commodities.
  • the computer program product is distributed in the form of a device-readable storage medium (e.g. compact disc read only memory (CD-ROM)), or through an application store (e.g. Play Store TM ) or two user devices ( It can be distributed (e.g., downloaded or uploaded) directly between, e.g. smartphones).
  • a device e.g. compact disc read only memory (CD-ROM)
  • an application store e.g. Play Store TM
  • two user devices It can be distributed (e.g., downloaded or uploaded) directly between, e.g. smartphones).
  • at least a portion of the computer program product may be temporarily stored or temporarily generated in a storage medium that can be read by a device such as a server of a manufacturer, a server of an application store, or a memory of a relay server.
  • each component (eg, module or program) of the above-described components may include a singular number or a plurality of entities.
  • one or more components or operations among the above-described corresponding components may be omitted, or one or more other components or operations may be added.
  • a plurality of components eg, a module or a program
  • the integrated component may perform one or more functions of each component of the plurality of components in the same or similar to that performed by the corresponding component among the plurality of components prior to the integration. .
  • operations performed by a module, program, or other component are sequentially, parallel, repeatedly, or heuristically executed, or one or more of the above operations are executed in a different order or omitted. Or one or more other actions may be added.
  • An electronic device (eg, the electronic device 101 of FIG. 1) according to various embodiments includes a sensor module (eg, the sensor module 176 of FIG. 1 ), a display (eg, the display device 160 of FIG. 1 ), A memory (eg, the memory 160 of FIG. 1) and a processor (eg, the processor 120 of FIG. 1), wherein the processor acquires sensing data from the sensor module, and the acquired sensing data Based on the analysis of the movement pattern of the user, estimating movement characteristic information based on the analysis result of the movement pattern, identifying an operation mode of the electronic device based on the movement characteristic information, and based on the identified operation mode Accordingly, the user's activity information may be analyzed and set to be displayed through the display.
  • a sensor module eg, the sensor module 176 of FIG. 1
  • a memory eg, the memory 160 of FIG. 1
  • a processor eg, the processor 120 of FIG. 1
  • the processor acquires sensing data from the sensor module, and the acquired sensing data Based on the
  • the movement pattern includes a step pattern or a stroke pattern
  • the processor extracts a pattern feature from the sensing data acquired for a predetermined time, and whether the extracted pattern feature corresponds to at least one of the step pattern or the stroke pattern. It can be set to identify whether or not.
  • the processor may be configured to analyze the step pattern and identify an operation mode of the electronic device in at least one of a first operation mode, a second operation mode, and a third operation mode based on the analysis result.
  • the processor analyzes the step pattern to calculate a left/right balance degree, an upper/lower balance degree, or a consistency degree of the step, and at least one of the calculated left/right balance degree, an upper/lower balance degree, or a consistency degree Based on one, it may be set to identify the operation mode of the electronic device as at least one of a first operation mode, a second operation mode, and a third operation mode.
  • the processor may be configured to identify an operation mode of the electronic device as the first operation mode when the left/right balance degree, the upper/lower balance degree, or the consistency degree exceeds a reference value.
  • the processor may be set to identify the operation mode of the electronic device as the second operation mode or the third operation mode when the left/right balance degree, the upper/lower balance degree, or the consistency degree is less than a reference value. have.
  • the electronic device further includes a communication module (for example, the communication module 190 of FIG. 1), and the processor identifies whether it is connected to an external device corresponding to a walking aid device through the communication module, and is not connected to the external device. If not, the operation mode of the electronic device may be identified as the second operation mode, and when connected to the external device, the operation mode of the electronic device may be set to be identified as the third operation mode.
  • a communication module for example, the communication module 190 of FIG. 1
  • the processor identifies whether it is connected to an external device corresponding to a walking aid device through the communication module, and is not connected to the external device. If not, the operation mode of the electronic device may be identified as the second operation mode, and when connected to the external device, the operation mode of the electronic device may be set to be identified as the third operation mode.
  • the processor calculates at least one of a GCT (ground contact time) signal, an x, y, z value of an acceleration signal, or a variance value of acceleration from the acquired sensing data, and the calculated GCT signal, x of the acceleration signal, It may be set to analyze the gait pattern based on at least one of y, z values, and acceleration variance values.
  • GCT ground contact time
  • the processor is based on at least one of the GCT signal, the x, y, z value of the acceleration signal, or the variance value of the acceleration, at least one of asymmetry, regularity (or undulation). Can be set to identify.
  • the processor may be configured to control the function engine based on the identified operation mode, and to collect the activity information using the function engine.
  • the processor may be configured to determine different parameters for each operation mode of the electronic device and to apply a parameter corresponding to the identified operation mode to the activity information.
  • the processor may be configured to identify a usage history of the electronic device and display the activity information based on the identified usage history.
  • the processor may be configured to display different activity information based on the identified operation mode.
  • the processor may be configured to analyze a change in the user's gait pattern based on the acquired sensing data and display different activity information according to the change in the gait pattern.
  • the processor may be configured to obtain location information from the communication module and change an operation mode of the electronic device based on the acquired location information.
  • the processor performs clustering based on the location information for a predetermined period of time, sets a mode control area corresponding to the location information based on the clustered result, and stores the set mode control area in the memory. Can be set.
  • the processor may be configured to change the operation mode of the electronic device corresponding to the location information based on at least one of a mode control region or a mode conversion history stored in the memory.
  • FIG. 2 is a flowchart 200 illustrating a method of operating an electronic device according to various embodiments.
  • a processor eg, the processor 120 of FIG. 1 of an electronic device (eg, the electronic device 101 of FIG. 1) is a sensor module (eg, a sensor module of FIG. 1 ).
  • the sensing data may be acquired (or received) from (176)).
  • the sensor module 176 detects an operating state (eg, power or temperature) of the electronic device 101, or an external environment state (eg, a user state), and generates an electrical signal or data value corresponding to the detected state. can do.
  • an operating state eg, power or temperature
  • an external environment state eg, a user state
  • the sensor module 176 is a gesture sensor, a gyro sensor, an atmospheric pressure sensor, a magnetic sensor, an acceleration sensor, a grip sensor, a proximity sensor, a color sensor, an IR (infrared) sensor, a biometric sensor, a temperature sensor, a humidity sensor. , Or an illuminance sensor.
  • the electronic device 101 may have the same shape as a wearable device.
  • the sensor module 176 may collect data related to the user's movement and transmit the collected data to the processor 120.
  • the user's movement may indicate a movement situation (or activity) such as walking or running.
  • the processor 120 may acquire the sensing data in real time or periodically.
  • the processor 120 may analyze a movement pattern of the user based on the sensing data.
  • the sensing data may be a value obtained by measuring acceleration by an acceleration sensor (eg, the sensor module 176).
  • the acceleration sensor may process an output signal to measure a dynamic force such as acceleration, vibration, and impact of an object (eg, a user).
  • the sensing data may be a value obtained by measuring an angular velocity by a gyro sensor (eg, the sensor module 176).
  • the gyro sensor is a concept using a dynamic motion of a rotating object (eg, a user), and can measure a position and a direction.
  • the processor 120 may analyze a movement pattern based on the sensing data.
  • the movement pattern may represent a user's movement that occurs repeatedly within a short time (eg, 1 second, 3 seconds, etc.).
  • the movement pattern analysis may correspond to analyzing whether a periodic and repetitive movement is detected based on the sensing data.
  • the processor 120 may estimate (or predict, analyze) the movement characteristic information based on the analyzed movement pattern.
  • the movement pattern may include a step pattern or a stroke pattern.
  • the walking pattern and the stroke pattern may have different movement trajectories that occur repeatedly.
  • the processor 120 may estimate the movement characteristic information based on the movement trajectory.
  • the processor 120 may estimate the movement characteristic information based on a force applied in relation to the movement trace along with the movement trace.
  • the processor 120 calculates (or acquires) an acceleration sensor value (or acceleration variance value) or a ground contact time (GCT) signal based on the sensing data measured (or acquired) for a certain period of time. can do.
  • the GCT signal may be a signal indicating a state in which the foot is in contact with the ground.
  • a first section having an acceleration value of 10 may mean a state in which the user's right foot is in contact with the ground
  • a second section having an acceleration value of 0 may mean a state in which the user's left foot is in contact with the ground.
  • the processor 120 may determine asymmetry (or degree of balance) based on a ratio of the interval between the first section and the second section.
  • the balance may indicate left/right balance of the user's body or left/right movement of the user's body.
  • the processor 120 may determine a regularity (or degree of consistency) between the first section and the second section for a predetermined time. Consistency can indicate the consistency of the gait pattern.
  • the processor 120 may determine undulation using a variance value of an acceleration value measured (or acquired) for a certain period of time. The undulation may represent an up/down balance of a user's body or an up/down movement of a user's body.
  • the processor 120 may estimate movement characteristic information based on at least one of balance, consistency, and undulation.
  • the gait pattern may be a movement trajectory of shaking a hand forward or backward when the user moves forward.
  • the movement trajectory may be balanced and consistently displayed.
  • a user who has no discomfort in walking may have similar (or the same) movement trajectory when the hand is moved from back to front and the movement trajectory when the hand is moved from front to back.
  • the fact that the movement trajectory of the hand from the back to the front and the movement of the hand from the front to the back are similar means a general situation without considering exceptions such as holding a heavy object in one or both hands of the user.
  • the movement trajectory of a user who is assisted by assistive devices (eg, crutches, prostheses) during walking may show an imbalance in left/right or up/down, or inconsistent characteristics than the movement trajectory of a user without discomfort.
  • the stroke pattern may measure a movement trajectory when the user moves the wheelchair forward by the user's force while riding the wheelchair and moves the hand back to the original position.
  • a movement trajectory when the user's hand is moved from back to front may be different from a movement trajectory when the user's hand is moved from front to back.
  • a movement trajectory from top to bottom may occur.
  • a movement trajectory from bottom to top may occur.
  • the stroke pattern may have an imbalance in the left/right or up/down movement trajectory compared to the walking pattern.
  • the processor 120 may estimate (or predict) whether the movement characteristic information is a gait pattern or a stroke pattern based on the movement trajectory.
  • the speed (or force) may be measured differently when the user's hand is moved from back to front and when the user's hand is moved from front to back.
  • the speed (or force) may be measured differently when the user's hand is moved from back to front and when the user's hand is moved from front to back.
  • the stroke pattern when the user moves the hand from the back to the front, a force to push the wheel of the wheelchair with the hand acts, and when the hand moved forward is moved backward, no force may be applied similar to the gait pattern.
  • the processor 120 may estimate (or predict) whether the movement characteristic information is a gait pattern or a stroke pattern based on the movement trace and a force applied in relation to the movement trace.
  • the operation 203 and the operation 205 are described as being separately performed, but the operation 203 and the operation 205 may be performed simultaneously as one operation.
  • the processor 120 may set (or determine) a mode (or operation mode) based on the estimated movement characteristic information.
  • the mode (hereinafter, referred to as “operation mode”) may be set in the electronic device 11 to collect and provide optimal information corresponding to the user's movement.
  • the processor 120 may identify any one of a first operation mode, a second operation mode, a third operation mode, or a fourth operation mode based on the movement characteristic information.
  • the processor 120 may identify any one of the first to third operation modes.
  • the processor 120 may identify the fourth operation mode.
  • the processor 120 may set the electronic device 101 to the identified operation mode.
  • the first operation mode may correspond to a user who has no discomfort in walking.
  • the user who has no discomfort in walking means a general user, and may mean that there is no discomfort in walking or running without an auxiliary device.
  • the processor 120 corresponds to the user using the electronic device 101
  • the mode of operation can be identified.
  • the second operation mode may correspond to a user who uses an auxiliary device such as a prosthetic leg and crutches.
  • the auxiliary device worn or used by the user corresponding to the second operation mode may not include a communication module (eg, a wireless communication module).
  • the processor 120 includes the movement characteristic information corresponding to a step pattern, the step pattern is at least one of balance, consistency, or undulation is less than or equal to a reference value, and through a communication module (for example, the communication module 190 of FIG. 1 ).
  • the second operation mode may be identified in response to a user using the electronic device 101.
  • the third operation mode may correspond to a user who uses an auxiliary device such as a wearable robot.
  • An auxiliary device worn or used by a user corresponding to the third operation mode may include a communication module.
  • the user's auxiliary device corresponding to the third operation mode may be connected (or paired) with the electronic device 101.
  • the processor 120 may perform operations 201 to 209 after being connected to the auxiliary device.
  • the processor 120 includes the movement characteristic information corresponding to a step pattern, the step pattern is at least one of balance, consistency, or undulation is less than or equal to a reference value, and an external device corresponding to an auxiliary device is connected through the communication module 190.
  • the third operation mode may be identified in response to a user using the electronic device 101.
  • the fourth operation mode may correspond to a user who has boarded (or used) a wheelchair. When the movement characteristic information corresponds to a stroke pattern, the processor 120 may identify the fourth operation mode corresponding to a user using the electronic device 101.
  • the processor 120 may analyze and display activity information according to an operation mode set in the electronic device 101.
  • the processor 120 may collect activity information in different ways according to an operation mode set in the electronic device 101 or may make a difference in the collected activity information.
  • the processor 120 may analyze and display the collected activity information.
  • the activity information may include at least one of a number of steps, a healthy step, a number of strokes, a running, a calorie (or calories burned), an activity time, the number of floors to move (or the number of floors to climb), or a height to climb.
  • An example of collecting different activity information according to the operation mode may be shown in Table 1 below.
  • Operation mode calorie Activity time Number of steps Number of strokes Running Healthy pace Number of moving floors Right height First mode O O O X O O O X 2nd mode O O O X X X O X 3rd mode O O O X X X O X 4th mode O O X O X X X O
  • the processor 120 may collect activity information based on the first operation mode.
  • the activity information based on the first operation mode may include at least one of calories, activity time, number of steps, running, healthy steps (or number of healthy steps), or moving floors.
  • the calorie may mean calories consumed by the user's body by at least one of the number of steps, the running, or the healthy step.
  • the processor 120 may calculate the calories using at least one of the number of steps, the running, or the healthy steps.
  • the activity time may mean a time when at least one of the number of steps, the running, or the healthy step is performed.
  • the processor 120 may calculate the activity time using at least one of the number of steps, the running, or the healthy steps.
  • the healthy step may mean that the number of steps is measured for a certain period of time (eg, 5 minutes, 10 minutes).
  • the processor 120 counts the number of movements (eg, the number of steps, the number of strokes) based on the sensing data, and counts the number of movements or calories burned, the activity time, based on the sensing data.
  • User activity information such as the number of floors to be moved or the height to the right may be calculated.
  • the processor 120 may calculate the user's activity information, such as the number of moving floors or the right height, using an acceleration measurement value or an angular velocity measurement value.
  • a predetermined time eg, 1 minute, 3 minutes, 5 minutes
  • the processor 120 does not calculate the user's activity information such as calories burned or activity time, and the number of movements exceeds the predetermined time. (Example: 5 minutes, 10 minutes) If counted, the user's activity information such as calories burned or activity time may be calculated.
  • the processor 120 counts the number of movements using sensing data measured by various sensors (eg, gesture sensor, barometric pressure sensor, temperature sensor, biometric sensor) other than the acceleration sensor or the gyro sensor, or the user's activity Information can be calculated.
  • sensors eg, gesture sensor, barometric pressure sensor, temperature sensor, biometric sensor
  • the processor 120 controls a function engine for collecting (or analyzing) activity information according to an operation mode, thereby reducing power consumption according to the function engine control (or execution).
  • the function engine may be a program (or software) used to collect or analyze activity information.
  • the processor 120 may turn off (or deactivate) a function engine for measuring (or calculating) the number of strokes or the right height.
  • the processor 120 may turn on (or activate) a function engine for measuring (or calculating) at least one of calories, active time, steps, running, healthy steps, and moving floors. have.
  • the processor 120 may collect activity information based on the second operation mode.
  • the activity information based on the second operation mode may include at least one of calories, activity time, number of steps, and number of floors to move.
  • the processor 120 may not calculate some activity information (eg, healthy walking, running, number of strokes, or right height) according to the user's physical condition.
  • the processor 120 activates a function engine for measuring at least one of calories, active time, number of steps, and number of floors to move, and at least one of healthy walking, running, number of strokes, or climbing height You can deactivate the function engine for measuring.
  • the processor 120 may collect activity information based on the third operation mode.
  • the activity information based on the third operation mode may include at least one of calories, activity time, number of steps, and number of floors to move.
  • the activity information based on the third operation mode may be the same as or different from the activity information based on the second operation mode.
  • the processor 120 may receive device information from the auxiliary device through a communication module (eg, the communication module 190 of FIG. 1), and collect activity information related to the third operation mode based on the received device information. have.
  • the processor 120 may not calculate some activity information (eg, healthy walking, running, number of strokes, or right height) according to the user's physical condition.
  • the processor 120 activates a function engine for measuring at least one of calories, active time, number of steps, and number of floors moving, and at least one of healthy walking, running, number of strokes, or climbing height The engine can be turned off.
  • the processor 120 may collect activity information based on the fourth operation mode.
  • the activity information based on the fourth operation mode may include at least one of calories, activity time, number of strokes, and right height.
  • the processor 120 may measure (or calculate) the number of strokes or the right height instead of measuring the number of steps, healthy steps, and moving floors.
  • the user's activity to move while in a wheelchair may be moving the wheel of a wheelchair, not walking.
  • the processor 120 may measure the height ascended instead of the number of floors to be moved.
  • the processor 120 may not calculate some activity information (eg, the number of steps, healthy steps, running, moving floors) according to the user's physical condition.
  • the processor 120 activates a function engine for measuring at least one of calories, active time, number of strokes, and right height, and at least one of the number of steps, healthy steps, running, or moving floors. You can disable the function engine for measuring one.
  • the processor 120 may differently collect activity information related to the fourth operation mode based on a degree (or whether or not) of a user's intervention in connection with driving the wheelchair.
  • the wheelchair may or may not include at least one of an electric module or a communication module.
  • the processor 120 may obtain device information on the wheelchair from the user in advance from the user or may receive the device information from the wheelchair.
  • the processor 120 may set different parameters (or weights) with respect to the collected activity information when the wheelchair is movable without user intervention by the electric module and when the wheelchair is movable by user intervention. Can be applied.
  • 3A and 3B are diagrams illustrating an example of analyzing a step pattern related to a first operation mode according to various embodiments.
  • FIG. 3A shows a first acceleration graph 310 related to a step pattern in a first operation mode.
  • a processor (eg, processor 120) of an electronic device is an acceleration signal from an acceleration sensor (eg, the sensor module 176 of FIG. 1).
  • An acceleration sensing signal) may be acquired (or received).
  • the acceleration signal may include at least one of an x-axis sensing signal 317, a y-axis sensing signal 315, a z-axis sensing signal 311, and a ground contact time (GCT) signal 313.
  • the acceleration signal shown in the first acceleration graph 310 may be a signal that may appear when a user who has no discomfort in walking wears (or carries) the electronic device 101 and walks.
  • a signal (or acceleration value) that changes over time may be balanced and constant.
  • the GCT signal 313 may be a signal indicating a state in which the foot is in contact with the ground.
  • the first section 318 with an acceleration value of 10 is in a state in which the user's right foot is in contact with the ground, and the second section 319 with an acceleration value of 0 is in which the user's left foot is in contact with the ground. Can mean state.
  • the processor 120 may determine an asymmetry (or a degree of balance) based on a ratio of the interval between the first section 318 and the second section 319 for a predetermined time.
  • the balance may indicate left/right balance of the user's body or left/right movement of the user's body.
  • the processor 120 may determine the regularity (or degree of consistency) between the first section 318 and the second section 319 for a predetermined time. Consistency can indicate the consistency of the gait pattern.
  • the processor 120 may maintain an acceleration signal from an acceleration signal such as the first acceleration graph 310 at a constant interval and analyze a consistent step pattern. For example, when an acceleration signal such as 1 acceleration graph 310 is measured, the processor 120 may determine that balance and consistency exceed a reference value.
  • 3B shows a second acceleration graph 350 related to a step pattern in the first operation mode.
  • a processor (eg, processor 120) of an electronic device is an acceleration signal obtained from an acceleration sensor (eg, sensor module 176 of FIG. 1).
  • the dispersion signal 351 and the GCT signal 353 of may be calculated.
  • the dispersion signal 351 shown in the second acceleration graph 350 may be a signal that may appear when a user who has no discomfort in walking wears (or carries) the electronic device 101 and walks.
  • the processor 120 may determine undulation using the distributed signal 351 for a certain period of time.
  • the undulation may represent an up/down balance of a user's body or an up/down movement of a user's body.
  • the processor 120 may determine the undulation from the acceleration dispersion magnitude indicated by the dispersion signal 351 for a predetermined time. Looking at the second acceleration graph 350, it can be seen that the magnitude of the acceleration dispersion is generally small and shows a consistent pattern.
  • the processor 120 may set a first operation mode corresponding to a user who is not inconvenient for walking.
  • FIGS. 4A to 4C are diagrams illustrating an example of analyzing a gait pattern associated with a second operation mode according to various embodiments.
  • FIG. 4A shows a third acceleration graph 410 related to a step pattern in a second operation mode.
  • a processor eg, processor 120 of an electronic device (eg, the electronic device 101 of FIG. 1) is an acceleration signal (or a processor 120) from an acceleration sensor (eg, the sensor module 176 of FIG. 1).
  • An acceleration sensing signal may be acquired (or received).
  • the acceleration signal may include at least one of an x-axis sensing signal 417, a y-axis sensing signal 415, a z-axis sensing signal 411, and a ground contact time (GCT) signal 413.
  • the acceleration signal shown in the third acceleration graph 410 may be a signal that may appear when the user walks while wearing (or carrying) the electronic device 101 using an auxiliary device (eg, crutches).
  • the signal (or acceleration value) that changes over time is balanced and constant, but the x-axis sensing of FIG. 3A Compared with the signal 317, the y-axis sensing signal 315, and the z-axis sensing signal 311, it can be seen that there is a difference in balance and consistency.
  • the acceleration value is different. It can be seen that the z-axis sensing signal 311 of the first acceleration graph 310 decreases in a section in which the GCT signal 313 is 10 and increases in a section in which the GCT signal 313 is 0. On the other hand, it can be seen that the z-axis sensing signal 411 of the third acceleration graph 410 decreases in the section where the GCT signal 413 is 10 and increases when the GCT signal 413 changes from 0 to 10. I can.
  • the third acceleration graph 410 may be a signal that appears when crutches are used together with the left foot (eg, the first section 418 ).
  • the GCT signal 413 may be a signal indicating a state in which the foot is in contact with the ground.
  • the first section 418 with an acceleration value of 10 is a state in which the user's right foot is in contact with the ground
  • the second section 419 with an acceleration value of 0 is the user's left foot and crutches on the ground. It can mean being touched. It can be seen that the time of the first section 418 and the second section 419 is not constant in the GCT signal 413.
  • the length of the section is different.
  • the stepping axis of the crutches together with the user's left foot touch the ground
  • the second section 419 only the user's right foot can touch the ground without the crutches.
  • the time when only the user's foot (e.g., the right foot) touches the ground e.g., the time in the second section 419) and the time when the crutches touch the ground with the user's foot (e.g., the left foot) (e.g. )
  • you can see that the time when only the right foot touches the ground is longer.
  • the time for the uncomfortable feet to touch the ground may increase.
  • the processor 120 determines the balance (or the degree of balance) based on the ratio of the interval between the first section 418 and the second section 419 for a predetermined time, and the first section ( The consistency between 418 and the second section 419 may be determined.
  • the processor 120 may determine that the balance or consistency is low.
  • an acceleration signal such as the third acceleration graph 410 is measured, the processor 120 may determine that balance and consistency are less than or equal to a reference value.
  • 4B shows a fourth acceleration graph 430 related to the step pattern in the second operation mode.
  • a processor eg, the processor 120 of an electronic device (eg, the electronic device 101 of FIG. 1) is an acceleration signal from an acceleration sensor (eg, the sensor module 176 of FIG. 1).
  • An acceleration sensing signal may be acquired (or received).
  • the acceleration signal may include at least one of an x-axis sensing signal 437, a y-axis sensing signal 435, a z-axis sensing signal 431, and a ground contact time (GCT) signal 433.
  • the acceleration signal shown in the fourth acceleration graph 430 may be a signal that may appear when the user walks while wearing (or carrying) the electronic device 101 using an auxiliary device (eg, a prosthetic leg).
  • the signal (or acceleration value) that changes over time is balanced and constant, but the x-axis sensing of FIG. 3A Compared with the signal 317, the y-axis sensing signal 315, and the z-axis sensing signal 311, it can be seen that there is a difference in balance and consistency.
  • the acceleration value is different.
  • the z-axis sensing signal 311 of the first acceleration graph 310 increases in the section in which the GCT signal 313 is 0 and then decreases in the section in which the GCT signal 313 is 10.
  • the z-axis sensing signal 431 of the fourth acceleration graph 430 increases in the section in which the GCT signal 433 is 10 and then decreases in the section in which the GCT signal 433 is 0.
  • the user may walk with a short stride, and the time for the inconvenient foot to contact the ground may be increased.
  • the GCT signal 433 may be a signal indicating a state in which the foot is in contact with the ground.
  • the first section 438 with an acceleration value of 10 is in a state in which the user's right foot is in contact with the ground
  • the second section 439 with an acceleration value of 0 is in which the user's prosthetic leg is in contact with the ground. Can mean state.
  • the times of the first section 438 and the second section 439 are not constant.
  • the GCT signal 433 represents the first step 441, the second step 443 and the third step 445, and the acceleration of the first step 441 and the second step 443 is 0.
  • the in section is similar, it can be seen that in the third step 445, the section in which the acceleration is 0 is longer.
  • the user's right foot touches the ground without a prosthetic leg
  • the user's left foot may be worn on the ground and touch the ground.
  • the time when only the user's foot (e.g., the right foot) touches the ground e.g., the time in the first section 438) and the time when the user's foot (e.g., the left foot) touches the ground (e.g., the second section (439))
  • you compare the time of ) you can see that the time to touch the prosthesis to the ground is longer. If you have a prosthesis on your left foot, you can move the uncomfortable leg (e.g.
  • a pattern in which a first section 438 having an acceleration value of 10 and a second section 439 having an acceleration value of 0 may appear in two.
  • the processor 120 determines the balance (or the degree of balance) by the ratio of the interval between the first section 438 and the second section 439 for a certain period of time, and the first section ( The consistency between 438 and the second section 439 may be determined.
  • the processor 120 may determine that the balance or consistency is low.
  • an acceleration signal such as the fourth acceleration graph 430 is measured, the processor 120 may determine that balance and consistency are less than or equal to a reference value.
  • 4C shows a fifth acceleration graph 450 related to the step pattern in the second operation mode.
  • a processor (eg, processor 120) of an electronic device is an acceleration signal obtained from an acceleration sensor (eg, the sensor module 176 of FIG. 1).
  • the distributed signal 451 and the GCT signal 453 of may be calculated.
  • the dispersion signal shown in the fifth acceleration graph 450 may be a signal that may appear when a user wearing an auxiliary device (eg, a prosthetic leg) wears (or carries) the electronic device 101 and walks.
  • the processor 120 may determine undulation using the distributed signal 451 for a predetermined period of time. The undulation may represent an up/down balance of a user's body or an up/down movement of a user's body.
  • the processor 120 may determine the undulation from the acceleration dispersion magnitude indicated by the dispersion signal 451 for a predetermined time. Looking at the fifth acceleration graph 450, it can be seen that the acceleration variance is generally large and the pattern is consistent, but is different from the gait pattern of a user who does not have any discomfort in walking.
  • the processor 120 When a signal detection and pattern such as the third acceleration graph 410, the fourth acceleration graph 430, or the fifth acceleration graph 450 is measured, the processor 120 corresponds to a user walking using an auxiliary device. It can be set as the second operation mode.
  • an acceleration signal such as the third acceleration graph 410 or the fourth acceleration graph 430 may be detected.
  • the processor 120 may determine the third operation mode based on detecting an acceleration signal such as the third acceleration graph 410 or the fourth acceleration graph 430 and receiving device information from the wearable robot.
  • 5A and 5B are diagrams illustrating an example of analyzing a motion pattern related to a first operation mode and a fourth operation mode according to various embodiments.
  • 5A shows a sixth acceleration graph 510 showing the acceleration values measured in the first operation mode.
  • a processor eg, processor 120 of an electronic device (eg, electronic device 101 of FIG. 1) acquires an acceleration signal from an acceleration sensor (eg, sensor module 176 of FIG. 1). You can (or measure).
  • the acceleration signal may include at least one of an acceleration dispersion signal 511, an x-axis sensing signal 517, a y-axis sensing signal 515, and a z-axis sensing signal 513.
  • the sixth acceleration graph 510 shows an acceleration signal when a user who has no discomfort in walking wears (or possesses) the electronic device 101 and walks.
  • 5B shows a seventh acceleration graph 550 indicating an acceleration value measured in a second operation mode.
  • a processor eg, processor 120 of an electronic device (eg, electronic device 101 of FIG. 1) acquires an acceleration signal from an acceleration sensor (eg, sensor module 176 of FIG. 1). You can (or measure).
  • the acceleration signal may include at least one of an acceleration dispersion signal 551, an x-axis sensing signal 557, a y-axis sensing signal 555, and a z-axis sensing signal 553.
  • the seventh acceleration graph 550 represents an acceleration signal when a user in a wheelchair moves while wearing (or carrying) the electronic device 101.
  • the acceleration dispersion signal 551 of the seventh acceleration graph 550 has a larger acceleration value than the acceleration dispersion signal 511 of the sixth acceleration graph 510.
  • a user without walking discomfort may not have a large acceleration variance value because the user's body (eg, hand) is relatively free.
  • a user in a wheelchair may have a large amount of dispersion of acceleration due to the physical characteristics of holding and pushing the wheel of the wheelchair.
  • the physical characteristic may mean a force applied to a wheel of a wheelchair.
  • the dispersion of acceleration measured while riding the wheelchair may be less different from the dispersion of the acceleration of a user who is not inconvenient to walk.
  • the processor 120 may determine whether the user's movement characteristic corresponds to the first operation mode or the fourth operation mode by further considering the movement trajectory of the hand using the gyro sensor.
  • 6A and 6B are diagrams illustrating movement trajectories related to a first operation mode and a fourth operation mode according to various embodiments.
  • FIG. 6A shows a movement trajectory 610 based on sensing data measured in a first operation mode.
  • a processor (eg, processor 120) of an electronic device is an acceleration signal from an acceleration sensor (eg, the sensor module 176 of FIG. 1 ).
  • An acceleration sensing signal) may be acquired (or received).
  • the first operation mode may correspond to a user who has no discomfort in walking.
  • the movement trajectory may be balanced and consistently displayed.
  • a user who does not have any discomfort in walking is the first movement trajectory 615 and the left hand when the right hand is moved from the back (eg, the first point 611) to the front (eg, the second point 613).
  • the second movement trajectory 617 may be similar (or the same).
  • the user wears (eg, wrists) the electronic device 101 or walks with the electronic device 101 in hand (eg, holding it in his hand) he may walk while shaking his hand back and forth.
  • the acceleration value is 10, and the angular velocity value may not be detected.
  • the angular velocity value is a rotation value detected by the gyro sensor, and since the user's hand stays at the first point 611, the angular velocity value may not be detected.
  • an acceleration value greater than 0 may be detected, and an angular velocity value may be detected.
  • an angular velocity value along with an acceleration value may be detected.
  • the acceleration value is 0, and the angular velocity value may not be detected. Since the user's hand stays at the second point 613, the angular velocity value may not be detected.
  • the first point 611 corresponds to the second section 319 of the GCT signal 313 in the first acceleration graph 310
  • the second point 613 May correspond to the first section 318 of the GCT signal 313.
  • the movement trajectory of a user who is assisted by assistive devices is unbalanced left/right or up/down than the movement trajectory of a user without discomfort, or is inconsistent.
  • assistive devices e.g., crutches, prosthetic limbs
  • the first point 611 corresponds to the second section 419 of the GCT signal 413 in the third acceleration graph 410
  • the second point 613 May correspond to the first section 418 of the GCT signal 413.
  • FIG. 6B shows a movement trajectory 650 based on sensing data measured in a fourth operation mode.
  • a processor (eg, processor 120) of an electronic device is an acceleration signal from an acceleration sensor (eg, the sensor module 176 of FIG. 1).
  • An acceleration sensing signal) may be acquired (or received).
  • the fourth operation mode may correspond to a user in a wheelchair.
  • the movement trajectory 650 when the user moves the wheelchair forward by the user's force while riding the wheelchair and moves the hand back to the original position may be measured.
  • a user in a wheelchair has a first movement trajectory 655 when the hand (eg, right hand) is moved from the back (eg, the first point 651) to the front (eg, the second point 653).
  • the second movement trajectory 657 may be different when the hand moves from the front (eg, the second point 653) to the rear (eg, the first point 651).
  • the user wears (for example, wrist) or holds (for example, hand) the electronic device 101 and pushes the wheelchair
  • the wheel of the wheelchair is held by the hand.
  • a first movement trajectory 655 from top to bottom may occur.
  • a second movement trajectory 657 from bottom to top may occur.
  • the movement trajectory 650 detected in the fourth operation mode may have an imbalance left/right or up/down compared to the movement trajectory 610 detected in the first operation mode.
  • the processor 120 may estimate (or predict) whether the movement characteristic information is a gait pattern or a stroke pattern based on the movement trajectory.
  • FIG. 7 is a flowchart 700 illustrating a method of setting an operation mode by analyzing a movement pattern characteristic in an electronic device according to various embodiments.
  • the flowchart 700 of FIG. 7 is a detailed illustration of operations 205 and 207 of FIG. 2.
  • a processor eg, the processor 120 of the electronic device (eg, the electronic device 101 of FIG. 1) may extract a pattern feature.
  • the processor 120 may extract pattern features from sensing data detected for a predetermined time (eg, 1 minute, 3 minutes, 5 minutes).
  • the pattern feature may indicate a periodic pattern, or may indicate a constant pattern even if it is not periodic.
  • the processor 120 may identify (or determine) whether the extracted pattern feature is a gait pattern.
  • the step pattern is a GCT signal (e.g., GCT) of an acceleration graph (e.g., a first acceleration graph 310, a third acceleration graph 410, and a fourth acceleration graph 430) as in FIG. 3A, 4A, or 4B. It may correspond to the signal 313, the GCT signal 413, and the GCT signal 433).
  • the processor 120 may identify whether a GCT signal whose acceleration value is 0 or 10 periodically changes at a certain time interval (eg, 1 second, 2 seconds, 3 seconds) is detected.
  • the processor 120 may determine a step pattern.
  • the step pattern may mean representing a constant pattern between the x, y, and z signals of the acceleration signal.
  • the processor 120 may perform acceleration of an x-axis acceleration signal (eg, the x-axis signal 317 in FIG. 3A) and a y-axis acceleration signal (eg, the y-axis signal 315 in FIG. 3A) at regular time intervals.
  • an x-axis acceleration signal eg, the x-axis signal 317 in FIG. 3A
  • a y-axis acceleration signal eg, the y-axis signal 315 in FIG. 3A
  • the processor 120 may determine the step pattern.
  • the processor 120 may perform an operation 705 when the step pattern is detected from the extracted pattern feature, and may perform an operation 719 when the step pattern is not detected from the extracted pattern feature.
  • operation 703 is performed first and operation 719 is performed later, but operation 719 is performed first, operation 703 is performed later, or operation 703 and operation 719 are performed. ) Can also be performed at the same time. This is an issue in the implementation of the electronic device 101, and the content of the invention is not limited by the description of the invention.
  • the processor 120 may analyze the step pattern.
  • the processor 120 may analyze the step pattern based on at least one of a GCT signal, an x, y, z value of the acceleration signal, or a variance value of the acceleration.
  • the processor 120 may identify (or determine) at least one of balance, consistency, and undulation based on at least one of a GCT signal, an x, y, z value of the acceleration signal, or a variance value of the acceleration.
  • the processor 120 includes a first section (e.g., a first section 318) of a GCT signal (e.g., GCT signal 313, GCT signal 413, GCT signal 433), a first section ( 418), the first section 438) and the second section (eg, the second section 319, the first section 419, and the first section 439) may be determined by the ratio of the interval.
  • the balance may indicate left/right balance of the user's body or left/right movement of the user's body.
  • the processor 120 may determine the first section and the second section of the GCT signal for a predetermined time. Consistency can indicate the consistency of the gait pattern.
  • the processor 120 may determine the undulation using a variance value of acceleration measured (or acquired) for a certain period of time. The undulation may represent an up/down balance of a user's body or an up/down movement of a user's body.
  • the processor 120 may identify (or determine) a mode based on the analysis result. For example, when at least one of balance, consistency, and undulation exceeds a reference value, the processor 120 may identify the first operation mode. When the time of the first period and the second period of the GCT signal are the same, the processor 120 may determine that the balance exceeds a reference value. When the first section and the second section consistently appear in the GCT signal, the processor 120 may determine that the consistency exceeds a reference value. When the variance value of acceleration measured (or acquired) for a certain time is detected to correspond to the GCT signal, the processor 120 may determine that the undulation exceeds a reference value. For example, the processor 120 may determine that the undulation exceeds a reference value when the maximum and minimum values of the variance values are within a predetermined value from the maximum and minimum values of the GCT signal.
  • the processor 120 may identify the second operation mode or the third operation mode.
  • the processor 120 may determine that the balance is less than or equal to a reference value.
  • the processor 120 may determine that the consistency is less than or equal to a reference value.
  • the processor 120 may determine that the undulation is less than the reference value. For example, the processor 120 may determine that the undulation is less than or equal to a reference value when the maximum value and the minimum value of the variance value exceed a predetermined value from the maximum value and the minimum value of the GCT signal.
  • the processor 120 may perform an operation 709 or an operation 713 based on the analysis result.
  • the processor 120 may set the electronic device 101 to the first operation mode.
  • the first operation mode may correspond to a user who has no discomfort in walking.
  • the user who has no discomfort in walking means a general user, and may mean that there is no discomfort in walking or running without an auxiliary device.
  • the processor 120 may perform the operation 711.
  • the processor 120 may identify (or determine) whether it is connected to an external device corresponding to an auxiliary device.
  • the external device is a device that helps the user to walk, and may mean a device such as a wearable robot.
  • the processor 120 may obtain device information about the external device from the user in advance from the user, or may receive the device information from the external device and connect it to the external device.
  • the processor 120 is detected as a step pattern, balance, consistency, and undulation are less than or equal to a reference value, and may perform an operation 715 or an operation 717 based on whether or not it is connected to the external device.
  • the processor 120 may perform operation 715, and when connected to the external device, the processor 120 may perform operation 717.
  • the processor 120 may set the electronic device 101 to the second operation mode.
  • the second operation mode may correspond to a user who uses an auxiliary device such as a prosthetic leg and crutches.
  • An auxiliary device worn or used by a user corresponding to the second operation mode may not include a communication module (eg, a wireless communication module).
  • the processor 120 may perform the operation 711.
  • the processor 120 may set the electronic device 101 to a third operation mode.
  • the third operation mode may correspond to a user using an auxiliary device such as a wearable robot.
  • An auxiliary device worn or used by a user corresponding to the third operation mode may include a communication module.
  • the processor 120 may perform the operation 711.
  • the processor 120 may identify (or determine) whether the extracted pattern feature is a stroke pattern.
  • the stroke pattern may measure a movement trajectory when the user moves the wheelchair forward by the user's force while riding the wheelchair and moves the hand back to the original position.
  • the movement trajectory when the user's hand moves from the back to the front e.g., the first movement trajectory 655 in FIG. 6B
  • the movement trajectory when the user's hand moves from front to back e.g., in FIG. 6B
  • the second movement trajectory 657 may be different.
  • the processor 120 When the extracted pattern feature is a stroke pattern, the processor 120 performs an operation 721, and when the extracted pattern feature is not a stroke pattern, the processor 120 may return to operation 701. When the processor 120 returns to the operation 701, after performing the operation 701 again for a predetermined period of time (eg, 1 minute, 3 minutes), the processor 120 may perform the operation 703 or the operation 719. .
  • a predetermined period of time eg, 1 minute, 3 minutes
  • the processor 120 may set the electronic device 101 to a fourth operation mode.
  • the fourth operation mode may correspond to a user who has boarded (or used) a wheelchair.
  • the processor 120 may identify the fourth operation mode corresponding to a user using the electronic device 101. After performing the operation 721, the processor 120 may perform the operation 711.
  • the processor 120 may collect activity information based on the operation mode.
  • the processor 120 may collect activity information in different ways according to an operation mode set in the electronic device 101 or may make a difference in the collected activity information.
  • the activity information may include at least one of a number of steps, a healthy step, a number of strokes, a running, a calorie (or calories burned), an activity time, the number of floors to move (or the number of floors to climb), or a height to climb.
  • the processor 120 may collect activity information based on the first operation mode.
  • the activity information based on the first operation mode may include at least one of calories, activity time, number of steps, running, healthy steps (or number of healthy steps), or moving floors.
  • the processor 120 controls a function engine for collecting (or analyzing) activity information according to an operation mode, thereby reducing power consumption according to the function engine control (or execution).
  • the processor 120 may not calculate some activity information (eg, the number of strokes or the right height) according to the user's physical condition.
  • the processor 120 may collect activity information based on the second operation mode.
  • the activity information based on the second operation mode may include at least one of calories, activity time, number of steps, and number of floors to move.
  • the processor 120 may not calculate some activity information (eg, healthy walking, running, number of strokes, or right height) according to the user's physical condition.
  • the processor 120 may collect activity information based on the third operation mode.
  • the activity information based on the third operation mode may include at least one of calories, activity time, number of steps, and number of floors to move.
  • the activity information based on the third operation mode may be the same as or different from the activity information based on the second operation mode.
  • the processor 120 may receive device information from the auxiliary device through a communication module (eg, the communication module 190 of FIG. 1), and collect activity information related to the third operation mode based on the received device information. have.
  • the processor 120 may not calculate some activity information (eg, healthy walking, running, number of strokes, or right height) according to the user's physical condition.
  • the processor 120 may collect activity information based on the fourth operation mode.
  • the activity information based on the fourth operation mode may include at least one of calories, activity time, number of strokes, and right height.
  • the processor 120 may measure (or calculate) the number of strokes or the right height instead of measuring the number of steps, healthy steps, and floors moving.
  • the processor 120 may not calculate some activity information (eg, number of steps, healthy steps, running, moving floors) according to the user's physical condition.
  • FIG. 8 is a flowchart 800 illustrating a method of collecting and providing activity information in an electronic device according to various embodiments.
  • a processor eg, processor 120 of an electronic device (eg, electronic device 101 of FIG. 1) may control a function engine based on an operation mode.
  • the function engine may be a program (or software) used to collect or analyze activity information.
  • the operation mode may be any one of a first operation mode to a fourth operation mode.
  • the processor 120 controls the function engine for collecting (or analyzing) activity information according to the operation mode set in the electronic device 101, thereby reducing power consumption due to the function engine control (or execution).
  • the processor 120 may turn off (or deactivate) a function engine for measuring (or calculating) the number of strokes or the right height.
  • the processor 120 may turn on (or activate) a function engine for measuring (or calculating) at least one of calories, active time, steps, running, healthy steps, and moving floors. have.
  • the processor 120 activates a function engine for measuring at least one of calories, active time, number of steps, and number of floors moving, and the number of healthy steps, running, and strokes
  • a function engine for measuring at least one of the right heights may be deactivated.
  • the processor 120 When the electronic device 101 is in the third operation mode, the processor 120 activates a function engine for measuring at least one of calories, active time, number of steps, and number of floors moving, and the number of healthy steps, running, and strokes Alternatively, the function engine for measuring at least one of the right height may be turned off. In the fourth operation mode, the processor 120 activates a function engine for measuring at least one of calories, active time, number of strokes, and right height, and at least one of the number of steps, healthy steps, running, or moving floors. You can disable the function engine for measuring one.
  • the processor 120 may collect activity information using the function engine.
  • the processor 120 may collect the activity information using an activated function engine, except for the function engine deactivated by the operation 801.
  • the processor 120 uses a function engine for measuring (or calculating) at least one of calories, active time, number of steps, running, healthy steps, and number of moving floors. You can collect activity information corresponding to.
  • the processor 120 may collect activity information corresponding to the second operation mode by using a function engine for measuring at least one of calories, activity time, number of steps, and number of floors moving. have.
  • the processor 120 may collect activity information corresponding to the third operation mode by using a function engine for measuring at least one of calories, activity time, number of steps, and number of floors moving. have.
  • the processor 120 may collect activity information corresponding to the fourth operation mode by using a function engine for measuring at least one of calories, active time, number of strokes, and right height. have.
  • processor 120 may determine a parameter.
  • the processor 120 may determine different parameters according to the operation mode.
  • the parameter may be a different weight applied to each of the information included in the activity information corresponding to each operation mode. For example, the processor 120 determines a first parameter for the first operation mode based on the usage history, determines a second parameter for the second operation mode, and determines a second parameter for the third operation mode.
  • a third parameter may be determined, and a fourth parameter may be determined for the fourth operation mode.
  • the first to fourth parameters may be the same or different.
  • the processor 120 may apply the determined parameter to the collected activity information.
  • the first parameter is a weight different from the second parameter to the fourth parameter for at least one of calories, active time, number of steps, running, healthy steps, or moving floors corresponding to the first operation mode. May be to apply.
  • the first parameter may have a weight greater than that of the second parameter or the third parameter with respect to calories, activity time, number of steps, or number of moving floors.
  • the first parameter may have a weight smaller than that of the second parameter or the third parameter. For this reason, even if the same number of steps is measured in the first operation mode, the second operation mode, and the third operation mode, the calorie or activity time may be different.
  • the fourth parameter may have a weight smaller than that of the first parameter to the third parameter. This is only a description to aid understanding of the invention, and the content of the invention is not limited by the description.
  • the processor 120 may readjust the parameter based on at least one of the user movement status of the electronic device 101 or the collected activity information.
  • the processor 120 may provide more accurate activity information by periodically or selectively adjusting the parameter applied to the activity information.
  • the processor 120 may display the activity information on a display (eg, the display device 160 of FIG. 1) based on the usage history.
  • the usage history includes at least one of a time when a user of the electronic device 101 uses the electronic device 101, an application (or function), location information using the electronic device 101, or setting information of the electronic device 101 can do.
  • the processor 120 may display different activity information for each user based on the usage history. For example, when the electronic device 101 is set to the first operation mode, the processor 120 determines at least one of calories, activity time, and steps based on the first user's usage history for the first user. And, for the second user, at least one of the number of steps, the number of healthy steps, and the activity time may be displayed based on the use history of the second user.
  • the processor 120 learns the usage history and recommends useful activity information to the user when switching the operation mode, or automatically recommends useful activities. You can control how information is displayed.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating an example of a user interface for displaying activity information in an electronic device according to various embodiments of the present disclosure.
  • a processor eg, processor 120 of FIG. 1 of an electronic device (eg, electronic device 101 of FIG. 1) displays a user interface including first activity information 910 (eg, : Can be displayed on the display device 160 of FIG. 1.
  • the first activity information 910 may include at least one of calories 911, exercise time 913, and activity time 957.
  • the first activity time 910 may be displayed in a heart shape composed of calories 911, exercise time 913, or activity time 957.
  • the activity information is displayed in a heart shape, and the activity information may be displayed in various forms such as a triangle, a square, a circle, an oval, a semicircle, a triangular pyramid, a cone, and a polygon.
  • the processor 120 may display each activity information (eg, calories 911, exercise time 913, and activity time 957) in different colors.
  • each activity information eg, calories 911, exercise time 913, and activity time 957
  • the processor 120 displays the activity information in a complete heart shape. If the target value is not satisfied, the processor 120 may not display a complete heart shape. have. For example, the processor 120 may compare the activity information that has filled the target value with the activity information that has not filled the target value in a dark color.
  • the processor 120 may display a user interface including the second activity information 930 on the display device 160.
  • the processor 120 displays the second activity information 930 based on a user's scroll input (eg, a touch input that moves up from the bottom of the screen (eg, vertical drag)).
  • the second activity information 930 may include image activity information 931 and text activity information 933.
  • the image activity information 931 is displayed in a heart shape, and how much (or satisfies) the target value for each activity information (eg, calories 911, exercise time 913, and activity time 957) is determined. It may be something to indicate.
  • the image activity information 931 meets 14% of the target value for calories 911, 0% meets the target value for exercise time 913, and 25% of the target value for activity time 957 It may indicate that it meets.
  • the text activity information 933 may be a text representation of a satisfied activity (eg, 14 Cal) and a target value (eg, 300 Cal).
  • the processor 120 may display a user interface including the third activity information 950 on the display device 160.
  • the processor 120 may display the third activity information 950 based on the user's scroll input while the second activity information 930 is displayed.
  • the third activity information 950 includes a calorie (951), exercise time (953), a satisfactory value (e.g., 14 Cal, 0 Mins, 2 hrs) and a target value (e.g., 300 Cal, 30 Mins). , 8 hrs) in text form.
  • the processor 120 may display a user interface including the fourth activity information 970 on the display device 160.
  • the processor 120 is a user's scroll input (eg, a touch input moving from the left (or right) to the right (or left) of the screen). : Horizontal drag))
  • the fourth activity information 970 may be displayed.
  • the fourth activity information 970 may include daily activity information 971 and a setting button 973.
  • the daily activity information 971 may indicate daily activity information with respect to activity information collected for a week. The user may grasp activity information for a week at a glance through the daily activity information 971.
  • the setting button 973 may be for changing a setting related to activity information, such as changing information to be displayed as activity information or changing a shape of the activity information.
  • the processor 120 may provide a user interface for changing information or changing a shape.
  • the first activity information 910 to the fourth activity information 970 is an electronic device set to one of the first to fourth operation modes (eg, a first operation mode) It may be displayed in (101).
  • 10 to 12 are diagrams illustrating an example of displaying activity information according to an operation mode in an electronic device according to various embodiments of the present disclosure.
  • the processor 120 of FIG. 1 of the electronic device eg, the electronic device 101 of FIG. 1
  • the first activity information 1010 is Can provide.
  • the first activity information 1010 may include at least one of calories burned 1011, the number of moving floors 1013, and the number of healthy steps 1015.
  • the first activity information 1010 is displayed in a heart shape, and based on the activity information, a satisfaction value of the activity information and a target value of the activity information may be displayed, respectively.
  • the processor 120 may display the target value more dimly than the satisfied value.
  • the processor 120 may provide the second activity information 1030.
  • the second activity information 1030 may include at least one of calories burned 1031, activity time 1033, and total number of steps 1035. Unlike the first activity information 1010, the second activity information 1030 may display an activity time 1033 or a total number of steps 1035.
  • the processor 120 may provide the third activity information 1050.
  • the third activity information 1050 may include at least one of calories burned 1051, a right height 1053, and a total number of strokes 1055. Unlike the first activity information 1010 or the second activity information 103, the third activity information 1050 may display a right height 1053 or a total number of strokes 1055.
  • FIG. 11 illustrates an example of differently displaying activity information according to a change in a movement characteristic.
  • a processor eg, the processor 120 of FIG. 1 of an electronic device (eg, the electronic device 101 of FIG. 1) includes first activity information 1110, second activity information 1130, or At least one of the third activity information 1150 may be provided.
  • the processor 120 may provide the first activity information 1110, the second activity information 1130, or the third activity information 1150 in order according to the change in the movement characteristic.
  • the first activity information 1110 or the third activity information 1150 is displayed in a heart shape, and a satisfaction value of the activity information and a target value of the activity information may be respectively displayed based on the activity information.
  • the processor 120 may display the target value more dimly than the satisfied value.
  • the processor 120 may provide the first activity information 1110 when a user's leg is injured and the gait pattern (or gait pattern) is changed.
  • the first activity information 1110 may include at least one of calories burned 1111, activity time 1113, and total number of steps 1115.
  • the processor 120 may provide second activity information 1130 by analyzing a user's walking pattern.
  • the second activity information 1130 may inform that a user's gait pattern is recovering to a healthy gait.
  • the second activity information 1130 may be composed of at least one of text, image, and video.
  • the second activity information 1130 may be displayed in a pop-up form by overlapping the first activity information 1110.
  • the processor 120 may provide the third activity information 1150.
  • the third activity information 1150 may include at least one of calories burned 1151, moving floors 1153, and healthy steps 1155.
  • Processor 120 is the total number of steps (eg, the total number of steps 1115 of the first activity information 1110) when a user with a leg injured walks for a certain period of time (eg, 5 minutes, 10 minutes) ) Instead of the number of healthy steps 1155 may be provided as activity information.
  • the processor 120 uses the number of moving floors 1153 as the activity information instead of the activity time (for example, the activity time 1113 of the first activity information 1110) when the user uses the stairs due to a better leg or climbs. Can provide.
  • the electronic device 101 when providing the first activity information 1110, the second activity information 1130, or the third activity information 1150, the electronic device 101 may be set to the first operation mode.
  • the processor 120 displays only the activity information differently according to the walking pattern, and may not change the operation mode of the electronic device 101.
  • the processor 120 sets the electronic device 101 to the second operation mode, and when the third activity information 1150 is provided, the electronic device 101 The device 101 can be switched (or changed) from the second operating mode to the first operating mode.
  • the processor 120 may display activity information differently according to a walking pattern and may change an operation mode of the electronic device 101.
  • the processor 120 may recommend that the electronic device 101 switch from the second operation mode to the first operation mode.
  • the processor 120 may or may not change the operation mode of the electronic device 101 based on the user's selection of the recommendation.
  • FIG. 12 illustrates an example of differently displaying activity information according to a change in a movement characteristic.
  • first activity information 1210 when a processor (eg, processor 120 of FIG. 1) of an electronic device (eg, electronic device 101 of FIG. 1) is set to a first operation mode, first activity information 1210, At least one of the second activity information 1230 and the third activity information 1250 may be provided.
  • the processor 120 may provide the first activity information 1210, the second activity information 1230, or the third activity information 1250 in order according to a change in the movement characteristic.
  • the first activity information 1210 or the third activity information 1250 is displayed in a heart shape, and a satisfaction value of the activity information and a target value of the activity information may be respectively displayed based on the activity information.
  • the processor 120 may display the target value more dimly than the satisfied value.
  • the processor 120 may provide the first activity information 1210 to a user who is not comfortable walking.
  • the first activity information 1210 may include at least one of calories burned 1211, the number of floors moving 1213, and the number of healthy steps 1215.
  • the processor 120 may provide second activity information 1230 by analyzing a user's walking pattern.
  • the second activity information 1230 may inform that a user who has no discomfort in walking has injured a leg and the walking pattern is changed.
  • the second activity information 1230 may be composed of at least one of text, an image, and a video.
  • the second activity information 1230 may be displayed in a pop-up form by overlapping the first activity information 1210. After providing the second activity information 1230, the processor 120 may provide the third activity information 1250.
  • the third activity information 1250 may include at least one of calories burned 1251, active time 1253, and total number of steps 1255.
  • the processor 120 determines the number of healthy steps (eg, the first activity information 1210) when a user who does not have discomfort in walking is unable to continuously walk for a certain period of time (eg, 5 minutes, 10 minutes) due to a leg injury. Instead of the number of steps 1215), the total number of steps 1255 may be provided as activity information.
  • the processor 120 activates the activity time 1253 instead of the number of moving floors 1253 (eg, the number of moving floors 1213 of the first activity information 1210) when the user is unable to climb stairs or mountain climbing due to a leg injury. Can be provided as information.
  • the electronic device 101 when providing the first activity information 1210, the second activity information 1230, or the third activity information 1250, the electronic device 101 may be set to the first operation mode.
  • the processor 120 displays only the activity information differently according to the walking pattern, and may not change the operation mode of the electronic device 101.
  • the processor 120 sets the electronic device 101 to the first operation mode, and when the third activity information 1250 is provided, the electronic device 101 The device 101 can be switched (or changed) from the first operating mode to the second operating mode.
  • the processor 120 may display activity information differently according to a walking pattern and may change an operation mode of the electronic device 101.
  • the processor 120 may recommend switching the electronic device 101 from the first operation mode to the second operation mode.
  • the processor 120 may or may not change the operation mode of the electronic device 101 based on the user's selection of the recommendation.
  • FIG. 13 is a flowchart 1300 illustrating a method of controlling an operation mode based on location information in an electronic device according to various embodiments.
  • a processor eg, the processor 120 of FIG. 1 of the electronic device (eg, the electronic device 101 of FIG. 1) may obtain location information.
  • the location information is current location information of the electronic device 101 and may be obtained from a communication module (eg, the communication module 190 of Fig. 1).
  • the location information may be GPS information or WiFi information.
  • Processor 120 May analyze the location information based on the wifi information connected to the electronic device 101.
  • the processor 120 may periodically or selectively acquire the location information.
  • the processor 120 When the electronic device 101 is set to use the operation mode change according to the location by a user or by default in the electronic device 101 in advance, the processor 120 may obtain the location information. When the electronic device 101 is set to not use the operation mode change, the location information may not be obtained.
  • the processor 120 may search for a mode control region based on the location information.
  • the mode control area may mean that an operation mode of the electronic device 101 is set differently in response to the location information.
  • the mode control area may be set by the user or the electronic device 101.
  • the processor 120 may set the mode control area based on a user input. For example, a user using crutches sets the electronic device 101 to the first operation mode at home, the electronic device 101 to the fourth operation mode at the office, and the electronic device while moving from home to the office. (101) can be set as the second operation mode.
  • the user may differently set the operation mode of the electronic device 101 according to a location corresponding to a home, a location corresponding to an office, or a moving location.
  • a user who has no discomfort in walking may set the electronic device 101 as the first operation mode regardless of the location.
  • the user with discomfort may set the electronic device 101 to one of the second operation mode, the third operation mode, or the fourth operation mode regardless of the location.
  • the processor 120 may store location information for which an operation mode is changed by a user in a memory (eg, the memory 130).
  • the processor 120 may perform clustering based on the location information for a predetermined period of time and set the mode control region based on the location information.
  • the mode control region When the mode control region is set, it may be stored in a memory (for example, the memory 130).
  • the processor 120 may identify (or determine) whether the mode control region exists.
  • the processor 120 may identify whether the mode control region exists in the memory 130.
  • the processor 120 may perform an operation 1307 when the mode control region exists, and perform an operation 1313 when the mode control region does not exist.
  • the processor 120 may identify a mode conversion history.
  • the mode switching history may indicate whether an operation mode has ever been automatically switched by the user of the electronic device 101 or automatically by the user of the electronic device 101 in the mode control area.
  • the processor 120 may identify the mode conversion history for a recent predetermined time (eg, a week, a full moon, or a month).
  • the processor 120 may identify (or determine) whether the electronic device 101 needs to change the operation mode based on the mode change history. Although the mode control area corresponding to the location information exists, the processor 120 may determine that mode switching is not necessary if the operation mode has not changed for the location information for the last week. Although the mode control area corresponding to the location information exists, the processor 120 may determine that mode switching is not necessary if the operation mode has not changed for the location information for the last week. Alternatively, if the number of times the number of times the location information corresponding to the mode control region is entered for a recent predetermined period is less than or equal to the reference number, it may determine that mode switching is not required. Alternatively, the processor 120 may determine that mode switching is necessary when the number of times the number of times the location information corresponding to the mode control region has been entered during a recent predetermined period exceeds the reference number.
  • the processor 120 may perform operation 1311 when it is determined that the mode change is necessary, and may perform operation 1313 when it is determined that the mode change is not necessary.
  • the processor 120 may change or recommend an operation mode of the electronic device 101. For example, when the current location information is a location corresponding to an office, the processor 120 may automatically change to a fourth operation mode or propose to change to a fourth operation mode.
  • the processor 120 may collect activity information based on location information.
  • the processor 120 may collect activity information based on location information.
  • the processor 120 may perform clustering based on location information to set a mode control region based on location information.
  • the processor 120 may delete the mode control area when the number of times the number of times the location information corresponding to the mode control area is entered for a recent predetermined period is less than or equal to the reference number.
  • An operation method of an electronic device includes an operation of acquiring sensing data from a sensor module of the electronic device, and a movement pattern of a user based on the acquired sensing data. Analyzing the movement pattern, estimating movement characteristic information based on the analysis result of the movement pattern, identifying an operation mode of the electronic device based on the movement characteristic information, and the identified operation mode. Analyzing the user's activity information and displaying it through the display of the electronic device may be included.
  • the movement pattern includes a step pattern or a stroke pattern
  • the analyzing operation is an operation of extracting a pattern feature from the sensing data acquired for a predetermined time, and the extracted pattern feature is at least one of the step pattern or the stroke pattern. It may include an operation of identifying whether it corresponds to one.
  • the identifying operation includes an operation of analyzing a step pattern from the sensing data, an operation of calculating a left/right balance degree, an upper/lower balance degree, or a consistency degree of the step based on the analysis result, and the calculated left/right balance It may include an operation of identifying an operation mode of the electronic device based on at least one of a right balance degree, an upper/lower balance degree, or a consistency degree.

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Abstract

본 발명의 다양한 실시 예들은 센서 모듈, 디스플레이, 메모리, 및 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 센서 모듈로부터 센싱 데이터를 획득하고, 상기 획득한 센싱 데이터에 기반하여 사용자의 이동 패턴을 분석하고, 상기 이동 패턴의 분석 결과에 기반하여 이동 특징 정보를 추정하고, 상기 이동 특징 정보에 기반하여 상기 전자 장치의 동작 모드를 식별하고, 상기 식별된 동작 모드에 기반하여 상기 사용자의 활동 정보를 분석하여 상기 디스플레이를 통해 표시하도록 설정된 방법 및 장치에 관하여 개시한다. 다양한 실시 예들이 가능하다.

Description

사용자의 이동 패턴 특징을 이용한 모드 제어 방법 및 장치
본 발명의 다양한 실시예들은 사용자의 이동 패턴 특징을 이용한 모드 제어 방법 및 장치에 관하여 개시한다.
디지털 기술의 발달과 함께 이동통신 단말기, PDA(personal digital assistant), 전자수첩, 스마트 폰, 태블릿 PC(personal computer), 웨어러블 디바이스(wearable device)와 같은 다양한 유형의 전자 장치가 널리 사용되고 있다. 이러한, 전자 장치는 기능 지지 및 증대를 위해, 전자 장치의 하드웨어적인 부분 및/또는 소프트웨어적인 부분이 지속적으로 개량되고 있다.
일례로, 웨어러블 디바이스와 같은 전자 장치는 사용자의 신체에 접촉(또는 착용) 가능한 것으로, 예를 들면 스마트 워치, 스마트 글래스, 스마트 밴드와 같은 다양한 형태로 제공되고 있다. 웨어러블 디바이스는 사용자에 관한 다양한 정보(예: 생체, 활동)를 수집 및 분석하여 사용자에게 다양한 기능(예: 건강 정보)를 제공할 수 있다.
웨어러블 디바이스는 수집된 정보에 기초하여 기능을 제공할 때, 사용자가 의도하지 않은 동작이 정보로 수집되어 제공됨으로써, 사용자에게 불편을 초래할 수 있다.
다양한 실시예들에서는 사용자의 움직임에 따른 패턴 특징을 추정하여 전자 장치의 동작 모드를 자동으로 전환하고, 동작 모드에 따른 활동 정보를 수집하여 제공하는 방법 및 장치에 관하여 개시할 수 있다.
다양한 실시예들에 따른 전자 장치는 센서 모듈, 디스플레이, 메모리, 및 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 센서 모듈로부터 센싱 데이터를 획득하고, 상기 획득한 센싱 데이터에 기반하여 사용자의 이동 패턴을 분석하고, 상기 이동 패턴의 분석 결과에 기반하여 이동 특징 정보를 추정하고, 상기 이동 특징 정보에 기반하여 상기 전자 장치의 동작 모드를 식별하고, 상기 식별된 동작 모드에 기반하여 상기 사용자의 활동 정보를 분석하여 상기 디스플레이를 통해 표시하도록 설정될 수 있다.
다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 동작 방법은 상기 전자 장치의 센서 모듈로부터 센싱 데이터를 획득하는 동작, 상기 획득한 센싱 데이터에 기반하여 사용자의 이동 패턴을 분석하는 동작, 상기 이동 패턴의 분석 결과에 기반하여 이동 특징 정보를 추정하는 동작, 상기 이동 특징 정보에 기반하여 상기 전자 장치의 동작 모드를 식별하는 동작, 및 상기 식별된 동작 모드에 기반하여 상기 사용자의 활동 정보를 분석하여 상기 전자 장치의 디스플레이를 통해 표시하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 사용자의 움직임에 따른 패턴 특징을 추정하여 전자 장치의 동작 모드를 자동으로 전환(또는 변경)함으로써, 사용자 편의성을 증대시킬 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치의 동작 모드에 따라 서로 다른 정보를 활동 정보로서 수집함으로써, 사용자의 움직임 상황에 맞는 활동 정보를 표시할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 보행 패턴의 변화에 따라 활동 정보를 차등적으로 표시함으로써, 사용자의 상태에 따라 직관적으로 정보를 제공할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 사용 이력에 기반하여 활동 정보를 차등적으로 표시함으로써, 동작 모드가 동일한 사용자라 하더라도 사용 이력에 따라 서로 다른 활동 정보를 표시할 수 있다.
도 1은 다양한 실시예들에 따른 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)의 블록도이다.
도 2는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 동작 방법을 도시한 흐름도(200)이다.
도 3a 및 도 3b는 다양한 실시예들에 따른 제1 동작 모드와 연관된 걸음 패턴으로 분석하는 일례를 도시한 도면들이다.
도 4a 내지 도 4c는 다양한 실시예들에 따른 제2 동작 모드와 연관된 걸음 패턴을 분석하는 일례를 도시한 도면들이다.
도 5a 및 도 5b는 다양한 실시예들에 따른 제1 동작 모드 및 제4 동작 모드와 관련된 움직임 패턴을 분석하는 일례를 도시한 도면들이다.
도 6a 및 도 6b는 다양한 실시예들에 따른 제1 동작 모드 및 제4 도작 모드와 관련된 이동 궤적을 나타낸 도면들이다.
도 7은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치에서 이동 패턴 특징을 분석하여 동작 모드를 설정하는 방법을 도시한 흐름도(700)이다.
도 8은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치에서 활동 정보를 수집하여 제공하는 방법을 도시한 흐름도(800)이다.
도 9는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치에서 활동 정보를 표시하는 사용자 인터페이스의 일례를 도시한 도면이다.
도 10 내지 도 12는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치에서 동작 모드에 따른 활동 정보를 표시하는 일례를 도시한 도면들이다.
도 13은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치에서 위치 정보에 기반하여 동작 모드를 제어하는 방법을 도시한 흐름도(1300)이다.
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 문서에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현된 유닛을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로 등의 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.
도 1은 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)의 블럭도이다.
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 장치(150), 음향 출력 장치(155), 표시 장치(160), 오디오 모듈(170), 센서 모듈(176), 인터페이스(177), 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: 표시 장치(160) 또는 카메라 모듈(180))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성 요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시예에서는, 이 구성요소들 중 일부들은 하나의 통합된 회로로 구현될 수 있다. 예를 들면, 센서 모듈(176)(예: 지문 센서, 홍채 센서, 또는 조도 센서)은 표시 장치(160)(예: 디스플레이)에 임베디드된 채 구현될 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)을 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 로드하고, 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), 및 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(123)(예: 그래픽 처리 장치, 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로, 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)보다 저전력을 사용하거나, 또는 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: 표시 장치(160), 센서 모듈(176), 또는 통신 모듈(190))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성 요소(예: 카메라 모듈(180) 또는 통신 모듈(190))의 일부로서 구현될 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 장치(150)는, 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 장치(150)는, 예를 들면, 마이크, 마우스, 키보드, 또는 디지털 펜(예: 스타일러스 펜)을 포함할 수 있다.
음향 출력 장치(155)는 음향 신호를 전자 장치(101)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 장치(155)는, 예를 들면, 스피커 또는 리시버를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용될 수 있고, 리시버는 착신 전화를 수신하기 위해 사용될 수 있다. 일실시예에 따르면, 리시버는 스피커와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
표시 장치(160)는 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 표시 장치(160)는, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 표시 장치(160)는 터치를 감지하도록 설정된 터치 회로(touch circuitry), 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 센서 회로(예: 압력 센서)를 포함할 수 있다.
오디오 모듈(170)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일실시예에 따르면, 오디오 모듈(170)은, 입력 장치(150)를 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 장치(155), 또는 전자 장치(101)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102)) (예: 스피커 또는 헤드폰))를 통해 소리를 출력할 수 있다.
센서 모듈(176)은 전자 장치(101)의 작동 상태(예: 전력 또는 온도), 또는 외부의 환경 상태(예: 사용자 상태)를 감지하고, 감지된 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 일실시예에 따르면, 센서 모듈(176)은, 예를 들면, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 근접 센서, 컬러 센서, IR(infrared) 센서, 생체 센서, 온도 센서, 습도 센서, 또는 조도 센서를 포함할 수 있다.
인터페이스(177)는 전자 장치(101)이 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 인터페이스(177)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.
연결 단자(178)는, 그를 통해서 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 연결 단자(178)는, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.
햅틱 모듈(179)은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 일실시예에 따르면, 햅틱 모듈(179)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.
카메라 모듈(180)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일실시예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.
전력 관리 모듈(188)은 전자 장치(101)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전력 관리 모듈(188)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.
배터리(189)는 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성 요소에 전력을 공급할 수 있다. 일실시예에 따르면, 배터리(189)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.
통신 모듈(190)은 전자 장치(101)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102), 전자 장치(104), 또는 서버(108))간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(190)은 프로세서(120)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 통신 모듈(190)은 무선 통신 모듈(192)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(194)(예: LAN(local area network) 통신 모듈, 또는 전력선 통신 모듈)을 포함할 수 있다. 이들 통신 모듈 중 해당하는 통신 모듈은 제1 네트워크(198)(예: 블루투스, WiFi direct 또는 IrDA(infrared data association) 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제2 네트워크(199)(예: 셀룰러 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN)와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부 전자 장치와 통신할 수 있다. 이런 여러 종류의 통신 모듈들은 하나의 구성 요소(예: 단일 칩)으로 통합되거나, 또는 서로 별도의 복수의 구성 요소들(예: 복수 칩들)로 구현될 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 가입자 식별 모듈(196)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 이용하여 제1 네트워크(198) 또는 제2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크 내에서 전자 장치(101)를 확인 및 인증할 수 있다.
안테나 모듈(197)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 하나의 안테나를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 복수의 안테나들을 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 외부 전자 장치 간에 송신되거나 수신될 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 방사체 이외에 다른 부품(예: RFIC)이 추가로 안테나 모듈(197)의 일부로 형성될 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))를 통해 서로 연결되고 신호(예: 명령 또는 데이터)를 상호간에 교환할 수 있다.
일실시예에 따르면, 명령 또는 데이터는 제 2 네트워크(199)에 연결된 서버(108)를 통해서 전자 장치(101)와 외부의 전자 장치(104)간에 송신 또는 수신될 수 있다. 전자 장치(102, 104) 각각은 전자 장치(101)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부 전자 장치들(102, 104, or 108) 중 하나 이상의 외부 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 외부 전자 장치들에게 그 기능 또는 그 서비스의 적어도 일부를 수행하라고 요청할 수 있다. 상기 요청을 수신한 하나 이상의 외부 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, 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 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 저장매체 는, 비일시적(non-transitory) 저장매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, '비일시적'은 저장매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.
일실시예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory (CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 또는 두개의 사용자 장치들(예: 스마트폰들) 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 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.
다양한 실시예들에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))는 센서 모듈(예: 도 1의 센서 모듈(176)), 디스플레이(예: 도 1의 표시 장치(160)), 메모리(예: 도 1의 메모리(160)), 및 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 센서 모듈로부터 센싱 데이터를 획득하고, 상기 획득한 센싱 데이터에 기반하여 사용자의 이동 패턴을 분석하고, 상기 이동 패턴의 분석 결과에 기반하여 이동 특징 정보를 추정하고, 상기 이동 특징 정보에 기반하여 상기 전자 장치의 동작 모드를 식별하고, 상기 식별된 동작 모드에 기반하여 상기 사용자의 활동 정보를 분석하여 상기 디스플레이를 통해 표시하도록 설정될 수 있다.
상기 이동 패턴은 걸음 패턴 또는 스트로크 패턴을 포함하고, 상기 프로세서는 일정 시간 동안 획득되는 상기 센싱 데이터로부터 패턴 특징을 추출하고, 상기 추출된 패턴 특징이 상기 걸음 패턴 또는 상기 스트로크 패턴 중 적어도 하나에 해당되는지 여부를 식별하도록 설정될 수 있다.
상기 프로세서는 상기 걸음 패턴을 분석하고, 상기 분석 결과에 기반하여 제1 동작 모드, 제2 동작 모드 또는 제3 동작 모드 중 적어도 하나로 상기 전자 장치의 동작 모드를 식별하도록 설정될 수 있다.
상기 프로세서는 상기 걸음 패턴을 분석하여 걸음의 좌/우 균형 정도, 상/하 균형 정도, 또는 일관 정도를 산출하고, 상기 산출된 좌/우 균형 정도, 상/하 균형 정도, 또는 일관 정도 중 적어도 하나에 기반하여 제1 동작 모드, 제2 동작 모드 또는 제3 동작 모드 중 적어도 하나로 상기 전자 장치의 동작 모드를 식별하도록 설정될 수 있다.
상기 프로세서는 상기 좌/우 균형 정도, 상기 상/하 균형 정도, 또는 상기 일관 정도가 기준치를 초과하는 경우, 상기 전자 장치의 동작 모드를 상기 제1 동작 모드로 식별하도록 설정될 수 있다.
상기 프로세서는 상기 좌/우 균형 정도, 상기 상/하 균형 정도, 또는 상기 일관 정도가 기준치 이하인 경우, 상기 전자 장치의 동작 모드를 상기 제2 동작 모드 또는 상기 제3 동작 모드로 식별하도록 설정될 수 있다.
전자 장치는 통신 모듈(예: 도 1의 통신 모듈(190))을 더 포함하고, 상기 프로세서는 상기 통신 모듈을 통해 보행 보조 기구에 해당하는 외부 장치와 연결되었는지 식별하고, 상기 외부 장치와 연결되지 않은 경우, 상기 전자 장치의 동작 모드를 상기 제2 동작 모드로 식별하고, 상기 외부 장치와 연결된 경우, 상기 전자 장치의 동작 모드를 상기 제3 동작 모드로 식별하도록 설정될 수 있다.
상기 프로세서는 상기 획득한 센싱 데이터로부터 GCT(ground contact time) 신호, 가속도 신호의 x, y, z 값, 또는 가속도의 분산 값 중 적어도 하나를 산출하고, 상기 산출된 GCT 신호, 가속도 신호의 x, y, z 값, 또는 가속도의 분산 값 중 적어도 하나에 기반하여 상기 걸음 패턴을 분석하도록 설정될 수 있다.
상기 프로세서는 상기 GCT 신호, 상기 가속도 신호의 x, y, z 값, 또는 상기 가속도의 분산 값 중 적어도 하나에 기반하여 균형성(asymmetry), 일관성(regularity)(, 또는 언듈레이션(undulation) 중 적어도 하나를 식별하도록 설정될 수 있다.
상기 프로세서는 상기 식별된 동작 모드에 기반하여 기능 엔진을 제어하고, 상기 기능 엔진을 이용하여 상기 활동 정보를 수집하도록 설정될 수 있다.
상기 프로세서는 상기 전자 장치의 동작 모드 별 서로 다른 파라미터를 결정하고, 상기 식별된 동작 모드에 대응하는 파라미터를 상기 활동 정보에 적용하도록 설정될 수 있다.
상기 프로세서는 상기 전자 장치의 사용 이력을 식별하고, 상기 식별된 사용 이력에 기반하여 상기 활동 정보를 표시하도록 설정될 수 있다.
상기 프로세서는 상기 식별된 동작 모드에 기반하여 서로 다른 활동 정보를 표시하도록 설정될 수 있다.
상기 프로세서는 상기 획득한 센싱 데이터에 기반하여 사용자의 걸음 패턴의 변화를 분석하고, 상기 걸음 패턴의 변화에 따라 서로 다른 활동 정보를 표시하도록 설정될 수 있다.
상기 프로세서는 상기 통신 모듈로부터 위치 정보를 획득하고, 상기 획득한 위치 정보에 기반하여 상기 전자 장치의 동작 모드를 변경하도록 설정될 수 있다.
상기 프로세서는 일정 시간 동안 상기 위치 정보에 기반하여 클러스터링(clustering)을 수행하고, 상기 클러스터링된 결과에 기반하여 위치 정보에 대응하는 모드 제어 영역을 설정하고, 상기 설정된 모드 제어 영역을 상기 메모리에 저장하도록 설정될 수 있다.
상기 프로세서는 상기 메모리에 저장된 모드 제어 영역 또는 모드 전환 이력 중 적어도 하나에 기반하여 위치 정보에 대응하는 상기 전자 장치의 동작 모드를 변경하도록 설정될 수 있다.
도 2는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 동작 방법을 도시한 흐름도(200)이다.
도 2를 참조하면, 동작(201)에서, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 센서 모듈(예: 도 1의 센서 모듈(176))로부터 센싱 데이터를 획득(또는 수신)할 수 있다. 센서 모듈(176)은 전자 장치(101)의 작동 상태(예: 전력 또는 온도), 또는 외부의 환경 상태(예: 사용자 상태)를 감지하고, 감지된 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 일실시예에 따르면, 센서 모듈(176)은 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.
다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(101)는 웨어러블 디바이스와 같은 형태를 가질 수 있다. 전자 장치(101)가 사용자의 신체에 착용 가능한 경우, 센서 모듈(176)은 사용자의 움직임과 관련된 데이터를 수집하고, 수집된 데이터를 프로세서(120)에 전달할 수 있다. 예를 들어, 상기 사용자의 움직임은 걷기, 달리기와 같은 이동 상황(또는 활동)을 나타내는 것일 수 있다. 프로세서(120)는 실시간으로 또는 주기적으로 상기 센싱 데이터를 획득할 수 있다.
동작(203)에서, 프로세서(120)는 상기 센싱 데이터에 기반하여 사용자의 이동 패턴을 분석할 수 있다. 예를 들어, 상기 센싱 데이터는 가속도 센서(예: 센서 모듈(176))에서 가속도를 측정한 값일 수 있다. 상기 가속도 센서는 출력 신호를 처리하여 물체(예: 사용자)의 가속도, 진동, 충격과 같은 동적 힘을 측정할 수 있다. 상기 센싱 데이터는 자이로 센서(예: 센서 모듈(176))에서 각속도를 측정한 값일 수 있다. 상기 자이로 센서는 회전하는 물체(예: 사용자)의 역학 운동을 이용한 개념으로 위치 측정과 방향을 측정할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 센싱 데이터에 기반하여 이동 패턴을 분석할 수 있다. 상기 이동 패턴은 짧은 시간(예: 1초, 3초, 등) 내에 반복적으로 발생하는 사용자의 움직임을 나타내는 것일 수 있다. 상기 이동 패턴 분석은 상기 센싱 데이터에 기반하여 주기적이고 반복적인 움직임이 검출되는지 여부를 분석하는 것에 해당할 수 있다.
동작(205)에서, 프로세서(120)는 상기 분석된 이동 패턴에 기반하여 상기 이동 특징 정보를 추정(또는 예측, 분석)할 수 있다. 상기 이동 패턴은 걸음 패턴 또는 스트로크 패턴을 포함할 수 있다. 상기 걸음 패턴과 상기 스트로크 패턴은 반복적으로 발생하는 이동 궤적이 서로 상이할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 이동 궤적에 기반하여 상기 이동 특징 정보를 추정할 수 있다. 또는, 프로세서(120)는 상기 이동 궤적과 함께 상기 이동 궤적과 관련하여 작용되는 힘에 기반하여 상기 이동 특징 정보를 추정할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 프로세서(120)는 일정한 시간 동안 측정(또는 획득)되는 상기 센싱 데이터에 기반하여 가속도 센서 값(또는 가속도 분산 값) 또는 GCT(ground contact time) 신호를 산출(또는 획득)할 수 있다. 상기 GCT 신호는 발이 지면에 닿아 있는 상태를 나타내는 신호일 수 있다. 상기 GCT 신호에서 가속도 값이 10인 제1 구간이 사용자의 오른발이 지면에 닿아있는 상태이고, 가속도 값이 0인 제2 구간이 상기 사용자의 왼발이 지면에 닿아있는 상태를 의미할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 가속도 센서 값으로부터 GCT 신호가 추출(또는 측정)되면, 걸음 패턴으로 판단하고, 상기 가속도 센서 값으로부터 GCT 신호가 추출(또는 측정)되지 않으면, 스트로크 패턴으로 판단할 수 있다.
프로세서(120)는 제1 구간과 제2 구간의 간격 비율로 균형성(asymmetry)(또는 균형 정도)을 판단할 수 있다. 상기 균형성은 사용자 신체의 좌/우 균형성 또는 사용자 신체의 좌/우 움직임을 나타낼 수 있다. 프로세서(120)는 일정한 시간 동안 제1 구간과 제2 구간의 일관성(regularity)(또는 일관 정도)을 판단할 수 있다. 일관성은 걸음 패턴의 일관성을 나타낼 수 있다. 프로세서(120)는 일정한 시간 동안 측정(또는 획득)되는 가속도 값의 분산 값을 이용하여 언듈레이션(undulation)을 판단할 수 있다. 언듈레이션은 사용자 신체의 상/하 균형성 또는 사용자 신체의 상/하 움직임을 나타낼 수 있다. 프로세서(120)는 균형성, 일관성, 언듈레이션 중 적어도 하나에 기반하여 이동 특성 정보를 추정할 수 있다.
일반적으로, 상기 걸음 패턴은 사용자가 앞으로 이동할 때 손을 앞, 뒤로 흔드는 이동 궤적이 측정될 수 있다. 보행에 불편함이 없는 사용자의 경우 이동 궤적이 균형있고, 일관되게 나타날 수 있다. 예를 들어, 보행에 불편함이 없는 사용자는 손이 뒤에서 앞으로 이동될 때 이동 궤적과 손이 앞에서 뒤로 이동될 때 이동 궤적이 유사(또는 동일)할 수 있다. 뒤에서 앞으로의 손의 이동 궤적과 앞에서 뒤로의 손의 이동 궤적이 유사하다는 것은 사용자의 한쪽 손 또는 양쪽 손에 무거운 물체를 쥐거나 하는 것과 같은 예외 사항은 고려하지 않고 일반적인 상황을 의미하는 것이다. 보행 시 보조 기구(예: 목발, 의족)에 도움을 받는 사용자의 이동 궤적은 불편함이 없는 사용자의 이동 궤적보다 좌/우 또는 상/하로 불균형이 나타나거나, 일관되지 않는 특징이 나타날 수 있다.
또한, 상기 스트로크 패턴은 사용자가 휠체어를 탑승한 상태에서 상기 사용자의 힘으로 휠체어를 앞으로 이동시키고, 손을 다시 원위치로 이동시킬 때의 이동 궤적이 측정될 수 있다. 상기 스트로크 패턴의 경우 사용자의 손이 뒤에서 앞으로 이동될 때의 이동 궤적과 사용자의 손이 앞에서 뒤로 이동될 때의 이동 궤적이 다를 수 있다. 상기 스트로크 패턴의 경우 사용자가 손을 뒤에서 앞으로 이동할 때는, 휠체어의 바퀴를 손으로 잡고 앞으로 밀어내기 때문에, 위에서 아래로의 이동 궤적이 발생할 수 있다. 또한, 앞으로 이동된 손을 뒤로 움직일 때는 아래에서 위로의 이동 궤적이 발생할 수 있다. 상기 스트로크 패턴은 상기 걸음 패턴과 비교하여 이동 궤적이 좌/우 또는 상/하로 불균형이 나타날 수 있다. 프로세서(120)는 상기 이동 궤적에 기반하여 상기 이동 특징 정보가 걸음 패턴인지 스트로크 패턴인지 여부를 추정(또는 예측)할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 상기 걸음 패턴의 경우 사용자의 손이 뒤에서 앞으로 이동될 때와, 사용자의 손이 앞에서 뒤로 이동될 때 거의 동일한(또는 유사한) 속도(또는 힘)가 측정될 수 있다. 반면, 상기 스트로크 패턴의 경우 사용자의 손이 뒤에서 앞으로 이동될 때와, 사용자의 손이 앞에서 뒤로 이동될 때 속도(또는 힘)가 상이하게 측정될 수 있다. 상기 스트로크 패턴의 경우 사용자가 손을 뒤에서 앞으로 이동할 때, 휠체어의 바퀴를 손으로 밀어내는 힘이 작용하고, 앞으로 이동된 손을 뒤로 움직일 때는 걸음 패턴과 유사하게 아무런 힘이 작용하지 않을 수 있다. 프로세서(120)는 상기 이동 궤적 및 상기 이동 궤적과 관련하여 작용되는 힘에 기반하여 상기 이동 특징 정보가 걸음 패턴인지 스트로크 패턴인지 여부를 추정(또는 예측)할 수 있다.
도면에서는 동작(203) 및 동작(205)이 별개로 수행되는 것으로 설명하고 있지만, 동작(203) 및 동작(205)은 하나의 동작으로 동시에 수행될 수 있다.
동작(207)에서, 프로세서(120)는 상기 추정된 이동 특징 정보에 기반하여 모드(또는 동작 모드)를 설정(또는 결정)할 수 있다. 상기 모드(이하, '동작 모드'라 함)는 사용자의 움직임에 대응하는 최적의 정보를 수집하여 제공하기 위해 전자 장치(11)에 설정되는 것일 수 있다. 프로세서(120)는 상기 이동 특징 정보에 기반하여 제1 동작 모드, 제2 동작 모드, 제3 동작 모드 또는 제4 동작 모드 중 어느 하나의 동작 모드를 식별할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 이동 특징 정보가 걸음 패턴에 해당하는 경우, 상기 제1 동작 모드 내지 제3 동작 모드 중 어느 하나의 동작 모드를 식별할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 이동 특징 정보가 스트로크 패턴에 해당하는 경우, 상기 제4 동작 모드를 식별할 수 있다. 프로세서(120)는 식별된 동작 모드로 전자 장치(101)를 설정할 수 있다.
예를 들어, 상기 제1 동작 모드는 보행에 불편함이 없는 사용자에 해당하는 것일 수 있다. 상기 보행에 불편함이 없는 사용자란 일반 사용자를 의미하는 것으로, 보조 기구 없이 걷거나, 달리는데 전혀 불편함이 없는 것을 의미할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 이동 특징 정보가 걸음 패턴에 해당하며, 상기 걸음 패턴이 균형성, 일관성 또는 언듈레이션 중 적어도 하나가 기준치를 초과하는 경우 전자 장치(101)를 사용하는 사용자에 대응하여 상기 제1 동작 모드를 식별할 수 있다. 상기 제2 동작 모드는 의족과 목발과 같은 보조 기구를 사용하는 사용자에 해당하는 것일 수 있다. 상기 제2 동작 모드에 해당하는 사용자가 착용 또는 사용하는 보조 기구는 통신 모듈(예: 무선 통신 모듈)이 포함되지 않은 것일 수 있다. 프로세서(120)는 상기 이동 특징 정보가 걸음 패턴에 해당하며, 상기 걸음 패턴이 균형성, 일관성 또는 언듈레이션 중 적어도 하나가 기준치 이하이고, 통신 모듈(예: 도 1의 통신 모듈(190))을 통해 보조 기구에 해당하는 외부 장치가 연결되어 있지 않은 경우 전자 장치(101)를 사용하는 사용자에 대응하여 상기 제2 동작 모드를 식별할 수 있다.
상기 제3 동작 모드는 웨어러블 로봇과 같은 보조 기구를 사용하는 사용자에 해당하는 것일 수 있다. 상기 제3 동작 모드에 해당하는 사용자가 착용 또는 사용하는 보조 기구는 통신 모듈을 포함할 수 있다. 상기 제3 동작 모드에 해당하는 사용자의 보조 기구는 전자 장치(101)와 연결(또는 페어링)될 수 있다. 프로세서(120)는 보조 기구와 연결된 이후, 동작(201) 내지 동작(209)을 수행할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 이동 특징 정보가 걸음 패턴에 해당하며, 상기 걸음 패턴이 균형성, 일관성 또는 언듈레이션 중 적어도 하나가 기준치 이하이고, 통신 모듈(190)을 통해 보조 기구에 해당하는 외부 장치가 연결된 경우 전자 장치(101)를 사용하는 사용자에 대응하여 상기 제3 동작 모드를 식별할 수 있다. 상기 제4 동작 모드는 휠체어를 탑승한(또는 사용한) 사용자에 해당하는 것일 수 있다. 프로세서(120)는 상기 이동 특징 정보가 스트로크 패턴에 해당하는 경우, 전자 장치(101)를 사용하는 사용자에 대응하여 상기 제4 동작 모드를 식별할 수 있다.
동작(209)에서, 프로세서(120)는 전자 장치(101)에 설정된 동작 모드에 따라 활동 정보를 분석 및 표시할 수 있다. 프로세서(120)는 전자 장치(101)에 설정된 동작 모드에 따라 서로 다른 방식으로 활동 정보를 수집하거나, 수집하는 활동 정보에 차이를 둘 수 있다. 프로세서(120)는 상기 수집된 활동 정보를 분석하여 표시할 수 있다. 상기 활동 정보는 걸음수, 건강한 걸음, 스트로크수, 달리기, 칼로리(또는 소모 칼로리), 활동 시간, 이동 층수(또는 오른 층수), 또는 오른 높이 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 동작 모드에 따른 서로 다른 활동 정보를 수집하는 일례는 아래 표 1과 같을 수 있다.
동작모드 칼로리 활동시간 걸음수 스트로크수 달리기 건강한 걸음 이동층수 오른높이
제1 모드 O O O X O O O X
제2 모드 O O O X X X O X
제3 모드 O O O X X X O X
제4 모드 O O X O X X X O
표 1을 참조하면, 프로세서(120)는 전자 장치(101)가 제1 동작 모드(또는 제1 모드)로 설정된 경우, 상기 제1 동작 모드에 기반하여 활동 정보를 수집할 수 있다. 상기 제1 동작 모드에 기반한 활동 정보는 칼로리, 활동 시간, 걸음수, 달리기, 건강한 걸음(또는 건강한 걸음수), 또는 이동 층수 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 상기 칼로리는 상기 걸음수, 상기 달리기, 또는 상기 건강한 걸음 중 적어도 하나에 의해 사용자의 신체에서 소모되는 칼로리를 의미할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 걸음수, 상기 달리기, 또는 상기 건강한 걸음 중 적어도 하나를 이용하여 상기 칼로리를 산출할 수 있다. 상기 활동 시간은 상기 걸음수, 상기 달리기, 또는 상기 건강한 걸음 중 적어도 하나를 수행한 시간을 의미할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 걸음수, 상기 달리기, 또는 상기 건강한 걸음 중 적어도 하나를 이용하여 상기 활동 시간을 산출할 수 있다. 상기 건강한 걸음은 일정 시간(예: 5분, 10분) 동안 걸음수가 측정되는 것을 의미할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 프로세서(120)는 상기 센싱 데이터에 기반하여 이동 수(예: 걸음 수, 스트로크 수)를 카운트하고, 카운트된 이동 수 또는 상기 센싱 데이터에 기반하여 소모 칼로리, 활동 시간, 이동 층수, 또는 오른 높이와 같은 사용자의 활동 정보(또는 움직임 정보)를 산출할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 프로세서(120)는 가속도 측정값 또는 각속도 측정값을 이용하여 이동 층수, 또는 오른 높이와 같은 사용자의 활동 정보를 산출할 수 있다. 프로세서(120)는 이동 수가 일정 시간(예: 1분, 3분, 5분) 미만 카운트되는 경우, 소모 칼로리 또는 활동 시간과 같은 상기 사용자의 활동 정보를 산출하지 않고, 상기 이동 수가 상기 일정 시간 이상(예: 5분, 10분) 카운트되는 경우, 소모 칼로리 또는 활동 시간과 같은 상기 사용자의 활동 정보를 산출할 수 있다.
상기에서는 발명의 이해를 위해 가속도 센서 또는 자이로 센서를 예로 들어 설명하였지만, 설명에 의해 발명이 제한되는 것은 아니다. 프로세서(120)는 상기 가속도 센서 또는 상기 자이로 센서 이외에 다양한 센서(예: 제스처 센서, 기압 센서, 온도 센서, 생체 센서)에서 측정된 센싱 데이터를 이용하여 상기 이동 수를 카운트하거나, 또는 상기 사용자의 활동 정보를 산출할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 프로세서(120)는 동작 모드에 따라 활동 정보를 수집(또는 분석)하기 위한 기능 엔진을 제어함으로써, 기능 엔진 제어(또는 수행)에 따른 전력 소모를 줄일 수 있다. 상기 기능 엔진은 활동 정보를 수집 또는 분석하는데 이용되는 프로그램(또는 소프트웨어)일 수 있다. 프로세서(120)는 상기 제1 동작 모드인 경우, 스트로크 수 또는 오른 높이를 측정(또는 산출)하기 위한 기능 엔진을 오프(또는 비활성화)시킬 수 있다. 프로세서(120)는 상기 제1 동작 모드인 경우, 칼로리, 활동 시간, 걸음수, 달리기, 건강한 걸음, 또는 이동 층수 중 적어도 하나를 측정(또는 산출)하기 위한 기능 엔진을 온(또는 활성화)시킬 수 있다.
프로세서(120)는 전자 장치(101)가 제2 동작 모드(또는 제2 모드)로 설정된 경우, 상기 제2 동작 모드에 기반하여 활동 정보를 수집할 수 있다. 상기 제2 동작 모드에 기반한 활동 정보는 칼로리, 활동 시간, 걸음수, 또는 이동 층수 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 프로세서(120)는 제2 동작 모드인 경우, 사용자의 신체 상황에 맞게 일부 활동 정보(예: 건강한 걸음, 달리기, 스트로크 수 또는 오른 높이)를 산출하지 않을 수 있다. 프로세서(120)는 상기 제2 동작 모드인 경우, 칼로리, 활동 시간, 걸음수, 또는 이동 층수 중 적어도 하나를 측정하기 위한 기능 엔진을 활성화시키고, 건강한 걸음, 달리기, 스트로크 수 또는 오른 높이 중 적어도 하나를 측정하기 위한 기능 엔진을 비활성화시킬 수 있다.
프로세서(120)는 전자 장치(101)가 제3 동작 모드(또는 제3 모드)로 설정된 경우, 상기 제3 동작 모드에 기반하여 활동 정보를 수집할 수 있다. 상기 제3 동작 모드에 기반한 활동 정보는 칼로리, 활동 시간, 걸음수, 또는 이동 층수 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 상기 제3 동작 모드에 기반한 활동 정보는 상기 제2 동작 모드에 기반한 활동 정보와 동일하거나, 다를 수 있다. 프로세서(120)는 상기 보조 기구로부터 통신 모듈(예: 도 1의 통신 모듈(190))을 통해 장치 정보를 수신하고, 수신된 장치 정보에 기반하여 상기 제3 동작 모드와 관련된 활동 정보 수집할 수 있다. 프로세서(120)는 제3 동작 모드인 경우, 사용자의 신체 상황에 맞게 일부 활동 정보(예: 건강한 걸음, 달리기, 스트로크 수 또는 오른 높이)를 산출하지 않을 수 있다. 프로세서(120)는 상기 제3 동작 모드인 경우, 칼로리, 활동 시간, 걸음수, 또는 이동 층수 중 적어도 하나를 측정하기 위한 기능 엔진을 활성화시키고, 건강한 걸음, 달리기, 스트로크 수 또는 오른 높이 중 적어도 하나를 측정하기 위한 기능 엔진을 오프시킬 수 있다.
프로세서(120)는 전자 장치(101)가 제4 동작 모드(또는 제4 모드)로 설정된 경우, 상기 제4 동작 모드에 기반하여 활동 정보를 수집할 수 있다. 상기 제4 동작 모드에 기반한 활동 정보는 칼로리, 활동 시간, 스트로크 수, 또는 오른 높이 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 프로세서(120)는 제4 동작 모드에서 걸음수, 건강한 걸음, 이동 층수를 측정하는 대신에, 스트로크 수 또는 오른 높이를 측정(또는 산출)할 수 있다. 휠체어를 탑승한 상태로 이동하는 사용자의 활동은 걷는 것이 아닌 휠체어 바퀴를 이동시키는 것일 수 있다. 또한, 상기 사용자는 휠체어를 타고 경사도가 있는 곳은 이동할 수 있지만, 계단은 이동할 수 없으므로, 프로세서(120)는 이동 층수 대신에 오른 높이를 측정할 수 있다. 프로세서(120)는 제4 동작 모드인 경우, 사용자의 신체 상황에 맞게 일부 활동 정보(예: 걸음수, 건강한 걸음, 달리기, 이동 층수)를 산출하지 않을 수 있다. 프로세서(120)는 상기 제4 동작 모드인 경우, 칼로리, 활동 시간, 스트로크 수, 또는 오른 높이 중 적어도 하나를 측정하기 위한 기능 엔진을 활성화시키고, 걸음수, 건강한 걸음, 달리기, 또는 이동 층수 중 적어도 하나를 측정하기 위한 기능 엔진을 비활성화시킬 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 프로세서(120)는 상기 휠체어 구동과 관련하여 사용자의 개입 정도(또는 여부)에 기반하여 상기 제4 동작 모드와 관련된 활동 정보를 다르게 수집할 수 있다. 예를 들어, 상기 휠체어는 전동 모듈 또는 통신 모듈 중 적어도 하나를 포함하거나, 포함하지 않을 수 있다. 프로세서(120)는 사전에 사용자로부터 상기 휠체어에 대한 장치 정보를 사용자로부터 획득하거나, 상기 휠체어로부터 상기 장치 정보를 수신할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 상기 휠체어가 전동 모듈에 의해 사용자의 개입 없이 이동 가능한 경우와 상기 휠체어가 사용자의 개입으로 이동 가능한 경우에 대하여 수집된 활동 정보에 대하여 서로 다른 파라미터(또는 가중치)를 적용할 수 있다.
도 3a 및 도 3b는 다양한 실시예들에 따른 제1 동작 모드와 연관된 걸음 패턴으로 분석하는 일례를 도시한 도면들이다.
도 3a는 제1 동작 모드의 걸음 패턴과 관련된 제1 가속도 그래프(310)를 나타낸 것이다.
도 3a를 참조하면, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))의 프로세서(예: 프로세서(120))는 가속도 센서(예: 도 1의 센서 모듈(176))로부터 가속도 신호(또는 가속도 센싱 신호)를 획득(또는 수신)할 수 있다. 상기 가속도 신호는 x축 센싱 신호(317), y축 센싱 신호(315), z축 센싱 신호(311) 또는 GCT(ground contact time) 신호(313) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 제1 가속도 그래프(310)에 나타낸 가속도 신호는 보행에 불편함이 없는 사용자가 전자 장치(101)를 착용(또는 소지)하고 걸은 경우 나타날 수 있는 신호일 수 있다. x축 센싱 신호(317), y축 센싱 신호(315), z축 센싱 신호(311)를 보면, 시간에 따라 변화하는 신호(또는 가속도 값)가 균형적이고, 일정할 수 있다. GCT 신호(313)는 발이 지면에 닿아 있는 상태를 나타내는 신호일 수 있다. GCT 신호(313)에서 가속도 값이 10인 제1 구간(318)이 사용자의 오른발이 지면에 닿아있는 상태이고, 가속도 값이 0인 제2 구간(319)이 상기 사용자의 왼발이 지면에 닿아있는 상태를 의미할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 프로세서(120)는 일정한 시간 동안 제1 구간(318)과 제2 구간(319)의 간격 비율로 균형성(asymmetry)(또는 균형 정도)을 판단할 수 있다. 상기 균형성은 사용자 신체의 좌/우 균형성 또는 사용자 신체의 좌/우 움직임을 나타낼 수 있다. 프로세서(120)는 일정한 시간 동안 제1 구간(318)과 제2 구간(319)의 일관성(regularity)(또는 일관 정도)을 판단할 수 있다. 일관성은 걸음 패턴의 일관성을 나타낼 수 있다. 프로세서(120)는 제1 가속도 그래프(310)와 같은 가속도 신호로부터 가속도 신호가 일정한 간격을 유지하고, 일관성이 있는 걸음 패턴으로 분석할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 1 가속도 그래프(310)와 같은 가속도 신호가 측정되면, 균형성 및 일관성이 기준치를 초과한 것으로 판단할 수 있다.
도 3b는 제1 동작 모드의 걸음 패턴과 관련된 제2 가속도 그래프(350)를 나타낸 것이다.
도 3b를 참조하면, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))의 프로세서(예: 프로세서(120))는 가속도 센서(예: 도 1의 센서 모듈(176))로부터 획득한 가속도 신호의 분산 신호(351) 및 GCT 신호(353)를 산출할 수 있다. 제2 가속도 그래프(350)에 나타낸 분산 신호(351)는 보행에 불편함이 없는 사용자가 전자 장치(101)를 착용(또는 소지)하고 걸은 경우 나타날 수 있는 신호일 수 있다. 프로세서(120)는 일정한 시간 동안 분산 신호(351)를 이용하여 언듈레이션(undulation)을 판단할 수 있다. 언듈레이션은 사용자 신체의 상/하 균형성 또는 사용자 신체의 상/하 움직임을 나타낼 수 있다. 프로세서(120)는 일정 시간 동안의 분산 신호(351)에서 나타내는 가속도 분산 크기로부터 언듈레이션을 판단할 수 있다. 제2 가속도 그래프(350)를 보면, 가속도 분산 크기가 대체로 작고, 일관된 패턴을 나타내는 것을 알 수 있다.
프로세서(120)는 제1 가속도 그래프(310) 및 제2 가속도 그래프(350)와 같은 신호 검출 및 패턴이 측정되면, 보행에 불편함이 없는 사용자에 해당하는 제1 동작 모드로 설정할 수 있다.
도 4a 내지 도 4c는 다양한 실시예들에 따른 제2 동작 모드와 연관된 걸음 패턴을 분석하는 일례를 도시한 도면들이다.
도 4a는 제2 동작 모드의 걸음 패턴과 관련된 제3 가속도 그래프(410)를 나타낸 것이다.
도 4a를 참조하면, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))의 프로세서(예: 프로세서(120))는 가속도 센서(예: 도 1의 센서 모듈(176))로부터 가속도 신호(또는 가속도 센싱 신호)를 획득(또는 수신)할 수 있다. 상기 가속도 신호는 x축 센싱 신호(417), y축 센싱 신호(415), z축 센싱 신호(411) 또는 GCT(ground contact time) 신호(413) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 제3 가속도 그래프(410)에 나타낸 가속도 신호는 사용자가 걸을 때 보조 기구(예: 목발)를 이용하여 전자 장치(101)를 착용(또는 소지)하고 걸은 경우 나타날 수 있는 신호일 수 있다. x축 센싱 신호(417), y축 센싱 신호(415), z축 센싱 신호(411)를 보면, 시간에 따라 변화하는 신호(또는 가속도 값)가 균형적이고, 일정하지만, 도 3a의 x축 센싱 신호(317), y축 센싱 신호(315), z축 센싱 신호(311)와 비교하면 균형성과 일관성에 있어 차이가 있음을 알 수 있다.
도 3a의 제1 가속도 그래프(310)의 가속도 신호와 도 4a의 제3 가속도 그래프(410)의 가속도 신호를 비교해 보면, 가속도 값이 차이가 나는 것을 알 수 있다. 제1 가속도 그래프(310)의 z축 센싱 신호(311)는 가속도 크기가 GCT 신호(313)가 10인 구간에서 낮아졌다가 GCT 신호(313)가 0인 구간에서 높아지는 것을 알 수 있다. 반면, 제3 가속도 그래프(410)의 z축 센싱 신호(411)는 가속도 크기가 GCT 신호(413)가 10인 구간에서 낮아지고 GCT 신호(413)가 0에서 10으로 변경되는 시점에 높아지는 것을 알 수 있다. 이는, 사용자의 발과 함께 목발의 디딤축이 지면에 닿음으로써 미세한 가속도 크기 변화가 발생할 수 있기 때문이다. 예를 들어, 제3 가속도 그래프(410)는 왼발(예: 제1 구간(418))에 목발을 함께 사용할 때 나타나는 신호일 수 있다.
GCT 신호(413)는 발이 지면에 닿아 있는 상태를 나타내는 신호일 수 있다. GCT 신호(413)에서 가속도 값이 10인 제1 구간(418)이 사용자의 오른발이 지면에 닿아있는 상태이고, 가속도 값이 0인 제2 구간(419)이 상기 사용자의 왼발과 목발이 지면에 닿아있는 상태를 의미할 수 있다. GCT 신호(413)에서 제1 구간(418)과 제2 구간(419)의 시간이 일정하지 않은 것을 알 수 있다. 제1 가속도 그래프(310)의 GCT 신호(313)와 도 4a의 제3 가속도 그래프(410)의 GCT 신호(413)를 비교해 보면, 구간 길이가 차이가 나는 것을 알 수 있다. 예를 들어, 제1 구간(418)에서는 사용자의 왼발과 함께 목발의 디딤축이 지면에 닿는 반면, 제2 구간(419)에서는 목발 없이 사용자의 오른발만이 지면에 닿을 수 있다. 사용자의 발(예: 오른발)만 지면에 닿는 시간(예: 제2 구간(419)의 시간)과 사용자의 발(예: 왼발)과 함께 목발이 지면에 닿는 시간(예: 제1 구간(418)의 시간)을 비교해 보면, 오른발만 지면에 닿는 시간이 더 긴 것을 알 수 있다. 목발을 이용하여 걸음을 걷는 사용자의 경우 자신의 발만으로는 걸음을 걸을 수 없어, 목발에 도움을 받는 것이므로, 불편하지 않은 발이 지면에 닿는 시간이 더 많아질 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 프로세서(120)는 일정한 시간 동안 제1 구간(418)과 제2 구간(419)의 간격 비율로 균형성(또는 균형 정도)을 판단하고, 일정한 시간 동안 제1 구간(418)과 제2 구간(419)의 일관성을 판단할 수 있다. 프로세서(120)는 제3 가속도 그래프(410)와 제1 가속도 그래프(310)를 비교해 볼 때, 균형성 또는 일관성이 낮은 것으로 판단할 수 있다. 프로세서(120)는 제3 가속도 그래프(410)와 같은 가속도 신호가 측정되면, 균형성 및 일관성이 기준치 이하인 것으로 판단할 수 있다.
도 4b는 제2 동작 모드의 걸음 패턴과 관련된 제4 가속도 그래프(430)를 나타낸 것이다.
도 4b를 참조하면, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))의 프로세서(예: 프로세서(120))는 가속도 센서(예: 도 1의 센서 모듈(176))로부터 가속도 신호(또는 가속도 센싱 신호)를 획득(또는 수신)할 수 있다. 상기 가속도 신호는 x축 센싱 신호(437), y축 센싱 신호(435), z축 센싱 신호(431) 또는 GCT(ground contact time) 신호(433) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 제4 가속도 그래프(430)에 나타낸 가속도 신호는 사용자가 걸을 때 보조 기구(예: 의족)를 이용하여 전자 장치(101)를 착용(또는 소지)하고 걸은 경우 나타날 수 있는 신호일 수 있다. x축 센싱 신호(437), y축 센싱 신호(435), z축 센싱 신호(431)를 보면, 시간에 따라 변화하는 신호(또는 가속도 값)가 균형적이고, 일정하지만, 도 3a의 x축 센싱 신호(317), y축 센싱 신호(315), z축 센싱 신호(311)과 비교하면 균형성과 일관성에 있어 차이가 있음을 알 수 있다.
도 3a의 제1 가속도 그래프(310)의 가속도 신호와 도 4b의 제4 가속도 그래프(430)의 가속도 신호를 비교해 보면, 가속도 값이 차이가 나는 것을 알 수 있다. 제1 가속도 그래프(310)의 z축 센싱 신호(311)는 가속도 크기가 GCT 신호(313)가 0인 구간에서 높아졌다가 GCT 신호(313)가 10인 구간에서 낮아지는 것을 알 수 있다. 반면, 제4 가속도 그래프(430)의 z축 센싱 신호(431)는 가속도 크기가 GCT 신호(433)가 10인 구간에서 높아졌다가 GCT 신호(433)가 0인 구간에서 낮아지는 것을 알 수 있다. 의족을 이용하여 걸음을 걷는 사용자의 경우 짧은 보폭으로 보행하고, 불편하지 않은 발이 지면에 닿는 시간이 더 많아질 수 있다.
GCT 신호(433)는 발이 지면에 닿아 있는 상태를 나타내는 신호일 수 있다. GCT 신호(433)에서 가속도 값이 10인 제1 구간(438)이 사용자의 오른발이 지면에 닿아있는 상태이고, 가속도 값이 0인 제2 구간(439)이 상기 사용자의 의족이 지면에 닿아있는 상태를 의미할 수 있다. GCT 신호(433)에서 제1 구간(438)과 제2 구간(439)의 시간이 일정하지 않은 것을 알 수 있다. 제1 가속도 그래프(310)의 GCT 신호(313)와 도 4b의 제4 가속도 그래프(430)의 GCT 신호(433)를 비교해 보면, 구간 길이가 차이가 나는 것을 알 수 있다. 예를 들어, GCT 신호(433)에서 제1 걸음(441), 제2 걸음(443) 및 제3 걸음(445)을 나타내고, 제1 걸음(441)과 제2 걸음(443)의 가속도가 0인 구간은 유사하지만, 제3 걸음(445)은 가속도가 0인 구간이 더 긴 것을 알 수 있다.
예를 들어, 제1 구간(438)에서는 의족 없이 사용자의 오른발만이 지면에 닿는 반면, 제2 구간(439)에서는 사용자의 왼발에 의족을 차고 지면에 닿을 수 있다. 사용자의 발(예: 오른발)만 지면에 닿는 시간(예: 제1 구간(438)의 시간)과 사용자의 발(예: 왼발)에 의족을 차고 지면에 닿는 시간(예: 제2 구간(439)의 시간)을 비교해 보면, 의족을 지면에 닿는 시간이 더 긴 것을 알 수 있다. 왼발에 의족을 찬 경우, 불편한 다리(예: 왼쪽 다리)를 옮기자마자 다른 한쪽을 곧바로 따라 이동하여 불편하지 않는 다리(예: 오른쪽 다리) 쪽으로 무게 중심을 두며 이동할 수 있다. GCT 신호(433)에서는 가속도 값이 10인 제1 구간(438)과 가속도 값이 0인 제2 구간(439)이 2개씩 나타나는 패턴을 보일 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 프로세서(120)는 일정한 시간 동안 제1 구간(438)과 제2 구간(439)의 간격 비율로 균형성(또는 균형 정도)을 판단하고, 일정한 시간 동안 제1 구간(438)과 제2 구간(439)의 일관성을 판단할 수 있다. 프로세서(120)는 제4 가속도 그래프(430)와 제1 가속도 그래프(310)를 비교해 볼 때, 균형성 또는 일관성이 낮은 것으로 판단할 수 있다. 프로세서(120)는 제4 가속도 그래프(430)와 같은 가속도 신호가 측정되면, 균형성 및 일관성이 기준치 이하인 것으로 판단할 수 있다.
도면에서는 보조 기구에 따라 제3 가속도 그래프(410)와 제4 가속도 그래프(430)의 가속도 신호가 다르게 나타나는 것으로 도시하고 있지만, 보조 기구가 다르더라도 가속도 신호가 유사하게 나타날 수도 있다. 도면은 발명의 이해를 돕기 위한 것일 뿐 발명의 내용을 제한하는 것은 아니다.
도 4c는 제2 동작 모드의 걸음 패턴과 관련된 제5 가속도 그래프(450)를 나타낸 것이다.
도 4c를 참조하면, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))의 프로세서(예: 프로세서(120))는 가속도 센서(예: 도 1의 센서 모듈(176))로부터 획득한 가속도 신호의 분산 신호(451) 및 GCT 신호(453)를 산출할 수 있다. 제5 가속도 그래프(450)에 나타낸 분산 신호는 보조 기구(예: 의족)를 착용한 사용자가 전자 장치(101)를 착용(또는 소지)하고 걸은 경우 나타날 수 있는 신호일 수 있다. 프로세서(120)는 일정한 시간 동안 분산 신호(451)를 이용하여 언듈레이션(undulation)을 판단할 수 있다. 언듈레이션은 사용자 신체의 상/하 균형성 또는 사용자 신체의 상/하 움직임을 나타낼 수 있다. 프로세서(120)는 일정 시간 동안의 분산 신호(451)에서 나타내는 가속도 분산 크기로부터 언듈레이션을 판단할 수 있다. 제5 가속도 그래프(450)를 보면, 가속도 분산이 대체로 크고, 패턴이 일관되지만, 보행에 불편함이 없는 사용자의 걸음 패턴과는 상이한 것을 알 수 있다.
프로세서(120)는 제3 가속도 그래프(410), 제4 가속도 그래프(430), 또는 제5 가속도 그래프(450)와 같은 신호 검출 및 패턴이 측정되면, 보조 기구를 사용하여 보행하는 사용자에 해당하는 제2 동작 모드로 설정할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 웨어러블 로봇을 착용한 상태에서 보행하는 사용자의 경우 제3 가속도 그래프(410) 또는 제4 가속도 그래프(430)와 같은 가속도 신호가 검출될 것이다. 프로세서(120)는 제3 가속도 그래프(410) 또는 제4 가속도 그래프(430)와 같은 가속도 신호가 검출되고, 웨어러블 로봇으로부터 장치 정보를 수신하는 것에 기반하여 제3 동작 모드로 판단할 수 있다.
도 5a 및 도 5b는 다양한 실시예들에 따른 제1 동작 모드 및 제4 동작 모드와 관련된 움직임 패턴을 분석하는 일례를 도시한 도면들이다.
도 5a는 제1 동작 모드에서 측정된 가속도 값을 나타낸 제6 가속도 그래프(510)를 나타낸 것이다.
도 5a를 참조하면, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))의 프로세서(예: 프로세서(120))는 가속도 센서(예: 도 1의 센서 모듈(176))로부터 가속도 신호를 획득(또는 측정)할 수 있다. 상기 가속도 신호는 가속도 분산 신호(511), x축 센싱 신호(517), y축 센싱 신호(515), 또는 z축 센싱 신호(513) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 제6 가속도 그래프(510)는 보행에 불편함이 없는 사용자가 전자 장치(101)를 착용(또는 소지)하고 걸은 경우의 가속도 신호를 나타낸 것이다.
도 5b는 제2 동작 모드에서 측정된 가속도 값을 나타낸 제7 가속도 그래프(550)를 나타낸 것이다.
도 5b를 참조하면, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))의 프로세서(예: 프로세서(120))는 가속도 센서(예: 도 1의 센서 모듈(176))로부터 가속도 신호를 획득(또는 측정)할 수 있다. 상기 가속도 신호는 가속도 분산 신호(551), x축 센싱 신호(557), y축 센싱 신호(555), 또는 z축 센싱 신호(553) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 제7 가속도 그래프(550)는 휠체어를 탑승한 사용자가 전자 장치(101)를 착용(또는 소지)하고 이동한 경우의 가속도 신호를 나타낸 것이다.
제7 가속도 그래프(550)의 가속도 분산 신호(551)는 제6 가속도 그래프(510)의 가속도 분산 신호(511)에 비해 가속도 값이 큰 것을 알 수 있다. 보행에 불편함이 없는 사용자는 사용자의 신체(예: 손)가 비교적 자유롭기 때문에 가속도 분산 값이 크지 않을 수 있다. 휠체어에 탑승한 사용자는 휠체어의 바퀴를 잡고 밀어야 하는 물리적 특성 때문에 가속도의 분산 크기가 클 수 있다. 상기 물리적 특성이란, 휠체어 바퀴에 작용되는 힘을 의미할 수 있다. 다만, 휠체어의 바퀴를 천천히 미는 경우, 휠체어를 탑승한 상태에서 측정된 가속도 분산이 보행에 불편함이 없는 사용자의 가속도 분산과 차이가 적을 수 있다. 이 경우, 프로세서(120)는 자이로 센서를 활용하여, 손의 이동 궤적을 더 고려하여 사용자의 이동 특성이 제1 동작 모드에 해당되는지 제4 동작 모드에 해당하는지 여부를 판단할 수 있다.
도 6a 및 도 6b는 다양한 실시예들에 따른 제1 동작 모드 및 제4 도작 모드와 관련된 이동 궤적을 나타낸 도면들이다.
도 6a는 제1 동작 모드에서 측정된 센싱 데이터에 기반하여 이동 궤적(610)을 나타낸 것이다.
도 6a를 참조하면, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))의 프로세서(예: 프로세서(120))는 가속도 센서(예: 도 1의 센서 모듈(176))로부터 가속도 신호(또는 가속도 센싱 신호)를 획득(또는 수신)할 수 있다. 제1 동작 모드는 보행에 불편함이 없는 사용자에 해당하는 것일 수 있다. 보행에 불편함이 없는 사용자의 경우 이동 궤적이 균형있고, 일관되게 나타날 수 있다. 예를 들어, 보행에 불편함이 없는 사용자는 오른손이 뒤(예: 제1 지점(611))에서 앞(예: 제2 지점(613))으로 이동될 때 제1 이동 궤적(615)과 왼손이 뒤에서 앞으로 이동될 때 제2 이동 궤적(617)이 유사(또는 동일)할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 전자 장치(101)를 착용(예: 손목)하거나, 소지(예: 손에 들고)하고 걷는 경우, 손을 앞, 뒤로 흔들면서 걸을 수 있다.
제1 지점(611)에서는 가속도 값이 10이고, 각속도 값이 검출되지 않을 수 있다. 상기 각속도 값은 자이로 센서에 의해 검출되는 회전 값으로 사용자의 손이 제1 지점(611)에 머무르기 때문에 각속도 값이 검출되지 않을 수 있다. 제1 지점(611)에서 제2 지점(613)으로 이동 시에는 0보다 큰 가속도 값이 검출되고, 각속도 값이 검출될 수 있다. 사용자의 손이 제1 지점(611)에서 제2 지점(613)으로 이동함에 따라 가속도 값과 함께 각속도 값이 검출될 수 있다. 제2 지점(613)에서는 가속도 값이 0이고, 각속도 값이 검출되지 않을 수 있다. 사용자의 손이 제2 지점(613)에 머무르기 때문에 각속도 값이 검출되지 않을 수 있다. 이해를 돕기 위해, 도 3a를 참조하여 설명하면, 제1 지점(611)은 제1 가속도 그래프(310) 내 GCT 신호(313)의 제2 구간(319)에 해당하고, 제2 지점(613)은 GCT 신호(313)의 제1 구간(318)에 해당할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 보행 시 보조 기구(예: 목발, 의족)에 도움을 받는 사용자의 이동 궤적은 불편함이 없는 사용자의 이동 궤적보다 좌/우 또는 상/하로 불균형이 나타나거나, 일관되지 않는 특징이 나타날 수 있다. 이해를 돕기 위해, 도 4a를 참조하여 설명하면, 제1 지점(611)은 제3 가속도 그래프(410) 내 GCT 신호(413)의 제2 구간(419)에 해당하고, 제2 지점(613)은 GCT 신호(413)의 제1 구간(418)에 해당할 수 있다.
도 6b는 제4 동작 모드에서 측정된 센싱 데이터에 기반하여 이동 궤적(650)을 나타낸 것이다.
도 6b를 참조하면, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))의 프로세서(예: 프로세서(120))는 가속도 센서(예: 도 1의 센서 모듈(176))로부터 가속도 신호(또는 가속도 센싱 신호)를 획득(또는 수신)할 수 있다. 제4 동작 모드는 휠체어에 탑승한 사용자에 해당하는 것일 수 있다. 제4 동작 모드에서는 사용자가 휠체어를 탑승한 상태에서 상기 사용자의 힘으로 휠체어를 앞으로 이동시키고, 손을 다시 원위치로 이동시킬 때의 이동 궤적(650)이 측정될 수 있다. 예를 들어, 휠체어에 탑승한 사용자는 손(예: 오른손)이 뒤(예: 제1 지점(651))에서 앞(예: 제2 지점(653))으로 이동될 때 제1 이동 궤적(655)과 손이 앞(예: 제2 지점(653))에서 뒤(예: 제1 지점(651))로 이동될 때 제2 이동 궤적(657)이 다를 수 있다. 예를 들어, 사용자가 전자 장치(101)를 착용(예: 손목)하거나, 소지(예: 손에 들고)하고 휠체어를 미는 경우, 사용자가 손을 뒤에서 앞으로 이동할 때는, 휠체어의 바퀴를 손으로 잡고 앞으로 밀어내기 때문에, 위에서 아래로의 제1 이동 궤적(655)이 발생할 수 있다. 또한, 앞으로 이동된 손을 뒤로 움직일 때는 아래에서 위로의 제2 이동 궤적(657)이 발생할 수 있다. 제4 동작 모드에서 검출되는 이동 궤적(650)은 제1 동작 모드에서 검출되는 이동 궤적(610)과 비교하여 좌/우 또는 상/하로 불균형이 나타날 수 있다. 프로세서(120)는 상기 이동 궤적에 기반하여 이동 특징 정보가 걸음 패턴인지 스트로크 패턴인지 여부를 추정(또는 예측)할 수 있다.
도 7은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치에서 이동 패턴 특징을 분석하여 동작 모드를 설정하는 방법을 도시한 흐름도(700)이다. 도 7의 흐름도(700)는 도 2의 동작(205) 및 동작(207)을 상세히 나타낸 것이다.
도 7을 참조하면, 동작(701)에서, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))의 프로세서(예: 프로세서(120))는 패턴 특징을 추출할 수 있다. 프로세서(120)는 일정 시간(예: 1분, 3분, 5분) 동안 검출된 센싱 데이터로부터 패턴 특징을 추출할 수 있다. 상기 패턴 특징은 주기적인 패턴을 나타내는 것이거나, 주기적인지 않더라도 일정한 패턴을 가지는 것을 의미할 수 있다.
동작(703)에서, 프로세서(120)는 상기 추출된 패턴 특징이 걸음 패턴인지 식별(또는 판단)할 수 있다. 상기 걸음 패턴은 도 3a, 도 4a 또는 도 4b와 같은 가속도 그래프(예: 제1 가속도 그래프(310), 제3 가속도 그래프(410), 제4 가속도 그래프(430))의 GCT 신호(예: GCT 신호(313), GCT 신호(413), GCT 신호(433))에 해당할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 일정한 시간 간격(예: 1초, 2초, 3초)으로 가속도 값이 0 또는 10이 주기적으로 변화되는 GCT 신호가 검출되는지 여부를 식별할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 가속도 센서 값으로부터 GCT 신호가 추출(또는 측정)되면, 걸음 패턴으로 판단할 수 있다. 또는, 상기 걸음 패턴은 가속도 신호의 x, y, z 신호 간에 일정한 패턴을 나타내는 것을 의미할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 일정한 시간 간격으로 x축 가속도 신호(예: 도 3a의 x축 신호(317))와 y축 가속도 신호(예: 도 3a의 y축 신호(315))의 가속도 값이 높을 때, z축 가속도 신호(예: 도 3a의 z축 신호(311))의 가속도 값이 낮은 경우, 걸음 패턴으로 판단할 수 있다. 프로세서(120)는 GCT 신호가 검출되고, 가속도 신호의 x, y, z 신호 간에 일정한 패턴이 검출되면, 걸음 패턴으로 판단할 수 있다.
프로세서(120)는 상기 추출된 패턴 특징으로부터 상기 걸음 패턴이 검출되는 경우 동작(705)을 수행하고, 상기 추출된 패턴 특징으로부터 상기 걸음 패턴이 검출되지 않는 경우 동작(719)을 수행할 수 있다. 도면에서는 동작(703)을 먼저 수행하고, 동작(719)을 나중에 수행하는 것으로 도시하고 있지만, 동작(719)을 먼저 수행하고, 동작(703)을 나중에 수행하거나, 동작(703) 및 동작(719)을 동시에 수행할 수도 있다. 이는 전자 장치(101)의 구현 상의 이슈일 뿐, 발명의 설명에 의해 발명의 내용이 제한되는 것은 아니다.
상기 걸음 패턴이 검출되는 경우 동작(705)에서, 프로세서(120)는 걸음 패턴을 분석할 수 있다. 프로세서(120)는 GCT 신호, 가속도 신호의 x, y, z 값, 또는 가속도의 분산 값 중 적어도 하나에 기반하여 상기 걸음 패턴을 분석할 수 있다. 프로세서(120)는 GCT 신호, 가속도 신호의 x, y, z 값, 또는 가속도의 분산 값 중 적어도 하나에 기반하여 균형성, 일관성, 언듈레이션 중 적어도 하나를 식별(또는 판단)할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 GCT 신호(예: GCT 신호(313), GCT 신호(413), GCT 신호(433))의 제1 구간(예: 제1 구간(318), 제1 구간(418), 제1 구간(438))과 제2 구간(예: 제2 구간(319), 제1 구간(419), 제1 구간(439))의 간격 비율로 균형성을 판단할 수 있다. 상기 균형성은 사용자 신체의 좌/우 균형성 또는 사용자 신체의 좌/우 움직임을 나타낼 수 있다.
프로세서(120)는 일정한 시간 동안 상기 GCT 신호의 상기 제1 구간과 상기 제2 구간을 판단할 수 있다. 일관성은 걸음 패턴의 일관성을 나타낼 수 있다. 프로세서(120)는 일정한 시간 동안 측정(또는 획득)되는 가속도의 분산 값을 이용하여 언듈레이션을 판단할 수 있다. 언듈레이션은 사용자 신체의 상/하 균형성 또는 사용자 신체의 상/하 움직임을 나타낼 수 있다.
동작(707)에서, 프로세서(120)는 상기 분석 결과에 기반하여 모드를 식별(또는 판단)할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 균형성, 일관성, 언듈레이션 중 적어도 하나가 기준치를 초과하는 경우, 제1 동작 모드로 식별할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 GCT 신호의 상기 제1 구간과 상기 제2 구간의 시간이 동일한 경우, 균형성이 기준치를 초과하는 것으로 판단할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 GCT 신호에서 상기 제1 구간과 상기 제2 구간이 일관성 있게 나타나는 경우, 일관성이 기준치를 초과하는 것으로 판단할 수 있다. 프로세서(120)는 일정한 시간 동안 측정(또는 획득)되는 가속도의 분산 값이 상기 GCT 신호에 대응되게 검출되는 경우, 상기 언듈레이션이 기준치를 초과하는 것으로 판단할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 상기 분산 값의 최고치와 최저치가 상기 GCT 신호의 최고치와 최저치에서 일정값 이내인 경우, 상기 언듈레이션이 기준치를 초과하는 것으로 판단할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 프로세서(120)는 균형성, 일관성, 언듈레이션 중 적어도 하나가 기준치 이하인 경우, 제2 동작 모드 또는 제3 동작 모드로 식별할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 GCT 신호의 상기 제1 구간과 상기 제2 구간의 시간이 동일하지 않은 경우(예: 도 4a 또는 도 4b), 균형성이 기준치 이하인 것으로 판단할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 GCT 신호에서 상기 제1 구간과 상기 제2 구간이 일관성 있게 나타나지 않는 경우(예: 도 4a 또는 도 4b), 일관성이 기준치 이하인 것으로 판단할 수 있다. 프로세서(120)는 일정한 시간 동안 측정(또는 획득)되는 가속도의 분산 값이 상기 GCT 신호에 대응되게 검출되지 않는 경우, 상기 언듈레이션이 기준치 이하인 것으로 판단할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 상기 분산 값의 최고치와 최저치가 상기 GCT 신호의 최고치와 최저치에서 일정값을 초과하여 차이나는 경우, 상기 언듈레이션이 기준치 이하인 것으로 판단할 수 있다.
프로세서(120)는 상기 분석 결과에 기반하여 동작(709) 또는 동작(713)을 수행할 수 있다.
기준치를 초과하는 경우, 동작(709)에서, 프로세서(120)는 전자 장치(101)를 제1 동작 모드로 설정할 수 있다. 상기 제1 동작 모드는 보행에 불편함이 없는 사용자에 해당하는 것일 수 있다. 상기 보행에 불편함이 없는 사용자란 일반 사용자를 의미하는 것으로, 보조 기구 없이 걷거나, 달리는데 전혀 불편함이 없는 것을 의미할 수 있다. 프로세서(120)는 동작(709) 수행 후, 동작(711)을 수행할 수 있다.
기준치를 초과하지 않는 경우, 동작(713)에서, 프로세서(120)는 보조 기구에 해당하는 외부 장치와 연결되어 있는지 식별(또는 판단)할 수 있다. 상기 외부 장치는 사용자의 보행에 도움을 주는 장치로서, 웨어러블 로봇과 같은 장치를 의미할 수 있다. 프로세서(120)는 사전에 사용자로부터 상기 외부 장치에 대한 장치 정보를 사용자로부터 획득하거나, 상기 외부 장치로부터 상기 장치 정보를 수신하여 상기 외부 장치와 연결할 수 있다. 프로세서(120)는 걸음 패턴으로 검출되지만, 균형성, 일관성, 언듈레이션이 기준치 이하이고, 상기 외부 장치와 연결되어 있는지 여부에 기반하여 동작(715) 또는 동작(717)을 수행할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 외부 장치와 연결되어 있지 않은 경우, 동작(715)을 수행하고, 상기 외부 장치와 연결되어 있는 경우, 동작(717)을 수행할 수 있다.
상기 외부 장치와 연결되어 있지 않은 경우, 동작(715)에서, 프로세서(120)는 전자 장치(101)를 제2 동작 모드로 설정할 수 있다. 상기 제2 동작 모드는 의족과 목발과 같은 보조 기구를 사용하는 사용자에 해당하는 것일 수 있다. 상기 제2 동작 모드에 해당하는 사용자가 착용 또는 사용하는 보조 기구는 통신 모듈(예: 무선 통신 모듈)이 포함되지 않은 것일 수 있다. 프로세서(120)는 동작(715) 수행 후, 동작(711)을 수행할 수 있다.
상기 외부 장치와 연결되어 있는 경우, 동작(717)에서, 프로세서(120)는 전자 장치(101)를 제3 동작 모드로 설정할 수 있다. 상기 제3 동작 모드는 웨어러블 로봇과 같은 보조 기구를 사용하는 사용자에 해당하는 것일 수 있다. 상기 제3 동작 모드에 해당하는 사용자가 착용 또는 사용하는 보조 기구는 통신 모듈을 포함할 수 있다. 프로세서(120)는 동작(717) 수행 후, 동작(711)을 수행할 수 있다.
상기 걸음 패턴이 검출되지 않는 경우 동작(719)에서, 프로세서(120)는 상기 추출된 패턴 특징이 스트로크 패턴인지 식별(또는 판단)할 수 있다. 상기 스트로크 패턴은 사용자가 휠체어를 탑승한 상태에서 상기 사용자의 힘으로 휠체어를 앞으로 이동시키고, 손을 다시 원위치로 이동시킬 때의 이동 궤적이 측정될 수 있다. 상기 스트로크 패턴의 경우 사용자의 손이 뒤에서 앞으로 이동될 때의 이동 궤적(예: 도 6b의 제1 이동 궤적(655))과 사용자의 손이 앞에서 뒤로 이동될 때의 이동 궤적(예: 도 6b의 제2 이동 궤적(657))이 다를 수 있다. 상기 스트로크 패턴의 경우 사용자가 손을 뒤에서 앞으로 이동할 때는, 휠체어의 바퀴를 손으로 잡고 앞으로 밀어내기 때문에, 위에서 아래로의 이동 궤적이 발생할 수 있다. 또한, 앞으로 이동된 손을 뒤로 움직일 때는 아래에서 위로의 이동 궤적이 발생할 수 있다.
프로세서(120)는 상기 추출된 패턴 특징이 스트로크 패턴인 경우 동작(721)을 수행하고, 상기 추출된 패턴 특징이 스트로크 패턴이 아닌 경우 동작(701)으로 리턴할 수 있다. 프로세서(120)는 동작(701)으로 리턴한 경우, 일정 시간(예: 1분, 3분) 동안 동작(701)을 다시 수행한 후, 동작(703) 또는 동작(719)을 수행할 수 있다.
상기 추출된 패턴 특징이 스트로크 패턴인 경우 동작(721)에서, 프로세서(120)는 전자 장치(101)를 제4 동작 모드로 설정할 수 있다. 상기 제4 동작 모드는 휠체어를 탑승한(또는 사용한) 사용자에 해당하는 것일 수 있다. 프로세서(120)는 상기 이동 특징 정보가 스트로크 패턴에 해당하는 경우, 전자 장치(101)를 사용하는 사용자에 대응하여 상기 제4 동작 모드를 식별할 수 있다. 프로세서(120)는 동작(721) 수행 후, 동작(711)을 수행할 수 있다.
동작(711)에서, 프로세서(120)는 동작 모드에 기반하여 활동 정보를 수집할 수 있다. 프로세서(120)는 전자 장치(101)에 설정된 동작 모드에 따라 서로 다른 방식으로 활동 정보를 수집하거나, 수집하는 활동 정보에 차이를 둘 수 있다. 상기 활동 정보는 걸음수, 건강한 걸음, 스트로크수, 달리기, 칼로리(또는 소모 칼로리), 활동 시간, 이동 층수(또는 오른 층수), 또는 오른 높이 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 프로세서(120)는 전자 장치(101)가 제1 동작 모드로 설정된 경우, 상기 제1 동작 모드에 기반하여 활동 정보를 수집할 수 있다. 상기 제1 동작 모드에 기반한 활동 정보는 칼로리, 활동 시간, 걸음수, 달리기, 건강한 걸음(또는 건강한 걸음수), 또는 이동 층수 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 프로세서(120)는 동작 모드에 따라 활동 정보를 수집(또는 분석)하기 위한 기능 엔진을 제어함으로써, 기능 엔진 제어(또는 수행)에 따른 전력 소모를 줄일 수 있다. 프로세서(120)는 제1 동작 모드인 경우, 사용자의 신체 상황에 맞게 일부 활동 정보(예: 스트로크 수 또는 오른 높이)를 산출하지 않을 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 프로세서(120)는 전자 장치(101)가 제2 동작 모드로 설정된 경우, 상기 제2 동작 모드에 기반하여 활동 정보를 수집할 수 있다. 상기 제2 동작 모드에 기반한 활동 정보는 칼로리, 활동 시간, 걸음수, 또는 이동 층수 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 프로세서(120)는 제2 동작 모드인 경우, 사용자의 신체 상황에 맞게 일부 활동 정보(예: 건강한 걸음, 달리기, 스트로크 수 또는 오른 높이)를 산출하지 않을 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 프로세서(120)는 전자 장치(101)가 제3 동작 모드로 설정된 경우, 상기 제3 동작 모드에 기반하여 활동 정보를 수집할 수 있다. 상기 제3 동작 모드에 기반한 활동 정보는 칼로리, 활동 시간, 걸음수, 또는 이동 층수 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 상기 제3 동작 모드에 기반한 활동 정보는 상기 제2 동작 모드에 기반한 활동 정보와 동일하거나, 다를 수 있다. 프로세서(120)는 상기 보조 기구로부터 통신 모듈(예: 도 1의 통신 모듈(190))을 통해 장치 정보를 수신하고, 수신된 장치 정보에 기반하여 상기 제3 동작 모드와 관련된 활동 정보 수집할 수 있다. 프로세서(120)는 제3 동작 모드인 경우, 사용자의 신체 상황에 맞게 일부 활동 정보(예: 건강한 걸음, 달리기, 스트로크 수 또는 오른 높이)를 산출하지 않을 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 프로세서(120)는 전자 장치(101)가 제4 동작 모드로 설정된 경우, 상기 제4 동작 모드에 기반하여 활동 정보를 수집할 수 있다. 상기 제4 동작 모드에 기반한 활동 정보는 칼로리, 활동 시간, 스트로크 수, 또는 오른 높이 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 프로세서(120)는 제4 동작 모드에서 걸음수, 건강한 걸음, 이동 층수를 측정하는 대신에, 스트로크 수 또는 오른 높이를 측정(또는 산출)할 수 있다. 프로세서(120)는 제4 동작 모드인 경우, 사용자의 신체 상황에 맞게 일부 활동 정보(예: 걸음수, 건강한 걸음, 달리기, 이동 층수)를 산출하지 않을 수 있다.
도 8은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치에서 활동 정보를 수집하여 제공하는 방법을 도시한 흐름도(800)이다.
도 8을 참조하면, 동작(801)에서, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))의 프로세서(예: 프로세서(120))는 동작 모드에 기반하여 기능 엔진을 제어할 수 있다. 상기 기능 엔진은 활동 정보를 수집 또는 분석하는데 이용되는 프로그램(또는 소프트웨어)일 수 있다. 상기 동작 모드는 제1 동작 모드 내지 제4 동작 모드 중 어느 하나일 수 있다. 프로세서(120)는 전자 장치(101)에 설정된 동작 모드에 따라 활동 정보를 수집(또는 분석)하기 위한 기능 엔진을 제어함으로써, 기능 엔진 제어(또는 수행)에 따른 전력 소모를 줄일 수 있다.
예를 들어, 프로세서(120)는 전자 장치(101)가 제1 동작 모드인 경우, 스트로크 수 또는 오른 높이를 측정(또는 산출)하기 위한 기능 엔진을 오프(또는 비활성화)시킬 수 있다. 프로세서(120)는 상기 제1 동작 모드인 경우, 칼로리, 활동 시간, 걸음수, 달리기, 건강한 걸음, 또는 이동 층수 중 적어도 하나를 측정(또는 산출)하기 위한 기능 엔진을 온(또는 활성화)시킬 수 있다. 프로세서(120)는 전자 장치(101)가 상기 제2 동작 모드인 경우, 칼로리, 활동 시간, 걸음수, 또는 이동 층수 중 적어도 하나를 측정하기 위한 기능 엔진을 활성화시키고, 건강한 걸음, 달리기, 스트로크 수 또는 오른 높이 중 적어도 하나를 측정하기 위한 기능 엔진을 비활성화시킬 수 있다.
프로세서(120)는 전자 장치(101)가 상기 제3 동작 모드인 경우, 칼로리, 활동 시간, 걸음수, 또는 이동 층수 중 적어도 하나를 측정하기 위한 기능 엔진을 활성화시키고, 건강한 걸음, 달리기, 스트로크 수 또는 오른 높이 중 적어도 하나를 측정하기 위한 기능 엔진을 오프시킬 수 있다. 프로세서(120)는 상기 제4 동작 모드인 경우, 칼로리, 활동 시간, 스트로크 수, 또는 오른 높이 중 적어도 하나를 측정하기 위한 기능 엔진을 활성화시키고, 걸음수, 건강한 걸음, 달리기, 또는 이동 층수 중 적어도 하나를 측정하기 위한 기능 엔진을 비활성화시킬 수 있다.
동작(803)에서, 프로세서(120)는 상기 기능 엔진을 이용하여 활동 정보를 수집할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 동작(801)에 의해 비활성화된 기능 엔진을 제외하고, 활성화된 기능 엔진을 이용하여 상기 활동 정보를 수집할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 제1 동작 모드인 경우, 칼로리, 활동 시간, 걸음수, 달리기, 건강한 걸음, 또는 이동 층수 중 적어도 하나를 측정(또는 산출)하기 위한 기능 엔진을 이용하여 상기 제1 동작 모드에 대응하는 활동 정보를 수집할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 제2 동작 모드인 경우, 칼로리, 활동 시간, 걸음수, 또는 이동 층수 중 적어도 하나를 측정하기 위한 기능 엔진을 이용하여 상기 제2 동작 모드에 대응하는 활동 정보를 수집할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 제3 동작 모드인 경우, 칼로리, 활동 시간, 걸음수, 또는 이동 층수 중 적어도 하나를 측정하기 위한 기능 엔진을 이용하여 상기 제3 동작 모드에 대응하는 활동 정보를 수집할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 제4 동작 모드인 경우, 칼로리, 활동 시간, 스트로크 수, 또는 오른 높이 중 적어도 하나를 측정하기 위한 기능 엔진을 이용하여 상기 제4 동작 모드에 대응하는 활동 정보를 수집할 수 있다.
동작(805)에서, 프로세서(120)는 파라미터를 결정할 수 있다. 프로세서(120)는 동작 모드에 따라 서로 다른 파라미터를 결정할 수 있다. 상기 파라미터는 각 동작 모드에 대응하는 활동 정보에 포함된 정보 각각에 대하여 서로 다른 가중치를 적용하는 것일 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 상기 사용 이력에 기반하여 상기 제1 동작 모드에 대하여 제1 파라미터를 결정하고, 상기 제2 동작 모드에 대하여 제2 파라미터를 결정하고, 상기 제3 동작 모드에 대하여 제3 파라미터를 결정하며, 상기 제4 동작 모드에 대하여 제4 파라미터를 결정할 수 있다. 상기 제1 파라미터 내지 상기 제4 파라미터는 서로 동일하거나, 다를 수 있다.
동작(807)에서, 프로세서(120)는 상기 수집된 활동 정보에 상기 결정된 파라미터를 적용할 수 있다. 예를 들어, 상기 제1 파라미터는 상기 제1 동작 모드에 대응하는 칼로리, 활동 시간, 걸음수, 달리기, 건강한 걸음, 또는 이동 층수 중 적어도 하나에 대하여 상기 제2 파라미터 내지 상기 제4 파라미터와 다른 가중치를 적용하는 것일 수 있다. 예를 들어, 상기 제1 파라미터는 칼로리, 활동 시간, 걸음수, 또는 이동 층수에 대하여, 상기 제2 파라미터 또는 상기 제3 파라미터보다 가중치가 클 수 있다. 또는, 반대로 상기 제1 파라미터는 상기 제2 파라미터 또는 상기 제3 파라미터보다 가중치가 작을 수 있다. 이로 인해, 상기 제1 동작 모드, 상기 제2 동작 모드, 상기 제3 동작 모드에서 동일한 걸음수가 측정되었더라도, 칼로리 또는 활동 시간이 다를 수 있다. 또는, 상기 제4 파라미터는 상기 제1 파라미터 내지 상기 제3 파라미터보다 가중치가 작을 수 있다. 이는, 발명의 이해를 돕기 위한 설명일 뿐, 설명에 의해 발명의 내용이 제한되는 것은 아니다.
다양한 실시예들에 따르면, 프로세서(120)는 전자 장치(101)의 사용자 이동 상황 또는 상기 수집되는 활동 정보 중 적어도 하나에 기반하여 상기 파라미터를 재조정할 수 있다. 프로세서(120)는 주기적으로 또는 선택적으로 상기 활동 정보에 적용하는 상기 파라미터를 조정함으로써, 보다 정확한 활동 정보를 제공할 수 있다.
동작(809)에서, 프로세서(120)는 사용 이력에 기반하여 상기 활동 정보를 디스플레이(예: 도 1의 표시 장치(160))에 표시할 수 있다. 상기 사용 이력은 전자 장치(101)의 사용자가 전자 장치(101)를 사용한 시간, 어플리케이션(또는 기능), 전자 장치(101)를 사용한 위치 정보 또는 전자 장치(101)의 설정 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 프로세서(120)는 동일한 동작 모드가 전자 장치(101)에 설정되었다 하더라도, 상기 사용 이력에 기반하여 사용자마다 서로 다른 활동 정보를 표시할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)가 제1 동작 모드로 설정된 경우, 프로세서(120)는 제1 사용자에 대해서는 상기 제1 사용자의 사용 이력에 기반하여 칼로리, 활동 시간, 또는 걸음수 중 적어도 하나를 표시하고, 제2 사용자에 대해서는 상기 제2 사용자의 사용 이력에 기반하여 걸음수, 건강한 걸음수 또는 활동 시간 중 적어도 하나를 표시할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 사용자마다 주로 사용하거나, 필요로 하는 정보가 다를 수 있으므로, 프로세서(120)는 사용 이력을 학습하여 동작 모드 전환 시, 사용자에게 유용한 활동 정보를 추천하거나, 자동으로 유용한 활동 정보가 표시되도록 제어할 수 있다.
도 9는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치에서 활동 정보를 표시하는 사용자 인터페이스의 일례를 도시한 도면이다.
도 9를 참조하면, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 제1 활동 정보(910)를 포함하는 사용자 인터페이스를 디스플레이(예: 도 1의 표시 장치(160))에 표시할 수 있다. 제1 활동 정보(910)는 칼로리(911), 운동 시간(913), 또는 활동 시간(957) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 제1 활동 시간(910)은 칼로리(911), 운동 시간(913), 또는 활동 시간(957)으로 구성된 하트 모양으로 표시될 수 있다. 이하에서, 활동 정보가 하트 모양으로 표시되는 것은 예시일 뿐, 활동 정보는 삼각형, 사각형, 원형, 타원형, 반원형, 삼각뿔, 원뿔, 다각형 등 다양한 형태로 표시될 수 있다. 프로세서(120)는 각 활동 정보(예: 칼로리(911), 운동 시간(913), 활동 시간(957))를 서로 다른 색상으로 표시할 수 있다. 프로세서(120)는 사전에 사용자 또는 전자 장치(101)에 의해 설정된 각 활동 정보의 목표치를 채우면, 활동 정보에 대하여 완전한 하트 모양으로 표시하고, 상기 목표치를 채우지 못하면, 완전한 하트 모양으로 표시하지 않을 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 목표치를 채운 활동 정보에 대해서 목표치를 채우지 못한 활동 정보와 비교하여 진한 색상으로 표시할 수 있다.
프로세서(120)는 제2 활동 정보(930)를 포함하는 사용자 인터페이스를 표시 장치(160)에 표시할 수 있다. 프로세서(120)는 제1 활동 정보(910)가 표시된 상태에서 사용자의 스크롤 입력(예: 화면 아래에서 위로 올리는 터치 입력(예: 수직 드래그))에 기반하여 제2 활동 정보(930)를 표시할 수 있다. 제2 활동 정보(930)는 이미지 활동 정보(931) 및 텍스트 활동 정보(933)를 포함할 수 있다. 이미지 활동 정보(931)는 하트 모양으로 표시되고, 각 활동 정보(예: 칼로리(911), 운동 시간(913), 활동 시간(957))에 대해 목표치를 얼만큼 충족(또는 만족)하는지 여부를 나타내는 것일 수 있다. 예를 들어, 이미지 활동 정보(931)는 칼로리(911)에 대하여 목표치의 14%를 충족하고, 운동 시간(913)에 대하여 목표치를 0% 충족하며, 활동 시간(957)에 대하여 목표치의 25%를 충족함을 나타내는 것일 수 있다. 텍스트 활동 정보(933)는 충족한 활동(예: 14 Cal)과, 목표치(예: 300 Cal)에 대하여 텍스트로 나타내는 것일 수 있다.
프로세서(120)는 제3 활동 정보(950)를 포함하는 사용자 인터페이스를 표시 장치(160)에 표시할 수 있다. 프로세서(120)는 제2 활동 정보(930)가 표시된 상태에서 사용자의 스크롤 입력에 기반하여 제3 활동 정보(950)를 표시할 수 있다. 제3 활동 정보(950)는 칼로리(951), 운동 시간(953), 활동 시간(957)에 대한 충족치(예: 14 Cal, 0 Mins, 2 hrs) 및 목표치(예: 300 Cal, 30 Mins, 8 hrs)를 텍스트 형태로 나타내는 것일 수 있다.
프로세서(120)는 제4 활동 정보(970)를 포함하는 사용자 인터페이스를 표시 장치(160)에 표시할 수 있다. 프로세서(120)는 제1 활동 정보(910) 내지 제3 활동 정보(950)가 표시된 상태에서 사용자의 스크롤 입력(예: 화면 왼쪽(또는 오른쪽)에서 오른쪽(또는 왼쪽)으로 이동하는 터치 입력(예: 수평 드래그))에 기반하여 제4 활동 정보(970)를 표시할 수 있다. 제4 활동 정보(970)는 일별 활동 정보(971) 및 설정 버튼(973)을 포함할 수 있다. 일별 활동 정보(971)는 일주일 동안 수집된 활동 정보에 대하여 일별로 활동 정보를 나타낸 것일 수 있다. 사용자는 일별 활동 정보(971)를 통해 한 눈에 일주일 동안의 활동 정보를 파악할 수 있다. 설정 버튼(973)은 활동 정보로서 표시할 정보를 변경하거나, 활동 정보의 모양을 변경하는 것과 같이, 활동 정보와 관련된 설정을 변경하기 위한 것일 수 있다. 프로세서(120)는 사용자로부터 설정 버튼(973)이 선택되면, 정보 변경 또는 모양 변경을 위한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 제1 활동 정보(910) 내지 제4 활동 정보(970)는 제1 동작 모드 내지 제4 동작 모드 중 어느 하나의 동작 모드(예: 제1 동작 모드)로 설정된 전자 장치(101)에서 표시되는 것일 수 있다.
도 10 내지 도 12는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치에서 동작 모드에 따른 활동 정보를 표시하는 일례를 도시한 도면들이다.
도 10은 동작 모드별 활동 정보를 다르게 나타내는 일례를 도시한 것이다.
도 10을 참조하면, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 제1 동작 모드로 설정된 경우, 제1 활동 정보(1010)를 제공할 수 있다. 제1 활동 정보(1010)는 소모 칼로리(1011), 이동 층수(1013), 또는 건강한 걸음수(1015) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 제1 활동 정보(1010)는 하트 모양으로 표시되며, 활동 정보에 기반하여 활동 정보의 충족치 및 활동 정보의 목표치가 각각 표시될 수 있다. 프로세서(120)는 목표치를 충족치보다 흐리게 표시할 수 있다. 프로세서(120)는 제2 동작 모드 또는 제3 동작 모드로 설정된 경우, 제2 활동 정보(1030)를 제공할 수 있다. 제2 활동 정보(1030)는 소모 칼로리(1031), 활동 시간(1033) 또는 총 걸음수(1035) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 제2 활동 정보(1030)는 제1 활동 정보(1010)와 다르게, 활동 시간(1033) 또는 총 걸음수(1035)가 표시될 수 있다. 프로세서(120)는 제4 동작 모드로 설정된 경우, 제3 활동 정보(1050)를 제공할 수 있다. 제3 활동 정보(1050)는 소모 칼로리(1051), 오른 높이(1053) 또는 총 스트로크 수(1055) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 제3 활동 정보(1050)는 제1 활동 정보(1010) 또는 제2 활동 정보(103)와 다르게, 오른 높이(1053) 또는 총 스트로크수(1055)가 표시될 수 있다.
도 11은 이동 특징 변화에 따라 활동 정보를 다르게 나타내는 일례를 도시한 것이다.
도 11을 참조하면, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 제1 활동 정보(1110), 제2 활동 정보(1130) 또는 제3 활동 정보(1150) 중 적어도 하나를 제공할 수 있다. 프로세서(120)는 이동 특징 변화에 따라 순서대로 제1 활동 정보(1110), 제2 활동 정보(1130) 또는 제3 활동 정보(1150)를 제공할 수 있다. 제1 활동 정보(1110), 또는 제3 활동 정보(1150)는 하트 모양으로 표시되며, 활동 정보에 기반하여 활동 정보의 충족치 및 활동 정보의 목표치가 각각 표시될 수 있다. 프로세서(120)는 목표치를 충족치보다 흐리게 표시할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(120)는 사용자가 다리를 다쳐 보행 패턴(또는 걸음 패턴)이 변경되는 경우 제1 활동 정보(1110)를 제공할 수 있다. 제1 활동 정보(1110)는 소모 칼로리(1111), 활동 시간(1113) 또는 총 걸음수(1115) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 프로세서(120)는 사용자의 보행 패턴을 분석하여 제2 활동 정보(1130)를 제공할 수 있다. 제2 활동 정보(1130)는 사용자의 보행 패턴이 건강한 걸음으로 회복되고 있음을 안내하는 것일 수 있다. 제2 활동 정보(1130)는 텍스트, 이미지, 또는 동영상 중 적어도 하나로 구성될 수 있다. 제2 활동 정보(1130)는 제1 활동 정보(1110) 위에 중첩하여 팝업 형태로 표시될 수 있다. 프로세서(120)는 제2 활동 정보(1130)를 제공한 후 제3 활동 정보(1150)를 제공할 수 있다. 제3 활동 정보(1150)는 소모 칼로리(1151), 이동 층수(1153) 또는 건강한 걸음수(1155) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 프로세서(120)는 다리가 다친 사용자가 다리가 나아서, 일정 시간 동안(예: 5분, 10분) 걸음을 걷는 경우 총 걸음수(예: 제1 활동 정보(1110)의 총 걸음수(1115)) 대신에 건강한 걸음수(1155)를 활동 정보로서 제공할 수 있다. 또한, 프로세서(120)는 사용자가 다리가 나아서 계단을 이용하거나, 등산하는 경우 활동 시간(예: 제1 활동 정보(1110)의 활동 시간(1113)) 대신에 이동 층수(1153)를 활동 정보로서 제공할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 제1 활동 정보(1110), 제2 활동 정보(1130) 또는 제3 활동 정보(1150) 제공 시, 전자 장치(101)는 제1 동작 모드로 설정될 수 있다. 프로세서(120)는 보행 패턴에 따라 활동 정보만 다르게 표시할 뿐, 전자 장치(101)의 동작 모드를 변경하지 않을 수 있다. 또는, 프로세서(120)는 제1 활동 정보(1110) 및 제2 활동 정보(1130) 제공 시, 전자 장치(101)를 제2 동작 모드로 설정하고, 제3 활동 정보(1150) 제공 시, 전자 장치(101)를 제2 동작 모드에서 제1 동작 모드로 전환(또는 변경)할 수 있다. 프로세서(120)는 보행 패턴에 따라 활동 정보를 다르게 표시하고, 전자 장치(101)의 동작 모드를 변경할 수 있다. 또는, 프로세서(120)는 제3 활동 정보(1150) 제공 시, 전자 장치(101)를 제2 동작 모드에서 제1 동작 모드로 전환할 것을 추천할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 추천에 대한 사용자의 선택에 기반하여 전자 장치(101)의 동작 모드를 변경하거나, 변경하지 않을 수 있다.
도 12는 이동 특징 변화에 따라 활동 정보를 다르게 나타내는 일례를 도시한 것이다.
도 12를 참조하면, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 제1 동작 모드로 설정된 경우, 제1 활동 정보(1210), 제2 활동 정보(1230) 또는 제3 활동 정보(1250) 중 적어도 하나를 제공할 수 있다. 프로세서(120)는 이동 특징 변화에 따라 순서대로 제1 활동 정보(1210), 제2 활동 정보(1230) 또는 제3 활동 정보(1250)를 제공할 수 있다. 제1 활동 정보(1210), 또는 제3 활동 정보(1250)는 하트 모양으로 표시되며, 활동 정보에 기반하여 활동 정보의 충족치 및 활동 정보의 목표치가 각각 표시될 수 있다. 프로세서(120)는 목표치를 충족치보다 흐리게 표시할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(120)는 보행에 불편함이 없는 사용자에 대하여 제1 활동 정보(1210)를 제공할 수 있다. 제1 활동 정보(1210)는 소모 칼로리(1211), 이동 층수(1213) 또는 건강한 걸음수(1215) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 프로세서(120)는 사용자의 보행 패턴을 분석하여 제2 활동 정보(1230)를 제공할 수 있다. 제2 활동 정보(1230)는 보행에 불편함이 없는 사용자가 다리를 다쳐 보행 패턴이 변경되고 있음을 안내하는 것일 수 있다. 제2 활동 정보(1230)는 텍스트, 이미지, 또는 동영상 중 적어도 하나로 구성될 수 있다. 제2 활동 정보(1230)는 제1 활동 정보(1210) 위에 중첩하여 팝업 형태로 표시될 수 있다. 프로세서(120)는 제2 활동 정보(1230)를 제공한 후 제3 활동 정보(1250)를 제공할 수 있다. 제3 활동 정보(1250)는 소모 칼로리(1251), 활동 시간(1253) 또는 총 걸음수(1255) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 프로세서(120)는 보행에 불편함이 없는 사용자가 다리를 다쳐 일정 시간 동안(예: 5분, 10분) 걸음을 지속적으로 걷지 못하는 경우 건강한 걸음수(예: 제1 활동 정보(1210)의 건강한 걸음수(1215)) 대신에 총 걸음수(1255)를 활동 정보로서 제공할 수 있다. 또한, 프로세서(120)는 사용자가 다리를 다쳐 계단이나 등산을 하지 못하는 경우 이동 층수(1253)(예: 제1 활동 정보(1210)의 이동 층수(1213)) 대신에 활동 시간(1253)을 활동 정보로서 제공할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 제1 활동 정보(1210), 제2 활동 정보(1230) 또는 제3 활동 정보(1250) 제공 시, 전자 장치(101)는 제1 동작 모드로 설정될 수 있다. 프로세서(120)는 보행 패턴에 따라 활동 정보만 다르게 표시할 뿐, 전자 장치(101)의 동작 모드를 변경하지 않을 수 있다. 또는, 프로세서(120)는 제1 활동 정보(1210) 및 제2 활동 정보(1230) 제공 시, 전자 장치(101)를 제1 동작 모드로 설정하고, 제3 활동 정보(1250) 제공 시, 전자 장치(101)를 제1 동작 모드에서 제2 동작 모드로 전환(또는 변경)할 수 있다. 프로세서(120)는 보행 패턴에 따라 활동 정보를 다르게 표시하고, 전자 장치(101)의 동작 모드를 변경할 수 있다. 프로세서(120)는 제3 활동 정보(1250) 제공 시, 전자 장치(101)를 제1 동작 모드에서 제2 동작 모드로 전환할 것을 추천할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 추천에 대한 사용자의 선택에 기반하여 전자 장치(101)의 동작 모드를 변경하거나, 변경하지 않을 수 있다.
도 13은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치에서 위치 정보에 기반하여 동작 모드를 제어하는 방법을 도시한 흐름도(1300)이다.
도 13을 참조하면, 동작(1301)에서, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 위치 정보를 획득할 수 있다. 상기 위치 정보는 전자 장치(101)의 현재 위치 정보로서, 통신 모듈(예: 도 1의 통신 모듈(190)로부터 획득될 수 있다. 상기 위치 정보는 GPS 정보 또는 wifi 정보일 수 있다. 프로세서(120)는 전자 장치(101)가 연결된 wifi 정보에 기반하여 상기 위치 정보를 분석할 수 있다. 프로세서(120)는 주기적으로 또는 선택적으로 상기 위치 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 사전에 사용자에 의해 또는 전자 장치(101)에 디폴트로 위치에 따른 동작 모드 변경을 사용할 것으로 전자 장치(101)에 설정된 경우, 상기 위치 정보를 획득할 수 있다. 프로세서(120)는 위치에 따른 동작 모드 변경을 사용하지 않도록 전자 장치(101)에 설정된 경우, 상기 위치 정보를 획득하지 않을 수 있다.
동작(1303)에서, 프로세서(120)는 상기 위치 정보에 기반하여 모드 제어 영역을 검색할 수 있다. 상기 모드 제어 영역은 상기 위치 정보에 대응하여 전자 장치(101)의 동작 모드가 다르게 설정된 것을 의미할 수 있다. 상기 모드 제어 영역은 사용자 또는 전자 장치(101)에 의해 설정될 수 있다. 프로세서(120)는 사용자 입력에 기반하여 상기 모드 제어 영역을 설정할 수 있다. 예를 들어, 목발을 사용하는 사용자는 집에서는 전자 장치(101)를 제1 동작 모드로 설정하고, 사무실에서는 전자 장치(101)를 제4 동작 모드로 설정하고, 집에서 사무실로 이동 중에는 전자 장치(101)를 제2 동작 모드로 설정할 수 있다. 사용자는 집에 대응하는 위치, 사무실에 대응하는 위치, 또는 이동 위치 별로 전자 장치(101)의 동작 모드를 다르게 설정할 수 있다. 또는, 보행에 불편함이 없는 사용자는 위치와 관계없이 전자 장치(101)를 제1 동작 모드로 설정할 수 있다. 또는, 몸이 불편한 사용자는 위치와 관계없이 전자 장치(101)를 제2 동작 모드, 제3 동작 모드 또는 제4 동작 모드 중 어느 하나의 동작 모드로 설정할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 프로세서(120)는 사용자에 의해 동작 모드가 변경된 위치 정보를 메모리(예: 메모리(130))에 저장될 수 있다. 프로세서(120)는 일정 시간 동안 위치 정보에 기반하여 클러스터링(clustering)을 수행하여 위치 정보에 기반하여 모드 제어 영역을 설정할 수 있다. 상기 모드 제어 영역이 설정된 경우 메모리(예: 메모리(130))에 저장될 수 있다.
동작(1305)에서, 프로세서(120)는 상기 모드 제어 영역이 존재하는지 여부를 식별(또는 판단)할 수 있다. 프로세서(120)는 메모리(130)에 상기 모드 제어 영역이 존재하는지 여부를 식별할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 모드 제어 영역이 존재하는 경우, 동작(1307)을 수행하고, 상기 모드 제어 영역이 존재하지 않는 경우 동작(1313)을 수행할 수 있다.
상기 모드 제어 영역이 존재하는 경우, 동작(1307)에서, 프로세서(120)는 모드 전환 이력을 식별할 수 있다. 상기 모드 전환 이력은 상기 모드 제어 영역에 대하여 전자 장치(101)의 사용자에 의해 직접 또는 전자 장치(101)에 의해 자동으로 동작 모드가 전환된 적이 있는지 나타내는 것을 수 있다. 프로세서(120)는 최근 일정 시간(예: 일주일, 보름, 한달) 동안 상기 모드 전환 이력을 식별할 수 있다.
동작(1309)에서, 프로세서(120)는 상기 모드 전환 이력에 기반하여 전자 장치(101)의 동작 모드 전환이 필요한지 여부를 식별(또는 판단)할 수 있다. 프로세서(120)는 위치 정보에 대응하는 모드 제어 영역이 존재하지만, 최근 일주일 동안 상기 위치 정보에 대하여 동작 모드가 변경되지 않은 경우, 모드 전환이 필요하지 않다고 판단할 수 있다. 프로세서(120)는 위치 정보에 대응하는 모드 제어 영역이 존재하지만, 최근 일주일 동안 상기 위치 정보에 대하여 동작 모드가 변경되지 않은 경우, 모드 전환이 필요하지 않다고 판단할 수 있다. 또는, 프로세서(120)는 최근 일정 기간 동안 상기 모드 제어 영역에 대응하는 위치 정보에 진입한 횟수가 기준 횟수 이하인 경우, 모드 전환이 필요하지 않다고 판단할 수 있다. 또는, 프로세서(120)는 최근 일정 기간 동안 상기 모드 제어 영역에 대응하는 위치 정보에 진입한 횟수가 기준 횟수를 초과하는 경우, 모드 전환이 필요하다고 판단할 수 있다.
프로세서(120)는 상기 모드 전환이 필요하다고 판단되는 경우 동작(1311)을 수행하고, 상기 모드 전환이 필요하지 않다고 판단되는 경우 동작(1313)을 수행할 수 있다.
상기 모드 전환이 필요한 경우 동작(1311)에서, 프로세서(120)는 전자 장치(101)의 동작 모드를 변경하거나, 추천할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 현재 위치 정보가 사무실에 대응하는 위치인 경우, 제4 동작 모드로 자동으로 변경하거나, 제4 동작 모드로 변경할 것을 제안할 수 있다.
상기 모드 제어 영역이 존재하지 않거나, 상기 모드 전환이 필요하지 않은 경우 동작(1313)에서, 프로세서(120)는 위치 정보에 기반하여 활동 정보를 수집할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 모드 제어 영역이 존재하지 않는 경우, 위치 정보에 기반하여 활동 정보를 수집할 수 있다. 또한, 프로세서(120)는 위치 정보에 기반하여 클러스터링을 수행하여 위치 정보에 기반하여 모드 제어 영역을 설정할 수 있다. 프로세서(120)는 최근 일정 기간 동안 상기 모드 제어 영역에 대응하는 위치 정보에 진입한 횟수가 기준 횟수 이하인 경우, 상기 모드 제어 영역을 삭제할 수 있다.
다양한 실시예들에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))의 동작 방법은 상기 전자 장치의 센서 모듈로부터 센싱 데이터를 획득하는 동작, 상기 획득한 센싱 데이터에 기반하여 사용자의 이동 패턴을 분석하는 동작, 상기 이동 패턴의 분석 결과에 기반하여 이동 특징 정보를 추정하는 동작, 상기 이동 특징 정보에 기반하여 상기 전자 장치의 동작 모드를 식별하는 동작, 및 상기 식별된 동작 모드에 기반하여 상기 사용자의 활동 정보를 분석하여 상기 전자 장치의 디스플레이를 통해 표시하는 동작을 포함할 수 있다.
상기 이동 패턴은 걸음 패턴 또는 스트로크 패턴을 포함하고, 상기 분석하는 동작은 일정 시간 동안 획득되는 상기 센싱 데이터로부터 패턴 특징을 추출하는 동작, 및 상기 추출된 패턴 특징이 상기 걸음 패턴 또는 상기 스트로크 패턴 중 적어도 하나에 해당되는지 여부를 식별하는 동작을 포함할 수 있다.
상기 식별하는 동작은 상기 센싱 데이터로부터 걸음 패턴을 분석하는 동작, 상기 분석 결과에 기반하여 걸음의 좌/우 균형 정도, 상/하 균형 정도, 또는 일관 정도를 산출하는 동작, 및 상기 산출된 좌/우 균형 정도, 상/하 균형 정도, 또는 일관 정도 중 적어도 하나에 기반하여 상기 전자 장치의 동작 모드를 식별하는 동작을 포함할 수 있다.
본 명세서와 도면에 개시된 본 발명의 다양한 실시 예들은 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고 본 발명의 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것일 뿐이며, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 따라서 본 발명의 범위는 여기에 개시된 실시 예들 이외에도 본 발명의 기술적 사상을 바탕으로 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

Claims (15)

  1. 전자 장치에 있어서,
    센서 모듈;
    디스플레이;
    메모리; 및
    프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는,
    상기 센서 모듈로부터 센싱 데이터를 획득하고,
    상기 획득한 센싱 데이터에 기반하여 사용자의 이동 패턴을 분석하고,
    상기 이동 패턴의 분석 결과에 기반하여 이동 특징 정보를 추정하고,
    상기 이동 특징 정보에 기반하여 상기 전자 장치의 동작 모드를 식별하고,
    상기 식별된 동작 모드에 기반하여 상기 사용자의 활동 정보를 분석하여 상기 디스플레이를 통해 표시하도록 설정된 전자 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 이동 패턴은 걸음 패턴 또는 스트로크 패턴을 포함하고,
    상기 프로세서는,
    일정 시간 동안 획득되는 상기 센싱 데이터로부터 패턴 특징을 추출하고,
    상기 추출된 패턴 특징이 상기 걸음 패턴 또는 상기 스트로크 패턴 중 적어도 하나에 해당되는지 여부를 식별하도록 설정된 전자 장치.
  3. 제2항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 걸음 패턴을 분석하고,
    상기 분석 결과에 기반하여 제1 동작 모드, 제2 동작 모드 또는 제3 동작 모드 중 적어도 하나로 상기 전자 장치의 동작 모드를 식별하도록 설정된 전자 장치.
  4. 제3항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 걸음 패턴을 분석하여 걸음의 좌/우 균형 정도, 상/하 균형 정도, 또는 일관 정도를 산출하고,
    상기 산출된 좌/우 균형 정도, 상/하 균형 정도, 또는 일관 정도 중 적어도 하나에 기반하여 제1 동작 모드, 제2 동작 모드 또는 제3 동작 모드 중 적어도 하나로 상기 전자 장치의 동작 모드를 식별하도록 설정된 전자 장치.
  5. 제4항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 좌/우 균형 정도, 상기 상/하 균형 정도, 또는 상기 일관 정도가 기준치를 초과하는 경우, 상기 전자 장치의 동작 모드를 상기 제1 동작 모드로 식별하도록 설정된 전자 장치.
  6. 제4항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 좌/우 균형 정도, 상기 상/하 균형 정도, 또는 상기 일관 정도가 기준치 이하인 경우, 상기 전자 장치의 동작 모드를 상기 제2 동작 모드 또는 상기 제3 동작 모드로 식별하도록 설정된 전자 장치.
  7. 제6항에 있어서,
    통신 모듈을 더 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 통신 모듈을 통해 보행 보조 기구에 해당하는 외부 장치와 연결되었는지 식별하고,
    상기 외부 장치와 연결되지 않은 경우, 상기 전자 장치의 동작 모드를 상기 제2 동작 모드로 식별하고,
    상기 외부 장치와 연결된 경우, 상기 전자 장치의 동작 모드를 상기 제3 동작 모드로 식별하도록 설정된 전자 장치.
  8. 제1항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 획득한 센싱 데이터로부터 GCT(ground contact time) 신호, 가속도 신호의 x, y, z 값, 또는 가속도의 분산 값 중 적어도 하나를 산출하고,
    상기 산출된 GCT 신호, 가속도 신호의 x, y, z 값, 또는 가속도의 분산 값 중 적어도 하나에 기반하여 상기 걸음 패턴을 분석하도록 설정된 전자 장치.
  9. 제8항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 GCT 신호, 상기 가속도 신호의 x, y, z 값, 또는 상기 가속도의 분산 값 중 적어도 하나에 기반하여 균형성(asymmetry), 일관성(regularity)(, 또는 언듈레이션(undulation) 중 적어도 하나를 식별하도록 설정된 전자 장치.
  10. 제1항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 식별된 동작 모드에 기반하여 기능 엔진을 제어하고,
    상기 기능 엔진을 이용하여 상기 활동 정보를 수집하도록 설정된 전자 장치.
  11. 제1항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 전자 장치의 동작 모드 별 서로 다른 파라미터를 결정하고,
    상기 식별된 동작 모드에 대응하는 파라미터를 상기 활동 정보에 적용하도록 설정된 전자 장치.
  12. 제1항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 획득한 센싱 데이터에 기반하여 사용자의 걸음 패턴의 변화를 분석하고,
    상기 걸음 패턴의 변화에 따라 서로 다른 활동 정보를 표시하도록 설정된 전자 장치.
  13. 제1항에 있어서, 상기 프로세서는,
    일정 시간 동안 상기 위치 정보에 기반하여 클러스터링(clustering)을 수행하고,
    상기 클러스터링된 결과에 기반하여 위치 정보에 대응하는 모드 제어 영역을 설정하고,
    상기 설정된 모드 제어 영역을 상기 메모리에 저장하도록 설정된 전자 장치.
  14. 제13항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 메모리에 저장된 모드 제어 영역 또는 모드 전환 이력 중 적어도 하나에 기반하여 위치 정보에 대응하는 상기 전자 장치의 동작 모드를 변경하도록 설정된 전자 장치.
  15. 전자 장치의 동작 방법에 있어서,
    상기 전자 장치의 센서 모듈로부터 센싱 데이터를 획득하는 동작;
    상기 획득한 센싱 데이터에 기반하여 사용자의 이동 패턴을 분석하는 동작;
    상기 이동 패턴의 분석 결과에 기반하여 이동 특징 정보를 추정하는 동작;
    상기 이동 특징 정보에 기반하여 상기 전자 장치의 동작 모드를 식별하는 동작; 및
    상기 식별된 동작 모드에 기반하여 상기 사용자의 활동 정보를 분석하여 상기 전자 장치의 디스플레이를 통해 표시하는 동작을 포함하는 방법.
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