WO2021020711A1 - 불량을 예측하는 전자 장치 및 그 전자 장치의 제어 방법 - Google Patents

불량을 예측하는 전자 장치 및 그 전자 장치의 제어 방법 Download PDF

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WO2021020711A1
WO2021020711A1 PCT/KR2020/007075 KR2020007075W WO2021020711A1 WO 2021020711 A1 WO2021020711 A1 WO 2021020711A1 KR 2020007075 W KR2020007075 W KR 2020007075W WO 2021020711 A1 WO2021020711 A1 WO 2021020711A1
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electronic device
processor
test
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data
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김진규
김재철
서창휘
한재웅
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삼성전자 주식회사
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    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N20/00—Machine learning

Definitions

  • the embodiments disclosed in this document relate to a technology for predicting a failure of an electronic device.
  • a semiconductor device such as a processor or memory may have high integration and high complexity. In the process of manufacturing these devices, it is difficult to know whether the manufactured devices have good quality with the naked eye of a person. Therefore, devices for testing whether the electronic device operates normally are used.
  • One of several methods for determining whether a device is defective is a method using machine learning.
  • the method of determining whether a device is defective using machine learning is to use machine learning to learn feature data related to whether the device is defective, and then use the features of the device to be tested based on the learning result. This is to predict whether the device is defective.
  • machine learning models used for prediction include a support vector machine (SVM) and a random forest.
  • SVM support vector machine
  • predictive models based on neural networks are gradually being introduced, and all of these machine learning models have been verified for performance in fields such as images and speech. The models also showed good classification performance in the field of failure prediction.
  • a manufacturer of an electronic device needs a device capable of predicting whether an electronic device manufactured not only at the time of manufacture but also after a period of time has elapsed is a device with a high probability of causing a failure.
  • An electronic device may include a power management circuit, a processor electrically connected to the power management circuit, and a memory electrically connected to the processor and configured to store user data.
  • the memory when executed, controls the power management circuit so that the processor supplies a reduced test voltage from the operating voltage of the electronic device, executes a specified test scenario based on the test voltage, and executes the test scenario Acquire device state data including decompression test data obtained as a result of executing the device state data, obtain a failure prediction result, which is a result of inputting the device state data into a predictive model, and obtain the electronic device based on the failure prediction result. Instructions for changing an operation setting of a device or for backing up the user data may be stored.
  • the method according to an embodiment disclosed in this document includes an operation of executing a designated test scenario based on a test voltage reduced from an operating voltage of an electronic device, and decompression test data obtained as a result of executing the test scenario.
  • the operation of backing up user data stored in the electronic device based on a result of the failure prediction may be included.
  • the storage medium includes an operation of executing a designated test scenario based on a test voltage reduced from an operating voltage of an electronic device, and decompression test data obtained as a result of executing the test scenario.
  • Acquiring device state data acquiring a failure prediction result that is a result of inputting the device state data into a prediction model, and changing an operation setting of the power management circuit based on the failure prediction result It may include a program to perform an operation or a process including an operation of backing up user data stored in the electronic device based on the prediction result of the failure occurrence.
  • a method and apparatus for selecting a defective product by determining a product defect using a failure prediction technology are provided.
  • a method and apparatus for protecting user data by predicting the occurrence of a product failure are provided.
  • FIG. 1 illustrates an electronic device in a network environment according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating a structure for predicting a failure of an electronic device in a process of manufacturing an electronic device, according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating a process of predicting a defect of an electronic device by a test device according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 4 illustrates an example of a prediction result output from a test device, according to an embodiment.
  • FIG. 5 illustrates a structure in which a processor performs a decompression test according to an embodiment.
  • FIG. 6 is a block diagram illustrating a structure of an electronic device according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 7 is a flowchart illustrating a process performed by an electronic device to protect user data according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 8 is a flowchart illustrating a process performed by an electronic device to protect user data according to another exemplary embodiment.
  • FIG. 9 illustrates an example of a message related to an automatic backup setting output from an electronic device according to an embodiment.
  • FIG. 10 illustrates an example of a user interface that an electronic device outputs to select an improvement item according to an embodiment.
  • FIG. 11 illustrates an example of a user interface that an electronic device outputs to select an improvement item according to another embodiment.
  • 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 (for example, 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).
  • 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. It can be controlled and can 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. The command or data stored in the volatile memory 132 may be processed, and 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.
  • the command or data stored in the volatile memory 132 may be processed, and 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 a secondary processor 123 (eg, a graphic 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 (eg, 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 outside the electronic device 101 (eg, a user).
  • 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 environmental state (eg, a user state), and generates an electrical signal or data value corresponding to the detected state. can do.
  • the sensor module 176 may include, 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 IR (infrared) 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 for the electronic device 101 to directly or wirelessly connect with an external electronic device (eg, the 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
  • 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 wireless communication module 192 eg, a cellular communication module, a short-range wireless communication module, or a global navigation satellite system (GNSS) communication module
  • GNSS global navigation satellite system
  • wired communication module 194 eg : A LAN (local area network) communication module, or a power line communication module
  • 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, Alternatively, it may communicate with the external electronic device 104 through a computer network (eg, a telecommunication network such as a LAN or WAN).
  • a computer network eg, a telecommunication network such as a LAN or WAN.
  • These various types of communication modules may be integrated into one component (eg, a single chip), or may be implemented as a plurality of separate components (eg, multiple chips).
  • the wireless communication module 192 uses subscriber information (e.g., International Mobile Subscriber Identifier (IMSI)) stored in the subscriber identification module 196 in a communication network such as the first network 198 or the second network 199.
  • subscriber information e.g., International Mobile Subscriber Identifier (IMSI)
  • 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 197 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 external 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 a part of a response to the request.
  • cloud computing, distributed computing, or client-server computing technology may be used.
  • FIG. 2 is a block diagram 200 illustrating a structure for predicting a defect of an electronic device in a process of manufacturing an electronic device (eg, the electronic device 101 of FIG. 1) according to an exemplary embodiment.
  • the training device 210 and the test device 230 may be computing devices including a processor and a memory. According to an embodiment, the training device 210 and the test device 230 may be physically implemented as one device. According to another embodiment, the training device 210 and the test device 230 may be implemented as separate physical devices.
  • the test device 230 may be implemented using a component included in the electronic device 101. That is, the test device 230 may be included in the electronic device 101. For example, after the firmware for obtaining the device status data 206 by testing the electronic device 101 is downloaded to the electronic device 101, the electronic device 101 performs a test by executing the downloaded firmware. And, the device state data 206 may be obtained.
  • test device 230 may be a computing device having separate hardware from the electronic device 101.
  • the test device 230 may predict a failure of the electronic device using the prediction model 204.
  • the prediction model 204 may be configured in various forms.
  • the training device 210 may learn the training data 202 based on the machine learning model to construct the prediction model 204.
  • the machine learning model may include, for example, a support vector machine, a random forest, or a deep neural network.
  • the training data 202 has data obtained as a result of testing various devices (eg, decompression test data, current value) and production data obtained in the process as a feature vector, It may be data having a label indicating whether or not a defect has occurred.
  • Production data is, for example, temperature, time, and process test results measured during the production of the device (e.g., kernel panic count, watchdog reset count, or reset count value). It may include.
  • Watchdog reset means that the device is reset by a watchdog timer (WDT) included in the device.
  • At least one item included in the training data 202 may include at least one item included in the device state data 206. For example, if the device status data 206 includes decompression test data for the test object 201 and a value for the current measured during execution of the test scenario, the training data 202 may also be used for several devices. Decompression test data and current values may be included.
  • the test device 230 may test the test object 201 to obtain device state data 206 for the electronic device 101.
  • the device state data 206 may include feature data that can be input to the predictive model 204.
  • the test object 201 may include an electronic device 101 that has been manufactured, a component (eg, a processor, a memory) to be included in the electronic device 101, or a board assembly (eg, a Printed Board Assembly) on which the component is mounted. .
  • the device state data 206 may include decompression test data obtained by performing a decompression test on the test object 201 by the test apparatus 230.
  • the voltage supplied to the configuration of the electronic device 101 may be lowered.
  • components of the electronic device 101 such as a processor or a memory may be configured to have a voltage margin for normal operation even when the supplied voltage is lowered. Decompression testing the operation of the test object 201 using the reduced test voltage from the typical operating voltage of the electronic device in order to determine that the quality of the test object 201 that has not sufficiently secured the voltage margin is poor. Tests can be used.
  • the test voltage may have a voltage value reduced to a range of -5% to -7% from the operating voltage.
  • the test voltage may be a voltage within a range of 0.93 V to 0.95 V.
  • the test device 230 may cause the test object 201 to execute a specified test scenario based on the test voltage.
  • the test device 230 may obtain decompression test data including information on whether the test object 201 normally executes the test scenario.
  • the decompression test data is performed through a process in which the test object 201 compresses and/or decompresses data, DIJKSTRA operation, CRYPTO operation, NENO operation, or MEMORY TEST operation based on the reduced test voltage. It may include vector data composed of information on the magnitude of the voltage margin of the test object 201 or information on a kernel panic, a watchdog reset, or lockup that occurs with respect to the test object 201.
  • a decompression test may be performed for each domain on the test object 201 to obtain decompression test data. That is, the test target 201 may execute a test scenario designated for each domain based on the test voltage. For example, test scenarios including Unzip, C2, Cache, and Crypto may be executed for a large core (BIG core), and test scenarios including Memtest may be executed for a memory interface.
  • the decompression test data may include vector data obtained for each domain.
  • the test scenario may mean a set of instructions for causing the electronic device to perform at least one operation in order to determine whether the electronic device operates normally.
  • the device state data 206 may include information on a current value measured while the test object 201 is executing a test scenario.
  • the test device 230 may obtain the device status data 206 including the average value of the collected current values.
  • a device corresponding to the designated domain has a problem, it consumes more current than a normal device, and thus an average value of the current value can be used to determine whether the device is defective.
  • the device state data 206 may include production data obtained during the manufacturing process of the test object 201.
  • the device status data 206 may include temperature, time, and process test results (eg, kernel panic count, watchdog reset count, or reset count value) measured in the manufacturing process of the device.
  • the test device 230 may input device state data 206 into the predictive model 204.
  • the test device 230 downloads the prediction model 204, and the device state data in the downloaded prediction model 204 You can enter (206).
  • the test device 230 may transmit the device state data 206 to a device (eg, an external server) having the predictive model 204.
  • the test device 230 may directly input the execution result data 206 into the prediction model.
  • the training device 210 and the test device 230 are configured as one device, and the device configures the prediction model 204, and the execution result data 206 is input to the configured prediction model 204. can do.
  • the test device 230 may receive a prediction score from the prediction model 204 into which the device state data 206 is input.
  • the test device 230 may output the prediction result through the output device.
  • the output device may be a device included in the test device 230, or may be an external device connected to the test device 230 to enable communication.
  • the output device may be, for example, a display device, an audio output device, or a communication module.
  • the test device 230 may determine the test pass or fail for the test object 201 according to the predicted score.
  • the test device 230 may output a prediction result including a message according to the determined test pass or failure.
  • the manufacturer of the electronic device may determine whether to actually produce and sell the test object 201 using the prediction result. According to an embodiment, if the test object 201 is the completed electronic device 101, the electronic device 101 determines that the test for the electronic device 101 has failed according to the predicted score, the electronic device 101 May execute a process of backing up data stored in the electronic device 101.
  • the test device 230 may update the prediction model 204 based on the acquired device state data 206.
  • the test device 230 uses a reinforcement learning algorithm to update the predictive model 204 based on the predicted result of the predictive model 204 from the device state data 206. It may include an agent that does.
  • FIG. 3 is a flowchart 300 illustrating a process of predicting a defect of an electronic device (eg, the electronic device 101 of FIG. 1) by a test device (eg, the test device 230 of FIG. 3 ), according to an exemplary embodiment. to be.
  • an electronic device eg, the electronic device 101 of FIG. 1
  • a test device eg, the test device 230 of FIG. 3
  • the test device may acquire device state data on the electronic device to be tested.
  • the device status data may include at least one of decompression test data, average current value, and production data.
  • the test device may input the acquired device state data into the prediction model.
  • the test device may receive a prediction score from a prediction model inputting device state data.
  • the test device may output a prediction result based on the prediction score. For example, the test device may output a message indicating information on the test pass or fail of the electronic device using a display device, an audio output device, or a communication module.
  • FIG. 4 illustrates an example of a prediction result output from a test device (eg, the test device 230 of FIG. 2) according to an embodiment.
  • the test device 230 may output a prediction result including a failure message 410 indicating that the test target device failed the test when the prediction score is expected to cause a defect. have.
  • the test device 230 may output a prediction result including a pass message 420 indicating that the device to be tested is a normal device.
  • FIG. 5 illustrates a structure in which a processor (eg, the processor 120 of FIG. 1) performs a decompression test according to an embodiment.
  • a processor eg, the processor 120 of FIG. 1
  • an electronic device may include a processor 120 and a power management circuit 520.
  • the processor 120 may be an application processor (AP).
  • the power management circuit 520 may provide a test voltage to the domain to be subjected to the decompression test.
  • the test voltage may be a voltage reduced by a specified ratio from the general operating voltage of the electronic device.
  • the test voltage may have a voltage value reduced to a range of -5% to -7% from the operating voltage.
  • the processor 120 may execute at least one test scenario based on the test voltage. According to an embodiment, the processor 120 may execute a test scenario according to the domain in which the decompression test is performed. For example, the processor 120 may execute an Unzip scenario, a c2 scenario, a cache scenario, and a crypto scenario to perform a pressure test on the large core domain 511. The processor 120 may also execute an Unzip scenario, a c2 scenario, a cache scenario, and a crypto scenario for the middle core domain 512 and the small core domain 513. The processor 120 may execute a memtest scenario for testing a memory operation on the memory interface domain 514.
  • the power management circuit 520 may include a current monitoring logic 521 for monitoring current supplied to the electronic device and an analog digital converter 522.
  • the analog-to-digital converter 522 may acquire a current value supplied to a domain of an electronic device designated as a target for executing the test scenario while the processor 120 executes the test scenario.
  • the current value obtained through the analog-to-digital converter 522 may be collected by the current monitoring logic 521 and transmitted to the processor 120. Alternatively, the current value may be used as input data of the prediction model.
  • FIG. 6 is a block diagram 600 illustrating a structure of an electronic device 610 (eg, the electronic device 101 of FIG. 1) according to an exemplary embodiment.
  • the electronic device 610 includes a processor 611 (eg, the processor 120 of FIG. 1 ), a memory 613 (eg, the memory 130 of FIG. 1), and a power management circuit 615.
  • a processor 611 eg, the processor 120 of FIG. 1
  • a memory 613 eg, the memory 130 of FIG. 1
  • a power management circuit 615 e.g. the power management circuit 520 of FIG. 5
  • a communication circuit 617 eg, the communication module 190 of FIG. 1
  • an output device 619 eg, the display device 160 of FIG. 1, sound
  • FIG. 6 is for explaining an exemplary embodiment, and some components may be omitted or changed.
  • the memory 613 may store instructions for causing the processor 611 to process data or control the electronic device 610.
  • the operation of the processor 611 or the electronic device 610 may be understood as being performed by the processor 611 executing instructions stored in the memory 613.
  • the processor 611 may test the operation state of the electronic device 610.
  • the trigger event may mean that the electronic device 610 is abnormally reset. For example, if the electronic device 610 is turned on again after the power is turned off without an input of a power button provided in the electronic device 610, the processor 611 may determine that a trigger event has occurred. have.
  • the processor 611 may include a watchdog timer (not shown), and when it is recorded in the registry that the operation of the processor 611 is stopped by the watchdog timer, the processor 611 It may be determined that the electronic device 610 has been abnormally reset.
  • the processor 611 may obtain device state data as a result of testing the operating state of the electronic device 610.
  • the device status data may include decompression test data, current values, and device usage data.
  • the processor 611 may perform a decompression test to test the operating state of the electronic device 610.
  • the processor 611 may control the power management circuit 615 to supply a test voltage having a voltage value lower than the general operating voltage, and execute a test scenario based on the test voltage.
  • the processor 611 may obtain decompression test data based on a result of executing the test scenario.
  • a watchdog timer included in the processor 611 may reset the operating state of the processor 611. have. Therefore, outside of the electronic device 610, it is not possible to know whether a failure occurs in the process of executing the test scenario.
  • the processor 611 may obtain information on a current value measured while a test scenario is being executed from the power management circuit 615.
  • the processor 611 may store device use data in the memory 613 while the electronic device 610 operates.
  • the device use data may include information on a use environment of the electronic device or information on an operation history according to the use of the electronic device 610.
  • Information on the use environment of the electronic device 610 may include information measured using, for example, a sensor module (eg, the sensor module 176 of FIG. 1 ).
  • the information on the operation history may include, for example, a history in which the electronic device 610 has been reset, a history in which a watchdog has occurred, or a history related to the battery operation of the electronic device 610.
  • the processor 611 may obtain a failure prediction result, which is a result of inputting device state data into the prediction model.
  • the processor 611 may transmit device state data to the external server 620 having the prediction model through the communication circuit 617 in order to obtain a failure prediction result.
  • the processor 611 may obtain a failure prediction result from the external server 620 through the communication circuit 617.
  • the memory 613 may store a prediction model.
  • the processor 611 may download the prediction model from the external server 620 that provides the prediction model through the communication circuit 617.
  • the processor 611 may acquire a failure prediction result by using the prediction model stored in the memory 613.
  • the processor 611 may change an operation setting of the electronic device 610 based on a result of predicting a failure occurrence.
  • the processor 611 may determine an improvement item for changing the operation setting of the electronic device 610 based on the predicted failure occurrence result, and may change the operation setting of the electronic device 610 based on the determined improvement item. For example, a failure occurs during operation by some DVFS level among a plurality of dynamic voltage and frequency scaling (DVFS) levels in which the failure prediction result is a voltage supplied by the power management circuit 615 In the case of indicating that the operation is performed, the processor 611 may exclude the DVFS level, which is a problem, from operation scenarios of the power management circuit 615 to the processor 611.
  • DVFS dynamic voltage and frequency scaling
  • the processor 611 may control the output device 619 to output a message including information on an improvement item for changing an operation setting of the electronic device 610. Further, the processor 611 may receive a user response to a message output through an input device (not shown) (eg, the input device 150 of FIG. 1 ). For example, the processor 611 may receive a user input for selecting an improvement item. The processor 611 may change the operation setting of the electronic device 610 based on the improvement item in response to a user input.
  • the processor 611 may perform an operation for backing up user data stored in the memory 613 based on a result of predicting a failure occurrence.
  • User data refers to data generated while a user uses the electronic device 610.
  • the user data may be a file generated by a user using an application installed in the electronic device 610.
  • the processor 611 may output a user interface for checking whether the backup operation is executed through the output device 619.
  • the processor 611 may automatically back up user data stored in the memory 613.
  • the processor 611 may check whether an automatic backup function is set in the electronic device 610.
  • the processor 611 may execute a process for backing up user data.
  • the processor 611 outputs a message inducing the automatic backup function to be set through the output device 619 or a message for confirming whether the backup operation is executed. You may.
  • the processor 611 may transmit user data to an external storage medium or an external server (eg, a cloud server) through the communication circuit 617 to back up the user data.
  • an external storage medium or an external server eg, a cloud server
  • the failure prediction result obtained through the prediction model may include a prediction score indicating a probability of failure.
  • the processor 611 may execute a process for backing up user data when the prediction score is equal to or greater than a specified threshold value. For example, the processor 611 may check the automatic backup setting of the electronic device 611 and, if the automatic backup function is not set, may output a message related to the automatic backup setting through the output device 619.
  • FIG. 7 is a flowchart 700 illustrating a process performed by an electronic device (eg, the electronic device 101 of FIG. 1) to protect user data according to an exemplary embodiment.
  • an electronic device eg, the electronic device 101 of FIG. 1
  • the electronic device may determine whether a trigger event has occurred. For example, when the electronic device checks information indicating that the electronic device is abnormally terminated during the booting process, it may determine that a trigger event has occurred.
  • the electronic device may execute a test scenario based on a test voltage having a voltage value lower than that of a general operation voltage.
  • the electronic device may acquire device state data including decompression test data based on a result of executing the test scenario.
  • the electronic device may check information on a voltage value while executing a test scenario, and the device state data may include information on the voltage value. Also, according to an embodiment, the device state data may further include device usage data.
  • the electronic device may input device state data into the prediction model.
  • the electronic device can determine whether there is an improvement item that can improve the failure expected to occur in operation 750 based on the failure prediction result. have. If there is an improvement item, in operation 760, the electronic device may select the improvement item.
  • the electronic device may output a user interface through which a user can select an improvement item, and select an improvement item based on a user input input using the user interface.
  • the electronic device may apply the selected improvement item to the operation setting of the electronic device. According to an embodiment, operations 760 and 770 may be automatically performed by the electronic device without user intervention.
  • the electronic device may determine whether an automatic backup function is set in the electronic device.
  • the electronic device may perform an operation 754 of backing up user data stored in the electronic device.
  • the electronic device may transmit user data to the backup server.
  • the electronic device may perform operation 756 of outputting a message related to automatic backup setting.
  • the electronic device may determine whether to set the automatic backup function according to a user input for the message output in operation 756.
  • the electronic device may perform operation 754.
  • FIG. 8 is a flowchart illustrating a process performed by the electronic device 610 (eg, the electronic device 101 of FIG. 1) to protect user data according to another embodiment.
  • the electronic device 610 may determine whether a trigger event has occurred. For example, when the electronic device 610 checks information indicating that the electronic device 610 is abnormally terminated during the booting process, it may determine that a trigger event has occurred.
  • the electronic device 610 may execute a test scenario based on a test voltage having a voltage value lower than that of a general operation voltage.
  • the electronic device 610 may collect device state data including decompression test data based on a result of executing the test scenario.
  • the electronic device 610 may check information on a voltage value while executing a test scenario, and the device state data may include information on the voltage value. Also, according to an embodiment, the device state data may further include device usage data.
  • the electronic device 610 may transmit the collected device state data to the external server 620.
  • the external server 620 may input device state data into the predictive model.
  • the external server 620 may obtain a failure prediction result as a result of inputting device state data into the prediction model.
  • the external server 620 that has obtained the failure prediction result may transmit the failure prediction result obtained in operation 813 to the electronic device 610.
  • the electronic device 610 may perform an operation according to the received prediction result of failure. For example, the electronic device 610 may perform operations corresponding to operations 750 to 770 of FIG. 7.
  • FIG. 9 illustrates an example of a message 910 related to automatic backup setting output by the electronic device 900 (eg, the electronic device 101 of FIG. 1) according to an embodiment.
  • the electronic device 900 may display a message 910 related to automatic backup setting. Also, the electronic device 900 may display a user interface 920 for receiving a user input instructing to set the automatic backup function. The electronic device 900 may set an automatic backup function for user data stored in the electronic device 900 in response to a user input for selecting the user interface 920.
  • FIG. 10 illustrates an example of a user interface that the electronic device 1000 (eg, the electronic device 101 of FIG. 1) outputs to select an improvement item according to an embodiment.
  • the electronic device 1000 eg, the electronic device 101 of FIG. 1
  • the electronic device 1000 when a DVFS level is L11 based on a prediction result of a failure, when a failure occurs in the electronic device 1000, the electronic device 1000 according to an embodiment sets L11 in an operation scenario of the electronic device.
  • a message 1010 that induces to be excluded may be output.
  • the electronic device 1000 may output a screen for selecting the DVFS level.
  • the electronic device 1000 may apply the selected DVFS level to the operation scenario of the electronic device 1000.
  • FIG. 11 illustrates an example of a user interface that is output by the electronic device 1100 (eg, the electronic device 101 of FIG. 1) according to another embodiment to select an improvement item.
  • the electronic device 1100 when a DVFS level is L11 based on a failure prediction result, when a failure occurs in the electronic device 1100, the electronic device 1100 according to an embodiment sets L11 in an operation scenario of the electronic device. A message 1110 confirming whether to set to be excluded may be output. When the electronic device 1100 receives a user input for selecting the setting button 1120, the electronic device 1100 may set the DVFS level selected from the operation scenario of the electronic device 1100 to be excluded.
  • 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, first) component is referred to as “coupled” or “connected” to another (eg, second) component, with or without the terms “functionally” or “communicatively”. 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
  • 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.
  • the device-readable storage medium 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 waves), 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 waves
  • 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 StoreTM) or two user devices (e.g. 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 StoreTM
  • two user devices e.g. 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.

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Abstract

전력 관리 회로, 상기 전력 관리 회로와 전기적으로 연결된 프로세서, 및 상기 프로세서와 전기적으로 연결되고, 사용자 데이터를 저장하도록 구성된 메모리를 포함하는 전자 장치가 개시된다. 메모리는, 실행 시에, 상기 프로세서가, 상기 전자 장치의 동작 전압으로부터 감압된 테스트 전압을 공급하도록 상기 전력 관리 회로를 제어하고, 상기 테스트 전압에 기초하여 지정된 테스트 시나리오를 실행하고, 상기 테스트 시나리오를 실행한 결과로서 획득되는 감압 테스트 데이터를 포함하는 장치 상태 데이터를 획득하며, 상기 장치 상태 데이터를 예측 모델에 입력한 결과인 장애 발생 예측 결과를 획득하고, 상기 장애 발생 예측 결과에 기초하여 상기 전자 장치의 동작 설정을 변경하거나, 상기 사용자 데이터를 백업하도록 하는 인스트럭션들을 저장한 것일 수 있다. 이 외에도 명세서를 통해 파악되는 다양한 실시 예가 가능하다.

Description

불량을 예측하는 전자 장치 및 그 전자 장치의 제어 방법
본 문서에서 개시되는 실시 예들은, 전자 장치의 불량을 예측하는 기술과 관련된다.
본 문서에서 개시되는 실시 예들은, 전자 장치의 불기술의 발달에 따라서 전자 장치의 처리 성능이 향상되고 전자 장치가 처리하여야 할 작업이 복잡해짐에 따라서, 전자 장치를 구성하는 구성요소들의 복잡도가 증가하였다. 예를 들어, 프로세서나 메모리와 같은 반도체 장치는 높은 집적도와 높은 복잡도를 가질 수 있다. 이러한 장치들을 제조하는 과정에서 사람의 육안만으로는 제조된 장치가 양호한 품질을 가지는지 알기 어렵다. 따라서 전자 장치가 정상적으로 동작하는지 여부를 테스트하기 위한 장치들이 이용된다.
장치의 불량 여부를 판별하기 위한 여러 가지 방법 중의 하나로 기계 학습을 이용한 방법이 있다. 기계 학습을 이용하여 장치의 불량 여부를 판별하는 방법은 기계 학습을 이용하여 기계에게 장치의 불량 여부와 관련된 특징 데이터(feature data)를 학습시킨 후, 학습 결과에 기초하여 테스트할 장치의 특징을 이용하여 장치의 불량 여부를 예측하는 것이다. 기계 학습에 있어서도 여러 가지 학습 모형들이 있다. 기계 학습 분야에서 발달된 오류를 통한 자기 학습 모형으로서, 매우 다양한 신경망 모형이 있다. 예를 들어, 예측에 활용되는 기계 학습 모델로는 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM), 랜덤 포레스트(Random Forest)가 있다. 최근에는 신경망 기반의 예측 모델이 점차적으로 도입되고 있으며, 이러한 기계 학습 모델들은 모두 이미지, 음성과 같은 분야에서 성능이 검증되었다. 장애 예측 분야에서도 해당 모델들이 좋은 분류 성능을 보여주었다.
량을 예측하는 기술과 관련된다.
전자 장치는 시간이 경과하거나 사용자가 사용함에 따라서 열화되므로, 제조 시점에서는 정상적으로 동작하던 전자 장치가 시장에서 유통되어 구매자에게 도달하였을 때, 또는 구매자가 사용한 지 얼마 지나지 않은 시점에 장애를 일으키는 경우가 있다. 따라서, 전자 장치의 제조자는 제조 시점뿐만 아니라 시간이 경과한 이후에 제조된 전자 장치가 장애를 일으킬 가능성이 높은 장치인지 여부를 예측할 수 있는 장치가 필요하다.
또한, 전자 장치가 장애를 일으키는 경우, 사용자가 전자 장치를 사용하면서 전자 장치가 생성하거나 획득한 사용자 데이터가 소실되는 문제점이 발생할 수 있다. 따라서 사용자 데이터의 소실을 방지하기 위한 기술이 필요하다.
본 문서에 개시되는 일 실시 예에 따른 전자 장치는, 전력 관리 회로, 상기 전력 관리 회로와 전기적으로 연결된 프로세서, 및 상기 프로세서와 전기적으로 연결되고, 사용자 데이터를 저장하도록 구성된 메모리를 포함할 수 있다. 상기 메모리는, 실행 시에, 상기 프로세서가, 상기 전자 장치의 동작 전압으로부터 감압된 테스트 전압을 공급하도록 상기 전력 관리 회로를 제어하고, 상기 테스트 전압에 기초하여 지정된 테스트 시나리오를 실행하고, 상기 테스트 시나리오를 실행한 결과로서 획득되는 감압 테스트 데이터를 포함하는 장치 상태 데이터를 획득하며, 상기 장치 상태 데이터를 예측 모델에 입력한 결과인 장애 발생 예측 결과를 획득하고, 상기 장애 발생 예측 결과에 기초하여 상기 전자 장치의 동작 설정을 변경하거나, 상기 사용자 데이터를 백업하도록 하는 인스트럭션들을 저장한 것일 수 있다.
또한, 본 문서에 개시되는 일 실시 예에 따른 방법은, 전자 장치의 동작 전압으로부터 감압된 테스트 전압에 기초하여 지정된 테스트 시나리오를 실행하는 동작, 상기 테스트 시나리오를 실행한 결과로서 획득되는 감압 테스트 데이터를 포함하는 장치 상태 데이터를 획득하는 동작, 상기 장치 상태 데이터를 예측 모델에 입력한 결과인 장애 발생 예측 결과를 획득하는 동작 및 상기 장애 발생 예측 결과에 기초하여 상기 전력 관리 회로의 동작 설정을 변경하는 동작, 또는 상기 장애 발생 예측 결과에 기초하여 상기 전자 장치에 저장된 사용자 데이터를 백업하는 동작을 포함할 수 있다.
또한, 본 문서에 개시되는 일 실시 예에 따른 저장 매체는, 전자 장치의 동작 전압으로부터 감압된 테스트 전압에 기초하여 지정된 테스트 시나리오를 실행하는 동작, 상기 테스트 시나리오를 실행한 결과로서 획득되는 감압 테스트 데이터를 포함하는 장치 상태 데이터를 획득하는 동작, 상기 장치 상태 데이터를 예측 모델에 입력한 결과인 장애 발생 예측 결과를 획득하는 동작 및 상기 장애 발생 예측 결과에 기초하여 상기 전력 관리 회로의 동작 설정을 변경하는 동작, 또는 상기 장애 발생 예측 결과에 기초하여 상기 전자 장치에 저장된 사용자 데이터를 백업하는 동작을 포함하는 프로세스를 수행하도록 하는 프로그램을 포함한 것일 수 있다.
본 문서에 개시되는 실시 예들에 따르면, 장애 예측 기술을 이용하여 제품 불량을 판단하여 불량 제품을 선별할 수 있는 방법 및 장치가 제공된다.
또한, 본 문서에서 개시되는 실시 예들에 따르면, 제품의 장애 발생을 예측하여 사용자의 데이터를 보호할 수 있는 방법 및 장치가 제공된다.
이 외에, 본 문서를 통해 직접적 또는 간접적으로 파악되는 다양한 효과들이 제공될 수 있다.
도 1은 다양한 실시 예에 따른 네트워크 환경 내의 전자 장치를 나타낸다.
도 2는 일 실시 예에 따라 전자 장치를 생산하는 공정에서 전자 장치의 불량을 예측하기 위한 구조를 나타내는 블록도이다.
도 3은 일 실시 예에 따른, 테스트 장치가 전자 장치의 불량을 예측하는 프로세스를 나타낸 흐름도이다.
도 4는 일 실시 예에 따른, 테스트 장치가 출력하는 예측 결과의 예시를 나타낸다.
도 5는 일 실시 예에 따라 프로세서가 감압 테스트를 수행하는 구조를 나타낸다.
도 6은 일 실시 예에 따른 전자 장치의 구조를 나타낸 블록도이다.
도 7은 일 실시 예에 따른 전자 장치가 사용자 데이터를 보호하기 위해 수행하는 프로세스를 나타낸 흐름도이다.
도 8은 다른 실시 예에 따른 전자 장치가 사용자 데이터를 보호하기 위해 수행하는 프로세스를 나타낸 흐름도이다.
도 9는 일 실시 예에 따른 전자 장치가 출력하는 자동 백업 설정에 관련된 메시지의 예시를 나타낸다.
도 10은 일 실시 예에 따른 전자 장치가 개선 항목을 선택하기 위해 출력하는 사용자 인터페이스의 예시를 나타낸다.
도 11은 다른 실시 예에 따른 전자 장치가 개선 항목을 선택하기 위해 출력하는 사용자 인터페이스의 예시를 나타낸다.
도면의 설명과 관련하여, 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일 또는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.
이하, 본 발명의 다양한 실시 예가 첨부된 도면을 참조하여 기재된다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 실시 예의 다양한 변경(modification), 균등물(equivalent), 및/또는 대체물(alternative)을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
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 구성요소가 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)를 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일실시예에 따르면, 데이터 처리 또는 연산의 적어도 일부로서, 프로세서(120)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(176) 또는 통신 모듈(190))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(132)에 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 센서모듈(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)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 인터페이스(177)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.
연결 단자(178)는, 그를 통해서 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 연결 단자(178)는, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.
햅틱 모듈(179)은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 일실시예에 따르면, 햅틱 모듈(179)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.
카메라 모듈(180)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일실시예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.
전력 관리 모듈(188)은 전자 장치(101)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전력 관리 모듈(188)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.
배터리(189)는 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소에 전력을 공급할 수 있다. 일실시예에 따르면, 배터리(189)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.
통신 모듈(190)은 전자 장치(101)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102), 전자 장치(104), 또는 서버(108))간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(190)은 프로세서(120)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 통신 모듈(190)은 무선 통신 모듈(192)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(194)(예: LAN(local area network) 통신 모듈, 또는 전력선 통신 모듈)을 포함할 수 있다. 이들 통신 모듈 중 해당하는 통신 모듈은 제 1 네트워크(198)(예: 블루투스, WiFi direct 또는 IrDA(infrared data association)와 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제 2 네트워크(199)(예: 셀룰러 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN)와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 이런 여러 종류의 통신 모듈들은 하나의 구성요소(예: 단일 칩)로 통합되거나, 또는 서로 별도의 복수의 구성요소들(예: 복수 칩들)로 구현될 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 가입자 식별 모듈(196)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 이용하여 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크 내에서 전자 장치(101)를 확인 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 모듈(197)은 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))을 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. 외부 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, 또는 108) 중 하나 이상의 외부 전자 장치들에서 실행될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로, 또는 사용자 또는 다른 장치로부터의 요청에 반응하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(101)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 하나 이상의 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.
도 2는 일 실시 예에 따라 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))를 생산하는 공정에서 전자 장치의 불량을 예측하기 위한 구조를 나타내는 블록도(200)이다.
트레이닝 장치(210) 및 테스트 장치(230)는 프로세서 및 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치일 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 트레이닝 장치(210) 및 테스트 장치(230)는 물리적으로 하나의 장치로 구현될 수 있다. 다른 실시 예에 따르면, 트레이닝 장치(210) 및 테스트 장치(230)는 물리적으로 구분된 별개의 장치로 구현될 수도 있다.
일 실시 예에 따르면 테스트 장치(230)는 전자 장치(101)에 포함된 구성을 이용하여 구현될 수도 있다. 즉, 테스트 장치(230)는 전자 장치(101)에 포함될 수도 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)를 테스트하여 장치 상태 데이터(206)를 획득하기 위한 펌웨어가 전자 장치(101)에 다운로드 된 이후에, 전자 장치(101)는 다운로드된 펌웨어를 실행하여 테스트를 수행하고, 장치 상태 데이터(206)를 획득할 수 있다.
다른 실시 예에 따르면, 테스트 장치(230)는 전자 장치(101)와는 구분된 별개의 하드웨어를 가지는 컴퓨팅 장치일 수도 있다.
일 실시 예에 따르면, 테스트 장치(230)는 예측 모델(204)을 이용하여 전자 장치의 불량을 예측할 수 있다. 실시 예에 따라서 예측 모델(204)은 다양한 형태로 구성될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 트레이닝 장치(210)가 기계 학습 모델에 기반하여 트레이닝 데이터(202)를 학습하여 예측 모델(204)을 구성할 수 있다. 기계 학습 모델은, 예를 들어, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트, 또는 심층 신경망(Deep Neural Network)을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 트레이닝 데이터(202)는 여러 장치들을 테스트한 결과로서 획득된 데이터(예: 감압 테스트 데이터, 전류 값) 및 공정 과정에서 획득되는 생산 데이터들을 피쳐 벡터(feature vector)로 가지고, 불량 발생 여부를 라벨(label)로 가지는 데이터일 수 있다. 생산 데이터는, 예를 들면, 장치의 생산 과정에서 측정된 온도, 시간, 공정 테스트 결과(예: 커널 패닉(kernel panic) 횟수, 워치독(watchdog) 리셋 횟수, 또는 리셋 카운트(reset count) 값)를 포함할 수 있다. 워치독 리셋은 장치에 포함된 워치독 타이머(WatchDog Timer, WDT)에 의해서 장치가 리셋되는 것을 의미한다. 트레이닝 데이터(202)에 포함된 적어도 하나의 항목은 장치 상태 데이터(206)에 포함된 적어도 하나의 항목을 포함할 수 있다. 예를 들어, 장치 상태 데이터(206)가 테스트 대상(201)에 대한 감압 테스트 데이터 및 테스트 시나리오를 실행하는 동안 측정된 전류에 대한 값을 포함하는 경우, 트레이닝 데이터(202)도 여러 장치들에 대한 감압 테스트 데이터 및 전류 값을 포함할 수 있다.
테스트 장치(230)는 테스트 대상(201)을 테스트하여 전자 장치(101)에 대한 장치 상태 데이터(206)를 획득할 수 있다. 여기서, 장치 상태 데이터(206)는 예측 모델(204)에 입력할 수 있는 피쳐 데이터를 포함할 수 있다. 테스트 대상(201)은 제조가 완료된 전자 장치(101), 전자 장치(101)에 포함될 부품(예: 프로세서, 메모리) 또는 그 부품을 실장한 보드 어셈블리(예: Printed Board Assembly)를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 장치 상태 데이터(206)는 테스트 대상(201)에 대해 테스트 장치(230)가 감압 테스트를 수행하여 획득된 감압 테스트 데이터를 포함할 수 있다. 전자 장치(101)의 사용에 의해 전자 장치(101)에 포함된 회로가 열화되면서 전자 장치(101)의 구성에 공급되는 전압이 낮아질 수 있다. 따라서, 프로세서나 메모리와 같은 전자 장치(101)의 구성요소는 공급되는 전압이 낮아지더라도 정상적으로 동작하기 위한 전압 마진을 가지도록 구성될 수 있다. 전압 마진을 충분히 확보하지 못한 테스트 대상(201)의 품질이 불량한 것으로 판단하기 위해, 전자 장치의 일반적인 동작 전압(typical voltage)으로부터 감압된 테스트 전압을 이용하여 테스트 대상(201)의 동작을 테스트하는 감압 테스트가 이용될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 테스트 전압은 동작 전압으로부터 -5% 내지 -7% 범위로 감압된 전압 값을 가질 수 있다. 예를 들어, 동작 전압이 1 V인 경우, 테스트 전압은 0.93 V 이상 0.95 V 이하의 범위에 속하는 전압일 수 있다.
테스트 장치(230)는 테스트 대상(201)이 테스트 전압에 기초하여 지정된 테스트 시나리오를 실행하도록 할 수 있다. 테스트 장치(230)는 테스트 대상(201)이 테스트 시나리오를 정상적으로 실행하는지에 대한 정보를 포함하는 감압 테스트 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 감압 테스트 데이터는 테스트 대상(201)이 감압된 테스트 전압에 기초하여 데이터의 압축 및/또는 압축 해제 동작, DIJKSTRA 연산, CRYPTO 연산, NENO 연산, 또는 MEMORY TEST 연산을 실행하는 과정을 통해서 테스트 대상(201)이 가지는 전압 마진의 크기 또는 테스트 대상(201)에 대해서 발생하는 커널 패닉, 워치독 리셋, 또는 락업(lockup)에 대한 정보로 구성된 벡터 데이터를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 감압 테스트 데이터를 획득하기 위해 테스트 대상(201)에 대해 도메인 별로 감압 테스트가 수행될 수 있다. 즉, 테스트 대상(201)은 테스트 전압에 기초하여 도메인 별로 지정된 테스트 시나리오를 실행할 수 있다. 예를 들어, 큰 코어(BIG core)에 대해서는 Unzip, C2, Cache 및 Crypto를 포함하는 테스트 시나리오들이 실행되고, 메모리 인터페이스에 대해서는 Memtest를 포함하는 테스트 시나리오가 실행될 수 있다. 감압 테스트 데이터는 도메인 별로 획득된 벡터 데이터를 포함할 수 있다. 테스트 시나리오는 전자 장치의 정상 동작 여부를 판단하기 위해 전자 장치가 적어도 하나의 동작을 수행하도록 하는 인스트럭션들의 집합을 의미할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 장치 상태 데이터(206)는 테스트 대상(201)이 테스트 시나리오를 실행하는 동안 측정된 전류 값에 대한 정보를 포함할 수 있다. 지정된 도메인에 대한 테스트 시나리오가 실행되는 동안 그 도메인에 공급되는 전류 값이 수집되면, 테스트 장치(230)는 수집된 전류 값의 평균 값을 포함하는 장치 상태 데이터(206)를 획득할 수 있다. 지정된 도메인에 해당하는 장치에 문제가 있는 경우, 정상적인 장치에 비해 많은 전류를 소모하므로, 전류 값의 평균 값을 장치의 불량 여부 판단에 이용할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 장치 상태 데이터(206)는 테스트 대상(201)의 제조 과정에서 획득되는 생산 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 장치 상태 데이터(206)는 장치의 생산 과정에서 측정된 온도, 시간, 공정 테스트 결과(예: 커널 패닉 횟수, 워치독 리셋 횟수, 또는 리셋 카운트 값)를 포함할 수 있다
테스트 장치(230)는 장치 상태 데이터(206)를 예측 모델(204)에 입력할 수 있다. 일 실시 예에 따르면 테스트 장치(230)가 트레이닝 장치(210)와 별개의 장치로 구성된 경우, 테스트 장치(230)는 예측 모델(204)을 다운로드하고, 다운로드된 예측 모델(204)에 장치 상태 데이터(206)를 입력할 수 있다. 다른 실시 예에 따르면, 테스트 장치(230)는 장치 상태 데이터(206)를 예측 모델(204)을 가지는 장치(예: 외부 서버)로 전송할 수 있다. 또 다른 실시 예에 따르면, 테스트 장치(230)는 실행 결과 데이터(206)를 예측 모델에 직접 입력할 수도 있다. 예를 들어, 트레이닝 장치(210)와 테스트 장치(230)는 하나의 장치로 구성되어, 그 장치가 예측 모델(204)을 구성하고, 실행 결과 데이터(206)를 구성된 예측 모델(204)에 입력할 수 있다.
테스트 장치(230)는 장치 상태 데이터(206)가 입력된 예측 모델(204)로부터 예측 스코어를 반환 받을 수 있다. 테스트 장치(230)는 예측 결과를 출력 장치를 통해서 출력할 수 있다. 출력 장치는 테스트 장치(230)에 포함되어 있는 장치일 수도 있으나, 테스트 장치(230)에 통신 가능하도록 연결된 외부 장치일 수도 있다. 출력 장치는, 예를 들면, 표시 장치, 음향 출력 장치, 또는 통신 모듈일 수 있다. 테스트 장치(230)는 예측 스코어에 따라서 테스트 대상(201)에 대한 테스트 통과 또는 실패를 판단할 수 있다. 테스트 장치(230)는 판단된 테스트 통과 또는 실패에 따른 메시지를 포함하는 예측 결과를 출력할 수 있다. 전자 장치의 제조자는 예측 결과를 이용하여 테스트 대상(201)을 실제로 생산 및 판매할 지 여부를 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 테스트 대상(201)이 완성된 전자 장치(101)인 경우, 전자 장치(101)는 예측 스코어에 따라서 전자 장치(101)에 대한 테스트가 실패한 것으로 판단되면 전자 장치(101)는 전자 장치(101)에 저장된 데이터를 백업하는 프로세스를 실행할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 테스트 장치(230)는 획득된 장치 상태 데이터(206)에 기초하여 예측 모델(204)을 업데이트할 수 있다. 예를 들어, 테스트 장치(230)는 강화형 기계 학습(reinforcement learning) 알고리즘을 이용하여, 예측 모델(204)이 장치 상태 데이터(206)로부터 예측한 결과에 기반한 예측 모델(204)의 업데이트를 수행하는 에이전트를 포함할 수 있다.
도 3은 일 실시 예에 따른, 테스트 장치(예: 도 3의 테스트 장치(230))가 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))의 불량을 예측하는 프로세스를 나타낸 흐름도(300)이다.
일 실시 예에 따르면, 동작 310에서 테스트 장치는 테스트 대상이 되는 전자 장치에 대한 장치 상태 데이터를 획득할 수 있다. 장치 상태 데이터는 감압 테스트 데이터, 평균 전류 값 및 생산 데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
동작 320에서, 테스트 장치는 획득된 장치 상태 데이터를 예측 모델에 입력할 수 있다. 테스트 장치는 장치 상태 데이터를 입력한 예측 모델로부터 예측 스코어를 반환 받을 수 있다.
동작 330에서, 테스트 장치는 예측 스코어에 기초하여 예측 결과를 출력할 수 있다. 예를 들어, 테스트 장치는 표시 장치, 음향 출력 장치, 또는 통신 모듈을 이용하여 전자 장치의 테스트 통과 또는 실패에 대한 정보를 나타내는 메시지를 출력할 수 있다.
도 4는 일 실시 예에 따른, 테스트 장치(예; 도 2의 테스트 장치(230))가 출력하는 예측 결과의 예시를 나타낸다.
일 실시 예에 따른, 테스트 장치(230)는 예측 스코어가 불량이 발생할 것으로 예상되는 것인 경우 테스트 대상이 된 장치가 테스트에 실패하였음을 나타내는 실패 메시지(410)를 포함하는 예측 결과를 출력할 수 있다.
반대로, 예측 스코어가 불량이 발생하지 않을 것으로 예상되는 범위에 포함되는 경우 테스트 장치(230)는 테스트 대상이 된 장치가 정상적인 장치임을 나타내는 통과 메시지(420)를 포함하는 예측 결과를 출력할 수 있다.
도 5는 일 실시 예에 따라 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))가 감압 테스트를 수행하는 구조를 나타낸다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))는 프로세서(120) 및 전력 관리 회로(520)를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(120)는 어플리케이션 프로세서(application processor, AP)일 수 있다. 감압 테스트를 수행하기 위하여, 전력 관리 회로(520)는 감압 테스트의 대상이 되는 도메인에 테스트 전압을 제공할 수 있다. 여기서, 테스트 전압은 전자 장치의 일반적인 동작 전압으로부터 지정된 비율로 감압된 전압일 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 테스트 전압은 동작 전압으로부터 -5% 내지 -7% 범위로 감압된 전압 값을 가질 수 있다.
프로세서(120)는 테스트 전압에 기초하여 적어도 하나의 테스트 시나리오를 실행할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(120)는 감압 테스트를 수행하는 도메인에 따라서 테스트 시나리오를 실행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 큰 코어 도메인(511)에 대한 갑압 테스트를 수행하기 위해 Unzip 시나리오, c2 시나리오, cache 시나리오 및 crypto 시나리오를 실행할 수 있다. 프로세서(120)는 중간 코어(Middle core) 도메인(512) 및 작은 코어(Little core) 도메인(513)에 대해서도 Unzip 시나리오, c2 시나리오, cache 시나리오 및 crypto 시나리오를 실행할 수 있다. 프로세서(120)는 메모리 인터페이스 도메인(514)에 대해서는 메모리 동작을 테스트하는 memtest 시나리오를 실행할 수 있다.
전력 관리 회로(520)는 전자 장치에 공급되는 전류를 감시하기 위한 전류 감시 로직(521) 및 아날로그 디지털 전환기(522)를 포함할 수 있다. 아날로그 디지털 전환기(522)는 프로세서(120)가 테스트 시나리오를 실행하는 동안 테스트 시나리오를 실행하는 대상으로 지정된 전자 장치의 도메인에 공급되는 전류 값을 획득할 수 있다. 아날로그 디지털 전환기(522)를 통해서 획득된 전류 값은 전류 감시 로직(521)에 의해 취합되어 프로세서(120)로 전달될 수 있다. 또는, 전류 값은 예측 모델의 입력 데이터로 사용될 수 있다.
도 6은 일 실시 예에 따른 전자 장치(610)(예: 도 1의 전자 장치(101))의 구조를 나타낸 블록도(600)이다.
일 실시 예에 따른, 전자 장치(610)는 프로세서(611)(예: 도 1의 프로세서(120)), 메모리(613)(예: 도 1의 메모리(130)), 전력 관리 회로(615)(예: 도 5의 전력 관리 회로(520)), 통신 회로(617)(예: 도 1의 통신 모듈(190)) 및 출력 장치(619)(예: 도 1의 표시 장치(160), 음향 출력 장치(155), 연결 단자(178))를 포함할 수 있다. 다만, 도 6은 일 실시 예를 설명하기 위한 것이며, 일부 구성요소는 생략되거나 변경될 수도 있다.
메모리(613)는 프로세서(611)가 데이터를 처리하거나 전자 장치(610)를 제어하도록 하기 위한 인스트럭션들을 저장할 수 있다. 본 명세서에서, 프로세서(611) 또는 전자 장치(610)의 동작은 프로세서(611)가 메모리(613)에 저장된 인스트럭션들을 실행하여 수행되는 것으로 이해될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(611)는 전자 장치(610)에 트리거 이벤트가 발생하는 경우, 전자 장치(610)의 동작 상태를 테스트할 수 있다. 트리거 이벤트는 전자 장치(610)가 비정상적으로 리셋(reset)되는 것을 의미할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(610)가 전자 장치(610)에 구비된 전원 버튼 입력 없이 전원이 오프(off)된 이후에 다시 전원이 켜진 경우, 프로세서(611)는 트리거 이벤트가 발생한 것으로 판단할 수 있다. 다른 예를 들면, 프로세서(611)는 워치독 타이머(도시되지 않음)를 포함할 수 있으며, 워치독 타이머에 의해 프로세서(611)의 동작이 정지되었음이 레지스트리에 기록된 경우, 프로세서(611)는 전자 장치(610)가 비정상적으로 리셋되었다고 판단할 수 있다. 프로세서(611)는 전자 장치(610)의 동작 상태를 테스트한 결과로서 장치 상태 데이터를 획득할 수 있다. 장치 상태 데이터는 감압 테스트 데이터, 전류 값 및 장치 사용 데이터를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(611)는 전자 장치(610)의 동작 상태를 테스트하기 위해 감압 테스트를 수행할 수 있다. 프로세서(611)는 일반적인 동작 전압보다 낮은 전압 값을 가지는 테스트 전압을 공급하도록 전력 관리 회로(615)를 제어하고, 테스트 전압에 기초하여 테스트 시나리오를 실행할 수 있다. 프로세서(611)는 테스트 시나리오를 실행한 결과에 기초하여 감압 테스트 데이터를 획득할 수 있다. 프로세서(611)가 테스트 시나리오를 실행하는 과정에서 락업(lockup)과 같은 장애가 발생하는 경우, 프로세서(611)에 포함된 워치독 타이머(도시되지 않음)는 프로세서(611)의 동작 상태를 리셋할 수 있다. 따라서, 전자 장치(610)의 외부에서는 테스트 시나리오가 실행되는 과정에서 장애가 발생하였는지 알 수 없다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(611)는 전력 관리 회로(615)로부터 테스트 시나리오가 실행되는 동안 측정된 전류 값에 대한 정보를 획득할 수 있다.
프로세서(611)는 전자 장치(610)가 동작하는 과정에서 장치 사용 데이터를 메모리(613)에 저장할 수 있다. 장치 사용 데이터는 전자 장치의 사용 환경에 대한 정보나 전자 장치(610)의 사용에 따른 동작 이력에 대한 정보를 포함할 수 있다. 전자 장치(610)의 사용 환경에 대한 정보는, 예를 들면 센서 모듈(예: 도 1의 센서 모듈(176))을 이용하여 측정된 정보를 포함할 수 있다. 동작 이력에 대한 정보는, 예를 들면, 전자 장치(610)가 리셋된 이력, 워치독이 발생한 이력, 또는 전자 장치(610)의 배터리 동작에 관련된 이력을 포함할 수 있다.
프로세서(611)는 장치 상태 데이터를 예측 모델에 입력한 결과인 장애 발생 예측 결과를 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(611)는 장애 발생 예측 결과를 획득하기 위해 통신 회로(617)를 통해서 예측 모델을 가지는 외부 서버(620)로 장치 상태 데이터를 전송할 수 있다. 프로세서(611)는 통신 회로(617)를 통해서 외부 서버(620)로부터 장애 발생 예측 결과를 획득할 수 있다. 다른 실시 예에 따르면, 메모리(613)는 예측 모델을 저장할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(611)는 예측 모델을 제공하는 외부 서버(620)로부터 통신 회로(617)를 통해서 예측 모델을 다운로드할 수 있다. 프로세서(611)는 메모리(613)에 저장된 예측 모델을 이용하여 장애 발생 예측 결과를 획득할 수도 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(611)는 장애 발생 예측 결과에 기초하여 전자 장치(610)의 동작 설정을 변경할 수 있다. 프로세서(611)는 장애 발생 예측 결과에 기초하여 전자 장치(610)의 동작 설정을 변경하기 위한 개선 항목을 결정하고, 결정된 개선 항목에 기초하여 전자 장치(610)의 동작 설정을 변경할 수 있다. 예를 들어, 장애 발생 예측 결과가 전력 관리 회로(615)에 의해 공급되는 전압에 관한 복수의 동적 전압 및 주파수 스케일링(Dynamic Voltage and Frequency Scaling, DVFS) 레벨 중에서 일부 DVFS 레벨에 의한 동작 시에 장애가 발생하는 것임을 나타내는 경우, 프로세서(611)는 전력 관리 회로(615) 내지 프로세서(611)의 동작 시나리오에서 문제가 되는 DVFS 레벨을 제외시킬 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(611)는 전자 장치(610)의 동작 설정을 변경하기 위한 개선 항목에 대한 정보를 포함하는 메시지를 출력하도록 출력 장치(619)를 제어할 수 있다. 또한, 프로세서(611)는 입력 장치(도시되지 않음)(예: 도 1의 입력 장치(150))를 통해서 출력된 메시지에 대한 사용자 응답을 수신할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(611)는 개선 항목을 선택하는 사용자 입력을 수신할 수 있다. 프로세서(611)는 사용자 입력에 대한 응답으로 개선 항목에 기초하여 전자 장치(610)의 동작 설정을 변경할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(611)는 장애 발생 예측 결과에 기초하여 메모리(613)에 저장된 사용자 데이터를 백업하기 위한 동작을 수행할 수 있다. 사용자 데이터는 사용자가 전자 장치(610)를 사용하면서 생성된 데이터를 의미한다. 예를 들어, 사용자 데이터는 사용자가 전자 장치(610)에 설치된 어플리케이션을 이용하여 생성한 파일일 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(611)는 백업 동작의 실행 여부를 확인 받기 위한 사용자 인터페이스를 출력 장치(619)를 통해서 출력할 수 있다. 다른 실시 예에 따르면, 프로세서(611)는 자동적으로 메모리(613)에 저장된 사용자 데이터를 백업할 수도 있다. 프로세서(611)가 자동적으로 사용자 데이터를 백업하는 동작을 수행하고자 할 경우, 프로세서(611)는 전자 장치(610)에 자동 백업 기능이 설정되어 있는지 확인할 수 있다. 전자 장치(610)에 자동 백업 기능이 설정되어 있는 경우, 프로세서(611)는 사용자 데이터를 백업하기 위한 프로세스를 실행할 수 있다. 전자 장치(610)에 자동 백업 기능이 설정되어 있지 않은 경우, 프로세서(611)는 출력 장치(619)를 통해서 자동 백업 기능을 설정하도록 유도하는 메시지나 백업 동작의 실행 여부를 확인 받기 위한 메시지를 출력할 수도 있다. 백업 프로세스가 실행되면, 프로세서(611)는 사용자 데이터를 백업하기 위해 통신 회로(617)를 통해서 외부 저장 매체나 외부 서버(예: 클라우드 서버)로 사용자 데이터를 전송할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 예측 모델을 통해서 획득된 장애 발생 예측 결과는 장애 발생 가능성을 나타내는 예측 스코어를 포함할 수 있다. 프로세서(611)는 예측 스코어가 지정된 임계 값 이상인 경우, 사용자 데이터를 백업하기 위한 프로세스를 실행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(611)는 전자 장치(611)의 자동 백업 설정을 확인하고, 자동 백업 기능이 설정되어 있지 않은 경우 출력 장치(619)를 통해서 자동 백업 설정에 관련된 메시지를 출력할 수 있다.
도 7은 일 실시 예에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))가 사용자 데이터를 보호하기 위해 수행하는 프로세스를 나타낸 흐름도(700)이다.
동작 710에서, 전자 장치는 트리거 이벤트가 발생하였는지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 부팅 과정에서 전자 장치가 비정상적으로 종료되었음을 나타내는 정보를 확인한 경우, 트리거 이벤트가 발생한 것으로 판단할 수 있다.
트리거 이벤트가 발생한 것으로 판단한 경우, 동작 720에서, 전자 장치는 일반적인 동작 전압보다 낮은 전압 값을 가지는 테스트 전압에 기초하여 테스트 시나리오를 실행할 수 있다. 동작 730에서, 전자 장치는 테스트 시나리오를 실행한 결과에 기초하여 감압 테스트 데이터를 포함하는 장치 상태 데이터를 획득할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치는 테스트 시나리오를 실행하는 동안 전압 값에 대한 정보를 확인할 수 있으며, 장치 상태 데이터는 전압 값에 대한 정보를 포함할 수 있다. 또한, 일 실시 예에 따르면, 장치 상태 데이터는 장치 사용 데이터를 더 포함할 수도 있다.
동작 740에서, 전자 장치는 장치 상태 데이터를 예측 모델에 입력할 수 있다. 장치 상태 데이터를 예측 모델에 입력한 결과로서 장애 발생 예측 결과를 획득하면, 전자 장치는 장애 발생 예측 결과에 기초하여 동작 750에서 발생할 것으로 예상되는 장애를 개선할 수 있는 개선 항목이 존재하는지 판단할 수 있다. 개선 사항이 존재하는 경우, 동작 760에서 전자 장치는 개선 항목을 선택할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 사용자가 개선 항목을 선택할 수 있는 사용자 인터페이스를 출력하고, 사용자 인터페이스를 이용하여 입력된 사용자 입력에 기초하여 개선 항목을 선택할 수 있다. 동작 770에서, 전자 장치는 선택된 개선 항목을 전자 장치의 동작 설정에 적용할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 동작 760 및 동작 770은 사용자의 개입 없이 전자 장치가 자동적으로 수행할 수도 있다.
개선 사항이 존재하지 않는 경우, 동작 752에서 전자 장치는 전자 장치에 자동 백업 기능이 설정되어 있는지 판단할 수 있다. 자동 백업 기능이 설정되어 있는 경우, 전자 장치는 전자 장치에 저장된 사용자 데이터를 백업하는 동작 754을 수행할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 사용자 데이터를 백업 서버로 전송할 수 있다.
자동 백업 기능이 설정되어 있지 않은 경우, 전자 장치는 자동 백업 설정에 관련된 메시지를 출력하는 동작 756을 수행할 수 있다. 전자 장치는 동작 756에서 출력된 메시지에 대한 사용자 입력에 따라서 자동 백업 기능의 설정 여부를 결정할 수 있다. 동작 758에서 자동 백업 기능이 설정된 경우, 전자 장치는 동작 754를 수행할 수 있다.
도 8은 다른 실시 예에 따른 전자 장치(610)(예: 도 1의 전자 장치(101))가 사용자 데이터를 보호하기 위해 수행하는 프로세스를 나타낸 흐름도이다.
동작 801에서, 전자 장치(610)는 트리거 이벤트가 발생하였는지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(610)는 부팅 과정에서 전자 장치(610)가 비정상적으로 종료되었음을 나타내는 정보를 확인한 경우, 트리거 이벤트가 발생한 것으로 판단할 수 있다.
트리거 이벤트가 발생한 것으로 판단한 경우, 동작 803에서, 전자 장치(610)는 일반적인 동작 전압보다 낮은 전압 값을 가지는 테스트 전압에 기초하여 테스트 시나리오를 실행할 수 있다. 동작 805에서, 전자 장치(610)는 테스트 시나리오를 실행한 결과에 기초하여 감압 테스트 데이터를 포함하는 장치 상태 데이터를 수집할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치(610)는 테스트 시나리오를 실행하는 동안 전압 값에 대한 정보를 확인할 수 있으며, 장치 상태 데이터는 전압 값에 대한 정보를 포함할 수 있다. 또한, 일 실시 예에 따르면, 장치 상태 데이터는 장치 사용 데이터를 더 포함할 수도 있다.
동작 807에서, 전자 장치(610)는 수집된 장치 상태 데이터를 외부 서버(620)로 전송할 수 있다.
동작 809에서, 외부 서버(620)는 장치 상태 데이터를 예측 모델에 입력할 수 있다. 동작 811에서, 외부 서버(620)는 장치 상태 데이터를 예측 모델에 입력한 결과로서 장애 발생 예측 결과를 획득할 수 있다. 장애 발생 예측 결과를 획득한 외부 서버(620)는 동작 813에서 획득된 장애 발생 예측 결과를 전자 장치(610)로 전송할 수 있다. 동작 815에서, 전자 장치(610)는 수신된 장애 발생 예측 결과에 따른 동작을 수행할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(610)는 도 7의 동작 750 내지 동작 770에 상응하는 동작을 수행할 수 있다.
도 9는 일 실시 예에 따른 전자 장치(900)(예: 도 1의 전자 장치(101))가 출력하는 자동 백업 설정에 관련된 메시지(910)의 예시를 나타낸다.
일 실시 예에 따르면, 장애 발생 예측 결과가 장애가 발생할 것임을 나타내고 있으나 자동 백업 기능이 설정되어 있지 않은 경우, 전자 장치(900)는 자동 백업 설정에 관련된 메시지(910)를 디스플레이할 수 있다. 또한, 전자 장치(900)는 자동 백업 기능을 설정하도록 명령하는 사용자 입력을 수신하기 위한 사용자 인터페이스(920)를 디스플레이할 수 있다. 전자 장치(900)는 사용자 인터페이스(920)를 선택하는 사용자 입력에 대한 응답으로, 전자 장치(900)에 저장된 사용자 데이터에 대한 자동 백업 기능을 설정할 수 있다.
도 10은 일 실시 예에 따른 전자 장치(1000)(예: 도 1의 전자 장치(101))가 개선 항목을 선택하기 위해 출력하는 사용자 인터페이스의 예시를 나타낸다.
도 10을 참조하면, 일 실시 예에 따른 전자 장치(1000)는 장애 발생 예측 결과에 기초하여 DVFS 레벨이 L11인 경우에 전자 장치(1000)에 장애가 발생하는 경우, L11을 전자 장치의 동작 시나리오에서 제외시키도록 유도하는 메시지(1010)를 출력할 수 있다. DVFS 레벨 설정 화면으로 이동하기 위한 버튼(1020)을 선택하는 사용자 입력이 수신되면, 전자 장치(1000)는 DVFS 레벨을 선택할 수 있는 화면을 출력할 수 있다. DVFS 레벨이 선택된 상태에서 설정 버튼(1030)을 선택하는 사용자 입력이 수신되면, 전자 장치(1000)는 전자 장치(1000)의 동작 시나리오에 선택된 DVFS 레벨을 적용할 수 있다.
도 11은 다른 실시 예에 따른 전자 장치(1100)(예: 도 1의 전자 장치(101))가 개선 항목을 선택하기 위해 출력하는 사용자 인터페이스의 예시를 나타낸다.
도 11을 참조하면, 일 실시 예에 따른 전자 장치(1100)는 장애 발생 예측 결과에 기초하여 DVFS 레벨이 L11인 경우에 전자 장치(1100)에 장애가 발생하는 경우, L11을 전자 장치의 동작 시나리오에서 제외하도록 설정할 것인지를 확인하는 메시지(1110)를 출력할 수 있다. 전자 장치(1100)는 설정 버튼(1120)을 선택하는 사용자 입력이 수신되면, 전자 장치(1100)는 전자 장치(1100)의 동작 시나리오에서 선택된 DVFS 레벨이 제외되도록 설정할 수 있다.
본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는 다양한 형태의 장치가 될 수 있다. 전자 장치는, 예를 들면, 휴대용 통신 장치 (예: 스마트폰), 컴퓨터 장치, 휴대용 멀티미디어 장치, 휴대용 의료 기기, 카메라, 웨어러블 장치, 또는 가전 장치를 포함할 수 있다. 본 문서의 실시예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다.
본 문서의 다양한 실시예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시예의 다양한 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 또는 관련된 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 아이템에 대응하는 명사의 단수 형은 관련된 문맥상 명백하게 다르게 지시하지 않는 한, 상기 아이템 한 개 또는 복수 개를 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나",“A 또는 B 중 적어도 하나”, "A, B 또는 C", "A, B 및 C 중 적어도 하나” 및 “A, B, 또는 C 중 적어도 하나"와 같은 문구들 각각은 그 문구들 중 해당하는 문구에 함께 나열된 항목들 중 어느 하나, 또는 그들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제 1", "제 2", 또는 "첫째" 또는 "둘째"와 같은 용어들은 단순히 해당 구성요소를 다른 해당 구성요소와 구분하기 위해 사용될 수 있으며, 해당 구성요소들을 다른 측면(예: 중요성 또는 순서)에서 한정하지 않는다. 어떤(예: 제 1) 구성요소가 다른(예: 제 2) 구성요소에, “기능적으로” 또는 “통신적으로”라는 용어와 함께 또는 이런 용어 없이, “커플드” 또는 “커넥티드”라고 언급된 경우, 그것은 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로(예: 유선으로), 무선으로, 또는 제 3 구성요소를 통하여 연결될 수 있다는 것을 의미한다.
본 문서에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현된 유닛을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로와 같은 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는, 상기 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 일실시예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.
본 문서의 다양한 실시예들은 기기(machine)(예: 전자 장치(101)) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장 메모리(136) 또는 외장 메모리(138))에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(140))로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 전자 장치(101))의 프로세서(예: 프로세서(120))는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 명령어들 중 적어도 하나의 명령을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 상기 호출된 적어도 하나의 명령어에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 상기 하나 이상의 명령어들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장 매체는, 비일시적(non-transitory) 저장 매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, ‘비일시적’은 저장 매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장 매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.
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 스토어™)를 통해 또는 두 개의 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.

Claims (15)

  1. 전자 장치에 있어서,
    전력 관리 회로;
    상기 전력 관리 회로와 전기적으로 연결된 프로세서; 및
    상기 프로세서와 전기적으로 연결되고, 사용자 데이터를 저장하도록 구성된 메모리를 포함하고,
    상기 메모리는, 실행 시에, 상기 프로세서가,
    상기 전자 장치의 동작 전압으로부터 감압된 테스트 전압을 공급하도록 상기 전력 관리 회로를 제어하고,
    상기 테스트 전압에 기초하여 지정된 테스트 시나리오를 실행하고,
    상기 테스트 시나리오를 실행한 결과로서 획득되는 감압 테스트 데이터를 포함하는 장치 상태 데이터를 획득하며,
    상기 장치 상태 데이터를 예측 모델에 입력한 결과인 장애 발생 예측 결과를 획득하고,
    상기 장애 발생 예측 결과에 기초하여 상기 전자 장치의 동작 설정을 변경하거나, 상기 사용자 데이터를 백업하도록 하는 인스트럭션들을 저장하는, 전자 장치.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 인스트럭션들은 상기 프로세서가,
    상기 테스트 시나리오를 실행하는 동안 상기 전력 관리 회로를 통해서 상기 테스트 시나리오에서 지정된 상기 전자 장치의 도메인에 공급되는 전류 값을 획득하도록 구성되고,
    상기 장치 상태 데이터는 상기 전류 값을 포함하는, 전자 장치.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 전력 관리 회로는 상기 도메인에 상응하는 아날로그 디지털 변환기를 포함하고,
    상기 인스트럭션들은 상기 프로세서가,
    상기 아날로그 디지털 변환기를 통해서 상기 전류 값을 획득하도록 구성된, 전자 장치.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 테스트 시나리오의 수행 과정에서 장애가 발생하면 상기 프로세서의 동작 상태를 리셋하는 워치독 타이머를 포함하는, 전자 장치.
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 예측 모델은 상기 장치 상태 데이터와 관련된 트레이닝 데이터에 대한 기계 학습을 수행한 결과로 생성된 예측 모델인, 전자 장치.
  6. 청구항 1에 있어서,
    상기 장치 상태 데이터는 사용자에 의한 상기 전자 장치의 사용 시에 측정된 동작 환경 또는 상기 전자 장치의 동작 이력에 대한 정보를 포함하는 장치 사용 데이터를 포함하는, 전자 장치.
  7. 청구항 1에 있어서,
    상기 메모리는 적어도 하나의 도메인에 각각 상응하는 적어도 하나의 테스트 시나리오를 저장하도록 구성되며,
    상기 인스트럭션들은 상기 프로세서가,
    상기 적어도 하나의 도메인 별로 테스트 시나리오를 실행한 결과로서 획득되는 데이터를 벡터로 구성한 벡터 데이터를 포함하는 상기 감압 테스트 데이터를 획득하도록 구성된, 전자 장치.
  8. 청구항 1에 있어서,
    상기 인스트럭션들은 상기 프로세서가,
    상기 장애 발생 예측 결과에 기초하여 상기 전자 장치의 동작 설정을 변경하기 위한 개선 항목을 결정하고,
    상기 개선 항목에 기초하여 상기 전자 장치의 동작 설정을 변경하도록 구성된, 전자 장치.
  9. 청구항 8에 있어서,
    상기 전자 장치는,
    디스플레이; 및
    입력 장치를 더 포함하고,
    상기 인스트럭션들은 상기 프로세서가,
    상기 개선 항목에 대한 정보를 포함하는 메시지를 상기 디스플레이를 통해서 출력하고,
    상기 입력 장치를 통해서 상기 메시지에 대한 사용자 입력을 수신하며,
    상기 사용자 입력에 대한 응답으로, 상기 개선 항목에 기초하여 상기 전자 장치의 동작 설정을 변경하도록 구성된, 전자 장치.
  10. 청구항 1에 있어서,
    상기 전자 장치는 디스플레이를 더 포함하고,
    상기 인스트럭션들은 상기 프로세서가,
    상기 장애 발생 예측 결과가 장애 발생 가능성이 지정된 값 이상을 나타내는 경우, 상기 전자 장치의 자동 백업 설정을 확인하고,
    상기 전자 장치의 자동 백업이 설정되어 있지 않은 경우, 상기 디스플레이를 통해서 자동 백업 설정에 관련된 메시지를 출력하도록 구성된, 전자 장치.
  11. 청구항 1에 있어서,
    상기 전자 장치는 통신 회로를 더 포함하고,
    상기 인스트럭션들은 상기 프로세서가,
    상기 통신 회로를 통해서, 상기 장치 상태 데이터를 상기 예측 모델을 구비한 외부 서버로 전송하고,
    상기 장치 상태 데이터의 전송에 대한 응답으로, 상기 통신 회로를 통해서 상기 외부 서버로부터 상기 장애 발생 예측 결과를 수신하도록 구성된, 전자 장치.
  12. 전자 장치를 제어하는 방법에 있어서,
    상기 전자 장치의 동작 전압으로부터 감압된 테스트 전압에 기초하여 지정된 테스트 시나리오를 실행하는 동작;
    상기 테스트 시나리오를 실행한 결과로서 획득되는 감압 테스트 데이터를 포함하는 장치 상태 데이터를 획득하는 동작;
    상기 장치 상태 데이터를 예측 모델에 입력한 결과인 장애 발생 예측 결과를 획득하는 동작; 및
    상기 장애 발생 예측 결과에 기초하여 전력 관리 회로의 동작 설정을 변경하는 동작, 또는 상기 장애 발생 예측 결과에 기초하여 상기 전자 장치에 저장된 사용자 데이터를 백업하는 동작을 포함하는, 방법.
  13. 청구항 12에 있어서,
    상기 테스트 시나리오를 실행하는 동안 상기 전력 관리 회로를 통해서 상기 테스트 시나리오에서 지정된 전자 장치의 도메인에 공급되는 전류 값을 획득하는 동작을 포함하고
    상기 장치 상태 데이터는 상기 전류 값을 포함하는, 방법.
  14. 청구항 12에 있어서,
    상기 장치 상태 데이터는 사용자에 의한 상기 전자 장치의 사용 시에 측정된 동작 환경 또는 상기 전자 장치의 동작 이력에 대한 정보를 포함하는 동작 상태 데이터를 포함하는, 방법.
  15. 청구항 12에 있어서,
    상기 전력 관리 회로의 동작 설정을 변경하는 상기 동작은,
    상기 장애 발생 예측 결과에 기초하여 상기 전자 장치의 동작 설정을 변경하기 위한 개선 항목을 결정하는 동작, 및
    상기 개선 항목에 기초하여 상기 전자 장치의 동작 설정을 변경하는 동작을 포함하는, 방법.
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