WO2022030968A1 - 제스처를 인식하는 전자 장치 및 그 동작 방법 - Google Patents

제스처를 인식하는 전자 장치 및 그 동작 방법 Download PDF

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WO2022030968A1
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정원석
조용상
유병욱
박성진
임채만
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삼성전자 주식회사
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    • Y02D30/00—Reducing energy consumption in communication networks
    • Y02D30/70—Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks

Definitions

  • the present disclosure relates to an electronic device for recognizing a gesture and an operating method thereof.
  • the electronic device may check information on the movement of the electronic device through a sensor (eg, a biometric sensor or a motion sensor).
  • the electronic device may recognize the gesture performed by the user based on at least one of biosignals and information on movement.
  • the electronic device may check the movement of a part of the user's body wearing the electronic device by using the information on the movement.
  • the electronic device may, for example, check information about the movement of the user's arm.
  • the electronic device may check information on relaxation/contraction of the user's muscle by using the biosignal. For example, when the user holds a hand, or when the user holds and extends the hand, the electronic device may identify a change in the shape of the hand based on a biosignal indicating relaxation/contraction of the user's muscle.
  • the electronic device may perform an operation corresponding to the gesture. Accordingly, the user may operate the electronic device as desired by performing a gesture while wearing the electronic device.
  • the electronic device may have to constantly perform gesture recognition. For example, the electronic device must always turn on related sensors to obtain a sensing signal required for gesture recognition, and thus power may be wasted.
  • the electronic device processes the sensing signals obtained from the sensors and constantly performs gesture recognition based on the processing result, so that the consumption of the resource may also increase rapidly.
  • segmentation of an appropriate sensing signal may be required for gesture recognition. For example, even if the user walks or runs while wearing the electronic device, or even moves a small arm, the electronic device may recognize this, and the electronic device may have to segment the corresponding signal and perform gesture recognition. .
  • a first method of recognizing only a gesture with a large motion is used, or a second method using a peak-to-peak of a signal waveform during a relatively long time period is used.
  • the first method is used, a gesture with a relatively small motion cannot be recognized, and when the second method is used, the time required for gesture recognition is long, and the immediacy thereof may be reduced.
  • Another aspect of the present disclosure provides an electronic device capable of determining whether to segment a corresponding signal using a sum of sensed signals for a predetermined time period, and an operating method thereof.
  • an electronic device includes at least one sensor and at least one processor, wherein the at least one processor checks a gesture confirmation request from a first application being executed by the at least one processor, and the gesture confirmation request In response to the confirmation, the gesture is confirmed using at least one sensing data from at least one first sensor module activated among the at least one sensor based on the gesture application, and the identified gesture is applied to the first application. and, based on the first application, may be set to perform at least one operation corresponding to the identified gesture.
  • a method of operating an electronic device includes: confirming a gesture confirmation request from a first application being executed by at least one processor of the electronic device; in response to confirmation of the gesture confirmation request, the electronic device based on the gesture application Confirming a gesture using at least one sensing data from at least one first sensor module activated among at least one sensor of based on the , performing at least one operation corresponding to the identified gesture.
  • an electronic device and a method of operating the same are provided.
  • the electronic device and method may recognize a gesture by executing a gesture application when there is a request for gesture recognition from a specific application. Accordingly, power consumption may be reduced because the sensor does not need to be constantly turned on, and resource consumption may also be reduced because a process for recognizing a gesture does not need to be constantly performed.
  • an electronic device and a method of operating the same are provided.
  • the electronic device and method may determine whether to segment the corresponding signal by using the sum of the sensed signals for a predetermined time period. Accordingly, a gesture with a relatively small motion may be recognized, and the gesture may be immediately recognized.
  • FIG. 1 is a block diagram of an electronic device in a network environment, according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 2 is a front perspective view of an electronic device according to an embodiment of the present disclosure
  • FIG. 4 is an exploded perspective view of an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 5 is a block diagram of an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • 6A is a flowchart illustrating a method of operating an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • 6B is a block diagram of an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • 6C is a diagram for describing an operation of an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 7 is a block diagram of an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 8 is a block diagram of an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating a method of operating an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 10 is a graph illustrating sensed data and summed data according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 11 is a diagram for describing a gesture recognition process of an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 12 is a diagram for explaining an operation of a section division module of an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 13A is a flowchart illustrating a method of operating an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • 13B is a flowchart illustrating a method of operating an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 14 is a diagram illustrating a decision rule for a plurality of types of sensing data according to an embodiment of the present disclosure.
  • 15 is a flowchart illustrating a method of operating an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • 16 is a diagram for explaining an overlap of a segmentation section according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 17 illustrates waveforms for describing sensed data and summed data according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 18 illustrates waveforms for describing sensed data and summed data according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 19 illustrates waveforms for describing sensed data and summed data according to an embodiment of the present disclosure.
  • 20A is a flowchart illustrating a method of operating an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • 20B illustrates an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • 21A is a flowchart illustrating a method of operating an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • 21B illustrates an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 23 illustrates graphs in which a variable k is an x-axis parameter and autocorrelation is a y-axis parameter according to an embodiment of the present disclosure.
  • 24 is a flowchart illustrating a method of operating an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 1 is a block diagram of an electronic device 101 in a network environment 100 according to an embodiment of the present disclosure.
  • an electronic device 101 communicates with an electronic device 102 through a first network 198 (eg, a short-range wireless communication network) or a second network 199 . It may 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 e.g., a second network 199
  • 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 module 150 , a sound output module 155 , a display module 160 , an audio module 170 , and a sensor module ( 176), interface 177, connection terminal 178, haptic module 179, camera module 180, power management module 188, battery 189, communication module 190, subscriber identification module 196 , or an antenna module 197 may be included.
  • at least one of these components eg, the connection terminal 178
  • may be omitted or one or more other components may be added to the electronic device 101 .
  • some of these components are integrated into one component (eg, display module 160 ). can be
  • the processor 120 for example, executes software (eg, a program 140) to execute at least one other component (eg, a hardware or software component) of the electronic device 101 connected to the processor 120 . It can control and perform various data processing or operations. According to one embodiment, as at least part of data processing or operation, the processor 120 converts commands or data received from other components (eg, the sensor module 176 or the communication module 190 ) to the volatile memory 132 . may be stored in the volatile memory 132 , and may process commands or data stored in the volatile memory 132 , and store the result data in the non-volatile memory 134 .
  • software eg, a program 140
  • the processor 120 converts commands or data received from other components (eg, the sensor module 176 or the communication module 190 ) to the volatile memory 132 .
  • the volatile memory 132 may be stored in the volatile memory 132 , and may process commands or data stored in the volatile memory 132 , and store the result data in the non-volatile memory 134 .
  • the processor 120 is the main processor 121 (eg, a central processing unit or an application processor) or a secondary processor 123 (eg, a graphic processing unit, a neural network processing unit) a neural processing unit (NPU), an image signal processor, a sensor hub processor, or a communication processor).
  • the main processor 121 e.g, a central processing unit or an application processor
  • a secondary processor 123 eg, a graphic processing unit, a neural network processing unit
  • NPU neural processing unit
  • an image signal processor e.g., a sensor hub processor, or a communication processor.
  • the main processor 121 e.g, a central processing unit or an application processor
  • a secondary processor 123 eg, a graphic processing unit, a neural network processing unit
  • NPU neural processing unit
  • an image signal processor e.g., a sensor hub processor, or a communication processor.
  • the main processor 121 e.g, a central processing unit or an application processor
  • a secondary processor 123
  • the auxiliary processor 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, executing an application). ), together with the main processor 121, at least one of the components of the electronic device 101 (eg, the display module 160, the sensor module 176, or the communication module 190) It is possible to control at least some of the related functions or states.
  • the co-processor 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.
  • the auxiliary processor 123 may include a hardware structure specialized for processing an artificial intelligence model.
  • Artificial intelligence models can be created through machine learning. Such learning may be performed, for example, in the electronic device 101 itself on which artificial intelligence is performed, or may be performed through a separate server (eg, the server 108).
  • the learning algorithm may include, for example, supervised learning, unsupervised learning, semi-supervised learning, or reinforcement learning, but in the above example not limited
  • the artificial intelligence model may include a plurality of artificial neural network layers.
  • Artificial neural networks include deep neural networks (DNNs), convolutional neural networks (CNNs), recurrent neural networks (RNNs), restricted boltzmann machines (RBMs), deep belief networks (DBNs), bidirectional recurrent deep neural networks (BRDNNs), It may be one of deep Q-networks or a combination of two or more of the above, but is not limited to the above example.
  • the artificial intelligence model may include, in addition to, or alternatively, a software structure in addition to the hardware structure.
  • 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, input data or output data for software (eg, the program 140 ) and instructions related thereto.
  • the memory 130 may include a volatile memory 132 or a non-volatile 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 module 150 may receive a command or data to be used in a component (eg, the processor 120 ) of the electronic device 101 from the outside (eg, a user) of the electronic device 101 .
  • the input module 150 may include, for example, a microphone, a mouse, a keyboard, a key (eg, a button), or a digital pen (eg, a stylus pen).
  • the sound output module 155 may output a sound signal to the outside of the electronic device 101 .
  • the sound output module 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.
  • the receiver may be used to receive an incoming call. According to one embodiment, the receiver may be implemented separately from or as part of the speaker.
  • the display module 160 may visually provide information to the outside (eg, a user) of the electronic device 101 .
  • the display module 160 may include, for example, a control circuit for controlling a display, a hologram device, or a projector and a corresponding device.
  • the display module 160 may include a touch sensor configured to sense a touch or a pressure sensor configured to measure the intensity of a force generated by the touch.
  • the audio module 170 may convert a sound into an electric signal or, conversely, convert an electric signal into a sound. According to an embodiment, the audio module 170 acquires a sound through the input module 150 , or an external electronic device (eg, a sound output module 155 ) connected directly or wirelessly with the electronic device 101 . A sound may be output through the electronic device 102 (eg, a speaker or headphones).
  • an external electronic device eg, a sound output module 155
  • a sound may be output through the electronic device 102 (eg, 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, user state), and generates an electrical signal or data value corresponding to the sensed state. can do.
  • the sensor module 176 may include, for example, a gesture sensor, a gyro sensor, a barometric 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 by 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 the user can perceive through tactile or kinesthetic 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 still images and moving images. According to an embodiment, 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 .
  • 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, the electronic device 102, the electronic device 104, or the server 108). It can support establishment and communication performance through the established communication channel.
  • the communication module 190 may include one or more communication processors that operate independently of the processor 120 (eg, an application processor) and 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, : It may include a LAN (local area network) communication module, or a power line communication module).
  • GNSS global navigation satellite system
  • a corresponding communication module among these communication modules is a first network 198 (eg, a short-range communication network such as Bluetooth, wireless fidelity (WiFi) direct, or infrared data association (IrDA)) or a second network 199 (eg, legacy It may communicate with the external electronic device 104 through a cellular network, a 5G network, a next-generation communication network, the Internet, or a computer network (eg, a telecommunication network such as a LAN or a WAN).
  • a first network 198 eg, a short-range communication network such as Bluetooth, wireless fidelity (WiFi) direct, or infrared data association (IrDA)
  • a second network 199 eg, legacy It may communicate with the external electronic device 104 through a cellular network, a 5G network, a next-generation communication network, the Internet, or a computer network (eg, a telecommunication network such as a LAN or a WAN).
  • a telecommunication network
  • the wireless communication module 192 uses the subscriber information (eg, International Mobile Subscriber Identifier (IMSI)) stored in the subscriber identification module 196 within a communication network such as the first network 198 or the second network 199 .
  • the electronic device 101 may be identified or authenticated.
  • the wireless communication module 192 may support a 5G network after a 4G network and a next-generation communication technology, for example, a new radio access technology (NR).
  • NR access technology includes high-speed transmission of high-capacity data (eMBB (enhanced mobile broadband)), minimization of terminal power and access to multiple terminals (mMTC (massive machine type communications)), or high reliability and low latency (URLLC (ultra-reliable and low-latency) -latency communications)).
  • eMBB enhanced mobile broadband
  • mMTC massive machine type communications
  • URLLC ultra-reliable and low-latency
  • the wireless communication module 192 may support a high frequency band (eg, mmWave band) to achieve a high data rate, for example.
  • a high frequency band eg, mmWave band
  • the wireless communication module 192 includes various technologies for securing performance in a high-frequency band, for example, beamforming, massive multiple-input and multiple-output (MIMO), all-dimensional multiplexing. It may support technologies such as full dimensional MIMO (FD-MIMO), an array antenna, analog beam-forming, or a large scale antenna.
  • the wireless communication module 192 may support various requirements specified in the electronic device 101 , an external electronic device (eg, the electronic device 104 ), or a network system (eg, the second network 199 ).
  • the wireless communication module 192 may include a peak data rate (eg, 20 Gbps or more) for realizing eMBB, loss coverage (eg, 164 dB or less) for realizing mMTC, or U-plane latency for realizing URLLC ( Example: downlink (DL) and uplink (UL) each 0.5 ms or less, or round trip 1 ms or less).
  • a peak data rate eg, 20 Gbps or more
  • loss coverage eg, 164 dB or less
  • U-plane latency for realizing URLLC
  • the antenna module 197 may transmit or receive a signal or power to the outside (eg, an external electronic device).
  • the antenna module 197 may include an 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 (eg, an array antenna). 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 connected from the plurality of antennas by, for example, the communication module 190 . can be selected. A signal or power may be transmitted or received between the communication module 190 and an external electronic device through the selected at least one antenna.
  • other components eg, a radio frequency integrated circuit (RFIC)
  • RFIC radio frequency integrated circuit
  • the antenna module 197 may form a mmWave antenna module.
  • the mmWave antenna module comprises a printed circuit board, an RFIC disposed on or adjacent to a first side (eg, bottom side) of the printed circuit board and capable of supporting a designated high frequency band (eg, mmWave band); and a plurality of antennas (eg, an array antenna) disposed on or adjacent to a second side (eg, top or side) of the printed circuit board and capable of transmitting or receiving signals of the designated high frequency band. can do.
  • peripheral devices eg, a 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
  • the command 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 or 104 may be the same as or different from the electronic device 101 .
  • all or a part of operations executed in the electronic device 101 may be executed in one or more external electronic devices 102 , 104 , or 108 .
  • the electronic device 101 may perform the function or service itself instead of executing the function or service itself.
  • one or more external electronic devices may be requested to perform at least a part of the function or the service.
  • One or more external electronic devices that have received 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 a result of the execution 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, mobile edge computing (MEC), or client-server computing technology may be used.
  • the electronic device 101 may provide an ultra-low latency service using, for example, distributed computing or mobile edge computing.
  • the external electronic device 104 may include an Internet of things (IoT) device.
  • Server 108 may be an intelligent server using machine learning and/or neural networks.
  • the external electronic device 104 or the server 108 may be included in the second network 199 .
  • the electronic device 101 may be applied to an intelligent service (eg, smart home, smart city, smart car, or health care) based on 5G communication technology and IoT-related technology.
  • FIG. 2 is a front perspective view of an electronic device according to an embodiment of the present disclosure
  • FIG. 3 is a rear perspective view of an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 4 is an exploded perspective view of an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • the electronic device 200 (eg, the electronic device 101 of FIG. 1 ) according to various embodiments of the present disclosure includes a first surface (or front surface) 210A and a second surface.
  • a housing 210 including a (or rear) 210B, and a side surface 210C surrounding the space between the first surface 210A and the second surface 210B, and at least a portion of the housing 210 It may include binding members 250 and 260 that are connected and configured to detachably attach the electronic device 200 to a user's body part (eg, wrist or ankle).
  • the housing may refer to a structure forming a part of the first surface 210A, the second surface 210B, and the side surface 210C of FIG. 2 .
  • the first surface 210A may be formed by the front plate 201 (eg, a glass plate including various coating layers or a polymer plate) at least a portion of which is substantially transparent.
  • the second surface 210B may be formed by a substantially opaque back cover 207 .
  • the back cover 207 may be formed, for example, by coated or tinted glass, ceramic, polymer, metal (eg, aluminum, stainless steel (STS), or magnesium), or a combination of at least two of the above materials.
  • the side surface 210C is coupled to the front plate 201 and the rear cover 207 and may be formed by a side bezel structure (or “side member”) 206 including a metal and/or a polymer.
  • the back cover 207 and the side bezel structure 206 are integrally formed and may include the same material (eg, a metal material such as aluminum).
  • the binding members 250 and 260 may be formed of various materials and shapes. For example, a woven fabric, leather, rubber, urethane, metal, ceramic, or a combination of at least two of the above materials may be used to form an integral and a plurality of unit links to be able to flow with each other.
  • electrodes 282 and 283 formed of a conductive material may be formed in one region of the rear cover 207 of the electronic device 200 .
  • additional electrodes may be formed on the side bezel structure 206 .
  • the electronic device 200 may include two electrodes (eg, electrodes 282 and 283 ) and an additional electrode in the side bezel structure 206 to measure the ECG signal.
  • the electronic device 200 may include four or more electrodes (eg, four or eight) in order to measure a bio-electrical impedance analysis (BIA) signal. .
  • BIOS. 2 to 4 bio-electrical impedance analysis
  • the electronic device 200 includes a display 220 (refer to FIG. 4 ), audio modules 205 and 208 , a sensor module 211 , key input devices 202 and 290 , and a connector hole 209 . It may include at least one or more of In some embodiments, the electronic device 200 omits at least one of the components (eg, the key input device 202 , 290 , the connector hole 209 , or the sensor module 211 ) or adds another component. may additionally be included.
  • the display 220 may be exposed through a substantial portion of the front plate 201 , for example.
  • the shape of the display 220 may be a shape corresponding to the shape of the front plate 201 , and may have various shapes such as a circle, an oval, or a polygon.
  • the display 220 may be disposed in conjunction with or adjacent to a touch sensing circuit, a pressure sensor capable of measuring the intensity (pressure) of a touch, and/or a fingerprint sensor.
  • the audio modules 205 and 208 may include a microphone hole 205 and a speaker hole 208 .
  • a microphone for acquiring an external sound may be disposed therein, and in some embodiments, a plurality of microphones may be disposed to detect the direction of the sound.
  • the speaker hole 208 can be used as an external speaker and a receiver for calls.
  • the speaker hole 208 and the microphone hole 205 may be implemented as a single hole, or a speaker (eg, a piezo speaker) may be included without the speaker hole 208 .
  • the sensor module 211 may generate an electrical signal or data value corresponding to an internal operating state of the electronic device 200 or an external environmental state.
  • the sensor module 211 may include, for example, a biometric sensor module 211 (eg, an HRM sensor) disposed on the second surface 210B of the housing 210 .
  • the electronic device 200 may include a sensor module not shown, for example, a gesture sensor, a gyro sensor, a barometric pressure sensor, a magnetic sensor, an acceleration sensor, a grip sensor, a color sensor, an infrared (IR) sensor, a biometric sensor, a temperature sensor, It may further include at least one of a humidity sensor and an illuminance sensor.
  • the key input device 202 , 290 is a wheel key 202 disposed on a first surface 210A of the housing 210 and rotatable in at least one direction, and/or on a side surface 210C of the housing 210 . It may include an arranged side key button 290 .
  • the wheel key 202 may have a shape corresponding to the shape of the front plate 201 .
  • the electronic device 200 may not include some or all of the above-mentioned key input devices 202 , 290 and the not included key input devices 202 , 290 are displayed on the display 220 . It can be implemented in other forms, such as soft keys on the .
  • the connector hole 209 may accommodate a connector (eg, a USB connector) for transmitting/receiving power and/or data to and from an external electronic device and may receive a connector for transmitting/receiving an audio signal to/from an external electronic device It may include another connector hole (not shown).
  • the electronic device 200 may further include, for example, a connector cover (not shown) that covers at least a portion of the connector hole 209 and blocks the inflow of foreign substances into the connector hole.
  • the binding members 250 and 260 may be detachably attached to at least a partial region of the housing 210 using the locking members 251 and 261 .
  • the fastening members 250 and 260 may include one or more of the fixing member 252 , the fixing member fastening hole 253 , the band guide member 254 , and the band fixing ring 255 .
  • the fixing member 252 may be configured to fix the housing 210 and the binding members 250 and 260 to a part of the user's body (eg, a wrist or an ankle).
  • the fixing member fastening hole 253 may correspond to the fixing member 252 to fix the housing 210 and the coupling members 250 and 260 to a part of the user's body.
  • the band guide member 254 is configured to limit the range of motion of the fixing member 252 when the fixing member 252 is fastened with the fixing member coupling hole 253, so that the fixing members 250 and 260 are attached to a part of the user's body. It can be made to adhere and bind.
  • the band fixing ring 255 may limit the range of movement of the fixing members 250 and 260 in a state in which the fixing member 252 and the fixing member coupling hole 253 are fastened.
  • the electronic device 400 (eg, the electronic device 101 or the electronic device 200 ) includes a side bezel structure 410 , a wheel key 440 , a front plate 201 , and a display ( 220), first antenna 450, support member 460 (eg, bracket), battery 470, first printed circuit board 480, sealing member 490, back plate 493, second printing It may include a circuit board 498 , a coil for wireless charging 499 , a rear cover 207 , and binding members 495 and 497 . At least one of the components of the electronic device 400 may be the same as or similar to at least one of the components of the electronic device 200 of FIG. 2 or 3 , and overlapping descriptions will be omitted below.
  • the support member 460 may be disposed inside the electronic device 400 and connected to the side bezel structure 410 , or may be integrally formed with the side bezel structure 410 .
  • the support member 460 may be formed of, for example, a metal material and/or a non-metal (eg, polymer) material.
  • the support member 460 may have a display 220 coupled to one surface and a first printed circuit board 480 coupled to the other surface.
  • a processor eg, the processor 120
  • a memory eg, the memory 130
  • an interface may be mounted on the first printed circuit board 480 .
  • the processor may include, for example, one or more of a central processing unit, an application processor, a graphic processing unit (GPU), a sensor processor, or a communication processor.
  • the memory may include, for example, a volatile memory or a non-volatile memory.
  • the interface may include, for example, a high definition multimedia interface (HDMI), a universal serial bus (USB) interface, an SD card interface, and/or an audio interface.
  • HDMI high definition multimedia interface
  • USB universal serial bus
  • the interface may, for example, electrically or physically connect the electronic device 400 to an external electronic device, and may include a USB connector, an SD card/MMC connector, or an audio connector.
  • the battery 470 is a device for supplying power to at least one component of the electronic device 400 , for example, a non-rechargeable primary battery, or a rechargeable secondary battery, or It may include a fuel cell. At least a portion of the battery 470 may be disposed, for example, substantially coplanar with the first printed circuit board 480 .
  • the battery 470 may be integrally disposed inside the electronic device 400 , or may be disposed detachably from the electronic device 400 .
  • the first antenna 450 may be disposed between the display 220 and the support member 460 .
  • the first antenna 450 may include, for example, a near field communication (NFC) antenna, a wireless charging antenna, and/or a magnetic secure transmission (MST) antenna.
  • the first antenna 450 may, for example, perform short-range communication with an external device or wirelessly transmit/receive power required for charging, and may transmit a magnetic-based signal including a short-range communication signal or payment data.
  • the antenna structure may be formed by a part of the side bezel structure 410 and/or the support member 460 or a combination thereof.
  • the sealing member 490 may be positioned between the side bezel structure 410 and the rear plate 493 .
  • the sealing member 490 may be configured to block moisture and foreign substances from flowing into a space surrounded by the side bezel structure 410 and the rear plate 493 from the outside.
  • a second printed circuit board (eg, a printed circuit board (PCB), a flexible printed circuit board (FPCB), or a rigid-flexible PCB (RFPCB)) between the rear plate 493 and the rear cover 207 according to an embodiment. (498), a coil 499 for wireless charging may be disposed.
  • PCB printed circuit board
  • FPCB flexible printed circuit board
  • RFPCB rigid-flexible PCB
  • FIG. 5 is a block diagram of an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • the electronic device 101 may include a display module 510 , a sensor module 520 , a memory 530 , and a processor 540 .
  • the display module 510 may be included in at least one of the display module 160 of FIG. 1 or the display module 220 of FIG. 4 .
  • the sensor module 520 may be included in at least one of the sensor module 176 of FIG. 1 or the sensor module 211 of FIG. 2 .
  • the memory 530 may be included in the memory 130 of FIG. 1 .
  • the processor 540 may be included in the processor 120 of FIG. 1 .
  • the processor 540 may obtain sensing data from the sensor module 520 .
  • the sensor module 520 may sense information about the movement of the electronic device 101 .
  • the sensor module 520 may include at least one of a gyro sensor, an acceleration sensor, and a geomagnetic sensor, and may sense motion information.
  • the sensor module 520 may sense a biosignal of a user wearing the electronic device 101 .
  • the sensor module 520 may include at least one of a photoplethysmogram (PPG) sensor and an electrocardiography (ECG) sensor, and may sense a biosignal.
  • PPG photoplethysmogram
  • ECG electrocardiography
  • the processor 540 may recognize a gesture based on sensing data obtained from the sensor module 520 .
  • the processor 540 may execute a gesture application to perform gesture recognition, and accordingly, the processor 540 may not always recognize a gesture.
  • the processor 540 may perform at least one operation corresponding to the recognized gesture.
  • the processor 540 may display, for example, information on at least one operation corresponding to the recognized gesture on the display module 510 .
  • the memory 530 may store at least one algorithm (or model, instruction) required in the gesture recognition process.
  • intermediate execution results of a plurality of algorithms (or models, instructions) may be temporarily stored.
  • At least one application and a gesture application for gesture recognition may be stored in the memory 530 .
  • the at least one application may be configured to provide a gesture recognition request and perform at least one operation corresponding to the received gesture.
  • Data such as recognizable gestures for each application and feature value data for each gesture may be stored in the memory 530 as shown in Table 1, which will be described later.
  • FIG. 6A is a flowchart illustrating a method of operating an electronic device according to an embodiment of the present disclosure. The embodiment of FIG. 6A will be described with reference to FIG. 6B. 6B is a block diagram of an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • the electronic device 101 may identify a gesture confirmation request from the first application 301 .
  • the electronic device 101 may execute the first application 301 as shown in FIG. 6B .
  • the first application 301 may include, for example, association information between an event, a gesture, and/or a corresponding at least one action.
  • the gesture application 302 may be included in the middleware 144 or the operating system 142 of FIG. 1 .
  • the first application 301 may be included in the application 146 of FIG. 1 .
  • the first application 301 and/or the gesture application 302 may be executed by the processor 540 .
  • the related information shown in Table 1 may be included in the first application 301 (eg, a phone application).
  • the first application 301 may generate a gesture recognition request.
  • the first application 301 may generate a gesture recognition request.
  • the electronic device 101 may identify a gesture recognition request from the first application 301 .
  • the electronic device 101 includes, in addition to an open-close-open (OCO) gesture and a shaking gesture, a hand turning gesture, a palm moving gesture, an arm lifting gesture, a thumb moving gesture, and a hand gesture.
  • OOO open-close-open
  • a gesture of moving downwards or a gesture of raising a hand upward may be recognized, and the types of gestures are not limited.
  • the gesture may be recognized based on information indicating movement of the electronic device 101 and/or a user's biosignal (signal indicating vasodilation/contraction, heartbeat signal).
  • the electronic device ( 101) may activate at least a part of the sensor module based on the gesture application in operation 602 .
  • the electronic device 101 may activate a sensor module for detecting a gesture that can be processed by an application.
  • the electronic device 101 may activate at least one sensor module 520 that has been deactivated based on the gesture recognition request.
  • the electronic device 101 may activate at least one sensor 520 for sensing a corresponding gesture based on a gesture that the first application 301 can process.
  • the electronic device 101 may omit an operation of activating the corresponding sensor.
  • the electronic device 101 may execute the gesture application 302 based on the gesture recognition request.
  • the gesture application 302 may not be executed before the gesture recognition request is generated and may be implemented to be executed based on the gesture recognition request, or the gesture application 302 may be implemented regardless of the gesture recognition request. It may be implemented to be always executed. Meanwhile, in another embodiment, the gesture application may be included in the first application 301 , and for example, instructions of the gesture application may be included in the first application 301 . Alternatively, the gesture application may mean at least one instruction.
  • the electronic device 101 may identify a gesture based on the gesture application 302 using sensing data from the activated sensor module.
  • the first application 301 may provide a gesture recognition request to the gesture application 302 .
  • the electronic device 101 may provide the gesture identified in operation 605 to the first application 301 .
  • the gesture application 301 may confirm a gesture based on sensing data from the activated sensor module 520 , and may provide the confirmed gesture to the first application 301 .
  • the gesture application 302 may check the segmentation section of the sensed data based on the result of the sum of the predetermined sections of the sensed data, which will be described later.
  • the gesture application 302 may perform gesture recognition based on the identified segmentation section.
  • the electronic device 101 may perform at least one operation corresponding to the identified gesture based on the first application 301 .
  • a shake gesture is provided during an incoming call event of the first application 301 (eg, a phone application)
  • the electronic device 101 may perform an operation of answering the call. If an OCO gesture is provided during an incoming call event of the first application 301 (eg, a phone application), the electronic device 101 may perform a call rejection operation. Alternatively, the electronic device 101 may be implemented so as not to perform a special operation until the incoming call event ends. If a shaking gesture is provided during a missed call information providing event of the first application 301 (eg, a phone application), an operation of making a call to the phone number of the missed call may be performed. If an OCO gesture is provided during a missed call information providing event of the first application 301 (eg, a phone application), a home screen display operation may be performed.
  • the electronic device 101 may perform an operation corresponding to a gesture based on a camera application or an alarm application in addition to the above-described phone application, and there is no limitation on the type of application. For example, when the camera application is executed, the electronic device 101 may take a picture in response to the OCO gesture. For example, when the alarm application is executed, the electronic device 101 may release the alarm in response to a shaking gesture. The electronic device 101 may output, for example, information guiding the user to stably fix an arm and perform a gesture.
  • 6C is a diagram for describing an operation of an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • the processor 540 may identify the occurrence of an incoming call event as a call of the processor 540 to start driving the phone application. Accordingly, the processor 540 may drive the phone application in operation 641 .
  • the processor 540 may determine that the application corresponding to the incoming call event is a phone application, and drive the identified phone application.
  • the phone application for example, as shown in Table 1, information related to corresponding actions of answering a call in response to a shaking gesture and rejecting a call in response to an OCO gesture may be set in the phone application.
  • the phone application may call the gesture application, and in operation 643 , the processor 540 may drive the gesture application.
  • the phone application may call an API (or gesture server) of the gesture application, and the API (or gesture server) of the called gesture application may drive a series of modules for gesture recognition.
  • the gesture application may call the sensor API, so that at least some of the sensors in the sensor module 520 (eg, a PPG sensor, a gyro sensor, and a linear accelerator (LACC)) in operation 651 can be driven
  • the gesture application may check information about a gesture used in a phone application, for example.
  • the phone application may transmit information about a recognizable gesture (eg, a shake gesture and an OCO gesture) to the gesture application.
  • the gesture application may manage information on recognizable gestures for each application in advance. In this case, the gesture application may check information (eg, a shaking gesture and an OCO gesture) on a gesture recognizable by the phone application based on information being managed in advance.
  • the gesture application may drive at least some of the sensor modules 520 , for example, a sensor module for recognizing a gesture recognizable by the phone application, based on information about a gesture recognizable by the phone application.
  • the electronic device 101 may drive not only a sensor module corresponding to a phone application but also a sensor module for sensing data used for additional segmentation, which will be described later.
  • the driven sensor module may store the sensed value in an allocated memory 661 in the memory 530 .
  • the gesture application may periodically retrieve a value from the allocated memory 661 in the memory 530 .
  • periodic value reads are merely exemplary.
  • the processor 540 may receive information (or data) directly from the sensor module 520 without going through the memory 530 .
  • the gesture application may determine whether to segment it based on the periodically received sensed value. For example, the gesture application may determine whether to perform segmentation based on the accumulated data. As will be described later, a subsequent additional recognition operation may be performed only after segmentation is performed. When segmentation is performed, the gesture application may perform a recognition operation using the segmented value. If segmentation is not performed, the gesture application may not perform a subsequent recognition operation. Accordingly, compared to the case of performing the recognition operation on all sensing data, unnecessary waste of resources may be reduced.
  • the gesture application may recognize a gesture using the segmented signal. When gesture recognition is completed, the gesture application may provide a recognized result to the phone application. The phone application may perform an operation corresponding to the gesture, for example, in operation 645 . If the gesture application provides the recognition result of the OCO gesture to the phone application, the phone application may perform a call rejection operation corresponding to the OCO gesture. When the corresponding operation is performed, the phone application may request the gesture application to release the operation. In operation 647, the gesture application may stop (or terminate) execution based on the received request.
  • FIG. 7 is a block diagram of an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • the electronic device 101 may include a display module 510 , a sensor module 520 , memories 530a and 530b , a processor 710 , and an auxiliary processor 720 .
  • the coprocessor 720 may be operatively coupled to the sensor module 520 , the memory 530b , and the processor 710 .
  • the processor 710 may be operably coupled to the display module 510 , the coprocessor 720 , and the memory 530a .
  • the memory 530a is illustrated as being connected to the processor 710 , but this is exemplary and the memory 530a may be implemented to be included in the processor 710 .
  • the memory 530b is illustrated as being connected to the auxiliary processor 720 , this is exemplary and the memory 530b may be implemented to be included in the auxiliary processor 720 .
  • the memory 530a and the memory 530b may be different components, or may be implemented as one memory although not shown.
  • the co-processor 720 may be included in the co-processor 123 of FIG. 1 .
  • the co-processor 720 may operate at a lower power than the processor 710 .
  • the auxiliary processor 720 may include a micro controller unit (MCU) (eg, a sensor hub). The coprocessor 720 may always be in an activated state.
  • MCU micro controller unit
  • the auxiliary processor 720 may check sensing data from at least some of the sensor modules 520 .
  • the auxiliary processor 720 is set to wake up the processor 710 when it is confirmed that the sensed data satisfies a specified condition (eg, the magnitude of the sensed motion of the electronic device 101 is greater than or equal to a threshold value).
  • a specified condition eg, the magnitude of the sensed motion of the electronic device 101 is greater than or equal to a threshold value.
  • the auxiliary processor 720 may process information on sensing data to be checked even in the sleep state of the processor 710 . For example, when a gait check is set in the electronic device 101, the auxiliary processor 720 may continuously check sensing data for gait sensing while the processor 710 is in a sleep state, and store the However, it may be transmitted after the processor 710 wakes up.
  • the processor 710 may acquire sensing data from at least one sensor among the sensor modules 520 through the auxiliary processor 720 based on the gesture confirmation request from the first application. .
  • the auxiliary processor 720 may relay at least one sensed data from at least one sensor of the sensor module 520 to the processor 710 , or may process and transmit it.
  • the processor 710 may receive sensing data directly from the sensor module 520 .
  • the gesture application may be executed on the processor 710 or may be executed on the coprocessor 720 . If the auxiliary processor 720 executes a gesture application, the auxiliary processor 720 may be configured to receive a gesture recognition request from the processor 710 and provide a gesture recognition result in response thereto.
  • the application running in the processor 710 may perform a corresponding operation based on the gesture recognition result received from the auxiliary processor 720 . If a gesture application is executed in the processor 710 , the processor 720 may recognize a gesture based on sensing data received through the auxiliary processor 720 .
  • FIG. 8 is a block diagram of an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • the electronic device 101 includes a display module 510 , memories 530a and 530b , a processor 810 , an auxiliary processor 820 , a first sensor module 521 operating under the control of the processor 810 , and an auxiliary It may be implemented to include a second sensor module 523 operating under the control of the processor 820 .
  • the first sensor module 521 may be at least one module for measuring data that does not need to be acquired when the processor 810 is in the sleep state.
  • the first sensor module 521 and the second sensor module 523 may be divided according to the setting of the electronic device 101 .
  • the second sensor module 523 may be at least one module for measuring data required to be acquired when the processor 810 is in the sleep state. For example, even when the processor 810 is in the sleep state, information such as the user's electrocardiogram or the user's number of steps may be set to be measured.
  • the auxiliary processor 820 is the user's electrocardiogram, or Sensing data may be obtained from the second sensor module 523 for measuring the number of steps of the user.
  • the auxiliary processor 820 may be configured to wake up the processor 810 when it is confirmed that the sensed data obtained from the second sensor module 523 satisfies a specified condition.
  • the auxiliary processor 820 stores the sensed data obtained from the second sensor module 523 while the processor 810 is in the sleep state, and transmits it when the processor 810 wakes up. may be
  • the processor 810 may execute a first application (eg, a phone application).
  • the first application may request gesture recognition from the gesture application based on a trigger such as an incoming call event.
  • the gesture application may be executed by the processor 810 or may be executed by the auxiliary processor 820 . If the gesture application is executed by the processor 810 , the gesture application may recognize a gesture based on sensing data from at least one of the first sensor module 521 and the second sensor module 523 . .
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating a method of operating an electronic device according to an embodiment of the present disclosure. The embodiment of FIG. 9 will be described with reference to FIG. 10 .
  • FIG. 10 is a graph illustrating sensed data and summed data according to an embodiment of the present disclosure.
  • the electronic device 101 may identify a gesture confirmation request from the first application 301 (eg, the first application 301 of FIG. 6B ).
  • the electronic device 101 may activate at least a part of a sensor module (eg, the sensor module 520 of FIG. 5 ) based on the gesture application (eg, the gesture application 302 of FIG. 6B ).
  • the electronic device 101 may acquire sensing data from an activated sensor module based on a gesture application (eg, the gesture application 302 of FIG. 6B ).
  • the gesture application may acquire the first sensing data 1010 of the PPG amplitude of FIG. 10 from the PPG sensor.
  • the gesture application may acquire the second sensing data 1031 of the gyro x/y composite amplitude (GYRX/Y Composite Amplitude) from the gyro sensor.
  • the electronic device 101 may acquire all sensing data for observing both the OCO gesture and the shaking gesture.
  • the electronic device 101 may observe a GYRX signal and a GYRY signal, respectively, but may also observe a GYRX/Y signal that is a synthesized signal as shown in FIG. 10 .
  • the electronic device 101 may check the sum of the sensed data for the specified section length.
  • the electronic device 101 may check the sum of the sensed data during the first section length 1011 with respect to the first sensed data 1010 .
  • the first summed data 1021 for the first section length 1011 of the first sensing data 1010 is shown.
  • the summed data for the PPG amplitude may be referred to as PPG accumulated signal energy (CSE).
  • CSE PPG accumulated signal energy
  • the electronic device 101 may check the first summed data 1021 while sliding the first section length 1011 .
  • the electronic device 101 may check the sum of the sensed data during the second section length 1041 with respect to the second sensed data 1031 .
  • the second section length 1041 may be the same as the first section length 1011 , but may be set differently.
  • the first section length 1011 may be set (eg, 0.96 seconds) according to the operation length of a specific gesture, for example, but there is no limitation.
  • the second summed data 1051 for the second section length 1041 of the second sensing data 1031 is shown.
  • the summed data for the gyro x/y composite amplitude may be referred to as a gyro x/y composite cumulative signal energy (GYRX/Y Composite CSE).
  • the electronic device 101 may check the second summed data 1011 while sliding the second section length 1041 .
  • the electronic device 101 may determine whether the summed data satisfies a specified condition.
  • a specified condition may be, for example, whether the size of the summation data exceeds a specified threshold, whether a rate of change per hour exceeds a specified threshold rate of change, and/or whether a ratio between a plurality of pieces of summation data is specified. It may be whether the number is exceeded, but there is no limit.
  • the specified condition may be set differently for each type of sensing data. If the specified condition is not satisfied (operation 907 - No), the electronic device 101 may repeatedly perform sensing data acquisition (operation 903 ) and checking the sum of the sensed data (operation 905 ).
  • the electronic device 101 may identify a gesture corresponding to the sensed data in operation 909 .
  • the electronic device 101 indicates that the first summed data 1021 satisfies a first specified condition.
  • the first specified condition may be that a ratio of the current summed data to the first reference associated with the first summed data 1021 exceeds a first threshold ratio, and there is no limitation.
  • the electronic device 101 may perform gesture recognition on the first sensing data 1010 based on confirming that the first specified condition is satisfied. A detailed operation of gesture recognition will be described later.
  • the electronic device 101 may identify the OCO gesture based on the gesture recognition result for the first sensing data 1010 . For example, while the user wears the electronic device 101 and performs a shake gesture, the electronic device 101 may confirm that the second summed data 1051 satisfies the second specified condition.
  • the second specified condition may be that a ratio of the current summed data to the second reference associated with the second summed data 1051 exceeds a second threshold ratio, and there is no limitation.
  • the electronic device 101 may perform gesture recognition on the second sensing data 1031 based on confirming that the second specified condition is satisfied.
  • the electronic device 101 may identify the shaking gesture 1062 based on the gesture recognition result of the second sensing data 1031 .
  • the electronic device 101 may provide the identified gesture to the first application.
  • the electronic device 101 may perform at least one operation corresponding to the identified gesture based on the first application. For example, the electronic device 101 may perform an operation corresponding to the identified gesture based on the related information on the corresponding gesture for each gesture set by the first application.
  • FIG. 11 is a diagram for describing a gesture recognition process of an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • the preprocessing module 1110, the section division module 1120, the feature operation module 1130, and the classifier module 1140 are the processor 540 of FIG. 5, the processor of FIG. 710), the auxiliary processor 720, the processor 810 of FIG. 8, or the auxiliary processor 820 may be a program (or, an instruction, an application, or an algorithm) executed by at least one.
  • the preprocessing module 1110 , the section division module 1120 , the feature operation module 1130 , and the classifier module 1140 may include a processor 540 , a coprocessor 720 , a processor 810 or an auxiliary It may be implemented as hardware capable of arithmetic operations disposed within at least one of the processors 820 , or independently from the processor 540 , the coprocessor 720 , the processor 810 , or the coprocessor 820 .
  • the electronic device 101 includes a PPG sensor 1101 , a linear acceleration (Lacc) sensor 1102 , a gyro sensor 1103 , and at least one other sensor 1104 .
  • the preprocessing module 1110 may receive sensing data from at least one of the sensors 1101 , 1102 , 1103 , and 1104 .
  • the pre-processing module 1110 may perform pre-processing including a detrend process 1111 and/or an up-sampling process 1112 on the received sensing data.
  • the detrend process 1111 is a process for removing a trend for time-series sensed data, and there is no limitation in its processing algorithm.
  • the up-sampling process 1112 may be a process of increasing the sampling rate of the received sensing data, and there is no limitation in the processing algorithm.
  • the pre-processing performed by the pre-processing module 1110 is not limited to the detrend process 1111 and the up-sampling process 1112 .
  • first sensing data 1161 which is preprocessed PPG sensing data
  • second sensing data 1162 which is preprocessed gyro sensing data
  • third sensing data 1163 which is preprocessed linear acceleration sensing data are shown. .
  • the section division module 1120 may receive the first sensing data 1161 , the second sensing data 1162 , and/or the third sensing data 1163 from the preprocessing module 1110 . have.
  • the section division module 1120 may perform segmentation on the sensed data 1161 , 1162 , and 1163 , and transmit the segmented portion to the feature operation module 1130 .
  • the section division module 1120 based on each of the received first sensed data 1161, second sensed data 1162, and/or third sensed data 1163, first summed data 1171, second Each of the summed data 1172 and/or the third summed data 1173 may be generated.
  • the section division module 1120 may generate the summed data in a manner of summing data within a preset section length in each sensed data.
  • the interval division module 1120 may perform energy-ratio based observation 1121 .
  • the section division module 1120 may check whether a ratio between any one reference summed data and comparison target summed data exceeds a specified value. If the ratio exceeds a specified value, the section division module 1120 may initiate segmentation.
  • the interval division module 1120 may perform a soft/hard decision with multi sensor observation 1122 .
  • the section division module 1120 is configured to perform segmentation when any one of the plurality of sensor observation results satisfies the condition for segmentation, or performs segmentation when all sensor observation results satisfy the condition for segmentation. You can choose whether to proceed or not.
  • the section division module 1120 may perform segmentation 1123 on the sensed data.
  • the section division module 1120 may determine a start time and an end time of the segmentation, and may output sensing data divided by the start time and end time.
  • the section division module 1120 may detect a change in a signal while observing the sensed data in real time, and provide it to the feature calculation module 1130 .
  • the section division module 1120 may detect a signal change according to a gesture.
  • the section division module 1120 may not provide the sensed data based on a daily movement other than a gesture to the post-processing module, for example, the feature calculation module 1130 . If sensing data by daily movement is provided as a post-processing module, resource waste may occur. Accordingly, the section division module 1120 needs to perform segmentation by detecting a change in sensing data similar to a gesture.
  • the feature calculation module 1130 may receive the divided sensing data from the section division module 1120 .
  • the feature calculation module 1130 may perform feature extraction 1131 on the divided sensing data.
  • features determined to be effective for each sensor from the previously learned data may be selected in advance, and the corresponding features may be extracted.
  • a feature based on a fast Fourier transform (FFT) coefficient associated with a PPG signal may be used to distinguish a gesture, but the accuracy of a feature based on an FFT coefficient associated with an acceleration y-axis signal may be higher.
  • FFT fast Fourier transform
  • the feature list may be preselected for each sensor, and only the calculations for features included in the feature list may be implemented.
  • the feature operation module 1130 may identify a feature different from other previously learned features. When the feature operation module 1130 performs learning, specific features may be different for each individual. Selection of these features may be performed by the feature operation module 1130 .
  • the feature calculation module 1130 may extract a feature from the sensed data and provide it to the classifier module 1140 .
  • the classifier module 1140 may classify a gesture based on a feature received from the feature calculation module 1130 .
  • the classifier module 1140 may classify a gesture based on a learning-based model 1141 .
  • the learning-based model may receive a feature as an input value and output a gesture.
  • the learning-based model may be generated based on a large database and may be updated.
  • the classifier module 1140 may classify the gesture based on another gesture decision algorithm 1142 (eg, a rule-based algorithm). It will be understood by those skilled in the art that there is no limit to the model (or algorithm) for recognizing a gesture.
  • the additional learning may be performed in the electronic device 101 or the model performed by the additional learning in the external electronic device may be updated.
  • the classifier module 1140 may also process the corresponding gesture.
  • specific data eg, a linear z-axis acceleration value
  • the classifier module 1140 may classify the gesture without a feature corresponding to the data. Accordingly, the classifier module 1140 may perform gesture recognition using the learning-based model 1141 excluding sensing data whose validity cannot be guaranteed.
  • the classifier module 1140 may recognize a gesture by inputting a feature received from the feature calculation module 1130 using a model based on sensed data with guaranteed validity.
  • FIG. 12 is a diagram for explaining an operation of a section division module of an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • the section division module 1120 may include a sensor selection module 1211 , a signal observation module 1230 , a section determination module 1240 , and a division completion module 1250 .
  • the sensor selection module 1211 , the signal observation module 1230 , the section determination module 1240 , and the division completion module 1250 are the processor 540 of FIG. 5 , the auxiliary processor 720 of FIG. It may be a program (or an application or an algorithm) executed by at least one of the processor 810 and the auxiliary processor 820 .
  • the sensor selection module 1211 , the signal observation module 1230 , the section determination module 1240 , and the division completion module 1250 may include at least one of the processor 540 , the sub-processor 720 , and the sub-processor 820 . It may be implemented as hardware capable of arithmetic operations disposed within one or independently from the processor 540 , the co-processor 720 , and the co-processor 820 .
  • the sensor selection module 1211 may identify a motion gesture group included in the gesture recognition request from the external module 1201 .
  • the action gesture group may include information about a gesture executable by an application providing a gesture recognition request.
  • the gesture gesture group may include at least one of an OCO gesture, a shaking gesture, and environment sensing.
  • the sensor selection module 1211 may select an observation sensor group based on information about a gesture included in the motion gesture group.
  • the observation sensor group may represent a sensor for sensing information on a gesture included in the motion gesture group.
  • the gesture recognition function may support various gestures, and a gesture group used for each scenario or application may be different. Accordingly, an efficient section division operation can be performed by using only sensors corresponding to valid gestures for the corresponding gesture recognition request.
  • Table 2 shows examples of information related to gestures and used sensing data.
  • the OCO gesture there may be changes in the PPG sensor due to the relaxation and contraction of blood vessels during the clenching and closing of the fist, as well as changes in the X and Y axes of the gyro sensor due to the contraction of the wrist muscle during the clenching of the fist. Accordingly, sensing data of PPG, GYRX, and GYRY may be used for OCO gesture recognition.
  • the GRYX signal can change significantly because the wrist itself shakes around the arm. Accordingly, sensing data of GYRX may be used to recognize the shaking gesture. Since the degree of signal change between the OCO gesture and the shaking gesture is significantly different, the threshold value for segmentation may also be different.
  • the minimum value of each threshold value may be set as a common threshold value.
  • an OCO gesture is included in the operation gesture group of the gesture recognition request received from the external module 1201 .
  • the sensor selection module 1211 may check sensing data required for OCO gesture recognition (eg, sensing data of PPG, GYRX, and GYRY) based on the information shown in Table 2 .
  • the sensor selection module 1211 may provide an observation sensor group indicating this to the signal observation module 1230 .
  • the sensor selection module 1211 may select a sensor group for division determination.
  • the sensor group for determining division may indicate sensors for sensing sensing data used to determine whether to finally complete division.
  • a sensor group for determining division indicating sensing data of ⁇ GYRY, GYRZ, GYRM, LACCX, LACCY, LACCZ ⁇ shown in Table 2 may be provided to the division completion module 1250 .
  • the sensor selected as the observation sensor group and the sensor selected as the sensor group for the division determination may perform sensing in at least a part of the same time interval.
  • the signal observation module 1230 may observe sensing data from sensors corresponding to the observation sensor group selected by the sensor selection module 1211 . If the first sensor and the nth sensor are determined as observation objects by the observation sensor group and the second sensor is not determined as the observation object, the signal observation module 1230 sets the observation state of the first sensor to the on state 1231 , the observation state of the nth sensor may be controlled as the on state 1233 , and the observation state of the second sensor may be controlled as the off state 1232 . Accordingly, the signal observation module 1230 may receive the sensed data from the first sensor and the nth sensor, but may not observe the sensed data from the second sensor. The second sensor may not be driven.
  • the signal observation module 1230 may receive sensing data from the PPG sensor and the gyro sensor, and the sensing data from the remaining sensors is It can also be set not to be observed.
  • the signal observation module 1230 may generate summed data corresponding to the observed sensing data.
  • the signal observation module 1230 may generate the summed data based on Equation 1, for example.
  • X i may be sum data corresponding to the i-th index.
  • the index is, for example, a number for specifying an interval divided according to a predetermined time (eg, a sample interval sampled with a predetermined sampling size), and may increase according to a time-series flow.
  • x i may be sensing data corresponding to the i-th index, for example, a sample signal value.
  • L may be a section length (eg, section length 1011 in FIG. 10 ) for the summed data.
  • the sensing data corresponding to the i-th index may be the sum of squares of sample signal values of L indexes before the i-th index.
  • Instantaneous changes in the sensed data caused by a minute movement may be noise, which may be suppressed in the summed data.
  • periodic signal waveforms can be processed flat in the summed data. For example, a value according to a heartbeat cycle in the PPG sensing data or GYR sensing data according to a stride length in a walking environment may have a periodic waveform. Sensing data appearing with periodicity in the background may be processed flat if processed as summed data.
  • the signal observation module 1230 may determine whether to start segmentation using the summed data. For example, the signal observation module 1230 may determine whether segmentation is performed by using a ratio of the summed data of the current time to the summed data of the previous time. If the user wears the electronic device 101 and maintains a state with relatively little movement, a ratio of the summed data of the current time to the summed data of the previous time may be identified as a value close to 1. When the user wears the electronic device 101 and moves relatively large, the ratio of the summed data of the current time to the summed data of the previous time will increase to a value greater than 1. When the ratio exceeds a predetermined value, the signal observation module 1230 may determine to start segmentation.
  • the corresponding ratio may physically mean Signal to Interference and Noise Ratio (SINR). Everyday movement and/or noise other than a gesture may change according to a user's characteristics and usage environment. When determining whether a gesture has occurred, it may be more accurate to use a relative ratio as a reference than to use the absolute value of the summed data as a reference.
  • the signal observation module 1230 may determine an end time of segmentation. For example, the signal observation module 1230 may request the segment determination module 1240 to stop segmentation based on the summed data.
  • the signal observation module 1230 may request to stop segmentation, but the stop There is no limit to the triggering of a request.
  • the signal observation module 1230 may provide the summed data to the interval determination module 1240 when it is determined to start segmentation.
  • the section determination module 1240 may determine a start point and an end point of the gesture signal section.
  • the section determination module 1240 may comprehensively determine the observation results of each sensor when multi-sensor observation is used to increase the accuracy of section determination. For example, in operation 1241 , the section determination module 1240 may collect observation results and determine a segmentation section based on the collected results. In operation 1242, the section determination module 1240 may determine the start and end points of the segmentation section. The section determination module 1240 may determine an end point based on the summation data received from the signal observation module 1230 .
  • the section determination module 1240 may perform fine-tuning by finely adjusting the start point and the end point.
  • the start time determined by the signal observation module 1230 means the first point at which the accumulated signal energy graph increases, and this point may be different from the start point of the actual gesture signal.
  • the section determination module 1240 may determine a section in which the frequency of the summed data is high in the range between the start point and the end point determined by the signal observation module 1230 .
  • the section determination module 1240 may perform fine-tuning by determining a section exceeding a specific ratio based on the maximum value within the section.
  • the section determination module 1240 may determine a specified length from the starting point as the segmentation section.
  • the specified length may be set to a length sufficient to include one gesture signal.
  • the end point may be determined as a point after a specified length from the start point determined by the signal observation module 1230 .
  • the section determining module 1240 may directly use the corresponding segmentation section or may additionally perform fine-tuning. For example, the section determination module 1240 may perform fine-tuning by reselecting a point at which the summed data becomes the maximum as the end point while moving a number of samples before/after the determined end point.
  • the division completion module 1250 may check whether the segmentation section received from the section determination module 1240 is valid, and, if valid, transmit it to the feature calculation module 1130 .
  • the division completion module 1250 may receive a sensor group for division determination from the sensor selection module 1211 .
  • the division completion module 1250 may observe the received sensing data based on the sensor group for division determination. In the example of Table 2, sensing data of ⁇ GYRY, GYRZ, GYRM, LACCX, LACCY, LACCZ ⁇ may be set as sensing data for division determination.
  • the division completion module 1250 may determine whether to divide based on sensing data of ⁇ GYRY, GYRZ, GYRM, LACCX, LACCY, LACCZ ⁇ .
  • the division completion module 1250 may determine whether to finally output the segmentation section based on the set sensing data. As an example, even when the user performs a specific gesture while shaking the arm, since the motion of shaking the arm is greater than the gesture, segmentation may be performed. However, there is a high possibility that gesture recognition for the corresponding segmentation section will fail. Accordingly, the segmentation completion module 1250 may not output the segmentation section when it is determined that there is a high probability that the gesture recognition will fail.
  • FIG. 13A is a flowchart illustrating a method of operating an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • an electronic device 101 may check the summed data in operation 1301 .
  • the electronic device 101 may determine whether the current summed data is greater than the previous summed data. For example, the electronic device 101 may measure the sensing data (x i ) at the i-th index. The electronic device 101, for example, based on Equation 1, may check the summation data (X i ) during the section length in the i-th index (eg, the section length 1011 in FIG. 10 ). have.
  • the electronic device 101 also checks the sum data (X i-1 ) in the i-1 th index.
  • the electronic device 101 may determine whether the summation data (X i ) in the i-th index is greater than the summation data (X i-1 ) in the i-1th index. If the sum data (X i ) in the i-th index is not greater than the sum data (X i-1 ) in the i-1 index (1303-No), the electronic device 101 may continue to check the sum data. According to iteration from operation 1303 to operation 1301, the index may increase by one. An operation of determining whether the current summed data is greater than the previous summed data may be referred to as a first observation.
  • the electronic device 101 if the sum data (X i ) in the i-th index is greater than the sum data (X i-1 ) even in the i-1 index (1303-Yes), the electronic device 101 currently performs in operation 1305 .
  • the summed data may be stored as data for comparison (X').
  • the electronic device 101 may determine whether the ratio of the current summed data to the comparison data exceeds a first threshold value. If the ratio of the current summed data and the comparison data does not exceed the first threshold value (1307 - NO), the electronic device 101 may repeatedly determine whether the ratio exceeds the first threshold value, and during the repetition
  • the index may be incremented by 1.
  • the electronic device 101 may be configured to immediately increase the index by 1 after storing the current summed data as data for comparison in operation 1305 and then perform operation 1307 . If the ratio of the current summed data to the comparison data exceeds the first threshold (1307 - Yes), in operation 1309 , the electronic device 101 may identify the index of the corresponding time point as the start index. Although not shown, the electronic device 101 may stop the entire operation when the lapse of a predetermined time (or an index increase of a predetermined number of times) is confirmed in operation 1307 . Alternatively, the electronic device 101 may stop the entire operation based on confirming the termination of the application. An operation of determining whether the ratio of the current summed data to the comparison data exceeds the first threshold value may be referred to as a second observation.
  • the first threshold may be, for example, set to 3, but there is no limitation.
  • each of operation 1321 , operation 1323 , operation 1325 , and operation 1327 may be substantially the same as operation 1301 , operation 1303 , operation 1305 , and operation 1307 in FIG. 13A , so a description thereof will be omitted. do.
  • the electronic device 101 eg, the processor 540 of FIG. 5 , the processor 710 of FIG. 7 , the auxiliary processor ( 720), at least one of the processor 810 of FIG. 8 , and the auxiliary processor 820
  • the electronic device 101 may identify a corresponding index in which the ratio exceeds the first threshold value as the start index.
  • the electronic device 101 may check the end index by adding the number of indices specified to the start index. This may mean that when the start index is confirmed, the segmentation period is determined by immediately adding the specified length.
  • the specified number of indices may be set to correspond to a sufficient time for gesture recognition. For example, when the specified number is a number corresponding to 3 seconds, an index after the number corresponding to 3 seconds from the start index may be identified as the end index, and the specified number is not limited and may be changed.
  • the electronic device 101 may additionally perform fine-tuning as described above.
  • FIG. 14 is a diagram illustrating a decision rule for a plurality of types of sensing data according to an embodiment of the present disclosure.
  • an electronic device 101 may acquire a plurality of types of sensing data.
  • the electronic device 101 may acquire GYRX/Y sensing data while acquiring PPG sensing data.
  • the electronic device 101 may perform the first PPG observation in operation 1401 .
  • the electronic device 101 may perform the first GYRX/Y observation in operation 1411 .
  • the first observation may include determining whether the current summed data is greater than the previous summed data.
  • the electronic device 101 may perform a second PPG observation in operation 1403 .
  • the electronic device 101 may perform the GYRX/Y second observation in operation 1413 .
  • the second observation may include an operation of determining whether a ratio between the current summed data and the summed data for comparison exceeds a specified threshold. The second observation may be performed if the first observation is successful. A segmentation interval may be determined according to a result of the second observation.
  • the electronic device 101 may apply the decision rule in operation 1421 .
  • the electronic device 101 may apply a soft decision rule.
  • the electronic device 101 may perform segmentation when a segmentation period is determined from any one of a plurality of types of sensing data.
  • the electronic device 101 may apply a hard decision rule.
  • the electronic device 101 may perform segmentation when a segmentation period is determined in all of the plurality of types of sensing data being observed.
  • a soft decision rule is set, segmentation robust to noise and interference may be possible.
  • a soft decision rule may be advantageous if the user performs an OCO gesture while walking while waving his arm.
  • the electronic device 101 may perform segmentation by detecting the OCO gesture only with the SINR of the PPG sensing data.
  • segmentation is highly likely to be performed robustly even under the influence of the external environment.
  • a hard decision rule is set, the possibility of segmentation by other daily movements other than a preset gesture may be reduced.
  • a preset gesture is clearly distinguished from a normal movement, it may be advantageous to apply a hard decision rule.
  • the operation 1421 of applying the decision rule may be performed before the operation of acquiring a plurality of types of sensing data. For example, when a sensor from which sensing data is to be acquired is determined or a gesture to be detected is set, a decision rule may be applied and a plurality of types of sensing data may be acquired.
  • the electronic device 101 may check start and end indexes. In one example, the electronic device 101 may select a start index and an end index based on a main sensor among a plurality of sensors. In another example, the electronic device 101 may select a start index and an end index with respect to the sensing data for which the first start index is detected among the plurality of sensors. As another example, the electronic device 101 may check a segmentation section for each of a plurality of pieces of sensing data, respectively, and determine a segmentation section that may include all of the plurality of segmentation sections. In operation 1425 , the electronic device 101 may complete segmentation.
  • FIG. 15 is a flowchart illustrating a method of operating an electronic device according to an embodiment of the present disclosure. The embodiment of FIG. 15 will be described with reference to FIG. 16 .
  • 16 is a diagram for explaining an overlap of a segmentation section according to an embodiment.
  • an electronic device 101 may check the first segmentation section in operation 1501 .
  • the electronic device 101 may determine whether the first segmentation section overlaps. For example, when the user wears the wrist watch-type electronic device 101 , a call may be received. In this case, the user may raise the arm wearing the electronic device 101 before performing the shaking gesture, and may perform the shaking gesture after raising the arm.
  • the electronic device 101 may check the summed data 1601 corresponding to the sensed data.
  • Segmentation may also be performed according to a motion of the user to raise an arm, and for example, the first segmentation section 1621 in FIG. 16 may be identified. Thereafter, the second segmentation section 1623 by the shaking gesture may have to be divided. However, as shown in (a), the user's arm raising motion and the shaking gesture may overlap in the overlapping section 1622 . If the second segmentation section 1623 excluding the overlap section 1622 is determined, since a part of the signal due to the shaking gesture is lost, a reduction in recognition rate may occur. Accordingly, the electronic device 101 may determine whether there is an overlap between segmentation sections. In operation 1505 , the electronic device 101 may identify the second segmentation section based on whether or not there is an overlap.
  • the electronic device 101 includes the overlap section 1622 in the first segmentation section 1621 and the second segmentation section 1623 . may decide to include it. For example, as shown in (b) of FIG. 16 , the electronic device 101 determines whether or not to overlap and the overlapping section 1622 based on the determination result of the division completion module 1250 of FIG. 12 described above. can decide In one example, the operation of raising the arm may be determined according to a change degree of sensing data from the gyro sensor and the linear acceleration sensor. When the waveform of the sensing data of the gyro sensor detects a concave shape or a convex shape, it may be determined as an arm lifting motion.
  • the electronic device 101 may determine to allow the overlap. For example, the electronic device 101 may set the second segmentation section from the point at which the arm-raising operation is confirmed to be completed, or set the second segmentation section from the point before the preset time from the point of completion.
  • FIG. 17 illustrates waveforms for describing sensed data and summed data according to an embodiment of the present disclosure.
  • the electronic device 101 may sense the first sensing data 1710 of the PPG amplitude and the second sensing data 1730 of the GYRX/Y composite amplitude.
  • the electronic device 101 may generate the first summed data 1720 based on the first sensed data 1710 , and may generate the second summed data 1740 based on the second sensed data 1730 .
  • the electronic device 101 may perform a first observation 1721 on the first summed data 1720 , and may perform a first observation 1741 on the second sum data 1740 .
  • the first observations 1721 and 1741 may include an operation of determining whether the current summed data is greater than the previous summed data. If it is determined that the current summed data is greater than the previous summed data according to the result of the first observation 1721 , the electronic device 101 may perform the second observation 1722 on the first summed data 1720 . The electronic device 101 may set the current summed data greater than the previous summed data as the reference value 1725 according to the result of the first observation 1721 of the first summed data 1720 . As the second observation 1722 , the electronic device 101 may determine whether the ratio of the current summed data and the reference value 1725 exceeds a threshold value 1726 (eg, 3 ).
  • a threshold value 1726 eg, 3
  • the electronic device 101 may determine the section 1723 .
  • the electronic device 101 may determine the segmentation period by adding a specified length of time from the starting point of the period determination 1723, but there is no limitation.
  • the electronic device 101 may set the current summed data larger than the previous summed data as the reference value 1745 according to the result of the first observation 1741 of the second summed data 1740 .
  • the electronic device 101 may determine whether the ratio of the current summed data and the reference value 1745 exceeds a threshold value 1746 (eg, 4 ).
  • Thresholds 1726 and 1746 may be set differently for each type of sensing data, but these are exemplary and may be the same. If the thresholds 1726 and 1746 are set too small, segmentation may be performed even with a slight movement, or if set too large, when the sensing data by a gesture is relatively small or there is interference by an external movement Segmentation may not be performed. In consideration of this trade-off, the thresholds 1726 and 1746 may be set experimentally. When the ratio of the current summed data and the reference value 1745 exceeds a threshold value 1746 (eg, 4), the electronic device 101 may perform a section determination 1743 .
  • a threshold value 1746 eg, 4
  • the electronic device 101 may start the first observations 1721 and 1741 again. Accordingly, the reference values 1725 and 1745 may also be updated. If the hard decision rule is applied, the electronic device 101 performs segmentation on the basis that both the first summed data 1720 and the second summed data 1740 have a rule for determining a section. have. In this case, for example, the electronic device 101 may perform segmentation at a rule satisfaction time of the second summed data 1740 that satisfies the rule later.
  • a specified time eg, 0.6 seconds
  • the electronic device 101 when the soft decision rule is applied, performs segmentation when the second observation succeeds in any one of the first summed data 1720 and the second summed data 1740 . can be performed. For example, the electronic device 101 may first perform segmentation of the first summed data 1720 that satisfies the rule at a rule satisfaction time point. Since responsive sensors may be different for each individual, each gesture, each wear state of the electronic device 101, or each gesture performance intensity, the soft decision rule may be applied. Referring to FIG. 17 , based on the success of the second observation 1722 with respect to the first summed data 1720 , the electronic device 101 also collects the second observation 1742 with respect to the second summed data 1740 .
  • the electronic device 101 may determine the segmentation period by adding a specified length of time (eg, 1.2 seconds) from the starting point of the period determination 1743 , but there is no limitation.
  • the specified length of time may be set to a length sufficient to collect sensing data corresponding to the gesture.
  • the electronic device 101 may temporarily determine the segmentation end point by adding a specified length of time (eg, 1.2 seconds) from the start point of the section determination 1743 .
  • the electronic device 101 may set the start point, the end point, and/or the section length of the section determinations 1723 and 1743 differently for each sensor (eg, PPG, GYR) or set the same. have.
  • the electronic device 101 may determine the temporarily set end point. If it is confirmed that the summation data increases up to the temporarily set end point, the electronic device 101 may adjust the end point until the summation data decreases.
  • the electronic device 101 sets a segmentation section from the initially identified start point to the adjusted end point, or resets the section from the adjusted end point to a specified length of time (eg, 1.2 seconds) before a segmentation section. may be Accordingly, the possibility of segmentation of a section having a relatively large amount of sensed data may be increased, and in particular, when the user walks or runs, the probability of successful gesture recognition may be improved.
  • FIG. 18 illustrates waveforms for describing sensed data and summed data according to an exemplary embodiment.
  • the electronic device 101 eg, at least one of the processor 540 of FIG. 5 , the processor 710 of FIG. 7 , the coprocessor 720 , the processor 810 of FIG. 8 , or the coprocessor 820 ),
  • the first sensing data 1830 of the PPG amplitude and the second sensing data 1870 of the GYRX/Y composite amplitude may be sensed. Referring to FIG. 18 , it can be confirmed that periodic peaks exist in the first sensing data 1830 and the second sensing data 1870 by the user's steps.
  • the electronic device 101 may generate the first summed data 1840 based on the first sensed data 1830 and the second summed data based on the second sensed data 1870 . (1880) can be created. As shown in FIG. 18 , in the first summed data 1840 and the second summed data 1880, it can be confirmed that a periodic peak caused by a user's steps is suppressed.
  • the electronic device 101 may perform a first observation 1841 and a second observation 1842 on the first summed data 1840 . Based on that the ratio does not exceed the threshold value 1847 within a preset time after the second observation 1842 is performed, the electronic device 101 may re-perform the first observation 1843 .
  • the electronic device 101 may perform the second observation 1844 .
  • the electronic device 101 may update the reference value 1846 .
  • the electronic device 101 may perform a first observation 1881 and a second observation 1882 on the second summed data 1880 .
  • the electronic device 101 may set a reference value 1884 .
  • the electronic device 101 may perform the section determination 1883 based on the ratio of the current summed data of the second summed data 1880 to the reference value 1884 exceeding the threshold value 1885 (eg, 4). have. Accordingly, the electronic device 101 may also perform the section determination 1845 on the first summed data 1840 .
  • the electronic device 101 may check the segmentation section. According to an embodiment, the electronic device 101 may determine the section of the second sensor based on the section determination of the first sensor determined based on the sensed data and the summed data of the first sensor. For example, the electronic device 101 performs the section determination 1883 on the basis of the ratio of the current summed data of the second summed data 1880 to the reference value 1884 exceeds the threshold value 1885 (eg, 4). Based on this, the section determination 1845 may also be performed on the first summed data 1840 .
  • the threshold value 1885 eg, 4
  • FIG. 19 illustrates waveforms for describing sensed data and summed data according to an embodiment of the present disclosure.
  • the electronic device 101 eg, at least one of the processor 540 of FIG. 5 , the processor 710 of FIG. 7 , the coprocessor 720 , the processor 810 of FIG. 8 , or the coprocessor 820 ),
  • the first sensing data 1910 of the PPG amplitude and the second sensing data 1930 of the GYRX/Y composite amplitude may be sensed. Referring to FIG. 19 , it can be seen that amplitude fluctuations of the first sensing data 1910 and the second sensing data 1930 are relatively large.
  • the electronic device 101 may generate the first summed data 1920 based on the first sensed data 1910 and the second summed data based on the second sensed data 1930 .
  • (1940) can be generated.
  • 19 a plurality of second observations 1921 , 1922 , and 1923 are performed on the first summed data 1920
  • a plurality of second observations 1921 , 1922 , and 1923 are performed on the second summed data 1940 .
  • 1941, 1942, 1943, 1944, 1945 are performed, but it can be seen that the section determination is not performed. This may be due to the fact that the range of variation in the summed data is suppressed compared to the range of variation in the sensed data.
  • the reference value may be updated according to failure of the second observations, so that segmentation may be suppressed. Accordingly, segmentation may be suppressed as compared with the comparative example in which a gesture is recognized based on the sensed data.
  • Table 3 is a comparison table of the number of times of segmentation in unnecessary sections other than the gesture section for 6630 experiments in the case of using the summed data according to an embodiment and the case of using the sensing data according to the comparative example.
  • the electronic device 101 may identify a gesture confirmation request from a first application (eg, a phone application).
  • the electronic device 101 may activate at least one or more sensors included in at least the sensor module based on the gesture confirmation request confirmed by the first application.
  • the electronic device 101 may identify a gesture using sensing data from a sensor module activated based on a gesture application.
  • the electronic device 101 may provide the identified gesture as the first application.
  • the electronic device 101 may determine whether a trigger of at least one operation (eg, receiving a call) corresponding to the identified gesture is confirmed based on the first application. For example, referring to FIG. 20B , the electronic device 101 may display a screen 2020 .
  • the screen 2020 may be a screen displayed on the display module (eg, the display module 510 of FIG. 5 ) before the phone application performs a call reception, which is an operation corresponding to the received gesture.
  • the screen 2020 may include an icon 2021 for confirming a call reception and an icon 2022 for rejecting a call reception.
  • the screen 2020 may also include the remaining time 2023 (eg, 3 seconds) until the call is received.
  • the user may select the icon 2021 for confirming the reception of the call, and the electronic device 101 may directly receive the call in response thereto.
  • Selection of the icon 2021 for confirming the reception of a call may be a trigger of at least one operation.
  • the user may select the icon 2022 for rejecting the call, and in response, the electronic device 101 may not perform the call reception.
  • the electronic device 101 may receive or reject the call after the remaining time 2023 expires.
  • the expiration of the remaining time 2023 may be a trigger of at least one operation.
  • the trigger may be a gesture. For example, when additional detection of the same (or different) gesture is confirmed, the electronic device 101 may confirm that a trigger has occurred.
  • 21A is a flowchart illustrating a method of operating an electronic device according to an embodiment of the present disclosure. 21A will be described with reference to FIG. 21B. 21B illustrates an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • the electronic device 101 may confirm a gesture confirmation request from the first application in operation 2101 .
  • the electronic device 101 may identify a gesture using sensing data from a sensor module activated based on a gesture application.
  • the electronic device 101 may provide the identified gesture as the first application.
  • the electronic device 101 may perform at least one operation corresponding to the identified gesture based on the first application.
  • the electronic device 101 may provide feedback indicating that at least one operation is performed.
  • the electronic device 101 may output a first vibration pattern when receiving a call and output a second vibration pattern when a call is received. Accordingly, when a user's unintentional movement is recognized as a gesture and a call is received unintentionally, the user can check whether the call is received.
  • the electronic device 101 may output at least one of a visual feedback such as a pop-up, a tactile feedback such as vibration, and an audible feedback such as an alarm. may be
  • the electronic device 101 (eg, the processor 540 of FIG. 5 , the processor 710 of FIG. 7 , the coprocessor 720 , the processor 810 of FIG. 8 , or the coprocessor 820 ) at least one) may be implemented so as not to perform segmentation on the periodic movement by detecting the user's periodic movement (eg, by walking or running).
  • x-axis linear acceleration (LACx), y-axis linear acceleration (LACy), z-axis linear acceleration (LACz), x-axis gyro acceleration (GYRX), and y-axis measured by the electronic device 101 are measured.
  • Gyro acceleration (GYRY) and z-axis gyro acceleration (GYRZ) are shown.
  • the LACC sensing data 2201,2211,2221 and the GYRO sensing data 2231,2241,2251 are in an environment in which the user's periodic movement (eg, periodic arm swing, walking, or running) is present. can be sensed.
  • the LACC sensing data 2202 , 2212 , 2222 and the GYRO sensing data 2232 , 2242 , and 2252 may be sensed in an environment in which a specific gesture (eg, OCO gesture) is performed.
  • the sensed data by the user's periodic movement may not be a gesture by the user's intention, and accordingly segmentation needs not to be performed.
  • the electronic device 101 may check the periodicity of the sensed data, and may hold (or ignore) processing of the sensed data having the periodicity.
  • the electronic device 101 may check auto-correlation with respect to the sensed data, and check periodicity based on the auto-correlation. For example, the electronic device 101 may check the autocorrelation (R x (k)) with respect to the sampled N pieces of discrete time series data x based on Equation (2).
  • Equation 2 x(n) in the N samples may mean an n-th index, and n may be a natural number from 0 to N-1.
  • k is a variable, and the electronic device 101 may obtain a value in which k is a variable by using N time series data.
  • FIG. 23 illustrates graphs in which a variable k obtained by the electronic device 101 is an x-axis parameter and autocorrelation is a y-axis parameter according to an embodiment of the present disclosure.
  • the autocorrelation 2301 for the x-axis linear acceleration, the autocorrelation 2311 for the y-axis linear acceleration, and the autocorrelation for the z-axis linear acceleration measured in an environment in which a user's periodic movement exists.
  • the measured autocorrelation 2302 for the x-axis linear acceleration, the autocorrelation for the y-axis linear acceleration 2312 , the autocorrelation for the z-axis linear acceleration 2322 , and the x-axis Autocorrelation 2332 for gyro acceleration, autocorrelation 2342 for y-axis gyro acceleration, and autocorrelation 2352 for z-axis gyro acceleration are shown.
  • the autocorrelation (2301,2311,2321) associated with the LACC sensing data and the autocorrelation (2331,2341,2351) associated with the GYRO sensing data are the periodic movements of the user (eg, the periodic swing of the arm, walking, or Running) can be obtained in an environment.
  • Autocorrelation (2302,2312,2322) associated with LACC sensing data and autocorrelation (2332,2342,2352) associated with GYRO sensing data may be obtained in an environment in which a specific gesture (eg, OCO gesture) is performed. have.
  • the main lobe of autocorrelation is overwhelmingly larger than that of the side lobe, and in an environment with periodicity, the main lobe of autocorrelation may be larger than the side lobe but not overwhelming. Accordingly, the electronic device 101 may determine whether periodicity exists in the sensed data based on the size of the main lobe and the size of the side lobe.
  • 24 is a flowchart illustrating a method of operating an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • the electronic device 101 may check the segmentation section in operation 2401 .
  • the electronic device 101 may calculate autocorrelation for the corresponding segmentation section. Accordingly, autocorrelation with k as a variable, as shown in FIG. 23 , may be obtained.
  • the electronic device 101 may identify z, which is the closest zero crossing point to the maximum value. Since autocorrelation is an even function with zero-point symmetry, accuracy may not be affected even if only a section where k is greater than 0 is considered.
  • the electronic device 101 may calculate the autocorrelation energy of the side lobe in operation 2407 .
  • the autocorrelation energy may mean, for example, a sum of squares of autocorrelations within a specific interval. For example, the electronic device 101 may calculate the autocorrelation energy of the side lobe based on Equation (3).
  • the electronic device 101 may determine whether energy is equal to or greater than a reference level. For example, the electronic device 101 may determine whether the autocorrelation energy of the side lobe calculated according to Equation 3 is equal to or greater than the threshold energy E th .
  • the threshold energy may be set to filter sensing data having periodicity.
  • the electronic device 101 may ignore the corresponding segmentation portion and check the next segmentation section. Accordingly, processing of the segmentation section having high periodicity can be prevented.
  • the electronic device 101 may extract a feature of the segmentation section in operation 2411 and may perform gesture recognition based on the extracted feature. Accordingly, only a segmentation section having a relatively low periodicity can be processed.
  • the electronic device includes at least one sensor (eg, at least one of the sensor module 520 of FIG. 5 , the first sensor module 521 of FIG. 8 , or the second sensor module 523 of FIG. 8 ); and at least one processor (eg, at least one of processor 540 of FIG. 5 , processor 710 of FIG. 7 , coprocessor 720 , processor 810 of FIG. 8 , or coprocessor 820 ).
  • at least one sensor eg, at least one of the sensor module 520 of FIG. 5 , the first sensor module 521 of FIG. 8 , or the second sensor module 523 of FIG. 8
  • at least one processor eg, at least one of processor 540 of FIG. 5 , processor 710 of FIG. 7 , coprocessor 720 , processor 810 of FIG. 8 , or coprocessor 820 .
  • the at least one processor confirms a gesture confirmation request from a first application being executed by the at least one processor, and in response to the confirmation of the gesture confirmation request, based on the gesture application, the at least one sensor confirming a gesture using at least one sensing data from at least one activated first sensor module, providing the identified gesture to the first application, and based on the first application, the confirmed gesture It may be set to perform at least one operation corresponding to .
  • the at least one processor may be configured to identify at least one first gesture to be checked based on the gesture confirmation request, and the at least one first gesture corresponding to the at least one first gesture. It may be further configured to activate the sensor module.
  • the at least one processor corresponds to the at least one sensing data based on the at least one sensing data as at least a part of an operation of confirming the gesture using the at least one sensing data.
  • generating at least one summed data to be used, and based on the fact that the at least one summed data satisfies a specified condition, a partial section of the at least one sensing data is identified as a segmentation section, and gesture recognition is performed for the segmentation section can be set to
  • the at least one processor based on the at least one sensed data, as at least part of the operation of generating the summed data, for each of the at least one sensed data, a specified number of previous sensed data By calculating the sum of , it may be set to generate the at least one summed data corresponding to each of the at least one sensed data.
  • the at least one processor is further configured to: based on a ratio between the first comparison target summed data and the reference summed data among the at least one summed data exceeds a specified threshold, the at least one summed data may be further set to confirm that the specified condition is satisfied.
  • the at least one processor is configured to: when second comparison target sum data among the at least one sum data is greater than the sum data immediately before the second comparison target sum data, the second comparison target sum data It may be further configured to set the reference sum data, and to start monitoring whether a ratio between the first comparison target sum data and the reference sum data exceeds the specified threshold value.
  • the at least one processor is, after starting monitoring whether a ratio between the first comparison target sum data and the reference sum data exceeds the specified threshold value, within a specified threshold time If the ratio of the first threshold value is not detected, it may be further configured to monitor whether third comparison target sum data among the at least one sum data is greater than sum data immediately before the third comparison target sum data.
  • the at least one processor as at least a part of the operation of confirming the segmentation section, includes a second corresponding to an end point after a specified length of time from first sensing data corresponding to the first comparison target sum data. It may be set to check up to 2 sensed data as the segmentation period.
  • the at least one processor as at least a part of the operation of identifying the segmentation period, is based on whether at least a portion of the summed data decreases at an end point of the identified segmentation period. It can be set to readjust the end point of the segmentation section.
  • the at least one processor as at least part of the operation of checking the segmentation section, when a ratio of the fourth summed data and the reference summed data is less than a second threshold, the first comparison target summation It may be set to check from the first sensed data corresponding to the data to the second sensed data corresponding to the fourth summed data as the segmentation period.
  • the at least one processor may include, as at least part of the operation of checking the segmentation period, the satisfaction of the specified condition in the first type of summed data corresponding to the first type of sensing data and the second type When all satisfactions of the specified condition in the second type of summation data corresponding to the sensed data of When any one of satisfaction of the specified condition in the second type of summation data is checked, the segmentation section may be checked.
  • the at least one processor may be further configured to determine whether to perform the gesture recognition for the segmentation section.
  • the at least one processor as at least part of an operation of determining whether to perform the gesture recognition for the segmentation section, is based on at least one other sensing data obtained from the at least one sensor. to determine whether to perform the gesture recognition for the segmentation section.
  • the at least one processor identifies a first segmentation section and a second segmentation section after the first segmentation section as at least part of the operation of checking the segmentation section, and among the first segmentation sections It may be further configured to determine whether to include some of the sections in the second segmentation section.
  • the at least one processor is, as at least a part of an operation of performing at least one operation corresponding to the identified gesture, based on detection of a trigger for performing the at least one operation, the at least one It may be set to perform one operation.
  • the at least one processor may be further configured to output at least one feedback indicating that the at least one operation is performed while performing at least one operation corresponding to the identified gesture.
  • the at least one processor may be further configured to terminate the gesture application based on the execution of the at least one operation.
  • the at least one processor checks an autocorrelation corresponding to the at least one sensed data as at least a part of an operation of confirming a gesture using the at least one sensed data, and the autocorrelation is When a specified condition is satisfied, a gesture may be checked with respect to the at least one sensing data, and when the autocorrelation does not satisfy the specified condition, it may be configured to refrain from checking a gesture with respect to the at least one sensing data.
  • the at least one processor includes at least one It may be set to determine whether the specified condition is satisfied based on the size of the lobe.
  • a method of operating an electronic device includes an operation of confirming a gesture confirmation request from a first application being executed by at least one processor of the electronic device, and in response to the confirmation of the gesture confirmation request, a gesture application checking a gesture using at least one sensing data from at least one first sensor module activated among at least one sensor of the electronic device based on , and performing at least one operation corresponding to the identified gesture based on the first application.
  • the electronic device may have various types of devices.
  • 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 device.
  • 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
  • a home appliance device e.g., a home appliance
  • first, second, or first or second may be used simply to distinguish the element from other elements in question, and may refer to elements in other aspects (e.g., importance or order) is not limited. It is said that one (eg, first) component is “coupled” or “connected” to another (eg, second) component, with or without the terms “functionally” or “communicatively”. When referenced, it means that one component can be connected to the other component directly (eg by wire), wirelessly, or through a third component.
  • module used in the embodiments of this document may include a unit implemented in hardware, software, or firmware, and is, for example, interchangeable with terms such as logic, logic block, component, or circuit.
  • a module may be an integrally formed part or a minimum unit or a part of the part 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
  • one or more instructions stored in a storage medium may be implemented as software (eg, the program 140) including
  • a processor eg, processor 120
  • a device eg, electronic device 101
  • 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-transitory' only means that the storage medium is a tangible device and does not include a signal (eg, electromagnetic wave), and this term is used in cases where data is semi-permanently stored in the storage medium and It does not distinguish between temporary storage cases.
  • a signal eg, electromagnetic wave
  • the method according to various embodiments disclosed in this document may be included and provided in a computer program product.
  • Computer program products may be traded between sellers and buyers as commodities.
  • the computer program product is distributed in the form of a machine-readable storage medium (eg compact disc read only memory (CD-ROM)), or through an application store (eg Play StoreTM) or on two user devices ( It can be distributed (eg downloaded or uploaded) directly between smartphones (eg: smartphones) and online.
  • a part of the computer program product may be temporarily stored or temporarily created in a machine-readable storage medium such as a memory of a server of a manufacturer, a server of an application store, or a relay server.
  • each component (eg, module or program) of the above-described components may include a singular or a plurality of entities, and some of the plurality of entities may be separately disposed in other components. have.
  • 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 performs one or more functions of each component of the plurality of components as being performed by a corresponding component of the plurality of components prior to the integration. or similarly.
  • operations performed by a module, program, or other component are executed sequentially, in parallel, repeatedly, or heuristically, or one or more of the operations are executed in a different order, or omitted. or one or more other operations may be added.

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Abstract

전자 장치가 제공된다, 전자 장치는 적어도 하나의 센서, 및 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의하여 실행 중인 제 1 어플리케이션으로부터의 제스처 확인 요청을 확인하고, 상기 제스처 확인 요청의 확인에 응답하여, 제스처 어플리케이션에 기반하여 상기 적어도 하나의 센서 중 활성화된 적어도 하나의 제 1 센서 모듈로부터의 적어도 하나의 센싱 데이터를 이용하여 제스처를 확인하고, 상기 확인된 제스처를 상기 제 1 어플리케이션으로 제공하고, 상기 제 1 어플리케이션에 기반하여, 상기 확인된 제스처에 대응하는 적어도 하나의 동작을 수행하도록 설정될 수 있다. 그 밖의 다양한 실시예가 가능하다.

Description

제스처를 인식하는 전자 장치 및 그 동작 방법
본 개시는 제스처를 인식하는 전자 장치 및 그 동작 방법에 관한 것이다.
최근 스마트 폰(smart phone), 태블릿 PC(tablet personal computer), 및 웨어러블(wearable) 장치와 같은 휴대가 가능한 전자 장치의 사용이 증가되고 있으며, 기술의 발전에 따라 생체 신호를 측정하는 기술 또한 발전하고 있다. 아울러, 전자 장치는, 센서(예: 생체 센서 또는 움직임 감지 센서)를 통하여, 전자 장치의 움직임에 대한 정보를 확인할 수 있다. 전자 장치는, 생체 신호 또는 움직임에 대한 정보 중 적어도 하나에 기반하여 사용자가 수행한 제스처를 인식할 수 있다.
전자 장치는, 움직임에 대한 정보를 이용하여, 전자 장치를 착용한 사용자의 신체의 일부의 움직임을 확인할 수 있다. 전자 장치는, 예를 들어 사용자의 팔의 움직임에 대한 정보를 확인할 수 있다. 전자 장치는, 생체 신호를 이용하여, 사용자의 근육의 이완/수축에 대한 정보를 확인할 수 있다. 전자 장치는, 예를 들어, 사용자가 손을 쥐는 경우, 또는 사용자가 손을 쥐었다가 펴는 경우에, 사용자의 근육의 이완/수축을 나타내는 생체 신호에 기반하여, 손의 형태 변화를 확인할 수 있다.
전자 장치는, 제스처가 확인되면 제스처에 대응하는 동작을 수행할 수 있다. 이에 따라, 사용자는, 전자 장치를 착용한 채로 제스처를 수행함으로써 원하는 대로 전자 장치를 조작할 수 있다.
상술한 정보는 본 개시내용의 이해를 돕기 위한 배경 정보로서만 제공된다. 위의 내용 중 어느 것이 본 개시와 관련하여 선행 기술로 적용될 수 있는지 여부에 대한 결정이 내려지지 않았으며, 어떠한 주장도 이루어지지 않는다.
사용자가 임의의 시점에서 제스처를 수행할 가능성이 있다. 이에 따라, 전자 장치는, 제스처 인식을 상시적으로 수행하여야 할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는, 제스처 인식에 요구되는 센싱 신호를 획득할 수 있도록, 관련된 센서들을 상시적으로 턴-온하여야 하며 이에 따라 전력이 낭비될 수 있다. 또한, 전자 장치는, 센서들로부터 획득된 센싱 신호를 처리하여, 처리 결과에 기반한 제스처 인식을 상시적으로 수행함으로써, 그 리소스의 소비 또한 급증할 수 있다.
뿐만 아니라, 제스처 인식을 위하여서는 적절한 센싱 신호의 세그먼테이션(segmentation)이 요구될 수 있다. 예를 들어, 사용자가 전자 장치를 착용하고 걷거나 뛰거나, 또는 팔을 조금만 움직여도, 전자 장치는 이를 인식할 수 있으며, 전자 장치는 해당 신호를 일괄적으로 세그먼테이션 하고, 제스처 인식을 수행하여야 할 수 있다. 기존에는, 동작이 큰 제스처만을 인식하는 제 1 방식이 이용되거나, 또는 상대적으로 긴 시간 구간 동안에서의 신호 파형의 피크-투-피크(peak-to-peak)를 이용하는 제 2 방식이 이용되었다. 하지만, 제 1 방식을 이용하는 경우에는 상대적으로 동작이 작은 제스처를 인식할 수 없었으며, 제 2 방식을 이용하는 경우에는 제스처 인식에 요구되는 시간이 길어 그 즉시성이 저하될 수 있다.
본 개시의 양태는 적어도 위에서 언급된 문제 및/또는 단점을 해결하고 적어도 아래에서 설명되는 이점을 제공하는 것이다. 따라서, 본 개시의 일 양태는, 특정 어플리케이션으로부터 제스처 인식 요청이 있는 경우에, 센서를 통하여 제스처를 인식할 수 있는 전자 장치 및 그 동작 방법을 제공한다.
본 개시의 다른 양태는 센싱된 신호의 일정 시간 구간 동안의 합계를 이용하여 해당 신호를 세그먼테이션 할 지 여부를 결정할 수 있는 전자 장치 및 그 동작 방법을 제공한다.
추가적인 양태는 다음의 설명에서 부분적으로 설명될 것이고, 부분적으로는 설명으로부터 명백하거나 제시된 실시 예의 실행에 의해 학습될 수 있다.
본 개시의 양태에 따르면, 전자 장치가 제공된다. 전자 장치는, 적어도 하나의 센서, 및 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의하여 실행 중인 제 1 어플리케이션으로부터의 제스처 확인 요청을 확인하고, 상기 제스처 확인 요청의 확인에 응답하여, 제스처 어플리케이션에 기반하여 상기 적어도 하나의 센서 중 활성화된 적어도 하나의 제 1 센서 모듈로부터의 적어도 하나의 센싱 데이터를 이용하여 제스처를 확인하고, 상기 확인된 제스처를 상기 제 1 어플리케이션으로 제공하고, 상기 제 1 어플리케이션에 기반하여, 상기 확인된 제스처에 대응하는 적어도 하나의 동작을 수행하도록 설정될 수 있다.
본 개시의 다른 양태에 따르면, 전자 장치의 동작 방법이 제공된다. 전자 장치의 동작 방법은, 상기 전자 장치의 적어도 하나의 프로세서에 의하여 실행 중인 제 1 어플리케이션으로부터의 제스처 확인 요청을 확인하는 동작, 상기 제스처 확인 요청의 확인에 응답하여, 제스처 어플리케이션에 기반하여 상기 전자 장치의 적어도 하나의 센서 중 활성화된 적어도 하나의 제 1 센서 모듈로부터의 적어도 하나의 센싱 데이터를 이용하여 제스처를 확인하는 동작, 상기 확인된 제스처를 상기 제 1 어플리케이션으로 제공하는 동작, 및 상기 제 1 어플리케이션에 기반하여, 상기 확인된 제스처에 대응하는 적어도 하나의 동작을 수행하는 동작을 포함할 수 있다.
본 개시의 다른 양태에 따르면, 전자 장치 및 그 동작 방법이 제공된다. 전자 장치 및 방법은, 특정 어플리케이션으로부터 제스처 인식 요청이 있는 경우에, 제스처 어플리케이션을 실행하여 제스처를 인식할 수 있다. 이에 따라, 상시적으로 센서가 턴-온될 필요가 없어 전력 소모가 감소할 수 있으며, 상시적으로 제스처 인식을 위한 프로세스가 수행될 필요가 없어 리소스 소모 또한 감소할 수 있다.
본 개시의 다른 양태에 따르면, 전자 장치 및 그 동작 방법이 제공된다. 전자 장치 및 방법은 센싱된 신호의 일정 시간 구간 동안의 합계를 이용하여 해당 신호를 세그먼테이션 할 지 여부를 결정할 수 있다. 이에 따라, 상대적으로 동작이 작은 제스처를 인식할 수 있을 뿐만 아니라, 즉각적으로 제스처를 인식이 가능할 수 있다.
본 발명의 다른 양태, 이점 및 두드러진 특징은 첨부된 도면과 함께 취해진 본 발명의 다양한 실시예를 개시하는 다음의 상세한 설명으로부터 당업자에게 명백해질 것이다.
본 개시 내용의 특정 실시 양태의 상술한 측면 및 다른 측면, 특징 및 이점은 첨부 도면과 함께 취해진 다음의 설명으로부터 더욱 명백할 것이며, 여기서:
도 1은, 본 개시의 일 실시예에 따른, 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블록도이다.
도 2는, 본 개시의 일 실시예에 따른, 전자 장치의 전면 사시도이다.
도 3은, 본 개시의 일 실시예에 따른, 전자 장치의 후면 사시도이다.
도 4은, 본 개시의 일 실시예에 따른, 전자 장치의 전개 사시도이다.
도 5는, 본 개시의 일 실시예에 따른, 전자 장치의 블록도이다.
도 6a는 본 개시의 일 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법을 설명하기 위한 흐름도를 도시한다.
도 6b는 본 개시의 일 실시예에 따른 전자 장치의 블록도를 도시한다.
도 6c는 본 개시의 일 실시예에 따른 전자 장치의 동작을 설명하기 위한 도면을 도시한다.
도 7은 본 개시의 일 실시예에 따른 전자 장치의 블록도를 도시한다.
도 8은 본 개시의 일 실시예에 따른 전자 장치의 블록도를 도시한다.
도 9는 본 개시의 일 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법을 설명하기 위한 흐름도를 도시한다.
도 10은 본 개시의 일 실시예에 따른 센싱 데이터 및 합산 데이터를 나타내는 그래프들이다.
도 11은 본 개시의 일 실시예에 따른 전자 장치의 제스처 인식 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 12는 본 개시의 일 실시예에 따른 전자 장치의 구간 분할 모듈의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 13a는 본 개시의 일 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법을 설명하기 위한 흐름도를 도시한다.
도 13b는 본 개시의 일 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법을 설명하기 위한 흐름도를 도시한다.
도 14는 본 개시의 일 실시예에 따른 복수 타입의 센싱 데이터에 대한 결정 규칙을 설명하기 위한 도면을 도시한다.
도 15는 본 개시의 일 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법을 설명하기 위한 흐름도를 도시한다.
도 16은 본 개시의 일 실시예에 따른 세그먼테이션 구간의 오버랩을 설명하기 위한 도면이다.
도 17은 본 개시의 일 실시예에 따른 센싱 데이터 및 합산 데이터를 설명하기 위한 파형들을 도시한다.
도 18은 본 개시의 일 실시예에 따른 센싱 데이터 및 합산 데이터를 설명하기 위한 파형들을 도시한다.
도 19는 본 개시의 일 실시예에 따른 센싱 데이터 및 합산 데이터를 설명하기 위한 파형들을 도시한다.
도 20a는 본 개시의 일 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법을 설명하기 위한 흐름도를 도시한다.
도 20b는 본 개시의 일 실시예에 따른 전자 장치를 도시한다.
도 21a는 본 개시의 일 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법을 설명하기 위한 흐름도를 도시한다.
도 21b는 본 개시의 일 실시예에 따른 전자 장치를 도시한다.
도 22는 본 개시의 일 실시예에 따라 측정된 센싱 데이터를 도시한다.
도 23은 본 개시의 일 실시예에 따른 변수 k가 x축 파라미터이며, 자기 상관을 y축 파라미터로 하는 그래프들을 도시한다.
도 24는 본 개시의 일 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법을 설명하기 위한 흐름도를 도시한다.
도면 전체에 걸쳐 동일한 구성요소를 나타내기 위해 동일한 참조번호를 사용하였다.
첨부된 도면을 참조한 다음의 설명은 청구범위 및 그 균등물에 의해 정의된 바와 같은 본 개시의 다양한 실시예의 포괄적인 이해를 돕기 위해 제공된다. 여기에는 이해를 돕기 위한 다양한 특정 세부 사항이 포함되어 있지만 이는 단지 예시적인 것으로 간주되어야 한다. 따라서, 본 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 개시의 범위 및 사상을 벗어나지 않고 본 명세서에 기술된 다양한 실시예의 다양한 변경 및 수정이 이루어질 수 있음을 인식할 것이다. 또한, 명료함과 간결함을 위해 잘 알려진 기능 및 구성에 대한 설명은 생략할 수 있다.
하기 설명 및 특허청구범위에서 사용된 용어 및 단어는 서지적 의미에 한정되지 않으며, 본 개시의 명확하고 일관된 이해를 가능하게 하기 위해 발명자가 단지 사용하였다. 따라서, 본 개시의 다양한 실시예에 대한 다음의 설명은 단지 예시의 목적으로 제공되고 첨부된 청구범위 및 그 균등물에 의해 정의된 바와 같은 본 발명을 제한하기 위한 것이 아님이 당업자에게 명백해야 한다.
단수 형태 "a", "an" 및 "the"는 문맥이 달리 명백하게 지시하지 않는 한 복수 지시 대상을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 따라서, 예를 들어 "구성요소 표면"에 대한 언급은 그러한 표면 중 하나 이상에 대한 언급을 포함한다.
도 1은, 본 개시의 일 실시예에 따른, 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)의 블록도이다. 도 1을 참조하면, 네트워크 환경(100)에서 전자 장치(101)는 제 1 네트워크(198)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(102)와 통신하거나, 또는 제 2 네트워크(199)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(104) 또는 서버(108)와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 서버(108)를 통하여 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 프로세서(120), 메모리(130), 입력 모듈(150), 음향 출력 모듈(155), 디스플레이 모듈(160), 오디오 모듈(170), 센서 모듈(176), 인터페이스(177), 연결 단자(178), 햅틱 모듈(179), 카메라 모듈(180), 전력 관리 모듈(188), 배터리(189), 통신 모듈(190), 가입자 식별 모듈(196), 또는 안테나 모듈(197)을 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(101)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 연결 단자(178))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시예에서는, 이 구성요소들 중 일부들(예: 센서 모듈(176), 카메라 모듈(180), 또는 안테나 모듈(197))은 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160))로 통합될 수 있다.
프로세서(120)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(140))를 실행하여 프로세서(120)에 연결된 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)를 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일실시예에 따르면, 데이터 처리 또는 연산의 적어도 일부로서, 프로세서(120)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(176) 또는 통신 모듈(190))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(132)에 저장하고, 휘발성 메모리(132)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(134)에 저장할 수 있다. 일실시예에 따르면, 프로세서(120)는 메인 프로세서(121)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서) 또는 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(123)(예: 그래픽 처리 장치, 신경망 처리 장치(NPU: neural processing unit), 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)가 메인 프로세서(121) 및 보조 프로세서(123)를 포함하는 경우, 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)보다 저전력을 사용하거나, 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
보조 프로세서(123)는, 예를 들면, 메인 프로세서(121)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(121)가 액티브(예: 어플리케이션 실행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)와 함께, 전자 장치(101)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160), 센서 모듈(176), 또는 통신 모듈(190))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성요소(예: 카메라 모듈(180) 또는 통신 모듈(190))의 일부로서 구현될 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 신경망 처리 장치)는 인공지능 모델의 처리에 특화된 하드웨어 구조를 포함할 수 있다. 인공지능 모델은 기계 학습을 통해 생성될 수 있다. 이러한 학습은, 예를 들어, 인공지능이 수행되는 전자 장치(101) 자체에서 수행될 수 있고, 별도의 서버(예: 서버(108))를 통해 수행될 수도 있다. 학습 알고리즘은, 예를 들어, 지도형 학습(supervised learning), 비지도형 학습(unsupervised learning), 준지도형 학습(semi-supervised learning) 또는 강화 학습(reinforcement learning)을 포함할 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은, 복수의 인공 신경망 레이어들을 포함할 수 있다. 인공 신경망은 심층 신경망(DNN: deep neural network), CNN(convolutional neural network), RNN(recurrent neural network), RBM(restricted boltzmann machine), DBN(deep belief network), BRDNN(bidirectional recurrent deep neural network), 심층 Q-네트워크(deep Q-networks) 또는 상기 중 둘 이상의 조합 중 하나일 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은 하드웨어 구조 이외에, 추가적으로 또는 대체적으로, 소프트웨어 구조를 포함할 수 있다.
메모리(130)는, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(120) 또는 센서 모듈(176))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(140)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(130)는, 휘발성 메모리(132) 또는 비휘발성 메모리(134)를 포함할 수 있다.
프로그램(140)은 메모리(130)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 예를 들면, 운영 체제(142), 미들 웨어(144) 또는 어플리케이션(146)을 포함할 수 있다.
입력 모듈(150)은, 전자 장치(101)의 구성요소(예: 프로세서(120))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 모듈(150)은, 예를 들면, 마이크, 마우스, 키보드, 키(예: 버튼), 또는 디지털 펜(예: 스타일러스 펜)을 포함할 수 있다.
음향 출력 모듈(155)은 음향 신호를 전자 장치(101)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 모듈(155)은, 예를 들면, 스피커 또는 리시버를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용될 수 있다. 리시버는 착신 전화를 수신하기 위해 사용될 수 있다. 일실시예에 따르면, 리시버는 스피커와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
디스플레이 모듈(160)은 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 디스플레이 모듈(160)은, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 디스플레이 모듈(160)은 터치를 감지하도록 설정된 터치 센서, 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 압력 센서를 포함할 수 있다.
오디오 모듈(170)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일실시예에 따르면, 오디오 모듈(170)은, 입력 모듈(150)을 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 모듈(155), 또는 전자 장치(101)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))(예: 스피커 또는 헤드폰)를 통해 소리를 출력할 수 있다.
센서 모듈(176)은 전자 장치(101)의 작동 상태(예: 전력 또는 온도), 또는 외부의 환경 상태(예: 사용자 상태)를 감지하고, 감지된 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 일실시예에 따르면, 센서 모듈(176)은, 예를 들면, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 근접 센서, 컬러 센서, IR(infrared) 센서, 생체 센서, 온도 센서, 습도 센서, 또는 조도 센서를 포함할 수 있다.
인터페이스(177)는 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 인터페이스(177)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.
연결 단자(178)는, 그를 통해서 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 연결 단자(178)는, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.
햅틱 모듈(179)은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 일실시예에 따르면, 햅틱 모듈(179)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.
카메라 모듈(180)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일실시예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.
전력 관리 모듈(188)은 전자 장치(101)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전력 관리 모듈(188)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.
배터리(189)는 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소에 전력을 공급할 수 있다. 일실시예에 따르면, 배터리(189)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.
통신 모듈(190)은 전자 장치(101)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102), 전자 장치(104), 또는 서버(108)) 간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(190)은 프로세서(120)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 통신 모듈(190)은 무선 통신 모듈(192)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(194)(예: LAN(local area network) 통신 모듈, 또는 전력선 통신 모듈)을 포함할 수 있다. 이들 통신 모듈 중 해당하는 통신 모듈은 제 1 네트워크(198)(예: 블루투스, WiFi(wireless fidelity) direct 또는 IrDA(infrared data association)와 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제 2 네트워크(199)(예: 레거시 셀룰러 네트워크, 5G 네트워크, 차세대 통신 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN)와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부의 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 이런 여러 종류의 통신 모듈들은 하나의 구성요소(예: 단일 칩)로 통합되거나, 또는 서로 별도의 복수의 구성요소들(예: 복수 칩들)로 구현될 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 가입자 식별 모듈(196)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 이용하여 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크 내에서 전자 장치(101)를 확인 또는 인증할 수 있다.
무선 통신 모듈(192)은 4G 네트워크 이후의 5G 네트워크 및 차세대 통신 기술, 예를 들어, NR 접속 기술(new radio access technology)을 지원할 수 있다. NR 접속 기술은 고용량 데이터의 고속 전송(eMBB(enhanced mobile broadband)), 단말 전력 최소화와 다수 단말의 접속(mMTC(massive machine type communications)), 또는 고신뢰도와 저지연(URLLC(ultra-reliable and low-latency communications))을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은, 예를 들어, 높은 데이터 전송률 달성을 위해, 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 고주파 대역에서의 성능 확보를 위한 다양한 기술들, 예를 들어, 빔포밍(beamforming), 거대 배열 다중 입출력(massive MIMO(multiple-input and multiple-output)), 전차원 다중입출력(FD-MIMO: full dimensional MIMO), 어레이 안테나(array antenna), 아날로그 빔형성(analog beam-forming), 또는 대규모 안테나(large scale antenna)와 같은 기술들을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 전자 장치(101), 외부 전자 장치(예: 전자 장치(104)) 또는 네트워크 시스템(예: 제 2 네트워크(199))에 규정되는 다양한 요구사항을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 무선 통신 모듈(192)은 eMBB 실현을 위한 Peak data rate(예: 20Gbps 이상), mMTC 실현을 위한 손실 Coverage(예: 164dB 이하), 또는 URLLC 실현을 위한 U-plane latency(예: 다운링크(DL) 및 업링크(UL) 각각 0.5ms 이하, 또는 라운드 트립 1ms 이하)를 지원할 수 있다.
안테나 모듈(197)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부의 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 안테나를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다. 이런 경우, 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크에서 사용되는 통신 방식에 적합한 적어도 하나의 안테나가, 예를 들면, 통신 모듈(190)에 의하여 상기 복수의 안테나들로부터 선택될 수 있다. 신호 또는 전력은 상기 선택된 적어도 하나의 안테나를 통하여 통신 모듈(190)과 외부의 전자 장치 간에 송신되거나 수신될 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 방사체 이외에 다른 부품(예: RFIC(radio frequency integrated circuit))이 추가로 안테나 모듈(197)의 일부로 형성될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 mmWave 안테나 모듈을 형성할 수 있다. 일실시예에 따르면, mmWave 안테나 모듈은 인쇄 회로 기판, 상기 인쇄 회로 기판의 제 1 면(예: 아래 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 지정된 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있는 RFIC, 및 상기 인쇄 회로 기판의 제 2 면(예: 윗 면 또는 측 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 상기 지정된 고주파 대역의 신호를 송신 또는 수신할 수 있는 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다.
상기 구성요소들 중 적어도 일부는 주변 기기들간 통신 방식(예: 버스, GPIO(general purpose input and output), SPI(serial peripheral interface), 또는 MIPI(mobile industry processor interface))을 통해 서로 연결되고 신호(예: 명령 또는 데이터)를 상호간에 교환할 수 있다.
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. 외부의 전자 장치(102, 또는 104) 각각은 전자 장치(101)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부의 전자 장치들(102, 104, 또는 108) 중 하나 이상의 외부의 전자 장치들에서 실행될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로, 또는 사용자 또는 다른 장치로부터의 요청에 반응하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(101)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 하나 이상의 외부의 전자 장치들에게 그 기능 또는 그 서비스의 적어도 일부를 수행하라고 요청할 수 있다. 상기 요청을 수신한 하나 이상의 외부의 전자 장치들은 요청된 기능 또는 서비스의 적어도 일부, 또는 상기 요청과 관련된 추가 기능 또는 서비스를 실행하고, 그 실행의 결과를 전자 장치(101)로 전달할 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 결과를, 그대로 또는 추가적으로 처리하여, 상기 요청에 대한 응답의 적어도 일부로서 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 모바일 에지 컴퓨팅(MEC: mobile edge computing), 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다. 전자 장치(101)는, 예를 들어, 분산 컴퓨팅 또는 모바일 에지 컴퓨팅을 이용하여 초저지연 서비스를 제공할 수 있다. 다른 실시예에 있어서, 외부의 전자 장치(104)는 IoT(internet of things) 기기를 포함할 수 있다. 서버(108)는 기계 학습 및/또는 신경망을 이용한 지능형 서버일 수 있다. 일실시예에 따르면, 외부의 전자 장치(104) 또는 서버(108)는 제 2 네트워크(199) 내에 포함될 수 있다. 전자 장치(101)는 5G 통신 기술 및 IoT 관련 기술을 기반으로 지능형 서비스(예: 스마트 홈, 스마트 시티, 스마트 카, 또는 헬스 케어)에 적용될 수 있다.
도 2는, 본 개시의 일 실시예에 따른, 전자 장치의 전면 사시도이다.
도 3은, 본 개시의 일 실시예에 따른, 전자 장치의 후면 사시도이다.
도 4은, 본 개시의 일 실시예에 따른, 전자 장치의 전개 사시도이다.
도 2 내지 도 4를 참조하면, 본 개시의 다양한 실시예에 따른 전자 장치(200)(예: 도 1의 전자장치(101))는, 제 1 면(또는 전면)(210A), 제 2 면(또는 후면)(210B), 및 제 1 면(210A) 및 제 2 면(210B) 사이의 공간을 둘러싸는 측면(210C)을 포함하는 하우징(210)과, 상기 하우징(210)의 적어도 일부에 연결되고 상기 전자 장치(200)를 사용자의 신체 일부(예: 손목, 또는 발목)에 탈착 가능하게 결착하도록 구성된 결착 부재 (250, 260)를 포함할 수 있다. 다른 실시예(미도시)에서는, 하우징은, 도 2의 제 1 면(210A), 제 2 면(210B) 및 측면(210C)들 중 일부를 형성하는 구조를 지칭할 수도 있다. 일 실시예에 따르면, 제 1 면(210A)은 적어도 일부분이 실질적으로 투명한 전면 플레이트(201)(예: 다양한 코팅 레이어들을 포함하는 글라스 플레이트, 또는 폴리머 플레이트)에 의하여 형성될 수 있다. 제 2 면(210B)은 실질적으로 불투명한 후면 커버(207)에 의하여 형성될 수 있다. 상기 후면 커버(207)는, 예를 들어, 코팅 또는 착색된 유리, 세라믹, 폴리머, 금속(예: 알루미늄, 스테인레스 스틸(STS), 또는 마그네슘), 또는 상기 물질들 중 적어도 둘의 조합에 의하여 형성될 수 있다. 상기 측면(210C)은, 전면 플레이트(201) 및 후면 커버(207)와 결합하며, 금속 및/또는 폴리머를 포함하는 측면 베젤 구조 (또는 "측면 부재")(206)에 의하여 형성될 수 있다. 어떤 실시예에서는, 후면 커버(207) 및 측면 베젤 구조(206)는 일체로 형성되고 동일한 물질(예: 알루미늄과 같은 금속 물질)을 포함할 수 있다. 상기 결착 부재(250, 260)는 다양한 재질 및 형태로 형성될 수 있다. 예를 들어, 직조물, 가죽, 러버, 우레탄, 금속, 세라믹, 또는 상기 물질들 중 적어도 둘의 조합에 의하여 일체형 및 복수의 단위 링크가 서로 유동 가능하도록 형성될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(200)의 후면 커버(207)의 일 영역에는 전도성 소재로 형성되는 전극(282, 283)이 형성될 수 있다. 일 실시예에서, 측면 베젤 구조(206)에 추가적인 전극이 형성될 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(200)는 ECG 신호를 측정하기 위하여, 2개 전극들(예: 전극(282, 283) 및 측면 베젤 구조(206)에 추가적인 전극을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 도 2 내지 4에 도시하지는 않았지만, 전자 장치(200)는, BIA(bio-electrical impedance analysis) 신호를 측정하기 위하여, 4개 이상의 전극들(예: 4개 또는 8개)을 포함할 수도 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(200)는, 디스플레이(220, 도 4 참조), 오디오 모듈(205, 208), 센서 모듈(211), 키 입력 장치(202, 290) 및 커넥터 홀(209) 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(200)는, 구성요소들 중 적어도 하나(예: 키 입력 장치(202, 290), 커넥터 홀(209), 또는 센서 모듈(211))를 생략하거나 다른 구성요소를 추가적으로 포함할 수 있다.
디스플레이(220)는, 예를 들어, 전면 플레이트(201)의 상당 부분을 통하여 노출될 수 있다. 디스플레이(220)의 형태는, 상기 전면 플레이트(201)의 형태에 대응하는 형태일 수 있으며, 원형, 타원형, 또는 다각형과 같은 다양한 형태일 수 있다. 디스플레이(220)는, 터치 감지 회로, 터치의 세기(압력)를 측정할 수 있는 압력 센서, 및/또는 지문 센서와 결합되거나 인접하여 배치될 수 있다.
오디오 모듈(205, 208)은, 마이크 홀(205) 및 스피커 홀(208)을 포함할 수 있다. 마이크 홀(205)은 외부의 소리를 획득하기 위한 마이크가 내부에 배치될 수 있고, 어떤 실시예에서는 소리의 방향을 감지할 수 있도록 복수개의 마이크가 배치될 수 있다. 스피커 홀(208)은, 외부 스피커 및 통화용 리시버로 사용할 수 있다. 어떤 실시예에서는 스피커 홀(208)과 마이크 홀(205)이 하나의 홀로 구현 되거나, 스피커 홀(208) 없이 스피커(예: 피에조 스피커)가 포함될 수 있다.
센서 모듈(211)은, 전자 장치(200)의 내부의 작동 상태, 또는 외부의 환경 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 센서 모듈(211)은, 예를 들어, 상기 하우징(210)의 제 2 면(210B)에 배치된 생체 센서 모듈(211)(예: HRM 센서)을 포함할 수 있다. 전자 장치(200)는, 도시되지 않은 센서 모듈, 예를 들어, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 컬러 센서, IR(infrared) 센서, 생체 센서, 온도 센서, 습도 센서, 또는 조도 센서 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다.
키 입력 장치(202, 290)는, 하우징(210)의 제 1 면(210A)에 배치되고 적어도 하나의 방향으로 회전 가능한 휠 키(202), 및/또는 하우징(210)의 측면(210C)에 배치된 사이드 키 버튼(290)을 포함할 수 있다. 휠 키(202)는 전면 플레이트(201)의 형태에 대응하는 형태일 수 있다. 다른 실시예에서는, 전자 장치(200)는 상기 언급된 키 입력 장치(202, 290)들 중 일부 또는 전부를 포함하지 않을 수 있고 포함되지 않은 키 입력 장치(202, 290)는 디스플레이(220) 상에 소프트 키와 같은 다른 형태로 구현될 수 있다. 커넥터 홀(209)은, 외부 전자 장치와 전력 및/또는 데이터를 송수신하기 위한 커넥터(예를 들어, USB 커넥터)를 수용할 수 있고 외부 전자 장치와 오디오 신호를 송수신하기 위한 커넥터를 수용할 수 있는 다른 커넥터 홀(미도시)을 포함할 수 있다. 전자 장치(200)는, 예를 들면, 커넥터 홀(209)의 적어도 일부를 덮고, 커넥터 홀에 대한 외부 이물질의 유입을 차단하는 커넥터 커버(미도시)를 더 포함할 수 있다.
결착 부재(250, 260)는 락킹 부재(251, 261)를 이용하여 하우징(210)의 적어도 일부 영역에 탈착 가능하도록 결착될 수 있다. 결착 부재(250, 260)는 고정 부재(252), 고정 부재 체결 홀(253), 밴드 가이드 부재(254), 밴드 고정 고리(255) 중 하나 또는 그 이상을 포함할 수 있다.
고정 부재(252)는 하우징(210)과 결착 부재(250, 260)를 사용자의 신체 일부(예: 손목, 또는 발목)에 고정시키도록 구성될 수 있다. 고정 부재 체결 홀(253)은 고정 부재(252)에 대응하여 하우징(210)과 결착 부재(250, 260)를 사용자의 신체 일부에 고정시킬 수 있다. 밴드 가이드 부재(254)는 고정 부재(252)가 고정 부재 체결 홀(253)과 체결 시 고정 부재(252)의 움직임 범위를 제한하도록 구성됨으로써, 결착 부재(250, 260)가 사용자의 신체 일부에 밀착하여 결착되도록 할 수 있다. 밴드 고정 고리(255)는 고정 부재(252)와 고정 부재 체결 홀(253)이 체결된 상태에서, 결착 부재(250,260)의 움직임 범위를 제한할 수 있다.
도 4를 참조하면, 전자 장치(400)(예: 전자 장치(101), 또는 전자 장치(200))는, 측면 베젤 구조(410), 휠 키(440), 전면 플레이트(201), 디스플레이(220), 제 1 안테나(450), 지지 부재(460)(예: 브라켓), 배터리(470), 제1 인쇄 회로 기판(480), 실링 부재(490), 후면 플레이트(493), 제2 인쇄 회로 기판 (498), 무선 충전용 코일 (499), 후면 커버(207) 및 결착 부재(495, 497)를 포함할 수 있다. 전자 장치(400)의 구성요소들 중 적어도 하나는, 도 2, 또는 도 3의 전자 장치(200)의 구성요소들 중 적어도 하나와 동일, 또는 유사할 수 있으며, 중복되는 설명은 이하 생략한다. 지지 부재(460)는, 전자 장치(400) 내부에 배치되어 측면 베젤 구조(410)와 연결될 수 있거나, 상기 측면 베젤 구조(410)와 일체로 형성될 수 있다. 지지 부재(460)는, 예를 들어, 금속 재질 및/또는 비금속 (예: 폴리머) 재질로 형성될 수 있다. 지지 부재(460)는, 일면에 디스플레이(220)가 결합되고 타면에 제1 인쇄 회로 기판(480)이 결합될 수 있다. 제1 인쇄 회로 기판(480)에는, 프로세서(예: 프로세서(120)), 메모리(예: 메모리(130)), 및/또는 인터페이스가 장착될 수 있다. 프로세서는, 예를 들어, 중앙처리장치, 어플리케이션 프로세서, GPU(graphic processing unit), 센서 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서 중 하나 또는 그 이상을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른, 메모리는, 예를 들어, 휘발성 메모리 또는 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 인터페이스는, 예를 들어, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스), SD카드 인터페이스, 및/또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다. 인터페이스는, 예를 들어, 전자 장치(400)를 외부 전자 장치와 전기적 또는 물리적으로 연결시킬 수 있으며, USB 커넥터, SD 카드/MMC 커넥터, 또는 오디오 커넥터를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른, 배터리(470)는, 전자 장치(400)의 적어도 하나의 구성 요소에 전력을 공급하기 위한 장치로서, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 또는 재충전 가능한 2차 전지, 또는 연료 전지를 포함할 수 있다. 배터리(470)의 적어도 일부는, 예를 들어, 제1 인쇄 회로 기판(480)과 실질적으로 동일 평면 상에 배치될 수 있다. 배터리(470)는 전자 장치(400) 내부에 일체로 배치될 수 있고, 전자 장치(400)와 탈부착 가능하게 배치될 수도 있다.
일 실시예에 따른, 제 1 안테나(450)는 디스플레이(220)와 지지부재(460) 사이에 배치될 수 있다. 제 1 안테나(450)는, 예를 들어, NFC(near field communication) 안테나, 무선 충전 안테나, 및/또는 MST(magnetic secure transmission) 안테나를 포함할 수 있다. 제 1 안테나(450)는, 예를 들어, 외부 장치와 근거리 통신을 하거나, 충전에 필요한 전력을 무선으로 송수신 할 수 있고, 근거리 통신 신호 또는 결제 데이터를 포함하는 자기-기반 신호를 송출할 수 있다. 다른 실시예에서는, 측면 베젤 구조(410) 및/또는 상기 지지부재(460)의 일부 또는 그 조합에 의하여 안테나 구조가 형성될 수 있다.
일 실시예에 따른, 실링 부재(490)는 측면 베젤 구조(410)와 후면 플레이트(493) 사이에 위치할 수 있다. 실링 부재(490)는, 외부로부터 측면 베젤 구조(410)와 후면 플레이트(493)에 의해 둘러싸인 공간으로 유입되는 습기와 이물을 차단하도록 구성될 수 있다.
일 실시예에 따른, 후면 플레이트(493)와 후면 커버(207) 사이에는 제2 인쇄 회로 기판(예: PCB(printed circuit board), FPCB(flexible printed circuit board) 또는 RFPCB(rigid-flexible PCB))(498), 무선 충전용 코일(499)이 배치될 수 있다.
도 5는 본 개시의 일 실시예에 따른 전자 장치의 블록도를 도시한다.
도 5를 참조하면, 일 실시예에서, 전자 장치(101)는, 디스플레이 모듈(510), 센서 모듈(520), 메모리(530), 및 프로세서(540)를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 디스플레이 모듈(510)은, 도 1의 디스플레이 모듈(160) 또는 도 4의 디스플레이 모듈(220) 중 적어도 하나에 포함될 수 있다. 일 실시예에서, 센서 모듈(520)은, 도 1의 센서 모듈(176) 또는 도 2의 센서 모듈(211) 중 적어도 하나에 포함될 수 있다. 일 실시예에서, 메모리(530)는, 도 1의 메모리(130)에 포함될 수 있다. 일 실시예에서, 프로세서(540)는, 도 1의 프로세서(120)에 포함될 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(540)는, 센서 모듈(520)로부터 센싱 데이터를 획득할 수 있다. 센서 모듈(520)은, 전자 장치(101)의 움직임에 대한 정보를 센싱할 수 있다. 예를 들어, 센서 모듈(520)은, 자이로 센서, 가속도 센서, 또는 지자계 센서 중 적어도 하나를 포함할 수 있으며, 움직임에 대한 정보를 센싱할 수 있다. 센서 모듈(520)은, 전자 장치(101)를 착용한 사용자의 생체 신호를 센싱할 수 있다. 예를 들어, 센서 모듈(520)은, PPG(photoplethysmogram) 센서 또는 심전도(electrocardiography; ECG) 센서 중 적어도 하나를 포함할 수 있으며, 생체 신호를 센싱할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(540)는, 센서 모듈(520)로부터 획득된 센싱 데이터에 기반하여 제스처를 인식할 수 있다. 프로세서(540)는, 특정 어플리케이션으로부터의 제스처 인식 요청이 확인되면, 제스처 어플리케이션을 실행하여 제스처 인식을 수행할 수 있으며, 이에 따라 프로세서(540)는 상시적으로 제스처를 인식하지 않을 수 있다. 프로세서(540)는, 인식된 제스처에 대응하는 적어도 하나의 동작을 수행할 수 있다. 프로세서(540)는, 예를 들어 인식된 제스처에 대응하는 적어도 하나의 동작에 대한 정보를 디스플레이 모듈(510)에 표시할 수도 있다.
일 실시예에서, 메모리(530)는, 제스처 인식 과정에서 요구되는 적어도 하나의 알고리즘(또는, 모델, 인스트럭션)이 저장될 수 있다. 메모리(530)에는, 복수 개의 알고리즘(또는, 모델, 인스트럭션)의 중간 수행 결과가 임시적으로 저장될 수도 있다. 메모리(530)에는, 적어도 하나의 어플리케이션과, 제스처 인식을 위한 제스처 어플리케이션이 저장될 수 있다. 적어도 하나의 어플리케이션은, 제스처 인식 요청을 제공하고, 수신된 제스처에 대응하는 적어도 하나의 동작을 수행하도록 설정될 수 있다. 메모리(530)에는, 후술할 표 1과 같은 어플리케이션 별 인식 가능 제스처, 제스처 별 특징 값 데이터와 같은 데이터가 저장될 수도 있다.
도 6a는 본 개시의 일 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법을 설명하기 위한 흐름도를 도시한다. 도 6a의 실시예는, 도 6b를 참조하여 설명하도록 한다. 도 6b는 본 개시의 일 실시예에 따른 전자 장치의 블록도를 도시한다.
도 6a 및 6b를 함께 참조하면, 본 개시의 다양한 실시예에 따라서, 전자 장치(101)(예: 도 5의 프로세서(540), 도 7의 프로세서(710), 보조 프로세서(720), 도 8의 프로세서(810), 또는 보조 프로세서(820) 중 적어도 하나를 포함하는 장치)는, 601 동작에서, 제 1 어플리케이션(301)으로부터의 제스처 확인 요청을 확인할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는, 도 6b에서와 같이 제 1 어플리케이션(301)을 실행할 수 있다. 제 1 어플리케이션(301)에는, 예를 들어 이벤트, 제스처 및/또는 대응하는 적어도 하나의 동작 사이의 연관 정보가 포함될 수 있다. 제스처 어플리케이션(302)는 도 1의 미들웨어(144) 또는 운영체제(142)에 포함될 수 있다. 제 1 어플리케이션(301)은 도 1의 어플리케이션(146)에 포함될 수 있다. 제 1 어플리케이션(301) 및/또는 제스처 어플리케이션(302)은 프로세서(540)에 의하여 실행될 수 있다. 예를 들어, 표 1과 같은 연관 정보가 제 1 어플리케이션(301)(예를 들어, 전화 어플리케이션)에 포함될 수 있다.
이벤트 제스처 대응 동작
수신 전화 이벤트 흔들기(shake) 전화 응답
OCO(open-close-open) 전화 거절
부재중 전화 정보 제공 이벤트 흔들기 부재중 전화의 전화 번호로 전화 걸기
OCO 홈 화면 표시
예를 들어, 제 1 어플리케이션(301)과 연관된 '수신 전화 이벤트'가 발생되었음이 확인되면, 제 1 어플리케이션(301)은 제스처 인식 요청을 발생시킬 수 있다. 또는, 제 1 어플리케이션(301)과 연관된 '부재중 전화 정보 제공 이벤트'가 발생되었음이 확인되면, 제 1 어플리케이션(301)은 제스처 인식 요청을 발생시킬 수 있다. 전자 장치(101)는, 제 1 어플리케이션(301)으로부터 제스처 인식 요청을 확인할 수 있다. 한편, 표 1의 이벤트는 단순히 예시적인 것으로, 이벤트의 종류에는 제한이 없음을 당업자는 이해할 것이다. 또한, 전자 장치(101)는, OCO(open-close-open) 제스처, 흔들기 제스처 이외에도, 손을 돌리는 제스처, 손바닥을 편 채로 이동시키는 제스처, 팔을 들어 올리는 제스처, 엄지 손가락을 이동시키는 제스처, 손을 아래로 내리는 제스처, 또는 손을 위로 올리는 제스처를 인식할 수 있으며, 제스처의 종류에는 제한이 없다. 제스처는, 전자 장치(101)의 이동을 나타내는 정보, 및/또는 사용자의 생체 신호(혈관 이완/수축을 나타내는 신호, 심박 신호)에 기반하여 인식될 수 있다.일 실시예에 따라서, 전자 장치(101)는, 602 동작에서 제스처 어플리케이션에 기반하여 센서 모듈의 적어도 일부를 활성화할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는, 어플리케이션에서 처리 가능한 제스처의 검출을 위한 센서 모듈을 활성화할 수 있다. 전자 장치(101)는, 제스처 인식 요청에 기반하여 비활성화되었던 적어도 하나의 센서 모듈(520)을 활성화할 수 있다. 하나의 예에서, 전자 장치(101)는, 제 1 어플리케이션(301)이 처리 가능한 제스처에 기반하여, 해당 제스처를 센싱하기 위한 적어도 하나의 센서(520)를 활성화할 수 있다. 만약, 활성화가 요구되는 센서가 이미 실행 중인 경우에는, 전자 장치(101)는 해당 센서를 활성화하는 동작을 생략할 수도 있음을 당업자는 이해할 것이다. 하나의 예에서, 전자 장치(101)는, 제스처 인식 요청에 기반하여 제스처 어플리케이션(302)을 실행할 수 있다. 다만, 다양한 예시에서, 제스처 어플리케이션(302)은 제스처 인식 요청이 발생하기 이전에 미 실행되었다가 제스처 인식 요청에 기반하여 실행되도록 구현될 수도 있거나, 또는 제스처 어플리케이션(302)은 제스처 인식 요청과 무관하게 상시 실행되도록 구현될 수도 있다. 한편, 다른 실시예에서는, 제 1 어플리케이션(301)에 제스처 어플리케이션이 포함될 수도 있으며, 예를 들어 제스처 어플리케이션의 인스트럭션이 제 1 어플리케이션(301)에 포함될 수도 있다. 또는, 제스처 어플리케이션은 적어도 하나의 인스트럭션을 의미할 수도 있다.
일 실시예에 따라서, 전자 장치(101)는 603 동작에서 제스처 어플리케이션(302)에 기반하여, 활성화된 센서 모듈로부터의 센싱 데이터를 이용하여 제스처를 확인할 수 있다. 제 1 어플리케이션(301)은 제스처 인식 요청을 제스처 어플리케이션(302)로 제공할 수 있다.
일 실시예에 따라서, 전자 장치(101)는 605 동작에서 확인된 제스처를 제 1 어플리케이션(301)으로 제공할 수 있다. 제스처 어플리케이션(301)은, 활성화된 센서 모듈(520)로부터의 센싱 데이터에 기반하여 제스처를 확인할 수 있으며, 확인된 제스처를 제 1 어플리케이션(301)으로 제공할 수 있다. 예를 들어, 제스처 어플리케이션(302)은, 센싱 데이터의 일정 구간의 합계의 결과에 기반하여, 센싱 데이터의 세그먼테이션 구간을 확인할 수 있으며, 이에 대하여서는 후술하도록 한다. 제스처 어플리케이션(302)은, 확인된 세그먼테이션 구간에 기반하여 제스처 인식을 수행할 수 있다. 607 동작에서, 전자 장치(101)는, 제 1 어플리케이션(301)에 기반하여, 확인된 제스처에 대응하는 적어도 하나의 동작을 수행할 수 있다. 만약, 제 1 어플리케이션(301)(예: 전화 어플리케이션)의 수신 전화 이벤트 중, 흔들기 제스처가 제공되면, 전자 장치(101)는 전화 응답의 동작을 수행할 수 있다. 만약, 제 1 어플리케이션(301)(예: 전화 어플리케이션)의 수신 전화 이벤트 중, OCO 제스처가 제공되면, 전자 장치(101)는 전화 거절의 동작을 수행할 수 있다. 또는, 전자 장치(101)는 수신 전화 이벤트가 종료될 때까지 별다른 동작을 수행하지 않도록 구현될 수도 있다. 만약, 제 1 어플리케이션(301)(예: 전화 어플리케이션)의 부재중 전화 정보 제공 이벤트 중, 흔들기 제스처가 제공되면, 부재중 전화의 전화 번호로 전화 걸기의 동작을 수행할 수 있다. 만약, 제 1 어플리케이션(301)(예: 전화 어플리케이션)의 부재중 전화 정보 제공 이벤트 중, OCO 제스처가 제공되면, 홈 화면 표시의 동작을 수행할 수 있다.
일 실시예에 따른 전자 장치(101)는, 상술한 예시인 전화 어플리케이션 이외에도 카메라 어플리케이션, 또는 알람 어플리케이션에 기반하여서도, 제스처에 대응하는 동작을 수행할 수 있으며, 어플리케이션 종류에는 제한이 없다. 예를 들어, 카메라 어플리케이션이 실행되는 경우, 전자 장치(101)는 OCO 제스처에 대응하여 사진을 촬영할 수 있다. 예를 들어, 알람 어플리케이션이 실행되는 경우, 전자 장치(101)는 흔들기 제스처에 대응하여 알람을 해제할 수 있다. 전자 장치(101)는, 예를 들어 사용자가 팔을 안정적으로 고정하고 제스처를 수행하도록 가이드하는 정보를 출력할 수도 있다.
도 6c는 본 개시의 일 실시예에 따른 전자 장치의 동작을 설명하기 위한 도면을 도시한다.
도 6c를 참조하면, 프로세서(540)는, 수신 전화 이벤트 발생을 프로세서(540)의 전화 어플리케이션 구동 시작의 호출로서 확인할 수 있다. 이에 따라, 프로세서(540)는, 641 동작에서, 전화 어플리케이션을 구동할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(540)는, 수신 전화 이벤트에 대응하는 어플리케이션이 전화 어플리케이션임을 확인하고, 확인된 전화 어플리케이션을 구동할 수 있다. 전화 어플리케이션에는, 예를 들어 표 1에서와 같이, 흔들기 제스처에 대응하여 전화를 응답하고, OCO 제스처에 대응하여 전화를 거절하는 대응 동작의 연관 정보가 설정될 수 있다. 이에 따라, 전화 어플리케이션은, 제스처 어플리케이션을 호출할 수 있으며, 643 동작에서 프로세서(540)는 제스처 어플리케이션을 구동할 수 있다. 예를 들어, 전화 어플리케이션은, 제스처 어플리케이션의 API(또는, 제스처 서버)를 호출할 수 있으며, 호출된 제스처 어플리케이션의 API(또는, 제스처 서버)는 제스처 인식을 위한 일련의 모듈을 구동시킬 수 있다.
제스처 어플리케이션은, 센서 API를 호출할 수 있으며, 이에 따라 센서 모듈(520) 내의 적어도 일부의 센서(예를 들어, PPG 센서, 자이로 센서, 및 선형 가속도 센서(linear accelerator: LACC))가 651 동작에서 구동될 수 있다. 제스처 어플리케이션은, 예를 들어 전화 어플리케이션에서 이용되는 제스처에 대한 정보를 확인할 수 있다. 하나의 예시에서는, 전화 어플리케이션이 인식 가능한 제스처에 대한 정보(예를 들어, 흔들기 제스처 및 OCO 제스처)를 제스처 어플리케이션으로 전달할 수 있다. 또 다른 예시에서는, 제스처 어플리케이션이, 어플리케이션 별 인식 가능한 제스처에 대한 정보를 미리 관리할 수도 있다. 이 경우, 제스처 어플리케이션은 미리 관리중인 정보에 기반하여, 전화 어플리케이션이 인식 가능한 제스처에 대한 정보(예를 들어, 흔들기 제스처 및 OCO 제스처)를 확인할 수도 있다.
제스처 어플리케이션은, 전화 어플리케이션이 인식 가능한 제스처에 대한 정보에 기반하여, 센서 모듈(520) 중 적어도 일부의 센서 모듈, 예를 들어 전화 어플리케이션이 인식 가능한 제스처를 인식하기 위한 센서 모듈을 구동시킬 수도 있다. 일 실시예에서, 전자 장치(101)는, 전화 어플리케이션에 대응하는 센서 모듈뿐만 아니라, 추가적으로 세그먼테이션에 이용되는 센싱 데이터를 위한 센서 모듈도 구동시킬 수도 있으며, 이에 대하여서는 후술하도록 한다. 구동된 센서 모듈은, 센싱된 값을 메모리(530) 내의 할당된 메모리(661)에 저장할 수 있다. 제스처 어플리케이션은 주기적으로 메모리(530) 내의 할당된 메모리(661)에서 값을 가져올 수 있다. 하지만, 주기적인 값 리드는, 단순히 예시적인 것이다. 일 실시예에서, 프로세서(540)는 메모리(530)를 거치지 않고, 센서 모듈(520)로부터 직접 정보(또는, 데이터)를 수신할 수도 있다.
제스처 어플리케이션은, 주기적으로 수신한 센싱된 값에 기반하여, 이를 세그먼테이션할 지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 제스처 어플리케이션은, 누적 데이터에 기반하여 세그먼테이션할 지 여부를 판단할 수 있다. 후술할 것으로, 세그먼테이션이 수행되어야, 이후의 추가적인 인식 동작이 수행될 수 있다. 제스처 어플리케이션은, 세그먼테이션이 수행된 경우에, 세그먼테이션된 값을 이용하여 인식 동작을 수행할 수 있다. 제스처 어플리케이션은, 세그먼테이션을 수행하지 않은 경우에는, 추후 인식 동작을 수행하지 않을 수 있다. 이에 따라, 모든 센싱 데이터에 대하여 인식 동작을 수행하는 경우에 비하여, 불필요한 리소스의 낭비가 감소할 수 있다.
제스처 어플리케이션은, 세그먼테이션된 신호를 이용하여 제스처를 인식할 수 있다. 제스처 어플리케이션은, 제스처 인식이 완료되면, 인식된 결과를 전화 어플리케이션에 제공할 수 있다. 전화 어플리케이션은, 예를 들어 645 동작에서, 제스처에 대응하는 동작을 수행할 수 있다. 만약, 제스처 어플리케이션이 OCO 제스처의 인식 결과를 전화 어플리케이션으로 제공한 경우, 전화 어플리케이션은 OCO 제스처에 대응하는 동작인 전화 거절을 수행할 수 있다. 대응 동작을 수행한 경우, 전화 어플리케이션은 동작 해제를 제스처 어플리케이션에 요청할 수 있다. 647 동작에서, 제스처 어플리케이션은 수신된 요청에 기반하여 실행을 중지(또는, 종료)할 수 있다.
도 7은 본 개시의 일 실시예에 따른 전자 장치의 블록도를 도시한다.
도 7을 참조하면, 전자 장치(101)는, 디스플레이 모듈(510), 센서 모듈(520), 메모리들(530a, 530b), 프로세서(710) 및 보조 프로세서(720)를 포함할 수도 있다. 일 실시예에서, 보조 프로세서(720)는, 센서 모듈(520), 메모리(530b), 및 프로세서(710)와 동작적으로 연결될 수 있다. 일 시시예에서, 프로세서(710)는, 디스플레이 모듈(510), 보조 프로세서(720), 및 메모리(530a)에 동작적으로(operably) 연결될 수 있다. 도 7에서는, 프로세서(710)에 메모리(530a)가 연결되는 것과 같이 도시되어 있지만, 이는 예시적인 것으로 메모리(530a)는 프로세서(710)에 포함되도록 구현될 수도 있다. 아울러, 보조 프로세서(720)에 메모리(530b)가 연결되는 것과 같이 도시되어 있지만, 이는 예시적인 것으로 메모리(530b)는 보조 프로세서(720)에 포함되도록 구현될 수도 있다. 메모리(530a) 및 메모리(530b)는 상이한 구성 요소일 수 있거나, 또는 도시되지는 않았지만 하나의 메모리로 구현될 수도 있다. 일 실시예에서, 보조 프로세서(720)는, 도 1의 보조 프로세서(123)에 포함될 수 있다. 일 실시예에서, 보조 프로세서(720)는, 프로세서(710)에 비하여 저전력으로 동작할 수 있다. 일 실시예에서, 보조 프로세서(720)는, MCU(micro controller unit)(예: sensor hub)을 포함할 수 있다. 보조 프로세서(720)는 항상 활성화된 상태일 수 있다. 예를 들어, 프로세서(710)가 슬립 상태인 경우에는, 보조 프로세서(720)는, 센서 모듈(520) 중 적어도 일부로부터의 센싱 데이터를 확인할 수 있다. 보조 프로세서(720)는, 센싱 데이터가 지정된 조건(예: 센싱된 전자 장치(101)의 움직임의 크기가 임계 값 이상)을 만족하는 것을 확인하는 경우에, 프로세서(710)를 웨이크 업 하도록 설정될 수도 있다. 보조 프로세서(720)는, 프로세서(710)가 슬립 상태에서도 확인되어야 할 센싱 데이터에 대한 정보를 처리할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)에 걸음걸이 체크가 설정된 경우, 보조 프로세서(720)는, 프로세서(710)가 슬립 상태인 동안에도 걸음걸이 센싱을 위한 센싱 데이터를 지속적으로 확인할 수 있으며, 이를 저장하였다가 프로세서(710)가 웨이크 업 한 이후 전달할 수도 있다.
한편, 상술한 바와 같이, 프로세서(710)는, 제 1 어플리케이션으로부터의 제스처 확인 요청에 기반하여 센서 모듈(520) 중 적어도 하나의 센서로부터의 센싱 데이터를 보조 프로세서(720)를 통하여 획득할 수 있다. 해당 실시예에서는, 보조 프로세서(720)는, 센서 모듈(520)의 적어도 하나의 센서로부터의 적어도 하나의 센싱 데이터를 프로세서(710)로 중계하거나, 또는 일부 가공하여 전달할 수도 있다. 또 다른 예시에서는, 프로세서(710)는, 센서 모듈(520)로부터 직접 센싱 데이터를 수신할 수도 있다. 일 실시예에서, 제스처 어플리케이션은, 프로세서(710)에서 실행될 수 있거나, 또는 보조 프로세서(720)에서 실행될 수도 있다. 만약, 보조 프로세서(720)에서 제스처 어플리케이션이 실행되는 경우, 보조 프로세서(720)는 프로세서(710)로부터 제스처 인식 요청을 수신하고, 이에 대응하여 제스처 인식 결과를 제공하도록 설정될 수도 있다. 프로세서(710)에서 실행 중인 어플리케이션은 보조 프로세서(720)로부터 수신한 제스처 인식 결과에 기반하여 대응하는 동작을 수행할 수도 있다. 만약, 프로세서(710)에서 제스처 어플리케이션이 실행되는 경우, 프로세서(720)는 보조 프로세서(720)를 통하여 수신되는 센싱 데이터에 기반하여 제스처를 인식할 수도 있다.
도 8은 본 개시의 일 실시예에 따른 전자 장치의 블록도를 도시한다.
도 8을 참조하면, 전자 장치(101)는, 디스플레이 모듈(510), 메모리들(530a, 530b), 프로세서(810), 보조 프로세서(820), 프로세서(810)의 제어 하에 동작하는 제 1 센서 모듈(521) 및 보조 프로세서(820)의 제어 하에 동작하는 제 2 센서 모듈(523)을 포함하도록 구현될 수도 있다. 예를 들어, 제 1 센서 모듈(521)은, 프로세서(810)가 슬립 상태인 경우에 획득이 필요 없는 데이터를 측정하기 위한 적어도 하나의 모듈일 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)에 포함된 복수 개의 센서들 중, 전자 장치(101)의 설정에 따라서 제 1 센서 모듈(521) 및 제 2 센서 모듈(523)이 구분될 수 있다. 제 2 센서 모듈(523)은, 프로세서(810)가 슬립 상태인 경우에 획득이 필요한 데이터를 측정하기 위한 적어도 하나의 모듈일 수 있다. 예를 들어, 프로세서(810)가 슬립 상태인 경우에도, 사용자의 심전도, 또는 사용자의 걸음걸이 횟수와 같은 정보가 측정되도록 설정될 수도 있으며, 이 경우에는 보조 프로세서(820)는 사용자의 심전도, 또는 사용자의 걸음걸이 횟수를 측정하기 위한 제2 센서 모듈(523)로부터 센싱 데이터가 획득될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 보조 프로세서(820)는, 제 2 센서 모듈(523)로부터 획득된 센싱 데이터가 지정된 조건을 만족하는 것을 확인하는 경우에, 프로세서(810)를 웨이크 업 하도록 설정될 수도 있다. 다른 일 실시예에 따르면, 보조 프로세서(820)는, 프로세서(810)가 슬립 상태인 동안에 제 2 센서 모듈(523)로부터 획득된 센싱 데이터를 저장하고, 프로세서(810)가 웨이크 업 한 경우 이를 전달할 수도 있다.
일 실시예에 따라서, 프로세서(810)가 제 1 어플리케이션(예를 들어, 전화 어플리케이션)을 실행할 수 있다. 제 1 어플리케이션은, 수신 전화 이벤트와 같은 트리거에 기반하여, 제스처 어플리케이션에 대하여 제스처 인식을 요청할 수 있다. 제스처 어플리케이션은, 프로세서(810)에 의하여 실행될 수 있거나, 또는 보조 프로세서(820)에 의하여 실행될 수도 있다. 만약, 프로세서(810)에 의하여 제스처 어플리케이션이 실행되는 경우, 제스처 어플리케이션은, 제 1 센서 모듈(521) 또는 제 2 센서 모듈(523) 중 적어도 하나로부터의 센싱 데이터에 기반하여 제스처를 인식할 수도 있다.
도 9는 본 개시의 일 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법을 설명하기 위한 흐름도를 도시한다. 도 9의 실시예는 도 10을 참조하여 설명하도록 한다.
도 10은 본 개시의 일 실시예에 따른 센싱 데이터 및 합산 데이터를 나타내는 그래프들이다.
일 실시예에 따라서, 전자 장치(101)(예: 도 5의 프로세서(540), 도 7의 프로세서(710), 보조 프로세서(720), 도 8의 프로세서(810), 또는 보조 프로세서(820) 중 적어도 하나))는, 901 동작에서, 제 1 어플리케이션(301)(예: 도 6b의 제 1 어플리케이션(301))으로부터의 제스처 확인 요청을 확인할 수 있다. 도시하지 않았으나, 전자 장치(101)는 제스처 어플리케이션에 기반하여(예: 도 6b의 제스처 어플리케이션(302)) 센서 모듈(예: 도 5의 센서 모듈(520))의 적어도 일부를 활성화할 수 있다.
도 9를 참조하면, 903 동작에서, 전자 장치(101)는, 제스처 어플리케이션(예: 도 6b의 제스처 어플리케이션(302))에 기반하여, 활성화된 센서 모듈로부터의 센싱 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 제스처 어플리케이션은, PPG 센서로부터의, 도 10의 PPG 진폭(PPG Amplitude)의 제 1 센싱 데이터(1010)를 획득할 수 있다. 예를 들어, 제스처 어플리케이션은, 자이로 센서로부터, 자이로 x/y 합성 진폭(GYRX/Y Composite Amplitude)의 제 2 센싱 데이터(1031)를 획득할 수 있다. 전자 장치(101)는, OCO 제스처 및 흔들기 제스처를 모두 관측하기 위한 모든 센싱 데이터를 획득할 수 있다. 전자 장치(101)는, 예를 들어 GYRX 신호 및 GYRY 신호를 각각 관측할 수도 있지만, 도 10에서와 같이 이를 합성한 신호인 GYRX/Y 신호를 관측할 수도 있다.
일 실시예에 따라서, 전자 장치(101)는 905 동작에서, 지정된 구간 길이에 대한 센싱 데이터의 합계를 확인할 수 있다. 전자 장치(101)는, 제 1 센싱 데이터(1010)에 대하여 제 1 구간 길이(1011) 동안의 센싱 데이터의 합계를 확인할 수 있다. 도 10에서는, 제 1 센싱 데이터(1010)의 제 1 구간 길이(1011)에 대한 제 1 합산 데이터(1021)가 도시된다. PPG 진폭에 대한 합산 데이터는, PPG 누적 신호 에너지(cumulated signal energy, CSE)로 명명될 수도 있다. 전자 장치(101)는, 제 1 구간 길이(1011)를 슬라이딩하면서, 제 1 합산 데이터(1021)를 확인할 수 있다. 전자 장치(101)는, 제 2 센싱 데이터(1031)에 대하여 제 2 구간 길이(1041) 동안의 센싱 데이터의 합계를 확인할 수 있다. 제 2 구간 길이(1041)는, 제 1 구간 길이(1011)와 동일할 수 있지만, 상이하게 설정될 수도 있다. 제 1 구간 길이(1011)는, 예를 들어 특정 제스처의 동작 길이에 따라 설정(예: 0.96초)될 수 있으나, 제한은 없다.
도 10에서는, 제 2 센싱 데이터(1031)의 제 2 구간 길이(1041)에 대한 제 2 합산 데이터(1051)가 도시된다. 자이로 x/y 합성 진폭(GYRX/Y Composite Amplitude)에 대한 합산 데이터는, 자이로 x/y 합성 누적 신호 에너지(GYRX/Y Composite CSE)로 명명될 수도 있다. 전자 장치(101)는, 제 2 구간 길이(1041)를 슬라이딩하면서, 제 2 합산 데이터(1011)를 확인할 수 있다.
907 동작에서, 전자 장치(101)는 합산 데이터가 지정된 조건을 만족하는지 여부를 판단할 수 있다. 지정된 조건은, 예를 들어 합산 데이터의 크기가 지정된 임계값을 초과하는지 여부, 시간 당 변화율이 지정된 임계 변화율을 초과하는지 여부 및/또는 복수 개의 합산 데이터(plural pieces of summation data) 사이의 비율이 지정된 수치를 초과하는 지 여부일 수 있으나, 제한은 없다. 지정된 조건은, 센싱 데이터의 종류별로 상이하게 설정될 수도 있다. 지정된 조건이 만족되지 않으면(907-아니오), 전자 장치(101)는 센싱 데이터 획득(903 동작) 및 센싱 데이터의 합계의 확인(905 동작)을 반복 수행할 수 있다. 지정된 조건이 만족된 것으로 판단되면(907-예), 전자 장치(101)는 909 동작에서 센싱 데이터에 대응하는 제스처를 확인할 수 있다. 예를 들어, 도 10을 참조하면, 사용자가 전자 장치(101)를 착용하고 OCO 제스처(1061)를 수행하는 동안, 전자 장치(101)는 제 1 합산 데이터(1021)가 제 1 지정된 조건을 만족함을 확인할 수 있다. 예를 들어, 제 1 지정된 조건은, 제 1 합산 데이터(1021)에 연관된 제 1 레퍼런스 대비 현재 합산 데이터의 비율이 제 1 임계 비율을 초과하는 것일 수 있으며, 제한은 없다. 전자 장치(101)는, 제 1 지정된 조건의 만족함을 확인함에 기반하여, 제 1 센싱 데이터(1010)에 대한 제스처 인식을 수행할 수 있다. 제스처 인식의 세부 동작에 대하여서는 후술하도록 한다. 전자 장치(101)는, 제 1 센싱 데이터(1010)에 대한 제스처 인식 결과에 기반하여 OCO 제스처를 확인할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 전자 장치(101)를 착용하고 흔들기(shake) 제스처를 수행하는 동안, 전자 장치(101)는 제 2 합산 데이터(1051)가 제 2 지정된 조건을 만족함을 확인할 수 있다. 예를 들어, 제 2 지정된 조건은, 제 2 합산 데이터(1051)에 연관된 제 2 레퍼런스 대비 현재 합산 데이터의 비율이 제 2 임계 비율을 초과하는 것일 수 있으며, 제한은 없다. 전자 장치(101)는, 제 2 지정된 조건의 만족함을 확인함에 기반하여, 제 2 센싱 데이터(1031)에 대한 제스처 인식을 수행할 수 있다. 전자 장치(101)는, 제 2 센싱 데이터(1031)에 대한 제스처 인식 결과에 기반하여 흔들기 제스처(1062)를 확인할 수 있다.
911 동작에서, 전자 장치(101)는, 확인된 제스처를 제 1 어플리케이션으로 제공할 수 있다. 913 동작에서, 전자 장치(101)는 제 1 어플리케이션에 기반하여, 확인된 제스처에 대응하는 적어도 하나의 동작을 수행할 수 있다. 예를 들어, 제 1 어플리케이션에 의하여 설정된, 제스처 별 대응 동작에 대한 연관 정보에 기반하여, 전자 장치(101)는 확인된 제스처에 대응하는 동작을 수행할 수 있다.
도 11은 본 개시의 일 실시예에 따른 전자 장치의 제스처 인식 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 11을 참조하면, 전처리 모듈(1110), 구간 분할 모듈(1120), 피쳐(feature) 연산 모듈(1130), 및 분류기 모듈(1140)은, 도 5의 프로세서(540), 도 7의 프로세서(710), 보조 프로세서(720), 도 8의 프로세서(810) 또는 보조 프로세서(820) 중 적어도 하나에 의하여 실행되는 프로그램(또는, 인스트럭션, 어플리케이션 또는 알고리즘)일 수 있다. 또는, 전처리 모듈(1110), 구간 분할 모듈(1120), 피쳐(feature) 연산 모듈(1130), 및 분류기 모듈(1140)은, 프로세서(540), 보조 프로세서(720), 프로세서(810) 또는 보조 프로세서(820) 중 적어도 하나 내에 배치되거나, 또는 프로세서(540), 보조 프로세서(720), 프로세서(810) 또는 보조 프로세서(820)로부터 독립적으로 배치되는 연산이 가능한 하드웨어로 구현될 수도 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는, PPG 센서(1101), 선형 가속도(Lacc) 센서(1102), 자이로 센서(1103), 및 그 밖의 적어도 하나의 센서(other sensor)(1104)를 포함할 수 있다. 전처리 모듈(1110)은, 센서들(1101,1102,1103,1104) 중 적어도 하나로부터 센싱 데이터를 수신할 수 있다. 전처리 모듈(1110)은, 수신한 센싱 데이터에 대하여 detrend 처리(1111) 및/또는 업-샘플링(up-sampling) 처리(1112)를 포함하는 전처리를 수행할 수 있다. detrend 처리(1111)는, 시계열 센싱 데이터에 대한 추세 제거를 위한 처리로서, 그 처리 알고리즘에는 제한이 없다. 업-샘플링 처리(1112)는, 수신한 센싱 데이터의 샘플링 레이트를 상향하는 처리일 수 있으며, 그 처리 알고리즘에는 제한이 없다. 아울러, 전처리 모듈(1110)이 수행하는 전처리는, detrend 처리(1111) 및 업-샘플링 처리(1112)에 제한되지 않음을 당업자는 이해할 것이다. 도 11에서는, 전처리된 PPG 센싱 데이터인 제 1 센싱 데이터(1161), 전처리된 자이로 센싱 데이터인 제 2 센싱 데이터(1162), 및 전처리된 선형 가속도 센싱 데이터인 제 3 센싱 데이터(1163)이 도시된다.
일 실시예에 따라서, 구간 분할 모듈(1120)은, 전처리 모듈(1110)로부터 제 1 센싱 데이터(1161), 제 2 센싱 데이터(1162), 및/또는 제 3 센싱 데이터(1163)를 수신할 수 있다. 구간 분할 모듈(1120)은, 센싱 데이터들(1161,1162,1163)에 대한 세그먼테이션을 수행하고, 세그먼테이션된 부분을 피쳐 연산 모듈(1130)로 전달할 수 있다. 구간 분할 모듈(1120)은, 수신된 제 1 센싱 데이터(1161), 제 2 센싱 데이터(1162), 및/또는 제 3 센싱 데이터(1163) 각각에 기반하여 제 1 합산 데이터(1171), 제 2 합산 데이터(1172), 및/또는 제 3 합산 데이터(1173) 각각을 생성할 수 있다. 상술한 바와 같이, 구간 분할 모듈(1120)은, 각각의 센싱 데이터에서 기설정된 구간 길이 내의 데이터를 합산하는 방식으로, 합산 데이터를 생성할 수 있다.
예를 들어, 구간 분할 모듈(1120)은, 에너지-비율 기반 관측(energy-ratio based observation)(1121)을 수행할 수 있다. 구간 분할 모듈(1120)은, 어느 하나의 기준 합산 데이터와, 비교 대상 합산 데이터 사이의 비율이, 지정된 수치를 초과하는지 여부를 확인할 수 있다. 만약, 비율이 지정된 수치를 초과하는 경우에, 구간 분할 모듈(1120)은 세그먼테이션을 개시할 수 있다.
예를 들어, 구간 분할 모듈(1120)은, 복수 센서 관측에 대한 소프트/하드 결정(soft/hard decision with multi sensor observation)(1122)을 수행할 수 있다. 예를 들어, 구간 분할 모듈(1120)은, 복수 센서 관측 결과 어느 하나가 세그먼테이션을 위한 조건을 만족하는 경우, 세그먼테이션을 진행할 것인지, 또는 모든 센서 관측 결과가 세그먼테이션을 위한 조건을 만족하는 경우, 세그먼테이션을 진행할 것인지 여부를 선택할 수 있다.
예를 들어, 구간 분할 모듈(1120)은, 센싱 데이터에 대한 세그먼테이션(1123)을 수행할 수 있다. 구간 분할 모듈(1120)은, 세그먼테이션을 실행하고자 하는 경우, 그 개시 시점 및 종료 시점을 결정할 수 있으며, 개시 시점 및 종료 시점에 의하여 분할되는 센싱 데이터를 출력할 수 있다.
일 실시예에 따라서, 구간 분할 모듈(1120)은 센싱 데이터를 실시간으로 관측하면서 신호의 변화를 감지하여, 피쳐 연산 모듈(1130)로 제공할 수 있다. 구간 분할 모듈(1120)은, 제스처에 따른 신호 변화를 감지할 수 있다. 아울러, 구간 분할 모듈(1120)은, 제스처가 아닌 일상적인 움직임에 의한 센싱 데이터는 후처리 모듈, 예를 들어 피쳐 연산 모듈(1130)로 제공하지 않을 수 있다. 일상적인 움직임에 의한 센싱 데이터까지 후처리 모듈로 제공된다면, 리소스 낭비가 발생할 수 있다. 이에 따라, 구간 분할 모듈(1120)은 제스처와 유사한 센싱 데이터의 변화를 감지하여, 세그먼테이션을 수행하여야 할 필요가 있다.
일 실시예에 따라서, 피쳐 연산 모듈(1130)은, 구간 분할 모듈(1120)로부터 분할된 센싱 데이터를 수신할 수 있다. 피쳐 연산 모듈(1130)은, 분할된 센싱 데이터에 대하여 피쳐의 추출(feature extraction)(1131)을 수행할 수 있다. 사용자에게 제공하는 제스처의 세트가 정해진 경우는, 기존 학습(learned)된 데이터에서 각 센서 별로 유효하다고 판단되는 피쳐들이 미리 선별될 수 있으며, 해당 피쳐가 추출될 수 있다. 예를 들어, PPG 신호와 연관된 FFT(fast Fourier transform) coefficient에 기반한 피쳐가 제스처를 구분하는데 이용될 수 있으나, 가속도 y축 신호와 연관된 FFT coefficient에 기반한 피쳐의 정확도가 더 높을 수 있다. 이에 따라서, 센서 별로 피쳐 리스트가 미리 선별될 수 있으며, 피쳐 리스트에 포함된 피쳐들에 대한 계산만이 수행되도록 구현될 수도 있다. 제스처 세트가 정해지지 않은 경우에는, 미리 학습이 선행될 수 있으며, 이에 따라 피쳐의 선별 또한 불가능할 수 있다. 이 경우는, 피쳐 연산 모듈(1130)은, 기존 학습된 다른 피쳐들과 상이한 피쳐를 확인할 수 있다. 피쳐 연산 모듈(1130)이 학습을 수행하는 경우, 특정 피쳐는 개인 별로 상이할 수도 있다. 이러한 피쳐들의 선별이 피쳐 연산 모듈(1130)에 의하여 수행될 수도 있다. 피쳐 연산 모듈(1130)은, 센싱 데이터로부터 피쳐를 추출하여 분류기 모듈(1140)로 제공할 수 있다.
일 실시예에 따른 분류기 모듈(1140)은, 피쳐 연산 모듈(1130)로부터 수신한 피쳐에 기반하여 제스처를 분류할 수 있다. 예를 들어, 분류기 모듈(1140)은, 학습-기반 모델(learning-based model)(1141)에 기반하여 제스처를 분류할 수 있다. 학습-기반 모델은, 피쳐를 입력값으로 수신하여, 제스처를 출력할 수 있다. 학습-기반 모델은, 대량의 데이터베이스에 기반하여 생성될 수 있으며, 업데이트될 수도 있다. 또는, 분류기 모듈(1140)은, 다른 제스처 결정(other gesture decision) 알고리즘(1142)(예를 들어, 룰-기반 알고리즘)에 기반하여 제스처를 분류할 수도 있다. 제스처를 인식하기 위한 모델(또는, 알고리즘)에는 제한이 없음을 당업자는 이해할 것이다. 추가적인 학습은, 전자 장치(101)에서 수행되거나, 또는 외부 전자 장치에서 추가적인 학습으로 수행된 모델이 업데이트될 수도 있다.
분류기 모듈(1140)은, 이미 학습된 제스처 이외의 입력을 수신한 경우, 해당 제스처에 대한 처리도 수행할 수도 있다. 분류기 모듈(1140)은, 센싱된 데이터 중 특정 데이터(예를 들어, 선형 z축 가속도 값)이 유효하지 않다고 판단된 경우, 해당 데이터에 대응한 피쳐 없이 제스처를 구분할 수 있다. 이에 따라, 분류기 모듈(1140)은, 유효성이 담보될 수 없는 센싱 데이터를 제외한 학습-기반 모델(1141)을 이용하여, 제스처 인식을 수행할 수도 있다. 분류기 모듈(1140)은, 유효성이 담보된 센싱 데이터에 기반한 모델을 이용하여, 피쳐 연산 모듈(1130)로부터 수신한 피쳐를 입력함으로써, 제스처를 인식할 수 있다.
도 12는 본 개시의 일 실시예에 따른 전자 장치의 구간 분할 모듈의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 12를 참조하면, 구간 분할 모듈(1120)은, 센서 선택 모듈(1211), 신호 관측 모듈(1230), 구간 결정 모듈(1240), 및 분할 완료 모듈(1250)을 포함할 수 있다. 센서 선택 모듈(1211), 신호 관측 모듈(1230), 구간 결정 모듈(1240), 및 분할 완료 모듈(1250)은, 도 5의 프로세서(540), 도 7의 보조 프로세서(720), 도 8의 프로세서(810) 또는 보조 프로세서(820) 중 적어도 하나에 의하여 실행되는 프로그램(또는, 어플리케이션 또는 알고리즘)일 수 있다. 또는, 센서 선택 모듈(1211), 신호 관측 모듈(1230), 구간 결정 모듈(1240), 및 분할 완료 모듈(1250)은, 프로세서(540), 보조 프로세서(720), 보조 프로세서(820) 중 적어도 하나 내에 배치되거나, 또는 프로세서(540), 보조 프로세서(720), 보조 프로세서(820) 로부터 독립적으로 배치되는 연산이 가능한 하드웨어로 구현될 수도 있다.
일 실시예에 따라서, 센서 선택 모듈(1211)은, 외부 모듈(1201)로부터의 제스처 인식 요청에 포함된 동작 제스처 그룹을 확인할 수 있다. 동작 제스처 그룹에는, 제스처 인식 요청을 제공하는 어플리케이션이 실행 가능한 제스처에 대한 정보가 포함될 수 있다. 예를 들어, 동작 제스처 그룹에는 OCO 제스처, 흔들기 제스처 또는 환경 감지 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 센서 선택 모듈(1211)은, 동작 제스처 그룹에 포함된 제스처에 대한 정보에 기반하여, 관측 센서 그룹을 선택할 수 있다. 관측 센서 그룹은, 동작 제스처 그룹에 포함된 제스처에 대한 정보를 센싱하기 위한 센서를 나타낼 수 있다. 제스처 인식 기능은 다양한 제스처를 지원할 수 있으며, 시나리오 혹은 어플리케이션 별로 사용되는 제스처 그룹이 각각 다를 수 있다. 이에 따라, 해당 제스처 인식 요청에 대하여 유효한 제스처에 해당하는 센서들만 이용하도록 하여 효율적인 구간 분할 동작이 수행될 수 있다. 표 2는 제스처 및 이용되는 센싱 데이터와의 연관 정보의 예시를 도시한다.
센싱 데이터 OCO 제스처 흔들기 제스처 환경 감지
PPG O
GYRX O O
GYRY O O
GYRZ O
GYRM O
LACCX O
LACCY O
LACCZ O
LACCM
OCO 제스처의 경우 주먹을 쥐었다 피는 동작 동안 혈관의 이완 수축으로 인해 PPG 센서가 변화가 있을 뿐만 아니라 주먹을 쥐는 과정에서 손목 근육이 수축되어 자이로 센서의 X축과 Y축에서 변화가 있을 수 있다. 이에 따라, OCO 제스처 인식을 위하여 PPG, GYRX, GYRY의 센싱 데이터가 이용될 수 있다. 흔들기 제스처의 경우 팔을 축으로 손목 자체가 흔들리는 것이기 때문에 GRYX 신호가 크게 변경될 수 있다. 이에 따라, 흔들기 제스처의 인식을 위하여 GYRX의 센싱 데이터가 이용될 수 있다. OCO 제스처와 흔들기 제스처의 신호 변화의 정도는 상당히 차이가 있기 때문에, 구간 분할을 위한 임계 값 또한 상이할 수 있다. 또는, 각 임계값들의 최솟값이 공통의 임계값으로 설정될 수도 있다.예를 들어, 도 12의 실시예에서, 외부 모듈(1201)로부터 수신되는 제스처 인식 요청의 동작 제스처 그룹에는, OCO 제스처가 포함될 수 있다. 센서 선택 모듈(1211)은, 표 2와 같은 정보에 기반하여, OCO 제스처 인식을 위하여 요구되는 센싱 데이터(예를 들어, PPG, GYRX, GYRY의 센싱 데이터)를 확인할 수 있다. 센서 선택 모듈(1211)은, 이를 나타내는 관측 센서 그룹을 신호 관측 모듈(1230)로 제공할 수 있다.
일 실시예에서, 센서 선택 모듈(1211)은, 분할 결정을 위한 센서 그룹을 선택할 수 있다. 분할 결정을 위한 센서 그룹은, 최종적으로 분할을 완료할 지 여부를 결정하는데 이용되는 센싱 데이터를 센싱하기 위한 센서들을 나타낼 수 있다. 예를 들어, 표 2에서와 같은 {GYRY, GYRZ, GYRM, LACCX, LACCY, LACCZ}의 센싱 데이터를 나타내는 분할 결정을 위한 센서 그룹을 분할 완료 모듈(1250)로 제공할 수 있다. 여기에서, 관측 센서 그룹으로서 선택된 센서 및 분할 결정을 위한 센서 그룹으로서 선택된 센서는 적어도 일부 동일한 시간 구간에서 센싱을 수행할 수 있다.
일 실시예에 따라서, 신호 관측 모듈(1230)은, 센서 선택 모듈(1211)에 의하여 선택된 관측 센서 그룹에 대응하는 센서들로부터의 센싱 데이터를 관측할 수 있다. 만약, 관측 센서 그룹에 의하여 제 1 센서 및 제 n 센서가 관측 대상으로 결정되고, 제 2 센서가 관측 대상으로 결정되지 않은 경우, 신호 관측 모듈(1230)은 제 1 센서에 대한 관측 상태를 온 상태(1231)로 제어하고, 제 n 센서에 대한 관측 상태를 온 상태(1233)로 제어할 수 있으며, 제 2 센서에 대한 관측 상태를 오프 상태(1232)로 제어할 수 있다. 이에 따라, 신호 관측 모듈(1230)은, 제 1 센서 및 제 n 센서로부터의 센싱 데이터를 수신하고, 제 2 센서로부터의 센싱 데이터는 관측하지 않을 수 있다. 제 2 센서는 구동되지 않을 수도 있다. 예를 들어, 관측 센서 그룹에서 PPG, GYRX, GYRY의 센싱 데이터가 지정된 경우, 신호 관측 모듈(1230)은, PPG 센서 및 자이로 센서로부터의 센싱 데이터를 수신할 수 있으며, 나머지 센서로부터의 센싱 데이터는 관측하지 않도록 설정될 수도 있다.
일 실시예에 따라서, 신호 관측 모듈(1230)은, 관측된 센싱 데이터에 대응하는 합산 데이터를 생성할 수 있다. 신호 관측 모듈(1230)은, 예를 들어 수학식 1에 기반하여 합산 데이터를 생성할 수 있다.
Figure PCTKR2021010173-appb-M000001
Xi는 i번째 인덱스에 대응하는 합산 데이터일 수 있다. 인덱스는, 예를 들어 일정 시간에 따라 구분한 구간(예를 들어 일정 샘플링 크기로 샘플링된 샘플 구간)을 특정하기 위한 숫자로, 시계열적인 흐름에 따라 증가할 수 있다. xi는 i번째 인덱스에 대응하는 센싱 데이터, 예를 들어 샘플 신호 값일 수 있다. L은 합산 데이터를 위한 구간 길이(예를 들어, 도 10에서의 구간 길이(1011))일 수 있다. 수학식 1에 따라, i번째 인덱스에 대응하는 센싱 데이터는, i번째 인덱스 이전의 L개의 인덱스들의 샘플 신호 값의 제곱의 합계일 수 있다. 합산 데이터를 이용함으로써, 노이즈가 억제될 수 있다. 미세한 움직임에 의해 발생하는 순간적인 센싱 데이터의 변화들은 노이즈일 수 있으며, 이는 합산 데이터에서 억제될 수 있다. 아울러, 주기적인 신호 파형들이, 합산 데이터에서는 평평하게 처리될 수 있다. 예를 들어, PPG 센싱 데이터 내의 심장이 뛰는 주기에 따른 값, 또는 걷는 환경에서의 보폭에 따른 GYR 센싱 데이터는, 주기적인 파형을 가질 수 있다. 이러한 백 그라운드에서 주기성을 가지고 나타나는 센싱 데이터는, 합산 데이터로 처리되는 경우에 평평하게 처리될 수 있다.
일 실시예에 따라서, 신호 관측 모듈(1230)은, 합산 데이터를 이용하여 세그먼테이션의 개시 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 신호 관측 모듈(1230)은, 이전 시점의 합산 데이터 대비 현재 시점의 합산 데이터의 비율을 이용하여, 세그먼테이션 여부를 판단할 수 있다. 만약, 사용자가 전자 장치(101)를 착용하고 상대적으로 움직임이 적은 상태를 유지하면, 이전 시점의 합산 데이터 대비 현재 시점의 합산 데이터의 비율이 1에 가까운 값으로 확인될 수 있다. 사용자가 전자 장치(101)를 착용하고 상대적으로 크게 움직인 경우, 이전 시점의 합산 데이터 대비 현재 시점의 합산 데이터의 비율이 1보다 큰 값으로 증가하게 될 것이다. 그 비율이 미리 지정된 값을 초과하면, 신호 관측 모듈(1230)은 세그먼테이션을 개시할 것으로 판단할 수 있다. 해당 비율은, 물리적으로는 SINR (Signal to Interference and Noise Ratio)을 의미할 수도 있다. 제스처가 아닌 일상 움직임 및/또는 노이즈는 사용자의 특성 및 사용 환경에 따라 변화할 수 있다. 제스처 발생 여부를 판단할 때, 합산 데이터의 절대값을 기준으로 삼는 것보다, 상대적인 비율을 기준으로 삼는 것이 정확할 수 있다. 신호 관측 모듈(1230)은, 세그먼테이션의 종료 시점을 판단할 수도 있다. 예를 들어, 신호 관측 모듈(1230)은, 합산 데이터에 기반하여 구간 결정 모듈(1240)로 세그먼테이션을 중지하도록 요청할 수도 있다. 예를 들어, 합산 데이터가 지정된 값 이하이거나, 오는 이전 시점의 합산 데이터 대비 현재 시점의 합산 데이터의 비율이 특정 값 이하인 경우에, 신호 관측 모듈(1230)은 세그먼테이션의 중지를 요청할 수도 있으나, 그 중지 요청의 트리거에는 제한이 없다.
일 실시예에서, 신호 관측 모듈(1230)은, 세그먼테이션을 개시하기로 결정하면, 합산 데이터를 구간 결정 모듈(1240)로 제공할 수 있다. 구간 결정 모듈(1240)은 제스처 신호 구간의 시작 지점과 끝 지점을 결정할 수 있다. 구간 결정 모듈(1240)은, 구간 결정의 정확도를 높이기 위해 다중 센서 관측을 사용할 경우 각 센서의 관측 결과들을 종합적으로 판단할 수 있다. 예를 들어, 1241 동작에서, 구간 결정 모듈(1240)은 관측 결과를 취합하고, 취합된 결과들에 기반하여 세그먼테이션 구간을 판단할 수 있다. 1242 동작에서, 구간 결정 모듈(1240)은 세그먼테이션 구간의 시작 및 끝 지점을 결정할 수 있다. 구간 결정 모듈(1240)은, 신호 관측 모듈(1230)로부터 수신한 합산 데이터에 기반하여 끝 지점을 결정할 수 있다. 예를 들어, SINR이 특정 임계 값보다 작아지게 되는 순간 제스처 신호 구간에서 벗어났다고 판단하여, 해당 시점보다 지정된 시간 길이만큼 이전 샘플이 끝 지점으로 판단될 수 있다. 일 실시예에서, 구간 결정 모듈(1240)은, 미세하게 시작 지점과 끝 지점을 조정하는 파인-튜닝을 수행할 수도 있다. 신호 관측 모듈(1230)에서 결정한 시작 시점은 누적 신호 에너지 그래프가 증가하게 되는 첫 지점을 의미하는 것인데, 이 지점은 실제 제스처 신호의 시작점과 다를 수 있다. 구간 결정 모듈(1240)은 신호 관측 모듈(1230)에 결정한 시작 지점과 끝 지점 사이의 범위에서, 합산 데이터의 빈도가 높은 구간을 결정할 수 있다. 예를 들어, 구간 결정 모듈(1240)은 구간 내 최대 값을 기준으로 특정 비율을 초과하는 구간을 결정함으로써, 파인-튜닝을 수행할 수도 있다.
일 실시예에 따라서, 구간 결정 모듈(1240)은, 시작 지점으로부터 지정된 길이를 세그먼테이션 구간으로 결정할 수도 있다. 지정된 길이는 하나의 제스처 신호가 포함될 수 있을 정도의 충분한 길이로 설정될 수 있다. 이 경우, 끝 지점은 신호 관측 모듈(1230)에 의하여 결정된 시작 지점으로부터 지정된 길이 이후의 지점으로 결정될 수 있다. 일 실시예에 따라서, 구간 결정 모듈(1240)은 해당 세그먼테이션 구간을 바로 이용할 수도 있거나, 또는 파인-튜닝을 추가적으로 수행할 수도 있다. 예를 들어, 구간 결정 모듈(1240)은, 결정된 끝 지점의 전/후로 수 샘플을 이동시키면서, 합산 데이터가 최대가 되는 지점을 끝 지점으로 재선택함으로써, 파인-튜닝을 수행할 수도 있다.
일 실시예에 따라서, 분할 완료 모듈(1250)은, 구간 결정 모듈(1240)으로부터 수신된 세그먼테이션 구간이 유효한지 여부를 확인하고, 유효한 경우 피쳐 연산 모듈(1130)으로 전달할 수 있다. 예를 들어, 분할 완료 모듈(1250)은, 센서 선택 모듈(1211)로부터 분할 결정을 위한 센서 그룹을 수신할 수 있다. 분할 완료 모듈(1250)은, 전달받은 분할 결정을 위한 센서 그룹에 기반한 센싱 데이터를 관측할 수 있다. 표 2의 예시에서는, {GYRY, GYRZ, GYRM, LACCX, LACCY, LACCZ}의 센싱 데이터가 분할 결정을 위한 센싱 데이터로 설정될 수 있다. 분할 완료 모듈(1250)는 {GYRY, GYRZ, GYRM, LACCX, LACCY, LACCZ}의 센싱 데이터에 기반하여 분할 여부를 결정할 수 있다. 분할 완료 모듈(1250)은, 설정된 센싱 데이터에 기반하여, 최종적으로 세그먼테이션 구간을 출력할지 여부를 판단할 수 있다. 하나의 예시로, 사용자가 팔을 흔들면서 특정 제스처를 수행한 경우에도, 팔을 흔드는 동작이 제스처에 비하여 크므로 세그먼테이션이 수행될 수 있다. 하지만, 해당 세그먼테이션 구간에 대한 제스처 인식은 실패할 가능성이 높을 수 있다. 이에 따라, 분할 완료 모듈(1250)은, 제스처 인식이 실패할 가능성이 높을 것으로 판단되는 경우, 세그먼테이션 구간을 출력하지 않을 수도 있다.
도 13a는 본 개시의 일 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법을 설명하기 위한 흐름도를 도시한다.
도 13a를 참조하면, 전자 장치(101)( 예: 도 5의 프로세서(540), 도 7의 프로세서(710), 보조 프로세서(720), 도 8의 프로세서(810), 또는 보조 프로세서(820) 중 적어도 하나)는, 1301 동작에서, 합산 데이터를 확인할 수 있다. 1303 동작에서, 전자 장치(101)는, 현재 합산 데이터가 이전 합산 데이터보다 큰 지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는, i번째 인덱스에서의 센싱 데이터(xi)를 측정할 수 있다. 전자 장치(101)는, 예를 들어 수학식 1에 기반하여, i번째 인덱스에서의 구간 길이(예를 들어, 도 10에서의 구간 길이(1011)) 동안의 합산 데이터(Xi)를 확인할 수 있다. 전자 장치(101)가 i-1번째 인덱스에서도 합산 데이터(Xi-1)를 확인할 것을 상정하도록 한다. 전자 장치(101)는, i번째 인덱스에서의 합산 데이터(Xi)가 i-1번째 인덱스에서도 합산 데이터(Xi-1)보다 큰 지 여부를 판단할 수 있다. i번째 인덱스에서의 합산 데이터(Xi)가 i-1번째 인덱스에서도 합산 데이터(Xi-1)보다 크지 않으면(1303-아니오), 전자 장치(101)는 합산 데이터 확인을 지속할 수 있다. 1303 동작으로부터 1301 동작으로의 반복(iteration)됨에 따라 인덱스는 1씩 증가할 수 있다. 이전 합산 데이터보다 현재 합산 데이터가 큰 지 여부를 판단하는 동작을 제 1 관측이라 명명할 수 있다.
일 실시예에 따라서, i번째 인덱스에서의 합산 데이터(Xi)가 i-1번째 인덱스에서도 합산 데이터(Xi-1)보다 크면(1303-예), 전자 장치(101)는 1305 동작에서 현재 합산 데이터를 비교용 데이터(X')로서 저장할 수 있다. 1307 동작에서, 전자 장치(101)는 현재 합산 데이터와 비교용 데이터의 비율이 제 1 임계값을 초과하는지 여부를 판단할 수 있다. 현재 합산 데이터와 비교용 데이터의 비율이 제 1 임계값을 초과하지 않으면(1307-아니오), 전자 장치(101)는 비율이 제 1 임계값을 초과하는지 여부를 반복적으로 수행할 수 있으며, 반복 중에 인덱스는 1씩 증가할 수 있다. 다른 실시예에서, 전자 장치(101)는, 1305 동작에서 현재 합산 데이터를 비교용 데이터로서 저장한 이후에 곧바로 인덱스를 1 증가한 후 1307 동작을 수행하도록 설정될 수도 있다. 현재 합산 데이터와 비교용 데이터의 비율이 제 1 임계값을 초과하면(1307-예), 1309 동작에서 전자 장치(101)는 해당 시점의 인덱스를 시작 인덱스로서 확인할 수 있다. 도시되지는 않았지만, 전자 장치(101)는 1307 동작에서 미리 정하여진 시간의 경과(또는, 미리 정하여진 회수의 인덱스 증가)가 확인되면 전체 동작을 중단할 수도 있다. 또는, 전자 장치(101)는, 어플리케이션의 종료를 확인함에 기반하여, 전체 동작을 중단할 수도 있다. 현재 합산 데이터와 비교용 데이터의 비율이 제 1 임계값 초과인지 여부를 판단하는 동작을 제 2 관측으로 명명할 수 있다. 제 1 임계값은, 예를 들어 3으로 설정될 수 있으나, 제한은 없다.
일 실시예에 따라서, 시작 인덱스가 확인되면, 전자 장치(101)는 종료 인덱스를 검출할 수 있다. 예를 들어, 1311 동작에서, 전자 장치(101)는, 현재 합산 데이터와 비교용 데이터의 비율이 제 2 임계값 미만인지 여부를 판단할 수 있다. 현재 합산 데이터와 비교용 데이터의 비율이 제 2 임계값 미만이 아니면(1311-아니오), 전자 장치(101)는 비율이 제 2 임계값 미만인지 여부를 반복적으로 수행할 수 있으며, 반복 중에는 인덱스는 1씩 증가할 수 있다. 현재 합산 데이터와 비교용 데이터의 비율이 제 2 임계값 미만이면(1311-예), 전자 장치(101)는 1313 동작에서, 해당 인덱스를 종료 인덱스로서 확인할 수 있다. 상술한 동작들에 기반하여, 전자 장치(101)는 세그먼테이션 구간의 시작 인덱스 및 종료 인덱스를 확인할 수 있다. 일 실시예에서, 전자 장치(101)는, 비교용 데이터를 지정된 주기로 업데이트할 수도 있다.
도 13b는 본 개시의 일 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법을 설명하기 위한 흐름도를 도시한다. 도 13b를 참조하면, 1321 동작, 1323 동작, 1325 동작, 1327 동작 각각은, 도 13a에서의 1301 동작, 1303 동작, 1305 동작, 1307 동작 각각과 실질적으로 동일할 수 있으므로, 이에 대한 설명은 생략하도록 한다. 현재 합산 데이터와 비교용 데이터의 비율이 제 1 임계값을 초과하면(1327-예), 전자 장치(101)( 예: 도 5의 프로세서(540), 도 7의 프로세서(710), 보조 프로세서(720), 도 8의 프로세서(810), 또는 보조 프로세서(820) 중 적어도 하나)는, 1329 동작에서 시작 인덱스 및 종료 인덱스를 확인할 수 있다. 전자 장치(101)는, 비율이 제 1 임계값을 초과하는 해당 인덱스를 시작 인덱스로서 확인할 수 있다.
아울러, 전자 장치(101)는 시작 인덱스에 지정된 개수의 인덱스를 합산함으로써, 종료 인덱스를 확인할 수 있다. 이는, 시작 인덱스가 확인되면, 곧바로 지정된 길이를 더함으로써 세그먼테이션 구간이 결정됨을 의미할 수 있다. 인덱스의 지정된 개수는 제스처 인식을 위한 충분한 시간에 대응하여 설정될 수 있다. 예를 들어, 지정된 개수가 3초에 대응하는 개수인 경우에는, 시작 인덱스로부터 3초에 대응하는 개수 이후의 인덱스가 종료 인덱스로 확인될 수 있으며, 지정된 개수는 제한이 없으며, 변경될 수도 있다. 도시되지는 않았지만, 전자 장치(101)는 종료 인덱스를 확인한 이후, 상술한 바와 같이 파인-튜닝을 추가적으로 수행할 수도 있다.
도 14는 본 개시의 일 실시예에 따른 복수 타입의 센싱 데이터에 대한 결정 규칙을 설명하기 위한 도면을 도시한다.
도 14를 참조하면, 전자 장치(101)(예: 도 5의 프로세서(540), 도 7의 프로세서(710), 보조 프로세서(720), 도 8의 프로세서(810), 또는 보조 프로세서(820) 중 적어도 하나)는, 복수 타입의 센싱 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 PPG 센싱 데이터를 획득하면서, GYRX/Y 센싱 데이터를 획득할 수 있다. 전자 장치(101)는, 1401 동작에서, PPG 제 1 관측을 수행할 수 있다. 전자 장치(101)는, 1411 동작에서, GYRX/Y 제 1 관측을 수행할 수 있다. 상술한 바와 같이, 제 1 관측은, 현재 합산 데이터가 이전 합산 데이터보다 큰지 여부를 판단하는 동작을 포함할 수 있다. 전자 장치(101)는, 1403 동작에서, PPG 제 2 관측을 수행할 수 있다. 전자 장치(101)는, 1413 동작에서, GYRX/Y 제 2 관측을 수행할 수 있다. 상술한 바와 같이, 제 2 관측은, 현재 합산 데이터와 비교용 합산 데이터와의 비율이 지정된 임계값을 초과하는지 여부를 판단하는 동작을 포함할 수 있다. 제 2 관측은, 제 1 관측이 성공한 경우 수행될 수 있다. 제 2 관측의 결과에 따라 세그먼테이션 구간이 결정될 수 있다.
일 실시예에 따라서, 전자 장치(101)는 1421 동작에서 결정 규칙을 적용할 수 있다. 하나의 예에서, 전자 장치(101)는, 소프트 결정 규칙을 적용할 수 있다. 소프트 결정 규칙이 적용된 경우, 전자 장치(101)는, 복수 타입의 센싱 데이터 중 어느 하나로부터 세그먼테이션 구간이 결정되면, 세그먼테이션을 수행할 수 있다. 다른 예에서, 전자 장치(101)는, 하드 결정 규칙을 적용할 수 있다. 하드 결정 규칙이 적용된 경우, 전자 장치(101)는, 관측 중인 복수 타입의 센싱 데이터 모두에서 세그먼테이션 구간이 결정되면, 세그먼테이션을 수행할 수 있다. 소프트 결정 규칙이 설정된 경우에는, 노이즈 및 간섭에 강인한 세그먼테이션이 가능할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 팔을 흔들면서 걷는 도중에 OCO 제스처를 수행하는 경우에 소프트 결정 규칙이 유리할 수 있다. OCO 제스처에 유효한 센서인 PPG센서 및 자이로 센서로부터의 센싱 데이터를 관측하는 경우, OCO 제스처 이외의 사용자의 팔의 스윙이 노이즈 및/또는 간섭으로서 측정될 수 있다. 소프트 결정 규칙이 적용된다면, 전자 장치(101)는, PPG 센싱 데이터의 SINR만으로도 OCO 제스처를 검출하여 세그먼테이션을 수행할 수 있다. 소프트 결정 규칙은 외부 환경의 영향에도 강건하게 세그먼테이션이 수행될 가능성이 높다. 하드 결정 규칙이 설정된 경우에는, 기설정된 제스처 이외에 다른 일상적인 움직임에 의한 세그먼테이션 가능성이 낮아질 수 있다. 기설정된 제스처가 일상적인 움직임과 확연히 구분되는 경우에는, 하드 결정 규칙의 적용이 유리할 수 있다. 예를 들어, 상대적으로 복잡한 동작이 조합되는 제스처인 경우에는, 세그먼테이션의 개시 여부의 높은 정확도가 요구되며, 이 경우 하드 결정 규칙이 더 유리할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 결정 규칙을 적용하는 1421 동작은, 복수 타입의 센싱 데이터를 획득하는 동작 이전에 수행될 수 있다. 예를 들어, 센싱 데이터를 획득할 센서가 결정되거나 검출해야 하는 제스처가 설정되는 경우 결정 규칙을 적용하고 복수 타입의 센싱 데이터를 획득할 수 있다.
1423 동작에서, 전자 장치(101)는, 시작 및 종료 인덱스를 확인할 수 있다. 하나의 예에서, 전자 장치(101)는, 복수 개의 센서들 중 주요 센서를 기준으로 시작 인덱스 및 종료 인덱스를 선택할 수 있다. 다른 예에서, 전자 장치(101)는, 복수 개의 센서들 중 가장 먼저 시작 인덱스를 검출한 센싱 데이터에 대하여 시작 인덱스 및 종료 인덱스를 선택할 수 있다. 또 다른 예에서, 전자 장치(101)는 복수 개의 센싱 데이터(plural pieces of sensing data)별로 각각 세그먼테이션 구간을 확인하고, 복수 개의 세그먼테이션 구간들 전체를 포함할 수 있는 세그먼테이션 구간을 결정할 수도 있다. 1425 동작에서, 전자 장치(101)는 세그먼테이션을 완료할 수 있다.
도 15는 본 개시의 일 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법을 설명하기 위한 흐름도를 도시한다. 도 15의 실시예는 도 16을 참조하여 설명하도록 한다. 도 16은 일 실시예에 따른 세그먼테이션 구간의 오버랩을 설명하기 위한 도면이다.
도 15를 참조하면, 전자 장치(101)(예: 도 5의 프로세서(540), 도 7의 프로세서(710), 보조 프로세서(720), 도 8의 프로세서(810), 또는 보조 프로세서(820) 중 적어도 하나)는, 1501 동작에서, 제 1 세그먼테이션 구간을 확인할 수 있다. 1503 동작에서, 전자 장치(101)는 제 1 세그먼테이션 구간에 대한 오버랩 여부를 확인할 수 있다. 예를 들어, 사용자가, 손목시계형 전자 장치(101)를 착용한 경우에, 전화가 수신될 수 있다. 이 경우, 사용자는 흔들기 제스처를 수행하기 이전에, 전자 장치(101)를 착용한 팔을 들고, 팔을 든 이후에 흔들기 제스처를 수행할 수 있다. 도 16의 (a)를 참조하면, 전자 장치(101)는, 센싱 데이터에 대응하는 합산 데이터(1601)를 확인할 수 있다. 사용자가 팔을 드는 동작에 따라서도 세그먼테이션이 수행될 수 있으며, 예를 들어 도 16에서의 제 1 세그먼테이션 구간(1621)이 확인될 수 있다. 이후, 흔들기 제스처에 의한 제 2 세그먼테이션 구간(1623)이 분할되어야 할 수 있다. 하지만, (a)와 같이, 사용자가 팔을 드는 동작과 흔들기 제스처가 오버랩 구간(1622)에서 겹칠 수 있다. 만약, 오버랩 구간(1622)을 제외한 제 2 세그먼테이션 구간(1623)이 결정된다면, 흔들기 제스처에 의한 신호의 일부가 유실되기 때문에, 인식률 저하가 발생할 수 있다. 이에 따라, 전자 장치(101)는, 세그먼테이션 구간 사이의 오버랩 여부를 결정할 수 있다. 1505 동작에서, 전자 장치(101)는, 오버랩 여부에 기반하여 제 2 세그먼테이션 구간을 확인할 수 있다. 만약, 오버랩을 허용하도록 결정되면, 전자 장치(101)는, 도 16의 (b)에서와 같이, 오버랩 구간(1622)이 제 1 세그먼테이션 구간(1621)에도 포함되고, 제 2 세그먼테이션 구간(1623)에도 포함되도록 결정할 수 있다. 예를 들어, 도 16의 (b)에 도시된 바와 같이, 전자 장치(101)는, 상술한 도 12의 분할 완료 모듈(1250)의 판단 결과에 기반하여, 오버랩 여부 및 오버랩 구간(1622)을 결정할 수 있다. 하나의 예에서, 팔을 들어올리는 동작은 자이로 센서 및 선형 가속도 센서로부터의 센싱 데이터의 변경 정도에 따라 판단될 수 있다. 자이로 센서의 센싱 데이터의 파형이 concave 형태 또는 convex 형태가 검출되면, 팔을 들어올리는 동작으로 판단될 수 있다. 전자 장치(101)는, 팔을 들어올리는 동작의 확인을 위하여 설정된 임계값 이상의 크기를 가지는, concave 형태 또는 convex 형태의 자이로 센서의 센싱 데이터가 확인되면, 오버랩을 허용할 것으로 결정할 수 있다. 전자 장치(101)는, 예를 들어 팔을 들어 올리는 동작이 완료된 것으로 확인되는 지점부터 제 2 세그먼테이션 구간을 설정하거나, 또는 완료 지점부터 기 설정된 시간 이전의 지점부터 제 2 세그먼테이션 구간을 설정할 수도 있다.
도 17은 본 개시의 일 실시예에 따른 센싱 데이터 및 합산 데이터를 설명하기 위한 파형들을 도시한다.
일 실시예에 따라서, 전자 장치(101)(예: 도 5의 프로세서(540), 도 7의 프로세서(710), 보조 프로세서(720), 도 8의 프로세서(810), 또는 보조 프로세서(820) 중 적어도 하나)는, PPG 진폭(PPG amplitude)의 제 1 센싱 데이터(1710) 및 GYRX/Y 합성 진폭(GYRX/Y composite amplitude)의 제 2 센싱 데이터(1730)을 센싱할 수 있다. 전자 장치(101)는, 제 1 센싱 데이터(1710)에 기반하여 제 1 합산 데이터(1720)를 생성할 수 있으며, 제 2 센싱 데이터(1730)에 기반하여 제 2 합산 데이터(1740)를 생성할 수 있다. 전자 장치(101)는, 제 1 합산 데이터(1720)에 대한 제 1 관측(1721)을 수행할 수 있으며, 제 2 합산 데이터(1740)에 대하여 제 1 관측(1741)을 수행할 수 있다. 제 1 관측(1721,1741)은, 현재의 합산 데이터가 이전 합산 데이터보다 큰 지 여부를 판단하는 동작을 포함할 수 있다. 제 1 관측(1721) 결과에 따라 현재의 합산 데이터가 이전 합산 데이터보다 큰 것으로 판단되면, 전자 장치(101)는 제 1 합산 데이터(1720)에 대하여 제 2 관측(1722)을 수행할 수 있다. 전자 장치(101)는, 제 1 합산 데이터(1720)에 대한 제 1 관측(1721) 결과에 따라 이전 합산 데이터보다 큰 현재의 합산 데이터를 참조 값(1725)으로 설정할 수 있다. 전자 장치(101)는, 제 2 관측(1722)으로서, 현재의 합산 데이터 및 참조 값(1725)의 비율이 임계값(1726)(예를 들어, 3)을 초과하는지 여부를 판단할 수 있다. 현재의 합산 데이터 및 참조 값(1725)의 비율이 임계값(1726)(예를 들어, 3)을 초과하는 경우, 전자 장치(101)는, 구간 결정(1723)을 수행할 수 있다. 일 실시예에 따라서, 전자 장치(101)는, 구간 결정(1723)의 시작 지점으로부터 지정된 시간 길이를 더하는 방식으로 세그먼테이션 구간을 결정할 수 있으나, 제한은 없다. 전자 장치(101)는, 제 2 합산 데이터(1740)에 대한 제 1 관측(1741) 결과에 따라 이전 합산 데이터보다 큰 현재의 합산 데이터를 참조 값(1745)으로 설정할 수 있다. 전자 장치(101)는, 제 2 관측(1742)으로서, 현재의 합산 데이터 및 참조 값(1745)의 비율이 임계값(1746)(예를 들어, 4)을 초과하는지 여부를 판단할 수 있다. 센싱 데이터의 종류별로 임계값들(1726,1746)이 상이하게 설정될 수 있으나, 이는 예시적인 것으로 동일할 수도 있다. 임계값들(1726,1746)이 너무 작게 설정되면 미약한 움직임에도 세그먼테이션이 수행될 수 있으며, 또는 너무 크게 설정되면 제스처에 의한 센싱 데이터가 상대적으로 작거나 또는 외부의 움직임에 의한 간섭이 존재하는 경우 세그먼테이션이 수행되지 못할 수도 있다. 이러한 트레이드 오프를 고려하여, 임계값들(1726,1746)이 실험적으로 설정될 수도 있다. 현재의 합산 데이터 및 참조 값(1745)의 비율이 임계값(1746)(예를 들어, 4)을 초과하는 경우, 전자 장치(101)는, 구간 결정(1743)을 수행할 수 있다. 만약, 제 2 관측(1722,1742)을 시작한 이후 지정된 시간(예: 0.6초) 이내에 구간 결정이 개시되지 않으면, 전자 장치(101)는 다시 제 1 관측(1721,1741)을 개시할 수도 있다. 이에 따라, 참조값들(1725,1745) 또한 업데이트될 수 있다. 만약, 하드 결정 규칙이 적용된 경우에는, 전자 장치(101)는, 제 1 합산 데이터(1720) 및 제 2 합산 데이터(1740) 모두가 구간 결정을 위한 규칙이 확인됨에 기반하여, 세그먼테이션을 수행할 수 있다. 이 경우, 예를 들어 전자 장치(101)는, 나중에 규칙을 만족한 제 2 합산 데이터(1740)의 규칙 만족 시점에 세그먼테이션을 수행할 수 있다.
일 실시예에 따라서, 소프트 결정 규칙이 적용된 경우에는, 전자 장치(101)는, 제 1 합산 데이터(1720) 및 제 2 합산 데이터(1740) 중 어느 하나에서 제 2 관측이 성공하는 경우에, 세그먼테이션을 수행할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는, 먼저 규칙을 만족한 제 1 합산 데이터(1720)의 규칙 만족 시점에 세그먼테이션을 수행할 수 있다. 개인 별, 제스처 별, 전자 장치(101)의 착용 상태 별, 또는 제스처 수행 강도 별로, 반응하는 센서가 상이할 수도 있으므로, 소프트 결정 규칙이 적용될 수 있다. 도 17을 참조하면, 전자 장치(101)는 제 1 합산 데이터(1720)에 대한 제 2 관측(1722)의 성공에 기반하여, 제 2 합산 데이터(1740)에 대하여서도 제 2 관측(1742)을 중단하고 구간 결정(1743)을 수행할 수 있다. 일 실시예에 따라서, 전자 장치(101)는, 구간 결정(1743)의 시작 지점으로부터 지정된 시간 길이(예: 1.2초)를 더하는 방식으로 세그먼테이션 구간을 결정할 수 있으나, 제한은 없다. 지정된 시간 길이는, 제스처에 대응하는 센싱 데이터가 수집될 수 있는 충분한 길이로 설정될 수 있다. 또 다른 예에서, 전자 장치(101)는, 구간 결정(1743)의 시작 지점으로부터 지정된 시간 길이(예: 1.2초)를 더하여 임시적으로 세그먼테이션 종료 지점을 결정할 수 있다. 일 실시예에 따라서, 전자 장치(101)는, 구간 결정(1723, 1743)의 시작 지점, 종료 지점 및/또는 구간 길이를 센서(예: PPG, GYR)마다 다르게 설정하거나, 또는 동일하게 설정할 수 있다. 예를 들어, 구간 결정(1723)과 구간 결정(1743)의 시작 지점, 종료 지점 및/또는 구간 길이 중 일부는 동일할 수 있다. 전자 장치(101)는, 임시적으로 설정된 종료 지점에서 합산 데이터가 감소함이 확인되면, 임시적으로 설정된 종료 지점을 확정할 수 있다. 만약, 임시적으로 설정된 종료 지점까지 합산 데이터가 증가됨이 확인되면, 전자 장치(101)는 합산 데이터가 감소할 때까지 종료 지점을 조정할 수도 있다. 전자 장치(101)는, 최초 확인된 시작 지점부터 조정된 종료 지점까지를 세그먼테이션 구간으로 설정하거나, 또는 조정된 종료 지점부터 지정된 시간 길이(예: 1.2초) 이전까지의 구간을 세그먼테이션 구간으로 재설정할 수도 있다. 이에 따라, 상대적으로 센싱 데이터가 큰 구간이 세그먼테이션될 가능성이 높아질 수도 있으며, 특히 사용자가 걷거나, 또는 뛰는 경우에 제스처 인식 성공 가능성이 향상될 수 있다.
도 18은 일 실시예에 따른 센싱 데이터 및 합산 데이터를 설명하기 위한 파형들을 도시한다.
예를 들어, 사용자가 전자 장치(101)를 팔에 착용하고, 팔은 고정한 채로(또는, 거의 움직이지 않으며) 걷다가 제스처(예: OCO 제스처)를 취하는 상황을 상정하도록 한다. 전자 장치(101)(예: 도 5의 프로세서(540), 도 7의 프로세서(710), 보조 프로세서(720), 도 8의 프로세서(810), 또는 보조 프로세서(820) 중 적어도 하나)는, PPG 진폭(PPG amplitude)의 제 1 센싱 데이터(1830) 및 GYRX/Y 합성 진폭(GYRX/Y composite amplitude)의 제 2 센싱 데이터(1870)을 센싱할 수 있다. 도 18을 참조하면, 사용자의 걸음에 의하여 제 1 센싱 데이터(1830) 및 제 2 센싱 데이터(1870)에는 주기적인 피크들이 존재하는 것을 확인할 수 있다.
일 실시예에 따라서, 전자 장치(101)는, 제 1 센싱 데이터(1830)에 기반하여 제 1 합산 데이터(1840)를 생성할 수 있으며, 제 2 센싱 데이터(1870)에 기반하여 제 2 합산 데이터(1880)를 생성할 수 있다. 도 18에 도시된 바와 같이, 제 1 합산 데이터(1840) 및 제 2 합산 데이터(1880)에는 사용자 걸음에 의한 주기적인 피크가 억제된 것을 확인할 수 있다. 전자 장치(101)는, 제 1 합산 데이터(1840)에 대하여 제 1 관측(1841) 및 제 2 관측(1842)을 수행할 수 있다. 제 2 관측(1842)을 수행한 이후 기설정된 시간 이내에 비율이 임계값(1847)을 초과하지 않음에 기반하여, 전자 장치(101)는 제 1 관측(1843)을 재수행할 수 있다. 제 1 관측(1843)의 성공에 따라, 전자 장치(101)는 제 2 관측(1844)을 수행할 수 있다. 제 2 관측(1844)의 수행에 따라 전자 장치(101)는 참조값(1846)을 업데이트할 수 있다. 전자 장치(101)는, 제 2 합산 데이터(1880)에 대하여 제 1 관측(1881) 및 제 2 관측(1882)을 수행할 수 있다. 제 1 관측(1881)의 성공에 기반하여, 전자 장치(101)는 참조값(1884)을 설정할 수 있다. 전자 장치(101)는, 제 2 합산 데이터(1880)의 현재 합산 데이터와 참조값(1884)의 비율이 임계값(1885)(예: 4)을 초과함에 기반하여 구간 결정(1883)을 수행할 수 있다. 이에 따라, 전자 장치(101)는 제 1 합산 데이터(1840)에 대하여서도 구간 결정(1845)을 수행할 수 있다. 전자 장치(101)는, 세그먼테이션 구간을 확인할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 제1 센서의 센싱 데이터 및 합산 데이터에 기반하여 결정된 제1 센서의 구간 결정에 기반하여 제 2 센서의 구간 결정을 수행할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 제 2 합산 데이터(1880)의 현재 합산 데이터와 참조값(1884)의 비율이 임계값(1885)(예: 4)을 초과함에 기반하여 구간 결정(1883)에 기반하여 제1 합산 데이터(1840)에 대하여서도 구간 결정(1845)를 수행할 수 있다.
상술한 바와 같이, 사용자가 걷는 경우와 같이 SINR이 상대적으로 약한 경우에서도, 합산 데이터를 이용함에 따라 정확한 세그먼테이션이 가능할 수 있다. 특히, 사용자 걸음에 의한 세그먼테이션이 수행됨이 방지될 수 있다.
도 19는 본 개시의 일 실시예에 따른 센싱 데이터 및 합산 데이터를 설명하기 위한 파형들을 도시한다.
예를 들어, 사용자가 전자 장치(101)를 팔에 착용하고, 팔을 흔들면서 걷는 상황을 상정하도록 한다. 전자 장치(101)(예: 도 5의 프로세서(540), 도 7의 프로세서(710), 보조 프로세서(720), 도 8의 프로세서(810), 또는 보조 프로세서(820) 중 적어도 하나)는, PPG 진폭(PPG amplitude)의 제 1 센싱 데이터(1910) 및 GYRX/Y 합성 진폭(GYRX/Y composite amplitude)의 제 2 센싱 데이터(1930)을 센싱할 수 있다. 도 19를 참조하면, 제 1 센싱 데이터(1910) 및 제 2 센싱 데이터(1930)의 진폭 변동이 상대적으로 큰 것을 확인할 수 있다. 일 실시예에 따라서, 전자 장치(101)는, 제 1 센싱 데이터(1910)에 기반하여 제 1 합산 데이터(1920)를 생성할 수 있으며, 제 2 센싱 데이터(1930)에 기반하여 제 2 합산 데이터(1940)를 생성할 수 있다. 도 19에 도시된 바와 같이, 제 1 합산 데이터(1920)에 대하여 복수 회의 제 2 관측들(1921,1922,1923)이 수행되며, 제 2 합산 데이터(1940)에 대한 복수 회의 제 2 관측들(1941,1942,1943,1944,1945)이 수행되지만, 구간 결정이 수행되지 않음을 확인할 수 있다. 이는, 합산 데이터에서의 변동폭이 센싱 데이터에서의 변동 폭에 비하여 억제됨에서 기인할 수 있다. 아울러, 제 2 관측들의 실패에 따라 참조값이 업데이트될 수 있어 세그먼테이션이 수행됨이 억제될 수 있다. 이에 따라, 센싱 데이터에 기반하여 제스처를 인식하는 비교예와 비교하여 세그먼테이션이 억제될 수 있다. 표 3은, 일 실시예에 따라 합산 데이터를 이용한 경우 및 비교 예에 따라서 센싱 데이터를 이용한 경우의 6630 개의 실험에 대하여 제스처 구간 이외 불필요한 구간에 대한 세그먼테이션 진행 횟수의 비교표이다.
센싱 데이터 이용 경우 합산 데이터 이용 경우
6630개의 실험 중 불필요한 센싱 데이터 세그먼테이션 횟수 5238회 2286회
상술한 바와 같이, 일 실시예에 따른 경우와 같이, 합산 데이터를 이용한 경우에 불필요한 세그먼테이션의 빈도가 감소할 수 있다. 도 20a는 본 개시의 일 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법을 설명하기 위한 흐름도를 도시한다. 도 20a는, 도 20b를 참조하여 설명하도록 한다. 도 20b는 본 개시의 일 실시예에 따른 전자 장치를 도시한다.
도 20a를 참조하면, 전자 장치(101)(예: 도 5의 프로세서(540), 도 7의 프로세서(710), 보조 프로세서(720), 도 8의 프로세서(810), 또는 보조 프로세서(820) 중 적어도 하나)는, 2001 동작에서, 제 1 어플리케이션(예: 전화 어플리케이션)으로부터 제스처 확인 요청을 확인할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 제 1 어플리케이션으로부터 확인된 제스처 확인 요청에 기반하여 적어도 센서 모듈에 포함된 적어도 하나 이상의 센서를 활성화 할 수 있다. 2003 동작에서, 전자 장치(101)는 제스처 어플리케이션에 기반하여 활성화된 센서 모듈로부터의 센싱 데이터를 이용하여 제스처를 확인할 수 있다. 2005 동작에서, 전자 장치(101)는 확인된 제스처를 제 1 어플리케이션으로 제공할 수 있다. 2007 동작에서, 전자 장치(101)는 제 1 어플리케이션에 기반하여, 확인된 제스처에 대응하는 적어도 하나의 동작(예: 전화 수신)의 트리거가 확인된지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 도 20b를 참조하면 전자 장치(101)는, 화면(2020)을 표시할 수 있다. 화면(2020)은 전화 어플리케이션이 수신한 제스처에 대응하는 동작인 전화 수신을 수행하기 전에 디스플레이 모듈(예: 도 5의 디스플레이 모듈(510))에 표시하는 화면일 수 있다. 화면(2020)은, 전화 수신을 확인하는 아이콘(2021) 및 전화 수신을 거부하는 아이콘(2022)을 포함할 수 있다. 화면(2020)은, 또는 전화 수신까지 남은 시간(2023)(예를 들어, 3초)을 포함할 수 있다. 사용자는, 전화 수신을 확인하는 아이콘(2021)을 선택할 수도 있으며, 이에 대응하여 전자 장치(101)는 곧바로 전화를 수신할 수 있다. 전화 수신을 확인하는 아이콘(2021)의 선택은 적어도 하나의 동작의 트리거일 수 있다. 또는, 사용자는, 전화 수신을 거부하는 아이콘(2022)을 선택할 수도 있으며, 이에 대응하여 전자 장치(101)는 전화 수신을 수행하지 않을 수도 있다. 또는, 전자 장치(101)는, 남은 시간(2023)이 만료된 이후에 전화를 수신하거나 또는 거부할 수도 있다. 남은 시간(2023)의 만료는, 적어도 하나의 동작의 트리거일 수 있다. 다양한 예시에서, 트리거는 제스처일 수도 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 동일한(또는, 상이한) 제스처의 추가 검출이 확인되면, 트리거가 발생한 것으로 확인할 수도 있다. 적어도 하나의 동작의 트리거가 확인되면(2007-예), 전자 장치(101)는 2009 동작에서 제 1 어플리케이션에 기반하여, 확인된 제스처에 대응하는 적어도 하나의 동작을 수행할 수 있다. 이에 따라, 사용자가 의도하지 않은 제스처에 의하여 대응 동작이 수행됨이 방지될 수 있다.
도 21a는 본 개시의 일 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법을 설명하기 위한 흐름도를 도시한다. 도 21a는, 도 21b를 참조하여 설명하도록 한다. 도 21b는 본 개시의 일 실시예에 따른 전자 장치를 도시한다.
도 21a를 참조하면, 전자 장치(101)(예: 도 5의 프로세서(540), 도 7의 프로세서(710), 보조 프로세서(720), 도 8의 프로세서(810), 또는 보조 프로세서(820) 중 적어도 하나)는, 2101 동작에서, 제 1 어플리케이션으로부터 제스처 확인 요청을 확인할 수 있다. 2103 동작에서, 전자 장치(101)는 제스처 어플리케이션에 기반하여 활성화된 센서 모듈로부터의 센싱 데이터를 이용하여 제스처를 확인할 수 있다. 2105 동작에서, 전자 장치(101)는 확인된 제스처를 제 1 어플리케이션으로 제공할 수 있다. 2107 동작에서, 전자 장치(101)는, 제 1 어플리케이션에 기반하여, 확인된 제스처에 대응하는 적어도 하나의 동작을 수행할 수 있다. 2109 동작에서, 전자 장치(101)는 적어도 하나의 동작 수행을 나타내는 피드백을 제공할 수 있다. 예를 들어, 도 21b을 참조하면, 전자 장치(101)는, “전화가 연결되었습니다”라는 텍스트를 포함하는 어플리케이션 실행 화면(2113)을 표시할 수 있다. 어플리케이션 실행 화면(2113)은 단순히 예시적인 것으로, 추가적으로 발신자에 대한 정보, 전화 통화 시간에 대한 정보, 전화 기능을 제어할 수 있는 아이콘이 더 포함될 수도 있음을 당업자는 이해할 것이다. 또는, 전자 장치(101)는, 시각적 피드백(2111)을 출력할 수도 있다. 예를 들어, 도 21b에서와 같이 전자 장치(101)의 표시 장치 외곽에 배치되는 LED를 통하여 시각적 피드백(2111)이 출력될 수 있으나, 제한은 없다. 도시되지는 않았지만, 전자 장치(101)는, 진동과 같은 촉각적 피드백, 또는 청각적 피드백을 출력할 수도 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는, 전화 수신 시에 제 1 진동 패턴을 출력하다가, 전화가 수신되면 제 2 진동 패턴을 출력할 수도 있다. 이에 따라, 사용자가 의도하지 않은 움직임이 제스처로 인식되어 전화가 사용자 의도치 않도록 수신되는 경우, 사용자가 전화 수신 여부를 확인할 수 있다. 일 실시에에서, 카메라 어플리케이션 실행 중, 제스처를 통하여 사진이 촬영되면, 전자 장치(101)는 팝업과 같은 시각적 피드백, 진동과 같은 촉각적 피드백, 또는 알람과 같은 청각적 피드백 중 적어도 하나를 출력할 수도 있다.
도 22는 본 개시의 일 실시예에 따라 측정된 센싱 데이터를 도시한다.
일 실시예에 따라서, 전자 장치(101)(예: 도 5의 프로세서(540), 도 7의 프로세서(710), 보조 프로세서(720), 도 8의 프로세서(810), 또는 보조 프로세서(820) 중 적어도 하나)는, 사용자의 주기적인 움직임(예를 들어, 걸음 또는 달리기 에 의한 움직임)을 검출함으로써, 해당 주기적인 움직임에 대하여서는 세그먼테이션을 수행하지 않도록 구현될 수 있다. 도 22를 참조하면, 전자 장치(101)에 의하여 측정되는, x축 선형 가속도(LACCx), y축 선형 가속도(LACCy), z축 선형 가속도(LACCz), x축 자이로 가속도(GYRX), y축 자이로 가속도(GYRY), z축 자이로 가속도(GYRZ)가 도시된다. LACC 센싱 데이터들(2201,2211,2221)과 GYRO 센싱 데이터들(2231,2241,2251)은, 사용자의 주기적인 움직임(예를 들어, 팔의 주기적인 스윙, 걷기, 또는 달리기)이 있는 환경에서 센싱될 수 있다. LACC 센싱 데이터들(2202,2212,2222)과 GYRO 센싱 데이터들(2232,2242,2252)은, 특정 제스처(예를 들어, OCO 제스처)가 수행되는 환경에서 센싱될 수 있다. 사용자의 주기적인 움직임에 의한 센싱 데이터는, 사용자의 의도에 의한 제스처가 아닐 것이며, 이에 따라 세그먼테이션이 수행되지 않을 필요가 있다.
일 실시예에 따라서, 전자 장치(101)는 센싱 데이터의 주기성을 확인할 수 있으며, 주기성을 가지는 센싱 데이터에 대한 처리를 홀드(또는, 무시)할 수 있다. 전자 장치(101)는, 센싱 데이터에 대한 자기 상관(auto correlation)을 확인할 수 있으며, 자기 상관에 기반하여 주기성을 확인할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는, 수학식 2에 기반하여 샘플링된 N개의 이산 시계열 데이터 x에 대한 자기 상관 (Rx(k))를 확인할 수 있다.
Figure PCTKR2021010173-appb-M000002
수학식 2에서, N개의 샘플 내의 x(n)은 n번째 인덱스를 의미할 수 있으며, n은 0부터 N-1의 자연수일 수 있다. k는 변수로서, 전자 장치(101)는, N개의 시계열 데이터를 이용하여, k를 변수로 하는 값을 획득할 수 있다.
도 23은, 본 개시의 일 실시예에 따른 전자 장치(101)에 의하여 획득되는 변수 k가 x축 파라미터이며, 자기 상관을 y축 파라미터로 하는 그래프들을 도시한다. 도 23을 참조하면, 사용자의 주기적인 움직임이 존재하는 환경에서 측정된 x축 선형 가속도에 대한 자기 상관(2301), y축 선형 가속도에 대한 자기 상관(2311), z축 선형 가속도에 대한 자기 상관(2321), x축 자이로 가속도에 대한 자기 상관(2331), y축 자이로 가속도에 대한 자기 상관(2341), z축 자이로 가속도에 대한 자기 상관(2351)이 도시된다. 아울러, 특정 제스처가 수행된 경우에서의 측정된 x축 선형 가속도에 대한 자기 상관(2302), y축 선형 가속도에 대한 자기 상관(2312), z축 선형 가속도에 대한 자기 상관(2322), x축 자이로 가속도에 대한 자기 상관(2332), y축 자이로 가속도에 대한 자기 상관(2342), z축 자이로 가속도에 대한 자기 상관(2352)이 도시된다. LACC 센싱 데이터와 연관된 자기 상관(2301,2311,2321)과 GYRO 센싱 데이터와 연관된 자기 상관 (2331,2341,2351)은, 사용자의 주기적인 움직임(예를 들어, 팔의 주기적인 스윙, 걷기, 또는 달리기)이 있는 환경에서 획득될 수 있다. LACC 센싱 데이터와 연관된 자기 상관(2302,2312,2322))과 GYRO 센싱 데이터와 연관된 자기 상관(2332,2342,2352)은, 특정 제스처(예를 들어, OCO 제스처)가 수행되는 환경에서 획득될 수 있다. 자기 상관은, k=0일 때 최댓값을 가질 수 있으며, k=0인 경우에 대응하는 엽(lobe)을 주엽(main lobe)로 명명할 수 있으며, 나머지 엽들을 부엽(side lobe)으로 명명할 수 있다. 주기성이 없는 환경에서는, 자기 상관의 주엽이 부엽에 비하여 압도적으로 크며, 주기성이 있는 환경에서는 자기 상관의 주엽이 부엽에 비하여 크긴 하나 압도적이지는 않을 수 있다. 이에 따라, 전자 장치(101)는, 주엽의 크기 및 부엽의 크기에 기반하여, 센싱 데이터 내에 주기성이 존재하는지 여부를 판단할 수 있다.
도 24는 본 개시의 일 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법을 설명하기 위한 흐름도를 도시한다.
도 24를 참조하면, 전자 장치(101)(예: 도 5의 프로세서(540), 도 7의 프로세서(710), 보조 프로세서(720), 도 8의 프로세서(810), 또는 보조 프로세서(820) 중 적어도 하나)는, 2401 동작에서 세그먼테이션 구간을 확인할 수 있다. 2403 동작에서, 전자 장치(101)는 해당 세그먼테이션 구간에 대하여 자기 상관을 계산할 수 있다. 이에 따라, 도 23에서와 같은, k를 변수로 하는 자기 상관이 획득될 수 있다. 2405 동작에서, 전자 장치(101)는 자기 상관에서 주엽 및 부엽을 구분할 수 있다. 상술한 바와 같이, k=0에서 자기 상관이 최댓값을 가질 수 있다. 전자 장치(101)는, 최댓값에서 가장 가까운 영점교차 지점인 z를 확인할 수 있다. 자기 상관은 영점 대칭인 우함수(even function)이므로 k가 0보다 큰 구간만을 고려하여도 정확도에 영향을 미치지 않을 수 있다. 전자 장치(101)는, 2407 동작에서 부엽의 자기 상관 에너지를 계산할 수 있다. 자기 상관 에너지는, 예를 들어 특정 구간 내의 자기 상관들의 제곱의 합을 의미할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는, 수학식 3에 기반하여 부엽의 자기 상관 에너지를 계산할 수 있다.
Figure PCTKR2021010173-appb-M000003
전자 장치(101)는, 2409 동작에서, 에너지가 기준 이상인지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 수학식 3에 따라 계산된 부엽의 자기 상관 에너지가 임계 에너지(Eth) 이상인지 여부를 판단할 수 있다. 임계 에너지는, 주기성을 가지는 센싱 데이터를 필터링할 수 있도록 설정될 수 있다. 에너지가 기준 이상인 경우에는(2409-예), 전자 장치(101)는 해당 세그먼테이션 부분을 무시하고, 다음 세그먼테이션 구간을 확인할 수 있다. 이에 따라, 높은 주기성을 가지는 세그먼테이션 구간에 대한 처리가 방지될 수 있다. 에너지가 기준 이상이 아닌 경우에는(2409-아니오), 전자 장치(101)는 2411 동작에서 세그먼테이션 구간의 특징을 추출할 수 있으며, 추출된 특징에 기반하여 제스처 인식을 수행할 수 있다. 이에 따라, 비교적 낮은 주기성을 가지는 세그먼테이션 구간만이 처리될 수 있다.
일 실시예에 따라서, 전자 장치는, 적어도 하나의 센서(예: 도 5의 센서 모듈(520), 도 8의 제 1 센서 모듈(521), 또는 제 2 센서 모듈(523) 중 적어도 하나), 및 적어도 하나의 프로세서(예: 도 5의 프로세서(540), 도 7의 프로세서(710), 보조 프로세서(720), 도 8의 프로세서(810), 또는 보조 프로세서(820) 중 적어도 하나)를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의하여 실행 중인 제 1 어플리케이션으로부터의 제스처 확인 요청을 확인하고, 상기 제스처 확인 요청의 확인에 응답하여, 제스처 어플리케이션에 기반하여 상기 적어도 하나의 센서 중 활성화된 적어도 하나의 제 1 센서 모듈로부터의 적어도 하나의 센싱 데이터를 이용하여 제스처를 확인하고, 상기 확인된 제스처를 상기 제 1 어플리케이션으로 제공하고, 상기 제 1 어플리케이션에 기반하여, 상기 확인된 제스처에 대응하는 적어도 하나의 동작을 수행하도록 설정될 수 있다.
일 실시예에 따라서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 제스처 확인 요청에 기반하여, 확인 대상의 적어도 하나의 제 1 제스처를 확인하고, 상기 적어도 하나의 제 1 제스처에 대응하는 상기 적어도 하나의 제 1 센서 모듈을 활성화하도록 더 설정될 수 있다.
일 실시예에 따라서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 적어도 하나의 센싱 데이터를 이용하여 상기 제스처를 확인하는 동작의 적어도 일부로, 상기 적어도 하나의 센싱 데이터에 기반하여, 상기 적어도 하나의 센싱 데이터에 대응하는 적어도 하나의 합산 데이터를 생성하고, 상기 적어도 하나의 합산 데이터가 지정된 조건을 만족함에 기반하여, 상기 적어도 하나의 센싱 데이터 중 일부 구간을 세그먼테이션 구간으로 확인하고, 상기 세그먼테이션 구간에 대한 제스처 인식을 수행하도록 설정될 수 있다.
일 실시예에 따라서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 적어도 하나의 센싱 데이터에 기반하여, 상기 합산 데이터를 생성하는 동작의 적어도 일부로, 상기 적어도 하나의 센싱 데이터 각각에 대하여, 지정된 개수의 이전 센싱 데이터의 합계를 계산함으로써, 상기 적어도 하나의 센싱 데이터 각각에 대응하는 상기 적어도 하나의 합산 데이터를 생성하도록 설정될 수 있다.
일 실시예에 따라서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 적어도 하나의 합산 데이터 중 제 1 비교 대상 합산 데이터와 참조용 합산 데이터 사이의 비율이 지정된 임계값을 초과함에 기반하여, 상기 적어도 하나의 합산 데이터가 상기 지정된 조건을 만족하는 것으로 확인하도록 더 설정될 수 있다.
일 실시예에 따라서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 적어도 하나의 합산 데이터 중 제 2 비교 대상 합산 데이터가 상기 제 2 비교 대상 합산 데이터 직전의 합산 데이터보다 큰 경우, 상기 제 2 비교 대상 합산 데이터를 상기 참조용 합산 데이터로 설정하고, 상기 제 1 비교 대상 합산 데이터와 상기 참조용 합산 데이터 사이의 비율이 상기 지정된 임계값을 초과하는지 여부를 모니터링 개시하도록 더 설정될 수 있다.
일 실시예에 따라서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 제 1 비교 대상 합산 데이터와 상기 참조용 합산 데이터 사이의 비율이 상기 지정된 임계값을 초과하는지 여부를 모니터링 개시한 이후, 지정된 임계 시간 이내에 상기 지정된 제 1 임계값의 상기 비율이 검출되지 않으면, 상기 적어도 하나의 합산 데이터 중 제 3 비교 대상 합산 데이터가 상기 제 3 비교 대상 합산 데이터 직전의 합산 데이터보다 큰 지 여부를 모니터링하도록 더 설정될 수 있다.
일 실시예에 따라서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 세그먼테이션 구간을 확인하는 동작의 적어도 일부로, 상기 제 1 비교 대상 합산 데이터에 대응하는 제 1 센싱 데이터로부터 지정된 시간 길이 이후의 종료 지점에 대응하는 제 2 센싱 데이터까지를 상기 세그먼테이션 구간으로 확인하도록 설정될 수 있다.
일 실시예에 따라서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 세그먼테이션 구간을 확인하는 동작의 적어도 일부로, 상기 합산 데이터 중 적어도 일부가 상기 확인된 세그먼테이션 구간의 종료 지점에서 감소하는지 여부에 기반하여, 상기 확인된 세그먼테이션 구간의 종료 지점을 재조정 하도록 설정될 수 있다.
일 실시예에 따라서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 세그먼테이션 구간을 확인하는 동작의 적어도 일부로, 제 4 합산 데이터 및 상기 참조용 합산 데이터의 비율이 제 2 임계값 미만인 경우, 상기 제 1 비교 대상 합산 데이터에 대응하는 제 1 센싱 데이터로부터, 제 4 합산 데이터에 대응하는 제 2 센싱 데이터까지를 상기 세그먼테이션 구간으로 확인하도록 설정될 수 있다.
일 실시예에 따라서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 세그먼테이션 구간을 확인하는 동작의 적어도 일부로, 제 1 타입의 센싱 데이터에 대응하는 제 1 타입의 합산 데이터에서의 상기 지정된 조건의 만족 및 제 2 타입의 센싱 데이터에 대응하는 제 2 타입의 합산 데이터에서의 상기 지정된 조건의 만족 모두가 확인되는 경우에, 상기 세그먼테이션 구간을 확인하거나, 또는 상기 제 1 타입의 합산 데이터에서의 상기 지정된 조건의 만족, 또는 상기 제 2 타입의 합산 데이터에서의 상기 지정된 조건의 만족 중 어느 하나가 확인되는 경우에, 상기 세그먼테이션 구간을 확인하도록 설정될 수 있다.
일 실시예에 따라서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 세그먼테이션 구간에 대하여 상기 제스처 인식을 수행할 지 여부를 판단하도록 더 설정될 수 있다.
일 실시예에 따라서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 세그먼테이션 구간에 대하여 상기 제스처 인식을 수행할 지 여부를 판단하는 동작의 적어도 일부로, 상기 적어도 하나의 센서로부터 획득된 다른 적어도 하나의 센싱 데이터에 기반하여 상기 세그먼테이션 구간에 대하여 상기 제스처 인식을 수행할 지 여부를 판단하도록 설정될 수 있다.
일 실시예에 따라서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 세그먼테이션 구간을 확인하는 동작의 적어도 일부로, 제 1 세그먼테이션 구간 및 상기 제 1 세그먼테이션 구간 이후의 제 2 세그먼테이션 구간을 확인하고, 상기 제 1 세그먼테이션 구간 중 일부의 구간을 상기 제 2 세그먼테이션 구간에 포함시킬지 여부를 결정하도록 더 설정될 수 있다.
일 실시예에 따라서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 확인된 제스처에 대응하는 적어도 하나의 동작을 수행하는 동작의 적어도 일부로, 상기 적어도 하나의 동작을 수행하기 위한 트리거가 검출됨에 기반하여, 상기 적어도 하나의 동작을 수행하도록 설정될 수 있다.
일 실시예에 따라서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 확인된 제스처에 대응하는 적어도 하나의 동작을 수행하면서, 상기 적어도 하나의 동작이 수행됨을 나타내는 적어도 하나의 피드백을 출력하도록 더 설정될 수 있다.
일 실시예에 따라서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 적어도 하나의 동작이 수행됨에 기반하여, 상기 제스처 어플리케이션을 종료하도록 더 설정될 수 있다.
일 실시예에 따라서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 적어도 하나의 센싱 데이터를 이용하여 제스처를 확인하는 동작의 적어도 일부로, 상기 적어도 하나의 센싱 데이터에 대응하는 자기 상관을 확인하고, 상기 자기 상관이 지정된 조건을 만족하는 경우 상기 적어도 하나의 센싱 데이터에 대하여 제스처를 확인하고, 상기 자기 상관이 상기 지정된 조건을 만족하지 않는 경우 상기 적어도 하나의 센싱 데이터에 대한 제스처 확인을 삼가하도록 설정될 수 있다.
일 실시예에 따라서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 적어도 하나의 센싱 데이터를 이용하여 제스처를 확인하는 동작의 적어도 일부로, 상기 자기 상관 중 최댓값에 대응하는 제 1 엽(lobe)을 제외한 적어도 하나의 엽의 크기에 기반하여 상기 지정된 조건의 만족 여부를 판단하도록 설정될 수 있다.
일 실시예에 따라서, 전자 장치의 동작 방법은, 상기 전자 장치의 적어도 하나의 프로세서에 의하여 실행 중인 제 1 어플리케이션으로부터의 제스처 확인 요청을 확인하는 동작, 상기 제스처 확인 요청의 확인에 응답하여, 제스처 어플리케이션에 기반하여 상기 전자 장치의 적어도 하나의 센서 중 활성화된 적어도 하나의 제 1 센서 모듈로부터의 적어도 하나의 센싱 데이터를 이용하여 제스처를 확인하는 동작, 상기 확인된 제스처를 상기 제 1 어플리케이션으로 제공하는 동작, 및 상기 제 1 어플리케이션에 기반하여, 상기 확인된 제스처에 대응하는 적어도 하나의 동작을 수행하는 동작을 포함할 수 있다.
본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는 다양한 형태의 장치가 될 수 있다. 전자 장치는, 예를 들면, 휴대용 통신 장치(예: 스마트폰), 컴퓨터 장치, 휴대용 멀티미디어 장치, 휴대용 의료 기기, 카메라, 웨어러블 장치, 또는 가전 장치를 포함할 수 있다. 본 문서의 실시예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다.
본 문서의 다양한 실시예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시예의 다양한 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 또는 관련된 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 아이템에 대응하는 명사의 단수 형은 관련된 문맥상 명백하게 다르게 지시하지 않는 한, 상기 아이템 한 개 또는 복수 개를 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나", "A 또는 B 중 적어도 하나", "A, B 또는 C", "A, B 및 C 중 적어도 하나", 및 "A, B, 또는 C 중 적어도 하나"와 같은 문구들 각각은 그 문구들 중 해당하는 문구에 함께 나열된 항목들 중 어느 하나, 또는 그들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제 1", "제 2", 또는 "첫째" 또는 "둘째"와 같은 용어들은 단순히 해당 구성요소를 다른 해당 구성요소와 구분하기 위해 사용될 수 있으며, 해당 구성요소들을 다른 측면(예: 중요성 또는 순서)에서 한정하지 않는다. 어떤(예: 제 1) 구성요소가 다른(예: 제 2) 구성요소에, "기능적으로" 또는 "통신적으로"라는 용어와 함께 또는 이런 용어 없이, "커플드" 또는 "커넥티드"라고 언급된 경우, 그것은 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로(예: 유선으로), 무선으로, 또는 제 3 구성요소를 통하여 연결될 수 있다는 것을 의미한다.
본 문서의 일 실시예들에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현된 유닛을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로와 같은 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는, 상기 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 일실시예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.
본 문서의 다양한 실시예들은 기기(machine)(예: 전자 장치(101)) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장 메모리(136) 또는 외장 메모리(138))에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(140))로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 전자 장치(101))의 프로세서(예: 프로세서(120))는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 명령어들 중 적어도 하나의 명령을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 상기 호출된 적어도 하나의 명령어에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 상기 하나 이상의 명령어들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장 매체는, 비일시적(non-transitory) 저장 매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, ‘비일시적’은 저장 매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장 매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.
일 실시예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory(CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 또는 두 개의 사용자 장치들(예: 스마트 폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 상기 기술한 구성요소들의 각각의 구성요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있으며, 복수의 개체 중 일부는 다른 구성요소에 분리 배치될 수도 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 전술한 해당 구성요소들 중 하나 이상의 구성요소들 또는 동작들이 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 구성요소들 또는 동작들이 추가될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 복수의 구성요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 구성요소로 통합될 수 있다. 이런 경우, 다양한 실시예들에 따르면, 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.
본 개시는 다양한 실시예들을 참조하여 도시되고 설명되었지만, 첨부된 청구범위 및 그 균등물에 의해 정의된 본 개시의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 형태 및 세부 사항의 다양한 변경이 이루어질 수 있다는 것이 당업자에 의해 이해될 것이다.

Claims (15)

  1. 전자 장치에 있어서,
    적어도 하나의 센서, 및
    적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는:
    상기 적어도 하나의 프로세서에 의하여 실행 중인 제 1 어플리케이션으로부터의 제스처 확인 요청을 확인하고,
    상기 제스처 확인 요청의 확인에 응답하여, 제스처 어플리케이션에 기반하여 상기 적어도 하나의 센서 중 활성화된 적어도 하나의 제 1 센서 모듈로부터의 적어도 하나의 센싱 데이터를 이용하여 제스처를 확인하고,
    상기 확인된 제스처를 상기 제 1 어플리케이션으로 제공하고, 및
    상기 제 1 어플리케이션에 기반하여, 상기 확인된 제스처에 대응하는 적어도 하나의 동작을 수행하도록 설정된 전자 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 제스처 확인 요청에 기반하여, 확인 대상의 적어도 하나의 제 1 제스처를 확인하고,
    상기 적어도 하나의 제 1 제스처에 대응하는 상기 적어도 하나의 제 1 센서 모듈을 활성화하도록 더 설정된 전자 장치.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 적어도 하나의 센싱 데이터를 이용하여 상기 제스처를 확인하는 동작의 적어도 일부로,
    상기 적어도 하나의 센싱 데이터에 기반하여, 상기 적어도 하나의 센싱 데이터에 대응하는 적어도 하나의 합산 데이터를 생성하고,
    상기 적어도 하나의 합산 데이터가 지정된 조건을 만족함에 기반하여, 상기 적어도 하나의 센싱 데이터 중 일부 구간을 세그먼테이션 구간으로 확인하고,
    상기 세그먼테이션 구간에 대한 제스처 인식을 수행하도록 설정된 전자 장치.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 적어도 하나의 센싱 데이터에 기반하여, 상기 합산 데이터를 생성하는 동작의 적어도 일부로,
    상기 적어도 하나의 센싱 데이터 각각에 대하여, 지정된 개수의 이전 센싱 데이터의 합계를 계산함으로써, 상기 적어도 하나의 센싱 데이터 각각에 대응하는 상기 적어도 하나의 합산 데이터를 생성하도록 설정된 전자 장치.
  5. 제 3 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 적어도 하나의 합산 데이터 중 제 1 비교 대상 합산 데이터와 참조용 합산 데이터 사이의 비율이 지정된 임계값을 초과함에 기반하여, 상기 적어도 하나의 합산 데이터가 상기 지정된 조건을 만족하는 것으로 확인하도록 더 설정된 전자 장치.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 적어도 하나의 합산 데이터 중 제 2 비교 대상 합산 데이터가 상기 제 2 비교 대상 합산 데이터 직전의 합산 데이터보다 큰 경우, 상기 제 2 비교 대상 합산 데이터를 상기 참조용 합산 데이터로 설정하고, 상기 제 1 비교 대상 합산 데이터와 상기 참조용 합산 데이터 사이의 비율이 상기 지정된 임계값을 초과하는지 여부를 모니터링 개시하도록 더 설정된 전자 장치.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 제 1 비교 대상 합산 데이터와 상기 참조용 합산 데이터 사이의 비율이 상기 지정된 임계값을 초과하는지 여부를 모니터링 개시한 이후, 지정된 임계 시간 이내에 상기 지정된 제 1 임계값의 비율이 검출되지 않으면, 상기 적어도 하나의 합산 데이터 중 제 3 비교 대상 합산 데이터가 상기 제 3 비교 대상 합산 데이터 직전의 합산 데이터보다 큰 지 여부를 모니터링하도록 더 설정된 전자 장치.
  8. 제 5 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 세그먼테이션 구간을 확인하는 동작의 적어도 일부로,
    상기 제 1 비교 대상 합산 데이터에 대응하는 제 1 센싱 데이터로부터 지정된 시간 길이 이후의 종료 지점에 대응하는 제 2 센싱 데이터까지를 상기 세그먼테이션 구간으로 확인하도록 설정된 전자 장치.
  9. 제 5 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 세그먼테이션 구간을 확인하는 동작의 적어도 일부로,
    상기 합산 데이터 중 적어도 일부가 상기 확인된 세그먼테이션 구간의 종료 지점에서 감소하는지 여부에 기반하여, 상기 확인된 세그먼테이션 구간의 종료 지점을 재조정 하도록 설정된 전자 장치.
  10. 제 5 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 세그먼테이션 구간을 확인하는 동작의 적어도 일부로,
    제 4 합산 데이터 및 상기 참조용 합산 데이터의 비율이 제 2 임계값 미만인 경우, 상기 제 1 비교 대상 합산 데이터에 대응하는 제 1 센싱 데이터로부터, 제 4 합산 데이터에 대응하는 제 2 센싱 데이터까지를 상기 세그먼테이션 구간으로 확인하도록 설정된 전자 장치.
  11. 제 5 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 세그먼테이션 구간을 확인하는 동작의 적어도 일부로,
    제 1 타입의 센싱 데이터에 대응하는 제 1 타입의 합산 데이터에서의 상기 지정된 조건의 만족 및 제 2 타입의 센싱 데이터에 대응하는 제 2 타입의 합산 데이터에서의 상기 지정된 조건의 만족 모두가 확인되는 경우에, 상기 세그먼테이션 구간을 확인하거나, 또는
    상기 제 1 타입의 합산 데이터에서의 상기 지정된 조건의 만족, 또는 상기 제 2 타입의 합산 데이터에서의 상기 지정된 조건의 만족 중 어느 하나가 확인되는 경우에, 상기 세그먼테이션 구간을 확인하도록 설정된 전자 장치.
  12. 제 3 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 세그먼테이션 구간에 대하여 상기 제스처 인식을 수행할 지 여부를 판단하도록 더 설정된 전자 장치.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 세그먼테이션 구간에 대하여 상기 제스처 인식을 수행할 지 여부를 판단하는 동작의 적어도 일부로,
    상기 적어도 하나의 센서로부터 획득된 다른 적어도 하나의 센싱 데이터에 기반하여 상기 세그먼테이션 구간에 대하여 상기 제스처 인식을 수행할 지 여부를 판단하도록 설정된 전자 장치.
  14. 제 3 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 세그먼테이션 구간을 확인하는 동작의 적어도 일부로,
    제 1 세그먼테이션 구간 및 상기 제 1 세그먼테이션 구간 이후의 제 2 세그먼테이션 구간을 확인하고,
    상기 제 1 세그먼테이션 구간 중 일부의 구간을 상기 제 2 세그먼테이션 구간에 포함시킬지 여부를 결정하도록 더 설정된 전자 장치.
  15. 제 1 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 확인된 제스처에 대응하는 적어도 하나의 동작을 수행하는 동작의 적어도 일부로, 상기 적어도 하나의 동작을 수행하기 위한 트리거가 검출됨에 기반하여, 상기 적어도 하나의 동작을 수행하도록 설정된 전자 장치.
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