WO2022158933A1 - 안테나 설치 가이드를 제공하는 전자 장치 및 전자 장치의 동작 방법 - Google Patents

안테나 설치 가이드를 제공하는 전자 장치 및 전자 장치의 동작 방법 Download PDF

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WO2022158933A1
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antenna
electronic device
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camera
posture
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PCT/KR2022/001250
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정재일
연훈제
박찬종
홍종희
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삼성전자 주식회사
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    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
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    • H01Q3/00—Arrangements for changing or varying the orientation or the shape of the directional pattern of the waves radiated from an antenna or antenna system
    • H01Q3/02—Arrangements for changing or varying the orientation or the shape of the directional pattern of the waves radiated from an antenna or antenna system using mechanical movement of antenna or antenna system as a whole
    • H01Q3/08—Arrangements for changing or varying the orientation or the shape of the directional pattern of the waves radiated from an antenna or antenna system using mechanical movement of antenna or antenna system as a whole for varying two co-ordinates of the orientation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
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    • G—PHYSICS
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    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20084—Artificial neural networks [ANN]

Definitions

  • Various embodiments disclosed in this document relate to an electronic device and an operating method of the electronic device, and more particularly, to an electronic device that provides an antenna installation guide using computer vision technology and an operating method of the electronic device.
  • the electromagnetic wave transmitted from the antenna has characteristics of being reflected, scattered, diffracted, and refracted by an external object.
  • the position and attitude of the antenna should be designed in consideration of the characteristics of electromagnetic waves as described above. Therefore, in order to obtain optimal network performance with a limited antenna, the location and attitude of the antenna in which the performance of the antenna can be optimal should be designed by accurately grasping the surrounding geographical features, and the antenna should be installed exactly as designed.
  • the position and posture of the antenna designed based on the erroneous data may not be optimal.
  • the surrounding topographical information even if the surrounding topographical information is properly designed, there may be antennas that are not installed in the designed position and attitude and/or antennas that operate differently from the initial design due to the antenna's attitude being changed due to natural factors such as strong winds and earthquakes after installation. have.
  • a network configuration is designed based on a 2D and/or 3D map, and changes in topographical features during installation are not considered, so that the antenna operates differently from the design.
  • the operator cannot accurately install the antenna as designed by measuring the attitude of the antenna with the naked eye using a goniometer or the like, or measuring the attitude of the antenna using an attached sensor.
  • the antenna When the surrounding terrain features are changed, if the antenna is installed with the location and attitude of the previously designed antenna, the performance of the network may be deteriorated due to the changed terrain features. This needs to be reflected. In addition, since the antenna may operate differently from the design when the attitude of the antenna is changed, it should be installed according to the correct position and attitude when installing the antenna.
  • Various embodiments disclosed in this document provide an electronic device providing an antenna installation guide so that information on surrounding topographic features is updated during installation to determine whether a network is redesigned, and to be installed accurately according to an antenna posture designed for an antenna being installed.
  • the electronic device uses a camera to identify the surrounding features of the antenna installation location, optimize the performance of a pre-designed network by reflecting this, and estimate the antenna posture during installation so that the antenna can be installed accurately as designed.
  • a guide can be provided. Specifically, if the operator installs the electronic device so that the camera of the electronic device faces where the antenna to be installed is visible and starts installing the antenna, the electronic device measures the angle of the antenna being installed in real time based on artificial intelligence, and if it deviates from the design value It can guide the correct installation angle. Also, when there are a plurality of antennas, the electronic device may analyze the position and behavior of the operator to detect the antenna currently working and provide a guide corresponding thereto.
  • An electronic device may include: a database including information on an external object and a memory for storing position and/or posture information of a guide antenna; camera; a first sensor module for obtaining relative position information between an external object and the electronic device; and a processor operatively connected to the memory, the camera, and the sensor module, wherein the processor receives the information of the external object as an image captured by the camera and/or relative position information obtained by the first sensor module obtained based on , update the database based on the information of the external object, and the guide antenna on the updated database based on the updated database and the location and/or posture information of the guide antenna It may be configured to calculate the performance of , and determine whether to redesign the network configuration including the position and/or posture of the guide antenna based on the calculation result.
  • An electronic device includes: a camera for capturing an image including an antenna; a first sensor module for acquiring relative distance information between the antenna and the electronic device; a second sensor module for acquiring position and/or posture information of the electronic device; a memory for storing position and/or attitude information of the guide antenna; and a processor operatively connected to the memory, the camera, the first sensor module, and the second sensor module, wherein the processor is provided in the electronic device based on location and/or posture information of the electronic device calculates the position and/or posture of the camera, detects the antenna by processing the image captured by the camera, and at least among the position and/or posture information of the camera, the detected antenna image, and the relative distance information generating position and/or attitude information of the detected antenna based on any one, comparing the generated position and/or attitude information of the antenna with the position and/or attitude information of the guide antenna stored in the memory; It is possible to provide feedback information related to the antenna installation generated based on the comparison result.
  • An operating method of an electronic device may include: acquiring a database including information on an external object and position and/or posture information of a guide antenna; acquiring information of an external object based on an image captured by a camera and/or relative position information between the external object and the electronic device; updating the database based on the information of the external object; calculating performance of the guide antenna on the updated database based on the updated database and location and/or attitude information of the guide antenna; and determining whether to redesign the network configuration including the position and/or posture of the guide antenna based on the calculation result.
  • a method of operating an electronic device includes: acquiring relative distance information between an antenna and the electronic device; obtaining position and/or posture information of the electronic device; obtaining position and/or posture information of the guide antenna; calculating a position and/or posture of a camera provided in the electronic device based on the position and/or posture information of the electronic device; detecting the antenna by processing the image captured by the camera; generating position and/or posture information of the detected antenna based on at least one of the camera position and/or posture information, the detected antenna image, and the relative distance information; comparing the generated position and/or attitude information of the antenna with the position and/or attitude information of the guide antenna; and providing feedback information related to antenna installation generated based on the comparison result.
  • An image captured by the camera of the electronic device may be analyzed using image processing technology to determine topographical feature information around the antenna.
  • the performance of the network may be optimized by reflecting the changed topographical information.
  • the operator may identify the antenna in operation to provide an antenna guide.
  • FIG. 1 is a block diagram of an electronic device in a network environment, according to various embodiments of the present disclosure
  • FIG. 2 is a block diagram of an electronic device according to various embodiments disclosed herein.
  • 3A is a flowchart illustrating a method for a processor to determine whether to redesign a network configuration according to various embodiments of the present disclosure
  • 3B, 3C, and 3D are diagrams illustrating an embodiment in which a processor updates a database and calculates antenna performance according to the flowchart of FIG. 3A according to various embodiments of the present invention.
  • 4A is a flowchart illustrating a method for a processor to provide antenna installation feedback in accordance with various embodiments described herein.
  • FIG. 4B, 4C, 4D, and 4E are diagrams illustrating an embodiment in which a processor according to various embodiments of the present disclosure provides antenna installation feedback according to the flowchart of FIG. 4A.
  • FIG. 5A is a flowchart illustrating a method for a processor to estimate a position and/or attitude information of an antenna in the Earth coordinate system according to various embodiments described in this document.
  • 5B, 5C, and 5D are diagrams illustrating an embodiment in which a processor according to various embodiments of the present disclosure generates position and/or attitude information of an antenna according to the flowchart of FIG. 5A.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an example in which an electronic device provides feedback information of an antenna in response to a plurality of antennas around the electronic device, according to an embodiment.
  • FIGS. 7A and 7B are diagrams illustrating an example of an operation in which a processor provides antenna installation feedback information according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 1 is a block diagram of an electronic device 101 in a network environment 100, according to various embodiments.
  • 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 at least one of the electronic device 104 and 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 .
  • at least one of these components eg, the connection terminal 178
  • 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 , 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 , 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 (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 eg, a central processing unit or an application processor
  • a secondary processor 123 eg, a graphic processing unit, a neural network processing unit (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 (eg, a graphic processing unit, a neural network processing unit) a neural processing unit (NPU), an image signal processor, a
  • the secondary processor 123 may, for example, act on behalf of the main processor 121 while the main processor 121 is in an inactive (eg, sleep) state, or when 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 coprocessor 123 eg, an image signal processor or a communication processor
  • may be implemented as part of another functionally related component eg, the camera module 180 or the communication module 190 ). have.
  • 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 the artificial intelligence model 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 (eg, the processor 120 or the sensor module 176 ) of the electronic device 101 .
  • 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 by 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 can be used to receive incoming calls. 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 .
  • the electronic device 102) eg, a speaker or headphones
  • the electronic device 102 may output a sound.
  • the sensor module 176 detects an operating state (eg, power or temperature) of the electronic device 101 or an external environmental state (eg, a user state), and generates an electrical signal or data value corresponding to the 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 specified 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.
  • 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 communication module, or a global navigation satellite system (GNSS) communication module) or a wired communication module 194 (eg, : It may include a local area network (LAN) communication module, or a power line communication module).
  • a wireless communication module 192 eg, a cellular communication module, a short-range communication module, or a global navigation satellite system (GNSS) communication module
  • GNSS global navigation satellite system
  • wired communication module 194 eg, : It may include a local area network (LAN) communication module, or a power line communication module.
  • 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 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 .
  • subscriber information eg, International Mobile Subscriber Identifier (IMSI)
  • IMSI International Mobile Subscriber Identifier
  • 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 uses various techniques 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 defined 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) can be supported.
  • 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.
  • the 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.
  • the position of the object may mean a point at which the object exists in the earth coordinate system, and the posture of the object may mean the degree (angle) of rotation in the roll, pitch, and yaw directions based on a preset reference axis.
  • a 'guide antenna' may mean a virtual antenna designed in the network configuration design before installing the antenna.
  • FIG. 2 is a block diagram of an electronic device according to various embodiments disclosed herein.
  • an electronic device eg, the electronic device 101 of FIG. 1
  • 200 includes a processor (eg, the processor 120 of FIG. 1 ) 250 , and a memory (eg, the memory 130 of FIG. 1 ). ) ) 280 , a display (eg, display 160 in FIG. 1 ) 220 , first sensor module 241 and/or second sensor module 242 (eg, sensor module 176 in FIG. 1 ). ), and/or a camera (eg, the camera module 180 of FIG. 1 ) 270 .
  • the components included in FIG. 2 are for some of the components included in the electronic device 200 , and the electronic device 200 may include various other components as illustrated in FIG. 1 .
  • the memory 280 may be the memory 130 described with reference to FIG. 1 .
  • the memory 280 includes information about an external object stored in a database including information on the external object and/or another memory of the electronic device 200 and/or an external memory physically connected to the electronic device 200 . may temporarily or non-temporarily store at least one of the databases.
  • the display 220 may be the display module 160 described with reference to FIG. 1 .
  • the processor 250 may be connected to the display 220 to process information so that various information may be visually displayed through the display 220 .
  • the first sensor module 241 may include a distance sensor that measures a relative distance between the external object and the electronic device 200 .
  • the first sensor module 241 may include at least one of an image distance sensor, an optical distance sensor, an ultrasonic distance sensor, or a radio wave distance sensor.
  • various sensors eg, depth sensors that can measure distance or displacement may be included in the distance sensor.
  • the distance sensor may measure the distance in a stereo-type.
  • the distance sensor combines two two-dimensional image sensors to measure the distance using a viewpoint mismatch between the pair of image sensors.
  • a stereo camera may measure a depth of a pixel in an image based on an image difference of each camera.
  • the distance sensor may measure the distance in a time of flight (TOF) method.
  • the distance sensor may measure the distance using the time it takes for light or radio waves output from the distance sensor to be reflected back by another object.
  • the distance sensor may measure the distance using a light quantity measurement method.
  • a distance sensor capable of measuring a distance using a light quantity measurement method may measure a distance based on an amount of light flowing into the distance sensor. The distance sensor may determine that the distance is longer as the amount of light received by the distance sensor is smaller, and that the distance is shorter as the amount of light received by the distance sensor is greater.
  • the distance sensor may measure the distance in a manner of analyzing a light pattern displayed by being irradiated to a specific object (Structured Pattern).
  • a distance sensor can measure the distance between two points in a light pattern displayed on a specific object. It may be determined that the distance between the distance sensor and the specific object is longer as the distance between the two points is smaller, and that the distance between the distance sensor and the specific object is shorter as the distance between the two points is larger.
  • the distance sensor can measure the distance in various ways.
  • the second sensor module 242 may measure the position and/or posture of the electronic device 200 .
  • the second sensor module 242 may include a position sensor that measures the position of the electronic device 200 and/or a tilt sensor that measures the degree of inclination of the electronic device 200 .
  • the second sensor module 242 may include a location sensor that measures geographic information of the electronic device 200 .
  • the location sensor may include a global positioning system (GPS) sensor.
  • the second sensor module 242 may include a tilt sensor that measures the degree of inclination of the electronic device 200 .
  • the inclination sensor may include a gravity sensor, an acceleration sensor, and/or a gyro sensor.
  • the camera 270 may photograph the environment around the user and/or the electronic device 200 .
  • the processor 250 may be connected to the camera 270 to process various image information captured by the camera 270 .
  • the camera 270 may include a stereo camera capable of capturing a stereoscopic image by measuring a depth in each pixel of the image.
  • 3A is a flowchart illustrating a method for a processor to determine whether to redesign a network configuration according to various embodiments of the present disclosure
  • the processor eg, the processor 250 of FIG. 2 performs an image captured by a camera (eg, the camera 270 of FIG. 2 ) and/or the first sensor module (eg, the first sensor module).
  • Information of the external object may be acquired based on relative position information between the external object and the electronic device 200 obtained from the first sensor module 241 of FIG. 2 .
  • the processor 250 may acquire images captured in at least one direction with respect to a location where the antenna is to be installed through the camera 270 .
  • the acquired image may include an image of an external object (eg, surrounding terrain and/or a surrounding object) around the location where the antenna is to be installed.
  • the processor 250 may obtain distance information from the first sensor module 241 to an external object from the electronic device 200 .
  • the relative location information includes the electronic device 200 and existing external objects (eg, the existing external object 901 of FIG. 3B ), and an updated external object (eg, the updated external object 902 of FIG. 3B )). It may include a distance between at least one of the external objects.
  • the processor 250 may analyze the acquired image and/or the relative position information, and may acquire information on an external object around a location where the antenna is to be installed based on the analysis result.
  • the information of the external object may include the type, number, location, size, shape, shape, and/or color of the external object around the location where the antenna is to be installed.
  • the processor 250 analyzes the image acquired from the camera 270 using various image processing techniques (eg, image segmentation, feature extraction) for object classification, and Information on the external object may be acquired based on the analysis result of the image.
  • the processor 250 may update the database based on the information of the external object.
  • the database may include map data including characteristics of an environment in which an external object exists.
  • the map data may be 3D map data implemented in 3D.
  • the 3D map data may include 3D coordinates (x-axis, y-axis, and z-axis coordinates) and depth information corresponding to a distance between objects.
  • the processor 250 may display the map data generated by rendering the map data on the display 220 .
  • the processor 250 may extract 3D map data (3D coordinates, depth information) and visualize it by 3D modeling through 3D mapping.
  • each of a plurality of pixels displaying an object may have 3D coordinates and depth information.
  • the processor 250 compares the information of the external object included in the database before being updated with the information of the external object included in the updated database, and shows the changed information in a different form from the existing information. can do.
  • the processor 250 may display the new external object so that the new external object (eg, a newly built terrain feature) has a different color and/or pattern from an existing external object (eg, an existing topographic feature).
  • the processor 250 may calculate the performance of the antenna to be installed near the electronic device 200 based on the updated database.
  • the path of the radio wave transmitted from the guide antenna may be calculated on the updated map data based on the position and/or posture of the previously designed guide antenna.
  • the processor 250 may render the propagation path on the illustrated 3D map and display it on the display in a visualized form.
  • the processor 250 may check the performance of the guide antenna based on the calculated propagation path.
  • the processor 250 may be configured to perform an antenna performance parameter value (eg, a radiation pattern of a signal output by the antenna; The width of the beam formed by the signal output by the antenna, the directivity, the radiation efficiency of the antenna, the antenna gain and/or the antenna radiation power) may be checked.
  • an antenna performance parameter value eg, a radiation pattern of a signal output by the antenna; The width of the beam formed by the signal output by the antenna, the directivity, the radiation efficiency of the antenna, the antenna gain and/or the antenna radiation power
  • the processor 250 may determine whether to redesign the network configuration based on the calculated performance of the guide antenna.
  • the processor 250 may determine that network configuration redesign is necessary in response to the calculated performance of the guide antenna being less than a specified value. For example, when the performance of the guide antenna designed on the existing map data is lower than the specified value because the map data is changed (eg, the radio wave is blocked by the changed surrounding environment over a certain level, and the antenna in the designated area is performance is degraded), it may be determined that a redesign of the network configuration is necessary.
  • the processor 250 determines the location of the guide antenna and/or the location of the guide antenna so as to improve the performance of the antenna to be installed on the updated map data. You can adjust the posture (eg, the direction of the guide antenna, the tilt of the guide antenna). For example, the processor 250 may change the position and/or posture of the guide antenna so that radio waves radiated from the antenna are not blocked by an external object. In addition, the processor 250 calculates the performance of the adjusted guide antenna, and in response to the calculated performance of the adjusted guide antenna being greater than or equal to a specified value, adjusts the position and/or posture information of the guide antenna to the position of the adjusted guide antenna. and/or may be updated with posture information.
  • the posture eg, the direction of the guide antenna, the tilt of the guide antenna.
  • the processor 250 may change the position and/or posture of the guide antenna so that radio waves radiated from the antenna are not blocked by an external object.
  • the processor 250 calculates the performance of the adjusted guide antenna, and in response to the calculated performance of the adjusted guide antenna being greater
  • 3B, 3C, and 3D are diagrams illustrating an embodiment in which a processor updates a database and calculates antenna performance according to the flowchart of FIG. 3A according to various embodiments of the present invention.
  • the processor 250 includes an image of an existing external object (eg, an existing building, 901) and an image of a new external object (eg, a newly constructed building, 902) through the camera 270. image can be obtained. Also, the processor 250 may obtain a relative distance from the electronic device 200 to the external objects 901 and 902 through the first sensor module 241 .
  • an existing external object eg, an existing building, 901
  • a new external object eg, a newly constructed building, 902
  • the processor 250 may obtain a relative distance from the electronic device 200 to the external objects 901 and 902 through the first sensor module 241 .
  • the processor 250 may update the 3D map data 910 .
  • Figure (a) is a diagram showing the existing 3D map data 910
  • Figure (b) is a diagram showing the updated 3D map data (910).
  • the processor 250 analyzes the image and/or relative position information obtained in FIG. 3B, and determines the type, number, position, size, shape, shape, and/or color of the external objects 901 and 902 based on the analysis result. Information on the included external object can be obtained.
  • the processor 250 may update the 3D map data 910 based on the acquired information of the external object.
  • the updated 3D map data 910 of Figure (b) may further include a new external object 902 that is not included in the database before being updated based on the information of the external object.
  • the processor 250 may display the map data generated by rendering the 3D map data on a display.
  • the processor 250 may display the new external object 902 so that the new external object 902 has a different color and/or pattern from the existing external object 901 .
  • the processor 250 calculates the path of the radio wave transmitted from the guide antenna 350 on the updated map data 910 , and renders the path of the radio wave on the illustrated 3D map in a visualized form can be displayed on the display.
  • the first path 921 may be the same path as the path of the radio wave transmitted from the guide antenna 350 in the 3D map before the update, and the second and third paths 922 and 923 are changed on the updated 3D map. It may be a path of propagation.
  • the processor 250 may check the performance of the guide antenna 350 based on the calculated propagation paths 921 , 922 , and 923 .
  • the processor 250 in order to check the performance of the guide antenna 350, based on the calculated propagation paths 921, 922, 923, based on the antenna performance parameter value (eg : It is possible to check the radiation pattern of the signal output by the antenna, the width of the beam formed by the signal output by the antenna, the directivity, the radiation efficiency of the antenna, the antenna gain and/or the antenna radiation power).
  • the processor 250 may determine whether to redesign the network configuration based on the performance of the guide antenna 350 .
  • 4A is a flowchart illustrating a method for a processor to provide antenna installation feedback in accordance with various embodiments described herein.
  • the processor receives the antenna and the electronic device (eg, the first sensor module 241 of FIG. 2 ) from the first sensor module (eg, the first sensor module 241 of FIG. 2 ).
  • the processor receives the antenna and the electronic device (eg, the first sensor module 241 of FIG. 2 ) from the first sensor module (eg, the first sensor module 241 of FIG. 2 ).
  • the processor receives the antenna and the electronic device (eg, the first sensor module 241 of FIG. 2 ) from the first sensor module (eg, the first sensor module 241 of FIG. 2 ).
  • the second sensor module eg, the second sensor module 242 of FIG. 2 .
  • the first sensor module 241 may include a distance sensor that measures a relative distance between the external object and the electronic device 200 .
  • the first sensor module 241 may include at least one of an image distance sensor, an optical distance sensor, an ultrasonic distance sensor, or a radio wave distance sensor.
  • various sensors capable of measuring a distance or displacement may be included in the distance sensor.
  • the second sensor module 242 may measure the position and/or posture of the electronic device 200 .
  • the second sensor module 242 may include a position sensor for measuring the position of the electronic device 200 and/or a tilt sensor for measuring the degree of inclination.
  • the location sensor may include a global positioning system (GPS) sensor.
  • the tilt sensor may include a gravity sensor, an acceleration sensor, and/or a gyro sensor.
  • the processor 250 performs a camera provided in the electronic device 200 (eg, the camera 270 of FIG. 2 ) based on the position and/or posture information of the electronic device 200 . ))) can be calculated.
  • the processor 250 may determine the location of the electronic device 200 as a location (latitude and longitude) on a geographic coordinate system (GCS) of the camera.
  • the processor 250 may determine the inclination of the electronic device 200 calculated based on the information collected by the second sensor module 242 as the inclination of the camera (rotation angles of the roll, pitch, and yaw axes about the reference axis). have.
  • the processor 250 may detect the antenna by processing the image obtained from the camera 270 in operation 2300 .
  • the processor 250 uses various image processing techniques (eg, image segmentation, feature extraction) for object classification, or uses an artificial intelligence model learned from antenna data to view the image acquired from the camera 270 .
  • the antenna may be detected based on the analysis result of the image acquired from the camera 270 .
  • the processor 250 in operation 2400, based on any one of the detected antenna image, the position and/or posture of the camera, and the relative distance information of the antenna, the detected antenna position and/or Posture information can be created.
  • the position and/or attitude information of the antenna may include a position (longitude, latitude) and/or a tilt (rotated angle with respect to a specified axis) of the antenna on the earth coordinate system.
  • the position of the antenna may be estimated based on the relative distance information obtained by the first sensor module 241 and the location information of the electronic device 200 obtained by the second sensor module 241.
  • the detected antenna location and/or orientation information may be generated using the detected antenna image and the camera location and/or orientation, and related content will be described in detail in the description related to FIG. 5A below. can be
  • the processor 250 in operation 2500, the position and/or attitude information of the generated antenna and the position and/or attitude information of the guide antenna stored in a memory (eg, the memory 280 of FIG. 2 ). can be compared.
  • the processor 250 compares the position of the guide antenna stored in the memory 280 with the position of the generated antenna, respectively, and the posture of the guide antenna (rotated angle based on a specified axis) and the generated antenna. can be compared to each other.
  • the processor 250 may provide antenna installation feedback information based on the comparison result in operation 2600 .
  • the processor 250 determines the position and/or orientation information of the guide antenna based on a comparison result including a difference between the guide antenna and the generated antenna location and/or orientation information. and/or generate feedback information that matches the posture information.
  • the processor 250 may provide the generated feedback information in various forms such as auditory, visual, and haptic. According to an embodiment, the processor 250 may output the feedback information as voice. For example, the processor 250 may cause a feedback sentence to change the position and/or attitude of the antenna in a direction consistent with the position and/or attitude of the guide antenna (eg, move 3 m to the east and 1.3 m to the north; You can control the sound output module (eg, the sound output module 155 in FIG. 1 ) to output the -8 degree angle in the tilt direction) in the form of a voice.
  • the processor 250 may cause a feedback sentence to change the position and/or attitude of the antenna in a direction consistent with the position and/or attitude of the guide antenna (eg, move 3 m to the east and 1.3 m to the north; You can control the sound output module (eg, the sound output module 155 in FIG. 1 ) to output the -8 degree angle in the tilt direction) in the form of a voice.
  • the processor 250 may display the feedback information on the display of the electronic device 200 and/or display the feedback information on the display of an external device (eg, a wearable device).
  • the processor 250 may display the feedback sentence as text, or visualize and display the position and/or posture of the guide antenna in the form of a figure. Contents related to this embodiment may be described in detail in the descriptions related to FIGS. 7A and 7B below.
  • the processor 250 may output the feedback information as an alarm in the form of a haptic or LED light emission from the electronic device 200 and/or an external device.
  • the processor 250 may cause the electronic device 200 and/or the external device to vibrate until the position and/or posture of the generated antenna matches the position and/or posture of the guide antenna, or the first color
  • the electronic device 200 and/or an external device may be controlled to emit light of the LED.
  • FIG. 4B, 4C, 4D, and 4E are diagrams illustrating an embodiment in which a processor according to various embodiments of the present disclosure provides antenna installation feedback according to the flowchart of FIG. 4A.
  • the processor 250 may provide antenna installation feedback based on the location and/or posture of the electronic device and/or the camera and/or the image including the antenna captured by the camera.
  • the processor 250 may calculate the position and/or posture of the installed camera 270 .
  • the processor 250 may calculate the position and/or posture of the camera 270 based on the position and/or posture information of the electronic device 200 .
  • the processor 250 may acquire an image including the antenna 300 through the camera 270 (eg, operation 2300 ).
  • the processor 250 may detect the antenna 300 by processing the acquired image.
  • the processor 250 uses various image processing techniques (eg, image segmentation, feature extraction) for object classification, or uses an artificial intelligence model learned from antenna data to view the image acquired from the camera 270 .
  • the antenna 300 may be detected based on the analysis result of the image acquired from the camera 270 .
  • the processor 250 may generate position and/or posture information of the antenna 300 (eg, operation 2400 ).
  • the processor 250 generates antenna installation feedback information 360 based on a result of comparing the generated antenna location and/or orientation information with the location and/or orientation information of the guide antenna stored in the memory 280 . ) can be provided (eg, operation 2600).
  • the processor 250 electronically transmits a feedback sentence (eg, adjust an angle of -8 degrees in the tilt direction) to change the position and/or attitude of the antenna in a direction consistent with the position and/or attitude of the guide antenna.
  • the device 200 may control the electronic device 200 to output in the form of voice.
  • FIG. 5A is a flowchart illustrating a method for a processor to estimate a position and/or attitude information of an antenna in the Earth coordinate system according to various embodiments described in this document.
  • This flowchart is one embodiment of an operation in which the processor 250 generates position and/or attitude information of an antenna, and may be a diagram for explaining an example of the operation 2400 of FIG. 4A .
  • the processor 250 may receive image data, bounding box data, and/or antenna data in operation 2410 .
  • the image data may be an image including an antenna photographed by the camera 270 .
  • the bounding box data indicates the antenna image area in the image, and may be data extracted by a model that has learned the antenna data in the preprocessing process.
  • the antenna data is data related to the same product as the antenna to be installed, and may include any one of an image of the antenna, size information (width, depth, width, and length), a corner area, and a corner area.
  • the processor 250 may extract a region of interest (ROI) from the acquired image.
  • the processor 250 may extract a region including the antenna from the image as a region of interest (ROI).
  • the processor 250 may extract a partial region indicated by the bounding box from the image as the ROI.
  • the processor 250 may extract a point corresponding to a keypoint (eg, a corner and/or a corner) of the antenna in operation 2430 .
  • a keypoint eg, a corner and/or a corner
  • the processor 250 extracts coordinate information (eg, x-coordinate and y-coordinate in an image) of a point corresponding to each feature point of the antenna (eg, 8 corners of a cuboid) from the extracted region of interest. can do.
  • coordinate information eg, x-coordinate and y-coordinate in an image
  • the processor 250 inputs the image of the region of interest to the artificial intelligence model learned from the antenna data to obtain a feature value of the input image, and based on the acquired feature value, points can be extracted.
  • the processor 250 may generate a probability map of points through feature extraction based on a convolution layer using a convolutional neural network (CNN) model.
  • CNN convolutional neural network
  • the processor 250 may calculate a position and/or posture of the antenna in a camera coordinate system based on the extracted point.
  • the processor 250 is an algorithm for extracting points and camera eigenvalues (eg, lens focus, aspect ratio) and 2D coordinates on the image as 3D coordinates in the world coordinate system. By substituting it, the position and/or attitude of the antenna on the camera coordinate system can be calculated.
  • the processor 250 may calculate the position and/or posture of the antenna on the camera coordinate system using a perspective n points (PnP) algorithm.
  • PnP perspective n points
  • the PnP algorithm is an algorithm capable of converting 2D coordinates into 3D coordinates through a linear combination, and can be expressed by Equation (1).
  • Equation 1 u on the left side may mean an x-coordinate among 2D coordinates of an image, and v may mean a y-coordinate among 2D coordinates of an image.
  • f of the first matrix on the right side, , is the physical hardware eigenvalue (e.g., lens focus, aspect ratio) inside the camera
  • r in the second matrix is the rotation of the camera
  • t is the value related to the movement of the camera
  • z may mean a three-dimensional coordinate value of the world coordinate system.
  • the processor 250 may calculate the position and/or posture of the antenna on the coordinate system of the camera by using Equation (1). For example, the processor 250 substitutes the coordinates (x, y) of the points corresponding to the feature points of the antenna in the image into the matrix (u, v) on the left side of Equation 1, and the first matrix on the right side of Equation 1 (f, , , ) is substituted with the physical hardware eigenvalues inside the camera, and it corresponds to each corner of the virtual antenna assuming that the virtual antenna is standing in front of the third matrix (x, y, z) on the right side of Equation 1 If three-dimensional coordinate values for the points to be performed are set and the set three-dimensional coordinate values are substituted, the second matrix r (value related to slope) and t (value related to position) on the right side of Equation 1 can be obtained. The processor 250 may calculate the relative position and inclination of the antenna based on the r and t values for each point, that is, the position and/or
  • the processor 250 estimates the position and/or posture of the antenna in the global coordinate system based on the position and/or posture of the antenna in the camera coordinate system and the position and/or posture of the camera. can do.
  • the processor 250 may correct the position and/or posture of the antenna in the camera coordinate system using the camera posture to the position and/or posture of the antenna in the earth coordinate system.
  • the position and/or attitude of an antenna in the global coordinate system is expressed in terms of position (longitude, latitude in global coordinate system) and tilt (eg, rotation angle of the roll, yaw, and pitch axes relative to the case where the antenna is standing in front).
  • 5B, 5C, and 5D are diagrams illustrating an embodiment in which a processor according to various embodiments of the present disclosure generates position and/or attitude information of an antenna according to the flowchart of FIG. 5A.
  • the processor 250 may acquire an image including the antenna 300 captured by the camera.
  • the camera may be a camera (eg, the camera 270 of FIG. 2 ) included in the electronic device 200 , or a camera included in the external electronic device 600 (eg, a drone).
  • the processor 250 may acquire an image captured by an external electronic device through a wireless/wired network and/or may be acquired from the camera 270 connected to the processor 250 .
  • the antenna 300 may be a base station antenna shown in Fig. (a) and/or an antenna installed in a communication tower as shown in Fig. (b), or various types of antennas not shown in Fig. 5b.
  • the processor 250 may extract the region of interest 310 including the antenna 300 from the image (eg, operation 2420 ).
  • the processor 250 may extract points 320 corresponding to each feature point of the antenna 300 from the region of interest 310 (eg, operation 2430 ).
  • the processor 250 may estimate the position and/or the posture 330 in the camera coordinate system of the antenna 300 based on the extracted points 320 (eg, operation 2440 ). In addition, the processor 250 may estimate the position and/or posture 340 on the earth coordinate system by correcting the position and/or posture 330 on the camera coordinate system according to the position and/or posture of the camera.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an example in which an electronic device provides feedback information of an antenna in response to a plurality of antennas around the electronic device, according to an embodiment.
  • a camera (not shown) provided in the electronic device 200 may capture an image including a plurality of antennas.
  • the processor 250 may detect the plurality of antennas 301 and 302 by processing the image captured by the camera.
  • the processor 250 detects a plurality of antennas 301 and 302 from an image acquired from a camera (not shown) using various image processing techniques (eg, image segmentation, feature extraction) for object classification.
  • image processing techniques eg, image segmentation, feature extraction
  • the processor 250 may select an antenna to provide antenna installation feedback from among the detected plurality of antennas 301 and 302 .
  • the antenna 301 located closest to the operator may be selected as the antenna to provide the antenna installation feedback.
  • the processor 250 may process an image (eg, segmentation) to identify an operator, and select an antenna having the shortest distance from the operator.
  • the processor 250 may provide an antenna installation feedback for the selected antenna 301 according to the operation of FIG. 4A .
  • FIG. 7A and 7B are diagrams illustrating an example of an operation in which a processor provides antenna installation feedback information according to various embodiments of the present disclosure. This example may be an embodiment of operation 2600 of FIG. 4A of the processor 250 .
  • the processor 250 may provide feedback information in a visual form on the display of the electronic device 200 (eg, the display 220 of FIG. 2 ).
  • the processor 250 may generate a feedback sentence (eg, an adjustment of -8 degrees in the Tilt direction is required) to change the position and/or attitude of the antenna in a direction consistent with the position and/or attitude of the guide antenna.
  • Text 353 may be displayed on display 220 .
  • the processor 250 may visualize the position and/or posture 351 of the antenna and the position and/or posture 352 of the guide antenna captured in the image in the form of a figure and display it on the display 220 .
  • the processor 250 may control the external electronic device 400 to display feedback information on the display 410 of the external electronic device 400 .
  • the processor 250 may generate a feedback sentence (eg, an adjustment of -8 degrees in the Tilt direction is required) to change the position and/or attitude of the antenna in a direction consistent with the position and/or attitude of the guide antenna.
  • Text 353 may be displayed on display 410 .
  • the processor 250 causes the LED 354 to emit light of a first color and/or the external electronic device 400 vibrates until the antenna position and/or posture matches the guide antenna position and/or posture.
  • the external electronic device 400 may be controlled to do so.
  • An electronic device may include: a database including information on an external object and a memory for storing position and/or posture information of a guide antenna; camera; a first sensor module for obtaining relative position information between an external object and the electronic device; and a processor operatively connected to the memory, the camera, and the sensor module, wherein the processor provides information on the external object to the image captured by the camera and/or relative position information obtained by the first sensor module obtained based on , update the database based on the information of the external object, and the guide antenna on the updated database based on the updated database and the location and/or posture information of the guide antenna It may be configured to calculate the performance of , and determine whether to redesign the network configuration including the position and/or posture of the guide antenna based on the calculation result.
  • the database includes map data including characteristics of an environment in which the external object exists
  • the processor includes an image captured by the camera and/or the relative location information.
  • the map data is updated using the information of the external object based on
  • the performance of the guide antenna may be calculated by checking the antenna performance parameter value, and in response to the calculated performance of the guide antenna being less than a specified value, it may be determined that redesign of the network configuration is necessary.
  • the processor may be configured to control to display the map data and/or map data generated by rendering the path of the transmitted radio wave on a display.
  • the processor in response to the calculated performance of the guide antenna being less than a specified value, is configured to position the guide antenna to improve the performance of the guide antenna on the updated map data. and/or adjusting the posture, calculating the performance of the adjusted guide antenna, and in response to the calculated performance being greater than or equal to a specified value, adjust the guide position and/or posture of the antenna to the adjusted position and/or position of the guide antenna Or you can update your posture.
  • An electronic device includes: a camera for capturing an image including an antenna; a first sensor module for obtaining relative distance information between the antenna and the electronic device; a second sensor module for acquiring position and/or posture information of the electronic device; a memory for storing position and/or attitude information of the guide antenna; and a processor operatively connected to the memory, the camera, the first sensor module, and the second sensor module, wherein the processor is provided in the electronic device based on location and/or posture information of the electronic device calculates the position and/or posture of the camera, detects the antenna by processing the image captured by the camera, and at least among the position and/or posture information of the camera, the detected antenna image, and the relative distance information generating position and/or attitude information of the detected antenna based on any one, comparing the generated position and/or attitude information of the antenna with the position and/or attitude information of the guide antenna stored in the memory; It is possible to provide feedback information related to the antenna installation generated based on the comparison result.
  • a region of interest (ROI) including the antenna is extracted from the captured image, and points corresponding to keypoints of the antenna are extracted from the region of interest.
  • the position and/or posture in the coordinate system may be calculated, and the position and/or posture information of the antenna may be generated based on the calculation result.
  • the processor receives antenna data, pre-generated bounding box information, and/or a photographed image, and receives the antenna data based on the bounding box information from the image. extracts a region of interest (ROI) including can be extracted.
  • ROI region of interest
  • the processor receives a camera variable including a physical hardware eigenvalue inside the camera, and converts two-dimensional coordinates into three-dimensional coordinates based on the points and the camera variable.
  • a position and/or posture of the antenna on the camera coordinate system may be calculated using an algorithm for converting coordinates.
  • the position of the antenna is calculated based on the relative distance information obtained by the first sensor module and the location information of the electronic device obtained by the second sensor module, and the The position and/or attitude information of the antenna may be generated based on the calculated position of the antenna and the position and/or attitude of the antenna on the earth coordinate system.
  • the camera captures an image including a plurality of antennas
  • the processor processes the image photographed by the camera to detect the plurality of antennas
  • An antenna for providing an antenna installation feedback may be selected from among the antennas of , and the antenna installation feedback may be provided with respect to the selected antenna.
  • the method includes: acquiring a database including information on an external object and position and/or posture information of a guide antenna; acquiring information of an external object based on an image captured by a camera and/or relative position information between the external object and the electronic device; updating the database based on the information of the external object; calculating performance of the guide antenna on the updated database based on the updated database and location and/or attitude information of the guide antenna; and determining whether to redesign the network configuration including the position and/or posture of the guide antenna based on the calculation result; may include
  • the database includes map data including characteristics of an environment in which the external object exists, and updates the map data using information on the external object. action to do; calculating a path of a radio wave transmitted from the guide antenna on the updated map data; calculating performance of the guide antenna by checking an antenna performance parameter value in a designated area on the updated map data based on the calculation; and determining that network configuration redesign is necessary in response to the calculated performance of the guide antenna being less than a specified value.
  • the method includes: controlling the map data and/or the map data generated by rendering the path of the transmitted radio wave to be displayed on a display; may include
  • the guide antenna in response to the calculated performance of the guide antenna being less than a specified value, the guide antenna may be configured to improve the performance of the guide antenna on the updated map data. adjusting position and/or posture; calculating the performance of the adjusted guide antenna; and updating the guide position and/or posture of the antenna to the adjusted position and/or posture of the guide antenna in response to the calculated performance being greater than or equal to a specified value.
  • the method includes: obtaining relative distance information between an antenna and the electronic device; obtaining position and/or posture information of the electronic device; obtaining position and/or posture information of the guide antenna; calculating a position and/or posture of a camera provided in the electronic device based on the position and/or posture information of the electronic device; detecting the antenna by processing the image captured by the camera; generating position and/or posture information of the detected antenna based on at least one of the camera position and/or posture information, the detected antenna image, and the relative distance information; comparing the generated position and/or attitude information of the antenna with the position and/or attitude information of the guide antenna; and providing feedback information related to antenna installation generated based on the comparison result.
  • the method may include: extracting a region of interest (ROI) including the antenna from the captured image; extracting points corresponding to each keypoint of the antenna in the region of interest; calculating a position and/or posture of the antenna in a camera coordinate system based on the extracted points; calculating a position and/or attitude of the antenna in a camera coordinate system and a position and/or attitude of the antenna in a global coordinate system based on the position and/or attitude of the camera; and generating the position and/or attitude information of the antenna based on the calculation result.
  • ROI region of interest
  • the method includes: receiving antenna data, pre-generated bounding box information, and/or a photographed image; extracting a region of interest (ROI) including the antenna from the image based on the bounding box information; performing feature extraction using an artificial intelligence model learned from the antenna data in the region of interest; and extracting the points based on the execution result.
  • ROI region of interest
  • the method includes: receiving antenna data, pre-generated bounding box information, and/or a photographed image; extracting a region of interest (ROI) including the antenna from the image based on the bounding box information; performing feature extraction using an artificial intelligence model learned from the antenna data in the region of interest; and extracting the points based on the execution result.
  • the method includes: receiving a camera variable including a physical hardware eigenvalue inside the camera; and calculating the position and/or posture of the antenna on the camera coordinate system using an algorithm that converts 2D coordinates into 3D coordinates based on the points and the camera variable.
  • the method may include: calculating a location of the antenna based on the relative distance information and location information of the electronic device; and generating position and/or attitude information of the antenna based on the calculated position of the antenna and the position and/or attitude of the antenna on the earth coordinate system.
  • the method includes: acquiring an image including a plurality of antennas; and detecting the plurality of antennas by processing the image. selecting an antenna to provide antenna installation feedback from among the detected plurality of antennas; and providing antenna installation feedback for the selected antenna.
  • a or B at least one of A and B”, “or at least one of B,” “A, B or C,” “at least one of A, B and C,” and “B; or “at least one of C” may include any one of, or all possible combinations of, items listed together in the corresponding one of the phrases.
  • Terms such as “first”, “second”, or “first” or “second” may simply be used to distinguish an element from other elements in question, and may refer elements to other aspects (e.g., importance or order) is not limited. that one (e.g. first) component is “coupled” or “connected” to another (e.g. 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.

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Abstract

본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 전자 장치 및 전자 장치의 동작 방법에서, 전자 장치는, 외부 객체에 대한 정보를 포함하는 데이터 베이스 및 가이드 안테나의 위치 및/또는 자세 정보를 저장하는 메모리; 카메라; 외부 객체와 상기 전자 장치 사이의 상대적인 위치 정보를 획득하는 제 1 센서 모듈; 및 상기 메모리, 상기 카메라 및 상기 센서 모듈과 작동적으로 연결되는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 외부 객체의 정보를 상기 카메라가 촬영한 영상 및/또는 상기 제 1 센서 모듈이 획득한 상대적인 위치 정보에 기반하여 획득하고, 상기 외부 객체의 정보에 기반하여, 상기 데이터 베이스를 업데이트하고, 상기 업데이트된 데이터 베이스와 상기 가이드 안테나의 위치 및/또는 자세 정보에 기반하여 상기 업데이트된 데이터 베이스 상의 상기 가이드 안테나의 성능을 계산하고, 상기 계산 결과에 기반하여 상기 가이드 안테나의 위치 및/또는 자세를 포함 하는 망 구성의 재설계 여부를 판단하도록 설정될 수 있다. 이 밖에 다양한 실시예들이 가능하다.

Description

안테나 설치 가이드를 제공하는 전자 장치 및 전자 장치의 동작 방법
본 문서에 개시된 다양한 실시예들은 전자 장치 및 전자 장치의 동작 방법에 관한 것으로, 구체적으로 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 안테나 설치 가이드를 제공하는 전자 장치 및 전자 장치의 동작 방법에 관한 것이다.
안테나로부터 송신되는 전자파는 외부 객체에 의하여 반사, 산란, 회절, 굴절되는 특징을 가진다. 망 구성의 설계 시, 상기와 같은 전자파의 특성을 고려하여 안테나의 위치 및 자세를 설계하여야 한다. 따라서, 제한된 안테나로 최적의 네트워크 망을 성능을 얻기 위해서는 주변 지형지물을 정확하게 파악하여 안테나가 성능이 최적이될 수 있는 안테나의 위치 및 자세를 설계해야 하고, 설계된 대로 정확하게 안테나를 설치하여야 한다.
하지만, 주변 지형지물 정보에 오류가 있거나 정보 획득 시와 다른 변동 사항이 있을 경우, 오류가 있는 데이터를 기반으로 설계된 안테나의 위치 및 자세는 최적이 아닐 수 있다. 또한, 주변 지형지물 정보가 제대로 설계되었다 하더라도, 설계된 위치 및 자세대로 설치되지 않은 안테나 및/또는 설치 후 강풍, 지진 등의 자연 요인으로 인해서 안테나의 자세가 틀어져 초기 설계와 달리 동작하는 안테나들이 존재할 수 있다.
종래에는, 주변 지형 지물 정보를 파악하기 위하여, 2차원 및/또는 3차원 지도에 기반하여 망 구성을 설계하고, 설치 시의 지형 지물의 변경 사항에 대하여는 고려하지 않아 안테나가 설계와 달리 동작하는 문제가 있다. 또한, 안테나 설치 시 작업자가 각도계 등을 이용하여 육안으로 안테나의 자세를 측정하거나, 부착형 센서를 이용하여 안테나의 자세를 측정하여 설계된 대로 정확하게 안테나를 설치할 수 없는 문제가 있다.
주변 지형 지물이 변경되는 경우, 기존에 설계된 안테나의 위치 및 자세로 안테나를 설치하면 변경된 지형 지물에 의하여 망의 성능이 저하될 수 있으므로, 설치될 안테나의 자세는 설치 시의 주변 지형 지물 정확하게 파악하여 이를 반영할 필요가 있다. 또한, 안테나의 자세가 변경되면 안테나가 설계와 달리 동작할 수 있기 때문에, 안테나 설치 시 정확한 위치 및 자세에 따라 설치하되어야 한다.
본 문서에 개시된 다양한 실시 예는 설치 시 주변 지형 지물의 정보를 업데이트하여 망의 재설계 여부를 판단하고, 설치 중인 안테나에 대하여 설계된 안테나 자세 대로 정확하게 설치될 수 있도록 안테나 설치 가이드를 제공하는 전자 장치를 제공할 수 있다.
예를 들어, 전자 장치는 카메라를 이용해서 안테나 설치 위치의 주변 지형지물을 파악하고 이를 반영하여 기 설계된 망의 성능을 최적화 하고, 설치 시 안테나의 자세를 추정하여 안테나를 정확하게 설계대로 설치할 수 있도록 설치 가이드를 제공할 수 있다. 구체적으로, 작업자가 설치할 안테나가 보이는 곳에 전자 장치의 카메라가 향하도록 설치하고 안테나의 설치를 시작하면, 전자 장치가 인공 지능을 기반으로 실시간으로 설치 중인 안테나의 각도를 측정하고, 설계 치와 어긋날 경우 올바른 설치 각도를 가이드할 수 있다. 또한, 복수의 안테나가 있는 경우, 전자 장치는 작업자의 위치 및 행동을 분석하여 현재 작업 중인 안테나를 검출하고 그에 맞는 가이드를 제공할 수 있다.
본 문서에서 이루고자 하는 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 전자 장치는, 외부 객체에 대한 정보를 포함하는 데이터 베이스 및 가이드 안테나의 위치 및/또는 자세 정보를 저장하는 메모리; 카메라; 외부 객체와 상기 전자 장치 사이의 상대적인 위치 정보를 획득하는 제 1 센서 모듈; 및 상기 메모리, 상기 카메라 및 상기 센서 모듈과 작동적으로 연결되는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 외부 객체의 정보를 상기 카메라가 촬영한 영상 및/또는 상기 제 1 센서 모듈이 획득한 상대적인 위치 정보에 기반하여 획득하고, 상기 외부 객체의 정보에 기반하여, 상기 데이터 베이스를 업데이트하고, 상기 업데이트된 데이터 베이스와 상기 가이드 안테나의 위치 및/또는 자세 정보에 기반하여 상기 업데이트된 데이터 베이스 상의 상기 가이드 안테나의 성능을 계산하고, 상기 계산 결과에 기반하여 상기 가이드 안테나의 위치 및/또는 자세를 포함 하는 망 구성의 재설계 여부를 판단하도록 설정될 수 있다.
본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 전자 장치는, 안테나가 포함된 영상을 촬영하는 카메라;상기 안테나와 상기 전자 장치 사이의 상대적인 거리 정보를 획득하는 제 1 센서 모듈; 상기 전자 장치의 위치 및/또는 자세 정보를 획득하는 제 2 센서 모듈; 가이드 안테나의 위치 및/또는 자세 정보를 저장하는 메모리; 및 상기 메모리, 상기 카메라, 상기 제 1 센서 모듈 및 상기 제 2 센서 모듈과 작동적으로 연결되는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 전자 장치의 위치 및/또는 자세 정보에 기반하여 상기 전자 장치에 구비된 상기 카메라의 위치 및/또는 자세를 계산하고, 상기 카메라가 촬영한 영상을 처리하여 상기 안테나를 검출하고, 상기 카메라의 위치 및/또는 자세 정보, 상기 검출된 안테나 영상 및 상기 상대적인 거리 정보 중 적어도 어느 하나에 기초하여 상기 검출된 안테나의 위치 및/또는 자세 정보를 생성하고, 상기 생성된 안테나의 위치 및/또는 자세 정보와 상기 메모리에 저장된 가이드 안테나의 위치 및/또는 자세 정보를 비교하고, 상기 비교 결과에 기반하여 생성된 안테나 설치와 관련된 피드백 정보를 제공할 수 있다.
본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법은 외부 객체에 대한 정보를 포함하는 데이터 베이스 및 가이드 안테나의 위치 및/또는 자세 정보를 획득하는 동작; 카메라가 촬영한 영상 및/또는 외부 객체와 상기 전자 장치 사이의 상대적인 위치 정보에 기반하여 외부 객체의 정보를 획득하는 동작; 상기 외부 객체의 정보에 기반하여, 상기 데이터 베이스를 업데이트하는 동작; 상기 업데이트된 데이터 베이스와 상기 가이드 안테나의 위치 및/또는 자세 정보에 기반하여 상기 업데이트된 데이터 베이스 상의 상기 가이드 안테나의 성능을 계산하는 동작; 및 상기 계산 결과에 기반하여 상기 가이드 안테나의 위치 및/또는 자세를 포함하는 망 구성의 재설계 여부를 판단하는 동작;을 포함할 수 있다.
본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법은 안테나와 상기 전자 장치 사이의 상대적인 거리 정보를 획득하는 동작; 상기 전자 장치의 위치 및/또는 자세 정보를 획득하는 동작; 가이드 안테나의 위치 및/또는 자세 정보를 획득하는 동작; 상기 전자 장치의 위치 및/또는 자세 정보에 기반하여 상기 전자 장치에 구비된 카메라의 위치 및/또는 자세를 계산하는 동작; 상기 카메라가 촬영한 영상을 처리하여 상기 안테나를 검출하는 동작; 상기 카메라의 위치 및/또는 자세 정보, 상기 검출된 안테나 영상 및 상기 상대적인 거리 정보 중 적어도 어느 하나에 기초하여 상기 검출된 안테나의 위치 및/또는 자세 정보를 생성하는 동작; 상기 생성된 안테나의 위치 및/또는 자세 정보와 상기 가이드 안테나의 위치 및/또는 자세 정보를 비교하는 동작; 및 상기 비교 결과에 기반하여 생성된 안테나 설치와 관련된 피드백 정보를 제공하는 동작;을 포함할 수 있다.
전자 장치의 카메라가 촬영한 영상을 영상 처리 기술로 분석하여, 안테나 주변 지형 지물 정보를 파악할 수 있다.
또한, 망 설계 시점의 주변 지형 지물 정보와 안테나 설치 시의 주변 지형 지물 정보가 변경되더라도, 변경된 지형 지물 정보를 반영하여 망의 성능을 최적화할 수 있다.
또한, 변경된 지형 지물 정보를 반영하여, 설계된 안테나의 자세에 따른 안테나의 성능을 예측할 수 있다.
또한, 변경된 환경에 대하여 최적화된 안테나 자세를 재설계할 수 있다.
또한, 인공지능 기반으로한 안테나 설치 가이드를 제공하여, 오차를 줄이고, 조력자 없이도 설계된 안테나의 위치와 자세대로 정확하게 안테나를 설치할 수 있다.
또한, 복수의 안테나가 있는 경우에, 작업자가 작업 중인 안테나를 식별하여 안테나 가이드를 제공할 수 있다.
도면의 설명과 관련하여, 동일 또는 유사한 구성 요소에 대해서는 동일 또는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.
도 1은, 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블럭도이다.
도 2는, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 블록도이다.
도 3a는, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 프로세서가 망 구성의 재설계 여부를 판단하는 방법을 도시한 흐름도이다.
도 3b, 도 3c 및 도 3d는, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 프로세서가, 도 3a의 흐름도에 따라 데이터 베이스를 업데이트하고 안테나 성능을 계산하는 실시예를 도시한 도면이다.
도 4a는, 본 문서에 기재된 다양한 실시예에 따른 프로세서가 안테나 설치 피드백을 제공하는 방법을 도시한 흐름도이다.
도 4b, 도 4c, 도 4d 및 도 4e는, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 프로세서가, 도 4a의 흐름도에 따라 안테나 설치 피드백을 제공하는 실시예를 도시한 도면이다.
도 5a는, 본 문서에 기재된 다양한 실시예에 따른 프로세서가 안테나의 지구 좌표계상 위치 및/또는 자세 정보를 추정하는 방법을 도시한 흐름도이다.
도 5b, 도 5c 및 도 5d는, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 프로세서가, 도 5a의 흐름도에 따라 안테나의 위치 및/또는 자세 정보를 생성하는 실시예를 도시한 도면이다.
도 6은 일 실시예에 따른, 전자 장치 주변의 안테나가 복수개임에 대응하여, 전자 장치가 안테나의 피드백 정보를 제공하는 예시를 도시한 도면이다.
도 7a 및 도 7b는, 본 발명의 다양한 실시에에 따른 프로세서가 안테나 설치 피드백 정보를 제공하는 동작의 예시를 도시한 도면이다.
도 1은, 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)의 블록도이다. 도 1을 참조하면, 네트워크 환경(100)에서 전자 장치(101)는 제 1 네트워크(198)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(102)와 통신하거나, 또는 제 2 네트워크(199)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(104) 또는 서버(108) 중 적어도 하나와 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, 인공지능 모델이 수행되는 전자 장치(101) 자체에서 수행될 수 있고, 별도의 서버(예: 서버(108))를 통해 수행될 수도 있다. 학습 알고리즘은, 예를 들어, 지도형 학습(supervised learning), 비지도형 학습(unsupervised learning), 준지도형 학습(semi-supervised learning) 또는 강화 학습(reinforcement learning)을 포함할 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은, 복수의 인공 신경망 레이어들을 포함할 수 있다. 인공 신경망은 심층 신경망(DNN: deep neural network), CNN(convolutional neural network), RNN(recurrent neural network), RBM(restricted boltzmann machine), DBN(deep belief network), BRDNN(bidirectional recurrent deep neural network), 심층 Q-네트워크(deep Q-networks) 또는 상기 중 둘 이상의 조합 중 하나일 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은 하드웨어 구조 이외에, 추가적으로 또는 대체적으로, 소프트웨어 구조를 포함할 수 있다.
메모리(130)는, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(120) 또는 센서 모듈(176))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(140)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(130)는, 휘발성 메모리(132) 또는 비휘발성 메모리(134)를 포함할 수 있다.
프로그램(140)은 메모리(130)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 예를 들면, 운영 체제(142), 미들 웨어(144) 또는 어플리케이션(146)을 포함할 수 있다.
입력 모듈(150)은, 전자 장치(101)의 구성요소(예: 프로세서(120))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 모듈(150)은, 예를 들면, 마이크, 마우스, 키보드, 키(예: 버튼), 또는 디지털 펜(예: 스타일러스 펜)을 포함할 수 있다.
음향 출력 모듈(155)은 음향 신호를 전자 장치(101)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 모듈(155)은, 예를 들면, 스피커 또는 리시버를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용될 수 있다. 리시버는 착신 전화를 수신하기 위해 사용될 수 있다. 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. 일실시예에 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.
다양한 실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 mmWave 안테나 모듈을 형성할 수 있다. 일실시예에 따르면, mmWave 안테나 모듈은 인쇄 회로 기판, 상기 인쇄 회로 기판의 제 1 면(예: 아래 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 지정된 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있는 RFIC, 및 상기 인쇄 회로 기판의 제 2 면(예: 윗 면 또는 측 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 상기 지정된 고주파 대역의 신호를 송신 또는 수신할 수 있는 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다.
상기 구성요소들 중 적어도 일부는 주변 기기들간 통신 방식(예: 버스, GPIO(general purpose input and output), SPI(serial peripheral interface), 또는 MIPI(mobile industry processor interface))을 통해 서로 연결되고 신호(예: 명령 또는 데이터)를 상호간에 교환할 수 있다.
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.
우선 본 문서에서 사용되는 용어들에 대하여 간략히 설명한다.
객체의 위치는 지구 좌표계 상 객체가 존재하는 지점을 의미하고, 객체의 자세는미리 설정된 기준 축을 기준으로 roll, pitch, yaw 방향으로 회전한 정도(각도)를 의미할 수 있다.
'가이드 안테나'는 안테나 설치 전, 망 구성 설계에서 설계된 가상의 안테나를 의미할 수 있다.
도 2는, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 블록도이다.
도 2를 참조하면, 전자 장치(예 : 도 1의 전자 장치(101))(200)는 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))(250), 메모리(예: 도 1의 메모리(130))(280), 디스플레이(예: 도 1의 디스플레이(160))(220), 제 1 센서 모듈(241) 및/또는 제 2 센서 모듈(242)(예: 도 1의 센서 모듈(176)), 및/또는 카메라(예 : 도 1의 카메라 모듈(180))(270)를 포함할 수 있다. 도 2에 포함된 구성 요소는 전자 장치(200)에 포함된 구성들의 일부에 대한 것이며 전자 장치(200)는 이 밖에도 도 1에 도시된 것과 같이 다양한 구성요소를 포함할 수 있다.
메모리(280)는 도 1에서 설명한 메모리(130)일 수 있다. 메모리(280)는 외부 객체에 대한 정보를 포함하는 데이터 베이스 및/또는 전자 장치(200)의 또다른 메모리 및/또는 전자 장치(200)와 물리적으로 연결된 외부 메모리에 저장된 외부 객체에 대한 정보를 포함하는 데이터 베이스 중 적어도 하나를 일시적으로 또는 비일시적으로 저장할 수 있다.
디스플레이(220)는 도 1에서 설명한 디스플레이 모듈(160)일 수 있다. 프로세서(250)는 디스플레이(220)와 연결되어 다양한 정보가 디스플레이(220)를 통해 시각적으로 표시될 수 있도록 정보를 처리할 수 있다.
제 1 센서 모듈(241)은 외부 객체와 전자 장치(200) 사이의 상대적인 거리를 측정하는 거리 센서를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제 1 센서 모듈(241)은 이미지 거리 센서, 광학식 거리 센서, 초음파 방식의 거리 센서 또는 전파 방식의 거리 센서 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 이 밖에도 거리 또는 변위를 측정할 수 있는 다양한 센서(예 : depth 센서)가 거리 센서에 포함될 수 있다.
일 실시예에서 거리 센서는 스테레오 방식(stereo-type)으로 거리를 측정할 수 있다. 일 실시예에서, 거리 센서는 두개의 2차원 이미지 센서를 결합하여, 한 쌍의 이미지 센서 사이의 시점 불일치를 이용하여 거리를 측정할 수 있다. 예를 들어, 스테레오 카메라는 각 카메라의 영상 차이를 기반으로 영상 내의 픽셀의 뎁스(depth)를 측정할 수 있다.
일 실시예에서 거리 센서는 TOF(time of flight) 방식으로 거리를 측정할 수 있다. 거리 센서는 거리 센서에서 출력된 빛 또는 전파가 다른 물체에 반사되어 되돌아오는데 소요되는 시간을 이용하여 거리를 측정할 수 있다. 일 실시예에서, 거리 센서는 광량 측정 방식으로 거리를 측정할 수 있다. 광량 측정 방식으로 거리를 측정할 수 있는 거리 센서는 거리 센서로 유입되는 광량에 기반하여 거리를 측정할 수 있다. 거리 센서는 거리 센서가 수신한 광량이 적을수록 거리가 길고, 거리 센서가 수신한 광량이 많을수록 거리가 짧은 것으로 판정할 수 있다.
일 실시예에서 거리 센서는 특정 물체에 조사되어 표시된 광 패턴을 분석하는 방식(Structured Pattern)으로 거리를 측정할 수 있다. 이러한 거리 센서는 특정 물체에 표시된 광 패턴에서 두 점 사이의 거리를 측정할 수 있다. 두 점 사이의 간격이 작을수록 거리 센서와 특정 물체 사이의 거리가 길고, 두 점 사이의 간격이 클수록 거리 센서와 특정 물체 사이의 거리가 짧은 것으로 판정할 수 있다. 이 밖에도 거리 센서는 다양한 방식으로 거리를 측정할 수 있다.
제 2 센서 모듈(242)은 전자 장치(200)의 위치 및/또는 자세를 측정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제 2 센서 모듈(242)은 전자 장치(200)의 위치를 측정하는 위치 센서 및/또는 전자 장치(200)의 기울어진 정도를 측정하는 기울기 센서를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제 2 센서 모듈(242)은 전자 장치(200)의 지리 정보를 측정하는 위치 센서를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 위치 센서는 GPS(global positioning system)센서를 포함할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 제 2 센서 모듈(242)은 전자 장치(200)의 기울어진 정도를 측정하는 기울기 센서를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 기울기 센서는 중력 센서, 가속도 센서 및/또는 자이로 센서를 포함할 수 있다.
카메라(270)는 사용자 및/또는 전자 장치(200) 주변의 환경을 촬영할 수 있다. 프로세서(250)는 카메라(270)와 연결되어 카메라(270)가 촬영한 다양한 이미지 정보를 처리할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 카메라(270)는 영상 각 픽셀에 뎁스(depth)를 측정하여 입체 영상을 촬영할 수 있는 스테레오 카메라(stereo camera)를 포함할 수 있다.
도 3a는, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 프로세서가 망 구성의 재설계 여부를 판단하는 방법을 도시한 흐름도이다.
다양한 실시 예에 따르면, 프로세서(예 : 도 2의 프로세서(250))는, 동작 1100에서, 카메라(예 : 도 2의 카메라(270))가 촬영한 영상 및/또는 , 제 1 센서 모듈(예 : 도 2의 제 1 센서 모듈(241))로부터 획득한 외부 객체와 전자 장치(200) 사이의 상대적인 위치 정보에 기반하여 외부 객체의 정보를 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(250)는 카메라(270)를 통하여 안테나가 설치될 위치를 중심으로 적어도 하나 이상의 방향으로 촬영된 영상들을 획득할 수 있다. 상기 획득된 영상에는, 안테나가 설치될 위치 주변의 외부 객체(예 : 주변 지형 및/또는 주변 물체)의 이미지가 포함될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(250)는 제 1 센서 모듈(241)으로부터 전자 장치(200)로부터 외부 객체까지의 거리 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 상대적인 위치 정보는 전자 장치(200)와 기존 외부 객체들(예 : 도 3b의 기존 외부 객체 (901)), 업데이트된 외부 객체(예 : 도 3b의 업데이트된 외부 객체(902))들 중 적어도 하나 이상의 외부 객체 사이의 거리를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(250)는 상기 획득한 영상 및/또는 상기 상대적인 위치 정보를 분석하고, 분석 결과에 기반하여 안테나가 설치될 위치 주변의 외부 객체의 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 외부 객체의 정보는 안테나가 설치될 위치 주변의 외부 객체의 종류, 수, 위치, 크기, 형상, 모양 및/또는 색채를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(250)는 물체 분류를 위한 다양한 영상 처리 기법(예 : 영상 분할, 특징 추출)을 이용하여 카메라(270)로부터 획득한 영상을 분석하고, 카메라(270)로부터 획득한 영상의 분석 결과에 기반하여 외부 객체의 정보를 획득할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 프로세서(250)는, 동작 1200에서, 상기 외부 객체의 정보에 기반하여 데이터 베이스를 업데이트할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 데이터 베이스는 외부 객체가 존재하는 환경의 특성을 포함하는 지도 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 지도 데이터는 3차원으로 구현된 3차원 지도 데이터(3D map)일 수 있다. 3차원 지도 데이터는 3차원 좌표(x축, y축, z축 좌표들) 및 객체들간의 거리에 대응하는 뎁스(depth) 정보를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(250)는 상기 지도 데이터를 렌더링하여 생성된 지도 데이터를 디스플레이(220) 상에 디스플레이할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(250)는 3차원 지도 데이터(3차원 좌표, 뎁스 정보)를 추출하고 3차원 매핑(mapping)을 통한 3차원 모델링에 의하여 도시화할 수 있다. 예를 들어, 객체를 표시하는 다수의 픽셀(pixel)들 각각이 3차원 좌표 및 뎁스 정보를 가질 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(250)는 업데이트되기 이전의 데이터 베이스에 포함된 외부 객체의 정보와 업데이트된 데이터 베이스에 포함된 외부 객체의 정보를 비교하여 변경된 정보에 대하여 기존 정보와 다른 형태로 도시할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(250)는, 신규 외부 객체(예 : 새로 지어진 지형 지물)이 기존 외부 객체(예 : 기존 지형 지물)와 다른 색채 및/또는 패턴을 갖도록 신규 외부 객체를 디스플레이할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 프로세서(250)는, 동작 1300에서, 업데이트된 데이터 베이스에 기반하여 전자 장치(200) 근처에 설치될 안테나의 성능을 계산할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 기존에 설계된 가이드 안테나의 위치 및/또는 자세를 기준으로, 업데이트된 지도 데이터 상에서 가이드 안테나로부터 송신되는 전파의 경로를 계산할 수 있다. 또한, 프로세서(250)는 전파의 경로를 도시화된 3차원 지도 상에 렌더링하여 시각된 형태로 디스플레이 상에 디스플레이할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(250)는, 상기 계산된 전파의 경로에 기반하여 가이드 안테나의 성능을 확인할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(250)는, 가이드 안테나의 성능을 확인하기 위해서, 계산된 전파의 경로에 기반하여 지도 데이터 상에서 지정된 영역에서의 안테나 성능 파라미터 값(예: 안테나가 출력하는 신호의 방사 패턴, 안테나가 출력하는 신호에 의해 형성된 빔의 폭, 지향성, 안테나의 방사 효율, 안테나 이득 및/또는 안테나 복사 전력)을 확인할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 프로세서(250)는, 동작 1400에서, 계산된 가이드 안테나의 성능에 기반하여 망 구성의 재설계 여부를 판단할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(250)는 상기 계산된 가이드 안테나의 성능이 지정 값 미만임에 대응하여, 망 구성의 재설계가 필요하다고 판단할 수 있다. 예를 들어, , 프로세서(250)는, 지도 데이터가 변경되어 기존 지도 데이터 상에서 설계된 가이드 안테나의 성능이 지정된 값보다 낮은 경우(예 : 변경된 주변환경에 의해 전파가 일정 수준 이상 블로킹 되어 지정된 영역에서 안테나 성능이 저하되는 경우), 망 구성의 재설계가 필요하다고 판단할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(250)는 망 구성의 재설계가 필요하다고 판단함에 대응하여, 업데이트된 지도 데이터 상에서 설치될 안테나의 성능을 향상시키도록 가이드 안테나가 배치되는 위치 및/또는 가이드 안테나의 자세(예: 가이드 안테나의 방향, 가이드 안테나의기울기)를 조절할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(250)는 안테나로부터 방사되는 전파가 외부 객체에 의하여 블로킹되지 않도록 가이드 안테나의 위치 및/또는 자세를 변경할 수 있다. 또한, 프로세서(250)는 조절된 가이드 안테나의 성능을 계산하고, 상기 계산된 조절된 가이드 안테나의 성능이 지정 값 이상임에 대응하여, 가이드 안테나의 위치 및/또는 자세 정보를 조절된 가이드 안테나의 위치 및/또는 자세 정보로 업데이트할 수 있다.
도 3b, 도 3c 및 도 3d는, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 프로세서가, 도 3a의 흐름도에 따라 데이터 베이스를 업데이트하고 안테나 성능을 계산하는 실시예를 도시한 도면이다.
도 3b를 참조하면, 프로세서(250)는 카메라(270)를 통하여 기존 외부 객체들(예 : 기존 건물, 901)의 이미지 및 신규 외부 객체(예 : 새로 건축된 건물, 902)의 이미지가 포함된 영상을 획득할 수 있다. 또한, 프로세서(250)는 제 1 센서 모듈(241)을 통하여 전자 장치(200)로부터 외부 객체(901, 902)까지의 상대적인 거리를 획득할 수 있다.
도 3c를 참조하면, 프로세서(250)는 3차원 지도 데이터(910)를 업데이트할 있다. 그림 (a)는 기존의 3차원 지도 데이터(910)를 도시한 도면이고, 그림 (b)는 업데이트된 3차원 지도 데이터(910)를 도시한 도면이다. 프로세서(250)는 도 3b에서 획득한 영상 및/또는 상대적인 위치 정보를 분석하고, 분석 결과에 기반하여 외부 객체(901, 902)의 종류, 수, 위치, 크기, 형상, 모양 및/또는 색채를 포함하는 외부 객체의 정보를 획득할 수 있다. 프로세서(250)는 획득한 외부 객체의 정보에 기반하여 3차원 지도 데이터(910)를 업데이트 할 수 있다. 그림 (b)의 업데이트된 3차원 지도 데이터(910)는 외부 객체의 정보에 기반하여 업데이트되기 이전 데이터 베이스에 포함되지 않은 신규 외부 객체(902)를 더 포함할 수 있다. 또한, 프로세서(250)는 상기 3차원 지도 데이터를 렌더링하여 생성된 지도 데이터를 디스플레이 상에 디스플레이할 수 있다. 프로세서(250)는 신규 외부 객체(902)가 기존 외부 객체(901)와 다른 색채 및/또는 패턴을 갖도록 신규 외부 객체(902)를 디스플레이할 수 있다.
도 3d를 참조하면, 프로세서(250)는 업데이트된 지도 데이터(910) 상에서 가이드 안테나(350)로부터 송신되는 전파의 경로를 계산하고, 전파의 경로를 도시화된 3차원 지도 상에 렌더링하여 시각화된 형태로 디스플레이 상에 디스플레이할 수 있다. 제 1 경로(921)는 업데이트 이전의 3차원 지도에서 가이드 안테나(350)로부터 송신되는 전파의 경로와 동일한 경로일 수 있고, 제 2, 3 경로(922, 923)는 업데이트된 3차원 지도 상에서 변경된 전파의 경로일 수 있다.
또한, 프로세서(250)는 상기 계산된 전파의 경로(921, 922, 923)에 기반하여 가이드 안테나(350)의 성능을 확인할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(250)는, 가이드 안테나(350)의 성능을 확인하기 위해서, 계산된 전파의 경로(921, 922, 923)에 기반하여 지정된 영역(500)에서의 안테나 성능 파라미터 값(예 : 안테나가 출력하는 신호의 방사 패턴, 안테나가 출력하는 신호에 의해 형성된 빔의 폭, 지향성, 안테나의 방사 효율, 안테나 이득 및/또는 안테나 복사 전력)을 확인할 수 있다. 프로세서(250)는 가이드 안테나(350)의 성능에 기반하여 망 구성의 재설계 여부를 판단할 수 있다.
도 4a는, 본 문서에 기재된 다양한 실시예에 따른 프로세서가 안테나 설치 피드백을 제공하는 방법을 도시한 흐름도이다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서(예 : 도 2의 프로세서(250))는, 동작 2100에서, 제 1센서 모듈(예 : 도 2의 제 1 센서 모듈(241))로부터 안테나와 전자 장치(예 : 도 2의 전자 장치(200))의 상대적 거리 정보 및/또는 제 2 센서 모듈(예 : 도 2의 제 2 센서 모듈(242))로부터 전자 장치(200)의 위치 및/또는 자세 정보를 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제 1 센서 모듈(241)은 외부 객체와 전자 장치(200) 사이의 상대적인 거리를 측정하는 거리 센서를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제 1 센서 모듈(241)은 이미지 거리 센서, 광학식 거리 센서, 초음파 방식의 거리 센서 또는 전파 방식의 거리 센서 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 이 밖에도 거리 또는 변위를 측정할 수 있는 다양한 센서가 거리 센서에 포함될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제 2 센서 모듈(242)은 전자 장치(200)의 위치 및/또는 자세를 측정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제 2 센서 모듈(242)은 전자 장치(200)의 위치를 측정하는 위치 센서 및/또는 기울어진 정도를 측정하는 기울기 센서를 포함할 수 있다. 예를 들어, 위치 센서는 GPS(global positioning system)센서를 포함할 수 있다. 또한, 기울기 센서는 중력 센서, 가속도 센서 및/또는 자이로 센서를 포함할 수 있다.
다양항 실시예에 따르면, 프로세서(250)는, 동작 2200에서, 전자 장치(200)의 위치 및/또는 자세 정보에 기반하여 전자 장치(200)에 구비된 카메라(예 : 도 2의 카메라(270))의 위치 및/또는 자세를 계산할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(250)는 전자 장치(200)의 위치를 카메라의 지구 좌표계(geographic coordinate system, GCS)상 위치(위도, 경도)로 결정할 수 있다. 프로세서(250)는, 제 2 센서 모듈(242)이 수집한 정보에 기반하여 계산된 전자 장치(200)의 기울기를 카메라의 기울기(기준 축을 중심으로 roll, pitch, yaw 축의 회전 각도)로 결정할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서(250)는, 동작 2300에서, 카메라(270)로부터 획득한 영상을 처리하여 안테나를 검출할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(250)는 물체 분류를 위한 다양한 영상 처리 기법(예 : 영상 분할, 특징 추출)을 이용하거나, 안테나 데이터로 학습된 인공지능 모델을 이용하여 카메라(270)로부터 획득한 영상을 분석하고, 카메라(270)로부터 획득한 영상의 분석 결과에 기반하여 안테나를 검출할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서(250)는, 동작 2400에서, 검출된 안테나의 영상, 카메라의 위치 및/또는 자세, 안테나의 상대적 거리 정보 중 어느 하나에 기초하여 상기 검출된 안테나의 위치 및/또는 자세 정보를 생성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 안테나의 위치 및/또는 자세 정보는 안테나의 지구 좌표계 상 위치(경도, 위도) 및/또는 기울기(지정된 축을 기준으로 회전된 각도)를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 제 1 센서 모듈(241)이 획득한 상기 상대적인 거리 정보 및 제 2 센서 모듈(241)이 획득한 전자 장치(200)의 위치 정보를 기반으로 상기 안테나의 위치를 추정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 검출된 안테나의 영상과 카메라의 위치 및/또는 자세를 이용하여 검출된 안테나의 위치 및/또는 자세 정보를 생성할 수 있고, 관련된 내용은 이하 도 5a와 관련된 설명에서 자세히 설명될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서(250)는, 동작 2500에서, 생성된 안테나의 위치 및/또는 자세 정보와 메모리(예 : 도 2의 메모리(280))에 저장된 가이드 안테나의 위치 및/또는 자세 정보를 비교할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(250)는, 메모리(280)에 저장된 가이드 안테나의 위치와 생성된 안테나의 위치를 각각 비교하고, 가이드 안테나의 자세(지정된 축을 기준으로 회전된 각도)와 생성된 안테나의 자세를 각각 비교할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서(250)는, 동작 2600에서, 상기 비교 결과에 기반하여 안테나 설치 피드백 정보를 제공할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(250)는 가이드 안테나와 생성된 안테나의 위치 및/또는 자세 정보의 차이를 포함하는 비교 결과에 기반하여, 생성된 안테나의 위치 및/또는 자세 정보가 가이드 안테나의 위치 및/또는 자세 정보와 일치하게 되는 "눰袖막* 피드백 정보를 생성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(250)는 생성한 피드백 정보를 청각, 시각, 햅틱과 같이 다양한 형태로 제공할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(250)는 피드백 정보를 음성으로 출력할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(250)는 가이드 안테나의 위치 및/또는 자세와 일치되는 방향으로 안테나의 위치 및/또는 자세를 변경하도록하는 피드백 문장(예 : 동쪽으로 3m, 북쪽으로 1.3m 위치 이동하고, tilt 방향으로 -8도 각도 조정하세요)을 음성 형태로 출력하도록 음향 출력 모듈(예: 도 1의 음향 출력 모듈(155))을 제어할 수 있다.
다른 실시예에 따르면, 프로세서(250)는 피드백 정보를 전자 장치(200)의 디스플레이 상에 디스플레이하거나 및/또는 외부 장치(예 : 웨어러블 디바이스)의 디스플레이 상에 디스플레이할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(250)는 피드백 문장을 텍스트로 디스플레이할 수 있거나, 가이드 안테나의 위치 및/또는 자세를 도형 형태로 시각화하여 디스플레이 할 수 있다. 본 실시예와 관련된 내용은 이하 도 7a 및 7b와 관련된 설명에서 자세하게 설명될 수 있다.
또 다른 실시예에 따르면, 프로세서(250)는 피드백 정보를 전자 장치(200) 및/또는 외부 장치에서 햅틱, LED 발광과 같은 형태의 알람으로 출력할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(250)는 생성된 안테나의 위치 및/또는 자세가 가이드 안테나의 위치 및/또는 자세와 일치할 때까지 전자 장치(200) 및/또는 외부 장치를 진동하게 하거나, 제 1 색상의 LED를 발광하게 하도록 전자 장치(200) 및/또는 외부 장치를 제어할 수 있다.
도 4b, 도 4c, 도 4d 및 도 4e는, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 프로세서가, 도 4a의 흐름도에 따라 안테나 설치 피드백을 제공하는 실시예를 도시한 도면이다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(250)는 전자 장치 및/또는 카메라의 위치 및/또는 자세 및/또는 카메라가 촬영한 안테나를 포함하는 영상을 기반으로 안테나 설치 피드백을 제공할 수 있다.
도 4b를 참조하면, 프로세서(250)는 설치된 카메라(270)의 위치 및/또는 자세를 계산할 수 있다. 프로세서(250)는 전자 장치(200)의 위치 및/또는 자세 정보를 기반으로 카메라(270)의 위치 및/또는 자세를 계산할 수 있다.
도 4c를 참조하면, 프로세서(250)는 카메라(270)를 통해 안테나(300)가 포함된 영상을 획득할 수 있다(예 : 동작 2300). 일 실시예에 따르면, 프로세서(250)는 획득한 영상을 처리하여 안테나(300)를 검출할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(250)는 물체 분류를 위한 다양한 영상 처리 기법(예 : 영상 분할, 특징 추출)을 이용하거나, 안테나 데이터로 학습된 인공지능 모델을 이용하여 카메라(270)로부터 획득한 영상을 분석하고, 카메라(270)로부터 획득한 영상의 분석 결과에 기반하여 안테나(300)를 검출할 수 있다.
도 4d를 참조하면, 프로세서(250)는 안테나(300)의 위치 및/또는 자세 정보를 생성할 수 있다(예 : 동작 2400).
도 4e를 참조하면, 프로세서(250)는 생성된 안테나의 위치 및/또는 자세 정보와 메모리(280)에 저장된 가이드 안테나의 위치 및/또는 자세 정보를 비교한 결과에 기반하여 안테나 설치 피드백 정보(360)를 제공할 수 있다(예 : 동작 2600). 예를 들어, 프로세서(250)는 가이드 안테나의 위치 및/또는 자세와 일치되는 방향으로 안테나의 위치 및/또는 자세를 변경하도록하는 피드백 문장(예 : tilt 방향으로 -8도 각도 조정하세요)을 전자 장치(200)에서 음성형태로 출력하도록 전자 장치(200)를 제어할 수 있다.
도 5a는, 본 문서에 기재된 다양한 실시예에 따른 프로세서가 안테나의 지구 좌표계상 위치 및/또는 자세 정보를 추정하는 방법을 도시한 흐름도이다.
본 흐름도는 프로세서(250)가 안테나의 위치 및/또는 자세 정보를 생성하는 동작 중 하나의 실시예로, 도 4a의 동작 2400에 대한 동작의 일 예시를 설명하기 위한 도면일 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서(250)는, 동작 2410에서 영상 데이터, 경계 박스 데이터 및/또는 안테나 데이터를 입력받을 수 있다.
일 실시예에 따르면, 영상 데이터는 카메라(270)가 촬영한 안테나를 포함한 영상일 수 있다. 또한, 경계 박스(bounding box) 데이터는 영상 내에서 안테나 이미지영역을 표시하는 것으로, 전처리 과정에서 안테나 데이터를 학습한 모델에 의하여 추출된 데이터일 수 있다. 또한, 안테나 데이터는 설치하고자 하는 안테나와 동일한 제품에 관련한 데이터로, 안테나의 이미지, 크기 정보(폭, 깊이, 가로, 세로 길이),모서리 영역, 코너 영역 중 어느 하나를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서(250)는, 동작 2420에서, 획득한 영상 내에서 관심 영역(region of interest, ROI)를 추출할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(250)는 영상에서 안테나를 포함하는 영역을 관심 영역(ROI)으로 추출할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(250)는 영상에서 경계 박스가 표시하는 일부 영역을 관심 영역으로 추출할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서(250)는, 동작 2430에서, 안테나의 특징점(keypoint, 예 :모서리 및/또는 코너)에 대응하는 포인트(point)를 추출할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(250)는 추출된 관심 영역에서 안테나의 각 특징점(예 : 직육면체의 8개 코너)에 대응하는 포인트의 좌표 정보(예 : 영상 에서의 x 좌표 및 y 좌표)를 추출할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(250)는 안테나 데이터로 학습된 인공지능 모델에 관심 영역의 영상을 입력하여 입력된 영상의 특징값을 획득하고, 획득된 특징값을 기초로 안테나의 특징점에 대응하는 포인트를 추출할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(250)는 CNN(convolution Neural Networks) 모델을 이용하여, 콘볼루션 레이어(convolution layer) 기반으로 특징 추출(feature extraction)을 통한 포인트의 확률 지도를 생성할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서(250)는, 동작 2440에서, 상기 추출된 포인트를 기반으로 상기 안테나의 카메라 좌표계 상 위치 및/또는 자세를 계산할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(250)는 포인트들과 카메라의 고유값(예 : 렌즈 초점, 가로세로 비율)을, 이미지 상의 2D 좌표를 월드 좌표계(world coordinate system) 3차원 좌표로 추출하는 알고리즘에 대입하여, 안테나의 카메라 좌표계(camera coordinate system) 상 위치 및/또는 자세를 계산할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(250)는 PnP(prospective n points) 알고리즘을 이용하여 안테나의 카메라 좌표계 상 위치 및/또는 자세를 계산할 수 있다.
PnP 알고리즘은 2D 좌표들을 선형대수 계산(linear combination)을 통하여 3차원 좌표로 변환할 수 있는 알고리즘으로, 수학식 1에 의하여 표현될 수 있다.
Figure PCTKR2022001250-appb-M000001
수학식 1에서 좌변의 u는 이미지의 2D 좌표 중 x 좌표를 의미하고, v는 이미지의 2D 좌표 중 y좌표를 의미할 수 있다. 수학식 1에서, 우변의 첫번째 매트릭스의 f,
Figure PCTKR2022001250-appb-I000001
,
Figure PCTKR2022001250-appb-I000002
,
Figure PCTKR2022001250-appb-I000003
는 카메라 내부의 물리적인 하드웨어 고유값(예 : 렌즈 초점, 가로세로 비율)을 의미하고, 두번째 매트릭스의 r는 카메라의 회전, t는 카메라의 이동에 관련한 값을 의미하고, 세번째 매트릭스의 x, y, z 는 월드 좌표계의 3차원 좌표값을 의미할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(250)는 수학식 1을 이용하여 안테나의 카메라의 좌표계 상 위치 및/또는 자세를 계산할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(250)는 수학식 1의 좌변의 매트릭스 (u, v)에 영상에서 안테나의 특징점에 대응하는 포인트의 좌표(x, y)를 대입하고, 수학식 1의 우변의 첫번째 매트릭스 (f,
Figure PCTKR2022001250-appb-I000004
,
Figure PCTKR2022001250-appb-I000005
,
Figure PCTKR2022001250-appb-I000006
)에 카메라 내부의 물리적인 하드웨어 고유값을 대입하고, 수학식 1의 우변의 세번째 매트릭스 (x, y, z)에 가상의 안테나가 정면으로 서 있는 경우를 가정하여 가상의 안테나의 각 코너에 대응하는 포인트들에 대한 3차원 좌표값을 설정하고, 설정된 3차원 좌표 값를 대입하면, 수학식 1의 우변의 두번째 매트릭스 r(기울기와 관련된 값), t(위치와 관련된 값)을 구할 수 있다. 프로세서(250)는 각 포인트들에 대한 r, t 값을 기반으로 상대적인 안테나의 위치 및 기울기, 즉 카메라 좌표계 상의 위치 및/또는 자세를 계산할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서(250)는, 동작 2450에서, 상기 안테나의 카메라 좌표계 상 위치 및/또는 자세 및 카메라의 위치 및/또는 자세에 기초하여 안테나의 지구 좌표계 상 위치 및/또는 자세를 추정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(250)는 상기 안테나의 카메라 좌표계 상 위치 및/또는 자세에 대하여 카메라의 자세를 이용하여 상기 안테나의 지구 좌표계 상 위치 및/또는 자세로 보정할 수 있다. 예를 들어, 안테나의 지구 좌표계 상 위치 및/또는 자세는 위치(지구좌표계 상 경도, 위도) 및 기울기(예 : 안테나가 정면으로 서 있는 경우를 기준으로 roll, yaw, pitch 축의 회전 각도)로 표현될 수 있다.
도 5b, 도 5c 및 도 5d는, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 프로세서가, 도 5a의 흐름도에 따라 안테나의 위치 및/또는 자세 정보를 생성하는 실시예를 도시한 도면이다.
도 5b를 참조하면, 프로세서(250)는 카메라가 촬영한 안테나(300)가 포함된 영상을 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 카메라는 전자 장치(200)에 구비된 카메라(예 : 도 2의 카메라(270))일 수 있고, 외부 전자 장치(600, 예 : 드론)에 구비된 카메라일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(250)는 프로세서(250)에 연결된 카메라(270)로부터 획득할 수 있거나 및/또는 무선/유선 네트워크를 통하여 외부 전자 장치가 촬영한 영상을 획득할 수 있다. 여기서, 안테나(300)는 그림 (a)에 도시된 기지국 안테나 및/또는 그림 (b)와 같이 통신탑에 설치된 안테나일 수 있고, 도 5b에 도시되지 않은 다양한 형태의 안테나일 수 있다.
도 5c를 참조하면, 프로세서(250)는 영상에서 안테나(300)가 포함된 관심 영역(310)을 추출할 수 있다(예 : 동작 2420).
도 5d를 참조하면, 프로세서(250)는 관심 영역(310)에서 안테나(300)의 각 특징점에 대응하는 포인트들(320)을 추출할 수 있다(예 : 동작 2430).
또한, 프로세서(250)는 추출된 포인트들(320)을 기반으로 안테나(300)의 카메라 좌표계 상 위치 및/또는 자세(330)를 추정할 수 있다(예 : 동작 2440). 또한, 프로세서(250)는 카메라 좌표계 상 위치 및/또는 자세(330)를 카메라의 위치 및/또는 자세에 따라 보정하여 지구 좌표계 상 위치 및/또는 자세(340)를 추정할 수 있다.
도 6은 일 실시예에 따른, 전자 장치 주변의 안테나가 복수개임에 대응하여, 전자 장치가 안테나의 피드백 정보를 제공하는 예시를 도시한 도면이다.
전자 장치(200)에 구비된 카메라(미도시)는 복수의 안테나가 포함된 영상을 촬영할 수 있다. 프로세서(250)는 카메라가 촬영한 영상을 처리하여 복수의 안테나(301,302)를 검출할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(250)는 물체 분류를 위한 다양한 영상 처리 기법(예 : 영상 분할, 특징 추출)을 이용하여 카메라(미도시)로부터 획득한 영상으로부터 복수의 안테나(301,302)를 검출할 수 있다.
프로세서(250)는 검출된 복수의 안테나(301,302) 중 안테나 설치 피드백을 제공할 안테나를 선택할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 안테나 설치 피드백을 제공할 안테나는 작업자에게 가장 가까이 위치한 안테나(301)가 선택될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(250)는 영상을 처리(예 : segmentation)하여 작업자를 식별하고, 작업자와의 거리가 가장 짧은 안테나를 선택할 수 있다.
프로세서(250)는 상기 선택된 안테나(301)에 대하여 도 4a의 동작에 따라 안테나 설치 피드백을 제공할 수 있다.
도 7a 및 도 7b는, 본 발명의 다양한 실시에에 따른 프로세서가 안테나 설치 피드백 정보를 제공하는 동작의 예시를 도시한 도면이다. 본 예시는 프로세서(250)의 도 4a의 동작 2600의 일 실시예일 수 있다.
도 7a를 참조하면, 프로세서(250)는 피드백 정보를 전자 장치(200)의 디스플레이(예 : 도 2의 디스플레이(220)) 상에 시각적인 형태로 제공할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(250)는 가이드 안테나의 위치 및/또는 자세와 일치되는 방향으로 안테나의 위치 및/또는 자세를 변경하도록하는 피드백 문장(예 : Tilt 방향으로 -8도 조정이 필요합니다)을 텍스트(353)로 디스플레이(220) 상에 디스플레이 할 수 있다.
또한, 프로세서(250)는 영상에서 촬영되는 안테나의 위치 및/또는 자세(351)와 가이드 안테나의 위치 및/또는 자세(352)를 도형 형태로 시각화하여 디스플레이(220) 상에 디스플레이 할 수 있다.
도 7b를 참조하면, 프로세서(250)가 피드백 정보를 외부 전자 장치(400)의 디스플레이(410) 상에 디스플레이하도록 외부 전자 장치(400)를 제어할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(250)는 가이드 안테나의 위치 및/또는 자세와 일치되는 방향으로 안테나의 위치 및/또는 자세를 변경하도록하는 피드백 문장(예 : Tilt 방향으로 -8도 조정이 필요합니다)을 텍스트(353)로 디스플레이(410) 상에 디스플레이 할 수 있다. 또한, 프로세서(250)는 안테나 위치 및/또는 자세가 가이드 안테나 위치 및/또는 자세와 일치할 때까지 LED(354)를 제 1 색상의 빛을 발광하도록 및/또는 외부 전자 장치(400)가 진동하도록 외부 전자 장치(400)를 제어할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치는 외부 객체에 대한 정보를 포함하는 데이터 베이스 및 가이드 안테나의 위치 및/또는 자세 정보를 저장하는 메모리; 카메라; 외부 객체와 상기 전자 장치 사이의 상대적인 위치 정보를 획득하는 제 1 센서 모듈; 및 상기 메모리, 상기 카메라 및 상기 센서 모듈과 작동적으로 연결되는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 외부 객체의 정보를 상기 카메라가 촬영한 영상 및/또는 상기 제 1 센서 모듈이 획득한 상대적인 위치 정보에 기반하여 획득하고, 상기 외부 객체의 정보에 기반하여, 상기 데이터 베이스를 업데이트하고, 상기 업데이트된 데이터 베이스와 상기 가이드 안테나의 위치 및/또는 자세 정보에 기반하여 상기 업데이트된 데이터 베이스 상의 상기 가이드 안테나의 성능을 계산하고, 상기 계산 결과에 기반하여 상기 가이드 안테나의 위치 및/또는 자세를 포함 하는 망 구성의 재설계 여부를 판단하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에서, 상기 데이터 베이스는 상기 외부 객체가 존재하는 환경의 특성을 포함하는 지도 데이터를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 카메라가 촬영한 영상 및/또는 상기 상대적인 위치 정보에 기반한 외부 객체의 정보를 이용하여 상기 지도 데이터를 업데이트하고, 상기 업데이트된 지도 데이터 상에서 상기 가이드 안테나로부터 송신되는 전파의 경로를 계산하고, 상기 계산에 기반하여 상기 업데이트된 지도 데이터 상에서 지정된 영역에서의 안테나 성능 파라미터 값을 확인하여 상기 가이드 안테나의 성능을 계산하고, 상기 계산된 가이드 안테나의 성능이 지정 값 미만임에 대응하여, 망 구성의 재설계가 필요하다고 판단할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에서, 상기 프로세서는 상기 지도 데이터 및/또는 상기 송신되는 전파의 경로를 렌더링하여 생성된 지도 데이터를 디스플레이 상에 디스플레이하도록 제어하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에서, 프로세서는 상기 계산된 가이드 안테나의 성능이 지정 값 미만임에 대응하여, 상기 업데이트된 지도 데이터 상에서 상기 가이드 안테나의 성능을 향상시키도록 상기 가이드 안테나의 위치 및/또는 자세를 조절하고, 상기 조절된 가이드 안테나의 성능을 계산하고, 상기 계산된 성능이 지정 값 이상임에 대응하여, 상기 안테나의 가이드 위치 및/또는 자세를 상기 조절된 가이드 안테나의 위치 및/또는 자세로 업데이트할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치는 안테나가 포함된 영상을 촬영하는 카메라; 상기 안테나와 상기 전자 장치 사이의 상대적인 거리 정보를 획득하는 제 1 센서 모듈; 상기 전자 장치의 위치 및/또는 자세 정보를 획득하는 제 2 센서 모듈; 가이드 안테나의 위치 및/또는 자세 정보를 저장하는 메모리; 및 상기 메모리, 상기 카메라, 상기 제 1 센서 모듈 및 상기 제 2 센서 모듈과 작동적으로 연결되는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 전자 장치의 위치 및/또는 자세 정보에 기반하여 상기 전자 장치에 구비된 상기 카메라의 위치 및/또는 자세를 계산하고, 상기 카메라가 촬영한 영상을 처리하여 상기 안테나를 검출하고, 상기 카메라의 위치 및/또는 자세 정보, 상기 검출된 안테나 영상 및 상기 상대적인 거리 정보 중 적어도 어느 하나에 기초하여 상기 검출된 안테나의 위치 및/또는 자세 정보를 생성하고, 상기 생성된 안테나의 위치 및/또는 자세 정보와 상기 메모리에 저장된 가이드 안테나의 위치 및/또는 자세 정보를 비교하고, 상기 비교 결과에 기반하여 생성된 안테나 설치와 관련된 피드백 정보를 제공할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에서, 상기 촬영된 영상에서 상기 안테나를 포함하는 관심 영역(ROI)을 추출하고, 상기 관심 영역에서 상기 안테나의 각 특징점(keypoint)에 대응하는 포인트들을 추출하고, 상기 추출된 포인트들을 기반으로 상기 안테나의 카메라 좌표계 상 위치 및/또는 자세를 계산하고, 상기 안테나의 카메라 좌표계 상 위치 및/또는 자세 및 상기 카메라의 위치 및/또는 자세에 기초하여 상기 안테나의 지구 좌표계 상 위치 및/또는 자세를 계산하고, 상기 계산 결과에 기반하여 상기 안테나의 위치 및/또는 자세 정보를 생성할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에서, 상기 프로세서는 안테나 데이터, 미리 생성된 경계 박스(bounding box) 정보 및/또는 촬영된 영상을 입력받고, 상기 영상에서 상기 경계 박스 정보를 기반으로 상기 안테나를 포함하는 관심 영역(ROI, region of interest)을 추출하고, 상기 관심 영역에서 상기 안테나 데이터로 학습된 인공 지능 모델을 이용한 특징 추출(feature extraction)을 수행하고, 상기 수행 결과에 기반하여 상기 포인트들을 추출할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에서, 상기 프로세서는, 상기 카메라 내부의 물리적인 하드웨어 고유값을 포함하는 카메라 변수를 입력받고, 상기 포인트들과 상기 카메라 변수를 기반으로 2차원 좌표들을 3차원 좌표로 변환하는 알고리즘을 이용하여 상기 안테나의 카메라 좌표계 상 위치 및/또는 자세를 계산할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에서, 상기 제 1 센서 모듈이 획득한 상기 상대적인 거리 정보 및 상기 제 2 센서 모듈이 획득한 전자 장치의 위치 정보를 기반으로 상기 안테나의 위치를 계산하고, 상기 계산된 안테나의 위치 및 상기 안테나의 지구 좌표계 상 위치 및/또는 자세를 기반으로 안테나의 위치 및/또는 자세 정보를 생성할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에서, 상기 카메라는 복수의 안테나가 포함된 영상을 촬영하고, 상기 프로세서는 상기 카메라가 촬영한 영상을 처리하여 상기 복수의 안테나를 검출하고, 상기 검출된 복수의 안테나 중 안테나 설치 피드백을 제공할 안테나를 선택하고, 상기 선택된 안테나에 대하여 안테나 설치 피드백을 제공할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법에서, 외부 객체에 대한 정보를 포함하는 데이터 베이스 및 가이드 안테나의 위치 및/또는 자세 정보를 획득하는 동작; 카메라가 촬영한 영상 및/또는 외부 객체와 상기 전자 장치 사이의 상대적인 위치 정보에 기반하여 외부 객체의 정보를 획득하는 동작; 상기 외부 객체의 정보에 기반하여, 상기 데이터 베이스를 업데이트하는 동작; 상기 업데이트된 데이터 베이스와 상기 가이드 안테나의 위치 및/또는 자세 정보에 기반하여 상기 업데이트된 데이터 베이스 상의 상기 가이드 안테나의 성능을 계산하는 동작; 및 상기 계산 결과에 기반하여 상기 가이드 안테나의 위치 및/또는 자세를 포함하는 망 구성의 재설계 여부를 판단하는 동작; 을 포함 할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법에서, 상기 데이터 베이스는 상기 외부 객체가 존재하는 환경의 특성을 포함하는 지도 데이터를 포함하고, 상기 외부 객체의 정보를 이용하여 상기 지도 데이터를 업데이트하는 동작; 상기 업데이트된 지도 데이터 상에서 상기 가이드 안테나로부터 송신되는 전파의 경로를 계산하는 동작; 상기 계산에 기반하여 상기 업데이트된 지도 데이터 상에서 지정된 영역에서의 안테나 성능 파라미터 값을 확인하여 상기 가이드 안테나의 성능을 계산하는 동작; 및 상기 계산된 가이드 안테나의 성능이 지정 값 미만임에 대응하여, 망 구성의 재설계가 필요하다고 판단하는 동작;을 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법에서, 상기 지도 데이터 및/또는 상기 송신되는 전파의 경로를 렌더링하여 생성된 지도 데이터를 디스플레이 상에 디스플레이하도록 제어하는 동작; 을 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법에서, 상기 계산된 가이드 안테나의 성능이 지정 값 미만임에 대응하여, 상기 업데이트된 지도 데이터 상에서 상기 가이드 안테나의 성능을 향상시키도록 상기 가이드 안테나의 위치 및/또는 자세를 조절하는 동작; 상기 조절된 가이드 안테나의 성능을 계산하는 동작; 및 상기 계산된 성능이 지정 값 이상임에 대응하여, 상기 안테나의 가이드 위치 및/또는 자세를 상기 조절된 가이드 안테나의 위치 및/또는 자세로 업데이트하는 동작;을 포함 할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법에서, 안테나와 상기 전자 장치 사이의 상대적인 거리 정보를 획득하는 동작; 상기 전자 장치의 위치 및/또는 자세 정보를 획득하는 동작; 가이드 안테나의 위치 및/또는 자세 정보를 획득하는 동작; 상기 전자 장치의 위치 및/또는 자세 정보에 기반하여 상기 전자 장치에 구비된 카메라의 위치 및/또는 자세를 계산하는 동작; 상기 카메라가 촬영한 영상을 처리하여 상기 안테나를 검출하는 동작; 상기 카메라의 위치 및/또는 자세 정보, 상기 검출된 안테나 영상 및 상기 상대적인 거리 정보 중 적어도 어느 하나에 기초하여 상기 검출된 안테나의 위치 및/또는 자세 정보를 생성하는 동작; 상기 생성된 안테나의 위치 및/또는 자세 정보와 상기 가이드 안테나의 위치 및/또는 자세 정보를 비교하는 동작; 및 상기 비교 결과에 기반하여 생성된 안테나 설치와 관련된 피드백 정보를 제공하는 동작; 을 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법에서, 상기 촬영된 영상에서 상기 안테나를 포함하는 관심 영역(ROI)을 추출하는 동작; 상기 관심 영역에서 상기 안테나의 각 특징점(keypoint)에 대응하는 포인트들을 추출하는 동작; 상기 추출된 포인트들을 기반으로 상기 안테나의 카메라 좌표계 상 위치 및/또는 자세를 계산하는 동작; 상기 안테나의 카메라 좌표계 상 위치 및/또는 자세 및 상기 카메라의 위치 및/또는 자세에 기초하여 상기 안테나의 지구 좌표계 상 위치 및/또는 자세를 계산하는 동작; 및 상기 계산 결과에 기반하여 상기 안테나의 위치 및/또는 자세 정보를 생성하는 동작;을 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법에서, 안테나 데이터, 미리 생성된 경계 박스(bounding box) 정보 및/또는 촬영된 영상을 입력받는 동작; 상기 영상에서 상기 경계 박스 정보를 기반으로 상기 안테나를 포함하는 관심 영역(ROI)을 추출하는 동작; 상기 관심 영역에서 상기 안테나 데이터로 학습된 인공 지능 모델을 이용한 특징 추출(feature extraction)을 수행하는 동작; 및 상기 수행 결과에 기반하여 상기 포인트들을 추출하는 동작; 을 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법에서, 상기 카메라 내부의 물리적인 하드웨어 고유값을 포함하는 카메라 변수를 입력받는 동작; 및 상기 포인트들과 상기 카메라 변수를 기반으로 2차원 좌표들을 3차원 좌표로 변환하는 알고리즘을 이용하여 상기 안테나의 카메라 좌표계 상 위치 및/또는 자세를 계산하는 동작;을 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법에서, 상기 상대적인 거리 정보 및 상기 전자 장치의 위치 정보를 기반으로 상기 안테나의 위치를 계산하는 동작; 및 상기 계산된 안테나의 위치 및 상기 안테나의 지구 좌표계 상 위치 및/또는 자세를 기반으로 안테나의 위치 및/또는 자세 정보를 생성하는 동작;을 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법에서, 복수의 안테나가 포함된 영상을 획득하는 동작; 및 상기 영상을 처리하여 상기 복수의 안테나를 검출하는 동작; 상기 검출된 복수의 안테나 중 안테나 설치 피드백을 제공할 안테나를 선택하는 동작; 및 상기 선택된 안테나에 대하여 안테나 설치 피드백을 제공하는 동작;을 포함할 수 있다.
본 문서의 다양한 실시 예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시 예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시 예의 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",“또는 B 중 적어도 하나,”"A, B 또는 C," "A, B 및 C 중 적어도 하나,”및 “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.
그리고 본 명세서와 도면에 개시된 본 문서에 개시된 실시예들은 본 문서에 개시된 실시예에 따른 기술 내용을 쉽게 설명하고 본 문서에 개시된 실시예의 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것일 뿐이며, 본 문서에 개시된 실시예의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 따라서 본 문서에 개시된 다양한 실시예의 범위는 여기에 개시된 실시예들 이외에도 본 문서에 개시된 다양한 실시예의 기술적 사상을 바탕으로 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 문서에 개시된 다양한 실시예의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

Claims (15)

  1. 전자 장치에 있어서,
    외부 객체에 대한 정보를 포함하는 데이터 베이스 및 가이드 안테나의 위치 및/또는 자세 정보를 저장하는 메모리;
    카메라;
    외부 객체와 상기 전자 장치 사이의 상대적인 위치 정보를 획득하는 제 1 센서 모듈; 및
    상기 메모리, 상기 카메라 및 상기 센서 모듈과 작동적으로 연결되는 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는
    상기 외부 객체의 정보를 상기 카메라가 촬영한 영상 및/또는 상기 제 1 센서 모듈이 획득한 상대적인 위치 정보에 기반하여 획득하고,
    상기 외부 객체의 정보에 기반하여, 상기 데이터 베이스를 업데이트하고,
    상기 업데이트된 데이터 베이스와 상기 가이드 안테나의 위치 및/또는 자세 정보에 기반하여 상기 업데이트된 데이터 베이스 상의 상기 가이드 안테나의 성능을 계산하고,
    상기 계산 결과에 기반하여 상기 가이드 안테나의 위치 및/또는 자세를 포함하는 망 구성의 재설계 여부를 판단하도록 설정된
    전자 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 데이터 베이스는 상기 외부 객체가 존재하는 환경의 특성을 포함하는 지도 데이터를 포함하고,
    상기 프로세서는
    상기 카메라가 촬영한 영상 및/또는 상기 상대적인 위치 정보에 기반한 외부 객체의 정보를 이용하여 상기 지도 데이터를 업데이트하고,
    상기 업데이트된 지도 데이터 상에서 상기 가이드 안테나로부터 송신되는 전파의 경로를 계산하고,
    상기 계산에 기반하여 상기 업데이트된 지도 데이터 상에서 지정된 영역에서의 안테나 성능 파라미터 값을 확인하여 상기 가이드 안테나의 성능을 계산하고,
    상기 계산된 가이드 안테나의 성능이 지정 값 미만임에 대응하여, 망 구성의 재설계가 필요하다고 판단하는
    전자 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 지도 데이터 및/또는 상기 송신되는 전파의 경로를 렌더링하여 생성된 지도 데이터를 디스플레이 상에 디스플레이하도록 제어하도록 설정된 전자 장치.
  4. 제2항에 있어서,
    프로세서는
    상기 계산된 가이드 안테나의 성능이 지정 값 미만임에 대응하여,
    상기 업데이트된 지도 데이터 상에서 상기 가이드 안테나의 성능을 향상시키도록 상기 가이드 안테나의 위치 및/또는 자세를 조절하고,
    상기 조절된 가이드 안테나의 성능을 계산하고,
    상기 계산된 성능이 지정 값 이상임에 대응하여, 상기 안테나의 가이드 위치 및/또는 자세를 상기 조절된 가이드 안테나의 위치 및/또는 자세로 업데이트하는
    전자 장치.
  5. 전자 장치에 있어서,
    안테나가 포함된 영상을 촬영하는 카메라;
    상기 안테나와 상기 전자 장치 사이의 상대적인 거리 정보를 획득하는 제 1 센서 모듈;
    상기 전자 장치의 위치 및/또는 자세 정보를 획득하는 제 2 센서 모듈;
    가이드 안테나의 위치 및/또는 자세 정보를 저장하는 메모리; 및
    상기 메모리, 상기 카메라, 상기 제 1 센서 모듈 및 상기 제 2 센서 모듈과 작동적으로 연결되는 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는
    상기 전자 장치의 위치 및/또는 자세 정보에 기반하여 상기 전자 장치에 구비된 상기 카메라의 위치 및/또는 자세를 계산하고,
    상기 카메라가 촬영한 영상을 처리하여 상기 안테나를 검출하고,
    상기 카메라의 위치 및/또는 자세 정보, 상기 검출된 안테나 영상 및 상기 상대적인 거리 정보 중 적어도 어느 하나에 기초하여 상기 검출된 안테나의 위치 및/또는 자세 정보를 생성하고,
    상기 생성된 안테나의 위치 및/또는 자세 정보와 상기 메모리에 저장된 가이드 안테나의 위치 및/또는 자세 정보를 비교하고,
    상기 비교 결과에 기반하여 생성된 안테나 설치와 관련된 피드백 정보를 제공하는
    전자 장치.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 촬영된 영상에서 상기 안테나를 포함하는 관심 영역(ROI)을 추출하고,
    상기 관심 영역에서 상기 안테나의 각 특징점(keypoint)에 대응하는 포인트들을 추출하고,
    상기 추출된 포인트들을 기반으로 상기 안테나의 카메라 좌표계 상 위치 및/또는 자세를 계산하고,
    상기 안테나의 카메라 좌표계 상 위치 및/또는 자세 및 상기 카메라의 위치 및/또는 자세에 기초하여 상기 안테나의 지구 좌표계 상 위치 및/또는 자세를 계산하고,
    상기 계산 결과에 기반하여 상기 안테나의 위치 및/또는 자세 정보를 생성하는,
    전자 장치.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 프로세서는
    안테나 데이터, 미리 생성된 경계 박스(bounding box) 정보 및/또는 촬영된 영상을 입력받고,
    상기 영상에서 상기 경계 박스 정보를 기반으로 상기 안테나를 포함하는 관심 영역(ROI, region of interest)을 추출하고,
    상기 관심 영역에서 상기 안테나 데이터로 학습된 인공 지능 모델을 이용한 특징 추출(feature extraction)을 수행하고,
    상기 수행 결과에 기반하여 상기 포인트들을 추출하는
    전자 장치.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 카메라 내부의 물리적인 하드웨어 고유값을 포함하는 카메라 변수를 입력받고,
    상기 포인트들과 상기 카메라 변수를 기반으로 2차원 좌표들을 3차원 좌표로 변환하는 알고리즘을 이용하여 상기 안테나의 카메라 좌표계 상 위치 및/또는 자세를 계산하는,
    전자 장치.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 제 1 센서 모듈이 획득한 상기 상대적인 거리 정보 및 상기 제 2 센서 모듈이 획득한 전자 장치의 위치 정보를 기반으로 상기 안테나의 위치를 계산하고,
    상기 계산된 안테나의 위치 및 상기 안테나의 지구 좌표계 상 위치 및/또는 자세를 기반으로 안테나의 위치 및/또는 자세 정보를 생성하는
    전자 장치.
  10. 제5항에 있어서,
    상기 카메라는
    복수의 안테나가 포함된 영상을 촬영하고,
    상기 프로세서는
    상기 카메라가 촬영한 영상을 처리하여 상기 복수의 안테나를 검출하고,
    상기 검출된 복수의 안테나 중 안테나 설치 피드백을 제공할 안테나를 선택하고,
    상기 선택된 안테나에 대하여 안테나 설치 피드백을 제공하는
    전자 장치.
  11. 전자 장치의 동작 방법에 있어서,
    외부 객체에 대한 정보를 포함하는 데이터 베이스 및 가이드 안테나의 위치 및/또는 자세 정보를 획득하는 동작;
    카메라가 촬영한 영상 및/또는 외부 객체와 상기 전자 장치 사이의 상대적인 위치 정보에 기반하여 외부 객체의 정보를 획득하는 동작;
    상기 외부 객체의 정보에 기반하여, 상기 데이터 베이스를 업데이트하는 동작;
    상기 업데이트된 데이터 베이스와 상기 가이드 안테나의 위치 및/또는 자세 정보에 기반하여 상기 업데이트된 데이터 베이스 상의 상기 가이드 안테나의 성능을 계산하는 동작; 및
    상기 계산 결과에 기반하여 상기 가이드 안테나의 위치 및/또는 자세를 포함하는 망 구성의 재설계 여부를 판단하는 동작;을 포함하는
    전자 장치의 동작 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 데이터 베이스는 상기 외부 객체가 존재하는 환경의 특성을 포함하는 지도 데이터를 포함하고,
    상기 외부 객체의 정보를 이용하여 상기 지도 데이터를 업데이트하는 동작;
    상기 업데이트된 지도 데이터 상에서 상기 가이드 안테나로부터 송신되는 전파의 경로를 계산하는 동작;
    상기 계산에 기반하여 상기 업데이트된 지도 데이터 상에서 지정된 영역에서의 안테나 성능 파라미터 값을 확인하여 상기 가이드 안테나의 성능을 계산하는 동작; 및
    상기 계산된 가이드 안테나의 성능이 지정 값 미만임에 대응하여, 망 구성의 재설계가 필요하다고 판단하는 동작;을 포함하는
    전자 장치의 동작 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 지도 데이터 및/또는 상기 송신되는 전파의 경로를 렌더링하여 생성된 지도 데이터를 디스플레이 상에 디스플레이하도록 제어하는 동작;을 포함하는
    전자 장치의 동작 방법.
  14. 제12항에 있어서,
    상기 계산된 가이드 안테나의 성능이 지정 값 미만임에 대응하여, 상기 업데이트된 지도 데이터 상에서 상기 가이드 안테나의 성능을 향상시키도록 상기 가이드 안테나의 위치 및/또는 자세를 조절하는 동작;
    상기 조절된 가이드 안테나의 성능을 계산하는 동작; 및
    상기 계산된 성능이 지정 값 이상임에 대응하여, 상기 안테나의 가이드 위치 및/또는 자세를 상기 조절된 가이드 안테나의 위치 및/또는 자세로 업데이트하는 동작;을 포함하는
    전자 장치의 동작 방법.
  15. 전자 장치의 동작 방법에 있어서,
    안테나와 상기 전자 장치 사이의 상대적인 거리 정보를 획득하는 동작;
    상기 전자 장치의 위치 및/또는 자세 정보를 획득하는 동작;
    가이드 안테나의 위치 및/또는 자세 정보를 획득하는 동작;
    상기 전자 장치의 위치 및/또는 자세 정보에 기반하여 상기 전자 장치에 구비된 카메라의 위치 및/또는 자세를 계산하는 동작;
    상기 카메라가 촬영한 영상을 처리하여 상기 안테나를 검출하는 동작;
    상기 카메라의 위치 및/또는 자세 정보, 상기 검출된 안테나 영상 및 상기 상대적인 거리 정보 중 적어도 어느 하나에 기초하여 상기 검출된 안테나의 위치 및/또는 자세 정보를 생성하는 동작;
    상기 생성된 안테나의 위치 및/또는 자세 정보와 상기 가이드 안테나의 위치 및/또는 자세 정보를 비교하는 동작; 및
    상기 비교 결과에 기반하여 생성된 안테나 설치와 관련된 피드백 정보를 제공하는 동작;을 포함하는
    전자 장치의 동작 방법.
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