WO2022177162A1 - 어플리케이션의 모델 파일을 초기화하는 프로세서 및 이를 포함하는 전자 장치 - Google Patents

어플리케이션의 모델 파일을 초기화하는 프로세서 및 이를 포함하는 전자 장치 Download PDF

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WO2022177162A1
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김충걸
김무영
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Definitions

  • Various embodiments relate to an electronic device for initializing a model file of an application installed in the electronic device.
  • AI artificial intelligence
  • An embodiment may provide an electronic device that initializes a model file of an application installed in the electronic device.
  • an electronic device includes a memory for storing one or more applications, and at least one processor for controlling the electronic device, wherein the processor includes a neural network-based neural network associated with a target application among the one or more applications.
  • a target model file may be identified, a target initialization time of the target model file may be determined among a plurality of preset initialization times, and the target model file may be initialized at the target initialization time.
  • a method for initializing a model file of an application performed by an electronic device includes an operation of identifying a neural network-based target model file associated with a target application among one or more applications installed in the electronic device, a plurality of preset The method may include determining a target initialization time of the target model file among initialization times, and initializing the target model file at the target initialization time.
  • an electronic device includes a memory for storing one or more applications, and one or more processors for controlling the electronic device, wherein the one or more processors include one or more model files of the one or more processors. to generate a model file list, determine an initialization time for each of the one or more model files based on a usage pattern of the one or more applications, and generate a model file corresponding to the first initialization time at a first initialization time. can be initialized.
  • controller means any device, system, or part thereof that controls at least one operation, which device may be implemented in hardware, firmware or software, or a combination of at least two of them. Functions related to a particular controller can be centralized or distributed, whether local or remote.
  • various functions described below may be implemented or supported by one or more computer programs embodied in a computer-readable medium composed of computer-readable program codes.
  • application and “program” refer to one or more computer programs, software components, sets of instructions, procedures, functions, objects, classes, instances, related data, or portions thereof configured to be implemented as suitable computer readable program code. can indicate
  • computer readable program code includes computer code of any type, including source code, object code and executable code.
  • computer-readable medium means any type of read-only memory (ROM), random access memory (RAM), hard disk drive, compact disk (CD), digital video disk (DVD), or other type that can be accessed by a computer. Includes all types of media, such as memory.
  • Non-transitory computer-readable media excludes wired, wireless, optical, or other communication links that transmit transitory electrical or other signals.
  • Non-transitory computer readable media includes media in which data can be permanently stored, such as a rewritable optical disk or a removable memory device, and media in which data can be stored and overwritten later.
  • an electronic device for initializing a model file of an application installed in the electronic device may be provided.
  • 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 illustrating a program according to various embodiments.
  • FIG. 3 is a block diagram of an electronic device according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 4 is a flowchart illustrating a method of initializing a model file of an application according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating a method of determining a target initialization time of a target model file added to a model file list according to various embodiments of the present disclosure
  • FIG. 6 illustrates a list of model files according to various embodiments of the present disclosure
  • FIG. 7 is a flowchart of a method of determining a target initialization time of a target model file among a plurality of initialization times according to various embodiments of the present disclosure
  • FIG. 8 illustrates initialization times determined for model files of a model file list according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 9 illustrates a method of rearranging an initialization order of model files based on a usage pattern of applications according to various embodiments of the present disclosure
  • FIG. 10 illustrates a method of rearranging an initialization order of model files based on a usage pattern of applications according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 11 is a flowchart of a method of deleting a model file from a model file list according to various embodiments of the present disclosure
  • FIG. 12 illustrates a list of model files from which a model file is deleted according to various embodiments of the present disclosure
  • FIG. 13 is a flowchart of a method of determining a target initialization time of a target model file based on a current state of an electronic device according to various embodiments of the present disclosure
  • FIG. 1 is a block diagram of an electronic device in a network environment 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 of the present disclosure.
  • the electronic device 101 communicates with the electronic device 102 through a first network 198 (eg, a short-range wireless communication network) or a second network 199 . It 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
  • the server 108 e.g, a long-distance wireless communication network
  • 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 an embodiment, as at least part of data processing or operation, the processor 120 stores a command or data received from another component (eg, the sensor module 176 or the communication module 190 ) into 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 stores a command or data received from another component (eg, the sensor module 176 or the communication module 190 ) into the volatile memory 132 .
  • the processor 120 stores a command or data received from another component (eg, the sensor module 176 or the communication module 190 ) into the volatile memory 132 .
  • the processor 120 is a main processor 121 (eg, a central processing unit or an application processor) or a secondary processor 123 (eg, a graphic processing unit, a neural network processing unit) a neural processing unit (NPU), an image signal processor, a sensor hub processor, or a communication processor).
  • a 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
  • NPU neural processing unit
  • an image signal processor e.g., a sensor hub processor, or a communication processor.
  • 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 auxiliary processor 123 eg, image signal processor or communication processor
  • 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 an embodiment, the receiver may be implemented separately from or as a 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 .
  • the battery 189 may include, for example, a non-rechargeable primary cell, a rechargeable secondary cell, or a fuel cell.
  • the communication module 190 is a direct (eg, wired) communication channel or a wireless communication channel between the electronic device 101 and an external electronic device (eg, the electronic device 102, the electronic device 104, or the server 108). It can support establishment and communication performance through the established communication channel.
  • the communication module 190 may include one or more communication processors that operate independently of the processor 120 (eg, an application processor) and support direct (eg, wired) communication or wireless communication.
  • the communication module 190 is a wireless communication module 192 (eg, a cellular communication module, a short-range wireless communication module, or a global navigation satellite system (GNSS) communication module) or a wired communication module 194 (eg, : It may include a 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 wireless 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 includes 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 includes 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 specified 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 part of the operations executed by the electronic device 101 may be executed by 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 electronic device may be a device of various types.
  • the electronic device may include, for example, a portable communication device (eg, a smart phone), a computer device, a portable multimedia device, a portable medical device, a camera, a wearable device, or a home appliance device.
  • a portable communication device eg, a smart phone
  • a computer device e.g., a laptop, a desktop, a tablet, or a portable multimedia device
  • portable medical device e.g., a portable medical device
  • camera e.g., a camera
  • a wearable device e.g., a smart watch
  • a home appliance device e.g., a smart bracelet
  • first”, “second”, or “first” or “second” may simply be used to distinguish the component from other such components, and refer to those components in other aspects (e.g., importance or order) is not limited. It is said that one (eg, first) component is “coupled” or “connected” to another (eg, second) component, with or without the terms “functionally” or “communicatively”. When referenced, it means that one component can be connected to the other component directly (eg by wire), wirelessly, or through a third component.
  • module used in various embodiments of the present document may include a unit implemented in hardware, software, or firmware, for example, and interchangeably with terms such as logic, logic block, component, or circuit.
  • a module may be an integrally formed part or a minimum unit or a part of the part that performs one or more functions.
  • the module may be implemented in the form of an application-specific integrated circuit (ASIC).
  • ASIC application-specific integrated circuit
  • one or more instructions stored in a storage medium may be implemented as software (eg, the program 140) including
  • the processor eg, the processor 120
  • the device eg, the electronic device 101
  • the one or more instructions may include code generated by a compiler or code executable by an interpreter.
  • the device-readable storage medium may be provided in the form of a non-transitory storage medium.
  • 'non-transitory' only means that the storage medium is a tangible device and does not contain a signal (eg, electromagnetic wave), and this term is used in cases where data is semi-permanently stored in the storage medium and It does not distinguish between temporary storage cases.
  • a signal eg, electromagnetic wave
  • the method according to various embodiments disclosed in this document may be provided by being included in a computer program product.
  • Computer program products may be traded between sellers and buyers as commodities.
  • the computer program product is distributed in the form of a machine-readable storage medium (eg compact disc read only memory (CD-ROM)), or through an application store (eg Play StoreTM) or on two user devices ( It can be distributed (eg downloaded or uploaded) directly, online between smartphones (eg: smartphones).
  • a portion of the computer program product may be temporarily stored or temporarily created in a machine-readable storage medium such as a memory of a server of a manufacturer, a server of an application store, or a relay server.
  • each component (eg, module or program) of the above-described components may include a singular or a plurality of entities, and some of the plurality of entities may be separately disposed in other components.
  • one or more components or operations among the above-described corresponding components may be omitted, or one or more other components or operations may be added.
  • a plurality of components eg, a module or a program
  • the integrated component may perform one or more functions of each component of the plurality of components identically or similarly to those performed by the corresponding component among the plurality of components prior to the integration. .
  • operations performed by a module, program, or other component are executed sequentially, in parallel, repeatedly, or heuristically, or one or more of the operations are executed in a different order, omitted, or , or one or more other operations may be added.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating a program according to various embodiments.
  • the program 140 described above with reference to FIG. 1 is executed in the operating system 142 , the middleware 144 , or the operating system 142 for controlling one or more resources of the electronic device 101 . It may include an executable application 146 .
  • Operating system 142 may include, for example, Android TM , iOS TM , Windows TM , Symbian TM , Tizen TM , or Bada TM .
  • At least some of the programs 140 are, for example, preloaded into the electronic device 101 at the time of manufacture, or an external electronic device (eg, the electronic device 102 or 104 of FIG. 1 ) when used by a user; Alternatively, it may be downloaded or updated from the server 108).
  • the operating system 142 may control management (eg, allocation or retrieval) of one or more system resources (eg, a process, memory, or power) of the electronic device 101 .
  • the operating system 142 may additionally or alternatively include other hardware devices of the electronic device 101 , for example, the input module 150 , the sound output module 155 , the display module 160 , and the audio module 170 . , sensor module 176 , interface 177 , haptic module 179 , camera module 180 , power management module 188 , battery 189 , communication module 190 , subscriber identification module 196 , or It may include one or more driver programs for driving the antenna module 197 .
  • the middleware 144 may provide various functions to the application 146 so that functions or information provided from one or more resources of the electronic device 101 may be used by the application 146 .
  • the middleware 144 includes, for example, an application manager 201 , a window manager 203 , a multimedia manager 205 , a resource manager 207 , a power manager 209 , a database manager 211 , and a package manager 213 . ), a connectivity manager 215 , a notification manager 217 , a location manager 219 , a graphics manager 221 , a security manager 223 , a call manager 225 , or a voice recognition manager 227 .
  • an application manager 201 includes, for example, an application manager 201 , a window manager 203 , a multimedia manager 205 , a resource manager 207 , a power manager 209 , a database manager 211 , and a package manager 213 .
  • a connectivity manager 215 a notification manager 217 , a
  • the application manager 201 may manage the life cycle of the application 146 , for example.
  • the window manager 203 may manage one or more GUI resources used in the screen, for example.
  • the multimedia manager 205 for example, identifies one or more formats required for playback of media files, and encodes or decodes a corresponding media file among the media files using a codec suitable for the selected format. can be done
  • the resource manager 207 may manage the space of the source code of the application 146 or the memory of the memory 130 , for example.
  • the power manager 209 may, for example, manage the capacity, temperature, or power of the battery 189 , and determine or provide related information required for the operation of the electronic device 101 by using the corresponding information. . According to an embodiment, the power manager 209 may interwork with a basic input/output system (BIOS) (not shown) of the electronic device 101 .
  • BIOS basic input/output system
  • the database manager 211 may create, retrieve, or change a database to be used by the application 146 , for example.
  • the package manager 213 may manage installation or update of an application distributed in the form of a package file, for example.
  • the connectivity manager 215 may manage, for example, a wireless connection or a direct connection between the electronic device 101 and an external electronic device.
  • the notification manager 217 may provide, for example, a function for notifying the user of the occurrence of a specified event (eg, an incoming call, a message, or an alarm).
  • a specified event eg, an incoming call, a message, or an alarm.
  • the location manager 219 may manage location information of the electronic device 101 , for example.
  • the graphic manager 221 may manage, for example, one or more graphic effects to be provided to a user or a user interface related thereto.
  • Security manager 223 may provide, for example, system security or user authentication.
  • the telephony manager 225 may manage, for example, a voice call function or a video call function provided by the electronic device 101 .
  • the voice recognition manager 227 transmits the user's voice data to the server 108, and based at least in part on the voice data, a command corresponding to a function to be performed in the electronic device 101;
  • the converted text data may be received from the server 108 based at least in part on the voice data.
  • the middleware 144 may dynamically delete some existing components or add new components. According to an embodiment, at least a portion of the middleware 144 may be included as a part of the operating system 142 or implemented as software separate from the operating system 142 .
  • Application 146 includes, for example, home 251 , dialer 253 , SMS/MMS 255 , instant message (IM) 257 , browser 259 , camera 261 , alarm 263 . , contacts 265, voice recognition 267, email 269, calendar 271, media player 273, album 275, watch 277, health 279 (such as exercise or blood sugar) measuring biometric information), or environmental information 281 (eg, measuring atmospheric pressure, humidity, or temperature information).
  • the application 146 may further include an information exchange application (not shown) capable of supporting information exchange between the electronic device 101 and an external electronic device.
  • the information exchange application may include, for example, a notification relay application configured to transmit specified information (eg, call, message, or alarm) to an external electronic device, or a device management application configured to manage the external electronic device.
  • the notification relay application for example, transmits notification information corresponding to a specified event (eg, mail reception) generated in another application (eg, the email application 269 ) of the electronic device 101 to the external electronic device.
  • the notification relay application may receive notification information from the external electronic device and provide it to the user of the electronic device 101 .
  • the device management application is, for example, a power source (eg, turn-on or turn-off) of an external electronic device that communicates with the electronic device 101 or some components thereof (eg, a display module or a camera module of the external electronic device). ) or a function (eg brightness, resolution, or focus).
  • the device management application may additionally or alternatively support installation, deletion, or update of an application operating in an external electronic device.
  • FIG. 3 is a block diagram of an electronic device according to various embodiments of the present disclosure.
  • an electronic device 300 (eg, the electronic device 101 of FIG. 1 ) according to an example includes a processor 310 (eg, the processor 120 of FIG. 1 ), a communication module 320 ( For example, the communication module 190 of FIG. 1 ) and the memory 330 (eg, the memory 130 of FIG. 1 ) may be included.
  • a processor 310 eg, the processor 120 of FIG. 1
  • a communication module 320 For example, the communication module 190 of FIG. 1
  • the memory 330 eg, the memory 130 of FIG. 1
  • the processor 310 is a main processor 121 (eg, a central processing unit or an application processor) or a secondary processor 123 (eg, graphic central processing unit (GPU) that can be operated independently or together with it). processing unit), a neural network processing unit (NPU), an image signal processor (ISP), a digital signal processor (DSP), a sensor hub processor, or a communication processor).
  • the processor 310 includes the main processor 311 and the auxiliary processor 312, the auxiliary processor 312 may be set to use less power than the main processor 311 or to be specialized for a specified function. have.
  • the co-processor 312 may be implemented separately from or as part of the main processor 311 .
  • the communication module 320 (eg, the communication module 190 of FIG. 1 ) includes the electronic device 300 and an external electronic device (eg, the electronic device 102 , the electronic device 104 of FIG. 1 , or the server 108 ). ) may support establishment of a direct (eg, wired) communication channel or wireless communication channel between each other, and communication through the established communication channel.
  • the communication module 320 may include one or more communication processors that operate independently of the processor 310 and support direct communication or wireless communication.
  • the memory 330 may store various data used by at least one component (eg, the processor 310 ) of the electronic device 300 .
  • the data may include, for example, input data or output data for software (eg, the program 140 of FIG. 1 ) and instructions related thereto.
  • a program may be stored as software in the memory 330 , for example, an operating system (eg, the operating system 142 of FIG. 1 ), middleware (( For example, the middleware 144 of FIG. 1 ) or an application (eg, the application 146 of FIG. 1 ) may be included.
  • an operating system eg, the operating system 142 of FIG. 1
  • middleware e.g., the middleware 144 of FIG. 1
  • an application eg, the application 146 of FIG. 1
  • one or more applications may be stored or installed in the memory 330 by the user of the electronic device 300 .
  • the applications installed in the electronic device 300 may include a game application and a camera application, are not limited to the described embodiment, and may include applications for various purposes.
  • the application may provide convenience to the user by supporting the user with various AI functions suitable for the purpose of using the application.
  • an AI function could be a special-purpose trained model based on a neural network.
  • a well-trained AI function can generate accurate result data by making appropriate inferences on the input data.
  • the method of providing the AI function of the application includes a method in which the subject performing inference on input data is an electronic device (eg, the electronic device 300) and a method in which a server (eg, the server 108 in FIG. 1) is used. can do.
  • an electronic device eg, the electronic device 300
  • a server eg, the server 108 in FIG. 1
  • the manner in which the inference is performed by the electronic device may use hardware (eg, the processor 310 ) of the electronic device to execute the model for the AI function.
  • the initialization process of the model may be required in advance.
  • the electronic device may understand the structure of the model.
  • the electronic device may mean identifying a library or program of basic code constituting the model.
  • the electronic device may determine which electronic device resources (eg, the main processor 311 and the auxiliary processor 312 of the processor 310) to be used for initialization of the optimized model.
  • initialization of the optimized model may mean that a specific resource of an electronic device capable of executing a specific code of the model most quickly is properly used.
  • the determined resource may vary according to the stage of model initialization.
  • the model initialization may affect the execution speed of the application. For example, as the main processor 311 is used for model initialization, the execution speed of the application may be reduced.
  • the establishment of a connection between the electronic device and the server may be required in advance, and as the main processor 311 is used to establish the connection, the execution of the application speed may be reduced.
  • the meaning of “initializing the model” or “initializing the model file” may mean establishing a connection between the electronic device and the server.
  • a plurality of applications may be installed in the electronic device 300 , and the application may provide one or more AI functions.
  • the application may provide one or more AI functions.
  • a function for initializing models of one or more AI functions may need to be managed.
  • the initialization function may be managed by distributing initialization times of models.
  • the electronic device 300 includes a memory 330 for storing one or more applications, and at least one processor 310 for controlling the electronic device 300 , and the processor 310 includes one or more Among applications, a neural network-based target model file associated with the target application may be identified, a target initialization time of the target model file may be determined among a plurality of preset initialization times, and the target model file may be initialized at the target initialization time.
  • the term 'model file' is a term for specifying a model of an AI function associated with an application, and may be used interchangeably with the term 'model'.
  • FIG. 4 is a flowchart illustrating a method of initializing a model file of an application according to various embodiments of the present disclosure
  • the following operations 410 to 430 may be performed by an electronic device (eg, the electronic device 101 of FIG. 1 or the electronic device 300 of FIG. 3 ).
  • the processor of the electronic device may identify a neural network-based target model file associated with the target application among applications installed in the electronic device.
  • the model file may be a file for a model for an AI function of an application.
  • a model file list may be created and managed.
  • the model file list is described in detail below with reference to FIGS. 5 and 6 .
  • the processor may determine a target initialization time of the target model file from among a plurality of preset initialization times.
  • each of the plurality of initialization times may correspond to a booting time, an idle time, an application initialization time, and a time after the application initialization (or execution) of the electronic device.
  • the processor may identify the library or program of the basic code constituting the model of the target model file by parsing the target model file. For example, the processor may determine which hardware element (eg, CPU, GPU, NPU, ISP, or DSP) should be used to execute the identified base code. Different hardware resources may be determined according to the progress stage of the code. For example, different hardware resources may be determined for each library.
  • the processor may determine which hardware element (eg, CPU, GPU, NPU, ISP, or DSP) should be used to execute the identified base code. Different hardware resources may be determined according to the progress stage of the code. For example, different hardware resources may be determined for each library.
  • the processor determines an initialization time of the first model file as a first time point (eg, booting time), and sets an initialization time of the second model file as a second time point (eg, a boot time) : idle time), it is possible to determine to distribute the initialization times of a plurality of model files.
  • a first time point eg, booting time
  • a second time point e.g, a boot time
  • the processor may determine the target initialization time based on whether initialization of the target application is required for initialization of the target model file.
  • a method of determining an initialization time of the target model file based on whether initialization of the target application is required will be described in detail below with reference to FIG. 7 .
  • the processor may determine the target initialization time based on at least one of a first calculation amount for initialization of the target application and a second calculation amount for initialization of the target model file.
  • a method of determining an initialization time of the target model file based on the first amount of computation and the second amount of computation will be described in detail below with reference to FIG. 7 .
  • the processor may determine an initialization time of the target model file based on a usage pattern of applications.
  • a method of determining an initialization time of a target model file based on a usage pattern of applications will be described in detail below with reference to FIG. 9 .
  • the processor may initialize the target model file at the target initialization time.
  • the processor initializes a runtime engine allocated for the target model file to initialize the target model file, initializes a compiler allocated for the target model file, and initializes a compiler allocated for the target model file.
  • a hardware component module may be initialized.
  • a network connection between the electronic device and the server may be established by initializing the target model file.
  • output data for the input data may be generated by the neural network of the inference engine of the target model file.
  • the method for initializing a model file of an application performed by the electronic device 300 includes identifying a neural network-based target model file associated with a target application among one or more applications installed in the electronic device 300 . 410, an operation 420 of determining a target initialization time of the target model file from among a plurality of preset initialization times, and an operation 430 of initializing the target model file at the target initialization time.
  • FIG. 5 is a flowchart of a method of determining a target initialization time of a target model file added to a model file list according to various embodiments of the present disclosure
  • the following operation 510 may be performed before operation 420 described above with reference to FIG. 4 is performed.
  • the processor eg, the processor 120 of FIG. 1 or the processor 310 of FIG. 3 of the electronic device (eg, the electronic device 101 of FIG. 1 or the electronic device 300 of FIG. 3)
  • the identified target model file can be added to the model file list.
  • a model file list may be previously generated to manage model files for AI functions of one or more applications installed in the electronic device.
  • the model file list may be managed by the application manager 201 described above with reference to FIG. 2 .
  • operation 420 described above with reference to FIG. 4 may include operation 520 below.
  • the processor may determine the target initialization time of the target model file by determining the initialization time for each of the model files in the model file list. For example, the initialization time of the first model file is determined as the first time (eg, booting time), and the initialization time of the second model file is determined as the second time (eg, idle time), so that the model in the model file list The initialization times of the files may be determined to be distributed.
  • the initialization time of the first model file is determined as the first time (eg, booting time)
  • the initialization time of the second model file is determined as the second time (eg, idle time)
  • the processor 310 determines the target initialization time of the target model file by adding the target model file to the model file list and determining the initialization time for each of one or more model files in the model file list.
  • the method of initializing a model file further includes operation 510 of adding the identified target model file to the model file list, and operation 420 of determining the target initialization time includes each of one or more model files in the model file list.
  • An operation 520 of determining a target initialization time of the target model file may be included by determining an initialization time for .
  • the electronic device 300 includes a memory for storing one or more applications (eg, the memory 330 of FIG. 3 ), and one or more processors 310 for controlling the electronic device 300 , , the one or more processors 310 generate a model file list including one or more model files of the one or more processors 310, and each of the one or more model files based on a usage pattern of the one or more applications.
  • An initialization time may be determined, and a model file corresponding to the first initialization time may be initialized at the first initialization time.
  • FIG. 6 illustrates a list of model files according to various embodiments of the present disclosure
  • the first application 610 , the second application 620 , and the third application 630 are displayed on the electronic device (eg, the electronic device 101 of FIG. 1 or the electronic device 300 of FIG. 3 ).
  • This can be installed.
  • the first application 610 is associated with the first model file 611 and the second model file 612
  • the second application 620 has the third model file 621 and the fourth model file 621 . 622
  • the third application 630 may be associated with the fifth model file 631 and the sixth model file 632 .
  • the processor of the electronic device eg, the processor 120 of FIG. 1 or the processor 310 of FIG. 3
  • the processor of the electronic device is associated with the third application 630 .
  • the fifth model file 631 and the sixth model file 632 may be identified, and the identified fifth model file 631 and the sixth model file 632 may be added to the model file list 640 . .
  • FIG. 7 is a flowchart of a method of determining a target initialization time of a target model file among a plurality of initialization times according to various embodiments of the present disclosure
  • operation 420 described above with reference to FIG. 4 may include operations 710 to 770 below.
  • Operations 710 to 770 may be performed by an electronic device (eg, the electronic device 101 of FIG. 1 or the electronic device 300 of FIG. 3 ).
  • the processor of the electronic device may determine whether initialization of the target application is required for initialization of the target model file.
  • the initialization of the application may include a process of loading or initializing resources of the electronic device for the application.
  • initialization of an application may be a process of scheduling resource use.
  • input information of the application is required in the process of loading or compiling the model file.
  • the initialization operation of the target model file is separated into a specific thread (eg, a target thread) and , the target initialization time may be determined so that the initialization of the target model file is performed through a specific thread at a time point (eg, a third time point) at which the initialization of the target application is performed.
  • a specific thread eg, a target thread
  • the target initialization time may be determined so that the initialization of the target model file is performed through a specific thread at a time point (eg, a third time point) at which the initialization of the target application is performed.
  • a plurality of threads may be processed in parallel by each of the cores.
  • the processor may process a thread for initialization of the target application and a target thread for initialization of the target model file in parallel.
  • a waiting time may be given to the thread for initialization of the application.
  • operation 770 may be performed.
  • the processor may determine the target initialization time as a time point (eg, a third time point) at which the initialization of the target application is performed.
  • operation 720 when initialization of the target application is not required for initialization of the target model file, operation 720 may be performed. Although operation 720 is shown to be performed according to the result of operation 710, according to an embodiment, operation 720 may be performed even when operation 710 is not performed. That is, operation 710 may not be included in operation 420 according to an embodiment.
  • the processor may determine whether the first amount of calculation for initialization of the target application is equal to or greater than a first threshold value.
  • the first calculation amount may be an amount in which a processing load of hardware (eg, a processor, a memory, or a bus) increases due to initialization of a target application.
  • operation 730 may be performed, and if the first calculation amount is less than the first threshold value, operation 740 may be performed.
  • the processor may determine whether the second amount of calculation for initialization of the target model file is equal to or greater than a second threshold.
  • the second computation amount may be an amount in which a processing load of hardware (eg, a processor, a memory, or a bus) increases due to initialization of the target model file.
  • operation 750 may be performed, and if the second calculation amount is less than the second threshold value, operation 760 may be performed.
  • the processor may determine an initialization time of the target model file as a booting time (eg, a first time) of the electronic device. That is, when both the initialization of the target application and the initialization of the target model file cause a processing load on the hardware, the initialization time of the target model file is set as the initialization time of the target model file in order to separate the initialization time of the target application and the initialization time of the target model file. It can be determined at boot time.
  • a booting time eg, a first time
  • the processor may determine an initialization time of the target model file as an idle time (eg, a second time point) of the electronic device.
  • the idle time of the electronic device may be defined as a time when the usage rate of the processor is less than a preset value. That is, in order to separate the initialization time of the target application and the initialization time of the target model file, even when the initialization of the target application causes a processing load of the hardware, but the initialization of the target model file does not cause a processing load of the hardware, the target The initialization time of the model file may be determined as an idle time of the electronic device.
  • the initialization time of the target model file is the target application may be determined as an initialization time (eg, a third time point) of .
  • the processor may determine whether the second amount of calculation for initialization of the target model file is equal to or greater than a third threshold.
  • operation 760 may be performed, and if the second calculation amount is less than the third threshold value, operation 770 may be performed.
  • the processor may determine an initialization time of the target model file as an idle time (eg, a second time point) of the electronic device. That is, even when the initialization of the target application does not cause a processing load of the hardware, but the initialization of the target model file does not cause a processing load of the hardware, in order to separate the initialization time of the target application and the initialization time of the target model file, An initialization time of the target model file may be determined as an idle time of the electronic device.
  • an idle time eg, a second time point
  • the initialization time of the target model file is the target application may be determined as an initialization time (eg, a third time point) of .
  • the processor 310 may determine the target initialization time based on at least one of a calculation amount for initialization of the target application and a calculation amount for initialization of the target model file.
  • the processor 310 may determine the target initialization time based on whether initialization of the target application is required for initialization of the target model file.
  • the operation 420 of determining the target initialization time may include determining the target initialization time based on whether initialization of the target application is required for initialization of the target model file.
  • FIG. 8 illustrates initialization times determined for model files of a model file list according to various embodiments of the present disclosure.
  • the initialization time of the third model file 621 , the fourth model file 622 , and the fifth model file 631 is determined as the first time point, and the first model file 611 and the second An initialization time of the model file 612 may be determined as a second time, and an initialization time of the sixth model file 632 may be determined as a third time.
  • the operation time of the electronic device eg, the electronic device 101 of FIG. 1 or the electronic device 300 of FIG. 3
  • the third model file 621 and the fourth model file ( 622) and the fifth model file 631 may be initialized in order.
  • the initialization times determined for the model files in the model file list may be dynamically managed.
  • the processor (eg, the processor 120 of FIG. 1 or the processor 310 of FIG. 3 ) of the electronic device allows a user to use the electronic device through an application manager (eg, the application manager 201 of FIG. 2 ).
  • the application manager may generate a usage pattern based on an execution log of the application.
  • the usage pattern may include the usage frequency and usage time of each of the one or more applications, and may include the usage frequency and usage time of each of the one or more model files of the application.
  • the application manager whenever an application is installed or executed, provides information on the file model used by the application, information on the inference engine of the file model, information on the initialization of the file model, and information on the initialization of the application.
  • information eg, initialization time, operation amount for initialization, thread usage
  • usage patterns of applications can be created. For example, a usage pattern of applications is determined based on a location and an occurrence of an electronic device obtained from a sensor module of the electronic device (eg, the sensor module 176 of FIG. 1 ) and time. can be created
  • the processor may re-determine (or change) the target initialization time of the target model file from among a plurality of preset initialization times by inputting usage patterns of applications into the initialization time determination model.
  • the initialization time determination model may be a neural network-based model, and is not limited to the described embodiment.
  • the initialization time determination model may be continuously updated (or trained) based on application usage patterns and user feedback.
  • the processor may rearrange the initialization order of the model files based on the usage pattern of the applications. A method of rearranging the initialization order of model files will be described in detail below with reference to FIG. 9 .
  • the processor may change the initialization time of the model files based on the usage pattern of the applications.
  • a method of changing the initialization time of the model files will be described in detail with reference to FIG. 10 .
  • FIG. 9 illustrates a method of rearranging an initialization order of model files based on a usage pattern of applications according to various embodiments of the present disclosure
  • operation 910 may be performed after operation 420 described above with reference to FIG. 4 is performed.
  • operation 910 may be performed in parallel and independently of operation 430 described above with reference to FIG. 4 .
  • the processor eg, the processor 120 of FIG. 1 or the processor 310 of FIG. 3
  • the electronic device eg, the electronic device 101 of FIG. 1 or the electronic device 300 of FIG. 3
  • the initialization order of the model files can be rearranged based on their user pattern.
  • the third model file 621, the fourth model file 622, and the fifth model file 631 described above with reference to FIG. 8 are the third model file 621, the first The model files 621, 622, and 631 were previously determined to be initialized in the order of the fourth model file 622 and the fifth model file 631 based on the usage patterns of the applications, but when the usage patterns of the applications are updated.
  • the initialization order of may be rearranged. For example, when the frequency of use of the fifth model file 631 is further increased compared to the frequency of use of the other model files 621 and 622 , for example, the fifth model file 631 is changed to the other model files 621 . , 622), the initialization order may be rearranged to be initialized earlier.
  • the processor 310 may determine a target initialization time of the target model file based on a usage pattern of one or more applications.
  • the usage pattern may include a usage frequency of each of one or more applications and a usage frequency of each of one or more model files of the application.
  • the operation 420 of determining the target initialization time may include determining the target initialization time of the target model file based on a usage pattern of one or more applications.
  • FIG. 10 illustrates a method of changing an initialization order of model files based on a usage pattern of applications according to various embodiments of the present disclosure.
  • operation 1010 may be performed after operation 420 described above with reference to FIG. 4 is performed.
  • operation 1010 may be performed in parallel and independently of operation 430 described above with reference to FIG. 4 .
  • the processor eg, the processor 120 of FIG. 1 or the processor 310 of FIG. 3
  • the electronic device eg, the electronic device 101 of FIG. 1 or the electronic device 300 of FIG. 3
  • the third model file 621 , the fourth model file 622 , and the fifth model file 631 described above with reference to FIG. 8 are initialized at a first time point based on usage patterns of applications
  • the initialization time of the at least one model files 621 , 622 , and 631 may be changed.
  • the initialization time of the fifth model file 631 may be changed from the first time point to the fourth time point.
  • the fourth time point may be a time point at which a preset delay time elapses from after the third application 630 is executed.
  • initialization of the fifth model file 631 may be reduced.
  • initialization of the fifth model file 631 may not be performed when the third application 630 is not executed (eg, when the fourth time point does not arrive). .
  • FIG. 11 is a flowchart of a method of deleting a model file from a model file list according to various embodiments of the present disclosure
  • operations 1110 and 1120 may be performed after operation 420 described above with reference to FIG. 4 is performed.
  • operations 1110 and 1120 may be performed in parallel and independently of operation 430 described above with reference to FIG. 4 .
  • the processor eg, the processor 120 of FIG. 1 or the processor 310 of FIG. 3
  • the electronic device selects a target You can receive an application deletion event.
  • the application manager eg, the application manager 201 of FIG. 2
  • the application manager may generate a third application deletion event.
  • the processor may delete the target model file from the model file list.
  • the target model file deleted from the model file list may no longer be managed.
  • FIG. 12 illustrates a list of model files from which a model file is deleted according to various embodiments of the present disclosure
  • the third application 620 is deleted from the electronic device (eg, the electronic device 101 of FIG. 1 or the electronic device 300 of FIG. 3 ). Accordingly, when the third application deletion event is generated, the fifth model file 631 and the sixth model file 632 of the third application 620 may be deleted from the model file list. When the fifth model file 631 and the sixth model file 632 are deleted from the model file list, the initialization time points for the fifth model file 631 and the sixth model file 632 may no longer be managed. have.
  • FIG. 13 is a flowchart of a method of determining a target initialization time of a target model file based on a current state of an electronic device according to various embodiments of the present disclosure
  • the following operations 1310 and 1320 may be performed after operation 410 described above with reference to FIG. 4 is performed.
  • the processor eg, the processor 120 of FIG. 1 or the processor 310 of FIG. 3 ) of the electronic device (eg, the electronic device 101 of FIG. 1 or the electronic device 300 of FIG. 3 ) performs an electronic It is possible to determine the current state of the device.
  • the processor may determine the current state of the processor based on at least one of a remaining capacity of a battery (eg, the battery 189 ) of the electronic device, a current time, and a usage rate of the processor.
  • the processor may determine whether the determined current state is a preset state.
  • the preset state may be a state in which a user does not feel inconvenience such as a slowdown in application execution speed when using the electronic device even though hardware elements of the electronic device are used to determine the target initialization time of the target model file.
  • the preset state may be any one of an inactive state and an idle state, and is not limited to the described embodiment.
  • operation 420 described above with reference to FIG. 4 may be performed.
  • operation 420 may be performed only when the state of the electronic device is determined to be an inactive state or an idle state. Accordingly, the user may not feel any discomfort while using the electronic device.
  • the processor 310 determines whether the current state of the electronic device 300 corresponds to a predetermined state, and when the current state corresponds to a preset state, determines the target initialization time of the target model file. can decide
  • the model file initialization method further includes an operation 1320 of determining whether the current state of the electronic device 300 corresponds to a predetermined state, and the method described above with reference to FIG. 4 for determining a target initialization time.
  • Operation 420 may include an operation of determining a target initialization time of the target model file when the determined current state of the electronic device 300 corresponds to a preset state.
  • the embodiments described above may be implemented by a hardware component, a software component, and/or a combination of a hardware component and a software component.
  • the devices, methods and components described in the embodiments may include, for example, a processor, a controller, an arithmetic logic unit (ALU), a digital signal processor, a microcomputer, a field programmable gate array (FPGA). ), a programmable logic unit (PLU), a microprocessor, or any other device capable of executing and responding to instructions, may be implemented using a general purpose computer or special purpose computer.
  • the processing device may execute an operating system (OS) and a software application running on the operating system.
  • the processing device may also access, store, manipulate, process, and generate data in response to execution of the software.
  • OS operating system
  • the processing device may also access, store, manipulate, process, and generate data in response to execution of the software.
  • the processing device includes a plurality of processing elements and/or a plurality of types of processing elements. It can be seen that may include For example, the processing device may include a plurality of processors or one processor and one controller. Other processing configurations are also possible, such as parallel processors.
  • the software may comprise a computer program, code, instructions, or a combination of one or more thereof, which configures a processing device to operate as desired or is independently or collectively processed You can command the device.
  • the software and/or data may be any kind of machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage medium or device, to be interpreted by or to provide instructions or data to the processing device. , or may be permanently or temporarily embody in a transmitted signal wave.
  • the software may be distributed over networked computer systems and stored or executed in a distributed manner. Software and data may be stored in a computer-readable recording medium.
  • the method according to the embodiment may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded in a computer-readable medium.
  • the computer readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination, and the program instructions recorded on the medium are specially designed and configured for the embodiment, or are known and available to those skilled in the art of computer software.
  • the computer-readable recording medium include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs and DVDs, and magnetic such as floppy disks.
  • - includes magneto-optical media, and hardware devices specially configured to store and execute program instructions, such as ROM, RAM, flash memory, and the like.
  • Examples of program instructions include not only machine language codes such as those generated by a compiler, but also high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter or the like.
  • the hardware device described above may be configured to operate as one or a plurality of software modules to perform the operations of the embodiments, and vice versa.

Abstract

일 실시예에 따른 전자 장치는, 하나 이상의 어플리케이션들을 저장하는 메모리, 및 전자 장치를 제어하는 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 프로세서는, 하나 이상의 어플리케이션들 중 타겟 어플리케이션과 연관된 신경망 기반의 타겟 모델 파일을 식별하고, 미리 설정된 복수의 초기화 시점들 중 타겟 모델 파일의 타겟 초기화 시점을 결정하고, 타겟 초기화 시점에서 타겟 모델 파일을 초기화할 수 있다. 그 외에도 다양한 실시예들이 가능할 수 있다.

Description

어플리케이션의 모델 파일을 초기화하는 프로세서 및 이를 포함하는 전자 장치
관련 출원들에 대한 참조
본 출원은 2021년 2월 18일에 출원된 한국특허출원 제 10-2021-0021674호의 우선권을 주장한다.
다양한 실시 예들은 전자 장치에 설치된 어플리케이션의 모델 파일을 초기화하기 위한 전자 장치에 관한 것이다.
모바일 단말의 사용 환경에서 인공 지능(AI: artificial intelligence) 기능을 사용하여 사용자의 편의성을 개선하는 어플리케이션들이 개발되고 있는 상황이다. 모바일 단말은 어플리케이션들의 다양한 AI 기능들을 제공하기 위해 하드웨어 가속기(accelerator)를 적극적으로 사용하고 있다.
일 실시예는 전자 장치에 설치된 어플리케이션의 모델 파일을 초기화하는 전자 장치를 제공할 수 있다.
다만, 기술적 과제는 상술한 기술적 과제들로 한정되는 것은 아니며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.
다양한 실시 예들에 따른, 전자 장치는, 하나 이상의 어플리케이션들을 저장하는 메모리, 및 상기 전자 장치를 제어하는 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 하나 이상의 어플리케이션들 중 타겟 어플리케이션과 연관된 신경망 기반의 타겟 모델 파일을 식별하고, 미리 설정된 복수의 초기화 시점들 중 상기 타겟 모델 파일의 타겟 초기화 시점을 결정하고, 상기 타겟 초기화 시점에서 상기 타겟 모델 파일을 초기화할 수 있다.
다양한 실시 예들에 따른, 전자 장치에 의해 수행되는, 어플리케이션의 모델 파일 초기화 방법은, 상기 전자 장치에 설치된 하나 이상의 어플리케이션들 중 타겟 어플리케이션과 연관된 신경망 기반의 타겟 모델 파일을 식별하는 동작, 미리 설정된 복수의 초기화 시점들 중 상기 타겟 모델 파일의 타겟 초기화 시점을 결정하는 동작, 및 상기 타겟 초기화 시점에서 상기 타겟 모델 파일을 초기화하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시 예들에 따른, 전자 장치에 있어서, 하나 이상의 어플리케이션들을 저장하는 메모리, 및 상기 전자 장치를 제어하는 하나 이상의 프로세서들을 포함하고, 상기 하나 이상의 프로세서들은, 상기 하나 이상의 프로세서들의 하나 이상의 모델 파일들을 포함하는 모델 파일 리스트를 생성하고, 상기 하나 이상의 어플리케이션들의 사용 패턴에 기초하여 상기 하나 이상의 모델 파일들에 대한 각각의 초기화 시점을 결정하고, 제1 초기화 시점에서 상기 제1 초기화 시점에 대응하는 모델 파일을 초기화할 수 있다.
아래의 상세한 설명을 시작하기 전에, 이 특허 문서 전체에 사용된 특정 단어 및 구문의 정의를 설명하는 것이 유리할 수 있다. "포함하다" 및 "구성하다"
및 그 파생은 제한이 없는 포함을 의미한다. "또는"이라는 용어는 "및/또는"의 의미를 포괄할 수 있다. "~와 관련된" 및 "~와 연관된"이라는 문구와 그 파생어는 포함, 안에 포함, 상호 연결, 연결 또는 함께, 통신 가능, ~과 협력하다, 끼워 넣다, 병치시키다, ~에 근접하다, ~에 속박되다, ~의 속성을 가지다, 소유하다 등을 의미할 수 있다. "컨트롤러"라는 용어는 적어도 하나의 동작을 제어하는 임의의 장치, 시스템 또는 그 일부를 의미하며, 이러한 장치는 하드웨어, 펌웨어 또는 소프트웨어, 또는 이들 중 적어도 2개의 조합으로 구현될 수 있다. 특정 컨트롤러와 관련된 기능은 로컬이든 원격이든 중앙 집중화되거나 분산될 수 있다.
또한, 이하에서 설명하는 다양한 기능은 컴퓨터가 읽을 수 있는 프로그램 코드로 구성되어 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체에 구현된 하나 이상의 컴퓨터 프로그램에 의해 구현 또는 지원될 수 있다. "어플리케이션" 및 "프로그램"이라는 용어는 하나 이상의 컴퓨터 프로그램, 소프트웨어 구성 요소, 일련의 인스트럭션들, 절차, 기능, 개체, 클래스, 인스턴스, 관련 데이터 또는 적절한 컴퓨터 판독 가능 프로그램 코드로 구현하도록 구성된 그 일부를 나타낼 수 있다. "컴퓨터 판독 가능 프로그램 코드"라는 문구에는 소스 코드, 목적 코드 및 실행 코드를 포함한 모든 유형의 컴퓨터 코드가 포함된다. "컴퓨터 판독 가능 매체"라는 문구는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 읽기 전용 메모리(ROM), 랜덤 액세스 메모리(RAM), 하드 디스크 드라이브, 컴팩트 디스크(CD), 디지털 비디오 디스크(DVD) 또는 기타 유형의 메모리와 같은 모든 유형의 매체를 포함한다. "비일시적" 컴퓨터 판독 가능 매체는 일시적인 전기 신호 또는 기타 신호를 전송하는 유선, 무선, 광학 또는 기타 통신 링크를 제외한다. 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체는 재기록 가능한 광 디스크 또는 소거 가능한 메모리 장치와 같이 데이터가 영구적으로 저장될 수 있는 매체 및 데이터가 저장되고 나중에 덮어쓸 수 있는 매체를 포함한다.
다양한 실시 예들에 따르면, 전자 장치에 설치된 어플리케이션의 모델 파일을 초기화하는 전자 장치가 제공될 수 있다.
도 1은 다양한 실시 예들에 따른, 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블록도를 도시한다.
도 2는 다양한 실시 예들에 따른 프로그램을 예시하는 블록도를 도시한다.
도 3은 다양한 실시 예들에 따른 전자 장치의 블록도를 도시한다.
도 4는 다양한 실시 예들에 따른 어플리케이션의 모델 파일을 초기화하는 방법을 설명하기 위한 흐름도를 도시한다.
도 5는 다양한 실시 예들에 따른 모델 파일 리스트에 추가된 타겟 모델 파일의 타겟 초기화 시점을 결정하는 방법의 흐름도를 도시한다.
도 6은 다양한 실시 예들에 따른 모델 파일 리스트를 도시한다.
도 7은 다양한 실시 예들에 따른 복수의 초기화 시점들 중 타겟 모델 파일의 타겟 초기화 시점을 결정하는 방법의 흐름도를 도시한다.
도 8은 다양한 실시 예들에 따른 모델 파일 리스트의 모델 파일들에 대해 결정된 초기화 시점들을 도시한다.
도 9는 다양한 실시 예들에 따른 어플리케이션들의 사용 패턴에 기초하여 모델 파일들의 초기화 순서를 재배열하는 방법을 도시한다.
도 10은 다양한 실시 예들에 따른 어플리케이션들의 사용 패턴에 기초하여 모델 파일들의 초기화 순서를 재배열하는 방법을 도시한다.
도 11은 다양한 실시 예들에 따른 모델 파일 리스트에서 모델 파일을 삭제하는 방법의 흐름도이다.
도 12는 다양한 실시 예들에 따른 모델 파일이 삭제된 모델 파일 리스트를 도시한다.
도 13은 다양한 실시 예들에 따른 전자 장치의 현재 상태에 기초하여 타겟 모델 파일의 타겟 초기화 시점을 결정하는 방법의 흐름도이다.
이하, 본 기재의 다양한 실시 예가 첨부된 도면을 참조하여 기재된다. 그러나, 이는 본 기재를 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 기재의 실시 예의 다양한 변경(modification), 균등물(equivalent), 및/또는 대체물(alternative)을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
도 1은 다양한 실시 예들에 따른 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블록도이다.
도 1은, 다양한 실시 예들에 따른, 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)의 블록도이다. 도 1을 참조하면, 네트워크 환경(100)에서 전자 장치(101)는 제1 네트워크(198)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(102)와 통신하거나, 또는 제2 네트워크(199)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(104) 또는 서버(108) 중 적어도 하나와 통신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 서버(108)를 통하여 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 일 실시 예에 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 실시 예에서는, 전자 장치(101)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 연결 단자(178))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시 예에서는, 이 구성요소들 중 일부들(예: 센서 모듈(176), 카메라 모듈(180), 또는 안테나 모듈(197))은 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160))로 통합될 수 있다.
프로세서(120)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(140))를 실행하여 프로세서(120)에 연결된 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)를 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 데이터 처리 또는 연산의 적어도 일부로서, 프로세서(120)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(176) 또는 통신 모듈(190))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(132)에 저장하고, 휘발성 메모리(132)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(134)에 저장할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(120)는 메인 프로세서(121)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서) 또는 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(123)(예: 그래픽 처리 장치, 신경망 처리 장치(NPU: neural processing unit), 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)가 메인 프로세서(121) 및 보조 프로세서(123)를 포함하는 경우, 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)보다 저전력을 사용하거나, 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
보조 프로세서(123)는, 예를 들면, 메인 프로세서(121)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(121)가 액티브(예: 어플리케이션 실행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)와 함께, 전자 장치(101)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160), 센서 모듈(176), 또는 통신 모듈(190))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성요소(예: 카메라 모듈(180) 또는 통신 모듈(190))의 일부로서 구현될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 신경망 처리 장치)는 인공지능 모델의 처리에 특화된 하드웨어 구조를 포함할 수 있다. 인공지능 모델은 기계 학습을 통해 생성될 수 있다. 이러한 학습은, 예를 들어, 인공지능 모델이 수행되는 전자 장치(101) 자체에서 수행될 수 있고, 별도의 서버(예: 서버(108))를 통해 수행될 수도 있다. 학습 알고리즘은, 예를 들어, 지도형 학습(supervised learning), 비지도형 학습(unsupervised learning), 준지도형 학습(semi-supervised learning) 또는 강화 학습(reinforcement learning)을 포함할 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은, 복수의 인공 신경망 레이어들을 포함할 수 있다. 인공 신경망은 심층 신경망(DNN: deep neural network), CNN(convolutional neural network), RNN(recurrent neural network), RBM(restricted boltzmann machine), DBN(deep belief network), BRDNN(bidirectional recurrent deep neural network), 심층 Q-네트워크(deep Q-networks) 또는 상기 중 둘 이상의 조합 중 하나일 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은 하드웨어 구조 이외에, 추가적으로 또는 대체적으로, 소프트웨어 구조를 포함할 수 있다.
메모리(130)는, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(120) 또는 센서 모듈(176))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(140)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(130)는, 휘발성 메모리(132) 또는 비휘발성 메모리(134)를 포함할 수 있다.
프로그램(140)은 메모리(130)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 예를 들면, 운영 체제(142), 미들 웨어(144) 또는 어플리케이션(146)을 포함할 수 있다.
입력 모듈(150)은, 전자 장치(101)의 구성요소(예: 프로세서(120))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 모듈(150)은, 예를 들면, 마이크, 마우스, 키보드, 키(예: 버튼), 또는 디지털 펜(예: 스타일러스 펜)을 포함할 수 있다.
음향 출력 모듈(155)은 음향 신호를 전자 장치(101)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 모듈(155)은, 예를 들면, 스피커 또는 리시버를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용될 수 있다. 리시버는 착신 전화를 수신하기 위해 사용될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 리시버는 스피커와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
디스플레이 모듈(160)은 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 디스플레이 모듈(160)은, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 디스플레이 모듈(160)은 터치를 감지하도록 설정된 터치 센서, 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 압력 센서를 포함할 수 있다.
오디오 모듈(170)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 오디오 모듈(170)은, 입력 모듈(150)을 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 모듈(155), 또는 전자 장치(101)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))(예: 스피커 또는 헤드폰)를 통해 소리를 출력할 수 있다.
센서 모듈(176)은 전자 장치(101)의 작동 상태(예: 전력 또는 온도), 또는 외부의 환경 상태(예: 사용자 상태)를 감지하고, 감지된 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 센서 모듈(176)은, 예를 들면, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 근접 센서, 컬러 센서, IR(infrared) 센서, 생체 센서, 온도 센서, 습도 센서, 또는 조도 센서를 포함할 수 있다.
인터페이스(177)는 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 인터페이스(177)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.
연결 단자(178)는, 그를 통해서 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 연결 단자(178)는, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.
햅틱 모듈(179)은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 햅틱 모듈(179)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.
카메라 모듈(180)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.
전력 관리 모듈(188)은 전자 장치(101)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전력 관리 모듈(188)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.
배터리(189)는 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소에 전력을 공급할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 배터리(189)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.
통신 모듈(190)은 전자 장치(101)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102), 전자 장치(104), 또는 서버(108)) 간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(190)은 프로세서(120)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 통신 모듈(190)은 무선 통신 모듈(192)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(194)(예: LAN(local area network) 통신 모듈, 또는 전력선 통신 모듈)을 포함할 수 있다. 이들 통신 모듈 중 해당하는 통신 모듈은 제1 네트워크(198)(예: 블루투스, WiFi(wireless fidelity) direct 또는 IrDA(infrared data association)와 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제2 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 제1 네트워크(198) 또는 제2 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: 제2 네트워크(199))에 규정되는 다양한 요구사항을 지원할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 무선 통신 모듈(192)은 eMBB 실현을 위한 Peak data rate(예: 20Gbps 이상), mMTC 실현을 위한 손실 Coverage(예: 164dB 이하), 또는 URLLC 실현을 위한 U-plane latency(예: 다운링크(DL) 및 업링크(UL) 각각 0.5ms 이하, 또는 라운드 트립 1ms 이하)를 지원할 수 있다.
안테나 모듈(197)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부의 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 안테나를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다. 이런 경우, 제1 네트워크(198) 또는 제2 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 실시 예에 따르면, 방사체 이외에 다른 부품(예: RFIC(radio frequency integrated circuit))이 추가로 안테나 모듈(197)의 일부로 형성될 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 mmWave 안테나 모듈을 형성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, mmWave 안테나 모듈은 인쇄 회로 기판, 상기 인쇄 회로 기판의 제1 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 제2 면(예: 윗 면 또는 측 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 상기 지정된 고주파 대역의 신호를 송신 또는 수신할 수 있는 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다.
상기 구성요소들 중 적어도 일부는 주변 기기들간 통신 방식(예: 버스, GPIO(general purpose input and output), SPI(serial peripheral interface), 또는 MIPI(mobile industry processor interface))을 통해 서로 연결되고 신호(예: 명령 또는 데이터)를 상호간에 교환할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 명령 또는 데이터는 제2 네트워크(199)에 연결된 서버(108)를 통해서 전자 장치(101)와 외부의 전자 장치(104)간에 송신 또는 수신될 수 있다. 외부의 전자 장치(102, 또는 104) 각각은 전자 장치(101)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일 실시 예에 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 실시 예에 있어서, 외부의 전자 장치(104)는 IoT(internet of things) 기기를 포함할 수 있다. 서버(108)는 기계 학습 및/또는 신경망을 이용한 지능형 서버일 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 외부의 전자 장치(104) 또는 서버(108)는 제2 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.
본 문서에 개시된 다양한 실시 예들에 따른 전자 장치는 다양한 형태의 장치가 될 수 있다. 전자 장치는, 예를 들면, 휴대용 통신 장치(예: 스마트폰), 컴퓨터 장치, 휴대용 멀티미디어 장치, 휴대용 의료 기기, 카메라, 웨어러블 장치, 또는 가전 장치를 포함할 수 있다. 본 문서의 실시 예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다.
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", "A 또는 B 중 적어도 하나", "A, B 또는 C", "A, B 및 C 중 적어도 하나", 및 "A, B, 또는 C 중 적어도 하나"와 같은 문구들 각각은 그 문구들 중 해당하는 문구에 함께 나열된 항목들 중 어느 하나, 또는 그들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제1", "제2", 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: 제1) 구성요소가 다른(예: 제2) 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 제3 구성요소를 통하여 연결될 수 있다는 것을 의미한다.
본 문서의 다양한 실시 예들에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현된 유닛을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로와 같은 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는, 상기 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 일 실시 예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.
본 문서의 다양한 실시 예들은 기기(machine)(예: 전자 장치(101)) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장 메모리(136) 또는 외장 메모리(138))에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(140))로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 전자 장치(101))의 프로세서(예: 프로세서(120))는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 명령어들 중 적어도 하나의 명령을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 상기 호출된 적어도 하나의 명령어에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 상기 하나 이상의 명령어들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장 매체는, 비일시적(non-transitory) 저장 매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, '비일시적'은 저장 매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장 매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.
일 실시 예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시 예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory(CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 또는 두 개의 사용자 장치들(예: 스마트 폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.
다양한 실시 예들에 따르면, 상기 기술한 구성요소들의 각각의 구성요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있으며, 복수의 개체 중 일부는 다른 구성요소에 분리 배치될 수도 있다. 다양한 실시 예들에 따르면, 전술한 해당 구성요소들 중 하나 이상의 구성요소들 또는 동작들이 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 구성요소들 또는 동작들이 추가될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 복수의 구성요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 구성요소로 통합될 수 있다. 이런 경우, 통합된 구성요소는 상기 복수의 구성요소들 각각의 구성요소의 하나 이상의 기능들을 상기 통합 이전에 상기 복수의 구성요소들 중 해당 구성요소에 의해 수행되는 것과 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시 예들에 따르면, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적으로, 병렬적으로, 반복적으로, 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 상기 동작들 중 하나 이상이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 동작들이 추가될 수 있다.
도 2는 다양한 실시 예에 따른 프로그램을 예시하는 블록도이다.
일 실시 예에 따르면, 도 1을 참조하여 전술된 프로그램(140)은 전자 장치(101)의 하나 이상의 리소스들을 제어하기 위한 운영 체제(142), 미들웨어(144), 또는 상기 운영 체제(142)에서 실행 가능한 어플리케이션(146)을 포함할 수 있다. 운영 체제(142)는, 예를 들면, AndroidTM, iOSTM, WindowsTM, SymbianTM, TizenTM, 또는 BadaTM를 포함할 수 있다. 프로그램(140) 중 적어도 일부 프로그램은, 예를 들면, 제조 시에 전자 장치(101)에 프리로드되거나, 또는 사용자에 의해 사용 시 외부 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(102 또는 104), 또는 서버(108))로부터 다운로드되거나 갱신될 수 있다.
운영 체제(142)는 전자 장치(101)의 하나 이상의 시스템 리소스들(예: 프로세스, 메모리, 또는 전원)의 관리(예: 할당 또는 회수)를 제어할 수 있다. 운영 체제(142)는, 추가적으로 또는 대체적으로, 전자 장치(101)의 다른 하드웨어 디바이스, 예를 들면, 입력 모듈(150), 음향 출력 모듈(155), 디스플레이 모듈(160), 오디오 모듈(170), 센서 모듈(176), 인터페이스(177), 햅틱 모듈(179), 카메라 모듈(180), 전력 관리 모듈(188), 배터리(189), 통신 모듈(190), 가입자 식별 모듈(196), 또는 안테나 모듈(197)을 구동하기 위한 하나 이상의 드라이버 프로그램들을 포함할 수 있다.
미들웨어(144)는 전자 장치(101)의 하나 이상의 리소스들로부터 제공되는 기능 또는 정보가 어플리케이션(146)에 의해 사용될 수 있도록 다양한 기능들을 어플리케이션(146)으로 제공할 수 있다. 미들웨어(144)는, 예를 들면, 어플리케이션 매니저(201), 윈도우 매니저(203), 멀티미디어 매니저(205), 리소스 매니저(207), 파워 매니저(209), 데이터베이스 매니저(211), 패키지 매니저(213), 커넥티비티 매니저(215), 노티피케이션 매니저(217), 로케이션 매니저(219), 그래픽 매니저(221), 시큐리티 매니저(223), 통화 매니저(225), 또는 음성 인식 매니저(227)를 포함할 수 있다.
어플리케이션 매니저(201)는, 예를 들면, 어플리케이션(146)의 생명 주기를 관리할 수 있다.
윈도우 매니저(203)는, 예를 들면, 화면에서 사용되는 하나 이상의 GUI 자원들을 관리할 수 있다.
멀티미디어 매니저(205)는, 예를 들면, 미디어 파일들의 재생에 필요한 하나 이상의 포맷들을 파악하고, 그 중 선택된 해당하는 포맷에 맞는 코덱을 이용하여 상기 미디어 파일들 중 해당하는 미디어 파일의 인코딩 또는 디코딩을 수행할 수 있다.
리소스 매니저(207)는, 예를 들면, 어플리케이션(146)의 소스 코드 또는 메모리(130)의 메모리의 공간을 관리할 수 있다.
파워 매니저(209)는, 예를 들면, 배터리(189)의 용량, 온도 또는 전원을 관리하고, 이 중 해당 정보를 이용하여 전자 장치(101)의 동작에 필요한 관련 정보를 결정 또는 제공할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 파워 매니저(209)는 전자 장치(101)의 바이오스(BIOS: basic input/output system)(미도시)와 연동할 수 있다.
데이터베이스 매니저(211)는, 예를 들면, 어플리케이션(146)에 의해 사용될 데이터베이스를 생성, 검색, 또는 변경할 수 있다.
패키지 매니저(213)는, 예를 들면, 패키지 파일의 형태로 배포되는 어플리케이션의 설치 또는 갱신을 관리할 수 있다.
커넥티비티 매니저(215)는, 예를 들면, 전자 장치(101)와 외부 전자 장치 간의 무선 연결 또는 직접 연결을 관리할 수 있다.
노티피케이션 매니저(217)는, 예를 들면, 지정된 이벤트(예: 착신 통화, 메시지, 또는 알람)의 발생을 사용자에게 알리기 위한 기능을 제공할 수 있다.
로케이션 매니저(219)는, 예를 들면, 전자 장치(101)의 위치 정보를 관리할 수 있다.
그래픽 매니저(221)는, 예를 들면, 사용자에게 제공될 하나 이상의 그래픽 효과들 또는 이와 관련된 사용자 인터페이스를 관리할 수 있다.
시큐리티 매니저(223)는, 예를 들면, 시스템 보안 또는 사용자 인증을 제공할 수 있다.
통화(telephony) 매니저(225)는, 예를 들면, 전자 장치(101)에 의해 제공되는 음성 통화 기능 또는 영상 통화 기능을 관리할 수 있다.
음성 인식 매니저(227)는, 예를 들면, 사용자의 음성 데이터를 서버(108)로 전송하고, 그 음성 데이터에 적어도 일부 기반하여 전자 장치(101)에서 수행될 기능에 대응하는 명령어(command), 또는 그 음성 데이터에 적어도 일부 기반하여 변환된 문자 데이터를 서버(108)로부터 수신할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 미들웨어(144)는 동적으로 기존의 구성요소를 일부 삭제하거나 새로운 구성요소들을 추가할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 미들웨어(144)의 적어도 일부는 운영 체제(142)의 일부로 포함되거나, 또는 운영 체제(142)와는 다른 별도의 소프트웨어로 구현될 수 있다.
어플리케이션(146)은, 예를 들면, 홈(251), 다이얼러(253), SMS/MMS(255), IM(instant message)(257), 브라우저(259), 카메라(261), 알람(263), 컨택트(265), 음성 인식(267), 이메일(269), 달력(271), 미디어 플레이어(273), 앨범(275), 와치(277), 헬스(279)(예: 운동량 또는 혈당과 같은 생체 정보를 측정), 또는 환경 정보(281)(예: 기압, 습도, 또는 온도 정보 측정) 어플리케이션을 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 어플리케이션(146)은 전자 장치(101)와 외부 전자 장치 사이의 정보 교환을 지원할 수 있는 정보 교환 어플리케이션(미도시)을 더 포함할 수 있다. 정보 교환 어플리케이션은, 예를 들면, 외부 전자 장치로 지정된 정보 (예: 통화, 메시지, 또는 알람)를 전달하도록 설정된 노티피케이션 릴레이 어플리케이션, 또는 외부 전자 장치를 관리하도록 설정된 장치 관리 어플리케이션을 포함할 수 있다. 노티피케이션 릴레이 어플리케이션은, 예를 들면, 전자 장치(101)의 다른 어플리케이션(예: 이메일 어플리케이션(269))에서 발생된 지정된 이벤트(예: 메일 수신)에 대응하는 알림 정보를 외부 전자 장치로 전달할 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로, 노티피케이션 릴레이 어플리케이션은 외부 전자 장치로부터 알림 정보를 수신하여 전자 장치(101)의 사용자에게 제공할 수 있다.
장치 관리 어플리케이션은, 예를 들면, 전자 장치(101)와 통신하는 외부 전자 장치 또는 그 일부 구성 요소(예: 외부 전자장치의 디스플레이 모듈 또는 카메라 모듈)의 전원(예: 턴-온 또는 턴-오프) 또는 기능(예: 밝기, 해상도, 또는 포커스)을 제어할 수 있다. 장치 관리 어플리케이션은, 추가적으로 또는 대체적으로, 외부 전자 장치에서 동작하는 어플리케이션의 설치, 삭제, 또는 갱신을 지원할 수 있다.
도 3은 다양한 실시 예들에 따른 전자 장치의 블록도이다.
도 3을 참조하면, 일 예에 따른 전자 장치(300)(예: 도 1의 전자 장치(101))는 프로세서(310) (예: 도 1의 프로세서(120)), 통신 모듈(320) (예: 도 1의 통신 모듈(190)) 및 메모리(330)(예: 도 1의 메모리(130))를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)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(GPU: graphic central processing unit), 신경망 처리 장치(NPU: neural processing unit), 이미지 시그널 프로세서(ISP: image signal processor), 디지털 신호 프로세서(DSP: digital signal processor), 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)가 메인 프로세서(311) 및 보조 프로세서(312)를 포함하는 경우, 보조 프로세서(312)는 메인 프로세서(311)보다 저전력을 사용하거나, 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(312)는 메인 프로세서(311)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
통신 모듈(320)(예: 도 1의 통신 모듈(190))은 전자 장치(300)와 외부 전자 장치(예: 도 1의 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(320)은 프로세서(310)와 독립적으로 운영되고, 직접 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다.
메모리(330)(예: 도 1의 메모리(130))는, 전자 장치(300)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(310))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 도 1의 프로그램(140)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다.
프로그램(예: 도 1의 프로그램(140))은 메모리(330)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 예를 들면, 운영 체제(예를 들어, 도 1의 운영 체제(142)), 미들 웨어((예를 들어, 도 1의 미들 웨어(144)) 또는 어플리케이션(예를 들어, 도 1의 어플리케이션(146))을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치(300)의 사용자에 의해 메모리(330)에는 하나 이상의 어플리케이션들이 저장 또는 설치될 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(300)에 설치되는 어플리케이션은 게임 어플리케이션 및 카메라 어플리케이션을 포함할 수 있고, 기재된 실시예로 한정되지 않으며, 다양한 목적을 위한 어플리케이션들을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 어플리케이션은 어플리케이션의 사용 목적에 맞는 다양한 AI 기능들을 사용자에게 지원함으로써 사용자에게 편의성을 제공할 수 있다. 예를 들어, AI 기능은 신경망을 기반으로 하는 특수 목적을 위한 훈련된 모델일 수 있다. 잘 훈련된 AI 기능은 입력 데이터에 대한 적절한 추론(inference)을 수행함으로써 정확한 결과 데이터를 생성할 수 있다.
어플리케이션의 AI 기능을 제공하는 방식은 입력 데이터에 대한 추론을 수행하는 주체가 전자 장치(예: 전자 장치(300))인 방식과, 서버(예: 도 1의 서버(108))인 방식을 포함할 수 있다.
전자 장치에 의해 추론이 수행되는 방식은 AI 기능에 대한 모델을 실행시키기 위해 전자 장치의 하드웨어(예: 프로세서(310))를 사용할 수 있다. AI 기능에 대한 모델을 실행시키기 위해서는 모델의 초기화 과정이 선행적으로 요구될 수 있다. 예를 들어, 모델의 초기화 과정은 모델의 구조를 전자 장치가 이해하는 것일 수 있다. 전자 장치가 모델의 구조를 이해한다는 것은 모델을 구성하는 기본 코드의 라이브러리나 프로그램을 식별하는 것을 의미할 수 있다. 모델의 초기화 과정이 수행된 경우, 전자 장치는 최적화된 모델의 초기화를 위해 어떠한 전자 장치의 자원(예: 프로세서(310)의 메인 프로세서(311) 및 보조 프로세서(312))을 사용해야 하는지를 결정할 수 있다. 예를 들어, 최적화된 모델의 초기화는 모델의 특정 코드를 가장 빠르게 수행할 수 있는 전자 장치의 특정 자원이 적절하게 사용된 것을 의미할 수 있다. 결정된 자원은 모델의 초기화의 단계에 따라 달라질 수 있다.
모델의 초기화를 위해 전자 장치의 자원이 사용되므로, 모델의 초기화의 수행은 어플리케이션의 실행 속도에 영향을 미칠 수 있다. 예를 들어, 모델의 초기화를 위해 메인 프로세서(311)가 사용됨에 따라 어플리케이션의 실행 속도가 저하될 수 있다.
서버에 의해 추론이 수행되는 방식도 AI 기능에 대한 모델을 사용하기 위해서는 전자 장치 및 서버 간의 연결 설립이 선행적으로 요구될 수 있고, 연결 설립을 위해 메인 프로세서(311)가 사용됨에 따라 어플리케이션의 실행 속도가 저하될 수 있다. 이하에서, 서버에 의해 추론이 수행되는 방식에 대해서는 "모델의 초기화" 또는 "모델 파일의 초기화"의 의미는 전자 장치 및 서버 간의 연결 설립을 의미할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치(300)에는 복수의 어플리케이션들이 설치될 수 있고, 어플리케이션은 하나 이상의 AI 기능들을 제공할 수 있다. 사용자에게 전자 장치(300)의 쾌적한 사용 환경을 제공하기 위해서는 하나 이상의 AI 기능들의 모델들을 초기화하는 기능이 관리되어야 할 수 있다. 예를 들어, 모델들의 초기화 시점을 분산시킴으로써 초기화 기능이 관리될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치(300)는 하나 이상의 어플리케이션들을 저장하는 메모리(330), 및 전자 장치(300)를 제어하는 적어도 하나의 프로세서(310)를 포함하고, 프로세서(310)는 하나 이상의 어플리케이션들 중 타겟 어플리케이션과 연관된 신경망 기반의 타겟 모델 파일을 식별하고, 미리 설정된 복수의 초기화 시점들 중 타겟 모델 파일의 타겟 초기화 시점을 결정하고, 타겟 초기화 시점에서 타겟 모델 파일을 초기화할 수 있다. 용어 '모델 파일'은 어플리케이션과 연관된 AI 기능의 모델을 특정하기 위한 용어이고, 용어 '모델'과 상호 교환적으로 사용될 수 있다.
아래에서, 도 4 내지 도 12를 참조하여 어플리케이션의 AI 기능에 대한 모델 파일을 초기화하는 방법에 대해 상세히 설명된다.
도 4는 다양한 실시 예들에 따른 어플리케이션의 모델 파일을 초기화하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
아래의 동작들 410 내지 430은 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101) 또는 도 3의 전자 장치(300))에 의해 수행될 수 있다.
동작 410에서, 전자 장치의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120) 또는 도 3의 프로세서(310))는 전자 장치에 설치된 어플리케이션들 중 타겟 어플리케이션과 연관된 신경망 기반의 타겟 모델 파일을 식별할 수 있다. 모델 파일은 어플리케이션의 AI 기능을 위한 모델을 위한 파일일 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치에 하나 이상의 어플리케이션들이 설치되어 있고, 하나 이상의 모델 파일들이 식별된 경우 모델 파일 리스트를 생성 및 관리할 수 있다. 모델 파일 리스트에 아래에서 도 5 및 6을 참조하여 상세히 설명된다.
동작 420에서, 프로세서는 미리 설정된 복수의 초기화 시점들 중 타겟 모델 파일의 타겟 초기화 시점을 결정할 수 있다. 예를 들어, 복수의 초기화 시점들의 각각은 전자 장치의 부팅 시점, 유휴 시점, 어플리케이션 초기화 시점 및 어플리케이션 초기화(또는, 실행) 이후 시점에 대응할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서는 타겟 모델 파일이 식별된 경우 타겟 모델 파일을 파싱(paring)함으로써 타겟 모델 파일의 모델을 구성하는 기본 코드의 라이브러리나 프로그램을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 식별된 기본 코드를 실행시키기 위해서는 어떠한 하드웨어 요소(예: CPU, GPU, NPU, ISP, 또는 DSP)가 사용되어야 하는지를 결정할 수 있다. 코드의 진행 단계에 따라 서로 다른 하드웨어 자원들이 결정될 수 있다. 예를 들어, 라이브러리 별로 서로 다른 하드웨어 자원들이 결정될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서는 복수의 모델 파일들이 식별된 경우 제1 모델 파일의 초기화 시점을 제1 시점(예: 부팅 시점)으로 결정하고, 제2 모델 파일의 초기화 시점을 제2 시점(예: 유휴 시점)으로 결정함으로써 복수의 모델 파일들의 초기화 시점들이 분배되도록 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서는 타겟 모델 파일의 초기화를 위해 타겟 어플리케이션의 초기화가 요구되는지 여부에 기초하여 타겟 초기화 시점을 결정할 수 있다. 타겟 어플리케이션의 초기화가 요구되는지 여부에 기초하여 타겟 모델 파일의 초기화 시점을 결정하는 방법에 대해, 아래에서 도 7을 참조하여 상세히 설명된다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서는 타겟 어플리케이션의 초기화를 위한 제1 연산량 및 타겟 모델 파일의 초기화를 위한 제2 연산량 중 적어도 하나에 기초하여 타겟 초기화 시점을 결정할 수 있다. 제1 연산량 및 제2 연산량에 기초하여 타겟 모델 파일의 초기화 시점을 결정하는 방법에 대해, 아래에서 도 7을 참조하여 상세히 설명된다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서는 어플리케이션들의 사용 패턴에 기초하여 타겟 모델 파일의 초기화 시점을 결정할 수 있다. 어플리케이션들의 사용 패턴에 기초하여 타겟 모델 파일의 초기화 시점을 결정하는 방법에 대해, 아래에서 도 9를 참조하여 상세히 설명된다.
동작 430에서, 프로세서는 전자 장치의 동작 시점이 타겟 초기화 시점인 경우, 타겟 초기화 시점에서 타겟 모델 파일을 초기화할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서는 타겟 모델 파일을 초기화하기 위해 타겟 모델 파일에 대해 할당된 런타임 엔진을 초기화하고, 타겟 모델 파일에 대해 할당된 컴파일러(compiler)를 초기화하고, 타겟 모델 파일에 대해 할당된 하드웨어 요소 모듈(hardware component module)을 초기화할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 타겟 모델 파일의 추론 엔진이 서버(예: 도 1의 서버(108))에 의해 동작하는 경우, 타겟 모델 파일이 초기화됨으로써 전자 장치와 서버 간의 네트워크 연결이 수립될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 타겟 모델 파일이 초기화된 경우, 타겟 모델 파일의 추론 엔진의 신경망에 의해 입력 데이터에 대한 출력 데이터가 생성될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치(300)에 의해 수행되는, 어플리케이션의 모델 파일 초기화 방법은, 전자 장치(300)에 설치된 하나 이상의 어플리케이션들 중 타겟 어플리케이션과 연관된 신경망 기반의 타겟 모델 파일을 식별하는 동작 410, 미리 설정된 복수의 초기화 시점들 중 타겟 모델 파일의 타겟 초기화 시점을 결정하는 동작 420, 및 타겟 초기화 시점에서 타겟 모델 파일을 초기화하는 동작 430을 포함할 수 있다.
도 5는 다양한 실시 예들에 따른 모델 파일 리스트에 추가된 타겟 모델 파일의 타겟 초기화 시점을 결정하는 방법의 흐름도이다.
일 실시 예에 따르면, 아래의 동작 510은 도 4을 참조하여 전술된 동작 420이 수행되기 전에 수행될 수 있다.
동작 510에서, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101) 또는 도 3의 전자 장치(300))의 프로세서(예: 도 1의 프로 세서(120) 또는 도 3의 프로세서(310))는 식별된 타겟 모델 파일을 모델 파일 리스트에 추가할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치에 설치된 하나 이상의 어플리케이션들의 AI 기능들에 대한 모델 파일들을 관리하도록 모델 파일 리스트가 미리 생성되어 있을 수 있다. 예를 들어, 도 2를 참조하여 전술된 어플리케이션 매니저(201)에 의해 모델 파일 리스트가 관리될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 도 4를 참조하여 전술된 동작 420은 아래의 동작 520을 포함할 수 있다.
동작 520에서, 프로세서는 모델 파일 리스트 내의 모델 파일들 각각에 대한 초기화 시점을 결정함으로써 타겟 모델 파일의 타겟 초기화 시점을 결정할 수 있다. 예를 들어, 제1 모델 파일의 초기화 시점이 제1 시점(예: 부팅 시점)으로 결정되고, 제2 모델 파일의 초기화 시점이 제2 시점(예: 유휴 시점)으로 결정됨으로써 모델 파일 리스트 내의 모델 파일들의 초기화 시점들이 분배되도록 결정될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(310)는, 타겟 모델 파일을 모델 파일 리스트에 추가하고, 모델 파일 리스트 내의 하나 이상의 모델 파일들 각각에 대한 초기화 시점을 결정함으로써 타겟 모델 파일의 상기 타겟 초기화 시점을 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 모델 파일 초기화 방법은 식별된 타겟 모델 파일을 모델 파일 리스트에 추가하는 동작 510을 더 포함하고, 타겟 초기화 시점을 결정하는 동작 420은, 모델 파일 리스트 내의 하나 이상의 모델 파일들 각각에 대한 초기화 시점을 결정함으로써 타겟 모델 파일의 타겟 초기화 시점을 결정하는 동작 520을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(300)는 하나 이상의 어플리케이션들을 저장하는 메모리(예: 도 3의 메모리(330)), 및 전자 장치(300)를 제어하는 하나 이상의 프로세서들(310)을 포함하고, 하나 이상의 프로세서들(310)은, 하나 이상의 프로세서들(310)의 하나 이상의 모델 파일들을 포함하는 모델 파일 리스트를 생성하고, 하나 이상의 어플리케이션들의 사용 패턴에 기초하여 하나 이상의 모델 파일들에 대한 각각의 초기화 시점을 결정하고, 제1 초기화 시점에서 제1 초기화 시점에 대응하는 모델 파일을 초기화할 수 있다.
도 6은 다양한 실시 예들에 따른 모델 파일 리스트를 도시한다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101) 또는 도 3의 전자 장치(300))에 제1 어플리케이션(610), 제2 어플리케이션(620) 및 제3 어플리케이션(630)이 설치될 수 있다. 예를 들어, 제1 어플리케이션(610)은 제1 모델 파일(611) 및 제2 모델 파일(612)과 연관되어 있고, 제2 어플리케이션(620)은 제3 모델 파일(621) 및 제4 모델 파일(622)과 연관되어 있고, 제3 어플리케이션(630)은 제5 모델 파일(631) 및 제6 모델 파일(632)과 연관되어 있을 수 있다.
예를 들어, 제3 어플리케이션(630)이 전자 장치에 새롭게 설치된 경우, 전자 장치의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120) 또는 도 3의 프로세서(310))는 제3 어플리케이션(630)과 연관된 제5 모델 파일(631) 및 제6 모델 파일(632)을 식별할 수 있고, 식별된 제5 모델 파일(631) 및 제6 모델 파일(632)을 모델 파일 리스트(640)에 추가할 수 있다.
도 7은 다양한 실시 예들에 따른 복수의 초기화 시점들 중 타겟 모델 파일의 타겟 초기화 시점을 결정하는 방법의 흐름도이다.
일 실시 예에 따르면, 도 4를 참조하여 전술된 동작 420은 아래의 동작 710 내지 770을 포함할 수 있다. 동작들 710 내지 770은 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101) 또는 도 3의 전자 장치(300))에 의해 수행될 수 있다.
동작 710에서, 전자 장치의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120) 또는 도 3의 프로세서(310))는 타겟 모델 파일의 초기화를 위해 타겟 어플리케이션의 초기화가 요구되는지 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 어플리케이션의 초기화는 어플리케이션을 위한 전자 장치의 자원을 로드하거나 또는 초기화하는 과정을 포함할 수 있다. 예를 들어, 어플리케이션의 초기화는 자원의 사용을 스케줄링하는 과정일 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 모델 파일의 초기화를 위해 타겟 어플리케이션의 초기화가 요구되는 경우는 모델 파일을 로딩(loading)하는 과정 또는 컴파일하는 과정에서 어플리케이션의 입력 정보가 필요한 경우일 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 타겟 모델 파일의 초기화를 위한 동작과 타겟 어플리케이션의 초기화를 위한 동작을 분리할 수 없는 경우에는 타겟 모델 파일의 초기화 동작을 특정한 쓰레드(thread)(예: 타겟 쓰레드)로 분리시키고, 타겟 어플리케이션의 초기화가 수행되는 시점(예: 제3 시점)에서 타겟 모델 파일의 초기화가 특정한 쓰레드를 통해 수행되도록 타겟 초기화 시점이 결정될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서가 복수의 코어들로 구성되는 경우, 각각의 코어들에 의해 복수의 쓰레드들이 병렬적으로 처리될 수 있다. 프로세서는 타겟 어플리케이션의 초기화를 위한 쓰레드와 타겟 모델 파일의 초기화를 위한 타겟 쓰레드를 병렬적으로 처리할 수 있다. 타겟 어플리케이션의 초기화가 완료되기 위해 타겟 모델 파일의 초기화의 완료가 선행적으로 요구되는 경우, 어플리케이션의 초기화를 위한 쓰레드에 대기 시간이 부여될 수 있다.
타겟 모델 파일의 초기화를 위해 타겟 어플리케이션의 초기화가 요구되는 경우 동작 770이 수행될 수 있다.
동작 770에서, 프로세서는 타겟 어플리케이션의 초기화가 수행되는 시점(예: 제3 시점)으로 타겟 초기화 시점을 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 타겟 모델 파일의 초기화를 위해 타겟 어플리케이션의 초기화가 요구되지 않는 경우 동작 720이 수행될 수 있다. 동작 720은 동작 710의 결과에 따라 수행되는 것으로 도시되었으나, 실시예에 따라 동작 720은 동작 710이 수행되지 않는 경우에도 수행될 수 있다. 즉, 실시예에 따라 동작 710이 동작 420에 포함되지 않을 수 있다.
동작 720에서, 프로세서는 타겟 어플리케이션의 초기화를 위한 제1 연산량이 제1 임계 값 이상인지 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 제1 연산량은 타겟 어플리케이션의 초기화에 의해 하드웨어(예: 프로세서, 메모리, 또는 버스)의 처리 부하가 증가하는 양일 수 있다.
제1 연산량이 제1 임계 값 이상인 경우 동작 730이 수행되고, 제1 연산량이 제1 임계 값 미만인 경우 동작 740이 수행될 수 있다.
동작 730에서, 프로세서는 타겟 모델 파일의 초기화를 위한 제2 연산량이 제2 임계 값 이상인지 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 제2 연산량은 타겟 모델 파일의 초기화에 의해 하드웨어(예: 프로세서, 메모리, 또는 버스)의 처리 부하가 증가하는 양일 수 있다.
제2 연산량이 제2 임계 값 이상인 경우 동작 750이 수행되고, 제2 연산량이 제2 임계 값 미만인 경우 동작 760이 수행될 수 있다.
동작 750에서, 프로세서는 제2 연산량이 제2 임계 값 이상인 경우 타겟 모델 파일의 초기화 시점을 전자 장치의 부팅 시점(예: 제1 시점)으로 결정할 수 있다. 즉, 타겟 어플리케이션의 초기화 및 타겟 모델 파일의 초기화가 모두 하드웨어의 처리 부하를 유발하는 경우, 타겟 어플리케이션의 초기화 시점과 타겟 모델 파일의 초기화 시점을 분리하기 위해, 타겟 모델 파일의 초기화 시점을 전자 장치의 부팅 시점으로 결정할 수 있다.
동작 750에서, 프로세서는 제2 연산량이 제2 임계 값 미만인 경우 타겟 모델 파일의 초기화 시점을 전자 장치의 유휴 시점(예: 제2 시점)으로 결정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치의 유휴 시점은 프로세서의 사용률이 미리 설정된 값 미만인 시점으로 정의될 수 있다. 즉, 타겟 어플리케이션의 초기화가 하드웨어의 처리 부하를 유발하지만, 타겟 모델 파일의 초기화가 하드웨어의 처리 부하를 유발하지 않는 경우에도, 타겟 어플리케이션의 초기화 시점과 타겟 모델 파일의 초기화 시점을 분리하기 위해, 타겟 모델 파일의 초기화 시점을 전자 장치의 유휴 시점으로 결정할 수 있다.
상기의 실시예와는 다른 실시예에 따르면, 타겟 어플리케이션의 초기화가 하드웨어의 처리 부하를 유발하지만, 타겟 모델 파일의 초기화가 하드웨어의 처리 부하를 유발하지 않는 경우에는 타겟 모델 파일의 초기화 시점이 타겟 어플리케이션의 초기화 시점(예: 제3 시점)으로 결정될 수 있다.
동작 740에서, 프로세서는 타겟 모델 파일의 초기화를 위한 제2 연산량이 제3 임계 값 이상인지 여부를 결정할 수 있다.
제2 연산량이 제3 임계 값 이상인 경우 동작 760이 수행되고, 제2 연산량이 제3 임계 값 미만인 경우 동작 770이 수행될 수 있다.
동작 760에서, 프로세서는 제2 연산량이 제3 임계 값 이상인 경우 타겟 모델 파일의 초기화 시점을 전자 장치의 유휴 시점(예: 제2 시점)으로 결정할 수 있다. 즉, 타겟 어플리케이션의 초기화가 하드웨어의 처리 부하를 유발하지 않지만, 타겟 모델 파일의 초기화가 하드웨어의 처리 부하를 유발하는 않는 경우에도, 타겟 어플리케이션의 초기화 시점과 타겟 모델 파일의 초기화 시점을 분리하기 위해, 타겟 모델 파일의 초기화 시점을 전자 장치의 유휴 시점으로 결정할 수 있다.
상기의 실시예와는 다른 실시예에 따르면, 타겟 어플리케이션의 초기화가 하드웨어의 처리 부하를 유발하지 않지만, 타겟 모델 파일의 초기화가 하드웨어의 처리 부하를 유발하는 경우에는 타겟 모델 파일의 초기화 시점이 타겟 어플리케이션의 초기화 시점(예: 제3 시점)으로 결정될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(310)는, 타겟 어플리케이션의 초기화를 위한 연산량 및 타겟 모델 파일의 초기화를 위한 연산량 중 적어도 하나에 기초하여 타겟 초기화 시점을 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(310)는, 타겟 모델 파일의 초기화를 위해 타겟 어플리케이션의 초기화가 요구되는지 여부에 기초하여 타겟 초기화 시점을 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 타겟 초기화 시점을 결정하는 동작 420은, 타겟 모델 파일의 초기화를 위해 타겟 어플리케이션의 초기화가 요구되는지 여부에 기초하여 타겟 초기화 시점을 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
도 8은 다양한 실시 예들에 따른 모델 파일 리스트의 모델 파일들에 대해 결정된 초기화 시점들을 도시한다.
일 실시 예에 따르면, 제3 모델 파일(621), 제4 모델 파일(622) 및 제5 모델 파일(631)의 초기화 시점이 제1 시점으로 결정되고, 제1 모델 파일(611) 및 제2모델 파일(612)의 초기화 시점이 제2 시점으로 결정되고, 제6 모델 파일(632)의 초기화 시점이 제3 시점으로 결정될 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101) 또는 도 3의 전자 장치(300))의 동작 시점이 제1 시점인 경우, 제3 모델 파일(621), 제4 모델 파일(622) 및 제5 모델 파일(631)의 순서로 초기화가 수행될 수 있다.
모델 파일 리스트의 모델 파일들에 대해 결정된 초기화 시점들은 동적으로 관리될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120) 또는 도 3의 프로세서(310))는 어플리케이션 매니저(예: 도 2의 어플리케이션 매니저(201))를 통해 사용자가 전자 장치에 설치된 하나 이상의 어플리케이션들을 사용하는 사용 패턴을 생성할 수 있다. 예를 들어, 어플리케이션 매니저는 어플리케이션의 실행 로그(log)에 기초하여 사용 패턴을 생성할 수 있다. 예를 들어, 사용 패턴은 하나 이상의 어플리케이션들 각각의 사용 빈도 및 사용 시간을 포함하고, 어플리케이션의 하나 이상의 모델 파일들 각각의 사용 빈도 및 사용 시간을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 어플리케이션 매니저는 어플리케이션이 설치되거나 또는 실행될 때마다, 어플리케이션이 사용하는 파일 모델에 대한 정보, 파일 모델의 추론 엔진의 정보, 파일 모델의 초기화에 대한 정보, 및 어플리케이션의 초기화에 대한 정보(예: 초기화 시간, 초기화를 위한 연산량, 쓰레드 사용량)를 확인함으로써 어플리케이션들의 사용 패턴을 생성할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치의 센서 모듈(예: 도 1의 센서 모듈(176))로부터 획득되는 전자 장치의 위치(place) 및 상황(occasion)과, 시간(time)에 기초하여 어플리케이션들의 사용 패턴이 생성될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서는 어플리케이션들의 사용 패턴을 초기화 시점 결정 모델에 입력함으로써 미리 설정된 복수의 초기화 시점들 중 타겟 모델 파일의 타겟 초기화 시점을 재결정(또는, 변경)할 수 있다. 예를 들어, 초기화 시점 결정 모델은 신경망 기반의 모델일 수 있고, 기재된 실시예로 한정되지 않는다.
일 실시 예에 따르면, 초기화 시점 결정 모델은 어플리케이션들의 사용 패턴 및 사용자의 피드백에 기초하여 지속적으로 갱신(또는, 훈련)될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서는 어플리케이션들의 사용 패턴에 기초하여 모델 파일들의 초기화 순서를 재배열할 수 있다. 아래에서 도 9를 참고하여 모델 파일들의 초기화 순서를 재배열하는 방법이 상세히 설명된다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서는 어플리케이션들의 사용 패턴에 기초하여 모델 파일들의 초기화 시점을 변경할 수 있다. 아래에서 도 10을 참고하여 모델 파일들의 초기화 시점을 변경하는 방법이 상세히 설명된다.
도 9는 다양한 실시 예들에 따른 어플리케이션들의 사용 패턴에 기초하여 모델 파일들의 초기화 순서를 재배열하는 방법을 도시한다.
일 실시 예에 따르면, 아래의 동작 910은 도 4을 참조하여 전술된 동작 420이 수행된 후에 수행될 수 있다. 예를 들어, 동작 910은 도 4를 참조하여 전술된 동작 430과 병렬적이고 독립적으로 수행될 수 있다.
동작 910에서, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101) 또는 도 3의 전자 장치(300))의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120) 또는 도 3의 프로세서(310))는 어플리케이션들의 사용자 패턴에 기초하여 모델 파일들의 초기화 순서를 재배열할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 도 8을 참조하여 전술된 제3 모델 파일(621), 제4 모델 파일(622) 및 제5 모델 파일(631)이 제1 시점에서 제3 모델 파일(621), 제4 모델 파일(622) 및 제5 모델 파일(631)의 순서로 초기화되는 것으로 어플리케이션들의 사용 패턴에 기초하여 이전에 결정되었으나, 어플리케이션들의 사용 패턴이 갱신된 경우 모델 파일들(621, 622, 631)의 초기화 순서가 재배열될 수 있다. 예를 들어, 제5 모델 파일(631)의 사용 빈도가 예를 들어, 다른 모델 파일들(621, 622)의 사용 빈도에 비해 더 증가한 경우 제5 모델 파일(631)이 다른 모델 파일들(621, 622) 보다 먼저 초기화되도록 초기화 순서가 재배열될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(310)는, 하나 이상의 어플리케이션들의 사용 패턴에 기초하여 타겟 모델 파일의 타겟 초기화 시점을 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 사용 패턴은 하나 이상의 어플리케이션들 각각의 사용 빈도 및 어플리케이션의 하나 이상의 모델 파일들 각각의 사용 빈도를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 타겟 초기화 시점을 결정하는 동작 420은, 하나 이상의 어플리케이션들의 사용 패턴에 기초하여 타겟 모델 파일의 타겟 초기화 시점을 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
도 10은 다양한 실시 예들에 따른 어플리케이션들의 사용 패턴에 기초하여 모델 파일들의 초기화 순서를 변경하는 방법을 도시한다.
일 실시 예에 따르면, 아래의 동작 1010은 도 4을 참조하여 전술된 동작 420이 수행된 후에 수행될 수 있다. 예를 들어, 동작 1010은 도 4를 참조하여 전술된 동작 430과 병렬적이고 독립적으로 수행될 수 있다.
동작 1010에서, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101) 또는 도 3의 전자 장치(300))의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120) 또는 도 3의 프로세서(310))는 어플리케이션들의 사용자 패턴에 기초하여 모델 파일들의 초기화 시점을 변경할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 도 8을 참조하여 전술된 제3 모델 파일(621), 제4 모델 파일(622) 및 제5 모델 파일(631)이 제1 시점에서 초기화되는 것으로 어플리케이션들의 사용 패턴에 기초하여 이전에 결정되었으나, 어플리케이션들의 사용 패턴이 갱신된 경우 적어도 하나의 모델 파일들(621, 622, 631)의 초기화 시점이 변경될 수 있다. 예를 들어, 제5 모델 파일(631)의 사용 빈도가 낮아진 경우 제5 모델 파일(631)의 초기화 시점을 제1 시점에서 제4 시점으로 변경할 수 있다. 예를 들어, 제4 시점은 제3 어플리케이션(630)이 실행된 후로부터 미리 설정된 딜레이 시간이 경과한 시점일 수 있다. 사용자가 자주 사용하지 않는 제5 모델 파일(631)의 초기화 시점을 제3 어플리케이션(630)이 실행된 이후로 변경함으로써 제5 모델 파일(631)의 초기화의 빈도를 감소시킬 수 있다. 도 5를 참조하여 설명된 실시예에서, 제5 모델 파일(631)의 초기화는 제3 어플리케이션(630)이 실행되지 않는 경우(예, 제4 시점이 도래하지 않는 경우)에는 수행되지 않을 수 있다.
도 11은 다양한 실시 예들에 따른 모델 파일 리스트에서 모델 파일을 삭제하는 방법의 흐름도이다.
일 실시 예에 따르면, 아래의 동작 1110 및 1120은 도 4을 참조하여 전술된 동작 420이 수행된 후에 수행될 수 있다. 예를 들어, 동작 1110 및 1120은 도 4를 참조하여 전술된 동작 430과 병렬적이고 독립적으로 수행될 수 있다.
동작 1110에서, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101) 또는 도 3의 전자 장치(300))의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120) 또는 도 3의 프로세서(310))는 타겟 어플리케이션의 삭제 이벤트를 수신할 수 있다. 예를 들어, 도 6을 참조하여 전술된 제3 어플리케이션(630)이 전자 장치에서 삭제된 경우, 어플리케이션 매니저(예: 도 2의 어플리케이션 매니저(201))는 제3 어플리케이션 삭제 이벤트를 생성할 수 있다.
동작 1110에서, 프로세서는 모델 파일 리스트에서 타겟 모델 파일을 삭제할 수 있다. 모델 파일 리스트에서 삭제된 타겟 모델 파일은 더 이상 관리되지 않을 수 있다.
도 12는 다양한 실시 예들에 따른 모델 파일이 삭제된 모델 파일 리스트를 도시한다.
일 실시 예에 따르면, 도 6 및 8을 참조하여 전술된 실시예에서 제3 어플리케이션(620)이 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101) 또는 도 3의 전자 장치(300))에서 삭제됨으로써 제3 어플리케이션 삭제 이벤트가 생성된 경우, 모델 파일 리스트에서 제3 어플리케이션(620)의 제5 모델 파일(631) 및 제6 모델 파일(632)이 삭제될 수 있다. 제5 모델 파일(631) 및 제6 모델 파일(632)이 모델 파일 리스트에서 삭제된 경우 제5 모델 파일(631) 및 제6 모델 파일(632)에 대한 초기화 시점들도 더 이상 관리되지 않을 수 있다.
도 13은 다양한 실시 예들에 따른 전자 장치의 현재 상태에 기초하여 타겟 모델 파일의 타겟 초기화 시점을 결정하는 방법의 흐름도이다.
일 실시 예에 따르면, 아래의 동작 1310 및 1320은 도 4을 참조하여 전술된 동작 410이 수행된 후에 수행될 수 있다.
동작 1310에서, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101) 또는 도 3의 전자 장치(300))의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120) 또는 도 3의 프로세서(310))는 전자 장치의 현재 상태를 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 전자 장치의 배터리(예: 배터리(189))의 잔여 용량, 현재 시각 및 프로세서의 사용률 중 적어도 하나에 기초하여 프로세서의 현재 상태를 결정할 수 있다.
동작 1320에서, 프로세서는 결정된 현재 상태가 미리 설정된 상태인지 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 미리 설정된 상태는 타겟 모델 파일의 타겟 초기화 시점을 결정하기 위해 전자 장치의 하드웨어 요소가 사용되더라도 사용자가 전자 장치를 사용함에 있어서 어플리케이션 실행 속도의 느려짐과 같은 불편을 느끼지 않는 상태일 수 있다. 예를 들어, 미리 설정된 상태는 인액티브 상태 및 유휴 상태 중 어느 하나일 수 있고, 기재된 실시예로 한정되지 않는다.
결정된 현재 상태가 미리 설정된 상태인 경우, 도 4를 참조하여 전술된 동작 420가 수행될 수 있다.
동작 420를 수행하기 위해 전자 장치의 자원이 많이 필요한 경우에도 전자 장치의 상태가 인액티브 상태 또는 유휴 상태로 결정된 때에만 동작 420이 수행될 수 있다. 이에 따라, 사용자는 전자 장치를 사용함에 있어서 불편함을 느끼지 않을 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(310)는 전자 장치(300)의 현재 상태가 미리 결정된 상태에 대응하는지 여부를 결정하고, 현재 상태가 미리 설정된 상태에 대응하는 경우, 타겟 모델 파일의 타겟 초기화 시점을 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 모델 파일 초기화 방법은 전자 장치(300)의 현재 상태가 미리 결정된 상태에 대응하는지 여부를 결정하는 동작 1320을 더 포함하고, 타겟 초기화 시점을 결정하는 도 4를 참조하여 전술된 동작 420은, 결정된 전자 장치(300)의 현재 상태가 미리 설정된 상태에 대응하는 경우, 타겟 모델 파일의 타겟 초기화 시점을 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
이상에서 설명된 실시 예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시 예들에서 설명된 장치, 방법 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 컨트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시 예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있으며 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시 예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.
위에서 설명한 하드웨어 장치는 실시 예의 동작을 수행하기 위해 하나 또는 복수의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시 예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시 예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.
본 개시는 다양한 실시예로 설명되었지만, 다양한 변경 및 수정이 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자에게 제안될 수 있다. 본 개시 내용은 첨부된 청구범위의 범위 내에 속하는 그러한 변경 및 수정을 포함하도록 의도된다.

Claims (15)

  1. 전자 장치에 있어서,
    하나 이상의 어플리케이션들을 저장하는 메모리; 및
    상기 전자 장치를 제어하는 적어도 하나의 프로세서
    를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 하나 이상의 어플리케이션들 중 타겟 어플리케이션과 연관된 신경망 기반의 타겟 모델 파일을 식별하고,
    미리 설정된 복수의 초기화 시점들 중 상기 타겟 모델 파일의 타겟 초기화 시점을 결정하고,
    상기 타겟 초기화 시점에서 상기 타겟 모델 파일을 초기화하는,
    전자 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 타겟 모델 파일을 모델 파일 리스트에 추가하고,
    상기 모델 파일 리스트 내의 하나 이상의 모델 파일들 각각에 대한 초기화 시점을 결정함으로써 상기 타겟 모델 파일의 상기 타겟 초기화 시점을 결정하는,
    전자 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 타겟 어플리케이션의 초기화를 위한 연산량 및 상기 타겟 모델 파일의 초기화를 위한 연산량 중 적어도 하나에 기초하여 상기 타겟 초기화 시점을 결정하는,
    전자 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 타겟 모델 파일의 초기화를 위해 상기 타겟 어플리케이션의 초기화가 요구되는지 여부에 기초하여 상기 타겟 초기화 시점을 결정하는,
    전자 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 하나 이상의 어플리케이션들의 사용 패턴에 기초하여 상기 타겟 모델 파일의 상기 타겟 초기화 시점을 결정하는,
    전자 장치.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 사용 패턴은 상기 하나 이상의 어플리케이션들 각각의 사용 빈도 및 어플리케이션의 하나 이상의 모델 파일들 각각의 사용 빈도를 포함하는,
    전자 장치.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 전자 장치의 현재 상태가 미리 결정된 상태에 대응하는지 여부를 결정하고,
    상기 현재 상태가 상기 미리 설정된 상태에 대응하는 경우, 상기 타겟 모델 파일의 상기 타겟 초기화 시점을 결정하는,
    전자 장치.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 타겟 모델 파일을 초기화하기 위해,
    상기 타겟 모델 파일에 대해 할당된 런타임(runtime) 엔진을 초기화하고, 상기 타겟 모델 파일에 대해 할당된 컴파일러(compiler)를 초기화하고, 상기 타겟 모델 파일에 대해 할당된 하드웨어 요소 모듈(hardware component module)을 초기화하는,
    전자 장치.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 타겟 모델 파일의 추론 엔진이 서버에 의해 동작하는 경우, 상기 타겟 모델 파일을 초기화함으로써 상기 전자 장치와 상기 서버와의 네트워크 연결이 수립되는,
    전자 장치.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 타겟 모델 파일이 초기화된 경우, 상기 타겟 모델 파일의 상기 신경망에 의해 입력 데이터에 대한 출력 데이터가 생성되는,
    전자 장치.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 전자 장치는,
    이동 통신 단말인,
    전자 장치.
  12. 전자 장치에 의해 수행되는, 어플리케이션의 모델 파일 초기화 방법은,
    상기 전자 장치에 설치된 하나 이상의 어플리케이션들 중 타겟 어플리케이션과 연관된 신경망 기반의 타겟 모델 파일을 식별하는 동작;
    미리 설정된 복수의 초기화 시점들 중 상기 타겟 모델 파일의 타겟 초기화 시점을 결정하는 동작; 및
    상기 타겟 초기화 시점에서 상기 타겟 모델 파일을 초기화하는 동작
    을 포함하는,
    모델 파일 초기화 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    식별된 상기 타겟 모델 파일을 모델 파일 리스트에 추가하는 동작
    을 더 포함하고,
    상기 타겟 초기화 시점을 결정하는 동작은,
    상기 모델 파일 리스트 내의 하나 이상의 모델 파일들 각각에 대한 초기화 시점을 결정하는 동작
    을 포함하는,
    모델 파일 초기화 방법.
  14. 제12항의 방법을 수행하는 프로그램을 수록한 컴퓨터 판독 가능 기록 매체.
  15. 전자 장치에 있어서,
    하나 이상의 어플리케이션들을 저장하는 메모리; 및
    상기 전자 장치를 제어하는 하나 이상의 프로세서들
    을 포함하고,
    상기 하나 이상의 프로세서들은,
    상기 하나 이상의 프로세서들의 하나 이상의 모델 파일들을 포함하는 모델 파일 리스트를 생성하고,
    상기 하나 이상의 어플리케이션들의 사용 패턴에 기초하여 상기 하나 이상의 모델 파일들에 대한 각각의 초기화 시점을 결정하고,
    제1 초기화 시점에서 상기 제1 초기화 시점에 대응하는 모델 파일을 초기화하는,
    전자 장치.
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