WO2023096135A1 - 위치에 기반한 사용자 액션 추천 방법 및 전자 장치 - Google Patents

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WO2023096135A1
WO2023096135A1 PCT/KR2022/014693 KR2022014693W WO2023096135A1 WO 2023096135 A1 WO2023096135 A1 WO 2023096135A1 KR 2022014693 W KR2022014693 W KR 2022014693W WO 2023096135 A1 WO2023096135 A1 WO 2023096135A1
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WO
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electronic device
processor
location
action
user action
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PCT/KR2022/014693
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정희록
김상민
김소영
김수현
박준성
박현철
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삼성전자 주식회사
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    • H04W88/00—Devices specially adapted for wireless communication networks, e.g. terminals, base stations or access point devices
    • H04W88/02—Terminal devices

Definitions

  • Various embodiments of the present invention disclose a method and apparatus for recommending a user action based on a predicted location.
  • an electronic device provides a customized function suitable for a user based on a user's usage pattern of the electronic device. For example, the electronic device may determine a situation (eg, home, office, before going to bed) based on the location and provide a useful function (eg, a content playback application) to the situation. Since each user has a different usage pattern, the recommended function may vary depending on the user's situation. Electronic devices can improve user convenience by providing different functions for each user.
  • a user may have a routine (or pattern) for using an electronic device according to a specific location or time in a place where the user frequently stays (eg, at home or at work).
  • a trigger eg external device connection or application execution, etc.
  • a location in an indoor space is predicted, at least one of time information, device state information, or user action information is obtained from the predicted location to collect a usage pattern, and based on the collected usage pattern, the location or A method and apparatus for recommending different user actions according to time may be disclosed.
  • An electronic device includes a communication module, a sensor module, a memory, and a processor operatively connected to at least one of the communication module, the sensor module, and the memory, wherein the processor comprises: Collecting at least one communication signal through a communication module, predicting a location in an indoor space based on the collected communication signal, and acquiring device state information or user action through the sensor module at the predicted location; An action may be recommended based on at least one of the predicted location, the device state information, and the user action.
  • An operating method of an electronic device includes an operation of collecting at least one communication signal through a communication module of the electronic device, an operation of predicting a location in an indoor space based on the collected communication signal, Obtaining device state information or a user action through a sensor module of the electronic device at the predicted location, and recommending an action based on at least one of the predicted location, the device state information, or the user action.
  • a location in an indoor space may be predicted, and different user actions may be recommended according to usage patterns collected from the predicted location.
  • user convenience may be improved by automatically recommending a user action based on a usage pattern without the user directly setting a user action to be performed at a specific location for a specific time.
  • FIG. 1 is a block diagram of an electronic device in a network environment according to various embodiments.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of recommending a user action based on a location in an electronic device according to various embodiments.
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating an operating method of an electronic device according to various embodiments.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of predicting a location in an indoor space in an electronic device according to various embodiments.
  • 5A to 5C are diagrams illustrating an example of collecting a usage pattern in an electronic device according to various embodiments.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an example of providing a user action by estimating a location in an indoor space in an electronic device according to various embodiments.
  • FIG. 7 is a flowchart illustrating a method of providing a user action by estimating a location in an electronic device according to various embodiments.
  • FIG. 8 is another flowchart illustrating a method of providing a user action by estimating a location in an electronic device according to various embodiments.
  • FIG. 1 is a block diagram of an electronic device 101 in a network environment 100 according to various embodiments.
  • an electronic device 101 communicates with an electronic device 102 through a first network 198 (eg, a short-range wireless communication network) or through a second network 199. It may communicate with at least one of the electronic device 104 or the server 108 through (eg, a long-distance wireless communication network). According to one embodiment, the electronic device 101 may communicate with the electronic device 104 through the server 108 .
  • the electronic device 101 includes a processor 120, a memory 130, an input module 150, an audio output module 155, a display module 160, an audio module 170, 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 the antenna module 197 may be included.
  • at least one of these components eg, the connection terminal 178) may be omitted or one or more other components may be added.
  • some of these components eg, sensor module 176, camera module 180, or antenna module 197) are integrated into a single component (eg, display module 160). It can be.
  • the processor 120 for example, executes software (eg, the program 140) to cause at least one other component (eg, hardware or software component) of the electronic device 101 connected to the processor 120. It can control and perform various data processing or calculations. According to one embodiment, as at least part of data processing or operation, the processor 120 transfers instructions or data received from other components (e.g., sensor module 176 or communication module 190) to volatile memory 132. , processing commands or data stored in the volatile memory 132 , and storing resultant data in the non-volatile memory 134 .
  • software eg, the program 140
  • the processor 120 transfers instructions or data received from other components (e.g., sensor module 176 or communication module 190) to volatile memory 132. , processing commands or data stored in the volatile memory 132 , and storing resultant data in the non-volatile memory 134 .
  • the processor 120 may include 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 ( NPU: neural processing unit (NPU), image signal processor, sensor hub processor, or 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 (NPU), image signal processor, sensor hub processor, or communication processor.
  • NPU neural network processing unit
  • the secondary processor 123 may be implemented separately from or as part of the main processor 121 .
  • the secondary processor 123 may, for example, take the place of the main processor 121 while the main processor 121 is in an inactive (eg, sleep) state, or the main processor 121 is active (eg, running an application). ) state, 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.
  • AI models can be created through machine learning. Such learning may be performed, for example, in the electronic device 101 itself where 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 foregoing, but is not limited to the foregoing examples.
  • the artificial intelligence model may include, in addition or alternatively, software structures in addition to hardware structures.
  • 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, program 140) and commands related thereto.
  • the memory 130 may include volatile memory 132 or 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 of the electronic device 101 (eg, a user).
  • 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 sound signals 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.
  • a receiver may be used to receive an incoming call. According to one embodiment, the receiver may be implemented separately from the speaker or as part of it.
  • the display module 160 may visually provide information to the outside of the electronic device 101 (eg, a user).
  • the display module 160 may include, for example, a display, a hologram device, or a projector and a control circuit for controlling the device.
  • the display module 160 may include a touch sensor set to detect a touch or a pressure sensor set to measure the intensity of force generated by the touch.
  • the audio module 170 may convert sound into an electrical signal or vice versa. According to one embodiment, the audio module 170 acquires sound through the input module 150, the sound output module 155, or an external electronic device connected directly or wirelessly to the electronic device 101 (eg: Sound may be output through the electronic device 102 (eg, a speaker or a headphone).
  • the audio module 170 acquires sound through the input module 150, the sound output module 155, or an external electronic device connected directly or wirelessly to the electronic device 101 (eg: Sound may be output through the electronic device 102 (eg, a speaker or a headphone).
  • the sensor module 176 detects an operating state (eg, power or temperature) of the electronic device 101 or an external environmental state (eg, a user state), and generates an electrical signal or data value corresponding to the detected state. can do.
  • the sensor module 176 may include, for example, a gesture sensor, a gyro sensor, an air pressure sensor, a magnetic sensor, an acceleration sensor, a grip sensor, a proximity sensor, a color sensor, an IR (infrared) sensor, a bio sensor, It may include a temperature sensor, humidity sensor, or light sensor.
  • the interface 177 may support one or more designated protocols that may be used to directly or wirelessly connect the electronic device 101 to an external electronic device (eg, the electronic device 102).
  • the interface 177 may include, for example, a high definition multimedia interface (HDMI), a universal serial bus (USB) interface, an SD card interface, or an audio interface.
  • HDMI high definition multimedia interface
  • USB universal serial bus
  • SD card interface Secure Digital Card interface
  • audio interface audio interface
  • connection terminal 178 may include a connector through which the electronic device 101 may 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 electrical signals into mechanical stimuli (eg, vibration or motion) or electrical stimuli that a user may perceive through tactile or kinesthetic senses.
  • 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 one 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 at least part of a power management integrated circuit (PMIC), for example.
  • 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). Establishment and communication through the established communication channel may be supported.
  • 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, : a local area network (LAN) communication module or a power line communication module).
  • a corresponding communication module 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, a legacy communication module).
  • 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.
  • IMSI International Mobile Subscriber Identifier
  • the wireless communication module 192 may support a 5G network after a 4G network and a next-generation communication technology, for example, NR access technology (new radio access technology).
  • NR access technologies include high-speed transmission of high-capacity data (enhanced mobile broadband (eMBB)), minimization of terminal power and access of multiple terminals (massive machine type communications (mMTC)), or high reliability and low latency (ultra-reliable and low latency (URLLC)).
  • eMBB enhanced mobile broadband
  • mMTC massive machine type communications
  • URLLC ultra-reliable and low latency
  • -latency communications can be supported.
  • the wireless communication module 192 may support a high frequency band (eg, mmWave band) to achieve a high data rate, for example.
  • the wireless communication module 192 uses various technologies for securing performance in a high frequency band, such as beamforming, massive multiple-input and multiple-output (MIMO), and full-dimensional multiplexing. Technologies such as input/output (FD-MIMO: full dimensional MIMO), array antenna, analog beam-forming, or large scale antenna may be supported.
  • the wireless communication module 192 may support various requirements defined for 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 is a peak data rate for eMBB realization (eg, 20 Gbps or more), a loss coverage for mMTC realization (eg, 164 dB or less), or a U-plane latency for URLLC realization (eg, Example: downlink (DL) and uplink (UL) each of 0.5 ms or less, or round trip 1 ms or less) may be supported.
  • eMBB peak data rate for eMBB realization
  • a loss coverage for mMTC realization eg, 164 dB or less
  • U-plane latency for URLLC realization eg, Example: downlink (DL) and uplink (UL) each of 0.5 ms or less, or round trip 1 ms or less
  • the antenna module 197 may transmit or receive signals or power to the outside (eg, an external electronic device).
  • the antenna module 197 may include an antenna including a radiator formed of a conductor or a conductive pattern formed on a substrate (eg, PCB).
  • 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 selected from the plurality of antennas by the communication module 190, for example. can be chosen 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) may be additionally formed as a part of the antenna module 197 in addition to the radiator.
  • 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 surface (eg, a lower surface) of the printed circuit board and capable of supporting a designated high frequency band (eg, mmWave band); and a plurality of antennas (eg, array antennas) disposed on or adjacent to a second surface (eg, a top surface or a side surface) 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)
  • signal e.g. commands or data
  • commands or data may be transmitted or received between the electronic device 101 and the external electronic device 104 through the server 108 connected to the second network 199 .
  • Each of the external electronic devices 102 or 104 may be the same as or different from the electronic device 101 .
  • all or part of operations executed in the electronic device 101 may be executed in one or more external electronic devices among the external electronic devices 102 , 104 , or 108 .
  • the electronic device 101 when the electronic device 101 needs to perform a certain function or service automatically or in response to a request from a user or another device, the electronic device 101 instead of executing the function or service by itself.
  • one or more external electronic devices may be requested to perform the function or at least part of the service.
  • One or more external electronic devices receiving the request may execute at least a part of the requested function or service or an additional function or service related to the request, and deliver the execution result to the electronic device 101 .
  • the electronic device 101 may provide the result as at least part of a response to the request as it is or additionally processed.
  • cloud computing distributed computing, mobile edge computing (MEC), or client-server computing technology may be used.
  • the electronic device 101 may provide an ultra-low latency service using, for example, distributed computing or mobile edge computing.
  • the external electronic device 104 may include an internet of things (IoT) device.
  • Server 108 may be an intelligent server using machine learning and/or neural networks. According to one embodiment, the external electronic device 104 or server 108 may be included in the second network 199 .
  • the electronic device 101 may be applied to intelligent services (eg, smart home, smart city, smart car, or health care) based on 5G communication technology and IoT-related technology.
  • Electronic devices may be devices of various types.
  • the electronic device may include, for example, a portable communication device (eg, a smart phone), a computer device, a portable multimedia device, a portable medical device, a camera, a wearable device, or a home appliance.
  • a portable communication device eg, a smart phone
  • a computer device e.g., a smart phone
  • a portable multimedia device e.g., a portable medical device
  • a camera e.g., a portable medical device
  • a camera e.g., a portable medical device
  • a camera e.g., a portable medical device
  • a camera e.g., a camera
  • a wearable device e.g., a smart bracelet
  • first, second, or first or secondary may simply be used to distinguish that component from other corresponding components, and may refer to that component in other respects (eg, importance or order) is not limited.
  • a (eg, first) component is said to be “coupled” or “connected” to another (eg, second) component, with or without the terms “functionally” or “communicatively.”
  • the certain component may be connected to the other component directly (eg by wire), wirelessly, or through a third component.
  • module used in various embodiments of this document may include a unit implemented in hardware, software, or firmware, and is interchangeable with terms such as, for example, logic, logical blocks, parts, or circuits.
  • a module may be an integrally constructed component or a minimal unit of components or a portion thereof that performs one or more functions.
  • the module may be implemented in the form of an application-specific integrated circuit (ASIC).
  • ASIC application-specific integrated circuit
  • a storage medium eg, internal memory 136 or external memory 138
  • a machine eg, electronic device 101
  • a processor eg, the processor 120
  • a 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.
  • the storage medium is a tangible device and does not contain a signal (e.g. electromagnetic wave), and this term refers to the case where data is stored semi-permanently in the storage medium. It does not discriminate when it is temporarily stored.
  • a signal e.g. electromagnetic wave
  • the method according to various embodiments disclosed in this document may be included and provided in a computer program product.
  • Computer program products may be traded between sellers and buyers as commodities.
  • a computer program product is distributed in the form of a device-readable storage medium (eg compact disc read only memory (CD-ROM)), or through an application store (eg Play Store TM ) or on two user devices ( It can be distributed (eg downloaded or uploaded) online, directly between smart phones.
  • a device-readable storage medium eg compact disc read only memory (CD-ROM)
  • an application store eg Play Store TM
  • It can be distributed (eg downloaded or uploaded) online, directly between smart phones.
  • at least part of the computer program product may be temporarily stored or temporarily created in a device-readable storage medium such as a manufacturer's server, an application store server, or a relay server's memory.
  • each component (eg, module or program) of the above-described components may include a single object or a plurality of entities, and some of the plurality of entities may be separately disposed in other components. there is.
  • one or more components or operations among the aforementioned corresponding components may be omitted, or one or more other components or operations may be added.
  • a plurality of components eg modules or programs
  • the integrated component may perform one or more functions of each of the plurality of components identically or similarly to those performed by a corresponding component of the plurality of components prior to the integration. .
  • the actions performed by a module, program, or other component are executed sequentially, in parallel, iteratively, or heuristically, or one or more of the actions are executed in a different order, or omitted. or one or more other actions may be added.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of recommending a user action based on a location in an electronic device according to various embodiments.
  • an electronic device eg, the electronic device 101 of FIG. 1
  • the electronic device 101 may store at least one of the collected communication signal, sensor information, or user action in a memory (eg, the memory 130 of FIG. 1 ).
  • the electronic device 101 may learn (eg, machine learning) at least one of communication signals, sensor information, or user actions stored in the memory 130 .
  • the communication signal may correspond to one or more communication methods.
  • the communication signal may include at least one of ultra wide band (UWB), access point (AP), bluetooth low energy (BLE), wifi, wifi direct, CELL, or received signal strength indicator (RSSI).
  • the electronic device 101 may collect fingerprints of each communication signal and predict a position (location) in an indoor position based on the collected fingerprints.
  • the fingerprint may include information about the location and signal strength of an external device (eg, an AP) that transmits a communication signal. For example, when the electronic device 101 and the external device are close, the signal strength may be strong, and when the electronic device 101 and the external device are far apart, the signal strength may be weak.
  • the position in the indoor space can be determined.
  • user actions were provided based on geographic location (eg, home (Gyeonggi-do), company (Seoul)), in the present invention, different user actions may be provided by predicting the location in an indoor space.
  • the electronic device 101 collects communication signals for a set period of time (eg, 1 day, 7 days, 30 days, etc.) through a communication module (eg, the communication module 190 of FIG. 1), and collects the collected communication signals. Based on the signal, the position in the indoor space can be predicted. For example, if the indoor space is a house, the location may be divided into room 1, room 2, room 3, living room, and kitchen. If the indoor space is an office, the locations may be classified such as No. 1, No. 2, No. 3, resting room, and meeting room.
  • the present invention is not intended to accurately determine a location, but can predict a rough location based on a communication signal. Depending on the location in the indoor space, collected communication signals may be different, and the signal strength of the collected communication signals may be different.
  • the electronic device 101 may predict a location based on at least one of the type, number, and signal strength of collected communication signals.
  • the electronic device 101 may collect (or obtain) sensor information from a sensor module (eg, the sensor module 176 of FIG. 1 ).
  • the sensor module 176 may include various sensors such as an acceleration sensor, a gyro sensor, a geomagnetic sensor, an illuminance sensor, an air pressure sensor, and a temperature sensor.
  • the electronic device 101 may acquire various sensor information measured through the sensor module 176 .
  • the electronic device 101 may store the collected sensor information in the memory 130 and learn the sensor information stored in the memory 130 .
  • the electronic device 101 may further acquire at least one of device setting information and device connection information.
  • the electronic device 101 stores at least one of the collected device setting information and device connection information in the memory 130 and learns at least one of the collected device setting information and device connection information stored in the memory 130.
  • the device setting information may mean setting values set in the electronic device 101, such as brightness or volume of the electronic device 101.
  • the device connection information may be external device information or communication information connected to the electronic device 101 by wire or wirelessly.
  • the external device information may include information about the external device, such as a name, identifier, and serial number of the external device.
  • the communication information may include information on how the external device is connected to the external device through a communication method.
  • the electronic device 101 may store at least one of the collected device setting information and device connection information in the memory 130 .
  • the electronic device 101 may acquire (or collect) user actions.
  • the electronic device 101 may store the collected user actions in the memory 130 and learn the user actions stored in the memory 130 .
  • the user action may refer to application information being executed in the electronic device 101 .
  • the application information may mean the name and identifier of the application.
  • the electronic device 101 may store the collected user actions in the memory 130 .
  • the electronic device 101 may predict a location based on the communication signal 201 .
  • the electronic device 101 may determine the model A 210 by learning the communication signal 201 through machine learning.
  • the model A 210 may be obtained by learning a user's main action (eg, a usage pattern of the electronic device 101) at the predicted location. For example, what is the use pattern of the electronic device 101 at the first location (eg, room 1) and the use pattern of the electronic device 101 at the second location (eg, room 2)? You can learn what this is.
  • Machine learning may include supervised learning or unsupervised learning.
  • the electronic device 101 may learn the model A 210 at the predicted location through unsupervised learning.
  • the electronic device 101 may obtain device state information based on the sensor information 203 .
  • the electronic device 101 may determine the model B 230 by learning the device state information.
  • the model B 230 may learn the user's main action from the obtained device state information.
  • the electronic device 101 may learn the model B 230 through unsupervised learning based on the device state information. For example, when the device state information is in a first state (eg, a state in which acceleration change is not detected), the electronic device 101 determines a usage pattern of the electronic device 101 and the device state information In the second state (eg, a state in which a change in acceleration is sensed), a use pattern of the electronic device 101 may be learned.
  • a first state eg, a state in which acceleration change is not detected
  • the electronic device 101 determines a usage pattern of the electronic device 101 and the device state information In the second state (eg, a state in which a change in acceleration is sensed)
  • a use pattern of the electronic device 101 may be learned.
  • the electronic device 101 may recommend a final action 270 by further considering the user action 250 through the model A 210 or the model B 230 .
  • the user action 250 may indicate an application being executed in the electronic device 101 .
  • the electronic device 101 may recommend a final action 270 by supervising the user action 250 .
  • the electronic device 101 may recommend the final action 270 by further considering the time (or start time) of the user action 250 . Accordingly, the electronic device 101 may provide a routine (or action) when the learned device state information or user action is detected at the predicted location.
  • the processor 120 may guide a recommended action (eg, voice guidance, guidance through a pop-up window, etc.) and execute the action according to a user's input (eg, execution).
  • An electronic device (eg, the electronic device 101 of FIG. 1 ) according to various embodiments of the present disclosure includes a communication module (eg, the communication module 190 of FIG. 1 ), a sensor module (eg, the sensor module of FIG. 1 ( 176)), a memory (e.g., memory 130 of FIG. 1), and a processor (e.g., processor 120 of FIG. 1) operatively connected with at least one of the communication module, the sensor module, and the memory.
  • a communication module eg, the communication module 190 of FIG. 1
  • a sensor module eg, the sensor module of FIG. 1 ( 176)
  • a memory e.g., memory 130 of FIG. 1
  • a processor e.g., processor 120 of FIG.
  • the processor collects at least one communication signal through the communication module, predicts a position in an indoor space based on the collected communication signal, and at the predicted position, a device state through the sensor module It may be set to obtain information or user action, and to recommend an action based on at least one of the predicted location, the device state information, or the user action.
  • the processor may be configured to collect fingerprints of each communication signal and predict a location in the indoor space based on the collected fingerprints.
  • the processor may be configured to predict a location based on at least one of the type, number, and signal strength of the collected communication signals.
  • the processor may be configured to acquire device setting information set in the electronic device or device connection information connected to the electronic device, and to learn at least one of the device setting information and the device connection information.
  • the processor may be set to obtain a time for performing the user action, and to recommend a set action when device state information or user action learned at the set time is detected at the predicted location.
  • the processor may be configured to guide the recommended action and execute the action according to a user's input.
  • the processor may be configured to recommend different actions according to time when different device state information or user actions are acquired according to time in the same location.
  • the processor may be configured to connect to an external device or execute a set application as the recommended action.
  • the processor may be configured to collect communication signals for a set period of time, store the collected communication signals in the memory, and predict a location in the indoor space by learning the stored communication signals.
  • the processor may be configured to store the acquired device state information or user action in the memory and learn the stored device state information or user action.
  • FIG. 3 is a flowchart 300 illustrating a method of operating an electronic device according to various embodiments.
  • a processor eg, the processor 120 of FIG. 1 of an electronic device (eg, the electronic device 101 of FIG. 1 ) determines a location based on a communication signal.
  • the communication signal may correspond to one or more communication methods.
  • the communication signal may include at least one of UWB, AP, BLE, wifi, wifi direct, CELL, or RSSI.
  • the processor 120 collects communication signals for a set time (eg, 1 day, 7 days, 30 days, etc.) through a communication module (eg, the communication module 190 of FIG. 1), and stores the collected communication signals in a memory ( Example: may be stored in the memory 130 of FIG. 1 .
  • the processor 120 may learn a communication signal stored in the memory 130 and predict a location in an indoor space based on the communication signal.
  • the processor 120 may collect fingerprints of each communication signal and predict a location in an indoor space based on the collected fingerprints.
  • the processor 120 may use a machine learning technique for estimating the location.
  • the location may be divided into room 1, room 2, room 3, living room, and kitchen. If the indoor space is an office, the locations may be classified such as No. 1, No. 2, No. 3, resting room, and meeting room.
  • the present invention is not intended to accurately determine a location, but can predict a rough location based on a communication signal.
  • collected communication signals may be different, and the signal strength of the collected communication signals may be different.
  • the processor 120 may predict the position based on at least one of the type, number, and signal strength of the collected communication signals.
  • a first location eg, room 1
  • three different types of communication signals eg, BLE, AP, and CELL
  • the signal strength of one communication signal eg, BLE
  • the rest AP, CELL
  • the second location eg living room
  • five types of communication signals eg BLE, AP, UWB, CELL, BT
  • the strength of the three communication signals eg UWB, BLE, AP
  • others can be small.
  • the processor 120 may obtain (or collect) device status information at the predicted location.
  • the processor 120 may store the collected device state information in the memory 130 and learn the device state information stored in the memory 130 .
  • the device state information refers to the state of the electronic device 101 and may be determined by collecting sensor information from a sensor module (eg, the sensor module 176 of FIG. 1 ). For example, when a change in acceleration is not sensed by an acceleration sensor as the device state information, the processor 120 may determine that the electronic device 101 is placed on a desk. Alternatively, when a change in acceleration is detected by an acceleration sensor and a rotation is detected by a gyro sensor as the device state information, the processor 120 may determine that the electronic device 101 is being held and used by the user. As the device state information, when a change in acceleration by an acceleration sensor exceeds a reference value and a rotation by a gyro sensor exceeds a reference value, the processor 120 may determine that the user is holding the electronic device 101 and moving. there is.
  • the processor 120 may further obtain at least one of device setting information and device connection information from the predicted location.
  • the processor 120 may store at least one of the collected device setting information and device connection information in the memory 130 and learn at least one of the device setting information and device connection information stored in the memory 130 .
  • the device setting information may mean setting values set in the electronic device 101, such as brightness or volume of the electronic device 101.
  • the device connection information may be external device information or communication information connected to the electronic device 101 by wire or wirelessly.
  • the external device information may include information about the external device, such as a name, identifier, and serial number of the external device.
  • the communication information may include information on how the external device is connected to the external device through a communication method.
  • the processor 120 may obtain (or collect) a user action at the predicted location.
  • the processor 120 may store the collected user actions in the memory 130 and learn the user actions stored in the memory 130 .
  • the user action may refer to application information being executed in the electronic device 101 .
  • the application information may mean the name and identifier of the application.
  • the processor 120 may also collect the time when the user action is performed.
  • the processor 120 may recommend (or provide) an action (or routine) based on at least one of the predicted location, the device state information, and the user action. For example, the processor 120 detects first device state information (eg, acceleration and rotation detection) at the predicted first location (eg, room 2), and detects a first user action (eg, a game application). When is obtained, a first action (eg, game application execution) may be recommended. The processor 120 detects second device state information (eg, acceleration and rotation not detected) at the predicted second location (eg, room 3), and determines a first user action (eg, video streaming application). If obtained, a second action (eg, connection to a TV and execution of a video streaming application) may be recommended. The processor 120 may guide a recommended action (eg, voice guidance, guidance through a pop-up window, etc.) and execute the action according to a user's input (eg, execution).
  • first device state information eg, acceleration and rotation detection
  • a first user action eg,
  • the user may charge the electronic device 101 before going to sleep in a state where the electronic device 101 is placed on a desk.
  • the processor 120 may detect the charging state without detecting acceleration and rotation.
  • the processor 120 lowers the brightness of the electronic device 101, changes the electronic device 101 to silent, or reduces the electronic device 101 based on at least one of the predicted location, time, device state information, or the user action. (101) can be changed to power save mode (or function, process).
  • the processor 120 sets the brightness, volume, or mode of the electronic device 101 to the previous state. can be changed to
  • the processor 120 may recommend different actions over time. For example, at a first location, a second device state information (eg, acceleration and rotation not detected and a speaker connected) and a second user action (eg, a music playing application) at a first time (eg, 6:00 PM) and at a second time (eg, 11:00 PM), third device state information (eg, acceleration and rotation detection) and third user action (eg, search application) may be obtained.
  • the processor 120 may recommend a first action (eg, execution of a music playback application and speaker connection) at a first time, and may provide a second action (eg, execution of a search application) at a second time.
  • the location is predicted and device state information or user action is obtained, but the operation of predicting the location and obtaining device state information or user action may be performed simultaneously or in any order. That is, operations 301 to 305 may be performed simultaneously or in any order.
  • the processor 120 may perform operation 307 based on operations 301 to 305.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of predicting a location in an indoor space in an electronic device according to various embodiments.
  • a processor eg, the processor 120 of FIG. 1 of an electronic device (eg, the electronic device 101 of FIG. 1 ) of various embodiments creates an indoor space 400 based on a communication signal. position can be predicted.
  • the indoor space 400 may be divided into a first location 401 , a second location 403 , a third location 405 , and a fourth location 407 .
  • the processor 120 may classify the indoor space 400 into a first location 401 to a fourth location 407 based on communication signals collected during a set period of time.
  • collected communication signals may be different, and the signal strength of the collected communication signals may be different.
  • the processor 120 may collect fingerprints of each communication signal and predict a location in an indoor space based on the collected fingerprints.
  • the strength of the collected communication signal is the highest, and in the second position 403, the number of collected communication signals is the smallest (eg, only AP and CELL are obtained).
  • the century may be the smallest.
  • AP and BLE signals may be collected at the third location 405
  • UWB, AP, BLE, CELL, or RSSI may all be collected at the fourth location 407 .
  • the processor 120 may predict a location in the indoor space 400 based on at least one of the type, number, and signal strength of the collected communication signals.
  • 5A to 5C are diagrams illustrating an example of collecting a usage pattern in an electronic device according to various embodiments.
  • 5A illustrates an example of collecting first device state information and a first user action in an electronic device.
  • a processor eg, the processor 120 of FIG. 1 of an electronic device (eg, the electronic device 101 of FIG. 1 ) according to various embodiments is positioned at a predicted location (eg, the second electronic device 101 of FIG. 4 ).
  • the first device status information and the first user action may be acquired (or collected) at location 1 401 .
  • the first device state information may indicate that acceleration change is not detected by an acceleration sensor and rotation is not detected by a gyro sensor. For example, when the electronic device 101 is placed on a desk or shelf, there may be no change in acceleration or no rotation detected.
  • the processor 120 may further obtain at least one of device setting information and device connection information.
  • the electronic device 101 may be connected to the speaker 515 through Bluetooth (or Bluetooth Low Energy).
  • the first user action may be a state of executing a music application.
  • An execution screen of a music application may be displayed on the display of the electronic device 101 (eg, the display module 160 of FIG. 1 ).
  • the processor 120 may further obtain a time (eg, a first time 510) during which the first user action is performed.
  • the processor 120 may obtain device state information at a location where the first user action is performed or when the first user action is performed. Operations of estimating the location and obtaining device status information or user action may be performed concurrently or sequentially.
  • the user when the user arrives at the first time 510 in the first location 401 (eg, room 1), the user connects the electronic device 101 to the speaker 515 and executes a music application so that the speaker 515 ) through which music can be output. After connecting the speaker 515 and executing the music application, the user may place the electronic device 101 on the table.
  • the processor 120 may predict a location and learn first device state information or a first user action at the predicted location. Thereafter, when it is determined that the electronic device 101 moves to the first location 401 at the first time 510, the processor 120 connects to the speaker 515 and executes a music playback application. .
  • the processor 120 may provide a predetermined action (eg, connection to the speaker 515 and execution of a music playing application) without user intervention.
  • 5B illustrates an example of collecting second device state information and a second user action in an electronic device.
  • the processor 120 may obtain (or collect) second device state information and a second user action at a predicted location (eg, the fourth location 407 of FIG. 4 ).
  • the second device state information may indicate that change in acceleration is not detected by an acceleration sensor and rotation is not detected by a gyro sensor. For example, when the electronic device 101 is placed on a desk or shelf, there may be no change in acceleration or no rotation detected.
  • the processor 120 may further obtain at least one of device setting information and device connection information.
  • the second device state information is the device connection information
  • the electronic device 101 may be connected to the TV 535 through Bluetooth (or Bluetooth Low Energy).
  • the second user action may be a state of executing a video streaming application.
  • An execution screen of a video streaming application may be displayed on the display module 160 .
  • the processor 120 may further obtain a time (eg, a second time 530) during which the second user action is performed.
  • the processor 120 may obtain device state information at a location where the second user action is performed or when the second user action is performed. Operations of estimating the location and obtaining device status information or user action may be performed concurrently or sequentially.
  • the user connects the electronic device 101 to the TV 535 at the second time 530 in the fourth location 407 (eg, the living room), and executes a video streaming application so that the TV 535 ), a video streaming application can be displayed (eg, mirroring).
  • a video streaming application can be displayed (eg, mirroring).
  • the user may place the electronic device 101 on the table in the living room and sit on the sofa.
  • the processor 120 may predict a location and learn second device state information or a second user action at the predicted location. Thereafter, the processor 120 may execute a video streaming application when the electronic device 101 is at the fourth location 407 at the second time 530 and is connected to the TV 535 .
  • the processor 120 may connect to the TV 535 and execute a video streaming application. .
  • the processor 120 may provide a predetermined action (eg, connecting to the TV 535 and executing a video streaming application) without user intervention.
  • 5C illustrates an example of collecting third device state information and a third user action in an electronic device.
  • the processor 120 may acquire (or collect) third device state information and a third user action at a predicted location (eg, the fourth location 407 of FIG. 4 ).
  • the third device state information may be that a change in acceleration is detected by an acceleration sensor and a rotation is detected by a gyro sensor. For example, when a user holds and uses the electronic device 101, a change in acceleration or rotation may be detected.
  • the processor 120 may further obtain at least one of device setting information and device connection information.
  • the third user action may be a state of executing a game application.
  • An execution screen of a game application may be displayed on the display module 160 .
  • the processor 120 may further acquire a time (eg, a third time 550) during which the third user action is performed.
  • the processor 120 may obtain device state information at a location where the third user action is performed or when the third user action is performed. Operations of estimating the location and obtaining device status information or user action may be performed concurrently or sequentially.
  • the user may hold the electronic device 101 and play a game at the third time 550 in the fourth location 407 .
  • the processor 120 may predict a location and learn third device state information or a third user action at the predicted location. Then, when the electronic device 101 is at the fourth position 407 at the third time 550, the processor 120 may execute the game application.
  • the processor 120 may provide a predetermined action (eg, game application execution) without user intervention.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an example of providing a user action by estimating a location in an indoor space in an electronic device according to various embodiments.
  • a processor eg, processor 120 of FIG. 1 of an electronic device (eg, electronic device 101 of FIG. 1 ) collects and collects communication signals for a set period of time.
  • the communication signal may be stored in a memory (eg, the memory 130 of FIG. 1), and the location may be predicted based on the stored communication signal.
  • the communication signal may include a UWB 601, an AP 603, and a BT 605.
  • the communication signal may further include other communication signals (eg, BLE, CELL, etc.) not shown.
  • the processor 120 may collect fingerprints of each communication signal and predict a location in an indoor space based on the collected fingerprints. For example, the processor 120 may build a wireless map including at least one of the first location 610 , the second location 620 , and the third location 630 based on each communication signal.
  • the processor 120 may collect user actions for a set period of time, store the collected user actions in the memory 130, and learn the stored user actions.
  • the user action may refer to application information being executed in the electronic device 101 .
  • the user action may include playing music 631 , playing a game 633 , or streaming a video 635 .
  • the processor 120 may collect device status information for a set time period, store the collected device status information in the memory 130, and learn the stored device status information.
  • the device state information may include sensor module and various sensor information.
  • the device state information may include acceleration information 651 detected (or acquired) from an acceleration sensor, rotation information 653 detected (or obtained) from a gyro sensor, or geomagnetic information detected (or obtained) from a geomagnetic sensor. (655).
  • the device state information may further include other device state information (eg, illuminance information) not shown.
  • the processor 120 may collect device setting information or device connection information for a set period of time, store the collected device setting information or device connection information in the memory 130, and learn the stored device setting information or device connection information. .
  • the processor 120 may recommend 670 an action based on at least one of location, time, user action, or device state information.
  • the processor 120 may collect location, time, user action, or device state information, learn the collected information, and synthesize the learned information to finally recommend an action (670).
  • 7 is a flowchart 700 illustrating a method of providing a user action by estimating a location in an electronic device according to various embodiments. 7 may be an example of an operation of recommending an action after learning about location, user action, and device state information for a set time.
  • a processor eg, processor 120 of FIG. 1 of an electronic device (eg, electronic device 101 of FIG. 1 ) according to various embodiments predicts a location in an indoor space.
  • the processor 120 acquires a communication signal from the location (or current location) of the electronic device 101 through a communication module (eg, the communication module 190 of FIG. 1), and based on the obtained communication signal, previously At least one location can be predicted according to the machine learning technique performed.
  • the processor 120 may predict the position based on at least one of the type, number, and signal strength of the collected communication signals.
  • the processor 120 may determine whether the location (or current location) of the electronic device 101 corresponds to (or satisfies) the first location.
  • the processor 120 performs operation 705 when the position of the electronic device 101 corresponds to the first position, and performs operation 711 when the position of the electronic device 101 does not correspond to the first position. can do.
  • the processor 120 may obtain device state information and user action.
  • the device state information may be determined by collecting sensor information obtained from a sensor module (eg, the sensor module 176 of FIG. 1 ).
  • the processor 120 may determine that the electronic device 101 is in a state (eg, a fixed state or a stationary state) placed on the desk. Alternatively, if any one direction is detected by the geomagnetic sensor and does not change, the processor 120 may determine the device state information as a fixed state.
  • the user action may refer to application information being executed in the electronic device 101 .
  • the processor 120 may also acquire the time when the user action is performed.
  • the processor 120 may further obtain device setting information or device connection information.
  • the device setting information may mean setting values set in the electronic device 101, such as brightness or volume of the electronic device 101.
  • the device connection information may be external device information or communication information connected to the electronic device 101 by wire or wirelessly.
  • the processor 120 may determine whether the acquired device state information and user action correspond to a first condition.
  • the first condition is at least one of a first location (eg, room 1), a first time (eg, 6:00 PM), a first state (eg, no acceleration or rotation detected), or connection to a speaker.
  • the processor 120 performs operation 709 when the obtained device state information and user action correspond to the first condition, and when the obtained device state information and user action do not correspond to the first condition, It may return to operation 705. In case of returning to operation 705, the processor 120 may continuously obtain device status information and user actions, and determine whether the obtained device status information and user actions correspond to the first condition.
  • the processor 120 may recommend a first action.
  • the processor 120 may execute a music playing application as the first action.
  • the processor 120 may connect to a speaker and execute a music playback application as the first action.
  • the processor 120 may guide the first action (eg, voice guidance, guidance through a pop-up window, etc.) and execute the first action according to a user's input (eg, execution).
  • the processor 120 may determine whether the location of the electronic device 101 corresponds to the second location. When the position of the electronic device 101 corresponds to the second position, the processor 120 performs operation 713, and when the position of the electronic device 101 does not correspond to the second position, the processor 120 returns to operation 701. can do. When returning to operation 701, the processor 120 predicts the location of the electronic device 101 based on the communication signal, obtains device state information and user action from the predicted location, and takes an action when a set condition is satisfied. can recommend
  • the processor 120 may obtain device state information and user action.
  • the processor 120 may determine that the user is holding and using the electronic device 101 .
  • the user action may refer to application information being executed in the electronic device 101 .
  • the processor 120 may also acquire the time when the user action is performed. Since operation 713 is the same as or similar to operation 705, a detailed description thereof may be omitted.
  • the processor 120 may determine whether the acquired device state information and user action correspond to the second condition.
  • the second condition may include at least one of a second location (eg, living room), a second time (eg, 8:00 PM), a second state (eg, acceleration or rotation is detected), and connection to a TV.
  • can Processor 120 performs operation 717 when the obtained device state information and user action correspond to the second condition, and when the obtained device state information and user action do not correspond to the second condition, It may return to action 713. In case of returning to operation 713, the processor 120 may continuously obtain device status information and user actions, and determine whether the acquired device status information and user actions correspond to the second condition.
  • the processor 120 may recommend a second action.
  • the processor 120 may execute a video streaming application as the second action.
  • the processor 120 may connect to a TV as the second action and execute a video streaming application.
  • the processor 120 may guide the second action (eg, voice guidance, guidance through a pop-up window, etc.) and execute the second action according to a user's input (eg, execution).
  • FIG. 7 may illustrate an example in which one action is performed at the same location.
  • FIG. 8 may illustrate an example in which one or more actions are performed at the same location.
  • 8 is another flowchart 800 illustrating a method of providing a user action by estimating a location in an electronic device according to various embodiments. 8 may be an example of an operation of recommending an action after learning about location, user action, and device state information for a set time.
  • a processor eg, processor 120 of FIG. 1 of an electronic device (eg, electronic device 101 of FIG. 1 ) of various embodiments may predict a first position.
  • the processor 120 may obtain a communication signal from the location (or current location) of the electronic device 101 and predict the first location based on the obtained communication signal according to a previously performed machine learning technique.
  • the processor 120 may predict the position based on at least one of the type, number, and signal strength of the collected communication signals.
  • processor 120 may obtain device state information and user action.
  • the device state information may be determined by collecting sensor information obtained from a sensor module (eg, the sensor module 176 of FIG. 1 ).
  • the processor 120 determines a state in which the user is moving while holding the electronic device 101 (e.g., moving). status) can be judged.
  • the user action may refer to application information being executed in the electronic device 101 .
  • the processor 120 may also acquire the time when the user action is performed.
  • the processor 120 may further obtain device setting information or device connection information.
  • the device setting information may mean setting values set in the electronic device 101, such as brightness or volume of the electronic device 101.
  • the device connection information may be external device information or communication information connected to the electronic device 101 by wire or wirelessly.
  • the processor 120 may determine whether the acquired device state information and user action correspond to a first condition.
  • the first condition may include at least one of a second location (eg, living room), a third time (eg, 8:00 PM), and a third state (eg, moving state).
  • the processor 120 performs operation 807 when the obtained device state information and user action correspond to the first condition, and when the obtained device state information and user action do not correspond to the first condition, Operation 809 may be performed.
  • the processor 120 may recommend a first action.
  • the processor 120 may execute a game application as the first action.
  • the processor 120 may guide the first action (eg, voice guidance, guidance through a pop-up window, etc.) and execute the first action according to a user's input (eg, execution).
  • the processor 120 may determine whether the obtained device state information and user action correspond to the second condition. there is. When the user performs different actions over time at the same location, the processor 120 determines whether the acquired device state information and the user action correspond to the second condition when they do not correspond to the first condition.
  • the first condition and the second condition may be different in at least one of time, device state information, or user action at the same location.
  • the second condition may include at least one of a second location (eg, a living room), a fourth time (eg, 10:00 PM), and a fourth state (eg, a state of holding and using the electronic device 101).
  • a second location eg, a living room
  • a fourth time eg, 10:00 PM
  • a fourth state eg, a state of holding and using the electronic device 101.
  • the drawing shows that the first condition is checked first and the second condition is checked later, the second condition may be checked first and the first condition may be checked later, or the first condition and the second condition may be checked later.
  • the second condition may be simultaneously checked. This is only an implementation issue, and the present invention is not limited by the drawings.
  • Processor 120 performs operation 811 when the obtained device state information and user action correspond to the second condition, and when the obtained device state information and user action do not correspond to the second condition, Operation 813 may be performed.
  • the processor 120 may recommend a second action.
  • the processor 120 may execute an Internet cartoon application as the second action.
  • the processor 120 may guide the second action (eg, voice guidance, guidance through a pop-up window, etc.) and execute the second action according to a user's input (eg, execution).
  • the processor 120 may re-estimate the location or re-acquire device state information or user action.
  • the processor 120 may determine whether the same location corresponds to different conditions according to the learned information, and if both the device state information and the user action do not satisfy the learned conditions, it may be determined that the location prediction is incorrect.
  • the processor 120 may re-predict a location in the indoor space based on the communication signal, and obtain device state information or user action from the predicted location.
  • the processor 120 determines whether the same location corresponds to different conditions according to the learned information, and if both the device status information and the user action do not satisfy the learned conditions, due to an error of the sensor module 176 It may be determined that the device status information is not acquired correctly. In this case, the processor 120 may re-acquire device state information or user action.
  • An operating method of an electronic device includes at least one or more operations through a communication module (eg, the communication module 190 of FIG. 1 ) of the electronic device.
  • a communication module eg, the communication module 190 of FIG. 1
  • the collecting and predicting operation may include collecting a fingerprint of each communication signal; and predicting a location in the indoor space based on the collected fingerprints.
  • the predicting may include predicting a position based on at least one of the type, number, and signal strength of the collected communication signals.
  • the method may further include acquiring device setting information set in the electronic device or device connection information connected to the electronic device, and learning at least one of the device setting information and device connection information.
  • the method further includes an operation of acquiring a time for performing the user action, and the recommended operation is, when the device state information or user action learned at the set time is detected at the predicted location, the set action. Recommended actions may be included.
  • the method may further include guiding the recommended action and executing the action according to a user's input.
  • the recommending operation may include an operation of recommending different actions according to time when different device state information or user actions are obtained according to time in the same location.
  • the recommended action may include connecting to an external device or executing a set application as the recommended action.
  • the collecting and predicting operations may include storing communication signals collected during a set time in a memory of the electronic device, and predicting a location in the indoor space by learning the stored communication signals.
  • the method may further include storing the acquired device state information or user action in the memory, and learning the stored device state information or user action.

Abstract

본 발명의 다양한 실시 예들은 통신 모듈, 센서 모듈, 메모리, 및 상기 통신 모듈, 상기 센서 모듈, 및 상기 메모리 중 적어도 하나와 작동적으로 연결된 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 통신 모듈을 통해 적어도 하나 이상의 통신 신호를 수집하고, 상기 수집된 통신 신호에 기반하여 실내 공간에서 위치를 예측하고, 상기 예측된 위치에서, 상기 센서 모듈을 통한 장치 상태 정보 또는 사용자 액션을 획득하고, 상기 예측된 위치, 상기 장치 상태 정보 또는 상기 사용자 액션 중 적어도 하나에 기반하여 액션을 추천하도록 설정된 방법 및 장치에 관하여 개시한다. 다양한 실시 예들이 가능하다.

Description

위치에 기반한 사용자 액션 추천 방법 및 전자 장치
본 발명의 다양한 실시예들은 예측된 위치에 기반하여 사용자 액션을 추천하는 방법 및 장치에 관하여 개시한다.
디지털 기술의 발달과 함께 이동통신 단말기, PDA(personal digital assistant), 전자수첩, 스마트 폰, 태블릿 PC(personal computer), 웨어러블 디바이스(wearable device)와 같은 다양한 유형의 전자 장치가 널리 사용되고 있다. 이러한, 전자 장치는 기능 지지 및 증대를 위해, 전자 장치의 하드웨어적인 부분 및/또는 소프트웨어적인 부분이 지속적으로 개량되고 있다.
일례로, 전자 장치는 사용자의 전자 장치 사용 패턴에 기반하여 사용자에게 적합한 맞춤 기능을 제공하고 있다. 예를 들어, 전자 장치는 위치에 기반하여 상황(예: 집, 회사, 자기 전)을 판단하고, 상황에 유용한 기능(예: 컨텐츠 재생 어플리케이션)을 제공할 수 있다. 사용 패턴은 사용자마다 다르기 때문에, 사용자마다 상황에 따라 추천하는 기능이 다를 수 있다. 전자 장치는 사용자 별로 서로 다른 기능을 제공함으로써, 사용자 편의성을 향상시킬 수 있다.
사용자는 자신이 자주 머무르는 장소(예: 집, 회사)에서 특정 위치나 시간에 따라 전자 장치를 사용하는 루틴(또는 패턴)이 정해져 있을 수 있다. 동일한 작업을 반복하기 위해서는, 트리거(예: 외부 장치 연결 또는 어플리케이션 실행 등)가 필요할 수 있다. 종래에는 트리거하기 위해서, 사용자가 직접 트리거를 설정해야 하는 번거로움이 있을 수 있다.
다양한 실시예들에서는, 실내 공간에서의 위치를 예측하고, 예측된 위치에서 시간 정보, 장치 상태 정보 또는 사용자 액션 정보 중 적어도 하나를 획득하여 사용 패턴을 수집하고, 수집된 사용 패턴에 기반하여 위치 또는 시간에 따라 서로 다른 사용자 액션을 추천하는 방법 및 장치에 관하여 개시할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는 통신 모듈, 센서 모듈, 메모리, 및 상기 통신 모듈, 상기 센서 모듈, 및 상기 메모리 중 적어도 하나와 작동적으로 연결된 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 통신 모듈을 통해 적어도 하나 이상의 통신 신호를 수집하고, 상기 수집된 통신 신호에 기반하여 실내 공간에서 위치를 예측하고, 상기 예측된 위치에서, 상기 센서 모듈을 통한 장치 상태 정보 또는 사용자 액션을 획득하고, 상기 예측된 위치, 상기 장치 상태 정보 또는 상기 사용자 액션 중 적어도 하나에 기반하여 액션을 추천하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 동작 방법은 상기 전자 장치의 통신 모듈을 통해 적어도 하나 이상의 통신 신호를 수집하는 동작, 상기 수집된 통신 신호에 기반하여 실내 공간에서 위치를 예측하는 동작, 상기 예측된 위치에서, 상기 전자 장치의 센서 모듈을 통한 장치 상태 정보 또는 사용자 액션을 획득하는 동작, 및 상기 예측된 위치, 상기 장치 상태 정보 또는 상기 사용자 액션 중 적어도 하나에 기반하여 액션을 추천하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 실내 공간에서 위치를 예측하고, 예측된 위치에서 수집된 사용 패턴에 따라 서로 다른 사용자 액션을 추천할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 예측된 위치에서 센서 정보로부터 장치 상태 정보를 수집하고, 어플리케이션으로부터 사용자 액션 정보를 수집함으로써, 장치 상태 정보 또는 사용자 액션 정보가 수집된 시간에 따라 서로 다른 사용자 액션을 자동으로 제공할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 정해진 장소에 정해진 시간 동안 수행할 사용자 액션을 사용자가 직접 설정하지 않고도, 사용 패턴에 기반하여 자동으로 사용자 액션을 추천함으로써, 사용자 편의성을 향상시킬 수 있다.
도 1은 다양한 실시예들에 따른 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블록도이다.
도 2는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치에서 위치에 기반하여 사용자 액션을 추천하는 일례를 도시한 도면이다.
도 3은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 동작 방법을 도시한 흐름도이다.
도 4는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치에서 실내 공간의 위치를 예측하는 일례를 도시한 도면이다.
도 5a 내지 도 5c는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치에서 사용 패턴을 수집하는 일례를 도시한 도면들이다.
도 6은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치에서 실내 공간의 위치를 예측하여 사용자 액션을 제공하는 일례를 도시한 도면이다.
도 7은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치에서 위치를 예측하여 사용자 액션을 제공하는 방법을 도시한 흐름도이다.
도 8은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치에서 위치를 예측하여 사용자 액션을 제공하는 방법을 도시한 다른 흐름도이다.
도 1은 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)의 블록도이다.
도 1을 참조하면, 네트워크 환경(100)에서 전자 장치(101)는 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. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 서버(108)를 통하여 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 프로세서(120), 메모리(130), 입력 모듈(150), 음향 출력 모듈(155), 디스플레이 모듈(160), 오디오 모듈(170), 센서 모듈(176), 인터페이스(177), 연결 단자(178), 햅틱 모듈(179), 카메라 모듈(180), 전력 관리 모듈(188), 배터리(189), 통신 모듈(190), 가입자 식별 모듈(196), 또는 안테나 모듈(197)을 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(101)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 연결 단자(178))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시예에서는, 이 구성요소들 중 일부들(예: 센서 모듈(176), 카메라 모듈(180), 또는 안테나 모듈(197))은 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160))로 통합될 수 있다.
프로세서(120)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(140))를 실행하여 프로세서(120)에 연결된 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)를 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일실시예에 따르면, 데이터 처리 또는 연산의 적어도 일부로서, 프로세서(120)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(176) 또는 통신 모듈(190))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(132)에 저장하고, 휘발성 메모리(132)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(134)에 저장할 수 있다. 일실시예에 따르면, 프로세서(120)는 메인 프로세서(121)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서) 또는 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(123)(예: 그래픽 처리 장치, 신경망 처리 장치(NPU: neural processing unit), 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)가 메인 프로세서(121) 및 보조 프로세서(123)를 포함하는 경우, 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)보다 저전력을 사용하거나, 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
보조 프로세서(123)는, 예를 들면, 메인 프로세서(121)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(121)가 액티브(예: 어플리케이션 실행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)와 함께, 전자 장치(101)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160), 센서 모듈(176), 또는 통신 모듈(190))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성요소(예: 카메라 모듈(180) 또는 통신 모듈(190))의 일부로서 구현될 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 신경망 처리 장치)는 인공지능 모델의 처리에 특화된 하드웨어 구조를 포함할 수 있다. 인공지능 모델은 기계 학습을 통해 생성될 수 있다. 이러한 학습은, 예를 들어, 인공지능 모델이 수행되는 전자 장치(101) 자체에서 수행될 수 있고, 별도의 서버(예: 서버(108))를 통해 수행될 수도 있다. 학습 알고리즘은, 예를 들어, 지도형 학습(supervised learning), 비지도형 학습(unsupervised learning), 준지도형 학습(semi-supervised learning) 또는 강화 학습(reinforcement learning)을 포함할 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은, 복수의 인공 신경망 레이어들을 포함할 수 있다. 인공 신경망은 심층 신경망(DNN: deep neural network), CNN(convolutional neural network), RNN(recurrent neural network), RBM(restricted boltzmann machine), DBN(deep belief network), BRDNN(bidirectional recurrent deep neural network), 심층 Q-네트워크(deep Q-networks) 또는 상기 중 둘 이상의 조합 중 하나일 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은 하드웨어 구조 이외에, 추가적으로 또는 대체적으로, 소프트웨어 구조를 포함할 수 있다.
메모리(130)는, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(120) 또는 센서 모듈(176))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(140)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(130)는, 휘발성 메모리(132) 또는 비휘발성 메모리(134)를 포함할 수 있다.
프로그램(140)은 메모리(130)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 예를 들면, 운영 체제(142), 미들 웨어(144) 또는 어플리케이션(146)을 포함할 수 있다.
입력 모듈(150)은, 전자 장치(101)의 구성요소(예: 프로세서(120))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 모듈(150)은, 예를 들면, 마이크, 마우스, 키보드, 키(예: 버튼), 또는 디지털 펜(예: 스타일러스 펜)을 포함할 수 있다.
음향 출력 모듈(155)은 음향 신호를 전자 장치(101)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 모듈(155)은, 예를 들면, 스피커 또는 리시버를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용될 수 있다. 리시버는 착신 전화를 수신하기 위해 사용될 수 있다. 일실시예에 따르면, 리시버는 스피커와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
디스플레이 모듈(160)은 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 디스플레이 모듈(160)은, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 디스플레이 모듈(160)은 터치를 감지하도록 설정된 터치 센서, 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 압력 센서를 포함할 수 있다.
오디오 모듈(170)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일실시예에 따르면, 오디오 모듈(170)은, 입력 모듈(150)을 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 모듈(155), 또는 전자 장치(101)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))(예: 스피커 또는 헤드폰)를 통해 소리를 출력할 수 있다.
센서 모듈(176)은 전자 장치(101)의 작동 상태(예: 전력 또는 온도), 또는 외부의 환경 상태(예: 사용자 상태)를 감지하고, 감지된 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 일실시예에 따르면, 센서 모듈(176)은, 예를 들면, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 근접 센서, 컬러 센서, IR(infrared) 센서, 생체 센서, 온도 센서, 습도 센서, 또는 조도 센서를 포함할 수 있다.
인터페이스(177)는 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 인터페이스(177)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.
연결 단자(178)는, 그를 통해서 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 연결 단자(178)는, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.
햅틱 모듈(179)은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 일실시예에 따르면, 햅틱 모듈(179)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.
카메라 모듈(180)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일실시예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.
전력 관리 모듈(188)은 전자 장치(101)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전력 관리 모듈(188)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.
배터리(189)는 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소에 전력을 공급할 수 있다. 일실시예에 따르면, 배터리(189)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.
통신 모듈(190)은 전자 장치(101)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102), 전자 장치(104), 또는 서버(108)) 간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(190)은 프로세서(120)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 통신 모듈(190)은 무선 통신 모듈(192)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(194)(예: LAN(local area network) 통신 모듈, 또는 전력선 통신 모듈)을 포함할 수 있다. 이들 통신 모듈 중 해당하는 통신 모듈은 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. 일실시예에 따르면, 무선 통신 모듈(192)은 eMBB 실현을 위한 Peak data rate(예: 20Gbps 이상), mMTC 실현을 위한 손실 Coverage(예: 164dB 이하), 또는 URLLC 실현을 위한 U-plane latency(예: 다운링크(DL) 및 업링크(UL) 각각 0.5ms 이하, 또는 라운드 트립 1ms 이하)를 지원할 수 있다.
안테나 모듈(197)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부의 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 안테나를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다. 이런 경우, 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 실시예에 따르면, 방사체 이외에 다른 부품(예: RFIC(radio frequency integrated circuit))이 추가로 안테나 모듈(197)의 일부로 형성될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 mmWave 안테나 모듈을 형성할 수 있다. 일실시예에 따르면, mmWave 안테나 모듈은 인쇄 회로 기판, 상기 인쇄 회로 기판의 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.
일실시예에 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. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부의 전자 장치들(102, 104, 또는 108) 중 하나 이상의 외부의 전자 장치들에서 실행될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로, 또는 사용자 또는 다른 장치로부터의 요청에 반응하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(101)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 하나 이상의 외부의 전자 장치들에게 그 기능 또는 그 서비스의 적어도 일부를 수행하라고 요청할 수 있다. 상기 요청을 수신한 하나 이상의 외부의 전자 장치들은 요청된 기능 또는 서비스의 적어도 일부, 또는 상기 요청과 관련된 추가 기능 또는 서비스를 실행하고, 그 실행의 결과를 전자 장치(101)로 전달할 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 결과를, 그대로 또는 추가적으로 처리하여, 상기 요청에 대한 응답의 적어도 일부로서 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 모바일 에지 컴퓨팅(MEC: mobile edge computing), 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다. 전자 장치(101)는, 예를 들어, 분산 컴퓨팅 또는 모바일 에지 컴퓨팅을 이용하여 초저지연 서비스를 제공할 수 있다. 다른 실시예에 있어서, 외부의 전자 장치(104)는 IoT(internet of things) 기기를 포함할 수 있다. 서버(108)는 기계 학습 및/또는 신경망을 이용한 지능형 서버일 수 있다. 일실시예에 따르면, 외부의 전자 장치(104) 또는 서버(108)는 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 실시예들에 따른 전자 장치는 다양한 형태의 장치가 될 수 있다. 전자 장치는, 예를 들면, 휴대용 통신 장치(예: 스마트폰), 컴퓨터 장치, 휴대용 멀티미디어 장치, 휴대용 의료 기기, 카메라, 웨어러블 장치, 또는 가전 장치를 포함할 수 있다. 본 문서의 실시예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다.
본 문서의 다양한 실시예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시예의 다양한 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 또는 관련된 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 아이템에 대응하는 명사의 단수 형은 관련된 문맥상 명백하게 다르게 지시하지 않는 한, 상기 아이템 한 개 또는 복수 개를 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나", "A 또는 B 중 적어도 하나", "A, B 또는 C", "A, B 및 C 중 적어도 하나", 및 "A, B, 또는 C 중 적어도 하나"와 같은 문구들 각각은 그 문구들 중 해당하는 문구에 함께 나열된 항목들 중 어느 하나, 또는 그들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "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 제 3 구성요소를 통하여 연결될 수 있다는 것을 의미한다.
본 문서의 다양한 실시예들에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현된 유닛을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로와 같은 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는, 상기 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 일실시예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.
본 문서의 다양한 실시예들은 기기(machine)(예: 전자 장치(101)) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장 메모리(136) 또는 외장 메모리(138))에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(140))로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 전자 장치(101))의 프로세서(예: 프로세서(120))는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 명령어들 중 적어도 하나의 명령을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 상기 호출된 적어도 하나의 명령어에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 상기 하나 이상의 명령어들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장 매체는, 비일시적(non-transitory) 저장 매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, '비일시적'은 저장 매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장 매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.
일실시예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory(CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 또는 두 개의 사용자 장치들(예: 스마트 폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 상기 기술한 구성요소들의 각각의 구성요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있으며, 복수의 개체 중 일부는 다른 구성요소에 분리 배치될 수도 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 전술한 해당 구성요소들 중 하나 이상의 구성요소들 또는 동작들이 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 구성요소들 또는 동작들이 추가될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 복수의 구성요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 구성요소로 통합될 수 있다. 이런 경우, 통합된 구성요소는 상기 복수의 구성요소들 각각의 구성요소의 하나 이상의 기능들을 상기 통합 이전에 상기 복수의 구성요소들 중 해당 구성요소에 의해 수행되는 것과 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적으로, 병렬적으로, 반복적으로, 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 상기 동작들 중 하나 이상이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 동작들이 추가될 수 있다.
도 2는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치에서 위치에 기반하여 사용자 액션을 추천하는 일례를 도시한 도면이다.
도 2를 참조하면, 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))는 설정된 시간 동안 통신 신호, 센서 정보, 또는 사용자 액션(action) 중 적어도 하나를 수집(또는 획득)할 수 있다. 전자 장치(101)는 수집된 통신 신호, 센서 정보 또는 사용자 액션 중 적어도 하나를 메모리(예: 도 1의 메모리(130))에 저장할 수 있다. 전자 장치(101)는 메모리(130)에 저장된 통신 신호, 센서 정보 또는 사용자 액션 중 적어도 하나를 학습(예: 머신 러닝)할 수 있다.
예를 들어, 상기 통신 신호는 적어도 하나 이상의 통신 방식에 대응하는 것일 수 있다. 상기 통신 신호는 UWB(ultra wide band), AP(access point), BLE(bluetooth low energy), wifi, wifi direct, CELL, 또는 RSSI(received signal strength indicator) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 전자 장치(101)는 각 통신 신호의 핑거프린트(fingerprint)를 수집하고, 수집된 핑거프린트에 기반하여 실내 공간(indoor position)에서의 위치(position, location)를 예측할 수 있다. 핑거프린트는 통신 신호를 송출하는 외부 장치(예: AP)의 위치와 신호 세기에 대한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)와 외부 장치가 가까운 경우, 신호 세기가 강하고, 전자 장치(101)와 외부 장치가 멀어지면, 신호 세기가 약해질 수 있다. 각 통신 신호와 통신 신호의 세기를 수집하여 무선지도(Radio Map)를 구축함으로써, 실내 공간에서의 위치를 파악할 수 있다. 종래에는 지리적 위치(예: 집(경기도), 회사(서울))를 기반으로 사용자 액션을 제공하였다면, 본 발명에서는 실내 공간에서의 위치를 예측하여 서로 다른 사용자 액션을 제공하는 것일 수 있다.
이를 위해, 전자 장치(101)는 통신 모듈(예: 도 1의 통신 모듈(190))을 통해 설정된 시간 동안(예: 1일, 7일, 30일 등) 통신 신호를 수집하고, 수집된 통신 신호에 기반하여 실내 공간에서의 위치를 예측할 수 있다. 예를 들어, 실내 공간이 집이라면, 방1, 방2, 방3, 거실, 부엌으로 위치가 구분될 수 있다. 실내 공간이 사무실이라면, 1호, 2호, 3호, 휴게실, 회의실과 같이 위치가 구분될 수 있다. 본 발명은 위치를 정확히 판단하기 위한 것이 아니라, 통신 신호에 기반하여 개략적인 위치를 예측할 수 있다. 실내 공간에서의 위치에 따라 수집되는 통신 신호가 다를 수 있고, 수집된 통신 신호의 신호 세기가 다를 수 있다. 전자 장치(101)는 수집된 통신 신호의 종류, 개수, 또는 신호 세기 중 적어도 하나에 기반하여 위치를 예측할 수 있다.
전자 장치(101)는 센서 모듈(예: 도 1의 센서 모듈(176))로부터 센서 정보를 수집(또는 획득)할 수 있다. 예를 들어, 센서 모듈(176)은 가속도 센서, 자이로 센서, 지자기 센서, 조도 센서, 기압 센서, 온도 센서와 같은 다양한 센서를 포함할 수 있다. 전자 장치(101)는 센서 모듈(176)을 통해 측정되는 다양한 센서 정보를 획득할 수 있다. 전자 장치(101)는 수집된 센서 정보를 메모리(130)에 저장하고, 메모리(130)에 저장된 센서 정보를 학습할 수 있다.
또한, 전자 장치(101)는 장치 설정 정보 또는 장치 연결 정보 중 적어도 하나를 더 획득할 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 수집한 장치 설정 정보 또는 장치 연결 정보 중 적어도 하나를 메모리(130)에 저장하고, 메모리(130)에 저장된 상기 수집한 장치 설정 정보 또는 장치 연결 정보 중 적어도 하나를 학습할 수 있다. 상기 장치 설정 정보는 전자 장치(101)의 밝기 또는 음량과 같은 전자 장치(101)에 설정된 설정 값을 의미할 수 있다. 상기 장치 연결 정보는 전자 장치(101)와 유선 또는 무선으로 연결된 외부 장치 정보 또는 통신 정보일 수 있다. 상기 외부 장치 정보는 외부 장치의 이름, 식별자, 시리얼 넘버와 같은 외부 장치에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 통신 정보는 상기 외부 장치와 어떤 통신 방식으로 연결되었는지에 대한 정보를 포함할 수 있다. 전자 장치(101)는 수집된 장치 설정 정보 또는 장치 연결 정보 중 적어도 하나를 메모리(130)에 저장할 수 있다.
전자 장치(101)는 사용자 액션을 획득(또는 수집)할 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 수집한 사용자 액션을 메모리(130)에 저장하고, 메모리(130)에 저장된 사용자 액션을 학습할 수 있다. 상기 사용자 액션은 전자 장치(101)에서 실행 중인 어플리케이션 정보를 의미할 수 있다. 상기 어플리케이션 정보는 어플리케이션에 대한 이름, 식별자를 의미할 수 있다. 전자 장치(101)는 수집된 사용자 액션을 메모리(130)에 저장할 수 있다.
예를 들어, 전자 장치(101)는 통신 신호(201)에 기반하여 위치를 예측할 수 있다. 전자 장치(101)는 머신 러닝(machine learning)을 통해 통신 신호(201)를 학습하여 모델 A(210)를 결정할 수 있다. 모델 A(210)는 상기 예측된 위치에서 사용자가 주로 하는 행위(예: 전자 장치(101)의 사용 패턴)를 학습한 것일 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 제1 위치(예: 방 1)에서 전자 장치(101)의 사용 패턴이 무엇이고, 제2 위치(예: 방 2)에서 전자 장치(101)의 사용 패턴이 무엇인지를 학습할 수 있다. 머신 러닝은 지도 학습(supervised learning), 또는 비지도 학습(unsupervised learning)을 포함할 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 예측된 위치에서 비지도 학습으로 모델 A(210)를 학습할 수 있다.
전자 장치(101)는 센서 정보(203)에 기반하여 장치 상태 정보를 획득할 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 장치 상태 정보를 학습하여 모델 B(230)를 결정할 수 있다. 모델 B(230)는 상기 획득한 장치 상태 정보로부터 사용자가 주로 하는 행위를 학습한 것일 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 장치 상태 정보에 기반하여 비지도 학습으로 모델 B(230)를 학습할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 상기 장치 상태 정보가 제1 상태(예: 가속도 변화가 감지되지 않은 상태)일 때, 전자 장치(101)의 사용 패턴이 무엇이고, 상기 장치 상태 정보가 제2 상태(예: 가속도 변화가 감지되는 상태)일 때, 전자 장치(101)의 사용 패턴이 무엇인지를 학습할 수 있다.
전자 장치(101)는 모델 A(210) 또는 모델 B(230)을 통해 사용자 액션(250)을 더 고려하여 최종 액션(270)을 추천할 수 있다. 사용자 액션(250)은 모델 A(210) 또는 모델 B(230)일 때, 전자 장치(101)에서 실행 중인 어플리케이션이 무엇인지에 대한 것일 수 있다. 전자 장치(101)는 사용자 액션(250)을 지도 학습하여 최종 액션(270)을 추천할 수 있다. 전자 장치(101)는 사용자 액션(250)이 수행된 시간(또는 시작 시간)을 더 고려하여 최종 액션(270)을 추천할 수 있다. 따라서, 전자 장치(101)는 예측된 위치에서, 학습된 장치 상태 정보 또는 사용자 액션이 검출되는 경우, 루틴(또는 액션)을 제공할 수 있다. 프로세서(120)는 추천되는 액션을 가이드(예: 음성 안내, 팝업 창으로 안내 등)하고, 사용자의 입력(예: 실행)에 따라 액션을 실행할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))는 통신 모듈(예: 도 1의 통신 모듈(190)), 센서 모듈(예: 도 1의 센서 모듈(176)), 메모리(예: 도 1의 메모리(130)), 및 상기 통신 모듈, 상기 센서 모듈, 및 상기 메모리 중 적어도 하나와 작동적으로 연결된 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 통신 모듈을 통해 적어도 하나 이상의 통신 신호를 수집하고, 상기 수집된 통신 신호에 기반하여 실내 공간에서 위치를 예측하고, 상기 예측된 위치에서, 상기 센서 모듈을 통한 장치 상태 정보 또는 사용자 액션을 획득하고, 상기 예측된 위치, 상기 장치 상태 정보 또는 상기 사용자 액션 중 적어도 하나에 기반하여 액션을 추천하도록 설정될 수 있다.
상기 프로세서는, 각 통신 신호의 핑거프린트(fingerprint)를 수집하고, 상기 수집된 핑거프린트에 기반하여 상기 실내 공간에서의 위치를 예측하도록 설정될 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 수집된 통신 신호의 종류, 개수, 또는 신호 세기 중 적어도 하나에 기반하여 위치를 예측하도록 설정될 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 전자 장치에 설정된 장치 설정 정보 또는 상기 전자 장치와 연결된 장치 연결 정보를 획득하고, 상기 장치 설정 정보 또는 상기 장치 연결 정보 중 적어도 하나를 학습하도록 설정될 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 사용자 액션을 수행하는 시간을 획득하고, 상기 예측된 위치에서, 설정된 시간에 학습된 장치 상태 정보 또는 사용자 액션이 검출되는 경우, 설정된 액션을 추천하도록 설정될 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 추천되는 액션을 가이드하고, 사용자의 입력에 따라 상기 액션을 실행하도록 설정될 수 있다.
상기 프로세서는, 동일한 위치에서 시간에 따라 서로 다른 장치 상태 정보 또는 사용자 액션이 획득되는 경우, 시간에 따라 서로 다른 액션을 추천하도록 설정될 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 추천되는 액션으로, 외부 장치에 연결하거나, 또는 설정된 어플리케이션을 실행하도록 설정될 수 있다.
상기 프로세서는, 설정된 시간 동안 통신 신호를 수집하고, 상기 수집된 통신 신호를 상기 메모리에 저장하고, 상기 저장된 통신 신호를 학습하여 상기 실내 공간에서의 위치를 예측하도록 설정될 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 획득한 장치 상태 정보 또는 사용자 액션을 상기 메모리에 저장하고, 상기 저장된 장치 상태 정보 또는 사용자 액션을 학습하도록 설정될 수 있다.
도 3은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 동작 방법을 도시한 흐름도(300)이다.
도 3을 참조하면, 동작 301에서, 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 통신 신호에 기반하여 위치를 예측할 수 있다. 상기 통신 신호는 적어도 하나 이상의 통신 방식에 대응하는 것일 수 있다. 상기 통신 신호는 UWB, AP, BLE, wifi, wifi direct, CELL, 또는 RSSI 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 프로세서(120)는 통신 모듈(예: 도 1의 통신 모듈(190))을 통해 설정된 시간 동안(예: 1일, 7일, 30일 등) 통신 신호를 수집하고, 수집된 통신 신호를 메모리(예: 도 1의 메모리(130))에 저장할 수 있다. 프로세서(120)는 메모리(130)에 저장된 통신 신호를 학습하여 통신 신호에 기반하여 실내 공간에서의 위치를 예측할 수 있다. 프로세서(120)는 각 통신 신호의 핑거프린트를 수집하고, 수집된 핑거프린트에 기반하여 실내 공간에서의 위치를 예측할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 위치 예측에 머신 러닝 기법을 이용할 수 있다.
예를 들어, 실내 공간이 집이라면, 방1, 방2, 방3, 거실, 부엌으로 위치가 구분될 수 있다. 실내 공간이 사무실이라면, 1호, 2호, 3호, 휴게실, 회의실과 같이 위치가 구분될 수 있다. 본 발명은 위치를 정확히 판단하기 위한 것이 아니라, 통신 신호에 기반하여 개략적인 위치를 예측할 수 있다. 실내 공간에서의 위치에 따라 수집되는 통신 신호가 다를 수 있고, 수집된 통신 신호의 신호 세기가 다를 수 있다. 프로세서(120)는 수집된 통신 신호의 종류, 개수, 또는 신호 세기 중 적어도 하나에 기반하여 위치를 예측할 수 있다. 예를 들어, 제1 위치(예: 방 1)에서는 서로 다른 통신 신호의 종류가 3개(예: BLE, AP, CELL) 획득되고, 어느 하나의 통신 신호(예: BLE)의 신호 세기가 작고, 나머지(AP, CELL)는 강할 수 있다. 또는, 제2 위치(예: 거실)에서는 통신 신호의 종류가 5개(예: BLE, AP, UWB, CELL, BT) 획득되고, 세 개의 통신 신호(예: UWB, BLE, AP)의 세기가 강하고, 나머지는 작을 수 있다.
동작 303에서, 프로세서(120)는 상기 예측된 위치에서 장치 상태 정보를 획득(또는 수집)할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 수집한 장치 상태 정보를 메모리(130)에 저장하고, 메모리(130)에 저장된 장치 상태 정보를 학습할 수 있다. 상기 장치 상태 정보는 전자 장치(101)의 상태를 의미하는 것으로, 센서 모듈(예: 도 1의 센서 모듈(176))로부터 센서 정보를 수집하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 상기 장치 상태 정보로서 가속도 센서에 의해 가속도 변화가 감지되지 않는 경우, 프로세서(120)는 전자 장치(101)가 책상 위에 놓여져 있는 상태로 판단할 수 있다. 또는, 상기 장치 상태 정보로서 가속도 센서에 의해 가속도 변화가 감지되고, 자이로 센서에 의해 회전이 감지되는 경우, 프로세서(120)는 사용자가 전자 장치(101)를 들고 사용하는 상태로 판단할 수 있다. 상기 장치 상태 정보로서 가속도 센서에 의해 가속도 변화가 기준치를 초과하고, 자이로 센서에 의해 회전이 기준치를 초과하는 경우, 프로세서(120)는 사용자가 전자 장치(101)를 들고 이동하는 상태로 판단할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 프로세서(120)는 상기 예측된 위치에서 장치 설정 정보 또는 장치 연결 정보 중 적어도 하나를 더 획득할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 수집한 장치 설정 정보 또는 장치 연결 정보 중 적어도 하나를 메모리(130)에 저장하고, 메모리(130)에 저장된 장치 설정 정보 또는 장치 연결 정보 중 적어도 하나를 학습할 수 있다. 상기 장치 설정 정보는 전자 장치(101)의 밝기 또는 음량과 같은 전자 장치(101)에 설정된 설정 값을 의미할 수 있다. 상기 장치 연결 정보는 전자 장치(101)와 유선 또는 무선으로 연결된 외부 장치 정보 또는 통신 정보일 수 있다. 상기 외부 장치 정보는 외부 장치의 이름, 식별자, 시리얼 넘버와 같은 외부 장치에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 통신 정보는 상기 외부 장치와 어떤 통신 방식으로 연결되었는지에 대한 정보를 포함할 수 있다.
동작 305에서, 프로세서(120)는 상기 예측된 위치에서 사용자 액션을 획득(또는 수집)할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 수집한 사용자 액션을 메모리(130)에 저장하고, 메모리(130)에 저장된 사용자 액션을 학습할 수 있다. 상기 사용자 액션은 전자 장치(101)에서 실행 중인 어플리케이션 정보를 의미할 수 있다. 상기 어플리케이션 정보는 어플리케이션에 대한 이름, 식별자를 의미할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 사용자 액션이 수행되는 시간을 함께 수집할 수 있다.
동작 307에서, 프로세서(120)는 상기 예측된 위치, 상기 장치 상태 정보 또는 상기 사용자 액션 중 적어도 하나에 기반하여 액션(또는 루틴)을 추천(또는 제공)할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 상기 예측된 제1 위치(예: 방 2)에서, 제1 장치 상태 정보(예: 가속도 및 회전 검출)가 검출되고, 제1 사용자 액션(예: 게임 어플리케이션)이 획득되는 경우, 제1 액션(예: 게임 어플리케이션 실행)을 추천할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 예측된 제2 위치(예: 방 3)에서, 제2 장치 상태 정보(예: 가속도 및 회전 검출되지 않음)가 검출되고, 제1 사용자 액션(예: 동영상 스트리밍 어플리케이션)이 획득되는 경우, 제2 액션(예: TV와 연결 및 동영상 스트리밍 어플리케이션 실행)을 추천할 수 있다. 프로세서(120)는 추천되는 액션을 가이드(예: 음성 안내, 팝업 창으로 안내 등)하고, 사용자의 입력(예: 실행)에 따라 액션을 실행할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 사용자는 잠들기 전 전자 장치(101)를 책상 위에 올려둔 상태로 전자 장치(101)를 충전할 수 있다. 이 경우, 프로세서(120)는 가속도 및 회전 검출되지 않고, 충전 상태가 검출될 수 있다. 프로세서(120)는 상기 예측된 위치, 시간, 상기 장치 상태 정보 또는 상기 사용자 액션 중 적어도 하나에 기반하여 전자 장치(101)의 밝기를 낮추거나, 전자 장치(101)를 무음으로 변경하거나, 전자 장치(101)를 절전 모드(또는 기능, 프로세스)로 변경할 수 있다. 프로세서(120)는 사용자가 설정한 알람이 울리고, 사용자가 전자 장치(101)를 사용하는 것으로 판단(예: 가속도 및 회전 검출)되는 경우, 전자 장치(101)의 밝기, 음량 또는 모드를 이전 상태로 변경할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 동일한 위치에서 시간에 따라 서로 다른 장치 상태 정보 또는 사용자 액션이 획득되는 경우, 프로세서(120)는 시간에 따라 서로 다른 액션을 추천할 수 있다. 예를 들어, 제1 위치에서, 제1 시간(예: 오후 6시)에 제2 장치 상태 정보(예: 가속도 및 회전 검출 안됨 및 스피커 연결) 및 제2 사용자 액션(예: 음악 재생 어플리케이션)이 획득되고, 제2 시간(예: 오후 11시)에, 제3 장치 상태 정보(예: 가속도 및 회전 검출) 및 제3 사용자 액션(예: 검색 어플리케이션)이 획득될 수 있다. 이 경우, 프로세서(120)는 제1 시간에는 제1 액션(예: 음악 재생 어플리케이션 실행 및 스피커 연결)을 추천하고, 제2 시간에는 제2 액션(예: 검색 어플리케이션 실행)을 제공할 수 있다.
도면에서는 위치를 예측하고, 장치 상태 정보 또는 사용자 액션을 획득하는 것으로 도시하고 있지만, 위치를 예측하고, 장치 상태 정보 또는 사용자 액션을 획득하는 동작은 동시에 또는 순서에 상관없이 수행될 수 있다. 즉, 동작 301 내지 동작 305는 동시에 수행되거나, 순서에 상관없이 수행될 수 있다. 프로세서(120)는 동작 301 내지 동작 305를 기반으로 동작 307를 수행할 수 있다.
도 4는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치에서 실내 공간의 위치를 예측하는 일례를 도시한 도면이다.
도 4를 참조하면, 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 통신 신호에 기반하여 실내 공간(400)에서 위치를 예측할 수 있다. 예를 들어, 실내 공간(400)은 제1 위치(401), 제2 위치(403), 제3 위치(405) 및 제4 위치(407)로 구분될 수 있다. 프로세서(120)는 설정된 시간 동안 수집되는 통신 신호에 기반하여 실내 공간(400)을 제1 위치(401) 내지 제4 위치(407)로 구분할 수 있다. 실내 공간(400)은 위치에 따라 수집되는 통신 신호가 다를 수 있고, 수집된 통신 신호의 신호 세기가 다를 수 있다. 프로세서(120)는 각 통신 신호의 핑거프린트를 수집하고, 수집된 핑거프린트에 기반하여 실내 공간에서의 위치를 예측할 수 있다.
예를 들어, 제1 위치(401)에서는 수집되는 통신 신호의 세기가 가장 크고, 제2 위치(403)에서는 수집되는 통신 신호의 개수가 가장 적고(예: AP, CELL만 획득) 통신 신호의 신호 세기가 가장 작을 수 있다. 제3 위치(405)에서는 AP, BLE 신호가 수집되고, 제4 위치(407)에서는 UWB, AP, BLE, CELL, 또는 RSSI가 모두 수집될 수 있다. 프로세서(120)는 수집된 통신 신호의 종류, 개수, 또는 신호 세기 중 적어도 하나에 기반하여 실내 공간(400)에서 위치를 예측할 수 있다.
도 5a 내지 도 5c는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치에서 사용 패턴을 수집하는 일례를 도시한 도면들이다.
도 5a는 전자 장치에서 제1 장치 상태 정보 및 제1 사용자 액션을 수집하는 일례를 도시한 것이다.
도 5a를 참조하면, 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 예측된 위치(예: 도 4의 제1 위치(401))에서 제1 장치 상태 정보 및 제1 사용자 액션을 획득(또는 수집)할 수 있다. 상기 제1 장치 상태 정보는 가속도 센서에 의해 가속도 변화가 감지되지 않고, 자이로 센서에 의해 회전이 감지되지 않는 것일 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)가 책상이나 선반 같은 위치에 놓여 있는 경우, 가속도 변화가 없거나, 또는 회전이 검출되지 않을 수 있다. 상기 제1 장치 상태 정보일 때, 프로세서(120)는 장치 설정 정보 또는 장치 연결 정보 중 적어도 하나를 더 획득할 수 있다. 상기 제1 장치 상태 정보일 때, 상기 장치 연결 정보로서, 전자 장치(101)가 블루투스(또는 저전력 블루투스)를 통해 스피커(515)에 연결될 수 있다.
또한, 상기 제1 사용자 액션은 음악 어플리케이션을 실행하는 상태일 수 있다. 전자 장치(101)의 디스플레이(예: 도 1의 디스플레이 모듈(160))에는 음악 어플리케이션의 실행 화면이 표시될 수 있다. 프로세서(120)는 상기 제1 사용자 액션이 수행되는 시간(예: 제1 시간(510))을 더 획득할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 제1 사용자 액션이 수행되는 위치 또는 상기 제1 사용자 액션이 수행될 때, 장치 상태 정보를 획득할 수 있다. 위치를 예측하고, 장치 상태 정보 또는 사용자 액션을 획득하는 동작은 동시에 또는 순서에 상관없이 수행될 수 있다.
예를 들어, 사용자는 제1 위치(401)(예: 방 1)에서 제1 시간(510)이 되면, 전자 장치(101)를 스피커(515)에 연결하고, 음악 어플리케이션을 실행시켜 스피커(515)를 통해 음악이 출력되도록 할 수 있다. 사용자는 스피커(515) 연결 및 음악 어플리케이션을 실행하고 나면, 전자 장치(101)를 탁자에 놓아둘 수 있다. 프로세서(120)는 위치를 예측하고, 예측된 위치에서의 제1 장치 상태 정보 또는 제1 사용자 액션을 학습할 수 있다. 이후, 프로세서(120)는 전자 장치(101)가 제1 시간(510)에 제1 위치(401)로 이동한 것으로 판단되는 경우, 스피커(515)에 연결하고, 음악 재생 어플리케이션을 실행시킬 수 있다. 프로세서(120)는 사용자의 개입 없이 정해진 액션(예: 스피커(515)에 연결 및 음악 재생 어플리케이션 실행)을 제공할 수 있다.
도 5b는 전자 장치에서 제2 장치 상태 정보 및 제2 사용자 액션을 수집하는 일례를 도시한 것이다.
도 5b를 참조하면, 프로세서(120)는 예측된 위치(예: 도 4의 제4 위치(407))에서 제2 장치 상태 정보 및 제2 사용자 액션을 획득(또는 수집)할 수 있다. 상기 제2 장치 상태 정보는 가속도 센서에 의해 가속도 변화가 감지되지 않고, 자이로 센서에 의해 회전이 감지되지 않는 것일 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)가 책상이나 선반 같은 위치에 놓여 있는 경우, 가속도 변화가 없거나, 또는 회전이 검출되지 않을 수 있다. 상기 제2 장치 상태 정보일 때, 프로세서(120)는 장치 설정 정보 또는 장치 연결 정보 중 적어도 하나를 더 획득할 수 있다. 상기 제2 장치 상태 정보일 때, 상기 장치 연결 정보로서, 전자 장치(101)가 블루투스(또는 저전력 블루투스)를 통해 TV(535)에 연결될 수 있다.
또한, 상기 제2 사용자 액션은 동영상 스트리밍 어플리케이션을 실행하는 상태일 수 있다. 디스플레이 모듈(160)에는 동영상 스트리밍 어플리케이션의 실행 화면이 표시될 수 있다. 프로세서(120)는 상기 제2 사용자 액션이 수행되는 시간(예: 제2 시간(530))을 더 획득할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 제2 사용자 액션이 수행되는 위치 또는 상기 제2 사용자 액션이 수행될 때, 장치 상태 정보를 획득할 수 있다. 위치를 예측하고, 장치 상태 정보 또는 사용자 액션을 획득하는 동작은 동시에 또는 순서에 상관없이 수행될 수 있다.
예를 들어, 사용자는 제4 위치(407)(예: 거실)에서 제2 시간(530)이 되면, 전자 장치(101)를 TV(535)에 연결하고, 동영상 스트리밍 어플리케이션을 실행시켜 TV(535)에 동영상 스트리밍 어플리케이션이 표시(예: 미러링)되도록 할 수 있다. 사용자는 미러링이 완료되면 전자 장치(101)를 거실 탁자에 놓아두고, 소파에 앉아있을 수 있다. 프로세서(120)는 위치를 예측하고, 예측된 위치에서의 제2 장치 상태 정보 또는 제2 사용자 액션을 학습할 수 있다. 이후, 이후, 프로세서(120)는 전자 장치(101)가 제2 시간(530)에 제4 위치(407)이고, TV(535)에 연결하는 경우, 동영상 스트리밍 어플리케이션을 실행시킬 수 있다. 또는, 프로세서(120)는 전자 장치(101)가 제2 시간(530)에 제4 위치(407)로 이동한 것으로 판단되는 경우, TV(535)에 연결하고, 동영상 스트리밍 어플리케이션을 실행시킬 수 있다. 프로세서(120)는 사용자의 개입 없이 정해진 액션(예: TV(535)에 연결 및 동영상 스트리밍 어플리케이션 실행)을 제공할 수 있다.
도 5c는 전자 장치에서 제3 장치 상태 정보 및 제3 사용자 액션을 수집하는 일례를 도시한 것이다.
도 5c를 참조하면, 프로세서(120)는 예측된 위치(예: 도 4의 제4 위치(407))에서 제3 장치 상태 정보 및 제3 사용자 액션을 획득(또는 수집)할 수 있다. 상기 제3 장치 상태 정보는 가속도 센서에 의해 가속도 변화가 감지되고, 자이로 센서에 의해 회전이 감지되는 것일 수 있다. 예를 들어, 사용자가 전자 장치(101)를 들고 사용하는 경우, 가속도 변화가 검출되고, 또는 회전이 검출될 수 있다. 상기 제3 장치 상태 정보일 때, 프로세서(120)는 장치 설정 정보 또는 장치 연결 정보 중 적어도 하나를 더 획득할 수 있다.
또한, 상기 제3 사용자 액션은 게임 어플리케이션을 실행하는 상태일 수 있다. 디스플레이 모듈(160)에는 게임 어플리케이션의 실행 화면이 표시될 수 있다. 프로세서(120)는 상기 제3 사용자 액션이 수행되는 시간(예: 제3 시간(550))을 더 획득할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 제3 사용자 액션이 수행되는 위치 또는 상기 제3 사용자 액션이 수행될 때, 장치 상태 정보를 획득할 수 있다. 위치를 예측하고, 장치 상태 정보 또는 사용자 액션을 획득하는 동작은 동시에 또는 순서에 상관없이 수행될 수 있다.
예를 들어, 사용자는 제4 위치(407)에서 제3 시간(550)이 되면, 전자 장치(101)를 들고 게임을 할 수 있다. 프로세서(120)는 위치를 예측하고, 예측된 위치에서의 제3 장치 상태 정보 또는 제3 사용자 액션을 학습할 수 있다. 이후, 프로세서(120)는 전자 장치(101)가 제3 시간(550)에 제4 위치(407)인 경우, 게임 어플리케이션을 실행시킬 수 있다. 프로세서(120)는 사용자의 개입 없이 정해진 액션(예: 게임 어플리케이션 실행)을 제공할 수 있다.
도 6은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치에서 실내 공간의 위치를 예측하여 사용자 액션을 제공하는 일례를 도시한 도면이다.
도 6을 참조하면, 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 설정된 시간 동안 통신 신호를 수집하고, 수집된 통신 신호를 메모리(예: 도 1의 메모리(130))에 저장하고, 저장된 통신 신호에 기반하여 위치를 예측할 수 있다. 예를 들어, 상기 통신 신호는 UWB(601), AP(603), BT(605)를 포함할 수 있다. 상기 통신 신호는 도시하지 않은 다른 통신 신호(예: BLE, CELL 등)를 더 포함할 수 있다. 프로세서(120)는 각 통신 신호의 핑거프린트를 수집하고, 수집된 핑거프린트에 기반하여 실내 공간에서의 위치를 예측할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 각 통신 신호에 기반하여 제1 위치(610), 제2 위치(620) 또는 제3 위치(630) 중 적어도 하나를 포함하는 무선 지도를 구축할 수 있다.
또한, 프로세서(120)는 설정된 시간 동안 사용자 액션을 수집하고, 수집된 사용자 액션을 메모리(130)에 저장하고, 저장된 사용자 액션을 학습할 수 있다. 상기 사용자 액션은 전자 장치(101)에서 실행 중인 어플리케이션 정보를 의미할 수 있다. 예를 들어, 상기 사용자 액션은 음악 재생(631), 게임 실행(633) 또는 동영상 스트리밍(635)을 포함할 수 있다.
또한, 프로세서(120)는 설정된 시간 동안 장치 상태 정보를 수집하고, 수집된 장치 상태 정보를 메모리(130)에 저장하고, 저장된 장치 상태 정보를 학습할 수 있다. 상기 장치 상태 정보는 센서 모듈 각종 센서 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 장치 상태 정보는 가속도 센서로부터 검출(또는 획득)된 가속도 정보(651), 자이로 센서로부터 검출(또는 획득)된 회전 정보(653) 또는 지자기 센서로부터 검출(또는 획득)된 지자기 정보(655) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 상기 장치 상태 정보는 도시하지 않은 다른 장치 상태 정보(예: 조도 정보)를 더 포함할 수 있다. 프로세서(120)는 설정된 시간 동안 장치 설정 정보 또는 장치 연결 정보를 수집하고, 수집된 장치 설정 정보 또는 장치 연결 정보를 메모리(130)에 저장하고, 저장된 장치 설정 정보 또는 장치 연결 정보를 학습할 수 있다.
프로세서(120)는 위치, 시간, 사용자 액션 또는 장치 상태 정보 중 적어도 하나에 기반하여 액션을 추천(670)할 수 있다. 프로세서(120)는 위치, 시간, 사용자 액션 또는 장치 상태 정보를 각각 수집하고, 수집된 정보를 학습하고, 학습된 정보를 종합하여 최종적으로 액션을 추천(670)할 수 있다.
도 7은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치에서 위치를 예측하여 사용자 액션을 제공하는 방법을 도시한 흐름도(700)이다. 도 7은 설정된 시간 동안 위치, 사용자 액션, 장치 상태 정보에 대한 학습을 한 후, 액션을 추천하는 동작에 대한 실시예일 수 있다.
도 7을 참조하면, 동작 701에서, 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 실내 공간에서 위치를 예측할 수 있다. 프로세서(120)는 통신 모듈(예: 도 1의 통신 모듈(190))을 통해 전자 장치(101)의 위치(또는 현재 위치)에서 통신 신호를 획득하고, 상기 획득한 통신 신호에 기반하여 이전에 수행한 머신 러닝 기법에 따라 적어도 하나의 위치를 예측할 수 있다. 프로세서(120)는 수집된 통신 신호의 종류, 개수, 또는 신호 세기 중 적어도 하나에 기반하여 위치를 예측할 수 있다.
동작 703에서, 프로세서(120)는 전자 장치(101)의 위치(또는 현재 위치)가 제1 위치에 해당(또는 만족)하는지 판단할 수 있다. 프로세서(120)는 전자 장치(101)의 위치가 상기 제1 위치에 해당하는 경우, 동작 705를 수행하고, 전자 장치(101)의 위치가 상기 제1 위치에 해당하지 않는 경우, 동작 711을 수행할 수 있다.
전자 장치(101)의 위치가 상기 제1 위치에 해당하는 경우, 동작 705에서, 프로세서(120)는 장치 상태 정보 및 사용자 액션을 획득할 수 있다. 상기 장치 상태 정보는 센서 모듈(예: 도 1의 센서 모듈(176))로부터 획득한 센서 정보를 수집하여 결정될 수 있다. 상기 장치 상태 정보로서 가속도 센서에 의해 가속도 변화가 감지되지 않는 경우, 프로세서(120)는 전자 장치(101)가 책상 위에 놓여져 있는 상태(예: 고정 상태, 정지 상태)로 판단할 수 있다. 또는, 지자기 센서에 의해 어느 하나의 방향이 검출되고, 변경되지 않는 경우, 프로세서(120)는 장치 상태 정보를 고정 상태로 판단할 수 있다. 상기 사용자 액션은 전자 장치(101)에서 실행 중인 어플리케이션 정보를 의미할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 사용자 액션이 수행되는 시간을 함께 획득할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 프로세서(120)는 장치 설정 정보 또는 장치 연결 정보를 더 획득할 수 있다. 상기 장치 설정 정보는 전자 장치(101)의 밝기 또는 음량과 같은 전자 장치(101)에 설정된 설정 값을 의미할 수 있다. 상기 장치 연결 정보는 전자 장치(101)와 유선 또는 무선으로 연결된 외부 장치 정보 또는 통신 정보일 수 있다.
동작 707에서, 프로세서(120)는 상기 획득한 장치 상태 정보 및 사용자 액션이 제1 조건에 해당하는지 여부를 판단할 수 있다. 상기 제1 조건은 제1 위치(예: 방 1), 제1 시간(예: 오후 6시), 제1 상태(예: 가속도 또는 회전이 검출되지 않음), 또는 스피커에 연결하는 것 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 획득한 장치 상태 정보 및 사용자 액션이 상기 제1 조건에 해당하는 경우, 동작 709를 수행하고, 상기 획득한 장치 상태 정보 및 사용자 액션이 상기 제1 조건에 해당하지 않는 경우, 동작 705로 리턴할 수 있다. 동작 705로 리턴하는 경우, 프로세서(120)는 계속해서 장치 상태 정보 및 사용자 액션을 획득하고, 획득한 장치 상태 정보 및 사용자 액션이 상기 제1 조건에 해당하는지 여부를 판단할 수 있다.
상기 제1 조건에 해당하는 경우, 동작 709에서, 프로세서(120)는 제1 액션을 추천할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 상기 제1 액션으로 음악 재생 어플리케이션을 실행할 수 있다. 또는, 프로세서(120)는 상기 제1 액션으로 스피커에 연결하고, 음악 재생 어플리케이션을 실행하는 것일 수 있다. 프로세서(120)는 상기 제1 액션을 가이드(예: 음성 안내, 팝업 창으로 안내 등)하고, 사용자의 입력(예: 실행)에 따라 상기 제1 액션을 실행할 수 있다.
전자 장치(101)의 위치가 제1 위치에 해당하지 않는 경우, 동작 711에서, 프로세서(120)는 전자 장치(101)의 위치가 제2 위치에 해당하는지 여부를 판단할 수 있다. 프로세서(120)는 전자 장치(101)의 위치가 상기 제2 위치에 해당하는 경우, 동작 713를 수행하고, 전자 장치(101)의 위치가 상기 제2 위치에 해당하지 않는 경우, 동작 701로 리턴할 수 있다. 프로세서(120)는 동작 701로 리턴하는 경우, 통신 신호에 기반하여 전자 장치(101)의 위치를 예측하고, 예측된 위치에서 장치 상태 정보 및 사용자 액션을 획득하고, 설정된 조건에 만족하는 경우 액션을 추천할 수 있다.
전자 장치(101)의 위치가 상기 제2 위치에 해당하는 경우, 동작 713에서, 프로세서(120)는 장치 상태 정보 및 사용자 액션을 획득할 수 있다. 상기 장치 상태 정보로서 가속도 센서에 의해 가속도 변화가 감지되고, 자이로 센서에 의해 회전이 검출되는 경우, 프로세서(120)는 사용자가 전자 장치(101)를 들고 사용하고 있는 상태로 판단할 수 있다. 상기 사용자 액션은 전자 장치(101)에서 실행 중인 어플리케이션 정보를 의미할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 사용자 액션이 수행되는 시간을 함께 획득할 수 있다. 동작 713은 동작 705와 동일 또는 유사하므로, 자세한 설명을 생략할 수 있다.
동작 715에서, 프로세서(120)는 상기 획득한 장치 상태 정보 및 사용자 액션이 제2 조건에 해당하는지 여부를 판단할 수 있다. 상기 제2 조건은 제2 위치(예: 거실), 제2 시간(예: 오후 8시), 제2 상태(예: 가속도 또는 회전이 검출됨), TV에 연결하는 것 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 획득한 장치 상태 정보 및 사용자 액션이 상기 제2 조건에 해당하는 경우, 동작 717을 수행하고, 상기 획득한 장치 상태 정보 및 사용자 액션이 상기 제2 조건에 해당하지 않는 경우, 동작 713으로 리턴할 수 있다. 동작 713으로 리턴하는 경우, 프로세서(120)는 계속해서 장치 상태 정보 및 사용자 액션을 획득하고, 획득한 장치 상태 정보 및 사용자 액션이 상기 제2 조건에 해당하는지 여부를 판단할 수 있다.
상기 제2 조건에 해당하는 경우, 동작 717에서, 프로세서(120)는 제2 액션을 추천할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 상기 제2 액션으로 동영상 스트리밍 어플리케이션을 실행할 수 있다. 또는, 프로세서(120)는 상기 제2 액션으로 TV에 연결하고, 동영상 스트리밍 어플리케이션을 실행하는 것일 수 있다. 프로세서(120)는 상기 제2 액션을 가이드(예: 음성 안내, 팝업 창으로 안내 등)하고, 사용자의 입력(예: 실행)에 따라 상기 제2 액션을 실행할 수 있다.
도 7에서는 동일한 위치에서 하나의 액션이 수행되는 예시를 도시한 것일 수 있다. 이하, 도 8에서는 동일한 위치에서 하나 이상의 액션이 수행되는 예시를 도시한 것일 수 있다.
도 8은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치에서 위치를 예측하여 사용자 액션을 제공하는 방법을 도시한 다른 흐름도(800)이다. 도 8은 설정된 시간 동안 위치, 사용자 액션, 장치 상태 정보에 대한 학습을 한 후, 액션을 추천하는 동작에 대한 실시예일 수 있다.
도 8을 참조하면, 동작 801에서, 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 제1 위치로 예측할 수 있다. 프로세서(120)는 전자 장치(101)의 위치(또는 현재 위치)에서 통신 신호를 획득하고, 상기 획득한 통신 신호에 기반하여 이전에 수행한 머신 러닝 기법에 따라 제1 위치로 예측할 수 있다. 프로세서(120)는 수집된 통신 신호의 종류, 개수, 또는 신호 세기 중 적어도 하나에 기반하여 위치를 예측할 수 있다.
동작 803에서, 프로세서(120)는 장치 상태 정보 및 사용자 액션을 획득할 수 있다. 상기 장치 상태 정보는 센서 모듈(예: 도 1의 센서 모듈(176))로부터 획득한 센서 정보를 수집하여 결정될 수 있다. 상기 장치 상태 정보로서 가속도 센서에 의해 가속도 변화가 기준치 이상 감지되고, 자이로 센서에 의해 회전이 기준치 이상 검출되는 경우, 프로세서(120)는 사용자가 전자 장치(101)를 들고 이동하는 상태(예: 이동 상태)로 판단할 수 있다. 상기 사용자 액션은 전자 장치(101)에서 실행 중인 어플리케이션 정보를 의미할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 사용자 액션이 수행되는 시간을 함께 획득할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 프로세서(120)는 장치 설정 정보 또는 장치 연결 정보를 더 획득할 수 있다. 상기 장치 설정 정보는 전자 장치(101)의 밝기 또는 음량과 같은 전자 장치(101)에 설정된 설정 값을 의미할 수 있다. 상기 장치 연결 정보는 전자 장치(101)와 유선 또는 무선으로 연결된 외부 장치 정보 또는 통신 정보일 수 있다.
동작 805에서, 프로세서(120)는 상기 획득한 장치 상태 정보 및 사용자 액션이 제1 조건에 해당하는지 여부를 판단할 수 있다. 상기 제1 조건은 제2 위치(예: 거실), 제3 시간(예: 오후 8시), 제3 상태(예: 이동 상태) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 획득한 장치 상태 정보 및 사용자 액션이 상기 제1 조건에 해당하는 경우, 동작 807을 수행하고, 상기 획득한 장치 상태 정보 및 사용자 액션이 상기 제1 조건에 해당하지 않는 경우, 동작 809를 수행할 수 있다.
상기 제1 조건에 해당하는 경우, 동작 807에서, 프로세서(120)는 제1 액션을 추천할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 상기 제1 액션으로 게임 어플리케이션을 실행할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 제1 액션을 가이드(예: 음성 안내, 팝업 창으로 안내 등)하고, 사용자의 입력(예: 실행)에 따라 상기 제1 액션을 실행할 수 있다.
상기 획득한 장치 상태 정보 및 사용자 액션이 상기 제1 조건에 해당하지 않는 경우, 동작 809에서, 프로세서(120)는 상기 획득한 장치 상태 정보 및 사용자 액션이 제2 조건에 해당하는지 여부를 판단할 수 있다. 사용자가 같은 위치에서 시간에 따라 서로 다른 액션을 수행하는 경우, 프로세서(120)는 상기 획득한 장치 상태 정보 및 사용자 액션이 상기 제1 조건에 해당하지 않는 경우, 상기 제2 조건에 해당하는지 판단할 수 있다. 상기 제1 조건과 상기 제2 조건은 동일한 위치에서 시간, 장치 상태 정보 또는 사용자 액션 중 적어도 하나가 상이할 수 있다. 예를 들어, 상기 제2 조건은 제2 위치(예: 거실), 제4 시간(예: 오후 10시), 제4 상태(예: 전자 장치(101)를 들고 사용하는 상태) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
도면에서는 상기 제1 조건을 먼저 확인하고, 상기 제2 조건을 나중에 확인하는 것으로 도시하고 있지만, 상기 제2 조건을 먼저 확인하고, 상기 제1 조건을 나중에 확인할 수도 있고, 또는 상기 제1 조건 및 상기 제2 조건을 동시에 확인할 수도 있다. 이는, 구현 이슈일 뿐, 도면에 의해 본 발명이 제한되는 것은 아니다.
프로세서(120)는 상기 획득한 장치 상태 정보 및 사용자 액션이 상기 제2 조건에 해당하는 경우, 동작 811을 수행하고, 상기 획득한 장치 상태 정보 및 사용자 액션이 상기 제2 조건에 해당하지 않는 경우, 동작 813을 수행할 수 있다.
상기 제2 조건에 해당하는 경우, 동작 811에서, 프로세서(120)는 제2 액션을 추천할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 상기 제2 액션으로 인터넷 만화 어플리케이션을 실행하는 것일 수 있다. 프로세서(120)는 상기 제2 액션을 가이드(예: 음성 안내, 팝업 창으로 안내 등)하고, 사용자의 입력(예: 실행)에 따라 상기 제2 액션을 실행할 수 있다.
상기 제2 조건에 해당하지 않는 경우, 동작 813에서, 프로세서(120)는 위치를 재 예측하거나, 또는 장치 상태 정보 또는 사용자 액션을 재 획득할 수 있다. 프로세서(120)는 학습된 정보에 따라 동일한 위치에서 서로 다른 조건에 해당하는지 판단하고, 장치 상태 정보 및 사용자 액션이 학습된 조건에 모두 만족되지 않는 경우, 위치 예측이 잘못된 것이라고 판단할 수 있다. 프로세서(120)는 통신 신호에 기반하여 실내 공간에서 위치를 재 예측하고, 예측된 위치에서 장치 상태 정보 또는 사용자 액션을 획득할 수 있다.
또는, 프로세서(120)는 학습된 정보에 따라 동일한 위치에서 서로 다른 조건에 해당하는지 판단하고, 장치 상태 정보 및 사용자 액션이 학습된 조건에 모두 만족되지 않는 경우, 센서 모듈(176)의 오류로 인해 장치 상태 정보가 올바르게 획득되지 않은 것으로 판단할 수 있다. 이 경우, 프로세서(120)는 장치 상태 정보 또는 사용자 액션을 재 획득할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))의 동작 방법은 상기 전자 장치의 통신 모듈(예: 도 1의 통신 모듈(190))을 통해 적어도 하나 이상의 통신 신호를 수집하는 동작, 상기 수집된 통신 신호에 기반하여 실내 공간에서 위치를 예측하는 동작, 상기 예측된 위치에서, 상기 전자 장치의 센서 모듈(예: 도 1의 센서 모듈(176))을 통한 장치 상태 정보 또는 사용자 액션을 획득하는 동작, 및 상기 예측된 위치, 상기 장치 상태 정보 또는 상기 사용자 액션 중 적어도 하나에 기반하여 액션을 추천하는 동작을 포함할 수 있다.
상기 수집 및 예측하는 동작은, 각 통신 신호의 핑거프린트를 수집하는 동작; 및 상기 수집된 핑거프린트에 기반하여 상기 실내 공간에서의 위치를 예측하는 동작을 포함할 수 있다.
상기 예측하는 동작은, 상기 수집된 통신 신호의 종류, 개수, 또는 신호 세기 중 적어도 하나에 기반하여 위치를 예측하는 동작을 포함할 수 있다.
상기 방법은 상기 전자 장치에 설정된 장치 설정 정보 또는 상기 전자 장치와 연결된 장치 연결 정보를 획득하는 동작, 및 상기 장치 설정 정보 또는 상기 장치 연결 정보 중 적어도 하나를 학습하는 동작을 더 포함할 수 있다.
상기 방법은 상기 사용자 액션을 수행하는 시간을 획득하는 동작을 더 포함하고, 상기 추천하는 동작은, 상기 예측된 위치에서, 설정된 시간에 학습된 장치 상태 정보 또는 사용자 액션이 검출되는 경우, 설정된 액션을 추천하는 동작을 포함할 수 있다.
상기 방법은 상기 추천되는 액션을 가이드하고, 사용자의 입력에 따라 상기 액션을 실행하는 동작을 더 포함할 수 있다.
상기 추천하는 동작은, 동일한 위치에서 시간에 따라 서로 다른 장치 상태 정보 또는 사용자 액션이 획득되는 경우, 시간에 따라 서로 다른 액션을 추천하는 동작을 포함할 수 있다.
상기 추천하는 동작은, 상기 추천되는 액션으로, 외부 장치에 연결하거나, 또는 설정된 어플리케이션을 실행하는 동작을 포함할 수 있다.
상기 수집 및 예측하는 동작은, 설정된 시간 동안 수집된 통신 신호를 상기 전자 장치의 메모리에 저장하는 동작, 및 상기 저장된 통신 신호를 학습하여 상기 실내 공간에서의 위치를 예측하는 동작을 포함할 수 있다.
상기 방법은 상기 획득한 장치 상태 정보 또는 사용자 액션을 상기 메모리에 저장하는 동작, 및 상기 저장된 장치 상태 정보 또는 사용자 액션을 학습하는 동작을 더 포함할 수 있다.
본 명세서와 도면에 개시된 본 발명의 다양한 실시 예들은 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고 본 발명의 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것일 뿐이며, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 따라서 본 발명의 범위는 여기에 개시된 실시 예들 이외에도 본 발명의 기술적 사상을 바탕으로 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

Claims (15)

  1. 전자 장치에 있어서,
    통신 모듈;
    센서 모듈;
    메모리; 및
    상기 통신 모듈, 상기 센서 모듈, 및 상기 메모리 중 적어도 하나와 작동적으로 연결된 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는,
    상기 통신 모듈을 통해 적어도 하나 이상의 통신 신호를 수집하고,
    상기 수집된 통신 신호에 기반하여 실내 공간에서 위치를 예측하고,
    상기 예측된 위치에서, 상기 센서 모듈을 통한 장치 상태 정보 또는 사용자 액션을 획득하고,
    상기 예측된 위치, 상기 장치 상태 정보 또는 상기 사용자 액션 중 적어도 하나에 기반하여 액션을 추천하도록 설정된 전자 장치.
  2. 제1항에 있어서, 상기 프로세서는,
    각 통신 신호의 핑거프린트(fingerprint)를 수집하고,
    상기 수집된 핑거프린트에 기반하여 상기 실내 공간에서의 위치를 예측하도록 설정된 전자 장치.
  3. 제1항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 수집된 통신 신호의 종류, 개수, 또는 신호 세기 중 적어도 하나에 기반하여 위치를 예측하도록 설정된 전자 장치.
  4. 제1항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 전자 장치에 설정된 장치 설정 정보 또는 상기 전자 장치와 연결된 장치 연결 정보를 획득하고,
    상기 장치 설정 정보 또는 상기 장치 연결 정보 중 적어도 하나를 학습하도록 설정된 전자 장치.
  5. 제1항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 사용자 액션을 수행하는 시간을 획득하고,
    상기 예측된 위치에서, 설정된 시간에 학습된 장치 상태 정보 또는 사용자 액션이 검출되는 경우, 설정된 액션을 추천하도록 설정된 전자 장치.
  6. 제1항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 추천되는 액션을 가이드하고, 사용자의 입력에 따라 상기 액션을 실행하도록 설정된 전자 장치.
  7. 제1항에 있어서, 상기 프로세서는,
    동일한 위치에서 시간에 따라 서로 다른 장치 상태 정보 또는 사용자 액션이 획득되는 경우, 시간에 따라 서로 다른 액션을 추천하도록 설정된 전자 장치.
  8. 제1항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 추천되는 액션으로, 외부 장치에 연결하거나, 또는 설정된 어플리케이션을 실행하도록 설정된 전자 장치.
  9. 제1항에 있어서, 상기 프로세서는,
    설정된 시간 동안 통신 신호를 수집하고,
    상기 수집된 통신 신호를 상기 메모리에 저장하고,
    상기 저장된 통신 신호를 학습하여 상기 실내 공간에서의 위치를 예측하도록 설정된 전자 장치.
  10. 제1항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 획득한 장치 상태 정보 또는 사용자 액션을 상기 메모리에 저장하고,
    상기 저장된 장치 상태 정보 또는 사용자 액션을 학습하도록 설정된 전자 장치.
  11. 전자 장치의 동작 방법에 있어서,
    상기 전자 장치의 통신 모듈을 통해 적어도 하나 이상의 통신 신호를 수집하는 동작;
    상기 수집된 통신 신호에 기반하여 실내 공간에서 위치를 예측하는 동작;
    상기 예측된 위치에서, 상기 전자 장치의 센서 모듈을 통한 장치 상태 정보 또는 사용자 액션을 획득하는 동작; 및
    상기 예측된 위치, 상기 장치 상태 정보 또는 상기 사용자 액션 중 적어도 하나에 기반하여 액션을 추천하는 동작을 포함하는 방법.
  12. 제11항에 있어서, 상기 수집 및 예측하는 동작은,
    각 통신 신호의 핑거프린트(fingerprint)를 수집하는 동작; 및
    상기 수집된 핑거프린트에 기반하여 상기 실내 공간에서의 위치를 예측하는 동작을 포함하는 방법.
  13. 제11항에 있어서, 상기 예측하는 동작은,
    상기 수집된 통신 신호의 종류, 개수, 또는 신호 세기 중 적어도 하나에 기반하여 위치를 예측하는 동작을 포함하는 방법.
  14. 제11항에 있어서,
    상기 전자 장치에 설정된 장치 설정 정보 또는 상기 전자 장치와 연결된 장치 연결 정보를 획득하는 동작; 및
    상기 장치 설정 정보 또는 상기 장치 연결 정보 중 적어도 하나를 학습하는 동작을 더 포함하는 방법.
  15. 제11항에 있어서,
    상기 사용자 액션을 수행하는 시간을 획득하는 동작을 더 포함하고,
    상기 추천하는 동작은,
    상기 예측된 위치에서, 설정된 시간에 학습된 장치 상태 정보 또는 사용자 액션이 검출되는 경우, 설정된 액션을 추천하는 동작을 포함하는 방법.
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