KR102511292B1

KR102511292B1 - 전자 장치의 객체 인증 장치 및 방법

Info

Publication number: KR102511292B1
Application number: KR1020180080513A
Authority: KR
Inventors: 민현기; 최보근; 최종무; 이선기
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2018-07-11
Filing date: 2018-07-11
Publication date: 2023-03-17
Also published as: EP3776298A1; US20200019686A1; WO2020013545A1; EP3776298B1; US20230342445A1; CN112424776A; US11704394B2; EP3776298A4; KR20200006757A

Abstract

다양한 실시예들에 따른 전자 장치가, 제1 방향으로 향하는 제1 플레이트와, 제1 플레이트와 반대 방향으로 향하는 제2 플레이트 및 제1 플레이트와 제2 플레이트 사이의 공간을 둘러싸는 측면 부재를 포함하는 하우징과, 제1 플레이트의 제1 부분을 통하여 보이는 디스플레이와, 하우징 내 및/또는 하우징의 일부에 배치된 안테나 어레이와, 안테나 어레이와 전기적으로 연결되고, 안테나 어레이를 이용하여 방향성 빔을 형성하도록 구성된 무선 통신 모듈과, 하우징 내에 위치하고, 디스플레이 및 무선 통신 모듈과 작동적으로 연결되는 프로세서와, 프로세서에 작동적으로 연결된 메모리를 포함할 수 있다. 메모리는, 실행 시에, 프로세서가, 안테나 어레이를 이용하여, 제1 면적을 가지는 하우징 외부의 제1 영역을 스캔하도록, 제1빔폭을 갖는 제1 방향성 빔들의 시퀀스를 송신하고, 안테나 어레이를 이용하여, 제1 방향성 빔들의 시퀀스가 객체에 반사된 제1 반사파들의 시퀀스를 수신하고, 수신된 제1 반사파들의 시퀀스에 적어도 일부 기반하여, 안테나 어레이를 이용하여, 제1영역에 포함되고, 제1 면적보다 작은 제2 면적을 가지는 제2영역을 스캔하도록 제1빔폭보다 작은 제2빔폭을 갖는 제2방향성 빔들의 시퀀스를 송신하고, 안테나 어레이를 이용하여, 제2 방향성 빔들의 시퀀스가 객체에 반사된 제2 반사파들의 시퀀스를 수신하고, 제2 반사파들의 시퀀스에 적어도 일부 기초하여, 객체에 대한 인증을 수행하도록 하는 인스트럭션들을 저장할 수 있다. 그 밖의 다양한 실시예가 가능하다.

Description

전자 장치의 객체 인증 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR CONFIRMING OBJECT IN ELECTRONIC DEVICE}

본 발명의 다양한 실시예들은 전자 장치에서 객체를 인증할 수 있는 장치 및 방법에 관한 것이다.

전자 장치의 성능이 개선됨에 따라, 전자 장치를 통해 제공되는 다양한 서비스 및 부가 기능들이 점차 확대되고 있다. 또한, 전자 장치의 효용 가치를 높이고 사용자들의 다양한 욕구를 만족시키기 위해서 전자 장치에서 실행 가능한 다양한 어플리케이션들이 개발되고 있다.

이러한 어플리케이션들 중에는 카메라 기능과 관련된 것들도 있으며, 사용자는 전자 장치에 장착된 카메라 모듈을 이용하여 자기 자신을 촬영하거나 배경을 촬영할 수 있다. 예를 들면, 전자 장치는 카메라 모듈을 이용하여 촬영된 객체(object) 이미지에 기반하여 인증 기능을 수행할 수 있다. 예를 들면, 객체는 얼굴 또는 홍채가 될 수 있다.

전자 장치에서 주로 사용하는 얼굴 인식 메커니즘은 RGB 카메라에 획득된 객체 이미지만을 이용하는 방법, 또는 RGB 카메라에서 획득되는 객체 이미지와 깊이 카메라(depth camera)에 획득된 깊이 정보를 조합하여 객체를 인증하는 방법을 사용할 수 있다. RGB 카메라에서 획득된 객체 이미지만을 사용하는 방법은 제3자에 의해 조작(예를 들면, 사진 또는 스마트 폰 이미지들을 이용한 악의적인 spoofing attack)에 취약할 수 있다. RGB 카메라 및 깊이 카메라를 사용하는 방법은 전자 장치가 복수의 카메라 모듈들을 구비하여야 하며, 또한 전자 장치에서 주변 밝기가 어두운 경우 카메라를 이용하여 객체를 인증하는 방법을 사용하기 어려울 수 있다.

다양한 실시예들에 따른 전자 장치는 무선 통신 모듈을 이용하여 객체를 인증할 수 있는 장치 및 방법을 제공할 수 있다.

다양한 실시예들에 따른 전자 장치는 주변 밝기가 특정 범위를 벗어나는 경우 밀리미터 웨이브 장치를 이용하여 객체를 인증할 수 있는 장치 및 방법을 제공할 수 있다.

다양한 실시예에 따른 전자장치는, 제1 방향으로 향하는 제1 플레이트와, 제1 플레이트와 반대 방향으로 향하는 제2 플레이트 및 제1 플레이트와 제2 플레이트 사이의 공간을 둘러싸는 측면 부재를 포함하는 하우징과, 제1 플레이트의 제1 부분을 통하여 보이는 디스플레이와, 하우징 내 및/또는 하우징의 일부에 배치된 안테나 어레이와, 안테나 어레이와 전기적으로 연결되고, 안테나 어레이를 이용하여 방향성 빔 (directional beam)을 형성하도록 구성된 무선 통신 모듈과, 하우징 내에 위치하고, 디스플레이 및 무선 통신 모듈과 작동적으로 연결되는 프로세서와, 프로세서에 작동적으로 연결된 메모리를 포함할 수 있다. 메모리는, 실행 시에, 프로세서가, 안테나 어레이를 이용하여, 제1 면적을 가지는 하우징 외부의 제1 영역을 스캔하도록, 제1빔폭(beam width)을 갖는 제1 방향성 빔들의 시퀀스(a sequence of beams)를 송신하고, 안테나 어레이를 이용하여, 제1 방향성 빔들의 시퀀스가 객체에 반사된 제1 반사파들(reflected wave reflected by the object)의 시퀀스를 수신하고, 수신된 제1 반사파들의 시퀀스에 적어도 일부 기반하여, 안테나 어레이를 이용하여, 제1영역에 포함되고, 제1 면적보다 작은 제2 면적을 가지는 제2영역을 스캔하도록 제1빔폭보다 작은 제2빔폭을 갖는 제2방향성 빔들의 시퀀스를 송신하고, 안테나 어레이를 이용하여, 제2 방향성 빔들의 시퀀스가 객체에 반사된 제2 반사파들의 시퀀스를 수신하고, 제2 반사파들의 시퀀스에 적어도 일부 기초하여, 객체에 대한 인증을 수행하도록 하는 인스트럭션들을 저장할 수 있다.

다양한 실시예에 따른, 전자 장치는, 제 1 방향으로 향하는 제1 플레이트와, 제1 플레이트와 반대 방향으로 향하는 제2 플레이트 및 제1 플레이트와 제2 플레이트 사이의 공간을 둘러싸는 측면 부재를 포함하는 하우징과, 제1 플레이트의 제 1 부분을 통하여 보이는 디스플레이와, 디스플레이에 인접한, 제1 플레이트의 제 2 부분을 통하여 보이고, 제 1 방향으로 향하도록 배치된 카메라와, 하우징 내 및/또는 하우징의 일부에 배치된 안테나 어레이와, 안테나 어레이와 전기적으로 연결되고, 안테나 어레이를 이용하여 방향성 빔 (directional beam)을 형성하도록 구성된 무선 통신 모듈과, 조도를 확인하는 센서 모듈과, 하우징 내에 위치하고, 디스플레이, 카메라, 무선 통신 모듈 및 센서 모듈과 작동적으로 연결되는 프로세서를 포함할 수 있다. 프로세서는, 센서 모듈 이용하여 전자 장치 주변의 밝기를 확인하고, 확인된 밝기가 설정 레벨 이하이면 안테나 어레이 및 무선 통신 모듈을 이용하여 제1 객체 인증 동작을 수행하고, 확인된의 밝기가 설정 레벨을 초과하면 카메라, 안테나 어레이 및 무선 통신 모듈을 이용하여 제2 객체 인증 동작을 수행할 수 있다. 제 1 객체 인증 동작은, 안테나 어레이를 이용하여, 제1 면적을 가지는 제1 영역을 스캔하도록, 제1빔폭(beam width)을 갖는 제1 방향성 빔들의 시퀀스(a sequence of beams)를 송신하고, 안테나 어레이를 이용하여, 제1 방향성 빔들의 시퀀스가 객체에 반사된 제1 반사파들(reflected wave reflected by the object)의 시퀀스를 수신하고, 수신된 제1 반사파들의 시퀀스에 적어도 일부 기반하여, 안테나 어레이를 이용하여, 제 1영역에 포함되고, 제 1 면적보다 작은 제 2 면적을 가지는 제2영역을 스캔하도록 제1빔폭보다 작은 제2빔폭을 갖는 제2방향성 빔들의 시퀀스를 송신하고, 안테나 어레이를 이용하여, 제2 방향성 빔들의 시퀀스가 객체에 반사된 제2 반사파들의 시퀀스를 수신하고, 제2 반사파들의 시퀀스에 적어도 일부 기초하여, 객체에 대한 인증을 수행할 수 있다.

다양한 실시예에 따른, 전자 장치의 객체 인증 방법은, 하우징 내 및/또는 하우징의 일부에 배치되는 안테나 어레이를 이용하여, 제1 면적을 가지는 하우징 외부의 제1 영역을 스캔하도록, 제1빔폭(beam width)을 갖는 제1 방향성 빔들의 시퀀스(a sequence of beams)를 송신하는 동작과, 안테나 어레이를 이용하여, 제1 방향성 빔들의 시퀀스가 객체에 반사된 제1 반사파들(reflected wave reflected by the object)의 시퀀스를 수신하는 동작과, 수신된 제1 반사파들의 시퀀스에 적어도 일부 기반하여, 안테나 어레이를 이용하여, 제1영역에 포함되고, 제1 면적보다 작은 제2 면적을 가지는 제2영역을 스캔하도록 제1빔폭보다 작은 제2빔폭을 갖는 제2방향성 빔들의 시퀀스를 송신하는 동작과, 안테나 어레이를 이용하여, 제2 방향성 빔들의 시퀀스가 객체에 반사된 제2 반사파들의 시퀀스를 수신하는 동작과, 제2 반사파들의 시퀀스에 적어도 일부 기초하여, 객체에 대한 인증을 수행하는 동작을 포함할 수 있다.

다양한 실시예에 따른, 전자 장치의 객체 인증 방법은, 센서 모듈을 이용하여 전자 장치 주변의 밝기를 확인하는 동작과, 확인된 밝기가 설정 레벨 이하이면 전자 장치의 하우징 내 및/또는 하우징의 일부에 배치된 안테나 어레이 및 무선 통신 모듈을 통해 수신되는 신호를 이용하여 객체를 인증하는 제1 객체 인증 동작을 수행하는 동작과, 확인된 밝기가 설정 레벨 이상이면 카메라에서 획득되는 이미지, 안테나 어레이 및 무선 통신 모듈을 통해 수신되는 신호를 이용하여 객체를 인증하는 제2 객체 인증 동작을 포함할 수 있다. 제1 객체 인증 동작은, 안테나 어레이를 이용하여, 제1 면적을 가지는 제1 영역을 스캔하도록, 제1빔폭(beam width)을 갖는 제1 방향성 빔들의 시퀀스(a sequence of beams)를 송신하는 동작과, 안테나 어레이를 이용하여, 제1 방향성 빔들의 시퀀스가 객체에 반사된 제1 반사파들(reflected wave reflected by the object)의 시퀀스를 수신하는 동작과, 수신된 제1 반사파들의 시퀀스에 적어도 일부 기반하여, 안테나 어레이를 이용하여, 제1영역에 포함되고, 제1 면적보다 작은 제2 면적을 가지는 제2영역을 스캔하도록 제1빔폭보다 작은 제2빔폭을 갖는 제2방향성 빔들의 시퀀스를 송신하는 동작과, 안테나 어레이를 이용하여, 제2 방향성 빔들의 시퀀스가 객체에 반사된 제2 반사파들의 시퀀스를 수신하는 동작과, 제2 반사파들의 시퀀스에 적어도 일부 기초하여, 객체에 대한 인증을 수행하는 동작을 포함할 수 있다.

다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 객체 인증 방법은 큰 빔 으로 빔포밍을 수행하여 객체의 위치를 추정하여 객체가 존재하는 구간을 신속하게 탐색할 수 있으며, 객체가 존재하는 구간에 대해 좁은 빔으로 빔포밍을 수행하여 객체를 인증할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치는 카메라 및 무선 통신 모듈을 포함하며, 피사체의 주변 밝기가 설정 밝기 이상이면 카메라 및 무선 통신 모듈을 이용하여 객체 정보를 획득하고 객체를 인증하고, 피사체의 주변 밝기가 설정된 밝기보다 어두우면 무선 통신 모듈을 이용하여 객체 정보를 획득하여 객체를 인증할 수 있다.

다양한 실시예들에 따른 전자 장치는 객체 이미지에 대한 정보 없이 밀리미터 웨이브 장치를 이용하여 객체 인증 동작을 수행할 수 있다.

도 1은 다양한 실시예들에 따른 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블럭도이다.
도 2는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 구성을 도시하는 도면이다.
도 3a 및 도 3b는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치가 제1 빔 및 제2 빔을 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 4a 내지 도 4e는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치가 빔을 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치가 획득된 객체 정보를 머신 러닝을 이용하여 탬플릿으로 결정하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 구성을 도시하는 도면이다.
도 7은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 객체 인증 동작을 도시하는 흐름도이다.
도 8은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치가 객체 인증을 위한 빔을 조정하는 방법을 도시하는 도면이다.
도 9는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치가 객체의 라이브니스를 확인하여 객체를 인증하는 방법을 도시하는 도면이다.
도 10은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 구성을 도시하는 도면이다.
도 11은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 구성을 도시하는 도면이다.
도 12는 다양한 실시예들에 따른 제2 객체 인증 동작을 수행하는 전자 장치의 구성을 도시하는 도면이다.
도 13은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치가 카메라 이미지 및 빔에 기반하여 객체를 인증하는 방법을 도시하는 흐름도이다.

이하 본 발명의 다양한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다.

도 1은 다양한 실시예들에 따른 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)의 블럭도이다.

도 1을 참조하면, 네트워크 환경(100)에서 전자 장치(101)는 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)와 통신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 서버(108)를 통하여 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 프로세서(120), 메모리(130), 입력 장치(150), 음향 출력 장치(155), 표시 장치(160), 오디오 모듈(170), 센서 모듈(176), 인터페이스(177), 햅틱 모듈(179), 카메라 모듈(180), 전력 관리 모듈(188), 배터리(189), 통신 모듈(190), 가입자 식별 모듈(196), 또는 안테나 모듈(197)을 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(101)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 표시 장치(160) 또는 카메라 모듈(180))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성 요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시예에서는, 이 구성요소들 중 일부들은 하나의 통합된 회로로 구현될 수 있다. 예를 들면, 센서 모듈(176)(예: 지문 센서, 홍채 센서, 또는 조도 센서)은 표시 장치(160)(예: 디스플레이)에 임베디드된 채 구현될 수 있다

프로세서(120)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(140))를 실행하여 프로세서(120)에 연결된 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)을 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 데이터 처리 또는 연산의 적어도 일부로서, 프로세서(120)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(176) 또는 통신 모듈(190))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(132)에 로드하고, 휘발성 메모리(132)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(134)에 저장할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 메인 프로세서(121)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서), 및 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(123)(예: 그래픽 처리 장치, 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로, 보조 프로세서(123)은 메인 프로세서(121)보다 저전력을 사용하거나, 또는 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.

보조 프로세서(123)는, 예를 들면, 메인 프로세서(121)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(121)가 액티브(예: 어플리케이션 실행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)와 함께, 전자 장치(101)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 표시 장치(160), 센서 모듈(176), 또는 통신 모듈(190))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성 요소(예: 카메라 모듈(180) 또는 통신 모듈(190))의 일부로서 구현될 수 있다.

메모리(130)는, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(120) 또는 센서모듈(176))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(140)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(130)는, 휘발성 메모리(132) 또는 비휘발성 메모리(134)를 포함할 수 있다.

프로그램(140)은 메모리(130)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 예를 들면, 운영 체제(142), 미들 웨어(144) 또는 어플리케이션(146)을 포함할 수 있다.

입력 장치(150)는, 전자 장치(101)의 구성요소(예: 프로세서(120))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 장치(150)은, 예를 들면, 마이크, 마우스, 또는 키보드를 포함할 수 있다.

음향 출력 장치(155)는 음향 신호를 전자 장치(101)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 장치(155)는, 예를 들면, 스피커 또는 리시버를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용될 수 있고, 리시버는 착신 전화를 수신하기 위해 사용될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 리시버는 스피커와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.

표시 장치(160)는 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 표시 장치(160)은, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 표시 장치(160)는 터치를 감지하도록 설정된 터치 회로(touch circuitry), 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 센서 회로(예: 압력 센서)를 포함할 수 있다.

오디오 모듈(170)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일 실시예에 따르면, 오디오 모듈(170)은, 입력 장치(150)를 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 장치(155), 또는 전자 장치(101)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102)) (예: 스피커 또는 헤드폰))를 통해 소리를 출력할 수 있다.

센서 모듈(176)은 전자 장치(101)의 작동 상태(예: 전력 또는 온도), 또는 외부의 환경 상태(예: 사용자 상태)를 감지하고, 감지된 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 일 실시예에 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)이 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 인터페이스(177)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.

연결 단자(178)는, 그를 통해서 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 연결 단자(178)은, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.

햅틱 모듈(179)은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 햅틱 모듈(179)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.

카메라 모듈(180)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.

전력 관리 모듈(188)은 전자 장치(101)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전력 관리 모듈(388)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.

배터리(189)는 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성 요소에 전력을 공급할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 배터리(189)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.

통신 모듈(190)은 전자 장치(101)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102), 전자 장치(104), 또는 서버(108))간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(190)은 프로세서(120)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일 실시예에 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 direct 또는 IrDA(infrared data association) 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제2 네트워크(199)(예: 셀룰러 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN)와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부 전자 장치와 통신할 수 있다. 이런 여러 종류의 통신 모듈들은 하나의 구성 요소(예: 단일 칩)으로 통합되거나, 또는 서로 별도의 복수의 구성 요소들(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 및 인증할 수 있다.

안테나 모듈(197)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 하나 이상의 안테나들을 포함할 수 있고, 이로부터, 제1 네트워크 198 또는 제2 네트워크 199와 같은 통신 네트워크에서 사용되는 통신 방식에 적합한 적어도 하나의 안테나가, 예를 들면, 통신 모듈(190)에 의하여 선택될 수 있다. 신호 또는 전력은 상기 선택된 적어도 하나의 안테나를 통하여 통신 모듈(190)과 외부 전자 장치 간에 송신되거나 수신될 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))를 통해 서로 연결되고 신호(예: 명령 또는 데이터)를 상호간에 교환할 수 있다.

일 실시예에 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. 전자 장치(102, 104) 각각은 전자 장치(101)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부 전자 장치들(102, 104, or 108) 중 하나 이상의 외부 장치들에서 실행될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로, 또는 사용자 또는 다른 장치로부터의 요청에 반응하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(101)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 하나 이상의 외부 전자 장치들에게 그 기능 또는 그 서비스의 적어도 일부를 수행하라고 요청할 수 있다. 상기 요청을 수신한 하나 이상의 외부 전자 장치들은 요청된 기능 또는 서비스의 적어도 일부, 또는 상기 요청과 관련된 추가 기능 또는 서비스를 실행하고, 그 실행의 결과를 전자 장치(101)로 전달할 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 결과를, 그대로 또는 추가적으로 처리하여, 상기 요청에 대한 응답의 적어도 일부로서 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다.

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 항목들의 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 문서에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현된 유닛을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로 등의 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는, 상기 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 일 실시예에 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 저장매체 는, 비일시적(non-transitory) 저장매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, ‘비일시적’은 저장매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.

일 실시예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory (CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 또는 두 개의 사용자 장치들(예: 스마트폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 기술한 구성요소들의 각각의 구성요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 전술한 해당 구성요소들 중 하나 이상의 구성요소들 또는 동작들이 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 구성요소들 또는 동작들이 추가될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 복수의 구성요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 구성요소로 통합될 수 있다. 이런 경우, 통합된 구성요소는 상기 복수의 구성요소들 각각의 구성요소의 하나 이상의 기능들을 상기 통합 이전에 상기 복수의 구성요소들 중 해당 구성요소에 의해 수행되는 것과 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적으로, 병렬적으로, 반복적으로, 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 상기 동작들 중 하나 이상이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 동작들이 추가될 수 있다.

도 2는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))의 구성을 도시하는 도면이다.

도 2를 참조하면, 전자 장치(101)는 프로세서(200), 메모리(210), 무선 통신 모듈(220), 안테나 어레이(230), 디스플레이(240) 을 포함할 수 있다.

전자 장치(101)는 하우징(housing, 도시하지 않음)을 포함할 수 있다. 하우징은 제1 방향으로 향하는 제1 플레이트와, 상기 제1 플레이트와 반대 방향으로 향하는 제2 플레이트 및 상기 제1 플레이트와 상기 제2 플레이트 사이의 공간을 둘러싸는 측면 부재를 포함할 수 있다.

무선 통신 모듈(220)(예: 도 1의 무선 통신 모듈(192))는 안테나 어레이(230)와 전기적으로 연결될 수 있으며, 안테나 어레이를 이용하여 방향성 빔 (directional beam)을 형성하도록 구성될 수 있다. 예를 들면, 무선 통신 모듈(220)은 밀리미터 웨이브 장치(mm wave device)일 수 있으며, 3GHz 내지 100GHz 의 주파수를 송신 및/또는 수신하도록 구성될 수 있다. 안테나 어레이(230)는 하우징 내 및/또는 하우징의 일부에 배치될 수 있다. 안테나 어레이(230)는 선택된 안테나 어레이(230)에 의해 적어도 하나의 방향성 빔들의 시퀀스를 제2 방향으로 송신할 수 있다.

디스플레이(240)(예: 도 1의 표시 장치(160))는 전자 장치(101)의 외부로 정보(예: 카메라 모듈에서 촬영되는 이미지)를 시각적으로 제공할 수 있다. 디스플레이(240)는 하우징의 제1 플레이트의 제1 부분을 통하여 보일 수 있다.

메모리(210)(예: 도 1의 메모리(130))는 프로세서(200)에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 메모리(210)는 무선 통신 모듈(220)에서 수신되는 반사파에 대한 인식을 위한 러닝 엔진을 구동하기 위한 소프트웨어(예: 도 1의 프로그램(140))을 저장할 수 있다.

다양한 실시예들에서 따르면, 메모리(210)는 프로세서(200)가 빔폭 설정 및 객체 인증 동작을 수행하기 위한 인스트럭션들을 저장할 수 있다. 메모리(210)에 저장되는 인스트럭션들은 프로세서(200)가 안테나 어레이(230)를 이용하여 제1 면적을 가지는 하우징 외부의 제1 영역을 스캔하도록 제1빔폭(beam width)을 갖는 제1 방향성 빔들의 시퀀스(a sequence of beams)를 송신하도록 할 수 있다. 메모리(210)에서 저장되는 인스트럭션들은 프로세서(200)가 안테나 어레이(230)를 이용하여 제1 방향성 빔들의 시퀀스가 객체에 반사된 제1 반사파들(reflected wave reflected by the object)의 시퀀스를 수신하고, 수신된 제1 반사파들의 시퀀스에 적어도 일부 기반하여 안테나 어레이(230)를 이용하여 제1 영역에 포함되고, 제1 면적보다 작은 제2 면적을 가지는 제2 영역을 스캔하도록 제1빔폭보다 작은 제2빔폭을 갖는 제2 방향성 빔들의 시퀀스를 송신하도록 할 수 있다. 메모리(210)에 저장되는 인스트럭션은 프로세서(200)가 안테나 어레이(230)를 이용하여 제2 방향성 빔들의 시퀀스가 상기 객체에 반사된 제2 반사파들의 시퀀스를 수신하고, 제2 반사파들의 시퀀스에 적어도 일부 기초하여 객체에 대한 인증을 수행하도록 할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 메모리(210)는 학습(learning)에 의해 생성된 적어도 하나의 탬플릿(template)들을 저장할 수 있다. 예를 들면, 탬플릿은 객체의 프리젠스(presence)를 확인하기 위한 탬플릿, 객체의 라이브니스(liveness)를 확인하기 위한 탬플릿, 또는 객체를 인증하기 위한 탬플릿 중에서 적어도 하나의 탬플릿을 포함할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 메모리(210)는 확인된 객체 이미지에서 프리젠스, 라이브니스 및/또는 객체 인증을 위한 위치(예를 들면, 객체를 스캔하기 위한 영역의 좌표) 정보를 저장할 수 있다.

프로세서(200)(예: 도 1의 프로세서(120))는 하우징 내에 위치하고, 무선 통신 모듈(220), 안테나 어레이(230) 및 디스플레이(240)와 작동적으로 연결될 수 있다. 프로세서(200)는 메모리(210)에 저장된 인스트럭션들에 의해 스캔 영역에 위치되는 객체의 거리와 범위를 결정하기 위한 제1 빔 폭을 가지는 제1 방향성 빔들의 시퀀스(이하 제1 빔이라 칭함)를 송신하고, 제1 빔의 반사파에 기반하여 결정된 거리와 범위에 맞게 제2 빔 폭을 가지는 제2 방향성 빔들의 시퀀스(이하 제2 빔이라 칭함)를 결정하여 송신하고, 제2 빔의 반사파에 기반하여 객체 정보(3D depth 정보)를 획득하고, 획득된 객체 정보를 메모리(210)의 탬플릿에 매칭시켜 객체를 인증할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(101)는 인증 객체인 피사체를 대상으로, 피사체의 깊이(depth) 정보를 추정하기 위한 범위를 결정할 수 있다. 전자 장치(101)는 객체 인증을 하기 위하여, 객체의 깊이 정보를 추정할 수 있는 깊이 센서(depth sensor)를 이용할 수 있다. 깊이 센서는 안테나 어레이(230) 및 무선 통신 모듈(220)을 포함하는 장치(예를 들면 밀리미터 웨이브 장치)일 수 있다. 예를 들면, 밀리미터 웨이브 장치는 카메라의 이미지 센서를 통해 획득되는 각 화소(pixel)에 대응되는 깊이 정보를 추정할 수 있는 무선 신호를 객체에 송신하고, 객체에서 반사되는 신호를 수신할 수 있다. 밀리미터 웨이브 장치는 빔의 TOF(time-of-flight) 값에 기반하여 전자 장치(101)와 객체 간의 거리를 추정할 수 있다. 전자 장치(101)는 빔 포밍하는 범위를 최대한 한정하기 위하여, 객체의 대상 범위를 계산할 수 있으며, 객체와 전자 장치(101) 간의 거리에 따라 빔의 방향을 조절할 수 있다. 전자 장치(101)는 객체가 위치하는 제1 방향으로 객체와의 거리 및 범위를 계산하기 위한 제1 빔을 전송하고, 제1 빔에 따라 결정된 범위와 거리에 기반하여 객체를 정밀 스캔하기 위한 제2 빔을 결정하고, 결정된 제2 빔을 객체가 위치하는 제2 방향으로 전송하고, 제2 빔의 반사에 따라 객체 정보를 포함한 반사 신호를 수신할 수 있다.

도 3a 및 도 3b는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))가 제1 빔 및 제2 빔을 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.

다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(101)는 밀리미터 웨이브 장치를 이용하여 객체가 존재하는 스캔 영역에 빔을 전송하고, 스캔 영역의 객체에서 반사되는 신호를 수신하여 깊이 정보를 추출할 수 있으며, 추출된 깊이 정보에 기반하여 객체를 인증할 수 있다. 스캔 영역은 전자 장치의 제1 방향(예를 들면, 카메라의 촬영 방향)이 될 수 있으며, 객체를 포함하는 영역이 될 수 있다. 예를 들면, 스캔 영역은 카메라의 이미지 센서 화각에 들어오는 이미지를 획득할 수 있는 영역이 될 수 있다. 전자 장치(101)는 제1 빔을 이용하여 객체와의 거리 및 범위를 결정하고, 객체에서 반사되는 제1 빔의 반사 신호(제1 반사파)를 이용하여 결정된 거리와 범위에 맞게 제2 빔을 형성하여 객체 방향으로 송신하고, 객체에서 반사되는 제2 빔의 반사신호(제2 반사파)에 기반하여 객체 정보(3D-detph 정보)를 획득할 수 있다.

도 3a를 참조하면, 다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(101)는 스캔 영역(300)을 제1 면적(크기)를 가지는 복수(m*n 개)의 제1 영역들로 분할하고, 분할된 m*n 개의 제1 영역들을 스캔하기 위하여 제1 빔폭을 가지는 제1 빔(340)들을 생성할 수 있다. 도 3a는 스캔 영역(300)을 16개(m=4, n=4)의 제1 영역들(311-326)로 분할한 예를 도시하고 있다. 예를 들면, 스캔 영역(300)은 동일한 크기(면적)를 가지는 16개의 제1 영역들(311-326)을 포함할 수 있다. 객체(330)는 스캔 영역(300) 내에 위치될 수 있다. 도 3a는 객체(330)가 스캔 영역(300)의 중앙에 위치된 예를 도시하고 있다. 예를 들면, 스캔 영역(300)은 객체(330)가 위치되지 않은 복수의 제1 영역들(311-315, 318, 319, 322-326)과 및 객체(330)가 위치되는 적어도 하나의 제1 영역들(316, 317, 320, 321)로 이루어질 수 있다.

다양한 실시예들에 따른 전자 장치(101)는 적어도 하나 이상의 제1 빔(340)들의 방위각(azimuth) 및 고도(elevation)를 조정하여 제1 빔(340)들이 각각 대응되는 제1 영역의 설정된 위치(예: 중앙 위치)에 송신되도록 할 수 있다. 전자장치(101)는 제1 빔(340)의 방위각 및 고도를 조정하여 스캔 영역(300)의 각 제1 영역들(311-326)에 순차적으로 또는 설정된 순서에 기반하여 제1 빔(340)들을 송신할 수 있다. 한 실시예에서, 제1 영역들(311-326)에 송신되는 제1 빔(340)은 대응되는 제 1 영역의 전체에 인가될 수 있는 크기를 가질 수 있다. 한 실시예에서, 제1 영역들(311-326)에 송신되는 제1 빔(340)은 대응되는 제1 영역의 일부 영역에 인가될 수 있는 크기를 가질 수 있다. 제1 빔(340)의 크기가 대응되는 제1 영역의 일부 영역에 인가되는 크기를 가지는 경우, 제1 빔(340)은 대응되는 제1 영역의 중앙 위치 또는 설정된 위치에 송신될 수 있다.

다양한 실시예에 따른 전자 장치(101)는 스캔 영역(300)의 제1 영역들(311-326)에서 반사되는 제1 빔(340)의 반사파 신호를 수신하여 객체(330)를 인식할 수 있다. 예를 들면, 제1 빔(340)은 객체(330)가 위치되지 않은 제1 영역(311)에 송신될 수 있으며, 객체(330)가 위치된 제1 영역(316)에 송신될 수 있다. 전자 장치(101)는 제1 영역(311)에서 반사되는 제1 빔(340)의 반사파 신호를 수신하지 못하거나 설정된 값을 갖지 못하는 반사파로 수신할 수 있다. 전자 장치(101)는 제1 영역(316)에서 반사되는 제1 빔(340)의 반사파 신호를 수신할 수 있으며, 수신되는 반사파 신호에 기반하여 객체(330)의 존재를 인식할 수 있다.

전자 장치(101)는 안테나 어레이(230)을 이용하여 객체(330)에서 반사되는 제1 반사파 신호에 기반하여 제1 영역에서의 객체 존재 여부를 확인할 수 있다. 예를 들면, 객체가 존재 하지 않는 제1 영역들(311-315, 318, 319, 및 322-326) 및 객체가 위치되는 제1 영역들(316, 317, 320, 및 321)에서 반사되는 제1 반사파는 서로 다른 TOF 값을 가질 수 있다. 예를 들면, 제1 영역(311)에서 반사되는 제1 빔(340)의 제1 반사파는 설정된 TOF 값을 갖지 못할 수 있으며, 제1 영역(316)에서 반사되는 제1 빔(340)의 제1 반사파는 설정된 TOF 값을 만족할 수 있다. 전자 장치(101)는 제1 빔(340) 및 제1 반사파에 기반하여 설정된 TOF 값을 만족하는 제1 영역들(예를 들면 316, 317, 320, 또는 321 영역)들을 객체(330)가 위치되는 영역으로 추정할 수 있다.

도 3b를 참조하면, 전자 장치(101)는 스캔 영역(300)에서 객체 영역(310)에 포함되지 않은 제1 영역(예를 들면, 도 3a의 제1 영역들(311-315, 318, 319, 및 322-326))을 제외하고, 객체(330)를 포함하는 제1 영역(예를 들면 도 3a의 제1 영역(316, 317, 320, 및 321))에 대하여 정밀 스캔 동작을 수행할 수 있다. 전자 장치(101)는 객체(300)가 위치되는 제1 영역(316,317,320, 및321)에 대하여, 제1 면적보다 작은 제2 면적을 가지는 복수(M*N 개)의 제2 영역들로 분할하고, M*N 개의 제2 영역들을 각각 정밀 스캔할 수 있도록 제1 빔 폭보다 작은 제2 빔 폭을 갖는 제2 빔(370)을 생성할 수 있다. 도 3b는 객체가 위치된 제1 영역을 16개(M=4, N=4)의 제2 영역들(351-366)로 분할하는 예를 도시하고 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)는 객체(330)이 위치되는 제1 영역들(316, 317, 320, 및 321)을 정밀 스캔하기 위하여, 각각 제1 영역의 크기보다 작은 크기를 가지는 제2 영역들(351-366)로 분할할 수 있다.

전자장치(101)는 제2 빔 들의 방위각 및 고도를 조정하여 제2 영역들(351-366)에 순차적으로 또는 설정된 순서에 기반하여 제2 빔을 송신할 수 있다. 제2 빔의 빔 폭은 제1 빔의 빔 폭보다 좁은 범위를 가질 수 있다. 도 3b는 제2 빔(370)이 제2 영역(351)에 인가되는 예를 도시하고 있다. 한 실시예에서, 제2 영역들(351-366)에 송신되는 제2 빔의 크기는 제 2 영역의 전체 영역에 인가될 수 있는 크기를 가질 수 있다. 한 실시예에서, 제2 영역들(351-366)에 송신되는 제2 빔(370)의 크기는 제 2 영역(예: 351 영역)의 일부 영역에 인가될 수 있는 크기를 가질 수 있다. 제2 빔(370)의 크기가 제2 영역(예: 351 영역)의 일부 영역에 인가되는 크기를 가지는 경우, 제2 빔(370)은 대응되는 제2 영역(예: 351 영역)의 중앙 위치 또는 설정된 위치에 송신될 수 있다.

다양한 실시예에 따른 전자 장치(101)는 객체(330)가 위치된 제1 영역(예를 들면 제1 영역(316, 317, 320, 또는 321))의 제2 영역들(351-366)에서 반사되는 제2 빔들(370)의 반사파 신호를 수신하여 객체(330)를 인증할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 제1 빔은 제2 빔에 비하여 상대적으로 빔 폭이 넓은 빔을 사용할 수 있으며, 제2 빔은 빔폭이 좁은 빔을 사용하여 세밀한 객체 정보(해상도가 높은 객체 정보)를 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 먼저 객체의 범위를 추정하기 위한 시간을 줄이기 위하여, 도 3a에 도시된 바와 같이, 빔 폭이 큰 제1 빔을 이용하여 스캔 영역(300)의 각 제1 영역들(311-326)에 송신하여 객체의 범위를 추정할 수 있다. 전자 장치(101)는 제1 반사파에 기반하여 객체가 존재하는 제1 영역들(316, 317, 320, 및 321)을 추정할 수 있다. 전자 장치(101)는 객체가 추정된 제1 영역들(316, 317, 320, 및 321)에서 해상도가 높은 정보를 획득하기 위하여, 도 3b에 도시된 바와 같이 빔 폭이 작은 제2 빔들을 제1 영역(예: 317영역)에 대응되는 제2 영역들(351-366)에 송신하여 제2 반사파를 수신할 수 있다. 전자 장치(101)는 해상도가 높은 제2 반사파들에 기반하여 객체를 인증할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(101)는 스캔 영역(300)에 객체가 위치되는 제1 영역들(예: 도 3b의 316, 317, 320 또는 321 중 적어도 하나)만을 선택하여 제2 빔을 전송하여 빔 처리 시간을 단축할 수 있으며, 객체가 위치되는 영역들에 대하여 정교하게 빔을 만들어서 고해상도의 반사 신호를 확보할 수 있다

도 4a 내지 도 4e는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))가 빔을 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 4a는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(101)가 제1 빔을 이용하여 객체와의 거리 및 범위를 결정하는 예를 도시하는 도면이다. 도 4a를 참조하면, 전자 장치(101)는 객체(330)를 확인하기 위한 스캔 영역(300)을 결정할 수 있다. 예를 들어, 스캔 영역(300)은 카메라 화각이 될 수 있다. 전자 장치(101)는 스캔 영역(300)을 제1 면적을 가지는 제1 영역들(예를 들면 도 3a의 제1 영역(311-326))로 나누고, 나눠진 각 제1 영역들(311-326)에 객체의 거리 및 범위를 추정하기 위한 제1 빔들(340)을 송신할 수 있다. 전자 장치(101)가 객체를 인증할 수 있는 빔 폭이 작은 제2 빔들에 기반하여 전체 스캔 영역(300)에서 객체의 위치를 찾는 경우, 오랜 시간을 필요로 할 수 있다. 객체(330)의 위치를 알 수 없는 경우, 전자 장치(101)는 스캔 영역(300)을 큰 영역으로 분할하여 객체(330)의 위치를 확인하고, 객체(330)의 위치가 확인된 영역(310)들을 정밀 스캔하여 객체(330)를 인증할 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)는 객체를 신속하게 찾기 위하여 스캔 영역(300)을 일정 면적(예: 제1 면적(예: 도 3a의 제1 영역(311-326))으로 나누고, 빔 폭이 큰 빔(예: 제1 빔(340))으로 빔 포밍을 수행하여 각 제1 영역들에 송신하고, 해당하는 제1 영역에서 반사되는 신호에 기반하여 객체(330)가 위치된 영역(310)을 추정할 수 있다. 전자 장치(101)는 객체 위치 영역(310)을 정밀 스캔하여 객체(330)을 인증할 수 있다.

도 4a는 스캔 영역(300)을 16개의 제1 영역들로 나눈 예를 도시하고 있다. 도 4a에 도시된 바와 같이 객체(330)인 사용자의 얼굴은 스캔 영역(300)의 일부분에 위치될 수 있다. 예를 들면, 스캔 영역(300)은 카메라의 화각(a*b 면적)이 될 수 있다. a는 가로 화면의 크기가 될 수 있으며, b는 세로 화면의 크기가 될 수 있다. 전자 장치(101)는 각 제1 영역들(도 3의 제1 영역(311-326))에 제1 빔들(340)을 송신하고, 제1 영역들(311-326)에서 반사되는 신호를 이용하여 객체(330)가 위치된 객체 위치 영역(310, 예를 들면 도 3a 및 도 3b의 제1 영역(316, 317, 320, 321))을 확인할 수 있다. 객체 위치 영역(310)은 적어도 하나의 제1 영역(예를 들면 도 3a 및 도 3b의 제1 영역(316, 317, 320, 321))을 포함할 수 있다. 일 실시에에서, 전자 장치(101)는 16개의 제1 영역들(311-326)에 제1 빔(340)들을 설정된 순서로 송신하고, 16개의 제1 영역들(311-326)에서 반사되는 제1 빔(340)의 반사파를 수신할 수 있다. 전자 장치(101)는 반사파 정보(예: TOF, phase, amplitude)에 기반하여 객체 위치 영역(310)을 추정할 수 있다. 예를 들어, 객체 위치 영역(310)의 반사파 수신 시간(예: TOF)은 객체가 위치되지 않은 영역의 반사파 수신 시간보다 짧을 수 있다. 객체 위치 영역(310)은 적어도 하나의 제1 영역 값으로 추정될 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(101)는 제1 빔들(340)의 크기를 조절하여 송수신하는 영역을 크게 잘라서 전송하여 대상의 범위를 빠르게 찾을 수 있다. 예를 들어, 도 4a에서는 총 16개 구간에 대해서 빔을 전송하지만, 빔의 크기를 크게 변경하여 2개씩 나눠서 8개의 구간으로 빔을 전송할 수도 있다. 이와 같은 동작은 회수 제한없이 여러 번 반복할 수도 있다. IEEE 802.11ad를 이용하여 전송하는 경우, 전자 장치(101)는 제1 빔들(340)을 한 번에 한번 전송하여 총 16번을 반복하는 형태로 될 수 있으며, 안테나 어레이가 2 세트 이상인 경우, 각 제1 영역 별로 나눠서 반사 신호를 동시에 계산할 수도 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 수GHz이상(예: 3.1GHz 내지 10.6GHz)의 전송 주파수 대역을 사용하고, 100Mbps이상의 속도를 제공하는 UWB(ultra wide band)를 이용하여 빔을 전송할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 IEEE 802.11ad 또는 UWB 외에 빔포밍을 지원하고, 빔이 객체에 반사되는 반사파를 수신할 수 있는 다른 프로토콜을 사용하여 객체 인증을 수행할 수 있다.

도 4b는 화면 비율과 화각의 관계를 설명하는 도면이며, 도 4c 및 도 4d는 화면 비율 및 화각을 기반으로 특정 지점에 대한 방위각 및 고도를 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.

다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(101)는 밀리미터 웨이브 장치를 이용하여 분할된 영역(예: 제1 영역, 제2 영역)들에 빔을 전송하기 위하여, 빔의 각도를 조정할 수 있다. 전자 장치(101)는 빔의 각도를 조절하기 위하여, 카메라의 화면 비율과 화각을 이용할 수 있다. 도 4b에서 a 및 b는 가로 및 세로 화면 비율이고, c는 화면의 대각선 길이이고, α는 카메라 화각이 될 수 있다. 카메라 화각은 대각선 모서리의 각도일 수 있으며, 전자 장치(101)는 화각 값을 이용하여, a 선분 방향의 카메라 각도와 b 선분 방향의 카메라 각도를 계산할 수 있다. 여기서 대상과의 거리를 처음에는 알 수 없으므로, 화각은 카메라의 최대 화각을 기준으로 계산할 수 있다.

객체가 전자 장치(101)와 x의 거리에서 화각 α 로 맵핑되는 경우, 도 4c에 도시된 바와 같이 객체의 중심점은 (x, 0, 0)으로 생각할 수 있다. x는 하기의 <수학식 1>과 같이 표현될 수 있으며, 특정 지점 (x, y, z)에 대한 방위각 β 및 고도 γ는 하기 <수학식 2>와 같이 계산될 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(101)는 도 4d에 도시된 바와 같이, 카메라의 화면 비율 a, b와 카메라 화각 α에 대하여 특정 지점 (y, z)에 해당하는 방위각(가로 각도) β 및 고도(세로 각도) γ를 <수학식 2>와 계산할 수 있다. 전자 장치(101)는 객체를 스캔하기 위한 영역을 특정 개수의 제1 영역들로 나누고, 각 제1 영역에 대하여 제1 빔을 전송할 지점 y, z를 계산하면, 이에 따른 빔의 각도 β와 γ를 각 영역의 개수만큼 구할 수 있고, 그 구간에 맞는 빔의 방향으로 전송할 수 있다. 예를 들면, 도 4a와 같이 스캔 영역을 16개의 구간으로 분할하는 경우, 제1 영역들은 하기 <표 1>과 같이 나누어질 수 있다.

1	2	3	4
5	6	7	8
9	10	11	12
13	14	15	16

전자 장치(101)는 <수학식 2>와 같이 각 제1 영역에 대한 빔의 각도 β와 γ를 계산하여 16개 구간의 제1 영역들에 대한 빔포밍을 각각 수행할 수 있다. 예를 들어, 화면 비율을 16:9라고 하고, 화각을 90°라고 가정을 하면, 1 구간의 제1 영역에 대한 빔의 전송 각도 범위를 계산할 수 있다. 1 구간의 범위는, Cartesian coordination으로 (-8, 4.5)~(-4, 2.25)가 될 수 있으며, <수학식 2>에 의해 방위각 및 고도는 (-41°~-23°, 13°~26°)로 계산할 수 있다.다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(101)에서 카메라와 안테나 어레이 및 밀리미터 웨이브 장치 간의 위치가 다른 경우, (0, 0)에서 차이 나는 거리만큼의 간격을 이동하여 계산할 수 있다. 예를 들어, 빔 전송 위치가 (y1, z1)(RF 위치와 카메라 위치의 차이를 보정해주기 위한 것으로, 카메라 위치가 (0, 0)이고 RF 위치가 (y1, z1)으로 가정한 경우)인 경우, 전자 장치(101)는 하기 <수학식 3>과 같이 방위각 β 및 고도 γ를 계산할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(101)는 객체 타입에 기반하여 제1 빔 폭을 조절하여 전송할 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)는 사용자 또는 카메라로부터 입력되는 정보에 기반하여 객체 타입을 확인할 수 있다. 예를 들면, 객체 타입이 풍경이면 제1 빔을 얇게 해서 길게 송신할 수 있으며, 객체 타입이 얼굴 인증이면 일반적인 사용자의 얼굴까지의 거리를 예측하여 각 제1 영역에 송신되는 제1 빔의 폭을 조정할 수 있다. 위와 같은 방법에 기반하여 얼굴이 위치한 부분을 측정하면, 전자 장치(101)는 반사파 신호가 수신되는 영역에 대한 시간 값에 근거해서 얼굴까지의 거리를 추정할 수 있다. 전자 장치(101)는 빔이 멀리 갈 수 있는 형태로 제1 빔을 형성할 수 있으며, 객체 타입에 기반하여 거리에 따라 제1 빔의 폭이 반비례하는 형태로 나타나게 할 수도 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 사진 촬영 또는 동영상 촬영시에 아웃 포커스(out-focus) 기능이 활성화 되어 있는 경우, 빔이 멀리 갈 수 있는 형태로 제1 빔을 형성할 수 있으며, 제 1 빔의 반사파 신호가 수신되는 TOF 값에 기반하여 out-focus와 관련된 파라미터 값을 결정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 사진 촬영 또는 동영상 촬영시에 카메라로부터 얼굴 영역과 풍경 영역에 대하여 다른 해상도로 구분된 입력값을 받았을 경우, 얼굴 영역과 풍경 영역에 대하여 서로 다른 빔을 적용할 수 있으며, 카메라로부터 요청된 정보 (예를 들면, 각 분할된 영역에 대한 TOF)를 측정하고

결과를 다른 모듈로 전달할 수 있다.

도 4e는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(101)가 제2 빔을 이용하여 객체 정보를 획득하는 예를 도시하는 도면이다.

도 4e를 참조하면, 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(101)가 객체(330)가 위치되는 영역(310)(4개의 제1 영역들)들의 각 제1 영역들을 16개의 제2 영역들로 분할한 예를 도시하고 있다. 전자 장치(101)는 객체(330)가 위치되는 영역들을 잘게 분할하고, 분할된 각 제2 영역들(351-366)에 제2 빔들(370)을 전송하여 더 정확한 빔 반사 신호를 획득할 수 있다. 제2 빔들(370)의 방위각 및 고도는 <수학식 2>를 이용하여 계산할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(101)는 제2 빔들(370)의 반사파에 기반하여 객체 정보를 획득할 수 있다. 제2 빔들(370)의 반사 신호는 객체 정보(예: depth 정보)를 포함할 수 있다. 제2 빔들(370)의 반사 신호는 화소(pixel)에 대한 정보가 아니고, 빔이 전달된 대상에 일정 영역에 대한 반사 신호가 될 수 있다. 예를 들어, IEEE 802.11ad 60Ghz의 빔 포밍 방식에서 대역폭은 약 3~3.56Ghz일 수 있으며, 제2 빔들(370)의 반사에 대해서 측정할 수 있는 해상도는 약 100μm 일 수 있다. 따라서 약 100μm의 미세한 거리에 대한 반사 신호를 특정 영역에 전송하여 측정할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 얼굴의 라이브니스(liveness)를 확인하는 경우 또는 보안성이 필요한 경우, 전자 장치(101)는 해상도를 높일 수 있으며, 대상의 구분만 필요한 경우, 전자 장치(101)는 해상도를 낮출 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 UWB(ultra wide band)를 이용하여 빔을 전송하고, 반사파를 수신하여 객체 정보를 획득할 수 있다. UWB는 수GHz이상(예: 3.1GHz 내지 10.6GHz)의 전송 주파수 대역을 사용하고, 100Mbps이상의 속도를 제공할 수 있다.

도 5는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))가 획득된 객체 정보를 머신 러닝을 이용하여 탬플릿으로 결정하는 동작들을 설명하기 순서도(500)이다.

다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(101)는 객체가 위치된 영역을 추정하고, 객체 추정 영역들에 대한 객체 정보를 포함한 빔을 머신 러닝(machine learning)을 이용하여 학습하고, 학습된 결과를 탬플릿으로 메모리(예: 도 1의 메모리(130))에 저장할 수 있다. 전자 장치(101)는 객체 인증을 위한 템플릿(비교 데이터)를 생성하여 저장할 수 있다. 전자 장치(101)는 탬플릿을 등록하기 위하여, 객체(예: 피사체)를 일정 거리에 위치(예: 20cm, 25cm, 30cm 거리 기반)시켜 데이터를 수집하고, 수집된 데이터에 기반하여 머신 러닝을 수행할 수 있다. 예를 들면, 객체가 인물(예: 얼굴)인 경우, 사용자는 전자 장치(101)와 일정 거리 이격된 위치에서 인증 동작을 수행할 수 있다. 전자 장치(101)는 일정 거리 별로 사용자의 얼굴 정보를 수집하고, 해당 거리에서 수집된 데이터를 머신 러닝 기법에 기반하여 학습한 후, 그 결과를 탬플릿으로 등록할 수 있다. 이후, 예를 들어, 사용자가 21cm에 위치할 경우, 전자 장치(101)는 머신 러닝에 기반하여 인증 여부를 추가 확인하고 해당 정보를 템플릿(비교 데이터)를 업데이트할 수 있다.

도 5는 전자장치(101)가 일정 거리에 이격되어 위치된 객체를 인식하여 탬플릿으로 등록하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.

다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 동작 511에서 객체가 위치되는 영역으로 추정된 제1 영역들의 제2 영역들에 제2 빔을 송신할 수 있다. 예를 들어, 제2 영역들은 카메라 모듈(예: 도 1의 카메라 모듈(180))의 이미지 센서에서 이미지를 획득할 수 있는 영역인 제 1영역의 일부일 수 있다. 전자 장치(101)는 동작 513에서 제2 영역의 객체에서 반사되는 제2 반사파를 수신하고, 수신된 제2 반사파에 기반하여 객체 정보를 획득할 수 있다. 전자 장치(101)는 동작 515에서 특징점들을 추출하여 비교(feature extraction and matching)할 수 있다. 전자 장치(101)는 동작 517에서 비교된 특징점들을 학습(adatptive learning)하여 갱신하고, 동작 519 에서 갱신된 특징점(feature vector)들을 탬플릿으로 저장할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(101)는 제2 빔이 객체에서 반사되어 수신되는 제2 반사파에 기반하는 특징점들을 학습하여 객체 인증을 위한 탬플릿을 결정할 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)는 제2 반사파에 기반하는 TOF, 위상 및 진폭들의 전부 또는 일부에 기반하여 객체를 인증하기 위한 탬플릿을 생성할 수 있다. 전자 장치(101)는 객체의 프리젠스 확인을 탬플릿, 객체의 라이브니스를 확인하기 위한 탬플릿 및/또는 객체의 인증을 위한 탬플릿을 학습할 수 있다. 예를 들면, 프리젠스 확인 탬플릿 및 라이브니스 확인 탬플릿은 제1 빔의 제1 반사파에 기반하여 생성할 수 있으며, 객체 인증을 위한 탬플릿은 제2 빔의 제2 반사파에 기반하여 생성할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(101) 또는 외부 서버는 딥 러닝(deep learning(또는 deep neural network, artificial neural network)을 이용하여 제1 반사 및 제2 반사파에 기반하는 탬플릿을 생성할 수 있다. 예를 들면, 딥러닝 방법은 CNN(convolutional neural network)(CNN) 방식을 사용할 수 있다. CNN 방식으로 학습하는 경우, CNN에 학습할 객체 정보를 입력하여 학습(learning)을 수행하고, 학습된 결과에 기반하는 특징(feature)들을 추출하여 탬플릿으로 저장할 수 있다. 예를 들면 객체가 사용자의 얼굴인 경우, 적어도 하나의 실제 사용자의 얼굴 에서 획득한 눈, 코, 입 의 얼굴의 특징점이 될 수 있는 특정 부분의 정보, 그리고 각 특정 부분에 대한 무선 통신 모듈의 수신 정보(예: 60Ghz 빔의 반사파로부터 획득된 Phase, TOF, Amplitude값 )을CNN에 입력하고, 그에 대응하는 출력(output) 값을 true, 일반 사용자들의 동일한 파라미터들을 입력하고 그에 대응하는 출력 값을 false로 하여 계산할 수 있다. CNN을 이용한 학습 방법은 이와 같은 계산을 설정된 횟수 동안 반복 수행할 수 있으며, 계산 과정에서 발생되는 오차를 갱신(backpropagation방식으로 업데이트)하여 사용자의 파라미터가 true에 맞게하는 모델(template)을 생성하여 메모리에 저장할 수 있다. 탬플릿은 프리젠스 탬플릿, 라이브니스 탬플릿 및/또는 얼굴 인증 탬플릿을 포함할 수 있다. 프리젠스 탬플릿 및 라이브 탬플릿은 모든 사용자들에게 사용할 수 있으며, 얼굴 인증 탬플릿은 각각의 사용자 이미지 및 반사파들의 학습에서 생성되는 고유한 탬플릿일 수 있다.

위의 방식은 일반 사용자들의 파라미터들을 이용하여 미리 모델을 어느 정도 구성하고, 새로운 사용자의 파라미터 값들을 이용하여 미세 조정(fine tuning)하는 방식의 트랜스퍼 러닝(transfer learning) 방식으로 훈련할 수도 있다.

전자 장치(101)는 얼굴 인증 어플리케이션을 실행하는 중에서 수신되는 얼굴의 반사파의 정보들을 메모리에 저장하고 있는 대응되는 정보들을 비교하여 얼굴 인증을 수행할 수 있다. 일단 훈련된 모델을 이용하여 실제 인증을 위한 수행 시, 전자 장치(101)는 실시간(real-time)으로 수신되는 반사파에 기반하는 파라미터 값들을 CNN의 입력으로 하여 인증 동작을 수행할 수 있다. 전자 장치(101)는 CNN의 출력이 true인 경우에는 적법한 사용자로 인증하고 false인 경우에는 적법한 사용자가 아닌 경우로 결정할 수 있다.

도 6은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치의(예: 도 1의 전자 장치(101)) 구성을 도시하는 도면이다.

도 6을 참조하면, 전자 장치(101)는 제1 빔 결정 모듈(610), 제1 빔 처리 모듈(620), 제2 빔 결정 모듈(630), 제2 빔 처리 모듈(640) 및 객체 인증 모듈(650)을 포함할 수 있다. 도 6의 구성은 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120), 도 2의 프로세서(200))의 구성이 될 수 있다.

제1 빔 결정 모듈(610)은 객체와 전자 장치(101) 간의 거리 및/또는 객체의 범위를 계산하기 위한 제1 빔들을 결정할 수 있다. 제1 빔 결정 모듈(610)은 객체를 빠르게 찾기 위하여, 스캔 영역을 설정된 면적을 가지는 영역들로 나누고, 나누어진 각 영역들에 송신할 제1 빔들을 결정할 수 있다. 스캔 영역은 인증할 객체가 포함되는 영역이 될 수 있다. 예를 들면, 스캔 영역은 카메라 모듈(예: 도 1의 카메라 모듈(180))의 이미지 센서에서 이미지를 획득할 수 있는 영역이 될 수 있다. 제1 빔 결정 모듈(610)은 스캔 영역을 제1 면적을 가지는 복수의 제1 영역들로 나누고, 나뉘어진 각 제1 영역들에 송신할 제1 빔들의 방향성을 계산할 수 있다. 제1 빔들의 방향성은 대응되는 제1 영역의 좌표 정보에 기반하여 <수학식 2> 또는 <수학식 3>을 이용하여 계산될 수 있다.

제1 빔 처리 모듈(620)은 결정된 제1 빔들의 시퀀스를 무선 통신 모듈(예: 도 2의 무선 통신 모듈(220))을 통하여 출력하도록 제어할 수 있다. 무선 통신 모듈(220) 및 안테나 어레이(예: 도 2의 안테나 어레이(230))는 제1 빔들의 시퀀스를 각각 대응되는 제1 영역들에 송신할 수 있다. 예를 들면, 제1 빔들의 시퀀스는 각각 대응되는 제1 영역의 중앙 위치에 송신되도록 빔 포밍될 수 있다. 제1 빔 처리 모듈(620)은 무선 통신 모듈(220)을 통해 제1 빔들의 시퀀스가 각각의 제1 영역들에서 반사되는 제1 반사파들의 시퀀스를 수신할 수 있다. 제1 빔 처리 모듈(620)은 수신되는 제1 반사파들의 시퀀스에 기반하여 제1 영역들의 객체 정보들을 확인할 수 있다. 제1 반사파는 각각 해당되는 제1 영역의 TOF, 위상(phase), 진폭(amplitude) 정보들을 포함할 수 있다. 제1 빔 처리 모듈(620)은 제1 반사파 정보들에 기반하여 해당하는 제1 영역에 객체가 위치하는지 여부를 확인할 수 있다. 예를 들면, 제1 빔 처리 모듈(620)은 제1 반사파에서 TOF를 계산하여 설정된 기준 시간 내에 제1 반사파가 수신된 경우, 해당하는 제1 영역에 객체가 위치된 것으로 판단할 수 있다. 제1 빔 처리 모듈(220)은 스캔 영역의 각 제1 영역들을 스캔하여 해당하는 제1 영역에 객체가 위치되었는지 여부를 판단할 수 있다.

제2 빔 결정 모듈(630)은 객체가 위치된 영역으로 판단된 제1 영역들에 송신할 제2 빔들의 시퀀스를 결정할 수 있다. 제2 빔 결정 모듈(630)은 객체가 위치된 제1 영역들을 제1 면적보다 작은 제2 면적을 가지는 제2 영역들로 나누고, 나뉘어진 각각의 제2 영역들에 송신할 제2 빔들의 방향성을 결정할 수 있다. 제2 빔들은 제1 빔들의 빔 폭보다 작은 빔폭을 가질 수 있다. 제2 빔들의 방향성은 대응되는 제2 영역의 좌표 정보에 기반하여 <수학식 2> 또는 <수학식 3>을 이용하여 계산될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제2 빔 결정 모듈(630)은 객체가 위치된 제1 면적을 갖는 적어도 하나의 제1 영역을 제2 면적을 가지는 제2 영역들로 나눌 수 있다. 예를 들면, 제1 영역들을 16개의 제2 영역들로 분할하고, 제1 빔에 의해 4개의 제1 영역들에서 객체가 위치된 경우로 판단된 경우, 제2 빔 결정 모듈(640)은 16*4 개의 제2 빔들을 결정할 수 있다.

제2 빔 처리 모듈(640)은 결정된 제2 빔들의 시퀀스를 무선 통신 모듈 (220)을 통하여 출력하도록 제어할 수 있다. 무선 통신 모듈(220) 및 안테나 어레이(230)는 제2 빔들의 시퀀스를 각각 대응되는 제2 영역들에 송신할 수 있다. 예를 들면, 제2 빔들의 시퀀스는 각각 대응되는 제2 영역의 중앙 위치에 송신되도록 빔 포밍될 수 있다. 제2 빔 처리 모듈(640)은 무선 통신 모듈(220)을 통해 대응되는 제2 영역들에서 반사되는 제2 반사파들의 시퀀스를 수신할 수 있다. 제2 빔 처리 모듈(640)는 수신되는 제2 반사파들의 시퀀스에 기반하여 제2 영역들의 객체 정보들을 확인할 수 있다. 제2 반사파는 각각 해당되는 제2 영역의 TOF, 위상(phase), 진폭(amplitude) 정보들을 포함할 수 있다. 제2 빔 처리 모듈(620)은 제2 반사파 정보들에 기반하여 해당하는 제2 영역들에 위치된 객체의 정보들을 획득할 수 있다.

객체 인증 모듈(650)은 제2 빔 처리 모듈(640)에서 획득된 객체 정보들을 머신 러닝을 이용하여 객체를 인증할 수 있다. 객체 인증 모듈(650)은 메모리(예: 도 2의 메모리(210))에 저장된 객체 인증 탬플릿과 획득된 객체 정보를 매칭시키는 머신 러닝에 기반하여 객체를 인증할 수 있다.

다양한 실시예에 따른 전자장치(예: 도 1의 전자장치(101))는, 제1 방향으로 향하는 제1 플레이트와, 제1 플레이트와 반대 방향으로 향하는 제2 플레이트 및 제1 플레이트와 제2 플레이트 사이의 공간을 둘러싸는 측면 부재를 포함하는 하우징과, 제1 플레이트의 제1 부분을 통하여 보이는 디스플레이(240)와, 하우징 내 및/또는 하우징의 일부에 배치된 안테나 어레이(230)와, 안테나 어레이(230)와 전기적으로 연결되고, 안테나 어레이(230)를 이용하여 방향성 빔 (directional beam)을 형성하도록 구성된 무선 통신 모듈(220)과, 하우징 내에 위치하고, 디스플레이(240) 및 무선 통신 모듈(220)과 작동적으로 연결되는 프로세서(200)와, 프로세서(200)에 작동적으로 연결된 메모리(210)를 포함할 수 있다. 메모리(210)는, 실행 시에, 프로세서(200)가, 안테나 어레이(230)를 이용하여, 제1 면적을 가지는 하우징 외부의 제1 영역을 스캔하도록, 제1빔폭(beam width)을 갖는 제1 방향성 빔들의 시퀀스(a sequence of beams)를 송신하고, 안테나 어레이(230)를 이용하여, 제1 방향성 빔들의 시퀀스가 객체에 반사된 제1 반사파들(reflected wave reflected by the object)의 시퀀스를 수신하고, 수신된 제1 반사파들의 시퀀스에 적어도 일부 기반하여, 안테나 어레이를 이용하여, 제1영역에 포함되고, 제1 면적보다 작은 제2 면적을 가지는 제2영역을 스캔하도록 제1빔폭보다 작은 제2빔폭을 갖는 제2방향성 빔들의 시퀀스를 송신하고, 안테나 어레이(230)를 이용하여, 제2 방향성 빔들의 시퀀스가 객체에 반사된 제2 반사파들의 시퀀스를 수신하고, 제2 반사파들의 시퀀스에 적어도 일부 기초하여, 객체에 대한 인증을 수행하도록 하는 인스트럭션들을 저장할 수 있다.

다양한 실시예에서, 인스트럭션들은, 프로세서(200)가, 제1 빔폭 및/또는 제2 빔폭을 결정하기 위하여, 안테나 어레이(230) 중 선택된 수의 안테나를 활성화하도록 할 수 있다.

다양한 실시예에서, 인스트럭션들은, 프로세서(200)가, 제1반사파들의 시퀀스에 기반하여 객체와 전자 장치(101)와의 상대적 거리 및/또는 방향을 판단하도록 할 수 있다.

다양한 실시예에서, 전자장치(101)는, 제1 플레이트의 일부분을 통하여 보이고, 제1 방향으로 향하도록 배치된 이미지 센서를 더 포함하고, 인스트럭션들은, 프로세서가, 제1 영역을 이미지 센서의 화각 내에 포함되도록 할 수 있다 .

다양한 실시예에서, 객체는 사용자의 얼굴을 포함할 수 있다.

도 7은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))의 객체 인증 동작(700)을 도시하는 흐름도이다.

도 7을 참조하면, 전자 장치(101)는 객체 인증 동작을 수행하기 전에 객체(예: 사용자)가 제1 빔의 송신 범위 내에 위치되도록 가이드할 수 있다. 예를 들면, 객체 인증시 객체가 전자 장치(101)의 스캔 영역 내에 위치되지 않을 수 있다. 전자 장치(101)는 객체 인증 동작을 수행하기 전에 객체가 스캔 영역 내에 위치되도록 가이드할 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)는 객체를 인증하기 위해 사용자에게 전자 장치(101)와 일정 거리 떨어져 카메라를 응시하라는 가이드 메시지를 오디오 및/또는 비디오 메시지로 표시할 수 있다. 다른 예를 들면, 전자 장치(101)는 사용자가 객체 인증 관련 어플리케이션을 실행하면, 사용자가 카메라 모듈(180)의 화각 내에 위치하도록 하는 가이드를 디스플레이(240)에 표시할 수 있다.

다양한 실시예들에 따른 전자 장치(101)는 객체 인증 절차의 수행이 요청되면, 동작 711에서 전자 장치(101)과 객체 간의 거리 및 객체의 범위를 확인하기 위한 제1 빔들을 결정할 수 있다. 객체는 스캔 영역의 일부 영역에 위치될 수 있다. 전자 장치(101)는 객체를 빠르게 찾기 위하여 스캔 영역을 제1 면적을 가지는 복수의 제1 영역들로 분할하고, 분할된 각 제1 영역에 송신할 제1 빔들을 결정할 수 있다. 제1 빔들은 빔 폭이 큰 빔을 가질 수 있으며, 대응되는 제1 영역들의 중앙에 송신될 수 있도록 빔 포밍될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 전면에 위치하는 카메라의 화각에 기반하여 제1 빔들을 전송할 제1 영역에 대한 정보를 결정할 수 있다. 전자 장치(101)는 동작 713에서 무선 통신 모듈(예: 도 2의 무선 통신 모듈(220)) 및 안테나 어레이(예: 도 2의 안테나 어레이(230))를 통해 제1 영역들의 중앙 위치에 제1 빔들을 송신할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 사용자에 대한 객체 인증을 수행할 경우, 무선 통신 모듈 (220) 및 안테나 어레이 (230)를 통해 제1 영역들의 중앙 위치에 제1 빔들을 송신할 수 있다. 송신되는 제1 빔들은 스캔 영역의 제1 영역들에 위치되는 객체에 의해 반사될 수 있으며, 객체가 위치되지 않는 제1 영역들에서는 반사파가 생성되지 않을 수 있다. 전자 장치(101)는 동작 715에서 안테나 어레이(230) 및 무선 통신 모듈(220)을 통해 제1 영역들에 반사되는 제1 반사파들을 수신할 수 있다.

전자 장치(101)는 동작 717에서 수신된 제1 반사파에서 객체 정보를 확인하여 객체가 존재하는 영역들을 판단할 수 있다. 객체가 위치되는 제1 영역들에서는 제1 빔의 송신, 반사 및 수신 시간이 짧게 나타날 수 있다. 전자 장치(101)는 제1 반사파에 기반하여 객체가 위치되는 제1 영역들 및 객체가 위치되지 않는 제1 영역들을 확인할 수 있다. 전자 장치(101)는 객체가 위치되는 제1 영역들을 제2 면적을 가지는 복수의 제2 영역들로 분할하고, 분할된 각 제2 영역에 송신할 제2 빔들을 결정할 수 있다. 제2 빔들은 제1 빔들에 비하여 작은 빔폭을 가질 수 있다.

전자 장치(101)는 동작 719에서 무선 통신 모듈(220) 및 안테나 어레이(230)을 이용하여 객체가 위치된 제1 영역의 제2 영역들에 각각 대응되는 제2 빔들을 송신할 수 있다. 전자 장치는 동작 721에서 제2 영역들에서 반사되는 제2 반사파들을 안테나 어레이(230) 및 무선 통신 모듈(220)을 통해 수신할 수 있다. 전자 장치(101)는 수신된 제2 반사파에서 객체 정보를 획득할 수 있다. 전자 장치(101)는 동작 723에서 제2 반사파에 의해 획득된 객체 정보와 머신 러닝을 이용하여 메모리(예를 들면 도 2의 메모리(210))에 저장된 탬플릿을 매칭시켜 객체 인증 동작을 수행할 수 있다.

다양한 실시예들에 따른 전자 장치(101)는 먼저 빔 폭이 큰 제1 빔을 이용하여 객체의 범위를 추정하여 객체 범위(예: 객체가 존재하는 위치)를 추정하는 시간을 줄일 수 있으며, 빔폭이 작은 제2 빔을 이용하여 객체 위치로 추정된 영역에서 해상도가 높은 객체 정보를 획득할 수 있다.

도 8은 다양한 실시예 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))가 객체 인증을 위한 빔을 조정하는 방법(800)을 도시하는 도면이다.

도 8을 참조하면, 전자 장치(101)는 동작 811에서 스캔 영역을 영역을 특정 수의 구간으로 나눌 수 있다. 스캔 영역은 객체를 스캔하기 위한 영역으로, 객체가 위치되는 영역들 및 객체가 위치되지 않는 영역들을 포함할 수 있다. 예를 들면, 스캔 영역은 카메라 모듈(예: 도 1의 카메라 모듈(180))의 화각에 기반하여 이미지를 획득할 수 있는 영역이 될 수 있다. 전자 장치(101)는 스캔 영역을 제1 면적을 가지는 복수의 제1 영역들로 나눌 수 있다. 전자 장치(101)는 동작 813에서 제1 영역들에 맞는 빔 폭의 제1 빔을 형성할 수 있다. 전자 장치(101)는 동작 815에서 각 제1 영역들의 설정된 위치에 제1 빔들이 송신될 수 있도록 제1 빔을 형성할 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)는 각 제1 영역의 중점 좌표에 대한 방위각 β 및 고도 γ를 <수학식 2> 또는 <수학식 3>을 이용하여 계산할 수 있다. 전자 장치(101)는 동작 817에서 무선 통신 모듈(예: 도 2의 무선 통신 모듈(220)) 및 안테나 어레이(예: 도 2의 안테나 어레이(230))를 이용하여 계산된 방위각 및 고도로 제1 빔들의 빔 포밍을 수행할 수 있다. 빔 포밍된 제1 빔들의 시퀀스는 안테나 어레이(230)에서 각각 해당하는 제1 영역들의 중점 위치에 송신될 수 있다.

전자 장치(101)는 동작 819에서 제1 영역들에서 반사되는 제1 빔들의 반사파(제1 반사파)들의 시퀀스를 수신할 수 있다. 예를 들면, 제1 반사파들의 시퀀스는 스캔 영역의 각 제1 영역들의 중심 좌표 위치에서 반사되는 신호들이 될 수 있다. 전자 장치(101)는 동작 821에서 수신되는 제1 반사파에 기반하여 해당하는 제1 영역들에 대한 거리 및 객체의 범위를 추정할 수 있다. 객체가 위치된 제1 영역에서 반사되는 제1 반사파는 특정 시간 내에 전자 장치(101)에서 수신할 수 있으며, 객체가 위치되지 않은 제1 영역에서 반사되는 제1 반사파는 특정 시간 내에 전자 장치(101)에서 수신되지 않을 수 있다. 전자 장치(101)는 제1 영역들에서 반사되는 제1 반사파들에 기반하여(예를 들면, 제1 반사파들의 TOF를 계산하여) 객체와의 거리를 추정할 수 있다. 전자 장치(101)는 동작 823에서 추정된 거리에 기반하여 객체가 위치되는 제1 영역들을 결정할 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)는 제1 반사파에 기반하여 특정 범위의 거리로 판단되는 제1 영역들은 객체가 위치된 영역으로 확인할 수 있다.

전자 장치(101)는 동작 825에서 객체가 위치된 영역으로 확인된 제1 영역들을 제2 면적을 가지는 제2 영역들로 나눌 수 있다. 전자 장치(101)는 객체가 위치된 제1 영역들의 객체 정보를 세밀하게 획득하기 위하여 해당하는 제1 영역들을 세밀한 구간으로 나눌 수 있다. 제1 영역에서 나뉘어지는 제2 영역들의 수에 기반하여 획득되는 객체 정보의 해상도는 높을 수 있다. 전자 장치(101)는 동작 827에서 제2 영역에 맞는 빔 폭의 제2 빔들을 형성할 수 있다. 제2 빔들은 제2 빔 폭을 가질 수 있으며, 제2 빔 폭은 제1 빔 폭보다 작은 빔 폭을 가질 수 있다. 전자 장치(101)는 동작 829에서 해당하는 제2 영역에 대한 방위각 및 고도를 계산할 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)는 각 제2 영역의 중점 좌표 또는 설정된 위치의 좌표에 대한 방위각 β 및 고도 γ를 <수학식 2> 또는 <수학식 3>을 이용하여 계산할 수 있다. 전자 장치(101)는 동작 831에서 무선 통신 모듈(220) 및 안테나 어레이(230)를 이용하여 계산된 방위각 및 고도로 제2 빔들의 빔 포밍을 수행할 수 있다. 빔 포밍된 제2 빔들의 시퀀스는 안테나 어레이(230)를 통하여 각각 해당하는 제2 영역들의 설정된 위치에 송신될 수 있다.

전자 장치(101)는 동작 833에서 제2 영역들에서 반사되는 제2 빔들의 반사파(제2 반사파)들의 시퀀스를 수신할 수 있다. 예를 들면, 제2 반사파들의 시퀀스는 객체가 위치된 제1 영역에서 나뉘어진 각 제2 영역들의 중심 위치에서 반사되는 신호들이 될 수 있다. 전자 장치(101)는 동작 835에서 수신되는 제2 반사파에 기반하여 객체 정보들을 획득할 수 있다. 제2 영역들에서 획득되는 객체 정보는 TOF, 위상 및/또는 진폭의 정보가 될 수 있다. 객체 정보의 해상도는 제1 영역에서 나뉘어지는 제2 영역들의 수 및 제2 빔들의 시퀀스에 의해 결정될 수 있다.

전자 장치(101)는 동작 837에서 획득된 객체 정보와 메모리(예: 도 2의 메모리(210))에 저장된 학습 데이터(template)를 비교하여 매칭 스코어(matching score)를 계산할 수 있다. 메모리(210)에 저장된 학습 데이터는 머신 러닝에 의해 학습된 데이터일 수 있으며, 인증하고자 객체 정보를 학습한 데이터일 수 있다. 전자 장치(101)는 제2 빔 시퀀스에 기반하는 제2 반사파 정보에서 객체 정보를 획득하고, 획득된 객체 정보와 메모리(210)에 미리 학습되어 저장하고 있는 학습 데이터를 매칭시켜 매칭 스코어를 계산할 수 있다. 전자 장치(101)는 동작 839에서 계산된 매칭 스코어에 기반하여 객체 인증 동작을 수행할 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)는 계산된 매칭 스코어와 기준 값을 비교할 수 있으며, 매칭 스코어가 기준값 보다 큰 값을 가지면 객체 인증의 성공(true)으로 판정하고, 매칭 스코어가 기준값 보다 작은 값을 가지면 객체 인증의 실패(false)를 판정할 수 있다.

도 9는 다양한 실시예 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))가 객체의 라이브니스를 확인하여 객체를 인증하는 방법(900)을 도시하는 도면이다.

다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(101)는 객체가 위치된 제1 영역의 라이브니스를 확인하여 객체를 인증할 수 있다. 전자 장치(101)는 동작 911에서 스캔 영역에 위치되는 객체와의 거리 및 객체 범위를 확인하기 위하여, 스캔 영역을 제1 면적의 제1 영역들로 나눌 수 있다. 전자 장치(101)는 동작 920에서 제1 빔폭을 가지는 제1 빔들의 시퀀스를 각 제1 영역들에 송신하고, 제1 영역들에서 반사되는 제1 반사파들에 기반하여 제1 영역들의 객체 위치를 확인할 수 있다. 동작 920에서 수행되는 동작은 도 8의 동작 811 내지 동작 823의 동작과 동일한 방법으로 수행될 수 있다.

전자 장치(101)는 동작 931에서 객체의 라이브니스를 확인하기 위하여, 객체 위치가 확인된 제1 영역들 중에서 하나 이상의 제1 영역에 빔이 송신될 수 있도록 빔 포밍을 수행할 수 있다. 예를 들면, 빔 포밍이 수행되는 제1 영역은 스캔 영역의 중앙에 위치되는 제1 영역이 될 수 있다. 예를 들면, 제1 영역에 빔 포밍되는 빔은 제1 빔 또는 제2 빔 폭을 가지는 빔이 될 수 있다. 전자 장치(101)는 동작 933에서 해당하는 제1 영역에서 반사되는 반사파를 수신할 수 있다. 전자 장치(101)는 동작 935에서 수신된 반사파에 기반하여 객체 정보를 획득할 수 있다. 획득되는 객체 정보는 반사파의 TOF, 위상 및/또는 진폭 값이 될 수 있다. 전자 장치(101)는 동작 937에서 획득된 객체 정보에 기반하여 객체의 라이브니스를 확인할 수 있다. 예를 들면, 객체가 사용자의 얼굴인 경우, 전자 장치(101)는 반사파의 위상 및/또는 TOF의 패턴과 학습(training)을 통해 저장한 얼굴의 움직임(micro movement) 패턴과 비교하여 라이브니스를 확인할 수 있으며, 반사파의 주파수에 따른 진폭 감소 패턴을 미리 저장한 사람의 피부 패턴과 비교를 통해 라이브니스를 확인할 수 있다. 전자 장치(101)는 객체가 위치된 제1 영역에서 객체의 라이브니스를 확인할 수 없으면, 객체 인증 동작을 종료할 수 있다.

전자 장치(101)는 객체가 위치된 제1 영역에서 객체의 라이브니스가 확인되면, 동작 940에서 객체가 위치된 제1 영역들을 제2 영역들로 나누고, 나뉘어진 제2 영역들에 제2 빔폭을 가지는 제2 빔들이 송신할 수 있다. 전자 장치(101)은 제2 영역들에서 반사되는 반사파들을 수신하여 객체 정보를 획득할 수 있다. 동작 940의 동작은 도 8의 동작 825 내지 동작 835의 동작과 동일한 방법으로 수행될 수 있다.

전자 장치(101)는 동작 950에서 획득된 제2 영역의 객체 정보들에 기반하여 객체 인증을 수행할 수 있다. 동작 950의 동작은 도 8의 동작 837 내지 동작 839의 동작과 동일한 방법으로 수행될 수 있다.

다양한 실시예에 따른, 전자 장치(101)의 객체 인증 방법은, 하우징 내 및/또는 하우징의 일부에 배치되는 안테나 어레이(230)를 이용하여, 제1 면적을 가지는 하우징 외부의 제1 영역을 스캔하도록, 제1빔폭(beam width)을 갖는 제1 방향성 빔들의 시퀀스(a sequence of beams)를 송신하는 동작과, 안테나 어레이(230)를 이용하여, 제1 방향성 빔들의 시퀀스가 객체에 반사된 제1 반사파들(reflected wave reflected by the object)의 시퀀스를 수신하는 동작과, 수신된 제1 반사파들의 시퀀스에 적어도 일부 기반하여, 안테나 어레이(230)를 이용하여, 제1영역에 포함되고, 제1 면적보다 작은 제2 면적을 가지는 제2영역을 스캔하도록 제1빔폭보다 작은 제2빔폭을 갖는 제2방향성 빔들의 시퀀스를 송신하는 동작과, 안테나 어레이(230)를 이용하여, 제2 방향성 빔들의 시퀀스가 객체에 반사된 제2 반사파들의 시퀀스를 수신하는 동작과, 제2 반사파들의 시퀀스에 적어도 일부 기초하여, 객체에 대한 인증을 수행하는 동작을 포함할 수 있다.

다양한 실시예에서, 제1 방향성 빔들의 시퀀스를 송신하는 동작은, 제1 빔 폭을 결정하기 위하여, 안테나 어레이(230) 중 선택된 수의 안테나를 활성화할 수 있다. 제2 방향성 빔들의 시퀀스를 송신하는 동작은, 제2 빔 폭을 결정하기 위하여, 안테나 어레이(230) 중 제1 빔 폭을 결정하기 위하여 선택된 수의 안테나보다 많은 수의 안테나를 활성화할 수 있다.

다양한 실시예에서, 제2 방향성 빔들의 시퀀스를 송신하는 동작은, 수신되는 제1반사파들의 시퀀스에 기반하여 객체와 전자 장치(101)와의 상대적 거리 및/또는 방향을 판단하는 동작과, 판단된 거리 및/또는 방향에 기반하여 제1 영역에 포함되는 제2 영역에 송신될 제2 방향성 빔들의 시퀀스를 생성하는 동작과, 생성된 제2 방향성 빔들의 시퀀스를 송신하는 동작을 포함할 수 있다.

다양한 실시에서, 제1 영역은 제1 방향으로 향하도록 배치된 카메라(1010)의 화각 내에 포함되고, 객체가 제1 영역에 위치하도록 가이드하는 동작을 더 포함할 수 있다.

도 10은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))의 구성을 도시하는 도면이다.

도 10을 참조하면, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))는 프로세서(200), 메모리(210), 무선 통신 모듈(220), 안테나 어레이(230), 디스플레이(240), 카메라 모듈(1010) 및 센서 모듈(1020)을 포함할 수 있다.

카메라 모듈(1010)(예: 도 1의 카메라 모듈(180))은 객체(object)(예: 얼굴, 홍채)에서 반사되는 가시광 대역의 광을 수광하여 픽셀 데이터를 생성할 수 있는 이미지 센서(도시되지 않음)를 포함할 수 있다. 카메라 모듈(1010)은 디스플레이(240)에 인접한 하우징의 제1 플레이트의 제2 부분을 통하여 보일 수 있으며, 제1 방향으로 향하도록 배치될 수 있다.

센서 모듈(1020)(예: 도 1의 센서 모듈(176))은 객체가 위치되는 주변 환경의 밝기를 감지할 수 있다. 예를 들어, 센서 모듈(1020)은 조도 센서를 포함할 수 있다.

디스플레이(240)(예: 도 1의 표시 장치(160))는 전자 장치(101)의 외부로 정보(예: 카메라 모듈(1010)에서 촬영되는 이미지)를 시각적으로 제공할 수 있다. 디스플레이(240)는 하우징의 제1 플레이트의 제1 부분을 통하여 보일 수 있다.

메모리(210), 안테나 어레이(230), 무선 통신 모듈(220) 및 디스플레이(240)는 도 2의 메모리(210), 안테나 어레이(230), 무선 통신 모듈(220) 및 디스플레이(240)와 동일한 구성을 가질 수 있으며, 동작도 동일하게 수행될 수 있다. 프로세서(200)(예: 도 1의 프로세서(120))는 전자 장치(101)의 하우징 내에 위치하고, 카메라 모듈(1010), 디스플레이(240), 무선 통신 모듈(220) 및 안테나 어레이(230)와 작동적으로 연결될 수 있다. 프로세서(200)는 메모리(210)에 저장된 인스트럭션들에 의해 객체 인증 동작을 수행할 수 있다.

프로세서(200)는 객체 인증이 요청되면 센서 모듈(1020)을 통해 객체가 위치된 주변 환경의 밝기를 확인할 수 있다. 주변의 밝기가 어두우면,, 프로세서(200)는 카메라 모듈(1010)에서 획득되는 이미지로부터 객체를 인식하기 어려울 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 프로세서(200)는 주변 밝기가 설정된 밝기보다 어두우면 안테나 어레이(230) 및 무선 통신 모듈(220)을 이용하여 객체를 인식할 수 있다. 프로세서(200)는 무선 통신 모듈(220) 및 안테나 어레이(230)를 이용하여 빔 폭이 큰 제1 빔을 빔 포밍하여 객체가 위치된 영역에 송신하여 객체의 라이브니스를 확인하고, 라이브니스가 확인되면 제1 빔 폭보다 작은 빔 폭을 가지는 제2 빔을 빔 포밍하여 객체가 위치된 영역들에 송신하고, 제2 빔의 반사파들을 수신하여 객체 정보를 획득하고, 획득된 객체 정보와 머신 러닝에 의해 학습된 정보를 매칭시켜 객체를 인증할 수 있다.

주변의 밝기가 객체를 인식할 수 있는 밝기이면, 프로세서(200)는 카메라 모듈(1010)을 통해 적어도 하나의 이미지를 획득 및 수신할 수 있으며, 수신된 이미지에서 객체를 인식할 수 있다. 프로세서(200)는 무선 통신 모듈(220) 및 안테나 어레이(230)를 이용하여 이미지에 기반하여 설정되는 적어도 하나의 제2 방향으로 방향성 빔들의 시퀀스(a sequence of beams)를 송신하고, 빔들의 시퀀스가 상기 객체에 반사된 반사파들(reflected wave reflected by the object)의 시퀀스를 수신할 수 있다. 프로세서(200)는 인식된 객체 및 반사파들의 시퀀스에 적어도 일부 기초하여, 객체에 대한 인증을 수행할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 무선 통신 모듈(220)은 밀리미터 웨이브(millimeter wave) 장치일 수 있다. 밀리미터 웨이브 장치는 이미지 데이터의 특정 픽셀에 해당하는 방향으로 빔 포밍 기법을 이용하여 밀리미터 웨이브 신호를 객체 방향으로 송신하고, 객체에서 반사되는 신호를 수신하여 반사 신호의 특성을 확인할 수 있다. 밀리미터 웨이브 장치를 포함하는 전자 장치(101)를 객체 인증에 이용하기 위해서는 객체의 필요한 부분을 선택하고, 선택된 객체 부분의 방향으로 밀리미터 웨이브를 송신하여 반사되는 객체의 정보만을 추출할 필요가 있다. 전자 장치(101)는 밀리미터 웨이브 장치의 고유한 신호 특성을 객체 인증하는 동작에 추가하여 객체 인증의 보안 강도를 더욱 강화할 수 있다. 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(101)는 RGB카메라의 이미지 데이터를 이용하여 밀리미터 웨이브 장치에서 빔 포밍할 객체 부분(예: 이미지 데이터에 기반한 객체의 특정 위치)의 선택을 최적화하여 밀리미터 웨이브 이미지 데이터의 생성 시간을 단축할 수 있으며, 결과적으로 전체적인 객체 인증 시스템의 처리 시간을 단축할 수 있다.

전자 장치(101)는 객체(예: 얼굴) 이미지를 획득하여 설정된 기능을 수행하기 위한 인증 동작을 수행할 수 있다. 사용자는 카메라 모듈(1010)을 구동하여 객체를 촬영할 수 있다. 프로세서(200)는 카메라 모듈(1010)로부터 객체를 포함하는 이미지를 획득할 수 있으며, 획득된 이미지에서 객체 부분을 인식할 수 있다. 프로세서(200)은 인식된 객체 이미지에서 객체의 주요 부분의 특징(feature)들을 추출할 수 있다. 객체의 주요 부분은 객체의 프리젠스(presence), 객체의 라이브니스(liveness)를 확인하거나 또는 객체의 인증(recognition)하기 위한 부분이 될 수 있다. 프로세서(200)는 무선 통신 모듈(220) 및 안테나 어레이(230)를 이용하여 추출된 객체 부분에 해당하는 방향으로 빔들의 시퀀스를 생성하여 밀리미터 웨이브를 송신할 수 있다. 프로세서(200)는 무선 통신 모듈(220) 및 안테나 어레이(230)를 이용하여 객체에서 반사되는 빔들의 시퀀스를 수신할 수 있다. 프로세서(200)는 딥 러닝(deep learning), 인공 신경망(artificial neural network), 또는 심층 신경망(deep neural network)을 이용하여 객체의 주요 부분들에 정보를 학습할 수 있다. 메모리(210)는 객체의 주요 부분들에 대하여 학습된 정보들을 저장할 수 있다. 무선 통신 모듈(220)로부터 객체의 주요 부분들에 대한 반사파 정보가 수신되면, 프로세서(200)는 메모리(210)에 저장된 객체의 주요 부분의 특징과 수신된 반사파 정보에 기반하는 특징을 매칭시키는 딥러닝 시스템의 아웃풋을 확인하고, 아웃풋이 사용자의 객체에 대응하는 결과인지를 확인할 수 있다

다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(101)는 객체 이미지 인식 및 반사파 인식을 위한 머신 러닝 엔진을 하나의 머신 러닝 엔진으로 이용할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 객체 이미지 인식을 머신 러닝 엔진과 반사파에 대한 머신 러닝 엔진을 별도로 나누어서 이용할 수도 있다.

한 실시예에서, 프로세서(200)는 카메라 모듈(1010)에서 획득되어 수신되는 이미지 데이터에서 객체 부분을 인식하고, 인식된 객체 이미지에서 객체를 인증하기 위한 인증 확인 위치들을 설정할 수 있다. 프로세서(200)는 안테나 어레이(230)를 이용하여 인증 확인 위치에 빔 포밍하여 밀리미터 웨이브를 송신하고, 객체에서 반사되는 밀리미터 웨이브를 수신하여 설정된 사용자의 객체에 대응되는지 여부를 인증할 수 있다. 객체 인증 동작은 딥러닝 알고리듬에 기반하여 수행될 수 있다.

한 실시예에서, 프로세서(200)는 카메라 모듈(1010)에서 획득되어 수신되는 이미지 데이터에서 객체 부분을 인식하고, 인식된 객체 이미지에서 객체의 라이브니스를 확인하기 위한 라이브니스 확인 위치 및 객체를 인증하기 위한 인증 확인 위치들을 설정할 수 있다. 예를 들어, 확인 위치는 눈, 코, 또는 입과 같이 특정할 수 있는 부분이 되거나, 사용자의 특성을 효과적으로 나타낼 수 있는 부분이 될 수 있다. 또한, 이미지 데이터의 정보(예: 얼굴 각도)에 기반하여 지정된 위치를 변경할 수도 있다. 예를 들면, 라이브니스 확인 위치는 사용자의 미세한 움직임을 확인할 수 있는 눈, 코, 입과 같은 특정 부분이 될 수 있다. 예를 들면, 인증 확인 위치는 얼굴 영역 전체 또는 사용자의 얼굴을 특정할 수 있는 눈, 코, 또는 입의 위치들이 될 수 있다.

프로세서(200)는 확인된 라이브니스 확인 위치에 빔 포밍하여 밀리미터 웨이브를 송신하고, 객체에서 반사되는 밀리미터 웨이브를 수신하여 객체의 라이브니스를 확인할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(200)는 인증 확인 위치에 빔 포밍하여 밀리미터 웨이브를 송신하고, 객체에서 반사되는 밀리미터 웨이브를 수신하여 설정된 사용자의 객체에 대응되는지 여부를 인증할 수 있다. 라이브니스 확인 및 객체 인증 동작은 딥러닝 알고리듬에 기반하여 수행될 수 있다.

도 11은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 구성을 도시하는 도면이다.

도 11을 참조하면, 전자 장치(도 1의 전자 장치(101))는 선택 모듈(1110), 제1 객체 인증 모듈(1120) 및 제2 객체 인증 모듈(1130)을 포함할 수 있다. 도 1의 전자 장치(101)는 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120), 도 10의 프로세서(200))의 구성이 될 수 있다.

선택 모듈(1110)은 센서 모듈(예: 도 10의 센서 모듈(1020))을 통해 객체가 위치된 주변의 밝기 정보를 획득할 수 있다. 선택 모듈(1110)은 센서 모듈(1020)을 통해 획득되는 빛의 세기가 특정 범위를 벗어나는지 확인하고, 특정 범위를 벗어나면 제1 객체 인증 모듈(1120)을 선택하고, 빛의 세기가 특정 범위 내의 값을 가지면 제2 객체 인증 모듈(1130)을 선택할 수 있다.

제1 객체 인증 모듈(1120)은 제1 빔들을 빔 포밍하여 객체와의 거리 및 객체 범위를 확인하고, 제2 빔들을 빔 포밍하여 객체가 위치된 영역들에서 객체 정보를 획득하고, 획득된 객체 정보를 학습된 데이터와 매칭시켜 객체를 인증하는 동작을 수행할 수 있다. 제1 객체 인증 모듈(1120)은 도 6과 같은 구성을 가질 수 있다.

제2 객체 인증 모듈(1130)은 카메라 모듈(1010)을 통해 획득되는 이미지를 인식하여 객체 영역 및 객체의 특징점을 추출하고, 무선 통신 모듈(220) 및 안테나 어레이(230)을 통해 인식된 객체 영역에 빔들을 포밍하여 객체의 라이브니스 및 객체 정보를 획득하고, 획득된 객체 정보를 학습된 데이터와 매칭시켜 객체를 인증하는 동작을 수행할 수 있다

일 실시예에서, 전자 장치(101)는 센서 모듈(1020)을 통해 객체가 위치된 주변의 빛의 세기 신호를 수신하고, 수신된 빛의 세기가 지정된 밝기 이하인가를 확인할 수 있다. 빛의 세기가 지정된 밝기 이하이면, 카메라 모듈(1010)에서 획득되는 이미지를 인식하기 어려울 수 있다. 프로세서(200)는 카메라 모듈(1020)을 통해 획득되는 이미지의 인식이 어렵다고 판단되는 경우, 무선 통신 모듈(220) 및 안테나 어레이(230)(예를 들면, 밀리미터 웨이브 장치)를 이용하여 객체 인증 동작을 수행할 수 있도록, 제1 객체 인증 모듈(1120)을 활성화시킬 수 있다. 밀리미터 웨이브 장치만을 이용하여 객체 인증 동작을 수행하는 경우, 프로세서(200)는 디스플레이(240)를 통해 객체가 카메라 모듈(1010)의 화각 내에 위치할 수 있도록 가이드 하는 메시지를 표시할 수 있다.

전자 장치(101)의 제1 객체 인증 모듈(1120)의 구성은 도 6과 같은 구성을 가질 수 있다. 전자 장치(101)에서 제1 객체 인증 모듈(1120)을 이용하여 객체 인증 동작을 수행하는 경우, 객체 인증 방법은 도 7 내지 도 9와 같은 방법으로 수행될 수 있다.

프로세서(200)는 카메라 모듈(1020)을 통해 획득되는 이미지의 인식이 가능한 밝기로 판단되는 경우, 제2 객체 인증 모듈(1130)을 활성화시켜 객체 인증 동작을 수행할 수 있다.

도 12는 다양한 실시예들에 따른 제2 객체 인증 동작을 수행하는 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))의 구성을 도시하는 도면이다.

도 12를 참조하면, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))는 객체 확인 모듈(1210), 위치 확인 모듈(1220), 라이브니스 위치 설정 모듈(1230), 라이브니스 확인 모듈(1240), 인증 위치 설정 모듈(1250) 및 객체 인증 모듈(1260)을 포함할 수 있다. 도 12의 전자 장치(100) 구성은 도 11의 제2 객체 인증 모듈(1130)의 구성이 될 수 있다.

객체 확인 모듈(1210)은 카메라 모듈(예: 도 1의 카메라 모듈(180), 도 10의 카메라 모듈(1010))로부터 이미지 데이터를 획득할 수 있다. 객체 확인 모듈(1210)은 획득된 이미지에서 객체 이미지를 확인(face detection)할 수 있다. 예를 들면, 객체 확인 모듈(1210)은 다양한 크기의 객체를 확인하기 위하여, 획득된 이미지에서 피라미드 영상을 생성하고, 한 픽셀씩 이동하면서 분류기(예: 아다부스트(AdaBoost(adaptive boosting)))를 이용하여 특정 크기의 영역이 객체인지 아닌지를 결정할 수 있다.

위치 확인 모듈(1220)은 확인된 객체 이미지에서 객체의 주요 특징(facial feature, facial landmark)들을 확인할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 객체가 사용자의 얼굴인 경우, 위치 확인 모듈(1220)은 눈, 코, 또는 입을 특정할 수 있으며, 얼굴 영역을 특정할 수 있다. 예를 들면, 위치 확인 모듈(1220)은 객체 이미지에서 객체의 프리젠스(presence)를 확인하기 위한 위치(예를 들면, 이미지의 중앙 위치), 객체의 라이브니스를 확인하기 위한 위치(예: 눈, 코, 또는 입의 움직임을 검출할 수 있는 얼굴의 특정 위치), 얼굴을 인증하기 위한 위치(예: 얼굴의 전체 영역, 또는 얼굴의 특징을 확인할 수 있는 눈, 코, 또는 입의 복수 위치들)들을 검출(feature detection, landmark detection)할 수 있다.

라이브니스 위치 설정 모듈(1230)은 객체의 라이브니스를 확인(liveness detection)하기 위한 객체 위치(예를 들면 객체 이미지의 특정 픽셀 위치)들을 선택하고, 선택된 객체 위치에 빔들의 시퀀스를 송신하기 위하여 무선 통신 모듈(220) 및 안테나 어레이(230)를 통하여 빔포밍을 수행할 수 있다. 무선 통신 모듈(220) 및 안테나 어레이(230)는 라이브니스 위치 설정 모듈(1230)에서 설정된 라이브니스 빔 포밍 정보(방위각(azimuth) 및 고도(elevation))에 기반하는 빔들의 시퀀스를 해당하는 방향으로 송신하고, 피사체에서 반사되는 신호들을 수신할 수 있다.

라이브니스 확인 모듈(1240)은 안테나 어레이(230)에서 수신되는 피사체에서 반사되는 신호에 기반하여 객체의 라이브니스를 확인할 수 있다. 라이브니스 확인 모듈(1240)은 수신되는 반사 신호의 TOF, 위상 및/또는 진폭을 계산하고, 계산 정보를 메모리(210)에 저장하고 있는 라이브니스 탬플릿에 기반하여 라이브니스를 확인할 수 있다.

인증 위치 설정 모듈(1250)은 객체를 인증하기 위한 객체 위치(예를 들면 얼굴 이미지의 전체 영역 또는 복수의 특징점들을 포함하는 특징점들의 세트)들을 선택하고, 선택된 위치에 빔들의 시퀀스를 송신하기 위하여 빔포밍을 수행할 수 있다. 무선 통신 모듈 및 안테나 어레이는 인증 위치 설정 모듈(1250)에서 설정된 객체 인증을 위한 빔 포밍 정보(방위각 및 고도)에 기반하는 빔들의 시퀀스를 해당하는 방향으로 송신하고, 피사체에서 반사되는 신호들을 수신할 수 있다.

객체 인증 모듈(1260)은 안테나 어레이(230)에서 수신되는 피사체에서 반사되는 신호에 기반하여 객체 이미지를 인증할 수 있다. 객체 인증 모듈(1260)은 수신되는 반사 신호의 TOF, 위상 및/또는 진폭을 계산하고, 계산 정보를 메모리에 저장하고 있는 객체 인증 탬플릿에 기반하여 사용자의 객체 이미지를 인증할 수 있다. 라이브니스 위치 설정 모듈(1230)은 객체의 미세한 움직임을 측정하기 위한 위치가 될 수 있으며, 라이브니스 확인 위치는 객체와의 거리를 측정하기 위한 용도로 사용할 수 있다. 예를 들면, 라이브니스 확인 위치는 객체 영역 또는 객체 영역 중의 일부가 될 수 있다. 객체 인증 모듈(1260)은 객체 정보(예를 들면 객체와의 거리 정보 TOF)에 기반하여 딥러닝 정보를 통한 객체 인증을 수행할 수 있다.

다양한 실시예들에 따른 전자 장치(101)는 밀리미터 웨이브 장치를 이용하여 획득된 객체 이미지의 라이브니스를 확인하고, 라이브니스가 확인되면 객체 이미지의 인증을 수행할 수 있다. 예를 들면, 사람의 객체는 가만히 있을 때에도 마이크로미터(micro-meter) 수준의 움직임이 지속적으로 발생될 수 있다. 이러한 움직임은 밀리미터 웨이브 장치의 반사파에 대하여 위상 또는 TOF 값을 지속적으로 진동시킬 수 있다. 전자 장치(101)는 이런 움직임 특징을 딥 러닝 기법(또는 머신 러닝(machine learning) 기법)을 이용하여 특정 패턴으로 미리 저장부(예: 메모리(210))에 저장할 수 있다. 또한 사람의 피부에 의한 반사파는 주파수에 따라 반사파의 진폭 감소 패턴이 다른 물체와 다른 특성을 나타낼 수 있다. 전자 장치(101)는 이런 반사파의 진폭 감소 패턴 역시 미리 저장부에 저장할 수 있다. 라이브니스 위치 설정 모듈(1230)은 라이브니스를 확인하기 위한 설정 위치(예: 객체 이미지의 눈, 코, 또는 입의 위치)에 빔들의 시퀀스가 송신될 수 있도록 빔 포밍 동작을 수행할 수 있으며, 피사체의 객체에서 반사되는 신호를 수신할 수 있다. 라이브니스 확인 모듈(1240)은 밀리미터 웨이브 이미지 데이터의 위상 또는 TOF의 패턴과 메모리에 학습(training)을 통해 저장한 객체의 움직임(micro movement) 패턴과 비교하거나 반사파의 주파수에 따른 진폭 감소 패턴을 미리 저장한 사람의 피부 패턴과 비교를 통해 라이브니스를 확인할 수 있다.

다양한 실시예들에 따른 전자 장치(101)는 라이브니스가 확인될 경우(예를 들면, 라이브니스 확인(liveness detection)의 조건을 만족할 경우, 반사파의 특성이 사람의 객체에 대한 반사파 신호와 유사한 것으로 인식 될 경우), 인증 위치 설정 모듈(1250)은 객체 인증을 위한 객체 위치(예를 들면, 객체 영역 또는 객체 영역에서 복수의 특징점들을 포함하는 객체의 일부 영역) 방향으로 추가적인 빔 포밍 동작을 수행할 수 있다. 전자 장치(101)는 추가적으로 객체 인증을 위한 피사체의 객체 위치에 빔들의 시퀀스를 송신하고, 피사체의 해당 객체 위치에서 반사되는 신호를 수신할 수 있다. 객체 인증 모듈(1260)은 인식된 객체 이미지 및 반사파들의 시퀀스와 메모리에 저장된 객체 인증 탬플릿에 기반하여 사용자의 객체 인증을 수행할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(101)는 밀리미터 웨이브 이미지 데이터가 생성 되면, 딥러닝(예: CNN) 알고리듬의 특징 추출(feature extraction) 동작을 통해, 이미 학습에 의해 생성한 데이터 (template)와 비교하는 동작을 수행할 수 있으며, 이미 정해진 알고리듬에 따른 매칭 스코어(matching score)를 계산하여 객체 인증의 성공 또는 실패를 결정할 수 있다. 또한 객체 인증에 성공 또는 실패하게 되면, 전자 장치(101)는 조건에 따라 기 저장된 객체에 대한 탬플릿을 지속적으로 업데이트 하기 위한 추가 데이터로 사용할 수 있다.

다양한 실시예에 따른, 전자 장치(101)는, 제 1 방향으로 향하는 제1 플레이트와, 제1 플레이트와 반대 방향으로 향하는 제2 플레이트 및 제1 플레이트와 제2 플레이트 사이의 공간을 둘러싸는 측면 부재를 포함하는 하우징과, 제1 플레이트의 제 1 부분을 통하여 보이는 디스플레이(240)와, 디스플레이(240)에 인접한, 제1 플레이트의 제 2 부분을 통하여 보이고, 제 1 방향으로 향하도록 배치된 카메라 모듈(1010)와, 하우징 내 및/또는 하우징의 일부에 배치된 안테나 어레이(230)와, 안테나 어레이(230)와 전기적으로 연결되고, 안테나 어레이(230)를 이용하여 방향성 빔 (directional beam)을 형성하도록 구성된 무선 통신 모듈(220)과, 조도를 확인하는 센서 모듈(1020)과, 하우징 내에 위치하고, 디스플레이(240), 카메라 모듈(1010), 무선 통신 모듈(220) 및 센서 모듈(1020)과 작동적으로 연결되는 프로세서(200)를 포함할 수 있다. 프로세서(200)는, 센서 모듈(1020)을 이용하여 전자 장치 주변의 밝기를 확인하고, 확인된 밝기가 설정 레벨 이하이면 안테나 어레이(230) 및 무선 통신 모듈(220)을 이용하여 제1 객체 인증 동작을 수행하고, 확인된 밝기가 설정 레벨을 초과하면 카메라 모듈(1010), 안테나 어레이(230) 및 무선 통신 모듈(220)을 이용하여 제2 객체 인증 동작을 수행할 수 있다. 제 1 객체 인증 동작은, 안테나 어레이(230)를 이용하여, 제1 면적을 가지는 제1 영역을 스캔하도록, 제1빔폭(beam width)을 갖는 제1 방향성 빔들의 시퀀스(a sequence of beams)를 송신하고, 안테나 어레이(230)를 이용하여, 제1 방향성 빔들의 시퀀스가 객체에 반사된 제1 반사파들(reflected wave reflected by the object)의 시퀀스를 수신하고, 수신된 제1 반사파들의 시퀀스에 적어도 일부 기반하여, 안테나 어레이(230)를 이용하여, 제 1영역에 포함되고, 제 1 면적보다 작은 제 2 면적을 가지는 제2영역을 스캔하도록 제1빔폭보다 작은 제2빔폭을 갖는 제2방향성 빔들의 시퀀스를 송신하고, 안테나 어레이(230)를 이용하여, 제2 방향성 빔들의 시퀀스가 객체에 반사된 제2 반사파들의 시퀀스를 수신하고, 제2 반사파들의 시퀀스에 적어도 일부 기초하여, 객체에 대한 인증을 수행할 수 있다.

다양한 실시예에서, 프로세서(200)의 제2 객체 인증 동작은, 카메라 모듈(1010)를 이용하여 적어도 하나의 이미지를 획득하고, 이미지에서 객체를 인식하고, 안테나 어레이(230)를 이용하여, 객체 방향으로 적어도 하나의 방향성 빔들의 시퀀스를 송신하고, 안테나 어레이(230)를 이용하여, 빔들의 시퀀스가 객체에 반사된 반사파들(reflected wave reflected by the object)의 시퀀스를 수신하고, 인식된 객체 및 반사파들의 시퀀스에 적어도 일부 기초하여, 객체에 대한 인증을 수행할 수 있다.

다양한 실시예에서, 프로세서(200)는, 제1 빔폭 및/또는 제2 빔폭을 결정하기 위하여, 안테나 어레이(230) 중 선택된 수의 안테나를 활성화시킬 수 있다.

다양한 실시예에서, 프로세서(200)는, 제1반사파들의 시퀀스에 기반하여 객체와 전자 장치와의 상대적 거리 및/또는 방향을 판단할 수 있다.

다양한 실시예에서, 카메라 모듈(1010)는 제1 방향으로 향하도록 배치된 이미지 센서를 포함하고, 프로세서(200)는, 제1 영역을 이미지 센서의 화각 내에 포함되도록 할 수 있다. 도 13은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))가 카메라 이미지 및 빔에 기반하여 객체를 인증하는 방법(1300)을 도시하는 흐름도이다. 도 13은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(101)의 제2 객체 인증 방법을 도시하는 흐름도일 수 있다.

도 13을 참조하면, 전자 장치(101)는 동작 1311에서 카메라 모듈(예: 도 1의 카메라 모듈(180), 도 10의 카메라 모듈(1010))을 통해 객체를 포함하는 이미지를 획득할 수 있다. 전자 장치(101)는 동작 1313에서 획득된 이미지에서 객체 영역 및 객체의 주요 부분들을 확인할 수 있다. 전자 장치(101)는 동작 1315에서 인식된 객체 이미지에서 객체 인증을 하기 위한 특징점들을 확인할 수 있다. 전자 장치(101)는 카메라 모듈(1010)을 통해 획득되는 이미지에서 객체 영역의 좌표 또는 객체의 특징점이 될 수 있는 부분들에 대한 위치(예: 픽셀 좌표)를 구할 수 있다. 전자 장치(101)는 객체의 라이브니스를 확인하기 위한 위치 및 객체를 인증하기 위한 위치들을 선택할 수 있다. 예를 들면, 객체가 사용자의 얼굴인 경우, 라이브니스를 확인하기 위한 위치는 얼굴 이미지에서 눈, 코, 또는 입과 같이 얼굴의 특징점이 될 수 있는 특정 부분의 픽셀 좌표들로 선택할 수 있으며, 얼굴 인증을 위한 위치는 얼굴 이미지의 전체 영역에서 제한된 시간 안에 수집할 수 있는 픽셀 좌표들에 대한 세트로 선택할 수 있다.

전자 장치(101)는 동작 1317에서 객체의 라이브니스를 확인하기 위한 방향성 빔들의 시퀀스를 결정할 수 있다. 예를 들면 전자 장치(101)는 라이브니스 확인 위치 정보를 <수학식 2> 또는 <수학식 3>에 적용하여 라이브니스 확인을 위한 빔들의 방위각 및 고도를 계산할 수 있다. 전자 장치(101)는 동작 1319에서 계산된 방위각 및 고도에 기반하여 빔들의 시퀀스를 라이브니스 확인 위치에 송신할 수 있다. 전자 장치(101)는 동작 1321에서 피사체에서 반사되는 빔들의 반사파를 수신할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 안테나 어레이(230)를 통해 피사체에서 반사되는 빔들의 반사파를 수신할 수 있다. 전자 장치(101)는 동작 1323에서 수신되는 반사파로부터 위상, TOF 및/또는 진폭 값들을 계산하고, 계산된 값들에게 기반하여 객체의 라이브니스를 확인할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 메모리(예: 도 10의 메모리(210))는 객체의 라이브니스를 확인하기 위한 라이브니스 탬블릿을 저장할 수 있다. 예를 들어, 라이브니스 탬플릿은 객체의 미세 움직임(진동)에 기반하는 밀리미터 웨이브 장치의 위상, TOF 및/또는 진폭 변화를 딥러닝 기법에 의해 학습한 특정 값이 될 수 있다. 전자 장치(101)는 밀리미터 웨이브 장치에서 수신되는 반사파의 위상, TOF 및/또는 진폭 값을 학습된 라이브니스 탬플릿과 매칭시켜 매칭 스코어를 확인하고, 확인된 매칭 스코어에 기반하여 객체의 라이브니스를 확인할 수 있다. 전자 장치(101)는 객체의 라이브니스가 없는 것으로 확인된 경우(false 판정), 객체 인증 실패로 결정하고, 인증 동작을 종료할 수 있다.

전자 장치(101)는 객체의 라이브니스가 있는 것으로 확인되는 경우(true 판정), 동작 1325에서 객체 인증을 위한 추가적인 위치 정보(객체 인증을 위한 위치 정보(픽셀 좌표))가 있는지 확인할 수 있다. 예를 들면, 메모리는 라이브니스 탬플릿 및 객체 인증 탬플릿을 저장할 수 있으며, 전자 장치(101)는 동작 1315에 기반하여 라이브니스 확인 및 객체 인증을 위한 특징점들을 결정할 수 있다. 전자 장치(101)는 동작 1325에서 객체 인증을 위한 방향성 빔들의 시퀀스를 결정할 수 있다. 예를 들면 전자 장치(101)는 객체 인증 위치 정보를 <수학식 2> 또는 <수학식 2>에 적용하여 객체 인증을 위해 객체 이미지의 지정된 위치에 대한 빔들의 방위각 및 고도를 계산할 수 있다. 전자 장치(101)는 동작 1327에서 계산된 방위각 및 고도에 기반하여 빔들의 시퀀스를 피사체의 객체 인증 위치에 송신할 수 있다. 전자 장치(101)는 동작 1329에서 피사체에서 반사되는 방향성 빔들의 시퀀스의 반사파를 수신할 수 있다. 전자 장치(101)는 동작 1331에서 안테나 어레이(230)를 통해 수신되는 반사파로부터 위상, TOF, 진폭 값들을 계산하고, 계산된 값들을 객체 인증 탬플릿에 매칭시켜 객체 인증 동작을 수행할 수 있다.

다양한 실시예에 따른, 전자 장치(101)의 객체 인증 방법은, 센서 모듈(1020)을 이용하여 전자 장치(101) 주변의 밝기를 확인하는 동작과, 확인된 밝기가 설정 레벨 이하이면 전자 장치(101)의 하우징 내 및/또는 하우징의 일부에 배치된 안테나 어레이(230) 및 무선 통신 모듈(220)을 통해 수신되는 신호를 이용하여 객체를 인증하는 제1 객체 인증 동작을 수행하는 동작과, 확인된 밝기가 설정 레벨 이상이면 카메라(1010)에서 획득되는 이미지, 안테나 어레이(230) 및 무선 통신 모듈(220)을 통해 수신되는 신호를 이용하여 객체를 인증하는 제2 객체 인증 동작을 포함할 수 있다. 제1 객체 인증 동작은, 안테나 어레이(230)를 이용하여, 제1 면적을 가지는 제1 영역을 스캔하도록, 제1빔폭(beam width)을 갖는 제1 방향성 빔들의 시퀀스(a sequence of beams)를 송신하는 동작과, 안테나 어레이(230)를 이용하여, 제1 방향성 빔들의 시퀀스가 객체에 반사된 제1 반사파들(reflected wave reflected by the object)의 시퀀스를 수신하는 동작과, 수신된 제1 반사파들의 시퀀스에 적어도 일부 기반하여, 안테나 어레이(230)를 이용하여, 제1영역에 포함되고, 제1 면적보다 작은 제2 면적을 가지는 제2영역을 스캔하도록 제1빔폭보다 작은 제2빔폭을 갖는 제2방향성 빔들의 시퀀스를 송신하는 동작과, 안테나 어레이(230)를 이용하여, 제2 방향성 빔들의 시퀀스가 객체에 반사된 제2 반사파들의 시퀀스를 수신하는 동작과, 제2 반사파들의 시퀀스에 적어도 일부 기초하여, 객체에 대한 인증을 수행하는 동작을 포함할 수 있다.

다양한 실시예에서, 제2 객체 인증 동작은, 카메라(1010)를 이용하여 적어도 하나의 이미지를 획득하는 동작과, 이미지에서 객체를 인식하는 동작과, 안테나 어레이(230)를 이용하여 객체 방향으로 적어도 하나의 방향성 빔들의 시퀀스를 송신하는 동작과, 안테나 어레이(230)를 이용하여, 빔들의 시퀀스가 객체에 반사된 반사파들(reflected wave reflected by the object)의 시퀀스를 수신하는 동작과, 인식된 객체 및 반사파들의 시퀀스에 적어도 일부 기초하여, 객체에 대한 인증을 수행하는 동작을 포함할 수 있다.

다양한 실시예에서, 제1 방향성 빔들의 시퀀스를 송신하는 동작은, 제1 빔 폭을 결정하기 위하여, 안테나 어레이(230) 중 선택된 수의 안테나를 활성화시킬 수 있다. 제2 방향성 빔들의 시퀀스를 송신하는 동작은, 제2 빔 폭을 결정하기 위하여, 안테나 어레이(230) 중 제1 빔 폭을 결정하기 위하여, 선택된 수의 안테나보다 많은 수의 안테나를 활성화시킬 수 있다.

다양한 실시예에서, 제2 방향성 빔들의 시퀀스를 송신하는 동작은, 제1반사파들의 시퀀스에 기반하여 객체와 전자 장치(101)와의 상대적 거리 및/또는 방향을 판단하는 동작과, 판단된 거리 및/또는 방향에 기반하여 제1 영역에 포함되는 제2 영역에 송신될 제2 방향성 빔들의 시퀀스를 생성하는 동작과, 생성된 제2 방향성 빔들의 시퀀스를 송신하는 동작을 더 포함할 수 있다.

다양한 실시예에서, 제1 객체 인증 동작은, 제 1 영역을 카메라(1010)의 화각 내에 위치되도록 설정하고, 객체가 제1 영역에 위치하도록 가이드하는 동작을 더 포함할 수 있다.

Claims

전자 장치에 있어서,
제1 방향으로 향하는 제1 플레이트, 상기 제1 플레이트와 반대 방향으로 향하는 제2 플레이트 및 상기 제1 플레이트와 상기 제2 플레이트 사이의 공간을 둘러싸는 측면 부재를 포함하는 하우징;
상기 제1 플레이트의 제1 부분을 통하여 보이는 디스플레이;
상기 하우징 내 및/또는 상기 하우징의 일부에 배치되고 복수의 안테나들을 포함하는 안테나 어레이;
상기 안테나 어레이와 전기적으로 연결되고, 상기 안테나 어레이를 이용하여 방향성 빔을 형성하도록 구성된 무선 통신 모듈;
상기 하우징 내에 위치하고, 상기 디스플레이 및 상기 무선 통신 모듈과 작동적으로 연결되는 프로세서; 및
상기 프로세서에 작동적으로 연결된 메모리를 포함하고,
상기 메모리는, 실행 시에, 상기 프로세서가,
사용자 인터페이스 또는 카메라를 통해 수신된 정보에 기반하여 객체의 타입을 확인하고,
상기 객체의 타입에 기반하여 제1 빔폭을 결정하고,
상기 안테나 어레이를 이용하여, 제1 면적을 가지는 상기 하우징 외부의 제1 영역을 스캔하도록, 상기 제1 빔폭을 갖는 제1 방향성 빔들의 시퀀스를 송신하되, 상기 제1 빔폭은 상기 안테나 어레이에 포함된 상기 복수의 안테나들 중 제1 개수의 안테나를 활성화함으로써 결정되고,
상기 안테나 어레이를 이용하여, 상기 제1 방향성 빔들의 시퀀스가 상기 객체에 반사된 제1 반사파들의 시퀀스를 설정된 기준 시간 내에 수신하되, 상기 제1 반사파들은 상기 제1 영역의 일부에 대응되고,
상기 수신된 제1 반사파들의 시퀀스에 적어도 일부 기반하여, 상기 안테나 어레이를 이용하여, 상기 제1 영역의 상기 일부에 대응되고, 상기 제1 면적보다 작은 제2 면적을 가지는 제2 영역을 스캔하도록 상기 제1 빔폭보다 작은 제2 빔폭을 갖는 제2 방향성 빔들의 시퀀스를 송신하되, 상기 제2 빔폭은 상기 안테나 어레이에 포함된 상기 복수의 안테나들 중 제2 개수의 안테나를 활성화함으로써 결정되고,
상기 안테나 어레이를 이용하여, 상기 제2 방향성 빔들의 시퀀스가 상기 객체에 반사된 제2 반사파들의 시퀀스를 수신하고,
상기 제2 반사파들의 시퀀스에 적어도 일부 기초하여, 상기 객체에 대한 인증을 수행하도록 하는 인스트럭션들을 저장하는 전자 장치.
제1항에 있어서, 상기 제2 개수는 상기 제1 개수보다 큰, 전자 장치.
제1항에 있어서, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가,
상기 제1 반사파들의 시퀀스에 기반하여 상기 객체와 상기 전자 장치와의 상대적 거리 및/또는 방향을 판단하도록 하는, 전자 장치.
제1항에 있어서, 상기 제1 플레이트의 일부분을 통하여 보이고, 상기 제1 방향으로 향하도록 배치된 이미지 센서를 더 포함하고,
상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가, 상기 제1 영역을 상기 이미지 센서의 화각 내에 포함되도록 하는, 전자 장치.
제1항에 있어서,
상기 객체는 사용자의 얼굴을 포함하는 것을 특징으로 하는 전자 장치.
전자 장치에 있어서,
제1 방향으로 향하는 제1 플레이트, 상기 제1 플레이트와 반대 방향으로 향하는 제2 플레이트 및 상기 제1 플레이트와 상기 제2 플레이트 사이의 공간을 둘러싸는 측면 부재를 포함하는 하우징;
상기 제1 플레이트의 제1 부분을 통하여 보이는 디스플레이;
상기 디스플레이에 인접한, 상기 제1 플레이트의 제2 부분을 통하여 보이고, 상기 제1 방향으로 향하도록 배치된 카메라;
상기 하우징 내 및/또는 상기 하우징의 일부에 배치된 안테나 어레이;
상기 안테나 어레이와 전기적으로 연결되고, 상기 안테나 어레이를 이용하여 방향성 빔을 형성하도록 구성된 무선 통신 모듈;
조도를 확인하는 센서 모듈; 및
상기 하우징 내에 위치하고, 상기 디스플레이, 상기 카메라, 상기 무선 통신 모듈 및 상기 센서 모듈과 작동적으로 연결되는 프로세서를 포함하고,
상기 프로세서는,
상기 센서 모듈을 이용하여 상기 전자 장치 주변의 밝기를 확인하고,
상기 확인된 밝기가 설정 레벨 이하이면, 상기 안테나 어레이 및 상기 무선 통신 모듈을 이용하여 제1 객체 인증 동작을 수행하고,
상기 확인된 밝기가 상기 설정 레벨을 초과하면, 상기 카메라, 상기 안테나 어레이 및 상기 무선 통신 모듈을 이용하여 제2 객체 인증 동작을 수행하며,
상기 제 1 객체 인증 동작은,
상기 안테나 어레이를 이용하여, 제1 면적을 가지는 제1 영역을 스캔하도록, 제1 빔폭을 갖는 제1 방향성 빔들의 시퀀스를 송신하고,
상기 안테나 어레이를 이용하여, 상기 제1 방향성 빔들의 시퀀스가 객체에 반사된 제1 반사파들의 시퀀스를 수신하고,
상기 수신된 제1 반사파들의 시퀀스에 적어도 일부 기반하여, 상기 안테나 어레이를 이용하여, 상기 제1 영역에 포함되고, 상기 제1 면적보다 작은 제2 면적을 가지는 제2 영역을 스캔하도록 상기 제1 빔폭보다 작은 제2 빔폭을 갖는 제2 방향성 빔들의 시퀀스를 송신하고,
상기 안테나 어레이를 이용하여, 상기 제2 방향성 빔들의 시퀀스가 상기 객체에 반사된 제2 반사파들의 시퀀스를 수신하고,
상기 제2 반사파들의 시퀀스에 적어도 일부 기초하여, 상기 객체에 대한 인증을 수행하는 것을 특징으로 하는 전자 장치.
제6항에 있어서, 상기 제2 객체 인증 동작은,
상기 카메라를 이용하여 적어도 하나의 이미지를 획득하고,
상기 적어도 하나의 이미지에서 상기 객체를 인식하고,
상기 안테나 어레이를 이용하여, 상기 객체의 방향으로 적어도 하나의 방향성 빔들의 시퀀스를 송신하고,
상기 안테나 어레이를 이용하여, 상기 빔들의 시퀀스가 상기 객체에 반사된 반사파들의 시퀀스를 수신하고,
상기 인식된 객체 및 상기 반사파들의 시퀀스에 적어도 일부 기초하여, 상기 객체에 대한 인증을 수행하는 것을 특징으로 하는 전자 장치.
제6항에 있어서, 상기 프로세서는,
상기 제1 빔폭 및/또는 상기 제2 빔폭을 결정하기 위하여, 상기 안테나 어레이 중 선택된 수의 안테나를 활성화시키는 전자 장치.
제6항에 있어서, 상기 프로세서는,
상기 제1 반사파들의 시퀀스에 기반하여 상기 객체와 상기 전자 장치와의 상대적 거리 및/또는 방향을 판단하도록 하는 전자 장치.
제7항에 있어서,
상기 카메라는 상기 제1 방향으로 향하도록 배치된 이미지 센서를 포함하고,
상기 프로세서는, 상기 제1 영역을 상기 이미지 센서의 화각 내에 포함되도록 하는 전자 장치.
전자 장치의 객체 인증 방법에 있어서,
사용자 인터페이스 또는 카메라를 통해 수신된 정보에 기반하여 객체의 타입을 확인하는 동작;
상기 객체의 타입에 기반하여 제1 빔폭을 결정하는 동작;
하우징 내 및/또는 상기 하우징의 일부에 배치되고 복수의 안테나들을 포함하는 안테나 어레이를 이용하여, 제1 면적을 가지는 상기 하우징 외부의 제1 영역을 스캔하도록, 제1 빔폭을 갖는 제1 방향성 빔들의 시퀀스를 송신하되, 상기 제1 빔폭은 상기 안테나 어레이에 포함된 상기 복수의 안테나들 중 제1 개수의 안테나를 활성화함으로써 결정되는 동작;
상기 안테나 어레이를 이용하여, 상기 제1 방향성 빔들의 시퀀스가 상기 객체에 반사된 제1 반사파들의 시퀀스를 설정된 기준 시간 내에 수신하되, 상기 제1 반사파들은 상기 제1 영역의 일부에 대응되는 동작;
상기 수신된 제1 반사파들의 시퀀스에 적어도 일부 기반하여, 상기 안테나 어레이를 이용하여, 상기 제1 영역의 상기 일부에 대응되고, 상기 제1 면적보다 작은 제2 면적을 가지는 제2 영역을 스캔하도록 상기 제1 빔폭보다 작은 제2 빔폭을 갖는 제2 방향성 빔들의 시퀀스를 송신하되, 상기 제2 빔폭은 상기 안테나 어레이에 포함된 상기 복수의 안테나들 중 제2 개수의 안테나를 활성화함으로써 결정되는 동작;
상기 안테나 어레이를 이용하여, 상기 제2 방향성 빔들의 시퀀스가 상기 객체에 반사된 제2 반사파들의 시퀀스를 수신하는 동작; 및
상기 제2 반사파들의 시퀀스에 적어도 일부 기초하여, 상기 객체에 대한 인증을 수행하는 동작을 포함하는 방법.
제11항에 있어서,
상기 제2 개수는 상기 제1 개수보다 큰 것을 특징으로 하는 방법.
제11항에 있어서,
상기 제2 방향성 빔들의 시퀀스를 송신하는 동작은,
상기 수신되는 제1 반사파들의 시퀀스에 기반하여 상기 객체와 상기 전자 장치와의 상대적 거리 및/또는 방향을 판단하는 동작;
상기 판단된 거리 및/또는 방향에 기반하여 상기 제1 영역에 포함되는 상기 제2 영역에 송신될 상기 제2 방향성 빔들의 시퀀스를 생성하는 동작; 및
상기 생성된 제2 방향성 빔들의 시퀀스를 송신하는 동작을 포함하는 방법.
제11항에 있어서,
상기 제1 영역은 상기 제1 방향으로 향하도록 배치된 상기 카메라의 화각 내에 포함되고, 상기 객체가 상기 제1 영역에 위치하도록 가이드하는 동작을 더 포함하는 방법.
제11항에 있어서,
상기 객체는 사용자의 얼굴을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
전자 장치의 객체 인증 방법에 있어서,
센서 모듈을 이용하여 상기 전자 장치 주변의 밝기를 확인하는 동작;
상기 확인된 밝기가 설정 레벨 이하이면, 상기 전자 장치의 하우징 내 및/또는 상기 하우징의 일부에 배치된 안테나 어레이 및 무선 통신 모듈을 통해 수신되는 신호를 이용하여 상기 객체를 인증하는 제1 객체 인증 동작을 수행하는 동작; 및
상기 확인된 밝기가 상기 설정 레벨을 초과하면, 카메라에서 획득되는 이미지, 상기 안테나 어레이 및 상기 무선 통신 모듈을 통해 수신되는 신호를 이용하여 상기 객체를 인증하는 제2 객체 인증 동작을 포함하며,
상기 제1 객체 인증 동작은,
상기 안테나 어레이를 이용하여, 제1 면적을 가지는 제1 영역을 스캔하도록, 제1 빔폭을 갖는 제1 방향성 빔들의 시퀀스를 송신하는 동작;
상기 안테나 어레이를 이용하여, 상기 제1 방향성 빔들의 시퀀스가 상기 객체에 반사된 제1 반사파들의 시퀀스를 수신하는 동작;
상기 수신된 제1 반사파들의 시퀀스에 적어도 일부 기반하여, 상기 안테나 어레이를 이용하여, 상기 제1 영역에 포함되고, 상기 제1 면적보다 작은 제2 면적을 가지는 제2 영역을 스캔하도록 상기 제1 빔폭보다 작은 제2 빔폭을 갖는 제2 방향성 빔들의 시퀀스를 송신하는 동작;
상기 안테나 어레이를 이용하여, 상기 제2 방향성 빔들의 시퀀스가 상기 객체에 반사된 제2 반사파들의 시퀀스를 수신하는 동작; 및
상기 제2 반사파들의 시퀀스에 적어도 일부 기초하여, 상기 객체에 대한 인증을 수행하는 동작을 포함하는 방법.
제16항에 있어서,
상기 제2 객체 인증 동작은,
상기 카메라를 이용하여 적어도 하나의 이미지를 획득하는 동작;
상기 적어도 하나의 이미지에서 상기 객체를 인식하는 동작;
상기 안테나 어레이를 이용하여 상기 객체의 방향으로 적어도 하나의 방향성 빔들의 시퀀스를 송신하는 동작;
상기 안테나 어레이를 이용하여, 상기 빔들의 시퀀스가 상기 객체에 반사된 반사파들의 시퀀스를 수신하는 동작; 및
상기 인식된 객체 및 상기 반사파들의 시퀀스에 적어도 일부 기초하여, 상기 객체에 대한 인증을 수행하는 동작을 포함하는 방법.
제16항에 있어서,
상기 제1 방향성 빔들의 시퀀스를 송신하는 동작은,
상기 제1 빔폭을 결정하기 위하여, 상기 안테나 어레이 중 제1 개수의 안테나를 활성화시키며,
상기 제2 방향성 빔들의 시퀀스를 송신하는 동작은,
상기 제2 빔폭을 결정하기 위하여, 상기 안테나 어레이 중 상기 제1 개수의 안테나보다 많은 제2 개수의 안테나를 활성화시키는 방법.
제16항에 있어서,
상기 제2 방향성 빔들의 시퀀스를 송신하는 동작은,
상기 제1 반사파들의 시퀀스에 기반하여 상기 객체와 상기 전자 장치와의 상대적 거리 및/또는 방향을 판단하는 동작;
상기 판단된 거리 및/또는 방향에 기반하여 상기 제1 영역에 포함되는 상기 제2 영역에 송신될 상기 제2 방향성 빔들의 시퀀스를 생성하는 동작; 및
상기 생성된 제2 방향성 빔들의 시퀀스를 송신하는 동작을 더 포함하는 방법.
제16항에 있어서,
상기 제1 객체 인증 동작은,
상기 제1 영역을 상기 카메라의 화각 내에 위치되도록 설정하고, 상기 객체가 상기 제1 영역에 위치하도록 가이드하는 동작을 더 포함하는 방법.