KR20220149221A

KR20220149221A - 전자 장치에서 가상 센서를 구현하는 방법 및 장치

Info

Publication number: KR20220149221A
Application number: KR1020210056559A
Authority: KR
Inventors: 김영산
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2021-04-30
Filing date: 2021-04-30
Publication date: 2022-11-08
Also published as: EP4280066A1; US20220397463A1; WO2022231399A1; EP4280066A4

Abstract

본 개시의 다양한 실시예들은 전자 장치에서 전자 장치의 온도(또는 발열) 체크를 위한 가상 센서(virtual sensor)(예: 가상 서미스터(virtual thermistor))를 구현하기 위한 방법 및 장치에 관하여 개시한다. 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는, 전자 장치 내에 실장되는 복수의 전자 부품, 및 상기 전자 부품과 작동적으로 연결된 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 예측 영역을 지정된 특성에 기반하여 분류하고, 상기 예측 영역의 분류된 특성에 기반하여, 상기 예측 영역에 대응하는 가상 서미스터를 설정하고, 상기 가상 서미스터에 기반하여 적어도 하나의 예측 영역의 정보를 수집하고, 및 수집된 정보에 기반하여 상기 전자 장치의 발열을 관리하도록 할 수 있다. 다양한 실시예들이 가능하다.

Description

전자 장치에서 가상 센서를 구현하는 방법 및 장치{APPARATUS AND MEHTOD FOR IMPLEMENTING VIRTUSL SENSOR IN ELECTRONIC DEVICE}

본 개시의 다양한 실시예들은 전자 장치에서 전자 장치의 온도(또는 발열) 체크를 위한 가상 센서(virtual sensor)(예: 가상 서미스터(virtual thermistor))를 구현하기 위한 방법 및 장치에 관하여 개시한다.

디지털 기술의 발달과 함께, PDA(personal digital assistant), 스마트 폰(smart phone), 태블릿 PC(personal computer), 인공 지능 스피커(AI(artificial intelligent) speaker), 웨어러블 장치(wearable device), 디지털 카메라(digital camera), 및/또는 IoT(internet of things) 장치와 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 개발되고 있다.

일 예로, 전자 장치는 다양한 정보(또는 데이터)를 감지(또는 측정)하는 센서를 포함할 수 있고, 센서로부터 획득한 센싱 데이터에 기반하여 관련된 다양한 정보(또는 기능)를 제공할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 센서를 이용하여 생체 신호를 측정하고, 측정된 생체 신호에 기반하여 사용자의 건강과 관련된 다양한 정보(예: 헬스 정보)를 제공할 수 있다. 최근에는, 전자 장치는 전자 장치 내부의 온도를 측정할 수 있는 센서(예: 서미스터(thermistor) 또는 온도 센서(temperature sensor))를 이용하여 전자 장치의 발열을 모니터링 하고, 모니터링 결과에 기반하여 전자 장치의 사용에 관련된 정보(예: 발열 정보)를 제공할 수 있다.

일 실시예에 따라, 전자 장치는 반도체 또는 반도체를 설계하기 위한 기구물(예: 회로 기판)을 통해 센서(예: 서미스터)를 실장하고, 대응하는 전자 부품의 온도를 측정할 수 있다. 일 실시예에 따라, 전자 장치에서 서미스터는 칩(chip)으로 설계되어 온도에 따라 저항이 변화하는 원리를 이용하여 온도를 측정(또는 감지)하는 반도체를 나타낼 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 서미스터에 전압을 인가하고, 전압 분배에 따른 값을 전기적 신호로 변환하여 프로세서에서 전기적 신호를 이용하여 온도를 판단할 수 있다. 이를 위하여, 서미스터는 프로세서와 전기적으로 연결되어야 하며, 전압 인가를 위한 추가적인 회로 구성이 필요할 수 있다.

따라서, 전자 장치에서 서미스터를 전기적으로 연결할 수 없는 전자 부품 또는 전자 장치의 내부 영역에서는 서미스터를 사용할 수 없으며, 따라서 대응하는 영역에 대한 온도를 측정할 수 없다. 예를 들면, 전자 장치의 경우 열을 발생하는 다양한 전자 부품(또는 발열원 또는 발열원 부품)(예: 카메라 모듈, 스피커, 통신 모듈, LDI(light drive IC), 및/또는 플래시(flash))을 포함하지만, 다양한 전자 부품에서 서미스터의 전기적 연결이 어려우며, 따라서 전자 부품 또는 그에 대응하는 영역에 대한 정확한 온도 측정이 어려울 수 있다. 또한 전자 장치에서 발열원이 없는 영역에서도 추가적인 회로 설계가 없는 이상 서미스터를 전기적으로 실장할 수 없으므로, 발열원이 없는 영역에 대한 정확한 온도 측정이 어려울 수 있다.

다양한 실시예들에서는, 전자 장치에서 하드웨어적인(또는 물리적인) 센서(예: 서미스터)의 실장 없이, 전자 장치에 의해 제공되는 정보를 수집하여 온도를 측정할 수 있는 가상 센서(예: 가상 서미스터)를 구현하는 방법 및 장치에 관하여 개시한다.

다양한 실시예들에서는, 전자 장치에 온도를 측정하기 위한 별도의 장치(예: 서미스터(thermistor) 또는 온도 센서(temperature sensor))의 설계 없이, 가상 센서를 이용하여 전자 장치의 온도를 효과적으로 관리하여 자원을 효율적으로 분배할 수 있는 방법 및 장치에 관하여 개시한다.

다양한 실시예들에서는, 전자 장치에서 서미스터의 실장이 어려운 발열원 및/또는 지정 영역에 가상 서미스터를 설정하고, 가상 서미스터를 이용하여 전자 장치의 국부 발열을 예측할 수 있는 방법 및 장치에 관하여 개시한다.

다양한 실시예들에서는, 전자 장치에서 예측하려는 영역을 특성(예: 발열원 포함 여부, 전류 측정 가능 여부, 수집 가능한 데이터의 연속성 여부)에 기반하여 분류하고, 특성에 따라 분류된 영역 별로 가상 서미스터를 구현하는 방법 및 장치에 관하여 개시한다.

본 개시의 일 실시예에 따른 전자 장치는, 전자 장치 내에 실장되는 복수의 전자 부품, 및 상기 전자 부품과 작동적으로 연결된 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 예측 영역을 지정된 특성에 기반하여 분류하고, 상기 예측 영역의 분류된 특성에 기반하여, 상기 예측 영역에 대응하는 가상 서미스터를 설정하고, 상기 가상 서미스터에 기반하여 적어도 하나의 예측 영역의 정보를 수집하고, 및 수집된 정보에 기반하여 상기 전자 장치의 발열을 관리하도록 할 수 있다.

본 개시의 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법은, 예측 영역을 지정된 특성에 기반하여 분류하는 동작, 상기 예측 영역의 분류된 특성에 기반하여, 상기 예측 영역에 대응하는 가상 서미스터를 설정하는 동작, 상기 가상 서미스터에 기반하여 적어도 하나의 예측 영역의 정보를 수집하는 동작, 및 수집된 정보에 기반하여 상기 전자 장치의 발열을 관리하는 동작을 포함할 수 있다.

상기와 같은 과제를 해결하기 위하여 본 개시의 다양한 실시예들에서는, 상기 방법을 프로세서에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체를 포함할 수 있다.

본 개시의 적용 가능성의 추가적인 범위는 이하의 상세한 설명으로부터 명백해질 것이다. 그러나 본 개시의 사상 및 범위 내에서 다양한 변경 및 수정은 당업자에게 명확하게 이해될 수 있으므로, 상세한 설명 및 본 개시의 바람직한 실시예와 같은 특정 실시예는 단지 예시로 주어진 것으로 이해되어야 한다.

다양한 실시예들에 따른 전자 장치 및 그의 동작 방법에 따르면, 전자 장치에 하드웨어적인 서미스터의 실장 없이, 전자 장치에서 제공하는 정보를 수집하고, 수집된 정보에 기반하여 가상 서미스터를 설정 및 이를 이용하여 전자 장치에 발열(예: 국부 발열 및/또는 전체 발열)을 예측할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치에서 하드웨어적인 서미스터를 실장할 수 없는 영역에 대해서도 가상 서미스터를 이용하여 온도를 수집할 수 있다.

이를 통해, 다양한 실시예들에 따르면, 하드웨어적인 서미스터가 실장될 수 없는 주요 국부 발열원(예: 스피커, 카메라, 통신 모듈, 및/또는 LDI)에 대한 온도를 수집할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 온도를 예측할 수 없는 영역에 대해서 온도를 수집할 수 있도록 함으로써, 전자 장치에 실시간 온도 분포를 파악할 수 있는 지표를 제공할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 가상 서미스터 설정을 통해, 전자 장치의 전체 온도 상태를 실시간으로 파악할 수 있다. 예를 들면, 가상 서미스터를 이용한 표면 발열을 예측하거나, 전자 장치의 전체 발열을 효과적으로 관리하여 전류 및/또는 발열에 대응하여 전자 장치의 자원을 효율적으로 분배하도록 할 수도 있다.

이 외에, 본 문서를 통해 직접적 또는 간접적으로 파악되는 다양한 효과들이 제공될 수 있다.

도면 설명과 관련하여, 동일 또는 유사한 구성 요소에 대해서는 동일 또는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.
도 1은 다양한 실시예들에 따른 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블록도이다.
도 2는 일 실시예에 따른 전자 장치의 블록 구성의 예를 개략적으로 도시하는 도면이다.
도 3은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치에서 가상 서미스터 설정을 위한 영역 분류를 설명하기 위해 도시하는 도면이다.
도 4는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치에서 예측 영역을 지정된 특성에 따라 분류하는 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치에서 예측 영역을 지정된 특성에 따라 분류하는 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치에서 예측 영역을 지정된 특성에 따라 분류하는 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 동작 방법을 도시하는 흐름도이다.
도 8은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 동작 방법을 도시하는 흐름도이다.
도 9는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 동작 방법을 도시하는 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. 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 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. 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 저장하고, 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(CPU, central processing unit) 또는 어플리케이션 프로세서(AP, application processor)) 또는 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(123)(예: 그래픽 처리 장치(GPU, graphic processing unit), 신경망 처리 장치(NPU, neural processing unit), 이미지 시그널 프로세서(ISP, image signal processor), 센서 허브 프로세서(sensor hub processor), 또는 커뮤니케이션 프로세서(CP, communication processor))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(inactive)(예: 슬립(sleep)) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(121)가 액티브(예: 어플리케이션 실행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)와 함께, 전자 장치(101)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160), 센서 모듈(176), 또는 통신 모듈(190))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성요소(예: 카메라 모듈(180) 또는 통신 모듈(190))의 일부로서 구현될 수 있다. 일 실시예에 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(OS, operating system)(142), 미들 웨어(middleware)(144) 또는 어플리케이션(146)을 포함할 수 있다.

입력 모듈(150)은, 전자 장치(101)의 구성요소(예: 프로세서(120))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 모듈(150)은, 예를 들면, 마이크, 마우스, 키보드, 키(예: 버튼), 또는 디지털 펜(예: 스타일러스 펜)을 포함할 수 있다.

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

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

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

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

햅틱 모듈(179)은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 일 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(188)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.

배터리(189)는 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소에 전력을 공급할 수 있다. 일 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(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(wide area network))와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부의 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 이런 여러 종류의 통신 모듈들은 하나의 구성요소(예: 단일 칩)로 통합되거나, 또는 서로 별도의 복수의 구성요소들(예: 복수 칩들)로 구현될 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 가입자 식별 모듈(196)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 이용하여 제1 네트워크(198) 또는 제2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크 내에서 전자 장치(101)를 확인 또는 인증할 수 있다.

무선 통신 모듈(192)은 4G 네트워크 이후의 5G 네트워크 및 차세대 통신 기술, 예를 들어, NR 접속 기술(new radio access technology)을 지원할 수 있다. NR 접속 기술은 고용량 데이터의 고속 전송(eMBB, enhanced mobile broadband), 단말 전력 최소화와 다수 단말의 접속(mMTC, massive machine type communications), 또는 고신뢰도와 저지연(URLLC, ultra-reliable and low-latency communications)을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은, 예를 들어, 높은 데이터 전송률 달성을 위해, 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 고주파 대역에서의 성능 확보를 위한 다양한 기술들, 예를 들어, 빔포밍(beamforming), 거대 배열 다중 입출력(massive MIMO(multiple-input and multiple-output)), 전차원 다중입출력(FD-MIMO, full dimensional MIMO), 어레이 안테나(array antenna), 아날로그 빔형성(analog beam-forming), 또는 대규모 안테나(large scale antenna)와 같은 기술들을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 전자 장치(101), 외부 전자 장치(예: 전자 장치(104)) 또는 네트워크 시스템(예: 제2 네트워크(199))에 규정되는 다양한 요구사항을 지원할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 무선 통신 모듈(192)은 eMBB 실현을 위한 Peak data rate(예: 20Gbps 이상), mMTC 실현을 위한 손실 Coverage(예: 164dB 이하), 또는 URLLC 실현을 위한 U-plane latency(예: 다운링크(DL) 및 업링크(UL) 각각 0.5ms 이하, 또는 라운드 트립 1ms 이하)를 지원할 수 있다.

안테나 모듈(197)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부의 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 안테나를 포함할 수 있다. 일 실시예에 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 실시예들에 따르면, 안테나 모듈(197)은 mmWave 안테나 모듈을 형성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, mmWave 안테나 모듈은 인쇄 회로 기판, 상기 인쇄 회로 기판의 제1 면(예: 아래 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 지정된 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있는 RFIC, 및 상기 인쇄 회로 기판의 제2 면(예: 윗 면 또는 측 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 상기 지정된 고주파 대역의 신호를 송신 또는 수신할 수 있는 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다.

상기 구성요소들 중 적어도 일부는 주변 기기들간 통신 방식(예: 버스, GPIO(general purpose input and output), SPI(serial peripheral interface), 또는 MIPI(mobile industry processor interface))을 통해 서로 연결되고 신호(예: 명령 또는 데이터)를 상호간에 교환할 수 있다.

일 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. 외부의 전자 장치(102, 또는 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 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. 일 실시예에 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 제3 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, 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 저장 매체는, 비일시적(non-transitory) 저장 매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, ‘비일시적’은 저장 매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장 매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.

일 실시예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory(CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어^TM)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 휴리스틱(heuristic)하게 실행되거나, 상기 동작들 중 하나 이상이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 동작들이 추가될 수 있다.

도 2는 일 실시예에 따른 전자 장치의 블록 구성의 예를 개략적으로 도시하는 도면이다.

본 개시에서, 일 실시예에 따른 전자 장치(101)는 스마트 폰, 태블릿 PC, 및/또는 랩탑 컴퓨터를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 디바이스의 형태에 따라, 바(bar) 타입, 폴더블(foldable) 타입, 슬라이더블(slidable) 타입, 또는 롤러블(rollable) 타입의 다양한 형태의 장치일 수 있다.

도 2를 참조하면, 일 실시예에 따른 전자 장치(101)는 센서 모듈(176), 카메라 모듈(180), 통신 모듈(210), 디스플레이 모듈(160), 스피커(220), LDI(LED drive IC)(230), 메모리(130), 및/또는 프로세서(120)를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따라, 센서 모듈(176)은 도 1을 참조한 설명 부분에서 설명한 바와 같은 센서 모듈(176)에 대응하는 구성을 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 도시하지는 않았으나, 센서 모듈(176)은 가속도 센서, 기압 센서, 자이로 센서, 온도 센서, 습도 센서, 초음파 센서, 조도 센서 및/또는 생체 센서(또는 바이오 센서)와 같은 다양한 센서를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 센서 모듈(176)의 온도 센서를 이용한 센싱 데이터에 기반하여 전자 장치(101)의 온도(또는 발열)을 감지하도록 할 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 센서 모듈(176)은 물리적인 센서(예: 도 1의 센서 모듈(176))와 소프트웨어적인 센서(예: 가상 센서(virtual sensor))를 포함할 있다. 일 실시예에 따라, 물리적인 센서는 전자 장치(101)에서 측정 데이터(예: 온도, 습도, 압력, 소리, 및/또는 생체 신호)의 변화가 전기적인 값의 변화를 일으키는 소자로 구성될 수 있다. 일 실시예에 따라, 소프트웨어적인 센서(예: 가상 센서)는 물리적인 센서가 만들어낸 값들을 결합하여 새로운 값을 만들어내는 가상의 센서를 나타낼 수 있다. 예를 들면, 본 개시에서는 온도 측정 센서(예: 서미스터 및/또는 온도 센서)와 같은 물리적인 센서의 값을 이용하여 가상 서미스터(virtual thermistor)와 같은 소프트웨어적인 가상의 센서를 설정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 가상 센서(예: 가상 서미스터)는 미들웨어로 구성하여 가상화 할 수 있고, 가상화된 센서(예: 가상 서미스터)를 이용하여 전자 장치(101)의 국부적 온도 및/또는 전체 평균 온도를 예측(또는 추정) 및 사용자에게 제공하도록 지원할 수 있다.

일 실시예에 따라, 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. 일 실시예에서, 플래시는 피사체로부터 방출 또는 반사되는 빛을 강화하기 위하여 사용되는 빛을 방출할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 플래시는 하나 이상의 발광 다이오드들(예: RGB(red-green-blue) LED, white LED, infrared LED, 또는 ultraviolet LED), 또는 xenon lamp를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따라, 통신 모듈(210)은 도 1을 참조한 설명 부분에서 설명한 바와 같은 무선 통신 모듈(192)에 대응하는 구성을 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 통신 모듈(210)은 제1 네트워크(예: 블루투스, BLE, WiFi direct, IrDA, 및/또는 UWB(ultra wide band)와 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제2 네트워크(예: 레거시 네트워크(예: 3G 네트워크 및/또는 4G 네트워크), 5G 네트워크, 차세대 통신(예: NR, new radio) 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN)와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부 장치와 통신을 지원할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 통신 모듈(210)을 이용하여 네트워크를 통해 외부 장치(예: 도 1의 서버(108) 및/또는 다른 전자 장치(102, 104))와 통신을 수행할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 통신 모듈(210)은 전자 장치(101)에서 발생하는 데이터를 외부 장치로 전송할 수 있고, 외부 장치로부터 전송되는 데이터를 수신할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 통신 모듈(210)은 제1 통신을 위한 제1 통신 모듈(211)과 제2 통신을 위한 제2 통신 모듈(212)을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 제1 통신 모듈(211)은 제1 무선 통신 채널의 수립 및 수립된 무선 통신 채널을 통한 제1 통신 수행을 지원할 수 있다. 예를 들어, 제1 통신 모듈(211)은 외부 장치와 제1 지정된 통신(예: 제1 네트워크를 통한 통신)을 수행할 수 있다. 일 실시예에서, 제2 통신 모듈(212)은 제2 무선 통신 채널의 수립 및 수립된 무선 통신 채널을 통한 제2 통신 수행을 지원할 수 있다. 예를 들어, 제2 통신 모듈(212)은 외부 장치와 제2 지정된 통신(예: 제2 네트워크를 통한 통신)을 수행할 수 있다. 다양한 실시예들이 이에 제한하는 것은 아니며, 제1 통신 모듈(211) 및 제2 통신 모듈(212)은 서로 다른 종류의 통신을 수행하기 위한 다른 종류의 통신 모듈을 나타내는 것으로 이해될 수 있다.

일 실시예에 따라, 디스플레이 모듈(160)은 도 1을 참조한 설명 부분에서 설명한 바와 같은 디스플레이 모듈(160)에 대응하는 구성을 포함할 수 있다. 일 실시예에 따라, 디스플레이 모듈(160)은 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로 다양한 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 디스플레이 모듈(160)은 터치 감지 회로(또는 터치 센서)(미도시), 터치의 세기를 측정할 수 있는 압력 센서 및/또는 자기장 방식의 스타일러스 펜을 검출하는 터치 패널(예: 디지타이저)을 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 디스플레이 모듈(160)은 터치 감지 회로, 압력 센서 및/또는 터치 패널에 기반하여 디스플레이 모듈(160)의 특정 위치에 대한 신호(예: 전압, 광량, 저항, 전자기 신호 및/또는 전하량)의 변화를 측정함으로써 터치 입력 및/또는 호버링 입력(또는 근접 입력)을 감지할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 디스플레이 모듈(160)은 액정 표시 장치(LCD, liquid crystal display), OLED(organic light emitted diode), AMOLED(active matrix organic light emitted diode)로 구성될 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 디스플레이 모듈(160)은 플렉서블 디스플레이(flexible display)로 구성될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 디스플레이 모듈(160)은 프로세서(120)의 제어 하에, 적어도 하나의 지정된 영역에 관련된 온도(또는 발열) 정보, 전자 장치(101)의 전체 평균 온도 정보, 실시간 온도 분포 정보, 및/또는 표면 발열 정보를 시각적으로 제공할 수 있다.

일 실시예에 따라, 스피커(220)는 전기적 신호를 소리(예: 음성)로 출력할 수 있다.

일 실시예에 따라, LDI(230)는 디스플레이 모듈(160)의 구동을 위한 회로로, 구동 신호 및 데이터를 제공할 수 있다.

일 실시예에 따라, 메모리(130)는 도 1을 참조한 설명 부분에서 설명한 바와 같은 메모리(130)에 대응하는 구성을 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 메모리(130)는 전자 장치(101)에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 어플리케이션(예: 도 1의 프로그램(140)), 및 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 메모리(130)는 프로세서(120)에 의해 수행될 수 있는, 가상 센서(예: 가상 서미스터)를 운영하는 것과 관련된 어플리케이션을 포함할 수 있다. 예를 들면, 어플리케이션은 전자 장치(101)에서 예측하려는 예측 영역을 지정된 특성에 기반하여 분류하고, 특성에 따라 분류된 예측 영역 별로 가상 서미스터를 설정하고, 가상 서미스터에 기반하여 국부 발열을 예측할 수 있는 어플리케이션을 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 어플리케이션은 메모리(130) 상에 소프트웨어(예: 도 1의 프로그램(140))로서 저장될 수 있고, 프로세서(120)에 의해 실행 가능할 수 있다.

일 실시예에 따라, 메모리(130)는 전자 장치(101)의 기능을 운영하는 것과 관련된 데이터를 저장할 수 있다. 일 실시예에 따라, 데이터는, 상태 정보(241) 및 가상 서미스터 정보(242)를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따라, 상태 정보(241)는 전자 장치(101)에 실장되는 다양한 전자 부품이 배치(또는 실장)되는 위치(또는 영역)에 관련된 정보, 부품 별 사용 온도(또는 동작 온도)에 관련된 정보, 부품 별 사용 전류(또는 동작 전류)에 관련된 정보를 포함할 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 메모리(130)는 예측 영역 별로 구분되는 적어도 하나의 제1 온도 정보와 전체 영역에 관련된 제2 온도 정보를 포함할 수도 있다. 일 실시예에서, 온도 정보는 전자 장치(101)의 지정된 영역으로부터 측정 가능한 다양한 예측된 온도 데이터(예: 계산된 온도 값)를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따라, 가상 서미스터 정보(242)는 전자 장치(101)에서 지정된 특성에 기반하여 분류된 각각의 예측 영역에 대응하게 설정되는 가상의 센서(예: 가상 서미스터)에 관련된 정보를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 가상 서미스터 정보(242)는 지정된 특성에 기반하여 예측되는 온도 데이터를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 메모리(130)는 프로세서(120)에 의하여 수행될 수 있는, 가상 센서(예: 가상 서미스터)를 운영하기 위한 적어도 하나의 모듈을 저장할 수 있다. 예를 들면, 메모리(130)는 영역 분류 모듈(251), 온도 산출 모듈(253) 및/또는 관리 모듈(255) 중 적어도 일부를 소프트웨어 형태(또는 인스트럭션 형태)로 포함할 수 있다.

일 실시예에 따라, 프로세서(120)는 가상 센서(예: 가상 서미스터)를 설정하고, 그를 이용한 전자 장치(101)에 관련된 온도 정보를 제공하도록 하는 기능(또는 동작)을 제어할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 전자 장치(101)에서 예측하려는 예측 영역을 지정된 특성에 기반하여 분류하고, 특성에 따라 분류된 예측 영역 별로 가상 서미스터를 설정하고, 가상 서미스터에 기반하여 전자 장치(101)의 적어도 일부 영역에 관련된 온도(또는 발열)(예: 국부 발열 및/또는 전체 발열)를 예측할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 예측 영역을 지정된 특성에 기반하여 분류하고, 예측 영역의 분류된 특성에 기반하여, 예측 영역에 대응하는 가상 서미스터를 설정하고, 가상 서미스터에 기반하여 적어도 하나의 예측 영역의 정보를 수집하고, 수집된 정보에 기반하여 예측 영역 별 온도 또는 전체 영역에 대한 온도에 관련된 관리(또는 제어) 및/또는 정보를 제공할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 가상 센서(예: 가상 서미스터) 운영 및 그를 이용한 기능을 처리하기 위한 적어도 하나의 모듈을 포함할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는 영역 분류 모듈(251), 온도 산출 모듈(253) 및/또는 관리 모듈(255)을 포함할 수 있다.

일 실시예에 따라, 영역 분류 모듈(251)은 지정된 특성에 기반하여 전자 장치(101)의 온도 예측과 관련된 영역(예: 예측 영역)을 분류할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 영역 분류 모듈(251)은 예측 영역을, 해당 영역에서 발열원 포함 여부, 전류 측정 가능 여부 및/또는 수집 가능한 데이터의 연속성 여부에 적어도 기반하여 분류할 수 있다. 일 실시예에 따른 지정된 특성에 기반하여 예측 영역을 분류하는 것과 관련하여 후술하는 도면을 참조하여 설명된다.

일 실시예에 따라, 온도 산출 모듈(253)은 예측 영역의 분류된 결과(또는 지정된 특성)에 기반하여, 대응하는 적어도 하나의 데이터를 수집하고, 수집된 데이터에 기반하여 대응하는 예측 영역의 온도를 계산할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 온도 산출 모듈(253)은 수집된 데이터에 기반하여 포화 온도를 계산하고, 계산된 포화 온도를 가상 온도 양상 데이터로 변환할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 온도 산출 모듈(253)은 가상 온도 양상 데이터를 이용하여, 대응하는 예측 영역을 위한 가상 서미스터로서 설정할 수 있다. 일 실시예에 따른 가상 서미스터를 설정하는 것과 관련하여 후술하는 도면을 참조하여 설명된다.

일 실시예에 따라, 관리 모듈(255)은 가상 서미스터를 이용하여 전자 장치(101)의 국부적 온도 및/또는 전체 평균 온도를 예측(또는 추정) 및 사용자에게 제공하도록 지원할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 관리 모듈(255)은 가상 서미스터를 이용하여 전자 장치(101)의 발열을 체크하고, 그에 대응하는 알림을 출력하거나, 대응하는 부품의 동작을 제어하도록 할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 관리 모듈(255)은 가상 서미스터를 통해 대응하는 예측 영역의 온도를 국부적으로 수집 및 예측(또는 추정)하고, 적어도 하나의 예측 영역에 관련된 온도(또는 발열) 정보, 전자 장치(101)의 전체 평균 온도 정보, 실시간 온도 분포 정보, 및/또는 표면 발열 정보를 제공할 수 있다.

일 실시예에 따라, 영역 분류 모듈(251), 온도 산출 모듈(253) 및/또는 관리 모듈(255) 중 적어도 일부는 하드웨어 모듈(예: 회로)로 프로세서(120)에 포함되거나, 및/또는 프로세서(120)에 의해 실행될 수 있는 하나 이상의 인스트럭션들을 포함하는 소프트웨어로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)에서 수행하는 동작들은, 메모리(130)에 저장되고, 실행 시에, 프로세서(120)가 동작하도록 하는 인스트럭션들에 의해 실행될 수 있다.

다양한 실시예들에 따른, 프로세서(120)는 상기의 기능 외에 전자 장치(101)의 통상적인 기능과 관련된 각종 동작을 제어할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는 지정된 어플리케이션 실행 시 그의 운영 및 화면 표시를 제어할 수 있다. 다른 예를 들면, 프로세서(120)는 외부 장치와 통신하여 데이터를 송수신하고, 송수신된 데이터를 디스플레이 모듈(160)을 통해 표시하도록 제어할 수 있다. 다른 예를 들면, 프로세서(120)는 터치 기반 또는 근접 기반의 입력 인터페이스에서 지원하는 다양한 터치 이벤트 또는 근접 이벤트 입력에 대응하는 입력 신호를 수신하고, 그에 따른 기능 운영을 제어할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(101)는 도 2에 도시된 구성 요소에 제한되지 않으며, 적어도 하나의 구성 요소가 생략되거나, 추가될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 음성 인식 모듈(미도시)을 포함할 수 있다. 예를 들면, 음성 인식 모듈(미도시)은, eASR 모듈 및/또는 eNLU을 나타낼 수 있다.

본 개시에서 설명되는 다양한 실시예들은 소프트웨어(software), 하드웨어(hardware) 또는 이들의 조합된 것을 이용하여 컴퓨터(computer) 또는 이와 유사한 장치로 읽을 수 있는 기록 매체 내에서 구현될 수 있다. 다양한 실시예들에서, 기록 매체는 예측하려는 예측 영역을 대응하는 영역에 지정된 특성에 기반하여 분류하는 동작, 특성에 따라 분류된 예측 영역 별로 가상 서미스터를 설정하는 동작, 및 가상 서미스터에 기반하여 전자 장치(101)의 적어도 일부 영역에 관련된 온도(또는 발열)(예: 국부 발열 및/또는 전체 발열)를 예측하는 동작을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체를 포함할 수 있다.

도 3은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치에서 가상 서미스터 설정을 위한 영역 분류를 설명하기 위해 도시하는 도면이다.

일 실시예에 따라, 도 3에서는 전자 장치(101)에서 발열원을 포함하는 영역과 발열원을 포함하지 않는 영역의 예를 나타낼 수 있다. 일 실시예에 따르면, 도 3에서, 예시 <301>은 전자 장치(101)의 전면(front side)을 바라본 상태를 나타낼 수 있고, 예시 <303>은 전자 장치(101)의 후면(rear side)을 바라본 상태를 나타낼 수 있다.

도 3에 예시한 바와 같이, 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)에서, 전자 장치(101)의 내부에 발열원(예: 전면 카메라, LDI, 후면 카메라, 통신 모듈, 센서 모듈, 및/또는 스피커)이 배치된 영역(310, 320, 330, 340, 350, 360)(예: 발열원 포함 영역)과 발열원이 배치되지 않은 영역(380, 390)(예: 발열원 미포함 영역)으로 분류할 수 있다.

예시 <301>을 참조하면, 일 실시예에 따라, 발열원 포함 영역(310, 320, 330)은, 예를 들면, 전면 카메라가 배치되는 영역(310), 다른 전자 부품(예: 센서 모듈, 다양한 반도체, 및/또는 다양한 집적 회로)이 배치되는 영역(320) 및 LDI가 배치되는 영역(330)을 나타낼 수 있다. 일 실시예에 따라, 발열원 미포함 영역(380)은 전자 장치(101) 내부에서 발열원이 포함되지 않은 빈 영역(380)(예: 공간)을 나타낼 수 있다.

예시 <303>을 참조하면, 일 실시예에 따라, 발열원 포함 영역(340, 350, 360, 370)은, 예를 들면, 후면 카메라가 배치되는 영역(340), 통신 모듈(210)이 배치되는 영역(350), 및 스피커(220)가 배치되는 영역(370)을 나타낼 수 있다. 일 실시예에 따라, 발열원 미포함 영역(390)은 전자 장치(101) 내부에서 발열원이 포함되지 않은 빈 영역(390)(예: 공간)을 나타낼 수 있다.

일 실시예에 따르면, 발열원에 해당하는 전자 부품의 경우 서미스터 실장이 어렵고, 또한 프로세서(120)에 전기적 연결이 어려울 수 있다. 따라서, 기존의 특정 위치에 배치되어 해당 반도체의 발열을 체크하도록 구성된 서미스터 또는 전자 장치의 온도 체크를 위한 온도 센서만으로는 발열원 포함 영역(310, 320, 330, 340, 350, 360)에 대한 국부적 온도(예: 발열) 체크가 어려울 수 있다. 또한 발열원 미포함 영역(380, 390)의 경우 서미스터를 전기적 연결로 실장할 수 없는 공간이며, 따라서 발열원 미포함 영역(380, 390)에 대한 온도를 직접 측정할 수 없다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기와 같이 발열원 포함 영역(310, 320, 330, 340, 350, 360)과 발열원 미포함 영역(380, 390)에 대해, 추가적인 온도 측정 장치(예: 서미스터 및/또는 온도 센서) 없이, 대응하는 영역에 대한 국부적 온도 측정이 가능한 가상 서미스터 설정을 통해, 전자 장치(101)에 국부 발열을 추정(또는 예측)하도록 할 수 있다. 일 실시예에서 가상 서미스터(예: 가상 센서(virtual sensor)는 전자 장치(101) 및/또는 외부 장치로부터 수집된 정보를 기반으로 새로운 값(예: 온도)를 예측할 수 있는 가상적인 소프트웨어 센서를 나타낼 수 있다. 다양한 실시예들에서, 가상 서미스터는 물리적인 센서(예: 서미스터 및/또는 온도 센서)를 대체할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 도 3에 예시한 바와 같이, 물리적인 센서(예: 서미스터 및/또는 온도 센서)가 실장될 수 없는 영역(예: 발열원 포함 영역(310, 320, 330, 340, 350, 360) 및 발열원 미포함 영역(380, 390))을 지정된 특성에 기반하여 각각의 예측 영역으로 분류하고, 분류된 예측 영역에 각각 대응하는 가상 서미스터를 설정하여, 전자 장치(101)의 국부 발열을 추정할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 온도(또는 온도)를 예측하려는 영역(예: 예측 영역)을 지정된 특성에 따라 분류하고, 지정된 특성에 따라 분류된 영역 각각에 대응하는 가상 서미스터를 설정할 수 있다. 일 실시예에 따라, 지정된 특성은, 예를 들면, 발열원 포함 여부, 전류 측정 가능 여부, 및 수집 가능한 데이터의 연속성 여부를 포함할 수 있다.

도 4는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치에서 예측 영역을 지정된 특성에 따라 분류하는 예를 설명하기 위한 도면이다.

일 실시예에 따라, 도 4를 참조하면, 도 4는 전자 장치(101)에서 온도를 예측(또는 추정)하기 위한 예측 영역을 발열 포함 여부에 기반하여 분류하는 예를 나타낼 수 있다. 일 실시예에 따르면, 도 4에 예시한 바와 같이, 전자 장치(101)는 내부에 다양한 전자 부품(410)을 실장할 수 있고, 전자 부품(410) 중 하나 또는 그 이상의 발열원(예: 카메라(420))을 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 도 4의 예시에서 지정된 영역(430)이 온도를 예측하려는 예측 영역인 것을 가정하면, 전자 장치(101)는 예측 영역(430)에 발열원이 포함되는지 여부에 기반하여 대응하는 가상 서미스터를 설정할 수 있다. 예를 들면, 예측 영역(430)에 발열원(예: 카메라(420))이 포함되는 경우, 발열원의 발열 여부 및 발열량에 기반하여 예측 영역(430)의 가상 서미스터의 온도 특성이 달라질 수 있다. 이에, 전자 장치(101)는 발열원 포함 여부를 구분하여, 가상 서미스터를 다르게 설정할 수 있다. 일 예로, 도 4의 예시에서 예측 영역(430)의 경우 카메라(420)의 위치에 대응할 수 있고, 전자 장치(101)는 예측 영역(430)에 발열원이 포함된 것으로 결정할 수 있다.

도 5는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치에서 예측 영역을 지정된 특성에 따라 분류하는 예를 설명하기 위한 도면이다.

일 실시예에 따라, 도 5를 참조하면, 도 5는 전자 장치(101)에서 온도를 예측(또는 추정)하기 위한 예측 영역을 발열원의 전류 측정 가능 여부에 기반하여 분류하는 예를 나타낼 수 있다. 일 실시예에 따르면, 도 5의 예시에서 지정된 영역(530)이 온도를 예측하려는 예측 영역이고, 예측 영역(530)이 발열원(예: 도 4의 카메라(420))을 포함하는 것을 가정하면, 전자 장치(101)는 예측 영역(530)에 포함된 발열원의 전류 측정 가능 여부에 기반하여 대응하는 가상 서미스터를 설정할 수 있다. 예를 들면, 예측 영역(530)이 발열원(예: 도 4의 카메라(420))을 포함하고 발열원이 전류 측정이 가능한 경우, 전류 데이터를 직접 가공하여 예측 영역(530)의 가상 서미스터의 온도 특성을 설정할 수 있다. 이에, 전자 장치(101)는 발열원의 전류 측정 가능 여부를 구분하여, 가상 서미스터를 다르게 설정할 수 있다.

도 6은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치에서 예측 영역을 지정된 특성에 따라 분류하는 예를 설명하기 위한 도면이다.

일 실시예에 따라, 도 6을 참조하면, 도 6은 전자 장치(101)에서 온도를 예측(또는 추정)하기 위한 예측 영역을 발열원으로부터 수집 가능한 데이터의 연속성 여부에 기반하여 분류하는 예를 나타낼 수 있다. 일 실시예에 따르면, 도 5에 예시한 바와 같이, 지정된 영역(530)이 온도를 예측하려는 예측 영역이고, 예측 영역(530)이 발열원(예: 도 4의 카메라(320))을 포함하고, 발열원의 전류 측정이 불가능한 경우를 가정하면, 전자 장치(101)는 예측 영역(530)에 포함된 발열원으로부터 수집 가능한 데이터의 연속 또는 비연속 여부에 기반하여 대응하는 가상 서미스터를 설정할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 발열원의 전류를 측정할 수 없는 경우, 도 6의 예시와 같이, 예측 영역의 온도와 관련된 수집 가능한 데이터를 연속성에 따라 분류할 수 있다. 일 실시예에 따라, 수집 가능한 데이터는, 도 6의 예시 <601>에 예시한 바와 같이 연속된 출력을 가지는 연속 데이터와, 도 6의 예시 <603>에 예시한 바와 같인 비연속된 출력을 가지는 비연속 데이터로 구분할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 연속 데이터의 경우, 연속 데이터를 직접 가공하여 가상 서미스터 온도 특성을 설정할 수 있다. 예를 들면, 연속 데이터는 전자 장치(101)의 스피커(예: 도 2의 스피커(220))로부터 연속적으로 수집되는 데이터(예: 코일(coil) 온도), 통신 모듈(예: 도 2의 통신 모듈(210))로부터 연속적으로 수집되는 데이터(예: CPU Junction 온도)를 포함할 수 있다. 다른 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 비연속 데이터의 경우, 비연속 데이터를 예측 영역의 온도와 선형 관계에 있다고 가정하여 온도 특성을 설정할 수 있다. 예를 들면, 비연속 데이터는 전자 장치(101)의 카메라(예: 도 2의 카메라 모듈(180))의 온(on) 또는 오프(off)에 따라 비연속적으로 수집되는 데이터를 포함할 수 있다. 다른 예를 들면, 전자 장치(101)가 슬라이더블 또는 롤러블 타입인 경우, 전자 장치(101)의 열린 상태 또는 닫힌 상태의 상태 변화에 따라 수집되는 데이터를 포함할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(101)에 가상 서미스터를 설정하는 방법으로, 도 4, 도 5 및 도 6에 예시한 바와 같이, 예측하려는 영역을 지정된 특성(예: 발열원 포함 여부, 전류 측정 가능 여부, 및/또는 수집 가능한 데이터의 연속성 여부)에 따라 분류하고, 특성에 따라 분류된 영역에 각각 대응하는 가상 서미스터를 설정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 예측하려는 영역에 (a) 예측하려는 영역에 발열원이 포함되어 있고 발열원의 전류 측정이 가능한 경우, (b) 예측하려는 영역에 발열원이 포함되어 있고, 발열원의 전류 측정이 불가하나 온도와 연관된 연속 데이터를 수집할 수 있는 경우, (c) 예측하려는 영역에 발열원이 포함되어 있고, 발열원의 전류 측정이 불가하나, 온도와 연관된 비연속 데이터를 수집할 수 있는 경우, 및 (d) 예측하려는 영역에 발열원이 미포함된 경우에 기반하여, 각각 대응하는 영역에 대한 가상 서미스터를 설정할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 기존 전자 장치의 경우 온도를 측정하기 위한 별도의 물리적인 장치(예: 서미스터 및/또는 온도 센서)를 이용하여 온도를 예측하는 것과 같이, 추가적인 장치 및/또는 부품이 필요하고, 물리적인 장치를 실장할 수 없는 영역에서는 온도 예측이 불가능할 수 있다. 반면, 다양한 실시예들에 따르면, 온도를 측정하기 위한 별도의 장치 없이, 지정된 영역에 대한 온도 데이터를 제공할 수 있다. 예를 들어, 다양한 실시예들에서는, 가상 서미스터 설정을 통해, 별도 장치 및/또는 부품이 불필요하며, 전자 장치(101)가 제공하는 정보에 기반하여 대응하는 영역의 온도를 예측할 수 있다. 이를 통해, 다양한 실시예들에서는 온도를 직접 측정할 수 없는 영역에 대해서도 온도를 간접적으로 예측할 수 있다.

본 개시의 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(101)는, 전자 장치(101) 내에 실장되는 복수의 전자 부품(예: 도 2의 카메라 모듈(180), 통신 모듈(210), 스피커(220), LDI(230)), 및 상기 전자 부품과 작동적으로 연결된 프로세서(120)를 포함하고, 상기 프로세서(120)는, 예측 영역을 지정된 특성에 기반하여 분류하고, 상기 예측 영역의 분류된 특성에 기반하여, 상기 예측 영역에 대응하는 가상 서미스터를 설정하고, 상기 가상 서미스터에 기반하여 적어도 하나의 예측 영역의 정보를 수집하고, 및 수집된 정보에 기반하여 상기 전자 장치의 발열을 관리하도록 설정될 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 프로세서(120)는, 상기 예측 영역에 대응하는 지정된 특성에 기반하여 상기 전자 장치(101)의 영역을 분류하도록 설정되고, 상기 지정된 특성은, 상기 예측 영역에서 발열원 포함 여부, 전류 측정 가능 여부, 및/또는 수집 가능한 데이터의 연속성 여부에 따른 특성을 포함할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 프로세서(120)는, 예측 영역에 각각 대응하는 적어도 하나의 데이터에 기반하여, 해당 예측 영역에 대응하는 가상 서미스터를 설정할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 적어도 하나의 데이터는, 전자 부품에 관련된 온도 데이터, 전류 데이터, 연속 데이터, 및/또는 비연속 데이터를 포함할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 프로세서(120)는, 동일 분류의 영역들에 대해 동일한 가상 서미스터를 설정하고, 다른 분류의 영역들에 대해 각각 다른 가상 서미스터를 설정할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 프로세서(120)는, 가상 서미스터 설정 시, 해당 예측 영역에 대응하는 발열원 또는 주변 발열원을 실행하고, 발열원의 실행 동안 온도 데이터를 수집하고, 온도 데이터에 추가적으로 해당 예측 영역의 지정된 특성에 대응하는 추가적인 데이터를 수집하여 각각의 가상 서미스터를 설정하도록 할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 프로세서(120)는, 상기 예측 영역에 발열원이 포함되고, 상기 발열원의 전류 측정이 가능한 특성에 기반하여, 상기 발열원에 관련된 온도 데이터 및 전류 데이터를 수집하고, 상기 온도 데이터 및 전류 데이터에 기반하여 상기 가상 서미스터를 설정할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 프로세서(120)는, 상기 발열원을 실행하는 동안, 상기 발열원에 관련된 온도 데이터 및 전류 데이터를 수집하고, 상기 온도 데이터와 상기 전류 데이터에 기반하여 상기 예측 영역에 관련된 포화 온도(saturation temperature)를 설정하고, 상기 포화 온도를 지수 조정(예: exponential graph fitting)하여 가상 온도 양상 데이터로 변환하도록 설정될 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 프로세서(120)는, 상기 예측 영역에 발열원이 포함되고, 상기 발열원의 전류 측정이 불가능하고, 온도와 연관된 연속 데이터 수집이 가능한 특성에 기반하여, 상기 발열원에 관련된 온도 데이터 및 연속 데이터를 수집하고, 상기 온도 데이터 및 상기 연속 데이터에 기반하여 상기 가상 서미스터를 설정할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 프로세서(120)는, 상기 발열원을 실행하는 동안, 상기 발열원에 관련된 온도 데이터 및 연속 데이터를 수집하고, 상기 온도 데이터와 상기 연속 데이터에 기반하여 상기 예측 영역에 관련된 포화 온도를 설정하고, 상기 포화 온도를 지수 조정하여 가상 온도 양상 데이터로 변환하도록 설정될 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 프로세서(120)는, 상기 예측 영역에 발열원이 포함되고, 상기 발열원의 전류 측정이 불가능하고, 온도와 연관된 비연속 데이터 수집이 가능한 특성에 기반하여, 상기 발열원에 관련된 온도 데이터 및 비연속 데이터를 수집하고, 상기 온도 데이터 및 상기 비연속 데이터에 기반하여 상기 가상 서미스터를 설정할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 프로세서(120)는, 상기 발열원을 실행하는 동안, 상기 발열원에 관련된 온도 데이터 및 비연속 데이터를 수집하고, 상기 온도 데이터와 상기 비연속 데이터에 기반하여 상기 예측 영역에 관련된 포화 온도를 설정하고, 상기 포화 온도를 지수 조정하여 가상 온도 양상 데이터로 변환하도록 설정될 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 프로세서(120)는, 상기 예측 영역에 발열원이 미포함된 경우, 주변 발열원에 관련된 온도 데이터를 수집하고, 상기 수집된 온도 데이터에 기반하여 상기 가상 서미스터를 설정할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 프로세서(120)는, 상기 예측 영역 주변의 주변 발열원을 실행하고, 상기 주변 발열원을 실행하는 동안, 상기 주변 발열원에 의해 발생하는 온도에 관련된 온도 데이터를 수집하고, 상기 온도 데이터에 기반하여 상기 예측 영역에 관련된 포화 온도를 설정하고, 상기 포화 온도를 지수 조정하여 가상 온도 양상 데이터로 변환하도록 설정될 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 프로세서(120)는, 상기 수집된 정보에 기반하여 상기 전자 장치의 국부 발열 및/또는 전체 평균 발열을 관리하도록 설정될 수 있다.

이하에서는 다양한 실시예들의 전자 장치(101)의 동작 방법에 대해서 상세하게 설명한다. 다양한 실시예들에 따라, 이하에서 설명하는 전자 장치(101)에서 수행하는 동작들은, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 프로세싱 회로(processing circuitry)를 포함하는 프로세서(120)에 의해 실행될 수 있다. 일 실시예에 따라, 전자 장치(101)에서 수행하는 동작들은, 메모리(130)에 저장되고, 실행 시에, 프로세서(120)가 동작하도록 하는 인스트럭션들에 의해 실행될 수 있다.

도 7은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 동작 방법을 도시하는 흐름도이다.

도 7을 참조하면, 동작 701에서, 전자 장치(101)의 프로세서(120)는 지정된 특성에 기반하여 전자 장치(101)의 온도 예측과 관련된 영역(예: 예측 영역)을 분류할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 도 4, 도 5 및/또는 도 6을 참조한 설명 부분에서 설명한 바와 같이, 온도 예측과 관련된 영역을, 해당 영역에서 발열원 포함 여부, 전류 측정 가능 여부 및/또는 수집 가능한 데이터의 연속성 여부에 적어도 기반하여 분류할 수 있다.

동작 703에서, 프로세서(120)는 분류된 영역 별 특성에 기반하여 가상 서미스터를 설정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 분류된 영역에 각각 대응하는 적어도 하나의 데이터(예: 온도 데이터, 전류 데이터, 연속 데이터, 및 비연속 데이터)에 기반하여, 해당 영역에 대응하는 가상 서미스터를 설정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 동일 분류의 영역들에 대해 동일한 가상 서미스터를 설정할 수 있고, 다른 분류의 영역들에 대해 각각 다른 가상 서미스터를 설정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 가상 서미스터 설정 시, 해당 영역에 대응하는 발열원 또는 주변 발열원을 실행하고, 발열원의 실행 동안 온도 데이터를 수집하고, 온도 데이터에 추가적으로 해당 영역의 지정된 특성에 대응하는 추가적인 데이터(예: 전류 데이터, 연속 데이터 또는 비연속 데이터)를 이용하여 각각의 가상 서미스터를 설정할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 예측하려는 영역에 발열원이 포함되어 있고, 발열원의 전류 측정이 가능한 경우, 대응하는 영역에 제1 가상 서미스터를 설정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 예측하려는 영역에 발열원이 포함되어 있고, 발열원의 전류 측정이 불가하나, 온도와 연관된 연속 데이터를 수집할 수 있는 경우, 대응하는 영역에 제2 가상 서미스터를 설정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 예측하려는 영역에 발열원이 포함되어 있고, 발열원의 전류 측정이 불가하나, 온도와 연관된 비연속 데이터를 수집할 수 있는 경우, 대응하는 영역에 제3 가상 서미스터를 설정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 예측하려는 영역에 발열원이 미포함된 경우, 대응하는 영역에 제4 가상 서미스터를 설정할 수 있다. 일 실시예에 따라, 분류된 영역 별 특성에 기반하여 가상 서미스터를 설정하는 동작과 관련하여 후술하는 도면을 참조하여 설명된다.

동작 705에서, 프로세서(120)는 영역 별 정보를 수집할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 적어도 하나의 예측 영역에 각각 대응하는 데이터(예: 온도 데이터)를 수집할 수 있다.

동작 707에서, 프로세서(120)는 온도를 예측할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 수집된 정보에 기반하여 전자 장치(101)의 발열을 관리할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 수집된 정보에 기반하여 지정된 영역 별 온도(또는 발열)를 예측(예: 국부적 온도 예측)하거나, 또는 수집된 정보에 기반하여 전자 장치(101)의 전체 온도(또는 발열)를 예측할 수 있다.

도 8은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 동작 방법을 도시하는 흐름도이다.

일 실시예에 따라, 도 8은 전자 장치(101)에서 온도를 예측하려는 영역을 특성(예: 발열원 포함 여부, 전류 측정 가능 여부, 및 수집 가능한 데이터의 연속성 여부)에 기반하여 분류하는 예를 나타낼 수 있다.

도 8을 참조하면, 동작 801에서, 전자 장치(101)의 프로세서(120)는 지정된 영역을 식별할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 전자 장치(101)에서 온도를 예측하려는 예측 영역(예: 사용자 입력에 의해 지정되는 영역, 또는 자동 인식에 기반하여 인식된 영역)을 식별할 수 있다.

동작 803에서, 프로세서(120)는 예측 영역에 발열원 포함 여부를 판단할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 전자 장치(101)의 메모리(130)에 미리 등록된 영역 별 발열원 정보(예: 위치 정보 및 장치 정보)에 기반하여 예측 영역에 대응하는 위치에 발열원이 포함되어 있는지 여부를 판단할 수 있다.

동작 803에서, 프로세서(120)는 예측 영역에 발열원이 포함된 경우(예: 동작 803의 ‘예’), 예를 들면, 예측 영역이 발열원 포함 영역인 경우, 동작 805에서, 발열원의 전류 측정이 가능한지 여부를 판단할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 발열원 정보에 기반하여, 대응하는 발열원의 전류 측정 가능 여부를 판단할 수 있다.

동작 805에서, 프로세서(120)는 발열원의 전류 측정이 가능한 경우(예: 동작 805의 ‘예’), 동작 811에서, 예측 영역을 제1 영역으로 분류할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 예측 영역에 발열원이 포함되고, 발열원의 전류 측정이 가능한 경우, 예측 영역을 제1 영역으로 분류할 수 있다. 일 실시예에 따라, 프로세서(120)는 예측 영역을 제1 영역으로 분류에 기반하여, 예측 영역에 제1 영역에 대응하는 제1 가상 서미스터를 설정할 수 있다.

동작 805에서, 프로세서(120)는 발열원의 전류 측정이 불가능한 경우(예: 동작 805의 ‘아니오’), 동작 807에서, 발열원으로부터 온도와 관련된 연속 데이터를 수집 가능한지 여부를 판단할 수 있다.

동작 807에서, 프로세서(120)는 연속 데이터의 수집이 가능한 경우(예: 동작 807의 ‘예’), 동작 821에서, 예측 영역을 제2 영역으로 분류할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 예측 영역에 발열원이 포함되고, 발열원의 전류 측정이 불가하고, 온도와 연관된 연속 데이터를 수집 가능한 경우, 예측 영역을 제2 영역으로 분류할 수 있다. 일 실시예에 따라, 프로세서(120)는 예측 영역을 제2 영역으로 분류에 기반하여, 예측 영역에 제2 영역에 대응하는 제2 가상 서미스터를 설정할 수 있다.

동작 807에서, 프로세서(120)는 연속 데이터의 수집이 가능하지 않은 경우(예: 동작 807의 ‘아니오’), 예를 들면, 발열원으로부터 온도와 관련된 비연속 데이터의 수집이 가능한 경우, 동작 831에서, 예측 영역을 제3 영역으로 분류할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 예측 영역에 발열원이 포함되고, 발열원의 전류 측정이 불가하고, 온도와 연관된 비연속 데이터를 수집 가능한 경우, 예측 영역을 제3 영역으로 분류할 수 있다. 일 실시예에 따라, 프로세서(120)는 예측 영역을 제3 영역으로 분류에 기반하여, 예측 영역에 제3 영역에 대응하는 제3 가상 서미스터를 설정할 수 있다.

동작 803에서, 프로세서(120)는 예측 영역에 발열원이 포함되지 않은 경우(예: 동작 803의 ‘아니오’), 예를 들면, 예측 영역이 발열원 미포함 영역인 경우, 동작 841에서, 예측 영역을 제4 영역으로 분류할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 예측 영역에 발열원이 포함되지 않은 경우, 예측 영역을 제4 영역으로 분류할 수 있다. 일 실시예에 따라, 프로세서(120)는 예측 영역을 제4 영역으로 분류에 기반하여, 예측 영역에 제4 영역에 대응하는 제4 가상 서미스터를 설정할 수 있다.

도 9는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 동작 방법을 도시하는 흐름도이다.

일 실시예에 따라, 도 9는 도 8에 예시한 바와 같이, 지정된 특성에 따라 분류된 영역에 대응하는 가상 서미스터를 설정하는 예를 나타낼 수 있다.

도 9를 참조하면, 동작 901에서, 전자 장치(101)의 프로세서(120)는 예측 영역에 대해 지정된 특성에 기반하여 영역 분류를 수행할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 도 8을 참조한 설명 부분에서 설명한 바와 같이, 예측 영역의 발열원 포함 여부, 전류 측정 가능 여부, 및/또는 수집 가능한 데이터의 연속성 여부에 기반하여, 제1 영역, 제2 영역, 제3 영역 및 제4 영역으로 분류할 수 있다.

동작 903에서, 프로세서(120)는 영역 분류에 기반하여 예측 영역에 대응하는 가상 서미스터를 설정하는 동작을 수행할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 예측 영역에 대해 제1 영역, 제2 영역, 제3 영역, 또는 제4 영역의 분류에 대응하는 지정된 가상 서미스터 설정을 수행할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는 예측 영역을 제1 영역으로 분류에 기반하여 예측 영역에 대해 제1 가상 서미스터를 설정(예: 동작 911 내지 동작 917)할 수 있다. 다른 예를 들면, 프로세서(120)는 예측 영역을 제2 영역으로 분류에 기반하여 예측 영역에 대해 제2 가상 서미스터를 설정(예: 동작 921 내지 동작 927)할 수 있다. 다른 예를 들면, 프로세서(120)는 예측 영역을 제3 영역으로 분류에 기반하여 예측 영역에 대해 제3 가상 서미스터를 설정(예: 동작 931 내지 동작 937)할 수 있다. 다른 예를 들면, 프로세서(120)는 예측 영역을 제4 영역으로 분류에 기반하여 예측 영역에 대해 제4 가상 서미스터를 설정(예: 동작 941 내지 동작 947)할 수 있다.

일 실시예에 따라, 동작 911 내지 동작 917은 예측 영역에 발열원이 포함되고, 발열원의 전류 측정이 가능한 경우, 예를 들면, 예측 영역이 제1 영역으로 분류된 경우에서, 예측 영역에 대해 제1 가상 서미스터를 설정하는 예를 나타낼 수 있다.

동작 911에서, 프로세서(120)는 제1 영역으로 분류된 예측 영역에 대한 온도 데이터 및 전류 데이터를 수집할 수 있다. 일 실시예에 따라, 프로세서(120)는 전자 장치(101) 자체적으로 예측 영역에 관련된 온도 데이터 및 전류 데이터를 수집할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는 전자 장치(101)에 포함된 물리적인 센서가 만들어 낸 값(예: 온도 측정 값 및 전류 측정 값) 또는 전자 부품 별 사용 온도 및 사용 전류에 대해 미리 지정된 테이블에 기반하여 온도 데이터 및 전류 데이터를 수집할 수 있다. 다른 실시예에 따라, 예측 영역에 대한 온도와 전류 측정은, 전자 장치(101)의 외부의 별도 외부 장치(예: 측정 장비(예: 열 측정 장비(또는 열화상 카메라) 및 전류 측정 장비))에 의해 예측 영역에 대해 온도와 전류를 동시에 측정하고, 프로세서(120)는 외부 장치로부터 유선 통신 또는 무선 통신을 통해 온도 데이터와 전류 데이터를 획득(예: 수신)하여 수집할 수 있다. 다른 실시예에 따라, 온도 데이터와 전류 데이터는 사용자에 의해 직접 입력된 값을 이용할 수도 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 예측 영역의 발열원을 동작시키면서, 외부 장치로부터 측정된 온도와 전류에 관련된 온도 데이터 및 전류 데이터를 수집할 수 있다.

동작 913에서, 프로세서(120)는 온도 데이터와 전류 데이터에 기반하여 예측 영역에 관련된 제1 포화 온도(saturation temperature)(또는 임계 온도(critical temperature))를 설정할 수 있다. 일 실시예에서, 포화 온도는 전자 장치(101)에서 대응하는 영역의 발열 기준을 판단하기 위한 기준 온도(예: 상전이(phase transition)가 일어나는 온도)를 나타낼 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 온도 데이터와 전류 데이터를 이용하여 예측 영역의 열저항(R)을 산출할 수 있다. 일 실시예에 따라, 열저항(R)은 아래 <수학식 1>과 같이 구할 수 있다.

<수학식 1>에서, ‘R’은 열저항을 나타낼 수 있고, ‘Ts’는 예측 영역의 발열원의 포화 온도를 나타낼 수 있고, ‘Ti’는 발열원의 초기 온도(예: 대기 온도: 상온)를 나타낼 수 있고, ‘Q’는 발열원의 소모 전력을 나타낼 수 있다.

일 실시예에 따라, 프로세서(120)는 <수학식 1>과 같이 산출된 열저항을 이용하여 발열원의 소모 전류에 따라 제1 포화 온도를 설정할 수 있다. 일 실시예에 따라, 예측 영역이 LDI(230)가 배치된 영역이고, LDI(230)가 배치된 영역에 가상 서미스터를 설정하는 경우를 살펴보면, 발열원인 LDI(230)를 소모 전류 약 900mA을 약 30분 동안 유지할 때, LDI 온도가 약 47도에 도달하는 것을 가정하면, 열저항(R)은 ‘6’이 될 수 있다. 이를 <수학식 1>을 이용하면, 포화 온도(예: Tsat = Ts)를 구할 수 있다.

동작 915에서, 프로세서(120)는 제1 포화 온도를 가상 온도 양상 데이터로 변환할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 제1 포화 온도를 지수 조정(예: exponential graph fitting)하여 가상 온도 양상 데이터(예: 발열원 가상 서미스터 온도 또는 예측 온도)로 최종 변환할 수 있다. 이를 정의하면, 아래 <수학식 2>와 같이 나타낼 수 있다.

<수학식 2>에서, 'Tskin (t)'는 발열원의 가상 서미스터 온도(예: 예측 온도)를 나타낼 수 있고, '

'는 가상 서미스터 모니터링 시간(예: 1초, 5초, 또는 10초와 같이 전자 장치(101)에 지정되는 모니터링 시간 주기)을 나타낼 수 있고, 'Tsat'는 포화 온도를 나타낼 수 있고, '

'는 포화 온도 시간 대비 모니터링 시간을 나타낼 수 있고, 'e'는 변화량(예: 온도 변화 모델링)을 나타낼 수 있고, 'τ'는 포화 온도 시정수를 나타낼 수 있다.

동작 917에서, 프로세서(120)는 예측 영역에 관련된 제1 가상 서미스터를 설정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 예측 영역에 대해 가상 온도 양상 데이터를 제1 가상 서미스터로 설정할 수 있다.

일 실시예에 따라, 동작 921 내지 동작 927은 예측 영역에 발열원이 포함되고, 발열원의 전류 측정이 불가능 하고, 온도와 관련된 연속 데이터를 수집 가능한 경우, 예를 들면, 예측 영역이 제2 영역으로 분류된 경우에서, 예측 영역에 대해 제2 가상 서미스터를 설정하는 예를 나타낼 수 있다.

동작 921에서, 프로세서(120)는 제2 영역으로 분류된 예측 영역에 대한 온도 데이터 및 연속 데이터를 수집할 수 있다. 일 실시예에 따라, 프로세서(120)는 전자 장치(101) 자체적으로 예측 영역에 관련된 온도 데이터를 수집할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는 전자 장치(101)에 포함된 물리적인 센서가 만들어 낸 값(예: 온도 측정 값) 또는 전자 부품 별 사용 온도에 대해 미리 지정된 테이블에 기반하여 온도 데이터를 수집할 수 있다. 다른 실시예에 따라, 예측 영역에 대한 온도 측정은, 전자 장치(101)의 외부의 별도 외부 장치(예: 온도 측정 장비 또는 열화상 카메라)에 의해 예측 영역에 대해 온도를 측정하고, 프로세서(120)는 외부 장치로부터 유선 통신 또는 무선 통신을 통해 온도 데이터를 획득(예: 수신)하여 수집할 수 있다. 다른 실시예에 따라, 온도 데이터는 사용자에 의해 직접 입력된 값을 이용할 수도 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 예측 영역의 발열원을 동작시켜 온도 데이터를 수집하면서 연속 데이터를 수집할 수 있다.

동작 923에서, 프로세서(120)는 온도 데이터와 연속 데이터에 기반하여 예측 영역에 관련된 제2 포화 온도(또는 임계 온도)를 설정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 예측 영역의 발열원의 연속 데이터와 예측 영역의 온도 데이터가 선형 관계에 있다는 가정에 기반하여 연속 데이터를 예측 영역의 온도 데이터에 피팅(fitting)할 수 있다. 일 실시예에 따라, 예측 영역이 스피커(220)가 배치된 영역이고, 스피커(220)가 배치된 영역에 가상 서미스터를 설정하는 경우를 살펴보면, 발열원인 스피커(220)의 연속 데이터(예: 코일(coil) 온도)를 스피커(220)가 배치된 영역의 온도 데이터와 선형으로 피팅하여 포화 온도(예: Tsat = a X Tcoil + b, 여기서, a, b는 일차함수 변수, Tcoil은 스피커 코일 포화 온도)를 설정할 수 있다.

동작 925에서, 프로세서(120)는 제2 포화 온도를 가상 온도 양상 데이터로 변환할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 제2 포화 온도를 지수 조정하여, <수학식 2>에 예시한 바와 같이 가상 온도 양상 데이터(예: 발열원 가상 서미스터 온도 또는 예측 온도)로 최종 변환할 수 있다.

동작 927에서, 프로세서(120)는 예측 영역에 관련된 제2 가상 서미스터를 설정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 예측 영역에 대해 가상 온도 양상 데이터를 제2 가상 서미스터로 설정할 수 있다.

일 실시예에 따라, 동작 931 내지 동작 937은 예측 영역에 발열원이 포함되고, 발열원의 전류 측정이 불가능 하고, 온도와 관련된 비연속 데이터를 수집 가능한 경우, 예를 들면, 예측 영역이 제3 영역으로 분류된 경우에서, 예측 영역에 대해 제3 가상 서미스터를 설정하는 예를 나타낼 수 있다.

동작 931에서, 프로세서(120)는 제3 영역으로 분류된 예측 영역에 대한 온도 데이터 및 비연속 데이터를 수집할 수 있다. 일 실시예에 따라, 프로세서(120)는 전자 장치(101) 자체적으로 예측 영역에 관련된 온도 데이터를 수집할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는 전자 장치(101)에 포함된 물리적인 센서가 만들어 낸 값(예: 온도 측정 값) 또는 전자 부품 별 사용 온도에 대해 미리 지정된 테이블에 기반하여 온도 데이터를 수집할 수 있다. 다른 실시예에 따라, 예측 영역에 대한 온도 측정은, 전자 장치(101)의 외부의 별도 외부 장치(예: 온도 측정 장비 또는 열화상 카메라)에 의해 예측 영역에 대해 온도를 측정하고, 프로세서(120)는 외부 장치로부터 유선 통신 또는 무선 통신을 통해 온도 데이터를 획득(예: 수신)하여 수집할 수 있다. 다른 실시예에 따라, 온도 데이터는 사용자에 의해 직접 입력된 값을 이용할 수도 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 예측 영역의 발열원을 동작시켜, 온도 데이터를 수집하면서 비연속 데이터를 수집할 수 있다.

동작 933에서, 프로세서(120)는 온도 데이터와 비연속 데이터에 기반하여 예측 영역에 관련된 제3 포화 온도(또는 임계 온도)를 설정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 예측 영역의 발열원의 비연속 데이터에 따라, 예측 영역의 온도 데이터를 예측 영역의 포화 온도로 1대1 피팅할 수 있다. 일 실시예에 따라, 예측 영역이 전면 카메라가 배치된 영역이고, 전면 카메라가 배치된 영역에 가상 서미스터를 설정하는 경우를 살펴보면, 발열원인 전면 카메라가 동작하는 경우 비연속 데이터는 ‘1’을 나타낼 수 있고, 전면 카메라가 동작하지 않는 경우 비연속 데이터는 ‘0’을 나타낼 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 비연속 데이터가 ‘1’일 경우, 전면 카메라가 동작하여 도달하는 지정된 온도(예: 발열 기준 최대 온도)를 포화 온도로 설정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 비연속 데이터가 ‘0’일 경우, 대기 온도(또는 상온)(예: 약 25도)와 가장 유사한 온도를 포화 온도로 설정할 수 있다. 예를 들면, 전면 카메라가 동작 시에 예측 영역의 온도가 약 42도인 것을 가정하면, 약 42도를 포화 온도(예: Tsat = 42)로 설정할 수 있다. 다른 예를 들면, 전면 카메라가 동작하지 않을 시에는 대기 온도와 유사한 다른 서미스터(예: battery thermistor) 온도(예: 약 25도)를 포화 온도(예: Tsat = 25)로 설정할 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 비연속 데이터가 복수 개이고, 그에 대응하는 온도가 복수 개인 경우, 포화 온도를 각각에 대응하여 복수 개로 설정할 수도 있다.

동작 935에서, 프로세서(120)는 제3 포화 온도를 가상 온도 양상 데이터로 변환할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 제3 포화 온도를 지수 조정하여, <수학식 2>에 예시한 바와 같이 가상 온도 양상 데이터(예: 발열원 가상 서미스터 온도 또는 예측 온도)로 최종 변환할 수 있다.

동작 937에서, 프로세서(120)는 예측 영역에 관련된 제3 가상 서미스터를 설정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 예측 영역에 대해 가상 온도 양상 데이터를 제3 가상 서미스터로 설정할 수 있다.

일 실시예에 따라, 동작 941 내지 동작 947은 예측 영역에 발열원이 포함되지 않은 경우, 예를 들면, 예측 영역이 제4 영역으로 분류된 경우에서, 예측 영역에 대해 제4 가상 서미스터를 설정하는 예를 나타낼 수 있다.

동작 941에서, 프로세서(120)는 제4 영역으로 분류된 예측 영역에 대한 온도 데이터를 수집할 수 있다. 일 실시예에 따라, 프로세서(120)는 전자 장치(101) 자체적으로 예측 영역에 관련된 온도 데이터를 수집할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는 전자 장치(101)에 포함된 물리적인 센서가 만들어 낸 값(예: 온도 측정 값) 또는 전자 부품 별 사용 온도에 대해 미리 지정된 테이블에 기반하여 온도 데이터를 수집할 수 있다. 다른 실시예에 따라, 예측 영역에 대한 온도 측정은, 전자 장치(101)의 외부의 별도 외부 장치(예: 온도 측정 장비 또는 열화상 카메라)에 의해 예측 영역에 대해 온도를 측정하고, 프로세서(120)는 외부 장치로부터 유선 통신 또는 무선 통신을 통해 온도 데이터를 획득(예: 수신)하여 수집할 수 있다. 다른 실시예에 따라, 온도 데이터는 사용자에 의해 직접 입력된 값을 이용할 수도 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 예측 영역이 발열원 미포함 영역인 경우, 예측 영역 주변의 다른 발열원을 동작시켜, 주변 발열원에 의해 발생하는 온도에 관련된 온도 데이터를 수집할 수 있다.

동작 943에서, 프로세서(120)는 온도 데이터에 기반하여 예측 영역에 관련된 제4 포화 온도(또는 임계 온도)를 설정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 수집된 온도 데이터를 제4 포화 온도로 설정할 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 사용자에 의해 자주 실행되는 발열원(예: 어플리케이션)을 동작시키고, 예측 영역의 포화 온도를 수집할 수 있다.

동작 945에서, 프로세서(120)는 제4 포화 온도를 가상 온도 양상 데이터로 변환할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 제4 포화 온도를 지수 조정하여, <수학식 2>에 예시한 바와 같이 가상 온도 양상 데이터(예: 발열원 가상 서미스터 온도 또는 예측 온도)로 최종 변환할 수 있다.

동작 947에서, 프로세서(120)는 예측 영역에 관련된 제4 가상 서미스터를 설정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 예측 영역에 대해 가상 온도 양상 데이터를 제4 가상 서미스터로 설정할 수 있다.

일 실시예에 따라, 도 9에서는 도시하지 않았으나, 프로세서(120)는 전자 장치(101)에 전체 평균 온도에 대한 가상 서미스터를 설정할 수도 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 동작 903에 의해 예측 영역 별 수집된 온도 데이터의 평균에 기반하여 전체 평균 온도를 추정하고, 전체 평균 온도를 전체 가상 서미스터로 설정할 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 동작 941 내지 동작 947의 예시에서, 사용자에 의해 자주 사용되는 발열 시나리오에 기반하여 대응하는 발열원을 실행하고, 그에 따른 포화 온도를 수집 및 평균하여 전체 평균 온도를 추정하고, 전체 평균 온도를 전체 가상 서미스터로 설정할 수도 있다.

동작 905에서, 프로세서(120)는 영역 별 데이터를 수집할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 동작 903에서 수행하는 각 예측 영역 별 데이터(예: 온도 데이터)를 수집할 수 있다.

동작 907에서, 프로세서(120)는 수집된 데이터를 이용하여 예측 영역 별 가상 서미스터에 따른 온도를 추정할 수 있다.

이상에서와 같이, 다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(101)에 물리적인 서미스터를 실장할 수 없는 영역(또는 온도를 예측할 수 없는 영역)에 대해서도, 가상 서미스터 설정을 통해 대응하는 영역의 온도를 국부적으로 수집 및 예측(또는 추정)할 수 있다. 이를 통해, 다양한 실시예들에서는, 전자 장치(101)에 실시간 온도 분포를 판단할 수 있는 지표를 제공할 수 있고, 전자 장치(101)의 전체 온도 상태를 실시간으로 모니터링 할 수 있다. 예를 들면, 가상 서미스터 설정을 통해 전자 장치(101)의 표면 발열을 예측할 수 있으며, 결과적으로 전자 장치(101) 전체의 발열을 효과적으로 관리할 수 있다.

본 개시의 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(101)에서 수행하는 동작 방법은, 예측 영역을 지정된 특성에 기반하여 분류하는 동작, 상기 예측 영역의 분류된 특성에 기반하여, 상기 예측 영역에 대응하는 가상 서미스터를 설정하는 동작, 상기 가상 서미스터에 기반하여 적어도 하나의 예측 영역의 정보를 수집하는 동작, 및 수집된 정보에 기반하여 상기 전자 장치(101)의 발열을 관리하는 동작을 포함할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 분류하는 동작은, 상기 예측 영역에 대응하는 지정된 특성에 기반하여 상기 전자 장치(101)의 영역을 분류하는 동작을 포함하고, 상기 지정된 특성은, 상기 예측 영역에서 발열원 포함 여부, 전류 측정 가능 여부, 및/또는 수집 가능한 데이터의 연속성 여부에 따른 특성을 포함할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 가상 서미스터를 설정하는 동작은, 예측 영역에 각각 대응하는 적어도 하나의 데이터에 기반하여, 해당 예측 영역에 대응하는 가상 서미스터를 설정하는 동작을 포함하고, 상기 적어도 하나의 데이터는, 전자 부품에 관련된 온도 데이터, 전류 데이터, 연속 데이터, 및/또는 비연속 데이터를 포함할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 가상 서미스터를 설정하는 동작은, 가상 서미스터 설정 시, 해당 예측 영역에 대응하는 발열원 또는 주변 발열원을 실행하는 동작, 발열원의 실행 동안 온도 데이터를 수집하는 동작, 온도 데이터에 추가적으로 해당 예측 영역의 지정된 특성에 대응하는 추가 데이터를 수집하여 각각의 가상 서미스터를 설정하는 동작을 포함할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 추가 데이터를 수집하는 동작은, 상기 예측 영역에 발열원이 포함되고, 상기 발열원의 전류 측정이 가능한 특성에 기반하여, 상기 발열원에 관련된 온도 데이터 및 전류 데이터를 수집하는 동작, 상기 예측 영역에 발열원이 포함되고, 상기 발열원의 전류 측정이 불가능하고, 온도와 연관된 연속 데이터 수집이 가능한 특성에 기반하여, 상기 발열원에 관련된 온도 데이터 및 연속 데이터를 수집하는 동작, 상기 예측 영역에 발열원이 포함되고, 상기 발열원의 전류 측정이 불가능하고, 온도와 연관된 비연속 데이터 수집이 가능한 특성에 기반하여, 상기 발열원에 관련된 온도 데이터 및 비연속 데이터를 수집하는 동작, 상기 예측 영역에 발열원이 미포함된 경우, 주변 발열원에 관련된 온도 데이터를 수집하는 동작을 포함할 수 있다.

본 명세서와 도면에 개시된 본 개시의 다양한 실시예들은 본 개시의 기술 내용을 쉽게 설명하고 본 개시의 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것일 뿐이며, 본 개시의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 따라서 본 개시의 범위는 여기에 개시된 실시예들 이외에도 본 개시의 기술적 사상을 바탕으로 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 개시의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

101: 전자 장치
120: 프로세서
130: 메모리
160: 디스플레이 모듈
210: 통신 모듈
220: 스피커
230: LDI
251: 영역 분류 모듈
253: 온도 산출 모듈
255: 관리 모듈

Claims

전자 장치에 있어서,
전자 장치 내에 실장되는 복수의 전자 부품; 및
상기 전자 부품과 작동적으로 연결된 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는,
예측 영역을 지정된 특성에 기반하여 분류하고,
상기 예측 영역의 분류된 특성에 기반하여, 상기 예측 영역에 대응하는 가상 서미스터를 설정하고,
상기 가상 서미스터에 기반하여 적어도 하나의 예측 영역의 정보를 수집하고, 및
수집된 정보에 기반하여 상기 전자 장치의 발열을 관리하도록 설정된 전자 장치.
제1항에 있어서, 상기 프로세서는,
상기 예측 영역에 대응하는 지정된 특성에 기반하여 상기 전자 장치의 영역을 분류하도록 설정되고,
상기 지정된 특성은, 상기 예측 영역에서 발열원 포함 여부, 전류 측정 가능 여부, 및/또는 수집 가능한 데이터의 연속성 여부에 따른 특성을 포함하는 것을 특징으로 하는 전자 장치.
제2항에 있어서, 상기 프로세서는,
예측 영역에 각각 대응하는 적어도 하나의 데이터에 기반하여, 해당 예측 영역에 대응하는 가상 서미스터를 설정하도록 설정된 전자 장치.
제3항에 있어서, 상기 적어도 하나의 데이터는,
전자 부품에 관련된 온도 데이터, 전류 데이터, 연속 데이터, 및/또는 비연속 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 전자 장치.
제2항에 있어서, 상기 프로세서는,
동일 분류의 영역들에 대해 동일한 가상 서미스터를 설정하고, 다른 분류의 영역들에 대해 각각 다른 가상 서미스터를 설정하도록 설정된 전자 장치.
제2항에 있어서, 상기 프로세서는,
가상 서미스터 설정 시, 해당 예측 영역에 대응하는 발열원 또는 주변 발열원을 실행하고,
발열원의 실행 동안 온도 데이터를 수집하고,
온도 데이터에 추가적으로 해당 예측 영역의 지정된 특성에 대응하는 추가적인 데이터를 수집하여 각각의 가상 서미스터를 설정하도록 설정된 전자 장치.
제6항에 있어서, 상기 프로세서는,
상기 예측 영역에 발열원이 포함되고, 상기 발열원의 전류 측정이 가능한 특성에 기반하여, 상기 발열원에 관련된 온도 데이터 및 전류 데이터를 수집하고,
상기 온도 데이터 및 전류 데이터에 기반하여 상기 가상 서미스터를 설정하도록 설정된 전자 장치.
제7항에 있어서, 상기 프로세서는,
상기 발열원을 실행하는 동안, 상기 발열원에 관련된 온도 데이터 및 전류 데이터를 수집하고,
상기 온도 데이터와 상기 전류 데이터에 기반하여 상기 예측 영역에 관련된 포화 온도(saturation temperature)를 설정하고,
상기 포화 온도를 지수 조정(예: exponential graph fitting)하여 가상 온도 양상 데이터로 변환하도록 설정된 전자 장치.
제6항에 있어서, 상기 프로세서는,
상기 예측 영역에 발열원이 포함되고, 상기 발열원의 전류 측정이 불가능하고, 온도와 연관된 연속 데이터 수집이 가능한 특성에 기반하여, 상기 발열원에 관련된 온도 데이터 및 연속 데이터를 수집하고,
상기 온도 데이터 및 상기 연속 데이터에 기반하여 상기 가상 서미스터를 설정하도록 설정된 전자 장치.
제9항에 있어서, 상기 프로세서는,
상기 발열원을 실행하는 동안, 상기 발열원에 관련된 온도 데이터 및 연속 데이터를 수집하고,
상기 온도 데이터와 상기 연속 데이터에 기반하여 상기 예측 영역에 관련된 포화 온도를 설정하고,
상기 포화 온도를 지수 조정하여 가상 온도 양상 데이터로 변환하도록 설정된 전자 장치.
제6항에 있어서, 상기 프로세서는,
상기 예측 영역에 발열원이 포함되고, 상기 발열원의 전류 측정이 불가능하고, 온도와 연관된 비연속 데이터 수집이 가능한 특성에 기반하여, 상기 발열원에 관련된 온도 데이터 및 비연속 데이터를 수집하고,
상기 온도 데이터 및 상기 비연속 데이터에 기반하여 상기 가상 서미스터를 설정하도록 설정된 전자 장치.
제11항에 있어서, 상기 프로세서는,
상기 발열원을 실행하는 동안, 상기 발열원에 관련된 온도 데이터 및 비연속 데이터를 수집하고,
상기 온도 데이터와 상기 비연속 데이터에 기반하여 상기 예측 영역에 관련된 포화 온도를 설정하고,
상기 포화 온도를 지수 조정하여 가상 온도 양상 데이터로 변환하도록 설정된 전자 장치.
제6항에 있어서, 상기 프로세서는,
상기 예측 영역에 발열원이 미포함된 경우, 주변 발열원에 관련된 온도 데이터를 수집하고,
상기 수집된 온도 데이터에 기반하여 상기 가상 서미스터를 설정하도록 설정된 전자 장치.
제13항에 있어서, 상기 프로세서는,
상기 예측 영역 주변의 주변 발열원을 실행하고,
상기 주변 발열원을 실행하는 동안, 상기 주변 발열원에 의해 발생하는 온도에 관련된 온도 데이터를 수집하고,
상기 온도 데이터에 기반하여 상기 예측 영역에 관련된 포화 온도를 설정하고,
상기 포화 온도를 지수 조정하여 가상 온도 양상 데이터로 변환하도록 설정된 전자 장치.
제2항에 있어서, 상기 프로세서는,
상기 수집된 정보에 기반하여 상기 전자 장치의 국부 발열 및/또는 전체 평균 발열을 관리하도록 설정된 전자 장치.
전자 장치의 동작 방법에 있어서,
예측 영역을 지정된 특성에 기반하여 분류하는 동작;
상기 예측 영역의 분류된 특성에 기반하여, 상기 예측 영역에 대응하는 가상 서미스터를 설정하는 동작;
상기 가상 서미스터에 기반하여 적어도 하나의 예측 영역의 정보를 수집하는 동작; 및
수집된 정보에 기반하여 상기 전자 장치의 발열을 관리하는 동작을 포함하는 방법.
제16항에 있어서, 상기 분류하는 동작은,
상기 예측 영역에 대응하는 지정된 특성에 기반하여 상기 전자 장치의 영역을 분류하는 동작을 포함하고,
상기 지정된 특성은, 상기 예측 영역에서 발열원 포함 여부, 전류 측정 가능 여부, 및/또는 수집 가능한 데이터의 연속성 여부에 따른 특성을 포함하는 방법.
제17항에 있어서, 상기 가상 서미스터를 설정하는 동작은,
예측 영역에 각각 대응하는 적어도 하나의 데이터에 기반하여, 해당 예측 영역에 대응하는 가상 서미스터를 설정하는 동작을 포함하고,
상기 적어도 하나의 데이터는,
전자 부품에 관련된 온도 데이터, 전류 데이터, 연속 데이터, 및/또는 비연속 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제17항에 있어서, 상기 가상 서미스터를 설정하는 동작은,
가상 서미스터 설정 시, 해당 예측 영역에 대응하는 발열원 또는 주변 발열원을 실행하는 동작,
발열원의 실행 동안 온도 데이터를 수집하는 동작,
온도 데이터에 추가적으로 해당 예측 영역의 지정된 특성에 대응하는 추가 데이터를 수집하여 각각의 가상 서미스터를 설정하는 동작을 포함하는 방법.
제19항에 있어서, 상기 추가 데이터를 수집하는 동작은,
상기 예측 영역에 발열원이 포함되고, 상기 발열원의 전류 측정이 가능한 특성에 기반하여, 상기 발열원에 관련된 온도 데이터 및 전류 데이터를 수집하는 동작,
상기 예측 영역에 발열원이 포함되고, 상기 발열원의 전류 측정이 불가능하고, 온도와 연관된 연속 데이터 수집이 가능한 특성에 기반하여, 상기 발열원에 관련된 온도 데이터 및 연속 데이터를 수집하는 동작,
상기 예측 영역에 발열원이 포함되고, 상기 발열원의 전류 측정이 불가능하고, 온도와 연관된 비연속 데이터 수집이 가능한 특성에 기반하여, 상기 발열원에 관련된 온도 데이터 및 비연속 데이터를 수집하는 동작,
상기 예측 영역에 발열원이 미포함된 경우, 주변 발열원에 관련된 온도 데이터를 수집하는 동작을 포함하는 방법.