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전자 장치에 있어서,적어도 하나 이상의 센서를 포함하고 적어도 하나 이상의 센서 각각에 의한 센서 데이터를 출력하는 센서부; 및상기 센서 데이터를 수집하고 전처리하여 사용자 상황을 추론하고, 상기 전자 장치에서 적어도 하나의 어플리케이션의 사용 통계를 기반으로 사용자 성향을 판단하며, 상기 사용자 상황 추론 결과와 상기 사용자 성향 판단 결과를 이용하여 상기 전자 장치에서 실행중인 복수의 기능들 중 적어도 하나의 불필요한 기능을 확인하고, 상기 확인된 적어도 하나의 불필요한 기능을 조정하는 제어부를 포함하는 전자 장치
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제1 항에 있어서, 상기 제어부는,적어도 하나 이상의 센서 각각에 의한 센서 데이터를 수집하는 센서 데이터 수집부;상기 수집된 데이터를 연속적인(continuous) 데이터에서 이산적인(discrete) 데이터로 변환하고 미리 정해진 인공 지능 기법을 이용하여 전처리하고 전처리된 데이터를 출력하는 데이터 전처리부;상기 전처리된 데이터에 미리 정해진 확률 모델을 적용하여 사용자 상황을 추론하는 사용자 상황 추론부;상기 전자 장치에서 상기 적어도 하나의 어플리케이션의 사용 통계를 기반으로 사용자의 성향이 미리 정해진 사용자 성향 중 어느 성향에 포함되는지 판단하는 사용자 성향 판단부; 상기 사용자 상황 추론 결과와 상기 사용자 성향 판단 결과를 이용하여 상기 전자 장치에서 실행중인 상기 복수의 기능들 중 상기 적어도 하나의 불필요한 기능을 추론하는 잉여 기능 추론부; 및상기 적어도 하나의 불필요한 기능 추론 결과에 따라 상기 적어도 하나의 불필요한 기능을 조정하는 기능 조정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 전자 장치
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제1항에 있어서, 상기 센서 데이터는,가속도 센서에 의한 3축 가속도 값, 방향 센서에 의한 3축 기울기 값, 지자기 센서에 의한 3축 자기장 값, 시간 센서에 의한 시간 값, 자이로 센서에 의한 각속도 값, 조도 센서에 의한 밝기 값, GPS 센서에 의한 위치(위도, 경도) 값, 배터리 센서에의 한 배터리 잔량 레벨값, 온도 센서에 의한 온도값, 습도 센서에 의한 습도값 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 전자 장치
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제1항에 있어서, 상기 사용자 상황은,사용자 자세, 사용자 움직임, 이동 상태, 장치 사용 빈도, 장치 사용 가능 상태, 장치 위치, 사용자 위치, 휴식 상태, 수면 상태, 실내 또는 실외 상태, 관람 상태, 쇼핑 상태, 운동 상태, 식사 상태, 수업 상태, 일 상태 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 전자 장치
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제1항에 있어서, 상기 사용자 성향은,Openness to experience 성향, Conscientiousness 성향, Extraversion 성향, Agreeableness 성향, Neuroticism 성향 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 전자 장치
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제2항에 있어서, 상기 인공 지능 기법은,규칙 이용 기법과, 결정 트리 기법 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 전자 장치
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제2항에 있어서, 상기 확률 모델은, Dynamic Bayesian network, Bayesian network, Naive Bayes Classifier, Hyper network, 및 Tree-augmented Bayesian classifier 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 전자 장치
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전자 장치에서 기능 관리 방법에 있어서,적어도 하나 이상의 센서를 통해 적어도 하나 이상의 센서 각각에 의한 센서 데이터를 검출하는 과정;상기 센서 데이터를 수집하고 전처리하여 사용자 상황을 추론하고, 상기 전자 장치에서 적어도 하나의 어플리케이션의 사용 통계를 기반으로 사용자 성향을 판단하는 과정;상기 사용자 상황 추론 결과와 상기 사용자 성향 판단 결과를 이용하여 상기 전자 장치에서 실행중인 복수의 기능들 중 적어도 하나의 불필요한 기능을 추론하는 과정; 및상기 추론된 적어도 하나의 불필요한 기능을 조정하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 전자 장치에서 기능 관리 방법
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제8항에 있어서, 상기 사용자 상황 추론 결과 상황 변화가 발생하는지 판단하는 과정; 및상황 변화가 발생하지 않으면, 센서 데이터 획득 빈도를 조절하는 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 전자 장치에서 기능 관리 방법
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제8항에 있어서, 상기 전처리하는 과정은,센서 데이터를 연속적인(continuous) 데이터에서 이산적인(discrete) 데이터로 변환하는 과정과,상기 변환된 데이터를 미리 정해진 인공 지능 기법을 이용하여 전처리하고 전처리된 데이터를 출력하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 전자 장치에서 기능 관리 방법
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제8항에 있어서, 상기 사용자 상황을 추론하는 과정은,상기 전처리된 데이터에 미리 정해진 확률 모델을 적용하여 사용자 상황을 추론하는 과정인 것을 특징으로 하는 전자 장치에서 기능 관리 방법
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제8항에 있어서, 상기 사용자 성향을 판단하는 과정은,상기 전자 장치에서 상기 적어도 하나의 어플리케이션의 사용 통계를 기반으로 사용자의 성향이 미리 정해진 사용자 성향 중 어느 성향에 포함되는지 판단하는 과정임을 특징으로 하는 전자 장치에서 기능 관리 방법
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제8항에 있어서, 상기 센서 데이터는,가속도 센서에 의한 3축 가속도 값, 방향 센서에 의한 3축 기울기 값, 지자기 센서에 의한 3축 자기장 값, 시간 센서에 의한 시간 값, 자이로 센서에 의한 각속도 값, 조도 센서에 의한 밝기 값, GPS 센서에 의한 위치(위도, 경도) 값, 배터리 센서에의 한 배터리 잔량 레벨값, 온도 센서에 의한 온도값, 습도 센서에 의한 습도값 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 전자 장치에서 기능 관리 방법
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제8항에 있어서, 상기 사용자 상황은,사용자 자세, 사용자 움직임, 이동 상태, 장치 사용 빈도, 장치 사용 가능 상태, 장치 위치, 사용자 위치, 휴식 상태, 수면 상태, 실내 또는 실외 상태, 관람 상태, 쇼핑 상태, 운동 상태, 식사 상태, 수업 상태, 일 상태 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 전자 장치에서 기능 관리 방법
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제8항에 있어서, 상기 사용자 성향은,Openness to experience 성향, Conscientiousness 성향, Extraversion 성향, Agreeableness 성향, Neuroticism 성향 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 전자 장치에서 기능 관리 방법
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제10항에 있어서, 상기 인공 지능 기법은,규칙 이용 기법과, 결정 트리 기법 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 전자 장치에서 기능 관리 방법
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제11항에 있어서, 상기 확률 모델은, Dynamic Bayesian network, Bayesian network, Naive Bayes Classifier, Hyper network, 및 Tree-augmented Bayesian classifier 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 전자 장치에서 기능 관리 방법
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프로그램을 저장하는 저장매체에 있어서,상기 프로그램은 전자 장치에서, 적어도 하나 이상의 센서를 통해 적어도 하나 이상의 센서 각각에 의한 센서 데이터를 검출하는 과정;상기 센서 데이터를 수집하고 전처리하여 사용자 상황을 추론하고, 상기 전자 장치에서 적어도 하나의 어플리케이션의 사용 통계를 기반으로 사용자 성향을 판단하는 과정;상기 사용자 상황 추론 결과와 상기 사용자 성향 판단 결과를 이용하여 상기 전자 장치에서 실행중인 복수의 기능들 중 적어도 하나의 불필요한 기능을 추론하는 과정; 및상기 추론된 적어도 하나의 불필요한 기능을 조정하는 과정을 수행하도록 프로그램된 것을 특징으로하는 저장매체
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