KR20140136977A - 모바일 디바이스와 연관된 경험의 품질 측정 - Google Patents

모바일 디바이스와 연관된 경험의 품질 측정 Download PDF

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Abstract

모바일 디바이스와 연관된 경험의 품질을 측정하기 위한 구현들 및 기술들이 일반적으로 개시된다.

Description

모바일 디바이스와 연관된 경험의 품질 측정{MEASURING QUALITY OF EXPERIENCE ASSOCIATED WITH A MOBILE DEVICE}
명세서에 달리 나타내지 않는 한, 이 섹션에서 설명된 접근법들은 이 출원에서의 청구항들에 대해 종래 기술이 아니며, 이 섹션에서의 포함에 의해 종래 기술로 인정되지 않는다.
낮은 서비스의 품질 (Quality of Service; QoS) 은 대응하는 낮은 경험의 품질 (Quality of Experience; QoE) 과 연관될 수도 있다. QoE 의 측정은 낮은 QoS 의 잠재적인 발생들에 대해 서비스 프로바이더 (service provider) 에게 경고할 수도 있다.
예를 들어, QoE 의 이러한 측정은, 자원이 부족하고 모든 수요에 대해 응하는 것이 어려움에 따라, 자원을 할당하는데 있어서 서비스 프로바이더에게 도움을 준다. QoE 의 측정은, 대역폭이 임계에 가까운 경우에 어떤 서비스들 또는 애플리케이션들을 격하시킬지를 서비스 프로바이더가 선택하는 자원 할당에 있어서 도움을 줄 수도 있다.
하지만, QoE 의 측정은 복잡하게 될 수도 있다. 예를 들어, 상이한 고객들이 QoS 에서의 유사한 드롭들 (drops) 을 향해 상이한 공차들 (tolerances) 을 가지고/가지거나 이용되는 서비스들의 유형에 의존하는 상이한 공차들을 가질 수도 있는 경우에, QoE 의 측정은 복잡하게 될 수도 있다.
측정된 경험의 품질에 관련된 몇몇 예시적인 방법들, 장치, 및 시스템들이 복수의 모바일 디바이스들과 연관된 통신 네트워크에서 구현될 수도 있다. 이러한 방법들은 적어도 하나의 모바일 디바이스로부터 하나 이상의 기준 데이터를 수신하는 것을 포함할 수도 있다. 하나 이상의 수용가능한 모바일 디바이스들은 하나 이상의 기준 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 스크리닝될 수도 있다. 경험 품질 측정에 대한 요청이 하나 이상의 수용가능한 모바일 디바이스들에 전송될 수도 있고, 여기서, 경험 품질 측정에 대한 요청은 하나 이상의 수용가능한 모바일 디바이스들에서 경험 품질 측정을 활성화시킬 수 있는 하나 이상의 활성화 코드들과 연관될 수도 있다. 하나 이상의 측정된 경험 품질 데이터 셋트들은 하나 이상의 수용가능한 모바일 디바이스들의 적어도 일부분으로부터 수신될 수도 있다.
측정된 경험의 품질에 관련된 몇몇 예시적인 방법들, 장치, 및 시스템들이 복수의 모바일 디바이스들과 연관된 통신 네트워크에서 구현될 수도 있다. 이러한 방법들은 적어도 하나의 모바일 디바이스로부터 하나 이상의 기준 데이터를 수신하는 것을 포함할 수도 있다. 하나 이상의 수용가능한 모바일 디바이스들이 하나 이상의 기준 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 스크리닝될 수도 있다. 경험 품질 측정에 대한 요청이 하나 이상의 수용가능한 모바일 디바이스들에 전송될 수도 있다. 하나 이상의 측정된 경험 품질 데이터 셋트들이 하나 이상의 수용가능한 모바일 디바이스들의 적어도 일부분으로부터 수신될 수도 있다. 하나 이상의 수용가능한 모바일 디바이스들의 개별 사용자들과 연관된 인구통계학적 정보가 수신될 수도 있고, 여기서, 인구통계학적 정보는 연령 데이터, 성별 데이터, 및/또는 민족성 데이터 중 하나 이상을 포함할 수도 있다. 하나 이상의 측정된 경험 품질 데이터 셋트들의 안면 감정 해석이 인구통계학적 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 수행될 수도 있다.
측정된 경험의 품질에 관련된 몇몇 예시적인 방법들, 장치, 및 시스템들이 통신 네트워크와 연관된 모바일 디바이스에서 구현될 수도 있다. 이러한 방법들은, 모바일 디바이스를 통해, 모바일 서비스 프로바이더로부터 경험 품질 측정에 대한 요청을 수신하는 것을 포함할 수도 있다. 환경 광 레벨들은 모바일 디바이스와 연관된 하나 이상의 광학 센서들을 통해 감지될 수도 있다. 밝기는 감지된 환경 광 레벨들에 적어도 부분적으로 기초하여 조정될 수도 있다. 사용자의 얼굴은 모바일 디바이스와 연관된 하나 이상의 광학 센서들을 통해 검출될 수도 있다. 사용자의 안면 특징들은 모바일 디바이스와 연관된 하나 이상의 광학 센서들을 통해 검출될 수도 있다. 밝기의 조정, 사용자의 얼굴의 검출, 및/또는 사용자의 안면 특징들의 검출이 성공적인지 여부의 결정이 이루어질 수도 있다. 밝기의 조정, 사용자의 얼굴의 검출, 사용자의 안면 표정을 검출하는 것, 사용자의 동공 사이즈를 검출하는 것, 사용자의 안면 온도를 검출하는 것, 및/또는 사용자의 안면 특징들의 검출이 성공적이라는 결정에 적어도 부분적으로 기초하여 경험 품질 측정이 시작될 수도 있다.
경험의 품질을 측정하는 것에 관련된 몇몇 예시적인 장치 및 시스템들이 통신 네트워크에서 통신을 용이하게 하도록 구성된 모바일 디바이스에서 구현될 수도 있다. 이러한 모바일 디바이스는 프로세서, 하나 이상의 광학 센서들, RF 트랜시버, 및 안테나를 포함할 수도 있다. 하나 이상의 광학 센서들은 프로세서에 커플링될 수도 있다. RF 트랜시버는 프로세서에 동작가능하게 커플링될 수도 있다. 안테나는 RF 트랜시버에 동작가능하게 커플링될 수도 있다. 프로세서는, 하나 이상의 광학 센서들, RF 트랜시버, 및 안테나와 함께, RF 트랜시버 및 안테나를 통해, 모바일 서비스 프로바이더로부터 경험 품질 측정에 대한 요청을 수신하도록 구성될 수도 있다. 환경 광 레벨들은 하나 이상의 광학 센서들을 통해 감지될 수도 있다. 밝기에 대한 조정은 감지된 환경 광 레벨들에 적어도 부분적으로 기초할 수도 있다. 사용자의 얼굴은 모바일 디바이스와 연관된 하나 이상의 광학 센서들을 통해 검출될 수도 있다. 사용자의 안면 특징들은 모바일 디바이스와 연관된 하나 이상의 광학 센서들을 통해 검출될 수도 있다. 밝기의 조정, 사용자의 얼굴의 검출, 및/또는 사용자의 안면 특징들의 검출이 성공적인지 여부에 관한 결정이 이루어질 수도 있다. 밝기의 조정, 사용자의 얼굴의 검출, 및/또는 사용자의 안면 특징들의 검출이 성공적이라는 결정에 적어도 부분적으로 기초하여 경험 품질 측정이 시작될 수도 있다.
몇몇 예시적인 물품들 (articles) 은 경험의 품질을 측정하기 위한 머신 판독가능 명령들을 포함할 수도 있다. 이러한 머신 판독가능 명령들은, 적어도 하나의 모바일 디바이스로부터 하나 이상의 기준 데이터를 수신하는 것을 포함할 수도 있다. 하나 이상의 수용가능한 모바일 디바이스들은 하나 이상의 기준 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 스크리닝될 수도 있다. 경험 품질 측정에 대한 요청은 하나 이상의 수용가능한 모바일 디바이스들에 전송될 수도 있고, 여기서, 경험 품질 측정에 대한 요청은 하나 이상의 수용가능한 모바일 디바이스들에서 경험 품질 측정을 활성화시킬 수 있는 하나 이상의 활성화 코드들과 연관될 수도 있다. 하나 이상의 측정된 경험 품질 데이터 셋트들은 하나 이상의 수용가능한 모바일 디바이스들의 적어도 일부분으로부터 수신될 수도 있다.
전술한 요약은 오직 예시적인 것이고 어떤 방식으로든 제한하는 것으로 의도되지 않는다. 전술한 예시적인 양태들, 실시형태들, 및 특징들 외에도, 추가적인 양태들, 실시형태들, 및 특징들이 도면들 및 이하의 상세한 설명을 참조하여 명백하게 될 것이다.
청구물은 명세서의 종결 부분에서 특별히 지적되고 분명하게 주장된다. 본 개시의 전술한 및 다른 특징들은, 첨부 도면들과 함께 취해진 이하의 설명 및 첨부된 청구항들로부터 보다 완전하게 분명하게 될 것이다. 이들 도면들은 개시에 따른 오직 몇몇 실시형태들을 묘사하고 따라서 그것의 범위를 제한하는 것으로 고려되지 않는다는 것을 이해하여야 하고, 개시는 첨부 도면들의 이용을 통해 추가적인 명세 및 상세와 함께 설명될 것이다.
도 1 은 본 개시의 적어도 몇몇 실시형태들에 따라 배열된 예시적인 모바일 디바이스의 개략도이다.
도 2 는 본 개시의 적어도 몇몇 실시형태들에 따라 배열된 경험의 품질을 측정하기 위한 예시적인 프로세스를 나타낸다.
도 3 은 본 개시의 적어도 몇몇 실시형태들에 따라 배열된 경험의 품질을 측정하기 위한 다른 예시적인 프로세스를 나타낸다.
도 4 는 본 개시의 적어도 몇몇 실시형태들에 따라 배열된 경험의 품질을 측정하기 위한 추가적인 예시적인 프로세스를 나타낸다.
도 5 는 본 개시의 적어도 몇몇 실시형태들에 따라 배열된 모바일 디바이스들을 스크리닝하기 위한 예시적인 프로세스를 나타낸다.
도 6 은 본 개시의 적어도 몇몇 실시형태들에 따라 배열된 예시적인 컴퓨터 프로그램 제품의 예시이다.
도 7 은 본 개시의 적어도 몇몇 실시형태들에 따라 배열된 컴퓨팅 디바이스의 예시적인 실시형태의 블록도이다.
이하의 설명은 청구된 주제의 완전한 이해를 제공하기 위해 구체적인 상세들과 함께 다양한 예들을 전개한다. 하지만, 청구된 주제는 본 명세서에 개시된 구체적인 상세들 중 일부 또는 그 이상이 없이 실시될 수도 있다는 것을 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자 (이하, '당업자' 라 함) 에 의해 이해될 것이다. 또한, 몇몇 상황들에서, 잘 알려진 방법들, 절차들, 시스템들, 컴포넌트들 및/또는 회로들은 청구된 주제를 불필요하게 모호하게 하는 것을 회피하기 위해 상세하게 설명되지 않았다.
이하의 상세한 설명에서, 그것의 일부를 형성하는 첨부 도면들에 대해 참조가 이루어진다. 도면들에서, 문맥상 달리 나타내지 않는 한, 유사한 심볼들은 통상적으로 유사한 컴포넌트들을 식별한다. 상세한 설명, 도면들, 및 청구항들에서 설명된 예시적인 실시형태들은 제한하는 것으로서 의미되지 않는다. 본 명세서에 제시된 주제의 사상 또는 범위로부터 벗어남이 없이, 다른 실시형태들이 이용될 수도 있고, 다른 변경들이 이루어질 수도 있다. 본 명세서에 일반적으로 설명되고 도면들에서 예시된 본 개시의 양태들은 광범위하게 다양한 상이한 구성들로 배열, 치환, 조합, 및 설계될 수 있고 이들 모두는 명시적으로 고려되고 이 개시의 일부를 형성한다는 것을 쉽게 이해할 것이다.
이 개시는 그 중에서도 모바일 디바이스와 연관된 경험의 품질을 측정하는 것에 관련된 방법들, 장치, 및 시스템들에 대한 것이다.
도 1 은 본 개시의 적어도 몇몇 실시형태들에 따라 배열된 예시적인 모바일 디바이스의 개략도이다. 도시된 예에서, 모바일 디바이스 (100) 는 통신 네트워크 (미도시) 에서의 통신을 용이하게 하도록 구성될 수도 있다. 본 명세서에서 사용된 "통신 네트워크" 라는 용어는 그 통신 네트워크를 통해 서로 무선 통신하도록 적응된 복수의 모바일 디바이스들을 포함하는 임의의 수의 통신 시스템들을 지칭할 수도 있다. 예를 들어, "통신 네트워크" 는 다음의 것들 중 하나 이상을 포함하는 임의의 수의 모바일 서비스 프로바이더들 (120) 을 지칭할 수도 있다: 특정 용도에 따라, 셀룰러폰 네트워크, 모바일 WiMax (worldwide interoperability for microwave access network), (예를 들어, 무선 로컬 영역 네트워크 (WLAN), 무선 광역 네트워크 (WWAN) 를 통한) VoIP (voice over Internet protocol) 시스템, 롱 텀 에볼루션 (LTE) 네트워크, 직교 주파수 분할 다중 액세스 (OFDMA) 네트워크 등, 및 이들의 조합들. 추가적으로 또는 대안적으로, 이러한 통신 네트워크는 복수의 모바일 디바이스들에 대해 인터넷 접속을 제공하는 임의의 수의 통신 시스템들을 지칭할 수도 있다.
모바일 서비스 프로바이더 (120) 는 본 명세서에서 순전히 예시적인 목적들을 위해 제시되고, 모바일 서비스 프로바이더 (120) 는 명료성을 위해 도 1 에 도시되지 않은 추가적인 컴포넌트들을 가질 수도 있다는 것이 인식될 수도 있다. 따라서, 모바일 서비스 프로바이더 (120) 는, 하나 이상의 기지국들, 기지국 제어기들, 모바일 스위칭 센터 등, 및/또는 이들의 조합들과 같은, 여기에 예시되지 않은 임의의 수의 컴포넌트들을 포함할 수도 있다. 본 명세서에서 사용된 용어 "기지국" 은 복수의 모바일 디바이스들 사이에서의 통신을 용이하게 하도록 구성된 모바일 서비스 프로바이더 (120) 의 부분을 지칭할 수도 있다.
몇몇 예들에서, 모바일 디바이스 (100) 는 프로세서 (102), RF 트랜시버 (104), 안테나 (106), 및/또는 하나 이상의 광학 센서들 (108) 을 포함할 수도 있다. 또한, 모바일 디바이스 (100) 는 명료성을 위해 도 1 에 도시되지 않은, 스피커, 가속도계, 메모리, 라우터, 네트워크 인터페이스 로직 등과 같은 추가적인 항목들을 또한 포함할 수도 있다.
프로세서 (102) 는 모바일 디바이스 (100) 의 하우징 (미도시) 내에 위치될 수도 있다. 예를 들어, 프로세서 (102) 는 마이크로프로세서 또는 중앙 처리 유닛 (CPU) 일 수도 있다. 다른 구현들에서, 프로세서 (102) 는 애플리케이션 특정 집적 회로 (ASIC), 필드 프로그래머블 게이트 어레이 (FPGA), 디지털 신호 프로세서 (DSP), 또는 다른 집적된 포맷들일 수도 있다.
RF 트랜시버 (104) 는 프로세서 (102) 에 동작가능하게 커플링될 수도 있다. RF 트랜시버 (104) 는, 몇몇 구현들에서, 무선 주파수 (RF) 타입 트랜시버일 수도 있다. 또한, RF 트랜시버 (104) 가 트랜시버의 일 예이지만, 청구된 주제는 이 점에 한정되지 않고, 모바일 디바이스 (100) 는, 예를 들어, 개별 RF 수신기 및 RF 송신기 회로를 채용할 수도 있다.
안테나 (106) 는 RF 트랜시버 (104) 에 동작가능하게 커플링될 수도 있다. 안테나 (106) 는, 비제한적으로, 루프 안테나, 접시 안테나, 파라볼라 안테나, 패널 안테나, 섹터 안테나, 지향성 안테나, 전방향성 안테나 등을 포함하는 임의의 적합한 안테나일 수도 있다.
광학 센서(들) (108) 은 프로세서 (102) 에 동작가능하게 커플링될 수도 있다. 광학 센서(들) (108) 은 광학 데이터를 수신하도록 구성될 수도 있다. 예를 들어, 광학 센서(들) (108) 은 가시 스펙트럼, 적외선 등, 및/또는 이들의 조합들에서 광을 수신하도록 구성될 수도 있다. 이러한 수신된 광은, 환경 광 레벨들 (ambient light levels) 을 감지하는 것, 사용자의 얼굴 (face) 을 검출하는 것, 사용자의 안면 특징들 (facial features) 을 검출하는 것 등, 및/또는 이들의 조합들을 위해 이용될 수도 있다.
아래에서 보다 자세히 논의되는 바와 같이, 모바일 디바이스 (100) 는 도 2 내지 도 5 와 함께 아래에서 논의되는 다양한 기능들의 일부 또는 전부를 수행하기 위해 사용될 수도 있다. 예를 들어, 모바일 디바이스 (100) 는, 아래에서 보다 자세히 논의되는 바와 같이 도 2 내지 도 5 의 동작들 중 어느 것을 맡도록 구성될 수도 있는 QoE 측정 로직 (112) 을 또한 포함할 수도 있다. QoE 측정 로직 (112) 은 본 명세서에서 설명된 기능성의 어느 것을 제공할 수도 있고, 청구된 주제는 특정 유형들 또는 발현들의 프로세싱 로직에 한정되지 않는다.
예를 들어, 모바일 디바이스 (100) 는 모바일 서비스 프로바이더 (120) 로부터 경험 품질 측정에 대한 요청을 수신하도록 구성될 수도 있다. 환경 광 레벨들은 광학 센서(들) (108) 을 통해 감지될 수도 있다. 밝기 (brightness) 의 조정은 감지된 환경 광 레벨들에 적어도 부분적으로 기초할 수도 있다. 사용자의 얼굴은 광학 센서(들) (108) 을 통해 검출될 수도 있다. 사용자의 얼굴 특징들은 광학 센서(들) (108) 을 통해 검출될 수도 있다. 밝기의 조정, 사용자의 얼굴의 검출, 및/또는 사용자의 안면 특징들의 검출이 성공적인지 여부에 대한 결정이 이루어질 수도 있다. 밝기의 조정, 사용자의 얼굴의 검출, 및/또는 사용자의 안면 특징들의 검출이 성공적이라는 결정에 적어도 부분적으로 기초하여 경험 품질 측정이 시작될 수도 있다.
몇몇 예들에서, 모바일 디바이스 (100) 는 사용자의 안면 특징들의 검출 전에 사용자의 얼굴의 검출에 적어도 부분적으로 기초하여 광학 센서(들) (108) 과 연관된 배율 레벨을 조정하도록 더 구성될 수도 있다.
몇몇 예들에서, 모바일 디바이스 (100) 는 밝기의 조정, 사용자의 얼굴의 검출, 및/또는 사용자의 안면 특징들의 검출이 성공적이지 않다는 결정에 적어도 부분적으로 기초하여 밝기의 조정, 사용자의 얼굴의 검출, 및/또는 사용자의 안면 특징들의 검출을 반복하도록 더 구성될 수도 있으며, 그 반복은 하나 이상의 임계 값들과 연관된다.
몇몇 예들에서, 모바일 디바이스 (100) 는 하나 이상의 임계 값들 중 임의의 것이 초과되었는지를 결정하도록 더 구성될 수도 있다.
몇몇 예들에서, 모바일 디바이스 (100) 는, 하나 이상의 임계 값들이 초과되었다는 결정에 적어도 부분적으로 기초하여 모바일 서비스 프로바이더 (120) 에게 경험 품질 측정 실패 메시지를 RF 트랜시버 (104) 및 안테나 (106) 를 통해 전송하도록 더 구성될 수도 있다.
몇몇 예들에서, 모바일 디바이스 (100) 는 모바일 서비스 프로바이더 (120) 에 경험 품질 측정과 연관된 결과 데이터를 RF 트랜시버 (104) 및 안테나 (106) 를 통해 전송하도록 더 구성될 수도 있고, 여기서, 결과 데이터는 전술한 바와 같이 동공 (pupil) 사이즈 데이터 및/또는 안면 온도 데이터를 포함할 수도 있다.
몇몇 예들에서, 모바일 디바이스 (100) 는, 결과 데이터를 모바일 서비스 프로바이더 (120) 에 전송한 후에, 모바일 디바이스 (100) 로부터 결과 데이터를 자동적으로 삭제하도록 더 구성될 수도 있다.
몇몇 예들에서, 모바일 디바이스 (100) 는, 경험 품질 측정 동안 감지된 환경 광 레벨들에 적어도 부분적으로 기초하여 밝기를 동적으로 조정하도록 더 구성될 수도 있다.
몇몇 예들에서, 모바일 디바이스 (100) 는, 경험 품질 측정 동안 사용자의 얼굴의 검출에 적어도 부분적으로 기초하여 하나 이상의 광학 센서들과 연관된 배율 레벨들을 동적으로 조정하도록 더 구성될 수도 있다.
도 2 는 본 개시의 적어도 몇몇 실시형태들에 따라 배열된 경험의 품질을 측정하기 위한 예시적인 프로세스를 나타낸다. 프로세스 (200) 및 본 명세서에서 설명된 다른 프로세스들은, 하드웨어, 소프트웨어, 및/또는 펌웨어에 의해 수행될 수도 있는, 프로세싱 단계들, 기능적 동작들, 이벤트들 및/또는 액션들 (actions) 등으로서 기술될 수도 있는 다양한 기능적 블록들 또는 액션들을 전개한다. 본 개시의 광 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 도 2 에 도시된 기능적 블록들에 대한 수많은 대안들이 다양한 구현들로 실시될 수도 있다는 것을 인식할 것이다. 예를 들어, 비록 도 2 에 도시된 프로세스 (200) 가 블록들 또는 액션들의 하나의 특정 순서를 포함할 수도 있지만, 이들 블록들 또는 액션들이 나타나는 순서는 임의의 특정 순서로 청구된 주제를 반드시 제한하는 것은 아니다. 마찬가지로, 청구된 주제의 범위로부터 벗어남이 없이, 도 2 에 도시되지 않은 사이에 있는 액션들 및/또는 도 2 에 도시되지 않은 추가적인 액션들이 채용될 수도 있고, 및/또는, 도 2 에 도시된 액션들의 일부가 제거될 수도 있다. 프로세스 (200) 는 예시적인 동작들 (202, 204, 206, 및/또는 208) 에 의해 나타나는 바와 같은 기능적 동작들 중 하나 이상을 포함할 수도 있다.
도시된 바와 같이, 프로세스 (200) 는 경험의 품질 측정을 위해 실시될 수도 있다. 프로세싱은 동작 202, "하나 이상의 기준 데이터 수신" 에서 시작할 수도 있고, 여기서, 하나 이상의 기준 데이터가 수신될 수도 있다. 예를 들어, 하나 이상의 기준 데이터가 적어도 하나의 모바일 디바이스로부터 모바일 서비스 프로바이더에 의해 수신될 수도 있다. 본 명세서에서 사용된 바와 같은 용어 "기준 데이터" 는 다음의 것들 중 하나 이상을 지칭할 수도 있다: 날짜 데이터, 시각 데이터, 위치 데이터, 사용자 옵트-인 (opt-in) 동의, 사용 중의 애플리케이션이 적어도 하나의 모바일 디바이스와 연관된 하나 이상의 광학 센서들을 통한 안면 검출에 적합한지 등, 및/또는 이들의 조합들. 수신된 하나 이상의 기준 데이터는 후속 사용을 용이하게 하기 위해 (예를 들어, 두 번째 사용자 옵트-인 동의에 관한 데이터를 수신할 필요가 없을 것이다) 모바일 서비스 프로바이더에 저장될 수도 있다.
프로세싱은 동작 202 로부터 동작 204, "하나 이상의 수용가능한 (acceptable) 모바일 디바이스들에 대해 스크리닝" 으로 계속될 수도 있고, 여기서, 하나 이상의 수용가능한 모바일 디바이스들이 스크리닝될 수도 있다. 예를 들어, 하나 이상의 수용가능한 모바일 디바이스들에 대한 스크리닝 (screening) 은 하나 이상의 기준 데이터에 적어도 부분적으로 기초할 수도 있다.
프로세싱은 동작 204 로부터 동작 206, "경험의 품질 측정에 대한 요청을 전송" 으로 계속될 수도 있고, 여기서, 경험의 품질 측정에 대한 요청이 전송될 수도 있다. 예를 들어, 경험의 품질 측정에 대한 요청은 하나 이상의 수용가능한 모바일 디바이스들에 전송될 수도 있다. 몇몇 예들에서, 경험의 품질 측정에 대한 요청은 하나 이상의 수용가능한 모바일 디바이스들에서 경험의 품질 측정을 활성화할 수 있는 하나 이상의 활성화 코드들 (activation codes) 과 연관될 수도 있다. 이러한 경험의 품질 측정에 대한 요청은, 적어도 하나의 모바일 디바이스가 요청된 쿼리 (query) 에 매칭된다는 결정에 적어도 부분적으로 기초할 수도 있다. 몇몇 예들에서, 경험의 품질 측정에 대한 요청의 전송은, 수집된 샘플들의 수가 요청된 샘플들의 수보다 적다는 결정에 적어도 부분적으로 더 기초할 수도 있다.
프로세싱은 동작 206 으로부터 동작 208, "하나 이상의 측정된 경험 품질 데이터 셋트들을 수신" 으로 계속될 수도 있고, 여기서, 하나 이상의 측정된 경험 품질 데이터 셋트들이 수신될 수도 있다. 예를 들어, 하나 이상의 측정된 경험 품질 데이터 셋트들은 하나 이상의 수용가능한 모바일 디바이스들의 적어도 일부분으로부터 수신될 수도 있다. 몇몇 예들에서, 측정된 경험 품질 데이터 셋트들은 동공 사이즈 데이터, 안면 온도 데이터 등, 및/또는 이들의 조합들을 포함할 수도 있다. 이들 데이터 셋트들 중 하나 이상은, 비제한적으로, 실망, 슬픔, 기쁨, 분노 등과 같은 다양한 안면 감정 해석을 결정하기 위해 이용될 수도 있다.
추가적으로 또는 대안적으로, 하나 이상의 수용가능한 모바일 디바이스들의 개별 사용자들과 연관된 인구통계학적 정보 (demographic information) 가 모바일 서비스 프로바이더에 의해 수신될 수도 있다. 이러한 인구통계학적 정보는 다음과 같은 데이터 중 하나 이상을 포함할 수도 있다: 연령 데이터, 성별 데이터, 민족성 (ethnicity) 데이터 등, 및/또는 이들의 조합들. 이러한 예에서, 하나 이상의 측정된 경험 품질 데이터 셋트들의 다양한 안면 감정 해석은 인구통계학적 정보에 적어도 부분적으로 기초할 수도 있다.
프로세스 (200) 에 관련된 몇몇 추가적 및/또는 대안적 상세들이 도 5 와 관련하여 아래 보다 자세히 논의되는 구현들의 하나 이상의 예들에서 나타날 수도 있다.
도 5 는 본 개시의 적어도 몇몇 실시형태들에 따라 배열되는 모바일 디바이스들을 스크리닝하는 예시적인 프로세스를 나타낸다. 전술한 바와 같이, 프로세스 200 에 관해, 하나 이상의 수용가능한 모바일 디바이스들이 스크리닝될 수도 있다. 예를 들어, 하나 이상의 수용가능한 모바일 디바이스들에 대한 스크리닝은 하나 이상의 기준 데이터에 적어도 부분적으로 기초할 수도 있다.
도시된 바와 같이, 프로세스 (500) 는 모바일 디바이스들을 스크리닝하기 위해 실시될 수도 있다. 도시된 바와 같이, 프로세스 (500) 는 결정들 (502, 504, 506, 508, 510, 512) 등, 및/또는 모바일 디바이스들을 스크리닝하기 위한 이들의 조합들 중 임의의 수의 것을 포함할 수도 있다. 예를 들어, 하나 이상의 수용가능한 모바일 디바이스들에 대한 스크리닝은 하나 이상의 기준 데이터에 적어도 부분적으로 기초할 수도 있다. 이러한 기준 데이터는 적어도 하나의 모바일 디바이스로부터 모바일 서비스 프로바이더에 의해 수신될 수도 있고, 다음과 같은 것들 중 하나 이상을 포함할 수도 있다: 날짜 데이터, 시각 데이터, 위치 데이터, 사용자 옵트-인 동의, 사용 중의 애플리케이션이 적어도 하나의 모바일 디바이스와 연관된 하나 이상의 광학 센서들을 통한 안면 검출에 적합한지 등, 및/또는 이들의 조합들.
도시된 바와 같이, 결정 504, "위치가 요건에 매칭" 은 위치 데이터 (예를 들어, GPS 데이터) 에 기초한 스크리닝 결정들에 관련될 수도 있다. 예를 들어, 이러한 위치 매칭 요건은, 다른 타워들로의 보다 많은 스위칭이 필요할 수도 있는 너무 붐비는 사용자들, 낮은 밀도의 원격통신 타워들 (towers), 및/또는 통신 셀들 (예를 들어, 2 또는 3 개의 셀 헥사곤들) 의 교차들을 갖는 위치들에 대해 타겟팅하도록 선택될 수도 있다. 몇몇 예들에서, 이러한 위치 매칭 요건은, "관심 영역들에 동그라미 치는 것", "특정 엔티티들을 선택하는 것", "사전설정된 그룹을 선택하는 것" 등, 및/또는 이들의 조합들과 같은, 그래픽적 쿼리 엔트리 방법들을 가짐으로써 실현될 수도 있다. 예를 들어, 예시적인 쿼리는 통신 네트워크의 주어진 셀에서 무작위로 사용자들을 선택할 수도 있을 것이고, 다른 예시적인 쿼리는 통신 네트워크의 2 개의 주어진 셀들이 만나는 경계에서의 사용자의 위치에 적어도 부분적으로 기초하여 사용자들을 선택할 수도 있을 것이며, 추가적인 예시적인 쿼리는 통신 네트워크의 3 개의 주어진 셀들이 만나는 교차부에서의 사용자의 위치에 적어도 부분적으로 기초하여 사용자들을 선택할 수도 있다.
도시된 바와 같이, 결정 506, "날짜/시간이 요건에 매칭" 은 날짜 데이터 및/또는 시각 데이터에 기초한 스크리닝 결정들에 관련될 수도 있다. 예를 들어, 이러한 날짜/시간 매칭 요건은 피크 시간 사용, 피크 날짜 사용 등, 및/또는 이들의 조합들에 타겟팅하도록 선택될 수도 있다.
도시된 바와 같이, 결정 510, "사용자 옵트-인" 은 사용자 옵트-인 동의에 기초한 스크리닝 결정들에 관련될 수도 있다. 예를 들어, 이러한 사용자 옵트-인 요건은 측정에 참여하기로 선택하는 사용자들에 타겟팅하도록 선택될 수도 있다. 몇몇 예들에서, 쿼리 제출의 필드들은 실제 조건들과 비교될 수도 있다. 예를 들어, 프라이버시 (privacy) 가 관심사인 경우에 (예를 들어, QoE 정보가 수집되고 있는 것을 모바일 사용자들이 알아야 한다는 법적 요건들이 존재하는 경우에), 옵트-인 시스템이 이용될 수도 있다. 이러한 예에서, QoE 측정에 대해 옵트-인하는 사용자들은 QoE 활성화 코드를 전송받을 수도 있다. 몇몇 예들에서, QoE 측정에 옵트인한 사용자들에게 인센티브들이 주어질 수도 있다.
도시된 바와 같이, 결정 512, "앱 사용자가 측정에 적합한 것을 사용" 은, 사용 중의 애플리케이션이 모바일 디바이스와 연관된 광학 센서들을 통한 안면 검출에 대해 적합한 것인지에 기초한 스크리닝 결정들에 관련될 수도 있다. 예를 들어, 앱 사용자가 측정 요건에 적합한 것을 사용은 모바일 디바이스와 연관된 광학적 센서들을 통한 안면 검출에 적합할 수도 있는 사용 중의 애플리케이션들에 타겟팅하도록 선택될 수도 있다. 이러한 예에서, 광학적 센서들을 이용하는 QoE 측정에 대해, 사용자가 광학 센서를 직접 바라보는 것 (예를 들어, 비디오 클립들을 보는 것, 스크린으로부터 읽는 것 등) 을 수반하는 애플리케이션들이 적합하다. 일부 애플리케이션들에서, 모바일 상에서 이야기하는 것, 스크린을 바라보지 않고 음악을 청취하는 것, (카메라가 사용 중에 사용자가 카메라를 바라보는 것을 통한) 화상 회의와 같은 몇몇 애플리케이션들에 대해서 또는 모바일이 사용 중에 있지 않을 때에, QoE 측정은 유효하지 않을 수도 있다. 몇몇 예들에서, 스크린을 바라보는 것을 수반하는 애플리케이션들을 사용하고 있는 사용자들만이 선택될 수도 있다.
추가적으로 또는 대안적으로, 하나 이상의 수용가능한 모바일 디바이스들에 대한 스크리닝은, 수집된 샘플들의 수가 요구되는 샘플들의 수보다 적다는 결정에 적어도 부분적으로 기초할 수도 있다. 도시된 바와 같이, 결정 502, "수집된 샘플들의 수 < 요구되는 샘플들의 수" 는 수집된 샘플들의 수가 요구되는 샘플들의 수보다 적다는 결정에 기초한 스크리닝 결정들에 관련될 수도 있다. 몇몇 예들에서, 이러한 수집된 샘플들의 수 < 요구되는 샘플들의 수 요건은 샘플들의 수 기초 (예를 들어, 어떤 위치들에 대해 샘플들이 선택되는 경우, 주어진 수의 쿼리들에 대해서만 샘플들이 선택되는 경우, 무작위로 샘플들이 선택되는 경우, 적합한 사용자들에 대해 샘플들이 선택되는 경우 등, 및/또는 이들의 조합들) 에 대해 타겟팅되도록 선택될 수도 있다.
추가적으로 또는 대안적으로, 하나 이상의 수용가능한 모바일 디바이스들에 대해 스크리닝하는 것은, 적어도 하나의 모바일 디바이스가 요청된 쿼리에 매칭된다는 결정에 적어도 부분적으로 기초할 수도 있다. 도시된 바와 같이, 결정 508, "매칭된 트리거-기반 조건들" 은 적어도 하나의 모바일 디바이스가 요청된 쿼리에 매칭된다는 결정에 기초한 스크리닝 결정에 관련될 수도 있다. 몇몇 예들에서, 이러한 매칭된 트리거-기반 조건들 요건은 QoS 가 QoS 임계치에 가까울 때의 측정들을 타겟팅하도록 선택될 수도 있다. 이러한 동작은 실시간으로, 자동적, 필요에 따른 쿼리 제출들에서 이용될 수도 있다.
동작에서, 프로세스 (500) 는 모바일 서비스 프로바이더가, QoE 를 선택적으로 측정하기 위해 모바일 디바이스들을 스크리닝하기 위해 측정 쿼리 제출을 포뮬레이트 (formulate) 하는 것을 허용할 수도 있다. 이러한 QoE 의 선택적 측정은 불필요한 비용들을 절약하고 과도한 측정을 감소시킬 수도 있다.
도 3 은 본 개시의 적어도 몇몇 실시형태들에 따라 배열된 경험의 품질 측정을 위한 다른 예시적인 프로세스를 나타낸다. 프로세스 (300) 는 예시적인 동작들 (302, 304, 306, 308, 310, 및/또는 312) 에 의해 나타나는 바와 같은 기능적 동작들 중 하나 이상을 포함할 수도 있다.
도시된 바와 같이, 프로세스 (300) 는 경험의 품질 측정을 위해 실시될 수도 있다. 프로세싱은 동작 (302), "하나 이상의 기준 데이터 수신" 에서 시작할 수도 있고, 여기서, 하나 이상의 기준 데이터가 수신될 수도 있다. 예를 들어, 하나 이상의 기준 데이터가 적어도 하나의 모바일 디바이스로부터 수신될 수도 있다. 몇몇 예들에서, 하나 이상의 기준 데이터는 다음과 같은 것들 중 하나 이상을 포함할 수도 있다: 날짜 데이터, 시각 데이터, 위치 데이터, 사용자 옵트-인 동의, 사용 중의 애플리케이션이 적어도 하나의 모바일 디바이스와 연관된 하나 이상의 광학 센서들을 통한 안면 검출에 적합한지 등, 및/또는 이들의 조합들. 전술한 바와 같이, 이들 데이터 셋트들 중 하나 이상은, 비제한적으로, 실망, 슬픔, 기쁨, 분노 등과 같은 다양한 안면 감정 해석을 결정하기 위해 이용될 수도 있다.
프로세싱은 동작 302 로부터 동작 304, "하나 이상의 수용가능한 모바일 디바이스들에 대해 스크리닝" 으로 계속될 수도 있고, 여기서, 하나 이상의 수용가능한 모바일 디바이스들이 스크리닝될 수도 있다. 예를 들어, 하나 이상의 수용가능한 모바일 디바이스들은 하나 이상의 기준 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 스크리닝될 수도 있다.
프로세싱은 동작 304 로부터 동작 306, "경험 품질 측정에 대한 요청을 전송" 으로 계속될 수도 있고, 여기서, 경험 품질 측정에 대한 요청이 전송될 수도 있다. 예를 들어, 경험 품질 측정에 대한 요청이 하나 이상의 수용가능한 모바일 디바이스들에 전송될 수도 있다. 몇몇 예들에서, 경험 품질 측정에 대한 요청의 전송은, 수집된 샘플들의 수가 요구되는 샘플들의 수보다 적다는 결정에 적어도 부분적으로 기초할 수도 있다. 몇몇 예들에서, 경험 품질 측정에 대한 요청은, 적어도 하나의 모바일 디바이스가 요청된 쿼리에 매칭된다는 결정에 적어도 부분적으로 기초할 수도 있다.
프로세싱은 동작 306 으로부터 동작 308, "하나 이상의 측정된 경험 품질 데이터 셋트들을 수신" 으로 계속될 수도 있고, 여기서, 하나 이상의 측정된 경험 품질 데이터 셋트들이 수신될 수도 있다. 예를 들어, 하나 이상의 측정된 경험 품질 데이터 셋트들이 하나 이상의 수용가능한 모바일 디바이스들의 적어도 부분으로부터 수신될 수도 있다. 몇몇 예들에서, 측정된 경험 품질 데이터 셋트들은 동공 사이즈 데이터, 안면 온도 데이터 등, 및/또는 이들의 조합들을 포함할 수도 있다.
몇몇 예들에서, 성공적인 QoE 측정이 주어진 기간 동안 모바일 디바이스에 의해 완료된 후에, 모바일 디바이스는 QoE 데이터 셋트들을 도출하기 위해 캡처된 광학적 및/또는 적외선 데이터를 프로세싱할 수도 있다. 추가적으로, 모바일 디바이스는 잘못된 데이터를 제거하기 위해 도출된 QoE 데이터 셋트들 및 다른 데이터의 데이터 강인성 (robustness) 을 체크할 수도 있다. 이러한 경우들의 몇몇 가능성들은, 사용자가 오만상 찌푸리거나 장시간 동안 산만해질 때 (예를 들어, 카메라를 보고 있지 않을 때) 이다. 이러한 경우들에서 측정된 QoE 는 폐기될 수도 있다. 몇몇 예들에서, 경험 품질 데이터 셋트들은 결과 데이터를 모바일 서비스 프로바이더에 전송한 후에 모바일 디바이스로부터 자동적으로 삭제될 수도 있다.
프로세싱은 동작 308 로부터 동작 310, "개별 사용자들과 연관된 인구통계학적 정보를 수신" 으로 계속될 수도 있고, 여기서, 하나 이상의 수용가능한 모바일 디바이스들의 개별 사용자들과 연관된 인구통계학적 정보가 수신될 수도 있다. 예를 들어, 하나 이상의 수용가능한 모바일 디바이스들의 개별 사용자들과 연관된 인구통계학적 정보가 수신될 수도 있고, 여기서, 인구통계학적 정보는 다음과 같은 데이터 중 하나 이상을 포함할 수도 있다: 연령 데이터, 성별 데이터, 및/또는 민족성 데이터.
몇몇 예들에서, QoE 데이터 셋트들, 인구통계학적 데이터, 날짜 데이터, 시각 데이터, 위치 데이터, 사용중 애플리케이션 데이터, 및/또는 기타가 데이터 편집 및 분석을 위해 모바일 서비스 프로바이더에 전송될 수도 있다. 몇몇 경우들에서, 프라이버시 고려로 인해 상세한 사용자 표시 및/또는 전화 표시 대신에 오직 기본 인구통계학적 데이터만이 전송될 수도 있다. 모바일 서비스 프로바이더가 QoE 데이터 셋트들을 더 잘 해석할 수 있도록 날짜 데이터, 시각 데이터, 위치 데이터, 사용중 애플리케이션 데이터 등도 역시 전송될 수도 있다. 예를 들어, 위치 데이터를 이용하여, QoE 데이터 셋트들이 지리적 정보 시스템 내로 공급될 수도 있고; 기본 인구통계학적 데이터 및 사용중 애플리케이션 데이터가 QoE 에 대한 유용한 통찰을 도출하는데 있어 추가로 도움이 될 수 있으며; 시간 데이터 및 위치 데이터를 이용하여, 서비스 품질 (QoS) 데이터가 추출되고 QoE 에 대해 비교될 수 있다. 예를 들어, QoE 대 QoS 그래프들은 QoS 에 대한 QoE 의 감도들의 그래프들; QoS 가 변화함에 따라 QoE 가 심각하게 떨어지는 임계 응답들의 그래프들; 다양한 그룹들에 대해 QoS 가 변화함에 따른 QoE 의 강도의 그래프들 등을 도출하기 위해 이용될 수 있다. 이러한 감도, 임계 응답들, 및/또는 강도의 정량화는 모바일 서비스 프로바이더가, 전체 QoE 를 최대화하도록 어떤 애플리케이션 그룹 또는 사용자 그룹이 우선순위화되어야 하는지에 관한 통찰들을 도출하도록 허용할 수도 있다.
프로세싱은 동작 310 으로부터 동작 312, "안면 감정 해석 수행" 으로 계속될 수도 있고, 여기서, 안면 감정 해석이 수행될 수도 있다. 예를 들어, 하나 이상의 측정된 경험 품질 데이터 셋트들의 안면 감정 해석이 인구통계학적 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 수행될 수도 있다.
동작에서, 안면 감정 해석들에서의 문화적 및/또는 개인적 차이를 고려하기 위해 프로세스 (300) (및/또는 도 6 의 프로세스 (600)) 가 이용될 수도 있다. 예를 들어, 모바일 디바이스 사용자의 프로파일 (예를 들어, 연령, 성별, 민족성) 은 비교할 사용자의 안면 데이터에 대해 안면 해석 규칙들 또는 데이터베이스의 관련 셋트를 호출하기 위해 이용될 수도 있다. 몇몇 예들에서, 안면 감정 해석들에서 문화적 및/또는 개인적 차이를 고려하는 분류 기술들은 정적 이미지들에서의 템플릿 (template) 기반 분류; 이미지 시퀀스들에서의 템플릿 기반 분류; 정적 이미지들에서의 퍼지 (fuzzy) 규칙 기반 분류; 이미지 시퀀스들에서의 퍼지 규칙 기반 분류; 인공 신경망 (artificial-neural-network; ANN) 기반 분류; 은닉 마르코프 모델 (hidden-Markov-model; HMM) 기반 분류; 베이지안 (Bayesian) 분류; 기타; 및/또는 이들의 조합을 포함할 수도 있다.
도 4 는 본 개시의 적어도 몇몇 실시형태들에 따라 배열된 경험의 품질을 측정하기 위한 추가적인 예를 나타낸다. 프로세스 (400) 는 예시적인 동작들 (402, 404, 406, 408, 410, 412, 및/또는 414) 에 의해 표시되는 바와 같은 기능적 동작들 중 하나 이상을 포함할 수도 있다.
도시된 바와 같이, 경험의 품질을 측정하기 위해 프로세스 (400) 가 실시될 수도 있다. 프로세싱은 동작 402, "경험 품질측정에 대한 요청을 수신" 에서 시작할 수도 있고, 여기서, 경험의 품질 측정에 대한 요청이 수신될 수도 있다. 예를 들어, 경험의 품질 측정에 대한 요청이 모바일 서비스 프로바이더로부터 모바일 디바이스를 통해 수신될 수도 있다.
프로세싱은 동작 402 로부터 동작 404, "환경 광 레벨들을 감지" 로 계속될 수도 있고, 여기서, 환경 광 레벨들이 감지될 수도 있다. 예를 들어, 환경 광 레벨들은 모바일 디바이스와 연관된 하나 이상의 광학 센서들을 통해 감지될 수도 있다.
프로세싱은 동작 404 로부터 동작 406, "밝기 조정" 으로 계속될 수도 있고, 여기서, 밝기가 조정될 수도 있다. 예를 들어, 감지된 환경 광 레벨들에 적어도 부분적으로 기초하여 밝기가 조정될 수도 있다. 예를 들어, 일부 스마트폰들은 주변 센서들의 이용을 통해 스크린 밝기를 조정할 수 있을 수도 있다. 동일 또는 유사한 메커니즘이 광학 센서에 의해 측정될 광학 데이터의 이득을 조정하기 위해 이용될 수도 있다. QoE 데이터의 캡처 및 후속하는 데이터 분석은 사용자에게 알려지지 않을 수도 있다는 것에 유의한다. 예를 들어, 모바일 디바이스의 스크린 및 사용되는 애플리케이션은 QoE 측정에 의해 방해받을 수도 있다.
프로세싱은 동작 406 으로부터 동작 408, "사용자의 얼굴 검출" 로 계속될 수도 있고, 여기서, 사용자의 얼굴이 검출될 수도 있다. 예를 들어, 사용자의 얼굴은 모바일 디바이스와 연관된 하나 이상의 광학적 센서들을 통해 검출될 수도 있다. 예를 들어, 최적의 밝기가 달성된 후에, 사용자 대향 광학 센서를 통해 캡처된 광학적 데이터는 얼굴을 검출하기 위해 분석될 수도 있다. 몇몇 예들에서, 이러한 안면 검출은 적외선 데이터 캡처 및 패턴 인식에 의해 행해질 수도 있다. 얼굴에 의해 방출되는 온도를 캡처하고 분석함으로써, 얼굴의 대략의 영역이 검출될 수도 있다. 패턴 인식을 통해 보다 정세한 얼굴의 정의가 달성될 수도 있다.
프로세싱은 동작 408 로부터 동작 410, "사용자의 안면 특징들을 검출" 로 계속될 수도 있고, 여기서, 사용자의 안면 특징들이 검출될 수도 있다. 예를 들어, 사용자의 안면 특징들은 모바일 디바이스와 연관된 하나 이상의 광학 센서들을 통해 검출될 수도 있다. 예를 들어, 일단 얼굴의 영역이 확립되면, 프로세스 (400) 는 상대적인 포지션들을 통해 얼굴 특징들 (예를 들어, 눈, 눈썹, 입술/입, 코, 얼굴 "주름" 등, 및/또는 이들의 조합) 을 식별할 수도 있다. 몇몇 예들에서, 전체론적 공간 분석 타입 안면 특징 검출, 특징들의 명시적 측정 타입 안면 특징 검출 (예를 들어, 주름 등), 모션 플로우 필드들의 추정 타입 안면 특징 검출 등, 및/또는 이들의 조합을 통해 안면 인식이 달성될 수도 있다. 몇몇 예들에서, 안면 특징 추출은 2D 또는 3D 프로시저들을 통해 행해질 수도 있다. 예를 들어, 카메라를 갖는 모바일 전화기는 2D 방식으로 안면 데이터를 캡처할 수 있다. 3D-가능 카메라들의 출현으로, 예를 들어, 다중 광학 센서들이 3D 데이터 캡처를 달성하기 위해 이용될 수도 있다.
추가적으로 또는 대안적으로, 배율 레벨을 조정하는 것이 수행될 수도 있다. 예를 들어, 하나 이상의 광학 센서들과 연관된 배율 레벨이 사용자의 얼굴의 검출에 적어도 부분적으로 기초하여 조정될 수도 있다. 몇몇 예들에서, 이러한 하나 이상의 광학 센서들과 연관된 배율 레벨의 조정은 사용자의 안면 특징들의 검출 전에 수행될 수도 있다. 예를 들어, 일단 얼굴의 윤곽이 검출되면, 모바일 디바이스의 광학 센서의 포커스 및/또는 배율이, 얼굴이 광학 센서에 의해 캡처되는 상당히 큰 사이즈에 최적으로 맞춰지도록 자동적으로 조정될 수도 있다.
추가적으로 또는 대안적으로, 이물 (foreign object) 검출이 적절한 안면 특징 인식을 향상 또는 수정하기 위해 수행될 수도 있다. 예를 들어, 안면 특징들의 임계 레벨이 QoE 측정을 위해 이용가능한지 여부에 관한 결정이 이루어질 수도 있다. 예를 들어, 이물질들 (예를 들어, 턱수염, 콧수염, 큰 안경) 이 적절한 안면 특징 인식을 방해할 수도 있다. 하지만, 미리설정된 수의 특징들이 이용가능한 한, 어떤 안면 특징들을 배제하는 것이 가능할 수도 있다. 일예로, 얼굴로부터 총 30 셋트의 특징들이 추출될 수 있다고 하면, 20 셋트의 특징들이 의미있는 감정 인식을 제공할 경우, 10 셋트보다 적은 특징들이 가려지고 측정가능하지 않은 한 측정은 여전히 진행될 수도 있다.
프로세싱은 동작 410 으로부터 동작 412, "밝기의 조정, 사용자의 얼굴의 검출, 및/또는 사용자의 안면 특징들의 검출이 성공적인지를 결정" 으로 계속될 수도 있고, 여기서, 밝기의 조정, 사용자의 얼굴의 검출, 및/또는 사용자의 안면 특징들의 검출이 성공적인지 여부에 관한 결정이 이루어질 수도 있다.
추가적으로 또는 대안적으로, 프로세스 (400) 는 밝기의 조정, 사용자의 얼굴의 검출, 및/또는 사용자의 안면 특징들의 검출이 성공적이지 않다는 결정에 적어도 부분적으로 기초하여 밝기의 조정, 사용자의 얼굴의 검출, 및/또는 사용자의 안면 특징들의 검출을 반복하는 동작들을 포함할 수도 있다. 몇몇 예들에서, 반복은 하나 이상의 임계 값들과 연관될 수도 있다. 이러한 예들에서, 하나 이상의 임계 값들 중 임의의 것이 초과되었는지에 관한 결정이 이루어질 수도 있다. 예를 들어, 이러한 임계 값들은, 밝기 조정을 위한 시도들의 횟수, 사용자의 얼굴의 검출을 위한 시도들의 횟수, 및/또는 사용자의 안면 특징들의 검출을 위한 시도들의 횟수와 연관된 개별 카운트 제한들로서 구현될 수도 있다. 예를 들어, 광 카운터, 얼굴 카운터, 특징 카운터 등이 존재할 수도 있다. 이들 카운터들은 밝기, 얼굴 검출, 안면 특징 검출이 최적화되는 경우 다시 제로로 리셋될 수도 있다. 몇몇 예들에서, 하나 이상의 임계 값들이 초과되었다는 결정에 적어도 부분적으로 기초하여 경험 품질 측정 실패 메시지가 모바일 서비스 프로바이더에 전송될 수도 있다.
동작은 412 로부터 동작 414, "밝기의 조정, 사용자의 얼굴의 검출, 및/또는 사용자의 안면 특징들의 검출이 성공적이라는 결정에 적어도 부분적으로 기초하여 경험 품질 측정 시작" 으로 계속될 수도 있고, 여기서, 경험 품질 측정이 시작될 수도 있다. 예를 들어, 밝기의 조정, 사용자의 얼굴의 검출, 및/또는 사용자의 안면 특징들의 검출이 성공적이라는 결정에 적어도 부분적으로 기초하여 경험 품질 측정이 시작될 수도 있다.
추가적으로 또는 대안적으로, 경험 품질 측정과 연관된 결과 데이터가 모바일 디바이스로부터 모바일 서비스 프로바이더로 전송될 수도 있다. 예를 들어, 경험 품질 측정과 연관된 이러한 결과 데이터는 동공 사이즈 데이터, 안면 온도 데이터 등, 및/또는 이들의 조합들을 포함할 수도 있다. 이러한 예에서, 적외선 센서 타입 광학 센서들이 안면 온도를 측정하기 위해 이용될 수도 있고 한편 감광성 광학 센서들이 동공 사이즈를 측정하기 위해 이용될 수도 있다. 안면 온도 및 동공 사이즈는 감정들에 대한 생리학적 "윈도우" 로서 이용될 수도 있다. 예를 들어, 재미있음, 분노, 경멸, 만족, 혐오, 당황, 흥분, 두려움, 죄책감, 달성의 자부심, 안도, 슬플/괴로움, 흡족, 감각적 즐거움, 부끄러움, 및/또는 기타의 감정 그룹들이 측정될 수도 있다. QoE 의 측정을 위해, 오직 QoE 에 관련된 감정 그룹들만이 측정될 수도 있는 한편, QoE 에 관련되지 않은 감정 그룹들은 측정될 필요가 없다. 몇몇 예들에서, 감정 인식의 머신-학습 (및 테스트) 는 에크맨-행거 안면 행동 전형들 (Ekman-Hager facial action exemplars) 또는 콘-카나데 AU-코딩된 얼굴 표정 이미지 데이터 베이스 (Cohn-Kanade AU-coded face expression image database) 에 대해 행해질 수 있다. 일단 머신 학습 및 테스트가 만족스런 결과들을 제공하면, 그 알고리즘 또는 프로그램이, QoE 측정에 대해 참여한 모바일 사용자들의 모바일 디바이스들 내에 저장될 수도 있다. 알고리즘 또는 프로그램은 그 다음, 향상된 버전들이 이용가능하게 되는 경우에 자동적으로 업데이트될 수도 있다. 몇몇 예들에서, 결과 데이터를 모바일 서비스 프로바이더로 전송한 후에 결과 데이터는 모바일 디바이스로부터 자동적으로 삭제될 수도 있다.
추가적으로 또는 대안적으로, 측정을 위한 모바일 디바이스 초기화 및 준비가 성공적으로 행해질 때, 프로세스 (400) 는 실시간 QoE 측정을 시간 측정하기 위해 타이머를 활성화하는 동작들을 포함할 수도 있다. QoE 를 측정하기 위한 지속기간은 모바일 서비스 프로바이더의 재량일 수도 있다. 지속기간에 대한 고려사항들은, 측정된 QoE 가 쓸모 없게 만들 만큼 너무 짧지 않도록 하고 과도한 측정 및 낭비되는 자원을 야기할 만큼 너무 길지 않도록 하는 것이다.
추가적으로 또는 대안적으로, 프로세스 (400) 는, 경험 품질 측정 동안의 감지된 환경 광 레벨들에 적어도 부분적으로 기초하여 밝기를 동적으로 (dynamically) 조정하는 동작들을 포함할 수도 있다. 예를 들어, 모바일 디바이스 사용자가 사실 이동성일 수도 있어, QoE 가 측정되고 있을 때 사용자가 상이한 조명 조건을 갖는 장소들로 이동하거나 그의/그녀의 포지션으로 이동할 수도 있기 때문에, 밝기에 대한 실시간 동적 조정이 이용될 수도 있다.
추가적으로 또는 대안적으로, 프로세스 (400) 는 경험 품질 측정 동안의 사용자의 얼굴의 검출에 적어도 부분적으로 기초하여 하나 이상의 광학 센서들과 연관된 배율 레벨을 동적으로 조정하는 동작들을 포함할 수도 있다. 얼굴 검출 상실이 발생한 경우에, 프로세스 (400) 는 먼저 축소하고, 얼굴을 다시 검출하고, 그 다음 다시 확대할 수도 있다. 동적 조정이 제한된 횟수의 시도들 후에 기능하는 것이 실패한 경우에, QoE 측정은 포기될 수도 있다. 메시지는 모바일 서비스 프로바이더에 전송되어 측정의 실패에 관해 통지할 수도 있다. 모바일 서비스 프로바이더는 그 다음 QoE 측정을 위해 다른 적합한 모바일 사용자를 식별할 수도 있다. 이러한 예에서, QoE 측정의 타이머 카운터 역시 종결될 수도 있다.
동작에서, QoE 측정의 종료 전에, QoE 측정을 방해할 수도 있는 이벤트들 (events) 이 발생할 가능성이 있다. 가능한 이벤트들 중 일부는: 광 조건들 부적합 (예를 들어, 모바일 사용자가 어두운 장소들로 이동하는 경우), 사용자가 QoE 측정을 막는 애플리케이션을 사용하는 것으로 전환하는 것 (예를 들어, 광학 센서를 바라보지 않고 전화로 이야기하거나 음악을 듣는 것), 및/또는, 사용자가 모바일 디바이스로부터 멀리 이동하여 광학 센서에 의해 캡처된 데이터가 존재하지 않게 되는 것이다. 이러한 경우들에서, 정해진 양의 시도들 및 실패들 후에, QoE 측정은 중지될 수도 있고, QoE 측정의 타이머 카운터 역시 종결될 수도 있다.
도 6 은 본 개시의 적어도 일부 예들에 따라 배열되는 예시적인 컴퓨터 프로그램 제품 (600) 을 나타낸다. 프로그램 제품 (600) 은 신호 보유 매체 (602) 를 포함할 수도 있다. 신호 보유 매체 (602) 는 하나 이상의 머신-판독가능 명령들 (604) 을 포함할 수도 있고, 이는, 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행되는 경우, 컴퓨팅 디바이스가, 도 2, 도 3, 도 4, 및/또는 도 5 에 관하여 전술한 기능성을 제공하는 것을 동작적으로 가능하게 할 수도 있다. 따라서, 예를 들어, 도 1 의 시스템을 참조하면, 하나 이상의 모바일 디바이스들 (100) 및/또는 모바일 서비스 프로바이더들 (120) 은 매체 (602) 에 의해 운반되는 명령들 (604) 에 응답하여 도 2, 도 3, 도 4, 및/또는 도 5 에 도시된 액션들 중 하나 이상을 맡을 수도 있다.
일부 구현들에서, 신호 보유 매체 (602) 는, 비제한적으로, 하드 디스크 드라이브, 컴팩트 디스크 (CD), 디지털 다기능 디스크 (DVD), 디지털 테이프, 메모리 등과 같은 비-일시적 컴퓨터-판독가능 매체 (606) 를 포함할 수도 있다. 일부 구현들에서, 신호 보유 매체 (602) 는, 비제한적으로, 메모리, 읽기/쓰기 (R/W) CD 들, R/W DVD 들 등과 같은 기록가능 매체 (608) 를 포함할 수도 있다. 일부 구현들에서, 신호 보유 매체 (602) 는, 비제한적으로, 디지털 및/또는 아날로그 통신 매체 (예를 들어, 광섬유 케이블, 도파관, 유선 통신 링크, 무선 통신 링크 등) 와 같은 통신 매체 (610) 를 포함할 수도 있다.
도 7 은 본 개시의 적어도 몇몇 실시형태들에 따라 배열되는, 당업자에 의해 구현될 수도 있을 수도 있는 것과 같은, 예시적인 컴퓨팅 디바이스 (700) 를 나타내는 블록도이다. 일 예시적인 구성 (701) 에서, 컴퓨팅 디바이스 (700) 는 하나 이상의 프로세서들 (710) 및 시스템 메모리 (720) 를 포함할 수도 있다. 프로세서 (710) 와 시스템 메모리 (720) 사이의 통신을 위해 메모리 버스 (730) 가 이용될 수도 있다.
원하는 구성에 따라, 프로세서 (710) 는 마이크로프로세서 (μP), 마이크로제어기 (μC), 디지털 신호 프로세서 (DSP), 또는 이들의 임의의 조합을 포함하는 임의의 유형의 것일 수도 있고, 하지만 이에 한정되는 것은 아니다. 프로세서 (710) 는 레벨 1 캐시 (711) 및 레벨 2 캐시 (712) 와 같은 하나 이상의 레벨들의 캐싱 (caching), 프로세서 코어 (713), 및 레지스터들 (714) 을 포함할 수도 있다. 프로세서 코어 (713) 는 연산 로직 유닛 (ALU), 플로팅 포인트 유닛 (FPU), 디지털 신호 처리 코어 (DSP 코어), 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수도 있다. 메모리 제어기 (715) 는 또한 프로세서 (710) 와 함께 이용될 수도 있고, 또는, 일부 구현들에서 메모리 제어기 (715) 는 프로세서 (710) 의 내부 부분일 수도 있다.
원하는 구성에 따라, 시스템 메모리 (720) 는 (RAM 과 같은) 휘발성 메모리, (ROM, 플래시 메모리 등과 같은) 비휘발성 메모리, 또는 이들의 임의의 조합을 포함하는 임의의 유형의 것일 수도 있고, 하지만 이에 한정되는 것은 아니다. 시스템 메모리 (720) 는 오퍼레이팅 시스템 (721), 하나 이상의 애플리케이션들 (722), 및 프로그램 데이터 (724) 를 포함할 수도 있다. 애플리케이션 (722) 은, 도 2 의 프로세스 (200), 도 3 의 프로세스 (300), 도 4 의 프로세스 (400), 및/또는 도 5 의 프로세스 (500) 에 관하여 설명된 기능적 블록들 및/또는 액션들을 포함하는, 본 명세서에서 설명되는 바와 같은 기능들을 수행하도록 배열되는 모바일 디바이스 및/또는 모바일 서비스 프로바이더에서의 QoE 측정 알고리즘 (723) 을 포함할 수도 있다. 프로그램 데이터 (724) 는 QoE 측정 알고리즘 (723) 과 함께 이용하기 위한 QoE 데이터 (725) 를 포함할 수도 있다. 몇몇 예시적인 실시형태들에서, 애플리케이션 (722) 은, QoE 를 측정하는 구현들이 본 명세서에서 설명된 바와 같이 제공될 수도 있도록, 오퍼레이팅 시스템 (721) 상에서 프로그램 데이터 (724) 로 동작하도록 배열될 수도 있다. 예를 들어, 하나 이상의 모바일 디바이스들 (100) 및/또는 모바일 서비스 프로바이더들 (120) (예를 들어, 도 1 참조) 은 QoE 를 측정하는 구현들이 본 명세서에서 설명되는 바와 같이 제공될 수도 있도록, 컴퓨팅 디바이스 (700) 의 전부 또는 부분을 포함할 수도 있고 애플리케이션 (722) 의 전부 또는 부분을 수행할 수 있을 수도 있다. 이 설명된 기본 구성은 점선 (701) 내의 컴포넌트들에 의해 도 7 에서 도시된다.
컴퓨팅 디바이스 (700) 는 추가적인 특징들 또는 기능, 및 기본적인 구성 (701) 및 임의의 요구되는 디바이스들 및 인터페이스들 사이의 통신들을 용이하게 하기 위한 추가적인 인터페이스들을 가질 수도 있다. 예를 들어, 저장 인터페이스 버스 (741) 를 통한 기본적인 구성 (701) 과 하나 이상의 데이터 저장 디바이스들 (750) 사이의 통신들을 용이하게 하기 위해 버스/인터페이스 제어기 (740) 가 사용될 수도 있다. 데이터 저장 디바이스들 (750) 은 착탈형 저장 다비이스들 (751), 비-착탈형 저장 디바이스들 (752), 또는 이들의 조합일 수도 있다. 착탈형 저장 및 비-착탈형 저장 디바이스들의 예들은, 몇 가지만 예를 들어보면, 플렉시블 디스크 드라이브 및 하드 디스크 드라이브 (HDD) 와 같은 자기 디스크 디바이스, 컴팩트 디스크 (CD) 드라이브 또는 디지털 다기능 디스크 (DVD) 드라이브와 같은 광학적 디스크 드라이브, 솔리드 스테이트 드라이브 (SSD), 및 테이프 드라이브를 포함한다. 예시적인 컴퓨터 저장 매체는, 컴퓨터 판독가능 명령들, 데이터 구조들, 프로그램 모듈들, 또는 다른 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술에서 구현되는 휘발성 및 비휘발성, 착탈형 및 비-착탈형 매체를 포함할 수도 있다.
시스템 메모리 (720), 착탈형 스토리지 (751) 및 비-착탈형 스토리지 (752) 는 모두 컴퓨터 저장 매체의 예들이다. 컴퓨터 저장 매체는, RAM, ROM, EEPROM, 플래시 메모리 또는 다른 메모리 기술, CD-ROM, 디지털 다기능 디스크 (DVD), 또는 다른 광학 스토리지, 자기적 카셋트들, 자기 테이프, 자기 디스크 스토리지 또는 다른 자기 저장 디바이스들, 또는 원하는 정보를 저장하는데 이용될 수도 있고 컴퓨팅 디바이스 (700) 에 의해 액세스될 수도 있는 임의의 다른 매체를 포함하고, 하지만 이에 한정되는 것은 아니다. 임의의 이러한 컴퓨터 저장 매체는 디바이스 (700) 의 일부일 수도 있다.
컴퓨팅 디바이스 (700) 는 또한, 버스/인터페이스 제어기 (740) 를 통해 다양한 인터페이스 디바이스들 (예를 들어, 출력 인터페이스들, 주변 인터페이스들, 및 통신 디바이스들) 로부터 기본 구성 (701) 으로의 통신을 용이하게 하기 위한 인터페이스 버스 (742) 를 포함할 수도 있다. 예시적인 출력 인터페이스들 (760) 은, 하나 이상의 A/V 포트들 (763) 을 통해 디스플레이 또는 스피커들과 같은 다양한 외부 디바이스들에 대해 통신하도록 구성될 수도 있는 그래픽 처리 유닛 (761) 및 오디오 처리 유닛 (762) 을 포함할 수도 있다. 예시적인 주변 인터페이스들 (760) 은, 하나 이상의 I/O 포트들 (773) 을 통해 입력 디바이스들 (예를 들어, 키보드, 마우스, 펜, 보이스 입력 디바이스, 터치 입력 디바이스 등) 또는 다른 주변 디바이스들 (예를 들어, 프린터, 스캐너 등) 과 같은 외부 디바이스들과 통신하도록 구성될 수도 있는 직렬 인터페이스 제어기 (771) 또는 병렬 인터페이스 제어기 (772) 를 포함할 수도 있다. 예시적인 통신 인터페이스 (780) 는, 하나 이상의 통신 포트들 (782) 을 경유하여 네트워크 통신을 통해 하나 이상의 다른 컴퓨팅 디바이스들 (790) 과의 통신들을 용이하게 하도록 구성될 수도 있는 네트워크 제어기 (781) 를 포함한다. 통신 연결은 통신 매체의 일예이다. 통신 매체는 통상적으로, 컴퓨터 판독가능 명령들, 데이터 구조들, 프로그램 모듈들, 또는 반송파 또는 다른 반송 메커니즘과 같은 변조된 데이터 신호에서의 다른 데이터에 의해 구현될 수도 있고, 임의의 정보 전달 매체를 포함할 수도 있다. "변조된 데이터 신호" 는 하나 이상의 그것의 특성들 셋트를 가지거나 그 신호 내에 정보를 인코딩하도록 하는 방식으로 변화된 신호일 수도 있다. 한정적이 아닌 예시적인 방식에 의해, 통신 매체는 유선 네트워크 또는 직접 유선 연결과 같은 유선 매체, 및 음향, 무선 주파수 (RF), 적외선 (IR) 및 다른 무선 매체와 같은 무선 매체를 포함할 수도 있다. 본 명세서에서 사용된 컴퓨터 판독가능 매체라는 용어는 저장 매체 및 통신 매체 양자를 모두 포함할 수도 있다.
컴퓨팅 디바이스 (700) 는, 셀 폰, 휴대 정보 단말기 (PDA), 퍼스널 미디어 플레이어 디바이스, 무선 웹-워치 디바이스, 퍼스널 헤드셋 디바이스, 애플리케이션 특정 디바이스, 또는 상기 기능들 중 임의의 것을 포함하는 하이브리드 디바이스와 같은 소형 포터블 (또는 모바일) 전자 디바이스의 일부분으로서 구현될 수도 있다. 컴퓨팅 디바이스 (700) 는 또한 랩톱 컴퓨터 및 비-랩톱 컴퓨터 구성들 양자 모두를 포함하는 퍼스널 컴퓨터로서 구현될 수도 있다. 또한, 컴퓨팅 디바이스 (700) 는 무선 기지국 또는 다른 무선 시스템 또는 디바이스의 일부로서 구현될 수도 있다.
전술한 상세한 설명의 일부 부분들은 컴퓨터 메모리와 같은 컴퓨팅 시스템 메모리 내에 저장된 데이터 비트들 또는 바이너리 디지털 신호들에 대한 동작들의 알고리즘들 또는 심볼적 표현들의 관점에서 제시된다. 이들 알고리즘적 설명들 또는 표현들은 그들의 작업의 실체를 다른 당업자들에게 전달하기 위해 데이터 프로세싱 기술분야에서 당업자에 의해 이용되는 기법들의 예들이다. 알고리즘은 여기서 그리고 일반적으로, 원하는 결과에 이르게 하는 동작들 또는 유사한 프로세싱의 일관성 있는 시퀀스인 것으로 간주된다. 이 문맥에서, 동작들 또는 프로세싱은 물리적 양들의 물리적 조작을 수반한다. 통상, 반드시는 아니지만, 이러한 양들은 저장, 전달, 조합, 비교 또는 다르게 조작되는 것이 가능한 전기 또는 자기 신호들의 형태를 취할 수도 있다. 주로 통상 사용의 이유로, 이러한 신호들을 비트들, 데이터, 값들, 엘리먼트들, 심볼들, 캐릭터들, 항들, 수들, 숫자들 등으로서 지칭하는 것이 때로는 편리한 것으로 입증되었다. 그러나, 이들 및 유사한 용어들 전부는 적절한 물리적 양들과 연관될 것이며 단지 편리한 라벨들일 뿐이라는 것이 이해되어야 한다. 구체적으로 다르게 언급하지 않았다면, 다음의 논의로부터 명백한 바와 같이, 본 명세서 전반에 걸쳐, "프로세싱", "컴퓨팅", "계산", "결정" 등과 같은 용어들을 이용한 논의들은 컴퓨팅 디바이스의 메모리들, 레지스터들, 또는 다른 정보 저장 디바이스들, 송신 디바이스들, 또는 디스플레이 디바이스들 내에서 물리적 전자적 또는 자기적 양들로서 표현된 데이터를 조작 또는 변환하는, 컴퓨팅 디바이스의 액션들 또는 프로세스들을 지칭한다는 것을 알게 된다.
주제는 본 명세서에서 설명된 특정 구현들로 범위가 제한되지 않는다. 예를 들어, 일부 구현들은 예를 들어, 디바이스 또는 디바이스들의 조합 상에서 동작하도록 채용되는 것과 같이, 하드웨어적일 수도 있는 한편, 다른 구현들은 소프트웨어 및/또는 펌웨어적일 수도 있다. 마찬가지로, 주제는 이 점에 범위가 제한되지 않지만, 일부 구현들은 신호 베어링 매체, 저장 매체 및/또는 저장 매체들과 같은 하나 이상의 물품들을 포함할 수도 있다. 예를 들어, CD-ROM들, 컴퓨터 디스크들, 플래시 메모리 등과 같은 이 저장 매체들은, 예를 들어, 컴퓨팅 시스템, 컴퓨팅 플랫폼, 또는 다른 시스템과 같은 컴퓨팅 디바이스에 의해 실행될 때, 예를 들어, 전술된 구현들 중 하나와 같이, 주제에 따라 프로세서의 실행을 초래할 수도 있는 명령들을 저장하고 있을 수도 있다. 하나의 가능성으로서, 컴퓨팅 디바이스는 하나 이상의 프로세싱 유닛들 또는 프로세서들, 하나 이상의 입력/출력 디바이스들, 이를 테면, 디스플레이, 키보드 및/또는 마우스, 및 하나 이상의 메모리들, 이를 테면 정적 랜덤 액세스 메모리, 동적 랜덤 액세스 메모리, 플래시 메모리 및/또는 하드 드라이브를 포함할 수도 있다.
시스템들의 양태들의 하드웨어와 소프트웨어 구현들 사이에 남겨진 적은 차이가 있다; 하드웨어 또는 소프트웨어의 이용은 일반적으로 (그러나 소정의 문맥들에서, 하드웨어와 소프트웨어 간의 선택이 중요해질 수 있다는 점에서 항상은 아님) 비용 대 효율 트레이드오프들을 표현하는 설계 선택이다. 프로세스들 및/또는 시스템들 및/또는 본 명세서에서 설명된 다른 기술들이 달성될 수 있는 다양한 비히클들 (vehicles) (예를 들어, 하드웨어, 소프트웨어, 및/또는 펌웨어) 이 있고, 그 바람직한 비히클은 프로세스들 및/또는 시스템들 및/또는 다른 기술들이 전개되는 문맥에 따라 가변할 것이다. 예를 들어, 구현자가 속도 및 정확도가 가장 중요하다고 결정한다면, 구현자는 주로 하드웨어 및/또는 펌웨어 비히클을 선택할 수도 있고; 플렉시빌리티가 가장 중요하다면, 구현자는 주로 소프트웨어 구현을 선택할 수도 있으며; 또는 또 다시 대안적으로, 구현자는 하드웨어, 소프트웨어, 및/또는 펌웨어의 몇몇 조합을 선택할 수도 있다.
전술한 상세한 설명은 블록도들, 플로우차트들, 및/또는 예들의 이용을 통해 디바이스들 및/또는 프로세스들의 다양한 실시형태들을 기술하였다. 이러한 블록도들, 플로우차트들, 및/또는 예들이 하나 이상의 기능들 및/또는 동작들을 포함하는 한, 이러한 블록도들, 플로우차트들, 또는 예들 내의 각각의 기능 및/또는 동작이 광범위의 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어, 또는 사실상 이들의 임의의 조합에 의해 개별적으로 및/또는 집합적으로 구현될 수 있다는 것이 당업자에 의해 이해될 것이다. 일 실시형태에서, 본 명세서에서 설명된 주제의 여러 부분들은 애플리케이션 특정 집적 회로 (ASIC) 들, 필드 프로그래머블 게이트 어레이 (FPGA) 들, 디지털 신호 프로세서 (DSP) 들, 또는 다른 통합된 포맷들을 통해 구현될 수도 있다. 그러나, 당업자는, 본 명세서에서 개시된 실시형태들의 일부 양태들이 완전히 또는 부분적으로, 하나 이상의 컴퓨터들 상에서 실행되는 하나 이상의 컴퓨터 프로그램들로서 (예를 들어, 하나 이상의 컴퓨터 시스템들 상에서 실행되는 하나 이상의 프로그램들로서), 하나 이상의 프로세서들 상에서 실행되는 하나 이상의 프로그램들로서 (예를 들어, 하나 이상의 마이크로프로세서들 상에서 실행되는 하나 이상의 프로그램들로서), 펌웨어로서, 또는 사실상 이들의 임의의 조합으로서, 집적 회로들에서 등가로 구현될 수 있고, 회로를 설계하는 것 및/또는 소프트웨어 및 또는 펌웨어에 대한 코드를 쓰는 것이 이 개시물에 비추어 당업자의 기술 내에서 잘 이루어질 것이라는 것을 인식할 것이다. 또한, 당업자는 본 명세서에서 설명된 주제의 메커니즘들이 다양한 형태의 프로그램 제품으로서 배포되는 것이 가능하고, 본 명세서에서 설명된 주제의 예시적인 실시형태가 배포를 실제로 수행하는데 사용되는 신호 보유 매체의 특정 타입에 상관없이 적용된다는 것을 알 것이다. 신호 보유 매체의 예들은, 플렉시블 디스크, 하드 디스크 드라이브 (HDD), 콤팩트 디스크 (CD), 디지털 다기능 디스크 (DVD), 디지털 테이프, 컴퓨터 메모리 등과 같은 기록가능 타입 매체; 및 디지털 및/또는 아날로그 통신 매체 (예를 들어, 광섬유 케이블, 도파관, 유선 통신 링크, 무선 통신 링크 등) 와 같은 송신 타입 매체를 포함하지만, 이들에 한정되지는 않는다.
당업자는 본 명세서에서 기술된 방식으로 디바이스들 및/또는 프로세스들을 설명한 후, 엔지니어링 프랙틱스들을 이용하여 이러한 설명된 디바이스들 및/또는 프로세스들을 데이터 프로세싱 시스템들 내에 통합하는 것이 당업계 내에 통상적이라는 것을 인식할 것이다. 즉, 본 명세서에서 설명된 디바이스들 및/또는 프로세스들의 적어도 일부분은 합당한 양의 경험을 통해 데이터 프로세싱 시스템 내에 통합될 수 있다. 당업자는, 통상의 데이터 프로세싱 시스템이 일반적으로 시스템 유닛 하우징, 비디오 디스플레이 디바이스, 휘발성 및 비휘발성 메모리와 같은 메모리, 마이크로프로세서들 및 디지털 신호 프로세서들과 같은 프로세서들, 오퍼레이팅 시스템들, 드라이버들, 그래픽 사용자 인터페이스들, 및 애플리케이션들 프로그램들과 같은 컴퓨테이션 엔티티들, 터치 패드 또는 스크린과 같은 하나 이상의 상호작용 디바이스들, 및/또는 피드백 루프들 및 제어 모터들 (예를 들어, 포지션 및/또는 속도를 감지하기 위한 피드백; 컴포넌트들 및/또는 양들을 이동 및/또는 조정하기 위한 제어 모터들) 을 포함하는 제어 시스템들 중 하나 이상을 포함한다는 것을 인식할 것이다. 통상의 데이터 프로세싱 시스템은 데이터 컴퓨팅/통신 및/또는 네트워크 컴퓨팅/통신 시스템들에서 통상 발견되는 것들과 같은 임의의 적합한 상업적으로 이용가능한 컴포넌트들을 이용하여 구현될 수도 있다.
본 명세서에서 설명된 주제는 때때로 상이한 다른 컴포넌트들 내에 포함되거나 그 상이한 다른 컴포넌트들과 접속된 상이한 컴포넌트들을 예시한다. 이러한 묘사된 아키텍처들은 단지 예시적이며, 사실은 동일한 기능성을 달성하는 많은 다른 아키텍처들이 구현될 수 있다는 것을 이해할 것이다. 개념적 의미로, 동일한 기능성을 달성하기 위한 컴포넌트들의 임의의 배열은 원하는 기능성이 달성되도록 효과적으로 "연관" 된다. 따라서, 특정 기능성을 달성하기 위해 여기에 조합된 임의의 2 개의 컴포넌트들은 아키텍처들 또는 중간 컴포넌트들과 관계없이, 원하는 기능성이 달성되도록 서로 "연관" 되는 것으로 보여질 수 있다. 마찬가지로, 그렇게 연관되는 임의의 2 개의 컴포넌트들은 또한 원하는 기능성을 달성하기 위해 서로 "동작적으로 접속", 또는 "동작적으로 커플링" 되는 것으로 보여질 수 있고, 그렇게 연관되는 것이 가능한 임의의 2 개의 컴포넌트들은 또한 원하는 기능성을 달성하기 위해 서로 "동작적으로 커플링가능한" 것으로 보여질 수 있다. 동작적으로 커플링가능한 특정 예들은 물리적으로 교합가능한 (mateable) 및/또는 물리적으로 상호작용하는 컴포넌트들 및/또는 무선으로 상호작용가능한 및/또는 무선으로 상호작용하는 컴포넌트들 및/또는 논리적으로 상호작용하는 및/또는 논리적으로 상호작용가능한 컴포넌트들을 포함하지만 이들에 한정되지는 않는다.
본 명세서에서의 실질적으로 임의의 복수 및/또는 단수 용어들의 사용에 관하여, 당업자는, 문맥 및/또는 애플리케이션에 적합한 대로 복수에서 단수로 및/또는 단수에서 복수로 트랜슬레이션할 수 있다. 다양한 단수/복수 치환들은 명료함을 위해 본 명세서에서 명시적으로 기술될 수도 있다.
일반적으로, 본 명세서에서, 그리고 특히 첨부된 청구항들 (예를 들어, 첨부된 청구항들의 본문들) 에서 사용되는 용어들은 일반적으로 "개방형" 용어들 (예를 들어, 용어 "포함하는" 은 "포함하지만 이에 한정되지는 않는" 으로 해석되어야 하고, 용어 "갖는" 은 "적어도 갖는" 으로 해석되어야 하고, 용어 "포함한다" 는 "포함하지만 한정되지는 않는다" 로 해석되어야 하는 등등이다) 로서 의도된다는 것이 당업자에 의해 이해될 것이다. 특정 수의 도입된 청구항 기재가 의도된다면, 이러한 의도는 청구항에서 명시적으로 기재될 것이며, 이러한 기재의 부존재 시에는, 이러한 의도가 존재하지 않는다는 것이 당업자에 의해 추가로 이해될 것이다. 예를 들어, 이해를 돕기 위한 한 수단으로서, 다음의 첨부된 청구항들은 청구항 기재들을 도입하기 위해 도입 어구들 "적어도 하나" 및 "하나 이상" 의 사용을 포함할 수도 있다. 그러나, 이러한 어구들의 사용은 부정관사들 "a" 또는 "an" 에 의한 청구항 기재의 도입이 동일한 청구항이 도입 어구들 "하나 이상" 또는 "적어도 하나" 및 "a" 또는 "an" (예를 들어, "a" 및/또는 "an" 은 통상 "적어도 하나" 또는 "하나 이상" 을 의미하는 것으로 해석되어야 한다) 과 같은 부정관사들을 포함하는 경우라도 단 하나의 이러한 기재를 포함하는 발명들로 이러한 도입된 청구항 기재를 포함하는 임의의 특정 청구항을 제한하는 것을 의미하는 것으로 이해되지 않아야 하고; 청구항 기재들을 도입하는데 사용되는 정관사들의 사용에 대해서도 동일하게 유효하다. 또한, 특정 수의 도입된 청구항 기재가 명시적으로 기재되는 경우에도, 당업자는, 이러한 기재가 통상 적어도 기재된 수를 의미하는 것으로 해석되어야 한다는 것을 인식할 것이다 (예를 들어, 다른 수식어 없이, 단기 "2 기재들" 이라는 기재는 통상 적어도 2 기재들, 또는 2 이상의 기재들을 의미한다). 더욱이, "A, B, 및 C 중 적어도 하나 등" 과 유사한 약속이 사용되는 경우들에서, 일반적으로 이러한 구조는 당업자가 그 약속을 이해할 것이라는 의미로 의도된다 (예를 들어, "A, B, 및 C 중 적어도 하나를 갖는 시스템" 은 A 단독, B 단독, C 단독, A 및 B 를 함께, A 및 C 를 함께, B 및 C 를 함께, 및/또는 A, B, 및 C 를 함께 등을 갖는 시스템들을 포함할 것이지만 이들에 한정되지는 않는다). "A, B, 또는 C 중 적어도 하나 등" 과 유사한 약속이 사용되는 그 경우들에서, 일반적으로 이러한 구조는 당업자가 그 약속을 이해할 것이라는 의미로 의도된다 (예를 들어, "A, B, 또는 C 중 적어도 하나를 갖는 시스템" 은 A 단독, B 단독, C 단독, A 및 B 를 함께, A 및 C 를 함께, B 및 C 를 함께, 및/또는 A, B, 및 C 를 함께 등을 갖는 시스템들을 포함할 것이지만 이들에 한정되지는 않는다). 2 개 이상의 대안의 용어들을 제시하는 사실상 임의의 선언적인 단어 및/또는 어구는 상세한 설명, 청구항들, 또는 도면들 중 어디에 있든, 용어들 중 하나, 용어들 중 어느 하나, 또는 양자의 용어들을 포함할 가능성들을 고려하는 것으로 이해되어야 한다는 것이 당업자에 의해 추가로 이해될 것이다. 예를 들어, 어구 "A 또는 B" 는 "A" 또는 "B" 또는 "A 및 B" 의 가능성들을 포함하는 것으로 이해될 것이다.
본 명세서에서의 "일 구현", "하나의 구현", "몇몇 구현들", 또는 "다른 구현들" 에 대한 언급은 하나 이상의 구현들과 관련하여 설명된 특정 특징, 구조, 또는 특성이 적어도 몇몇 구현들에 포함될 수도 있지만, 반드시 모든 구현들에 포함되는 것은 아니라는 것을 의미할 수도 있다. 전술한 설명에서의 "일 구현", "하나의 구현", 또는 "몇몇 구현들" 의 다양한 출현은 반드시 모두가 동일한 구현들을 지칭하는 것은 아니다.
소정의 예시적인 기법들은 다양한 방법들 및 시스템들을 이용하여 여기에 설명 및 도시되었지만, 청구된 주제로부터 벗어남 없이 다양한 다른 변형들이 행해질 수도 있고, 등가물들이 치환될 수도 있다는 것이 당업자에 의해 이해되어야 한다. 추가적으로, 본 명세서에서 설명된 중심 개념으로부터 벗어남이 없이 청구된 주제의 교시들에 특정 상황을 적응시키기 위해 많은 변형들이 행해질 수도 있다. 따라서, 청구된 주제는 개시된 특정 예들에 제한되지 않고, 이러한 청구된 주제는 또한 첨부된 청구항들, 및 이들의 등가물들의 범위 내에 속하는 모든 구현들을 포함할 수도 있는 것으로 의도된다.

Claims (27)

  1. 적어도 하나의 모바일 디바이스로부터 하나 이상의 기준 데이터를 수신하는 것;
    상기 하나 이상의 기준 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 하나 이상의 수용가능한 모바일 디바이스들에 대해 스크리닝 (screening) 하는 것;
    상기 하나 이상의 수용가능한 모바일 디바이스들에 경험 품질 측정에 대한 요청을 전송하는 것으로서, 상기 경험 품질 측정에 대한 요청은 상기 하나 이상의 수용가능한 모바일 디바이스들에서 상기 경험 품질 측정을 활성화시킬 수 있는 하나 이상의 활성화 코드들과 연관되는, 상기 경험 품질 측정에 대한 요청을 전송하는 것; 및
    상기 하나 이상의 수용가능한 모바일 디바이스들의 적어도 일부분으로부터 하나 이상의 측정된 경험 품질 데이터 셋트들을 수신하는 것을 포함하는, 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 수용가능한 모바일 디바이스들의 개별 사용자들과 연관된 인구통계학적 정보를 수신하는 것으로서, 상기 인구통계학적 정보는 연령 데이터, 성별 데이터, 및/또는 민족성 데이터 중 하나 이상을 포함하는, 상기 인구통계학적 정보를 수신하는 것; 및 상기 인구통계학적 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 하나 이상의 측정된 경험 품질 데이터 셋트들의 안면 감정 해석을 수행하는 것을 더 포함하는, 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 측정된 경험 품질 데이터 셋트들은 동공 사이즈 데이터 및/또는 안면 온도 데이터를 포함하는, 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 측정된 경험 품질 데이터 셋트들은 안면 감정 해석을 포함하는, 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 기준 데이터는 날짜 데이터, 시각 데이터, 위치 데이터, 사용자 옵트-인 (opt-in) 동의, 및/또는 사용 중의 애플리케이션이 상기 적어도 하나의 모바일 디바이스와 연관된 하나 이상의 광학 센서들을 통한 안면 검출에 적합한지에 관한 데이터 중 하나 이상을 포함하는, 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 경험 품질 측정에 대한 요청을 전송하는 것은, 수집된 샘플들의 수가 요구되는 샘플들의 수보다 적다는 결정에 적어도 부분적으로 더 기초하는, 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 경험 품질 측정에 대한 요청은 적어도 하나의 모바일 디바이스가 요청된 쿼리에 매칭한다는 결정에 적어도 부분적으로 더 기초하는, 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 수용가능한 모바일 디바이스들의 개별 사용자들과 연관된 인구통계학적 정보를 수신하는 것으로서, 상기 인구통계학적 정보는 연령 데이터, 성별 데이터, 및/또는 민족성 데이터 중 하나 이상을 포함하는, 상기 인구통계학적 정보를 수신하는 것; 및
    상기 인구통계학적 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 하나 이상의 측정된 경험 품질 데이터 셋트들의 안면 감정 해석을 수행하는 것을 더 포함하고,
    상기 측정된 경험 품질 데이터 셋트들은 동공 사이즈 데이터 및/또는 안면 온도 데이터를 포함하고,
    상기 하나 이상의 기준 데이터는 날짜 데이터, 시각 데이터, 위치 데이터, 사용자 옵트-인 동의, 및/또는 사용 중의 애플리케이션이 상기 적어도 하나의 모바일 디바이스와 연관된 하나 이상의 광학 센서들을 통한 안면 검출에 적합한지에 관한 데이터 중 하나 이상을 포함하며,
    상기 경험 품질 측정에 대한 요청을 전송하는 것은, 수집된 샘플들의 수가 요구되는 샘플들의 수보다 적다는 결정에 적어도 부분적으로 더 기초하고,
    상기 경험 품질 측정에 대한 요청은 상기 적어도 하나의 모바일 디바이스가 요청된 쿼리에 매칭한다는 결정에 적어도 부분적으로 더 기초하는, 방법.
  9. 적어도 하나의 모바일 디바이스로부터 하나 이상의 기준 데이터를 수신하는 것;
    상기 하나 이상의 기준 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 하나 이상의 수용가능한 모바일 디바이스들에 대해 스크리닝 (screening) 하는 것;
    상기 하나 이상의 수용가능한 모바일 디바이스들에 경험 품질 측정에 대한 요청을 전송하는 것;
    상기 하나 이상의 수용가능한 모바일 디바이스들의 적어도 일부분으로부터 하나 이상의 측정된 경험 품질 데이터 셋트들을 수신하는 것;
    상기 하나 이상의 수용가능한 모바일 디바이스들의 개별 사용자들과 연관된 인구통계학적 정보를 수신하는 것으로서, 상기 인구통계학적 정보는 연령 데이터, 성별 데이터, 및/또는 민족성 데이터 중 하나 이상을 포함하는, 상기 인구통계학적 정보를 수신하는 것; 및
    상기 인구통계학적 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 하나 이상의 측정된 경험 품질 데이터 셋트들의 안면 감정 해석을 수행하는 것을 포함하는, 방법.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 측정된 경험 품질 데이터 셋트들은 동공 사이즈 데이터 및/또는 안면 온도 데이터를 포함하는, 방법.
  11. 제 9 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 기준 데이터는 날짜 데이터, 시각 데이터, 위치 데이터, 사용자 옵트-인 (opt-in) 동의, 및/또는 사용 중의 애플리케이션이 상기 적어도 하나의 모바일 디바이스와 연관된 하나 이상의 광학 센서들을 통한 안면 검출에 적합한지에 관한 데이터 중 하나 이상을 포함하는, 방법.
  12. 제 9 항에 있어서,
    상기 경험 품질 측정에 대한 요청을 전송하는 것은, 수집된 샘플들의 수가 요구되는 샘플들의 수보다 적다는 결정에 적어도 부분적으로 더 기초하는, 방법.
  13. 제 9 항에 있어서,
    상기 경험 품질 측정에 대한 요청은 적어도 하나의 모바일 디바이스가 요청된 쿼리에 매칭한다는 결정에 적어도 부분적으로 더 기초하는, 방법.
  14. 모바일 디바이스를 통해, 모바일 서비스 프로바이더로부터 경험 품질 측정에 대한 요청을 수신하는 것;
    상기 모바일 디바이스와 연관된 하나 이상의 광학 센서들을 통해 환경 광 레벨들을 감지하는 것;
    감지된 상기 환경 광 레벨들에 적어도 부분적으로 기초하여 밝기를 조정하는 것;
    상기 모바일 디바이스와 연관된 상기 하나 이상의 광학 센서들을 통해 사용자의 얼굴을 검출하는 것;
    상기 모바일 디바이스와 연관된 상기 하나 이상의 광학 센서들을 통해 상기 사용자의 안면 특징들을 검출하는 것;
    상기 밝기의 조정, 상기 사용자의 얼굴의 검출, 및/또는 상기 사용자의 안면 특징들의 검출이 성공적인지를 결정하는 것; 및
    상기 밝기의 조정, 상기 사용자의 얼굴의 검출, 및/또는 상기 사용자의 안면 특징들의 검출이 성공적이라는 결정에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 경험 품질 측정을 시작하는 것을 포함하는, 방법.
  15. 제 14 항에 있어서,
    상기 사용자의 안면 특징들의 검출 전에 상기 사용자의 얼굴의 검출에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 하나 이상의 광학 센서들과 연관된 배율 레벨을 조정하는 것을 더 포함하는, 방법.
  16. 제 14 항에 있어서,
    상기 모바일 디바이스를 통해, 상기 경험 품질 측정과 연관된 결과 데이터를 상기 모바일 서비스 프로바이더에 전송하는 것을 더 포함하는, 방법.
  17. 제 14 항에 있어서,
    상기 모바일 디바이스를 통해, 상기 경험 품질 측정과 연관된 결과 데이터를 상기 모바일 서비스 프로바이더에 전송하는 것, 및 상기 결과 데이터를 상기 모바일 서비스 프로바이더에 전송한 후에 상기 모바일 디바이스로부터 상기 결과 데이터를 자동적으로 삭제하는 것을 더 포함하는, 방법.
  18. 제 14 항에 있어서,
    상기 모바일 디바이스를 통해, 상기 경험 품질 측정과 연관된 결과 데이터를 상기 모바일 서비스 프로바이더에 전송하는 것을 더 포함하고, 상기 결과 데이터는 동공 사이즈 데이터 및/또는 안면 온도 데이터를 포함하는, 방법.
  19. 제 14 항에 있어서,
    상기 모바일 디바이스를 통해, 상기 경험 품질 측정과 연관된 결과 데이터를 상기 모바일 서비스 프로바이더에 전송하는 것을 더 포함하고, 상기 결과 데이터는 안면 감정 해석을 포함하는, 방법.
  20. 제 14 항에 있어서,
    상기 밝기의 조정, 상기 사용자의 얼굴의 검출, 및/또는 상기 사용자의 안면 특징들의 검출이 성공적이지 않다는 결정에 적어도 부분적으로 기초하여, 상기 밝기의 조정, 상기 사용자의 얼굴의 검출, 및/또는 상기 사용자의 안면 특징들의 검출을 반복하는 것으로서, 상기 반복은 하나 이상의 임계 값들과 연관되는, 상기 반복하는 것;
    상기 하나 이상의 임계 값들 중 어느 것이 초과되었는지를 결정하는 것; 및
    하나 이상의 임계 값들이 초과되었다는 결정에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 경험 품질 측정 실패 메시지를 상기 모바일 서비스 프로바이더에 전송하는 것을 더 포함하는, 방법.
  21. 제 14 항에 있어서,
    상기 경험 품질 측정 동안 상기 감지된 환경 광 레벨들에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 밝기를 동적으로 조정하는 것을 더 포함하는, 방법.
  22. 제 14 항에 있어서,
    상기 경험 품질 측정 동안 상기 사용자의 얼굴의 검출에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 하나 이상의 광학 센서들과 연관된 배율 레벨을 동적으로 조정하는 것을 더 포함하는, 방법.
  23. 제 14 항에 있어서,
    상기 사용자의 안면 특징들의 검출 전에 상기 사용자의 얼굴의 검출에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 하나 이상의 광학 센서들과 연관된 배율 레벨을 조정하는 것;
    상기 밝기의 조정, 상기 사용자의 얼굴의 검출, 및/또는 상기 사용자의 안면 특징들의 검출이 성공적이지 않다는 결정에 적어도 부분적으로 기초하여, 상기 밝기의 조정, 상기 사용자의 얼굴의 검출, 및/또는 상기 사용자의 안면 특징들의 검출을 반복하는 것으로서, 상기 반복은 하나 이상의 임계 값들과 연관되는, 상기 반복하는 것;
    상기 하나 이상의 임계 값들 중 어느 것이 초과되었는지를 결정하는 것; 및
    하나 이상의 임계 값들이 초과되었다는 결정에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 경험 품질 측정 실패 메시지를 상기 모바일 서비스 프로바이더에 전송하는 것;
    상기 모바일 디바이스를 통해, 상기 경험 품질 측정과 연관된 결과 데이터를 상기 모바일 서비스 프로바이더에 전송하는 것으로서, 상기 결과 데이터는 동공 사이즈 데이터 및/또는 안면 온도 데이터를 포함하는, 상기 결과 데이터를 상기 모바일 서비스 프로바이더에 전송하는 것;
    상기 결과 데이터를 상기 모바일 서비스 프로바이더에 전송한 후에 상기 모바일 디바이스로부터 상기 결과 데이터를 자동적으로 삭제하는 것;
    상기 경험 품질 측정 동안 상기 감지된 환경 광 레벨들에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 밝기를 동적으로 조정하는 것; 및
    상기 경험 품질 측정 동안 상기 사용자의 얼굴의 검출에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 하나 이상의 광학 센서들과 연관된 배율 레벨을 동적으로 조정하는 것을 더 포함하는, 방법.
  24. 저장된 머신 판독가능 명령들을 포함하는 신호 보유 매체를 포함하는 물품으로서,
    상기 머신 판독가능 명령들은, 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행되는 경우, 컴퓨팅 디바이스가,
    적어도 하나의 모바일 디바이스로부터 하나 이상의 기준 데이터를 수신하는 것;
    상기 하나 이상의 기준 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 하나 이상의 수용가능한 모바일 디바이스들에 대해 스크리닝 (screening) 하는 것;
    상기 하나 이상의 수용가능한 모바일 디바이스들에 경험 품질 측정에 대한 요청을 전송하는 것으로서, 상기 경험 품질 측정에 대한 요청은 상기 하나 이상의 수용가능한 모바일 디바이스들에서 상기 경험 품질 측정을 활성화시킬 수 있는 하나 이상의 활성화 코드들과 연관되는, 상기 경험 품질 측정에 대한 요청을 전송하는 것; 및
    상기 하나 이상의 수용가능한 모바일 디바이스들의 적어도 일부분으로부터 하나 이상의 측정된 경험 품질 데이터 셋트들을 수신하는 것
    을 동작적으로 가능하게 하는, 신호 보유 매체를 포함하는 물품.
  25. 제 24 항에 있어서,
    상기 머신 판독가능 명령들은, 상기 컴퓨팅 디바이스가,
    상기 하나 이상의 수용가능한 모바일 디바이스들의 개별 사용자들과 연관된 인구통계학적 정보를 수신하는 것으로서, 상기 인구통계학적 정보는 연령 데이터, 성별 데이터, 및/또는 민족성 데이터 중 하나 이상을 포함하는, 상기 인구통계학적 정보를 수신하는 것; 및
    상기 인구통계학적 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 하나 이상의 측정된 경험 품질 데이터 셋트들의 안면 감정 해석을 수행하는 것
    을 추가로 동작적으로 가능하게 하고,
    상기 측정된 경험 품질 데이터 셋트들은 동공 사이즈 데이터 및/또는 안면 온도 데이터를 포함하고,
    상기 하나 이상의 기준 데이터는 날짜 데이터, 시각 데이터, 위치 데이터, 사용자 옵트-인 동의, 및/또는 사용 중의 애플리케이션이 상기 적어도 하나의 모바일 디바이스와 연관된 하나 이상의 광학 센서들을 통한 안면 검출에 적합한지에 관한 데이터 중 하나 이상을 포함하며,
    상기 경험 품질 측정에 대한 요청을 전송하는 것은, 수집된 샘플들의 수가 요구되는 샘플들의 수보다 적다는 결정에 적어도 부분적으로 더 기초하고,
    상기 경험 품질 측정에 대한 요청은 상기 적어도 하나의 모바일 디바이스가 요청된 쿼리에 매칭한다는 결정에 적어도 부분적으로 더 기초하는, 신호 보유 매체를 포함하는 물품.
  26. 모바일 디바이스 장치로서,
    프로세서;
    상기 프로세서에 커플링된 하나 이상의 광학 센서들;
    상기 프로세서에 동작가능하게 커플링된 RF 트랜시버; 및
    상기 RF 트랜시버에 동작가능하게 커플링된 안테나를 포함하고,
    상기 프로세서는, 상기 하나 이상의 광학 센서들, 상기 RF 트랜시버, 및 상기 안테나와 함께,
    상기 RF 트랜시버 및 상기 안테나를 통해, 모바일 서비스 프로바이더로부터 경험 품질 측정에 대한 요청을 수신하는 것;
    상기 하나 이상의 광학 센서들을 통해 환경 광 레벨들을 감지하는 것;
    감지된 상기 환경 광 레벨들에 적어도 부분적으로 기초하여 밝기를 조정하는 것;
    상기 모바일 디바이스와 연관된 상기 하나 이상의 광학 센서들을 통해 사용자의 얼굴을 검출하는 것;
    상기 모바일 디바이스와 연관된 상기 하나 이상의 광학 센서들을 통해 상기 사용자의 안면 특징들을 검출하는 것;
    상기 밝기의 조정, 상기 사용자의 얼굴의 검출, 및/또는 상기 사용자의 안면 특징들의 검출이 성공적인지를 결정하는 것; 및
    상기 밝기의 조정, 상기 사용자의 얼굴의 검출, 및/또는 상기 사용자의 안면 특징들의 검출이 성공적이라는 결정에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 경험 품질 측정을 시작하는 것
    을 하도록 구성되는, 모바일 디바이스 장치.
  27. 제 26 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 사용자의 안면 특징들의 검출 전에 상기 사용자의 얼굴의 검출에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 하나 이상의 광학 센서들과 연관된 배율 레벨을 조정하는 것;
    상기 밝기의 조정, 상기 사용자의 얼굴의 검출, 및/또는 상기 사용자의 안면 특징들의 검출이 성공적이지 않다는 결정에 적어도 부분적으로 기초하여, 상기 밝기의 조정, 상기 사용자의 얼굴의 검출, 및/또는 상기 사용자의 안면 특징들의 검출을 반복하는 것으로서, 상기 반복은 하나 이상의 임계 값들과 연관되는, 상기 반복하는 것;
    상기 하나 이상의 임계 값들 중 어느 것이 초과되었는지를 결정하는 것; 및
    하나 이상의 임계 값들이 초과되었다는 결정에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 경험 품질 측정 실패 메시지를, 상기 RF 트랜시버 및 상기 안테나를 통해, 상기 모바일 서비스 프로바이더에 전송하는 것;
    상기 RF 트랜시버 및 상기 안테나를 통해, 상기 경험 품질 측정과 연관된 결과 데이터를 상기 모바일 서비스 프로바이더에 전송하는 것으로서, 상기 결과 데이터는 동공 사이즈 데이터 및/또는 안면 온도 데이터를 포함하는, 상기 결과 데이터를 상기 모바일 서비스 프로바이더에 전송하는 것;
    상기 결과 데이터를 상기 모바일 서비스 프로바이더에 전송한 후에 상기 모바일 디바이스로부터 상기 결과 데이터를 자동적으로 삭제하는 것;
    상기 경험 품질 측정 동안 상기 감지된 환경 광 레벨들에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 밝기를 동적으로 조정하는 것; 및
    상기 경험 품질 측정 동안 상기 사용자의 얼굴의 검출에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 하나 이상의 광학 센서들과 연관된 배율 레벨을 동적으로 조정하는 것
    을 하도록 더 구성되는, 모바일 디바이스 장치.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2024111791A1 (ko) * 2022-11-25 2024-05-30 아주대학교 산학협력단 모바일 애플리케이션을 위한 사용자 경험 디자인을 제공하는 시스템

Families Citing this family (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2932647A1 (en) * 2012-12-13 2015-10-21 Telefonaktiebolaget L M Ericsson (Publ) Method and apparatus for assigning network resource
EP3108641B1 (en) * 2014-02-17 2020-04-08 Telefonaktiebolaget LM Ericsson (publ) Assessing qoe of a service in a communication network
WO2016200018A1 (en) * 2015-06-08 2016-12-15 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for sharing application
US9641264B2 (en) * 2015-09-25 2017-05-02 Root Wireless, Inc. Adaptive speed data collection
EP3200122B1 (de) * 2016-01-26 2022-06-22 Sick Ag Optoelektronischer sensor und verfahren zur sicheren erkennung von objekten einer mindestgrösse
WO2018150249A1 (en) * 2017-02-14 2018-08-23 Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) METHOD AND NETWORK NODES TO MANAGE QoE MEASUREMENT COLLECTION DURING RELOCATION OR HANDOVER
EP3583801B1 (en) * 2017-02-16 2021-03-10 Telefonaktiebolaget LM Ericsson (PUBL) Method and network nodes to manage qoe measurement collection during relocation or handover
US11018958B2 (en) * 2017-03-14 2021-05-25 Tupl Inc Communication network quality of experience extrapolation and diagnosis
JP7234930B2 (ja) * 2017-10-13 2023-03-08 ソニーグループ株式会社 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理システム
CN110569795B (zh) * 2018-03-13 2022-10-14 腾讯科技（深圳）有限公司 一种图像识别方法、装置以及相关设备
US20210279492A1 (en) * 2020-02-28 2021-09-09 The Government of the United States of America, as represented by the Secretary of Homeland Security Skin reflectance image correction in biometric image capture
WO2022082727A1 (zh) * 2020-10-23 2022-04-28 华为技术有限公司 通信方法，装置，可读存储介质和***
CN117063516A (zh) * 2021-04-01 2023-11-14 高通股份有限公司 用于体验质量测量的定时器
CN115314932A (zh) * 2021-05-08 2022-11-08 大唐移动通信设备有限公司 QoE测量报告的上报方法、设备、装置及存储介质
US20230120629A1 (en) * 2021-10-14 2023-04-20 At&T Intellectual Property I, L.P. Methods, systems, and devices for orchestrating allocation of network resources utilizing quality of experience (qoe) metrics of a service
CN115190438B (zh) * 2022-07-14 2023-07-18 中国联合网络通信集团有限公司 通信方法、装置、存储介质及设备

Family Cites Families (43)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TW445434B (en) 1999-08-04 2001-07-11 Cyberlink Corp System and method for automatically extracting facial features
US6760580B2 (en) * 2000-03-06 2004-07-06 America Online, Incorporated Facilitating instant messaging outside of user-defined buddy group in a wireless and non-wireless environment
US6895256B2 (en) 2000-12-07 2005-05-17 Nokia Mobile Phones Ltd. Optimized camera sensor architecture for a mobile telephone
US7239726B2 (en) 2001-12-12 2007-07-03 Sony Corporation System and method for effectively extracting facial feature information
AUPS140502A0 (en) 2002-03-27 2002-05-09 Seeing Machines Pty Ltd Method for automatic detection of facial features
US7899915B2 (en) * 2002-05-10 2011-03-01 Richard Reisman Method and apparatus for browsing using multiple coordinated device sets
US8351647B2 (en) * 2002-07-29 2013-01-08 Videomining Corporation Automatic detection and aggregation of demographics and behavior of people
US7474741B2 (en) * 2003-01-20 2009-01-06 Avaya Inc. Messaging advise in presence-aware networks
EP1526457B1 (en) * 2003-10-22 2013-03-13 Sony Deutschland GmbH Context-aware automatic service discovery and execution engine in mobile ad-hoc networks
US7236615B2 (en) * 2004-04-21 2007-06-26 Nec Laboratories America, Inc. Synergistic face detection and pose estimation with energy-based models
US20060007899A1 (en) * 2004-06-14 2006-01-12 Sbc Knowledge Ventures, Lp System and method for monitoring and managing local area network activity
US8320528B2 (en) * 2004-06-14 2012-11-27 At&T Intellectual Property I, L.P. System and method for electronic message notification
US20060281497A1 (en) 2005-05-26 2006-12-14 Inventec Appliances Corp. Color variation display method of mobile phone
KR100724932B1 (ko) * 2005-08-02 2007-06-04 삼성전자주식회사 얼굴 검출 장치 및 방법
US7633076B2 (en) 2005-09-30 2009-12-15 Apple Inc. Automated response to and sensing of user activity in portable devices
US7738997B2 (en) * 2005-12-19 2010-06-15 Chyi-Yeu Lin Robotic system for synchronously reproducing facial expression and speech and related method thereof
US7657086B2 (en) * 2006-01-31 2010-02-02 Fujifilm Corporation Method and apparatus for automatic eyeglasses detection using a nose ridge mask
JP5156013B2 (ja) * 2006-07-10 2013-03-06 アクセンチュア グローバル サービスィズ ゲーエムベーハー フィードバックを提供するための移動パーソナルサービスプラットフォーム
US7403643B2 (en) * 2006-08-11 2008-07-22 Fotonation Vision Limited Real-time face tracking in a digital image acquisition device
US7848548B1 (en) * 2007-06-11 2010-12-07 Videomining Corporation Method and system for robust demographic classification using pose independent model from sequence of face images
US9092053B2 (en) 2008-06-17 2015-07-28 Apple Inc. Systems and methods for adjusting a display based on the user's position
US8798374B2 (en) * 2008-08-26 2014-08-05 The Regents Of The University Of California Automated facial action coding system
WO2010046820A1 (en) * 2008-10-22 2010-04-29 Koninklijke Philips Electronics N.V. Performing measurement of a subject
US8780383B2 (en) * 2008-11-25 2014-07-15 Ringcentral, Inc. Authenticated facsimile transmission from mobile devices
JP4519193B1 (ja) * 2009-07-27 2010-08-04 エンパイア テクノロジー ディベロップメント エルエルシー 情報処理システム、情報処理方法
US8619128B2 (en) 2009-09-30 2013-12-31 Apple Inc. Systems and methods for an imaging system using multiple image sensors
JP5445981B2 (ja) 2009-10-09 2014-03-19 渡 倉島 視認情景に対する視認者情感判定装置
US10402847B2 (en) * 2009-11-20 2019-09-03 Mobisave Llc System and method of electronically verifying required proof-of-performance to secure promotional rewards
US8848059B2 (en) 2009-12-02 2014-09-30 Apple Inc. Systems and methods for receiving infrared data with a camera designed to detect images based on visible light
US20110149160A1 (en) * 2009-12-21 2011-06-23 Sony Corporation System and method for actively managing play back of demo content by a display device based on customer actions
US8578020B2 (en) * 2009-12-24 2013-11-05 Empire Technology Development Llc Dynamic mobile application quality-of-service monitoring and reporting
US9138186B2 (en) * 2010-02-18 2015-09-22 Bank Of America Corporation Systems for inducing change in a performance characteristic
US8964298B2 (en) * 2010-02-28 2015-02-24 Microsoft Corporation Video display modification based on sensor input for a see-through near-to-eye display
US20130278631A1 (en) * 2010-02-28 2013-10-24 Osterhout Group, Inc. 3d positioning of augmented reality information
US8385221B2 (en) * 2010-02-28 2013-02-26 International Business Machines Corporation System and method for monitoring of user quality-of-experience on a wireless network
JP5438591B2 (ja) 2010-05-17 2014-03-12 日本電信電話株式会社 感情強度測定装置、感情強度測定方法、及びプログラム
US8326001B2 (en) * 2010-06-29 2012-12-04 Apple Inc. Low threshold face recognition
US8550903B2 (en) * 2010-11-15 2013-10-08 Bally Gaming, Inc. System and method for bonus gaming using a mobile device
US8346217B2 (en) * 2011-02-21 2013-01-01 Knowledge Solutions, LLC Systems, methods and apparatus for controlling access to mobile devices
US20120232966A1 (en) * 2011-03-08 2012-09-13 Bank Of America Corporation Identifying predetermined objects in a video stream captured by a mobile device
US8693726B2 (en) * 2011-06-29 2014-04-08 Amazon Technologies, Inc. User identification by gesture recognition
US8254647B1 (en) * 2012-04-16 2012-08-28 Google Inc. Facial image quality assessment
US20140055337A1 (en) * 2012-08-22 2014-02-27 Mobitv, Inc. Device eye tracking calibration

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2024111791A1 (ko) * 2022-11-25 2024-05-30 아주대학교 산학협력단 모바일 애플리케이션을 위한 사용자 경험 디자인을 제공하는 시스템

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