KR20200100404A - 적응적 전력 관리를 위한 전자 장치 - Google Patents

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KR20200100404A
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김충걸
최호정
문정민
조규성
김무영
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Abstract

다양한 실시예들에 따른 전자 장치(electronic device)는, 위치 측정 회로(location measurement circuitry)와, 재충전가능한(rechargeable) 배터리와, 인스트럭션(instruction)들을 저장하는 메모리와, 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있고, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 전자 장치가 제1 최대 구동 주파수에 기반하여 상기 적어도 하나의 프로세서를 구동하는 상태를 포함하는 제1 전력 관리 상태(power management state) 내에서 동작하는 동안, 상기 배터리의 사용 패턴(usage pattern)을 모니터링하고, 상기 배터리의 사용 패턴이 상기 배터리의 방전 이력 및 상기 배터리의 충전 이력에 기반하여 트레이닝된(trained) 모델(model)로부터 도출된(derived from) 기준 패턴과 다름을 결정하는 것에 기반하여, 상기 모델을 이용하여 상기 배터리를 충전할 것으로 예상되는(estimated) 위치에 대한 정보 및 상기 배터리를 충전할 것으로 예상되는 시간에 대한 정보를 획득하고, 상기 위치에 대한 정보 및 상기 시간에 대한 정보에 적어도 일부 기반하여, 상기 제1 전력 관리 상태를 상기 제1 최대 구동 주파수보다 낮은 제2 최대 구동 주파수에 기반하여 상기 적어도 하나의 프로세서를 구동하는 상태를 포함하는 제2 전력 관리 상태로 전환하도록, 상기 인스트럭션들을 실행하도록 구성될 수 있다. 이 밖에 다양한 실시예들이 가능하다.

Description

적응적 전력 관리를 위한 전자 장치{ELECTRONIC DEVICE FOR ADAPTIVE POWER MANAGEMENT}
후술되는 다양한 실시예들은, 재충전가능한(rechargeable) 배터리를 포함하는 전자 장치의 전력 관리에 관한 것이다. 다양한 실시예들은, 적응적 전력 관리를 위한 전자 장치(electronic device), 방법, 및 컴퓨터 판독가능 매체(computer readable medium)에 관한 것이다.
랩탑(laptop) 컴퓨터, 핸드헬드(handheld) 컴퓨터와 같은 휴대용 장치(portable device)의 데이터 처리 시스템(data processing system)의 전력 관리(power management)는, 보통(often) 상기 데이터 처리 시스템 내의 구성요소에 의해 소비되는 전력을 줄이기 위한 기술을 포함할 수 있다(involve).
재충전가능한(rechargeable) 배터리를 포함하는 휴대용 장치의 사용자들은, 상기 휴대용 장치를 이용하는 동안 배터리가 소모되지(run out) 않는 것을 선호할 수 있다. 종래의(conventional) 휴대용 장치는, 사용자의 선호(preference)와 달리, 상기 배터리의 잔여 레벨이 매우 낮은(very low) 경우에만, 상기 배터리의 방전율을 조정하기 위한 전력 관리 동작(power management action)들을 수행할 수 있다.
본 문서에서 이루고자 하는 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
다양한 실시예들에 따른 전자 장치(electronic device)는, 위치 측정 회로(location measurement circuitry)와, 재충전가능한(rechargeable) 배터리와, 인스트럭션(instruction)들을 저장하는 메모리와, 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있고, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 전자 장치가 제1 최대 구동 주파수에 기반하여 상기 적어도 하나의 프로세서를 구동하는 상태를 포함하는 제1 전력 관리 상태(power management state) 내에서 동작하는 동안, 상기 배터리의 사용 패턴(usage pattern)을 모니터링하고, 상기 배터리의 사용 패턴이 상기 배터리의 방전 이력 및 상기 배터리의 충전 이력에 기반하여 트레이닝된(trained) 모델(model)로부터 도출된(derived from) 기준 패턴과 다름을 결정하는 것에 기반하여, 상기 모델을 이용하여 상기 배터리를 충전할 것으로 예상되는(estimated) 위치에 대한 정보 및 상기 배터리를 충전할 것으로 예상되는 시간에 대한 정보를 획득하고, 상기 위치에 대한 정보 및 상기 시간에 대한 정보에 적어도 일부 기반하여, 상기 제1 전력 관리 상태를 상기 제1 최대 구동 주파수보다 낮은 제2 최대 구동 주파수에 기반하여 상기 적어도 하나의 프로세서를 구동하는 상태를 포함하는 제2 전력 관리 상태로 전환하도록, 상기 인스트럭션들을 실행하도록 구성될 수 있다.
다양한 실시예들에 따른 위치 측정 회로, 재충전가능한 배터리, 및 적어도 하나의 프로세서를 가지는(with) 전자 장치 내에서 실행되는 방법은, 상기 전자 장치가 제1 최대 구동 주파수에 기반하여 상기 적어도 하나의 프로세서를 구동하는 상태를 포함하는 제1 전력 관리 상태(power management state) 내에서 동작하는 동안, 상기 배터리의 사용 패턴(usage pattern)을 모니터링하는 동작과, 상기 배터리의 사용 패턴이 상기 배터리의 방전 이력 및 상기 배터리의 충전 이력에 기반하여 트레이닝된(trained) 모델(model)로부터 도출된(derived from) 기준 패턴과 다름을 결정하는 것에 기반하여, 상기 모델을 이용하여 상기 배터리를 충전할 것으로 예상되는(estimated) 위치에 대한 정보 및 상기 배터리를 충전할 것으로 예상되는 시간에 대한 정보를 획득하는 동작과, 상기 위치에 대한 정보 및 상기 시간에 대한 정보에 적어도 일부 기반하여, 상기 제1 전력 관리 상태를 상기 제1 최대 구동 주파수보다 낮은 제2 최대 구동 주파수에 기반하여 상기 적어도 하나의 프로세서를 구동하는 상태를 포함하는 제2 전력 관리 상태로 전환하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시예들에 따른 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(non-transitory computer readable storage medium)는, 위치 측정 회로, 재충전가능한 배터리, 및 적어도 하나의 프로세서를 가지는 전자 장치의 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행될 시, 상기 전자 장치가 제1 최대 구동 주파수에 기반하여 상기 하나 이상의 프로세서들을 구동하는 상태를 포함하는 제1 전력 관리 상태(power management state) 내에서 동작하는 동안, 상기 배터리의 사용 패턴(usage pattern)을 모니터링하고, 상기 배터리의 사용 패턴이 상기 배터리의 방전 이력 및 상기 배터리의 충전 이력에 기반하여 트레이닝된(trained) 모델(model)로부터 도출된(derived from) 기준 패턴과 다름을 결정하는 것에 기반하여, 상기 모델을 이용하여 상기 배터리를 충전할 것으로 예상되는(estimated) 위치에 대한 정보 및 상기 배터리를 충전할 것으로 예상되는 시간에 대한 정보를 획득하고, 상기 위치에 대한 정보 및 상기 시간에 대한 정보에 적어도 일부 기반하여, 상기 제1 전력 관리 상태를 상기 제1 최대 구동 주파수보다 낮은 제2 최대 구동 주파수에 기반하여 상기 하나 이상의 프로세서들을 구동하는 상태를 포함하는 제2 전력 관리 상태로 전환하도록 상기 전자 장치를 야기하는 인스트럭션들을 포함하는 하나 이상의 프로그램들을 저장할 수 있다.
다양한 실시예들에 따른 전자 장치(electronic device)는, 위치 측정 회로(location measurement circuitry)와, 재충전가능한(rechargeable) 배터리와, 인스트럭션(instruction)들을 저장하는 메모리와, 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있고, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 제1 전력 관리 상태(power management state) 내에서 동작하는 상기 전자 장치가 제1 위치 내에 위치됨을 상기 위치 측정 회로를 이용하여 식별하는 동안, 상기 배터리의 방전율(discharge rate)을 식별하고 상기 방전율에 대한 정보와 상기 제1 위치에 대한 정보를 상기 배터리의 방전 이력 및 상기 배터리의 충전 이력에 기반하여 트레이닝된(trained) 모델(model)에 적용함으로써 획득되는 데이터에 기반하여, 상기 제1 전력 관리 상태를 제2 전력 관리 상태로 전환하며, 상기 제1 전력 관리 상태(power management state) 내에서 동작하는 상기 전자 장치가 상기 제1 위치와 구별되는 제2 위치 내에 위치됨을 상기 위치 측정 회로를 이용하여 식별하는 동안, 상기 배터리의 상기 방전율을 식별하고 상기 방전율에 대한 정보와 상기 제2 위치에 대한 정보를 상기 모델에 적용함으로써 획득되는 다른(another) 데이터에 기반하여, 상기 제1 전력 관리 상태를 유지하도록, 상기 인스트럭션들을 실행하도록 구성될 수 있다.
다양한 실시 예들에 따른 상황에 따른 전자 장치(electronic device), 방법, 및 컴퓨터 판독가능 매체(computer readable medium)는, 적응적 전력 관리에 기반하여, 사용자 선호(user preference)에 적합한 사용자 경험을 제공할 수 있다.
본 개시에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은, 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블록도이다.
도 2는 다양한 실시예들에 따른(in accordance with) 적응적 전력 관리 시스템(adaptive power management system)을 도시하는(illustrate) 블록도(block diagram)이다.
도 3은 다양한 실시예들에 따른 적응적 전력 관리를 위한 추론 동작의 예를 도시한다.
도 4는 다양한 실시예들에 따른 적응적 전력 관리를 위해 구성된 데이터베이스의 예를 도시한다.
도 5는 다양한 실시예들에 따른 적응적 전력 관리를 위해 구성된 데이터베이스의 다른 예를 도시한다.
도 6은 다양한 실시예들에 따른 적응적 전력 관리를 위해 구성된 데이터베이스의 또 다른 예를 도시한다.
도 7 내지 9는 다양한 실시예들에 따른 적응적 전력 관리의 서비스를 제공하는 사용자 인터페이스의 예를 도시한다.
도 10은, 다양한 실시예들에 따른 적응적 전력 관리를 제공하는 전자 장치의 동작을 도시하는 예시도이다.
도 11a 및 11b는 다양한 실시예들에 따른 적응적 전력 관리를 제공하는 전자 장치(101)의 동작의 다른 예들을 도시한다.
도 12는 다양한 실시예들에 따른 적응적 전력 관리 상태를 제공하는 방법을 도시하는 흐름도(flow diagram)이다.
도 13은 다양한 실시예들에 따라 적응적 전력 관리를 제공하기 위한 객체를 제어하는 방법을 도시하는 흐름도이다.
도 14는 다양한 실시예들에 따라 적응적 전력 관리 상태 내에서 제공되는 전력 관리 상태에 따라 사용자 인터페이스 내의 목록의 상태를 변경하는 방법을 도시하는 흐름도이다.
도 15는 다양한 실시예들에 따른 적응적 전력 관리에 기반하여 프로세서의 최대 구동 주파수를 설정하는 방법을 도시하는 흐름도이다.
도 16은 다양한 실시예들에 따라 배터리의 사용 패턴을 모니터링하는 방법을 도시하는 흐름도이다.
도 17은 다양한 실시예들에 따라 배터리의 충전 이력을 컴파일하는 방법을 도시하는 흐름도이다.
도 18은 다양한 실시예들에 따라 배터리의 충전 이력을 컴파일하는 방법을 도시하는 흐름도이다.
도 19는 다양한 실시예들에 따른 적응적 전력 관리 상태를 제공하는 방법을 도시하는 흐름도이다.
도 1은, 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)의 블럭도이다. 도 1을 참조하면, 네트워크 환경(100)에서 전자 장치(101)는 제1 네트워크(198)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(102)와 통신하거나, 또는 제2 네트워크(199)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(104) 또는 서버(108)와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 서버(108)를 통하여 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 프로세서(120), 메모리(130), 입력 장치(150), 음향 출력 장치(155), 표시 장치(160), 오디오 모듈(170), 센서 모듈(176), 인터페이스(177), 햅틱 모듈(179), 카메라 모듈(180), 전력 관리 모듈(188), 배터리(189), 통신 모듈(190), 가입자 식별 모듈(196), 또는 안테나 모듈(197)을 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(101)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 표시 장치(160) 또는 카메라 모듈(180))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성 요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시예에서는, 이 구성요소들 중 일부들은 하나의 통합된 회로로 구현될 수 있다. 예를 들면, 센서 모듈(176)(예: 지문 센서, 홍채 센서, 또는 조도 센서)은 표시 장치(160)(예: 디스플레이)에 임베디드된 채 구현될 수 있다
프로세서(120)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(140))를 실행하여 프로세서(120)에 연결된 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)을 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일실시예에 따르면, 데이터 처리 또는 연산의 적어도 일부로서, 프로세서(120)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(176) 또는 통신 모듈(190))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(132)에 로드하고, 휘발성 메모리(132)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(134)에 저장할 수 있다. 일실시예에 따르면, 프로세서(120)는 메인 프로세서(121)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서), 및 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(123)(예: 그래픽 처리 장치, 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로, 보조 프로세서(123)은 메인 프로세서(121)보다 저전력을 사용하거나, 또는 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
보조 프로세서(123)는, 예를 들면, 메인 프로세서(121)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(121)가 액티브(예: 어플리케이션 실행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)와 함께, 전자 장치(101)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 표시 장치(160), 센서 모듈(176), 또는 통신 모듈(190))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성 요소(예: 카메라 모듈(180) 또는 통신 모듈(190))의 일부로서 구현될 수 있다.
메모리(130)는, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(120) 또는 센서모듈(176))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(140)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(130)는, 휘발성 메모리(132) 또는 비휘발성 메모리(134)를 포함할 수 있다.
프로그램(140)은 메모리(130)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 예를 들면, 운영 체제(142), 미들 웨어(144) 또는 어플리케이션(146)을 포함할 수 있다.
입력 장치(150)는, 전자 장치(101)의 구성요소(예: 프로세서(120))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 장치(150)은, 예를 들면, 마이크, 마우스, 키보드, 또는 디지털 펜(예:스타일러스 펜)을 포함할 수 있다.
음향 출력 장치(155)는 음향 신호를 전자 장치(101)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 장치(155)는, 예를 들면, 스피커 또는 리시버를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용될 수 있고, 리시버는 착신 전화를 수신하기 위해 사용될 수 있다. 일실시예에 따르면, 리시버는 스피커와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
표시 장치(160)는 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 표시 장치(160)은, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 표시 장치(160)는 터치를 감지하도록 설정된 터치 회로(touch circuitry), 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 센서 회로(예: 압력 센서)를 포함할 수 있다.
오디오 모듈(170)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일실시예에 따르면, 오디오 모듈(170)은, 입력 장치(150)를 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 장치(155), 또는 전자 장치(101)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102)) (예: 스피커 또는 헤드폰))를 통해 소리를 출력할 수 있다.
센서 모듈(176)은 전자 장치(101)의 작동 상태(예: 전력 또는 온도), 또는 외부의 환경 상태(예: 사용자 상태)를 감지하고, 감지된 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 일실시예에 따르면, 센서 모듈(176)은, 예를 들면, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 근접 센서, 컬러 센서, IR(infrared) 센서, 생체 센서, 온도 센서, 습도 센서, 또는 조도 센서를 포함할 수 있다.
인터페이스(177)는 전자 장치(101)이 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 인터페이스(177)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.
연결 단자(178)는, 그를 통해서 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 연결 단자(178)은, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.
햅틱 모듈(179)은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 일실시예에 따르면, 햅틱 모듈(179)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.
카메라 모듈(180)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일실시예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.
전력 관리 모듈(188)은 전자 장치(101)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전력 관리 모듈(388)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.
배터리(189)는 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성 요소에 전력을 공급할 수 있다. 일실시예에 따르면, 배터리(189)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.
통신 모듈(190)은 전자 장치(101)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102), 전자 장치(104), 또는 서버(108))간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(190)은 프로세서(120)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 통신 모듈(190)은 무선 통신 모듈(192)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(194)(예: LAN(local area network) 통신 모듈, 또는 전력선 통신 모듈)을 포함할 수 있다. 이들 통신 모듈 중 해당하는 통신 모듈은 제1 네트워크(198)(예: 블루투스, WiFi direct 또는 IrDA(infrared data association) 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제2 네트워크(199)(예: 셀룰러 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN)와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부 전자 장치와 통신할 수 있다. 이런 여러 종류의 통신 모듈들은 하나의 구성 요소(예: 단일 칩)으로 통합되거나, 또는 서로 별도의 복수의 구성 요소들(예: 복수 칩들)로 구현될 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 가입자 식별 모듈(196)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 이용하여 제1 네트워크(198) 또는 제2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크 내에서 전자 장치(101)를 확인 및 인증할 수 있다.
안테나 모듈(197)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 하나의 안테나를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 복수의 안테나들을 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 외부 전자 장치 간에 송신되거나 수신될 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 방사체 이외에 다른 부품(예: RFIC)이 추가로 안테나 모듈(197)의 일부로 형성될 수 있다.
상기 구성요소들 중 적어도 일부는 주변 기기들간 통신 방식(예: 버스, GPIO(general purpose input and output), SPI(serial peripheral interface), 또는 MIPI(mobile industry processor interface))를 통해 서로 연결되고 신호(예: 명령 또는 데이터)를 상호간에 교환할 수 있다.
일실시예에 따르면, 명령 또는 데이터는 제2 네트워크(199)에 연결된 서버(108)를 통해서 전자 장치(101)와 외부의 전자 장치(104)간에 송신 또는 수신될 수 있다. 전자 장치(102, 104) 각각은 전자 장치(101)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부 전자 장치들(102, 104, or 108) 중 하나 이상의 외부 장치들에서 실행될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로, 또는 사용자 또는 다른 장치로부터의 요청에 반응하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(101)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 하나 이상의 외부 전자 장치들에게 그 기능 또는 그 서비스의 적어도 일부를 수행하라고 요청할 수 있다. 상기 요청을 수신한 하나 이상의 외부 전자 장치들은 요청된 기능 또는 서비스의 적어도 일부, 또는 상기 요청과 관련된 추가 기능 또는 서비스를 실행하고, 그 실행의 결과를 전자 장치(101)로 전달할 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 결과를, 그대로 또는 추가적으로 처리하여, 상기 요청에 대한 응답의 적어도 일부로서 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다.
본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는 다양한 형태의 장치가 될 수 있다. 전자 장치는, 예를 들면, 휴대용 통신 장치 (예: 스마트폰), 컴퓨터 장치, 휴대용 멀티미디어 장치, 휴대용 의료 기기, 카메라, 웨어러블 장치, 또는 가전 장치를 포함할 수 있다. 본 문서의 실시예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다.
본 문서의 다양한 실시예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시예의 다양한 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 또는 관련된 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 아이템에 대응하는 명사의 단수 형은 관련된 문맥상 명백하게 다르게 지시하지 않는 한, 상기 아이템 한 개 또는 복수 개를 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나","A 또는 B 중 적어도 하나,""A, B 또는 C," "A, B 및 C 중 적어도 하나,"및 "A, B, 또는 C 중 적어도 하나"와 같은 문구들 각각은 그 문구들 중 해당하는 문구에 함께 나열된 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 문서에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현된 유닛을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로 등의 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는, 상기 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 일실시예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.
본 문서의 다양한 실시예들은 기기(machine)(예: 전자 장치(101)) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장 메모리(136) 또는 외장 메모리(138))에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(140))로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 전자 장치(101))의 프로세서(예: 프로세서(120))는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 명령어들 중 적어도 하나의 명령을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 상기 호출된 적어도 하나의 명령어에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 상기 하나 이상의 명령어들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장매체는, 비일시적(non-transitory) 저장매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, ‘비일시적’은 저장매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.
일실시예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory (CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 또는 두개의 사용자 장치들(예: 스마트폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 상기 기술한 구성요소들의 각각의 구성요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 전술한 해당 구성요소들 중 하나 이상의 구성요소들 또는 동작들이 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 구성요소들 또는 동작들이 추가될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 복수의 구성요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 구성요소로 통합될 수 있다. 이런 경우, 통합된 구성요소는 상기 복수의 구성요소들 각각의 구성요소의 하나 이상의 기능들을 상기 통합 이전에 상기 복수의 구성요소들 중 해당 구성요소에 의해 수행되는 것과 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적으로, 병렬적으로, 반복적으로, 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 상기 동작들 중 하나 이상이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 동작들이 추가될 수 있다.
전자 장치는, 휴대성(portability)을 위해 재충전가능한 배터리를 포함할 수 있다. 상기 전자 장치의 사용자들은, 상기 전자 장치를 이용하는 동안 상기 배터리가 소모되지 않는 것을 선호할 수 있다. 상기 전자 장치가 상기 배터리로부터 공급되는 전력만을 이용하여 동작하는 경우, 상기 배터리의 잔여 레벨이 기준 레벨 미만에 도달하는 것에 기반하여 전력 관리 동작(power management action)들을 수행하거나 사용자의 명시적 입력에 기반하여 전력 관리 동작들을 수행하는 것은 이러한 사용자 선호에 부합하지 않을 수 있다.
다양한 실시예들에 따른 전자 장치(electronic device)(예: 전자 장치(101))는, 위치 측정 회로(location measurement circuitry)(예: 센서 모듈(176) 및/또는 통신 모듈(190))와, 재충전가능한(rechargeable) 배터리와, 인스트럭션(instruction)들을 저장하는 메모리(예: 메모리(130))와, 적어도 하나의 프로세서(예: 프로세서(120))를 포함할 수 있고, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 전자 장치가 제1 최대 구동 주파수에 기반하여 상기 적어도 하나의 프로세서를 구동하는 상태를 포함하는 제1 전력 관리 상태(power management state) 내에서 동작하는 동안, 상기 배터리의 사용 패턴(usage pattern)을 모니터링하고, 상기 배터리의 사용 패턴이 상기 배터리의 방전 이력 및 상기 배터리의 충전 이력에 기반하여 트레이닝된(trained) 모델(model)로부터 도출된(derived from) 기준 패턴과 다름을 결정하는 것에 기반하여, 상기 모델을 이용하여 상기 배터리를 충전할 것으로 예상되는(estimated) 위치에 대한 정보 및 상기 배터리를 충전할 것으로 예상되는 시간에 대한 정보를 획득하고, 상기 위치에 대한 정보 및 상기 시간에 대한 정보에 적어도 일부 기반하여, 상기 제1 전력 관리 상태를 상기 제1 최대 구동 주파수보다 낮은 제2 최대 구동 주파수에 기반하여 상기 적어도 하나의 프로세서를 구동하는 제2 전력 관리 상태로 전환하도록, 상기 인스트럭션들을 실행하도록 구성될 수 있다.
다양한 실시예들에서, 상기 모델은, 입력된 타겟 데이터(target data)에 대하여, 기준 신뢰도 이상의 결과를 제공하는 모델일 수 있다. 다양한 실시예들에서, 상기 모델은, 상기 배터리의 방전 이력 및 상기 배터리의 충전 이력을 포함하는 과거 배터리 동작 휴리스틱스(past battery operating heuristics)에 기반하여, 상기 배터리의 미래(future) 충전 패턴 및 상기 배터리의 미래 방전 패턴을 예측하도록 구성될 수 있다.
다양한 실시예들에서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 배터리의 충전을 검출하고, 상기 검출에 응답하여, 상기 위치 측정 회로를 이용하여 상기 배터리의 상기 충전의 위치를 식별하고, 상기 배터리의 상기 충전의 해제를 검출하는 것에 응답하여, 상기 배터리를 충전한 시간 구간을 식별하고, 상기 식별된 위치 및 상기 식별된 시간 구간에 기반하여, 상기 배터리의 충전 이력을 컴파일하도록(compile), 상기 인스트럭션들을 실행하도록 구성될 수 있다.
다양한 실시예들에서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 배터리가 방전되는 동안, 상기 배터리의 잔여 레벨, 상기 배터리의 방전율, 상기 배터리가 방전되도록 하는(cause) 어플리케이션의 종류, 및 상기 배터리가 방전되는 시간 구간을 식별하고, 상기 배터리의 잔여 레벨, 상기 배터리의 방전율, 상기 배터리가 방전되도록 하는 상기 어플리케이션의 종류, 및 상기 배터리가 방전되는 상기 시간 구간에 기반하여, 상기 배터리의 방전 이력을 컴파일하도록, 상기 인스트럭션들을 실행하도록 구성될 수 있다.
다양한 실시예들에서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 적어도 하나의 프로세서의 상태가 웨이크-업(wake-up) 상태 내에 있는 동안, 지정된 주기마다 상기 배터리의 사용 패턴을 모니터링하도록, 상기 인스트럭션들을 실행하도록 구성될 수 있다.
다양한 실시예들에서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 적어도 하나의 프로세서의 상태가 슬립 상태 내에 있는 동안, 상기 지정된 주기마다 상기 배터리의 사용 패턴을 모니터링하는 것을 연기하도록(defer), 상기 인스트럭션들을 실행하도록 구성될 수 있다.
다양한 실시예들에서, 상기 제1 전력 관리 상태는, 제3 최대 구동 주파수에 기반하여 상기 메모리를 구동하는 상태를 더 포함할 수 있고, 상기 제2 전력 관리 상태는, 상기 제3 최대 구동 주파수보다 낮은 제4 최대 구동 주파수에 기반하여 상기 메모리를 구동하는 상태를 더 포함할 수 있다.
다양한 실시예들에서, 상기 전자 장치는, 디스플레이(예: 표시 장치(160))를 더 포함할 수 있고, 상기 제1 전력 관리 상태는, 상기 디스플레이 상에서 제1 밝기로 화면을 표시하는 상태를 더 포함할 수 있고, 상기 제2 전력 관리 상태는, 상기 디스플레이 상에서 상기 제1 밝기보다 낮은 제2 밝기로 화면을 표시하는 상태를 더 포함할 수 있다.
다양한 실시예들에서, 상기 제1 전력 관리 상태는, 제1 프레임 레이트(frame rate)에 기반하여 상기 디스플레이 상에서 화면을 표시하는 상태를 더 포함할 수 있고, 상기 제2 전력 관리 상태는, 상기 제1 프레임 레이트보다 낮은 제2 프레임 레이트에 기반하여 상기 디스플레이 상에서 화면을 표시하는 상태를 더 포함할 수 있다.
다양한 실시예들에서, 상기 제1 전력 관리 상태는, 상기 디스플레이 상에서 제1 해상도(resolution)로 화면을 표시하는 상태를 더 포함할 수 있고, 상기 제2 전력 관리 상태는, 상기 디스플레이 상에서 상기 제1 해상도보다 낮은 제2 해상도로 화면을 표시하는 상태를 더 포함할 수 있다.
다양한 실시예들에서, 상기 제1 전력 관리 상태는, 상기 적어도 하나의 프로세서의 복수의 클러스터(cluster)들 중 고성능(high performance) 클러스터를 이용하는 상태를 포함할 수 있고, 상기 제2 전력 관리 상태는, 상기 복수의 클러스터(cluster)들 중 상기 고성능 클러스터의 이용을 제한하는 상태를 포함할 수 있다. 예를 들면, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 제2 전력 상태로의 전환에 응답하여 상기 고성능 클러스터를 이용하여 실행되는 타스크(task)를 절전 클러스터로 이주함으로써(migrate) 상기 고성능 클러스터의 이용을 제한하도록, 상기 인스트럭션들을 실행하도록 구성될 수 있다.
다양한 실시예들에서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 전자 장치의 위치에 대한 정보를 상기 위치 측정 회로를 이용하여 획득하고, 상기 전자 장치의 위치에 대한 정보와 상기 모델로부터 획득된 상기 배터리를 충전할 것으로 예상되는 상기 위치에 대한 정보를 비교하고, 현재 시간과 상기 배터리를 충전할 것으로 예상되는 시간을 비교하고, 상기 비교들의 결과에 기반하여, 상기 제1 전력 관리 상태를 상기 제2 전력 관리 상태로 전환하도록, 상기 인스트럭션들을 실행하도록 구성될 수 있다. 예를 들면, 상기 위치 측정 회로는, GPS(global positioning system) 또는 적어도 하나의 통신 회로 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
다양한 실시예들에서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 제1 전력 관리 상태 및 상기 제2 전력 관리 상태를 포함하는 복수의 전력 관리 상태들 중 하나의(a) 전력 관리 상태를 상기 모델을 이용하여 적응적으로 선택하는 적응적(adaptive) 전력 관리 상태를 활성화할 것인지 여부를 선택하기 위한 객체를 포함하는 사용자 인터페이스를 상기 디스플레이 상에서 표시하도록, 상기 인스트럭션들을 실행하도록 구성될 수 있고, 상기 객체는, 상기 모델로부터 도출된(derived from) 결과 데이터의 신뢰도가 기준 신뢰도 미만인 동안 실행불가능한(non-executable) 상태로 제공되고, 상기 모델로부터 도출된 결과 데이터의 신뢰도가 상기 기준 신뢰도 이상인 동안 실행가능한(executable) 상태로 제공될 수 있다. 예를 들면, 상기 실행가능한 상태로 제공되는 상기 객체는, 상기 적응적 전력 관리 상태를 활성화함을 나타내는 제1 상태와, 상기 적응적 전력 관리 상태를 비활성화함을 나타내는 제2 상태를 가질 수 있다. 다양한 실시예들에서, 상기 사용자 인터페이스는, 상기 복수의 전력 관리 상태들을 각각 나타내기 위한 복수의 객체들을 포함하는 목록을 더 포함할 수 있고, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 객체가 상기 제1 상태 내에 있음을 식별하는 것에 기반하여, 상기 적응적 전력 관리 상태를 활성화하고, 상기 적응적 전력 관리 상태를 활성화하는 동안, 상기 전자 장치가 상기 제1 전력 관리 상태 내에서 동작하는 동안, 상기 배터리의 사용 패턴을 모니터링하고, 상기 적응적 전력 관리 상태를 활성화하는 동안, 상기 배터리의 사용 패턴이 상기 기준 패턴과 다름을 결정하는 것에 기반하여, 상기 모델을 이용하여 상기 배터리를 충전할 것으로 예상되는 위치에 대한 정보 및 상기 배터리를 충전할 것으로 예상되는 시간에 대한 정보를 획득하고, 상기 적응적 전력 관리 상태를 활성화하는 동안, 상기 위치에 대한 정보 및 상기 시간에 대한 정보에 적어도 일부 기반하여, 상기 제1 전력 관리 상태를 상기 제1 최대 구동 주파수보다 낮은 제2 최대 구동 주파수에 기반하여 상기 적어도 하나의 프로세서를 구동하는 제2 전력 관리 상태로 전환하도록, 상기 인스트럭션들을 실행하도록 구성될 수 있다.
다양한 실시예들에서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 적응적 전력 관리 상태를 활성화하는 동안 상기 전자 장치가 상기 제1 전력 관리 상태 내에 있는 경우, 상기 제1 전력 관리 상태가 상기 복수의 전력 관리 상태들 중에서 선택됨을 상기 목록 내에서 표시하고, 상기 적응적 전력 관리 상태를 활성화하는 동안 상기 전자 장치가 상기 제2 전력 관리 상태 내에 있는 경우, 상기 제2 전력 관리 상태가 상기 복수의 전력 관리 상태들 중에서 선택됨을 상기 목록 내에서 표시하도록, 상기 인스트럭션들을 실행하도록 구성될 수 있다.
다양한 실시예들에서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 모델을 이용하여 상기 적어도 하나의 프로세서의 예상 부하 레벨을 식별하고, 상기 예상 부하 레벨이 기준 부하 레벨 미만인지 여부를 결정하고, 상기 예상 부하 레벨이 상기 기준 부하 레벨 미만이라는 결정에 기반하여, 상기 적어도 하나의 프로세서의 최대 구동 주파수를 제3 구동 주파수로 설정하고, 상기 예상 부하 레벨이 상기 기준 부하 레벨 이상이라는 결정에 기반하여, 상기 적어도 하나의 프로세서의 최대 구동 주파수를 상기 제3 구동 주파수보다 높은 제4 구동 주파수로 설정하도록, 상기 인스트럭션들을 실행하도록 더 구성될 수 있다.
다양한 실시예들에 따른, 전자 장치(electronic device)는, 위치 측정 회로(location measurement circuitry)와, 재충전가능한(rechargeable) 배터리와, 인스트럭션(instruction)들을 저장하는 메모리와, 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있고, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 제1 전력 관리 상태(power management state) 내에서 동작하는 상기 전자 장치가 제1 위치 내에 위치됨을 상기 위치 측정 회로를 이용하여 식별하는 동안, 상기 배터리의 방전율(discharge rate)을 식별하고 상기 방전율에 대한 정보와 상기 제1 위치에 대한 정보를 상기 배터리의 방전 이력 및 상기 배터리의 충전 이력에 기반하여 트레이닝된(trained) 모델(model)에 적용함으로써 획득되는 데이터에 기반하여, 상기 제1 전력 관리 상태를 제2 전력 관리 상태로 전환하고, 상기 제1 전력 관리 상태(power management state) 내에서 동작하는 상기 전자 장치가 상기 제1 위치와 구별되는 제2 위치 내에 위치됨을 상기 위치 측정 회로를 이용하여 식별하는 동안, 상기 배터리의 상기 방전율을 식별하고 상기 방전율에 대한 정보와 상기 제2 위치에 대한 정보를 상기 모델에 적용함으로써 획득되는 다른(another) 데이터에 기반하여, 상기 제1 전력 관리 상태를 유지하도록, 상기 인스트럭션들을 실행하도록 구성될 수 있다.
다양한 실시예들에서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 전자 장치가 상기 제1 위치 내에 위치됨을 상기 위치 측정 회로를 이용하여 식별하는 동안, 상기 방전율을 식별하고 상기 방전율을 상기 모델에 적용함으로써, 상기 배터리의 잔여 레벨이 기준 배터리 레벨에 도달하는 추정(estimated) 시점을 결정하고 상기 모델을 이용하여 획득되는 상기 배터리를 충전할 것으로 예상되는(estimated) 위치와 상기 제1 위치 사이의 거리 및 상기 추정 시점에 기반하여, 상기 제1 전력 관리 상태를 상기 제2 전력 관리 상태로 전환하고, 상기 전자 장치가 상기 제2 위치 내에 위치됨을 상기 위치 측정 회로를 이용하여 식별하는 동안, 상기 방전율을 식별하고 상기 방전율을 상기 모델에 적용함으로써, 상기 추정 시점을 결정하고 상기 위치와 상기 제2 위치 사이의 거리 및 상기 추정 시점에 기반하여, 상기 제1 전력 관리 상태를 유지하도록, 상기 인스트럭션들을 실행하도록 구성될 수 있다.
다양한 실시예들에서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 배터리를 충전할 것으로 예상되는 상기 위치와 상기 제1 위치 사이의 거리, 상기 방전율을 식별한 하루 중 시간(time of day), 및 상기 모델을 이용하여 획득되는 상기 배터리를 충전할 것으로 예상되는 하루 중 시간에 기반하여, 상기 제1 전력 관리 상태를 상기 제2 전력 관리 상태로 전환하고, 상기 배터리를 충전할 것으로 예상되는 상기 위치와 상기 제2 위치 사이의 거리, 상기 방전율을 식별한 상기 하루 중 시간(time of day), 및 상기 모델을 이용하여 획득되는 상기 배터리를 충전할 것으로 예상되는 상기 하루 중 시간에 기반하여, 상기 제1 전력 관리 상태를 유지하도록, 상기 인스트럭션들을 실행하도록 구성될 수 있다.
도 2는 다양한 실시예들에 따른(in accordance with) 적응적 전력 관리 시스템(adaptive power management system)(200)을 도시하는(illustrate) 블록도(block diagram)이다. 상기 적응적 전력 관리 시스템은, 도 1에 도시된 전자 장치(101)의 프로세서(120) 내에서 하드웨어(hardware) 또는 소프트웨어(software) 중 적어도 하나로(by at least one of) 구현될 수 있다.
다양한 실시예들에 따른 도 2의 구성은 도 1의 전자 장치(101)의 구성들을 참조하여 설명한다.
도 2를 참조하면, 적응적 전력 관리 시스템(200)은, 프로세스 단(process stage)(210), 조정 단(adjust stage)(240), 및 제어 단(control stage)(270)을 포함할 수 있다.
다양한 실시예들에서, 프로세스 단(210)은, 어플리케이션 선호(application preference)(215), 메인 스레드(main thread)(220), 시스템 분석자(system analyzer)(225), 커널(kernel)(230), 데이터 관리자(data manager)(235), 및 추론 엔진(inference engine)(237)을 포함할 수 있다.
다양한 실시예들에서, 어플리케이션 선호(215)는, 전자 장치(101) 내에서 실행되는 어플리케이션과 관련된 정보를 획득할 수 있다. 예를 들면, 어플리케이션 선호(215)는, 전자 장치(101) 내에서 실행되고 있는 어플리케이션의 종류, 상기 어플리케이션의 실행 시간, 상기 어플리케이션의 상기 실행에 의해 이용되는 전자 장치(101)의 구성요소들, 상기 어플리케이션의 사용 빈도, 또는 상기 어플리케이션에 대한 사용자의 선호도에 대한 정보 중 적어도 하나를 획득할 수 있다. 어플리케이션 선호(215)는, 상기 획득된 정보를 데이터 관리자(235)에게 제공할 수 있다.
다양한 실시예들에서, 메인 스레드(220)는, 적응적 전력 관리 시스템(200)의 관리를 수행할 수 있다. 다양한 실시예들에서, 메인 스레드(220)는, 어플리케이션 선호(215) 및 시스템 분석자(225)를 제어할 수 있다. 다양한 실시예들에서, 메인 스레드(220)는, 시스템 정보 및 사용자 데이터를 획득하고, 상기 획득된 시스템 정보 및 상기 획득된 사용자 데이터를 처리하고, 상기 처리된 시스템 정보 및 상기 처리된 사용자 데이터를 데이터 관리자(235)에게 제공할 수 있다. 다양한 실시예들에서, 메인 스레드(220)는, 커널(230)로부터 커널(230)의 정보를 획득하고, 상기 획득된 커널(230)의 저장하고 관리할 수 있다.
다양한 실시예들에서, 시스템 분석자(225)는, 전자 장치(101)의 재충전가능한 배터리(예: 배터리(189))의 방전 이력에 대한 정보 및 상기 배터리의 충전 이력에 대한 정보를 수집할 수 있다. 예를 들면, 시스템 분석자(225)는, 전자 장치(101)가 상기 배터리의 전력만으로 구동되는 동안, 상기 배터리의 사용 패턴(usage pattern)에 대한 정보를 수집할 수 있다. 예를 들면, 상기 배터리의 사용 패턴에 대한 정보는, 상기 배터리의 방전율, 상기 배터리의 잔여 레벨, 상기 배터리가 방전되도록 하는 어플리케이션의 종류, 상기 배터리가 방전되는 시간 구간(period of time), 프로세서(120)의 로드 레벨(load level), 프로세서(120)의 최대 구동 주파수, 메모리(130)의 최대 구동 주파수, 상기 배터리가 방전되는 동안 이용되는 프로세서(120)의 클러스터, 표시 장치(160) 상에서 화면을 표시하는 밝기, 표시 장치(160) 상에서 화면을 표시하는 해상도, 또는 표시 장치(160) 상에서 화면을 표시하기 위해 이용되는 프레임 레이트 중 적어도 하나의 데이터를 수집할 수 있다. 다른 예를 들면, 시스템 분석자(225)는, 배터리의 충전이 개시됨을 검출하는 것에 응답하여, 상기 배터리의 상기 충전의 위치, 상기 배터리를 충전한 시간 구간, 상기 배터리의 상기 충전에 의해 변경된 상기 배터리의 잔여 레벨, 상기 배터리의 상기 충전의 속도, 또는 상기 배터리의 상기 충전을 위해 외부로부터 공급된 전력(또는 전압, 전류)의 크기 중 적어도 하나의 정보를 수집할 수 있다.
다양한 실시예들에서, 시스템 분석자(225)는, 프로세서(120)가 웨이크-업 상태 내에서 있는 동안, 지정된 주기마다 전자 장치(101)의 재충전가능한 배터리의 방전 이력에 대한 정보 및 상기 배터리의 충전 이력에 대한 정보를 수집할 수 있다. 예를 들면, 시스템 분석자(225)는, 프로세서(120)가 웨이크-업 상태 내에서 있는 경우에만(only when), 지정된 주기마다 전자 장치(101)의 재충전가능한 배터리의 방전 이력에 대한 정보 및 상기 배터리의 충전 이력에 대한 정보를 수집하고, 프로세서(120)가 슬립 상태 내에서 있는 경우 상기 수집을 연기하거나(defer) 중단하거나(cease) 우회하거나(bypass) 포기할(forgo) 수 있다. 예를 들면, 상기 슬립 상태는, 프로세서(120)를 상기 웨이크-업 상태로 전환하기 위해 부팅을 요구하는 상태 또는 프로세서(120)를 상기 웨이크-업 상태로 전환하기 위해 부팅을 요구하지 않지만 정상 전력(steady state power)의 공급이 요구되는 상태 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들면, 시스템 분석자(225)는, 상기 수집을 위해 상기 슬립 상태의 프로세서(120)를 상기 웨이크-업 상태로 전환하는 것을 제한하고, 프로세서(120)가 상기 웨이크-업 상태 내에서 있는 동안에만 상기 수집을 수행할 수 있다. 하지만, 이에 제한되지 않는다. 다양한 실시예들에서, 시스템 분석자(225)에 의해 수집된 데이터는, 메인 스레드(220)를 통해 데이터 관리자(235)에게 제공되거나 메인 스레드(220)를 거치지 않고 직접 데이터 관리자(235)에게 제공될 수 있다.
다양한 실시예들에서, 데이터 관리자(235)는, 메인 스레드(220)로부터 제공되는 데이터(예: 시스템 분석자(225)에 의해 수집된 데이터)에 기반하여 데이터베이스를 구성할(configure) 수 있다. 예를 들면, 데이터 관리자(235)는, 메인 스레드(220)로부터 제공되는 데이터에 대한 인덱싱(indexing)을 수행함으로써, 상기 데이터베이스를 구성할 수 있다. 예를 들면, 데이터 관리자(235)는, 메인 스레드(220)로부터 제공되는 데이터를 분류함으로써 상기 데이터베이스를 구성할 수 있다. 예를 들면, 데이터 관리자(235)는, 상기 데이터베이스에 대한 빠른 서칭(fast searching)이 지원되도록, 상기 데이터베이스를 구성할 수 있다.
다양한 실시예들에서, 데이터 관리자(235)는, 상기 데이터베이스에 기반하여 획득되거나 생성되는 트레이닝 데이터(training data)를 추론 엔진(237)에게 제공할 수 있다. 다양한 실시예들에서, 상기 트레이닝 데이터는, 추론 엔진(237)의 모델(model)의 트레이닝을 위해 이용되는 데이터일 수 있다.
다양한 실시예들에서, 추론 엔진(237)은, 추론을 위해 상기 모델(model)을 포함할 수 있다. 다양한 실시예들에서, 추론 엔진(237)은, 데이터 관리자(235)로부터 수신되는 트레이닝 데이터에 기반하여, 상기 모델을 트레이닝할 수 있다. 예를 들면, 추론 엔진(237)은, 상기 모델이 추론 엔진(237)에게 입력되는 타겟 데이터(target data)에 대하여 기준 신뢰도 이상의 결과를 제공하도록, 상기 트레이닝 데이터를 이용하여 상기 모델을 트레이닝할 수 있다.
다양한 실시예들에서, 추론 엔진(237)은, 상기 타겟 데이터를 수신하고, 상기 수신된 타겟 데이터에 상기 모델을 적용하여, 추론 결과(inference result)를 획득하거나 생성할 수 있다. 다양한 실시예들에서, 상기 추론 결과의 신뢰도는, 상기 모델이 트레이닝된(trained) 모델인 경우, 기준 신뢰도 이상일 수 있다. 예를 들면, 추론 엔진(237)은, 상기 모델을 이용하여, 상기 배터리의 방전 이력 및 상기 배터리의 충전 이력을 포함하는 과거 배터리 동작 휴리스틱스(past battery operating heuristics)에 기반하여, 상기 배터리의 미래(future) 충전 패턴 및 상기 배터리의 미래 방전 패턴을 예측할(predict) 수 있다. 배터리 추론 엔진(237)은, 상기 추론 결과에 대한 데이터를 조정 단(240)에게 제공할 수 있다.
다양한 실시예들에서, 조정 단(240)은, 추론 엔진(237)으로부터 수신된 상기 추론 결과에 대한 데이터에 기반하여, 전력 관리 상태를 조정할 수 있다. 예를 들면, 상기 조정된 전력 관리 상태는, 프로세서(120)의 최대 구동 주파수를 증가시키거나 감소시키는 상태를 포함할 수 있다. 예를 들면, 상기 조정된 전력 관리 상태는, 프로세서(120)의 클러스터들 중 적어도 하나의 클러스터의 상태를 제한된 상태(restricted state)로 전환하거나 제한된 상태의 적어도 하나의 클러스터를 이용가능(available) 상태로 전환하는 상태를 포함할 수 있다. 예를 들면, 상기 조정된 전력 관리 상태는, 메모리(130)의 최대 구동 주파수를 증가시키거나 감소시키는 상태를 포함할 수 있다. 예를 들면, 상기 조정된 전력 관리 상태는, 표시 장치(160) 상에서 표시되는 화면의 밝기를 증가시키거나 감소시키는 상태를 포함할 수 있다. 예를 들면, 상기 조정된 전력 관리 상태는, 표시 장치(160) 상에서 표시되는 화면의 해상도를 증가시키거나 감소시키는 상태를 포함할 수 있다. 예를 들면, 상기 조정된 전력 관리 상태는, 표시 장치(160) 상에서 화면을 표시하기 위해 이용되는 프레임 레이트를 증가시키거나 감소시키는 상태를 포함할 수 있다. 예를 들면, 상기 조정된 전력 관리 상태는, 표시 장치(160) 상에서 표시되는 화면의 색 온도를 증가시키거나 감소시키는 상태를 포함할 수 있다. 예를 들면, 상기 조정된 전력 관리 상태는, 전자 장치(101) 내에서 실행되고 있는 어플리케이션들 중 백그라운드 상태에서 실행되고 있는 적어도 하나의 어플리케이션의 통신 모듈(190)의 사용을 제한하거나 상기 제한을 해제하는 상태를 포함할 수 있다. 예를 들면, 상기 조정된 전력 관리 상태는, 통신 모듈(190)에 의해 지원되는 복수의 통신 기법들 중 적어도 하나의 통신 기법의 사용을 제한하거나 상기 제한을 해제하는 상태를 포함할 수 있다. 예를 들면, 상기 조정된 전력 관리 상태는, 프로세서(120)의 최대 부하 레벨을 감소시키거나 증가시키는 상태를 포함할 수 있다. 하지만, 이에 제한되지 않는다. 다양한 실시예들에서, 조정 단(240)은, 상기 조정된 전력 관리 상태에 대한 정보를 제어 단(270)에게 제공할 수 있다.
도 2는, 데이터 관리자(235), 추론 엔진(237), 및 조정 단(240)을 전자 장치(101) 또는 전자 장치(101)의 프로세서(120)가 포함하는 예를 도시하고 있으나, 이는 설명의 편의를 위한 것이다. 실시예들에 따라, 데이터 관리자(235), 추론 엔진(237), 또는 조정 단(240) 중 적어도 하나는, 전자 장치(101)와 구별되는 적어도 하나의 외부 전자 장치(예: 적어도 하나의 서버) 내에 포함될 수도 있다. 데이터 관리자(235), 추론 엔진(237), 또는 조정 단(240) 중 적어도 하나가 상기 적어도 하나의 외부 전자 장치 내에 포함되는 경우, 시스템 분석자(225)로부터 데이터 관리자(235)에게 제공되는 정보 또는 데이터, 데이터 관리자(235)로부터 추론 엔진(237)에게 제공되는 정보 또는 데이터, 또는 추론 엔진(237)으로부터 조정 단(240)에게 제공되는 정보 또는 데이터 중 적어도 하나는 통신 모듈(190)을 이용하여 상기 외부 전자 장치에게 송신될 수 있다.
다양한 실시예들에서, 제어 단(270)은, 상기 조정된 전력 관리 상태에 대한 정보를 조정 단(240)으로부터 수신할 수 있다. 다양한 실시예들에서, 제어 단(270)은, 상기 조정된 전력 관리 상태에 대한 정보에 기반하여, 전자 장치(101)의 구성요소들을 제어할 수 있다. 예를 들면, 제어 단(270)은, 상기 조정된 전력 관리 상태에 대한 정보에 기반하여, 프로세서(120)의 최대 구동 주파수를 증가시키거나 감소시킬 수 있다. 예를 들면, 제어 단(270)은, 상기 조정된 전력 관리 상태에 대한 정보에 기반하여, 프로세서(120)의 클러스터들 중 적어도 하나의 클러스터의 상태를 제한된 상태(restricted state)로 전환하거나 제한된 상태의 적어도 하나의 클러스터를 이용가능(available) 상태로 전환할 수 있다. 예를 들면, 제어 단(270)은, 상기 조정된 전력 관리 상태에 대한 정보에 기반하여, 메모리(130)의 최대 구동 주파수를 증가시키거나 감소시킬 수 있다. 예를 들면, 제어 단(270)은, 상기 조정된 전력 관리 상태에 대한 정보에 기반하여, 표시 장치(160) 상에서 표시되는 화면의 밝기를 증가시키거나 감소시킬 수 있다. 예를 들면, 제어 단(270)은, 상기 조정된 전력 관리 상태에 대한 정보에 기반하여, 표시 장치(160) 상에서 표시되는 화면의 해상도를 증가시키거나 감소시킬 수 있다. 예를 들면, 제어 단(270)은, 상기 조정된 전력 관리 상태에 대한 정보에 기반하여, 표시 장치(160) 상에서 화면을 표시하기 위해 이용되는 프레임 레이트를 증가시키거나 감소시킬 수 있다. 예를 들면, 제어 단(270)은, 상기 조정된 전력 관리 상태에 대한 정보에 기반하여, 표시 장치(160) 상에서 표시되는 화면의 색 온도를 증가시키거나 감소시킬 수 있다. 예를 들면, 제어 단(270)은, 상기 조정된 전력 관리 상태에 대한 정보에 기반하여, 전자 장치(101) 내에서 실행되고 있는 어플리케이션들 중 백그라운드 상태에서 실행되고 있는 적어도 하나의 어플리케이션의 통신 모듈(190)의 사용을 제한하거나 상기 제한을 해제할 수 있다. 예를 들면, 제어 단(270)은, 상기 조정된 전력 관리 상태에 대한 정보에 기반하여, 통신 모듈(190)에 의해 지원되는 복수의 통신 기법들 중 적어도 하나의 통신 기법의 사용을 제한하거나 상기 제한을 해제할 수 있다. 예를 들면, 제어 단(270)은, 상기 조정된 전력 관리 상태에 대한 정보에 기반하여, 프로세서(120)의 최대 부하 레벨을 감소시키거나 증가시킬 수 있다. 하지만, 이에 제한되지 않는다.
도 2는 다양한 실시예들에 따른 적응적 전력 관리를 구현하는 하나의 예 일뿐이다. 다양한 실시예들에 따른 적응적 전력 관리는, 도 2와 다른 형태로 구현될 수도 있다.
도 3은 다양한 실시예들에 따른 적응적 전력 관리를 위한 추론 동작의 예를 도시한다
도 4는 다양한 실시예들에 따른 적응적 전력 관리를 위해 구성된 데이터베이스의 예를 도시한다.
도 5는 다양한 실시예들에 따른 적응적 전력 관리를 위해 구성된 데이터베이스의 다른 예를 도시한다.
도 6은 다양한 실시예들에 따른 적응적 전력 관리를 위해 구성된 데이터베이스의 또 다른 예를 도시한다.
도 7 내지 9는 다양한 실시예들에 따른 적응적 전력 관리의 서비스를 제공하는 사용자 인터페이스의 예를 도시한다.
도 3을 참조하면, 전력 관리를 위한 추론 동작은, 도 1에 도시된 프로세서(120) 내에서 또는 전자 장치(101)와 연동된 외부 전자 장치의 프로세서 내에서 수행될 수 있다.
다양한 실시예들에 따른 도 3의 동작은 도 2의 적응적 전력 관리 시스템(200)의 구성들을 참조하여 설명한다.
다양한 실시예들에 따르면, 수집(310)에서, 프로세서(120)는, 상기 배터리의 방전 이력(또는 상기 배터리의 사용 패턴) 및 상기 배터리의 충전 이력에 대한 정보를 수집할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는, 시스템 분석자(225)를 이용하여, 도 2의 설명을 통해 정의된 바와 같이, 상기 배터리의 방전 이력(또는 상기 배터리의 사용 패턴) 및 상기 배터리의 충전 이력에 대한 정보를 수집할 수 있다. 다양한 실시예들에서, 프로세서(120)는, 프로세서(120)가 상기 웨이크 업 상태 내에서 있는 경우에만(only when) 상기 배터리의 방전 이력(또는 상기 배터리의 사용 패턴) 및 상기 배터리의 충전 이력에 대한 정보를 수집할 수 있다.
다양한 실시예들에서, 프로세서(120)는, 전자 장치(101)가 충전 장치(예: TA, travel adapter)와 연결됨을 검출하는 것에 응답하여, 상기 수집을 수행할 수 있다.
상기 수집된 정보는, 메인 스레드(220)에게 제공될 수 있다. 다양한 실시예들에서, 프로세서(120)는, 메인 스레드(220)를 이용하여, 상기 수집된 정보를 파싱하고(parsing), 상기 파싱된(parsed) 정보를 데이터 관리자(235)에게 제공할 수 있다. 다양한 실시예들에서, 프로세서(120)는, 데이터 관리자(235)를 이용하여, 상기 파싱된 정보를 지정된 포맷으로 처리하고, 상기 처리된 정보를 저장함으로써, 데이터베이스를 구성할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는, 상기 수집된 정보(또는 파싱된 정보)를 시간 순으로 저장함으로써 상기 데이터베이스를 구성하거나 상기 수집된 데이터를 위치에 기반하여 분류함으로써 상기 데이터베이스를 구성할 수 있다.
예를 들면, 상기 데이터베이스는, 과거(past) 시스템의 활동들(activities), 과거 어플리케이션의 활동들, 과거 전자 장치(101)의 구성요소의 활동들, 또는 과거 배터리 레벨들에 대한 데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 하지만, 이에 제한되지 않는다.
다양한 실시예들에서, 프로세서(120)는, 수집(310)에서 수집된 데이터 축적 레이트(rate)가 트레이닝을 수행할 만큼 충분한지 여부를 식별하고, 상기 데이터 축적 레이트가 상기 트레이닝을 수행할 만큼 충분함을 식별하는 것에 기반하여, 트레이닝(340)의 수행을 개시할 수 있다. 다양한 실시예들에서, 프로세서(120)는, 트레이닝(340)의 수행의 개시와 독립적으로, 수집(310)의 수행을 지속할(continuously collect) 수 있다.
다양한 실시예들에서, 프로세서(120)는, 트레이닝(340)에서, 도 2의 설명을 통해 예시된 모델을 트레이닝할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는, 배터리 동작 휴리스틱스(heuristics)를 구성하기 위해, 추론 엔진(237)을 이용하여 상기 모델을 트레이닝할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는, 상기 데이터베이스를 트레이닝 데이터로 이용하여, 상기 모델을 트레이닝할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는, 상기 트레이닝 데이터의 일부(예: 트레이닝 데이터의 70%)를 상기 모델의 트레이닝을 위해 이용하고, 상기 트레이닝 데이터의 남은 일부(예: 트레이닝 데이터의 30%)를 상기 모델을 이용하여 추론된 결과의 신뢰도가 기준 신뢰도 이상인지 여부를 테스트하기 위해 이용할 수 있다.
다양한 실시예들에서, 프로세서(120)는, 상기 테스트의 결과의 신뢰도가 상기 기준 신뢰도 이상임을 식별하는 것에 기반하여, 예측(370)를 수행하는 것을 개시할 수 있다. 다양한 실시예들에서, 프로세서(120)는, 예측(370)의 수행의 개시와 독립적으로, 수집(310) 및 트레이닝(340)의 수행을 지속할 수 있다. 다양한 실시예들에서, 프로세서(120)는, 상기 테스트의 결과의 신뢰도가 상기 기준 신뢰도 미만임을 식별하는 것에 기반하여, 상기 모델의 신뢰도를 향상하기 위해, 예측(370)의 수행의 개시를 연기하고, 수집(310) 및 트레이닝(340)의 수행을 지속할(continuously train) 수 있다.
다양한 실시예들에서, 예측(370)에서, 프로세서(120)는, 상기 배터리의 충전 이력 및 상기 배터리의 방전 이력에 기반하여 트레이닝된 상기 모델을 이용하여, 상기 배터리의 현재 사용 패턴에 기반하여 상기 배터리의 미래 사용 패턴을 예측하고, 상기 예측된 패턴에 기반하여 적응적으로 전력 관리 상태를 조정할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는, 상기 모델에 수집(310) 및 트레이닝(340)에 의해 구성된 데이터베이스를 적용하여, 상기 배터리의 미래 사용 패턴을 예측할 수 있다. 예를 들면, 상기 데이터베이스는, 상기 배터리의 충전 패턴 및 상기 배터리의 사용 패턴을 확률 데이터로 저장할 수 있다. 다양한 실시예들에서, 예측(370)은, 상기 모델에 기반하여 도출되는 결과의 신뢰도가 기준 신뢰도 이상인 동안, 지속적으로 수행될 수 있다.
예를 들어, 도 4를 참조하면, 상기 데이터베이스는, 그래프(400)와 같이, 시간 별로 분류된 사용자의 충전 확률에 대한 데이터를 포함할 수 있다. 그래프(400)의 가로축은, 하루 중 시간(time of day)을 의미할 수 있고, 그래프(400)의 세로축은, 일주일(week)을 의미할 수 있으며, 그래프(400)를 구성하는 음영은, 시간 별 배터리의 충전 확률을 의미할 수 있다. 그래프(400)는 상기 데이터베이스를 설명을 위해 형상화한 것이며, 상기 데이터베이스의 실제 구조는 그래프(400)와 구별되는 다른 포맷으로 구성될 수 있다. 다양한 실시예들에서, 프로세서(120)는, 상기 수집된 데이터에 기반하여 획득된 상기 배터리의 충전 이력에 기반하여, 시간 별로 사용자가 상기 배터리를 충전할 확률에 대한 데이터를 그래프(400)과 같이 획득하고, 그래프(400)와 같이 획득된 상기 데이터에 기반하여 상기 배터리의 미래 충전 패턴을 예측할 수 있다. 하지만, 이에 제한되지 않는다.
다른 예를 들어, 도 5를 참조하면, 상기 데이터베이스는, 그래프(500)와 같이, 시간 별로 분류된 배터리의 방전율에 대한 데이터 또는 배터리의 방전 레벨에 대한 데이터를 포함할 수 있다. 그래프(500)의 가로축은, 하루 중 시간을 의미할 수 있고, 그래프(500)의 세로축은, 하루를 의미할 수 있으며, 그래프(500)을 구성하는 음영은, 시간 별 배터리의 방전율 또는 시간 별 배터리의 방전 레벨을 의미할 수 있다. 그래프(500)는 상기 데이터베이스를 설명을 위해 형상화한 것이며, 상기 데이터베이스의 실제 구조는 그래프(500)와 구별되는 다른 포맷(예를 들어, 테이블(table))으로 구성될 수 있다. 다양한 실시예들에서, 프로세서(120)는, 상기 수집된 데이터에 기반하여 획득된 상기 배터리의 방전 이력에 기반하여, 시간 별로 사용자가 상기 배터리의 방전 패턴에 대한 데이터를 그래프(500)와 같이 획득하고, 그래프(500)와 같이 획득된 데이터에 기반하여 상기 배터리의 미래 방전 패턴을 예측할 수 있다. 하지만, 이에 제한되지 않는다.
또 다른 예를 들어, 도 6을 참조하면, 상기 데이터베이스는, 이미지(600)와 같이, 장소 별 배터리를 충전할 확률에 대한 데이터를 포함할 수 있다. 이미지(600)는 상기 데이터베이스를 설명을 위해 형상화한 것이며, 상기 데이터베이스의 실제 구조는 이미지(600)와 구별되는 다른 포맷으로 구성될 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는, 수집(310)에서, 상기 배터리의 충전을 검출하는 것에 응답하여, 상기 배터리의 상기 충전의 위치를 식별할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는, 전자 장치(101) 내에 포함된 GPS를 이용하여, 상기 배터리를 충전하는 동안 상기 전자 장치의 위치를 상기 충전의 위치로 식별할 수 있다. 다른 예를 들면, 프로세서(120)는, 상기 배터리를 충전하는 동안 전자 장치(101)에 수신된 무선 신호(예: 셀룰러 통신 기법에 기반하여 수신된 신호, Wi-Fi 통신 기법에 기반하여 수신된 신호, 또는 블루투스 통신 기법에 기반하여 수신된 신호)를 분석하고, 상기 분석의 결과에 기반하여 획득되는 상기 전자 장치의 위치를 상기 충전의 위치로 식별할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는, 상기 신호의 분석에 기반하여, 상기 신호를 송신한 다른 전자 장치의 식별 정보를 획득함으로써 상기 전자 장치의 위치를 식별하거나, 상기 신호의 수신 신호 세기(received signal strength)에 기반하여 상기 전자 장치의 위치를 식별하거나, 상기 신호의 RTT(round trip time)에 기반하여 상기 전자 장치의 위치를 식별할 수 있다. 하지만, 이에 제한되지 않는다. 프로세서(120)는, 상기 식별된 위치에 대한 정보를 상기 배터리의 충전 이력에 대한 정보로 저장함으로써, 상기 데이터베이스를 구성할 수 있다. 프로세서(120)는, 상기 배터리의 충전 이력에 대한 정보에 기반하여, 이미지(600)와 같이, 장소 별로 상기 배터리의 충전 패턴에 대한 데이터를 획득하고, 상기 획득된 데이터에 기반하여 상기 배터리의 미래 충전 패턴을 예측할 수 있다. 하지만, 이에 제한되지 않는다.
다양한 실시예들에서, 프로세서(120)는, 예측(370)의 수행이 개시될 때까지, 예측(370)의 수행이 제한됨을 표시 장치(160) 상에서 표시할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는, 지정된 입력을 수신할 수 있다. 예를 들면, 상기 지정된 입력은, 전자 장치(10)의 전력 관리의 설정(setting)을 위한 사용자 인터페이스를 표시하기 위한 입력일 수 있다. 프로세서(120)는, 상기 지정된 입력의 수신에 응답하여, 상기 사용자 인터페이스를 표시할 수 있다. 예를 들어, 도 7을 참조하면, 프로세서(120)는, 상기 지정된 입력의 수신에 응답하여, 사용자 인터페이스(710)를 표시할 수 있다. 다양한 실시예들에서, 사용자 인터페이스(710)는, 적응적 전력 관리 상태를 활성화할 것인지 여부를 선택하기 위한 객체(715)를 포함할 수 있다. 다양한 실시예들에서, 사용자 인터페이스(710)는, 복수의 전력 관리 상태들의 목록(720)을 더 포함할 수 있다. 다양한 실시예들에서, 목록(720)은, 전자 장치(101) 내에서 이용가능한 최고(highest) 성능을 제공하는 고 성능(high performance) 상태, 최적 성능(optimized)을 제공하는 최적 상태(또는 일반(normal) 상태), 전력 소비의 감소를 위해 전자 장치(101)의 기능을 제한하는 미디엄 전력 세이빙(medium power saving) 상태, 및 상기 미디엄 전력 세이빙 상태보다 전력 소비를 더 감소하는 최대 전력 세이빙 상태를 포함하는 상기 복수의 전력 관리 상태들을 나타내는 객체들을 포함할 수 있다. 예를 들면, 상기 고성능 상태는, 표시 장치(160) 상에서 표시되는 화면의 밝기를 기준 밝기 대비 10% 상향하고, 전자 장치(101)의 발열과 관계없이 프로세서(120)의 최대 구동 주파수를 유지하고, 표시 장치(160) 상에서 표시되는 화면의 해상도를 WQHD(wide quad high definition)로 설정하고, 통신 모듈(190)의 이용의 제한이 없는 상태일 수 있다. 예를 들면, 상기 최적 상태는, 표시 장치(160) 상에서 표시되는 화면의 밝기를 사용자 설정 밝기로 설정하고, 전자 장치(101)의 발열이 임계 이상인 경우에만 프로세서(120)의 최대 구동 주파수를 제한하고, 표시 장치(160) 상에서 표시되는 화면의 해상도를 FHD(full high definition)로 설정하고, 통신 모듈(190)의 이용의 제한이 없는 상태일 수 있다. 예를 들면, 상기 미디엄 전력 세이빙 상태는, 표시 장치(160) 상에서 표시되는 화면의 밝기를 기준 밝기 대비 10% 하향하고, 프로세서(120)의 최대 구동 주파수를 최대 구동 주파수 대비 70%로 하향하고, 표시 장치(160) 상에서 표시되는 화면의 해상도를 FHD로 설정하고, 백그라운드 상태에서 실행되는 어플리케이션의 통신 모듈(190)의 이용을 제한하는 상태일 수 있다. 예를 들면, 상기 최대 전력 세이빙 상태는, 표시 장치(160) 상에서 표시되는 화면의 밝기를 기준 밝기 대비 10% 하향하고, 프로세서(120)의 최대 구동 주파수를 최대 구동 주파수 대비 70%로 하향하고, 표시 장치(160) 상에서 표시되는 화면의 해상도를 FHD로 설정하고, 백그라운드 상태에서 실행되는 어플리케이션의 통신 모듈(190)의 이용을 제한하고, 표시 장치(160) 상에서 표시되는 화면의 색상을 흑백으로 구성하는 상태를 의미할 수 있다. 다양한 실시예들에서, 프로세서(120)는, 목록(720) 내에서 복수의 전력 관리 상태를 나타내는 상기 객체들 중 하나의 객체를 선택하기 위한 입력을 수신하는 것에 기반하여, 상기 선택된 객체에 의해 지시되는(indicated) 전력 관리 상태를 제공할 수 있다.
다양한 실시예들에서, 객체(715)는, 예측(370)의 수행이 개시되지(initiated) 않은 상태에서, 적응적 전력 관리 상태를 제공하지 않는 실행불가능한 상태 내에서 있을 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는, 목록(720) 및 객체(715)를 사용자 인터페이스(710) 안에서 표시하는 동안, 예측(370)의 수행이 개시되지 않은 상태에서, 객체(715)에 대한 입력(722)을 수신할 수 있다. 프로세서(120)는, 입력(722)의 수신에 응답하여, 예측(370)의 수행이 아직 개시되지 않음을 식별하고, 상기 식별에 기반하여 메시지(725)를 표시할 수 있다. 예를 들면, 메시지(725)는, 모델이 충분히 트레이닝되지 않음을 나타내거나 가이드하는 텍스트(예: "사용자의 경험치가 충분하지 않아서 해당 기능 enable 될 수 없습니다")를 포함할 수 있다. 메시지(725)는, 지정된 시간이 경과된 후 사라질(disappear) 수 있다. 한편, 객체(715)는 예측(370)의 수행이 개시되지 않은 상태에서 적응적 전력 관리 상태를 제공하지 않는 실행불가능한 상태 내에서 있기 때문에, 적응적 전력 관리 상태가 비활성됨(disable)을 나타내는 제1 상태를 유지할 수 있다.
다른 예를 들어, 도 8을 참조하면, 프로세서(120)는, 목록(720) 및 객체(715)를 사용자 인터페이스(710) 안에서 표시하는 동안, 예측(370)의 수행이 개시된 상태에서, 객체(715)에 대한 입력(810)을 수신할 수 있다. 프로세서(120)는, 입력(810)의 수신에 응답하여, 예측(370)의 수행이 개시됨을 식별하고, 상기 식별에 기반하여 메시지(815)를 표시할 수 있다. 예를 들면, 메시지(815)는, 모델이 충분히 트레이닝되었기 때문에 적응적 전력 관리 상태를 제공함을 나타내는 텍스트(예: "사용자의 경험치를 확보하였기에 adaptive power saving 사용 가능합니다")를 포함할 수 있다. 메시지(815)는, 지정된 시간이 경과된 후 사라질 수 있다. 한편, 객체(715)는, 상기 제1 상태로부터 적응적 관리 상태가 활성화됨(enable)을 나타내는 제2 상태로 전환될 수 있다.
다양한 실시예들에서, 프로세서(120)는, 적응적 전력 관리 상태를 활성화하는 동안, 복수의 전력 관리 상태들 중 현재 제공되고 있는 전력 관리 상태를 표시 장치(160) 상에서 표시할 수 있다. 예를 들어, 도 9를 참조하면, 프로세서(120)는, 적응적 전력 관리 상태를 활성화하는 동안, 상기 제2 상태의 객체(715)와 함께, 비활성화됨을 나타내는 목록(720)을 표시할 수 있다. 목록(720)은, 적응적 전력 관리 상태를 활성화하는 동안, 상기 복수의 전력 관리 상태들 중 하나의 전력 관리 상태를 선택하기 위한 사용자 입력이 제한됨을 나타내기 위한 반투명 상태로 표시될 수 있다. 다양한 실시예들에서, 프로세서(120)는, 목록 내에서 적응적 전력 관리 상태를 활성화하는 동안, 현재 제공되고 있는 전력 관리 상태를 표시할 수 있다. 예를 들어, 상기 적응적 전력 관리 상태를 활성화하는 동안 최적 상태가 상기 복수의 전력 관리 상태들 중 선택된 경우, 프로세서(120)는, 목록(720) 내에서 최적 상태가 선택됨을 나타내는 시각적 요소(910)를 표시할 수 있다. 예를 들어, 상기 적응적 전력 관리 상태를 활성화하는 동안 미디엄 전력 세이빙 상태가 상기 복수의 전력 관리 상태들 중 선택된 경우, 프로세서(120)는, 목록(720) 내에서 미디엄 전력 세이빙 상태가 선택됨을 나타내는 시각적 요소(915)를 표시할 수 있다. 하지만, 이에 제한되지 않는다.
도 10은, 다양한 실시예들에 따른 적응적 전력 관리를 제공하는 전자 장치(101)의 동작을 도시하는 예시도이다. 도 10의 동작은, 도 1에 도시된 프로세서(120)에 의해 수행될 수 있다.
도 10을 참조하면, 예시도(1000)은, 전자 장치(101)의 상태와 적응적 전력 관리 시스템(200)의 동작을 연계로 도시한다. 다양한 실시예들에서, 프로세서(120)는, 상태(1010)와 같이, 고성능 상태(high performance state) 또는 최적 상태(optimized state)를 제공하는 동안, 적응적 전력 관리 상태(adaptive power management state)를 활성화하는 입력을 수신할 수 있다. 프로세서(120)는, 상기 입력의 수신에 응답하여, 배터리의 사용 패턴(usage pattern)(1012)을 모니터링하고, 상기 배터리의 사용 패턴(1012)을 프로세스 단(process stage)(210)의 추론 엔진(237)에게 제공할 수 있다. 프로세서(120)는, 추론 엔진(237)을 이용하여, 사용 패턴(1012)이 상기 배터리의 방전 이력 및 상기 배터리의 충전 이력에 기반하여 트레이닝된 모델로부터 도출된 기준 패턴과 다른지 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 사용 패턴(1012)을 나타내는 데이터와 상기 기준 패턴을 나타내는 데이터 사이의 차이가 기준 범위 안에 있는 경우, 프로세서(120)는, 사용 패턴(1012)이 상기 기준 패턴에 대응함을 결정할 수 있다. 다른 예를 들어, 사용 패턴(1012)을 나타내는 데이터와 상기 기준 패턴을 나타내는 데이터 사이의 차이가 기준 범위 밖에 있는 경우, 프로세서(120)는 사용 패턴(1012)이 상기 기준 패턴과 다름을 결정할 수 있다. 프로세서(120)는, 사용 패턴(1012)이 상기 기준 패턴과 다름을 결정하는 것에 기반하여, 조정 단(adjust stage)(240)을 이용하여 전력 관리 상태를 고성능 상태 또는 최적 상태로부터 다른 전력 관리 상태로 조정할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는, 상태(1020)와 같이, 조정 단(240)을 이용하여 전력 관리 상태를 미디엄 전력 세이빙 상태로 전환할 수 있다. 프로세서(120)는, 상태(1020)와 같이 미디엄 전력 세이빙 상태를 제공하는 동안, 제어 단(270)을 이용하여, 프로세서(120)의 최대 구동 주파수(CPU freq.)를 최대 구동 주파수 대비 70%로 하향 하도록 조정하고(adjust), 표시 장치(160) 상에서 표시되는 화면의 밝기(brightness)를 최대 밝기 대비 90%로 하향하도록 조정(adjust)하고, 백그라운드 상태에서 실행되는 어플리케이션의 통신 모듈(190)의 이용을 제한(restrict)할 수 있다.
도 11a 및 11b는 다양한 실시예들에 따른 적응적 전력 관리를 제공하는 전자 장치(101)의 동작의 다른 예들을 도시한다. 도 11의 동작은, 도 1에 도시된 프로세서(120)에 의해 수행될 수 있다.
도 11a를 참조하면, 그래프(1100)의 가로축은, 시간을 의미하고, 그래프(1100)의 세로축은, 배터리 레벨을 의미할 수 있다. 프로세서(120)는, 시간 구간(1105) 동안, 전자 장치(101)의 재충전가능한 배터리의 사용 패턴(1107)을 모니터링할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는, 전자 장치(101)가 고성능 상태 또는 최적 상태에 기반하여 동작하는 동안, 상기 배터리의 사용 패턴(1107)을 모니터링할 수 있다. 프로세서(120)는, 상기 모니터링된 사용 패턴(1107)이 기준 패턴(1110)과 다름을 식별할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는, 상기 모니터링된 사용 패턴(1107)을 상기 배터리의 충전 이력 및 상기 배터리의 방전 이력에 기반하여 트레이닝된 모델에 적용함으로써, 상기 배터리를 충전할 것으로 예측되는 시점(1113) 전에 상기 배터리의 레벨이 기준 배터리 레벨(1115)에 도달할 것을 예측할 수 있다. 프로세서(120)는, 상기 예측에 기반하여, 시점(1117)에서 고성능 상태 또는 최적 상태를 미디엄 전력 세이빙 상태 또는 최대 전력 세이빙 상태로 전환할 수 있다. 프로세서(120)는, 시간 구간(1120) 동안 미디엄 전력 세이빙 상태 또는 최대 전력 세이빙 상태를 제공할 수 있다. 프로세서(120)는, 시점(1113)에서 배터리의 충전을 검출할 수 있다. 프로세서(120)는, 상기 검출에 응답하여, 미디엄 전력 세이빙 상태 또는 최대 전력 세이빙 상태를 고성능 상태 또는 최적 상태로 복원할 수 있다.
다양한 실시예들에서, 프로세서(120)는, 도 11a의 도시와 달리, 현재 배터리 레벨과 상기 모델에 기반하여 예측되는 배터리 사용 레벨 사이의 차이에 기반하여 전력 관리 상태를, 상기 복수의 전력 관리 상태들과 독립적으로, 적응적으로 변경할 수도 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는, 상기 차이가 기준 배터리 레벨보다 작음을 식별하는 것에 기반하여, 프로세서(120)의 최대 구동 주파수를 95%로 설정하고 메모리(130)의 최대 구동 주파수를 95%로 설정하며, 표시 장치(160) 상에서 표시되는 화면의 밝기를 97%로 설정할 수 있다. 다른 예를 들어, 프로세서(120)는, 상기 차이가 기준 배터리 레벨의 95%보다 작음을 식별하는 것에 기반하여, 최대 구동 주파수를 85%로 설정하고 메모리(130)의 최대 구동 주파수를 85%로 설정하며, 표시 장치(160) 상에서 표시되는 화면의 밝기를 94%로 설정할 수 있다. 또 다른 예를 들어, 프로세서(120)는, 상기 차이가 기준 배터리 레벨의 90%보다 작음을 식별하는 것에 기반하여, 최대 구동 주파수를 75%로 설정하고 메모리(130)의 최대 구동 주파수를 75%로 설정하며, 표시 장치(160) 상에서 표시되는 화면의 밝기를 91%로 설정할 수 있다. 또 다른 예를 들어, 프로세서(120)는, 상기 차이가 기준 배터리 레벨의 80%보다 작음을 식별하는 것에 기반하여, 최대 구동 주파수를 70%로 설정하고 메모리(130)의 최대 구동 주파수를 70%로 설정하며, 표시 장치(160) 상에서 표시되는 화면의 밝기를 90%로 설정하며, 프로세서(120)의 클러스터들 중 고성능 클러스터의 사용을 제한할 수 있다. 또 다른 예를 들어, 프로세서(120)는, 상기 차이가 기준 배터리 레벨보다 큼을 식별하는 것에 기반하여, 프로세서(120)의 최대 구동 주파수를 100%로 설정하고, 메모리(130)의 최대 구동 주파수를 100%로 샹항하고, 표시 장치(160) 상에서 표시되는 화면의 밝기를 100%로 설정하며, 프로세서(120)의 고성능 클러스터의 사용을 인가할 수 있다. 또 다른 예를 들어, 프로세서(120)는, 상기 차이가 기준 배터리 레벨의 95%보다 큼을 식별하는 것에 기반하여, 프로세서(120)의 최대 구동 주파수를 95%로 설정하고, 메모리(130)의 최대 구동 주파수를 100%로 설정하고, 표시 장치(160) 상에서 표시되는 화면의 밝기를 100%로 설정하며, 프로세서(120)의 고성능 클러스터의 사용을 인가할 수 있다. 또 다른 예를 들어, 프로세서(120)는, 상기 차이가 기준 배터리 레벨의 90%보다 큼을 식별하는 것에 기반하여, 프로세서(120)의 최대 구동 주파수를 85%로 설정하고, 메모리(130)의 최대 구동 주파수를 85%로 설정하고, 표시 장치(160) 상에서 표시되는 화면의 밝기를 94%로 설정하며, 프로세서(120)의 고성능 클러스터의 사용을 인가할 수 있다. 하지만, 이에 제한되지 않는다.
도 11b를 참조하면, 그래프(1150)의 가로축은, 시간을 의미하고, 그래프(1150)의 세로축은, 프로세서(120)의 부하 레벨을 의미할 수 있다. 프로세서(120)는, 상기 모델을 이용하여 예측된 프로세서(120)의 부하 레벨이 시점(1152)에서 기준 부하 레벨(1151)보다 감소됨을 식별할 수 있다. 예를 들면, 기준 부하 레벨(1151)은, 전자 장치(101)가 높은 성능의 제공을 요구하는 상태인지 여부를 예측하거나 식별하기 위해 전자 장치(101) 내에서 정의될 수 있다. 프로세서(120)는, 상기 식별에 기반하여, 전자 장치(101)의 전력 관리 상태를 고성능 상태 또는 최적 상태로부터 미디엄 전력 세이빙 상태 또는 최대 전력 세이빙 상태로 전환할 수 있다. 프로세서(120)는, 상기 전환 후, 프로세서(120)의 부하 레벨을 모니터링하고, 상기 모니터링된 부하 레벨과 상기 모델을 이용하여 예측된 프로세서(120)의 부하 레벨이 시점(1154)에서 기준 부하 레벨(1151)보다 증가됨을 식별할 수 있다. 프로세서(120)는, 상기 식별에 기반하여, 미디엄 전력 세이빙 상태 또는 최대 전력 세이빙 상태를 고성능 상태 또는 최적 상태로 복원할 수 있다.
도 12는 다양한 실시예들에 따른 적응적 전력 관리 상태를 제공하는 방법을 도시하는 흐름도(flow diagram)이다. 이러한 방법은, 도 1에 도시된 전자 장치(101) 또는 전자 장치(101)의 프로세서(120)에 의해 실행될 수 있다.
다양한 실시예들에 따른 도 12의 동작들은 도 1의 전자 장치(101)의 구성들을 참조하여 설명한다.
도 12를 참조하면, 다양한 실시예들에 따라, 동작 1201에서, 프로세서(120)는, 전자 장치(101)가 제1 전력 관리 상태 내에서 동작하는 동안, 전자 장치(101)의 재충전가능한 배터리의 사용 패턴(usage pattern)을 모니터링할 수 있다. 다양한 실시예들에서, 상기 제1 전력 관리 상태는, 제1 최대 구동 주파수에 기반하여 프로세서(120)를 구동하는 상태를 포함할 수 있다. 다양한 실시예들에서, 상기 제1 전력 관리 상태는, 제3 최대 구동 주파수에 기반하여 메모리(130)를 구동하는 상태를 더 포함할 수 있다. 다양한 실시예들에서, 상기 제1 전력 관리 상태는, 표시 장치(160) 상에서 제1 밝기로 화면을 표시하는 상태를 더 포함할 수 있다. 다양한 실시예들에서, 상기 제1 전력 관리 상태는, 제1 프레임 레이트에 기반하여 표시 장치(160) 상에서 화면을 표시하는 상태를 더 포함할 수 있다. 다양한 실시예들에서, 상기 제1 전력 관리 상태는, 표시 장치(160) 상에서 제1 해상도로 화면을 표시하는 상태를 더 포함할 수 있다. 다양한 실시예들에서, 상기 제1 전력 관리 상태는, 프로세서(120)의 복수의 클러스터들 중 고성능 클러스터의 이용을 인가하는 상태를 더 포함할 수 있다. 하지만, 이에 제한되지 않는다.
다양한 실시예들에 따라, 동작 1203에서, 프로세서(120)는, 상기 배터리의 사용 패턴이 기준 패턴과 다름을 결정하는 것에 기반하여, 모델을 이용하여 상기 배터리를 충전할 것으로 예상되는(estimated) 위치에 대한 정보 및 상기 배터리를 충전할 것으로 예상되는 시간에 대한 정보를 획득할 수 있다. 다양한 실시예들에서, 상기 모델은, 상기 배터리의 방전 이력 및 상기 배터리의 충전 이력에 기반하여 트레이닝된 모델을 의미할 수 있다. 다양한 실시예들에서, 상기 모델은, 입력된 타겟 데이터(target data)에 대하여, 기준 신뢰도 이상의 결과를 제공하는 모델일 수 있다. 다양한 실시예들에서, 상기 모델은, 상기 배터리의 방전 이력 및 상기 배터리의 충전 이력을 포함하는 과거 배터리 동작 휴리스틱스(past battery operating heuristics)에 기반하여, 상기 배터리의 미래 충전 패턴 및 상기 배터리의 미래 방전 패턴을 예측하도록 구성될 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는, 상기 배터리의 사용 패턴이 상기 모델로부터 도출된 상기 기준 패턴과 다름을 결정할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는, 상기 배터리의 사용 패턴을 나타내는 데이터와 상기 기준 패턴을 나타내는 데이터를 비교하고, 상기 비교의 결과로 상기 배터리의 사용 패턴을 나타내는 데이터와 상기 기준 패턴을 나타내는 데이터 사이의 차이가 기준 범위 밖에 있음을 결정하는 것에 기반하여, 상기 사용 패턴이 상기 기준 패턴과 다름을 결정할 수 있다. 상기 모델은 상기 배터리의 방전 이력 및 상기 배터리의 충전 이력에 기반하여 트레이닝되었기 때문에, 프로세서(120)는 상기 결정에 기반하여, 상기 모델을 이용하여 추론을 수행하고, 상기 추론의 결과로 상기 배터리를 충전할 것으로 예상되는(estimated) 위치에 대한 정보 및 상기 배터리를 충전할 것으로 예상되는 시간에 대한 정보를 획득할 수 있다.
다양한 실시예들에 따라, 동작 1205에서, 프로세서(120)는, 상기 위치에 대한 정보 및 상기 시간에 대한 정보에 적어도 기반하여, 상기 제1 전력 관리 상태를 상기 제1 전력 관리 상태와 구별되는 제2 전력 관리 상태로 전환할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는, 전자 장치(101)의 현재 위치에 대한 정보를 위치 측정 회로(예: 통신 모듈(190))를 이용하여 획득하고, 전자 장치(110)의 현재 위치와 상기 모델로부터 획득된 상기 배터리를 충전할 것으로 예상되는 상기 위치를 비교할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는, 전자 장치(110)의 현재 위치와 상기 배터리를 충전할 것으로 예상되는 상기 위치 사이의 거리에 기반하여, 상기 제1 전력 관리 상태를 상기 제2 전력 관리 상태로 전환할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는, 현재 시간과 상기 배터리를 충전할 것으로 예상되는 상기 시간을 비교할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는, 상기 현재 시간과 상기 배터리를 충전할 것으로 예상되는 상기 시간 사이의 차이에 기반하여, 상기 제1 전력 관리 상태를 상기 제2 전력 관리 상태로 전환할 수 있다. 다양한 실시예들에서, 상기 제2 전력 관리 상태는, 상기 제1 최대 구동 주파수보다 낮은 제2 최대 구동 주파수에 기반하여 프로세서(120)를 구동하는 상태를 포함할 수 있다. 다양한 실시예들에서, 상기 제2 전력 관리 상태는, 상기 제3 최대 구동 주파수보다 낮은 제4 최대 구동 주파수에 기반하여 상기 메모리를 구동하는 상태를 더 포함할 수 있다. 다양한 실시예들에서, 상기 제2 전력 관리 상태는, 표시 장치(160) 상에서 상기 제1 밝기보다 낮은 제2 밝기로 화면을 표시하는 상태를 더 포함할 수 있다. 다양한 실시예들에서, 상기 제2 전력 관리 상태는, 상기 제1 프레임 레이트보다 낮은 제2 프레임 레이트에 기반하여 표시 장치(160) 상에서 화면을 표시하는 상태를 더 포함할 수 있다. 다양한 실시예들에서, 상기 제2 전력 관리 상태는, 상기 제1 해상보다 낮은 제2 해상도로 표시 장치(160) 상에서 화면을 표시하는 상태를 더 포함할 수 있다. 다양한 실시예들에서, 상기 제2 전력 관리 상태는, 상기 복수의 클러스터들 중 상기 고성능 클러스터의 이용을 제한하는 상태를 더 포함할 수 있다. 하지만, 이에 제한되지 않는다.
상술한 바와 같이, 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(101)는, 트레이닝된 모델을 이용하여 전자 장치(101)의 배터리의 사용 패턴이 기준 패턴과 다른 경우, 상기 배터리를 충전할 것으로 예상되는 위치 및 상기 배터리를 충전할 것으로 예상되는 시간에 기반하여, 전력 관리 상태를 전환할 것인지 여부를 결정함으로써, 사용자 선호에 부합하는 전력 관리 서비스를 제공할 수 있다.
도 13은 다양한 실시예들에 따라 적응적 전력 관리를 제공하기 위한 객체를 제어하는 방법을 도시하는 흐름도이다. 이러한 방법은, 도 1에 도시된 전자 장치(101) 또는 전자 장치(101)의 프로세서(120)에 의해 실행될 수 있다.
다양한 실시예들에 따른 도 13의 동작들은 도 1의 전자 장치(101)의 구성들을 참조하여 설명한다.
도 13을 참조하면, 다양한 실시예들에 따라, 동작 1301에서, 프로세서(120)는, 지정된 입력을 수신할 수 있다. 예를 들면, 상기 지정된 입력은, 전력 관리 상태를 설정하기(setting) 위한 사용자 인터페이스(예: 도 7의 사용자 인터페이스(710))를 호출하기(invoke) 위한 입력일 수 있다. 예를 들면, 상기 지정된 입력은, 표시 장치(160)에 대한 터치 입력, 호버링 입력, 또는 포스 터치 입력으로 구성되거나, 전자 장치(101)의 마이크로폰을 통해 수신되는 음성 입력으로 구성되거나, 전자 장치(101)의 하우징을 통해 노출되는 물리적 버튼에 대한 누름 입력으로 구성될 수 있다. 하지만, 이에 제한되지 않는다.
동작 1303에서, 프로세서(120)는, 상기 지정된 입력에 응답하여, 상기 전력 관리 상태를 설정하기 위한 상기 사용자 인터페이스를 표시할 것을 결정할 수 있다. 다양한 실시예들에서, 상기 사용자 인터페이스는, 제1 전력 관리 상태 및 제2 전력 관리 상태를 포함하는 복수의 전력 관리 상태들 중 하나의 전력 관리 상태를 상기 모델을 이용하여 적응적으로 선택하는 적응적 전력 관리 상태를 활성화할 것인지 여부를 선택하기 위한 객체(예: 도 7의 객체(715))를 포함할 수 있다. 예를 들면, 상기 제1 전력 관리 상태 및 상기 제2 전력 관리 상태는, 도 12의 설명을 통해 정의된 전력 관리 상태를 의미할 수 있다. 다양한 실시예들에서, 상기 사용자 인터페이스는, 상기 복수의 전력 관리 상태들을 각각 나타내기 위한 복수의 객체들을 포함하는 목록(예: 도 7의 목록(720))을 상기 객체와 함께 표시할 수 있다.
다양한 실시예들에 따라, 동작 1305에서, 프로세서(120)는, 상기 결정에 기반하여, 상기 모델로부터 도출된 결과 데이터의 신뢰도가 기준 신뢰도 미만인 상태인지 여부를 식별할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는, 상기 객체의 상태를 어떤 상태로 표시할 것인지를 결정하기 위해, 상기 모델로부터 도출된 결과 데이터의 신뢰도가 기준 신뢰도 미만인 상태인지 여부를 식별할 수 있다. 상기 결과 데이터의 신뢰도가 상기 기준 신뢰도 미만인 경우("예"), 프로세서(120)는, 동작 1307을 수행하고, 그렇지 않으면(otherwise)("아니오"), 프로세서(120)는 동작 1309를 수행할 수 있다.
다양한 실시예들에 따라, 동작 1307에서, 프로세서(120)는, 상기 결과 데이터의 신뢰도가 상기 기준 신뢰도 미만이라는 식별에 기반하여("예"), 상기 사용자 인터페이스 내의 상기 객체를 실행불가능한(non-executable) 상태로 표시할 수 있다. 다양한 실시예들에서, 상기 객체의 상기 실행불가능한 상태는, 상기 객체에 대한 입력을 통해 상기 적응적 전력 관리 상태를 실행하는 것이 차단되거나 연기되거나 제한되는 상태를 의미할 수 있다. 도 13에 도시하지 않았으나, 다양한 실시예들에서, 프로세서(120)는, 상기 실행불가능한 상태의 상기 객체에 대한 입력을 수신하는 것에 기반하여, 도 7의 메시지(725)와 같이, 상기 적응적 관리 상태를 실행하는 것이 차단되거나 연기되거나 제한되는 상태를 가이드하는 메시지를 표시할 수 있다.
다양한 실시예들에 따라, 동작 1309에서, 프로세서(120)는, 상기 결과 데이터의 신뢰도가 상기 기준 신뢰도 이상이라는 식별에 기반하여("아니오"), 상기 사용자 인터페이스 내의 상기 객체를 실행가능한 상태로 표시할 수 있다.
다양한 실시예들에 따라, 동작 1311에서, 프로세서(120)는, 상기 실행가능한 상태로 제공된 상기 객체에 대한 입력을 수신할 수 있다.
다양한 실시예들에 따라, 동작 1313에서, 프로세서(120)는, 상기 수신된 입력에 응답하여, 상기 수신된 입력에 따라 상기 실행가능한 상태로 제공된 상기 객체를 상기 적응적 전력 관리 상태를 비활성화함을 나타내는 제1 상태로 표시하거나 상기 적응적 전력 관리 상태를 활성화함을 나타내는 제2 상태로 표시할 수 있다. 예를 들어, 상기 적응적 전력 관리 상태가 활성화된 경우, 프로세서(120)는, 상기 입력에 응답하여, 상기 객체를 상기 제1 상태(예: 도 8의 제1 상태의 객체(715))로 표시하고, 상기 적응적 전력 관리 상태를 비활성화할 수 있다. 다른 예를 들어, 상기 적응적 관리 상태가 비활성화된 경우, 프로세서(120)는, 상기 입력에 응답하여, 상기 객체를 상기 제2 상태(예: 도 9의 제2 상태의 객체(715))로 표시하고, 상기 적응적 전력 관리 상태를 활성화할 수 있다. 도 13에 도시하지 않았으나, 다양한 실시예들에서, 프로세서(120)는, 상기 실행가능한 상태의 상기 객체에 대한 입력을 수신하는 것에 기반하여, 도 8의 메시지(815)와 같이, 상기 적응적 관리 상태의 활성화할 수 있음을 가이드하는 메시지를 표시할 수도 있다.
상술한 바와 같이, 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(101)는, 적응적 관리 상태의 활성 여부를 전력 관리 상태를 설정하기 위한 사용자 인터페이스 내의 객체의 보여짐(representation)을 변경함으로써 나타낼(indicate) 수 있다. 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(101)는, 이러한 지시(indication)를 통해, 강화된(enhanced) 사용자 경험을 제공할 수 있다.
도 14는 다양한 실시예들에 따라 적응적 전력 관리 상태 내에서 제공되는 전력 관리 상태에 따라 사용자 인터페이스 내의 목록의 상태를 변경하는 방법을 도시하는 흐름도이다. 이러한 방법은, 도 1에 도시된 전자 장치(101) 또는 전자 장치(101)의 프로세서(120)에 의해 실행될 수 있다.
다양한 실시예들에 따른 도 14의 동작들은 도 1의 전자 장치(101)의 구성들을 참조하여 설명한다.
도 14를 참조하면, 다양한 실시예들에 따라, 동작 1410에서, 프로세서(120)는, 제2 상태의 객체를 표시할 수 있다. 상기 제2 상태는, 도 13의 설명을 통해 정의된 제2 상태일 수 있다.
다양한 실시예들에 따라, 동작 1420에서, 프로세서(120)는, 적응적 전력 관리 상태를 활성화하는 동안 제공되는 전력 제공 상태에 따라 사용자 인터페이스 내의 목록(예: 도 9의 목록(720))의 상태를 변경할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)가 상기 적응적 전력 관리 상태를 활성화하는 동안 상기 제1 전력 관리 상태 내에 있는 경우, 프로세서(120)는, 상기 제1 전력 관리 상태가 상기 목록 내의 복수의 객체들에 의해 지시되는 복수의 전력 관리 상태들 중에서 선택됨(예: 도 9의 시각적 요소(910))을 상기 목록 내에서 표시할 수 있다. 다른 예를 들어, 전자 장치(101)가 상기 적응적 전력 관리 상태를 활성화하는 동안 상기 제1 전력 관리 상태로부터 변경된 상기 제2 전력 관리 상태 내에 있는 경우, 상기 제1 전력 관리 상태로부터 변경된 상기 제2 전력 관리 상태가 상기 복수의 전력 관리 상태들 중에서 선택됨(예: 도 9의 시각적 요소(915))을 상기 목록 내에서 표시할 수 있다.
상술한 바와 같이, 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(101)는, 적응적 전력 관리 상태가 활성화되는 동안, 전력 관리 상태를 설정하기 위한 사용자 인터페이스 내의 목록에서 상기 적응적 전력 관리 상태에 의해 제공되는 전력 관리 상태를 표시함으로써 강화된 사용자 경험을 제공할 수 있다.
도 15는 다양한 실시예들에 따른 적응적 전력 관리에 기반하여 프로세서의 최대 구동 주파수를 설정하는 방법을 도시하는 흐름도이다. 이러한 방법은, 도 1에 도시된 전자 장치(101) 또는 전자 장치(101)의 프로세서(120)에 의해 실행될 수 있다.
다양한 실시예들에 따른 도 15의 동작들은 도 1의 전자 장치(101)의 구성들을 참조하여 설명한다.
도 15를 참조하면, 다양한 실시예들에 따라, 동작 1503에서, 프로세서(120)는, 모델을 이용하여 프로세서(120)의 예상(estimated) 부하 레벨을 식별할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는, 상기 배터리의 충전 이력 및 상기 배터리의 방전 이력에 포함된 프로세서(120)의 부하 레벨에 대한 정보에 기반하여, 상기 모델을 이용하여 프로세서(120)의 상기 예상 부하 레벨을 식별할 수 있다.
다양한 실시예들에 따라, 동작 1505에서, 프로세서(120)는, 상기 예상 부하 레벨이 기준 부하 레벨 미만인지 여부를 결정할 수 있다. 예를 들면, 상기 기준 부하 레벨은, 전자 장치(101)의 상태가 고성능으로 연산을 수행하는 것을 요구하는 상태인지 여부를 식별하기 위해 전자 장치(101) 내에서 정의된 레벨일 수 있다. 다양한 실시예들에서, 상기 기준 부하 레벨은, 상기 배터리의 상태에 따라 적응적으로 변경될 수 있다. 다양한 실시예들에서, 상기 기준 부하 레벨은, 사용자 설정(user setting)에 따라 변경될 수도 있다. 다양한 실시예들에서, 프로세서(120)는, 상기 예상 부하 레벨이 상기 기준 부하 레벨 미만인 경우("예"), 동작 1507을 수행하고, 그렇지 않으면(otherwise)("아니오") 동작 1509를 수행할 수 있다.
다양한 실시예들에 따라, 동작 1507에서, 프로세서(120)는, 상기 예상 부하 레벨이 상기 기준 부하 레벨 미만이라는 결정에 기반하여("예"), 프로세서(120)의 최대 구동 주파수를 제3 구동 주파수로 설정할 수 있다. 프로세서(120)는, 상기 최대 구동 주파수를 상기 제3 구동 주파수로 설정하는 것에 기반하여, 0부터 상기 제3 구동 주파수 사이의 범위의 주파수를 프로세서(120)의 구동 주파수로 이용할 수 있다.
다양한 실시예들에 따라, 동작 1509에서, 프로세서(120)는, 상기 예상 부하 레벨이 상기 기준 부하 레벨 이상이라는 결정에 기반하여("아니오"), 프로세서(120)의 최대 구동 주파수를 상기 제3 구동 주파수보다 높은 제4 구동 주파수로 설정할 수 있다. 상기 예상 부하 레벨이 상기 기준 부하 레벨 이상이라는 것은, 고성능의 연산이 전자 장치(101) 내에서 요구되는 상태임을 의미할 수 있기 때문에, 프로세서(120)는, 프로세서(120)의 최대 구동 주파수를 상기 제3 구동 주파수보다 높은 상기 제4 구동 주파수로 설정할 수 있다. 프로세서(120)는, 상기 최대 구동 주파수를 상기 제4 구동 주파수로 설정하는 것에 기반하여, 0부터 상기 제4 구동 주파수 사이의 범위의 주파수를 프로세서(120)의 구동 주파수로 이용할 수 있다.
상술한 바와 같이, 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(101)는, 모델을 이용하여 예측된 예상 부하 레벨에 따라 프로세서(120)의 최대 구동 주파수를 적응적으로 변경함으로써, 고연산이 요구되지 않는 경우 소비되는 전력을 절약할 수 있다.
도 16은 다양한 실시예들에 따라 배터리의 사용 패턴을 모니터링하는 방법을 도시하는 흐름도이다. 이러한 방법은, 도 1에 도시된 전자 장치(101) 또는 전자 장치(101)의 프로세서(120)에 의해 실행될 수 있다.
다양한 실시예들에 따른 도 16의 동작들은 도 1의 전자 장치(101)의 구성들을 참조하여 설명한다.
도 16을 참조하면, 다양한 실시예들에 따라, 동작 1601에서, 프로세서(120)는, 프로세서(120)의 상태가 웨이크-업 상태 내에 있는지 여부를 식별할 수 있다. 프로세서(120)는, 배터리의 사용 패턴을 모니터링하기 위해 소비되는 전력을 감소시키기 위해, 프로세서(120)의 상태가 웨이크-업 상태 내에 있는지 여부를 식별할 수 있다. 프로세서(120)의 상태가 웨이크-업 상태 내에 있는 경우("예"), 프로세서(120)는, 동작 1603을 수행하고, 그렇지 않으면(otherwise)("아니오") 동작 1605를 수행할 수 있다.
다양한 실시예들에 따라, 동작 1603에서, 프로세서(120)는, 프로세서(120)의 상태가 웨이크-업 상태 내에 있는 동안("예"), 배터리의 사용 패턴을 지정된 주기(예: 10분)마다 모니터링할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는, 프로세서(120)의 상태가 웨이크-업 상태 내에 있고 상기 배터리로부터 제공되는 전력만을 이용하여 전자 장치(101)가 동작하는 동안, 상기 지정된 주기마다 상기 배터리의 사용 패턴을 모니터링할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는, 프로세서(120)의 상태가 웨이크-업 상태 내에 있고 상기 배터리로부터 제공되는 전력만을 이용하여 전자 장치(101)가 동작하는 동안, 상기 배터리의 잔여 레벨 또는 상기 배터리의 방전율을 모니터링함으로써, 상기 배터리의 사용 패턴을 모니터링할 수 있다.
다양한 실시예들에 따라, 동작 1605에서, 프로세서(120)는, 프로세서(120)의 상태가 슬립 상태 내에 있는 동안("아니오"), 배터리의 사용 패턴을 모니터링하는 것을 연기할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는, 상기 배터리의 사용 패턴을 모니터링하기 위해, 프로세서(120)의 상태를 웨이크-업 상태로 전환하는 것을 제한하고, 프로세서(120)의 상태가 상기 웨이크-업 상태로 전환될 때까지 상기 배터리의 사용 패턴을 모니터링하는 것을 연기할 수 있다.
상술한 바와 같이, 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(101)는, 프로세서(120)의 상태가 웨이크-업 상태 내에 있는 동안에만, 배터리의 사용 패턴을 모니터링함으로써, 프로세서(120)의 상태를 상기 슬립 상태로부터 상기 웨이크-업 상태로 전환하기 위해 별도의 전력이 소비되는 것을 방지할 수 있다.
도 17은 다양한 실시예들에 따라 배터리의 충전 이력을 컴파일하는 방법을 도시하는 흐름도이다. 이러한 방법은, 도 1에 도시된 전자 장치(101) 또는 전자 장치(101)의 프로세서(120)에 의해 실행될 수 있다.
다양한 실시예들에 따른 도 17의 동작들은 도 1의 전자 장치(101)의 구성들을 참조하여 설명한다.
도 17을 참조하면, 다양한 실시예들에 따라, 동작 1701에서, 프로세서(120)는, 배터리의 충전을 검출할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는, 전력 관리 모듈(188)을 이용하여 상기 배터리에 전력을 제공하는 외부 전자 장치가 전자 장치(101)와 전기적으로 연결됨을 검출할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는, 통신 모듈(190)을 이용하여 상기 배터리에 전력을 제공하는 외부 전자 장치가 전자 장치(101)와 전기적으로 연결됨을 검출할 수 있다. 하지만, 이에 제한되지 않는다.
다양한 실시예들에 따라, 동작 1703에서, 프로세서(120)는, 상기 배터리의 상기 충전의 위치를 식별할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는, 상기 배터리의 충전을 검출하는 것에 응답하여, 통신 모듈(190)을 이용하여 전자 장치(101)의 위치를 식별하고, 상기 식별된 전자 장치(101)의 위치를 상기 배터리의 충전의 위치로 식별할 수 있다.
다양한 실시예들에 따라, 동작 1705에서, 프로세서(120)는, 상기 배터리의 상기 충전의 해제를 검출하는 것에 응답하여, 상기 배터리를 충전한 시간 구간을 식별할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는, 동작 1701에서 배터리의 충전을 검출한 후, 상기 배터리의 충전이 유지되는지 여부를 모니터링할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는, 통신 모듈(190) 또는 전력 관리 모듈(188)을 이용하여, 상기 배터리의 충전이 유지되는지 여부를 모니터링할 수 있다. 프로세서(120)는, 상기 배터리의 충전이 해제됨을 모니터링하는 것에 기반하여, 상기 배터리를 충전한 시간 구간을 식별할 수 있다.
다양한 실시예들에 따라, 동작 1707에서, 프로세서(120)는, 상기 식별된 위치 및 상기 식별된 시간 구간에 기반하여, 상기 배터리의 충전 이력을 컴파일할 수 있다. 다양한 실시예들에서, 상기 컴파일은, 상기 배터리의 충전 이력을 개선하거나(refine), 업데이트(update)하는 것을 포함할 수 있다. 다양한 실시예들에서, 상기 컴파일은, 상기 모델이 상기 배터리의 충전 이력을 빠르게 검색할 수 있도록 상기 배터리의 충전 이력을 변환하거나 요약하는 것을 포함할 수 있다. 다양한 실시예들에서, 상기 컴파일은, 상기 배터리의 충전 이력을 상기 모델이 쉽게 접근할 수 있도록 변환하거나 편집하는 것을 포함할 수 있다. 하지만, 이에 제한되지 않는다. 예를 들면, 프로세서(120)는, 상기 모델을 이용하여, 배터리를 충전할 것으로 예상되는 시간 또는 배터리를 충전할 것으로 예상되는 위치에 대한 정보를 보다 정확하게 획득하기 위해, 상기 배터리의 충전 이력을 컴파일할 수 있다.
도 18은 다양한 실시예들에 따라 배터리의 충전 이력을 컴파일하는 방법을 도시하는 흐름도이다. 이러한 방법은, 도 1에 도시된 전자 장치(101) 또는 전자 장치(101)의 프로세서(120)에 의해 실행될 수 있다.
다양한 실시예들에 따른 도 18의 동작들은 도 1의 전자 장치(101)의 구성들을 참조하여 설명한다.
도 18을 참조하면, 다양한 실시예들에 따라, 동작 1801에서, 프로세서(120)는, 배터리가 방전되는 동안, 상기 배터리의 잔여 레벨, 상기 배터리의 방전율, 상기 배터리가 방전되도록 하는 어플리케이션의 종류, 및 상기 배터리가 방전되는 시간 구간 중 적어도 하나를 식별할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는, 상기 배터리로부터 제공되는 전력으로만 전자 장치(101)가 구동되는 동안, 상기 배터리의 잔여 레벨, 상기 배터리의 방전율, 상기 배터리가 방전되도록 하는 어플리케이션의 종류, 및 상기 배터리가 방전되는 시간 구간 중 적어도 하나를 식별할 수 있다.
다양한 실시예들에 따라, 동작 1803에서, 프로세서(120)는, 상기 배터리의 방전 이력을, 상기 배터리의 잔여 레벨, 상기 배터리의 방전율, 상기 배터리가 방전되도록 하는 어플리케이션의 종류, 및 상기 배터리가 방전되는 시간 구간에 기반하여 컴파일할 수 있다. 다양한 실시예들에서, 상기 컴파일은, 상기 배터리의 방전 이력을 개선하거나(refine), 업데이트(update)하는 것을 포함할 수 있다. 다양한 실시예들에서, 상기 컴파일은, 상기 모델이 상기 배터리의 방전 이력을 빠르게 검색할 수 있도록 상기 배터리의 방전 이력을 변환하거나 요약하는 것을 포함할 수 있다. 다양한 실시예들에서, 상기 컴파일은, 상기 배터리의 방전 이력을 상기 모델이 쉽게 접근할 수 있도록 변환하거나 편집하는 것을 포함할 수 있다. 하지만, 이에 제한되지 않는다. 예를 들면, 프로세서(120)는, 상기 모델을 이용하여 배터리의 사용 패턴과의 비교를 위해 이용되는 기준 패턴을 보다 정확하게 획득하기 위해, 상기 배터리의 방전 이력을 컴파일할 수 있다.
도 19는 다양한 실시예들에 따른 적응적 전력 관리 상태를 제공하는 방법을 도시하는 흐름도이다. 이러한 방법은, 도 1에 도시된 전자 장치(101) 또는 전자 장치(101)의 프로세서(120)에 의해 실행될 수 있다.
다양한 실시예들에 따른 도 19의 동작들은 도 1의 전자 장치(101)의 구성들을 참조하여 설명한다.
도 19를 참조하면, 다양한 실시예들에 따라, 동작 1901에서, 프로세서(120)는, 제1 전력 관리 상태 내에서 동작하는 전자 장치(101)의 위치를 식별할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는, 전자 장치(101)의 위치 측정 회로(예: 통신 모듈(190))를 이용하여 상기 제1 전력 관리 상태 내에서 동작하는 전자 장치(101)의 위치를 식별할 수 있다.
다양한 실시예들에 따라, 동작 1903에서, 프로세서(120)는, 전자 장치(101)의 재충전가능한 배터리의 방전율을 식별할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는, 상기 배터리와 전기적으로 연결된 전력 관리 회로(도 1의 전력 관리 모듈(188))로부터 수신되는 신호에 기반하여, 상기 배터리의 방전율을 식별할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는, 상기 전력 관리 회로를 이용하여, 지정된 주기마다 상기 배터리의 잔여 레벨을 측정함으로써, 상기 배터리의 방전율을 식별할 수 있다.
다양한 실시예들에 따라, 동작 1905에서, 프로세서(120)는, 전자 장치(101)의 위치 및 상기 배터리의 방전율을 상기 배터리의 방전 이력 및 상기 배터리의 충전 이력에 기반하여 트레이닝된 모델에 적용함으로써 획득되는 데이터에 기반하여, 전자 장치(101)의 전력 관리 상태를 상기 제1 전력 관리 상태로부터 제2 전력 관리 상태로 전환할 것인지 여부를 결정할 수 있다.
예를 들면, 프로세서(120)는, 전자 장치(101)가 제1 위치 내에 위치됨을 상기 위치 측정 회로를 이용하여 식별하는 동안, 상기 배터리의 방전율(discharge rate)을 식별하고, 상기 방전율에 대한 정보와 상기 제1 위치에 대한 정보를 상기 모델에 적용함으로써 획득되는 데이터에 기반하여, 상기 제1 전력 관리 상태를 제2 전력 관리 상태로 전환할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는, 상기 방전율을 상기 모델에 적용함으로써, 상기 배터리의 잔여 레벨이 기준 배터리 레벨에 도달하는 추정 시점을 결정하고, 상기 모델을 이용하여 획득되는 상기 배터리를 충전할 것으로 예상되는(estimated) 위치와 상기 제1 위치 사이의 거리 및 상기 추정 시점에 기반하여, 상기 제1 전력 관리 상태를 상기 제2 전력 관리 상태로 전환할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는, 상기 배터리를 충전할 것으로 예상되는 상기 위치와 상기 제1 위치 사이의 거리, 상기 방전율을 식별한 하루 중 시간(time of day), 및 상기 모델을 이용하여 획득되는 상기 배터리를 충전할 것으로 예상되는 하루 중 시간에 기반하여, 상기 제1 전력 관리 상태를 상기 제2 전력 관리 상태로 전환할 수 있다.
다른 예를 들면, 프로세서(120)는, 전자 장치(101)가 상기 제1 위치와 구별되는 제2 위치 내에 위치됨을 상기 위치 측정 회로를 이용하여 식별하는 동안, 상기 배터리의 상기 방전율을 식별하고, 상기 방전율에 대한 정보와 상기 제2 위치에 대한 정보를 상기 모델에 적용함으로써 획득되는 다른(another) 데이터에 기반하여, 상기 제1 전력 관리 상태를 유지할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는, 상기 방전율을 상기 모델에 적용함으로써, 상기 추정 시점을 결정하고, 상기 위치와 상기 제2 위치 사이의 거리 및 상기 추정 시점에 기반하여, 상기 제1 전력 관리 상태를 유지할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는, 상기 배터리를 충전할 것으로 예상되는 상기 위치와 상기 제2 위치 사이의 거리, 상기 방전율을 식별한 상기 하루 중 시간(time of day), 및 상기 모델을 이용하여 획득되는 상기 배터리를 충전할 것으로 예상되는 상기 하루 중 시간에 기반하여, 상기 제1 전력 관리 상태를 유지할 수 있다.
상술한 바와 같이, 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(101)는, 전자 장치(101)의 위치, 현재 시간, 및 상기 모델을 이용하여 상황(context)에 적합한 전력 관리 서비스를 제공할 수 있다.
본 개시의 청구항 또는 명세서에 기재된 실시예들에 따른 방법들은 하드웨어, 소프트웨어, 또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합의 형태로 구현될(implemented) 수 있다.
소프트웨어로 구현하는 경우, 하나 이상의 프로그램(소프트웨어 모듈)을 저장하는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체가 제공될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 저장되는 하나 이상의 프로그램은, 전자 장치(device) 내의 하나 이상의 프로세서에 의해 실행 가능하도록 구성된다(configured for execution). 하나 이상의 프로그램은, 전자 장치로 하여금 본 개시의 청구항 또는 명세서에 기재된 실시예들에 따른 방법들을 실행하게 하는 명령어(instructions)를 포함한다.
이러한 프로그램(소프트웨어 모듈, 소프트웨어)은 랜덤 액세스 메모리 (random access memory), 플래시(flash) 메모리를 포함하는 불휘발성(non-volatile) 메모리, 롬(ROM: read only memory), 전기적 삭제가능 프로그램가능 롬(EEPROM: electrically erasable programmable read only memory), 자기 디스크 저장 장치(magnetic disc storage device), 컴팩트 디스크 롬(CD-ROM: compact disc-ROM), 디지털 다목적 디스크(DVDs: digital versatile discs) 또는 다른 형태의 광학 저장 장치, 마그네틱 카세트(magnetic cassette)에 저장될 수 있다. 또는, 이들의 일부 또는 전부의 조합으로 구성된 메모리에 저장될 수 있다. 또한, 각각의 구성 메모리는 다수 개 포함될 수도 있다.
또한, 상기 프로그램은 인터넷(Internet), 인트라넷(Intranet), LAN(local area network), WLAN(wide LAN), 또는 SAN(storage area network)과 같은 통신 네트워크, 또는 이들의 조합으로 구성된 통신 네트워크를 통하여 접근(access)할 수 있는 부착 가능한(attachable) 저장 장치(storage device)에 저장될 수 있다. 이러한 저장 장치는 외부 포트를 통하여 본 개시의 실시 예를 수행하는 장치에 접속할 수 있다. 또한, 통신 네트워크상의 별도의 저장장치가 본 개시의 실시 예를 수행하는 장치에 접속할 수도 있다.
상술한 본 개시의 구체적인 실시예들에서, 개시에 포함되는 구성 요소는 제시된 구체적인 실시 예에 따라 단수 또는 복수로 표현되었다. 그러나, 단수 또는 복수의 표현은 설명의 편의를 위해 제시한 상황에 적합하게 선택된 것으로서, 본 개시가 단수 또는 복수의 구성 요소에 제한되는 것은 아니며, 복수로 표현된 구성 요소라 하더라도 단수로 구성되거나, 단수로 표현된 구성 요소라 하더라도 복수로 구성될 수 있다.
한편 본 개시의 상세한 설명에서는 구체적인 실시 예에 관해 설명하였으나, 본 개시의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다. 그러므로 본 개시의 범위는 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 아니 되며 후술하는 특허청구의 범위뿐만 아니라 이 특허청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.

Claims (20)

  1. 전자 장치(electronic device)에 있어서,
    위치 측정 회로(location measurement circuitry);
    재충전가능한(rechargeable) 배터리;
    인스트럭션(instruction)들을 저장하는 메모리; 및
    적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 전자 장치가 제1 최대 구동 주파수에 기반하여 상기 적어도 하나의 프로세서를 구동하는 상태를 포함하는 제1 전력 관리 상태(power management state) 내에서 동작하는 동안, 상기 배터리의 사용 패턴(usage pattern)을 모니터링하고;
    상기 배터리의 사용 패턴이 상기 배터리의 방전 이력 및 상기 배터리의 충전 이력에 기반하여 트레이닝된(trained) 모델(model)로부터 도출된(derived from) 기준 패턴과 다름을 결정하는 것에 기반하여, 상기 모델을 이용하여 상기 배터리를 충전할 것으로 예상되는(estimated) 위치에 대한 정보 및 상기 배터리를 충전할 것으로 예상되는 시간에 대한 정보를 획득하고;
    상기 위치에 대한 정보 및 상기 시간에 대한 정보에 적어도 일부 기반하여, 상기 제1 전력 관리 상태를 상기 제1 최대 구동 주파수보다 낮은 제2 최대 구동 주파수에 기반하여 상기 적어도 하나의 프로세서를 구동하는 상태를 포함하는 제2 전력 관리 상태로 전환하도록,
    상기 인스트럭션들을 실행하도록 구성되는 전자 장치.
  2. 청구항 1에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 전자 장치의 위치에 대한 정보를 상기 위치 측정 회로를 이용하여 획득하고;
    상기 전자 장치의 위치에 대한 정보와 상기 모델로부터 획득된 상기 배터리를 충전할 것으로 예상되는 상기 위치에 대한 정보를 비교하고, 현재 시간과 상기 배터리를 충전할 것으로 예상되는 시간을 비교하고;
    상기 비교들의 결과에 기반하여, 상기 제1 전력 관리 상태를 상기 제2 전력 관리 상태로 전환하도록,
    상기 인스트럭션들을 실행하도록 구성되는 전자 장치.
  3. 청구항 2에 있어서, 상기 위치 측정 회로는,
    GPS(global positioning system) 또는 적어도 하나의 통신 회로 중 적어도 하나를 포함하는 전자 장치.
  4. 청구항 1에 있어서, 상기 제1 전력 관리 상태는,
    제3 최대 구동 주파수에 기반하여 상기 메모리를 구동하는 상태를 더 포함하고,
    상기 제2 전력 관리 상태는,
    상기 제3 최대 구동 주파수보다 낮은 제4 최대 구동 주파수에 기반하여 상기 메모리를 구동하는 상태를 더 포함하는 전자 장치.
  5. 청구항 1에 있어서,
    디스플레이를 더 포함하고,
    상기 제1 전력 관리 상태는,
    상기 디스플레이 상에서 제1 밝기로 화면을 표시하는 상태를 더 포함하고,
    상기 제2 전력 관리 상태는,
    상기 디스플레이 상에서 상기 제1 밝기보다 낮은 제2 밝기로 화면을 표시하는 상태를 더 포함하는 전자 장치.
  6. 청구항 1에 있어서,
    디스플레이를 더 포함하고,
    상기 제1 전력 관리 상태는,
    제1 프레임 레이트(frame rate)에 기반하여 상기 디스플레이 상에서 화면을 표시하는 상태를 더 포함하고,
    상기 제2 전력 관리 상태는,
    상기 제1 프레임 레이트보다 낮은 제2 프레임 레이트에 기반하여 상기 디스플레이 상에서 화면을 표시하는 상태를 더 포함하는 전자 장치.
  7. 청구항 1에 있어서,
    디스플레이를 더 포함하고,
    상기 제1 전력 관리 상태는,
    상기 디스플레이 상에서 제1 해상도(resolution)로 화면을 표시하는 상태를 더 포함하고,
    상기 제2 전력 관리 상태는,
    상기 디스플레이 상에서 상기 제1 해상도보다 낮은 제2 해상도로 화면을 표시하는 상태를 더 포함하는 전자 장치.
  8. 청구항 1에 있어서,
    디스플레이를 더 포함하고,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 제1 전력 관리 상태 및 상기 제2 전력 관리 상태를 포함하는 복수의 전력 관리 상태들 중 하나의(a) 전력 관리 상태를 상기 모델을 이용하여 적응적으로 선택하는 적응적(adaptive) 전력 관리 상태를 활성화할 것인지 여부를 선택하기 위한 객체를 포함하는 사용자 인터페이스를 상기 디스플레이 상에서 표시하도록, 상기 인스트럭션들을 실행하도록 구성되고,
    상기 객체는,
    상기 모델로부터 도출된(derived from) 결과 데이터의 신뢰도가 기준 신뢰도 미만인 동안 실행불가능한(non-executable) 상태로 제공되고,
    상기 모델로부터 도출된 결과 데이터의 신뢰도가 상기 기준 신뢰도 이상인 동안 실행가능한(executable) 상태로 제공되는 전자 장치.
  9. 청구항 8에 있어서, 상기 실행가능한 상태로 제공되는 상기 객체는,
    상기 적응적 전력 관리 상태를 활성화함을 나타내는 제1 상태; 및
    상기 적응적 전력 관리 상태를 비활성화함을 나타내는 제2 상태를 가지는 전자 장치.
  10. 청구항 9에 있어서, 상기 사용자 인터페이스는,
    상기 복수의 전력 관리 상태들을 각각 나타내기 위한 복수의 객체들을 포함하는 목록을 더 포함하고,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 객체가 상기 제1 상태 내에 있음을 식별하는 것에 기반하여, 상기 적응적 전력 관리 상태를 활성화하고;
    상기 적응적 전력 관리 상태를 활성화하는 동안:
    상기 전자 장치가 상기 제1 전력 관리 상태 내에서 동작하는 동안, 상기 배터리의 사용 패턴을 모니터링하고;
    상기 배터리의 사용 패턴이 상기 기준 패턴과 다름을 결정하는 것에 기반하여, 상기 모델을 이용하여 상기 배터리를 충전할 것으로 예상되는 위치에 대한 정보 및 상기 배터리를 충전할 것으로 예상되는 시간에 대한 정보를 획득하고;
    상기 위치에 대한 정보 및 상기 시간에 대한 정보에 적어도 일부 기반하여, 상기 제1 전력 관리 상태를 상기 제1 최대 구동 주파수보다 낮은 상기 제2 최대 구동 주파수에 기반하여 상기 적어도 하나의 프로세서를 구동하는 제2 전력 관리 상태로 전환하도록,
    상기 인스트럭션들을 실행하도록 구성되는 전자 장치.
  11. 청구항 9에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 적응적 전력 관리 상태를 활성화하는 동안 상기 전자 장치가 상기 제1 전력 관리 상태 내에 있는 경우, 상기 제1 전력 관리 상태가 상기 복수의 전력 관리 상태들 중에서 선택됨을 상기 목록 내에서 표시하고,
    상기 적응적 전력 관리 상태를 활성화하는 동안 상기 전자 장치가 상기 제2 전력 관리 상태 내에 있는 경우, 상기 제2 전력 관리 상태가 상기 복수의 전력 관리 상태들 중에서 선택됨을 상기 목록 내에서 표시하도록,
    상기 인스트럭션들을 실행하도록 구성되는 전자 장치.
  12. 청구항 1에 있어서, 상기 모델은,
    입력된 타겟 데이터(target data)에 대하여, 기준 신뢰도 이상의 결과를 제공하는 모델인 전자 장치.
  13. 청구항 1에 있어서, 상기 모델은,
    상기 배터리의 방전 이력 및 상기 배터리의 충전 이력을 포함하는 과거 배터리 동작 휴리스틱스(past battery operating heuristics)에 기반하여, 상기 배터리의 미래(future) 충전 패턴 및 상기 배터리의 미래 방전 패턴을 예측하도록 구성되는 전자 장치.
  14. 청구항 1에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 모델을 이용하여 상기 적어도 하나의 프로세서의 예상 부하 레벨을 식별하고;
    상기 예상 부하 레벨이 기준 부하 레벨 미만인지 여부를 결정하고;
    상기 예상 부하 레벨이 상기 기준 부하 레벨 미만이라는 결정에 기반하여, 상기 적어도 하나의 프로세서의 최대 구동 주파수를 제3 구동 주파수로 설정하고; 및
    상기 예상 부하 레벨이 상기 기준 부하 레벨 이상이라는 결정에 기반하여, 상기 적어도 하나의 프로세서의 최대 구동 주파수를 상기 제3 구동 주파수보다 높은 제4 구동 주파수로 설정하도록,
    상기 인스트럭션들을 실행하도록 더 구성되는 전자 장치.
  15. 청구항 1에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 적어도 하나의 프로세서의 상태가 웨이크-업(wake-up) 상태 내에 있는 동안, 지정된 주기마다 상기 배터리의 사용 패턴을 모니터링하도록,
    상기 인스트럭션들을 실행하도록 구성되는 전자 장치.
  16. 청구항 1에 있어서, 상기 제1 전력 관리 상태는,
    상기 적어도 하나의 프로세서의 복수의 클러스터(cluster)들 중 고성능 클러스터를 이용하는 상태를 포함하고,
    상기 제2 전력 관리 상태는,
    상기 복수의 클러스터(cluster)들 중 상기 고성능 클러스터의 이용을 제한하는 상태를 포함하는 전자 장치.
  17. 청구항 16에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 제2 전력 상태로의 전환에 응답하여 상기 고성능 클러스터를 이용하여 실행되는 타스크(task)를 절전 클러스터로 이주함으로써(migrate) 상기 고성능 클러스터의 이용을 제한하도록,
    상기 인스트럭션들을 실행하도록 구성되는 전자 장치.
  18. 전자 장치(electronic device)에 있어서,
    위치 측정 회로(location measurement circuitry);
    재충전가능한(rechargeable) 배터리;
    인스트럭션(instruction)들을 저장하는 메모리; 및
    적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
    제1 전력 관리 상태(power management state) 내에서 동작하는 상기 전자 장치가 제1 위치 내에 위치됨을 상기 위치 측정 회로를 이용하여 식별하는 동안:
    상기 배터리의 방전율(discharge rate)을 식별하고; 및
    상기 방전율에 대한 정보와 상기 제1 위치에 대한 정보를 상기 배터리의 방전 이력 및 상기 배터리의 충전 이력에 기반하여 트레이닝된(trained) 모델(model)에 적용함으로써 획득되는 데이터에 기반하여, 상기 제1 전력 관리 상태를 제2 전력 관리 상태로 전환하고, 및
    상기 제1 전력 관리 상태(power management state) 내에서 동작하는 상기 전자 장치가 상기 제1 위치와 구별되는 제2 위치 내에 위치됨을 상기 위치 측정 회로를 이용하여 식별하는 동안:
    상기 배터리의 상기 방전율을 식별하고; 및
    상기 방전율에 대한 정보와 상기 제2 위치에 대한 정보를 상기 모델에 적용함으로써 획득되는 다른(another) 데이터에 기반하여, 상기 제1 전력 관리 상태를 유지하도록,
    상기 인스트럭션들을 실행하도록 구성되는 전자 장치.
  19. 청구항 18에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 전자 장치가 상기 제1 위치 내에 위치됨을 상기 위치 측정 회로를 이용하여 식별하는 동안:
    상기 방전율을 식별하고;
    상기 방전율을 상기 모델에 적용함으로써, 상기 배터리의 잔여 레벨이 기준 배터리 레벨에 도달하는 추정(estimated) 시점을 결정하고; 및
    상기 모델을 이용하여 획득되는 상기 배터리를 충전할 것으로 예상되는(estimated) 위치와 상기 제1 위치 사이의 거리 및 상기 추정 시점에 기반하여, 상기 제1 전력 관리 상태를 상기 제2 전력 관리 상태로 전환하고, 및
    상기 전자 장치가 상기 제2 위치 내에 위치됨을 상기 위치 측정 회로를 이용하여 식별하는 동안:
    상기 방전율을 식별하고;
    상기 방전율을 상기 모델에 적용함으로써, 상기 추정 시점을 결정하고; 및
    상기 위치와 상기 제2 위치 사이의 거리 및 상기 추정 시점에 기반하여, 상기 제1 전력 관리 상태를 유지하도록,
    상기 인스트럭션들을 실행하도록 구성되는 전자 장치.
  20. 청구항 19에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 배터리를 충전할 것으로 예상되는 상기 위치와 상기 제1 위치 사이의 거리, 상기 방전율을 식별한 하루 중 시간(time of day), 및 상기 모델을 이용하여 획득되는 상기 배터리를 충전할 것으로 예상되는 하루 중 시간에 기반하여, 상기 제1 전력 관리 상태를 상기 제2 전력 관리 상태로 전환하고,
    상기 배터리를 충전할 것으로 예상되는 상기 위치와 상기 제2 위치 사이의 거리, 상기 방전율을 식별한 상기 하루 중 시간(time of day), 및 상기 모델을 이용하여 획득되는 상기 배터리를 충전할 것으로 예상되는 상기 하루 중 시간에 기반하여, 상기 제1 전력 관리 상태를 유지하도록,
    상기 인스트럭션들을 실행하도록 구성되는 전자 장치.
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