ELECTRONIC APPARATUS FOR MANAGING NETWORK CONNECTION AND CONTROL METHOD THEREOF

• Main Authors: JUNG, Rami, SONG, Seongkyu, LEE, Dongseop, KIM, Minkyong
• Format: Patent
• Language: English; French
• Published: 15.04.2021
• Subjects: ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE; ELECTRICITY; TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHICCOMMUNICATION

An electronic apparatus and a control method are provided. The electronic apparatus includes a transceiver, a memory configured to store an artificial intelligence (AI) model, and a processor configured to control the transceiver to receive environment information from at least one of a plurality of devices that are connected to the electronic apparatus, determine that a predicted device of the plurality of devices will lose a network connection based on the first AI model and the environment information, and in response to determining the predicted device will lose the network connection, maintain the network connection of the predicted device through another device of the plurality of devices. The electronic apparatus may use a rule-based model or an AI model trained by using at least one of a machine learning algorithm, a neural network algorithm, or a deep-learning algorithm. L'invention concerne un appareil électronique et un procédé de commande associé. L'appareil électronique comprend un émetteur-récepteur, une mémoire configurée pour stocker un modèle d'intelligence artificielle (IA), et un processeur configuré pour commander à l'émetteur-récepteur de recevoir des informations d'environnement en provenance d'au moins l'un d'une pluralité de dispositifs qui sont connectés à l'appareil électronique, déterminer qu'un dispositif prédit de la pluralité de dispositifs perd une connexion réseau sur la base du premier modèle d'IA et des informations environnementales et, lorsqu'il est déterminé que le dispositif prédit va perdre la connexion réseau, maintenir la connexion réseau du dispositif prédit via un autre dispositif de la pluralité de dispositifs. L'appareil électronique peut utiliser un modèle à base de règles ou un modèle d'IA entraîné au moyen d'au moins l'un d'un algorithme d'apprentissage automatique, d'un algorithme de réseau neuronal ou d'un algorithme d'apprentissage profond.