KR102081274B1 - IOT device state monitor-control system using blockchain network - Google Patents

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Abstract

블록체인망을 이용한 IOT 가전 상태 관제 시스템이 제공된다. 연결 서버는 IOT(IOT: Internet Of Things) 가전에 구비된 센서로부터 실시간으로 수신되는 센싱데이터를 이용하여 IOT 가전에 오류가 발생하였는지 판별하고, 오류가 발생한 것으로 판별되면, IOT 가전의 오류 정보(이하, '가전 오류 정보'라 한다)를 기재한 블록을 생성하여 가전상태관제 블록체인망으로 브로드캐스팅하고, 가전상태관제 블록체인망은 가전 연결 서버로부터 수신되는 블록을 블록체인망 구성원들에게 전달하며, 가전 상태 관제 서버는 가전상태관제 블록체인망을 통해 전달받은 블록을 기초로 IOT 가전의 AS(After Service)에 필요한 절차를 IOT 가전의 사용자에게 통지할 수 있다.An IOT home appliance state control system using a blockchain network is provided. The connection server determines whether an error has occurred in the IOT home appliance using sensing data received in real time from a sensor provided in an Internet of Things (IOT) home appliance, and if it is determined that the error has occurred, the error information of the IOT home appliance (hereinafter, Create and broadcast a block containing 'home appliance error information' to the home appliance control blockchain network, and the home appliance control blockchain network delivers the block received from the home appliance connection server to the members of the blockchain network. The control server may notify the user of the IOT home appliance a procedure necessary for AS (After Service) of the IOT home appliance based on the block received through the home appliance state control blockchain network.

Figure R1020180086715
Figure R1020180086715

Description

블록체인망을 이용한 IOT 가전 상태 관제 시스템{IOT device state monitor-control system using blockchain network}IOT home appliance state control system using blockchain network {IOT device state monitor-control system using blockchain network}

본 발명은 블록체인망을 이용한 IOT 가전 상태 관제 시스템에 관한 것으로서, 보다 상세하게는, IOT 센싱 데이터를 이용하여 IOT 가전의 오류 여부를 판단하고 판단된 상태 정보를 블록체인망을 이용하여 사용자에게 전달되도록 할 수 있는 블록체인망을 이용한 IOT 가전 상태 관제 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to an IOT home appliance state control system using a blockchain network, and more particularly, to determine whether an error of the IOT home appliance using IOT sensing data and to transmit the determined state information to a user using the blockchain network. The present invention relates to an IOT home appliance state control system using a blockchain network.

스마트홈은 가전제품, 수도, 전기사용량, 도어록, 감시카메라 등을 통신망으로 연결하여 모니터링 및 제어할 수 있는 기능으로서, 이 기능의 핵심 기술 중 하나가 사물인터넷(IOT: Internet Of Things) 기술이다. 최근 스마트홈 관련 기술에 대한 관심의 급증 및 기술 개발에 따라 IOT 가전(이하, 'IOT 가전'이라 한다)의 보급도 확대되는 추세에 있다. Smart home is a function that monitors and controls by connecting home appliances, water supply, electricity consumption, door lock, and surveillance camera through a communication network. One of the core technologies of this function is the Internet of Things (IOT) technology. Recently, the popularity of IOT home appliances (hereinafter referred to as 'IOT home appliances') is also increasing due to the rapid increase in interest in smart home related technologies and technology development.

이로써, IOT 가전의 작동 오류, 기기 결함 등 IOT 가전에 결함이 생기는 빈도수도 증가하고 있으나, 사용자가 IOT 가전의 결함을 신속히 인지하지 못 하거나, 결함이 발생한 센서를 확인하는 것에도 어려움이 있다. 또한, 사용자가 IOT 가전의 AS(After Service)를 신청하는 절차 역시 어렵거나 복잡하고 오랜 시간이 소요된다는 문제가 있다. As a result, the frequency of occurrence of a defect in the IOT home appliance, such as an operation error of the IOT home appliance or a device defect, is also increasing, but it is also difficult for a user to quickly recognize a fault of the IOT home appliance or to identify a sensor in which the fault occurs. In addition, the procedure for the user to apply for AS (After Service) of the IOT home appliance also has a problem that is difficult or complicated and takes a long time.

국내 등록특허 제10-1772097호(2017.08.22. 등록)Domestic Patent No. 10-1772097 (2017.08.22.Registration)

전술한 문제점을 해결하기 위하여 본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는, IOT 가전의 오류 여부를 자동으로 판단하고 블록체인망을 통해 관제 시스템으로 전송하며, 관제 시스템은 사용자에게 AS에 필요한 절차를 안내하거나 자동으로 AS 접수를 수행하도록 하는 블록체인망을 이용한 IOT 가전 상태 관제 시스템을 제시하는 데 있다.Technical problem to be solved by the present invention in order to solve the above problems, automatically determine whether the error of the IOT home appliances and transmits to the control system through the block chain network, the control system guides the user necessary procedures for AS or automatically The present invention proposes an IOT home appliance state control system using a blockchain network to perform AS reception.

본 발명의 해결과제는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 해결과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The problems of the present invention are not limited to those mentioned above, and other problems not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the following description.

전술한 기술적 과제를 해결하기 위한 수단으로서, 본 발명의 실시 예에 따르면, 블록체인망을 이용한 IOT 가전 상태 관제 시스템은, IOT(IOT: Internet Of Things) 가전에 구비된 센서로부터 실시간으로 수신되는 센싱데이터를 이용하여 상기 IOT 가전에 오류가 발생하였는지 판별하고, 오류가 발생한 것으로 판별되면, 상기 IOT 가전의 오류 정보(이하, '가전 오류 정보'라 한다)를 기재한 블록을 생성하여 가전상태관제 블록체인망으로 브로드캐스팅하는 가전 연결 서버; 상기 가전 연결 서버로부터 수신되는 블록을 블록체인망 구성원들에게 전달하는 가전상태관제 블록체인망; 및 상기 가전상태관제 블록체인망을 통해 전달받은 블록을 기초로 상기 IOT 가전의 AS(After Service)에 필요한 절차를 상기 IOT 가전의 사용자에게 통지하는 가전 상태 관제 서버;를 포함한다.As a means for solving the above technical problem, according to an embodiment of the present invention, the IOT home appliance state control system using a block chain network, the sensing data received in real time from a sensor provided in the Internet of Things (IOT) home appliances Determining whether an error has occurred in the IOT household appliance by using a, and if it is determined that an error has occurred, generates a block containing the error information (hereinafter referred to as 'home appliance error information') of the IOT household appliances block chain network A home appliance connection server broadcasting to; A home appliance state control block chain network for transferring blocks received from the home appliance connection server to block chain network members; And a home appliance state control server for notifying a user of the IOT home appliance of a procedure necessary for an after service (AS) of the IOT home appliance based on a block received through the home appliance state control blockchain network.

상기 가전 연결 서버는, 블록 생성에 필요한 블록 해쉬를 채굴하여 저장하고, 상기 저장된 블록 해쉬를 이용하여 상기 가전 오류 정보를 기재한 블록을 생성한다.The appliance connection server mines and stores a block hash necessary for block generation, and generates a block describing the appliance error information by using the stored block hash.

상기 가전 연결 서버는, 상기 IOT 가전에 구비된 센서 및 상기 센서와 동일한 종류의 다른 센서 중 적어도 하나로부터 센싱데이터를 수집하고, 수집된 센싱데이터를 기계 학습 알고리즘에 적용하여 SVM(Support Vector Machine)을 학습한 후, 상기 학습된 SVM에 상기 IOT 가전의 센서로부터 수신되는 센싱데이터를 입력하여, 상기 IOT 가전의 오류 발생 여부를 판단한다.The home appliance connection server collects sensing data from at least one of a sensor provided in the IOT home appliance and another sensor of the same type as the sensor, and applies the collected sensing data to a machine learning algorithm to apply a support vector machine (SVM). After learning, the sensing data received from the sensor of the IOT household appliance is input to the learned SVM to determine whether an error of the IOT household appliance occurs.

상기 가전 연결 서버는, 상기 학습된 SVM을 통해 센싱데이터의 정상 범위와 오차 범위를 정하고, 상기 정상 범위와 오차 범위 중 상기 센서로부터 수신되는 센싱데이터가 속하는 범위로부터 상기 IOT 가전의 오류 발생 여부를 판별하며, 상기 오차 범위는 상기 센서의 종류마다 다르게 설정가능하다.The appliance connection server determines a normal range and an error range of sensing data through the learned SVM, and determines whether an error of the IOT appliance occurs from a range to which sensing data received from the sensor belongs among the normal range and the error range. The error range may be set differently for each type of sensor.

상기 가전 연결 서버 및 상기 가전 상태 관제 서버는, 상기 가전상태관제 블록체인망의 구성원으로 동작한다.The home appliance connection server and the home appliance state control server operate as members of the home appliance state control blockchain network.

본 발명에 따르면, IOT 가전과 통신가능하도록 연결된 시스템이 IOT 가전의 오류 여부를 자동으로 판단하고 블록체인망을 통해 관제 시스템으로 가전 오류 정보를 전송하며, 관제 시스템은 가전 오류 정보에 기초하여 사용자에게 AS에 필요한 절차를 안내하거나 자동으로 AS 접수를 수행하도록 하여 사용자 편의를 높일 수 있다. According to the present invention, a system connected to communicate with an IOT home appliance automatically determines whether the IOT home appliance has an error and transmits home appliance error information to the control system through a blockchain network, and the control system sends an AS to the user based on the home appliance error information. User convenience can be enhanced by guiding the necessary procedures or by automatically performing AS application.

본 발명의 효과는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 효과들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The effects of the present invention are not limited to those mentioned above, and other effects not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the following description.

도 1은 본 발명의 실시 예에 의한 블록체인망을 이용한 IOT 가전 상태 관제 시스템을 도시한 도면,
도 2는 도 1에 도시된 가전 연결 서버를 자세히 도시한 블록도,
도 3은 일반적인 SVM을 설명하기 위한 도면
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 블록체인망을 이용한 IOT 가전 상태 관제 시스템의 IOT 가전 상태 관제 방법을 설명하기 위한 흐름도,
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 가전 연결 서버가 기계 학습 알고리즘을 이용하여 SVM을 학습하는 동작을 설명하기 위한 흐름도, 그리고,
도 6은 도 5에 의해 도출된 각 SVM을 이용하여 IOT 가전의 오류 발생 여부를 판단하는 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
1 is a view showing an IOT home appliance state control system using a blockchain network according to an embodiment of the present invention,
FIG. 2 is a block diagram illustrating the home appliance connection server shown in FIG. 1 in detail;
3 is a diagram for explaining a general SVM
4 is a flowchart illustrating an IOT home appliance state control method of the IOT home appliance state control system using a blockchain network according to an embodiment of the present invention;
5 is a flowchart illustrating an operation of learning an SVM using a machine learning algorithm by a home appliance connection server according to an embodiment of the present invention;
FIG. 6 is a flowchart for describing an operation of determining whether an error occurs in an IOT household appliance by using each SVM derived by FIG. 5.

이상의 본 발명의 목적들, 다른 목적들, 특징들 및 이점들은 첨부된 도면과 관련된 이하의 바람직한 실시 예들을 통해서 쉽게 이해될 것이다. 그러나 본 발명은 여기서 설명되는 실시 예들에 한정되지 않고 다른 형태로 구체화될 수도 있다. 오히려, 여기서 소개되는 실시 예들은 개시된 내용이 철저하고 완전해질 수 있도록 그리고 당업자에게 본 발명의 사상이 충분히 전달될 수 있도록 하기 위해 제공되는 것이다.Objects, other objects, features and advantages of the present invention will be readily understood through the following preferred embodiments associated with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments described herein and may be embodied in other forms. Rather, the embodiments introduced herein are provided to ensure that the disclosed contents are thorough and complete, and that the spirit of the present invention can be sufficiently delivered to those skilled in the art.

본 명세서에서, 어떤 구성요소가 다른 구성요소 상에 있다고 언급되는 경우에 그것은 다른 구성요소 상에 직접 형성될 수 있거나 또는 그들 사이에 제 3의 구성요소가 개재될 수도 있다는 것을 의미한다.In the present specification, when a component is mentioned as being on another component, it means that it may be formed directly on the other component or a third component may be interposed therebetween.

또한, 제1 엘리먼트 (또는 구성요소)가 제2 엘리먼트(또는 구성요소) 상(ON)에서 동작 또는 실행된다고 언급될 때, 제1 엘리먼트(또는 구성요소)는 제2 엘리먼트(또는 구성요소)가 동작 또는 실행되는 환경에서 동작 또는 실행되거나 또는 제2 엘리먼트(또는 구성요소)와 직접 또는 간접적으로 상호 작용을 통해서 동작 또는 실행되는 것으로 이해되어야 할 것이다.In addition, when it is mentioned that a first element (or component) is operated or executed on a second element (or component), the first element (or component) means that the second element (or component) It is to be understood that the operation or execution in the environment in which the operation or execution is performed or the operation or execution is performed directly or indirectly through interaction with the second element (or component).

어떤 엘리먼트, 구성요소, 장치, 또는 시스템이 프로그램 또는 소프트웨어로 이루어진 구성요소를 포함한다고 언급되는 경우, 명시적인 언급이 없더라도, 그 엘리먼트, 구성요소, 장치, 또는 시스템은 그 프로그램 또는 소프트웨어가 실행 또는 동작하는데 필요한 하드웨어(예를 들면, 메모리, CPU 등)나 다른 프로그램 또는 소프트웨어(예를 들면 운영체제나 하드웨어를 구동하는데 필요한 드라이버 등)를 포함하는 것으로 이해되어야 할 것이다.When an element, component, device, or system is referred to as including a component made up of a program or software, the element, component, device, or system may be executed or operated by the element, component, device, or system even if no explicit mention is made. It should be understood to include hardware necessary to run (eg, memory, CPU, etc.) or other programs or software (eg, an operating system or drivers needed to run the hardware, etc.).

또한, 어떤 엘리먼트(또는 구성요소)가 구현됨에 있어서 특별한 언급이 없다면, 그 엘리먼트(또는 구성요소)는 소프트웨어, 하드웨어, 또는 소프트웨어 및 하드웨어 어떤 형태로도 구현될 수 있는 것으로 이해되어야 할 것이다.In addition, it is to be understood that an element (or component) may be implemented in software, hardware, or any form of software and hardware, unless otherwise specified in the implementation of any element (or component).

또한, 본 명세서에서 사용된 용어는 실시 예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 '포함한다(comprises)' 및/또는 '포함하는(comprising)'은 언급된 구성요소는 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.Also, the terminology used herein is for the purpose of describing particular embodiments only and is not intended to be limiting of the invention. In this specification, the singular also includes the plural unless specifically stated otherwise in the phrase. As used herein, the words 'comprises' and / or 'comprising' do not exclude the presence or addition of one or more other components.

이하, 본 발명에서 실시하고자 하는 구체적인 기술내용에 대해 첨부도면을 참조하여 상세하게 설명하기로 한다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings for the specific technical content to be carried out in the present invention will be described in detail.

아래의 특정 실시 예들을 기술하는데 있어서, 여러 가지의 특정적인 내용들은 발명을 더 구체적으로 설명하고 이해를 돕기 위해 작성되었다. 하지만 본 발명을 이해할 수 있을 정도로 이 분야의 지식을 갖고 있는 독자는 이러한 여러 가지의 특정적인 내용들이 없어도 사용될 수 있다는 것을 인지할 수 있다. In describing the following specific embodiments, various specific details are set forth in order to explain and understand the invention in more detail. However, one of ordinary skill in the art can understand that the present invention can be used without these various specific details.

어떤 경우에는, 발명을 기술하는 데 있어서 흔히 알려졌으면서 발명과 크게 관련 없는 부분들은 본 발명을 설명하는 데 있어 별 이유 없이 혼돈이 오는 것을 막기 위해 기술하지 않음을 미리 언급해 둔다. In some cases, it is mentioned in advance that parts of the invention which are commonly known in the description of the invention and which are not highly related to the invention are not described in order to prevent confusion in explaining the invention without cause.

도 1에 도시된 블록체인망을 이용한 IOT 가전 상태 관제 시스템의 각각의 구성은 기능 및 논리적으로 분리될 수도 있음을 나타내는 것이며, 반드시 각각의 구성이 별도의 물리적 장치로 구분되거나 별도의 코드로 작성됨을 의미하는 것은 아님을 본 발명의 기술분야의 평균적 전문가는 용이하게 추론할 수 있을 것이다. Each configuration of the IOT home appliance state control system using the blockchain network shown in FIG. 1 may be functionally and logically separated, which means that each configuration is divided into separate physical devices or written in separate codes. It will be easy for the average person skilled in the art to deduce.

상기 블록체인망을 이용한 IOT 가전 상태 관제 시스템의 구현을 위한 하나 이상의 프로그램은 소정의 데이터 프로세싱 장치에 설치되어 본 발명의 기술적 사상을 구현할 수 있다.One or more programs for implementing the IOT home appliance state control system using the blockchain network may be installed in a predetermined data processing device to implement the technical idea of the present invention.

또한, 본 발명의 실시 예에 따른 블록체인망을 이용한 IOT 가전 상태 관제 시스템의 가전 연결 서버(100)와 가전 상태 관제 서버(300)는 데스크탑 PC(Personal Computer), 서버, 랩탑 PC(Laptop PC), 넷북 컴퓨터(Netbook Computer) 등 프로그램의 설치 및 실행이 가능한 모든 전자기기들 중 하나일 수 있다.In addition, the home appliance connection server 100 and the home appliance state control server 300 of the IOT home appliance state control system using a blockchain network according to an embodiment of the present invention, a desktop PC (Personal Computer), a server, a laptop PC (Laptop PC), It may be one of all electronic devices capable of installing and executing a program, such as a netbook computer.

도 1은 본 발명의 실시 예에 의한 블록체인망을 이용한 IOT 가전 상태 관제 시스템을 도시한 도면이다.1 is a diagram illustrating an IOT home appliance state control system using a blockchain network according to an embodiment of the present invention.

도 1에 도시된 바와 같이, 블록체인망을 이용한 IOT 가전 상태 관제 시스템은 IOT(Internet Of Things) 가전들(11~14)에 구비된 센서들(미도시)로부터의 센싱데이터와 인공지능 학습을 이용하여 IOT 가전의 오류 발생 여부를 판단하고, 블록체인망을 이용하여 IOT 관제 시스템으로 IOT 가전의 오류 발생 정보를 전송할 수 있다. 이로써, 댁내에 구비된 IOT 가전의 상태에 대한 정보의 보안은 유지하면서 사용자가 미처 발견하지 못 한 문제점을 신속히 발견하여 대처하도록 할 수 있다.As shown in FIG. 1, the IOT home appliance state control system using a blockchain network uses sensing data and artificial intelligence learning from sensors (not shown) provided in the Internet of Things home appliances 11 to 14. It is possible to determine whether an error of the IOT home appliance, and transmit the error occurrence information of the IOT home appliance to the IOT control system using a block chain network. Thus, while maintaining the security of the information on the status of the IOT home appliances provided in the home, it is possible to quickly find and cope with problems that the user has not found.

도 1을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 의한 블록체인망을 이용한 IOT 가전 상태 관제 시스템은 다수의 IOT 가전들(11~14), 가전 연결 서버(100), 가전상태관제 블록체인망(200) 및 다수의 IOT 가전 상태 관제 서버들(300~300n)을 포함할 수 있다.Referring to Figure 1, IOT home appliance state control system using a blockchain network according to an embodiment of the present invention a plurality of IOT home appliances (11-14), home appliance connection server 100, home appliance state control block chain network 200 and It may include a plurality of IOT home appliance state control server (300 ~ 300n).

다수의 IOT 가전들(11~14)은 IOT 기술 기반으로 각 가전의 기능 상태에 따른 센싱 데이터를 가전 연결 서버(100)로 전송한다. 예를 들어, 다수의 IOT 가전들(11~14)은 사용자 댁내에 구비되어 스마트홈을 구축한 TV(11), 정수기(12), 냉장고(13) 및 공기청정기(14)일 수 있으며, 각각 가전들(11~14)의 기능과 관련된 하나 이상의 센서를 구비하고 있다. 예를 들어, 공기청정기(14)는 미세먼지농도 측정을 위한 센서를 구비하고, 측정한 미세먼지농도를 가전 연결 서버(100)로 전송한다.The plurality of IOT home appliances 11 to 14 transmit sensing data according to the functional state of each home appliance to the home appliance connection server 100 based on the IOT technology. For example, the plurality of IOT appliances 11 to 14 may be a TV 11, a water purifier 12, a refrigerator 13, and an air cleaner 14, which are provided in a user's home and build a smart home, respectively. One or more sensors associated with the functionality of the appliances 11-14 are provided. For example, the air cleaner 14 includes a sensor for measuring fine dust concentration, and transmits the measured fine dust concentration to the home appliance connection server 100.

가전 연결 서버(100)는 IOT 가전에 구비된 센서로부터 실시간으로 수신되는 센싱데이터를 이용하여 IOT 가전에 오류가 발생하였는지 판별하고, 오류가 발생한 것으로 판별되면, IOT 가전의 오류 정보(이하, '가전 오류 정보'라 한다)를 기재한 블록을 생성하여 가전상태관제 블록체인망(200)으로 브로드캐스팅할 수 있다.The appliance connection server 100 determines whether an error occurs in the IOT appliance using the sensing data received in real time from a sensor provided in the IOT appliance, and if it is determined that the error has occurred, the error information of the IOT appliance (hereinafter, 'home appliances A block containing the " error information " can be broadcasted to the home appliance state control blockchain network 200.

가전 연결 서버(100)와 후술할 IOT 가전 상태 관제 서버(300)는 블록체인망(200)의 구성원으로서 동작할 수 있다. 따라서, 가전 연결 서버(100)는 블록체인망(200)으로부터 전파되는 신규로 생성된 블록을 수신하여 분산저장하거나, 가전 연결 서버(100)에서 생성된 신규 블록을 블록체인망(200)으로 전파하여 분산저장하도록 요청할 수도 있다.The home appliance connection server 100 and the IOT home appliance state control server 300 to be described later may operate as members of the blockchain network 200. Therefore, the home appliance connection server 100 receives and distributes the newly generated block propagated from the block chain network 200 or distributes the new block generated by the home appliance connection server 100 to the block chain network 200. You may request to save.

이러한 가전 연결 서버(100)는 가전 제어 서버, 엣지 컴퓨팅 시스템, 클라우드 서버 등 IOT 가전의 동작을 제어 및/또는 관리하는 시스템을 예로 들 수 있다.The home appliance connection server 100 may be, for example, a system that controls and / or manages operations of an IOT home appliance, such as a home appliance control server, an edge computing system, and a cloud server.

가전 제어 서버는 IOT 가전의 종류마다 개별적으로 설치되거나, IOT 가전의 제조사와 종류마다 설치될 수도 있으며, 해당하는 IOT 가전의 동작을 사용자에 의해 기설정된 제어 명령에 따라 무선 통신에 의해 제어할 수 있다. 가전 제어 서버가 예를 들어, IOT 가전의 제조사에서 제공하는 데이터 센터에 구비되어 서비스를 제공하는 것이라면, 엣지 컴퓨팅 시스템 또는 클라우드 서버는 사용자의 모바일 단말기와 가까이 위치한 엣지 또는 IOT 가전들(11~14)과 가까이 위치한 엣지에서 컴퓨팅 능력을 통해 가전 동작을 제어하는 서비스를 제공할 수 있다.The home appliance control server may be separately installed for each type of IOT home appliance, or may be installed for each manufacturer and type of the IOT home appliance, and the operation of the corresponding IOT home appliance may be controlled by wireless communication according to a control command preset by a user. . If the home appliance control server is provided, for example, in a data center provided by the manufacturer of the IOT home appliance to provide a service, the edge computing system or cloud server may be located at an edge or IOT home appliance 11-14 located close to the user's mobile terminal. It can provide services that control consumer behavior through computing capabilities at the edges close to the network.

도 2는 도 1에 도시된 가전 연결 서버(100)를 자세히 도시한 블록도이다.FIG. 2 is a detailed block diagram of the home appliance connection server 100 shown in FIG. 1.

도 2를 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 가전 연결 서버(100)는 버스(110), 블록 해쉬 채굴부(120), 블록 해쉬 저장부(130), 통신부(140), 센싱데이터 수집부(145), 메모리(150) 및 프로세서(160)를 포함할 수 있다.2, the home appliance connection server 100 according to an exemplary embodiment of the present invention may include a bus 110, a block hash mining unit 120, a block hash storage unit 130, a communication unit 140, and a sensing data collection unit. 145, memory 150, and processor 160.

버스(110)는 블록 해쉬 채굴부(120), 블록 해쉬 저장부(130), 통신부(140), 센싱데이터 수집부(145), 메모리(150) 및 프로세서(160)를 서로 연결하고, 제어 메시지, 상태정보, 및/또는 데이터와 같은 각종 신호를 전달하는 회로를 포함할 수 있다.The bus 110 connects the block hash mining unit 120, the block hash storage unit 130, the communication unit 140, the sensing data collection unit 145, the memory 150, and the processor 160 to each other, and a control message. And circuitry for transmitting various signals such as status information, and / or data.

블록 해쉬 채굴부(120)는 블록 생성에 필요한 블록 해쉬를 채굴하고, 블록 해쉬 저장부(130)는 채굴된 블록 해쉬를 저장할 수 있다.The block hash mining unit 120 mines the block hash necessary for generating the block, and the block hash storage unit 130 may store the mined block hash.

통신부(140)는 다수의 IOT 가전들(11~14) 및 가전상태관제 블록체인망(200)과의 통신을 위한 인터페이스 회로를 포함한다. 예를 들어, 통신부(140)는 다수의 IOT 가전들(11~14)로부터 센싱데이터를 수신하고, 가전상태관제 블록체인망(200)에게 후술할 블록을 브로드캐스팅할 수 있다.The communication unit 140 includes an interface circuit for communicating with a plurality of IOT appliances 11-14 and the home appliance state control block chain network 200. For example, the communication unit 140 may receive sensing data from a plurality of IOT appliances 11 to 14 and broadcast a block to be described later to the home appliance state control block chain network 200.

센싱데이터 수집부(145)는 다수의 IOT 가전들(11~14)로부터 수신되는 센싱데이터를 수집 및 저장할 수 있다. 수집 및 저장되는 센싱데이터는 IOT 가전의 식별정보(시리얼 번호)와 제조사정보, 센싱데이터를 센싱한 센서의 종류(예: 미세먼지 측정 센서), 센싱된 시간을 포함할 수 있다.The sensing data collector 145 may collect and store sensing data received from the plurality of IOT appliances 11 to 14. The sensing data collected and stored may include identification information (serial number) and manufacturer information of the IOT home appliance, a type of sensor (eg, fine dust measurement sensor) sensing the sensing data, and a sensed time.

메모리(150)는 휘발성 메모리 및/또는 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 메모리(150)에는 가전 연결 서버(100)가 제공하는 동작, 기능 등을 구현 및/또는 제공하기 위하여, 구성요소들에 관계된 명령 또는 데이터, 하나 이상의 프로그램 및/또는 소프트웨어, 운영체제 등이 저장될 수 있다.The memory 150 may include volatile memory and / or nonvolatile memory. The memory 150 may store instructions or data related to the components, one or more programs and / or software, an operating system, etc. in order to implement and / or provide the operations, functions, and the like provided by the appliance connection server 100. have.

메모리(150)에 저장되는 프로그램은 블록 해쉬를 채굴하고, 채굴된 블록 해쉬를 이용하여 신규 블록을 생성하는 블록 채굴 프로그램을 포함할 수 있다.The program stored in the memory 150 may include a block mining program that mines a block hash and generates a new block using the mined block hash.

또한, 메모리(150)에 저장되는 프로그램은 다수의 IOT 가전들(11~14)로부터 각각 수집되는 센싱데이터들을 학습데이터로 사용하여 각 IOT 가전(11~14) 별로 기계 학습을 수행하여 SVM(Support Vector Machine)을 도출하는 기계 학습 알고리즘을 포함할 수 있다. In addition, the program stored in the memory 150 uses the sensing data collected from the plurality of IOT appliances 11 to 14 as learning data to perform machine learning for each IOT appliance 11 to 14 to support SVMs. Vector machine) to derive a machine learning algorithm.

또한, 메모리(150)에 저장되는 프로그램은 각 IOT 가전(11~14)마다 학습된 SVM을 이용하여 해당 가전의 오류 발생 여부를 판단하고, 블록을 생성하여 전파하는 오류 판단 프로그램을 포함할 수 있다. 다만, 일 예로 SVM 기계 학습 알고리즘을 설명하고 있으나, 이에 한정되지 않고 인공지능(딥러닝, 러신머닝 등)을 이용한 상황인지 알고리즘 및 상태예측 알고리즘을 통해 IOT 가전에 대한 상태를 판단할 수도 있음은 물론이다. Also, the program stored in the memory 150 may include an error determination program that determines whether an error occurs in the corresponding household appliance by using the learned SVM for each IOT household appliance 11-14, and generates and propagates a block. . However, as an example, the SVM machine learning algorithm is described, but the present invention is not limited thereto, and the state of the IOT home appliance may be determined through a situation recognition algorithm and a state prediction algorithm using artificial intelligence (deep learning, rush learning, etc.). to be.

프로세서(160)는 메모리(150)에 저장된 하나 이상의 프로그램을 실행하여 가전 연결 서버(100)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다.The processor 160 may control the overall operation of the home appliance connection server 100 by executing one or more programs stored in the memory 150.

이를 위하여, 프로세서(160)는 학습부(161), 오류 판단부(163), 오류 정보 생성부(165) 및 블록 생성부(167)를 포함할 수 있다.To this end, the processor 160 may include a learner 161, an error determiner 163, an error information generator 165, and a block generator 167.

학습부(161)는 기계 학습 알고리즘을 구현하는 프로그램을 실행하여 각 IOT 가전(11~14)에 구비된 센서 및 이 센서와 동일한 종류의 다른 센서 중 적어도 하나로부터 센싱데이터를 수집하고, 수집된 센싱데이터를 기계 학습 알고리즘에 적용하여 SVM을 각 IOT 가전(11~14)에 구비된 센서의 종류마다 학습할 수 있다.The learning unit 161 executes a program that implements a machine learning algorithm to collect sensing data from at least one of a sensor included in each IOT home appliance 11 to 14 and another sensor of the same type as the sensor, and collected sensing By applying the data to a machine learning algorithm, the SVM can be learned for each type of sensor provided in each of the IOT home appliances 11 to 14.

학습부(161)는 수집된 센싱데이터의 정상 범위와 오차 범위를 이용하여 SVM을 학습하며, 정상 범위는 센싱데이터의 실제 센싱된 값이고, 오차 범위는 센서의 종류마다 다르게 설정될 수 있으며, 예를 들어, 온도 센서의 경우 실제 센싱된 값의 40%를 오차 범위의 기준으로 정할 수 있다. 도 3은 일반적인 SVM을 설명하기 위한 도면이다. 도 3을 참조하면, Optimal Margin은 정상범위 기준 오차범위에 해당한다. The learning unit 161 learns the SVM using the normal range and the error range of the collected sensing data, the normal range is the actual sensed value of the sensing data, and the error range may be set differently for each type of sensor. For example, in the case of the temperature sensor, 40% of the actual sensed value may be set as a reference of the error range. 3 is a diagram for explaining a general SVM. Referring to FIG. 3, Optimal Margin corresponds to a normal range reference error range.

오류 판단부(163)는 IOT 가전(예를 들어, 11)이 실제로 댁내에서 사용되는 동안 IOT 가전(11)의 센서로부터 수신되는 센싱데이터를 학습된 SVM에 입력하여, IOT 가전(11)의 오류 발생 여부를 판단하는 상황 인지 알고리즘을 수행할 수 있다. 즉, 오류 판단부(163)는 학습된 SVM을 통해 센싱데이터의 정상 범위와 오차 범위를 정하고, 정상 범위와 오차 범위 중 센서로부터 수신되는 센싱데이터가 오차 범위를 벗어날 경우 오류가 발생한 것을 판단할 수 있다. 예를 들어, 온도 센서가 센싱하여야 하는 온도의 정상범위가 30℃이면, 오차 범위가 30℃의 40%인 12℃~48℃이므로, 현재 센싱된 센싱데이터가 23℃이면 오류 판단부(163)는 온도 센서 또는 온도 센서가 구비된 IOT 가전에 오류가 발생한 것으로 판단할 수 있다.The error determining unit 163 inputs the sensing data received from the sensor of the IOT home appliance 11 into the learned SVM while the IOT home appliance (eg, 11) is actually used in the home, thereby causing an error of the IOT home appliance 11. A situation-aware algorithm for judging occurrence can be performed. That is, the error determining unit 163 determines the normal range and the error range of the sensing data through the learned SVM, and may determine that an error occurs when the sensing data received from the sensor is out of the error range among the normal range and the error range. have. For example, if the normal range of the temperature to be sensed by the temperature sensor is 30 ° C, since the error range is 12 ° C to 48 ° C, which is 40% of 30 ° C, the error determination unit 163 if current sensing data is 23 ° C. It may be determined that an error has occurred in the temperature sensor or the IOT household appliance equipped with the temperature sensor.

오류 정보 생성부(165)는 오류 발생 여부 판단에 사용된 센싱데이터를 이용하여 오류가 발생한 IOT 가전의 시리얼번호, 제조사 정보, 센서의 종류, 오류의 종류 중 적어도 하나를 포함하는 가전 오류 정보를 생성한다.The error information generator 165 generates home appliance error information including at least one of a serial number, a manufacturer information, a type of sensor, and a type of an error of the IOT home appliance using the sensing data used to determine whether an error occurs. do.

블록 생성부(167)는 블록 해쉬 저장부(130)로부터 사용가능한 블록 해쉬를 제공받아 오류 정보 생성부(165)에서 생성된 가전 오류 정보를 블록 해쉬에 기재하여 신규 블록을 생성할 수 있다. 그리고, 블록 생성부(167)는 가전 오류 정보가 실린 블록을 블록체인망(200)으로 브로드캐스팅하여 IOT 가전 상태 관제 서버(300)로 전파되도록 할 수 있다.The block generator 167 may receive a block hash usable from the block hash storage 130 and generate a new block by writing home appliance error information generated by the error information generator 165 in the block hash. In addition, the block generation unit 167 may broadcast the block containing the home appliance error information to the block chain network 200 to be propagated to the IOT home appliance state control server 300.

다시 도 1을 참조하면, 가전상태관제 블록체인망(200)은 가전 연결 서버(100)로부터 수신되는 블록을 블록체인망(200)의 구성원들에게 전달하여 분산저장되도록 할 수 있다. 가전상태관제 블록체인망(200)은 하나 이상의 가전 연결 서버(100)와 하나 이상의 IOT 가전 상태 관제 서버(300)를 포함하므로, 가전 연결 서버(100)와 IOT 가전 상태 관제 서버(300)는 블록체인망의 노드로서 동작할 수 있다.Referring back to FIG. 1, the home appliance state control blockchain network 200 may deliver the blocks received from the home appliance connection server 100 to members of the blockchain network 200 to be distributedly stored. Since the home appliance state control blockchain network 200 includes at least one home appliance connection server 100 and at least one IOT home appliance state control server 300, the home appliance connection server 100 and the IOT home appliance state control server 300 are blockchain networks. Can act as a node of.

IOT 가전 상태 관제 서버(300)는 가전상태관제 블록체인망(200)을 통해 전달받은 블록을 기초로 IOT 가전(예를 들어, 11)의 AS(After Service)에 필요한 절차를 IOT 가전(11)의 사용자에게 통지할 수 있다. 이를 위해, IOT 가전 상태 관제 서버(300)는 IOT 가전 오류 정보의 통지를 수신하는 서비스에 가입한 사용자의 모바일 단말기 정보와 사용자가 사용하는 IOT 가전들(11~14)의 식별정보를 매핑하여 저장할 수 있다.The IOT home appliance state control server 300 performs a procedure required for the AS (After Service) of the IOT home appliance (eg, 11) based on the block received through the home appliance state control blockchain network 200 of the IOT home appliance 11. The user can be notified. To this end, the IOT home appliance state control server 300 maps and stores the mobile terminal information of the user subscribed to the service receiving the notification of the IOT home appliance error information and the identification information of the IOT home appliances 11 to 14 used by the user. Can be.

따라서, IOT 가전 상태 관제 서버(300)는 수신된 블록에 저장된 가전 오류 정보 중 시리얼번호를 확인하고, 시리얼번호에 매핑된 모바일 단말기 정보(예를 들어, 전화번호, 이메일 주소 등)로 가전 오류 정보와 AS 절차를 통지할 수 있다. 또한, IOT 가전 상태 관제 서버(300)는, 사용자가 사용자 단말기를 통해 AS 접수를 요청하면, 사용자를 대신하여 AS를 접수하고, 접수 결과를 사용자 단말기로 통지할 수 있으며, IOT 가전이 설치된 지역의 AS 기사에게 해당 접수 내역이 전송될 수 있다.Accordingly, the IOT home appliance state control server 300 checks the serial number of the home appliance error information stored in the received block, and the home appliance error information as the mobile terminal information (for example, a phone number or an e-mail address) mapped to the serial number. And inform AS procedures. In addition, when the user requests the AS reception through the user terminal, the IOT home appliance state control server 300 may receive the AS on behalf of the user and notify the user terminal of the reception result. The receipt can be sent to the AS engineer.

도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 블록체인망을 이용한 IOT 가전 상태 관제 시스템의 IOT 가전 상태 관제 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.4 is a flowchart illustrating an IOT home appliance state control method of the IOT home appliance state control system using a blockchain network according to an embodiment of the present invention.

도 4에 도시된 IOT 가전들(11~14), 가전 연결 서버(100), 블록체인망(200) 및 IOT 가전 상태 관제 서버(300)는 도 1 내지 도 3을 참조하여 설명하였으므로 상세한 설명은 생략한다.Since the IOT appliances 11 to 14, the appliance connection server 100, the block chain network 200, and the IOT appliance state control server 300 illustrated in FIG. 4 have been described with reference to FIGS. 1 to 3, a detailed description thereof is omitted. do.

도 4를 참조하면, 가전 연결 서버(100)는 블록체인망(200)의 구성원, 즉 노드로서 동작하여 블록체인망(200)으로 전파되는 신규 생성 블록을 분산저장한다(S405, S410). Referring to FIG. 4, the home appliance connection server 100 operates as a member of the blockchain network 200, that is, a node, to distribute and store new generation blocks propagated to the blockchain network 200 (S405 and S410).

또한, 가전 연결 서버(100)는 자체적으로 사용할, 즉, 블록 생성에 필요한 블록 해쉬를 채굴하여 저장한다(S415, S420).Also, the home appliance connection server 100 mines and stores the block hash necessary for generating the block (S415 and S420).

S405단계 내지 S420단계가 진행되는 동안 가전 연결 서버(100)는 S425단계 내지 S465단계를 병행할 수 있다.While the steps S405 to S420 are in progress, the home appliance connection server 100 may perform the steps S425 to S465 in parallel.

즉, 가전 연결 서버(100)는 다수의 IOT 가전들(11~14)로부터 센싱데이터를 수신하여 시간의 흐름에 따라 수집 및 저장한다(S425~S430).That is, the appliance connection server 100 receives sensing data from the plurality of IOT appliances 11 to 14 and collects and stores the data as time passes (S425 to S430).

가전 연결 서버(100)는 수집 및 저장된 센싱데이터들을 바탕으로 상황인지 알고리즘을 통해 각 IOT 가전의 오류 여부를 판단할 수 있다(S435, S440). The appliance connection server 100 may determine whether an error of each IOT appliance is based on a situation recognition algorithm based on the collected and stored sensing data (S435 and S440).

자세히 설명하면, 가전 연결 서버(100)는 수집 및 저장된 센싱데이터들에 대해 기계 학습 알고리즘을 적용하여 각 센서 별 SVM을 학습하고, 학습된 SVM에 해당하는 종류의 센싱데이터를 입력으로 하여 IOT 가전의 오류 발생 여부를 판단할 수 있다.In detail, the home appliance connection server 100 applies a machine learning algorithm to the collected and stored sensing data to learn SVM for each sensor, and inputs the sensing data corresponding to the learned SVM as an input of the IOT home appliance. You can determine whether an error has occurred.

도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 가전 연결 서버(100)가 기계 학습 알고리즘을 이용하여 SVM을 학습하는 동작을 설명하기 위한 흐름도로서, 도 4의 S435단계의 일부에 해당한다.5 is a flowchart illustrating an operation of learning an SVM using a machine learning algorithm by the home appliance connection server 100 according to an exemplary embodiment of the present invention, which corresponds to a part of step S435 of FIG. 4.

도 5를 참조하면, 가전 연결 서버(100)는 IOT 가전(예를 들어, 11)에 구비된 하나 이상의 센서로부터 수집된 IOT 센싱데이터를 입력받아(S510), 입력된 센싱데이터의 오차범위(예를 들어, 입력된 센싱데이터의 40%)를 산출한다(S520). 오차범위는 IOT 가전의 종류마다 또는 IOT 가전에 구비된 센서의 종류마다 다르게 설정될 수 있다.Referring to FIG. 5, the home appliance connection server 100 receives IOT sensing data collected from one or more sensors provided in an IOT home appliance (eg, 11) (S510), and an error range of the input sensing data (eg For example, 40% of the input sensing data is calculated (S520). The error range may be set differently for each type of IOT home appliance or for each type of sensor provided in the IOT home appliance.

가전 연결 서버(100)는 입력된 센싱데이터와 오차 범위로 계산된(즉, 40% 계산된) 센싱데이터를 훈련데이터로서 정하고(S530), 훈련데이터의 특정 벡터(Optimal Vector)를 추출한다(S540).The home appliance connection server 100 sets sensing data calculated from the input sensing data and the error range (ie, 40% calculated) as the training data (S530), and extracts a specific vector of the training data (S540). ).

가전 연결 서버(100)는 추출된 특정 벡터에 기초하여 훈련데이터를 센서의 종류에 따라 분류하고, 분류된 훈련데이터에 대해 기계 학습을 수행하여 센서의 종류마다 SVM을 도출한다(S550, S560).The home appliance connection server 100 classifies the training data according to the type of sensor based on the extracted specific vector, and performs machine learning on the classified training data to derive an SVM for each type of sensor (S550 and S560).

수집된 센싱데이터가 더 존재하면(S570-Yes), 가전 연결 서버(100)는 S520단계로 진입하고, 존재하지 않으면 학습을 종료한다.If the collected sensing data is further present (S570-Yes), the home appliance connection server 100 enters step S520, and if not present, the learning ends.

도 6은 도 5에 의해 도출된 각 SVM을 이용하여 IOT 가전의 오류 발생 여부를 판단하는 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.FIG. 6 is a flowchart for describing an operation of determining whether an error occurs in an IOT household appliance by using each SVM derived by FIG. 5.

도 6을 참조하면, 가전 연결 서버(100)는 학습된 SVM에 가장 최근에 수신된 센싱데이터를 입력한다(S610, S620). S620에서 가전 연결 서버(100)는 동일한 센서 종류에 대해 학습된 SVM에 동일한 센서 종류로부터 수신된 센싱데이터를 입력한다. Referring to FIG. 6, the home appliance connection server 100 inputs the most recently received sensing data into the learned SVM (S610 and S620). In S620, the home appliance connection server 100 inputs the sensing data received from the same sensor type into the SVM learned about the same sensor type.

가전 연결 서버(100)는 학습된 SVM에 센싱데이터를 입력한 상황 인지 알고리즘을 통해 정상 범위와 40% 계산된 오차 범위의 분류를 통해 입력된 센싱데이터를 분류한다(S630).The appliance connection server 100 classifies the input sensing data through the classification of the normal range and the error range calculated by 40% through the situational recognition algorithm that inputs the sensing data into the learned SVM (S630).

가전 연결 서버(100)는 S630단계에서의 분류 결과에 따라 각 센서의 정상 범위 여부, 즉, 가전 오류 발생 여부를 판단한다(S640). S640단계에서, 가전 연결 서버(100)는 센싱데이터가 오차 범위를 벗어난 것으로 분류되면 가전 오류가 발생한 것으로 판단한다. The home appliance connection server 100 determines whether a normal range of each sensor, that is, a home appliance error, is generated according to the classification result at step S630 (S640). In step S640, the home appliance connection server 100 determines that a home appliance error occurs when the sensing data is classified as being out of an error range.

다시 도 4를 참조하면, 가전 연결 서버(100)는 가전 오류가 발생한 IOT 가전에 대해 가전 오류 정보를 생성하여 저장한다(S445). 가전 오류 정보는 IOT 가전의 정보, 센싱데이터를 센싱한 센서의 정보, 센서 이상 여부, 소모품 교환의 필요 여부 등에 대한 정보를 포함할 수 있다.Referring back to FIG. 4, the home appliance connection server 100 generates and stores home appliance error information for an IOT home appliance in which a home appliance error has occurred (S445). The home appliance error information may include information of the IOT home appliance, information of a sensor that senses sensing data, whether a sensor is abnormal, whether to replace a consumable.

그리고, 가전 연결 서버(100)는 채굴된 블록 해쉬를 요청 및 전달받아 가전 오류 정보를 담은 블록을 생성한 후 생성된 블록을 블록체인망으로 브로드캐스팅한다(S450~S465).In addition, the home appliance connection server 100 receives a request for and receives the mined block hash, generates a block containing home appliance error information, and broadcasts the generated block to the block chain network (S450 to S465).

블록체인망(200) 즉, 블록체인망(200)의 구성원들 중 IOT 가전 상태 관제 서버(300)와 연결된 노드에서 가전 오류 정보를 IOT 가전 상태 관제 서버(300)로 전송하여 로그를 기록하면(S470), IOT 가전 상태 관제 서버(300)는 가전 오류 정보를 저장한다(S475). S470단계에서 IOT 가전 상태 관제 서버(300)는 가전 오류 정보가 담긴 블록을 수신하여 파싱한 후 가전 오류 정보를 확인할 수 있다. S470단계에서 기록되는 로그는 이후 IOT 가전 상태 정보와 관련된 이력을 추적하는데 사용될 수도 있다.When the blockchain network 200, that is, the node connected to the IOT home appliance state control server 300 among the members of the block chain network 200 transmits home appliance error information to the IOT home appliance state control server 300 and records a log (S470). The IOT home appliance state control server 300 stores home appliance error information (S475). In step S470, the IOT home appliance state control server 300 may receive a block containing home appliance error information and parse the home appliance error information. The log recorded in step S470 may then be used to track a history related to IOT home appliance status information.

IOT 가전 상태 관제 서버(300)는 저장된 가전 오류 정보에 따라 AS에 필요한 절차를 파악하고, 사용자에게 알림을 통해 필요한 절차를 통지한다(S480). The IOT home appliance state control server 300 grasps a procedure required for the AS according to the stored home appliance error information, and notifies the user of the required procedure through the notification (S480).

상술한 본 발명의 실시 예에 따르면, 가전 연결 서버(100)는 프로세서(160)가 댁내에 설치된 IOT 가전(11)의 센싱데이터를 이용하여 SVM을 학습하는 경우를 설명하고 있으나, 이에 한정되지 않고 댁내에 설치되기 전에 제조사에서 각 센서마다 미리 학습하여 가전 연결 서버(100)에서 응용가능하도록 설치할 수도 있다.According to the above-described embodiments of the present disclosure, the home appliance connection server 100 has been described in which the processor 160 learns the SVM using the sensing data of the IOT home appliance 11 installed in the home, but is not limited thereto. Before installing in the home, the manufacturer may learn in advance for each sensor may be installed to be applicable in the home appliance connection server (100).

전자와 후자 모두의 경우, 프로세서(160)는 실제로 사용 중인 각 IOT 가전(11~14)마다 주기적으로 SVM을 학습하여 업데이트함으로써 각 IOT 가전(11~14)의 상태를 고려하여 보다 정확하게 SVM을 도출하고, 따라서 가전의 오류 발생 여부를 보다 정확히 판단하도록 할 수 있다.In both the former and the latter, the processor 160 derives the SVM more accurately in consideration of the state of each IOT appliance 11 to 14 by periodically learning and updating the SVM for each IOT appliance 11 to 14 actually being used. Therefore, it is possible to more accurately determine whether an error of the home appliance.

또한, 프로세서(160)는 하나의 IOT 가전(11)에 다른 종류의 센서가 2개 구비된 경우, 프로세서(160)는 각 센서에 해당하는 SVM에 해당하는 센싱데이터를 입력하여 센서마다 오류 발생 여부를 판단한다. 이로써, 프로세서(160)는 하나의 IOT 가전(11)에 대해서도 오류 발생 여부를 보다 정확히 판단할 수 있다.In addition, when the processor 160 is provided with two different types of sensors in one IOT home appliance 11, the processor 160 inputs sensing data corresponding to the SVM corresponding to each sensor to determine whether an error occurs for each sensor. Judge. As a result, the processor 160 may more accurately determine whether an error occurs with respect to one IOT household appliance 11.

한편, 이상으로 본 발명의 기술적 사상을 예시하기 위한 바람직한 실시 예와 관련하여 설명하고 도시하였지만, 본 발명은 이와 같이 도시되고 설명된 그대로의 구성 및 작용에만 국한되는 것이 아니며, 기술적 사상의 범주를 일탈함이 없이 본 발명에 대해 다수의 변경 및 수정 가능함을 당업자들은 잘 이해할 수 있을 것이다. 따라서, 그러한 모든 적절한 변경 및 수정과 균등물들도 본 발명의 범위에 속하는 것으로 간주하여야 할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 등록청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.On the other hand, while described and illustrated in connection with a preferred embodiment for illustrating the technical spirit of the present invention, the present invention is not limited to the configuration and operation as shown and described as described above, it deviates from the scope of the technical idea It will be apparent to those skilled in the art that many modifications and variations can be made to the present invention without departing from the scope of the invention. Accordingly, all such suitable changes and modifications and equivalents should be considered to be within the scope of the present invention. Therefore, the true technical protection scope of the present invention will be defined by the technical spirit of the appended claims.

11~14: 다수의 IOT 가전들
100: 가전 연결 서버
200: 가전상태관제 블록체인망
300~300n: 다수의 가전 상태 관제 서버들
11-14: Multiple IOT Appliances
100: home appliance connection server
200: home appliance state control blockchain network
300 ~ 300n: multiple home appliances server

Claims (5)

IOT(IOT: Internet Of Things) 가전에 구비된 센서로부터 실시간으로 수신되는 센싱데이터를 이용하여 상기 IOT 가전에 오류가 발생하였는지 판별하고, 오류가 발생한 것으로 판별되면, 상기 IOT 가전의 오류 정보(이하, '가전 오류 정보'라 한다)를 기재한 블록을 생성하여 가전상태관제 블록체인망으로 브로드캐스팅하는 가전 연결 서버;
상기 가전 연결 서버로부터 수신되는 가전 오류 정보가 기재된 블록을 블록체인망 구성원들에게 전달하는 가전상태관제 블록체인망; 및
상기 가전상태관제 블록체인망을 통해 전달받은 블록을 기초로 상기 IOT 가전의 AS(After Service)에 필요한 절차를 상기 IOT 가전의 사용자에게 통지하는 가전 상태 관제 서버;를 포함하고,
상기 가전 연결 서버는,
상기 IOT 가전에 구비된 센서 및 상기 센서와 동일한 종류의 다른 센서 중 적어도 하나로부터 센싱데이터를 수집하고, 수집된 센싱데이터를 기계 학습 알고리즘에 적용하여 SVM(Support Vector Machine)을 학습한 후, 상기 학습된 SVM을 통해 센싱데이터의 정상 범위와 오차 범위를 정하고,
상기 학습된 SVM에 상기 IOT 가전의 센서로부터 수신되는 센싱데이터를 입력하여, 상기 정상 범위와 오차 범위 중 상기 센싱데이터가 속하는 범위로부터 상기 IOT 가전의 오류 발생 여부를 판별하며, 상기 오차 범위는 상기 센서의 종류마다 다르게 설정가능한 것을 특징으로 하는 블록체인망을 이용한 IOT 가전 상태 관제 시스템.
Internet of Things (IOT) Determines whether an error has occurred in the IOT home appliance using sensing data received in real time from a sensor provided in the home appliance, and if it is determined that an error has occurred, error information of the IOT home appliance (hereinafter, A home appliance connection server for generating a block including 'home appliance error information' and broadcasting the home appliance state control block chain network;
A home appliance state control block chain network for delivering a block containing home appliance error information received from the home appliance connection server to block chain network members; And
And a home appliance state control server for notifying a user of the IOT home appliance a procedure necessary for an after service (AS) of the IOT home appliance based on the block received through the home appliance state control blockchain network.
The home appliance connection server,
After collecting sensing data from at least one of a sensor provided in the IOT home appliance and another sensor of the same type as the sensor, and learning the SVM (Support Vector Machine) by applying the collected sensing data to a machine learning algorithm, the learning SVM determines the normal range and error range of the sensing data,
The sensing data received from the sensor of the IOT home appliance is input to the learned SVM to determine whether an error of the IOT home appliance occurs from a range to which the sensing data belongs among the normal range and the error range, and the error range is the sensor. IOT household appliances state control system using a blockchain network, characterized in that different types can be set differently.
제1항에 있어서,
상기 가전 연결 서버는,
블록 생성에 필요한 블록 해쉬를 채굴하여 저장하고, 상기 저장된 블록 해쉬를 이용하여 상기 가전 오류 정보를 기재한 블록을 생성하는 것을 특징으로 하는 블록체인망을 이용한 IOT 가전 상태 관제 시스템.
The method of claim 1,
The home appliance connection server,
IOT home appliance state control system using a block chain network, characterized in that mining and storing the block hash required for block generation, and generates a block containing the home appliance error information using the stored block hash.
삭제delete 삭제delete 제1항에 있어서,
상기 가전 연결 서버 및 상기 가전 상태 관제 서버는, 상기 가전상태관제 블록체인망의 구성원으로 동작하는 것을 특징으로 하는 블록체인망을 이용한 IOT 가전 상태 관제 시스템.
The method of claim 1,
The home appliance connection server and the home appliance state control server, the home appliance state control system using a block chain network, characterized in that operating as a member of the home appliance state control block chain network.
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