JP2016109422A - 環境快適性制御システム及びその制御方法 - Google Patents

Abstract

【課題】人員が室内に進入したことを検出すると、室内設備を自動的に制御することにより、室内環境の快適性を自動的に調整可能な環境快適性制御システム及びその制御方法を提供する。【解決手段】環境快適性制御方法は、人員が室内空間に進入したことを検出すると、環境快適性制御システムの自動算出プログラムを起動させる。環境快適性制御システムの自動算出プログラムを起動させる。自動算出プログラムは、センサーにより室内又は室外の環境パラメータを取得するとともに、現在の快適指数を算出し、次に現在の快適指数に基づいて、最適な快適指数に達するための必要な目標快適温湿度調整値を算出する。制御システムは、算出された目標快適温湿度調整値に基づいて、室内設備を動作させて、室内環境が最適な快適指数に達するように制御する。【選択図】図４

Description

本発明は、制御システムに関し、特に、快適性に関する制御システム及びその制御方法に関する。

室内環境の快適性を向上させるため、室内には、例えばエアコン、除湿機、扇風機等様々な室内設備が必要不可欠である。

一般的に、室内設備は、使用者が手動で制御されることが多い。具体的に、使用者は、室内に進入した後、室内環境の快適性を実際に体感し、例えば、寒すぎたり暑すぎたり湿度が高かったりするなど、室内環境の快適性が良くない場合、室内設備を手動でターンオン又はターンオフし、温湿度の設定を調整する必要があるため、とても面倒である。

上記問題を解決するために、現在市場に多くの自動制御システムが出回っている。しかしながら、これら自動制御システムは、主として、内蔵されるプリセット値に基づいて、例えば、オフィスの温度が２７度、工場の温度が２５度に維持され、又は出勤日より休日の方が温度１度高く設定されるなど、簡単な自動制御を行うものである。

上述したような自動制御システムは、使用者が室内設備を手動で制御するといった問題を解決することが可能である。しかし、使用者によって体感が異なり、さらに、同じ使用者であっても異なる時期（例えば、冬や夏）によって体感も異なっている。そのため、使用者は、室内環境の快適性が良くないと感じる場合、やはり室内設備の動作を手動で調整する必要がある。

また、上述した自動制御システムの多くは、学習機能を有しないものであり、使用者が手動で調整する内容を記録するわけではない。そのため、使用者は、次回同じ室内環境に居るとき、自分に合った快適性を求めるために、室内設備を再度手動で制御しなければならない。このように、上述した自動制御システムでは、人間性に対する配慮が乏しいといった問題がある。

本発明の主な目的は、人員が室内に進入したことを検出すると、室内設備を自動的に制御することにより、室内環境の快適性を自動的に調整可能な環境快適性制御システム及びその制御方法を提供することにある。

本発明の他の目的は、現在室内の快適指数に基づいて、室内環境が最適な快適指数に達するための必要な目標快適温湿度調整値を算出して、室内環境が最適な快適指数に達するように室内設備を制御可能な環境快適性制御システム及びその制御方法を提供することにある。

本発明の別の目的は、使用者により入力されたフィードバックデータ及び現在の環境パラメータを学習モデルとして記録し、今後室内環境が同じ環境パラメータを有する場合、当該学習モデルを直接適用することにより、室内環境が使用者のニーズを迅速に満たすように室内設備を制御することができる。

上記目的を達成するため、本発明に係る環境快適性制御方法は、人員が室内空間に進入したことを検出すると、環境快適性制御システムの自動算出プログラムを起動させる。前記自動算出プログラムは、室内又は室外の複数のセンサーによって取得された現在の環境パラメータ（室内の環境パラメータと室外の環境パラメータとを含む）に基づいて、現在の快適指数を算出し、次に現在の快適指数に基づいて、最適な快適指数に達するための必要な目標快適温湿度調整値を算出する。前記制御システムは、算出された前記目標快適温湿度調整値に基づいて、複数の前記室内設備を動作させて、室内環境が最適な快適指数に達するように制御する。

本発明による前記制御システムは、学習プログラムを起動することが可能である。前記学習プログラムは、使用者により手動でフィードバックデータが入力される場合、前記フィードバックデータと及び現在の環境パラメータを学習モデルとして記録する。これにより、室内環境が同じ環境パラメータを有する場合、当該学習モデルを直接適用することにより、室内環境が使用者のニーズを迅速に満たすように室内設備を制御することが可能である。

本発明は、先行技術に比べて、センサーにより人員が室内に進入したことを検知すると、前記制御システムの各モードに基づいて、室内環境が最適な快適指数に達するように室内設備を制御するといった技術的効果がある。そうすると、使用者は、例えば扇風機やエアコンなどの室内設備を手動で制御する必要がなく、使用者の手間が省けることができる。

また、本発明による前記制御システムは、自動算出モードを有してもよい。前記制御システムは、前記自動算出モードにより、現在室内の快適指数に基づいて、室内環境が最適な快適指数に達するための必要な目標快適温湿度調整値を算出することが可能である。これにより、前記目標快適温湿度調整値に基づいて、室内環境の快適性が一発で調整することにより、室内環境を調整しても快適性が足りないといった使用者の悩みを軽減することができる。

さらに、本発明による前記制御システムは、学習モードを有してもよい。前記制御システムは、室内環境の居心地が悪いと感じる使用者によりフィードバックデータが入力される場合、前記学習モードにより、前記フィードバックデータを記録するとともに、学習モデルを作成することが可能である。前記制御システムは、今後室内環境が同じ環境パラメータを有する場合、前記学習モデルを直接適用することにより、室内環境が使用者の求める快適性を迅速に満たすように室内設備を制御することができる。

本発明に係る第１実施例のシステムを示すブロック図である。 本発明に係る第１実施例のマンマシンインタフェースを示す概略図である。 本発明に係る第１実施例のプリセット制御のフローチャートである。 本発明に係る第１実施例の自動算出制御のフローチャートである。 本発明に係る第１実施例の警報のフローチャートである。 本発明に係る第１実施例の第１の学習制御のフローチャートである。 本発明に係る第１実施例の第２の学習制御のフローチャートである。 本発明に係る第１実施例の第３の学習制御のフローチャートである。 本発明に係る第１実施例の使用者設定のフローチャートである。

以下、本発明の好ましい実施例について図面を参照して詳述する。

本発明は、環境快適性制御システム（以下、システムと略称する）、及びシステムが使用する環境快適性制御方法を提供する。図１は、本発明に係る第１実施例のシステムを示すブロック図である。システムは、主として、制御設備１と、マンマシンインタフェース２と、複数の室内設備３と、複数のセンサー４とを含んでいる。制御設備１、マンマシンインタフェース２及び複数の室内設備３は、主に、室内空間Ｚ１に配置され、室内空間Ｚ１の室内環境を調節するために用いられる。複数のセンサー４は、室内空間Ｚ１及び／又は室外空間（図示せず）に配置されてよく、室内及び／又は室内の環境パラメータを同時に検出することが可能である。

制御設備１は、システムの制御中枢として機能し、マンマシンインタフェース２と複数の室内設備３と複数のセンサー４とに接続されている。本実施例において、制御設備１及びマンマシンインタフェース２は、独立した２つの装置であり、伝送線路（図示せず）を介して互いに電気的に接続されている。他の実施例において、制御設備１及びマンマシンインタフェース２が一体となるように構成してもよいが、これに限定されない。また、制御設備１は、伝送線路を介して複数の室内設備３と複数のセンサー４とに電気的に接続されてもよく、無線のネットワークを介して複数の室内設備３と複数のセンサー４とに接続されてもよいが、これに限定されない。

制御設備１は、プリセット制御プログラム１１と、自動算出プログラム１２と、学習プログラム１３とを少なくとも有する記憶装置（図示せず）を含んでいる。プリセット制御プログラム１１は、予め設定された制御パラメータに基づいて、室内設備３を制御する。自動算出プログラム１２は、室内又は室外の環境パラメータに基づいて、自動算出を行うとともに、算出された結果に基づいて、室内設備３を制御する。学習プログラム１３は、使用者により手動で入力されたフィードバックデータを記録し、対応する１つ又は複数の学習モデル１３１を作成するとともに、学習モデル１３１が適用される場合、学習モデル１３１の記録内容に基づいて、室内設備３を制御する。

本実施例において、複数の室内設備３は、主に、室内空間Ｚ１の室内環境を調整するための設備、例えば、空調設備、扇風機、除湿機又は循環ファン等である。複数の室内設備３は、制御設備１の制御により動作して室内環境の快適性を調整し、さらに、室内空間Ｚ１に居る使用者に居心地の良さを感じさせることができる。

複数のセンサー４は、主に、例えば、温度計、湿度計、風速センサー、赤外線センサー等の様々なセンサーであり、室内空間Ｚ１又は室外空間の各環境パラメータ、例えば、温度（ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ）、放射温度（ｒａｄｉａｎｔ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ）、風速（ａｉｒ ｖｅｌｏｃｉｔｙ）、湿度（ｈｕｍｉｄｉｔｙ）、人員の活動量（ａｃｔｉｖｉｔｙ）や人員の着衣量（ｃｌｏｔｈｉｎｇ）等を検出する。複数のセンサー４は、感知された環境パラメータを制御設備１に送信し、制御設備１は、送信された環境パラメータに基づいて、制御前の計算及び記録を行っておく。特に、制御設備１は、主に、マンマシンインタフェース２を介して、使用者が人員の活動量のモード、例えば工場モードやオフィスモード等を選択するように提供することが可能である。ここで、異なるモードは、異なる人員の活量に対応している。また、制御設備１は、マンマシンインタフェース２を介して、使用者が人員の着衣量に対して設定するように提供することも可能である。例えば、使用者が異なる人員の着衣量に対応する気候や季節を設定することができる。

マンマシンインタフェース２は、主に、キーボード、マウス及びスクリーンのセット又はタッチパネルであってよいが、これに限定されない。マンマシンインタフェース２は、例えば、上記複数の環境パラメータ、室内空間Ｚ１の現在の快適指数（ｃｏｍｆｏｒｔ ｉｎｄｅｘ）や室内設備３の動作状態等のシステムの各情報を表示する。本発明において、マンマシンインタフェース２は、使用者の手動操作によりシステムの動作モードの選択、複数の室内設備３に対する使用者による手動制御、上記複数の環境パラメータの検索等を受け付けることが可能である。

図２は、本発明に係る第１実施例のマンマシンインタフェースを示す概略図である。図２に示すように、システムの初期動作において、マンマシンインタフェース２の表示画面２１に動作モードの選択画面が表示されている。使用者は、選択画面でシステムのプリセットモード又は自動算出モードを選択することが可能である。また、使用者は、システムの学習モードを起動させることができる。

具体的に、各国や地域によって気候が異なるため、使用者の感じた快適性も異なっている。そこで、システムが位置する国家や地域（台湾の台北市又はアメリカのユーヨーク等）の情報を取得するための全地球測位システム（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ，ＧＰＳ、図示せず）をシステムにさらに配置してもよい。或いは、システムは、マンマシンインタフェース２を介して、使用者が手動で現在居る国や地域を選択または入力可能な地域選択画面を提供してもよい。本実施例において、プリセットモードは、全てのシステムに対して同じプリセット値を用いるということではなく、システムが存在する国や地域に応じて異なるプリセット値を用いるようになっている。したがって、プリセットモードを地域設定モードとみなしてもよい。しかも、プリセットモードは、異なる配置場所に応じて予め記憶された複数のプリセット値のうちの１つを用いることが可能である。ここで、複数のプリセット値は、異なる国や地域に対応しているが、これに限定されない。

プリセット制御プログラム１１は、システムが存在する国や地域に応じて、対応するプリセット値を用いて複数の室内設備３を制御する。各プリセット値は、対応する予め設定された温湿度を含んでいる。他の実施例において、自動算出プログラム１２は、同様に、システムが存在する国や地域に応じて、対応するアルゴリズムを用いて最適な快適指数及び目標快適温湿度調整値を算出する。そうすると、本発明によるシステムは、どの国や地域で使用されても、当地の使用者が求める快適性を満たすことができる。また、システムは、他のセンサー又は選択画面により、室内空間Ｚ１のタイプ（例えば、オフィス、会議室、倉庫、製造ラインやロビー等）及び現在の日付（出勤日や休日等）と時間帯（午前や午後等）を取得することが可能である。このように、システムは、より詳細な環境パラメータが提供されることにより、後の制御をより正確的に行うことができる。

制御設備１は、使用者がプリセットモードを選択すると、システムの動作時にプリセット制御プログラム１１を採用する一方、使用者が自動算出モードを選択すると、システムの動作時に自動算出プログラム１２を採用するようになっている。

制御設備１は、使用者が学習モードにチェックを付けた場合、学習プログラム１３を同時に採用し、この学習プログラム１３によって使用者のニーズを学習することにより、学習モデル１３１を作成又は更新するようにしている。本実施例において、学習モデル１３１は、１つ又は複数であってもよいが、これに限定されない。学習モデル１３１は、複数である場合、異なる空間、時間、日付や温湿度等の環境パラメータに応じ、異なる室内環境中に適用されることが可能である。

具体的に、使用者が学習モードにチェックを付けた場合には、制御設備１は、人が室内空間Ｚ１に進入すると、まず、複数のセンサー４を介して室内又は室外の複数の環境パラメータを取得し、次に、作成された１つ又は複数の学習モデル１３１のうち、現在の環境パラメータにマッチした学習モデル１３１を選択して、目標の温湿度値を決定するとともに、複数の室内設備３を制御する。逆に、制御設備１は、学習モデル１３１をまだ作成していないか、現存の学習モデル１３１が現在の環境パラメータに適用されない場合、プリセットモード又は自動算出モードを改めて選択して、目標の温湿度値を設定するとともに、複数の室内設備３を制御する。ここで、制御設備１は、使用者がマンマシンインタフェース２を介して設定したプリセットモード又は自動計算モードを採用するようにしている。

図３は、本発明に係る第１実施例のプリセット制御のフローチャートである。仮に、システムは、使用者による選択に応じてプリセットモードを採用する場合、図３に示す手順にしたがって動作する。システムは、まず、複数のセンサー４のうちの１つにより、人員が室内空間Ｚ１に進入したか否かを検出し続ける（ステップＳ１０）。本発明は、熱センサー、赤外線センサー又はモニター等の設備により、人員が室内空間Ｚ１に進入したか否かを検出する。制御設備１は、人員が室内空間Ｚ１に進入した場合、プリセット制御プログラム１１を起動する（ステップＳ１２）。ちなみに、制御設備１は、使用者がマンマシンインタフェース２を介してプリセットモードを選択すると、プリセット制御プログラム１１を直ちに起動してもよく、人員が室内空間Ｚ１に進入した後、プリセット制御プログラム１１を起動してもよいが、これに限定されない。

プリセット制御プログラム１１は、起動された後、使用者又はシステムのメーカーにより予め設定された快適温度値及び快適湿度値を取得する（ステップＳ１４）。これにより、制御設備１は、予め設定された快適温度値及び快適湿度値（以下、「予め設定された快適温湿度値」と称する）に基づいて、室内空間Ｚ１における快適性を調整するように、複数の室内設備３を制御する（ステップＳ１６）。

ちなみに、予め設定された快適温湿度値は、例えば、２４度〜２５．５度等、予め設定された快適温湿度範囲であってもよい。これにより、制御設備１は、省エネルギーに対する使用者のニーズに応じて、予め設定された快適温湿度範囲における比較的に高い温湿度に基づいて、複数の室内設備３を制御することにより、室内環境における快適性を調整すると同時に、省エネルギー効果を得ることができる。

上述したように、プリセット制御プログラム１１は、予め設定された快適温湿度値を１群記憶してもよく、異なる国、地域、日付、時間又は室内空間Ｚ１のタイプ等の環境パラメータに応じて予め設定された快適温湿度値を複数の群記憶しておいてもよいが、これに限定されない。制御設備１は、プリセット制御プログラム１１に予め設定された快適温湿度値が複数の群記憶されている場合、動作時の環境パラメータ（例えば、アジアやアメリカ州、オフィスや製造ライン、出勤日や休日、午前や午後等）に応じて、対応する予め設定された快適温湿度値に基づいて、複数の室内設備３を制御することが可能である。そうすると、システムは、他の環境に移動されても、起動後直ちにその環境における最高の快適性を実現することができる。

本実施例において、制御設備１は、室内空間Ｚ１の最適な快適性を保つように、複数の室内設備３を制御し続ける。同時に、制御設備１は、システムがターンオフされたか否か、或いは人員が室内空間Ｚ１から退出したか否かを判断し続ける（ステップＳ１８）。システムがターンオフされ、或いは人員が室内空間から退出した場合には、無駄な電力消費を避けるために、システムを終了させる。ちなみに、システムは、複数のセンサー４により人員が進入したことを検出する際に、室内空間Ｚ１の温湿度だけでなく、制御設備１の二酸化炭素監視制御プログラム（図示せず）を同時に起動してもよい。二酸化炭素監視制御プログラムにより複数の室内設備３のうちの１つ（例えば、循環ファン）を制御することで、室内空間Ｚ１における二酸化炭素の含有量を調整することが可能である。このように、本発明のシステムは、使用者に居心地の良さを感じさせるように、室内の温度、湿度及び空気の品質を同時に調整することができる。

図４は、本発明に係る第１実施例の自動算出制御のフローチャートである。仮に、システムは、使用者による選択に応じて自動算出モードを採用する場合、図４に示す手順にしたがって動作する。システムは、まず、複数のセンサー４のうちの１つにより、人員が室内空間Ｚ１に進入したか否かを検出し続ける（ステップＳ２０）。制御設備１は、人員が室内空間Ｚ１に進入した場合、自動算出プログラム１２を起動する（ステップＳ２２）。制御設備１は、上述した二酸化炭素監視制御プログラム（ステップＳ２４）を同時に起動してもよい。同様に、自動算出プログラム１２は、使用者が自動算出モードにチェックを付けた後、又は人員が室内空間Ｚ１に進入した後に起動してもよい。

自動算出プログラム１２は、起動された後、複数のセンサー４により、室内空間Ｚ１の環境パラメータ及び室外空間の環境パラメータを含む現在の環境パラメータを取得する（ステップＳ２６）。本実施例において、環境パラメータは、主に、温度、放射温度、湿度、風速、人員の活動量や人員の着衣量等、少なくとも６つの項目を含んでいるが、これに限定されない。自動算出プログラム１２は、ステップＳ２６の後、これらの環境パラメータに基づいて、室内空間Ｚ１の現在の快適指数（Ｃｏｍｆｏｒｔ ｉｎｄｅｘ）を算出する（ステップＳ２８）。

本発明の快適指数とは、例えば、アメリカ暖房冷凍空調学会（ＡＳＨＲＡＥ）のＡＳＨＲＡＥ Ｓｔａｎｄａｒｄ ５５によって規定された快適領域（ｃｏｍｆｏｒｔ ｚｏｎｅ）の指数である。ＡＳＨＲＡＥ Ｓｔａｎｄａｒｄ ５５によって規定された快適領域は、主として、８０％の人に適用し、−３〜＋３の７つのレベルに分かれる。−３はかなり寒い、０は快適、＋３はかなり暑いという温冷感を示す。本実施例では、快適指数は−３〜＋３のうちの１つの数値とすることにより、現在室内空間Ｚ１の使用者に与える快適性をシステムに理解させることが可能である。ただし、本発明では、ＡＳＨＲＡＥが唯一の基準ではなく、例えば、快適性を−５〜＋５の１１つのレベルに分かれた他の基準を用いてもよい。

本発明の主な目的は、室内環境が最高の快適性に達することにある。システムは、ステップＳ２８の後、室内空間Ｚ１の現在の快適指数（例えば、−３〜＋３のうちの１つ）を得ることができる。自動算出プログラム１２は、現在の快適指数に基づいて、最適な快適指数（本実施例では、０を例とする）に達するための必要な目標快適温度調整値を算出する（ステップＳ３０）。例えば、現在の環境パラメータに対する最適な温度は２６度の場合、室内温度が２６度に達すると、快適指数が０になる。そのため、自動算出プログラム１２は、現在の室内温度が２９度且つ快適指数が＋２である場合、快適指数を現在の＋２から０に変更させるための必要な目標快適温度調整値が−３度であることを算出することができる。

また、異なる温度では、湿度によって使用者の体感に影響を与えることがある。そのため、自動算出プログラム１２は、ステップＳ３０の後、目標快適温度調整値に基づいて、目標快適湿度調整値を算出してもよい（ステップＳ３２）。例えば、室内温度が２６度の場合の最適な湿度は５０％であるが、現在の室内湿度が７０％である時、自動算出プログラム１２は、目標快適湿度調整値が−２０％であることを算出することができる。

制御設備１は、ステップＳ３２の後、目標快適温度調整値及び目標快適湿度調整値に基づいて、室内環境が目標温度及び目標湿度に達するように、複数の室内設備３を制御する（ステップＳ３４）。ちなみに、本実施例において、制御設備１は、自動算出プログラム１２が目標快適温度調整値及び目標快適湿度調整値を算出することにより、温度を数度上昇／低下、湿度を数％上昇／低下させるように、複数の室内設備３を制御する。他の実施例において、自動算出プログラム１２が目標快適温度値及び目標快適湿度値を算出することにより、目標快適温度値及び目標快適湿度値になるように、複数の室内設備３を直接制御することも可能である。ただし、上記に説明したのは本発明の好ましい実施例であるが、これに限定されない。

また、上述したプリセットモードと同様に、自動算出モードにおいて、自動算出プログラム１２は、上記最適な快適指数ではなく、最適な快適範囲（例えば、−１〜＋１）を設定してもよい。これにより、上記ステップＳ３０において、最適な快適範囲に達するための必要な目標快適温度範囲を算出することになる。例えば、現在の環境パラメータに対する最適な温度は２４〜２５．５度の場合、室内温度が２４〜２５．５度に達すると、快適範囲が−１〜＋１になる。そのため、自動算出プログラム１２は、現在の室内温度が２９度且つ快適指数が＋２である場合、快適指数を現在の＋２から−１〜＋１に変更させるための必要な目標快適温度調整範囲が−３．５〜−５度であることを算出することができる。

同様に、自動算出プログラム１２は、ステップＳ３２において、同じ方式で目標快適湿度調整範囲を算出してもよいが、これに限定されない。なお、自動算出プログラム１２が目標快適温度調整範囲及び目標快適湿度調整範囲に基づいて複数の室内設備３を制御する場合、制御設備１は、同様に、省エネルギーに対する使用者のニーズに応じて、目標快適温湿度調整範囲における比較的に高い温湿度に基づいて、複数の室内設備３を制御することにより、室内環境における快適性を調整すると同時に、省エネルギー効果を得ることができる。

制御設備１は、ステップＳ３４の後、システムがターンオフされたか否か、或いは人員が退出したか否かを判断し続ける（ステップＳ３６）。システムがターンオフされず、且つ人員がまだ室内空間Ｚ１に居る場合、ステップＳ２６に戻して、複数のセンサー４により現在の環境パラメータを取得し続け、自動算出プログラム１２により最適な目標快適温度調整値（又は目標快適温度調整範囲）及び目標快適湿度調整値（又は目標快適湿度調整範囲）を算出し続け、制御設備１により複数の室内設備３を制御し続ける。逆に、システムがターンオフされ、又は人員が全て室内空間Ｚ１から退出した場合、自動算出プログラム１２は終了する。

自動制御システムは、ある目標を設定した（例えば、目標室内温度を２０度に設定した）が、この目標を達成することはできないという問題がしばしばある。一般的に、温度が下がらない原因には、室内の人数が多すぎ、ドアや窓が閉じられず、空調設備が古く、又は室内で暑い食べ物を食べること等が挙げられる。

本発明は、システムが目標温度及び目標湿度を設定した後、予定通りに達成するか否かを確認するために、下記技術方案をさらに提供する。

図５は、本発明に係る第１実施例の警報のフローチャートである。制御設備１は、自動算出プログラム１２を起動し、算出された目標快適温度調整値及び目標快適湿度調整値に基づいて、複数の室内設備３を制御する（ステップＳ４０）後、室内環境が閾時間内に目標温度及び目標湿度に達するか否かを判断する（ステップＳ４２）。制御設備１は、閾時間内に目標温度及び目標湿度に達した場合、追加の動作を実行せず、閾時間内に目標温度及び目標湿度に達しない場合、使用者に通知するための警報を発する（ステップＳ４４）。

本実施例において、閾時間は、システムが予め設定したものであってもよく、使用者がマンマシンインタフェース２を介して手動で設定したものであってもよいが、これに限定されない。制御設備１は、マンマシンインタフェース２を介して照明、映像や音により警報を発するか、ショートメッセージサービスや電子メールを送信することにより、使用者に通知してもよいが、これに限定されない。使用者は、通知を受信すると、室内空間Ｚ１に対して検査を行うことが可能である。これにより、目標温度及び目標湿度に達成できないのが環境問題（例えば、ドアや窓が閉じられたり室内の人数が多すぎたりする）又は設備問題（例えば、空調設備が古い）であるか否かを判断し、その問題を排除、或いは手動で新たな目標温度及び目標湿度を設定することができる。

図６、図７及び図８は、それぞれ、本発明に係る第１実施例の第１の学習制御のフローチャート、第２の学習制御のフローチャート、及び第３の学習制御のフローチャートである。システムは、使用者が学習モードを選択すると、図６、図７及び図８に示す手順にしたがって動作する。図６に示すように、システムは、まず、複数のセンサー４のうちの１つにより、人員が室内空間Ｚ１に進入したか否かを検出し続ける（ステップＳ５０）。制御設備１は、人員が室内空間Ｚ１に進入した場合、学習プログラム１３を起動する（ステップＳ５２）。制御設備１は、上述した二酸化炭素監視制御プログラム（ステップＳ５４）を同時に起動してもよい。

本実施例において、使用者は、プリセットモード及び学習モードを同時に選択してもよい。具体的に、システムは、まず現在の環境パラメータに対応可能な学習モデル１３１を用いて複数の室内設備３に対して初期制御を行う。一方、現在の環境パラメータに対応可能な学習モデル１３１が見つからない場合、プリセット制御プログラム１１により複数の室内設備３に対して初期制御を行う。また、システムは、使用者が手動で温湿度を調整する際、学習プログラム１３により学習を行うことにより、既存の学習モデル１３１を更新、又は新たな学習モデル１３１を作成することができる（図８に示す）。

また、使用者は、自動算出モード及び学習モードを同時に選択してもよい。具体的に、システムは、まず現在の環境パラメータに対応する学習モデル１３１を用いて複数の室内設備３に対して初期制御を行う。一方、現在の環境パラメータに対応する学習モデル１３１が見つからない場合、自動算出プログラム１２により複数の室内設備３に対して初期制御を行う。同様に、システムは、使用者が手動で温湿度を調整する際、学習プログラム１３により学習を行うことにより、既存の学習モデル１３１を更新、又は新たな学習モデル１３１を作成することができる。

図６に戻す。学習プログラム１３が起動されると、まず、複数のセンサー４により室内又は室外の複数の環境パラメータを取得する（ステップＳ５６）。次に、学習プログラム１３は、制御設備１において現在の環境パラメータに対応可能な学習モデル１３１を有するか否かを判断する（ステップＳ５８）。制御設備１は、制御設備１において学習モデル１３１がまだ作成されていないか、１つ又は複数の学習モデル１３１を有するが、現在の環境パラメータに対応できない場合、まず、同時に選択された他のモード（プリセット制御モード又は自動算出モード）により複数の室内設備３に対して初期制御を行う（ステップＳ６０）ことにより、複数の室内設備３の初期値を設定する。

一方、制御設備１において現在の環境パラメータに対応可能な学習モデル１３１を有する場合、学習プログラム１３は、学習モデル１３１に現在の環境パラメータを直接適用して、対応する目標快適温度調整値（又は目標快適温度調整範囲）を取得する（ステップＳ６２）。同時に、学習プログラム１３は、目標快適温度調整値に基づいて、目標快適湿度調整値（又は目標快適湿度調整範囲）を算出してもよい（ステップＳ６４）。最後に、制御設備１は、目標快適温度調整値及び目標快適湿度調整値に基づいて、室内環境が目標温度及び目標湿度に達するように複数の室内設備３を制御する（ステップＳ６６）。室内環境は調整されて目標温度及び目標湿度に達すると、システムにフィードバックされた使用者のニーズを満たすようになる。

そして、図７に示すように、使用者はマンマシンインタフェース２を介して閾時間を設定してもよく（ステップＳ６８）、システムにより閾時間が予め設定されてもよいが、これに限定されない。制御設備１は、閾時間（例えば、１５分、３０分又は１時間）が経過したか否かを判断し続ける（ステップＳ７０）。制御設備１は、閾時間が経過していない場合、室内環境が目標温度及び目標湿度（又は目標快適温度範囲及び目標快適湿度範囲）に達するか否かを判断し続け（ステップＳ７２）、室内環境が目標温度及び目標湿度に達すると、今回の制御を終了させる。一方、制御設備１は、室内環境が目標温度及び目標湿度に達するまで、算出された目標快適温度調整値及び目標快適湿度調整値に基づいて、室内環境を調整するように複数の室内設備３を制御する（ステップＳ７４）。また、制御設備１は、閾時間が経過したか否かを判断し続ける。

制御設備１は、閾時間が経過した後、室内環境が目標温度及び目標湿度に達するか否かを判断する（ステップＳ７６）。制御設備１は、室内環境が目標温度及び目標湿度に達した場合、追加の動作を実行せず、目標温度及び目標湿度に達しない場合、使用者に通知するための警報を発する（ステップＳ７８）。

図８に示すように、本発明では、学習モードが選択された場合、学習プログラム１３は、使用者により入力されたフィードバックデータ（例えば、使用者がマンマシンインタフェース２を介して手動で設定した目標温度）を随時に受信し、このフィードバックデータに基づいて、既存の学習モデル１３１を更新、又は新たな学習モデル１３１を作成する。以下、フィードバックデータの学習方式について詳しく説明する。

具体的に、制御設備１は、閾時間が経過する前、閾時間が経過した後、室内環境が目標温度及び目標湿度に達する前、室内環境が目標温度及び目標湿度に達した後（室内環境が安定した）、使用者により入力されたフィードバックデータを受信することが可能である（ステップＳ８０）。ステップＳ８０の後、学習プログラム１３は、複数のセンサー４により使用者がフィードバックデータを入力する際の環境パラメータを取得するとともに、フィードバックデータ及び現在の環境パラメータを記録することで、学習モデル１３１を作成又は更新する（ステップＳ８２）。具体的に、学習プログラム１３は、使用者により入力されたフィードバックデータ、及びフィードバックデータが入力される際の環境パラメータを記録し、フィードバックデータと環境パラメータとを関連付けて新たな学習モデル１３１を作成する。また、制御設備１において使用者によりフィードバックデータが入力される際の環境パラメータに対応する学習モデル１３１が存在する場合、制御設備１は、新たな学習モデル１３１を追加して作成せずに、受信したフィードバックデータに基づいて既存の学習モデル１３１を更新する。ただし、上記に説明したのは本発明の好ましい実施例であるが、これに限定されない。

ちなみに、使用者は、任意のタイミングでフィードバックデータを入力することができる。また、制御設備１は、使用者により入力されたフィードバックデータに基づいて、目標温度及び目標湿度を調整することができる。しかし、本実施例において、制御設備１は、閾時間内に調整された目標温度及び目標湿度に確実に達成可能なフィードバックデータのみを、有効なフィードバックデータとみなすことができる。そして、有効なフィードバックデータのみを用いて、既存の学習モデル１３１を更新、又は新たな学習モデル１３１を作成することができる。例えば、制御設備１は、使用者により室内温度を５度又は４０度に調整する旨のフィードバックデータが入力されると、達成不能なフィードバックデータであるため、このフィードバックデータを学習モデル１３１に追加せずに、誤動作とみなすようにしている。

学習モードが選択されると、使用者により入力されるフィードバックデータが持続的に受信や学習されることが可能である。これにより、制御設備１は、対応する学習モデル１３１を更新又は作成することができる。ただし、使用者のニーズが閾時間の経過前に変更すると、以前受信したフィードバックデータは無効なデータになる。そのため、一実施例において、学習プログラム１３は、以前のフィードバックデータを学習モデル１３１に追加せずに、無視（ｉｇｎｏｒｅ）してもよい。言い換えれば、学習プログラム１３は、閾時間の経過前に使用者により再入力された他のフィードバックに置き換えられるか、システムが達成不能なフィードバックデータを記録せず、学習モデル１３１に追加しないようにしている。

本発明において、システムは、マンマシンインタフェース２を介して、使用者が現在の室内環境の快適性に対するフィードバックデータを手動で入力するためのフィードバックインタフェースを提供することが可能である。一般的に、フィードバックデータは、曖昧な相対データ（例えば、暑すぎるか、暑すぎる旨の文句）であってもよく、具体的な絶対データ（例えば、目標室内温度を２６度に設定するか、室内温度を１度下げる）であってもよい。

システムは、フィードバックデータが絶対データである場合、このフィードバックデータに基づいて、室内設備３を制御するための目標快適温度調整値（又は目標快適温度調整範囲）及び目標快適湿度調整値（又は目標快適湿度調整範囲）を作成する一方、フィードバックデータが相対データである場合、現在の環境パラメータに基づいて、相対データを絶対データに変更し、変更された絶対データに基づいて、室内設備３を制御するための目標快適温度調整値及び目標快適湿度調整値を作成する。例えば、システムは、現在の室内温度が３０度であり、且つ使用者がフィードバックインタフェースを介して暑すぎる旨の文句オプションを３回押した場合、特定の式にしたがって、「暑すぎる旨の文句オプションが３回押される」という相対データを、「３度下げる」という絶対データに変更することが可能である。ただし、上記に説明したのは本発明の好ましい実施例であるが、これに限定されない。

図９は、本発明に係る第１実施例の使用者設定のフローチャートである。制御設備１は、使用者により入力されたフィードバックデータを受信する際、主として、マンマシンインタフェース２を介して使用者により入力された相対データを受信したか否かを判断する（ステップＳ１００）。制御設備１は、相対データを受信したと判断した場合、まず、複数の環境パラメータに基づいて、相対データを上述した絶対データに変更し、次に、算出された絶対データに基づいて、目標快適温度調整値を生成する（ステップＳ１０２）。

ステップＳ１００において、相対データを受信しないと判断した場合、使用者により入力された絶対データを受信したか否かを判断する（ステップＳ１０４）。制御設備１は、絶対データを受信したと判断した場合、絶対データに基づいて、目標快適温度調整値を生成する（ステップＳ１０６）。ちなみに、使用者は、主としてマンマシンインタフェース２により提供されたオプションを介して、相対データ又は絶対データ等のフィードバックデータの入力を行う。そのため、上記ステップＳ１００及びステップＳ１０４の実行順序は問わず、同時に実行してもよい。

また、制御設備１は、ステップＳ１００において使用者により入力された相対データを受信しないと判断するとともに、且つステップＳ１０４において使用者により入力された絶対データを受信しないと判断した場合、即ち、使用者により任意のフィードバックデータが入力されない場合、使用者のニーズが変わらないと判断した（ステップＳ１０８）。

以上、本発明の好ましい具体的な実施例を説明したが、これによって本発明の特許請求の範囲が限定されるものではない。また、本発明の内容を応用してなされる等価な変更は、すべて本発明の範囲に含まれることはいうまでもない。

１…制御設備
１１…プリセット制御プログラム
１２…自動算出プログラム
１３…学習プログラム
１３１…学習モデル
２…マンマシンインタフェース
２１…表示画面
３…室内設備
４…センサー
Ｚ１…室内空間

Claims (15)

1. 室内又は室外の複数の環境パラメータを検出する複数のセンサーと、
   室内空間における温度及び湿度を調整する複数の室内設備と、
   複数の前記センサーと複数の前記室内設備とに接続され、自動算出プログラムを実行して、複数の前記環境パラメータに基づいて、前記室内空間の現在の快適指数を算出し、前記快適指数に基づいて、前記室内空間が最適な快適指数に達するための必要な目標快適温度調整値及び目標快適湿度調整値を算出する制御設備と、を含み、
   前記制御設備は、前記目標快適温度調整値及び前記目標快適湿度調整値に基づいて、複数の前記室内設備を動作させて、室内環境が目標温度及び目標湿度に達するように制御することを特徴とする環境快適性制御システム。
2. 前記快適指数は、アメリカ暖房冷凍空調学会のＡＳＨＲＡＥ Ｓｔａｎｄａｒｄ ５５によって規定された快適領域の指数であり、
   複数の前記センサーは、熱センサー、赤外線センサー又はモニターを含み、人員が前記室内空間に進入したか否かを検出し、
   前記制御設備は、人員が前記室内空間に進入した際に、前記目標快適温度調整値及び前記目標快適湿度調整値を算出することを特徴とする請求項１に記載の環境快適性制御システム。
3. 前記制御設備は、フィードバックデータを受信して学習モデルを作成又は更新するための学習プログラムを実行し、
   前記学習モデルは、前記フィードバックデータと、前記フィードバックデータが入力される際に検出された前記環境パラメータとを含むことを特徴とする請求項１に記載の環境快適性制御システム。
4. 前記学習プログラムは、前記環境パラメータに基づいて、前記室内空間が前記フィードバックデータに満たすための必要な前記目標快適温度調整値及び前記目標快適湿度調整値を再算出し、
   前記制御設備は、再算出された前記目標快適温度調整値及び前記目標快適湿度調整値に基づいて、複数の前記室内設備を制御することを特徴とする請求項３に記載の環境快適性制御システム。
5. 前記制御設備に接続され、動作モードの選択画面を有するマンマシンインタフェースをさらに含み、
   前記動作モードは、自動算出モードと学習モードとを少なくとも有し、
   前記制御設備は、前記自動算出モードが選択された場合、前記自動算出プログラムを採用して動作し、前記学習モードが選択された場合、前記学習プログラムを採用して動作することを特徴とする請求項４に記載の環境快適性制御システム。
6. 前記学習プログラムは、前記学習モデルが現在の複数の前記環境パラメータに対して対応可能であるか否かを判断し、前記学習モデルが現在の複数の前記環境パラメータに対応可能である場合、対応する前記学習モデルに複数の前記環境パラメータを適用し、対応する前記目標快適温度調整値及び前記目標快適湿度調整値を取得する一方、前記学習モデルが現在の複数の前記環境パラメータに対応不能である場合、前記自動算出プログラムにより前記目標快適温度調整値及び前記目標快適湿度調整値を算出することを特徴とする請求項５に記載の環境快適性制御システム。
7. 複数の室内設備と、複数のセンサーと、複数の前記室内設備と複数の前記センサーとに接続される制御設備と、を含む制御システムに用いられる環境快適性制御方法であって、
   人員が室内空間に進入したか否かを検出するステップａと、
   人員が前記室内空間に進入した場合には、複数の前記センサーにより室内又は室外の複数の環境パラメータを取得するステップｂと、
   前記制御設備は、複数の前記環境パラメータに基づいて、前記室内空間の現在の快適指数を算出するステップｃと、
   前記快適指数に基づいて、前記室内空間が最適な快適指数に達するための必要な目標快適温度調整値を算出するステップｄと、
   前記目標快適温度調整値に基づいて、目標快適湿度調整値を算出するステップｅと、
   前記制御設備は、前記目標快適温度調整値及び前記目標快適湿度調整値に基づいて、室内環境が目標温度及び目標湿度に達するように複数の前記室内設備を制御するステップｆと、を含むことを特徴とする環境快適性制御方法。
8. 前記制御設備は、人員が前記室内空間に進入した場合、前記室内空間の二酸化炭素の含量を調整するように複数の前記室内設備のうちの１つを制御する二酸化炭素監視制御プログラムを実行するステップｇをさらに含むことを特徴とする請求項７に記載の環境快適性制御方法。
9. 閾時間が経過する前に前記目標温度及び前記目標湿度に達するか否かを判断するステップｈと、
   前記閾時間が経過しても、前記目標温度及び前記目標湿度に達しない場合、警報を発するステップｉと、をさらに含むことを特徴とする請求項７に記載の環境快適性制御方法。
10. フィードバックデータを受信するステップｊと、
    前記フィードバックデータに基づいて、前記フィードバックデータと前記フィードバックデータを受信する際に検出された前記環境パラメータとを含む学習モデルを作成又は更新するステップｋと、
    前記環境パラメータに基づいて、前記フィードバックデータに満たすための必要な前記目標快適温度調整値及び前記目標快適湿度調整値を再算出するステップｌと、
    再算出された前記目標快適温度調整値及び前記目標快適湿度調整値に基づいて、複数の前記室内設備を制御するステップｍと、をさらに含むことを特徴とする請求項７に記載の環境快適性制御方法。
11. 前記フィードバックデータは、相対データ又は絶対データであり、
    前記ステップｊは、
    前記相対データを受信したか否かを判断するステップｊ０と、
    前記相対データを受信すると、前記環境パラメータに基づいて、前記相対データを前記絶対データに変更するステップｊ１と、
    前記絶対データを受信したか否かを判断するステップｊ２と、
    前記絶対データに基づいて、前記目標温度及び前記目標湿度を作成するステップｊ３と、を含むことを特徴とする請求項１０に記載の環境快適性制御方法。
12. 前記ステップｂの後、
    複数の前記環境パラメータに対応可能な前記学習モデルを有するか否かを判断するステップｏと、
    複数の前記環境パラメータに対応可能な前記学習モデルを有する場合、対応する前記学習モデルに複数の前記環境パラメータを適用して、対応する前記目標快適温度調整値及び前記目標快適湿度調整値を取得するステップｐと、
    前記ステップｐの後、前記目標快適温度調整値及び前記目標快適湿度調整値に基づいて複数の前記室内設備を制御するステップｑと、
    複数の前記環境パラメータに対応可能な前記学習モデルを有しない場合、ステップｃ〜ステップｆを実行するステップｒと、をさらに含むことを特徴とする請求項１０に記載の環境快適性制御方法。
13. 制御システムに用いられる環境快適性制御方法であって、
    人員が室内空間に進入したか否かを検出するステップａと、
    人員が前記室内空間に進入した場合には、前記制御システムにおける複数のセンサーにより室内又は室外の複数の環境パラメータを取得するステップｂと、
    前記制御システムが複数の前記環境パラメータに対応可能な学習モデルを有するか否かを判断するステップｃと、
    前記制御システムが複数の前記環境パラメータに対応可能な前記学習モデルを有しない場合、自動算出モードにより前記制御システムにおける複数の室内設備に対して初期制御を行うステップｄと、
    前記制御システムが複数の前記環境パラメータに対応可能な前記学習モデルを有する場合、前記学習モデルに複数の前記環境パラメータを適用して、対応する目標快適温度調整値を取得するステップｅと、
    前記ステップｅの後、前記目標快適温度調整値に基づいて、目標快適湿度調整値を算出するステップｆと、
    前記ステップｆの後、前記目標快適温度調整値及び前記目標快適湿度調整値に基づいて、室内環境が目標温度及び目標湿度に達するように複数の前記室内設備を制御するステップｇと、を含むことを特徴とする環境快適性制御方法。
14. 前記ステップｄは、
    複数の前記環境パラメータに基づいて、現在の快適指数を算出するステップｄ１と、
    前記快適指数に基づいて、最適な快適指数に達するための必要な前記目標快適温度調整値を算出するステップｄ２と、
    前記目標快適温度調整値に基づいて、前記目標快適湿度調整値を算出するステップｄ３と、
    前記目標快適温度調整値及び前記目標快適湿度調整値に基づいて、室内環境が目標温度及び目標湿度に達するように複数の前記室内設備を制御するステップｄ４と、を含むことを特徴とする請求項１３に記載の環境快適性制御方法。
15. 相対データ又は絶対データであるフィードバックデータを受信したか否かを判断するステップｈと、
    フィードバックデータを受信した場合、前記フィードバックデータと前記フィードバックデータを受信する際に検出された前記環境パラメータとを含む前記学習モデルを作成又は更新するステップｉと、
    前記環境パラメータに基づいて、前記フィードバックデータに達するための必要な前記目標快適温度調整値及び前記目標快適湿度調整値を再算出するステップｊと、
    再算出された前記目標快適温度調整値及び前記目標快適湿度調整値に基づいて、複数の前記室内設備を制御するステップｋと、をさらに含むことを特徴とする請求項１４に記載の環境快適性制御方法。