KR101499618B1 - LSA 알고리즘을 이용한 IoT 서비스 방법 및 시스템 - Google Patents

LSA 알고리즘을 이용한 IoT 서비스 방법 및 시스템 Download PDF

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Abstract

LSA 알고리즘을 이용한 IoT 서비스 방법 및 시스템이 제공된다. 본 발명의 실시예에 따른 디바이스 제어 방법은, 시간 경과에 따라 센서 데이터와 가동된 디바이스를 학습하고, 학습 결과를 기반으로 디바이스를 자동 제어하며 디바이스 제어를 사용자에 추천한다. 이에 의해, 상황에 따른 디바이스 사용 패턴 학습을 통해 디바이스 자동 제어를 수행할 수 있음은 물론, 자동 제어에 대한 확신이 없는 상황에 대해서는 적정한 추천을 통해 사용자의 의도에 부합하는 최적의 제어를 수행할 수 있게 된다.

Description

LSA 알고리즘을 이용한 IoT 서비스 방법 및 시스템{IoT Service Method with LSA Algorithm and System using the same}
본 발명은 IoT 서비스에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 디바이스 사용 패턴 학습을 통한 디바이스 자동 제어 방법 및 시스템에 관한 것이다.
IoT 서비스는 우리에게 보다 다양하고 편리하며 안전한 생활을 제공해주게 될 것이다. 이와 같은 다양한 IoT 서비스를 위한 전제는, 세상에 널리 퍼져 있는 다양한 많은 IoT 디바이스들을 최적으로 제어하는 것이다.
물론, IoT 디바이스들을 최적으로 제어하는 것은, 제어 내용이 사용자의 의도에 부합하는 것이어야 함을 의미한다. 의도에 부합하지 않는 제어는, 오히려 사용자의 불편함을 초래하게 될 뿐이다.
현재, IoT 디바이스들의 동작 패턴을 학습하고, 학습 결과로 사용자의 의도를 파악하여 자동 제어를 수행하는 기술이 제시되어 있기는 하지만, 파악한 사용자의 의도가 사용자의 실제 의도에 부합하는지에 대해서는 확신할 수 없다는 문제가 있다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은, 센서 데이터와 디바이스 가동을 학습하고, 학습결과를 기반으로 디바이스 자동 제어 및 디바이스 제어를 추천하는 디바이스 제어 방법 및 시스템을 제공함에 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른, 디바이스 제어 방법은, 시간 경과에 따라, 센서 데이터와 가동된 디바이스를 학습하는 단계; 학습 결과를 기반으로, 디바이스를 자동 제어하는 단계; 및 학습 결과를 기반으로, 디바이스 제어를 사용자에 추천하는 단계;를 포함한다.
그리고, 자동 제어 단계는, 현재의 센서 데이터와 동일한 과거 상황에서, 디바이스가 가동된 빈도가 제1 임계치 이상인 경우에 수행되고, 추천 단계는, 현재의 센서 데이터와 동일한 과거 상황에서, 디바이스가 가동된 빈도가 제1 임계치 미만인 경우에 수행될 수 있다.
또한, 추천 단계는, 현재의 센서 데이터와 동일한 과거 상황에서, 디바이스가 가동된 빈도가 제1 임계치 미만이고 제2 임계치 이상인 경우에 수행될 수 있다.
그리고, 사용자가 추천을 수용하면, 디바이스를 제어하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스 제어 방법은, 사용자가 추천에 응답하지 않으면, 디바이스를 제어하지 않는 단계;를 더 포함할 수 있다.
그리고, 음성 또는 시각 출력을 통해, 사용자에게 추천하고, 음성 또는 터치 입력을 통해, 사용자가 추천을 수용할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스 제어 방법은, 추천 수용 빈도가 제3 임계치 이상이면, 이후 동일한 과거 상황에 대해서는 디바이스를 자동 제어하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
한편, 본 발명의 다른 실시예에 따른, 디바이스 제어 장치는, 센서 및 디바이스와 통신하는 통신 인터페이스; 및 시간 경과에 따라 센서 데이터와 가동된 디바이스를 학습하고, 학습 결과를 기반으로, 디바이스를 자동 제어하며 디바이스 제어를 사용자에 추천하는 프로세서;를 포함한다.
그리고, 프로세서는, 현재의 센서 데이터와 동일한 과거 상황에서 디바이스가 가동된 빈도가 제1 임계치 이상인 경우에, 디바이스를 자동 제어하고, 현재의 센서 데이터와 동일한 과거 상황에서, 디바이스가 가동된 빈도가 제1 임계치 미만이고 제2 임계치 이상인 경우에, 디바이스 제어를 사용자에 추천할 수 있다.
또한, 프로세서는, 추천 수용 빈도가 제3 임계치 이상이면, 이후 동일한 과거 상황에 대해서는 디바이스를 자동 제어할 수 있다.
이상 설명한 바와 같이, 본 발명의 실시예들에 따르면, 상황에 따른 디바이스 사용 패턴 학습을 통해 디바이스 자동 제어를 수행할 수 있음은 물론, 자동 제어에 대한 확신이 없는 상황에 대해서는 적정한 추천을 통해 사용자의 의도에 부합하는 최적의 제어를 수행할 수 있게 된다.
나아가, 본 발명의 실시예들에 따르면, 추천 수용 결과를 학습하여, 수용 빈도가 높은 추천에 대해서는 자동 제어로 승격시키기 때문에, 사용자의 의도를 추후 반영하여 자동 제어 내용을 보강할 수 있게 된다.
아울러, 본 발명의 실시예들에 따르면, 추천 내용에 대해서는 시각과 청각으로 다양하게 안내하고, 추천 수용 역시 음성이나 터치로 다양하게 입력할 수 있어, 사용자 인터랙션의 다양성을 보장할 수 있다.
도 1은 본 발명이 적용가능한 IoT 홈 서비스 시스템을 도시한 도면,
도 2는 LSA 알고리즘에서 학습 과정의 설명에 제공되는 도면,
도 3은, 도 2에 도시된 학습 과정에 의한 학습 결과를 예시한 도면,
도 4는 추천 처리 과정의 설명에 제공되는 도면,
도 5는 추천 대상을 자동 제어 대상으로 승격하는 과정의 설명에 제공되는 도면, 그리고,
도 6은 IoT 제어장치의 상세 블럭도이다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명이 적용가능한 IoT 홈 서비스 시스템을 도시한 도면이다. 도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명이 적용가능한 IoT 홈 서비스 시스템은, IoT 센서들(10-1, 10-2, ..., 10-n), IoT 디바이스들(20-1, 20-2, ..., 20-m) 및 IoT 제어장치(100)를 포함한다.
IoT 센서들(10-1, 10-2, ..., 10-n)은 가정에 실제로 설치된 센서들은 물론, 가상의 센서들도 포함한다. 가상의 센서란, 센서 데이터가 네트워크를 통해 제공되는 센서를 말한다. 즉, 가상의 센서가 제공하는 센서 데이터는, 네트워크 상에 존재한다.
예를 들어, 기상청 서버로부터 네트워크를 통해 날씨 정보를 획득하는 경우, 기상청 서버가 가상의 날씨 센서인 셈이다.
IoT 디바이스들(20-1, 20-2, ..., 20-m)은 전등, 에어컨, 온풍기, 가습기 등과 같이, 가정에 마련되며, 사용자에 의한 수동 제어 및 IoT 제어장치(100)에 의한 자동 제어 모두가 가능한 디바이스들을 말한다.
IoT 제어장치(100)는 LSA 알고리즘(Learn, Suggest and Auto control Algorithm)을 이용하여 IoT 홈 서비스 시스템을 운용하는, 시스템의 중심 장치이다.
LSA 알고리즘은, IoT 디바이스들(20-1, 20-2, ..., 20-m)을 제어하기 위해 구성한 알고리즘으로, 사용자의 의도를 최대한 반영하여 디바이스를 제어하되, 사용자의 의도가 확실하지 않은 경우 사용자의 의사에 따라 디바이스를 제어하기 위한 알고리즘이다.
LSA 알고리즘은, 학습(Learn) 추천(Suggest) 및 자동 제어(Auto control)로 이루어진다.
도 2는 LSA 알고리즘에서 학습 과정의 설명에 제공되는 도면이다. 도 2에 도시된 테이블에 따르면, 학습 과정에서는, 시간의 경과(1,2,3,4,5,6,7,...)에 따라, 센서들로부터 센서 데이터들을 획득하고 있음을 확인할 수 있다. 구체적으로,
1) 센서-1로부터 시간의 경과에 따라 획득된 센서 데이터는, S11, S12, S13, S14, S15, S16, S17, ... 이고,
2) 센서-2로부터 시간의 경과에 따라 획득된 센서 데이터는, S21, S22, S23, S24, S25, S26, S27, ... 이며,
...
n) 센서-n으부터 시간의 경과에 따라 획득된 센서 데이터는, Sn1, Sn2, Sn3, Sn4, Sn5, Sn6, Sn7, ... 이다.
한편, 시간 간격은 필요와 사양에 따라 정할 수 있으며, 가변되는 것도 가능하다.
또한, 도 2에 도시된 테이블에 따르면, 학습 과정에서는, 센서 데이터에 따라, 가동된 디바이스들을 파악하고 있음을 확인할 수 있다. 여기서, 디바이스 가동은 사용자의 수동 조작에 의한 가동은 물론, IoT 제어장치(100)의 자동 조작에 의한 가동을 포함한다. 도 2에 도시된 바에 따르면,
1) 센서 데이터가 [S12, S22, ... , Sn2]인 경우, 디바이스-3이 가동하였고,
2) 센서 데이터가 [S14, S24, ... , Sn4]인 경우, 디바이스-1과 디바이스-3이 가동하였으며,
3) 센서 데이터가 [S17, S27, ... , Sn7]인 경우, 디바이스-1, 디바이스-2 및 디바이스-3이 가동하였음을 확인할 수 있다.
도 2에 도시된 학습 과정에 의한 학습 결과는 도 3에 도시된 바와 같이 누적하여 관리한다. 구체적으로, 하나의 디바이스라도 가동된 경우, 가동된 디바이스에 대한 정보와 그 시점에서의 센서 데이터들을 테이블화하고, 발생 빈도를 산출하여 부가한다.
도 3에서 첫 번째 엔트리에 대한 발생 빈도가 95%로 표기되어 있는데, 이는 센서 데이터가 [S17, S27, ... , Sn7]인 경우 디바이스-1, 디바이스-2 및 디바이스-3이 가동된 비율이 95%임을 의미한다. 예를 들어, 과거 센서 데이터가 [S17, S27, ... , Sn7]인 상황이 20회 있었는데, 1회를 제외한 19회에 디바이스-1, 디바이스-2 및 디바이스-3이 가동된 경우이다.
한편, 도 3에 도시된 바에 따르면, 센서 데이터가 [S14, S24, ... , Sn4]인 경우, 디바이스-1과 디바이스-3이 가동된 비율이 75%이고, 센서 데이터가 [S12, S22, ... , Sn2]인 경우, 디바이스-3이 가동된 비율이 55%임을 확인할 수 있다.
도 3에 도시된 학습 결과를 기반으로 추천(Suggest) 대상과 자동 제어(Auto control) 대상이 결정된다. 예를 들어, '발생 빈도가 90% 이상'인 경우는 '자동 제어 대상'으로 선정하고, '발생 빈도가 90% 미만이지만 70%를 초과'하는 경우는 '추천 대상'으로 선정할 수 있다.
도 3에 도시된 학습 결과에 따르면, 현재 획득된 센서 데이터가 [S17, S27, ... , Sn7]인 경우, IoT 제어장치(100)는 디바이스-1, 디바이스-2 및 디바이스-3을 자동으로 가동시킨다. 센서 데이터가 [S17, S27, ... , Sn7]인 경우와 동일한 과거 상황에서 디바이스-1, 디바이스-2 및 디바이스-3이 가동된 빈도가 90%를 초과하였기 때문에, 디바이스-1, 디바이스-2 및 디바이스-3을 자동으로 가동시키는 것이다.
한편, 현재 획득된 센서 데이터가 [S14, S24, ... , Sn4]인 경우, IoT 제어장치(100)는 디바이스-1과 디바이스-3을 가동시킬 것을 사용자에게 추천한다. 센서 데이터가 [S14, S24, ... , Sn4]인 경우와 동일한 과거 상황에서 디바이스-1과 디바이스-3이 가동된 빈도가 90%를 초과하지 않았으므로 자동 제어 대상은 아니지만, 70%를 초과하여 추천 대상에 해당하기 때문에, 디바이스-1과 디바이스-3에 대한 가동을 추천하는 것이다.
사용자가 추천을 수용하면 IoT 제어장치(100)는 디바이스-1과 디바이스-3을 가동시킨다. 하지만, 사용자가 추천을 수용하지 않으면, IoT 제어장치(100)는 디바이스-1과 디바이스-3을 가동시키지 않는다.
추천에 대해 사용자의 응답이 없는 경우, IoT 제어장치(100)는 디바이스-1과 디바이스-3을 가동시키지 않음이 바람직하지만, 구현에 따라서는 가동하는 것으로 할 수도 있다.
도 4는 추천 처리 과정을 나타낸 도면이다. 도 4에는 IoT 제어장치(100)의 외관을 도시하였고, 추천 처리 과정을 도식적으로 설명하기 위해 IoT 제어장치(100)에서 구동되는 LSA 알고리즘(140)을 함께 나타내었다.
도 4에 도시된 바와 같이, LSA 알고리즘(140)에 의해 추천 결정이 있으면(①), IoT 제어장치(100)에 구비된 구형(球形) 터치 스크린(120) 및/또는 스피커(160)를 통해 시각 또는 음성 출력으로 사용자에게 추천이 이루어진다(②).
도 4에는 "전등을 켤 것(Light on?)"을 터치 스크린(120)과 스피커(160)를 통해 추천하는 상황이 도시되어 있다.
이에, 사용자는 마이크(110) 또는 터치 스크린(120)을 통해 음성 또는 터치로 추천을 수용할 수 있다(③). 사용자가 추천을 수용하면, 마이크(110) 또는 터치 스크린(120)을 통해 LSA 알고리즘(140)에 명령(추천 수용)이 전달되어(④), LSA 알고리즘(140)이 해당 추천 내용을 수행하게 된다.
한편, IoT 제어장치(100)는 사용자의 추천 결과를 누적하여 관리한다. 구체적으로, 도 5에 도시된 바와 같이, 추천이 이루어졌었던 상황(센서 데이터 및 가동 디바이스)을 테이블화하고, 추천 수용 빈도를 산출하여 부가한다.
도 5에서 첫 번째 엔트리에 대한 추천 수용 빈도가 90%로 표기되어 있는데, 이는 센서 데이터가 [S14, S24, ... , Sn4]인 경우에 디바이스-1과 디바이스-3에 대한 가동 추천을 사용자가 수용한 비율이 90%임을 의미한다. 예를 들어, 과거 센서 데이터가 [S14, S24, ... , Sn4]이어서 디바이스-1과 디바이스-3의 가동을 추천하였던 상황이 10회 있었는데, 1회를 제외한 9회에 대해 사용자가 추천을 수용한 경우이다.
한편, 도 5에 도시된 바에 따르면, 센서 데이터가 [S19, S29, ... , Sn9]인 경우에 디바이스-2와 디바이스-3에 대한 가동 추천을 사용자가 수용한 비율이 40%임을 확인할 수 있다.
도 5에 도시된 추천 결과를 기반으로 추천(Suggest) 대상을 자동 제어(Auto control) 대상으로 승격하는 것이 가능하다. 즉, 추천 수용 빈도가 80% 이상인 경우는 자동 제어 대상으로 승격하는 것이다.
도 5에 도시된 바에 따르면, 이후 센서 데이터로 [S14, S24, ... , Sn4]가 획득된 경우, 디바이스-1과 디바이스-3에 대한 가동 추천을 하는 것이 아니라, 디바이스-1과 디바이스-3을 바로 가동(즉, 자동 제어)하게 된다.
반면, 센서 데이터로 [S19, S29, ... , Sn9]가 획득된 경우에 디바이스-2와 디바이스-3에 대한 가동은, 추천 수용 빈도가 80% 미만인 40%에 불과하므로, 자동 제어 대상으로 승격하지 않고 추천 대상으로 유지시킨다.
이하에서, IoT 제어장치(100)의 내부 구성에 대해, 도 6을 참조하여 상세히 설명한다. 도 6은 IoT 제어장치(100)의 상세 블럭도이다. 도 6에 도시된 바와 같이, IoT 제어장치(100)는, 마이크(110), 터치 스크린(120), 프로세서(130), 통신 인터페이스(150) 및 스피커(160)를 포함한다.
마이크(110)는 사용자로부터 음성 명령(추천 수용 여부)을 입력받아 프로세서(130)에서 실행되는 LSA 알고리즘(140)으로 전달한다. 스피커(150)는 LSA 알고리즘(140)으로부터 전달받은 음성(추천 내용)을 사용자가 들을 수 있도록 출력한다.
터치 스크린(120)은 사용자에 대한 시각 출력 및 터치 입력을 위한 수단이다. 도 4에서 터치 스크린(120)은 구 형상인 것을 상정하였으나, 다른 타입, 예를 들면 플랫 형상으로 구현하여도 무방하다.
통신 인터페이스(150)는 'IoT 제어장치(100)와 IoT 센서들(10-1, 10-2, ..., 10-n) 간의 통신' 및 'IoT 제어장치(100)와 IoT 디바이스들(20-1, 20-2, ..., 20-m) 간의 통신'을 지원한다.
프로세서(130)는 LSA 알고리즘(140)을 실행하여, IoT 센서들(10-1, 10-2, ..., 10-n)로부터 수신되는 센서 데이터들과 IoT 디바이스들(20-1, 20-2, ..., 20-m)의 가동 상태를 학습하고, 현재 센서 데이터들을 모니터링 하면서 추천 또는 자동 제어를 수행한다.
LSA 알고리즘(140)은 어플리케이션으로 구현될 수 있음은 물론, 펌웨어나 OS의 구성으로 구현될 수도 있다.
위 실시예에서는, 디바이스가 가동된 경우만을 학습하는 것을 상정하였으나, 디바이스가 가동되지 않는 경우에 대해서도 추가적으로 학습하도록 구현할 수 있다.
나아가, 위 실시예에서 상정한 IoT 홈 서비스는 이해와 설명의 편의를 위해 든 일 예에 불과하다. 홈 서비스 이외의 다른 종류의 IoT 서비스에 대해서도 본 발명의 기술적 사상이 적용될 수 있음은 물론이다.
또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안될 것이다.
10-1, 10-2, ..., 10-n : IoT 센서
20-1, 20-2, ..., 20-m : IoT 디바이스
100 : IoT 제어장치 140 : LSA 알고리즘
110 : 마이크 120 : 터치 스크린
160 : 스피커

Claims (10)

  1. 시간 경과에 따라, 센서 데이터와 가동된 디바이스를 학습하는 단계;
    학습 결과를 기반으로, 디바이스를 자동 제어하는 단계; 및
    학습 결과를 기반으로, 디바이스 제어를 사용자에 추천하는 단계;를 포함하고,
    자동 제어 단계는,
    현재의 센서 데이터와 동일한 과거 상황에서, 디바이스가 가동된 빈도가 제1 임계치 이상인 경우에 수행되고,
    추천 단계는,
    현재의 센서 데이터와 동일한 과거 상황에서, 디바이스가 가동된 빈도가 제1 임계치 미만인 경우에 수행되는 것을 특징으로 하는 디바이스 제어 방법.
  2. 삭제
  3. 제 1항에 있어서,
    추천 단계는,
    현재의 센서 데이터와 동일한 과거 상황에서, 디바이스가 가동된 빈도가 제1 임계치 미만이고 제2 임계치 이상인 경우에 수행되는 것을 특징으로 하는 디바이스 제어 방법.
  4. 제 3항에 있어서,
    사용자가 추천을 수용하면, 디바이스를 제어하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 디바이스 제어 방법.
  5. 제 4항에 있어서,
    사용자가 추천에 응답하지 않으면, 디바이스를 제어하지 않는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 디바이스 제어 방법.
  6. 제 4항에 있어서,
    음성 또는 시각 출력을 통해, 사용자에게 추천하고,
    음성 또는 터치 입력을 통해, 사용자가 추천을 수용하는 것을 특징으로 하는 디바이스 제어 방법.
  7. 제 4항에 있어서,
    추천 수용 빈도가 제3 임계치 이상이면, 이후 동일한 과거 상황에 대해서는 디바이스를 자동 제어하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 디바이스 제어 방법.
  8. 센서 및 디바이스와 통신하는 통신 인터페이스; 및
    시간 경과에 따라 센서 데이터와 가동된 디바이스를 학습하고, 학습 결과를 기반으로, 디바이스를 자동 제어하며 디바이스 제어를 사용자에 추천하는 프로세서;를 포함하고,
    프로세서는,
    현재의 센서 데이터와 동일한 과거 상황에서 디바이스가 가동된 빈도가 제1 임계치 이상인 경우에, 디바이스를 자동 제어하고,
    현재의 센서 데이터와 동일한 과거 상황에서, 디바이스가 가동된 빈도가 제1 임계치 미만이고 제2 임계치 이상인 경우에, 디바이스 제어를 사용자에 추천하는 것을 특징으로 하는 디바이스 제어 장치.
  9. 삭제
  10. 제 8항에 있어서,
    프로세서는,
    추천 수용 빈도가 제3 임계치 이상이면, 이후 동일한 과거 상황에 대해서는 디바이스를 자동 제어하는 것을 특징으로 하는 디바이스 제어 장치.
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