KR101684423B1 - 계층적 업무 네트워크 계획에 기반한 홈 네트워크 시스템 및 그 제어 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 가정 내 다양한 가전기기들을 네트워크로 연결하고 사용자의 목적과 상태에 따라 자동으로 제어하는 스마트 홈 시스템에 관한 것이다.
본 발명에 따른 스마트 홈 시스템에 의하면, 상황 인지 온톨로지를 이용하여 센서들을 통하여 획득한 정보들로부터 보다 정확하고 효율적으로 사용자의 환경 정보를 도출하고, 사례 기반 추론 기법과 계층적 업무 네트워크 계획 기법을 이용하여 각 디비이스들의 하위 업무의 내용과 범위를 단계적으로 설정함으로써 사용자의 환경 정보에 기반한 가장 적합한 각 홈 네트워크 시스템 내의 디바이스들의 설정을 보다 빠르게 도출하여 내고, 그에 따라 홈 네트워크를 제어하는 효과가 있다.
이를 위하여 본 발명에 따른 홈 네트워크 시스템 제어 방법은 복수 개의 디바이스들을 구비한 홈 네트워크 시스템 제어 방법에 있어서, 제어 서버가 사용자 목표 정보를 포함하는 사용자 정보와 주변 환경에 관한 환경 정보를 획득하고, 상기 홈 네트워크 시스템에 대하여 미리 정의된 시스템 온톨로지를 이용하여, 상기 사용자 정보와 상기 환경 정보에 따른 상기 디바이스의 상위 동작을 결정하는 온톨로지 기반 상황 인지 단계; 상기 제어 서버가 미리 설정된 사례 데이터베이스에서 상기 사용자 정보와 상기 결정된 상기 디바이스의 상위 동작에 대응하는 유사 사례를 검색하고, 상기 검색한 유사 사례에 따라 상기 디바이스의 상위 동작을 수행하기 위한 상기 디바이스의 하위 업무를 결정하는 사례 기반 추론 단계; 및 상기 제어 서버가 계층적 업무 네트워크 계획 기법을 이용하여, 상기 하위 업무의 세부 동작 범위를 결정하는 계층적 업무 네트워크 계획 단계를 포함한다.

Description

계층적 업무 네트워크 계획에 기반한 홈 네트워크 시스템 및 그 제어 방법{Smart Home System based on Hierarchical Task Network Planning}

본 발명은 가정 내 다양한 디바이스들을 네트워크로 연결하고 사용자의 목적과 상태에 따라 자동으로 제어하는 홈 네트워크 시스템에 관한 것이다.

일반 가정에서 사용하는 각종 디바이스들은 일반적으로 각각 독립적으로 동작하고, 사용자가 필요에 따라 각 디바이스를 설정 및 제어하여 사용하는 방식으로 이용되고 있다. 그러나 유무선 통신 기술이 점차적으로 보다 많은 기기들에 적용되어감에 따라, 기존의 디바이스들에도 적용되어 가정 내 각종 디바이스들을 하나의 통신망으로 연결하는 홈 네트워크 시스템을 구축하려는 시도가 있어왔다. 홈 네트워크 시스템에서는 예를 들면 TV, 냉장고, 세탁기, 에어콘, 조명 등의 가정 내 각종 디바이스들이 하나의 네트워크로 연결되고, 중앙 관리 장치가 각각의 디바이스들을 사용자의 입력이나 미리 설정된 규칙에 따라 제어한다.

선행기술문헌 공개특허공보 제10-2007-0037931는 이와 같은 홈 네트워크 시스템의 일 예로 홈 네트워크를 구성하는 디바이스들을 제어하는 홈 서버에 대하여 개시하고 있다.

또한 이와 같은 홈 네트워크 시스템을 자동화하기 위하여, 다수의 센서를 이용하여 가정 내 환경을 감지하고 그에 따라 사용자에게 가장 적합한 환경을 제공하기 위하여 각 디바이스들을 제어하는 스마트 홈 시스템도 개발되고 있다. 그런데 이와 같은 스마트 홈 시스템에 있어서는 환경 정보와 사용자 정보를 이용하여 현재의 상황을 올바르게 파악하여야 할 필요가 있고, 또한 각 디바이스들이 동작할 수 있는 모든 경우의 조합들 중에서 사용자의 의도와 현재의 상황에 가장 적합한 최적의 조합을 찾아 각 디바이스들을 동작시켜야 할 필요가 있다.

하지만 기존의 홈 네트워크 시스템들은 센서를 통하여 획득한 정보들로부터 현재의 상황을 올바르게 파악하지 못하는 문제점이 있었고, 각 디바이스들이 동작할 수 있는 경우의 수가 많은 관계로 최적의 조합을 찾기 위하여 지나치게 많은 연산을 수행하여야 하거나, 또는 빠른 연산을 위하여 최적의 조합이 아닌 보다 열등한 조합을 도출하는 문제점이 있었다.

공개특허공보 제10-2007-0037931 (2007.04.09)

본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 상황 인지 온톨로지를 이용하여 센서들을 통하여 획득한 정보들로부터 보다 정확하고 효율적으로 사용자의 환경 정보를 도출하고, 사례 기반 추론 기법과 계층적 업무 네트워크 계획 기법을 이용하여 각 디비이스들의 하위 업무의 내용과 범위를 단계적으로 설정함으로써 사용자의 환경 정보에 기반한 가장 적합한 각 홈 네트워크 시스템 내의 디바이스들의 설정을 보다 빠르게 도출하여 내고, 그에 따라 홈 네트워크를 제어하는 스마트 홈 시스템을 제공하는 것이다.

상기 과제를 해결하기 위해, 본 발명의 일 유형에 따른 홈 네트워크 시스템 제어 방법은, 복수 개의 디바이스들을 구비한 홈 네트워크 시스템 제어 방법에 있어서, 제어 서버가 사용자 목표 정보를 포함하는 사용자 정보와 주변 환경에 관한 환경 정보를 획득하고, 상기 홈 네트워크 시스템에 대하여 미리 정의된 시스템 온톨로지를 이용하여, 상기 사용자 정보와 상기 환경 정보에 따른 상기 디바이스의 상위 동작을 결정하는 온톨로지 기반 상황 인지 단계; 상기 제어 서버가 미리 설정된 사례 데이터베이스에서 상기 사용자 정보와 상기 결정된 상기 디바이스의 상위 동작에 대응하는 유사 사례를 검색하고, 상기 검색한 유사 사례에 따라 상기 디바이스의 상위 동작을 수행하기 위한 상기 디바이스의 하위 업무를 결정하는 사례 기반 추론 단계; 및 상기 제어 서버가 계층적 업무 네트워크 계획 기법을 이용하여, 상기 하위 업무의 세부 동작 범위를 결정하는 계층적 업무 네트워크 계획 단계;를 포함할 수 있다.

여기서 상기 사용자 정보는 사용자 선호 정보 또는 사용자 상태 정보를 포함하고, 상기 환경 정보는 상기 홈 네트워크 시스템에 구비된 적어도 하나 이상의 센서를 이용하여 획득하거나, 또는 망을 통하여 상기 홈 네트워크 시스템과 연결된 서버로부터 전송받는 것을 특징으로 할 수 있다.

여기서 상기 시스템 온톨로지는, 노드와 에지의 연결 관계를 이용하여 상기 홈 네트워크 시스템을 정의하고, 상기 노드로 사용자 노드, 디바이스 노드, 환경 노드, 장소 노드 중 적어도 어느 하나 이상을 포함하고, 상기 사용자 노드, 상기 디바이스 노드, 상기 환경 노드, 상기 장소 노드는 상기 에지를 통하여 속성 또는 소속을 나타내는 하위 노드들과 연결되는 것을 특징으로 할 수 있다.

여기서 상기 사용자 노드는 상기 사용자 정보에 따라 설정되고, 상기 환경 노드는 상기 환경 정보에 따라 설정되고, 상기 디바이스 노드 및 상기 장소 노드는 홈 네트워크 시스템의 사전 정보에 따라 설정되는 것을 특징으로 할 수 있다.

여기서 상기 사용자 노드는 사용자 프로필, 사용자 선호도, 사용자 행동을 각 하위 노드로 가지고, 상기 디바이스 노드는 상기 홈 네트워크 시스템에 포함된 각 상기 디바이스들과 상기 디바이스의 동작 모드를 하위 노드로 가지고, 상기 환경 노드는 온도 또는 습도 또는 조도 중 적어도 하나를 하위 노드로 가지고, 상기 장소 노드는 홈 내 각 장소들을 하위 노드로 가지고, 상기 사용자 노드와 상기 디바이스 노드는 상기 장소 노드와 에지로 연결된 것을 특징으로 할 수 있다.

여기서 상기 온톨로지 기반 상황 인지 단계는, 상기 제어 서버가 상기 사용자 정보와 상기 환경 정보에 따라 상기 디바이스의 상위 동작을 도출하는 미리 정해진 규칙을 이용하여, 상기 온톨로지 상황 인지 단계에서 획득한 상기 사용자 정보와 상기 환경 정보에 따라 상기 시스템 온톨로지에서 상기 디바이스의 상위 동작을 결정하는 것을 특징으로 할 수 있다.

여기서 상기 미리 정해진 규칙은 SWRL 규칙인 것을 특징으로 할 수 있다.

여기서 상기 사례 기반 추론 단계는, 상기 제어 서버가 상기 사용자 정보와 상기 결정된 상기 디바이스의 상위 동작에 따른 질의어를 생성하고, 상기 생성한 질의어에 따라 상기 사례 데이터베이스에 저장된 사례들 중 상기 유사 사례를 검색하고, 상기 검색한 유사 사례에 따라 상기 디바이스의 상위 동작을 수행하기 위한 상기 디바이스의 하위 업무를 결정하는 것을 특징으로 할 수 있다.

여기서 상기 사례 데이터베이스에 저장된 사례는 상기 사용자의 선호 정보와 상기 사용자의 상태 정보를 포함하고, 상기 사용자의 선호 정보 및 상기 사용자의 상태 정보에 대응하는 각 상기 디바이스의 상기 상위 동작 및 상기 하위 업무를 포함하는 사례가 될 수 있다.

여기서 상기 사례 기반 추론 단계는 상기 제어 서버가 상기 온톨로지 기반 상황 인지 단계에서 획득한 상기 사용자 선호 정보 및 상기 사용자 상태 정보와 상기 결정된 상기 디바이스의 상위 동작을 기준으로, 상기 사례 데이터베이스에 저장된 사례 중 상기 유사 사례를 검색하는 것을 특징으로 할 수 있다.

여기서 상기 사례 기반 추론 단계는 상기 검색한 유사 사례에 따라, 상기 제어 서버가 상기 디바이스의 동작 모드 또는 미리 정의된 동작 레벨에 관한 사항을 포함하는 상기 하위 업무를 결정하고, 상기 디바이스들의 동작 순서를 결정하는 것을 특징으로 할 수 있다.

여기서 상기 사례 기반 추론 단계는 상기 제어 서버가, 상기 온톨로지 기반 상황 인지 단계에서 획득한 상기 사용자 선호 정보 및 상기 사용자 상태 정보와 상기 결정된 상기 디바이스의 상위 동작과, 상기 사례 데이터베이스에 저장된 사례의 상기 사용자의 선호 정보 및 상기 사용자 상태 정보와 상기 디바이스의 상위 동작을 비교하여, 유사도를 산출하고, 상기 산출한 유사도를 기준으로, 상기 사례 데이터베이스에 저장된 사례들 중 상기 유사 사례를 선택하는 것을 특징으로 할 수 있다.

여기서 상기 사례 기반 추론 단계는, 상기 제어 서버가 상기 유사도를 산출하기 위하여 비교하는 각 항목들에 대하여 미리 정해진 가중치를 적용하여, 상기 유사도를 산출하는 것을 특징으로 할 수 있다.

여기서 상기 사례 기반 추론 단계는 상기 제어 서버가 상기 온톨로지 기반 상황 인지 단계에서 결정한 상기 디바이스의 상위 동작을 상기 검색한 유사 사례에 따라 변경하는 것을 특징으로 할 수 있다.

여기서 상기 계층적 업무 네트워크 계획 단계는 상기 제어 서버가 상기 사용자 목표 정보를 달성하기 위하여 수행되어야 할 행동들을 상기 디바이스의 상위 동작과 하위 업무를 계층적 트리 구조의 네트워크로 연결하는 계층적 업무 네트워크를 구성하고, 상기 구성한 계층적 업무 네트워크를 이용하여 상기 하위 업무의 세부 동작 범위를 결정하는 것을 특징으로 할 수 있다.

여기서 상기 계층적 업무 네트워크 계획 단계는 상기 제어 서버가 상기 사용자 목표 정보와 상기 온톨로지 기반 상황 인지 단계에서 결정된 상기 디바이스의 상위 동작과 상기 사례 기반 추론 단계에서 상기 유사 사례에 따라 결정된 상기 디바이스의 하위 업무를 입력으로 하여, 상기 계층적 업무 네트워크를 이용하여 상기 하위 업무의 세부 동작 범위를 결정하는 것을 특징으로 할 수 있다.

여기서 상기 계층적 업무 네트워크 계획 단계는 상기 제어 서버가 상기 구성한 계층적 업무 네트워크를 이용하여 상기 사용자 목표 정보를 달성하기 위한 상기 디바이스의 상위 동작과 상기 디바이스의 하위 업무와 상기 하위 업무의 세부 동작 범위로 구성되는 일련의 계획을 수립하는 것을 특징으로 할 수 있다.

상기 과제를 해결하기 위해, 본 발명의 또 다른 일 유형에 따른 홈 네트워크 시스템은, 홈 네트워크 시스템에 있어서, 복수 개의 디바이스; 및 상기 디바이스를 제어하는 제어 서버를 포함하고, 상기 제어 서버는, 사용자 목표 정보를 포함하는 사용자 정보와 주변 환경에 관한 환경 정보를 획득하고, 상기 홈 네트워크 시스템에 대하여 미리 정의된 시스템 온톨로지를 이용하여, 상기 사용자 정보와 상기 환경 정보에 따른 상기 디바이스의 상위 동작을 결정하는 온톨로지 기반 상황 인지부; 미리 설정된 사례 데이터베이스에서 상기 사용자 정보와 상기 결정된 상기 디바이스의 상위 동작에 대응하는 유사 사례를 검색하고, 상기 검색한 유사 사례에 따라 상기 디바이스의 상위 동작을 수행하기 위한 상기 디바이스의 하위 업무를 결정하는 사례 기반 추론부; 및 계층적 업무 네트워크 계획 기법을 이용하여, 상기 하위 업무의 세부 동작 범위를 결정하는 계층적 업무 네트워크 계획부;를 포함할 수 있다.

상기 과제를 해결하기 위해, 본 발명의 또 다른 일 유형에 따른 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터와 결합하여 상기 홈 네트워크 시스템 제어 방법을 수행하기 위하여 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램이 될 수 있다.

본 발명에 따른 스마트 홈 시스템에 의하면, 상황 인지 온톨로지를 이용하여 센서들을 통하여 획득한 정보들로부터 보다 정확하고 효율적으로 사용자의 환경 정보를 도출하고, 사례 기반 추론 기법과 계층적 업무 네트워크 계획 기법을 이용하여 각 디비이스들의 하위 업무의 내용과 범위를 단계적으로 설정함으로써 사용자의 환경 정보에 기반한 가장 적합한 각 홈 네트워크 시스템 내의 디바이스들의 설정을 보다 빠르게 도출하여 내고, 그에 따라 홈 네트워크를 제어하는 효과가 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 홈 네트워크 시스템의 블록도이다.
도 2는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 홈 네트워크 시스템의 블록도이다.
도 3은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 홈 네트워크 시스템 제어 방법의 흐름도이다.
도 4는 본 발명에 따른 시스템 온톨로지를 설명하기 위한 참고도이다.
도 5는 본 발명에 따른 온톨로지 기반 상황 인지 단계에서 미리 정해진 규칙에 따라 디바이스의 상위 동작을 결정하는 과정을 설명하기 위한 참고도이다.
도 6은 본 발명에 따른 사례 기반 추론 단계에서 유사 사례를 검색하는 동작을 설명하기 위한 참고도이다.
도 7은 본 발명에 따른 사례 기반 추론 단계의 세부 흐름도이다.
도 8은 본 발명에 따른 사례 데이터베이스를 생성하는 방법을 나타내는 세부 흐름도이다.
도 9는 계층적 업무 네트워크를 설명하기 위한 참고도이다.
도 10은 본 발명에 따른 제어 서버의 세부 블록도이다.

이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면들을 참조하여 상세히 설명한다. 우선 각 도면의 구성요소들에 참조 부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다. 또한, 이하에서 본 발명의 바람직한 실시예를 설명할 것이나, 본 발명의 기술적 사상은 이에 한정하거나 제한되지 않고 당업자에 의해 변형되어 다양하게 실시될 수 있음은 물론이다.

자동화된 홈 네트워크 시스템에서는 다수의 센서를 이용하여 감지한 가정 내 환경 정보에 따라 사용자에게 가장 적합한 서비스를 제공하도록 각 디바이스들을 제어하는 것이 중요한 이슈이다. 따라서 환경 정보와 사용자 정보를 이용하여 현재의 상황을 올바르게 파악하고, 각 디바이스들이 동작할 수 있는 모든 경우의 조합들 중에서 사용자의 목표와 현재의 상황에 가장 적합한 최적의 조합을 도출하여 각 디바이스들의 동작을 제어할 필요가 있다.

하지만 기존의 홈 네트워크 시스템들은 센서를 통하여 획득한 정보들로부터 현재의 상황을 올바르게 파악하지 못하거나, 각 디바이스들이 동작할 수 있는 수많은 경우의 수 중에서 최적의 조합을 찾기 위하여 과다한 연산을 수행하여야 하거나, 또는 신속한 제어를 위하여 최적의 조합이 아닌 보다 열등한 조합을 도출하는 문제점이 있었다.

본 발명에 따른 홈 네트워크 시스템과 그에 대한 제어 방법은 온톨로지를 이용하여 홈 네트워크 시스템을 정의하고, 사례 기반 추론 기법 및 계층적 업무 네트워크 계획 기법을 이용하여 단계적으로 사용자의 목표 또는 의도에 적합하게 홈 네트워크 시스템의 각 디바이스들을 제어하도록 각 디바이스의 상위 동작과 하위 업무 및 각 업무들 간의 순서를 도출하는 기법을 개시한다.

사람은 어떠한 목표를 위한 행동을 하려고 할 때 상황과 환경, 조건들을 고려하고 해야 할 행동을 결정한다. 그리고 과거의 사례나 경험을 참고하여 해결책과 현재의 상황, 문제를 비교해 보고 적합한 행동을 결정한다. 그리고 적합한 행동들의 조합을 구성하고 순서를 결정하여 목표를 달성하기 위한 행동들을 수행한다. 본 발명에 따른 홈 네트워크 시스템 제어 방법은 위와 같은 인간의 의사 결정 및 행동 이행 과정을 온톨로지와 사례 기반 추론 기법 및 계층적 업무 네트워크 계획 기법을 이용하여 모델링함으로써 홈 네트워크 시스템을 효율적으로 운영하고 제어하고자 한다.

특히 본 발명에 따른 홈 네트워크 시스템 제어 방법은 계층적 업무 네트워크 계획 기법(Hierarchial Task Network Planning)을 이용하여 각 디바이스들의 하위 업무들을 보다 상세하게 규명한다. 상기 계층적 업무 네트워크 계획 기법은 하나의 목표를 달성하기 위하여 수행되어야 행동들을 단계별로 상위 업무에서부터 하위 업무에 이르기까지 나누고, 각 하위 업무들이 수행되어야 할 순서를 설정하여 계획(Plan)을 수립하는 기법이다. 즉 주어진 목표를 달성하기 위하여 순서화된 일련의 하위 업무들의 집합인 계획이 설정한다. 그런데 이때 홈 네트워크 시스템 도메인에서 사용자가 원하는 목표가 달성될 수 있는 행동들의 계획에는 상당히 많은 경우의 수가 존재할 수 있다. 이에 본 발명에 따른 홈 네트워크 시스템 제어 방법은 상황 인지 온톨로지, 사례 기반 추론 방법, 계층적 업무 네트워크 계획 기법을 차례로 이용하면서, 도출하여야 할 정보의 범위를 보다 좁혀감으로써(예를 들면 사용자가 원하는 목표 => 디바이스의 상위 동작 => 디바이스의 하위 업무와 그에 관한 순서 => 디바이스의 세부 동작 범위), 보다 효율적으로 빠르게 사용자가 원하는 목표를 달성하는 홈 네트워크 시스템의 디바이스 제어 방법을 개시한다.

이를 위하여 본 발명에 따른 홈 네트워크 시스템은 홈 시스템에 설치된 각 디바이스의 정보(종류, 위치, 가능한 행동)를 정의하고, 센서 네트워크를 이용하여 환경 정보를 획득하고, 사용자의 기본적인 선호도 및 개인 정보를 입력받아 설정하고, 사용자가 원하는 목표(TV 시청, 안락한 주거 상태 등) 정보를 입력받아 설정하고, 상기 정보들 간의 관계를 온톨로지를 이용하여 정의하고, 온톨로지를 이용하여 인지된 상황과 사용자가 원하는 목표에 따라 각 디바이스들이 동작해야 할 기본행동을 도출하는 단계; 상기 도출된 각 디바이스들의 기본행동과 사용자의 선호도 정보 및 상태 정보를 입력으로 하여, 사례 기반 추론(Case based Reasoning) 기법을 이용하여 기 저장된 사례 데이터베이스(250)에서 입력 정보와 가장 유사한 사례를 찾고, 찾은 사례를 기반으로 각 디바이스들의 하위업무(동작 모드, 동작 레벨 등)와 그 순서를 도출하는 단계; 상기 도출된 각 디바이스들의 순서화된 하위업무를 입력으로 하여 계층적 업무 네트워크 계획 기법(Hierarchial Task Network Planning)을 이용하여 하위업무들이 동작할 보다 구체적인 동작 범위를 도출하는 단계를 포함한다.

이하에서는 상술한 본 발명에 따른 홈 네트워크 시스템과 그에 대한 제어 방법에 대하여 보다 상세히 설명한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 홈 네트워크 시스템의 블록도이다.

본 발명에 따른 홈 네트워크 시스템은 도 1과 같이 복수개의 디바이스(21, 22)와 이들 디바이스를 제어하는 제어 서버(10)를 포함할 수 있다.

여기서 본 발명에 따른 홈 네트워크 시스템은 사람이 거주하거나 이용하는 일정한 물리적 공간에 구비된 여러 종류의 디바이스들을 네트워크로 연결하고, 각 디바이스를 제어 서버를 이용하여 자동으로 제어하는 시스템을 의미한다. 여기서 홈 네트워크 시스템은 홈(Home)이라고 명명되었으나, 반드시 일반 가정이 거주하는 건물에 적용되는 것으로 한정되는 것은 아니고, 사람이 이용하는 일정한 물리적 공간에 배치된 디바이스들을 제어하는 네트워크 시스템이면 동일하게 적용이 가능하다. 예를 들면 본 발명에 따른 홈 네트워크 시스템은 작업 공간이나 사무 공간 또는 다양한 종류의 활동 공간에 적용이 가능하다.

여기서 상기 디바이스(21, 22)는 예를 들어 TV, 세탁기, 냉장고, 셋탑박스, CCTV, 에어콘, 조명, 환풍기, 온열기, 식기세척기, 출입문 장치, 습도 조절기 등 다양한 종류의 가전 기기 또는 건물 내 사용되는 전기 전자 장비들이 될 수 있다. 이와 같은 디바이스들은 유무선 네트워크를 통하여 서로 연결될 수 있고 제어 서버(10)는 위 네트워크 망을 통하여 각 디바이스들에 연결하여 각 디바이스들의 동작을 제어할 수 있다. 여기서 각 디바이스들과 제어 서버를 연결하는 네트워크는 유선 이더넷 연결망이나 무선 WiFi, 블루투스 등 다양한 형태의 연결망 기법을 사용하여 구성할 수 있음은 물론이다.

또한 필요에 따라 본 발명에 따른 홈 네트워크 시스템은 주변 환경에 관한 정보를 감지하기 위하여 센서를 구비할 수 있다.

도 2는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 홈 네트워크 시스템의 블록도이다.

도 2와 같이 센서(31, 32)가 구비된 경우, 제어 서버(10)는 센서(31, 32)들로부터 온도나 습도 또는 조도와 같은 주변 환경에 관한 정보를 감지할 수 있고, 위와 같이 감지된 환경 정보를 이용하여 디바이스들(21, 22, 23)을 각각 제어할 수 있다.

여기서 센서는 홈 네트워크 시스템이 구비된 사용자 이용 공간 또는 외부 공간의 환경 정보를 감지할 수 있다. 예를 들면 센서는 각 방에 구비되어 각 방의 환경 정보를 감지할 수 있고, 또는 실외에 구비되어 외부 환경 정보를 감지할 수도 있다. 여기서 센서는 온도 센서, 습도 센서, 조도 센서, 소리 센서 등 다양한 종류의 센서가 될 수 있고, 주변 환경 정보를 감지하는 기능을 수행하는 다양한 종류의 센서가 될 수 있다.

또는 본 발명에 따른 홈 네트워크 시스템은 필요에 따라 도 1과 같이 센서를 구비하지 아니하고, 외부로부터 주변 환경에 관한 정보를 전달받아 이를 이용할 수도 있다. 즉 외부에서 미리 설정된 주변 환경에 관한 정보를 네트워크를 통하여 입력받고 이를 이용하여 각 디바이스를 제어할 수도 있다.

이하에서는 제어 서버(10)와 디바이스를 포함하는 기본적인 구조를 가지는 본 발명에 따른 홈 네트워크 시스템 제어 방법에 관하여 보다 상세히 설명한다.

도 3은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 홈 네트워크 시스템 제어 방법의 흐름도이다.

도 3과 같이 본 발명에 따른 홈 네트워크 시스템 제어 방법은 온톨로지 기반 상황 인지 단계(S100), 사례 기반 추론 단계(S200), 계층적 업무 네트워크 계획 단계(S300)를 포함할 수 있다.

온톨로지 기반 상황 인지 단계(S100)에서는 제어 서버(10)가 사용자 목표 정보를 포함하는 사용자 정보와 주변 환경에 관한 환경 정보를 획득하고, 상기 홈 네트워크 시스템에 대하여 미리 정의된 시스템 온톨로지(150)를 이용하여, 상기 사용자 정보와 상기 환경 정보에 따른 상기 디바이스의 상위 동작을 결정한다.

사례 기반 추론 단계(S200)에서는 제어 서버(10)가 미리 설정된 사례 데이터베이스(250)에서 상기 사용자 정보와 상기 결정된 상기 디바이스의 상위 동작에 대응하는 유사 사례를 검색하고, 상기 검색한 유사 사례에 따라 상기 디바이스의 상위 동작을 수행하기 위한 상기 디바이스의 하위 업무를 결정한다.

계층적 업무 네트워크 계획 단계(S300)에서는 제어 서버(10)가 계층적 업무 네트워크 계획 기법(Hierarchial Task Network Planning)을 이용하여, 상기 하위 업무의 세부 동작 범위를 결정한다.

이하에서는 상기 각 단계의 세부 동작에 대하여 보다 상세히 설명한다.

먼저 온톨로지 기반 상황 인지 단계(S100)에 대하여 상세히 설명한다.

홈 네트워크 시스템이 운영되는 사용자 이용 공간은 각 디바이스들, 사용자, 사용자 이용 공간을 구성하는 세부 공간 및 사용자 이용 공간의 주변 환경을 구성 요소로 할 수 있다. 즉 홈 네트워크 시스템을 구성하는 각 디바이스는 종류별로 사용자 이용 공간 내에서 미리 정해진 위치에 구비되어 동작하고, 사용자는 각 디바이스들이 동작하면서 영향을 미치는 사용자 이용 공간 내에서 본인이 원하는 행동을 할 수 있다. 또한 사용자 이용 공간은 예를 들어 가정의 실내 공간이라고 할 때 안방, 마루, 작은 방, 서재, 부엌 등 다양한 종류의 미리 정해진 구조의 세부 공간들로 구성되고, 각 세부 공간들에서는 온도, 습도, 조도 등 일정한 환경 정보가 획득될 수 있다.

온톨로지 기반 상황 인지 단계(S100)는 위와 같은 홈 네트워크 시스템이 운영되는 사용자 이용 공간을 온톨로지를 이용하여 정의하고, 위와 같이 정의된 온톨로지를 기반으로 사용자 정보와 환경 정보에 따라 각 디바이스의 동작을 도출한다. 이때 온톨로지 기반 상황 인지 단계(S100)는 각 디바이스의 상위 동작을 결정하고, 각 디바이스의 보다 세부적인 하위 업무와 세부 동작 범위는 이하 설명할 사례 기반 추론 단계(S200) 및 계층적 업무 네트워크 계획 단계(S300)에서 조정되고 결정된다. 이와 같은 다단계의 제어 의사 결정 구조를 통하여 본 발명에 따른 홈 네트워크 시스템 제어 방법은 최적의 제어 솔루션을 보다 빠르게 도출할 수 있다는 장점이 있다.

온톨로지 기반 상황 인지 단계(S100)에서는 먼저 제어 서버(10)가 사용자 목표 정보를 포함하는 사용자 정보와 주변 환경에 관한 환경 정보를 획득한다.

여기서 사용자 목표 정보는 홈 네트워크 시스템이 구비된 사용자 이용 공간에서 사용자가 목표하는 바 또는 의도하는 바를 나타내는 정보이다. 예를 들면 사용자는 TV를 시청하기를 원할 수 있고, 또는 목욕을 하기를 원할 수 있다. 또는 사용자는 취침을 원할 수 있으며, 보다 안락한 실내 환경을 원할 수 있다. 이와 같이 사용자의 의도에 따른 다양한 종류의 사용자 목표 정보가 설정될 수 있고, 제어 서버(10)는 이와 같은 사용자 목표 정보를 사용자 정보로 입력받을 수 있다. 여기서 사용자 목표 정보는 디바이스가 사용자의 음성이나 행동을 인식하여 획득한 후 제어 서버(10)에 전달할 수도 있고, 또는 미리 정해진 사용자 설정에 따라 선택되어 제어 서버(10)에 입력될 수도 있다. 또는 사용자 목표 정보는 홈 네트워크 시스템에 연결된 센서를 통하여 감지된 환경 정보를 이용하여 디바이스 또는 제어 서버(10)가 도출할 수도 있다. 제어 서버(10)는 위와 같이 입력되거나 도출된 사용자 목표 정보를 사용자 정보로 획득할 수 있다. 즉 제어 서버(10)는 외부로부터 사용자 목표 정보를 포함하는 사용자 정보를 입력받거나, 또는 제어 서버(10) 내부 연산을 통하여 이를 도출하여 획득할 수 있다.

또한 상기 사용자 정보는 사용자 목표 정보와 함께 사용자 선호 정보 또는 사용자 상태 정보를 포함할 수 있다. 여기서 사용자 선호 정보는 사용자가 선호하는 습도나 밝기 온도 등 사용자가 선호하는 사항에 관한 정보가 될 수 있다. 또한 사용자 상태 정보는 사용자의 동작 상태나 건강 상태 등 사용자의 상태에 관한 정보가 될 수 있다. 여기서 상기 사용자 선호 정보나 사용자 상태 정보는 사용자 목표 정보와 마찬가지로 제어 서버(10)가 외부로부터 입력받을 수 있고, 또는 제어 서버(10)가 센서를 이용하여 감지한 정보를 입력받고 이를 처리하여 도출할 수도 있다.

또한 제어 서버(10)는 온톨로지 기반 상황 인지 단계(S100)에서 상기 환경 정보를 획득한다. 이때 상기 환경 정보는 상기 홈 네트워크 시스템에 구비된 적어도 하나 이상의 센서를 이용하여 획득할 수 있다. 즉 센서를 이용하여 감지한 정보를 이용하여 제어 서버(10)는 환경 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어 제어 서버(10)는 온도 센서를 이용하여 감지된 온도 정보를 센서로부터 입력받아 이를 환경 정보로써 획득할 수 있다. 또는 제어 서버(10)는 망을 통하여 상기 홈 네트워크 시스템과 연결된 서버 또는 상기 디바이스로부터 상기 환경 정보를 전송받을 수 있다. 이 경우 환경 정보는 제어 서버(10)의 외부에서 미리 처리되어 획득된 이후 제어 서버(10)에 입력되는 것이다. 예를 들어 제어 서버(10)는 현재의 날씨 정보를 외부의 기상 정보 제공 서버로부터 전송받아 이를 환경 정보로써 획득할 수 있다.

다음으로 온톨로지 기반 상황 인지 단계(S100)에서는 제어 서버(10)가 상기 홈 네트워크 시스템에 대하여 미리 정의된 시스템 온톨로지를 이용하여, 위와 같이 획득한 상기 사용자 정보와 상기 환경 정보에 따른 상기 디바이스의 상위 동작을 결정한다.

상술한 바와 같이 본 발명에 따른 홈 네트워크 시스템은 각 디바이스들, 사용자, 사용자 이용 공간을 구성하는 세부 공간 및 사용자 이용 공간의 주변 환경에 관한 정보를 처리할 수 있다. 온톨로지 기반 상황 인지 단계(S100)는 위와 같은 홈 네트워크 시스템이 동작하는 공간에 대한 정보의 연결 관계를 온톨로지를 이용하여 정의하고, 위와 같이 정의된 온톨로지를 기반으로 사용자 정보와 환경 정보에 따라 각 디바이스의 동작을 도출한다. 이하에서는 온톨로지 기반 상황 인지 단계(S100)에서 홈 네트워크 시스템이 정의하고 이용하는 온톨로지를 시스템 온톨로지라고 지칭한다.

도 4는 본 발명에 따른 시스템 온톨로지(150)를 설명하기 위한 참고도이다.

도 4와 같이 시스템 온톨로지(150)는 노드와 에지의 연결 관계를 이용하여 상기 홈 네트워크 시스템을 정의한다. 여기서 시스템 온톨로지(150)는 사용자에 관한 정보를 정의하기 위하여 사용자 노드를 포함할 수 있다. 또한 시스템 온톨로지(150)는 디바이스에 관한 정보를 정의하기 위하여 디바이스 노드를 포함할 수 있다. 또한 시스템 온톨로지(150)는 환경 정보를 정의하기 위하여 환경 노드를 포함할 수 있고, 홈 네트워크 시스템이 구비되어 동작하는 사용자 이용 공간에 관한 정보를 정의하기 위하여 장소 노드를 포함할 수 있다.

시스템 온톨로지(150)는 노드로써 위와 같은 사용자 노드, 디바이스 노드, 환경 노드, 장소 노드 중 적어도 어느 하나 이상을 포함할 수 있다.

이때 상기 사용자 노드, 상기 디바이스 노드, 상기 환경 노드, 상기 장소 노드는 각각 에지를 통하여 속성 또는 소속을 나타내는 하위 노드들과 연결될 수 있다. 예를 들면 도 4와 같이, 상기 디바이스 노드(Device)는 TV, 냉장고(Refrigerator), 조명(Light1, Light2)와 같은 각 디바이스를 나타내는 인스턴스 노드들과 에지를 통하여 연결될 수 있고, 상기 환경 노드는 계절, 날씨를 나타내는 하위 노드들과 에지를 통하여 연결될 수 있다. 또한 상기 장소 노드는 거실, 화장실과 같은 각 세부 공간을 나타내는 인스턴스 노드들과 에지를 통하여 연결될 수 있다. 또한 상기 사용자 노드는 사용자 선호 정보를 나타내는 노드(Preference)와 사용자 상태 정보를 나타내는 노드(Behavior)와 에지를 통하여 연결될 수 있다. 그리고 상기 사용자 선호 정보를 나타내는 노드는 사용자가 선호하는 구체적인 사항을 나타내는 하위 노드들, 예를 들면 습도, 밝기, 온도 등의 노드들과 연결될 수 있다. 또한 상기 사용자 상태 정보를 나타내는 노드는 사용자의 상태의 여러 종류를 나타내는 하위 노드들, 예를 들면 서있음, 앉음, 누움 등의 상태를 나타내는 하위 노드들과 에지를 통하여 연결될 수 있다.

또한 위와 같이 하위 노드들과 연결된 사용자 노드, 디바이스 노드, 환경 노드, 장소 노드들은 상호 간에 관계 설정에 따라 에지로 연결될 수 있다. 예를 들면 도 4와 같이 사용자 노드는 디바이스 노드와 에지로 연결될 수 있고, 디바이스 노드는 장소 노드와 에지로 연결될 수 있다.

이상과 같이 본 발명에 따른 시스템 온톨로지(150)는 사용자 노드, 디바이스 노드, 환경 노드, 장소 노드 및 각 노드의 하위 노드들을 상호 간에 연결한 온톨로지 그래프를 정의하여, 홈 네트워크 시스템을 정의할 수 있다.

그리고 여기서 상기 사용자 노드는 상기 사용자 정보에 따라 설정될 수 있다. 즉 사용자 정보로 획득한 사용자 목표 정보나 사용자 선호 정보 또는 사용자 상태 정보에 따라 사용자 노드 및 그 하위 노드들의 연결 관계를 설정할 수 있다. 예를 들면 상기 사용자 노드는 사용자 프로필, 사용자 선호도, 사용자 행동을 각 하위 노드로 가질 수 있다.

그리고 상기 환경 노드는 상기 환경 정보에 따라 설정될 수 있다. 즉 환경 정보로 획득된 온도나 조도 또는 습도와 같은 정보에 따라 상기 환경 노드와 그 하위 노드들의 연결 관계를 설정할 수 있다. 예를 들면 여기서 상기 환경 노드는 온도 또는 습도 또는 조도 중 적어도 하나를 하위 노드로 가질 수 있다.

그리고 상기 디바이스 노드 및 상기 장소 노드는 홈 네트워크 시스템의 사전 정보에 따라 설정될 수 있다. 즉 디바이스 노드와 장소 노드는 홈 네트워크 시스템이 구비된 사용자 이용 공간에 관한 사전 정보에 따라 설정될 수 있는데, 예를 들면 각 디바이스들이 사용자 이용 공간에 배치 정보에 따라 디바이스 노드와 장소 노드 간의 연결 관계가 정의될 수 있고, 각 디바이스의 스펙에 따라 디바이스 노드 이하의 각 디바이스 종류 별 하위 노드와 각 디바이스의 동작을 나타내는 노드들의 연결 관계가 설정될 수 있다.

즉, 상기 디바이스 노드는 상기 홈 네트워크 시스템에 포함된 각 상기 디바이스들과 상기 디바이스의 동작 모드를 하위 노드로 가질 수 있고, 여기서 상기 장소 노드는 홈 내 각 장소들을 하위 노드로 가질 수 있다. 그리고 여기서 상기 사용자 노드와 상기 디바이스 노드는 상기 장소 노드와 에지로 연결될 수 있다.

온톨로지 기반 상황 인지 단계(S100)에서는 제어 서버(10)가 이상과 같이 정의된 시스템 온톨로지(150)를 이용하여, 위와 같이 획득한 상기 사용자 정보와 상기 환경 정보에 따른 상기 디바이스의 상위 동작을 결정한다. 여기서 상기 시스템 온톨로지로부터 디바이스 노드와 디바이스 동작 노드 간의 연결 관계에 따라 각 디바이스의 동작을 도출함에 있어서는 미리 정해진 규칙을 이용할 수 있다.

도 5는 본 발명에 따른 온톨로지 기반 상황 인지 단계(S100)에서 미리 정해진 규칙에 따라 디바이스의 상위 동작을 결정하는 과정을 설명하기 위한 참고도이다.

여기서 상기 미리 정해진 규칙은 도 5와 같이 표현되는 SWRL(Semantic Web Rule Language) 규약을 이용하여 정한 규칙이 될 수 있다. 여기서 미리 정해진 규칙은 SWRL 이외에도 OWL, 온톨로지 상에서 적용될 수 있는 기존의 다양한 종류의 규약을 이용하여 표현한 규칙을 이용할 수 있다.

여기서 상기 미리 정해진 규칙은 상기 사용자 정보와 상기 환경 정보가 입력되었을 때 상기 온톨로지에서 상기 디바이스 노드 및 상기 디바이스의 동작 노드의 결과 값을 도출하는 규칙이 될 수 있다. 그리고 상기 규칙은 시스템 온톨로지의 각 노드 연결 관계를 고려하여 미리 규정되고 복수개의 규칙의 집합이 될 수 있다.

예를 들면 도 5와 같이 환경 정보가 낮으로 획득되어 그에 따라 환경 노드가 설정되고, 사용자 정보로 사용자 선호 정보가 밝음을 선호하는 것으로 주어져 그에 따라 사용자 노드가 설정되고, 또한 장소 노드와 사용자 노드도 입력된 정보에 따라 설정된 경우, 위와 같이 설정된 온톨로지 상에서 특정 디바이스인 거실의 조명 2를 끄는 동작을 수행하는 것으로 디바이스 동작이 도출될 수 있다.

이와 같이 온톨로지 기반 상황 인지 단계(S100)는 제어 서버(10)가 상기 사용자 정보와 상기 환경 정보에 따라 상기 디바이스의 상위 동작을 도출하는 미리 정해진 규칙을 이용하여, 상기 온톨로지 상황 인지 단계에서 획득한 상기 사용자 정보와 상기 환경 정보에 따라 상기 시스템 온톨로지(150)에서 상기 디바이스의 상위 동작을 결정할 수 있다.

다음으로는 사례 기반 추론 단계(S200)에 대하여 보다 상세히 설명한다.

사례 기반 추론(Case Based Reasoning)은 검증된 사례를 저장하여 사용하는 추론 방법이다. 사례 기반 추론 방법에서는 각종 문제를 해결하거나 목표를 달성하기 위한 복수개의 사례들을 데이터베이스에 저장하여 놓고, 새롭게 해결하여야 할 문제나 달성하여야 할 목표가 주어졌을 때 데이터베이스에서 유사한 사례를 검색하고 검색하여 선택된 사례를 사용하여 해결 방법을 도출하는 방법이다. 또한 위와 같이 검색된 사례로부터 도출한 해결 방법을 사용함에 있어서 사용자의 입력에 따라 해결 방법을 수정하고, 이와 같이 수정된 해결 방법을 상황 정보와 함께 위 데이터베이스에 저장하여 학습을 수행할 수 있다. 본 발명에 따른 사례 기반 추론 단계(S200)는 "Case-based reasoning systems in the health sciences: a survey of recent trends and developments, Begum, Shahina, et al. Systems, Man, and Cybernetics, Part C: Applications and Reviews, IEEE Transactions on 41.4 (2011)"에서 소개하고 있는 사례 기반 추론 방법을 이용할 수 있다.

본 발명에 따른 사례 기반 추론 단계(S200)에서는 사례 기반 추론 방법을 홈 네트워크 시스템에 이용하여, 상기 사용자 정보와 상기 결정된 상기 디바이스의 상위 동작으로부터 상기 디바이스의 하위 업무를 도출한다.

이를 위하여 사례 기반 추론 단계(S200)에서는, 제어 서버(10)가 미리 설정된 사례 데이터베이스(250)에서 상기 사용자 정보와 상기 결정된 상기 디바이스의 상위 동작에 대응하는 유사 사례를 검색하고, 상기 검색한 유사 사례에 따라 상기 디바이스의 상위 동작을 수행하기 위한 상기 디바이스의 하위 업무를 결정한다.

먼저 제어 서버(10)가 상기 유사 사례를 검색하는 동작에 대하여 설명한다.

여기서 제어 서버(10)는 상기 사용자 정보와 상기 온톨로지 기반 상황 인지 단계(S100)에서 결정된 상기 디바이스의 상위 동작에 따른 질의어를 생성하고, 상기 생성한 질의어에 따라 사례 데이터베이스(250)에 저장된 사례들 중 상기 유사 사례를 검색할 수 있다.

여기서 사례 데이터베이스(250)에 저장된 사례는 상기 사용자의 선호 정보와 상기 사용자의 상태 정보를 포함하고, 상기 사용자의 선호 정보 및 상기 사용자의 상태 정보에 대응하는 각 상기 디바이스의 상기 상위 동작 및 상기 하위 업무를 포함하는 사례가 될 수 있다. 즉 상기 사례는 사용자의 선호 정보 및 사용자의 상태 정보와 이에 대응하는 각 디바이스의 상위 동작에 관한 정보와 함께 각 디바이스의 하위 업무에 관한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들면 저장된 사례는 사용자가 높은 습도를 좋아한다는 사용자 선호 정보, 사용자의 건강 상태가 양호하다는 사용자 상태 정보를 포함할 수 있고, 그에 따라 각 디바이스의 상위 동작으로써 에어콘은 가동, 거실 조명 1, 2는 가동, 안방 전기 장판은 비가동이라는 정보를, 그리고 각 디바이스의 하위 업무로써 에어콘의 설정 온도에 관한 동작 레벨이나 거실 조명의 밝기 정도에 관한 동작 레벨에 관한 정보를 포함할 수 있다.

이 경우 사례 기반 추론 단계(S200)에서 제어 서버(10)는 위와 같이 사례 데이터베이스(250)에 저장된 사례들 중에서, 온톨로지 기반 상황 인지 단계(S100)에서 획득한 상기 사용자 선호 정보 및 상기 사용자 상태 정보와 상기 결정된 상기 디바이스의 상위 동작을 기준으로, 유사한 사례를 검색하여, 검색된 사례를 상기 유사 사례로 결정할 수 있다.

여기서 사례 기반 추론 단계(S200)는 저장된 사례들과 홈 네트워크 시스템의 현 상황 간의 유사도를 산출하고, 이를 기준으로 상기기 유사 사례를 선택할 수 있다.

여기서 제어 서버(10)는 상기 온톨로지 기반 상황 인지 단계(S100)에서 획득한 상기 사용자 선호 정보 및 상기 사용자 상태 정보와 상기 결정된 상기 디바이스의 상위 동작과, 사례 데이터베이스(250)에 저장된 사례의 상기 사용자의 선호 정보 및 상기 사용자 상태 정보와 상기 디바이스의 상위 동작을 비교하여, 유사도를 산출할 수 있다.

여기서 제어 서버(10)는 온톨로지 기반 상황 인지 단계(S100)에서 획득하고 결정한 상술한 상기 사용자 선호 정보를 비롯한 각 항목들과 사례 데이터베이스(250)에 저장된 사례에 포함된 각 항목들을 비교하고, 각 항목들이 일치하는 정도에 따라 유사도를 산출할 수 있다.

여기서 제어 서버(10)는 상기 유사도를 산출하기 위하여 비교하는 각 항목들에 대하여 미리 정해진 가중치를 적용할 수 있다. 예를 들어 특정 항목에 대하여는 다른 항목들보다 높은 가중치를 설정하여 해당 특정 항목이 일치하는 경우 유사도를 더 높게 산출하도록 가중치를 적용할 수 있다.

그리고 제어 서버(10)는 상기 산출한 유사도를 기준으로, 사례 데이터베이스(250)에 저장된 사례들 중 상기 유사 사례를 선택할 수 있다.

도 6은 본 발명에 따른 사례 기반 추론 단계(S200)에서 유사 사례를 검색하는 동작을 설명하기 위한 참고도이다. 도 6을 참조하면 각 사례 별로 디바이스의 하위 업무들이 예시로 표시되어 있고, 각 사례에 대하여 산출된 유사도(Similarity)가 표시되어 있다. 이 경우 가장 높은 유사도를 가지는 사례 #12가 선택될 수 있고, 제어 서버(10)는 사례 #12에 표시된 디바이스의 하위 업무의 내용 대로 홈 네트워크 시스템의 각 디바이스의 하위 업무를 결정할 수 있다. 이와 같이 사례 기반 추론 단계(S200)는 사례 데이터베이스(250)에 저장된 사례들에 대하여 유사도를 산출하고, 산출된 유사도를 기준으로 상기 유사 사례를 선택할 수 있다.

다음으로 제어 서버(10)는 위와 같이 검색하여 결정한 유사 사례에 따라 상기 디바이스의 하위 업무를 결정할 수 있다. 여기서 제어 서버(10)는 상기 결정한 유사 사례에 포함된 각 디바이스의 하위 업무의 내용에 따라 홈 네트워크 시스템의 각 디바이스들의 하위 업무의 내용을 결정할 수 있다.

즉 제어 서버(10)는 온톨로지 기반 상황 인지 단계(S100)에서 디바이스의 상위 동작을 결정하고, 위 정보를 이용하여 사례 기반 추론 단계(S200)에서 미리 저장된 사례들로부터 적합한 각 디바이스들의 하위 업무들을 도출할 수 있는 것이다.

여기서 사례 기반 추론 단계(S200)에서 도출되는 각 디바이스의 하위 업무로는 디바이스의 동작 모드나 동작 레벨이 포함될 수 있다. 예를 들면 에어콘 장치가 가동하는 것으로 디바이스의 상위 동작이 결정된 경우, 상기 상위 동작 하에 보다 구체적으로 동작 모드로써 냉방 또는 제습 모드인지 여부, 그리고 동작 레벨로써 상 중 하 레벨인지 여부와 같은 하위 업무에 관한 사항들이 결정될 수 있다.

이와 같이 사례 기반 추론 단계(S200)에서 제어 서버(10)는 상기 검색한 유사 사례에 따라, 상기 디바이스의 동작 모드 또는 미리 정의된 동작 레벨에 관한 사항을 포함하는 상기 하위 업무를 결정할 수 있다.

또한 사례 기반 추론 단계(S200)에서 제어 서버(10)는 상기 검색한 유사 사례에 따라 각 디바이스의 상위 동작도 변경할 수 있다. 만일 온톨로지 기반 상황 인지 단계(S100)에서 결정된 디바이스의 상위 동작과 상기 검색된 유사 사례에 따른 해당 디바이스의 상위 동작이 서로 다른 경우, 제어 서버(10)는 유사 사례에서의 해당 디바이스의 상위 동작으로 홈 네트워크 시스템의 해당 디바이스의 상위 동작을 변경할 수 있다. 이와 같이 전 단계에서 온톨로지를 기반으로 결정된 디바이스의 상위 동작을 사례 기반으로 추출한 디바이스의 상위 동작으로 변경하는 과정을 통하여, 본 발명에 따른 홈 네트워크 시스템 제어 방법은 고정된 온톨로지에서 도출되는 디바이스의 정형화된 동작이 아닌, 사례 기반의 보다 다양하고 상황에 적합한 디바이스의 동작을 제공하는 효과가 있다.

또한 사례 기반 추론 단계(S200)에서 제어 서버(10)는 상기 검색한 유사 사례에 따라 상기 디바이스들의 동작 순서를 결정할 수도 있다. 즉 상기 저장된 사례들은 각 디바이스들이 동작하는 순서에 관한 정보를 포함할 수 있고, 사례 기반 추론 단계(S200)는 검색된 유사 사례를 이용하여 유사 사례에 포함된 동작 순서 정보를 이용하여 홈 네트워크 시스템의 각 디바이스들의 동작 순서를 결정할 수 있다.

도 7은 본 발명에 따른 사례 기반 추론 단계(S200)의 세부 흐름도이다.

도 7과 같이 사례 기반 추론 단계(S200)는 검색 단계(S210)와 재사용 단계(S220)를 포함할 수 있다. 여기서 검색 단계(S210)는 상술한 바와 같이 상기 유사 사례를 사례 데이터베이스(250)에서 검색하고, 재사용 단계(S220)는 상기 검색된 유사 사례에 따라 상기 디바이스의 하위 업무를 결정할 수 있다.

도 8은 본 발명에 따른 사례 데이터베이스(250)를 생성하는 방법을 나타내는 세부 흐름도이다.

도 8과 같이 사례 데이터베이스(250)는 검색 단계(S410), 재사용 단계(S420), 수정 단계(S430), 학습 단계(S440)를 포함할 수 있다. 여기서 검색 단계(S410), 재사용 단계(S420)는 사례 기반 추론 단계의 검색 단계(S210) 및 재사용 단계(S220)와 동일하게 동작할 수 있고, 그 이후 사례 데이터베이스(250)를 생성 및 갱신하기 위하여 수정 단계(S430), 학습 단계(S440)를 더 포함할 수 있다.

검색 단계(S410)는 상기 유사 사례를 사례 데이터베이스(250)에서 검색한다. 재사용 단계(S420)는 상기 검색된 유사 사례에 따라 상기 디바이스의 하위 업무를 결정한다. 수정 단계(S430)는 재사용 단계(S420)에서 결정된 상기 하위 업무의 내용을 사용자의 입력에 따라 수정한다. 예를 들면 사용자가 재사용 단계(S420)에서 결정된 상기 하위 업무의 내용을 변경하는 디바이스 조작을 입력하는 경우, 수정 단계(S430)는 변경된 내용 대로 하위 업무의 내용을 수정할 수 있다. 학습 단계(S440)는 상기 수정한 상기 하위 업무와 그에 대응하는 상기 사용자 선호 정보 및 상기 사용자 상태 정보를 사례 데이터베이스(250)에 하나의 사례로 등록한다. 그리고 이와 같이 새로운 사례가 등록된 사례 데이터베이스(250)는 다시 검색 단계(S210, S410)에서 이용될 수 있다. 이와 같이 순환적으로 학습되는 과정을 통하여 본 발명에 따른 사례 데이터베이스(250)는 사용자의 목표와 의도에 부합하는 각 디바이스들의 최적의 동작을 도출할 수 있는 효과가 있다.

다음으로는 계층적 업무 네트워크 계획 단계(S300)에 대하여 보다 상세히 설명한다.

계층적 업무 네트워크 계획 기법(Hierarchial Task Network Planning)은 하나의 목표를 달성하기 위하여 수행되어야 행동들을 단계별로 상위 업무에서부터 하위 업무에 이르기까지 나누고, 각 하위 업무들이 수행되어야 할 순서를 설정하여 계획(Plan)을 수립하는 기법이다. 본 발명에 따른 계층적 업무 네트워크 계획 단계(S300)은 "Total-order planning with partially ordered subtasks, Nau, Dana, et al. IJCAI. Vol. 1. (2001)."와 "A goal-driven approach for adaptive service composition using planning, Song, Seheon, and Seok-Won Lee. Mathematical and Computer Modelling58.1 (2013)"이 소개하는 계층적 업무 네트워크 계획 기법을 이용할 수 있다.

본 발명에 따른 계층적 업무 네트워크 계획 단계(S300) 계층적 업무 네트워크 계획 기법을 홈 네트워크 시스템에 이용하여, 사용자 정보 및 환경 정보와 온톨로지 기반 상황 인지 단계(S100)에서 결정된 홈 네트워크 시스템 내 각 디바이스의 상위 동작과, 사례 기반 추론 단계(S200)에서 결정된 각 디바이스의 하위 업무에 관한 정보를 이용하여, 각 디바이스의 세부 동작 범위를 결정하고, 디바이스의 상위 동작 및 그에 대응하는 하위 업무와 상기 하위 업무의 세부 동작 범위로 구성되는 일련의 계획을 수립한다.

계층적 업무 네트워크 계획 단계(S300)는 제어 서버(10)가 상기 사용자 목표 정보를 달성하기 위하여 수행되어야 할 행동들을 상기 디바이스의 상위 동작과 하위 업무를 계층적 트리 구조의 네트워크로 연결하는 계층적 업무 네트워크를 구성하고, 상기 구성한 계층적 업무 네트워크를 이용하여 상기 하위 업무의 세부 동작 범위를 결정한다.

도 9는 상기 계층적 업무 네트워크를 설명하기 위한 참고도이다. 도 9와 같이 계층적 업무 네트워크는 사용자 목표를 달성하기 위한 일련의 행동들을 설정하고 각 행동들을 실행하기 위한 하위 업무(Task)를 설정한다.

여기서 계층적 업무 네트워크 계획 단계(S300)는 제어 서버(10)가 상기 사용자 목표 정보와 온톨로지 기반 상황 인지 단계(S100)에서 결정된 상기 디바이스의 상위 동작과 사례 기반 추론 단계(S200)에서 상기 유사 사례에 따라 결정된 상기 디바이스의 하위 업무를 입력으로 하여, 상기 계층적 업무 네트워크를 이용하여 상기 하위 업무의 세부 동작 범위를 결정할 수 있다.

여기서 계층적 업무 네트워크 계획 단계(S300)는, 도메인 설정과 관련하여 사례 기반 추론 단계(S200)에서 결정된 각 디바이스의 하위 업무 및 그에 대한 순서를 설정하고, 각 디바이스의 세부 동작 범위를 결정하기 위한 기본 정보를 설정한 다음, 제어 서버(10)가 상기 구성한 계층적 업무 네트워크를 이용하여, 상기 사용자 목표 정보를 달성하기 위한 상기 디바이스의 상위 동작과 상기 디바이스의 하위 업무와 상기 하위 업무의 세부 동작 범위로 구성되는 일련의 계획을 수립할 수 있다.

여기서 계층적 업무 네트워크를 이용하여 하위 업무의 세부 동작 범위를 결정하기 위하여, 예를 들면 자바 기반 계층적 업무 네트워크 계획 기법 도구인 JSHOP(Simple Hierarchical Ordered Planner)를 이용할 수 있다. JSHOP에서는 Domain Description과 Problem Description을 이용하여 계층적 업무 네트워크에 필요한 정보를 입력하고, 그에 따라 계획을 수립한다. 먼저 Domain Description에서 상기 사용자 목표 정보에 이를 달성하기 위한 사례 기반 추론 단계(S200)에서 결정된 각 디바이스의 하위 업무 및 그에 대한 순서를 설정한다. 다음으로 Problem Description에서 위에서 설정한 각 디바이스의 하위 업무의 세부 동작 범위에 관한 정보를 설정한다. 위와 같은 각 Description을 통하여 입력 정보를 설정한 후, 계층적 업무 네트워크 계획 기법을 이용하여 디바이스의 상위 동작 및 그에 대응하는 하위 업무와 상기 하위 업무의 세부 동작 범위로 구성되는 일련의 계획을 수립한다.

다음으로는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 홈 네트워크 시스템에 대하여 설명한다.

본 발명에 따른 홈 네트워크 시스템은 복수 개의 디바이스; 및 상기 디바이스를 제어하는 제어 서버(10)를 포함할 수 있다. 그리고 여기서 제어 서버(10)는 위에서 도 1 내지 도 9를 참조하면서 상세히 설명한 홈 네트워크 시스템 제어 방법이 동작하는 것과 동일한 방식으로 동작할 수 있다. 이에 중복되는 부분은 생략하고 간략히 서술한다.

도 10은 본 발명에 따른 제어 서버(10)의 세부 블록도이다.

도 10과 같이 제어 서버(10)는 온톨로지 기반 상황 인지부(100), 사례 기반 추론부(200), 계층적 업무 네트워크 계획부(300)를 포함할 수 있다.

온톨로지 기반 상황 인지부(100)는 사용자 목표 정보를 포함하는 사용자 정보와 주변 환경에 관한 환경 정보를 획득하고, 상기 홈 네트워크 시스템에 대하여 미리 정의된 시스템 온톨로지(150)를 이용하여, 상기 사용자 정보와 상기 환경 정보에 따른 상기 디바이스의 상위 동작을 결정한다.

사례 기반 추론부(200)는 미리 설정된 사례 데이터베이스(250)에서 상기 사용자 정보와 상기 결정된 상기 디바이스의 상위 동작에 대응하는 유사 사례를 검색하고, 상기 검색한 유사 사례에 따라 상기 디바이스의 상위 동작을 수행하기 위한 상기 디바이스의 하위 업무를 결정한다.

계층적 업무 네트워크 계획부(300)는 계층적 업무 네트워크 계획 기법을 이용하여, 상기 하위 업무의 세부 동작 범위를 결정한다.

여기서 상기 사용자 정보는 사용자 선호 정보 또는 사용자 상태 정보를 포함하고, 상기 환경 정보는 상기 홈 네트워크 시스템에 구비된 적어도 하나 이상의 센서를 이용하여 획득하거나, 또는 망을 통하여 상기 홈 네트워크 시스템과 연결된 서버로부터 전송받을 수 있다.

여기서 상기 시스템 온톨로지(150)는, 노드와 에지의 연결 관계를 이용하여 상기 홈 네트워크 시스템을 정의하고, 상기 노드로 사용자 노드, 디바이스 노드, 환경 노드, 장소 노드 중 적어도 어느 하나 이상을 포함하고, 상기 사용자 노드, 상기 디바이스 노드, 상기 환경 노드, 상기 장소 노드는 상기 에지를 통하여 속성 또는 소속을 나타내는 하위 노드들과 연결되는 것을 특징으로 할 수 있다.

여기서 사례 기반 추론부(200)는, 상기 사용자 정보와 상기 결정된 상기 디바이스의 상위 동작에 따른 질의어를 생성하고, 상기 생성한 질의어에 따라 사례 데이터베이스(250)에 저장된 사례들 중 상기 유사 사례를 검색하고, 상기 검색한 유사 사례에 따라 상기 디바이스의 상위 동작을 수행하기 위한 상기 디바이스의 하위 업무를 결정할 수 있다.

여기서 사례 데이터베이스(250)에 저장된 사례는 상기 사용자의 선호 정보와 상기 사용자의 상태 정보를 포함하고, 상기 사용자의 선호 정보 및 상기 사용자의 상태 정보에 대응하는 각 상기 디바이스의 상기 상위 동작 및 상기 하위 업무를 포함하는 사례이다.

여기서 사례 기반 추론부(200)는 상기 사용자 선호 정보 및 상기 사용자 상태 정보와 온톨로지 기반 상황 인지부(100)에서 결정된 상기 디바이스의 상위 동작을 기준으로, 사례 데이터베이스(250)에 저장된 사례 중 상기 유사 사례를 검색한다.

여기서 계층적 업무 네트워크 계획부(300)는 상기 사용자 목표 정보를 달성하기 위하여 수행되어야 할 행동들을 상기 디바이스의 상위 동작과 하위 업무를 계층적 트리 구조의 네트워크로 연결하는 계층적 업무 네트워크를 구성하고, 서버가 상기 사용자 목표 정보와 온톨로지 기반 상황 인지부(100)에서 결정된 상기 디바이스의 상위 동작과 사례 기반 추론부(200)에서 상기 유사 사례에 따라 결정된 상기 디바이스의 하위 업무를 입력으로 하여, 상기 계층적 업무 네트워크를 이용하여 상기 하위 업무의 세부 동작 범위를 결정한다.

본 발명의 또 다른 실시예에 따른 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터와 결합하여 상술한 홈 네트워크 시스템 제어 방법을 수행하기 위하여 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램이 될 수 있다.

이상에서 설명한 본 발명의 실시예를 구성하는 모든 구성요소들이 하나로 결합하거나 결합하여 동작하는 것으로 기재되어 있다고 해서, 본 발명이 반드시 이러한 실시예에 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 발명의 목적 범위 안에서라면, 그 모든 구성요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다.

또한, 그 모든 구성요소들이 각각 하나의 독립적인 하드웨어로 구현될 수 있지만, 각 구성요소들의 그 일부 또는 전부가 선택적으로 조합되어 하나 또는 복수개의 하드웨어에서 조합된 일부 또는 전부의 기능을 수행하는 프로그램 모듈을 갖는 컴퓨터 프로그램으로서 구현될 수도 있다. 또한, 이와 같은 컴퓨터 프로그램은 USB 메모리, CD 디스크, 플래쉬 메모리 등과 같은 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체(Computer Readable Media)에 저장되어 컴퓨터에 의하여 읽혀지고 실행됨으로써, 본 발명의 실시예를 구현할 수 있다. 컴퓨터 프로그램의 기록매체로서는 자기 기록매체, 광 기록매체 등이 포함될 수 있다.

또한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함한 모든 용어들은, 상세한 설명에서 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 갖는다. 사전에 정의된 용어와 같이 일반적으로 사용되는 용어들은 관련 기술의 문맥상의 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 발명에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 수정, 변경 및 치환이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예 및 첨부된 도면들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예 및 첨부된 도면에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구 범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

10 : 제어 서버
100 : 온톨로지 기반 상황 인지부
150 : 시스템 온톨로지
200 : 사례 기반 추론부
250 : 사례 데이터베이스
300 : 계층적 업무 네트워크 계획부
S100 : 온톨로지 기반 상황 인지 단계
S200 : 사례 기반 추론 단계
S300 : 계층적 업무 네트워크 계획 단계

Claims (22)

1. 복수 개의 디바이스들을 구비한 홈 네트워크 시스템 제어 방법에 있어서,
   제어 서버가 사용자 목표 정보를 포함하는 사용자 정보와 주변 환경에 관한 환경 정보를 획득하고, 상기 홈 네트워크 시스템에 대하여 미리 정의된 시스템 온톨로지를 이용하여, 상기 사용자 정보와 상기 환경 정보에 따른 상기 디바이스의 상위 동작을 결정하는 온톨로지 기반 상황 인지 단계;
   상기 제어 서버가 미리 설정된 사례 데이터베이스에서 상기 사용자 정보와 상기 결정된 상기 디바이스의 상위 동작에 대응하는 유사 사례를 검색하고, 상기 검색한 유사 사례에 따라 상기 디바이스의 상위 동작을 수행하기 위한 상기 디바이스의 하위 업무를 결정하는 사례 기반 추론 단계; 및
   상기 제어 서버가 계층적 업무 네트워크 계획 기법을 이용하여, 상기 하위 업무의 세부 동작 범위를 결정하는 계층적 업무 네트워크 계획 단계;를 포함하고,
   상기 사용자 정보는 사용자 선호 정보 또는 사용자 상태 정보를 포함하며,
   상기 환경 정보는 상기 홈 네트워크 시스템에 구비된 적어도 하나 이상의 센서를 이용하여 획득하거나, 또는 망을 통하여 상기 홈 네트워크 시스템과 연결된 서버로부터 전송받는 것을 특징으로 하는 홈 네트워크 시스템 제어 방법
2. 삭제
3. 제1항에 있어서, 상기 시스템 온톨로지는,
   노드와 에지의 연결 관계를 이용하여 상기 홈 네트워크 시스템을 정의하고,
   상기 노드로 사용자 노드, 디바이스 노드, 환경 노드, 장소 노드 중 적어도 어느 하나 이상을 포함하고,
   상기 사용자 노드, 상기 디바이스 노드, 상기 환경 노드, 상기 장소 노드는 상기 에지를 통하여 속성 또는 소속을 나타내는 하위 노드들과 연결되는 것을 특징으로 하는 홈 네트워크 시스템 제어 방법
4. 제3항에 있어서,
   상기 사용자 노드는 상기 사용자 정보에 따라 설정되고,
   상기 환경 노드는 상기 환경 정보에 따라 설정되고,
   상기 디바이스 노드 및 상기 장소 노드는 홈 네트워크 시스템의 사전 정보에 따라 설정되는 것을 특징으로 하는 홈 네트워크 시스템 제어 방법
5. 제4항에 있어서,
   상기 사용자 노드는 사용자 프로필, 사용자 선호도, 사용자 행동을 각 하위 노드로 가지고,
   상기 디바이스 노드는 상기 홈 네트워크 시스템에 포함된 각 상기 디바이스들과 상기 디바이스의 동작 모드를 하위 노드로 가지고,
   상기 환경 노드는 온도 또는 습도 또는 조도 중 적어도 하나를 하위 노드로 가지고,
   상기 장소 노드는 홈 내 각 장소들을 하위 노드로 가지고,
   상기 사용자 노드와 상기 디바이스 노드는 상기 장소 노드와 에지로 연결된 것을 특징으로 하는 홈 네트워크 시스템 제어 방법
6. 제1항에 있어서,
   상기 온톨로지 기반 상황 인지 단계는
   상기 제어 서버가 상기 사용자 정보와 상기 환경 정보에 따라 상기 디바이스의 상위 동작을 도출하는 미리 정해진 규칙을 이용하여, 획득된 상기 사용자 정보와 상기 환경 정보에 따라 상기 시스템 온톨로지에서 상기 디바이스의 상위 동작을 결정하는 것을 특징으로 하는 홈 네트워크 시스템 제어 방법
7. 제6항에 있어서,
   상기 미리 정해진 규칙은 SWRL 규칙인 것을 특징으로 하는 홈 네트워크 시스템 제어 방법
8. 제1항에 있어서,
   상기 사례 기반 추론 단계는, 상기 제어 서버가 상기 사용자 정보와 상기 결정된 상기 디바이스의 상위 동작에 따른 질의어를 생성하고, 상기 생성한 질의어에 따라 상기 사례 데이터베이스에 저장된 사례들 중 상기 유사 사례를 검색하고, 상기 검색한 유사 사례에 따라 상기 디바이스의 상위 동작을 수행하기 위한 상기 디바이스의 하위 업무를 결정하는 것을 특징으로 하는 홈 네트워크 시스템 제어 방법
9. 제1항에 있어서,
   상기 사례 데이터베이스에 저장된 사례는 상기 사용자의 선호 정보와 상기 사용자의 상태 정보를 포함하고, 상기 사용자의 선호 정보 및 상기 사용자의 상태 정보에 대응하는 각 상기 디바이스의 상기 상위 동작 및 상기 하위 업무를 포함하는 사례이고,
   상기 사례 기반 추론 단계는 상기 제어 서버가 상기 온톨로지 기반 상황 인지 단계에서 획득한 상기 사용자 선호 정보 및 상기 사용자 상태 정보와 상기 결정된 상기 디바이스의 상위 동작을 기준으로, 상기 사례 데이터베이스에 저장된 사례 중 상기 유사 사례를 검색하는 것을 특징으로 하는 홈 네트워크 시스템 제어 방법
10. 제9항에 있어서, 상기 사례 기반 추론 단계는 상기 검색한 유사 사례에 따라,
    상기 제어 서버가 상기 디바이스의 동작 모드 또는 미리 정의된 동작 레벨에 관한 사항을 포함하는 상기 하위 업무를 결정하고, 상기 디바이스들의 동작 순서를 결정하는 것을 특징으로 하는 홈 네트워크 시스템 제어 방법
11. 제10항에 있어서, 상기 사례 기반 추론 단계는 상기 제어 서버가,
    상기 온톨로지 기반 상황 인지 단계에서 획득한 상기 사용자 선호 정보 및 상기 사용자 상태 정보와 상기 결정된 상기 디바이스의 상위 동작과, 상기 사례 데이터베이스에 저장된 사례의 상기 사용자의 선호 정보 및 상기 사용자 상태 정보와 상기 디바이스의 상위 동작을 비교하여, 유사도를 산출하고,
    상기 산출한 유사도를 기준으로, 상기 사례 데이터베이스에 저장된 사례들 중 상기 유사 사례를 선택하는 것을 특징으로 하는 홈 네트워크 시스템 제어 방법
12. 제11항에 있어서, 상기 사례 기반 추론 단계는,
    상기 제어 서버가 상기 유사도를 산출하기 위하여 비교하는 각 항목들에 대하여 미리 정해진 가중치를 적용하여, 상기 유사도를 산출하는 것을 특징으로 하는 홈 네트워크 시스템 제어 방법
13. 제8항에 있어서,
    상기 사례 기반 추론 단계는 상기 제어 서버가 상기 온톨로지 기반 상황 인지 단계에서 결정한 상기 디바이스의 상위 동작을 상기 검색한 유사 사례에 따라 변경하는 것을 특징으로 하는 홈 네트워크 시스템 제어 방법
14. 제10항에 있어서
    상기 계층적 업무 네트워크 계획 단계는 상기 제어 서버가 상기 사용자 목표 정보를 달성하기 위하여 수행되어야 할 행동들을 상기 디바이스의 상위 동작과 하위 업무를 계층적 트리 구조의 네트워크로 연결하는 계층적 업무 네트워크를 구성하고, 상기 구성한 계층적 업무 네트워크를 이용하여 상기 하위 업무의 세부 동작 범위를 결정하는 것을 특징으로 하는 홈 네트워크 시스템 제어 방법
15. 제14항에 있어서,
    상기 계층적 업무 네트워크 계획 단계는 상기 제어 서버가 상기 사용자 목표 정보와 상기 온톨로지 기반 상황 인지 단계에서 결정된 상기 디바이스의 상위 동작과 상기 사례 기반 추론 단계에서 상기 유사 사례에 따라 결정된 상기 디바이스의 하위 업무를 입력으로 하여, 상기 계층적 업무 네트워크를 이용하여 상기 하위 업무의 세부 동작 범위를 결정하는 것을 특징으로 하는 홈 네트워크 시스템 제어 방법
16. 제15항에 있어서,
    상기 계층적 업무 네트워크 계획 단계는 상기 제어 서버가 상기 구성한 계층적 업무 네트워크를 이용하여 상기 사용자 목표 정보를 달성하기 위한 상기 디바이스의 상위 동작과 상기 디바이스의 하위 업무와 상기 하위 업무의 세부 동작 범위로 구성되는 일련의 계획을 수립하는 것을 특징으로 하는 홈 네트워크 시스템 제어 방법
17. 홈 네트워크 시스템에 있어서,
    복수 개의 디바이스; 및 상기 디바이스를 제어하는 제어 서버를 포함하고,
    상기 제어 서버는,
    사용자 목표 정보를 포함하는 사용자 정보와 주변 환경에 관한 환경 정보를 획득하고, 상기 홈 네트워크 시스템에 대하여 미리 정의된 시스템 온톨로지를 이용하여, 상기 사용자 정보와 상기 환경 정보에 따른 상기 디바이스의 상위 동작을 결정하는 온톨로지 기반 상황 인지부;
    미리 설정된 사례 데이터베이스에서 상기 사용자 정보와 상기 결정된 상기 디바이스의 상위 동작에 대응하는 유사 사례를 검색하고, 상기 검색한 유사 사례에 따라 상기 디바이스의 상위 동작을 수행하기 위한 상기 디바이스의 하위 업무를 결정하는 사례 기반 추론부; 및
    계층적 업무 네트워크 계획 기법을 이용하여, 상기 하위 업무의 세부 동작 범위를 결정하는 계층적 업무 네트워크 계획부;를 포함하고,
    상기 사용자 정보는 사용자 선호 정보 또는 사용자 상태 정보를 포함하며,
    상기 환경 정보는 상기 홈 네트워크 시스템에 구비된 적어도 하나 이상의 센서를 이용하여 획득하거나, 또는 망을 통하여 상기 홈 네트워크 시스템과 연결된 서버로부터 전송받는 것을 특징으로 하는 홈 네트워크 시스템
18. 제17항에 있어서,
    상기 시스템 온톨로지는, 노드와 에지의 연결 관계를 이용하여 상기 홈 네트워크 시스템을 정의하고, 상기 노드로 사용자 노드, 디바이스 노드, 환경 노드, 장소 노드 중 적어도 어느 하나 이상을 포함하고, 상기 사용자 노드, 상기 디바이스 노드, 상기 환경 노드, 상기 장소 노드는 상기 에지를 통하여 속성 또는 소속을 나타내는 하위 노드들과 연결되는 것을 특징으로 하는 홈 네트워크 시스템
19. 제17항에 있어서,
    상기 사례 기반 추론부는, 상기 사용자 정보와 상기 결정된 상기 디바이스의 상위 동작에 따른 질의어를 생성하고, 상기 생성한 질의어에 따라 상기 사례 데이터베이스에 저장된 사례들 중 상기 유사 사례를 검색하고, 상기 검색한 유사 사례에 따라 상기 디바이스의 상위 동작을 수행하기 위한 상기 디바이스의 하위 업무를 결정하는 것을 특징으로 하는 홈 네트워크 시스템
20. 제18항에 있어서,
    상기 사례 데이터베이스에 저장된 사례는 상기 사용자의 선호 정보와 상기 사용자의 상태 정보를 포함하고, 상기 사용자의 선호 정보 및 상기 사용자의 상태 정보에 대응하는 각 상기 디바이스의 상기 상위 동작 및 상기 하위 업무를 포함하는 사례이고,
    상기 사례 기반 추론부는 상기 사용자 선호 정보 및 상기 사용자 상태 정보와 상기 온톨로지 기반 상황 인지부에서 결정된 상기 디바이스의 상위 동작을 기준으로, 상기 사례 데이터베이스에 저장된 사례 중 상기 유사 사례를 검색하는 것을 특징으로 하는 홈 네트워크 시스템
21. 제20항에 있어서
    계층적 업무 네트워크 계획부는 상기 사용자 목표 정보를 달성하기 위하여 수행되어야 할 행동들을 상기 디바이스의 상위 동작과 하위 업무를 계층적 트리 구조의 네트워크로 연결하는 계층적 업무 네트워크를 구성하고, 서버가 상기 사용자 목표 정보와 상기 온톨로지 기반 상황 인지부에서 결정된 상기 디바이스의 상위 동작과 상기 사례 기반 추론부에서 상기 유사 사례에 따라 결정된 상기 디바이스의 하위 업무를 입력으로 하여, 상기 계층적 업무 네트워크를 이용하여 상기 하위 업무의 세부 동작 범위를 결정하는 것을 특징으로 하는 홈 네트워크 시스템
22. 제어 서버와 결합하여 제1항 및 제3 항 내지 제16항 중 어느 한 항에 따른 홈 네트워크 시스템 제어 방법을 수행하기 위하여 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램

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