KR101972662B1 - 발동작 패턴 분석을 통한 스마트 홈 시스템 및 스마트 홈 서비스 제공방법 - Google Patents

발동작 패턴 분석을 통한 스마트 홈 시스템 및 스마트 홈 서비스 제공방법 Download PDF

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Abstract

발동작 패턴 분석을 통한 스마트 홈 시스템 및 스마트 홈 서비스 제공방법을 개시한다. 발동작 패턴 분석을 통한 스마트 홈 시스템은 사용자가 올라서는 바닥에 설치되는 복수의 압력 센서를 포함하여, 바닥에 올라선 사용자의 움직임에 따른 동작 데이터를 획득하는 센서부, 적어도 하나의 홈 디바이스를 포함하며, 적어도 하나의 홈 디바이스의 현재 구동 상태를 나타내는 상황 데이터를 획득하는 장치부 및 동작 데이터 및 상황 데이터를 수신하고, 미리 정해진 시간 간격 동안의 동작 데이터에 따른 발동작 패턴을 추출하고, 발동작 패턴에 대응하는 상황 데이터를 학습하거나, 종래 학습에 따라 발동작 패턴에 대응하는 상황 데이터를 예측하는 관리 서버를 포함한다.

Description

발동작 패턴 분석을 통한 스마트 홈 시스템 및 스마트 홈 서비스 제공방법{SMARTHOME SYSTEM THROUGH STEPPING PATTERN ANALYSIS AND METHOD OF SMARTHOME SERVICE}
본 발명은 발동작 패턴 분석을 통한 스마트 홈 시스템 및 스마트 홈 서비스 제공방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 발동작 패턴 분석을 통한 사용자 맞춤형 서비스를 제공하는 스마트 홈 시스템 및 스마트 홈 서비스 제공방법에 관한 것이다.
최근 홈 네트워크 환경에 대한 연구가 활발히 진행중이고, 특히 인간과 상호 의사소통이 가능하도록 지능적으로 작동하는 홈 서비스에 관한 연구가 활발히 진행중이다.
인간을 위해 자동적이고 효율적인 서비스를 제공하는 스마트 홈은 유미쿼터스 컴퓨팅이 구현된 홈에 지능적인 스마트 미들웨어가 더해져 실현된다. 이러한 미들웨어에 관한 연구로, 마이크로소프트의 Easy living, AHRI(Aware Home Research Initiative)의 Aware Home, Adaptive House 등이 제안된바 있다.
한편, 현재 제안된 스마트 홈을 위한 미들웨어에 따르면 사용자의 생체 정보 또는 위치 정보와, 주변 환경 정보를 반영하여 상황 분석을 수행하고 그 결과에 따른 서비스를 제공할 뿐, 사용자의 행동 패턴을 바탕으로 한 상황 분석에 관한 연구는 미비하다.
본 발명의 일측면은 바닥에 설치되는 압력 센서로부터 사용자의 움직임 정보를 획득하고, 움직임 정보의 분석 결과를 통해 스마트 홈 환경을 조성하는 스마트 홈 시스템을 제공한다.
본 발명의 다른 측면은 사용자의 움직임 정보에 따른 발동작 패턴을 추출하고, 스마트 홈 환경 조성을 위한 발동작 패턴의 학습 및 발동작 패턴에 대응하는 상황 데이터를 예측하는 스마트 홈 서비스 제공방법을 제공한다.
본 발명의 일 측면에 따른 발동작 패턴 분석을 통한 스마트 홈 시스템은, 사용자가 올라서는 바닥에 설치되는 복수의 압력 센서를 포함하여, 상기 바닥에 올라선 사용자의 움직임에 따른 동작 데이터를 획득하는 센서부 적어도 하나의 홈 디바이스를 포함하며, 적어도 하나의 홈 디바이스의 현재 구동 상태를 나타내는 상황 데이터를 획득하는 장치부 및 상기 동작 데이터 및 상기 상황 데이터를 수신하고, 미리 정해진 시간 간격 동안의 동작 데이터에 따른 발동작 패턴을 추출하고, 상기 발동작 패턴에 대응하는 상황 데이터를 학습하거나, 종래 학습에 따라 상기 발동작 패턴에 대응하는 상황 데이터를 예측하는 관리 서버를 포함한다.
또한, 상기 관리 서버는, 상기 바닥에 올라선 사용자의 이동 경로, 이동 속도 및 해당 이동이 발생한 시간을 포함하는 발동작 패턴을 추출하는 발동작 패턴 추출부를 포함할 수 있다.
또한, 상기 관리 서버는, 상기 발동작 패턴으로부터 사용자가 뛰어서 이동하였는지를 확인하는 상황 데이터 학습부를 포함할 수 있다.
또한, 상기 상황 데이터 학습부는, 상기 발동작 패턴에 포함되는 이동 속도와 미리 정해진 기준 속도를 비교하여 사용자기 뛰어서 이동하였는지를 확인하고, 그 결과에 따라 상기 발동작 패턴에 대한 학습 여부를 결정할 수 있다.
또한, 상기 관리 서버는, 상기 발동작 패턴이 추출된 시간 동안에 수신된 상황 데이터를 상기 발동작 패턴에 대응하는 학습 모델로 저장하는 상황 데이터 학습부를 포함할 수 있다.
또한, 상기 관리 서버는, 상기 발동작 패턴이 추출된 시간 동안에 수신된 상황 데이터가 미존재하여 상기 발동작 패턴에 대한 학습이 불가한 경우, 상기 발동작 패턴을 갱신하는 발동작 패턴 추출부를 포함할 수 있다.
또한, 상기 관리 서버는, 예측한 상황 데이터에 따라 상기 홈 디바이스가 구동되도록 제어하기 위한 홈 디바이스의 구동 신호를 생성하여 상기 장치부로 전송하는 상황 데이터 예측부를 포함할 수 있다.
한편, 본 발명의 다른 측면에 따른 발동작 패턴 분석을 통한 스마트 홈 서비스 제공방법은, 홈에서 사용자가 올라서는 바닥에 설치되는 복수의 압력 센서를 이용하여 상기 바닥에 올라선 사용자의 움직임에 따른 동작 데이터를 획득하고, 홈에 마련되는 적어도 하나의 홈 디바이스의 현재 구동 상태를 나타내는 상황 데이터를 획득하며, 미리 정해진 시간 간격 동안의 동작 데이터에 따른 발동작 패턴을 추출하고, 상기 발동작 패턴에 대응하는 상황 데이터를 학습하거나, 종래 학습에 따라 상기 발동작 패턴에 대응하는 상황 데이터를 예측한다.
또한, 미리 정해진 시간 간격 동안의 동작 데이터에 따른 발동작 패턴을 추출하는 것은, 상기 바닥에 올라선 사용자의 이동 경로, 이동 속도 및 해당 이동이 발생한 시간을 포함하는 발동작 패턴을 추출하는 것일 수 있다.
또한, 상기 발동작 패턴으로부터 사용자가 뛰어서 이동하였는지를 확인하는 것을 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 발동작 패턴에 대응하는 상황 데이터를 학습하는 것은, 상기 발동작 패턴에 포함되는 이동 속도와 미리 정해진 기준 속도를 비교하여 사용자기 뛰어서 이동하였는지를 확인하고, 그 결과에 따라 상기 발동작 패턴에 대한 학습 여부를 결정하는 것을 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 발동작 패턴에 대응하는 상황 데이터를 학습하는 것은, 상기 발동작 패턴이 추출된 시간 동안에 수신된 상황 데이터를 상기 발동작 패턴에 대응하는 학습 모델로 저장하는 것일 수 있다.
또한, 상기 발동작 패턴에 대응하는 상황 데이터를 학습하는 것은, 상기 발동작 패턴이 추출된 시간 동안에 수신된 상황 데이터가 미존재하여 상기 발동작 패턴에 대한 학습이 불가한 경우, 상기 발동작 패턴을 갱신하는 것을 포함할 수 있다.
또한, 예측한 상황 데이터에 따라 상기 홈 디바이스가 구동되도록 제어하기 위한 홈 디바이스의 구동 신호를 생성하는 것을 더 포함할 수 있다.
상술한 본 발명의 일측면에 따르면 사용자의 움직임 정보를 반영하여 보다 정확한 예측을 통해 만족도 높은 스마트 홈 환경을 조성할 수 있다.
상술한 본 발명의 다른 측면에 따르면 사용자의 이동 속도가 포함된 발동작 패턴에 기반하여 보다 정확한 상황의 학습 및 예측이 가능하다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 홈 시스템을 나타낸 도면이다.
도 2는 도 1에 도시된 센서부의 제어 블록도이다.
도 3은 도 1에 도시된 장치부의 제어 블록도이다.
도 4는 도 1에 도시된 관리 서버의 제어 블록도이다.
도 5는 스마트 홈 시스템에서 스마트 홈 서비스를 제공하기 위해 사용자의 움직임 정보에 따른 홈 디바이스의 구동 상태를 학습하는 과정을 도시한 순서도이다.
도 6은 사용자의 움직임 정보에 따른 홈 디바이스의 구동 상태를 예측하는 과정을 도시한 순서도이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 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 구성요소, 단계 및 동작은 하나 이상의 다른 구성요소, 단계 및 동작의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 홈 시스템을 나타낸 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 홈 시스템(1000)은 센서부(100), 장치부(200) 및 관리 서버(300)를 포함하여 구성될 수 있다.
센서부(100) 및 장치부(200)는 각각 홈(Home)에 설치될 수 있다. 센서부(100) 및 장치부(200)는 각각 홈에 위치하는 사용자 맞춤형 서비스를 제공하기 위한 정보를 획득하여 관리 서버(300)로 송신할 수 있다. 관리 서버(300)는 센서부(100) 및 장치부(200)로부터 수신하는 정보에 기반하여 홈에 위치하는 사용자 맞춤형 서비스를 제공할 수 있다.
구체적으로는, 센서부(100)는 사용자의 발동작에 따른 움직임을 나타내는 동작 데이터를 획득하여 관리 서버(300)로 송신할 수 있다. 장치부(200)는 사용자의 조작에 의해, 또는, 자동으로 구동되는 홈 디바이스의 현재 구동 상태를 나타내는 상황 데이터를 획득하여 관리 서버(300)로 송신할 수 있다. 관리 서버(300)는 동작 데이터 및 해당 동작 데이터에 의해 발생하는 상황 데이터를 학습할 수 있다. 관리 서버(300)는 종래 학습 내용에 기반하여 동작 데이터에 대한 상황 데이터를 예측할 수 있으며, 예측 결과에 따라 홈 디바이스가 구동되도록 제어할 수 있다.
이하, 도 2 내지 도 4를 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 홈 시스템(1000)에 포함되는 각 구성요소에 대하여 설명하기로 한다.
도 2는 도 1에 도시된 센서부의 제어 블록도이고, 도 3은 도 1에 도시된 장치부의 제어 블록도이며, 도 4는 도 1에 도시된 관리 서버의 제어 블록도이다.
먼저, 도 2를 참조하면, 센서부(100)는 압력 센서(110), 센서 관리부(120) 및 센서 통신부(130)를 포함하여 구성될 수 있다. 이러한 센서부(100)는 홈에서 이동하는 사용자의 움직임 정보를 획득하여 관리 서버(300)로 전송할 수 있다.
압력 센서(110)는 외부 무게에 의한 압력에 대응되는 전압값을 획득할 수 있는 모듈이다. 압력 센서(110)는 복수 개 마련되어 홈에서 사용자가 올라서서 이동하는 바닥에 설치될 수 있다. 홈의 바닥은 적어도 하나의 구역으로 나뉠 수 있으며, 각 구역에 적어도 하나의 압력 센서(110)가 설치될 수 있다.
센서 관리부(120)는 복수의 압력 센서(110)를 관장하며, 복수의 압력 센서(110)에서 각각 획득하는 전압값으로 이루어지는 동작 데이터를 획득할 수 있다. 센서 관리부(120)는 복수의 압력 센서(110)에 각각 식별번호를 부여하여 관리할 수 있다. 센서 관리부(120)는 바닥에 올라선 사용자의 움직임에 의해 전압값이 발생한 압력 센서(110)의 식별번호 및 해당 전압값으로 이루어지는 동작 데이터를 획득할 수 있다. 센서 관리부(120)는 동작 데이터를 획득하면 후술하는 센서 통신부(130)를 통해 관리 서버(300)로 전송할 수 있다.
센서 통신부(130)는 센서부(100)와 관리 서버(300) 간의 통신을 가능하게 하며, 이를 위해, 무선 통신 또는 근거리 무선 통신을 수행하게 하는 하나 이상의 구성요소를 포함하여 구현될 수 있다. 센서 통신부(130)는 센서 관리부(120)에서 획득하는 동작 데이터를 관리 서버(300)로 전송할 수 있다.
도 3을 참조하면, 장치부(200)는 홈 디바이스(210), 장치 관리부(220) 및 장치 통신부(230)를 포함하여 구성될 수 있다. 이러한 장치부(200)는 홈에서 구동되는 홈 디바이스의 구동 정보를 획득하여 관리 서버(300)로 전송할 수 있다. 장치부(200)는 관리 서버(300)로부터 홈 디바이스에 대한 구동 신호를 수신하고, 해당 구동 신호에 따라 홈 디바이스가 구동되도록 제어할 수 있다.
홈 디바이스(210)는 홈에 마련되는 가전기기(예를 들면, 세탁기, 냉장고, TV, 공기조화기 등)로, 사용자의 조작에 의해 구동되거나, 자동으로 구동될 수 있다. 홈 디바이스(210)는 홈에 적어도 하나 마련될 수 있으며, 복수의 홈 디바이스(210)가 마련된 경우 홈 디바이스(210) 간의 네트워크를 구축하여 사물인터넷 환경을 실현시킬 수 있다. 이를 위해, 홈 디바이스(210)는 고유 IP가 부여될 수 있으며, 통신망에 접속하여 데이터를 송수신할 수 있다.
장치 관리부(220)는 홈 디바이스(210)의 구동 상태를 나타내는 상황 데이터를 획득할 수 있다. 장치 관리부(220)는 홈 디바이스(210)와 전기적으로 연결되어 홈 디바이스(210)의 구동 상태를 나타내는 상황 데이터를 획득할 수 있다. 또는, 홈 디바이스(210)와 통신을 수행하여 홈 디바이스(210)의 구동 상태를 나타내는 상황 데이터를 획득할 수 있다. 장치 관리부(220)는 홈 디바이스(210)에 식별번호를 부여하여 관리할 수 있다. 장치 관리부(220)는 홈 디바이스(210)가 구동되면 해당 홈 디바이스(210)의 식별번호 및 구동 상태로 이루어지는 상황 데이터를 획득할 수 있다. 장치 관리부(220)는 상황 데이터를 획득하면 후술하는 장치 통신부(230)를 통해 관리 서버(300)로 전송할 수 있다.
또한, 장치 관리부(220)는 장치 통신부(230)를 통해 관리 서버(300)로부터 홈 디바이스(210)의 제어 신호를 수신하면, 해당 제어 신호에 따라 홈 디바이스(210)가 구동되도록 제어할 수 있다.
장치 통신부(230)는 장치부(200)와 관리 서버(300) 간의 통신을 가능하게 하며, 이를 위해, 무선 통신 또는 근거리 무선 통신을 수행하게 하는 하나 이상의 구성요소를 포함하여 구현될 수 있다. 장치 통신부(230)는 장치 관리부(220)에서 획득하는 상황 데이터를 관리 서버(300)로 전송할 수 있다. 장치 통신부(230)는 관리 서버(300)로부터 홈 디바이스(210)의 제어 신호를 수신할 수 있다.
도 4를 참조하면, 관리 서버(300)는 통신부(310), 제어부(320) 및 메모리부(330)를 포함하여 구성될 수 있다. 관리 서버(300)는 클라이언트의 접속요청에 응답하여 소정의 정보를 제공하는 일반적인 형태의 서버로, 센서부(100) 및 장치부(200)와 통신을 수행하여 사용자 맞춤형 스마트 홈 서비스를 구현할 수 있다.
통신부(310)는 관리 서버(300)와 센서부(100) 및 장치부(200) 간의 통신을 가능하게 하며, 이를 위해, 무선 통신 또는 근거리 무선 통신을 수행하게 하는 하나 이상의 구성요소를 포함하여 구현될 수 있다. 통신부(310)는 센서부(100)로부터 동작 데이터를 수신할 수 있다. 통신부(310)는 장치부(200)로부터 상황 데이터를 수신할 수 있다. 통신부(310)는 후술하는 제어부(320)에서 생성하는 홈 디바이스(210)의 제어 신호를 장치부(200)로 전송할 수 있다.
제어부(320)는 관리 서버(300)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 특히, 제어부(320)는 동작 데이터로부터 사용자의 발동작 패턴을 추출할 수 있다. 그리고, 제어부(320)는 발동작 패턴에 대응하는 상황 데이터를 학습할 수 있다. 또한, 제어부(320)는 종래 학습 내용에 따라 발동작 패턴에 대응하는 상황 데이터를 예측할 수 있다. 이를 위해, 제어부(320)는 발동작 패턴 추출부(321), 상황 데이터 학습부(322) 및 상황 데이터 예측부(323)를 포함하여 구현될 수 있다.
발동작 패턴 추출부(321)는 센서부(100)로부터 수신하는 동작 데이터에 따라 홈의 바닥에 올라서서 이동하는 사용자의 발동작 패턴을 추출할 수 있다. 여기서, 발동작 패턴은 사용자의 이동 경로, 이동 속도 및 해당 이동이 발생한 시간을 포함할 수 있다.
구체적으로는, 발동작 패턴 추출부(321)는 미리 정해진 시간 간격 동안 수신되는 동작 데이터를 분석하여 발동작 패턴을 추출할 수 있다. 이때, 동작 데이터는 압력 센서(110)의 식별번호 및 전압값을 포함할 수 있다. 이에, 발동작 패턴 추출부(321)는 홈의 바닥의 구획 정보, 바닥의 각 구역의 규격 정보 및 각 구역에 설치된 적어도 하나의 압력 센서(110)의 식별번호를 미리 저장할 수 있으며, 미리 정해진 시간 간격 동안의 동작 데이터의 변화에 따라 발동작 패턴을 추출할 수 있다.
예를 들면, 발동작 패턴 추출부(321)는 미리 정해진 시간 간격 동안의 동작 데이터에서, 압력 센서(110)의 식별번호와 미리 저장된 홈의 바닥 정보를 매칭하여 사용자의 이동 경로 및 그 거리를 산출할 수 있다. 그리고, 발동작 패턴 추출부(321)는 미리 정해진 시간 간격 동안 첫번째 동작 데이터를 수신한 시간으로부터 마지막 동작 데이터를 수신한 시간까지를 이동이 발생한 시간으로 산출할 수 있다. 발동작 패턴 추출부(321)는 산출한 이동 거리 및 이동이 발생한 시간으로부터 이동 속도를 산출할 수 있다. 이때, 발동작 패턴 추출부(321)는 압력 센서(110)에서 획득하는 전압값이 미리 설정되는 기준 전압값 구간에 포함되는 경우 사람의 이동에 의해 압력 센서(110)로부터 발생하는 전압값으로 가정하고 발동작 패턴을 추출할 수 있다.
또한, 발동작 패턴 추출부(321)는 발동작 패턴을 갱신할 수 있다. 후술하는 상황 데이터 학습부(322)는 발동작 패턴을 추출한 시간 간격 동안의 상황 데이터를 학습하는데, 이러한 상황 데이터가 존재하지 않는 경우, 발동작 패턴 추출부(321)는 현재 추출한 발동작 패턴에다가 이후에 추출하는 발동작 패턴을 더하여 갱신할 수 있다. 즉, 발동작 패턴 추출부(321)는 미리 정해진 시간 간격의 2 배의 시간 간격 동안의 발동작 패턴을 추출할 수 있다. 발동작 패턴 추출부(321)는 발동작 패턴을 추출한 시간 간격 동안의 상황 데이터가 존재할 때까지 발동작 패턴을 갱신할 수 있다.
상황 데이터 학습부(322)는 발동작 패턴에 대응하는 상황 데이터를 학습할 수 있다. 상황 데이터 학습부(322)는 발동작 패턴에 대응하는 상황 데이터를 획득하여 소정의 머신 러닝 알고리즘, 일예로, SVM(Support Vector Machine)에 입력함으로써 학습 모델로 저장할 수 있다.
구체적으로는, 상황 데이터 학습부(322)는 발동작 패턴이 추출된 시간 동안의 상황 데이터를 발동작 패턴에 대응하는 상황 데이터로 학습할 수 있다. 상황 데이터 학습부(322)는 발동작 패턴이 추출된 시간 동안 장치부(200)로부터 수신되는 상황 데이터가 존재하는지를 확인할 수 있다. 상황 데이터 학습부(322)는 발동작 패턴이 추출된 시간 동안 장치부(200)로부터 수신되는 상황 데이터가 존재하면, 해당 상황 데이터를 발동작 패턴과 함께 학습 모델로 저장할 수 있다. 상황 데이터 학습부(322)는 발동작 패턴이 추출된 시간 동안 장치부(200)로부터 수신되는 상황 데이터가 존재하지 않으면, 발동작 패턴 추출부(321)를 통해 발동작 패턴을 갱신할 수 있다.
여기에서, 상황 데이터 학습부(322)는 발동작 패턴의 학습 전에, 발동작 패턴으로부터 사용자가 뛰어서 이동하였는지 여부를 확인할 수 있다. 상황 데이터 학습부(322)는 발동작 패턴에 포함되는 이동 속도와 미리 정해진 기준 속도를 비교하여 사용자가 뛰어서 이동하였는지를 예측할 수 있다. 상황 데이터 학습부(322)는 발동작 패턴에 따라 사용자가 뛰어서 이동한 것으로 예측되면 해당 발동작 패턴은 학습에서 제외할 수 있다. 일반적으로 홈에서 뛰어서 이동하는 경우 특별한 상황일 가능성이 높으므로, 상황 데이터 학습부(322)는 이러한 상황에 대한 학습은 생략함으로써, 추후 학습 내용에 따른 상황 예측 시 정확도를 높일 수 있을 것이다.
상황 데이터 예측부(323)는 발동작 패턴에 대응하는 상황 데이터를 예측할 수 있다. 상황 데이터 예측부(323)는 발동작 패턴을 소정의 머신 러닝 알고리즘, 일예로, SVM(Support Vector Machine)에 입력함으로써, 발동작 패턴에 대응하는 상황 데이터를 예측할 수 있다.
구체적으로는, 상황 데이터 예측부(323)는 상황 데이터 학습부(322)에 의해 학습된 학습 모델로부터 발동작 패턴에 대응하는 상황 데이터를 예측할 수 있다. 상황 데이터 예측부(323)는 종래의 발동작 패턴에 대한 학습 모델에, 현재 획득한 발동작 패턴에 대응하는 상황 데이터가 존재하는지를 확인할 수 있다. 상황 데이터 예측부(323)는 발동작 패턴에 대한 학습 모델에 현재 획득한 발동작 패턴에 대응하는 상황 데이터가 존재하면, 해당 상황 데이터를 현재 획득한 발동작 패턴에 대응하는 상황 데이터로 예측할 수 있다. 상황 데이터 예측부(323)는 발동작 패턴에 대한 학습 모델에 현재 획득한 발동작 패턴에 대응하는 상황 데이터가 존재하지 않으면, 상황 데이터 학습부(322)를 통해 현재 획득한 발동작 패턴에 대한 학습을 수행할 수 있다. 이와 같은 경우, 상황 데이터 예측부(323)는 사용자에게 현재 획득한 발동작 패턴에 대응하는 상황 데이터의 예측이 불가함을 알릴 수 있다. 상황 데이터 예측부(323)는 사용자가 소지하고 있는 이동 단말로 해당 정보를 전송하는 방식으로 사용자 알림 기능을 수행할 수 있다.
상황 데이터 예측부(323)는 현재 획득한 발동작 패턴에 대응하는 상황 데이터를 예측하면, 해당 상황 데이터에 있어서 사용자 알림이 필요한지 여부를 확인할 수 있다. 상황 데이터 예측부(323)는 예측한 상황 데이터에 있어서 사용자 알림이 필요한 것으로 확인되면, 해당 상황 데이터를 사용자에게 전송할 수 있다. 상황 데이터 예측부(323)는 홈 디바이스(210)가 상황 데이터가 발생하도록 구동 되는 경우, 사용자 알림이 필요한 상황 데이터를 홈 디바이스(210) 별로 미리 저장할 수 있다. 예를 들면, 상황 데이터 예측부(323)는 예측한 상황 데이터가 발생하도록 홈 디바이스(210)가 구동되는 경우, 생명에 직결될 수 있거나, 재산에 피해가 발생할 가능성이 있는 것으로 확인되면, 이러한 정보를 사용자에게 알릴 수 있다. 상황 데이터 예측부(323)는 사용자가 소지하고 있는 이동 단말로 해당 정보를 전송하는 방식으로 사용자 알림 기능을 수행할 수 있다.
상황 데이터 예측부(323)는 예측한 상황 데이터에 있어서 사용자 알림이 불필요한 것으로 확인되면, 해당 상황 데이터에 따른 홈 디바이스(210)의 구동 신호를 생성할 수 있다. 상황 데이터 예측부(323)는 홈 디바이스(210)의 구동 신호를 장치부(200)로 전송할 수 있다. 장치부(200)는 홈 디바이스(210)의 구동 신호에 따라 홈 디바이스(210)가 구동되도록 제어할 수 있다. 예를 들면, 상황 데이터 예측부(323)는 에어컨 구동의 상황 데이터가 예측되는 경우, 에어컨 구동을 위한 구동 신호를 생성할 수 있으며, 생성한 구동 신호에 의해 에어컨이 구동될 수 있도록 제어할 수 있다.
메모리부(330)는 제어부(320)의 처리 및 제어를 위한 프로그램이 저장될 수 있고, 입/출력되는 데이터들의 임시 저장을 위한 기능을 수행할 수 있다.
이하, 도 5 및 도 6을 참조하여, 도 1에 도시된 스마트 홈 시스템(1000)에서의 스마트 홈 서비스 제공방법에 대하여 설명하기로 한다.
도 5는 스마트 홈 시스템에서 스마트 홈 서비스를 제공하기 위해 사용자의 움직임 정보에 따른 홈 디바이스의 구동 상태를 학습하는 과정을 도시한 순서도이고, 도 6은 사용자의 움직임 정보에 따른 홈 디바이스의 구동 상태를 예측하는 과정을 도시한 순서도이다.
도 5를 참조하면, 관리 서버(300)는 동작 데이터 및 상황 데이터를 수신할 수 있다(500). 관리 서버(300)는 센서부(100)로부터 동작 데이터를 수신할 수 있다. 센서부(100)는 바닥에 설치되는 복수의 압력 센서(110)로부터 바닥에 올라선 사용자의 움직임에 따른 동작 데이터를 획득할 수 있다. 관리 서버(300)는 장치부(200)로부터 상황 데이터를 수신할 수 있다. 장치부(200)는 적어도 하나의 홈 디바이스의 현재 구동 상태를 나타내는 상황 데이터를 획득할 수 있다.
관리 서버(300)는 미리 정해진 시간 간격 동안의 동작 데이터에 따른 발동작 패턴을 추출할 수 있다(510). 발동작 패턴에는 바닥에 올라선 사용자의 이동 경로, 이동 속도 및 해당 이동이 발생한 시간이 포함될 수 있다.
관리 서버(300)는 발동작 패턴으로부터 사용자가 뛰어서 이동하였는지를 확인할 수 있다(520). 관리 서버(300)는 발동작 패턴에 포함되는 사용자의 이동 속도와 미리 정해진 기준 속도를 비교하여 사용자가 뛰어서 이동하였는지를 예측할 수 있다.
관리 서버(300)는 발동작 패턴으로부터 사용자가 뛰어서 이동한 것으로 확인되면, 해당 발동작 패턴을 삭제할 수 있다(530). 관리 서버(300)는 뛰어서 이동한 것으로 확인되는 발동작 패턴에 대한 학습은 생략할 수 있다.
관리 서버(300)는 발동작 패턴으로부터 사용자가 걸어서 이동한 것으로 확인되면, 해당 발동작 패턴이 추출된 시간 동안에 수신된 상황 데이터가 존재하는지를 확인할 수 있다(540).
관리 서버(300)는 발동작 패턴이 추출된 시간 동안에 수신된 상황 데이터가 존재하면(540), 해당 상황 데이터를 발동작 패턴에 대응하는 상황 데이터로 학습할 수 있다(550).
관리 서버(300)는 발동작 패턴이 추출된 시간 동안에 수신된 상황 데이터가 존재하지 않으면(540), 미리 정해진 시간 간격 동안의 동작 데이터에 따른 발동작 패턴을 추출하고(560), 이전에 추출한 발동작 패턴에 현재 추출한 발동작 패턴을 더하여 발동작 패턴을 갱신할 수 있다(570).
관리 서버(300)는 갱신된 발동작 패턴에 있어서, 사용자가 뛰어서 이동하였는지 여부를 확인한 뒤 해당 발동작 패턴에 대한 학습을 수행할 수 있다.
도 6을 참조하면, 관리 서버(300)는 동작 데이터 및 상황 데이터를 수신할 수 있다(600). 관리 서버(300)는 센서부(100)로부터 동작 데이터를 수신할 수 있다. 센서부(100)는 바닥에 설치되는 복수의 압력 센서(110)로부터 바닥에 올라선 사용자의 움직임에 따른 동작 데이터를 획득할 수 있다. 관리 서버(300)는 장치부(200)로부터 상황 데이터를 수신할 수 있다. 장치부(200)는 적어도 하나의 홈 디바이스의 현재 구동 상태를 나타내는 상황 데이터를 획득할 수 있다.
관리 서버(300)는 미리 정해진 시간 간격 동안의 동작 데이터에 따른 발동작 패턴을 추출할 수 있다(610).
관리 서버(300)는 발동작 패턴에 대응하는 학습 모델이 존재하는지를 확인할 수 있다(620). 학습 모델은 발동작 패턴에 대응하는 상황 데이터에 대한 학습 모델이다.
관리 서버(300)는 발동작 패턴에 대응하는 학습 모델이 존재하면(620), 학습 모델에 따라 발동작 패턴에 대응하는 상황 데이터를 예측할 수 있다(630).
관리 서버(300)는 상황 데이터에 따라 사용자 알림이 필요한지를 확인할 수 있다(640). 관리 서버(300)는 홈 디바이스(210)가 상황 데이터가 발생하도록 구동 되는 경우, 사용자 알림이 필요한 상황 데이터에 대하여 홈 디바이스(210) 별로 미리 저장할 수 있다.
관리 서버(300)는 상황 데이터에 따라 사용자 알림이 불필요한 것으로 확인되면(640), 상황 데이터에 따라 홈 디바이스(210)의 구동 신호를 생성하고(650), 홈 디바이스(210)의 구동 신호를 장치부(200)로 전송할 수 있다(660). 장치부(200)는 홈 디바이스(210)의 구동 신호에 따라 홈 디바이스(210)가 구동되도록 제어함으로써, 사용자 맞춤형 스마트 홈 서비스를 제공할 수 있다.
관리 서버(300)는 상황 데이터에 따라 사용자 알림이 필요한 것으로 확인되면(640), 해당 상황 데이터를 사용자에게 알리는 사용자 알림을 수행할 수 있다(680).
한편, 관리 서버(300)는 발동작 패턴에 대응하는 학습 모델이 존재하지 않으면(620), 발동작 패턴에 대한 학습을 수행할 수 있으며(670), 그 사실을 사용자에게 알리는 사용자 알림을 수행할 수 있다(680).
이와 같은, 발동작 패턴 분석을 통한 스마트 홈 서비스 제공방법은 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다.
상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거니와 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD 와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다.
프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 상기 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.
1000: 스마트 홈 시스템
100: 센서부
200: 장치부
300: 관리 서버

Claims (14)

  1. 사용자가 올라서는 바닥에 설치되는 복수의 압력 센서를 포함하여, 상기 바닥에 올라선 사용자의 움직임에 따른 동작 데이터를 획득하는 센서부;
    적어도 하나의 홈 디바이스를 포함하며, 적어도 하나의 홈 디바이스의 현재 구동 상태를 나타내는 상황 데이터를 획득하는 장치부; 및
    상기 동작 데이터 및 상기 상황 데이터를 수신하고, 미리 정해진 시간 간격 동안의 동작 데이터에 따른 발동작 패턴을 추출하고, 상기 발동작 패턴에 대응하는 상황 데이터를 학습하거나, 종래 학습에 따라 상기 발동작 패턴에 대응하는 상황 데이터를 예측하는 관리 서버를 포함하고,
    상기 관리 서버는,
    상기 발동작 패턴에 대응하는 상황 데이터를 학습하는 경우, 상기 발동작 패턴에 포함되는 이동 속도와 미리 정해진 기준 속도를 비교하여 사용자가 뛰어서 이동하였는지를 확인하고, 사용자가 뛰어서 이동한 것으로 확인되면 해당 발동작 패턴은 학습에서 제외하는 발동작 패턴 분석을 통한 스마트 홈 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 관리 서버는,
    상기 바닥에 올라선 사용자의 이동 경로, 이동 속도 및 해당 이동이 발생한 시간을 포함하는 발동작 패턴을 추출하는 발동작 패턴 추출부를 포함하는 발동작 패턴 분석을 통한 스마트 홈 시스템.
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 제1항에 있어서,
    상기 관리 서버는,
    상기 발동작 패턴이 추출된 시간 동안에 수신된 상황 데이터를 상기 발동작 패턴에 대응하는 학습 모델로 저장하는 상황 데이터 학습부를 포함하는 발동작 패턴 분석을 통한 스마트 홈 시스템.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 관리 서버는,
    상기 발동작 패턴이 추출된 시간 동안에 수신된 상황 데이터가 미존재하여 상기 발동작 패턴에 대한 학습이 불가한 경우, 상기 발동작 패턴을 갱신하는 발동작 패턴 추출부를 포함하는 발동작 패턴 분석을 통한 스마트 홈 시스템.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 관리 서버는,
    예측한 상황 데이터에 따라 상기 홈 디바이스가 구동되도록 제어하기 위한 홈 디바이스의 구동 신호를 생성하여 상기 장치부로 전송하는 상황 데이터 예측부를 포함하는 발동작 패턴 분석을 통한 스마트 홈 시스템.
  8. 홈에서 사용자가 올라서는 바닥에 설치되는 복수의 압력 센서를 이용하여 상기 바닥에 올라선 사용자의 움직임에 따른 동작 데이터를 획득하고,
    홈에 마련되는 적어도 하나의 홈 디바이스의 현재 구동 상태를 나타내는 상황 데이터를 획득하며,
    미리 정해진 시간 간격 동안의 동작 데이터에 따른 발동작 패턴을 추출하고, 상기 발동작 패턴에 대응하는 상황 데이터를 학습하거나, 종래 학습에 따라 상기 발동작 패턴에 대응하는 상황 데이터를 예측하고,
    상기 발동작 패턴에 대응하는 상황 데이터를 학습하는 것은,
    상기 발동작 패턴에 포함되는 이동 속도와 미리 정해진 기준 속도를 비교하여 사용자기 뛰어서 이동하였는지를 확인하고, 사용자가 뛰어서 이동한 것으로 확인되면 해당 발동작 패턴은 학습에서 제외하는 발동작 패턴 분석을 통한 스마트 홈 서비스 제공방법.
  9. 제8항에 있어서,
    미리 정해진 시간 간격 동안의 동작 데이터에 따른 발동작 패턴을 추출하는 것은,
    상기 바닥에 올라선 사용자의 이동 경로, 이동 속도 및 해당 이동이 발생한 시간을 포함하는 발동작 패턴을 추출하는 것인 발동작 패턴 분석을 통한 스마트 홈 서비스 제공방법.
  10. 삭제
  11. 삭제
  12. 제8항에 있어서,
    상기 발동작 패턴에 대응하는 상황 데이터를 학습하는 것은,
    상기 발동작 패턴이 추출된 시간 동안에 수신된 상황 데이터를 상기 발동작 패턴에 대응하는 학습 모델로 저장하는 것인 발동작 패턴 분석을 통한 스마트 홈 서비스 제공방법.
  13. 제8항에 있어서,
    상기 발동작 패턴에 대응하는 상황 데이터를 학습하는 것은,
    상기 발동작 패턴이 추출된 시간 동안에 수신된 상황 데이터가 미존재하여 상기 발동작 패턴에 대한 학습이 불가한 경우, 상기 발동작 패턴을 갱신하는 것을 포함하는 발동작 패턴 분석을 통한 스마트 홈 서비스 제공방법.
  14. 제8항에 있어서,
    예측한 상황 데이터에 따라 상기 홈 디바이스가 구동되도록 제어하기 위한 홈 디바이스의 구동 신호를 생성하는 것을 더 포함하는 발동작 패턴 분석을 통한 스마트 홈 서비스 제공방법.
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