KR101989939B1 - 인공지능 플러그 - Google Patents

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KR101989939B1
KR101989939B1 KR1020180062944A KR20180062944A KR101989939B1 KR 101989939 B1 KR101989939 B1 KR 101989939B1 KR 1020180062944 A KR1020180062944 A KR 1020180062944A KR 20180062944 A KR20180062944 A KR 20180062944A KR 101989939 B1 KR101989939 B1 KR 101989939B1
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김진철
김준실
신지영
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이지세이버 주식회사
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Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 플러그는, 상기 인공지능 플러그에 연결된 전자기기의 전력 사용량을 계측하는 계측부; 상기 인공지능 플러그의 발열 온도를 측정하는 온도 센서; 설정된 각 전력 사용량 구간에 대응되는 정상 온도 구간, 비정상 온도 구간 및 과열 차단 온도 구간에 관한 정보를 포함하는 학습 데이터를 구비하며, 상기 학습 데이터, 및 계측된 상기 전력 사용량 대비 측정된 상기 발열 온도로부터 상기 인공지능 플러그의 비정상 및 과열 상태를 예측하는 판단부; 및 상기 판단부에서의 예측 결과에 따라 경고 메시지를 출력하거나 상기 인공지능 플러그의 동작을 제어하는 동작 제어부를 포함한다.

Description

인공지능 플러그{ARTIFICIAL INTELLIGENCE PLUG}
본 발명은 스마트 홈 플랫폼과 연동하여 동작하는 인공지능 플러그에 관한 것이다.
플러그는 건물 벽면에 설치된 콘센트나 다수의 콘센트를 구비하는 멀티탭(Power Strip)과 전자기기 사이에 연결되어 전자기기로 전원을 공급하는 장치이다. 이러한 플러그는 콘센트나 멀티탭의 수구에 삽입되어 사용되며, 상기 수구로의 삽입을 위한 복수의 접속 단자(또는 단자 핀)를 구비한다.
그러나, 상기 접속 단자가 연결되는 콘센트나 멀티탭의 수구는 불량, 반복사용에 의한 노후화 등으로 인해 결합의 헐거움, 불완전 삽입, 접속 불량 등을 야기하며, 이로 인해 콘센트나 멀티탭, 그리고 플러그에서의 이상 과열 현상이 발생될 수 있다. 또한, 하나의 플러그에 다수의 부하가 연결되어 부하량이 증가하는 경우, 과부하로 인한 이상 과열 현상이 발생될 수도 있다. 이와 같은 이상 과열, 과부하 현상은 제품의 오동작을 야기할 뿐 아니라 누전, 화재 등과 같은 안전 사고를 유발할 수도 있다. 또한, 상기 접속 단자의 불완전한 접촉으로 인해 발생하는 이상 과열은 전기 에너지의 손실로 이어져 전력 소모가 더 많이 발생되는 원인이 되기도 한다.
한국등록특허공보 제10-0950285호(2010.03.31)
본 발명의 실시예들은 인공지능 기능이 내장된 플러그를 통해 과열 또는 과부하 위험을 사전에 예측하고 화재나 안전사고를 미연에 방지하면서 불필요한 전기 소모를 줄이기 위한 것이다.
예시적인 실시예에 따르면, 인공지능 플러그로서, 상기 인공지능 플러그에 연결된 전자기기의 전력 사용량을 계측하는 계측부; 상기 인공지능 플러그의 발열 온도를 측정하는 온도 센서; 설정된 각 전력 사용량 구간에 대응되는 정상 온도 구간, 비정상 온도 구간 및 과열 차단 온도 구간에 관한 정보를 포함하는 학습 데이터를 구비하며, 상기 학습 데이터, 및 계측된 상기 전력 사용량 대비 측정된 상기 발열 온도로부터 상기 인공지능 플러그의 비정상 및 과열 상태를 예측하는 판단부; 및 상기 판단부에서의 예측 결과에 따라 경고 메시지를 출력하거나 상기 인공지능 플러그의 동작을 제어하는 동작 제어부를 포함하는, 인공지능 플러그가 제공된다.
상기 판단부는, 계측된 상기 전력 사용량에 대응되는 상기 학습 데이터 내 전력 사용량 구간을 식별하고, 측정된 상기 발열 온도가 식별된 상기 전력 사용량 구간에 대응되는 정상 온도 구간, 비정상 온도 구간 및 과열 차단 온도 구간 중 어느 구간에 속하는지를 판단하여 상기 인공지능 플러그의 비정상 및 과열 상태를 예측할 수 있다.
상기 판단부는, 측정된 상기 발열 온도가 상기 정상 온도 구간에 속하는 경우 상기 인공지능 플러그가 정상인 것으로 판단하고, 측정된 상기 발열 온도가 상기 비정상 온도 구간에 속하는 경우 상기 인공지능 플러그가 비정상인 것으로 판단하고 과열 가능성이 존재하는 것으로 예측하며, 측정된 상기 발열 온도가 상기 과열 차단 온도 구간에 속하는 경우 상기 인공지능 플러그가 비정상인 것으로 판단하고 과열 위험이 예상되는 것으로 예측할 수 있다.
상기 판단부는, 설정된 시간 간격으로 순차적으로 측정된 상기 발열 온도가 계측된 상기 전력 사용량 대비 설정값 이상으로 상승한 경우 상기 인공지능 플러그가 급속 과열되고 있는 것으로 판단하고 과열 위험이 예상되는 것으로 예측할 수 있다.
상기 인공지능 플러그는, 설정된 스마트 홈 디바이스로부터 상기 인공지능 플러그가 속한 공간의 실내 온도에 관한 정보를 수신하는 인터페이스부를 더 포함하며, 상기 판단부는, 상기 실내 온도를 고려하여 상기 인공지능 플러그의 비정상 및 과열 상태를 예측할 수 있다.
상기 각 전력 사용량 구간에 대응되는 정상 온도 구간, 비정상 온도 구간 및 과열 차단 온도 구간은, 상기 실내 온도에 따라 각각 달라질 수 있다.
상기 각 전력 사용량 구간에 대응되는 정상 온도 구간, 비정상 온도 구간 및 과열 차단 온도 구간의 상한값 또는 하한값은, 상기 실내 온도가 높아짐에 따라 상승하며, 상기 판단부는, 상기 실내 온도, 및 상기 실내 온도에 따라 변동된 정상 온도 구간, 비정상 온도 구간 및 과열 차단 온도 구간을 고려하여 상기 인공지능 플러그의 비정상 및 과열 상태를 예측할 수 있다.
상기 동작 제어부는, 상기 과열 가능성이 존재하는 것으로 예측되는 경우 설정된 스마트 스피커와 연동하여 음성 형태의 경고 메시지를 출력할 수 있다.
상기 동작 제어부는, 상기 과열 가능성이 존재하는 것으로 예측되는 경우 설정된 사용자 단말로 텍스트 형태의 경고 메시지를 출력할 수 있다.
상기 동작 제어부는, 상기 과열 위험이 예측되는 경우 상기 인공지능 플러그에서의 전원 공급을 차단할 수 있다.
본 발명의 실시예들에 따르면, 인공지능 플러그에 기 구비된 학습 데이터, 및 계측된 전자기기의 전력 사용량 대비 측정된 인공지능 플러그의 발열 온도로부터 인공지능 플러그의 과열 상태를 사전에 예측함으로써, 화재 및 안전사고를 미연에 방지할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예들에 따르면, 상기 학습 데이터 및 계측된 전자기기의 전력 사용량 대비 측정된 인공지능 플러그의 발열 온도로부터 인공지능 플러그의 과열 상태를 예측하되 인공지능 플러그가 속한 공간의 실내 온도를 추가적으로 고려하여 인공지능 플러그의 과열 상태를 더 정확하게 예측할 수 있다. 즉, 본 발명의 실시예들에 따른 인공지능 플러그는 소비자 사용환경을 스스로 파악해 인공지능 플러그와 접속된 콘센트나 멀티탭의 과열 상태를 더 정확하게 예측하고, 필요에 따라 인공지능 플러그의 동작을 제어할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예들에 따르면, 계측된 전자기기의 전력 사용량으로부터 인공지능 플러그의 과부하 상태를 사전에 예측하여 화재나 전기 안전사고를 미연에 방지할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예들에 따르면, 인공지능 플러그와 콘센트 또는 멀티탭의 불완전한 접속으로 인한 과열 발생을 보다 정확하게 예측하여 불필요한 전력 과소모를 방지함으로써 에너지 절감 측면에서도 그 효과가 있다(에너지 불변의 법칙에 따르면, 열손실은 곧 에너지 소모가 되므로).
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 플러그를 이용한 스마트 홈 시스템의 개략도
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 플러그의 사시도
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 플러그의 상세 구성을 나타낸 블록도
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 학습 데이터의 예시
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 판단부에서 인공지능 플러그의 과열 상태를 예측하는 과정을 설명하기 위한 그래프
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 판단부에서 실내 온도를 이용하여 인공지능 플러그의 과열 상태를 예측하는 과정을 설명하기 위한 도면
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 전력 사용량 및 발열 온도에 따른 과열 및 과부하 상태를 나타낸 그래프
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 동작 제어부에서 인공지능 플러그의 과열 또는 과부하 상태에 따른 메시지를 출력하는 예시
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 구체적인 실시형태를 설명하기로 한다. 이하의 상세한 설명은 본 명세서에서 기술된 방법, 장치 및/또는 시스템에 대한 포괄적인 이해를 돕기 위해 제공된다. 그러나 이는 예시에 불과하며 본 발명은 이에 제한되지 않는다.
본 발명의 실시예들을 설명함에 있어서, 본 발명과 관련된 공지기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 그리고, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다. 상세한 설명에서 사용되는 용어는 단지 본 발명의 실시예들을 기술하기 위한 것이며, 결코 제한적이어서는 안 된다. 명확하게 달리 사용되지 않는 한, 단수 형태의 표현은 복수 형태의 의미를 포함한다. 본 설명에서, "포함" 또는 "구비"와 같은 표현은 어떤 특성들, 숫자들, 단계들, 동작들, 요소들, 이들의 일부 또는 조합을 가리키기 위한 것이며, 기술된 것 이외에 하나 또는 그 이상의 다른 특성, 숫자, 단계, 동작, 요소, 이들의 일부 또는 조합의 존재 또는 가능성을 배제하도록 해석되어서는 안 된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 플러그(100)를 이용한 스마트 홈 시스템(10)의 개략도이며, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 플러그(100)의 사시도이다.
본 실시예들에 있어서, 인공지능 플러그(100)는 기계학습(Machine Learning), 딥러닝(Deep Learning) 등과 같은 인공지능(Artificial Intelligence) 기술이 내장된 플러그이다. 인공지능 플러그(100)는 일반적인 플러그와 마찬가지로 건물 벽면에 설치된 콘센트나 다수의 콘센트를 구비하는 멀티탭(Power Strip)과 전자기기(미도시) 사이에 연결되어 전자기기로 전원을 공급하거나 차단할 수 있다. 또한, 인공지능 플러그(100)는 일반적인 전원 공급/차단 기능뿐 아니라 기 구비된 학습 데이터를 기초로 인공지능 플러그(100)에서의 이상 과열 또는 과부하를 스스로 예측하고, 상기 이상 과열 또는 과부하의 발생 전 경고 메시지(과열 경고 메시지 또는 과부하 경고 메시지)를 출력할 수 있다. 구체적으로, 인공지능 플러그(100)는 연결된 전자기기의 전력 사용량 및 인공지능 플러그(100)의 발열 온도를 실시간으로 측정하고, 기 구비된 학습 데이터, 측정된 상기 전력 사용량 및 발열 온도를 기초로 인공지능 플러그(100)에서의 이상 과열 또는 과부하를 예측할 수 있다.
또한, 도 1을 참조하면, 인공지능 플러그(100)는 스마트 홈 플랫폼의 서버(140)를 통해 설정된 스마트 홈 디바이스(120)로부터 인공지능 플러그(100)가 속한 공간의 실내 온도에 관한 정보를 수신하고, 상기 이상 과열/과부하 예측시 상기 실내 온도를 활용할 수 있다. 인공지능 플러그(100)는 상기 실내 온도를 이용하여 이상 과열/과부하를 예측하여 지능형 데이터를 생성하고 이를 서버(140)로 전달할 수 있다. 서버(140)는 상기 지능형 데이터에 기반한 인공지능 결과(예를 들어, 과열 경고 메시지/과부하 경고 메시지의 출력 명령 등)를 스마트 스피커(130)로 전달할 수 있다.
또한, 인공지능 플러그(100)는 스마트 홈 디바이스(120)로부터 인공지능 플러그(100)를 소지하는 사용자의 전자기기 사용 패턴(예를 들어, 사용 시각, 전력 사용량 등)을 포함하는 사용자 데이터를 수신하고, 상기 이상 과열/과부하 예측시 상기 사용자 데이터를 활용할 수도 있다.
또한, 인공지능 플러그(100)는 이상 과열 또는 과부하와 관련된 각종 알림 메시지를 인공지능 플러그(100)와 연결된 스마트 스피커(130), 사용자 단말(미도시) 등에 전달할 수 있다. 또한, 인공지능 플러그(100)는 이상 과열/과부하의 발생시 인공지능 플러그(100)에서 측정된 전자기기의 전력 사용량, 발열 온도 등을 기초로 기 구비된 학습 데이터를 업데이트시킬 수 있다. 인공지능 플러그(100)는 설정된 주기마다 상기 학습 데이터를 업데이트하고, 이를 서버(140)에 전달할 수 있다.
여기서, 서버(140)는 스마트 홈 플랫폼 상에서 각종 스마트 홈 디바이스(120)와 연결되어 다양한 서비스(예를 들어, 스마트 홈 디바이스의 원격 제어, 각 스마트 홈 디바이스별 사용 패턴 관리 등)를 제공하기 위한 장치이다. 또한, 스마트 홈 디바이스(120)는 스마트 홈 플랫폼의 일 구성으로서, 예를 들어 IoT(Internet of Things) 기능이 내장된 스위치, 냉장고, 오디오 등과 같은 스마트 가전기기, 또는 스마트 홈 플랫폼 내 게이트웨이 등이 될 수 있다. 또한, 도 1을 참조하면, 상기 스마트 홈 디바이스(120)는 예를 들어, 온도 센서가 내장된 디바이스(예를 들어, 온도조절기, 스마트 스위치, 보일러 등)일 수 있다.
또한, 도 2를 참조하면, 인공지능 플러그(100)는 단자 핀(102), 전기 회로부(104), 미터링 IC(106), 무선 IC(108), 스위치(110) 등을 포함할 수 있다.
단자 핀(102)은 일 방향으로 연장되어 콘센트의 수구에 삽입될 수 있다. 여기서, 콘센트는 벽면 또는 바닥 등에 매립되는 콘센트뿐 아니라 멀티탭의 콘센트를 포함하는 넓은 의미로 사용된다. 단자 핀(102)은 도전성 재료로 형성될 수 있으며 전기 회로부(104)에 연결될 수 있다.
전기 회로부(104)는 단자 핀(102)과 연결될 수 있으며, 복수 개가 결합되어 조합된 형태로서 이루어질 수 있다. 전기 회로부(104)는 예를 들어, 인쇄 회로 기판(PCB : Printed Circuit Board)일 수 있다. 도 2에 도시된 바와 같이, 상기 전기 회로부(104)에는 미터링 IC(106), 무선 IC(108) 등이 안착될 수 있다.
미터링 IC(Metering Integrated Circuit, 106)는 인공지능 플러그(100)에 연결된 전자기기의 전력 사용량을 계측하거나 인공지능 플러그(100)의 발열 온도를 측정하는 모듈이다. 도 2에 도시된 바와 같이, 미터링 IC(106)는 인공지능 플러그(100)의 구성들 중 콘센트나 멀티탭의 수구에 접촉되는 부분, 예를 들어 단자 핀(102)의 일단 측(즉, 전원 출력단 측)에 형성될 수 있다. 일반적으로, 플러그에서 과부하나 접촉 불량 등으로 인한 이상 과열 현상이 발생하는 경우, 실제 콘센트나 멀티탭의 수구와의 접촉이 발생하는 부분에서 과열이 발생될 확률이 높으므로 미터링 IC(106)가 상기 접촉이 일어나는 부분에 형성되는 것이 바람직하다.
무선 IC(Wireless Integrated Circuit, 108)는 상기 실내 온도에 관한 정보, 사용자 데이터 등을 외부로부터 수신하는 인터페이스 기능, 인공지능 플러그(100)의 동작(예를 들어, 전원 공급/차단)을 제어하는 동작 제어 기능, 인공지능 플러그(100)의 과열 상태/과부하 상태의 진단 및 예측 기능, 과열 경고 메시지, 과부하 경고 메시지와 같은 알림 메시지를 출력하는 출력 기능, 학습 데이터의 보관 및 업데이트 기능, 자연어 서비스, 애플리케이션과의 연동 기능 등을 수행하는 모듈이다.
스위치(110)는 무선 IC(108)의 인터페이스부와 연결되어 상기 인터베이스부 및 스마트 홈 디바이스와의 무선 통신을 활성화시킬 수 있다. 무선 IC(108)의 인터페이스부는 게이트웨이(미도시)를 통해 스마트 홈 디바이스와 무선 통신할 수 있다. 스위치(112)는 예를 들어, 버튼 형상으로 이루어질 수 있다. 예를 들어, 사용자의 조작에 의해 스위치(112)의 버튼이 눌러지는 경우, 무선 IC(108)의 인터페이스부는 스마트 홈 디바이스와 무선 통신이 가능하게 되어 각종 신호를 송수신할 수 있다.
이하에서는, 도 3 내지 도 8을 참조하여 인공지능 플러그(100)에서 기 구비된 학습 데이터를 기초로 인공지능 플러그(100)에서의 이상 과열 또는 과부하를 예측하고, 상기 이상 과열 또는 과부하의 발생 전 과열 경고 메시지 또는 과부하 경고 메시지를 출력하는 구성에 대해 구체적으로 살펴보기로 한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 플러그(100)의 상세 구성을 나타낸 블록도이다. 도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 플러그(100)는 계측부(202), 온도 센서(204), 판단부(206), 동작 제어부(208) 및 인터페이스부(210)를 포함한다.
계측부(202)는 인공지능 플러그(100)에 연결된 전자기기의 전력 사용량을 계측한다. 계측부(202)는 예를 들어, 인공지능 플러그(100)에 연결된 전자기기로 공급되는 부하 전류 및 부하 전압을 검출할 수 있으며, 검출된 부하 전류와 부하 전압을 기반으로 전자기기의 전력 사용량을 산출할 수 있다. 계측부(202)는 상술한 미터링 IC(106)에서 구현될 수 있다.
온도 센서(204)는 인공지능 플러그(100)의 발열 온도를 측정한다. 인공지능 플러그(100)의 단자 핀(102)이 콘센트나 멀티탭의 수구에 삽입되는 경우, 인공지능 플러그(100)에 전류가 흐르게 되며 인공지능 플러그(100)의 내부 저항으로 인해 열이 발생하게 된다. 또한, 콘센트나 멀티탭의 수구에 접촉되는 부분에서의 인공지능 플러그(100)의 접촉 저항은 접촉 면적의 감소, 접촉력의 저하, 부식 등과 같은 여러 가지 요인으로 인해 시간이 경과함에 따라 증가하게 되며, 이에 따라 발열 현상이 발생할 수 있다. 온도 센서(204)는 인공지능 플러그(100) 자체에서 발생되는 발열 온도를 실시간으로 감지할 수 있다. 이러한 온도 센서(204)는 계측부(202)와 마찬가지로 상술한 미터링 IC(106)에서 구현될 수 있다.
판단부(206)는 설정된 각 전력 사용량 구간에 대응되는 정상 온도 구간, 비정상 온도 구간 및 과열 차단 온도 구간에 관한 정보를 포함하는 학습 데이터를 구비하며, 상기 학습 데이터 및 계측된 상기 전력 사용량 대비 측정된 상기 발열 온도로부터 인공지능 플러그(100)의 비정상 및 과열 상태(또는 과부하 상태)를 예측한다. 상기 학습 데이터는 인공지능 플러그(100)의 이상 과열 또는 과부하를 판단하는 데 사용되는 빅데이터로서, 설정된 각 전력 사용량 구간에 대응되는 발열 온도 구간에 관한 정보를 포함할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 학습 데이터의 예시이다.
도 4를 참조하면, 학습 데이터는 복수 개의 전력 사용량 구간에 관한 정보를 포함할 수 있다. 일 예시로서, 상기 전력 사용량 구간은 200W, 400W, 600W, 800W, 1000W, 1600W, 2000W, 3000W, 3500W 에 각각 대응되는 9개의 구간을 포함할 수 있다. 다만, 이는 일 예시에 불과하며, 전력 사용량 구간의 개수, 각 구간에서의 전력 사용량 값, 범위(상한값/하한값) 등이 특별히 한정되는 것은 아니다.
또한, 학습 데이터는 각 전력 사용량 구간에 대응되는 발열 온도 구간에 관한 정보를 포함할 수 있다. 이때, 상기 발열 온도 구간을 예를 들어, 정상 온도 구간(제1 온도 구간), 비정상 온도 구간(제2 온도 구간) 및 과열 차단 온도 구간(제3 온도 구간)을 포함할 수 있다(여기서, 제1 온도 구간 < 제2 온도 구간 < 제3 온도 구간임). 일 예시로서, 외부 온도(즉, 실내 온도)가 25℃라 가정할 때 전력 사용량 구간 200W에서 발열 온도 31℃ 이하는 정상 온도 구간, 발열 온도 34℃ 이상은 비정상 온도 구간, 발열 온도 50℃ 이상은 과열 차단 온도 구간이 될 수 있다. 이때, 각 정상 온도 구간, 각 비정상 온도 구간 및 각 과열 차단 온도 구간의 범위는 일 예시에 불과하며, 도 4에 도시된 각 구간의 범위들에 특별히 한정되는 것은 아니다.
여기서, 정상 온도 구간은 인공지능 플러그(100)에서 해당 전력 사용량을 사용함에 있어서 정상적으로 나타나는 발열 온도의 구간을 의미하며, 과열 차단 온도 구간은 인공지능 플러그(100)에서 해당 전력 사용량을 사용함에 있어서 전원 차단이 필요한 비정상적인 발열 온도의 구간을 의미한다. 또한, 비정상 온도 구간은 인공지능 플러그(100)에서 해당 전력 사용량을 사용함에 있어서 현재 과열 위험 수준까지는 아니나 인공지능 플러그(100)에 연결된 콘센트 또는 멀티탭의 접속 부위가 비정상적이어서 추후 이상 발열의 가능성이 존재할 것으로 예측되는 비정상적인 발열 온도의 구간을 의미한다. 한편, 도 4에서는 온도 측정 오차를 감안하여 상기 비정상 온도 구간의 하한값이 상기 정상 온도 구간의 상한값보다 설정값만큼 높은 것으로 도시(예를 들어, 외부 온도(즉, 실내 온도)가 25℃라 가정할 때 전력 사용량 구간 200W에서 발열 온도가 32℃인 경우에는 비정상 온도 구간으로 판단하지 않음)하였으나 이는 일 예시에 불과하며, 상기 비정상 온도 구간의 하한값이 상기 정상 온도 구간의 상한값과 연속될 수도 있다.
상술한 바와 같이, 판단부(206)는 상기 학습 데이터, 및 계측부(202)에서 계측된 전자기기의 전력 사용량 대비 온도 센서(204)에서 측정된 인공지능 플러그(100)의 발열 온도로부터 인공지능 플러그(100)의 비정상 및 과열 상태를 예측할 수 있다.
구체적으로, 판단부(206)는 계측된 상기 전력 사용량에 대응되는 상기 학습 데이터 내 전력 사용량 구간을 식별하고, 측정된 상기 발열 온도가 식별된 상기 전력 사용량 구간에 대응되는 정상 온도 구간, 비정상 온도 구간 및 과열 차단 온도 구간 중 어느 구간에 속하는지를 판단하여 상기 인공지능 플러그의 비정상 및 과열 상태를 예측할 수 있다.
판단부(206)는 측정된 발열 온도가 상기 정상 온도 구간에 속하는 경우 인공지능 플러그(100)가 정상인 것으로 판단하고, 측정된 발열 온도가 상기 비정상 온도 구간에 속하는 경우 인공지능 플러그(100)가 비정상인 것으로 판단하고 과열 가능성이 존재하는 것으로 예측하며, 측정된 발열 온도가 상기 과열 차단 온도 구간에 속하는 경우 인공지능 플러그(100)가 비정상인 것으로 판단하고 과열 위험이 예상되는 것으로 예측할 수 있다.
일 예시로서, 계측된 전자기기의 전력 사용량이 800W인 경우, 판단부(206)는 상기 전력 사용량에 대응되는 학습 데이터 내 전력 사용량 구간으로 도 4의 4번째 구간을 식별할 수 있다. 만약, 외부 온도(즉, 실내 온도)가 25℃라 가정할 때 측정된 발열 온도가 34℃인 경우, 판단부(206)는 인공지능 플러그(100)가 정상인 것으로 판단할 수 있다. 또한, 측정된 발열 온도가 42℃인 경우, 판단부(206)는 인공지능 플러그(100)가 비정상인 것으로 판단하고 과열 가능성이 존재하는 것으로 예측할 수 있다. 또한, 측정된 발열 온도가 56℃인 경우, 판단부(206)는 인공지능 플러그(100)가 비정상인 것으로 판단하고 과열 위험이 예상되는 것으로 예측할 수 있다.
또한, 설정된 시간 간격으로 순차적으로 측정된 발열 온도가 계측된 상기 전력 사용량 대비 설정값 이상으로 상승한 경우, 판단부(206)는 인공지능 플러그(100)가 급속 과열되고 있는 것으로 판단하고 과열 위험이 예상되는 것으로 예측할 수 있다.
일 예시로서, 계측된 상기 전력 사용량이 400W일 때 10초 간격으로 순차적으로 측정된 발열 온도가 3℃ 이상 상승한 경우, 판단부(206)는 인공지능 플러그(100)가 급속 과열되고 있는 것으로 판단하고 과열 위험이 예상되는 것으로 예측할 수 있다.
또한, 도 4를 참조하면, 각 전력 사용량 구간에 대응되는 정상 온도 구간, 비정상 온도 구간 및 과열 차단 온도 구간은 인공지능 플러그(100)가 속한 공간의 실내 온도에 따라 각각 달라질 수 있다.
구체적으로, 각 전력 사용량 구간에 대응되는 정상 온도 구간, 비정상 온도 구간 및 과열 차단 온도 구간의 상한값 또는 하한값은 상기 실내 온도가 높아짐에 따라 상승할 수 있다.
일 예시로서, 외부 온도(즉, 실내 온도)가 25℃라 가정할 때 전력 사용량 구간 200W에서 발열 온도 31℃ 이하는 정상 온도 구간, 발열 온도 34℃ 이상은 비정상 온도 구간, 발열 온도 50℃ 이상은 과열 차단 온도 구간이 될 수 있으나, 외부 온도(즉, 실내 온도)가 30℃로 상승하는 경우에는 발열 온도 36℃ 이하가 정상 온도 구간이 되며 발열 온도 39℃ 이상이 비정상 온도 구간이 되며 발열 온도 55℃ 이상이 과열 차단 온도 구간이 될 수 있다. 이 경우, 정상 온도 구간, 비정상 온도 구간 및 과열 차단 온도 구간 모두 이전보다 상승하게 된다.
후술할 바와 같이, 인터페이스부(210)는 설정된 스마트 홈 디바이스로(120)부터 인공지능 플러그(100)가 속한 공간의 실내 온도에 관한 정보를 수신할 수 있으며, 판단부(206)는 상기 실내 온도를 고려하여 인공지능 플러그(100)의 비정상 및 과열 상태를 더 정확하게 예측할 수 있다. 서로 다른 두 공간에서 측정된 인공지능 플러그(100)의 발열 온도가 동일하다 하더라도, 상기 각 공간에서의 실내 온도가 서로 다른 경우 시간이 지남에 따라 인공지능 플러그(100)에서의 온도 상승 정도가 서로 달라질 수 있기 때문이다.
이와 같이, 본 발명의 실시예들에 따르면, 상기 학습 데이터 및 계측된 전자기기의 전력 사용량 대비 측정된 인공지능 플러그(100)의 발열 온도로부터 인공지능 플러그(100)의 과열 상태를 예측하되 인공지능 플러그(100)가 속한 공간의 실내 온도를 추가적으로 고려하여 인공지능 플러그(100)의 과열 상태를 더 정확하게 예측할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 판단부(206)에서 인공지능 플러그(100)의 과열 상태를 예측하는 과정을 설명하기 위한 그래프이다.
도 5를 참조하면, 시간 T1에서 측정된 발열 온도가 28℃일 때 T1보다 5초 이후인 시간 T2에서 측정된 발열 온도가 32℃인 경우(즉, 시간 T2에서 측정된 발열 온도가 시간 T1에서 측정된 발열 온도보다 4℃ 이상 상승한 경우), 판단부(206)는 인공지능 플러그(100)가 급속 과열되고 있어 과열 위험이 예상되는 것으로 예측할 수 있다. 이 경우, 판단부(206)는 현재 인공지능 플러그(100)에서 과열이 위험수준까지는 발생하지는 않았으나 인공지능 플러그(100)의 현재 발열 온도 및 온도 상승 추이에 비추어 볼 때 추후 인공지능 플러그(100)에서 이상 발열이 발생될 위험이 있는 것으로 판단할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 판단부(206)에서 실내 온도를 이용하여 인공지능 플러그(100)의 과열 상태를 예측하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 6을 참조하면, 대상 공간의 실내 온도가 35℃일 때(도 6의 (a))와 20℃일 때(도 6의 (b)) 인공지능 플러그(100)에서 측정된 발열 온도에 따른 비정상 및 과열 상태의 결과가 서로 다를 수 있다. 구체적으로, 실내 온도가 상대적으로 낮은 경우에는 설정된 시간 간격으로 순차적으로 측정된 인공지능 플러그(100)의 발열 온도의 차이가 작더라도 이상 발열의 위험도가 더 높을 수 있으며, 실내 온도가 상대적으로 높은 경우에는 설정된 시간 간격으로 순차적으로 측정된 인공지능 플러그(100)의 발열 온도의 차이가 크더라도 이상 발열의 위험도가 더 낮을 수 있다. 이는, 실내 온도가 상대적으로 높은 경우 상기 실내 온도로 인해 인공지능 플러그(100)의 발열 온도가 상승하는 효과가 있기 때문이다.
이에 따라, 본 발명의 실시예들에서는 설정된 시간 간격으로 순차적으로 측정된 인공지능 플러그(100)의 발열 온도가 설정값 이상으로 상승한 경우 인공지능 플러그(100)가 급속 과열되고 있는 것으로 판단하고 과열 위험이 예상되는 것으로 예측하되 상기 실내 온도에 따라 상기 설정값이 달라지도록 하였다. 일 예시로서, 판단부(206)는 실내 온도가 20℃인 경우에는 설정된 시간 간격으로 순차적으로 측정된 발열 온도가 5℃ 이상으로 상승할 때 인공지능 플러그(100)가 과열 위험이 예상되는 것으로 예측하며, 실내 온도가 25℃인 경우에는 설정된 시간 간격으로 순차적으로 측정된 발열 온도가 3℃ 이상으로 상승할 때 인공지능 플러그(100)가 과열 위험이 있는 것으로 예측할 수 있다. 즉, 상기 설정값은 실내 온도가 높아질수록 낮아질 수 있다.
또한, 상술한 바와 같이, 본 발명의 실시예들에서는 각 전력 사용량 구간에 대응되는 정상 온도 구간, 비정상 온도 구간 및 과열 차단 온도 구간이 인공지능 플러그(100)가 속한 공간의 실내 온도에 따라 각각 달라지도록 하였다.
다시 도 4로 돌아오면, 판단부(206)는 계측부(202)에서 계측된 전자기기의 전력 사용량으로부터 인공지능 플러그(100)의 과부하 상태를 예측할 수 있다.
구체적으로, 판단부(206)는 계측부(202)에서 계측된 전자기기의 전력 사용량이 제1 설정값(예를 들어, 3000W)을 초과하는 경우 인공지능 플러그(100)가 비정상인 것으로 판단하고 과부하 가능성이 있는 것으로 예측하고, 계측부(202)에서 계측된 전자기기의 전력 사용량이 제1 설정값보다 높은 제2 설정값(예를 들어, 3500W)을 초과하는 경우 인공지능 플러그(100)가 비정상인 것으로 판단하고 과부하 위험이 예상되는 것으로 예측할 수 있다.
또한, 판단부(206)는 인터페이스부(210)를 통해 인공지능 플러그(100)를 소지하는 사용자의 전자기기 사용 패턴(예를 들어, 사용 시각, 전력 사용량 등)을 포함하는 사용자 데이터를 수신하고, 상기 사용자 데이터를 기초로 인공지능 플러그(100)의 과열 또는 과부하 상태를 예측할 수 있다. 일 예시로서, 상기 사용자 데이터가 오후 1시 ~ 오후 3시 사이에 사용자의 전자기기 사용이 급격히 증가하는 사용 패턴을 포함하는 경우, 판단부(206)는 계측된 전력 사용량 대비 측정된 발열 온도가 정상 온도 구간에 속하더라도 실내 온도, 상기 사용 패턴 등에 비추어 볼 때 오후 2시에 상기 발열 온도가 설정값 이상으로 상승할 것으로 판단하여 인공지능 플러그(100)에서 과열 위험이 예상되는 것으로 예측할 수 있다. 또한, 판단부(206)는 계측된 전력 사용량이 현재 정상인 것으로 판단되더라도 상기 사용 패턴에 비추어 볼 때 오후 2시에 상기 전력 사용량이 제1 설정값 또는 제2 설정값을 초과할 것으로 판단되는 경우 인공지능 플러그(100)에서 과부하 가능성 또는 과부하 위험이 예상되는 것으로 예측될 수 있다.
이와 같이, 사용자 데이터는 각 시간 구간별 전자기기의 전력 사용량에 관한 패턴을 포함할 수 있으며, 판단부(206)는 상기 패턴에 관한 정보를 기초로 과열 또는 과부하 상태를 예측할 수 있다.
다시 도 3으로 돌아오면, 동작 제어부(208)는 판단부(206)에서의 과열/과부하 상태에 따라 인공지능 플러그(100)의 동작을 제어한다.
일 예시로서, 인공지능 플러그(100)에서 과열 위험 또는 과부하 위험이 예상되는 것으로 예측되는 경우, 동작 제어부(208)는 상기 과열 위험 또는 과부하 위험의 차단을 위해 전자기기로의 전력 공급을 자동 차단할 수 있다.
다른 예시로서, 인공지능 플러그(100)에서 과열 가능성 또는 과부하 가능성이 존재하는 것으로 예측되는 경우, 동작 제어부(208)는 과열 경고 메시지 또는 과부하 경고 메시지를 출력한다. 이때, 동작 제어부(208)는 스마트 홈 디바이스와 연동하여 다양한 형태의 과열 경고 메시지 또는 과부하 경고 메시지를 출력할 수 있다. 예를 들어, 동작 제어부(208)는 인공지능 플러그(100)에서 과열 가능성(또는 과부하 가능성)이 존재하는 것으로 예측되는 경우 설정된 스마트 스피커(130)와 연동하여 음성 형태의 과열 경고 메시지(또는 과부하 경고 메시지)를 출력할 수 있다. 또한, 동작 제어부(208)는 인공지능 플러그(100)에서 과열 가능성(또는 과부하 가능성)이 존재하는 것으로 예측되는 경우 설정된 사용자 단말로 텍스트 형태의 과열 경고 메시지(또는 과부하 경고 메시지)를 출력하거나, 과열/과부하 상태에 따라 서로 다른 색깔의 빛을 발광할 수 있다.
다른 예시로서, 인공지능 플러그(100)에서 과열 가능성 및 과부하 가능성이 없는 것으로 판단되는 경우, 동작 제어부(208)는 현재 상태를 그대로 유지하거나 앞선 과열 경고 또는 과부하 경고를 해제할 수 있다.
인터페이스부(210)는 설정된 스마트 홈 디바이스(120)로부터 상기 인공지능 플러그(100)가 속한 공간의 실내 온도에 관한 정보, 인공지능 플러그(100)를 소지하는 사용자의 전자기기 사용 패턴(예를 들어, 사용 시각, 전력 사용량 등)을 포함하는 사용자 데이터 등을 수신한다. 또한, 인터페이스부(210)는 과열 경고 메시지 또는 과부하 경고 메시지를 설정된 스마트 홈 디바이스, 사용자 단말 등으로 전달할 수 있다.
또한, 판단부(206)는 인공지능 플러그(100)에서 측정된 전자기기의 전력 사용량, 발열 온도 등을 기초로 기 구비된 학습 데이터를 업데이트시킬 수 있다. 예를 들어, 판단부(206)는 인공지능 플러그(100)에서 측정된 전자기기의 전력 사용량, 발열 온도 등을 기초로 각 전력 사용량 구간 또는 발열 온도 구간의 상한값/하한값을 조정하거나, 과열/과부하 가능성 또는 위험을 판단하기 위한 전력 사용량 구간/발열 온도 구간 내 임계치 범위 등을 조정할 수 있다. 판단부(206)는 설정된 주기마다 상기 학습 데이터를 업데이트하고, 인터페이스부(210)는 이를 서버(140)로 전달할 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 전력 사용량 및 발열 온도에 따른 과열 및 과부하 상태를 나타낸 그래프이다. 여기서, 실내 온도는 25℃인 것으로 가정한다.
도 7을 참조하면, 인공지능 플러그(100)는 인공지능 플러그(100)에서 계측된 전력 사용량 및 인공지능 플러그(100)에서 측정된 발열 온도에 따라 과열 및 과부하 상태를 진단 및 예측하고, 이를 기초로 인공지능 플러그(100)의 동작을 제어할 수 있다. 즉, 인공지능 플러그(100)는 판단된 과열/과부하 상태에 따라 과열 또는 과부하를 차단하거나, 과열 경고 메시지 또는 과부하 경고 메시지를 출력하거나, 과열 경고 또는 과부하 경고를 해제할 수 있다. 이러한 과열/과부하 상태의 예측은 학습 데이터 내 각 전력 사용량 구간 및 발열 온도 구간에 기초하여 이루어질 수 있으며, 본 발명의 실시예들에 따른 인공지능 플러그(100)에서는 부하량과 발열 온도를 연계시켜 과열/과부하 상태를 예측한다는 점에서 단순히 부하량 또는 발열 온도에 따라 부하를 차단하는 종래 기술과는 큰 차이가 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 동작 제어부(208)에서 인공지능 플러그(100)의 과열 또는 과부하 상태에 따른 메시지를 출력하는 예시이다.
도 8을 참조하면, 인공지능 플러그(100)에서 과열 위험 또는 과부하 위험이 예상되는 것으로 예측되는 경우, 동작 제어부(208)는 상기 과열 위험 또는 과부하 위험을 차단하기 위해 전자기기로의 전력 공급을 자동 차단할 수 있다. 이때, 동작 제어부(208)는 설정된 스마트 스피커(130)와 연동하여 과열 차단 메시지 또는 과부하 차단 메시지를 출력할 수 있다.
또한, 인공지능 플러그(100)에서 과열 가능성 또는 과부하 가능성이 존재하는 것으로 예측되는 경우, 동작 제어부(208)는 상기 스마트 스피커(130)와 연동하여 과열 경고 메시지 또는 과부하 경고 메시지를 출력할 수 있다.
또한, 인공지능 플러그(100)에서 과열 가능성 및 과부하 가능성이 없는 것으로 판단되는 경우, 동작 제어부(208)는 상기 스마트 스피커(130)와 연동하여 제품이 정상적으로 작동하고 있다는 메시지를 출력할 수 있다.
이상에서 대표적인 실시예를 통하여 본 발명에 대하여 상세하게 설명하였으나, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 전술한 실시예에 대하여 본 발명의 범주에서 벗어나지 않는 한도 내에서 다양한 변형이 가능함을 이해할 것이다. 그러므로 본 발명의 권리범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 안 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
10 : 스마트 홈 시스템
100 : 인공지능 플러그
102 : 단자 핀
104 : 전기 회로부
106 : 미터링 IC
108 : 무선 IC
110 : 스위치
120 : 스마트 홈 디바이스
130 : 스마트 스위치
140 : 서버
202 : 계측부
204 : 온도 센서
206 : 판단부
208 : 동작 제어부
210 : 인터페이스부

Claims (10)

  1. 인공지능 플러그로서,
    상기 인공지능 플러그에 연결된 전자기기의 전력 사용량을 계측하는 계측부;
    상기 인공지능 플러그의 발열 온도를 측정하는 온도 센서;
    설정된 각 전력 사용량 구간에 대응되는 정상 온도 구간, 비정상 온도 구간 및 과열 차단 온도 구간에 관한 정보를 포함하는 학습 데이터를 구비하며, 상기 학습 데이터, 및 계측된 상기 전력 사용량 대비 측정된 상기 발열 온도로부터 상기 인공지능 플러그의 비정상 및 과열 상태를 예측하는 판단부;
    상기 판단부에서의 예측 결과에 따라 경고 메시지를 출력하거나 상기 인공지능 플러그의 동작을 제어하는 동작 제어부; 및
    설정된 스마트 홈 디바이스로부터 상기 인공지능 플러그가 속한 공간의 실내 온도에 관한 정보를 수신하는 인터페이스부를 포함하며,
    상기 판단부는, 계측된 상기 전력 사용량에 대응되는 상기 학습 데이터 내 전력 사용량 구간을 식별하고, 측정된 상기 발열 온도가 상기 정상 온도 구간에 속하는 경우 상기 인공지능 플러그가 정상인 것으로 판단하고, 측정된 상기 발열 온도가 상기 비정상 온도 구간에 속하는 경우 상기 인공지능 플러그가 비정상인 것으로 판단하고 과열 가능성이 존재하는 것으로 예측하며, 측정된 상기 발열 온도가 상기 과열 차단 온도 구간에 속하는 경우 상기 인공지능 플러그가 비정상인 것으로 판단하고 과열 위험이 예상되는 것으로 예측하되, 상기 실내 온도에 따라 상기 각 전력 사용량 구간에 대응되는 정상 온도 구간, 비정상 온도 구간 및 과열 차단 온도 구간의 상한값 및 하한값을 각각 다르게 설정하고, 상기 실내 온도, 및 상기 실내 온도에 따라 변동된 정상 온도 구간, 비정상 온도 구간 및 과열 차단 온도 구간을 고려하여 상기 인공지능 플러그의 비정상 및 과열 상태를 예측하고,
    상기 판단부는, 설정된 시간 간격으로 순차적으로 측정된 상기 발열 온도가 계측된 상기 전력 사용량 대비 설정값 이상으로 상승한 경우 상기 인공지능 플러그가 급속 과열되고 있는 것으로 판단하고 과열 위험이 예상되는 것으로 예측하되 상기 실내 온도에 따라 상기 설정값을 다르게 설정하는, 인공지능 플러그.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 삭제
  7. 삭제
  8. 청구항 1에 있어서,
    상기 동작 제어부는, 상기 과열 가능성이 존재하는 것으로 예측되는 경우 설정된 스마트 스피커와 연동하여 음성 형태의 경고 메시지를 출력하는, 인공지능 플러그.
  9. 청구항 1에 있어서,
    상기 동작 제어부는, 상기 과열 가능성이 존재하는 것으로 예측되는 경우 설정된 사용자 단말로 텍스트 형태의 경고 메시지를 출력하는, 인공지능 플러그.
  10. 청구항 1에 있어서,
    상기 동작 제어부는, 상기 과열 위험이 예측되는 경우 상기 인공지능 플러그에서의 전원 공급을 차단하는, 인공지능 플러그.
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