KR101996618B1 - 가전 및 가구의 지능형 제어 장치 및 방법 - Google Patents

가전 및 가구의 지능형 제어 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

가전 및 가구의 지능형 제어 장치 및 방법이 개시되며, 본원의 일 실시예에 따른 가전 및 가구의 지능형 제어 장치는 기기 감지 정보 및 환경 감지 정보를 수집하는 수집부, 상기 기기 감지 정보를 통해 상기 가전 및 가구의 구동 상태 정보를 생성하고, 상기 환경 감지 정보를 통해 사용자에 대한 사용자 상태 정보를 생성하는 정보 생성부, 상기 구동 상태 정보 및 사용자 상태 정보에 기초하여 사용자의 행동 패턴을 판단하는 판단부 및 상기 행동 패턴에 기반하여 상기 가전 및 가구를 제어하는 제어부를 포함할 수 있다.

Description

가전 및 가구의 지능형 제어 장치 및 방법{INTELLIGENT CONTROL DEVICE AND METHOD FOR HOME APPLIANCES AND FURNITURE}
본원은 가전 및 가구의 지능형 제어 장치 및 방법에 관한 것이다.
일반 가정내 에너지 사용과 관련되는 가전기기는 생활 용도별로 다양한 기기가 사용된다. 엔터테인먼트용으로 TV, 오디오, 게임기, 식생활용으로 냉장고, 김치냉장고, 전기오픈, 운동레저용으로 런닝머신, 냉난방용으로 에어컨, 선풍기, 보일러, 히터, 전기온열기, 그리고 공기 질 관리용으로 공기청정기, 가습기, 조명용으로 전동, 각종 조명기기 등이 있다.
이중 실내외 환경상태 변화와 생활자의 체온, 호흡 등의 인체 체감도에 따라 민감하게 사용되는 가전기기는 에어컨, 선풍기, 보일러, 히터, 전기온열기 등의 냉난방 기기와 공기청정기, 가습기 등의 공기질관리 기기가 관련되며 에너지 사용량의 변동성에 가장 영향을 미치는 기기들이라 할 수 있다.
그러나, 이러한 가전 기기 및 가구는 사용자의 직접적인 제어가 요구되며, 다양한 가전 및 가구를 통한 복합적인 실내 환경을 조성하고자 하는 경우에도 사용자가 일일이 가전 및 가구를 각각 제어해야 하므로 비 효율적인 측면이 있다.
본원의 배경이 되는 기술은 한국등록특허공보 제 10-1395289호에 개시되어 있다.
본원은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 사용자의 행동 패턴을 파악하여 최적의 실내 환경을 조성하도록 가전 및 가구를 제어할 수 있는 가전 및 가구의 지능형 제어 장치 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본원은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 비접촉 적인 사용자의 생체 정보 감지를 통해 사용자의 상태를 판단하여 가전 및 가구를 제어할 수 있는 가전 및 가구의 지능형 제어 장치 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
다만, 본원의 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들도 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.
상기한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본원의 일 실시예에 따른 가전 및 가구의 지능형 제어 장치는 기기 감지 정보 및 환경 감지 정보를 수집하는 수집부, 상기 기기 감지 정보를 통해 상기 가전 및 가구의 구동 상태 정보를 생성하고, 상기 환경 감지 정보를 통해 사용자에 대한 사용자 상태 정보를 생성하는 정보 생성부, 상기 구동 상태 정보 및 사용자 상태 정보에 기초하여 사용자의 행동 패턴을 판단하는 판단부 및 상기 행동 패턴에 기반하여 상기 가전 및 가구를 제어하는 제어부를 포함할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 상기 기기 감지 정보는, 상기 가전 및 가구의 구동 여부, 소비 전력, 구동 시간 중 적어도 어느 하나를 포함하고, 상기 환경 감지 정보는, 사용자의 체온, 호흡, 심박수, 대기 온도, 대기 습도, 소리, 조도 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 상기 정보 생성부는, 상기 기기 감지 정보의 소비 전력 및 구동 시간을 통해 상기 가전 및 가구별로 구동 상태 정보를 생성하고, 상기 환경 감지 정보의 사용자의 체온, 호흡, 대기 온도, 대기 습도, 소리를 통해 상기 사용자별로 사용자 상태 정보를 생성할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 상기 판단부는, 상기 구동 상태 정보 및 상기 사용자 상태 정보를 통해 상기 가전 및 가구와 연계된 상기 행동 패턴을 판단하되, 상기 가전 및 가구의 구동 여부, 소비 전력, 구동 시간 중 적어도 어느 하나와 상기 사용자의 체온, 호흡, 대기 온도, 대기 습도, 소리 증 적어도 어느 하나의 조합으로부터 복수의 행동 패턴을 판단할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 상기 가전 및 가구는 빌트인 조명을 포함하고, 상기 빌트인 조명은 각 가전, 가구와 연계하여 구비되되, 상기 제어부는, 상기 구동 상태 정보 및 상기 사용자 상태 정보 중 적어도 어느 하나에 기초하여 상기 빌트인 조명을 제어할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 상기 제어부는, 상기 구동 상태 정보 및 상기 사용자 상태 정보 및 상기 사용자 행동 패턴 중 적어도 어느 하나의 변화에 기초하여 상기 빌트인 조명을 변화시키되, 상기 구동 상태 정보 및 상기 사용자 상태 정보 및 상기 사용자 행동 패턴의 변화량에 따라, 단계적으로 상기 빌트인 조명을 변화시킬 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 상기 판단부는, 상기 사용자 상태 정보 및 상기 행동 패턴 중 적어도 어느 하나를 통해 상기 사용자의 감정 상태를 판단하고, 상기 제어부는, 상기 사용자의 감정 상태에 따라 상기 가전 및 가구를 제어할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따른 가전 및 가구의 지능형 제어 방법은 (a) 기기 감지 정보 및 환경 감지 정보를 수집하는 단계, (b) 상기 기기 감지 정보를 통해 상기 가전 및 가구의 구동 상태 정보를 생성하고, 상기 환경 감지 정보를 통해 사용자에 대한 사용자 상태 정보를 생성하는 단계, (c) 상기 구동 상태 정보 및 사용자 상태 정보에 기초하여 사용자의 행동 패턴을 판단하는 단계 및 (d) 상기 행동 패턴에 기반하여 상기 가전 및 가구를 제어하는 단계를 포함할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 상기 기기 감지 정보는, 상기 가전 및 가구의 구동 여부, 소비 전력, 구동 시간 중 적어도 어느 하나를 포함하고, 상기 환경 감지 정보는, 사용자의 체온, 호흡, 심박수, 대기 온도, 대기 습도, 소리, 조도 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 상기 (b) 단계는, 상기 기기 감지 정보의 소비 전력 및 구동 시간을 통해 상기 가전 및 가구별로 구동 상태 정보를 생성하고, 상기 환경 감지 정보의 사용자의 체온, 호흡, 대기 온도, 대기 습도, 소리를 통해 상기 사용자별로 사용자 상태 정보를 생성할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 상기 구동 상태 정보 및 상기 사용자 상태 정보를 통해 상기 가전 및 가구와 연계된 상기 행동 패턴을 판단하되, 상기 가전 및 가구의 구동 여부, 소비 전력, 구동 시간 중 적어도 어느 하나와 상기 사용자의 체온, 호흡, 대기 온도, 대기 습도, 소리 증 적어도 어느 하나의 조합으로부터 복수의 행동 패턴을 판단할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 상기 가전 및 가구는 빌트인 조명을 포함하고, 상기 빌트인 조명은 각 가전, 가구와 연계하여 구비되되, 상기 (d) 단계는, 상기 구동 상태 정보 및 상기 사용자 상태 정보 중 적어도 어느 하나에 기초하여 상기 빌트인 조명을 제어할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 상기 구동 상태 정보 및 상기 사용자 상태 정보 및 상기 사용자 행동 패턴 중 적어도 어느 하나의 변화에 기초하여 상기 빌트인 조명을 변화시키되, 상기 구동 상태 정보 및 상기 사용자 상태 정보 및 상기 사용자 행동 패턴의 변화량에 따라, 단계적으로 상기 빌트인 조명을 변화시킬 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 상기 (c) 단계는, 상기 사용자 상태 정보 및 상기 행동 패턴 중 적어도 어느 하나를 통해 상기 사용자의 감정 상태를 판단하고, 상기 (d) 단계는, 상기 사용자의 감정 상태에 따라 상기 가전 및 가구를 제어할 수 있다.
상술한 과제 해결 수단은 단지 예시적인 것으로서, 본원을 제한하려는 의도로 해석되지 않아야 한다. 상술한 예시적인 실시예 외에도, 도면 및 발명의 상세한 설명에 추가적인 실시예가 존재할 수 있다.
전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, 사용자의 행동 패턴을 파악하여 최적의 실내 환경을 조성하도록 가전 및 가구를 제어할 수 있는 가전 및 가구의 지능형 제어 장치 및 방법을 제공할 수 있다.
전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, 비접촉 적인 사용자의 생체 정보 감지를 통해 사용자의 상태를 판단하여 가전 및 가구를 제어할 수 있는 가전 및 가구의 지능형 제어 장치 및 방법을 제공할 수 있다.
도 1은 본원의 일 실시예에 따른 가전 및 가구의 지능형 제어 시스템의 구성을 도시한 도면이다.
도 2는 본원의 일 실시예에 따른 가전 및 가구의 지능형 제어 장치의 구성을 도시한 도면이다.
도 3은 본원의 일 실시예에 따른 가전 및 가구의 지능형 제어 장치를 통한 빌트인 조명을 포함하는 가전 및 가구 제어의 예를 도시한 도면이다.
도 4는 본원의 일 실시예에 따른 가전 및 가구의 지능형 제어 장치의 행동 패턴 판단의 예를 도시한 도면이다.
도 5는 본원의 일 실시예에 따른 가전 및 가구의 지능형 제어 방법의 흐름을 도시한 도면이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본원이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본원의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본원은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본원을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
본원 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다.
본원 명세서 전체에서, 어떤 부재가 다른 부재 "상에", "상부에", "상단에", "하에", "하부에", "하단에" 위치하고 있다고 할 때, 이는 어떤 부재가 다른 부재에 접해 있는 경우뿐 아니라 두 부재 사이에 또 다른 부재가 존재하는 경우도 포함한다.
본원 명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함" 한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
도 1은 본원의 일 실시예에 따른 가전 및 가구의 지능형 제어 시스템의 구성을 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 가전 및 가구의 지능형 제어 시스템(1)은 가전 및 가구의 지능형 제어 장치(100), 센서(10) 및 사용자 단말(200)을 포함할 수 있다. 센서(10)는 가전 및 가구에 구비되어 기기 감지 정보 및 환경 감지 정보를 감지할 수 있다. 가전 및 가구의 지능형 제어 장치(100)는 기기 감지 정보로부터 구동 상태 정보를 생성하고, 환경 감지 정보로부터 사용자 상태 정보를 생성하여 구동 상태 정보 및 사용자 상태 정보에 기초하여 판단된 사용자의 행동 패턴에 기반하여 가전 및 가구를 제어할 수 있다. 가전 및 가구의 지능형 제어 장치(100)는 도 2를 통해 보다 구체적으로 살펴보기로 한다. 사용자 단말(200)은 상기 가전 및 가구의 지능형 제어 장치로부터 상기 구동 상태 정보, 상기 사용자 상태 정보 및 사용자 상태 정보를 수신하고, 상기 가전 및 가구의 제어 결과를 디스플레이할 수 있다.
상기 가전 및 가구의 지능형 제어 장치(100), 센서(10) 및 사용자 단말(200)은 네트워크를 통해 통신할 수 있다. 네트워크는 단말들 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미하는 것으로, 이러한 네트워크의 일 예에는, 3GPP(3rd Generation Partnership Project) 네트워크, LTE(Long Term Evolution) 네트워크, 5G 네트워크, WIMAX(World Interoperability for Microwave Access) 네트워크, 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), wifi 네트워크, 블루투스(Bluetooth) 네트워크, 위성 방송 네트워크, 아날로그 방송 네트워크, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 네트워크 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다. 또한, 사용자 단말(200)은 예를 들면, 스마트폰(Smartphone), 스마트패드(SmartPad), 태블릿 PC등과 PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communication), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말기 같은 모든 종류의 무선 통신 장치 및 데스크탑 컴퓨터, 스마트 TV 등 유선 통신 장치를 포함할 수 있다.
도 2는 본원의 일 실시예에 따른 가전 및 가구의 지능형 제어 장치의 구성을 도시한 도면이다.
도 2를 참조하면, 가전 및 가구의 지능형 제어 장치(100)는 수집부(110), 정보 생성부(120), 판단부(130) 및 제어부(140)를 포함할 수 있다. 수집부(110)는 기기 감지 정보 및 환경 감지 정보를 수집할 수 있다. 예시적으로, 수집부(110)는 가전 및 가구에 구비되어 기기 감지 정보 및 환경 감지 정보를 감지하는 센서(10)로부터 기기 감지 정보 및 환경 감지 정보를 수집할 수 있다. 가전 및 가구는 예를 들어, TV, 침대, 협탁, 에어컨, 옷장, 붙박이장, 서랍장, 가습기, 냉장고, 싱크대 등 가정내 구비되는 가전 및 가구를 의미하며, 빌트인된 가전 및 가구를 포함할 수 있다. 또한, 상기 가전 및 가구에는 조명을 포함하며, 다양한 조명 중 빌트인 형태로 구비되는 간접 조명을 포함할 수 있다.
또한, 상기 센서(10)는 가전 및 가구에 구비될 수 있으며, 구동 감지 센서, 전력량 감지 센서, 대기 온습도 감지 센서, 체온 감지 센서, 호흡 감지 센서, 소리 감지 센서, 모션 감지 센서, 심박 감지 센서 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다. 예시적으로, 체온 감지 센서, 호흡 감지 센서, 모션 감지 센서, 심박 감지 센서는 바이오 모션 센서, 적외선 센서, 열화상 센서 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다. 예시적으로 상기 바이오모션 센서는 수면 중의 대상자로부터의 반향(echo)을 생성하기 위해 5.8 GHz에서의 일련의 무선 주파수 펄스를 사용할 있다. 상기 반향들은 전송된 신호와 혼합되어, 호흡, 심박동수 및 위치 변화에 따른 움직임을 포함하는 움직임의 자취를 생성하도록 할 수 있다.
수집부(110)에서 수집되는 기기 감지 정보는, 가전 및 가구의 구동 여부, 소비 전력, 구동 시간 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다. 또한, 환경 감지 정보는 사용자의 체온, 호흡, 심박수, 대기 온도, 대기 습도, 소리, 조도 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.
정보 생성부(120)는 기기 감지 정보를 통해 가전 및 가구의 구동 상태 정보를 생성할 수 있다. 정보 생성부(120)는 기기 감지 정보의 소비 전력 및 구동 시간을 통해 가전 및 가구별로 구동 상태 정보를 생성할 수 있다. 특히 최근에는 침대에 구비된 무드등과 같이 가구에도 전자 장비가 구비되는 경우가 있으므로, 정보 생성부는 가전 및 가구에 의한 기기 감지 정보의 소비 전력 및 구동 시간을 통해 가전 및 가구별로 구동 상태 정보를 생성할 수 있다. 즉, 구동 상태 정보의 소비 전력, 구동 시간 등을 통해 가전 및 가구의 구동 상태, 구동 모드(예를 들어 에어컨의 경우, 소비 전력이 클수록 온도가 낮고 풍량이 많게 설정된 것으로 파악될 수 있다.) 지표가 될 수 있다.
또한, 정보 생성부(120)는 환경 감지 정보를 통해 사용자에 대한 사용자 상태 정보를 생성할 수 있다. 정보 생성부(120)는 환경 감지 정보의 사용자의 체온, 호흡, 대기 온도, 대기 습도, 소리를 통해 상기 사용자별로 사용자 상태 정보를 생성할 수 있다. 전술한 바와 같이, 사용자의 체온, 호흡, 대기 온도, 대기 습도, 소리를 포함하는 환경 감지 정보는 비접촉 센서에 의해 감지될 수 있다. 따라서, 가정내 일상 생활 중에도 별도로 센서를 장착할 필요없이 사용자의 상태 정보가 용이하게 수집될 수 있다.
판단부(130)는 구동 상태 정보 및 사용자 상태 정보에 기초하여 사용자의 행동 패턴을 판단할 수 있다. 구체적으로, 판단부(130)는 구동 상태 정보 및 사용자 상태 정보를 통해 가전 및 가구와 연계된 행동 패턴을 판단할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 체온이 저하되고, 사용자가 온퐁기를 가동한 경우, 판단부(130)는 온풍기를 통해 대기 온도를 올리려는 행동 패턴인 것으로 판단할 수 있다. 제어부(140)는 행동 패턴에 기반하여 가전 및 가구를 제어할 수 있다. 예시적으로, 판단부(130)에 의해 대기 온도를 올리려는 행동 패턴으로 판단된 경우, 제어부(140)는 온도 상승을 저하하는 가전 또는 가구(예를 들어, 선풍기)의 전원을 끄도록 제어할 수 있다. 또한, 센서(10)에 의해 창문의 열림 상태가 감지되면 창문이 열려있는 것과 연계된 구동 상태 정보를 사용자 단말(200)로 전송할 수 있다. 따라서, 사용자는 창문이 열려있음을 인지할 수 있으므로, 구동 상태 정보를 통해 사용자로 하여금 창문을 닫도록 유도할 수 있다.
또한, 제어부(140)는 상기 대기 온도를 올리려는 행동 패턴에 기초하여 조명을 제어할 수 있다. 제어부(140)는 상기 행동 패턴에 대응하여 조명의 색을 주황 계열의 색으로 변화시킬 수 있다. 제어부(140)에 대해서는 보다 뒤에서 자세히 살펴보기로 한다. 또한, 판단부(130)는 가전 및 가구와 연계되지 않더라도 사용자 상태 정보를 통해 행동 패턴을 판단할 수 있다. 예시적으로, 판단부(130)는 사용자 상태 정보 및 행동 패턴 중 적어도 어느 하나를 통해 사용자의 감정 상태를 판단할 수 있다. 또한, 제어부(140)는 사용자의 감정 상태에 따라 가전 및 가구를 제어할 수 있다. 판단부(130)는 사용자의 호흡, 체온 및 소리가 미리 설정된 기준값 이상인 경우인 사용자 상태 정보에 기초한 사용자의 상태(예를 들어, 분노 상태)에 따른 행동 패턴을 판단할 수 있다. 즉, 판단부(130)는 사용자의 행위에 대한 행동 패턴 뿐만 아니라, 사용자의 상태 정보를 통해 감정 상태에 대한 행동 패턴을 판단할 수 있다. 따라서, 다양한 행동 패턴에 의한 가전 및 가구의 제어가 가능하므로, 보다 사용자의 상태에 최적화된 실내 환경이 조성될 수 있다.
도 3은 본원의 일 실시예에 따른 가전 및 가구의 지능형 제어 장치를 통한 빌트인 조명을 포함하는 가전 및 가구 제어의 예를 도시한 도면이다.
상기 가전 및 가구는 빌트인 조명을 포함하고, 빌트인 조명은 각 가전, 가구와 연계하여 구비될 수 있다. 도 3을 참조하면 제1조명(401)은 제1가전(301)와 연계되고, 제2조명(402), 제3조명은 각각 제2가전(302) 및 제3가전(303)과 연동될 수 있다. 제어부(140)는 구동 상태 정보 및 사용자 상태 정보 중 적어도 어느 하나에 기초하여 빌트인 조명을 제어할 수 있다. 구체적으로, 제어부(140)는 구동 상태 정보 및 사용자 상태 정보 및 사용자 행동 패턴 중 적어도 어느 하나의 변화에 기초하여 빌트인 조명을 변화시킬 수 있다. 또한, 제어부(140)는 구동 상태 정보 및 사용자 상태 정보 및 사용자 행동 패턴의 변화량에 따라, 단계적으로 빌트인 조명을 변화시킬 수 있다.
예를 들어, 제1가전(301)인 에어컨에 장착된 센서(10)에서 미리 설정된 온도보다 높은 실내 온도가 감지되면, 제1가전(301)와 연계된 제1조명(401)의 색이 변경될 수 있다. 예를 들어 미리 설정된 온도 미만인 경우, 제1조명(401)은 초록색의 광을 발생시킬 수 있고, 미리 설정된 온도 이상인 경우, 제1조명(401)은 붉은색의 광을 발생시킬 수 있다. 또한 상기 센서(10)에서 미리 설정된 온도보다 높은 실내 온도가 감지되면, 제어부(140)는 제1가전(301)를 구동시킬 수 있다. 이 때, 제1조명(401)은 제1 가구(301)의 구동시 파란색의 광을 발생시킬 수 있다. 상기 미리 설정된 온도는 단계적으로 설정될 수 있으며, 단계가 올라갈수록 조명에서 발생되는 광의 색이 밝아질 수 있다.
또한, 전술한 바와 같이 사용자가 분노한 행동 패턴이 판단된 경우, 제어부(140)는 제1가전(301)를 구동시킬 수 있고, 사용자 상태 정보를 통한 사용자의 체온이 미리 설정된 온도 이상인 경우에도 제어부(140)는 제1가전(301)를 구동시킬 수 있다. 이와 같이, 센서(10)를 통해 감지된 가구와 연계된 현재 실내의 상태에 따라 조명의 색을 달리하여 발광시킴으로써, 현재 실내 상태를 용이하게 파악할 수 있고, 사용자의 행동 패턴 또는 사용자 상태 정보에 따른 가구의 구동에 따라서도 조명의 색이 변화될 수 있다.
다른 예로, 사용자가 제3가전(303)인 침대에서 수면을 취하는 경우, 제3가전(303)에 구비된 센서(10)를 통해 환경 감지 정보를 주기적으로 수집할 수 있다. 사용자의 수면 중 체온의 변화가 감지되면, 제어부(140)는 실내 온도를 조절할 수 있는 가전, 가구, 예를 들어 제1가전(301)를 구동시킬 수 있다. 또한, 판단부(130)에 의해 사용자의 호흡 움직임 등을 통해 침대에 누웠으나 일정시간 이상 지난 후에도 수면을 취하지 못한 것으로 판단되면, 제어부(140)는 조명(401, 402, 403)의 밝기를 낮춰 수면을 유도할 수도 있다.
도 4는 본원의 일 실시예에 따른 가전 및 가구의 지능형 제어 장치의 행동 패턴 판단의 예를 도시한 도면이다.
판단부(130)는 비지도 학습 기반의 군집 알고리즘에 기초하여 행동 패턴을 산출할 수 있다. 비지도 학습이란 학습용 데이터를 구축하는 것이 아닌 데이터 자체를 분석하거나 군집하면서 학습하는 알고리즘을 의미한다. 판단부(130)는 기기 감지 정보, 환경 감지 정보, 구동 상태 정보 및 사용자 상태 정보를 군집하여 행동 패턴을 판단할 수 있고, 행동 패턴 각각의 군집간 분리도에 기초하여 새로운 팽동 패턴을 검출할 수 있다. 예시적으로 상기 비지도 학습을 위한 군집 알고리즘에는 로지스틱 회귀 알고리즘, 랜덤 포레스트 알고리즘, SVM(Support Vector Machine)알고리즘, 의사결정 알고리즘 및 군집 알고리즘이 이용될 수 있다.
또한, 판단부(130)는 상술한 알고리즘 외에도 Extra Tree알고리즘, XG Boost알고리즘 및 Deep Learning 알고리즘, K-means 클러스터링 알고리즘, SOM(Self-Organizing-Maps) 알고리즘 EM & Canopy 알고리즘과 같은 군집 알고리즘을 통해 비지도 학습을 수행할 수 있다. Random Forest알고리즘은 수많은 Decision Tree들이 Forest를 구성하여 각각의 예측결과를 하나의 결과변수로 평균화 하는 알고리즘이고, SVM알고리즘은 데이터의 분포공간에서 가장 큰 폭의 경계를 구분하여 데이터가 속하는 분류를 판단하는 비확률적 알고리즘이다. Extra Tree알고리즘은 Random forest와 비슷하나 속도가 Random forest에 비해 빠른 알고리즘이며, XGBoost알고리즘은 Random Forest의 Tree는 독립적이라면 XGBoost의 Tree의 결과를 다음 트리에 적용하는 boost방식의 알고리즘이다. Deep Learning알고리즘은 다층구조의 Neural Network을 기반으로 변수의 패턴이 결과에 미치는 영향을 가중치로 조절하며 학습하는 알고리즘이다. 또한, K-means 클러스터링 알고리즘은 전통적인 분류기법으로 대상집단을 거리의 평균값(유사도)을 기준으로 K개의 군집으로 반복 세분화 하는 기법이고, SOM알고리즘은 인공신경망을 기반으로 훈련집합의 입력 패턴을 가중치로 학습하여 군집화하는 기법이다. 또한 EM & Canopy 알고리즘은 주어진 초기값으로 가능성이 최대인 것부터 반복 과정을 통해 파라미터 값을 갱신하여 군집화 하는 기법을 의미한다.
판단부(130)는 기기 감지 정보, 환경 감지 정보, 구동 상태 정보 및 사용자 상태 정보를 입력으로 하는 비지도 학습 기반의 패턴 산출 모델을 통해 행동 패턴을 검출할 수 있다. 기기 감지 정보, 환경 감지 정보, 구동 상태 정보 및 사용자 상태 정보는 사용자의 상태와, 현재 실내의 대기 상태 및 가전 및 가구의 구동 상태 정보에 기초하여 사용자의 행동 패턴이 판단될 수 있다. 도 4는 기기 감지 정보, 환경 감지 정보, 구동 상태 정보 및 사용자 상태의 빈도에 따라 군집된 행동 패턴을 나타내며, 서로 다른 기기 감지 정보, 환경 감지 정보, 구동 상태 정보 및 사용자 상태의 빈도가 유사한 경우, 도 4에 도시된 바와 같이 동일 내지 유사한 라벨링(파란색, 초록색)으로 구분될 수 있다. 즉, 행동 패턴 상호간의 라벨링이 동일 내지 유사한 경우, 군집간 분리도가 낮다고 할 수 있다. 다시 말해, 기기 감지 정보, 환경 감지 정보, 구동 상태 정보 및 사용자 상태의 빈도에 따른 각각의 군집을 통해 서로 다른 행동 패턴이 검출될 수 있다.
한편, 유사한 빈도를 가진 기기 감지 정보, 환경 감지 정보, 구동 상태 정보 및 사용자 상태 정보들과 다른 빈도를 가진 기기 감지 정보, 환경 감지 정보, 구동 상태 정보 및 사용자 상태 정보 중 어느 하나로 군집된 행동 패턴의 경우, 도 4에 도시된 바와 같이 전술한 행동 패턴과 다른 라벨링(예를 들어, 빨간색)으로 구분될 수 있다. 이러한 행동 패턴은 다른 행동 패턴 판단의 기반이 되는 기기 감지 정보, 환경 감지 정보, 구동 상태 정보 및 사용자 상태 정보의 빈도와는 다르므로, 새로운 행동 패턴일 수 있고, 판단부(130)에 의해 검출될 수 있다.
도 5는 본원의 일 실시예에 따른 가전 및 가구의 지능형 제어 방법의 흐름을 도시한 도면이다.
도 5에 도시된 가전 및 가구의 지능형 제어 방법은 앞선 도1 내지 도 4를 통해 설명된 가전 및 가구의 지능형 제어 장치에 의하여 수행될 수 있다. 따라서 이하 생략된 내용이라고 하더라도 도 1 내지 도 4를 통해 가전 및 가구의 지능형 제어 장치에 대하여 설명된 내용은 도 5에도 동일하게 적용될 수 있다.
도 5를 참조하면, 단계 S510에서 수집부(110)는 가전 및 가구에 구비되어 기기 감지 정보 및 환경 감지 정보를 감지하는 센서(10)로부터 기기 감지 정보 및 환경 감지 정보를 수집할 수 있다. 수집부(110)에서 수집되는 기기 감지 정보는, 가전 및 가구의 구동 여부, 소비 전력, 구동 시간 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다. 또한, 환경 감지 정보는 사용자의 체온, 호흡, 심박수, 대기 온도, 대기 습도, 소리, 조도 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.
단계 S520에서 정보 생성부(120)는 기기 감지 정보를 통해 가전 및 가구의 구동 상태 정보를 생성할 수 있다. 정보 생성부(120)는 기기 감지 정보의 소비 전력 및 구동 시간을 통해 가전 및 가구별로 구동 상태 정보를 생성할 수 있다. 또한, 정보 생성부(120)는 환경 감지 정보를 통해 사용자에 대한 사용자 상태 정보를 생성할 수 있다. 정보 생성부(120)는 환경 감지 정보의 사용자의 체온, 호흡, 대기 온도, 대기 습도, 소리를 통해 상기 사용자별로 사용자 상태 정보를 생성할 수 있다. 전술한 바와 같이, 사용자의 체온, 호흡, 대기 온도, 대기 습도, 소리를 포함하는 환경 감지 정보는 비접촉 센서에 의해 감지될 수 있다. 따라서, 가정내 일상 생활 중에도 별도로 센서를 장착할 필요없이 사용자의 상태 정보가 용이하게 수집될 수 있다.
단계 S130에서 판단부(130)는 구동 상태 정보 및 사용자 상태 정보에 기초하여 사용자의 행동 패턴을 판단할 수 있다. 구체적으로, 판단부(130)는 구동 상태 정보 및 사용자 상태 정보를 통해 가전 및 가구와 연계된 행동 패턴을 판단할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 체온이 저하되고, 사용자가 온퐁기를 가동한 경우, 판단부(130)는 온풍기를 통해 대기 온도를 올리려는 행동 패턴인 것으로 판단할 수 있다. 또한, 판단부(130)는 비지도 학습 기반의 군집 알고리즘에 기초하여 행동 패턴을 산출할 수 있다. 판단부(130)는 기기 감지 정보, 환경 감지 정보, 구동 상태 정보 및 사용자 상태 정보를 입력으로 하는 비지도 학습 기반의 패턴 산출 모델을 통해 행동 패턴을 검출할 수 있다. 기기 감지 정보, 환경 감지 정보, 구동 상태 정보 및 사용자 상태 정보는 사용자의 상태와, 현재 실내의 대기 상태 및 가전 및 가구의 구동 상태 정보에 기초하여 사용자의 행동 패턴이 판단될 수 있다.
단계 S540에서 제어부(140)는 행동 패턴에 기반하여 가전 및 가구를 제어할 수 있다. 상기 가전 및 가구는 빌트인 조명을 포함하고, 상기 빌트인 조명은 각 가전, 가구와 연계하여 구비될 수 있다. 제어부(140)는 구동 상태 정보 및 사용자 상태 정보 중 적어도 어느 하나에 기초하여 상기 빌트인 조명을 제어할 수 있다.
또한, 제어부(140)는 구동 상태 정보 및 상기 사용자 상태 정보 및 상기 사용자 행동 패턴 중 적어도 어느 하나의 변화에 기초하여 상기 빌트인 조명을 변화시키되, 상기 구동 상태 정보 및 상기 사용자 상태 정보 및 상기 사용자 행동 패턴의 변화량에 따라, 단계적으로 상기 빌트인 조명을 변화시킬 수 있다. 또한, 단부(130)는 사용자 상태 정보 및 행동 패턴 중 적어도 어느 하나를 통해 사용자의 감정 상태를 판단할 수 있다. 또한, 제어부(140)는 사용자의 감정 상태에 따라 가전 및 가구를 제어할 수 있다.
본원의 일 실시 예에 따른, 가전 및 가구의 지능형 제어 방법은, 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
본원의 일 실시 예에 따른, 가전 및 가구의 지능형 제어 방법은, 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
전술한 본원의 설명은 예시를 위한 것이며, 본원이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본원의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본원의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본원의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
1: 가전 및 가구의 지능형 제어 시스템
10: 센서
100: 가전 및 가구의 지능형 제어 장치
110: 수집부
120: 정보 생성부
130: 판단부
140: 판단부
200: 사용자 단말
301: 제1가전
302: 제2가전
303: 제3가전
401: 제1조명
402: 제2조명
403: 제3조명

Claims (15)

  1. 가전 및 가구의 지능형 제어 장치에 있어서,
    기기 감지 정보 및 환경 감지 정보를 수집하는 수집부;
    상기 기기 감지 정보를 통해 상기 가전 및 가구의 구동 상태 정보를 생성하고, 상기 환경 감지 정보를 통해 사용자에 대한 사용자 상태 정보를 생성하는 정보 생성부;
    상기 구동 상태 정보 및 사용자 상태 정보에 기초하여 사용자의 행동 패턴을 판단하는 판단부; 및
    상기 행동 패턴에 기반하여 상기 가전 및 가구를 제어하는 제어부를 포함하고,
    상기 판단부는 상기 사용자 상태 정보 및 상기 행동 패턴 중 적어도 어느 하나를 통해 상기 사용자의 감정 상태를 판단하고,
    상기 제어부는 상기 사용자의 감정 상태에 따라 상기 가전 및 가구를 제어하되,
    복수의 가전 및 가구 각각에 복수의 빌트인 조명이 연동되고,
    상기 제어부는 구동 상태 정보, 사용자 상태 정보, 사용자 행동 패턴 중 적어도 어느 하나의 변화에 기초하여 상기 가전 및 가구 각각과 연동되는 빌트인 조명을 제어하되, 상기 구동 상태 정보, 상기 사용자 상태 정보 및 사용자 행동 패턴의 변화량에 따라 상기 빌트인 조명을 단계적으로 제어하고,
    상기 사용자 상태 정보와 연계된 상기 환경 감지 정보의 변화에 기초하여, 상기 변화에 대응하는 가전 및 가구 또는 빌트인 조명을 제어하는 것인, 가전 및 가구의 지능형 제어 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 기기 감지 정보는, 상기 가전 및 가구의 구동 여부, 소비 전력, 구동 시간 중 적어도 어느 하나를 포함하고,
    상기 환경 감지 정보는, 사용자의 체온, 호흡, 심박수, 대기 온도, 대기 습도, 소리, 조도 중 적어도 어느 하나를 포함하는 것인, 가전 및 가구의 지능형 제어 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 정보 생성부는,
    상기 기기 감지 정보의 소비 전력 및 구동 시간을 통해 상기 가전 및 가구별로 구동 상태 정보를 생성하고,
    상기 환경 감지 정보의 사용자의 체온, 호흡, 대기 온도, 대기 습도, 소리를 통해 상기 사용자별로 사용자 상태 정보를 생성하는 것인, 가전 및 가구의 지능형 제어 장치.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 판단부는,
    상기 구동 상태 정보 및 상기 사용자 상태 정보를 통해 상기 가전 및 가구와 연계된 상기 행동 패턴을 판단하되,
    상기 가전 및 가구의 구동 여부, 소비 전력, 구동 시간 중 적어도 어느 하나와 상기 사용자의 체온, 호흡, 대기 온도, 대기 습도, 소리 증 적어도 어느 하나의 조합으로부터 복수의 행동 패턴을 판단하는 것인, 가전 및 가구의 지능형 제어 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 가전 및 가구는 빌트인 조명을 포함하고,
    상기 빌트인 조명은 각 가전, 가구와 연계하여 구비되되,
    상기 제어부는,
    상기 구동 상태 정보 및 상기 사용자 상태 정보 중 적어도 어느 하나에 기초하여 상기 빌트인 조명을 제어하는 것인, 가전 및 가구의 지능형 제어 장치.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 구동 상태 정보 및 상기 사용자 상태 정보 및 상기 사용자 행동 패턴 중 적어도 어느 하나의 변화에 기초하여 상기 빌트인 조명을 변화시키되,
    상기 구동 상태 정보 및 상기 사용자 상태 정보 및 상기 사용자 행동 패턴의 변화량에 따라, 단계적으로 상기 빌트인 조명을 변화시키는 것인, 가전 및 가구의 지능형 제어 장치.
  7. 삭제
  8. 가전 및 가구의 지능형 제어 방법에 있어서,
    (a) 기기 감지 정보 및 환경 감지 정보를 수집하는 단계;
    (b) 상기 기기 감지 정보를 통해 상기 가전 및 가구의 구동 상태 정보를 생성하고, 상기 환경 감지 정보를 통해 사용자에 대한 사용자 상태 정보를 생성하는 단계;
    (c) 상기 구동 상태 정보 및 사용자 상태 정보에 기초하여 사용자의 행동 패턴을 판단하는 단계; 및
    (d) 상기 행동 패턴에 기반하여 상기 가전 및 가구를 제어하는 단계를 포함하되,
    상기 (c) 단계는 상기 사용자 상태 정보 및 상기 행동 패턴 중 적어도 어느 하나를 통해 상기 사용자의 감정 상태를 판단하고,
    상기 (d) 단계는 상기 사용자의 감정 상태에 따라 상기 가전 및 가구를 제어하되,
    복수의 가전 및 가구 각각에 복수의 빌트인 조명이 연동되고,
    상기 제어하는 단계는 구동 상태 정보, 사용자 상태 정보, 사용자 행동 패턴 중 적어도 어느 하나의 변화에 기초하여 상기 가전 및 가구 각각과 연동되는 빌트인 조명을 제어하되, 상기 구동 상태 정보, 상기 사용자 상태 정보 및 사용자 행동 패턴의 변화량에 따라 상기 빌트인 조명을 단계적으로 제어하고,
    상기 사용자 상태 정보와 연계된 상기 환경 감지 정보의 변화에 기초하여, 상기 변화에 대응하는 가전 및 가구 또는 빌트인 조명을 제어하는 것인, 가전 및 가구의 지능형 제어 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 기기 감지 정보는, 상기 가전 및 가구의 구동 여부, 소비 전력, 구동 시간 중 적어도 어느 하나를 포함하고,
    상기 환경 감지 정보는, 사용자의 체온, 호흡, 심박수, 대기 온도, 대기 습도, 소리, 조도 중 적어도 어느 하나를 포함하는 것인, 가전 및 가구의 지능형 제어 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 (b) 단계는,
    상기 기기 감지 정보의 소비 전력 및 구동 시간을 통해 상기 가전 및 가구별로 구동 상태 정보를 생성하고,
    상기 환경 감지 정보의 사용자의 체온, 호흡, 대기 온도, 대기 습도, 소리를 통해 상기 사용자별로 사용자 상태 정보를 생성하는 것인, 가전 및 가구의 지능형 제어 방법.
  11. 제9항에 있어서,
    상기 (c) 단계는,
    상기 구동 상태 정보 및 상기 사용자 상태 정보를 통해 상기 가전 및 가구와 연계된 상기 행동 패턴을 판단하되,
    상기 가전 및 가구의 구동 여부, 소비 전력, 구동 시간 중 적어도 어느 하나와 상기 사용자의 체온, 호흡, 대기 온도, 대기 습도, 소리 증 적어도 어느 하나의 조합으로부터 복수의 행동 패턴을 판단하는 것인, 가전 및 가구의 지능형 제어 방법.
  12. 제8항에 있어서,
    상기 가전 및 가구는 빌트인 조명을 포함하고,
    상기 빌트인 조명은 각 가전, 가구와 연계하여 구비되되,
    상기 (d) 단계는,
    상기 구동 상태 정보 및 상기 사용자 상태 정보 중 적어도 어느 하나에 기초하여 상기 빌트인 조명을 제어하는 것인, 가전 및 가구의 지능형 제어 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 (d) 단계는,
    상기 구동 상태 정보 및 상기 사용자 상태 정보 및 상기 사용자 행동 패턴 중 적어도 어느 하나의 변화에 기초하여 상기 빌트인 조명을 변화시키되,
    상기 구동 상태 정보 및 상기 사용자 상태 정보 및 상기 사용자 행동 패턴의 변화량에 따라, 단계적으로 상기 빌트인 조명을 변화시키는 것인, 가전 및 가구의 지능형 제어 방법.
  14. 삭제
  15. 제8항 내지 제13항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체.
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