KR102017087B1 - 인공지능으로 이상 상태를 감지하는 장치 및 방법 - Google Patents

인공지능으로 이상 상태를 감지하는 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 인공지능으로 이상 상태를 감지하는 장치 및 방법에 관한 기술로, 본 발명의 일 실시예에 의한 이상 상태를 감지하는 냉장고는 다수의 센서들과, 이들 센서들이 센싱한 센싱 정보를 이용하여 클라우드 서버에 전송하는 통신부와, 클라우드 서버 또는 모니터링 서버를 통해 제공된 이상 상태 정보를 디스플레이에 출력하도록 제어하는 제어부를 포함한다.

Description

인공지능으로 이상 상태를 감지하는 장치 및 방법{DEVICE OF DETECTING ABNOMAL STATE USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND METHOD OF DETECTING THEREOF}
본 발명은 이상 상태를 감지하는 장치 및 방법에 관한 기술이다.
전자제품은 다양한 환경에 배치되어 동작하므로 제품 출하 시점을 기준으로 제품의 구조나 구성요소에 변화가 발생할 수 있다. 예를 들어 TV의 경우 사용자의 잦은 온/오프가 발생할 경우 전원 연결부에서 오작동이 발생할 수 있다. 뿐만 아니라, 에어컨과 같이 외부의 실외기와 기계적/화학적/물리적 구성요소들에 기반하여 동작할 경우 동작 과정에서 이상 상태가 발생할 수 있다.
마찬가지로, 냉장고는 사용 빈도가 매우 높은 장치라는 점에서 기계적 또는 전기적으로 냉장고에 충격이 가해질 수 있으며, 냉매의 변화 혹은 컴프레셔의 변화 등 다양한 이상 상태가 발생할 수 있다. 이러한 이상 상태는 반드시 외부에서 그 원인을 명확하게 파악하기 어려우므로 사용자가 냉장고의 이상 상태를 해결하지 못하며 이에 대해 별도의 서비스 담당자가 방문하여 해결하는 프로세스가 이루어지고 있다.
국내 등록 특허 10-1215097호는 휴대단말을 통하여 냉장고의 진단 정보나 상태 정보를 용이하게 확인하고, 냉장고와 휴대단말 사이에 사용자 정보를 송수신할 수 있는 냉장고의 무선 통신 장치 및 무선 통신 방법을 제시하고 있다. 도 1은 전술한 문헌에서 제시하는 냉장고과 휴대 단말 사이의 정보의 송수신 과정을 보여주는 도면이다.
먼저 휴대단말이 사용자로부터 정보 요청이 있는지를 판단하고(S1), 정보 요청 메시지를 휴대단말이 냉장고로 전송한다(S2). 냉장고는 요청된 정보를 검색하고(S3), 검색된 정보를 다시 휴대단말로 전송한다(S4). 그리고 휴대 단말은 전송된 정보를 표시하고 저장한다(S5). 도 1의 과정은 휴대 단말을 이용하여 사용자가 냉장고의 상태를 확인하고자 할 때 적용할 수 있다.
그런데, 도 1과 같이 제시된 냉장고의 상태는 냉장고의 기본적인 정보만을 확인하는 것이며, 냉장고 내의 이상 상태를 확인하는 데에는 한계가 있다. 냉장고가 내부의 상태를 이상 혹은 정상으로 판단하는 내용이 도 1에서 전혀 제시되어 있지 않다. 다만, 도 1에서는 정보의 확인을 휴대 단말에서 수행하는 것에 중점을 두고 있다.
따라서, 도 1의 기술은 냉장고의 이상 상태를 항시 체크할 수 있는 기술을 제시하지 않으며, 수신된 상태 정보를 어떤 방식으로 사용해야 하는지에 대해 기술하지 않고 있다. 따라서, TV나 에어컨, 냉장고 등의 전자 제품의 이상 상태를 고객에게 실시간으로 혹은 일정한 간격에 맞추어 전송하는 기술이 없다. 이에, 냉장고와 같은 전자제품이 이상 상태를 확인하여 신속히 대응할 수 있는 기술이 필요하다.
본 명세서에서는 전술한 문제점을 해결하기 위한 것으로, 가전 기기들이 동작 과정에서 발생한 이상 상태를 고장으로 진행되기 전에 이를 감지하는 장치를 제공하고자 한다.
본 명세서에서는 가전 기기의 상태를 지속적으로 서버에 전송하여 서버가 전송된 정보에서 이상 상태 혹은 정상 상태를 판단할 수 있는 장치를 제공하고자 한다.
본 명세서에서는 사용자가 고객 서비스를 신청하는 과정에서 가전 기기의 상태를 정확히 설명하지 못하는 경우에도 서비스 센터는 누적된 센싱 정보에 기반하여 가전 기기의 상태를 확인하여 적합한 고객 서비스를 제공할 수 있도록 한다.
본 발명의 목적들은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 본 발명의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있고, 본 발명의 실시예에 의해 보다 분명하게 이해될 것이다. 또한, 본 발명의 목적 및 장점들은 특허 청구 범위에 나타낸 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 7쉽게 알 수 있을 것이다.
본 발명의 일 실시예에 의한 이상 상태를 감지하는 냉장고는 다수의 센서들과, 이들 센서들이 센싱한 센싱 정보를 이용하여 클라우드 서버에 전송하는 통신부와, 클라우드 서버 또는 모니터링 서버를 통해 제공된 이상 상태 정보를 디스플레이에 출력하도록 제어하는 제어부를 포함한다.
본 발명의 다른 실시예에 의한 이상 상태를 감지하는 클라우드 서버는 다수의 냉장고들로부터 센싱한 센싱 정보들을 비교하여 이상 상태를 판단하는 패턴 정보를 저장하는 저장부와, 센싱 정보의 이상 상태를 확인하기 위해 저장부에 저장된 패턴 정보와 제1시점 및 제2시점에서 제1냉장고가 센싱한 센싱 정보를 비교하여 이상 상태 정보를 산출하는 제어부를 포함한다.
본 발명의 다른 실시예에 의한 모니터링 서버가 이상 상태를 감지하는 방법은 모니터링 서버의 통신부가 클라우드 서버로부터 제1냉장고의 이상 상태 정보와 이상 상태 정보에 대응하는 센싱 정보를 수신하는 단계와, 모니터링 서버의 제어부가 수신한 정보를 출력할 제1냉장고를 담당하는 담당자의 모니터링 디스플레이부를 결정하여 모니터링 디스플레이부에게 통신부가 수신한 정보 및 제1냉장고에 대응하는 사용자 정보를 제공하는 단계와, 모니터링 디스플레이부가 제공된 정보를 출력한 후 통신부 또는 모니터링 디스플레이부는 이상 상태의 해결에 필요한 작업 정보와 이상 상태 정보를 제1냉장고에게 전송하는 단계를 포함한다.
본 발명을 적용할 경우 가전 기기들이 동작 과정에서 발생한 이상 상태를 고장으로 진행되기 전에 이를 감지하여 이상 상태를 해결하는 장치를 구현할 수 있다.
본 발명을 적용할 경우, 가전 기기의 상태를 나타내는 다양한 센서들의 센싱 정보를 지속적으로 클라우드 서버에게 전송하고, 클라우드 서버가 전송된 정보를 이용하여 이상 상태 혹은 정상 상태를 판단할 수 있도록 한다.
본 발명을 적용할 경우, 사용자가 고객 서비스를 신청하는 과정에서 가전 기기의 상태를 정확히 설명하지 못하는 경우에도 서비스 센터는 누적된 센싱 정보에 기반하여 가전 기기의 상태를 확인하여 적합한 고객 서비스를 제공할 수 있다.
본 발명의 효과는 전술한 효과에 한정되지 않으며, 본 발명의 당업자들은 본 발명의 구성에서 본 발명의 다양한 효과를 쉽게 도출할 수 있다.
도 1은 전술한 문헌에서 제시하는 냉장고과 휴대 단말 사이의 정보의 송수신 과정을 보여주는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 의한 장치의 운전 정보를 서버에 전송하는 과정을 보여주는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 의한 냉장고의 구성을 보여주는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 의한 클라우드 서버의 구성을 보여주는 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 의한 모니터링 서버의 구성을 보여주는 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 의한 클라우드 서버가 온도 센싱 정보에 기반하여 이상 상태를 판단하는 과정을 보여주는 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 의한 센싱된 온도 정보에 기반하여 사용자에게 최적의 설정 온도를 추천하는 과정을 보여주는 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 의한 센싱온도와 설정 온도의 변화에 따라 설정 온도를 변경하는 실시예이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 의한 외기 온도를 반영하여 설정 온도를 재설정하는 과정을 도시한 도면이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 의한 도어 오픈 정보와 센싱된 온도 정보에 기반하여 클라우드 서버가 이상 상태를 확인하는 도면이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 의한 압축기에서 센싱된 정보에 기반하여 클라우드 서버가 이상 상태를 확인하는 과정을 보여주는 도면이다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 의한 냉장고에서 전송된 압축기의 정보를 보여주는 도면이다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 의한 각 장치들이 동작하는 과정을 설명하는 도면이다.
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다.
본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일한 참조 부호를 붙이도록 한다. 또한, 본 발명의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가질 수 있다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략할 수 있다.
본 발명의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제 1, 제 2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질, 차례, 순서 또는 개수 등이 한정되지 않는다. 어떤 구성 요소가 다른 구성요소에 "연결", "결합" 또는 "접속"된다고 기재된 경우, 그 구성 요소는 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나 또는 접속될 수 있지만, 각 구성 요소 사이에 다른 구성 요소가 "개재"되거나, 각 구성 요소가 다른 구성 요소를 통해 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
또한, 본 발명을 구현함에 있어서 설명의 편의를 위하여 구성요소를 세분화하여 설명할 수 있으나, 이들 구성요소가 하나의 장치 또는 모듈 내에 구현될 수도 있고, 혹은 하나의 구성요소가 다수의 장치 또는 모듈들에 나뉘어져서 구현될 수도 있다.
본 발명에서 기기의 이상 상태(Abnormal state)을 모니터링하는 주요 실시예로 냉장고를 중심으로 설명한다. 이상 상태는 기기가 정상적으로 동작하지 않는 것을 의미하며 반드시 고장 상태를 의미하는 것은 아니다. 고장에 이르기 전의 상태도 이상 상태에 포함되며, 고장 상태는 당연히 이상 상태에 포함된다.
전술한 바와 같이, 냉장고는 매우 복합적인 운전 상태를 가지며 이는 곧 다양한 이상 상태의 가능성을 의미하므로 다른 가전 제품들 보다 보다 복합적인 이상 상태의 판단이 필요하다. 따라서, 발명의 실시예에서는 주로 냉장고에 대해 살펴본다. 그러나, 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니며, 통신 가능한 전자제품이 지속적으로 동작하며 생성하는 운전 상태에 대한 정보를 클라우드 서버에 전송하고 이에 대한 판단 결과를 수신할 수 있는 모든 제품에 적용하고자 한다.
본 명세서의 실시예에서는 저장물의 냉장 혹은 냉동을 위한 장치로 냉장고를 중심으로 설명하며, 이는 통상의 음식을 저장하는 냉장고와 김치 냉장고, 음료 냉장고, 가정용 냉장고, 업소용 냉장고, 그리고 냉동고 만으로 구성된 냉동장치 등 다양한 냉장 및 냉동 기능을 주로 하는 장치들을 모두 포함한다. 뿐만 아니라, 화장품 냉장고와 같이 음식이 아닌 저장물을 냉장하는 장치에도 적용되며, 또한, 고정식이 아닌 이동식, 예를 들어 대형 냉장 트레일러에 설치된 냉장장치 역시 본 명세서에서 언급하는 실시예에 포함된다.
본 명세서에서 냉장고는 다양한 통신 프로토콜에 기반하여 내부의 상태 정보를 취합하여 외부의 클라우드 서버에 전송할 수 있다. 일 실시예로 WiFi에 기반하여 통신할 수 있으나 본 발명이 이에 한정된 것은 아니다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 의한 장치의 운전 정보를 서버에 전송하는 과정을 보여주는 도면이다. 장치의 일 실시예로 냉장고를 도시하였다. 냉장고(100)는 일정한 시간 간격(예를 들어 초 단위, 또는 분 단위 등)동안 구성요소들을 모니터링한 운전 정보를 클라우드 서버(200)에 전송한다(S11).
구성요소들에 대한 모니터링은 도어의 열림과 닫힘, 온도나 습도의 변화, 냉매의 순환, 컴프레셔의 동작 등 다양하게 산출될 수 있다. 냉장고가 아닌 다른 장치의 경우 해당 장치에서 산출될 수 있는 다양한 운전 정보들이 클라우드 서버(200)에 전송될 수 있다. S11의 전송은 Wi-Fi를 통해 전송할 수 있다.
한편, 클라우드 서버(200)는 수신한 운전 정보를 해당 제품의 과거 운전 정보들과 함께 비교 및 분석하여 콜센터 서버(400)에게 인코딩된 데이터를 콜센터의 모니터링 서버(400)로 전송한다(S12). 클라우드 서버(200)는 수신된 데이터와 다른 비교 데이터, 또는 해당 제품의 이전 데이터 등에 기반하여 제품의 이상 상태를 판단하여 예측할 수 있다. 그리고 제품의 이상이 발견될 경우, 콜 센터의 모니터링 서버(400)에게 제품의 정보와 이상 상태에 대한 내용을 전송한다.
이 과정에서 클라우드 서버(200)는 수신한 운전 정보들을 인코딩한 데이터를 별도의 분석 서버(300)에게 전송하여(S13) 분석 서버(300)에서 이를 분석할 수 있도록 한다. 클라우드 서버(200)는 분석 서버(300)와 일체로 구성될 수도 있고 별도로 분리하여 구성될 수도 있다. 분석 서버(300)는 수신된 인코딩된 데이터를 이용하여 냉장고의 동작에 대한 진단 결과를 생성하여 이를 콜센터의 모니터링 서버에 전송한다(S14).
콜센터의 모니터링 서버(400)는 클라우드 서버(200) 또는 분석 서버(300)에서 제공되는 정보에 기반하여 기기의 동작 또는 문제가 발생할 수 있는 전단계 등 이상 상태가 발생하였는지 확인할 수 있다. 그리고 이상 상태가 발생한 경우, 모니터링 서버(400)는 모니터링 담당자에게 알림 메시지가 전송되도록 제어한다(S15).
모니터링 담당자는 해당 장치의 소유주의 연락처로 전화나 문자를 송부하여 이상 상태를 해결하는 방안을 전달하거나(S16), 장치를 수리하기 위해 고객 서비스(애프터 서비스) 담당자에게 정보를 전달(S17)할 수 있다. S16 및 S17을 동시에 진행하여 장치 소유주와 고객 서비스 담당자의 방문 스케줄을 조정할 수 있다.
도 2의 과정을 정리하면 다음과 같다. 댁내 설치된 가전제품이 Wi-Fi와 같은 통신 방식을 이용하여 제품 운전 정보를 클라우드 서버(200)로 전송하면(S11), 클라우드 서버(200)는 수신된 데이터를 바탕으로 제품의 이상 상태 판단하거나 이상 상태가 발생할 가능성을 예측한다. 그리고 클라우드 서버(200)가 제품 이상 상태를 판단하면 콜센터의 모니터링 서버(400)에게 제품 정보 및 이상 내용 전송한다(S12).
이 과정에서 클라우드 서버(200) 내에 배치되거나 혹은 클라우드 서버(200)와 분리하여 배치되는 분석 서버(300)에서 분석한 이상 상태에 대한 분석 정보 역시 모니터링 서버(400)에게 전송될 수 있다(S14). 이후 콜 센터의 모니터링 담당자는 고객 및 수리 기사에게 연락하여 이상상태를 해결할 수 있도록 방문 수리 스케줄을 설정할 수 있다.
이후 설명할 이상 상태 정보는 클라우드 서버(200)가 냉장고(100) 내에 배치된 다양한 센서들이 센싱한 센싱 정보들 중 연관 관계를 가지는 제1센싱 정보 및 제2센싱 정보에서 산출된 이상 상태 정보인 것을 일 실시예로 한다. 연관 관계는 제2센싱 정보가 클라우드 서버(200)에 저장된 패턴 정보에 매칭되지 않는 상황에서 클라우드 서버(200)는 제1센싱 정보에 기반하여 패턴 정보에 매칭되지 않는 제2센싱 정보의 상태를 이상 상태로 판단하여 이상 상태 정보를 생성할 수 있다.
예를 들어, 제2센서에서 센싱하는 제2센싱 정보가 특정한 패턴 정보와 일치하지 않는 값을 가지는 경우(예를 들어 온도 센서에서 온도 값의 이상 변화, 압축기 센서에서 압축기 동작의 이상 상태 등)에 클라우드 서버(200)는 제2센서와 구별되면서도 연관 관계를 가지는 다른 센서들에서 산출되는 제1센싱 정보를 이용하여 제2센싱 정보가 패턴 정보에 되지 않는 경우에도 이상 상태에 해당하는지 여부를 정밀하게 판단할 수 있다.
즉, 특정 센서를 통해 센싱된 정보가 정상 패턴의 범위에 포함되지 않거나, 이상 패턴에 부합하는 것으로 판단된 경우에도, 이를 이상 상태로 바로 규정하지 않고 다른 센서들이 생성한 정보를 이용하여 이상 상태의 판단의 정확도를 높이고자 한다.
이 과정에서 이상 상태는 제1센싱 정보를 산출하는 제1센서의 오동작 상태 또는 제2센싱 정보를 산출하는 제2센서의 오동작 상태를 포함할 수 있다.
또한, 정상 패턴 또는 이상 패턴과 비교되는 제2센싱 정보를 산출하는 센서는 온도 센서 또는 압축기 센서와 같이 지속하여 변화 상태를 가지는 센서를 포함한다. 이외에도 제2센싱 정보는 얼음의 상태나 수량 수압을 계측하거나, 제상 주기 혹은 제상 상태를 센싱하는 센서가 될 수 있다.
또는 제2센싱 정보를 산출하는 센서들 중에서 제1센싱 정보를 산출하는 센서들에 포함될 수도 있다. 즉, 클라우드 서버(200)는 둘 이상의 센서들의 센싱된 정보를 연관 관계에 기반하여 이상 상태를 판단할 수 있다. 보다 상세히 살펴본다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 의한 냉장고의 구성을 보여주는 도면이다. 냉장고가 동작하는데 필요한 도어나 압축기, 모터 등은 도시하지 않았으며, 본 발명을 구성하는데 필수적인 요소들만을 도시하였다. 이에, 도 3의 구성요소 외에 냉장고의 실제 기능을 제공하는데 필요한 다양한 구성요소들 역시 본 발명에서 설명하는 냉장고에 포함된다.
냉장고(100)는 다양한 센서들을 포함할 수 있다. 센서들의 예시적 구성으로 냉장실 및 냉동실의 온도를 센싱하는 온도 센서(101), 도어의 개폐를 센싱하는 도어 센서(102), 압축기의 운전 패턴을 센싱하는 압축기 센서(110), 얼음 사용량 및 얼음 상태를 센싱하는 얼음 센서(121), 물의 사용량 및 수압을 센싱하는 수량수압센서(122), 제상 주기 및 제상 상태를 센싱하는 제상 센서(130)가 있다. 유량 센서가 수량수압센서(122)를 구성할 수 있다.
저장부(170)는 센서들이 센싱한 센싱 정보를 시간 정보와 결합하여 저장한다. 저장부(170)에 저장되는 센싱 정보는 일정 시간이 지나면 지워지지만, 이상 상태로 확인된 경우 이상 상태에 관련된 센싱 정보들은 누적하여 저장되고 지워지지 안하도록 제어될 수 있다.
통신부(180)는 저장한 정보(센싱 정보와 시간 정보)와 냉장실 및 냉동실에 설정된 설정 정보를 클라우드 서버(200)에 전송한다.
디스플레이부(160)는 다양한 정보를 출력한다. 소리와 같은 음성 데이터, 문자나 이미지와 같은 영상 데이터를 출력할 수 있다.
제어부(150)는 센서들과 저장부(170), 통신부(180), 디스플레이부(160)를 제어하며, 서버로의 센싱 정보의 전송 간격 또는 센서의 센싱 간격을 조절하며, 클라우드 서버(200) 또는 모니터링 서버(400)를 통해 센서가 센싱한 센싱 정보에 의해 산출된 이상 상태 정보를 통신부(180가 수신하면, 수신한 이상 상태 정보를 디스플레이부(160)에 출력하도록 제어한다.
여기서 제어부(150)는 센싱 정보를 전송하는 간격 또는 센서가 센싱하는 간격을 조절할 수 있는데, 이는 평상시에는 미리 설정된 간격으로 전송을 수행하고, 이후 이상상태가 확인되면 그때 센싱 정보의 전송 간격을 빠르게 혹은 느리게 할 수 있다.
예를 들어, 제어부(150)는 이상 상태 정보 수신 후 센싱 주기를 조절할 수 있다. 제어부(150)는 센서들에 따라 센싱 정보의 전송 주기를 상이하게 관리하며, 이상 상태 정보를 수신한 후, 이상 상태 정보에 대응하는 센서가 센싱한 센싱 정보의 전송 주기 또는 센싱 주기는 이상 상태 정보를 수신하기 전의 전송 주기 또는 센싱 주기보다 짧게 설정할 수 있다.
이는 이상 상태가 발생한 경우 이와 관련된 센서들은 보다 자주 센싱 정보를 생성하여 더 정밀하게 모니터링하기 위함이다. 예를 들어, 온도 변화를 센신하는 온도 센서가 센싱하는 시간 간격이 1분인 상태에서 온도의 이상 변화가 발생했다는 이상 상태 정보를 냉장고(100)가 수신한 경우, 제어부(150)는 온도 센싱 간격을 30초로 하여 이를 서버에게 전송하거나, 온도 센싱 정보의 전송 간격을 30초 간격으로 할 수 있다.
또한, 통신부(180)는 모니터링 서버(400)로부터 이상 상태의 해결에 필요한 작업 정보를 수신할 수 있다. 이상 상태 정보는 이상 상태를 설명하는 정보인 것을 일 실시예로 한다. 또한, 작업 정보는 이상 상태를 해소하는데 필요한 고객서비스 일정 정보 또는 최적 설정 정보를 일 실시예로 한다. 고객서비스 일정은 담당자가 설치 장소로 방문하여 이상 상태를 해결하는 일정을 포함한다. 또한, 원격에서 이상 상태를 해결하기 위해 약속된 일정 역시 고객 서비스 일정에 해당한다.
최적 설정 정보란 이상 상태를 해결하기 위해 냉장고(100)의 사용자가 셋팅해야 하는 정보를 표시하는 것을 의미한다. 예를 들어, 냉장고 온도 설정이 잘못된 경우(지나치게 낮게 설정되거나 지나치게 높게 설정된 경우) 이를 조절하도록 알리는 안내 메시지 혹은 최적 설정을 활성화시키는 정보 등이 최적 설정 정보에 해당한다.
도 3의 구성은 냉장고(100)와 같은 가전 제품에 이상 상태가 발생한 경우 이를 사용자가 고장이 발생한 뒤에 발견하는 문제를 해결하고 고장으로 이어지기 전에 문제를 해결하도록 한다. 이를 위해 냉장고(100) 내에서 산출되는 다양한 정보들을 클라우드 서버(200)에게 전송하고, 전송된 정보를 클라우드 서버(200) 또는 클라우드 서버(200)와 긴밀하게 동작하는 분석 서버(300)가 패턴 정보와 비교하여 이상 상태임을 확인하고 이에 대응하여 모니터링 서버(400)에게 이상 상태 정보를 제공한다.
또는 클라우드 서버(200)가 직접 냉장고(100)에게 이상 상태 정보를 제공할 수 있다. 그 결과 이상 상태를 인지한 냉장고(100) 사용자 혹은 해당 냉장고(100)의 고객 서비스를 담당하는 담당자가 현재 냉장고의 이상 상태와 이를 해결 하기 위한 조치를 취할 수 있다.
그 결과 제어부(150)는 고객 서비스 일정 정보를 디스플레이부(160)에 표시할 수 있다. 아울러, 고객 서비스 과정에 필요한 정보를 누적하여 저장하기 위해 제어부(150)는 이상 상태 정보에 대응하는 센서에서 센싱된 정보를 누적하여 저장부(170)에 저장할 수 있다.
예를 들어 온도 센싱 결과 고내 온도 변화가 이상 상태에 해당하는 것으로 확인된 경우, 제어부(150)는 온도 변화를 정확하게 확인할 수 있도록 온도 센싱 정보를 저장부(170)에 누적하여 저장할 수 있다. 이 정보는 이후 고객 서비스 과정에서 담당자가 센싱한 정보를 정확하게 확인하고 냉장고(100)의 문제점을 파악할 수 있는 근거가 된다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 의한 클라우드 서버의 구성을 보여주는 도면이다. 도 2에서 살펴본 바와 같이 클라우드 서버(200)는 냉장고와 같은 기기들로부터 센싱 정보를 지속적으로 수신하고 누적된 정보에 기반하여 이상 상태를 판단한다. 설명의 편의를 위해 하나의 냉장고와 클라우드 서버와의 관계를 중심으로 살펴본다.
통신부(280)는 다수의 냉장고들로부터 센싱 정보를 수신한다. 통신부(280)는 제1냉장고로부터 제1시점에서 센싱한 센싱 정보를 수신한다. 그리고 저장부(270)는 통신부(280)가 수신한 센싱 정보를 저장한다. 뿐만 아니라 저장부(270)는 패턴 정보도 저장한다. 패턴 정보란, 다수의 센싱 정보들과 비교하여 이상 상태를 판단하는 기준이 되는 정보이다.
제어부(250)는 통신부(280)가 수신한 센싱 정보의 이상 상태를 확인하기 위해 저장부(270)에 저장된 패턴 정보와 여러 시점의 제1냉장고의 센싱 정보(예를 들어 제1시점 및 제2시점에서 제1냉장고가 센싱한 센싱 정보)를 비교하여 이상 상태 정보를 산출한다.
그리고 제어부(250)에 의해 이상 상태 정보가 산출된 경우 통신부(280)는 제1냉장고 또는 모니터링 서버(400)에게 이상 상태 정보를 전송할 수 있다.
이 과정에서 패턴 정보는 저장부(270)에 일정한 간격으로 저장된 후 업데이트되거나 교체될 수도 있다. 예를 들어 분석부(300a)가 클라우드 서버(200)를 구성할 경우, 분석부(300a)는 제1냉장고 및 다수의 제2냉장고들이 센싱한 센싱 정보에 기반하여 생성된 정상 패턴 정보 및 이상 패턴 정보를 누적하여 저장할 수 있다. 그리고 클라우드 서버(200)는 이들 패턴 정보를 저장부(270)에 제공할 수 있다. 만약 분석서버(300)가 별도의 외부 장치로 배치될 경우, 분석서버(300)는 누적한 정상 패턴 정보와 이상 패턴 정보를 통신 프로토콜에 기반하여 클라우드 서버(200)에 제공할 수 있다.
또는 분석 서버(300)는 클라우드 서버(200)가 제공하는 센싱한 정보와 정상 패턴 정보 및 이상 패턴 정보를 비교하여 직접 모니터링 서버(400)에게 이상 상태를 통지할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 의한 모니터링 서버의 구성을 보여주는 도면이다. 모니터링 서버(400)는 클라우드 서버(200)로부터 혹은 분석 서버(300)로부터 특정한 기기의 이상 상태 정보를 수신하고, 해당 기기의 이상 상태를 해결하기 위한 프로세스를 진행한다.
통신부(480)는 클라우드 서버(200)로부터 제1냉장고의 이상 상태 정보와 이상 상태 정보에 대응하는 센싱 정보와 제1냉장고에 대응하는 알림 메시지 수신자 정보를 수신한다. 또한, 통신부(480)는 전술한 이상 상태 정보 또는 이상 상태의 해결에 필요한 작업 정보를 제1냉장고에게 전송한다. 작업 정보란 클라우드 서버(200)로부터 제공된 이상 상태 정보에서 이상 상태를 해결하기 위한 고객 서비스 일정 정보, 최적 설정 정보 등 후속 조치에 필요한 정보를 일 실시예로 한다.
그리고 제어부(450)는 통신부(480)가 수신한 정보를 출력할 제1냉장고를 담당하는 담당자의 모니터링 디스플레이부를 결정한다. 모니터링 서버(400)는 다수의 모니터링 담당자들의 컴퓨터 화면에 전송할 정보를 생성하고 해당 화면에 정보를 출력할 수 있다. 결정된 모니터링 디스플레이부(460a~460n)에서 정보를 출력한다.
출력된 정보를 이용하여 모니터링 담당자와 냉장고의 사용자 사이에 소정의 작업 정보(예를 들어 고객 서비스 일정 정보 혹은 최적 설정 정보를 포함하도록 구성됨)가 생성되면 모니터링 서버(400)는 이를 통신부(480)를 통해 전송한다. 그리고 이러한 작업 정보를 저장부(470)에 저장하여 후속 절차의 처리 상태를 확인할 수 있다. 전술한 각 구성요소들에 기반하여 세부적인 실시예를 살펴본다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 의한 클라우드 서버가 온도 센싱 정보에 기반하여 이상 상태를 판단하는 과정을 보여주는 도면이다. 냉장실 또는 냉동실에 대해서 설정된 온도(설정 온도 또는 노치 온도)는 일정하거나 인공지능에 의해 설정 온도가 완만하게 증감될 수 있다. 반면, 냉장실과 냉동실에서 센싱된 온도는 고내 물품의 반입과 반출, 도어의 오픈, 그리고 압축기의 동작 등으로 인해 계속 변화한다. 따라서, 고내 센싱된 온도의 변화와 변화된 온도가 설정 온도에 수렴하는지에 기반하여 클라우드 서버(200)는 이상 상태를 확인할 수 있다.
클라우드 서버(200)는 제1냉장고의 냉장실 또는 냉동실의 설정 온도를 수신한다(S21). 설정 온도는 자주 변경되지 않으므로, 변경이 발생할 때에만 전송될 수 있다. 그리고 냉장실 또는 냉동실의 센싱 온도를 지속하여 수신한다(S22).
수신한 센싱 온도와 설정 온도와의 차이가 미리 정해진 크기(K)보다 작은 경우(S23), 클라우드 서버(200)는 냉장고의 설정 온도 및 센싱 온도를 정상 패턴 정보로 저장한다(S24). 물론, 분석부(300a)나 분석 서버가 정상 패턴 정보로 저장할 수 있다. 온도에 관한 정상 패턴 정보로 저장할 수 있다.
한편, 클라우드 서버(200)는 수신한 센싱 정보가 설정 정보와의 차이가 미리 정해진 크기 이상인 경우를 확인한다(S23). 이때, 클라우드 서버(200)는 다른 센싱 정보(도어 센싱 정보, 압축기 센싱 정보 등)들을 이용하여 온도의 변화를 일으키는 상황이 발생하였는지를 확인한다(S25).
확인 결과 도어가 오픈되었거나, 압축기가 별도의 운전을 수행한 경우와 같이, 온도 변화를 유도한 센싱 정보가 존재할 경우(S26), 안정기 확인 시간 간격 동안 계속 온도 센싱 정보를 냉장고로부터 수신한다(S27). 안정기 확인 시간 간격이란 도어가 오픈된 후 온도가 안정기(Stable state)로 접어드는데 필요한 시간, 또는 압축기의 동작에 의해 온도가 안정기로 접어드는데 필요한 시간 등을 일 실시예로 한다.
안정기 확인 시간은 미리 정해질 수도 있고, 온도가 변화한 크기에 따라 달라질 수 있다. 안정기 확인 시간 동안 센싱된 온도와 설정 온도의 차이가 미리 정해진 크기 이내인 경우(S28) 이는 안정기로 접어든 것으로 클라우드 서버(200)가 판단할 수 있다.
반면, 안정기 확인 시간이 흐른 뒤에도 안정기에 접어들지 않고 센싱 온도와 설정 온도의 차이가 K 이상인 경우, 예를 들어 지속적으로 온도가 내려가거나 혹은 올라가거나 혹은 온도가 설정 온도와의 갭(K)을 벗어난 상태가 계속 유지되는 경우, 클라우드 서버(200)는 이를 이상 상태로 확인할 수 있다(S29). 이상 상태가 확인되면 이상 상태를 나타내는 정보(이상 상태 정보)를 냉장고(100) 또는 모니터링 서버(400)에게 전송하여(S30) 이에 대한 조처를 수행하도록 한다.
한편, S26에서 온도 변화를 야기할 수 있는 다른 센싱 정보가 없는 경우, 클라우드 서버(200)는 다른 센싱 정보의 오류가 발생할 가능성을 판단한다. 예를 들어 도어 오픈이 감지되지 않는 이상 상태가 발생하였거나, 압축기의 동작을 센싱하지 못하는 이상 상태가 발생한 것으로 확인한다.
이를 위해 이전의 도어 센싱 정보 또는 압축기 센싱 정보(저장부에 저장된 히스토리)에 기반하여 이상 상태를 판단한다(S32). 그리고 이전에도 도어 센싱 정보 혹은 압축기 센싱 정보가 제대로 수신되지 않았거나 센싱되지 않은 경우, 클라우드 서버(200)는 이상 상태가 발생한 것으로 판단하고(S33), 냉장고(100) 또는 모니터링 서버(400)에게 전송하여(S34) 이에 대한 조처를 수행하도록 한다.
한편, 과거 히스토리를 이용하여도 도어 센싱 정보 혹은 압축기 센싱 정보에 문제가 없는 경우, 이상 상태는 발생하지 않은 것으로 판단하고, 안정기 확인 시간 간격 동안 온도 센싱 정보를 수신하여 온도 차이가 계속 유지 또는 증가하여 이상 상태로 확인되면, 냉장고(100) 또는 모니터링 서버(400)에게 전송하여(S35) 이에 대한 조처를 수행하도록 한다.
도 6과 같이 네트워크에 연결된 가전제품, 예를 들어 냉장고의 경우, 제품의 고장 상태를 사전에 감지 하여 고객에게 통지할 수 있다. 특히 가전 제품의 운전 상태에 대한 정보를 센싱하여 이를 클라우드 서버에게 전송하고. 클라우드 서버 또는 분석 서버는 전송된 정보를 바탕으로 제품의 고장을 미리 예측하고 수리 및 고객 서비스를 진행할 수 있다.
과거에는 사용자가 고장이 발생한 경우, 이를 감지하고 고객 센터에 수리를 의뢰하는 구조였다. 따라서, 이미 고장이 발생한 후에 수리를 의뢰하는 시간적, 장치적 한계가 있었다. 또한, 제품 수리를 위해 사용자가 장기간 대기해야 하는 문제가 있었다.
뿐만 아니라, 제품에 이상이 생겼을 경우 해당 문제를 해결하기 위해서는 사용자가 직접 전화하여 서비스를 신청하지만, 사용자는 정확하게 문제가 발생한 것을 설명하지 못할 수 있다. 따라서, 사용자는 제품의 불량 상황을 잘못 전달함으로 수리 과정이 2회 이상 진행될 수 있다.
본 발명의 실시예를 적용할 경우, 냉장고와 같은 가전 제품은 운전 과정에서 산출된 센싱 정보를 클라우드 서버로 지속적으로 전송하고, 수집된 정보를 바탕으로 고장을 판단하거나 미리 예측하여, 사용자에게 통지할 수 있다. 또한, 이상 상태에서 수리를 선제적으로 수행할 수 있으므로, 이상 상태에서 고장 상태로 연결되는 것을 방지하여, 신속하고 효율적인 제품 관리를 가능하게 하며, 제품의 수명을 증가시킬 수 있다.
본 명세서의 일 실시예에 의하면, 냉장고의 운전 과정에서 산출되는 센싱 정보의 종류를 나열하면 다음과 같다. 이들 정보들은 전술한 도 3에서 살펴본 다양한 센서들을 통해서 산출될 수 있다. 물론, 도 3의 센서가 아닌 다른 종류의 센서를 이용하여서도 산출될 수 있다.
냉장고에서 네트워크를 통하여 온라인으로 전송하게 되는 센싱 정보의 종류를 살펴보면 다음과 같다.
냉장실 설정 온도 및 센싱 온도, 냉동실의 설정 온도 및 센싱 온도, 그리고 도어 오픈(Door Open) 정보는 온도의 변화를 확인하며, 온도의 변화가 이상 상태인 것인지 아니면 정상 상태인 것인지를 판단하는 기준이 된다.
냉장고 설치에 관한 정보로, 냉장고 설치 후 경과 시간에 대한 정보, 냉장고 외부의 설치 정보도 센싱 정보의 일 실시예가 된다. 이들 정보는 냉장고가 설치 후 주변 벽과의 거리, 경과 시간을 카운팅하는 것 등을 포함한다. 냉장고가 설치된 후, 경과 시간에 대응하여 냉장고 내부 온도 측정을 통해 냉장고의 이상 상태를 클라우드 서버(200)가 판단할 수 있다.
이 경우, 클라우드 서버(200)와 냉장고(100) 사이에는 초기 설치된 시점을 기준으로 일정 기간 동안 고내 센싱된 온도 정보를 짧은 데이터 전송 주기에 따라 송수신할 수 있으며, 이를 통해 초기 설치시 발생하는 일시적 약냉 상태인지, 이상 상태인지를 정밀하게 판단할 수 있다.
또한, 냉장고가 특수 모드를 지원할 경우, 특수 모드 설정 정보 역시 센싱 정보에 포함된다. 예를 들어, 특수 모드 설정 정보를 클라우드 서버에서 분석하여 일시적으로 이상 상태가 발생한 경우라 하여도 지속적으로 수신된 센싱 정보에 기반하여 이상 상태인지 정상 상태인지를 판단할 수 있다.
클라우드 서버(200)는 일시적 소음, 약냉, 과냉, 성에의 발생 등에 대해서도 특수 모드일 경우 이상 상태를 판단하는 방식과 특수 모드가 아닐 경우 이상 상태를 판단하는 방식을 달리 하여 특수 모드에 적합하게 이상 상태를 파악할 수 있다. 전송 주기는 설정 정보가 새로이 설정되거나 혹은 변경될 경우에만 전송될 수 있다. 또는 다른 센싱 정보와 함께 일괄 전송될 수 있다.
그 외, 압축기(Comp) 운전 정보, 모터의 동작 상태 정보, 압축기의 운전 패턴 정보도 센싱 정보에 포함된다. 압축기 운전 정보와 모터의 동작 상태 정보는 온도가 이상 상태로 변화할 경우 그 원인을 파악하는데 필요한 정보가 된다.
압축기 운전에 문제가 발생하거나 모터가 제대로 동작하지 않을 경우 온도는 지속적으로 올라가거나 내려갈 수 있으며, 클라우드 서버 또는 분석 서버는 온도의 변화 시점에 대응하여 압축기 및 모터의 이상 상태를 확인하여 최종적으로 이상 상태 정보를 산출할 수 있다.
센서의 이상 유무와 센서의 동작 패턴 역시 센서의 메타 정보로 센싱 정보를 구성할 수 있다. 그리고 제상 주기, 얼음 사용량, 물사용량, 냉장고에 연결된 물의 수압, 필터 사용량 등의 정보 역시 센싱되어 지속적으로 서버에게 전송되어 수압 문제가 발생하거나 필터(정수 필터, 공기 정화 필터 등) 교체가 확인될 경우 교체 주기를 알람하여 이상 상태 정보 혹은 작업 정보로 냉장고에게 전송될 수 있다.
얼음 사용량의 경우, 사용자가 사용하는 얼음 사용량이 클라우드 서버(200)에 전송되고, 클라우드 서버(200)는 예측 혹은 준비된 얼음 사용량보다 사용자가 많은 얼음을 사용할 경우, 올바른 사용법(시간당 사용할 수 있는 얼음의 양 혹은 얼음을 생성하는데 소요되는 시간)을 디스플레이부(160)에 출력하도록 작업 정보를 냉장고에게 전송할 수 있다.
수압의 경우, 냉장고에 공급 되는 물의 수압 측정을 통하여, 과수압 혹은 저수압의 상태에서 이를 사용자에게 알리고 최적의 사용법을 추천할 수 있다.
또는 수압 센싱 과정에서 사용자가 과다하게 물을 사용하는 정보가 확인되면, 이 정보와 결합하여 사용자에게 저수압/과수압을 야기하지 않는 물 사용법을 디스플레이부(160)에 출력하도록 클라우드 서버(200)가 작업 정보를 냉장고에게 전송할 수 있다. 이 과정에서 물이 다시 적정 온도에 이르기까지 소요되는 시간을 디스플레이부(160)에 출력하여 사용자가 해당 시간이 되기 전에는 물을 사용하지 않도록 유도할 수 있다.
또한, 사용자가 설정한 기능 설정정보 역시 주기적으로 혹은 변경 시점에 따라 클라우드 서버(200)에 전송될 수 있다. 또한, 사용자가 설정한 기능 설정 정보에 기반하여 냉장고가 동작하는 과정에서 산출된 센싱 정보들을 이용하여 최적의 설정 정보를 클라우드 서버(200)가 추천할 수 있다. 도 8에서 이를 살펴본다.
특히, 센싱 정보(데이터)의 전송 주기 역시 조절될 수 있는데, 모든 센싱 정보들이 한번에 동일한 주기로 전송될 수도 있지만, 이상 상태가 발생한 경우 일부 센싱 정보들은 더 짧은 주기로 전송될 수 있다. 이는 아상 상태가 발생한 경우 보다 적극적으로 고장에 대처할 수 있도록 하기 위함이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 의한 센싱된 온도 정보에 기반하여 사용자에게 최적의 설정 온도를 추천하는 과정을 보여주는 도면이다.
클라우드 서버(200)는 냉장실 및 냉동실에 설정된 온도 정보와 온도 센싱 정보를 냉장고로부터 수신한다(S41). 또한 클라우드 서버(200)는 도어 센싱 정보, 즉 도어가 열리고 닫힌 시점에 대한 정보를 수신한다(S42). 이후, 클라우드 서버(200)가 수신한 정보들에 기반하여 냉장고에 적합한 최적의 설정 온도를 산출한다(S43). 이는 보다 세분화될 수 있는데, 현재 도어의 개폐 상황과, 설정 온도, 그리고 온도 센싱 정보를 중심으로 냉장고의 동작이 이상 상태인지 클라우드 서버(200) 또는 분석 서버(300)가 판단한다.
판단 결과, 현재 설정된 온도에 이상이 있는 경우, 예를 들어 사용자의 사용 패턴(도어 개폐)에서 자주 여닫음이 발생하는데 설정 온도가 지나치게 낮은 경우 과부하가 발생할 수 있다. 또한, 이 과정에서 온도 센싱 정보가 도어 오픈 후 안정된 상태로 진입하는데 오랜 시간이 걸리는 것을 클라우드 서버(200) 또는 분석 서버(300)가 판단할 수 있다.
즉, 사용자가 설정한 온도와 사용 패턴의 조합에서 이상 상태에 해당할 경우, 설정 온도를 조정하도록 클라우드 서버(200)가 냉장고에게 최적의 설정 온도에 대한 정보를 전송한다(S44). 이는 작업 정보의 일 실시예가 된다. 또한 전송 과정에서 이상 상태에 대한 정보도 함께 전송될 수 있다.
그 결과, 냉장고(100)의 디스플레이부(160)는 수신한 이상상태 정보(온도 설정이 부적합함을 알리는 메시지)와 작업 정보(최적 설정 온도를 제안하는 메시지)를 출력하고 사용자가 이를 수락할 경우, 냉장실 또는 냉동실의 최적 온도를 재설정한다(S45). 이 과정에서 재설정된 설정 온도 정보는 다시 클라우드 서버(200)에게 전송되어 후속하는 냉장고의 운전 상태를 판단하는데 근거 자료가 될 수 있다.
클라우드 서버(200)가 최적의 설정 온도를 판단하는 방식으로 사용자가 설정한 설정 온도와 고내 온도 센서의 변화 패턴 분석을 통해 가능하다. 또한, 설정온도와 설치 환경(외부 온도 및 외부 습도 값) 분석을 통한 최적 온도 설정 추천할 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 의한 센싱온도와 설정 온도의 변화에 따라 설정 온도를 변경하는 실시예이다.
도 8에서 설정 온도가 T1으로 설정된 상태에서 제1구간동안 센싱 온도가 상승과 하강을 반복하는 것을 확인할 수 있다. 여기서 센싱 온도의 상승 및 하강의 폭이 일정 기준을 넘어선 것으로 클라우드 서버(200)가 판단한 경우, 이러한 온도 설정은 냉장고의 불안정한 동작을 야기하는 이상 상태로 확인할 수 있다.
그리고 클라우드 서버(200)는 설정 온도를 T2로 재설정하는 메시지를 전송하여 사용자가 직접 혹은 자동으로 설정 온도가 T2로 재설정된다. 그 결과 제2구간에서는 냉장고에서 센싱되는 온도의 상승 및 하강의 폭이 줄어들면서 안정적인 동작 상태를 유지할 수 있다.
도 8은 고내 온도 센서가 센싱한 온도의 변화 패턴이 최대값/최소값 기준으로 갭이 클 경우, 설정 온도를 높이도록 하는 것을 보여준다. 이외에도, 외부 온도와 외부 습도를 비교하여 설정 온도를 변화시킬 수 있다. 즉, 냉장고 외부의 설치 정보에 기반하여 고내 온도를 비교하여 이상 상태에 대한 판단의 정확도를 높일 수 있다.
이는 외부에 배치된 온도 및 습도 센서를 이용하여 냉장고 외부의 온도와 습도의 변화 패턴을 클라우드 서버(200)가 분석하여 냉장고 동작에 나쁜 영향을 미치는 불량 발생 환경을 분석하여 올바른 설치 환경과 사용법을 추천할 수 있다. 또한, 설치 과정에서 냉장고가 기울어졌으며, 이러한 기울어짐에 의해 발생하는 온도나 습도, 또는 압축기의 변화 등을 클라우드 서버(200)가 센싱된 정보를 이용하여 이상 상태로 판단할 수 있다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 의한 외기 온도를 반영하여 설정 온도를 재설정하는 과정을 도시한 도면이다. 제1구간에서는 외기 온도가 비교적 안정적인 상태이며 고내 센싱된 온도도 안정적이다. 제2구간에 접어들면서 외기 온도가 화살표(47)와 같이 고내 센싱된 온도가 지속하여 상승하며, 외기 온도와 고내 센싱된 온도는 지속적으로 클라우드 서버(200)에게 전송된다.
클라우드 서버(200)는 수신된 외기 온도에 대한 정보와 고내 센싱된 온도에 대한 정보를 이용하여 외부의 온도 상승으로 인해 고내 신선도를 유지하지 못하는 이상 상태가 발생한 것으로 판단하여, 설정 온도를 T3로 낮추도록 냉장고에게 최적화된 재설정 온도를 전송한다. 이는 작업 정보의 일 실시예가 된다.
냉장고(100)에서 T3로 설정 온도를 조정하면 화살표(48)에서 지시하는 바와 같이 제3구간에서 고내 온도가 점차적으로 내려가는 것을 확인할 수 있다.
도 8 및 도 9의 온도 변화 그래프는 모니터링 서버(400)에 제공될 수 있다. 그 결과 사용자가 고객 센터에 냉장고의 이상 동작을 문의할 때, 모니터링 서버(400)는 이전의 변화 과정을 모니터링한 정보에 기반하여 이상 상태를 확인하거나, 이를 수정하는 작업 정보를 냉장고(100)에게 전송할 수 있다.
이외에도 도어의 개폐 정보를 통해 사용자에게 바른 사용 방법을 권장할 수 있다. 도어 개폐 시간 정보는 도어 센서에 의해 센싱되어 클라우드 서버(200)에게 전송된다. 클라우드 서버(200)는 장시간 문이 열려 있을 경우 이상 상태 정보를 냉장고(100)에게 전송하여 도어 열림을 경고한다. 예를 들어 냉장고에 배치된 스피커를 통해 소리를 출력하거나, 디스플레이부(160)에서 화면을 깜빡이거나, 사용자의 등록된 스마트폰으로 알림 메시지를 전송할 수 있다.
뿐만 아니라, 도어 센서가 감지한 도어 개폐 시간 정보에서 문을 자주 여닫은 것으로 확인될 경우, 효과적인 사용법을 메시지로 디스플레이부(160)에 출력할 수도 있다.
또한, 온도 센서와 결합하여 도어의 열림 상태와 고내 온도 변화 패턴을 통한 약냉/ 과냉을 경고하고 이에 대한 대처 방안을 추천할 수 있다. 예를 들어, 클라우드 서버(200)는 도 8 및 도 9와 같이 센싱된 온도의 변화와 도어 개폐 시점을 비교할 수 있다. 또한, 도어가 자주 열리지 않을 경우 냉장고 절전 방법을 제시할 수 있다.
예를 들어 도 9에서 제1구간의 종료 지점에서 냉장고의 문이 열리고 닫힌 후에, 제2구간과 같이 온도가 상승할 경우, 클라우드 서버(200)는 외기 온도 대신 도어가 제대로 닫히지 않은 이상 상태를 판단할 수 있다.
즉, 온도 센싱 정보가 일정한 시간 범위 동안 지속하여 증가 또는 감소하는 경우에 도어 센싱 정보에 기반하여 도어 열림에 관한 이상 상태 정보를 클라우드 서버(200)의 제어부(250)가 산출하여 냉장고에게 전송할 수 있다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 의한 도어 오픈 정보와 센싱된 온도 정보에 기반하여 클라우드 서버(200)가 이상 상태를 확인하는 도면이다.
통신부는 냉장실 또는 냉동실의 온도를 센싱한 온도 센싱 정보와 도어의 개폐를 센싱한 도어 센싱 정보를 수신하는데, 제1구간의 종료 지점에서 도어가 오픈 후 닫혔음을 센싱한다. 그런데, 도어가 닫힌 후(제2구간)에도 고내 온도가 50에 지시되는 바와 같이 제1구간의 상태와 같이 내려가지 않는 상태를 클라우드 서버(200)가 확인한다.
이는 미세 열림으로 도어 센서가 감지하지 못하는 열림 상태일 수 있다. 제2구간이 일정한 기간 이상 지속되면 이상 상태가 발생한 것으로 클라우드 서버(200)가 판단할 수 있다. 따라서, 제어부(150)는 온도 센싱 정보의 변화의 크기 및 변화 크기가 줄어드는데 소요된 시간 정보 및 도어 센싱 정보를 비교하여 이상 상태 정보를 산출하고, 이를 냉장고(100)의 디스플레이부(160) 또는 별도의 스피커 등을 통해 알릴 수 있다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 의한 압축기에서 센싱된 정보에 기반하여 클라우드 서버(200)가 이상 상태를 확인하는 과정을 보여주는 도면이다.
클라우드 서버(200)는 압축기에 설치된 센서(압축기 센서)를 이용하여 압축기의 운전 시간, 운전 패턴 등 정보를 수신한다(S51). 또한, 고내 온도 센싱 정보와 도어 센싱 정보 역시 클라우드 서버(200)가 전송 주기에 따라 수신한다(S52).
클라우드 서버(200)는 압축기의 운전시간(온-오프 시간, 간격과 횟수 등) 및 운전 패턴을 통해 과도한 사용에 기반하여 일시적 약과냉인지 아니면 불량이 발생한 것인지를 판단한다(S53). 예를 들어, 이전과 달리 도어가 개폐된 횟수나 도어가 열린 시간이 긴 경우에 이는 과도한 사용으로 볼 수 있다.
또한, 도어 개폐 후 고내 온도가 급격히 상승한 경우, 온도가 높은 물품이 고내 반입되었으며 이로 인해 압축기가 고내 온도를 낮추기 위해 일시적으로 약과냉할 수 있다. 따라서, 클라우드 서버(200)는 도어 개폐에 대한 정보와 온도의 상승 및 하강 속도 등에 기반하여 운전 패턴을 분석하고 오사용(과다 사용)인지 불량이라는 이상 상태인지를 판단하고, 압축기의 불량인 이상 상태로 판단하면 모니터링 서버에게 수리 알람 메시지를 전송한다(S54).
모니터링 서버(400)는 클라우드 서버(200)로부터 압축기의 운전 정보, 운전 패턴 정보, 도어 개폐 정보, 온도 정보 등을 수리 알람 메시지의 형태로 수신하여 이를 특정 모니터링 디스플레이부(460a)에 출력한다. 해당 디스플레이부(460a)의 담당자가 해당 냉장고의 사용자와 연락하여 수리를 위한 고객 서비스 일정 또는 사용자가 할 수 있는 최적 설정 정보 등 작업 정보를 생성한다. 그리고 생성된 작업 정보는 냉장고(100)에 전송된다.
도 11을 정리하면 압축기의 오동작 혹은 불량을 확인하기 위해, 클라우드 서버(200)는 냉장고로부터 수신한 냉장고의 온도 센싱 정보와 패턴 정보(정상상태 혹은 이상상태의 패턴), 또는 추가적으로 도어 센싱 정보 등을 비교하여 압축기 이상 상태 정보를 산출할 수 있다.
이 경우, 패턴 정보는 온도의 변화에 대응하여 압축기의 동작 시점(압축기가 온 또는 오프 된 시점)에서 온도의 변화 범위를 규정하는 것을 일 실시예로 한다.
압축기의 동작을 센싱한 압축기 센싱 정보와 온도 센서에서 센싱된 온도 센싱 정보를 이용하여 압축기의 운전 패턴이 오사용인지 불량인지 클라우드 서버(200)가 확인할 수 있다. 클라우드 서버(200)는 고내 온도 센서의 온도 센싱 정보의 증감에 대한 패턴을 분석하여 이상 상태를 확인할 수 있다.
물론, 클라우드 서버(200)는 S52 단계를 생략하고 압축기 만의 센싱된 정보를 이용하여 압축기의 이상 상태를 확인할 수 있다.
예를 들어, 클라우드 서버(200)의 제어부(250)는 냉장고로부터 압축기의 운전 패턴을 센싱한 압축기 센싱 정보 또는 냉장고의 압축기의 연속 운전 시간 및 압축기의 운전 주기에 기반하여 제1냉장고의 압축기 이상 상태 정보를 산출할 수 있다.
압축기 센싱 정보를 이용하여 클라우드 서버(200)는 압축기의 운전 패턴을 확인할 수 있으며, 여기에서 압축기의 연속 운전 시간, 혹은 압축기의 운전 주기를 산출할 수 있다. 그리고 온도 센서에서 센싱된 온도 센싱 정보와 압축기 센싱 정보의 운전 패턴 정보를 비교하여 온도의 변화에 이상이 발생했거나, 압축기의 동작에 따라 온도가 적절히 변화하지 않는 등의 경우에 클라우드 서버(200)는 이상 상태를 확인함에 있어서 다른 센서의 센싱 값에 기반하여 정확도를 높일 수 있다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 의한 냉장고에서 전송된 압축기의 정보를 보여주는 도면이다. 56은 압축기가 온-오프 된 시점을 나타낸다. 57은 압축기의 파워를 나타낸다. 클라우드 서버(200)는 냉장고로부터 압축기가 온-오프된 시간에 대한 정보와, 매 시점에서의 압축기의 파워 정보를 수신하고, 온-오프된 주기 혹은 압축기의 파워의 크기에 기반하여 이상 상태를 확인할 수 있다. 예를 들어, 압축기가 온-된 상태가 미리 정해진 시간(예를 들어 30분) 이상 유지될 경우, 이는 압축기에 이상이 발생한 것으로 클라우드 서버(200)가 판단할 수 있다.
뿐만 아니라, 압축기가 압축기가 오프 상태로 미리 정해진 시간(예를 들어 30분) 이상 유지될 경우에도 압축기의 이상 상태로 클라우드 서버(200)가 판단할 수 있다.
뿐만 아니라, 압축기의 온-오프 시점과 압축기 파워의 크기에 기반하여 압축기의 상태를 판단할 수 있다. 그리고 이들 압축기의 상태에서 이상 상태가 판단되면 클라우드 서버(200)는 모니터링 서버(400)에게 이상 상태를 알리도록 이상 상태 정보를 전송하고 후속하여 고객 서비스 일정 정보 혹은 작업 정보가 모니터링 서버에서 생성될 수 있다.
클라우드 서버(200)는 도어의 개폐 상황 또는 고내 온도의 상황을 확인하여 이상 상태를 판단함에 있어 정확도를 높일 수 있다.
클라우드 서버(200)는 정상적으로 동작할 경우의 센싱 정보들의 조합인 정상 패턴 정보와, 불량 혹은 고장이 발생하거나 발생하기 직전에 확인되는 센싱 정보들의 조합인 이상 패턴 정보를 누적하여 저장할 수 있다. 또는 이러한 정보들은 분석 서버(300)에서 저장되고, 분석 서버(300)를 통해 혹은 클라우드 서버(200)의 분석부(300a)를 통해 센싱된 정보들에 기반하여 이상 상태인지를 판단할 수 있다.
뿐만 아니라, 이상 상태로 판단되어 제품의 수리를 위해 방문 하였으나, 이상 상태가 아니며 정상 상태에 포함되어야 하는 예외적 패턴인 경우에는 이 패턴 역시 정상 패턴 정보로 저장될 수 있다. 이때, 예외적 패턴은 해당 제품군 전체에 적용될 수도 있고 해당 이상 상태로 판단된 적이 있는 해당 제품에 대해서만 적용될 수도 있다.
일 실시예로, 온도 센싱 정보, 도어 센싱 정보와 이들 두 개의 센싱 정보에 대응하여 클라우드 서버(200) 또는 분석서버(300)는 정상 패턴 정보와 비정상 패턴 정보를 저장할 수 있다. 도어의 개폐 이후 정상 상태에서의 온도 변화 범위, 혹은 설정 온도에 이르는 시간 등이 패턴으로 저장될 수 있다.
그리고 클라우드 서버(200) 또는 분석서버(300)는 패턴 정보를 비교하여 패턴 정보에 정의된 변화 범위를 초과하여 온도 센싱 정보의 시간상 변화 또는 온도상 변화가 발생한 경우 클라우드 서버(200)의 제어부(250)는 이상 상태 정보를 산출할 수 있다.
이외에도 다양하게 산출된 센싱 정보들을 이용하여 클라우드 서버(200)는 냉장고의 이상 상태를 판단한다. 냉장고의 모터의 모터의 동작 상태 또는 회전속도를 센싱한 정보를 통해 모터가 동작하지 않거나, 혹은 과다하게 동작하거나, 혹은 회전속도가 정상 패턴 정보에서 규정하는 속도 범위를 넘어설 경우, 클라우드 서버(200)의 제어부(250)는 이상 상태 정보를 산출할 수 있다.
또한, 센싱된 정보들을 이용하여 클라우드 서버(200)는 센서의 이상 유무도 확인할 수 있다. 온도 센서, 압축기 센서, 도어 센서 등은 일정한 시간이 지나면 변화하는 값을 산출하는데, 이 값이 일정 기간 동안 전혀 변화가 없거나 센싱된 값의 패턴이 정상 패턴 범위를 벗어날 경우 클라우드 서버(200)는 센서의 이상으로 판단할 수 있다. 센서의 이상은 냉장고의 동작을 제어하지 못하는 문제를 발생시키므로, 센싱된 값의 차이를 클라우드 서버(200)가 분석하여 이상 상태를 확인할 수 있다.
특히, 온도 센서는 냉장고의 전체 동작 과정을 세밀하게 판단하여 클라우드 서버(200)가 이상 상태를 확인함에 있어 정확도를 높인다. 예를 들어, 클라우드 서버(200)는 냉장고 내부의 온도 변와 패턴 분석을 통한 약냉 혹은 과냉 상태를 판단하고, 이 상태가 일정 시간 이상 지속될 경우 이상 상태로 판단한다.
또한, 클라우드 서버(200)는 냉장고 내부의 온도와 냉각기(EVA)의 온도 패턴 분석을 통해 성에가 어느 정도 발생했는지, 성에의 과착상 상태 등을 예측할 수 있다. 또한, 온도의 변화가 불규칙하거나 정상 패턴 범위를 벗어날 경우, 팬 모터의 불량 역시 판단할 수 있다.
또한, 제상 주기와 시간 정보도 지속적으로 클라우드 서버(200)에 전송된다. 클라우드 서버(200)는 냉장고 제상 주기와 시간 분석을 통해 사용자의 오사용 형태를 분석하여 클라우드 서버(200) 또는 모니터링 서버(400)는 올바른 사용 방법을 포함하는 작업 정보를 냉장고에게 전송하여 사용자가 냉장고를 효율적으로 사용할 수 있도록 유도할 수 있다.
냉장고 제상 주기와 시간 분석 과정에서 성에와 과착상 상태도 분석하여 과착상된 경우, 클라우드 서버(200) 또는 모니터링 서버(400)는 성에 제거를 위한 기능 선택 방법을 포함하는 작업 정보를 냉장고에게 전송할 수 있다.
한편, 클라우드 서버(200)는 냉장고가 전송하는 데이터의 전송 주기를 분석하여 냉장고가 위치한 공간의 정전 상태를 감지하여 이를 사용자에게 알릴 수 있다.
본 발명을 적용할 경우, 사용자가 서비스 센터에 연락하여 고장수리를 의뢰 하는 번거로움이 없다. 사용자가 수리를 의뢰 하기 전에 서비스 계획이 수립되므로 SVC 운영 효율화 및 신속화가 가능하다. 또한, 사용자가 문제 상황을 정확하게 파악하지 못하여 잘못되거나 부정확한 정보에 의한 잘못된 수리 일정이 잡히는 문제를 해결하고, 이로 인해 동일 고장에 대한 중복된 수리 일정을 확보해야 하는 문제가 개선된다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 의한 각 장치들이 동작하는 과정을 설명하는 도면이다. 이상증상 판단을 위하여 냉장고가 운전 정보(센싱 정보)를 클라우드 서버로 전송하고 클라우드 서버(200)가 제품의 고장을 판단하여 사용자에게 고장 상황을 이상 상태 정보에 포함시켜 알린다. 그리고 사용자가 오사용 혹은 고장을 해결하기 위해 수행해야 하는 작업 정보를 클라우드 서버나 모니터링 서버가 냉장고에게 전송하는 일련의 과정을 보여준다.
냉장고(100)는 동작 과정에서 각각의 센서들이 산출한 센싱 정보를 클라우드 서버(200)에게 전송한다(S61). 클라우드 서버(200)는 전술한 다양한 실시예에서 살펴본 바와 같이, 센싱 정보에 기반하여 이상 상태를 판단하여 이상 상태 정보를 생성한다(S62).
이상 상태 정보의 일 실시예로는 센싱된 정보들 중에서 이상 패턴에 해당하는 센싱 정보들의 결합을 포함한다. 온도 센서와 도어 센서를 통해 센싱한 정보에 이상이 발생한 경우 이를 나타내도록 해당 시점 및 해당 시점 전후의 센싱 정보들이 이상 상태 정보가 될 수 있다.
또는 이상 상태 정보는 "TEMP_ERROR", "DOOR_ERROR", "COMP_ERROR"와 같이 해당 이상 상태를 나타내는 메시지와 센싱 정보들을 결합한 것을 다른 실시에로 한다.
클라우드 서버(200)는 이상 상태 정보를 모니터링 서버(400)에게 전송한다(S63). 그리고 모니터링 서버(400)는 이상 상태가 발생한 냉장고를 담당하는 모니터링 담당자의 모니터링 디스플레이부(460a~460n)에 이상 상태를 출력한다(S66). 이때, 모니터링 서버(400)는 이상 상태 정보에 포함된 센싱 정보를 모니터링 디스플레이부(460a~460n)에 출력할 수 있으며, 센싱 정보와 비교할 수 있는 정상 패턴 정보도 함께 출력할 수 있다.
이후 담당자는 이상 상태 정보를 확인하고 방문 수리에 관한 정보 또는 사용자가 직접 설정을 변경할 수 있도록 안내하는 정보 중 어느 하나 이상을 모니터링 서버(400)에 입력하여(S67) 이후에 히스토리 관리를 할 수 있다. 그리고 담당자는 방문 수리가 필요한 경우 방문 수리 일정을 사용자 및 수리 담당자의 일정을 확인하여 고객서비스 일정 정보을 포함하는 작업 정보로 모니터링 서버(400)에 저장한다(S68). 이 과정에서 이상 상태의 해결이 소모품의 교체인 경우, 소모품 교체를 위한 소모품 확보프로세스가 진행될 수 있다.
만약 사용자의 조작에 의해 문제가 해결될 수 있는 경우, 모니터링 담당자는 이상상태 해결을 위한 최적 설정 정보를 작업 정보로 모니터링 서버(400)에 저장한다(S69).
이후, 모니터링 서버(400)는 이상 상태 정보 및 작업 정보를 냉장고(100)에게 전송한다(S70). 소정의 문제 해결 과정(수리 또는 최적 설정 변경)이 진행된 후, 냉장고(100)는 S61과 같이 센서들이 산출한 센싱 정보를 전송한다(S71). 이 과정에서 이상 상태에 대응하는 센싱 정보의 센싱 주기와 전송 주기는 S61 보다 짧을 수 있다. 즉, 문제가 발생한 경우, 이를 해결한 경우라 하여도 일정 기간(하루 또는 일주일)동안 센싱 정보를 짧은 주기로 수신하여 이상 상태가 완전히 해소되었는지 클라우드 서버(200)가 정확하게 판단할 수 있도록 한다.
일정 시간 동안 센싱 정보를 확인한 결과 클라우드 서버(200)는 이전의 이상 생태가 해결되었음을 확인한다(S72). 선택적으로 클라우드 서버(200)는 냉장고(100)에게 데이터의 센싱 주기와 전송 주기를 원래의 주기로 변경하도록 지시할 수 있다.
도 13에서 클라우드 서버(200)는 설치된 시점에 대한 정보와 냉장고의 사용 상태에 대한 정보들을 누적하여 저장하므로, 냉장고 내의 소모품의 소모 주기를 판단할 수 있고, 소모품 교체가 필요한 경우, 모니터링 서버(400)는 소모품 교체를 위해 사용자에게 알림 메시지를 전송하거나 미리 발송할 수 있다.
특히, 모니터링 서버(400)는 서비스 센터에 배치되어 있으며, 담당자들이 제품을 직접 확인하기 전까지 오작동의 원인을 파악하기 어려울 수 있다. 클라우드 서버(200)가 이상 상태를 판단하여 센싱 정보를 포함한 이상 상태 정보를 모니터링 서버(400)에게 전송함으로써, 서비스 센터의 담당자들 역시 냉장고의 상태를 파악함에 있어서 정확도를 높일 수 있으며, 이에 기반하여 사용자 편의성을 높이도록 케어링(caring) 서비스를 진행할 수 있다.
도 13을 정리하면 다음과 같다. 모니터링 서버의 통신부(480)가 클라우드 서버로부터 제1냉장고의 이상 상태 정보와 이상 상태 정보에 대응하는 센싱 정보를 수신한다(S63). 그리고 모니터링 서버의 제어부(450)가 수신한 정보를 출력할 모니터링 디스플레이부, 즉, 제1냉장고를 담당하는 담당자의 모니터링 디스플레이부(460a~460n)를 결정하여 결정된 모니터링 디스플레이부에게 통신부(480)가 수신한 정보 및 제1냉장고에 대응하는 사용자 정보를 제공한다(S66). 여기서 사용자 정보는 알림 메시지 수신자 정보, 가입자 정보, 앱 ID, 제품 정보(시리얼, 모델명 등) 중 어느 하나 이상을 포함한다.
모니터링 디스플레이부(460a~460n)가 제공된 정보를 출력한 후 모니터링 담당자는 사용자 정보에 포함된 전화번호를 이용하여 통화 또는 SMS로 이상 상태를 사용자에게 전달한다. 또한, 이 과정에서 발생한 모니터링 담당자와 사용자가 통화를 하거나 SMS 등을 통해 이상 상태를 해결하기 위해 고객 서비스의 일정이 확정되면 이는 작업 정보로 저장되거나, 혹은 냉장고(100)에게 전송된다. 즉, 통신부(480) 또는 모니터링 디스플레이부(460a~460n)는 이상 상태의 해결에 필요한 작업 정보(이상 상태를 해소하는데 필요한 고객서비스 일정 정보 또는 최적 설정 정보)와 이상 상태 정보를 냉장고(100)에게 전송한다(S70).
특히, 사용자와 모니터링 담당자 간에 통화된 내용이나 SMS 등으로 전달한 내용은 저장부(470)에 저장하여 모니터링이 적절하게 이루어졌는지 확인하는 근거 자료가 된다. 즉, 모니터링 디스플레이부(460a~460n)는 모니터링 담당자가 사용자 정보에 포함된 전화번호를 이용하여 통화를 하거나 SMS로 제공한 이상 상태 정보 또는 작업 정보를 수신하여 저장부(470)에 저장할 수 있다. 그리고 저장된 정보는 필요에 의해 독출(retrieve)되어 모니터링 상황을 확인하거나, 고객 서비스가 제공되었는지를 확인할 수 있다.
도 14는 본 발명의 일 실시예에 의한 다수의 냉장고들이 클라우드 서버에 센싱된 정보를 전송하는 과정을 보여주는 도면이다.
다수의 냉장고들(100a, ..., 100n)은 도 3에서 살펴본 다양한 센서들이 센싱한 정보를 클라우드 서버(200)에게 전송한다(S81~S82). 클라우드 서버(200)는 수신된 정보를 각 냉장고들(100a, ..., 100n)의 식별정보와 함께 저장하며, 개별 냉장고들(100a, ..., 100n)에 대해 이상 상태의 발생 여부를 확인한다. 이 과정에서, 클라우드 서버(200)는 이상 상태가 아닌 정상 상태의 센싱 정보들을 누적하여 저장하여 정상 패턴을 저장할 수 있다.
클라우드 서버(200)는 하나의 센서에서 센싱된 정보를 시간적으로 누적하여 정상패턴을 생성할 수 있다. 또는 클라우드 서버(200)는 둘 이상의 센서에서 센싱된 정보를 시간적으로 누적하여 정상패턴을 생성할 수도 있다. 일정 기간동은 특정 유형이나 타입의 냉장고 별로 정상 패턴을 생성하여 저장한 후, 이를 이상 상태가 발생한 냉장고의 센싱된 정보와 비교할 수 있다. 그 결과 어느 하나의 냉장고(예를 들어 100n)에서 이상 상태가 발생한 경우, 클라우드 서버(200)는 모니터링 서버(400)에게 이상 상태의 발생을 알리고(S83) 모니터링 서버(400)와 냉장고(100n) 또는 해당 냉장고의 사용자 간에 도 12에서 살펴본 과정의 절차들(S67~S70)을 실행할 수 있다.
전술한 바와 같이 클라우드 서버(200)는 분석부(300a)를 포함하거나, 별도의 분석 서버(300)와 함께 정상 패턴과 이상 패턴에 대한 정보를 누적하여 저장하여 특정 냉장고가 이상 상태인지, 혹은 정상 상태인지를 파악할 수 있다.
본 발명의 실시예를 구성하는 모든 구성 요소들이 하나로 결합되거나 결합되어 동작하는 것으로 설명되었다고 해서, 본 발명이 반드시 이러한 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 목적 범위 내에서 모든 구성 요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다. 또한, 그 모든 구성 요소들이 각각 하나의 독립적인 하드웨어로 구현될 수 있지만, 각 구성 요소들의 그 일부 또는 전부가 선택적으로 조합되어 하나 또는 복수 개의 하드웨어에서 조합된 일부 또는 전부의 기능을 수행하는 프로그램 모듈을 갖는 컴퓨터 프로그램으로서 구현될 수도 있다. 그 컴퓨터 프로그램을 구성하는 코드들 및 코드 세그먼트들은 본 발명의 기술 분야의 당업자에 의해 용이하게 추론될 수 있을 것이다. 이러한 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터가 읽을 수 있는 저장매체(Computer Readable Media)에 저장되어 컴퓨터에 의하여 읽혀지고 실행됨으로써, 본 발명의 실시예를 구현할 수 있다. 컴퓨터 프로그램의 저장매체로서는 자기 기록매체, 광 기록매체, 반도체 기록소자를 포함하는 저장매체를 포함한다. 또한 본 발명의 실시예를 구현하는 컴퓨터 프로그램은 외부의 장치를 통하여 실시간으로 전송되는 프로그램 모듈을 포함한다.
이상에서는 본 발명의 실시예를 중심으로 설명하였지만, 통상의 기술자의 수준에서 다양한 변경이나 변형을 가할 수 있다. 따라서, 이러한 변경과 변형이 본 발명의 범위를 벗어나지 않는 한 본 발명의 범주 내에 포함되는 것으로 이해할 수 있을 것이다.
100: 냉장고
200: 클라우드 서버
300: 분석 서버
400: 모니터링 서버

Claims (22)

  1. 냉장실 및 냉동실의 온도를 센싱하는 온도 센서;
    도어의 개폐를 센싱하는 도어 센서;
    압축기의 운전 패턴을 센싱하는 압축기 센서;
    얼음 사용량 및 얼음 상태를 센싱하는 얼음 센서;
    물의 사용량 및 수압을 센싱하는 수량수압센서;
    제상 주기 및 제상 상태를 센싱하는 제상 센서;
    상기 센서들이 센싱한 센싱 정보를 시간 정보와 결합하여 저장하는 저장부;
    상기 저장한 정보와 상기 냉장실 및 냉동실에 설정된 설정 정보를 클라우드 서버에 전송하는 통신부;
    정보를 출력하는 디스플레이부; 및
    상기 센서들과 저장부, 통신부, 디스플레이부를 제어하며, 상기 클라우드 서버 또는 모니터링 서버를 통해 상기 센서가 센싱한 센싱 정보에 의해 산출된 이상 상태 정보를 상기 통신부가 수신하면, 상기 수신한 이상 상태 정보를 상기 디스플레이부에 출력하도록 제어하는 제어부를 포함하며,
    상기 클라우드 서버는 상기 센싱 정보를 다수의 센싱 정보들과 비교하여 이상 상태를 판단하여 패턴 정보를 저장하며, 상기 클라우드 서버는 상기 센싱 정보의 이상 상태를 확인하기 위해 상기 클라우드 서버에 저장된 패턴 정보와 상기 센싱 정보를 비교하여 이상 상태 정보를 산출하며,
    상기 클라우드 서버는 상기 이상 상태 정보가 산출된 경우 상기 통신부 또는 모니터링 서버에게 상기 이상 상태 정보를 전송하며,
    상기 클라우드 서버는 다수의 냉장고들이 센싱한 센싱 정보에 기반하여 생성된 정상 패턴 정보 및 이상 패턴 정보를 누적하여 저장하며, 상기 패턴 정보를 상기 클라우드 서버의 저장부에 제공하는 분석부를 포함하는, 이상 상태를 감지하는 냉장고.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 이상 상태 정보는 상기 클라우드 서버가 상기 센서들이 센싱한 센싱 정보들 중 연관 관계를 가지는 제1센싱 정보 및 제2센싱 정보에서 산출된 이상 상태 정보이며,
    상기 연관 관계는 상기 제2센싱 정보가 상기 클라우드 서버에 저장된 패턴 정보에 매칭되지 않으며, 상기 클라우드 서버는 상기 제1센싱 정보에 기반하여 상기 패턴 정보에 매칭되지 않는 상기 제2센싱 정보의 상태를 이상 상태로 판단하여 상기 이상 상태 정보를 생성하는, 이상 상태를 감지하는 냉장고.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 이상 상태는 상기 제1센싱 정보를 산출하는 제1센서의 오동작 상태 또는 상기 제2센싱 정보를 산출하는 제2센서의 오동작 상태를 포함하는, 이상 상태를 감지하는 냉장고.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 제2센싱 정보를 산출하는 센서는 상기 온도 센서 또는 압축기 센서 중 어느 하나를 포함하는, 이상 상태를 감지하는 냉장고.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 통신부는 상기 모니터링 서버로부터 상기 이상 상태의 해결에 필요한 작업 정보를 수신하는, 이상 상태를 감지하는 냉장고.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 작업 정보는 상기 이상 상태를 해소하는데 필요한 고객서비스 일정 정보 또는 최적 설정 정보를 포함하는, 이상 상태를 감지하는 냉장고.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 제어부는 상기 고객 서비스 일정 정보를 상기 디스플레이부에 표시하며,
    상기 제어부는 상기 이상 상태 정보에 대응하는 센서에서 센싱된 정보를 누적하여 저장하는, 이상 상태를 감지하는 냉장고.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 제어부는 상기 센서들에 따라 센싱 정보의 전송 주기 또는 센싱 주기를 상이하게 관리하며,
    상기 이상 상태 정보를 수신한 후, 상기 이상 상태 정보에 대응하는 센서가 센싱한 센싱 정보의 전송 주기 또는 센싱 주기는 상기 이상 상태 정보를 수신하기 전의 전송 주기보다 짧게 설정하는, 이상 상태를 감지하는 냉장고.
  9. 제1냉장고로부터 제1시점에서 센싱한 센싱 정보를 수신하는 통신부;
    상기 센싱 정보를 저장하며, 다수의 센싱 정보들과 비교하여 이상 상태를 판단하는 패턴 정보를 저장하는 저장부; 및
    상기 통신부가 수신한 센싱 정보의 이상 상태를 확인하기 위해 상기 저장부에 저장된 패턴 정보와 상기 제1시점 및 제2시점에서 제1냉장고가 센싱한 센싱 정보를 비교하여 이상 상태 정보를 산출하는 제어부를 포함하며,
    상기 이상 상태 정보가 산출된 경우 상기 통신부는 상기 제1냉장고 또는 모니터링 서버에게 상기 이상 상태 정보를 전송하며,
    상기 제1냉장고 및 다수의 제2냉장고들이 센싱한 센싱 정보에 기반하여 생성된 정상 패턴 정보 및 이상 패턴 정보를 누적하여 저장하며, 상기 패턴 정보를 상기 저장부에 제공하는 분석부를 더 포함하는, 이상 상태를 감지하는 클라우드 서버.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 이상 상태 정보는 상기 제어부가 상기 제1냉장고의 센서들이 센싱한 센싱 정보들 중 연관 관계를 가지는 제1센싱 정보 및 제2센싱 정보에서 산출한 이상 상태 정보이며,
    상기 연관 관계는 상기 제2센싱 정보가 상기 패턴 정보에 매칭되지 않으며, 상기 제어부는 상기 제1센싱 정보에 기반하여 상기 패턴 정보에 매칭되지 않는 상기 제2센싱 정보의 상태를 이상 상태로 판단하여 상기 이상 상태 정보를 생성하는, 이상 상태를 감지하는 클라우드 서버.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 이상 상태는 상기 제1센싱 정보를 산출하는 제1센서의 오동작 또는 상기 제2센싱 정보를 산출하는 제2센서의 오동작을 지시하는, 이상 상태를 감지하는 클라우드 서버.
  12. 제10항에 있어서,
    상기 제2센싱 정보를 산출하는 센서는 상기 제1냉장고의 온도 센서 또는 상기 제1냉장고의 압축기 센서 중 어느 하나를 포함하는, 이상 상태를 감지하는 클라우드 서버.
  13. 제9항에 있어서,
    상기 제1냉장고가 특수 모드를 지원하며,
    상기 제어부는 특수 모드 설정 정보를 분석하여 일시적으로 이상 상태가 발생한 경우 지속적으로 수신된 센싱 정보에 기반하여 이상 상태인지 정상 상태인지를 판단하여 상기 이상상태 정보를 산출하는, 이상 상태를 감지하는 클라우드 서버.
  14. 제9항에 있어서,
    상기 제어부는 상기 제1냉장고로부터 압축기의 운전 패턴을 센싱하는 압축기 센싱 정보에 기반하여 상기 제1냉장고의 압축기의 연속 운전 시간 및 상기 압축기의 운전 주기에 기반하여 상기 제1냉장고의 압축기 이상 상태 정보를 산출하는, 이상 상태를 감지하는 클라우드 서버.
  15. 제9항에 있어서,
    상기 제1냉장고로부터 수신한 온도 센싱 정보와 압축기 센싱 정보에서 산출되는 압축기의 운전 패턴 정보를 비교하여 상기 압축기 이상 상태 정보를 산출하는, 이상 상태를 감지하는 클라우드 서버.
  16. 제9항에 있어서,
    상기 통신부는 상기 제1냉장고의 냉장실 또는 상기 제1냉장고의 냉동실의 온도를 센싱한 온도 센싱 정보 및 상기 제1냉장고의 도어의 개폐를 센싱한 도어 센싱 정보를 상기 제1냉장고로부터 수신하며,
    상기 제어부는 상기 온도 센싱 정보의 변화의 크기 및 상기 변화 크기가 줄어드는데 소요된 시간 정보 및 상기 도어 센싱 정보를 비교하여 상기 이상 상태 정보를 산출하는, 이상 상태를 감지하는 클라우드 서버.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 온도 센싱 정보 및 상기 도어 센싱 정보와 상기 두 개의 센싱 정보에 대응하여 저장된 패턴 정보를 비교하여 상기 패턴 정보의 변화 범위를 초과하여 상기 온도 센싱 정보의 시간상 변화 또는 온도상 변화가 발생한 경우 상기 제어부는 이상 상태 정보를 산출하는, 이상 상태를 감지하는 클라우드 서버.
  18. 제16항에 있어서,
    상기 온도 센싱 정보가 일정한 시간 범위 동안 지속하여 증가 또는 감소하는 경우, 상기 도어 센싱 정보에 기반하여 도어 열림에 관한 이상 상태 정보를 상기 제어부가 산출하여 상기 제1냉장고에게 전송하도록 상기 통신부를 제어하는, 이상 상태를 감지하는 클라우드 서버.
  19. 모니터링 서버의 통신부가 클라우드 서버로부터 제1냉장고의 이상 상태 정보와 상기 이상 상태 정보에 대응하는 센싱 정보를 수신하는 단계;
    상기 모니터링 서버의 제어부가 수신한 정보를 출력할 상기 제1냉장고를 담당하는 담당자의 모니터링 디스플레이부를 결정하여 상기 모니터링 디스플레이부에게 상기 통신부가 수신한 정보 및 상기 제1냉장고에 대응하는 사용자 정보를 제공하는 단계; 및
    상기 모니터링 디스플레이부가 상기 제공된 정보를 출력한 후 상기 통신부 또는 상기 모니터링 디스플레이부는 상기 이상 상태의 해결에 필요한 작업 정보와 상기 이상 상태 정보를 상기 제1냉장고에게 전송하는 단계를 포함하며,
    상기 모니터링 디스플레이부는 상기 담당자가 상기 사용자 정보에 포함된 전화번호를 이용하여 통화 또는 SMS로 제공한 이상 상태 정보 또는 상기 작업 정보를 수신하여 저장부에 저장하는, 모니터링 서버가 이상 상태를 감지하는 방법.
  20. 제19항에 있어서,
    사용자 정보는 알림 메시지 수신자 정보, 가입자 정보, 앱 ID, 제품 정보(시리얼, 모델명 등) 중 어느 하나 이상을 포함하는, 모니터링 서버가 이상 상태를 감지하는 방법.
  21. 제19항에 있어서,
    상기 모니터링 서버의 통신부가 상기 클라우드 서버로부터 압축기의 운전 정보, 운전 패턴 정보, 도어 개폐 정보, 온도 정보를 수리 알람 메시지로 수신하는 단계; 및
    상기 모니터링 서버의 디스플레이부가 상기 수신한 메시지를 출력하는 단계를 더 포함하는, 모니터링 서버가 이상 상태를 감지하는 방법.
  22. 제19항에 있어서,
    상기 작업 정보는 상기 이상 상태를 해소하는데 필요한 고객서비스 일정 정보 또는 최적 설정 정보를 포함하는, 모니터링 서버가 이상 상태를 감지하는 방법.
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