KR102349715B1 - 인공지능에 기반한 온열침대용 컨트롤러 - Google Patents

인공지능에 기반한 온열침대용 컨트롤러 Download PDF

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KR102349715B1
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heated bed
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artificial intelligence
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서갑식
김현태
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(주)맥원
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Abstract

본 발명은 온열침대에 구비되며, 인공지능을 이용하여 온열침대의 온도를 자동으로 제어하는, 인공지능에 기반한 온열침대용 컨트롤러에 관한 것이다.

Description

인공지능에 기반한 온열침대용 컨트롤러 {Temperature controller of heated bed using artificial intelligence}
본 발명은 인공지능에 기반한 온열침대용 컨트롤러에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 온열침대에 구비되며, 인공지능을 이용하여 온열침대의 온도를 자동으로 제어하는 인공지능에 기반한 온열침대용 컨트롤러에 관한 것이다.
일반적으로 수면(睡眠)을 목적으로 하는 침대는 목재나 합성수지재 또는 금속재의 매트 몸체에 스프링과 같은 완충 부재가 내장된 매트리스를 결합하여 제조 및 사용하였는데, 종래에는 기능성 향상이라는 측면에서 발열수단을 구비한 패널 형태의 석재(특히, 돌)나 흙을 이용한 돌침대나 흙 침대가 기능성 침대로서 널리 사용되고 있다.
이러한 종래의 기능성 침대는 열선(heating wire) 또는 발열 필름(heating film) 상부에 절연을 위한 절연 필름을 적층하고, 그 절연 필름 위에 패널 형태의 석재나 흙 판을 장착시켜 기능성 침대를 구현하게 된다. 사용시 열선 또는 발열 필름에 전압을 인가하여 그 발생 열로 패널 형태의 석재나 흙 판을 가열하게 된다.
그리고 온도센서를 사용하여 온도조절기에서 온도를 설정하고, 과열시 전원 차단을 위한 자동 복귀형 바이메탈을 요소요소에 설치하여 과열시 바이메탈 접점이 떨어져 전원이 자동으로 끊어지다가 온도가 설정 온도 이하로 떨어지면 다시 자동으로 바이메탈 접점이 연결되어 가열을 방지하거나 설정온도를 유지하게 된다.
그러나 이러한 종래의 기능성 침대는 온도센서나 바이메탈에 동작 이상이 발생하여 설정온도 이상에서 작동할 경우 사용자는 이상 여부를 인식할 수 없어 발열체 과열의 잠재적 위험에 처할 수 있는 문제점이 있었다.
여기서 자동 복귀형 바이메탈의 경우 잦은 작동이 발생하므로 오동작을 유발시킬 확률이 매우 높다.
또한, 종래의 온도조절기(컨트롤러)는 단순하게 사용자의 버튼 조작에 의해서 온열온도를 설정하여 사용하거나 인체감지센서(무빙센서)를 사용하더라도 일정시간동안 인체감지가 없으면 전원이 오프되는 단순한 기능만 있어 사용 상의 불편함이 있었다.
한편, 전술한 배경 기술은 발명자가 본 발명의 도출을 위해 보유하고 있었거나, 본 발명의 도출 과정에서 습득한 기술 정보로서, 반드시 본 발명의 출원 전에 일반 공중에게 공개된 공지기술이라 할 수는 없다.
한국등록실용신안 제20-0325273호
본 발명의 일측면은 인공지능을 이용하여 사용자의 감지여부에 따라 온열침대의 온도 및 동작모드를 자동으로 제어할 수 있는 인공지능에 기반한 온열침대용 컨트롤러를 제공한다.
본 발명의 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능에 기반한 온열침대용 컨트롤러는 온열침대에 구비되며, 인공지능을 이용하여 온열침대의 온도를 자동으로 제어한다.
인공지능에 기반한 온열침대용 컨트롤러는,
사용자로부터 입력되는 입력신호를 수신하는 수신부;
온열침대에 분산 설치된 복수의 감지센서로부터 수신되는 센싱정보에 기초하여 사용자를 감지하는 감지부; 및
상기 수신부로부터 수신되는 입력정보 및 상기 감지부로부터 수신되는 감지정보에 기초하여 온열침대의 온도를 제어하는 제어부를 포함하고,
상기 감지센서는,
온열침대의 온도를 측정하는 온도센서 및 온열침대로 가해지는 압력을 측정하는 압력센서를 포함하고
상기 제어부는,
사용자의 조작에 따라 온열침대의 온도를 수동으로 제어하는 수동제어 모드 및 인공지능을 이용하여 온열침대의 온도를 자동으로 제어하는 자동제어 모드, 수면모드 및 안전모드 중 어느 하나의 동작 모드에 따라 동작하되,
상기 자동제어 모드가 활성화되면, 사용자로부터 미리 입력된 희망온도에 따라 온열침대의 온도를 자동으로 제어하고,
상기 감지부로부터 수신되는 감지정보에 기초하여 상기 자동제어 모드가 활성화된 시점으로부터 제1 기준시간동안 사용자가 지속적으로 감지되면, 상기 자동제어 모드에서 상기 수면모드로 전환되고,
상기 감지부로부터 수신되는 감지정보에 기초하여 상기 자동제어 모드가 활성화된 시점으로부터 제2 기준시간동안 사용자가 감지되지 않는 것으로 확인되면, 상기 자동제어 모드에서 상기 안전모드로 전환되고,
상기 수면모드가 활성화되면, 32℃ 내지 42℃ 중 사용자로부터 미리 설정된 제1 숙면온도에 따라 온열침대의 온도를 자동으로 제어하다가, 상기 수면모드가 활성화된 시점으로부터 제4 기준시간이 경과하면 상기 숙면온도에서 3℃ 상승된 제2 숙면온도에 따라 온열침대의 온도를 자동으로 제어하고,
상기 안전모드가 활성화되면, 상기 희망온도보다 낮은 온도로 온열침대의 온도를 자동으로 제어하는 안전모드로 전환되고,
상기 감지부로부터 수신되는 감지정보에 기초하여 상기 안전모드가 활성화된 시점으로부터 제3 기준시간동안 사용자가 감지되지 않는 것으로 확인되면, 온열침대용 컨트롤러의 온열기능을 오프(off)시키고,
상기 감지부로부터 수신되는 감지정보에 기초하여 온열침대용 컨트롤러의 온열기능이 오프(off)된 상태에서 사용자가 감지되면, 온열침대용 컨트롤러의 온열기능을 온(on)시키는 것을 특징으로 할 수 있다.
상기 감지부는,
온열침대에 분산 설치된 복수의 압력센서로부터 수신되는 압력값 중 기준 압력값 이상의 압력값을 추출하고, 추출된 압력값의 개수를 나타내는 제1 특징벡터, 추출된 압력값의 평균 압력값을 나타내는 제2 특징벡터 및 추출된 압력값의 분포 형태를 나타내는 제3 특징벡터를 생성하고,
생성된 상기 제1 특징벡터, 상기 제2 특징벡터 및 상기 제3 특징벡터를 미리 학습된 인공 신경망에 입력하여 상기 인공 신경망의 출력값에 기초하여 온열침대에 감지된 물체가 사용자인지 여부에 대한 감지정보를 생성하고,
상기 제어부는,
온열침대의 전체 영역을 적어도 두 개 이상의 영역으로 분할하고, 상기 감지정보에 기초하여 온열침대의 전체 영역 중 사용자가 감지된 영역에서만 국부적으로 온도를 제어하는 것을 특징으로 할 수 있다.
상술한 본 발명의 일측면에 따르면, 별도의 조작 없이도 사용자 감지 여부에 따라 동작 모드가 자동으로 가변되어 온열침대 사용의 편의성이 향상될 수 있으며, 사용자가 감지된 영역만 국부적으로 가열하거나 사용자의 숙면 패턴에 따라 온도를 자동으로 가변시킴으로써 수면의 질을 향상시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능에 기반한 온열침대용 컨트롤러의 개략적인 구성이 도시된 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 도 1의 인공지능에 기반한 온열침대용 컨트롤러의 동작 모드를 나타내는 도면이다.
도 3은 사용자의 감지 정보에 따라 국부적으로 난방 범위를 결정하는 일 예가 도시된 도면이다.
후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시예와 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.
이하, 도면들을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 보다 상세하게 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능에 기반한 온열침대용 컨트롤러의 개략적인 구성이 도시된 블록도이고, 도 2는 도 1의 인공지능에 기반한 온열침대용 컨트롤러의 동작 모드를 나타내는 도면이다.
본 발명에 따른 인공지능에 기반한 온열침대용 컨트롤러(1)는 종래의 온열침대에 구비된 기본적인 컨트롤러의 구성에 더하여, 인공지능을 이용하여 온열침대의 온도를 자동으로 제어할 수 있는 것을 특징으로 한다.
즉, 본 발명에 따른 인공지능에 기반한 온열침대용 컨트롤러(1)는 종래의 온열침대에 구비된 기본적인 컨트롤러와 유사하게 온열침대에 설치되며, 사용자로부터 입력 신호를 입력받기 위한 버튼과, 온열침대의 현재 온도, 사용자가 설정한 희망 온도, 동작 모드 등에 대한 정보를 표시하기 위한 디스플레이 모듈 등이 구비될 수 있다.
이때, 본 발명에 따른 인공지능에 기반한 온열침대용 컨트롤러(1)는 인공지능을 이용하여 온열침대의 온도를 자동으로 제어하기 위해, 수신부(100), 감지부(200) 및 제어부(300)가 더 구비되는 것을 특징으로 한다.
수신부(100)는 사용자로부터 입력되는 입력신호를 수신하며, 예컨대 사용자가 조작버튼을 통해 입력되는 입력신호를 감지할 수 있다.
구체적으로, 수신부(100)는 상기 인공지능에 기반한 온열침대용 컨트롤러의 전원을 ON 또는 OFF하는 전원 버튼, 희망온도를 설정하는 온도 설정 버튼, 상기 인공지능에 기반한 온열침대용 컨트롤러의 AI 모드를 활성화 또는 비활성화하는 AI 버튼, 및 상기 인공지능에 기반한 온열침대용 컨트롤러의 안전모드 또는 숙면모드를 활성화하는 안전모드 버튼을 포함한다.
감지부(200)는 온열침대의 온도 및 사용자를 감지한다. 이를 위해, 감지부(200)는 온열침대의 온도를 측정하는 온도센서 및 온열침대로 가해지는 진동을 측정함으로써 사용자를 감지하는 진동센서를 포함한다.
제어부(300)는 상기 수신부(100)로부터 수신되는 입력정보 및 상기 감지부(200)로부터 수신되는 감지정보에 기초하여 온열침대의 온도를 제어한다.
도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 인공지능에 기반한 온열침대용 컨트롤러(1)는 수동제어 모드, AI 모드, 숙면모드 및 안전모드 중 어느 하나의 동작 모드로 동작된다.
기본적으로, 사용자가 전원 버튼을 눌러 본 발명에 따른 인공지능에 기반한 온열침대용 컨트롤러(1)의 온열 기능을 ON 시키는 경우 AI 모드가 활성화된다.
AI 모드는 인공지능에 기반한 온열침대용 컨트롤러(1)에 구비된 인공지능 버튼이 on되었을 때 활성되는 모드로, 인공지능을 이용하여 사용자의 별도의 조작 없이도 자동으로 온도를 제어하는 모드이다.
AI 모드가 활성화되면 AI 버튼의 상단에 구비된 LED가 발광되며, 사용자로부터 미리 입력된 희망온도(예컨대 40℃)에 따라 온열침대의 온도를 자동으로 제어한다. 이때, 사용자에 따라 인공지능 설정온도를 올림, 내림 버튼을 눌러 설정온도를 맞출 수 있으며 이 설정온도는 자동으로 저장되어 다음에 인공지능을 설정하면 자동으로 이 설정온도로 설정된다.
이 상태에서, 사용자가 AI 버튼을 누르게 되면 AI 버튼의 상단에 구비된 LED가 꺼지면서 AI 모드에서 수동제어 모드로 전환된다
수동제어 모드는 종래의 일반적인 컨트롤러와 같이 사용자로부터 입력되는 제어 신호에 따라 수동으로 온도가 제어되는 모드이다. 이 상태에서, 사용자가 AI 버튼을 다시 한번 더 누르게 되면 AI 모드가 재활성화된다.
한편, AI 모드 또는 수동제어 모드가 활성화된 상태에서, 사용자가 안전모드 버튼을 2초 이상 길게 누르는 경우 숙면모드가 활성화된다.
설정온도가 32
Figure 112021026922615-pat00001
내지 42
Figure 112021026922615-pat00002
인 온도구간에서만 숙면모드가 활성화되며, 숙면모드가 활성화되면 숙면모드가 활성화된 시점으로부터 제2 기준시간이 경과한 후 설정온도가 자동으로 3
Figure 112021026922615-pat00003
상승하게 된다. 예컨대, 설정온도가 35
Figure 112021026922615-pat00004
인 상태에서 숙면모드가 활성화되면, 숙면모드가 온(on) 된 후 4시간이 경과하면 설정온도가 자동적으로 38
Figure 112021026922615-pat00005
로 상승하여 사용자가 숙면을 취할 수 있게 도와준다.
한편, 수동제어 모드, AI 모드 또는 숙면모드 중 어느 하나의 동작 모드에따른 온열기능이 동작되기 시작해서 제3 기준시간(예컨대 2시간) 동안 인체를 감지하지 못하면 자동으로 안전모드(30도 설정)로 전환된다. 인체 감지 여부는 진동센서로부터 측정된 진동값을 기초로 결정된다. 안전모드로 전환된 이후 제2 기준시간(예컨대 12시간) 동안 인체가 감지되지 않으면 컨트롤러의 온열기능을 오프한다.
온열기능이 자동으로 오프되었거나 자동으로 안전모드로 전환된 상태에서 인체가 감지되면 자동으로 온열기능이 정상으로 동작되며 전에 설정되었던 온도로 자동으로 설정된다.
이와 같은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능에 기반한 온열침대용 컨트롤러(1)의 기능을 요약하면 다음과 같다.
컨트롤러(1)는 인공지능 버튼(AI 버튼)이 구비되어 있어 인공지능 버튼을 누르면 인공지능 LED가 켜지며, 인공지능 LED가 켜지면 아래와 같은 기능으로 동작한다.
- 인공지능이 설정되면 자동으로 설정온도가 40도로 설정
- 사용자에 따라 인공지능 설정온도를 올림, 내림 버튼을 눌러 설정온도를 맞출 수 있으며 이 설정온도는 자동으로 저장되어 다음에 인공지능을 설정하면 자동으로 이 설정온도로 설정된다.
- 온열기능이 동작되기 시작해서 2시간 동안 인체를 감지하지 못하면 자동으로 안전모드(30도 설정)로 전환된다.
- 온열기능이 오프되었거나 자동으로 안전모드로 전환된 상태에서 인체가 감지되면 자동으로 온열기능이 정상으로 동작되며 전에 설정되었던 온도로 자동으로 설정된다.
- 자동으로 안전모드(30도 설정)로 전환된 상태에서 제2 기준시간(예컨대12시간) 동안 인체가 감지되지 않으면 컨트롤러의 온열기능을 오프한다.
- 숙면버튼을 온하면 온열기능이 작동하는 동안에는 숙면모드가 활성화된다.
- 숙면모드는 설정온도가 32℃ ~42℃ 사이에서만 설정되는데, 숙면기능이 온 된후 4시간이 지나면 설정온도가 내부적으로 3℃ 증가하여 사용자가 숙면을 취할 수 있게 도와주는 기능이다.
- 숙면 기능이 작동하는 시점은 인공지능이 설정이 온되고 10분 후에 인체가 감지되면 그때부터 숙면기능이 작동하기 시작한다.
- 인공지능 설정이 오프되면 수동으로 버튼 조작에 의해서만 동작하기 때문에 인체감지를 하지 않고 설정온도에 따라 가열한다. 컨트롤러의 오프도 전원버튼에 의해서는 오프할 수 있다.
- 숙면기능이 온되면 인공지능 모드가 온 상태에서도 숙면기능이 작동하고, 인공지능 모드가 온 상태에서 10분 안에 인체감지가 있어도 숙면기능이 작동한다.
이와 같은 기능을 가진 인공지능에 기반한 온열침대용 컨트롤러(1)가 온열침대에 구비됨으로써, 사용자 감지 여부에 따라 자동으로 온열기능을 ON 또는 OFF하여 온열침대의 온열 기능을 유지하기 위한 전기료를 절감시킬 수 있으며, 사용자 미감지 시 안전모드가 자동적으로 활성화되어 화재사고를 미연에 방지할 수 있는 효과를 가지게 된다.
몇몇 다른 실시예에서, 본 발명에 따른 인공지능에 기반한 온열침대용 컨트롤러(1)는 인공 신경망을 통해 분석하여 온열침대 위에 있는 물체가 사람인지 또는 사물인지를 구분하고, 구분된 결과를 제어부(300)로 전송함으로써 감지된 물체가 사람인 경우에만 상술한 자동 온도 제어 기능이 수행되도록 할 수 있다.
이를 위해, 본 발명의 다른 실시예에 따른 인공지능에 기반한 온열침대용 컨트롤러(1)가 구비된 온열침대에는 복수의 진동감지센서가 일정 간격마다 설치된다.
즉, 본 발명의 다른 실시예에 따른 인공지능에 기반한 온열침대용 컨트롤러(1)는 사용자 감지 여부에 따라 동작 모드가 자동으로 가변되며, 이를 위해서는 온열침대에 감지되는 사물을 정확하게 구분하는 것이 중요하다.
이를 위해, 감지부(200)는 미리 학습된 인공 신경망을 이용하여 온열침대에 감지된 물체가 사람인지 아니면 사람이 아닌 물체인지를 구분할 수 있다.
구체적으로, 감지부(200)는 온열침대에 분산 설치된 복수의 진동센서로부터 수신되는 진동값 중 기준 진동값 이상의 진동값을 추출하여, 추출된 진동값의 개수를 나타내는 제1 특징벡터, 추출된 진동값의 평균 진동값을 나타내는 제2 특징벡터 및 추출된 진동값의 분포 형태를 나타내는 제3 특징벡터를 생성할 수 있다.
이후, 감지부(200)는 생성된 상기 제1 특징벡터, 상기 제2 특징벡터 및 상기 제3 특징벡터를 미리 학습된 인공 신경망에 입력하여 상기 인공 신경망의 출력값에 기초하여 온열침대에 감지된 물체가 사용자인지 여부에 대한 감지정보를 생성할 수 있다.
즉, 감지부(200)는 진동의 분포, 크기, 형태 등에 대한 정보를 인공 신경망의 입력값으로 입력하여 이에 대한 결과(출력값)을 기초로 온열침대에 감지된 물체가 사용자인지 아니면 단순 물체인지 여부를 판단할 수 있다.
예컨대, 온열침대에 설치된 진동센서가 100개인 경우, 30~50개의 진동센서에서 진동값이 측정되고, 비교적 기다란 형태로 진동값이 분포된 경우, 온열침대에 있는 사물은 사람인 것으로 유추할 수 있다.
반면, 진동분포가 사각형, 원형 형태이거나, 무게가 비정상적으로 낮거나 높은 경우, 사람이 아닌 물체가 온열침대에 놓여진 것으로 유추할 수 있다.
여기서, 인공 신경망은 심층 신경망의 형태로, 심층 신경망의 구조는 이미 널리 알려진 것이므로 자세한 설명은 생략하기로 한다.
한편, 제어부는 감지부(200)로부터 수신되는 감지정보가 사람에 대응되는 감지정보인 경우에만 자동제어모드에서 숙면모드 또는 안전모드로 전환되도록 제어하고, 감지부(200)로부터 수신되는 감지정보가 사람이 아닌 것으로 확인되면, 온열침대에 물체가 감지되더라도 사람이 없는 것과 동일한 시나리오로 인공지능에 기반한 온열침대용 컨트롤러(1)를 제어할 수 있다.
상기 제어부는, 도 3에 도시된 바와 같이 온열침대의 전체 영역을 적어도 두 개 이상의 영역으로 분할하고, 상기 감지정보에 기초하여 온열침대의 전체 영역 중 사용자(사람)가 감지된 영역(도시된 실시예에서는 제1, 3 영역)에서만 국부적으로 온도를 제어함으로써 온도 제어에 소요되는 전력을 절약할 수 잇다.
몇몇 다른 실시예에서, 제어부는 사용자의 수면 패턴에 따라 온열침대의 온도를 제어할 수 있다.
구체적으로, 제어부는 수면 시간 동안의 사용자의 자세정보를 수집하고, 수집된 자세 정보를 분석하여 사용자가 숙면중인지 여부를 판단할 수 있다.
자세 정보는 감지정보와 유사하게 온열침대에 분산 배치되는 진동센서로부터 수신되는 진동값을 이용하여 추정할 수 있으며, 감지부(200)는 온열침대에 분산 설치된 복수의 진동센서로부터 수신되는 진동값 중 기준 진동값 이상의 진동값을 추출하여, 추출된 진동값의 개수를 나타내는 제1 특징벡터, 추출된 진동값의 평균 진동값을 나타내는 제2 특징벡터 및 추출된 진동값의 분포 형태를 나타내는 제3 특징벡터를 생성할 수 있다.
이후, 감지부(200)는 생성된 상기 제1 특징벡터, 상기 제2 특징벡터 및 상기 제3 특징벡터를 미리 학습된 인공 신경망에 입력하여 상기 인공 신경망의 출력값에 기초하여 자세 정보를 추정할 수 있다. 즉, 감지부(200)는 사용자가 수면 시 어떤 자세로 누워서 수면을 취하는지에 대한 자세정보를 생성하여 제어부(300)로 전송할 수 있다.
이때, 제어부는 기 설정된 숙면온도를 높이거나 낮춘 상태에서 사용자의 자세 정보를 추가적으로 수집하여, 사용자가 어느 온도에서 숙면을 취하는지를 판단하고, 숙면을 취하는 것으로 추정되는 상태의 온도 정보(임의적 숙면온도)를 자동으로 설정할 수 있다.
이후, 제어부는 인공지능에 기반한 온열침대용 컨트롤러(1)가 AI 모드에서 수면 모드로 전환되면, 사용자가 설정한 숙면온도와 관계 없이 미리 설정된 임의적 숙면온도에 따라 온도를 제어할 수 있다.
이상에서는 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
1: 인공지능에 기반한 온열침대용 컨트롤러
100: 수신부
200: 감지부
300: 제어부

Claims (3)

  1. 온열침대에 구비되며, 인공지능을 이용하여 온열침대의 온도를 자동으로 제어하는, 인공지능에 기반한 온열침대용 컨트롤러에 있어서,
    인공지능에 기반한 온열침대용 컨트롤러는,
    사용자로부터 입력되는 입력신호를 수신하는 수신부;
    온열침대에 분산 설치된 복수의 감지센서로부터 수신되는 센싱정보에 기초하여 사용자를 감지하는 감지부; 및
    상기 수신부로부터 수신되는 입력정보 및 상기 감지부로부터 수신되는 감지정보에 기초하여 온열침대의 온도를 제어하는 제어부를 포함하고,
    상기 감지센서는,
    온열침대의 온도를 측정하는 온도센서 및 온열침대로 가해지는 압력을 측정하는 압력센서를 포함하고
    상기 제어부는,
    사용자의 조작에 따라 온열침대의 온도를 수동으로 제어하는 수동제어 모드, 인공지능을 이용하여 온열침대의 온도를 자동으로 제어하는 자동제어 모드, 수면모드 및 안전모드 중 어느 하나의 동작 모드에 따라 동작하되,
    상기 자동제어 모드가 활성화되면, 사용자로부터 미리 입력된 희망온도에 따라 온열침대의 온도를 자동으로 제어하고,
    상기 감지부로부터 수신되는 감지정보에 기초하여 상기 자동제어 모드가 활성화된 시점으로부터 제1 기준시간동안 사용자가 지속적으로 감지되면, 상기 자동제어 모드에서 상기 수면모드로 전환되고,
    상기 감지부로부터 수신되는 감지정보에 기초하여 상기 자동제어 모드가 활성화된 시점으로부터 제2 기준시간동안 사용자가 감지되지 않는 것으로 확인되면, 상기 자동제어 모드에서 상기 안전모드로 전환되고,
    상기 수면모드가 활성화되면, 32
    Figure 112021119143130-pat00009
    내지 42
    Figure 112021119143130-pat00010
    중 사용자로부터 미리 설정된 제1 숙면온도에 따라 온열침대의 온도를 자동으로 제어하다가, 상기 수면모드가 활성화된 시점으로부터 제4 기준시간이 경과하면 상기 숙면온도에서 3
    Figure 112021119143130-pat00011
    상승된 제2 숙면온도에 따라 온열침대의 온도를 자동으로 제어하고,
    상기 안전모드가 활성화되면, 상기 희망온도보다 낮은 온도로 온열침대의 온도를 자동으로 제어하는 안전모드로 전환되고,
    상기 감지부로부터 수신되는 감지정보에 기초하여 상기 안전모드가 활성화된 시점으로부터 제3 기준시간동안 사용자가 감지되지 않는 것으로 확인되면, 온열침대용 컨트롤러의 온열기능을 오프(off)시키고,
    상기 감지부로부터 수신되는 감지정보에 기초하여 온열침대용 컨트롤러의 온열기능이 오프(off)된 상태에서 사용자가 감지되면, 온열침대용 컨트롤러의 온열기능을 온(on)시키는 것을 특징으로 하고,
    상기 감지부는,
    온열침대에 분산 설치된 복수의 압력센서로부터 수신되는 압력값 중 기준 압력값 이상의 압력값을 추출하고, 추출된 압력값의 개수를 나타내는 제1 특징벡터, 추출된 압력값의 평균 압력값을 나타내는 제2 특징벡터 및 추출된 압력값의 분포 형태를 나타내는 제3 특징벡터를 생성하고,
    생성된 상기 제1 특징벡터, 상기 제2 특징벡터 및 상기 제3 특징벡터를 미리 학습된 인공 신경망에 입력하여 상기 인공 신경망의 출력값에 기초하여 온열침대에 감지된 물체가 사용자인지 또는 단순 물체인지 여부에 대한 감지정보를 생성하고,
    상기 제어부는,
    상기 감지부로부터 수신되는 감지정보가 사람에 대응되는 감지정보인 경우에만 자동제어모드에서 숙면모드 또는 안전모드로 전환되도록 제어하고,
    상기 감지부로부터 수신되는 감지정보가 사람에 대응되는 감지정보인 경우, 온열침대의 전체 영역을 적어도 두 개 이상의 영역으로 분할하고, 상기 감지정보에 기초하여 온열침대의 전체 영역 중 사용자가 감지된 영역에서만 국부적으로 온도를 제어하는 것을 특징으로 하는, 인공지능에 기반한 온열침대용 컨트롤러.
  2. 삭제
  3. 삭제
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