KR102514038B1 - 곡물 디스펜서 및 그 곡물 디스펜서의 제어 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 곡물 디스펜서(dispenser)에 대한 것으로, 서로 다른 곡물이 저장된 복수의 저장 호퍼를 구비하는 보관부와, 상기 보관부에서 토출되는 곡물을 수용하도록 형성된 용기와, 상기 용기에 물을 급수 및 배수하도록 형성된 급수부와 배수부와, 상기 수용된 곡물의 혼합과 세척을 위해 상기 용기를 소정 각도 회전시킬 수 있도록 형성된 용기 액추에이터와, 밥 짓기를 위한 사용자의 요청이 수신되는 경우, 상기 요청에 대응하는 사용자를 식별 및, 식별된 사용자의 곡물 토출 이력에 따라 사용자가 선호하는 곡물의 종류와 곡물 토출량, 그리고 곡물의 혼합비율 중 적어도 하나를 학습하는 인공지능부와, 상기 인공지능부의 학습 결과에 따라 상기 식별된 사용자가 선호하는 곡물의 종류와 곡물 토출량 및 곡물 혼합비율 중 적어도 하나를 포함하는 사용자 커스터마이징 데이터를 저장하는 메모리 및, 수신된 요청에 대응하는 사용자의 커스터마이징 데이터에 근거하여 상기 보관부에 보관된 곡물이 토출되도록 상기 보관부를 제어하고, 상기 용기에 수용된 곡물을 교반 및, 상기 교반된 혼합곡을 세척하도록 상기 용기 액추에이터를 제어하며, 기 설정된 양의 밥물로 상기 혼합된 곡물이 기 설정된 불림 시간 동안 불려지도록 상기 급수부와 배수부를 제어하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

곡물 디스펜서 및 그 곡물 디스펜서의 제어 방법{GRAIN DISPENSER AND CONTROL METHOD OF THE SAME}

본 발명은 쌀 및 잡곡을 포함하는 곡물을 저장 및, 저장된 곡물을 토출하는 곡물 디스펜서(dispenser)에 대한 것이다.

현재 기술의 발달로 인간의 생활에 편의를 제공하는 자동화 기기가 크게 증가하고 있는 추세에 있다. 그리고 우리나라와 같이 쌀을 주식으로 하는 국가에서는 상기 쌀을 이용한 밥을 조리하는 것이 식생활에 있어서의 주된 과제라고 할 수 있다. 따라서 쌀을 이용하여 자동으로 밥을 조리하고자 하는 사회적 니즈(needs)가 등장하게 되었다.

이러한 사회적 니즈의 일환으로, 전기밥솥이나 압력밥솥 등 쌀을 이용하여 사용자가 비교적 간편하게 밥을 조리할 수 있는 조리 기기들이 등장하였다. 그러나 이처럼 전기밥솥이나 압력밥솥 등의 조리 기기들은, 사용자가 내부에 비치된 용기 내에 적당량의 쌀을 비치하고 취사 버튼을 눌러서 쌀이 비치된 용기에 적절한 열 또는 압력이 가해질 수 있도록 하는 비교적 단순한 조리 기기이다. 따라서 사용자가 직접 상기 조리 기기의 용기 내에 적절한 양의 쌀을 비치하여야 했으며, 이에 원하는 양 만큼의 밥에 대응하는 적정한 쌀의 양을 맞추기가 어렵다는 문제가 있다.

더욱이 백미의 경우 여러 번의 도정 과정을 거치므로, 맛있는 밥을 조리하기 위해서는 쌀의 표면에 붙어있는 미세한 쌀겨를 제거하여야 한다. 이에 쌀을 세척하는 과정이 필요하며, 도정과 건조 과정으로 인해 감소된 쌀의 수분을 재충전하기 위해 일정 시간 동안 쌀을 물에 불리는 과정이 요구된다. 이 경우 세척하는 횟수가 너무 적으면 제거되지 않은 쌀겨의 냄새가 남게 되고, 밥을 위한 물의 양, 즉 밥물의 양이 너무 적거나 쌀이 충분히 불려지지 않은 상태에서 밥이 조리되는 경우 수분이 부족하여 고들고들한 식감을 가지는 밥이 만들어질 수 있다. 반면 밥물의 양이 너무 많거나 쌀이 너무 많이 불려지는 경우 수분이 너무 많아져서 너무 무른 식감을 가지는 밥이 만들어질 수 있다. 이에 양 뿐만 아니라 사용자의 입맛에 맞는 적절한 식감을 가지는 밥을 조리하기가 어렵다는 문제가 있다.

이에 사용자가 원하는 양 만큼의 밥이 조리되도록 할 뿐만 아니라 사용자의 식감에 따른 밥이 조리될 수 있도록, 자동으로 쌀의 양을 조절하고 쌀의 세척 및 밥물의 양과 불림 시간을 맞출 수 있는 자동화 기기에 대한 사회적 니즈가 증가하고 있다.

뿐만 아니라, 백미로 지은 밥보다 잡곡을 더 첨가한 혼합곡으로 지은 밥이 사람의 건강에 매우 이로운 만큼, 혼합곡으로 지은 밥, 즉 잡곡밥에 대한 사회적 니즈가 높아지고 있는 추세에 있다.

그러나 잡곡밥은, 백미에 하나 이상의 잡곡이 더 혼합된 것으로, 잡곡밥을 맛있게 조리하는 것은 백미로 밥을 지을 때와 다른 불림 시간을 요구한다. 더욱이 불림 시간의 경우 상술한 바와 같이 곡식 자체의 수분을 재충전하기 위한 것으로, 밥을 지으려고 하는 곡식의 수분량, 즉 함수율(moisture content)에 따라 그 시간이 다르게 결정될 수 있는 바, 잡곡밥의 경우 적정한 밥물의 양과 불림 시간을 맞추기는 매우 어렵다는 문제가 있다.

이에 사용자가 원하는 비율로, 원하는 양의 잡곡이 자동으로 혼합될 수 있도록 하고, 사용자가 원하는 식감에 따라 적절한 밥물의 양과 적절하게 불려진 혼합곡을 제공할 수 있는 자동화 기기에 대한 사회적 니즈가 증가하고 있다.

본 발명은 전술한 문제 및 다른 문제를 해결하는 것을 목적으로 하는 것으로, 사용자가 요청한 양 만큼의 밥에 대응하는 곡물을 자동으로 토출 및, 토출된 곡물을 자동으로 세척하고, 상기 토출된 곡물에 따른 적절한 밥물과 적절한 시간 동안 불려진 곡물을 사용자에게 제공할 수 있는 곡물 디스펜서 및 그 곡물 디스펜서의 제어 방법을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.

또한 본 발명은, 사용자가 원하는 비율로, 원하는 양의 잡곡이 자동으로 혼합될 수 있도록 하나 이상의 곡물을 쌀과 함께 토출 및, 토출된 혼합곡을 사용자가 원하는 식감에 따라 적절하게 불려서, 적정한 밥물과 함께 제공할 수 있는 곡물 디스펜서 및 그 곡물 디스펜서의 제어 방법을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.

상기 또는 다른 목적을 달성하기 위해 본 발명의 일 측면에 따르면, 본 발명의 실시 예에 따른 곡물 디스펜서는, 서로 다른 곡물이 저장된 복수의 저장 호퍼를 구비하는 보관부와, 상기 보관부에서 토출되는 곡물을 수용하도록 형성된 용기와, 상기 용기에 물을 급수 및 배수하도록 형성된 급수부와 배수부와, 상기 수용된 곡물의 혼합과 세척을 위해 상기 용기를 소정 각도 회전시킬 수 있도록 형성된 용기 액추에이터와, 밥 짓기를 위한 사용자의 요청이 수신되는 경우, 상기 요청에 대응하는 사용자를 식별 및, 식별된 사용자의 곡물 토출 이력에 따라 사용자가 선호하는 곡물의 종류와 곡물 토출량, 그리고 곡물의 혼합비율 중 적어도 하나를 학습하는 인공지능부와, 상기 인공지능부의 학습 결과에 따라 상기 식별된 사용자가 선호하는 곡물의 종류와 곡물 토출량 및 곡물 혼합비율 중 적어도 하나를 포함하는 사용자 커스터마이징 데이터를 저장하는 메모리 및, 수신된 요청에 대응하는 사용자의 커스터마이징 데이터에 근거하여 상기 보관부에 보관된 곡물이 토출되도록 상기 보관부를 제어하고, 상기 용기에 수용된 곡물을 교반 및, 상기 교반된 혼합곡을 세척하도록 상기 용기 액추에이터를 제어하며, 기 설정된 양의 밥물로 상기 혼합된 곡물이 기 설정된 불림 시간 동안 불려지도록 상기 급수부와 배수부를 제어하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

일 실시 예에 있어서, 상기 인공지능부는, 상기 사용자의 요청을 분석한 결과, 사용자의 요청이 토출 곡물의 종류와 곡물 토출량 및 곡물 혼합비율 중 적어도 하나를 포함하지 않는 경우, 상기 사용자의 커스터마이징 데이터에 근거하여, 상기 사용자 요청에 포함되지 않은 토출 곡물의 종류와 곡물 토출량 및 곡물 혼합비율 중 적어도 하나를 결정하는 것을 특징으로 한다.

일 실시 예에 있어서, 상기 커스터마이징 데이터는, 상기 사용자의 요청이 수신된 시각에 근거하여 학습된 사용자가 선호하는 곡물의 종류와 곡물 토출량, 그리고 곡물의 혼합비율 중 적어도 하나를 포함하며, 상기 인공지능부는, 상기 사용자의 요청이 수신되면, 요청이 수신된 시각을 검출 및, 사용자의 요청에 따라 토출된 곡물의 종류와 토출량, 및 곡물 혼합비율 중 적어도 하나를, 상기 검출된 시각에 사용자가 선호하는 곡물의 종류와 곡물 토출량, 그리고 곡물의 혼합비율 중 적어도 하나로 학습하는 것을 특징으로 한다.

일 실시 예에 있어서, 상기 보관부는, 상기 복수의 저장 호퍼에 저장된 곡물들의 함수율을 측정하기 위한 함수율 센서를 적어도 하나 포함하고, 상기 제어부는, 상기 함수율 센서의 측정 결과에 따라 검출된 상기 복수의 저장 호퍼 각각의 곡물들의 함수율 및 상기 혼합곡의 혼합비율에 근거하여, 상기 밥물의 양과 상기 불림 시간을 결정하는 것을 특징으로 한다.

일 실시 예에 있어서, 상기 함수율 센서는, 상기 복수의 저장 호퍼에 저장된 곡물들의 적외선 흡수율을 센싱하는 카메라형 센서 또는 상기 저장된 곡물들의 임피던스 특성을 검출하는 전극형 센서임을 특징으로 한다.

일 실시 예에 있어서, 상기 제어부는, 상기 혼합곡에 혼합된 곡물 중, 혼합된 비율이 기 설정된 크기 이상인 어느 하나의 곡물을 검출하고, 검출된 곡물의 함수율에 근거하여 상기 혼합곡 전체의 함수율을 결정하는 것을 특징으로 한다.

일 실시 예에 있어서, 상기 제어부는, 상기 결정된 밥물의 양 또는 상기 불림 시간에 대한 사용자의 수정 요청이 있는 경우, 사용자의 수정 요청에 따라 상기 밥물의 양 또는 상기 불림 시간을 변경하고, 상기 인공지능부는, 상기 사용자의 수정 요청에 따라 변경된 밥물의 양 또는 불림 시간의 정보에 근거하여, 사용자가 선호하는 밥물의 양 또는 불림 시간의 정보를 더 포함하는 커스터마이징 데이터를 학습 및, 상기 제어부의 요청에 대한 응답으로 상기 밥물의 양 또는 불림 시간의 정보를 더 포함하는 커스터마이징 데이터를 상기 제어부에 제공하는 것을 특징으로 한다.

일 실시 예에 있어서, 기 설정된 외부 기기 또는 기 설정된 서버와 무선 통신을 수행할 수 있는 통신부 및, 상기 인공지능부는, 상기 사용자의 커스터마이징 데이터, 상기 기 설정된 외부 기기 또는 상기 기 설정된 서버로부터 기 설정된 기간 동안 사용자의 건강과 관련된 정보를 수집하고, 수집된 정보에 근거하여 사용자의 음식 선호도 및, 사용자의 건강 상태를 분석하며, 분석된 사용자의 음식 선호도 및 건강 상태에 근거하여 적어도 하나의 음식 레시피를 검색 및, 상기 검색된 적어도 하나의 음식 레시피를 상기 제어부에 제공하는 것을 특징으로 한다.

일 실시 예에 있어서, 음향 신호와 영상 신호 중 적어도 하나를 출력 가능하도록 형성된 출력부를 더 포함하며, 상기 제어부는, 상기 인공지능부로부터 제공받은 적어도 하나의 음식 레시피를 출력하도록 상기 출력부를 제어하며, 어느 하나의 음식 레시피에 대한 사용자의 선택에 대한 응답으로, 선택된 음식 레시피 중 밥에 관련된 밥 레시피를 추출 및, 추출된 밥 레시피의 곡물 종류, 토출량 및 곡물의 혼합 비율 중 적어도 하나에 따라 곡물을 토출하도록 상기 보관부를 제어하는 것을 특징으로 한다.

일 실시 예에 있어서, 상기 제어부는, 상기 밥 레시피에 근거하여 상기 토출된 곡물의 밥물 양과 불림 시간 중 적어도 하나를 결정하고, 결정된 밥물 양과 불림 시간 중 적어도 하나에 따라 상기 토출된 곡물의 불림이 이루어지도록 상기 급수부와 배수부를 제어하는 것을 특징으로 한다.

일 실시 예에 있어서, 상기 제어부는, 식재료가 보관된 기 설정된 외부 기기와 통신 연결을 통해 상기 외부 기기에 보관된 식재료의 정보를 수집하고, 수집된 식재료 정보에 근거하여 상기 적어도 하나의 음식 레시피를 검색하는 것을 특징으로 한다.

일 실시 예에 있어서, 상기 인공지능부는, 상기 곡물 디스펜서와 통신 가능하도록 형성된 별개의 인공지능 디바이스임을 특징으로 한다.

일 실시 예에 있어서, 상기 용기는, 상기 급수부를 통해 물이 급수되는 입수부와, 상기 배수부와 연결되며 상기 급수된 물이 배수되도록 형성된 출수부와, 상기 용기 액추에이터와 연결되는 샤프트가 중앙에 형성되어, 상기 용기 액추에이터에 의한 상기 샤프트의 회전시에 상기 용기를 회전시킬 수 있도록 형성된 용기 덮개 및, 상기 제어부의 제어에 따라 개폐되도록 형성되며, 상기 용기의 하단에 형성되어 개방시 상기 용기에 수용된 밥물 및 혼합곡이 배출되도록 형성된 배출구를 포함하는 것을 특징으로 한다.

일 실시 예에 있어서, 상기 보관부는, 상기 복수의 저장 호퍼에 저장된 곡물들의 이미지를 획득하기 위한 적어도 하나의 카메라를 더 포함하고, 상기 제어부는, 상기 적어도 하나의 카메라에서 획득된 상기 곡물들의 이미지에 근거하여, 상기 복수의 저장 호퍼 각각에 저장된 곡물들을 식별하는 것을 특징으로 한다.

일 실시 예에 있어서, 상기 보관부는, 상기 복수의 저장 호퍼에 저장된 곡물들의 잔량을 측정하기 위한 잔량 센서를 적어도 하나 포함하고, 상기 제어부는, 상기 복수의 저장 호퍼 각각에 저장된 곡물 중, 상기 잔량 센서를 통해 검출된 잔량이 기 설정된 최소 비축량 보다 적은 곡물을 검출하고, 검출된 곡물의 잔량이 부족함을 알리는 알림 정보를 제공하는 것을 특징으로 한다.

일 실시 예에 있어서, 상기 제어부는, 상기 제공된 알림 정보에 대한 사용자의 응답에 근거하여, 상기 잔량이 상기 최소 비축량보다 적은 곡물의 구매 프로세스를 진행하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 따른 곡물 디스펜서 및 그 곡물 디스펜서의 제어 방법에 대해 설명하면 다음과 같다.

본 발명의 실시 예들 중 적어도 하나에 의하면, 본 발명은 사용자의 요청 또는 사용자가 소비하는 곡물 양에 따라 학습된 데이터에 근거하여 적절한 양의 곡물이 토출되도록 하고, 토출된 곡물을 자동으로 세척 및, 상기 토출된 곡물을 상기 토출된 곡물의 양에 따른 시간동안 불려서 적절한 양의 밥물과 함께 사용자에게 제공함으로서, 사용자가 제공받은 곡물을 조리하는 것만으로 사용자가 원하는 식감의 밥이, 사용자가 원하는 양만큼 조리될 수 있도록 하는 효과가 있다.

또한 본 발명은, 지정된 비율에 따라 적어도 하나 이상의 잡곡이 혼합된 혼합곡이 토출되도록 하고, 토출된 혼합곡을 자동으로 세척 및, 적절한 양의 밥물에 적절한 시간동안 불려서 사용자에게 제공함으로서, 사용자가 제공받은 곡물을 단지 조리하는 것만으로 사용자가 원하는 식감의 잡곡밥이, 사용자가 원하는 양만큼 조리될 수 있도록 하는 효과가 있다.

또한 본 발명은, 인공지능을 이용한 개인화된 학습 데이터에 근거하여 곡물의 혼합률 및 토출되는 곡물의 양을 자동으로 조절함으로써, 개인 기반의 식단 관리가 가능하도록 하는 효과가 있다.

또한 본 발명은, 보관된 곡물의 함수율을 검출하고 검출된 함수율에 따라 적절한 불림 시간을 다르게 함으로써, 보관된 곡물의 함수율이 시간에 따라 달라지는 경우에도 사용자가 원하는 식감의 밥이 일관되게 지어지도록 할 수 있다는 효과가 있다.

도 1 은 본 발명의 실시 예에 따라 자동화된 곡물 디스펜서의 구동 예를 도시한 것이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 곡물 디스펜서의 구조를 도시한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 곡물 디스펜서의 내부 구조를 도시한 내부 투시도이다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 곡물 디스펜서의 동작 과정을 도시한 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 곡물 디스펜서에서, 보관부에 보관된 곡물의 함수율을 검출하는 검출 수단들의 예를 도시한 예시도들이다.
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 곡물 디스펜서가, 곡물의 잔량에 따라 곡물의 구매를 진행하는 동작 과정을 도시한 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 곡물 디스펜서에서, 사용자로부터 곡물 혼합 비율을 설정받는 예를 도시한 예시도이다.
도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 곡물 디스펜서에서, 보관부에 보관된 곡물에 대한 정보를 입력받는 예를 도시한 예시도이다.
도 9는 본 발명의 실시 예에 따른 곡물 디스펜서에서, 사용자 커스터마이징 데이터에 따른 곡물 토출이 이루어지는 동작 과정을 도시한 흐름도이다.
도 10은 본 발명의 실시 예에 따른 곡물 디스펜서에서, 곡물 토출이 요청된 시간에 따라 학습된 사용자 커스터마이징 데이터에 따른 곡물 토출이 이루어지는 동작 과정을 도시한 흐름도이다.
도 11은 본 발명의 실시 예에 따른 곡물 디스펜서에서, 사용자의 건강 상태를 분석한 결과에 따라 적어도 하나의 음식 레시피를 추천하는 동작 과정을 도시한 흐름도이다.
도 12는 본 발명의 실시 예에 따른 곡물 디스펜서에서, 선택된 음식 레시피에 따른 밥을 짓기 위한 곡물이 준비되는 동작 과정을 도시한 흐름도이다.
도 13은 본 발명의 실시 예에 따른 곡물 디스펜서가, 다른 인공지능 디바이스와 연동하여 구동하는 예를 도시한 예시도이다.
도 14는, 도 13에서 도시된 곡물 디스펜서가, 인공지능 디바이스와 연동하여 밥을 짓기 위한 곡물을 준비하는 동작 과정을 도시한 흐름도이다.

본 명세서에서 사용되는 기술적 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아님을 유의해야 한다. 또한, 본 명세서에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "모듈" 및 "부"는 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다

본 명세서에서, "구성된다." 또는 "포함한다." 등의 용어는 명세서상에 기재된 여러 구성 요소들, 또는 여러 단계를 반드시 모두 포함하는 것으로 해석되지 않아야 하며, 그 중 일부 구성 요소들 또는 일부 단계들은 포함되지 않을 수도 있고, 또는 추가적인 구성 요소 또는 단계들을 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다.

또한, 본 명세서에 개시된 기술을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 명세서에 개시된 기술의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.

또한, 첨부된 도면은 본 명세서에 개시된 실시 예를 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 명세서에 개시된 기술적 사상이 제한되지 않으며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 또한 이하에서 설명되는 각각의 실시 예들 뿐만 아니라, 실시 예들의 조합은 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 변경, 균등물 내지 대체물로서, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 해당될 수 있음은 물론이다.

도 1 은 본 발명의 실시 예에 따라 자동화된 곡물 디스펜서(10)의 구동 예를 도시한 것이다.

먼저 본 발명의 실시 예에 따른 곡물 디스펜서(10)는 인공지능 플랫폼(Artificial Intelligence Platform)을 구비할 수 있으며, 이러한 인공지능 플랫폼은 자연어의 처리를 위한 NLP(Natural Language Processing) 컴포넌트를 구비할 수 있다. 그리고 상기 NLP 컴포넌트를 통해 화자로부터 수집되는 음성 정보를 이해 및 분석하고, 분석 결과에 따라 화자가 음성으로 요청하는 정보를 기 저장된 정보에 근거하여 판별할 수 있다.

따라서 도 1에서 보이고 있는 바와 같이, 사용자가 '잡곡밥 부탁해'라는 자연어 음성 명령을 발화하는 경우, 본 발명의 실시 예에 따른 곡물 디스펜서(10)는 사용자의 음성 명령 중 '잡곡밥'을 인식하고, 쌀과 적어도 하나 이상의 곡물을 혼합한 혼합곡을 토출할 수 있다.

이 경우 곡물 디스펜서(10)는 복수의 곡물이 보관된 보관부 중, 기 설정된 적어도 하나의 곡물을, 기 설정된 곡물 비율에 따라 쌀과 함께 토출할 수 있다. 여기서 상기 복수의 곡물 중, 토출되는 적어도 하나의 곡물과 상기 곡물 비율은 음성 명령을 발화한 '사용자'에 의해 미리 지정된 것일 수 있으며, 또는 상기 음성 명령을 발화한 '사용자'가 선호하는 곡물 및 곡물 비율에 따른 학습 데이터에 근거하여 상기 인공지능 플랫폼이 결정하는 것일 수 있다.

일 예로, 본 발명의 실시 예에 따른 곡물 디스펜서(10)를 사용하는 사용자가 복수인 경우, 상기 곡물 디스펜서(10)는 각 사용자를 구분하여 식별할 수 있다. 이를 위해 상기 곡물 디스펜서(10)는 음성 명령을 발화하는 카메라(화자 식별 카메라)를 구비 및, 상기 화자 식별 카메라를 통해 음성 명령을 발화한 화자를 식별할 수 있다. 또는 상기 곡물 디스펜서(10)는 수신되는 음성의 특징을 분석하고 분석된 음성 특징(예 : 톤, 억양, 발음 등)에 근거하여 화자를 식별할 수 있다.

그리고 상기 곡물 디스펜서(10)는 식별된 화자로부터 요청되는(예 : 음성 명령) 쌀과 잡곡의 혼합 비율이나, 쌀과 혼합할 잡곡 등을 학습 데이터로서 저장할 수 있다. 그리고 충분한 양의 학습 데이터가 저장되는 경우, 저장된 학습 데이터에 근거하여 식별된 화자가 선호하는 잡곡 및 쌀과 잡곡의 혼합 비율을 상기 식별된 화자에 대응하는 개인화된 데이터로서 저장할 수 있다.

따라서 도 1에서 보이고 있는 바와 같이 사용자가 단지 '잡곡밥 부탁해'라는 자연어 음성 명령을 입력하는 것만으로, 본 발명의 실시 예에 따른 곡물 디스펜서(10)는 상기 음성 명령을 발화한 화자가 선호하는 곡물이, 상기 사용자가 선호하는 혼합 비율로 혼합된 혼합곡을 보관부로부터 토출할 수 있다.

한편 본 발명의 실시 예에 따른 곡물 디스펜서(10)에서 학습되는 상기 '개인화된 데이터'는, 식별된 화자가 선호하는 잡곡과, 쌀과 잡곡의 혼합 비율 뿐만 아니라, 밥의 조리에 관련된 일련의 데이터를 모두 포함할 수 있다. 예를 들어 상기 '개인화된 데이터'는 사용자가 선호하는 밥의 양을 포함할 수 있다. 또한 상기 '개인화된 데이터'는 사용자가 선호하는 밥의 식감을 포함할 수 있다.

일 예로, 사용자가 가정주부인 경우, 사용자는 가족들의 수에 따라 2인분 이상의 밥 조리를 위한 곡물의 토출을 요청할 수 있다. 이 경우 상기 곡물 디스펜서(10)는 사용자의 요청에 따라 학습되는 학습 데이터에 근거하여 사용자가 선호하는 곡물의 양을 2인분 이상으로 판단할 수 있다. 이에 도 1에서 보이고 있는 바와 같이, 토출되는 양에 따른 별도의 요청을 하지 않더라도, 상기 곡물 디스펜서(10)는 사용자의 가족들의 수에 따라 2인분 이상의 밥 조리를 위한 혼합곡을 토출할 수 있다.

한편 본 발명의 실시 예에 따른 곡물 디스펜서(10)는 곡물의 토출이 요청되는 경우, 요청되는 시간에 따라 학습을 수행할 수도 있다. 이 경우, 동일한 화자라고 할지라도 곡물의 토출이 요청되는 시간에 따라 서로 다른 잡곡과 잡곡 혼합 비율, 및 토출되는 곡물의 양에 달라질 수 있다.

예를 들어, 상술한 바와 같이 사용자가 가정주부인 경우, 가족들이 모두 모이는 저녁 시간에 상기 사용자로부터 곡물의 토출이 요청되는 경우라면, 상술한 바와 같이 '저녁 시간'에 학습되는 학습 데이터에 근거하여 사용자가 선호하는 곡물의 양을 2인분 이상으로 판단할 수 있다. 그러나 적어도 일부의 가족원이 외출한 시간(예를 들어 늦은 오후 시간 등)에 상기 사용자로부터 곡물의 토출이 요청되는 경우라면, 필요한 밥의 양이 적음(예 : 1인분)에 따라 사용자가 요청하는 곡물의 양은 적을 수 있다. 따라서 상기 '오후 시간'에 사용자가 선호하는 곡물의 양은 보다 적을 수 있으며, 이에 따라 상기 곡물 디스펜서(10)는 해당 시간에 대해 보다 적은 양의 곡물을 사용자가 선호하는 것으로 학습할 수 있다.

한편 상술한 바와 같이, 상기 '개인화된 데이터'는 사용자가 선호하는 밥의 식감을 위한 정보를 포함할 수 있다.

본 발명의 실시 예에 따른 곡물 디스펜서(10)는 단순히 곡물을 토출하는 것에 그치지 않고, 사용자가 전기밥솥 또는 압력밥솥 등의 취사 기능을 통해 바로 밥의 조리가 가능하도록, 상기 토출된 혼합곡을 세척 및 기 설정된 시간 동안 세척된 혼합곡을 불려서 사용자에게 제공할 수 있다. 이를 위해 상기 곡물 디스펜서(10)는 쌀과 잡곡을 교반 및 교반된 잡곡을 세척하고 불리기 위한 용기(이하 교반-세척 용기)를 구비할 수 있으며, 상기 교반-세척 용기에서 기 설정된 용량의 밥물에 세척된 혼합곡을 불려서 제공할 수 있다. 여기서 상기 밥물의 양과 상기 불림 시간은 밥의 식감을 결정하는 요소일 수 있다.

예를 들어 밥물의 양이 적거나 불림 시간이 짧은 경우, 고들고들한 식감을 가지는 밥이 조리될 수 있다. 반면 밥물의 양이 많거나 불림 시간이 길어지는 경우, 무른 식감을 가지는 밥이 조리될 수 있다.

통상적으로 본 발명의 실시 예에 따른 곡물 디스펜서(10)는 혼합곡의 양 및 상태에 따라 상기 밥물의 양 및 불린 시간을 자동으로 설정할 수 있다. 예를 들어 상기 곡물 디스펜서(10)의 제어부(100)는 혼합곡 양의 1.1배에서 1.5배 사이에서 상기 밥물의 양을 결정할 수 있으며, 상기 밥물의 양 및 혼합곡의 양에 따라 불림 시간을 자동으로 설정할 수 있다.

이 경우 제어부(100)는 혼합곡의 상태에 따라 상기 밥물의 양을 다르게 설정할 수 있다. 예를 들어 혼합곡이 햇곡식(예를 들어 햅쌀)인 경우에는 밥물의 양을 상기 혼합곡 양의 1.1배로 설정할 수 있다. 그러나 혼합곡이 묵은 곡식(예를 들어 묵은 쌀)인 경우에는 혼합곡 양의 1.5배로 설정할 수 있다. 이 경우 상기 혼합곡이 햇곡식인지 묵은 곡식인지 여부는, 사용자에 의해 직접 선택되거나 또는 저장 호퍼에 저장된 곡물들의 상태를 센싱한 결과에 따라 결정될 수 있다.

이와 같이 혼합곡의 양 및 상태에 따라 상기 밥물의 양 및 불림 시간이 자동으로 설정될 수 있다. 그러나 사용자가 상기 자동으로 설정되는 밥물의 양 또는 불림 시간을 추가로 제어할 수도 있음은 물론이다. 이 경우 사용자의 제어에 따라 변경된 밥물의 양 및 불림 시간은 사용자가 선호하는 밥의 식감을 위한 사용자의 개인화된 데이터로서 학습될 수 있다.

예를 들어 고들고들한 식감을 선호하는 사용자의 경우 상기 밥물의 양 또는 불림 시간을, 상기 자동으로 설정된 밥물의 양 또는 불림 시간에서 일정 비율 줄일 수 있다. 반면 무른 식감을 선호하는 사용자의 경우 상기 밥물의 양 또는 불림 시간을, 상기 자동으로 설정된 밥물의 양 또는 불림 시간에서 일정 비율 늘릴 수 있다. 그리고 이처럼 밥물의 양 또는 불림 시간이 사용자 임의로 변경되는 경우, 변경된 밥물의 양 또는 불림 시간의 정보는 상기 개인화된 학습 데이터로서 각 사용자별로 학습될 수 있다.

한편, 사용자의 요청이 있는 경우, 수신된 사용자의 요청 또는 사용자에 대한 학습 데이터에 근거하여 곡물 디스펜서(10)는 쌀과 혼합할 잡곡 및, 쌀과 잡곡의 혼합 비율을 결정하고, 결정된 혼합 비율에 따라 쌀과 적어도 하나의 잡곡을 토출할 수 있다. 그리고 상기 사용자에 대한 학습 데이터 또는 자동 설정에 따른 양의 밥물에, 상기 학습 데이터 또는 자동 설정에 따른 불림 시간 동안 상기 토출된 쌀과 잡곡을 불린 후, 불림이 완료되었다는 알림 정보를 도 1에서 보이고 있는 바와 같이 사용자에게 출력할 수 있다.

그러면 사용자의 입력에 따라 비치된 용기에 상기 불림이 완료된 혼합곡을 상기 밥물과 함께 토출할 수 있다. 여기서 상기 비치된 용기는 전기밥솥 또는 압력밥솥에 사용되는 용기일 수 있다. 즉, 사용자는 전기밥솥 또는 압력밥솥의 용기를 본 발명의 실시 예에 따른 곡물 디스펜서(10)에 비치할 수 있다. 그러면 불림이 완료된 곡물이 밥물과 함께 용기에 토출되고, 사용자가 용기를 전기밥솥 또는 압력밥솥에 넣어서 취사함으로서 밥이 조리될 수 있다.

한편 본 발명의 실시 예에 따른 곡물 디스펜서(10)는 취사 기능을 더 포함할 수 있다. 이 경우 곡물 디스펜서(10)는, 상기 취사를 위해 상기 불림이 완료된 혼합곡과 밥물을 수용한 용기를 가열할 수 있는 가열부를 구비할 수 있으며, 전기밥솥 또는 압력밥솥과 같은 별도의 조리기기 없이 바로 밥을 조리할 수도 있음은 물론이다.

한편 도 2는, 도 1에서 살펴본 본 발명의 실시 예에 따른 곡물 디스펜서(10)의 구조를 도시한 블록도이다. 그리고 도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 곡물 디스펜서의 내부 구조를 도시한 내부 투시도이다.

먼저 도 2를 참조하여 살펴보면, 본 발명의 실시 예에 따른 곡물 디스펜서(10)는 제어부(100)와 상기 제어부(100)에 연결되며 상기 제어부(100)에 의해 제어되는 디스펜싱부(110), 교반-세척부(120), 센서부(130), 통신부(140), 입력부(150), 출력부(160), 메모리(170) 및 인공지능부(180)를 포함할 수 있다. 또한 취사부(190)를 더 포함하여 구성될 수 있다. 도 2에서 도시된 구성요소들은 곡물 디스펜서(10)를 구현하는데 있어서 필수적인 것은 아니어서, 본 명세서 상에서 설명되는 곡물 디스펜서(10)는 위에서 열거된 구성요소들 보다 많거나, 또는 적은 구성요소들을 가질 수 있다.

보다 구체적으로, 디스펜싱부(110)는 서로 다른 곡물을 보관할 수 있는 저장 호퍼(hopper)가 복수개 구비된 보관부(111)를 구비할 수 있다. 상기 복수의 저장 호퍼는 높이는 모두 동일하더라도 폭이 서로 다르게 형성되어, 각각의 부피가 서로 달라지도록 형성될 수 있다. 이 경우 가장 큰 부피를 가지는 저장 호퍼는 소비량이 가장 많은 곡물, 예를 들어 쌀이 저장되는 저장 호퍼일 수 있다. 그리고 사용자의 선호도에 따라 많이 소비되는 곡물일수록 부피가 큰 저장 호퍼에 저장될 수 있다.

한편 상기 저장 호퍼는 상단에 개폐가능하도록 형성된 덮개가 형성될 수 있으며, 상기 덮개를 열어서 곡물을 충전할 수 있도록 형성될 수 있다. 또한 각각의 저장 호퍼의 하단에는 각 저장 호퍼에 수용된 곡물들을 배출하기 위한 스크류 샤프트(screw shaft)(113)들이 삽입된 토출관(114)과 연결될 수 있다.

상기 토출관(114) 내부에는 회전가능하도록 형성된 스크류 샤프트(113)가 구비될 수 있다. 그리고 토출관(114)의 일측에는 상기 스크류 샤프트(113)의 회전에 따라 이동되는 곡물들이 토출되는 토출구(116)가 형성될 수 있다.

한편 각 스크류 샤프트(113)는 액추에이터(Actuator)(이하 스크류 액추에이터(115))에 의해 회전될 수 있다. 이 경우 스크류 액추에이터(115)들은 제어부(100)의 제어에 따라 스크류 샤프트(113)를 회전시킬 수 있으며, 스크류 샤프트(113)의 회전에 따라 토출관(114)에 유입된 저장 호퍼의 곡물들이 상기 토출구(116)쪽으로 이동될 수 있다. 그리고 상기 이동된 곡물들은 토출구(116)를 통해 토출될 수 있다.

이 경우 스크류 샤프트(113)의 회전수에 비례하는 곡물이 토출구(116)로 이동될 수 있다. 따라서 상기 스크류 샤프트(113)의 회전수에 비례하는 양의 곡물이 상기 토출구(116)를 통해 토출될 수 있다. 즉, 제어부(100)는 스크류 액추에이터(114)를 제어하여 상기 스크류 샤프트(113)의 회전수를 조절함으로써, 토출구(116)를 통해 토출되는 곡물의 양을 조절할 수 있다.

이하 상기 각 토출관(114)과 토출관(114)의 스크류 샤프트(113), 그리고 상기 스크류 샤프트(113)를 회전시켜 곡물이 토출되도록 하는 각 스크류 액추에이터(114) 및 토출구(116)를 포함하여 토출부(112)라고 하기로 한다.

한편 각 저장 호퍼의 하단에 연결된 토출관(114)들의 토출구(116)들 아래에는 가이드부(126)가 형성될 수 있다. 상기 가이드부(126)는 넓게 형성되어 각 토출구(116)들과 연결될 수 있도록 형성된 입구와, 교반-세척을 위한 용기(이하 교반-세척 용기)(126)의 입구에 연결되는 좁은 출구를 가지는 깔때기 형상으로 형성될 수 있다. 이에 상기 각 토출구(116)에서 토출되는 곡물들은 상기 가이드부(126)를 통해 상기 교반-세척 용기(126)의 내부로 유입될 수 있다.

한편 상기 교반-세척 용기(126)는 입수부와 출수부를 구비할 수 있다. 여기서 상기 입수부는 급수부(121)와 연결되어 상기 급수부를 통해 급수되는 물이 상기 교반-세척 용기(126)로 유입될 수 있다. 반면 출수부는 배수부(122)와 연결되어, 상기 교반-세척 용기(126)에 급수된 물이 배수되도록 형성될 수 있다. 이 경우 상기 출수부는 교반-세척 용기(126)에 물과 함께 곡물이 수용된 경우, 배수 시에 곡물이 배출되지 않도록 하는 거름망을 포함하여 형성될 수 있다.

또한 교반-세척 용기(126)는 곡물의 교반 및 세척을 위해 교반-세척 용기를 회전시키는 액추에이터(이하 용기 액추에이터)(124)와 연결될 수 있다. 일 예로 상기 교반-세척 용기(126)는 상기 가이드부(126)와 연결되는 입구를 포함하는 덮개(이하 용기 덮개)를 포함할 수 있으며, 상기 용기 덮개 중앙에는 상기 용기 액추에이터(124)와 연결되는 샤프트가 형성될 수 있다. 이에 상기 용기 액추에이터(124)는 용기 덮개 중앙의 샤프트를 회전시킴으로써, 용기 덮개와 연결된 상기 교반-세척 용기(126)가 소정 각도 회전되도록 형성될 수 있다.

한편 상기 교반-세척 용기(126)의 하단에는 배출구가 형성될 수 있으며, 상기 배출구에는 개폐가 가능하도록 형성된 배출 마개가 구비될 수 있다. 상기 배출 마개는 제어부(100)의 제어에 따라 개방되거나 폐쇄될 수 있으며, 개방되는 경우 상기 교반-세척 용기(126)에 수용된 곡물 및 밥물이 상기 배출구를 통해 배출될 수 있도록 형성될 수 있다.

이하 상기 용기 액추에이터(124)와 교반-세척 용기(126)를 포함하는 용기부(123)와, 상기 급수부(121) 및 배수부(122)를 포함하여 교반-세척부(120)라고 하기로 한다.

이를 살펴보면, 제어부(100)는 적어도 하나의 토출구(116)를 통해 상기 교반-세척 용기(126)에 곡물이 유입되는 경우, 먼저 상기 교반-세척 용기(126)를 일 방향으로 소정각도 회전 및 상기 일 방향과 다른 방향으로 소정각도 회전시키는 과정을 반복함으로서, 상기 교반-세척 용기(126)에 유입된 곡물들을 교반할 수 있다. 그리고 상기 교반 과정이 완료되면 상기 교반-세척 용기(126)에 유입된 곡물의 양에 따라 결정되는 양의 물이 급수되도록 급수부(121)를 제어할 수 있다. 이 경우 제어부(100)는 상기 교반-세척 용기(126)에 수용된 곡물의 양보다 더 많은 양의 물이 급수되도록 상기 급수부(121)를 제어할 수 있다.

상기 교반-세척 용기(126)에 충분한 물이 급수되면, 제어부(100)는 상기 교반-세척 용기(126)를 다시 일 방향 및 다른 방향으로 소정각도 회전시킬 수 있다. 이 경우 급수된 물에 의해 상기 교반-세척 용기(126)에 수용된 곡물들이 세척될 수 있다. 그리고 이처럼 상기 교반-세척 용기(126)의 회전 반복이 일정 횟수 이루어지면 1차 세척이 완료된 것으로 판단하고 배수부(122)를 제어하여 상기 교반-세척 용기(126)에 수용된 물을 배수할 수 있다. 그리고 배수가 완료되면 다시 급수부(121)를 제어하여 물을 급수하고 상술한 과정, 즉 세척 및 배수하는 과정을 다시 반복할 수 있다. 이와 같이 급수-세척-배수하는 과정은, 기 설정된 세척 횟수만큼 반복적으로 이루어질 수 있다.

한편 상기 기 설정된 세척 횟수만큼 반복이 이루어지면, 제어부(100)는 기 설정된 밥물의 양만큼 급수가 이루어지도록 급수부(121)를 제어할 수 있다. 그리고 상기 기 설정된 밥물의 양 만큼 급수가 이루어지면, 기 설정된 불림 시간만큼 상기 세척된 곡물이 물에 잠겨있을 수 있도록 대기할 수 있다. 그리고 상기 불림 시간이 만기되는 경우 사용자에게 알림 정보를 출력하여 기 설정된 불림 시간이 만기되었음을 사용자에게 알릴 수 있다. 그리고 사용자가 이에 대한 응답으로 배출 요청을 입력하는 경우(예 : 배출키 입력 또는 음성 입력), 상기 교반-세척 용기(126)의 배출 마개를 개방하여 상기 교반-세척 용기(126)에 수용된 곡물과 밥물이 배출될 수 있도록 한다. 이 경우 배출 시에 상기 교반-세척 용기(126)에 잔여 곡물이 남아있지 않도록, 상기 교반-세척 용기(126)의 하단은 배출구로 갈수록 단면적이 좁아지는 깔때기 모양으로 형성될 수 있다. 이에 상기 교반-세척 용기(126)에 수용된 곡물과 밥물은, 상기 교반-세척 용기(126) 하단에 배치된 조리 용기(191)로 배출될 수 있다.

여기서 본 발명의 실시 예에 따른 곡물 디스펜서(10)가 취사부(190)를 더 포함하는 경우, 상기 곡물 디스펜서(10)는 상기 조리 용기(191)를 가열 또는 가압하기 위한 취사부(192)를 더 포함할 수 있다. 이 경우 제어부(100)는 조리 용기(191)를 가열 또는 가압하기 위해 상기 취사부(192)를 더 제어할 수 있으며, 상기 취사부(192)의 제어에 따라 상기 조리 용기(191)에 수용된 곡물 및 밥물에 따른 밥이 조리될 수 있다.

한편 본 발명의 실시 예에 따른 곡물 디스펜서(10)는 적어도 하나의 센서를 포함하는 센서부(130)를 구비할 수 있다. 여기서 센서부(130)는 적외선 센서(IR 센서: infrared sensor), 광 센서(예를 들어 카메라), 온도 센서, 및 무게 센서를 적어도 하나 구비할 수 있다.

일 예로 센서부(130)는 각각의 저장 호퍼에 충전된 곡물을 식별하기 위한 곡물 식별 센서(131)를 구비할 수 있다. 여기서 상기 곡물 식별 센서는 카메라일 수 있다. 이 경우 제어부(100)는 카메라를 통해 획득된 각 저장 호퍼내부의 곡물 형상에 근거하여 각 저장 호퍼에 저장된 곡물을 식별할 수 있다. 이를 위해 제어부(100)는 카메라에서 획득된 이미지로부터 각 저장 호퍼들에 대응하는 영역을 구분할 수 있으며, 구분된 각각의 영역에 대한 곡물 식별 결과를 통해 각 저장 호퍼에 저장된 곡물을 식별할 수 있다. 또는 상기 카메라는 각 저장 호퍼 별로 각각 구비될 수 있으며, 이 경우 제어부(100)는 각 카메라로부터 획득된 이미지들 각각에 대해 곡물 식별을 수행함으로써 각 저장 호퍼에 저장된 곡물을 식별할 수 있다. 이처럼 곡물 식별 센서를 이용하는 경우, 각 저장 호퍼에 저장된 다양한 곡물들이 자동으로 식별될 수 있다.

또한 센서부(130)는 상기 저장 호퍼에 저장된 곡물의 함수율을 검출하기 위한 센서(이하 함수율 센서)를 적어도 하나 포함할 수 있다. 예를 들어 상기 함수율을 센서는 기 설정된 광을 이용하는 카메라일 수 있다. 여기서 상기 기 설정된 광은 적외선 일 수 있으며, 카메라에서 발광된 적외선이 저장 호퍼에 저장된 곡물의 수분에 의해 흡수되는 양에 근거하여, 상기 곡물 내부에 함유된 수분의 양, 즉 함수율을 검출할 수 있다.

또는 상기 함수율은 곡물의 임피던스 특징에 따라 검출될 수도 있다. 이러한 경우 상기 함수율 센서는 회로를 형성하는 두 개의 전극으로 이루어질 수 있다. 이 경우 전극 사이의 수분 함량이 낮을수록 임피던스 값이 커지므로, 상기 두 개의 전극 사이에 충전된 곡물의 임피던스를 검출하는 경우 곡물의 함수율이 낮을수록 큰 값이 임피던스가 측정될 수 있다. 즉, 곡물의 임피던스를 측정한 결과에 따라 곡물의 함수율을 검출할 수 있다.

또한 센서부(130)는 상기 교반-세척 용기(126)에 급수되는 물의 양을 검출할 수 있는 적어도 하나의 센서(이하 급수 센서)를 포함할 수 있다. 이 경우 상기 급수 센서는 급수되는 물의 양이 일정한 경우 상기 급수부(121)에서 물이 급수되는 시간을 측정하는 센서일 수 있다. 이 경우 단위 시간당 급수되는 물의 양과 상기 급수 시간을 곱하여 기 교반-세척 용기(126)에 급수되는 물의 양이 검출될 수 있다.

또는 상기 급수 센서는 상기 교반-세척 용기(126)의 무게를 검출하는 무게 센서일 수 있다. 이 경우 급수 센서는 물의 급수가 시작되기 전(예 : 1회 세척 후 배수 완료시)과 급수가 시작된 이후의 무게 차를 검출하여, 상기 교반-세척 용기(126)에 급수되는 물의 양을 검출할 수 있다.

또한 센서부(130)는 각 저장 호퍼의 무게를 통해 각 저장 호퍼에 저장된 곡물의 잔량을 검출하기 위한 적어도 하나의 무게 센서(잔량 센서)를 포함할 수 있다. 이 경우 상기 잔량 센서의 계측 결과 잔량이 기 설정된 마진량보다 작은 곡물이 있는 경우, 제어부(100)는 이를 알리기 위한 알림 정보를 출력할 수 있으며, 사용자의 선택에 따라 잔량이 부족한 곡물을 구매하기 위한 구매 프로세스를 진행할 수 있다.

한편 본 발명의 실시 예에 따른 곡물 디스펜서(10)는 기 설정된 방식으로 통신을 위한 수행하기 위한 적어도 하나의 통신 모듈을 구비하는 통신부(140)를 포함할 수 있다.

상기 통신부(140)는 근거리 통신을 위한 근거리 통신 모듈과 무선 인터넷 접속을 위한 통신 모듈 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

여기서 무선 인터넷 모듈은 무선 인터넷 접속을 위한 모듈을 말하는 것으로, 곡물 디스펜서(10)에 내장되거나 외장될 수 있다. 무선 인터넷 모듈은 무선 인터넷 기술들에 따른 통신망에서 무선 신호를 송수신하도록 이루어지며, WLAN(Wireless LAN), Wi-Fi(Wireless-Fidelity), LTE-A(Long Term Evolution-Advanced) 등 다양한 무선 인터넷 기술이 이용될 수 있다. 따라서 상기 곡물 디스펜서(10)는 무선 인터넷 접속을 통해 검색을 수행하거나 또는 기 설정된 외부 서버에 접속하여 상기 기 설정된 서버가 제공하는 정보를 제공받을 수 있다.

또한 근거리 통신 모듈은, 근거리 통신(Short range communication)을 위한 것으로서, 블루투스(Bluetooth™), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(Infrared Data Association; IrDA)등 다양한 근거리 통신 기술들이 이용될 수 있다. 상기 곡물 디스펜서(10)는 상기 근거리 통신 모듈을 통해 상기 곡물 디스펜서(10) 주변에 배치된 적어도 하나의 다른 기기와 무선 통신을 수행하여 데이터를 상호 교환할 수 있다.

한편 입력부(150)는 사용자로부터 정보를 입력받기 위한 적어도 하나의 입력수단을 포함할 수 있다. 일 예로서, 상기 입력 수단은, 사용자의 음성 입력을 수신할 수 있는 마이크로폰일 수 있다. 또한 상기 입력 수단은 버튼식 또는, 터치스크린에 표시되는 가상 키(virtual key), 소프트 키(soft key) 또는 비주얼 키(visual key)로 이루어지는 터치식 입력수단을 포함할 수 있다.

또한 출력부(160)는 시각, 청각 또는 촉각 등과 관련된 출력을 발생시키기 위한 것으로, 디스플레이부(161)와 음향 출력부(160) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 디스플레이부(161)는 터치 센서와 상호 레이어 구조를 이루거나 일체형으로 형성됨으로써, 터치스크린을 구현할 수 있다. 이러한 터치스크린은, 곡물 디스펜서(10)와 사용자 사이의 입력 인터페이스를 제공하는 입력부(150)로써 기능함과 동시에, 곡물 디스펜서(10)와 사용자 사이의 출력 인터페이스를 제공할 수 있다.

먼저 디스플레이부(151)는 곡물 디스펜서(10)에서 처리되는 정보를 표시(출력)한다. 예를 들어, 곡물 디스펜서(10)는 이동 단말기(100)에서 구동되는 애플리케이션(Application)이나 응용 프로그램의 실행화면 정보, 또는 이러한 실행화면 정보에 따른 UI(User Interface), GUI(Graphic User Interface) 정보를 표시할 수 있다.

또한 음향 출력부(160)는 곡물 디스펜서(10)에서 수행되는 기능(예를 들어, 불림 완료 알림 정보 또는 잔량 부족 알림 정보 등)과 관련된 음향 신호를 출력할 수 있다. 이를 위해 음향 출력부(152)에는 스피커(speaker)등의 음향 정보 출력 수단을 포함할 수 있다.

그리고 메모리(170)는 곡물 디스펜서(10)의 다양한 기능을 지원하는 데이터를 저장한다. 메모리(170)는 곡물 디스펜서(10)에서 구동되는 다수의 응용 프로그램(application program 또는 애플리케이션(application)), 곡물 디스펜서(10)의 동작을 위한 데이터들, 명령어들을 저장할 수 있다. 예를 들어 메모리(170)는 다수의 사용자 각각에 대한 식별 정보와 상기 다수의 사용자 각각에 대해 학습된 '개인화된 데이터'즉 커스터마이징(customizing) 데이터가 저장될 수 있다. 이 경우 상기 커스터마이징 데이터는 각 사용자가 선호하는 밥의 양, 선호하는 잡곡 및 선호하는 쌀과 잡곡의 혼합 비율 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 또한 상기 메모리(170)는 각 곡물의 함수율 검출을 위한 정보와, 검출된 곡물의 함수율에 따라 결정되는 밥물의 양 및 불림 시간에 대한 정보를 저장할 수 있다.

한편 제어부(100)는 상기 응용 프로그램과 관련된 동작 외에도, 곡물 디스펜서(10)의 통상적인 동작을 제어한다. 제어부(100)는 위에서 살펴본 구성요소들을 제어하거나 메모리(170)에 저장된 데이터에 따라 적절한 곡물의 양과 곡물의 혼합비를 결정하고, 검출된 곡물의 함수율에 따라 세척 시간과 세척 횟수, 밥물의 양 및 불림 시간 중 적어도 하나가 제어되도록 함으로써, 사용자 개인에게 맞춤화된 상태의 불린 혼합곡이 제공될 수 있도록 한다.

그리고 인공지능부(180)는, 인공 지능 기술에 기반하여 정보들을 처리하는 역할을 수행하는 것으로, 정보의 학습, 정보의 추론, 정보의 지각, 자연 언어의 처리 중 적어도 하나를 수행하는 하나 이상의 모듈을 포함할 수 있다.

여기서 학습은 상기 머신 러닝(machine running) 기술을 통해 이루어질 수 있다. 상기 머신 러닝 기술은 적어도 하나의 알고리즘에 근거하여, 대규모의 정보들을 수집 및 학습하고, 학습된 정보를 바탕으로 정보를 판단 및 예측하는 기술이다. 정보의 학습이란 정보들의 특징, 규칙, 판단 기준 등을 파악하여, 정보와 정보 사이의 관계를 정량화하고, 정량화된 패턴을 이용하여 새로운 데이터들을 예측하는 동작이다.

이러한 머신 러닝 기술이 사용하는 알고리즘은 통계학에 기반한 알고리즘이 될 수 있으며, 예를 들어, 트리 구조 형태를 예측 모델로 사용하는 의사 결정 나무(decision tree), 생물의 신경 네트워크 구조와 기능을 모방하는 인공 신경망(neural network), 생물의 진화 알고리즘에 기반한 유전자 프로그래밍(genetic programming), 관측된 예를 군집이라는 부분집합으로 분배하는 군집화(Clustering), 무작위로 추출된 난수를 통해 함수값을 확률로 계산하는 몬테카를로 방법(Montercarlo method) 등이 될 수 있다.

상기 머신 러닝 기술의 한 분야로써, 딥러닝 기술은 인공 신경망 알고리즘을 이용하여, 정보들을 학습, 판단, 처리 중 적어도 하나를 수행하는 기술이다. 인공 신경망은 레이어와 레이어 사이를 연결하고, 레이어와 레이어 사이의 데이터를 전달하는 구조를 가질 수 있다. 이러한 딥러닝 기술은 병렬 연산에 최적화된 GPU(graphic processing unit)를 이용하여 인공 신경망을 통하여 방대한 양의 정보를 학습할 수 있다.

한편, 본 명세서에서, 인공지능부(180)와 제어부(100)는 동일한 구성요소로도 이해될 수 있다. 이 경우, 본 명세서에서 설명되는 제어부(100)에서 수행되는 기능은, 인공지능부(180)에서 수행된다고 표현할 수 있으며, 제어부(100)는 인공지능부(180)로 명명되거나, 이와 반대로, 인공지능부(180)가 제어부(100)로 명명되어도 무방하다.

또한, 이와 다르게, 본 명세서에서, 인공지능부(180)와 제어부(100)는 별도의 구성요소로 이해될 수 있다. 이 경우, 인공지능부(180)와 제어부(100)는 서로 데이터 교환을 통하여, 곡물 디스펜서(10) 상에서 다양한 제어를 수행할 수 있다. 제어부(100)는 인공지능부(180)에서 도출된 결과를 기반으로, 곡물 디스펜서(10)에서 실행 가능한 기능들 중 적어도 하나의 기능을 수행하거나, 곡물 디스펜서(10)의 구성요소 중 적어도 하나를 제어할 수 있다. 나아가, 인공지능부(180)는 제어부(100)의 제어 하에 동작될 수도 있다.

한편 상술한 바와 같이 밥의 식감은 곡물의 함수율에 따라 결정될 수 있다. 따라서 밥의 식감을 일정하게 유지하기 위해서는 곡물의 함수율을 일정하게 유지할 필요가 있다.

그런데 상기 곡물의 함수율은 온도가 높음 경우 빠르게 낮아질 수 있다. 따라서 곡물의 함수율을 일정하게 유지하기 위해서는 곡물을 저온에서 보관할 필요가 있다. 이에 본 발명의 실시 예에 따른 곡물 디스펜서(10)는, 비록 도시되지 않았으나, 곡물이 저장되는 복수의 저장 호퍼를 냉장 보관하기 위한 냉방부를 더 포함할 수 있으며, 상기 복수의 저장 호퍼를 포함하는 보관부의 온도를 검출하기 위한 온도 센서를 더 포함할 수 있다.

한편 도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 곡물 디스펜서(10)의 동작 과정을 도시한 흐름도이다. 그리고 도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 곡물 디스펜서에서, 보관부에 보관된 곡물의 함수율을 검출하는 검출 수단들의 예를 도시한 예시도들이다. 이하의 설명에서는 설명의 편의상 사용자의 요청이 음성 명령을 통해 이루어지는 것을 가정하여 설명하기로 한다.

먼저 도 4를 참조하여 살펴보면, 본 발명의 실시 예에 따른 곡물 디스펜서(10)의 제어부(100)는 사용자의 음성 명령이 수신되면, 수신된 음성 명령을 자연어 처리(NLP)를 통해 식별하고, 상기 자연어 처리를 통한 대화(dialog) 방식을 통해 사용자의 요청을 식별할 수 있다. 그리고 식별된 사용자의 요청으로부터 토출할 곡물과 토출량 및, 쌀 및 잡곡의 혼합비율을 결정할 수 있다(S400).

일 예로 상기 S400 단계에서, 수신된 사용자의 음성 명령이, 밥의 양이나 혼합할 잡곡, 또는 쌀과 잡곡의 비율에 대한 정보를 포함하고 있는 경우라면, 제어부(100)는 식별된 음성 명령에 근거하여 상기 토출할 곡물과 토출량 및, 쌀 및 잡곡의 혼합비율을 결정할 수 있다. 그러나 혼합할 잡곡을 지정하지 않거나 혼합할 비율 또는 밥의 양 등이 음성 명령에 포함되어 있지 않은 경우, 제어부(100)는 음성 명령을 통해 식별된 사용자의 기 학습된 데이터, 즉 커스터마이징 데이터에 근거하여 밥의 양이나 혼합할 잡곡, 또는 쌀과 잡곡의 비율을 결정할 수 있다.

예를 들어, 밥의 양에 대한 정보가 포함되어 있지 않은 경우, 제어부(100)는 상기 음성 명령을 통해 식별된 사용자의 커스터마이징 데이터로부터, 사용자가 선호하는 밥의 양을 검출할 수 있다. 그리고 상기 커스터마이징 데이터로부터 검출된 밥의 양에 따라 토출할 곡물의 전체 양 즉, 상기 토출량을 결정할 수 있다. 이 경우 사용자의 음성 명령이, '이전', '어제', '오전' 등 특정 시점에 관련된 정보를 포함하는 경우 제어부(100)는 상기 특정 시점에 대응되는 곡물 토출 기록을 검출 및, 검출된 곡물 토출 기록에 근거하여 토출할 곡물의 양을 결정할 수 있다.

여기서 사용자의 음성 명령이, 지난 토출 기록에 대한 변경 요청을 포함하는 경우, 제어부(100)는 대화 기능을 통해 사용자에게 변경 요청 사항을 확인할 수 있다. 그리고 확인된 사용자의 변경 요청 사항에 따라 상기 특정 시점에 대응되는 곡물 토출 기록 또는 사용자의 커스터마이징 데이터로부터 검출된 밥의 양이나 혼합할 잡곡, 또는 쌀과 잡곡의 비율을 변경할 수 있다.

일 예로 사용자가, '어제 저녁보다 보리를 더 많이 넣어줘'또는 '평상시보다 보리를 더 많이 넣어줘'라고 음성 명령을 발화하는 경우, 제어부(100)는 상기 음성 명령으로부터 '어제 저녁'이라는 특정 시점의 곡물 토출 기록으로부터 곡물 토출량 및 토출 비율을 검출하거나, '평상시'라는 언급에 근거하여 사용자의 커스터마이징 데이터로부터 곡물 토출량 및 토출 비율을 검출할 수 있다.

그리고 제어부(100)는 '보리', 및 '더 많이'라는 음성 명령에 근거하여, 사용자의 음성 명령이 '보리'의 비율을 증가시키고자 하는 변경 요청을 포함하고 있는 것으로 판단할 수 있다. 그러면 제어부(100)는 '보리를 10%로 더 추가할까요?'와 같은 자연어 응답 문장을 생성하여, 곡물의 변경된 비율이 사용자의 변경 요청에 부합하는지 여부를 확인할 수 있다. 그리고 사용자가 긍정적인 응답(예 : '응'또는 '그래' 등)을 발화하는 경우, 사용자의 응답에 근거하여 보리의 혼합 비율을 10% 증가시킬 수 있다. 이 경우 증가된 보리의 비율 만큼 쌀의 비율이 감소될 수 있다.

한편 상기 S400 단계의 과정을 통해 토출할 곡물과 토출량 및 쌀과 잡곡의 혼합비율이 결정되면, 제어부(100)는 쌀 및 잡곡 중 적어도 하나의 함수율을 검출할 수 있다(S402).

상술한 바에 따르면, 함수율은 센서부(130)에 포함되는 함수율 센서를 통해 검출될 수 있다. 그리고 상기 함수율 센서는 기 설정된 광을 검출할 수 있는 카메라 센서일 수 있다. 도 5의 (a)는 이처럼 카메라형 함수율 센서(500)의 예를 도시한 것이다.

도 5의 (a)를 참조하여 살펴보면, 본 발명의 실시 예에 따른 카메라형 함수율 센서(500)는 저장 호퍼에 저장된 곡물로부터 기 설정된 광, 예를 들어 적외선 이미지를 검출하도록 형성될 수 있다. 이를 위해 상기 카메라형 함수율 센서(500)는 기 설정된 화각으로 적외선을 발광할 수 있으며, 발광된 적외선이 곡물에 의해 반사되는 이미지를 획득할 수 있다. 여기서 적외선은 수분에 흡수되는 성질을 가지므로, 곡물에 의해 반사되는 적외선, 즉 적외선 반사광이 적을수록 곡물의 함수량이 높고, 적외선 반사광이 많을수록 곡물의 함수량은 낮게 검출될 수 있다.

한편 상술한 설명에 따르면, 상기 함수율 센서는 두 개의 전극을 이용한 임피던스 센서일 수 있다. 도 5의 (b)는 이처럼 전극형 함수율 센서(501)의 예를 도시한 것이다.

도 5의 (b)를 참조하여 살펴보면, 도 5의 (b) 좌측의 도면은 본 발명의 실시 예에 따른 전극형 함수율 센서(501)를 구비한 저장 호퍼의 측면을 도시한 것이고, 상기 도 5의 (b) 좌측의 도면은 본 발명의 실시 예에 따른 전극형 함수율 센서(501)를 구비한 저장 호퍼의 평면도를 도시한 것이다.

이를 살펴보면, 본 발명의 실시 예에 따른 전극형 함수율 센서(501)는 바람직하게, 토출관(114)과 연결되는 저장 호퍼의 하단에 형성될 수 있다. 이는 상기 저장 호퍼의 경우 도 5의 (b)에서 보이고 있는 바와 같이 곡물이 충전되는 입구에 비하여 상기 토출관(114)과 연결되는 출구의 면적이 좁으므로, 더 좁은 면적으로도 전극형 함수율 센서(501)를 설치할 수 있으며, 중력에 의하여 곡물의 밀집도가 보다 높아지기 때문이다. 따라서 도 5의 (b)에서 보이고 있는 바와 같이 저장 호퍼의 하단에 전극형 함수율 센서(501)를 설치하는 경우, 중력에 의하여 전극형 함수율 센서(501)를 형성하는 양 전극(510, 520) 사이에 자연스럽게 곡물이 충전될 수 있으며, 높은 밀집도로 인하여 보다 정확한 함수율 측정이 가능할 수 있다.

상기 도 5의 (a) 및 (b)에서 보이고 있는 바와 같은 함수율 센서들은 복수의 저장 호퍼에 각각에 대응되게 설치될 수 있다. 이 경우 제어부(100)는 각각의 함수율 센서에 근거하여 각 곡물별로 함수율을 검출할 수 있으며, 검출된 각 곡물의 함수율을, 상기 S400 단계에서 결정된 곡물 혼합 비율에 따라 반영하여 혼합곡 전체의 함수율을 산출할 수 있다.

여기서, 상기 함수율 센서가 카메라형 함수율 센서(500)인 경우라면 제어부(100)는 복수의 저장 호퍼들 전체의 적외선 반사광 이미지로부터 각 저장 호퍼에 저장된 곡물의 함수율들을 검출할 수도 있다. 이 경우 제어부(100)는 카메라형 함수율 센서(500)에서 획득된 적외선 반사광 이미지로부터 각 저장 호퍼들에 대응하는 영역을 구분할 수 있으며, 구분된 각 영역의 적외선 반사광 양을 통해 각 저장 호퍼에 저장된 곡물의 함수율들을 검출할 수 있다.

한편 상술한 설명에서는, 각 저장 호퍼에 대하여 곡물의 함수량을 검출하는 것을 설명하였으나, 제어부(100)는 어느 하나의 곡물 함수율에 근거하여 혼합곡 전체의 함수율을 결정할 수도 있다.

일 예로 제어부(100)는 상기 S400 단계에서 결정된 혼합 비율이, 어느 하나의 곡물의 비율이 다른 잡곡에 비하여 기 설정된 수준 이상 큰 경우에 한하여, 상기 어느 하나의 곡물을 대표 곡물로 지정할 수 있다. 이 경우 지정된 대표 곡물의 함수율에 따라 전체 혼합곡의 함수율이 결정될 수 있다. 예를 들어 쌀과 다른 잡곡의 비율이 8 : 2인 경우와 같이 쌀의 비율이 다른 잡곡보다 기 설정된 수준 이상 큰 경우, 제어부(100)는 쌀의 함수율을 혼합곡 전체의 함수율로 결정할 수 있다.

또는 제어부(100)는 미리 대표 곡물로 지정된 특정 곡물의 함수율에 따라 혼합곡의 함수율을 결정할 수 있다. 이 경우 상기 대표 곡물은 통상적으로 혼합 비율이 가장 높은 '쌀'일 수 있으며, 이 경우 함수율 센서는 '쌀'이 저장된 저장 호퍼 하나에만 설치될 수도 있다.

한편 상기 S402 단계에서 혼합곡의 함수율이 결정되면, 제어부(100)는 상기 S400 단계에서 결정된 토출 곡물과 토출량, 그리고 각 곡물의 혼합 비율에 따라 적어도 하나의 곡물이 토출되도록 토출부(112)를 제어할 수 있다(S404).

여기서 제어부(100)는 상기 토출량과 곡물의 혼합비율에 근거하여 토출 곡물 각각의 개별 토출량을 결정할 수 있다. 그리고 결정된 개별 토출량에 따라 복수의 스크류 액추에이터들을 제어하여 상기 토출 곡물들이 저장된 복수의 저장 호퍼에 각각 대응하는 스크류 샤프트들을 일방향으로 회전시킬 수 있다. 그러면 스크류 샤프트들의 회전에 따라 상기 개별 토출량에 대응하는 양의 곡물들이 각 토출구로부터 토출될 수 있다. 그리고 토출된 곡물들은 가이드부(126)를 통해 가이드되어 교반-세척 용기(125) 내부로 유입될 수 있다.

한편 상기 S404 단계의 토출 과정을 통해, 교반-세척 용기(125) 내부로 각각의 개별 토출량에 따라 토출된 곡물들이 유입되면, 제어부(100)는 유입된 곡물들이 교반할 수 있다(S406). 이를 위해 제어부(100)는 상기 교반-세척 용기(126)를 일 방향으로 소정각도 회전 및 상기 일 방향과 다른 방향으로 소정각도 회전시키는 과정을 반복함으로서, 상기 교반-세척 용기(126)에 유입된 곡물들을 교반할 수 있다.

한편 상기 S406 단계의 교반이 완료되면, 제어부(100)는 상기 S402 단계에서 산출된 혼합곡의 함수율에 따라 혼합곡을 세척하는 세척 시간(예 : 1회의 세척을 위해 교반-세척 용기(125)가 회전하는 횟수에 따라 결정), 세척 횟수, 밥물의 양 및 불림 시간 중 적어도 하나를 결정할 수 있다(S408).

상술한 바와 같이, 곡물의 함수율은 밥의 식감을 결정하는 요소로서, 곡물의 함수율이 너무 낮으면 밥이 설익거나 밥알의 표면이 너무 굳어지게 되고, 함수율이 너무 높으면 밥이 질어지게 되고 식감이 너무 물러지게 된다. 이에 제어부(100)는 상기 혼합곡의 함수율이 높은 경우는 밥물의 양 및 불림 시간을 적게 하여 밥을 지을 때에 곡물에 흡수되는 수분의 양을 낮추고, 혼합곡의 함수율이 낮은 경우는 밥물의 양 및 불림 시간을 늘려서 밥을 지을 때에 곡물에 흡수되는 수분의 양을 높일 수 있다.

한편 혼합곡의 서로 다른 함수율에 따라 결정되는 밥물의 양 및 불림 시간은, 본 발명과 관련된 다수의 실험에 의해 결정되는 것일 수 있다. 이를 위해 메모리(170)는 혼합곡의 서로 다른 함수율에 따라 달라지는 밥물의 양 및 불림 시간에 대한 정보를 포함하는 함수율 테이블을 포함할 수 있으며, 제어부(100)는 상기 메모리(170)에 저장된 함수율 테이블에 근거하여, 상기 S402 단계에서 결정된 혼합곡의 함수율에 대응하는 밥물의 양과 불림 시간을 결정할 수 있다.

한편 상기 함수율 테이블은 세척 시간 및 세척 횟수에 대한 정보를 더 포함할 수 있다. 이 경우 상기 혼합곡의 함수율에 따라 세척 시간 및 세척 횟수 역시 달라질 수 있다. 예를 들어 함수량이 높은 경우 세척 시간이 짧거나 세척 횟수가 적을 수 있다. 반면 함수량이 낮은 경우 세척 시간이 보다 길거나 세척 횟수가 보다 많을 수 있다.

한편 상기 S408 단계에서 혼합곡의 함수량에 따라 세척 시간, 세척 횟수, 밥물의 양 및 불림 시간 중 적어도 하나가 결정되면, 제어부(100)는 결정된 세척 시간 및 세척 횟수에 근거하여 교반-세척 용기(125)에 수용된 혼합곡을 세척 및 배수할 수 있다(S410).

그리고 상기 S408 단계에서 혼합곡의 세척 및 배수가 완료되면, 상기 S406 단계에서 결정된 밥물의 양에 근거하여 교반-세척 용기(125)에 급수가 이루어지도록 급수부(121)를 제어할 수 있다(S412). 그리고 급수 센서를 통해 측정되는 급수량이 상기 결정된 밥물의 양에 도달하는 경우, 제어부(100)는 급수를 종료할 수 있다.

한편 상기 밥물의 양 만큼 급수가 이루어진 경우, 제어부(100)는 혼합곡이 불을 수 있도록, 급수된 밥물에 혼합곡이 잠긴 상태에서 상기 S408 단계에서 결정된 불림 시간 동안 대기할 수 있다(S414). 이를 위해 제어부(100)는 교반-세척 용기(125)에 상기 밥물의 양 만큼 물이 급수된 상태에서 경과된 시간을 카운팅할 수 있으며, 카운팅 결과에 따라 상기 불림 시간이 만기되었는지 여부를 체크할 수 있다.

그리고 상기 불림 시간이 만기된 경우 사용자에게 불림이 완료되었음을 알리는 알림 정보를 출력하고 교반-세척 용기(125)의 배출 마개를 개방하여, 상기 교반-세척 용기(125)의 배출구를 통해 불림 시간 동안 불려진 혼합곡을 배출할 수 있다(S416).

여기서, 제어부(100)는 상기 알림 정보를 출력한 이후 사용자의 요청이 있는 경우에 한하여 상기 교반-세척 용기(125)의 배출 마개를 개방할 수 있다. 따라서 사용자가 조리 용기를 배치할 시간적 여유를 확보할 수 있으며, 조리 용기가 배치되지 않은 상태에서 밥물과 불려진 혼합곡이 배출되는 사고를 방지할 수 있다.

한편 상술한 설명에 따르면 상기 S408 단계에서, 밥물의 양과 불림 시간은 혼합곡의 함수율에 따라 자동으로 결정될 수 있음을 언급한 바 있다. 그러나 사용자의 요청이 있는 경우 상기 결정된 밥물의 양과 불림 시간은 변경될 수도 있음은 물론이다.

이를 위해, 상기 S408 단계는, 현재 검출된 혼합곡의 함수율에 따라 결정되는 세척 시간 및 세척 횟수, 그리고 밥물의 양 및 불림 시간의 정보를 사용자에게 표시하는 단계를 더 포함할 수 있다. 이 경우 제어부(100)는 사용자에게 세척 시간 및 세척 횟수, 그리고 밥물의 양 및 불림 시간 등의 정보 및, 진행 여부를 묻는 정보를 음성으로 출력할 수 있다.

이 경우 사용자가 상기 표시되거나 음향 정보로 출력된 세척 시간 및 세척 횟수, 그리고 밥물의 양 및 불림 시간의 정보에 따라 진행을 요청하는 경우(예를 들어 음성으로 긍정적인 대답 '응', '그래', 및 '그대로 해줘' 등이 수신되는 경우), 제어부(100)는 상기 S408 단계에서 결정된 세척 시간 및 세척 횟수, 그리고 밥물의 양 및 불림 시간에 따라 이후의 단계에서 세척 및 불림이 이루어질 수 있다.

그러나 사용자가 부정적인 응답을 하는 경우('아니' 등), 제어부(100)는 '변경할 사항을 말씀해 주세요' 와 같이 사용자에게 변경될 정보를 직접 요청할 수 있다. 또한 사용자가 상기 표시된 세척 시간 및 세척 횟수, 그리고 밥물의 양 및 불림 시간 중 적어도 하나에 대한 변경을 요청하는 경우(예 : '불림 시간을 조금 늘려줘'), 사용자의 요청에 따라 세척 시간 및 세척 횟수, 그리고 밥물의 양 및 불림 시간 중 적어도 하나를 변경할 수 있다. 이 경우 필요하다면 사용자에게 변경 사항에 대한 음성 정보를 출력하여 사용자에게 다시 확인을 요청할 수도 있다(예 : '불림 시간을 10% 늘릴까요?').

그리고 이와 같이 세척 시간 및 세척 횟수, 그리고 밥물의 양 및 불림 시간 중 적어도 하나가 사용자의 요청에 따라 임의로 변경되는 경우라면, 제어부(100)는 이를 사용자의 커스터마이징 데이터를 위한 학습 데이터로 활용할 수 있다. 따라서 상술한 바와 같이 사용자가 밥물의 양 및 불림 시간 등을 변경하는 횟수가 충분히 많아지는 경우, 제어부(100)는 해당 사용자의 요청이 있는 경우 학습된 데이터에 따라 밥물의 양 및 불림 시간 등을 상기 S408 단계에서 결정할 수 있다. 따라서 곡물의 함수율이 동일하다고 하더라도, 사용자 별로 자신의 기호에 맞는 밥이 지어질 수 있도록 밥물의 양 및 불림 시간 등이 달라지도록 커스터마이징될 수 있다.

한편 상술한 바에 따르면, 본 발명의 실시 예에 따른 곡물 디스펜서(10)는 각 저장 호퍼의 무게를 검출하여 각 저장 호퍼에 저장된 곡물의 잔량을 검출할 수 있음을 설명한 바 있다.

도 6은 이러한 경우 본 발명의 실시 예에 따른 곡물 디스펜서(10)가, 곡물의 잔량을 검출한 결과에 따라 곡물의 구매를 진행하는 동작 과정을 도시한 흐름도이다.

도 6을 참조하여 살펴보면, 상기 곡물 디스펜서(10)의 제어부(100)는, 상기 도 4의 S400 단계에서 결정된 토출 곡물과 토출량 및 혼합 비율에 따라 적어도 하나의 곡물이 토출되도록 토출부가 제어되는 경우 각 저장 호퍼의 무게를 검출하여 각 저장 호퍼에 저장된 곡물의 잔량을 검출할 수 있다(S600). 일 예로 제어부(100)는 검출된 각 저장 호퍼의 무게로부터, 기 설정된 각 저장 호퍼의 무게를 차감하여 상기 저장된 곡물의 잔량을 검출할 수 있다.

그러면 제어부(100)는 기 설정된 기간 동안 요청된 사용자의 쌀 및 잡곡 소비량의 평균을 산출할 수 있다(S602). 여기서 상기 평균 소비량을 산출하는 사용자는, 현재 음성 명령을 발화한 사용자 뿐만 아니라 기 등록된 사용자 전체를 의미할 수 있다. 즉, 상기 S602 단계는 사용자를 불문하고, 쌀 또는 잡곡이 토출되는 경우 쌀 또는 잡곡의 평균 토출량을 산출하는 단계일 수 있다. 또한 상기 S602 단계는, 각 저장 호퍼 별로 평균 토출량을 산출하는 단계로서, 저장된 곡물의 종류 별로 각각 평균 소비량을 산출하는 단계일 수 있다.

한편 상기 S602 단계에서 각 곡물의 평균 소비량들이 산출되면, 제어부(100)는 산출된 평균 소비량에 기 설정된 마진량을 합하여 각 곡물별 최소 비축량을 산출할 수 있다(S604). 여기서 상기 기 설정된 마진량은 각 곡물별로 서로 다르게 결정될 수 있다. 예를 들어 쌀과 같이 평균 소비량이 많은 곡물의 경우 마진량은 크게 설정될 수 있으며, 선호도가 낮아 평균 소비량이 적은 곡물의 경우 마진량이 작게 설정될 수 있다. 일 예로 상기 기 설정된 마진량은 상기 평균 소비량의 배수로 결정될 수 있다.

상기 S604 단계에서, 각 곡물별로 최소 비축량이 산출되면, 제어부(100)는 산출된 각 곡물별 최소 비축량과 각 저장 호퍼에 저장된 곡물의 잔량을 비교할 수 있다. 그리고 각 저장 호퍼에 저장된 곡물들 중, 잔량이 해당 곡물의 최소 비축량보다 적은 곡물이 있는지를 검출할 수 있다(S606). 그리고 잔량이 해당 곡물의 최소 비축량보다 적은 곡물이 없는 경우 곡물 구매 프로세스의 진행 없이, 도 4의 S406 단계로 진행할 수 있다.

반면 상기 S606 단계의 검출 결과, 잔량이 해당 곡물의 최소 비축량보다 적은 곡물이 있는 경우라면, 제어부(100)는 잔량이 부족한 곡물이 있음을 알리는 알림 정보를 출력할 수 있다(S608). 이 경우 상기 알림 정보는 사용자에게 잔량이 부족한 곡물의 구매 여부를 확인하기 위한 질의를 포함할 수 있다.

한편 상기 알림 정보에 대한 응답으로, 사용자가 상기 잔량이 부족한 곡물의 구매를 선택하는 경우, 제어부(100)는 해당 곡물(잔량이 부족한 곡물)의 구매 프로세스를 진행할 수 있다(S610). 이 경우 제어부(100)는 내장된 구매 애플리케이션을 구동하여, 사용자의 음성 입력에 따라 해당 곡물을 주문 및 결제할 수 있다. 또는 근거리 통신 모듈을 통해 기 설정된 외부 단말기에 접속하고, 상기 외부 단말기에 해당 곡물의 정보 및, 해당 곡물의 구매가 가능한 온라인 스토어들의 검색 정보를 제공함으로써, 사용자가 상기 외부 단말기를 통해 해당 곡물을 구매하도록 할 수 있다. 이 경우 상기 외부 단말기는 사용자의 이동 단말기 또는 컴퓨터 등일 수 있다.

한편, 본 발명의 실시 예에 따른 곡물 디스펜서(10)는 사용자의 선호도에 맞는 1인분의 곡물 토출량 및 잡곡 비율을 미리 설정할 수 있도록 하는 다양한 메뉴들을 제공할 수 있다. 그리고 상기 메뉴들은, 상기 곡물 디스펜서(10)의 디스플레이부(161)에 표시될 수 있으며, 입력부(150)를 통한 사용자의 입력에 따라 설정이 완료될 수 있다. 또는 상기 메뉴 표시 및 설정은 상기 곡물 디스펜서(10)의 터치 스크린을 통해 이루어질 수 있다. 이하의 설명에서는 이러한 메뉴 표시 및 사용자의 설정들을 살펴보기로 한다. 또한 이하의 설명에서는 설명의 편의상 상기 메뉴 표시 및 설정이 상기 곡물 디스펜서(10)의 터치 스크린을 통해 이루어지는 것을 가정하여 설명하기로 한다.

도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 곡물 디스펜서(10)에서, 사용자로부터 1인분의 곡물 토출량 및 곡물 혼합 비율을 설정받는 예를 도시한 예시도이다.

먼저 도 7의 (a)를 참조하여 살펴보면, 도 7의 (a)는 상기 곡물 디스펜서(10)의 기본 설정을 위한 메뉴 화면으로서, 사용자가 1인분의 곡물 토출량을 설정할 수 있는 메뉴(710) 및 잡곡 비율을 설정할 수 있는 메뉴(720)의 예를 보이고 있는 것이다.

도 7의 (a)에서 보이고 있는 바와 같이, 사용자는 1인분의 곡물 토출량(서빙 사이즈(serving size))을 직접 설정할 수 있다. 이 경우 사용자가 1인분의 곡물 토출량을 설정하지 않는 경우라면 기본 설정값인 150g으로 1인분의 곡물 토출량이 설정될 수 있다. 그러나 1인분의 곡물 토출량 설정 메뉴(710)에 사용자가 터치 입력을 인가하는 경우 제어부(100)는 사용자의 입력에 따라 상기 1인분의 곡물 토출량을 변경할 수 있다. 이 경우 변경된 1인분의 곡물 토출량은 현재 식별된 사용자의 커스터마이징 데이터로 학습 및 저장될 수 있다.

또한 본 발명의 실시 예에 따른 곡물 디스펜서(10)는 도 7의 (b)에서 보이고 있는 바와 같이, 사용자의 선택에 따라 쌀 및 잡곡의 혼합 비율을 변경할 수 있다.

예를 들어 상기 도 7의 (a)에서 보이고 있는 바와 같이, 쌀 및 잡곡의 혼합 비율은 기본적으로 7(쌀) : 3(잡곡)으로 설정될 수 있다. 이러한 경우 사용자가 쌀 및 잡곡의 혼합 비율 설정 메뉴(720)에 터치 입력을 인가하면, 제어부(100)는 사용자의 입력에 따라, 도 7의 (b)에서 보이고 있는 바와 같이 상기 쌀 및 잡곡의 혼합 비율을 변경(8:2)(721)할 수 있다. 이 경우 변경된 쌀 및 잡곡의 혼합 비율(8:2)은 현재 식별된 사용자의 커스터마이징 데이터로 학습 및 저장될 수 있다.

한편 본 발명의 실시 예에 따른 곡물 디스펜서(10)는 쌀에 혼합될 잡곡의 비율을 보다 세부적으로 한정할 수 있는 메뉴를 제공할 수 있다. 예를 들어 사용자가 도 7의 (a)의 메뉴 화면에서, '잡곡 비율'탭(730)을 선택하는 경우, 제어부(100)는 도 7의 (c)에서 보이고 있는 바와 같이, 지정된 혼합 비율(예, 8:2(쌀과 잡곡의 혼합 비율) 중 '2')에서 각 잡곡의 비율을 결정할 수 있는 메뉴를 표시할 수 있다.

도 7의 (c)에서 보이고 있는 메뉴의 각 항목은 각각 서로 다른 저장 호퍼에 저장된 곡물에 대응될 수 있다. 이 경우 사용자가 '+' 항목을 선택하거나 특정 항목의 게이지를 늘리는 경우, 특정 저장 호퍼에 저장된 곡물의 잡곡 비율이 증가할 수 있다. 예를 들어 사용자가 특정 게이지를 최대값인 5로 설정하는 경우, 전체 잡곡량의 50%가 상기 5의 값이 설정된 게이지에 대응하는 곡물로 설정될 수 있다. 반면 사용자가 '-' 항목을 선택하거나 특정 항목의 게이지를 줄이는 경우, 특정 저장 호퍼에 저장된 곡물의 잡곡 비율이 감소할 수 있다. 예를 들어 사용자가 특정 게이지를 최소값인 0으로 설정하는 경우, 상기 0의 값이 설정된 게이지에 대응하는 곡물은 토출되지 않을 수 있다.

한편 도 7의 (c)에서 보이고 있는 바와 같이, 각 저장 호퍼에 저장된 곡물들이 식별되지 않은 상태에서는 각 잡곡이 '이름 없음'으로 표시될 수 있다. 이러한 경우 제어부(100)는 사용자의 입력에 따라 또는 자동으로 각 저장 호퍼에 저장된 곡물을 식별할 수 있으며, 식별된 곡물에 따라 각 곡물들의 이름을 설정할 수 있다.

도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 곡물 디스펜서(10)에서, 보관부에 보관된 곡물에 대한 정보를 입력받는 예를 도시한 예시도이다.

먼저 도 8의 (a)를 참조하여 살펴보면, 본 발명의 실시 예에 따른 곡물 디스펜서(10)는 각 곡물의 이름을 설정할 수 있는 메뉴를 제공할 수 있다. 예를 들어 사용자가 도 7의 (a)의 메뉴 화면에서, '잡곡 이름 설정'탭(800)을 선택하는 경우, 도 8의 (a)에서 보이고 있는 바와 같이 각 저장 호퍼에 대응하는 메뉴와 각 저장 호퍼의 번호, 그리고 각 저장 호퍼의 곡물 이름을 설정할 수 있는 잡곡 이름 설정 메뉴(810)가 표시될 수 있다.

한편 상기 잡곡 이름 설정 메뉴(810)는 각 저장 호퍼에 저장된 곡물을 자동으로 식별할 것인지 수동으로 설정할 것인지를 선택하기 위한 선택 메뉴들(820, 830)을 제공할 수 있다. 이 경우 상기 선택 메뉴 중에서 사용자가 자동 설정 메뉴(820)를 선택하는 경우라면, 제어부(100)는 보관부(111)에 형성된 곡물 식별 센서의 검출 결과에 근거하여 각 저장 호퍼에 저장된 곡물을 식별 및 식별된 결과들을 잡곡 이름 설정 메뉴(810) 상에 표시할 수 있다. 이 경우 상기 잡곡 이름 설정 메뉴(810)의 '이름 없음'으로 표시된 란에, '이름 없음' 대신 상기 곡물 식별 센서를 통해 검출된 각 저장 호퍼의 곡물을 식별한 결과가 표시될 수 있다.

반면 상기 선택 메뉴 중에서 사용자가 수동 설정 메뉴(830)를 선택하는 경우라면, 제어부(100)는 각 저장 호퍼에 대응하는 곡물 이름을 사용자로부터 직접 입력받을 수 있다. 일 예로 제어부(100)는 사용자가 도 8의 (a)에서 보이고 있는 바와 같이 제1 저장 호퍼(811)를 선택하는 경우 사용자의 입력에 따른 곡물 이름을 상기 제1 저장 호퍼(811)에 저장된 곡물의 이름으로 설정할 수 있다. 이 경우 사용자의 입력은 특정 곡물 이름에 대응하는 문자를 형성하는 터치 입력 또는 음성 입력일 수 있다.

이와 같이 각 저장 호퍼에 저장된 곡물의 이름들이 설정되는 경우, 제어부(100)는 설정도니 곡물의 이름들을 메뉴 화면에 반영할 수 있다. 따라서 사용자가 '잡곡 비율' 탭(730)을 선택하는 경우, 상기 도 7의 (c)와 달리, 도 8의 (b)에서 보이고 있는 바와 같이 설정된 각 곡물의 이름들이 잡곡 비율 메뉴 상에 표시될 수 있다.

뿐만 아니라, 상기 곡물 디스펜서(10)는 잔여량 알림에 관련된 설정을 상기 메뉴 화면을 통해 사용자로부터 입력받을 수 있다. 예를 들어 도 8의 (c)에서 보이고 있는 바와 같이, 사용자가 '잔여량 알림'탭(740)을 선택하는 경우, 제어부(100)는 각 저장 호퍼에 저장된 곡물들 각각에 대하여 잔여량 알림을 받을 것인지 여부를 설정할 수 있는 메뉴를 표시할 수 있다. 이 경우 도 8의 (c)에서 보이고 있는 바와 같이, 사용자가 '쌀'을 제외한 나머지 곡물들에 대하여 잔여량 알림을 설정하지 않은 경우, 상기 '쌀'을 제외한 나머지 곡물들에 대해서는 잔량 체크 및, 잔량 체크에 따른 잔량 부족 알림 정보 출력이 이루어지지 않을 수 있다. 이러한 경우 상기 '쌀'을 제외한 나머지 곡물들에 대해서는 잔량 부족에 따른 구매 프로세스가 진행되지 않을 수 있다.

한편 도 8의 (c)에서 보이고 있는 바와 같이, 제어부(100)는 잔량 부족 알림 정보가 출력될 최소 비축량을 사용자로부터 직접 설정받을 수 있다. 이처럼 최소 비축량이 직접 설정되는 경우, 직접 설정된 최소 비축량이 상기 도 6에서 살펴본 바와 같이 자동으로 산출되는 최소 비축량에 우선할 수 있다. 따라서 제어부(100)는 상기 직접 설정된 최소 비축량에 근거하여 잔량 부족 알림 정보를 출력하고, 잔량 부족 알림 정보가 출력되는 곡물에 한하여, 사용자의 선택에 따른 구매 프로세스를 진행할 수 있다.

한편 도 9는 본 발명의 실시 예에 따른 곡물 디스펜서(10)에서, 사용자 커스터마이징 데이터에 따른 곡물 토출이 이루어지는 동작 과정을 도시한 흐름도이다.

도 9를 참조하여 살펴보면, 본 발명의 실시 예에 따른 곡물 디스펜서(10)의 제어부(110)는 밥을 짓기 위한 곡물 토출을 요청하는 사용자의 요청이 수신되는 경우, 사용자의 요청으로부터 사용자를 식별할 수 있다(S900). 일 예로 제어부(110)는 상기 사용자의 요청에 대응하는 발화한 사용자의 음성 또는 상기 사용자의 요청에 대응하는 음성 명령을 발화한 사용자의 이미지에 근거하여, 상기 수신된 곡물 토출 요청에 대응하는 사용자를 식별할 수 있다.

그러면 제어부(110)는 상기 식별된 사용자에 대응하는 커스터마이징 데이터를 검색할 수 있다(S902). 그리고 상기 사용자의 요청을 분석하여(S904) 사용자의 요청에, 곡물 토출을 위한 설정값이 포함되어 있는지 여부를 판별할 수 있다(S906). 여기서 상기 곡물 토출을 위한 설정값은 곡물을 토출하기 위해 필요한 설정값으로, 어떤 곡물을 토출할 것인지(토출 곡물), 얼마나 토출할 것인지(전체 곡물 토출량), 또 어떻게 토출할 것인지(곡물의 혼합비율)에 대한 정보일 수 있다.

이 경우 제어부(110)는, 사용자의 요청 중에 지정된 쌀을 제외한 특정 곡물의 명칭이 있는 경우, 지정된 곡물의 토출을 사용자가 요청한 것으로 판단할 수 있다. 그러나 사용자의 요청 중에 특정 곡물의 명칭이 포함되지 않은 경우라면, 사용자의 요청이 곡물이 토출된 특정 시점을 포함하고 있는지를 검출할 수 있다. 그리고 곡물이 토출된 특정 시점을 사용자 요청이 포함하고 있는 경우, 상기 특정 시점의 곡물 토출 이력으로부터 쌀과 혼합할 특정 곡물을 결정할 수 있다.

한편 상기 곡물 토출량 및 곡물 혼합비율 역시 이와 유사하게 결정될 수 있다. 예를 들어 사용자의 요청이 밥 양(예 : 2 인분) 또는 곡물 혼합비율에 대한 정보를 포함하는 경우, 제어부(110)는 상기 지정된 밥 양 또는 곡물 혼합비율에 따라 곡물 토출량 또는 곡물 혼합비율을 결정할 수 있다. 또는 사용자의 요청이 곡물이 토출된 특정 시점에 대한 정보를 포함하는 경우, 제어부(110)는 상기 특정 시점의 곡물 토출 이력으로부터 곡물 토출량 또는 곡물 혼합비율을 결정할 수 있다(S910).

그러나 상기 S906 단계의 판별 결과, 수신된 사용자 요청이 곡물 토출을 위한 설정값(지정값 또는 특정 시점)을 포함하지 않는 경우라면, 제어부(110)는 상기 S902 단계에서 검색된 사용자 커스터마이징 데이터에 근거하여 상기 곡물 토출을 위한 설정값을 결정할 수 있다. 즉, 제어부(110)는, 상기 설정값이 사용자의 요청에 포함되지 않은 경우, 사용자의 요청에 따라 곡물 토출된 과거 이력에 근거하여 상기 사용자가 선호하는 곡물의 종류 및 곡물 토출량, 그리고 선호하는 곡물 혼합비율을 인공지능부(180)가 학습한 결과에 근거하여 상기 곡물 토출을 위한 설정값을 결정할 수 있다(S908).

한편, 상기 S908 단계 또는 S910 단계에 근거하여, 곡물 토출을 위한 설정값(토출 곡물 종류, 곡물 토출량 및 곡물 혼합비율)이 결정되면, 제어부(110)는 결정된 설정값에 따라 곡물이 토출되도록 토출부(112)를 제어할 수 있다. 그리고 토출된 곡물을 세척 및 기 설정된 양의 밥물에 따라 세척된 곡물을 불리는 과정을 수행할 수 있다(S914).

그리고 제어부(110)는 상기 결정된 설정값에 따른 학습 데이터를 생성할 수 있다(S914). 상기 S914 단계는, 상기 S908 단계 또는 S910 단계에서 결정된 설정값을, 기 설정된 포맷을 가지는 학습 데이터로 생성하는 과정일 수 있다. 그리고 상기 S914 단계의 과정을 거쳐 학습 데이터가 생성되면, 제어부(110)는 상기 S908 단계 또는 S910 단계에서 결정된 설정값에 따라 상기 인공지능부(180)가 학습을 수행할 수 있도록, 상기 생성된 학습 데이터를 상기 인공지능부(180)에 입력할 수 있다. 그러면 제어부(110)의 입력에 따라 인공지능부(180)는 상기 S908 단계 또는 S910 단계에서 결정된 설정값에 근거하여 학습을 수행하고, 수행된 학습 결과에 따라 상기 식별된 사용자의 커스터마이징 데이터를 갱신할 수 있다(S916).

한편 상술한 설명에 따르면, 본 발명의 실시 예에 따른 곡물 디스펜서(10)는 시간에 근거하여 사용자가 선호하는 곡물 토출 설정값을 학습할 수 있음을 언급한 바 있다. 도 10은 이와 같이, 본 발명의 실시 예에 따른 곡물 디스펜서(10)에서, 곡물 토출이 요청된 시간에 따라 학습된 사용자 커스터마이징 데이터에 따른 곡물 토출이 이루어지는 동작 과정을 도시한 흐름도이다.

도 10을 참조하여 살펴보면, 본 발명의 실시 예에 따른 곡물 디스펜서(10)의 제어부(110)는 밥을 짓기 위한 곡물 토출을 요청하는 사용자의 요청이 수신되는 경우, 사용자의 요청이 수신된 시각을 검출할 수 있다(S1000). 그리고 본 발명의 실시 예에 따른 곡물 디스펜서(10)의 제어부(110)는 밥을 짓기 위한 수신된 사용자의 요청으로부터 사용자를 식별 및 식별된 사용자의 기 학습된 커스터마이징 데이터를 검색할 수 있다(S1002).

그리고 제어부(110)는 상기 수신된 사용자의 요청이, 곡물 토출을 위한 설정값들 중 적어도 하나를 포함하고 있지 않은 경우, 상기 S1002 단계에서 검색된 사용자의 커스터마이징 데이터로부터 상기 사용자의 요청에 포함되지 않은 설정값을 결정할 수 있다(S1004). 여기서 상기 커스터마이징 데이터는, 서로 다른 시간 별로 사용자가 선호하는 토출 곡물 종류, 곡물 토출량 및 곡물 혼합비율 중 적어도 하나가 학습된 데이터일 수 있다. 따라서 제어부(110)는 상기 S1004 단계에서, 사용자의 커스터마이징 데이터로부터 상기 사용자의 요청이 수신된 시각에 학습된 토출 곡물 종류, 곡물 토출량 및 곡물 혼합비율 중 적어도 하나를 검출할 수 있다. 따라서 사용자가 곡물의 토출을 요청한 시각이 다른 경우, 검출되는 토출 곡물 종류, 곡물 토출량 및 곡물 혼합비율 중 적어도 하나가 달라질 수 있다.

한편 상기 S1004 단계에서, 사용자의 요청이 수신된 시각에 학습된 토출 곡물 종류, 곡물 토출량 및 곡물 혼합비율 중 적어도 하나가 검출되면, 제어부(110)는 검출된 토출 곡물 종류, 곡물 토출량 및 곡물 혼합비율 중 적어도 하나에 대해 사용자의 확인을 요청할 수 있다(S1006). 그리고 상기 확인 요청에 대한 응답으로 사용자가 수정을 요청하였는지 여부를 판별할 수 있다(S1008). 그리고 사용자의 수정 요청이 있는 경우, 수신된 수정 요청에 근거하여 상기 S1004 단계에서 검출된 설정값들(토출 곡물 종류, 곡물 토출량 및 곡물 혼합비율) 중 적어도 하나를 변경할 수 있다(S1010).

한편 상기 S1008 단계의 판별 결과 수정 요청이 없거나 또는 S1010 단계에 의해 수정을 통해 곡물 토출을 위한 설정값들의 설정이 완료된 경우, 제어부(110)는 완료된 설정값에 따라 곡물을 토출 및, 교반-세척하고 기 설정된 양의 밥물에 따라 세척된 곡물을 불리는 불림 과정을 진행할 수 있다(S1012).

그리고 제어부(110)는 상기 곡물 토출이 요청된 시각에 따라 학습된 커스터마이징 데이터로부터 추출된 설정값 또는 사용자의 수정 요청에 따라 수정된 설정값에 따른 학습 데이터를 생성할 수 있다(S1014). 그리고 제어부(110)는 상기 S1014 단계를 통해 기 설정된 포맷에 따른 학습 데이터가 생성되면, 기 학습된 커스터마이징 데이터로부터 추출된 설정값 또는 사용자의 수정 요청에 따라 수정된 설정값에 따라 상기 인공지능부(180)가 학습을 수행할 수 있도록, 상기 생성된 학습 데이터를 상기 인공지능부(180)에 입력할 수 있다. 그러면 제어부(110)의 입력에 따라 인공지능부(180)는 학습을 수행하고, 수행된 학습 결과에 따라 상기 식별된 사용자의 커스터마이징 데이터를 갱신할 수 있다(S1016).

한편 본 발명의 실시 예에 따른 곡물 디스펜서(10)는 통신부(140)를 통해 적어도 하나의 외부 기기 또는 기 설정된 외부 서버와 무선 통신을 수행할 수 있다. 그리고 무선 통신을 통해 연결된 외부 기기 또는 서버를 통해 사용자의 건강과 관련된 정보를 수집하고, 수집된 정보에 근거하여 적어도 하나의 음식 레시피를 추천할 수 있다.

도 11은 이처럼 본 발명의 실시 예에 따른 곡물 디스펜서(10)가, 사용자의 건강 상태를 분석한 결과에 따라 적어도 하나의 음식 레시피를 추천하는 동작 과정을 도시한 흐름도이다.

도 11을 참조하여 살펴보면, 상기 곡물 디스펜서(10)의 제어부(110)는 통신부(140)를 통해 사용자 주변의 적어도 하나의 외부 기기 또는 기 설정된 외부 서버와의 통신 연결을 수행할 수 있다(S1100). 여기서 상기 사용자 주변의 적어도 하나의 외부 기기는, 사용자가 착용한 스마트 워치 또는 스마트 글래스와 같은 웨어러블 기기 또는 사용자가 소지한 스마트 폰 등의 이동 단말기일 수 있다. 또한 상기 기 설정된 외부 서버는 사용자의 이동에 관련된 정보를 제공하거나, 사용자가 섭취한 음식 등에 대한 정보를 제공할 수 있는 서버일 수 있다. 일 예로, 상기 외부 서버는 사용자가 방문한 음식점의 서버일 수 있다.

한편 상기 S1100 단계에서, 적어도 하나의 외부 기기 또는 서버와 통신 연결이 이루어지면, 제어부(110)는 연결된 적어도 하나의 외부 기기 또는 서버로부터 사용자의 건강과 관련된 정보를 수집할 수 있다. 여기서 상기 사용자의 건강과 관련된 정보는 사용자가 섭취한 음식물의 정보일 수 있다.

일 예로, 사용자가 음식점에 방문하면 상기 음식점의 서버, 즉 외부 서버는 사용자의 이동 단말기에 접속 및, 사용자가 방문에 따른 로그 정보를 사용자의 이동 단말기에 전송할 수 있다. 그러면 곡물 디스펜서(10)는 사용자의 이동 단말기에 남겨진 로그 정보를 통해 상기 음식점의 서버(외부 서버)에 접속하여(S1100 단계), 사용자가 구매한 음식에 대한 정보를 수집할 수 있다(예 : 사용자의 카드 사용 내역 근거)(S1102 단계).

또한 상기 S1102 단계에서 수집되는 사용자의 건강과 관련된 정보는, 사용자가 착용한 웨어러블 디바이스 또는 소지한 이동 단말기 등에서 수집되는 사용자의 혈압, 맥박, 심전도 등의 생체 정보일 수 있다. 또한 상기 S1102 단계에서 수집되는 사용자의 건강과 관련된 정보는, 사용자의 식습관에 관련된 정보로서 기 학습된 사용자의 곡물 토출 이력에 따라 사용자가 선호하는 곡물 및 곡물 혼합 비율, 그리고 곡물 토출량 등이 학습된 커스터마이징 데이터를 포함할 수 있다.

상기 S1102 단계에서 사용자의 건강과 관련된 정보들이 수집되면, 제어부(110)는 수집된 정보를 통해 사용자의 음식 선호도와 사용자의 건강 상태 중 적어도 하나를 분석할 수 있다(S1104). 예를 들어 제어부(110)는 사용자가 즐겨 섭취하는 음식 및 사용자가 주로 토출하는 곡물의 종류에 근거하여 사용자가 선호하는 음식과 밥의 특성을 분석할 수 있다.

또는 제어부(110)는 수집되는 사용자의 생체 정보에 근거하여 사용자의 건강 상태를 분석할 수 있다. 이 경우 제어부(110)는 보다 자세한 사용자의 건강 상태 분석을 위해, 사용자에게 신장이나 체중 등 사용자의 신체 정보를 더 요구할 수 있으며 사용자가 신체 정보를 입력하는 경우 입력된 사용자의 신체 정보에 근거하여 보다 자세하게 사용자의 건강 상태를 분석할 수 있다.

한편 상기 S1104 단계에서 사용자의 음식 선호도와 사용자의 건강 상태 중 적어도 하나의 분석이 완료되면, 제어부(110)는 곡물 토출을 위한 사용자의 요청이 있는지를 검출할 수 있다(S1106). 검출 결과 사용자의 요청이 없는 경우라면, 제어부(110)는 상기 S1100 단계 내지 S1104 단계에 이르는 과정을 다시 수행하여, 현재까지 분석된 사용자의 음식 선호도와 사용자의 건강 상태 중 적어도 하나를 갱신할 수 있다.

반면 상기 S1106 단계의 검출 결과, 곡물 토출을 위한 사용자의 요청이 있는 경우라면, 제어부(110)는 상기 S1104 단계의 분석 결과에 기반하여 사용자의 음식 선호도 또는 사용자의 건강 상태에 적합한 적어도 하나의 음식 레시피를 검색할 수 있다(S1108).

일 예로, 제어부(110)는 사용자의 음식 선호도에 대응하는 특정 종류의 음식 레시피를 검색할 수 있다. 또는 분석된 사용자의 건강 상태에 근거하여, 사용자의 건강에 도움이 되는 음식 레시피를 검색할 수 있다. 예를 들어 사용자가 과체중인 경우 제어부(110)는 다이어트에 도움이 되는 음식 레시피를 검색할 수 있으며, 사용자의 건강 상태를 분석한 결과 사용자가 긴장하거나 스트레스를 받은 상태로 판단되는 경우, 긴장된 상태 또는 스트레스 해소에 도움이 되는 식단을 형성할 수 있는 음식 레시피를 검색할 수 있다. 이를 위해, 본 발명의 실시 예에 따른 곡물 디스펜서(10)의 메모리(170)에 서로 다른 음식 선호도 또는 서로 다른 건강 상태 등에 따라 분류된 복수의 음식 레시피를 포함하는 레시피 데이터베이스(도시되지 않음)가 구비되거나, 또는 상기 복수의 음식 레시피를 제공하는 기 설정된 외부 서버와의 통신 연결이 이루어질 수 있다.

한편 상기 음식 레시피를 검색하는 상기 S1108 단계는, 식재료를 보관하는 기 설정된 외부 기기(예 : 냉장고)와의 통신 연결을 통해, 현재 저장된 식재료에 근거한 음식 레시피가 검색되는 단계를 포함할 수 있다. 즉, 제어부(110)는 냉장고와의 통신 연결을 통해, 현재 냉장고에 저장된 식재료들을 검출하고, 검출된 식재료들에 따라 사용자가 현재 조리가 가능한 음식들의 레시피를 검색할 수 있다.

상기 S1108 단계에서 음식 레시피를 검색하는 단계가 완료되면, 제어부(110)는 상기 S1106 단계에서 수신된 사용자의 요청에 대한 응답으로, 상기 검색된 음식 레시피들 중 적어도 하나를 추천 음식 레시피로서 사용자에게 출력할 수 있다(S1110). 이 경우 사용자가 상기 추천 음식 레시피들 중 어느 하나의 레시피도 선택하지 않는 경우, 제어부(110)는 사용자의 곡물 토출 요청 또는 사용자의 커스터마이징 데이터에 따른 곡물을 토출하고, 세척 및 기 설정되거나 사용자로부터 수신된 요청에 따른 밥물 양과 불림 시간에 따라 곡물의 불림 과정을 진행할 수 있다. 그러나 사용자가 상기 추천 음식 레시피들 중 어느 하나를 선택하는 경우, 제어부(110)는 상기 선택된 음식 레시피에 대한 정보를 사용자에게 더 제공하거나 상기 선택된 음식 레시피에 따른 밥을 짓기 위한 곡물을 토출하는 과정을 진행할 수 있다.

한편 도 12는 본 발명의 실시 예에 따른 곡물 디스펜서(10)에서, 사용자에 의해 선택된 음식 레시피에 따른 밥을 짓기 위한 곡물이 준비되는 동작 과정을 도시한 흐름도이다.

도 12을 참조하여 살펴보면, 본 발명의 실시 예에 따른 곡물 디스펜서(10)의 제어부(110)는 현재 추천된 음식 레시피들의 목록을 출력할 수 있다(S1200). 예를 들어 곡물 디스펜서(10)는 출력부(160)의 디스플레이부(161) 상에 상기 추천 음식 레시피들의 목록을 출력하거나, 또는 기 설정된 외부 기기의 디스플레이부에 상기 추천된 음식 레시피들의 목록을 출력할 수 있다.

그리고 상기 출력된 음식 레시피들 중 어느 하나가 선택되면 제어부(110)는 선택된 어느 하나의 레시피에 대한 보다 자세한 정보를 출력할 수 있다(S1202). 예를 들어 제어부(110)는 선택된 레시피의 각 과정 별로 동영상의 형태로 상기 선택된 레시피의 정보를 출력할 수 있다. 이 경우 제어부(110)는 사용자의 음성 명령을 통해 동영상 형태로 제공되는 레시피 정보의 출력을 제어할 수 있다. 즉, 사용자는 음성으로 '정지', '재생', '빨리', '뒤로' 등의 명령을 입력할 수 있으며, 이러한 사용자의 음성 명령을 통해 상기 레시피 정보의 동영상이 정지 및 재생되거나 또는 빨리감기, 되감기 등이 이루어질 수 있다.

한편 상기 레시피의 정보가 출력되는 상태에서, 제어부(110)는 사용자의 밥짓기 요청을 수신할 수 있다(S1204). 그리고 사용자의 밥짓기 요청이 수신되는 경우 제어부(110)는 선택된 음식의 레시피로부터 밥에 관련된 밥 레시피를 검출할 수 있다. 그리고 검출된 밥 레시피에 대응하는 곡물 및 곡물의 혼합비율을 분석할 수 있다(S1206). 그리고 상기 사용자의 요청에 따른 식사량(예 : 3인분)과 상기 분석된 혼합 비율에 따라, 상기 분석된 곡물이 토출되도록 토출부(112)를 제어할 수 있다(S1208).

그리고 곡물이 토출되면, 토출된 곡물이 균일하게 혼합되도록 교반하고, 상기 교반에 따른 혼합곡을 세척되도록 상기 교반-세척부(120)를 제어할 수 있다(S1210). 그리고 교반 및 세적이 완료되면 상기 검출된 밥 레시피에 따른 양의 밥물이 교반-세척 용기(125)에 급수되도록 급수부(121)를 제어할 수 있다(S1212). 그리고 밥물의 급수가 완료되면, 제어부(110)는 타이머를 초기화하고 상기 검출된 밥 레시피에 따른 불림 시간이 만기되었는지 여부를 체크할 수 있다(S1214). 그리고 상기 검출된 밥 레시피에 따른 불림 시간이 만기된 경우 혼합곡의 불림이 완료되었음을 알리는 알림 신호를 출력할 수 있다(S1216).

그러면 사용자는 상기 불림이 완료된 곡물과 밥물을 용기에 담아서 밥을 조리하기 위한 별도의 조리기기를 통해 조리할 수 있다. 또는 상기 곡물 디스펜서(10)가 취사 기능이 있는 경우, 상기 곡물 디스펜서(10)의 취사 기능을 구동할 수 있다. 따라서 제어부(110)는, 상기 S1216 단계에서 불림이 완료된 곡물과 밥물이 수용된 용기를 가열 또는 가압하여, 현재 선택된 레시피에 포함된 밥을 조리할 수 있다.

한편 본 발명의 실시 예에 따른 곡물 디스펜서는 다른 인공지능 디바이스와 연계하여 동작할 수 있다. 이 경우 상기 인공지능 디바이스는 상술한 본 발명의 실시 예에 따른 곡물 디스펜서의 인공지능 플랫폼(Artificial Intelligence Platform) 또는 인공지능부(180)의 역할을 수행할 수 있다.

도 13은 이러한 경우에 본 발명의 실시 예에 따른 곡물 디스펜서(15)가, 인공지능 디바이스(14)와 연동하여 구동되는 예를 도시한 예시도이다. 그리고 도 14는, 상기 도 13에서 도시된 곡물 디스펜서(15)가, 상기 인공지능 디바이스(14)와 연동하여 밥을 짓기 위한 곡물을 준비하는 동작 과정을 도시한 흐름도이다.

먼저 도 13을 참조하여 살펴보면, 먼저 인공지능 디바이스(14)와 곡물 디스펜서(15)는 BLE(Bluetooth Low Energy) 등 다양한 근거리 통신망 기술을 통해 서로 통신 연결될 수 있다. 그리고 인공지능 디바이스(14)는 사용자와의 대화를 통해 사용자가 곡물의 토출을 요청하면(S1400), 사용자가 요청한 밥의 양에 따른 전체 곡물 토출량 및 쌀과 혼합할 잡곡, 그리고 쌀과 잡곡의 혼합 비율들을 결정할 수 있다(S1402).

그러면 인공지능 디바이스(14)는 상기 결정된 곡물 토출량, 쌀과 혼합할 잡곡, 및 쌀과 잡곡의 혼합 비율에 대한 정보(1310)를 곡물 디스펜서(15)에 전송할 수 있다(S1404).

여기서 인공지능 디바이스(14)는 수신된 사용자의 음성 정보로부터 사용자를 식별할 수 있다. 그리고 식별된 사용자의 개인화된 데이터, 즉 커스터마이징 데이터를 상기 곡물 디스펜서(15)에 제공할 수 있다. 이 경우 상기 커스터마이징 데이터는 1인분에 해당하는 곡물의 토출량(식사량 정보), 식별된 사용자가 선호하는 밥물의 양 및 불림 시간 등의 정보(식감 정보)를 포함할 수 있다. 이를 위해 상기 인공지능 디바이스(14)는 사용자의 요청에 따라 곡물을 토출하기 위한 정보를 제공하면서, 식별된 사용자의 식사량 정보와 식감 정보를 학습 및, 학습된 결과를 상기 커스터마이징 데이터에 반영할 수 있다.

그러면 곡물 디스펜서(15)는 인공지능 디바이스(14)로부터 수신된 정보에 근거하여 쌀과 적어도 하나의 곡물이 토출되도록 토출부를 제어할 수 있다. 그리고 상기 인공지능 디바이스(14)로부터 수신된 정보에 대한 응답으로 상기 곡물 디스펜서(15)의 상태에 관련된 정보(1320)를 상기 인공지능 디바이스(14)에 전송할 수 있다.

여기서 상기 상태 정보는, 저장된 곡물의 잔량에 관련된 정보를 포함할 수 있다. 일 예로 곡물 디스펜서(15)는 보관부에 저장된 쌀 및 적어도 하나의 곡물의 잔량이 기 설정된 최소 비축량 이하인 경우, 해당 곡물에 대한 잔량이 부족함을 알리는 정보를 인공지능 디바이스(14)에 전송할 수 있다. 그러면 인공지능 디바이스(14)는 음성 정보를 통해 잔량이 부족한 곡물을 사용자에게 알림과 동시에 사용자의 선택에 따라 해당 곡물의 구매 프로세스를 진행할 수 있다.

한편 곡물 디스펜서(15)는 토출된 곡물들을 교반할 수 있다. 그리고 곡물의 토출 및 교반이 완료되었음을 인공지능 디바이스(14)에 알릴 수 있다(예 : 알림 정보 전송). 그러면 인공지능 디바이스(14)는 곡물 디스펜서(15)에 곡물의 함수율에 대한 정보를 요청할 수 있다(S14140). 그러면 곡물 디스펜서(15)는 적어도 하나의 함수율 센서를 통해 보관부에 저장된 곡물 중 적어도 한 종류의 곡물에 대한 함수율을 검출할 수 있다(S1412). 그리고 상기 함수율 정보의 요청에 대한 응답으로, 상기 검출된 곡물의 함수율을 인공지능 디바이스(14)에 전송할 수 있다.

그러면 인공지능 디바이스(14)는 수신된 곡물 함수율에 근거하여 상기 교반에 의해 혼합된 곡물, 즉 혼합곡에 세척 시간과 세척 횟수 및 밥물의 양과 불림 시간을 결정할 수 있다(S1416).

그리고 인공지능 디바이스(14)는 결정된 세척 시간과 세척 횟수에 대한 정보를 곡물 디스펜서(15)에 전송할 수 있다(S1418). 그러면 곡물 디스펜서(15)는 수신된 세척 시간과 세척 횟수에 대한 정보에 근거하여 상기 혼합곡을 세척할 수 있다(S1420). 그리고 세척이 완료되는 경우 세척이 완료되었음을 알리는 알림 정보를 인공지능 디바이스(14)에 전송할 수 있다(S1422).

그러면 인공지능 디바이스(14)는, 상기 세척 완료 알림에 대한 응답으로 상기 결정된 밥물의 양과 불림 시간에 대한 정보를 곡물 디스펜서(15)에 전송할 수 있다(S1424). 그러면 곡물 디스펜서(15)는 수신된 밥물의 양에 따라 교반-세척 용기(125)에 물을 급수할 수 있다(S1426).

그리고 밥물의 양 만큼 물이 급수된 경우라면, 곡물 디스펜서(15)는 급수를 중지하고 타이머를 초기화할 수 있다. 여기서 타이머는 상기 불림 시간 동안 상기 결정된 양의 밥물에 상기 혼합곡이 불려질 수 있도록, 상기 혼합곡이 상기 밥물에 담그어진 시간을 측정하기 위한 것일 수 있다. 그리고 상기 타이머를 통해 경과된 시간을 측정한 결과, 상기 불림 시간이 만기된 경우라면(S1428), 곡물 디스펜서(15)는 불림 시간이 만기되었음을 알리는 알림 정보를 인공지능 디바이스(14)에 전송할 수 있다(S1430). 그러면 인공지능 디바이스(14)는, 혼합곡의 불림이 완료되었음을 사용자가 인지할 수 있도록, 상기 혼합곡의 불림이 완료되었음을 알리는 불림 완료 알림 정보를 출력할 수 있다(S1432).

그러면 사용자는 상기 불림이 완료된 곡물과 밥물을 용기에 담아서 밥을 조리하기 위한 별도의 조리기기를 통해 조리할 수 있다. 또는 상기 곡물 디스펜서(15)가 취사 기능이 있는 경우, 상기 곡물 디스펜서(15)의 취사 기능 구동을 인공지능 디바이스(14)에 요청할 수 있다. 그러면 인공지능 디바이스(14)는 취사 기능을 시작하기 위한 요청을 상기 곡물 디스펜서(15)에 전송하고, 곡물 디스펜서(15)는 이에 대한 응답으로 상기 불림이 완료된 곡물과 밥물이 수용된 용기를 가열 또는 가압하여 밥을 조리할 수 있다.

전술한 본 발명은, 프로그램이 기록된 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체는, 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체의 예로는, HDD(Hard Disk Drive), SSD(Solid State Disk), SDD(Silicon Disk Drive), ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장 장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 따라서 상기의 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니되고 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 결정되어야 하고, 본 발명의 등가적 범위 내에서의 모든 변경은 본 발명의 범위에 포함된다.

10 : 곡물 디스펜서
100 : 제어부 110 : 디스펜싱부
111 : 보관부 112 : 토출부
120 : 교반-세척부 121 : 급수부
122 : 배수부 123 : 용기부
130 : 센서부 140 : 통신부
150 : 입력부 160 : 출력부
161 : 디스플레이부 162 : 음향 출력부
170 : 메모리 180 : 인공지능부
190 : 취사부

Claims (16)

1. 서로 다른 곡물이 저장된 복수의 저장 호퍼를 구비하는 보관부;
   상기 보관부에서 토출되는 곡물을 수용하도록 형성된 용기;
   상기 용기에 물을 급수 및 배수하도록 형성된 급수부와 배수부;
   상기 수용된 곡물의 혼합과 세척을 위해 상기 용기를 소정 각도 회전시킬 수 있도록 형성된 용기 액추에이터;
   밥 짓기를 위한 사용자의 요청이 수신되는 경우, 상기 요청에 대응하는 사용자를 식별 및, 식별된 사용자의 곡물 토출 이력에 따라 사용자가 선호하는 곡물의 종류와 곡물 토출량, 그리고 곡물의 혼합비율 중 적어도 하나를 학습하는 인공지능부;
   상기 인공지능부의 학습 결과에 따라 상기 식별된 사용자가 선호하는 곡물의 종류와 곡물 토출량 및 곡물 혼합비율 중 적어도 하나를 포함하는 사용자 커스터마이징 데이터를 저장하는 메모리; 및,
   수신된 요청에 대응하는 사용자의 커스터마이징 데이터에 근거하여 상기 보관부에 보관된 곡물이 토출되도록 상기 보관부를 제어하고, 상기 용기에 수용된 곡물을 교반 및, 상기 교반된 혼합곡을 세척하도록 상기 용기 액추에이터를 제어하며, 기 설정된 양의 밥물로 상기 혼합된 곡물이 기 설정된 불림 시간 동안 불려지도록 상기 급수부와 배수부를 제어하는 제어부를 포함하며,
   상기 인공지능부는,
   상기 사용자의 요청을 분석한 결과, 사용자의 요청이 토출 곡물의 종류와 곡물 토출량 및 곡물 혼합비율 중 적어도 하나를 포함하지 않는 경우, 상기 사용자의 커스터마이징 데이터에 근거하여, 상기 사용자 요청에 포함되지 않은 토출 곡물의 종류와 곡물 토출량 및 곡물 혼합비율 중 적어도 하나를 결정하는 것을 특징으로 하는 곡물 디스펜서.
2. 삭제
3. 제1항에 있어서,
   상기 커스터마이징 데이터는,
   상기 사용자의 요청이 수신된 시각에 근거하여 학습된 사용자가 선호하는 곡물의 종류와 곡물 토출량, 그리고 곡물의 혼합비율 중 적어도 하나를 포함하며,
   상기 인공지능부는,
   상기 사용자의 요청이 수신되면, 요청이 수신된 시각을 검출 및, 사용자의 요청에 따라 토출된 곡물의 종류와 토출량, 및 곡물 혼합비율 중 적어도 하나를, 상기 검출된 시각에 사용자가 선호하는 곡물의 종류와 곡물 토출량, 그리고 곡물의 혼합비율 중 적어도 하나로 학습하는 것을 특징으로 하는 곡물 디스펜서.
4. 제1항에 있어서,
   상기 보관부는,
   상기 복수의 저장 호퍼에 저장된 곡물들의 함수율을 측정하기 위한 함수율 센서를 적어도 하나 포함하고,
   상기 제어부는,
   상기 함수율 센서의 측정 결과에 따라 검출된 상기 복수의 저장 호퍼 각각의 곡물들의 함수율 및 상기 혼합곡의 혼합비율에 근거하여, 상기 밥물의 양과 상기 불림 시간을 결정하는 것을 특징으로 하는 곡물 디스펜서.
5. 제4항에 있어서, 상기 함수율 센서는,
   상기 복수의 저장 호퍼에 저장된 곡물들의 적외선 흡수율을 센싱하는 카메라형 센서 또는 상기 저장된 곡물들의 임피던스 특성을 검출하는 전극형 센서임을 특징으로 하는 곡물 디스펜서.
6. 제4항에 있어서, 상기 제어부는,
   상기 혼합곡에 혼합된 곡물 중, 혼합된 비율이 기 설정된 크기 이상인 어느 하나의 곡물을 검출하고, 검출된 곡물의 함수율에 근거하여 상기 혼합곡 전체의 함수율을 결정하는 것을 특징으로 하는 곡물 디스펜서.
7. 제4항에 있어서,
   상기 제어부는,
   상기 결정된 밥물의 양 또는 상기 불림 시간에 대한 사용자의 수정 요청이 있는 경우, 사용자의 수정 요청에 따라 상기 밥물의 양 또는 상기 불림 시간을 변경하고,
   상기 인공지능부는,
   상기 사용자의 수정 요청에 따라 변경된 밥물의 양 또는 불림 시간의 정보에 근거하여, 사용자가 선호하는 밥물의 양 또는 불림 시간의 정보를 더 포함하는 커스터마이징 데이터를 학습 및,
   상기 제어부의 요청에 대한 응답으로 상기 밥물의 양 또는 불림 시간의 정보를 더 포함하는 커스터마이징 데이터를 상기 제어부에 제공하는 것을 특징으로 하는 곡물 디스펜서.
8. 제1항에 있어서,
   상기 곡물 디스펜서는,
   기 설정된 외부 기기 또는 기 설정된 서버와 무선 통신을 수행할 수 있는 통신부를 더 포함하며,
   상기 인공지능부는,
   상기 사용자의 커스터마이징 데이터, 상기 기 설정된 외부 기기 또는 상기 기 설정된 서버로부터 기 설정된 기간 동안 사용자의 건강과 관련된 정보를 수집하고, 수집된 정보에 근거하여 사용자의 음식 선호도 및, 사용자의 건강 상태를 분석하며, 분석된 사용자의 음식 선호도 및 건강 상태에 근거하여 적어도 하나의 음식 레시피를 검색 및, 상기 검색된 적어도 하나의 음식 레시피를 상기 제어부에 제공하고,
   상기 제어부는,
   제공된 적어도 하나의 음식 레시피 중 어느 하나에 대한 사용자의 선택에 대한 응답으로, 선택된 음식 레시피 중 밥에 관련된 밥 레시피를 추출 및, 추출된 밥 레시피의 곡물 종류, 토출량 및 곡물의 혼합 비율 중 적어도 하나에 따라 곡물을 토출하도록 상기 보관부를 제어하고, 상기 추출된 밥 레시피에 따라 상기 토출된 곡물이 불려지도록 상기 급수부와 배수부를 제어하는 것을 특징으로 하는 곡물 디스펜서.
9. 제8항에 있어서,
   상기 곡물 디스펜서는,
   음향 신호와 영상 신호 중 적어도 하나를 출력 가능하도록 형성된 출력부를 더 포함하며,
   상기 제어부는,
   상기 인공지능부로부터 제공받은 적어도 하나의 음식 레시피를 출력하도록 상기 출력부를 제어하며, 출력된 적어도 하나의 음식 레시피 중 어느 하나를 사용자로부터 선택받는 것을 특징으로 하는 곡물 디스펜서.
10. 제9항에 있어서, 상기 제어부는,
    상기 밥 레시피에 근거하여 상기 토출된 곡물의 밥물 양과 불림 시간을 결정하고, 결정된 밥물 양과 불림 시간에 따라 상기 토출된 곡물의 불림이 이루어지도록 상기 급수부와 배수부를 제어하는 것을 특징으로 하는 곡물 디스펜서.
11. 제8항에 있어서, 상기 인공지능부는,
    식재료가 보관된 기 설정된 외부 기기와 통신 연결을 통해 상기 외부 기기에 보관된 식재료의 정보를 수집하고, 수집된 식재료 정보에 근거하여 상기 적어도 하나의 음식 레시피를 검색 및 검색된 적어도 하나의 레시피를 상기 제어부에 제공하는 것을 특징으로 하는 곡물 디스펜서.
12. 제1항에 있어서, 상기 인공지능부는,
    상기 곡물 디스펜서와 통신 가능하도록 형성된 별개의 인공지능 디바이스임을 특징으로 하는 곡물 디스펜서.
13. 제1항에 있어서, 상기 용기는,
    상기 급수부를 통해 물이 급수되는 입수부;
    상기 배수부와 연결되며 상기 급수된 물이 배수되도록 형성된 출수부;
    상기 용기 액추에이터와 연결되는 샤프트가 중앙에 형성되어, 상기 용기 액추에이터에 의한 상기 샤프트의 회전시에 상기 용기를 회전시킬 수 있도록 형성된 용기 덮개; 및,
    상기 제어부의 제어에 따라 개폐되도록 형성되며, 상기 용기의 하단에 형성되어 개방시 상기 용기에 수용된 밥물 및 혼합곡이 배출되도록 형성된 배출구를 포함하는 것을 특징으로 하는 곡물 디스펜서.
14. 제1항에 있어서,
    상기 보관부는,
    상기 복수의 저장 호퍼에 저장된 곡물들의 이미지를 획득하기 위한 적어도 하나의 카메라를 더 포함하고,
    상기 제어부는,
    상기 적어도 하나의 카메라에서 획득된 상기 곡물들의 이미지에 근거하여, 상기 복수의 저장 호퍼 각각에 저장된 곡물들을 식별하는 것을 특징으로 하는 곡물 디스펜서.
15. 제1항에 있어서,
    상기 보관부는,
    상기 복수의 저장 호퍼에 저장된 곡물들의 잔량을 측정하기 위한 잔량 센서를 적어도 하나 포함하고,
    상기 제어부는,
    상기 복수의 저장 호퍼 각각에 저장된 곡물 중, 상기 잔량 센서를 통해 검출된 잔량이 기 설정된 최소 비축량 보다 적은 곡물을 검출하고, 검출된 곡물의 잔량이 부족함을 알리는 알림 정보를 제공하는 것을 특징으로 하는 곡물 디스펜서.
16. 제15항에 있어서, 상기 제어부는,
    상기 제공된 알림 정보에 대한 사용자의 응답에 근거하여, 상기 잔량이 상기 최소 비축량보다 적은 곡물의 구매 프로세스를 진행하는 것을 특징으로 하는 곡물 디스펜서.

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