KR102569270B1 - 인체 감지에 따른 발열매트 온도조절이 가능한 인공지능 조절기 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 인공지능에 기반하여 발열매트의 온도를 자동으로 조절하는 시스템에 관한 것이다. 본 발명은 발열매트에서 사용자 감지 케이블을 통해 인체가　매트에　있으면　매트는　정상으로　가열되고.　인체가　없으면　전원이　자동으로　꺼져　화재의　위험이나　전력소모를　줄일　수　있고,　자동으로　꺼진　상태에서　다시　인체가　감지되면　자동으로　조절기의　전원이　켜지는 기능을 가짐으로써, 사용자가 발열매트를 사용하는지 여부에 따라 작동시킬 수 있으므로 화재의 위험이나 전력소모를 줄일 수 있다. 또한, 본 발명은 발열매트에서 인공지능에 기반하여 사용자에게 적합한 온도로 발열 단계를 자동으로 맞출 수 있다. 또한, 본 발명은 발열매트에서 인공지능에 기반하여 사용자에게 충분한 숙면을 취하기 위한 아로마테라피를 자동으로 제공할 수 있다.

Description

인체 감지에 따른 발열매트 온도조절이 가능한 인공지능 조절기 시스템 {Artificial intelligence controller system for controlling the temperature of the heating mat according to the detection of the human body}

본 발명은 발열매트 상에서 사용자 인체의 유/무와 인체의 움직임을 감지하여 사용자가 발열매트 위에 있으면 발열매트를 발열시키고, 사용자가 없으면 발열매트의 전원을 자동으로 꺼지게 하거나, 인공지능에 기반하여 발열매트의 온도를 자동으로 조절하는 시스템에 관한 것이다.

최근 발열매트와 같은 난방도구의 활용도가 점차 다양해지고 있다. 발열매트의 사이즈에 따라 차량용 발열시트, 사무실용 발열방석, 가정용 발열매트 등이 있으며, 그 외에도 사용 환경 및 사용 대상에 따라 캠핑용, 반려동물용 등으로 구분될 수 있다.

이렇듯 다양한 방면에서 발열매트의 활용이 이루어지고 있는 가운데, 이러한 발열매트의 사용 환경 및 사용 대상에 맞춰 자동으로 발열 동작을 제어하는 기술이 요구되고 있다. 또한 가정 내에서도 발열매트를 사용하는 대상이 다양할 수 있음에 따라 현재 이용하고 있는 사람의 특성에 맞춰 자동으로 적합한 온도로 발열 동작을 제어하는 기술이 요구되나 현재까지 이러한 발열매트의 온도를 자동으로 조절하는 것과 관련된 기술은 미비한 실정이다.

한국등록특허 KR 10-1466365 한국등록특허 KR 10-1725844 한국등록실용신안 KR 20-0493273 한국공개실용신안 KR 20-2017-0001477

본 발명은 발열매트 상에서 사용자 인체의 유/무와 인체의 움직임을 감지하여 사용자가 발열매트 위에 있으면 발열매트를 발열시키고, 사용자가 없으면 발열매트의 전원을 자동으로 꺼지게 하거나, 인공지능에 기반하여 발열매트의 온도를 자동으로 조절하는 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.

본 발명의 일 실시예에 따른 인체 감지에 따른 발열매트 온도조절이 가능한 인공지능 조절기 시스템은, 온도센서 또는 맥박센서를 구비하는 발열매트, 사용자가 선택하는 온도 또는 사용자가 선택하는 아로마테라피, 또는 인공지능 연산에 따라 추천된 사용자 맞춤 온도 또는 사용자 맞춤 아로마테라피로 상기 발열매트의 발열 온도를 설정하여 설정된 온도로 발열동작을 수행하거나, 사용자가 숙면을 취할 수 있도록 향기 발산부를 통해 설정된 아로마테라피를 제공하여 숙면 아로마테라피를 제공하는 숙면제어부, 인공지능 연산에 따라 사용자 맞춤 온도 또는 사용자 맞춤 아로마테라피를 추천하며, 상기 추천된 사용자 맞춤 온도로의 발열 명령을 상기 숙면제어부로 송신하거나, 상기 추천된 사용자 맞춤 아로마테라피의 발산 명령을 상기 숙면제어부로 송신하는 사용자단말, 및 상기 숙면제어부와 전기적으로 연결되어 상기 발열매트에 내장되고 사용자가 누울 때 대향하는 상기 발열매트의 천 재질의 커버 하부에서 상기 발열매트의 중앙부를 가로지르도록 형성하여, 상기 발열매트 상에 사용자가 누워있는 경우 사용자와 상호 정전용량값을 형성하는 사용자 감지 케이블, 사용자의 발열매트 사용에 의해 획득되는 매트 사용 데이터를 상기 사용자단말 또는 상기 숙면제어부로부터 수신하고, 이를 기반으로 인공지능 학습 및 인공지능 연산을 수행하여 사용자 맞춤 온도 또는 사용자 맞춤 아로마테라피를 추천하는 서버를 포함하고, 상기 숙면제어부는 상기 사용자단말로부터 숙면을 취하기 위해 상기 발열매트의 제어를 위한 사용자의 입력을 수신하는 입력부, 상기 사용자 감지 케이블을 통해 사용자 감지부가 상기 발열매트에 사용자가 누워있다는 것을 감지한 경우, 사용자로부터 발열온도 자동설정이 요청되면, 상기 발열매트의 현재 온도를 체크하고, 사용자 맞춤 온도와 상기 체크된 현재 온도의 차이에 기반하여 발열 온도를 자동으로 조정하는 온도 조절부, 적어도 하나 이상의 발열모드 또는 적어도 하나 이상의 아로마테라피모드를 제공하고, 사용자에 의해 선택된 발열모드로 발열 동작이 이루어지게 하거나, 사용자에 의해 선택된 아로마테라피를 제공하도록 하는 모드 설정부, 상기 사용자 감지부로부터 상기 발열매트와 사용자의 접촉 여부 및 사용자의 이용 자세에 대한 정보를 취득하고 이를 기반으로 발열매트의 현재 상태 또는 상기 사용자의 이용 자세에 발산되고 있는 향기 패치의 종류를 판단하는 상태 판단부, 상기 사용자 감지 케이블의 정전용량값을 측정하고, 사용자가 상기 사용자 감지 케이블이 포함된 상기 발열매트에 눕는 경우, 상기 사용자 감지 케이블과 상기 사용자 간의 상호 정전용량값과 상기 사용자 감지 케이블의 정전용량값의 차이값에 기반하여, 상기 발열매트 상에서 상기 사용자 인체의 유/무와 상기 사용자 인체의 움직임을 감지하여, 상기 사용자가 상기 발열매트 위에 있으면 상기 발열매트를 발열시키고, 상기 사용자가 없으면 상기 발열매트의 전원을 자동으로 꺼지게 하고, 자동으로 꺼진 상태에서 다시 사용자 인체가 감지되면 자동으로 전원이 켜지게 하거나, 상기 정전용량값의 차이값의 크기에 따라 사용자의 누운 자세를 추정하고, 상기 추정된 사용자의 누운 자세 중 가장 빈도수가 큰 자세를 사용자 선호 자세로 결정하는 사용자 감지부, 상기 향기 발산부로부터 현재 발산되고 있는 향기 패치를 감지하거나, 상기 사용자 선호 자세에서 발산되고 있는 향기 패치를 내장된 메모리에 저장하는 아로마테라피 감지부를 포함하고, 상기 발열모드는, 사용자별 발열모드 및 인공지능 발열모드를 포함하고, 상기 아로마테라피모드는, 사용자별 아로마테라피모드 및 인공지능 아로마테라피모드를 포함하고, 상기 사용자단말은, 사용자가 상기 숙면제어부를 통해 수동으로 설정하는 온도값, 설정 온도 변경 횟수 또는 설정하는 아로마테라피를 포함하는 매트 사용 데이터를 획득하고, 획득한 사용 데이터 중 인공지능 학습 조건에 해당하는 학습용 데이터를 선별하는 데이터 선별부를 포함하고, 상기 인공지능 연산은, 사용자 맞춤 온도 및 사용자 맞춤 아로마테라피 추천 알고리즘 모델에 의해 추천된, 사용자의 발열매트 사용에 의해 획득되는 매트 사용 데이터를 기반으로 하는 사용자 맞춤 온도 및 사용자 맞춤 아로마테라피를 도출하며, 상기 사용자 맞춤 온도 및 사용자 맞춤 아로마테라피 추천 알고리즘 모델은, 상기 데이터 선별부에 의해 선별된 학습용 데이터를 기반으로 사용자의 온도 조절 이력에 따른 사용자 맞춤 온도를 추천하고, 사용자의 아로마테라피 선택 이력에 따른 사용자 맞춤 아로마테라피를 추천하도록 학습된 인공지능 모델인 것을 특징으로 하는, 인체 감지에 따른 온도조절이 가능한 매트를 포함한다.

상기 향기 발산부는, 적어도 하나 이상의 향기 패치로부터 발산되는 향기를 외부로 발산시킬 수 있는 적어도 하나 이상의 구멍을 가지는 커버, 상기 커버의 내부 일측에 위치하고, 상기 숙면제어부와 전기적으로 연결 또는 무선 통신으로 연결되어 구동축의 일측에 위치하는 향기 패치 선택부를 회전시켜 원하는 향기 패치를 선택하는 모터, 상기 구동축의 일측에 구비되어, 상기 모터에 의해 회전하면서 적어도 하나 이상의 향기 패치 내장부를 개폐하기 위해, 향기를 발산시키는 제1 향기 패치가 내장된 제1 향기 패치 내장부에 대해서, 상기 제1 향기 패치 내장부에서 상기 제1 향기 패치가 내장되는 함입홈의 입구 직경과 동일한 직경을 가지는 구멍을 적어도 하나 이상 가지고, 나머지 향기를 발산시키지 않는 제2 향기 패치가 구비되는 상기 제2 향기 패치 내장부의 함입홈의 입구는 폐쇄하기 위해 막혀있는 향기 패치 선택부, 상기 향기 패치 선택부의 하단부에 위치하여 상기 향기 패치가 내장되는 함입홈이 형성되는 향기 패치 내장부를 포함하고, 상기 모터가 상기 숙면제어부로부터 사용자 맞춤 아로마테라피에 대한 정보를 수신하고 상기 향기 패치 선택부를 회전시켜 상기 사용자 맞춤 아로마테라피를 위한 상기 제2 향기 패치가 내장된 상기 제2 향기 패치 내장부의 함입홈 입구에 상기 향기 패치 선택부의 구멍을 위치시키도록 한다.

본 발명은 발열매트 상에서 사용자 인체의 유/무와 인체의 움직임을 감지하여 사용자가 발열매트 위에 있으면 발열매트를 발열시키고, 사용자가 없으면 발열매트의 전원을 자동으로 꺼지게 하거나, 인공지능에 기반하여 발열매트의 온도를 자동으로 조절할 수 있으므로, 화재의 위험이나 전력소모를 줄일 수 있다.

또한, 본 발명은 발열매트에서 인공지능에 기반하여 사용자에게 적합한 온도로 발열 단계를 자동으로 맞출 수 있다.

또한, 본 발명은 발열매트에서 인공지능에 기반하여 사용자에게 충분한 숙면을 취하기 위한 아로마테라피를 자동으로 제공할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 인체 감지에 따른 온도조절이 가능한 매트를 포함하는 인공지능 온도 조절 시스템(10)의 구성을 도시한 도면이다.
도 2는 발열매트(100)에 대한 사시도이다.
도 3은 발열매트(100)에 대한 실제 실시도이다.
도 4 및 도 5는 발열매트(100)에 내장되는 사용자 감지 케이블(400)의 다양한 실시예를 나타내는 도면이다.
도 6은 숙면제어부(200)의 구성을 나타내는 도면이다.
도 7은 사용자단말(300)의 구성을 나타내는 도면이다.
도 8은 서버(500)의 구성을 나타내는 도면이다.
도 9는 발명매트(100)에 아로마테라피 기능을 하는 향기 발산부(600)가 부가된 사시도이다.
도 10은 향기 발산부(600)에 대한 분해 사시도이다.

상기 목적 외에 본 발명의 다른 목적 및 특징들은 첨부 도면을 참조한 실시예에 대한 설명을 통하여 명백히 드러나게 될 것이다. 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면들을 참조하여 상세히 설명한다. 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.

이하에서는, 본 발명의 일 실시예에 따른 인체 감지에 따른 온도조절이 가능한 매트를 포함하는 인공지능 온도 조절 시스템(10)을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 인체 감지에 따른 온도조절이 가능한 매트를 포함하는 인공지능 온도 조절 시스템(10)의 구성을 도시한 도면이다. 도 2는 발열매트(100)에 대한 사시도이다. 도 3은 발열매트(100)에 대한 실제 실시도이다.

도 1 내지 도 3을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 인체 감지에 따른 온도조절이 가능한 매트를 포함하는 인공지능 온도 조절 시스템(10)은, 발열매트(100), 숙면제어부(200), 사용자단말(300), 사용자 감지 케이블(400), 서버(500)를 포함할 수 있다.

발열매트(100)는, 온도 센서 또는 맥박 센서(미도시)를 구비할 수 있고, 침대 상에 설치될 수도 있으며, 바닥 상에 독립적으로 설치될 수도 있다.

여기서, 맥박센서는, 수면의 질을 측정할 수 있으며, 생체신호에 특이점이 발생되면 숙면제어부(200)를 통해 112나 119로 자동 연결할 수 있다.

즉, 심장 박동이 너무 빠르거나 느리고 고르지 않은 부정맥(arrhythmia)은 수면의 질과 관계가 있다는 연구 결과가 미국 툴레인(Tulane) 대학 연구팀에 의해 발표된 바 있다. 이 연구에 의하면, 수면 건강이 정상인 사람은 심방세동, 서맥 같은 부정맥 위험이 낮다고 한다.

숙면제어부(200)는, 사용자가 선택하는 온도 또는 사용자가 선택하는 아로마테라피, 또는 인공지능 연산에 따라 추천된 사용자 맞춤 온도 또는 사용자 맞춤 아로마테라피로 상기 발열매트(100)의 발열 온도를 설정하여 설정된 온도로 발열동작을 수행하거나, 사용자가 숙면을 취할 수 있도록 향기 발산부(600)를 통해 설정된 아로마테라피를 제공하여 숙면 아로마테라피를 제공한다.

본 발명은 발열매트 사용자의 수면습관과 실내온도를 측정하고, 인공지능연산 기술을 활용하여 발열매트 사용자의 수면습관을 분석하여 주변온도의 변화와 수면패턴에 따라 발열매트의 온도 및 숙면 아로마 테라피를 위한 향기 패치 선택을 사용자에 맞춰 제어함으로써 사용자 개인에 맞춰 최적의 수면이 용이한 개인 맞춤형 발열매트를 제공한다.

아로마 오일 또는 아로마 향기 패치는 예로부터 긴장된 몸과 마음을 풀어주는 것은 물론, 테라피 효과가 있어 오래된 숙면 아로마 테라피 중 하나다. 병을 낫게 하는 직관적인 치료는 아니지만, 신경계에 영향을 주어 긴장을 완화하고 휴식과 수면의 질을 높이는 데 효과적인 것은 이미 수백 년 동안 인증되었다.

숙면 아로마 테라피는 아로마(Aroma, 향기)와 테라피(Therapy, 치료요법)의 합성어로 향기 나는 식물의 꽃, 줄기, 잎, 뿌리, 열매 등에서 추출한 100% 순수한 에센셜 오일 또는 향기 패치를 이용한 치료법을 말한다. 이러한 숙면 아로마 테라피 오일 또는 향기 패치는 진정과 긴장 이완으로 불면증을 해소하고 숙면에 효과적인 라벤더, 캐모마일과, 불안정한 마음과 스트레스를 해소하는 데 도움을 주어 편안한 마음 상태로 숙면을 돕는 만다린, 캐모마일, 버베나, 베르가모트, 샌들우드 등의 향이 있다.

사용자단말(300)은, 인공지능 연산에 따라 사용자 맞춤 온도 또는 사용자 맞춤 아로마테라피를 추천하며, 상기 추천된 사용자 맞춤 온도로의 발열 명령을 상기 숙면제어부(200)로 송신하거나, 상기 추천된 사용자 맞춤 아로마테라피의 발산 명령을 상기 숙면제어부(200)로 송신한다.

사용자단말(300)는 스마트폰이나 스마트 패드를 포함하여 구성할 수 있으며, 블루투스 통신이 가능하고, 와이파이나 이동통신을 포함하는 무선 인터넷을 통해 필요한 앱(App.)을 다운로그 하여 설치할 수 있다면 특별히 한정할 필요는 없다.

도 4 및 도 5는 발열매트(100)에 내장되는 사용자 감지 케이블(400)의 다양한 실시예를 나타내는 도면이다.

도 4 및 도 5를 참조하면, 사용자 감지 케이블(400)은, 상기 숙면제어부(200)와 전기적으로 연결되어 상기 발열매트(100)에 내장되고 사용자가 누울 때 대향하는 상기 발열매트(100)의 천 재질의 커버 하부에서 상기 발열매트(100)의 중앙부를 가로지르도록 형성하여, 상기 발열매트(100) 상에 사용자가 누워있는 경우 사용자와 상호 정전용량값을 형성한다.

즉, 정전용량방식의 터치스크린 원리를 채용하여, 사용자가 침대 위에서 움직임에 따라 상기 발열매트(100)의 천 재질의 커버 하부에 형성된 사용자 감지 케이블(400)이 눌리게 되면, 상호 정전용량값이 변하기 때문에 출력되는 전류 또는 전압에 노이즈가 증가하게 되고, 이를 감지하여 발열매트(100)를 온시키기고, 또는 사용자가 침대에서 벗어남에 따라 노이즈가 감소하면 발열매트(100)를 오프시킬 수 있다.

이와 같이, 사용자 감지 케이블(400)은 인체의 유/무와 인체의 움직임을 감지할 수 있다. 이러한 사용자 감지 케이블(400)을 통해 숙면제어부(200)는 사용자가 발열매트(100) 위에 있으면 발열매트(100)를 발열시키고, 사용자가 없으면 발열매트(100)의 전원을 자동으로 꺼지게 할 수 있다. 한편, 숙면제어부(200)는 다시 사용자가 사용자 감지 케이블(400)을 통해 감지되면 자동으로 발열매트(100)의 전원을 켜지게 할 수 있다. 이렇게 본 발명은 숙면제어부(200)가 사용자 감지 케이블(400)을 통해 화재의 위험이나 전력소모를 줄일 수 있다.

또한, 사용자가 누워있는 면적에 따라 사용자 감지 케이블(400)과의 상호 정전용량값이 달라지므로, 이를 통해 사용자가 누워있는 자세를 추정할 수 있다. 즉, 사용자가 누워있는 자세에 따라 사용자 감지 케이블(400)과의 상호 정전용량값이 달라질 수 있고, 이러한 상호 정전용량값은 사용자가 누워있는 자세에 따라 미리 설정된 룩업 테이블과 비교할 수 있다. 이러한 룩업 테이블은 수면제어부(200)의 메모리에 저장될 수 있다.

사용자가 삐닥하게 눕거나, 매트에서 벗어나서 잠이 든 경우를 사용자 감지 케이블(400)과의 상호 정전용량값에 의한 전류 또는 전압으로 분석하고, 이때, 효과가 있는 숙면을 위한 아로마테라피를 분석하여, 잠자는 습관 및 잠의 질을 평가하도록 통계분석할 수 있다.

이러한 사용자 감지 케이블(400)은, 도 4(a)와 같이 발열매트(100)의 길이방향의 중앙부를 관통하여 사용자의 허리 부분에 형성될 수 있으며, 2인용으로 설치되는 경우 거울상으로 대칭되어 배치될 수 있다. 또한 도 5(a)와 같이 사용자 감지 케이블(400)은 발열매트(100)의 대각선방향으로 관통하여 형성될 수도 있다.

서버(500)는, 사용자의 발열매트(100) 사용에 의해 획득되는 매트 사용 데이터를 상기 사용자단말(300)로부터 수신하고, 이를 기반으로 인공지능 학습 및 인공지능 연산을 수행하여 사용자 맞춤 온도 또는 사용자 맞춤 아로마테라피를 추천한다.

여기서, 도 6은 숙면제어부(200)의 구성을 나타내는 도면이다.

도 6을 참조하면, 상기 숙면제어부(200)는, 입력부(210), 온도 조절부(220), 모드 설정부(230), 상태 판정부(240), 사용자 감지부(250), 및 아로마테라피 감지부(260)를 포함할 수 있다.

입력부(210)는, 상기 사용자단말(300)로부터 숙면을 취하기 위해 상기 발열매트(100)의 제어를 위한 사용자의 입력을 수신한다.

온도 조절부(220)는, 상기 사용자 감지 케이블(400)을 통해 사용자 감지부(250)가 상기 발열매트(100)에 사용자가 누워있다는 것을 감지한 경우, 사용자로부터 발열온도 자동설정이 요청되면, 상기 발열매트(100)의 현재 온도를 체크하고, 사용자 맞춤 온도와 상기 체크된 현재 온도의 차이에 기반하여 발열 온도를 자동으로 조정한다.

모드 설정부(230)는, 적어도 하나 이상의 발열모드 또는 적어도 하나 이상의 아로마테라피모드를 제공하고, 사용자에 의해 선택된 발열모드로 발열 동작이 이루어지게 하거나, 사용자에 의해 선택된 아로마테라피를 제공한다.

여기서, 발열모드는, 사용자별 발열모드 및 인공지능 발열모드를 포함하고, 상기 아로마테라피모드는, 사용자별 아로마테라피모드 및 인공지능 아로마테라피모드를 포함한다.

사용자별 발열모드는, 사용자 개인별로 선호하는 온도를 설정할 수 있는 모드이며, 인공지능 발열모드는, 후술하는 바와 같이 사용자의 발열매트(100)의 사용이력에 기반하여 사용자 맞춤 온도를 설정해주는 모드이다.

마찬가지로, 사용자별 아로마테라피모드는, 사용자 개인별로 선호하는 아로마테라피를 설정할 수 있는 모드이며, 인공지능 아로마테라피모드는, 후술하는 바와 같이 사용자의 발열매트(100)의 사용이력에 기반하여 사용자 맞춤 아로마테라피를 설정해주는 모드이다.

상태 판단부(240)는, 상기 사용자 감지부(250)로부터 상기 발열매트(100)와 사용자의 접촉 여부 및 사용자의 이용 자세에 대한 정보를 취득하고 이를 기반으로 발열매트(100)의 현재 상태 또는 상기 사용자의 이용 자세에 발산되고 있는 향기 패치의 종류를 판단한다.

사용자 감지부(250)는, 상기 사용자 감지 케이블(400)의 정전용량값을 측정하고, 사용자가 상기 사용자 감지 케이블(400)이 포함된 상기 발열매트(100)에 눕는 경우, 상기 사용자 감지 케이블(400)과 상기 사용자 간의 상호 정전용량값과 상기 사용자 감지 케이블(400)의 정전용량값의 차이값에 기반하여 상기 사용자가 상기 발열매트(100)에 누웠음을 감지하고, 상기 차이값의 크기에 따라 사용자의 누운 자세를 추정하고, 상기 추정된 사용자의 누운 자세 중 가장 빈도수가 큰 자세를 사용자 선호 자세로 결정한다.

아로마테라피 감지부(260)는. 상기 향기 발산부(600)로부터 현재 발산되고 있는 향기 패치를 감지하거나, 상기 사용자 선호 자세에서 발산되고 있는 향기 패치를 내장된 메모리에 저장한다.

사용자단말(300)은, 인공지능 연산에 따라 사용자 맞춤 온도 또는 사용자 맞춤 아로마테라피를 추천하며, 상기 추천된 사용자 맞춤 온도로의 발열 명령을 상기 숙면제어부(200)로 송신한다.

도 7은 사용자단말(300)의 구성을 나타내는 도면이다.

도 7을 참조하면, 사용자단말(300)은, 데이터 선별부(310), 온도 선택부(320), 및 아로마테라피 선택부(330)를 포함할 수 있다.

데이터 선별부(310)는, 사용자가 상기 숙면제어부(200)를 통해 수동으로 설정하는 온도값, 설정 온도 변경 횟수 또는 설정하는 아로마테라피를 포함하는 매트 사용 데이터를 획득하고, 획득한 사용 데이터 중 인공지능 학습 조건에 해당하는 학습용 데이터를 선별한다.

또한, 상기 인공지능 연산은, 사용자 맞춤 온도 및 사용자 맞춤 아로마테라피 추천 알고리즘 모델에 의해 추천된, 사용자의 발열매트 사용에 의해 획득되는 매트 사용 데이터를 기반으로 하는 사용자 맞춤 온도 및 사용자 맞춤 아로마테라피를 도출한다.

한편, 상기 사용자 맞춤 온도 및 사용자 맞춤 아로마테라피 추천 알고리즘 모델은, 상기 데이터 선별부에 의해 선별된 학습용 데이터를 기반으로 사용자의 온도 조절 이력에 따른 사용자 맞춤 온도를 추천하고, 사용자의 아로마테라피 선택 이력에 따른 사용자 맞춤 아로마테라피를 추천하도록 학습된 인공지능 모델인 것을 특징으로 한다.

사용자 감지 케이블(400)은, 상기 숙면제어부(200)와 전기적으로 연결되어 상기 발열매트(100)에 내장되고 사용자가 누울 때 대향하는 상기 발열매트(100)의 천 재질의 커버 하부에서 상기 발열매트(100)의 중앙부를 가로지르도록 형성하여, 상기 발열매트(100) 상에 사용자가 누워있는 경우 사용자와 상호 정전용량값을 형성한다.

서버(500)는, 사용자의 발열매트 사용에 의해 획득되는 매트 사용 데이터를 상기 사용자단말(300) 또는 상기 숙면제어부(200)로부터 수신하고, 이를 기반으로 인공지능 학습 및 인공지능 연산을 수행하여 사용자 맞춤 온도 또는 사용자 맞춤 아로마테라피를 추천할 수 있다.

도 8은 서버(500)의 구성을 나타내는 도면이다. 도 8을 참조하면, 서버(500)는, 데이터 기록부(510), 데이터 학습부(520), 및 인공지능 연산부(530)를 포함할 수 있다.

데이터 기록부(510)는, 상기 사용자단말(300)로부터 선별된 학습용 데이터 및 상기 숙면제어부(200)로부터 전달되는 매트 사용 데이터를 획득하여 기록한다.

데이터 학습부(520)는, 상기 데이터 기록부(510)에서 누적 기록한 학습용 데이터로 인공지능연산 알고리즘에 대한 학습을 수행한다.

인공지능연산부(530)는, 상기 데이터 학습부에 의해 학습이 완료된 제 2 AI 알고리즘을 기반으로 사용자 맞춤 온도 및 사용자 맞춤 아로마테라피를 도출한다.

여기서, 상기 학습은, 상기 인공지능연산을 위한 상기 사용자 맞춤 온도 및 사용자 맞춤 아로마테라피 추천 알고리즘 모델을 매트 사용 데이터를 바탕으로 학습시키는 것이다.

상기 인공지능연산 알고리즘은, 사용자 계정에 포함된 사용자의 나이에 따라 적합 온도, 발열 온도 변경 주기 및 사용자가 선호하는 아로마테라피에 대한 값을 산출하도록, 사용자 신상 정보를 바탕으로 학습된 알고리즘이다.

도 9는 발명매트(100)에 아로마테라피 기능을 하는 향기 발산부(600)가 부가된 사시도이다. 도 10은 향기 발산부(600)에 대한 분해 사시도이다.

도 9 및 도 10을 참조하면, 상기 향기 발산부(600)는, 커버(610), 모터(620), 향기 패치 선택부(630), 향기 패치(640), 및 향기 패치 내장부(650)을 포함한다.

커버(610)는, 적어도 하나 이상의 향기 패치로부터 발산되는 향기를 외부로 발산시킬 수 있는 적어도 하나 이상의 구멍(605)을 가진다.

모터(620)는, 상기 커버(610)의 내부 일측에 위치하고, 상기 숙면제어부(200)와 전기적으로 연결 또는 무선 통신으로 연결되어 구동축의 일측에 위치하는 향기 패치 선택부(630)를 회전시켜 원하는 향기 패치(640)를 선택한다.

향기 패치 선택부(630)는, 상기 구동축의 일측에 구비되어, 상기 모터(620)에 의해 회전하면서 적어도 하나 이상의 향기 패치 내장부(650)를 개폐하기 위해, 향기를 발산시키는 제1 향기 패치(645)가 내장된 제1 향기 패치 내장부(655)에 대해서, 상기 제1 향기 패치 내장부(655)에서 상기 제1 향기 패치(645)가 내장되는 함입홈의 입구 직경과 동일한 직경을 가지는 구멍을 적어도 하나 이상 가지고, 나머지 향기를 발산시키지 않는 제2 향기 패치(640)가 구비되는 상기 제2 향기 패치 내장부(650)의 함입홈의 입구는 폐쇄하기 위해 막혀있다.

향기 패치 내장부(650, 655)는, 상기 향기 패치 선택부(630)의 하단부에 위치하여 상기 향기 패치(640, 645)가 내장되는 함입홈이 형성된다.

상기 모터(620)가 상기 숙면제어부(200)로부터 사용자 맞춤 아로마테라피에 대한 정보를 수신하고 상기 향기 패치 선택부(630)를 회전시켜 상기 사용자 맞춤 아로마테라피를 위한 제2 향기 패치(645)가 내장된 상기 제2 향기 패치 내장부의 함입홈 입구에 상기 향기 패치 선택부(630)의 구멍(635)을 위치시키도록 한다.

이처럼, 본 발명은 과거 일정 기간의 사용자 이용 패턴을 수집하고, 수집된 데이터를 기반으로 설정, 온도 및 숙면 아로마테라피에 대한 머신 러닝 학습을 함으로써, 사용자 이용 패턴의 학습을 기반으로 온도 설정 스케쥴링 및 개인 맞춤형 아로마테라피가 가능하다.

본 발명에 따른 인공지능 모델은 교사 지도학습(supervised learning) 또는 비교사 지도학습(unsupervised learning)기반의 모델일 수 있다. 나아가, 본 발명에 따른 인공지능 모델은 SVM(support vector machine), Decision tree, neural network 등 및 이들이 응용된 방법론을 포함할 수 있다.

일 실시예로, 본 발명에 따른 인공지능 모델은 학습데이터를 입력하여 학습된 합성곱 신경망(Convolutional deep Neural Networks, CNN) 기반의 인공지능 모델일 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니며, 다양한 인공지능 모델이 본 발명에 적용될 수 있음은 물론이다. 예컨대, DNN(Deep Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network), BRDNN(Bidirectional Recurrent Deep Neural Network)과 같은 모델이 인공지능 모델로서 사용될 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.

이때, 합성곱 신경망(Convolutional deep Neural Networks, CNN)은 최소한의 전처리(preprocess)를 사용하도록 설계된 다계층 퍼셉트론(multilayer perceptrons)의 한 종류이다. 합성곱 신경망은 하나 또는 여러개의 합성곱 계층(convolutional layer)과 그 위에 올려진 일반적인 인공신경망 계층들로 이루어져 있으며, 가중치와 통합 계층(pooling layer)들을 추가로 활용한다. 이러한 구조 덕분에 합성곱 신경망은 2차원 구조의 입력 데이터를 충분히 활용할 수 있다. 또한, 합성곱 신경망은 표준 역전달을 통해 훈련될 수 있다. 합성곱 신경망은 다른 피드포워드 인공신경망 기법들보다 쉽게 훈련되는 편이고 적은 수의 매개변수를 사용한다는 이점이 있다.

또한, 심층 신경망(Deep Neural Networks, DNN)은 입력 계층(input layer)과 출력 계층(output layer) 사이에 복수개의 은닉 계층(hidden layer)들로 이뤄진 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)이다.

이때, 심층 신경망의 구조는 퍼셉트론(perceptron)으로 구성될 수 있다. 퍼셉트론은 여러 개의 입력 값(input)과 하나의 프로세서(prosessor), 하나의 출력 값으로 구성된다. 프로세서는 여러 개의 입력 값에 각각 가중치를 곱한 후, 가중치가 곱해진 입력 값들을 모두 합한다. 그 다음 프로세서는 합해진 값을 활성화함수에 대입하여 하나의 출력 값을 출력한다. 만약 활성화함수의 출력 값으로 특정한 값이 나오기를 원하는 경우, 각 입력 값에 곱해지는 가중치를 수정하고, 수정된 가중치를 이용하여 출력 값을 다시 계산할 수 있다. 이때, 각각의 퍼셉트론은 서로 다른 활성화함수를 사용할 수 있다. 또한 각각의 퍼셉트론은 이전 계층에서 전달된 출력들을 입력으로 받아들인 다음, 활성화 함수를 이용해서 출력을 구한다. 구해진 출력은 다음 계층의 입력으로 전달된다. 상술한 바와 같은 과정을 거치면 최종적으로 몇 개의 출력 값을 얻을 수 있다.

순환 신경망(Reccurent Neural Network, RNN)은 인공신경망을 구성하는 유닛 사이의 연결이 Directed cycle을 구성하는 신경망을 말한다. 순환 신경망은 앞먹임 신경망과 달리, 임의의 입력을 처리하기 위해 신경망 내부의 메모리를 활용할 수 있다.

심층 신뢰 신경망(Deep Belief Networks, DBN)이란 기계학습에서 사용되는 그래프 생성 모형(generative graphical model)으로, 딥 러닝에서는 잠재변수(latent variable)의 다중계층으로 이루어진 심층 신경망을 의미한다. 계층 간에는 연결이 있지만 계층 내의 유닛 간에는 연결이 없다는 특징이 있다.

심층 신뢰 신경망은 생성 모형이라는 특성상 선행학습에 사용될 수 있고, 선행학습을 통해 초기 가중치를 학습한 후 역전파 혹은 다른 판별 알고리즘을 통해 가중치의 미조정을 할 수 있다. 이러한 특성은 훈련용 데이터가 적을 때 굉장히 유용한데, 이는 훈련용 데이터가 적을수록 가중치의 초기값이 결과적인 모델에 끼치는 영향이 세지기 때문이다. 선행학습된 가중치 초기값은 임의로 설정된 가중치 초기값에 비해 최적의 가중치에 가깝게 되고 이는 미조정 단계의 성능과 속도향상을 가능케 한다.

상술한 인공지능 및 그 학습방법에 관한 내용은 예시를 위하여 서술된 것이며, 이하에서 설명되는 실시 예들에서 이용되는 인공지능 및 그 학습방법은 제한되지 않는다. 예를 들어, 당 업계의 통상의 기술자가 동일한 과제해결을 위하여 적용할 수 있는 모든 종류의 인공지능 기술 및 그 학습방법이 개시된 실시 예에 따른 시스템을 구현하는 데 활용될 수 있다.

프로세서는 하나 이상의 코어(core, 미도시) 및 그래픽 처리부(미도시) 및/또는 다른 구성 요소와 신호를 송수신하는 연결 통로(예를 들어, 버스(bus) 등)를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따른 프로세서는 메모리에 저장된 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써, 본 발명과 관련하여 설명된 방법을 수행한다.

예를 들어, 프로세서는 메모리에 저장된 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써 신규 학습용 데이터를 획득하고, 학습된 모델을 이용하여, 상기 획득된 신규 학습용 데이터에 대한 테스트를 수행하고, 상기 테스트 결과, 라벨링된 정보가 소정의 제1 기준값 이상의 정확도로 획득되는 제1 학습용 데이터를 추출하고, 상기 추출된 제1 학습용 데이터를 상기 신규 학습용 데이터로부터 삭제하고, 상기 추출된 학습용 데이터가 삭제된 상기 신규 학습용 데이터를 이용하여 상기 학습된 모델을 다시 학습시킬 수 있다.

한편, 프로세서는 프로세서 내부에서 처리되는 신호(또는, 데이터)를 일시적 및/또는 영구적으로 저장하는 램(RAM: Random Access Memory, 미도시) 및 롬(ROM: Read-Only Memory, 미도시)을 더 포함할 수 있다. 또한, 프로세서(130)는 그래픽 처리부, 램 및 롬 중 적어도 하나를 포함하는 시스템온칩(SoC: system on chip) 형태로 구현될 수 있다.

메모리에는 프로세서의 처리 및 제어를 위한 프로그램들(하나 이상의 인스트럭션들)을 저장할 수 있다. 메모리에 저장된 프로그램들은 기능에 따라 복수 개의 모듈들로 구분될 수 있다.

본 발명의 실시예와 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계들은 하드웨어로 직접 구현되거나, 하드웨어에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈로 구현되거나, 또는 이들의 결합에 의해 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM(Random Access Memory), ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리(Flash Memory), 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터 판독가능 기록매체에 상주할 수도 있다.

본 발명의 구성 요소들은 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어 실행되기 위해 프로그램(또는 애플리케이션)으로 구현되어 매체에 저장될 수 있다. 본 발명의 구성 요소들은 소프트웨어 프로그래밍 또는 소프트웨어 요소들로 실행될 수 있으며, 이와 유사하게, 실시 예는 데이터 구조, 프로세스들, 루틴들 또는 다른 프로그래밍 구성들의 조합으로 구현되는 다양한 알고리즘을 포함하여, C, C++, 자바(Java), 어셈블러(assembler) 등과 같은 프로그래밍 또는 스크립팅 언어로 구현될 수 있다. 기능적인 측면들은 하나 이상의 프로세서들에서 실행되는 알고리즘으로 구현될 수 있다.

한편, 상기 발열매트(100)는, 내부가 상부매트(110)와 하부매트(120)로 구분되어 형성되는 것을 특징으로 하고, 상기 상부매트(110)와 하부매트(120) 사이에 바람을 발생시켜 통풍을 시키며, 소독등(750)을 이용하여 소독 및 살균이 이루어지도록 하기 위한 공기순환부(700)를 더 포함할 수 있다.

상기 공기순환부(700)은 상판(710), 하판(720), 고정부(730), 탄성체(740), 소독등(750), 회전모터(760), 회전축(770), 회전부재(780), 공기순환팬(790)으로 이루어지는 것을 특징으로 한다.

상기 상판(710)은 상부매트(110) 하면에 밀착되어 하중을 지지하도록 형성되는 것을 특징으로 한다.

상기 하판(720)은 상판(710)과 일정 간격을 두고 하부매트(120) 상면에 밀착되어 하중을 지지하도록 형성되는 것을 특징으로 한다.

상기 고정부(730)는 탄성체(740)의 이탈을 방지하기 위해 형성되는 것으로, 상기 고정부(730)는 상판(710) 하면과 하판(720) 상면에 각각 형성되는 것을 특징으로 한다.

상기 탄성체(740)는 상판(710) 하면에 형성되는 고정부(730)와 하판(720) 상면에 형성되는 고정부(730) 사이에 형성되는 것으로, 상기 탄성체(740)는 충격을 완화시키며 하중을 지지하도록 형성되는 것을 특징으로 한다.

상기 소독등(750)은 상부매트(110)과 하부매트(120)을 소독 및 살균처리하기 위해 형성되는 것으로, 상기 소독등(750)은 상판(710) 하면 일측과 상판(710) 상면 일측으로 각각 형성되는 것을 특징으로 한다.

상기 회전모터(760)는 회전축(770)을 회전시키기 위해 형성되는 것으로, 상기 회전모터(760)는 상판(720) 하면 중앙으로 형성되는 것을 특징으로 한다.

상기 회전축(770)은 회전모터(760)에 의해 회전되도록 형성되는 것으로, 상기 회전축(770)은 일측이 회전모터(760)의 모터축에 연결되고, 타측이 회전부재(780)에 연결 형성되는 것을 특징으로 한다.

상기 회전부재(780)는 회전축(770)의 회전시 제자리에서 공회전될 수 있도록 형성되는 것으로, 상기 회전부재(780)는 하판(720) 상면 중앙으로 형성되는 것을 특징으로 한다.

상기 공기순환팬(790)은 상부매트(110)과 하부매트(120) 사이에서 바람을 분사하기 위해 회전모터(760)의 구동시 360°방향으로 회전될 수 있도록 형성되는 것으로, 상기 공기순환팬(790)은 회전축(770) 상에 형성되는 것을 특징으로 한다.

상술한 예를 참조하여 본 발명을 상세하게 설명하였지만, 당업자라면 본 발명의 범위를 벗어나지 않으면서도 본 예들에 대한 개조, 변경 및 변형을 가할 수 있다. 요컨대 본 발명이 의도하는 효과를 달성하기 위해 도면에 도시된 모든 기능 블록을 별도로 포함하거나 도면에 도시된 모든 순서를 도시된 순서 그대로 따라야만 하는 것은 아니며, 그렇지 않더라도 얼마든지 청구항에 기재된 본 발명의 기술적 범위에 속할 수 있음에 주의한다.

100: 발열매트
200: 숙면제어부
300: 사용자단말
400: 사용자 감지 케이블
500: 서버

Claims (2)

1. 온도센서 또는 맥박센서를 구비하는 발열매트;
   사용자가 선택하는 온도 또는 사용자가 선택하는 아로마테라피, 또는 인공지능 연산에 따라 추천된 사용자 맞춤 온도 또는 사용자 맞춤 아로마테라피로 상기 발열매트의 발열 온도를 설정하여 설정된 온도로 발열동작을 수행하거나, 사용자가 숙면을 취할 수 있도록 향기 발산부를 통해 설정된 아로마테라피를 제공하여 숙면 아로마테라피를 제공하는 숙면제어부;
   인공지능 연산에 따라 사용자 맞춤 온도 또는 사용자 맞춤 아로마테라피를 추천하며, 상기 추천된 사용자 맞춤 온도로의 발열 명령을 상기 숙면제어부로 송신하거나, 상기 추천된 사용자 맞춤 아로마테라피의 발산 명령을 상기 숙면제어부로 송신하는 사용자단말; 및
   상기 숙면제어부와 전기적으로 연결되어 상기 발열매트에 내장되고 사용자가 누울 때 대향하는 상기 발열매트의 천 재질의 커버 하부에서 상기 발열매트의 중앙부를 가로지르도록 형성하여, 상기 발열매트 상에 사용자가 누워있는 경우 사용자와 상호 정전용량값을 형성하는 사용자 감지 케이블;
   사용자의 발열매트 사용에 의해 획득되는 매트 사용 데이터를 상기 사용자단말 또는 상기 숙면제어부로부터 수신하고, 이를 기반으로 인공지능 학습 및 인공지능 연산을 수행하여 사용자 맞춤 온도 또는 사용자 맞춤 아로마테라피를 추천하는 서버;
   를 포함하고,
   상기 서버는,
   상기 사용자단말로부터 선별된 학습용 데이터 및 상기 숙면제어부로부터 전달되는 매트 사용 데이터를 획득하여 기록하는 데이터 기록부;
   상기 데이터 기록부에서 누적 기록한 학습용 데이터로 인공지능연산 알고리즘에 대한 학습을 수행하는 데이터 학습부; 및
   상기 데이터 학습부에 의해 학습이 완료된 제2 AI 알고리즘을 기반으로 사용자 맞춤 온도 및 사용자 맞춤 아로마테라피를 도출하는 인공지능 연산부;를 포함하고,
   상기 학습은, 상기 인공지능연산을 위한 상기 사용자 맞춤 온도 및 사용자 맞춤 아로마테라피 추천 알고리즘 모델을 매트 사용 데이터를 바탕으로 학습시키는 것을 특징으로 하고,
   상기 인공지능연산 알고리즘은, 사용자 계정에 포함된 사용자의 나이에 따라 적합 온도, 발열 온도 변경 주기 및 사용자가 선호하는 아로마테라피에 대한 값을 산출하도록, 사용자 신상 정보를 바탕으로 학습된 알고리즘인 것을 특징으로 하고,
   상기 숙면제어부는,
   상기 사용자단말로부터 숙면을 취하기 위해 상기 발열매트의 제어를 위한 사용자의 입력을 수신하는 입력부;
   상기 사용자 감지 케이블을 통해 사용자 감지부가 상기 발열매트에 사용자가 누워있다는 것을 감지한 경우,
   사용자로부터 발열온도 자동설정이 요청되면, 상기 발열매트의 현재 온도를 체크하고, 사용자 맞춤 온도와 상기 체크된 현재 온도의 차이에 기반하여 발열 온도를 자동으로 조정하는 온도 조절부;
   적어도 하나 이상의 발열모드 또는 적어도 하나 이상의 아로마테라피모드를 제공하고, 사용자에 의해 선택된 발열모드로 발열 동작이 이루어지게 하거나, 사용자에 의해 선택된 아로마테라피를 제공하도록 하는 모드 설정부;
   상기 사용자 감지부로부터 상기 발열매트와 사용자의 접촉 여부 및 사용자의 이용 자세에 대한 정보를 취득하고 이를 기반으로 발열매트의 현재 상태 또는 상기 사용자의 이용 자세에 발산되고 있는 향기 패치의 종류를 판단하는 상태 판단부;
   상기 사용자 감지 케이블의 정전용량값을 측정하고, 사용자가 상기 사용자 감지 케이블이 포함된 상기 발열매트에 눕는 경우, 상기 사용자 감지 케이블과 사용자 간의 상호 정전용량값과 상기 사용자 감지 케이블의 정전용량값의 차이값에 기반하여, 상기 발열매트 상에서 사용자 인체의 유/무와 사용자 인체의 움직임을 감지하여, 사용자가 상기 발열매트 위에 있으면 상기 발열매트를 발열시키고, 사용자가 없으면 상기 발열매트의 전원을 자동으로 꺼지게 하여 화재의 위험이나 전력소모를 줄이고, 자동으로 꺼진 상태에서 다시 사용자 인체가 감지되면 자동으로 전원이 켜지게 하거나, 상기 정전용량값의 차이값의 크기에 따라 사용자의 누운 자세를 추정하고, 상기 추정된 사용자의 누운 자세 중 가장 빈도수가 큰 자세를 사용자 선호 자세로 결정하는 사용자 감지부;
   상기 향기 발산부로부터 현재 발산되고 있는 향기 패치를 감지하거나, 상기 사용자 선호 자세에서 발산되고 있는 향기 패치를 내장된 메모리에 저장하는 아로마테라피 감지부;
   를 포함하고,
   상기 발열모드는,
   사용자별 발열모드 및 인공지능 발열모드를 포함하고,
   상기 아로마테라피모드는,
   사용자별 아로마테라피모드 및 인공지능 아로마테라피모드를 포함하고,
   상기 사용자단말은,
   사용자가 상기 숙면제어부를 통해 수동으로 설정하는 온도값, 설정 온도 변경 횟수 또는 설정하는 아로마테라피를 포함하는 매트 사용 데이터를 획득하고, 획득한 사용 데이터 중 인공지능 학습 조건에 해당하는 학습용 데이터를 선별하는 데이터 선별부;
   를 포함하고,
   상기 인공지능 연산은,
   사용자 맞춤 온도 및 사용자 맞춤 아로마테라피 추천 알고리즘 모델에 의해 추천된, 사용자의 발열매트 사용에 의해 획득되는 매트 사용 데이터를 기반으로 하는 사용자 맞춤 온도 및 사용자 맞춤 아로마테라피를 도출하며,
   상기 사용자 맞춤 온도 및 사용자 맞춤 아로마테라피 추천 알고리즘 모델은, 상기 데이터 선별부에 의해 선별된 학습용 데이터를 기반으로 사용자의 온도 조절 이력에 따른 사용자 맞춤 온도를 추천하고, 사용자의 아로마테라피 선택 이력에 따른 사용자 맞춤 아로마테라피를 추천하도록 학습된 인공지능 모델인 것을 특징으로 하고,
   상기 향기 발산부는,
   적어도 하나 이상의 향기 패치로부터 발산되는 향기를 외부로 발산시킬 수 있는 적어도 하나 이상의 구멍을 가지는 커버;
   상기 커버의 내부 일측에 위치하고,
   상기 숙면제어부와 전기적으로 연결 또는 무선 통신으로 연결되어 구동축의 일측에 위치하는 향기 패치 선택부를 회전시켜 원하는 향기 패치를 선택하는 모터;
   상기 구동축의 일측에 구비되어, 상기 모터에 의해 회전하면서 적어도 하나 이상의 향기 패치 내장부를 개폐하기 위해,
   향기를 발산시키는 제1 향기 패치가 내장된 제1 향기 패치 내장부에 대해서, 상기 제1 향기 패치 내장부에서 상기 제1 향기 패치가 내장되는 함입홈의 입구 직경과 동일한 직경을 가지는 구멍을 적어도 하나 이상 가지고,
   나머지 향기를 발산시키지 않는 제2 향기 패치가 구비되는 상기 제2 향기 패치 내장부의 함입홈의 입구는 폐쇄하기 위해 막혀있는 향기 패치 선택부;
   상기 향기 패치 선택부의 하단부에 위치하여 상기 향기 패치가 내장되는 함입홈이 형성되는 향기 패치 내장부;
   를 포함하고,
   상기 모터가 상기 숙면제어부로부터 사용자 맞춤 아로마테라피에 대한 정보를 수신하고 상기 향기 패치 선택부를 회전시켜 상기 사용자 맞춤 아로마테라피를 위한 상기 제2 향기 패치가 내장된 상기 제2 향기 패치 내장부의 함입홈 입구에 상기 향기 패치 선택부의 구멍을 위치시키도록 하고,
   상기 발열매트는,
   내부가 상부매트와 하부매트로 구분되고, 상부매트와 하부매트 사이에 바람을 발생시켜 통풍을 시키는 공기순환부를 더 포함하고,
   상기 공기순환부는,
   상기 상부매트 하면에 밀착되어하중을 지지하도록 형성되는 상판;
   상기 상판과 일정 간격을 두고 상기 하부매트 상면에 밀착되어 하중을 지지하도록 형성되는 하판;
   탄성체의 이탈을 방지하고 상기 상판 하면과 하판 상면에 형성되는 고정부;
   상판 하면에 형성되는 고정부와 하판 상면에 형성되는 고정부 사이에 형성되는 탄성체;
   상기 상판 하면 일측과 상판 상면 일측으로 형성되는 소독등;
   상기 상판 하면 중앙으로 형성되어 회전축을 회전시키는 회전모터;
   일측이 상기 회전모터의 모터축에 연결되고 타측이 회전부재에 연결 형성되는 회전축;
   상기 하판 상면 중앙으로 형성되어 상기 회전축의 회전시 제자리에서 공회전되도록 형성되는 회전부재; 및
   360° 방향으로 회전되도록 상기 회전축 상에 형성되는 공기순환팬;을 포함하는, 인체 감지에 따른 온도조절이 가능한 매트를 포함하는 인공지능 온도 조절 시스템.
   
   
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