KR102595439B1 - 재실자 반응형 실내환경 제어서버, 시스템 및 방법 - Google Patents

재실자 반응형 실내환경 제어서버, 시스템 및 방법 Download PDF

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KR102595439B1
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indoor environment
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indoor
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박상희
김경우
이승민
유기형
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한국건설기술연구원
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Abstract

본 발명은 재실자 반응형 실내환경 제어서버, 시스템 및 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 실내공간 재실자의 현재상태와 스트레스 지수에 따라 실내환경을 조절해주는 재실자 반응형 실내환경 제어서버, 시스템 및 방법에 관한 것이다.

Description

재실자 반응형 실내환경 제어서버, 시스템 및 방법{Server, system and method for controlling occupant responsive indoor environment}
본 발명은 재실자 반응형 실내환경 제어서버, 시스템 및 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 실내공간 재실자의 현재상태와 스트레스 지수에 따라 실내환경을 조절해주는 재실자 반응형 실내환경 제어서버, 시스템 및 방법에 관한 것이다.
생활환경이 도시화되고 대기질이 나빠짐에 따라 현대인들은 실외보다 실내에서 생활하는 시간이 증가하고 있다. 더욱이 현대인들의 생활환경은 과거에 비해 도시지역, 시내 중심지역과 같이 사람과 자동차들이 집중되는 지역에 위치하게 되었고, 이러한 지역에서는 공기질 악화에 따른 피해가 농경지역에 비해 더욱 심하게 발생되고 있다. 공기질의 악화는 발암, 폐질환, 알레르기 및 피로감 등 각종 질병을 초래할 수 있기 때문에 도심 지역의 현대인들은 실외보다 실내에서 생활하는 방식을 더욱 선호하고 있다.
한편, 4차 산업 발달이 가속화되면서 인간 생활에 편의를 제공하기 위한 다양한 기술이 개발되고 있다. 이러한 신기술 중에는 온습도　제어기술, 공기정화기술 등 안락한　실내환경을 위한 기술이 있다. 하지만 다양한 기술 개발에도 불구하고 아직까지 쾌적한　실내환경을 조성을 위해서는 사용자가 직접 냉난방기를 개별적으로 조작해야 하는 번거로움이 존재한다.
본 발명은 상기와 같은 필요성에 의해 창출된 것으로, 본 발명의 목적은 실내공간 재실자의 현재상태와 스트레스 지수에 따라 실내환경을 조절해주는 재실자 반응형 실내환경 제어서버, 시스템 및 방법을 제공하는데 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한, 사용자의 현재 상태(수면, 휴식, 운동)와 심박 변화에 의한 스트레스 지수를 포함하는 사용자정보와 실내공간의 온도, 조도, 소음도 및 이산화탄소 농도 중 적어도 하나를 포함하는 환경정보를 수신하는 입출력부; 및 상기 사용자정보에 따라 실내환경 제어시스템을 제어하는 제어명령을 출력하는 프로세서를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 프로세서는, 상기 사용자정보 및 환경정보를 전처리하여 학습 데이터를 생성하는 학습데이터 생성부; 상기 학습 데이터를 통해 복수의 인공지능 알고리즘의 학습을 수행하고, 검증 및 테스트를 통해 복수의 인공지능 알고리즘 중 가장 성능이 높은 인공지능 알고리즘을 선정하여 저장하는 인공지능 알고리즘 학습부; 상기 입출력부로부터 사용자정보가 수신되면 상기 인공지능 알고리즘학습부에 저장된 인공지능 알고리즘 중 어느 하나를 채택하는 인공지능 알고리즘 채택부; 상기 인공지능 알고리즘 채택부가 채택한 알고리즘을 통해 실내환경 제어시스템을 제어하는 제어명령을 출력하는 인공지능 알고리즘 처리부; 및 사용자로부터 제어명령에 대한 피드백을 수신하여 상기 인공지능 알고리즘을 재학습 시키는 인공지능 알고리즘 재학습부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 인공지능 알고리즘 학습부는, 인공지능 알고리즘의 하이퍼 파라미터를 최적화시키는 Bayesian Optimizer기법을 사용하여, 복수의 인공지능 알고리즘의 민감도, 특이도, 정확도, PPV(positive predictive value), NPV(negative predictive value) 및 AUC (area under the ROC(receiver operating characteristic)) 점수 중 어느 하나 이상을 측정하여 가장 성능이 높은 인공지능 알고리즘을 선정 및 저장하는 것을 특징으로 한다.
또한, 인공지능 알고리즘 처리부는, 사용자의 현재상태(수면, 휴식, 운동)와 스트레스 지수를 고려하여 실내공간의 온도, 조도, 소음도 및 이산화탄소 농도 중 적어도 하나를 조절하도록 실내환경 제어시스템을 제어하는 제어명령을 출력하는 것을 특징으로 한다.
한편, 상기와 같은 목적을 달성하기 위한, 사용자에게 착용되어 사용자의 현재상태(수면, 휴식, 운동)와 심박 변화에 의한 스트레스 지수를 포함하는 사용자정보를 생성하는 웨어러블 장치; 실내공간의 온도, 조도, 소음도 및 이산화탄소 농도 중 적어도 하나를 측정하여 환경정보를 생성하는 실내환경 센서시스템; 상기 사용자정보 및 환경정보를 전송받아 실내환경 제어시스템을 제어하는 제어명령을 출력하는 실내환경 제어서버; 및 상기 실내환경 제어서버로부터 제어명령을 입력받아 실내공간의 환경을 조절하는 실내환경 제어시스템을 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 웨어러블 장치는, 실내환경 제어서버로부터 실내공간의 환경이 조절되었다는 알림을 수신하고, 이에 대한 피드백을 상기 실내환경 제어서버로 전송하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 실내환경 센서시스템은, 실내공간의 온도를 측정하는 온도센서; 실내공간의 조도를 측정하는 조도센서; 실내공간의 소음도를 측정하는 소음도센서; 실내공간의 이산화탄소 농도를 측정하는 이산화탄소 센서; 및 상기 측정된 온도, 조도, 소음도, 이산화탄소 농도를 실내환경 제어서버로 전송하는 센서제어부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 실내환경 제어서버는, 사용자의 현재 상태(수면, 휴식, 운동)와 심박 변화에 의한 스트레스 지수를 포함하는 사용자정보와 실내공간의 온도, 조도, 소음도 및 이산화탄소 농도 중 적어도 하나를 포함하는 환경정보를 수신하는 입출력부; 및 상기 사용자정보에 따라 실내환경 제어시스템을 제어하는 제어명령을 출력하는 프로세서를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 프로세서는, 상기 사용자정보 및 환경정보를 전처리하여 학습 데이터를 생성하는 학습데이터 생성부; 상기 학습 데이터를 통해 복수의 인공지능 알고리즘의 학습을 수행하고, 검증 및 테스트를 통해 복수의 인공지능 알고리즘 중 가장 성능이 높은 인공지능 알고리즘을 선정하여 저장하는 인공지능 알고리즘 학습부; 상기 입출력부로부터 사용자정보가 수신되면 상기 인공지능 알고리즘학습부에 저장된 인공지능 알고리즘 중 어느 하나를 채택하는 인공지능 알고리즘 채택부; 상기 인공지능 알고리즘 채택부가 채택한 알고리즘을 통해 실내환경 제어시스템을 제어하는 제어명령을 출력하는 인공지능 알고리즘 처리부; 및 사용자로부터 제어명령에 대한 피드백을 수신하여 상기 인공지능 알고리즘을 재학습 시키는 인공지능 알고리즘 재학습부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 인공지능 알고리즘 학습부는, 인공지능 알고리즘의 하이퍼 파라미터를 최적화시키는 Bayesian Optimizer기법을 사용하여, 복수의 인공지능 알고리즘의 민감도, 특이도, 정확도, PPV(positive predictive value), NPV(negative predictive value) 및 AUC (area under the ROC(receiver operating characteristic)) 점수 중 어느 하나 이상을 측정하여 가장 성능이 높은 인공지능 알고리즘을 선정 및 저장하는 것을 특징으로 한다.
또한, 인공지능 알고리즘 처리부는, 사용자의 현재상태(수면, 휴식, 운동)와 스트레스 지수를 고려하여 실내공간의 온도, 조도, 소음도 및 이산화탄소 농도 중 적어도 하나를 조절하도록 실내환경 제어시스템을 제어하는 제어명령을 출력하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 실내환경 제어시스템은, 실내공간의 온도 및 습도를 제어할 수 있는 온도 제어 장치; 실내공간의 조명을 제어할 수 있는 조명 제어 장치; 실내공간의 주요 소음 발생원을 제어하거나 마스킹 사운드를 재생할 수 있는 소음 제어 장치; 및 실내공간의 창문의 개폐를 제어할 수 있는 창문개폐 제어 장치; 및 실내환경 제어서버로부터 제어명령을 수신하여 상기 제어 장치들을 제어하는 시스템제어부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
한편, 상기와 같은 목적을 달성하기 위한, 재실자 반응형 실내환경 제어방법은 웨어러블 장치가 사용자에게 착용되어 사용자의 현재상태(수면, 휴식, 운동)와 심박 변화에 의한 스트레스 지수를 포함하는 사용자정보를 생성하는 A단계; 실내환경 제어서버가 사용자정보 및 환경정보를 전송받아 실내환경 제어시스템을 제어하는 제어명령을 출력하는 B단계; 및 실내환경 제어시스템이 상기 제어명령을 입력받아 실내공간의 환경을 조절하는 C단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 B단계는, 입출력부가 사용자의 현재 상태(수면, 휴식, 운동)와 심박 변화에 의한 스트레스 지수를 포함하는 사용자정보와 실내공간의 온도, 조도, 소음도 및 이산화탄소 농도 중 적어도 하나를 포함하는 환경정보를 수신하는 단계; 및 프로세서가 상기 사용자정보에 따라 실내환경 제어시스템을 제어하는 제어명령을 출력하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 프로세서가 제어명령을 출력하는 단계는, 학습데이터 생성부가 상기 사용자정보 및 환경정보를 전처리하여 학습 데이터를 생성하는 단계; 인공지능 알고리즘 학습부가 상기 학습 데이터를 통해 복수의 인공지능 알고리즘의 학습을 수행하고, 검증 및 테스트를 통해 복수의 인공지능 알고리즘 중 가장 성능이 높은 인공지능 알고리즘을 선정하여 저장하는 단계; 인공지능 알고리즘 채택부가 상기 입출력부로부터 사용자정보가 수신되면 상기 인공지능 알고리즘학습부에 저장된 인공지능 알고리즘 중 어느 하나를 채택하는 단계; 인공지능 알고리즘 처리부가 상기 인공지능 알고리즘 채택부가 채택한 알고리즘을 통해 실내환경 제어시스템을 제어하는 제어명령을 출력하는 단계; 및 인공지능 알고리즘 재학습부가 사용자로부터 제어명령에 대한 피드백을 수신하여 상기 인공지능 알고리즘을 재학습 시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 인공지능 알고리즘 학습부는, 인공지능 알고리즘의 하이퍼 파라미터를 최적화시키는 Bayesian Optimizer기법을 사용하여, 복수의 인공지능 알고리즘의 민감도, 특이도, 정확도, PPV(positive predictive value), NPV(negative predictive value) 및 AUC (area under the ROC(receiver operating characteristic)) 점수 중 어느 하나 이상을 측정하여 가장 성능이 높은 인공지능 알고리즘을 선정 및 저장하는 것을 특징으로 한다.
또한, 인공지능 알고리즘 처리부는, 사용자의 현재상태(수면, 휴식, 운동)와 스트레스 지수를 고려하여 실내공간의 온도, 조도, 소음도 및 이산화탄소 농도 중 적어도 하나를 조절하도록 실내환경 제어시스템을 제어하는 제어명령을 출력하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 재실자 반응형 실내환경 제어서버, 시스템 및 방법은 실내공간 재실자의 현재상태와 스트레스 지수에 따라 실내환경을 조절해주어 재실자에게 최적의 실내환경을 제공할 수 있는 효과가 있다.
본 발명의 해결과제는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 해결과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 재실자 반응형 실내환경 제어 시스템의 블록구성도
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 실내환경 센서시스템의 블록구성도
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 제어서버의 블록구성도
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 실내환경 제어시스템의 블록구성도
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 재실자 반응형 실내환경 제어 시스템을 통한 실내환경 제어 방법의 순서도
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 제어서버의 제어명령 출력 순서도
이상의 본 발명의 목적들, 다른 목적들, 특징들 및 이점들은 첨부된 도면과 관련된 이하의 바람직한 실시 예들을 통해서 쉽게 이해될 것이다. 그러나 본 발명은 여기서 설명되는 실시 예들에 한정되지 않고 다른 형태로 구체화될 수도 있다. 오히려, 여기서 소개되는 실시 예들은 개시된 내용이 철저하고 완전해질 수 있도록 그리고 당업자에게 본 발명의 사상이 충분히 전달될 수 있도록 하기 위해 제공되는 것이다.
본 명세서에서 어떤 엘리먼트, 구성요소, 장치, 또는 시스템이 프로그램 또는 소프트웨어로 이루어진 구성요소를 포함한다고 언급되는 경우, 명시적인 언급이 없더라도, 그 엘리먼트, 구성요소, 장치, 또는 시스템은 그 프로그램 또는 소프트웨어가 실행 또는 동작하는데 필요한 하드웨어(예를 들면, 메모리, CPU 등)나 다른 프로그램 또는 소프트웨어(예를 들면 운영체제나 하드웨어를 구동하는데 필요한 드라이버 등)를 포함하는 것으로 이해되어야 할 것이다.
또한, 어떤 엘리먼트(또는 구성요소)가 구현됨에 있어서 특별한 언급이 없다면, 그 엘리먼트(또는 구성요소)는 소프트웨어, 하드웨어, 또는 소프트웨어 및 하드웨어 어떤 형태로도 구현될 수 있는 것으로 이해되어야 할 것이다.
또한, 본 명세서에서 사용된 용어는 실시 예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 '포함한다(comprises)' 및/또는 '포함하는(comprising)'은 언급된 구성요소는 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
또한, 본 명세서에서 '부', '장치' 등의 용어는 하드웨어 및 해당 하드웨어에 의해 구동되거나 하드웨어를 구동하기 위한 소프트웨어의 기능적, 구조적 결합을 지칭하는 것으로 의도될 수 있다. 예를 들어, 여기서 하드웨어는 CPU 또는 다른 프로세서(processor)를 포함하는 데이터 처리 기기일 수 있다. 또한, 하드웨어에 의해 구동되는 소프트웨어는 실행중인 프로세스, 객체(object), 실행파일(executable), 실행 스레드(thread of execution), 프로그램(program) 등을 지칭할 수 있다.
이하, 본 발명에서 실시하고자 하는 구체적인 기술내용에 대해 첨부도면을 참조하여 상세하게 설명하기로 한다.
도면에 도시된 각각의 구성은 기능 및 논리적으로 분리될 수 있음을 나타내는 것이며, 반드시 각각의 구성이 별도의 물리적 장치로 구분되거나 별도의 코드로 작성됨을 의미하는 것은 아님을 본 발명의 기술분야의 평균적 전문가는 용이하게 추론할 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 재실자 반응형 실내환경 제어 시스템의 블록구성도이다. 도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 재실자 반응형 실내환경 제어 시스템은 웨어러블 장치(100), 실내환경 센서시스템(200), 실내환경 제어서버(300) 및 실내환경 제어시스템(400)을 포함할 수 있다.
상기 웨어러블 장치(100)는 사용자의 손목, 발목 등 신체 일부에 착용되어 사용자의 현재상태와 심박 변화에 의한 스트레스 지수를 포함하는 사용자정보를 생성할 수 있다.
상기 웨어러블 장치(100)는 사용자가 현재 실내공간에서 앉아서 휴식을 취하거나, 누워서 수면을 취하거나, 운동을 하거나 하는지를 센싱하여 사용자의 현재상태를 추정할 수 있다.
또한, 상기 웨어러블 장치(100)는 사용자의 심장박동률(Heart Rate) 변화와 심박변이도(HRV: Heart Rate Variability)를 측정하고, 심박변이도의 경우 이를 주파수 변환하여 주파수 스펙트럼 분석을 수행할 수 있다.
이때, 주파수 스페트럼의 주파수대역을 저주파대역(LF : Low Frequency), 중간주파수대역(MF : Middle Frequency) 및 고주파대역(HF : High Frequency)으로 나누어 각각의 스펙트럼의 면적값의 크기를 통해 스트레스를 측정할 수 있다.
저주파대역은 0.001에서 0.05 ㎐ 사이의 대역이고, 중간주파수대역은 0.05에서 0.15 ㎐ 사이를 말하며, 고주파대역은 0.15에서 0.5 ㎐ 사이의 대역을 의미할 수 있다.
저주파대역의 스펙트럼 면적이 증가하면, 교감신경계가 증가함에 따라 스트레스가 증가하고 있는 것을 의미하며, 고주파대역의 스펙트럼 면적이 증가하면, 부교감신경계가 증가함에 따라 스트레스가 감소하는 것을 의미할 수 있다.
고주파대역의 스펙트럼 면적에 대한 저주파대역의 스펙트럼 면적의 비율을 계산하여 극도의 스트레스 상태를 100으로 하였을 때의 각 정도를 지수화한 스트레스 지수를 구할 수 있으며, 심박 변화를 센서의 신호를 이용한 퍼지(fuzzy)이론 적용을 통해 백분율로 표현하여 스트레스 지수를 구할 수 있다.
또한, 상기 웨어러블 장치(100)는 실내환경 제어서버(300)로부터 실내공간의 환경이 조절되었다는 알림을 수신하고, 이에 대한 피드백을 상기 실내환경 제어서버(300)로 전송할 수 있다. 바람직하게, 상기 피드백은 상기 실내환경 제어서버(300)의 인공지능 알고리즘을 재학습하는데 사용될 수 있다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 실내환경 센서시스템의 블록구성도이다. 도 2에 도시된 바와 같이, 실내환경 센서시스템(200)은 실내공간의 온도를 측정하는 온도센서(210)와 실내공간의 조도를 측정하는 조도센서(220)와 실내공간의 소음도를 측정하는 소음도센서(230)와 실내공간의 이산화탄소 농도를 측정하는 이산화탄소 센서(240) 및 상기 측정된 온도, 조도, 소음도, 이산화탄소 농도를 실내환경 제어서버로 전송하는 센서제어부(250)를 포함할 수 있다.
이외에도 실내환경의 습도, 미세먼지 농도, 가스 농도 등 다양한 수치를 측정할 수 있는 센서들이 포함될 수 있다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 제어서버의 블록구성도이다. 도 3에 도시된 바와 같이, 상기 제어서버(300)는 사용자의 현재 상태(수면, 휴식, 운동)와 심박 변화에 의한 스트레스 지수를 포함하는 사용자정보와 실내공간의 온도, 조도, 소음도 및 이산화탄소 농도 중 적어도 하나를 포함하는 환경정보를 수신하는 입출력부(310)와 상기 사용자정보에 따라 실내환경 제어시스템(400)을 제어하는 제어명령을 출력하는 프로세서(320)를 포함할 수 있다.
이때, 상기 프로세서(320)는 상기 사용자정보에 따라 실내환경 제어시스템(400)을 제어하는 제어명령을 출력하기 위해, 학습데이터 생성부(321), 인공지능 알고리즘 학습부(322), 인공지능 알고리즘 채택부(323), 인공지능 알고리즘 처리부(324) 및 인공지능 알고리즘 재학습부(325)를 더 포함할 수 있다.
상기 학습데이터 생성부(321)는 상기 사용자정보 및 환경정보를 전처리하여 학습 데이터를 생성할 수 있다. 이때, 학습데이터 생성부(321)는 소정의 기간 동안 수집된 사용자의 현재상태에 따른 스트레스 지수, 온도, 조도, 소음도 및 이산화탄소 농도를 리스트업하여 인공지능 알고리즘이 학습할 수 있는 형태로 전처리하여 학습데이터를 생성할 수 있다.
상기 인공지능 알고리즘 학습부(322)는 상기 학습 데이터를 통해 복수의 인공지능 알고리즘의 학습을 수행하고, 검증 및 테스트를 통해 복수의 인공지능 알고리즘 중 가장 성능이 높은 인공지능 알고리즘을 선정하여 저장할 수 있다.
이때, 상기 인공지능 알고리즘 학습부(322)는 인공지능 알고리즘의 하이퍼 파라미터를 최적화시키는 Bayesian Optimizer기법을 사용하여, 복수의 인공지능 알고리즘의 민감도, 특이도, 정확도, PPV(positive predictive value), NPV(negative predictive value) 및 AUC (area under the ROC(receiver operating characteristic)) 점수 중 어느 하나 이상을 측정하여 가장 성능이 높은 인공지능 알고리즘을 선정 및 저장할 수 있다.
상기 인공지능 알고리즘 채택부(323)는 상기 입출력부(310)로부터 사용자정보가 수신되면 상기 인공지능 알고리즘학습부(322)에 저장된 인공지능 알고리즘 중 어느 하나를 채택할 수 있다.
이때, 바람직하게 상기 수집된 사용자정보가 어느 사용자로부터 수집된 정보인지를 먼저 확인하고, 상기 사용자정보의 사용자가 확인되면 상기 사용자에 맞춰 학습되어 최적화된 인공지능 알고리즘을 채택할 수 있다.
상기 인공지능 알고리즘 처리부(324)는 상기 인공지능 알고리즘 채택부(323)가 채택한 알고리즘을 통해 실내환경 제어시스템(400)을 제어하는 제어명령을 출력할 수 있다.
이때, 바람직하게 상기 인공지능 알고리즘 처리부(324)는 사용자의 현재상태와 스트레스 지수를 고려하여 실내공간의 온도, 조도, 소음도 및 이산화탄소 농도 중 적어도 하나를 조절하도록 실내환경 제어시스템(400)을 제어하는 제어명령을 출력한다.
상기 인공지능 알고리즘 처리부(324)는 제어명령을 출력하여 실내환경 제어시스템(400)을 통해 실내환경이 조절되면 이를 사용자가 착용하고 있는 웨어러블 장치(100)로 알려주고 사용자는 이에 대한 피드백을 송신할 수 있다.
상기 인공지능 알고리즘 재학습부(325)는 이렇게 수신된 피드백을 이용하여 상기 인공지능 알고리즘을 재학습하여 알고리즘의 예측 성능을 더욱 향상시킬 수 있다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 실내환경 제어시스템의 블록구성도이다. 도 4에 도시된 바와 같이, 상기 실내환경 제어시스템(400)은 실내공간의 온도 및 습도를 제어할 수 있는 온도 제어 장치(410)와 실내공간의 조명을 제어할 수 있는 조명 제어 장치(420)와 실내공간의 주요 소음 발생원을 제어하거나 마스킹 사운드를 재생할 수 있는 소음 제어 장치(430)와 실내공간의 창문의 개폐를 제어할 수 있는 창문개폐 제어 장치(440) 및 실내환경 제어서버(300)로부터 제어명령을 수신하여 상기 제어 장치들을 제어하는 시스템제어부(450)를 포함할 수 있다.
상기 시스템제어부(450)는 상기 인공지능 알고리즘 처리부(324)로부터 제어명령을 수신하여, 각 장치(410, 420, 430, 440)를 통해 온도 및 습도를 조절하거나, 조명의 밝기를 조절하거나, 주요 소음 발생원을 제어하고 마스킹 사운드를 재생하거나, 창문을 개폐할 수 있다.
이하에서는 상기와 같이 구성되는 본 발명에 따른 재실자 반응형 실내환경 제어시스템을 통한 실내환경 제어방법에 대해서 도 5 및 6을 통해서 설명하도록 한다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 재실자 반응형 실내환경 제어 시스템을 통한 실내환경 제어 방법의 순서도이며, 도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 제어서버의 제어명령 출력 순서도이다.
도 5에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 재실자 반응형 실내환경 제어시스템을 통한 실내환경 제어방법은 웨어러블 장치(100)가 사용자에게 착용되어 사용자의 현재상태와 심박 변화에 의한 스트레스 지수를 포함하는 사용자정보를 생성하는 단계(S100)와 실내환경 제어서버(300)가 사용자정보 및 환경정보를 전송받아 실내환경 제어시스템(400)을 제어하는 제어명령을 출력하는 단계(S200)와 실내환경 제어시스템(400)이 상기 제어명령을 입력받아 실내공간의 환경을 조절하는 단계(S300)로 이루어진다.
또한, 상기 단계(S200)는 도 6에 도시된 바와 같이, 학습데이터 생성부(321)가 상기 사용자정보 및 환경정보를 전처리하여 학습 데이터를 생성하는 단계(S210)와 인공지능 알고리즘 학습부(322)가 상기 학습 데이터를 통해 복수의 인공지능 알고리즘의 학습을 수행하고, 검증 및 테스트를 통해 복수의 인공지능 알고리즘 중 가장 성능이 높은 인공지능 알고리즘을 선정하여 저장하는 단계(S220)와 인공지능 알고리즘 채택부(323)가 상기 입출력부로부터 사용자정보가 수신되면 상기 인공지능 알고리즘학습부에 저장된 인공지능 알고리즘 중 어느 하나를 채택하는 단계(S230)와 인공지능 알고리즘 처리부(324)가 상기 인공지능 알고리즘 채택부(323)가 채택한 알고리즘을 통해 실내환경 제어시스템(400)을 제어하는 제어명령을 출력하는 단계(S240) 및 인공지능 알고리즘 재학습부(325)가 사용자로부터 제어명령에 대한 피드백을 수신하여 상기 인공지능 알고리즘을 재학습 시키는 단계(S250)로 이루어진다.
따라서, 상기한 바와 같이 본 발명에 따른 재실자 반응형 실내환경 제어서버, 시스템 및 방법은 실내공간 재실자의 현재상태와 스트레스 지수에 따라 실내환경을 조절해주어 재실자에게 최적의 실내환경을 제공할 수 있는 효과가 있다.
이상에서, 본 발명의 실시예를 구성하는 모든 구성 요소들이 하나로 결합되거나 결합되어 동작하는 것으로 설명되었다고 해서, 본 발명이 반드시 이러한 실시예에 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 발명의 목적 범위 안에서라면, 그 모든 구성 요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다. 또한, 그 모든 구성요소들이 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 읽어지고 실행됨으로써, 본 발명의 실시예를 구현할 수 있다.
한편, 이상으로 본 발명의 기술적 사상을 예시하기 위한 바람직한 실시 예와 관련하여 설명하고 도시하였지만, 본 발명은 이와 같이 도시되고 설명된 그대로의 구성 및 작용에만 국한되는 것이 아니며, 기술적 사상의 범주를 일탈함이 없이 본 발명에 대해 다수의 변경 및 수정 가능함을 당업자들은 잘 이해할 수 있을 것이다. 따라서, 그러한 모든 적절한 변경 및 수정과 균등물들도 본 발명의 범위에 속하는 것으로 간주하여야 할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 등록청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.
100 : 웨어러블장치
200 : 실내환경 센서시스템
210 : 온도센서
220 : 조도센서
230 : 소음도 센서
240 : 이산화탄소 센서
250 : 센서제어부
300 : 실내환경 제어서버
310 : 입출력부
320 : 프로세서
321 : 학습데이터 생성부
322 : 인공지능 알고리즘 학습부
323 : 인공진능 알고리즘 채택부
324 : 인공지능 알고리즘 처리부
325 : 인공지능 알고리즘 재학습부
400 : 실내환경 제어시스템
410 : 온도 제어 장치
420 : 조명 제어 장치
430 : 소음 제어 장치
440 : 창문개폐 제어 장치
450 : 시스템제어부

Claims (17)

  1. 사용자의 현재 상태(수면, 휴식, 운동)와 심박 변화에 의한 스트레스 지수를 포함하는 사용자정보와 실내공간의 온도, 조도, 소음도 및 이산화탄소 농도 중 적어도 하나를 포함하는 환경정보를 수신하는 입출력부; 및
    상기 사용자정보에 따라 실내환경 제어시스템을 제어하는 제어명령을 출력하는 프로세서;
    를 포함하되,
    상기 실내환경 제어시스템은,
    실내공간의 온도 및 습도를 제어할 수 있는 온도 제어 장치;
    실내공간의 조명을 제어할 수 있는 조명 제어 장치;
    실내공간의 주요 소음 발생원을 제어하거나 마스킹 사운드를 재생할 수 있는 소음 제어 장치;
    실내공간의 창문의 개폐를 제어할 수 있는 창문개폐 제어 장치; 및
    실내환경 제어서버로부터 제어명령을 수신하여 상기 제어 장치들을 제어하는 시스템제어부;
    를 포함하며,
    상기 스트레스 지수는,
    웨어러블 장치가 사용자의 심장박동률(Heart Rate) 변화와 심박변이도(HRV: Heart Rate Variability)를 측정하고, 심박변이도의 경우 이를 주파수 변환하여 주파수 스펙트럼 분석을 수행하여, 고주파대역(0.15에서 0.5 ㎐ 사이)의 스펙트럼 면적에 대한 저주파대역(0.001에서 0.05 ㎐ 사이)의 스펙트럼 면적의 비율을 계산하여 극도의 스트레스 상태를 100으로 하였을 때의 각 정도를 지수화한 것을 특징으로 하며,
    상기 프로세서는,
    상기 사용자정보 및 환경정보를 전처리하여 학습 데이터를 생성하는 학습데이터 생성부;
    상기 학습 데이터를 통해 복수의 인공지능 알고리즘의 학습을 수행하고, 검증 및 테스트를 통해 복수의 인공지능 알고리즘 중 가장 성능이 높은 인공지능 알고리즘을 선정하여 저장하는 인공지능 알고리즘 학습부;
    상기 입출력부로부터 사용자정보가 수신되면 상기 인공지능 알고리즘학습부에 저장된 인공지능 알고리즘 중 어느 하나를 채택하는 인공지능 알고리즘 채택부;
    상기 인공지능 알고리즘 채택부가 채택한 알고리즘을 통해 실내환경 제어시스템을 제어하는 제어명령을 출력하는 인공지능 알고리즘 처리부; 및
    사용자로부터 제어명령에 대한 피드백을 수신하여 상기 인공지능 알고리즘을 재학습 시키는 인공지능 알고리즘 재학습부;
    를 포함하며,
    상기 인공지능 알고리즘 처리부는,
    사용자의 현재상태와 스트레스 지수를 고려하여 실내공간의 온도, 조도, 소음도 및 이산화탄소 농도 중 적어도 하나를 조절하도록 실내환경 제어시스템을 제어하는 제어명령을 출력하는 것을 특징으로 하는 재실자 반응형 실내환경 제어서버.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 인공지능 알고리즘 학습부는,
    인공지능 알고리즘의 하이퍼 파라미터를 최적화시키는 Bayesian Optimizer기법을 사용하여, 복수의 인공지능 알고리즘의 민감도, 특이도, 정확도, PPV(positive predictive value), NPV(negative predictive value) 및 AUC (area under the ROC(receiver operating characteristic)) 점수 중 어느 하나 이상을 측정하여 가장 성능이 높은 인공지능 알고리즘을 선정 및 저장하는 것을 특징으로 하는 재실자 반응형 실내환경 제어서버.
  4. 삭제
  5. 사용자에게 착용되어 사용자의 현재상태(수면, 휴식, 운동)와 심박 변화에 의한 스트레스 지수를 포함하는 사용자정보를 생성하는 웨어러블 장치;
    실내공간의 온도, 조도, 소음도 및 이산화탄소 농도 중 적어도 하나를 측정하여 환경정보를 생성하는 실내환경 센서시스템;
    상기 사용자정보 및 환경정보를 전송받아 실내환경 제어시스템을 제어하는 제어명령을 출력하는 실내환경 제어서버; 및
    상기 실내환경 제어서버로부터 제어명령을 입력받아 실내공간의 환경을 조절하는 실내환경 제어시스템;
    을 포함하되,
    상기 실내환경 제어시스템은,
    실내공간의 온도 및 습도를 제어할 수 있는 온도 제어 장치;
    실내공간의 조명을 제어할 수 있는 조명 제어 장치;
    실내공간의 주요 소음 발생원을 제어하거나 마스킹 사운드를 재생할 수 있는 소음 제어 장치;
    실내공간의 창문의 개폐를 제어할 수 있는 창문개폐 제어 장치; 및
    실내환경 제어서버로부터 제어명령을 수신하여 상기 제어 장치들을 제어하는 시스템제어부;
    를 포함하며,
    상기 스트레스 지수는,
    웨어러블 장치가 사용자의 심장박동률(Heart Rate) 변화와 심박변이도(HRV: Heart Rate Variability)를 측정하고, 심박변이도의 경우 이를 주파수 변환하여 주파수 스펙트럼 분석을 수행하여, 고주파대역(0.15에서 0.5 ㎐ 사이)의 스펙트럼 면적에 대한 저주파대역(0.001에서 0.05 ㎐ 사이)의 스펙트럼 면적의 비율을 계산하여 극도의 스트레스 상태를 100으로 하였을 때의 각 정도를 지수화한 것을 특징으로 하며,
    상기 웨어러블 장치는,
    실내환경 제어서버로부터 실내공간의 환경이 조절되었다는 알림을 수신하고, 이에 대한 피드백을 상기 실내환경 제어서버로 전송하는 것을 특징으로 하며,
    상기 실내환경 제어서버는,
    사용자의 현재 상태(수면, 휴식, 운동)와 심박 변화에 의한 스트레스 지수를 포함하는 사용자정보와 실내공간의 온도, 조도, 소음도 및 이산화탄소 농도 중 적어도 하나를 포함하는 환경정보를 수신하는 입출력부; 및
    상기 사용자정보에 따라 실내환경 제어시스템을 제어하는 제어명령을 출력하는 프로세서;
    를 포함하되,
    상기 프로세서는,
    상기 사용자정보 및 환경정보를 전처리하여 학습 데이터를 생성하는 학습데이터 생성부;
    상기 학습 데이터를 통해 복수의 인공지능 알고리즘의 학습을 수행하고, 검증 및 테스트를 통해 복수의 인공지능 알고리즘 중 가장 성능이 높은 인공지능 알고리즘을 선정하여 저장하는 인공지능 알고리즘 학습부;
    상기 입출력부로부터 사용자정보가 수신되면 상기 인공지능 알고리즘학습부에 저장된 인공지능 알고리즘 중 어느 하나를 채택하는 인공지능 알고리즘 채택부;
    상기 인공지능 알고리즘 채택부가 채택한 알고리즘을 통해 실내환경 제어시스템을 제어하는 제어명령을 출력하는 인공지능 알고리즘 처리부; 및
    사용자로부터 제어명령에 대한 피드백을 수신하여 상기 인공지능 알고리즘을 재학습 시키는 인공지능 알고리즘 재학습부;
    를 포함하며,
    상기 인공지능 알고리즘 처리부는,
    사용자의 현재상태(수면, 휴식, 운동)와 스트레스 지수를 고려하여 실내공간의 온도, 조도, 소음도 및 이산화탄소 농도 중 적어도 하나를 조절하도록 실내환경 제어시스템을 제어하는 제어명령을 출력하는 것을 특징으로 하는 재실자 반응형 실내환경 제어시스템.
  6. 삭제
  7. 제5항에 있어서,
    상기 실내환경 센서시스템은,
    실내공간의 온도를 측정하는 온도센서;
    실내공간의 조도를 측정하는 조도센서;
    실내공간의 소음도를 측정하는 소음도센서;
    실내공간의 이산화탄소 농도를 측정하는 이산화탄소 센서; 및
    상기 측정된 온도, 조도, 소음도, 이산화탄소 농도를 실내환경 제어서버로 전송하는 센서제어부;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 재실자 반응형 실내환경 제어시스템.
  8. 삭제
  9. 삭제
  10. 제5항에 있어서,
    상기 인공지능 알고리즘 학습부는,
    인공지능 알고리즘의 하이퍼 파라미터를 최적화시키는 Bayesian Optimizer기법을 사용하여, 복수의 인공지능 알고리즘의 민감도, 특이도, 정확도, PPV(positive predictive value), NPV(negative predictive value) 및 AUC (area under the ROC(receiver operating characteristic)) 점수 중 어느 하나 이상을 측정하여 가장 성능이 높은 인공지능 알고리즘을 선정 및 저장하는 것을 특징으로 하는 재실자 반응형 실내환경 제어시스템.
  11. 삭제
  12. 삭제
  13. 웨어러블 장치가 사용자에게 착용되어 사용자의 현재상태(수면, 휴식, 운동)와 심박 변화에 의한 스트레스 지수를 포함하는 사용자정보를 생성하는 A단계;
    실내환경 제어서버가 사용자정보 및 환경정보를 전송받아 실내환경 제어시스템을 제어하는 제어명령을 출력하는 B단계; 및
    실내환경 제어시스템이 상기 제어명령을 입력받아 실내공간의 환경을 조절하는 C단계;
    를 포함하되,
    상기 실내환경 제어시스템은,
    실내공간의 온도 및 습도를 제어할 수 있는 온도 제어 장치;
    실내공간의 조명을 제어할 수 있는 조명 제어 장치;
    실내공간의 주요 소음 발생원을 제어하거나 마스킹 사운드를 재생할 수 있는 소음 제어 장치;
    실내공간의 창문의 개폐를 제어할 수 있는 창문개폐 제어 장치; 및
    실내환경 제어서버로부터 제어명령을 수신하여 상기 제어 장치들을 제어하는 시스템제어부;
    를 포함하는 것을 특징으로 하며,
    상기 스트레스 지수는,
    웨어러블 장치가 사용자의 심장박동률(Heart Rate) 변화와 심박변이도(HRV: Heart Rate Variability)를 측정하고, 심박변이도의 경우 이를 주파수 변환하여 주파수 스펙트럼 분석을 수행하여, 고주파대역(0.15에서 0.5 ㎐ 사이)의 스펙트럼 면적에 대한 저주파대역(0.001에서 0.05 ㎐ 사이)의 스펙트럼 면적의 비율을 계산하여 극도의 스트레스 상태를 100으로 하였을 때의 각 정도를 지수화한 것을 특징으로 하며,
    상기 B단계는,
    입출력부가 사용자의 현재 상태(수면, 휴식, 운동)와 심박 변화에 의한 스트레스 지수를 포함하는 사용자정보와 실내공간의 온도, 조도, 소음도 및 이산화탄소 농도 중 적어도 하나를 포함하는 환경정보를 수신하는 단계; 및
    프로세서가 상기 사용자정보에 따라 실내환경 제어시스템을 제어하는 제어명령을 출력하는 단계;
    를 포함하며,
    상기 프로세서가 제어명령을 출력하는 단계는,
    학습데이터 생성부가 상기 사용자정보 및 환경정보를 전처리하여 학습 데이터를 생성하는 단계;
    인공지능 알고리즘 학습부가 상기 학습 데이터를 통해 복수의 인공지능 알고리즘의 학습을 수행하고, 검증 및 테스트를 통해 복수의 인공지능 알고리즘 중 가장 성능이 높은 인공지능 알고리즘을 선정하여 저장하는 단계;
    인공지능 알고리즘 채택부가 상기 입출력부로부터 사용자정보가 수신되면 상기 인공지능 알고리즘학습부에 저장된 인공지능 알고리즘 중 어느 하나를 채택하는 단계;
    인공지능 알고리즘 처리부가 상기 인공지능 알고리즘 채택부가 채택한 알고리즘을 통해 실내환경 제어시스템을 제어하는 제어명령을 출력하는 단계; 및
    인공지능 알고리즘 재학습부가 사용자로부터 제어명령에 대한 피드백을 수신하여 상기 인공지능 알고리즘을 재학습 시키는 단계;
    를 포함하며,
    상기 인공지능 알고리즘 처리부는,
    사용자의 현재상태(수면, 휴식, 운동)와 스트레스 지수를 고려하여 실내공간의 온도, 조도, 소음도 및 이산화탄소 농도 중 적어도 하나를 조절하도록 실내환경 제어시스템을 제어하는 제어명령을 출력하는 것을 특징으로 하는 재실자 반응형 실내환경 제어방법.
  14. 삭제
  15. 삭제
  16. 제13항에 있어서,
    상기 인공지능 알고리즘 학습부는,
    인공지능 알고리즘의 하이퍼 파라미터를 최적화시키는 Bayesian Optimizer기법을 사용하여, 복수의 인공지능 알고리즘의 민감도, 특이도, 정확도, PPV(positive predictive value), NPV(negative predictive value) 및 AUC (area under the ROC(receiver operating characteristic)) 점수 중 어느 하나 이상을 측정하여 가장 성능이 높은 인공지능 알고리즘을 선정 및 저장하는 것을 특징으로 하는 재실자 반응형 실내환경 제어방법.
  17. 삭제
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