KR102626292B1 - 재실 기반 ai 스위치 - Google Patents

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Abstract

각 세대마다 설치된 AI 스위치는 해당 세대의 에너지 사용 정보를 수집하는 데이터 수집부, 상기 해당 세대의 재실 정보를 생성하는 재실 감지부, 일정 시간 동안의 상기 재실 정보의 패턴에 기초하여 상기 해당 세대의 재실 여부를 판단하는 재실 판단부 및 상기 에너지 사용 정보에 기초한 기설정된 알고리즘 또는 상기 재실 여부에 기초하여 생성된 제어 정보에 기초하여 상기 해당 세대의 온도, 조명, 콘센트 및 환기 중 적어도 하나를 제어하는 스마트 홈 제어부를 포함한다.

Description

재실 기반 AI 스위치{AI SWITCH BASED ON OCCUPANCY}
본 발명은 공동 주택의 각 세대마다 설치된 재실 기반 AI 스위치에 관한 것이다.
자동 온도 조절 장치(Thermostat)란 어떤 특정 장소의 온도를 필요한 일정치로 유지하도록 자동으로 조절하는 장치를 말한다. 자동 온도 조절 장치는 실내의 온도를 자체적으로 감지하여 실내 온도를 자동으로 조절함으로써, 에너지를 효율적으로 관리할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 종래의 자동 온도 조절 장치는 별도의 재실 감지 장치를 통해 실내의 재실자 유무 등을 감지하여 실내 온도를 자동으로 조절하는 기능을 제공하였지만, 사용자가 휴식 또는 취침 상태에 있어 움직임이 없는 경우, 무행위자에 대한 인체를 감지할 수 없었고, 이에 따라 불필요한 에너지 낭비가 발생되는 문제점이 있었다.
또한, 종래의 대기 전력 자동 차단 장치의 경우, 대기전력자동차단은 가능하나 차단된 가전의 전원을 자동으로 복구하는 기술이 적용되지 않아 사용자가 수동으로 전원을 복구하여야 하는 불편함이 존재하였다.
이를 개선하기 위하여 개인용 컴퓨터의 전원이 꺼졌을 때 개인용 컴퓨터 또는 멀티탭에 재실감지 센서를 부착함으로써, 개인용 컴퓨터 주변에 인체가 감지되지 않을 때 부속기기인 모니터, 프린터 등에 연결되는 멀티탭의 전원을 차단하고, 인체가 감지되면 전원을 복구하는 기술이 개발되어 상용화되었다.
그러나 이는 컴퓨터를 이용하는 환경에서 컴퓨터 책상 등 한정적인 장소와 기구 내에서만 구현이 가능하여 실용성이 떨어지는 문제점이 있었다.
또한, 대기 전력 자동 차단 장치와 연결된 가전에서 기계식 전원 버튼이 OFF 상태인 경우 대기전력을 자동으로 차단한 후, 사용자가 기계식 전원 버튼을 ON상태로 조작할 시 동시에 전원을 복구하는 기술도 소개되었으나 대기전력을 소비하는 가전의 대부분의 전원 버튼이 전자식 터치 버튼으로 대체되면서 이 또한 사용의 불편함으로 인하여 널리 보급되지 못하였다.
선행기술: 한국등록특허 제 10-0725925호
해당 세대의 재실 정보를 생성하고, 일정 시간 동안의 재실 정보의 패턴에 기초하여 해당 세대의 재실 여부를 판단하도록 하는 AI 스위치를 제공하고자 한다.
해당 세대의 에너지 사용 정보를 수집하여, 에너지 사용 정보에 기초한 기설정된 알고리즘 또는 재실 여부에 기초하여 생성된 제어 정보에 기초하여 해당 세대의 온도, 조명, 콘센트 및 환기 중 적어도 하나를 제어하도록 하는 AI 스위치를 제공하고자 한다.
다만, 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.
상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 수단으로서, 본 발명의 일 실시예는, 해당 세대의 에너지 사용 정보를 수집하는 데이터 수집부, 상기 해당 세대의 재실 정보를 생성하는 재실 감지부, 일정 시간 동안의 상기 재실 정보의 패턴에 기초하여 상기 해당 세대의 재실 여부를 판단하는 재실 판단부 및 상기 에너지 사용 정보에 기초한 기설정된 알고리즘 또는 상기 재실 여부에 기초하여 생성된 제어 정보에 기초하여 상기 해당 세대의 온도, 조명, 콘센트 및 환기 중 적어도 하나를 제어하는 스마트 홈 제어부를 포함하는 AI 스위치를 제공하고자 한다.
상술한 과제 해결 수단은 단지 예시적인 것으로서, 본 발명을 제한하려는 의도로 해석되지 않아야 한다. 상술한 예시적인 실시예 외에도, 도면 및 발명의 상세한 설명에 기재된 추가적인 실시예가 존재할 수 있다.
전술한 본 발명의 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 공동 주택의 각 세대마다 설치된 AI 스위치를 통해 해당 세대의 재실 정보를 생성하고, 일정 시간 동안의 재실 정보의 패턴에 기초하여 해당 세대의 재실 여부를 판단하여 재실 상태, 취침 상태, 비재실 상태로 구분하도록 하는 AI 스위치를 제공할 수 있다.
공동 주택의 각 세대마다 설치된 AI 스위치를 통해 해당 세대의 에너지 사용 정보를 수집하여 에너지 사용 정보에 기초한 기계 학습 알고리즘 또는 재실 여부에 기초하여 생성된 제어 정보를 이용하여 AI 스위치가 해당 세대의 온도를 재실 상태, 취침 상태, 비재실 상태에 맞게 각각 다르게 조절하도록 제어하는 AI 스위치를 제공할 수 있다.
기존의 대기전력 차단 스위치에 냉/난방 온도 조절기의 기능을 결합시킨 AI 스위치를 제공할 수 있다.
IoT 기술을 이용한 스마트 센서가 내장된 AI 스위치를 통해, 스마트 홈에서 빅데이터를 기반으로 한 기계 학습 알고리즘을 적용하여 공동 주택에서 편리함과 쾌적함을 제공하고, 에너지 절감 운전을 제공하는 AI 스위치를 제공할 수 있다.
무행위자의 재실 감지를 통해 불필요한 에너지 낭비의 요소를 제거하여, 불필요한 에너지 낭비를 방지하는 AI 스위치를 제공할 수 있다.
도 1a는 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 홈 시스템을 도시한 예시적인 도면이고, 도 1b는 본 발명의 일 실시예에 따른 AI 스위치가 설치된 세대를 도시한 예시적인 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 AI 스위치의 구성도이다.
도 3a 및 도 3b는 본 발명의 일 실시예에 따른 주파수 데이터를 도시한 예시적인 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 AI 스위치에서 해당 세대의 온도, 조명, 콘센트 및 환기 중 적어도 하나를 조절하는 방법의 순서도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미하며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
본 명세서에 있어서 '부(部)'란, 하드웨어에 의해 실현되는 유닛(unit), 소프트웨어에 의해 실현되는 유닛, 양방을 이용하여 실현되는 유닛을 포함한다. 또한, 1 개의 유닛이 2 개 이상의 하드웨어를 이용하여 실현되어도 되고, 2 개 이상의 유닛이 1 개의 하드웨어에 의해 실현되어도 된다.
본 명세서에 있어서 단말 또는 디바이스가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부는 해당 단말 또는 디바이스와 연결된 서버에서 대신 수행될 수도 있다. 이와 마찬가지로, 서버가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부도 해당 서버와 연결된 단말 또는 디바이스에서 수행될 수도 있다.
이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명의 일 실시예를 상세히 설명하기로 한다.
도 1a는 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 홈 시스템을 도시한 예시적인 도면이고, 도 1b는 본 발명의 일 실시예에 따른 AI 스위치가 설치된 세대를 도시한 예시적인 도면이다. 도 1a를 참조하면, 스마트 홈 시스템(1)은 AI 스위치(110) 및 클라우드 서버(120)를 포함한다.
도 1b를 참조하면, 공동 주택(100)의 각 세대마다 설치된 AI 스위치(110)는 냉난방 장치(102), 조명 장치(103) 등을 이용하여 해당 세대(101)의 온도, 조명, 콘센트 및 환기 등을 제어할 수 있다.
도 1a의 스마트 홈 시스템(1)의 각 구성요소들은 일반적으로 네트워크(network)를 통해 연결된다. 예를 들어, 도 1a에 도시된 바와 같이, 공동 주택(100)의 각 세대마다 설치된 AI 스위치(110)는 클라우드 서버(120)와 동시에 또는 시간 간격을 두고 연결될 수 있다.
네트워크는 단말들 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호간에 정보교환이 가능한 연결구조를 의미하는 것으로, 이러한 네트워크의 일예는, 3G, 4G, 5G, Wi-Fi, 블루투스(Bluetooth), 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network) 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.
예를 들어, 클라우드 서버(120)는 공동 주택(100)의 각 세대마다 설치된 AI 스위치(110)와 네트워크로 연결될 수 있다. 네트워크는 클라우드 서버(120)와 AI 스위치(110) 간의 통신 방식을 의미하며, 네트워크는 인터넷망(외부망)일 수 있다.
AI 스위치(110)는 공동 주택(100)의 각 세대마다 설치되고, AI 스위치(110)는 해당 세대(101)의 에너지를 관리할 수 있다.
AI 스위치(110)는 공동 주택(100)의 해당 세대(101)의 실내 온도를 측정하는 온도 센서를 포함할 수 있다. 예를 들어, 환경 센서는 CO2 센서, 습도 센서 및 공기 청정도 측정 센서 등을 포함할 수 있다.
AI 스위치(110)는 해당 세대(101)의 에너지 사용 정보를 수집할 수 있다. 여기서, 에너지 사용 정보는 AI 스위치(110)에 의해 측정되는 해당 세대(101)의 에너지 사용량, 해당 세대(101)의 각 실의 난방 정보, 해당 세대(101)의 각 실의 조명 정보 및 해당 세대(101)의 각 실의 콘센트 정보 등을 포함할 수 있다.
AI 스위치(110)는 수집된 에너지 사용 정보를 기계 학습 알고리즘의 전처리 프로세스를 통해 학습 데이터로 정제할 수 있다. 예를 들어, AI 스위치(110)는 수집된 에너지 사용 정보에 대해 깨진 데이터 또는 정상적으로 수집되지 않은 데이터를 정제하고, 순시값을 평균값으로 계산하는 등의 학습 데이터로 정제할 수 있다.
AI 스위치(110)는 해당 세대(101)의 재실 정보를 생성할 수 있다. 여기서, AI 스위치(110)는 동체 감지 센서(動體), 카메라, 라이다 센서(Lidar Sensor), 열화상 센서, 원적외선 센서 등을 포함하는 재실 감지 수단을 포함할 수 있다.
예를 들어, AI 스위치(110)는 동체 감지 센서를 포함하는 경우, 동체 감지 센서가 AI 스위치(110)로부터 기설정된 방향으로 전자파를 송신하고, 동체에 의해 반사된 반사 전자파를 수신할 수 있다. 여기서, 전자파는 9Ghz 내지 15Ghz의 주파수를 가질 수 있다. 이 때, AI 스위치(110)는 반사 전자파의 데이터로부터 주파수 데이터를 추출하고, 주파수 데이터를 증폭시킨 후 노이즈를 제거할 수 있다.
이후, AI 스위치(110)는 주파수 데이터로부터 기설정된 범위의 고주파 파형을 검출 및 분석하여 고주파 파형의 주기 및 지속 시간을 포함하는 동체 정보를 생성할 수 있다.
AI 스위치(110)는 일정 시간 동안의 재실 정보의 패턴에 기초하여 해당 세대(101)의 재실 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, AI 스위치(110)는 동체 정보로부터 기설정된 최근 시간 동안의 고주파 파형의 주기 및 지속 시간에 기초하여 재실 여부를 재실, 비재실 및 수면 중 적어도 하나로 판단할 수 있다.
AI 스위치(110)는 에너지 사용 정보에 기초한 기설정된 알고리즘 또는 재실 여부에 기초하여 생성된 제어 정보에 기초하여 해당 세대(101)의 온도, 조명(103), 콘센트 및 환기 등을 제어할 수 있다.
예를 들어, AI 스위치(110)는 온도 조절 스위치, 조명 제어 스위치, 대기 전력 차단 스위치, 환기 제어 스위치일 수 있고, 온도, 조명, 콘센트 및 환기 중 적어도 하나를 제어하는 통합 스위치일 수도 있다.
이를 위해, AI 스위치(110)는 에너지 사용 정보 또는 재실 여부에 기초하여 해당 세대(101)의 세대 패턴을 학습하고, 세대 패턴에 기초하여 온도 제어 스케쥴을 생성하여, 생성된 온도 제어 스케쥴에 기초하여 온도, 조명(103), 콘센트 및 환기 등을 제어할 수 있다.
AI 스위치(110)는 해당 세대(101)의 재실 여부가 재실인 경우, AI 스위치(110)가 해당 세대(101)의 온도를 자동으로 조절하는 인공지능 모드로 동작하도록 할 수 있다.
AI 스위치(110)는 해당 세대(101)의 재실 여부가 비재실인 경우, 해당 세대(101)의 온도를 기설정된 온도만큼 낮추거나 높이도록 제어할 수 있다.
AI 스위치(110)는 해당 세대(101)의 재실 여부가 비재실인 경우, 해당 세대(101)의 조명을 소등하거나 조도의 디밍을 제어하도록 제어할 수 있다. 여기서, 조명제어 기능을 포함한 AI 스위치(110)에 재실감지 센서가 포함됨으로써, 사용자(130)의 비재실이 감지되면 AI 스위치(110)에 연결된 조명(103)을 소등하여 사용자(130)의 편리성과 에너지 절감을 동시에 제공할 수 있다. 예를 들어, AI 스위치(110)는 재실 상태에서 조명(103)을 온(on)시키고, 수면 상태에서는 조명(103)을 오프(off) 또는 디밍되도록 하고, 비재실 상태에서는 조명(103)을 오프(off)시킬 수 있다.
또한, AI 스위치(110)는 재실감지 센서의 데이터를 지속적으로 분석하여 사용자(130)가 수면상태에 있는지 여부를 분석하고, 사용자(130)가 수면상태인 것으로 판단될 시 자동으로 조명(103)을 소등할 수 있다.
AI 스위치(110)는 해당 세대(101)의 재실 여부가 비재실인 경우, 해당 세대(101)의 콘센트들의 대기 전력을 차단하고, 해당 세대(101)의 재실 여부가 비재실에서 재실로 변경된 경우, 해당 세대(101)의 콘센트들의 전원을 복구하도록 제어할 수 있다.
본 발명에서는 대기 전력 자동 차단 스위치인 AI 스위치(110)에 재실감지 센서를 포함하여 사용자(130)의 비재실이 감지되면서 대기전력 자동차단 스위치의 콘센트에 연결된 가전제품의 소비전력이 기 설정된 값 이하일 경우에 해당 콘센트의 전원을 차단하고, 사용자(130)의 재실이 감지될 경우 차단된 콘센트의 전원을 복구하는 대기전력자동차단 기술이 적용된다. 여기서, 대기전력자동차단 기술은 댁내 가전제품의 대기전력을 감지하여 차단하는 기술로 보통 사용자(130)가 설정한 대기전력 차단 값 보다 소비전력이 낮을 경우 이를 차단하여 에너지를 절감하는 기술이다.
종래의 경우, 대기전력자동차단은 가능하나 차단된 가전의 전원을 자동으로 복구하는 기술이 적용되지 않아 사용자가 수동으로 전원을 복구하여야 하는 불편함이 존재하였다.
그러나 본 발명에서는 대기전력자동차단 스위치인 AI 스위치(110)에 재실감지센서가 포함됨으로써, AI 스위치(110)가 사용자(130)의 비재실이 감지되면, AI 스위치(110)의 콘센트에 연결된 가전제품의 소비전력이 기 설정된 값 이하일 경우에 해당 콘센트의 전원을 차단하고, 이후 사용자(130)의 재실이 감지될 경우 차단된 콘센트의 전원을 복구할 수 있다.
또한, 기존의 대기전력자동차단스위치는 사용자(130)가 수동으로 대기전력 값을 설정하고 대기전력이 감지되어 콘센트의 전원 차단시 사용자(130)가 수동으로 차단된 콘센트를 복구하여야 하는 불편성이 있었으나, 본 발명에서는 대기전력자동차단스위치 기술에 재실감지 기술을 결합함으로써 사용자(130)가 수동으로 대기전력값을 설정하고, 차단된 콘센트를 복구하는 일체의 행위를 하지 않아도 사용자(130)의 재실여부에 따라 자동으로 대기전력을 차단하고 자동으로 차단된 콘센트의 전원을 복구하여 사용자의 편리성을 높이고, 이로 인해 대기전력으로 인한 에너지 낭비를 방지할 수 있다.
AI 스위치(110)는 해당 세대(101)의 재실 여부가 수면인 경우, AI 스위치(110)가 수면 모드로 동작하도록 할 수 있다.
AI 스위치(110)는 해당 세대(101)의 재실 여부가 수면인 경우, 해당 세대(101)의 조명(103)을 소등하도록 제어할 수 있다.
AI 스위치(110)는 해당 세대(101)의 재실 여부가 수면인 경우, 해당 세대(101)의 콘센트들의 대기 전력을 차단하고, 해당 세대(101)의 재실 여부가 수면에서 재실로 변경된 경우, 해당 세대(101)의 콘센트들의 전원을 복구하도록 제어할 수 있다.
AI 스위치(110)는 해당 세대(101)의 각 실의 재실 여부를 판단할 수 있다.
AI 스위치(110)는 에너지 사용 정보에 기초한 기계 학습 알고리즘 또는 각 실의 재실 여부에 기초하여 생성된 제어 정보를 이용하여 해당 세대(101)의 각 실의 온도, 조명, 콘센트 및 환기 등을 제어할 수 있다.
AI 스위치(110)는 수집된 에너지 사용 정보를 클라우드 서버(120)로 전송하고, 클라우드 서버(120)로부터 알고리즘을 수신할 수 있다. 예를 들어, AI 스위치(110)는 기설정된 주기마다 에너지 사용 정보를 클라우드 서버(120)로 전송할 수 있다. 이와 달리, AI 스위치(110)가 기계 학습 알고리즘을 포함하는 경우, 클라우드 서버(120)로부터 수집된 에너지 사용 정보에 기초하여 업데이트된 알고리즘을 수신하여 AI 스위치(110)에 포함된 기계 학습 알고리즘을 업데이트할 수 있다.
이외에도, AI 스위치(110)는 사용자 단말(미도시)로부터 수신된 복수의 모드 중 하나의 정보에 기초하여 해당 세대(101)의 온도를 조절할 수 있다. 복수의 모드는 예를 들어, 절전 모드, 일반 모드 및 쾌적 모드 등을 포함할 수 있다.
AI 스위치(110)는 해당 세대(101)의 에너지 사용량을 측정하여 모니터링할 수 있다.
또한, AI 스위치(110)는 해당 세대(101) 내의 콘센트별 순시 전력을 주기적으로 수집하여 대기 전력을 모니터링하고 대기 전력을 차단할 수도 있다. 예를 들어, AI 스위치(110)는 수집한 콘센트별 순시 전력에 기초하여 콘센트 별로 대기 전력에 해당하는 전력값을 결정하고, 현재 순시 전력이 기설정된 시간 동안 대기 전력에 해당하는 전력값 이하인 경우, 현재 순시 전력을 대기 전력으로 판단할 수 있다.
AI 스위치(110)는 측정된 에너지 사용량 및 온도 제어 스케쥴에 기초하여 해당 세대(101)의 기설정된 시간 이후의 에너지 사용량 및 예상 요금 등을 예측할 수 있다. 또한, AI 스위치(110)는 사용자 단말(미도시)로부터 복수의 모드에 대한 각 모드 별로 해당 세대(101)의 기설정된 시간 이후의 에너지 사용량 및 예상 요금을 예측할 수 있다.
또 다른 예를 들어, AI 스위치(110)는 해당 세대(101)에서 사용자(130)의 재실에 따라 CO2 센서로부터 수집되는 CO2 농도가 기설정된 값을 초과할 경우 환기 장치를 작동시킬 수 있다. 다른 예를 들어, AI 스위치(110)는 습도 센서로부터 수집되는 습도가 기설정된 값을 초과할 경우 환기 장치를 작동시킬 수 있다.
AI 스위치(110)는 해당 세대(101) 내의 기설정된 구역에 설치된 방범 센서에서 수집된 정보에 기초하여 방범 정보를 알릴 수 있다.
AI 스위치(110)는 수요 관리 서버(미도시)로부터 수요 관리 정보를 수신하고, 수요 관리 정보에 기초하여 해당 세대(101) 내의 냉난방 장치를 제어함으로써 수요 반응(Demand Response)에 참여할 수 있다.
AI 스위치(110)는 해당 세대(101) 내로의 외기의 유입을 감지할 수 있다.
AI 스위치(110)는 CO2 센서로부터 수집되는 정보로부터 단위 시간당 CO2 농도를 모니터링하고, 단위 시간당 CO2 농도에 기초하여 외기의 유입을 감지할 수 있다.
AI 스위치(110)는 해당 세대(101)의 온도, 사용자(130)의 재실 여부, 에너지 사용량 및 조명(103)의 상태 등을 출력할 수 있다. 또한, AI 스위치(110)는 기설정된 시간 이후의 에너지 사용량 및 예상 요금 등을 출력할 수 있다.
클라우드 서버(120)는 기계 학습 알고리즘을 포함하며, AI 스위치(110)로부터 수신한 에너지 사용 정보에 기초하여 해당 세대(101)에 대한 기계 학습 알고리즘을 생성할 수 있다. 여기서, 에너지 사용 정보는 AI 스위치(110)에서 측정한 해당 세대(101)의 에너지 사용량, 해당 세대(101)의 각 실의 난방 정보, 해당 세대(101)의 각 실의 조명 정보 및 해당 세대(101)의 각 실의 콘센트 정보 등을 포함할 수 있다.
클라우드 서버(120)는 생성된 기계 학습 알고리즘을 주기적으로 업데이트할 수 있다.
클라우드 서버(120)는 해당 세대(101)에 대해 생성 및 업데이트된 기계 학습 알고리즘을 AI 스위치(110)로 전송할 수 있다.
사용자 단말(미도시)은 AI 스위치(110)와 연관된 어플리케이션을 이용하여, 사용자(130)의 재실 여부를 입력받아 해당 세대(101)의 온도, 조명, 콘센트 및 환기 등을 제어하도록 AI 스위치(110)로 요청할 수 있다.
사용자 단말(미도시)은 사용자(130)의 패턴에 따라 AI 스위치(110)로 자동 운전을 요청할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(미도시)은 시간 스케쥴에 따른 사전 냉난방, 설정 온도에 따른 사용자(130)의 간섭 분석, 재실 여부에 따른 자동 운전 등을 AI 스위치(110)로 요청할 수 있다.
사용자 단말(미도시)은 사용자 모드를 제시하여, 모드별 사용량 및 요금 예측을 디스플레이에 표시할 수 있다. 사용자 단말(미도시) 사용자 모드로 복수의 모드 중 어느 하나의 모드가 선택되면, 선택된 모드에 대한 정보를 AI 스위치(110)로 전송할 수 있다. 복수의 모드는 예를 들어, 절전 모드, 일반 모드 및 쾌적 모드 등을 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, AI 스위치(110)는 AI 스위치(110)의 재실감지 센서에 감지되는 재실 데이터를 기반으로 해당 세대(101) 내의 사용자 재실을 비재실로 판단하고, 기 설정된 대기전력차단 값보다 현재 AI 스위치(110)의 콘센트에 연결된 가전제품에 사용되는 소비전력값이 낮을 경우, 해당 콘센트의 전원을 차단하도록 제어하고, 차단된 이후에는 AI 스위치(110)의 재실감지센서에서 재실이 감지될 경우 해당 콘센트의 전원을 복구하도록 제어할 수 있다. 해당 대기전력자동차단 및 복구 기능에 대한 사용 여부는 AI 스위치(110) 또는 스마트폰 앱 등에서 원격으로 설정할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따르면, AI 스위치(110)는 AI 스위치(110)의 재실감지 센서에 감지되는 재실 데이터를 일정시간 동안 모니터링하여 해당 세대(101) 내의 사용자 재실과 수면 여부를 판단하고, 일정시간 동안 비재실 또는 수면으로 판단될 경우 AI 스위치(110)와 연결된 조명(103)의 전원을 차단하여 조명(103)을 소등할 수 있다. 이 때, 해당 비재실 소등과 취침시 소등 기능의 사용 여부는 AI 스위치(110) 또는 사용자 단말(미도시)의 앱 등에서 원격으로 설정할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 AI 스위치의 구성도이다. 도 1a 내지 도 2를 참조하면, AI 스위치(110)는 환경 센서(210), 데이터 수집부(220), 재실 감지부(230), 재실 판단부(240) 및 스마트 홈 제어부(250)를 포함할 수 있다.
환경 센서(210)는 공동 주택(100)의 해당 세대(101)의 실내 온도를 측정하는 온도 센서를 포함할 수 있다. 예를 들어, 환경 센서(210)는 CO2 센서, 습도 센서 및 공기 청정도 측정 센서 등을 포함할 수 있다.
데이터 수집부(220)는 해당 세대(101)의 에너지 사용 정보를 수집할 수 있다. 여기서, 에너지 사용 정보는 AI 스위치(110)에서 측정한 해당 세대(101)의 에너지 사용량, 해당 세대(101)의 각 실의 난방 정보, 해당 세대(101)의 각 실의 조명 정보 및 해당 세대(101)의 각 실의 콘센트 정보 등을 포함할 수 있다.
재실 감지부(230)는 해당 세대(101)의 재실 정보를 생성할 수 있다.
재실 감지부(230)는 동체 감지 센서(動體), 카메라, 라이다 센서(Lidar Sensor), 열화상 센서, 원적외선 센서 등을 포함하는 재실 감지 수단을 포함할 수 있다.
재실 감지부(230)가 동체 감지 센서(231)를 포함하는 경우, 재실 감지부(230)는 주파수 추출부(232), 전처리부(233) 및 동체 정보 생성부(234)를 포함할 수 있다.
동체 감지 센서(231)는 AI 스위치(110)로부터 기설정된 방향으로 전자파를 송신하고, 동체(動體)에 의해 반사된 반사 전자파를 수신할 수 있다. 여기서, 전자파는 9Ghz 내지 15Ghz의 주파수를 가질 수 있다.
동체 감지 센서(231)는 고감도로 구성되어, 사용자(130)가 조금이라도 움직이는 경우에도 사용자(130)의 동체를 감지할 수 있다.
주파수 추출부(232)는 반사 전자파의 데이터로부터 주파수 데이터를 추출할 수 있다.
전처리부(233)는 주파수 데이터를 증폭시킨 후 노이즈를 제거할 수 있다. 주파수 데이터에 대해서는 도 3a 및 도 3b를 통해 상세히 설명하도록 한다.
이외에도, 재실 감지부(230)는 해당 세대(101)에서 사용자(130)의 동체를 추적하여 재실 여부를 감지할 수 있다. 예를 들어, 사용자(130)가 해당 세대(101) 내에서 거실을 통해 큰 방으로 들어가서 수면하는 경우, 재실 감지부(230)는 사용자(130)의 재실을 거실 감지 이후 큰 방 감지, 거실 미감지 이후 큰 방 미감지 및 거실 미감지의 형태로 사용자(130)의 동체를 감지할 수 있다. 이 때, 재실 감지부(230)는 사용자(130)가 거실을 통해 큰 방으로 이동한 이후, 사용자(130)의 움직임이 없는 것으로 감지되면, 큰 방에 재실 인원이 존재하는 것으로 판단할 수 있다.
도 3a 및 도 3b는 본 발명의 일 실시예에 따른 주파수 데이터를 도시한 예시적인 도면이다.
도 3a는 본 발명의 일 실시예에 따른 동체가 존재하지 않는 경우의 주파수 데이터를 도시한 예시적인 도면이다. 도 3a를 참조하면, 동체가 존재하지 않는 경우, 주파수 데이터(310)의 파형은 비교적 안정적인 모습을 보이는 것을 확인할 수 있다. 이 때, 동체가 존재하지 않는 경우, 주파수 데이터(310)는 주파수 추출부(232), 전처리부(233)에 의해 증폭된 후 노이즈가 제거된 주파수 데이터(320)의 파형으로 도출될 수 있다.
도 3b는 본 발명의 일 실시예에 따른 동체가 존재하는 경우의 주파수 데이터를 도시한 예시적인 도면이다. 도 3b를 참조하면, 동체가 존재하는 경우, 주 파수 데이터(330)의 파형은 동체에 의해 고주파 펄스 형태 또는 저주파 펄스 형태로 왜곡되어 보이는 것을 확인할 수 있다. 이 때, 동체가 존재하는 경우 주파수 데이터(330)는 주파수 추출부(232), 전처리부(233)에 의해 증폭된 후 노이즈가 제거된 주파수 데이터(340)의 파형으로 도출될 수 있다.
다시 도 2로 돌아와서, 동체 정보 생성부(234)는 주파수 데이터로부터 기설정된 범위의 고주파 파형을 검출 및 분석하여 고주파 파형의 주기 및 지속 시간을 포함하는 동체 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 동체 정보 생성부(234)는 주파수 데이터로부터 기설정된 범위의 고주파 파형을 검출 및 분석함으로써, 고주파 파형가 반복된 주기에 대한 숫자 및 지속 시간을 포함하는 동체 정보를 생성할 수 있다.
재실 판단부(240)는 일정 시간 동안의 재실 정보의 패턴에 기초하여 해당 세대의 재실 여부를 판단할 수 있다.
만약, 기설정된 최근 시간 동안 수집된 재실 정보를 이용하지 않는 경우, 사용자(130)의 수면 시간 동안 간헐적인 뒤척임이 감지되는지 여부에 따라 재실 상태 및 비재실 상태가 같이 발생될 수 있으므로, 해당 세대(101)에서 사용자(130)의 재실 여부를 정확하게 판단할 수 없기 때문이다.
이외에도, 기설정된 최근 시간 동안에 생성된 재실 정보에 기초하여 재실 여부를 판단하는 경우, 일시적인 노이즈로 인해 비재실 상태임에도 재실 상태로 잘못 판단할 가능성을 배제시키도록 하기 위함이다.
재실 판단부(240)는 동체 정보로부터 기설정된 최근 시간 동안의 고주파 파형의 주기 및 지속 시간에 기초하여 재실 여부를 재실, 비재실 및 수면 중 적어도 하나로 판단할 수 있다.
스마트 홈 제어부(250)는 에너지 사용 정보에 기초한 기설정된 알고리즘 또는 재실 여부에 기초하여 생성된 제어 정보에 기초하여 해당 세대(101)의 온도, 조명, 콘센트, 환기 및 조도 센서 등을 제어할 수 있다. 여기서, 기설정된 알고리즘은 에너지 사용 정보에 기초하여 생성된 기계 학습 알고리즘일 수 있다. 예를 들어, 스마트 홈 제어부(250)는 기설정된 알고리즘 또는 제어 정보에 기초하여 해당 세대(101)의 에어컨(102)의 제어를 통해 해당 세대(101)의 온도를 제어할 수 있다.
스마트 홈 제어부(250)는 해당 세대(101)의 재실 여부가 재실인 경우, AI 스위치(110)가 해당 세대(101)의 온도를 자동으로 조절하는 인공지능 모드로 동작하도록 할 수 있다.
스마트 홈 제어부(250)는 해당 세대(101)의 재실 여부가 재실인 경우, 조도 센서의 조도의 량에 따라 해당 세대의 조명을 점등하거나 조도의 디밍을 제어할 수 있다.
스마트 홈 제어부(250)는 해당 세대(101)의 재실 여부가 비재실인 경우, 해당 세대(101)의 온도를 기설정된 온도만큼 낮추거나 높이도록 제어할 수 있다.
스마트 홈 제어부(250)는 해당 세대(101)의 재실 여부가 수면인 경우, AI 스위치(110)가 수면 모드로 동작하도록 할 수 있다. 여기서, 수면 모드는 일정 시간(t+1) 이후 온도를 난방의 경우, 기설정된 온도(예를 들어, +A℃)로 높이고, 재실 상태로 전환되면, 인공지능 모드로 전환되도록 할 수 있다.
스마트 홈 제어부(250)는 해당 세대(101)의 재실 여부가 비재실인 경우, 해당 세대(101)의 조명(103)을 소등하거나 조도의 디밍을 제어할 수 있다.
스마트 홈 제어부(250)는 해당 세대(101)의 재실 여부가 수면인 경우, 해당 세대(101)의 조명(103)을 소등하도록 제어할 수 있다.
스마트 홈 제어부(250)는 해당 세대(101)의 재실 여부가 비재실로부터 재실 또는 수면으로 변경된 경우, 조명(103)이 켜지거나 또는 조명(103)이 켜지지 않도록 설정된 설정 정보에 기초하여 제어할 수 있다.
스마트 홈 제어부(250)는 해당 세대(101)의 재실 여부가 비재실인 경우, 해당 세대(101)의 콘센트들의 대기 전력을 차단할 수 있다. 예를 들어, 스마트 홈 제어부(250)는 AI 스위치(110)에서 모니터링된 소비 전력이 특정 와트(W) 미만인 경우, 해당 콘센트들의 대기 전력을 차단할 수 있다.
스마트 홈 제어부(250)는 해당 세대(101)의 재실 여부가 비재실에서 재실로 변경된 경우, 해당 세대(101)의 콘센트들의 전원을 복구하도록 제어할 수 있다.
스마트 홈 제어부(250)는 해당 세대(101)의 재실 여부가 수면인 경우, 해당 세대(101)의 콘센트들의 대기 전력을 차단할 수 있다. 이후, 해당 세대(101)의 재실 여부가 수면에서 재실로 변경된 경우, 스마트 홈 제어부(250)는 해당 세대(101)의 콘센트들의 전원을 복구하도록 제어할 수 있다.
재실 판단부(240)는 해당 세대(101)의 각 실의 재실 여부를 판단할 수 있다.
스마트 홈 제어부(250)는 에너지 사용 정보에 기초한 기계 학습 알고리즘 또는 각 실의 재실 여부에 기초하여 생성된 제어 정보를 이용하여 해당 세대(101)의 각 실의 온도, 조명, 콘센트 및 환기 등을 조절하도록 제어할 수 있다.
이외에도, AI 스위치(110)는 에너지 사용량 모니터링부(미도시) 및 조명 제어부(미도시)를 더 포함할 수 있다.
에너지 사용량 모니터링부(미도시)는 해당 세대(101)의 에너지 사용량을 측정하여 모니터링할 수 있다.
조명 제어부(미도시)는 기설정된 알고리즘 또는 제어 정보 또는 사용자(130)의 제어에 기초하여 해당 세대(101)의 조명(103)을 제어할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 각 세대마다 설치된 AI 스위치에서 해당 세대의 온도, 조명, 콘센트 및 환기 중 적어도 하나를 조절하는 방법의 순서도이다. 도 4에 도시된 각 세대마다 설치된 AI 스위치(110)에서 수행되는 해당 세대의 온도, 조명, 콘센트 및 환기 중 적어도 하나를 조절하는 방법은 도 1a 내지 도 3b에 도시된 실시예에 따른 스마트 홈 제어 시스템(1)에서 시계열적으로 처리되는 단계들을 포함한다. 따라서, 이하 생략된 내용이라고 하더라도 도 1a 내지 도 3b에 도시된 실시예에 따른 각 세대마다 설치된 AI 스위치(110)에 서 수행되는 해당 세대의 온도, 조명, 콘센트 및 환기 중 적어도 하나를 조절하는 방법에도 적용된다.
단계 S410에서 각 세대마다 설치된 AI 스위치(110)는 해당 세대의 에너지 사용 정보를 수집할 수 있다.
단계 S420에서 각 세대마다 설치된 AI 스위치(110)는 해당 세대의 재실 정보를 생성할 수 있다.
단계 S430에서 각 세대마다 설치된 AI 스위치(110)는 일정 시간 동안의 재실 정보의 패턴에 기초하여 해당 세대의 재실 여부를 판단할 수 있다.
단계 S440에서 각 세대마다 설치된 AI 스위치(110)는 에너지 사용 정보에 기초한 기설정된 알고리즘 또는 재실 여부에 기초하여 생성된 제어 정보에 기초하여 해당 세대의 온도, 조명, 콘센트 및 환기 중 적어도 하나를 제어할 수 있다.
상술한 설명에서, 단계 S410 내지 S440은 본 발명의 구현예에 따라서, 추가적인 단계들로 더 분할되거나, 더 적은 단계들로 조합될 수 있다. 또한, 일부 단계는 필요에 따라 생략될 수도 있고, 단계 간의 순서가 전환될 수도 있다.
컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체를 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
100: 공동 주택
110: AI 스위치
120: 클라우드 서버
210: 환경 센서
220: 데이터 수집부
230: 재실 감지부
231: 동체 감지 센서
232: 주파수 추출부
233: 전처리부
234: 동체 정보 생성부
240: 재실 판단부
250: 스마트 홈 제어부

Claims (15)

  1. 각 세대마다 설치되는 AI 스위치에 있어서,
    해당 세대의 에너지 사용 정보를 수집하는 데이터 수집부;
    상기 해당 세대의 재실 정보를 생성하는 재실 감지부;
    일정 시간 동안의 상기 재실 정보의 패턴에 기초하여 상기 해당 세대의 재실 여부를 판단하는 재실 판단부; 및
    상기 에너지 사용 정보에 기초한 기설정된 알고리즘 또는 상기 재실 여부에 기초하여 생성된 제어 정보에 기초하여 상기 해당 세대의 온도, 조명, 콘센트 및 환기 중 적어도 하나를 제어하는 스마트 홈 제어부를 포함하고,
    상기 재실 감지부는 주파수 데이터로부터 기설정된 범위의 고주파 파형을 검출 및 분석하고, 상기 고주파 파형의 반복된 주기에 대한 숫자 및 지속 시간을 포함하는 동체 정보를 생성하는 동체 정보 생성부를 더 포함하고,
    상기 재실 판단부는 상기 동체 정보로부터 기설정된 최근 시간 동안의 상기 고주파 파형의 주기 및 지속 시간에 기초하여 상기 재실 여부를 재실, 비재실 및 수면 중 적어도 하나로 판단하는 것인, AI 스위치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 재실 감지부는 동체 감지 센서(動體), 카메라, 라이다 센서(Lidar
    Sensor), 열화상 센서, 원적외선 센서 중 적어도 하나를 포함하는 재실 감지 수단을 포함하는 것인, AI 스위치.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 재실 감지부가 상기 동체 감지 센서를 포함하는 경우, 상기 동체 감지 센서는 상기 AI 스위치로부터 기설정된 방향으로 전자파를 송신하고, 동체에 의해 반사된 반사 전자파를 수신하고,
    상기 재실 감지부는 상기 반사 전자파의 데이터로부터 상기 주파수 데이터를 추출하는 주파수 추출부
    를 더 포함하는 것인, AI 스위치.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 재실 감지부는 상기 주파수 데이터를 증폭시킨 후 노이즈를 제거하는 전처리부
    를 더 포함하는 것인, AI 스위치.
  5. 삭제
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 스마트 홈 제어부는 상기 해당 세대의 재실 여부가 재실인 경우, 상기 AI 스위치가 상기 해당 세대의 온도를 자동으로 조절하는 인공지능 모드로 동작하도록 하는 것인, AI 스위치.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 스마트 홈 제어부는 상기 에너지 사용 정보에 기초한 기설정된 알고리즘 또는 상기 재실 여부에 기초하여 생성된 제어 정보에 기초하여 상기 해당 세대의 재실 여부가 재실인 경우, 조도 센서의 조도의 량에 따라 상기 해당 세대의 조명을 점등하거나 조도의 디밍을 제어하는 것인, AI 스위치.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 스마트 홈 제어부는 상기 해당 세대의 재실 여부가 비재실인 경우, 상기 해당 세대의 온도를 기설정된 온도만큼 낮추거나 높이도록 제어하는 것인, AI 스위치.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 스마트 홈 제어부는 상기 해당 세대의 재실 여부가 비재실인 경우, 상기 해당 세대의 조명을 소등하거나 조도의 디밍을 제어하는 것인, AI 스위치.
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 스마트 홈 제어부는 상기 해당 세대의 재실 여부가 비재실인 경우, 상기 해당 세대의 콘센트들의 대기 전력을 차단하고, 상기 해당 세대의 재실 여부가 비재실에서 재실로 변경된 경우, 상기 해당 세대의 콘센트들의 전원을 복구하도록 제어하는 것인, AI 스위치.
  11. 제 1 항에 있어서,
    상기 스마트 홈 제어부는 상기 해당 세대의 재실 여부가 수면인 경우, 상기 AI 스위치가 수면 모드로 동작하도록 하는 것인, AI 스위치.
  12. 제 1 항에 있어서,
    상기 스마트 홈 제어부는 상기 해당 세대의 재실 여부가 수면인 경우, 상기 해당 세대의 조명을 소등하도록 제어하는 것인, AI 스위치.
  13. 제 1 항에 있어서,
    상기 스마트 홈 제어부는 상기 해당 세대의 재실 여부가 수면인 경우, 상기 해당 세대의 콘센트들의 대기 전력을 차단하고, 상기 해당 세대의 재실 여부가 수면에서 재실로 변경된 경우, 상기 해당 세대의 콘센트들의 전원을 복구하도록 제어하는 것인, AI 스위치.
  14. 제 1 항에 있어서,
    상기 에너지 사용 정보는 상기 해당 세대의 에너지 사용량, 상기 해당 세대의 각 실의 난방 정보, 상기 해당 세대의 각 실의 조명 정보 및 상기 해당 세대의 각 실의 콘센트 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것인, AI 스위치.
  15. 제 1 항에 있어서,
    상기 기설정된 알고리즘은 상기 에너지 사용 정보에 기초하여 생성된 기계 학습 알고리즘인 것인, AI 스위치.
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