KR102667036B1 - 피가열체의 상태를 추정하기 위한 가열 장치 및 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 피가열체가 가열될 때 발생하는 음향에 기초하여 피가열체의 상태를 추정하고, 5G 통신 네트워크를 통한 사물 인터넷 환경에서 다른 기기들에게 추정된 정보를 제공하는 장치 및 방법에 관한 것이다. 본 발명의 실시예에 따른 피가열체의 상태를 추정하기 위한 가열 장치는, 내부에 수납공간을 가지는 하우징, 하우징 내에 배치되는 가열 부재, 가열 부재에 전력을 공급하는 전력 공급부, 하우징의 상부에 배치되어 피가열체를 지지하는 탑플레이트, 탑플레이트의 하부에 배치되는 음향 센서, 및 음향 센서로부터 수신되는 음향 신호에 기초하여 피가열체의 상태를 인공지능의 머신 러닝을 통해 훈련된 심층 신경망 모델을 이용하여 예측하고 전력 공급부의 가열 부재로의 전력 공급을 제어하는 제어부를 포함할 수 있다.
Description
본 발명은 피가열체의 상태를 추정하기 위한 가열 장치 및 방법에 관한 것이다. 보다 상세하게는, 피가열체가 가열될 때 발생하는 음향에 기초하여 피가열체의 상태를 추정하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
조리 등을 위해 음식물을 가열하는 경우, 지속적인 모니터링이 되지 않은 상태에서 가열이 계속해서 이루어지면 음식물이 지나치게 가열되어 증발하거나 심각한 경우에는 화재로 이어질 수 있다.
따라서, 온도가 지나치게 올라가는 경우를 감지하여 가열기의 동작을 자동으로 제어하도록 하거나 정지시키도록 하려는 기술적 시도가 있어왔다.
한국등록특허공보 제1390397호는 "주방 조리기기의 안전 제어 장치 및 안전 제어 방법"에 관한 발명으로, 가열기 본체 위에 CCD 카메라를 설치하여 조리되는 음식물에 대한 영상을 촬영하고 촬영된 영상을 해석하여 음식이 끓어 넘치려고 하면 가열량을 감소시키는 방법을 개시하고 있다.
상술된 문헌에서 개시된 기술을 구현하려면 가열기를 위에서부터 바라볼 수 있도록 별도의 CCD 카메라를 추가적으로 설치해야하는 어려움이 있고, 촬영된 영상을 분석하기 위해서는 상당한 프로세싱 리소스가 필요하다는 한계가 있다.
한국등록특허공보 제1723601호는 "조리기기 화재예측감지장치 및 방법"에 관한 발명으로, 조리용기의 온도를 센싱하는 원격온도센서를 통해 수신된 온도 센싱값에 따른 온도변화패턴을 토대로 경고가 필요한 시간을 계산하여 경고시간 도달시에 사용자에게 경고를 하는 방법을 개시하고 있다.
상술된 문헌에서 개시된 기술을 구현하기 위해서는 조리용기의 온도를 센싱하기 위한 원격온도센서가 가열기와는 별개로 새롭게 추가되어야 하고, 조리용기에 담긴 내용물이 아닌 조리용기의 온도를 기준으로 한 온도변화패턴을 토대로 경고 시간을 계산하여 추정이 부정확할 수 있다는 한계가 있다.
한국등록특허공보 제1849099호는 "물 끓음 감지 장치"에 관한 발명으로, 요리 기구에 놓인 요리 용기 방향으로 송신 초음파 신호를 송신하는 초음파 장치, 요리 용기에 반사되어 돌아온 반사 초음파 신호를 수신하는 초음파 수신 장치를 이용하여 용기의 진동을 파악함으로써 물 끓음을 판단하는 방법을 개시한다.
상술된 문헌에서 개시된 기술을 구현하기 위해서는 가열기와는 별도로 초음파 장치 및 초음파 수신 장치가 추가로 설치되어야 하며, 용기에 따라 진동수가 모두 다르므로, 추정의 정확성이 떨어질 수 있다는 한계가 있다.
위와 같은 한계들을 극복하기 위해, 조리 등 물체를 가열하는 과정에서의 가열 상황을 감지하고 가열 동작을 자동으로 제어할 수 있도록 하는 방식에 대한 보다 발전된 해결책이 제공될 필요가 있다.
한편, 전술한 선행기술은 발명자가 본 발명의 도출을 위해 보유하고 있었거나, 본 발명의 도출 과정에서 습득한 기술 정보로서, 반드시 본 발명의 출원 전에 일반 공중에게 공개된 공지기술이라 할 수는 없다.
본 발명의 실시예는 종래의 기술에서 물체를 가열하는 과정에서 과도한 가열을 방지하도록 모니터링 하기 위해서는 가열기 이외에 별도의 카메라나, 초음파 장비, 원격온도센서 장비 등이 추가로 설치되어야 하는 문제점을 해결하고자 한다.
또한, 본 발명의 실시예는 가열기에 의해 가열되는 용기의 내용물이 끓는지 판단하는데 있어서 가열기 이외에 추가적인 장비를 사용하지 않으면 판단의 정확성이 떨어지는 문제점을 해결하고자 한다.
또한, 본 발명의 실시예는 피가열체의 조리가 일정 온도 범위 내에서 특정 시간 동안 수행되도록 하기 위해서 가열 장비 이외에 직접 피가열체의 온도를 측정하기 위한 추가적인 장비를 이용해야하는 문제점을 해결하고자 한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 피가열체의 상태를 추정하기 위한 가열 장치는 피가열체가 끓는 경우에 발생하는 음향을 감지하여 피가열체의 상태를 추정하도록 구성될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 피가열체의 상태를 추정하기 위한 가열 장치는 피가열체에 인접한 위치에 음향 센서를 배치하여 피가열체가 가열되는 중에 발생한느 음향에 기초하여 피가열체의 상태를 추정하도록 구성될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 피가열체의 상태를 추정하기 위한 가열 장치는 피가열체를 지지하는 탑플레이트에 인접하게 음향 센서를 배치하여 피가열체가 가열되는 중에 발생하는 음향에 기초하여 피가열체의 상태를 추정하도록 구성될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 피가열체의 상태를 추정하기 위한 가열 장치는 가열 중 발생하는 음향에 따라 피가열체의 상태를 판단하도록 미리 훈련된 심층 신경망을 이용하여 가열 동작 중 피가열체의 상태를 추정하도록 구성될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 피가열체의 상태를 추정하기 위한 가열 장치는, 내부에 수납공간을 가지는 하우징, 하우징 내에 배치되는 가열 부재, 가열 부재에 전력을 공급하는 전력 공급부, 하우징의 상부에 배치되어 피가열체를 지지하는 탑플레이트, 탑플레이트의 하부에 배치되는 음향 센서, 및 음향 센서로부터 수신되는 음향 신호에 기초하여 전력 공급부의 상기 가열 부재로의 전력 공급을 제어하는 제어부를 포함할 수 있다.
여기서, 탑플레이트의 하면부의 적어도 일부는 엠보싱 형상을 가지고, 음향 센서는 탑플레이트의 하면부에 접촉하도록 배치되며, 음향 센서가 배치되는 탑플레이트의 하면부는 평평한 형상을 가져서 음향 센서가 탑플레이트의 하면부에 밀착할 수 있다.
또한, 음향 센서는 상기 피가열체가 끓는 경우 발생하는 음향을 감지하고, 제어부는, 음향 센서로부터 수신되는 음향 신호에 기초하여 피가열체의 상태를 판단하도록 구성될 수 있다.
또한, 제어부는, 피가열체가 가열됨에 따라 발생하는 음향 신호에 기초하여 피가열체의 상태를 추정하도록 미리 훈련된 심층 신경망 모델을 이용하여 음향 센서로부터 수신되는 음향 신호에 따라 피가열체의 상태를 판단하도록 구성될 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 피가열체의 상태를 추정하기 위한 가열 장치는, 하우징 내부에 배치되고, 탑플레이트의 하부와 접촉되도록 배치되어 탑플레이트가 지지하는 피가열체의 무게를 감지하는 무게 센서를 더 포함할 수 있다.
여기서, 제어부는, 무게 센서로부터 수신되는 무게 신호 및 음향 센서로부터 수신되는 음향 신호에 기초하여 피가열체의 상태를 판단하도록 구성될 수 있다.
또한, 가열 부재는 상기 탑플레이트의 하면부에 접촉하도록 배치되고, 가열 부재는 가운데에 중공이 형성된 코일이며, 음향 센서는 중공이 형성된 위치에서 탑플레이트의 하면부에 접촉하도록 배치될 수 있다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따른 피가열체의 상태를 추정하기 위한 가열 장치는, 사용자 단말과 통신하는 통신부를 더 포함하고, 제어부는, 음향 센서로부터 수신되는 음향 신호에 기초하여 피가열체가 끓는다고 판단하면, 통신부를 통해 알람 신호를 사용자 단말로 발송하도록 구성될 수 있다.
여기서, 통신부는 상기 사용자 단말로부터 끓는 시간을 유지할 목표 시간에 대한 정보를 수신하고, 제어부는, 음향 센서로부터 수신되는 음향 신호에 기초하여 피가열체가 끓는 것으로 판단한 시점부터 목표 시간 동안 음향 센서로부터 수신되는 음향 신호의 크기가 일정 범위 내에서 유지되도록 전력 공급부를 제어하고, 목표 시간이 지나면 전력 공급부의 전력 공급을 감소시키도록 구성될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 피가열체의 상태를 추정하는 방법은, 가열 장치의 탑플레이트 상에 배치된 피가열체를 가열하는 단계, 피가열체에 의해 발생하는 음향을 음향 센서를 통해 감지하는 단계, 음향 센서로부터 수신되는 음향 신호에 기초하여 가열 장치의 가열 부재로 공급되는 전력량을 조절하는 단계를 포함할 수 있다.
여기서, 음향 센서는 탑플레이트의 하면부에 밀착하도록 배치되고, 음향 센서는 상기 피가열체가 끓는 경우 발생하는 음향을 감지할 수 있다.
또한, 조절하는 단계는, 음향 센서로부터 수신되는 음향 신호에 기초하여 피가열체의 상태를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 판단하는 단계는, 피가열체가 가열됨에 따라 발생하는 음향 신호에 기초하여 피가열체의 상태를 추정하도록 미리 훈련된 심층 신경망 모델을 이용하여 음향 센서로부터 수신되는 음향 신호에 따라 피가열체의 상태를 추정하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 조절하는 단계는, 탑플레이트가 지지하는 피가열체의 무게를 감지하는 무게 센서로부터 수신되는 무게 신호 및 음향 센서로부터 수신되는 음향 신호에 기초하여 피가열체의 상태를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 피가열체의 상태를 추정하는 방법은, 음향 센서로부터 수신되는 음향 신호에 기초하여 피가열체가 끓는다고 판단되면, 알람 신호를 생성하여 사용자 단말로 발송하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따른 피가열체의 상태를 추정하는 방법은, 사용자 단말로부터 끓는 시간을 유지할 목표 시간에 대한 정보를 수신하는 단계를 더 포함할 수 있다.
여기서, 조절하는 단계는, 음향 센서로부터 수신되는 음향 신호에 기초하여 피가열체가 끓는 것으로 판단한 시점부터 목표 시간 동안 상기 음향 센서로부터 수신되는 음향 신호의 크기가 일정 범위 내에서 유지되도록 상기 가열 부재로의 전력 공급을 제어하는 단계, 목표 시간이 지나면 가열 부재로의 전력 공급을 감소시키는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 피가열체의 상태를 추정하기 위한 컴퓨터 판독가능 매체는 상술된 방법 중 어느 하나의 방법을 실행시키기 위한 컴퓨터 프로그램이 저장된 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체일 수 있다.
전술한 것 외의 다른 측면, 특징, 이점이 이하의 도면, 특허청구범위 및 발명의 상세한 설명으로부터 명확해질 것이다.
본 발명의 실시예는 종래의 기술과는 달리 가열기 이외에 별도의 카메라나, 초음파 장비, 원격온도센서 장비 등이 추가되지 않으면서도 피가열체의 상태를 추정할 수 있도록 하는 가열 장치 및 방법을 제공할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예는 가열 장치 이외에 추가적인 장비를 사용하지 않으면서도 피가열체가 끓는지 여부를 정확하게 판단할 수 있는 가열 장치 및 방법을 제공할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예는 피가열체가 가열 중에 발생시키는 음향을 확실하게 수집할 수 있는 음향 센서의 배치 방식을 제공할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예는 피가열체가 끓는 상태에 도달한 이후 사용자가 원하는 일정 시간 동안만 끓는 상태를 유지할 수 있도록 하는 방식을 제공하여 조리가 안전하고 효과적으로 이루어질 수 있게 한다.
또한, 본 발명의 실시예는 피가열체가 끓는 상태에 도달한 이후 가열 장치를 통해 제공되는 열에너지의 크기가 조절되도록 하여 피가열체가 끓어 넘치는 것을 방지할 수 있는 가열 장치 및 방법을 제공하여 사용자에게 편리성과 안정성을 제공할 수 있다.
본 발명의 효과는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 효과들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 피가열체의 상태를 추정하기 위한 가열 장치가 동작하는 환경에 대해 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 가열 장치에 의해 피가열체가 가열되는 동안 발생할 수 있는 음향에 대해 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 가열 장치의 분해도를 도시한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 가열 장치의 블록도를 도시한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 가열 장치에서 음향 센서가 배치되는 위치를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 다른 실시예에 따른 가열 장치의 동작을 설명하기 위한 순서도이다.
도 7은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 가열 장치의 동작을 설명하기 위한 순서도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 가열 장치에서 피가열체의 끓는 상태를 감지한 이후 전력을 자동 제어하는 동작에 대해 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 가열 장치에서 이용하는 피가열체의 상태를 예측하기 위한 심층 신경망 모델을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 가열 장치에 의해 피가열체가 가열되는 동안 발생할 수 있는 음향에 대해 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 가열 장치의 분해도를 도시한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 가열 장치의 블록도를 도시한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 가열 장치에서 음향 센서가 배치되는 위치를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 다른 실시예에 따른 가열 장치의 동작을 설명하기 위한 순서도이다.
도 7은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 가열 장치의 동작을 설명하기 위한 순서도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 가열 장치에서 피가열체의 끓는 상태를 감지한 이후 전력을 자동 제어하는 동작에 대해 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 가열 장치에서 이용하는 피가열체의 상태를 예측하기 위한 심층 신경망 모델을 설명하기 위한 도면이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 설명되는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 아래에서 제시되는 실시 예들로 한정되는 것이 아니라, 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있고, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 아래에 제시되는 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다. 제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
이하, 본 발명에 따른 실시 예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 하며, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 도면번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 피가열체의 상태를 추정하기 위한 가열 장치가 동작하는 환경에 대해 설명하기 위한 도면이다.
본 발명의 가열 장치는 다양한 가열 수단을 가진 기기들일 수 있으나, 여기서는 설명의 편의를 위해 일 예로서 전기 레인지인 경우를 상정하고 실시예들을 설명하도록 한다.
전기 레인지(1000)는 5G 통신 네트워크를 이용해 구축된 사물 인터넷 환경에서 동작할 수 있다. 전기 레인지(1000)는 인공지능 스피커(3000), 사용자 단말(5000) 및 외부 서버(7000)와 통신할 수 있다.
사용자 단말(5000)은 사용자로부터 일정한 명령을 받아 전기 레인지(1000)로 전달할 수 있고, 전기 레인지(1000)의 동작 정보를 수신하여 사용자에게 전달할 수도 있다.
사용자 단말은 컴퓨팅 장치의 기능을 수행할 수 있는 통신 단말기를 포함할 수 있으며, 사용자가 조작하는 데스크 탑 컴퓨터, 스마트폰, 노트북, 태블릿 PC, 스마트 TV, 휴대폰, PDA(personal digital assistant), 랩톱, 미디어 플레이어, 마이크로 서버, GPS(global positioning system) 장치, 전자책 단말기, 디지털방송용 단말기, 네비게이션, 키오스크, MP3 플레이어, 디지털 카메라, 가전기기 및 기타 모바일 또는 비모바일 컴퓨팅 장치일 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.
또한, 사용자 단말은 통신 기능 및 데이터 프로세싱 기능을 구비한 시계, 안경, 헤어 밴드 및 반지 등의 웨어러블 단말기 일 수 있다. 이러한 사용자 단말은 상술한 내용에 제한되지 아니하며, 음성 인식이 가능한 단말기는 제한 없이 차용될 수 있다.
인공지능 스피커(3000) 또한 사용자로부터 음성을 통해 일정한 명령을 전달 받아 전기 레인지(1000)로 전달할 수 있고, 전기 레인지(1000)의 동작 정보를 수신하여 음성으로 사용자에게 전달할 수도 있다.
외부 서버(7000)는 전기 레인지(1000)의 동작 정보를 받아 저장할 수도 있고, 축적된 데이터베이스를 통해 전기 레인지(1000)가 판단을 수행하기 위한 기준을 제공해줄 수도 있다.
예를 들어, 외부 서버(7000)에는 피가열체 종류별로 피가열체가 가열되는 동안 발생하는 음향에 대한 정보와 피가열체의 온도가 연관된 피가열체 음향 데이터베이스를 가지고 있을 수 있고, 전기 레인지(1000)는 피가열체를 가열하면서 발생하는 음향을 수집하고, 외부 서버(7000)와의 통신을 통해 피가열체 음향 데이터베이스를 참고하여 피가열체의 상태를 추정할 수 있다.
다른 예로서, 외부 서버(7000)는 피가열체가 가열됨에 따라 발생하는 음향 신호에 기초하여 피가열체의 상태를 추정하도록 미리 훈련된 피가열체 음향 심층 신경망 모델을 가지고 있을 수 있다. 이러한 경우, 전기 레인지(1000)는 피가열체를 가열하면서 발생하는 음향을 수집하고, 외부 서버(7000)와의 통신을 통해 피가열체 음향 심층 신경망 모델을 이용하여 피가열체의 상태를 추정할 수도 있다.
또 다른 예로서, 외부 서버(7000)는 여러 전기 레인지들과 통신하고 정보를 수집함으로써, 피가열체 음향 데이터베이스 및 피가열체 음향 심층 신경망 모델을 업데이트할 수 있다. 외부 서버(7000)는 업데이트된 데이터베이스 및 심층 신경망 모델을 전기 레인지(1000)에 전송하여, 전기 레인지(1000)가 자체적으로 피가열체가 가열됨에 따라 발생하는 음향 신호에 기초하여 피가열체의 상태를 추정하도록 할 수도 있다.
한편, 전기 레인지(1000)는 네트워크를 통해 상술된 기기들과 연결될 수 있으며, 네트워크는 전기 레인지(1000)와 사용자 단말(5000), 인공지능 스피커(3000), 외부 서버(7000)를 연결하는 역할을 수행할 수 있다.
이러한 네트워크(600)는 예컨대 LANs(local area networks), WANs(wide area networks), MANs(metropolitan area networks), ISDNs(integrated service digital networks) 등의 유선 네트워크나, 무선 LANs, CDMA, 블루투스, 위성 통신 등의 무선 네트워크를 망라할 수 있으나, 본 발명의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다.
또한, 네트워크는 근거리 통신 및/또는 원거리 통신을 이용하여 정보를 송수신할 수 있다. 여기서 근거리 통신은 블루투스(bluetooth), RFID(radio frequency identification), 적외선 통신(IrDA, infrared data association), UWB(ultra-wideband), ZigBee, Wi-Fi (wireless fidelity) 기술을 포함할 수 있고, 원거리 통신은 CDMA(code division multiple access), FDMA(frequency division multiple access), TDMA(time division multiple access), OFDMA(orthogonal frequency division multiple access), SC-FDMA(single carrier frequency division multiple access) 기술을 포함할 수 있다.
네트워크는 허브, 브리지, 라우터, 스위치 및 게이트웨이와 같은 네트워크 요소들의 연결을 포함할 수 있다. 네트워크는 인터넷과 같은 공용 네트워크 및 안전한 기업 사설 네트워크와 같은 사설 네트워크를 비롯한 하나 이상의 연결된 네트워크들, 예컨대 다중 네트워크 환경을 포함할 수 있다. 네트워크에의 액세스는 하나 이상의 유선 또는 무선 액세스 네트워크들을 통해 제공될 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 가열 장치에 의해 피가열체가 가열되는 동안 발생할 수 있는 음향에 대해 설명하기 위한 도면이다.
한편, 피가열체는 용기에 담기는 다양한 형태의 내용물일 수 있으나, 여기서는 냄비에 담긴 액체로 상정하고 설명을 진행하도록 한다.
도 2에서 도시된 바와 같이 냄비 내의 액체가 가열되면서 액체 내에 기포가 발생하고 기포가 액체의 표면으로 올라오면서 냄비로부터 또는 냄비와 전기 레인지(1000)의 탑플레이트 사이에서 음향이 발생하게 된다.
도 2의 그래프에서 x 축은 시간이고, y 축은 음향의 크기이다. 가열 초기에는 냄비 내의 액체의 온도만 올라갈 뿐, 기포가 발생하지는 않으므로, 음향이 감지되지 않는다.
그러나, 가열 시간이 지날수록 냄비 내에 담긴 액체에서 기포 발생이 많아지고, 이에 따라 발생하는 음향의 크기도 커지게 된다. 따라서, 음향의 크기에 기초하여 피가열체가 끓는지 여부를 판단할 수 있고, 피가열체의 온도, 끓는 정도에 대한 추정도 가능할 수 있다.
이러한 현상에 기초하여, 냄비의 내용물의 온도를 직접 측정할 수 있는 장치와 전기 레인지의 탑플레이트 상의 냄비로부터 발생하는 음향을 수집할 수 있는 마이크를 설치한 후, 냄비의 종류, 무게 및 크기, 냄비에 담기는 내용물의 종류, 무게 및 크기 등을 달리하면서 내용물의 온도와 해당 온도에서 발생하는 음향을 기록할 수 있다.
기록된 데이터는 온도가 레이블링된 음향 데이터로서 이를 이용하여 전기 레인지의 탑플레이트 상의 냄비로부터 발생하는 음향에 따라 내용물의 온도를 추정할 수 있는 매칭 테이블을 만들거나, 이러한 레이블링된 데이터로 심층 신경망 모델을 학습시켜, 전기 레인지의 탑플레이트 상의 냄비로부터 발생하는 음향에 따라 내용물의 온도를 추정할 수 있는 심층 신경망 모델을 훈련시킬 수 있다.
이러한 사전 작업을 통해 생성된 데이터베이스 또는 심층 신경망 모델은 전기 레인지(1000)의 메모리에 내장되거나, 전기 레인지(1000)가 통신하는 외부 서버(7000)에 저장되어, 실제 사용 중에 전기 레인지(1000)의 음향 센서로부터 수신되는 음향 신호에 따라 피가열체의 상태를 추정하도록 이용될 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 가열 장치의 분해도를 도시한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 피가열체의 상태를 추정하기 위한 전기 레인지(100)는, 내부에 수납공간을 가지는 하우징(110), 하우징(110) 내에 배치되는 가열 부재(130), 가열 부재에 전력을 공급하는 전력 공급부(140), 전력 공급부(140)를 관리하는 전력 관리부(150), 하우징(110)의 상부에 배치되어 피가열체를 지지하는 탑플레이트(120), 탑플레이트(120)의 하부에 배치되는 음향 센서(170), 사용자로부터 지시를 수령하는 인터페이스(180)를 포함할 수 있다.
아울러, 전기 레인지(100)는 탑플레이트(120)의 하부에 배치되어 온도를 감지하는 온도 센서(190), 및 하우징 내에 배치되어 탑플레이트(120) 위에 배치되는 피가열체의 무게를 측정하는 무게 센서(160)와 같은 전기 레인지(1000)의 동작 상황을 감지할 수 있는 추가 센서들을 더 포함할 수 있다.
한편, 도 3에서는 미도시되었지만 음향 센서(170)로부터 수신되는 음향 신호에 기초하여 전력 관리부(150)를 제어하여 전력 공급부(140)의 가열 부재(130)로의 전력 공급을 제어하는 제어부를 포함할 수 있다.
제어부는 음향 센서(170)로부터 수신되는 음향 신호에 기초하여 피가열체가 끓고 있고 끓는 정도가 심하여 넘칠 것으로 판단되면, 전력 공급부(140)로부터 가열 부재(130)로의 전력 공급을 중단시키도록 제어할 수도 있다.
다른 방식으로, 제어부는 피가열체가 일정 기간 지속적으로 끓게 하기를 바란다는 신호를 인터페이스(180), 또는 인공지능 스피커(300), 또는 사용자 단말(5000)로부터 수신한 경우에는, 음향 신호가 임계치 이하로 작아지면 전력 공급부(140)의 전력 공급을 증가시키도록 제어할 수도 있다.
도 3에서 도시된 바와 같이 음향 센서(170)는 가열 부재(130)인 코일의 바로 바깥 쪽에 배치될 수도 있고, 코일에 중공이 형성되어 있으면, 중공이 형성된 위치에서 탑플레이트(120)의 하면부에 접촉하도록 배치될 수도 있다.
음향 센서(170)는 탑플레이트(120)가 지지하고 있는 피가열체로부터의 음향을 면밀히 감지할 수 있도록 탑플레이트(120)의 하면부에 밀착하도록 배치될 수 있으나, 음향 센서(170)의 민감도에 따라 탑플레이트(120)의 하면부와 약간의 거리를 가지도록 배치될 수도 있다.
음향 센서(170)는 수집되는 음향을 전기 신호로 변환시킬 수 있는 ECM(Electrets Condenser Microphone)일 수 있으며, 이외에 다양한 종류의 마이크가 사용될 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 가열 장치의 블록도를 도시한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 가열 장치는 도 4와 같이 블록도로 표현될 수 있고. 도 4에서 도시된 바와 같이 제어부(200)는 전기 레인지(1000) 내의 각종 부품들의 동작을 제어할 수 있다.
음향 센서(170)가 피가열체가 가열됨에 따라 냄비가 진동하면서 냄비와 탑플레이트 사이에서 발생하는 음향을 수집하면, 피가열체의 제어부(200)는 수집된 음향 신호에 따라 전력 공급부(140)가 공급하는 전력량을 제어할 수 있다.
음향 신호가 피가열체가 너무 많이 끓고 있어서 넘칠 가능성이 높은 상태를 표시한다면, 제어부(200)는 전력 공급부(140)로 하여금 전력 공급을 일시적으로 중지하게 할 수 있다.
다른 예에서, 피가열체가 일정 기간 지속적으로 끓게 하기를 바란다는 신호를 인터페이스(180), 또는 인공지능 스피커(300), 또는 사용자 단말(5000)로부터 수신한 경우에는, 음향 신호가 임계치 이하로 작아지면 전력 공급부(140)의 전력 공급을 증가시키도록 제어할 수도 있다.
한편, 전기 레인지(1000)는 음향 센서(170) 외에도 무게 센서(160)를 포함할 수 있다. 무게 센서(160)는 전기 레인지(1000)의 탑플레이트(120)가 지지하는 피가열체의 무게 정보를 획득할 수 있다.
피가열체의 동일한 끓음의 정도에서도 피가열체의 무게에 따라서 다른 음향이 발생할 수 있으므로, 제어부는 피가열체의 상태를 판단하는데 있어서, 무게 센서(160)로부터 수신되는 무게 신호를 음향 센서(170)로부터 수신되는 음향 신호에 더하여 고려할 수 있다.
또한, 전기 레인지(1000)는 음향 센서(170) 외에도 온도 센서(190)를 포함할 수 있다. 온도 센서(190)는 탑플레이트(120)의 하면부에 접촉하도록 배치되어, 탑플레이트(120)의 온도를 감지할 수 있다.
온도 센서(190)는 음향 센서(170)로부터 수신되는 음향 신호의 진위성 및 오류 여부에 대한 판단하도록 이용될 수 있다.
예를 들어, 음향 센서(170)로부터 피가열체가 끓고 있는 경우 발생하는 음향 신호가 수신되지만, 온도 센서(190)로부터 감지되는 탑플레이트(120)의 온도가 일정 온도 미만이라면 음향 센서(170)의 신호는 피가열체의 끓음에 의해 발생한 것이 아닌 다른 음향을 감지한 것일 수 있다.
이에 따라, 제어부(200)는 온도 센서(190)로부터 감지되는 탑플레이트(120)의 온도가 일정 온도(예를 들어, 섭씨 70도) 미만인 경우 음향 센서(170)로부터 수신되는 음향 신호를 무시하도록 구성될 수도 있다.
아울러, 전기 레인지(100)는 메모리(210)를 포함할 수 있다. 메모리(210)에는 상술된 사전 작업을 통해 생성된 데이터베이스 또는 심층 신경망 모델이 저장될 수 있고. 제어부(200)는, 데이터베이스 및 심층 신경망 모델을 이용하여 전기 레인지(100)의 사용 중에 음향 센서(170)로부터 수신되는 음향 신호에 따라 피가열체의 상태를 추정할 수 있다.
또한, 전기 레인지(100)는 통신부(220)를 포함할 수 있다. 전기 레인지(100)는 통신부(220)를 통해 사용자 단말(5000) 또는 외부 서버(7000)와 통신할 수 있다.
외부 서버(7000)는 전기 레인지(1000)의 동작 정보를 받아 저장할 수도 있고, 축적된 데이터베이스를 통해 전기 레인지(1000)가 판단을 수행하기 위한 기준을 제공해줄 수도 있다.
예를 들어, 외부 서버(7000)에는 피가열체 종류별로 피가열체가 가열되는 동안 발생하는 음향에 대한 정보와 피가열체의 온도가 연관된 피가열체 음향 데이터베이스를 가지고 있을 수 있고, 전기 레인지(1000)는 피가열체를 가열하면서 발생하는 음향을 수집하고, 외부 서버(7000)와의 통신을 통해 피가열체 음향 데이터베이스를 참고하여 피가열체의 상태를 추정할 수 있다.
다른 예로서, 외부 서버(7000)는 피가열체가 가열됨에 따라 발생하는 음향 신호에 기초하여 피가열체의 상태를 추정하도록 미리 훈련된 피가열체 음향 심층 신경망 모델을 가지고 있을 수 있다. 이러한 경우, 전기 레인지(1000)는 피가열체를 가열하면서 발생하는 음향을 수집하고, 외부 서버(7000)와의 통신을 통해 피가열체 음향 심층 신경망 모델을 이용하여 피가열체의 상태를 추정할 수도 있다.
또 다른 예로서, 외부 서버(7000)는 여러 전기 레인지들과 통신하고 정보를 수집함으로써, 피가열체 음향 데이터베이스 및 피가열체 음향 심층 신경망 모델을 업데이트할 수 있다. 외부 서버(7000)는 업데이트된 데이터베이스 및 심층 신경망 모델을 전기 레인지(1000)에 전송하여, 전기 레인지(1000)가 자체적으로 피가열체가 가열됨에 따라 발생하는 음향 신호에 기초하여 피가열체의 상태를 추정하도록 할 수도 있다.
피가열체의 상태를 추정하여 피가열체가 지나치게 가열되지 않도록 하기 위해서, 전기 레인지(1000)는, 먼저 전기 레인지(1000)의 탑플레이트(120) 상에 배치된 피가열체를 가열하는 동작을 수행하고, 피가열체에 의해 발생하는 음향을 음향 센서(170)를 통해 감지하고, 음향 센서(170)로부터 수신되는 음향 신호에 기초하여 전기 레인지(1000)의 가열 부재(130)로 공급되는 전력량을 조절할 수 있다.
또한, 전기 레인지(1000)의 제어부(200)는 음향 센서(170)로부터 수신되는 음향 신호에 기초하여 상기 피가열체의 상태를 판단할 수 있다.
이러한 판단시에, 전기 레인지(1000)의 제어부(200)는 피가열체가 가열됨에 따라 발생하는 음향 신호에 기초하여 피가열체의 상태를 추정하도록 미리 훈련된 심층 신경망 모델을 이용하여 음향 센서(170)로부터 수신되는 음향 신호에 따라 피가열체의 상태를 추정할 수 있다.
한편, 피가열체의 무게에 따라 동일 끓기 정도에서 발생하는 음향 신호가 다를 수 있으므로, 전기 레인지(1000)의 제어부(200)는 가열 부재(130)로 공급되는 전력량을 조절할 때, 탑플레이트(120)가 지지하는 피가열체의 무게를 감지하는 무게 센서(160)로부터 수신되는 무게 신호 및 음향 센서(170)로부터 수신되는 음향 신호에 기초하여 피가열체의 상태를 판단할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 가열 장치에서 음향 센서가 배치되는 위치를 설명하기 위한 도면이다.
도 5에서 도시된 바와 같이 전기 레인지(1000)의 탑플레이트(120)의 하면부는 엠보싱 형상(123)을 갖도록 처리되어 있을 수 있다. 이러한 엠보싱 형상(123)은 탑플레이트(120)가 무거운 피가열체를 지지하면서 눌렸을 때 하방으로 전달하는 압력을 분산시킬 수 있도록 하기 위한 것이다.
그러나, 음향 센서(170)가 탑플레이트(120)를 통해 전달되는 음향을 민감하게 감지하기 위해서는 음향 센서(170)가 가능한 넓은 면적으로 탑플레이트(120)와 접촉하는 것이 필요하므로, 음향 센서(170)가 접촉하는 탑플레이트(120)의 하면부는 그라인딩 처리 등을 통해 평평한 형상(125)을 가지도록 형성될 수 있다.
이를 통해 음향 센서(170)는 탑플레이트(120)를 통해 전달되는 피가열체에 의해 발생한 음향을 민감하게 감지할 수 있고, 이에 따라 제어부(200)는 피가열체의 상태를 보다 정확하게 파악할 수 있게 된다.
음향 센서(170)는 음향을 감지하기 위한 부분과 감지된 음향을 전기적 신호로 전달하기 위한 커넥터(173)를 포함할 수 있다.
도 3에서 상세하게 도시되지는 않았으나, 음향 센서(170)의 커넥터는 하우징(110) 내부에 배치된 PCB 등에 연결될 수 있고, 이를 통해 제어부(200)로 음향 신호가 전달될 수 있다.
제어부(200)는 음향 센서(170)로부터 수신되는 음향 신호에 기초하여 피가열체가 끓는다고 판단하면, 통신부(220)를 통해 사용자 단말(5000) 또는 인공지능 스피커(3000)로 알람 신호를 발송할 수 있다.
사용자 단말(5000) 또는 인공지능 스피커(3000)를 통해 알람 신호를 수신한 사용자는 자신이 조리하던 음식물이 끓고 있다는 것을 인지하게 되므로, 끓는 상태가 방치되어 위험한 상황이 발생하는 것이 방지될 수 있다.
한편, 사용자는 원격지에 있으면서도 사용자 단말(5000)을 통해 전기 레인지(1000)에서 발생하는 상황을 통보받을 수 있고, 이에 따라 원격을 전기 레인지(1000)의 동작을 확인하고 제어할 수도 있다.
도 6은 본 발명의 다른 실시예에 따른 가열 장치의 동작을 설명하기 위한 순서도이다.
도 6의 경우는 사용자가 전기 레인지(1000)를 이용해 라면을 끓이려고 하는 경우이다.
사용자는 먼저 전기 레인지(1000)가 사용자 단말(5000)에 연결될 수 있도록 "전기 레인지 연결해"와 같은 음성 명령을 사용자 단말(5000)에 할 수 있다. 이러한 음성 명령에 따라, 사용자 단말(1000)은 전기 레인지(1000)로 연결 명령 신호를 발송한다(S110).
연결 명령 신호를 수신한 전기 레인지(1000)는 통신 초기화 및 사용자 단말(5000)과의 연결을 수행한다(S120). 연결 확인 신호를 받은 사용자 단말(5000)은 사용자에게 "전기 레인지 연결되었습니다"라는 음성 보고를 수행할 수 있다.
사용자 단말(5000)과 전기 레인지(5000)가 연결된 것을 확인한 사용자는 자신이 계획한 조리에 대해 "파워레벨 8, 라면"이라고 하여 파워레벨 8로 라면을 조리하기 위한 물을 끓인 것이라는 의도를 표현할 수 있다.
이에 따라, 사용자 단말(5000)은 파워레벨 8 설정 및 라면용 타이머(물이 끓은 후 4분 더 끓이는 타이머, 또는 물이 끓은 후 라면이 추가된 것을 무게 센서로 감지하여 라면이 추가된 이후 4분 더 끓이는 타이머)를 설정하라는 신호를 전기 레인지(1000)로 발송할 수 있다(S130).
사용자 단말(5000)은 상기 신호를 발송하면서 설정하려는 타이머의 내용을 "물이 끓으면 자동으로 4분 타이머 작동합니다"라는 방식으로 안내할 수 있다.
전기 레인지(1000)는 상기 신호를 수신하면 피가열체를 담은 용기가 탑플레이트(120) 상에 있는지 무게 센서를 통해 확인한 후 파워레벨 8로 동작을 시작할 수 있다(S140).
전기 레인지(1000)는 가열 부재(130)에 전력을 공급하여 물을 가열하면서 상술된 방식으로 음향 신호를 수신하여 물이 끓는다는 것을 감지할 수 있고, 이를 사용자 단말(5000)로 알릴 수 있다(S150).
물이 끓는다는 신호(보일링 신호)를 사용자 단말(5000)이 수신하면, 사용자 단말(5000)은 "물이 끓고 있습니다. 라면을 넣어주세요"라고 사용자에게 알릴 수 있다.
이에 응답하여, 사용자는 "라면 넣었어"라고 음성으로 사용자 단말(5000)에 알릴 수 있고, 사용자 단말(5000)은 이에 따라, 타이머 개시 신호를 전기 레인지(1000)로 발송할 수 있다(S170).
다른 예로는, 사용자가 아무런 신호 없이 라면만 넣더라도, 전기 레인지(1000)의 무게 센서에 의해 라면이 투입되었다는 것을 자동으로 감지할 수 있다 (S160). 이러한 감지에 따라 전기 레인지(1000)는 사용자에게 확인을 구하거나 또는 확인을 구하지 않고 타이머를 개시할 수 있다.
전기 레인지(1000)는 사용자로부터 이미 라면의 조리라는 정보를 수신하였으므로, 라면이 투입된 시점부터 4분 동안 타이머가 작동하도록 설정할 수 있다. 4분동안 물을 더 끓인 후에 전기 레인지(1000)는 가열 동작을 멈출 수 있다(S170).
가열 동작이 멈추었다는 신호가 사용자 단말(5000)로 전달되면 사용자 단말(5000)은 "라면이 완성되었습니다"라고 하여 사용자에게 조리가 종료되었음을 인지시킬 수 있다.
도 7은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 가열 장치의 동작을 설명하기 위한 순서도이다.
도 7의 경우는 사용자가 전기 레인지(1000)를 이용해 특정 음식을 끓인 후 5분 동안 온도를 유지하면서 끓어넘침을 방지하고자 하는 경우이다.
사용자는 먼저 전기 레인지(1000)가 사용자 단말(5000)에 연결될 수 있도록 "전기 레인지 연결해"와 같은 음성 명령을 사용자 단말(5000)에 할 수 있다. 이러한 음성 명령에 따라, 사용자 단말(1000)은 전기 레인지(1000)로 연결 명령 신호를 발송한다(S210).
연결 명령 신호를 수신한 전기 레인지(1000)는 통신 초기화 및 사용자 단말(5000)과의 연결을 수행한다(S220). 연결 확인 신호를 받은 사용자 단말(5000)은 사용자에게 "연결되었습니다"라는 음성 보고를 수행할 수 있다.
사용자 단말(5000)과 전기 레인지(5000)가 연결된 것을 확인한 사용자는 자신이 계획한 조리에 대해 "5분 동안 끓어넘침 방지해"라고 하여 피가열체를 끓이되, 끓기 시작한 후 5분 동안 더 끓이면서 넘침을 방지하라는 의도를 표현할 수 있다.
이에 따라, 사용자 단말(5000)은 피가열체를 끓이기 위한 파워 설정 및 5분 타이머(피가열체가 끓은 후 5분 더 끓이는 타이머)를 설정하라는 신호를 전기 레인지(1000)로 발송할 수 있다(S230).
사용자 단말(5000)은 상기 신호를 발송하면서 설정하려는 타이머의 내용을 "물이 끓으면 자동으로 5분 파워 자동제어가 동작합니다"라는 방식으로 안내할 수 있다.
전기 레인지(1000)는 상기 신호를 수신하면 피가열체를 담은 용기가 탑플레이트(120) 상에 있는지 무게 센서를 통해 확인한 후 파워레벨 최대로 동작을 시작할 수 있다(S240).
전기 레인지(1000)는 가열 부재(130)에 전력을 공급하여 피가열체를 가열하면서 상술된 방식으로 음향 신호를 수신하여 피가열체가 끓는다는 것을 감지하고 5분 타이머를 개시할 수 있다(S250).
전기 레인지(1000)는 파워레벨 자동제어를 통해 피가열체가 끓어 넘치지 않도록 하면서 5분간 피가열체의 온도를 유지할 수 있다(S260).
전기 레인지(1000)는 끓기 시작한 시점부터 5분 동안 파워레벨 자동제어를 수행하고, 가열을 중지할 수 있다(S270).
사용자 단말(5000)은 가열이 중지되었음을 수신하고 "요리가 완성되었습니다"와 같은 음성으로 사용자가 계획한 조리가 모두 수행되었음을 알릴 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 가열 장치에서 피가열체의 끓는 상태를 감지한 이후 전력을 자동 제어하는 동작인 파워레벨 자동제어에 대해 설명하기 위한 도면이다.
전기 레인지(1000)의 제어부(200)는 피가열체가 끓는 것이 감지된 시점부터 파워자동 제어를 시작하여 가열 부재(130)로 공급되는 전력 레벨을 도 8과 같이 제어할 수 있다.
전력 레벨이 변화하는 시점은 음향 신호에 변화가 있는 경우로, 제어부(200)는 사용자가 설정한 목표 시간동안 음향 센서로부터 수신되는 음향 신호의 크기가 일정 범위 내에서 유지되도록 전력 레벨을 높이거나 낮출 수 있다.
사용자가 설정한 목표 시간이 지나면 제어부(200)는 가열 부재(130)로 공급되는 전력 레벨을 감소시키거나 0으로 제어할 수 있다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 가열 장치에서 이용하는 피가열체의 상태를 예측하기 위한 심층 신경망 모델을 설명하기 위한 도면이다.
전기 레인지(1000)가 음향 신호를 통해 피가열체의 상태를 추정하기 위해서 인공지능의 머신 러닝을 이용하여 미리 훈련된 심층 신경망 모델을 사용할 수도 있다.
여기서, 인공 지능(artificial intelligence, AI)은 인간의 지능으로 할 수 있는 사고, 학습, 자기계발 등을 컴퓨터가 할 수 있도록 하는 방법을 연구하는 컴퓨터 공학 및 정보기술의 한 분야로, 컴퓨터가 인간의 지능적인 행동을 모방할 수 있도록 하는 것을 의미한다.
또한, 인공지능은 그 자체로 존재하는 것이 아니라, 컴퓨터 과학의 다른 분야와 직간접으로 많은 관련을 맺고 있다. 특히 현대에는 정보기술의 여러 분야에서 인공지능적 요소를 도입하여, 그 분야의 문제 풀이에 활용하려는 시도가 매우 활발하게 이루어지고 있다.
머신 러닝(machine learning)은 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터에 명시적인 프로그램 없이 배울 수 있는 능력을 부여하는 연구 분야이다.
구체적으로 머신 러닝은, 경험적 데이터를 기반으로 학습을 하고 예측을 수행하고 스스로의 성능을 향상시키는 시스템과 이를 위한 알고리즘을 연구하고 구축하는 기술이라 할 수 있다. 머신 러닝의 알고리즘들은 엄격하게 정해진 정적인 프로그램 명령들을 수행하는 것이라기보다, 입력 데이터를 기반으로 예측이나 결정을 이끌어내기 위해 특정한 모델을 구축하는 방식을 취한다.
용어 '머신 러닝'은 용어 '기계 학습'과 혼용되어 사용될 수 있다.
기계 학습에서 데이터를 어떻게 분류할 것인가를 놓고, 많은 기계 학습 알고리즘이 개발되었다. 의사결정나무(Decision Tree)나 베이지안 망(Bayesian network), 서포트벡터머신(SVM: support vector machine), 그리고 인공 신경망(ANN: Artificial Neural Network) 등이 대표적이다.
의사결정나무는 의사결정규칙(Decision Rule)을 나무구조로 도표화하여 분류와 예측을 수행하는 분석방법이다.
베이지안 망은 다수의 변수들 사이의 확률적 관계(조건부독립성: conditional independence)를 그래프 구조로 표현하는 모델이다. 베이지안 망은 비지도 학습(unsupervised learning)을 통한 데이터마이닝(data mining)에 적합하다.
서포트벡터머신은 패턴인식과 자료분석을 위한 지도 학습(supervised learning)의 모델이며, 주로 분류와 회귀분석을 위해 사용한다.
인공신경망은 생물학적 뉴런의 동작원리와 뉴런간의 연결 관계를 모델링한 것으로 노드(node) 또는 처리 요소(processing element)라고 하는 다수의 뉴런들이 레이어(layer) 구조의 형태로 연결된 정보처리 시스템이다.
인공 신경망은 기계 학습에서 사용되는 모델로써, 기계학습과 인지과학에서 생물학의 신경망(동물의 중추신경계 중 특히 뇌)에서 영감을 얻은 통계학적 학습 알고리즘이다.
구체적으로 인공신경망은 시냅스(synapse)의 결합으로 네트워크를 형성한 인공 뉴런(노드)이 학습을 통해 시냅스의 결합 세기를 변화시켜, 문제 해결 능력을 가지는 모델 전반을 의미할 수 있다.
용어 인공신경망은 용어 뉴럴 네트워크(Neural Network)와 혼용되어 사용될 수 있다.
인공신경망은 복수의 레이어(layer)를 포함할 수 있고, 레이어들 각각은 복수의 뉴런(neuron)을 포함할 수 있다. 또한 인공신경망은 뉴런과 뉴런을 연결하는 시냅스를 포함할 수 있다.
인공 신경망은 일반적으로 다음의 세가지 인자, 즉 (1) 다른 레이어의 뉴런들 사이의 연결 패턴 (2) 연결의 가중치를 갱신하는 학습 과정 (3) 이전 레이어로부터 수신되는 입력에 대한 가중 합으로부터 출력값을 생성하는 활성화 함수에 의해 정의될 수 있다.
인공 신경망은, DNN(Deep Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network), BRDNN(Bidirectional Recurrent Deep Neural Network), MLP(Multilayer Perceptron), CNN(Convolutional Neural Network)와 같은 방식의 네트워크 모델들을 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
본 명세서에서 용어 '레이어'는 용어 '계층'과 혼용되어 사용될 수 있다.
인공신경망은 계층 수에 따라 단층 신경망(Single-Layer Neural Networks)과 다층 신경망(Multi-Layer Neural Networks)으로 구분된다.
일반적인 단층 신경망은, 입력층과 출력층으로 구성된다.
또한 일반적인 다층 신경망은 입력층(Input Layer)과 하나 이상의 은닉층(Hidden Layer), 출력층(Output Layer)으로 구성된다.
입력층은 외부의 자료들을 받아들이는 층으로서, 입력층의 뉴런 수는 입력되는 변수의 수와 동일하며, 은닉층은 입력층과 출력층 사이에 위치하며 입력층으로부터 신호를 받아 특성을 추출하여 출력층으로 전달한다. 출력층은 은닉층으로부터 신호를 받고, 수신한 신호에 기반한 출력 값을 출력한다. 뉴런간의 입력신호는 각각의 연결강도(가중치)와 곱해진 후 합산되며 이 합이 뉴런의 임계치보다 크면 뉴런이 활성화되어 활성화 함수를 통하여 획득한 출력값을 출력한다.
한편 입력층과 출력 층 사이에 복수의 은닉층을 포함하는 심층 신경망은, 기계 학습 기술의 한 종류인 딥 러닝을 구현하는 대표적인 인공 신경망일 수 있다.
한편 용어 '딥 러닝'은 용어 '심층 학습'과 혼용되어 사용될 수 있다.
인공 신경망은 훈련 데이터(training data)를 이용하여 학습(training)될 수 있다. 여기서 학습이란, 입력 데이터를 분류(classification)하거나 회귀분석(regression)하거나 군집화(clustering)하는 등의 목적을 달성하기 위하여, 학습 데이터를 이용하여 인공 신경망의 파라미터(parameter)를 결정하는 과정을 의미할 수 있다. 인공 신경망의 파라미터의 대표적인 예시로써, 시냅스에 부여되는 가중치(weight)나 뉴런에 적용되는 편향(bias)을 들 수 있다.
훈련 데이터에 의하여 학습된 인공 신경망은, 입력 데이터를 입력 데이터가 가지는 패턴에 따라 분류하거나 군집화 할 수 있다.
한편 훈련 데이터를 이용하여 학습된 인공 신경망을, 본 명세서에서는 학습 모델(a trained model)이라 명칭 할 수 있다.
다음은 인공 신경망의 학습 방식에 대하여 설명한다.
인공 신경망의 학습 방식은 크게, 지도 학습, 비 지도 학습, 준 지도 학습(Semi-Supervised Learning), 강화 학습(Reinforcement Learning)으로 분류될 수 있다.
지도 학습은 훈련 데이터로부터 하나의 함수를 유추해내기 위한 기계 학습의 한 방법이다.
그리고 이렇게 유추되는 함수 중, 연속 적인 값을 출력하는 것을 회귀분석(Regression)이라 하고, 입력 벡터의 클래스(class)를 예측하여 출력하는 것을 분류(Classification)라고 할 수 있다.
지도 학습에서는, 훈련 데이터에 대한 레이블(label)이 주어진 상태에서 인공 신경망을 학습시킨다.
여기서 레이블이란, 훈련 데이터가 인공 신경망에 입력되는 경우 인공 신경망이 추론해 내야 하는 정답(또는 결과 값)을 의미할 수 있다.
본 명세서에서는 훈련 데이터가 입력되는 경우 인공 신경망이 추론해 내야 하는 정답(또는 결과값)을 레이블 또는 레이블링 데이터(labeling data)이라 명칭 한다.
또한 본 명세서에서는, 인공 신경망의 학습을 위하여 훈련 데이터에 레이블을 설정하는 것을, 훈련 데이터에 레이블링 데이터를 레이블링(labeling) 한다고 명칭 한다.
이 경우 훈련 데이터와 훈련 데이터에 대응하는 레이블)은 하나의 트레이닝 셋(training set)을 구성하고, 인공 신경망에는 트레이닝 셋의 형태로 입력될 수 있다.
한편 훈련 데이터는 복수의 특징(feature)을 나타내고, 훈련 데이터에 레이블이 레이블링 된다는 것은 훈련 데이터가 나타내는 특징에 레이블이 달린다는 것을 의미할 수 있다. 이 경우 훈련 데이터는 입력 객체의 특징을 벡터 형태로 나타낼 수 있다.
인공 신경망은 훈련 데이터와 레이블링 데이터를 이용하여, 훈련 데이터와 레이블링 데이터의 연관 관계에 대한 함수를 유추할 수 있다. 그리고, 인공 신경망에서 유추된 함수에 대한 평가를 통해 인공 신경망의 파라미터가 결정(최적화)될 수 있다.
비 지도 학습은 기계 학습의 일종으로, 훈련 데이터에 대한 레이블이 주어지지 않는다.
구체적으로, 비 지도 학습은, 훈련 데이터 및 훈련 데이터에 대응하는 레이블의 연관 관계 보다는, 훈련 데이터 자체에서 패턴을 찾아 분류하도록 인공 신경망을 학습시키는 학습 방법일 수 있다.
비 지도 학습의 예로는, 군집화 또는 독립 성분 분석(Independent Component Analysis)을 들 수 있다.
본 명세서에서 용어 '군집화'는 용어 '클러스터링'과 혼용되어 사용될 수 있다.
비지도 학습을 이용하는 인공 신경망의 일례로 생성적 적대 신경망(GAN: Generative Adversarial Network), 오토 인코더(AE: Autoencoder)를 들 수 있다.
생성적 적대 신경망이란, 생성기(generator)와 판별기(discriminator), 두 개의 서로 다른 인공지능이 경쟁하며 성능을 개선하는 머신 러닝 방법이다.
이 경우 생성기는 새로운 데이터를 창조하는 모형으로, 원본 데이터를 기반으로 새로운 데이터를 생성할 수 있다.
또한 판별기는 데이터의 패턴을 인식하는 모형으로, 입력된 데이터가 원본 데이터인지 또는 생성기에서 생성한 새로운 데이터인지 여부를 감별하는 역할을 수행할 수 있다.
그리고 생성기는 판별기를 속이지 못한 데이터를 입력 받아 학습하며, 판별기는 생성기로부터 속은 데이터를 입력 받아 학습할 수 있다. 이에 따라 생성기는 판별기를 최대한 잘 속이도록 진화할 수 있고, 판별기는 원본 데이터와 생성기에 의해 생성된 데이터를 잘 구분하도록 진화할 수 있다.
오토 인코더는 입력 자체를 출력으로 재현하는 것을 목표로 하는 신경망이다.
오토 인코더는 입력층, 적어도 하나의 은닉층 및 출력층을 포함한다.
이 경우 은닉 계층의 노드 수가 입력 계층의 노드 수보다 적으므로 데이터의 차원이 줄어들게 되며, 이에 따라 압축 또는 인코딩이 수행되게 된다.
또한 은닉 계층에서 출력한 데이터는 출력 계층으로 들어간다. 이 경우 출력 계층의 노드 수는 은닉 계층의 노드 수보다 많으므로, 데이터의 차원이 늘어나게 되며, 이에 따라 압축 해제 또는 디코딩이 수행되게 된다.
한편 오토 인코더는 학습을 통해 뉴런의 연결 강도를 조절함으로써 입력 데이터가 은닉층 데이터로 표현된다. 은닉층에서는 입력층보다 적은 수의 뉴런으로 정보를 표현하는데 입력 데이터를 출력으로 재현할 수 있다는 것은, 은닉층이 입력 데이터로부터 숨은 패턴을 발견하여 표현했다는 것을 의미할 수 있다.
준 지도 학습은 기계 학습의 일종으로, 레이블이 주어진 훈련 데이터와 레이블이 주어지지 않은 훈련 데이터를 모두 사용하는 학습 방법을 의미할 수 있다.
준 지도 학습의 기법 중 하나로, 레이블이 주어지지 않은 훈련 데이터의 레이블을 추론한 후 추론된 라벨을 이용하여 학습을 수행하는 기법이 있으며, 이러한 기법은 레이블링에 소요되는 비용이 큰 경우에 유용하게 사용될 수 있다.
강화 학습은, 에이전트(Agent)가 매 순간 어떤 행동을 해야 좋을지 판단할 수 있는 환경이 주어진다면, 데이터 없이 경험으로 가장 좋을 길을 찾을 수 있다는 이론이다.
강화 학습은 주로 마르코프 결정 과정(MDP: Markov Decision Process)에 의하여 수행될 수 있다.
마르코프 결정 과정을 설명하면, 첫 번째로 에이전트가 다음 행동을 하기 위해 필요한 정보들이 구성된 환경이 주어지며, 두 번째로 그 환경에서 에이전트가 어떻게 행동할지 정의하고, 세 번째로 에이전트가 무엇을 잘하면 보상(reward)를 주고 무엇을 못하면 벌점(penalty)을 줄지 정의하며, 네 번째로 미래의 보상이 최고점에 이를 때까지 반복 경험하여 최적의 정책(policy)을 도출하게 된다.
인공 신경망은 모델의 구성, 활성 함수(Activation Function), 손실 함수(Loss Function) 또는 비용 함수(Cost Function), 학습 알고리즘, 최적화 알고리즘 등에 의해 그 구조가 특정되며, 학습 전에 하이퍼파라미터(Hyperparameter)가 미리 설정되고, 이후에 학습을 통해 모델 파라미터(Model Parameter)가 설정되어 내용이 특정될 수 있다.
예컨대, 인공 신경망의 구조를 결정하는 요소에는 은닉층의 개수, 각 은닉층에 포함된 은닉 노드의 개수, 입력 특징 벡터(Input Feature Vector), 대상 특징 벡터(Target Feature Vector) 등이 포함될 수 있다.
하이퍼파라미터는 모델 파라미터의 초기값 등과 같이 학습을 위하여 초기에 설정하여야 하는 여러 파라미터들을 포함한다. 그리고, 모델 파라미터는 학습을 통하여 결정하고자 하는 여러 파라미터들을 포함한다.
예컨대, 하이퍼파라미터에는 노드 간 가중치 초기값, 노드 간 편향 초기값, 미니 배치(Mini-batch) 크기, 학습 반복 횟수, 학습률(Learning Rate) 등이 포함될 수 있다. 그리고, 모델 파라미터에는 노드 간 가중치, 노드 간 편향 등이 포함될 수 있다.
손실 함수는 인공 신경망의 학습 과정에서 최적의 모델 파라미터를 결정하기 위한 지표(기준)로 이용될 수 있다. 인공 신경망에서 학습은 손실 함수를 줄이기 위하여 모델 파라미터들을 조작하는 과정을 의미하며, 학습의 목적은 손실 함수를 최소화하는 모델 파라미터를 결정하는 것으로 볼 수 있다.
손실 함수는 주로 평균 제곱 오차(MSE: Mean Squared Error) 또는 교차 엔트로피 오차(CEE, Cross Entropy Error)를 사용할 수 있으며, 본 발명이 이에 한정되지는 않는다.
교차 엔트로피 오차는 정답 레이블이 원 핫 인코딩(one-hot encoding)된 경우에 사용될 수 있다. 원 핫 인코딩은 정답에 해당하는 뉴런에 대하여만 정답 레이블 값을 1로, 정답이 아닌 뉴런은 정답 레이블 값이 0으로 설정하는 인코딩 방법이다.
머신 러닝 또는 딥 러닝에서는 손실 함수를 최소화하기 위하여 학습 최적화 알고리즘을 이용할 수 있으며, 학습 최적화 알고리즘에는 경사 하강법(GD: Gradient Descent), 확률적 경사 하강법(SGD: Stochastic Gradient Descent), 모멘텀(Momentum), NAG(Nesterov Accelerate Gradient), Adagrad, AdaDelta, RMSProp, Adam, Nadam 등이 있다.
경사 하강법은 현재 상태에서 손실 함수의 기울기를 고려하여 손실 함수값을 줄이는 방향으로 모델 파라미터를 조정하는 기법이다.
모델 파라미터를 조정하는 방향은 스텝(step) 방향, 조정하는 크기는 스텝 사이즈(size)라고 칭한다.
이때, 스텝 사이즈는 학습률을 의미할 수 있다.
경사 하강법은 손실 함수를 각 모델 파라미터들로 편미분하여 기울기를 획득하고, 모델 파라미터들을 획득한 기울기 방향으로 학습률만큼 변경하여 갱신할 수 있다.
확률적 경사 하강법은 학습 데이터를 미니 배치로 나누고, 각 미니 배치마다 경사 하강법을 수행하여 경사 하강의 빈도를 높인 기법이다.
Adagrad, AdaDelta 및 RMSProp는 SGD에서 스텝 사이즈를 조절하여 최적화 정확도를 높이는 기법이다. SGD에서 모멘텀 및 NAG는 스텝 방향을 조절하여 최적화 정확도를 높이는 기법이다. Adam은 모멘텀과 RMSProp를 조합하여 스텝 사이즈와 스텝 방향을 조절하여 최적화 정확도를 높이는 기법이다. Nadam은 NAG와 RMSProp를 조합하여 스텝 사이즈와 스텝 방향을 조절하여 최적화 정확도를 높이는 기법이다.
인공 신경망의 학습 속도와 정확도는 인공 신경망의 구조와 학습 최적화 알고리즘의 종류뿐만 아니라, 하이퍼파라미터에 크게 좌우되는 특징이 있다. 따라서, 좋은 학습 모델을 획득하기 위하여는 적당한 인공 신경망의 구조와 학습 알고리즘을 결정하는 것뿐만 아니라, 적당한 하이퍼파라미터를 설정하는 것이 중요하다.
통상적으로 하이퍼파라미터는 실험적으로 다양한 값으로 설정해가며 인공 신경망을 학습시켜보고, 학습 결과 안정적인 학습 속도와 정확도를 제공하는 최적의 값으로 설정한다.
위와 같은 방식들을 이용하면 피가열체의 상태에 대한 추정이 더욱 정교해질 수 있다.
본 발명의 실시예에서 사용되기 위한 심층 신경망 모델을 생성하기 위해서는 다양한 방식이 존재할 수 있으나, 지도 학습의 경우에는 사전 작업으로서 아래와 같은 훈련 과정이 수행될 수 있다.
냄비의 내용물의 온도를 직접 측정할 수 있는 장치와 전기 레인지의 탑플레이트 상의 냄비로부터 발생하는 음향을 수집할 수 있는 마이크를 설치한 후, 냄비의 종류, 무게 및 크기, 냄비에 담기는 내용물의 종류, 무게 및 크기 등을 달리하면서 내용물의 온도와 해당 온도에서 발생하는 음향을 기록할 수 있다.
기록된 데이터는 온도가 레이블링된 음향 데이터로서, 이러한 레이블링된 데이터로 심층 신경망 모델을 학습시켜, 전기 레인지의 탑플레이트 상의 냄비로부터 발생하는 음향에 따라 내용물의 온도를 추정할 수 있는 심층 신경망 모델을 훈련시킬 수 있다.
이러한 사전 작업을 통해 생성된 심층 신경망 모델은 전기 레인지(1000)의 메모리에 내장되거나, 전기 레인지(1000)가 통신하는 외부 서버(7000)에 저장되어, 실제 사용 중에 전기 레인지(1000)의 음향 센서(170)로부터 수신되는 음향 신호에 따라 피가열체의 상태를 추정하도록 이용될 수 있다.
상술된 바와 같이 훈련된 심층 신경망 모델에는 전기 레인지(1000)가 가열되는 피가열체로부터 수집되는 음향 정보, 사용자로부터 입력된 조리 종류의 정보 및 무게 센서(160)에 의해 감지되는 무게 정보 등이 입력될 수 있으며, 이에 따라 피가열체의 현재 상태 또는 끓는 정도에 대한 추정 결과를 출력할 수 있다.
한편, 입력 정보에는 도 9에 기재된 정보들 이외에도 용기의 재질, 용기의 형상, 내용물의 종류 등 다양한 정보들이 들어갈 수 있고, 이러한 경우 이에 적합한 심층 신경망 모델이 훈련되어 사용될 수 있음은 물론이다.
이상 설명된 본 발명에 따른 실시 예는 컴퓨터 상에서 다양한 구성요소를 통하여 실행될 수 있는 컴퓨터 프로그램의 형태로 구현될 수 있으며, 이와 같은 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터로 판독 가능한 매체에 기록될 수 있다. 이때, 매체는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은, 프로그램 명령어를 저장하고 실행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치를 포함할 수 있다.
한편, 상기 컴퓨터 프로그램은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수 있다. 컴퓨터 프로그램의 예에는, 컴파일러에 의하여 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용하여 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함될 수 있다.
본 발명의 명세서(특히 특허청구범위에서)에서 "상기"의 용어 및 이와 유사한 지시 용어의 사용은 단수 및 복수 모두에 해당하는 것일 수 있다. 또한, 본 발명에서 범위(range)를 기재한 경우 상기 범위에 속하는 개별적인 값을 적용한 발명을 포함하는 것으로서(이에 반하는 기재가 없다면), 발명의 상세한 설명에 상기 범위를 구성하는 각 개별적인 값을 기재한 것과 같다.
본 발명에 따른 방법을 구성하는 단계들에 대하여 명백하게 순서를 기재하거나 반하는 기재가 없다면, 상기 단계들은 적당한 순서로 행해질 수 있다. 반드시 상기 단계들의 기재 순서에 따라 본 발명이 한정되는 것은 아니다. 본 발명에서 모든 예들 또는 예시적인 용어(예들 들어, 등등)의 사용은 단순히 본 발명을 상세히 설명하기 위한 것으로서 특허청구범위에 의해 한정되지 않는 이상 상기 예들 또는 예시적인 용어로 인해 본 발명의 범위가 한정되는 것은 아니다. 또한, 당업자는 다양한 수정, 조합 및 변경이 부가된 특허청구범위 또는 그 균등물의 범주 내에서 설계 조건 및 팩터에 따라 구성될 수 있음을 알 수 있다.
따라서, 본 발명의 사상은 상기 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 또는 이로부터 등가적으로 변경된 모든 범위는 본 발명의 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.
Claims (15)
- 피가열체의 상태를 추정하기 위한 가열 장치로서,
내부에 수납공간을 가지는 하우징;
상기 하우징 내에 배치되는 가열 부재;
상기 가열 부재에 전력을 공급하는 전력 공급부;
상기 하우징의 상부에 배치되어 피가열체를 지지하는 탑플레이트;
상기 탑플레이트의 하부에 배치되며, 상기 피가열체가 담겨진 냄비와 상기 탑플레이트 사이에서 발생하는 음향에 대한 음향 신호를 감지하는 음향 센서;
상기 하우징 내부에 배치되고, 상기 탑플레이트의 하부와 접촉되도록 배치되어 상기 탑플레이트가 지지하는 피가열체의 무게를 감지하는 무게 센서; 및
상기 음향 신호 및 상기 피가열체의 무게에 기초하여 상기 전력 공급부의 상기 가열 부재로의 전력 공급을 제어하는 제어부를 포함하고,
상기 제어부는,
냄비의 종류, 무게 및 크기, 냄비에 담기는 내용물의 종류, 무게 및 크기 각각에 따른 피가열체의 온도 및 해당 온도에서 발생하는 음향이 기록된 데이터를 기반으로, 상기 음향 신호 및 상기 무게 신호에 매칭되는 데이터에 따라 상기 피가열체의 상태를 판단하는,
가열 장치.
- 제 1 항에 있어서,
상기 탑플레이트의 하면부의 적어도 일부는 엠보싱 형상을 가지고,
상기 음향 센서는 상기 탑플레이트의 하면부에 접촉하도록 배치되며,
상기 음향 센서가 배치되는 상기 탑플레이트의 하면부는 평평한 형상을 가져서 상기 음향 센서가 상기 탑플레이트의 하면부에 밀착하는,
가열 장치.
- 삭제
- 삭제
- 삭제
- 제 1 항에 있어서,
상기 가열 부재는 상기 탑플레이트의 하면부에 접촉하도록 배치되고,
상기 가열 부재는 가운데에 중공이 형성된 코일이며,
상기 음향 센서는 상기 중공이 형성된 위치에서 상기 탑플레이트의 하면부에 접촉하도록 배치되는,
가열 장치.
- 제 1 항에 있어서,
사용자 단말과 통신하는 통신부를 더 포함하고,
상기 제어부는,
상기 음향 센서로부터 수신되는 음향 신호에 기초하여 상기 피가열체가 끓는다고 판단하면, 상기 통신부를 통해 알람 신호를 상기 사용자 단말로 발송하도록 구성되는,
가열 장치.
- 제 7 항에 있어서,
상기 통신부는 상기 사용자 단말로부터 끓는 시간을 유지할 목표 시간에 대한 정보를 수신하고,
상기 제어부는,
상기 음향 센서로부터 수신되는 음향 신호에 기초하여 상기 피가열체가 끓는 것으로 판단한 시점부터 상기 목표 시간 동안 상기 음향 센서로부터 수신되는 음향 신호의 크기가 일정 범위 내에서 유지되도록 상기 전력 공급부를 제어하고, 상기 목표 시간이 지나면 상기 전력 공급부의 전력 공급을 감소시키도록 구성되는,
가열 장치.
- 삭제
- 삭제
- 삭제
- 삭제
- 삭제
- 삭제
- 삭제
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