KR20170082380A - 온도 자동 제어 방법 및 장치 - Google Patents

Abstract

본 발명은 설정 온도 제어 방법에 있어서, 일정공간의 설정온도를 제어하기 위한 시간 구간인 제어 구간을 설정하는 단계, 각 제어 구간 별로 기상 정보에 따른 사용자의 설정온도 정보 및 예측된 기상 정보를 수집하는 단계, 상기 수집된 설정온도 정보에 기반하여 상기 각 제어 구간 별 설정온도 제어 정보를 결정하는 단계, 및 상기 각 제어 구간 별로 결정된 설정온도 제어 정보 및 상기 예측된 기상 정보에 기반하여 상기 일정공간 내의 설정온도를 제어하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

온도 자동 제어 방법 및 장치 {APPARATUS AND METHOD FOR AUTOMATIC CONTROL OF TEMPERATURE}

본 발명은 온도 자동 제어 방법 및 장치에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 제어 구간에 따라 설정온도 제어 정보를 결정하고, 환경 정보(외기 온도, 외기 습도, 외기 체감온도, 실내 체감온도의 값 혹은 통계치, 재실자 수) 및 설정 온도 제어 정보에 따라 실내 공간의 온도를 제어하는 방법에 관한 것이다.

인터넷은 인간이 정보를 생성하고 소비하는 인간 중심의 연결 망에서, 사물 등 분산된 구성 요소들 간에 정보를 주고 받아 처리하는 IoT(Internet of Things, 사물인터넷) 망으로 진화하고 있다. 클라우드 서버 등과의 연결을 통한 빅데이터(Big data) 처리 기술 등이 IoT 기술에 결합된 IoE (Internet of Everything) 기술도 대두되고 있다. IoT를 구현하기 위해서, 센싱 기술, 유무선 통신 및 네트워크 인프라, 서비스 인터페이스 기술, 및 보안 기술과 같은 기술 요소 들이 요구되어, 최근에는 사물간의 연결을 위한 센서 네트워크(sensor network), 사물 통신(Machine to Machine, M2M), MTC(Machine Type Communication)등의 기술이 연구되고 있다.

IoT 환경에서는 연결된 사물들에서 생성된 데이터를 수집, 분석하여 인간의 삶에 새로운 가치를 창출하는 지능형 IT(Internet Technology) 서비스가 제공될 수 있다. IoT는 기존의 IT(information technology)기술과 다양한 산업 간의 융합 및 복합을 통하여 스마트홈, 스마트 빌딩, 스마트 시티, 스마트 카 혹은 커넥티드 카, 스마트 그리드, 헬스 케어, 스마트 가전, 첨단의료서비스 등의 분야에 응용될 수 있다.

한편, 에너지 사용의 효율성을 높이고, 사용자 편의성을 향상시키기 위해, 일정 실내 공간의 설정온도를 자동으로 조절하는 방법이 사용될 수 있다. 구체적으로, 시간에 따른 사용자의 온도 설정 패턴을 이용하여 실내 공간의 온도를 자동으로 조절하는 방법이 사용될 수 있다. 다만, 시간에 따른 사용자의 온도 설정 패턴을 이용하여 실내 공간의 온도를 자동으로 조절하는 경우, 환경 정보의 변화를 반영할 수 없다. 환경 정보란, 외기 온도, 외기 습도, 외기 체감온도, 실내 체감온도의 값 혹은 통계치 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 따라서 사용자가 온도를 재설정해야 하는 불편함 및 에너지 사용의 효율성이 감소한다는 문제가 있다.

이에, 환경 정보를 반영하여 실내 공간의 온도를 조절하는 방법이 필요하다.

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출된 것이다. 본 발명은 환경 정보와 사용자의 온도 설정 패턴을 이용하여 설정온도 제어 정보를 결정하는 방법을 제안한다. 또한, 본 발명은 결정된 설정온도 제어 정보 및 예측된 환경 정보를 이용하여 실내 공간의 온도를 제어하는 방법을 제안한다.

상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 설정온도 제어 방법은 일정공간의 설정온도를 제어하기 위한 시간 구간인 제어 구간을 설정하는 단계, 각 제어 구간 별로 기상 정보에 따른 사용자의 설정온도 정보 및 예측된 기상 정보를 수집하는 단계, 상기 수집된 설정온도 정보에 기반하여 상기 각 제어 구간 별 설정온도 제어 정보를 결정하는 단계, 상기 각 제어 구간 별로 결정된 설정온도 제어 정보 및 상기 예측된 기상 정보에 기반하여 상기 일정공간 내의 설정온도를 제어하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 온도 제어 장치는 다른 장치와 통신을 수행하는 통신부, 일정공간의 설정온도를 제어하기 위한 시간 구간인 제어 구간을 설정하고, 각 제어 구간 별로 기상 정보에 따른 사용자의 설정온도 정보 및 예측된 기상 정보를 수집하고, 상기 수집된 설정온도 정보에 기반하여 상기 각 제어 구간 별 설정온도 제어 정보를 결정하고, 상기 각 제어 구간 별로 결정된 설정온도 제어 정보 및 상기 예측된 기상 정보에 기반하여 상기 일정 공간 내의 설정온도를 제어하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 실시예에 따르면, 본 발명은 기상 정보에 따라 사용자가 설정한 온도 정보(이하, 설정온도 정보)에 기반하여 설정온도 제어 정보를 결정하고, 상기 설정온도 제어 정보를 이용하여 기상 정보를 반영하여 실내 공간의 온도를 자동으로 제어할 수 있다. 이에 따라, 에너지 소모량이 감소될 수 있으며, 사용자의 편의성을 향상시키고 사용자의 만족도를 높일 수 있다.

도 1a는 시간에 따른 설정온도 정보 및 설정온도 정보를 이용해 결정된 설정온도 제어 정보를 도시한 도면이다.
도 1b는 본 발명의 일 실시예에 따라 외부 온도를 반영하여 생성된 설정온도 제어 정보를 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따라 실내 공간의 온도를 제어하는 방법을 도시한 도면이다.
도 3a는 사용자의 재실 여부에 따라 제어 구간을 결정하고, 제어 구간에 따라 결정된 설정온도 제어 정보를 도시한 도면이다.
도 3b는 하루 중 최고 온도에 따라 제어 구간을 결정하는 방법을 도시한 도면이다.
도 3c는 하루 중 최고 온도에 따라 제어 구간을 결정하는 방법을 도시한 순서도이다.
도 3d는 본 발명의 일 실시예에 따라 변경 시점을 예측하는 방법을 도시한 순서도이다.
도 4a는 본 발명의 일 실시예에 따라 실내 공간의 온도를 제어하는 방법을 도시한 도면이다.
도 4b는 제어 구간의 예측 방법 및 제어 정보를 이용하여 온도를 제어하는 방법을 도시한 도면이다.
도 5a는 본 발명의 일 실시예에 따라 설정온도 제어 정보를 결정하는 과정을 도시한 도면이다.
도 5b는 본 발명의 일 실시예에 따라 설정온도 제어 정보를 결정하는 과정을 도시한 순서도이다.
도 6은 설정온도 제어 정보의 단순화 과정을 도시한 도면이다.
도 7은 본 발명의 다른 실시예에 따라 외부 환경이 실내 온도에 미치는 영향을 도시한 도면이다.
도 8a는 본 발명의 다른 실시예에 따라 실내 공간의 온도를 제어하는 방법을 도시한 순서도이다.
도 8b는 본 발명의 다른 실시예에 따라 실내 공간의 온도를 제어하는 다른 방법을 도시한 순서도이다.
도 9a은 본 발명의 다른 실시예에 따라 실내 공간의 온도를 제어하는 방법을 도시한 도면이다.
도 9b는 본 발명의 다른 실시예에 따라 온도 패턴 정보를 도시한 도면이다.
도 10은 본 발명의 또 다른 실시예에 따라 실내 공간의 온도를 제어하는 방법을 도시한 도면이다.
도 11은 본 발명에 따른 온도 제어 장치의 구성을 도시한 도면이다.

첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예들을 상세히 설명한다. 이 때, 첨부된 도면에서 동일한 구성 요소는 가능한 동일한 부호로 나타내고 있음에 유의해야 한다. 또한 본 발명의 요지를 흐리게 할 수 있는 공지 기능 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략할 것이다.

본 명세서에서 실시 예를 설명함에 있어서 본 발명이 속하는 기술 분야에 익히 알려져 있고 본 발명과 직접적으로 관련이 없는 기술 내용에 대해서는 설명을 생략한다. 이는 불필요한 설명을 생략함으로써 본 발명의 요지를 흐리지 않고 더욱 명확히 전달하기 위함이다.

마찬가지 이유로 첨부 도면에 있어서 일부 구성요소는 과장되거나 생략되거나 개략적으로 도시되었다. 또한, 각 구성요소의 크기는 실제 크기를 전적으로 반영하는 것이 아니다. 각 도면에서 동일한 또는 대응하는 구성요소에는 동일한 참조 번호를 부여하였다.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.

이 때, 처리 흐름도 도면들의 각 블록과 흐름도 도면들의 조합들은 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들에 의해 수행될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다. 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성해서 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.

또한, 각 블록은 특정된 논리적 기능(들)을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또, 몇 가지 대체 실행 예들에서는 블록들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하고 또는 그 블록들이 때때로 해당하는 기능에 따라 역순으로 수행되는 것도 가능하다.

이 때, 본 실시 예에서 사용되는 '~부'라는 용어는 소프트웨어 또는 FPGA또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, '~부'는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 '~부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '~부'는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '~부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들, 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 '~부'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부'들로 더 분리될 수 있다. 뿐만 아니라, 구성요소들 및 '~부'들은 디바이스 또는 보안 멀티미디어카드 내의 하나 또는 그 이상의 CPU들을 재생시키도록 구현될 수도 있다.

도 1은 본 발명에 따른 설정온도 제어 정보를 도시한 도면이다.

도 1a는 시간에 따른 설정온도 정보 및 설정온도 정보를 이용해 결정된 설정온도 제어 정보를 도시한 도면이다.

도 1a를 참고하면, 설정온도 정보는 (110), (120), (130)과 같이 도시될 수 있다. 서버는 시간에 따라 사용자가 설정하는 실내 온도의 정보를 설정온도 정보(110, 120, 130)로 수집할 수 있다. 이 때, 설정온도 정보(110, 120, 130)는 사용자가 온도 조절 장치를 제어하기 위한 입력 정보(예를 들면, 에어컨의 온도 설정 정보 또는 난방 장치의 온도 설정 정보) 또는 상기 제어에 의해 측정된 실내 공간 내의 온도 정보를 포함할 수 있다.

서버는 수집된 설정온도 정보(110, 120, 130)를 이용하여 설정온도 제어 정보(140)을 생성할 수 있다.

본 도면의 설정온도 제어 정보(140)를 참고하면, 서버는 10시 이전 및 22시 이후의 실내 공간의 온도를 27도로 설정할 수 있다. 또한, 서버는 10시 이후 22시 이전의 실내 공간의 온도를 24도로 설정할 수 있다.

다만, 이와 같이 시간에 따른 설정온도 정보에 기반하여 설정온도 제어 정보를 결정하는 경우, 외부의 온도 변화를 반영할 수 없다는 문제점이 있다.

구체적으로, 비가 오는 날은 평소에 비해 외부 온도가 낮을 수 있으며, 설정온도 정보(130)을 참고하면, 사용자는 실내 공간 내의 온도를 평소보다 높게 설정할 수 있다. 또한, 열대야 또는 폭염과 같이 외부 온도가 평소에 비해 높은 경우, 설정온도 정보(120)을 참고하면, 사용자는 일정 실내 공간 내의 온도를 평소보다 낮게 설정할 수 있다. 하지만, 미리 정해진 설정온도 제어 정보(140)를 사용하는 경우 외부 온도의 변화를 반영하지 못하며, 사용자는 외부온도에 따라 실내 온도를 재설정 해야 하는 불편함을 겪을 수 있다. 또한, 외부 온도의 변화에 적절히 대응하지 못하여 사용자의 쾌적도 감소 및 에너지 손실이 발생될 수 있다.

따라서, 외부의 온도가 변경되는 경우 사용자는 온도를 재설정해야 하며, 이는 에너지의 손실 및 사용자의 불편함을 초래할 수 있다.

따라서, 외부 온도를 반영하여 온도를 제어하는 방법이 필요할 수 있다.

도 1b는 본 발명의 일 실시예에 따라 외부 온도를 반영하여 생성된 설정온도 제어 정보를 도시한 도면이다.

도 1b를 참고하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 설정온도 제어 정보는 외부 온도에 따라 다르게 설정될 수 있다.

설정온도 제어 정보(160)은 보통 날의 설정온도 제어 정보를 도시한 도면이다. 이 때, 보통 날이란 날씨와 무관하게 스케줄링 만으로 설정온도 패턴을 모델링 할 수 있는 날을 의미할 수 있다.

설정온도 제어 정보(150)는 보통 날에 비해 외부 온도가 높은 날의 설정온도 제어 정보를 도시한 도면이며, 그래프(160)은 보통 날에 비해 외부 온도가 낮은 날의 설정온도 제어 정보를 도시한 도면이다.

설정온도 제어 정보(150), 설정온도 제어 정보(160), 설정온도 제어정보(170)을 참고하면, 외부 온도가 높은 날일수록 설정온도는 낮게 설정됨을 확인할 수 있다. 따라서, 서버는 외부 온도 및 설정온도 제어 정보에 따라 적응적으로 설정온도를 제어할 수 있다. 본 도면은 설정온도 제어 정보의 일 예를 도시한 것이며, 설정온도 제어 정보는 외부 온도의 범위에 따라 세분화되어 결정될 수 있다. 구체적인 내용은 후술한다.

이와 같이, 외부 온도를 반영한 설정온도 제어 정보를 결정하고, 외부 온도에 따라 실내 공간의 온도를 제어함으로써 서버는 외부의 온도가 변화를 반영하여 실내 공간의 온도를 제어할 수 있으며, 사용자의 편의성 및 에너지 효율을 증가시킬 수 있다.

한편, 본 실시 예에서는 설명의 편의를 위해 설정온도 제어 정보를 생성하고 온도를 제어하는 장치를 서버로 표현하지만, 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 일정 실내 공간에 위치한 게이트웨이 또는 마스터 기기로 선택된 전자기기 등이 설정온도 제어 정보를 생성하고, 온도를 제어할 수 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따라 실내 공간의 온도를 제어하는 방법을 도시한 도면이다.

도 2를 참고하면, 서버는 S210 단계에서 제어 구간을 구분할 수 있다. 제어 구간이란 실내 공간의 온도를 제어하기 위해 구분된 시간 구간을 의미할 수 있다. 제어 구간을 구분하는 이유는 동일한 외부 온도에 대해서도 하루 중 시간대에 따라 혹은 사용자의 상태에 따라 실내 공간의 온도를 다르게 제어할 필요가 있기 때문이다.

예를 들어, 외부 온도가 동일하게 30도인 경우에도, 사용자가 재실 중인 경우에 비해 사용자가 부재 중인 경우에 설정온도가 높게 설정될 수 있다. 이와 같은 온도 제어를 통해 에너지 효율을 증가시킬 수 있다.

서버는 미리 정해진 기준에 따라 제어 구간을 결정할 수 있다. 상기 예에서 언급한 바와 같이 서버는 사용자의 재실 여부에 따라 제어 구간을 결정할 수 있다. 또는, 서버는 하루 중 최고 온도를 기준으로 제어 구간을 결정할 수 있다.

또한, 상기 제어 구간은 고정된 값은 아니며 동적으로 변경될 수 있다. 서버는 매 제어 구간 마다 다음 제어 구간을 예측하고, 예측된 제어 구간과 실제 제어 구간이 다른 경우 다음 제어 구간 예측 시 이를 활용할 수 있다. 또한, 서버는 제어 구간을 구분하는 단계를 생략할 수 있다. 구체적인 내용은 후술한다.

또한, 상기 제어 구간을 기준으로 설정온도 제어 정보에서의 설정온도가 변할 수 있으므로, 이하에서는 제어 구간의 각 경계를 설정온도 변경 시점이라는 용어와 혼용하여 사용할 수 있다.

제어 구간을 결정한 서버는 S220 단계에서 설정온도 제어 정보를 결정하기 위한 데이터를 수집할 수 있다. 이 때, 데이터는 각 제어 구간에 대한 환경 정보에 따른 설정온도 정보를 포함할 수 있다. 환경 정보는 외기 온도, 외기 습도, 외기 체감온도, 실내 체감온도의 값 혹은 통계치, 재실자 수 등을 포함할 수 있으며, 본 발명에서는 환경 정보라는 용어와 기상 정보라는 용어를 혼용하여 사용할 수 있다. 또한, 본 발명에서는 이하에서는 설명의 편의를 위해 기상 정보의 일 예로 외부 온도를 사용한다. 다만, 기상 정보는 외부 온도에 한정되는 것은 아니다. 또한, 서버는 실내 공간의 온도를 제어하기 위해 예측된 기상 정보를 수집할 수 있다.

그리고 서버는 S230 단계에서 수집된 기상 정보에 따른 설정온도 정보를 이용하여 설정온도 제어 정보를 결정할 수 있다. 서버는 각 제어 구간 별로 설정온도 제어 정보를 결정할 수 있다. 서버는 각 제어 구간에서 미리 정해진 개수 이상 또는 미리 정해진 일수 이상의 데이터를 수집하여 설정온도 제어 정보를 결정할 수 있다. 일 예로 서버는 3일 이상의 데이터를 수집하여 설정온도 제어 정보를 결정할 수 있다.

또한, 서버는 수신된 설정온도 정보가 설정온도 제어 정보와 상이한 경우, 상기 설정온도 정보를 반영하여 설정온도 제어 정보를 수정 또는 변경할 수 있다.

설정온도 제어 정보를 결정하는 구체적인 내용은 후술한다.

설정온도 제어 정보를 결정한 서버는 S240 단계에서 설정온도 제어 정보를 이용하여 실내 공간의 설정온도를 제어할 수 있다. 이 때, 서버는 예측된 외부 온도를 이용할 수 있다. 구체적으로, 서버는 다음 설정온도 변경 시점을 예측하고, 다음 제어 구간에서의 외부 온도를 예측하여, 상기 예측된 외부 온도에 따라 실내 공간의 온도를 제어할 수 있다. 이 때, 서버는 다음 제어 구간의 외부 온도를 예측하기 위해 기상 예보를 이용할 수 있다.

또한, 서버는 예측한 다음 제어 구간의 외부 온도와 센서에 의해 측정된 실제 외부 온도의 차이가 미리 정해진 값 이상인 경우, 실제 외부 온도를 반영하여 실내 공간의 온도를 제어할 수 있다. 이는 예측한 온도와 실제 외부 온도의 차이가 큰 경우, 사용자가 설정온도를 다시 제어하는 상황이 발생할 수 있기 때문이다.

서버는 상기 과정을 반복적으로 수행하여 실내 공간의 온도를 제어할 수 있다.

도 3a는 사용자의 재실 여부에 따라 제어 구간을 결정하고, 제어 구간에 따라 결정된 설정온도 제어 정보를 도시한 도면이다.

도 3a를 참고하면, 서버는 사용자의 재실 여부에 따라 제어 구간을 결정할 수 있다. 서버는 실내 공간에 위치한 센서를 이용해 실내 공간에 사용자 재실 중인 시간 및 부재 중인 시간과 관련된 정보를 획득할 수 있다. 서버는 상기 정보를 이용하여 제어 구간을 결정할 수 있다.

예를 들어, 도 3a를 참고하면, 서버는 10시 이후 사용자가 부재 중임을 판단하여, 사용자가 재실 중인 0시부터 10시까지를 제1 제어 구간(311), 사용자가 외출 중인 10시부터 18시까지를 제2 제어 구간(313), 사용자가 재실 중인 18시부터 24시까지는 제3 제어 구간(315)으로 결정할 수 있다.

서버는 상기 결정된 제어 구간을 이용해 다음 설정온도 변경 시점을 예측하고, 다음 설정온도 변경 시점까지(또는 다음 제어 구간)의 외부 평균 온도를 예측하여 실내기의 설정 온도를 제어할 수 있다.

다만, 사용자의 재실 및 부재 여부는 일정하지 않을 수 있다. 따라서, 서버는 예측된 설정온도 변경 시점과 다른 정보가 일정 횟수 이상 수신되는 경우, 상기 정보를 반영하여 제어 구간을 재설정할 수 있다.

또한, 서버는 비일상적인 이벤트가 발생하는 경우, 예를 들어, 감기에 걸려 하루 종일 재실 중이거나 여행 등으로 인해 하루 종일 부재 중인 경우와 관련된 데이터를 따로 수집할 수 있다. 따라서, 서버는 비일상적인 이벤트가 발생한 경우, 상기 수집된 데이터를 이용하여 결정된 설정온도 제어 정보를 이용하여 실내기의 설정 온도를 제어할 수 있다.

다만, 제어 구간을 결정하는 방법은 상기 예에 한정되는 것은 아니다. 또 다른 예를 들어 설명하면, 서버는 취침 시간, 재실 시간, 외출 시간으로 제어 구간을 결정할 수 있다. 따라서, 서버는 센서를 이용해 사용자가 부재 중인 시간과 재실 중인 시간을 판단하고, 재실 중이지만 움직임이 발생하지 않는 시간을 취침 시간으로 판단하여 취침 시간과 재실 시간 및 외출 시간을 각각 제어 구간으로 결정할 수 있다. 또한, 제어 구간의 개수는 변경될 수 있다.

서버는 각 제어 구간에서 설정온도 제어 정보를 결정할 수 있으며, 각 제어 구간에서의 설정온도 제어 정보는 그래프 (310)과 같이 도시될 수 있다.

서버는 사용자가 외출 중인 제2 제어 구간에서는 다른 제어 구간에 비해 온도가 더 낮도록 설정하여 에너지의 소비를 감소시킬 수 있다. 한편, 본 도면의 그래프는 하나의 실시 예일 뿐이며, 여름철의 경우에는 사용자가 외출 중인 제2 제어 구간에서 다른 제어 구간에 비해 온도가 더 높도록 설정할 수 있다.

또한, 각 제어 구간에서의 설정온도 제어 정보는 외부 온도에 따라 결정될 수 있으며, 이는 설정온도 제어 정보(320), (330), (340)과 같이 도시될 수 있다.

설정온도 제어 정보(320)을 참고하면, 설정온도는 외부 평균 온도의 변화와 상관 없이 일정하게 유지될 수 있다. 예를 들어, 사용자가 외부 온도의 변화에 따라 설정온도를 변경하지 않는 경우 설정온도 제어 정보는 그룹 A의 설정온도 제어 정보(320)와 같이 설정될 수 있다.

설정온도 제어 정보(330)을 참고하면, 서버는 외부 평균 온도가 제1 임계 값을 초과하는 경우, 설정온도를 미리 정해진 제1 온도(예를 들어, 24도)로 설정하는 한편, 외부 평균 온도가 미리 정해진 온도 이하인 경우 설정 온도를 미리 정해진 제2 온도(예를 들어, 25도)로 설정할 수 있다. 이 때, 미리 정해진 제1 온도는 미리 정해진 제2 온도보다 낮게 설정될 수 있다.

설정온도 제어 정보(340)을 참고하면, 서버는 외부 평균 온도가 제2 임계 값을 초과하는 경우, 설정 온도를 미리 정해진 제1 온도(예를 들어, 24도)로 설정할 수 있다. 또한, 외부 평균 온도가 제2 임계 값을 이하이고, 제1 임계 값을 초과하는 경우, 서버는 설정 온도를 미리 정해진 제2 온도(예를 들어, 25도)로 설정할 수 있다. 또한, 외부 평균 온도가 제1 임계 값을 이하인 경우, 서버는 설정 온도를 미리 정해진 제3 온도(예를 들어, 26도)로 설정할 수 있다.

상기 설정온도 제어 정보는 외부 온도에 따른 사용자의 설정온도를 통해 결정된 것이므로, 사용자의 온도 설정에 따라 다양하게 변경될 수 있다.

도 3b는 하루 중 최고 온도에 따라 제어 구간을 결정하는 방법을 도시한 도면이다.

사무실 또는 댁 내에 항상 사용자 재실 중인 경우와 같이 사용자가 하루 종일 재실 중인 공간에서 서버는 하루 중 최고 온도에 기반하여 제어 구간을 구분할 수 있다.

도 3b를 참고하면, 그래프(350)은 시간에 따른 외부 온도를 도시한 그래프이다. 그래프(350)은 최고 온도를 기준으로 제1 제어 구간(351) 및 제2 제어 구간(352)으로 구분한 예를 도시한 것이다. 이 때, 최고 온도는 외부에 위치한 센서에 의해 측정된 온도 중 최고 온도 또는 실내에서 측정된 온도 중 최고 온도에 기반하여 결정될 수 있다.

한편, 서버는 최고 온도와 최저 온도의 차이 (

)를 이용하여 제어 구간을 결정할 수도 있다. 예를 들어, 서버는

의 절반에 해당하는

및

를 이용하여 제어 구간을 구분할 수 있다.

도 3b의 그래프(350)와는 달리, 서버는 최저 온도인 0시부터 온도가

만큼 증가한 시간인 12시를 제1 제어 구간, 12시부터 외부 온도가 최고 온도에 도달하는 시간인 16시까지를 제2 제어 구간, 16시부터 온도가

만큼 감소한 시간인 22시를 제3 제어 구간, 22시부터 24시까지를 제4 제어 구간으로 구분할 수 있다.

또는, 서버는 최저 온도인 0시부터 온도가 만큼 증가한 시간인 12시를 제1 제어 구간, 12시부터 22시를 제2 제어 구간, 22시부터 24시까지를 제3 제어 구간으로 구분할 수 있다.

또한, 3b의 그래프(360)을 참고하면, 서버는 사용자의 취침 시간을 고려하여 제어 구간을 결정할 수 있다. 서버는 사용자 재실 중임에도 이동이 감지되지 않는 경우, 사용자가 취침 중이라고 판단할 수 있다.

따라서, 서버는 사용자가 취침 중이라고 판단되는 시간인 24시부터 8시 까지를 제1 제어 구간(361), 8시부터 최고 온도에 도달하는 시간인 16시까지를 제2 제어구간(362), 16시부터 취침시간까지를 제3 제어구간(363)으로 구분할 수 있다.

또한, 서버는 상기 제어 구간을 결정하기 위해 현재 시간대를 고려할 수 있다.

상기에서 설명을 위해 사용한 시간은 일 예시일 뿐이며, 제어 구간은 변경될 수 있다. 또한, 상술한 바와 같이 제어 구간의 개수 및 결정 방법은 미리 정해진 방법에 따라 변경될 수 있다.

도 3c는 하루 중 최고 온도에 따라 제어 구간을 결정하는 방법을 도시한 순서도이다.

도 3c를 참고하면, 서버는 S371단계에서 최저 온도와 최고 온도의 차인

를 결정할 수 있다. 이 때, 서버는 수신된 기상 예보 정보를 사용하여 예측된

를 사용할 수 있다.

를 결정한 후, 서버는 S372 단계에서

가 미리 정해진 온도 차이보다 작은지 여부를 판단할 수 있다. 본 실시 예에서는 설명의 편의를 위해 미리 정해진 온도 차이를 4℃라고 가정하여 설명한다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니며, 서버는 평균적인 하루 일교차를 계산하고 이에 기반하여 미리 정해진 온도 차이를 결정할 수 있다.

가 4℃보다 작다고 판단된 경우, 서버는 S373 단계에서 1개의 제어 구간을 도출할 수 있다.

한편,

가 4℃보다 크다고 판단된 경우 서버는 S374 단계에서

가 8℃보다 작은지 여부를 판단할 수 있다.

가 8℃보다 작다고 판단된 경우, 서버는 S375 단계에서 2개의 제어 구간을 도출할 수 있다.

한편,

가 8℃보다 크다고 판단된 경우 서버는 S376 단계에서

가 12℃보다 작은지 여부를 판단할 수 있다.

가 12℃보다 작다고 판단된 경우, 서버는 S377 단계에서 3개의 제어 구간을 도출할 수 있다.

한편,

가 12℃보다 크다고 판단된 경우 서버는 S378 단계에서 4개의 제어 구간을 도출할 수 있다.

이와 같이, 서버는 최고 온도와 최저 온도의 차이를 비교하여 차이가 클수록 제어 구간의 개수를 증가시킬 수 있다.

한편, 본 발명에서는 설명의 편의를 위해 단계 별로 제어 구간을 하나씩 증가시키는 것으로 설명하였으나, 결정되는 제어 구간의 개수는 변경될 수 있다.

도 3d는 본 발명의 일 실시 예에 따라 변경 시점을 예측하는 방법을 도시한 순서도이다.

도 3d를 참고하면, 서버는 S381 단계에서 사용자의 입력을 수신할 수 있다.

사용자의 입력을 수신한 서버는 S382 단계에서 전날의 설정온도 변경 시점과 유사한지 여부를 판단할 수 있다. 이 때, 유사한지 여부를 판단하는 기준은 미리 정해져 있을 수 있다. 예를 들어, 서버는 설정온도 변경 시점간의 차이가 30분 이내인 경우, 유사하다고 판단할 수 있다.

또한, 전날의 설정온도 변경 시점과 유사하다고 판단된 경우 서버는 주중간의 변경시점이 유사한지 여부를 판단할 수 있다. 이는 수신된 설정온도 변경 시점이 주중의 설정온도 변경 시점과 유사한 경우, 주중의 설정온도 변경 시점은 동일한 값을 사용할 수 있으며, 서버는 설정온도 변경 시점 패턴을 도출할 수 있기 때문이다.

이후, 서버는 S383 단계에서 주중간의 설정온도 변경 시점만이 유사한지 여부를 판단할 수 있다. 주중간의 설정온도 변경 시점만이 유사하다고 판단된 경우, 서버는 S384 단계에서 주중간의 변경 시점 패턴을 도출할 수 있다.

반면, 주중간의 설정온도 변경 시점만이 유사하지 않은 경우 서버는 S385 단계에서 주말의 설정온도변경 시점까지 유사한지 여부를 판단할 수 있다. 주말의 설정온도 변경 시점이 주중간의 설정온도 변경 시점과 동일한 경우, 서버는 S386 단계에서 주중 및 주말의 설정온도 변경 시점 패턴을 도출할 수 있다.

한편, S382 단계에서의 판단 결과 수신된 사용자의 입력이 이전날의 설정온도 변경 시점과 유사하지 않은 경우, 서버는 S387 단계에서 사용자의 입력이 지난 주 해당 요일(또는 동일한 요일)의 설정온도 변경 시점과 유사한지 여부를 판단할 수 있다.

판단 결과, 유사한 경우 서버는 해당 요일의 설정온도 변경 시점 패턴을 도출할 수 있다.

이와 같이, 해당 요일 또는 주중 또는 주중 및 주말의 설정온도 변경 시점 패턴이 도출되는 경우, 서버는 요일 별 또는 날짜 별로 설정온도 변경 시점 패턴을 이용하여 다음 제어 구간의 설정온도 변경 시점을 일정한 값으로 예측할 수 있다. 이와 같이 설정온도 변경 시점 패턴을 통해 다음 제어 구간의 설정온도 변경 시점을 예측하는 방법을 변동 없는 스케줄링(constant scheduling)이라 할 수 있다.

한편, S387 단계에서의 판단 결과 사용자의 입력이 지난 주 해당 요일의 설정온도 변경 시점과 유사하지 않은 경우, 서버는 S389 단계에서 변동 가능한 스케줄링을 할 수 있다.

또한, 서버는 S390 단계에서 설정온도 변경 시점을 예측할 수 있다.

예를 들어, 서버는 미리 정해진 개수의 사용자 입력을 비교하여 개별 거리의 합이 가장 짧은 시점을 다음 설정온도 변경 시점으로 활용할 수 있다. 상기 미리 정해진 개수는 예를 들어 3개일 수 있다.

개별 거리의 합이란 수신된 설정온도 변경 시점의 차이의 합을 의미할 수 있다. 예를 들어, 7시, 8시, 9시의 입력이 수신된 경우, 7시와 9시의 개별 거리 합은 1시간과 2시간을 더한 3시간이 될 수 있는 반면, 8시의 개별 거리 합은 1시간과 1시간을 더한 2시간이 될 수 있다. 따라서, 서버는 8시를 다음 설정온도 변경 시점으로 활용할 수 있다.

또한, 서버는 이전 이벤트의 발생 시간과 현재 이벤트의 발생 시간 간격이 미리 정해진 시간 간격보다 작은 경우, 이를 이용하여 다음 설정온도 변경 시점을 예측할 수 있다. 본 발명에서는 설명의 편의를 위해 미리 정해진 시간 간격을 30분으로 가정한다.

예를 들어, 이전에 입력된 사용자의 수면시간이 6시간, 6시간 10분, 6시간 15분인 경우, 5시간 50분, 5시간 45분 등인 경우, 서버는 사용자의 수면시간을 6시간으로 판단할 수 있다. 따라서, 서버는 사용자의 취침 시작 시간이 다른 경우에도 수면 시간을 이용하여 다음 제어 구간의 설정온도 변경 시점을 예측할 수 있다.

이와 같은 방법으로 설정온도 변경 시점을 예측한 서버는 S391 단계에서 예측된 변경 시점을 이용하여 외부 평균 온도를 예측하고 이를 이용하여 실내 공간의 온도를 제어할 수 있다.

도 4a는 본 발명의 일 실시예에 따라 실내 공간의 온도를 제어하는 방법을 도시한 도면이다.

서버는 S410 단계에서 설정온도 제어 정보를 결정하기 위한 데이터를 수집할 수 있다. 데이터에는 외부 평균 온도에 대한 사용자의 설정온도와 관련된 설정온도 정보가 포함될 수 있다. 또한, 데이터에는 제어 구간을 결정하기 위한 정보(예를 들어 사용자 재실 및 부재 정보), 이전 제어 구간의 설정온도 변경 시점과 관련된 정보 등을 수신할 수 있다.

또한, 서버는 미리 정해진 횟수 또는 미리 정해진 일수 이상 데이터를 수집할 수 있다. 예를 들어, 서버는 최소 3일 이상의 기간 동안 수신된 정보를 이용하여 제어 구간을 결정할 수 있다.

서버는 수신된 데이터를 이용하여 다음 제어 구간의 설정온도 변경 시점을 결정하고, 제어 구간별 설정온도 제어 정보를 결정할 수 있다.

본 도면에서는 설명의 편의를 위해 2개의 제어 구간으로 구분된 경우를 예를 들어 설명하지만, 이에 한정되는 것은 아니다.

본 발명에서 제1 제어 구간과 제2 제어 구간의 경계는

및

로 표시될 수 있으며, 위 첨자 d는 일자와 관련된 정보를 나타낼 수 있다. 이 때, 제1 제어 구간과 제2 제어 구간의 경계는 사용자의 행동 패턴에 따라 변경될 수 있는 값이다.

이에 따라, 3일 이상의 기간 동안 수집된 데이터는 (411)과 같이 표현될 수 있다.

데이터(412)을 참고하면,

와

사이의 데이터는 3일 전 제1 제어 구간에서 수집된 데이터를 의미할 수 있다.

과

사이의 데이터는 3일 전 제2 제어 구간에서 수집된 데이터를 의미할 수 있다.

과

사이의 데이터는 2일 전 제1 제어 구간에서 수집된 데이터를 의미할 수 있으며,

과

사이의 데이터는 2일 전 제2 제어 구간에서 수집된 데이터를 의미할 수 있다.

과

은 1일 전 제1 제어 구간에서 수집된 데이터를 의미할 수 있다.

즉, 서버는 이전 3일 동안 5개의 구간에서의 데이터를 수집할 수 있다.

또한, 제1 제어 구간과 제2 제어 구간의 경계인 설정온도 변경 시점

및

는 사용자의 행동 패턴에 따라 변경될 수 있는 값인 바, 서버는 매 제어 구간이 종료된 후 다음 제어 구간의 경계를 예측하고, 상기 예측된 제어 구간의 경계와 실제 제어 구간에 차이가 발생하는 경우, 제어 구간을 수정할 수 있다.

예를 들어, 사용자의 재실 여부에 따라 제1 제어 구간이 9시부터 21시, 제2 제어 구간이 21시부터 9시로 설정된 경우, 서버는 제1 제어 구간에서의 데이터 수집 후 다음 제어 구간의 종료 시점을 9시로 예측할 수 있다. 하지만, 사용자가 9시 이후에도 재실 중인 경우, 서버는 제어 구간을 수정 또는 변경할 수 있다.

각 제어 구간에 대한 데이터를 수집한 서버는 S420 단계에서 설정온도 제어 정보를 결정할 수 있다.

이 때, 서버가 설정온도 제어 정보를 결정하는 구체적인 내용은 도 5에서 설명한다.

이 후, 서버는 S430 단계에서 다음 제어 구간의 경계 및 다음 제어 구간의 외부 평균 온도를 예측하고, 상기 예측된 평균 온도와 설정온도 제어 정보를 이용하여 온도를 제어할 수 있다. 이 때, 서버는 기상청의 예보 정보를 이용하여 다음 제어 구간의 외부 평균 온도를 예측할 수 있다.

한편, 서버는 예측한 다음 제어 구간의 외부 온도와 센서에 의해 측정된 실제 외부 온도의 차이가 미리 정해진 값 이상인 경우, 실제 외부 온도를 반영하여 실내 공간의 온도를 제어할 수 있다. 이는 예측한 온도와 실제 외부 온도의 차이가 큰 경우, 사용자가 설정온도를 다시 제어하는 상황이 발생할 수 있기 때문이다.

또한, 서버가 온도를 제어한 이후 사용자가 설정온도를 변경하는 경우, 서버는 설정온도 제어 정보를 수정, 변경할 수 있다.

서버가 설정온도 제어 정보를 이용하여 온도를 제어하는 구체적인 내용은 도 4b에서 설명한다.

서버는 위와 같은 과정을 반복 수행하여 설정온도 제어 정보를 결정하고 이에 따라 실내기의 설정 온도를 제어할 수 있다.

도 4b는 제어 구간의 예측 방법 및 제어 정보를 이용하여 온도를 제어하는 방법을 도시한 도면이다.

그래프 (411)을 참고하면, 본 실시예에서 제어 구간은 제1 제어 구간 및 제2 제어 구간으로 구분될 수 있다. 이 때, 제어 구간의 경계

및

에서는 설정온도의 변화가

만큼 발생할 수 있다.

또한, 서버는 미리 정해진 일수 이상의 기간 동안의 데이터를 이용하여 다음 설정온도 변경 시점을 예측할 수 있으며, 구체적인 내용은 이하에서 설명한다.

예를 들어, 최소 3일 이상의 데이터를 이용하는 경우 서버는 하루 중 제어 구간 시작

(이하에서, 제1 제어 구간 시작 시점)시 다음 제어 구간의 시작 시점

(제2 제어 구간 시작 시점)을 다음과 같은 수학식 1을 이용하여 예측할 수 있다. 하기 수학식 1을 참고하면, 편의를 위해 C라고 표기하였지만, 이는 제2 제어 구간 시작 시점을 계산하기 위한 Ci+1과 관련된 값으로 해석될 수 있다. 즉, 제2 제어 구간 시작 시점을 계산하는 시점은 제1 제어 구간 시작 시점인

이며, 제2 제어 구간 시작 시점을 계산하기 위해 이전 3일간의 제2 제어 구간 시작 시점(Ci+1)값을 이용할 수 있다.

[수학식 1]

서버는 하루 전의 제어 구간 시작 지점과 다른 날의 제어 구간 시작 지점의 차이를 각각 계산하고, 이틀 전의 제어 구간 시작 지점과 다른 날의 제어 구간 시작 지점의 차이를 각각 계산하고, 3일 전의 제어 구간 시작 지점과 다른 날의 제어 구간 시작 지점의 차이를 각각 계산할 수 있다. 또한, 서버는 상기 계산된 값 중 최소 값을 이용해서 오늘의 같은 제어 시점에서 정확한 제어 구간의 시작 지점을 예측할 수 있다. 구체적으로, 서버는 상기 계산된 값 중 최소 값 D에 대응되는

를 제2 제어 구간의 시작 지점으로 결정할 수 있다.

또는, 서버는 요일 별, 주중 또는 주람 패턴, 일교차 등에 기반하여 설정온도 변경 시점을 계산할 수 있다.

그래프(421) 및 그래프(422)는 제1 제어 구간에서의 설정온도 제어 정보 및 제2 제어 구간에서의 설정온도 제어 정보를 나타낸다.

그래프(421)을 참고하면, 예를 들어 제1 제어 구간에서 비가 내리는 경우, 예측된 외부 평균 온도는 제1 임계 값보다 낮을 수 있다. 따라서, 서버는 설정온도 예측 값을 미리 정해진 제1 온도(예를 들어, 25도)로 결정하고, 설정온도 예측 값에 따라 온도를 제어할 수 있다.

반면, 제1 제어 구간에서 폭염 주의보가 발령된 경우를 가정하면, 예측된 외부 평균 온도는 제2 임계 값보다 높을 수 있다. 따라서, 서버는 설정온도 예측 값을 미리 정해진 제3 온도(예를 들어, 23도)로 설정할 수 있다.

그래프(422)를 참고하면, 제2 제어 구간에서 비가 내리는 경우, 예측된 외부 평균 온도는 제1 임계 값보다 낮을 수 있다. 따라서, 서버는 설정온도 예측 값을 미리 정해진 제1 온도(예를 들어, 27도)로 결정하고, 설정온도 예측 값에 따라 온도를 제어할 수 있다.

반면, 제2 제어 구간에서 열대야인 경우, 예측된 외부 평균 온도는 제2 임계 값보다 높을 수 있다. 따라서, 서버는 설정온도 예측 값을 미리 정해진 제3 온도(예를 들어, 25도)로 설정할 수 있다.

도 5a는 본 발명의 일 실시 예에 따라 설정온도 제어 정보를 결정하는 과정을 도시한 도면이다.

도 5a를 참고하면, 그래프(510)은 설정온도 제어 정보가 미리 결정되지 않은 경우에 그래프의 초기 값을 결정하는 단계를 도시한다.

서버는 미리 정해진 개수의 평균 외부 온도에 대한 설정온도 정보를 수신하고 상기 설정온도 값을 임의로 확장함으로써 최초 설정온도 제어 정보를 결정할 수 있다. 이와 같이 최초 설정온도 제어 정보를 결정하는 단계를 확장 단계라 칭한다. 또한, 본 발명에서는 최초 설정온도 제어 정보를 결정하기 위해 수신된 설정온도 정보를 제1 설정온도 정보라 칭한다.

그래프(510)를 참고하면, 서버는 설정온도 정보(511)을 수신하고 설정온도 정보(511)의 설정온도 값을 x축으로 임의로 확장하여 최초 설정온도 제어 정보를 결정할 수 있다. 서버는 하나의 설정온도 정보(511)를 이용하여 확장 단계를 수행할 수 있으며, 또는 두 개의 설정온도 정보(511, 512)를 이용하여 확장 단계를 수행할 수 있다. 또한, 서버는 두 개 이상의 설정온도 정보를 이용하여 확장 단계를 수행할 수도 있다. 이 때, 설정온도 정보(511)을 이용하여 최초 설정온도 제어 정보를 설정한 경우, 서버는 상기 설정온도 제어 정보에 포함되는 설정온도 정보(512)가 추가적으로 수신되면 설정온도 제어 정보를 변경하지 않을 수 있다. 이 때, 서버는 수신된 데이터가 설정온도 제어 정보의 외부 평균 온도에 대한 설정온도와 일치하는 경우, 수신된 데이터가 설정온도 제어 정보에 포함되었다고 판단할 수 있다.

이 후, 서버는 설정온도 제어 정보에 포함되지 않은 설정온도 정보인 제2 설정온도 정보가 수신되는 경우, 제2 설정온도 정보를 반영하여 설정온도 제어 정보의 추가 단계를 수행할 수 있다. 또는, 상기 제2 설정온도 정보는 서버에 미리 저장되어 있어, 설정온도 제어 정보를 결정할 때 사용될 수 있다.

이 때, 제2 설정온도 정보는 기 수신된 설정온도 정보가 존재하는 구간(본 도면에서는 실제 값 사이)이외의 구간에 대한 설정온도 정보를 의미할 수 있다.

그래프(520)을 참고하면, 설정온도 정보(521)는 기존에 수신된 설정온도 정보(511)와 설정온도 정보 (512)가 연결된 구간 이외의 구간에 대한 설정온도 정보이므로, 서버는 설정온도 제어 정보의 추가 단계를 수행할 수 있다.

이 때, 서버는 설정온도 정보 생성 모드에 따라 설정온도 제어 정보의 추가 단계를 수행할 수 있다. 예를 들어, 서버에는 설정온도 정보 생성 모드로서 에코 모드(522)와 쾌적 모드(523)가 설정되어 있을 수 있으며, 서버는 에코 모드(522) 경우와 쾌적 모드(523)인 경우 서로 다른 방법을 이용하여 추가 단계를 수행할 수 있다. 에코 모드는 에너지를 절약하기 위한 모드이며, 쾌적 모드는 사용자의 쾌적도를 위한 모드를 의미할 수 있다. 상기 에코 모드(522)와 쾌적 모드(523)은 미리 설정되어 있을 수 있으며, 사용자에 의해 설정될 수도 있다.

본 실시예에 도시된 설정온도 제어 정보는 여름철에 결정되는 설정온도 제어 정보를 일 예로 도시한 것이다. 즉, 에코 모드와 쾌적 모드는 계절 별 특성에 따라 변경될 수 있다. 예를 들어, 겨울철의 경우에는 외부 평균 온도가 많이 올라가지 않은 상황에서 설정온도를 낮추는 것이 에코 모드가 될 수 있으며, 겨울철의 경우 그래프(523)이 에코 모드가 되고 그래프(522)가 쾌적 모드가 될 수 있다.

에코 모드(522)에서 서버는 설정온도 정보(521)의 외부 평균 온도까지는 종전의 온도를 그대로 유지하고 설정온도 정보(521)의 외부 평균 온도에서 설정 온도를 감소시키도록 설정온도 제어 정보를 결정할 수 있다. 반면, 쾌적 모드(523)에서 서버는 설정온도 정보(512)의 외부 평균 온도에서 설정 온도를 바로 감소시키도록 설정온도 제어 정보를 결정할 수 있다.

이후, 서버는 확장 단계를 수행하여 설정온도 정보(521)의 외부 평균 온도 이상에서도 동일한 설정온도로 제어될 수 있도록 할 수 있다.

다만, 추가 단계에서 설정온도 제어 정보는 그래프(520)과 같이 외부 온도가 높아질수록 설정온도가 낮아지는 우 하향의 그래프로 설정되지만, 경우에 따라 외부 온도가 높아질수록 설정온도가 높아지는 우 상향의 그래프로 설정될 수도 있다. 다만, 우 상향 그래프로 설정되기 위해서는 외부 온도가 높아질수록 설정온도가 높아지는 두 개 이상의 설정온도 정보를 수신하도록 설정될 수 있다. 이는, 오류로 인한 잘못된 설정온도 정보가 수신된 경우에도 설정온도 제어 정보가 변경되는 오류를 방지하기 위함이다.

이 후, 설정온도 정보가 존재하는 구간에서 기존과 다른 제3 설정온도 정보 즉, 설정온도 제어 정보에 포함된 설정온도 정보와 상이한 제3 설정온도 정보가 수신된 경우, 서버는 제3 설정온도 정보에 기반하여 설정온도 제어 정보를 변경하는 단계를 수행할 수 있다. 서버는 변경 단계를 거쳐 그래프(530)과 같은 설정온도 제어 정보를 결정할 수 있다.

서버는 기존 설정온도 제어 정보에 포함된 정보와 다른 제3 설정온도 정보인 설정온도 정보(531) 및 설정온도 정보(532)를 수신하는 경우, 상기 설정온도 정보를 반영하여 그래프를 변경할 수 있다. 즉, 설정온도 정보(532)의 설정온도가 기존 설정온도 제어 정보에서의 설정온도 보다 작은 경우, 서버는 상기 설정온도 정보(532)의 외부 온도에서의 설정온도의 값을 변경하고, 상기 값을 확장하여 설정온도 제어 정보를 수정할 수 있다.

그리고 서버는 과도한 제어를 방지하기 위해 설정온도 제어 정보의 단순화 과정을 통해 그래프(540)을 설정온도 제어 정보로 결정할 수 있다. 외부 평균 온도에 따른 설정온도 정보를 모두 반영하는 경우에는 외부 온도의 작은 변화에도 설정온도 정보가 과도하게 변경될 수 있다. 따라서, 서버는 단순화 과정을 통해 그래프(540)을 도출할 수 있다.

따라서, 설정온도를 기준온도로 일정하게 유지하는 경우에 비해 상기와 같은 설정온도 제어 정보에 따라 실내 공간의 온도를 제어하는 경우, 외부 온도가 낮은 경우에는 설정온도를 기준온도보다 더 높게 설정할 수 있다. 이와 같이 설정온도를 기준온도보다 높게 설정하는 경우에도, 외부 온도가 낮아 사용자의 쾌적도가 감소하지 않으며, 에너지를 절감할 수 있다. 반면, 외부 온도가 높아지는 경우에는 기준온도보다 설정온도를 낮게 설정함으로써 사용자의 쾌적도를 향상시킬 수 있다.

도 5b는 본 발명의 일 실시 예에 따라 설정온도 제어 정보를 결정하는 과정을 도시한 순서도이다.

도 5b를 참고하면, 서버는 새로운 설정온도 정보를 수신하는 경우 S551 단계에서 설정온도 제어 정보가 존재하는지 여부를 판단할 수 있다. 즉 서버는 최초의 설정온도 제어 정보 생성 과정인지 여부를 판단할 수 있다.

최초로 설정온도 제어 정보를 생성하는 경우, 서버는 S552 단계에서 수신된 입력을 이용하여 확장 단계를 수행할 수 있다. 확장 단계란, 상술한 바와 같이 수신된 입력을 확장하여 임의의 그래프를 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 내용은 도 5c의 그래프 (570)을 통해 설명한다.

도 5c의 그래프 (570)을 참고하면, 서버는 입력(570a)이 수신된 경우 입력(570a)의 설정온도 값을 임의로 확장하여 설정온도 제어 정보를 결정할 수 있다. 이 때, 입력(570b)가 수신되는 경우에도 서버는 설정온도 제어 정보를 변경하지 않을 수 있다.

확장 결과 생성된 설정온도 제어 정보는 도 5c의 그래프(571)과 같이 결정될 수 있다.

도 5b의 설명으로 복귀하면, 설정온도 제어 정보가 생성되어 있는 경우, 서버는 S553 단계에서 수신된 입력이 새로운 설정온도 정보인지 여부를 판단할 수 있다. 구체적으로 서버는 수신된 입력이 새로운 설정온도 정보인지 여부를 판단하기 위해, 수신된 입력의 외부 온도 및 설정온도가 기존에 수신된 입력 사이에 포함되는 정보인지 여부를 판단할 수 있다.

판단 결과, 새로운 설정온도 정보라고 판단된 경우, 서버는 S554 단계에서 추가 단계 및 확장 단계를 수행할 수 있다.

추가 단계란, 기존 설정온도 제어 정보 그래프에 포함되지 않는 새로운 설정온도 정보가 수신된 경우 수신된 설정온도 정보를 이용하여 설정온도 제어 정보 그래프를 영역을 추가 및 확장하는 하는 단계를 포함할 수 있다.

도 5c의 그래프(570)을 참고하면, 입력(570c)이 수신된 경우 상기 입력은 이전에 수신된 입력 사이에 포함되는 정보가 아니다. 따라서, 서버는 상기 입력을 반영하여 설정온도 제어 정보를 추가 확장할 수 있다. 추가 확장 결과 설정온도 제어 정보는 도 5c의 그래프(572)과 같이 결정될 수 있다.

한편, 새로운 설정온도 정보가 아니라고 판단된 경우, 즉 새로운 입력의 외부 온도가 기존 설정온도 제어 정보의 외부 온도 범위에 포함된 값인 경우, 서버는 S555 단계에서 실제 값 사이에 2개의 서로 다른 입력이 발생했는지 여부를 판단할 수 있다. 즉, 서버는 설정온도 제어 정보와 다른 입력이 2개 이상 발생하였는지 여부를 판단할 수 있다.

서로 다른 입력이 2개 이상 발생하지 않은 경우, 서버는 S551 단계로 돌아가 새로운 입력을 수신할 수 있다.

반면, 서로 다른 입력이 2개 이상 발생한 경우, 서버는 S556단계에서 변경 단계를 수행할 수 있다. 변경 단계란, 2개 이상의 서로 다른 입력이 수신된 경우, 상기 입력을 설정온도 제어 정보에 반영하는 과정을 포함할 수 있다.

도 5c의 그래프(570)을 참고하면, 입력(570d), 입력(570e)와 같이 설정온도 제어 정보의 외부 온도 범위에 포함되지만, 설정온도 제어 정보와 다른 입력이 2개 이상 수신되는 경우, 서버는 상기 입력을 반영하여 설정온도 제어 정보를 변경할 수 있다. 변경결과 설정온도 제어 정보는 그래프(573) 또는 그래프(574)과 같이 결정될 수 있다.

이후, S557 단계에서 설정온도 제어 정보의 설정온도 변경 구간이 2개 이상인지 여부를 확인할 수 있다. 변경 구간이 2개 미만인 경우 서버는 설정온도 제어 정보를 단순화할 필요가 없다고 판단하고, 새로운 입력을 수신할 수 있다.

한편, 변경 구간이 2개 이상인 경우 서버는 S558 단계에서, 새로운 두 개의 입력의 외부 평균 온도 차이가 미리 정해진 값보다 작은지 여부를 확인할 수 있다. 이 때, 미리 정해진 값은 예를 들면, 5℃가 될 수 있다.

새로운 두 개의 입력의 외부 평균 온도 차이가 미리 정해진 값보다 작은 경우, 서버는 S559 단계에서 새로운 입력의 간격을 외부 평균 온도 방향으로 확장할 수 있다. 이 때, 에코 모드인지 쾌적 모드(또는 양방향 모드)인지 여부에 따라 확장의 방향이 달라질 수 있다. 예를 들어, 에코 모드인 경우 서버는 입력 중 하나를 우측으로 이동 시킬 수 있다. 한편, 쾌적 모드인 경우 서버는 두 개의 입력을 양쪽으로 이동시킬 수 있다.

또한, 서버는 냉방 모드인지 난방 모드인지 여부에 따라 확장의 방향을 결정할 수 있다. 난방 모드인 경우와 냉방 모드인 경우의 확장의 방향이 달라질 수 있다.

따라서, 서버는 에코 모드인지 쾌적모드 인지 여부 및 냉방 모드인지 난방 모드인지 여부를 모두 고려하여 확장의 방향을 결정할 수 있다.

확장을 통해 새로운 두 개 입력의 외부 평균 온도 차이가 미리 정해진 값보다 커지면, 서버는 S560 단계에서 설정온도가 변경되는 지점 사이의 구간(이하, 설정온도 변경 구간)의 외부 평균 온도의 길이가 미리 정해진 값보다 큰지 여부를 판단할 수 있다.

판단 결과 각 설정온도 변경 구간의 외부 평균 온도의 길이가 미리 정해진 값보다 큰 경우 서버는 설정온도 제어 정보를 변경하지 않는다. 반면, 작은 경우 서버는 S561 단계에서 단순화를 수행한다.

서버는 외부 평균 온도의 길이가 미리 정해진 값보다 작은 설정온도 변경 구간을 세로로 나누고 이를 양쪽 구간으로 포함시켜 단순화 과정을 수행할 수 있다. 또한 에너지 절감 모드 상태일 경우, 더운 계절(여름철)의 경우는 설정온도를 높이는 방향으로, 추운 계절(겨울철)의 경우는 설정온도를 낮추는 방향으로 편입시킬 수 있다. 단순화 과정에 의해 도출된 그래프는 도 5c의 그래프 (575)와 같이 도시될 수 있다. 단순화 과정은 도 6에서 구체적으로 설명한다.

도 6은 설정온도 제어 정보의 단순화 과정을 도시한 도면이다.

도 6의 그래프(610)을 참고하면, 설정온도 변경 구간의 외부 평균 온도 길이가 작은 경우, 외부 온도의 변경에 따라 설정온도의 변경이 자주 발생할 수 있다. 이는 에너지 소모를 증가시키므로, 이를 단순화 하는 과정이 필요하다.

따라서, 서버는 새로운 입력을 확장하는 단계 이후에, 외부 평균 온도의 길이가 미리 정해진 값보다 작은 설정온도 변경 구간을 결정한다. 본 도면에서는 구간(611)의 외부 평균 온도의 길이가 미리 정해진 값보다 작은 구간이라고 가정한다.

따라서, 서버는 구간(611)의 설정온도 변경구간을 분할할 수 있다. 또한, 분할된 외부 평균온도를 기준온도라 하면, 서버는 기준온도의 좌측과 우측의 설정온도 변경 구간의 설정온도 값을 좌우로 나누거나 한쪽으로 편입시킴으로써, 설정온도 제어 정보를 단순화 시킬 수 있다.

따라서, 서버는 단순화 과정을 통해 설정온도 생성된 제어 정보와 외부 온도를 이용하여 실내 공간의 온도를 제어할 수 있다.

도 7은 본 발명의 다른 실시예에 따라 외부 환경이 실내 온도에 미치는 영향을 도시한 도면이다.

실내 공간 내의 온도는 외부 온도뿐 아니라 건물의 상태 및 주변의 지형지물에 의해서도 영향을 받을 수 있다. 예를 들어, 창문과 인접한 위치는 창문을 통한 열전달에 의해 다른 위치에 비해 온도가 높을 수 있다. 또한, 주위에 건물이 위치하고 있는지 여부, 해당 실내 공간의 방향, 층, 블라인드 차단율, 열 투과율 또는 온도 조절장치의 위치, 온도 조절 장치의 용량 등에 따라 하나의 실내 공간에서도 위치에 따라 온도가 다를 수 있다.

도 7a를 참고하면, 도 7a는 외부 환경에 영향을 받지 않는 건물을 도시한 것이다. 건물 주위에 다른 건물이 위치하지 않고, 정남향의 건물로 햇빛의 영향을 받지 않는 곳이 없어, 상기 건물의 실내 공간은 외부 환경의 영향을 비교적 적게 받을 수 있다.

도 7b를 참고하면, 도 7b는 외부 환경에 영향을 많이 받는 건물을 도시한 것이다. 도 7b에 도시된 실내 공간은 3층이며, 주위에는 3층짜리 건물이 위치하고 있다. 또한, 상기 실내 공간은 방향이 기울어진 건물에 위치하고 있다.

따라서, 도 7b에 도시된 실내 공간은 주위 건물 및 건물에 방향에 의해 햇빛의 영향을 받지 못하는 부분이 생길 수 있다. 예를 들어, 실내 공간에 위치한 실내기(730) 부분이 햇빛의 영향을 받지 못하는 부분이 될 수 있다. 반면, 실내기(720) 부분은 다른 공간에 비해 햇빛의 영향을 많이 받아 비교적 온도가 높아질 수 있다. 상기 실내기는 실내 공간에 위치한 장치로서, 온도 조절 장치를 포함할 수 있다.

도 7c는 도 7b와 다르게 4층의 실내공간을 도시한 도면이다. 주위에 3층짜리 건물만 존재하는 바, 도 7c의 실내 공간은 햇빛의 영향을 모두 받을 수 있다. 따라서, 실내기(750)이 위치한 영역은 햇빛의 영향으로 온도가 비교적 높아질 수 있다. 한편, 실내기(760)이 위치한 영역은 창문이 없는 영역으로서 햇빛의 영향을 받지 않아 비교적 온도가 낮아질 수 있다.

이와 같이, 외부 환경에 따라 동일한 실내 공간 내에서도 온도의 차이가 발생할 수 있다. 따라서, 이하에서는 외부 환경의 영향에 따라 실내 공간의 온도를 제어하는 방법을 설명한다.

도 8a는 본 발명의 다른 실시예에 따라 실내 공간의 온도를 제어하는 방법을 도시한 순서도이다.

도 8a를 참고하면, 서버는 S811 단계에서 건물 내주부에 위치한 실내기 온도를 설정할 수 있다. 서버는 건물 내주부에 위치한 실내기의 온도를 내주부의 피드백이 없는 설정 온도로 설정할 수 있다. 건물 외주부의 경우에는 외기 온도의 영향을 받지만, 건물 내주부의 경우에는 외기 온도의 영향을 크게 받지 않는다. 따라서, 서버는 건물 내주부에 위치한 실내기 온도를 외기 온도의 영향을 고려하지 않고 설정할 수 있다. 이와 같이 외기 온도의 영향을 고려하지 않고 실내기 온도가 설정되는 경우에, 건물 내주부에 위치한 사용자가 불만을 갖지 않는 온도(즉, 사용자가 온도 변경의 필요성을 느끼지 못하는 온도)를 내주부의 피드백이 없는 설정 온도라 칭할 수 있다.

또는 관리자가 건물 내주부에 위치한 실내기의 온도를 설정할 수 있다. 서버는 시간 대에 따라 정해진 온도로 실내기의 온도를 설정할 수 있다. 또는 서버는 외부의 온도에 따라 실내기의 온도를 설정할 수 있다.

그리고, 서버는 S812 단계에서 설정온도 제어 정보를 적용할 제어 구간을 결정할 수 있다. 서버는 일정 기간 동안 시간에 따른 사용자의 불쾌적 횟수를 카운트하고, 불쾌적 상태가 발생한 시간을 이용하여 제어 구간을 결정할 수 있다.

사용자의 불쾌적 상태란 사용자가 쾌적하지 않다고 느끼는 상태를 의미하며, 사용자가 현 상태에서 온열 쾌적감(더움/추움)을 입력하여 서버를 통해 전달하거나 실내기의 온도를 변경하는 경우, 서버는 사용자가 불쾌적 상태라고 판단하여 불쾌적 횟수를 증가시킬 수 있다. 또한, 불쾌적 횟수를 카운트한 서버는 시간대 별로 카운트된 불쾌적 횟수를 이용하여 제어 구간을 결정할 수 있다. 예를 들어, 여름철 외부의 온도가 높아지는 오후 2시에 사용자가 실내기의 온도를 낮추는 이벤트가 발생한 경우, 서버는 오후 2시에 불쾌적 횟수를 1 증가시킬 수 있다. 따라서, 서버는 불쾌적 횟수가 발생한 오후 2시를 기준으로 미리 정해진 구간을 제어 구간으로 결정할 수 있다. 미리 정해진 구간이 2시간인 경우, 서버는 1시부터 3시를 제어 구간으로 설정할 수 있다.

이 때, 서버는 건물 내부에 위치한 실내기 별로 제어 구간을 결정할 수 있다. 건물 내부에 있는 실내기들은 위치에 따라 외부의 영향을 받는 시간대가 달라질 수 있으므로, 서버는 각 실내기 별로 제어 구간을 결정할 수 있다.

그리고 서버는 S813 단계에서 사용자의 피드백 정보를 이용하여 설정온도 제어 정보를 결정할 수 있다. 서버는 결정된 제어 구간에서 미리 정해진 최소 단위 온도만큼 실내기의 온도를 높이거나 낮출 수 있다. 상기의 예에서 사용자가 실내기의 온도를 낮추는 이벤트가 발생하는 경우, 실내기는 다음 날의 제어 구간(오후 2시)에서 실내기의 온도를 미리 정해진 온도만큼 낮출 수 있다.

온도를 제어한 이후에도 사용자의 불쾌적 상태가 발생한 경우(예를 들어, 사용자가 온열 쾌적감을 입력하거나 실내기의 온도를 변경한 경우) 서버는 사용자의 불쾌적 횟수를 증가시키고 실내기의 온도를 미리 정해진 온도만큼 더 낮출 수 있다. 이와 같은 방식으로 서버는 사용자의 불쾌적 상태가 발생하지 않을 때까지 온도를 변경함으로써, 사용자의 불쾌적 상태가 발생하지 않는 온도를 결정하고 이를 설정온도 제어 정보로 결정할 수 있다.

또는, 서버는 사용자가 설정한 온도 정보를 이용하여 설정온도 제어 정보를 결정할 수 있다.

본 실시예에서 제어 구간은 실내기의 위치에 따라 실내기 별로 결정되므로, 설정온도 제어 정보 역시 실내기 별로 결정될 수 있다.

설정온도 제어 정보를 결정한 서버는 S814 단계에서 결정된 제어 구간에서 설정온도 제어 정보에 따라 실내기의 온도를 제어할 수 있다. 다만, 건물 내부의 실내기는 건물 외측에 위치하는 외주부 실내기와 건물 내측에 있는 내주부 실내기로 구분될 수 있으며, 내주부 실내기는 외기의 영향을 많이 받지 않는 바, 서버는 외주부 실내기에 대해서만 외기 영향 기반 설정온도 제어 정보를 결정하고, 설정온도 제어 정보에 따라 온도를 제어할 수 있다.

도 8b는 본 발명의 다른 실시예에 따라 실내 공간의 온도를 제어하는 다른 방법을 도시한 순서도이다.

도 8b는 외기 온도의 영향을 유사하게 받는 실내기를 그룹화하여 실내기의 온도를 제어하는 방법을 설명한다.

도 8b를 참고하면, 서버는 S821 단계에서 시간대 별 날씨 정보를 수집할 수 있다. 후술하는 바와 같이 서버는 온도 센싱 정보 및 실내기 설정 온도 값을 이용하여 실내기를 그룹화하며, 온도 센싱 정보는 시간대 별 날씨 정보에 영향을 받을 수 있기 때문이다.

서버는 S822 단계에서 실내 공간의 각 영역에 위치한 센서를 이용하여 실내 온도 정보를 수집할 수 있다. 이 때, 센서는 창문 측에 가까운 곳에 위치할 수 있으며, 외주부 실내기에 부착되어 있을 수도 있다. 본 발명에서는 이와 같이 실내 온도 정보를 수집하기 위한 센서를 통해 수신된 센싱 값을온도 센싱 정보 또는 외주부 센서 값이라고 칭할 수 있다.

실내 온도를 수집한 서버는 S823 단계에서 실내 공간의 온도 패턴 정보를 확인할 수 있다. 온도 패턴 정보란 센서에 의해 수집된 시간에 따른 온도 센싱 정보와 실내기의 설정 온도 값의 차이에 대한 정보를 의미할 수 있다.

그리고 서버는 S824 단계에서 온도 패턴 정보를 이용하여 영역별 그룹화를 수행할 수 있다. 또는, 서버는 온도 패턴 정보를 이용하여 영역에 위치한 실내기를 그룹화할 수 있다.

온도 패턴 정보는 도 9b에 도시된 바와 같이 나타낼 수 있으며, 서버는 온도 패턴 정보가 유사하게 나타나는 영역 또는 해당 영역의 실내기를 그룹화 할 수 있다. 서버는 온도 패턴 정보에서 동일한 시간 또는 미리 정해진 시간 범위에서의 피크 온도의 차이가 미리 정해진 값인 k℃ 이내인 경우 유사한 온도 패턴 정보라고 판단할 수 있다. 따라서, 서버는 동일한 시간 또는 미리 정해진 시간 범위에서의 피크 온도의 차이가 k℃ 이내인 실내기를 동일한 그룹으로 그룹화할 수 있다. 이와 같이 온도 패턴 정보를 도출하고 실내기 또는 영역을 그룹화 하는 것만으로도 해당 건물의 층, 방향, 지형 지물, 창문의 유무, 창문 투과율, 블라인드 투과율 등 실내 온도에 영향을 미칠 수 있는 요인들이 자동으로 반영될 수 있다.

그룹화를 수행한 후, 서버는 S825 단계에서 사용자의 피드백을 이용하여 설정온도 제어 정보를 결정하고 S826 단계에서 실내기의 설정 온도를 제어할 수 있다. 사용자의 피드백이란 사용자가 실내기의 온도를 조절하기 위한 입력 정보를 의미할 수 있다.

이 때, 서버는 온도 패턴 정보에서 실내기 설정 온도와 실내 온도 정보의 차이가 미리 설정된 값 이상인 구간을 제어 구간으로 설정하고, 해당 구간에서 설정온도 제어 정보를 결정하고 이에 따라 실내기의 설정 온도를 제어할 수 있다. 설정온도 제어 정보를 결정하는 방법은 상술한 바와 동일하다. 다만, 실내기를 그룹화하여 관리하는 경우에는 모든 실내기에 대해 사용자의 피드백을 수신할 필요가 없다. 예를 들어, 동일한 그룹 내의 어느 하나의 실내기에 사용자의 피드백이 수신된 경우, 다른 실내기에 사용자의 피드백이 수신되지 않는 경우에도 동일한 설정온도 제어 정보를 적용할 수 있다. 따라서, 적은 피드백으로도 다수의 실내기에 설정온도 제어 정보를 적용할 수 있다.

또한, 시간에 따른 태양의 위치에 따라 동일한 그룹에 속한 실내기의 온도 패턴 정보가 시간 축 상에서 미리 정해진 범위 이내에서 좌우로 이동(shift)될 수 있다. 이런 경우, 서버는 실내기 별로 시간 축으로 이동된 온도 패턴 정보에 대응하는 설정온도 정보를 이용하여 실내기의 설정 온도를 제어할 수 있다. 즉, 서버는 실내기 별로 온도 패턴 정보가 이동된 시간에 기반하여 설정온도 제어 정보를 이동하고, 상기 설정온도 제어 정보를 적용하여 실내기의 설정 온도를 제어할 수 있다. 이와 같이 온도 패턴 정보 및 설정온도 제어 정보가 시간 축에서 미리 정해진 범위 이내로 좌우로 이동하는 것을 시프팅이라 칭할 수 있다.

예를 들어, 실내기 1, 실내기 2, 실내기 3이 동일한 그룹에 속해 있고 온도 패턴 정보 값이 피크인 시간이 오후 2시인 경우를 가정한다. 이 때, 태양의 위치에 따라 실내기 2의 온도 패턴 정보가 시간 축으로 오른쪽으로 이동하여 온도 패턴 정보 값이 피크인 시간이 오후 3시로 이동할 수 있다. 이런 경우, 서버는 실내기 2의 설정온도 제어 정보 역시 시간 축으로 1시간 이동시켜 적용할 수 있다. 온도 패턴 정보가 좌우로 이동되는 경우에는 실내기 별로 제어할 수 있으며, 또는 동일 그룹 내에 포함된 모든 실내기의 설정온도 제어 정보를 좌우로 이동시켜 제어할 수 있다.

상기와 같은 온도 제어 방법을 이용하여 서버는 한 층에서 설정온도 제어 정보를 결정한 후 전 층으로 확대 적용하여 실내기의 설정 온도를 제어하거나 각 층 별로 설정온도 제어 정보를 결정하여 실내기의 설정 온도를 제어할 수 있다.

또한, 서버는 사용자의 선호도에 기반하여 동일한 그룹 내의 실내기를 각각 제어할 수도 있다. 이는, 동일한 그룹으로 분류된 경우에도 사용자의 성향에 따라 설정온도가 다를 수 있기 때문이다. 따라서, 서버는 사용자의 피드백을 수신하고 사용자의 선호도를 반영하여 온도를 제어할 수 있다. 구체적인 내용은 후술한다.

도 9a은 본 발명의 다른 실시예에 따라 실내 공간의 온도를 제어하는 방법을 도시한 도면이다.

도 9a를 참고하면, 실내 공간(920)은 외부 환경의 영향에 따라 그룹화된 영역을 도시한 것이다.

실내 공간(920)에는 다수개의 실내기(920a, 920b)가 포함될 수 있다. 또한, 실내 공간(920)에는 센서가 포함되어 있을 수 있다. 센서는 각 실내기가 위치한 영역 당 하나씩 위치할 수 있다. 또는 센서는 실내기의 위치보다 적은 개수로 존재할 수 있다.

서버는 온도 패턴 정보를 이용하여 실내 공간(920)의 실내기를 그룹화할 수 있으며, 온도 패턴 정보는 도 9b에서 설명한다.

도 9b는 본 발명의 다른 실시예에 따라 온도 패턴 정보를 도시한 도면이다.

도 9b를 참고하면, 온도 패턴 정보는 시간에 따라 온도 센싱 정보와 실내기의 설정 온도 값의 차이를 나타낼 수 있다.

즉, 서버는 각 실내기의 설정 온도 값과 상기 실내기에서 가장 근접한 장소에 위치한 센서에서 센싱된 온도와의 차이를 이용해 온도 패턴 정보를 생성할 수 있다.

온도 센싱 정보와 실내기 설정 온도 값의 차이는 서버 또는 사용자가 설정한 실내기의 설정 온도와 실내 공간의 실제 온도의 차이는 상술한 바와 같이 햇빛의 영향, 실내기의 용량 등의 외부 요인에 의한 영향에 의해 발생할 수 있다. 예를 들어, 실내기를 25도로 설정하였으나, 햇빛의 영향, 실내기의 용량, 위치 등으로 인해 일부 영역의 온도는 28도일 수 있다. 그룹(910)과 같이 온도 센싱 정보와 실내기 설정 온도 값이 차이가 커질수록 사용자의 불쾌적도가 증가할 수 있다.

따라서, 온도 센싱 정보와 실내기 설정 온도 값이 차이 변화가 유사한 실내 공간의 경우에는 외부 환경의 영향을 유사하게 받는다고 판단될 수 있다 따라서, 온도 패턴 정보가 유사한 실내기를 그룹화 하여 그룹 별로 실내기를 제어할 수 있다. 상술한 바와 같이, 미리 정해진 시간 범위 내에서 피크 값의 온도 차이가 미리 정해진 값 이하인 경우 온도 패턴 정보가 유사하다고 판단될 수 있다.

본 도면에서는 서버는 온도 패턴 정보가 유사한 실내기를 그룹화하여 그룹 (910), 그룹 (920), 그룹 (930)를 생성할 수 있다.

도 9a의 설명으로 복귀하면, 서버는 온도 패턴 정보에 따라 제1 그룹(920a)과 제2 그룹(920b)로 그룹화할 수 있다.

또한, 서버는 사용자의 피드백을 수신하여 사용자의 선호도를 반영할 수 있다. 실내공간(910)을 참고하면, 서버는 제1 그룹의 영역에 위치한 제1 사용자가 실내기(910a)의 온도를 1도 증가시킨 정보를 수신할 수 있다.

또한, 서버는 제2 그룹의 영역에 위치한 제2 사용자가 실내기(910b)의 온도를 1도 증가시킨 정보를 수신할 수 있다.

이후 서버는 제1 그룹과 제2 그룹에 속한 실내기를 따로 제어할 수 있다. 또한, 서버는 제1 그룹에 포함된 실내기(910a) 및 실내기(910b)의 온도를 동일한 그룹의 다른 실내기에 비해 1도 높게 설정할 수 있다.

상기 그룹화된 실내기를 제어하는 방법은 도 2 내지 도 6에서 설명한 방법을 이용할 수 있다. 즉, 서버는 상기와 같은 방법으로 각 그룹 별로 설정온도 제어 정보를 생성하고, 외부온도에 따라 실내공간의 온도를 제어할 수 있다. 구체적인 내용은 생략한다.

한편, 본 발명의 또 다른 실시 예에 따르면, 서버는 상기 그룹화된 실내기가 각각 다른 기능을 수행하도록 제어할 수 있다.

상기 실내기는 냉난방기의 역할 뿐 아니라, 환기, 제습, 가습, 산소 발생 등의 기능을 수행할 수 있다.

이 때, 서버는 그룹화된 실내기에 포함된 실내기가 서로 다른 기능을 수행하도록 제어할 수 있다.

예를 들어, 서버는 사용자가 쾌적감을 느낄 수 있는 습도, 산소량 등을 저장하고 있을 수 있으며, 실내 공간의 환경 정보에 따라 그룹화된 실내기에 포함된 실내기 중 일부는 습도를 제어하고, 일부는 산소량을 제어하도록 각각의 실내기를 제어할 수 있다.

또한, 서버는 시간에 따라 변경되는 재실자의 위치 및 밀집도에 따라 동일한 환경 또는 사용자가 선호하는 환경이 조성될 수 있도록 실내기 각각이 다른 기능을 수행하도록 제어할 수 있다.

또한, 서버는 위치에 따라 다른 환경 조건을 동일한 환경 또는 사용자가 선호하는 환경이 조성될 수 있도록 실내기 각각이 다른 기능을 수행하도록 제어할 수 있다.

예를 들어, 회의 시간에 회의실에 재실자가 밀집해있는 경우, 회의실의 온도가 높아질 수 있으며, 산소량이 감소할 수 있다. 따라서, 서버는 회의실에 포함된 실내기 중 일부는 산소발생기의 역할을 수행하고 또 다른 일부는 냉방기의 역할을 수행하도록 제어할 수 있다.

또 다른 예를 들어, 비가 오는 경우에는 실내 공간의 습도가 높아질 수 있다. 따라서, 서버는 각 그룹별로 습도를 측정하고, 외부 평균 온도에 따라 냉방기 또는 난방기를 동작시켜 온도를 조절하되, 일부의 기기는 제습기의 역할을 수행하도록 제어할 수 있다.

한편, 상기 동작은 서버에서 수행하지 않고, 그룹화된 다수의 실내기가 네트워크를 형성하여 유기적으로 동작할 수도 있다.

도 10은 본 발명의 또 다른 실시예에 따라 실내 공간의 온도를 제어하는 방법을 도시한 도면이다.

도 10을 참고하면, 회의실과 같이 폐쇄된 공간에 다수의 사용자가 재실 중인 경우에는 사용자의 쾌적도가 감소할 수 있다.

예를 들어, 회의실 a(1010)에는 12명의 사용자가 재실하고 있는 반면, 회의실 b(1020)에는 24명의 사용자가 재실하고 있다. 동일한 공간에 재실 중인 사용자의 수가 증가했을 때 사용자의 피부에서 공기 중으로 전달되거나 호흡기를 통해 발생하는 대류 현상으로 실내온도가 증가할 수 있는데, 실제로 실내기의 온도 센서는 원하는 설정온도에 도달한 것으로 판단될 수 있다. 이때 실제로는 실내공간의 온도가 재실자의 수에 따라 변화될 수 있기 때문에, 여름철의 경우 회의실 a와 회의실 b에 위치한 실내기의 온도가 동일하게 설정되면, 회의실 b에 재실 중인 사용자의 쾌적도가 감소할 수 있다. 따라서, 재실자의 수에 따라 실내 공간의 온도를 제어하는 방법이 필요하다.

설정온도 제어 정보(1030)은 재실자의 수에 따른 설정온도의 값을 그래프로 나타낸 정보이다. 설정온도 제어 정보(1030)를 결정하는 방법은 도 5a 내지 도 5c에서 설명한 내용과 유사하다. 즉, 재실자 수에 대한 사용자의 설정온도 정보를 수신하여 그래프의 확장 단계, 추가 단계, 변경 단계 및 단순화 단계를 통해 설정온도 제어 정보를 결정할 수 있다. 구체적인 내용은 생략한다.

따라서, 서버는 회의실에 위치한 센서를 통해 재실 중인 사용자의 수를 결정하고 설정온도 제어 정보를 이용하여 실내 공간의 온도를 제어할 수 있다. 예를 들어, 회의실 a의 재실자 수가 12명인 경우 서버는 설정온도 제어 정보에 따라 설정 온도를 25도로 설정할 수 있다. 또한, 회의실 b의 재실자 수가 24명인 경우 서버는 설정온도 제어 정보에 따라 설정 온도를 23도로 설정할 수 있다.

한편, 서버는 외기온도의 영향으로 시간대 별로 별도의 설정온도 제어 정보를 이용하여 실내기의 온도를 결정할 수 있다. 예를 들어, 본 도면에서 설정온도 제어 정보 (1030)는 오후 2시에서 3시에 적용되는 설정온도 제어 정보를 의미할 수 있다. 이에 따르면, 오전 시간 대에는 설정온도 제어 정보(1030)보다 설정 온도가 높게 설정된 설정온도 제어 정보가 결정될 수 있다. 즉, 서버는 시간대 별로 설정온도 제어 정보를 저장하고 있을 수 있으며, 시간대 별로 재실자의 수를 파악하여 실내 공간의 설정온도를 제어할 수 있다.

또는, 서버는 외부 온도에 기반하여 구분된 제어 구간 별로 별도의 설정온도 제어 정보를 이용하여 실내기의 온도를 결정할 수 있다. 제어 구간을 결정하는 방법은 도 3c에서 설명한 내용과 유사하며 이하에서는 생략한다. 예를 들어, 오전 6시부터 오후 12시가 제1 제어 구간, 오후 12시부터 오후 8시가 제2 제어 구간, 오후 8시부터 오전 6시가 제3 제어 구간이라고 결정될 수 있으며, 설정온도 제어 정보(1030)는 제2 제어 구간에서 적용되는 제어 정보일 수 있다. 서버는 제1 제어 구간과 제3 제어 구간에서의 설정온도 제어 정보를 따로 저장하고 있을 수 있으며, 사용자가 재실한 시간이 포함된 제어 구간에 따른 설정온도 제어 정보 및 재실자의 수를 이용하여 실내기의 온도를 결정할 수 있다.

또한, 동일한 시간대에서도 외부 온도가 다를 수 있으며, 외부 온도에 따라 실내 공간에 미치는 영향이 달라질 수 있다. 따라서, 서버는 외부 온도를 반영하여 설정온도 온도 제어 정보를 결정하고, 이에 따라 실내기의 온도를 제어할 수 있다. 즉, 서버는 외부 온도와 재실자의 수를 포함하는 2개의 파라미터에 기반하여 결정되는 설정온도의 정보를 저장하고 있을 수 있다. 예를 들어, 서버는 x축이 외부 온도, y축이 재실자 수, z축이 설정 온도를 의미하는 3차원의 설정온도 제어 정보 그래프를 결정할 수 있다. 따라서, 서버는 실내 공간에서 가장 가까운 센서에서 측정된 외부 온도 및 센싱된 재실자 수에 따라 결정된 설정 온도로 실내기의 온도를 제어할 수 있다. 따라서, 서버는 외부의 영향을 반영하여 실내기의 온도를 제어함으로써 사용자의 쾌적도를 증가시킬 수 있다.

도 11은 본 발명에 따른 온도 제어 장치의 구성을 도시한 도면이다.

도 11을 참고하면, 본 발명의 온도 제어 장치는 통신부(1111), 제어부(1120), 저장부(1130)로 구성될 수 있다.

통신부(1110)는 다른 장치와 통신을 수행할 수 있다. 통신부(1110)는 네트워크를 이용하여 기상청으로부터 일기예보를 수신할 수 있다. 또한, 통신부(1110)는 온도를 제어하기 위한 제어 정보를 온도 조절 장치에 전송할 수 있다.

제어부(1120)는 설정온도 제어 정보를 설정하기 위해 제어 구간을 결정할 수 있다. 이 때, 제어부(1120)는 사용자의 재실 여부 또는 하루 중 최고 온도를 기반으로 제어 구간을 결정할 수 있다.

또한, 제어부(1120)는 결정된 제어 구간 정보를 이용하여 다음 제어 구간의 설정온도 변경 시점을 예측할 수 있다. 이 때, 설정온도 변경 시점이 변경되는 경우, 제어부(1120)는 제어 구간을 변경하도록 제어할 수 있다.

그리고, 제어부(1120)는 온도 조절 장치에 입력되는 사용자의 입력 정보(설정온도 정보)를 수신하도록 제어할 수 있다. 제어부(1120)는 수신된 설정온도 정보를 이용하여 설정온도 제어 정보를 결정하고, 다음 제어 구간의 시작지점을 결정할 수 있다.

또한, 제어부(1120)는 수신된 일기예보를 이용하여 다음 제어 구간의 외부 평균 온도를 예측할 수 있다. 제어부(1120)는 상기 예측된 외부 평균 온도와 설정온도 제어 정보를 이용하여 다음 제어 구간에서의 설정온도를 결정할 수 있다. 그리고, 제어부(1120)는 예측된 외부 평균 온도와 실제 외부 온도와의 차이가 미리 결정된 값 이상인 경우 실제 외부 온도를 반영하여 설정온도를 변경할 수 있다.

또한, 제어부(1120)는 수신된 설정온도 정보에 따라 설정온도 제어 정보를 추가, 수정 또는 변경할 수 있다. 즉, 수신된 설정온도 정보가 이전에 수신된 설정온도 정보에 의해 결정된 설정온도 제어 정보의 범위 밖의 외부 평균 온도를 포함하는 경우, 제어부(1120)는 상기 수신된 설정온도 정보를 추가하여 설정온도 제어 정보를 수정할 수 있다.

반면, 설정온도 제어 정보에 포함된 외부 평균 온도의 설정온도가 상이한 경우, 제어부(1120)는 상기 수신된 설정온도 정보를 반영하여 설정온도 제어 정보를 수정할 수 있다.

이 때, 제어부(1120)는 수신된 설정온도 정보와 유사한 정보와 미리 정해진 개수 이상 수신된 경우에 설정온도 제어 정보를 수정할 수 있다. 이 때, 설정온도 정보와 유사한 정보란, 설정온도의 차이가 미리 정해진 값 이하인 경우를 의미할 수 있다.

제어부(1120)는 수신된 설정온도 정보를 이용하여 설정온도 제어 정보를 수정 변경하고, 상기 설정온도 제어 정보 및 외부 평균 온도를 이용하여 실내 공간의 온도를 제어할 수 있다.

또한, 제어부(1120)는 공간의 종류에 따라 서로 다른 설정온도 제어 정보를 결정하여 실내 공간의 온도를 제어할 수 있다.

예를 들어, 제어부(1120)는 건물 내부는 건물 외측을 의미하는 외주부와 건물 내측을 의미하는 내주부로 구분될 수 있다. 또한, 건물 내부에는 일정 크기 이하의 밀폐된 공간이 위치할 수 있다(예를 들어, 회의실). 예를 들어, 내주부의 경우, 실내 공간의 온도는 외부의 영향을 거의 받지 않기 때문에, 서버는 사용자의 선호 온도를 저장하고, 내주부의 실내기를 사용자의 선호 온도로 설정할 수 있다. 반면, 외주부의 경우, 실내 공간의 온도는 외부 온도뿐 아니라 건물의 상태 및 주변의 지형지물 등 다양한 외부 요인의 영향을 받기 때문에 제어부(1120)는 상기에서 설명한 바와 같이 외부 평균 온도에 대한 설정 온도 정보를 이용하여 설정온도 제어 정보를 결정할 수 있다. 제어부(1120)는 상기 공간의 종류에 따라 설정온도 제어 정보를 다르게 결정할 수 있다. 한편, 밀폐된 공간의 경우, 외부 영향 뿐 아니라 사용자의 피부에서 공기 중으로 전달되거나 호흡기를 통해 발생하는 대류 현상으로 실내온도가 증가할 수 있다. 따라서, 제어부(1120)는 재실자의 수에 기반하여 설정온도 제어 정보를 결정할 수 있다. 구체적인 내용은 도 10에서 설명한 바와 동일하며, 이하에서는 생략한다.

저장부(1130)는 결정된 설정온도 제어 정보를 저장할 수 있다. 또한, 저장부(1130)는 이전에 수신된 설정온도 정보를 저장하고 있을 수 있다. 설정온도 제어 정보를 결정하기 위해서는 미리 정해진 일 수(예를 들어, 3일)만큼의 설정온도 정보를 이용해야 하는 바, 저장부(1130)는 수신된 설정온도 정보를 저장하여 설정온도 제어 정보를 결정하는 데 사용할 수 있다.

본 발명의 상세한 설명에서는 구체적인 실시예에 관해 설명하였으나, 본 발명의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다. 그러므로 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되지 않으며, 후술되는 특허청구의 범위뿐만 아니라 이 특허청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.

Claims (16)

1. 설정 온도 제어 방법에 있어서,
   일정공간의 설정온도를 제어하기 위한 시간 구간인 제어 구간을 설정하는 단계;
   각 제어 구간 별로 기상 정보에 따른 사용자의 설정온도 정보 및 예측된 기상 정보를 수집하는 단계;
   상기 수집된 설정온도 정보에 기반하여 상기 각 제어 구간 별 설정온도 제어 정보를 결정하는 단계; 및
   상기 각 제어 구간 별로 결정된 설정온도 제어 정보 및 상기 예측된 기상 정보에 기반하여 상기 일정공간 내의 설정온도를 제어하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 온도 제어 방법.
   
2. 제 1항에 있어서,
   
   상기 제어 구간은,
   사용자 이벤트, 하루 중 최고 기상 정보 값, 또는 시간대 별로 카운트된 불쾌적 횟수 중 적어도 하나에 기반하여 동적으로 구분되는 것을 특징으로 하는 온도 제어 방법.
3. 제 1항에 있어서,
   상기 설정온도 제어 정보를 결정하는 단계는,
   공간의 종류에 기반하여 상기 설정온도 제어 정보를 결정하는 단계를 포함하며,
   상기 공간이 밀폐된 공간인 경우, 재실자의 수를 고려하여 상기 설정온도 제어 정보를 결정하는 것을 특징으로 하는 온도 제어 방법.
   
4. 제 1항에 있어서,
   상기 설정온도 제어 정보를 결정하는 단계는,
   수신된 미리 정해진 개수의 제1 설정온도 정보를 이용해 설정온도 제어 정보를 확장하는 확장 단계;
   상기 설정온도 제어 정보에 포함되지 않은 제2 설정온도 정보를 수신하는 경우, 상기 제2 설정온도 정보에 기반하여 설정온도 제어 정보의 추가를 수행하는 추가 단계;
   상기 설정온도 제어 정보에 포함된 설정온도 정보와 상이한 제3 설정온도 정보를 수신하는 경우, 상기 수신된 제3 설정온도 정보에 기반하여 설정 온도 제어 정보를 변경하는 변경 단계;
   상기 설정온도 제어 정보를 단순화하는 단순화 단계 중 적어도 하나의 단계를 더 포함하며,
   상기 추가 단계는,
   설정온도 제어 정보 생성 모드를 기반으로 수행되는 것을 특징으로 하는 설정 온도 제어 방법.
5. 제 1 항에 있어서,
   상기 설정온도 정보는 각 제어 구간에서의 기상 정보 평균 값에 대한 평균 설정 온도 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 설정 온도 제어 방법.
   
6. 제 1항에 있어서,
   온도 패턴 정보를 확인하는 단계;
   상기 확인된 온도 패턴 정보에 기반하여 실내기를 그룹화하는 단계; 및
   상기 그룹화된 실내기 별로 온도를 제어하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 설정 온도 제어 방법.
   
7. 제 6항에 있어서,
   상기 그룹화된 실내기 별로 온도를 제어하는 단계는,
   상기 그룹화된 실내기 중 제1 실내기의 상기 온도 패턴 정보가 시프팅된 경우, 상기 시프팅된 온도 패턴 정보에 상응하는 설정온도 제어 정보에 기반하여 상기 제1 실내기의 온도를 제어하는 것을 특징으로 하는 설정 온도 제어 방법.
   
8. 제 6항에 있어서,
   상기 그룹화된 실내기에 포함된 실내기는 실내 공간의 기상 정보에 따라 각각 서로 다른 기능을 수행하도록 설정된 것을 특징으로 하는 설정 온도 제어 방법.
   
9. 온도 제어를 위한 장치에 있어서,
   다른 장치와 통신을 수행하는 통신부; 및
   일정공간의 설정온도를 제어하기 위한 시간 구간인 제어 구간을 설정하고, 각 제어 구간 별로 기상 정보에 따른 사용자의 설정온도 정보 및 예측된 기상 정보를 수집하고, 상기 수집된 설정온도 정보에 기반하여 상기 각 제어 구간 별 설정온도 제어 정보를 결정하고, 상기 각 제어 구간 별로 결정된 설정온도 제어 정보 및 상기 예측된 기상 정보에 기반하여 상기 일정 공간 내의 설정온도를 제어하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 온도 제어 장치.
10. 제 9항에 있어서,
    상기 제어 구간은,
    사용자 이벤트, 하루 중 최고 기상 정보 값, 또는 시간대 별로 카운트된 불쾌적 횟수 중 적어도 하나에 기반하여 동적으로 구분되는 것을 특징으로 하는 온도 제어 장치.
    
11. 제 9항에 있어서,
    상기 제어부는,
    공간의 종류에 기반하여 상기 설정온도 제어 정보를 결정하며, 상기 공간이 밀폐된 공간인 경우, 재실자의 수를 고려하여 상기 설정온도 제어 정보를 결정하는 것을 특징으로 하는 온도 제어 장치.
    
12. 제 9항에 있어서,
    상기 제어부는,
    수신된 미리 정해진 개수의 제1 설정온도 정보를 이용해 설정온도 제어 정보를 확장하는 과정, 상기 설정온도 제어 정보에 포함되지 않은 제2 설정온도 정보를 수신하는 경우, 상기 제2 설정온도 정보에 기반하여 설정온도 제어 정보의 추가를 수행하는 과정, 상기 설정온도 제어 정보에 포함된 설정온도 정보와 상이한 제3 설정온도 정보를 수신하는 경우, 상기 수신된 제3 설정온도 정보에 기반하여 설정 온도 제어 정보를 변경하는 과정, 상기 설정온도 제어 정보를 단순화하는 과정 중 적어도 하나를 수행하도록 제어하며,
    상기 제어부는,
    설정온도 제어 정보 생성 모드를 기반으로 상기 설정온도 제어 정보의 추가를 수행하는 것을 특징으로 하는 설정 온도 제어 장치.
    
13. 제 9 항에 있어서,
    상기 설정온도 정보는 각 제어 구간에서의 기상 정보 평균 값에 대한 평균 설정 온도 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 설정 온도 제어 장치.
    
14. 제 9항에 있어서,
    상기 제어부는,
    온도 패턴 정보를 확인하고, 상기 확인된 온도 패턴 정보에 기반하여 실내기를 그룹화하고, 상기 그룹화된 실내기 별로 온도를 제어하는 것을 특징으로 하는 설정 온도 제어 장치.
    
15. 제 14항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 그룹화된 실내기 중 제1 실내기의 상기 온도 패턴 정보가 시프팅된 경우, 상기 시프팅된 온도 패턴 정보에 상응하는 설정온도 제어 정보에 기반하여 상기 제1 실내기의 온도를 제어하는 것을 특징으로 하는 설정 온도 제어 장치.
    
16. 제 14항에 있어서,
    상기 그룹화된 실내기에 포함된 실내기는 실내 공간의 기상 정보에 따라 각각 서로 다른 기능을 수행하도록 설정된 것을 특징으로 하는 설정 온도 제어 장치.

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