KR20180072468A - 빅데이터기반 사용자의 지능형 냉방 및 난방 서비스 제공 방법 - Google Patents

빅데이터기반 사용자의 지능형 냉방 및 난방 서비스 제공 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 빅데이터기반 사용자의 지능형 냉방 및 난방 서비스 제공 방법에 관한 것으로, 아이오티 디바이스, 아이오티 플랫폼, 날씨정보 제공시스템, 고객정보 관리시스템, 및 사용자 단말을 포함하는 빅데이터기반 사용자의 지능형 냉방 및 난방 서비스 제공시스템을 이용한 빅데이터기반 사용자의 지능형 냉방 및 난방 서비스 제공방법에 있어서, 냉/난방 컨트롤러를 통해 냉/난방 가동이력, 실내온도, 설정온도, 실내습도, 온수사용이력정보를 수신하는 제1 단계, 아이오티플랫폼은 냉/난방 컨트롤러로부터 수신받은 로그데이터를 분석하여 시간순으로 저장하는 제2 단계, 아이오티플랫폼은 수신받은 저장된 이력정보를 입력값으로 냉/난방 기계학습부를 통해 자동 냉/난방서비스 모델을 생성하는 제3 단계, 자동 냉/난방 자동조절엔진은 위치,날씨, 상태정보(실내온도/습도)를 입력값으로 지능형 냉/난방 제어판단모델부를 이용하여 목표 온도/습도를 결정하는 제 4 단계, 아이오티플랫폼은 결정된 목표 온도/습도를 냉/난방 컨트롤러에 전달하여 자동 냉/난방 서비스를 제공하는 제5 단계를 포함한다..

Description

빅데이터기반 사용자의 지능형 냉방 및 난방 서비스 제공 방법{Intelligence Cooling and Heating Service Method of User Using Big Data}
본 발명은 빅데이터기반 사용자의 지능형 냉방 및 난방 서비스 제공방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 사용자가 냉방 또는 난방 장치를 사용하는 내역을 수집한 후 패턴분석을 통해 자동으로 냉방 또는 난방 서비스를 제공하고자 하는 것으로서, 사용자는 수동 또는 자동으로 날씨와 같은 외부요인이나 자신의 생활패턴에 따른 각종 데이터를 포함한 빅데이터의 자동처리(머신러닝 혹은 기계학습이라고도 칭함)를 통해 자동으로 빅데이터 기반의 지능형 냉방 및 난방서비스를 받을 수 있는 새로운 형태의 빅데이터기반 사용자의 지능형 냉방 및 난방 서비스 제공시스템을 이용한 빅데이터기반 사용자의 지능형 냉방 및 난방 서비스 제공방법에 관한 것이다.
아이오티, 즉 사물인터넷(IoT: Internet of Things)이라는 용어는 1998년 메사추세츠공과대학(MIT)의 Auto-ID 랩에서 처음 등장하였다. 이후 2005년 ITU-T에서 'The Internet of Things'라는 연차 보고서가 발표되면서 사물인터넷은 미래 정보기술(IT) 산업 혁명의 모든 구조를 담는 가장 기본틀이 될 것임을 예고한 바 있다. 이 보고서는 사물인터넷을 "세상에서 존재하는 모든 사물(things)을 인터넷으로 연결해 인간과 사물, 사물과 사물 간에 언제 어디서나 서로 소통할 수 있도록 하는 새로운 정보통신 기반"이라고 정의했다. 즉, 사물인터넷은 유비쿼터스 공간을 구현하기 위한 인프라로 볼 수 있다. 이러한 유비쿼터스 공간은 특정 기능이 내재된 컴퓨팅 기기들이 환경과 사물에 심어져 환경이나 사물 그 자체가 지능화되는 것부터 시작한다. 사물인터넷은 우리에게 보다 편리하고 안전한 생활을 제공해주는 기술이다. 따라서, 다양한 이동통신사와 단말기 제조업체는 차세대 모바일 서비스로 떠오를 사물인터넷 지원용 단말과 서비스 개발에 집중하고 있다. 하지만, 사물인터넷은 현재 초기 단계로 서비스 제공을 위한 구체적인 데이터 형태 등에 대한 구체적인 모델이 정립되지 않은 상태이다. 따라서, 사물인터넷 서비스를 제공하기 위한 각각의 데이터를 생성하기 위한 구체적인 방안의 모색이 요청된다.
현재 국내 오픈기반 사물인터넷 표준 플랫폼(Mobius)이 개시되어 있다. 이러한 기반위에 동작하는 다양한 종류의 수많은 IoT기기들을 서로 네트워킹시켜 동작시키기 위한 기술들이 개시되고 있다.
한편, 다양한 휴대용 스마트 기기가 판매되어 활용되고 있다. 특히 스마트폰 기술의 발달로 스마트폰을 통해 다양한 기기와의 통합 사용이 가능하게 되었다. 스마트폰과 네트워크를 통한 다양한 댁내 장치와의 통신이 가능하게 되었다. 댁내에서는 주로 와이파이 통신망을 사용한다.
한편 사계절의 변화가 뚜렷한 지역에 거주하는 사람들은 냉방 및 난방기기를 많이 사용하게 되는데, 사용자의 생활패턴이 각자 다르므로 이에 대한 빅데이터를 수집하여 활용하는 방안이 필요하게 되었다.
(특허문헌)
대한민국 특허등록번호 10-1037447호(등록일자 2011년 05월 20일)(발명의 명칭: 지능형 난방시스템)
본 발명의 목적은 종래의 실정을 감안하여 제안된 것으로서, 사용자가 냉방 또는 난방 장치를 사용하는 내역을 수집한 후 패턴분석을 통해 자동으로 냉방 또는 난방 서비스를 제공하고자 하는 것으로서, 사용자는 수동 또는 자동으로 날씨와 같은 외부요인이나 자신의 생활패턴에 따른 각종 데이터를 포함한 빅데이터의 자동처리(머신러닝 혹은 기계학습이라고도 칭함)를 통해 자동으로 빅데이터 기반의 지능형 냉방 및 난방서비스를 받을 수 있는 새로운 형태의 빅데이터기반 사용자의 지능형 냉방 및 난방 서비스 제공시스템을 이용한 빅데이터기반 사용자의 지능형 냉방 및 난방 서비스 제공방법을 제공함에 있다.
상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 바람직한 실시예에 따르면,
아이오티 디바이스, 아이오티 플랫폼, 날씨정보 제공시스템, 고객정보 관리시스템, 및 사용자 단말을 포함하는 빅데이터기반 사용자의 지능형 냉방 및 난방 서비스 제공시스템을 이용한 빅데이터기반 사용자의 지능형 냉방 및 난방서비스 제공 방법에 있어서,
냉/난방 컨트롤러를 통해 냉/난방 가동이력, 실내온도, 설정온도, 실내습도, 온수사용이력정보를 수신하는 제1 단계,
아이오티플랫폼은 냉/난방 컨트롤러로부터 수신받은 로그데이터를 분석하여 시간순으로 저장하는 제2 단계,
아이오티플랫폼은 수신받은 저장된 이력정보를 입력값으로 냉/난방 기계학습부를 통해 자동 냉/난방서비스 모델을 생성하는 제3 단계,
자동 냉/난방 자동조절엔진은 위치,날씨, 상태정보(실내온도/습도)를 입력값으로 지능형 냉/난방 제어판단모델부를 이용하여 목표 온도/습도를 결정하는 제 4 단계,
아이오티플랫폼은 결정된 목표 온도/습도를 냉/난방 컨트롤러에 전달하여 자동 냉/난방 서비스를 제공하는 제5 단계를 포함하는 빅데이터기반 사용자의 지능형 냉방 및 난방 서비스 제공 방법이 제공된다.
바람직하게는,
상기 제2 단계에서, 상기 아이오티플랫폼은 날씨정보제공시스템으로부터 날씨정보를 수집하여 저장하고, 고객정보 관리시스템으로부터 사용자정보를 수집하여 저장하는 것을 특징으로 한다.
또한, 바람직하게는,
상기 제5 단계에서 아이오티플랫폼은 자동 냉/난방 조절엔진을 통해 사용자의 외출/귀가모드를 판단하거나, 자동조절 여부를 판단하거나, 수면/기상모드를 판단하거나, 에너지절감여부를 판단하여 처리하는 것을 특징으로 한다.
이상 설명한 바와 같이 본 발명에 따른 빅데이터기반 사용자의 지능형 냉방 및 난방 서비스 제공방법에 의하면, 사용자가 냉방 또는 난방 장치를 사용하는 내역을 수집한 후 패턴분석을 통해 자동으로 냉방 또는 난방 서비스를 제공하고자 하는 것으로서, 사용자는 수동 또는 자동으로 날씨와 같은 외부요인이나 자신의 생활패턴에 따른 각종 데이터를 포함한 빅데이터의 자동처리(머신러닝 혹은 기계학습이라고도 칭함)를 통해 자동으로 빅데이터 기반의 지능형 냉방 및 난방서비스를 받을 수 있는 효과가 있다.
물론, 이러한 서비스는 통신망으로 연결된 다양한 스마트장치를 통해 제어가 가능하여 편의성이 증대되는 효과도 있다.
도 1은 본 발명에 따른 빅데이터기반 사용자의 지능형 냉방 및 난방 서비스 제공시스템의 개략적인 구성도이다.
도 2는 본 발명에 다른 빅데이터기반 사용자의 지능형 냉방 및 난방 서비스 제공 방법의 개략적인 흐름도이다.
도 3은 본 발명에 따른 빅데이터기반 사용자의 지능형 냉방 및 난방 서비스 제공시스템에서 냉/난방 가동이력, 실내온도/습도이력, 온수사용이력, 위치및 날씨정보, 주택정보, 및 로그 데이터를 나타낸 도면이다.
이하 본 발명에 따른 빅데이터기반 사용자의 지능형 냉방 및 난방 서비스 제공방법에 대하여 첨부도면을 참조로 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명에 따른 빅데이터기반 사용자의 지능형 냉방 및 난방 서비스 제공시스템의 개략적인 구성도이고, 도 2는 본 발명에 다른 빅데이터기반 사용자의 지능형 냉방 및 난방 서비스 제공 방법의 개략적인 흐름도이고, 도 3은 본 발명에 따른 빅데이터기반 사용자의 지능형 냉방 및 난방 서비스 제공시스템에서 냉/난방 가동이력, 실내온도/습도이력, 온수사용이력, 위치및 날씨정보, 주택정보, 및 로그 데이터를 나타낸 도면이다.
도 1을 참조하면, 빅데이터기반 사용자의 지능형 냉방 및 난방 서비스 제공 시스템은 아이오티 디바이스(10), 아이오티 플랫폼(20), 날씨정보 제공시스템(30), 고객정보 관리시스템(40), 및 사용자 단말(30)을 포함한다.
상기 아이오티 디바이스(10)는 하나 이상의 냉난방 컨트롤러(12)를 포함한다. 상기 냉난방 컨트롤러(12)는 사용이력을 아이오티 플랫폼(20)의 냉난방 정보수집부(22)에 보고한다. 수집된 냉난방정보는 냉난방정보저장부(24)에 저장된다. 상기 냉난방정보저장부(26)에는 냉난방가동이력, 날씨정보, 위치정보, 주택정보가 저장된다.
날씨정보수집부(23)는 날씨정보 제공시스템(30)으로부터 날씨정보를 수집하여 냉난방정보저장부(24)에 저장한다. 이때 온도, 습도, 눈, 비, 바람에 관한 정보를 수집한다.
사용자 정보수집부(25)는 고객정보 관리시스템(40)으로부터 거주지역, 건물종류(아파트, 단독 등)에 관한 정보를 수집하고 냉난방정보저장부(24)에 저장한다.
냉난방서비스 기계학습부(26)는 상기 냉난방정보저장부(24)로부터 학습데이터를 추출하여 학습하고 모델을 생성한다. 상기 언급된 기계학습은 특히 한정적인 것이 아니고, 일반적으로 알려진 툴을 사용하며, 반복적인 학습을 통해 얻어진다.
기계학습에 대하여는 이미 일반적으로 잘 알려진 용어이므로 간단히 살펴본다. 일반적으로 알려진 바와 같이, 인공지능의 한 분야로서, 1959년 아서사무엘은 기계학습을 “컴퓨터에 명시적인 프로그램 없이 배울 수 있는 능력을 부여하는 연구 분야”라고 정의한 바 있고, 사람이 학습하듯이 컴퓨터에도 데이터들을 줘서 학습하게 함으로써 새로운 지식을 얻어내게 하는 분야이다. y=3x라는 함수를 예로 들면, (x.y)의 집합 중 (1,3), (3,9), (4,12), (6,18)의 데이터가 있다고 가정하면, 해당 함수를 컴퓨터가 모르더라도 앞의 데이터들을 컴퓨터에 입력하면 컴퓨터가 학습한 후에 (8,?), (10,?) 등의 질문을 던지면 그 y에 대한 답을 컴퓨터가 할 수 있도록 만드는 것이 기계학습인 것이다.([네이버 지식백과] 머신러닝 (스마트과학관 - 사물인터넷, 국립중앙과학관) 참조.)
자동 냉/난방 조절엔진(28)은 상기 냉난방서비스 기계학습부(26)를 통해 전달된 모델을 처리하되, 지능형 냉/난방 제어판단모델부(282)를 통해 처리한다.
상기 지능형 냉/난방 제어판단모델부(282)는 외출 또는 귀가를 판단하는 외출/귀가모드 판단부, 자동 조절여부를 판단하는 자동조절모드 판단부, 수면 또는 기상모드를 판단하는 수면/기상모드 판단부, 에너지 절감을 판단하는 에너지절감판단부를 포함한다.
상기 외출 또는 귀가 판단, 자동조절여부판단, 수면/기상모드 판단은 사용자 단말의 냉난방 조절부를 통한 로그데이터를 통해 할 수 있다.
상기 에너지 절감여부 판단은 사용자 단말의 냉난방 조절부를 통한 로그데이터를 통해 할 수도 있고, 냉난방정보저장부의 데이터를 통해서도 할 수 있다.
사용자 단말(50)은 수동으로 냉/난방 제어요청을 아이오티 플랫폼(20)의 사용자요청수신부(27)를 통해 할 수 있다. 사용자요청수신부(27)는 수신된 정보를 자동 냉/난방 조절엔진(28)으로 전송한다. 또한 사용자의 요청정보를 판단하여 냉난방조절부(29)로 전달하여 난방제어부 혹은 냉방제어부를 가동하도록 한다. 상기 냉난방조절부(29)는 자동 냉/난방조절엔진(28)로부터 자동 냉/난방 제어신호에 따라 아이오티디바이스(10)의 냉난방컨트롤러(12)가 작동되도록 할 수도 있다.
도 2를 참조하면, 먼저 냉/난방 컨트롤러는 냉/난방 가동이력을 로그로 남긴다(S2).
이후 실내온도, 설정온도, 실내습도 등이 현재 상태정보를 로그로 남긴다(S4).
이후, 냉/난방 컨트롤러는 생성된 로그를 아이오티 플랫폼으로 전달한다(S6).
이후, 아이오티플랫폼은 수신받은 로그를 분석하여 시간순으로 저장한다(S8).
이후, 아이오티플랫폼은 수신받은 저장된 이력정보를 입력값으로 머신러닝(Machine Learning, 즉 기계학습)을 통해 자동 냉/난방서비스 모델을 생성한다(S10).
이후, 아이오티플랫폼은 냉/난방 컨트롤러의 상태정보를 수신한다(S12).
이후, 냉/난방 자동조절엔진은 위치,날씨, 상태정보(실내온도/습도)등의 정보를 입력값으로 냉/난방 서비스모델을 이용하여 목표 온도/습도를 결정한다(S14).
이후, 아이오티플랫폼은 결정된 목표 온도/습도를 냉/난방 컨트롤러에 전달하여 자동 냉/난방 서비스를 제공한다(S16).
상기 아이오티플랫폼은 날씨정보수집부를 통해 날씨정보제공시스템으로부터 날씨정보를 수집하여 저장하고, 사용자정보수집부를 통해 고객정보 관리시스템으로부터 사용자정보를 수집하여 저장한다.
상기 아이오티플랫폼은 자동 냉/난방 조절엔진을 통해 사용자의 외출/귀가모드를 판단하거나, 자동조절 여부를 판단하거나, 수면/기상모드를 판단하거나, 에너지절감여부를 판단하여 처리한다.
도 3을 참조하면, 본 발명에 따른 빅데이터기반 사용자의 지능형 냉방 및 난방 서비스 제공시스템에서 냉/난방 가동이력, 실내온도/습도이력, 온수사용이력, 위치및 날씨정보, 주택정보, 및 로그 데이터를 나타낸 도면이다.
구체적으로 로그시간(예를 들어 한 시간 단위로 표시될 수 있다), 난방 기동시간(분), 냉방 가동시간(분), 목표온도(℃), 목표습도(%), 온수 사용시간 (분), 지역, 외부온도(℃), 외부습도(%), 날씨, 건물형태(예, 아파트)에 대한 데이터가 표시된다.
이러한 자료는 기계학습을 통해 사용자에게 적합한 모델로 생성된다.
이러한 자료 즉 빅데이터의 수집은 실시간으로도 물론 가능할 것이다.
본 발명에 따른 빅데이터기반 사용자의 지능형 냉방 및 난방 서비스 제공 방법에 의하면, 사용자가 냉방 또는 난방 장치를 사용하는 내역을 수집한 후 패턴분석을 통해 자동으로 냉방 또는 난방 서비스를 제공할 수 있다.
또한, 아이오티 플랫폼에서 사용가능하여 통신망으로 연결된 다양한 스마트장치를 통해 제어가 가능하여 편의성이 증대된다.
10: 아이오티 디바이스
20: 아이오티 플랫폼
23: 날씨정보수집부
24: 냉반방정보저장부
25: 사용자정보수집부
26: 냉난방서비스 기계학습부
30: 날씨정보 제공시스템
40: 고객정보 관리시스템
50: 사용자 단말

Claims (3)

  1. 아이오티(IoT:Internet of Things, 일명 '사물인터넷'이라고 함) 디바이스, 아이오티 플랫폼, 날씨정보 제공시스템, 고객정보 관리시스템, 및 사용자 단말을 포함하는 빅데이터기반 사용자의 지능형 냉방 및 난방 서비스 제공시스템을 이용한 빅데이터기반 사용자의 지능형 냉방 및 난방 서비스 제공 방법에 있어서,
    냉/난방 컨트롤러를 통해 냉/난방 가동이력, 실내온도, 설정온도, 실내습도, 온수사용이력정보를 수신하는 제1 단계,
    아이오티플랫폼은 냉/난방 컨트롤러로부터 수신받은 로그데이터를 분석하여 시간순으로 저장하는 제2 단계,
    아이오티플랫폼은 수신받은 저장된 이력정보를 입력값으로 냉/난방 기계학습부를 통해 자동 냉/난방서비스 모델을 생성하는 제3 단계,
    자동 냉/난방 자동조절엔진은 위치,날씨, 상태정보(실내온도/습도)를 입력값으로 지능형 냉/난방 제어판단모델부를 이용하여 목표 온도/습도를 결정하는 제 4 단계,
    아이오티플랫폼은 결정된 목표 온도/습도를 냉/난방 컨트롤러에 전달하여 자동 냉/난방 서비스를 제공하는 제5 단계를 포함하는 빅데이터기반 사용자의 지능형 냉방 및 난방 서비스 제공 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 제2 단계에서, 상기 아이오티플랫폼은 날씨정보제공시스템으로부터 날씨정보를 수집하여 저장하고, 고객정보 관리시스템으로부터 사용자정보를 수집하여 저장하는 것을 특징으로 하는 빅데이터기반 사용자의 지능형 냉방 및 난방 서비스 제공 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 제5 단계에서 아이오티플랫폼은 자동 냉/난방 조절엔진을 통해 사용자의 외출/귀가모드를 판단하거나, 자동조절 여부를 판단하거나, 수면/기상모드를 판단하거나, 에너지절감여부를 판단하여 처리하는 것을 특징으로 하는 빅데이터기반 사용자의 지능형 냉방 및 난방 서비스 제공 방법.
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