KR20190011108A - 교차 의사결정 기반 스마트홈 서비스 방법 및 시스템 - Google Patents
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Abstract
개시된 기술은 교차 의사결정 기반 스마트홈 서비스 방법 및 시스템에 관한 것으로, 스마트홈 시스템이 서비스 제공을 위한 데이터를 수집하고 상기 데이터에 대한 규칙기반 추론을 수행하여 서비스정보를 생성하는 단계; 상기 스마트홈 시스템이 상기 서비스정보에 따른 사용자의 피드백 수집 여부에 따라 상기 데이터, 상기 서비스정보 및 상기 피드백을 훈련데이터로 저장하는 단계; 상기 스마트홈 시스템이 상기 규칙기반 추론을 복수의 데이터 수집에 따라 복수회 수행하여 복수의 훈련데이터로 소정의 데이터베이스를 생성하는 단계; 상기 스마트홈 시스템이 상기 데이터베이스를 기반으로 기계학습을 수행하고 기 제공된 서비스정보의 정확도와 상기 기계학습에 대한 결과값의 정확도를 비교하는 단계; 및 상기 기계학습에 대한 결과값의 정확도가 상기 서비스정보의 정확도를 비교하여 상기 규칙기반 추론을 상기 기계학습으로 대체하는 단계;를 포함한다. 따라서 빅데이터의 양에 의존하지 않고 사용자에게 적합한 스마트홈 서비스를 제공하는 효과가 있다.
Description
개시된 기술은 교차 의사결정에 기반하여 스마트홈 서비스를 제공하는 방법 및 시스템에 관한 것이다.
최근 클라우드 컴퓨팅이나 빅데이터 기반의 통신기술, 상황인지 컴퓨팅 기술 등의 주요한 요소이며, 지능적 컴퓨팅 서비스를 제공하기 위한 상황정보 처리기술에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있는 추세이다.
현재의 상황정보 처리기술은 하나의 상황정보 단위에 대한 아웃풋을 제공하거나 다수의 상황정보 단위에 대한 아웃풋을 제공하고 있는데, 단일 상황정보에 대한 아웃풋은 현실적인 서비스로 이용하기 어려우며, 다수의 상황정보에 대한 아웃풋은 실제로는 상황정보들에 기반한 추론을 통한 서비스를 제공하는 것이어서 실제 사용자에게 적합한 서비스라기 보다는 일반적인 범주 내에서 제공될 수 있는 보편적 서비스를 제공하는 것이어서 현실적인 상황인지 서비스를 제공하지 못하는 경우도 종종 발생한다.
한편, 이러한 문제점을 해결하기 위하여 시스템에 많은 양의 빅데이터를 주입하고, 시스템이 빅데이터 기반의 머신러닝을 수행하는 것으로 보다 현실적이고 보다 적합한 서비스를 제공할 수 있도록 하는 기술이 개발되고 있다. 한국 공개특허 제10-2016-0037861(발명의 명칭 : 라이프스타일 데이터 관리 시스템 및 방법)을 참조하면 사용자의 실생활 습관이나 패턴 등을 통해 라이프로그를 수집하고, 이를 시스템 자체적인 규칙에 따라 필터링하여 개인별 라이프스타일을 관리하는 기술에 대해 개시하고 있다. 그러나 이러한 시스템에서는 결국 데이터가 다수 확보되어야만 신뢰도가 뒷받침되는 서비스를 제공할 수 있기 때문에 데이터가 확보되기 전의 시스템으로부터 믿을 수 있는 서비스를 제공받기 어렵다는 문제점이 있었다.
개시된 기술은 교차 의사결정에 기반하여 규칙기반 추론에 의한 스마트홈 서비스와 기계학습에 의한 스마트홈 서비스 중에 정확도가 높은 서비스를 선택적으로 제공하는 방법 및 시스템을 제공하는데 있다.
상기의 기술적 과제를 이루기 위하여 개시된 기술의 제 1 측면은 스마트홈 시스템이 시스템 내 저장된 데이터 유무에 따라 규칙기반 스마트홈 서비스를 제공하는 단계, 상기 스마트홈 시스템이 시스템에 포함된 복수개의 센서들을 이용하여 사용자에 따른 데이터를 수집하는 단계, 상기 스마트홈 시스템이 상기 수집된 데이터에 따른 피드백을 상기 사용자로부터 수신하여 상기 수집된 데이터를 분류하여 데이터베이스에 저장하는 단계; 상기 스마트홈 시스템이 상기 규칙기반 스마트홈 서비스에 대한 정확도 및 상기 저장된 데이터를 토대로 기계학습을 수행하여 생성된 스마트홈 서비스의 정확도를 비교하는 단계 및 상기 기계학습에 따른 스마트홈 서비스의 정확도가 상기 규칙기반 스마트홈 서비스에 대한 정확도를 초과하면 상기 스마트홈 시스템이 서비스를 제공하는 방식을 기계학습에 따른 방식으로 변경하는 단계를 포함하는 교차 의사결정 기반 스마트홈 서비스 방법을 제공하는데 있다.
상기의 기술적 과제를 이루기 위하여 개시된 기술의 제 2 측면은 데이터베이스에 저장된 데이터 유무에 따라 규칙기반 스마트홈 서비스를 제공하는 서비스모듈, 스마트홈 서비스 제공을 위하여 사용자에 따른 데이터를 수집하는 복수개의 센서모듈, 상기 센서모듈에서 수집된 데이터를 수신하고, 상기 사용자로부터 피드백을 수신하여 상기 데이터를 분류하여 상기 데이터베이스에 저장하고, 상기 규칙기반 스마트홈 서비스에 대한 정확도 및 상기 저장된 데이터를 토대로 기계학습을 수행하여 생성된 스마트홈 서비스의 정확도를 비교하는 제어모듈 및 상기 기계학습에 따른 스마트홈 서비스의 정확도가 상기 규칙기반 스마트홈 서비스에 대한 정확도를 초과하면 상기 스마트홈 시스템이 서비스를 제공하는 방식을 기계학습에 따른 방식으로 변경하는 의사결정모듈을 포함하는 교차 의사결정 기반 스마트홈 서비스 시스템을 제공하는데 있다.
개시된 기술의 실시 예들은 다음의 장점들을 포함하는 효과를 가질 수 있다. 다만, 개시된 기술의 실시 예들이 이를 전부 포함하여야 한다는 의미는 아니므로, 개시된 기술의 권리범위는 이에 의하여 제한되는 것으로 이해되어서는 아니 될 것이다.
개시된 기술의 일 실시예에 따르면 교차 의사결정 기반 스마트홈 서비스 방법 및 시스템은 시스템에 축적된 빅데이터의 양에 의존하지 않고 사용자에게 적합한 스마트홈 서비스를 제공하는 효과가 있다.
또한, 규칙기반 추론과 기계학습에 따른 서비스의 정확도를 비교하여 보다 사용자에게 맞춰진 서비스를 제공할 수 있는 장점이 있다.
또한, 교차 의사결정을 위한 변경기점을 산출하여 스마트홈 서비스를 제공하는 방법을 합리적으로 선택하는 장점이 있다.
도 1은 개시된 기술의 일 실시예에 따른 교차 의사결정 기반 스마트홈 서비스 방법에 대한 순서도이다.
도 2는 개시된 기술의 일 실시예에 따른 교차 의사결정 기반 스마트홈 서비스 시스템에 대한 블록도이다.
도 3은 개시된 기술의 일 실시예에 따라 데이터를 분류하는 것을 나타낸 도면이다.
도 4는 개시된 기술의 일 실시예에서 데이터의 양에 따라 도출되는 ROC 곡선을 나타낸 도면이다.
도 5는 개시된 기술의 일 실시예에 따른 서비스의 정확도를 비교하는 도면이다.
도 2는 개시된 기술의 일 실시예에 따른 교차 의사결정 기반 스마트홈 서비스 시스템에 대한 블록도이다.
도 3은 개시된 기술의 일 실시예에 따라 데이터를 분류하는 것을 나타낸 도면이다.
도 4는 개시된 기술의 일 실시예에서 데이터의 양에 따라 도출되는 ROC 곡선을 나타낸 도면이다.
도 5는 개시된 기술의 일 실시예에 따른 서비스의 정확도를 비교하는 도면이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
제 1, 제 2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 해당 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않으며, 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제 1 구성요소는 제 2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성요소도 제 1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
본 명세서에서 사용되는 용어에서 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 해석되지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 그리고 "포함한다" 등의 용어는 설시된 특징, 개수, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 의미하는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 개수, 단계 동작 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
도면에 대한 상세한 설명을 하기에 앞서, 본 명세서에서의 구성부들에 대한 구분은 각 구성부가 담당하는 주기능 별로 구분한 것에 불과함을 명확히 하고자 한다. 즉, 이하에서 설명할 2개 이상의 구성부가 하나의 구성부로 합쳐지거나 또는 하나의 구성부가 보다 세분화된 기능별로 2개 이상으로 분화되어 구비될 수도 있다.
그리고 이하에서 설명할 구성부 각각은 자신이 담당하는 주기능 이외에도 다른 구성부가 담당하는 기능 중 일부 또는 전부의 기능을 추가적으로 수행할 수도 있으며, 구성부 각각이 담당하는 주기능 중 일부 기능이 다른 구성부에 의해 전담되어 수행될 수도 있음은 물론이다. 따라서, 본 명세서를 통해 설명되는 각 구성부들의 존재 여부는 기능적으로 해석되어야 할 것이다.
도 1은 개시된 기술의 일 실시예에 따른 교차 의사결정 기반 스마트홈 서비스 방법에 대한 순서도이다. 그리고 도 2는 개시된 기술의 일 실시예에 따른 교차 의사결정 기반 스마트홈 서비스 시스템에 대한 블록도이다. 도 1 및 도 2를 참조하면 교차 의사결정 기반 스마트홈 서비스 시스템은 서비스모듈, 센서모듈, 제어모듈 및 의사결정모듈을 포함하고, 이하의 단계들에 따라 동작한다.
110 단계에서 스마트홈 시스템(200)은 시스템 내 저장된 데이터 유무에 따라 규칙기반 스마트홈 서비스를 제공한다. 여기에서 스마트홈 시스템(200)은 가정 내 유비쿼터스 환경 또는 사물인터넷 환경을 구축하여 가족구성원들에 대한 맞춤형 자동화 서비스를 제공할 수 있는 시스템을 의미한다. 예컨대, 기온과 사용자의 체온에 대한 정보를 수집하여 에어컨을 가동하거나 가정 내 미세먼지의 농도, 사용자 유무 등에 대한 정보를 감지하여 실내를 환기시키는 시스템일 수 있다.
이러한 스마트홈 시스템(200)은 종래의 경우에는 시스템의 관리자로부터 이미 빅데이터나 소정 분량의 데이터를 입력받고, 이를 토대로 상황별 맞춤형 서비스를 제공하고 있는데, 만약 이러한 데이터들을 입력받지 못하고 단순히 시스템만 구축되어 있는 상황이라면 사용자에게 제공할 수 있는 서비스는 극히 단편적이고 일반적인 수준의 서비스만 제공할 수 있기 때문에 이러한 종래의 문제점을 해결하고자 보다 사용자 친화적인 서비스를 제공할 수 있도록 서비스 제공 방법을 시스템(200)이 자동으로 선택하고자 한다.
일 실시예로, 110 단계에서 스마트홈 시스템은 데이터베이스 내 저장된 데이터가 있는지, 혹은 얼만큼 저장되어 있는지 파악할 수 있다. 그리고 기준값에 미치지 못하는 데이터만 존재하거나 아예 데이터가 없다면 서비스모듈(210)을 통해 사용자에게 규칙기반 스마트홈 서비스를 제공할 수 있다.
여기에서 규칙기반 스마트홈 서비스는 초기에 시스템에 저장된 데이터가 없는 경우, 사용자로부터 피드백을 확보하거나 머지않아 현재보다 더 나은 퀄리티의 서비스를 제공할 목적으로 시스템에 저장된 소정의 규칙들을 토대로 스마트홈 서비스를 제공하는 것을 의미한다. 예컨대, 서비스모듈(210)은 냉난방기나 조명을 제어하는 액추에이터를 포함하고, 규칙기반 스마트홈 서비스는 시스템이 실내온도를 감지함에 따라 액추에이터에 제어신호를 송출하여 냉난방기를 작동시키거나, 조명을 켜고 끄는 서비스를 제공하는 것일 수 있다. 또는 사용자의 음성을 감지하거나 신체적인 변동을 나타내는 신호들을 감지하여 그에 따른 홈 서비스를 제공하는 것일 수 있다.
여기에서 규칙기반 스마트홈 서비스는 단지 예시를 위해 감지된 데이터에 따라 액추에이터를 동작시키는 것으로 설명하였으나, 실제로는 시스템 내부에 정해진 소정의 규칙에 따라 적게는 하나에서 많게는 여러개의 요소들을 종합적으로 고려하여 상황인지 기반의 스마트홈 서비스를 제공하는 것을 의미한다. 그러나, 이러한 방식에 따라 제공되는 서비스는 당연하게도 시스템의 사용자가 누구인지, 시스템의 사용자가 한명인지 여러명인지 알지못하므로 각각의 사용자들에게 맞춤화된 서비스를 실제로 제공하기 어렵다. 따라서, 시스템(200)은 서비스의 퀄리티를 위해 이하의 120 단계를 통해 데이터를 수집한다.
120 단계에서 스마트홈 시스템(200)은 복수개의 센서들을 이용하여 사용자에 따른 데이터를 수집한다. 일 실시예로, 스마트홈 시스템(200)은 각종 센서들을 탑재한 센서모듈(220)을 포함하고, 센서모듈(220)을 가정 내 요소마다 배치된 서로 다른 종류의 복수개의 센서들로부터 사용자에 따른 데이터를 수집할 수 있다. 여기에서 수집되는 데이터로는 사용자의 체온, 음성, 제스쳐, 자세, 주로 머무는 방의 위치, 실내온도, 실내조도, 실내습도 및 미세먼지를 포함할 수 있다. 뿐만 아니라 여기서 언급되지는 않았지만 다른 종류의 데이터들 또한 얼마든지 센서를 통해 수집하는 것이 가능하다.
130 단계에서 스마트홈 시스템(200)은 센서들을 통해 수집된 데이터를 분류하여 데이터베이스에 저장한다. 일 실시예로, 스마트홈 시스템(200)은 수집된 데이터에 대한 피드백을 사용자로부터 수신할 수 있다. 그리고 제어 모듈(230a)를 이용하여 피드백에 포함된 정보에 따라 수집된 데이터를 버릴 것인지, 아니면 데이터베이스에 저장할 것인지를 판단할 수 있다.
만약 수신된 피드백에 따라 데이터에 포함된 상태값이 변경되었다면 스마트홈 시스템은 해당 데이터를 의미있는 데이터 내지는 이후 단계에 따라 기계학습을 통해 사용자에게 맞춤형 서비스를 제공하기 위한 훈련용 데이터로 판단하여 데이터베이스에 저장할 수 있다. 반대로 피드백을 수신하였는데 상태값이 변경되지 않았다면 이 데이터는 기계학습에 도움이 되지 않는 것이라 판단하고 저장하지 않을 수 있다. 이러한 과정을 데이터가 수집될 때마다 반복하여 데이터를 기계학습을 위한 형태로 저장할 수 있다. 물론, 수집시마다 데이터를 분류하는데 따른 로드가 발생할 수 있으므로 미리 설정된 주기에 따라 반복수행하도록 동작할 수도 있다.
한편, 이하의 도 3을 참조하면 스마트홈 시스템(200)은 데이터가 일정 개수만큼 쌓이면 해당 데이터들에 포함된 값들 중 피드백에 따라 상태값이 변경되지 않은 일부의 데이터들을 드랍할 수도 있다. 예컨대, 도 3에 도시된 바와 같이 첫 번째 데이터가 수집되고 그에 대한 피드백을 받기 이전에 두 번째 데이터가 수신될 수도 있고, 일정 기간 동안에 데이터가 연속해서 수집될 수도 있으며, 서로 다른 사용자들로부터 각각 데이터가 수집될 수도 있으므로, 스마트홈 시스템은 이러한 점을 고려하여 일정 기간 동안 연속해서 데이터를 수집하되, 실시간으로 사용자의 피드백을 수신하여 수집된 데이터 중 상태값이 변경되지 않은 일부의 데이터는 제거하고 피드백에 따라 상태값이 일정수준 이상 변경된 것들만 저장할 수 있다.
140 단계에서 스마트홈 시스템(200)은 사용자에게 맞춤형 스마트홈 서비스를 제공하기 위해서 기 제공중인 규칙기반 스마트홈 서비스에 대한 정확도와 데이터베이스에 저장된 데이터를 토대로 기계학습을 수행하여 생성한 스마트홈 서비스의 정확도를 비교한다.
일 실시예로, 스마트홈 시스템(200)은 시스템(200)의 제어모듈(230a)을 이용하여 데이터베이스에 저장된 데이터의 개수 또는 용량이 미리 설정된 기준값을 초과하면 상기 데이터베이스에 저장된 데이터를 기반으로 상기 기계학습을 수행할 수 있다. 여기에서 기계학습을 수행하여 스마트홈 서비스를 생성하는 것은 데이터베이스에 저장된 데이터에 대한 머신러닝을 수행하여 데이터를 학습하고 이를 토대로 사용자에 대한 맞춤형 스마트홈 서비스를 생성하는 것일 수 있다.
한편, 스마트홈 시스템(200)은 사용자에게 기 제공중인 규칙기반 스마트홈 서비스에 대한 정확도 및 기계학습을 이용하여 생성된 스마트홈 서비스의 정확도를 비교하는데 있어서, 규칙기반 스마트홈 서비스의 정확도는 패턴매칭을 이용하여 산출하고, 기계학습으로 생성된 스마트홈 서비스의 정확도는 교차검증을 이용하여 산출하는 것이 가능하다.
일 실시예로, 스마트홈 시스템(200)은 규칙기반 스마트홈 서비스에 대한 정확도를 산출하기 위해서 패턴매칭에 따라 혼동행렬을 생성할 수 있다. 그리고 정밀도, 재현율, 정확도, 참 긍정률 및 거짓 긍정률을 측정할 수 있다.
한편, 다른 일 실시예로, 스마트홈 시스템(200)은 기계학습으로 생성된 스마트홈 서비스의 정확도를 산출하기 위해서 교차검증에 따라 소정의 함수를 유추하고 상기 함수에 대한 평가를 실시할 수 있다. 교차검증에는 여러 가지 방법을 이용할 수 있으나 본 실시예에서는 K점 교차검증을 이용하여 정확도를 산출하는 것을 예시로 적용하였다.
한편 이러한 방법에 따라 각각의 정확도를 산출하면 스마트홈 시스템(200)은 150 단계에 따라 기계학습으로 생성된 스마트홈 서비스의 정확도가 상기 규칙기반 스마트홈 서비스에 대한 정확도를 초과하는지 판단하여 서비스 제공 방식을 변경한다. 일 실시예로, 스마트홈 시스템(200)은 제어모듈(230a)을 통하여 기계학습에 따른 스마트홈 서비스의 정확도와 규칙기반 스마트홈 서비스에 대한 정확도를 미리 설정된 주기마다 반복하여 산출하고 양자 간의 값을 비교하여 기계학습에 따른 스마트홈 서비스의 정확도가 규칙기반 스마트홈 서비스에 대한 정확도를 초과하는 변경기점을 산출하는 것이 가능하다. 그리고 기계학습에 따른 정확도가 규칙기반 서비스에 대한 정확도를 초과하면 의사결정 모듈(230b)을 통해 기 제공중인 규칙기반 스마트홈 서비스 방식을 기계학습기반 스마트홈 서비스 방식으로 변경할 수 있다.
즉, 데이터베이스에 저장되는 데이터를 이용하여 사용자에게 맞춤형 스마트홈 서비스를 제공하는데 있어서, 얼만큼의 데이터가 저장되어야 규칙기반 스마트홈 서비스보다 정확도가 높은지 산출할 수 있다. 따라서, 시스템(200)에 저장된 데이터가 없어도 사용자에게 스마트홈 서비스를 제공하는 것이 가능하고, 그에 따른 데이터 수집과 피드백을 통하여 특정 시점에서 서비스 방식을 기계학습에 따른 방식으로 전환하여 사용자에게 보다 맞춤화된 스마트홈 서비스를 제공할 수 있다.
이하의 도 4는 데이터의 양에 따라 서로 다른 그래프를 보이는 ROC 곡선들에 대한 도면이다. 도 4를 참조하면 ROC 곡선은 좌상단의 꼭짓점에 가까워질수록 정확도가 높은 것을 의미하는데 데이터의 개수가 증가함에 따라 정확도가 증가하는 것을 확인할 수 있다. 동시에, 기계학습에 이용하는 데이터의 양이 많으면 많을수록 단시간에 최상의 정확도를 제공할 수 있다는 것을 확인할 수 있다. 즉, 스마트홈 시스템(200)이 사용자에게 최적의 스마트홈 서비스를 제공하기 위해서는 필연적으로 다수의 데이터에 기반한 기계학습이 요구되는데, 기존에 제공되고 있던 규칙기반 방식과 비교하여 어느 시점에서 더 나은 정확도를 제공할 수 있는지를 판단하여 해당 시점에서부터 제공되는 서비스 방식을 변경하는 것이 주요 이슈가 된다.
이하의 도 5는 기 제공중인 규칙기반 스마트홈 서비스에 대한 정확도와 기계학습을 이용하여 생성된 스마트홈 서비스에 대한 정확도가 어느 시점에서 역전되는지를 나타낸 도면이다. 앞서 도 4를 통해 설명한 바와 같이 데이터베이스에 저장된 데이터의 개수에 따라 최적의 정확도에 다다르는 시간이 짧아지는데 도 5를 참조하면 약 225개 정도의 데이터가 확보되었을 때 규칙기반 스마트홈 서비스 방식의 정확도를 넘어서는 것을 확인할 수 있다. 물론, 제공되는 서비스의 종류, 저장되는 데이터 내 포함된 값의 종류에 따라 교차시점이 발생하는 데이터의 개수는 달라질 수 있다. 다만, 스마트홈 시스템(200)은 상술한 단계들에 따라 이러한 교차시점이 언제 발생하는지 산출하는 것이 가능하므로 사용자에게 보다 적합한 서비스를 제공하는 것이 가능하다.
한편, 다시 도 5를 참조하면 두 가지 알고리즘에 의한 스마트홈 서비스 실행에 대한 정확도가 일치하는 시점을 확인하는 것이 가능하다. 예컨대, 스마트홈 시스템이 규칙기반 스마트홈 서비스에 대한 정확도 및 상기 저장된 데이터를 토대로 기계학습을 수행하여 생성된 스마트홈 서비스의 정확도를 매 주기마다 반복해서 비교하여 두 종류의 스마트홈 서비스의 정확도가 일치하는 순간을 캐치할 수 있다.
그리고, 시스템은 규칙기반 스마트홈 서비스와 기계학습기반 스마트홈 서비스의 정확도가 일치할 때 기계학습에 이용되는 데이터 개수가 얼마인지를 확인할 수 있다. 예컨대, 규칙기반 스마트홈 서비스와는 달리 기계학습기반 스마트홈 서비스는 기계학습에 이용하는 데이터의 개수가 늘어날수록 서비스에 대한 정확도가 향상되는데 시스템은 이미 어느정도 높은 수준의 스마트홈 서비스를 제공하는 방식인 규칙기반 방식과 비교하여 기계학습에 따른 서비스가 과연 얼마의 데이터를 이용하면 규칙기반에 준하는 수준이 되는지를 확인할 수 있다.
일 실시예로, 규칙기반 스마트홈 서비스는 이미 소정의 의사결정을 위한 트리 내지는 기준이 미리 정해져 있고, 이를 토대로 일정 수준 이상의 스마트홈 서비스를 제공할 수 있다. 반면, 기계학습 기반 스마트홈 서비스는 이용하는 데이터의 개수가 빅데이터와 같이 다수 존재하여야 규칙기반 스마트홈 서비스와 비슷하거나 더 나은 정확도를 제공할 수 있다. 이때, 스마트홈 시스템은 데이터베이스에 기계학습을 수행할 수 있는 데이터가 얼만큼 있어야 기 제공되던 규칙기반 서비스와 동일한 수준의 정확도로 기계학습 기반의 서비스를 제공할 수 있는지 판단하는 것이 가능하다.
즉, 기 제공중이던 규칙기반 스마트홈 서비스를 기계학습 기반 스마트홈 서비스로 대체시키는 시점에 대한 정보를 판단하는 것이 가능하다. 규칙기반 서비스와 동등한 수준의 기계학습 기반 서비스를 제공하는데 있어서의 데이터갯수를 파악할 수 있다면 보다 사용자 친화적인 스마트홈 서비스를 적극적으로 제공할 수 있는 근거로 활용될 수 있다.
개시된 기술의 일 실시예에 따른 교차 의사결정 기반 스마트홈 서비스 방법 및 시스템은 이해를 돕기 위하여 도면에 도시된 실시 예를 참고로 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 분야에서 통상적 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시 예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 개시된 기술의 진정한 기술적 보호범위는 첨부된 특허청구범위에 의해 정해져야 할 것이다.
110 : 규칙기반 서비스 제공
120 : 데이터 수집
130 : 수집된 데이터 분류 및 저장 140 : 정확도 비교
150 : 스마트홈 서비스 방식 변경
200 : 스마트홈 서비스 시스템 210 : 서비스 모듈
220 : 센서 모듈 230 : 시스템 제어부
230a : 제어 모듈 230b : 의사결정 모듈
130 : 수집된 데이터 분류 및 저장 140 : 정확도 비교
150 : 스마트홈 서비스 방식 변경
200 : 스마트홈 서비스 시스템 210 : 서비스 모듈
220 : 센서 모듈 230 : 시스템 제어부
230a : 제어 모듈 230b : 의사결정 모듈
Claims (15)
- 스마트홈 시스템이 시스템 내 저장된 데이터 유무에 따라 규칙기반 스마트홈 서비스를 제공하는 단계;
상기 스마트홈 시스템이 시스템에 포함된 복수개의 센서들을 이용하여 사용자에 따른 데이터를 수집하는 단계;
상기 스마트홈 시스템이 상기 수집된 데이터에 따른 피드백을 상기 사용자로부터 수신하여 상기 수집된 데이터를 분류하여 데이터베이스에 저장하는 단계;
상기 스마트홈 시스템이 상기 규칙기반 스마트홈 서비스에 대한 정확도 및 상기 저장된 데이터를 토대로 기계학습을 수행하여 생성된 스마트홈 서비스의 정확도를 비교하는 단계; 및
상기 기계학습에 따른 스마트홈 서비스의 정확도가 상기 규칙기반 스마트홈 서비스에 대한 정확도를 초과하면 상기 스마트홈 시스템이 서비스를 제공하는 방식을 기계학습에 따른 방식으로 변경하는 단계;를 포함하는 교차 의사결정 기반 스마트홈 서비스 방법. - 제 1 항에 있어서, 상기 데이터를 분류하는 단계는,
상기 스마트홈 시스템이 상기 피드백에 따라 상기 데이터에 포함된 상태값이 변경된 것으로 판단하면 상기 데이터를 저장하고, 상기 상태값이 변경되지 않은 것으로 판단하면 상기 데이터를 드롭하는 교차 의사결정 기반 스마트홈 서비스 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 스마트홈 시스템은, 상기 데이터베이스에 저장된 데이터의 개수 또는 용량이 미리 설정된 기준값을 초과하면 상기 데이터베이스에 저장된 데이터를 기반으로 상기 기계학습을 수행하는 교차 의사결정 기반 스마트홈 서비스 방법. - 제 1 항에 있어서, 상기 정확도를 비교하는 단계는,
상기 규칙기반 스마트홈 서비스의 정확도는 패턴매칭을 이용하여 산출하고, 상기 기계학습으로 생성된 스마트홈 서비스의 정확도는 교차검증을 이용하여 산출하는 교차 의사결정 기반 스마트홈 서비스 방법. - 제 4 항에 있어서, 상기 정확도를 비교하는 단계는,
상기 스마트홈 시스템이 상기 패턴매칭에 따라 혼동행렬을 생성하여 상기 규칙기반 스마트홈 서비스의 정확도를 산출하는 교차 의사결정 기반 스마트홈 서비스 방법. - 제 4 항에 있어서, 상기 정확도를 비교하는 단계는,
상기 스마트홈 시스템이 상기 교차검증에 따라 소정의 함수를 유추하고 상기 함수에 대한 평가를 실시하여 상기 기계학습으로 생성된 스마트홈 서비스에 대한 정확도를 산출하는 교차 의사결정 기반 스마트홈 서비스 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 스마트홈 시스템은, 상기 기계학습에 따른 스마트홈 서비스의 정확도와 상기 규칙기반 스마트홈 서비스에 대한 정확도를 미리 설정된 주기마다 반복하여 상기 기계학습에 따른 스마트홈 서비스의 정확도가 상기 규칙기반 스마트홈 서비스에 대한 정확도를 초과하는 변경기점을 산출하는 교차 의사결정 기반 스마트홈 서비스 방법. - 데이터베이스에 저장된 데이터 유무에 따라 규칙기반 스마트홈 서비스를 제공하는 서비스모듈;
스마트홈 서비스 제공을 위하여 사용자에 따른 데이터를 수집하는 복수개의 센서모듈;
상기 센서모듈에서 수집된 데이터를 수신하고, 상기 사용자로부터 피드백을 수신하여 상기 데이터를 분류하여 상기 데이터베이스에 저장하고, 상기 규칙기반 스마트홈 서비스에 대한 정확도 및 상기 저장된 데이터를 토대로 기계학습을 수행하여 생성된 스마트홈 서비스의 정확도를 비교하는 제어모듈; 및
상기 기계학습에 따른 스마트홈 서비스의 정확도가 상기 규칙기반 스마트홈 서비스에 대한 정확도를 초과하면 상기 스마트홈 시스템이 서비스를 제공하는 방식을 기계학습에 따른 방식으로 변경하는 의사결정모듈;을 포함하는 교차 의사결정 기반 스마트홈 서비스 시스템. - 제 8 항에 있어서, 상기 제어모듈은,
상기 스마트홈 시스템이 상기 피드백에 따라 상기 데이터에 포함된 상태값이 변경된 것으로 판단하면 상기 데이터를 저장하고, 상기 상태값이 변경되지 않은 것으로 판단하면 상기 데이터를 드롭하는 교차 의사결정 기반 스마트홈 서비스 시스템. - 제 8 항에 있어서, 상기 제어모듈은,
상기 데이터베이스에 저장된 데이터의 개수 또는 용량이 미리 설정된 기준값을 초과하면 상기 데이터베이스에 저장된 데이터를 기반으로 상기 기계학습을 수행하는 교차 의사결정 기반 스마트홈 서비스 시스템. - 제 8 항에 있어서, 상기 제어모듈은,
상기 규칙기반 스마트홈 서비스의 정확도를 패턴매칭을 이용하여 산출하고, 상기 기계학습으로 생성된 스마트홈 서비스의 정확도를 교차검증을 이용하여 산출하는 교차 의사결정 기반 스마트홈 서비스 시스템. - 제 11 항에 있어서, 상기 제어모듈은,
상기 패턴매칭에 따라 혼동행렬을 생성하여 상기 규칙기반 스마트홈 서비스의 정확도를 산출하는 교차 의사결정 기반 스마트홈 서비스 시스템. - 제 11 항에 있어서, 상기 제어모듈은,
상기 교차검증에 따라 소정의 함수를 유추하고 상기 함수에 대한 평가를 실시하여 상기 기계학습으로 생성된 스마트홈 서비스에 대한 정확도를 산출하는 교차 의사결정 기반 스마트홈 서비스 시스템. - 제 8 항에 있어서, 상기 제어모듈은,
상기 기계학습에 따른 스마트홈 서비스의 정확도와 상기 규칙기반 스마트홈 서비스에 대한 정확도를 미리 설정된 주기마다 반복하여 상기 기계학습에 따른 스마트홈 서비스의 정확도가 상기 규칙기반 스마트홈 서비스에 대한 정확도를 초과하는 변경기점을 산출하는 교차 의사결정 기반 스마트홈 서비스 시스템. - 스마트홈 시스템이 시스템 내 저장된 데이터 유무에 따라 규칙기반 스마트홈 서비스를 제공하는 단계;
상기 스마트홈 시스템이 시스템에 포함된 복수개의 센서들을 이용하여 사용자에 따른 데이터를 수집하는 단계;
상기 스마트홈 시스템이 상기 수집된 데이터에 따른 피드백을 상기 사용자로부터 수신하여 상기 수집된 데이터를 분류하여 데이터베이스에 저장하는 단계;
상기 스마트홈 시스템이 상기 규칙기반 스마트홈 서비스에 대한 정확도 및 상기 저장된 데이터를 토대로 기계학습을 수행하여 생성된 스마트홈 서비스의 정확도를 비교하는 단계; 및
상기 기계학습에 따른 스마트홈 서비스의 정확도가 상기 규칙기반 스마트홈 서비스에 대한 정확도와 일치하면 상기 스마트홈 시스템이 서비스를 제공하는 방식을 기계학습에 따른 방식으로 변경하고 상기 정확도가 일치하는 시점에 상기 기계학습에 이용되는 데이터 갯수를 기록하는 단계;를 포함하는 교차 의사결정 기반 스마트홈 서비스 방법.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020170093659A KR102026776B1 (ko) | 2017-07-24 | 2017-07-24 | 교차 의사결정 기반 스마트홈 서비스 방법 및 시스템 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020170093659A KR102026776B1 (ko) | 2017-07-24 | 2017-07-24 | 교차 의사결정 기반 스마트홈 서비스 방법 및 시스템 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20190011108A true KR20190011108A (ko) | 2019-02-01 |
| KR102026776B1 KR102026776B1 (ko) | 2019-11-04 |
Family
ID=65367943
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020170093659A KR102026776B1 (ko) | 2017-07-24 | 2017-07-24 | 교차 의사결정 기반 스마트홈 서비스 방법 및 시스템 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR102026776B1 (ko) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20220000526A (ko) * | 2020-06-26 | 2022-01-04 | 한국과학기술원 | 맞춤형 인공지능 서비스 디자인을 위한 사용자와 인공지능 시스템 사이의 티칭-학습 인터랙션 방법 및 그 장치 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20120000367A (ko) * | 2010-06-25 | 2012-01-02 | 건국대학교 산학협력단 | 사용자 중심의 상황 인지 시스템, 이에 적합한 상황 정보 변환 방법 및 사례 기반 추론 방법 |
| KR20140112839A (ko) * | 2013-03-14 | 2014-09-24 | 삼성전자주식회사 | 연역적 추론과 귀납적 추론을 결합한 상황 인지 장치 및 방법 |
-
2017
- 2017-07-24 KR KR1020170093659A patent/KR102026776B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20120000367A (ko) * | 2010-06-25 | 2012-01-02 | 건국대학교 산학협력단 | 사용자 중심의 상황 인지 시스템, 이에 적합한 상황 정보 변환 방법 및 사례 기반 추론 방법 |
| KR20140112839A (ko) * | 2013-03-14 | 2014-09-24 | 삼성전자주식회사 | 연역적 추론과 귀납적 추론을 결합한 상황 인지 장치 및 방법 |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20220000526A (ko) * | 2020-06-26 | 2022-01-04 | 한국과학기술원 | 맞춤형 인공지능 서비스 디자인을 위한 사용자와 인공지능 시스템 사이의 티칭-학습 인터랙션 방법 및 그 장치 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR102026776B1 (ko) | 2019-11-04 |
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