KR20190036574A - 공기조화장치 및 그의 제어 방법 - Google Patents

Abstract

공기조화장치 및 이의 제어 방법이 개시된다. 본 공기조화장치는 공기조화장치의 기설정된 기능을 수행하는 구동부, 공기조화장치의 주변 환경 정보를 수집하는 센서, 수집된 환경 정보를 저장하는 메모리 및 시간 변화에 따른 동작 상태가 정의된 스케줄 정보에 기초하여 구동부의 동작을 제어하고, 기설정된 기간 동안 수집된 환경 정보에 기초하여 스케줄 정보를 수정하는 프로세서를 포함한다.

Description

공기조화장치 및 그의 제어 방법 {CONTROL DEVICE FOR AIR CONDITIONING AND CONTROL METHOD THEREFOR}

본 개시는 공기조화장치 및 그의 제어방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 수집된 환경 정보에 기초하여 스케쥴 정보를 수정하는 공기조화장치 및 그의 제어방법에 대한 것이다.

공기조화장치는 주택, 사무실, 상점 및 농작물을 재배하는 하우스 등의 공간에 배치되어 공기의 온도, 습도, 청정도 및 기류를 조절하여, 사람이 거주하기에 쾌적한 실내 환경 또는 작물이 생장하기에 적합한 실내 환경을 유지할 수 있도록 한 장치이다.

종래에는 공기조화장치의 제어는 사용자의 명령을 직접 입력받는 과정이 필요하였다. 또한, 공기조화장치의 모드를 특정시간에 에어컨의 전원을 on/off 상태로 변경하는 제어 기술이 사용되었다. 하지만 이를 위해서 사용자가 직접 시간 및 동작 상태를 결정해서 입력해야 했다.

또한, 기존의 공기조화장치는 현재의 온도를 기준으로 동작 상태 및 출력 세기를 결정하였다. 일반적으로 재실자의 수가 늘어나면 목표 온도를 유지하기 위해 출력 세기를 더 높여야 한다. 사람의 체온에 의하여 주변 공기가 온도가 올라가기 때문에 공기조화기는 목표 온도(예를 들어, 24도)를 유지하기 위해 1명이 있는 공조 대상보다 10명이 있는 공조 대상에 출력 세기를 더 강하게(또는 높게)해야 한다.

하지만, 종래의 공기조화기는 앞으로 재실자의 수가 어떻게 변할지 예측할 수 없기 때문에 미리 온도를 제어할 수 없는 문제점이 있었다.

본 개시는 상술한 문제를 개선하기 위해 고안된 것으로, 본 개시의 목적은 수집된 환경 정보에 기초하여 스케쥴 정보를 수정하는 공기조화장치 및 그의 제어방법을 제공함에 있다.

상술한 목적을 달성하기 위한 본 실시예에 따른 공기조화장치는 상기 공기조화장치의 기설정된 기능을 수행하는 구동부, 상기 공기조화장치의 주변 환경 정보를 수집하는 센서, 상기 수집된 환경 정보를 저장하는 메모리 및 시간 변화에 따른 동작 상태가 정의된 스케쥴 정보에 기초하여 상기 구동부의 동작을 제어하고, 기설정된 기간 동안 수집된 환경 정보에 기초하여 상기 스케쥴 정보를 수정하는 프로세서를 포함한다.

여기서, 상기 프로세서는 상기 메모리에 저장된 수집된 환경 정보를 시간대별로 구분하고, 구분된 시간대별 환경 정보와 상기 스케쥴 정보 내의 시간대별 동작 상태를 비교하여 상기 스케쥴 정보를 수정할 수 있다.

또한, 상기 프로세서는 상기 구분된 시간대별 환경 정보에 기초하여 시간대별 부하를 예측하고, 예측된 시간대별 부하에 기초하여 상기 스케쥴 정보 내의 시간대별 동작 상태를 수정할 수 있다.

여기서, 상기 프로세서는 기설정된 학습 모델을 이용하여 상기 구분된 시간대별 환경 정보에서 시간대별 동작 상태를 예측할 수 있다.

또한, 상기 프로세서는 상기 예측된 시간대별 부하에 기초하여 상기 시간대의 상기 공기조화장치의 동작 모드 및 상기 동작 모드에서의 출력 세기를 결정하여 상기 스케쥴 정보 내의 시간대별 동작 상태를 수정할 수 있다.

또한, 상기 프로세서는 상기 예측된 시간대별 부하 및 공조 대상의 공간 정보에 기초하여 상기 스케쥴 정보 내의 시간대별 동작 상태를 수정할 수 있다.

여기서, 상기 환경 정보는 실내 온도, 실외 온도, 습도, 공조 대상의 재실자 수, 먼지량 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

또한, 상기 메모리는 요일별 복수의 스케쥴 정보를 저장하고, 상기 프로세서는 상기 복수의 스케쥴 정보 중 현재 요일에 대응되는 스케쥴 정보에 기초하여 상기 구동부를 제어할 수 있다.

또한, 상기 메모리는 복수의 초기 스케쥴 정보를 저장하고 상기 프로세서는 상기 복수의 초기 스케쥴 정보 중 사용자가 선택한 초기 스케쥴 정보에 기초하여 상기 구동부의 동작을 제어할 수 있다.

여기서, 상기 프로세서는 상기 스케쥴 정보 내의 현재 시간대에 대한 부하와 현재 수집된 환경 정보에 대응되는 부하가 기설정된 값 이상 차이나면, 상기 스케쥴 정보 대신에 상기 수집된 환경 정보에 기초하여 상기 구동부의 동작을 제어할 수 있다.

본 개시의 일 실시 예에 따른 공기조화장치에서의 제어 방법은 시간 변화에 따른 동작 상태가 정의된 스케쥴 정보에 기초하여 공기조화장치의 기설정된 기능을 수행하는 단계, 상기 공기조화장치의 주변 환경 정보를 수집하는 단계, 상기 수집된 환경 정보를 저장하는 단계 및 기설정된 기간 동안 수집된 환경 정보에 기초하여 상기 스케쥴 정보를 수정하는 단계를 포함한다.

여기서, 상기 수정하는 단계는 상기 저장된 수집된 환경 정보를 시간대별로 구분하고, 구분된 시간대별 환경 정보와 상기 스케쥴 정보 내의 시간대별 동작 상태를 비교하여 상기 스케쥴 정보를 수정할 수 있다.

또한, 상기 수정하는 단계는 상기 구분된 시간대별 환경 정보에 기초하여 시간대별 부하를 예측하고, 예측된 시간대별 부하에 기초하여 상기 스케쥴 정보 내의 시간대별 동작 상태를 수정할 수 있다.

또한, 상기 수정하는 단계는 기설정된 학습 모델을 이용하여 상기 구분된 시간대별 환경 정보에서 시간대별 동작 상태를 예측할 수 있다.

또한, 상기 수정하는 단계는 상기 예측된 시간대별 부하에 기초하여 상기 시간대의 상기 공기조화장치의 동작 모드 및 상기 동작 모드에서의 출력 세기를 결정하여 상기 스케쥴 정보 내의 시간대별 동작 상태를 수정할 수 있다.

또한, 상기 수정하는 단계는 상기 예측된 시간대별 부하 및 공조 대상의 공간 정보에 기초하여 상기 스케쥴 정보 내의 시간대별 동작 상태를 수정할 수 있다.

여기서, 상기 환경 정보는 실내 온도, 실외 온도, 습도, 공조 대상의 재실자 수, 먼지량 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

또한, 요일별 복수의 스케쥴 정보를 기저장하는 단계를 더 포함하고, 상기 수행하는 단계는 상기 복수의 스케쥴 정보 중 현재 요일에 대응되는 스케쥴 정보에 기초하여 상기 공기조화장치의 기설정된 기능을 수행할 수 있다.

여기서, 상기 수행하는 단계는 기저장된 복수의 초기 스케쥴 정보 중 사용자가 선택한 초기 스케쥴 정보에 기초하여 상기 공기조화장치의 기설정된 기능을 수행할 수 있다.

또한, 상기 수행하는 단계는 상기 스케쥴 정보 내의 현재 시간대에 대한 부하와 현재 수집된 환경 정보에 대응되는 부하가 기설정된 값 이상 차이나면, 상기 스케쥴 정보 대신에 상기 수집된 환경 정보에 기초하여 기설정된 기능을 수행할 수 있다.

도 1은 본 개시의 일 실시 예에 따른 공기조화장치를 도시한 블록도,
도 2는 도 1의 공기조화장치의 구체적인 구성을 설명하기 위한 블록도,
도 3은 본 개시의 일 실시 예에 따른 공기조화장치를 제어하는 시스템을 설명하기 위한 블록도,
도 4 내지 도 7은 본 개시의 일 실시 예에 따른 시간에 따른 부하의 변화량을 설명하기 위한 도면,
도 8 내지 도 10은 본 개시의 일 실시 예에 따른 환경 정보를 수집하는 동작을 설명하기 위한 도면,
도 11은 본 개시의 일 실시 예에 따른 학습 모델을 설명하기 위한 도면,
도 12 내지 도 17은 스케쥴 정보를 설명하기 위한 도면, 그리고
도 18은 본 개시의 일 실시 예에 따른 공기조화장치의 제어방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

본 개시에 대하여 구체적으로 설명하기에 앞서, 본 명세서 및 도면의 기재 방법에 대하여 설명한다.

먼저, 본 명세서 및 청구범위에서 사용되는 용어는 본 개시의 다양한 실시 예들에서의 기능을 고려하여 일반적인 용어들을 선택하였다 하지만, 이러한 용어들은 당해 기술 분야에 종사하는 기술자의 의도나 법률적 또는 기술적 해석 및 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 일부 용어는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있다. 이러한 용어에 대해서는 본 명세서에서 정의된 의미로 해석될 수 있으며, 구체적인 용어 정의가 없으면 본 명세서의 전반적인 내용 및 당해 기술 분야의 통상적인 기술 상식을 토대로 해석될 수도 있다.

또한, 본 명세서에 첨부된 각 도면에 기재된 동일한 참조번호 또는 부호는 실질적으로 동일한 기능을 수행하는 부품 또는 구성요소를 나타낸다. 설명 및 이해의 편의를 위해서 서로 다른 실시 예들에서도 동일한 참조번호 또는 부호를 사용하여 설명한다. 즉, 복수의 도면에서 동일한 참조 번호를 가지는 구성요소를 모두 도시되어 있다고 하더라도, 복수의 도면들이 하나의 실시 예를 의미하는 것은 아니다.

또한, 본 명세서 및 청구범위에서는 구성요소들 간의 구별을 위하여 "제1", "제2" 등과 같이 서수를 포함하는 용어가 사용될 수 있다. 이러한 서수는 동일 또는 유사한 구성요소들을 서로 구별하기 위하여 사용하는 것이며 이러한 서수 사용으로 인하여 용어의 의미가 한정 해석되어서는 안 된다. 일 예로, 이러한 서수와 결합된 구성요소는 그 숫자에 의해 사용 순서나 배치 순서 등이 제한되어서는 안 된다. 필요에 따라서는, 각 서수들은 서로 교체되어 사용될 수도 있다.

본 명세서에서 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다." 또는 "구성되다." 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.

본 실시예들은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 특정한 실시 형태에 대해 범위를 한정하려는 것이 아니며, 개시된 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 실시 예들을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.

제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 구성요소들은 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 권리범위를 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다." 또는 "구성되다." 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.

본 개시의 실시 예에서 "모듈", "유닛", "부(part)" 등과 같은 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 수행하는 구성요소를 지칭하기 위한 용어이며, 이러한 구성요소는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, 복수의 "모듈", "유닛", "부(part)" 등은 각각이 개별적인 특정한 하드웨어로 구현될 필요가 있는 경우를 제외하고는, 적어도 하나의 모듈이나 칩으로 일체화되어 적어도 하나의 프로세서로 구현될 수 있다.

또한, 본 개시의 실시 예에서, 어떤 부분이 다른 부분과 연결되어 있다고 할 때, 이는 직접적인 연결뿐 아니라, 다른 매체를 통한 간접적인 연결의 경우도 포함한다. 또한, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 포함한다는 의미는, 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.

한편, 본 개시의 실시 예에서 "부하", "부하 정보", "부하값" 으로 기재된 용어는 모두 유사한 의미로 사용될 수 있다. 수집된 환경정보에 대한 값들이 모두 단위가 다르므로 이를 하나의 대표값으로 변환 할 수 있다. 따라서 부하는 수집된 환경 정보에 대한 값들을 하나의 대표값으로 변환한 것을 의미한다. 이렇게 변환된 부하(부하 정보, 부하값)를 통해 사용자는 현재 공기조화장치의 상태를 시간에 따라 쉽게 비교할 수 있다.

도 1은 본 개시의 일 실시 예에 따른 공기조화장치(100)를 도시한 블록도이다.

도 1을 참조하면, 공기조화장치(100)는 구동부(110), 센서(120), 메모리(130) 및 프로세서(140)로 구성될 수 있다.

공기조화장치(100)는 주택, 사무실, 상점 및 농작물을 재배하는 하우스 등의 공간에 배치되어 공기의 온도, 습도, 청정도 및 기류를 조절하여, 사람이 거주하기에 쾌적한 실내 환경 또는 작물이 생장하기에 적합한 실내 환경을 유지할 수 있도록 한 장치이다.

구동부(110)는, 프로세서(140)의 제어를 통해 실제로 공기조화장치(100)의 기설정된 기능을 수행하는 부분을 의미한다. 예를 들어, 프로세서(140)가 온도를 내리는 제어 명령을 내리는 경우 냉각 기능을 수행하는 부분이 구동부(110)가 될 수 있다.

또한, 구동부(110)는 공기조화장치(100)의 냉방, 난방, 공기청정 등의 다양한 기능을 수행하는 구성일 수 있다. 여기서, 구동부(110)는 어느 특정 기능에 한정되지 않으며 사용자의 명령 또는 프로세서(140)가 제어할 수 있는 공기조화장치(100)의 구성 부품을 의미할 수 있다.

센서(120)는 온도, 습도, 공간의 크기 및 형태(구조), 재실자의 인원수, 재실자의 활동 상태 등에 대하여 측정할 수 있다. 구체적으로, 공간의 크기 및 형태(구조)를 센싱하여 공기조화장치(100)가 설치되어 있는 장소가 원형인지, 사각형인지 알 수 있고 넓이를 측정할 수 있다.

여기서, 센서(120)는 실내기 주변의 온도 및 실외기 주변의 온도를 모두 측정할 수 있다. 또한, 실내기 주변의 공조 대상에 있는 재실자의 체온을 판단할 수 있다. 예를 들어, 재실자가 현재 더위를 느끼고 있는지 여부를 판단하기 위하여 센서는 재실자의 체온을 측정 및 비교할 수 있다. 여기서, 재실자의 체온을 측정하기 위해 열화상 카메라 등을 이용할 수 있다. 하지만 열화상 카메라에 한정되는 것은 아니며 사람의 체온을 측정할 수 있는 열감지 센서 및 열감지 카메라를 사용할 수 있다.

또한, 센서(120)는 공기조화장치(100)의 주변 환경 정보를 수집할 수 있다. 예를 들어, 공기조화장치(100)가 설치된 공간에 재실자가 몇 명이 있는지 여부를 확인 할 수 있다. 나아가 센서(120)는 재실자가 어떠한 동작을 수행하고 있는지 확인할 수 있다. 예를 들어, 센서(120)는 재실자가 뛰고 있는지 여부를 확인할 수 있다. 센서(120)에서 재실자의 동작이 운동으로 확인된다면 설정 온도를 현재보다 더 낮출 수 있다. 이러한 동작을 위해 센서는 모션 센서 또는 인체 감지 센서등을 이용할 수 있다.

또한, 센서(120)는 열감지 센서 또는 열감지 카메라 등을 이용해 재실자의 체온을 측정할 수 있다. 센서(120)에서 재실자의 체온을 측정하고 프로세서(140)는 기 설정된 동작 상태를 변경할 정도인지 판단할 수 있다.

또한, 공조 대상에 있는 재실자마다의 체온을 측정할 수 있고 이에 대하여 공기조화장치(100)는 더 높은 체온을 갖는 재실자를 향해 바람을 보낼 수 있도록 제어할 수 있다.

메모리(130)는 센서(120)에서 측정된 값들을 저장할 수 있다. 여기서, 메모리(130)에 일정 시간마다 센서(120)에서 측정된 값들이 저장될 수 있고, 일정시간은 사용자의 설정에 의해 달라 질 수 있다. 그리고 저장되는 주기는 일주일 단위일 수 있다. 예를 들어, 공기조화장치(100)의 가동 패턴을 월요일부터 일요일까지 요일마다 시간대를 나누어 저장할 수 있다. 자세한 저장 방식은 도 14에 후술하였다.

또한, 메모리(130)는 요일별 복수의 스케쥴 정보를 저장하고, 프로세서(140)는 복수의 스케쥴 정보 중 현재 요일에 대응되는 스케쥴 정보에 기초하여 구동부(110)를 제어할 수 있다.

또한, 메모리(130)는 복수의 초기 스케쥴 정보를 저장하고 프로세서(140)는 복수의 초기 스케쥴 정보 중 사용자가 선택한 초기 스케쥴 정보에 기초하여 구동부(110)의 동작을 제어할 수 있다.

메모리(130)는 비휘발성 메모리, 휘발성 메모리, 플래시메모리(flash-memory), 하드디스크 드라이브(HDD) 또는 솔리드 스테이트 드라이브(SSD) 등으로 구현될 수 있다. 한편, 메모리(130)는 전자 장치내의 저장 매체뿐만 아니라, 외부 저장 매체, 예를 들어, micro SD 카드, USB 메모리 또는 네트워크를 통한 웹 서버(Web server) 등으로 구현될 수 있다.

한편, 프로세서(140)는 시간 변화에 따른 동작 상태가 정의된 스케쥴 정보에 기초하여 구동부(110)의 동작을 제어하고, 기설정된 기간 동안 수집된 환경 정보에 기초하여 스케쥴 정보를 수정할 수 있다.

여기서, 스케쥴 정보란 시간 별로 저장된 환경 정보와 환경 정보에 기초한 공기조화장치(100)의 동작 상태를 포함하는 정보일 수 있다.

여기서, 환경 정보는 실내 온도, 실외 온도, 습도, 공조 대상의 재실자 수, 재실자의 체온 및 먼지량 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 여기서, 환경 정보는 센서(120)에 의해 수집 또는 측정될 수 있다.

여기서, 프로세서(140)는 메모리(130)에 저장된 환경 정보를 시간대별로 구분하고, 구분된 시간대별 환경 정보와 스케쥴 정보 내의 시간대별 동작 상태를 비교하여 스케쥴 정보를 수정할 수 있다. 스케쥴 정보란 시간 별로 저장된 환경 정보와 환경 정보에 기초한 공기조화장치(100)의 동작 상태를 포함하는 정보일 수 있다.

스케쥴 정보는 수집된 환경 정보 및 환경 정보에 대응하는 동작 상태에 대한 정보를 시간에 대응되도록 정렬된 제어 명령의 집합일 수 있다. 예를 들어, 하루 단위의 스케쥴 정보는 아침부터 저녁까지 특정 시간에 특정 동작을 하도록 설정된 명령들이 저장되어 있을 수 있다. 따라서 스케쥴 정보가 공기조화장치(100)에 적용되면 사용자는 개별적으로 공기조화장치(100)를 제어하지 않아도 프로세서(140)가 자동으로 공기조화장치(100)를 제어할 수 있다.

또한, 스케쥴 정보는 시간 별로 저장된 환경 정보와 환경 정보에 기초한 공기조화장치(100)의 동작 상태를 포함할 수 있으며, 도 12c에서 추가적으로 후술하였다.

여기서, 환경 정보는 실내 온도, 실외 온도, 습도, 공조 대상의 재실자 수, 먼지량 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 여기서, 환경 정보는 센서(120)에 의해 수집 또는 측정될 수 있다.

여기서, 동작 상태는 동작 모드 및 출력 세기에 대한 정보를 포함할 수 있고, 동작 모드는 냉방, 난방, 송풍 및 공기청정기능 등의 서로 다른 모드를 의미하는 것이며, 출력 세기는 냉방(강), 냉방(중) 및 냉방(약) 등과 같이 동일한 동작 모드에서 다른 출력을 의미하는 것일 수 있다.

여기서, 동작 상태는 동작 모드 및 출력 세기에 한하지 않고 기능 및 동작에 대한 정보를 추가적으로 포함할 수 있다. 또한, 동작 모드 및 출력 세기 역시 상술한 구성에 한하지 않고 추가적인 기능이 포함될 수 있다.

여기서 공기조화장치(100)는 수집된 환경 정보를 기초로 동작 상태를 판단하고 동작 상태에 따라 공기조화장치(100)의 구동부(110)를 제어할 수 있다.

여기서, 프로세서(140)는 기설정된 학습 모델을 이용하여 시간대별 환경 정보로부터 시간대별 동작 상태를 예측할 수 있다. 기설정된 학습 모델은 뉴럴 네트워크(Neural Networks)에 기반한 일련의 기계학습 알고리즘에 의한 분류 시스템일 수 있고 자세한 설명은 도 11에서 후술하였다.

구체적으로, 프로세서(140)는 구분된 시간대별 환경 정보에 기초하여 시간대별 부하를 예측할 수 있다. 여기서, 부하를 예측하는 방법은 다양 할 수 있다. 다양한 방법 중 하나는 환경 정보 각각의 데이터를 하나의 지표로 변환하는 방법 일 수 있다. 예를 들어, 재실자의 수가 30이고 현재 온도가 27도이면 재실자의 수는 +30을 부여하고 현재 온도27에는 +5를 부여할 수 있다. 여기서, 부하는 35가 될 수 있다. 각각 부여된 숫자들은 사용자의 설정에 따라 변경할 수 있다.

예측된 시간대별 부하에 기초하여 스케쥴 정보 내의 시간대별 동작 상태를 수정할 수 있다. 상술한 예시를 통해 설명하면, 현재 재실자의 수가 30이고 현재 온도가 27도로 가정한다. 여기서, 예측된 부하는 35이며 부하 35에 대응하여 동작 상태를 결정할 수 있다. 동작 상태는 냉방(강)으로 설정 될 수 있으며, 부하 35에 대응되는 동작 상태는 사용자의 설정에 맞게 변경될 수 있다.

한편, 본 개시의 일 실시예에 따른 부하 예측은 현재 시점만을 고려하지 않고 복수의 부하 정보를 종합하여 결정할 수 있다. 예를 들어, 어제의 9시 부하가 35이고 오늘 9시 부하가 30이라고 가정했을 때, 내일의 부하는 35와 30의 평균값인 32.5일 것이라고 예측 할 수 있다. 여기서, 평균값을 예시로 하였을 뿐, 예측 부하값은 다양한 수학적 방법으로 결정될 수 있다.

또한, 프로세서(140)는 예측된 시간대별 부하에 기초하여 공기조화장치(100)의 동작 모드 및 동작 모드에서의 출력 세기를 결정하여 스케쥴 정보 내의 시간대별 동작 상태를 수정할 수 있다.

예를 들어, 상술한 예시를 통해 예측된 부하가 32.5라고 산출되었다고 가정한다. 하지만 이미 공기조화장치(100)에 적용된 스케쥴 정보가 해당 시간의 부하를 40으로 저장하고 있었다면, 부하의 차이가 7.5가 된다. 만약 기존에 설정된 스케쥴 정보에 의해 공기조화장치(100)가 작동된다면 공기조화장치(100)는 에너지를 낭비할 수 있다. 따라서 프로세서(140)는 기설정된 기간에 수집된 환경 정보에 기초하여 스케쥴 정보에 포함된 부하, 동작 모드, 출력 세기 등을 수정할 수 있다.

또한, 프로세서(140)는 예측된 시간대별 부하 및 공조 대상의 공간 정보에 기초하여 스케쥴 정보 내의 시간대별 동작 상태를 수정할 수 있다.

여기서, 공간 정보란 공조 대상의 크기, 형태, 용도, 외기와의 차단도 및 기밀도일 수 있다. 여기서, 공조대상의 크기는 넓이나 체적을 의미할 수 있고 공조대상의 형태는 직사각형, 원 등의 구조 모양일 수 있다. 그리고 공조 대상의 용도는 사무공간, 체육시설, 공연시설, 교실, 호텔 등이 될 수 있다. 외기와의 차단도 및 기밀도는 벽면의 단열상태, 창문 출입문의 개폐상태를 의미할 수 있다.

이러한 정보를 바탕으로 수집된 환 정보는 부하에 반영될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(140)는 넓이가 큰 공간에 더 큰 부하값을 할당할 수 있고 더 큰 부하값에 대응되는 더 큰 출력 세기로 냉방 모드를 수행하도록 제어 할 수 있다. 즉, 프로세서(140)는 공간 정보에 대한 데이터를 반영하여 공기조화장치(100)를 제어할 수 있다.

한편, 프로세서(140)는 스케쥴 정보 내의 현재 시간대에 대응되는 부하와 현재 수집된 환경 정보에 대응되는 부하가 기설정된 값 이상 차이나면, 스케쥴 정보 대신에 수집된 환경 정보에 기초하여 구동부(110)의 동작을 제어할 수 있다.

프로세서(140)는 기설정된 기간 동안 수집된 환경 정보를 기초로 스케쥴 정보를 수정할 수 있다. 하지만 스케쥴 정보를 수정하기 위해선 기존의 데이터와 차이가 많은 데이터가 일회성으로 측정된 것이 아니어야 한다. 수집된 데이터가 단순히 예외적인 상황에 해당하여 현재시간에만 예외적으로 높게 또는 낮게 측정된 것일 수 있기 때문이다. 따라서 메모리(130)에 기 저장된 스케쥴 정보를 수정하려면 환경 정보를 의미 있는 기간 동안 오래 수집해야 한다. 즉, 공기조화장치(100) 주변의 환경이 앞으로도 지속적으로 변경될 것으로 판단하는 경우에만 스케쥴 정보를 수정할 수 있다.

한편, 예외적인 상황에서도 스케쥴 정보를 수정하지 않으면 상당한 전력이 낭비 될 수 있다. 예를 들어, 9시부터 6시까지 냉방(강)으로 동작하도록 설정되어 있는 공기조화장치(100)를 가정한다. 하지만 오후 12시 이후 공기조화장치(100) 주변의 재실자가 모두 존재 하지 않는 상황이 발생한 경우 스케쥴 정보에 따라 계속 공기조화장치(100)가 동작한다면 에너지가 낭비 될 것이다. 12시부터 6시까지 재실자가 없음에도 공기조화장치(100)는 기설정된 동작을 수행할 것이기 때문이다.

하지만 이러한 상황이 반복되지 않는다면 프로세서(140)는 기저장된 스케쥴 정보를 수정하지 않을 수 있다. 프로세서(140)는 예외적인 상황을 측정하고 바로 환경 정보에 반영하여 스케쥴 정보를 수정하는 것은 바람직하지 않을 수 있다. 따라서 본 개시는 스케쥴 정보를 수정하지 않고 위와 같은 문제를 해결할 대책을 마련하였다.

프로세서(140)는 스케쥴 정보 내의 현재 시간대에 대응하는 부하와 현재 수집된 환경 정보에 대응되는 부하가 기설정된 값 이상 차이나면, 스케쥴 정보 대신에 수집된 환경 정보에 기초하여 구동부(110)의 동작을 제어할 수 있다.

여기서, 프로세서(140)는 구동부(110)가 스케쥴 정보에 포함된 내용으로 동작하지 않고, 현재 수집된 환경 정보를 반영한 새로운 동작 상태로 공기조화장치(100)를 제어할 수 있다. 예를 들어, 9시부터 6시까지 냉방(강)의 동작하도록 설정되어 있는 공기조화장치(100)를 가정한다. 하지만 오후 12시 이후 공기조화장치(100) 주변의 재실자가 모두 존재 하지 않는 상황이 발생한 경우, 프로세서(140)는 스케쥴 정보에 포함된 동작 상태가 냉방(강) 이었어도 이를 취소하고 공기조화장치(100)를 정지하도록 제어할 수 있다.

한편, 프로세서(140)는 센서(120)에서 측정한 재실자의 체온을 기초로 공기조화장치(100)를 제어할 수 있다. 예를 들어, 현재 공기조화장치가 오전 9시부터 오후 6시까지 냉방(약)으로 동작하고 있는 경우를 가정한다. 일반적인 경우 재실자의 수가 적어 공기조화장치(100)는 동작 상태를 항상 냉방(약)으로 설정하는 스케쥴 정보를 적용하고 있는 상태에 해당하는 경우이다. 이 경우, 오전 10시쯤 막 더운 날씨에 체온이 40도에 육박하는 4명이 실내로 들어온 경우를 가정한다. 이 경우, 예측된 부하와 다르게 실내 온도를 빠르게 낮추는 동작이 필요할 수 있다. 프로세서(140)는 재실자의 수를 4명으로 파악하고 재실자의 체온을 40도로 파악하여 이를 반영한 부하값을 산출할 수 있다. 프로세서는 이미 예측된 부하값과 일정 값 이상으로 차이가 나는 경우, 이미 적용되었던 스케쥴 정보인 냉방(약)을 취소하고 냉방(강)으로 동작하도록 제어할 수 있다.

한편, 프로세서(140)는 재실자마다의 체온을 각각 파악하여, 냉방의 방향을 가장 체온이 높은 재실자 쪽으로 하도록 제어할 수 있다. 일반적으로 가장 높은 체온을 가진 사람을 지칭하였지만, 반드시 한사람에게 해당하는 것은 아니며 프로세서(140)는 재실자의 위치를 일정한 그룹으로 묶어 온도가 높은 재실자가 많이 속해있는 그룹이 있는 방향으로 바람이 가도록 제어할 수 있다.

한편, 프로세서(140)는 RAM, ROM, CPU, GPU(Graphic Processing Unit), 버스를 포함할 수 있다. RAM, ROM, CPU, GPU(Graphic Processing Unit) 등은 버스를 통해 서로 연결될 수 있다.

이상과 같이 본 개시의 일 실시 예에 따른 공기조화장치(100)는, 시간 단위로 구분 된 스케쥴 정보를 이용하여 공기조화장치(100)를 제어하기 때문에 사용자가 매번 공기조화장치(100)를 제어할 필요가 없고 사용자의 편의성을 향상시킬 수 있다.

또한, 수집된 환경 정보에 기초하여 스케쥴 정보를 수정하고 이를 반영하여 공기조화장치(100)를 제어하기 때문에, 사용자가 개별 환경에 맞도록 공기조화장치(100)의 동작 상태를 직접 입력하지 않아도 본원은 자동으로 공기조화장치(100)를 제어할 수 있고 사용자의 편의성을 향상시킬 수 있다.

이에따라, 공기조화장치(100)는 기본적으로 적용되고 있는 스케쥴 정보와 다른 패턴의 환경 정보가 분석되었을 경우 스케쥴 정보를 수정하는 동작을 포함한다. 프로세서(140)는 따라서 기존의 스케쥴 정보와 기설정된 시간 동안 수집된 환경 정보를 비교하여 앞으로의 상황을 예측할 수 있다. 또한, 예측된 상황이 기존의 스케쥴 정보와 다르다면, 프로세서(140)는 기존의 스케쥴 정보를 수정할 수 있고 이는 효율적으로 공기조화장치(100)를 관리할 수 있게 해준다.

한편, 공기조화장치(100)는 기존의 스케쥴 정보를 수정하지 않더라도 예외적인 상황에 대처할 수 있다. 프로세서(140)는 현재 공기조화장치(100)에 적용된 스케쥴 정보와 센서에서 측정된 환경 정보를 비교할 수 있다. 비교된 양 정보의 값이 차이가 많이 나는 예외적인 상황이 발생했을 경우, 프로세서(140)는 이를 판단할 수 있다. 여기서, 공기조화장치(100)는 기존에 공기조화장치(100)에 적용되었던 스케쥴 정보를 취소하고 수집된 환경 정보에 대응되는 동작상태를 수행할 수 있도록 구동부(110)를 제어할 수 있다.

따라서, 공기조화장치(100)는 기존의 스케쥴 정보를 수정하지 않고도 예외적인 상황에 빠르게 대처할 수 있어 효율적으로 공기조화장치(100)의 전력을 관리할 수 있다. 또한, 사용자가 예외적인 상황에서 따로 공기조화장치(100)를 제어하지 않아도 되므로 사용자 편의성을 향상시킬 수 있다.

또한, 본 개시의 공기조화장치(100)는 앞으로의 환경 정보에 대한 변화를 미리 예측하여 이를 반영하여 동작할 수 있다. 예를 들어, 재실자의 수가 늘어날 것을 미리 예측하여 공기조화장치(100)를 미리 동작하게 할 수 있다. 예측된 스케쥴 정보로 동작하는 공기조화장치(100)는 항상 쾌적한 온도를 유지할 수 있다.

또한, 공조 대상에 재실자의 수가 없는 경우를 미리 예측할 수 있고 공기조화장치(100)는 미리 전원을 차단하거나 출력 세기를 낮춤으로써 에너지를 절약할 수 있다.

한편, 도 1을 설명함에 있어서, 공기조화장치(100)가 내부적으로 스케쥴 정보를 수정하는 것으로 설명하였지만, 구현시에는 외부 서버에서 일정 시간마다 공기조화장치(100)에 제어 동작에 관한 명령을 전달하고 환경 정보를 분석하고 스케쥴 정보를 수정하는 형태로도 구현될 수 있다.

한편, 이상에서는 공기조화장치(100)를 구성하는 간단한 구성에 대해서만 도시하고 설명하였지만, 구현시에는 다양한 구성이 추가로 구비될 수 있다. 이에 대해서는 도 2를 참조하여 이하에서 설명한다.

도 2는 도 1의 공기조화장치(100)의 구체적인 구성을 설명하기 위한 블록도이다.

도 2를 참조하면, 공기조화장치(100)는 구동부(110), 센서(120), 메모리(130), 프로세서(140), 통신부(150), 조작 입력부(160) 및 디스플레이(170)로 구성될 수 있다.

구동부(110), 센서(120), 메모리(130) 및 프로세서(140)의 동작에 대해서는 도 1과 관련하여 앞서 설명하였는바, 중복 설명은 생략한다.

통신부(150)는 센서(120)에서 수집한 환경 정보를 외부 서버 등에 전달할 수 있다. 여기서, 외부 서버는 클라우드 서버(300) 혹은 자동 제어 서버(400)일 수 있다. 외부 서버에서는 공기조화장치(100)의 통신부(150)가 보내온 정보를 바탕으로 이에 대하여 스케쥴 정보를 새로 생성하거나 수정하는 동작을 수행할 수 있다. 또한, 외부 서버는 생성 또는 수정된 스케쥴 정보를 공기조화장치(100)에 전송할 수 있다. 여기서 공기조화장치(100)의 통신부(150)는 외부 서버에서 생성 또는 수정된 스케쥴 정보를 수신할 수 있다. 프로세서(140)는 수신된 스케쥴 정보를 반영하여 공기조화장치(100)를 제어할 수 있다.

통신부(150)는 다양한 유형의 통신방식에 따라 다양한 유형의 외부 기기와 통신을 수행하는 구성이다. 통신부(150)는 와이파이칩, 블루투스 칩 무선 통신 칩을 포함한다. 프로세서(140)는 통신부(150)를 이용하여 각종 외부 기기와 통신을 수행한다.

조작 입력부(160)는 복수의 초기 스케쥴 정보 가운데 하나의 스케쥴 정보를 입력 받을 수 있다. 메모리(130)에 기저장된 복수의 초기 스케쥴 정보 가운데 하나를 공기조화장치(100)에 적용시키기 위해서 사용자는 조작 입력부(160)를 통해서 하나의 스케쥴 정보를 선택할 수 있다.

조작 입력부(160)는 사용자의 제어 명령을 입력 받는 구성요소에 해당할 수 있다. 이는 공기조화장치(100)에 설치된 버튼 형태일 수 있다. 일반적으로 공기조화장치(100)의 조작 입력부(160)는 복수개의 버튼으로 구성될 수 있고 전원을 제어하는 버튼, 동작 모드를 선택하는 버튼, 동작 모드의 출력 세기를 선택하는 버튼 등이 포함될 수 있다. 하지만 이는 예시적인 것이며 추가적으로 다른 기능에 대응되는 버튼이 추가될 수 있다.

조작 입력부(160)는 버튼, 터치 패드, 마우스 및 키보드와 같은 장치로 구현되거나, 상술한 디스플레이(170) 기능 및 조작 입력 기능도 함께 수행 가능한 터치 스크린으로도 구현될 수 있다.

디스플레이(170)는 또한 수집된 환경 정보, 스케쥴 정보, 현재 공기조화장치(100)의 동작 상태를 표시할 수 있다. 또한, 복수개의 스케쥴 정보를 선택하기 위한 사용자 인터페이스를 표시할 수 있다.

하지만, 디스플레이(170)에 표시되는 내용을 한정하는 의미는 아니고 사용자에게 전달해야 하는 정보와 관련된 것이 모두 표시될 수 있다.

디스플레이(170)는 사용자 제어 명령을 입력받기 위한 사용자 인터페이스 창을 표할 수 있다. 디스플레이(170)는 LCD(Liquid Crystal Display), OLED(Organic Light Emitting Diodes) 디스플레이, PDP(Plasma Display Panel), 터치 스크린 등과 같은 다양한 형태의 디스플레이로 구현될 수 있다.

한편, 디스플레이(170)는 사용자의 터치 제스처를 감지하기 위한 터치 센서를 포함할 수 있다. 터치 센서는 정전식이나, 감압식, 압전식 등과 같은 다양한 유형의 센서로 구현될 수 있다. 정전식은 디스플레이 표면에 코팅된 유전체를 이용하여, 사용자의 신체 일부가 디스플레이 표면에 터치되었을 때 사용자의 인체로 여기되는 미세 전기를 감지하여 터치 좌표를 산출하는 방식이다. 감압식은 디스플레이에 내장된 두 개의 전극 판을 포함하여, 사용자가 화면을 터치하였을 경우, 터치된 지점의 상하 판이 접촉되어 전류가 흐르게 되는 것을 감지하여 터치 좌표를 산출하는 방식이다.

한편, 이상에서는 하나의 디스플레이(170)가 표시 기능 및 터치 제스처의 감지 기능 모두 수행하는 것으로 설명하였지만, 구현시에 표시 기능과 제스처 감지 기능은 서로 다른 구성에서 수행될 수 있다. 즉, 영상 표시만 가능한 디스플레이 장치와 터치 감지만이 가능한 터치 패널을 조합하여 디스플레이를 구현할 수도 있다.

한편, 지금까지 도 1 및 도 2에서는 일정 시간마다 공기조화장치(100)에 제어 동작에 관한 명령을 전달하고 수집된 환경 정보를 분석하고 스케쥴 정보를 생성 또는 수정하는 동작을 공기조화장치(100)의 프로세서(140)가 수행하는 것을 기재하였다.

하지만 본 개시의 또 다른 실시 예에 따른 공기조화장치(100)는 외부 장치 등에서 일정 시간마다 공기조화장치(100)에 제어 동작에 관한 명령을 전달하고 환경 정보를 분석하고 스케쥴 정보를 생성 또는 수정할 수 있다.

도 3은 본 개시의 일 실시 예에 따른 공기조화장치(100)를 제어하는 시스템(1000)을 설명하기 위한 블록도이다.

로컬 제어기(200)는 일반적으로 공기조화장치(100)를 제어하는 리모컨에 해당할 수 있다. 예를 들어, 리모컨 등으로 근거리 제어가 가능하다. 리모컨은 IR 리모컨, 블루투스 리모컨 등이 될 수 있다. 하지만 상술한 리코컨 종류에만 한정되는 것은 아니면 다양한 방식의 리모컨이 본 제어 방법에 사용될 수 있다.

하지만 리모컨에 해당하지 않고 공기조화장치(100)와 통신 가능한 사용자 단말장치일 수 있다. 사용자 단말장치는 스마트폰, 태블릿 등이 될 수 있다. 하지만, 이에 한정되는 것은 아니며 일정 시간마다 공기조화장치(100)에 제어 동작에 관한 명령을 전달하고 환경 정보를 분석하고 스케쥴 정보를 생성 또는 수정할 수 있는 사용자 단말 장치 일 수 있다.

또한, 원격 제어기는 근거리가 아닌 원거리에서 공기조화장치(100)를 제어할 수 있는 장치를 의미할 수 있다. 예를 들어 공기조화장치(100)와 연결된 클라우드 서버(300)일 수 있다. 클라우드 서버(300)에서 일정 시간마다 공기조화장치(100)에 제어 동작에 관한 명령을 전달하고 환경 정보를 분석하고 스케쥴 정보를 생성 또는 수정하는 동작을 수행할 수 있고 이에 대한 결과를 공기조화장치(100)에 전송할 수 있다.

예를 들어, 공기조화장치(100)는 클라우드 서버(300)로부터 매 시간마다 제어 명령을 수신하여 대응되는 동작을 수행할 수 있다.

또한, 자동 제어 서버(400)가 공기조화장치(100)와 통신할 수 있다. 클라우드 서버(300)와 동일한 방식으로 외부의 자동 제어 서버(400)를 통해 일정 시간마다 공기조화장치(100)에 제어 동작에 관한 명령을 전달하고 환경 정보를 분석하고 스케쥴 정보를 생성 또는 수정하는 동작을 수행할 수 있고 이에 대한 결과를 공기조화장치(100)에 전송할 수 있다.

한편, 지금까지 도 1 내지 도 3을 통해 공기조화장치(100)의 구성 요소에 대해 구체적으로 설명하였다. 본 개시의 실시 예들은 시간에 따른 정보를 포함하는 스케쥴 정보를 언급하고 있으며 이에 대하여 설명한다.

스케쥴 정보는 수집된 환경 정보 및 환경 정보에 대응하는 동작 상태에 대한 정보를 시간에 대응되도록 정렬된 제어 명령의 집합일 수 있다. 예를 들어, 하루 단위의 스케쥴 정보는 아침부터 저녁까지 특정 시간에 특정 동작을 하도록 설정된 명령들이 저장되어 있을 수 있다. 따라서 스케쥴 정보가 공기조화장치(100)에 적용되면 사용자는 개별적으로 공기조화장치(100)를 제어하지 않아도 프로세서(140)가 자동으로 공기조화장치(100)를 제어할 수 있다.

여기서, 스케쥴 정보란 시간 별로 저장된 환경 정보와 환경 정보에 기초한 공기조화장치(100)의 동작 상태를 포함하는 정보일 수 있다.

여기서, 환경 정보는 실내 온도, 실외 온도, 습도, 공조 대상의 재실자 수, 재실자의 체온 및 먼지량 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 여기서, 환경 정보는 센서(120)에 의해 수집 또는 측정될 수 있다.

여기서, 동작 상태는 동작 모드 및 출력 세기에 대한 정보를 포함할 수 있고, 동작 모드는 냉방, 난방, 송풍 및 공기청정기능 등의 서로 다른 모드를 의미하는 것이며, 출력 세기는 냉방(강), 냉방(중) 및 냉방(약) 등과 같이 동일한 동작 모드에서 다른 출력을 의미하는 것일 수 있다.

여기서, 동작 상태는 동작 모드 및 출력 세기에 한하지 않고 기능 및 동작에 대한 정보를 추가적으로 포함할 수 있다. 또한, 동작 모드 및 출력 세기 역시 상술한 구성에 한하지 않고 추가적인 기능이 포함될 수 있다.

한편, 동작 상태는 수집된 환경 정보에 대응될 수 있다. 프로세서(140)는 수집된 환경 정보를 분석하여 이에 대응되는 동작 상태를 설정해야 한다. 여기서, 수집되는 환경 정보는 매우 다양하기 때문에 이를 반영하는 과정이 매우 복잡할 수 있다. 여기서 하나의 방법으로 기계 학습 방법을 이용할 수 있고 이에 대하여 도 11에서 후술하였다.

수집된 환경 정보에서 대응되는 동작 상태를 결정하기 위하여 본 개시의 일 실시예에 따른 공기조화장치(100)는 부하라는 개념을 이용할 수 있다.

부하(load)는 온도를 제어하는데 영향을 미치는 열부하의 의미일 수 있다. 예를 들어, 동일한 성능의 공기조화장치(100)가 존재하고 현재온도가 30도이고 목표온도가 25도인 상황을 가정한다. 부하가 높으면 공기조화장치(100)는 부하가 낮은 경우보다 더 오래 동작해야 목표 온도에 도달 할 수 있을 것이다. 즉, 부하가 높으면 목표온도까지 도달하는 시간이 오래걸리고 부하가 낮으면 목표온도까지 도달하는 시간이 짧게 걸린다.

여기서, 공기조화장치(100)는 부하의 변동에 따라 출력을 높일지 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 공조 대상의 목표 온도가 항상 25도로 해야 한다면 부하가 높은 시간에 출력도 높게 설정해서 목표온도를 유지할 수 있다.

따라서, 부하는 목표 온도에 도달하는 시간에 영향을 미치는 다양한 정보를 의미할 수 있다. 하지만 본 개시의 실시 예들에서는 부하가 각각의 정보가 아니라 다양한 환경 정보로부터 종합된 하나의 대표값을 의미하는 것으로 사용하였다. 구체적으로 부하는 실내 온도, 실외 온도, 습도, 공조 대상의 재실자 수, 재실자의 체온 및 먼지량 중 적어도 하나의 정보를 반영하여 산출된 값일 수 있다.

여기서, 서로 다른 종류의 환경 정보를 종합하는 경우 각각의 정보에 대응되는 변환 과정을 거쳐 하나의 부하값을 산출할 수 있다.

예를 들어, 재실자의 수가 30이고 현재 온도가 27도이면 재실자의 수는 +30을 부여하고 현재 온도27에는 +5를 부여할 수 있다. 여기서, 부하는 35가 될 수 있다. 각각 부여된 숫자들은 사용자의 설정에 따라 변경 될 수 있다.

예측된 시간대별 부하에 기초하여 스케쥴 정보 내의 시간대별 동작 상태를 수정할 수 있다. 상술한 예시를 통해 설명하면, 현재 재실자의 수가 30이고 현재 온도가 27도로 가정한다. 여기서, 예측된 부하는 35이며 부하 35에 대응하여 동작 상태를 결정할 수 있다. 동작 상태는 냉방(강)으로 설정 될 수 있으며, 부하 35에 대응되는 동작 상태는 사용자의 설정에 맞게 변경될 수 있다.

한편, 본 개시의 일 실시예에 따른 부하 예측은 현재 시점만을 고려하지 않고 복수의 환경 정보를 종합하여 결정할 수 있다. 예를 들어, 오늘의 9시 부하가 35이었고 내일 9시 부하가 30이라고 가정했을 때, 내일 모레의 부하는 35와 30의 평균값인 32.5일 것이라고 예측 할 수 있다. 여기서, 평균값을 예시로 하였을 뿐, 예측 부하값은 다양한 수학적 방법으로 결정될 수 있다.

이렇게 구해진 부하는 시간에 따라 다른 값을 가질 수 있으며 이에 대한 구체적인 설명은 도 4 내지 도 7을 통해 후술하였다.

도 4 내지 도 7은 본 개시의 일 실시 예에 따른 시간에 따른 부하의 변화량을 설명하기 위한 도면이다.

도 4는 본 개시의 일 실시 예에 따른 시간 대비 부하의 변화량을 설명하기 위한 도면이다.

도 4 를 참조하면, 9시부터 6시까지 부하가 일정한 값을 갖고 그 이외의 시간에는 부하가 0에 해당한다. 여기서, 부하의 변동폭을 시간에 따라 조절하지 않고 일정하게 유지하고 있다. 따라서 이를 반영한 스케쥴 정보는 9시부터 6시까지 일정한 출력으로 공기조화장치(100)가 동작하도록 설정될 수 있다.

여기서, 도 4는 부하의 패턴에 해당할 수 있으며, 부하의 패턴은 시간에 따른 부하의 변화를 보여줄 수 있다.

여기서, 도 4를 반영한 스케쥴 정보가 기본 스케쥴 정보로 설정될 수 있다. 공기조화장치(100)가 처음 설치되는 경우 저장된 데이터가 없기 때문에 가장 간단한 스케쥴 정보가 설정되어야 한다. 따라서 도 4를 반영한 스케쥴 정보가 기본 스케쥴 정보로 설정될 수 있다. 여기서, 부하가 변동되는 9시부터 6시에 해당하는 공기조화장치(100)의 동작 시작시간과 종료시간은 변경될 수 있다. 또한, 시간에 대한 정보를 반영하지 않고 공기조화장치(100)가 동작하는 동안에는 항상 일정한 부하를 고려하여 동작하도록 설정할 수도 있다.

도 5는 본 개시의 또 다른 실시예에 따른 부하의 변화량을 설명하기 위한 도면이다.

도 5를 참조하면, 9시 이전에는 부하가 없으며 9시 이후에 부하가 급격하게 늘어난다. 이는 9시 전후로 출근하는 사무실 또는 학교와 같은 공간의 스케쥴을 반영한 것이다. 여기서, 12시에서 1시는 점심시간에 해당하므로 대부분의 사람들이 공조 대상에서 나가있게 되고 부하는 낮아지게 된다. 그리고 12시에서 1시 사이의 부하가 0이 아닌 이유는 사무실을 지키는 인력 또는 점심을 먹지 않는 사람 등이 있을 수 있다는 점을 반영하기 위한 것이다. 또한, 1시 이후에 다시 재실자의 수가 늘어나게 되면서 1시를 기점으로 부하가 다시 높아지게 된다. 퇴근시간인 6시 이후가 되면 부하가 다시 0이 된다.

도 6은 본 개시의 또 다른 실시예에 따른 부하의 변화량을 설명하기 위한 도면이다.

도 6을 참조하면, 도 5와 반대되는 상황에 해당한다. 예를 들어, 12시부터 1시 사이에 부하가 높고 그 이외의 시간에는 낮은 부하를 갖는 공간에 해당할 수 있다. 식당과 같이 점심시간에만 부하가 높은 경우에 해당할 수 있다. 여기서, 도 5에서 12시부터 1시에 재실자가 밖으로 나와 도 6에 해당하는 공간으로 이동하는 상황에 해당할 수 있다. 도 6을 참조하면, 12시부터 1시 이외의 시간에는 식당에서 일하는 근로자들이 있기 때문에 0으로 표시하지 않았다.

한편, 도 6에서는 도시하지 않았지만 12시부터 1시 사이에만 사람이 붐비지만 고정적으로 일하는 사람이 존재하지 않을 수 있다. 예를 들어, 휴게실이 이에 해당할 수 있다. 휴게실에서는 12시부터 1시에만 사람들이 붐비고 이외의 시간에는 사람들이 찾지 않기 때문에 12시부터 1시 이외의 시간에 대한 부하는 0이 될 수 있다.

도 4 내지 도 6에서는 부하의 변화량이 순간적으로 변화하는 그래프를 설명하였다. 이는 부하를 측정하는 단위시간을 1시간단위로 측정한 경우를 의미할 수 있다. 실제로는 재실자의 변화는 더 짧은 시간에 변화할 수 있다. 이에 관련한 설명은 도 7에 후술하였다.

도 7은 본 개시의 또 다른 실시예에 따른 부하의 변화량을 설명하기 위한 도면이다.

도 7을 참조하면, 측정 주기를 짧게 하여 부하가 일정한 속도로 증가하는 것을 확인할 수 있도록 도시하였다. 도 4 내지 도 6에서는 1시간 단위로 부하를 측정하였지만, 그 측정 시간을 짧게 하면 도 7과 같이 부하의 변화량의 기울기를 파악할 수 있다.

또한, 도 7에서 도시한 것처럼 시간에 따라 규칙성이 보이지 않을 수 있다. 기존 도 4 내지 도 6은 오전 9시부터 오후 6시까지 일정한 패턴이 보이지만 도 7은 일정한 패턴 없이 증가 와 감소를 반복한다.

프로세서(140)는 도 7과 같은 패턴의 부하 변화량이 감지되면 부하를 예측하는 것이 쉽지 않을 수 있다. 따라서, 프로세서(140)는 도 4와 같이 일반적인 스케쥴 정보를 적용할 수 있다. 여기서, 일정 시간에 변화하는 부하의 평균값에 맞추어 공기조화장치(100)를 제어할 수 있다.

상술한 도 4 내지 도 7은 시간에 따라 변하는 환경 정보(예를 들어, 온도 또는 재실자의 수 일 수 있다.)를 부하값으로 변환하고 시간에 따른 부하값의 변화를 도시하였다.

이러한 부하값의 변화는 센서(120)에 의해 수집된 환경정보를 통해 계산 될 수 있다.

한편, 환경 정보는 공간 정보, 시간 정보 및 사람 정보를 포함할 수 있다.

공간 정보란 공조 대상의 크기, 형태, 용도, 외기와의 차단도 및 기밀도일 수 있다. 여기서, 공조대상의 크기는 넓이나 체적을 의미할 수 있고 공조대상의 형태는 직사각형, 원 등의 구조 모양일 수 있다. 그리고 공조 대상의 용도는 사무공간, 체육시설, 공연시설, 교실, 호텔 등이 될 수 있다. 외기와의 차단도 및 기밀도는 벽면의 단열상태, 창문 출입문의 개폐상태를 의미할 수 있다.

예를 들어, 공조 대상의 구조가 정사각형이고 재실자의 수가 5라는 동등한 조건에서 A공간의 넓이는 100이고 B공간의 넓이는 200이라고 가정한다. 현재 온도가 30도인데 목표온도를 25도로 설정하고 동일한 공기조화장치(100) 및 동일한 출력으로 냉방 기능을 이용하는 경우, 목표온도까지 도달하는데 걸리는 시간이 B공간이 더 오래 걸릴 것을 예상할 수 있다.

따라서, 이러한 넓이에 대한 데이터를 부하값으로 변환할 수 있다. 구체적으로, 넓이가 증가하면 부하도 증가하겠지만 반드시 비례한다고 볼 수 없다. 따라서, 실제로 공간의 형태 및 넓이, 용도 등 상술한 공간 정보에 따라 부하의 변화를 실험을 통해 파악할 수 있다. 실험을 통해 파악된 상관관계를 이용하여 공기조화장치(100)에서 측정한 공간 정보에 대한 값을 부하값으로 변환할 수 있다. 또한, 상술한 상관관계는 수집된 환경 정보에 기초하여 파악할 수 있다.

여기서, 공기조화장치(100)는 변환된 부하값을 이용하여 목표 온도까지 도달하는 시간을 파악할 수 있다.

시간 정보란 공기조화장치(100)의 동작 시작 시간, 동작 종료 시간, 에너지 절감을 위한 효율 운전 요구 기간, 실내의 온도가 급격히 상승(또는 하강)하는 시간 등이 될 수 있다. 또한, 계절별로 공기조화장치(100)의 동작 여부가 달라질 수 있으므로 시간 정보는 계절에 대한 정보를 포함할 수 있다.

예를 들어, 6월부터 8월까지는 같은 공간이라도 외부에서 유입되는 열이 높으므로 목표온도까지 도달하는 시간이 더 오래 걸릴 수 있다. 따라서 시간정보에 6월부터 8월에 해당하는 기간에 부하를 추가할 수 있다. 구체적으로 공기조화장치(100)는 6월부터 8월에 해당하는 기간에 부하값에 +20을 더하는 동작을 수행할 수 있다.

사람 정보란 재실자의 수, 재실자의 체온, 재실자의 밀도, 재실자의 활동, 착의량, 나이, 인종(또는 국적, 국가), 사용자가 지정한 설정 이력을 포함할 수 있다.

재실자는 공조 대상에 존재하는 사람을 의미할 수 있고 재실자의 밀도는 공조 대상의 넓이 대비 재실자의 수를 의미할 수 있다. 그리고 재실자의 활동을 파악하는 것은 공조 대상에 있는 재실자가 정지하고 있는지 또는 움직이고 있는지 파악하는 것을 의미할 수 있다. 공기조화장치(100)는 재실자가 일정 시간 움직이고 있는 경우 운동을 하는 것으로 파악할 수 있다. 여기서, 재실자가 곧 더위를 느낄 것을 예상할 수 있고 프로세서(140)는 공기조화장치(100)의 출력을 미리 높일 수 있다.

도 8 내지 도 10은 본 개시의 일 실시 예에 따른 환경 정보를 수집하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.

도 8은 공기조화장치(100)가 동작하는 공조 대상(800)에 재실자가 있는 모습을 설명하기 위한 도면이다.

도 8을 참조하면, 공기조화장치(100)는 센서(120)를 이용하여 공조 대상(800)에 있는 재실자의 수를 판단할 수 있다. 도 8에서는 불규칙하게 위치한 재실자를 표현하였지만, 센서(120)는 재실자가 규칙적인 형태로 존재하여도 파악할 수 있다. 예를 들어, 재실자의 밀도가 아주 높은 공간에서도 재실자의 수를 파악할 수 있다.

도 9는 본 개시의 또 다른 실시 예에 따른 재실자의 이동을 설명하기 위한 도면이다.

도 9를 참조하면, 재실자 1명이 공조 대상(800)의 공간에서 밖으로 나가는 것을 의미한다. 이 경우, 공기조화장치(100)는 센서(120)를 이용하여 공조 대상(800)의 공간에 있는 재실자 수의 변화를 판단할 수 있다. 구체적으로, 센서(120)는 재실자의 움직임을 파악할 수 있고 이를 통해 공조 대상(800)의 공간에 있는 재실자 수의 변화를 파악할 수 있다

여기서, 공기조화장치(100)는 재실자의 움직임을 파악하는 동작 대신에 현재 공조 대상(800)에 있는 재실자의 수를 일정시간마다 확인하여 재실자 수의 변화를 파악할 수 있다.

한편, 부하는 시간에 따라 변하는 환경 정보를 반영하지만 시간에 따라 변하지 않는 환경 정보를 반영할 수 있다. 예를 들어, 공간정보가 될 수 있다. 보통의 경우 공기조화장치(100)가 한번 설치되면 위치가 변경되는 경우가 많지 않으므로 공조 대상(800)은 시간에 따라 변하지 않는다. 즉, 한번 설치된 공기조화장치(100)의 공조 대상(800)인 사무실 또는 교실은 일정한 면적을 갖기 때문에 이를 반영한 부하는 일정할 수 있다.

도 8 내지 도 9 에서는 공조 대상(800)의 모서리 부분이 직각을 이루는 형태(800)를 도시하였지만, 센서(120)는 곡면 형태의 모서리를 가진 공조 대상의 형태도 파악할 수 있다.

도 10은 본 개시의 또 다른 실시 예에 따른 공조 대상을 설명하기 위한 도면이다.

도 10을 참조하면, 공기조화장치(100)의 센서(120)는 공조 대상의 형태를 파악할 수 있다. 도 10을 참조하면, 공조대상의 구조가 일반적인 직사각형이 아닌 경우에도, 센서(120)를 이용하여 특정한 형태를 파악할 수 있다. 센서(120)는 도 10에서 도시하는 특이한 형태(900)의 공간을 파악할 수 있다.

도 11은 본 개시의 일 실시 예에 따른 학습 모델을 설명하기 위한 도면이다.

도 11을 참조하면, 본 개시의 부하 정보 계산은 머신 러닝 기반의 인식 시스템에 의해 수행될 수 있으며, 본 개시에서는 뉴럴 네트워크(Neural Networks)에 기반한 일련의 기계학습 알고리즘에 의한 분류 시스템으로서, 딥 러닝 기반의 인식 시스템을 예로서 설명한다.

구체적으로, 딥 러닝 기반의 인식 시스템은 적어도 하나의 분류기를 포함할 수 있으며, 분류기는 하나 또는 복수 개의 프로세서(140)에 해당할 수 있다. 프로세서(140)는 다수의 논리 게이트들의 어레이(Array)로 구현될 수 있고, 범용적인 마이크로 프로세서(140)와 이 마이크로 프로세서(140)에서 실행될 수 있는 프로그램이 저장된 메모리(130)의 조합으로 구현될 수도 있다. 분류기는 뉴럴 네트워크(Neural Network) 기반 분류기, SVM(Support Vector Machine), 에이다부스트 분류기(Adaboost Classifier), 베이지안 분류기(Bayesian Classifier) 및, 퍼셉트론 분류기(Perceptron Classifier) 등으로 구현될 수 있다. 이하, 본 개시의 분류기는 컨볼루션 뉴럴 네트워크(Convolutional Neural Network, CNN) 기반 분류기로 구현되는 실시 예에 대하여 설명한다. 뉴럴 네트워크 기반 분류기는, 연결선으로 연결된 많은 수의 인공 뉴런들을 이용하여 생물학적인 시스템의 계산 능력을 모방하도록 구현된 연산모델로서, 연결 강도(가중치)를 갖는 연결선을 통해 인간의 인지작용이나 학습과정을 수행하게 된다. 그러나, 본 개시의 분류기가 이에 한정되는 것은 아니며, 상술한 다양한 분류기로 구현될 수 있음은 물론이다.

일반적인 뉴럴 네트워크는 입력층(1110)(input layer), 은닉층(1120)(hidden layer) 및 출력층(1130)(output layer)을 포함하며, 은닉층(1120)은 필요에 따라서 1 이상의 층으로 구성될 수 있다. 이러한, 뉴럴 네트워크를 학습시키기 위한 알고리즘으로 역전파(Bak Propagation) 알고리즘을 이용할 수 있다.

분류기는 어떠한 데이터가 뉴럴 네트워크의 입력층(1110)에 입력되면, 입력된 학습 데이터에 대한 출력 데이터가 뉴럴 네트워크의 출력층(1130)으로 출력되도록 뉴럴 네트워크를 학습시킬 수 있다. 촬영 이미지로부터 추출된 특징 정보가 입력되면, 뉴럴 네트워크를 이용하여 특징 정보의 패턴을 여러 클래스 중에서 어느 하나의 클래스로 분류하고, 분류 결과를 출력할 수 있다.

여기서, 입력층(1110)은 센서(120)에서 측정되는 데이터 값일 수 있다. 예를 들어, 입력층(1110)의 노드들(1111,1112,1113)은 온도, 습도, 재실자의 수, 재실자의 체온, 재실자의 행동, 공간의 크기, 공간의 구조 등이 될 수 있다. 상술한 입력층(1110)의 예시는 설명을 위한 것일 뿐, 이에 한정된다는 의미는 아니다. 즉, 입력층(1110)의 노드 수 는 사용자의 설정에 따라 변경될 수 있다.

도 11을 참조하면 입력층(1110)의 노드들(1111,1112,1113)은 3가지로 도시되어 있지만 이는 변경될 수 있다.

센서(120)를 통해 입력받을 수 있는 데이터는 입력층(1110)에 해당할 수 있다. 여기서, 출력층(1130)은 구동부(110) 출력 세기 또는 구동부(110)의 동작 모드가 될 수 있다.

구체적으로, 프로세서(140)는 센서(120)에서 입력받은 다양한 데이터를 통해 스케쥴 정보에 포함되는 구동부(110)의 동작 모드 또는 출력 세기를 결정할 수 있다. 여기서, 프로세서(140)는 구동부(110)의 동작 모드 또는 출력 세기에 따른 소비 전력이 적절한지 여부를 기준으로 학습할 수 있다. 또한, 학습 과정에서 목표 온도까지 도달하는 시간도 고려할 수 있다. 프로세서(140)는 출력값으로 나온 구동부(110)의 동작 모드 또는 출력 세기로 목표 온도까지 도달하는 시간을 고려하여 학습할 수 있다.

한편, 부하의 크기에 따라 동작 모드 또는 출력 세기가 달라질 수 있다는 점에서 출력층(1130)을 부하로 설정할 수 있다.

한편, 프로세서(140)는 센서(120)에서 입력받은 데이터를 기초로 최종적으로 구동부(110)를 제어하는 출력값을 산출해야 하므로, 프로세서(140)는 뉴럴 네트워크(Neural Networks)에 기반한 일련의 기계학습 알고리즘에 의한 분류 시스템으로서, 딥 러닝 기반의 인식 시스템을 이용할 수 있다.

또한, 도 11에는 은닉층(1120)을 2단계로 표현하였지만 1단계 은닉층으로만 이루어진 분류 시스템일 수 있다. 또한, 은닉층(1120)에 포함되는 노드 수 역시 변경될 수 있다.

도 12 내지 도 17은 스케쥴 정보를 설명하기 위한 도면이다.

도 12a는 시간에 따른 부하의 변화를 설명하기 위한 도면이다.

도 12a를 참조하면, 복수의 부하(1210)가운데 하루 단위의 부하#1(1211), 부하#2(1212) 및 부하#3(1213)을 구분하였다.

시간은 1시간 단위로 구분되어 있고 구분된 시간(1220)에 따라 부하도 변한다. 예를 들어 부하#1(1211)의 9시부터 12시까지는 부하가 30에 해당한다. 부하#1(1211), 부하#2(1212) 및 부하#3(1213)은 하루 단위의 부하 정보를 의미한다. 하루 단위로 매 시간마다 부하의 값이 저장되어 있다.

도 12b는 부하에 대응되는 공기조화장치(100)의 동작 상태를 설명하기 위한 도면이다.

도12b를 참조하면, 동작 상태#1(1231), 동작 상태#2(1232) 및 동작 상태#3(1233)은 하루 단위의 동작 상태 정보를 의미한다. 하루 단위로 매 시간마다(1240) 동작 상태의 값이 저장되어 있다.

여기서, 도 12a에서 도시한 시간과 달리 도 12b에서 도시한 시간은 45분부터 1시간 단위로 설정되어 있다. 동작 상태라는 것은 공기조화장치(100)가 동작하는 기능을 의미하고 부하는 동작 상태를 결정하는 것에 영향을 줄 수 있다. 프로세서(140)는 시간에 따른 부하에 대하여 미리 공기조화장치(100)를 동작하게 해야 적절한 목표 온도를 유지할 수 있다. 따라서 동작 상태는 부하가 측정된 값보다 15분 미리 동작할 수 있다.

여기서, 15분은 설명을 위한 하나의 값일 뿐이고 사용자의 설정에 따라 변경될 수 있다. 또한, 사용자의 직접적인 설정이 없어도 프로세서(140)가 자동으로 효율적인 전력관리를 위해 최적의 작동 시간을 산출하여 적용시킬 수 있다.

여기서, 동작 상태는 동작 모드 및 출력 세기에 대한 정보를 포함할 수 있고, 동작 모드는 냉방, 난방, 송풍 및 공기청정기능 등의 서로 다른 모드를 의미하는 것이며, 출력 세기는 냉방(강), 냉방(중) 및 냉방(약) 등과 같이 동일한 동작 모드에서 다른 출력을 의미하는 것일 수 있다. 여기서, 동작 상태는 동작 모드 및 출력 세기에 한하지 않고 기능 및 동작에 대한 정보를 추가적으로 포함할 수 있다.

한편, 도 12a에서 기술한 시간(1220)과 도 12b에서 기술한 시간(1240)이 1시간 간격으로 되어 있지만, 이는 예시에 불과하며 시간 간격은 15분단위 일 수 있다. 오히려 부하 정보와 동작 상태 정보를 모두 표현하기 위해 시간 간격을 작게 설정할 수 있다.

도 12c는 부하 정보와 동작 상태 정보를 모두 포함하는 하나의 스케쥴 정보를 설명하기 위한 도면이다.

스케쥴 정보란 환경 정보 및 동작 상태를 포함할 수 있고 환경 정보를 기초로 부하를 산출 할 수 있다. 즉, 스케쥴 정보에 부하와 동작 상태를 모두 포함 할 수 있다.

도 12c를 참조하면, 부하#1(1211) 가운데 8시부터 10시까지의 부하(1221)와 동작 상태#1(1231) 가운데 07시45분부터 9시45분까지의 동작 상태(1241)를 모두 포함하는 스케쥴 정보#1(1250)을 일부 도시한 것이다. 도 12c를 참조하면, 구분된 시간(1260)이 15분 단위로 부하#1(1211)과 동작 상태#1(1231)이 저장되어 있는 것을 확인 할 수 있다.

구체적으로, 부하는 9시 이전에는 0이고 9시부터 30이 된다. 공기조화장치(100)는 9시부터 부하가 30이 되는 공조 대상에 미리 동작을 수행해야 할 필요성이 있다. 9시부터 부하가 30이되는데 9시부터 동작을 시작하면 사용자는 공조 대상이 이미 덥다고 느낄 수 있기 때문이다.

따라서, 공기조화장치(100)는 부하가 30이 되는 시점보다 15분 먼저 동작 상태를 변경하여 냉방(강)을 수행할 수 있다. 또한, 09시 45분에는 이미 실내 온도가 충분히 내려갔다고 판단하여 15분 뒤의 부하가 변화가 없다면 동작 상태를 냉방(중)으로 변경할 수 있다.

9시 이전에는 공기조화장치(100)가 작동하지 않아 목표 온도를 올리는데 동작 모드를 냉방으로 하고 출력 세기를 강으로 할 수 있다. 하지만 일정 시간 이후 목표 온도를 유지하기 위해선 출력 세기를 중으로 할 수 있다.

이는 예시적인 동작 상태 변경을 보여주기 위한 것일 뿐이며 동작 상태는 다르게 변경될 수 있다.

도 13은 도 12a에서 도시한 개별적인 부하#1(1211), 부하#2(1212), 부하#3(1213)을 종합하여 다음의 부하를 예측하는 것을 설명하기 위한 도면이다.

도 13을 참조하면, 부하#1(1211), 부하#2(1212), 부하#3(1213)은 다른 시간대는 동일한 부하값을 갖지만 12시부터 1시까지 서로 다른 부하값을 가진다. 여기서, 1310은 부하#1(1211)에 대한 그래프이고 1320은 부하#2(1212)에 대한 그래프이다. 또한, 1330은 부하#3(1213)에 대한 그래프이다.

그리고 1340은 부하#1(1211), 부하#2(1212), 부하#3(1213)을 모두 종합하여 다음의 부하값을 예측한 그래프이다. 1340은 부하#1(1211), 부하#2(1212), 부하#3(1213)의 평균값으로 다음의 부하값을 예측하였다. 예를 들어, 12시부터 1시 사이에 해당하는 부하값이 부하#1(1211)은 0, 부하#2(1212)는 5, 부하#3(1213)은 25에 해당한다. 여기서, 예측된 부하값은 10=(0+5+25)/3 의 계산 과정을 통해 산출될 수 있다.

하지만, 이는 하나의 방법에 불과하고 다른 수학적인 방법을 통해 합리적인 부하값을 예측할 수 있다. 그리고 예측된 부하값은 새로운 스케쥴 정보를 생성 또는 수정하는데 이용될 수 있다.

도 14는 스케쥴 정보 가운데 부하값 만을 도시한 표이다.

도 14를 참조하면, 부하값은 재실자의 수만을 반영할 수 있다. 센서(120)는 시간에 따른 재실자의 수를 측정할 수 있다. 측정된 재실자의 수를 파악한 이후에는 이에 대응되는 부하값으로 변환하여 매 시간별로 저장할 수 있다.

도 14를 참조하면, 1시간 단위로 변경되는 부하를 보여주고 있고 주기는 일주일로 나타내었다. 또한, 1시간 단위로 시간을 구분하고 구분된 시간(1420)에 따라 월요일(1411), 화요일(1412), 수요일(1413), 목요일(1414), 금요일(1415), 토요일(1416) 및 일요일(1417) 각각의 부하 정보를 요일별(1410)로 확인 할 수 있다.

그리고 기본적으로 월요일(1411)부터 금요일(1415)까지 일정한 부하가 존재하지만, 토요일(1416) 및 일요일(1417)에는 부하가 존재하지 않는다. 여기서 공조 대상은 주말에는 재실자가 존재하지 않는 교실 또는 사무실일 수 있다.

또한, 오전 9시 이전과 오후 6시 이후에는 부하가 0에 해당한다. 여기서, 공기조화장치(100)는 작동되지 않도록 제어할 수 있다. 그리고 오전9시부터 오전12시까지 대부분의 부하는 30으로 표시된다. 이것은 재실자 수에 대한 부하값이 30에 해당함을 의미할 수 있다.

여기서, 목요일 오전 9시부터 오전12시까지 부하값을 29로 설정(1430)할 수 있고 평소와 달리 1명이 공조대상에 있지 않는 것을 의미한다. 예를 들어, 출장이나 지각 같이 특정 시간에 재실자가 공조 대상에 없는 경우 이를 센서(120)를 통해 확인할 수 있다.

또한, 12시부터 13시까지는 점심시간에 해당하여 대부분의 재실자가 공조 대상에서 나가고 일부만 남아 있음을 부하 5로 표현(1440)하였다. 따라서 12시부터 13까지에 해당하는 부하는 5로 설정될 수 있다. 그리고 13시 이후에는 다시 재실자가 공조 대상으로 복귀하여 부하값이 30으로 설정될 수 있다.

한편, 화요일 및 목요일 오후 14시에서 15시까지는 부하가 1로 표시(1450)되었다. 이는 특정 요일에 체육 수업을 받아 공조 대상에 대부분의 재실자가 존재하지 않는 상황을 가정한 것이다. 여기서, 1명의 인원만 남는 상황을 반영한 것이고 실제로 부하는 0이되거나 더 높을 수 있다. 일반적으로 학급의 체육시간은 일주일 단위로 같은 시간에 이루어지기 때문에, 다음주 화요일 및 목요일 14시에서 15시까지 유사한 부하값을 가질 수 있다.

따라서, 프로세서(140)는 이러한 스케쥴 정보에 대응되는 제어 명령을 내릴 수 있다. 예를 들어, 화요일 및 목요일 14시 이전에 공기조화장치(100)의 출력을 낮춰 불필요한 전력을 낭비하지 않을 수 있다.

또한, 월요일 수요일 16시부터 18시까지는 부하가 10(1460)이지만 화요일 목요일 금요일에는 부하가 0일 수 있다. 보통의 수업이 16시에 끝나 공조 대상에 재실자가 없지만 월요일 수요일 16시부터 18시에는 해당 공간에 소수의 인원만 남아 다른 활동을 하는 것을 반영한 것이다.

이렇듯 공기조화장치(100)의 공조 대상에 대한 정보를 반영하여 부하값을 저장할 수 있다. 저장된 부하값은 프로세서(140)를 통해 스케쥴 정보에 반영할 수 있다.

예를 들어, 도 14에 대한 내용을 반영한 스케쥴 정보에 대해 설명하도록 한다.

월요일의 경우, 스케쥴 정보는 오전9시에 부하가 30으로 급증하는 것을 예상하여 오전8시 45분부터 공기조화장치(100)가 동작할 수 있도록 제어 명령이 포함될 수 있다. 그리고 12시에 부하가 5로 감소될 것을 예측하여 스케쥴 정보는 11시 45분부터 공기조화장치(100)의 동작을 정지하는 명령을 포함할 수 있다.

그리고 13시부터 다시 부하가 30으로 급증하는 것을 예측할 수 있고 스케쥴 정보는 12시 45분에 미리 공기조화장치(100)를 동작하는 제어 명령을 포함할 수 있다. 그리고 다시 16시에 부하가 10으로 감소할 것을 예측하여 스케쥴 정보는 15시 45분부터 공기조화장치(100)의 동작 모드를 낮을 출력에 해당하는 모드로 변경하는 제어 명령을 포함할 수 있다. 이후, 18시 이후에 부하가 0이 되는 것을 예측하여 17시45분부터 공기조화장치(100)의 동작 모드를 정지하는 제어 명령을 포함할 수 있다.

상술한 방식은 부하가 변하는 시간을 9시, 12시, 16시, 18시와 같이 정시로 표현하였고 정시 15분 전에 공기조화장치(100)가 제어 명령에 대응되는 동작을 수행하는 것을 가정하였지만, 이는 부하 측정시간에 따라 정시가 아니라 일정 시간 간격으로 변경 될 수 있다. 예를 들어, 30분 단위로 부하를 측정한다면 8시 30분, 9시, 9시 30분에 해당하는 부하를 저장할 수 있고 30분 간격에 대응되는 제어 명령이 스케쥴 정보에 포함될 수 있다.

또한, 상술한 설명에서는 부하가 변하는 시간 15분전에 공기조화장치(100)의 동작을 제어하는 것을 언급하였지만 이 시간은 변경될 수 있다.

또한, 프로세서(140)는 공기조화장치(100)의 성능을 최대로 올리지 않고 효율적인 전력관리를 위해 최소한의 전력을 사용하여 목표 온도까지 도달하는 제어 명령을 계산할 수 있다. 예를 들어, 도 14의 월요일 9시를 예를 들면, 부하가 9시에 30으로 변경하여 목표온도를 25도에 도달하기 위해 다양한 방법이 있을 수 있다. 냉방의 출력 세기를 강으로 하여 5분만에 목표온도에 도달하는 제1방법 또는 냉방의 출력 세기를 약으로 하여 15분만에 목표온도에 도달하는 제2방법이 있을 수 있다. 여기서, 목표 온도에 도달하는 시간을 현재 온도 및 현재 부하를 이용하여 계산할 수 있다. 또한, 프로세서(140)는 제1방법 및 제2방법으로 동작시 소비되는 전력을 비교하여 더 효율적인 방법을 선택하도록 제어할 수 있다.

도 14에서 재실자 수만을 부하에 반영한 실시 예를 설명하였지만 재실자 수 이외에 시간에 따른 부하의 정보와 특수한 상황을 부하에 반영하는 것이 가능하다. 이와 같은 실시 예는 도 15를 참조하여 이하에서 설명한다.

도 15는 본 개시의 또 다른 실시 예에 따른 일주일 단위의 부하 정보를 설명하기 위한 도면이다.

도 15를 참조하면 월요일부터 금요일까지 13시부터 15시까지 +10 정도의 부하가 상승할 수 있다. 오후 13시부터 15시까지는 외부로부터 열량 유입이 높아 온도를 낮추는 것이 다른 시간대보다 더 오랜 시간이 소요될 수 있다. 따라서 이러한 점을 반영하기 위하여 13시부터 15시에는 부하값을 추가하여 반영할 수 있고 부하 40으로 표현(1510)하였다. 여기서, 화요일 및 목요일 14시에서 15시에는 재실자가 거의 없기 때문에 외부 열량이 높은 시간대에 해당한다는 점을 반영하지 않을 수 있다.

한편, 화요일 및 목요일 15시에는 다른 요일의 15시에 비하여 부하가 2배 차이가 나게 된다. 이러한 점은 화요일 및 목요일 14시부터 15시에 체육 활동을 하고 온 경우를 가정한 것이다. 재실자가 체육 활동을 하고 돌아온 경우 재실자의 체온이 높고 더위를 많이 느낄 수 있는 상황에 해당하므로 이를 반영할 수 있고 부하를 60(1520)으로 표현하였다.

이러한 변화는 1주일 단위로 반복되므로 저장된 데이터를 이용하여 특정한 시간에 실내 온도가 반복적으로 상승하였는지 여부를 확인할 수 있다. 일정 횟수 이상으로 반복된 상승 패턴을 보인다면 도 15와 같이 부하를 상승시켜 저장할 수 있다. 그리고 부하를 변경한 이후 스케쥴 정보에 이를 반영하여 생성 또는 수정할 수 있다.

한편, 스케쥴 정보는 일정한 기간동안 저장된 데이터를 분석하여 공기조화장치(100)가 시간에 따라 대응되는 동작을 수행하는 제어 명령의 조합에 해당할 수 있다. 여기서, 저장된 부하의 변화에 따라 스케쥴 정보도 변하지만, 한번 적용된 스케쥴 정보는 기본적으로 변하지 않고 적용되는 것이 일반적이다.

하지만, 본 개시의 일 실시예는 적용된 스케쥴 정보를 변경하는 동작을 포함할 수 있다.

도 16은 적용된 스케쥴 정보에 대응되는 부하(1610)와 현재 측정되는 부하(1620)를 비교하기 위한 도면이다.

도 16을 참조하면, 오전 9시부터 오전 12시 까지는 현재 적용된 부하와 동일한 부하로 측정되고 있다. 하지만 오전 12시 이후에는 부하가 0으로 표시되고 있다. 만약 이렇게 변화된 부하에도 불구하고 계속하여 적용된 스케쥴 정보에 대응하여 공기조화장치(100)가 동작하게 된다면 전력이 매우 낭비될 것이다. 물론 사용자가 전원을 끄고 나간다면 해결되지만 본 개시는 자동으로 공기조화장치(100)를 제어하는 것을 목적으로 하고 있으므로 이에 대한 대비책을 마련하였다.

프로세서(140)는 스케쥴 정보가 적용된 부하(1610)와 측정된 부하(1620)의 차이값을 산출할 수 있다. 여기서, 프로세서(140)는 차이값이 기설정된 조건에 해당하는지 여부를 판단 할 수 있다. 프로세서(140)는 차이값이 일정 값보다 커지는 경우, 기존의 스케쥴 정보 대신에 새로운 제어 명령을 반영한 스케쥴 정보를 적용할 수 있다.

예를 들어 도 16에서 12시 이후에 측정된 부하값(1620)이 0으로 유지되고 있다. 12시부터 1시는 기존의 부하(1610)도 낮기 때문에 프로세서(140)는 새로운 스케쥴 정보를 적용하지 않을 수 있다. 하지만, 1시 이후에는 기존의 부하(1610)와 차이가 커지고 기설정된 조건에 해당하여 기존의 스케쥴 정보를 적용하지 않을 수 있다. 여기서, 기존의 스케쥴 정보를 적용하지 않고 구동부(110)의 출력 세기를 조절할 수 있다.

도 17은 스케쥴 정보를 수정 또는 생성하는 것을 설명하기 위한 도면이다.

또한, 도 16에서 언급한 상황이 일정 횟수 이상으로 반복된다면, 예외적인 상황이 아니라 기존의 패턴이 변경된 것으로 판단할 수 있다. 이에 도 17에서 도시하고 있는 것처럼 새로운 부하 패턴(1710)이 생성될 수 있다. 여기서 기존의 스케쥴 정보를 수정하거나 새로운 스케쥴 정보를 생성할 수 있다.

또한, 현재 공기조화장치(100)에 적용된 스케쥴 정보를 적용하지 않고 새로 생성된 스케쥴 정보를 적용시키는 것도 가능하다.

도 18은 본 개시의 일 실시 예에 따른 공기조화장치(100)의 제어방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

도 18을 참조하면, 공기조화장치(100)에서의 제어 방법은 스케쥴 정보에 기초하여 공기조화장치(100)의 기설정된 기능을 수행할 수 있다(S1810). 여기서, 공기조화장치(100)는 요일별 복수의 스케줄 정보를 기저장하는 단계를 더 포함하고, 수행하는 단계는 복수의 스케줄 정보 중 현재 요일에 대응되는 스케줄 정보에 기초하여 공기조화장치(100)의 기설정된 기능을 수행할 수 있다. 그리고 기저장된 복수의 초기 스케줄 정보 중 사용자가 선택한 초기 스케줄 정보에 기초하여 공기조화장치(100)의 기설정된 기능을 수행할 수 있다. 또한, 스케줄 정보 내의 현재 시간대에 대한 부하와 현재 수집된 환경 정보에 대응되는 부하가 기설정된 값 이상 차이나면, 스케줄 정보 대신에 수집된 환경 정보에 기초하여 기설정된 기능을 수행할 수 있다.

여기서, 공기조화장치(100)의 주변 환경 정보를 수집하고(S1820) 수집된 주변 환경 정보를 저장할 수 있다(S1830). 여기서, 환경 정보는 실내 온도, 실외 온도, 습도, 공조 대상의 재실자 수, 먼지량 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

여기서 기설정된 기간 동안 수집된 환경 정보에 기초하여 스케쥴 정보를 수정할 수 있다(S1840). 여기서, 수정하는 단계는 저장된 수집된 환경 정보를 시간대별로 구분하고, 구분된 시간대별 환경 정보와 스케줄 정보 내의 시간대별 동작 상태를 비교하여 스케줄 정보를 수정할 수 있다. 또한, 구분된 시간대별 환경 정보에 기초하여 시간대별 부하를 예측하고, 예측된 시간대별 부하에 기초하여 스케줄 정보 내의 시간대별 동작 상태를 수정할 수 있다. 그리고 기설정된 학습 모델을 이용하여 구분된 시간대별 환경 정보에서 시간대별 동작 상태를 예측할 수 있으며 예측된 시간대별 부하에 기초하여 시간대의 공기조화장치(100)의 동작 모드 및 동작 모드에서의 출력 세기를 결정하여 스케줄 정보 내의 시간대별 동작 상태를 수정할 수 있다. 또한, 예측된 시간대별 부하 및 공조 대상의 공간 정보에 기초하여 스케줄 정보 내의 시간대별 동작 상태를 수정할 수 있다.

이상과 같이 본 개시의 일 실시 예에 따른 공기조화장치(100)는, 시간 단위로 구분 된 스케쥴 정보를 이용하여 공기조화장치(100)를 제어하기 때문에 사용자가 매번 공기조화장치(100)를 제어할 필요가 없으므로 사용자의 편의성을 향상시킬 수 있다.

또한, 수집된 환경 정보에 기초하여 스케쥴 정보를 수정하고 이를 반영하여 공기조화장치(100)를 제어하기 때문에, 사용자가 개별 환경에 맞도록 공기조화장치(100)의 동작 상태를 제어하지 않아도 자동으로 공기조화장치(100)를 제어할 수 있어 사용자의 편의성을 향상시킬 수 있이다.

여기서, 공기조화장치(100)는 기본적으로 적용되고 있는 스케쥴 정보와 다른 패턴의 환경 정보가 분석되었을 경우 스케쥴 정보를 수정하는 동작을 포함한다. 프로세서(140)는 따라서 기존의 스케쥴 정보와 기설정된 시간 동안 수집된 환경 정보를 비교하여 앞으로의 상황을 예측할 수 있다. 또한, 예측된 상황이 기존의 스케쥴 정보와 다르다면, 프로세서(140)는 기존의 스케쥴 정보를 수정할 수 있고 이는 효율적으로 공기조화장치(100)를 관리할 수 있게 해준다.

한편, 공기조화장치(100)는 기존의 스케쥴 정보를 수정하지 않더라도 예외적인 상황에 대처할 수 있다. 프로세서(140)는 현재 공기조화장치(100)에 적용된 스케쥴 정보와 센서에서 측정된 환경 정보를 비교할 수 있다. 비교된 양 정보의 값이 차이가 많이 나는 예외적인 상황이 발생했을 경우, 프로세서(140)는 이를 판단할 수 있다. 여기서, 공기조화장치(100)는 기존에 공기조화장치(100)에 적용되었던 스케쥴 정보를 취소하고 수집된 환경 정보에 대응되는 동작상태를 수행할 수 있도록 구동부(110)를 제어할 수 있다.

따라서, 공기조화장치(100)는 기존의 스케쥴 정보를 수정하지 않고도 예외적인 상황에 빠르게 대처할 수 있어 효율적으로 공기조화장치(100)의 전력을 관리할 수 있다. 또한, 사용자가 예외적인 상황에서 따로 공기조화장치(100)를 제어하지 않아도 되므로 사용자 편의성을 향상시킬 수 있다.

또한, 본 개시의 공기조화장치(100)는 앞으로의 환경 정보에 대한 변화를 미리 예측하여 이를 반영하여 동작할 수 있다. 예를 들어, 재실자의 수가 늘어날 것을 미리 예측하여 공기조화장치(100)를 미리 동작하게 할 수 있다. 예측된 스케쥴 정보로 동작하는 공기조화장치(100)는 항상 쾌적한 온도를 유지할 수 있다.

또한, 공조 대상에 재실자의 수가 없는 경우를 미리 예측할 수 있고 공기조화장치(100)는 미리 전원을 차단하거나 출력 세기를 낮춤으로써 에너지를 절약할 수 있다.

한편, 이상에서 설명된 다양한 실시 예들은 소프트웨어(software), 하드웨어(hardware) 또는 이들의 조합된 것을 이용하여 컴퓨터(computer) 또는 이와 유사한 장치로 읽을 수 있는 기록 매체 내에서 구현될 수 있다. 하드웨어적인 구현에 의하면, 본 개시에서 설명되는 실시 예들은 ASICs(Application Specific Integrated Circuits), DSPs(digital signal processors), DSPDs(digital signal processing devices), PLDs(programmable logic devices), FPGAs(field programmable gate arrays), 프로세서(140)(processors), 제어기(controllers), 마이크로 컨트롤러(micro-controllers), 마이크로 프로세서(140)(microprocessors), 기타 기능 수행을 위한 전기적인 유닛(unit) 중 적어도 하나를 이용하여 구현될 수 있다. 일부의 경우에 본 명세서에서 설명되는 실시 예들이 프로세서(140)(120) 자체로 구현될 수 있다. 소프트웨어적인 구현에 의하면, 본 명세서에서 설명되는 절차 및 기능과 같은 실시 예들은 별도의 소프트웨어 모듈들로 구현될 수 있다. 상기 소프트웨어 모듈들 각각은 본 명세서에서 설명되는 하나 이상의 기능 및 작동을 수행할 수 있다.

한편, 상술한 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 공기조화장치(100)에서의 처리동작을 수행하기 위한 컴퓨터 명령어(computer instructions)는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체(non-transitory computer-readable medium) 에 저장될 수 있다. 이러한 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장된 컴퓨터 명령어는 특정 기기의 프로세서(140)에 의해 실행되었을 때 상술한 다양한 실시 예에 따른 전자 장치(100)에서의 처리 동작을 상기 특정 기기가 수행하도록 한다.

비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체란 레지스터, 캐쉬, 메모리(130) 등과 같이 짧은 순간 동안 데이터를 저장하는 매체가 아니라 반영구적으로 데이터를 저장하며, 기기에 의해 판독(reading)이 가능한 매체를 의미한다. 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체의 구체적인 예로는, CD, DVD, 하드 디스크, 블루레이 디스크, USB, 메모리(130)카드, ROM 등이 있을 수 있다.

이상에서는 본 개시의 바람직한 실시 예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 개시는 상술한 특정의 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 개시의 요지를 벗어남이 없이 당해 개시에 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 개시의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어서는 안될 것이다.

100: 공기조화장치
110: 구동부 120: 센서
130: 메모리 140: 프로세서

Claims (20)

1. 공기조화장치에 있어서,
   상기 공기조화장치의 기설정된 기능을 수행하는 구동부;
   상기 공기조화장치의 주변 환경 정보를 수집하는 센서;
   상기 수집된 환경 정보를 저장하는 메모리; 및
   시간 변화에 따른 동작 상태가 정의된 스케쥴 정보에 기초하여 상기 구동부의 동작을 제어하고, 기설정된 기간 동안 수집된 환경 정보에 기초하여 상기 스케쥴 정보를 수정하는 프로세서;를 포함하는 공기조화장치.
2. 제1항에 있어서,
   상기 프로세서는,
   상기 메모리에 저장된 수집된 환경 정보를 시간대별로 구분하고, 구분된 시간대별 환경 정보와 상기 스케쥴 정보 내의 시간대별 동작 상태를 비교하여 상기 스케쥴 정보를 수정하는 공기조화장치.
3. 제2항에 있어서,
   상기 프로세서는,
   상기 구분된 시간대별 환경 정보에 기초하여 시간대별 부하를 예측하고, 예측된 시간대별 부하에 기초하여 상기 스케쥴 정보 내의 시간대별 동작 상태를 수정하는 공기조화장치.
4. 제3항에 있어서,
   상기 프로세서는,
   기설정된 학습 모델을 이용하여 상기 구분된 시간대별 환경 정보에서 시간대별 동작 상태를 예측하는 공기조화장치.
5. 제3항에 있어서,
   상기 프로세서는,
   상기 예측된 시간대별 부하에 기초하여 상기 시간대의 상기 공기조화장치의 동작 모드 및 상기 동작 모드에서의 출력 세기를 결정하여 상기 스케쥴 정보 내의 시간대별 동작 상태를 수정하는 공기조화장치.
6. 제3항에 있어서,
   상기 프로세서는,
   상기 예측된 시간대별 부하 및 공조 대상의 공간 정보에 기초하여 상기 스케쥴 정보 내의 시간대별 동작 상태를 수정하는 공기조화장치.
7. 제1항에 있어서,
   상기 환경 정보는,
   실내 온도, 실외 온도, 습도, 공조 대상의 재실자 수, 먼지량 중 적어도 하나를 포함하는 공기조화장치.
8. 제1항에 있어서,
   상기 메모리는,
   요일별 복수의 스케쥴 정보를 저장하고,
   상기 프로세서는,
   상기 복수의 스케쥴 정보 중 현재 요일에 대응되는 스케쥴 정보에 기초하여 상기 구동부를 제어하는 공기조화장치
9. 제1항에 있어서,
   상기 메모리는
   복수의 초기 스케쥴 정보를 저장하고,
   상기 프로세서는,
   상기 복수의 초기 스케쥴 정보 중 사용자가 선택한 초기 스케쥴 정보에 기초하여 상기 구동부의 동작을 제어하는 공기조화장치.
10. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 스케쥴 정보 내의 현재 시간대에 대한 부하와 현재 수집된 환경 정보에 대응되는 부하가 기설정된 값 이상 차이나면, 상기 스케쥴 정보 대신에 상기 수집된 환경 정보에 기초하여 상기 구동부의 동작을 제어하는 공기조화장치.
11. 공기조화장치에서의 제어 방법에 있어서,
    시간 변화에 따른 동작 상태가 정의된 스케쥴 정보에 기초하여 공기조화장치의 기설정된 기능을 수행하는 단계;
    상기 공기조화장치의 주변 환경 정보를 수집하는 단계;
    상기 수집된 환경 정보를 저장하는 단계; 및
    기설정된 기간 동안 수집된 환경 정보에 기초하여 상기 스케쥴 정보를 수정하는 단계;를 포함하는 제어 방법.
12. 제11항에 있어서,
    상기 수정하는 단계는,
    상기 저장된 수집된 환경 정보를 시간대별로 구분하고, 구분된 시간대별 환경 정보와 상기 스케쥴 정보 내의 시간대별 동작 상태를 비교하여 상기 스케쥴 정보를 수정하는 제어 방법.
13. 제12항에 있어서,
    상기 수정하는 단계는,
    상기 구분된 시간대별 환경 정보에 기초하여 시간대별 부하를 예측하고, 예측된 시간대별 부하에 기초하여 상기 스케쥴 정보 내의 시간대별 동작 상태를 수정하는 제어 방법.
14. 제13항에 있어서,
    상기 수정하는 단계는,
    기설정된 학습 모델을 이용하여 상기 구분된 시간대별 환경 정보에서 시간대별 동작 상태를 예측하는 제어 방법.
15. 제13항에 있어서,
    상기 수정하는 단계는,
    상기 예측된 시간대별 부하에 기초하여 상기 시간대의 상기 공기조화장치의 동작 모드 및 상기 동작 모드에서의 출력 세기를 결정하여 상기 스케쥴 정보 내의 시간대별 동작 상태를 수정하는 제어 방법.
16. 제13항에 있어서,
    상기 수정하는 단계는,
    상기 예측된 시간대별 부하 및 공조 대상의 공간 정보에 기초하여 상기 스케쥴 정보 내의 시간대별 동작 상태를 수정하는 제어 방법.
17. 제11항에 있어서,
    상기 환경 정보는,
    실내 온도, 실외 온도, 습도, 공조 대상의 재실자 수, 먼지량 중 적어도 하나를 포함하는 제어 방법.
18. 제11항에 있어서,
    요일별 복수의 스케쥴 정보를 기저장하는 단계;를 더 포함하고,
    상기 수행하는 단계는,
    상기 복수의 스케쥴 정보 중 현재 요일에 대응되는 스케쥴 정보에 기초하여 상기 공기조화장치의 기설정된 기능을 수행하는 제어 방법.
19. 제11항에 있어서,
    상기 수행하는 단계는,
    기저장된 복수의 초기 스케쥴 정보 중 사용자가 선택한 초기 스케쥴 정보에 기초하여 상기 공기조화장치의 기설정된 기능을 수행하는 제어 방법.
20. 제11항에 있어서,
    상기 수행하는 단계는,
    상기 스케쥴 정보 내의 현재 시간대에 대한 부하와 현재 수집된 환경 정보에 대응되는 부하가 기설정된 값 이상 차이나면, 상기 스케쥴 정보 대신에 상기 수집된 환경 정보에 기초하여 기설정된 기능을 수행하는 제어 방법.
    
    

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