KR20190044199A - 제어 명령 분석 기반 ＩｏＴ 자동 제어 시스템 및 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 제어 명령 분석 기반 IoT 자동 제어 시스템은 사용자 단말기에 설치되고, 디바이스를 원격 제어하기 위한 원격 제어 명령을 전송하는 어플리케이션; 및 상기 어플리케이션을 통해 상기 사용자 단말기로부터 전송된 상기 원격 제어 명령을 수집하고, 상기 원격 제어 명령에 기초하여 시간별 각 디바이스의 평균 동작을 분석하며, 상기 분석의 결과에 기초하여 자동 제어 명령을 생성하여 해당 디바이스에 전송하는 서버를 포함한다.

Description

제어 명령 분석 기반 ＩｏＴ 자동 제어 시스템 및 방법{IoT AUTOMATIC CONTROL SYSTEM AND METHOD BASED ON CONTROL COMMAND ANALYSIS}

본 발명의 실시예들은 IoT(Internet of Things) 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 제어 명령 기반의 IoT 자동 제어 시스템 및 방법에 관한 것이다.

사물들을 단일 네트워크에 연결하여 제어하는 IoT(Internet of Things)는 다양한 장소에서 활용되며 사용자에게 서비스를 제공한다. IoT를 거주지에 적용한 경우 가정 내부의 기기에 다양한 센서를 부착하여 자동으로 가정 내부의 환경을 제어함으로써 사용자의 편의성을 증대시킨다.

산업분야에 적용시킨 경우 자동화를 통해 수동적인 제어 없이 정확한 반복 작업이 가능하여 생산량 및 작업의 능률을 증대시킨다. 이와 같이 IoT는 사용자에게 정확하고 편리한 서비스를 제공하여 사용자의 삶의 질을 높일 수 있다.

IoT의 상용화가 진행됨에 따라 사용자에게 맞춤형 서비스를 제공해야 한다. 이에 따라 일관적인 작업이 아닌 사용자 개인의 특성에 따라 동작이 변화해야 하는 요구사항이 발생하였다.

이에 반해 기존 시스템은 자동으로 동작할 경우 사용자에게 맞춤형 서비스를 제공하지 않고 모든 사용자에게 단일 동작만을 제공한다. 즉, 기존 시스템은 기기 동작의 기준이 사용자가 아닌 가정 내부의 환경이기 때문에 사용자가 원하지 않는 서비스를 제공하거나 편의성이 떨어지는 문제점이 있었다.

또한, 기존 시스템은 기기의 임계값이 고정되어 있기 때문에 다양한 특성의 사람들에게 일관적인 서비스만 제공함으로써 작업의 정확도가 떨어지고 맞춤형 서비스를 제공하지 못하는 문제점도 발생하였다. 아울러, 기존 시스템은 수동으로 동작해야 하는 상황이 발생하여 사용자의 편의성을 저하시키기 때문에 요구사항을 충족시키지 못하며 효율이 낮은 문제점이 있다.

관련 선행기술로는 대한민국 등록특허공보 제10-1745311호(발명의 명칭: IoT 제어 로직 및 그 제어 방법, 등록일자: 2017.06.02)가 있다.

본 발명의 일 실시예는 원격으로 제어한 디바이스의 종류, 제어 시간, 제어 타입을 기반으로 시간별 각 디바이스의 평균 동작을 분석함으로써 사용자에게 각 디바이스의 동작과 관련하여 맞춤형 서비스를 제공할 수 있는 제어 명령 분석 기반 IoT 자동 제어 시스템을 제공한다.

본 발명이 해결하고자 하는 과제는 이상에서 언급한 과제(들)로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제(들)은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

본 발명의 일 실시예에 따른 제어 명령 분석 기반 IoT 자동 제어 시스템은 사용자 단말기에 설치되고, 디바이스를 원격 제어하기 위한 원격 제어 명령을 전송하는 어플리케이션; 및 상기 어플리케이션을 통해 상기 사용자 단말기로부터 전송된 상기 원격 제어 명령을 수집하고, 상기 원격 제어 명령에 기초하여 시간별 각 디바이스의 평균 동작을 분석하며, 상기 분석의 결과에 기초하여 자동 제어 명령을 생성하여 해당 디바이스에 전송하는 서버를 포함한다.

상기 서버는 상기 원격 제어 명령을 상기 각 디바이스별로 나누어 제1 분류를 진행하고, 상기 제1 분류된 원격 제어 명령을 시간별로 정렬하여 제2 분류를 진행하며, 상기 제2 분류된 원격 제어 명령을 온(On), 오프(Off) 데이터로 나누어 카운트를 비교하여 상기 온, 오프 데이터의 비율을 통해 시간별 각 디바이스의 평균 동작을 분석할 수 있다.

상기 서버는 상기 제1 분류의 진행 시 디바이스 간의 충돌을 최소화하기 위해 상기 각 디바이스를 센서에 따라 분류할 수 있다.

상기 서버는 상기 분석의 결과로서 시간별 각 디바이스의 사용률을 포함하는 데이터 셋을 도출하고, 상기 데이터 셋을 이용하여 상기 자동 제어 명령을 생성할 수 있다.

상기 서버는 상기 데이터 셋을 데이터베이스에 적재하고, 상기 어플리케이션은 상기 데이터베이스에 적재된 상기 데이터 셋을 이용하여 상기 사용자 단말기에게 상기 각 디바이스의 상태에 관한 모니터링 서비스를 제공할 수 있다.

상기 서버는 상기 원격 제어 명령에 응답하여 상기 각 디바이스가 동작할 때의 센서 값을 센서 종류 및 센서 데이터별로 수집하고, 상기 센서 값을 상기 데이터 셋에 포함시켜 상기 데이터베이스에 적재할 수 있다.

상기 서버는 상기 원격 제어 명령을 상기 각 디바이스별로 나누어 제1 분류를 진행한 후 상기 제1 분류된 원격 제어 명령을 시간별로 정렬하여 제2 분류를 진행하고, 상기 제2 분류된 원격 제어 명령을 온(On), 오프(Off) 데이터로 나누어 제3 분류를 진행한 후 온 데이터를 카운트하여 변수를 생성하고, 상기 생성된 변수를 기반으로 시간별 각 디바이스의 동작 횟수를 시각화하기 위한 그래프를 생성하여 이미지 파일로 저장하며, 상기 어플리케이션은 상기 사용자 단말기의 조작에 의해 사용자가 원하는 디바이스가 선택되면, 상기 서버로부터 상기 선택된 디바이스에 관한 이미지 파일을 소켓 통신을 통해 수신하고, 상기 이미지 파일을 통해 상기 선택된 디바이스의 시간별 동작 횟수를 상기 사용자 단말기의 화면에 그래프로 시각화하여 표시할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 서버는 디바이스를 원격 제어하기 위한 원격 제어 명령을 사용자 단말기로부터 수집하는 제어 명령 수집부; 상기 원격 제어 명령에 기초하여 시간별 각 디바이스의 평균 동작을 분석하는 디바이스 동작 분석부; 및 상기 분석의 결과에 기초하여 자동 제어 명령을 생성하여 해당 디바이스에 전송하는 디바이스 자동 제어부를 포함한다.

본 발명의 일 실시예에 따른 제어 명령 분석 기반 IoT 자동 제어 방법은 사용자 단말기에 설치되는 어플리케이션이 디바이스를 원격 제어하기 위한 원격 제어 명령을 전송하는 단계; 서버가 상기 어플리케이션을 통해 상기 사용자 단말기로부터 전송된 상기 원격 제어 명령을 수집하는 단계; 상기 서버가 상기 원격 제어 명령에 기초하여 시간별 각 디바이스의 평균 동작을 분석하는 단계; 및 상기 서버가 상기 분석의 결과에 기초하여 자동 제어 명령을 생성하여 해당 디바이스에 전송하는 단계를 포함한다.

상기 시간별 각 디바이스의 평균 동작을 분석하는 단계는 상기 원격 제어 명령을 상기 각 디바이스별로 나누어 제1 분류를 진행하는 단계; 상기 제1 분류된 원격 제어 명령을 시간별로 정렬하여 제2 분류를 진행하는 단계; 상기 제2 분류된 원격 제어 명령을 온(On), 오프(Off) 데이터로 나누어 카운트를 비교하는 단계; 및 상기 비교의 결과에 따른 상기 온, 오프 데이터의 비율에 기초하여 시간별 각 디바이스의 평균 동작을 분석하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 시간별 각 디바이스의 평균 동작을 분석하는 단계는 상기 온 데이터의 카운트 결과를 기초로 하여 변수를 생성하는 단계; 및 상기 생성된 변수를 기반으로 시간별 각 디바이스의 동작 횟수를 시각화하기 위한 그래프를 생성하여 이미지 파일로 저장하는 단계를 더 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 제어 명령 분석 기반 IoT 자동 제어 방법은 상기 사용자 단말기의 조작에 의해 사용자가 원하는 디바이스가 선택되면, 상기 어플리케이션이 상기 서버로부터 상기 선택된 디바이스에 관한 이미지 파일을 소켓 통신을 통해 수신하는 단계; 및 상기 어플리케이션이 상기 이미지 파일을 통해 상기 선택된 디바이스의 시간별 동작 횟수를 상기 사용자 단말기의 화면에 그래프로 시각화하여 표시하는 단계를 더 포함할 수 있다.

기타 실시예들의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 첨부 도면들에 포함되어 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 원격으로 제어한 디바이스의 종류, 제어 시간, 제어 타입을 기반으로 시간별 각 디바이스의 평균 동작을 분석함으로써 사용자에게 각 디바이스의 동작과 관련하여 맞춤형 서비스를 제공할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 제어 명령 분석 기반 IoT 자동 제어 시스템을 설명하기 위해 도시한 블록도이다.
도 2는 도 1의 서버의 상세 구성을 설명하기 위해 도시한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 제어 명령 분석 기반 IoT 자동 제어 방법을 설명하기 위해 도시한 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 적용되는 제어 명령 분석 알고리즘을 설명하기 위해 도시한 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 적용되는 제어 명령 분석의 시퀀스 다이어그램이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 있어서 시간별 각 디바이스의 사용률을 시각화하는 과정을 설명하기 위해 도시한 흐름도이다.
도 7 내지 도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 제어 명령 분석 기반 IoT 자동 제어 시스템의 어플리케이션을 구현한 일례를 도시한 도면이다.
도 11은 기존 시스템의 동작을 그래프로 표현한 것이다.
도 12는 본 발명에서 제안하는 시스템을 활용하여 User A의 데이터 셋과 User A 임계값 기반의 동작을 그래프로 나타낸 것이다.
도 13은 User B의 데이터 셋과 임계값을 활용한 동작을 그래프로 나타낸 것이다.
도 14는 User C 데이터 셋의 동작을 그래프로 나타낸 것이다.

본 발명의 이점 및/또는 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 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 구성요소를 지칭한다.

또한, 이하 실시되는 본 발명의 바람직한 실시예는 본 발명을 이루는 기술적 구성요소를 효율적으로 설명하기 위해 각각의 시스템 기능구성에 기 구비되어 있거나, 또는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상적으로 구비되는 시스템 기능 구성은 가능한 생략하고, 본 발명을 위해 추가적으로 구비되어야 하는 기능 구성을 위주로 설명한다. 만약 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 하기에 도시하지 않고 생략된 기능 구성 중에서 종래에 기 사용되고 있는 구성요소의 기능을 용이하게 이해할 수 있을 것이며, 또한 상기와 같이 생략된 구성 요소와 본 발명을 위해 추가된 구성 요소 사이의 관계도 명백하게 이해할 수 있을 것이다.

또한, 이하의 설명에 있어서, 신호 또는 정보의 "전송", "통신", "송신", "수신" 기타 이와 유사한 의미의 용어는 일 구성요소에서 다른 구성요소로 신호 또는 정보가 직접 전달되는 것뿐만이 아니라 다른 구성요소를 거쳐 전달되는 것도 포함한다. 특히 신호 또는 정보를 일 구성요소로 "전송" 또는 "송신"한다는 것은 그 신호 또는 정보의 최종 목적지를 지시하는 것이고 직접적인 목적지를 의미하는 것이 아니다. 이는 신호 또는 정보의 "수신"에 있어서도 동일하다.

이하에서는 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 상세히 설명하기로 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 제어 명령 분석 기반 IoT 자동 제어 시스템을 설명하기 위해 도시한 블록도이다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 제어 명령 분석 기반 IoT 자동 제어 시스템(100)은 어플리케이션(110), 사용자 단말기(120), 서버(130), 복수의 디바이스(140), 데이터베이스(150), 및 복수의 센서(160)를 포함하여 구성될 수 있다.

상기 어플리케이션(110)은 상기 사용자 단말기(120)에 설치되고, 사용자의 조작에 따라 상기 디바이스(140)를 원격 제어하기 위한 원격 제어 명령을 상기 사용자 단말기(120)를 통해 상기 서버(130)에 전송할 수 있다. 이에 따라, 상기 서버(130)는 상기 원격 제어 명령을 상기 디바이스(140)에 전송하여 원격에서 상기 디바이스(140)를 동작시킬 수 있다.

상기 사용자 단말기(120)는 사용자의 휴대 단말기로서 스마트폰 등의 이동통신 단말기를 포함할 수 있다. 상기 사용자 단말기(120)는 내부 메모리에 상기 어플리케이션(110)을 다운로드 받아 설치할 수 있으며, 사용자의 조작에 의해 상기 어플리케이션(110)을 실행할 수 있다.

상기 서버(130)는 상기 어플리케이션(110)을 통해 상기 사용자 단말기(120)로부터 전송된 상기 원격 제어 명령을 수집할 수 있다. 그리고, 상기 서버(130)는 상기 원격 제어 명령에 기초하여 시간별 각 디바이스(140)의 평균 동작을 분석할 수 있다.

이를 위해, 상기 서버(130)는 상기 원격 제어 명령을 상기 각 디바이스(140)별로 나누어 제1 분류를 진행하고, 상기 제1 분류된 원격 제어 명령을 시간별로 정렬하여 제2 분류를 진행할 수 있다. 그런 다음, 상기 서버(130)는 상기 제2 분류된 원격 제어 명령을 온(On), 오프(Off) 데이터로 나누어 카운트를 비교하여 상기 온, 오프 데이터의 비율을 통해 시간별 각 디바이스(140)의 평균 동작을 분석할 수 있다.

여기서, 상기 서버(130)는 상기 제1 분류의 진행 시 디바이스(140) 간의 충돌을 최소화하기 위해 상기 각 디바이스(140)를 센서(160)에 따라 분류할 수 있다.

상기 서버(130)는 상기 분석의 결과에 기초하여 자동 제어 명령을 생성하여 해당 디바이스에 전송할 수 있다. 즉, 상기 서버(130)는 상기 분석의 결과로서 시간별 각 디바이스(140)의 사용률을 포함하는 데이터 셋을 도출하고, 상기 데이터 셋을 이용하여 상기 자동 제어 명령을 생성할 수 있다.

이때, 상기 서버(130)는 상기 데이터 셋으로부터 시간별로 사용률이 가장 높은 디바이스(140)에 관한 데이터를 추출하고, 상기 추출된 데이터를 이용하여 상기 자동 제어 명령을 생성할 수 있다. 또 달리, 상기 서버(130)는 상기 데이터 셋으로부터 시간별로 사용률이 기준치 이상을 만족하는 디바이스(140)에 관한 데이터를 추출하고, 상기 추출된 데이터를 이용하여 상기 자동 제어 명령을 생성할 수 있다.

상기 서버(130)는 상기 데이터 셋을 데이터베이스(150)에 적재할 수 있다. 이에 따라, 상기 어플리케이션(110)은 상기 데이터베이스(150)에 적재된 상기 데이터 셋을 이용하여 상기 사용자 단말기(120)에게 상기 각 디바이스(140)의 상태에 관한 모니터링 서비스를 제공할 수 있다.

또한, 상기 서버(130)는 상기 원격 제어 명령에 응답하여 상기 각 디바이스(140)가 동작할 때의 센서 값을 센서 종류 및 센서 데이터별로 수집하고, 상기 센서 값을 상기 데이터 셋에 포함시켜 상기 데이터베이스(150)에 적재할 수 있다.

한편, 상기 서버(130)는 상기 원격 제어 명령을 상기 각 디바이스(140)별로 나누어 제1 분류를 진행한 후 상기 제1 분류된 원격 제어 명령을 시간별로 정렬하여 제2 분류를 진행하고, 상기 제2 분류된 원격 제어 명령을 온(On), 오프(Off) 데이터로 나누어 제3 분류를 진행한 후 온 데이터를 카운트하여 변수를 생성할 수 있다. 상기 서버(130)는 상기 생성된 변수를 기반으로 시간별 각 디바이스(140)의 동작 횟수를 시각화하기 위한 그래프를 생성하여 이미지 파일로 저장할 수 있다.

이에 따라, 상기 사용자 단말기(120)의 조작에 의해 사용자가 원하는 디바이스(140)가 선택되면, 상기 어플리케이션(110)은 상기 서버(130)로부터 상기 선택된 디바이스(140)에 관한 이미지 파일을 소켓 통신을 통해 수신하고, 상기 이미지 파일을 통해 상기 선택된 디바이스(140)의 시간별 동작 횟수를 상기 사용자 단말기(120)의 화면에 그래프로 시각화하여 표시할 수 있다.

상기 복수의 디바이스(140)는 상기 서버(130)로부터 상기 자동 제어 명령을 수신하여 사용자 맞춤 형태로 동작할 수 있다. 즉, 상기 복수의 디바이스(140)는 자동 제어 모드로 동작하는 경우, 시간별 각 디바이스(140)의 평균 동작의 분석 결과에 따라 생성된 상기 자동 제어 명령을 수신하고, 상기 수신된 자동 제어 명령에 따라 동작할 수 있다. 단, 상기 복수의 디바이스(140)는 수동 제어 모드로 동작하는 경우, 상기 센서(160)에 의해 측정된 센서 데이터의 센서 값이 미리 설정된 임계값을 초과하는 경우에 한해서 동작할 수 있다.

도 2는 도 1의 서버(130)의 상세 구성을 설명하기 위해 도시한 블록도이다.

도 1 및 도 2를 참조하면, 상기 서버(130)는 제어 명령 수집부(210), 디바이스 동작 분석부(220), 디바이스 자동 제어부(230), 및 서버 제어부(240)를 포함할 수 있다.

상기 제어 명령 수집부(210)는 각각의 디바이스(140)를 원격 제어하기 위한 원격 제어 명령을 사용자 단말기(120)로부터 수집할 수 있다.

상기 디바이스 동작 분석부(220)는 상기 원격 제어 명령에 기초하여 시간별 각 디바이스의 평균 동작을 분석할 수 있다.

상기 디바이스 자동 제어부(230)는 상기 분석의 결과에 기초하여 자동 제어 명령을 생성하여 해당 디바이스에 전송할 수 있다.

상기 서버 제어부(240)는 상기 서버(130), 즉 상기 제어 명령 수집부(210), 상기 디바이스 동작 분석부(220), 상기 디바이스 자동 제어부(230) 등의 동작을 전반적으로 제어할 수 있다.

이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성 요소, 소프트웨어 구성 요소, 및/또는 하드웨어 구성 요소 및 소프트웨어 구성 요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성 요소는, 예를 들어, 프로세서, 컨트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 컨트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 제어 명령 분석 기반 IoT 자동 제어 방법을 설명하기 위해 도시한 흐름도이다.

여기서 설명하는 IoT 자동 제어 방법은 본 발명의 하나의 실시예에 불과하며, 그 이외에 필요에 따라 다양한 단계들이 부가될 수 있고, 하기의 단계들도 순서를 변경하여 실시될 수 있으므로, 본 발명이 하기에 설명하는 각 단계 및 그 순서에 한정되는 것은 아니다.

도 3을 참조하면, 센서가 동작(S310)을 시작하여 센서 데이터가 발생(S320)하고 난 후 사용자가 원격 제어를 진행(S330)할 경우 분석 알고리즘이 진행된다(S340). 분석이 완료될 경우(S340의 "Y" 방향) 분석 결과로 시간 별 기기 평균 동작이 도출된다(S350). 알고리즘이 제대로 진행되지 않을 경우(S340의 "N" 방향) 다시 센서 데이터로 돌아가서 사용자의 원격 제어 명령을 수신 대기한다(S320). 시간 별 기기 평균 동작이 도출된 후 사용자 데이터 셋 유무를 판별(S360)하고, 사용자 데이터 셋이 있을 경우(S360의 "Y" 방향) 사용 기기 분석 데이터로 업데이트(S370)하며 없을 경우(S360의 "N" 방향) 사용기기 분석 데이터를 기반으로 생성한다(S375). 그 후 사용자 데이터 셋을 기반으로 기기 자동 동작이 이루어진다(S380). 또한 어플리케이션으로 시간 별 기기 사용률이 제공된다(S390).

도 4는 본 발명의 일 실시예에 적용되는 제어 명령 분석 알고리즘을 설명하기 위해 도시한 흐름도이다.

도 4를 참조하면, 사용자가 원격 제어를 진행(S410)할 시 알고리즘이 시작되며 제어 명령을 수집한다(S420). 수집된 명령을 기기별로 나누어 1차적인 분류를 진행한다(S430). 기기 분류가 완료되면 시간 별로 제어 명령을 정렬하여 분석을 시작(S440)하며 ON, OFF 데이터를 나누어(S450) 카운트를 비교한다(S460). 이와 같은 분석 과정을 거쳐 도출한 결과물을 기반으로 분석 데이터를 생성한다(S470).

이와 같은 본 발명의 일 실시예에 따르면, 사용자가 원격으로 제어한 기기의 종류, 제어한 시간, 제어 타입을 기반으로 분석을 진행하기 때문에 사용자에게 맞춤형 서비스를 제공할 수 있다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 적용되는 제어 명령 분석의 시퀀스 다이어그램이다.

도 5를 참조하면, 사용자가 어플리케이션(110)을 활용하여 원격 제어를 진행하면 서버(130)에서 디바이스 동작 분석부(220)를 통해 사용자의 제어 명령을 수집한 후 사용자의 명령을 분석한다. 분석이 완료되면 User DB(152)에 사용자의 원격 제어 명령을 기반으로 분석한 데이터 셋을 적재한다. 그 후 디바이스(140)를 제어하며 디바이스(140)의 상태가 변경되면 변경된 상태를 서버(130)로 반환하여 Device DB(154)에 적재하며 어플리케이션(110)으로 사용자에게 모니터링 서비스를 제공한다.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 있어서 시간별 각 디바이스의 사용률을 시각화하는 과정을 설명하기 위해 도시한 흐름도이다.

가정 내부의 센서 데이터와 기기의 상태 외에 사용자에게 정보를 제공하기 위해 사용자가 제어한 기기들의 사용량을 시각화하여 제공한다. 사용자가 원격으로 제어한 기기들이 어떠한 시간에 많이 동작하는지 시각적으로 확인이 가능하기 때문에 사용자의 의사결정에 도움을 줄 수 있다.

도 6을 참조하면, 사용자가 원격 제어를 진행하면 분석이 시작된다(S610). 제어 명령(원격 제어 명령)을 수집(S620)한 후 사용자에게 기기별 정보를 시각화하여 제공해야 하기 때문에, 수집한 제어 명령을 기기별로 분류한다(S630). 또한 시간의 흐름에 따른 기기의 동작을 확인하기 위해 시간별로 분류한다(S640). 제어 타입을 ON, OFF로 분류한 후에 ON 데이터를 카운트하여 변수를 생성한다(S650). 생성된 변수를 기반으로 그래프를 생성하면 시간 별 동작 횟수가 시각화되어 이미지 파일로 저장된다(S660). 사용자가 원하는 기기를 선택하면 서버에서 해당 기기의 그래프를 소켓 통신을 통해 어플리케이션으로 전송하여 사용자에게 제공함으로써 사용자는 시간 별 기기 사용량을 확인할 수 있다(S670).

도 7 내지 도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 제어 명령 분석 기반 IoT 자동 제어 시스템의 어플리케이션을 구현한 일례를 도시한 도면이다.

본 시스템은 사용자의 명령 수집과 기기 상태, 센서 데이터를 모니터링을 위해 어플리케이션을 활용하며 사용자에게 시각화된 정보를 제공하거나 동작 모드를 변경할 수 있다. 사용자는 원격 제어 기능을 활용하여 기기의 상태를 변경할 수 있으며 모니터링 기능을 활용하여 기기들의 상태를 확인할 수 있다. 또한 가정 내부의 센서에서 측정한 데이터를 확인할 수 있으며 기기 사용량을 그래프로 확인할 수 있다.

도 7은 원격 제어와 모드변경의 어플리케이션 구현 화면이다.

도 7을 참조하면, 사용자는 원격 제어 기능을 활용하여 기기의 상태를 변경할 수 있다. 기기의 동작은 ON, OFF로 구분되며 사용자가 버튼을 클릭하여 버튼 이벤트 발생 시 변경 된 상태 값이 서버로 전송된다. 서버는 상태 값을 데이터베이스에 적재하고 기기에 변경된 상태 값에 따른 동작 명령을 전송하여 기기를 동작시킨다. 모드 변경의 경우 원격 제어 모드와 자동동작 모드로 나뉘며 원격 제어 모드는 사용자의 원격 제어 명령을 기반으로 동작을 진행하기 때문에 센서의 임계값에 영향을 받지 않는다. 자동동작 모드는 사용자의 원격 제어 명령을 분석한 데이터를 기반으로 자동 동작하기 때문에 사용자의 원격 제어가 불가능하며 분석된 결과 값에 따라 동작이 변화한다. 센서의 임계값은 사용자가 원격 제어를 할 때의 센서 값을 기준으로 하여 맞춤형 서비스를 제공한다.

도 8은 기기 상태 모니터링의 구현 화면이고, 도 9는 센서 데이터 모니터링의 구현 화면이다.

도 8 및 도 9를 참조하면, 데이터베이스에 적재되어 있는 가스 센서 값을 PHP를 통해 안드로이드로 추출하여 가스 누출을 판단한다. 가스 센서 값이 임계값을 초과할 경우 가정 내부의 가스 누출로 판단하여 사용자에게 FCM로 구현한 경고 메시지를 전송한다. 또한 가스 누출이 감지된 후 온도 센서 값을 추출한 후 온도 임계값과 비교하여 화재를 판별한다. 화재가 감지된 경우 사용자에게 화재 발생 메시지를 전송하여 사용자가 화재에 대처할 수 있도록 한다. 이와 같이 2단계로 구성된 위험 상황 알림 시스템을 사용자에게 제공함으로써 사용자는 가정 내부에서 발생하는 위험상황에 대한 빠른 대처가 가능하다.

도 10은 디바이스 사용량의 시각화를 구현한 것이다.

도 10을 참조하면, 사용자는 기기를 선택하여 기기 사용량 그래프를 확인할 수 있다. 사용자가 원하는 기기의 버튼을 클릭하여 그래프를 요청하면 서버와 소켓통신을 시작하여 서버에서 생성된 그래프를 어플리케이션으로 반환하여 사용자에게 제공한다. 이를 통해 사용자는 분석된 데이터의 정보를 얻을 수 있다.

이하에서는 본 실시예에서 사용되는 데이터베이스 구조의 일례에 대해 표 1 내지 표 6을 참조하여 설명한다.

본 시스템에서는 아두이노와 온도 센서, 습도 센서를 활용하여 환경을 구성하였으며 서버와 통신을 위해 WiFi Shield를 활용하였다. 아두이노에서 측정된 센서 데이터를 WiFi Shield를 활용하여 서버에 전송한다. 서버는 수신한 센서 데이터를 데이터베이스에 센서의 타입, 센서 데이터, 센서 데이터 발생 날짜로 적재한다. 또한 기기의 상태를 적재하여 사용자에게 모니터링 서비스를 제공하며 사용자의 원격 제어 명령도 수집되어 데이터베이스에 적재된다. 분석이 완료되어 생성된 데이터 셋은 각 기기 테이블에 적재되어 자동 동작 모드의 ON, OFF 식별에 활용된다. 또한 사용자가 원격 제어를 실행할 당시의 센서 값을 적재하여 임계값으로 활용하기 위해 데이터베이스에 센서 값을 업데이트한다. 해당 데이터베이스의 구조는 표 1과 같다.

[표 1]

데이터베이스는 9개의 테이블로 구성하였다. 기기의 상태와 동작 날짜를 적재하여 모니터링과 원격 제어에 활용하기 위한 Devices 테이블과 아두이노에서 측정한 센서 데이터와 센서의 타입을 적재하기 위해 Sensor Data 테이블을 정의하였다. 사용자의 기기 원격 제어 명령을 수집하기 위하여 Userdata 테이블을 정의하여 제어 시간, 제어기기를 적재하여 분석 데이터로 활용한다. 또한 기기들의 습도 센서 평균 동작을 적재하여 자동 동작에 활용하기 위해 FAN_Analysis, Air_Analysis, HUM_Analysis, DEH_Analysis 테이블을 정의하였다.

각 기기의 현재 상태와 기기의 이름, 해당 기기에 연결되어 있는 센서의 값을 적재하고 있는 Devices 테이블의 구조는 표2와 같다.

[표 2]

Type 필드에는 선풍기, 에어컨과 같은 기기의 종류가 적재되며 Value 필드에는 현재 기기에 해당하는 센서 값이 적재된다. 또한 현재 기기의 상태를 적재하기 위해 State 필드를 활용하였다. 이를 통해 사용자는 어플리케이션에서 기기의 상태를 모니터링 할 수 있으며 기기들의 상태를 변경함으로써 원격 제어가 가능하다. Date 필드는 원격 제어를 진행한 날짜가 적재된다.

센서의 종류와 센서 데이터를 적재하기 위해 정의한 Sensordata 테이블의 구조는 표 3과 같다.

[표 3]

Type 필드에 센서들의 이름을 적재하여 기기의 동작에서 센서들을 구분할 수 있도록 한다. Value 필드에는 현재 가정 내부에서 측정한 센서 데이터를 적재한다. 또한 해당 필드에 적재되어 있는 센서 데이터를 임계값과 비교하여 기기의 동작 유무를 판별한다.

사용자가 원격 제어를 통해 마지막으로 기기를 ON 시켰을 때와 OFF 시켰을 때의 센서 데이터를 수집하여 임계값으로 활용한다. Threshold 테이블의 구조는 표 4와 같다.

[표 4]

기기별 임계값을 지정하기 위해 기기의 타입을 적재하는 Tyep 필드를 정의하였다. 또한 기기 동작 시작을 위한 임계값을 지정하고 기기 동작 종료를 위한 임계값을 지정하여 현재 센서 데이터와 비교하여 자동 동작을 진행한다. Deviceon 필드에는 사용자가 원격 제어로 기기를 동작 시켰을 때의 센서 데이터가 적재되며 Deviceoff 필드에는 원격 제어로 기기를 중지 시켰을 때의 센서 데이터가 적재된다.

데이터 분석 및 시각화를 위해 사용자의 원격 제어 명령을 수집하여 데이터베이스에 적재한다. Userdata 테이블의 구조는 표 5와 같다.

[표 5]

사용자가 원격 제어를 실행한 기기의 종류를 적재하는 Type 필드와 기기를 ON, OFF 중 제어 한 상태를 적재하는 Control 필드를 정의하였다. 또한 사용자가 원격 제어를 진행한 날짜는 Date 필드에 적재하며 시간은 Time 필드에 적재한다. Time 필드는 습도 센서 평균 동작 분석을 진행할 때 분석 값으로 활용한다. 또한 기기를 제어할 때의 센서 데이터를 적재하는 Sensorvalue 필드를 정의하여 사용자가 원격 제어를 실행했을 당시의 데이터를 수집한다.

원격 제어 명령을 분석하여 습도 센서 기기 평균 동작을 도출하고 자동 동작 모드에서 기기의 임계값으로 활용하기 위해 데이터베이스에 적재한다. 기기 별 Analysis 테이블의 구조는 표 6과 같다.

[표 6]

사용자 원격 제어 명령 수집 및 분석을 진행하여 기기 평균 동작을 도출한 뒤 분석된 데이터를 기반으로 자동 동작을 진행하기 위해 시간 데이터를 1시부터 24시까지 Time 필드에 적재하고 Contorl 필드에 동작 값을 적재한다. 이로 인해 사용자의 기록을 기반으로 자동 동작이 진행된다.

기존 시스템은 기기 동작의 기준이 사용자가 아닌 가정 내부의 환경이기 때문에 사용자가 원하지 않는 서비스를 제공하거나 편의성이 떨어지는 문제점이 있었다. 또한 기기의 임계값이 고정되어 있기 때문에 다양한 특성의 사람들에게 일관적인 서비스만 제공함으로써 작업의 정확도가 떨어지고 맞춤형 서비스를 제공하지 못하는 문제점도 발생하였다.

이에 본 발명에서는 기존 IoT 홈 시스템의 문제점을 해결하기 위해 원격 제어 명령 분석을 통해 사용자에게 맞춤형 서비스를 제공할 수 있는 IoT 홈 시스템을 구현하였다. 사용자가 원격 제어를 진행하면 원격 제어 명령이 서버에 수집되며 원격 제어 명령을 분석하여 기기 평균 동작을 도출한다. 1시부터 24시까지 기기가 해당 시간에 어떠한 동작을 진행하였는지를 분석함으로써 사용자의 기록을 기반으로 맞춤형 서비스를 제공할 수 있다. 또한 기기의 사용량을 시각화하여 어플리케이션을 통해 사용자에게 제공함으로써 사용자는 단순 기기의 상태, 가정 내부의 환경 데이터가 아닌 으로 어떠한 기기가 많이 사용되었는지를 시각적으로 확인할 수 있어 의미 있는 정보를 제공받을 수 있다. 시스템의 성능을 검증하기 위해 사용자 데이터 셋을 활용하여 실험을 진행하였다.

표 7은 실험에 사용한 사용자 임계값 데이터 셋이다.

[표 7]

사용자마다 선호하는 온도와 습도가 다르기 때문에 사용자가 원격 제어를 진행한 시간의 센서 데이터를 추출하여 임계값으로 설정한다. 이를 통해 온도와 습도의 임계값이 사용자 맞춤형으로 설정되어 기기의 동작을 판별한다.

표 8은 사용자의 기기 평균 동작 결과 값을 나타낸다.

[표 8]

User A의 데이터 셋은 10:00 ~ 15:00까지 동작을 진행하며 20:00에 다시 동작을 진행한다. 그 외의 시간은 정지 상태로 대기한다. User B는 07:00부터 08:00까지 동작하며 19:00부터 24:00까지 동작한다. User C는 10:00부터 11:00까지 동작하고 16:00부터 21:00까지 동작을 진행한다. 각 사용자의 동작 시간에 임계값을 적용하여 자동으로 동작이 진행된다.

도 11은 기존 시스템의 동작을 그래프로 표현한 것이다.

도 11을 참조하면, 기존 시스템 중 선풍기의 동작은 센서 데이터가 임계값을 초과하면 시간에 상관없이 동작이 진행된다. 사용자가 임계값 및 동작 시간을 설정할 수 없기 때문에 사용자에게 일관적인 서비스를 제공하게 된다.

도 12는 본 발명에서 제안하는 시스템을 활용하여 User A의 데이터 셋과 User A 임계값 기반의 동작을 그래프로 나타낸 것이다.

도 12를 참조하면, User A의 데이터 셋과 임계값을 적용한 경우 4:00와 5:00에 온도가 임계값을 초과하였으나 동작하지 않았다. 4:00와 5:00는 기기의 동작을 진행하지 않는 시간이기 때문에 임계값을 초과한 경우에도 동작하지 않는다. 또한 20:00부터 24:00까지도 마찬가지로 동작 시간으로 설정된 20:00만 동작을 진행하고 그 이후에는 기기가 정지한다.

도 13은 User B의 데이터 셋과 임계값을 활용한 동작을 그래프로 나타낸 것이다.

도 13을 참조하면, User B는 임계값이 32로 설정되어 있기 때문에 14:00, 15:00, 20:00, 21:00, 22:00에만 동작을 진행하여야 한다. 하지만 14:00와 15:00는 동작 시간에서 제외되기 때문에 20:00부터 22:00까지만 선풍기의 동작이 진행된다.

도 14는 User C 데이터 셋의 동작을 그래프로 나타낸 것이다.

도 14를 참조하면, User C도 User A, User B와 마찬가지로 임계값과 동작 시간에 따라 선풍기의 동작이 진행되었다. 기존 시스템은 사용자들에게 임계값과 센서 데이터의 비교로 일관적인 서비스만을 제공하며 이에 따라 사용자들은 각자의 특성에 맞게끔 작업을 구성할 수 없다. 또한 사용자가 원치 않는 동작을 진행함으로써 사용자는 불편을 겪을 수 있다. 이에 반해 제안하는 시스템은 User A, User B, User C와 같이 개인의 특성을 고려하여 임계값이 변화한다. 또한 사용자의 히스토리를 기반으로 동작을 진행하기 때문에 사용자에게 맞춤형 서비스를 제공할 수 있다.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CDROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 청구범위와 균등한 것들도 후술하는 청구범위의 범위에 속한다.

110: 어플리케이션(APP)
120: 사용자 단말기
130: 서버
140: 디바이스
150: 데이터베이스(DB)
160: 센서
210: 제어 명령 수집부
220: 디바이스 동작 분석부
230: 디바이스 자동 제어부
240: 서버 제어부

Claims (12)

1. 사용자 단말기에 설치되고, 디바이스를 원격 제어하기 위한 원격 제어 명령을 전송하는 어플리케이션; 및
   상기 어플리케이션을 통해 상기 사용자 단말기로부터 전송된 상기 원격 제어 명령을 수집하고, 상기 원격 제어 명령에 기초하여 시간별 각 디바이스의 평균 동작을 분석하며, 상기 분석의 결과에 기초하여 자동 제어 명령을 생성하여 해당 디바이스에 전송하는 서버
   를 포함하는 것을 특징으로 하는 제어 명령 분석 기반 IoT 자동 제어 시스템.
   
2. 제1항에 있어서,
   상기 서버는
   상기 원격 제어 명령을 상기 각 디바이스별로 나누어 제1 분류를 진행하고, 상기 제1 분류된 원격 제어 명령을 시간별로 정렬하여 제2 분류를 진행하며, 상기 제2 분류된 원격 제어 명령을 온(On), 오프(Off) 데이터로 나누어 카운트를 비교하여 상기 온, 오프 데이터의 비율을 통해 시간별 각 디바이스의 평균 동작을 분석하는 것을 특징으로 하는 제어 명령 분석 기반 IoT 자동 제어 시스템.
   
3. 제2항에 있어서,
   상기 서버는
   상기 제1 분류의 진행 시 디바이스 간의 충돌을 최소화하기 위해 상기 각 디바이스를 센서에 따라 분류하는 것을 특징으로 하는 제어 명령 분석 기반 IoT 자동 제어 시스템.
   
4. 제1항에 있어서,
   상기 서버는
   상기 분석의 결과로서 시간별 각 디바이스의 사용률을 포함하는 데이터 셋을 도출하고, 상기 데이터 셋을 이용하여 상기 자동 제어 명령을 생성하는 것을 특징으로 하는 제어 명령 분석 기반 IoT 자동 제어 시스템.
   
5. 제4항에 있어서,
   상기 서버는
   상기 데이터 셋을 데이터베이스에 적재하고,
   상기 어플리케이션은
   상기 데이터베이스에 적재된 상기 데이터 셋을 이용하여 상기 사용자 단말기에게 상기 각 디바이스의 상태에 관한 모니터링 서비스를 제공하는 것을 특징으로 하는 제어 명령 분석 기반 IoT 자동 제어 시스템.
   
6. 제5항에 있어서,
   상기 서버는
   상기 원격 제어 명령에 응답하여 상기 각 디바이스가 동작할 때의 센서 값을 센서 종류 및 센서 데이터별로 수집하고, 상기 센서 값을 상기 데이터 셋에 포함시켜 상기 데이터베이스에 적재하는 것을 특징으로 하는 제어 명령 분석 기반 IoT 자동 제어 시스템.
   
7. 제1항에 있어서,
   상기 서버는
   상기 원격 제어 명령을 상기 각 디바이스별로 나누어 제1 분류를 진행한 후 상기 제1 분류된 원격 제어 명령을 시간별로 정렬하여 제2 분류를 진행하고, 상기 제2 분류된 원격 제어 명령을 온(On), 오프(Off) 데이터로 나누어 제3 분류를 진행한 후 온 데이터를 카운트하여 변수를 생성하고, 상기 생성된 변수를 기반으로 시간별 각 디바이스의 동작 횟수를 시각화하기 위한 그래프를 생성하여 이미지 파일로 저장하며,
   상기 어플리케이션은
   상기 사용자 단말기의 조작에 의해 사용자가 원하는 디바이스가 선택되면, 상기 서버로부터 상기 선택된 디바이스에 관한 이미지 파일을 소켓 통신을 통해 수신하고, 상기 이미지 파일을 통해 상기 선택된 디바이스의 시간별 동작 횟수를 상기 사용자 단말기의 화면에 그래프로 시각화하여 표시하는 것을 특징으로 하는 제어 명령 분석 기반 IoT 자동 제어 시스템.
   
8. 디바이스를 원격 제어하기 위한 원격 제어 명령을 사용자 단말기로부터 수집하는 제어 명령 수집부;
   상기 원격 제어 명령에 기초하여 시간별 각 디바이스의 평균 동작을 분석하는 디바이스 동작 분석부; 및
   상기 분석의 결과에 기초하여 자동 제어 명령을 생성하여 해당 디바이스에 전송하는 디바이스 자동 제어부
   를 포함하는 것을 특징으로 하는 서버.
   
9. 사용자 단말기에 설치되는 어플리케이션이 디바이스를 원격 제어하기 위한 원격 제어 명령을 전송하는 단계;
   서버가 상기 어플리케이션을 통해 상기 사용자 단말기로부터 전송된 상기 원격 제어 명령을 수집하는 단계;
   상기 서버가 상기 원격 제어 명령에 기초하여 시간별 각 디바이스의 평균 동작을 분석하는 단계; 및
   상기 서버가 상기 분석의 결과에 기초하여 자동 제어 명령을 생성하여 해당 디바이스에 전송하는 단계
   를 포함하는 것을 특징으로 하는 제어 명령 분석 기반 IoT 자동 제어 방법.
   
10. 제9항에 있어서,
    상기 시간별 각 디바이스의 평균 동작을 분석하는 단계는
    상기 원격 제어 명령을 상기 각 디바이스별로 나누어 제1 분류를 진행하는 단계;
    상기 제1 분류된 원격 제어 명령을 시간별로 정렬하여 제2 분류를 진행하는 단계;
    상기 제2 분류된 원격 제어 명령을 온(On), 오프(Off) 데이터로 나누어 카운트를 비교하는 단계; 및
    상기 비교의 결과에 따른 상기 온, 오프 데이터의 비율에 기초하여 시간별 각 디바이스의 평균 동작을 분석하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 제어 명령 분석 기반 IoT 자동 제어 방법.
    
11. 제10항에 있어서,
    상기 시간별 각 디바이스의 평균 동작을 분석하는 단계는
    상기 온 데이터의 카운트 결과를 기초로 하여 변수를 생성하는 단계; 및
    상기 생성된 변수를 기반으로 시간별 각 디바이스의 동작 횟수를 시각화하기 위한 그래프를 생성하여 이미지 파일로 저장하는 단계
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 제어 명령 분석 기반 IoT 자동 제어 방법.
    
12. 제11항에 있어서,
    상기 사용자 단말기의 조작에 의해 사용자가 원하는 디바이스가 선택되면,
    상기 어플리케이션이 상기 서버로부터 상기 선택된 디바이스에 관한 이미지 파일을 소켓 통신을 통해 수신하는 단계; 및
    상기 어플리케이션이 상기 이미지 파일을 통해 상기 선택된 디바이스의 시간별 동작 횟수를 상기 사용자 단말기의 화면에 그래프로 시각화하여 표시하는 단계
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 제어 명령 분석 기반 IoT 자동 제어 방법.

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