KR20190076534A - 고장 예측에 기반한 가전기기의 제어 방법 및 장치 - Google Patents

고장 예측에 기반한 가전기기의 제어 방법 및 장치 Download PDF

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KR20190076534A
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Abstract

고장 예측에 기반하여 가전기기를 제어하기 위한 방법 및 장치를 개시한다. 가전기기에 의해 수행되는 방법은, 상기 가전기기의 예측된 고장을 나타내는 고장예측정보를 관리서버로부터 수신하는 과정과, 상기 고장예측정보에 기반하여 상기 예측된 고장을 수리하기 위한 방문 수리 서비스를 이용할 수 있는 시점을 나타내는 서비스 가능 일정을 사용자입력에 따라 결정하는 과정과, 상기 결정된 서비스 가능 일정이 상기 고장예측정보에 의해 지시된 예측된 고장시점보다 이후인 경우, 상기 예측된 고장을 지연시키고 상기 가전기기의 정상동작을 유지하는데 사용되기 위한 정상동작유지정보의 요청 신호를 상기 관리서버에게 전송하는 과정과, 상기 정상동작유지정보를 상기 관리서버로부터 수신하는 과정과, 상기 정상동작유지정보에 따라 상기 가전기기가 동작하도록 제어하는 과정을 포함한다.

Description

고장 예측에 기반한 가전기기의 제어 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR CONTROLLING APPLIANCE DEVICE BASED ON FAILURE PREDICTION}
고장 예측에 기반하여 가전기기를 제어하는 방법 및 장치에 관한 것이다. 또한, 본 개시는 기계 학습 알고리즘을 활용하여 인간 두뇌의 인지, 판단 등의 기능을 모사하는 인공 지능(Artificial Intelligence, AI) 시스템 및 그 응용에 관한 것이다.
인터넷은 정보를 생성 및 소비하는 인간 중심의 연결 망에서, 사물 등 분산된 구성 요소들 간에 정보를 주고 받아 처리하는 사물 인터넷 (internet of things, IoT) 망으로 진화하고 있다. IoE (internet of everything) 기술은 클라우드 서버 등과의 연결을 통한 빅 데이터 (big data) 처리 기술 등이 IoT 기술에 결합된 하나의 예가 될 수 있다.
IoT를 구현하기 위해서, 센싱 기술, 유무선 통신 및 네트워크 인프라, 서비스 인터페이스 기술 및 보안 기술 등의 기술 요소가 요구될 수 있다. 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. 이러한 IoT는 기존의 IT 기술과 다양한 산업 간의 융합 및 복합을 통하여 스마트 홈, 스마트 빌딩, 스마트 시티, 스마트 카 혹은 커넥티드 카, 스마트 그리드, 헬스 캐어, 스마트 가전, 첨단의료서비스 등의 분야에 응용될 수 있다.
홈 네트워크 시스템은 댁 내에 설치된 가전(Appliances) 및 전자 기기들과 같은 가전기기들을 유선 또는 무선 네트워크로 연결함으로써 상기 가전기기들의 제어를 가능하도록 하는 시스템을 의미한다. 발전된 홈 네트워크 시스템은 가전기기들을 직접 혹은 홈 게이트웨이(Home Gateway)나 고객 댁내 장치(customer premises equipment: CPE)를 통해 외부의 공용 데이터 네트워크, 일 예로 인터넷 프로토콜(Internet Protocol: IP) 네트워크(즉 인터넷)로 연결함으로써 인터넷과 연계된 보다 다양한 서비스를 제공한다. 또한 발전된 홈 네트워크 시스템은 사용자에 의해 소지되는 사용자 단말과 연동하여, 사용자가 직접 혹은 간접적으로 가전기기들을 제어 및 관리할 수 있도록 한다. 이러한 홈 네트워크 시스템에서는 사용자의 요구에 따라 가전기기들을 제어하여 사용자가 원하는 서비스를 제공할 수 있다.
홈 네트워크 시스템에서 사용되는 가전기기들과 같은 제품들을 개발함에 있어서, 제조사는 개발중인 제품들의 품질 보증 및 고객 서비스를 위해 많은 노력을 기울이고 있다. 오늘날의 품질 보증 시스템은 가전기기가 고장을 일으키기 전에 고장을 예측함으로써 가전기기의 운영 비용을 효율화하고 신뢰성을 향상시킬 수 있다. 또한 제조사는 자동 고장 진단 및 고장 수리를 포함하는 고객 방문 서비스를 제공하여, 비용 효율화 및 제품 만족도 향상에 기여할 수 있다.
최근 기술이 발달하고 사용자 요구가 점차 다양해짐에 따라, 가전기기들의 예측된 고장을 기반으로 사용자의 사용 패턴 및 일정을 고려하여 가전기기들의 정상동작을 유지할 뿐만 아니라 가전기기들의 고장 수리를 위한 고객 방문 서비스를 효율적으로 제공하기 위한 추가적인 연구와 노력이 필요하게 되었다.
또한, 근래에는 인간 수준의 지능을 구현하는 인공 지능 시스템이 다양한 분야에서 이용되고 있다. 인공 지능 시스템은 기존의 룰(rule) 기반 스마트 시스템과 달리 기계가 스스로 학습하고 판단하며 똑똑해지는 시스템이다. 인공 지능 시스템은 사용할수록 인식률이 향상되고 사용자 취향을 보다 정확하게 이해할 수 있게 되어, 기존 룰 기반 스마트 시스템은 점차 딥러닝 기반 인공 지능 시스템으로 대체되고 있다.
인공 지능 기술은 기계학습(예로, 딥러닝) 및 기계학습을 활용한 요소 기술들로 구성된다.
기계학습은 입력 데이터들의 특징을 스스로 분류/학습하는 알고리즘 기술이며, 요소기술은 딥러닝 등의 기계학습 알고리즘을 활용하여 인간 두뇌의 인지, 판단 등의 기능을 모사하는 기술로서, 언어적 이해, 시각적 이해, 추론/예측, 지식 표현, 동작 제어 등의 기술 분야로 구성된다.
인공 지능 기술이 응용되는 다양한 분야는 다음과 같다. 언어적 이해는 인간의 언어/문자를 인식하고 응용/처리하는 기술로서, 자연어 처리, 기계 번역, 대화시스템, 질의 응답, 음성 인식/합성 등을 포함한다. 시각적 이해는 사물을 인간의 시각처럼 인식하여 처리하는 기술로서, 객체 인식, 객체 추적, 영상 검색, 사람 인식, 장면 이해, 공간 이해, 영상 개선 등을 포함한다. 추론 예측은 정보를 판단하여 논리적으로 추론하고 예측하는 기술로서, 지식/확률 기반 추론, 최적화 예측, 선호 기반 계획, 추천 등을 포함한다. 지식 표현은 인간의 경험정보를 지식데이터로 자동화 처리하는 기술로서, 지식 구축(데이터 생성/분류), 지식 관리(데이터 활용) 등을 포함한다. 동작 제어는 차량의 자율 주행, 로봇의 움직임을 제어하는 기술로서, 움직임 제어(항법, 충돌, 주행), 조작 제어(행동 제어) 등을 포함한다.
본 개시의 일 실시예에 따르면 고장 예측에 기반하여 가전기기를 제어하기 위한 방법 및 장치를 제공할 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따르면 고장 예측시 가전기기의 정상동작을 유지하기 위한 방법 및 장치를 제공할 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따르면 가전기기의 고장 발생을 지연시키기 위한 방법 및 장치를 제공할 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따르면 가전기기의 고장을 수리하기 위한 엔지니어의 방문시 예측되는 파생고장을 처리하는 방법 및 장치를 제공할 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따르면 가전기기의 고장을 수리하기 위한 엔지니어의 방문시 다른 가전기기의 예측되는 고장을 한번에 처리하는 방법 및 장치를 제공할 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따른 방법은; 고장 예측에 기반하여 가전기기를 제어하는 방법에 있어서, 상기 가전기기의 예측된 고장을 나타내는 고장예측정보를 관리서버로부터 수신하는 과정과, 상기 고장예측정보에 기반하여 상기 예측된 고장을 수리하기 위한 수리 서비스를 이용할 수 있는 시점을 나타내는 서비스 가능 일정을 사용자입력에 따라 결정하는 과정과, 상기 결정된 서비스 가능 일정이 상기 고장예측정보에 의해 지시된 예측된 고장시점보다 이후인 경우, 상기 예측된 고장을 지연시키고 상기 가전기기의 정상동작을 유지하는데 사용되기 위한 정상동작유지정보의 요청 신호를 상기 관리서버에게 전송하는 과정과, 상기 정상동작유지정보를 상기 관리서버로부터 수신하는 과정과, 상기 정상동작유지정보에 따라 상기 가전기기가 동작하도록 제어하는 과정을 포함한다.
본 개시의 일 실시예에 따른 방법은, 사용자 단말에 의해, 고장 예측에 기반하여 가전기기를 제어하는 방법에 있어서, 상기 가전기기의 예측된 고장을 나타내는 고장예측정보를 관리서버로부터 수신하는 과정과, 상기 고장예측정보에 기반하여 상기 예측된 고장을 수리하기 위한 수리 서비스를 이용할 수 있는 시점을 나타내는 서비스 가능 일정을 사용자입력에 따라 결정하는 과정과, 상기 결정된 서비스 가능 일정이 상기 고장예측정보에 의해 지시된 예측된 고장시점보다 이후인 경우, 상기 예측된 고장을 지연시키고 상기 가전기기의 정상동작을 유지하는데 사용되기 위한 정상동작유지정보의 요청 신호를 상기 관리서버에게 전송하는 과정과, 상기 정상동작유지정보를 상기 관리서버로부터 수신하는 과정과, 상기 정상동작유지정보를 상기 가전기기로 전송하는 과정을 포함한다.
본 개시의 일 실시예에 따른 장치는, 고장 예측에 기반하여 제어되는 가전기기의 장치에 있어서, 고유 동작 실행부와, 상기 가전기기의 예측된 고장을 나타내는 고장예측정보를 관리서버로부터 수신하고, 정상동작유지정보의 요청 신호를 상기 관리서버에게 전송하며, 상기 정상동작유지정보를 상기 관리서버로부터 수신하는 통신부와, 상기 고장예측정보에 기반하여 상기 예측된 고장을 수리하기 위한 수리 서비스를 이용할 수 있는 시점을 나타내는 서비스 가능 일정을 사용자입력에 따라 결정하고, 상기 서비스 가능 일정이 상기 고장예측정보에 의해 지시된 예측된 고장시점보다 이후인 경우, 상기 예측된 고장을 지연시키고 상기 가전기기의 정상동작을 유지하는데 사용되기 위한 상기 정상동작유지정보의 요청 신호를 생성하고, 상기 수신된 정상동작유지정보에 따라 동작하도록 상기 고유 동작 실행부를 제어하는 제어부를 포함한다.
본 개시의 일 실시예에 따른 장치는, 고장 예측에 기반하여 가전기기를 제어하는 사용자단말의 장치에 있어서, 상기 가전기기의 예측된 고장을 나타내는 고장예측정보를 관리서버로부터 수신하고, 정상동작유지정보의 요청 신호를 상기 관리서버에게 전송하고, 상기 정상동작유지정보를 상기 관리서버로부터 수신하고, 상기 정상동작유지정보를 상기 가전기기로 전송하는 통신부와, 상기 고장예측정보에 기반하여 상기 예측된 고장을 수리하기 위한 수리 서비스를 이용할 수 있는 시점을 나타내는 서비스 가능 일정을 사용자입력에 따라 결정하고, 상기 결정된 서비스 가능 일정이 상기 고장예측정보에 의해 지시된 예측된 고장시점보다 이후인 경우, 상기 예측된 고장을 지연시키고 상기 가전기기의 정상동작을 유지하는데 사용되기 위한 상기 정상동작유지정보의 요청 신호를 생성하는 제어부를 포함한다.
본 개시의 특정한 바람직한 실시예들의 상기에서 설명한 바와 같은 또한 다른 측면들과, 특징들 및 이득들은 첨부 도면들과 함께 처리되는 하기의 설명으로부터 보다 명백하게 될 것이다.
도 1은 본 개시에서 제안하는 다양한 실시예에 따른 고장 예측에 기반하여 가전기기를 관리하기 위한 시스템의 개략적인 구조를 도시한 것이다.
도 2는 본 개시에서 제안하는 다양한 실시예에 따른 고장 예측에 기반하여 제어될 수 있는 가전기기의 개략적인 구성을 나타내는 블록도이다.
도 3은 본 개시에서 제안하는 다양한 실시예에 따른 고장 예측에 기반하여 가전기기를 관리하도록 구성되는 관리서버의 개략적인 구성을 나타낸 블록도이다.
도 4는 본 개시에서 제안하는 다양한 실시예에 따른 고장 예측에 기반하여 가전기기를 제어할 수 있는 사용자단말의 개략적인 구성을 나타내는 블록도이다.
도 5는 본 개시의 일 실시예에 따른 가전기기의 동작을 나타낸 흐름도이다.
도 6은 본 개시의 일 실시예에 따라 가전기기를 관리하는 관리서버의 동작을 나타낸 흐름도이다.
도 7은 본 개시의 일 실시예에 따라 가전기기를 정상동작 상태로 유지시키기 위한 사용자단말의 동작을 나타낸 흐름도이다.
도 8은 본 개시의 일 실시예에 따른 가전기기의 동작을 나타낸 흐름도이다.
도 9는 본 개시의 일 실시예에 따라 관리서버가 가전기기를 위한 정상동작유지정보를 생성하는 동작을 나타낸 흐름도이다.
도 10은 본 개시의 일 실시예에 따라 관리서버가 가상동작패턴을 생성하는 동작을 나타낸 흐름도이다.
도 11a, 도 11b 및 도 11c는 본 개시의 일 실시예에 따라 에어컨의 스케줄링 및 동작 파라미터들의 제어값들을 통해 에어컨의 정상동작 상태를 유지하는 시나리오를 도시한 것이다.
도 12a, 도 12b 및 도 12c는 본 개시의 일 실시예에 따라 세탁기의 스케줄링 및 동작 파라미터들의 제어값들을 통해 세탁기의 정상동작 상태를 유지하는 시나리오를 도시한 것이다.
도 13a, 도 13b 및 도 13c는 본 개시의 일 실시예에 따라 에어컨을 위한 동작 파라미터의 제어값을 통해 에어컨의 정상동작 상태를 유지하는 시나리오를 도시한 것이다.
도 14a, 도 14b 및 도 14c는 본 개시의 일 실시예에 따라 냉장고를 위한 동작 파라미터의 제어값을 통해 냉장고의 정상동작 상태를 유지하는 시나리오를 도시한 것이다.
도 15a, 도 15b 및 도 15c는 본 개시의 일 실시예에 따라 주변기기의 사용을 통해 가전기기의 정상동작 상태를 유지하는 시나리오를 도시한 것이다.
도 16은 본 개시에서 제안하는 다양한 실시예에 따라 가전기기의 예측된 고장 및 파생고장을 수리하기 위한 수리 서비스를 제공하는 시스템의 개략적인 구조를 도시한 것이다.
도 17은 본 개시의 일 실시예에 따라 가전기기의 복수의 고장을 한번에 처리하기 위한 사용자단말의 동작을 도시한 흐름도이다.
도 18a 및 도 18b는 본 개시의 일 실시예에 따라 사용자단말에 디스플레이되는 가전기기의 파생고장에 대한 정보를 도시한 것이다.
도 19는 본 개시의 일 실시예에 따라 가전기기의 1차 고장 및 파생고장을 처리하는 관리서버의 동작을 나타낸 흐름도이다.
도 20은 본 개시의 일 실시예에 따라 파생고장정보를 생성하는 관리서버의 동작을 나타낸 흐름도이다.
도 21은 본 개시의 일 실시예에 따라 가전기기의 파생고장을 검색하기 위한 관리서버의 동작을 설명하는 도면이다.
도 22는 본 개시에서 제안하는 다양한 실시예에 따라 가전기기의 예측된 고장 및 다른 가전기기의 고장을 수리하기 위한 수리 서비스를 제공하는 시스템의 개략적인 구조를 도시한 것이다.
도 23은 본 개시의 일 실시예에 따라 복수의 가전기기들의 복수의 예측된 고장을 한번에 처리하기 위한 사용자단말의 동작을 도시한 흐름도이다.
도 24a 및 도 24b는 본 개시의 일 실시예에 따라 사용자단말에 디스플레이되는 복수의 가전기기의 복수의 고장에 대한 정보를 도시한 것이다.
도 25는 본 개시의 일 실시예에 따라 복수의 가전기기의 고장을 처리하는 관리서버의 동작을 나타낸 흐름도이다.
도 26은 본 개시의 일 실시예에 따라 제2 고장의 고장예측정보를 생성하는 관리서버의 동작을 나타낸 흐름도이다.
상기 도면들을 통해, 유사 참조 번호들은 동일한 혹은 유사한 엘리먼트들과, 특징들 및 구조들을 도시하기 위해 사용된다는 것에 유의해야만 한다.
이하, 본 개시의 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
실시예들을 설명함에 있어서 본 개시의 실시예들이 속하는 기술 분야에 익히 알려져 있고 본 개시와 직접적으로 관련이 없는 기술 내용에 대해서는 설명을 생략한다. 이는 불필요한 설명을 생략함으로써 본 개시의 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 개시의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 개시는 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 개시의 개시가 완전하도록 하고, 본 개시의 실시예들이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 개시의 청구하고자 하는 범위는 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
이때, 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 FPGA(field-Programmable Gate Array) 또는 ASIC(Application Specific Integrated Circuit)과 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 기기 또는 보안 멀티미디어카드 내의 하나 또는 그 이상의 CPU(central processing unit)들을 재생시키도록 구현될 수도 있다.
하기에서 본 개시의 실시예들을 구체적으로 설명함에 있어서 특정 시스템 및 신호 표준을 사용하거나 언급할 수 있지만, 본 명세서에서 청구하고자 하는 주요한 요지는 유사한 기술적 배경을 가지는 여타의 시스템 및 서비스에도 본 명세서에 개시된 범위를 크게 벗어나지 아니하는 범위에서 적용 가능하며, 이는 당해 기술분야에서 숙련된 기술적 지식을 가진 자의 판단으로 가능할 것이다.
본 개시의 다양한 실시예들에 따른 사용자단말은, 통신 기능을 구비한 전자장치로써, 사용자단말을 소지하는 사용자를 위한 사용자 인터페이스(user interface: UI)를 제공할 수 있으며 상기 통신 기능을 통해 외부 네트워크 상의 적어도 하나의 서버 및 홈 네트워크 내의 적어도 하나의 가전기기들과 직접 혹은 적어도 하나의 네트워크 노드(예를 들어 홈 게이트웨이 혹은 CPE 혹은 라우터 등)를 통해 통신할 수 있다. 상기 전자장치는, 예를 들어, 휴대형 전자장치, 착용형(wearable) 전자장치 등으로 구분될 수 있다.
상기 휴대형 전자장치는, 예를 들면, 스마트폰(smartphone), 피처 폰, 태블릿 PC (tablet personal computer), 노트북 컴퓨터, 영상 전화기, 전자책 리더기(e-book reader), PDA(personal digital assistant), PMP(portable multimedia player), MP3 플레이어, 모바일 의료기기, 전자 사전, 전자 키, 캠코더(camcorder) 또는 카메라(camera) 중 적어도 하나를 포함할 수 있으며 이에 한정되지는 않는다..
상기 착용형 전자장치는, 예를 들면, 액세서리형 (예: 시계, 반지, 팔찌, 발찌, 목걸이, 안경, 콘택트 렌즈 또는 머리 착용형 장치 (head-mounted-device(HMD)), 직물 또는 의류 일체형 (예: 전자 의복, 운동복), 신체 부착형 (예: 스킨 패드 (skin pad) 또는 문신), 또는 생체 이식형 (예: implantable circuit) 중 적어도 하나의 웨어러블 장치를 포함할 수 있으며 이에 한정되지는 않는다..
다양한 실시예에서, 전자장치는 전술한 다양한 장치들 중 하나 또는 그 이상의 조합일 수 있다. 일 실시예에 따른 전자장치는 플렉서블 전자장치일 수 있다. 또한, 본 개시의 실시예에 따른 전자장치는 기술한 기기들에 한정되지 않으며, 기술 발전에 따른 새로운 전자장치를 포함할 수 있다.
본 개시에서 제안될 다양한 실시예들에서 사용될 용어들은 하기와 같이 정의될 수 있다.
- 가전기기 : 가구 혹은 오피스 내에 설치될 수 있으며 인터넷 접속 기능을 내장하는 스마트 가전(Appliances) 혹은 전자 기기를 지칭한다.
- 관리서버 : 가전기기의 제조사 혹은 관리사에 의해 운영될 수 있으며, 사용자단말 및/또는 적어도 하나의 가전기기와 통신할 수 있는 서버를 의미한다. 관리서버는 다양한 가전기기들에 대한 운영데이터(operational data)를 수집하고 관리하며, 상기 수집된 운영데이터를 기반으로 가전기기들의 고장을 예측하는데 사용될 수 있는 고장예측지식데이터베이스(DB)를 포함할 수 있다.
- 고장예측지식데이터베이스(DB): 다양한 가전기기들의 고장을 예측하는데 사용될 수 있는 정보를 저장한다. 일 예로서 고장예측지식DB는, 운영데이터, 고장이력, 고장 지연을 위한 제어 방법, 고장수리이력, 제조정보, 환경정보, 고객 프로파일 정보 중 적어도 하나 이상을 저장할 수 있다.
- 운영데이터 : 가전기기의 동작(operation)에 관련되는 데이터를 의미한다. 가전기기의 동작이력 및 가전기기 내의 적어도 하나의 센서로부터 수집되는 센서데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
- 동작이력 : 가전기기의 실제 사용에 따른 동작을 기록한 데이터를 의미한다. 가전기기(혹은 가전기기의 각 구성요소별)의 동작시간(run-time), 동작모드, 동작주기, 동작횟수, 동작 파라미터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 동작 파라미터는 각 동작모드로 동작하기 위해 필요로 하는 정보를 의미하는 것으로서, 일 예로 에어컨을 위한 설정 온도, 혹은 세탁기를 위한 세탁부하의 무게와 탈수레벨 및 건조 레벨, 혹은 냉장고를 위한 설정 온도와 제상 주기 등이 될 수 있다.
- 정상동작유지정보 : 가전기기의 정상동작 상태(즉 고장 없는 상태)를 유지하는데 필요한 정보를 의미하는 것으로서, 가전기기의 예측된 고장을 고려하여 생성될 수 있다. 일 예로서 정상동작유지정보는, 가전기기의 시간대별 동작(온/오프 혹은 동작 모드)과 각 동작을 위한 동작 파라미터의 제어값을 나타내는 동작패턴, 정상동작유지정보가 적용되는 경우 정상동작(고장이 발생되지 않은 상태)이 가능할 것으로 예측되는 시간 구간을 나타내는 정상동작 시간정보, 가전기기를 대체 혹은 보완하여 사용될 적어도 하나의 주변기기 중 적어도 하나를 정의할 수 있다. 일 예로서 정상동작유지정보는 가전기기의 예측된 고장을 지연시킬 수 있는 하나 이상의 정상동작유지모드를 정의할 수 있다.
- 정상동작유지모드 : 가전기기가 정상적으로 동작하는 상태를 유지하도록 가전기기의 예측된 고장을 지연시키는 동작 모드를 의미한다. 고장지연모드라고도 칭할 수 있다. 각 정상동작유지모드는 예측된 고장의 고장 항목과, 가전기기의 시간대별 동작(온/오프 혹은 동작 모드)과 각 동작을 위한 동작 파라미터의 제어값을 나타내는 동작패턴, 해당 정상동작유지모드가 적용되는 경우 정상동작(고장이 발생되지 않은 상태)이 가능할 것으로 예측되는 시간 구간을 나타내는 정상동작 시간정보, 가전기기를 대체 혹은 보완하여 사용될 적어도 하나의 주변기기 중 적어도 하나를 정의할 수 있다.
- 동작패턴 : 가전기기의 시간대별 요구되는 동작과 해당 동작을 위한 동작 파라미터(들)의 제어값(들)을 나타낸다. 일 예로서 에어컨을 위한 동작패턴은, [오전9시~오후12시: 약풍 & 설정온도23도, 오후 3시~오후4시: 약풍 & 설정온도24도, 오후 8시~오후8시30분: 자동]이 될 수 있다. 다른 예로서 세탁기를 위한 동작패턴은, [월요일: 세탁부하 85kg & 탈수 3레벨 & 건조 2레벨, 수요일: 세탁부하 5kg & 탈수 3레벨 & 건조 3레벨, 금요일 세탁부하 5kg & 탈수 3레벨 & 건조 2레벨]이 될 수 있다.
- 사용자 선호조건 : 사용자가 요구하거나 선호하는 동작패턴을 정의한다. 일 예로서 에어컨을 위한 사용자 선호조건은 최소 설정온도, 최소 동작시간 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 다른 예로서 세탁기를 위한 사용자 선호조건은, 주당 운행횟수, 운행일자, 최소 세탁부하, 최소 탈수레벨, 최소 건조레벨 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
- 고장예측정보 : 가전기기의 예측된 고장을 나타내며, 고장예측지식DB를 기반으로 관리서버에 의해 생성될 수 있다. 예측된 고장의 고장항목, 예측된 고장시점, 위험도 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
- 파생고장 : 가전기기의 발생 혹은 예측된 고장에 의해 파생될 수 있는 다른 고장을 의미한다. 파생고장을 나타내는 파생고장 정보는 동종 혹은 유사종의 가전기기들의 고장이력을 기반으로 생성될 수 있다. 고장예측지식DB 내에서 어떤 고장항목은 적어도 하나의 파생고장과 링크될 수 있다.
- 추천일정정보 : 수리 서비스를 이용할 수 있도록 관리서버가 추천하는 일정을 의미한다. 일 예로 연,월,일,시를 나타낸다.
- 동일한 댁내 공간 : 가구 혹은 오피스와 같이 동일한 주소로 식별되는 장소를 의미한다.
후술될 본 개시에서 제안되는 다양한 실시예들에서는, 가전기기의 예측된 고장에 기반하여 가전기기의 고장을 지연시켜 가전기기가 정상적으로 동작하는 상태를 보다 연장시키기 위한 기술들에 대하여 설명할 것이다.
또한, 본 개시에서는, 가전기기의 발생 혹은 예측된 고장과 그에 관련되는 파생고장을 한번의 방문을 통해 수리할 수 있는 방문수리서비스를 제공하는 것을 다른 하나의 실시예로 제안할 것이다.
또한, 본 개시에서는, 가전기기의 발생 혹은 예측된 고장과 동일 가구 내의 다른 가전기기에 대해 예측된 고장을 한번의 방문을 통해 수리할 수 있는 방문수리서비스를 제공하는 것을 다른 하나의 실시예로 제안할 것이다.
이하, 첨부 도면을 참조하여, 다양한 실시예에 따른 가전기기 관리를 위한 방법 및 장치가 설명된다. 본 개시에서, 사용자라는 용어는 전자 기기를 사용하는 사람 또는 전자 기기(예: 인공지능 전자장치)를 지칭할 수 있다.
도 1은 본 개시에서 제안하는 다양한 실시예에 따른 고장 예측에 기반하여 가전기기를 관리하는 시스템의 개략적인 구조를 도시한 것이다.
도 1을 참조하면, 댁내 시스템(100)은 하나 혹은 다수의 가전기기들(102,104,106)을 포함하여 구성된다. 상기 가전기기들(102,104,106) 중 적어도 하나는 인터넷 접속 기능을 내장하는 스마트 가전으로서, 유선 통신 방식, 혹은 WiFi(Wireless Fidelity), 지그비(Zigbee), 블루투스(Bluetooth), NFC(Near Field Communication), z-wave 등과 같은 무선 통신 방식을 사용하여 사용자단말(120) 및/또는 관리서버(110)와 통신할 수 있다. 또한 가전기기들(102,104,106) 중 적어도 하나는, 직접 혹은 사용자단말(120), 홈 게이트웨이나 CPE(도시하지 않음) 등을 통해 관리서버(110)와 통신할 수 있다. 각 가전기기(102,104,106)는 일 예로 냉장고, 세탁기, 에어컨, 오븐, 로봇 청소기, 텔레비전, 에어써큘레이터, 공기청정기, 제습기 중 하나가 될 수 있다. 또한 각 가전기기(102,104,106)는 본 개시에서 도시하거나 언급하지 않은 스마트 가전이 될 수 있다.
가전기기들(102,104,106)은 사용자단말(120) 혹은 관리서버(110)로부터 제어 명령을 수신하여 상기 제어 명령에 따라 동작하고, 요구된 정보 및/또는 운영데이터를 사용자단말(120) 혹은 관리서버(110)에게 전송 가능하도록 구성될 수 있다. 일 예로서 가전기기들(102,104,106)은 사용자단말(120)을 통해 혹은 직접 관리서버(110)로부터 고장예측정보 및/또는 정상동작유지모드정보를 수신하고, 상기 정상동작유지모드정보에 의해 정의되는 적어도 하나의 정상동작유지모드 중 하나로 동작할 수 있다. 또한 가전기기들(102,104,106)은 사용자인터페이스를 구비하여, 정상동작유지모드를 실행할 것인지에 대한 사용자입력을 수신하고, 상기 정상동작유지모드정보에 의해 정의되는 적어도 하나의 정상동작유지모드를 디스플레이하며, 사용자에 의해 선호하는 정상동작유지모드를 사용자가 선택하도록 할 수 있다.
관리서버(110)는 가전기기들(102,104,106)의 고장을 예측하는데 사용될 수 있는 정보를 저장하는 고장예측지식DB(114)와 상기 고장예측지식DB(114)를 기반으로 가전기기들(102,104,106)에서 발생될 수 있는 고장을 예측하는 고장 예측 엔진(112)을 구비한다. 관리서버(110)는 상기 고장예측지식DB(114)와 상기 고장 예측 엔진(112)을 이용하여 가전기기들(102,104,106)을 위한 고장예측정보 및 그에 따른 정상동작유지모드정보를 생성하고, 상기 고장예측정보 및/또는 정상동작유지모드정보를 가전기기들(102,104,106)에게 제공할 수 있다. 본 개시에서 관리서버(110)는 가전기기들(102,104,106)의 수리 서비스에 관련된 정보와 고장이력 및 고장수리이력을 더 저장하고 관리할 수 있는 것으로 설명될 것이지만, 구현에 따라 가전기기들(102,104,106)의 수리 서비스에 관련된 정보와 고장이력 및 고장수리이력을 수집하고 저장 및 관리하는 별도의 네트워크 개체인 고객 서비스(CS) 서버가 관리서버(110)와 통신할 수 있도록 구성될 수 있음은 물론이다. 즉 관리서버(110)는 하나 혹은 그 이상의 논리적/물리적 개체들로 구현될 수 있다. 또한 관리서버(110)는 가전기기들(102,104,106)과 관련되어 등록된 적어도 하나의 사용자단말(120)을 관리하고, 가전기기들(102,104,106)에 관련되는 정보를 상기 등록된 사용자단말(120)과 통신할 수 있다.
사용자단말(120)은 동일 가구 혹은 서로 다른 가구 내에 위치할 수 있는 하나 혹은 그 이상의 가전기기들(102,104,106)과 직접 혹은 홈 게이트웨이나 CPE를 통해 통신하며, 관리서버(110)로부터 가전기기들(102,104,106) 중 적어도 하나를 위한 고장예측정보 및/또는 정상동작유지모드정보를 수신하여 해당 가전기기에게 전달할 수 있다. 사용자단말(120)은 관련된 가전기기들(102,104,106)로부터 운영데이터를 수집하고 상기 수집된 운영데이터를 관리서버(110)로 전달할 수 있다. 또한 사용자단말(120)은 사용자인터페이스를 통해 정상동작유지모드를 실행할 것인지에 대한 사용자입력을 수신하고, 상기 정상동작유지모드정보에 의해 정의되는 적어도 하나의 정상동작유지모드에 대한 정보를 디스플레이하여, 상기 디스플레이된 적어도 하나의 정상동작유지모드 중 사용자가 선호하는 정상동작유지모드를 사용자가 선택할 수 있도록 한다.
도 2는 본 개시에서 제안하는 다양한 실시예에 따른 고장 예측에 기반하여 제어될 수 있는 가전기기의 개략적인 구성을 나타내는 블록도이다. 가전기기는 도시된 구성요소들 중 적어도 하나 이상을 포함하여 구성될 수 있다.
도 2를 참조하면, 가전기기는 고유 동작(native function) 실행부(210), 제어부(220), 통신부(230), 저장부(240), 사용자인터페이스(UI)부(250)를 포함하여 구성될 수 있다.
고유 동작 실행부(210)는 가전기기의 고유 동작을 실행하기 위한 소프트웨어 및 하드웨어 구성요소들(components)을 포함한다. 일 예로서 가전기기가 에어컨인 경우 고유 동작 실행부(210)는 팬(Fan), 압축기, 응축기, 증발기, 팽창밸브, 다양한 센서들(즉 데이터 수집 수단들) 등을 포함할 수 있다. 다른 예로서 가전기기가 세탁기인 경우 고유 동작 실행부(210)는 도어, 조명, 전원, 세탁통, 변속장치, 모터, 펌프, 전열기, 온도 조절기, 다양한 센서들(즉 데이터 수집 수단들) 등을 포함할 수 있다. 다른 예로서 가전기기가 냉장고인 경우 고유 동작 실행부(210)는 도어, 조명, 전원, 팬, 증발기, 응축기, 압축기, 제상회로(제상센서, 제상히터, 제상타이머), 다양한 센서들(즉 데이터 수집 수단들) 등을 포함할 수 있다. 고유 동작 실행부(210)는 제어부(220)로부터 구성요소들의 동작에 필요한 동작 파라미터들의 제어값들을 수신하고, 상기 동작 파라미터들을 가지고 각 구성요소를 동작시킬 수 있다.
제어부(220)는 가전기기의 운영데이터를 관리하며 고유 동작 실행부(210)의 동작이력을 모니터링하여 센서데이터를 수집하고, 상기 운영데이터를 통신부(310)를 통해 관리서버 및/또는 사용자단말에게 전송할 수 있다. 상기 운영데이터는 동작이력 및 고유 동작 실행부(210) 내의 적어도 하나의 센서로부터 수집되는 센서데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 상기 동작이력은 고유 동작 실행부(210)의 동작을 기록한 데이터를 의미하는 것으로서, 동작시간, 동작모드, 동작주기, 동작횟수 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 또한 제어부(220)는 관리서버로부터 고장예측정보 및/또는 정상동작유지정보를 수신하여, 상기 수신된 정보에 따라 고유 동작 실행부(210)의 동작을 제어할 수 있다.
통신부(230)는 제어부(220)가 인터넷 상의 관리서버 및/또는 사용자단말과 통신할 수 있도록 지원하는 통신 인터페이스를 포함한다. 일 예로서 통신부(230)는 유선 통신 모듈 및/또는 WiFi, 지그비, 블루투스, NFC, z-wave 중 적어도 하나를 지원하는 무선 통신 모듈을 포함하며, 홈 게이트웨이나 CPE를 통해 혹은 직접 관리서버 및/또는 사용자단말에 접속할 수 있다.
저장부(240)는 가전기기의 동작을 위한 제어 프로그램이 저장된 ROM 및 가전기기의 외부로부터 입력되는 신호 또는 데이터를 기억하거나 가전기기에서 수행되는 작업을 위한 기억영역으로 사용되는 RAM을 포함할 수 있다. 일 예로서 저장부(240)는 가전기기에 관련되는 운영데이터, 특히 고유 동작 실행부(210)의 실제 동작을 통해 수집되는 동작이력과 센서데이터 등을 저장한다. 다른 예로서 저장부(240)는 고유 동작 실행부(210)의 제어에 사용되기 위한 정상동작유지정보를 저장한다.
UI부(250)는 제어부(220)로부터 전달되는 정보(일 예로 고장예측정보, 정상동작유지정보, 수리 서비스의 일정 등)를 사용자에게 제공하거나, 사용자입력을 수신하여 제어부(220)로 전달할 수 있다. 이를 위해 UI부(250)는 디스플레이, 터치스크린, 적어도 하나의 물리적 버튼, 적어도 하나의 LED(light emitting diode), 마이크 및/또는 스피커를 포함할 수 있다.
도 3은 본 개시에서 제안하는 다양한 실시예에 따른 고장 예측에 기반하여 가전기기를 관리하도록 구성되는 관리서버의 개략적인 구성을 나타낸 블록도이다. 관리서버는 도시된 구성요소들 중 적어도 하나 이상을 포함하여 구성될 수 있다.
도 3을 참조하면, 관리서버는 통신부(310), 제어부(320), 저장부(330)를 포함하여 구성될 수 있다.
통신부(310)는 제어부(320)가 적어도 하나의 가전기기, 사용자단말, 및/또는 적어도 하나의 네트워크 개체와 인터넷을 통해 통신할 수 있도록 지원하는 통신 인터페이스를 포함한다. 상기 네트워크 개체는 일 예로서 가전기기의 고객 서비스(CS)를 관리하는 CS 서버가 될 수 있다.
제어부(320)는 통신부(310)를 통해 수신되는 적어도 하나의 가전기기의 운영데이터를 기반으로 가전기기의 고장을 예측하고, 예측된 고장을 나타내는 고장예측정보를 생성한다. 또한 제어부(320)는 상기 고장예측정보와 관련되는 예측된 고장을 지연시켜 가전기기의 정상동작을 유지시키는데 필요한 정상동작유지정보를 생성할 수 있다. 상기 고장예측정보 및/또는 정상동작유지정보는 통신부(310)를 통해 해당하는 가전기기 및/또는 사용자단말에게 전송될 수 있다. 또한 제어부(320)는 통신부(310)를 통해 고장 수리를 위한 수리 서비스를 관리하는 고객서비스(CS) 서버(도시하지 않음)와 통신하여, 수리 서비스를 상기 CS 서버로 요청하고, 상기 CS 서버로부터 수리 서비스에 관련된 정보와 고장이력 및 고장수리이력에 대한 정보를 통신부(310)를 통해 수신할 수 있다. 제어부(320)는 상기 수리 서비스에 사용될 수 있는 정보, 일 예로서 운영데이터, 고장이력, 고장수리이력, 제조정보, 가전기기가 설치된 환경(평균온도, 평균습도, 설치높이 등)을 나타내는 환경정보, 고객 프로파일 정보 등을 상기 CS 서버로 전달할 수 있다. 해당 가전기기에 대한 예측된 고장이 존재하는 경우, 제어부(320)는 고장예측정보 및/또는 정상동작유지정보를 상기 CS 서버로 더 제공할 수 있다.
저장부(330)는 관리서버의 동작을 위한 제어 프로그램이 저장된 ROM 및 관리서버의 외부로부터 입력되는 신호 또는 데이터를 기억하거나 관리서버에서 수행되는 작업을 위한 기억영역으로 사용되는 RAM을 포함할 수 있다. 저장부(330)는 적어도 하나의 가전기기의 고장을 예측하는데 사용될 수 있는 정보를 저장하는 고장예측지식DB(332)를 더 포함한다. 고장예측지식DB(332)는, 운영데이터, 고장이력, 고장 지연을 위한 제어 방법, 고장수리이력, 제조정보, 환경정보, 고객 프로파일 정보 중 적어도 하나를 저장할 수 있다. 저장부(330)는 각 가전기기에 대하여, 제어부(320)에 의해 생성되는 고장예측정보 및/또는 정상동작유지정보를 저장할 수 있다. 고장예측정보 및/또는 정상동작유지정보는 고장예측지식DB(332) 내에 저장되거나 혹은 별도의 저장공간에 저장될 수 있다.
도 4는 본 개시에서 제안하는 다양한 실시예에 따른 고장 예측에 기반하여 가전기기를 제어할 수 있는 사용자단말의 개략적인 구성을 나타내는 블록도이다. 사용자단말은 도시된 구성요소들 중 적어도 하나 이상을 포함하여 구성될 수 있다.
도 4를 참조하면, 사용자단말은 통신부(410), 제어부(420), 저장부(430), 사용자인터페이스(UI)부(440)를 포함하여 구성될 수 있다.
통신부(410)는 제어부(420)가 적어도 하나의 가전기기 및/또는 인터넷 상의 관리서버와 통신할 수 있도록 지원하는 통신 인터페이스를 포함한다. 일 예로서 통신부(410)는 유선 통신 모듈, 및/또는 WiFi, 지그비, 블루투스, NFC, z-wave 중 적어도 하나를 지원하는 무선 통신 모듈을 포함하며, 홈 게이트웨이나 CPE를 통해 혹은 직접 가전기기에 접속할 수 있다. 또한 통신부(410)는 3GPP나 LTE와 같은 광대역 통신 모듈을 포함하며, 인터넷을 통해 관리서버와 통신할 수 있다.
제어부(420)는 통신부(410)를 통해 관리서버로부터 가전기기를 위한 고장예측정보 및/또는 정상동작유지정보를 수신하고, 상기 고장예측정보 및/또는 정상동작유지정보를 가전기기로 전달할 수 있다. 일 예로서 제어부(420)는 정상동작유지정보에 의해 정의되는 복수의 정상동작유지모드들 중, UI부(440)를 통해 사용자가 선택한 적어도 하나의 정상동작유지모드에 대한 정보를 가전기기로 전달할 수 있다. 일 예로서 제어부(420)는 가전기기로부터 운영데이터를 수집하고 상기 수집된 운영데이터를 관리서버로 전달할 수 있다.
저장부(430)는 사용자단말의 동작을 위한 제어 프로그램이 저장된 ROM 및 사용자단말의 외부로부터 입력되는 신호 또는 데이터를 기억하거나 사용자단말에서 수행되는 작업을 위한 기억영역으로 사용되는 RAM을 포함할 수 있다. 일 예로서 저장부(430)는 가전기기의 제어에 사용되기 위한 정상동작유지정보를 저장할 수 있다.
UI부(440)는 제어부(420)로부터 전달되는 정보(일 예로 고장예측정보, 정상동작유지정보, 수리 서비스의 일정 등)를 사용자에게 제공하거나, 사용자입력을 수신하여 제어부(420)로 전달할 수 있다. 이를 위해 UI부(440)는 디스플레이, 터치스크린, 적어도 하나의 물리적 버튼, 적어도 하나의 LED, 마이크 및/또는 스피커를 포함할 수 있다.
도 2 내지 도 4의 제어부들(220,320,420) 중 적어도 하나는, 적어도 하나의 하드웨어 칩 형태로 제작되어 전자 장치에 탑재될 수 있다. 예를 들어 인공 지능(artificial intelligence)을 위한 전용 하드웨어 칩 형태로 제작될 수도 있고, 또는 기존의 범용 프로세서(예: CPU 또는 application processor) 또는 그래픽 전용 프로세서(예: graphic processing unit (GPU))의 일부로 제작되어 전술한 각종 전자 장치에 탑재될 수도 있다. 이 때, 인공 지능을 위한 전용 하드웨어 칩은 확률 연산에 특화된 전용 프로세서로서, 기존의 범용 프로세서보다 병렬처리 성능이 높아 기계 학습과 같은 인공 지능 분야의 연산 작업을 빠르게 처리할 수 있다.
도 5 및 도 6은 가전기기와 관리서버의 연동에 의하여 가전기기를 정상동작유지모드로 동작시키는 실시예와 관련된다.
도 5는 본 개시의 일 실시예에 따른 가전기기의 동작을 나타낸 흐름도이다.
도 5를 참조하면, 과정 505에서 가전기기는 고유 동작을 실행함에 따른 운영데이터를 관리서버로 전송한다. 상기 운영데이터는 가전기기의 동작이력 및 센서데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 상기 운영데이터는 주기적으로 혹은 미리 정해지는 이벤트에 따라 혹은 관리서버의 요청에 따라 관리서버로 전송된다.
과정 510에서 가전기기는 관리서버로부터 가전기기의 예측된 고장을 나타내는 고장예측정보를 수신한다. 상기 고장예측정보는 관리서버가 가전기기로부터 수집된 운영데이터를 기반으로 가전기기의 고장이 예측된다고 판단된 경우에, 관리서버에 의해 생성된다. 상기 고장예측정보는 예측된 고장의 고장항목, 예측된 고장시점(예를 들어 고장이 발생 가능한 적어도 하나의 날자 혹은 고장이 발생 가능한 첫번째 날자와 마지막 날자), 위험도 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일 실시예로서 가전기기는 상기 고장예측정보와 함께 상기 예측된 고장을 수리하기 위한 수리 서비스의 추천 일정을 나타내는 추천일정정보를 수신할 수 있다. 상기 추천일정정보는, 수리 서비스를 제공하기 위해 방문할 수 있는 엔지니어의 일정과 상기 예측된 고장시점을 고려하여 결정된, 하나 이상의 추천 시점/항목을 나타낼 수 있다.
과정 515에서 가전기기는 상기 고장예측정보에 포함된 예측된 고장시점에 도달하기 이전에 상기 예측된 고장을 수리하기 위한 수리 서비스를 이용할 수 있는지를 결정한다. 이를 위해 가전기기는 상기 고장예측정보를 사용자에게 제공(일 예로서 디스플레이)하고, 상기 예측된 고장시점 이전에 수리 서비스를 이용 가능한지에 대한 사용자입력을 사용자로부터 수신할 수 있다. 일 예로서 가전기기는 상기 예측된 고장을 수리하기 위한 수리 서비스를 사용자가 이용할 수 있는 시점(혹은 시간구간)을 나타내는 서비스 가능 일정을 사용자입력에 의해 결정하고, 상기 결정된 서비스 가능 일정을 상기 예측된 고장시점과 비교할 수 있다. 상기 예측된 고장시점 이전에 수리 서비스를 이용한다는 사용자입력이 수신된 경우, 즉 상기 결정된 서비스 가능 일정이 상기 예측된 고장시점보다 이전인 경우, 과정 540에서 가전기기는 수리 서비스의 요청 신호를 관리서버로 전송할 수 있다. 일 예로서 상기 요청 신호는, 관리서버로부터 제공된 추천일정정보를 기반으로 결정된 일자 및 시간을 포함할 수 있다.
상기 예측된 고장시점 이전에 수리 서비스를 이용하지 않는다는 사용자입력이 수신된 경우, 즉 상기 결정된 서비스 가능 일정이 상기 예측된 고장시점보다 이후인 경우, 과정 520에서 가전기기는 정상동작 상태를 유지하는데 필요한 정상동작유지정보의 요청 신호를 관리서버로 전송한다. 일 예로서 상기 요청 신호는 가전기기의 동작을 위해 사용자가 요구하는 사용자선호조건에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 사용자선호조건은 사용자가 요구하거나 선호하는 가전기기의 동작패턴을 정의한다. 일 예로 상기 사용자선호조건은 사용자가 요구하는 상기 가전기기의 성능 및 사용자가 요구하는 고장 지연 가능 시간 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일 예로서 에어컨을 위한 사용자 선호조건은 최소 설정온도, 최소 동작시간 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 다른 에로서 세탁기를 위한 사용자 선호조건은, 주당 운행횟수, 운행일자, 최소 세탁부하, 최소 탈수레벨, 최소 건조레벨 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
과정 525에서 가전기기는 상기 정상동작유지정보의 요청 신호에 대한 응답으로 가전기기의 정상동작 상태를 유지하는데 필요한 정상동작유지정보를 관리서버로부터 수신한다. 일 예로서 상기 정상동작유지정보는 적어도 하나의 정상동작유지모드를 정의할 수 있으며, 상기 정상동작유지정보에 의해 정의되는 각 정상동작유지모드는, 예측된 고장의 고장항목과, 가전기기의 시간대별 동작과 각 동작을 위한 동작 파라미터의 제어값을 나타내는 동작패턴, 해당 정상동작유지모드가 적용되는 경우 정상동작(고장이 발생되지 않은 상태)이 가능할 것으로 예측되는 시간 구간을 나타내는 정상동작 시간정보(혹은 지연된 고장시점), 가전기기를 대체 혹은 보완하여 사용될 적어도 하나의 주변기기 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
과정 530에서 가전기기는 상기 정상동작유지정보에 의해 정의되는 적어도 하나의 정상동작유지모드의 정보를 디스플레이하고, 상기 적어도 하나의 정상동작유지모드를 기반으로 가전기기에 적용되고자 하는 정상동작유지모드를 선택하는 사용자입력을 수신한다. 과정 535에서 가전기기는 상기 사용자입력에 의해 선택된 정상동작유지모드에 따라 가전기기의 고유 동작(native function)을 실행한다. 상기한 정상동작유지모드에 따라 동작함으로써 가전기기는 예측된 고장시점 이후로 고장의 발생을 지연시킬 수 있고, 따라서 사용자는 수리 서비스를 보다 여유있게 이용할 수 있다.
도 6은 본 개시의 일 실시예에 따라 가전기기를 관리하는 관리서버의 동작을 나타낸 흐름도이다.
도 6을 참조하면, 과정 605에서 관리서버는 가전기기의 운영데이터를 수집한다. 상기 운영데이터는 가전기기가 고유 동작을 실행함에 따라 발생하는 데이터를 의미하는 것으로서, 가전기기의 동작이력 및 센서데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일 실시예로서 관리서버는 상기 운영데이터 및 다른 가전기기들로부터 수집된 운영데이터를 이용하여 가전기기들의 고장을 예측하는데 사용될 수 있는 고장예측지식DB를 구축할 수 있다. 일 예로서 고장예측지식DB는, 운영데이터, 고장이력, 고장 지연을 위한 제어 방법, 고장수리이력, 제조정보, 환경정보, 고객 프로파일 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
과정 610에서 관리서버는 고장예측지식DB를 이용하여 가전기기의 예측된 고장이 존재하는지를 판단한다. 예측된 고장이 존재하는 경우, 과정 615에서 관리서버는 상기 예측된 고장을 나타내는 고장예측정보를 생성하고 상기 고장예측정보를 가전기기로 전송한다.
과정 620에서 관리서버는 상기 예측된 고장과 관련된 가전기기로부터 정상동작유지정보의 요청 신호가 수신되는지를 판단한다. 정상동작유지정보의 요청 신호가 수신되지 않는다면, 관리서버는 과정 605로 복귀한다.
정상동작유지정보의 요청 신호가 수신되었다면, 과정 625에서 관리서버는 상기 예측된 고장을 지연시켜 상기 가전기기의 정상동작 상태를 유지하는데 필요한 정상동작유지정보를 생성한다. 일 예로서 상기 정상동작유지정보는 상기 예측된 고장을 지연시킬 수 있는 적어도 하나의 정상동작유지모드를 나타낼 수 있다. 상기 정상동작유지정보에 의해 정의되는 각 정상동작유지모드는, 예측된 고장의 고장항목과, 가전기기의 시간대별 동작과 각 동작을 위한 동작 파라미터의 제어값을 나타내는 동작패턴, 해당 정상동작유지모드가 적용되는 경우 정상동작(고장이 발생되지 않은 상태)이 가능할 것으로 예측되는 시간 구간을 나타내는 정상동작 시간정보(혹은 지연된 고장시점), 가전기기를 대체 혹은 보완하여 사용될 적어도 하나의 주변기기 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
과정 630에서 관리서버는 상기 생성된 정상동작유지정보를 가전기기로 전송한다. 이때 상기 생성된 정상동작유지정보와 관련되는 고장예측정보가 가전기기로 함께 전송될 수 있다.
도 7 및 도 8은 사용자단말과 관리서버의 연동에 의하여 가전기기의 정상동작을 유지시키는 실시예와 관련된다.
도 7은 본 개시의 일 실시예에 따라 가전기기를 정상동작 상태로 유지시키기 위한 사용자단말의 동작을 나타낸 흐름도이다.
도 7을 참조하면, 과정 705에서 사용자단말은 관리서버로부터 가전기기의 예측된 고장을 나타내는 고장예측정보를 수신한다. 상기 고장예측정보는 관리서버가 가전기기로부터 수집된 운영데이터를 기반으로 가전기기의 고장이 예측된다고 판단한 경우에, 관리서버에 의해 생성된다. 일 실시예로서 사용자단말은 상기 고장예측정보와 함께 상기 예측된 고장을 수리하기 위한 수리 서비스의 추천 일정을 나타내는 추천일정정보를 수신할 수 있다.
과정 710에서 사용자단말은 상기 고장예측정보에 포함된 예측된 고장시점에 도달하기 이전에 상기 예측된 고장을 수리하기 위한 수리 서비스를 이용할 수 있는지를 결정한다. 이를 위해 사용자단말은 상기 고장예측정보를 사용자에게 제공(일 예로서 디스플레이)하고, 상기 예측된 고장시점 이전에 수리 서비스를 이용 가능한지에 대한 사용자입력을 사용자로부터 수신할 수 있다. 상기 예측된 고장시점 이전에 수리 서비스를 이용한다는 사용자입력이 수신된 경우, 과정 715에서 사용자단말은 수리 서비스의 요청 신호를 관리서버로 전송할 수 있다. 일 예로서 상기 요청 신호는, 관리서버로부터 제공된 추천일정정보를 기반으로 결정된 일자 및 시간을 포함할 수 있다.
상기 예측된 고장시점 이전에 수리 서비스를 이용하지 않는다는 사용자입력이 수신된 경우, 과정 720에서 사용자단말은 정상동작 상태를 유지하는데 필요한 정상동작유지정보의 요청 신호를 관리서버로 전송한다. 일 예로서 상기 요청 신호는 가전기기의 동작을 위해 사용자가 요구하는 사용자선호조건에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 사용자선호조건은 사용자가 요구하거나 선호하는 가전기기의 성능 및 고장 지연 가능 시간 중 적어도 하나를 정의한다.
과정 725에서 사용자단말은 상기 정상동작유지정보의 요청 신호에 대한 응답으로 정상동작유지정보를 관리서버로부터 수신한다. 일 예로서 상기 정상도작유지정보는 적어도 하나의 정상동작유지모드를 정의할 수 있으며, 상기 정상동작유지정보에 의해 정의되는 각 정상동작유지모드는, 예측된 고장의 고장항목과, 가전기기의 시간대별 동작과 각 동작을 위한 동작 파라미터의 제어값을 나타내는 동작패턴, 해당 정상동작유지모드가 적용되는 경우 정상동작(고장이 발생되지 않은 상태)이 가능할 것으로 예측되는 시간 구간을 나타내는 정상동작 시간정보(혹은 지연된 고장시점), 가전기기를 대체 혹은 보완하여 사용될 적어도 하나의 주변기기 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
과정 730에서 사용자단말은 상기 정상동작유지정보에 의해 정의되는 적어도 하나의 정상동작유지모드의 정보를 디스플레이하고, 상기 적어도 하나의 정상동작유지모드를 기반으로 가전기기에 적용되고자 하는 정상동작유지모드를 선택하는 사용자입력을 수신한다. 과정 735에서 사용자단말은 상기 사용자입력에 의해 선택된 정상동작유지모드에 따라 가전기기를 제어한다. 일 실시예로서 사용자단말은 상기 선택된 정상동작유지모드에 따른 동작패턴에 따라 동작하도록 가전기기를 제어하기 위하여, 상기 동작패턴에 대한 정보를 가전기기로 전송할 수 있다. 일 예로서 상기 동작패턴에 대한 정보는 시간대별 동작과 각 동작을 위한 동작 파라미터의 제어값 중 적어도 하나를 포함한다. 일 실시예로서 사용자단말은 고장이 예측된 가전기기의 적어도 일부 기능을 대신하여 사용될 적어도 하나의 주변기기에게, 시간대별 동작(온/오프 혹은 동작모드)과 각 동작을 위한 동작 파라미터들의 제어값들 중 적어도 하나를 포함하는 제어 명령을 전송할 수 있다. 가전기기가 상기 정상동작유지모드에 따라 동작하도록 제어함으로써 예측된 고장시점 이후로 가전기기의 고장의 발생을 지연시킬 수 있고, 따라서 사용자는 수리 서비스를 보다 여유있게 이용할 수 있다.
도 8은 본 개시의 일 실시예에 따른 가전기기의 동작을 나타낸 흐름도이다.
도 8을 참조하면, 과정 805에서 가전기기는 고유 동작을 실행함에 따라 발생하는 운영데이터를 관리서버로 보고한다. 대체 가능한 실시예로서 상기 운영데이터는 사용자단말로 보고되고, 사용자단말에 의해 관리서버로 전달될 수 있다. 과정 810에서 가전기기는 사용자단말로부터 정상동작 유지를 위한 동작패턴의 정보를 수신한다. 상기 동작패턴에 대한 정보는 시간대별 동작과 각 동작을 위한 동작 파라미터의 제어값 중 적어도 하나를 포함한다. 상기 동작패턴에 대한 정보는 관리서버에 의해 결정되는 적어도 하나의 정상동작유지모드 중에서 사용자단말에 의해 선택된 하나의 정상동작유지모드에 따라 사용자단말에 의해 생성될 수 있다.
과정 815에서 가전기기는 상기 동작패턴에 대한 정보가 지시하는 시간대별 동작과 각 동작을 위한 동작 파라미터의 제어값 중 적어도 하나에 따라 정상동작유지모드로 동작한다.
사용자단말로부터 정상동작유지정보의 요청 신호를 수신하고 정상동작유지정보를 전송하는 관리서버의 동작은 도 6의 흐름도에 의해 설명될 수 있다.
도 6을 참조하면, 과정 620에서 관리서버는 가전기기의 예측된 고장과 관련하여 사용자단말로부터 상기 가전기기를 위한 정상동작유지정보의 요청 신호가 수신되는지를 판단한다. 정상동작유지정보의 요청 신호가 수신되었다면, 과정 625에서 관리서버는 상기 예측된 고장을 지연시켜 상기 가전기기의 정상동작 상태를 유지하는데 필요한 정상동작유지정보를 생성한다. 일 예로서 상기 정상동작유지정보는 상기 예측된 고장을 지연시킬 수 있는 적어도 하나의 정상동작유지모드를 나타낼 수 있다. 과정 630에서 관리서버는 상기 생성된 정상동작유지정보를 사용자단말로 전송한다. 이때 상기 생성된 정상동작유지정보와 관련되는 고장예측정보가 사용자단말에게 함께 전송될 수 있다.
앞서 설명한 바와 같은 실시예들에 의해 가전기기는 정상동작유지모드에 따라 동작함으로써 예측된 고장시점 이후로 고장의 발생을 지연시킬 수 있고, 따라서 사용자는 수리 서비스를 보다 여유있게 이용할 수 있다. 정상동작유지모드는 관리서버에 의해 정해진다. 관리서버는 예측된 고장과 가전기기의 운영데이터 및 동작패턴 등을 고려하여 가전기기에 적용될 수 있는 정상동작유지모드를 결정할 수 있다.
도 9는 본 개시의 일 실시예에 따라 관리서버가 가전기기를 위한 정상동작유지정보를 생성하는 동작을 나타낸 흐름도이다. 관리서버는 도 9에 도시한 실시예 및 본 개시에서 언급되지 않은 다양한 실시예들 중 적어도 하나에 따라 정상동작유지정보를 생성할 수 있다.
도 9를 참조하면, 과정 905에서 관리서버는 고장이 예측된 가전기기의 정상동작 상태를 유지하는데 필요한 정상동작유지정보의 요청 신호를 수신한다. 일 예로서 상기 요청 신호는 과정 520에 나타낸 바와 같이 동작하는 가전기기로부터 수신될 수 있다. 다른 예로서 상기 요청 신호는 과정 720에 나타낸 바와 같이 동작하는 사용자단말로부터 수신될 수 있다.
과정 910에서 관리서버는 가전기기의 동작이력을 고려하여 가전기기의 예측된 고장을 지연시킬 수 있는 하나 혹은 그 이상의 가상동작패턴들을 생성한다. 일 예로 각 가상동작패턴은 가전기기의 시간대별 요구되는 동작과 해당 동작을 위한 동작 파라미터(들)의 제어값(들)을 포함할 수 있다. 일 예로서 에어컨을 위한 가상동작패턴은, 동작 시간대(일 예로 하루 내의 시(hour) 단위), 동작모드(강풍,중풍,약풍,제습 등), 설정온도 중 적어도 하나를 포함한다. 일 예로서 세탁기를 위한 가상동작패턴은 동작 시간대(일 예로 한 주 내의 일(day) 단위), 세탁부하(일 예로 kg), 동작모드(세탁, 탈수, 건조 등), 동작레벨 중 적어도 하나를 포함한다.
과정 915에서 관리서버는 각 가상동작패턴에 따른 고장예측정보를 생성한다. 즉 관리서버는 각 가상동작패턴에 따라 가전기기가 동작하는 경우에 발생할 수 있는 고장을 예측하고, 상기 예측된 고장의 발생시점, 위험도를 포함하는 상기 고장예측정보를 생성한다.
과정 920에서 관리서버는 각 가상동작패턴에 대응하는 정상동작유지모드의 적어도 하나의 후보(candidate)를 나타내는 후보정보를 사용자단말에게 전송하고, 과정 925에서 사용자단말로부터 사용자가 가전기기에 대해 요구하거나 선호하는 동작패턴을 나타내는 사용자 선호조건 정보를 수신한다. 즉 사용자 선호조건 정보는 사용자가 가전기기에 대해 최소한으로 동작할 것을 요구하는 동작패턴을 나타낸다. 일 예로서 에어컨을 위한 사용자 선호조건은 최소 설정온도, 최소 동작시간 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 다른 에로서 세탁기를 위한 사용자 선호조건은, 주당 운행횟수, 운행일자, 최소 세탁부하, 최소 탈수레벨, 최소 건조레벨 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일 예로서 사용자 선호조건 정보는 관리서버로부터 수신된 후보정보에 의해 지시되는 정상동작유지모드의 각 후보에 근거하여 생성될 수 있다. 사용자 선호조건 정보는 가전기기의 정상동작이 가능하기를 원하는 시간 구간(일 예로서 3일, 5일, 7일 등)에 대한 정보를 더 포함할 수 있다.
도 9에서는 관리서버가 사용자단말에게 후보정보를 전송하는 과정 920과 사용자단말로부터 사용자 선호조건 정보를 수신하는 과정 925를 도시하였으나, 구현에 따라 과정 920과 과정 925 중 적어도 하나는 생략될 수 있다. 일 예로서 과정 920과 과정 925가 생략되는 대신, 관리서버는 과정 905에서 사용자 선호조건 정보를 포함하는 요청 신호를 수신할 수 있다. 다른 예로서 과정 920에서 상기 후보정보가 사용자단말로 전송되면, 사용자단말은 상기 후보정보에 근거하여 사용자입력에 의해 선택된 적어도 하나의 후보를 나타내는 응답 신호를 관리서버로 전송할 수 있다. 다른 예로서 상기 후보정보는 가전기기로 전송되고, 관리서버는 가전기기로부터 사용자입력에 의해 선택된 적어도 하나의 후보를 나타내는 응답 신호를 수신할 수 있다.
과정 930에서 관리서버는 과정 925 혹은 과정 905에서 수신된 사용자 선호조건 정보에 따라 과정 920에서 결정된 정상동작유지모드의 각 후보가 사용자 선호조건을 만족하는지 판단한다. 사용자 선호조건을 만족하는 정상동작유지모드의 후보가 존재하지 않으면, 과정 910으로 복귀한다. 사용자 선호조건을 만족하는 정상동작유지모드의 후보가 존재하면, 과정 935에서 관리서버는 사용자 선호조건을 만족하는 정상동작유지모드를 나타내는 정상동작유지정보를 생성한다. 사용자 선호조건을 만족하는 하나 이상의 정상동작유지모드들이 존재하는 경우, 정상동작유지정보는 상기 하나 이상의 정상동작유지모드들을 나타낼 수 있다. 일 예로서 정상동작유지정보는 상기 하나 이상의 정상동작유지모드들 중 추천하는 정상동작유지모드를 지시하는 정보를 더 포함할 수 있다.
과정 940에서 관리서버는 상기 생성된 정상동작유지정보를 과정 905에서 정상동작유지정보의 요청 신호를 전송한 가전기기 혹은 사용자단말에게 전송한다. 일 예로서 관리서버는 상기 정상동작유지정보와 함께, 각 정상동작유지모드에 대응하는 고장예측정보를 해당 가전기기 혹은 사용자단말에게 전송할 수 있다.
도 10은 본 개시의 일 실시예에 따라 관리서버가 가상동작패턴을 생성하는 동작을 나타낸 흐름도이다. 관리서버는 도 10에 도시한 실시예 및 본 개시에서 언급되지 않은 다양한 실시예들 중 적어도 하나에 따라 과정 910에서 가상동작패턴을 생성할 수 있다.
도 10을 참조하면, 과정 1005에서 관리서버는 가전기기로부터 가전기기의 동작을 기록한 운영데이터를 수집한다. 상기 운영데이터는 일 예로서 가전기기의 동작이력 및 가전기기 내의 적어도 하나의 센서로부터 수집되는 센서데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 과정 1010에서 관리서버는 상기 운영데이터를 이용하여 가전기기의 예측된 고장을 지연시켜 가전기기의 정상동작 상태를 유지할 수 있는 제어 방법을 고장예측지식DB로부터 검색한다. 상기 제어 방법은, 가전기기의 시간대별 동작과 각 동작을 위한 동작 파라미터의 제어값을 통한 제어, 가전기기를 대체 혹은 보완하여 사용될 적어도 하나의 주변기기를 통한 제어 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 과정 1015에서 관리서버는 상기 검색 결과에 따라 가전기기에 적용 가능한 제어 방법을 결정하고, 과정 1020에서 상기 결정된 제어 방법을 포함하는 가상동작패턴을 결정한다.
이하에서는 가전기기의 예측된 고장을 지연시키고 정상동작을 유지시키기 위한 구체적인 실시예들 및 시나리오를 설명한다. 하기에서는 사용자단말이 관리서버와 통신하여 가전기기의 정상동작을 유지시키는 실시예들을 설명할 것이나, 사용자단말이 아닌 가전기기가 관리서버와 통신하여 스스로 정상동작을 유지하도록 동작하는 경우에도 유사한 설명이 적용될 수 있음에 유의하여야 한다.
도 11a, 도 11b 및 도 11c는 본 개시의 일 실시예에 따라 에어컨의 스케줄링 및 동작 파라미터들의 제어값들을 통해 에어컨의 정상동작 상태를 유지하는 시나리오를 도시한 것이다.
도 11a를 참조하면, 사용자단말(1102)은 에어컨(1100)의 운영데이터를 기반으로 예측된 고장을 나타내는 고장예측정보(1105)를 관리서버(도시하지 않음)로부터 수신하고, 상기 고장예측정보(1205)를 디스플레이할 수 있다. 도시된 예에서 고장예측정보(1205)는 "5일 후 냉매량 20% 이하"의 형태로 디스플레이된다. 사용자단말(1102)은 예측된 고장시점에 도달하기 이전에, 즉 "5일" 이내에 수리 서비스의 이용이 가능한지를 사용자에게 질의하는 정보(1110,1112)를 디스플레이할 수 있다. 구체적으로 사용자단말(1102)은 수리 서비스를 제안하는 문구(1110)와, 수리 서비스를 이용 가능한 추천 일정(1112)을 디스플레이할 수 있다.
"5일" 이내에 수리 서비스를 이용하지 않는다는 사용자입력이 수신된 경우, 사용자단말(1102)은 상기 예측된 고장을 지연시키기 위해, 관리서버로부터 수신된 정상동작유지정보를 디스플레이할 수 있다. 구체적으로 사용자단말(1102)은 정상동작유지모드를 이용할 것인지를 사용자에게 질의하는 문구(1115)를 디스플레이하고, 정상동작유지모드를 이용한다는 사용자입력이 수신된 경우 정상동작유지정보를 통해 획득한 하나 혹은 그 이상의 정상동작유지모드들(1120)의 정보를 디스플레이한다. 도시된 예에서 정상동작유지모드들(1120)의 정보는 [모드 1: +3일, 모드 2: +7일, 모드 3: +8일]을 포함한다. 이와 같이 각 정상동작유지모드는 예측된 고장이 얼마나 길게 지연될 수 있는지에 대한 정보를 포함할 수 있다.
디스플레이된 정상동작유지모드들(1120) 중 하나, 예를 들어 정상동작유지모드 2를 선택하는 사용자입력이 수신되면, 사용자단말(1102)은 정상동작유지모드 2에 대한 정보를 에어컨(1100)으로 전송하여(1125) 에어컨(1100)이 정상동작유지모드 2로 동작하도록 한다. 정상동작유지모드 2는 5일이 경과한 이후에도 에어컨(1100)의 냉매량이 20% 이상을 유지하도록 결정된 에어컨(1100)의 동작패턴을 포함한다.
도 11b는 에어컨의 운영데이터를 기반으로 생성된 에어컨(1100)의 가상동작패턴(1130)의 예를 나타낸 것이다. 가상동작패턴(1130)은 [오전11시~오후12시: 강풍 & 설정온도18도, 오후 2시~오후6시: 강풍 & 설정온도22도, 오후 8시~오후8시30분: 제습 & 설정온도24도]을 포함한다. 상기 가상동작패턴(1130)으로 에어컨이 계속하여 동작하는 경우, 에어컨(1100)은 5일 후 고장(1135), 즉 냉매 부족이 발생할 것으로 예측된다.
도 11c는 사용자에 의해 선택된 정상동작유지모드 2에 따른 동작패턴(1140)의 예를 나타낸 것이다. 정상동작유지모드 2에 따른 동작패턴(1140)은 [오전9시~오후12시: 약풍 & 설정온도23도, 오후 3시~오후4시: 약풍 & 설정온도24도, 오후 8시~오후8시30분: 자동]을 포함한다. 상기 동작패턴(1140)을 에어컨에 적용함으로써, 고장(1135)의 발생이 약 12일 이후로 지연될 수 있다(1145). 따라서 에어컨은 약 12일 동안 정상적으로, 다시 말해서 냉매 부족 없이 동작할 수 있게 되며, 사용자는 보다 여유있게 수리 서비스의 일정을 결정할 수 있다.
도 12a, 도 12b 및 도 12c는 본 개시의 일 실시예에 따라 세탁기의 스케줄링 및 동작 파라미터들의 제어값들을 통해 세탁기의 정상동작 상태를 유지하는 시나리오를 도시한 것이다.
도 12a를 참조하면, 사용자단말(1202)은 세탁기(1200)의 운영데이터를 기반으로 예측된 고장을 나타내는 고장예측정보(1205)를 관리서버(도시하지 않음)로부터 수신하고, 상기 고장예측정보(1205)를 디스플레이할 수 있다. 도시된 예에서 고장예측정보(1205)는 "5회 사용 후 세탁기 모터 고장"의 형태로 디스플레이된다. 사용자단말(1202)은 상기 예측된 고장을 지연시킬 수 있도록 정상동작유지모드를 사용할 것인지를 사용자에게 질의하는 정보(1210)를 디스플레이할 수 있다. 또한 사용자단말(1202)은 상기 예측된 고장을 지연시키기 위해, 관리서버로부터 수신된 정상동작유지정보에 따른 하나 혹은 그 이상의 정상동작유지모드들(1215)의 정보, 도시된 예에서 [모드 1: +3일, 모드 2: +7일, 모드 3: +8일]을 디스플레이한다. 이와 같이 각 정상동작유지모드는 예측된 고장이 얼마나 길게 지연될 수 있는지에 대한 정보를 포함할 수 있다.
디스플레이된 정상동작유지모드들(1215) 중 하나, 예를 들어 정상동작유지모드 2를 선택하는 사용자입력이 수신되면, 사용자단말(1202)은 정상동작유지모드 2의 동작패턴에 대한 정보(1220)를 디스플레이하며, 또한 상기 정상동작유지모드 2에 따른 자동 제어를 수락할 것인지를 문의하는 문구(1225)를 디스플레이한다. 정상동작유지모드 2에 따른 자동 제어를 수락한다는 사용자입력이 수신되면, 사용자단말(1202)은 정상동작유지모드 2에 대한 정보를 세탁기(1200)로 전송하여 세탁기(1200)가 정상동작유지모드 2로 동작하도록 한다.(1130) 정상동작유지모드 2는 [세탁물 5kg, 탈수 3레벨, 건조3레벨]의 동작패턴을 포함하며, 정상동작유지모드 2로 동작하는 세탁기(1200)는 상기 동작패턴에 의해 세탁부하, 탈수레벨, 및 건조레벨을 제한한다. 즉 세탁기(1200)는 세탁물 5kg 이하, 탈수 3레벨 이하, 건조3레벨 이하로 동작하도록 제한된다.
도 12b는 세탁기(1200)의 운영데이터를 기반으로 생성한 세탁기(1200)의 가상동작패턴(1240)의 예를 나타낸 것이다. 가상동작패턴(1240)은 [월요일: 세탁부하 8.5kg & 탈수 4레벨 & 건조 3레벨, 수요일: 세탁부하 10kg & 탈수 5레벨 & 건조 5레벨, 금요일 세탁부하 8kg & 탈수 4레벨 & 건조 4레벨]을 포함한다. 상기 가상동작패턴(1240)으로 세탁기(1200)가 계속하여 동작하는 경우, 세탁기(1200)는 5회 사용 후 고장(1245), 즉 모터 고장이 발생할 것으로 예측된다.
도 12c는 사용자에 의해 선택된 정상동작유지모드 2에 따른 동작패턴(1250)의 예를 나타낸 것이다. 정상동작유지모드 2에 따른 동작패턴(1250)은 [세탁부하 최대 5kg, 탈수 최대 3레벨, 건조 최대 3레벨]을 포함한다. 정상동작유지모드 2에 따른 동작패턴(1250)이 적용되는 경우 예측되는 가상동작패턴은 [월요일: 세탁부하 5kg & 탈수 3레벨 & 건조 2레벨, 수요일: 세탁부하 5kg & 탈수 3레벨 & 건조 3레벨, 금요일 세탁부하 5kg & 탈수 3레벨 & 건조 2레벨]로 제한된다. 상기 동작패턴(1250)을 세탁기(1200)에 적용함으로써, 고장(1245)의 발생이 약 3주 이후로 지연될 수 있다(1255). 따라서 세탁기(1200)는 약 3주 동안 정상적으로, 즉 모터 고장 없이 동작할 수 있게 되며, 사용자는 보다 여유있게 수리 서비스의 일정을 결정할 수 있다.
도 13a, 도 13b 및 도 13c는 본 개시의 일 실시예에 따라 에어컨을 위한 동작 파라미터의 제어값을 통해 에어컨의 정상동작 상태를 유지하는 시나리오를 도시한 것이다.
도 13a를 참조하면, 사용자단말(1302)은 에어컨(1300)의 운영데이터를 기반으로 예측된 고장을 나타내는 고장예측정보(1305)를 관리서버(도시하지 않음)로부터 수신하고, 상기 고장예측정보(1305)를 디스플레이할 수 있다. 도시된 예에서 고장예측정보(1305)는 "7일 후 압축기 손상"의 형태로 디스플레이된다. 사용자단말(1302)은 상기 예측된 고장을 지연시킬 수 있도록 정상동작유지모드를 사용할 것인지를 사용자에게 질의하는 정보(1310)를 디스플레이할 수 있다. 또한 사용자단말(1302)은 상기 예측된 고장을 지연시키기 위해, 관리서버로부터 수신된 정상동작유지정보에 따른 하나 혹은 그 이상의 정상동작유지모드들(1315)의 정보를 디스플레이한다. 도시된 예에서 복수의 정상동작유지모드들(1315)의 정보는 [모드 1: +3일, 모드 2: +7일, 모드 3: +8일]의 형태로 디스플레이된다. 이와 같이 각 정상동작유지모드는 예측된 고장이 얼마나 길게 지연될 수 있는지에 대한 정보를 포함할 수 있다.
디스플레이된 정상동작유지모드들(1315) 중 하나, 예를 들어 정상동작유지모드 2를 선택하는 사용자입력이 수신되면, 사용자단말(1302)은 정상동작유지모드 2에 대한 정보를 에어컨(1300)으로 전송하여 에어컨(1300)이 정상동작유지모드 2로 동작하도록 한다.(1320) 일 예로서 정상동작유지모드 2는 에어컨(1300)을 위한 운영 파라미터들 중 압축기 주파수 및/또는 전자팽창밸브(electronic expansion valve: EEV) 개도의 제어값들을 포함하며, 정상동작유지모드 2로 동작하는 에어컨(1300)은 상기 압축기 주파수 및/또는 EEV 개도의 제어값들에 따라 동작한다.
도 13b를 참조하면, 에어컨(1300)은 압축기(1332), 응축기(1334), 증발기(1336), EEV(1338)를 포함하여 구성된다. 압축기(1332)는 기체 상태인 냉매를 압축 운동에 의해 압축하여 고온고압의 냉매를 응축기(1334)로 전달한다. 응축기(1334)는 압축기(1332)에서 나온 냉매 가스를 저온고압의 액체 냉매로 변환하여 EEV(1338)로 전달하며, EEV(1338)는 증발기(1336)에서 냉매의 증발을 쉽게 할 수 있도록 저온저압의 액체 냉매로 변환한다. EEV(1338)를 통해 액체 냉매는 출구에서 갑자기 넓어지는 관로를 만나면서 증발하기 용이한 상태가 된다. 증발기(1336)는 액체 냉매를 기체 상태로 변화시키면서 실내의 더운 열기를 흡수하여 실외기로 보내게 된다. 이때 압축기(1332)의 흡입(suction) 압력 T(t)(1330)에서 증발기(1336)의 저압 포화온도 P(t)를 감산하면 압축기의 흡입과열도(1350)가 계산된다.
도 13c를 참조하면, 흡입과열도(1350)가 음의 값(1345)이 되면 압축기 내 냉매가 누설될 수 있고, 소음이 발생하거나 압축기 손상이 야기될 수 있다. 따라서 관리서버는 에어컨(1302)으로부터 수집되는 운영데이터 중 압축기(1332)의 흡입 압력과 증발기(1336)의 저압 포화온도를 기반으로, 냉매 누설 혹은 압축기 손상과 같은 고장을 예측할 수 있다. 일 예로서 관리서버는 압축기(1332)의 흡입 압력과 증발기(1336)의 저압 포화온도를 기반으로 흡입과열도(1350)를 계산하고 상기 계산된 흡입과열도(1350)의 변화를 추적함으로써 에어컨(1302)의 고장을 예측할 수 있다.
상기 예측된 고장에 대해 적용될 수 있는 정상동작유지모드는 압축기 주파수 및/또는 EEV 개도의 제어값들을 포함할 수 있다. 관리서버는 압축기 주파수 및/또는 EEV 개도의 제어값들을 포함하는 적어도 하나의 정상동작유지모드를 나타내는 정상동작유지정보를 사용자단말(1302)을 통해 에어컨(1300)에게 제공하며, 에어컨(1300)은 상기 압축기 주파수 및/또는 EEV 개도의 제어값들에 따라 동작함으로써 냉매 누설 혹은 압축기 손상과 같은 고장의 발생을 지연시킬 수 있다.
도 14a, 도 14b 및 도 14c는 본 개시의 일 실시예에 따라 냉장고를 위한 동작 파라미터의 제어값을 통해 냉장고의 정상동작 상태를 유지하는 시나리오를 도시한 것이다.
도 14a를 참조하면, 사용자단말(1402)은 냉장고(1400)의 운영데이터를 기반으로 예측된 고장을 나타내는 고장예측정보(1405)를 관리서버(도시하지 않음)로부터 수신하고, 상기 고장예측정보(1405)를 디스플레이할 수 있다. 도시된 예에서 고장예측정보(1405)는 "8일 후 냉장고 물 바다!"와 같은 형태로 디스플레이된다. 사용자단말(1402)은 상기 예측된 고장을 지연시킬 수 있도록 정상동작유지모드를 사용할 것인지를 사용자에게 질의하는 정보(1410)를 디스플레이할 수 있다. 또한 사용자단말(1402)은 상기 예측된 고장을 지연시키기 위해, 관리서버로부터 수신된 정상동작유지정보에 따른 하나 혹은 그 이상의 정상동작유지모드들(1415)의 정보를 디스플레이한다. 도시된 예에서 복수의 정상동작유지모드들(1415)의 정보는 [모드 1: +3일, 모드 2: +7일, 모드 3: +8일]의 형태로 디스플레이된다. 이와 같이 각 정상동작유지모드는 예측된 고장이 얼마나 길게 지연될 수 있는지에 대한 정보를 포함할 수 있다.
디스플레이된 정상동작유지모드들(1415) 중 하나, 예를 들어 정상동작유지모드 2를 선택하는 사용자입력이 수신되면, 사용자단말(1402)은 정상동작유지모드 2에 대한 정보를 냉장고(1400)로 전송하여(1420) 냉장고(1400)가 정상동작유지모드 2로 동작하도록 한다. 일 예로서 정상동작유지모드 2는 냉장고(1402)를 위한 운영 파라미터들 중 제상 주기의 제어값을 포함하며, 정상동작유지모드 2로 동작하는 냉장고(1400)는 상기 제상 주기의 제어값들에 따라 동작한다.
도 14b를 참조하면, 냉장고(1400)는 압축기(1434)와 응축기(1432) 및 증발기(1430)를 포함하여 구성되고, 또한 증발기(1430)에서 발생하는 얼음을 주기적으로 녹이기 위하여 증발기(1430)에 밀착되는 제상시스템(1436)이 추가적으로 구비된다. 제상시스템(1436)은 제상히터를 포함하며, 제상센서 및 제상타이머를 더 구비한다. 제상시스템(1436)은 제상센서 및 제상타이머에 의해 제상히터를 제어하여 증발기(1430)에 붙은 얼음을 녹일 수 있도록 구성된다.
도 14c를 참조하면, 제상히터(1450)는 제상 주기에 따라 동작하는 제상타이머(1440)가 만기할 때마다 동작(ON)하여 증발기(1430)의 얼음을 녹이고 제상센서(1445)에 응답하여 중지(OFF)할 수 있다. 만일 제상타이머(1440)에 고장이 발생한 경우 냉동/냉장 성능이 저하되고 제상히터(1450)이 정상적으로 동작할 수 없게 되어 냉장고(1400)에 물이 고이게 될 수 있다. 반면 제상센서(1445)에 고장이 발생한 경우 마찬가지로 제상시스템(1436)이 정상적으로 기능할 수 없다. 제상타이머(1440)나 제상센서(1445)와 같은 제상시스템(1436)의 예측된 고장에 대해 적용될 수 있는 정상동작유지모드는 제상타이머(1440)를 위한 제상 주기의 제어값을 포함할 수 있다. 관리서버는 냉장고(1400)로부터 수집되는 냉동/냉장실 내부 온도, 온도 변화, 문열림을 기반으로 제상 패턴을 학습하고, 상기 학습된 전력 패턴을 모니터링하여 제상 주기의 이상을 감지할 수 있다. 제상 주기의 이상이 감지된 경우, 관리서버는 제상시스템(1436)의 고장을 예측하고, 기 학습된 제상 패턴을 이용하여 제상 주기를 위한 제어값 혹은 제상 제어 명령(ON/OFF)을 결정한다. 결정된 제상 주기의 제어값 혹은 제상 제어 명령을 포함하는 적어도 하나의 정상동작유지모드를 나타내는 정상동작유지정보는 사용자단말(1402)을 통해 냉장고(1400)에게 제공되며, 냉장고(1400)는 상기 제상 주기의 제어값 혹은 제상 제어 명령에 따라 동작함으로써 냉장고(1400)에서 발생할 수 있는 고장을 지연시킬 수 있다.
도 15a, 도 15b 및 도 15c는 본 개시의 일 실시예에 따라 주변기기의 사용을 통해 가전기기의 정상동작 상태를 유지하는 시나리오를 도시한 것이다.
도 15a를 참조하면, 사용자단말(1502)은 가전기기(1500)(일 예로 에어컨)의 운영데이터를 기반으로 예측된 고장을 나타내는 고장예측정보(1505)를 관리서버(도시하지 않음)로부터 수신하고, 상기 고장예측정보(1505)를 디스플레이할 수 있다. 도시된 예에서 고장예측정보(1505)는 "5일 후 에어컨 팬 고장!"과 같은 형태로 디스플레이된다.
사용자단말(1502)은 상기 예측된 고장을 지연시킬 수 있도록 정상동작유지모드를 사용할 것인지를 사용자에게 질의하는 정보(1510)를 디스플레이할 수 있다. 또한 사용자단말(1502)은 상기 예측된 고장을 지연시키기 위해, 관리서버로부터 수신된 정상동작유지정보에 따른 하나 혹은 그 이상의 정상동작유지모드들(1515)의 정보를 디스플레이한다. 도시된 예에서 복수의 정상동작유지모드들(1515)의 정보는 [모드 1: +3일, 모드 2: +7일, 모드 3: +8일]의 형태로 디스플레이된다. 이와 같이 각 정상동작유지모드는 예측된 고장이 얼마나 길게 지연될 수 있는지에 대한 정보를 포함할 수 있다.
디스플레이된 정상동작유지모드들(1515) 중 하나, 예를 들어 정상동작유지모드 2를 선택하는 사용자입력이 수신되고 상기 정상동작유지모드 2가 적어도 하나의 특정한 주변기기의 자동 제어를 위한 정보를 포함한다면, 사용자단말(1502)은 가전기기(1500)를 대체 혹은 보완하여 사용될 주변기기의 정보(1525)를 디스플레이할 수 있다. 또한 사용자단말(1502)은 상기 주변기기의 자동 제어를 수락할 것인지를 문의하는 문구(1520)를 디스플레이한다. 도시된 예에서 상기 주변기기의 정보(1525)는 [선풍기; 공기청정기]를 포함한다. 일 예로 사용자단말(1502)는 상기 주변기기의 정보(1525)를 기반으로 사용자가 자동제어를 수락하기를 원하는 적어도 하나의 주변기기를 선택하는 사용자입력을 수신할 수 있다.
주변기기의 정보(1525)에 따라 적어도 하나의 주변기기의 자동제어를 수락하는 사용자입력이 수신되면, 사용자단말(1502)은 해당 주변기기(1525a)로 동작을 지시하는 제어 명령(1530a)을 전송하여, 주변기기(1525a)가 가전기기(1500)를 대체 혹은 보완하여 동작하도록 한다. 일 예로서 가전기기(1500)가 에어컨인 경우, 주변기기(1525a)는 에어서큘레이터 혹은 공기청정기가 될 수 있다. 추가적으로 사용자단말(1502)은 가전기기(1500)에게 동작을 중단할 것을 지시하는 제어 명령(1530)을 전송할 수 있다.
도 15b는 에어컨(1500)에서 팬 고장이 예측(1505)된 경우의 동작 시나리오를 도시한 것이다. 도 15b를 참조하면, 관리서버로부터 사용자단말로 제공되는 적어도 하나의 정상동작유지모드는, 주변기기의 자동 제어를 위한 정보(1525)를 포함할 수 있다. 도시된 예에서 상기 주변기기의 자동 제어를 위한 정보(1525)는, 에어 서큘레이터 및/또는 공기청정기의 자동 제어를 나타낸다. 에어 서큘레이터 및/또는 공기청정기는 사용자단말로부터의 제어 명령에 의해 동작함으로써 에어컨(1500)의 적어도 일부 기능을 대체 혹은 보완할 수 있다.
도 15c는 세탁기(1540)에서 건조 기능의 고장이 예측(1545)인 경우의 동작 시나리오를 도시한 것이다. 도 15c를 참조하면, 세탁기(1540)에서 건조 기능의 고장이 예측(1545)된 경우, 관리서버로부터 사용자단말로 제공되는 적어도 하나의 정상동작유지모드는, 주변기기의 자동 제어를 위한 정보(1550)를 포함할 수 있다. 도시된 예에서 상기 주변기기의 자동 제어를 위한 정보(1550)는, 에어컨 및/또는 제습기의 자동 제어를 나타낸다. 에어컨 및/또는 제습기는 사용자단말로부터의 제어 명령에 의해 동작함으로써 세탁기(1540)의 건조 기능을 대체할 수 있다.
하기에서는 가전기기의 고장을 수리하기 위해 요구된 수리 서비스의 제공시 가전기기에서 상기 고장에 의해 발생될 수 있는 파생고장을 예측하고, 상기 여러 고장을 한번에 조치하기 위한 실시예들을 설명한다.
도 16은 본 개시에서 제안하는 다양한 실시예에 따라 가전기기의 예측된 고장 및 파생고장을 수리하기 위한 수리 서비스를 제공하는 시스템의 개략적인 구조를 도시한 것이다.
도 16을 참조하면, 관리서버(1610)는 하나 혹은 그 이상의 가전기기들(1600,1602,1604)과 통신할 수 있도록 구성되며, 가전기기들(1600,1602,1604)에서 발생할 수 있는 적어도 하나의 고장을 예측하고, 상기 예측된 고장을 수리하기 위해 엔지니어가 해당 가전기기가 위치한 가구를 방문할 수 있도록 하는 수리 서비스를 관리한다. 관리서버(1610)는 가전기기들(1600,1602,1604)과 직접 통신하거나, 적어도 하나의 사용자 단말(1620)을 통해 통신할 수 있다. 가전기기들(1600,1602,1604)과 관리서버(1610) 및 사용자단말(1620)의 구성에 대한 설명은 앞서 설명한 도 2, 도 3, 도 4를 참조할 수 있다.
관리서버(1610)는 가전기기들(1602,1604,1606)의 고장을 예측하는데 사용될 수 있는 정보를 저장하는 고장예측지식DB(1610a)를 구비할 수 있으며, 상기 고장예측지식DB(1610a)를 기반으로 가전기기들(1602,1604,1606)에서 발생될 수 있는 고장을 예측하고, 상기 고장을 수리하기 위한 수리 서비스의 일정을 사용자단말(1620)과의 통신을 통해 결정하며, 상기 수리 서비스를 위한 일정 정보 및 상기 예측된 고장에 대한 정보를 엔지니어 단말(1630)에게 전송한다.
관리서버(1610)는 어떤 가전기기(1602)에서 1차 고장이 예측된 경우, 상기 1차 고장에 의해 파생될 수 있는 2차 고장을 추가적으로 예측할 수 있다. 일 예로 관리서버(1610)는 복수의 가전기기들(1602,1604,1606)의 고장이력 및 고장수리이력을 저장 및 관리하며, 어떤 가전기기(1602)에서 1차 고장이 예측된 경우, 동종 혹은 유사종인 복수의 가전기기들(1602,1604,1606)의 고장이력 및 고장수리이력을 기반으로 상기 1차 고장에 의해 추가적으로 발생할 수 있는 2차 고장이 존재하는지를 추가적으로 예측할 수 있다. 상기 2차 고장은 파생고장이라고도 칭한다. 상기 파생고장이 예측되는 경우, 관리서버(1610)는 상기 예측된 고장 및 상기 파생고장이 한번의 수리 서비스를 통해 한번에 처리되도록 할 수 있다.
사용자단말(1620)은 가전기기의 예측된 복수의 고장에 대한 정보를 관리서버(1610)로부터 수신하고, 사용자입력을 통해 상기 예측된 복수의 고장을 한번의 수리 서비스를 통해 한번에 처리할 것을 관리서버(1610)로 요청할 수 있다.
이하에서는 가전기기의 예측된 복수의 고장을 처리하기 위한 구체적인 실시예들 및 시나리오를 설명한다. 하기에서는 사용자단말이 관리서버와 통신하여 가전기기의 복수의 고장을 한번에 처리하기 위한 수리 서비스를 요청하는 실시예들을 설명할 것이나, 사용자단말이 아닌 가전기기가 관리서버와 통신하여 복수의 고장을 한번에 처리하기 위한 수리 서비스를 요청하는 경우에도 유사한 설명이 적용될 수 있음에 유의하여야 한다.
도 17은 본 개시의 일 실시예에 따라 가전기기의 복수의 고장을 한번에 처리하기 위한 사용자단말의 동작을 도시한 흐름도이다.
도 17을 참조하면, 과정 1705에서 사용자단말은 가전기기에 대해 예측된 1차 고장에 대한 수리 서비스의 요청 신호를 관리서버로 전송한다. 일 예로서 사용자단말은 도 7의 과정 715에서와 같이 상기 1차 고장의 예측된 고장시점 이전에 수리 서비스를 이용할 것을 요청하는 수리 서비스의 요청 신호를 관리서버로 전송할 수 있다.
과정 1710에서 사용자단말은 가전기기에 대해 예측된 파생고장에 대한 파생고장정보를 관리서버로부터 수신한다. 상기 파생고장정보는 가전기기에서 상기 1차 고장에 의해 파생될 수 있다고 관리서버에 의해 결정된 상기 파생고장을 나타낸다. 상기 파생고장정보는, 1차 고장의 고장예측정보와 유사하게, 상기 파생고장의 고장항목, 예측된 고장시점, 위험도 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 상기 파생고장정보는 추가적으로 상기 파생고장을 파생시키는 1차 고장에 대한 정보와, 1차 고장 및 파생 고장과 관련되는 적어도 하나의 추천 조치 방안에 대한 정보를 더 포함할 수 있다. 상기 추천 조치 방안은 각 고장을 수리하거나 해결하는데 사용되는 정보를 의미한다.
과정 1715에서 사용자단말은 상기 파생고장정보를 디스플레이한다. 일 예로서 사용자단말은 상기 파생고장정보와 함께, 상기 1차 고장에 대한 고장예측정보 및 상기 수리 서비스의 일정 정보 중 적어도 하나를 더 디스플레이할 수 있다.
도 18a 및 도 18b는 본 개시의 일 실시예에 따라 사용자단말에 디스플레이되는 가전기기의 파생고장에 대한 정보를 도시한 것이다.
도 18a를 참조하면, 가전기기(1800), 일 예로서 에어컨의 예측된 고장(즉 1차 고장)에 대해 수리 서비스를 요청한 이후 사용자단말(1820)은 관리서버로부터 수신한 상기 수리 서비스에 관련된 정보(1805)를 디스플레이할 수 있다. 상기 수리 서비스에 관련된 정보(1805)는 1차 고장에 대한 고장예측정보, 일 예로 [에어컨 냉매 충전] 및 일정 정보, 일 예로 [차주 화요일 오후 3시]를 포함할 수 있다. 추가적으로 사용자단말(1820)은 상기 1차 고장에 의해 파생될 수 있는 파생고장이 존재함을 알리는 파생고장 알림정보(1810)를 관리서버로부터 수신하여 디스플레이할 수 있다. 상기 파생고장 알림정보(1810)를 디스플레이한 이후, 사용자단말(1820)은 도 18b에 도시한 바와 같이, 관리서버로부터 제공된 파생고장정보(1825)를 디스플레이할 수 있다.
도 18b를 참조하면, 사용자단말(1800)은 관리서버로부터 제공된 파생고장정보(1825)를 디스플레이할 수 있다. 도시된 예에서 예측된 1차 고장은 [냉매 부족]이고 파생고장은 [압축기 고장]이며, 파생고장정보(1825)는 [냉매 부족] 및 [압축기 고장]을 조치하기 위한 위한 복수의 추천 조치 방안들을 포함한다. 첫번째 추천 조치 방안은 [냉매 충전]만을 포함하며, 예상소요시간은 30분이고 예상청구금액은 50,000원이다. 두번째 추천 조치 방안은 [냉매 충전 및 압축기 부품 교체]를 포함하며, 예상소요시간은 45분이고 예상청구금액은 87,000원이다. 세번째 추천 조치 방안은 [냉매 충전 및 압축기 교체]이며, 예상소요시간은 2시간이고 예상청구금액은 190,000원이다. 세번째 추천 조치 방안은 압축기 교체가 가능한 수리 서비스의 추천 일정이 1개월 후라는 정보를 더 포함할 수 있다.
사용자단말(1820)은 파생고장정보(1825)와 함께, 사용자에 의해 원하는 조치 방안을 문의하는 정보(1830)를 디스플레이할 수 있다. 도시된 예에서 상기 사용자에 의해 원하는 조치 방안을 문의하는 정보(1830)는 [예측된 1차고장만 진단, 1차&파생고장을 모두 진단]를 포함한다. 도시되지 않은 다른 실시예에서 상기 사용자에 의해 원하는 조치 방안을 문의하는 정보(1830)는 파생고장정보(1825)에 의해 제공되는 첫번째, 두번째, 세번째 추천 조치 방안을 포함할 수 있다. 도시되지 않은 다른 실시예에서 사용자단말(1820)은 1차 및 파생고장을 한번에 조치할 수 있는 수리 서비스의 일정에 대한 정보를 사용자로부터 입력받을 수 있다.
사용자가 원하는 조치 방안 및/또는 수리 서비스의 원하는 일정을 지시하는 사용자입력이 수신되면, 사용자단말(1820)은 상기 사용자입력에 의해 지시된 조치 방안 및/또는 일정에 대한 정보를 관리서버로 전송할 수 있다.
도 19는 본 개시의 일 실시예에 따라 가전기기의 1차 고장 및 파생고장을 처리하는 관리서버의 동작을 나타낸 흐름도이다.
도 19를 참조하면, 과정 1905에서 관리서버는 사용자단말로부터 가전기기의 예측된 1차 고장에 대한 수리 서비스의 요청 신호를 수신한다. 일 예로서 관리서버는 도 6의 과정 620에서와 같이 상기 1차 고장의 예측된 고장시점 이전에 수리 서비스를 이용할 것을 요청하는 수리 서비스의 요청 신호를 사용자단말로부터 수신할 수 있다.
과정 1910에서 관리서버는 상기 1차 고장에 의해 파생될 수 있는 파생고장이 존재하는지를 판단하고, 만일 파생고장이 존재하는 경우 상기 파생고장을 나타내는 파생고장정보를 생성한다. 일 예로서 관리서버는 복수의 가전기기들에 대한 운영데이터, 고장이력, 고장 지연을 위한 제어 방법, 고장수리이력, 제조정보, 환경정보, 고객 프로파일 등을 저장하는 고장예측지식DB로부터 상기 1차 고장에 관련되는 파생고장을 검색할 수 있다.
과정 1915에서 관리서버는 상기 파생고장정보를 사용자단말로 전송한다. 상기 파생고장정보는, 1차 고장의 고장예측정보와 유사하게, 상기 파생고장의 고장항목, 예측된 고장시점, 위험도 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 상기 파생고장정보는 추가적으로 상기 파생고장을 파생시키는 1차 고장에 대한 정보와, 1차 고장 및 파생 고장과 관련되는 적어도 하나의 추천 조치 방안에 대한 정보를 더 포함할 수 있다. 사용자단말은 상기 파생고장정보를 수신함으로써, 한번의 수리 서비스를 통해 1차 고장 및 파생 고장을 한꺼번에 조치할 것인지를 선택할 수 있게 된다.
도 20은 본 개시의 일 실시예에 따라 파생고장정보를 생성하는 관리서버의 동작을 나타낸 흐름도이다.
도 20을 참조하면, 과정 2005에서 관리서버는 가전기기의 동작이력을 고려하여 가전기기의 가상동작패턴을 예측한다. 일 예로 상기 가상동작패턴은 시간대별 동작과 해당 동작을 위한 동작 파라미터(들)의 제어값(들)을 포함할 수 있다. 일 예로서 상기 가상동작패턴은 사용자 스케줄, 가전기기에 설정된 스케줄, 및 가전기기의 과거 동작이력을 고려하여 생성될 수 있다.
과정 2010에서 관리서버는 상기 생성된 가상동작패턴에 따른 1차 고장을 나타내는 제1 고장예측정보를 생성한다. 관리서버는 상기 생성된 가상동작패턴에 따라 가전기기가 동작하는 경우에 발생할 수 있는 1차 고장을 예측하고, 상기 예측된 1차 고장의 발생시점, 위험도를 포함하는 상기 제1 고장예측정보를 생성한다.
과정 2015에서 관리서버는 상기 생성된 가상동작패턴을, 가전기기의 현재 동작패턴과 비교한다. 상기 현재동작패턴은 가전기기의 실제 동작에 따른 시간대별 동작과 해당 동작을 위한 동작 파라미터(들)의 제어값(들)을 포함할 수 있다. 과정 2020에서 관리서버는 상기 생성된 가상동작패턴과 상기 현재 동작패턴의 유사도가, 미리 정해지는 임계값을 초과하는지 판단한다. 만일 상기 유사도가 상기 임계값을 초과하지 않으면, 관리서버는 상기 생성된 가상동작패턴과 상기 현재 동작패턴이 유사하지 않다고 판단하고 과정 2005로 복귀한다. 반면 상기 유사도가 상기 임계값을 초과하면, 관리서버는 상기 생성된 가상동작패턴과 상기 현재 동작패턴이 유사하다고 판단하고 과정 2025로 진행한다.
과정 2025에서 관리서버는 상기 제1 고장예측정보와 관련된 파생고장을 검색한다. 구체적으로 관리서버는, 복수의 가전기기들에 대한 운영데이터, 고장이력, 고장 지연을 위한 제어 방법, 고장수리이력, 제조정보, 환경정보, 고객 프로파일 정보 중 적어도 하나를 저장하는 고장예측지식DB로부터 상기 파생고장을 검색할 수 있다. 일 예로서 관리서버는 상기 제1 고장예측정보와 관련되는 가전기기와 동종이거나 유사종인 복수의 가전기기들에 대한 고장이력 및 고장수리이력을 기반으로, 상기 제1 고장예측정보와 관련된 파생고장을 검색할 수 있다. 일 예로 관리서버는 동종 혹은 유사종의 복수의 가전기기들에서, 상기 제1 고장예측정보가 나타내는 1차 고장이 발생한 시점으로부터 미리 정해지는 임계기간 이내에 발생하는 2차 고장이 존재하는지를 검색할 수 있다. 만일 상기 복수의 가전기기들에서, 1차 고장의 발생으로부터 상기 임계기간 이내에 2차 고장이 발생한 횟수가 미리 정해지는 임계횟수를 초과하는 경우, 상기 2차 고장을 상기 1차 고장에 대한 파생고장으로 판단한다.
과정 2030에서 관리서버는 상기 제1 고장예측정보가 나타내는 1차 고장과 관련되는 파생고장이 존재하는지를 판단한다. 만일 파생고장이 존재하지 않으면 동작을 종료한다. 반면 파생고장이 존재하면 과정 2035에서 관리서버는 파생고장에 대한 고장항목, 예측된 고장시점, 위험도 중 적어도 하나를 포함하는 파생고장정보를 생성할 수 있다. 상기 파생고장정보는 관리서버에 의해 해당 가전기기 혹은 사용자단말에게 전송될 수 있다.
도 21은 본 개시의 일 실시예에 따라 가전기기의 파생고장을 검색하기 위한 관리서버의 동작을 설명하는 도면이다.
도 21을 참조하면, 관리서버(2110)는 가전기기(2102)의 1차 고장을 예측하고, 고장예측지식DB(2120)에서 파생고장을 검색한다. 고장예측지식DB(2120)는 가전기기(2102)에 대한 고장예측 지식 정보(2122)를 저장한다. 상기 고장예측 지식 정보(2122)는 가전기기(2102)에 관련된 운영데이터, 고장이력, 고장 지연을 위한 제어 방법, 고장수리이력, 제조정보, 환경정보, 고객 프로파일 정보 중 적어도 하나를 포함한다. 도시된 예에서 가전기기(2102)에 대한 고장예측 지식 정보(2122)는, [제조일자: 2014년 5월, 제조공장: 한국 광주공장, 동작타입: 스크롤 타입, 설치타입: 룸 에어컨, 고장이력: 냉매 누설, 고장수리이력: 냉매 충전]을 포함한다.
고장예측지식DB(2120)는 또한, 가전기기(2102)와 동종 혹은 유사종인 복수의 가전기기들에 대한 고장예측 지식 정보(2124)를 포함한다. 임의의 가전기기에 대한 고장예측 지식 정보(2124)는, [제조일자: 2013년 6월, 제조공장: 중국 수저우공장, 동작타입: 로터리 타입, 설치타입: 룸 에어컨, 고장이력1: 냉매 누설, 고장이력2: 압축기 손상, 고장수리이력: 냉매 충전 및 압축기 수리]를 포함한다.
관리서버(2110)는 가전기기(2102)에 대해 1차 고장인 냉매누설을 예측하고, 복수의 가전기기들에 대한 고장예측 지식 정보(2124)로부터 냉매 누설과 관련되는 다른 고장이 존재하는지를 검색한다. 냉매 누설과 관련되는 2차 고장으로서 압축기 손상이 검색되면, 관리서버(2110)는 가전기기(2102)의 1차 고장과 관련되는 파생고장으로서 압축기 손상이 존재한다고 판단한다. 일 예로서 관리서버(2110)는 복수의 가전기기들에 대해 냉매 누설이 발생한 시점과 압축기 손상이 발생한 시점간의 차이가 미리 정해지는 임계기간 이내이거나, 및/또는, 복수의 가전기기들에 대해 냉매 누설이 발생한 이후 압축기 손상이 발생한 횟수가 미리 정해지는 임계횟수를 초과하는 경우, 압축기 손상의 파생고장을 결정할 수 있다.
이상의 실시예들에서 설명한 바와 같이, 고장이 예측된 가전기기에서 파생될 수 있는 미래의 추가 고장을 한번의 수리 서비스를 통해 동시에 수리함으로써, 불필요한 추가 수리 서비스의 이용으로 인한 사용자의 불편을 최소화하고 가전기기의 정상동작 상태를 유지할 수 있다.
하기에서는 가전기기의 고장을 수리하기 위해 요구된 수리 서비스의 제공시 동일 가구 내의 다른 가전기기에 의해 발생될 수 있는 고장을 예측하고, 상기 여러 고장을 한번에 조치하기 위한 실시예들을 설명한다.
도 22는 본 개시에서 제안하는 다양한 실시예에 따라 가전기기의 예측된 고장 및 다른 가전기기의 고장을 수리하기 위한 수리 서비스를 제공하는 시스템의 개략적인 구조를 도시한 것이다.
도 22를 참조하면, 관리서버(2210)는 동일 가구(2200)(혹은 동일 오피스) 내의 하나 혹은 그 이상의 가전기기들(2200,2202,2204)과 통신할 수 있도록 구성되며, 가전기기들(2200,2202,2204)에서 발생할 수 있는 적어도 하나의 고장을 예측하고, 상기 예측된 고장을 수리하기 위해 엔지니어가 해당 가전기기가 위치한 가구를 방문할 수 있도록 하는 수리 서비스를 관리한다. 관리서버(2210)는 가전기기들(2200,2202,2204)과 직접 통신하거나, 적어도 하나의 사용자 단말(2220)을 통해 통신할 수 있다. 가전기기들(2200,2202,2204)과 관리서버(2210) 및 사용자단말(2220)의 구성에 대한 설명은 앞서 설명한 도 2, 도 3, 도 4를 참조할 수 있다.
관리서버(2210)는 가전기기들(2202,2204,2206)의 고장을 예측하는데 사용될 수 있는 정보를 저장하는 고장예측지식DB(2210a)를 구비할 수 있으며, 상기 고장예측지식DB(2210a)를 기반으로 가전기기들(2202,2204,2206)에서 발생될 수 있는 고장을 예측하고, 상기 고장을 수리하기 위한 수리 서비스의 일정을 사용자단말(2220)과의 통신을 통해 결정하며, 상기 수리 서비스를 위한 일정 정보 및 상기 예측된 고장에 대한 정보를 엔지니어 단말(2230)에게 전송한다.
관리서버(2210)는 상기 가구(2200) 내의 제1 가전기기(2202)에서 제1 고장이 예측된 경우, 동일 가구(2200) 내의 제2 가전기기(2204)에서 발생될 수 있는 제2 고장을 추가적으로 예측할 수 있다. 일 예로 관리서버(2210)의 고장예측지식DB(2210a)는 복수의 가전기기들(2202,2204,2206)의 운영데이터, 고장이력, 고장 지연을 위한 제어 방법, 고장수리이력, 제조정보, 환경정보, 고객 프로파일 정보 등을 저장 및 관리하며, 여기서 환경정보 혹은 고객 프로파일 정보는 가전기기들(2202,2204,2206)이 설치된 가구 혹은 오피스의 주소를 포함할 수 있다. 제1 가전기기(2202)에서 제1 고장이 예측된 경우, 관리서버(2210)는 동일한 댁내 공간에 위치하는 동종 혹은 이종인 가전기기들(2204,2206)의 고장이력 및 고장수리이력을 기반으로 상기 다른 가전기기들(2204,2206)에서 발생할 수 있는 제2 고장이 존재하는지를 추가적으로 예측할 수 있다. 여기서 동일한 댁내 공간이라 함은 일 예로서 가구 혹은 오피스와 같이 동일한 주소로 식별되는 장소를 의미할 수 있다. 상기 제2 고장이 예측되는 경우, 관리서버(2210)는 제1 가전기기(2202)의 제1 고장 및 제2 가전기기(2204 or 2206)의 제2 고장이 한번의 수리 서비스를 통해 한번에 처리되도록 할 수 있다.
사용자단말(2220)은 제1 및 제2 가전기기들의 예측된 복수의 고장에 대한 정보를 관리서버(2210)로부터 수신하고, 사용자입력을 통해 상기 예측된 복수의 고장을 한번의 수리 서비스를 통해 동시에 처리할 것을 관리서버(2210)로 요청할 수 있다.
이하에서는 복수의 가전기기들에서 예측된 복수의 고장을 처리하기 위한 구체적인 실시예들 및 시나리오를 설명한다. 하기에서는 사용자단말이 관리서버와 통신하여 가전기기들의 복수의 고장을 한번에 처리하기 위한 수리 서비스를 요청하는 실시예들을 설명할 것이나, 사용자단말이 아닌 어느 하나의 가전기기가 관리서버와 통신하여 복수의 고장을 한번에 처리하기 위한 수리 서비스를 요청하는 경우에도 유사한 설명이 적용될 수 있음에 유의하여야 한다.
도 23은 본 개시의 일 실시예에 따라 복수의 가전기기들의 복수의 예측된 고장을 한번에 처리하기 위한 사용자단말의 동작을 도시한 흐름도이다.
도 23을 참조하면, 과정 2305에서 사용자단말은 제1 가전기기에 대해 예측된 제1 고장에 대한 수리 서비스의 요청 신호를 관리서버로 전송한다. 일 예로서 사용자단말은 도 7의 과정 715에서와 같이 상기 제1 고장의 예측된 고장시점 이전에 수리 서비스를 이용할 것을 요청하는 수리 서비스의 요청 신호를 관리서버로 전송할 수 있다.
과정 2310에서 사용자단말은 제2 가전기기에 대해 예측된 제2 고장에 대한 고장예측정보 및 제1 및 제2 가전기기들의 동시 조치를 위한 수리 서비스의 추천 일정을 나타내는 추천 일정을 나타내는 추천일정정보를 관리서버로부터 수신한다. 상기 고장예측정보는, 상기 제2 고장의 고장항목, 예측된 고장시점, 위험도 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 상기 추천일정정보는 제1 가전기기의 제1 고장 및 제2 가전기기의 제2 고장을 한번에 처리할 수 있는 수리 서비스의 일정을 나타낸다.
과정 2315에서 사용자단말은 상기 제2 고장에 대한 파생고장정보 및 추천일정정보를 디스플레이하고, 사용자입력에 의해 상기 제1 및 제2 고장을 한번에 처리하기 위한 수리 서비스의 새로운 일정을 결정한다. 과정 2320에서 사용자단말은 상기 결정된 새로운 일정에 대한 정보를 관리서버에게 전송한다.
도 24a 및 도 24b는 본 개시의 일 실시예에 따라 사용자단말에 디스플레이되는 복수의 가전기기의 복수의 고장에 대한 정보를 도시한 것이다.
도 24a를 참조하면, 제1 가전기기(2400), 일 예로서 에어컨의 예측된 고장(즉 제1 고장)에 대해 수리 서비스를 요청한 이후 사용자단말(2420)은 관리서버로부터 수신한 상기 수리 서비스에 관련된 정보(2405)를 디스플레이할 수 있다. 상기 수리 서비스에 관련된 정보(2405)는 제1 고장에 대한 고장예측정보, 일 예로 [에어컨 냉매 충전] 및 일정 정보, 일 예로 [차주 화요일 오후 3시]를 포함할 수 있다. 추가적으로 사용자단말(2420)은 동일 가구 내에서 제2 가전기기(2415)인 냉장고에 대해 예측된 제2 고장에 관련된 정보(2410)를 관리서버로부터 수신하여 디스플레이할 수 있다. 상기 제2 고장에 관련된 정보(2410)는 제2 고장에 대한 고장예측정보, 일 예로 [냉장고 전등 이상] 및 추천일정정보, 일 예로 [차주 목요일 오후 3시~6시]를 포함할 수 있다.
사용자단말(2420)은 상기 제2 고장에 관련된 정보(2410) 내의 상기 추천일정정보를 참조하여, 상기 제1 및 제2 고장을 한번에 처리하기 위한 수리 서비스의 일정을 사용자입력을 통해 결정할 수 있다. 제2 고장에 대한 고장예측정보는, 냉장고(2415)에 대해 수집된 운영데이터, 일 예로서 전력 패턴(2415a)을 모니터링함으로써 관리서버에 의해 생성된다. 일 예로서 관리서버는 제1 가전기기(2400)과 동일 가구 내에 위치하는 적어도 하나의 다른 가전기기에 대해 고장을 예측하고, 제1 가전기기(2400)의 제1 고장과 함께 처리될 제2 가전기기의 제2 고장을 결정할 수 있다.
제2 고장에 관련된 정보(2410)는 또한 관리서버에 의해 수리 서비스를 담당하는 엔지니어(2430)에게로 전송될 수 있다. 엔지니어(2430)는 기 제공받은 제1 고장에 대한 고장예측정보 및 제2 고장에 관련된 정보(2410)를 이용하여, 한번의 수리 서비스를 통해 제1 가전기기의 제1 고장 및 제2 가전기기의 제2 고장을 동시에 해결할 수 있다.
도 25는 본 개시의 일 실시예에 따라 복수의 가전기기의 고장을 처리하는 관리서버의 동작을 나타낸 흐름도이다.
도 25를 참조하면, 과정 2505에서 관리서버는 사용자단말로부터 제1 가전기기의 예측된 제1 고장에 대한 수리 서비스의 요청 신호를 수신한다. 일 예로서 관리서버는 도 6의 과정 620에서와 같이 상기 제1 고장의 예측된 고장시점 이전에 수리 서비스를 이용할 것을 요청하는 수리 서비스의 요청 신호를 사용자단말로부터 수신할 수 있다.
과정 2510에서 관리서버는 제1 가전기기가 설치된 가구 혹은 오피스의 주소를 이용하여, 제1 가전기기와 동일한 댁내 공간에 위치하는 가전기기들의 고장이력 및 고장수리이력을 기반으로 제2 가전기기의 제2 고장을 예측하고, 제2 고장에 대한 고장예측정보를 생성한다. 일 예로서 관리서버는 제1 고장의 예측된 고장시점과 제2 고장의 예측된 고장시점간의 차이가 미리 정해지는 임계값 미만이면, 제2 고장에 대한 고장예측정보를 생성할 수 있다. 일 예로서 관리서버는 제2 가전기기의 제2 고장이 예측되고 제2 가전기기의 보증기간이 끝나는 시점과 제1 고장을 수리하기 위한 수리 서비스의 일정 간의 차이가 미리 정해지는 임계값 미만이면, 제2 고장에 대한 고장예측정보를 생성할 수 있다.
과정 2515에서 관리서버는 상기 제2 고장에 대한 고장예측정보 및 상기 제1 고장과 상기 제2 고장을 한번에 처리하기 위한 수리 서비스의 추천 일정을 나타내는 추천일정정보를 사용자단말에게 전송한다. 상기 고장예측정보는, 상기 제2 고장의 고장항목, 예측된 고장시점, 위험도 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 상기 추천일정정보는 제1 가전기기의 제1 고장 및 제2 가전기기의 제2 고장을 한번에 처리할 수 있는 수리 서비스의 일정을 나타낸다.
과정 2520에서 관리서버는 사용자단말로부터, 상기 제1 고장 및 제2 고장을 한꺼번에 조치하기 위한 수리 서비스의 새로운 일정에 대한 정보를 수신할 수 있다. 도시하지 않을 것이나 관리서버는 상기 수리 서비스의 새로운 일정에 대한 정보 및 제1 고장과 제2 고장에 대한 고장예측정보를, 상기 수리 서비스를 담당하는 엔지니어에게 전송할 수 있다. 추가적으로 관리서버는 제1 고장 및 제2 고장을 수리하는데 사용될 수 있는 조치 방법에 대한 정보를 엔지니어에게 제공할 수 있다.
도 26은 본 개시의 일 실시예에 따라 제2 고장의 고장예측정보를 생성하는 관리서버의 동작을 나타낸 흐름도이다.
도 26을 참조하면, 과정 2605에서 관리서버는 수리 서비스가 요구된 제1 가전기기의 환경정보 혹은 고객 프로파일 정보를 고려하여 동일한 댁내 공간 내에 위치하는 가전기기들의 고장예측지식DB를 검색하여 상기 가전기기들의 고장을 예측한다. 과정 2510에서 상기 수리 서비스를 통해 조치될 수 있는 예측된 제2 고장을 가지는 제2 가전기기가 존재하는지를 판단한다. 앞서 설명한 바와 같이, 관리서버는 제1 고장의 예측된 고장시점, 제2 고장의 예측된 고장시점, 제2 기기의 보증기간, 상기 수리 서비스의 일정 등을 고려하여 제2 가전기기의 제2 고장을 결정할 수 있다.
과정 2615에서 관리서버는 상기 제2 가전기기의 제2 고장을 나타내는 고장예측정보를 생성한다. 또한 관리서버는 엔지니어의 일정 및 부품 상황 등을 고려하여, 제1 고장과 제2 고장을 한번에 처리하기 위한 수리 서비스의 추천일정정보를 생성할 수 있다. 상기 제2 고장의 고장예측정보 및 추천일정정보는 관리서버에 의해 해당 가전기기 혹은 사용자단말에게 전송될 수 있다.
이상의 실시예들에서 설명한 바와 같이, 동일한 댁내 공간(일 예로서 가구 혹은 오피스) 내에 위치하는 복수의 가전기기에 대해 한번의 수리 서비스를 통해 복수의 예측된 고장들을 동시에 수리함으로써, 불필요한 추가 수리 서비스의 이용으로 인한 사용자의 불편을 최소화하고 가전기기들의 정상동작 상태를 유지할 수 있다.
본 개시의 다양한 실시예들은 특정 관점에서 컴퓨터 리드 가능 기록 매체(computer readable recording medium)에서 컴퓨터 리드 가능 코드(computer readable code)로서 구현될 수 있다. 컴퓨터 리드 가능 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의해 리드될 수 있는 데이터를 저장할 수 있는 임의의 데이터 저장 기기다. 컴퓨터 리드 가능 기록 매체의 예들은 읽기 전용 메모리(read only memory: ROM: ROM)와, 랜덤-접속 메모리(random access memory: RAM: 'RAM)와, 컴팩트 디스크- 리드 온리 메모리(compact disk-read only memory: CD-ROM)들과, 마그네틱 테이프(magnetic tape)들과, 플로피 디스크(floppy disk)들과, 광 데이터 저장 기기들, 및 캐리어 웨이브(carrier wave)들(인터넷을 통한 데이터 송신 등)을 포함할 수 있다. 컴퓨터 리드 가능 기록 매체는 또한 네트워크 연결된 컴퓨터 시스템들을 통해 분산될 수 있고, 따라서 컴퓨터 리드 가능 코드는 분산 방식으로 저장 및 실행된다. 또한, 본 개시의 다양한 실시예들을 성취하기 위한 기능적 프로그램들, 코드, 및 코드 세그먼트(segment)들은 본 개시의 실시예들이 적용되는 분야에서 숙련된 프로그래머들에 의해 쉽게 해석될 수 있다.
또한 본 개시의 다양한 실시예들에 따른 장치 및 방법은 하드웨어, 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 조합의 형태로 실현 가능하다는 것을 알 수 있을 것이다. 이러한 소프트웨어는 예를 들어, 삭제 가능 또는 재기록 가능 여부와 상관없이, ROM 등의 저장 장치와 같은 휘발성 또는 비휘발성 저장 장치, 또는 예를 들어, RAM, 메모리 칩, 장치 또는 집적 회로와 같은 메모리, 또는 예를 들어 콤팩트 디스크(compact disk: CD), DVD, 자기 디스크 또는 자기 테이프 등과 같은 광학 또는 자기적으로 기록 가능함과 동시에 기계(예를 들어, 컴퓨터)로 읽을 수 있는 저장 매체에 저장될 수 있다. 본 개시의 다양한 실시예들에 따른 방법은 제어부 및 메모리를 포함하는 컴퓨터 또는 휴대 단말에 의해 구현될 수 있고, 이러한 메모리는 본 개시의 실시예들을 구현하는 명령들을 포함하는 프로그램 또는 프로그램들을 저장하기에 적합한 기계로 읽을 수 있는 저장 매체의 한 예임을 알 수 있을 것이다.
따라서, 본 개시는 본 명세서의 청구항에 기재된 장치 또는 방법을 구현하기 위한 코드를 포함하는 프로그램 및 이러한 프로그램을 저장하는 기계(컴퓨터 등)로 읽을 수 있는 저장 매체를 포함한다. 또한, 이러한 프로그램은 유선 또는 무선 연결을 통해 전달되는 통신 신호와 같은 임의의 매체를 통해 전자적으로 이송될 수 있고, 본 개시는 이와 균등한 것을 적절하게 포함한다
또한 본 개시의 다양한 실시예들에 따른 장치는 유선 또는 무선으로 연결되는 프로그램 제공 장치로부터 프로그램을 수신하여 저장할 수 있다. 프로그램 제공 장치는 프로그램 처리 장치가 기 설정된 컨텐츠 보호 방법을 수행하도록 하는 지시들을 포함하는 프로그램, 컨텐츠 보호 방법에 필요한 정보 등을 저장하기 위한 메모리와, 그래픽 처리 장치와의 유선 또는 무선 통신을 수행하기 위한 통신부와, 그래픽 처리 장치의 요청 또는 자동으로 해당 프로그램을 송수신 장치로 전송하는 제어부를 포함할 수 있다.
또한, 개시된 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)으로 제공될 수 있다.
컴퓨터 프로그램 제품은 S/W 프로그램, S/W 프로그램이 저장된 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장 매체 또는 판매자 및 구매자 간에 거래되는 상품을 포함할 수 있다.
예를 들어, 컴퓨터 프로그램 제품은 디바이스(10) 또는 디바이스(10)의 제조사 또는 전자 마켓을 통해 전자적으로 배포되는 S/W 프로그램 형태의 상품(예, 다운로더블 앱)을 포함할 수 있다. 전자적 배포를 위하여, S/W 프로그램의 적어도 일부는 저장 매체에 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다. 이 경우, 저장 매체는 제조사 또는 전자 마켓의 서버, 또는 중계 서버의 저장매체가 될 수 있다.
본 명세서와 도면에 개시된 실시 예들은 본 개시의 기술 내용을 쉽게 설명하고, 본 개시의 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것일 뿐이며, 본 개시의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 또한 앞서 설명된 본 개시에 따른 실시예들은 예시적인 것에 불과하며, 당해 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 범위의 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 개시의 진정한 기술적 보호 범위는 다음의 특허청구범위에 의해서 정해져야 할 것이다.
100: 댁내 시스템 102,104,106: 가전기기
110: 관리서버 112: 고장 예측 엔진
114: 고장예측지식DB 120: 사용자단말

Claims (26)

  1. 고장 예측에 기반하여 가전기기를 제어하는 방법에 있어서,
    상기 가전기기의 예측된 고장을 나타내는 고장예측정보를 관리서버로부터 수신하는 과정과,
    상기 고장예측정보에 기반하여 상기 예측된 고장을 수리하기 위한 수리 서비스를 이용할 수 있는 시점을 나타내는 서비스 가능 일정을 사용자입력에 따라 결정하는 과정과,
    상기 결정된 서비스 가능 일정이 상기 고장예측정보에 의해 지시된 예측된 고장시점보다 이후인 경우, 상기 예측된 고장을 지연시키고 상기 가전기기의 정상동작을 유지하는데 사용되기 위한 정상동작유지정보의 요청 신호를 상기 관리서버에게 전송하는 과정과,
    상기 정상동작유지정보를 상기 관리서버로부터 수신하는 과정과,
    상기 정상동작유지정보에 따라 상기 가전기기가 동작하도록 제어하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 정상동작유지정보의 요청 신호를 상기 관리서버에게 전송하기 이전에, 상기 정상동작유지정보에 의해 지시되는 정상동작 유지모드에서 제공 가능한 성능과 고장 지연 가능 기간 중 적어도 하나를 포함하는 사용자 선호조건을 사용자로부터 입력받는 과정을 더 포함하며,
    상기 정상동작유지정보의 요청신호는 상기 사용자 선호조건에 대한 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  3. 제 1 항에 있어서, 상기 정상동작유지정보는,
    상기 가전기기의 시간대별 동작 및 각 동작을 위한 동작 파라미터의 제어값을 나타내는 동작패턴과,
    상기 가전기기의 상기 예측된 고장을 지연시키기 위해 상기 가전기기를 대체 혹은 보완하여 사용될 적어도 하나의 대체부품 또는 대체기기의 정보 및/또는
    상기 동작패턴 혹은 상기 적어도 하나의 대체부품 또는 대체기기가 사용되는 경우 상기 가전기기의 정상동작이 가능할 것으로 예측되는 시간 구간을 나타내는 정상동작 시간정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  4. 제 1 항에 있어서, 상기 결정된 서비스 가능 일정이 상기 고장예측정보에 의해 지시된 예측된 고장시점보다 이전인 경우, 상기 수리 서비스의 요청 신호를 상기 관리서버로 전송하는 과정과,
    상기 가전기기에서 상기 예측된 고장과 관련되어 추가적으로 발생될 수 있는 파생 고장을 나타내는 파생고장정보를 상기 관리서버로부터 수신하는 과정과,
    상기 파생고장정보를 디스플레이하는 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  5. 제 4 항에 있어서, 상기 파생 고장은, 상기 가전기기와 동종 혹은 유사종인 복수의 가전기기들로부터 수집된 운영 데이터 및 상기 복수의 가전기기들의 고장이력을 기반으로 상기 관리서버에 의해 예측되는 것을 특징으로 하는 방법.
  6. 제 4 항에 있어서, 상기 파생고장정보는,
    상기 예측된 고장의 예측된 고장시점과 상기 파생 고장의 예측된 고장시점 및/또는 상기 가전기기와 동종 혹은 유사종인 복수의 가전기기들에서 상기 파생 고장이 발생된 횟수를 기반으로 상기 관리서버에 의해 생성되는 것을 특징으로 하는 방법.
  7. 제 1 항에 있어서, 상기 결정된 서비스 가능 일정이 상기 고장예측정보에 의해 지시된 예측된 고장시점보다 이전인 경우, 상기 수리 서비스의 요청 신호를 상기 관리서버로 전송하는 과정과,
    상기 가전기기와 동일한 댁내 공간에 위치하는 제2 가전기기에서 발생될 것으로 예측되는 제2 고장을 나타내는 제1 고장예측정보 및 상기 예측된 고장과 상기 제2 고장을 한번에 수리하기 위한 수리 서비스의 추천 일정을 나타내는 추천일정정보를 상기 관리서버로부터 수신하는 과정과,
    상기 제1 고장예측정보 및 상기 추천일정정보를 디스플레이하는 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  8. 사용자 단말에 의해, 고장 예측에 기반하여 가전기기를 제어하는 방법에 있어서,
    상기 가전기기의 예측된 고장을 나타내는 고장예측정보를 관리서버로부터 수신하는 과정과,
    상기 고장예측정보에 기반하여 상기 예측된 고장을 수리하기 위한 수리 서비스를 이용할 수 있는 시점을 나타내는 서비스 가능 일정을 사용자입력에 따라 결정하는 과정과,
    상기 결정된 서비스 가능 일정이 상기 고장예측정보에 의해 지시된 예측된 고장시점보다 이후인 경우, 상기 예측된 고장을 지연시키고 상기 가전기기의 정상동작을 유지하는데 사용되기 위한 정상동작유지정보의 요청 신호를 상기 관리서버에게 전송하는 과정과,
    상기 정상동작유지정보를 상기 관리서버로부터 수신하는 과정과,
    상기 정상동작유지정보를 상기 가전기기로 전송하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  9. 제 8 항에 있어서, 상기 정상동작유지정보는,
    상기 가전기기의 시간대별 동작 및 각 동작을 위한 동작 파라미터의 제어값을 나타내는 동작패턴과,
    상기 가전기기의 상기 예측된 고장을 지연시키기 위해 상기 가전기기를 대체 혹은 보완하여 사용될 적어도 하나의 대체부품 또는 대체기기의 정보 및/또는
    상기 동작패턴 혹은 상기 적어도 하나의 대체 부품 또는 대체기기가 사용되는 경우 상기 가전기기의 정상동작이 가능할 것으로 예측되는 시간 구간을 나타내는 정상동작 시간정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  10. 제 8 항에 있어서, 상기 결정된 서비스 가능 일정이 상기 고장예측정보에 의해 지시된 예측된 고장시점보다 이전인 경우, 상기 수리 서비스의 요청 신호를 상기 관리서버로 전송하는 과정과,
    상기 가전기기에서 상기 예측된 고장과 관련되어 추가적으로 발생될 수 있는 파생 고장을 나타내는 파생고장정보를 상기 관리서버로부터 수신하는 과정과,
    상기 파생고장정보를 디스플레이하는 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  11. 제 10 항에 있어서, 상기 파생 고장은, 상기 가전기기와 동종 혹은 유사종인 복수의 가전기기들로부터 수집된 운영 데이터 및 상기 복수의 가전기기들의 고장이력을 기반으로 상기 관리서버에 의해 예측되는 것을 특징으로 하는 방법.
  12. 제 10 항에 있어서, 상기 파생고장정보는,
    상기 예측된 고장의 예측된 고장시점과 상기 파생 고장의 예측된 고장시점 및/또는 상기 가전기기와 동종 혹은 유사종인 복수의 가전기기들에서 상기 파생 고장이 발생된 횟수를 기반으로 상기 관리서버에 의해 생성되는 것을 특징으로 하는 방법.
  13. 제 8 항에 있어서, 상기 결정된 서비스 가능 일정이 상기 고장예측정보에 의해 지시된 예측된 고장시점보다 이전인 경우, 상기 수리 서비스의 요청 신호를 상기 관리서버로 전송하는 과정과,
    상기 가전기기와 동일한 댁내공간 내에 위치한 제2 가전기기에서 발생될 것으로 예측되는 제2 고장을 나타내는 제1 고장예측정보 및 상기 예측된 고장과 상기 제2 고장을 한번에 수리하기 위한 수리 서비스의 추천 일정을 나타내는 추천일정정보를 상기 관리서버로부터 수신하는 과정과,
    상기 제1 고장예측정보 및 상기 추천일정정보를 디스플레이하는 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  14. 고장 예측에 기반하여 제어되는 가전기기의 장치에 있어서,
    고유 동작 실행부와,
    상기 가전기기의 예측된 고장을 나타내는 고장예측정보를 관리서버로부터 수신하고, 정상동작유지정보의 요청 신호를 상기 관리서버에게 전송하며, 상기 정상동작유지정보를 상기 관리서버로부터 수신하는 통신부와,
    상기 고장예측정보에 기반하여 상기 예측된 고장을 수리하기 위한 수리 서비스를 이용할 수 있는 시점을 나타내는 서비스 가능 일정을 사용자입력에 따라 결정하고, 상기 서비스 가능 일정이 상기 고장예측정보에 의해 지시된 예측된 고장시점보다 이후인 경우, 상기 예측된 고장을 지연시키고 상기 가전기기의 정상동작을 유지하는데 사용되기 위한 상기 정상동작유지정보의 요청 신호를 생성하고, 상기 수신된 정상동작유지정보에 따라 동작하도록 상기 고유 동작 실행부를 제어하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
  15. 제 14 항에 있어서, 상기 정상동작 유지정보의 요청 신호는,
    상기 정상동작 유지정보에 의해 지시되는 정상동작 유지모드에서 제공 가능한 성능 및 고장 지연 가능 기간 중 적어도 하나를 지시하는 사용자 선호조건에 대한 정보를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
  16. 제 14 항에 있어서, 상기 정상동작유지정보는,
    상기 가전기기의 시간대별 동작 및 각 동작을 위한 동작 파라미터의 제어값을 나타내는 동작패턴과,
    상기 가전기기의 상기 예측된 고장을 지연시키기 위해 상기 가전기기를 대체 혹은 보완하여 사용될 적어도 하나의 대체 부품 또는 대체기기의 정보 및/또는
    상기 동작패턴 혹은 상기 적어도 하나의 대체 부품 또는 대체기기가 사용되는 경우 상기 가전기기의 정상동작이 가능할 것으로 예측되는 시간 구간을 나타내는 정상동작 시간정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
  17. 제 14 항에 있어서, 상기 제어부는,
    상기 결정된 서비스 가능 일정이 상기 고장예측정보에 의해 지시된 예측된 고장시점보다 이전인 경우, 상기 수리 서비스의 요청 신호를 상기 통신부를 통해 상기 관리서버로 전송하고, 상기 가전기기에서 상기 예측된 고장과 관련되어 추가적으로 발생될 수 있는 파생 고장을 나타내는 파생고장정보를 상기 통신부를 통해 상기 관리서버로부터 수신하며, 상기 파생고장정보를 디스플레이하는 것을 특징으로 하는 장치.
  18. 제 17 항에 있어서, 상기 파생 고장은, 상기 가전기기와 동종 혹은 유사종인 복수의 가전기기들로부터 수집된 운영 데이터 및 상기 복수의 가전기기들의 고장이력을 기반으로 상기 관리서버에 의해 예측되는 것을 특징으로 하는 장치.
  19. 제 17 항에 있어서, 상기 파생고장정보는,
    상기 예측된 고장의 예측된 고장시점과 상기 파생 고장의 예측된 고장시점 및/또는 상기 가전기기와 동종 혹은 유사종인 복수의 가전기기들에서 상기 파생 고장이 발생된 횟수를 기반으로 상기 관리서버에 의해 생성되는 것을 특징으로 하는 장치.
  20. 제 14 항에 있어서, 상기 제어부는,
    상기 결정된 서비스 가능 일정이 상기 고장예측정보에 의해 지시된 예측된 고장시점보다 이전인 경우, 상기 수리 서비스의 요청 신호를 상기 통신부를 통해 상기 관리서버로 전송하고, 상기 가전기기와 동일한 댁내 공간에 위치하는 제2 가전기기에서 발생될 것으로 예측되는 제2 고장을 나타내는 제1 고장예측정보 및 상기 예측된 고장과 상기 제2 고장을 한번에 수리하기 위한 수리 서비스의 추천 일정을 나타내는 추천일정정보를 상기 통신부를 통해 상기 관리서버로부터 수신하고, 상기 제1 고장예측정보 및 상기 추천일정정보를 디스플레이하는 것을 특징으로 하는 장치.
  21. 고장 예측에 기반하여 가전기기를 제어하는 사용자단말의 장치에 있어서,
    상기 가전기기의 예측된 고장을 나타내는 고장예측정보를 관리서버로부터 수신하고, 정상동작유지정보의 요청 신호를 상기 관리서버에게 전송하고, 상기 정상동작유지정보를 상기 관리서버로부터 수신하고, 상기 정상동작유지정보를 상기 가전기기로 전송하는 통신부와,
    상기 고장예측정보에 기반하여 상기 예측된 고장을 수리하기 위한 수리 서비스를 이용할 수 있는 시점을 나타내는 서비스 가능 일정을 사용자입력에 따라 결정하고, 상기 결정된 서비스 가능 일정이 상기 고장예측정보에 의해 지시된 예측된 고장시점보다 이후인 경우, 상기 예측된 고장을 지연시키고 상기 가전기기의 정상동작을 유지하는데 사용되기 위한 상기 정상동작유지정보의 요청 신호를 생성하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
  22. 제 21 항에 있어서, 상기 정상동작유지정보는,
    상기 가전기기의 시간대별 동작 및 각 동작을 위한 동작 파라미터의 제어값을 나타내는 동작패턴과,
    상기 가전기기의 상기 예측된 고장을 지연시키기 위하여 상기 가전기기를 대체 혹은 보완하여 사용될 적어도 하나의 대체부품 또는 대체기기의 정보 및/또는
    상기 동작패턴 혹은 상기 적어도 하나의 대체부품 또는 대체기기가 사용되는 경우 상기 가전기기의 정상동작이 가능할 것으로 예측되는 시간 구간을 나타내는 정상동작 시간정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
  23. 제 21 항에 있어서, 상기 제어부는,
    상기 결정된 서비스 가능 일정이 상기 고장예측정보에 의해 지시된 예측된 고장시점보다 이전인 경우, 상기 수리 서비스의 요청 신호를 상기 통신부를 통해 상기 관리서버로 전송하고, 상기 가전기기에서 상기 예측된 고장과 관련되어 추가적으로 발생될 수 있는 파생 고장을 나타내는 파생고장정보를 상기 통신부를 통해 상기 관리서버로부터 수신하고, 상기 파생고장정보를 디스플레이하는 것을 특징으로 하는 장치.
  24. 제 23 항에 있어서, 상기 파생 고장은, 상기 가전기기와 동종 혹은 유사종인 복수의 가전기기들로부터 수집된 운영 데이터 및 상기 복수의 가전기기들의 고장이력을 기반으로 상기 관리서버에 의해 예측되는 것을 특징으로 하는 장치.
  25. 제 23 항에 있어서, 상기 파생고장정보는,
    상기 예측된 고장의 예측된 고장시점과 상기 파생 고장의 예측된 고장시점 및/또는 상기 가전기기와 동종 혹은 유사종인 복수의 가전기기들에서 상기 파생 고장이 발생된 횟수를 기반으로 상기 관리서버에 의해 생성되는 것을 특징으로 하는 장치.
  26. 제 25 항에 있어서, 상기 제어부는,
    상기 결정된 서비스 가능 일정이 상기 고장예측정보에 의해 지시된 예측된 고장시점보다 이전인 경우, 상기 수리 서비스의 요청 신호를 상기 통신부를 통해 상기 관리서버로 전송하고, 상기 가전기기와 동일한 댁내공간에 위치하는 제2 가전기기에서 발생될 것으로 예측되는 제2 고장을 나타내는 제1 고장예측정보 및 상기 예측된 고장과 상기 제2 고장을 한번에 수리하기 위한 수리 서비스의 추천 일정을 나타내는 추천일정정보를 상기 통신부를 통해 상기 관리서버로부터 수신하고, 상기 제1 고장예측정보 및 상기 추천일정정보를 디스플레이하는 것을 특징으로 하는 장치.
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20210019652A (ko) 2019-08-13 2021-02-23 주식회사 유비벨록스모바일 빅데이터 기반 IoT 가전제품 실시간 상태 분석 정보 소비자 알림 시스템 및 방법
US11281525B1 (en) 2020-09-24 2022-03-22 Samsung Electronics Co., Ltd. Electronic apparatus and method of controlling the same
US20220198405A1 (en) * 2020-12-22 2022-06-23 Walt L. Pfeifer Apparatus, system and method for building system diagnostics

Families Citing this family (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2016196775A1 (en) * 2015-06-04 2016-12-08 Fischer Block, Inc. Remaining-life and time-to-failure predictions of power assets
US11062233B2 (en) 2018-12-21 2021-07-13 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to analyze performance of watermark encoding devices
CN109656145B (zh) * 2018-12-27 2022-08-02 美智纵横科技有限责任公司 电器及其控制方法和控制系统、服务器、电器控制装置
JP6992774B2 (ja) * 2019-02-13 2022-01-13 セイコーエプソン株式会社 情報処理装置、学習装置及び学習済モデル
CN110428109B (zh) * 2019-08-07 2020-11-03 佳都新太科技股份有限公司 地铁屏蔽门故障间隔时间预测模型建立及预测方法
KR20190106944A (ko) * 2019-08-30 2019-09-18 엘지전자 주식회사 지능형 냉장고 및 그 제어 방법
EP3806398B1 (en) * 2019-10-07 2023-05-10 Arçelik Anonim Sirketi Smart tv remote maintenance method
EP3849108A1 (en) * 2020-01-10 2021-07-14 Nokia Technologies Oy Apparatus, method, and system for providing device health estimation
EP3872721A1 (de) * 2020-02-26 2021-09-01 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren und systeme zum optimieren von wartung industrieller maschinen
US20210366601A1 (en) * 2020-05-20 2021-11-25 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to analyze performance of wearable metering devices
US20220036214A1 (en) * 2020-07-31 2022-02-03 Dell Products L. P. Training a machine learning algorithm to predict when computing devices may have issues
US11200137B1 (en) * 2020-08-20 2021-12-14 Hitachi, Ltd. System and methods for failure occurrence prediction and failure duration estimation
US11656615B2 (en) 2020-11-30 2023-05-23 Haier Us Appliance Solutions, Inc. Methods for detecting fan anomalies with built-in usage and sensory data
CN114576152B (zh) * 2020-12-01 2024-01-16 格兰富控股联合股份公司 水泵状态监测系统、监测方法、装置、电子设备和介质
SE2030373A1 (en) * 2020-12-22 2022-06-23 Aalands Oemsesidiga Foersaekringsbolag Oemsen Method and computing function for managing risk factor relating to damages to venue
US20230186251A1 (en) * 2021-11-08 2023-06-15 Super Home Inc. System and method for covering cost of delivering repair and maintenance services to premises of subscribers including predictive service
US20230259892A1 (en) * 2022-02-17 2023-08-17 Solar Turbines Incorporated Digital platform based multifaceted risk assessment for extension of turbomachinery service intervals
JP2024044627A (ja) * 2022-09-21 2024-04-02 ダイキン工業株式会社 サーバシステム、冷媒漏洩修理システム

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20100332272A1 (en) * 2009-06-24 2010-12-30 Vestas Wind Systems A/S Method and a system for controlling operation of a wind turbine
US20130201018A1 (en) * 2012-02-07 2013-08-08 Scott Andrew Horstemeyer Appliance Monitoring Systems and Methods

Family Cites Families (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20020107716A1 (en) * 2001-02-07 2002-08-08 Kevin Callahan Methods and apparatus for scheduling an in-home appliance repair service
JP2002279091A (ja) * 2001-03-16 2002-09-27 Hitachi Ltd 家電機器保守サービスシステム
US9361637B2 (en) 2010-03-05 2016-06-07 Sears Brands, L.L.C. System and method for providing diagnostic services
KR101249902B1 (ko) * 2011-08-10 2013-04-05 엘지전자 주식회사 가전기기 진단시스템 및 그 진단방법
CN103138980A (zh) * 2011-11-30 2013-06-05 海尔集团公司 设备故障反馈系统及方法
US9183518B2 (en) * 2011-12-20 2015-11-10 Ncr Corporation Methods and systems for scheduling a predicted fault service call
CN103676923A (zh) * 2012-09-25 2014-03-26 佛山市天地行科技有限公司 一种汽车故障诊断处理方法
WO2014117245A1 (en) * 2013-01-31 2014-08-07 Spielo International Canada Ulc Faults and performance issue prediction
KR102314673B1 (ko) * 2015-04-07 2021-10-20 삼성전자주식회사 서버, 전자 장치 및 전자 장치의 정보 제공 방법
CN105731209A (zh) * 2016-03-17 2016-07-06 天津大学 基于物联网的电梯故障智能预测与诊断及维护方法
CN106815711A (zh) * 2016-12-14 2017-06-09 国网北京市电力公司 可视化故障处理方法和装置
CN106815647A (zh) * 2016-12-28 2017-06-09 国家电网公司 一种基于数据分析的高效率配电网故障抢修系统及方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20100332272A1 (en) * 2009-06-24 2010-12-30 Vestas Wind Systems A/S Method and a system for controlling operation of a wind turbine
US20130201018A1 (en) * 2012-02-07 2013-08-08 Scott Andrew Horstemeyer Appliance Monitoring Systems and Methods

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20210019652A (ko) 2019-08-13 2021-02-23 주식회사 유비벨록스모바일 빅데이터 기반 IoT 가전제품 실시간 상태 분석 정보 소비자 알림 시스템 및 방법
US11281525B1 (en) 2020-09-24 2022-03-22 Samsung Electronics Co., Ltd. Electronic apparatus and method of controlling the same
US20220198405A1 (en) * 2020-12-22 2022-06-23 Walt L. Pfeifer Apparatus, system and method for building system diagnostics

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