KR20190100490A - 인공지능 정수기 및 인공지능 정수기의 제어방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 하우징; 상기 하우징 내부에 구비되어 급수원에서 공급되는 물을 여과하는 필터부; 상기 하우징에 구비되어 물이 배출되는 배출부; 상기 하우징에 구비되어 상기 필터부에서 배출되는 물을 상기 배출부로 안내하는 제1유로 및 제2유로; 상기 제1유로의 개폐를 제어하는 제1밸브; 상기 제2유로의 개폐를 제어하는 제2밸브; 상기 제2유로를 따라 이동하는 물을 가열하는 가열부; 상기 가열부에 의해 가열된 물의 온도를 감지하는 온도측정부; 상기 배출부를 통해 배출되는 물의 양을 측정하는 유량측정부; 조리대상의 이미지를 촬영하는 카메라; 딥 러닝 알고리즘을 통해 이미지 데이터의 분류 및 학습이 가능한 분류부; 물의 온도 및 물의 양이 조리대상 별로 저장된 저장부; 상기 제1밸브, 상기 제2밸브, 상기 가열부, 및 상기 카메라의 작동을 제어하고, 상기 온도측정부 및 상기 유량측정부가 전송하는 신호를 수신하는 제1제어부; 상기 저장부와 상기 분류부를 제어하는 제2제어부;를 포함하는 인공지능 정수기에 관한 것이다.

Description

인공지능 정수기 및 인공지능 정수기의 제어방법 {Control Method for Water Purifier based on Artificial Intelligence and Water Purifier having the same}

본 발명은 인공지능 정수기 및 인공지능 정수기의 제어방법에 관한 것이다.

정수기는 급수원에서 공급되는 물을 여과하여 사용자에게 공급하는 장치를 의미한다. 종래 정수기는 물을 여과하는 필터, 급수원에서 공급되는 물을 필터로 안내하는 유로, 필터에서 배출되는 물을 사용자에게 공급하는 유로, 물의 온도를 선택하는 입력부, 물의 양을 선택하는 입력부로 구비되는 것이 일반적이었다. 따라서, 종래 정수기 사용자는 상기 입력부들을 통해 물의 양과 물의 온도를 선택함으로써 원하는 양의 물을 원하는 온도로 취출하는 방식이었다.

본 발명은 조리대상의 이미지를 촬영 및 분석하여 조리대상의 조리에 필요한 양의 물과 조리대상의 조리에 필요한 온도의 물을 사용자에게 공급하는 인공지능 정수기 및 인공지능 정수기의 제어방법을 제공하는 것을 해결하고자 하는 과제로 한다.

급수원에서 공급되는 물을 여과하는 필터부, 상기 필터부에서 배출되는 물을 배출부로 안내하는 제1유로 및 제2유로, 상기 제1유로의 개폐를 제어하는 제1밸브, 상기 제2유로의 개폐를 제어하는 제2밸브, 상기 제2유로를 따라 이동하는 물을 가열하는 가열부, 상기 가열부에 의해 가열된 물의 온도를 감지하는 온도측정부, 상기 배출부를 통해 배출되는 물의 양을 측정하는 유량측정부, 사물의 이미지를 촬영하는 카메라, 딥 러닝(Deep Learning) 알고리즘을 통해 이미지 데이터의 분류 및 학습이 가능한 분류부, 물의 온도 및 물의 양이 조리대상 별로 저장된 저장부를 포함하는 인공지능 정수기의 제어방법에 있어서, 상기 카메라를 통해 조리대상의 이미지를 촬영하여 데이터를 생성하는 데이터 생성단계; 상기 분류부를 통해 생성된 이미지를 분석함으로써, 촬영된 상기 조리대상이 무엇인지 판단하는 데이터 분석단계; 및 상기 데이터 분석단계를 통해 확인된 조리대상에 설정된 물의 온도 및 물의 양이 상기 저장부에 존재하면, 상기 가열부, 상기 온도측정부, 상기 제1밸브, 상기 제2밸브, 및 상기 유량측정부를 통해 설정된 양의 물을 설정된 온도로 공급하는 공급단계;를 포함하는 인공지능 정수기의 제어방법을 제공한다.

상기 공급단계는 상기 온도측정부에 의해 측정된 온도가 상기 설정 온도에 도달할 때까지 상기 가열부를 작동시키는 단계; 물의 온도가 상기 설정 온도에 도달하면, 상기 제2밸브를 제어하여 상기 제2유로를 개방하는 단계; 및 상기 유량측정부에 의해 측정되는 배출된 물의 양이 상기 설정된 양에 도달하면, 상기 제2밸브를 제어하여 상기 제2유로를 폐쇄하는 단계;를 포함할 수 있다.

상기 데이터 생성단계는 위치감지부를 통해 조리대상이 상기 카메라로부터 기 설정된 기준거리 이내에 존재하는지 여부를 감지하는 단계; 조리대상이 상기 카메라로부터 기 설정된 기준거리 이내에 위치되면, 조도감지부를 통해 상기 카메라 주변의 조도를 감지하는 단계; 상기 카메라 주변의 조도가 기 설정된 기준조도 이상이면, 상기 카메라를 통해 조리대상을 촬영하는 촬영단계;를 포함할 수 있다.

상기 촬영단계는 상기 조리대상이 상기 기준거리 이내의 영역에서 기 설정된 기준시간 동안 위치되면 게시될 수 있다.

본 발명은 상기 카메라 주변의 조도가 상기 기준조도 미만이면, 램프를 통해 상기 조리대상이 위치된 방향에 빛을 방출하는 단계;를 더 포함하고, 상기 촬영단계는 상기 램프를 통해 상기 조리대상에 빛이 방출된 후 개시될 수 있다.

본 발명은 상기 데이터 분석단계를 통해 확인된 조리대상에 설정된 물의 온도 및 물의 양이 상기 저장부에 존재하지 않으면, 표시부를 통해 물의 양과 물의 온도 중 적어도 어느 하나를 선택할 것을 사용자에게 요청하는 요청단계;를 더 포함할 수 있다.

본 발명은 하우징; 상기 하우징 내부에 구비되어 급수원에서 공급되는 물을 여과하는 필터부; 상기 하우징에 구비되어 물이 배출되는 배출부; 상기 하우징에 구비되어 상기 필터부에서 배출되는 물을 상기 배출부로 안내하는 제1유로 및 제2유로; 상기 제1유로의 개폐를 제어하는 제1밸브; 상기 제2유로의 개폐를 제어하는 제2밸브; 상기 제2유로를 따라 이동하는 물을 가열하는 가열부; 상기 가열부에 의해 가열된 물의 온도를 감지하는 온도측정부; 상기 배출부를 통해 배출되는 물의 양을 측정하는 유량측정부; 조리대상의 이미지를 촬영하는 카메라; 딥 러닝(Deep Learning) 알고리즘을 통해 이미지 데이터의 분류 및 학습이 가능한 분류부(classification part); 물의 온도 및 물의 양이 조리대상 별로 저장된 저장부; 상기 제1밸브, 상기 제2밸브, 상기 가열부, 및 상기 카메라의 작동을 제어하고, 상기 온도측정부 및 상기 유량측정부가 전송하는 신호를 수신하는 제1제어부; 상기 저장부와 상기 분류부를 제어하는 제2제어부;를 포함하는 인공지능 정수기를 제공한다.

본 발명은 조리대상이 상기 카메라로부터 기 설정된 기준거리 이내에 존재하는지 여부를 감지하는 위치감지부; 및 상기 카메라 주변의 조도를 감지하는 조도감지부;를 더 포함하고, 상기 위치감지부를 통해 상기 조리대상이 상기 카메라로부터 기 설정된 기준거리 이내에 위치된 것으로 판단되면, 상기 제1제어부는 상기 조도감지부를 통해 상기 카메라 주변의 조도를 감지하고, 상기 카메라 주변의 조도가 기 설정된 기준조도 이상이면, 상기 제1제어부는 상기 카메라를 통해 조리대상을 촬영할 수 있다.

본 발명은 상기 조리대상이 위치된 방향에 빛을 방출하는 램프;를 더 포함하고, 상기 카메라 주변의 조도가 상기 기준조도 미만이면, 상기 제1제어부는 상기 램프를 통해 상기 조리대상에 빛이 조사한 뒤 상기 카메라를 통해 조리대상을 촬영할 수 있다.

상기 배출부는 상기 하우징의 바닥면에 나란한 평면 내에서 회전 가능하도록 상기 하우징에 결합된 바디;를 더 포함하고, 상기 카메라, 상기 위치감지부, 상기 조도감지부, 및 상기 램프는 상기 바디에 구비될 수 있다.

본 발명은 조리대상의 이미지를 촬영 및 분석하여 조리대상의 조리에 필요한 양의 물과 조리대상의 조리에 필요한 온도의 물을 사용자에게 공급하는 인공지능 정수기 및 인공지능 정수기의 제어방법을 제공하는 효과가 있다.

도 1은 본 발명 인공지능 정수기의 일례를 도시한 것이다.
도 2는 본 발명에 구비된 정수부의 일례를 도시한 것이다.
도 3 내지 도 4는 본 발명에 구비된 데이터 분석부의 일례를 도시한 것이다.
도 5는 본 발명 인공지능 정수기의 제어방법의 일례를 도시한 것이다.

이하에서는 첨부된 도면을 참고하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세하게 설명한다. 특별한 정의가 없는 한 본 명세서의 모든 용어는 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자가 이해하는 당해 용어의 일반적 의미와 동일하고, 만약 본 명세서에 사용된 용어가 당해 용어의 일반적 의미와 충돌하는 경우에는 본 명세서에 사용된 정의에 따른다. 이하에 기술될 장치의 구성이나 제어방법은 본 발명의 실시예를 설명하기 위한 것일 뿐 본 발명의 권리범위를 한정하기 위함은 아니며, 명세서 전반에 걸쳐서 동일하게 사용된 참조번호들은 동일한 구성요소들을 나타낸다.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명 인공지능 정수기(100)는 물을 여과할 뿐만 아니라 조리대상을 촬영하여 이미지 데이터를 생성하는 정수부(1), 및 상기 정수부(1)에서 제공되는 이미지 데이터를 분석하여 정수부(1)의 제어에 필요한 정보를 생성하는 데이터 분석부(5)를 포함한다.

상기 데이터 분석부(5)는 상기 정수부(1)에 일체로 구비될 수도 있고, 상기 정수부(1)가 위치된 공간과 분리된 공간에 구비될 수도 있다. 도 1은 상기 데이터 분석부(5)가 정수부(1)가 위치된 공간과 분리된 공간에 구비된 경우를 일례로 도시한 것이다. 이 경우, 상기 데어터 분석부(5)는 정수부(1)와 무선통신 가능하게 구비되어야 하는데, 자세한 설명은 후술한다.

상기 정수부(1)는 하우징(11), 상기 하우징 내부에 구비되는 필터부(12), 상기 하우징(11)의 외부에 구비되어 물을 배출하는 배출부(16), 상기 필터부(12)를 통과한 물을 상기 배출부(16)로 안내하는 유로부(13, 14, 15)를 포함한다.

도 2에 도시된 바와 같이, 상기 하우징(11)에는 상기 배출부(16)에서 배출되는 물을 저장하는 식기(컵 등)가 지지되는 지지부(111)가 더 구비될 수 있다. 이 경우, 상기 배출부(16)는 상기 하우징(11)의 전방면 상부공간에 구비되고, 상기 지지부(111)는 상기 배출부(16)의 하부에 위치되도록 상기 하우징의 전방면 하부 공간에 구비됨이 바람직하다.

상기 배출부(16)는 상기 하우징(11)에 회전 가능하게 결합된 바디(161), 상기 유로부(13, 14, 15)가 연결되는 제1배출관(163, 도 1 참고), 상기 바디(161)에 고정되어 상기 제1배출관(163)에서 공급되는 물을 상기 하우징(11)의 외부로 안내하는 제2배출관(167)을 포함한다.

상기 바디(161)는 하우징(11)의 바닥면(X-Y 평면)에 나란한 평면 내에서 회전 가능하도록 구비될 수 있다. 사용자로 하여금 물이 배출되는 방향을 선택할 수 있게 함으로써 상기 정수부(1)의 설치에 필요한 공간적 제약을 최소화하기 위함이다.

한편, 상기 바디(161)가 상기 하우징(11)에 회전 가능하게 결합되면, 상기 지지부(111) 역시 상기 하우징(11)의 바닥면에 나란한 평면 내에서 회전 가능하게 구비됨(X-Y 평면에 나란한 평면 내에서 회전 가능하게 구비됨)이 바람직하다.

상기 제1배출관(163)과 제2배출관(165) 중 어느 하나에는 배출부(16)를 통해 배출되는 물의 양을 측정하는 유량측정부(165)가 더 구비될 수 있다. 도 1은 상기 제1배출관(163)과 상기 제2배출관(165)이 유량측정부(165)를 통해 서로 연결된 경우를 일례로 도시한 것이다. 상기 유량측정부(165)는 측정된 유량데이터를 제1제어부(191)에 전송하도록 구비되어야 할 것이다.

상기 필터부(12)는 급수원(WS)에 연결된 급수관(121), 상기 급수관(121)에서 공급되는 물을 여과하는 적어도 하나의 필터(123, 125, 127)를 포함할 수 있다. 도 1은 상기 필터부(12)에 제1필터(123), 제2필터(125) 및 제3필터(127)가 구비된 경우를 일례로 도시한 것으로, 이 경우 상기 급수관(121)은 상기 급수원(WS)과 제1필터(123)를 연결하는 유로가 될 것이다. 상기 제1필터(123)는 중금속 제거를 위한 수단으로 구성되고, 상기 제2필터(125)는 미세입자나 박테리아 등을 제거하는 수단으로 구비되며, 상기 제3필터(127)는 냄새를 제거하는 수단으로 구비될 수 있다.

상기 유로부(13, 14, 15)는 상기 제3필터(127)에서 배출되는 물(여과된 물)을 상기 제1배출관(163)으로 안내하는 수단으로, 도 1은 상기 유로부가 제1유로(13), 제2유로(15), 및 제3유로(14)로 구비된 경우를 일례로 도시한 것이다.

이 경우, 상기 제1유로(13)는 여과된 물을 가열하거나 냉각하지 않고 상기 제1배출관(163)으로 공급하도록 구비되고, 상기 제2유로(15)는 여과된 물을 가열하여 상기 제1배출관(163)으로 공급하도록 구비되고, 상기 제3유로(14)는 여과된 물을 냉각하여 상기 제1배출관(163)으로 공급하도록 구비될 수 있다.

상기 제3필터(127)와 상기 제1배출관(163)를 연결하는 상기 제1유로(13)에는 상기 제1제어부(191)의 제어신호에 따라 작동하는 제1밸브(131)가 구비된다. 상기 제1밸브(131)가 제1유로(13)를 개방하면 상기 제1유로(13) 내부의 물은 상기 제1배출관(163)으로 공급되고, 제1밸브(131)가 제1유로(13)를 폐쇄하면 제1유로(13) 내부의 물은 상기 제1배출관(163)으로 공급되지 않는다.

상기 제2유로(15)에는 상기 제1제어부(191)의 제어신호에 따라 상기 제2유로를 개폐하는 제2밸브(151), 상기 제1제어부(191)의 제어신호에 따라 상기 제2유로로 공급되는 물을 가열하는 가열부(153), 상기 가열부에 의해 가열된 물의 온도를 측정하는 온도측정부(155)를 포함하도록 구비될 수 있다.

상기 가열부(153)는 상기 제2유로(15)를 통해 공급되는 물을 가열할 수 있는 한 어떠한 형태로도 구비될 수 있는데, 상기 제2유로(15)에서 공급되는 물이 저장되는 탱크, 상기 탱크에 저장된 물을 상기 제1배출관(163)으로 이동시키는 탱크유로, 상기 탱크 내부의 물을 가열하는 히터가 일례가 될 수 있다.

이 경우, 상기 온도측정부(155)는 상기 탱크 내부에 구비되어 물의 온도를 측정하도록 구비될 수 있다. 또한, 상기 온도측정부(155)는 측정된 온도데이터를 상기 제1제어부(191)에 전송하도록 구비되어야 할 것이다.

상기 제3유로(14)는 상기 제1제어부(191)의 제어신호에 따라 상기 제3유로를 개폐하는 제3밸브(141), 상기 제1제어부(191)의 제어신호에 따라 상기 제3유로로 공급되는 물을 냉각하는 냉각부(143)를 포함하도록 구비될 수 있다. 상기 냉각부(143)는 상기 제3유로(14)를 통해 공급되는 물을 냉각할 수 있는 한 어떠한 형태로도 구비될 수 있다.

상기 제1유로(13), 제2유로(15), 및 제3유로(14)는 제1커넥터(129)를 통해 상기 제3필터(127)에 연통하도록 구비되고, 제2커넥터(169)를 통해 상기 제1배출관(163)에 연통하도록 구비될 수도 있다.

상기 제1커넥터(129)는 상기 제3필터(127)를 통과한 물이 유입되는 제1커넥터 제1유입구, 각 유로(13, 14, 15)가 고정되며 제1커넥터로 유입된 물을 각 유로로 공급하는 제1커넥터 제1배출구, 제1커넥터 제2배출구, 제1커넥터 제3배출구를 포함하도록 구비될 수 있다. 상기 제2커넥터(169)는 각 유로(13, 14, 15)가 고정되는 제2커넥터 제1유입구, 제2커넥터 제2유입구, 제2커넥터 제3유입구, 각 유입구를 통해 제2커넥터로 유입된 물을 상기 제1배출관(163)으로 공급하는 제2커넥터 제1배출구를 포함하도록 구비될 수 있다.

한편, 도 2에 도시된 바와 같이, 상기 하우징(11)에는 사용자로부터 제어명령을 입력받는 입력부, 사용자에게 정보를 전달하는 표시부 중 적어도 어느 하나가 구비된 컨트롤패널(17)이 더 구비될 수 있다.

도 2는 상기 컨트롤패널(17)에 입력부 및 표시부가 모두 구비된 경우를 일례로 도시한 것이다. 사용자 편의를 고려할 때 상기 컨트롤패널(17)은 상기 하우징(11)의 상부면 전방 공간에 구비됨이 바람직하다.

상기 컨트롤패널(17)에 구비되는 입력부는 제어명령의 선택신호를 입력받는 제1입력부(171), 선택된 제어명령의 실행신호를 입력받는 제2입력부(173)로 구비될 수 있다.

상기 컨트롤패널(17)에 구비되는 표시부(175)는 사용자가 선택 가능한 제어명령의 표시, 사용자가 선택한 제어명령의 실행과정, 또는 사용자에게 통지되어야 하는 기타의 정보 등을 표시하는 수단으로 LCD 등의 표시장치나 스피커 등의 음향장치로 구비될 수 있다.

본 발명 정수부(1)에는 데이터 생성부(18)가 더 구비되는데, 상기 데이터 생성부(18)는 사물의 이미지를 촬영하는 카메라(183)로 구비될 수 있는데, 이 경우 상기 카메라(183)는 상기 하우징(11)의 전방면에 회전 가능하게 결합된 바디(161)에 구비될 수 있다. 상기 하우징(11)의 전방면에 대해 다양한 각도에 위치하게 되는 사물의 촬영을 용이하게 하기 위함이다.

상기 카메라(183)는 상기 제1제어부(191)의 제어신호에 따라 조리대상 등의 사물을 촬영하여 이미지 데이터를 생성한다. 즉, 상기 제1제어부(191)는 사용자가 상기 제1입력부(171)를 통해 사진촬영을 위한 모드를 선택한 뒤 제2입력부(173)를 통해 촬영의 개시를 요청한 때 상기 카메라(183)를 작동시켜 조리대상의 이미지 데이터를 생성할 수 있다.

상기 카메라(183)를 보다 효율적으로 제어하고, 상기 카메라가 촬영하는 이미지의 품질을 일정하게 유지하기 위해, 상기 데이터 생성부(18)에는 위치감지부(185), 조도감지부(187), 및 램프(189)가 더 구비될 수 있다.

상기 위치감지부(185)는 조리대상(정수부에서 공급되는 물을 이용해 조리하는 음식물)과 같은 사물이 상기 카메라로부터 기 설정된 기준거리 이내에 존재하는지 여부에 관한 신호를 상기 제1제어부(191)에 전송하는 수단이고, 상기 조도감지부(187)는 상기 카메라(183)나 조리대상 주변의 조도를 감지하여 조도에 관한 신호를 상기 제1제어부(191)에 전송하는 수단이다. 상기 램프(189)는 상기 제1제어부(191)의 제어신호에 따라 조리대상이 위치된 방향을 향해 빛을 방출하는 수단이다.

상기 카메라(183)로부터 기준거리 이내에 조리대상이 기준시간 이상 존재하면, 상기 제1제어부(191)는 상기 조도감지부(187)를 통해 상기 카메라 주변의 조도를 감지한다. 상기 카메라 주변의 조도가 기준조도 이상이면, 상기 제1제어부(191)는 상기 카메라(183)를 통해 조리대상을 촬영한다. 그러나, 카메라 주변의 조도가 상기 기준조도 미만이면, 상기 제1제어부(191)는 상기 램프(189)를 작동시킨 뒤 상기 카메라(183)를 통해 조리대상을 촬영한다.

상기 카메라(183), 위치감지부(185), 조도감지부(187), 및 램프(189)는 상기 바디(161)에 직접 고정될 수도 있고, 별도의 지지바디(181)를 통해 상기 바디(161)에 고정될 수도 있다.

도 1에 도시된 바와 같이, 상기 데이터 분석부(5)가 상기 정수부(1)가 위치된 공간과 분리된 공간에 구비된 경우, 상기 하우징(11) 내부에는 제1제어부(191)에 의해 제어되는 제1통신부(193)가 구비되어야 한다.

상기 데이터 분석부(5)는 상기 제1통신부(193)와 통신 가능한 제2통신부(53), 딥 러닝(Deep Learning) 알고리즘을 통해 이미지 데이터의 분류 및 학습이 가능한 분류부(55, classification part), 조리대상이 요구하는 물의 온도 및 물의 양이 조리대상 별로 저장된 저장부(57)를 포함한다. 상기 제2통신부(53), 상기 분류부(55), 및 저장부(57)는 제2제어부(51)에 의해 제어되도록 구비될 수 있다. 상기 제2통신부(53)는 제1통신부(193)로부터 데이터를 수신 가능할 뿐 아니라, 상기 제1통신부(193)에 데이터를 송신도 가능하도록 구비되어야 한다.

기계학습(machine learning)은 컴퓨터에 입력되는 데이터를 컴퓨터가 분류하고, 데이터의 분류과정에서 발생하는 오류나 시행착오를 통해 컴퓨터 스스로 성능을 향상시키는 기술(분류의 오류를 감소시키는 방향으로 알고리즘을 컴퓨터 스스로 수정하는 기술)을 의미한다. 기계학습을 구현하는 알고리즘 중 대표적인 것이 인공신경망(ANN, Artificial Neural Network)으로, 딥 러닝은 인공신경망을 기반으로 하는 기계학습 알고리즘의 하나이다.

본 발명에 구비된 분류부(55)는 정수부에 구비된 카메라(183)를 통해 생성되는 이미지 데이터의 분류 및 학습을 위한 수단이므로, 상기 분류부(55)에 구비된 딥 러닝 알고리즘은 2차원 이미지 데이터의 분석 및 분류에 적합한 컨볼루션 신경망(CNN, Convolutional Neural Network) 기반의 알고리즘으로 구비됨이 바람직하다.

도 3에 도시된 바와 같이, CNN은 크게 컨볼루션 레이어(Convolution Layer), 풀링 레이어(Pooling Layer), 풀리 커넥티드 레이어(Fully Connected Layer)로 구성된다.

상기 컨볼루션 레이어는 행렬정보로 변환된 이미지 데이터(입력이미지, Input Image)를 기 설정된 필터(filter)와 합성곱(convolution)하여 특성 맵(feature map)을 형성하는 과정이고, 상기 풀링 레이어는 컨볼루션 레이어를 통해 변환된 특성 맵의 사이즈를 줄이는 과정으로, 컨볼루션 레이어 및 풀링 레이어의 개념은 도 4에 도시되어 있다.

상기 정수부에 구비된 카메라(183)로 생성된 조리대상의 이미지 데이터는 제1통신부(193) 및 제2통신부(53)를 통해 상기 분류부(55)로 전송되고, 상기 분류부(55)로 전송된 이미지 데이터는 입력이미지(즉, 입력데이터)가 된다.

도 4는 카메라를 통해 촬영된 입력이미지가 너비 14(width 14), 높이 14 (hight 14), 깊이 3 (depth 3)인 경우를 일례로 도시한 것이다. 즉, 도 4는 입력이미지가 3가지 색상(R, G, B)을 가진 14*14 사이즈의 이미지인 경우를 도시한 것이다.

컨볼루션 레이어를 통해 14*14 사이즈의 입력이미지가 5*5 사이즈의 필터와 합성곱되면, 14*14 사이즈의 입력이미지는 10*10 사이즈의 특성 맵으로 변환될 것이다. 한편, 상기 풀링 레이어를 통해 10*10 사이즈의 특성 맵이 2*2 사이즈의 필터와 합성곱되면, 10*10 사이즈의 특성 맵은 5*5 사이즈의 특성 맵으로 변환될 것이다.

상기 컨볼루션 레이어와 풀링 레이어는 다수 회 반복될 수 있는데, 도 3은 상기 컨볼루션 레이어 및 풀링 레이어가 순차적으로 2회 반복되는 경우를 일례로 도시한 것이다.

도 3에 표시된 ReLU은 Rectified Linear Unit의 약자로, 상기 ReLU은 컨볼루션 레이어의 합성 곱을 통해 도출되는 출력 값이 0이하이면 0을 출력하고, 0보다 큰 수는 그대로 출력하는 데이터 처리를 위한 함수이다.

상기 풀리 커넥티드 레이어는 풀링 레이어를 통해 형성된 특성 맵의 사이즈와 동일한 사이즈의 필터를 합성 곱함으로써, 상기 풀링 레이어를 통해 도출된 특성 맵을 하나의 출력 값으로 변환하는 과정이다. 상기 풀링 레이어를 통해 도출된 특성 맵의 수가 다수 개이기 때문에 풀리 커넥티드 레이어를 통해 도출되는 출력 값도 다수 개가 되며, 상기 다수의 출력 값들은 다범주 분류함수(Softmax)를 통해 기 설정된 카테고리(A, B, C, D)에 속할 확률로 표시된다.

예를 들어 카메라(183)를 통해 C라는 조리대상의 이미지가 데이터 분석부(5)에 입력이미지로 입력되면, 상기 분류부(55)는 컨볼루션 레이어, 풀링 레이어, 풀리 커넥티드 레이어, 및 다범주 분류함수를 통해 입력데이터가 A 제품일 확률, B 제품일 확률, C 제품일 확률, 및 D 제품일 확률을 도 3과 같이 출력한다. 이 경우, 제2제어부(51)는 가장 높은 확률을 가진 C가 카메라로 촬영된 조리대상일 것으로 판단하게 될 것이다.

상기 분류부(55)는 상술한 바와 같은 분류 과정을 반복할수록 동일 카테고리에 속하는 다양한 이미지의 출력 값을 보유하게 되므로, 상술한 과정을 반복하면 할수록 입력이미지가 무엇인지 보다 정확하게 구분 가능하다.

한편, 상기 분류부(55)를 통해 입력이미지가 어떤 제품의 이미지인지 확인되면, 상기 제2제어부(51)는 저장부(57)에 해당 제품에 필요한 물의 양에 관한 정보, 해당 제품에 필요한 물의 온도에 관한 정보 중 적어도 어느 하나가 저장부(57)에 존재하는지 여부를 확인한다.

상기 저장부(57)에 카메라로 촬영된 제품에 관한 정보가 있으면, 제2제어부(51)는 제2통신부(53)를 통해 제1통신부(193)로 저장부(57)에 저장된 해당제품에 관한 정보(물의 양, 물의 온도 등)를 전송한다. 상기 제1통신부(193)를 통해 제품에 설정된 물의 양과 온도에 관한 정보가 수신되면, 제1제어부(191)는 다수의 밸브(131, 141, 151), 가열부(153), 온도측정부(155), 냉각부(143), 유량측정부(165)를 제어하여 카메라로 촬영된 제품에 필요한 양의 물을 설정된 온도로 배출시킬 수 있다.

도 5는 본 발명 인공지능 정수기의 제어방법의 일례를 도시한 것으로, 본 발명은 제어방법은 이미지 데이터를 생성하는 데이터 생성단계(S10), 생성된 이미지데이터를 분석하여 촬영된 조리대상이 무엇인지 판단하는 데이터 분석단계(S30), 상기 데이터 분석단계(S30)를 통해 확인된 조리대상에 설정된 물의 온도에 관한 정보 및 물의 양에 관한 정보 중 적어도 어느 하나가 저장부(57)에 존재하는지 여부를 판단하는 단계(S40)를 포함한다.

상기 데이터 생성단계(S10)는 정수부(1)에 구비된 카메라(183)를 통해 조리대상을 촬영함으로써 진행된다.

상기 데이터 생성단계(S10)는 위치감지부(185)를 통해 조리대상이 상기 카메라(183)로부터 기준거리 이내에 존재하는지 여부를 감지하는 단계를 더 포함할 수 있다.

만약, 조리대상이 상기 카메라로부터 상기 기준거리 이내에 위치된 것으로 판단되면, 상기 데이터 생성단계(S10)는 상기 조도감지부(187)를 통해 상기 카메라 주변의 조도를 감지하는 단계를 진행한다.

상기 카메라 주변의 조도가 기준조도 이상이면, 상기 데이터 생성단계(S10)는 상기 카메라(183)를 통해 조리대상을 촬영하여 이미지 데이터를 생성하는 촬영단계를 실행한다. 상기 제1제어부(191)는 조리대상이 상기 기준거리 이내의 영역에서 기 설정된 기준시간 동안 위치되면 상기 촬영단계가 게시되도록 상기 카메라(183)를 제어할 수 있다.

한편, 상기 카메라(813) 주변의 조도가 상기 기준조도 미만인 것으로 판단되면, 상기 데이터 생성단계(S10)는 램프(189)를 통해 상기 조리대상이 위치된 방향에 빛을 방출하는 단계를 진행할 수 있다. 이 경우, 제1제어부(191)는 상기 램프(189)를 통해 상기 조리대상에 빛이 방출된 후 상기 촬영단계가 개시되도록 상기 카메라(183)를 제어함이 바람직하다.

상기 카메라(183)를 통해 촬영된 이미지 데이터는 데이터 전송단계(S20)를 통해 데이터 분석부(5)로 전송되는데, 상기 데이터 전송단계(S20)는 제1제어부(191)가 촬영된 이미지 데이터를 제1통신부(193)를 통해 제2통신부(53)에 전송함으로써 진행된다.

상기 데이터 분석단계(S30)는 상기 제2통신부(53)를 통해 수신된 이미지 데이터를 분류부(55)가 분석하는 과정이다. 상기 데이터 분석단계(S30)에서 상기 분류부(55)는 딥 러닝 알고리즘을 기반으로 카메라(183)로 촬영된 이미지가 어떤 제품인지 분석한다. 즉, 도 3 내지 도 4에 CNN 기반의 알고리즘을 통해 촬영된 이미지가 어떤 제품인지 분석하는 과정이 상기 데이터 분석단계(S30)의 일례가 될 수 있다.

상기 카메라(813)로 촬영된 조리대상에 설정된 물의 온도에 관한 정보 및 물의 양에 관한 정보 중 적어도 어느 하나가 저장부(57)에 존재하는 것으로 판단하는 단계(S40)는 제2제어부(51)가 상기 저장부(57)에 데이터 분석단계(S30)를 통해 확인된 제품에 관한 정보가 존재하는지 여부를 검색함으로써 진행될 수 있다.

만약, 상기 데이터 분석단계(S30)를 통해 확인된 조리대상에 설정된 물의 온도 및 물의 양에 관한 정보 중 적어도 어느 하나가 상기 저장부(57)에 존재하는 것으로 판단되면, 제2제어부(51)는 저장부(57)에서 확인된 정보를 제2통신부(53)를 통해 제1통신부(193)에 전송하는 단계를 실행한다(S51).

상기 제1통신부(193)를 통해 물의 양, 물의 온도에 관한 정보가 수신되면, 상기 제1제어부(191)는 가열부(153), 온도측정부(155), 냉각부(143), 제1밸브(131), 제2밸브(151), 제3밸브(141) 및 유량측정부(165)를 통해 설정된 양의 물을 설정된 온도로 공급하는 공급단계(S53)를 진행한다.

즉, 상기 공급단계(S53)는 상기 온도측정부(155)에 의해 측정된 온도가 상기 설정 온도에 도달할 때까지 상기 가열부(153)를 작동시키는 단계, 물의 온도가 상기 설정 온도에 도달하면 상기 제2밸브(151)로 제2유로(15)를 개방하는 단계, 및 상기 유량측정부(165)에 의해 측정되는 물의 양이 상기 설정 양에 도달하면 상기 제2밸브(151)로 상기 제2유로(15)를 폐쇄하는 단계로 구비될 수 있다.

한편, 상기 제1통신부(193)를 통해 수신된 물의 온도가 상온의 물이라면, 상기 공급단계(S53)는 상기 제1밸브(131)로 제1유로(13)를 개방하는 단계, 및 상기 유량측정부(165)에 의해 측정되는 물의 양이 상기 설정 양에 도달하면 상기 제1밸브(131)로 상기 제1유로(13)를 폐쇄하는 단계로 구비되어야 할 것이다.

나아가, 상기 제1통신부(193)를 통해 수신된 물의 온도가 상온 이하의 물이라면, 상기 공급단계(S53)는 냉각부(143)를 통해 물을 냉각하는 단계, 제3밸브(141)로 제3유로(14)를 개방하는 단계, 및 상기 유량측정부(165)에 의해 측정되는 물의 양이 상기 설정 양에 도달하면 상기 제3밸브(141)로 상기 제3유로(14)를 폐쇄하는 단계로 구비될 수 있다. 만약, 상기 정수부(1)에 냉각된 물의 온도를 측정하기 위한 제2온도측정부(미도시)가 더 구비된다면, 상기 물을 냉각하는 단계는 제2온도측정부를 통해 물의 온도가 설정온도에 도달할 때까지 진행될 것이다.

상기 데이터 분석단계(S30)를 통해 확인된 조리대상에 설정된 물의 온도에 관한 정보 및 물의 양에 관한 정보 모두 상기 저장부(57)에 존재하지 않는 것으로 판단(S40)되면, 본 발명 제어방법은 표시부(175)를 통해 물의 양과 물의 온도 중 적어도 어느 하나를 선택할 것을 사용자에게 요청하는 요청단계(S61)를 진행한다.

상기 요청단계(S61)의 실행 후 본 발명 제어방법은 사용자가 원하는 물의 양과 물의 온도 중 적어도 어느 하나를 입력했는지 여부를 판단하는 단계(S63)를 진행한다.

물의 양과 물의 온도 중 적어도 어느 하나를 입력했는지 여부를 판단하는 단계(S63)는 상기 제1입력부(171)를 통해 물의 양과 물의 온도 중 적어도 어느 하나를 선택되었는지 여부를 판단하는 단계, 제2입력부(173)를 통해 선택한 양의 물을 선택한 온도로 배출할 것을 요청했는지 여부를 판단하는 단계로 구비될 수 있다.

물의 양과 물의 온도 중 적어도 어느 하나를 입력했는지 여부를 판단하는 단계(S63) 이후 본 발명 제어방법은 입력된 양의 물을 입력된 온도로 공급하는 단계(S65)를 실행한다.

상기 입력된 양의 물을 입력된 온도로 공급하는 단계(S65)는 제1제어부(191)가 가열부, 온도측정부, 냉각부, 제1밸브, 제2밸브, 제3밸브, 및 상기 유량측정부를 제어함으로써 진행된다.

본 발명은 다양한 형태로 변형되어 실시될 수 있을 것인바 상술한 실시예에 그 권리범위가 한정되지 않는다. 따라서 변형된 실시예가 본 발명 특허청구범위의 구성요소를 포함하고 있다면 본 발명의 권리범위에 속하는 것으로 보아야 할 것이다.

100: 인공지능 정수기 1: 정수부 11: 하우징
111: 지지부 12: 필터부 121: 급수관
123: 제1필터 125: 제2필터 127: 제3필터
129: 제1커넥터 13: 제1유로 131: 제1밸브
15: 제2유로 151: 제2밸브 153: 가열부
155: 온도측정부 14: 제3유로 141: 제3밸브
143: 냉각부 16: 배출부 161: 바디
163: 제1배출관 165: 유량측정부 167: 제2배출관
169: 제2커넥터 17: 컨트롤패널 171: 제1입력부
173: 제2입력부 175: 표시부 18: 데이터 생성부
181: 지지바디 183: 카메라 185: 위치감지부
187: 조도감지부 189: 램프 191: 제1제어부
193: 제1통신부 5: 데이터 분석부 51: 제2제어부
53: 제2통신부 55: 분류부 57: 저장부

Claims (10)

1. 급수원에서 공급되는 물을 여과하는 필터부, 상기 필터부에서 배출되는 물을 배출부로 안내하는 제1유로 및 제2유로, 상기 제1유로의 개폐를 제어하는 제1밸브, 상기 제2유로의 개폐를 제어하는 제2밸브, 상기 제2유로를 따라 이동하는 물을 가열하는 가열부, 상기 가열부에 의해 가열된 물의 온도를 감지하는 온도측정부, 상기 배출부를 통해 배출되는 물의 양을 측정하는 유량측정부, 사물의 이미지를 촬영하는 카메라, 딥 러닝(Deep Learning) 알고리즘을 통해 이미지 데이터의 분류 및 학습이 가능한 분류부, 물의 온도 및 물의 양이 조리대상 별로 저장된 저장부를 포함하는 인공지능 정수기의 제어방법에 있어서,
   상기 카메라를 통해 조리대상의 이미지를 촬영하여 데이터를 생성하는 데이터 생성단계;
   상기 분류부를 통해 생성된 이미지를 분석함으로써, 촬영된 상기 조리대상이 무엇인지 판단하는 데이터 분석단계; 및
   상기 데이터 분석단계를 통해 확인된 조리대상에 설정된 물의 온도 및 물의 양이 상기 저장부에 존재하면, 상기 가열부, 상기 온도측정부, 상기 제1밸브, 상기 제2밸브, 및 상기 유량측정부를 통해 설정된 양의 물을 설정된 온도로 공급하는 공급단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 정수기의 제어방법.
2. 제1항에 있어서,
   상기 공급단계는
   상기 온도측정부에 의해 측정된 온도가 상기 설정 온도에 도달할 때까지 상기 가열부를 작동시키는 단계;
   물의 온도가 상기 설정 온도에 도달하면, 상기 제2밸브를 제어하여 상기 제2유로를 개방하는 단계; 및
   상기 유량측정부에 의해 측정되는 배출된 물의 양이 상기 설정된 양에 도달하면, 상기 제2밸브를 제어하여 상기 제2유로를 폐쇄하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 정수기의 제어방법.
3. 제1항에 있어서,
   상기 데이터 생성단계는
   위치감지부를 통해 조리대상이 상기 카메라로부터 기 설정된 기준거리 이내에 존재하는지 여부를 감지하는 단계;
   조리대상이 상기 카메라로부터 기 설정된 기준거리 이내에 위치되면, 조도감지부를 통해 상기 카메라 주변의 조도를 감지하는 단계;
   상기 카메라 주변의 조도가 기 설정된 기준조도 이상이면, 상기 카메라를 통해 조리대상을 촬영하는 촬영단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 정수기의 제어방법.
4. 제3항에 있어서,
   상기 촬영단계는 상기 조리대상이 상기 기준거리 이내의 영역에서 기 설정된 기준시간 동안 위치되면 게시되는 것을 특징으로 하는 인공지능 정수기의 제어방법.
5. 제3항에 있어서,
   상기 카메라 주변의 조도가 상기 기준조도 미만이면, 램프를 통해 상기 조리대상이 위치된 방향에 빛을 방출하는 단계;를 더 포함하고,
   상기 촬영단계는 상기 램프를 통해 상기 조리대상에 빛이 방출된 후 개시되는 것을 특징으로 하는 인공지능 정수기의 제어방법.
6. 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 데이터 분석단계를 통해 확인된 조리대상에 설정된 물의 온도 및 물의 양이 상기 저장부에 존재하지 않으면, 표시부를 통해 물의 양과 물의 온도 중 적어도 어느 하나를 선택할 것을 사용자에게 요청하는 요청단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 정수기의 제어방법.
7. 하우징;
   상기 하우징 내부에 구비되어 급수원에서 공급되는 물을 여과하는 필터부;
   상기 하우징에 구비되어 물이 배출되는 배출부;
   상기 하우징에 구비되어 상기 필터부에서 배출되는 물을 상기 배출부로 안내하는 제1유로 및 제2유로;
   상기 제1유로의 개폐를 제어하는 제1밸브;
   상기 제2유로의 개폐를 제어하는 제2밸브;
   상기 제2유로를 따라 이동하는 물을 가열하는 가열부;
   상기 가열부에 의해 가열된 물의 온도를 감지하는 온도측정부;
   상기 배출부를 통해 배출되는 물의 양을 측정하는 유량측정부;
   조리대상의 이미지를 촬영하는 카메라;
   딥 러닝(Deep Learning) 알고리즘을 통해 이미지 데이터의 분류 및 학습이 가능한 분류부(classification part);
   물의 온도 및 물의 양이 조리대상 별로 저장된 저장부;
   상기 제1밸브, 상기 제2밸브, 상기 가열부, 및 상기 카메라의 작동을 제어하고, 상기 온도측정부 및 상기 유량측정부가 전송하는 신호를 수신하는 제1제어부;
   상기 저장부와 상기 분류부를 제어하는 제2제어부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 정수기.
8. 제7항에 있어서,
   조리대상이 상기 카메라로부터 기 설정된 기준거리 이내에 존재하는지 여부를 감지하는 위치감지부; 및
   상기 카메라 주변의 조도를 감지하는 조도감지부;를 더 포함하고,
   상기 위치감지부를 통해 상기 조리대상이 상기 카메라로부터 기 설정된 기준거리 이내에 위치된 것으로 판단되면, 상기 제1제어부는 상기 조도감지부를 통해 상기 카메라 주변의 조도를 감지하고,
   상기 카메라 주변의 조도가 기 설정된 기준조도 이상이면, 상기 제1제어부는 상기 카메라를 통해 조리대상을 촬영하는 것을 특징으로 하는 인공지능 정수기.
9. 제8항에 있어서,
   상기 조리대상이 위치된 방향에 빛을 방출하는 램프;를 더 포함하고,
   상기 카메라 주변의 조도가 상기 기준조도 미만이면, 상기 제1제어부는 상기 램프를 통해 상기 조리대상에 빛이 조사한 뒤 상기 카메라를 통해 조리대상을 촬영하는 것을 특징으로 하는 인공지능 정수기.
10. 제9항에 있어서,
    상기 배출부는 상기 하우징의 바닥면에 나란한 평면 내에서 회전 가능하도록 상기 하우징에 결합된 바디;를 더 포함하고,
    상기 카메라, 상기 위치감지부, 상기 조도감지부, 및 상기 램프는 상기 바디에 구비되는 것을 특징으로 하는 인공지능 정수기.

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