KR20200080359A - IoT 정수기를 포함하는 IoT 시스템 - Google Patents

IoT 정수기를 포함하는 IoT 시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR20200080359A
KR20200080359A KR1020180161726A KR20180161726A KR20200080359A KR 20200080359 A KR20200080359 A KR 20200080359A KR 1020180161726 A KR1020180161726 A KR 1020180161726A KR 20180161726 A KR20180161726 A KR 20180161726A KR 20200080359 A KR20200080359 A KR 20200080359A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
iot
water purifier
water
information
purifier
Prior art date
Application number
KR1020180161726A
Other languages
English (en)
Other versions
KR102233935B1 (ko
Inventor
정종열
정세민
Original Assignee
(주)창성텍
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by (주)창성텍 filed Critical (주)창성텍
Priority to KR1020180161726A priority Critical patent/KR102233935B1/ko
Publication of KR20200080359A publication Critical patent/KR20200080359A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102233935B1 publication Critical patent/KR102233935B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/20—Administration of product repair or maintenance
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B67—OPENING, CLOSING OR CLEANING BOTTLES, JARS OR SIMILAR CONTAINERS; LIQUID HANDLING
    • B67D—DISPENSING, DELIVERING OR TRANSFERRING LIQUIDS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B67D1/00—Apparatus or devices for dispensing beverages on draught
    • B67D1/08—Details
    • B67D1/0878—Safety, warning or controlling devices
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Telephonic Communication Services (AREA)
  • Water Treatment By Sorption (AREA)

Abstract

IoT 정수기를 포함하는 IoT 시스템이 개시된다. 본 개시에 따른 IoT 시스템은, IoT 정수기, 중앙 서버, 사용자 단말 및 적어도 하나의 IoT기기를 포함하고, 상기 중앙 서버는, 상기 IoT 정수기의 정수 필터의 종류, 상기 정수 필터로 여과되기 전의 물에 대한 데이터, 상기 IoT 정수기의 사용량, 상기 IoT 정수기의 사용 시간 정보 및 상기 정수 필터의 교체 주기에 대한 과거 데이터를 입력 데이터로 인공 지능 모델에 입력하여 상기 IoT 정수기의 상태 정보를 학습하고, 상기 IoT 정수기로부터 현재 상태 정보가 수신되면, 상기 수신된 현재 상태 정보가 입력 데이터로 상기 학습된 인공 지능 모델에 입력되면, 정수 필터의 교체 시기 및 교체할 정수 필터의 종류를 출력 데이터로 획득하여 상기 사용자 단말로 전송하고, 상기 사용자 단말은, 상기 수신한 출력 데이터를 출력한다.

Description

IoT 정수기를 포함하는 IoT 시스템{IoT system including IoT water purifier}
본 개시는 IoT 정수기를 포함하는 IoT 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 사용자 정보 또는 IoT 정수기의 환경 정보를 이용하여 IoT 정수기를 제어할 수 있는 IoT 시스템에 관한 것이다.
근래에는 통신 기술의 발달로 인해 생활 속 사물들을 유무선 네트워크로 연결해 정보를 공유하거나 특정 서비스를 할 수 있는 IoT(Internet of Things) 기술이 발전하고 있다. 나아가, 일반 가정에 정수기가 보급됨에 따라 정수기 또한 IoT 시스템의 일부 구성 요소로서 동작이 가능해질 수 있다.
본 개시는 IoT 시스템에 포함된 IoT 정수기에 관한 것으로, 사용자의 개인 환경에 맞게 IoT 정수기를 제어하는 방법을 제공하고자 한다.
상기 목적을 달성하기 위한 IoT 정수기를 포함하는 IoT 시스템은, IoT 정수기; 중앙 서버; 사용자 단말; 및 적어도 하나의 IoT기기를 포함하고, 상기 중앙 서버는, 상기 IoT 정수기의 정수 필터의 종류, 상기 정수 필터로 여과되기 전의 물에 대한 데이터, 상기 IoT 정수기의 사용량, 상기 IoT 정수기의 사용 시간 정보 및 상기 정수 필터의 교체 주기에 대한 과거 데이터를 입력 데이터로 인공 지능 모델에 입력하여 상기 IoT 정수기의 상태 정보를 학습하고, 상기 IoT 정수기로부터 현재 상태 정보가 수신되면, 상기 수신된 현재 상태 정보가 입력 데이터로 상기 학습된 인공 지능 모델에 입력되면, 정수 필터의 교체 시기 및 교체할 정수 필터의 종류를 출력 데이터로 획득하여 상기 사용자 단말로 전송하고, 상기 사용자 단말은, 상기 수신한 출력 데이터를 출력한다.
이때, 상기 IoT 정수기는, 정수 제공부; 카메라; 메모리; 적어도 하나의 센서; 및 제어부;를 포함하고, 상기 카메라를 통해 상기 IoT 정수기의 사용자가 감지되면, 상기 감지된 사용자에 대한 정보를 상기 중앙 서버로 전송하고, 상기 중앙 서버는, 상기 전송된 사용자에 대한 정보를 바탕으로 사용자 정보를 식별하고, 상기 식별된 사용자 정보에 대응되는 제어 신호를 상기 IoT 정수기로 전송하며, 상기 IoT 정수기는, 상기 전송된 제어 신호를 바탕으로 상기 IoT 정수기를 제어하고, 상기 제어 신호는, 상기 식별된 사용자가 선호하는 물의 온도에 대한 정보, 상기 식별된 사용자가 필요로 하는 물의 양에 대한 정보일 수 있다.
이때, 상기 적어도 하나의 IoT 기기는 외부 카메라 또는 적외선 센서를 포함하며, 상기 외부 카메라 또는 적외선 센서는 상기 IoT 시스템에 존재하는 인원에 대한 정보를 상기 중앙 서버로 전송하고, 상기 중앙 서버는, 상기 전송된 인원에 대한 정보에 대응되는 제어 신호를 상기 IoT 정수기로 전송하며, 상기 IoT 정수기는, 상기 전송된 제어 신호를 바탕으로 상기 IoT 정수기를 제어할 수 있다.
상술한 본 다양한 실시예에 따라, 사용자의 개인 환경에 맞게 IoT 정수기를 사용할 수 있게 되어 보다 편리하고 쾌적하게 정수기를 사용할 수 있다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 IoT 시스템을 설명하기 위한 예시도이다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 IoT 정수기의 구조를 설명하기 위한 예시도이다.
본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 본 개시에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.
본 개시의 실시 예에서 사용되는 용어는 본 개시에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 개시에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 개시의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
본 개시의 실시 예들은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 특정한 실시 형태에 대해 범위를 한정하려는 것이 아니며, 개시된 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 실시 예들을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 구성요소들은 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "구성되다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고하여 본 개시의 실시 예에 대하여 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 개시는 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 개시를 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 개시의 다양한 실시예에 대하여 설명한다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 IoT 시스템을 설명하기 위한 예시도이다.
도 1에 도시된 바와 같이, IoT 시스템(100)은 IoT 정수기(100), 적어도 하나의 IoT 기기(300-1 내지 300-n) 및 중앙 서버(200)를 포함한다. 이때, IoT기기는 사용자 단말을 포함할 수 있다.
중앙 서버(200)는, IoT 정수기(100) 및 외부 서버로부터 IoT 정수기(100)의 사용 환경에 대한 다양한 정보를 수신하여 저장할 수 있다. 이때, IoT 정수기(100)의 사용 환경에 대한 다양한 정보는 IoT 정수기(100)의 정수 필터의 종류, 정수 필터로 여과되기 전의 물에 대한 데이터, IoT 정수기(100)의 사용량, IoT 정수기(100)의 사용 시간 정보 및 정수 필터의 교체 주기에 대한 과거 데이터를 포함할 수 있다. 이때, IoT 정수기(100)의 사용량이란 IoT 정수기(100)가 정수 필터를 교체한 후 정수한 물의 양에 대한 정보일 수 있다. IoT 정수기(100)의 사용 시간 정보란 IoT 정수기(100)가 정수 필터를 교체한 후 경과한 시간에 대한 정보일 수 있다. 정수 필터의 교체 주기란, IoT 정수기(100)가 정수 필터를 교체한 날짜 및 기간에 대한 정보로서, 일반적인 정수 필터 교체 주기를 의미하는 것이 아니라, 사용자가 사용하는 IoT 정수기(100)의 고유한 교체 주기일 수 있다. 즉, 복수의 사용자 각각에 대한 복수의 IoT 정수기의 교체 주기는 IoT 정수기별로 상이할 수 있다.
중앙 서버(200)는 상술한 사용 정보를 바탕으로 IoT 정수기(100)의 정수 필터 교체 여부를 판단할 수 있다. 나아가, 중앙 서버(200)는 상술한 사용 정보를 바탕으로 IoT 정수기(100)에 적합한 정수 필터를 판단할 수 있다. 중앙 서버(200)는 교체 주기 및 적합한 필터 정보를 사용자 단말로 전송할 수 있다. 일 실시예로, 중앙 서버(200)는 기 설정된 주기별로 교체 주기 및 적합한 필터 정보를 사용자 단말로 전송할 수 있다. 또 다른 실시예로, 중앙 서버(200)는 정수 필터를 교체할 필요가 있다고 판단한 경우에만 정수 필터 교체 여부 및 적합한 필터 정보를 사용자 단말로 전송할 수 있다.
한편, 본 개시의 일 실시예에 따라, 중앙 서버(200)는 인공 지능 모델을 이용하여 정수 필터의 교체 주기 및 적합한 필터 정보를 판단할 수 있다. 구체적으로, 중앙 서버(200)는 상술한 다양한 사용 정보를 입력 데이터로 인공 지능 모델에 입력하여 상기 IoT 정수기(100)의 상태 정보를 학습할 수 있다.
IoT 정수기(100)로부터 현재의 상태 정보가 수신되면, 중앙 서버(200)는 수신된 현재 상태 정보가 입력 데이터로 학습된 인공 지능 모델에 입력되어, 정수 필터의 교체 시기 및 교체할 정수 필터의 종류를 출력 데이터로 출력할 수 있다.
중앙 서버(200)는 획득한 출력 데이터를 사용자 단말로 전송하고, 사용자 단말은 수신한 출력 데이터를 출력할 수 있다.
상술한 인공 지능 모델을 이용하기 위하여, 중앙 서버(200)는 인공 지능 모델을 학습시키기 위한 데이터 학습부 및 학습된 인공 지능 모델을 사용하기 위한 데이터 인식부의 구성을 포함할 수 있다. 데이터 학습부 및 데이터 인식부는 적어도 하나는 인공 지능(AI; 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: GPU)의 일부로 제작될 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.
또한, 데이터 인식 모델은 인식 모델의 적용 분야, 학습의 목적 또는 장치의 컴퓨터 성능 등을 고려하여 구축될 수 있다. 데이터 인식 모델은, 예를 들어, 신경망(Neural Network)을 기반으로 하는 모델일 수 있다. 데이터 인식 모델은 인간의 뇌 구조를 컴퓨터 상에서 모의하도록 설계될 수 있다. 데이터 인식 모델은 인간의 신경망의 뉴런(neuron)을 모의하는, 가중치를 가지는 복수의 네트워크 노드들을 포함할 수 있다. 복수의 네트워크 노드들은 뉴런이 시냅스(synapse)를 통하여 신호를 주고 받는 시냅틱(synaptic) 활동을 모의하도록 각각 연결 관계를 형성할 수 있다. 데이터 인식 모델은, 일 예로, 신경망 모델, 또는 신경망 모델에서 발전한 딥 러닝 모델을 포함할 수 있다. 딥 러닝 모델에서 복수의 네트워크 노드들은 서로 다른 깊이(또는, 레이어)에 위치하면서 컨볼루션(convolution) 연결 관계에 따라 데이터를 주고 받을 수 있다.
예컨대, DNN(Deep Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network), BRDNN(Bidirectional Recurrent Deep Neural Network)과 같은 모델이 데이터 인식 모델로서 사용될 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
한편, 적어도 하나의 IoT 기기(300-1 내지 300-n)는 IoT 정수기(100)와 연동하여 IoT 정수기(100)를 제어하기 위한 다양한 동작을 수행할 수 있다. 일 실시예로, IoT 시스템이 가정이고, IoT 기기가 현관문에 설치된 카메라 또는 적외선 센서인 경우, IoT 기기는 현관문을 드나드는 사람에 대한 데이터를 중앙 서버(200)로 전송할 수 있다. 중앙 서버(200)는 카메라 또는 적외선 센서로부터 수신한 정보를 바탕으로 가정에 몇 명의 사람이 존재하는지 여부를 판단할 수 있다. 중앙 서버(200)는 가정에 존재하는 사람의 수에 따라 IoT 정수기(100)를 제어하기 위한 제어 신호를 IoT 정수기(100)로 전송할 수 있다. 예컨대, 제어 신호는 사람의 수에 따라 정수되어야 할 물의 양 또는, 사람의 수에 따라 저장되어야 하는 얼음의 양을 조절하기 위한 신호일 수 있다.
또 다른 실시예로, IoT 기기가 전등 및 적외선 센서인 경우, 중앙 서버(200)는 IoT 시스템 내에서 사용자의 동선을 판단하고, 동선에 따라 전등을 온/오프 할 수 있다. 예를 들어, 새벽 시간에 IoT 시스템 내의 전등이 모두 오프되었으나, 사용자가 방에서부터 정수기로 이동하는 경우, 적외선 센서는 사용자의 동선에 대한 정보를 중앙 서버(200)로 전송할 수 있다. 중앙 서버(200)는 사용자의 동선에 대한 정보를 바탕으로 사용자가 IoT 정수기(100)까지 이동하는 동선에 위치하는 전등을 온 할 수 있다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 IoT 정수기의 구조를 설명하기 위한 예시도이다.
도 2에 도시된 바와 같이, IoT 정수기(100)는 정수 제공부(110), 카메라(120), 적어도 하나의 센서(130) 및 제어부(140)를 포함할 수 있다. 다만, IoT 정수기(100)는 정수기로서의 기본적인 구성을 포함하고 있음은 물론이다.
정수 제공부(110)는 외부로부터 유입된 물을 여과하여 정수를 제공하기 위한 구성이다. 정수 제공부(110)는 적어도 하나 이상의 정수 필터, 유로, 밸브 등의 구성을 포함할 수 있다. 나아가, 필요에 따라, 정수 제공부(110)는 냉각부, 가열부, 제빙 유닛 등을 추가로 구비하여 얼음을 제공할 수 있음은 물론이다.
카메라(120)는 IoT 정수기(100) 주변의 사용자를 감지하기 위한 구성이다. 구체적으로, 카메라(120)는 IoT 정수기(100) 주변의 사용자를 감지하고, 감지된 사용자를 촬영하여 중앙 서버(200)로 전송할 수 있다. 중앙 서버(200)는 촬영된 사용자를 분석하여 사용자를 식별하고, 식별된 사용자에 대응되는 제어 신호를 IoT 정수기(100)로 전송할 수 있다. 이때, 제어 신호는, 식별된 사용자가 선호하는 물의 온도에 대한 정보, 식별된 사용자가 필요로 하는 물의 양에 대한 정보 등일 수 있다. 식별된 사용자가 선호하는 물의 온도에 대한 정보, 식별된 사용자가 필요로 하는 물의 양에 대한 정보는 과거 사용자의 IoT 정수기(100) 사용 패턴을 분석하여 획득될 수 있다. 식별된 사용자가 선호하는 물의 온도에 대한 정보, 식별된 사용자가 필요로 하는 물의 양에 대한 정보는 상술한 바와 같이 인공 지능 모델에 의하여 획득될 수 있음은 물론이다. 구체적으로, 사용자가 IoT 정수기(100)를 사용하는 경우, 사용 패턴에 대한 데이터가 학습 데이터로 입력되어 인공 지능 모델을 학습시킬 수 있다. 학습된 인공 지능 모델은 사용자 식별 정보가 입력 데이터로 입력되면, 사용자 식별 정보에 대응되는 사용자가 선호하는 물의 온도에 대한 정보, 사용자 식별 정보에 대응되는 사용자가 필요로 하는 물의 양에 대한 정보를 출력 데이터로 출력할 수 있다.
적어도 하나의 센서(130)는 IoT 정수기(100)의 동작에 필요한 다양한 센서일 수 있다. 예를 들어, 적어도 하나의 센서(130)는 온도 감지 센서, 수위 감지 센서, 압력 센서 중 어느 하나 일 수 있다. 또는 적어도 하나의 센서(130)는 적외선 센서로서, 카메라(120)가 수행하는 기능을 수행할 수 있음은 물론이다.
제어부(140)는 IoT 정수기(100)의 전반적인 기능을 제어하기 위한 구성이다. 일 실시예로, 중앙 서버(200)로부터 제어 신호를 수신하면, 제어부(140)는 수신된 제어 신호에 따라 IoT 정수기(100)를 제어할 수 있다. 예를 들어, 중앙 서버(200)로부터 IoT 정수기(100)가 제어해야 하는 물의 온도에 대한 제어 신호를 수신하면, IoT 정수기(100)는 제어 신호에 대응되게 배출되는 물의 온도를 제어할 수 있다.
이상에서는 본 개시의 실시 예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어서는 안 될 것이다.
100: IoT 정수기 200: 중앙 서버
300-1:IoT 기기1 110: 정수 제공부
120: 카메라 130: 적어도 하나의 센서
140: 제어부

Claims (3)

  1. IoT 정수기를 포함하는 IoT 시스템에 있어서,
    IoT 정수기;
    중앙 서버;
    사용자 단말; 및
    적어도 하나의 IoT기기를 포함하고,
    상기 중앙 서버는, 상기 IoT 정수기의 정수 필터의 종류, 상기 정수 필터로 여과되기 전의 물에 대한 데이터, 상기 IoT 정수기의 사용량, 상기 IoT 정수기의 사용 시간 정보 및 상기 정수 필터의 교체 주기에 대한 과거 데이터를 입력 데이터로 인공 지능 모델에 입력하여 상기 IoT 정수기의 상태 정보를 학습하고,
    상기 IoT 정수기로부터 현재 상태 정보가 수신되면, 상기 수신된 현재 상태 정보가 입력 데이터로 상기 학습된 인공 지능 모델에 입력되면, 정수 필터의 교체 시기 및 교체할 정수 필터의 종류를 출력 데이터로 획득하여 상기 사용자 단말로 전송하고,
    상기 사용자 단말은, 상기 수신한 출력 데이터를 출력하는 것을 특징으로 하는 IoT 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 IoT 정수기는,
    정수 제공부;
    카메라;
    적어도 하나의 센서; 및
    제어부;를 포함하고,
    상기 카메라를 통해 상기 IoT 정수기의 사용자가 감지되면, 상기 감지된 사용자에 대한 정보를 상기 중앙 서버로 전송하고,
    상기 중앙 서버는, 상기 전송된 사용자에 대한 정보를 바탕으로 사용자 정보를 식별하고, 상기 식별된 사용자 정보에 대응되는 제어 신호를 상기 IoT 정수기로 전송하며,
    상기 IoT 정수기는, 상기 전송된 제어 신호를 바탕으로 상기 IoT 정수기를 제어하고,
    상기 제어 신호는, 상기 식별된 사용자가 선호하는 물의 온도에 대한 정보, 상기 식별된 사용자가 필요로 하는 물의 양에 대한 정보인 것을 특징으로 하는 IoT 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 IoT 기기는 외부 카메라 또는 적외선 센서를 포함하며,
    상기 외부 카메라 또는 적외선 센서는 상기 IoT 시스템에 존재하는 인원에 대한 정보를 상기 중앙 서버로 전송하고,
    상기 중앙 서버는, 상기 전송된 인원에 대한 정보에 대응되는 제어 신호를 상기 IoT 정수기로 전송하며,
    상기 IoT 정수기는, 상기 전송된 제어 신호를 바탕으로 상기 IoT 정수기를 제어하는 것을 특징으로 하는 IoT 시스템.
KR1020180161726A 2018-12-14 2018-12-14 IoT 정수기를 포함하는 IoT 시스템 KR102233935B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020180161726A KR102233935B1 (ko) 2018-12-14 2018-12-14 IoT 정수기를 포함하는 IoT 시스템

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020180161726A KR102233935B1 (ko) 2018-12-14 2018-12-14 IoT 정수기를 포함하는 IoT 시스템

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20200080359A true KR20200080359A (ko) 2020-07-07
KR102233935B1 KR102233935B1 (ko) 2021-03-30

Family

ID=71602754

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020180161726A KR102233935B1 (ko) 2018-12-14 2018-12-14 IoT 정수기를 포함하는 IoT 시스템

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102233935B1 (ko)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111901128A (zh) * 2020-09-29 2020-11-06 成都清渟科技有限公司 一种基于区块链保护净水设备数据安全的方法及系统
KR20220055812A (ko) * 2020-10-27 2022-05-04 주식회사 나인와트 음용량 표시 시스템, 방법 및 이를 위한 장치

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102657552B1 (ko) 2023-12-18 2024-04-15 (주)로가닉코리아 센서 기반 필터의 상태 모니터링 및 교체 주기 알람 방법, 장치 및 시스템

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20070097901A (ko) * 2006-03-30 2007-10-05 (주)도우시스템 홈네트워크를 이용한 정수기 관리시스템 및 관리방법
KR20090000057A (ko) * 2006-12-21 2009-01-07 청호나이스 주식회사 정수기의 동작상태 및 관리 이력 정보를 제공하는 정수기 및 정보 제공 방법
KR20180112518A (ko) * 2017-04-04 2018-10-12 주식회사 교원 체성분 측정 연계형 정수기 시스템

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20070097901A (ko) * 2006-03-30 2007-10-05 (주)도우시스템 홈네트워크를 이용한 정수기 관리시스템 및 관리방법
KR20090000057A (ko) * 2006-12-21 2009-01-07 청호나이스 주식회사 정수기의 동작상태 및 관리 이력 정보를 제공하는 정수기 및 정보 제공 방법
KR20180112518A (ko) * 2017-04-04 2018-10-12 주식회사 교원 체성분 측정 연계형 정수기 시스템

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111901128A (zh) * 2020-09-29 2020-11-06 成都清渟科技有限公司 一种基于区块链保护净水设备数据安全的方法及系统
KR20220055812A (ko) * 2020-10-27 2022-05-04 주식회사 나인와트 음용량 표시 시스템, 방법 및 이를 위한 장치
WO2022092384A1 (ko) * 2020-10-27 2022-05-05 주식회사 나인와트 음용량 표시 시스템, 방법 및 이를 위한 장치

Also Published As

Publication number Publication date
KR102233935B1 (ko) 2021-03-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US20210288832A1 (en) Automatically learning and controlling connected devices
KR102233935B1 (ko) IoT 정수기를 포함하는 IoT 시스템
US11551103B2 (en) Data-driven activity prediction
Yadav et al. CSITime: Privacy-preserving human activity recognition using WiFi channel state information
US20220292331A1 (en) Coupling multiple artificially learning units with a projection level
Alkhomsan et al. Situation awareness in ambient assisted living for smart healthcare
Bejarano et al. Deep latent generative models for energy disaggregation
US10605470B1 (en) Controlling connected devices using an optimization function
CN108510049B (zh) 基于情感-时空信息的机器人服务自主认知方法及机器人
CN107431649A (zh) 针对智能住家的住户策略的生成和实现
Basgol et al. Time perception: A review on psychological, computational, and robotic models
Cicceri et al. Smart healthy intelligent room: Headcount through air quality monitoring
Paulauskaite-Taraseviciene et al. The usage of artificial neural networks for intelligent lighting control based on resident’s behavioural pattern
Susnea Distributed neural networks microcontroller implementation and applications
Hartland et al. Evolutionary robotics, anticipation and the reality gap
CN110794689A (zh) 净水机的配置参数确定方法及装置
EP3798779A1 (en) Method, apparatus, and computer program product for determining burner operating state
Dai et al. A visual-olfactory multisensory fusion spike neural network for early fire/smoke detection
OVE et al. Relieved commissioning and human behavior detection in Ambient Assisted Living Systems
Chenaru et al. IoT gateway for personalized user comfort management in smart home applications
Kishore et al. IoT based intelligent control system for smart building
Amin et al. Hybrid spiking neural model for clustering smart environment activities
Weng et al. Online learning for attention, recognition, and tracking by a single developmental framework
Zamora-Martinez et al. Some empirical evaluations of a temperature forecasting module based on artificial neural networks for a domotic home environment
KR102657552B1 (ko) 센서 기반 필터의 상태 모니터링 및 교체 주기 알람 방법, 장치 및 시스템

Legal Events

Date Code Title Description
E90F Notification of reason for final refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant