KR20200114210A - 공기조화기 - Google Patents

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KR20200114210A
KR20200114210A KR1020190035524A KR20190035524A KR20200114210A KR 20200114210 A KR20200114210 A KR 20200114210A KR 1020190035524 A KR1020190035524 A KR 1020190035524A KR 20190035524 A KR20190035524 A KR 20190035524A KR 20200114210 A KR20200114210 A KR 20200114210A
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최창민
김동수
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엘지전자 주식회사
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Abstract

본 발명은, 공기조화기에 관한 것이다. 본 발명의 실시 예에 따른 공기조화기는, 냉매를 압축하여 토출하는 압축기, 냉매로부터 오일을 회수하고, 회수된 오일을 압축기에 전달하는 오일 회수부 및 제어부를 포함하고, 제어부는, 공기조화기에 구비된 각 구성과 관련된 데이터를 획득하고, 획득한 데이터에 기초하여, 압축기 내부에 존재하는 오일의 레벨을 산출하고, 산출된 오일의 레벨에 따라, 오일 회수부의 동작을 제어할 수 있다. 이에 따라, 압축기 내부에 존재하는 오일의 레벨을 감지하는 별도의 유면 센서를 구비하지 않고, 압축기 내부에 존재하는 오일의 레벨을 정확히 산출할 수 있어, 공기조화기의 가격 경쟁력을 높일 수 있다. 그 외에 다양한 실시 예들이 가능하다.

Description

공기조화기{AIR CONDITIONER}
본 발명은, 공기조화기에 관한 것으로, 특히, 압축기 내부에 존재하는 오일의 레벨을 산출할 수 있는 공기조화기에 관한 것이다.
공기조화기는 쾌적한 실내 환경을 조성하기 위해, 실내로 냉온의 공기를 토출하여 실내 온도를 조절하고, 실내 공기를 정화하도록 함으로써, 인간에게 보다 쾌적한 실내 환경을 제공하기 위해 설치된다.
일반적으로 공기조화기는 열교환기로 구성되어 실내에 설치되는 실내기와, 압축기 및 열교환기 등으로 구성되어 실내기로 냉매를 공급하는 실외기를 포함한다. 구체적으로, 공기조화기는 실외기 및 실내기가 냉매배관으로 연결되어, 실외기의 압축기로부터 압축된 냉매가 냉매배관을 통해 실내기의 열교환기로 공급되고, 실내기의 열교환기에서 열 교환된 냉매는 다시 냉매배관을 통해 실외기의 압축기로 유입된다. 그에 따라 실내기는 냉매를 이용한 열교환을 통해 냉온의 공기를 실내로 토출한다.
공기조화기에 구비되는 압축기는, 냉매를 압축시키는 압축기구부 및 압축기구부를 구동하는 구동기구부를 포함한다. 압축기구부와 구동기구부는 하나의 회전축을 공유하며, 구동기구부를 통해서 생성된 동력에 의해서 회전축이 회전되고, 회전축의 회전에 의해 압축기구부가 동작하면서 냉매의 압축이 이루어지도록 구성된다.
이때, 압축기구부의 원활한 동작을 위해서, 압축기구부에 구비된 베어링, 롤링 피스톤 등에 오일이 공급되어야 하는데, 오일은 통상적으로 압축기의 하우징 하부에 위치하는 저유 공간에 저장되어 있고, 회전축의 하단에 설치되는 오일 피더에 의해 압축기구부로 공급된다.
그러나, 압축기의 구조가 점점 복잡해지고 대형 에어컨이나 시스템 등에 압축기가 사용되게 되면서, 오일이 흐르는 배관이 길어지는 등의 이유로 인해, 압축기 내부의 유면 관리가 점점 어려워지고 있다. 특히, 배관이 길어지는 경우, 배관 내에 잔류하는 오일의 양이 많아지게 되므로, 초기에 적정량의 오일을 공급한다 하더라도, 압축기의 동작에 따라 저유 공간 내에 저장되는 오일의 양은 불규칙적으로 변하게 된다.
이로 인해, 지속적으로 또는 주기적으로, 압축기 내부의 오일의 레벨을 확인할 필요가 있고, 확인 결과 오일의 레벨이 일정 기준 이하인 경우, 압축기 내부로 오일을 공급하기 위한 오일 회수 운전을 실시하여야 한다.
이를 위해, 종래 압축기는, 압축기의 하우징에 설치되는 별도의 유면 센서를 구비하고, 유면 센서를 통해 감지된 오일의 레벨에 따라서 오일 회수 운전을 수행하기도 한다. 이러한 경우, 불필요한 오일 회수 운전을 줄일 수 있어, 에너지 효율과 압축기의 성능에 대한 신뢰성을 높일 수 있다.
그러나 이러한 별도의 센서를 구비하는 경우, 공기조화기의 제조 단가가 증가하게 된다. 또한, 센서를 하나만 구비하는 경우, 압축기 내부에 존재하는 오일의 레벨이 센서가 설치된 위치에 대응하는 특정 레벨 이상 또는 미만인지 여부만 확인할 수 있어, 압축기 내부에 존재하는 오일의 레벨을 정확히 감지하기 위해서는, 복수의 유면 센서를 다양한 위치에 설치해야 하는 문제점이 있다.
또한, 센서의 고장 등으로 인해 센서가 오일의 레벨을 감지하지 못하는 경우, 압축기의 오일 회수 운전이 제대로 수행되지 못하는 문제점이 있다.
본 발명의 목적은, 별도의 유면 센서를 구비하지 않고, 압축기 내부에 존재하는 오일의 레벨을 산출할 수 있는 공기조화기에 관한 것이다.
상기 목적을 달성하기 위한, 본 발명의 실시 예에 따른 공기조화기는, 냉매를 압축하여 토출하는 압축기, 냉매로부터 오일을 회수하고, 회수된 오일을 압축기에 전달하는 오일 회수부 및 제어부를 포함하고, 제어부는, 공기조화기에 구비된 각 구성과 관련된 데이터를 획득하고, 획득한 데이터에 기초하여, 압축기 내부에 존재하는 오일의 레벨을 산출하고, 산출된 오일의 레벨에 따라, 오일 회수부의 동작을 제어할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 별도의 유면 센서를 구비하지 않고, 공기조화기와 관련된 다양한 데이터에 기초하여, 압축기 내부에 존재하는 오일의 레벨을 정확히 산출할 수 있어, 공기조화기의 가격 경쟁력을 확보할 수 있다.
또한, 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 압축기의 오일 회수 운전 등과 같은 압축기의 운전에 대한 신뢰성을 높일 수 있고, 적절한 양의 오일이 압축기의 각 구성에 안정적으로 공급됨에 따라, 압축기의 수명 및 작동 효율을 높일 수 있다.
도 1은, 본 발명의 일 실시 예에 따른, 공기조화기의 구성을 예시하는 도면이다.
도 2는, 도 1의 실외기와 실내기의 개략도이다.
도 3은, 본 발명의 일 실시 예에 따른, 공기조화기의 내부 블록도이다.
도 4는, 본 발명의 일 실시 예에 따른, 딥 러닝(deep learning)에 대한 설명에 참조되는 도면이다.
도 5a 및 5b는, 본 발명의 일 실시 예에 따른, 공기조화기의 동작방법을 도시한 순서도이다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명을 상세하게 설명한다. 도면에서는 본 발명을 명확하고 간략하게 설명하기 위하여 설명과 관계없는 부분의 도시를 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 동일 또는 극히 유사한 부분에 대해서는 동일한 도면 참조부호를 사용한다.
이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "모듈" 및 "부"는 단순히 본 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되는 것으로서, 그 자체로 특별히 중요한 의미 또는 역할을 부여하는 것은 아니다. 따라서, 상기 "모듈" 및 "부"는 서로 혼용되어 사용될 수도 있다.
본 출원에서, "포함한다" 또는 "가지다" 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.
또한, 본 명세서에서, 다양한 요소들을 설명하기 위해 제1, 제2 등의 용어가 이용될 수 있으나, 이러한 요소들은 이러한 용어들에 의해 제한되지 아니한다. 이러한 용어들은 한 요소를 다른 요소로부터 구별하기 위해서만 이용된다.
도 1은, 본 발명의 일 실시 예에 따른, 공기조화기의 구성을 예시하는 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명에 일 실시예에 따른 공기조화기(100)는, 실내기(31), 및 실내기(31)에 연결되는 실외기(21)를 포함할 수 있다.
공기조화기(100)의 실내기(31)는, 예를 들면, 스탠드형 공기조화기, 벽걸이형 공기조화기 및 천장형 공기조화기 중 어느 것이라도 적용 가능하나, 도면에서는, 스탠드형 실내기(31)를 예시한다.
한편, 공기조화기(100)는 예를 들면, 환기장치, 공기청정장치, 가습장치 및 히터 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있으며, 실내기 및 실외기의 동작에 연동하여 동작할 수 있다.
실외기(21)는, 예를 들면, 냉매를 공급받아 압축하는 압축기(미도시)와, 냉매와 실외공기를 열교환하는 실외 열교환기(미도시)와, 공급되는 냉매로부터 기체 냉매를 추출하여 압축기로 공급하는 어큐뮬레이터(미도시)와, 난방운전에 따른 냉매의 유로를 선택하는 사방밸브(미도시)와, 다수의 센서(미도시)와, 냉매로부터 오일을 회수하여, 압축기에 전달하는 오일회수기(미도시)를 포함할 수 있다. 또한, 실외기(21)는, 예를 들면, 다수의 밸브 등을 더 포함하나, 그 구성에 대한 상세한 설명은 생략하기로 한다.
실외기(21)는, 예를 들면, 구비되는 압축기 및 실외 열교환기를 동작시켜 설정에 따라 냉매를 압축하거나 열교환하여 실내기(31)로 냉매를 공급할 수 있다. 실외기(21)는, 예를 들면, 원격제어기(미도시) 또는 실내기(31)의 요구(demand)에 의해 구동될 수 있다. 이때, 구동되는 실내기에 대응하여 냉/난방 용량이 가변 됨에 따라 실외기의 작동 개수 및 실외기에 설치된 압축기의 작동 개수가 가변되는 것도 가능하다.
이때, 실외기(21)는, 예를 들면, 연결된 실내기(31)로 압축된 냉매를 공급할 수 있다.
실내기(31)는, 예를 들면, 실외기(21)로부터 냉매를 공급받아 실내로 냉온의 공기를 토출할 수 있다. 실내기(31)는, 예를 들면, 실내 열교환기(미도시)와, 실내기팬(미도시), 공급되는 냉매가 팽창되는 팽창밸브(미도시), 및 다수의 센서(미도시)를 포함할 수 있다.
이때, 실외기(21) 및 실내기(31)는, 예를 들면, 통신선으로 연결되어 상호 데이터를 송수신할 수 있고, 원격제어기(미도시)와 유선 또는 무선으로 연결되어, 원격제어기(미도시)의 제어에 따라 동작할 수 있다.
리모컨(미도시)은, 예를 들면, 실내기(31)에 연결되어, 실내기(31)로 사용자의 제어명령을 입력하고, 실내기(31)의 상태정보를 수신하여 표시할 수 있다. 이때 리모컨은 실내기(31)와의 연결 형태에 따라 유선 또는 무선으로 통신할 수 있다.
도 2는, 도 1의 실외기와 실내기의 개략도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 공기조화기(100)는, 크게 실외기(21)와 실내기(31)로 구분될 수 있다.
실외기(21)는, 예를 들면, 냉매를 압축시키는 역할을 하는 압축기(102)와, 압축기(102)를 구동하는 압축기용 모터(102b)와, 압축된 냉매를 방열시키는 역할을 하는 실외측 열교환기(104)와, 실외 열교환기(104)의 일측에 배치되어 냉매의 방열을 촉진시키는 실외팬(105a)과 실외팬(105a)을 회전시키는 실외팬용 모터(105b)로 이루어진 실외 송풍기(105)와, 응축된 냉매를 팽창하는 팽창기구(106)와, 압축된 냉매의 유로를 바꾸는 냉/난방 절환밸브(110)와, 기체화된 냉매를 잠시 저장하여 수분과 이물질을 제거한 뒤 일정한 압력의 냉매를 압축기로 공급하는 어큐뮬레이터(103) 등을 포함할 수 있다.
실내기(31)는, 예를 들면, 실내에 배치되어 냉/난방 기능을 수행하는 실내측 열교환기(108)와, 실내측 열교환기(108)의 일측에 배치되어 냉매의 방열을 촉진시키는 실내팬(109a)과 실내팬(109a)을 회전시키는 실내팬용 모터(109b)로 이루어진 실내 송풍기(109) 등을 포함할 수 있다.
실내측 열교환기(108)는, 예를 들면, 적어도 하나가 설치될 수 있다. 압축기(102)는, 예를 들면, 인버터 압축기, 정속 압축기 중 적어도 하나가 사용될 수 있다.
또한, 공기조화기(100)는, 예를 들면, 실내를 냉방시키는 냉방기로 구성되는 것도 가능하고, 실내를 냉방시키거나 난방시키는 히트 펌프로 구성되는 것도 가능하다.
도 3은, 본 발명의 일 실시 예에 따른, 공기조화기의 내부 블록도이다.
도 3을 참조하면, 공기조화기(100)는, 예를 들면, 통신부(310), 센서부(320), 메모리(330), 압축기 구동부(340), 팬 구동부(350), 오일 회수부(360) 및/또는 제어부(370)를 포함할 수 있다.
통신부(310)는, 예를 들면, 적어도 하나의 통신 모듈을 포함할 수 있다. 통신부(310)는, 예를 들면, 실외기(21)와 실내기(31)에 각각 구비될 수 있고, 실외기(21)와 실내기(31)는 상호 간에 데이터를 송수신할 수 있다.
실외기(21)와 실내기(31)의 통신 방식은, 예를 들면, 전력선을 이용한 통신 방식, 시리얼 통신 방식(예: RS-485 통신), 냉매 배관을 통한 유선 통신 방식 뿐만 아니라, 와이파이(Wi-fi), 블루투스(Bluetooth), 비콘(Beacon), 지그비(zigbee)등의 무선 통신 방식일 수도 있다.
한편, 통신부(310)는, 예를 들면, 외부 장치와 상호 간에 데이터를 송수신할 수 있다. 통신부(310)는, 예를 들면, 외부 네트워크에 연결된 서버에 접속하여 데이터를 송수신할 수도 있다. 예를 들면, 통신부(310)는, 서버로부터 압축기(102)의 내부에 존재하는 오일의 레벨 산출과 관련된 데이터를 수신할 수 있다.
센서부(320)는, 예를 들면, 복수의 센서를 구비할 수 있고, 복수의 센서를 통해 검출된 검출 값에 대한 데이터를 제어부(370)로 전송할 수 있다.
센서부(320)는, 예를 들면, 열교환기 온도센서(미도시)를 구비할 수 있다. 열교환기 온도센서는, 예를 들면, 실외측 열교환기(104)의 내부에 배치되어, 응축온도 또는 증발온도를 검출할 수 있다.
센서부(310)는, 예를 들면, 압력센서(미도시)를 구비할 수 있다. 압력센서(미도시)는, 예를 들면, 공기조화기(100)의 각 배관을 통해 유동하는 기체 냉매의 압력을 검출할 수 있다.
센서부(320)는, 예를 들면, 배관 온도센서(미도시)를 구비할 수 있다. 실내기 배관 온도센서는, 예를 들면, 공기조화기(100)의 각 배관을 통해 유동하는 기체 냉매의 온도를 검출할 수 있다. 예를 들면, 배관 온도센서는, 실내기(31)의 입구측 배관 및/또는 실내기(31)의 출구측 배관의 온도를 검출할 수 있다. 예를 들면, 배관 온도센서는, 압축기(102)의 흡입온도 및/또는 토출온도를 검출할 수 있다.
센서부(320)는, 예를 들면, 실내의 온도를 검출하는 실내 온도센서 및/또는 실외의 온도를 검출하는 실외 온도센서를 구비할 수 있다.
메모리(330)는, 예를 들면, 제어부(370)의 처리 또는 제어를 위한 프로그램 등, 공기조화기(100) 전반의 동작을 위한 다양한 데이터를 저장할 수 있다.
메모리(330)는, 예를 들면, 공기조화기(100)에 구비된 각 구성과 관련된 데이터를 저장할 수 있다.
예를 들면, 메모리(330)는, 센서부(320)에 구비된 복수의 센서로부터 검출된 검출 값에 대한 데이터를 저장할 수 있다.
예를 들면, 메모리(330)는, 압축기(102)의 소비 전력, 운전주파수 등에 대한 데이터를 저장할 수 있다.
예를 들면, 메모리(330)는, 팬(351)의 회전 수, 전자식 팽창밸브(electronic expansion valve; EEV)의 개도량, 과열도, 과냉도 등에 대한 데이터를 저장할 수 있다.
메모리(330)는, 예를 들면, 공기조화기(100)에 구비된 각 구성의 동작과 관련된 기준 값에 대한 데이터를 저장할 수 있다.
메모리(330)는, 예를 들면, 압축기(102) 내부에 존재하는 오일의 레벨 산출과 관련된 데이터를 저장할 수 있다.
메모리(330)는, 예를 들면, 제어부(370)에서 산출된, 압축기(102) 내부에 존재하는 오일의 레벨에 대한 데이터를 저장할 수 있다.
압축기 구동부(340)는, 예를 들면, 압축기(102)를 구동할 수 있다. 압축기 구동부(340)는, 예를 들면, 교류 전원을 직류 전원으로 정류하여 출력하는 정류부(미도시), 정류부로부터의 맥동 전압을 저장하는 dc 단 커패시터, 복수의 스위칭 소자를 구비하여, 평활된 직류 전원을 소정 주파수의 3상 교류 전원으로 변환 및 출력하는 인버터(미도시) 및/또는 인버터로부터 출력되는 3상 교류 전원에 따라, 압축기(102)를 구동하는 압축기용 모터(102b)를 포함할 수 있다.
압축기 구동부(340)는, 예를 들면, 제어부(370)의 제어에 따라, 압축기(102)의 운전 주파수를 변경할 수 있다. 예를 들면, 제어부(370)의 제어에 따라, 압축기용 모터(102b)로 출력되는 3상 교류 전원의 주파수를 변경하여, 압축기(102)의 운전 주파수를 변경할 수 있다.
팬 구동부(350)는, 예를 들면, 공기조화기(100)에 구비된 팬(351)을 구동할 수 있다. 예를 들면, 팬 구동부(350)는, 실외팬(105a) 및/또는 실내팬(109a)를 구동할 수 있다.
팬 구동부(350)는, 예를 들면, 교류 전원을 직류 전원으로 정류하여 출력하는 정류부(미도시), 정류부로부터의 맥동 전압을 저장하는 dc 단 커패시터, 복수의 스위칭 소자를 구비하여, 평활된 직류 전원을 소정 주파수의 3상 교류 전원으로 변환 및 출력하는 인버터(미도시) 및/또는 인버터로부터 출력되는 3상 교류 전원에 따라 팬을 구동하는 모터를 포함할 수 있다.
한편, 팬 구동부(350)는, 예를 들면, 실외팬(105a) 및 실내팬(109a)를 구동하기 위한 구성을 각각 구분하여 구비할 수 있다.
팬 구동부(350)는, 예를 들면, 제어부(370)의 제어에 따라, 팬(351)의 회전수를 변경할 수 있다. 예를 들면, 제어부(370)의 제어에 따라, 실외팬용 모터(105b)로 출력되는 3상 교류 전원의 주파수를 변경하여, 실외팬(105a)의 회전수를 변경할 수 있다. 예를 들면, 제어부(370)의 제어에 따라, 실내팬용 모터(109b)로 출력되는 3상 교류 전원의 주파수를 변경하여, 실내팬(109a)의 회전수를 변경할 수 있다.
오일 회수부(360)는, 예를 들면, 압축기(102)로부터 토출되는 냉매로부터 오일을 분리하여 회수할 수 있고, 회수된 오일을 압축기(102)로 전달할 수 있다.
오일 회수부(360)는, 예를 들면, 냉매와 오일을 분리하는 오일분리기(미도시), 오일분리기와 압축기(102)를 연결하는 모세관(미도시), 모세관을 통해 유동하는 오일의 흐름을 제어하는 밸브(미도시) 등을 포함할 수 있다.
오일 회수부(360)는, 예를 들면, 제어부(370)의 제어에 따라, 오일 회수 동작을 수행할 수 있다.
제어부(370)는, 예를 들면, 공기조화기(100)에 구비된 각 구성과 연결될 수 있고, 각 구성의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 제어부(370)는, 예를 들면, 공기조화기(100)에 구비된 각 구성과 상호 간에 데이터를 송수신할 수 있다.
한편, 제어부(370)는, 예를 들면, 실외기(21) 뿐만 아니라, 실내기(31) 및/또는 중앙제어기(미도시) 중 적어도 어느 하나에 구비될 수도 있다.
제어부(370)는, 예를 들면, 공기조화기(100)에 구비된 각 구성과 관련된 데이터를 획득할 수 있다. 이때, 제어부(370)는, 예를 들면, 연산 부하를 고려하여, 소정 주기에 따라, 일정 시간 간격을 두고 공기조화기(100)에 구비된 각 구성과 관련된 데이터를 획득할 수도 있다.
공기조화기(100)에 구비된 각 구성과 관련된 데이터는, 예를 들면, 압축기(102)의 운전 주파수, 압축기(102)의 소비 전력, 압축기(102)의 흡입온도, 압축기(102)의 토출온도, 과열도, 과냉도, 실외팬(105a)의 회전 수, 실외측 열교환기(104)의 응축온도 또는 증발온도, 실내팬(109a)을 통한 풍량, 실내기(31)의 입구측 배관온도, 실내기(31)의 출구측 배관온도, 실내 온도, 실외 온도, 전자식 팽창팰브(EEV)의 개도량 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
제어부(370)는, 예를 들면, 공기조화기(100)의 운전 모드를 확인할 수 있고, 공기조화기(100)의 운전 모드에 다라, 공기조화기(100)에 구비된 각 구성의 동작을 제어할 수 있다.
예를 들면, 제어부(370)는, 공기조화기(100)의 운전 모드가 실내의 냉방 또는 난방을 위한 일반 운전 모드인지, 공기조화기(100)의 설치 시 또는 에러 발생 시, 공기조화기(100)의 상태를 확인하는 점검운전 모드인지 여부 등을 확인할 수 있다.
제어부(370)는, 예를 들면, 압축기(102)의 내부에 존재하는 오일의 레벨을 산출할 수 있다.
제어부(370)는, 예를 들면, 딥 러닝(deep learning) 등 머신 러닝(machine learning)을 통해 기 학습된 데이터에 기초하여, 압축기(102)의 내부에 존재하는 오일의 레벨을 산출할 수 있다. 이때, 제어부(370)는, 예를 들면, 메모리(330)에 저장된, 머신 러닝을 통해 기 학습된 데이터, 웨이트(weight), 및/또는 바이어스(bias)에 기초하여, 압축기(102)의 내부에 존재하는 오일의 레벨을 산출할 수 있다. 이하, 도 4를 참조하여, 딥 러닝에 대해서 상세히 설명하도록 한다.
도 4는, 본 발명의 일 실시 예에 따른, 딥 러닝(deep learning)에 대한 설명에 참조되는 도면이다.
머신 러닝은, 컴퓨터에게 사람이 직접 로직(logic)을 지시하지 않아도 데이터를 통해 컴퓨터가 학습을 하고, 이를 통해 컴퓨터가 문제를 해결하게 하는 것을 의미한다.
딥 러닝은, 인공신경망(Artificial Neural Networks; ANN)을 기반으로 컴퓨터에게 사람의 사고방식을 가르치는 방법으로, 컴퓨터가 스스로 사람처럼 학습할 수 있는 인공지능 기술을 의미한다. 인공신경망(ANN)은 소프트웨어 형태로 구현되거나 칩(chip) 등 하드웨어 형태로 구현될 수 있다.
예를 들면, 인공신경망(ANN)은, 심층신경망(Deep Neural Network; DNN), 합성곱신경망(Convolutional Neural Network; CNN), 순환신경망(Recurrent Neural Network; RNN), 심층신뢰신경망(Deep Belief Network; DBN) 등 다양한 종류의 알고리즘을 포함할 수 있다.
도 4를 참조하면, 인공신경망(ANN)은 입력 레이어(input layer), 히든 레이어(hiddent layer), 및 출력 레이어(output layer)를 포함할 수 있다. 각 레이어는 복수의 노드들을 포함하고, 각 레이어는 다음 레이어와 연결될 수 있으며, 인접한 레이어 사이의 노드들은 웨이트(weight)를 가지고 서로 연결될 수 있다.
컴퓨터는, 예를 들면, 데이터로부터 일정한 패턴을 발견해 특징 맵(feature map)을 형성할 수 있고, 하위레벨 특징부터, 중간레벨 특징, 상위레벨 특징까지 추출하여, 대상을 인식하고 그 결과를 출력할 수 있다.
또한, 각 노드들은 활성화 모델에 기초하여 동작할 수 있고, 활성화 모델에 따라 입력 값에 대응하는 출력 값이 결정될 수 있다.
임의의 노드, 예를 들어, 하위레벨 특징의 출력 값은 해당 노드와 연결된 다음 레이어, 예를 들어, 중간레벨 특징의 노드로 입력될 수 있다. 다음 레이어의 노드, 예를 들어, 중간레벨 특징의 노드는 하위레벨 특징의 복수의 노드로부터 출력되는 값들을 입력 받을 수 있다.
이때, 각 노드의 입력 값은 이전 레이어의 노드의 출력 값에 웨이트(weight)가 적용된 값일 수 있다. 웨이트(weight)는 노드 간의 연결 강도를 의미할 수 있다.
또한, 딥러닝 과정은 적절한 웨이트(weight), 바이어스(bias)를 찾아내는 과정으로도 볼 수 있다.
한편, 임의의 노드, 예를 들어, 중간레벨 특징의 출력 값은 해당 노드와 연결된 다음 레이어, 예를 들어, 상위레벨 특징의 노드로 입력될 수 있다. 다음 레이어의 노드, 예를 들어, 상위레벨 특징의 노드는 중간레벨 특징의 복수의 노드로부터 출력되는 값들을 입력 받을 수 있다.
인공신경망(ANN)은 각 레벨에 대응하는 학습된 레이어(layer)를 이용하여, 각 레벨에 대응하는 특징 정보를 추출할 수 있다. 인공신경망(ANN)은 순차적으로 추상화하여, 가장 상위 레벨의 특징 정보를 활용하여 소정 대상을 인식할 수 있다.
한편, 인공신경망(ANN)의 학습은 입력 데이터에 대하여 원하는 출력이 나오도록 노드간 연결선의 웨이트(weight)를 조정함으로써 이루어질 수 있고, 필요한 경우 바이어스(bias) 값도 조정할 수 있다.
또한, 인공신경망(ANN)은 학습에 의해 웨이트(weight) 값을 지속적으로 업데이트할 수 있다. 또한, 인공신경망(ANN)의 학습에는 역전파(back propagation) 등의 방법이 사용될 수 있다.
인공신경망(ANN)은 입력 레이어(input layer), 히든 레이어(hiddent layer), 및 출력 레이어(output layer)를 포함할 수 있다. 각 레이어는 복수의 노드들을 포함하고, 각 레이어는 다음 레이어와 연결될 수 있으며, 인접한 레이어 사이의 노드들은 웨이트(weight)를 가지고 서로 연결될 수 있다.
컴퓨터는, 예를 들면, 데이터로부터 일정한 패턴을 발견해 특징 맵(feature map)을 형성할 수 있고, 하위레벨 특징부터, 중간레벨 특징, 상위레벨 특징까지 추출하여, 대상을 인식하고 그 결과를 출력할 수 있다.
또한, 각 노드들은 활성화 모델에 기초하여 동작할 수 있고, 활성화 모델에 따라 입력 값에 대응하는 출력 값이 결정될 수 있다.
임의의 노드, 예를 들어, 하위레벨 특징의 출력 값은 해당 노드와 연결된 다음 레이어, 예를 들어, 중간레벨 특징의 노드로 입력될 수 있다. 다음 레이어의 노드, 예를 들어, 중간레벨 특징의 노드는 하위레벨 특징의 복수의 노드로부터 출력되는 값들을 입력 받을 수 있다.
이때, 각 노드의 입력 값은 이전 레이어의 노드의 출력 값에 웨이트(weight)가 적용된 값일 수 있다. 웨이트(weight)는 노드 간의 연결 강도를 의미할 수 있다.
또한, 딥러닝 과정은 적절한 웨이트(weight), 바이어스(bias)를 찾아내는 과정으로도 볼 수 있다.
한편, 임의의 노드, 예를 들어, 중간레벨 특징의 출력 값은 해당 노드와 연결된 다음 레이어, 예를 들어, 상위레벨 특징의 노드로 입력될 수 있다. 다음 레이어의 노드, 예를 들어, 상위레벨 특징의 노드는 중간레벨 특징의 복수의 노드로부터 출력되는 값들을 입력 받을 수 있다.
인공신경망(ANN)은 각 레벨에 대응하는 학습된 레이어(layer)를 이용하여, 각 레벨에 대응하는 특징 정보를 추출할 수 있다. 인공신경망(ANN)은 순차적으로 추상화하여, 가장 상위 레벨의 특징 정보를 활용하여 소정 대상을 인식할 수 있다.
한편, 인공신경망(ANN)의 학습은 입력 데이터에 대하여 원하는 출력이 나오도록 노드간 연결선의 웨이트(weight)를 조정함으로써 이루어질 수 있고, 필요한 경우 바이어스(bias) 값도 조정할 수 있다.
또한, 인공신경망(ANN)은 학습에 의해 웨이트(weight) 값을 지속적으로 업데이트할 수 있다. 또한, 인공신경망(ANN)의 학습에는 역전파(back propagation) 등의 방법이 사용될 수 있다.
인공신경망(ANN)은 입력 레이어(input layer), 히든 레이어(hiddent layer), 및 출력 레이어(output layer)를 포함할 수 있다. 각 레이어는 복수의 노드들을 포함하고, 각 레이어는 다음 레이어와 연결될 수 있으며, 인접한 레이어 사이의 노드들은 웨이트(weight)를 가지고 서로 연결될 수 있다.
컴퓨터는, 예를 들면, 데이터로부터 일정한 패턴을 발견해 특징 맵(feature map)을 형성할 수 있고, 하위레벨 특징부터, 중간레벨 특징, 상위레벨 특징까지 추출하여, 대상을 인식하고 그 결과를 출력할 수 있다.
또한, 각 노드들은 활성화 모델에 기초하여 동작할 수 있고, 활성화 모델에 따라 입력 값에 대응하는 출력 값이 결정될 수 있다.
임의의 노드, 예를 들어, 하위레벨 특징의 출력 값은 해당 노드와 연결된 다음 레이어, 예를 들어, 중간레벨 특징의 노드로 입력될 수 있다. 다음 레이어의 노드, 예를 들어, 중간레벨 특징의 노드는 하위레벨 특징의 복수의 노드로부터 출력되는 값들을 입력 받을 수 있다.
이때, 각 노드의 입력 값은 이전 레이어의 노드의 출력 값에 웨이트(weight)가 적용된 값일 수 있다. 웨이트(weight)는 노드 간의 연결 강도를 의미할 수 있다.
또한, 딥러닝 과정은 적절한 웨이트(weight), 바이어스(bias)를 찾아내는 과정으로도 볼 수 있다.
한편, 임의의 노드, 예를 들어, 중간레벨 특징의 출력 값은 해당 노드와 연결된 다음 레이어, 예를 들어, 상위레벨 특징의 노드로 입력될 수 있다. 다음 레이어의 노드, 예를 들어, 상위레벨 특징의 노드는 중간레벨 특징의 복수의 노드로부터 출력되는 값들을 입력 받을 수 있다.
인공신경망(ANN)은 각 레벨에 대응하는 학습된 레이어(layer)를 이용하여, 각 레벨에 대응하는 특징 정보를 추출할 수 있다. 인공신경망(ANN)은 순차적으로 추상화하여, 가장 상위 레벨의 특징 정보를 활용하여 소정 대상을 인식할 수 있다.
한편, 인공신경망(ANN)의 학습은 입력 데이터에 대하여 원하는 출력이 나오도록 노드간 연결선의 웨이트(weight)를 조정함으로써 이루어질 수 있고, 필요한 경우 바이어스(bias) 값도 조정할 수 있다.
또한, 인공신경망(ANN)은 학습에 의해 웨이트(weight) 값을 지속적으로 업데이트할 수 있다. 또한, 인공신경망(ANN)의 학습에는 역전파(back propagation) 등의 방법이 사용될 수 있다.
메모리(330)는, 예를 들면, 공기조화기(100)에 구비된 각 구성으로부터 획득한 데이터, 인공신경망(ANN)을 학습하기 위한 데이터 등을 저장할 수 있다. 예를 들면, 메모리(330)는, 인공신경망(ANN)을 학습하기 위한, 공기조화기(100)에 구비된 각 구성에 대한 데이터베이스, 인공신경망(ANN) 구조를 이루는 웨이트(weight), 바이어스(bias)들을 저장할 수 있다.
제어부(370)는, 예를 들면, 센서부(320)를 포함한, 공기조화기(100)에 구비된 각 구성으로부터 획득한 데이터와, 웨이트(weight) 및 바이어스(bias)에 기초하여, 압축기(102) 내부에 존재하는 오일의 레벨을 산출할 수 있다. 이때, 제어부(370)는, 예를 들면, 획득한 데이터 값을 무차원수(non-dimensional quantity)로 환산할 수 있고, 환산된 무차원수와 웨이트(weight) 및 바이어스(bias)에 기초하여, 압축기(102) 내부에 존재하는 오일의 레벨을 산출할 수 있다. 이때, 제어부(370)는, 예를 들면, 획득한 데이터 값을, 데이터 값의 최대값으로 각각 나눔으로써, 획득한 데이터 값을 무차원수로 환산할 수 있다.
제어부(370)는, 예를 들면, 공기조화기(100)의 운전 모드가 운전 모드인 경우, 산출된 오일의 레벨에 따라, 오일 회수부(360)의 동작을 제어할 수 있다. 제어부(370)는, 예를 들면, 산출된 오일의 레벨과 소정 레벨을 비교할 수 있고, 비교 결과에 따라 오일 회수부(360)의 동작을 제어할 수 있다.
한편, 예를 들면, 제어부(370)는, 산출된 오일의 레벨이 기 설정된 제1 기준 레벨 미만인 경우, 압축기(102) 내부에 존재하는 오일의 양이 부족한 것으로 판단할 수 있고, 오일 회수부(360)가 압축기(102)로 오일을 전달하는 동작을 수행하도록 제어할 수 있다.
예를 들면, 제어부(370)는, 산출된 오일의 레벨이 기 설정된 제2 기준 레벨 이상인 경우, 압축기(102) 내부에 존재하는 오일의 양이 충분한 것으로 판단할 수 있고, 오일 회수부(360)가 압축기(102)로 오일을 전달하는 동작을 정지하도록 제어할 수 있다.
제어부(370)는, 예를 들면, 공기조화기(100)의 운전 모드가 점검운전 모드인 경우, 점검운전 모드에 따라 공기조화기(100)에 구비된 각 구성이 정상 동작하는 동안, 공기조화기(100)에 구비된 각 구성으로부터 동작 상태와 관련된 데이터를 획득할 수 있고, 획득한 데이터를 메모리(330)에 저장할 수 있다.
제어부(370)는, 예를 들면, 메모리(330)에 저장된 데이터에 기초하여, 노드간 연결선의 웨이트(weight) 및/또는 바이어스(bias)를 업데이트(update)할 수 있다. 이때, 제어부(370)는, 예를 들면, 압축기(102)의 동작이 정지된 후, 메모리(330)에 저장된 데이터에 기초하여, 노드간 연결선의 웨이트(weight) 및/또는 바이어스(bias)를 업데이트함으로써, 제어부(370)의 연산 부하를 줄일 수 있다.
제어부(370)는, 예를 들면, 메모리(330)에 저장된 데이터에 기초하여, 압축기(102) 내부에 존재하는 오일의 양이 부족한지 또는 충분한지 여부를 판단하는 기준 레벨을 산출할 수 있다.
예를 들면, 제어부(370)는, 점검운전 모드에서 획득한 데이터에 기초하여 산출된, 압축기(102) 내부에 존재하는 오일의 양이 부족한지 여부를 판단하는 기준 레벨의 값(예: 0.2)이 기 설정된 제1 기준 레벨의 값(예: 0.3)보다 작은 경우, 산출된 기준 레벨에 따라 오일 회수부(360)의 동작을 제어할 수 있다.
예를 들면, 제어부(370)는, 점검운전 모드에서 획득한 데이터에 기초하여 산출된, 압축기(102) 내부에 존재하는 오일의 양이 충분한지 여부를 판단하는 기준 레벨의 값(예: 0.7)이 기 설정된 제2 기준 레벨의 값(예: 0.8)보다 큰 경우, 산출된 기준 레벨에 따라 오일 회수부(360)의 동작을 제어할 수 있다.
도 5a 및 5b는, 본 발명의 일 실시 예에 따른, 공기조화기의 동작방법을 도시한 순서도이다.
도 5a를 참조하면, 공기조화기(100)는, S501 동작에서, 공기조화기(100)의 운전 모드를 확인할 수 있다. 공기조화기(100)는, 공기조화기(100)의 운전 모드가 실내의 냉방 또는 난방을 위한 일반 운전 모드인지, 아니면 공기조화기(100)의 설치 시 또는 에러 발생 시, 공기조화기(100)의 상태를 확인하는 점검운전 모드인지 여부를 확인할 수 있다.
공기조화기(100)는, S502 동작에서, 공기조화기(100)의 운전 모드가 일반 운전 모드인 경우, 압축기(102)의 운전 주파수가 기준 주파수(예: 5Hz) 이상인지 여부를 확인할 수 있다.
공기조화기(100)는, S503 동작에서, 압축기(102)의 운전 주파수가 기준 주파수 이상인 경우, 압축기(102)의 초기 구동 시, 냉매가 급격히 압축기(102)로 유입되는 것을 고려하여, 압축기(102)가 제1 기준 시간(예: 10분) 이상 구동되었는지 여부를 확인할 수 있다.
공기조화기(100)는, S504 동작에서, 압축기(102)가 제1 기준 시간 이상 구동된 경우, 공기조화기(100)에 구비된 각 구성과 관련된 데이터를 획득할 수 있고, 획득한 데이터에 기초하여, 압축기(102) 내부에 존재하는 오일의 레벨을 산출할 수 있다.
공기조화기(100)는, S505 동작에서, 압축기(102) 내부에 존재하는 오일의 양이 부족한지 여부를 판단하기 위해, 산출된 오일 레벨이 기 설정된 제1 기준 레벨 미만인지 여부를 확인할 수 있다.
이때, 공기조화기(100)는, 예를 들면, 점검운전 모드에서 획득한 데이터에 기초하여 산출된, 압축기(102) 내부에 존재하는 오일의 양이 부족한지 여부를 판단하는 기준 레벨의 값이 제1 기준 레벨보다 작은 경우, 산출된 기준 레벨과 산출된 오일 레벨을 비교할 수 있다. 이하에서는, 산출된 오일 레벨과 제1 기준 레벨을 비교하는 것으로 설명하도록 한다.
공기조화기(100)는, S506 동작에서, 산출된 오일 레벨이 제2 기준 시간(예: 20분) 이상 기 설정된 제1 기준 레벨 미만인지 여부를 확인할 수 있다.
공기조화기(100)는, S507 동작에서, 산출된 오일 레벨이 제2 기준 시간 이상 기 설정된 제1 기준 레벨 미만인 경우, 압축기(102) 내부에 존재하는 오일의 양이 부족한 것으로 판단할 수 있고, 오일 회수부(360)가 압축기(102)로 오일을 전달하는 동작을 수행하도록 제어할 수 있다.
공기조화기(100)는, S508 동작에서, 공기조화기(100)에 구비된 각 구성과 관련된 데이터를 재획득할 수 있고, 획득한 데이터에 기초하여, 압축기(102) 내부에 존재하는 오일의 레벨을 재산출할 수 있다.
공기조화기(100)는, S509 동작에서, 압축기(102) 내부에 존재하는 오일의 양이 충분한지 여부를 판단하기 위해, 산출된 오일 레벨이 기 설정된 제2 기준 레벨 이상인지 여부를 확인할 수 있다.
이때, 공기조화기(100)는, 예를 들면, 점검운전 모드에서 획득한 데이터에 기초하여 산출된, 압축기(102) 내부에 존재하는 오일의 양이 충분한지 여부를 판단하는 기준 레벨의 값이 제2 기준 레벨보다 큰 경우, 산출된 기준 레벨과 산출된 오일 레벨을 비교할 수 있다. 이하에서는, 산출된 오일 레벨과 제2 기준 레벨을 비교하는 것으로 설명하도록 한다.
공기조화기(100)는, 예를 들면, 산출된 오일 레벨이 기 설정된 제2 기준 레벨 미만인 경우, 압축기(102) 내부에 존재하는 오일의 양이 충분하지 않은 것으로 판단할 수 있고, 오일 회수부(360)가 압축기(102)로 오일을 전달하는 동작을 계속 수행하도록 제어할 수 있다.
한편, 공기조화기(100)는, S510 동작에서, 산출된 오일 레벨이 제3 기준 시간(예: 1분) 이상 기 설정된 제2 기준 레벨 이상인지 여부를 확인할 수 있다. 공기조화기(100)는, 산출된 오일 레벨이 기 설정된 제2 기준 레벨 이상인 상태가 제3 기준 시간 이상 유지될 때까지, 오일 회수부(360)가 압축기(102)로 오일을 전달하는 동작을 계속 수행하도록 제어할 수 있다
한편, 도 5b를 참조하면, 공기조화기(100)는, S511 동작에서, 공기조화기(100)의 운전 모드가 점검운전 모드인 경우, 공기조화기(100)의 구비된 각 구성의 동작 상태가 정상인지 여부를 확인할 수 있다.
예를 들면, 공기조화기(100)는, 공기조화기(100)가 설치된 후, 또는 공기조화기(100)에 에러가 발생한 후, 공기조화기(100)의 구비된 각 구성의 동작 상태가 정상인지 여부를 확인할 수 있다.
공기조화기(100)는, S512 동작에서, 공기조화기(100)의 구비된 각 구성의 동작 상태가 정상인 경우, 공기조화기(100)의 구비된 각 구성과 관련된 데이터를 획득할 수 있고, 획득한 데이터를 메모리(330)에 저장할 수 있다.
공기조화기(100)는, S513 동작에서, 압축기(102)의 동작이 정지되었는지 여부를 확인할 수 있다.
공기조화기(100)는, S514 동작에서, 압축기(102)의 동작이 정지된 경우, 메모리(330)에 저장된 데이터에 기초하여, 노드간 연결선의 웨이트(weight) 및/또는 바이어스(bias)를 업데이트할 수 있다. 이때, 공기조화기(100)는, 인공신경망(ANN)의 학습을 통해, 메모리(330)에 저장된 데이터로부터 노드간 연결선의 웨이트(weight) 및/또는 바이어스(bias)를 업데이트할 수 있다.
상기와 같이, 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 압축기(102)의 내부에 존재하는 오일의 레벨을 감지하는 별도의 유면 센서를 구비하지 않고, 공기조화기(100)에 구비된 각 구성의 동작 상태와 관련된 다양한 데이터에 기초하여, 압축기(102) 내부에 존재하는 오일의 레벨을 정확히 산출할 수 있다.
또한, 공기조화기(100)의 운전 모드가 점검운전 모드인 동안 메모리(330) 저장된 데이터에 기초하여, 웨이트(weight) 및/또는 바이어스(bias)를 조정하고, 압축기(102) 내부에 존재하는 오일의 양이 부족한지 또는 충분한지 여부를 판단하기 위한 기준 레벨을 산출하여 이용함으로써, 공기조화기(100)가 설치 및 동작하는 환경(예: 배관 길이 등)에 보다 적합하게, 오일 회수 운전을 수행할 수 있다.
첨부된 도면은 본 명세서에 개시된 실시 예를 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 명세서에 개시된 기술적 사상이 제한되지 않으며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
마찬가지로, 특정한 순서로 도면에서 동작들을 묘사하고 있지만, 이는 바람직한 결과를 얻기 위하여 도시된 그 특정한 순서나 순차적인 순서대로 그러한 동작들을 수행하여야 한다거나, 모든 도시된 동작들이 수행되어야 하는 것으로 이해되어서는 안 된다. 특정한 경우, 멀티태스킹과 병렬 프로세싱이 유리할 수 있다.
또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시 예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 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 안될 것이다.

Claims (9)

  1. 공기조화기에 있어서,
    냉매를 압축하여 토출하는 압축기;
    상기 냉매로부터 오일을 회수하고, 상기 회수된 오일을 상기 압축기에 전달하는 오일 회수부; 및
    제어부를 포함하고,
    상기 제어부는,
    상기 공기조화기에 구비된 각 구성과 관련된 데이터를 획득하고,
    상기 획득한 데이터에 기초하여, 상기 압축기 내부에 존재하는 오일의 레벨을 산출하고,
    상기 산출된 오일의 레벨에 따라, 상기 오일 회수부의 동작을 제어하는 것을 특징으로 하는 공기조화기.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 오일의 레벨 산출과 관련된, 머신 러닝(machine learning)으로 기 학습된 데이터, 웨이트(weight) 및 바이어스(bias)에 기초하여, 상기 압축기의 내부에 존재하는 오일의 레벨을 산출하는 것을 특징으로 하는 공기조화기.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 머신 러닝(machine learning)은,
    순환신경망(Recurrent Neural Network)인 것을 특징으로 하는 공기조화기.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 압축기의 운전 주파수가 기 설정된 기준 주파수 이상인 경우, 및 상기 압축기가 구동된 시점으로부터 제1 기준 시간이 경과된 경우 중 적어도 어느 하나에 해당하는 경우, 상기 공기조화기에 구비된 각 구성으로부터 상기 데이터를 획득하는 것을 특징으로 하는 공기조화기.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 산출된 오일의 레벨이 제2 기준 시간동안 제1 기준 레벨 미만인 경우, 상기 회수된 오일을 상기 압축기로 전달하는 오일 회수 운전을 상기 오일 회수부가 수행하도록 제어하고,
    상기 산출된 오일의 레벨이 제3 기준 시간동안 제2 기준 레벨 이상인 경우, 상기 오일 회수부가 상기 오일 회수 운전의 수행을 정지하도록 제어하는 것을 특징으로 하는 공기조화기.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 공기조화기의 운전 모드가 점검운전 모드인 경우, 상기 압축기의 동작이 정지되기 이전까지, 상기 공기조화기에 구비된 각 구성과 관련된 데이터를 획득하여 저장하고,
    상기 압축기의 동작이 정지된 경우, 상기 웨이트(weight) 및 상기 바이어스(bias) 중 적어도 하나를 업데이트(update)하는 것을 특징으로 하는 공기조화기.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 공기조화기의 운전 모드가 상기 점검운전 모드인 동안 저장된 데이터에 기초하여 제3 기준 레벨을 산출하고,
    상기 제3 기준 레벨의 값이 상기 제1 기준 레벨의 값보다 작은 경우, 상기 산출된 오일의 레벨과 상기 제3 기준 레벨을 비교한 결과에 따라, 상기 오일 회수 운전을 수행할 것인지 여부를 결정하는 것을 특징으로 하는 공기조화기.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 공기조화기의 운전 모드가 상기 점검운전 모드인 동안 저장된 데이터에 기초하여 제4 기준 레벨을 산출하고,
    상기 제4 기준 레벨의 값이 상기 제2 기준 레벨의 값보다 큰 경우, 상기 산출된 오일의 레벨과 상기 제4 기준 레벨을 비교한 결과에 따라, 상기 오일 회수 운전의 수행을 정지할 것인지 여부를 결정하는 것을 특징으로 하는 공기조화기.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 획득한 데이터는,
    상기 압축기의 운전 주파수, 상기 압축기의 소비 전력, 상기 압축기로 유입되는 냉매의 온도, 상기 압축기에서 토출되는 냉매의 온도, 과열도, 과냉도, 실외팬의 회전 수, 실외측 열교환기의 응축온도, 상기 실외측 열교환기의 증발온도, 실내팬을 통한 풍량, 실내기의 입구배관 온도, 상기 실내기의 출구배관 온도, 전자식 팽창밸브의 개도량, 실내 온도 및 실외 온도 중 적어도 어느 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 공기조화기.
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