KR20220049219A - 제어장치 및 이를 포함하는 공기조화 시스템 - Google Patents

제어장치 및 이를 포함하는 공기조화 시스템 Download PDF

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KR20220049219A
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김민수
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Abstract

본 발명은, 제어장치 및 이를 포함하는 공기조화 시스템에 관한 것이다. 본 발명의 실시예에 따른 제어장치는, 공기조화 시스템에 포함된 실내유닛 및 실외유닛 중 적어도 하나와 통신을 수행하는 통신부; 저장부; 및 제어부를 포함하고, 상기 제어부는, 상기 공기조화 시스템이 동작하는 동안, 목표온도와 실내온도 간의 차이를 확인하고, 상기 확인된 차이가 소정 온도 값 이상인 경우, 상기 통신부를 통해 수신된 데이터가 상기 저장부에 저장된 정도를 확인하고, 상기 데이터가 저장된 정도가 기 설정된 제1 기준을 만족하지 않는 경우, 비선형 회귀 모델(non-linear regression model)과 관련된 산출식에 기초하여, 상기 실내온도가 상기 목표온도에 도달하기까지 소요되는 예상시간을 산출하고, 상기 데이터가 저장된 정도가 상기 제1 기준을 만족하는 경우, 선형 회귀 모델(linear regression model)과 관련된 산출식에 기초하여, 상기 예상시간을 산출할 수 있다. 그 외에 다양한 실시예들이 가능하다.

Description

제어장치 및 이를 포함하는 공기조화 시스템{CONTROL DEVICE AND AIR CONDITIONING SYSTEM INCLUDING THE SAME}
본 발명은, 제어장치 및 이를 포함하는 공기조화 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 현재 실내온도가 목표온도에 도달하기까지 소요되는 시간을 산출할 수 있는 제어장치 및 이를 포함하는 공기조화 시스템에 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.
이러한 공기조화기 중 유니터리 시스템(Unitary System)은, 공장, 사무실, 호텔, 가정 등의 실내 공간을 덕트(duct)로 연결하고, 열교환기, 가스 퍼니스(gas furnace) 등을 통과하여 공조된 공기를 덕트를 통해 실내 공간에 공급하는 냉난방 시스템의 일종이다.
일반적으로 유니터리 시스템은, 실외에 설치되는 실외기와, 건물 지하실이나 천장부 등에 설치되는 실내기와, 서모스탯(thermostat)을 포함할 수 있다. 서모스탯은 온도 조절기로서, 실내에 설치될 수 있다. 사용자는 서모스탯을 통해 실내 공간의 온도를 설정할 수 있고, 서모스탯은 실내 공간의 온도가 목표온도를 유지하도록 실내기, 실외기 등에 온/오프 신호를 전송하는 제어장치의 역할을 수행할 수 있다.
한편, 종래의 공기조화기는, 설치된 공간에서 동작하는 동안 실내온도, 실외온도, 압축기의 주파수 등에 관한 데이터를 획득할 수 있다. 또한, 공기조화기는, 소정 시간 이상 동작하는 동안 데이터가 충분히 획득된 경우, 획득한 데이터에 기초하여 실내온도가 목표온도에 도달하기까지 소요되는 시간(이하, 예상 시간)을 산출하기 위한 연산식이나 학습모델을 생성하고, 생성된 연산식이나 학습모델을 사용하여 예상 시간을 산출한다.
그러나 종래의 방식에 따르면, 데이터가 충분히 획득되기 이전에는 예상 시간을 산출하기 어려운 문제점이 있다. 또한, 제품 출시 전 일정 공간에서 실험적으로 획득한 데이터에 기초하여 생성된 연산식이나 학습모델을 예상시간의 산출에 사용하는 경우에도, 공기조화기가 실제 설치되는 공간에 대응하여 산출되는 예상시간은 부정확할 수 있다.
본 발명의 목적은, 데이터를 획득하는 동안, 단계적으로 다양한 방식에 따라 실내온도가 목표온도에 도달하기까지 소요되는 예상시간을 정확히 산출할 수 있는 제어장치 및 이를 포함하는 공기조화 시스템을 제공함에 있다.
상기 목적을 달성하기 위한, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 제어장치는, 제어장치는, 공기조화 시스템에 포함된 실내유닛 및 실외유닛 중 적어도 하나와 통신을 수행하는 통신부; 저장부; 및 제어부를 포함하고, 상기 제어부는, 상기 공기조화 시스템이 동작하는 동안, 목표온도와 실내온도 간의 차이를 확인하고, 상기 확인된 차이가 소정 온도 값 이상인 경우, 상기 통신부를 통해 수신된 데이터가 상기 저장부에 저장된 정도를 확인하고, 상기 데이터가 저장된 정도가 기 설정된 제1 기준을 만족하지 않는 경우, 비선형 회귀 모델(non-linear regression model)과 관련된 산출식에 기초하여, 상기 실내온도가 상기 목표온도에 도달하기까지 소요되는 예상시간을 산출하고, 상기 데이터가 저장된 정도가 상기 제1 기준을 만족하는 경우, 선형 회귀 모델(linear regression model)과 관련된 산출식에 기초하여, 상기 예상시간을 산출할 수 있다.
상기 목적을 달성하기 위한, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 공기조화 시스템은, 실외유닛, 실내유닛 및 제어장치를 포함할 수 있고, 상기 제어장치는, 상기 공기조화 시스템이 동작하는 동안 목표온도와 실내온도 간의 차이를 확인하고, 상기 확인된 차이가 소정 온도 값 이상인 경우, 상기 실내유닛 및 상기 실외유닛으로부터 수신된 데이터가 상기 제어장치의 저장부에 저장된 정도를 확인하고, 상기 데이터가 저장된 정도가 기 설정된 제1 기준을 만족하지 않는 경우, 비선형 회귀 모델(non-linear regression model)에 기초하여, 상기 실내온도가 상기 목표온도에 도달하기까지 소요되는 예상시간을 산출하고, 상기 데이터가 저장된 정도가 상기 제1 기준을 만족하는 경우, 선형 회귀 모델(linear regression model)에 기초하여, 상기 예상시간을 산출할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 공기조화기의 동작 이력, 공기조화기가 설치된 공간과 관련하여 획득한 데이터의 수집 정도 등에 따라, 실내공간에 대한 현열, 공기조화기의 성능, 비선형 회귀식, 선형 회귀식, 학습모델 등을 단계적으로 사용함으로써, 데이터가 수집되는 단계별로 실내온도가 목표온도에 도달하기까지 소요되는 예상시간을 보다 정확하게 산출할 수 있다.
본 발명의 적용 가능성의 추가적인 범위는 이하의 상세한 설명으로부터 명백해질 것이다. 그러나 본 발명의 사상 및 범위 내에서 다양한 변경 및 수정은 당업자에게 명확하게 이해될 수 있으므로, 상세한 설명 및 본 발명의 바람직한 실시 예와 같은 특정 실시 예는 단지 예시로 주어진 것으로 이해되어야 한다.
도 1은. 본 발명의 일 실시예에 따른, 공기조화 시스템에 구성의 예시를 도시한 도면이다.
도 2는, 본 발명의 일 실시예에 따른, 공기조화 시스템의 블록도이다.
도 3은, 본 발명의 일 실시예에 따른, 제어장치의 블록도이다.
도 4는, 본 발명의 일 실시예에 따른, 제어장치의 동작방법을 도시한 순서도이다.
도 5는, 본 발명의 일 실시예에 따른, 서버의 블록도이다.
도 6은, 본 발명의 일 실시예에 따른, 서버의 동작방법을 도시한 순서도이다.
도 7은, 서버의 동작에 대한 설명에 참조되는 도면이다.
도 8a 및 8b는, 본 발명의 다른 일 실시예에 따른, 제어장치의 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 실시예에 따른, 공기조화 시스템에 구성의 예시를 도시한 도면이고, 2는, 본 발명의 일 실시예에 따른, 공기조화 시스템의 블록도이다.
도 1 및 2를 참조하면, 공기조화 시스템(1)은, 실외유닛(100), 실내유닛(200), 제어장치(300), 및/또는 서버(500)를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 공기조화 시스템(1)은, 사용자가 생활하는 실내공간(S)과, 실내공간(S)과 구분되는 외부공간(예: 지하실, 천장부, 별채 등)에 설치된 실내유닛(200)을 덕트(10, 20)로 연결하여 실내공간(S)에 공조된 공기를 공급할 수 있다.
덕트(10, 20)는, 실내공간(S)에 배출된 공기(room air, RA)를 실내유닛(200)으로 안내하는 흡기덕트(10)와, 실내유닛(200)을 통과하는 동안 열을 방출 또는 흡수한 공기(supplying air, SA)를 실내공간(S)으로 안내하는 급기 덕트(20)를 포함할 수 있다.
실외유닛(100)은, 냉매를 압축하는 압축기(미도시), 냉매를 공기와 열교환하는 실외 열교환기(미도시), 냉매를 팽창하는 팽창밸브(미도시), 냉매의 유로를 선택하는 사방밸브(미도시) 등을 포함할 수 있다. 또한, 실외유닛(100), 다수의 센서, 밸브, 오일회수기 등을 더 포함할 수 있다.
실외유닛(100)은, 구비되는 압축기 및 실외 열교환기를 동작시켜 설정에 따라 냉매를 압축하거나 열교환하여 실내유닛(200)으로 냉매를 공급할 수 있다. 실외유닛(100)은, 실내유닛(200) 또는 제어장치(300)의 요구(demand)에 의해 구동될 수 있다. 이때, 구동되는 실내유닛(200)에 대응하여 냉/난방 용량이 가변됨에 따라 실외유닛(100)의 작동 개수 및 실외유닛(100)에 설치된 압축기의 작동 개수가 가변되는 것도 가능하다.
실내유닛(200)은, 냉각 또는 가열된 공기를 실내공간(S)으로 공급할 수 있다. 예를 들면, 실내유닛(200)은, 냉각 또는 가열된 공기를 급기 덕트(20)를 통해 실내공간(S)으로 공급할 수 있고, 흡기 덕트(10)를 통해 전달되는 실내공간(S)의 공기를 냉각 또는 가열시킬 수 있다.
실내유닛(200)은, 공기를 냉매와 열교환하는 실내 열교환기(미도시), 실내기팬(미도시), 공급되는 냉매가 팽창되는 팽창밸브(미도시), 다수의 센서(미도시) 등을 포함할 수 있다.
실내유닛(200)은, 에이코일(미도시) 및/또는 가스퍼니스(미도시)를 포함할 수 있다. 에이코일은, 내부에 냉매가 유동하는 복수의 튜브를 구비하고, 프레임을 통과한 공기를 냉매와 열교환할 수 있다. 가스퍼니스는, 연료의 연소에 의해 발생하는 고온의 배기가스를 통해 공기를 가열시킬 수 있다. 한편, 에이코일과 가스퍼니스를 실내유닛(200)의 일 예로 설명하였으나, 이는 예시에 불과하며, 본 발명이 이에 제한되지 않는다.
제어장치(300)는, 공기조화 시스템(1)에 포함된 구성들의 동작을 제어할 수 있다.
제어장치(300)는, 실외유닛(100) 및 실내유닛(200) 중 적어도 하나와 통신을 수행할 수 있다. 예를 들면, 제어장치(300)는, 실외유닛(100) 및 실내유닛(200)과 상호 간에 데이터를 송수신할 수 있다. 예를 들면, 제어장치(300)는, 실외유닛(100) 및 실내유닛(200)의 동작을 제어하는 온/오프 신호를 접점신호방식에 따라 전송할 수 있다.
제어장치(300)는, 온도 조절기인 서모스탯(thermostat)을 포함할 수 있다. 예를 들면, 사용자는 실내공간(S)에 배치된 서모스탯을 통해 실내공간(S)의 목표온도를 설정할 수 있고, 서모스탯은 설정된 목표온도에 따라 실외유닛(100) 및 실내유닛(200) 중 적어도 하나에 제어신호를 전송할 수 있다.
제어장치(300)는, 네트워크(400)에 접속할 수 있고, 네트워크(400)를 경유하여 서버(500)와 통신할 수 있다. 예를 들면, 제어장치(300)는, 실외유닛(100) 및 실내유닛(200) 중 적어도 하나로부터 수신된 데이터를 서버(500)에 전송할 수 있다. 예를 들면, 서버(500)는, 제어장치(300)로부터 수신된 데이터를 처리할 수 있다.
도 3은, 본 발명의 일 실시예에 따른, 제어장치의 블록도이다.
도 3을 참조하면, 제어장치(300)는, 통신부(310), 저장부(320), 입력부(330), 출력부(340), 센서부(350) 및/또는 제어부(360)를 포함할 수 있다.
통신부(310)는, 네트워크 통신모듈(311) 및/또는 로컬 통신모듈(313)을 포함할 수 있다.
네트워크 통신모듈(311)은, 제어장치(300)를 인터넷망을 포함하는 유/무선 네트워크와 연결하기 위한 인터페이스를 제공할 수 있다. 예를 들면, 네트워크 통신모듈(311)은, WLAN(Wireless LAN)(Wi-Fi), Wibro(Wireless broadband), Wimax(World Interoperability for Microwave Access), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access) 등을 위한 통신 모듈을 포함할 수 있다.
로컬 통신모듈(313)은, 실외유닛(100) 및 실내유닛(200) 중 적어도 하나와 유/무선으로 통신을 수행하기 위한 인터페이스를 제공할 수 있다.
예를 들면, 로컬 통신모듈(313)은, 드라이컨택(dry contact) 방식에 따라 실외유닛(100) 및 실내유닛(200) 중 적어도 하나에 온/오프 신호를 전송하는 인터페이스를 제공할 수 있다.
예를 들면, 로컬 통신모듈(313)은, 와이파이(Wi-fi), 블루투스(bluetooth), 비콘(beacon), 지그비(zigbee) 등의 근거리 무선통신 방식으로 신호를 송수신할 수 있다.
저장부(320)는, 제어부(360) 내의 각 신호 처리 및 제어를 위한 프로그램이 저장될 수도 있고, 신호 처리된 영상, 음성 또는 데이터 신호를 저장할 수도 있다. 예를 들면, 저장부(320)는 제어부(360)에 의해 처리 가능한 다양한 작업들을 수행하기 위한 목적으로 설계된 응용 프로그램들을 저장하고, 제어부(360)의 요청 시, 저장된 응용 프로그램들 중 일부를 선택적으로 제공할 수 있다.
저장부(320)에 저장되는 프로그램 등은, 제어부(360)에 의해 실행될 수 있는 것이라면 특별히 한정하지 않는다.
저장부(320)는, 휘발성 메모리(예: DRAM, SRAM, SDRAM 등)나, 비휘발성 메모리(예: 플래시 메모리(Flash memory), 하드 디스크 드라이브(Hard disk drive; HDD), 솔리드 스테이트 드라이브(Solid-state drive; SSD) 등) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시예에 있어서, 저장부(320)와 메모리는 서로 혼용되어 사용될 수도 있다.
입력부(330)는, 공기조화 시스템(1)의 동작과 관련된 각종 사용자 명령을 수신할 수 있고, 입력된 명령에 대응하는 제어 신호를 제어부(360)에 전달할 수 있다. 입력부(160)는, 터치 패드, 물리적 버튼 등을 포함할 수 있다.
출력부(340)는, 디스플레이(미도시), 발광 다이오드(Light Emitting Diode: LED)(미도시) 등의 표시 장치를 구비할 수 있다. 예를 들면, 출력부(340)는, 공기조화 시스템(1)의 운전 상태, 에러 발생 등과 관련된 동작 상태나, 실내온도, 목표온도 등의 정보를 표시할 수 있다.
출력부(340)는, 스피커(미도시), 버저(미도시) 등의 오디오 장치를 구비할 수 있다. 예를 들면, 출력부(340)는, 공기조화 시스템(1)의 운전 상태에 대한 효과음을 출력할 수 있고, 에러 발생시 소정의 경고음을 출력할 수 있다.
센서부(350)는, 실내 공기의 상태를 감지할 수 있고, 실내 공기의 상태에 대한 데이터를 생성할 수 있는, 적어도 하나의 센서를 포함할 수 있다. 예를 들면, 센서부(350)는, 실내 온도를 측정하는 온도 센서, 실내 습도를 측정하는 습도 센서, 실내 기압을 측정하는 기압 센서, 실내 공기 중의 먼지량을 측정하는 센서, 실내공간(S)의 재실자를 감지하는 센서 등을 포함할 수도 있다.
센서부(350)는, 신호를 출력할 수 있다, 예를 들면, 센서부(350)는, 실내 공기의 상태에 대한 데이터를 포함하는 신호를 출력할 수 있다. 예를 들면, 센서부(350)는, 신호를 출력하는 센서의 식별 데이터(예: 장치 식별자(identifier; ID), IP 주소(Internet protocol address), MAC 주소(medium access control address) 등)을 더 포함하는 신호를 출력할 수 있다.
센서부(350)에 포함된 센서 중 적어도 하나는, 제어부(360)와 동일한 공간에 배치될 수도 있고, 제어부(360)가 배치된 공간과 구분되는 공간에 배치될 수도 있다.
센서부(350)는, 제어부(360)와 통신 연결될 수 있다. 이때, 센서부(350)에 포함된 센서 중 제어부(360)가 배치된 공간과 구분되는 공간에 배치된 센서는, 로컬 통신모듈(313)을 경유하여 제어부(360)와 통신을 수행할 수도 있다.
제어부(360)는, 공기조화 시스템(1)에 구비된 각 구성과 연결될 수 있다. 예를 들면, 제어부(360)는, 통신부(310)를 통해 공기조화 시스템(1)에 구비된 각 구성과 상호 간에 신호를 송신 및/또는 수신할 수 있고, 각 구성의 전반적인 동작을 제어할 수 있다.
제어부(360)는, 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있고, 이에 포함된 프로세서를 이용하여, 제어장치(300)의 동작 전반을 제어할 수 있다. 여기서, 프로세서는 CPU(central processing unit)과 같은 일반적인 프로세서일 수 있다. 물론, 프로세서는 ASIC과 같은 전용 장치(dedicated device)이거나 다른 하드웨어 기반의 프로세서일 수 있다.
제어부(360)는, 센서부(350)로부터 실내공간(S)의 상태에 대한 데이터를 수신할 수 있다. 예를 들면, 제어부(360)는, 센서부(350)로부터 실내공간(S)의 온도, 습도, 기압, 공기 중의 먼지량, 재실자 여부 등에 대한 데이터를 수신할 수 있다.
제어부(360)는, 통신부(310) 및/또는 센서부(350)를 통해 수신되는 데이터를 저장부(320)에 저장할 수 있다.
예를 들면, 제어부(360)는, 네트워크 통신모듈(311)을 통해 서버(500)로부터 수신되는, 딥 러닝(deep learning) 등 머신 러닝(machine learning)을 통해 데이터를 학습하여 생성된 학습모델을 저장부(320)에 저장할 수 있다.
예를 들면, 제어부(360)는, 로컬 통신모듈(313)을 통해 실외유닛(100) 및/또는 실내유닛(200)으로부터 수신되는 다양한 데이터(예: 배관온도, 냉매압력 등)을 저장부(320)에 저장할 수 있다.
예를 들면, 제어부(360)는, 센서부(350)로부터 수신된 실내공간(S)의 상태에 대한 데이터(예: 실내온도, 실내습도, 실내기압 등)을 저장부(320)에 저장할 수 있다.
제어부(360)는, 네트워크 통신모듈(311)을 통해, 서버(500)에 데이터를 전송할 수 있다.
예를 들면, 제어부(360)는, 제어장치(300)가 포함된 공기조화 시스템(1)에 대한 데이터를 서버(500)에 전송할 수 있다. 여기서, 공기조화 시스템(1)에 대한 데이터는, 실외유닛(100) 및 실내유닛(200)의 식별자(identifier), 실외유닛(100) 및 실내유닛(200)의 성능, 실외유닛(100) 및 실내유닛(200)이 설치된 위치의 위도 및 경도, 실내공간(S)의 부피 등을 포함할 수 있다.
예를 들면, 제어부(360)는, 로컬 통신모듈(313) 및/또는 센서부(350)를 통해 수신되는 데이터를 서버(500)에 전송할 수 있다.
제어부(360)는, 저장부(320)에 저장된 데이터에 기초하여, 다양한 연산을 수행할 수 있다.
제어부(360)는, 실내온도가 목표온도에 도달하기까지 소요되는 시간(이하, 예상시간)을 산출할 수 있다.
예를 들면, 제어부(360)는, 서버(500)로부터 수신되어 저장부(320)에 저장된 학습모델에 기초하여, 예상시간을 산출할 수 있다.
예를 들면, 제어부(360)는, 저장부(320)에 저장된 데이터에 기초하여 회귀 모델을 이용한 산출식을 생성할 수 있고, 회귀 모델에 대응하는 산출식에 따라 예상시간을 산출할 수 있다. 이때, 회귀 모델은, 선형 회귀 모델(linear regression model)과, 비선형 회귀 모델(non-linear regression model)을 포함할 수 있다.
예를 들면, 제어부(360)는, 실외유닛(100) 및 실내유닛(200)이 동작하지 않는 동안의 실내온도의 변화와, 실외유닛(100) 및 실내유닛(200)의 성능에 기초하여, 예상시간을 산출할 수 있다.
제어부(360)는, 출력부(340)를 통해, 산출된 예상시간을 출력할 수 있다.
도 4는, 본 발명의 일 실시예에 따른, 제어장치의 동작방법을 도시한 순서도이다.
도 4를 참조하면, 제어장치(300)는, S401 동작에서, 실내공간(S)에 대한 목표온도를 확인할 수 있다. 예를 들면, 제어장치(300)는, 입력부(330)를 통해 수신되는 사용자 입력에 따라 설정된 온도를 목표온도로 확인할 수 있다. 한편, 제어장치(300)는, 공기조화 시스템(1)이 동작하는 동안, 목표온도를 모니터링할 수 있다.
제어장치(300)는, S402 동작에서, 목표온도와 실내온도 간의 차이가 소정 온도 값 이상인지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들면, 제어장치(300)는, 센서부(350)에 포함된 실내온도를 감지하는 센서의 센싱 값에 기초하여, 실내온도를 확인할 수 있고, 목표온도와 실내온도 간의 차이가 소정 온도 값(예: 1℃) 이상인지 여부를 확인할 수 있다.
제어장치(300)는, S403 동작에서, 저장부(320)에 저장된 데이터에 기초하여, 예상시간을 산출하기 위한 최소 기준이 만족되는지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들면, 제어장치(300)는, 공기조화 시스템(1)이 이전에 동작한 이력이 존재하는 경우, 즉, 공기조화 시스템(1)이 설치 후 최초 동작하는 것이 아닌 경우, 최소 기준이 만족되는 것으로 판단할 수 있다.
제어장치(300)는, S404 동작에서, 최소 기준이 만족되지 않은 경우, 즉, 공기조화 시스템(1)이 설치 후 최초 동작하는 경우, 서버(500)로부터 예상시간의 산출에 사용되는 학습모델을 수신할 수 있다. 예를 들면, 제어장치(300)는, 서버(500)에 공기조화 시스템(1)에 대한 데이터를 전송하고, 공기조화 시스템(1)에 대응하는 학습모델을 서버(500)로부터 수신할 수 있다.
한편, 서버(500)로부터 수신되는 학습모델은, 결정 트리(Decision tree) 기법에 따라 분류되어 서버(500)에 기 저장된 데이터 중, 제어장치(300)에 대응하는 제1 노드의 부모 노드인 제2 노드와, 제2 노드의 자식 노드 중, 상기 제1 노드를 제외한 나머지 자식 노드인 제3 노드 중 적어도 하나에 기초하여 생성된 학습모델일 수 있다.
제어장치(300)는, S405 동작에서, 서버(500)로부터 수신된 학습모델에 기초하여, 예상시간을 산출할 수 있다. 예를 들면, 제어장치(300)는, 공기조화 시스템(1)의 동작이 개시된 시점부터 실외유닛(100) 및 실내유닛(200)으로부터 수신되어 저장부(320)에 저장된 데이터와, 서버(500)로부터 수신된 학습모델에 기초하여, 예상시간을 산출할 수 있다.
한편, 제어장치(300)는, S406 동작에서, 최소 기준이 만족된 경우, 즉, 공기조화 시스템(1)이 이전에 동작한 이력이 존재하는 경우, 공기조화기 시스템(1)의 동작이 개시된 시점부터 저장부(320)에 데이터가 저장된 정도를 확인할 수 있고, 데이터가 저장된 정도가 소정 제1 기준을 만족하는지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들면, 제어장치(300)는, 공기조화기 시스템(1)의 동작이 개시된 시점부터, 소정 주기(예: 15초)에 따라 소정 횟수(예: 10회) 이상 저장부(320)에 데이터가 저장되어, 공기조화기 시스템(1)의 동작이 개시된 시점으로부터 기 설정된 제1 기준시간 이상 저장부(320)에 데이터가 저장된 경우, 데이터가 저장된 정도가 소정 제1 기준을 만족하는 것으로 판단할 수 있다.
제어장치(300)는, S407 동작에서, 저장부(320)에 데이터가 저장된 정도가 소정 제1 기준을 만족하지 않는 경우, 비선형 회귀 모델에 기초하여, 예상시간을 산출할 수 있다.
예를 들면, 제어장치(300)는, 공기조화기 시스템(1)의 동작이 개시되기 이전에, 저장부(320)에 저장된 데이터에 기초하여 비선형 회귀 모델과 관련된 산출식을 생성할 수 있다. 이때, 비선형 회귀 모델은, 커널 트릭(kernel trick)을 사용하는 서포트 벡터 회귀(Support Vector regression) 모델일 수 있다.
또한, 제어장치(300)는, 공기조화기 시스템(1)의 동작이 개시된 후 저장부(320)에 데이터가 소정 제1 기준시간 동안 저장되기 전까지, 미리 생성한 비선형 회귀 모델과 관련된 산출식에 따라 예상시간을 산출할 수 있다.
한편, 제어장치(300)는, S408 동작에서, 저장부(320)에 데이터가 저장된 정도가 소정 제1 기준을 만족하는 경우, 선형 회귀 모델에 기초하여, 예상시간을 산출할 수 있다.
예를 들면, 제어장치(300)는, 공기조화기 시스템(1)의 동작이 개시된 시점부터 저장부(320)에 소정 제1 기준시간 이상 저장된 데이터에 기초하여, 선형 회귀 모델과 관련된 산출식을 생성할 수 있고, 생성된 선형 회귀 모델과 관련된 산출식에 따라 예상시간을 산출할 수 있다. 이때, 선형 회귀 모델은, 과적합(overfitting)을 방지하는 라쏘 회귀(Lasso regression) 모델일 수 있다.
다시 말해, 제어장치(300)는, 공기조화기 시스템(1)의 동작이 개시된 후 저장부(320)에 데이터가 소정 제1 기준시간 이상 저장되기 전까지, 미리 생성한 비선형 회귀 모델과 관련된 산출식에 따라 예상시간을 산출하고, 저장부(320)에 소정 제1 기준시간 이상의 데이터가 저장된 시점부터는, 선형 회귀 모델과 관련된 산출식을 실시간으로 생성하여, 예상시간을 산출할 수 있다.
제어장치(300)는, S409 동작에서, 회귀 모델의 과적합을 방지하기 위해, 보정계수를 이용하여 예상시간을 보정함으로써, 최종 예상시간을 결정할 수 있다. 예를 들면, 제어장치(300)는, 공기조화기 시스템(1)이 동작하는 동안, 예상시간이 산출되기 이전에 산출된 예상시간(이하, 이전 예상시간)이 존재하는 경우, 이전 예상시간에 제1 보정 계수를 곱한 값과, 산출된 예상시간에 제2 보정 계수를 곱한 값의 합을, 최종 예상시간으로 결정할 수 있다. 이때, 제1 보정 계수와 제2 보정 계수의 합은 1일 수 있고, 제1 보정 계수는 제2 보정 계수보다 작을 수 있다.
한편, 제어장치(300)는, 이전 예상시간이 존재하지 않는 경우, 즉, 공기조화기 시스템(1)의 동작이 개시된 후 예상시간을 최초 산출한 경우, 산출된 예상시간을 최종 예상시간으로 결정할 수 있다.
제어장치(300)는, S410 동작에서, 공기조화기 시스템(1)이 동작하는 동안 저장부(320)에 저장된 데이터에 기초하여, 비선형 회귀 모델과 관련된 산출식을 업데이트할 수 있다. 이때, 제어장치(300)는, 공기조화기 시스템(1)이 동작이 종료된 이후에, 비선형 회귀 모델과 관련된 산출식을 업데이트할 수도 있다.
제어장치(300)는, S411 동작에서, 출력부(340)를 통해 예상시간을 출력할 수 있다.
도 5는, 본 발명의 일 실시예에 따른, 서버의 블록도이다.
도 5를 참조하면, 서버(500)는, 통신부(510), 저장부(520), 및/또는 제어부(530)를 포함할 수 있다.
통신부(510)는, 인터넷망을 포함하는 유/무선 네트워크와 연결하기 위한 적어도 하나의 통신 모듈을 포함할 수 있고, 유/무선 네트워크를 통해 적어도 하나의 제어장치(300)와 상호 간에 통신을 수행할 수 있다.
저장부(520)는, 제어부(530) 내의 각 신호 처리 및 제어를 위한 프로그램을 저장할 수도 있고, 신호 처리된 데이터 신호를 저장할 수도 있다. 예를 들면, 저장부(520)는, 제어부(530)에 의해 처리 가능한 다양한 작업들을 수행하기 위한 목적으로 설계된 응용 프로그램들을 저장하고, 제어부(530)의 요청 시, 저장된 응용 프로그램들 중 일부를 선택적으로 제공할 수 있다. 저장부(520)에 저장되는 프로그램 등은, 제어부(530)에 의해 실행될 수 있는 것이라면 특별히 한정하지 않는다.
저장부(520)는, 휘발성 메모리(예: DRAM, SRAM, SDRAM 등)나, 비휘발성 메모리(예: 플래시 메모리), 하드 디스크 드라이브(HDD), 솔리드 스테이트 드라이브(SSD) 등) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
저장부(520)는, 제어장치(300)에 대응하는 데이터베이스(database, DB)를 저장할 수 있다. 예를 들면, 저장부(520)는, 복수의 제어장치(300) 각각에 대응하는 데이터베이스(DB)를 구분하여 저장할 수 있다.
제어부(530)는, 서버(500)에 구비된 각 구성과 연결될 수 있다. 각 구성의 전반적인 동작을 제어할 수 있다.
제어부(530)는, 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있고, 이에 포함된 프로세서를 이용하여, 서버(500)의 동작 전반을 제어할 수 있다. 여기서, 프로세서는 CPU(central processing unit)과 같은 일반적인 프로세서일 수 있다. 물론, 프로세서는 ASIC과 같은 전용 장치(dedicated device)이거나 다른 하드웨어 기반의 프로세서일 수 있다.
제어부(530)는, 통신부(510)를 통해, 적어도 하나의 제어장치(300)로부터 데이터를 수신할 수 있고, 제어장치(300) 각각에 대응하여, 제어장치(300)로부터 수신된 데이터를 포함하는 데이터베이스(DB)를 생성하여 저장부(520)에 저장할 수 있다.
제어부(530)는, 통신부(510)를 통해, 적어도 하나의 제어장치(300)로부터 공기조화 시스템(1)에 대한 데이터를 수신할 수 있다. 예를 들면, 제어부(530)는, 실외유닛(100) 및 실내유닛(200)의 식별자, 실외유닛(100) 및 실내유닛(200)의 성능, 실외유닛(100) 및 실내유닛(200)이 설치된 위치의 위도 및 경도, 실내공간(S)의 부피 등이 포함된 공기조화 시스템(1)에 대한 데이터를 제어장치(300)로부터 수신할 수 있다.
제어부(530)는, 결정 트리 기법에 기초하여, 복수의 제어장치(300) 중 특정 제어장치(300)에 대응하는 노드의 위치를 결정할 수 있다. 예를 들면, 제어부(530)는, 특정 제어장치(300)로부터 수신된 공기조화 시스템(1)에 대한 데이터에서, 실외유닛(100) 및 실내유닛(200)의 식별자, 실외유닛(100) 및 실내유닛(200)의 성능, 실외유닛(100) 및 실내유닛(200)이 설치된 위치의 위도 및 경도, 실내공간(S)의 부피 등의 정보를 확인할 수 있고, 복수의 제어장치(300) 중 확인된 정보와 관련성이 가장 큰 제어장치(300)에 대응하는 노드를, 특정 제어장치(300)에 대응하는 노드의 부모 노드로 결정할 수 있다.
제어부(530)는, 딥 러닝(deep learning) 등 머신 러닝(machine learning)을 통해 데이터를 학습하여, 특정 제어장치(300)에 대응하는 학습모델을 생성할 수 있다. 예를 들면, 제어부(530)는, 특정 제어장치(300)에 대응하는 제1 노드의 부모 노드인 제2 노드와, 제2 노드의 자식 노드 중, 제1 노드를 제외한 나머지 자식 노드인 제3 노드 중 적어도 하나를 결정할 수 있고, 제2 노드에 대응하는 제어장치(300)의 데이터베이스(DB)에 포함된 데이터와, 제3 노드에 대응하는 제어장치(300)의 데이터베이스(DB)에 포함된 데이터를 학습하여, 특정 제어장치(300)에 대응하는 학습모델을 생성할 수 있다.
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.
제어부(530)는, 특정 제어장치(300)에 대응하여 생성된 학습모델을, 통신부(510)를 통해 특정 제어장치(300)에 전송할 수 있다.
도 6은, 본 발명의 일 실시예에 따른, 서버의 동작방법을 도시한 순서도이고, 도 7은, 서버의 동작에 대한 설명에 참조되는 도면이다.
도 6을 참조하면, 서버(500)는, S601 동작에서, 특정 제어장치(300)로부터 데이터를 수신할 수 있다.
서버(500)는, S602 동작에서, 특정 제어장치(300)로부터 데이터를 최초 수신한 것인지 여부를 확인할 수 있다.
예를 들면, 서버(500)는, 저장부(520)에 특정 제어장치(300)에 대응하는 데이터베이스(DB)가 저장되어 있는 경우, 특정 제어장치(300)로부터 데이터를 수신한 이력이 있는 것으로 판단할 수 있다.
예를 들면, 서버(500)는, 특정 제어장치(300)로부터 수신된 데이터가, 실외유닛(100) 및 실내유닛(200)의 식별자, 실외유닛(100) 및 실내유닛(200)의 성능, 실외유닛(100) 및 실내유닛(200)이 설치된 위치의 위도 및 경도, 실내공간(S)의 부피 등이 포함된 공기조화 시스템(1)에 대한 데이터인 경우, 특정 제어장치(300)로부터 데이터를 최초 수신한 것으로 판단할 수 있다.
서버(500)는, S603 동작에서, 특정 제어장치(300)로부터 데이터를 최초 수신한 것으로 판단된 경우, 특정 제어장치(300)에 대응하는 데이터베이스(DB)를 생성하여 저장부(520)에 저장할 수 있다. 이때, 서버(500)는, 특정 제어장치(300)에 대응하는 데이터베이스(DB)에, 특정 제어장치(300)로부터 수신된 공기조화 시스템(1)에 대한 데이터를 추가할 수 있다.
서버(500)는, S604 동작에서, 복수의 제어장치(300) 간의 연관성을 고려하여, 특정 제어장치(300)에 대응하는 노드의 위치를 결정할 수 있다. 예를 들면, 서버(500)는, 특정 제어장치(300)로부터 수신된 공기조화 시스템(1)에 대한 데이터에서, 실외유닛(100) 및 실내유닛(200)의 식별자, 실외유닛(100) 및 실내유닛(200)의 성능, 실외유닛(100) 및 실내유닛(200)이 설치된 위치의 위도 및 경도, 실내공간(S)의 부피 등의 정보를 확인할 수 있고, 복수의 제어장치(300) 중 확인된 정보와 관련성이 가장 큰 제어장치(300)에 대응하는 노드를, 특정 제어장치(300)에 대응하는 노드의 부모 노드로 결정할 수 있다.
서버(500)는, S605 동작에서, 특정 제어장치(300)와 연관된 데이터베이스(DB)에 기초하여, 특정 제어장치(300)에 대응하는 학습모델을 생성할 수 있고, 생성된 학습모델을 특정 제어장치(300)에 전송할 수 있다.
도 7을 참조하면, 서버(500)는, 특정 제어장치(300)에 대응하는 제1 노드(710)의 부모 노드인 제2 노드(701)와, 제2 노드(702)의 자식 노드 중, 제1 노드(710)를 제외한 나머지 자식 노드인 제3 노드(703) 중 적어도 하나를 결정할 수 있고, 제2 노드(701)에 대응하는 제어장치(300)의 데이터베이스(DB)에 포함된 데이터와, 제3 노드(703)에 대응하는 제어장치(300)의 데이터베이스(DB)에 포함된 데이터를 학습하여, 특정 제어장치(300)에 대응하는 학습모델을 생성할 수 있다.
다시 도 6을 참조하면, 서버(500)는, S606 동작에서, 특정 제어장치(300)로부터 데이터를 수신한 이력이 존재하는 경우, 예컨대, 저장부(520)에 특정 제어장치(300)에 대응하는 데이터베이스(DB)가 저장되어 있는 경우, 특정 제어장치(300)로부터 수신된 데이터를 특정 제어장치(300)에 대응하는 데이터베이스(DB)에 추가할 수 있다. 예를 들면, 서버(500)는, 특정 제어장치(300)로부터 실내온도, 실외온도, 배관온도, 냉매압력 등에 대한 데이터가 수신되는 경우, 수신된 데이터를 특정 제어장치(300)에 대응하는 데이터베이스(DB)에 추가할 수 있다.
서버(500)는, S607 동작에서, 특정 제어장치(300)에 대응하는 데이터베이스(DB)에 소정 기준 이상의 데이터가 수집되었는지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들면, 서버(500)는, 특정 제어장치(300)로부터 데이터가 수신된 횟수가 소정 횟수(예: 10회) 이상인 경우, 소정 기준 이상의 데이터가 수집된 것으로 판단할 수 있다.
서버(500)는, S608 동작에서, 특정 제어장치(300)와 연관된 데이터베이스(DB)가 아닌, 특정 제어장치(300)에 대응하는 데이터베이스(DB)에 기초하여, 특정 제어장치(300)에 대응하는 학습모델을 다시 생성할 수 있고, 다시 생성된 학습모델을 특정 제어장치(300)에 전송할 수 있다.
도 8a 및 8b는, 본 발명의 다른 일 실시예에 따른, 제어장치의 동작방법을 도시한 순서도이다. 도 4에서 설명한 내용과 중복되는 내용에 대해서는 상세한 설명을 생략하도록 한다.
도 8a를 참조하면, 제어장치(300)는, S801 동작에서, 실내공간(S)에 대한 목표온도를 확인할 수 있다.
제어장치(300)는, S802 동작에서, 목표온도와 실내온도 간의 차이가 소정 온도 값 이상인지 여부를 판단할 수 있다.
제어장치(300)는, S803 동작에서, 저장부(320)에 저장된 데이터에 기초하여, 예상시간을 산출하기 위한 최소 기준이 만족되는지 여부를 판단할 수 있다.
제어장치(300)는, S804 동작에서, 최소 기준이 만족되지 않은 경우, 즉, 공기조화 시스템(1)이 설치 후 최초 동작하는 경우, 서버(500)로부터 예상시간의 산출에 사용되는 학습모델을 수신할 수 있다.
제어장치(300)는, S805 동작에서, 서버(500)로부터 수신된 학습모델에 기초하여, 예상시간을 산출할 수 있다.
한편, 제어장치(300)는, S806 동작에서, 최소 기준이 만족된 경우, 즉, 공기조화 시스템(1)이 이전에 동작한 이력이 존재하는 경우, 공기조화 시스템(1)이 최초 동작한 시점으로부터 누적된 총 동작 시간이 기 설정된 제2 기준시간 이상인지 여부를 확인할 수 있다. 여기서, 제2 기준시간은, 비선형 회귀 모델과 관련된 산출식을 생성하기에 충분한 데이터가 저장부(320)에 저장되는 최소 시간(예: 5분)을 의미할 수 있다.
도 8b를 참조하면, 제어장치(300)는, S821 동작에서, 예상시간을 산출하기 위한 최소 기준은 만족되나, 공기조화 시스템(1)이 최초 동작한 시점으로부터 누적된 총 동작 시간이 기 설정된 제2 기준시간 미만인 경우, 실내 부하 값을 산출할 수 있다.
여기서, 실내부하 값은, 실내유닛(200)이 위치하는 실내공간(S)의 부피, 공기의 밀도, 공기의 비열, 및 실외유닛(100)와 실내유닛(200)이 동작하지 않는 시간 동안의 온도 변화를 곱하여 산출될 수 있다.
제어장치(300)는, S822 동작에서, 실외유닛(100)와 실내유닛(200)의 성능에 해당하는 공급 부하 값을 산출할 수 있다.
제어장치(300)는, S823 동작에서, 실내 부하 값과 공급 부하 값의 차이가 실외유닛(100)와 실내유닛(200)이 동작하는 동안의 온도 변화에 해당하므로, 목표온도에서 실내온도를 뺀 값을 실내 부하 값에서 공급 부하 값을 뺀 값으로 나눈 결과 값을, 예상 시간으로 산출할 수 있다.
다시 도 8a를 참조하면, 제어장치(300)는, S807 동작에서, 최소 기준이 만족되고, 공기조화 시스템(1)이 최초 동작한 시점으로부터 누적된 총 동작 시간이 기 설정된 제2 기준시간 이상인 경우, 공기조화기 시스템(1)의 동작이 개시된 시점부터 저장부(320)에 데이터가 저장된 정도를 확인할 수 있고, 데이터가 저장된 정도가 소정 제1 기준을 만족하는지 여부를 판단할 수 있다.
제어장치(300)는, S808 동작에서, 저장부(320)에 데이터가 저장된 정도가 소정 제1 기준을 만족하지 않는 경우, 비선형 회귀 모델에 기초하여, 예상시간을 산출할 수 있다.
한편, 제어장치(300)는, S809 동작에서, 저장부(320)에 데이터가 저장된 정도가 소정 제1 기준을 만족하는 경우, 선형 회귀 모델에 기초하여, 예상시간을 산출할 수 있다.
제어장치(300)는, S810 동작에서, 회귀 모델의 과적합을 방지하기 위해, 보정계수를 이용하여 예상시간을 보정함으로써, 최종 예상시간을 결정할 수 있다.
제어장치(300)는, S811 동작에서, 공기조화기 시스템(1)이 동작하는 동안 저장부(320)에 저장된 데이터에 기초하여, 비선형 회귀 모델과 관련된 산출식을 업데이트할 수 있다.
제어장치(300)는, S812 동작에서, 출력부(340)를 통해 예상시간을 출력할 수 있다.
상기와 같이, 본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 공기조화기의 동작 이력, 공기조화기가 설치된 공간과 관련하여 획득한 데이터의 수집 정도 등에 따라, 실내공간(S)에 대한 현열, 공기조화기의 성능, 비선형 회귀식, 선형 회귀식, 학습모델 등을 단계적으로 사용함으로써, 데이터가 수집되는 단계별로 실내온도가 목표온도에 도달하기까지 소요되는 예상시간을 보다 정확하게 산출할 수 있다.
첨부된 도면은 본 명세서에 개시된 실시예를 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 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 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 (10)

  1. 공기조화 시스템에 포함된 실내유닛 및 실외유닛 중 적어도 하나와 통신을 수행하는 통신부;
    저장부; 및
    제어부를 포함하고,
    상기 제어부는,
    상기 공기조화 시스템이 동작하는 동안, 목표온도와 실내온도 간의 차이를 확인하고,
    상기 확인된 차이가 소정 온도 값 이상인 경우, 상기 통신부를 통해 수신된 데이터가 상기 저장부에 저장된 정도를 확인하고,
    상기 데이터가 저장된 정도가 기 설정된 제1 기준을 만족하지 않는 경우, 비선형 회귀 모델(non-linear regression model)과 관련된 산출식에 기초하여, 상기 실내온도가 상기 목표온도에 도달하기까지 소요되는 예상시간을 산출하고,
    상기 데이터가 저장된 정도가 상기 제1 기준을 만족하는 경우, 선형 회귀 모델(linear regression model)과 관련된 산출식에 기초하여, 상기 예상시간을 산출하는 것을 특징으로 하는 제어장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 공기조화 시스템이 이전에 동작한 이력이 존재하고, 상기 공기조화 시스템의 동작이 개시된 시점으로부터 기 설정된 제1 기준시간 이상 상기 저장부에 상기 데이터가 저장된 경우, 상기 데이터가 저장된 정도가 상기 제1 기준을 만족하는 것으로 판단하고,
    상기 데이터가 저장된 정도가 상기 제1 기준을 만족하지 않는 경우, 상기 공기조화 시스템의 동작이 개시되기 이전에 상기 저장부에 저장된 데이터에 기초하여 생성된 상기 비선형 회귀 모델과 관련된 산출식에 기초하여, 상기 예상시간을 산출하고,
    상기 데이터가 상기 저장부에 저장된 정도가 상기 제1 기준을 만족하는 경우, 상기 공기조화 시스템의 동작이 개시된 이후에 상기 저장부에 저장된 데이터에 기초하여 생성된 상기 선형 회귀 모델과 관련된 산출식에 기초하여, 상기 예상시간을 산출하는 것을 특징으로 하는 제어장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 제어부는, 상기 예상시간이 산출되기 이전에 산출된 이전 예상시간이 존재하는 경우, 상기 이전 예상시간에 제1 보정계수를 곱한 값과 상기 산출된 예상시간에 제2 보정계수를 곱한 값의 합을, 최종 예상시간으로 결정하고,
    상기 제1 보정 계수와 상기 제2 보정 계수의 합이 1인 것을 특징으로 하는 제어장치.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 제1 보정 계수는, 상기 제2 보정 계수보다 작은 것을 특징으로 하는 제어장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 비선형 회귀 모델은, 서포트 벡터 회귀(Support Vector regression) 모델이고,
    상기 선형 회귀 모델은, 라쏘 회귀(Lasso regression) 모델인 것을 특징으로 하는 제어장치.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 공기조화 시스템이 이전에 동작한 이력이 존재하고, 상기 공기조화 시스템이 최초 동작한 시점으로부터 누적된 총 동작 시간이 기 설정된 제2 기준시간 미만인 경우, 상기 실내유닛 및 상기 실외유닛이 동작하지 않는 동안의 온도 변화와 상기 실내유닛 및 상기 실외유닛의 성능에 기초하여, 상기 예상시간을 산출하고,
    상기 총 동작 시간이 상기 제2 기준시간 이상인 경우, 상기 데이터가 상기 저장부에 저장된 정도가 상기 제1 기준을 만족하는지 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 제어장치.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 실내유닛이 위치하는 공간의 부피, 공기의 밀도, 공기의 비열 및 상기 실내유닛 및 상기 실외유닛이 동작하지 않는 동안의 온도 변화를 곱한 값을, 실내 부하 값으로 산출하고,
    상기 실내유닛 및 상기 실외유닛의 성능을 공급 부하 값으로 산출하고,
    상기 목표온도에서 상기 실내온도를 뺀 값을 상기 실내 부하 값에서 상기 공급 부하 값을 뺀 값으로 나눈 결과 값을, 상기 예상시간으로 산출하는 것을 특징으로 하는 제어장치.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 공기조화 시스템이 이전에 동작한 이력이 존재하지 않는 경우, 상기 통신부를 통해, 상기 공기조화 시스템에 관한 데이터를 서버에 전송하고,
    상기 서버로부터 상기 실내유닛 및 상기 실외유닛에 대응하는, 미리 학습된 학습모델을 수신하고,
    상기 수신된 학습모델에 기초하여, 상기 예상시간으로 산출하는 것을 특징으로 하는 제어장치.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 공기조화 시스템에 관한 데이터는, 상기 공기조화 시스템의 성능, 상기 공기조화 시스템이 설치된 공간의 위도 및 경도, 실내공간의 부피 중 적어도 하나를 포함하고,
    상기 학습모델은, 결정 트리 기법에 따라 상기 서버에 기 저장된 데이터 중, 상기 제어장치에 대응하는 제1 노드의 부모 노드인 제2 노드와, 상기 제2 노드의 자식 노드 중, 상기 제1 노드를 제외한 나머지 자식 노드인 제3 노드 중 적어도 하나에 기초하여 생성된 학습모델인 것을 특징으로 하는 제어장치.
  10. 실외유닛, 실내유닛 및 제어장치를 포함하는 공기조화 시스템에 있어서,
    상기 제어장치는,
    상기 공기조화 시스템이 동작하는 동안, 목표온도와 실내온도 간의 차이를 확인하고,
    상기 확인된 차이가 소정 온도 값 이상인 경우, 상기 실내유닛 및 상기 실외유닛으로부터 수신된 데이터가 상기 제어장치의 저장부에 저장된 정도를 확인하고,
    상기 데이터가 저장된 정도가 기 설정된 제1 기준을 만족하지 않는 경우, 비선형 회귀 모델(non-linear regression model)에 기초하여, 상기 실내온도가 상기 목표온도에 도달하기까지 소요되는 예상시간을 산출하고,
    상기 데이터가 저장된 정도가 상기 제1 기준을 만족하는 경우, 선형 회귀 모델(linear regression model)에 기초하여, 상기 예상시간을 산출하는 것을 특징으로 하는 공기조화 시스템.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN115493270A (zh) * 2022-10-14 2022-12-20 珠海格力电器股份有限公司 水多联空调机组的控制方法、装置、空调器及存储介质
CN115614905A (zh) * 2022-09-19 2023-01-17 珠海格力电器股份有限公司 一种空调器及其室内温度预测方法和装置

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