KR20220061487A - 챗봇 연동 디바이스 제어 시스템, 애플리케이션 및 방법 - Google Patents

챗봇 연동 디바이스 제어 시스템, 애플리케이션 및 방법 Download PDF

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KR20220061487A
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김종원
이정미
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Abstract

본 발명의 일 실시 예에 따른 챗봇 연동 디바이스 제어 시스템은 외부와 통신 가능한 적어도 하나의 디바이스로부터 상태 데이터를 수집하는 통신부, 인공 지능(AI)을 통해 상기 디바이스에 대한 사용자의 사용 패턴을 학습하는 사용 패턴 학습부, 상기 상태 데이터에 기초하여 상기 사용자의 상기 디바이스에 대한 미리 학습된 사용 패턴과 현재 디바이스의 상태 데이터가 대응되지 않는 경우 이상 패턴으로 판단하는 이상 패턴 감지부 및 상기 이상 패턴 감지부에 의해 이상 패턴이 감지된 경우, 상기 사용자의 사용 패턴에 기초하여 상기 디바이스에 대한 설정 동작을 제안하는 알림 메시지를 상기 사용자의 단말로 전송하는 메시지 알림부를 포함하고, 상기 사용 패턴 학습부는 상기 알림 메시지에 대한 상기 사용자의 응답에 기초하여 상기 디바이스에 대한 사용자의 사용 패턴에 대해 추가로 학습 가능할 수 있다.

Description

챗봇 연동 디바이스 제어 시스템, 애플리케이션 및 방법{CHATBOT-LINKED DEVICE CONTROL SYSTEM, APPLICATION AND METHOD}
본 발명은 챗봇을 이용하여 디바이스를 원격으로 제어하기 위한 챗봇 연동 디바이스 제어 시스템, 애플리케이션 및 방법에 관한 것이다.
종래에는 실내에 마련된 보일러나 에어컨 등의 디바이스들을 제어하기 위해서는 사용자가 해당 디바이스를 직접 조작하거나 리모컨과 같은 컨트롤러를 사용하여야 했다. 이러한 경우에는 사용자가 근거리에서는 디바이스를 쉽게 제어할 수 있으나, 컨트롤러의 사용 범위를 벗어나는 경우에는 사용자가 디바이스를 제어할 방법이 없었다.
만약, 사용자가 보일러나 에어컨을 사용하다가 전원을 끄거나 외출 모드로 설정하지 않은 상태로 외출하는 경우 디바이스가 불필요하게 계속 가동되어 전력이 낭비되는 문제가 있었다. 뿐만 아니라, 디바이스의 가동 시간이 지나치게 늘어나는 경우 화재나 단선 등의 안전 사고까지 발생할 위험이 있었다.
이처럼, 기존에는 사용자가 근거리에서만 디바이스를 제어할 수 밖에 없었기 때문에 디바이스를 사용함에 있어 유연성이 부족한 한계점이 있었고 안전성 또한 문제가 될 수 있었다.
본 발명은 인공 지능을 통해 사용자의 디바이스에 대한 사용 패턴을 학습하고 학습된 패턴에 기초하여 디바이스에 관한 최적의 설정 조건을 제안함으로써, 실내에 마련된 디바이스를 외부에서도 원격으로 유연하고 편리하게 제어할 수 있는 챗봇 연동 디바이스 제어 시스템, 애플리케이션 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재들로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 챗봇 연동 디바이스 제어 시스템은 외부와 통신 가능한 적어도 하나의 디바이스로부터 상태 데이터를 수집하는 통신부, 인공 지능(AI)을 통해 상기 디바이스에 대한 사용자의 사용 패턴을 학습하는 사용 패턴 학습부, 상기 상태 데이터에 기초하여 상기 사용자의 상기 디바이스에 대한 미리 학습된 사용 패턴과 현재 디바이스의 상태 데이터가 대응되지 않는 경우 이상 패턴으로 판단하는 이상 패턴 감지부 및 상기 이상 패턴 감지부에 의해 이상 패턴이 감지된 경우, 상기 사용자의 사용 패턴에 기초하여 상기 디바이스에 대한 설정 동작을 제안하는 알림 메시지를 상기 사용자의 단말로 전송하는 메시지 알림부를 포함하고, 상기 사용 패턴 학습부는 상기 알림 메시지에 대한 상기 사용자의 응답에 기초하여 상기 디바이스에 대한 사용자의 사용 패턴에 대해 추가로 학습 가능할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 챗봇 연동 디바이스 제어 시스템의 상기 통신부는 상기 사용자의 단말로부터 상기 디바이스에 대한 설정 메시지를 수신한 경우, 상기 설정 메시지에 따라 상기 디바이스를 설정하도록 하는 명령 신호를 상기 디바이스로 전송할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 챗봇 연동 디바이스 제어 시스템의 상기 메시지 알림부는 상기 설정 메시지에 포함된 상기 디바이스에 대한 설정 정보가 이상 패턴에 해당하는 경우, 상기 사용자의 단말로 확인 메시지를 전송할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 챗봇 연동 디바이스 제어 시스템의 상기 메시지 알림부는 상기 디바이스의 이상 패턴이 감지된 경우 상기 사용자의 단말로 상기 디바이스의 교체 시기와 새로운 디바이스 추천에 관한 메시지를 전송할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 챗봇 연동 디바이스 제어 시스템의 상기 통신부는 일정 주기로 상기 디바이스로부터 상기 상태 데이터를 수집할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 챗봇 연동 디바이스 제어 시스템의 상기 메시지 알림부는 상기 디바이스의 이상 패턴이 감지된 경우 상기 사용자의 단말로 상담 예약 메시지를 전송할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 챗봇 연동 디바이스 제어 시스템의 상기 이상 패턴 감지부는 상기 디바이스의 현재 설정 상태가 외부의 상태와 대응되지 않는 경우 이상 패턴으로 판단할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 챗봇 연동 디바이스 제어 시스템의 상기 이상 패턴 감지부는 상기 상태 데이터에 기초하여 상기 디바이스에 결함이 발생한 것이 검출된 경우 이상 패턴으로 판단할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 챗봇 연동 디바이스 제어 시스템는 상기 사용자의 디바이스에 대한 미리 학습된 사용 패턴을 저장하는 데이터베이스를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 챗봇 연동 디바이스 제어 시스템의 상기 상태 데이터는 상기 디바이스의 ID, 동작 여부, 동작 모드 및 가동 시간 중 적어도 하나의 정보를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 애플리케이션은 외부와 통신 가능한 적어도 하나의 디바이스로부터 수집된 상태 데이터와 인공 지능(AI)을 통해 상기 디바이스에 대해 학습된 사용자의 사용 패턴에 기초하여 상기 디바이스의 이상 패턴 여부를 판단하는 서버와 메시지를 송수신 가능한 애플리케이션으로서, 상기 이상 패턴 감지부에 의해 이상 패턴이 감지된 경우, 상기 사용자의 사용 패턴에 기초하여 상기 디바이스에 대한 설정 동작을 제안하는 알림 메시지를 상기 서버로부터 수신하는 단계 및 상기 알림 메시지에 대한 상기 사용자의 응답을 상기 서버로 전송하는 단계를 포함하고, 상기 서버에서는 상기 알림 메시지에 대한 상기 사용자의 응답에 기초하여 상기 디바이스에 대한 사용자의 사용 패턴에 대해 추가로 학습하는 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장된 애플리케이션일 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 챗봇 연동 디바이스 제어 방법은 외부와 통신 가능한 적어도 하나의 디바이스로부터 상태 데이터를 수집하는 단계, 인공 지능(AI)을 통해 상기 디바이스에 대한 사용자의 사용 패턴을 학습하는 단계, 상기 상태 데이터에 기초하여 상기 사용자의 상기 디바이스에 대한 미리 학습된 사용 패턴과 현재 디바이스의 상태 데이터가 대응되지 않는 경우 이상 패턴으로 판단하는 단계, 이상 패턴이 감지된 경우, 상기 사용자의 사용 패턴에 기초하여 상기 디바이스에 대한 설정 동작을 제안하는 알림 메시지를 상기 사용자의 단말로 전송하는 단계 및 상기 알림 메시지에 대한 상기 사용자의 응답에 기초하여 상기 디바이스에 대한 사용자의 사용 패턴에 대해 추가로 학습하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 챗봇 연동 디바이스 제어 시스템, 애플리케이션 및 방법에 따르면, 인공 지능을 통해 사용자의 디바이스에 대한 사용 패턴을 학습하고 학습된 패턴에 기초하여 디바이스에 관한 최적의 설정 조건을 제안함으로써, 실내에 마련된 디바이스를 외부에서도 원격으로 유연하고 편리하게 제어할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 챗봇 연동 디바이스 제어 시스템의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 챗봇 연동 디바이스 제어 시스템에서 디바이스의 상태 데이터를 통해 사용자의 사용 패턴을 학습하는 것을 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 챗봇 연동 디바이스 제어 시스템에서 이상 패턴을 감지하여 사용자에게 알림을 제공하고, 사용자의 응답에 기초하여 사용 패턴을 학습하는 것을 나타내는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 챗봇 연동 디바이스 제어 시스템에서 디바이스로부터 수집되는 데이터의 종류를 예시적으로 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 챗봇 연동 디바이스 제어 시스템이 이상 패턴을 감지하고 사용자의 사용 패턴을 재학습하는 것을 나타내는 도면이다.
도 6은 사용자가 단말을 이용하여 본 발명의 일 실시 예에 따른 챗봇 연동 디바이스 제어 시스템으로 설정 동작을 수행하는 것을 나타내는 도면이다.
도 7a 내지 7c는 본 발명의 일 실시 예에 따른 챗봇 연동 디바이스 제어 시스템에서 사용자의 이상 패턴을 감지하여 알림 메시지를 전송하는 것을 예시적으로 나타내는 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 챗봇 연동 디바이스 제어 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 챗봇 연동 디바이스 제어 시스템의 하드웨어 구성을 나타내는 블록도이다.
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 다양한 실시 예들에 대해 상세히 설명하고자 한다. 본 문서에서 도면상의 동일한 구성 요소에 대해서는 동일한 참조 부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
본 문서에 개시되어 있는 본 발명의 다양한 실시 예들에 대해서, 특정한 구조적 내지 기능적 설명들은 단지 본 발명의 실시 예를 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로, 본 발명의 다양한 실시 예들은 여러 가지 형태로 실시될 수 있으며 본 문서에 설명된 실시 예들에 한정되는 것으로 해석되어서는 아니 된다.
다양한 실시 예에서 사용된 "제1", "제2", "첫째", 또는 "둘째" 등의 표현들은 다양한 구성요소들을, 순서 및/또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 해당 구성 요소들을 한정하지 않는다. 예를 들면, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성 요소는 제2 구성 요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성 요소로 바꾸어 명명될 수 있다.
본 문서에서 사용된 용어들은 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 다른 실시 예의 범위를 한정하려는 의도가 아닐 수 있다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다.
기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가질 수 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의된 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 동일 또는 유사한 의미를 가지는 것으로 해석될 수 있으며, 본 문서에서 명백하게 정의되지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다. 경우에 따라서, 본 문서에서 정의된 용어일지라도 본 발명의 실시 예들을 배제하도록 해석될 수 없다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 챗봇 연동 디바이스 제어 시스템의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 챗봇 연동 디바이스 제어 시스템(100)은 통신부(110), 사용 패턴 학습부(120), 이상 패턴 감지부(130), 메시지 알림부(140) 및 데이터베이스(150)를 포함할 수 있다.
통신부(110)는 외부와 통신 가능한 적어도 하나의 디바이스로부터 상태 데이터를 수집할 수 있다. 이 때, 통신부(110)는 실시간 또는 일정 주기로 디바이스로부터 상태 데이터를 수집할 수 있다. 예를 들어, 디바이스는 실내에 마련된 보일러, 에어컨, 공기 청정기, 전기 밥솥 등의 각종 가전 제품 등을 포함할 수 있으며, 이들 디바이스 각각에도 외부와 유선 또는 무선으로 통신이 가능한 통신 모듈이 포함되어 있을 수 있다.
통신부(110)에서 수집되는 디바이스의 상태 데이터는 디바이스의 ID(예를 들면, 제품명, 제품 번호 등), 동작 여부(예를 들면, 온/오프 상태, 에러 발생 여부 등), 동작 모드(예를 들면, 설정 온도, 사용 기능 등), 가동 시간 등의 정보를 포함할 수 있다.
또한, 통신부(110)는 사용자의 단말로부터 디바이스에 대한 설정 메시지를 수신한 경우, 설정 메시지에 따라 디바이스를 설정하도록 하는 명령 신호를 디바이스로 전송할 수 있다. 따라서, 사용자는 외부에서도 단말(예를 들면, 휴대폰, 노트북 등)을 이용하여 실내에 마련된 디바이스의 설정 동작을 수행할 수 있다. 이 때, 디바이스의 설정 동작이란 디바이스의 온/오프 동작, 온도 설정, 모드 설정, 시간 설정 등 각종 동작을 포함할 수 있다.
사용 패턴 학습부(120)는 인공 지능(AI)을 통해 디바이스에 대한 사용자의 사용 패턴을 학습할 수 있다. 이 때, 사용자의 사용 패턴은 디바이스의 동작 상태, 가동 시간, 설정 모드 등을 포함할 수 있다. 또한, 사용 패턴 학습부(120)는 기본적으로 사용자가 디바이스를 직접 사용하는 경우에 있어서 디바이스에 저장된 상태 데이터를 수집하여 사용자별 사용 패턴을 학습할 수 있다. 또한, 사용 패턴 학습부(120)는 메시지 알림부(140)로부터 수신한 알림 메시지에 대한 사용자의 응답에 기초하여 디바이스에 대한 사용자의 사용 패턴에 대해 추가로 학습할 수 있다.
이상 패턴 감지부(130)는 통신부(110)를 통해 수신된 디바이스의 상태 데이터에 기초하여, 사용 패턴 학습부(120)에 의해 사용자의 디바이스에 대한 미리 학습된 사용 패턴과 현재 디바이스의 상태 데이터가 대응되지 않는 경우 이상 패턴으로 판단할 수 있다.
즉, 이상 패턴 감지부(130)는 현재 디바이스의 동작 패턴이 사용 패턴 학습부(120)에 의해 학습된 사용 패턴과 일치하지 않는 경우에 이상 패턴으로 판단할 수 있다. 예를 들어, 이상 패턴이란 사용자가 통상 외출하는 시간에 디바이스가 동작하는 경우, 디바이스의 설정 온도가 평균을 웃도는 경우, 여름철에 에어컨이 켜져 있는 경우 등 사용자의 일반적인 사용 패턴 범위를 벗어나는 경우를 포함할 수 있다.
메시지 알림부(140)는 이상 패턴 감지부(130)에 의해 이상 패턴이 감지된 경우, 사용자의 사용 패턴에 기초하여 디바이스에 대한 설정 동작을 제안하는 알림 메시지를 사용자의 단말로 전송할 수 있다. 즉, 메시지 알림부(140)는 디바이스의 현재 동작 패턴이 사용자의 통상적인 사용 패턴을 벗어나는 경우, 해당 이상 패턴에 대한 알림과 함께 사용자의 통상적인 사용 패턴에 대한 안내 메시지를 제공할 수 있다. 예를 들면, 메시지 알림부(140)는 사용자로 하여금 디바이스를 오프시키는 것을 제안하거나 설정 온도를 변경할 것을 제안하는 등 사전 학습된 사용 패턴에 맞도록 설정 동작을 제안하는 메시지를 사용자에게 전송할 수 있다.
또한, 메시지 알림부(140)는 설정 메시지에 포함된 디바이스에 대한 설정 정보가 이상 패턴에 해당하는 경우, 사용자의 단말로 확인 메시지를 전송할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 단말로부터 디바이스에 대한 설정 메시지를 수신한 경우, 해당 설정 메시지에 따른 설정 동작이 사용자의 학습된 사용 패턴의 범위를 벗어나면 메시지 알림부(140)는 해당 설정 동작을 실행할 것인지 여부를 재차 확인하는 메시지를 전송할 수 있다.
메시지 알림부(140)는 디바이스의 이상 패턴이 감지된 경우, 사용자의 단말로 디바이스의 교체 시기와 새로운 디바이스 추천에 관한 메시지를 전송할 수 있다. 예를 들면, 메시지 알림부(140)는 디바이스에 에러가 발생하여 동작이 불가능한 경우와 같이 고장이 발생하였을 때에는 알림 메시지와 함께 디바이스의 교체 가능 시기와 해당 디바이스를 대체할 새로운 디바이스를 추천하는 메시지를 전송할 수 있다.
또한, 메시지 알림부(140)는 디바이스의 이상 패턴이 감지된 경우 사용자의 단말로 상담 예약 메시지를 전송할 수 있다. 예를 들면, 메시지 알림부(140)는 디바이스의 일부 부품에서 결함이 발생할 가능성이 높다고 판단된 경우에 상담사와 연결을 진행할지 여부를 제안하는 메시지를 사용자의 단말로 전송할 수 있다. 따라서, 사용자가 직접 상담 예약을 진행하지 않더라도 손쉽게 디바이스의 결함을 인지하고 예약까지 수행할 수 있다.
데이터베이스(150)는 사용자의 디바이스에 대한 미리 학습된 사용 패턴을 저장할 수 있다. 또한, 데이터베이스(150)는 실시간 또는 일정 시간 간격으로 수신한 디바이스의 상태 데이터들을 저장할 수 있다. 그러나, 본 발명의 일 실시 예에 따른 챗봇 연동 디바이스 제어 시스템이 반드시 데이터베이스(150)를 포함해야 하는 것은 아니며, 데이터베이스를 외부 서버에 마련해두고 통신부(110)를 통해 데이터들을 송수신하는 방식으로 동작할 수도 있다.
이와 같이, 본 발명의 챗봇 연동 디바이스 제어 시스템에 따르면, 인공 지능을 통해 사용자의 디바이스에 대한 사용 패턴을 학습하고 학습된 패턴에 기초하여 디바이스에 관한 최적의 설정 조건을 제안함으로써, 실내에 마련된 디바이스를 외부에서도 원격으로 유연하고 편리하게 제어할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 챗봇 연동 디바이스 제어 시스템에서 디바이스의 상태 데이터를 통해 사용자의 사용 패턴을 학습하는 것을 나타내는 도면이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 챗봇 연동 디바이스 제어 시스템의 사용 패턴 학습부(120)는 사용자 별로 데이터 수집을 통해 개인화된 인공 지능(AI) 엔진을 운영할 수 있다. 이 경우, 사용자 별 사용 패턴의 데이터는 개별 디바이스로부터 각각 수집될 수 있다. 디바이스(50)의 사용 데이터는 실시간으로 또는 일정 주기(예를 들어, 10분)로 수집될 수 있다.
또한, 디바이스들(50)은 사용자의 디바이스에 대한 사용 데이터를 봇 연동 디바이스 제어 시스템으로 전송할 수 있다. 이 때, 디바이스의 사용 데이터는 디바이스의 가동 시간, 설정 온도, 사용 기능 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, 디바이스는 보일러, 공기 청정기, 밥솥 등의 주방 기구 등 실내에 마련된 각종 전자 기기들을 포함할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 챗봇 연동 디바이스 제어 시스템에서 이상 패턴을 감지하여 사용자에게 알림을 제공하고, 사용자의 응답에 기초하여 사용 패턴을 학습하는 것을 나타내는 도면이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 챗봇 연동 디바이스 제어 시스템은 AI 서버(120)와 챗봇 서버(140)를 포함하고, 통신부(미도시)를 통해 사용자 단말(200)과 통신할 수 있다. 이 때, 도 3의 AI 서버(120)는 도 1의 사용 패턴 학습부(120)의 기능을 수행할 수 있고, 이상 감지 서버(130)는 도 1의 이상 패턴 감지부(130)의 기능을 수행할 수 있으며, 챗봇 서버(140)는 도 1의 메시지 알림부(140)의 기능을 수행할 수 있다.
도 3의 이상 감지 서버(130)는 사용자의 디바이스에 대한 상태 데이터에 기초하여 현재 패턴이 AI 서버(120)에 의해 사전 학습된 사용 패턴과 일치하지 않는 경우 이상 패턴으로 감지할 수 있다. 또한, 사전 학습된 사용 패턴 데이터에 기초하여 사용자에게 해당 디바이스에 대한 최적의 설정 조건을 제안할 수 있다.
챗봇 서버(140)는 이상 감지 서버(130)로부터 이상 패턴 감지와 사용자의 최적 설정 조건에 대한 정보를 수신하면, 사용자 단말(200)로 이상 패턴 감지 알림과 사용자의 최적 설정 제안에 관한 메시지를 전송할 수 있다. 또한, 디바이스에 에러가 발생하여 교체가 필요한 경우에는 디바이스(도 3의 예시에서는 보일러)의 교체 시기와 새로운 제품을 추천하는 메시지를 전송할 수 있다.
사용자는 수신된 메시지에 따라 사용자 단말(200)을 통해 응답 메시지를 전송할 수 있다. 예를 들면, 사용자는 사용자 단말(200)을 이용하여 이상 패턴 알림에 대해 적절한 설정 메시지를 전송하거나, 설정 제안 메시지에 따라 설정을 지시하는 메시지를 전송할 수 있다. 이와 같이 전송된 메시지는 챗봇 서버(140)를 통해 AI 서버(120)로 전송될 수 있다. 또한, AI 서버(120)에서는 사용자의 응답에 따라 기존 학습된 사용자의 사용 패턴에 대해 추가로 학습을 수행할 수 있다. 따라서, 디바이스에 대한 보다 정확한 사용자의 사용 패턴을 학습할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 챗봇 연동 디바이스 제어 시스템에서 디바이스로부터 수집되는 데이터의 종류를 예시적으로 나타내는 도면이다.
도 4를 참조하면, 디바이스(50)는 일정 주기, 예를 들어 5분 간격으로 상태 데이터를 챗봇 서버(140)로 전송할 수 있다. 예를 들면, 전송되는 상태 데이터의 종류는 디바이스(50)의 ID, 용량, 외기 날씨, 설정 난방 온도, 현재 난방 온도, 최대 난방 설정 온도, 최소 난방 설정 온도, 설정 온수 온도, 현재 온수 온도, 동작 여부, 사용 기능(예를 들면, 동파 방지 기능), 에러 상태 등을 포함할 수 있다.
또한, 챗봇 서버(140)는 전송된 디바이스(50)의 상태 데이터를 AI 서버(120)로 전송할 수 있다. 따라서, AI 서버(120)에서는 수신된 상태 데이터에 기초하여 사용자 별로 각 디바이스(50)에 대한 사용 패턴을 학습할 수 있다. 그리고, 학습된 데이터는 별도의 데이터베이스(미도시)에 저장될 수 있다.
한편, 도 4에서는 디바이스(50)에서 챗봇 서버(140)를 통해 AI 서버(120)로 상태 데이터가 전송되는 것으로 설명하였으나, 본 발명이 이에 제한되는 것은 아니며 디바이스(50)에서 곧장 AI 서버(120)로 전송될 수도 있을 것이다. 또한, 전송되는 상태 데이터의 종류도 도 4의 예시 외에도 다양하게 포함될 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 챗봇 연동 디바이스 제어 시스템이 이상 패턴을 감지하고 사용자의 사용 패턴을 재학습하는 것을 나타내는 도면이다.
도 5를 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 챗본 연동 디바이스 제어 시스템에서는 먼저 AI 서버(130)를 통해 사용자의 디바이스(예를 들면, 보일러) 정보와 함께 해당 디바이스에 대해 학습된 사용 패턴을 이상 감지 서버(120)로 전달한다. 그리고, 이상 감지 서버(120)에서는 설정된 시간대에 사용자의 학습된 사용 패턴과 상이한 동작을 검출하여 이상 패턴을 판단한다. 예를 들어, 이상 패턴은 디바이스 가동 여부, 동작 온도 등을 포함할 수 있다. 또한, 이상 감지 서버(120)는 외기 온도 대비 현재 설정 온도가 지나치게 높거나 낮은 경우 이상 패턴으로 판단할 수 있다. 그리고, 이상 감지 서버(120)에서는 디바이스의 상태 정보에 기초하여 디바이스 자체에 에러가 발생하였는지 여부 또한 판단할 수 있다.
도 6은 사용자가 단말을 이용하여 본 발명의 일 실시 예에 따른 챗봇 연동 디바이스 제어 시스템으로 설정 동작을 수행하는 것을 나타내는 도면이다.
도 6을 참조하면, 챗봇 연동 디바이스 제어 시스템에서 이상 패턴을 감지하고 최적의 설정 조건을 제안하기 전에 사용자가 먼저 사용자 단말(200)을 통해 디바이스의 설정 동작을 수행하는 것을 나타내고 있다. 즉, 사용자는 단말(200)을 조작하여 디바이스에 대한 설정 동작을 지시하는 메시지를 전송할 수 있고, 챗봇 서버(130)에서는 사용자의 설정 정보에 대한 이상 패턴 여부를 판단하도록 이상 감지 서버(120)에 신호를 전송할 수 있다.
또한, 이상 감지 서버(120)에서는 사전 학습된 사용자의 사용 패턴과 사용자가 설정한 정보를 비교하여 사용자의 설정 동작이 이상 패턴에 해당하는지 여부를 판단할 수 있다. 이상 감지 서버(120)에서 이상 여부 판단이 완료되면 판단 결과 정보를 챗봇 서버(130)로 전송하고, 챗봇 서버(130)에서는 해당 정보를 토대로 사용자 단말(200)로 피드백을 제공할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 설정 동작이 이상 패턴에 해당하는 경우, 이상 감지 서버(120)에서는 해당 설정 정보가 이상 패턴임을 판단하여 챗봇 서버(130)를 통해 이상 패턴에 대한 알림 메시지를 전송할 수 있다. 이 경우, 챗봇 서버(130)에서는 사용자 단말(200)에 사용자의 설정 동작이 이상 패턴이며, 그대로 설정 동작을 진행할 것인지 여부를 확인하는 메시지를 전송할 수 있다.
도 7a 내지 7c는 본 발명의 일 실시 예에 따른 챗봇 연동 디바이스 제어 시스템에서 사용자의 이상 패턴을 감지하여 알림 메시지를 전송하는 것을 예시적으로 나타내는 도면이다.
도 7a를 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 챗봇 연동 디바이스 제어 시스템에서는 사용자의 디바이스의 상태가 사전에 학습된 사용자의 사용 패턴과 다른 경우에 사용자에게 알림 메시지를 전송할 수 있다. 예를 들어, 도 7a에 나타낸 것과 같이, 디바이스가 보일러일 때 현재 온도가 사용자의 선호 온도인 37도보다 높은 41도인 경우에 해당 설정을 유지할 것인지 확인하는 메시지를 전송할 수 있다. 또한, 사용자는 알림 메시지를 통해 현재 디바이스의 상태를 확인하고 원하는 설정값으로 변경하도록 지시하는 메시지를 전송할 수 있다
도 7b를 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 챗봇 연동 디바이스 제어 시스템은 디바이스의 상태 데이터에 기초하여 디바이스 자체에 결함이 발생하였는지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 도 7b에 나타낸 것과 같이, 디바이스의 특정 A 부품에 에러가 발생할 가능성이 높은 경우, 사용자에게 상담 예약을 진행할 것인지 여부를 확인하는 메시지를 전송할 수 있다. 또한, 사용자가 상담 예약을 진행하고자 하는 경우, 사용자가 원하는 상담 일정에 대한 예약을 진행하도록 할 수 있다
도 7c를 참조하면, 사용자가 단말을 통해 디바이스에 대한 설정 동작을 수행하는 경우를 나타내고 있다. 이 때, 본 발명의 일 실시 예에 따른 챗봇 연동 디바이스 제어 시스템은 사용자의 설정 동작이 사전에 학습된 사용 패턴과 비교하여 이상 패턴에 해당하는지 여부를 판단한다. 만약, 사용자의 설정 동작이 이상 패턴에 해당하는 경우, 도 7c에 나타낸 것과 같이, 사용자에게 알림 메시지를 제공함과 함께 해당 설정 동작을 그대로 진행할 것인지 확인하는 메시지를 보낼 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 챗봇 연동 디바이스 제어 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 8을 참조하면, 먼저 본 발명의 일 실시 예에 따른 챗봇 연동 디바이스 제어 방법에서는 외부와 통신 가능한 적어도 하나의 디바이스로부터 상태 데이터를 수집한다(S110). 이 때, 단계 S110에서는 실시간 또는 일정 주기로 디바이스로부터 상태 데이터를 수집할 수 있다. 예를 들면, 수집되는 디바이스의 상태 데이터는 디바이스의 ID(예를 들면, 제품명, 제품 번호 등), 동작 여부(예를 들면, 온/오프 상태, 에러 발생 여부 등), 동작 모드(예를 들면, 설정 온도, 사용 기능 등), 가동 시간 등의 정보를 포함할 수 있다.
그리고, 인공 지능(AI)을 통해 디바이스에 대한 사용자의 사용 패턴을 학습한다(S120). 이 때, 사용자의 사용 패턴은 디바이스의 동작 상태, 가동 시간, 설정 모드 등을 포함할 수 있다. 또한, 단계 S120에서는 기본적으로 사용자가 디바이스를 직접 사용하는 경우 디바이스에 저장된 상태 데이터를 수집함으로써 사용자별 사용 패턴을 학습할 수 있다.
다음으로, 상태 데이터에 기초하여 사용자의 디바이스에 대한 미리 학습된 사용 패턴과 현재 디바이스의 상태 데이터가 대응되지 않는 경우 이상 패턴으로 판단한다(S130). 이 경우, 단계 S130에서는 현재 디바이스의 동작 패턴이 학습된 사용 패턴과 일치하지 않는 경우에 이상 패턴으로 판단할 수 있다. 예를 들어, 이상 패턴이란 사용자가 통상 외출하는 시간에 디바이스가 동작하는 경우, 디바이스의 설정 온도가 평균을 웃도는 경우, 여름철에 에어컨이 켜져 있는 경우 등 사용자의 일반적인 사용 패턴 범위를 벗어나는 경우를 포함할 수 있다.
만약 이상 패턴이 감지된 경우, 사용자의 사용 패턴에 기초하여 디바이스에 대한 설정 동작을 제안하는 알림 메시지를 사용자의 단말로 전송한다(S140). 즉, 단계 S140에서는 디바이스의 현재 동작 패턴이 사용자의 통상적인 사용 패턴을 벗어나는 경우, 해당 이상 패턴에 대한 알림과 함께 사용자의 통상적인 사용 패턴에 대한 안내 메시지를 제공할 수 있다. 예를 들면, 사용자로 하여금 디바이스를 오프시키는 것을 제안하거나 설정 온도를 변경할 것을 제안하는 등 사전에 학습된 사용 패턴에 맞도록 설정 동작을 제안하는 메시지를 사용자에게 전송할 수 있다.
또한, 단계 S140에서는 디바이스의 이상 패턴이 감지된 경우, 사용자의 단말로 디바이스의 교체 시기와 새로운 디바이스 추천에 관한 메시지를 전송할 수 있다. 예를 들면, 디바이스에 에러가 발생하여 동작이 불가능한 경우와 같이 고장이 발생하였을 때에는 알림 메시지와 함께 디바이스의 교체 가능 시기와 해당 디바이스를 대체할 새로운 디바이스를 추천하는 메시지를 전송할 수 있다.
그리고, 단계 S140에서 디바이스의 이상 패턴이 감지된 경우 사용자의 단말로 상담 예약 메시지를 전송할 수 있다. 예를 들면, 디바이스의 일부 부품에서 결함이 발생할 가능성이 높다고 판단된 경우에 상담사와 연결을 진행할지 여부를 제안하는 메시지를 사용자의 단말로 전송할 수 있다. 따라서, 사용자가 직접 상담 예약을 진행하지 않더라도 손쉽게 디바이스의 결함을 인지하고 예약까지 수행할 수 있다.
다음으로, 알림 메시지에 대한 사용자의 응답에 기초하여 디바이스에 대한 사용자의 사용 패턴에 대해 추가로 학습한다(S150). 이 경우, 단계 S150에서는 사용자 단말에 전송된 알림 메시지에 따라 사용자가 기존의 디바이스의 설정을 변경하는 등의 동작을 수행한 경우, 해당 설정 정보에 따라 사용자의 기존 사용 패턴을 갱신하여 추가로 학습할 수 있다.
한편, 도 8에는 나타내지 않았으나, 본 발명의 일 실시 예에 따른 챗봇 연동 디바이스 제어 방법은 사용자로부터 수신한 설정 메시지에 포함된 디바이스에 대한 설정 정보가 이상 패턴에 해당하는 경우, 사용자의 단말로 확인 메시지를 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다. 이 때, 사용자의 단말로부터 디바이스에 대한 설정 메시지를 수신한 경우, 해당 설정 메시지에 따른 설정 동작이 사용자의 학습된 사용 패턴의 범위를 벗어나면 해당 설정 동작을 실행할 것인지 여부를 재차 확인하는 메시지를 전송할 수 있다.
이와 같이, 본 발명의 챗봇 연동 디바이스 제어 방법에 따르면, 인공 지능을 통해 사용자의 디바이스에 대한 사용 패턴을 학습하고 학습된 패턴에 기초하여 디바이스에 관한 최적의 설정 조건을 제안함으로써, 실내에 마련된 디바이스를 외부에서도 원격으로 유연하고 편리하게 제어할 수 있다.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 챗봇 연동 디바이스 제어 시스템의 하드웨어 구성을 나타내는 블록도이다.
도 9를 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 챗봇 연동 디바이스 제어 시스템(10)은 MCU(12), 메모리(14), 입출력 I/F(16) 및 통신 I/F(18)를 포함할 수 있다.
MCU(12)는 메모리(14)에 저장되어 있는 각종 프로그램(예를 들면, 사용 패턴 학습 프로그램, 이상 패턴 감지 프로그램 등)을 실행시키고, 이러한 프로그램들을 통해 사용자의 디바이스 사용 패턴 학습과 이상 패턴 감지를 위한 각종 데이터를 처리하며, 전술한 도 1의 기능들을 수행하도록 하는 프로세서일 수 있다.
메모리(14)는 디바이스에 대한 사용 패턴 학습과 이상 패턴 감지를 위한 각종 프로그램을 저장할 수 있다. 또한, 메모리(14)는 디바이스의 상태 데이터(예를 들면, 동작 여부, 설정 정보, 사용 기능 등), 학습된 사용 패턴 데이터 등 각종 데이터를 저장할 수 있다.
이러한 메모리(14)는 필요에 따라서 복수 개 마련될 수도 있을 것이다. 메모리(14)는 휘발성 메모리일 수도 있으며 비휘발성 메모리일 수 있다. 휘발성 메모리로서의 메모리(14)는 RAM, DRAM, SRAM 등이 사용될 수 있다. 비휘발성 메모리로서의 메모리(14)는 ROM, PROM, EAROM, EPROM, EEPROM, 플래시 메모리 등이 사용될 수 있다. 상기 열거한 메모리(14)들의 예를 단지 예시일 뿐이며 이들 예로 한정되는 것은 아니다.
입출력 I/F(16)는, 키보드, 마우스, 터치 패널 등의 입력 장치(미도시)와 디스플레이(미도시) 등의 출력 장치와 MCU(12) 사이를 연결하여 데이터를 송수신할 수 있도록 하는 인터페이스를 제공할 수 있다.
통신 I/F(18)는 서버와 각종 데이터를 송수신할 수 있는 구성으로서, 유선 또는 무선 통신을 지원할 수 있는 각종 장치일 수 있다. 예를 들면, 통신 I/F(18)를 통해 별도로 마련된 외부 서버로부터 사용자의 디바이스 사용 패턴 학습과 이상 패턴 감지를 위한 프로그램이나 각종 데이터 등을 송수신할 수 있다.
이와 같이, 본 발명의 일 실시 예에 따른 컴퓨터 프로그램은 메모리(14)에 기록되고, MCU(12)에 의해 처리됨으로써, 예를 들면 도 1에서 도시한 각 기능 블록들을 수행하는 모듈로서 구현될 수도 있다.
이상에서, 본 발명의 실시예를 구성하는 모든 구성 요소들이 하나로 결합하거나 결합하여 동작하는 것으로 설명되었다고 해서, 본 발명이 반드시 이러한 실시예에 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 발명의 목적 범위 안에서라면, 그 모든 구성 요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다.
또한, 이상에서 기재된 "포함하다", "구성하다" 또는 "가지다" 등의 용어는, 특별히 반대되는 기재가 없는 한, 해당 구성 요소가 내재할 수 있음을 의미하는 것이므로, 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다. 기술적이거나 과학적인 용어를 포함한 모든 용어들은, 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미가 있다. 사전에 정의된 용어와 같이 일반적으로 사용되는 용어들은 관련 기술의 문맥상의 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 발명에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구 범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
10, 100: 챗봇 연동 디바이스 제어 시스템 12: MCU
14: 메모리 16: 입출력 I/F
18: 통신 I/F 50: 디바이스
110: 통신부 120: 사용 패턴 학습부
130: 이상 패턴 감지부 140: 메시지 알림부
150: 데이터베이스 200: 사용자 단말

Claims (12)

  1. 외부와 통신 가능한 적어도 하나의 디바이스로부터 상태 데이터를 수집하는 통신부;
    인공 지능(AI)을 통해 상기 디바이스에 대한 사용자의 사용 패턴을 학습하는 사용 패턴 학습부;
    상기 상태 데이터에 기초하여 상기 사용자의 상기 디바이스에 대한 미리 학습된 사용 패턴과 현재 디바이스의 상태 데이터가 대응되지 않는 경우 이상 패턴으로 판단하는 이상 패턴 감지부; 및
    상기 이상 패턴 감지부에 의해 이상 패턴이 감지된 경우, 상기 사용자의 사용 패턴에 기초하여 상기 디바이스에 대한 설정 동작을 제안하는 알림 메시지를 상기 사용자의 단말로 전송하는 메시지 알림부를 포함하고,
    상기 사용 패턴 학습부는 상기 알림 메시지에 대한 상기 사용자의 응답에 기초하여 상기 디바이스에 대한 사용자의 사용 패턴에 대해 추가로 학습 가능한 챗봇 연동 디바이스 제어 시스템.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 통신부는 상기 사용자의 단말로부터 상기 디바이스에 대한 설정 메시지를 수신한 경우, 상기 설정 메시지에 따라 상기 디바이스를 설정하도록 하는 명령 신호를 상기 디바이스로 전송하는 챗봇 연동 디바이스 제어 시스템.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 메시지 알림부는 상기 설정 메시지에 포함된 상기 디바이스에 대한 설정 정보가 이상 패턴에 해당하는 경우, 상기 사용자의 단말로 확인 메시지를 전송하는 챗봇 연동 디바이스 제어 시스템.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 메시지 알림부는 상기 디바이스의 이상 패턴이 감지된 경우 상기 사용자의 단말로 상기 디바이스의 교체 시기와 새로운 디바이스 추천에 관한 메시지를 전송하는 챗봇 연동 디바이스 제어 시스템.
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 통신부는 일정 주기로 상기 디바이스로부터 상기 상태 데이터를 수집하는 챗봇 연동 디바이스 제어 시스템.
  6. 청구항 1에 있어서,
    상기 메시지 알림부는 상기 디바이스의 이상 패턴이 감지된 경우 상기 사용자의 단말로 상담 예약 메시지를 전송하는 챗봇 연동 디바이스 제어 시스템.
  7. 청구항 1에 있어서,
    상기 이상 패턴 감지부는 상기 디바이스의 현재 설정 상태가 외부의 상태와 대응되지 않는 경우 이상 패턴으로 판단하는 챗봇 연동 디바이스 제어 시스템.
  8. 청구항 1에 있어서,
    상기 이상 패턴 감지부는 상기 상태 데이터에 기초하여 상기 디바이스에 결함이 발생한 것이 검출된 경우 이상 패턴으로 판단하는 챗봇 연동 디바이스 제어 시스템.
  9. 청구항 1에 있어서,
    상기 사용자의 디바이스에 대한 미리 학습된 사용 패턴을 저장하는 데이터베이스를 더 포함하는 챗봇 연동 디바이스 제어 시스템.
  10. 청구항 1에 있어서,
    상기 상태 데이터는 상기 디바이스의 ID, 동작 여부, 동작 모드 및 가동 시간 중 적어도 하나의 정보를 포함하는 챗봇 연동 디바이스 제어 시스템.
  11. 외부와 통신 가능한 적어도 하나의 디바이스로부터 수집된 상태 데이터와 인공 지능(AI)을 통해 상기 디바이스에 대해 학습된 사용자의 사용 패턴에 기초하여 상기 디바이스의 이상 패턴 여부를 판단하는 서버와 메시지를 송수신 가능한 애플리케이션으로서,
    상기 이상 패턴 감지부에 의해 이상 패턴이 감지된 경우, 상기 사용자의 사용 패턴에 기초하여 상기 디바이스에 대한 설정 동작을 제안하는 알림 메시지를 상기 서버로부터 수신하는 단계; 및
    상기 알림 메시지에 대한 상기 사용자의 응답을 상기 서버로 전송하는 단계를 포함하고,
    상기 서버에서는 상기 알림 메시지에 대한 상기 사용자의 응답에 기초하여 상기 디바이스에 대한 사용자의 사용 패턴에 대해 추가로 학습하는 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장된 애플리케이션.
  12. 외부와 통신 가능한 적어도 하나의 디바이스로부터 상태 데이터를 수집하는 단계;
    인공 지능(AI)을 통해 상기 디바이스에 대한 사용자의 사용 패턴을 학습하는 단계;
    상기 상태 데이터에 기초하여 상기 사용자의 상기 디바이스에 대한 미리 학습된 사용 패턴과 현재 디바이스의 상태 데이터가 대응되지 않는 경우 이상 패턴으로 판단하는 단계;
    이상 패턴이 감지된 경우, 상기 사용자의 사용 패턴에 기초하여 상기 디바이스에 대한 설정 동작을 제안하는 알림 메시지를 상기 사용자의 단말로 전송하는 단계; 및
    상기 알림 메시지에 대한 상기 사용자의 응답에 기초하여 상기 디바이스에 대한 사용자의 사용 패턴에 대해 추가로 학습하는 단계를 포함하는 챗봇 연동 디바이스 제어 방법.
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