KR20220065967A - 독립형 ai자동 환경제어시스템용 조절기 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 독립형 AI자동 환경제어시스템용 조절기에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 온도, 습도, 이산화탄소 또는 미세먼지농도 등을 측정할 수 있는 센서들을 구비하고, 인공지능신경망을 통해서 여러가지 환경장치들을 조절할 수 있도록 함으로써 사용자에게 최적의 환경상태를 유지하면서도 에너지를 현저히 절감할 수 있도록 하는 독립형 AI자동 환경제어시스템용 조절기에 관한 것이다.
본 발명의 바람직한 실시예로 형성되는 독립형 AI자동 환경제어시스템용 조절기에 의하면 인터넷이 네트워크가 연결되지 않고, 단위세대 내의 모든 장치와 센서들이 직접 연결되기 때문에 사용자가 즉각적으로 관리할 수 있고, 조절기의 내부에 인공지능신경망이 구축되어 있어서 딥러닝이 가능하고 데이터를 저장할 수 있어서 관리가 매우 편리하며, 단독주택이나 시골에서도 설치만 하면 간단하게 인공지능신경망을 통한 고효율의 에너지관리 및 환경관리를 받을 수 있는 등의 효과가 발생한다.

Description

독립형 AI자동 환경제어시스템용 조절기{STANDALONE TYPE AI CONTROLLER FOR AUTO ENVIORONMENT CONTROL SYSTEM}
본 발명은 독립형 AI자동 환경제어시스템용 조절기에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 온도, 습도, 이산화탄소 또는 미세먼지농도 등을 측정할 수 있는 센서들을 구비하고, 인공지능신경망을 통해서 여러가지 환경장치들을 조절할 수 있도록 함으로써 사용자에게 최적의 환경상태를 유지하면서도 에너지를 현저히 절감할 수 있도록 하는 독립형 AI자동 환경제어시스템용 조절기에 관한 것이다.
현대사회에서 주거공간은 종래보다 많이 중요하게 되었는데, 그 이유로는 외부의 유해환경으로부터 보호받기 위해서 안전하고도 쾌적한 주거공간을 요구하고 있다.
최근 네트워크의 발달로 사물인터넷(IOT)이 발달하고, 주거환경에도 많은 영향을 주어서 자동화영역이 많이 발생하고 있다.
현대인의 주거환경으로는 아파트, 연립주택, 다세대주택, 오피스텔 등의 집합건물이거나, 단독주택으로 구성되어 있는데, 이러한 주거환경에는 냉난방시스템 및 공기청정시스템이 매우 중요한 위치를 차지한다.
또, 냉난방시스템은 주거환경에서 가장 중요한 것으로, 적절한 실내온도를 유지하는 것은 쾌적한 주거환경을 만드는데 필수적이다.
종래의 집합건물은 열에너지, 전기에너지, 물에너지 등의 에너지를 사용하고, 이러한 에너지는 쾌적한 주거환경을 위해서 제공되어 지고 있다.
상기 집합건물의 에너지 사용에 있어서 각 단위세대별로 설치되는 단위세대별시설과, 공용으로 설치되는 공용시설이 존재하게 된다.
상기 각 단위세대에 필요한 시스템은 냉,난방시스템(개별시스템일 수 있음), 공조시스템, 전기공급시스템, 온수공급시스템, 가스공급시스템으로 건축시에 제공된다.
상기 집합건물의 각 단위세대별 설치되는 장치로는 전열교환기, 공기청정기, 주방후드가 제공되고, 제어하는 장치로, 온수 분배기, 차압유량조절밸브(PDCV)등이 제공된다.
또한, 상기 집합건물의 환경관리시스템으로는 다수개의 온도센서와 압력센서를 관리하는 환경관리서버가 제공된다.
상기 집합건물의 각 세대별 사용되는 전기, 가스, 급수, 급탕, 난방 등의 제공에는 각각 계량기가 존재하고, 이러한 계량기의 데이터를 원격검침서버를 통해서 수집되고 관리된다.
종래에는 집합건물의 에너지를 관리하기 위한 다양한 기술과 제어방법이 제공되는데, 대한민국특허청 공개특허공보 제2014-0141923호에는 '복합적인 조건에서의 건물 에너지 시스템 최적화를 위한 설계 방법'이 개시된 바 있고, 공개특허공보 제2018-0138463호에는 'AI기반으로 대상 건물의 냉방 시스템을 최적 제어하는 클라우드 서버 및 방법, 냉방 시스템 제어장치'를 제공한 바있다.
상기 종래의 공개특허공보의 'AI기반으로 대상 건물의 냉방 시스템을 최적 제어하는 클라우드 서버 및 방법, 냉방 시스템 제어장치'(도 1참조)에서는 냉방장비에 대한 실제 상황데이터를 수신하는 수신부, 강화학습기반으로 실제상황데이터를 기초하여 복수의 제어신호세트 각각에 대해 리워딩 작업을 수행하고, 상기 리워딩 작업에 기초하여 복수의 제어신호세트중 하나를 도출하는 도출부가 형성되고, 도출된 제어신호세트를 냉방시스템 제어장치로 전송하는 전송부를 포함하는 구성이다.
도 2는 종래의 집합건물에 적용되는 단위세대장치, 환경관리시스템, 계량기 및 이에 대한 데이터를 수집하여 판단 및 제어하는 통합시스템(AI서버)으로 구성되고, 상기 통합시스템에는 빅데이터를 기반으로 인공지능(AI)이 딥러닝하고, 제어할 수 있도록 형성된다.
(특허문헌 1) KR10-2014-0141923 A
(특허문헌 2) KR10-2018-0138463 A
(특허문헌 3) KR10-2019-0046293 A
(특허문헌 1) KR10-2044883 B1
그러나, 종래에는 인공지능(AI)을 이용한 건물에너지 관리 및 냉방 시스템 제어장치와 조절기는 다음과 같은 문제점이 있었다.
(1) 인터넷이나 네트워크가 구성되지 않은 건물이나 단위세대에서는 관리되지 못한다.
(2) 인공지능을 이용하여 컨트롤 하기 위해서는 외부서버로 접속해야 하고, 단위세대 내에서 발생되는 장치들의 문제점을 사용자가 빠르게 인식하지 못한다.
(3) 단독주택이나 시골 등에서는 이러한 시스템을 활용하지 못한다.
상기한 문제점을 해결하기 위해서, 본 발명은 전열교환기, 공기청정기, 주방후드를 포함하는 각 단위세대장치와, 온수분배기, 차압유량조절밸브, 누수감지센서 및 PTS센서와, 온수, 급탕, 가스, 난방의 각 사용량 계량하는 계량기와 연결되되,
내부에 온도센서, 습도센서, 미세먼지농도센서 및 이산화탄소농도측정센서가 형성되며, PID제어장치가 형성되고, 인공지능신경망으로 데이터를 딥러닝할 수 있는 제어장치가 형성되는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 바람직한 실시예로 형성되는 독립형 AI자동 환경제어시스템용 조절기에 의하면 다음과 같은 효과가 발생한다.
(1) 인터넷이 네트워크가 연결되지 않고, 단위세대 내의 모든 장치와 센서들이 직접 연결되기 때문에 사용자가 즉각적으로 관리할 수 있다.
(2) 조절기의 내부에 인공지능신경망이 구축되어 있어서 딥러닝이 가능하고 데이터를 저장할 수 있어서 관리가 매우 편리하다.
(3) 단독주택이나 시골에서도 설치만 하면 간단하게 인공지능신경망을 통한 고효율의 에너지관리 및 환경관리를 받을 수 있다.
도 1은 종래의 AI기반으로 대상 건물의 냉방 시스템을 최적 제어하는 클라우드 서버 및 방법, 냉방 시스템 제어장치의 개념도.
도 2는 종래의 단위세대장치와 환경관리시스템 및 계량기서버 등을 나타낸 개념도.
도 3은 본 발명의 바람직한 실시예로 형성된 AI서버를 이용한 고효율 건물에너지 관리 시스템의 단위세대장치, 환경관리시스템, 계량기서버 및 통합시스템의 구성도.
도 4는 본 발명의 바람직한 실시예로 형성된 AI서버를 이용한 고효율 건물에너지 관리 시스템의 단위세대장치, 환경관리시스템, 계량기서버 및 통합시스템의 아파트 설치 개념도.
도 5는 본 발명의 바람직한 실시예로 형성된 AI서버를 이용한 고효율 건물에너지 관리 시스템의 인공지능신경망의 구성도.
도 6은 본 발명의 바람직한 실시예로 형성된 AI서버를 이용한 고효율 건물에너지 관리 시스템의 인공지능신경망의 순서도.
본 발명의 구체적인 실시예를 설명하기에 앞서, 본원 명세서의 도면은 본 발명을 보다 명확하게 설명하기 위해서 사용된 도면에 도시된 구성요소의 크기나 형상 등은 설명이 명확하게 하도록 하기 위해서 다소 과장되거나 단순화되어 표시될 수 있다.
또한, 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 본 발명의 기술적 사상과는 관계없는 부분의 설명은 생략하였고, 본원 명세서 전체를 통하여 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 붙여서 설명하였다.
본 발명에서 정의된 용어 및 부호들은 사용자, 운용자 및 작성자에 의해서 임의로 정의되거나, 선택적으로 사용된 용어이기 때문에, 이러한 용어들은 본원 명세서의 전반에 걸친 내용을 토대로 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야 하고, 용어자체의 의미로 한정하여서는 안된다.
본 발명은 전열교환기, 공기청정기, 주방후드를 포함하는 각 단위세대장치와, 온수분배기, 차압유량조절밸브, 누수감지센서 및 PTS센서와, 온수, 급탕, 가스, 난방의 사용량을 각각 계량하는 계량기와 연결되되,
내부에 온도센서, 습도센서, 미세먼지농도센서 및 이산화탄소농도측정센서가 형성되며, PID제어장치가 형성되고, 인공지능신경망으로 데이터를 딥러닝할 수 있는 제어장치가 형성된다.
상기 단위세대장치는 전열교환기, 공기청정기, 주방후드에 국한되지 않고, 환기 및 배기시스템에 관련된 모든 장치가 이에 속할 수 있다.
상기 온수분배기, 차압유량조절밸브, 누수감지센서 및 PTS센서는 온수 및 급수시스템에 관련된 센서들로, 밸브는 조절기에 의해서 조절될 수 있도록 구성된다.
상기 각 계량기는 그 사용량을 측정하여 조절기로 사용량 데이터가 측정되면 이는 에너지사용량으로 변환하고, 이를 금액으로 환산하여 데이터로 활용한다.
상기 온도센서, 습도센서, 미세먼지농도센서 및 이산화탄소농도측정센서는 각 데이터가 시간대별, 일자별로 데이터가 계속적으로 저장되고, 이러한 데이터를 토대로 인공지능신경망으로 자동제어한다.
상기 조절기에는 인체감지센서(근접센서)가 설치되어, 사용자가 거주하고 있는 상황인지 아닌지를 파악할 수 있도록 하여 에너지 절감에 활용할 수 있도록 인공지능신경망에 제공한다.
상기 조절기의 인체감지센서는 근접센서 및 사용자의 스마트폰과 연계되어 사용자의 스마트폰의 위치에 따라서 감지할 수 있는 장치가 형성된다.
상기 인공지능신경망은 제어알고리즘을 사용하는데, 상기 제어알고리즘은 특정 단위세대에서 입력된 상태값(s)이 심층강화학습신경망, 보상예측신경망 및 PID제어신경망으로 전송되는 상태값전송단계와;
상기 보상예측신경망은 최적온도예측신경망과 에너지예측신경망으로 구성되고, 최적온도예측신경망과 에너지예측신경망은 상태값(s)에 대하여 학습한 후에 보상값(γ)을 결정하여 전송하는 보상값전송단계와;
상기 심층강화학습신경망은 Actor신경망과 Critic신경망으로 구성되고, Critic신경망은 전송된 상태값(s)과 기대된 액션값(a)을 보상값(γ)과 함께 상태-가치함수를 통하여 가치값(Q)을 산출하여 Actor신경망으로 전송하고, Actor신경망은 가치값(Q)과 상태값(s)을 활용하여 최적의 액션값(A)을 산출하는 액션값산출단계와;
상기 PID제어신경망에서는 액션값(A)을 학습데이터로 저장하고, 머신러닝기법을 사용하여 최적의 PID값(K)을 산출하고, 제어장치로 송출하는 PID산출단계로 구성된다.
상기 제어알고리즘은 지도학습알고리즘을 사용하고 훈련세트(학습데이터)를 이용하여 기본 알고리즘을 최적화 한 상태로 운영된다.
상기 학습데이터는 단위세대장치(11) 및 컨트롤러(피제어부)에서 수집하여 왔던 세대별 각 세대별데이터(온도, 습도, Co2농도, 태양복사량 등)을 시간대별, 일자별로 분류한 데이터이다.
상기 세대별데이터는 축적된 기간이 길면 길수록 좋지만, 축적된 데이터가 전혀 없는 건물에는 유사한 환경의 세대별데이터를 모아서 최적값을 산출한 데이터세트를 활용하여 산출할 수 있다.
상기 알고리즘의 보상예측신경망과 심층강화학습신경망은 모두 기본 알고리즘이 최적화된 상태에서 수행되는 것이 적당하다.
상기 보상예측신경망은 최적온도예측신경망과 에너지예측신경망으로 구성되고, 최적온도예측신경망은 온도와 습도의 변화에 대한 보상값을 산출할 수 있도록 보상함수를 적용하고, 에너지예측신경망은 전기에너지사용량, 열에너지사용량의 변화에 대한 보상값을 산출할 수 있도록 보상함수를 적용한다.
상기 보상예측신경망에는 스케줄러가 포함될 수 있는데, 사용자의 사용패턴을 인식하여 이를 스케쥴링 하는 보상값을 전달할 수 있도록 형성될 수 있다.
상기 보상예측신경망에 사용되는 보상함수의 예로는
Figure pat00001
를 사용할 수 있는데, 특정 순간(t)에 상태값(s)과 액션값(a)일 때 보상값(γ)을 기대값으로 학습 산출한다.
상기 보상예측신경망은 최적온도예측신경망과 에너지예측신경망에서 평가된 보상값의 평균으로 최종 보상값(γ)으로 결정하여 심층강화학습신경망으로 전송한다.
상기 심층강화학습신경망은 Actor신경망과 Critic신경망으로 구성되는데, Critic신경망은 상태값(s)과 보상값(γ)을 활용하여 가치값(Q)을 학습산출한다.
상기 가치값(Q)에 사용되는 방정식의 예로는
Figure pat00002
의 벨만기대방정식을 사용할 수 있다.
상기 Actor신경망은 상태값(s)과 가치값(Q)을 사용하여 최적의 액션값(A)을 학습산출한다.
상기 Actor신경망에서 생성된 액션값(A)은 Critic신경망으로 전송되어 새로운 직전 상태값으로 저장한다.
상기 PID값(K)은 액션값(A)에 따른 조작량을 제어하도록 하는 값으로, 비례, 적분항, 미분항을 포함하여 제어량(조작량)을 결정한다.
상기 PID제어신경망은 상태값(a) 및 액션값(A)에 따른 PID값을 학습데이터로 각각 저장하였다가 이를 학습하여 PID값의 최적값을 예측하는 것으로, 몬테카를로 학습기법, Q-learning 기법 등을 사용하여도 무방하다.
상기 인공지능신경망의 PID제어신경망을 통해서 단위세대에 PID값이 조절기에 전달되어 자동으로 컨트롤할 수 있다.
본 발명의 조절기에는 3가지 모드가 형성될 수 있는데, 자동제어모드, 수동제어모드 및 에코제어모드로 구성될 수 있다.
상기 자동제어모드는 인공지능신경망을 완전히 사용하여 환경이 제어되도록 하는 모드이고, 수동제어모드는 사용자가 직접 제어할 수 있도록 하는 모드이다.
상기 에코제어모드는 사용자가 에너지 절약을 위한 목표를 설정해두고, 인공지능신경망이 사용자가 쾌적하면서도 에너지를 절감할 수 있도록 단위세대장치들 및 밸브들을 제어하도록 한다.
상기 에코제어모드에는 최적온도설정모드와 에너지절약모드가 설정될 수 있다.
상기 최적온도설정모드는 사용자에게 최적온도를 제공하는 모드인데, 사용자들에게 최적온도를 제공하되, 에너지를 줄일 수 있는 에너지사용량타임스케쥴링(보상예측신경망)기능이 함께 제공된다.
상기 에너지절약모드는 사용자가 에너지를 절약하겠다고 설정하는 것으로, 강제로 에너지 사용량을 줄이는 모드이지만, 에너지 사용량을 줄이더라도 사용자가 있을 때나 없을 때 등을 고려하여 사용자에게 최적의 상태를 유지하면서도 에너지를 줄일 수 있는 모드가 제공될 수 있다.
인공지능신경망의 보상예측신경망은 최적온도예측신경망과 에너지예측신경망으로 구성되어, 온도 뿐만 아니라, 에너지 사용량데이터를 고려하여 보상값을 산출할 수 있도록 하기 때문에 쾌적한 환경을 만들 수 있음은 물론 고효율 에너지 절감효과가 발생한다.
본 발명의 바람직한 실시예로 형성되는 독립형 AI자동 환경제어시스템용 조절기에 의하면 인터넷이 네트워크가 연결되지 않고, 단위세대 내의 모든 장치와 센서들이 직접 연결되기 때문에 사용자가 즉각적으로 관리할 수 있고, 조절기의 내부에 인공지능신경망이 구축되어 있어서 딥러닝이 가능하고 데이터를 저장할 수 있어서 관리가 매우 편리하며, 단독주택이나 시골에서도 설치만 하면 간단하게 인공지능신경망을 통한 고효율의 에너지관리 및 환경관리를 받을 수 있는 등의 효과가 발생한다.
본 발명은 첨부된 도면을 참조하여 바람직한 실시 예를 중심으로 기술되었지만 당업자라면 이러한 기재로부터 후술하는 특허청구범위에 의해 포괄되는 본 발명의 범주를 벗어남이 없이 다양한 변형이 가능하다는 것은 명백하다.

Claims (5)

  1. 전열교환기, 공기청정기, 주방후드를 포함하는 각 단위세대장치와, 온수분배기, 차압유량조절밸브, 누수감지센서 및 PTS센서와, 온수, 급탕, 가스, 난방의 각 사용량 계량하는 계량기와 연결되되,
    내부에 온도센서, 습도센서, 미세먼지농도센서 및 이산화탄소농도측정센서가 형성되며, PID제어장치가 형성되고, 인공지능신경망으로 데이터를 딥러닝할 수 있는 제어장치가 형성되는 것을 특징으로 하는 독립형 AI자동 환경제어시스템용 조절기.
  2. 제 1항에 있어서,
    내부에는 인체접근센서가 더 구비된 것을 특징으로 하는 독립형 AI자동 환경제어시스템용 조절기.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 인공지능신경망은 제어알고리즘을 사용하는데, 상기 제어알고리즘은 특정 단위세대에서 입력된 상태값(s)이 심층강화학습신경망, 보상예측신경망 및 PID제어신경망으로 전송되는 상태값전송단계와;
    상기 보상예측신경망은 최적온도예측신경망과 에너지예측신경망으로 구성되고, 최적온도예측신경망과 에너지예측신경망은 상태값(s)에 대하여 학습한 후에 보상값(γ)을 결정하여 전송하는 보상값전송단계와;
    상기 심층강화학습신경망은 Actor신경망과 Critic신경망으로 구성되고, Critic신경망은 전송된 상태값(s)과 기대된 액션값(a)을 보상값(γ)과 함께 상태-가치함수를 통하여 가치값(Q)을 산출하여 Actor신경망으로 전송하고, Actor신경망은 가치값(Q)과 상태값(s)을 활용하여 최적의 액션값(A)을 산출하는 액션값산출단계와;
    상기 PID제어신경망에서는 액션값(A)을 학습데이터로 저장하고, 머신러닝기법을 사용하여 최적의 PID값(K)을 산출하고, 제어장치로 송출하는 PID산출단계로 구성되는 것을 특징으로 하는 독립형 AI자동 환경제어시스템용 조절기.
  4. 제 3항에 있어서,
    상기 에너지예측신경망에서 사용되는 데이터는 각 계량기의 사용량을 금액으로 환산한 데이터를 사용하는 것을 특징으로 하는 독립형 AI자동 환경제어시스템용 조절기.
  5. 제 1항에 있어서,
    상기 제어장치는 자동제어모드, 수동제어모드 및 에코제어모드로 구성할 수 있도록 형성되는 것을 특징으로 하는 독립형 AI자동 환경제어시스템용 조절기.
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KR20080007825A (ko) * 2006-07-18 2008-01-23 창신정보통신(주) 홈네트워크 시스템
KR20190057035A (ko) * 2019-05-17 2019-05-27 (주)다산지앤지 공동 주택 자동 온도 조절 시스템

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