KR20230035464A - 기기 상태 인식 디바이스 및 방법 - Google Patents

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KR20230035464A
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리타 에이치 워헤이비
마크 디 야르비스
브라더트 브라베트
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인텔 코포레이션
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Abstract

본 문서에서의 실시예는 센서 데이터에 기초한 기기 상태의 인식 및 기기 상태에 적어도 부분적으로 기초한 응답의 판정에 관련된다. 다양한 실시예에서, 기기 상태를 인식하는 장치는 기기와 연관된 하나 이상의 센서로부터의 데이터에 관련된 하나 이상의 신호 내의 센서 데이터를 식별하는 센서 데이터 모듈과, 센서 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 기기의 기기 상태를 판정하는 기기 상태 인식 모듈과, 기기 상태에 적어도 부분적으로 기초하여 응답을 판정하는 응답 모듈과, 기기를 위한 기기 제어기 또는 제시 디바이스 중 적어도 하나에 응답을 발신하는 송신 모듈을 포함할 수 있다. 다른 실시예가 기술되고/거나 청구될 수 있다.

Description

기기 상태 인식 디바이스 및 방법{APPLIANCE STATE RECOGNITION DEVICE AND METHODS}
관련 출원
이 출원은 "APPLIANCE STATE RECOGNITION DEVICE AND METHODS"라는 표제로 2016년 9월 30일에 출원된 미국 출원 제15/281,912호에 대한 우선권을 주장한다.
분야
본 개시의 실시예는 일반적으로 기기 분야에 관한 것이고, 더욱 구체적으로, 센서 데이터에 적어도 부분적으로 기초한 기기 상태의 인식에 관한 것이다.
다양한 기기는 의류를 세탁하고 건조하거나 식기를 세척하는 것과 같은 특정 목적을 달성하기 위해서 사용자가 기기와 상호작용을 하는 것을 요구한다. 비록 몇몇 스마트 기기는 이의 사용자가 이를 원격으로 모니터링하고 상호작용할 수 있게 하나, 그러한 기능을 포함하지 않는 기존 기기의 대규모 설치 저변(installed base)이 있다. 추가적으로, 더 새로운 스마트 기기들에 있어서도, 이와 연관된 애플리케이션은 사용자 거동(user behavior)의 예측 및 최적화된 기기 이용(appliance usage)에 관해 그 기능에 있어서 제한이 된다.
본 개시의 기기 상태 인식 디바이스 및 방법의 실시예는 이런 제한을 극복할 수 있다. 당 기법은 첨부된 도면과 함께 다음의 상세한 설명을 통해 쉽게 이해될 것이다. 이 설명을 용이하게 하기 위해, 유사한 참조 번호는 유사한 구조적 요소를 나타낸다. 실시예는 첨부된 도면 중의 그림에서 한정으로서가 아니라 예시로서 도시된다.
도 1은 다양한 실시예에 따른 기기 상태 인식 장치를 위한 동작 환경의 블록도이다.
도 2는 다양한 실시예에 따른 기기 상태도이다.
도 3은 다양한 실시예에 따라, 기기 상태를 인식하는 데 사용되는 온도 데이터의 비교를 보여주는 도표이다.
도 4는 다양한 실시예에 따라, 도 1의 기기 상태 인식 장치의 하나 이상의 컴포넌트를 포함할 수 있는 시스템의 블록도이다.
도 5는 다양한 실시예에 따라, 기기 상태를 인식하고 응답을 판정하는 방법을 예시하는 흐름도이다.
도 6은 다양한 실시예에 따라, 기기 상태를 인식하는 컴퓨터 디바이스의 예를 개략적으로 예시한다.
도 7은 다양한 실시예에 따라, 장치로 하여금 본 개시의 다양한 양상을 실시할 수 있게 하도록 구성된 명령어를 갖는 예시적 저장 매체를 보여준다.
본 개시의 실시예는 센서 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 기기 상태를 인식하고 응답을 판정하는 디바이스, 시스템 및 기법을 설명한다. 다양한 실시예에서, 기기 상태를 인식 하는 장치는 기기와 연관된 하나 이상의 센서로부터의 데이터와 관련된 하나 이상의 신호 내의 센서 데이터를 식별하는 센서 데이터 모듈, 센서 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 기기의 기기 상태를 판정하는 기기 상태 인식 모듈, 기기 상태에 적어도 부분적으로 기초하여 응답을 판정하는 응답 모듈, 그리고 기기를 위한 기기 제어기(appliance controller) 또는 제시 디바이스(presentation device) 중 적어도 하나에 응답을 발신하고/거나 사용자에게 통지를 발신하는 송신 모듈을 포함할 수 있다.
다음의 설명에서, 예시적인 구현의 다양한 양상은 당업자에 의해 자기의 작업의 본질을 다른 당업자에게 전달하기 위해 보통 채용되는 용어를 사용하여 기술될 것이다. 그러나 본 개시의 실시예가 기술된 양상 중 일부만으로써 실시될 수 있음은 당업자에게 명백할 것이다. 설명의 목적으로, 예시적인 구현의 철저한 이해를 제공하기 위해서 특정 숫자, 재료 및 구성이 개진된다. 본 개시의 실시예가 특정 세부 사항없이 실시될 수 있다는 것은 당업자에게 명백할 것이다. 다른 사례에서, 잘 알려진 특징은 예시적인 구현을 모호하게 하지 않도록 생략되거나 단순화된다.
다음의 상세한 설명에서, 본 문서의 일부를 형성하는 첨부된 도면이 참조되되, 유사한 숫자는 전체에 걸쳐 유사한 부분을 나타내며, 본 개시의 주제(subject matter)가 실시될 수 있는 실시예가 예시로서 도시된다. 다른 실시예가 활용될 수 있고 본 개시의 범위로부터 벗어나지 않고서 구조적 또는 논리적인 변경이 행해질 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 다음의 상세한 설명은 한정적인 의미로 취해져서는 안 되고, 실시예의 범위는 부기된 청구항 및 그 균등물에 의해 정의된다.
본 개시의 목적을 위해, 구문 "A 및/또는 B"는 (A), (B), 또는 (A 및 B)를 의미한다. 본 개시의 목적을 위해, 국문 "A, B, 및/또는 C"는 (A), (B), (C), (A 및 B), (A 및 C), (B 및 C), 또는 (A, B, 및 C)를 의미한다.
설명은 상부/저부, 안/밖, 위/아래 등과 같은 투시도법 기반의 설명을 사용할 수 있다. 그러한 설명은 논의를 용이하기 하기 위해 사용될 뿐이며, 본 문서에 기술된 실시예의 적용을 임의의 특정 방향으로 제한하도록 의도된 것은 아니다.
설명은 구문 "일 실시예에서" 또는 "여러 실시예에서"를 사용할 수 있는데, 이는 각각 동일한 또는 상이한 실시예 중 하나 이상을 참조할 수 있다. 또한, 본 개시의 실시예에 관해서 사용되는 바와 같은 "포함하는", "포함한", "갖는" 등과 같은 용어들은 동의어이다.
용어 "...와 커플링된"(coupled with)은, 또 그것의 파생물도, 본 문서에서 사용될 수 있다. "커플링된"은 다음 중 하나 이상을 의미할 수 있다. "커플링된"은 둘 이상의 요소가 직접적인 물리적 또는 전기적 접촉이 되어 있음을 의미할 수 있다. 그러나, "커플링된"은 또한 둘 이상의 요소가 서로 간접적으로 접촉하나, 여전히 서로 협력하거나 상호작용함을 의미할 수 있고, 서로 커플링되었다고 일컬어지는 요소 사이에 하나 이상의 다른 요소가 커플링되거나 연결됨을 의미할 수 있다. 용어 "직접적으로 커플링된"은 둘 이상의 요소가 직접적인 접촉이 되어 있음을 의미할 수 있다.
본 문서에서 사용되는 바와 같이, 용어 "모듈"은 애플리케이션 특정 집적 회로(Application Specific Integrated Circuit: ASIC), 전자 회로, 프로세서(공유, 전용 또는 그룹) 및/또는 메모리(공유, 전용 또는 그룹)(하나 이상의 소프트웨어 또는 펌웨어 프로그램을 실행함), 조합 논리 회로(combinational logic circuit) 및/또는 다른 적합한 컴포넌트(기술된 기능을 제공함)를 가리키거나, 이의 일부이거나, 이를 포함할 수 있다.
도 1은 다양한 실시예에 따라, 기기 상태 인식 장치(102)를 위한 동작 환경(100)의 블록도이다. 몇몇 실시예에서, 장치(102)는 하나 이상의 기기와 연관될 수 있는 하나 이상의 감지 디바이스(sensing device)와의 신호 통신이 될 수 있다. 도시된 예에서, 식기 세척기(dishwasher)(104), 의류 세탁기(clothes washer)(106) 및 의류 건조기(clothes dryer)(108)는 각각 제1 감지 디바이스(110), 제2 감지 디바이스(112) 및 제3 감지 디바이스(113)와 연관될 수 있다. 몇몇 실시예에서, 감지 디바이스 중 하나 이상은 하나보다 많은 센서 및/또는 하나보다 많은 유형의 센서를 포함할 수 있다. 다양한 실시예에서, 감지 디바이스(110, 112 및 114) 각각은, 각각 Temp 및 Accel로서 도시된 온도 센서(temperature sensor) 및 모션 센서(motion sensor)(가령, 가속도계)를 포함할 수 있다. 다양한 실시예에서, 감지 디바이스(110, 112 및 114) 중 하나 이상은 기기 문(appliance door)의 열림/닫힘 상태의 표시(indication)를 제공할 수 있는, Contact로서 도시된 접촉 센서(contact sensor)를 포함할 수 있다. 몇몇 실시예에서, 하나보다 많은 감지 디바이스가 단일 기기와 연관될 수 있다. 다양한 실시예에서, 각각의 감지 디바이스는 상이한 수의 센서, 예를 들어 단일 센서를 포함할 수 있다. 몇몇 실시예에서, 식기 세척기(104)는 집의 부엌에 위치할 수 있고, 의류 세탁기(106) 및/또는 의류 건조기(108)는 집의 세탁실, 부엌 또는 다른 구역에 위치될 수 있다. 다른 실시예에서, 기기는 집이 아닌 위치에, 예를 들어 기관 건물(institutional building) 또는 산업 설비(industrial setting) 내에 놓일 수 있다.
몇몇 실시예에서, 제1 감지 디바이스(110)는 식기 세척기(104)의 문에 장착될 수 있고, 제2 감지 디바이스(112)는 의류 세탁기(106)의 문에 장착될 수 있으며, 제3 감지 디바이스(114)는 의류 건조기(108)의 문에 장착될 수 있다. 다양한 실시예에서, 기기가 위치된 건물 내에 하나 이상의 근접 센서(proximity sensor)가 위치될 수 있다. 다양한 실시예에서 제1 근접 센서(116)는 기기 근처에 있을 수 있고/거나 제2 근접 센서(118)는 건물의 통로에 위치될 수 있다. 몇몇 실시예에서, 건물은 집일 수 있고, 기기는 가정 기기(home appliance)일 수 있다.
다양한 실시예에서, 장치(102)는 센서 데이터 모듈(120), 기기 상태 인식 모듈(122), 응답 모듈(124) 및 송신 모듈(126)을 포함할 수 있다. 몇몇 실시예에서, 센서 데이터 모듈(120)은 기기와 연관된 하나 이상의 센서(가령, 센서 디바이스(110, 112, 114)의 온도, 가속도계 및/또는 접촉 센서)로부터의 데이터에 관련된 하나 이상의 신호 내의 센서 데이터를 식별하는 것일 수 있다. 다양한 실시예에서, 센서 데이터 모듈(120)은 센서 데이터 모듈(120) 및/또는 다른 모듈에 의한 추후의 사용을 위해 하나 이상의 센서로부터 데이터를 로깅하고/하거나 집성할 수 있다.
다양한 실시예에서, 기기 상태 인식 모듈(122)은 센서 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 기기의 기기 상태(가령, 가득 차지 않음(not full), 가득 참(full), 동작 중(running) 및/또는 완료(done) 식기 세척기 기기 상태)를 판정하는 것일 수 있다. 몇몇 실시예에서, 기기 상태를 판정하는 것은 기기 상태를 검출하는 것을 포함할 수 있다. 몇몇 실시예에서, 기기 상태 인식 모듈(122)은 가속도계 또는 온도 데이터 중 하나 이상에 적어도 부분적으로 기초하여 기기 상태를 판정하는 것일 수 있다. 다양한 실시예에서, 기기 상태 인식 모듈(122)은 제1 온도 센서(가령, 감지 디바이스(110)의 온도 센서)로부터의 제1 온도 데이터 및 제2 온도 센서(가령, 감지 디바이스(112 또는 114)의 온도 센서)로부터의 제2 온도 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 기기 상태를 판정하는 것일 수 있다. 몇몇 실시예에서, 기기 상태 인식 모듈(122)은 확률 모델에 적어도 부분적으로 기초하여 기기 상태를 판정하는 것일 수 있다. 다양한 실시예에서, 기기 상태 인식 모듈(122)은 센서 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 문 개방 모션(door opening motion)을 검출하고/하거나 개방 문 시간 지속기간(open door time duration)을 판정하는 것일 수 있다. 몇몇 실시예에서, 기기 인식 모듈(122)은 개방 문 시간 지속기간에 적어도 부분적으로 기초하여 기기 상태를 판정하는 것일 수 있다.
몇몇 실시예에서, 응답 모듈(124)은 기기 상태에 적어도 부분적으로 기초하여 응답을 판정하는 것일 수 있다. 몇몇 실시예에서, 응답을 판정하는 것은 응답을 전개하는 것(developing) 및/또는 조성하는 것(assembling)을 포함할 수 있다. 다양한 실시예에서, 응답 모듈(124)은 제1 근접 센서(116) 및/또는 제2 근접 센서(118) 중 하나 이상으로부터의 근접 데이터(proximity data)에 적어도 부분적으로 기초하여, 그리고 기기 상태에 적어도 부분적으로 기초하여 응답을 판정하는 것일 수 있다. 몇몇 실시예에서, 집 안에서의 사용자의 존재는 제2 근접 센서(118)에 의해 검출될 수 있고/거나, 기기 근방에서의 사용자의 존재는 제1 근접 센서(116)에 의해 검출될 수 있고, 응답 모듈(124)은 사용자의 검출된 존재에 적어도 부분적으로 기초하여 응답을 생성할 수 있다. 몇몇 실시예에서, 응답은 사용자 액션(user action)(가령, 식기 세척기를 비움(unload), 건조기로 옷을 옮김)을 위한 추천일 수 있다.
다양한 실시예에서, 송신 모듈(126)은 기기를 위한 기기 제어기, 예를 들어 식기 세척기(104)와 연관된 기기 제어기(128), 또는 제시 디바이스, 예를 들어 모바일 디바이스(130)(가령, 스마트폰) 또는 다른 제시 디바이스(132)(가령, 냉장고 상의 디스플레이, 계산대 상의 시각적 출력, 또는 스피커와 같은 오디오 디바이스) 중 적어도 하나에 응답을 발신할 수 있다. 몇몇 실시예에서, 명확성을 위해 도시되지 않은 하나 이상의 기기 제어기가 의류 세탁기(106) 및/또는 의류 건조기(108)와 연관될 수 있다. 몇몇 실시예에서, 응답은 사용자에게 발신될 수 있는 통지(가령, 모바일 디바이스(130)로의 메시지)일 수 있다.
몇몇 실시예에서, 장치(102)는 거동 모델링(behavior modeling) 모듈(134)을 또한 포함할 수 있다. 다양한 실시예에서, 거동 모델링 모듈(134)은 기기의 이용(가령, 사용자가 보통 기기를 구동하거나 기기를 전혀 구동하지 않는 하루 중의 시각(time of day))에 적어도 부분적으로 기초하여 사용자 거동 프로파일(user behavior profile)을 판정하는 것일 수 있다. 몇몇 실시예에서, 응답 모듈(124)은 사용자 거동 프로파일에 또한 적어도 부분적으로 기초하여 응답을 판정하는 것일 수 있다.
몇몇 실시예에서, 장치(102)는 프로세서(136)을 포함할 수 있다. 다양한 실시예에서, 센서 데이터 모듈(120), 기기 상태 인식 모듈(122), 응답 모듈(124), 송신 모듈(126), 및/또는 거동 모델링 모듈(134) 중 하나 이상은 프로세서(136) 상에서 동작될 수 있다. 다양한 실시예에서, 센서 데이터 모듈(120), 기기 상태 인식 모듈(122), 응답 모듈(124), 송신 모듈(126) 및/또는 거동 모델링 모듈(134) 중 하나 이상은 하드웨어(hardware), 펌웨어(firmware), 필드 프로그램가능 게이트 어레이(Field Programmable Gate Array: FPGA), ASIC 또는 이의 어떤 조합으로 구현될 수 있다. 몇몇 실시예에서, 센서 데이터 모듈(120), 기기 상태 인식 모듈(122), 응답 모듈(124), 송신 모듈(126) 및/또는 거동 모델링 모듈(134) 중 하나 이상은 플랫폼(platform) 배열 내의 하나 이상의 프로세서 상에서 동작될 수 있다. 다양한 실시예에서, 센서 데이터 모듈(120)은 센서 데이터 식별기일 수 있고/거나, 기기 상태 인식 모듈(122)은 기기 상태 검출기일 수 있고/거나, 응답 모듈(124)은 응답기일 수 있고/거나, 송신 모듈(126)은 송신기일 수 있고/거나 거동 모델링 모듈(134)은 거동 모델링기일 수 있다. 몇몇 실시예에서, 프로세서(136), 그리고/또는 센서 데이터 모듈(120), 기기 상태 인식 모듈(122), 응답 모듈(124), 송신 모듈(126) 또는 거동 모델링 모듈(134) 중 하나 이상은 기기로서 동일한 설비 또는 건물 내에 위치될 수 있다. 다른 실시예에서, 프로세서(136) 및/또는 모듈 중 하나 이상은 기기로서 상이한 설비 또는 건물 내에 위치될 수 있다. 몇몇 실시예에서, 센서 중 하나 이상으로부터의 센서 데이터는 (명확성을 위해 도시되지 않은) 게이트웨이(gateway)를 통해 클라우드 컴퓨팅 시스템(cloud computing system)과 같은 원격 설비에 위치된 하나 이상의 프로세서 및/또는 모듈로 라우팅될(routed) 수 있다. 다양한 실시예에서, 장치(102)는 하나 이상의 다른 컴포넌트(138)를 포함할 수 있다. 몇몇 실시예에서, 장치(102)는 감지 디바이스(110), 감지 디바이스(112), 감지 디바이스(114), 근접 센서(116), 근접 센서(118), 모바일 디바이스(130) 또는 다른 제시 디바이스(132) 중 하나 이상과 무선 신호 통신이 될 수 있다.
다양한 실시예에서, 냉장고(138)는 제4 감지 디바이스(140)와 연관될 수 있다. 몇몇 실시예에서, 제4 감지 디바이스는 냉장고와 연관된 등이 켜져 있는지 또는 꺼져 있는지의 표시를 제공할 수 있는, Light로서 도시된 광 센서(light sensor)를 포함할 수 있다. 몇몇 실시예에서, 명확성을 위해 도시되지 않은 냉동기(freezer) 또는 음료 냉각기(beverage cooler)가 제4 감지 디바이스(140)와 유사하게 구성될 수 있는 감지 디바이스와 연관될 수 있다. 몇몇 실시예에서, 냉장고(138), 냉동기 또는 음료 냉각기는 특정 위치에 유지되는 것, 올바른 동작 범위에서 유지되는 것 및 합의된 제품으로 채워지는 것과 같은 일련의 합의된 조건에 따른 기기의 사용의 대가로 차대 운영자(fleet operator) 또는 브랜드(brand)가 내주는 상업용 기기일 수 있다. 다른 실시예에서, 냉장고(138), 냉동기 또는 음료 냉각기는 가정 기기일 수 있다. 다양한 실시예에서, 여러 센서를 가질 수 있는 제4 감지 디바이스를 사용하는 것보다, 각각 상이한 수의 센서, 예를 들어 단일 센서를 갖는 여러 감지 디바이스가 냉장고(138)와 연관될 수 있다.
다양한 실시예에서, 제4 감지 디바이스(140)로부터의 간접 정보(가령, 센서 데이터)가 중요도의 측정을 추론하기 위해 장치(102)에 의해 사용될 수 있다. 몇몇 실시예에서, 장치(102)는 광 센서로부터의 센서 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 냉장고(138)가 켜져 있는지 또는 꺼져 있는지를 판정할 수 있다. 상업적 설비에서, 냉장고(138)와 연관된 등이 꺼져 있다고 지시하는 광 센서로부터의 센서 데이터에 응답하여 냉장고(138)가 꺼져 있음이 장치(102)에 의해 판정될 수 있다. 가정 설비에서, 냉장고(138)와 연관된 빛이 켜져 있다고 지시하는 광 센서로부터의 센서 데이터에 응답하여 냉장고 문이 열려 있음이 장치(102)에 의해 판정될 수 있다. 다양한 실시예에서, 제4 감지 디바이스(140)는 문 개방 및/또는 폐쇄의 소리와 같은 냉장고(138)와 연관된 센서 데이터를 제공하기 위한, 명확성을 위해 도시되지 않은 마이크로폰(microphone)을 포함할 수 있다. 냉장고(138)가 상업용 냉장고인 몇몇 실시예에서, 제4 감지 디바이스(140)는 문 센서(door sensor)이거나 이를 포함할 수 있다. 다양한 실시예에서, (가령 가속도계로부터의) 진동을 포함할 수 있는 문 센서의 센서 데이터 및/또는 (가령 마이크로폰으로부터의) 소리 데이터는 냉장고(138)의 문의 열려 있는 그리고/또는 닫혀 있는 때를 감지하기 위해 장치(102)에 의해 사용될 수 있다. 몇몇 실시예에서, 제4 감지 디바이스(140) 및/또는 냉장고(138)와 연관된 다른 감지 디바이스는 상업적 또는 가정 설비에 이미 배치될 수 있는 기존의 냉장고와 함께 사용될 수 있는 부가식(add-on) 디바이스 일 수 있다. 다양한 실시예에서, 장치(102)는 클라우드 컴퓨팅 또는 서버 환경에 위치될 수 있다. 몇몇 실시예에서, 제4 감지 디바이스(140)로부터의 센서 데이터는 장치(102)를 포함하는 클라우드 컴퓨팅 환경에 발신되기 전에 시스템의 에지(edge)에서, 예를 들어 게이트웨이(gateway)에서 상관될 수 있다. 몇몇 실시예에서, 장치(102)는 기기 상태를 인식하고/거나 여러 원격 위치에 위치된 기기에 관련된 추천을 제공하도록 구성될 수 있다. 다양한 실시예에서, 장치(102)는 기기의 사용자를 대신하여 또는 이에 더하여 기기의 사용을 모니터링하는 하나 이상의 지정된 사람에게 기기 상태 및/또는 추천 정보를 발신하거나 기록할 수 있다. 예컨대, 장치(102)는 여러 위치에 있을 수 있는 여러 배치된 냉장고, 냉동기 및/또는 음료 냉각기를 모니터링하기를 바라는 차대 운영자 또는 브랜드로부터 기기 모니터링 정보 및/또는 추천을 지정된 사람에게 제공할 수 있다.
의류 세탁 기계, 의류 건조기 및 식기 세척기와 같은 몇몇 가정 기기는 수십년간 시장에 존재해왔고 사용자에게 편의를 제공해 왔다. 그러나, 이들 기기는 세탁기를 세탁물로 채우기, 올바른 설정을 선택하기 및 기계를 시동하기와 같은 사용자 상호작용을 요구한다. 다양한 경우에, 사용자는 사이클이 종료되어 건조기로 세탁물의 적재물을 옮기는 경우에 다시 기계와 상호작용할 필요가 있을 수 있다. 유사하게, 의류 건조기 및 식기 세척기에 있어서, 사용자는 기계의 동작 사이클의 시작에서 그리고 그것이 종료되는 때에 기계와 상호작용할 필요가 있다. 사용자는 이들 상호작용에 대해 자주 있을 것이니, 예를 들면 세탁기를 비게 하고 세탁물을 건조기에 옮기는 것을 사용자가 잊는 경우이다. 이것은 비효율적인 세탁물 흐름을, 그리고 몇몇 경우에는 추가의 개입을 요구할 수 있는 상한(moldy) 의류를 초래할 수 있다. 여러 가족 구성원이 식기 세척기를 사용하는 경우와 같이 여러 사용자가 동일한 기기와 상호작용하고 있거나 잠재적으로 상호작용할 수 있을 경우에 사용자 상호작용과의 문제가 또한 발생할 수 있다. 몇몇 상황에서, 사용자 중 한 명이, 식기 세척기 내의 접시가 깨끗한 것을 알지 못하고서, 바닥 선반 상의 다른 아이템 상으로 적하하는(drip) 더러운 접시를 상부 선반 상에 넣을 수 있는바, 적재물이 다시 돌려지는 것을 필요로 할 수 있다. 몇몇 사용자는 또한 구동 시간을 위한 최선의 절차 및 기기와의 다른 상호작용, 예를 들면 그것의 시끄러운 동작의 성가심을 최소화하기 위해 구동 시간을 스케줄링하는 것을 따르지 않을 수 있다. 다양한 실시예에서, 장치(102)는 사용자가 이들 문제점 중 하나 이상을 처리하는 것을 도울 수 있다.
몇몇 실시예에서, 기기 상태 인식 모듈(122), 응답 모듈(124) 및/또는 다른 모듈 또는 컴포넌트는 특정 기기에 적응될 수 있는 알고리즘(algorithm)을 사용할 수 있다. 다양한 실시예에서, 장치(102)의 하나 이상의 모듈 또는 컴포넌트는 판정을 행하거나, 응답을 생성하거나, 거동을 모델링하는 데에서 크라우드소싱된(crowd-sourced) 정보를 사용할 수 있다. 몇몇 실시예에서, 장치(102)의 다른 컴포넌트(132)에 포함될 수 있는 학습 모듈(learning module)을 부트스트랩하기(bootstrap) 위해서, 기기 모델, 구입 연도, 설치 파라미터, 이용 빈도 또는 동작 시간의 양 등에 적어도 부분적으로 기초할 수 있는, 기기 제조 및 모델의 특성이 하나의 장치 또는 시스템 위치로부터 유사한 기기를 갖는 다른 데로 전달될 수 있다.
다양한 실시예에서, 장치(102)는 종료 시간이나, 사용자 개입을 필요로 하는 동작의 임의의 다른 스테이지(stage)를 최적화하기 위해서 기기를 구동하는 것의 최적 포인트(optimal point)를 판정할 수 있다. 예로서, 사용자가 오후 10시에 자기의 세탁 기계를 채우고, 시작 버튼을 누르는 경우, 그는 보통 (가령, 전형적인 사이클 시간과 이전의 사용자 거동에 기초하여) 아침에 일어날 때까지 그것을 비울 시간이 없을 수 있어서, 사용자가 깨어나서 건조기로 적재물을 옮길 수 있기 전에 사이클이 종료될 충분한 시간을 주도록, 장치(102)는 (가령, 지연된 시작 명령(delayed start command)을 기기 제어기에 발신함으로써) 오전 5시까지 시작 시간을 지연시킬 수 있다. 그렇게 함으로써, 장치(102)는 젖은 옷이 세탁 기계 안에 너무 오랫동안 있는 문제를 완화시킬 수 있다. 몇몇 실시예에서, 장치(102)는 온종일 변하는 에너지 비용을 감안할 수 있다. 다양한 실시예에서, 장치(102)는 사용자가 다음 단계를 위해 세탁물을 체크할 법한 때에 대비되는, 사이클이 완결될 때에 적어도 부분적으로 기초하여 세탁 사이클을 구동할 최선의 시간을 판정할 수 있다. 몇몇 실시예에서, 장치(102)는 그 두 개의 시간 사이에서(가령, 밤새) 에너지 비용의 하락을 이용할 수 있다. 사용자 선호에 적어도 부분적으로 기초하여, 장치(102)는 의류 건조기에 관해 유사한 판정을 수행할 수 있다. 장치(102)는 사용자에 의해 치워지기 전에 너무 오랫동안 마른 의류가 건조기 내에 있는 것으로부터의 주름 효과를 줄이기 위해 건조기를 위한 시작 시간을 지연시킬 수 있다.
몇몇 실시예에서, 다른 센서, 예를 들어 모션 또는 근접 센서(가령, 근접 센서(116, 118))는 상이한 가정 구성원의 거동을 학습하기 위해 장치(102)에 의해 사용될 수 있다. 다양한 실시예에서, 이 특징은 다른 가정 구성원에게 개입을 배정하기 위해 장치(102)에 의해 사용될 수 있는데 그는 그렇지 않은 경우, 명시적으로 듣지 않는 한, 식기 세척기가 비워질 필요가 있거나 세탁물 적재물이 옮겨질 필요가 있음을 알지 못할 수 있다. 예를 들어, 10대 아이가, 그가 통상적으로 수행하지 않는 일인, 세탁물 적재물을 건조기에 옮기는 것을 하도록, 그 아이가 축구 연습 전에 집에 있고 그 일을 완수할 수 있음을 장치(102)가 검출하는 것에 응답하여, 요청받을 수 있다.
도 2는 다양한 실시예에 따른 기기 상태도(200)이다. 기기 상태도(200)는 복수의 식기 세척기 상태, 그리고 다양한 실시예에서 도 1의 식기 세척기(104)의 상태에 대응할 수 있는 상태 간의 전이(transition) 이벤트를 도시한다. 몇몇 실시예에서, 상태도(200)는 비어 있음(empty)/가득 차지 않음(not full) 상태(202), 가득 참(full) 상태(204), 동작 중(running) 상태(206) 및 완료(done) 상태(208)를 포함할 수 있다. 몇몇 실시예에서, 세척될 아이템(가령, 접시, 은제품)은 식기 세척기(104)에 추가될 수 있는 한편 그것은 비어 있음/가득 차지 않음 상태(202)에서 시작할 수도 있고 종료할 수도 있는 제1 아이템 추가 이벤트(add items event)(210)에서 채워지고 있다. 다양한 실시예에서, 제2 아이템 추가 이벤트(212)가 비어 있음/가득 차지 않음 상태(202)에서 시작하고 가득 참 상태(204)에서 종료할 수 있다. 다양한 실시예에서, 제1 아이템 추가 이벤트(210)는 식기 세척기(104)를 채우는 동안 제2 아이템 추가 이벤트(212)가 발생하기 전에 여러 번 발생할 수 있고, 몇몇 경우에는, 예를 들어 식기 세척기(104)가 비워지고 나서 단일 채움 이벤트(single filling event) 동안 완전히 채워질 수 있는 경우에, 제1 아이템 추가 이벤트(210)는 발생하지 않을 수 있다. 사이클 시작 이벤트(cycle started event)(214)가 가득 참 상태(204)에서 시작하고 동작 중 상태(206)에서 끝날 수 있다. 몇몇 실시예에서, 사이클 종료 이벤트(cycle ended event)(216)가 동작 중 상태(206)에서 시작하고 완료 상태(208)에서 끝날 수 있다. 다양한 실시예에서, 식기 세척기 비움 이벤트(empty dishwasher event)(218)가 완료 상태(208)에서 시작하고 비어 있음/가득 차지 않음 상태(202)에서 끝날 수 있다.
몇몇 실시예에서, 기기 상태 인식 모듈(122)은 현재의 식기 세척기 상태를 추적하는 것 및 상태 전이 후에 현재의 식기 세척기 상태가 되는 다음 식기 세척기 상태로의 전이를 초래하도록, 전이 이벤트가 발생했는지를 판정하는 것에 의해 식기 세척기 상태를 판정할 수 있다. 몇몇 실시예에서, 기기 상태 인식 모듈(122)은 현재 상태 및/또는 전이 이벤트가 발생했는지를 판정하는 데에서 확률 모델을 사용할 수 있다. 다양한 실시예에서, 기기 상태 인식 모듈(122)은 도 3에 관해서 아래에 기술된 바와 같은 하나 이상의 온도 센서로부터의 온도 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 사이클 시작 및/또는 사이클 종료 상태를 판정할 수 있다. 몇몇 실시예에서, 기기 상태 인식 모듈(122)은 가속도계와 같은 움직임 센서로부터의 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 완료 상태(208)로부터 비어 있음/가득 차지 않음 상태(202)로의 전이를 검출할 수 있다.
다양한 실시예에서, 기기 상태 인식 모듈(122)은 가속도계 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 문 개방 모션을 검출할 수 있다. 몇몇 실시예에서, 비어 있음/가득 차지 않음 상태(202)에 있으면서 식기 세척기(104)가 비어 있음 상태로부터 가득 참 상태로 전이하도록, 하나의 세션(session), 또는 누적적으로 여러 세션에 걸쳐, 충분히 문이 열려 있었는지를 추정하기 위해 기기 상태 인식 모듈(122)은 문이 열려 있었던 시간의 지속기간을 판정할 수 있다. 다양한 실시예에서, 기기 상태 인식 모듈(122)은 가속도계 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 식기 세척기(104)의 하나 이상의 선반이 식기 세척기(104)로부터 펼쳐졌는지를 또한 판정할 수 있다.
식기 세척기 상태 및 전이 이벤트에 관해서 기술된 것과 유사한 방식으로, 다양한 실시예에서 기기 상태 인식 모듈(122)은 이벤트를 검출하고/거나 의류 세탁기(106), 의류 건조기(108) 및/또는 다른 기기를 위한 상태를 판정할 수 있다. 몇몇 실시예에서, 기기 상태 인식 모듈(122)은 센서로부터의 온도 및/또는 모션 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 특징의 세트를 추출할 수 있다. 다양한 실시예에서, 기기가 작동하는 동안, 기기 상태 인식 모듈(122)에 의해 문의 진동과 온도가 검출되고 사이클의 시작을 판정하는 데 사용될 수 있다. 의류 세탁기(106)의 정숙 사이클(gentle cycle)과 같은 몇몇 사이클 동안, 그 사이클 중의 연장된 지속기간 동안 움직임이 멈출 수 있다. 다양한 실시예에서, 기기 인식 모듈(122)은 문이 열려 있었음 및 닫혀 있었음을 초기에 검출하는 것, 초기 국면(phase)(물 채우기 및 다른 움직임)으로부터의 진동을 검출하는 것에 의해 계속해서 사이클을 검출할 수 있다. 이 시점에서, 사이클 검출의 신뢰 레벨(confidence level)은 높을 수 있고, 기기 상태 인식 모듈(122)은 시간이 지남에 따라 신뢰 레벨을 숙성시킬(age) 수 있다. 사이클은 주기적으로 의류를 이동시키기 때문에, 기기 상태 인식 모듈(122)은 사이클 상태의 검출 및 신뢰 레벨을 강화할 수 있다.
도 3은 다양한 실시예에 따라, 기기 상태를 인식하기 위해 사용될 수 있는 온도 데이터의 비교를 보여주는 센서 데이터 도표(300)이다. 제1 온도 센서(가령, 감지 디바이스(100)의 온도 센서)로부터의 제1 온도 데이터 시리즈(302)와 제2 온도 센서(가령 감지 디바이스(112)의 온도 센서)로부터의 제2 온도 데이터 시리즈(304)는 몇몇 실시예에서 기기 상태 인식 모듈(122)에 의해 사용될 수 있다. 다양한 실시예에서, 제1 온도 데이터 시리즈(302)는 식기 세척기와 연관된 온도 센서로부터의 온도 데이터를 나타낼 수 있고 제2 온도 데이터 시리즈(304)는 다양한 실시예에서 세탁 기기(가령, 의류 세탁기 또는 의류 건조기), 세탁실, 또는 어떤 다른 위치 내의 온도 센서와 연관될 수 있는 제2 온도 센서로부터의 온도 데이터를 나타낼 수 있다.
몇몇 실시예에서, 기기 상태 인식 모듈(122)은 제1 온도 센서에 의해 측정된 바와 같은 제1 온도를 제2 온도 센서 상에서 측정된 온도와 비교하는 것에 적어도 부분적으로 기초하여 사이클이 시작했는지 및/또는 사이클이 종료했는지를 판정하는 것일 수 있다. 다양한 실시예에서, 기기 상태 인식 모듈은 식기 세척기 사이클의 시작과 종료를 검출하기 위해 제1 및 제2 온도 데이터의 온도 스트림(temperature stream) 상에서 임계화 이벤트 검출 메커니즘(thresholding event detection mechanism)을 사용할 수 있다. 몇몇 실시예에서, 제1 사전결정된 임계치(threshold) 차이는 제1 온도가 제2 온도를 적어도 제1 사전결정된 임계치 차이만큼 초과하는 경우에 사이클이 시작했음을 판정하기 위해 기기 상태 인식 모듈(122)에 의해 사용될 수 있다. 다양한 실시예에서, 제2 사전결정된 임계치 차이는 사이클이 시작한 후 제1 온도가 제2 온도를 제2 사전결정된 임계치 차이 미만만큼 초과하는 경우에 사이클이 종료했음을 판정하기 위해 기기 상태 인식 모듈(122)에 의해 사용될 수 있다. 몇몇 실시예에서, 제1 및/또는 제2 온도 센서로부터의 데이터 내의 온도 스파이크(temperature spike)는 예를 들어 온도 데이터의 이동 평균(moving average)을 사용함으로써 필터링 될 수 있다.
도 4는 다양한 실시예에 따라, 도 1에 관해서 기술된 기기 상태 인식 장치(102)의 하나 이상의 컴포넌트를 포함할 수 있는 시스템(400)의 블록도이다. 몇몇 실시예에서, 시스템(400)은 기기 상태 검출 서브시스템(appliance state detection subsystem)(404) 및/또는 사용자 거동 프로파일링 서브시스템(user behavior profiling subsystem)(406) 중 하나 이상에 센서 데이터를 제공할 수 있는 하나 이상의 센서(402)(가령, 센싱 디바이스(110, 112, 114)의 온도, 가속도계 또는 접촉 센서 및/또는 근접 센서(116, 118))를 포함할 수 있다. 다양한 실시예에서, 기기 상태 검출 서브시스템(404)은 도 1에 관해서 기술된 기기 상태 인식 모듈(122) 또는 유사한 기능을 포함할 수 있다. 몇몇 실시예에서, 거동 프로파일링 서브시스템(406)은 도 1에 관해서 기술된 거동 모델링 모듈(134) 또는 유사한 기능을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에서, 추천기 서브시스템(recommender subsystem)(408)이 기기 상태 검출 서브시스템(404) 및 사용자 거동 프로파일링 서브시스템(406)과 커플링되고/거나 이로부터 데이터를 수신할 수 있다. 몇몇 실시예에서, 추천기 서브시스템(408)은 도 1에 관해서 기술된 응답 모듈(124) 및/또는 송신 모듈(126) 또는 유사한 기능을 포함할 수 있다. 추천기 서브시스템(408)은 몇몇 실시예에서 날씨 정보 소스, 뉴스 소스 또는 사용자의 캘린더(calendar)와 같은 하나 이상의 외부 소스(410)로부터 데이터를 수신하고/하거나 이와 결합될 수 있다. 다양한 실시예에서, 추천기 서브시스템(408)은 기기 상태 검출 서브시스템(404), 사용자 거동 프로파일링 서브시스템(406) 및/또는 외부 소스(410)로부터의 적어도 하나의 통신에 기초하여 기기 제어기(412)에 지시할 수 있다. 몇몇 실시예에서, 추천기 서브시스템(408)은 기기 제어기(412)에 지시하는 것에 더하여, 또는 그 대신에, 제시 디바이스(가령, 모바일 디바이스(130) 또는 다른 제시 디바이스(132)) 상에 제시되는 추천을 생성할 수 있다.
다양한 실시예에서, 시스템(400)의 하나 이상의 서브시스템 또는 컴포넌트는 센서(402)로부터 데이터를 획득하고, 하나 이상의 기기 상태를 검출하며, 그 정보를 사용자의 프로파일 및 현재 존재 정보와 함께 사용하여 하나 이상의 기기를 구동하기 위한 이벤트의 최선의 시간 및 시리즈를 판정할 수 있다. 몇몇 실시예에서 기기 제어기(412)는 그것이 연관된 기기의 시작 시간의 제어를 가능케 할 수 있다. 기기가 그러한 제어 메커니즘을 지원하지 않는 실시예에서, 하나 이상의 추천된 액션 및 그것의 타임라인(timeline)에 관해서 추천기 서브시스템(408)에 의해 사용자에게 정보가 발신될 수 있다. 다양한 실시예에서, 추천기 서브시스템(408)은 추천을 제공하는 데에서 날씨, 뉴스 및 개인 또는 가족 캘린더와 같은 다른 이벤트를 그러한 데이터에 대한 액세스가 제공되는 경우에 고려할 수 있다. 몇몇 실시예에서, 추천기 서브시스템(408)은 사용자 거동을 더 잘 모델링하고, 더욱 개인화된 지원(assistance)을 가정에 제공하기 위해 이들 외부 인자와의 기기 활동의 상관관계를 사용할 수 있다.
도 5는 다양한 실시예에 따라, 기기 상태를 인식하고 응답을 판정하는 방법(500)을 예시하는 흐름도이다. 실시예에서, 방법(500)의 일부 또는 전부는 도 4에 관해서 기술된 시스템(400)의 서브시스템 또는 다른 컴포넌트 및/또는 도 1에 관해서 기술된, 장치(102)의 컴포넌트를 포함할 수 있는, 동작 환경(100) 및/또는 시스템(400) 내에 도시된 컴포넌트에 의해 실시될 수 있다.
몇몇 실시예에서, 방법(500)은 블록(502)에서 기기(가령, 식기 세척기, 의류 세탁기, 의류 건조기)와 연관된 하나 이상의 센서로부터의 데이터에 관련된 하나 이상의 신호 내의 센서 데이터를 식별하는 것을 포함할 수 있다. 몇몇 실시예에서, 센서 데이터는 (가령, 감지 디바이스(110, 112 또는 114)의 온도 센서 또는 가속도계로부터의) 모션 데이터 또는 온도 데이터 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 몇몇 실시예에서, 센서 데이터 모듈(120)은 센서 데이터를 식별할 수 있다. 다양한 실시예에서, 방법(500)은 (가령, 기기 상태 인식 모듈(122) 또는 기기 상태 검출 서브시스템(404)으로써) 블록(504)에서 센서 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 기기의 기기 상태를 판정하는 것을 포함할 수 있다. 몇몇 실시예에서, 블록(506)에서, 방법(500)은 (가령, 응답 모듈(124) 또는 추천기 서브시스템(408)으로써) 기기 상태에 적어도 부분적으로 기초하여 응답을 판정하는 것을 포함할 수 있다. 응답을 판정하는 것은 몇몇 실시예에서 하루 중의 시각에 적어도 부분적으로 기초하여 지연된 시작 시간을 판정하는 것을 포함할 수 있다. 다양한 실시예에서, 방법(500)은 블록(508)에서 기기를 위한 기기 제어기(가령, 기기 제어기(128)) 또는 제시 디바이스(가령, 모바일 디바이스(130) 및/또는 다른 제시 디바이스(132)) 중 적어도 하나에 응답을 발신하는 것을 포함할 수 있다. 몇몇 실시예에서, 송신 모듈(126)은 응답을 발신할 수 있다.
몇몇 실시예에서 응답을 발신하는 것은 제시 디바이스에 추천을 발신하는 것을 포함할 수 있고 방법(500)은, 블록(510)에서, 사용자가 추천을 수락했는지의 표시를 식별하는 것을 더 포함할 수 있다. 다양한 실시예에서, 블록(512)에서, 방법(500)은 그 표시에 적어도 부분적으로 기초하여 사용자 거동 프로파일을 개정하는 것을 더 포함할 수 있다. 몇몇 실시예에서, 거동 모델링 모듈(134)은 사용자가 추천을 수락했는지의 표시를 식별할 수 있고/거나 사용자 거동 프로파일을 개정할 수 있다. 몇몇 실시예에서, 응답은 제1 응답일 수 있고 방법(500)은, 블록(514)에서, 개정된 사용자 거동 프로파일에 적어도 부분적으로 기초하여 (가령, 응답 모듈(124)로써) 제2 응답을 판정하는 것을 더 포함할 수 있다. 다양한 실시예에서, 방법(500)은 블록(516)에서 기기 제어기 또는 제시 디바이스 중 적어도 하나에 제2 응답을 발신하는 것을 포함할 수 있다. 몇몇 실시예에서, 제1 및/또는 제2 응답 중 하나 이상은 사용자 액션을 위한 추천일 수 있다. 다양한 실시예에서, 방법(500)은 블록(518)에서 다른 액션을 수행하는 것을 포함할 수 있다.
도 6은 다양한 실시예에 따라, 도 1 내지 도 5의 다양한 컴포넌트 및 방법을 구현하고/하거나 이에 대응하는 컴포넌트를 포함할 수 있는 예시적인 컴퓨터 디바이스(600), 예를 들어 도 4에 관해서 기술된 시스템(400)의 서브시스템 또는 다른 컴포넌트, 그리고/또는 도 1에 관해서 기술된, 센서 데이터 모듈(120), 기기 상태 인식 모듈(122), 응답 모듈(124), 송신 모듈(126) 및 거동 모델링 모듈(134)을 갖는 기기 상태 인식 장치(102)를 예시한다. 도시된 바와 같이, 컴퓨터 디바이스(600)는, 각각 하나 이상의 프로세서 코어 및 시스템 메모리(604)를 갖는 하나 이상의 프로세서(602)를 포함할 수 있다. 프로세서(602)는 임의의 유형의 프로세서, 단일 또는 다중 코어 마이크로프로세서 등을 포함할 수 있다. 프로세서(602)는 집적 회로로서 구현될 수 있다. 컴퓨터 디바이스(600)는 대용량 저장 디바이스(606)(예를 들어 디스켓, 하드 드라이브, 휘발성 메모리(가령, 동적 랜덤 액세스 메모리(Dynamic Random-Access Memory: DRAM), 콤팩트 디스크 판독 전용 메모리(Compact Disc Read-Only Memory: CD-ROM), 디지털 다용도 디스크(Digital Versatile Disk: DVD) 등)를 포함할 수 있다. 일반적으로, 시스템 메모리(604) 및/또는 대용량 저장 디바이스(606)는, 휘발성 및 비휘발성 메모리, 광학, 자기 및/또는 고체 상태 대용량 스토리지(storage) 등을 포함하나 이에 한정되지 않는 임의의 유형의 임시적(temporal) 및/또는 지속적(persistent) 스토리지일 수 있다. 휘발성 메모리는 정적 및/또는 동적 랜덤 액세스 메모리를 포함할 수 있되, 이에 한정되지 않는다. 비휘발성 메모리는 전기적 소거가능 프로그램가능 판독 전용 메모리(electrically erasable programmable read-only memory), 상 변화 메모리(phase change memory), 저항성 메모리(resistive memory) 등을 포함할 수 있되, 이에 한정되지 않는다.
컴퓨터 디바이스(600)는 입력/출력 디바이스(608)(예를 들어 디스플레이(가령, 터치스크린 디스플레이)), 키보드. 커서 컨트롤, 리모트 컨트롤, 게이밍 제어기, 이미지 캡처 디바이스 등) 및 통신 인터페이스(610)(예를 들어 네트워크 인터페이스 카드, 모뎀. 적외선 수신기, 무선 수신기(가령, 블루투스) 등)를 더 포함할 수 있다. 컴퓨터 디바이스(600)는 시스템 모듈(652)을 포함할 수 있는 기기 상태 인식, 추천 및/또는 제어 능력을 갖는 기기 상태 인식 시스템(650)을 포함할 수 있다. 다양한 실시예에서, 기기 상태 인식 시스템(650)은 장치(102) 또는 시스템(400)과 유사하게 구성될 수 있다. 몇몇 실시예에서, 시스템 모듈(652)은 센서 데이터 모듈(120), 기기 상태 인식 모듈(122), 응답 모듈(124), 송신 모듈(126), 거동 모델링 모듈(128) 및/또는 다른 컴포넌트(138) 중 하나 이상과 유사하게 구성되거나 이를 포함할 수 있다.
통신 인터페이스(610)는 모바일 통신용 글로벌 시스템(Global System for Mobile Communication: GSM), 일반 패킷 무선 서비스(General Packet Radio Service: GPRS), 범용 모바일 전기통신 시스템(Universal Mobile Telecommunications System: UMTS), 고속 패킷 액세스(High Speed Packet Access: HSPA), 진화된 HPSA(Evolved HSPA: E-HSPA) 또는 롱텀 에볼루션(Long-Term Evolution: LTE) 네트워크에 따라 컴퓨터 디바이스(600)를 동작시키도록 구성될 수 있는 (도시되지 않은) 통신 칩을 포함할 수 있다. 통신 칩은 또한 GSM 진화를 위한 향상된 데이터(Enhanced Data for GSM Evolution: EDGE), GSM EDGE 무선 액세스 네트워크(GSM EDGE Radio Access Network: GERAN), 범용 지상 무선 액세스 네트워크(Universal Terrestrial Radio Access network: UTRAN) 또는 진화된 UTRAN(Evolved UTRAN: E-UTRAN)에 따라 동작하도록 구성될 수 있다. 통신 칩은 코드 분할 다중 액세스(Code Division Multiple Access: CDMA), 시분할 다중 액세스(Time Division Multiple Access: TDMA), 디지털의 향상된 무코드 전기통신(Digital Enhanced Cordless Telecommunications: DECT), 진화-데이터 최적화(Evolution-Data Optimized: EV-DO), 이의 파생은 물론, 3G 4G, 5G 및 그 이상으로 표기되는 임의의 다른 무선 프로토콜에 따라 동작하도록 구성될 수 있다. 통신 인터페이스(610)는 다른 실시예에서 다른 무선 프로토콜에 따라 동작할 수 있다.
앞서 기술된 컴퓨터 디바이스(600) 요소는 하나 이상의 버스를 나타낼 수 있는 시스템 버스(612)를 통해 서로 커플링될 수 있다. 다수의 버스인 경우, 그것들은 (도시되지 않은) 하나 이상의 버스 브릿지(bus bridge)에 의해 브릿징될 수 있다. 이들 요소 각각은 당업계에 알려진 종래의 기능을 수행할 수 있다. 특히, 시스템 메모리(604)와 대용량 디바이스(606)는 도 1의 장치(102), 도 4의 시스템(400), 도 1의 센서 데이터 모듈(120), 기기 상태 인식 모듈(122), 응답 모듈(124), 송신 모듈(126), 거동 모델링 모듈(128) 및/또는 다른 컴포넌트(138), 컴퓨터 시스템(600)의 운영 체제(operating system) 및/또는 하나 이상의 애플리케이션(집합적으로 계산 로직(computational logic)(622)으로 지칭됨)의 동작을 포함하나 이에 한정되지 않는, 컴퓨터 디바이스(600)의 다양한 컴포넌트의 동작을 위한, 드라이버와 같은, 프로그래밍 명령어의 작업 사본(working copy) 및 지속적 사본(permanent copy)을 저장하기 위해 채용될 수 있다. 다양한 요소는 프로세서(들)(602)에 의해 지원되는 어셈블러(assembler) 명령어 또는 그러한 명령어로 컴파일될 수 있는 고수준 언어에 의해 구현될 수 있다.
프로그래밍 명령어의 지속적 사본은 공장에서 또는 현장에서, 예컨대, (도시되지 않은) 배포 매체(distribution medium), 예를 들어 콤팩트 디스크(Compact Disc: CD)를 통해서, 또는 ((도시되지 않은) 배포 서버로부터) 통신 인터페이스(610)를 통해서 대용량 저장 디바이스(606) 내에 놓일 수 있다. 즉, 에이전트 프로그램(agent program)의 구현을 갖는 하나 이상의 배포 매체가 에이전트를 배포하고 다양한 컴퓨팅 디바이스를 프로그래밍하는 데에 채용될 수 있다.
요소(608, 610, 612)의 수, 능력 및/또는 용량은, 컴퓨터 디바이스(600)가 정적인 컴퓨팅 디바이스, 예를 들어 셋톱박스(set-top box) 또는 데스크톱 컴퓨터(desktop computer)인지, 또는 모바일 컴퓨팅 디바이스, 예를 들어 태블릿 컴퓨팅 디바이스(tablet computing device), 랩톱 컴퓨터(laptop computer), 게임 콘솔(game console) 또는 스마트폰(smartphone)인지에 따라서, 달라질 수 있다. 그것의 구성은 다른 점에서는 알려져 있고, 따라서 추가로 기술되지 않을 것이다.
몇몇 실시예를 위해, 프로세서(602) 중 적어도 하나는 시스템 인 패키지(System in Package: SiP) 또는 시스템 온 칩(System on Chip: Soc)을 형성하기 위해 본 문서에서 기술된 실시예의 양상을 가능하게 하도록 구성된 계산 로직(602)의 전부 또는 일부와 함께 패키징될 수 있다.
컴퓨터 디바이스(600)은, 앞서 기술된 바와 같은 장치(102), 시스템(400), 방법(500), 기기 상태 인식 모듈(122), 응답 모듈9124) 및/또는 다른 모듈과 같은, 도 1 내지 도 5에 관해서 기술된 컴포넌트를 포함하고/하거나 방법을 구현할 수 있는 기기 상태 인식 시스템 또는 장치를 포함하거나 그렇지 않으면 이와 연관될 수 있다. 몇몇 실시예에서, 프로세서(602)와 같은 하나 이상의 컴포넌트가 장치(102)의 일부로서 포함될 수 있다.
다양한 구현에서, 컴퓨터 디바이스(600)는 데이터 센터(data center), 랩톱(laptop), 넷북(netbook), 노트북(notebook), 울트라북(ultrabook), 스마트폰(smartphone), 태블릿(tablet), 개인용 디지털 보조기기(Personal Digital Assistant: PDA), 울트라 모바일 PC(ultra mobile PC), 모바일 전화(mobile phone), 또는 디지털 카메라(digital camera)의 하나 이상의 컴포넌트를 포함할 수 있다. 추가의 구현에서, 컴퓨터 디바이스(600)는 데이터를 처리하는 임의의 다른 전자 디바이스일 수 있다.
도 7은 다양한 실시예에 따라, 도 6에 관해서 앞서 기술된 컴퓨터 디바이스(600); 도 1의 장치(102); 도 4의 시스템(400)의 서브시스템 또는 다른 컴포넌트; 센서 데이터 모듈(120); 기기 상태 인식 모듈(122); 응답 모듈(124); 송신 모듈(126); 거동 모델링 모듈(128); 및/또는 도 1의 다른 컴포넌트(138)와 연관된 동작 중 전부 또는 선택된 것을 실시하도록 구성된 명령어를 갖는 예시적인 컴퓨터 판독가능 저장 매체(computer-readable storage medium)(702)를 예시한다. 예시된 바와 같이, 컴퓨터 판독가능 저장 매체(702)는 다수의 프로그래밍 명령어(704)를 포함할 수 있다. 저장 매체(702)는, 플래쉬 메모리(flash memory), 동적 랜덤 액세스 메모리, 정적 랜덤 액세스 메모리, 광학 디스크, 자기 디스크 등을 포함하되 이에 한정되지 않는, 당업계에 알려진 광범위한 비일시적(non-transitory)인 지속적 저장 매체를 나타낼 수 있다. 프로그래밍 명령어(704)는 디바이스, 가령, 컴퓨터(600); 도 1의 장치(102); 도 4의 시스템(400)의 서브시스템 또는 다른 컴포넌트; 센서 데이터 모듈(120); 기기 상태 인식 모듈(122); 응답 모듈(124); 송신 모듈(126); 거동 모델링 모듈(128); 및/또는 도 1의 다른 컴포넌트(138)로 하여금, 프로그래밍 명령어(704)의 실행에 응답하여, 가령, 센서 데이터 모듈(120), 기기 상태 인식 모듈(122), 응답 모듈(124), 송신 모듈(126), 거동 모델링 모듈(128) 및/또는 도 1의 다른 컴포넌트(138)에 대해 기술된 다양한 동작, 또는 도 5의 프로세스(500)에 도시된 동작(단, 이에 한정되지 않음)을 수행할 수 있게 하도록 구성될 수 있다. 대체 실시예에서, 프로그래밍 명령어(704)는 여러 컴퓨터 판독가능 저장 매체(702) 상에 배치될 수 있다. 대체 실시예에서, 저장 매체(702)는 일시적(transitory), 가령, 프로그래밍 명령어(704)로써 인코딩된 신호일 수 있다.
도 6을 도로 참조하면, 실시예를 위하여, 프로세서(602) 중 적어도 하나는 센서 데이터 모듈(120), 기기 상태 인식 모듈(122), 응답 모듈(124), 송신 모듈(126), 거동 모델링 모듈(128) 및/또는 도 1의 다른 컴포넌트(138), 도 4의 시스템(400)의 서브시스템 또는 다른 컴포넌트, 또는 도 5의 프로세스(500)에 도시된 동작에 대해 기술된 양상을 실시하도록 구성된 계산 로직(622)의 전부 또는 일부를 갖는 메모리와 함께 패키징될 수 있다. 실시예를 위하여, 프로세서(602) 중 적어도 하나는 시스템 인 패키지(System in Package: SiP)를 형성하기 위해 센서 데이터 모듈(120), 기기 상태 인식 모듈(122), 응답 모듈(124), 송신 모듈(126), 거동 모델링 모듈(128) 및/또는 도 1의 다른 컴포넌트(138), 도 4의 시스템(400)의 서브시스템 또는 다른 컴포넌트, 또는 도 5의 프로세스(500)에 도시된 동작에 대해 기술된 양상을 실시하도록 구성된 계산 로직(622)의 전부 또는 일부를 갖는 메모리와 함께 패키징될 수 있다. 실시예를 위하여, 프로세서(602) 중 적어도 하나는 센서 데이터 모듈(120), 기기 상태 인식 모듈(122), 응답 모듈(124), 송신 모듈(126), 거동 모델링 모듈(128) 및/또는 도 1의 다른 컴포넌트(138), 도 4의 시스템(400)의 서브시스템 또는 다른 컴포넌트, 또는 도 5의 프로세스(500)에 도시된 동작에 대해 기술된 양상을 실시하도록 구성된 계산 로직(622)의 전부 또는 일부를 갖는 메모리와 함께 다이(die) 상에 집적될 수 있다. 실시예를 위하여, 프로세서(602) 중 적어도 하나는 시스템 온 칩(System on Chip: SoC)을 형성하기 위해 센서 데이터 모듈(120), 기기 상태 인식 모듈(122), 응답 모듈(124), 송신 모듈(126), 거동 모델링 모듈(128) 및/또는 도 1의 다른 컴포넌트(138), 도 4의 시스템(400)의 서브시스템 또는 다른 컴포넌트, 또는 도 5의 프로세스(500)에 도시된 동작에 대해 기술된 양상을 실시하도록 구성된 계산 로직(622)의 전부 또는 일부를 갖는 메모리와 함께 패키징될 수 있다. 적어도 하나의 실시예를 위하여, SoC는, 가령, 착용가능 디바이스(wearable device) 및/또는 스마트폰과 같은 모바일 컴퓨팅 디바이스(단, 이에 한정되지 않음)에서 활용될 수 있다.
앞서 기술된 기법을 수행하기 위한 (비일시적 기계 판독가능 매체, 예를 들어 머신 판독가능 저장 매체를 포함하는) 기계 판독가능 매체, 방법, 시스템 및 디바이스는 본 문서에 개시된 실시예의 설명적인 예이다. 추가적으로, 앞서 기술된 상호작용에서의 다른 디바이스는 다양한 개시된 기법을 수행하도록 구성될 수 있다.
예
예 1은 기기 상태(appliance state)를 인식하는 장치를 포함할 수 있는데, 이는 다음을 포함한다: 기기와 연관된 하나 이상의 센서로부터의 데이터에 관련된 하나 이상의 신호 내의 센서 데이터를 식별하는 센서 데이터 식별기(sensor data identifier); 센서 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 기기의 기기 상태를 판정하는 기기 상태 검출기(appliance state detector); 기기 상태에 적어도 부분적으로 기초하여, 응답을 판정하는 응답기(responder); 및 제시 디바이스(presentation device) 또는 기기를 위한 기기 제어기(appliance controller) 중 적어도 하나에 응답을 발신하는 송신기(transmitter).
예 2는 예 1의 주제를 포함할 수 있는데, 하나 이상의 프로세서를 더 포함하되, 센서 데이터 식별기, 기기 상태 검출기 및 응답기는 하나 이상의 프로세서 상에서 동작된다.
예 3은 예 1 내지 예 2 중 임의의 것의 주제를 포함할 수 있는데, 기기는 식기 세척기, 의류 세탁기 또는 의류 건조기이다.
예 4는 예 1 내지 예 3 중 임의의 것의 주제를 포함할 수 있는데, 기기는 식기 세척기이고, 센서 데이터는 가속도계 데이터 및 온도 데이터를 포함하며, 기기 상태 검출기는 가득 차지 않음(not full), 가득 참(full), 동작 중(running) 및 완료(done)를 포함하는 기기 상태의 세트로부터 식기 세척기 기기 상태를 판정한다.
예 5는 예 1 내지 예 4 중 임의의 것의 주제를 포함할 수 있는데, 응답은 사용자 액션(user action)에 대한 추천이고, 송신기는 제시 디바이스에 응답을 발신한다.
예 6은 예 1 내지 예 5 중 임의의 것의 주제를 포함할 수 있는데, 기기 상태 검출기는 확률 모델(probabilistic model)에 적어도 부분적으로 기초하여 기기 상태를 판정한다.
예 7은 예 1 내지 예 6 중 임의의 것의 주제를 포함할 수 있는데, 기기의 이용(usage)에 적어도 부분적으로 기초하여 사용자 거동 프로파일(user behavior profile)을 판정하는 거동 모델링기(behavior modeler)를 더 포함하되, 응답기는 사용자 거동 프로파일에 또한 적어도 부분적으로 기초하여 응답을 판정한다.
예 8은 예 1 내지 예 7 중 임의의 것의 주제를 포함할 수 있는데, 센서 데이터는 제1 센서로부터의 근접 데이터(proximity data)를, 그리고 하나 이상의 추가적인 센서로부터의 가속도계 또는 온도 데이터 중 하나 이상을 포함하되, 기기 상태 검출기는 가속도계 또는 온도 데이터 중 하나 이상에 적어도 부분적으로 기초하여 기기 상태를 판정하고, 응답기는 근접 데이터 및 기기 상태에 적어도 부분적으로 기초하여 응답을 판정한다.
예 9는 예 1 내지 예 8 중 임의의 것의 주제를 포함할 수 있는데, 센서 데이터는 제1 온도 센서로부터의 제1 온도 데이터 및 제2 온도 센서로부터의 제2 온도 데이터를 포함하고, 기기 상태 검출기는 제1 온도 데이터 및 제2 온도 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 기기 상태를 판정한다.
예 10은 예 1 내지 예 9 중 임의의 것의 주제를 포함할 수 있는데, 기기 상태 검출기는 또한 문 개방 모션(door opening motion)을 검출하고 센서 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 개방 문 시간 지속기간(open door time duration)을 판정하되, 기기 상태 검출기는 개방 문 시간 지속기간에 적어도 부분적으로 기초하여 기기 상태를 판정한다.
예 11은 기기 상태의 인식을 위한 방법을 포함할 수 있는데, 이는 다음을 포함한다: 기기와 연관된 하나 이상의 센서로부터의 데이터에 관련된 하나 이상의 신호 내의 센서 데이터를 식별하는 단계; 센서 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 기기의 기기 상태를 판정하는 단계; 기기 상태에 적어도 부분적으로 기초하여 응답을 판정하는 단계; 및 기기를 위한 기기 제어기 또는 제시 디바이스 중 적어도 하나에 응답을 발신하는 단계.
예 12는 예 11의 주제를 포함할 수 있는데, 식별하는 단계는 모션 데이터(motion data) 또는 온도 데이터 중 하나 이상을 포함하는 센서 데이터를 식별하는 단계를 포함한다.
예 13은 예 11 내지 예 12 중 임의의 것의 주제를 포함할 수 있는데, 식별하는 단계는 식기 세척기, 의류 세탁기 또는 의류 건조기인 기기의 센서 데이터를 식별하는 단계를 포함한다.
예 14는 예 11 내지 예 13 중 임의의 것의 주제를 포함할 수 있는데, 응답을 판정하는 단계는 지연된 시작 시간(delayed start time)을 하루 중의 시각(time of day)에 적어도 부분적으로 기초하여 판정하는 단계를 포함한다.
예 15는 예 11 내지 예 14 중 임의의 것의 주제를 포함할 수 있는데, 응답을 발신하는 단계는 제시 디바이스에 추천을 발신하는 단계를 포함하되, 방법은 다음을 더 포함한다: 사용자가 추천을 수락했는지의 표시(indication)를 식별하는 단계; 및 표시에 적어도 부분적으로 기초하여 사용자 거동 프로파일을 개정하는 단계.
예 16은 예 15의 주제를 포함할 수 있는데, 응답은 제1 응답이고, 방법은 다음을 더 포함한다: 개정된 사용자 거동 프로파일에 적어도 부분적으로 기초하여 제2 응답을 판정하는 단계; 및 기기 제어기 또는 제시 디바이스 중 적어도 하나에 제2 응답을 발신하는 단계.
예 17은 예 11 내지 예 16 중 임의의 것의 주제를 포함할 수 있는데, 응답은 사용자 액션에 대한 추천이고 응답을 발신하는 단계는 제시 디바이스에 응답을 발신하는 단계를 포함한다.
예 18. 명령어를 포함하는 하나 이상의 컴퓨터 판독가능 매체로서, 명령어는 컴퓨팅 디바이스로 하여금, 컴퓨팅 디바이스에 의한 명령어의 실행에 응답하여: 기기와 연관된 하나 이상의 센서로부터의 데이터에 관련된 하나 이상의 신호 내의 센서 데이터를 식별하고; 센서 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 기기의 기기 상태를 판정하며; 기기 상태에 적어도 부분적으로 기초하여 응답을 판정하고; 기기를 위한 기기 제어기 또는 제시 디바이스 중 적어도 하나에 응답을 발신하게 한다.
예 19는 예 18의 주제를 포함할 수 있는데, 센서 데이터는 모션 데이터 또는 온도 데이터 중 하나 이상을 포함한다.
예 20은 예 18 내지 예 19 중 임의의 것의 주제를 포함할 수 있는데, 기기는 식기 세척기, 의류 세탁기 또는 의류 건조기이다.
예 21은 예 18 내지 예 20 중 임의의 것의 주제를 포함할 수 있는데, 명령어는 또한 컴퓨팅 디바이스로 하여금 지연된 시작 시간을 하루 중의 시각에 적어도 부분적으로 기초하여 판정하게 한다.
예 22는 예 18 내지 예 21 중 임의의 것의 주제를 포함할 수 있는데, 응답은 사용자 액션에 대한 추천이고 명령어는 컴퓨팅 디바이스로 하여금 제시 디바이스에 추천을 발신하게 한다.
예 23은 예 18 내지 예 22 중 임의의 것의 주제를 포함할 수 있는데, 제시 디바이스는 시각적 제시 디바이스이다.
예 24는 예 18 내지 예 22 중 임의의 것의 주제를 포함할 수 있는데, 제시 디바이스는 오디오 제시 디바이스이다.
예 25는 예 22 내지 예 24 중 임의의 것의 주제를 포함할 수 있는데, 명령어는 또한 컴퓨팅 디바이스로 하여금: 사용자가 추천을 수락했는지의 표시를 식별하고; 표시에 적어도 부분적으로 기초하여 사용자 거동 프로파일을 개정하게 한다.
예 26. 기기 상태를 인식하는 장치로서, 다음을 포함한다:
기기와 연관된 하나 이상의 센서로부터의 데이터에 관련된 하나 이상의 신호 내의 센서 데이터를 식별하는 수단; 센서 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 기기의 기기 상태를 판정하는 수단; 기기 상태에 적어도 부분적으로 기초하여, 응답을 판정하는 수단; 및 기기를 위한 기기 제어기 또는 제시 디바이스 중 적어도 하나에 응답을 발신하는 수단.
예 27은 예 26의 주제를 포함할 수 있는데, 데이터를 처리하는 수단을 더 포함하되, 센서 데이터를 식별하는 수단, 기기의 기기 상태를 판정하는 수단 및 응답을 판정하는 수단은 데이터를 처리하는 수단 상에서 동작된다.
예 28은 예 26 내지 예 27 중 임의의 것의 주제를 포함할 수 있는데, 기기는 식기 세척기, 의류 세탁기 또는 의류 건조기이다.
예 29는 예 26 내지 예 28 중 임의의 것의 주제를 포함할 수 있는데, 기기는 식기 세척기이고, 센서 데이터는 가속도계 데이터 및 온도 데이터를 포함하며, 기기의 기기 상태를 판정하는 수단은 가득 차지 않음(not full), 가득 참(full), 동작 중(running) 및 완료(done)를 포함하는 기기 상태의 세트로부터 식기 세척기 기기 상태를 판정한다.
예 30은 예 26 내지 예 29 중 임의의 것의 주제를 포함할 수 있는데, 응답은 사용자 액션에 대한 추천이고, 응답을 발신하는 수단은 제시 디바이스에 응답을 발신한다.
예 31은 예 26 내지 예 30 중 임의의 것의 주제를 포함할 수 있는데, 기기의 기기 상태를 판정하는 수단은 확률 모델에 적어도 부분적으로 기초하여 기기 상태를 판정한다.
예 32는 예 26 내지 예 31 중 임의의 것의 주제를 포함할 수 있는데, 기기의 이용에 적어도 부분적으로 기초하여 사용자 거동 프로파일을 판정하는 수단을 더 포함하되, 응답을 판정하는 수단은 사용자 거동 프로파일에 적어도 부분적으로 기초하여 응답을 판정한다.
예 33은 예 26 내지 예 32 중 임의의 것의 주제를 포함할 수 있는데, 센서 데이터는 제1 센서로부터의 근접 데이터를, 그리고 하나 이상의 추가적인 센서로부터의 가속도계 또는 온도 데이터 중 하나 이상을 포함하되, 기기의 기기 상태를 판정하는 수단은 가속도계 또는 온도 데이터 중 하나 이상에 적어도 부분적으로 기초하여 기기 상태를 판정하고, 응답을 판정하는 수단은 근접 데이터 및 기기 상태에 적어도 부분적으로 기초하여 응답을 판정한다.
예 34는 예 26 내지 예 33 중 임의의 것의 주제를 포함할 수 있는데, 센서 데이터는 제1 온도 센서로부터의 제1 온도 데이터 및 제2 온도 센서로부터의 제2 온도 데이터를 포함하고, 기기의 기기 상태를 판정하는 수단은 제1 온도 데이터 및 제2 온도 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 기기 상태를 판정한다.
예 35는 예 26 내지 예 34 중 임의의 것의 주제를 포함할 수 있는데, 기기의 기기 상태를 판정하는 수단은 또한 문 개방 모션을 검출하고 센서 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 개방 문 시간 지속기간을 판정하되, 기기의 기기 상태를 판정하는 수단은 개방 문 시간 지속기간에 적어도 부분적으로 기초하여 기기 상태를 판정한다.
다양한 실시예는 위에서 접합적 형태(및)으로 기술된 실시예의 대안적(또는) 실시예를 포함하는(가령 "및"은 "및/또는"일 수 있음) 앞서 기술된 실시예의 임의의 적합한 조합을 포함할 수 있다. 나아가, 몇몇 실시예는, 실행되는 경우에 앞서 기술된 실시예 중 임의의 것의 액션을 초래하는 명령어가 저장된 하나 이상의 제조 물품(article of manufacture)(가령, 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체)를 포함할 수 있다. 더욱이, 몇몇 실시예는 앞서 기술된 실시예의 다양한 동작을 수행하는 임의의 적합한 수단을 갖는 장치 또는 시스템을 포함할 수 있다.
설명의 목적으로 본 문서에서 어떤 실시예가 예시되고 기술되었으나, 동일한 목적을 달성하도록 산출된 매우 다양한 대체 및/또는 균등 실시예 또는 구현이 본 개시의 범위로부터 벗어나지 않고서 도시 및 기술된 실시예를 대신할 수 있다. 이 출원은 본 문서에서 논의되는 실시예의 임의의 적응 및 변형을 포섭하도록 의도된다. 따라서, 본 문서에 기술된 실시예는 단지 청구항에 의해 한정될 것임이 명백히 의도된다.
개시가 "한" 또는 "제1" 요소 또는 이의 균등물을 기재하는 경우에서, 그러한 개시는 하나 이상의 그러한 요소를 포함하는데, 둘 이상의 그러한 요소를 요구하지도 배제하지도 않는다. 또한, 식별된 요소를 위한 서수 지시자(가령, 제1, 제2 또는 제3)는 요소들을 구별하기 위해 사용되며, 요구되거나 제한된 수의 그러한 요소를 지시하거나 시사하지 않고, 그것은 달리 구체적으로 진술되지 않는 한 그러한 요소의 특정한 위치나 순서를 지시하지도 않는다.

Claims (16)

  1. 명령어를 포함하는 적어도 하나의 비일시적 영구 저장 매체(non-transitory persistent storage medium)로서,
    상기 명령어는 모바일 디바이스에 다운로드되어 실행될 때, 상기 모바일 디바이스의 적어도 하나의 프로세서로 하여금 적어도,
    주방 기기와 연관된 제1 센서로부터의 센서 데이터에 기초하여, 상기 주방 기기의 상태를 식별하게 하고 ― 상기 센서 데이터는 무선 네트워크 연결을 통해 전송됨 ―,
    상기 주방 기기의 상태 및 제2 센서로부터의 존재 데이터에 기초하여 통지를 결정하게 하고 ― 상기 존재 데이터는 상기 모바일 디바이스의 사용자가 상기 주방 기기에 근접해 있는지 여부를 표시함 ―,
    디스플레이가 상기 사용자에게 상기 통지를 제시하게 하는,
    적어도 하나의 비일시적 영구 저장 매체.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 명령어는 실행될 때 상기 모바일 디바이스의 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금, 상기 주방 기기의 상태의 변화를 식별하게 하는,
    적어도 하나의 비일시적 영구 저장 매체.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 명령어는 실행될 때 상기 모바일 디바이스의 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금, 상기 주방 기기의 상태의 변화와 연관된 지속기간을 저장하게 하는,
    적어도 하나의 비일시적 영구 저장 매체.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 통지는 제1 통지이고, 상기 명령어는 실행될 때 상기 모바일 디바이스의 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금,
    상기 주방 기기의 상태의 변화와 연관된 지속기간에 적어도 부분적으로 기초하여 제2 통지를 결정하게 하고,
    상기 디스플레이가 상기 사용자에게 상기 제2 통지를 제시하게 하는,
    적어도 하나의 비일시적 영구 저장 매체.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 명령어는 실행될 때 상기 모바일 디바이스의 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금, 상기 센서 데이터가 임계치를 만족시키는지 여부를 판정함으로써 상기 주방 기기의 상태를 결정하게 하고, 상기 상태는 상기 주방 기기의 복수의 상태 중 하나이며, 상기 복수의 상태는 온 상태 및 오프 상태를 포함하는,
    적어도 하나의 비일시적 영구 저장 매체.
  6. 시스템으로서,
    주방 기기에 결합되는 센서와,
    상기 센서에 의해 획득된 센서 데이터를 무선 네트워크 연결을 통해 모바일 디바이스에 전송하는 무선 통신 회로와,
    명령어를 포함하는 적어도 하나의 비일시적 영구 저장 매체를 포함하되,
    상기 명령어는 모바일 디바이스에 다운로드되어 실행될 때, 상기 모바일 디바이스의 적어도 하나의 프로세서로 하여금 적어도,
    상기 센서 데이터에 기초하여 상기 주방 기기의 상태를 식별하게 하고,
    상기 모바일 디바이스의 사용자가 상기 주방 기기에 근접해 있는지 여부를 표시하는 존재 데이터 및 상기 주방 기기의 상태에 기초하여, 통지를 결정하게 하고,
    디스플레이가 상기 사용자에게 상기 통지를 제시하게 하는,
    시스템.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 명령어는 실행될 때 상기 모바일 디바이스의 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금, 상기 주방 기기의 상태의 변화를 식별하게 하는,
    시스템.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 명령어는 실행될 때 상기 모바일 디바이스의 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금, 상기 주방 기기의 상태의 변화와 연관된 시간을 저장하게 하는,
    시스템.
  9. 제7항에 있어서,
    상기 통지는 제1 통지이고, 상기 명령어는 실행될 때 상기 모바일 디바이스의 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금,
    상기 주방 기기의 상태의 변화와 연관된 지속기간에 적어도 부분적으로 기초하여 제2 통지를 결정하게 하고,
    상기 디스플레이가 상기 사용자에게 상기 제2 통지를 제시하게 하는,
    시스템.
  10. 제6항에 있어서,
    상기 상태는 상기 주방 기기의 복수의 상태 중 하나이며, 상기 복수의 상태는 온 상태 및 오프 상태를 포함하는,
    시스템.
  11. 제6항에 있어서,
    상기 명령어는 실행될 때 상기 모바일 디바이스의 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금, 상기 센서 데이터가 임계치를 만족시키는지 여부를 판정함으로써 상기 주방 기기의 상태를 결정하게 하는,
    시스템.
  12. 제6항에 있어서,
    상기 통지는 상기 주방 기기에 대한 액션(action)을 수행하게 하는 사용자에 대한 추천인,
    시스템.
  13. 명령어를 포함하는 적어도 하나의 비일시적 영구 저장 매체로서,
    상기 명령어는 모바일 디바이스에 다운로드되어 실행될 때, 상기 모바일 디바이스의 프로세서로 하여금 적어도,
    무선 네트워크 연결로부터의 주방 기기의 센서 데이터에 기초하여 상기 주방 기기의 상태를 식별하게 하고,
    상기 주방 기기가 위치한 건물에 사람이 존재하는지 여부의 표시 및 상기 주방 기기의 상태에 기초하여, 추천을 결정하게 하고 ― 상기 표시는 상기 무선 네트워크 연결로부터의 존재 데이터에 기초함 ―,
    디스플레이가 사용자에게 상기 추천을 제시하게 하고,
    상기 추천과 연관된 사용자 입력에 응답하여 상기 주방 기기의 상태의 변화를 유발하게 하는,
    저장 매체.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 센서 데이터는 상기 주방 기기와 연관된 온도 센서로부터의 온도 데이터를 포함하는,
    저장 매체.
  15. 제13항에 있어서,
    상기 명령어는 실행될 때 상기 모바일 디바이스의 상기 프로세서로 하여금, 상기 무선 네트워크 연결을 통해 상기 주방 기기에 커맨드를 전송함으로써 상기 주방 기기의 상태의 변화를 유발하게 하는,
    저장 매체.
  16. 제13항에 있어서,
    상기 추천은 상기 주방 기기에 대한 액션을 수행하게 하는 사용자에 대한 추천인,
    저장 매체.
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