KR20230111988A

KR20230111988A - 전자 장치 및 그 제어 방법

Info

Publication number: KR20230111988A
Application number: KR1020220008108A
Authority: KR
Inventors: 김주유; 송형선; 김경재; 류종엽; 신동준; 유미영
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2022-01-19
Filing date: 2022-01-19
Publication date: 2023-07-26
Also published as: WO2023140465A1

Abstract

전자 장치가 개시된다. 본 전자 장치는 복수의 가구 각각에 대응되는 홈 기기 정보 및 복수의 가구 각각에 대응되는 전력 사용량 정보가 저장된 메모리, 메모리에 연결되어 전자 장치를 제어하는 프로세서를 포함하며, 프로세서는 신규 가구로부터 서비스 요청이 수신되면 신규 가구에 대응되는 홈 기기 정보를 획득하고, 획득된 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기에 기초하여 신규 가구에 대응되는 홈 기기 정보를 업데이트하고, 업데이트된 홈 기기 정보에 기초하여 복수의 가구 중 적어도 하나의 가구를 식별하고, 식별된 적어도 하나의 가구에 대응되는 전력 사용량 정보에 기초하여 신규 가구의 예측 전력 사용량 정보를 획득할 수 있다.

Description

전자 장치 및 그 제어 방법 { ELECTRONIC APPARATUS AND CONTROL METHOD THEREOF }

본 개시는 전자 장치 및 그 제어 방법에 대한 것으로, 더욱 상세하게는 가구의 전력 사용량을 예측하는 전자 장치 및 그 제어 방법에 대한 것이다.

전자 기술의 발달에 힘입어 다양한 종류의 전자 장치가 개발되고 있다. 특히, 최근에는 사물 인터넷(internet of things, IoT)이 보급되면서 다양한 장치를 원격 제어할 수 있고, 그에 따라 전력 소모가 증가하고 있다.

이러한 문제를 해결하기 위해, 과거의 가구 에너지 사용량으로 미래에 사용할 가구 에너지를 예측하는 가구 에너지 사용량 예측 서비스가 개발되었다. 또한, 가구 내 사용 에너지의 예측값이 사용자가 미리 정한 가구 에너지 목표값을 넘어서는 경우, 목표값을 초과하지 않도록 가구 내 가전 기기에 대한 에너지 절감 명령을 제공하는 홈 에너지 절감 서비스도 개발된 상태이다.

다만, 신규 가구가 이상과 같은 서비스를 신청하는 경우, 신규 가구의 과거 에너지 사용량 정보가 없어 에너지 사용량을 예측할 수 없는 문제가 있다. 또한, 에너지 사용량의 예측이 불가능하기 때문에 목표값과의 비교가 불가능하고 에너지 절감 명령을 제공할 수 없어 전력 소모의 증가를 방지할 수 없는 문제가 있다.

그에 따라, 이러한 문제를 해결하기 위한 방법이 개발될 필요가 있다.

본 개시는 상술한 필요성에 따른 것으로, 본 개시의 목적은 신규로 서비스를 신청하여 전력 사용량 정보가 없는 가구의 전력 사용량을 예측하는 전자 장치 및 그 제어 방법을 제공함에 있다.

이상과 같은 목적을 달성하기 위한 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 전자 장치는 복수의 가구 각각에 대응되는 홈 기기 정보 및 상기 복수의 가구 각각에 대응되는 전력 사용량 정보가 저장된 메모리, 상기 메모리에 연결되어 상기 전자 장치를 제어하는 프로세서를 포함하며, 상기 프로세서는 신규 가구로부터 서비스 요청이 수신되면 상기 신규 가구에 대응되는 홈 기기 정보를 획득하고, 상기 획득된 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기에 기초하여 상기 신규 가구에 대응되는 홈 기기 정보를 업데이트하고, 상기 업데이트된 홈 기기 정보에 기초하여 상기 복수의 가구 중 적어도 하나의 가구를 식별하고, 상기 식별된 적어도 하나의 가구에 대응되는 전력 사용량 정보에 기초하여 상기 신규 가구의 예측 전력 사용량 정보를 획득할 수 있다.

또한, 상기 프로세서는 상기 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기에 제1 기기가 포함된 경우, 상기 홈 기기 정보에서 상기 제1 기기를 제거하여 상기 홈 기기 정보를 업데이트하고, 상기 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기에 제2 기기가 포함된 경우, 상기 제2 기기에 대응되는 제3 기기를 상기 홈 기기 정보에 추가하여 상기 홈 기기 정보를 업데이트할 수 있다.

그리고, 상기 제1 기기는 기설정된 시점 이후에 출시된 기기를 포함하고, 상기 제2 기기는 기설정된 타입의 기기 또는 기설정된 모델명의 기기 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

또한, 상기 프로세서는 상기 복수의 가구 중 상기 업데이트된 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기를 포함하는 상기 적어도 하나의 가구를 식별할 수 있다.

그리고, 상기 프로세서는 상기 식별된 적어도 하나의 가구 각각에 대응되는 전력 사용량 정보에 보정 비율을 적용하여 상기 식별된 적어도 하나의 가구 각각에 대응되는 전력 사용량 정보를 업데이트하고, 상기 업데이트된 전력 사용량 정보에 기초하여 상기 예측 전력 사용량 정보를 획득할 수 있다.

또한, 상기 프로세서는 상기 식별된 적어도 하나의 가구 중 상기 업데이트된 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기에 대응되는 기기를 포함하는 제1 가구에는 1의 보정 비율을 적용하고, 상기 식별된 적어도 하나의 가구 중 상기 업데이트된 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기에 대응되는 기기 및 추가 기기를 포함하는 제2 가구에는 1 미만의 보정 비율을 적용하고, 상기 1 미만의 보정 비율은 상기 제2 가구에서 상기 업데이트된 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기에 대응되는 기기의 전력 사용량 정보 및 상기 제2 가구에서 상기 업데이트된 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기에 대응되는 기기와 추가 기기 전체의 전력 사용량 정보의 비율에 기초하여 획득될 수 있다.

그리고, 상기 메모리는 신경망 모델을 더 저장하고, 상기 프로세서는 상기 식별된 적어도 하나의 가구 각각에 대응되는 전력 사용량 정보, 상기 식별된 적어도 하나의 가구 각각의 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기에 대응되는 전력 사용량 정보 및 상기 업데이트된 홈 기기 정보를 상기 신경망 모델에 입력하여 상기 예측 전력 사용량 정보를 획득할 수 있다.

또한, 상기 프로세서는 상기 식별된 적어도 하나의 가구에 대응되는 전력 사용량 정보를 가중합하고, 상기 가중합된 전력 사용량 정보에 기초하여 상기 예측 전력 사용량 정보를 획득할 수 있다.

그리고, 상기 프로세서는 상기 식별된 적어도 하나의 가구에 대응되는 전력 사용량 정보에 기초하여 상기 식별된 적어도 하나의 가구의 예측 전력 사용량 정보를 획득하고, 상기 식별된 적어도 하나의 가구의 예측 전력 사용량 정보를 가중합하여 상기 신규 가구의 예측 전력 사용량 정보를 획득할 수 있다.

또한, 상기 프로세서는 상기 예측 전력 사용량 정보가 기설정된 전력 사용량 정보를 초과하면, 상기 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기의 동작 상태를 제어할 수 있다.

한편, 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 전자 장치의 제어 방법은 신규 가구로부터 서비스 요청이 수신되면 상기 신규 가구에 대응되는 홈 기기 정보를 획득하는 단계, 상기 획득된 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기에 기초하여 상기 신규 가구에 대응되는 홈 기기 정보를 업데이트하는 단계, 상기 업데이트된 홈 기기 정보에 기초하여 복수의 가구 중 적어도 하나의 가구를 식별하는 단계 및 상기 식별된 적어도 하나의 가구에 대응되는 전력 사용량 정보에 기초하여 상기 신규 가구의 예측 전력 사용량 정보를 획득하는 단계를 포함한다.

또한, 상기 업데이트하는 단계는 상기 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기에 제1 기기가 포함된 경우, 상기 홈 기기 정보에서 상기 제1 기기를 제거하여 상기 홈 기기 정보를 업데이트하고, 상기 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기에 제2 기기가 포함된 경우, 상기 제2 기기에 대응되는 제3 기기를 상기 홈 기기 정보에 추가하여 상기 홈 기기 정보를 업데이트할 수 있다.

또한, 상기 식별하는 단계는 상기 복수의 가구 중 상기 업데이트된 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기를 포함하는 상기 적어도 하나의 가구를 식별할 수 있다.

그리고, 상기 예측 전력 사용량 정보를 획득하는 단계는 상기 식별된 적어도 하나의 가구 각각에 대응되는 전력 사용량 정보에 보정 비율을 적용하여 상기 식별된 적어도 하나의 가구 각각에 대응되는 전력 사용량 정보를 업데이트하고, 상기 업데이트된 전력 사용량 정보에 기초하여 상기 예측 전력 사용량 정보를 획득할 수 있다.

또한, 상기 예측 전력 사용량 정보를 획득하는 단계는 상기 식별된 적어도 하나의 가구 중 상기 업데이트된 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기에 대응되는 기기를 포함하는 제1 가구에는 1의 보정 비율을 적용하고, 상기 식별된 적어도 하나의 가구 중 상기 업데이트된 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기에 대응되는 기기 및 추가 기기를 포함하는 제2 가구에는 1 미만의 보정 비율을 적용하고, 상기 1 미만의 보정 비율은 상기 제2 가구에서 상기 업데이트된 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기에 대응되는 기기의 전력 사용량 정보 및 상기 제2 가구에서 상기 업데이트된 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기에 대응되는 기기와 추가 기기 전체의 전력 사용량 정보의 비율에 기초하여 획득될 수 있다.

그리고, 상기 예측 전력 사용량 정보를 획득하는 단계는 상기 식별된 적어도 하나의 가구 각각에 대응되는 전력 사용량 정보, 상기 식별된 적어도 하나의 가구 각각의 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기에 대응되는 전력 사용량 정보 및 상기 업데이트된 홈 기기 정보를 신경망 모델에 입력하여 상기 예측 전력 사용량 정보를 획득할 수 있다.

또한, 상기 예측 전력 사용량 정보를 획득하는 단계는 상기 식별된 적어도 하나의 가구에 대응되는 전력 사용량 정보를 가중합하고, 상기 가중합된 전력 사용량 정보에 기초하여 상기 예측 전력 사용량 정보를 획득할 수 있다.

그리고, 상기 예측 전력 사용량 정보를 획득하는 단계는 상기 식별된 적어도 하나의 가구에 대응되는 전력 사용량 정보에 기초하여 상기 식별된 적어도 하나의 가구의 예측 전력 사용량 정보를 획득하고, 상기 식별된 적어도 하나의 가구의 예측 전력 사용량 정보를 가중합하여 상기 신규 가구의 예측 전력 사용량 정보를 획득할 수 있다.

또한, 상기 예측 전력 사용량 정보가 기설정된 전력 사용량 정보를 초과하면, 상기 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기의 동작 상태를 제어하는 단계를 더 포함할 수 있다.

이상과 같은 본 개시의 다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치는 다른 가구의 전력 사용량 정보를 이용하여 신규 가구의 전력 사용량을 예측함에 따라 과거 전력 사용량 정보가 없음에도 신규 가구에 대해 사용자 편의를 제공할 수 있다.

또한, 전자 장치는 예측된 전력 사용량이 임계 값을 초과하면, 신규 가구에 배치된 적어도 하나의 기기의 동작 상태를 제어함에 따라 전력 소모를 줄이는 효과가 있다.

도 1은 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 2는 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 세부 구성을 나타내는 블럭도이다.
도 3은 본 개시의 일 실시 예에 따른 예측 전력 사용량의 획득 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 본 개시의 일 실시 예에 따른 예측 전력 사용량 정보를 획득하는 방법의 전반적인 순서를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 개시의 일 실시 예에 따른 홈 기기 정보의 업데이트 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 개시의 다른 실시 예에 따른 홈 기기 정보의 업데이트 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 개시의 일 실시 예에 따른 참조 가구를 식별하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 개시의 일 실시 예에 전력 사용량의 예측 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 본 개시의 다른 실시 예에 전력 사용량의 예측 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 본 개시의 일 실시 예에 보정 비율을 적용하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 본 개시의 일 실시 예에 보정 비율을 설명하기 위한 도면이다.
도 12 및 도 13은 본 개시의 다양한 실시 예에 신경망 모델을 설명하기 위한 도면이다.
도 14는 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

이하에서는 첨부 도면을 참조하여 본 개시를 상세히 설명한다.

본 개시의 실시 예에서 사용되는 용어는 본 개시에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 개시의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 개시에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 개시의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.

본 명세서에서, "가진다," "가질 수 있다," "포함한다," 또는 "포함할 수 있다" 등의 표현은 해당 특징(예: 수치, 기능, 동작, 또는 부품 등의 구성요소)의 존재를 가리키며, 추가적인 특징의 존재를 배제하지 않는다.

A 또는/및 B 중 적어도 하나라는 표현은 "A" 또는 "B" 또는 "A 및 B" 중 어느 하나를 나타내는 것으로 이해되어야 한다.

본 명세서에서 사용된 "제1," "제2," "첫째," 또는 "둘째,"등의 표현들은 다양한 구성요소들을, 순서 및/또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 뿐 해당 구성요소들을 한정하지 않는다.

단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "구성되다" 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.

본 명세서에서, 사용자라는 용어는 건조 장치를 사용하는 사람 또는 건조 장치를 사용하는 장치(예: 인공 지능 장치)를 지칭할 수 있다.

이하 첨부된 도면들을 참조하여 본 개시의 일 실시 예를 보다 상세하게 설명한다.

도 1은 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치(100)의 구성을 설명하기 위한 블록도이다.

전자 장치(100)는 예측 전력 사용량 정보를 획득하는 장치로서, 서버, TV, 데스크탑 PC, 노트북, 셋탑박스(STB), 스마트폰, 태블릿 PC, 등일 수 있다. 특히, 전자 장치(100)는 서비스를 요청한 신규 가구의 예측 전력 사용량 정보를 획득할 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니며, 전자 장치(100)는 예측 전력 사용량 정보를 획득할 수 있는 장치라면 어떤 장치라도 무방하다.

여기서, 전력 사용량은 전력 업체로부터 통지되는 전력 사용량일 수 있다. 또는, 전력 사용량은 스마트 미터기를 통해 특정 기간 동안 측정된 가구의 총 전력 사용량일 수 있다. 또는, 전력 사용량은 가구의 누적 전력 사용량으로부터 특정 기간 동안의 증분된 전력 사용량일 수도 있다.

도 1에 따르면, 전자 장치(100)는 메모리(110) 및 프로세서(120)를 포함한다.

메모리(110)에는 전자 장치(100) 또는 프로세서(120)의 동작에 필요한 적어도 하나의 인스트럭션(instruction) 또는 모듈이 저장될 수 있다. 여기서, 인스트럭션은 전자 장치(100) 또는 프로세서(120)의 동작을 지시하는 부호 단위로서, 컴퓨터가 이해할 수 있는 언어인 기계어로 작성된 것일 수 있다. 모듈은 작업 단위의 특정 작업을 수행하는 일련의 인스트럭션의 집합체(instruction set)일 수 있다.

또한, 메모리(110)에는 문자, 수, 영상 등을 나타낼 수 있는 비트 또는 바이트 단위의 정보인 데이터가 저장될 수 있다. 예를 들어, 메모리(110)에는 복수의 가구 각각에 대응되는 홈 기기 정보 및 복수의 가구 각각에 대응되는 전력 사용량 정보가 저장될 수 있다. 가령, 메모리(110)에는 제1 가구가 TV, 에어컨을 이용한다는 홈 기기 정보가 저장될 수 있다. 여기서, 홈 기기 정보는 각 기기의 제품명, 모델명, 제조사, 소비 전력 등에 대한 정보를 포함할 수 있다. 또한, 메모리(110)에는 제1 가구의 TV가 35kWh의 전력을 사용했고, 제1 가구의 에어컨이 87kWh의 전력을 사용했다는 정보가 저장될 수 있다.

또한, 메모리(110)에는 복수의 가구 각각에 대응되는 전력 사용량 정보가 기설정된 시간 구간으로 저장될 수 있다. 예를 들어, 메모리(110)에는 월별 전력 사용량 정보가 저장될 수 있다. 여기서, 월별 전력 사용량 정보는 과거의 월별 전력 사용량 정보와 현재 월의 실시간 전력 사용량 정보를 포함할 수 있다. 즉, 전자 장치(100)는 실시간으로 복수의 가구로부터 각 기기의 전력 사용량 정보를 수신할 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니며, 전자 장치(100)는 기설정된 시간 간격으로 복수의 가구로부터 각 기기의 전력 사용량 정보를 수신할 수도 있다.

또한, 메모리(110)에는 복수의 가구 각각의 면적, 각 기기의 배치 위치 등이 저장될 수도 있다.

또한, 메모리(110)에는 예측 전력 사용량 정보를 획득하기 위한 적어도 하나의 신경망 모델이 저장될 수 있다.

메모리(110)는 프로세서(120)에 의해 액세스되며, 프로세서(120)에 의해 인스트럭션, 모듈, 신경망 모델 또는 데이터에 대한 독취/기록/수정/삭제/갱신 등이 수행될 수 있다.

프로세서(120)는 전자 장치(100)의 동작을 전반적으로 제어한다. 구체적으로, 프로세서(120)는 전자 장치(100)의 각 구성과 연결되어 전자 장치(100)의 동작을 전반적으로 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 메모리(110), 디스플레이(미도시), 통신 인터페이스(미도시), 사용자 인터페이스(미도시) 등과 같은 구성과 연결되어 전자 장치(100)의 동작을 제어할 수 있다.

일 실시 예에 따라 프로세서(120)는 디지털 시그널 프로세서(digital signal processor(DSP), 마이크로 프로세서(microprocessor), TCON(Time controller)으로 구현될 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니며, 중앙처리장치(central processing unit(CPU)), MCU(Micro Controller Unit), MPU(micro processing unit), 컨트롤러(controller), 어플리케이션 프로세서(application processor(AP)), 또는 커뮤니케이션 프로세서(communication processor(CP)), ARM 프로세서 중 하나 또는 그 이상을 포함하거나, 해당 용어로 정의될 수 있다. 또한, 프로세서(120)는 프로세싱 알고리즘이 내장된 SoC(System on Chip), LSI(large scale integration)로 구현될 수도 있고, FPGA(Field Programmable gate array) 형태로 구현될 수도 있다.

프로세서(120)는 신규 가구로부터 서비스 요청이 수신되면 신규 가구에 대응되는 홈 기기 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 신규 가구로부터 서비스 요청이 수신되면 신규 가구에 TV, 냉장고, 에어컨, 세탁기가 설치되었다는 홈 기기 정보를 획득할 수 있다. 이러한 홈 기기 정보는 메모리(110)에 저장된 상태이고, 프로세서(120)는 신규 가구로부터 서비스 요청이 수신되면 메모리(110)로부터 신규 가구에 대응되는 홈 기기 정보를 독출할 수 있다. 또는, 신규 가구의 사용자는 서비스 요청 및 홈 기기 정보 입력을 동시에 수행할 수 있으며, 이 경우 프로세서(120)는 신규 가구로부터 서비스 요청과 함께 홈 기기 정보를 획득할 수도 있다.

프로세서(120)는 획득된 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기에 기초하여 신규 가구에 대응되는 홈 기기 정보를 업데이트할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기에 제1 기기가 포함된 경우, 홈 기기 정보에서 제1 기기를 제거하여 홈 기기 정보를 업데이트할 수 있다. 여기서, 제1 기기는 기설정된 시점 이후에 출시된 기기를 포함할 수 있다. 가령, 프로세서(120)는 획득된 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기가 슈드레서와 같이 신규 제품인 경우, 슈드레서를 삭제하여 홈 기기 정보를 업데이트할 수도 있다.

또는, 프로세서(120)는 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기에 제2 기기가 포함된 경우, 제2 기기에 대응되는 제3 기기를 홈 기기 정보에 추가하여 홈 기기 정보를 업데이트할 수 있다. 여기서, 제2 기기는 기설정된 타입의 기기 또는 기설정된 모델명의 기기 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 가령, 프로세서(120)는 획득된 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기가 세탁기이면, 건조기를 추가하여 홈 기기 정보를 업데이트할 수 있다. 또는, 프로세서(120)는 획득된 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기가 스탠드 에어컨이고, 에어컨의 모델명이 2in1 에어컨(스탠드 + 벽걸이 에어컨)에 대응되는 모델명인 경우, 벽걸이 에어컨을 추가하여 홈 기기 정보를 업데이트할 수도 있다.

한편, 홈 기기 정보의 업데이트는 자동으로 수행될 수도 있으나, 사용자의 동의가 있는 경우에만 수행될 수도 있다.

프로세서(120)는 업데이트된 홈 기기 정보에 기초하여 복수의 가구 중 적어도 하나의 가구를 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 복수의 가구 중 업데이트된 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기를 포함하는 적어도 하나의 가구를 식별할 수 있다. 가령, 프로세서(120)는 업데이트된 홈 기기 정보가 TV, 냉장고를 포함하는 경우, 복수의 가구 중 TV, 냉장고를 포함하는 A 가구 및 TV, 냉장고, 세탁기를 포함하는 B 가구를 식별할 수 있다.

프로세서(120)는 식별된 적어도 하나의 가구에 대응되는 전력 사용량 정보에 기초하여 신규 가구의 예측 전력 사용량 정보를 획득할 수 있다. 상술한 예의 경우, 프로세서(120)는 A 가구 및 B 가구의 전력 사용량 정보에 기초하여 신규 가구의 예측 전력 사용량 정보를 획득할 수 있다.

프로세서(120)는 식별된 적어도 하나의 가구 각각에 대응되는 전력 사용량 정보에 보정 비율을 적용하여 식별된 적어도 하나의 가구 각각에 대응되는 전력 사용량 정보를 업데이트하고, 업데이트된 전력 사용량 정보에 기초하여 예측 전력 사용량 정보를 획득할 수 있다.

예를 들어, 프로세서(120)는 식별된 적어도 하나의 가구 중 상기 업데이트된 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기에 대응되는 기기를 포함하는 제1 가구에는 1의 보정 비율을 적용하고, 식별된 적어도 하나의 가구 중 업데이트된 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기에 대응되는 기기 및 추가 기기를 포함하는 제2 가구에는 1 미만의 보정 비율을 적용할 수 있다. 여기서, 1 미만의 보정 비율은 제2 가구에서 업데이트된 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기에 대응되는 기기의 전력 사용량 정보 및 제2 가구에서 업데이트된 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기에 대응되는 기기와 추가 기기 전체의 전력 사용량 정보의 비율에 기초하여 획득될 수 있다. 특히, 1 미만의 보정 비율을 이용함에 따라 추가 기기를 포함하는 제2 가구를 더 이용하여, 신규 가구의 예측 전력 사용량 정보를 획득할 수 있다.

또는, 메모리(110)는 신경망 모델을 더 저장하고, 프로세서(120)는 식별된 적어도 하나의 가구 각각에 대응되는 전력 사용량 정보, 식별된 적어도 하나의 가구 각각의 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기에 대응되는 전력 사용량 정보 및 업데이트된 홈 기기 정보를 신경망 모델에 입력하여 예측 전력 사용량 정보를 획득할 수도 있다.

한편, 본 개시에 따른 신경망 모델과 관련된 기능은 프로세서(120)와 메모리(110)를 통해 동작된다.

프로세서(120)는 하나 또는 복수의 프로세서로 구성될 수 있다. 이때, 하나 또는 복수의 프로세서는 CPU, AP, DSP 등과 같은 범용 프로세서, GPU, VPU(Vision Processing Unit)와 같은 그래픽 전용 프로세서 또는 NPU와 같은 인공 지능 전용 프로세서일 수 있다.

하나 또는 복수의 프로세서는, 메모리(110)에 저장된 기 정의된 동작 규칙 또는 신경망 모델에 따라, 입력 데이터를 처리하도록 제어한다. 또는, 하나 또는 복수의 프로세서가 인공 지능 전용 프로세서인 경우, 인공 지능 전용 프로세서는 특정 신경망 모델의 처리에 특화된 하드웨어 구조로 설계될 수 있다. 기 정의된 동작 규칙 또는 신경망 모델은 학습을 통해 만들어진 것을 특징으로 한다.

여기서, 학습을 통해 만들어진다는 것은, 기본 신경망 모델이 학습 알고리즘에 의하여 다수의 학습 데이터들을 이용하여 학습됨으로써, 원하는 특성(또는, 목적)을 수행하도록 설정된 기 정의된 동작 규칙 또는 신경망 모델이 만들어짐을 의미한다. 이러한 학습은 본 개시에 따른 인공 지능이 수행되는 기기 자체에서 이루어질 수도 있고, 별도의 서버 및/또는 시스템을 통해 이루어 질 수도 있다. 학습 알고리즘의 예로는, 지도형 학습(supervised learning), 비지도형 학습(unsupervised learning), 준지도형 학습(semi-supervised learning) 또는 강화 학습(reinforcement learning)이 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다.

신경망 모델은 복수의 신경망 레이어들로 구성될 수 있다. 복수의 신경망 레이어들 각각은 복수의 가중치들(weight values)을 갖고 있으며, 이전(previous) 레이어의 연산 결과와 복수의 가중치들 간의 연산을 통해 신경망 연산을 수행한다. 복수의 신경망 레이어들이 갖고 있는 복수의 가중치들은 신경망 모델의 학습 결과에 의해 최적화될 수 있다. 예를 들어, 학습 과정 동안 신경망 모델에서 획득한 로스(loss) 값 또는 코스트(cost) 값이 감소 또는 최소화되도록 복수의 가중치들이 갱신될 수 있다.

인공 신경망은 심층 신경망(DNN:Deep Neural Network)를 포함할 수 있으며, 예를 들어, CNN(Convolutional Neural Network), DNN (Deep Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network), RBM(Restricted Boltzmann Machine), DBN(Deep Belief Network), BRDNN(Bidirectional Recurrent Deep Neural Network), GAN(Generative Adversarial Network) 또는 심층 Q-네트워크(Deep Q-Networks) 등이 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.

한편, 프로세서(120)는 식별된 적어도 하나의 가구에 대응되는 전력 사용량 정보를 가중합하고, 가중합된 전력 사용량 정보에 기초하여 예측 전력 사용량 정보를 획득할 수 있다.

또는, 프로세서(120)는 식별된 적어도 하나의 가구에 대응되는 전력 사용량 정보에 기초하여 식별된 적어도 하나의 가구의 예측 전력 사용량 정보를 획득하고, 식별된 적어도 하나의 가구의 예측 전력 사용량 정보를 가중합하여 신규 가구의 예측 전력 사용량 정보를 획득할 수도 있다.

프로세서(120)는 다양한 방법을 통해 미래 시점의 전력 사용량을 예측할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 과거 데이터의 추세에 기초하여 미래 시점의 전력 사용량을 예측할 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니며, 미래 시점의 전력 사용량을 예측하는 방법은 얼마든지 다양할 수 있다.

프로세서(120)는 예측 전력 사용량 정보가 기설정된 전력 사용량 정보를 초과하면, 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기의 동작 상태를 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 예측 전력 사용량 정보가 기설정된 전력 사용량 정보를 초과하면, 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기를 기설정된 시점 이후에 턴 오프하여 전력 소모를 줄일 수 있다. 또는, 프로세서(120)는 예측 전력 사용량 정보가 기설정된 전력 사용량 정보를 초과하면, 대기 전력을 차단하여 전력 소모를 줄일 수도 있다.

도 2는 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치(100)의 세부 구성을 나타내는 블럭도이다. 전자 장치(100)는 메모리(110) 및 프로세서(120)를 포함할 수 있다. 또한, 도 2에 따르면, 전자 장치(100)는 통신 인터페이스(130), 디스플레이(140), 사용자 인터페이스(150)를 더 포함할 수도 있다. 도 2에 도시된 구성 요소들 중 도 1에 도시된 구성 요소와 중복되는 부분에 대해서는 자세한 설명을 생략하도록 한다.

통신 인터페이스(130)는 다양한 유형의 통신방식에 따라 다양한 유형의 외부 장치와 통신을 수행하는 구성이다. 예를 들어, 전자 장치(100)는 통신 인터페이스(130)를 통해 복수의 가구 각각에 대한 정보를 획득할 수 있다. 여기서, 복수의 가구 각각에 대한 정보는 복수의 가구 각각의 홈 기기 정보, 전력 사용량 등을 포함할 수 있다.

통신 인터페이스(130)는 와이파이 모듈, 블루투스 모듈, 적외선 통신 모듈 및 무선 통신 모듈 등을 포함할 수 있다. 여기서, 각 통신 모듈은 적어도 하나의 하드웨어 칩 형태로 구현될 수 있다.

와이파이 모듈, 블루투스 모듈은 각각 WiFi 방식, 블루투스 방식으로 통신을 수행한다. 와이파이 모듈이나 블루투스 모듈을 이용하는 경우에는 SSID 및 세션 키 등과 같은 각종 연결 정보를 먼저 송수신하여, 이를 이용하여 통신 연결한 후 각종 정보들을 송수신할 수 있다. 적외선 통신 모듈은 시 광선과 밀리미터파 사이에 있는 적외선을 이용하여 근거리에 무선으로 데이터를 전송하는 적외선 통신(IrDA, infrared Data Association)기술에 따라 통신을 수행한다.

무선 통신 모듈은 상술한 통신 방식 이외에 지그비(zigbee), 3G(3rd Generation), 3GPP(3rd Generation Partnership Project), LTE(Long Term Evolution), LTE-A(LTE Advanced), 4G(4th Generation), 5G(5th Generation)등과 같은 다양한 무선 통신 규격에 따라 통신을 수행하는 적어도 하나의 통신 칩을 포함할 수 있다.

또는, 통신 인터페이스(130)는 HDMI, DP, 썬더볼트, USB, RGB, D-SUB, DVI 등과 같은 유선 통신 인터페이스를 포함할 수 있다.

그 밖에 통신 인터페이스(130)는 LAN(Local Area Network) 모듈, 이더넷 모듈, 또는 페어 케이블, 동축 케이블 또는 광섬유 케이블 등을 이용하여 통신을 수행하는 유선 통신 모듈 중 적어도 하나를 포함할 수도 있다.

디스플레이(140)는 LCD(Liquid Crystal Display), OLED(Organic Light Emitting Diodes) 디스플레이, PDP(Plasma Display Panel) 등과 같은 다양한 형태의 디스플레이로 구현될 수 있다. 디스플레이(140) 내에는 a-si TFT, LTPS(low temperature poly silicon) TFT, OTFT(organic TFT) 등과 같은 형태로 구현될 수 있는 구동 회로, 백라이트 유닛 등도 함께 포함될 수 있다. 한편, 디스플레이(140)는 터치 센서와 결합된 터치 스크린, 플렉시블 디스플레이(flexible display), 3차원 디스플레이(3D display) 등으로 구현될 수 있다.

사용자 인터페이스(150)는 버튼, 터치 패드, 마우스 및 키보드 등으로 구현되거나, 디스플레이 기능 및 조작 입력 기능도 함께 수행 가능한 터치 스크린으로도 구현될 수 있다. 여기서, 버튼은 전자 장치(100)의 본체 외관의 전면부나 측면부, 배면부 등의 임의의 영역에 형성된 기계적 버튼, 터치 패드, 휠 등과 같은 다양한 유형의 버튼이 될 수 있다.

이상과 같은 동작을 통해, 전자 장치(100)는 다른 가구의 전력 사용량 정보를 이용하여 신규 가구의 전력 사용량을 예측하고, 예측된 전력 사용량이 임계 값을 초과하면, 신규 가구에 배치된 적어도 하나의 기기의 동작 상태를 제어함에 따라 전력 소모를 줄일 수 있다.

이하에서는 도 3 내지 도 13을 통해 전자 장치(100)의 동작을 좀더 구체적으로 설명한다. 특히, 도 3 내지 도 13에서는 설명의 편의를 위해 개별적인 실시 예에 대하여 설명한다. 다만, 도 3 내지 도 13의 개별적인 실시 예는 얼마든지 조합된 상태로 실시될 수도 있다.

도 3은 본 개시의 일 실시 예에 따른 예측 전력 사용량의 획득 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.

먼저, 프로세서(120)는 신규 가구의 서비스 요청을 수신할 수 있다(S310). 예를 들어, 프로세서(120)는 신규 가구로부터 예측 전력 사용량에 대한 서비스 요청을 수신할 수 있다. 이 경우, 프로세서(120)는 기존 가구인지 식별하고, 신규 가구가 서비스를 요청한 경우, 신규 가구의 홈 기기 정보를 획득할 수 있다. 프로세서(120)는 홈 기기 정보의 획득이 불가능한 경우, 신규 가구에 대응되는 기기로 홈 기기 정보를 요청할 수 있다.

프로세서(120)는 홈 기기 정보의 재구성 여부를 문의할 수 있다(S320). 예를 들어, 프로세서(120)는 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기에 제1 기기 또는 제2 기기 중 적어도 하나가 포함된 경우, 신규 가구에 대응되는 기기로 홈 기기 정보의 재구성 여부를 문의할 수 있다. 여기서, 제1 기기는 기설정된 시점 이후에 출시된 기기를 포함하고, 제2 기기는 기설정된 타입의 기기 또는 기설정된 모델명의 기기 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 즉, 프로세서(120)는 재구성이 필요한 경우를 식별하고, 신규 가구에 대응되는 기기로 홈 기기 정보의 재구성 여부를 문의한 후, 홈 기기 정보를 업데이트할 수 있다.

다만, 이에 한정되는 것은 아니며, 프로세서(120)는 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기에 제1 기기가 포함된 경우, 홈 기기 정보에서 제1 기기를 제거하여 홈 기기 정보를 업데이트하고, 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기에 제2 기기가 포함된 경우, 제2 기기에 대응되는 제3 기기를 홈 기기 정보에 추가하여 홈 기기 정보를 업데이트할 수도 있다. 즉, 프로세서(120)는 사용자에게 재구성 명령 여부를 문의하지 않고, 홈 기기 정보를 업데이트할 수도 있다.

프로세서(120)는 문의 결과 사용자로부터 재구성 명령이 수신되면, 홈 기기 정보를 업데이트하고(S320), 사용자로부터 재구성 명령이 수신되지 않으면, 홈 기기 정보를 업데이트하지 않을 수 있다.

프로세서(120)는 홈 기기 정보가 업데이트된 경우 업데이트된 홈 기기 정보와 유사한 가구를 식별하고(S340), 홈 기기 정보가 업데이트되지 않은 경우 홈 기기 정보와 유사한 가구를 식별할 수 있다(S350). 여기서, 프로세서(120)는 기설정된 개수 이상으로 홈 기기 정보와 유사한 가구를 식별할 수 있다. 가령, 프로세서(120)는 제1 기준에 기초하여 식별된 가구의 수가 기설정된 개수 미만이면, 제1 기준을 완화한 제2 기준에 기초하여 홈 기기 정보와 유사한 가구를 식별할 수 있다.

프로세서(120)는 식별된 가구에 기초하여 신규 가구의 예측 전력 사용량을 획득할 수 있다(S360).

도 4는 본 개시의 일 실시 예에 따른 예측 전력 사용량 정보를 획득하는 방법의 전반적인 순서를 설명하기 위한 도면이다.

먼저, 전자 장치(100)에는 복수의 가구 각각에 대응되는 홈 기기 정보 및 복수의 가구 각각에 대응되는 전력 사용량 정보가 Total SET으로서 저장된 상태일 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는 전력 사용량을 예측하는 서비스를 제공할 수 있고, 복수의 가구는 서비스를 가입하는 과정에서 홈 기기 정보를 전자 장치(100)로 제공할 수 있다. 전자 장치(100)는 서비스를 제공받는 복수의 가구로부터 전력 사용량 정보를 수신할 수 있다. 여기서, 전자 장치(100)는 각 가구의 홈 기기마다 전력 사용량을 구분하여 저장할 수 있다.

프로세서(120)는 신규 가구로부터 홈 기기 정보와 함께 서비스 요청 신호를 수신할 수 있다(S410). 전자 장치(100)는 신규 가구의 과거의 전력 사용량 정보를 저장하지 않은 상태일 수 있다.

이 경우, 프로세서(120)는 신규 가구의 홈 기기 정보에 기초하여 Total SET으로부터 Reference SET를 식별할 수 있다(S420). Reference SET은 신규 가구의 전력 사용량을 예측하기 위해 Total SET으로부터 식별된 참조 가구의 집합일 수 있다. 참조 가구의 홈 기기는 신규 가구의 홈 기기와 동일하거나 추가 기기를 포함한 상태일 수 있다.

프로세서(120)는 Reference SET으로부터 신규 가구의 예측 전력 사용량을 출력할 수 있다(S430). 구체적으로, 프로세서(120)는 Reference SET에 포함된 참조 가구 각각의 전력 사용량 정보에 기초하여 신규 가구의 예측 전력 사용량을 출력할 수 있다.

프로세서(120)는 신규 가구로부터 목표 전력 사용량을 수신할 수 있다. 프로세서(120)는 신규 가구의 예측 전력 사용량이 목표 전력 사용량을 초과하면, 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기의 동작 상태를 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 현재 시점으로부터 월말까지 기설정된 시간 간격으로 예측 전력 사용량을 획득하고, 월말까지의 예측 전력 사용량이 목표 전력 사용량을 초과하는지 식별할 수 있다. 그리고, 프로세서(120)는 예측 전력 사용량이 목표 전력 사용량을 초과하는 경우, 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기의 불필요한 전력 소모를 방지할 수 있다. 가령, 프로세서(120)는 기설정된 시간대의 대기 전력을 차단할 수 있다. 또는, 프로세서(120)는 에어컨의 설정 온도를 낮추거나, TV의 밝기를 낮출 수도 있다. 이 경우, 프로세서(120)는 사용자의 동의를 먼저 구한 후, 기기의 동작 상태를 제어할 수도 있다.

도 5는 본 개시의 일 실시 예에 따른 홈 기기 정보의 업데이트 방법을 설명하기 위한 도면이다.

프로세서(120)는 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기에 제2 기기가 포함된 경우, 제2 기기에 대응되는 제3 기기를 홈 기기 정보에 추가하여 홈 기기 정보를 업데이트할 수 있다. 여기서, 제2 기기는 기설정된 타입의 기기 또는 기설정된 모델명의 기기 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

예를 들어, 도 5에 도시된 바와 같이, 프로세서(120)는 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기에 건조기(510)가 포함된 경우, 건조기(510)에 대응되는 세탁기(520)를 홈 기기 정보에 추가하여 홈 기기 정보를 업데이트할 수 있다. 그리고, 프로세서(120)는 업데이트된 홈 기기 정보에 기초하여 530과 같은 홈 기기를 포함하는 가구를 Reference SET으로 추가하고, 540과 같은 홈 기기를 포함하는 가구는 Reference SET으로 추가하지 않을 수 있다. 이는 건조기(510)를 구비한 가구의 경우, 세탁기(520)도 구비했을 가능성이 높기 때문이다.

또는, 프로세서(120)는 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기에 벽걸이 에어컨이 포함되어 있고, 벽걸이 에어컨의 모델명이 2in1 에어컨에 대응되는 모델명인 경우, 동일 모델명의 스탠드 에어컨을 홈 기기 정보에 추가하여 홈 기기 정보를 업데이트할 수 있다. 또는, 프로세서(120)는 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기에 스탠드 에어컨이 포함되어 있고, 스탠드 에어컨의 모델명이 2in1 에어컨에 대응되는 모델명인 경우, 동일 모델명의 벽걸이 에어컨을 홈 기기 정보에 추가하여 홈 기기 정보를 업데이트할 수 있다.

프로세서(120)는 홈 기기 정보를 업데이트하는 경우, 신규 가구에 대응되는 사용자 단말로 업데이트 허용 여부를 문의하는 신호를 전송할 수 있다. 프로세서(120)는 사용자 단말로부터 업데이트 허용 신호가 수신되는 경우, 홈 기기 정보를 업데이트할 수 있다.

도 6은 본 개시의 다른 실시 예에 따른 홈 기기 정보의 업데이트 방법을 설명하기 위한 도면이다.

프로세서(120)는 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기에 제1 기기가 포함된 경우, 홈 기기 정보에서 제1 기기를 제거하여 홈 기기 정보를 업데이트할 수 있다. 여기서, 제1 기기는 기설정된 시점 이후에 출시된 기기를 포함할 수 있다.

예를 들어, 프로세서(120)는 도 6에 도시된 바와 같이, 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기에 슈드레서(610)라는 신규 제품이 포함된 경우, 홈 기기 정보에서 슈드레서(610)를 제거하여 홈 기기 정보를 업데이트할 수 있다. 그리고, 프로세서(120)는 업데이트된 홈 기기 정보에 기초하여 620과 같은 홈 기기를 포함하는 가구를 Reference SET으로 추가할 수 있다. 즉, 프로세서(120)는 신규 제품의 전력 소비 정보가 부족하기 때문에, 이를 제외한 홈 기기 정보를 이용할 수 있다.

한편, 프로세서(120)는 기설정된 시점을 현재 시점에 기초하여 변경할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 현재 시점으로부터 1개월 이전의 시점을 기설정된 시점으로 식별할 수 있다.

다만, 이에 한정되는 것은 아니며, 프로세서(120)는 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기에 제1 기기가 포함된 경우, 제1 기기를 제외하지 않고 홈 기기 정보에 대응되는 가구를 검색할 수도 있다. 프로세서(120)는 홈 기기 정보에 대응되는 가구가 검색되면, 검색된 가구에 기초하여 신규 가구의 예측 전력 사용량 정보를 획득하고, 홈 기기 정보에 대응되는 가구가 검색되지 않으면, 홈 기기 정보에서 제1 기기를 제거하여 홈 기기 정보를 업데이트하고, 업데이트된 홈 기기 정보에 기초하여 가구를 검색할 수도 있다.

도 7은 본 개시의 일 실시 예에 따른 참조 가구를 식별하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.

프로세서(120)는 도 7에 도시된 바와 같이, 신규 가구의 홈 기기 정보가 공청기, 에어컨, 세탁기를 포함하는 경우, 공청기, 에어컨, 세탁기를 포함하는 가구 A(710)를 Reference SET으로 식별할 수 있다. 그리고, 프로세서(120)는 공청기, 에어컨, 세탁기 뿐만 아니라 건조기, TV를 더 포함하는 가구 B(720) 및 건조기, 슈드레서, TV를 더 포함하는 가구 C(730)를 Reference SET으로 식별할 수 있다.

다만, 이에 한정되는 것은 아니며, 프로세서(120)는 신규 가구의 홈 기기 정보와 동일한 홈 기기 정보의 가구를 1차 Reference SET으로 식별할 수 있다. 프로세서(120)는 1차 Reference SET의 개수가 기설정된 제1 개수 이상이면, 1차 Reference SET에 기초하여 신규 가구의 예측 전력 사용량 정보를 획득하고, 1차 Reference SET의 개수가 기설정된 제1 개수 미만이면, 신규 가구의 홈 기기에 추가 기기가 포함된 가구를 2차 Reference SET으로 식별하고, 1차 Reference SET 및 2차 Reference SET에 기초하여 신규 가구의 예측 전력 사용량 정보를 획득할 수도 있다.

일 실시 예에 따라, 프로세서(120)는 신규 가구의 홈 기기와 모델명이 동일한 기기를 포함하는 가구를 Reference SET으로 식별할 수 있다. 프로세서(120)는 식별된 가구의 수가 기설정된 제2 개수 미만이면, 신규 가구의 홈 기기와 모델 타입이 동일한 기기를 포함하는 가구를 Reference SET에 추가할 수 있다. 가령, 프로세서(120)는 신규 가구의 홈 기기 정보에 TV(모델명 SM75XXXXXX)가 포함된 경우, 모델명 SM75XXXXXX를 포함하는 가구를 Reference SET으로 식별하고, 식별된 가구의 수가 기설정된 제2 개수 이상이면, 식별된 가구에 기초하여 예측 전력 사용량 정보를 획득하고, 식별된 가구의 수가 기설정된 제2 개수 미만이면, 모델명이 아닌 제품 타입인 TV를 포함하는 가구를 Reference SET에 추가하고, 추가된 가구를 더 고려하여 예측 전력 사용량 정보를 획득할 수 있다. 또는, 프로세서(120)는 식별된 가구의 수가 기설정된 제2 개수 미만이면, 제품 타입 및 정격 소비 전력에 기초하여 추가 가구를 Reference SET으로 식별할 수도 있다.

일 실시 예에 따라, 프로세서(120)는 홈 기기 정보에 냉난방 기기가 포함된 경우에는 가구의 위치를 더 고려할 수도 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 신규 가구에 에어컨이 포함된 경우, 에어컨이 포함된 가구 중 신규 가구의 위치로부터 기설정된 거리 내의 가구를 Reference SET으로 식별할 수 있다.

한편, 이상에서 설명한 도 7의 다양한 실시 예는 얼마든지 조합된 형태로 구현될 수 있다.

도 8은 본 개시의 일 실시 예에 전력 사용량의 예측 방법을 설명하기 위한 도면이다.

프로세서(120)는 식별된 적어도 하나의 가구에 대응되는 전력 사용량 정보를 가중합하고, 가중합된 전력 사용량 정보에 기초하여 예측 전력 사용량 정보를 획득할 수 있다.

예를 들어, 프로세서(120)는 도 8에 도시된 바와 같이, 복수의 가구에 대응되는 복수의 전력 사용량 정보(810-1, 810-2, ... 810-n)를 가중합하고, 가중합된 전력 사용량 정보(820)에 기초하여 예측 전력 사용량 정보(830)를 획득할 수 있다.

다만, 이에 한정되는 것은 아니며, 프로세서(120)는 얼마든지 다른 방법으로 예측 전력 사용량 정보(830)를 획득할 수도 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 복수의 전력 사용량 정보(810-1, 810-2, ... 810-n) 중 중간값을 획득하고, 중간값에 기초하여 예측 전력 사용량 정보(830)를 획득할 수도 있다.

도 9는 본 개시의 다른 실시 예에 전력 사용량의 예측 방법을 설명하기 위한 도면이다.

프로세서(120)는 식별된 적어도 하나의 가구에 대응되는 전력 사용량 정보에 기초하여 식별된 적어도 하나의 가구의 예측 전력 사용량 정보를 획득하고, 식별된 적어도 하나의 가구의 예측 전력 사용량 정보를 가중합하여 신규 가구의 예측 전력 사용량 정보를 획득할 수 있다.

예를 들어, 프로세서(120)는 도 9에 도시된 바와 같이, 복수의 가구에 대응되는 복수의 전력 사용량 정보에 기초하여 복수의 가구의 예측 전력 사용량 정보(910-1, 910-2, ... 910-n)를 획득하고, 복수의 가구의 예측 전력 사용량 정보(910-1, 910-2, ... 910-n)를 가중합하여 신규 가구의 예측 전력 사용량 정보(920)를 획득할 수 있다.

다만, 이에 한정되는 것은 아니며, 프로세서(120)는 얼마든지 다른 방법으로 예측 전력 사용량 정보(830)를 획득할 수도 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 복수의 전력 사용량 정보에 기초하여 복수의 가구의 예측 전력 사용량 정보(910-1, 910-2, ... 910-n)를 획득하고, 복수의 가구의 예측 전력 사용량 정보(910-1, 910-2, ... 910-n) 중 중간값을 신규 가구의 예측 전력 사용량 정보(920)로 획득할 수도 있다.

도 10은 본 개시의 일 실시 예에 보정 비율을 적용하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.

예를 들어, 프로세서(120)는 도 10에 도시된 바와 같이, 식별된 적어도 하나의 가구 중 업데이트된 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기에 대응되는 기기를 포함하는 가구 B에는 보정 비율 B를 적용하고, 식별된 적어도 하나의 가구 중 업데이트된 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기에 대응되는 기기 및 추가 기기를 포함하는 가구 C 및 가구 Z에는 각각 보정 비율 C 및 보정 비율 Z를 적용할 수 있다. 여기서, 추가 기기를 포함하지 않는 가구 B의 보정 비율 B는 1이고, 추가 기기를 포함하는 가구 C의 보정 비율 C 및 가구 Z의 보정 비율 Z는 1 미만의 보정 비율을 적용할 수 있다. 1 미만의 보정 비율의 획득 방법은 도 11을 통해 설명한다.

도 11은 본 개시의 일 실시 예에 보정 비율을 설명하기 위한 도면이다.

프로세서(120)는 추가 기기를 포함하는 가구에서 업데이트된 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기에 대응되는 기기의 전력 사용량 정보 및 추가 기기를 포함하는 가구에서 업데이트된 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기에 대응되는 기기와 추가 기기 전체의 전력 사용량 정보의 비율에 기초하여 1 미만의 보정 비율을 획득할 수 있다.

프로세서(120)는 도 11에 도시된 바와 같이, 가구 C의 공청기, 에어컨, 세탁기의 전력 사용량 정보 및 가구 C의 공청기, 에어컨, 세탁기, 건조기, TV의 전력 사용량 정보의 비율에 기초하여 보정 비율 C를 획득할 수 있다.

가구 내의 기기 조합과 등록된 기기의 개수에 따라 전력 사용 성향이 다를 수 있으며, 이상과 같은 보정 비율을 이용함에 따라 이러한 사용 성향이 보정된 전력 사용량의 획득이 가능하다.

도 12 및 도 13은 본 개시의 다양한 실시 예에 신경망 모델을 설명하기 위한 도면이다.

프로세서(120)는 식별된 적어도 하나의 가구 각각에 대응되는 전력 사용량 정보, 식별된 적어도 하나의 가구 각각의 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기에 대응되는 전력 사용량 정보 및 업데이트된 홈 기기 정보를 신경망 모델에 입력하여 예측 전력 사용량 정보를 획득할 수도 있다.

예를 들어, 도 12에 도시된 바와 같이, 입력 데이터는 신규 가구 A'의 홈 기기 정보 및 다른 가구들의 기기 구성, 전력 사용량 정보이고, 출력 데이터는 가구 A'의 전력량이며, 신경망 모델은 입력 데이터 및 출력 데이터의 관계를 인공 지능 학습한 모델일 수 있다.

또는, 도 13에 도시된 바와 같이, 입력 데이터는 신규 가구 A'의 홈 기기 정보 및 다른 가구의 기기 구성, 전력 사용량 정보이고, 출력 데이터는 가구 A'의 전력량이며, 입력 데이터 및 출력 데이터의 관계를 인공 지능 학습하며, 1회의 학습 후, 또 다른 가구의 기기 구성, 전력 사용량 정보를 이용하여 추가 인공 지능 학습이 수행될 수 있다. 신경망 모델은 이상과 같은 인공 지능 학습을 수 차례 반복 학습한 모델일 수 있다.

도 14는 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

먼저, 신규 가구로부터 서비스 요청이 수신되면 신규 가구에 대응되는 홈 기기 정보를 획득한다(S1410). 그리고, 획득된 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기에 기초하여 신규 가구에 대응되는 홈 기기 정보를 업데이트한다(S1420). 그리고, 업데이트된 홈 기기 정보에 기초하여 복수의 가구 중 적어도 하나의 가구를 식별한다(S1430). 그리고, 식별된 적어도 하나의 가구에 대응되는 전력 사용량 정보에 기초하여 신규 가구의 예측 전력 사용량 정보를 획득한다(S1440).

또한, 업데이트하는 단계(S1420)는 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기에 제1 기기가 포함된 경우, 홈 기기 정보에서 제1 기기를 제거하여 홈 기기 정보를 업데이트하고, 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기에 제2 기기가 포함된 경우, 제2 기기에 대응되는 제3 기기를 홈 기기 정보에 추가하여 홈 기기 정보를 업데이트할 수 있다.

여기서, 제1 기기는 기설정된 시점 이후에 출시된 기기를 포함하고, 제2 기기는 기설정된 타입의 기기 또는 기설정된 모델명의 기기 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

한편, 식별하는 단계(S1430)는 복수의 가구 중 업데이트된 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기를 포함하는 적어도 하나의 가구를 식별할 수 있다.

그리고, 예측 전력 사용량 정보를 획득하는 단계(S1440)는 식별된 적어도 하나의 가구 각각에 대응되는 전력 사용량 정보에 보정 비율을 적용하여 식별된 적어도 하나의 가구 각각에 대응되는 전력 사용량 정보를 업데이트하고, 업데이트된 전력 사용량 정보에 기초하여 예측 전력 사용량 정보를 획득할 수 있다.

여기서, 예측 전력 사용량 정보를 획득하는 단계(S1440)는 식별된 적어도 하나의 가구 중 업데이트된 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기에 대응되는 기기를 포함하는 제1 가구에는 1의 보정 비율을 적용하고, 식별된 적어도 하나의 가구 중 업데이트된 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기에 대응되는 기기 및 추가 기기를 포함하는 제2 가구에는 1 미만의 보정 비율을 적용하고, 1 미만의 보정 비율은 제2 가구에서 업데이트된 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기에 대응되는 기기의 전력 사용량 정보 및 제2 가구에서 업데이트된 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기에 대응되는 기기와 추가 기기 전체의 전력 사용량 정보의 비율에 기초하여 획득될 수 있다.

한편, 예측 전력 사용량 정보를 획득하는 단계(S1440)는 식별된 적어도 하나의 가구 각각에 대응되는 전력 사용량 정보, 식별된 적어도 하나의 가구 각각의 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기에 대응되는 전력 사용량 정보 및 업데이트된 홈 기기 정보를 신경망 모델에 입력하여 예측 전력 사용량 정보를 획득할 수 있다.

그리고, 예측 전력 사용량 정보를 획득하는 단계(S1440)는 식별된 적어도 하나의 가구에 대응되는 전력 사용량 정보를 가중합하고, 가중합된 전력 사용량 정보에 기초하여 예측 전력 사용량 정보를 획득할 수 있다.

한편, 예측 전력 사용량 정보를 획득하는 단계(S1440)는 식별된 적어도 하나의 가구에 대응되는 전력 사용량 정보에 기초하여 식별된 적어도 하나의 가구의 예측 전력 사용량 정보를 획득하고, 식별된 적어도 하나의 가구의 예측 전력 사용량 정보를 가중합하여 신규 가구의 예측 전력 사용량 정보를 획득할 수 있다.

그리고, 예측 전력 사용량 정보가 기설정된 전력 사용량 정보를 초과하면, 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기의 동작 상태를 제어하는 단계를 더 포함할 수 있다.

한편, 본 개시의 일시 예에 따르면, 이상에서 설명된 다양한 실시 예들은 기기(machine)(예: 컴퓨터)로 읽을 수 있는 저장 매체(machine-readable storage media)에 저장된 명령어를 포함하는 소프트웨어로 구현될 수 있다. 기기는, 저장 매체로부터 저장된 명령어를 호출하고, 호출된 명령어에 따라 동작이 가능한 장치로서, 개시된 실시 예들에 따른 건조 장치(예: 건조 장치(A))를 포함할 수 있다. 명령이 프로세서에 의해 실행될 경우, 프로세서가 직접, 또는 프로세서의 제어 하에 다른 구성요소들을 이용하여 명령에 해당하는 기능을 수행할 수 있다. 명령은 컴파일러 또는 인터프리터에 의해 생성 또는 실행되는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장매체는, 비일시적(non-transitory) 저장매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, '비일시적'은 저장매체가 신호(signal)를 포함하지 않으며 실재(tangible)한다는 것을 의미할 뿐 데이터가 저장매체에 반영구적 또는 임시적으로 저장됨을 구분하지 않는다.

또한, 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 이상에서 설명된 다양한 실시 예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory (CD-ROM))의 형태로, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 온라인으로 배포될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.

또한, 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 이상에서 설명된 다양한 실시 예들은 소프트웨어(software), 하드웨어(hardware) 또는 이들의 조합을 이용하여 컴퓨터(computer) 또는 이와 유사한 장치로 읽을 수 있는 기록 매체 내에서 구현될 수 있다. 일부 경우에 있어 본 명세서에서 설명되는 실시 예들이 프로세서 자체로 구현될 수 있다. 소프트웨어적인 구현에 의하면, 본 명세서에서 설명되는 절차 및 기능과 같은 실시 예들은 별도의 소프트웨어 모듈들로 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈들 각각은 본 명세서에서 설명되는 하나 이상의 기능 및 동작을 수행할 수 있다.

한편, 상술한 다양한 실시 예들에 따른 기기의 프로세싱 동작을 수행하기 위한 컴퓨터 명령어(computer instructions)는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체(non-transitory computer-readable medium)에 저장될 수 있다. 이러한 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장된 컴퓨터 명령어는 특정 기기의 프로세서에 의해 실행되었을 때 상술한 다양한 실시 예에 따른 기기에서의 처리 동작을 특정 기기가 수행하도록 한다. 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체란 레지스터, 캐쉬, 메모리 등과 같이 짧은 순간 동안 데이터를 저장하는 매체가 아니라 반영구적으로 데이터를 저장하며, 기기에 의해 판독(reading)이 가능한 매체를 의미한다. 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체의 구체적인 예로는, CD, DVD, 하드 디스크, 블루레이 디스크, USB, 메모리카드, ROM 등이 있을 수 있다.

또한, 상술한 다양한 실시 예들에 따른 구성 요소(예: 모듈 또는 프로그램) 각각은 단수 또는 복수의 개체로 구성될 수 있으며, 전술한 해당 서브 구성 요소들 중 일부 서브 구성 요소가 생략되거나, 또는 다른 서브 구성 요소가 다양한 실시 예에 더 포함될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 일부 구성 요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 개체로 통합되어, 통합되기 이전의 각각의 해당 구성 요소에 의해 수행되는 기능을 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시예들에 따른, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성 요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적, 병렬적, 반복적 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 적어도 일부 동작이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 다른 동작이 추가될 수 있다.

이상에서는 본 개시의 바람직한 실시 예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 개시는 상술한 특정의 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 개시의 요지를 벗어남이 없이 당해 개시에 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 개시의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안될 것이다.

100 : 전자 장치 110 : 메모리
120 : 프로세서 130 : 통신 인터페이스
140 : 디스플레이 150 : 사용자 인터페이스

Claims

전자 장치에 있어서,
복수의 가구 각각에 대응되는 홈 기기 정보 및 상기 복수의 가구 각각에 대응되는 전력 사용량 정보가 저장된 메모리;
상기 메모리에 연결되어 상기 전자 장치를 제어하는 프로세서;를 포함하며,
상기 프로세서는,
신규 가구로부터 서비스 요청이 수신되면 상기 신규 가구에 대응되는 홈 기기 정보를 획득하고,
상기 획득된 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기에 기초하여 상기 신규 가구에 대응되는 홈 기기 정보를 업데이트하고,
상기 업데이트된 홈 기기 정보에 기초하여 상기 복수의 가구 중 적어도 하나의 가구를 식별하고,
상기 식별된 적어도 하나의 가구에 대응되는 전력 사용량 정보에 기초하여 상기 신규 가구의 예측 전력 사용량 정보를 획득하는, 전자 장치.
제1항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기에 제1 기기가 포함된 경우, 상기 홈 기기 정보에서 상기 제1 기기를 제거하여 상기 홈 기기 정보를 업데이트하고,
상기 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기에 제2 기기가 포함된 경우, 상기 제2 기기에 대응되는 제3 기기를 상기 홈 기기 정보에 추가하여 상기 홈 기기 정보를 업데이트하는, 전자 장치.
제2항에 있어서,
상기 제1 기기는,
기설정된 시점 이후에 출시된 기기를 포함하고,
상기 제2 기기는,
기설정된 타입의 기기 또는 기설정된 모델명의 기기 중 적어도 하나를 포함하는, 전자 장치.
제1항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 복수의 가구 중 상기 업데이트된 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기를 포함하는 상기 적어도 하나의 가구를 식별하는, 전자 장치.
제1항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 식별된 적어도 하나의 가구 각각에 대응되는 전력 사용량 정보에 보정 비율을 적용하여 상기 식별된 적어도 하나의 가구 각각에 대응되는 전력 사용량 정보를 업데이트하고,
상기 업데이트된 전력 사용량 정보에 기초하여 상기 예측 전력 사용량 정보를 획득하는, 전자 장치.
제5항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 식별된 적어도 하나의 가구 중 상기 업데이트된 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기에 대응되는 기기를 포함하는 제1 가구에는 1의 보정 비율을 적용하고,
상기 식별된 적어도 하나의 가구 중 상기 업데이트된 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기에 대응되는 기기 및 추가 기기를 포함하는 제2 가구에는 1 미만의 보정 비율을 적용하고,
상기 1 미만의 보정 비율은,
상기 제2 가구에서 상기 업데이트된 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기에 대응되는 기기의 전력 사용량 정보 및 상기 제2 가구에서 상기 업데이트된 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기에 대응되는 기기와 추가 기기 전체의 전력 사용량 정보의 비율에 기초하여 획득되는, 전자 장치.
제1항에 있어서,
상기 메모리는, 신경망 모델을 더 저장하고,
상기 프로세서는,
상기 식별된 적어도 하나의 가구 각각에 대응되는 전력 사용량 정보, 상기 식별된 적어도 하나의 가구 각각의 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기에 대응되는 전력 사용량 정보 및 상기 업데이트된 홈 기기 정보를 상기 신경망 모델에 입력하여 상기 예측 전력 사용량 정보를 획득하는, 전자 장치.
제1항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 식별된 적어도 하나의 가구에 대응되는 전력 사용량 정보를 가중합하고,
상기 가중합된 전력 사용량 정보에 기초하여 상기 예측 전력 사용량 정보를 획득하는, 전자 장치.
제1항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 식별된 적어도 하나의 가구에 대응되는 전력 사용량 정보에 기초하여 상기 식별된 적어도 하나의 가구의 예측 전력 사용량 정보를 획득하고,
상기 식별된 적어도 하나의 가구의 예측 전력 사용량 정보를 가중합하여 상기 신규 가구의 예측 전력 사용량 정보를 획득하는, 전자 장치.
제1항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 예측 전력 사용량 정보가 기설정된 전력 사용량 정보를 초과하면, 상기 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기의 동작 상태를 제어하는, 전자 장치.
전자 장치의 제어 방법에 있어서,
신규 가구로부터 서비스 요청이 수신되면 상기 신규 가구에 대응되는 홈 기기 정보를 획득하는 단계;
상기 획득된 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기에 기초하여 상기 신규 가구에 대응되는 홈 기기 정보를 업데이트하는 단계;
상기 업데이트된 홈 기기 정보에 기초하여 복수의 가구 중 적어도 하나의 가구를 식별하는 단계; 및
상기 식별된 적어도 하나의 가구에 대응되는 전력 사용량 정보에 기초하여 상기 신규 가구의 예측 전력 사용량 정보를 획득하는 단계;를 포함하는, 제어 방법.
제11항에 있어서,
상기 업데이트하는 단계는,
상기 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기에 제1 기기가 포함된 경우, 상기 홈 기기 정보에서 상기 제1 기기를 제거하여 상기 홈 기기 정보를 업데이트하고,
상기 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기에 제2 기기가 포함된 경우, 상기 제2 기기에 대응되는 제3 기기를 상기 홈 기기 정보에 추가하여 상기 홈 기기 정보를 업데이트하는, 제어 방법.
제12항에 있어서,
상기 제1 기기는,
기설정된 시점 이후에 출시된 기기를 포함하고,
상기 제2 기기는,
기설정된 타입의 기기 또는 기설정된 모델명의 기기 중 적어도 하나를 포함하는, 제어 방법.
제11항에 있어서,
상기 식별하는 단계는,
상기 복수의 가구 중 상기 업데이트된 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기를 포함하는 상기 적어도 하나의 가구를 식별하는, 제어 방법.
제11항에 있어서,
상기 예측 전력 사용량 정보를 획득하는 단계는,
상기 식별된 적어도 하나의 가구 각각에 대응되는 전력 사용량 정보에 보정 비율을 적용하여 상기 식별된 적어도 하나의 가구 각각에 대응되는 전력 사용량 정보를 업데이트하고,
상기 업데이트된 전력 사용량 정보에 기초하여 상기 예측 전력 사용량 정보를 획득하는, 제어 방법.
제15항에 있어서,
상기 예측 전력 사용량 정보를 획득하는 단계는,
상기 식별된 적어도 하나의 가구 중 상기 업데이트된 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기에 대응되는 기기를 포함하는 제1 가구에는 1의 보정 비율을 적용하고,
상기 식별된 적어도 하나의 가구 중 상기 업데이트된 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기에 대응되는 기기 및 추가 기기를 포함하는 제2 가구에는 1 미만의 보정 비율을 적용하고,
상기 1 미만의 보정 비율은,
상기 제2 가구에서 상기 업데이트된 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기에 대응되는 기기의 전력 사용량 정보 및 상기 제2 가구에서 상기 업데이트된 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기에 대응되는 기기와 추가 기기 전체의 전력 사용량 정보의 비율에 기초하여 획득되는, 제어 방법.
제11항에 있어서,
상기 예측 전력 사용량 정보를 획득하는 단계는,
상기 식별된 적어도 하나의 가구 각각에 대응되는 전력 사용량 정보, 상기 식별된 적어도 하나의 가구 각각의 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기에 대응되는 전력 사용량 정보 및 상기 업데이트된 홈 기기 정보를 신경망 모델에 입력하여 상기 예측 전력 사용량 정보를 획득하는, 제어 방법.
제11항에 있어서,
상기 예측 전력 사용량 정보를 획득하는 단계는,
상기 식별된 적어도 하나의 가구에 대응되는 전력 사용량 정보를 가중합하고,
상기 가중합된 전력 사용량 정보에 기초하여 상기 예측 전력 사용량 정보를 획득하는, 제어 방법.
제11항에 있어서,
상기 예측 전력 사용량 정보를 획득하는 단계는,
상기 식별된 적어도 하나의 가구에 대응되는 전력 사용량 정보에 기초하여 상기 식별된 적어도 하나의 가구의 예측 전력 사용량 정보를 획득하고,
상기 식별된 적어도 하나의 가구의 예측 전력 사용량 정보를 가중합하여 상기 신규 가구의 예측 전력 사용량 정보를 획득하는, 제어 방법.
제11항에 있어서,
상기 예측 전력 사용량 정보가 기설정된 전력 사용량 정보를 초과하면, 상기 홈 기기 정보에 포함된 적어도 하나의 기기의 동작 상태를 제어하는 단계;를 더 포함하는, 제어 방법.