WO2017188580A1 - 개인 에너지 소비 프로파일 기반의 비절전 기기 제어 방법 및 시스템 - Google Patents

개인 에너지 소비 프로파일 기반의 비절전 기기 제어 방법 및 시스템 Download PDF

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WO2017188580A1
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박진희
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전자부품연구원
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    • G06Q50/06—Energy or water supply

Definitions

  • the present invention relates to an energy management technology, and more particularly, to a method and system for cutting off power consumption in unnecessary home appliances based on the use of energy home appliances and whether the user is occupied.
  • the present invention has been made to solve the above problems, an object of the present invention, to accurately identify the current home appliances in use at a low cost, to automatically determine the unnecessary home appliances among these to automatically cut off the power An energy device control method and system are provided.
  • a method of controlling an energy use device comprising: predicting energy use devices among energy use devices from a total power consumption; Correcting predicted used devices based on situation information of a space where the energy using devices are located; Monitoring whether the user is occupied; And controlling power consumption of the energy use devices when the user leaves.
  • the method may further include generating a profile based on the correction result and whether or not the user is occupied.
  • the control may include: referring to the profile; Among the energy use devices in use, an energy use device to cut off power may be extracted.
  • the profile may be a relationship between energy using devices used for the user's rehearsal and energy using devices used for the user's resignation.
  • the method for controlling energy using devices according to an embodiment of the present invention may further include updating the profile.
  • the energy use devices used for the user's rehearsal are different, the energy use devices used for the user's resignation may be different.
  • the energy using devices may be devices that do not have a power saving function.
  • the method for controlling energy-using devices further includes the step of learning power consumption patterns for each of the energy-using devices, wherein the predicting step includes a learning result in the learning step. Based on the above, the energy using devices can be predicted.
  • the method for controlling an energy-using device further includes generating situation information of the space by using sensors, and the correcting step includes the situation of the space generated in the generation step. Based on the information, the predicted used devices may be corrected.
  • the sensors may include at least two of an acoustic sensor, an illuminance sensor, and a temperature sensor.
  • the energy home appliance control system the power meter for measuring the total power consumption; And predict the energy use devices among the energy use devices based on the total power consumption measured by the power meter, correct the predicted use devices based on the situation information of the space where the energy use devices are located, and the user leaves the room. And a processor for controlling power consumption of the energy using devices.
  • a method for controlling an energy home appliance includes predicting energy use devices among the energy use devices based on situation information of a space where energy use devices are located; Correcting the predicted used devices based on the total power consumption; Monitoring whether the user is occupied; And controlling power consumption of the energy use devices when the user leaves.
  • the energy home appliance control system the power meter for measuring the total power consumption; Predict the energy use devices among the energy use devices based on the situation information of the space where energy use devices are located, correct the predicted use devices based on the total amount of power consumption, and when the user leaves, And a processor for controlling power consumption of the used devices.
  • the home appliances do not need to have a power saving function such as standby power off, power control is performed even for existing / low cost home appliances, particularly non-power saving legacy devices, which do not have a power saving function. It becomes possible.
  • FIG. 1 is a conceptual diagram of a non-contact identification method of an energy household appliance applied to an embodiment of the present invention
  • FIG. 2 is a view showing a power consumption pattern learning process for each home appliance
  • FIG. 3 is a diagram illustrating a power consumption pattern learning process for a combination of home appliances
  • FIG. 4 is a diagram showing the structure of a device use identification algorithm
  • FIG. 5 is a block diagram of an energy home appliance control system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is a flowchart provided to explain an energy home appliance control method according to another embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a conceptual diagram of a non-contact identification method of an energy household appliance applied to an embodiment of the present invention.
  • the non-contact identification method of an energy home appliance applied to an embodiment of the present invention predicts what home appliances are currently being used from the total power consumption without using contact devices such as smart outlets or smart plugs, and ensures accuracy of prediction.
  • the prediction result is corrected using the context information obtained by using various sensors.
  • Figure 2 shows the power consumption pattern learning process for each of the audio, set-top box, heater, lighting, TV.
  • FIG. 3 illustrates a power consumption pattern learning process for a combination of "lighting + heater + lighting".
  • the indoor situation information consists of a combination of acoustic information, illuminance information and temperature information, and as shown in FIG. 1, sensors for collecting the information are required.
  • the above list of the information constituting the home situation information is merely exemplary. Therefore, it is a matter of course that the home situation information may be implemented by excluding at least one of them, replacing at least one with other information, or including at least one other information.
  • the indoor situation information is used to correct misperceptions that may exist in the total power consumption based prediction.
  • the indoor situation information is a case where the prediction based on the total power consumption is incorrect.
  • the home illumination is high (bright), but the 'light' is not included in the total power consumption based prediction
  • the dimness of the premises is low (dark), and the 'light' is included in the forecast based on the total power consumption.
  • the prediction result based on total power consumption is corrected based on the indoor situation information.
  • the prediction results based on total power consumption are 'heater' and 'lighting'.
  • the home situation information if 'home acoustics are occurring' and 'house lighting is low', Instead of 'lighting', it is corrected by 'audio' which shows a similar power consumption pattern.
  • FIG. 1 the prediction based on the total power consumption and the correction based on the indoor situation information are performed by a device use identification algorithm, and the algorithm structure is shown in detail in FIG. 4.
  • the current total home power consumption is measured (S110), and the home appliances currently in use are predicted with reference to the learning result stored in the DB (S130).
  • step S160 the prediction result is corrected (filtered) in step S130 (S170), and the home appliance identification result is output.
  • the number of dividing a large quantity / small quantity which is a re-performing basis of the total power consumption-based prediction can also be variably determined based on the situation information. For example, if the illuminance is high, the power consumption is re-executed based on the total power consumption when it is determined that there are two wrong sides. On the other hand, if the illuminance is low, the power consumption is based on the total power consumption. Is to re-run the predictions.
  • FIG. 5 is a block diagram of an energy home appliance control system according to an embodiment of the present invention.
  • the power meter 210 the complex sensor 220, the processor 230, the storage unit 240, and the control unit 250 are provided. Include.
  • the power meter 210 measures the total power consumption
  • the complex sensor 220 generates sensor data that is the basis of the situation information, and includes a proximity sensor, a motion sensor, and the like for detecting whether the user is in a room / leave. .
  • the processor 230 executes a device use identification algorithm illustrated in FIG. 4 to identify home appliances currently in use, and the processor 230 detects a user's loss / deletion through the complex sensor 220.
  • the processor 230 accumulates information on home appliances that are in use at the time of the user's occupancy and home appliances that are in use at the time of the user's departure for a certain period (day / week / month / year) and statistically analyzes the personal energy. Create a consumption profile and update it continuously.
  • the personal energy consumption profile shows the relationship between the home appliances used immediately before leaving and the home appliances that are turned off immediately after leaving. For example, 1) if a user leaves the home appliance 'A', 'B', or 'C' and leaves, the home appliance 'C' is turned off, and 2) the user's home appliance 'A', 'B' When leaving the office using ',' C ',' D ', or' E ', the household appliances' D' and 'E' are turned off and 'C' maintains the power supply. I can figure it out from a profile.
  • the storage unit 240 is a storage medium that stores a learning result DB, past sensor data, accumulates an identification result and total power consumption and situation information as a basis thereof, and generates / stores a personal energy consumption profile.
  • the processor 230 controls the power consumption of the home appliances through the control unit 250 with reference to the personal energy consumption profile.
  • the processor 230 will be described in detail with reference to FIG. 6.
  • the processor 230 monitors whether the user is in the room / dismissed through the sensing result of the complex sensor 220 while generating / updating a personal energy consumption profile (S310).
  • the complex sensor 220 refers to the personal energy consumption profile generated / updated in step S310, and extracts unnecessary household appliances among the currently used household appliances (S330). .
  • step S330 'C' is extracted.
  • a user has left the home appliance 'A', 'B', 'C', 'D', or 'E', leaving the home appliance 'A', 'B', 'C', or 'D'. If power is continuously supplied, the home appliance 'D' is extracted in step S330.
  • the processor 230 cuts power of the home appliances extracted in step S330 through the control unit 250 (S340).
  • the technical idea of the present invention can be applied to a computer-readable recording medium containing a computer program for performing the functions of the apparatus and method according to the present embodiment.
  • the technical idea according to various embodiments of the present disclosure may be implemented in the form of computer readable codes recorded on a computer readable recording medium.
  • the computer-readable recording medium can be any data storage device that can be read by a computer and can store data.
  • the computer-readable recording medium may be a ROM, a RAM, a CD-ROM, a magnetic tape, a floppy disk, an optical disk, a hard disk drive, or the like.
  • the computer-readable code or program stored in the computer-readable recording medium may be transmitted through a network connected between the computers.

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Abstract

개인 에너지 소비 프로파일 기반의 비절전 기기 제어 방법 및 시스템이 제공된다. 본 발명의 실시예에 따른 에너지 사용기기 제어 방법은, 소비전력 총량으로부터 에너지 사용기기들 중 사용중인 에너지 사용기기들을 예측하고, 에너지 사용기기들이 위치한 공간의 상황 정보를 기초로 예측된 사용기기들을 보정하며, 사용자가 퇴실하면 사용중인 에너지 사용기기들의 전력 소비를 제어한다. 이에 의해, 저비용으로 정확하게 현재 사용중인 가전기기들을 식별하고, 이들 중 불필요한 가전기기들을 자동으로 판단하여 전원을 자동으로 차단할 수 있게 된다.

Description

개인 에너지 소비 프로파일 기반의 비절전 기기 제어 방법 및 시스템
본 발명은 에너지 관리 기술에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 에너지 가전기기의 사용 현황과 사용자의 재실 여부를 기초로 불필요한 가전기기들에서의 전력 소비를 차단하는 방법 및 시스템에 관한 것이다.
불필요한 가전기기에서의 전력 소비를 줄이기 위해서는, 사람이 직접 불필요한 가전기기를 판단하고 이를 기초로 전력을 차단시켜야 하는데, 사람이 이를 실행하지 않는 경우 또는 불필요한 가전기기를 인식하지 못하고 있는 경우 등에 에너지 절감의 실효성이 없어, 대기모드 전환 등의 절전기능이 사용되고 있다.
하지만, 가전기기들에 절전기능을 구비시키려면 가전기기의 단가가 비싸지게 되고, 기존의 가전기기들에 적용할 수 없다는 문제가 있다.
이에, 저비용으로 불필요한 가전기기에서의 전력 소모를 자동으로 차단할 수 있도록 하기 위한 방안의 모색이 요청된다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은, 저비용으로 정확하게 현재 사용중인 가전기기들을 식별하고, 이들 중 불필요한 가전기기들을 자동으로 판단하여 전원을 자동으로 차단하기 위한 에너지 기기 제어 방법 및 시스템을 제공함에 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른, 에너지 사용기기 제어 방법은, 소비전력 총량으로부터 에너지 사용기기들 중 사용중인 에너지 사용기기들을 예측하는 단계; 상기 에너지 사용기기들이 위치한 공간의 상황 정보를 기초로, 예측된 사용기기들을 보정하는 단계; 사용자의 재실 여부를 모니터링하는 단계; 및 상기 사용자가 퇴실하면, 상기 사용중인 에너지 사용기기들의 전력 소비를 제어하는 단계;를 포함한다.
그리고, 본 발명의 일 실시예에 따른 에너지 사용기기 제어 방법은, 상기 보정 결과 및 상기 사용자의 재실 여부를 기초로 프로파일을 생성하는 단계;를 더 포함하고, 상기 제어 단계는, 상기 프로파일을 참조하여 상기 사용중인 에너지 사용기기들 중 전력을 차단할 에너지 사용기기를 추출할 수 있다.
또한, 상기 프로파일은, 사용자의 재실시에 사용중인 에너지 사용기기들 및 사용자의 퇴실시에 사용중인 에너지 사용기기들의 관계일 수 있다.
그리고, 본 발명의 일 실시예에 따른 에너지 사용기기 제어 방법은, 상기 프로파일을 업데이트하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 프로파일에서, 사용자의 재실시에 사용중인 에너지 사용기기들이 다르면, 사용자의 퇴실시에 사용중인 에너지 사용기기들이 다를 수 있다.
그리고, 상기 에너지 사용기기들은, 절전 기능을 구비하지 않은 기기들일 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 에너지 사용기기 제어 방법은, 상기 에너지 사용기기들 각각에 대한 소비전력 패턴들을 학습하는 단계;를 더 포함하고, 상기 예측 단계는, 상기 학습 단계에서의 학습 결과를 기초로, 상기 사용중인 에너지 사용기기들을 예측할 수 있다.
그리고, 본 발명의 일 실시예에 따른 에너지 사용기기 제어 방법은, 센서들을 이용하여 상기 공간의 상황 정보를 생성하는 단계;를 더 포함하고, 상기 보정 단계는, 상기 생성 단계에서 생성된 공간의 상황 정보를 기초로, 상기 예측된 사용기기들을 보정할 수 있다.
또한, 상기 센서들은, 음향 센서, 조도 센서 및 온도 센서 중 적어도 둘을 포함할 수 있다.
한편, 본 발명의 다른 실시예에 따른, 에너지 가전기기 제어 시스템은, 소비전력 총량을 측정하는 전력 미터; 및 상기 전력 미터로 측정된 소비전력 총량으로부터 에너지 사용기기들 중 사용중인 에너지 사용기기들을 예측하고, 상기 에너지 사용기기들이 위치한 공간의 상황 정보를 기초로 예측된 사용기기들을 보정하며, 상기 사용자가 퇴실하면 상기 사용중인 에너지 사용기기들의 전력 소비를 제어하는 프로세서;를 포함한다.
한편, 본 발명의 다른 실시예에 따른, 에너지 가전기기 제어 방법은, 에너지 사용기기들이 위치한 공간의 상황 정보를 기초로, 상기 에너지 사용기기들 중 사용중인 에너지 사용기기들을 예측하는 단계; 소비전력 총량을 기초로, 예측된 사용기기들을 보정하는 단계; 사용자의 재실 여부를 모니터링하는 단계; 및 상기 사용자가 퇴실하면, 상기 사용중인 에너지 사용기기들의 전력 소비를 제어하는 단계;를 포함한다.
한편, 본 발명의 다른 실시예에 따른, 에너지 가전기기 제어 시스템은, 소비전력 총량을 측정하는 전력 미터; 에너지 사용기기들이 위치한 공간의 상황 정보를 기초로 상기 에너지 사용기기들 중 사용중인 에너지 사용기기들을 예측하고, 상기 소비전력 총량을 기초로 예측된 사용기기들을 보정하며, 사용자가 퇴실하면 상기 사용중인 에너지 사용기기들의 전력 소비를 제어하는 프로세서;를 포함한다.
이상 설명한 바와 같이, 본 발명의 실시예들에 따르면, 저비용으로 정확하게 현재 사용중인 가전기기들을 식별하고, 이들 중 불필요한 가전기기들을 자동으로 판단하여 전원을 자동으로 차단할 수 있게 된다.
또한, 본 발명의 실시예들에 따르면, 가전기기들이 대기전력 차단 등의 절전기능을 구비할 필요 없어, 절전기능이 없는 기존/저가의 가전기기들, 특히, 비절전 레거시 기기에 대해서도 전력 제어가 가능해진다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 적용되는 에너지 가전기기 비접촉 식별 방법의 개념도,
도 2는 가전기기 각각에 대한 소비전력 패턴 학습 과정을 나타낸 도면,
도 3은 가전기기 조합에 대한 소비전력 패턴 학습 과정을 예시한 도면,
도 4는 기기 사용 여부 식별 알고리즘의 구조를 나타낸 도면,
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 에너지 가전기기 제어 시스템의 블럭도, 그리고,
도 6은 본 발명의 다른 실시예에 따른 에너지 가전기기 제어 방법의 설명에 제공되는 흐름도이다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 적용되는 에너지 가전기기 비접촉 식별 방법의 개념도이다.
본 발명의 일 실시예에 적용되는 에너지 가전기기 비접촉 식별 방법은, 스마트 콘센트나 스마트 플러그 등과 같은 접촉 장치들을 사용하지 않고 소비전력 총량으로부터 현재 사용중인 가전기기들이 무엇들인지 예측하되, 예측의 정확성을 담보하기 위해 다양한 센서들을 이용하여 파악한 댁내 상황(Context) 정보를 이용하여 예측 결과를 보정한다.
소비전력 총량 정보 기반의 가전기기 예측은, 아래의 수학식을 통해 나타낸 바와 같이, 특정 시구간(t) 동안 분전반의 전력미터로부터 수집되는 가전기기들의 총 소비전력[P(t)]을 가전기기 별 소비전력들(pi)로 분해하여, 현재 사용되고 있는 가전기기를 예측하는 것이다.
P(t) = p1(t) + p2(t) + p3(t) ... + pn(t)
소비전력 총량 정보 기반의 가전기기 예측을 위해서는 가전기기들 각각의 소비전력 패턴에 대한 학습 결과가 필요하다. 도 2에는 오디오, 셋톱 박스, 전열기, 조명, TV 각각에 대한 소비전력 패턴 학습 과정을 나타내었다.
한편, 도 3에 도시된 바와 같이, 가전기기들을 다양하게 조합하고, 각각에 대한 소비전력 패턴들을 추가로 학습하여 그 결과를 더 이용하는 것도 가능하다. 도 3에는 "조명 + 전열기 + 조명"을 조합한 경우에 대한 소비전력 패턴 학습 과정을 예시하였다.
댁내 상황 정보는 음향 정보, 조도 정보 및 온도 정보의 조합으로 이루어지며, 도 1에 도시된 바와 같이 이 정보들을 수집하기 위한 센서들이 필요하다.
하지만, 댁내 상황 정보를 구성하는 정보들에 대한 위 나열은 예시적인 것에 불과하다. 따라서, 이들 중 적어도 하나를 배제, 적어도 하나를 다른 정보로 대체 또는 적어도 하나의 다른 정보를 포함하여 댁내 상황 정보를 구현할 수 있음은 물론이다.
댁내 상황 정보는 총 소비전력 기반의 예측에 존재할 수 있는 오측(誤測)을 보정하는데 이용된다. 이를 테면, 다음과 같은 경우가 댁내 상황 정보는 총 소비전력 기반의 예측이 잘못된 경우이다.
1) 댁내 상황 정보에 따르면 댁내 음향이 발생 중인 상황인데, 총 소비전력 기반의 예측에서 '오디오'나 'TV'가 포함되지 않은 경우
2) 댁내 상황 정보에 따르면 댁내 조도가 높은 상황(밝음)인데, 총 소비전력 기반의 예측에서 '조명'이 포함되지 않은 경우
3) 댁내 상황 정보에 따르면 댁내 조도가 낮은 상황(어두움)인데, 총 소비전력 기반의 예측에서 '조명'이 포함된 경우
4) 댁내 상황 정보에 따르면 댁내 온도가 높은 상황인데, 총 소비전력 기반의 예측에서 '전열기'가 포함되지 않은 경우
5) 댁내 상황 정보에 따르면 댁내 온도가 낮은 상황인데, 총 소비전력 기반의 예측에서 '전열기'가 포함된 경우
이와 같은 오측이 존재하는 경우 댁내 상황 정보를 기초로 총 소비전력 기반의 예측 결과를 바로 잡는다.
이를 테면, 총 소비전력 기반의 예측 결과, '전열기', '조명' 인데, 댁내 상황 정보에 따르면 '댁내 음향이 발생 중'이고 '댁내 조도가 낮은 상황'이면, 총 소비전력 기반의 예측 결과에서 '조명' 대신 그와 유사한 소비전력 패턴을 보이는 '오디오'로 보정하는 것이다.
도 1에서 총 소비전력 기반의 예측과 댁내 상황 정보 기반의 보정은 기기 사용 여부 식별 알고리즘에 의해 수행되며, 알고리즘 구조는 도 4에 구체적으로 나타내었다.
도 4에 도시된 바와 같이, 기기 사용 여부 식별을 위해서는, 먼저 개별 가전기기들에 대한 소비전력을 측정하면서(S110), 소비전력 패턴을 학습하여 학습 결과를 DB에 저장한다(S120).
학습이 완료되면, 현재 댁내 총 소비전력을 측정하고(S110), DB에 저장된 학습 결과를 참조하여 현재 사용중인 가전기기들을 예측한다(S130).
한편, 센서들을 이용하여 데이터를 수집하고(S140), 이를 누적하여 저장하면서(S150), 수집/저장된 데이터를 이용하여 댁내 상황 정보를 생성한다(S160).
다음, S160단계에서 생성된 상황 정보를 참조하면서, S130단계에서의 예측 결과를 보정(필터링) 하여(S170), 가전기기 식별 결과를 출력한다.
한편, 식별 결과와 그의 기초가 된 총 소비전력 및 상황 정보를 누적함으로써(S180), 향후 예측 결과를 보정함에 있어 참조하는 것도 가능하다.
지금까지, 소비전력 총량과 복합센서를 이용한 에너지 가전기기의 비접촉 식별 방법에 대해 상세히 설명하였다.
위 예에서, 보정 제한과 총 소비전력 기반의 예측를 재수행하는 기법을 부가할 수 있다. 이를 테면, 상황 정보로부터 판단한 결과,
1) 총 소비전력 기반으로 예측된 가전기기들 중 소량(예를 들면, 1개)이 잘못되었다고 판단되면, 잘못된 가전기기를 올바른 가전기기로 바로 잡고 식별 결과를 출력하지만,
2) 총 소비전력 기반으로 예측된 가전기기들 중 다량(예를 들면, 2개 이상)이 잘못되었다고 판단되면, 잘못된 가전기기들 중 1개 또는 2개를 올바른 가전기기로 바로 잡고, 총 소비전력 기반의 예측부터 재수행하도록 구현하는 것이다.
"2"에서 2개가 잘못되었다고 판단되었는데, 만약 1개만 올바른 가전기기로 바로 잡는 경우, 바로잡을 1개의 가전기기는 오측 가능성이 더 높다고 판단되는 가전기기로 구현한다.
예를 들어, 총 소비전력 기반으로 예측된 가전기기들 중 "전열기"와 "조명"이 잘못되었다고 판단되고 오측 가능성은 각각 "70%"와 "50%"인데, 1개만을 올바른 가전기기로 바로 잡아야 한다면, "전열기"를 올바른 가전기기로 바로 잡는 것이다.
한편, 총 소비전력 기반의 예측의 재수행 기준이 되는 다량/소량을 구분하는 개수는, 상황 정보를 기초로 가변적으로 결정하는 것도 가능하다. 이를 테면, 조도가 높은 경우에는 2개 이상에 오측이 있다고 판단되는 경우에 총 소비전력 기반의 예측을 재수행하는 반면, 조도가 낮은 경우에는 1개 이상에 오측이 있다고 판단되는 경우에도 총 소비전력 기반의 예측을 재수행하도록 구현하는 것이다.
더 나아가, 총 소비전력 기반의 예측과 상황 정보 기반의 보정 순서를 바꾸어 구현하는 것도 가능하다. 즉, 상황 정보 기반으로 현재 사용 중인 가전기기들을 예측하고, 총 소비전력 기반으로 예측 결과를 보정하도록 구현하는 것이 가능하다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 에너지 가전기기 제어 시스템의 블럭도이다.
본 발명의 실시예에 따른 에너지 가전기기 제어 시스템은, 도 5에 도시된 바와 같이, 전력 미터(210), 복합 센서(220), 프로세서(230), 저장부(240) 및 제어부(250)를 포함한다.
전력 미터(210)는 총 소비전력을 측정하고, 복합 센서(220)는 상황 정보의 기초가 되는 센서 데이터들을 생성하며, 사용자의 재실/퇴실 여부를 감지하기 위한 근접 센서, 모션 센서 등을 포함한다.
프로세서(230)는 도 4에 도시된 기기 사용 여부 식별 알고리즘을 실행하여 현재 사용 중인 가전기기들을 식별하고, 프로세서(230)는 복합 센서(220)를 통해 사용자의 재실/퇴실을 감지한다.
또한, 프로세서(230)는 사용자 재실 시에 사용중인 가전기기들과 사용자 퇴실 시에 사용중인 가전기기들에 대한 정보를 일정 기간(일/주/월/년) 동안 누적하여, 통계 분석함으로써 개인 에너지 소비 프로파일을 생성하고, 이를 지속적으로 업데이트한다.
이에, 개인 에너지 소비 프로파일에는, 퇴실 직전에 사용하던 가전기기들과 퇴실 직후에 전력 차단된 가전기기들의 관계가 나타난다. 이를 테면, 1) 사용자가 가전기기 'A', 'B', 'C' 를 사용하다 퇴실하는 경우에는, 가전기기 'C' 가 전력 차단되고, 2) 사용자가 가전기기 'A', 'B', 'C', 'D', 'E' 를 사용하다 퇴실하는 경우에는, 가전기기 'D', 'E' 가 전력 차단되고 'C'는 전력 공급이 유지되는 등의 관계를 개인 에너지 소비 프로파일로부터 파악할 수 있다.
저장부(240)에는 학습 결과 DB, 과거 센서 데이터가 저장되고, 식별 결과와 그의 기초가 된 총 소비전력 및 상황 정보가 누적되고, 개인 에너지 소비 프로파일이 생성/저장되는 저장매체이다.
프로세서(230)는 개인 에너지 소비 프로파일을 참조하여, 제어부(250)를 통해 가전기기들의 소비전력을 제어하는 바, 이하에서 도 6을 참조하여 상세히 설명한다.
도 6에 도시된 바와 같이, 먼저 프로세서(230)는 개인 에너지 소비 프로파일 생성/업데이트 하면서(S310), 복합 센서(220)의 센싱 결과를 통해 사용자의 재실/퇴실 여부를 모니터링한다(S320).
사용자가 퇴실한 것으로 판단되면(S320-N), 복합 센서(220)는 S310단계에서 생성/업데이트된 개인 에너지 소비 프로파일을 참조하여, 현재 사용중인 가전기기들 중 불필요한 가전기기들을 추출한다(S330).
이를 테면, 사용자가 가전기기 'A', 'B', 'C' 를 사용하다 퇴실하였는데, 가전기기 'A', 'B', 'C'에 계속 전력이 공급되고 있으면, S330단계에서는 가전기기 'C' 가 추출된다.
다른 예로, 사용자가 가전기기 'A', 'B', 'C', 'D', 'E' 를 사용하다 퇴실하였는데, 가전기기 'A', 'B', 'C', 'D'에 계속 전력이 공급되고 있으면, S330단계에서는 가전기기 'D' 가 추출된다.
이후, 프로세서(230)는 제어부(250)를 통해 S330단계에서 추출된 가전기기들의 전력 차단한다(S340).
한편, 본 실시예에 따른 장치와 방법의 기능을 수행하게 하는 컴퓨터 프로그램을 수록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에도 본 발명의 기술적 사상이 적용될 수 있음은 물론이다. 또한, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 기술적 사상은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드 형태로 구현될 수도 있다. 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터에 의해 읽을 수 있고 데이터를 저장할 수 있는 어떤 데이터 저장 장치이더라도 가능하다. 예를 들어, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광디스크, 하드 디스크 드라이브, 등이 될 수 있음은 물론이다. 또한, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 저장된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드 또는 프로그램은 컴퓨터간에 연결된 네트워크를 통해 전송될 수도 있다.
또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안될 것이다.

Claims (12)

  1. 소비전력 총량으로부터 에너지 사용기기들 중 사용중인 에너지 사용기기들을 예측하는 단계;
    상기 에너지 사용기기들이 위치한 공간의 상황 정보를 기초로, 예측된 사용기기들을 보정하는 단계;
    사용자의 재실 여부를 모니터링하는 단계; 및
    상기 사용자가 퇴실하면, 상기 사용중인 에너지 사용기기들의 전력 소비를 제어하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 에너지 사용기기 제어 방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 보정 결과 및 상기 사용자의 재실 여부를 기초로 프로파일을 생성하는 단계;를 더 포함하고,
    상기 제어 단계는,
    상기 프로파일을 참조하여 상기 사용중인 에너지 사용기기들 중 전력을 차단할 에너지 사용기기를 추출하는 것을 특징으로 하는 에너지 사용기기 제어 방법.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 프로파일은,
    사용자의 재실시에 사용중인 에너지 사용기기들 및 사용자의 퇴실시에 사용중인 에너지 사용기기들의 관계인 것을 특징으로 하는 에너지 사용기기 제어 방법.
  4. 청구항 2에 있어서,
    상기 프로파일을 업데이트하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 에너지 사용기기 제어 방법.
  5. 청구항 2에 있어서,
    상기 프로파일에서,
    사용자의 재실시에 사용중인 에너지 사용기기들이 다르면, 사용자의 퇴실시에 사용중인 에너지 사용기기들이 다를 수 있는 것을 특징으로 하는 에너지 사용기기 제어 방법.
  6. 청구항 1에 있어서,
    상기 에너지 사용기기들은,
    절전 기능을 구비하지 않은 기기들인 것을 특징으로 하는 에너지 사용기기 제어 방법.
  7. 청구항 1에 있어서,
    상기 에너지 사용기기들 각각에 대한 소비전력 패턴들을 학습하는 단계;를 더 포함하고,
    상기 예측 단계는,
    상기 학습 단계에서의 학습 결과를 기초로, 상기 사용중인 에너지 사용기기들을 예측하는 것을 특징으로 하는 에너지 사용기기 제어 방법.
  8. 청구항 1에 있어서,
    센서들을 이용하여 상기 공간의 상황 정보를 생성하는 단계;를 더 포함하고,
    상기 보정 단계는,
    상기 생성 단계에서 생성된 공간의 상황 정보를 기초로, 상기 예측된 사용기기들을 보정하는 것을 특징으로 하는 에너지 사용기기 제어 방법.
  9. 청구항 8에 있어서,
    상기 센서들은,
    음향 센서, 조도 센서 및 온도 센서 중 적어도 둘을 포함하는 것을 특징으로 하는 에너지 사용기기 제어 방법.
  10. 소비전력 총량을 측정하는 전력 미터; 및
    상기 전력 미터로 측정된 소비전력 총량으로부터 에너지 사용기기들 중 사용중인 에너지 사용기기들을 예측하고, 상기 에너지 사용기기들이 위치한 공간의 상황 정보를 기초로 예측된 사용기기들을 보정하며, 상기 사용자가 퇴실하면 상기 사용중인 에너지 사용기기들의 전력 소비를 제어하는 프로세서;를 포함하는 것을 특징으로 하는 에너지 가전기기 제어 시스템.
  11. 에너지 사용기기들이 위치한 공간의 상황 정보를 기초로, 상기 에너지 사용기기들 중 사용중인 에너지 사용기기들을 예측하는 단계;
    소비전력 총량을 기초로, 예측된 사용기기들을 보정하는 단계;
    사용자의 재실 여부를 모니터링하는 단계; 및
    상기 사용자가 퇴실하면, 상기 사용중인 에너지 사용기기들의 전력 소비를 제어하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 에너지 사용기기 제어 방법.
  12. 소비전력 총량을 측정하는 전력 미터;
    에너지 사용기기들이 위치한 공간의 상황 정보를 기초로 상기 에너지 사용기기들 중 사용중인 에너지 사용기기들을 예측하고, 상기 소비전력 총량을 기초로 예측된 사용기기들을 보정하며, 사용자가 퇴실하면 상기 사용중인 에너지 사용기기들의 전력 소비를 제어하는 프로세서;를 포함하는 것을 특징으로 하는 에너지 가전기기 제어 시스템.
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