WO2019221479A1 - 공기 조화 장치 및 이의 제어 방법 - Google Patents

공기 조화 장치 및 이의 제어 방법 Download PDF

Info

Publication number
WO2019221479A1
WO2019221479A1 PCT/KR2019/005772 KR2019005772W WO2019221479A1 WO 2019221479 A1 WO2019221479 A1 WO 2019221479A1 KR 2019005772 W KR2019005772 W KR 2019005772W WO 2019221479 A1 WO2019221479 A1 WO 2019221479A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
user
air conditioner
cooling
control command
voice
Prior art date
Application number
PCT/KR2019/005772
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
송형선
권순형
김탄
신동준
옥현우
김민경
Original Assignee
삼성전자주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 삼성전자주식회사 filed Critical 삼성전자주식회사
Priority to EP19804010.7A priority Critical patent/EP3770522A4/en
Priority to CN201980033343.9A priority patent/CN112136006B/zh
Priority to US17/050,984 priority patent/US11530836B2/en
Publication of WO2019221479A1 publication Critical patent/WO2019221479A1/ko

Links

Images

Classifications

    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/62—Control or safety arrangements characterised by the type of control or by internal processing, e.g. using fuzzy logic, adaptive control or estimation of values
    • F24F11/63—Electronic processing
    • F24F11/64—Electronic processing using pre-stored data
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/62—Control or safety arrangements characterised by the type of control or by internal processing, e.g. using fuzzy logic, adaptive control or estimation of values
    • F24F11/63—Electronic processing
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/50—Control or safety arrangements characterised by user interfaces or communication
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/50—Control or safety arrangements characterised by user interfaces or communication
    • F24F11/56—Remote control
    • F24F11/58—Remote control using Internet communication
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/62—Control or safety arrangements characterised by the type of control or by internal processing, e.g. using fuzzy logic, adaptive control or estimation of values
    • F24F11/63—Electronic processing
    • F24F11/65—Electronic processing for selecting an operating mode
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
    • G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
    • G05B13/0265—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric the criterion being a learning criterion
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/16—Sound input; Sound output
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/16—Sound input; Sound output
    • G06F3/167—Audio in a user interface, e.g. using voice commands for navigating, audio feedback
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L15/00—Speech recognition
    • G10L15/22—Procedures used during a speech recognition process, e.g. man-machine dialogue
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L15/00—Speech recognition
    • G10L15/28—Constructional details of speech recognition systems
    • G10L15/30—Distributed recognition, e.g. in client-server systems, for mobile phones or network applications
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F2110/00—Control inputs relating to air properties
    • F24F2110/10—Temperature
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F2110/00—Control inputs relating to air properties
    • F24F2110/40—Pressure, e.g. wind pressure
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F2120/00—Control inputs relating to users or occupants
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F2120/00—Control inputs relating to users or occupants
    • F24F2120/10—Occupancy
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F2120/00—Control inputs relating to users or occupants
    • F24F2120/20—Feedback from users
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F2130/00—Control inputs relating to environmental factors not covered by group F24F2110/00
    • F24F2130/10—Weather information or forecasts
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F2140/00—Control inputs relating to system states
    • F24F2140/60—Energy consumption
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L15/00—Speech recognition
    • G10L15/22—Procedures used during a speech recognition process, e.g. man-machine dialogue
    • G10L2015/223—Execution procedure of a spoken command

Definitions

  • the present disclosure relates to an air conditioner and a control method thereof, and more particularly, to an air conditioner and a method of controlling the air conditioner according to a cooling tendency of a user determined based on a user's use history of the air conditioner. It is about.
  • air conditioners such as air conditioners are becoming a necessity.
  • a button provided in the air conditioner main body or a remote control for operating the air conditioner was used.
  • the conventional air conditioner has a problem in that the user's usability is deteriorated by operating through a temperature, wind strength, and a cooling mode set by the user without considering the cooling propensity of the user.
  • the present disclosure has been made to solve the problems described above, the present disclosure is to control the air conditioning apparatus by obtaining a control command according to the user's cooling tendency based on the user's voice including the user's state. .
  • a control method of an air conditioner includes: obtaining a user voice including a state of a user; Transmitting the user's voice to an external server; Receiving a control command obtained from the external server based on a cooling tendency of the user and a state of the user determined based on a usage history of the air conditioner; And controlling the air conditioner based on the control command.
  • a user command for controlling the air conditioner is obtained before the user voice is transmitted to the external server, information on the user command, sensing data detected by the air conditioner, and the air conditioner are located. And transmitting weather information of a region to the external server, wherein the cooling propensity of the user includes information on a user command transmitted to the external server, sensing data sensed by the air conditioner, and the air conditioner. It may be determined at predetermined intervals based on weather information of the region where the device is located.
  • the cooling tendency of the user may be a cooling tendency corresponding to a history of use of the air conditioner among the plurality of cooling tendencies, and the plurality of cooling tendencies may be a combination of a cooling mode, a wind strength, and a preferred temperature set by a user.
  • the determined rapid general propensity, power saving general propensity, rapid no wind propensity, and power saving general propensity may be a cooling tendency corresponding to a history of use of the air conditioner among the plurality of cooling tendencies, and the plurality of cooling tendencies may be a combination of a cooling mode, a wind strength, and a preferred temperature set by a user.
  • the transmitting may include transmitting sensing data sensed by the air conditioner and identification information of the air conditioner together with the user voice to the external server.
  • the control command may further include setting a temperature and cooling the air conditioner based on the cooling tendency of the user, the user's voice, sensing data sensed by the air conditioner, and weather information of a region where the air conditioner is located. It may include information about the mode and the wind strength.
  • the control command may be obtained by inputting the user voice to an artificial intelligence model trained based on the cooling tendency of the user.
  • the receiving may include receiving information about a voice message corresponding to the control command together with a control command from the external server, and the controlling may include controlling the air conditioner according to the control command. And outputting the voice message corresponding to the control command.
  • the method may further include detecting a user of the air conditioner, and the transmitting may include transmitting information about the detected user to the external server together with the user voice.
  • the air conditioner for achieving the above object, the communication unit; Cooling unit; A memory for storing at least one instruction; And a processor connected to the communication unit, the cooling unit, and the memory to control the air conditioner, wherein the processor executes the at least one command to obtain a user voice including a user state. And controlling the communication unit to transmit the user's voice to an external server, and using the communication tendency of the user determined based on a usage history of the air conditioner from the external server through the communication unit, and obtaining the user's voice.
  • the control command may be received, and the cooling unit may be controlled based on the control command.
  • the processor may further include information on the user command, sensing data sensed by the air conditioner, and the air if a user command for controlling the air conditioner is obtained before the user voice is transmitted to the external server. And controlling the communication unit to transmit weather information of an area where the air conditioner is located to the external server, wherein the cooling propensity of the user includes information on a user command transmitted to the external server, sensing data sensed by the air conditioner, It may be determined at predetermined intervals based on weather information of the region where the air conditioner is located.
  • the cooling tendency of the user may be a cooling tendency corresponding to a history of use of the air conditioner among the plurality of cooling tendencies, and the plurality of cooling tendencies may be a combination of a cooling mode, a wind strength, and a preferred temperature set by a user.
  • the determined rapid general propensity, power saving general propensity, rapid no wind propensity, and power saving general propensity may be a cooling tendency corresponding to a history of use of the air conditioner among the plurality of cooling tendencies, and the plurality of cooling tendencies may be a combination of a cooling mode, a wind strength, and a preferred temperature set by a user.
  • a sensor for detecting a state of an area where an air conditioner is located wherein the processor is configured to transmit sensing data sensed by the sensor and identification information of the air conditioner together with the user voice to the external server.
  • the communication unit may be controlled to transmit.
  • the control command may further include setting a temperature and cooling the air conditioner based on the cooling tendency of the user, the user's voice, sensing data sensed by the air conditioner, and weather information of a region where the air conditioner is located. It may include information about the mode and the wind strength.
  • the control command may be obtained by inputting the user voice to an artificial intelligence model trained based on the cooling tendency of the user.
  • the apparatus may further include an output unit configured to output a voice message.
  • the processor may receive information about a voice message corresponding to the control command together with a control command from the external server through the communication unit.
  • the output unit may be controlled to control the air conditioner according to a command and output the voice message corresponding to the control command.
  • the processor may control the communication unit to transmit the information about the detected user to the external server together with the user voice.
  • control method of the external server the step of receiving a user voice including the user's state from the air conditioning apparatus; Obtaining a control command for controlling the air conditioner based on the cooling tendency of the user and the state of the user determined based on the history of use of the air conditioner; And transmitting the obtained control command to the air conditioner.
  • the cooling tendency of the user may be a cooling tendency corresponding to a history of use of the air conditioner among the plurality of cooling tendencies, and the plurality of cooling tendencies may be a combination of a cooling mode, a wind strength, and a preferred temperature set by a user.
  • the determined rapid general propensity, power saving general propensity, rapid no wind propensity, and power saving general propensity may be a cooling tendency corresponding to a history of use of the air conditioner among the plurality of cooling tendencies, and the plurality of cooling tendencies may be a combination of a cooling mode, a wind strength, and a preferred temperature set by a user.
  • the obtaining may include obtaining the control command by inputting the user's voice into an artificial intelligence model trained based on the cooling tendency of the user.
  • the user can control the air conditioner through the user's voice without a separate operation device, and by controlling the air conditioner according to the cooling tendency of the user, It is possible to provide an indoor environment.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating the use of an air conditioner for controlling an air conditioner according to a cooling tendency of a user using a user voice according to an embodiment of the present disclosure
  • FIG. 2A is a block diagram schematically illustrating a configuration of an air conditioner according to an embodiment of the present disclosure
  • FIG. 2B is a block diagram illustrating in detail the configuration of an air conditioner according to an embodiment of the present disclosure
  • 3A is a block diagram illustrating a configuration of an external server according to an embodiment of the present disclosure
  • 3B is a block diagram including modules for analyzing a cooling tendency of a user and providing a control command according to the cooling tendency of a user, according to an embodiment of the present disclosure
  • 4 and 5 are diagrams for describing a method of determining a user cooling tendency according to an embodiment of the present disclosure
  • 6 and 7 are diagrams for describing a method of obtaining a control command based on a user cooling tendency and a user voice, according to an embodiment of the present disclosure
  • FIG. 8 is a sequence diagram for explaining an embodiment of obtaining a control command using an artificial intelligence model trained based on user cooling tendency according to another embodiment of the present disclosure
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating a control method of an air conditioner according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 10 is a flowchart illustrating a control method of an external server according to an embodiment of the present disclosure.
  • expressions such as “A or B,” “at least one of A or / and B,” or “one or more of A or / and B” may include all possible combinations of items listed together.
  • “A or B,” “at least one of A and B,” or “at least one of A or B,” includes (1) at least one A, (2) at least one B, Or (3) both of cases including at least one A and at least one B.
  • first,” “second,” “first,” or “second,” and the like may modify various components in any order and / or in importance. It is used to distinguish it from other components and does not limit the components.
  • One component (such as a first component) is "(functionally or communicatively) coupled with / to" to another component (such as a second component) or " When referred to as “connected to”, it should be understood that any component may be directly connected to the other component or may be connected through another component (eg, a third component).
  • a component e.g., a first component
  • another component e.g., a second component
  • no other component e.g., a third component
  • the expression “configured to” as used in this document is, for example, “having the capacity to” depending on the context, for example, “suitable for,” “. It may be used interchangeably with “designed to,” “adapted to,” “made to,” or “capable of.”
  • the term “configured to” may not necessarily mean only “specifically designed to” in hardware. Instead, in some situations, the expression “device configured to” may mean that the device “can” along with other devices or components.
  • the phrase “subprocessor configured (or set up) to perform A, B, and C” may execute a dedicated processor (eg, an embedded processor) or one or more software programs stored on a memory device to perform the operation. By doing so, it may mean a general-purpose processor (for example, a CPU or an application processor) capable of performing the corresponding operations.
  • An air conditioner is an apparatus for performing an operation such as cooling, heating, or purifying air, for example, a home air conditioner, an air conditioner, a system air conditioner, a vehicle air conditioner, a dehumidifier, a cold air conditioner, air It may include at least one of the purifier.
  • the term user may refer to a person using an air conditioner or a device (eg, an artificial intelligence electronic device) using an air conditioner.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating the use of an air conditioner for controlling an air conditioner according to a cooling tendency of a user using a user voice according to an embodiment of the present disclosure.
  • the air conditioner 100 may transmit information on the event to the external server 200.
  • the information on the event may include at least one of information on a user command, information on the air conditioner 100, and sensing data sensed by the air conditioner 100.
  • the event information may further include information about the detected user, weather information of the region where the air conditioner 100 is located, and the like.
  • the air conditioner 100 may perform other events (for example, an event in which the user is sensed by the air conditioner 100 and an operation of another home appliance connected to the air conditioner 100). Even when an event occurs), information about the event can be transmitted.
  • the air conditioner 100 may store information about the user command, and transmit information about an event including information about the user command to the external server 200 at predetermined intervals. have.
  • the external server 200 may store information on the event received from the air conditioner 100.
  • the external server 200 may determine the cooling tendency of the user based on information on the event received and stored from the air conditioner 100 (that is, the usage history of the air conditioner 100).
  • the external server 200 may set a preset period based on information on a user command received from the air conditioner 100, sensing data detected by the air conditioner, and weather information of the region where the air conditioner is located. For example, the cooling tendency of the user may be analyzed every day.
  • the external server 200 may determine the cooling tendency corresponding to the usage history of the air conditioner 100 among the plurality of cooling tendencies.
  • the plurality of cooling propensities are determined by a combination of the cooling mode set by the user, the wind strength and the preferred temperature (the temperature set by the user frequently), for example, the rapid general cooling propensity (or low temperature high speed cooling propensity), the power saving general cooling propensity ( Or high temperature high speed cooling propensity), rapid non-winding propensity (or low temperature low speed cooling propensity), and power saving general propensity (or high temperature low speed cooling propensity).
  • the external server 200 may match and store the cooling tendency of the air conditioner 100 and the user, and may transmit the cooling tendency of the user to the air conditioner 100.
  • the external server 200 may analyze and store cooling propensity for each user.
  • the air conditioner 100 may obtain a user voice including a user state.
  • the user state may be a state in which the current user feels about the weather, such as temperature and humidity.
  • the user state may include a user state such as “hot”.
  • the user state may include various states such as "cold”, “very hot”, “very cold”, “wet”, “dry”, and the like.
  • the air conditioner 100 may obtain a user voice including a user state, but this is only an example and may acquire various user commands indicating the user state. For example, various user commands such as a user's touch input, a user's motion, a user's button input, and the like may be acquired.
  • the air conditioner 100 may transmit the obtained user voice to the external server 200.
  • the air conditioner 100 may transmit the obtained user's voice to the STT server to obtain text information corresponding to the user's voice and then transmit the text to the external server 200.
  • the air conditioner 100 may transmit not only a user voice but also information on the air conditioner 100 and sensing data sensed by the air conditioner 100 to the external server 200.
  • the external server 200 may receive user voice and sensing data sensed by the air conditioner 100 from the air conditioner 100.
  • the external server 200 may receive weather information of an area where the air conditioner 100 is located through the air conditioner 100 or the smart home service server.
  • the external server 200 determines a control command for controlling the air conditioner 100 based on the cooling tendency of the user and the state of the user included in the user voice determined based on the usage history of the air conditioner 100. can do.
  • the external server 200 may store a control command determined based on a plurality of cooling tendencies and user states, and the external server 200 may control a control command corresponding to the cooling tendency of the user and the state of the user among the stored control commands. Can be obtained.
  • the external server 200 may obtain a control command based on the sensing data obtained by the current air conditioner 100.
  • the external server 200 may acquire information on the voice message corresponding to the control command together with the control command. For example, if the control command is a "control command for lowering the indoor temperature by 2 degrees", the external server 200 may obtain information about the voice message "I will lower it by 2 degrees" as a voice message corresponding to the control command. have. In this case, the external server 200 acquires information on the voice message as a message indicating a control command, but only for one embodiment, and for various types of messages (for example, a text message and a vibration message). Information can be obtained.
  • the external server 200 may transmit a control command to the air conditioner 100.
  • the external server 200 may transmit a voice message to the air conditioner 100 together with the control command.
  • the air conditioner 100 may perform a cooling operation according to the received control command, and output a voice message.
  • the air conditioner 100 may operate according to a control command for lowering the detected temperature by 2 degrees, and may output a voice message "I'll lower 2 degrees".
  • the air conditioner 100 may provide an optimized cooling service to the user by performing an operation corresponding to the user state according to the cooling tendency of the user.
  • the air conditioner 100 may obtain a control command using an artificial intelligence model learned based on a history of the user using the air conditioner 100.
  • the air conditioner 100 may transmit information about the user command and sensing data sensed by the air conditioner 100 to the external server 200.
  • the external server 200 may train the artificial intelligence model based on the information about the user command and the sensing data sensed by the air conditioner 100. That is, the artificial intelligence model may be learned based on a user's history of using the air conditioner 100.
  • the air conditioner 100 may transmit the received user voice to the external server 200.
  • the air conditioner 100 may obtain a control command for controlling the air conditioner 100 by inputting a user state to the learned artificial intelligence model.
  • the external server 200 may transmit the obtained control command to the air conditioner 100, and the air conditioner 100 may perform a cooling operation based on the received control command.
  • the artificial intelligence model mentioned in the above embodiment is an artificial intelligence model trained on the basis of an artificial intelligence algorithm.
  • the artificial intelligence model may be a model based on a neural network.
  • the learned AI model can be designed to simulate a human brain structure on a computer and can include a plurality of weighted network nodes that simulate neurons in a human neural network. The plurality of network nodes may form a connection relationship so that neurons simulate the synaptic activity of neurons that send and receive signals through synapses.
  • the learned AI model may include, for example, a neural network model or a deep learning model developed from the neural network model. In the deep learning model, a plurality of network nodes may be located at different depths (or layers) and exchange data according to a convolutional connection relationship. Examples of the learned AI model may include, but are not limited to, a Deep Neural Network (DNN), a Recurrent Neural Network (RNN), and a Bidirectional Recurrent Deep Neural Network (BRDNN).
  • DNN Deep Neural Network
  • RNN
  • a personal assistant program which is an artificial intelligence dedicated program (or an artificial intelligence agent) may be used.
  • the personal assistant program is a dedicated program for providing an AI-based service, and may be executed by an existing general purpose processor (for example, a CPU) or a separate AI dedicated processor (for example, a GPU). Can be.
  • the air conditioner 100 operates in conjunction with the external server 200.
  • the air conditioner 100 analyzes the cooling tendency of the user by itself. Can be stored or the AI model can be stored according to the cooling tendency of the user.
  • FIG. 2A is a block diagram schematically illustrating a configuration of an air conditioner 100 according to an embodiment of the present disclosure.
  • the air conditioner 100 may include a communication unit 110, a cooling unit 120, a memory 130, and a processor 140.
  • the configurations shown in FIG. 2A are exemplary diagrams for implementing embodiments of the present disclosure, and appropriate hardware / software configurations of a level apparent to those skilled in the art are additionally included in the air conditioner 100 or the configuration illustrated in FIG. May be omitted.
  • the communication unit 110 may communicate with other external devices by using various communication methods.
  • the communication unit 110 may transmit information about an event including information about a user command and a user voice including a user state to the external server 200.
  • the communication unit 110 may receive a control command determined based on user cooling tendency from the external server 200.
  • the communication unit 110 may communicate with an external electronic device or a remote controller. In this case, the communication unit 110 may receive a user voice or a user command through a remote controller or the like.
  • the communication unit 110 may communicate with various types of external devices according to various types of communication methods.
  • the communication unit 110 may include at least one of a Wi-Fi chip, a Bluetooth chip, a wireless communication chip, an IR chip, and a Zigbee chip.
  • the processor 130 may communicate with an external device or various external devices by using the communication unit 110.
  • the communication unit 110 may communicate with the external server 200 through various communication chips such as a Wi-Fi chip.
  • the cooling unit 120 may perform a cooling operation of the air conditioner 100.
  • the cooling unit 120 may perform a cooling operation according to a user command input through a button included in the remote controller or the air conditioner 100.
  • the cooling unit 120 may perform a cooling operation according to a user voice input from a microphone included in the air conditioner 100 or a microphone included in the device connected to the air conditioner 100.
  • the cooling unit 120 may perform a cooling operation based on a set temperature, wind strength, cooling mode, dehumidification, etc. according to a user command or a user voice.
  • the cooling unit 120 may include not only an indoor unit but also an outdoor unit of the air conditioner 100.
  • the memory 130 may store instructions or data related to at least one other component of the air conditioner 100.
  • the memory 130 may be implemented as a nonvolatile memory, a volatile memory, a flash-memory, a hard disk drive (HDD), or a solid state drive (SSD).
  • the memory 130 is accessed by the processor 140 and read / write / modify / delete / update of data by the processor 140 may be performed.
  • the term memory refers to a memory card (not shown) mounted on the memory 130, a ROM (not shown), a RAM (not shown), or the air conditioner 100 in the processor 140 (eg, micro). SD card, memory stick).
  • the memory 130 may store an artificial intelligence dedicated program.
  • the artificial intelligence dedicated program is a personalized program for providing various services for the air conditioner (100).
  • the processor 140 may be electrically connected to the communication unit 110, the cooling unit 120, and the memory 130 to control the overall operation and function of the air conditioner 100.
  • the processor 140 acquires a control command corresponding to a user's inclination using various programs (or instructions) stored in the memory 130, and performs the cooling operation according to the obtained control command. Can be controlled.
  • the processor 140 may control the communicator 110 to transmit the user voice to the external server 200.
  • the processor 140 receives a control command obtained using the cooling tendency of the user and the state of the user determined based on the usage history of the air conditioner 100 from the external server 200 through the communication unit 110. can do.
  • the processor 140 may control the cooling unit 120 based on the control command.
  • the processor 140 may detect information about the user command and the air conditioner 100 detects the user command.
  • the communication unit 110 may be controlled to transmit sensing data and weather information of an area where the air conditioner 100 is located to the external server 200. That is, the processor 140 may transmit information on the usage history of the air conditioner 100 used by the external server 200 to determine a cooling propensity of the user to the external server 200.
  • the cooling propensity of the user is determined at predetermined intervals based on the information on the user command transmitted to the external server 200, the sensing data detected by the air conditioner 100, and the weather information of the region where the air conditioner is located. Can be.
  • the cooling tendency of the user is a cooling tendency corresponding to a history of use of the air conditioner among the plurality of cooling tendencies, wherein the plurality of cooling tendencies are a combination of a cooling mode, a wind strength, and a preferred temperature set by a user.
  • the plurality of cooling propensities may include rapid general propensity, general power saving propensity, rapid no wind propensity, and general power saving propensity.
  • the processor 140 may control the communication unit 110 to transmit the sensing data sensed by the air conditioner 100 and the identification information of the air conditioner 100 together with the user voice to the external server 200. .
  • the processor 140 may receive a control command corresponding to a cooling tendency of the user from the external server 200 through the communication unit 110.
  • the control command is a set temperature, cooling mode, wind strength of the air conditioner determined based on the cooling tendency of the user, the user's voice, the sensing data detected by the air conditioner 100 and the weather information of the region where the air conditioner is located It may include information about.
  • the control command may be obtained by inputting a user's voice into an artificial intelligence model learned based on a cooling tendency of the user.
  • the processor 140 may receive information on a voice message corresponding to the control command together with the control command from the external server through the communication unit 110. In this case, the processor 140 may control the cooling unit 130 according to the control command and output a voice message corresponding to the control command.
  • FIG. 2B is a block diagram illustrating in detail a configuration of an air conditioner according to an embodiment of the present disclosure.
  • the air conditioner 100 includes a communication unit 110, a cooling unit 120, a memory 130, a sensor 150, an output unit 160, a microphone 170, and an input unit 180.
  • the processor 140 since the communication unit 110, the cooling unit 120, the memory 130, and the processor 140 have been described with reference to FIG. 2A, redundant descriptions thereof will be omitted.
  • the sensor 150 may acquire various information of an area where the air conditioner 100 is located.
  • the sensor 150 may include a temperature sensor 150, a humidity sensor 152, and the like, but this is only an example and may include other sensors (eg, a user's IR sensors, proximity sensors, cameras, etc.) to detect presence may also be included.
  • the output unit 160 may output a message provided by the air conditioner 100.
  • the output unit 160 may include a speaker 161 for providing a voice message, a display 162 for providing a visual message, an LED 163, and the like. It doesn't happen.
  • the microphone 170 is a component for acquiring a user's voice and may be provided in the air conditioner 100, but this is only an example.
  • the microphone 170 is provided outside the air conditioner 100 and the air conditioner 100. ) Can be electrically connected.
  • the input unit 180 may receive a user command and transmit it to the processor 140.
  • the input unit 180 may include a touch sensor, a (digital) pen sensor, a pressure sensor, a key, and the like.
  • the touch sensor may use at least one of capacitive, resistive, infrared, or ultrasonic methods.
  • the (digital) pen sensor may be, for example, part of a touch panel or may include a separate recognition sheet.
  • the key may include, for example, a physical button, an optical key, or a keypad.
  • the external server 200 may include a communication unit 210, a memory 220, and a processor 230.
  • the configurations shown in FIG. 3A are exemplary diagrams for implementing embodiments of the present disclosure, and appropriate hardware / software configurations of a level apparent to those skilled in the art are additionally included in the external server 200 or the configuration illustrated in FIG. 3A is omitted. Can be.
  • the external server 200 may be implemented as a server implemented externally, but this is only one embodiment, an electronic device (eg, home gateway, TV, etc.) provided in the home ) May be implemented as one of
  • the communicator 210 may communicate with the air conditioner 100.
  • the communication unit 210 may receive information on the event (or usage history information of the air conditioner) including information on a user command from the air conditioner 100 and include a user voice including a user state. May receive information about.
  • the communicator 210 may transmit a control command determined according to a cooling tendency of the user to the air conditioner 100.
  • the communication unit 210 may perform communication with various types of air conditioners 100 according to various types of communication methods.
  • the communication unit 210 may include at least one of a Wi-Fi chip, a Bluetooth chip, and a wireless communication chip.
  • the memory 220 may store instructions or data related to at least one other component of the external server 200.
  • the memory 220 may be implemented as a nonvolatile memory, a volatile memory, a flash-memory, a hard disk drive (HDD), or a solid state drive (SSD).
  • the memory 220 is accessed by the processor 230, and read / write / modify / delete / update of data by the processor 230 may be performed.
  • the term memory refers to a memory 220 (not shown), a RAM (not shown), a RAM (not shown), or a memory card (not shown) mounted in an external server 200 (eg, micro SD). Card, memory stick).
  • the memory 220 may store a cooling tendency corresponding to the air conditioner (or the user).
  • the memory 220 may store a matching table including a control command matched with the cooling tendency and the user state.
  • the memory 220 may store an artificial intelligence model.
  • the artificial intelligence model is a model trained on the basis of the usage history of the air conditioner 100, and inputs information about a user state into the artificial intelligence model to obtain a control command for controlling the air conditioner 100. Can be.
  • the memory 220 may include various modules for analyzing a cooling tendency of the user as shown in FIG. 3B and providing a control command according to the cooling tendency of the user.
  • the processor 230 may control the overall operation of the external server 200 using various programs stored in the memory 220.
  • the processor 230 may receive information about a user command received from the air conditioner 100, sensing data detected by the air conditioner 100, and weather information of an area where the air conditioner 100 is located.
  • the cooling tendency of the user who uses the air conditioner 100 may be obtained. That is, the processor 230 may determine the cooling tendency of the user based on the usage history of the air conditioner 100. In this case, the processor 230 may determine the cooling tendency of the user based on the usage history of the air conditioner 100 at predetermined periods (for example, one day).
  • the processor 230 may determine the cooling tendency corresponding to the usage history of the air conditioner 100 among the plurality of cooling tendencies.
  • the plurality of cooling propensities may include rapid general propensity, power saving general propensity, rapid non-wind propensity propensity, and power saving general propensity determined by a combination of a cooling mode, wind strength, and preferred temperature set by a user.
  • the processor 230 may match and store the information on the air conditioner 100 and the cooling tendency corresponding to the air conditioner 100.
  • the processor 230 may receive a user voice including the state of the user from the air conditioner 100 through the communication unit 210.
  • the processor 230 may obtain a control command for controlling the air conditioner 100 based on the cooling tendency of the user and the state of the user determined based on the usage history of the air conditioner 100.
  • the processor 230 may obtain a control command for the user voice using a matching table in which control commands are matched and stored according to cooling propensity and user state.
  • the processor 230 may obtain the control command by inputting the user's voice to an artificial intelligence model learned based on a cooling tendency of the user.
  • the processor 230 may control the communication unit 210 to transmit the obtained control command to the air conditioner 100.
  • the external server 200 may include a data collection module 310, a user cooling tendency analysis module 320, a voice recognition module 330, a control command acquisition module 340, and a voice message acquisition module ( 350).
  • the data collection module 310 may collect data received from the air conditioner 100.
  • the data collection module 310 may obtain information about the event received from the air conditioner 100.
  • Information on the event includes information on user commands (for example, preferred temperature set by the user, wind strength set by the user, mode set by the user, etc.), sensing data sensed by the air conditioner 100, and air conditioner. It may include weather information and the like of the area where the 100 is located.
  • the data collection module 310 may collect data based on the air conditioner 100, but this is only an example and may collect data based on a user of the air conditioner 100. .
  • the user cooling tendency analysis module 320 may analyze the cooling tendency of the user based on the data collected by the data collection module 310 (that is, the usage history of the air conditioner 100).
  • the cooling propensity of the user may be one of a plurality of cooling propensities.
  • the plurality of cooling propensities may be classified into a combination of cooling modes, wind strengths, and preferred temperatures set by a user.
  • the user cooling tendency analysis module 320 may determine the cooling intensity based on a cooling mode, wind strength, etc. set by a user.
  • the cooling intensity means the cooling capacity of the air conditioner 100, and the cooling mode (for example, rapid cooling mode) that requires a strong cooling capacity or the stronger the wind strength, the higher the cooling strength, the cooling required a weak cooling capacity
  • the weaker the mode (eg, power saving cooling mode) or the wind strength, the weaker the cooling strength may be.
  • Cooling intensity may also be related to power consumption of the air conditioner 100.
  • the user cooling tendency analysis module 320 may determine one of the plurality of cooling tendencies based on the determined cooling intensity and the user's preferred temperature.
  • the plurality of cooling propensities may include rapid general cooling propensity, rapid non-airflow cooling propensity, power saving general cooling propensity, and power saving non-airflow cooling propensity.
  • the voice recognition module 330 may convert the user voice received from the air conditioner 100 into text. In addition, the speech recognition module 330 may perform a natural language processing operation and a natural language understanding operation on the received user voice.
  • the control command obtaining module 340 may obtain a control command for the user voice based on the cooling tendency of the user analyzed by the user cooling tendency analysis module 340.
  • the control command obtaining module 340 may store a matching table in which the control command is stored according to the user cooling tendency and the user state included in the user voice.
  • the control command obtaining module 340 may obtain a control command corresponding to a user state and a user cooling tendency included in the user voice using the matching table.
  • the voice message obtaining module 350 may obtain a voice message corresponding to the obtained control command.
  • the voice message is a voice message output by the air conditioner 100 and may include information on a control command (for example, a set temperature, a wind strength, a cooling mode, and the like).
  • the external server 200 has been described as being implemented as one, but this is only an embodiment and may be implemented as a plurality of servers.
  • the voice recognition module 330 may be implemented as a separate server
  • the data collection module 310 may also be implemented as a separate server.
  • 4 and 5 are diagrams for describing a method of determining a user cooling tendency according to an embodiment of the present disclosure.
  • the air conditioner 100 may detect the occurrence of an event that receives a user command for operating the air conditioner 100 (S410). For example, when the user inputs a user command for setting a preferred temperature, wind strength, cooling mode, and sleep setting of the air conditioner 100, the air conditioner 100 generates an event for receiving a user command. Can be detected.
  • the air conditioner 100 may detect the sensing data within a predetermined period from the time when the occurrence of the event is detected.
  • the air conditioner 100 may detect a user who inputs a user command among a plurality of users located in the home.
  • the air conditioner 100 may detect a user by analyzing an image captured by a camera included in the air conditioner 100 or the electronic device 100 electrically connected to the air conditioner 100.
  • the user who inputs the user command may be sensed through various information such as a spoken voice and identification information input by the user.
  • the air conditioner 100 may transmit information about the event to the server 200 (S420).
  • the information on the event is information on the history of the user using the air conditioner 100, information on the user command (for example, information on the preferred temperature, wind strength, cooling mode, etc. set by the user), air conditioning
  • the device 100 may include sensing data sensed by the device 100 (eg, temperature data, humidity data, etc.).
  • the information on the event may include identification information of the air conditioner 100 (eg, model name, product number, manufacturer, MAC address, etc. of the air conditioner 100).
  • the information on the event may include information about the user sensed by the air conditioning apparatus 100.
  • the information on the event may include weather information of the region where the air conditioner 100 is located.
  • the server 200 may analyze the user cooling tendency based on the information on the event (S430).
  • the server 200 may analyze the user cooling tendency based on the information on the event received from the air conditioner 100.
  • the cooling propensity of the user may be updated every predetermined period (for example, 1 day), and the cooling propensity of the user may be analyzed by weighting information on recently received events.
  • the server 200 may determine the cooling strength based on the cooling mode, the wind strength, etc. set by the user included in the information on the event.
  • the cooling intensity refers to the cooling capability of the air conditioner 100 and may be related to the power consumption of the air conditioner 100.
  • the user cooling tendency analysis module 320 may determine one of the plurality of cooling tendencies based on the determined cooling intensity and the user's preferred temperature.
  • the plurality of cooling propensities may include rapid general cooling propensity, rapid non-airflow cooling propensity, power saving general cooling propensity, and power saving non-airflow cooling propensity.
  • the server 200 may determine the cooling tendency of the user as the rapid general cooling tendency 510. If a user's preferred temperature is low and a user command having a low cooling intensity is frequently input, the server 200 may determine the cooling tendency of the user as the rapid airless cooling tendency 520, and the user's preferred temperature is high and the cooling intensity is high.
  • the server 200 may determine the cooling tendency of the user as the power saving general cooling tendency 530.
  • the server 200 may be input.
  • the server 200 may determine the cooling tendency of the user as the general cooling tendency 550.
  • the cooling intensity and the preferred temperature as the reference for dividing the plurality of cooling tendencies may be set by the manufacturer or the service provider. However, this is only an example and may be set by information received from the plurality of air conditioners. Can be.
  • the server 200 may store the cooling tendency of the user who uses the air conditioner 100 in correspondence with the air conditioner 100.
  • the server 200 may match and store the cooling tendency with the air conditioner 100, but this is only an example, and may match and store the cooling tendency for each user who uses the air conditioner 100. .
  • 6 and 7 are diagrams for describing a method of obtaining a control command based on a user cooling tendency and a user voice, according to an embodiment of the present disclosure.
  • the air conditioner 100 may receive a user voice (S610).
  • the user voice may include text indicating a user state.
  • the user voice may include a state that the user feels about temperature, such as "hot”.
  • the air conditioner 100 may transmit user voice and sensing data to the server 200 (S620).
  • the air conditioner 100 may transmit not only the user's voice but also sensing data collected within a predetermined period based on a time point at which the user's voice is input, to the air conditioner 100.
  • the air conditioner 100 may detect a user who has uttered a user voice and transmit information on the detected user, and may transmit weather data of a region where the air conditioner 100 is located.
  • the server 200 may determine a control command based on user voice, sensing data, weather data, and cooling propensity (S200).
  • the server 200 may store a matching table that matches and stores a state of a user uttered, a cooling tendency of the user, a current temperature state, a voice message, and a control command.
  • the server 200 may have a user state 710 spoken by a user, a current temperature state 720, a user cooling tendency 730, a voice message 740, and a control command 750. Can be stored to match.
  • the server 200 may set the cooling mode to "quick cooling mode” regardless of the set temperature, the preferred temperature, and the cooling tendency of the user.
  • the control command can be determined.
  • the server 200 lowers the temperature by the "set temperature and preferred temperature difference” and increases the wind strength.
  • Control command to be determined when the user ignites "cold”, the set temperature is higher than the preferred temperature, and the user cooling tendency is low temperature low speed, the server 200 may determine a control command to switch the cooling mode to "no wind mode”. have.
  • the server 200 determines a control command to set the user's cooling mode to "no wind mode” regardless of the set temperature, the preferred temperature, and the cooling tendency of the user. can do.
  • the server 200 may obtain a voice message corresponding to the control command (S640).
  • the server 200 may obtain a voice message corresponding to the obtained control command using the matching table as shown in FIG. 7. For example, when the user makes a utterance including a user state of "very hot," the server 200 may obtain a voice message "I will switch to speed driving for quick cooling" as a voice message corresponding to the control command. have.
  • the server 200 may transmit the obtained control command and the voice message to the air conditioner 100 (S650).
  • the air conditioner 100 may perform a cooling operation according to the control command (S660). For example, the air conditioner 100 may perform a cooling operation by controlling the cooling unit 120 based on a set temperature, a wind strength, a cooling mode, and the like included in the control command.
  • the air conditioner 100 may output a voice message corresponding to the control command (S670).
  • a voice message corresponding to the control command (S670).
  • it is merely an embodiment for outputting a voice message, and implemented as various types of messages (for example, a visual message, a tactile message, etc.) corresponding to the control command. Can be.
  • the matching table as shown in FIG. 7 is merely an embodiment and may be implemented as another type of matching table.
  • a user's state included in a voice spoken by a user is not limited to simply "very hot”, “hot”, “cold”, “very cold”, “hot”, “very hot”, “spooky”, etc. And may include various types of user states.
  • the server 200 (or the air conditioner 100) may obtain a control command corresponding to a user state by processing a user voice through natural language understanding.
  • FIG. 8 is a sequence diagram illustrating an embodiment of obtaining a control command using an artificial intelligence model trained based on user cooling tendency according to another exemplary embodiment of the present disclosure.
  • the air conditioner 100 may detect an event in which a user command for operating the air conditioner is input (S810). For example, when the user inputs a user command for setting a preferred temperature, wind strength, cooling mode, and sleep setting of the air conditioner 100, the air conditioner 100 generates an event for receiving a user command. Can be detected. In addition, the air conditioner 100 may detect the sensing data within a predetermined period from the time when the occurrence of the event is detected.
  • the air conditioner 100 may transmit information about an event to the server 200.
  • the information on the event is information on the history of the user using the air conditioner 100, information on the user command (for example, information on the preferred temperature, wind strength, cooling mode, etc. set by the user), air conditioning
  • the device 100 may include sensing data sensed by the device 100 (eg, temperature data, humidity data, etc.).
  • the server 200 may learn an artificial intelligence model based on the information about the received event (S830). At this time, the server 200 may input the information about the user included in the received event into the artificial intelligence model to learn the artificial intelligence model so that the artificial intelligence model outputs a control command according to the cooling tendency of the user.
  • the air conditioner 100 may obtain a user voice.
  • the user voice may include text indicating a user state.
  • the user voice may include a state that the user feels about temperature, such as "hot”.
  • the air conditioner 100 may transmit a user voice to the server 200 (S850).
  • the air conditioner 100 may transmit not only the user's voice but also sensing data collected within a preset period based on a time point at which the user's voice is input, to the air conditioner 100.
  • the server 200 may obtain a control command by inputting the user's voice into the artificial intelligence model (S200).
  • the server 200 may obtain a control command corresponding to a user state included in the user voice by inputting the user voice to the learned AI model based on the cooling tendency of the user according to the user's usage history.
  • the server 200 may transmit the obtained control command to the air conditioner 100 (S870).
  • the server 200 may transmit a voice message corresponding to the control command together with the control command to the air conditioner 100.
  • the air conditioner 100 may perform a cooling operation according to the control command (S880).
  • the air conditioner 100 may perform the cooling operation by controlling the cooling unit 120 based on the set temperature, the wind strength, the cooling mode, and the like included in the control command.
  • the air conditioner 100 may perform a cooling operation according to a control command and output a voice message.
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating a control method of an air conditioner according to an embodiment of the present disclosure.
  • the air conditioner 100 may obtain a user voice including a user state (S910).
  • the air conditioner 100 may transmit a user voice to the external server 200 (S920). In this case, the air conditioner 100 may transmit not only a user voice but also sensing data sensed by the air conditioner 100.
  • the air conditioner 100 may receive a control command obtained using the cooling tendency and the user state of the user determined based on the usage history of the air conditioner 100 (S930).
  • the cooling propensity of the user is information about a user command for controlling the air conditioner 100 transmitted to the external server 200 before the user voice is transmitted to the external server 200, and the sensing sensed by the air conditioner Based on the data and weather information of the region where the air conditioner is located may be determined every predetermined period.
  • the air conditioner 100 may control the air conditioner according to the control command (S940).
  • FIG. 10 is a flowchart illustrating a control method of an external server according to an embodiment of the present disclosure.
  • the external server 200 may receive a user voice including a user state (S1010).
  • the external server 200 may obtain a control command using the cooling tendency and the user state of the user determined based on the usage history of the air conditioner 100 (S1020). At this time, the external server 200 may determine the cooling propensity of the user as described with reference to FIGS. 4 and 5, and as described with reference to FIGS. 6 and 7, the control is based on the determined cooling propensity and the user state of the user. You can judge the order.
  • the external server 200 may transmit a control command to the air conditioner 100 (S1030).
  • the user can control the air conditioner through the user's voice without a separate operation device, and by controlling the air conditioner according to the cooling tendency of the user, It is possible to provide an indoor environment.
  • a device capable of calling and operating in accordance with the called command may include an electronic device according to the disclosed embodiments (eg, the air conditioner 100.)
  • the processor may directly
  • other components may be used to perform a function corresponding to the instruction, and the instruction may include code generated or executed by a compiler or an interpreter.
  • a method may be provided included in a computer program product.
  • the computer program product may be traded between the seller and the buyer as a product.
  • the computer program product may be distributed online in the form of a device-readable storage medium (eg compact disc read only memory (CD-ROM)) or through an application store (eg Play StoreTM).
  • a device-readable storage medium eg compact disc read only memory (CD-ROM)
  • an application store eg Play StoreTM
  • at least a portion of the computer program product may be stored at least temporarily on a storage medium such as a server of a manufacturer, a server of an application store, or a relay server, or may be temporarily created.
  • Each component eg, a module or a program
  • some components eg, modules or programs
  • operations performed by a module, program, or other component may be executed sequentially, in parallel, repeatedly, or heuristically, or at least some of the operations may be executed in a different order, omitted, or another operation may be added. Can be.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Combustion & Propulsion (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Fuzzy Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Air Conditioning Control Device (AREA)

Abstract

본 개시는 공기 조화 장치 및 이의 제어 방법이 제공된다. 본 공기 조화 장치의 제어 방법은 사용자의 상태를 포함하는 사용자 음성을 획득하고, 사용자 음성을 외부 서버로 전송하며, 외부 서버로부터 공기 조화 장치의 사용 이력을 바탕으로 판단된 사용자의 냉방 성향 및 사용자의 상태를 이용하여 획득된 제어 명령을 수신하며, 제어 명령을 바탕으로 공기 조화 장치를 제어할 수 있다. 특히, 사용자의 냉방 성향을 바탕으로 제어 명령을 획득하는 방법의 적어도 일부는 기계학습, 신경망 또는 딥러닝 알고리즘 중 적어도 하나에 따라 학습된 인공지능 모델을 이용할 수 있다.

Description

공기 조화 장치 및 이의 제어 방법
본 개시는 공기 조화 장치 및 이의 제어 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 사용자의 공기 조화 장치의 사용 이력을 바탕으로 판단된 사용자의 냉방 성향에 따라 공기 조화 장치를 제어하는 공기 조화 장치 및 이의 제어 방법에 관한 것이다.
사람들의 생활 수준이 향상되면서 에어컨과 같은 공기 조화 장치가 생활 필수 품으로 자리잡고 있다. 종래에는 이러한 에어컨을 작동하기 위해서 에어컨 본체에 구비된 버튼 또는 에어컨을 조작하기 위한 리모컨을 이용하였다.
그러나 종래와 같이, 에어컨 본체에 구비된 버튼을 이용하여 에어컨을 조작하기 위해서는 에어컨 근처에 다가가야 하는 불편함이 존재하였으며, 에어컨을 조작하기 위한 리모컨을 이용하는 경우에도 사용자가 리모컨을 찾아야 하는 불편함이 존재한다.
또한, 종래의 에어컨은 사용자의 냉방 성향을 고려하지 않고, 사용자가 직접 설정한 온도, 바람 세기, 냉방 모드를 통해 동작함으로써, 사용자의 사용성이 떨어지는 문제점이 존재하였다.
본 개시는 상술한 바와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로, 본 개시는 사용자의 상태를 포함하는 사용자 음성을 바탕으로 사용자 냉방 성향에 따른 제어 명령을 획득하여 공기 조화 장치를 제어하는 것을 목적으로 한다.
상기 목적에 따른, 본 개시의 일 실시예에 따른, 공기 조화 장치의 제어 방법은, 사용자의 상태를 포함하는 사용자 음성을 획득하는 단계; 상기 사용자 음성을 외부 서버로 전송하는 단계; 상기 외부 서버로부터 상기 공기 조화 장치의 사용 이력을 바탕으로 판단된 상기 사용자의 냉방 성향 및 상기 사용자의 상태를 이용하여 획득된 제어 명령을 수신하는 단계; 및 상기 제어 명령을 바탕으로 상기 공기 조화 장치를 제어하는 단계;를 포함한다.
그리고, 상기 사용자 음성을 상기 외부 서버로 전송하기 전에 상기 공기 조화 장치를 제어하기 위한 사용자 명령이 획득되면, 상기 사용자 명령에 대한 정보, 상기 공기 조화 장치가 감지한 센싱 데이터 및 상기 공기 조화 장치가 위치한 지역의 날씨 정보를 상기 외부 서버로 전송하는 단계;를 더 포함하고, 상기 사용자의 냉방 성향은, 상기 외부 서버로 전송한 사용자 명령에 대한 정보, 상기 공기 조화 장치가 감지한 센싱 데이터 및 상기 공기 조화 장치가 위치한 지역의 날씨 정보를 바탕으로 기설정된 주기마다 판단될 수 있다.
또한, 상기 사용자의 냉방 성향은, 복수의 냉방 성향 중 상기 공기 조화 장치의 사용 이력에 대응되는 냉방 성향이며, 상기 복수의 냉방 성향은, 사용자에 의해 설정된 냉방 모드, 바람 세기 및 선호 온도의 조합으로 결정된 쾌속 일반 성향, 절전 일반 성향, 쾌속 무풍 성향 및 절전 일반 성향을 포함할 수 있다.
그리고, 상기 전송하는 단계는, 상기 사용자 음성과 함께 상기 공기 조화 장치가 감지한 센싱 데이터 및 상기 공기 조화 장치의 식별 정보를 상기 외부 서버로 전송할 수 있다.
또한, 상기 제어 명령은, 상기 사용자의 냉방 성향, 상기 사용자 음성, 상기 공기 조화 장치가 감지한 센싱 데이터 및 상기 공기 조화 장치가 위치한 지역의 날씨 정보를 바탕으로 결정된 상기 공기 조화 장치의 설정 온도, 냉방 모드, 바람 세기에 대한 정보를 포함할 수 있다.
그리고, 상기 제어 명령은, 상기 사용자의 냉방 성향을 바탕으로 학습된 인공지능 모델에 상기 사용자 음성을 입력하여 획득될 수 있다.
또한, 상기 수신하는 단계는, 상기 외부 서버로부터 제어 명령과 함께 상기 제어 명령에 대응되는 음성 메시지에 대한 정보를 함께 수신하며, 상기 제어하는 단계는, 상기 제어 명령에 따라 상기 공기 조화 장치를 제어하고, 상기 제어 명령에 대응되는 상기 음성 메시지를 출력하는 단계;를 포함할 수 있다.
그리고, 상기 공기 조화 장치의 사용자를 감지하는 단계;를 더 포함하고, 상기 전송하는 단계는, 상기 감지된 사용자에 대한 정보를 상기 사용자 음성과 함께 상기 외부 서버에 전송할 수 있다.
한편, 상기 목적을 달성하기 위한 본 개시의 일 실시예에 따른, 공기 조화 장치는, 통신부; 냉방부; 적어도 하나의 명령을 저장하는 메모리; 및 상기 통신부, 상기 냉방부 및 상기 메모리와 연결되어 상기 공기 조화 장치를 제어하는 프로세서;를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 적어도 하나의 명령을 실행함으로써, 사용자의 상태를 포함하는 사용자 음성이 획득되면, 상기 사용자 음성을 외부 서버로 전송하도록 상기 통신부를 제어하고, 상기 통신부를 통해 상기 외부 서버로부터 상기 공기 조화 장치의 사용 이력을 바탕으로 판단된 상기 사용자의 냉방 성향 및 상기 사용자의 상태를 이용하여 획득된 제어 명령을 수신하고, 상기 제어 명령을 바탕으로 상기 냉방부를 제어할 수 있다.
그리고, 상기 프로세서는, 상기 사용자 음성을 상기 외부 서버로 전송하기 전에 상기 공기 조화 장치를 제어하기 위한 사용자 명령이 획득되면, 상기 사용자 명령에 대한 정보, 상기 공기 조화 장치가 감지한 센싱 데이터 및 상기 공기 조화 장치가 위치한 지역의 날씨 정보를 상기 외부 서버로 전송하도록 상기 통신부를 제어하고, 상기 사용자의 냉방 성향은, 상기 외부 서버로 전송한 사용자 명령에 대한 정보, 상기 공기 조화 장치가 감지한 센싱 데이터 및 상기 공기 조화 장치가 위치한 지역의 날씨 정보를 바탕으로 기설정된 주기마다 판단될 수 있다.
또한, 상기 사용자의 냉방 성향은, 복수의 냉방 성향 중 상기 공기 조화 장치의 사용 이력에 대응되는 냉방 성향이며, 상기 복수의 냉방 성향은, 사용자에 의해 설정된 냉방 모드, 바람 세기 및 선호 온도의 조합으로 결정된 쾌속 일반 성향, 절전 일반 성향, 쾌속 무풍 성향 및 절전 일반 성향을 포함할 수 있다.
그리고, 공기 조화 장치가 위치한 영역의 상태를 감지하기 위한 센서;를 더 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 사용자 음성과 함께 상기 센서에 감지된 센싱 데이터 및 상기 공기 조화 장치의 식별 정보를 상기 외부 서버로 전송하도록 상기 통신부를 제어할 수 있다.
또한, 상기 제어 명령은, 상기 사용자의 냉방 성향, 상기 사용자 음성, 상기 공기 조화 장치가 감지한 센싱 데이터 및 상기 공기 조화 장치가 위치한 지역의 날씨 정보를 바탕으로 결정된 상기 공기 조화 장치의 설정 온도, 냉방 모드, 바람 세기에 대한 정보를 포함할 수 있다.
그리고, 상기 제어 명령은, 상기 사용자의 냉방 성향을 바탕으로 학습된 인공지능 모델에 상기 사용자 음성을 입력하여 획득될 수 있다.
또한, 음성 메시지를 출력하기 위한 출력부;를 더 포함하며, 상기 프로세서는, 상기 통신부를 통해 상기 외부 서버로부터 제어 명령과 함께 상기 제어 명령에 대응되는 음성 메시지에 대한 정보를 함께 수신하며, 상기 제어 명령에 따라 상기 공기 조화 장치를 제어하고, 상기 제어 명령에 대응되는 상기 음성 메시지를 출력하도록 상기 출력부를 제어할 수 있다.
그리고, 상기 프로세서는, 상기 공기 조화 장치의 사용자가 감지되면, 상기 감지된 사용자에 대한 정보를 상기 사용자 음성과 함께 상기 외부 서버에 전송하도록 상기 통신부를 제어할 수 있다.
한편, 본 개시의 일 실시예에 따른, 외부 서버의 제어 방법은, 사용자의 상태를 포함하는 사용자 음성을 공기 조화 장치로부터 수신하는 단계; 상기 공기 조화 장치의 사용 이력을 바탕으로 판단된 상기 사용자의 냉방 성향 및 상기 사용자의 상태를 바탕으로 상기 공기 조화 장치를 제어하기 위한 제어 명령을 획득하는 단계; 상기 획득된 제어 명령을 상기 공기 조화 장치로 전송하는 단계;를 포함할 수 있다.
그리고, 상기 사용자 음성을 상기 외부 서버로 전송하기 전에 상기 사용자 명령에 대한 정보, 상기 공기 조화 장치가 감지한 센싱 데이터 및 상기 공기 조화 장치가 위치한 지역의 날씨 정보를 상기 공기 조화 장치로부터 수신하는 단계; 상기 사용자 명령에 대한 정보, 상기 공기 조화 장치가 감지한 센싱 데이터 및 상기 공기 조화 장치가 위치한 지역의 날씨 정보를 바탕으로 기설정된 주기마다 상기 사용자의 냉방 성향을 판단하는 단계;를 포함할 수 있다.
또한, 상기 사용자의 냉방 성향은, 복수의 냉방 성향 중 상기 공기 조화 장치의 사용 이력에 대응되는 냉방 성향이며, 상기 복수의 냉방 성향은, 사용자에 의해 설정된 냉방 모드, 바람 세기 및 선호 온도의 조합으로 결정된 쾌속 일반 성향, 절전 일반 성향, 쾌속 무풍 성향 및 절전 일반 성향을 포함할 수 있다.
그리고, 상기 획득하는 단계는, 상기 사용자의 냉방 성향을 바탕으로 학습된 인공지능 모델에 상기 사용자 음성을 입력하여 상기 제어 명령을 획득할 수 있다.
상술한 바와 같은 본 개시의 다양한 실시예에 의해, 사용자는 별도의 조작 장치 없이 사용자 음성을 통해 공기 조화 장치를 제어할 수 있으며, 사용자의 냉방 성향에 따라 공기 조화 장치를 제어함으로써, 사용자에게 최적화된 실내 환경을 제공할 수 있게 된다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른, 사용자 음성을 이용하여 사용자의 냉방 성향에 따라 공기 조화 장치를 제어하기 위한 공기 조화 장치의 사용도,
도 2a는 본 개시의 일 실시예에 따른, 공기 조화 장치의 구성을 간략히 도시한 블록도,
도 2b는 본 개시의 일 실시예에 따른, 공기 조화 장치의 구성을 상세히 도시한 블록도,
도 3a는 본 개시의 일 실시예에 따른, 외부 서버의 구성을 도시한 블록도,
도 3b는 본 개시의 일 실시예에 따른, 사용자의 냉방 성향을 분석하여 사용자 냉방 성향에 따라 제어 명령을 제공하기 위한 모듈들을 포함하는 블록도,
도 4 및 도 5는 본 개시의 일 실시예에 따른, 사용자 냉방 성향을 판단하는 방법을 설명하기 위한 도면들,
도 6 및 도 7은 본 개시의 일 실시예에 따른, 사용자 냉방 성향 및 사용자 음성을 바탕으로 제어 명령을 획득하는 방법을 설명하기 위한 도면들,
도 8은 본 개시의 다른 실시예에 따른, 사용자 냉방 성향을 바탕으로 학습된 인공지능 모델을 이용하여 제어 명령을 획득하는 실시예를 설명하기 위한 시퀀스도,
도 9는 본 개시의 일 실시예에 따른, 공기 조화 장치의 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도, 그리고
도 10은 본 개시의 일 실시예에 따른, 외부 서버의 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
이하, 본 문서의 다양한 실시 예가 첨부된 도면을 참조하여 기재된다. 그러나, 이는 본 문서에 기재된 기술을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 문서의 실시 예의 다양한 변경(modifications), 균등물(equivalents), 및/또는 대체물(alternatives)을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.
본 문서에서, "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.
본 문서에서, "A 또는 B," "A 또는/및 B 중 적어도 하나," 또는 "A 또는/및 B 중 하나 또는 그 이상"등의 표현은 함께 나열된 항목들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. 예를 들면, "A 또는 B," "A 및 B 중 적어도 하나," 또는 "A 또는 B 중 적어도 하나"는, (1) 적어도 하나의 A를 포함, (2) 적어도 하나의 B를 포함, 또는 (3) 적어도 하나의 A 및 적어도 하나의 B 모두를 포함하는 경우를 모두 지칭할 수 있다.
본 문서에서 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.
어떤 구성요소(예: 제1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제2 구성요소)에 "(기능적으로 또는 통신적으로) 연결되어((operatively or communicatively) coupled with/to)" 있다거나 "접속되어(connected to)" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나, 다른 구성요소(예: 제3 구성요소)를 통하여 연결될 수 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소(예: 제1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제2 구성요소)에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소와 상기 다른 구성요소 사이에 다른 구성요소(예: 제 3 구성요소)가 존재하지 않는 것으로 이해될 수 있다.
본 문서에서 사용된 표현 "~하도록 구성된(또는 설정된)(configured to)"은 상황에 따라, 예를 들면, "~에 적합한(suitable for)," "~하는 능력을 가지는(having the capacity to)," "~하도록 설계된(designed to)," "~하도록 변경된(adapted to)," "~하도록 만들어진(made to)," 또는 "~를 할 수 있는(capable of)"과 바꾸어 사용될 수 있다. 용어 "~하도록 구성된(또는 설정된)"은 하드웨어적으로 "특별히 설계된(specifically designed to)" 것만을 반드시 의미하지 않을 수 있다. 대신, 어떤 상황에서는, "~하도록 구성된 장치"라는 표현은, 그 장치가 다른 장치 또는 부품들과 함께 "~할 수 있는" 것을 의미할 수 있다. 예를 들면, 문구 "A, B, 및 C를 수행하도록 구성된(또는 설정된) 부프로세서"는 해당 동작을 수행하기 위한 전용 프로세서(예: 임베디드 프로세서), 또는 메모리 장치에 저장된 하나 이상의 소프트웨어 프로그램들을 실행함으로써, 해당 동작들을 수행할 수 있는 범용 프로세서(generic-purpose processor)(예: CPU 또는 application processor)를 의미할 수 있다.
본 문서의 다양한 실시예들에 따른 공기 조화 장치는 공기에 대한 냉방, 난방, 정화 등과 같은 동작을 수행하는 장치로서, 예를 들면, 가정용 에어컨, 에어컨, 시스템 에어컨, 차량용 에어컨, 제습기, 냉풍기, 공기 청정기 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 본 문서에서, 사용자라는 용어는 공기 조화 장치를 사용하는 사람 또는 공기 조화 장치를 사용하는 장치(예: 인공지능 전자 장치)를 지칭할 수 있다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른, 사용자 음성을 이용하여 사용자의 냉방 성향에 따라 공기 조화 장치를 제어하기 위한 공기 조화 장치의 사용도이다.
먼저, 공기 조화 장치(100)를 조작하기 위한 사용자 명령을 입력받는 이벤트가 발생된 경우, 공기 조화 장치(100)는 이벤트에 대한 정보를 외부 서버(200)에 전송할 수 있다. 이때, 이벤트에 대한 정보에는 사용자 명령에 대한 정보, 공기 조화 장치(100)에 대한 정보 및 공기 조화 장치(100)가 센싱한 센싱 데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 또한, 이벤트에 대한 정보에는 감지된 사용자에 대한 정보, 상기 공기 조화 장치(100)가 위치한 지역의 날씨 정보 등이 더 포함될 수 있다.
또한, 공기 조화 장치(100)는 사용자 명령을 입력받는 이벤트 외에도 다른 이벤트(예를 들어, 공기 조화 장치(100)에 사용자가 감지되는 이벤트, 공기 조화 장치(100)와 연결된 다른 가전 기기를 조작하는 이벤트 등)가 발생한 경우에도 이벤트에 대한 정보를 전송할 수 있다.
또한, 사용자 명령이 입력된 경우, 공기 조화 장치(100)는 사용자 명령에 대한 정보를 저장하고, 기설정된 주기마다 사용자 명령에 대한 정보를 포함하는 이벤트에 대한 정보를 외부 서버(200)로 전송할 수 있다.
외부 서버(200)는 공기 조화 장치(100)로부터 수신된 이벤트에 대한 정보를 저장할 수 있다. 그리고, 외부 서버(200)는 공기 조화 장치(100)부터 수신되어 저장된 이벤트에 대한 정보들(즉, 공기 조화 장치(100)의 사용 이력)을 바탕으로 사용자의 냉방 성향을 판단할 수 있다.
구체적으로, 외부 서버(200)는 공기 조화 장치(100)로부터 수신한 사용자 명령에 대한 정보, 공기 조화 장치가 감지한 센싱 데이터 및 공기 조화 장치가 위치한 지역의 날씨 정보를 바탕으로 기설정된 주기(예를 들어, 1일)마다 사용자의 냉방 성향을 분석할 수 있다.
이때, 외부 서버(200)는 복수의 냉방 성향 중 공기 조화 장치(100)의 사용 이력에 대응되는 냉방 성향을 판단할 수 있다. 복수의 냉방 성향은 사용자에 의해 설정된 냉방 모드, 바람 세기 및 선호 온도(사용자가 자주 설정하는 온도)의 조합으로 결정되며, 예로, 쾌속 일반 냉방 성향(또는 저온 고속 냉방 성향), 절전 일반 냉방 성향(또는 고온 고속 냉방 성향), 쾌속 무풍 성향(또는 저온 저속 냉방 성향) 및 절전 일반 성향(또는 고온 저속 냉방 성향)을 포함할 수 있다.
이때, 외부 서버(200)는 공기 조화 장치(100)와 사용자의 냉방 성향을 매칭하여 저장할 수 있으며, 사용자의 냉방 성향에 대해 공기 조화 장치(100)로 전송할 수 있다. 또한, 외부 서버(200)는 사용자별로 냉방 성향을 분석하여 저장할 수 있다.
공기 조화 장치(100)는 사용자 상태를 포함하는 사용자 음성을 획득할 수 있다. 이때, 사용자 상태는 현재 사용자가 기온, 습도 등과 같은 날씨에 대해 느끼는 상태일 수 있으며, 예로, 도 1에 도시된 바와 같이, "더워"와 같은 사용자 상태를 포함할 수 있다. 그러나, 이는 일 실시예에 불과할 뿐, 사용자 상태에는 "추워", "매우 더워", "매우 추워", "습해", "건조해" 등과 같은 다양한 상태를 포함할 수 있다.
또한, 공기 조화 장치(100)는 사용자 상태를 포함하는 사용자 음성을 획득할 수 있으나, 이는 일 실시예에 불과할 뿐, 사용자 상태를 나타내는 다양한 사용자 명령을 획득할 수 있다. 예로, 사용자의 터치 입력, 사용자의 모션, 사용자의 버튼 입력 등과 같은 다양한 사용자 명령을 획득할 수 있다.
공기 조화 장치(100)는 획득된 사용자 음성을 외부 서버(200)로 전송할 수 있다. 이때, 공기 조화 장치(100)는 획득된 사용자 음성을 STT 서버로 전송하여 사용사 음성에 대응되는 텍스트 정보를 획득한 후 외부 서버(200)로 전송할 수 있다.
또한, 공기 조화 장치(100)는 사용자 음성뿐만 아니라 공기 조화 장치(100)에 대한 정보, 공기 조화 장치(100)가 센싱한 센싱 데이터를 함께 외부 서버(200)로 전송할 수 있다.
외부 서버(200)는 공기 조화 장치(100)로부터 사용자 음성, 공기 조화 장치(100)가 센싱한 센싱 데이터를 수신할 수 있다. 또한, 외부 서버(200)는 공기 조화 장치(100) 또는 스마트 홈 서비스 서버를 통해 공기 조화 장치(100)가 위치한 영역의 날씨 정보를 함께 수신할 수 있다.
외부 서버(200)는 공기 조화 장치(100)의 사용 이력을 바탕으로 판단된 사용자의 냉방 성향 및 사용자 음성에 포함된 사용자의 상태를 바탕으로 공기 조화 장치(100)를 제어하기 위한 제어 명령을 판단할 수 있다. 구체적으로, 외부 서버(200)는 복수의 냉방 성향과 사용자 상태를 바탕으로 결정된 제어 명령을 저장할 수 있으며, 외부 서버(200)는 저장된 제어 명령 중 사용자의 냉방 성향 및 사용자의 상태에 대응되는 제어 명령을 획득할 수 있다. 또한, 외부 서버(200)는 현재 공기 조화 장치(100)가 획득한 센싱 데이터를 바탕으로 제어 명령을 획득할 수 있다.
또한, 외부 서버(200)는 제어 명령과 함께 제어 명령에 대응되는 음성 메시지에 대한 정보를 함께 획득할 수 있다. 예를 들어, 제어 명령이 "실내 온도를 2도 낮추는 제어 명령"인 경우, 외부 서버(200)는 제어 명령에 대응되는 음성 메시지로서 "2도 낮춰드릴께요"라는 음성 메시지에 대한 정보를 획득할 수 있다. 이때, 이때, 외부 서버(200)가 제어 명령을 나타내는 메시지로 음성 메시지에 대한 정보를 획득하는 것은 일 실시예에 불과할 뿐, 다양한 형태의 메시지(예를 들어, 텍스트 메시지, 진동 메시지 등)에 대한 정보를 획득할 수 있다.
외부 서버(200)는 제어 명령을 공기 조화 장치(100)에 전송할 수 있다. 이때, 외부 서버(200)는 제어 명령과 함께 음성 메시지를 공기 조화 장치(100)에 전송할 수 있다.
공기 조화 장치(100)는 수신된 제어 명령에 따라 냉방 동작을 수행할 수 있으며, 음성 메시지를 출력할 수 있다. 예로, 공기 조화 장치(100)는 감지된 온도보다 2도 낮추기 위한 제어 명령에 따라 동작할 수 있으며, "2도 낮춰드릴께요"라는 음성 메시지를 출력할 수 있다.
상술한 바와 같이, 공기 조화 장치(100)는 사용자의 냉방 성향에 따라 사용자 상태에 대응되는 동작을 수행함으로써, 사용자에게 최적화된 냉방 서비스를 제공할 수 있게 된다.
한편, 본 개시의 다른 실시예에 따르면, 공기 조화 장치(100)는 사용자가 공기 조화 장치(100)를 사용한 이력을 바탕으로 학습된 인공지능 모델을 이용하여 제어 명령을 획득할 수 있다.
구체적으로, 사용자 명령이 입력되면, 공기 조화 장치(100)는 사용자 명령에 대한 정보 및 공기 조화 장치(100)가 감지한 센싱 데이터를 외부 서버(200)로 전송할 수 있다. 외부 서버(200)는 사용자 명령에 대한 정보 및 공기 조화 장치(100)가 감지한 센싱 데이터를 바탕으로 인공지능 모델을 학습시킬 수 있다. 즉, 인공지능 모델은 사용자의 공기 조화 장치(100) 사용 이력을 바탕으로 학습될 수 있다.
사용자 상태를 포함하는 사용자 음성이 수신되면, 공기 조화 장치(100)는 수신된 사용자 음성을 외부 서버(200)에 전송할 수 있다. 그리고, 공기 조화 장치(100)는 사용자 상태를 학습된 인공지능 모델에 입력하여 공기 조화 장치(100)를 제어하기 위한 제어 명령을 획득할 수 있다.
그리고, 외부 서버(200)는 획득된 제어 명령을 공기 조화 장치(100)에 전송할 수 있으며, 공기 조화 장치(100)는 수신된 제어 명령을 바탕으로 냉방 동작을 수행할 수 있다.
상술한 실시예에서 언급된 인공지능 모델은 인공지능 알고리즘 기반으로 학습된 인공지능 모델로서, 예로, 신경망(Neural Network)을 기반으로 하는 모델일 수 있다. 학습된 인공지능 모델은 인간의 뇌 구조를 컴퓨터 상에서 모의하도록 설계될 수 있으며 인간의 신경망의 뉴런(neuron)을 모의하는, 가중치를 가지는 복수의 네트워크 노드들을 포함할 수 있다. 복수의 네트워크 노드들은 뉴런이 시냅스(synapse)를 통하여 신호를 주고 받는 뉴런의 시냅틱(synaptic) 활동을 모의하도록 각각 연결 관계를 형성할 수 있다. 또한, 학습된 인공지능 모델은, 일 예로, 신경망 모델, 또는 신경망 모델에서 발전한 딥 러닝 모델을 포함할 수 있다. 딥 러닝 모델에서 복수의 네트워크 노드들은 서로 다른 깊이(또는, 레이어)에 위치하면서 컨볼루션(convolution) 연결 관계에 따라 데이터를 주고 받을 수 있다. 학습된 인공지능 모델의 예에는 DNN(Deep Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network), BRDNN(Bidirectional Recurrent Deep Neural Network) 등이 있을 수 있으나 이에 한정되지 않는다.
또한, 사용자의 냉방 성향에 따라 제어 명령을 획득하기 위하여, 인공지능 전용 프로그램(또는 인공지능 에이전트, Artificial intelligence agent)인 개인 비서 프로그램을 이용할 수 있다. 이때, 개인 비서 프로그램은 AI(Artificial Intelligence) 기반의 서비스를 제공하기 위한 전용 프로그램으로서, 기존의 범용 프로세서(예를 들어, CPU) 또는 별도의 AI 전용 프로세서(예를 들어, GPU 등)에 의해 실행될 수 있다.
한편, 상술한 실시예에서는 공기 조화 장치(100)가 외부 서버(200)와 연동하여 동작하는 것으로 설명하였으나, 이는 일 실시예에 불과할 뿐, 공기 조화 장치(100)가 스스로 사용자의 냉방 성향을 분석하여 저장하거나 사용자의 냉방 성향에 따라 인공지능 모델을 저장할 수 있다.
도 2a는 본 개시의 일 실시예에 따른, 공기 조화 장치(100)의 구성을 간략히 도시한 블럭도이다. 도 2a에 도시된 바와 같이, 공기 조화 장치(100)는 통신부(110), 냉방부(120), 메모리(130) 및 프로세서(140)를 포함할 수 있다. 도 2a에 도시된 구성들은 본 개시의 실시 예들을 구현하기 위한 예시도이며, 당업자에게 자명한 수준의 적절한 하드웨어/소프트웨어 구성들이 공기 조화 장치(100)에 추가로 포함되거나 도 2a에 도시된 구성이 생략될 수 있다.
통신부(110)는 다양한 통신 방식을 이용하여 외부의 다른 장치와 통신을 수행할 수 있다. 특히, 통신부(110)는 외부 서버(200)로 사용자 명령에 대한 정보를 포함하는 이벤트에 대한 정보, 사용자 상태를 포함하는 사용자 음성을 전송할 수 있다. 또한, 통신부(110)는 외부 서버(200)로부터 사용자 냉방 성향을 바탕으로 판단된 제어 명령을 수신할 수 있다. 또한, 통신부(110)는 외부의 전자 장치 또는 리모컨과 통신을 수행할 수 있다. 이때, 통신부(110)는 리모컨 등을 통해 사용자 음성 또는 사용자 명령을 수신할 수 있다.
특히, 통신부(110)는 다양한 유형의 통신방식에 따라 다양한 유형의 외부 기기와 통신을 수행할 수 있다. 통신부(110)는 와이파이칩, 블루투스 칩, 무선 통신 칩, IR 칩, 지그비 칩 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 프로세서(130)는 통신부(110)를 이용하여 외부 장치 또는 각종 외부의 다른 장치와 통신을 수행할 수 있다. 그 밖에, 통신부(110)는 와이파이 칩 등과 같은 다양한 통신 칩을 통해 외부 서버(200)와 통신을 수행할 수 있다.
냉방부(120)는 공기 조화 장치(100)의 냉방 동작을 수행할 수 있다. 이때, 냉방부(120)는 리모컨 또는 공기 조화 장치(100)에 포함된 버튼을 통해 입력된 사용자 명령에 따라 냉방 동작을 수행할 수 있다. 또한, 냉방부(120)는 공기 조화 장치(100)에 포함된 마이크 또는 공기 조화 장치(100)와 연결된 장치에 포함된 마이크로부터 입력된 사용자 음성에 따라 냉방 동작을 수행할 수 있다.
이때, 냉방부(120)는 사용자 명령 또는 사용자 음성에 따라 설정된 온도, 바람 세기, 냉방 모드, 제습 여부 등을 바탕으로 냉방 동작을 수행할 수 있다. 또한, 냉방부(120)는 공기 조화 장치(100)의 실내기 뿐만 아니라 실외기 역시 포함될 수 있다.
메모리(130)는 공기 조화 장치(100)의 적어도 하나의 다른 구성요소에 관계된 명령(instruction) 또는 데이터를 저장할 수 있다. 특히, 메모리(130)는 비휘발성 메모리, 휘발성 메모리, 플래시메모리(flash-memory), 하드디스크 드라이브(HDD) 또는 솔리드 스테이트 드라이브(SSD) 등으로 구현될 수 있다. 메모리(130)는 프로세서(140)에 의해 액세스되며, 프로세서(140)에 의한 데이터의 독취/기록/수정/삭제/갱신 등이 수행될 수 있다. 본 개시에서 메모리라는 용어는 메모리(130), 프로세서(140) 내 롬(미도시), 램(미도시) 또는 공기 조화 장치(100)에 장착되는 메모리 카드(미도시)(예를 들어, micro SD 카드, 메모리 스틱)를 포함할 수 있다.
특히, 메모리(130)는 인공지능 전용 프로그램을 저장할 수 있다. 이때, 인공지능 전용 프로그램은 공기 조화 장치(100)에 대한 다양한 서비스를 제공하기 위한 개인화된 프로그램이다.
프로세서(140)는 통신부(110), 냉방부(120) 및 메모리(130)와 전기적으로 연결되어 공기 조화 장치(100)의 전반적인 동작 및 기능을 제어할 수 있다. 특히, 프로세서(140)는 메모리(130)에 저장된 다양한 프로그램(또는 명령어)을 이용하여 사용자 성향에 대응되는 제어 명령을 획득하고, 획득된 제어 명령에 따라 냉방 동작을 수행하도록 공기 조화 장치(100)를 제어할 수 있다.
구체적으로, 사용자의 상태를 포함하는 사용자 음성이 획득되면, 프로세서(140)는 사용자 음성을 외부 서버(200)로 전송하도록 통신부(110)를 제어할 수 있다. 그리고, 프로세서(140)는 통신부(110)를 통해 외부 서버(200)로부터 공기 조화 장치(100)의 사용 이력을 바탕으로 판단된 사용자의 냉방 성향 및 사용자의 상태를 이용하여 획득된 제어 명령을 수신할 수 있다. 그리고, 프로세서(140)는 제어 명령을 바탕으로 냉방부(120)를 제어할 수 있다.
특히, 사용자 음성을 외부 서버(200)로 전송하기 전에 공기 조화 장치(100)를 제어하기 위한 사용자 명령이 획득되면, 프로세서(140)는 사용자 명령에 대한 정보, 공기 조화 장치(100)가 감지한 센싱 데이터 및 공기 조화 장치(100)가 위치한 지역의 날씨 정보를 외부 서버(200)로 전송하도록 통신부(110)를 제어할 수 있다. 즉, 프로세서(140)는 외부 서버(200)가 사용자의 냉방 성향을 판단하기 위해 이용되는 공기 조화 장치(100)에 대한 사용 이력에 대한 정보를 외부 서버(200)로 전송할 수 있다.
이때, 사용자의 냉방 성향은 외부 서버(200)로 전송한 사용자 명령에 대한 정보, 공기 조화 장치(100)가 감지한 센싱 데이터 및 공기 조화 장치가 위치한 지역의 날씨 정보를 바탕으로 기설정된 주기마다 판단될 수 있다.
또한, 상기 사용자의 냉방 성향은 복수의 냉방 성향 중 상기 공기 조화 장치의 사용 이력에 대응되는 냉방 성향이며, 이때, 복수의 냉방 성향은, 사용자에 의해 설정된 냉방 모드, 바람 세기 및 선호 온도의 조합으로 결정될 수 있다. 예로, 복수의 냉방 성향은 쾌속 일반 성향, 절전 일반 성향, 쾌속 무풍 성향 및 절전 일반 성향을 포함할 수 있다.
또한, 프로세서(140)는 사용자 음성과 함께 공기 조화 장치(100)에서 감지된 센싱 데이터 및 공기 조화 장치(100)의 식별 정보를 외부 서버(200)로 전송하도록 통신부(110)를 제어할 수 있다.
또한, 프로세서(140)는 통신부(110)를 통해 외부 서버(200)로부터 사용자의 냉방 성향에 대응되는 제어 명령을 수신할 수 있다. 이때, 제어 명령은 사용자의 냉방 성향, 사용자 음성, 공기 조화 장치(100)가 감지한 센싱 데이터 및 공기 조화 장치가 위치한 지역의 날씨 정보를 바탕으로 결정된 공기 조화 장치의 설정 온도, 냉방 모드, 바람 세기에 대한 정보를 포함할 수 있다. 본 개시의 다른 실시예로, 제어 명령은 사용자의 냉방 성향을 바탕으로 학습된 인공지능 모델에 사용자 음성을 입력하여 획득될 수 있다.
또한, 프로세서(140)는 통신부(110)를 통해 외부 서버로부터 제어 명령과 함께 제어 명령에 대응되는 음성 메시지에 대한 정보를 함께 수신할 수 있다. 이때, 프로세서(140)는 제어 명령에 따라 냉방부(130)를 제어하고, 제어 명령에 대응되는 음성 메시지를 출력할 수 있다.
도 2b는 본 개시의 일 실시예에 따른, 공기 조화 장치의 구성을 상세히 도시한 블록도이다. 도 2b에 도시된 바와 같이, 공기 조화 장치(100)는 통신부(110), 냉방부(120), 메모리(130), 센서(150), 출력부(160), 마이크(170), 입력부(180) 및 프로세서(140)를 포함할 수 있다. 한편, 통신부(110), 냉방부(120), 메모리(130) 및 프로세서(140)는 도 2a에서 설명하였으므로, 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
센서(150)는 공기 조화 장치(100)가 위치한 영역의 다양한 정보를 획득할 수 있다. 이때, 센서(150)는 도 2b에 도시된 바와 같이, 온도 센서(150), 습도 센서(152) 등을 포함할 수 있으나, 이는 일 실시예에 불과할 뿐, 다른 센서(예를 들어, 사용자의 존재를 감지하기 위한 IR 센서, 근접 센서, 카메라 등) 역시 포함될 수 있다.
출력부(160)는 공기 조화 장치(100)가 제공하는 메시지를 출력할 수 있다. 이때, 출력부(160)는 도 2b에 도시된 바와 같이, 음성 메시지를 제공하기 위한 스피커(161), 시각적 메시지를 제공하기 위한 디스플레이(162), LED(163) 등이 포함될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
마이크(170)는 사용자 음성을 획득하기 위한 구성으로서, 공기 조화 장치(100) 내에 구비될 수 있으나, 이는 일 실시예에 불과할 뿐, 공기 조화 장치(100)의 외부에 구비되며 공기 조화 장치(100)와 전기적으로 연결될 수 있다.
입력부(180)는 사용자 명령을 수신하여 프로세서(140)로 전달할 수 있다. 이때, 입력부(180)는 터치 센서, (디지털) 펜 센서, 압력 센서, 키 등을 포함할 수 있다. 터치 센서는, 예를 들면, 정전식, 감압식, 적외선 방식, 또는 초음파 방식 중 적어도 하나의 방식을 사용할 수 있다. (디지털) 펜 센서는, 예를 들면, 터치 패널의 일부이거나, 별도의 인식용 쉬트를 포함할 수 있다. 키는, 예를 들면, 물리적인 버튼, 광학식 키, 또는 키패드를 포함할 수 있다.
도 3a는 본 개시의 일 실시예에 따른, 외부 서버의 구성을 도시한 블록도이다. 도 3a에 도시된 바와 같이, 외부 서버(200)는 통신부(210), 메모리(220), 프로세서(230)를 포함할 수 있다. 도 3a에 도시된 구성들은 본 개시의 실시 예들을 구현하기 위한 예시도이며, 당업자에게 자명한 수준의 적절한 하드웨어/소프트웨어 구성들이 외부 서버(200)에 추가로 포함되거나 도 3a에 도시된 구성이 생략될 수 있다. 한편, 본 개시의 일 실시예에 따른, 외부 서버(200)는 외부에 구현된 서버로 구현될 수 있으나, 이는 일 실시예에 불과할 뿐, 댁 내에 구비되는 전자 장치(예로, 홈 게이트웨이, TV 등) 중 하나로 구현될 수 있다.
통신부(210)는 공기 조화 장치(100)와 통신을 수행할 수 있다. 특히, 통신부(210)는 공기 조화 장치(100)로부터 사용자 명령에 대한 정보를 포함하는 이벤트에 대한 정보(혹은, 공기 조화 장치의 사용 이력 정보)를 수신할 수 있으며, 사용자 상태를 포함하는 사용자 음성에 대한 정보를 수신할 수 있다. 또한, 통신부(210)는 공기 조화 장치(100)로 사용자의 냉방 성향에 따라 결정된 제어 명령을 전송할 수 있다. 특히, 통신부(210)는 다양한 유형의 통신방식에 따라 다양한 유형의 공기 조화 장치(100)와 통신을 수행할 수 있다. 통신부(210)는 와이파이칩, 블루투스 칩, 무선 통신 칩 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
메모리(220)는 외부 서버(200)의 적어도 하나의 다른 구성요소에 관계된 명령(instruction) 또는 데이터를 저장할 수 있다. 특히, 메모리(220)는 비휘발성 메모리, 휘발성 메모리, 플래시메모리(flash-memory), 하드디스크 드라이브(HDD) 또는 솔리드 스테이트 드라이브(SSD) 등으로 구현될 수 있다. 메모리(220)는 프로세서(230)에 의해 액세스되며, 프로세서(230)에 의한 데이터의 독취/기록/수정/삭제/갱신 등이 수행될 수 있다. 본 개시에서 메모리라는 용어는 메모리(220), 프로세서(230) 내 롬(미도시), 램(미도시) 또는 외부 서버(200)에 장착되는 메모리 카드(미도시)(예를 들어, micro SD 카드, 메모리 스틱)를 포함할 수 있다.
특히, 메모리(220)는 공기 조화 장치(혹은, 사용자)에 대응되는 냉방 성향을 저장할 수 있다. 또한, 메모리(220)는 냉방 성향 및 사용자 상태에 매칭된 제어 명령을 포함하는 매칭 테이블을 저장할 수 있다. 또한, 메모리(220)는 인공지능 모델을 저장할 수 있다. 이때, 인공지능 모델은 공기 조화 장치(100)의 사용 이력을 바탕으로 학습된 모델로서, 인공지능 모델에 사용자 상태에 대한 정보를 입력하여 공기 조화 장치(100)를 제어하기 위한 제어 명령을 획득할 수 있다.
또한, 메모리(220)는 도 3b에 도시된 바와 같은 사용자의 냉방 성향을 분석하여 사용자의 냉방 성향에 따라 제어 명령을 제공하기 위한 다양한 모듈을 포함할 수 있다.
프로세서(230)(또는, 제어부)는 메모리(220)에 저장된 각종 프로그램을 이용하여 외부 서버(200)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 구체적으로, 프로세서(230)는 공기 조화 장치(100)로부터 수신된 사용자 명령에 대한 정보, 공기 조화 장치(100)가 감지한 센싱 데이터 및 공기 조화 장치(100)가 위치한 지역의 날씨 정보를 수신하여 공기 조화 장치(100)를 사용하는 사용자의 냉방 성향을 획득할 수 있다. 즉, 프로세서(230)는 공기 조화 장치(100)의 사용 이력을 바탕으로 사용자의 냉방 성향을 판단할 수 있다. 이때, 프로세서(230)는 기설정된 주기(예로, 1일)마다 공기 조화 장치(100)의 사용 이력을 바탕으로 사용자의 냉방 성향을 판단할 수 있다.
이때, 프로세서(230)는 복수의 냉방 성향 중 공기 조화 장치(100)의 사용 이력에 대응되는 냉방 성향을 판단할 수 있다. 특히, 복수의 냉방 성향은 사용자에 의해 설정된 냉방 모드, 바람 세기 및 선호 온도의 조합으로 결정된 쾌속 일반 성향, 절전 일반 성향, 쾌속 무풍 성향 및 절전 일반 성향을 포함할 수 있다.
그리고, 프로세서(230)는 공기 조화 장치(100)에 대한 정보와 공기 조화 장치(100)에 대응되는 냉방 성향을 매칭하여 저장할 수 있다.
추후, 프로세서(230)는 통신부(210)를 통해 사용자의 상태를 포함하는 사용자 음성을 공기 조화 장치(100)로부터 수신할 수 있다.
그리고, 프로세서(230)는 공기 조화 장치(100)의 사용 이력을 바탕으로 판단된 사용자의 냉방 성향 및 사용자의 상태를 바탕으로 공기 조화 장치(100)를 제어하기 위한 제어 명령을 획득할 수 있다. 일 실시예로, 프로세서(230)는 냉방 성향 및 사용자 상태에 따라 제어 명령이 매칭되어 저장된 매칭 테이블을 이용하여 사용자 음성에 대한 제어 명령을 획득할 수 있다. 또 다른 실시예로, 프로세서(230)는 사용자의 냉방 성향을 바탕으로 학습된 인공지능 모델에 상기 사용자 음성을 입력하여 상기 제어 명령을 획득할 수 있다.
그리고, 프로세서(230)는 획득된 제어 명령을 공기 조화 장치(100)로 전송하도록 상기 통신부(210)를 제어할 수 있다.
도 3b는 본 개시의 일 실시예에 따른, 사용자의 냉방 성향을 분석하여 사용자 냉방 성향에 따라 제어 명령을 제공하기 위한 모듈들을 포함하는 블록도이다. 도 3b에 도시된 바와 같이, 외부 서버(200)는 데이터 수집 모듈(310), 사용자 냉방 성향 분석 모듈(320), 음성 인식 모듈(330), 제어 명령 획득 모듈(340) 및 음성 메시지 획득 모듈(350)을 포함할 수 있다.
데이터 수집 모듈(310)은 공기 조화 장치(100)로부터 수신된 데이터를 수집할 수 있다. 이때, 데이터 수집 모듈(310)은 공기 조화 장치(100)로부터 수신된 이벤트에 대한 정보를 획득할 수 있다. 이벤트에 대한 정보에는 사용자 명령에 대한 정보(예로, 사용자가 설정한 선호 온도, 사용자가 설정한 바람 세기, 사용자가 설정한 모드 등), 공기 조화 장치(100)가 감지한 센싱 데이터, 공기 조화 장치(100)가 위치하는 지역의 날씨 정보 등이 포함될 수 있다.
이때, 데이터 수집 모듈(310)은 공기 조화 장치(100)를 기준으로 데이터를 수집할 수 있으나, 이는 일 실시예에 불과할 뿐, 공기 조화 장치(100)의 사용자를 기준으로 데이터를 수집할 수 있다.
사용자 냉방 성향 분석 모듈(320)은 데이터 수집 모듈(310)이 수집한 데이터(즉, 공기 조화 장치(100)에 대한 사용 이력)을 바탕으로 사용자의 냉방 성향을 분석할 수 있다.
이때, 사용자의 냉방 성향은 복수의 냉방 성향 중 하나일 수 있다. 복수의 냉방 성향은 사용자에 의해 설정된 냉방 모드, 바람 세기 및 선호 온도의 조합으로 분류될 수 있다.
구체적으로, 사용자 냉방 성향 분석 모듈(320)은 사용자가 설정한 냉방 모드, 바람 세기 등을 바탕으로 냉각 세기를 판단할 수 있다. 이때, 냉각 세기는 공기 조화 장치(100)의 냉방 능력을 의미하며, 강한 냉방 능력이 필요한 냉방 모드(예로, 쾌속 냉방 모드) 또는 바람의 세기가 강할수록 냉각 세기가 높아지며, 약한 냉방 능력이 필요한 냉방 모드(예로, 절전 냉방 모드) 또는 바람의 세기가 약할수록 냉각 세기가 약해질 수 있다. 또한, 냉각 세기는 공기 조화 장치(100)의 소비 전력과도 연관있을 수 있다. 그리고, 사용자 냉방 성향 분석 모듈(320)은 판단된 냉각 세기 및 사용자가 선호하는 선호 온도를 바탕으로 복수의 냉방 성향 중 하나를 판단할 수 있다. 이때, 복수의 냉방 성향에는 쾌속 일반 냉방 성향, 쾌속 무풍 냉방 성향, 절전 일반 냉방 성향, 절전 무풍 냉방 성향 등이 포함될 수 있다.
음성 인식 모듈(330)은 공기 조화 장치(100)로부터 수신된 사용자 음성을 텍스트로 변환할 수 있다. 또한, 음성 인식 모듈(330)은 수신된 사용자 음성에 대한 자연어 처리 동작 및 자연어 이해 동작을 수행할 수 있다.
제어 명령 획득 모듈(340)은 사용자 냉방 성향 분석 모듈(340)을 통해 분석된 사용자의 냉방 성향을 바탕으로 사용자 음성에 대한 제어 명령을 획득할 수 있다. 구체적으로, 제어 명령 획득 모듈(340)은 사용자 냉방 성향 및 사용자 음성에 포함된 사용자 상태에 따라 제어 명령이 매칭되어 저장된 매칭 테이블을 저장할 수 있다. 그리고, 제어 명령 획득 모듈(340)은 매칭 테이블을 이용하여, 사용자 음성에 포함된 사용자 상태 및 사용자 냉방 성향에 대응되는 제어 명령을 획득할 수 있다.
음성 메시지 획득 모듈(350)은 획득된 제어 명령에 대응되는 음성 메시지를 획득할 수 있다. 이때, 음성 메시지는 공기 조화 장치(100)가 출력하기 위한 음성 메시지로서, 제어 명령에 대한 정보(예를 들어, 설정 온도, 바람 세기, 냉방 모드 등)를 포함할 수 있다.
한편, 상술한 실시예에서는 외부 서버(200)가 하나로 구현되는 것으로 설명하였으나, 이는 일 실시예에 불과할 뿐, 복수의 서버로 구현될 수 있다. 예로, 음성 인식 모듈(330)이 별도의 서버로 구현될 수 있으며, 데이터 수집 모듈(310) 역시 별도의 서버로 구현될 수 있다.
이하에서는 도 4 내지 도 7을 참조하여, 공기 조화 장치(100) 및 외부 장치(200)가 사용자 냉방 성향을 판단하여 사용자 음성에 대응되는 제어 명령을 제공하는 실시예에 대해 상세히 설명하도록 한다.
도 4 및 도 5는 본 개시의 일 실시예에 따른, 사용자 냉방 성향을 판단하는 방법을 설명하기 위한 도면들이다.
우선, 공기 조화 장치(100)는 공기 조화 장치(100)를 조작하기 위한 사용자 명령을 입력받는 이벤트 발생을 감지할 수 있다(S410). 예를 들어, 사용자가 공기 조화 장치(100)의 선호 온도, 바람 세기, 냉방 모드, 취침 설정 등을 설정하기 위한 사용자 명령이 입력된 경우, 공기 조화 장치(100)는 사용자 명령을 입력받는 이벤트 발생을 감지할 수 있다.
또한, 공기 조화 장치(100)는 이벤트 발생이 감지된 시점으로부터 기설정된 기간 내에 센싱 데이터를 감지할 수 있다.
또한, 공기 조화 장치(100)는 댁 내에 위치한 복수의 사용자 중 사용자 명령을 입력한 사용자를 감지할 수 있다. 이때, 공기 조화 장치(100)는 공기 조화 장치(100) 또는 공기 조화 장치(100)와 전기적으로 연결된 전자 장치(100)에 포함된 카메라로부터 촬영된 이미지를 분석하여 사용자를 감지할 수 있으며, 사용자가 발화한 음성, 사용자가 입력한 식별 정보 등과 같은 다양한 정보를 통해 사용자 명령을 입력한 사용자를 감지할 수 있다.
공기 조화 장치(100)는 이벤트에 대한 정보를 서버(200)에 전송할 수 있다(S420). 이때, 이벤트에 대한 정보는 사용자가 공기 조화 장치(100)를 사용한 이력에 대한 정보로서, 사용자 명령에 대한 정보(예로, 사용자가 설정한 선호 온도, 바람 세기, 냉방 모드 등에 대한 정보), 공기 조화 장치(100)가 감지한 센싱 데이터(예를 들어, 온도 데이터, 습도 데이터 등) 등을 포함할 수 있다. 또 다른 실시예에 따르면, 이벤트에 대한 정보에는 공기 조화 장치(100)의 식별 정보(예를 들어, 공기 조화 장치(100)의 모델명, 제품 번호, 제조사, MAC 주소 등)를 포함할 수 있다. 또한, 이벤트에 대한 정보는 공기 조화 장치(100)가 감지한 사용자에 대한 정보를 포함할 수 있다. 또한, 이벤트에 대한 정보는 공기 조화 장치(100)가 위치한 지역의 날씨 정보를 포함할 수 있다.
서버(200)는 이벤트에 대한 정보를 바탕으로 사용자 냉방 성향을 분석할 수 있다(S430).
구체적으로, 서버(200)는 공기 조화 장치(100)로부터 수신된 이벤트에 대한 정보들을 바탕으로 사용자 냉방 성향을 분석할 수 있다. 이때, 사용자의 냉방 성향은 기설정된 주기(예로, 1일)마다 갱신될 수 있으며, 최근에 수신된 이벤트에 대한 정보들에 가중치를 부여하여 사용자 냉방 성향을 분석할 수 있다.
특히, 서버(200)는 이벤트에 대한 정보에 포함된 사용자가 설정한 냉방 모드, 바람 세기 등을 바탕으로 냉각 세기를 판단할 수 있다. 이때, 냉각 세기는 공기 조화 장치(100)의 냉방 능력을 의미로서, 공기 조화 장치(100)의 소비 전력과도 연관있을 수 있다. 그리고, 사용자 냉방 성향 분석 모듈(320)은 판단된 냉각 세기 및 사용자가 선호하는 선호 온도를 바탕으로 복수의 냉방 성향 중 하나를 판단할 수 있다.
이때, 복수의 냉방 성향에는 쾌속 일반 냉방 성향, 쾌속 무풍 냉방 성향, 절전 일반 냉방 성향, 절전 무풍 냉방 성향 등이 포함될 수 있다. 구체적으로, 도 5에 도시된 바와 같이, 사용자의 선호 온도가 낮고 냉각 세기가 높은 사용자 명령이 자주 입력되면 서버(200)는 사용자의 냉방 성향을 쾌속 일반 냉방 성향(510)으로 판단할 수 있으며, 사용자의 선호 온도가 낮고 냉각 세기가 낮은 사용자 명령이 자주 입력되면, 서버(200)는 사용자의 냉방 성향을 쾌속 무풍 냉방 성향(520)으로 판단할 수 있으며, 사용자의 선호 온도가 높고 냉각 세기가 높은 사용자 명령이 자주 입력되면, 서버(200)는 사용자의 냉방 성향을 절전 일반 냉방 성향(530)으로 판단할 수 있으며, 사용자의 선호 온도가 높고 냉각 세기가 낮은 사용자 명령이 자주 입력되면, 서버(200)는 사용자의 냉방 성향을 절전 무풍 냉방 성향(540)으로 판단할 수 있다. 또한, 사용자의 선호 온도 및 냉각 세기가 중간 정도이면, 서버(200)는 사용자의 냉방 성향을 일반 냉방 성향(550)으로 판단할 수 있다.
이때, 복수의 냉방 성향을 나누는 기준이 되는 냉각 세기 및 선호 온도는 제조사 혹은 서비스 제공자에 의해 설정될 수 있으나, 이는 일 실시예에 불과할 뿐, 복수의 공기 조화 장치로부터 수신된 정보들에 의해 설정될 수 있다.
서버(200)는 공기 조화 장치(100)를 이용하는 사용자의 냉방 성향을 공기 조화 장치(100)와 매칭하여 저장할 수 있다. 이때, 서버(200)는 공기 조화 장치(100)와 냉방 성향을 매칭하여 저장할 수 있으나, 이는 일 실시예에 불과할 뿐, 공기 조화 장치(100)를 사용하는 사용자 별로 냉방 성향을 매칭하여 저장할 수 있다.
도 6 및 도 7은 본 개시의 일 실시예에 따른, 사용자 냉방 성향 및 사용자 음성을 바탕으로 제어 명령을 획득하는 방법을 설명하기 위한 도면들이다.
공기 조화 장치(100)는 사용자 음성을 입력받을 수 있다(S610). 이때, 사용자 음성은 사용자 상태를 나타내는 텍스트를 포함할 수 있다. 예로, 사용자 음성은 "더워"와 같이, 사용자가 온도에 대해 느끼는 상태를 포함할 수 있다.
공기 조화 장치(100)는 사용자 음성 및 센싱 데이터를 서버(200)로 전송할 수 있다(S620). 구체적으로, 공기 조화 장치(100)는 사용자 음성뿐만 아니라 사용자 음성이 입력된 시점을 기준으로 기설정된 기간 내에 수집된 센싱 데이터를 함께 공기 조화 장치(100)로 전송할 수 있다. 뿐만 아니라, 공기 조화 장치(100)는 사용자 음성을 발화한 사용자를 감지하여 감지된 사용자에 대한 정보를 전송할 수 있으며, 공기 조화 장치(100)가 위치한 지역의 날씨 데이터를 함께 전송할 수 있다.
서버(200)는 사용자 음성, 센싱 데이터, 날씨 데이터 및 냉방 성향을 바탕으로 제어 명령을 판단할 수 있다(S200). 구체적으로, 서버(200)는 사용자가 발화한 사용자의 상태, 사용자의 냉방 성향, 현재 기온 상태, 음성 메시지 및 제어 명령을 매칭하여 저장하는 매칭 테이블을 저장할 수 있다. 예로, 서버(200)는 도 7에 도시된 바와 같이, 사용자가 발화한 사용자 상태(710), 현재 기온 상태(720), 사용자 냉방 성향(730), 음성 메시지(740) 및 제어 명령(750)을 매칭하여 저장할 수 있다.
일 예로, 사용자가 "매우 더워"라는 사용자 상태를 포함하는 발화를 한 경우, 서버(200)는 설정 기온, 선호 기온, 사용자의 냉방 성향과 무관하게 냉방 모드를 "쾌속 냉방 모드"로 설정하도록 하는 제어 명령을 판단할 수 있다. 다른 예로, 사용자가 "더워"라고 발화하고 설정 온도가 선호 온도보다 높으며 사용자의 냉방 성향이 고온 고속인 경우, 서버(200)는 "설정 온도와 선호 온도 차이"만큼 온도를 낮추고, 바람 세기를 증가시키는 제어 명령을 판단할 수 있다. 또 다른 예로, 사용자가 "추워"라고 발화하고 설정 온도가 선호 온도보다 높으며 사용자 냉방 성향이 저온 저속인 경우, 서버(200)는 냉방 모드를 "무풍 모드"로 전환하도록 하는 제어 명령을 판단할 수 있다. 또 다른 예로, 사용자가 "매우 추워"라고 발화한 경우, 서버(200)는 설정 기온, 선호 기온, 사용자의 냉방 성향과 무관하게 사용자의 냉방 모드를 "무풍 모드"로 설정하도록 하는 제어 명령을 판단할 수 있다.
서버(200)는 제어 명령에 대응되는 음성 메시지를 획득할 수 있다(S640). 구체적으로, 서버(200)는 도 7에 도시된 바와 같은 매칭 테이블을 이용하여 획득된 제어 명령에 대응되는 음성 메시지를 획득할 수 있다. 예로, 사용자가 "매우 더워"라는 사용자 상태를 포함하는 발화를 한 경우, 서버(200)는 제어 명령에 대응되는 음성 메시지로 "빠른 냉방을 위해 스피드 운전으로 전환할께요"라는 음성 메시지를 획득할 수 있다.
서버(200)는 획득된 제어 명령 및 음성 메시지를 공기 조화 장치(100)로 전송할 수 있다(S650).
공기 조화 장치(100)는 제어 명령에 따라 냉방 동작을 수행할 수 있다(S660). 예로, 공기 조화 장치(100)는 제어 명령에 포함된 설정 온도, 바람 세기, 냉방 모드 등을 바탕으로 냉방부(120)를 제어하여 냉방 동작을 수행할 수 있다.
공기 조화 장치(100)는 제어 명령에 대응되는 음성 메시지를 출력할 수 있다(S670). 이때, 제어 명령에 대한 정보를 제공하기 위하여, 음성 메시지를 출력하는 일 실시예에 불과할 뿐, 제어 명령에 대응되는 다양한 형태의 메시지(예로, 시각적 형태의 메시지, 촉각적 형태의 메시지 등)로 구현될 수 있다.
한편, 도 7에 도시된 바와 같은 매칭 테이블은 일 실시예에 불과할 뿐, 다른 형태의 매칭 테이블로 구현될 수 있다. 예로, 사용자가 발화한 음성에 포함된 사용자 상태가 단순히 "매우 더워","더워","추워","매우 추워"에 한정되는 것이 아닌 "덥네", "엄청 덥다", "으스스하다" 등과 같은 다양한 형태의 사용자 상태를 포함할 수 있다. 이때, 서버(200)(또는 공기 조화 장치(100))는 자연어 이해를 통해 사용자 음성을 처리하여 사용자 상태에 대응되는 제어 명령을 획득할 수 있다.
도 8은 본 개시의 다른 실시예에 따른, 사용자 냉방 성향을 바탕으로 학습된 인공지능 모델을 이용하여 제어 명령을 획득하는 실시예를 설명하기 위한 시퀀스도이다.
우선, 공기 조화 장치(100)는 공기 조화 장치를 조작하기 위한 사용자 명령이 입력되는 이벤트를 감지할 수 있다(S810). 예를 들어, 사용자가 공기 조화 장치(100)의 선호 온도, 바람 세기, 냉방 모드, 취침 설정 등을 설정하기 위한 사용자 명령이 입력된 경우, 공기 조화 장치(100)는 사용자 명령을 입력받는 이벤트 발생을 감지할 수 있다. 또한, 공기 조화 장치(100)는 이벤트 발생이 감지된 시점으로부터 기설정된 기간 내에 센싱 데이터를 감지할 수 있다.
그리고, 공기 조화 장치(100)는 이벤트에 대한 정보를 서버(200)로 전송할 수 있다(S820). 이때, 이벤트에 대한 정보는 사용자가 공기 조화 장치(100)를 사용한 이력에 대한 정보로서, 사용자 명령에 대한 정보(예로, 사용자가 설정한 선호 온도, 바람 세기, 냉방 모드 등에 대한 정보), 공기 조화 장치(100)가 감지한 센싱 데이터(예를 들어, 온도 데이터, 습도 데이터 등) 등을 포함할 수 있다.
서버(200)는 수신된 이벤트에 대한 정보를 바탕으로 인공지능 모델을 학습할 수 잇다(S830). 이때, 서버(200)는 수신된 이벤트에 포함된 사용자에 대한 정보을 인공지능 모델에 입력하여 인공지능 모델이 사용자의 냉방 성향에 따라 제어 명령을 출력하도록 인공지능 모델을 학습할 수 있다.
그리고, 공기 조화 장치(100)는 사용자 음성을 획득할 수 있다(S840). 이때, 사용자 음성은 사용자 상태를 나타내는 텍스트를 포함할 수 있다. 예로, 사용자 음성은 "더워"와 같이, 사용자가 온도에 대해 느끼는 상태를 포함할 수 있다.
공기 조화 장치(100)는 사용자 음성을 서버(200)로 전송할 수 있다(S850). 이때, 공기 조화 장치(100)는 사용자 음성뿐만 아니라 사용자 음성이 입력된 시점을 기준으로 기설정된 기간 내에 수집된 센싱 데이터를 함께 공기 조화 장치(100)로 전송할 수 있다.
서버(200)는 사용자 음성을 인공지능 모델에 입력하여 제어 명령을 획득할 수 있다(S200). 구체적으로, 서버(200)는 사용자의 사용 이력에 따른 사용자의 냉방 성향을 바탕으로 학습된 인공지능 모델에 사용자 음성을 입력하여 사용자 음성에 포함된 사용자 상태에 대응되는 제어 명령을 획득할 수 있다.
서버(200)는 획득된 제어 명령을 공기 조화 장치(100)로 전송할 수 있다(S870). 이때, 서버(200)는 제어 명령과 함께 제어 명령에 대응되는 음성 메시지를 함께 공기 조화 장치(100)로 전송할 수 있다.
공기 조화 장치(100)는 제어 명령에 따라 냉방 동작을 수행할 수 있다(S880). 구체적으로, 공기 조화 장치(100)는 제어 명령에 포함된 설정 온도, 바람 세기, 냉방 모드 등을 바탕으로 냉방부(120)를 제어하여 냉방 동작을 수행할 수 있다. 또한, 공기 조화 장치(100)는 제어 명령에 따라 냉방 동작을 수행함과 함께 음성 메시지를 출력할 수 있다.
도 9는 본 개시의 일 실시예에 따른, 공기 조화 장치의 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
우선, 공기 조화 장치(100)는 사용자 상태를 포함하는 사용자 음성을 획득할 수 있다(S910).
그리고, 공기 조화 장치(100)는 사용자 음성을 외부 서버(200)로 전송할 수 잇다(S920). 이때, 공기 조화 장치(100)는 사용자 음성뿐만 아니라 공기 조화 장치(100)가 감지한 센싱 데이터를 함께 전송할 수 있다.
그리고, 공기 조화 장치(100)는 공기 조화 장치(100)의 사용 이력을 바탕으로 판단된 사용자의 냉방 성향 및 사용자 상태를 이용하여 획득된 제어 명령을 수신할 수 있다(S930). 이때, 사용자의 냉방 성향은 사용자 음성을 외부 서버(200)로 전송하기 전에 외부 서버(200)로 전송된 공기 조화 장치(100)를 제어하기 위한 사용자 명령에 대한 정보, 공기 조화 장치가 감지한 센싱 데이터 및 공기 조화 장치가 위치한 지역의 날씨 정보를 바탕으로 기설정된 주기마다 판단될 수 있다.
그리고, 공기 조화 장치(100)는 제어 명령에 따라 에어컨을 제어할 수 있다(S940).
도 10은 본 개시의 일 실시예에 따른, 외부 서버의 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
우선, 외부 서버(200)는 사용자 상태를 포함하는 사용자 음성을 수신할 수 있다(S1010).
그리고, 외부 서버(200)는 공기 조화 장치(100)의 사용 이력을 바탕으로 판단된 사용자의 냉방 성향 및 사용자 상태를 이용하여 제어 명령을 획득할 수 있다(S1020). 이때, 외부 서버(200)는 도 4 및 도 5에서 설명한 바와 같이 사용자의 냉방 성향을 판단할 수 있으며, 도 6 및 도 7에서 설명한 바와 같이, 판단된 사용자의 냉방 성향 및 사용자 상태를 바탕으로 제어 명령을 판단할 수 있다.
그리고, 외부 서버(200)는 제어 명령을 공기 조화 장치(100)로 전송할 수 있다(S1030).
상술한 바와 같은 본 개시의 다양한 실시예에 의해, 사용자는 별도의 조작 장치 없이 사용자 음성을 통해 공기 조화 장치를 제어할 수 있으며, 사용자의 냉방 성향에 따라 공기 조화 장치를 제어함으로써, 사용자에게 최적화된 실내 환경을 제공할 수 있게 된다.
본 개시의 다양한 실시예들은 기기(machine)(예: 컴퓨터)로 읽을 수 있는 저장 매체(machine-readable storage media에 저장된 명령어를 포함하는 소프트웨어로 구현될 수 있다. 기기는, 저장 매체로부터 저장된 명령어를 호출하고, 호출된 명령어에 따라 동작이 가능한 장치로서, 개시된 실시예들에 따른 전자 장치(예: 공기 조화 장치(100))를 포함할 수 있다. 상기 명령이 프로세서에 의해 실행될 경우, 프로세서가 직접, 또는 상기 프로세서의 제어하에 다른 구성요소들을 이용하여 상기 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.
일시예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 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.
다양한 실시예들에 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 실시예에 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.

Claims (15)

  1. 공기 조화 장치의 제어 방법에 있어서,
    사용자의 상태를 포함하는 사용자 음성을 획득하는 단계;
    상기 사용자 음성을 외부 서버로 전송하는 단계;
    상기 외부 서버로부터 상기 공기 조화 장치의 사용 이력을 바탕으로 판단된 상기 사용자의 냉방 성향 및 상기 사용자의 상태를 이용하여 획득된 제어 명령을 수신하는 단계;
    상기 제어 명령을 바탕으로 상기 공기 조화 장치를 제어하는 단계;를 포함하는 제어 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 사용자 음성을 상기 외부 서버로 전송하기 전에 상기 공기 조화 장치를 제어하기 위한 사용자 명령이 획득되면, 상기 사용자 명령에 대한 정보, 상기 공기 조화 장치가 감지한 센싱 데이터 및 상기 공기 조화 장치가 위치한 지역의 날씨 정보를 상기 외부 서버로 전송하는 단계;를 더 포함하고,
    상기 사용자의 냉방 성향은,
    상기 외부 서버로 전송한 사용자 명령에 대한 정보, 상기 공기 조화 장치가 감지한 센싱 데이터 및 상기 공기 조화 장치가 위치한 지역의 날씨 정보를 바탕으로 기설정된 주기마다 판단되는 제어 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 사용자의 냉방 성향은,
    복수의 냉방 성향 중 상기 공기 조화 장치의 사용 이력에 대응되는 냉방 성향이며,
    상기 복수의 냉방 성향은,
    사용자에 의해 설정된 냉방 모드, 바람 세기 및 선호 온도의 조합으로 결정된 쾌속 일반 성향, 절전 일반 성향, 쾌속 무풍 성향 및 절전 일반 성향을 포함하는 제어 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 전송하는 단계는,
    상기 사용자 음성과 함께 상기 공기 조화 장치가 감지한 센싱 데이터 및 상기 공기 조화 장치의 식별 정보를 상기 외부 서버로 전송하는 제어 방법.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 제어 명령은,
    상기 사용자의 냉방 성향, 상기 사용자 음성, 상기 공기 조화 장치가 감지한 센싱 데이터 및 상기 공기 조화 장치가 위치한 지역의 날씨 정보를 바탕으로 결정된 상기 공기 조화 장치의 설정 온도, 냉방 모드, 바람 세기에 대한 정보를 포함하는 제어 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 제어 명령은,
    상기 사용자의 냉방 성향을 바탕으로 학습된 인공지능 모델에 상기 사용자 음성을 입력하여 획득되는 제어 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 수신하는 단계는,
    상기 외부 서버로부터 제어 명령과 함께 상기 제어 명령에 대응되는 음성 메시지에 대한 정보를 함께 수신하며,
    상기 제어하는 단계는,
    상기 제어 명령에 따라 상기 공기 조화 장치를 제어하고, 상기 제어 명령에 대응되는 상기 음성 메시지를 출력하는 단계;를 포함하는 제어 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 공기 조화 장치의 사용자를 감지하는 단계;를 더 포함하고,
    상기 전송하는 단계는,
    상기 감지된 사용자에 대한 정보를 상기 사용자 음성과 함께 상기 외부 서버에 전송하는 제어 방법.
  9. 공기 조화 장치에 있어서,
    통신부;
    냉방부;
    적어도 하나의 명령을 저장하는 메모리; 및
    상기 통신부, 상기 냉방부 및 상기 메모리와 연결되어 상기 공기 조화 장치를 제어하는 프로세서;를 포함하고,
    상기 프로세서는, 상기 적어도 하나의 명령을 실행함으로써,
    사용자의 상태를 포함하는 사용자 음성이 획득되면, 상기 사용자 음성을 외부 서버로 전송하도록 상기 통신부를 제어하고,
    상기 통신부를 통해 상기 외부 서버로부터 상기 공기 조화 장치의 사용 이력을 바탕으로 판단된 상기 사용자의 냉방 성향 및 상기 사용자의 상태를 이용하여 획득된 제어 명령을 수신하고,
    상기 제어 명령을 바탕으로 상기 냉방부를 제어하는 공기 조화 장치.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 사용자 음성을 상기 외부 서버로 전송하기 전에 상기 공기 조화 장치를 제어하기 위한 사용자 명령이 획득되면, 상기 사용자 명령에 대한 정보, 상기 공기 조화 장치가 감지한 센싱 데이터 및 상기 공기 조화 장치가 위치한 지역의 날씨 정보를 상기 외부 서버로 전송하도록 상기 통신부를 제어하고,
    상기 사용자의 냉방 성향은,
    상기 외부 서버로 전송한 사용자 명령에 대한 정보, 상기 공기 조화 장치가 감지한 센싱 데이터 및 상기 공기 조화 장치가 위치한 지역의 날씨 정보를 바탕으로 기설정된 주기마다 판단되는 공기 조화 장치.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 사용자의 냉방 성향은,
    복수의 냉방 성향 중 상기 공기 조화 장치의 사용 이력에 대응되는 냉방 성향이며,
    상기 복수의 냉방 성향은,
    사용자에 의해 설정된 냉방 모드, 바람 세기 및 선호 온도의 조합으로 결정된 쾌속 일반 성향, 절전 일반 성향, 쾌속 무풍 성향 및 절전 일반 성향을 포함하는 공기 조화 장치.
  12. 제9항에 있어서,
    공기 조화 장치가 위치한 영역의 상태를 감지하기 위한 센서;를 더 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 사용자 음성과 함께 상기 센서에 감지된 센싱 데이터 및 상기 공기 조화 장치의 식별 정보를 상기 외부 서버로 전송하도록 상기 통신부를 제어하는 공기 조화 장치.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 제어 명령은,
    상기 사용자의 냉방 성향, 상기 사용자 음성, 상기 공기 조화 장치가 감지한 센싱 데이터 및 상기 공기 조화 장치가 위치한 지역의 날씨 정보를 바탕으로 결정된 상기 공기 조화 장치의 설정 온도, 냉방 모드, 바람 세기에 대한 정보를 포함하는 공기 조화 장치.
  14. 제9항에 있어서,
    상기 제어 명령은,
    상기 사용자의 냉방 성향을 바탕으로 학습된 인공지능 모델에 상기 사용자 음성을 입력하여 획득되는 공기 조화 장치.
  15. 제9항에 있어서,
    음성 메시지를 출력하기 위한 출력부;를 더 포함하며,
    상기 프로세서는,
    상기 통신부를 통해 상기 외부 서버로부터 제어 명령과 함께 상기 제어 명령에 대응되는 음성 메시지에 대한 정보를 함께 수신하며,
    상기 제어 명령에 따라 상기 공기 조화 장치를 제어하고, 상기 제어 명령에 대응되는 상기 음성 메시지를 출력하도록 상기 출력부를 제어하는 공기 조화 장치.
PCT/KR2019/005772 2018-05-18 2019-05-14 공기 조화 장치 및 이의 제어 방법 WO2019221479A1 (ko)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EP19804010.7A EP3770522A4 (en) 2018-05-18 2019-05-14 AIR CONDITIONER AND ITS CONTROL PROCESS
CN201980033343.9A CN112136006B (zh) 2018-05-18 2019-05-14 空调及其控制方法
US17/050,984 US11530836B2 (en) 2018-05-18 2019-05-14 Air conditioner and control method thereof

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020180057458A KR102458336B1 (ko) 2018-05-18 2018-05-18 공기 조화 장치 및 이의 제어 방법
KR10-2018-0057458 2018-05-18

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2019221479A1 true WO2019221479A1 (ko) 2019-11-21

Family

ID=68540472

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/KR2019/005772 WO2019221479A1 (ko) 2018-05-18 2019-05-14 공기 조화 장치 및 이의 제어 방법

Country Status (5)

Country Link
US (1) US11530836B2 (ko)
EP (1) EP3770522A4 (ko)
KR (1) KR102458336B1 (ko)
CN (1) CN112136006B (ko)
WO (1) WO2019221479A1 (ko)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111121218A (zh) * 2019-12-18 2020-05-08 珠海格力电器股份有限公司 一种基于声纹识别的空调控制方法、计算机可读存储介质及空调
CN112856727A (zh) * 2021-01-21 2021-05-28 广州三星通信技术研究有限公司 用于控制电子装置的方法和设备
CN113059982A (zh) * 2021-04-13 2021-07-02 中国第一汽车股份有限公司 一种车辆温度调节的方法及装置

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2014224619A (ja) * 2013-05-15 2014-12-04 富士電機株式会社 空気調和機の制御装置および空気調和機の制御方法
KR20150015886A (ko) * 2013-08-02 2015-02-11 엘지전자 주식회사 공기조화장치 및 이의 제어방법
KR101670610B1 (ko) * 2015-09-18 2016-10-28 주식회사 나노켐 사용자 패턴 분석에 따른 사물 인터넷 실내 온도 조절 서버
KR20170073175A (ko) * 2015-12-18 2017-06-28 주식회사 나노켐 스마트 보일러 컨트롤 시스템
KR20180049471A (ko) * 2016-11-02 2018-05-11 엘지전자 주식회사 공기청정기 및 그 제어방법

Family Cites Families (24)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB320456A (en) * 1928-08-16 1929-10-17 Henry John Spooner Improvements in and relating to windows, to make them sound-excluding and ventilating
JP3048773B2 (ja) * 1992-12-22 2000-06-05 株式会社日立製作所 空気調和室外機
JPH09189427A (ja) * 1996-01-10 1997-07-22 Sekisui Chem Co Ltd 空気調和装置及び建物の壁体構造
KR20080096239A (ko) 2007-04-27 2008-10-30 정장오 주방tv 및 홈네트워크시스템 및 가전기기를 음성으로제어하는 음성인식 네트워크주방tv시스템.
CA2678828A1 (en) * 2008-09-15 2010-03-15 Johnson Controls Technology Company Hvac controller user interfaces
JP5398392B2 (ja) * 2009-07-10 2014-01-29 株式会社オプティム 空調機器制御装置、方法、プログラム
US9073405B2 (en) 2011-07-14 2015-07-07 Sk Planet Co., Ltd. Apparatus and method for a telematics service
CN102748833A (zh) * 2012-07-13 2012-10-24 海尔集团公司 语音控制电器设备的方法、装置以及服务器
KR101330671B1 (ko) 2012-09-28 2013-11-15 삼성전자주식회사 전자장치, 서버 및 그 제어방법
US9978260B2 (en) * 2012-12-18 2018-05-22 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for controlling a home device remotely in a home network system
KR20140089863A (ko) * 2013-01-07 2014-07-16 삼성전자주식회사 디스플레이 장치, 및 이의 제어 방법, 그리고 음성 인식 시스템의 디스플레이 장치 제어 방법
KR102188090B1 (ko) * 2013-12-11 2020-12-04 엘지전자 주식회사 스마트 가전제품, 그 작동방법 및 스마트 가전제품을 이용한 음성인식 시스템
CN113203168A (zh) 2013-12-11 2021-08-03 霍尼韦尔国际公司 建筑物自动化控制系统
CN203964256U (zh) * 2013-12-25 2014-11-26 珠海格力电器股份有限公司 空调控制系统
KR101551028B1 (ko) 2013-12-26 2015-09-07 현대자동차주식회사 에너지 절약형 자동 공조 제어시스템 및 방법
EP3194858B1 (en) * 2014-08-25 2021-11-17 Samsung Electronics Co., Ltd. Temperature control method and apparatus
JP2016083984A (ja) 2014-10-24 2016-05-19 スタンレー電気株式会社 車載空調装置の操作装置、車載空調システム
JP2015195035A (ja) 2015-05-07 2015-11-05 シャープ株式会社 制御装置、および制御方法
KR20160146389A (ko) 2015-06-12 2016-12-21 삼성전자주식회사 댁 내 기기를 제어하는 방법 및 이를 위한 장치
KR102453603B1 (ko) 2015-11-10 2022-10-12 삼성전자주식회사 전자 장치 및 그 제어 방법
KR102344021B1 (ko) 2015-12-23 2021-12-28 삼성전자주식회사 디바이스를 제어하는 방법 및 장치
CN106871366B (zh) 2017-03-09 2019-04-30 美的集团股份有限公司 空调器的运行控制方法、装置和空调系统
CN107449109B (zh) * 2017-07-20 2020-05-22 广东美的制冷设备有限公司 空调器语音控制方法、装置、空调器及可读存储介质
KR101835085B1 (ko) 2017-12-08 2018-03-08 엘토브시스템 주식회사 스마트 홈 네트워크 시스템

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2014224619A (ja) * 2013-05-15 2014-12-04 富士電機株式会社 空気調和機の制御装置および空気調和機の制御方法
KR20150015886A (ko) * 2013-08-02 2015-02-11 엘지전자 주식회사 공기조화장치 및 이의 제어방법
KR101670610B1 (ko) * 2015-09-18 2016-10-28 주식회사 나노켐 사용자 패턴 분석에 따른 사물 인터넷 실내 온도 조절 서버
KR20170073175A (ko) * 2015-12-18 2017-06-28 주식회사 나노켐 스마트 보일러 컨트롤 시스템
KR20180049471A (ko) * 2016-11-02 2018-05-11 엘지전자 주식회사 공기청정기 및 그 제어방법

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
See also references of EP3770522A4 *

Also Published As

Publication number Publication date
EP3770522A1 (en) 2021-01-27
CN112136006B (zh) 2023-01-17
KR20190134936A (ko) 2019-12-05
CN112136006A (zh) 2020-12-25
EP3770522A4 (en) 2021-07-07
KR102458336B1 (ko) 2022-10-25
US11530836B2 (en) 2022-12-20
US20210231336A1 (en) 2021-07-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2020213762A1 (ko) 전자장치, 그 동작방법, 및 복수의 인공지능장치를 포함한 시스템
WO2019221479A1 (ko) 공기 조화 장치 및 이의 제어 방법
WO2021040092A1 (ko) 음성 인식 서비스 제공 방법 및 장치
WO2017188801A1 (ko) 동작-음성의 다중 모드 명령에 기반한 최적 제어 방법 및 이를 적용한 전자 장치
WO2020189955A1 (en) Method for location inference of iot device, server, and electronic device supporting the same
WO2019198857A1 (ko) 공기 조화기 및 공기 조화기의 제어 방법
WO2019124742A1 (ko) 복수 화자의 음성 신호 처리 방법 및 그에 따른 전자 장치
WO2018070780A1 (en) Electronic device and method for controlling the same
WO2016129930A1 (en) Operating method for voice function and electronic device supporting the same
WO2018074681A1 (ko) 전자 장치 및 그 제어 방법
WO2019156332A1 (ko) 증강현실용 인공지능 캐릭터의 제작 장치 및 이를 이용한 서비스 시스템
WO2020130689A1 (ko) 놀이 컨텐츠를 추천하는 전자 장치 및 그의 동작 방법
WO2020085796A1 (en) Electronic device and method for controlling electronic device thereof
WO2018208026A1 (ko) 수신된 음성 입력의 입력 음량에 기반하여 출력될 소리의 출력 음량을 조절하는 사용자 명령 처리 방법 및 시스템
WO2020159217A1 (en) Electronic device and method for determining task including plural actions
EP3533052A1 (en) Speech recognition method and apparatus
WO2019209075A1 (ko) 외부 전자 장치를 제어하는 전자 장치 및 방법
WO2021080033A1 (ko) 음성 분석 방법 및 장치
EP3738025A1 (en) Electronic device and method for controlling external electronic device based on use pattern information corresponding to user
WO2020101178A1 (en) Electronic apparatus and wifi connecting method thereof
WO2018117660A1 (en) Security enhanced speech recognition method and device
WO2019151734A1 (ko) 카메라 구동 방식 변경 기반의 음성 및 얼굴 인식 장치 및 방법
WO2022025597A1 (ko) 공기 조화 장치, 공기 조화 시스템 및 제어 방법
WO2021125550A1 (en) Electronic device and method for controlling the electronic device.
US20180165099A1 (en) Information processing device, information processing method, and program

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 19804010

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2019804010

Country of ref document: EP

Effective date: 20200924