WO2022114657A1 - 임베디드 인공지능 설정 시스템 및 방법 - Google Patents

임베디드 인공지능 설정 시스템 및 방법 Download PDF

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intelligence setting
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임대근
김민상
류홍규
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Definitions

  • the present invention relates to an embedded artificial intelligence setting system and method, and to a system and method enabling a user to easily apply artificial intelligence analysis to a user's device by registering an embedded device and selecting an artificial intelligence setting in a cloud system .
  • Korean Patent Registration No. 10-0570528, "Process Equipment Monitoring System and Model Creation Method” proposes a system that can determine the abnormal state of process equipment using artificial intelligence as described above. In order to manage the process by using it, it is necessary to analyze the data derived from each process and establish an artificial intelligence model through learning.
  • An object of the present invention is to provide artificial intelligence setting data to a user so that the user can apply artificial intelligence settings set in a cloud system to an embedded device.
  • An object of the present invention is to enable artificial intelligence analysis of a new device without a separate system development process when a user installs a new device.
  • An object of the present invention is to enable a user to easily apply artificial intelligence analysis to a new device by selecting an artificial intelligence setting that has been applied to the same model as that of a device newly installed by a user.
  • An object of the present invention is to enable artificial intelligence analysis of a new device easily by a user simply selecting an artificial intelligence algorithm and learning data.
  • An object of the present invention is to enable artificial intelligence analysis at the same time as device installation by enabling sensing data of other devices of the same type to be used as learning data for a new device of the corresponding type.
  • An object of the present invention is to enable a user to use sensing data of a device selected among other devices of the same type as learning data, thereby creating an artificial intelligence setting suitable for a situation.
  • An object of the present invention is to allow a user to label sensing information of other devices and select state information corresponding to each label, thereby generating learning data suitable for the situation and generating artificial intelligence settings. .
  • an artificial intelligence setting system includes a device model information storage unit for storing device model information regarding a model of a plurality of devices to be monitored, and one or more artificial intelligences for each device model.
  • An artificial intelligence setting information storage unit for storing setting information, a device information storage unit storing device information for each actual device of the device type, receiving a device addition command for one of the plurality of device types from a user, and the An artificial intelligence setting unit for receiving a selection input for one of artificial intelligence setting information for a device model corresponding to the device addition command from the user with reference to the artificial intelligence setting information storage unit, to the actual device included in the device addition command
  • It may be configured to include a device setting unit that converts the device information and the selected artificial intelligence setting information into a format that can be stored in the device and provides it to the user.
  • the present invention has the effect of providing artificial intelligence setting data to the user so that the user can apply the artificial intelligence setting set in the cloud system to the embedded device.
  • the present invention When a user installs a new device, the present invention has an effect of enabling artificial intelligence analysis on a new device without a separate system development process.
  • the present invention has the effect of allowing the user to easily apply artificial intelligence analysis to a new device by selecting an artificial intelligence setting that has been applied to the same model as that of a device newly installed by the user.
  • the present invention has the effect of enabling artificial intelligence analysis on a new device simply by selecting an artificial intelligence algorithm and learning data by a user.
  • the present invention has the effect of enabling artificial intelligence analysis at the same time as device installation by enabling the sensing data of other devices of the same type to be used as learning data for a new device of the corresponding type.
  • the present invention has the effect of enabling the user to use the sensing data of a device selected from among other devices of the same type as learning data, thereby creating an artificial intelligence setting suitable for a situation.
  • the present invention has the effect of allowing the user to label the sensing information of other devices and select the state information corresponding to each label, thereby generating learning data suitable for the situation and generating the artificial intelligence setting.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an internal configuration of an artificial intelligence setting system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a screen for a user to select an artificial intelligence setting in the artificial intelligence setting system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a screen for selecting an artificial intelligence algorithm and learning data in an artificial intelligence setting system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a screen for a user to select another device to be applied as learning data in the artificial intelligence setting system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a screen for labeling sensing data of another device in the artificial intelligence setting system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating a flow of an artificial intelligence setting method according to an embodiment of the present invention.
  • an artificial intelligence setting system includes a device model information storage unit for storing device model information regarding a model of a plurality of devices to be monitored, and one or more artificial intelligences for each device model.
  • An artificial intelligence setting information storage unit for storing setting information, a device information storage unit storing device information for each actual device of the device type, receiving a device addition command for one of the plurality of device types from a user, and the An artificial intelligence setting unit for receiving a selection input for one of artificial intelligence setting information for a device model corresponding to the device addition command from the user with reference to the artificial intelligence setting information storage unit, to the actual device included in the device addition command
  • It may be configured to include a device setting unit that converts the device information and the selected artificial intelligence setting information into a format that can be stored in the device and provides it to the user.
  • the artificial intelligence setting system may be configured in the form of a server having a central processing unit (CPU) and a memory (Memory) and connectable to other terminals through a communication network such as the Internet.
  • CPU central processing unit
  • Memory memory
  • the present invention is not limited by the configuration of the central processing unit and the memory.
  • the data boundary deriving system according to the present invention may be physically configured as one device or may be implemented in a distributed form among a plurality of devices.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an internal configuration of an artificial intelligence setting system according to an embodiment of the present invention.
  • the artificial intelligence setting system 101 includes a device model information storage unit 110 , an artificial intelligence setting information storage unit 120 , a device information storage unit 130 , and an artificial intelligence setting unit 140 .
  • the device setting unit 150 , the sensing data analysis unit 160 , and the sensing information storage unit 170 may be configured.
  • Each of the components may be a software module that operates within the same computer system physically, and may be configured such that two or more physically separated computer systems can operate in conjunction with each other. Embodiments fall within the scope of the present invention.
  • the device model information storage unit 110 stores device model information regarding the models of a plurality of devices to be monitored.
  • the device the user wants to set is a network device that can communicate with the cloud system through various communication modules such as Cellular, Wi-Fi, Bluetooth, and Zig-Bee, or It could be an embedded device capable of driving intelligence.
  • the device type information storage unit 110 may store information regarding which type of devices these devices belong to, for example, may include information such as a manufacturer, product number, and version of the device. When information about the device type is stored in this way, when installing a new device, information from other devices of the same type can be utilized, making it easier to set up artificial intelligence.
  • the device model information storage unit 110 is preferably configured to record information on devices capable of interworking with the artificial intelligence setting system 101 of the present invention in advance, and, if necessary, a new device that the user did not have before. It is also possible to configure it to be registered.
  • the artificial intelligence setting information storage unit 120 stores one or more pieces of artificial intelligence setting information for each device type.
  • Devices registered and connected to the artificial intelligence setting system 101 of the present invention have artificial intelligence setting information for analyzing each device, and the artificial intelligence setting information is input data required for device analysis and an output derived from the analysis result. It may include information about information, an artificial intelligence algorithm for analysis, an artificial intelligence model learned through learning data, and the like.
  • the artificial intelligence setting information stored in the artificial intelligence setting information storage unit 120 is stored in correspondence with the device model, so that if there is artificial intelligence setting information for one device, the artificial intelligence setting information that is set in advance when the same device is connected You can use the intelligence settings to do device analysis. In particular, even if the device is not directly connected by the user, if the same device has been connected and used in the cloud system of the artificial intelligence setting system 101, the existing artificial intelligence setting can be easily used.
  • the device information storage unit 130 stores device information for each actual device of the device type.
  • a plurality of actual devices may be connected and used for one device type, and the device information storage unit 130 stores information of each of the actual individual devices.
  • Device information may include identification information for identifying the device (product serial number, etc.), device owner information, information about the usage environment of the device, information about the usage purpose of the device, etc., and through this, each actual device You can check the star characteristics.
  • the device information storage unit 130 stores new device information whenever a user sets a new device one by one. As the artificial intelligence setting information of the device is stored in this way, sensing data collected from each device can be analyzed using the corresponding artificial intelligence setting information.
  • the artificial intelligence setting unit 140 receives a device addition command for one of the plurality of device types from the user, and refers to the artificial intelligence setting information storage unit 120 , and a device corresponding to the device addition command from the user. Receive a selection input for one of the artificial intelligence setting information for the model.
  • the artificial intelligence setting unit 140 may provide the user with device type information that can be set in the artificial intelligence setting system 101 of the present invention in the form of a list or a search screen, etc. , and input of information about the actual device to be set may be received as a device add command.
  • the artificial intelligence setting unit 140 inquires the artificial intelligence setting information storage unit 120, and confirms the artificial intelligence setting information corresponding to the device type to be set. It can be provided to the user, and the user can select the necessary artificial intelligence setting information among them.
  • the artificial intelligence setting information corresponding to the device type provided to the user may relate to a device previously set by the user, or may be artificial intelligence setting information regarding a device previously set by another user.
  • the artificial intelligence setting unit 140 may manage the authority for the artificial intelligence setting information set by the user as needed, and only when the artificial intelligence setting information created by the user is set to be shared with others. It is also possible to implement such that the artificial intelligence setting information of the device is disclosed to others. In addition, in some cases, it is possible to provide a platform that allows users to buy and sell artificial intelligence setting information. When the artificial intelligence setting unit 140 receives the user's artificial intelligence setting information, the information is transmitted to the device setting unit 150 .
  • the artificial intelligence setting unit 140 receives an artificial intelligence setting addition command from the user, and the device Select one of a plurality of artificial intelligence algorithms applicable to the device type corresponding to the additional command, generate a new artificial intelligence setting, store it in the artificial intelligence setting storage unit 120, and apply it to the device the user wants to set can do.
  • the artificial intelligence setting unit 140 provides the user with a plurality of artificial intelligence algorithms that can be used for analysis of the device type by referring to the device type information of the device that the user wants to set, and the user selects one of them. Algorithms can be selected.
  • the artificial intelligence setting unit 140 refers to the sensing information storage unit 170 in which the sensing information received from the existing other device is stored in order to secure the learning data, and learns the existing sensing information as the learning data. to create an AI model and include it in the AI setup.
  • the user checks information such as the purpose of the device and the usage environment to obtain sensing information to be used as learning data. you can choose to Even for the same device model, the input sensing information may vary depending on what purpose and in what environment it is used. This may not be done.
  • the artificial intelligence setting unit 140 provides the user with a real device belonging to a device model corresponding to the device addition command, receives a selection input for one or more real devices from the user, and the sensing information storage unit to select the sensing information collected from the selected real device as learning data.
  • desired learning data may be configured.
  • the artificial intelligence setting unit 140 provides the selected sensing information to the user, receives labeling information for each of the sensing information from the user, and receives status information for each of the labeling information from the user, and the labeling Sensing information to which information is added may be generated as learning data.
  • the artificial intelligence setting unit 140 provides the user with sensing information on the devices selected by the user as a list, the user sets labeling information corresponding to the state information that can be generated from the device, and each sensing information By adding labeling information to , it is possible to generate training data that clarify what state each data represents.
  • the device is a thermometer and the sensing information is temperature information
  • the user sets “high temperature”, “low temperature”, and “appropriate temperature” as status information to correspond to labeling information 1, 2, and 3, respectively, while viewing the sensing information. If 1, 2, and 3 are assigned according to the temperature, it is possible to create an artificial intelligence setting that learns this as learning data to properly operate the air conditioner.
  • the learning data generated by the artificial intelligence setting unit 140 may be learning data generated by processing or augmenting the sensed data as well as information that is simply labeled on the sensed information.
  • the device setting unit 150 converts the device information on the actual device included in the device addition command and the selected artificial intelligence setting information into a format that can be stored in the device and provides it to the user.
  • the device setting unit 150 stores the artificial intelligence setting information in correspondence with the information about the actual device, thereby sensing received from the device set thereafter.
  • the information can be analyzed using the corresponding artificial intelligence setting information.
  • the device setting unit 150 stores an artificial intelligence setting that can be driven in the embedded device in the embedded device to perform its own analysis. It can be provided in the form of a file or the like to the user by having an artificial intelligence setting in the format.
  • the sensing data analysis unit 160 receives the sensing information of the device through the set connection using the selected artificial intelligence setting information, and analyzes the received sensing information using the selected artificial intelligence setting information to analyze the result is provided to the user.
  • the sensing data analysis unit 160 may drive an artificial intelligence model set based on artificial intelligence setting information, and may derive a result value by inputting device sensing information received through a connection set in the artificial intelligence model.
  • the learning data since the learning data is labeled, it is possible to analyze in real time what state the current sensed information represents among the state information set by the user based on this, and by providing this information to the user, the user make it easy to understand the current status of
  • the sensing data analysis unit 160 analyzes the sensing information collected from the connected device without installing or running a separate program based on the artificial intelligence setting information and provides the analysis result, so anyone can easily provide artificial intelligence for the device. analysis becomes available.
  • the sensing information storage unit 170 stores sensing information collected for each actual device. As described above, the sensing information of the device is used to analyze the device, and may be stored to be utilized as learning data for analyzing the corresponding device or other devices in the future. In particular, since the sensing information is stored in correspondence with the actual device information, the user can select only a device with high relevance to a newly set device from among existing devices and configure the sensing information of the corresponding device to be utilized as learning data.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a screen for a user to select an artificial intelligence setting in the artificial intelligence setting system according to an embodiment of the present invention.
  • the artificial intelligence setting information of other devices of the same type as the existing device to be set is not stored or is not suitable to be applied to the device to be set, select Create a new artificial intelligence configuration and , you can create a new AI setting by selecting an AI algorithm to apply to the new AI configuration.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a screen for selecting an artificial intelligence algorithm and learning data in an artificial intelligence setting system according to an embodiment of the present invention.
  • sensing information of the corresponding device is output to the user as original data as shown in the upper center of the figure.
  • sensing information including a time point at which an actual error occurred is used as learning data, so that the user can select it.
  • each state can be set as a target, and labeled learning data can be generated by selecting original data corresponding to the target.
  • the generated learning data can be displayed as a list at the bottom center so that the user can finally confirm it.
  • the learning data generated in this way can be used to perform learning and the learned model can be evaluated. After checking the evaluation result, the final learning model is confirmed as an artificial intelligence setting according to the user's choice and applied for analysis of the set device.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a screen for a user to select another device to be applied as learning data in the artificial intelligence setting system according to an embodiment of the present invention.
  • the artificial intelligence setting system 101 of the present invention provides the user with a list of other devices of the same type as the corresponding device when the user wants to set a new device, and the user selects from the list.
  • the user selects from the list.
  • sensing information of a device used for a similar purpose in an environment similar to the device to be set can be utilized as learning data.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a screen for labeling sensing data of another device in the artificial intelligence setting system according to an embodiment of the present invention.
  • a user can set a plurality of targets, and the targets indicate specific status information that the user wants to check.
  • the targets indicate specific status information that the user wants to check.
  • the user sees the sensing information and gives the labeling information, so that accurate learning data can be generated.
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating a flow of an artificial intelligence setting method according to an embodiment of the present invention.
  • the artificial intelligence setting method is a method of setting artificial intelligence in an artificial intelligence setting system having a central processing unit and a memory, and may be driven in such a computing system.
  • the artificial intelligence setting method includes all the characteristic configurations described for the artificial intelligence setting system described above, and contents not described in the description below can be implemented with reference to the description of the artificial intelligence setting system described above. .
  • the device model information regarding the models of a plurality of devices to be monitored is stored in the device model information storage unit 110 .
  • the device the user wants to set is a network device that can communicate with the cloud system through various communication modules such as Cellular, Wi-Fi, Bluetooth, and Zig-Bee, or It could be an embedded device capable of driving intelligence.
  • the device type information storage step ( S601 ) may store information regarding which type of devices these devices belong to, for example, may include information such as a manufacturer, product number, and version of the device.
  • information about the device type is stored in this way, when installing a new device, information from other devices of the same type can be utilized, making it easier to set up artificial intelligence.
  • the device model information storage step (S601) is preferably configured to record information on devices capable of interworking with the artificial intelligence setting system 101 of the present invention in advance, and, if necessary, a new device that the user did not have before. It is also possible to configure it to be registered.
  • the artificial intelligence setting information storage step ( S602 ) stores one or more artificial intelligence setting information for each device type in the artificial intelligence setting information storage unit 120 .
  • Devices registered and connected to the artificial intelligence setting system 101 of the present invention have artificial intelligence setting information for analyzing each device, and the artificial intelligence setting information is input data required for device analysis and an output derived from the analysis result. It may include information about information, an artificial intelligence algorithm for analysis, an artificial intelligence model learned through learning data, and the like.
  • the artificial intelligence setting information stored in the artificial intelligence setting information storage step (S602) is stored corresponding to the device model, so that if there is artificial intelligence setting information for one device, the artificial intelligence setting information that is set in advance when the same device is connected You can use the intelligence settings to do device analysis. In particular, even if the device is not directly connected by the user, if the same device has been connected and used in the cloud system of the artificial intelligence setting system 101, the existing artificial intelligence setting can be easily used.
  • device information for each actual device of the device type is stored in the device information storage unit 130 .
  • Several actual devices may be connected and used for one device type.
  • information of each of the actual individual devices is stored.
  • Device information may include identification information for identifying the device (product serial number, etc.), device owner information, information about the usage environment of the device, information about the usage purpose of the device, etc., and through this, each actual device You can check the star characteristics.
  • new device information is stored whenever the user sets new devices one by one.
  • the artificial intelligence setting information of the device is stored in this way, sensing data collected from each device can be analyzed using the corresponding artificial intelligence setting information.
  • a device addition command for one of the plurality of device types is received from the user, and a device corresponding to the device addition command is received from the user with reference to the artificial intelligence setting information storage unit 120 .
  • the artificial intelligence setting step (S604) may first provide the user with device type information that can be set in the artificial intelligence setting system 101 of the present invention in the form of a list or a search screen, etc., and the type of device to be actually set by the user , and input of information about the actual device to be set may be received as a device add command.
  • the artificial intelligence setting step (S604) inquires the artificial intelligence setting information storage unit 120, and confirms the artificial intelligence setting information corresponding to the device type to be set. It can be provided to the user, and the user can select the necessary artificial intelligence setting information among them.
  • the artificial intelligence setting information corresponding to the device type provided to the user may relate to a device previously set by the user, or may be artificial intelligence setting information regarding a device previously set by another user.
  • the device when the user wants to create a new artificial intelligence setting without using the previously stored artificial intelligence setting, by receiving an artificial intelligence setting addition command from the user, the device Select one of a plurality of artificial intelligence algorithms applicable to the device type corresponding to the additional command, generate a new artificial intelligence setting, store it in the artificial intelligence setting storage unit 120, and apply it to the device the user wants to set can do.
  • the artificial intelligence setting step (S604) provides the user with a plurality of artificial intelligence algorithms that can be used for analysis of the device type by referring to the device type information of the device the user wants to set, and the user selects one of them. Algorithms can be selected.
  • the artificial intelligence setting step (S604) refers to the sensing information storage unit 170 in which the sensing information received from the existing other device is stored in order to secure the learning data, and learning the existing sensing information as the learning data. to create an AI model and include it in the AI setup.
  • the artificial intelligence setting step (S604) provides the user with a real device belonging to a device type corresponding to the device addition command, receives a selection input for one or more real devices from the user, and stores the Sensing information collected from the selected real device is selected as learning data.
  • desired learning data may be configured.
  • the artificial intelligence setting step (S604) provides the selected sensing information to the user, receives labeling information for each of the sensing information from the user, and receives status information for each of the labeling information from the user, and the labeling Sensing information to which information is added may be generated as learning data.
  • the artificial intelligence setting step (S604) provides the user with sensing information on the devices selected by the user as a list, the user sets labeling information corresponding to the state information that can be generated from the device, and for each sensing information By adding the labeling information, it is possible to generate training data that clarify what state each data represents.
  • the learning data generated in the AI setting step ( S604 ) may be learning data generated by processing or augmenting the sensed data as well as information that is simply labeled in the sensed information.
  • the device information on the actual device included in the device addition command and the selected artificial intelligence setting information are converted into a format that can be stored in the device and provided to the user.
  • the artificial intelligence setting information is stored in correspondence with the information about the actual device, so that the sensing received from the device set thereafter The information can be analyzed using the corresponding artificial intelligence setting information.
  • the device setting step 150 when the device is an embedded device that has difficulty in using a cloud service due to difficult network connection, it is determined so that artificial intelligence settings that can be driven in the embedded device are stored in the embedded device to perform self-analysis. It can be provided in the form of a file or the like to the user by having an artificial intelligence setting in the format.
  • the sensing information of the device is received through the established connection using the selected artificial intelligence setting information, and the received sensing information is analyzed using the selected artificial intelligence setting information to analyze the result is provided to the user.
  • the sensing data analysis step (S606) may drive an artificial intelligence model set based on artificial intelligence setting information, input device sensing information received through a connection set in this artificial intelligence model, and derive a result value.
  • an artificial intelligence model set based on artificial intelligence setting information, input device sensing information received through a connection set in this artificial intelligence model, and derive a result value.
  • the sensing data analysis step (S606) based on the artificial intelligence setting information, the sensing information collected from the connected device can be analyzed and the analysis result can be provided without installing or running a separate program, so anyone can easily provide artificial intelligence for the device. analysis becomes available.
  • the sensing information collected for each actual device is stored.
  • the sensing information of the device is used to analyze the device, and may be stored to be utilized as learning data for analyzing the corresponding device or other devices in the future.
  • the sensing information is stored in correspondence with the actual device information, the user can select only a device with high relevance to a newly set device from among the existing devices so that the sensing information of the corresponding device can be used as learning data.
  • the artificial intelligence setting method according to the present invention may be recorded in a computer-readable recording medium produced as a program for causing a computer to execute.
  • Examples of the computer-readable recording medium include a hard disk, a magnetic medium such as a floppy disk and a magnetic tape, an optical recording medium such as a CDROM and DVD, and a magneto-optical medium such as a floppy disk. media), and hardware devices specially configured to store and execute program instructions, such as ROM, RAM, flash memory, and the like.
  • Examples of program instructions include not only machine language codes such as those generated by a compiler, but also high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter or the like.
  • the hardware device may be configured to operate as one or more software modules for carrying out the processing according to the present invention, and vice versa.
  • the present invention relates to an artificial intelligence setting system and method, and a device model information storage unit for storing device model information regarding the models of a plurality of devices to be monitored, and artificial intelligence for storing one or more artificial intelligence setting information for each device model
  • An intelligent setting information storage unit a device information storage unit for storing device information for the actual device of each of the device types, receiving a device addition command for one of the plurality of device types from a user, and the artificial intelligence setting information storage unit
  • an artificial intelligence setting unit for receiving a selection input for one of artificial intelligence setting information for a device type corresponding to the device addition command from the user, device information for an actual device included in the device addition command, and the selected
  • an artificial intelligence setting system and an artificial intelligence setting method including a device setting unit that converts artificial intelligence setting information into a format that can be stored in the device and provides it to the user.

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Abstract

본 발명은 인공지능 설정 시스템 및 방법에 관한 것으로, 모니터링 대상이 되는 복수의 디바이스의 기종에 관한 디바이스 기종 정보를 저장하는 디바이스 기종 정보 저장부, 상기 디바이스 기종 별로 하나 이상의 인공지능 설정 정보를 저장하는 인공지능 설정 정보 저장부, 상기 디바이스 기종 각각의 실제 디바이스에 대한 디바이스 정보를 저장하는 디바이스 정보 저장부, 사용자로부터 상기 복수의 디바이스 기종 중 하나에 대한 디바이스 추가 명령을 수신하고, 상기 인공지능 설정 정보 저장부를 참고하여 상기 사용자로부터 상기 디바이스 추가 명령에 대응되는 디바이스 기종에 대한 인공지능 설정 정보 중 하나에 대한 선택 입력을 수신하는 인공지능 설정부, 상기 디바이스 추가 명령에 포함된 실제 디바이스에 대한 디바이스 정보 및 상기 선택된 인공지능 설정 정보를 상기 디바이스에 저장할 수 있는 포맷으로 변환하여 상기 사용자에게 제공하는 디바이스 설정부를 포함하는 인공지능 설정 시스템과 인공지능 설정 방법이 제공된다.

Description

임베디드 인공지능 설정 시스템 및 방법
본 발명은 임베디드 인공지능 설정 시스템 및 방법에 관한 것으로, 클라우드 시스템에서 사용자가 임베디드 디바이스를 등록하고 인공지능 설정을 선택하여 손쉽게 사용자의 디바이스에 인공지능 분석을 적용할 수 있도록 하는 시스템 및 방법에 관한 것이다.
인공지능 기술이 발달하면서 공정 또는 장비의 각종 정보를 센서로 모니터링하고 인공지능을 기반으로 이상상태를 감지하거나 이상상태를 예측할 수 있도록 하여 공정의 효율을 높이고 관리에 필요한 노력을 최소화할 수 있도록 하는 스마트 팩토리 기술이 활성화되고 있다.
종래기술인 한국 등록특허 제10-0570528호, "공정장비 모니터링 시스템 및 모델생성 방법"은 이처럼 인공지능을 이용하여 공정장비의 이상상태를 판별할 수 있도록 하는 시스템을 제시하고 있으며, 이와 같이 인공지능을 이용하여 공정을 관리하기 위해서는 각 공정에서 도출되는 데이터를 분석하여 학습을 통해 인공지능 모델을 수립해야 한다.
그러나, 이와 같이 공정장비를 모니터링 할 때에, 공정 또는 장비에 따라서 각기 다른 인공지능 알고리즘 및 모델이 적용되어야 하고, 새로운 장비가 추가될 때마다 해당 장비의 인공지능 학습 데이터를 준비하여 새로운 인공지능 모델을 학습하고, 학습된 인공지능 모델에 새로 연결된 장비의 데이터를 연결하여 분석하는 시스템을 새롭게 개발해야 하는 불편함이 이었다.
한편, 임베디드 디바이스의 성능이 향상되고 낮은 성능의 장치에서도 구동 가능한 인공지능 기술이 발달하면서, 네트워크 연결이 어려운 장비에서도 인공지능 분석이 가능하도록 하는 임베디드 인공지능 기술이 확산되고 있다.
따라서, 사용자가 새로운 디바이스를 추가하는 경우에도 별도의 시스템 개발이 없이 임베디드 디바이스에 대해서 인공지능 분석을 쉽게 적용할 수 있도록 하는 방법이 요구된다.
본 발명은 사용자가 클라우드 시스템에서 설정한 인공지능 설정을 임베디드 디바이스에 적용할 수 있도록 사용자에게 인공지능 설정 데이터를 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명은 사용자가 새로운 디바이스를 설치하는 경우에 별도의 시스템 개발 등의 과정 없이도 새로운 디바이스에 대한 인공지능 분석을 가능하도록 하는 것을 목적으로 한다.
본 발명은 사용자가 새롭게 설치하는 디바이스의 기종과 동일한 기종에 적용한 바 있는 인공지능 설정을 선택하여 새로운 디바이스에 인공지능 분석을 쉽게 적용할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다.
본 발명은 사용자가 인공지능 알고리즘과 학습 데이터를 선택하는 것만으로 쉽게 새로운 디바이스에 대한 인공지능 분석이 가능하도록 하는 것을 목적으로 한다.
본 발명은 동일한 기종의 다른 디바이스들의 센싱 데이터를 해당 기종의 새로운 디바이스의 학습 데이터로 사용할 수 있도록 함으로써, 디바이스 설치와 동시에 인공지능 분석이 가능하도록 하는 것을 목적으로 한다.
본 발명은 사용자가 동일한 기종의 다른 디바이스 중 선택한 디바이스의 센싱 데이터를 학습 데이터로 사용할 수 있도록 함으로써, 상황에 맞는 인공지능 설정을 생성할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다.
본 발명은 다른 디바이스의 센싱 정보에 대해서 사용자가 라벨링을 하고, 각 라벨에 대응되는 상태 정보를 선택할 수 있도록 함으로써, 상황에 맞는 학습 데이터를 생성하여 인공지능 설정을 생성할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다.
이러한 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능 설정 시스템은 모니터링 대상이 되는 복수의 디바이스의 기종에 관한 디바이스 기종 정보를 저장하는 디바이스 기종 정보 저장부, 상기 디바이스 기종 별로 하나 이상의 인공지능 설정 정보를 저장하는 인공지능 설정 정보 저장부, 상기 디바이스 기종 각각의 실제 디바이스에 대한 디바이스 정보를 저장하는 디바이스 정보 저장부, 사용자로부터 상기 복수의 디바이스 기종 중 하나에 대한 디바이스 추가 명령을 수신하고, 상기 인공지능 설정 정보 저장부를 참고하여 상기 사용자로부터 상기 디바이스 추가 명령에 대응되는 디바이스 기종에 대한 인공지능 설정 정보 중 하나에 대한 선택 입력을 수신하는 인공지능 설정부, 상기 디바이스 추가 명령에 포함된 실제 디바이스에 대한 디바이스 정보 및 상기 선택된 인공지능 설정 정보를 상기 디바이스에 저장할 수 있는 포맷으로 변환하여 상기 사용자에게 제공하는 디바이스 설정부를 포함하여 구성될 수 있다.
본 발명은 사용자가 클라우드 시스템에서 설정한 인공지능 설정을 임베디드 디바이스에 적용할 수 있도록 사용자에게 인공지능 설정 데이터를 제공하는 효과가 있다.
본 발명은 사용자가 새로운 디바이스를 설치하는 경우에 별도의 시스템 개발 등의 과정 없이도 새로운 디바이스에 대한 인공지능 분석을 가능하도록 하는 효과가 있다.
본 발명은 사용자가 새롭게 설치하는 디바이스의 기종과 동일한 기종에 적용한 바 있는 인공지능 설정을 선택하여 새로운 디바이스에 인공지능 분석을 쉽게 적용할 수 있도록 하는 효과가 있다.
본 발명은 사용자가 인공지능 알고리즘과 학습 데이터를 선택하는 것만으로 쉽게 새로운 디바이스에 대한 인공지능 분석이 가능하도록 하는 효과가 있다.
본 발명은 동일한 기종의 다른 디바이스들의 센싱 데이터를 해당 기종의 새로운 디바이스의 학습 데이터로 사용할 수 있도록 함으로써, 디바이스 설치와 동시에 인공지능 분석이 가능하도록 하는 효과가 있다.
본 발명은 사용자가 동일한 기종의 다른 디바이스 중 선택한 디바이스의 센싱 데이터를 학습 데이터로 사용할 수 있도록 함으로써, 상황에 맞는 인공지능 설정을 생성할 수 있도록 하는 효과가 있다.
본 발명은 다른 디바이스의 센싱 정보에 대해서 사용자가 라벨링을 하고, 각 라벨에 대응되는 상태 정보를 선택할 수 있도록 함으로써, 상황에 맞는 학습 데이터를 생성하여 인공지능 설정을 생성할 수 있도록 하는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능 설정 시스템의 내부 구성을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능 설정 시스템에서 사용자가 인공지능 설정을 선택하는 화면의 일례를 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능 설정 시스템에서 인공지능 알고리즘 및 학습 데이터를 선택하는 화면의 일례를 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능 설정 시스템에서 사용자가 학습 데이터로 적용할 다른 디바이스를 선택하는 화면의 일례를 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능 설정 시스템에서 다른 디바이스의 센싱 데이터에 라벨링을 하는 화면의 일례를 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능 설정 방법의 흐름을 도시한 흐름도이다.
이러한 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능 설정 시스템은 모니터링 대상이 되는 복수의 디바이스의 기종에 관한 디바이스 기종 정보를 저장하는 디바이스 기종 정보 저장부, 상기 디바이스 기종 별로 하나 이상의 인공지능 설정 정보를 저장하는 인공지능 설정 정보 저장부, 상기 디바이스 기종 각각의 실제 디바이스에 대한 디바이스 정보를 저장하는 디바이스 정보 저장부, 사용자로부터 상기 복수의 디바이스 기종 중 하나에 대한 디바이스 추가 명령을 수신하고, 상기 인공지능 설정 정보 저장부를 참고하여 상기 사용자로부터 상기 디바이스 추가 명령에 대응되는 디바이스 기종에 대한 인공지능 설정 정보 중 하나에 대한 선택 입력을 수신하는 인공지능 설정부, 상기 디바이스 추가 명령에 포함된 실제 디바이스에 대한 디바이스 정보 및 상기 선택된 인공지능 설정 정보를 상기 디바이스에 저장할 수 있는 포맷으로 변환하여 상기 사용자에게 제공하는 디바이스 설정부를 포함하여 구성될 수 있다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면들을 참조하여 상세히 설명한다. 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략하기로 한다. 또한 본 발명의 실시예들을 설명함에 있어 구체적인 수치는 실시예에 불과하며 이에 의하여 발명의 범위가 제한되지 아니한다.
본 발명에 따른 인공지능 설정 시스템은 중앙처리장치(CPU) 및 메모리(Memory, 기억장치)를 구비하고 인터넷 등의 통신망을 통하여 다른 단말기와 연결 가능한 서버의 형태로 구성될 수 있다. 그러나 본 발명이 중앙처리장치 및 메모리 등의 구성에 의해 한정되지는 아니한다. 또한, 본 발명에 따른 데이터 경계 도출 시스템은 물리적으로 하나의 장치로 구성될 수도 있으며, 복수의 장치에 분산된 형태로 구현될 수도 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능 설정 시스템의 내부 구성을 도시한 도면이다.
본 발명의 일실시예에 따른 인공지능 설정 시스템(101)은 디바이스 기종 정보 저장부(110), 인공지능 설정 정보 저장부(120), 디바이스 정보 저장부(130), 인공지능 설정부(140), 디바이스 설정부(150), 센싱 데이터 분석부(160) 및 센싱 정보 저장부(170)를 포함하여 구성될 수 있다. 각각의 구성요소들은 물리적으로 동일한 컴퓨터 시스템 내에서 동작하는 소프트웨어 모듈일 수 있으며, 물리적으로 2개 이상으로 분리된 컴퓨터 시스템이 서로 연동하여 동작할 수 있도록 구성된 형태일 수 있는데, 동일한 기능을 포함하는 다양한 실시형태가 본 발명의 권리범위에 속한다.
디바이스 기종 정보 저장부(110)는 모니터링 대상이 되는 복수의 디바이스의 기종에 관한 디바이스 기종 정보를 저장한다. 사용자가 설정하고자 하는 디바이스는 셀룰러(Cellular), 와이파이(Wi-Fi), 블루투스(Bluetooth), 지그비(Zig-Bee) 등 다양한 통신 모듈을 통하여 클라우드 시스템과 통신할 수 있는 네트워크 디바이스이거나, 자체적으로 인공지능을 구동시킬 수 있는 임베디드 디바이스일 수 있다.
디바이스 기종 정보 저장부(110)는 이와 같은 디바이스들이 어떤 기종에 속하는지에 관한 정보를 저장할 수 있는데, 예를 들어 디바이스의 제조사 및 제품번호, 버전 등의 정보를 포함할 수 있다. 이처럼 디바이스의 기종에 관한 정보가 저장되면 이를 통해서 새로운 디바이스를 설치할 때에, 동일한 기종의 다른 디바이스의 정보를 활용할 수 있게 되어, 보다 쉽게 인공지능 설정을 할 수 있게 된다.
디바이스 기종 정보 저장부(110)는 사전에 본 발명의 인공지능 설정 시스템(101)과 연동 가능한 디바이스들에 대한 정보가 기록되어 있도록 구성되는 것이 바람직하며, 필요에 따라서는 사용자가 기존에 없었던 새로운 디바이스도 등록할 수 있도록 구성하는 것도 가능하다.
인공지능 설정 정보 저장부(120)는 상기 디바이스 기종 별로 하나 이상의 인공지능 설정 정보를 저장한다. 본 발명의 인공지능 설정 시스템(101)에 등록되어 연결된 디바이스들은 각각의 디바이스를 분석하기 위한 인공지능 설정 정보를 가지는데, 인공지능 설정 정보는 디바이스 분석을 위하여 필요한 입력 데이터, 분석 결과로 도출되는 출력 정보, 분석을 위한 인공지능 알고리즘, 학습 데이터를 통해 학습된 인공지능 모델 등에 관한 정보를 포함할 수 있다.
인공지능 설정 정보 저장부(120)에 저장되는 인공지능 설정 정보는 디바이스 기종에 대응되어 저장됨으로써, 하나의 디바이스에 대해 인공지능 설정 정보가 존재한다면, 동일한 기기를 연결하는 경우에 미리 설정되어 있는 인공지능 설정을 사용하여 디바이스 분석을 수행하도록 할 수 있다. 특히, 사용자 본인이 직접 연결한 디바이스가 아니더라도, 인공지능 설정 시스템(101)의 클라우드 시스템에 기존에 동일한 디바이스를 연결하여 사용한 경우가 있다면 손쉽게 기존의 인공지능 설정을 이용할 수 있다.
디바이스 정보 저장부(130)는 상기 디바이스 기종 각각의 실제 디바이스에 대한 디바이스 정보를 저장한다. 하나의 디바이스 기종에 대해서 여러 개의 실제 디바이스가 연결되어 사용될 수 있는데, 디바이스 정보 저장부(130)에서는 이와 같은 실제 개별 디바이스 각각의 정보를 저장한다. 디바이스 정보는 디바이스를 식별하기 위한 식별정보(제품 일련번호 등), 디바이스의 소유자 정보, 디바이스의 사용 환경에 관한 정보, 디바이스의 사용 용도에 관한 정보 등을 포함할 수 있으며, 이를 통하여 각각의 실제 디바이스별 특성을 확인할 수 있다.
디바이스 정보 저장부(130)는 사용자가 새로운 디바이스를 하나씩 설정할 때마다 새로운 디바이스 정보를 저장하게 되는데, 디바이스에 설정된 인공지능 설정에 관한 정보를 각 디바이스에 매칭시켜 저장할 수 있다. 이처럼 디바이스의 인공지능 설정 정보가 저장됨에 따라서 각 디바이스에서 수집되는 센싱 데이터를 대응되는 인공지능 설정 정보를 이용하여 분석할 수 있다.
인공지능 설정부(140)는 사용자로부터 상기 복수의 디바이스 기종 중 하나에 대한 디바이스 추가 명령을 수신하고, 상기 인공지능 설정 정보 저장부(120)를 참고하여 상기 사용자로부터 상기 디바이스 추가 명령에 대응되는 디바이스 기종에 대한 인공지능 설정 정보 중 하나에 대한 선택 입력을 수신한다.
인공지능 설정부(140)는 먼저 사용자에게 본 발명의 인공지능 설정 시스템(101)에서 설정 가능한 디바이스 기종 정보를 리스트 또는 검색화면 등의 형태로 제공할 수 있으며, 사용자가 이 중 실제 설정할 디바이스의 기종을 선택하고, 설정할 실제 디바이스에 관한 정보들을 입력하는 것을 디바이스 추가 명령으로 수신할 수 있다.
이처럼 인공지능 설정부(140)에서 디바이스 추가 명령을 수신하면, 인공지능 설정부(140)는 인공지능 설정 정보 저장부(120)를 조회하여, 설정할 디바이스 기종에 대응되는 인공지능 설정 정보를 확인하여 사용자에게 제공하고, 사용자가 이 중 필요한 인공지능 설정 정보를 선택하도록 할 수 있다. 이 때, 사용자에게 제공되는 디바이스 기종에 대응되는 인공지능 설정 정보는 사용자가 기존에 설정한 디바이스에 관한 것일 수도 있고, 다른 사용자가 이전에 설정했던 디바이스에 관한 인공지능 설정 정보가 될 수도 잇다.
인공지능 설정부(140)는 필요에 따라서 사용자가 직접 설정한 인공지능 설정 정보에 대해서 권한을 관리하도록 할 수 있으며, 사용자가 직접 생성한 인공지능 설정 정보를 타인에게 공유할 수 있도록 설정한 경우에만 타인에게 해당 디바이스의 인공지능 설정 정보가 공개되도록 구현하는 것도 가능하다. 또한, 경우에 따라서는 사용자간에 인공지능 설정 정보를 매매할 수 있도록 하는 플랫폼을 제공할 수도 있다. 인공지능 설정부(140)에서 사용자의 인공지능 설정 정보를 수신하면, 이에 관한 정보를 디바이스 설정부(150)에 전달하게 된다.
또한, 인공지능 설정부(140)는 사용자가 기존에 저장되어 있던 인공지능 설정을 이용하지 않고, 새로운 인공지능 설정을 생성하고자 하는 경우에, 상기 사용자로부터 인공지능 설정 추가 명령을 수신하여, 상기 디바이스 추가 명령에 대응되는 디바이스 기종에 적용할 수 있는 복수의 인공지능 알고리즘 중 하나를 선택 입력 받아 새로운 인공지능 설정을 생성하여 상기 인공지능 설정 저장부(120)에 저장하고 사용자가 설정하고자 하는 디바이스에 적용할 수 있다.
기존에 등록되어 있는 인공지능 설정을 그대로 사용하게 된다면, 기존과 다른 용도로 다른 환경에서 디바이스를 사용하게 되는 경우 적합한 인공지능 설정을 활용할 수 없게 되기 때문에, 필요한 경우 사용자가 새로운 인공지능 설정을 하도록 하는 것이 가능하다.
인공지능 설정부(140)에서 새로운 인공지능 설정을 하기 위해서는 상술한 바와 같이 인공지능 설정 정보에 포함되는 인공지능 알고리즘, 학습 데이터 등이 선택되어야 한다. 따라서, 인공지능 설정부(140)는 사용자가 설정하고자 하는 디바이스의 디바이스 기종 정보를 참고하여, 해당 디바이스 기종의 분석에 사용할 수 있는 복수의 인공지능 알고리즘을 사용자에게 제공하고, 사용자가 이 중 하나의 알고리즘을 선택하도록 할 수 있다.
또한, 인공지능 설정부(140)는 학습 데이터를 확보하기 위하여, 기존의 다른 디바이스에서 수신되었던 센싱 정보가 저장되는 센싱 정보 저장부(170)를 참조하여, 기존의 센싱 정보를 학습 데이터로 학습을 수행하여 인공지능 모델을 생성하고 이를 인공지능 설정에 포함시킬 수 있다.
이 때, 설정하고자 하는 디바이스의 기종의 기존 디바이스들이 여러 개 존재하는 경우, 이 디바이스들에 관한 정보를 제공하고, 사용자가 디바이스의 용도, 사용환경 등의 정보를 확인하여 학습 데이터로 활용할 센싱 정보를 선택하도록 할 수 있다. 동일한 디바이스 기종이라고 하더라도, 어떤 용도로 어떤 환경에서 사용하는지에 따라 입력되는 센싱 정보가 달라질 수 있기 때문에, 사용자가 이를 선택하지 않고 그대로 사용하게 된다면 필요한 상황에 맞는 학습 데이터를 이용할 수 없어 정확한 인공지능 분석이 이루어지지 않을 수 있다.
따라서, 인공지능 설정부(140)는 상기 디바이스 추가 명령에 대응되는 디바이스 기종에 속하는 실제 디바이스를 상기 사용자에게 제공하고, 상기 사용자로부터 하나 이상의 실제 디바이스에 대한 선택 입력을 수신하고, 상기 센싱 정보 저장부에서 상기 선택된 실제 디바이스에서 수집되는 센싱 정보를 학습 데이터로 선택하도록 한다. 또한, 경우에 따라서는 디바이스별로 사용할 센싱 데이터의 기간을 설정함으로써, 원하는 학습 데이터를 구성하도록 할 수 있다.
인공지능 설정부(140)는 상기 선택된 센싱 정보를 상기 사용자에게 제공하고, 상기 사용자로부터 센싱 정보 각각에 대한 라벨링 정보를 수신하고, 상기 사용자로부터 상기 각각의 라벨링 정보에 대한 상태 정보를 수신하여 상기 라벨링 정보가 부가된 센싱 정보를 학습 데이터로 생성할 수 있다.
지도학습이 이루어지기 위해서는 학습을 할 데이터 각각이 어떤 상태를 나타내는 데이터인지에 대한 분류가 되어야 하는데, 이를 위하여 각 데이터에 라벨링 정보가 포함되어야 한다. 디바이스에서 수신되어 온 센싱 정보들은 센싱된 정보만을 포함하고 있기 때문에, 각각이 어떤 상태를 나타내는 정보인지 구분되어 있지 않다.
따라서, 인공지능 설정부(140)는 사용자가 선택한 디바이스들에 대한 센싱 정보를 사용자에게 리스트로 제공하고, 사용자가 해당 디바이스에서 발생될 수 있는 상태 정보에 대응하는 라벨링 정보를 설정해 두고, 각 센싱 정보에 대해 라벨링 정보를 부가함으로써, 각 데이터들이 어떤 상태를 나타내는지 명확히 하는 학습 데이터를 생성할 수 있다.
간단한 예로, 디바이스가 온도계이고 센싱 정보가 온도 정보라면, 사용자가 상태 정보로 "고온", "저온", "적정온도"를 각각 라벨링 정보 1, 2, 3에 대응시켜 설정해 두고, 센싱 정보를 보면서 온도에 따라서 1, 2, 3을 각각 부여하게 되면, 이를 학습 데이터로 학습하여 냉난방기를 적절히 동작하도록 하는 인공지능 설정을 생성할 수 있다.
또한, 인공지능 설정부(140)에서 생성되는 학습 데이터는 센싱 정보에 단순히 라벨링이 된 정보뿐 아니라, 센싱 데이터를 가공하거나 증강하여 생성한 학습데이터가 될 수 있다.
디바이스 설정부(150)는 상기 디바이스 추가 명령에 포함된 실제 디바이스에 대한 디바이스 정보 및 상기 선택된 인공지능 설정 정보를 상기 디바이스에 저장할 수 있는 포맷으로 변환하여 상기 사용자에게 제공한다.
디바이스 설정부(150)는 인공지능 설정부(140)에서 인공지능 설정 정보가 확정되면, 이 인공지능 설정 정보를 실제 디바이스에 대한 정보와 대응시켜 저장함으로써, 그 이후에 설정되는 디바이스에서부터 수신되는 센싱 정보를 해당 인공지능 설정 정보를 이용하여 분석할 수 있게 된다.
또한, 디바이스 설정부(150)는 디바이스가 네트워크 연결이 어려워 클라우드 서비스를 이용하기 어려운 임베디드 디바이스인 경우, 임베디드 디바이스에서 구동 가능한 인공지능 설정을 상기 임베디드 디바이스에 저장하여 자체적인 분석을 수행할 수 있도록 정해진 포맷으로 인공지능 설정을 구비하여 사용자에게 파일 등의 형태로 제공할 수 있다.
센싱 데이터 분석부(160)는 상기 선택된 인공지능 설정 정보를 이용하여 상기 설정된 연결을 통해 상기 디바이스의 센싱 정보를 수신하고, 상기 선택된 인공지능 설정 정보를 이용하여 상기 수신되는 센싱 정보를 분석하여 분석 결과를 상기 사용자에게 제공한다.
센싱 데이터 분석부(160)는 인공지능 설정 정보를 토대로 설정된 인공지능 모델을 구동시킬 수 있으며, 이 인공지능 모델에 설정된 연결을 통해 수신되는 디바이스 센싱 정보를 입력하여, 결과 값을 도출할 수 있다. 앞서 설명한 바와 같이 학습 데이터에 라벨링이 되어 있었기 때문에, 이를 기초로 사용자가 설정한 상태 정보 중 현재 센싱 정보가 어떤 상태를 나타내는지를 실시간으로 분석할 수 있으며, 이 정보를 사용자에게 제공함으로써, 사용자가 디바이스의 현재 상태를 쉽게 파악할 수 있도록 한다.
이처럼 센싱 데이터 분석부(160)에서 인공지능 설정 정보를 기초로 별도의 프로그램 설치나 구동 없이도 연결된 디바이스에서 수집되는 센싱 정보를 분석하여 분석 결과를 제공할 수 있기 때문에, 누구라도 손쉽게 디바이스에 대해 인공지능 분석을 이용할 수 있게 된다.
센싱 정보 저장부(170)는 상기 실제 디바이스 별로 수집되는 센싱 정보를 저장한다. 상술한 바와 같이, 디바이스의 센싱 정보는 디바이스를 분석하기 위해 사용되고, 향후 해당 디바이스 또는 다른 디바이스를 분석하기 위한 학습 데이터로 활용될 수 있도록 저장될 수 있다. 특히 센싱 정보가 실제 각각의 디바이스 정보와 대응되어 저장됨으로써, 사용자가 기존의 디바이스 중에서 새롭게 설정하는 디바이스와 관련성이 높은 디바이스만을 선택하여 해당 디바이스의 센싱 정보를 학습 데이터로 활용할 수 있도록 구성할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능 설정 시스템에서 사용자가 인공지능 설정을 선택하는 화면의 일례를 도시한 도면이다.
도면에 도시된 바와 같이, 도면에 도시한 것처럼, 사용자가 새로운 디바이스를 등록하게 되면 등록할 디바이스 기종을 선택하고, 선택된 디바이스 기종에 대응되는 인공지능 설정 정보들을 확인하여 적용하기에 적절한 인공지능 설정 정보가 있는 경우에는 인공지능 설정 정보를 선택하여 바로 이용하도록 할 수 있다.
또한, 도면에서와 같이 기존에 설정하고자 하는 디바이스와 동일한 기종의 다른 디바이스의 인공지능 설정 정보가 저장되어 있지 않거나, 설정하고자 하는 디바이스에 적용하기에 적당하지 않은 경우에는 새로운 인공지능 구성 만들기를 선택하고, 새로운 인공지능 구성에 적용할 인공지능 알고리즘을 선택하여 인공지능 설정을 새롭게 생성할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능 설정 시스템에서 인공지능 알고리즘 및 학습 데이터를 선택하는 화면의 일례를 도시한 도면이다.
도면에 도시한 것처럼, 사용자가 먼저 설정하고자 하는 디바이스와 동일한 기종의 디바이스 중에서 센싱 정보를 참조하고자 하는 디바이스를 선택하게 되면, 해당 디바이스의 센싱 정보가 중앙 상단과 같이 원본 데이터로 사용자에게 출력되게 된다.
이 때, 화면 좌측 하단에서와 같이 센싱 정보를 이용하고자 하는 시간 구간에 관한 정보를 선택하도록 할 수 있으며, 이를 통해 새로 설정하는 디바이스와 동일한 상황에서의 학습 데이터를 선택하도록 할 수 있다. 또한, 인공지능 분석을 통해 디바이스의 오류 등을 확인하고자 하는 경우에는 실제 오류가 발생했던 시점을 포함하는 센싱 정보가 학습 데이터로 활용되는 것이 바람직하므로, 이를 사용자가 선택하도록 할 수 있다.
이처럼 사용자의 선택에 따라 기존의 다른 디바이스의 센싱 정보가 원본 데이터로 출력되면, 사용자는 여기에 대해서 라벨링을 수행하고, 각 라벨에 대응되는 상태 정보를 저장할 수 있다. 도면에서는 중앙 상단의 "타겟 설정"이라는 버튼을 클릭하게 되면, 각각의 상태를 타겟으로 설정하고, 해당 타겟에 대응되는 원본 데이터를 선택하여 라벨링된 학습 데이터를 생성할 수 있다.
생성된 학습 데이터는 중앙 하단에 리스트로 표시되어 사용자가 이를 최종 확인하도록 할 수 있다. 이와 같이 생성된 학습 데이터를 이용하여 학습을 수행하도록 하고 학습된 모델을 평가할 수 있으며, 평가 결과를 확인한 후 사용자의 선택에 따라 최종 학습 모델을 인공지능 설정으로 확정하여 설정된 디바이스의 분석을 위해 적용할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능 설정 시스템에서 사용자가 학습 데이터로 적용할 다른 디바이스를 선택하는 화면의 일례를 도시한 도면이다.
도면에 도시한 것처럼, 본 발명의 인공지능 설정 시스템(101)은 사용자가 새로운 디바이스를 설정하고자 하는 경우에, 해당 디바이스와 동일한 기종의 다른 디바이스들에 대한 목록을 사용자에게 제공하고, 사용자가 목록에서 적절한 디바이스를 선택하도록 함으로써, 설정하고자 하는 디바이스와 유사한 환경에서 유사한 용도로 사용되는 디바이스의 센싱 정보를 학습 데이터로 활용하도록 할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능 설정 시스템에서 다른 디바이스의 센싱 데이터에 라벨링을 하는 화면의 일례를 도시한 도면이다.
도면에 도시된 바와 같이, 사용자는 복수의 타겟을 설정할 수 있으며, 이 타겟은 사용자가 확인하고자 하는 특정 상태 정보를 가리키게 된다. 또한, 이 상태 정보에 각각 대응되는 라벨링 정보가 부여됨으로써, 사용자가 센싱 정보를 보고 이 라벨링 정보를 부여함으로써, 정확한 학습 데이터가 생성되도록 할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능 설정 방법의 흐름을 도시한 흐름도이다.
본 발명에 따른 인공지능 설정 방법은 중앙처리장치 및 메모리를 구비하는 인공지능 설정 시스템에서 인공지능을 설정하는 방법으로, 이와 같은 컴퓨팅 시스템에서 구동될 수 있다.
따라서, 인공지능 설정 방법은 상술한 인공지능 설정 시스템에 대하여 설명된 특징적인 구성을 모두 포함하고 있으며, 아래의 설명에서 설명되지 않은 내용도 상술한 인공지능 설정 시스템에 대한 설명을 참조하여 구현할 수 있다.
디바이스 기종 정보 저장 단계(S601)는 모니터링 대상이 되는 복수의 디바이스의 기종에 관한 디바이스 기종 정보를 디바이스 기종 정보 저장부(110)에 저장한다. 사용자가 설정하고자 하는 디바이스는 셀룰러(Cellular), 와이파이(Wi-Fi), 블루투스(Bluetooth), 지그비(Zig-Bee) 등 다양한 통신 모듈을 통하여 클라우드 시스템과 통신할 수 있는 네트워크 디바이스이거나, 자체적으로 인공지능을 구동할 수 있는 임베디드 디바이스일 수 있다.
디바이스 기종 정보 저장 단계(S601)는 이와 같은 디바이스들이 어떤 기종에 속하는지에 관한 정보를 저장할 수 있는데, 예를 들어 디바이스의 제조사 및 제품번호, 버전 등의 정보를 포함할 수 있다. 이처럼 디바이스의 기종에 관한 정보가 저장되면 이를 통해서 새로운 디바이스를 설치할 때에, 동일한 기종의 다른 디바이스의 정보를 활용할 수 있게 되어, 보다 쉽게 인공지능 설정을 할 수 있게 된다.
디바이스 기종 정보 저장 단계(S601)는 사전에 본 발명의 인공지능 설정 시스템(101)과 연동 가능한 디바이스들에 대한 정보가 기록되어 있도록 구성되는 것이 바람직하며, 필요에 따라서는 사용자가 기존에 없었던 새로운 디바이스도 등록할 수 있도록 구성하는 것도 가능하다.
인공지능 설정 정보 저장 단계(S602)는 상기 디바이스 기종 별로 하나 이상의 인공지능 설정 정보를 인공지능 설정 정보 저장부(120)에 저장한다. 본 발명의 인공지능 설정 시스템(101)에 등록되어 연결된 디바이스들은 각각의 디바이스를 분석하기 위한 인공지능 설정 정보를 가지는데, 인공지능 설정 정보는 디바이스 분석을 위하여 필요한 입력 데이터, 분석 결과로 도출되는 출력 정보, 분석을 위한 인공지능 알고리즘, 학습 데이터를 통해 학습된 인공지능 모델 등에 관한 정보를 포함할 수 있다.
인공지능 설정 정보 저장 단계(S602)에서 저장되는 인공지능 설정 정보는 디바이스 기종에 대응되어 저장됨으로써, 하나의 디바이스에 대해 인공지능 설정 정보가 존재한다면, 동일한 기기를 연결하는 경우에 미리 설정되어 있는 인공지능 설정을 사용하여 디바이스 분석을 수행하도록 할 수 있다. 특히, 사용자 본인이 직접 연결한 디바이스가 아니더라도, 인공지능 설정 시스템(101)의 클라우드 시스템에 기존에 동일한 디바이스를 연결하여 사용한 경우가 있다면 손쉽게 기존의 인공지능 설정을 이용할 수 있다.
디바이스 정보 저장 단계(S603)는 상기 디바이스 기종 각각의 실제 디바이스에 대한 디바이스 정보를 디바이스 정보 저장부(130)에 저장한다. 하나의 디바이스 기종에 대해서 여러 개의 실제 디바이스가 연결되어 사용될 수 있는데, 디바이스 정보 저장 단계(S603)에서는 이와 같은 실제 개별 디바이스 각각의 정보를 저장한다. 디바이스 정보는 디바이스를 식별하기 위한 식별정보(제품 일련번호 등), 디바이스의 소유자 정보, 디바이스의 사용 환경에 관한 정보, 디바이스의 사용 용도에 관한 정보 등을 포함할 수 있으며, 이를 통하여 각각의 실제 디바이스별 특성을 확인할 수 있다.
디바이스 정보 저장 단계(S603)는 사용자가 새로운 디바이스를 하나씩 설정할 때마다 새로운 디바이스 정보를 저장하게 되는데, 디바이스에 설정된 인공지능 설정에 관한 정보를 각 디바이스에 매칭시켜 저장할 수 있다. 이처럼 디바이스의 인공지능 설정 정보가 저장됨에 따라서 각 디바이스에서 수집되는 센싱 데이터를 대응되는 인공지능 설정 정보를 이용하여 분석할 수 있다.
인공지능 설정 단계(S604)는 사용자로부터 상기 복수의 디바이스 기종 중 하나에 대한 디바이스 추가 명령을 수신하고, 상기 인공지능 설정 정보 저장부(120)를 참고하여 상기 사용자로부터 상기 디바이스 추가 명령에 대응되는 디바이스 기종에 대한 인공지능 설정 정보 중 하나에 대한 선택 입력을 수신한다.
인공지능 설정 단계(S604)는 먼저 사용자에게 본 발명의 인공지능 설정 시스템(101)에서 설정 가능한 디바이스 기종 정보를 리스트 또는 검색화면 등의 형태로 제공할 수 있으며, 사용자가 이 중 실제 설정할 디바이스의 기종을 선택하고, 설정할 실제 디바이스에 관한 정보들을 입력하는 것을 디바이스 추가 명령으로 수신할 수 있다.
이처럼 인공지능 설정 단계(S604)에서 디바이스 추가 명령을 수신하면, 인공지능 설정 단계(S604)는 인공지능 설정 정보 저장부(120)를 조회하여, 설정할 디바이스 기종에 대응되는 인공지능 설정 정보를 확인하여 사용자에게 제공하고, 사용자가 이 중 필요한 인공지능 설정 정보를 선택하도록 할 수 있다. 이 때, 사용자에게 제공되는 디바이스 기종에 대응되는 인공지능 설정 정보는 사용자가 기존에 설정한 디바이스에 관한 것일 수도 있고, 다른 사용자가 이전에 설정했던 디바이스에 관한 인공지능 설정 정보가 될 수도 잇다.
또한, 인공지능 설정 단계(S604)는 사용자가 기존에 저장되어 있던 인공지능 설정을 이용하지 않고, 새로운 인공지능 설정을 생성하고자 하는 경우에, 상기 사용자로부터 인공지능 설정 추가 명령을 수신하여, 상기 디바이스 추가 명령에 대응되는 디바이스 기종에 적용할 수 있는 복수의 인공지능 알고리즘 중 하나를 선택 입력 받아 새로운 인공지능 설정을 생성하여 상기 인공지능 설정 저장부(120)에 저장하고 사용자가 설정하고자 하는 디바이스에 적용할 수 있다.
인공지능 설정 단계(S604)에서 새로운 인공지능 설정을 하기 위해서는 상술한 바와 같이 인공지능 설정 정보에 포함되는 인공지능 알고리즘, 학습 데이터 등이 선택되어야 한다. 따라서, 인공지능 설정 단계(S604)는 사용자가 설정하고자 하는 디바이스의 디바이스 기종 정보를 참고하여, 해당 디바이스 기종의 분석에 사용할 수 있는 복수의 인공지능 알고리즘을 사용자에게 제공하고, 사용자가 이 중 하나의 알고리즘을 선택하도록 할 수 있다.
또한, 인공지능 설정 단계(S604)는 학습 데이터를 확보하기 위하여, 기존의 다른 디바이스에서 수신되었던 센싱 정보가 저장되는 센싱 정보 저장부(170)를 참조하여, 기존의 센싱 정보를 학습 데이터로 학습을 수행하여 인공지능 모델을 생성하고 이를 인공지능 설정에 포함시킬 수 있다.
인공지능 설정 단계(S604)는 상기 디바이스 추가 명령에 대응되는 디바이스 기종에 속하는 실제 디바이스를 상기 사용자에게 제공하고, 상기 사용자로부터 하나 이상의 실제 디바이스에 대한 선택 입력을 수신하고, 상기 센싱 정보 저장부에서 상기 선택된 실제 디바이스에서 수집되는 센싱 정보를 학습 데이터로 선택하도록 한다. 또한, 경우에 따라서는 디바이스별로 사용할 센싱 데이터의 기간을 설정함으로써, 원하는 학습 데이터를 구성하도록 할 수 있다.
인공지능 설정 단계(S604)는 상기 선택된 센싱 정보를 상기 사용자에게 제공하고, 상기 사용자로부터 센싱 정보 각각에 대한 라벨링 정보를 수신하고, 상기 사용자로부터 상기 각각의 라벨링 정보에 대한 상태 정보를 수신하여 상기 라벨링 정보가 부가된 센싱 정보를 학습 데이터로 생성할 수 있다.
인공지능 설정 단계(S604)는 사용자가 선택한 디바이스들에 대한 센싱 정보를 사용자에게 리스트로 제공하고, 사용자가 해당 디바이스에서 발생될 수 있는 상태 정보에 대응하는 라벨링 정보를 설정해 두고, 각 센싱 정보에 대해 라벨링 정보를 부가함으로써, 각 데이터들이 어떤 상태를 나타내는지 명확히 하는 학습 데이터를 생성할 수 있다.
또한, 인공지능 설정 단계(S604)에서 생성되는 학습 데이터는 센싱 정보에 단순히 라벨링이 된 정보뿐 아니라, 센싱 데이터를 가공하거나 증강하여 생성한 학습데이터가 될 수 있다.
디바이스 설정 단계(S605)는 상기 디바이스 추가 명령에 포함된 실제 디바이스에 대한 디바이스 정보 및 상기 선택된 인공지능 설정 정보를 상기 디바이스에 저장할 수 있는 포맷으로 변환하여 상기 사용자에게 제공한다.
디바이스 설정 단계(S605)는 인공지능 설정 단계(S604)에서 인공지능 설정 정보가 확정되면, 이 인공지능 설정 정보를 실제 디바이스에 대한 정보와 대응시켜 저장함으로써, 그 이후에 설정되는 디바이스에서부터 수신되는 센싱 정보를 해당 인공지능 설정 정보를 이용하여 분석할 수 있게 된다.
또한, 디바이스 설정 단계(150)는 디바이스가 네트워크 연결이 어려워 클라우드 서비스를 이용하기 어려운 임베디드 디바이스인 경우, 임베디드 디바이스에서 구동 가능한 인공지능 설정을 상기 임베디드 디바이스에 저장하여 자체적인 분석을 수행할 수 있도록 정해진 포맷으로 인공지능 설정을 구비하여 사용자에게 파일 등의 형태로 제공할 수 있다.
센싱 데이터 분석 단계(S606)는 상기 선택된 인공지능 설정 정보를 이용하여 상기 설정된 연결을 통해 상기 디바이스의 센싱 정보를 수신하고, 상기 선택된 인공지능 설정 정보를 이용하여 상기 수신되는 센싱 정보를 분석하여 분석 결과를 상기 사용자에게 제공한다.
센싱 데이터 분석 단계(S606)는 인공지능 설정 정보를 토대로 설정된 인공지능 모델을 구동시킬 수 있으며, 이 인공지능 모델에 설정된 연결을 통해 수신되는 디바이스 센싱 정보를 입력하여, 결과 값을 도출할 수 있다. 앞서 설명한 바와 같이 학습 데이터에 라벨링이 되어 있었기 때문에, 이를 기초로 사용자가 설정한 상태 정보 중 현재 센싱 정보가 어떤 상태를 나타내는지를 실시간으로 분석할 수 있으며, 이 정보를 사용자에게 제공함으로써, 사용자가 디바이스의 현재 상태를 쉽게 파악할 수 있도록 한다.
이처럼 센싱 데이터 분석 단계(S606)에서 인공지능 설정 정보를 기초로 별도의 프로그램 설치나 구동 없이도 연결된 디바이스에서 수집되는 센싱 정보를 분석하여 분석 결과를 제공할 수 있기 때문에, 누구라도 손쉽게 디바이스에 대해 인공지능 분석을 이용할 수 있게 된다.
센싱 정보 저장 단계(S607)는 상기 실제 디바이스 별로 수집되는 센싱 정보를 저장한다. 상술한 바와 같이, 디바이스의 센싱 정보는 디바이스를 분석하기 위해 사용되고, 향후 해당 디바이스 또는 다른 디바이스를 분석하기 위한 학습 데이터로 활용될 수 있도록 저장될 수 있다. 특히 센싱 정보가 실제 각각의 디바이스 정보와 대응되어 저장됨으로써, 사용자가 기존의 디바이스 중에서 새롭게 설정하는 디바이스와 관련성이 높은 디바이스만을 선택하여 해당 디바이스의 센싱 정보를 학습 데이터로 활용할 수 있도록 구성할 수 있다.
본 발명에 따른 인공지능 설정 방법은 컴퓨터가 실행하도록 기능시키기 위한 프로그램으로 제작되어 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록될 수 있다.
컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CDROM, DVD 와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다.
프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 상기 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상에서는 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있다.
본 발명은 인공지능 설정 시스템 및 방법에 관한 것으로, 모니터링 대상이 되는 복수의 디바이스의 기종에 관한 디바이스 기종 정보를 저장하는 디바이스 기종 정보 저장부, 상기 디바이스 기종 별로 하나 이상의 인공지능 설정 정보를 저장하는 인공지능 설정 정보 저장부, 상기 디바이스 기종 각각의 실제 디바이스에 대한 디바이스 정보를 저장하는 디바이스 정보 저장부, 사용자로부터 상기 복수의 디바이스 기종 중 하나에 대한 디바이스 추가 명령을 수신하고, 상기 인공지능 설정 정보 저장부를 참고하여 상기 사용자로부터 상기 디바이스 추가 명령에 대응되는 디바이스 기종에 대한 인공지능 설정 정보 중 하나에 대한 선택 입력을 수신하는 인공지능 설정부, 상기 디바이스 추가 명령에 포함된 실제 디바이스에 대한 디바이스 정보 및 상기 선택된 인공지능 설정 정보를 상기 디바이스에 저장할 수 있는 포맷으로 변환하여 상기 사용자에게 제공하는 디바이스 설정부를 포함하는 인공지능 설정 시스템과 인공지능 설정 방법이 제공된다.

Claims (3)

  1. 모니터링 대상이 되는 복수의 디바이스의 기종에 관한 디바이스 기종 정보를 저장하는 디바이스 기종 정보 저장부;
    상기 디바이스 기종 별로 하나 이상의 인공지능 설정 정보를 저장하는 인공지능 설정 정보 저장부;
    상기 디바이스 기종 각각의 실제 디바이스에 대한 디바이스 정보를 저장하는 디바이스 정보 저장부;
    사용자로부터 상기 복수의 디바이스 기종 중 하나에 대한 디바이스 추가 명령을 수신하고, 상기 인공지능 설정 정보 저장부를 참고하여 상기 사용자로부터 상기 디바이스 추가 명령에 대응되는 디바이스 기종에 대한 인공지능 설정 정보 중 하나에 대한 선택 입력을 수신하는 인공지능 설정부; 및
    상기 디바이스 추가 명령에 포함된 실제 디바이스에 대한 디바이스 정보 및 상기 선택된 인공지능 설정 정보를 상기 디바이스에 저장할 수 있는 포맷으로 변환하여 상기 사용자에게 제공하는 디바이스 설정부;
    를 포함하는 인공지능 설정 시스템.
  2. 중앙처리장치 및 메모리를 구비하는 인공지능 설정 시스템에서의 인공지능 설정 방법에 있어서,
    모니터링 대상이 되는 복수의 디바이스의 기종에 관한 디바이스 기종 정보를 디바이스 기종 정보 저장부에 저장하는 디바이스 기종 정보 저장 단계;
    상기 디바이스 기종 별로 하나 이상의 인공지능 설정 정보를 인공지능 설정 정보 저장부에 저장하는 인공지능 설정 정보 저장 단계;
    상기 디바이스 기종 각각의 실제 디바이스에 대한 디바이스 정보를 디바이스 정보 저장부에 저장하는 디바이스 정보 저장 단계;
    사용자로부터 상기 복수의 디바이스 기종 중 하나에 대한 디바이스 추가 명령을 수신하고, 상기 인공지능 설정 정보 저장부를 참고하여 상기 사용자로부터 상기 디바이스 추가 명령에 대응되는 디바이스 기종에 대한 인공지능 설정 정보 중 하나에 대한 선택 입력을 수신하는 인공지능 설정 단계; 및
    상기 디바이스 추가 명령에 포함된 실제 디바이스에 대한 디바이스 정보 및 상기 선택된 인공지능 설정 정보를 상기 디바이스에 저장할 수 있는 포맷으로 변환하여 상기 사용자에게 제공하는 디바이스 설정 단계
    를 포함하는 인공지능 설정 방법.
  3. 제2항의 방법을 컴퓨터가 실행하도록 기능시키기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
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