WO2023149602A1 - 세탁 코스를 가이드하는 방법 및 장치 - Google Patents

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WO2023149602A1
WO2023149602A1 PCT/KR2022/008489 KR2022008489W WO2023149602A1 WO 2023149602 A1 WO2023149602 A1 WO 2023149602A1 KR 2022008489 W KR2022008489 W KR 2022008489W WO 2023149602 A1 WO2023149602 A1 WO 2023149602A1
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WO
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washing machine
server
course
laundry
washing
Prior art date
Application number
PCT/KR2022/008489
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English (en)
French (fr)
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김상원
김태윤
이정협
이태교
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엘지전자 주식회사
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Publication date
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    • D06F34/04—Signal transfer or data transmission arrangements
    • D06F34/05—Signal transfer or data transmission arrangements for wireless communication between components, e.g. for remote monitoring or control
    • D—TEXTILES; PAPER
    • D06—TREATMENT OF TEXTILES OR THE LIKE; LAUNDERING; FLEXIBLE MATERIALS NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
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    • D06F34/00—Details of control systems for washing machines, washer-dryers or laundry dryers
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    • D06F2105/58—Indications or alarms to the control system or to the user
    • D06F2105/60—Audible signals

Definitions

  • the present invention relates to a method and apparatus for guiding a washing course.
  • the management server attempts to provide guide information by identifying the type of laundry.
  • An object of the present specification is to provide a technology for determining whether the type of laundry is suitable for a course set in the washing machine by using data generated at the time the washing machine loaded with laundry performs its function.
  • a method for guiding a laundry course includes the steps of receiving data sensed by performing a tumble motion after a laundry is input from a washing machine by a server communication unit of a management server, and performing a tumble motion by a server communication unit of a management server to wash the laundry based on the data. Determining whether functional clothes are present, and controlling a guide process of the washing machine by comparing set course information of the washing machine with a result of the determination by the server control unit.
  • a management server for guiding a washing course determines whether or not the laundry is functional clothes based on the data and a server communication unit that receives data sensed by performing a tumble motion after putting in laundry from the washing machine, and sets the washing machine and a server controller controlling a guide process of the washing machine by comparing the course information with the determination result.
  • the management server confirms the type of laundry and provides guide information
  • the user of the washing machine can set a washing course suitable for the type of laundry.
  • the type of laundry is checked using data generated at the time the washing machine loaded with laundry performs its function, and whether it is suitable for the course set in the washing machine is determined, and the washing machine operates accordingly, thus preserving and washing laundry. can be performed.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a process of discriminating laundry loaded into a washing machine and recommending a course through a message according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating a process in which a management server generates a message for voice guidance and transmits a message to each device according to another embodiment of the present invention and a configuration of devices.
  • FIG. 3 is a view showing a process of determining and guiding input of functional clothing according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a block diagram showing a schematic configuration of a management server 300 according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is a block diagram showing a schematic configuration of a user terminal according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is a diagram showing a process of determining whether a management server is functional clothing according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is a diagram showing results learned by the machine learning module of the management server according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating a process of learning a machine learning module by a management server according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating a time point at which a management server collects data according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 10 is a diagram showing a configuration in which a machine learning module of a server controller according to an embodiment of the present invention calculates an optimal result by applying three classification methods.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating a process of changing a course setting of a washing machine by a management server according to an embodiment of the present invention.
  • first, second, A, B, (a), and (b) may be used. These terms are only used to distinguish the component from other components, and the nature, sequence, order, or number of the corresponding component is not limited by the term.
  • components may be subdivided for convenience of explanation, but these components may be implemented in one device or module, or one component may be implemented in a plurality of devices or modules. It may be divided into and implemented.
  • the washing machine or the server can determine whether functional clothes are put into the washing machine or not.
  • Functional clothing refers to laundry that is determined by the washing machine as special laundry. For example, if the washing machine provides separate washing courses such as “wool washing,” “lingerie washing,” “outdoor washing,” and “duvet washing,” all laundry requiring washing in these separate washing courses are functional clothes. applicable In addition, functional clothing may also be classified into first functional clothing, second functional clothing, and the like, depending on the type.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a process of discriminating laundry loaded into a washing machine and recommending a course through a message according to an embodiment of the present invention.
  • the washing machine 100 and the dryer 200 each communicate with the management server 300 .
  • the washing machine 100 After the laundry is loaded into the washing machine 100, the washing machine 100 performs a tumble motion of rotating the washing tub into which the laundry has been put in an initial start-up process for washing the loaded laundry. At this time, the washing machine 100 may be set to a standard course.
  • the washing machine 100 calculates any one or more of tumble starting current data, holding current average data, and holding current distribution data and transmits it to the management server 300. (S1).
  • the washing machine 100 may transmit a photographed image of laundry put into the washing tub and weight information of the laundry to the management server 300 .
  • the management server 300 determines whether the laundry loaded into the washing machine 100 is functional clothing by using the data received in step S1 (S2). If it is determined that the clothing is functional, the management server 300 generates a notification message to notify the user of the washing machine 100 (S2).
  • the management server 300 may control the voice server 400 so that the washing machine 100 outputs a voice message including information (guide information) for notifying the user that functional clothes are included (S3).
  • the management server 300 may transmit information to be notified to the user to the user terminal 500 as a push message (S7).
  • the user terminal 500 is a terminal possessed by a user who owns or uses the washing machine 100 and the dryer 200, and the user terminal 500 via the management server 300 controls the washing machine 100 and the dryer ( 200) can be linked.
  • the voice server 400 transmits a product voice notification sound source to the washing machine 100 (S4).
  • the user may check the sound source output by the washing machine 100 .
  • the above process may also be applied to the dryer 200.
  • the management server 300 when the management server 300 confirms that the laundry loaded into the washing machine 100 is functional clothing, it transmits information on the functional clothing to the related dryer 200 (S9a) so that the dryer 200 is suitable for functional clothing. Allows you to provide a drying course.
  • the washing machine 100 may notify the management server 300 of the washing completion.
  • the voice server 400 may notify the dryer 200 of the drying of the functional clothes by voice (S9b).
  • FIG. 2 is a diagram illustrating a process in which a management server generates a message for voice guidance and transmits a message to each device according to another embodiment of the present invention and a configuration of devices.
  • the management server 300 determines whether the laundry put into the washing machine 100 is functional clothes based on the result of analyzing the data received in S1 (S12). And, as a result of the determination, if functional clothing is included, a notification message for voice guidance is generated so that the washing machine 100 outputs a voice message including information (guide information) to inform the user that the functional clothing is included (S12).
  • the management server 300 transmits the notification message to the washing machine 100 and the dryer 200 (S14).
  • the above process may also be applied to the dryer 200.
  • the management server 300 when the management server 300 confirms that the laundry loaded into the washing machine 100 is functional clothing, it transmits information (notification message) on the functional clothing to the related dryer 200 (S19), so that the dryer 200 A drying course suitable for functional clothing can be provided.
  • the information transmitted to S19 in this process may include a message capable of notifying the drying of functional clothing by voice (S19).
  • the server 300 sends a push message to the app of the user terminal 500 (S7) so that the user can check it.
  • a push message also corresponds to a notification message and includes examples such as text and sound sources.
  • the notification message corresponds to either 1) a message composed of text or 2) a message including a sound source.
  • the notification message is a text message
  • the washing machine 100 and the dryer 200 receiving the notification message may output the text message as sound or output the text message on a display panel using an internal user interface.
  • the washing machine 100 and the dryer 200 receiving the sound source file may output the sound source using an internal user interface.
  • the notification message may also include a command for controlling the operation of the washing machine 100 or the dryer 200 .
  • the notification message may include a command instructing to change a set course (standard laundry/drying, etc.) of the washing machine 100 or the dryer 200 .
  • FIGS. 1 and 2 The embodiment of FIGS. 1 and 2 is summarized as follows.
  • the server determines this and guides the customer to use the functional clothes course.
  • a customer-customized course may be provided.
  • product voice notifications or push message content can be configured by reflecting the behavioral characteristics of each customer.
  • the washing machine transmits tumble starting current data, holding current average data, and holding current distribution data to the management server 300 .
  • the washing machine 100 may transmit to the management server 300 an image of laundry put into the washing tub and weight information of the laundry.
  • the management server 300 may determine whether functional clothing is present by applying a binary classification model to the received data. When it is determined as functional clothing, the management server 300 and the voice server 400 provide a usage guide service to the functional clothing course, thereby preventing damage to the laundry.
  • FIG. 3 is a view showing a process of determining and guiding input of functional clothing according to an embodiment of the present invention.
  • the washing machine When laundry is put into the washing machine and a washing course is set, it is stored (S21).
  • the washing machine may store the set wash course and transmit the stored wash course information to the management server 300 . Thereafter, the washing machine performs a tumble motion (S22). Then, the washing machine transmits data (tumble start current data, holding current average data, holding current distribution data, etc.) calculated in the tumble motion process to the management server 300 (S23). If the information on setting the washing course is not transmitted to the server 300 in S21, the information on setting the washing course together with the data may be transmitted to the management server 300 in step S23.
  • the washing machine 100 may transmit an image of the laundry put into the washing tub and information on the weight of the laundry to the management server 300.
  • the management server 300 determines whether functional clothing is present using the received data (S24). As a result of the determination, if it is functional clothing and the set washing course does not match (S25), the management server 300 provides a guide service for guiding the use of the functional clothing course to the customer (S27). If i) is not functional clothing or ii) if a washing course is set appropriately for functional clothing, the management server 300 does not provide a separate guide (S26).
  • the management server 300 may guide the customer to use the functional clothes course.
  • the washing machine 100 can provide a usage guide service to the functional clothing course so that the laundry can be washed. It can prevent fabric damage.
  • Functional clothing can be classified in various ways. Accordingly, when it is determined that lingerie, wool, duvet, etc. are among the functional clothes, the washing machine 100 may recommend a lingerie washing course, a wool washing course, a duvet washing course, or the like.
  • an app push message and a product voice guidance method were used as guidance service providing methods, but other user interface methods may also be utilized.
  • the washing machine 100 may output a buzzer sound to alert the user to change the washing course.
  • FIG. 4 is a block diagram showing a schematic configuration of a management server 300 according to an embodiment of the present invention.
  • the management server 300 may be referred to as a server for short.
  • the management server 300 may include a server communication unit 310 , a server control unit 320 and a server storage unit 333 .
  • the server communication unit 310 may communicate with the washing machine 100 , the dryer 200 and the user terminal 500 .
  • the server communication unit 310 may perform communication in a wired and/or wireless manner.
  • the wireless method may include a short-distance wireless communication method and a long-distance wireless communication method.
  • the server controller 320 may control the server communication unit 310 and the server storage unit 330 .
  • the server controller 320 may include a processor and an internal memory.
  • the internal memory may store an application for a server for managing the home appliance 10 .
  • the processor may execute a server application.
  • the server storage unit 330 may be a volatile and/or non-volatile memory, and may store messages transmitted by the washing machine 100 and the dryer 200.
  • the message includes functions performed by each washing machine 100 and dryer 200, a washing course, a drying course, data sensed by the washing machine when a tumble motion is performed, and the like.
  • information on errors or abnormal conditions occurring in the process of performing each function may also be included in the aforementioned message.
  • messages transmitted by the washing machine 100 and the dryer 200 include identification information of the washing machine 100 and the dryer 200 .
  • a current change or average value may be calculated and transmitted to the management server 300 .
  • the server storage unit 330 may store tumble starting current data, holding current average data, holding current distribution data, and the like.
  • the server controller 320 determines whether the clothes are functional clothes by using tumble starting current data, holding current average data, and holding current distribution data, which are data transmitted from the washing machine.
  • this data is data calculated as a result of the washing machine performing tumble motion at two or more points in time or at two or more time intervals. It will be described later in FIG. 9 .
  • the server control unit 320 generates notification messages that the washing machine 100 and the dryer 200 can output.
  • a speaker or an LCD display panel in the washing machine 100 and the dryer 200 may output a voice or text message.
  • the management server 300 may transmit a notification message to the sound source server 400 so that the sound source server 400 may generate a predetermined sound source.
  • the notification message may be a file composed of sound sources.
  • the washing machine 100, the dryer 200, etc. may perform voice guidance to the user by reproducing the sound source file included in the notification message.
  • the server control unit 320 may check operating states of the washing machine 100 and the dryer 200 .
  • the server controller 320 may check the operating state by checking status messages periodically transmitted by the washing machine 100 and the dryer 200 or checking whether or not communication with the home appliance is maintained.
  • the server communication unit 310 sends a message (guide information) instructing the user terminal 500 to control the washing machine 100 or the dryer 200 or to control an operating state or function of the washing machine 100 or the dryer 200. ) can be transmitted.
  • the server storage unit 330 may accumulate and store data related to tumble motion previously transmitted by a plurality of washing machines and dryers.
  • the server controller 320 may include a machine learning module. In addition, the server controller 320 may determine the type of cloth using the input data. The machine learning module receiving the data transmitted by the washing machine may output one or more of a probability that the laundry loaded into the washing machine is functional clothing or a type of laundry.
  • the output result of the machine learning module may be configured as shown in Table 1 below. This is a method that calculates the probability of functional clothing and the probability of standard course clothing.
  • the output result of the machine learning module may be configured as shown in Table 2 below. It is a method that outputs only one result.
  • washing machine identification information identification result Washer_012 functional clothing Washer_015 Apparel for Standard Course
  • the management server 300 of FIG. 4 may implement the process of the above-described embodiment.
  • the server communication unit 310 performs a tumble motion after putting laundry in from the washing machine 100 and receives detected data (S1 and S23), and the server controller 320 determines whether the laundry is functional clothes based on the data. It is judged (S2, S24).
  • the server controller 320 compares the set course information of the washing machine with the determination result to control the guide process of the washing machine (S4, S14, and S27).
  • the server controller 320 generates a request message requesting the output of the sound source of the washing machine. Then, the server communication unit 310 transmits a request message to the sound source server 400 . Then, the sound source server 400 generates a sound source file based on the request message and transmits a notification message including the sound source file to the washing machine 100 (S4).
  • the server controller 320 As another example of a method for controlling the guide process, as shown in FIG. 2 , the server controller 320 generates and generates a notification message to be output by the washing machine 100 . Then, the server communication unit 310 transmits a notification message to the washing machine 100 (S14).
  • the server communication unit 310 may receive an image of laundry taken from the washing machine 100 . Then, the server control unit 320 determines whether or not the laundry is functional clothing using the received image. The server control unit 320 may use the judgment result using the image to confirm the accuracy of the judgment result of S24.
  • the server controller 320 may identify the dryer 200 interlocked with the washing machine 100 and control the guide process of the dryer according to the determination result of S24 .
  • the control method includes a method in which the voice server 400 transmits a voice file for voice guidance as shown in FIG. 1 (S9b) or a method in which the server 300 transmits a notification message as shown in FIG. 2 (S19).
  • the server control unit 320 generates a push message to be transmitted to the user terminal 500 linked to the washing machine 100, and the server communication unit 310 sends the push message to the user terminal 500. send
  • the user terminal 500 is a block diagram showing a schematic configuration of a user terminal according to an embodiment of the present invention.
  • the user terminal 500 may be referred to as a client device or the like.
  • a user terminal 500 may include a terminal communication unit 510 , a terminal control unit 520 and a terminal interface unit 530 .
  • the user terminal 500 is interlocked with the washing machine 100 and the dryer 200 so that the user terminal 500 can check the current state of the washing machine 100 and the dryer 200 .
  • the terminal communication unit 510 may communicate with the management server 300 .
  • the terminal communication unit 510 may perform communication in a wired and/or wireless manner.
  • the wireless method may include a short-distance wireless communication method and a long-distance wireless communication method.
  • the terminal control unit 520 may control the terminal communication unit 510 and the terminal interface unit 530 .
  • the terminal controller 520 may include a processor and internal memory.
  • the internal memory may store applications for terminals for managing the home appliance 10 .
  • the processor may execute an application for a terminal.
  • the terminal interface unit 530 may output an execution screen of a terminal application.
  • the terminal interface unit 530 may visually and/or audibly output information or guide messages related to function execution of the washing machine 100 and the dryer 200 .
  • the terminal communication unit 510 may transmit and receive messages to and from the management server 500 . Further, the terminal communication unit 510 may receive state information of the washing machine 100 and the dryer 200 linked with the user terminal from the management server 300 .
  • the user terminal 500 linked with the washing machine 100/dryer 200 receives a notification message from the management server 300 informing of setting a course for washing functional clothes. can do.
  • the user terminal 500 may receive the received notification message as a push message and output it in the form of a pop-up.
  • the terminal communication unit 510 may transmit to the management server 300 a result of whether or not the user has confirmed.
  • the washing machine 100 rotates and accelerates the drum (S31).
  • the washing machine 100 detects and stores the current value while performing a tumble motion.
  • the current value can be calculated in three types.
  • the washing machine 100 performs the tumble motion, and at a specific point in time (eg, K times during the initial N minutes, or P times during the M time period of the entire course), the tumble start current value, the average tumble hold current value, and the tumble hold current variance value can be calculated.
  • the calculated value is transmitted to the management server 300, and the management server 300 inputs each received value (data) into a machine learning (artificial intelligence) module (S33).
  • the server control unit 320 of the management server 300 may include a module for artificial intelligence, and the aforementioned data is input to the machine learning module.
  • the machine learning module determines the type of laundry, eg, the type of cloth, from the received data (S34). In one embodiment, the determination may be performed according to binary classification. In addition, the management server 300 may apply any one or more of a decision tree, a random forest, and a support vector machine (SVM) among detailed models of binary classification. The management server 300 may apply any one of the above three detailed models or set different weights to two or more results according to model characteristics of the corresponding washing machine 100 or various variables.
  • SVM support vector machine
  • the machine learning module of the server controller 320 outputs a result corresponding to the received data (S35).
  • a result of determining whether the result is functional clothing or standard course clothing is provided.
  • the result of S35 includes a result of determining whether functional clothing is appropriate for each course, such as a wool course/lingerie course/quilt course, even in the case of functional clothes.
  • the output method of S35 includes a probability method and a result output method.
  • the probability method is a method of outputting the probability of functional clothing and the probability of standard course clothing.
  • the result output method either functional clothing or standard course clothing is output as a result value.
  • information on functional clothing for each course may be output in more detail.
  • detailed information on laundry other than standard course clothes may be output.
  • detailed information on wool, lingerie, blankets, dolls, and mountaineering clothes may be output for the loaded laundry.
  • FIG. 7 is a diagram showing results learned by the machine learning module of the management server according to an embodiment of the present invention.
  • 7 is a result of classifying standard course clothing and functional clothing by applying SVM, and presents a line segment c separating area a where data indicated by 0 is concentrated and area b where data indicated by 1 is concentrated in the graph.
  • FIG. 7 is a result of applying a linear model, and the management server 300 determines laundry using a mathematical expression for a line segment as shown in c of FIG. 7 .
  • the management server 300 may determine that the laundry in area b is functional clothing and the laundry in area a is standard course clothing.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating a process of learning a machine learning module by a management server according to an embodiment of the present invention.
  • the server communication unit 310 receives course setting information for functional clothes and data detected by performing the tumble motion of the washing machines 100 from the plurality of washing machines 100
  • the machine learning module of the server control unit 320 sets the course It shows the process of performing learning using information and received data.
  • the management server 300 may train a machine learning module for discriminating functional clothing by utilizing data generated while the customer uses the washing machine. That is, when a user directly selects a functional clothes washing course (a wash tower is provided and a down load is also a washing course type), data calculated by the washing machine 100 for the loaded laundry may be used as data when washing the functional clothes.
  • the management server can perform learning by increasing the accuracy of the data.
  • the management server 300 can learn to increase functional clothing identification accuracy.
  • the washing machine detects a movement (trend of change in torque current) based on the fabric quality and weight of the laundry and transmits it as data to the management server 300 so that the management server 300 can learn. Let's look at it in detail below.
  • the user sets the course of the washing machine 100 as a functional clothes course (S41). Since the user intentionally sets the course of the washing machine to functional clothes, it is highly likely that the loaded laundry corresponds to functional clothes. Accordingly, the washing machine 100 calculates information related to the loaded laundry and transmits it to the management server (S42).
  • the related information includes image data of laundry photographed by a camera in the washing machine 100, characteristics of current calculated from the tumble motion of the washing machine 100, and the like.
  • the washing machine 100 may transmit washing machine identification information and washing machine model information to the management server 300 .
  • the management server 300 learns to discriminate functional clothes by inputting laundry-related information to the machine learning module (S43).
  • the machine learning module may learn a correlation between data set as a functional clothing course and learning data set as a standard course to improve the efficiency of features of each data.
  • the data includes a tumble start current value, an average tumble hold current value, and a tumble hold current variance value at a specific point in time in the process of performing the tumble motion after laundry is loaded into the washing machine 100 .
  • the machine learning module can apply a binary classification model to learn to distinguish between functional apparel and standard course apparel based on these data.
  • the binary classification model can apply three detailed models, decision tree/random forest/SVM.
  • the machine learning module may apply a more accurate detailed model by applying each of the above detailed models according to the manufacturing model of the washing machine.
  • the machine learning module may discriminate between functional clothing and standard course clothing by applying a linear classification model.
  • the management server 300 may apply three or more laundry classification techniques such as functional clothing 1, functional clothing 2, and standard course clothing.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating a time point at which a management server collects data according to an embodiment of the present invention.
  • the washing machine 100 may calculate data at specific points in time (T1 to T6) based on the point in time at which washing starts.
  • a representative value of the corresponding section may be calculated by collecting data calculated in the section P1 to P5 between specific points in time.
  • the washing machine 100 rotates and accelerates the drum in the washing section, and detects fabric flow (current change trend) according to fabric quality and fabric weight. Then, the washing machine 100 transmits values related to the laundry to the management server 300 using the detected result, for example, a tumble starting current value, an average tumble holding current value, and a tumble holding current variance value.
  • the transmitted value is input to the server control unit 320 of the management server 300 .
  • the server control unit 320 determines the type of laundry by using a machine learning module and outputs the result of the determination, such as information on the laundry (cloth type) or whether it is functional clothing.
  • FIG. 10 is a diagram showing a configuration in which a machine learning module of a server controller according to an embodiment of the present invention calculates an optimal result by applying three classification methods.
  • the machine learning module receiving the data sensed by the washing machine 100 may output one or more of a probability that laundry is functional clothing or a type of laundry according to a binary classification method.
  • the server control unit 320 may calculate a determination result by setting weights for each of the decision tree, random forest, and support machine vector (SVM) in the binary classification method.
  • the server controller 320 preferentially applies the "decision tree” method or uses the decision result by the "decision tree” as the decision result of S24 in FIG. 3 .
  • the server control unit 320 uses the determination result calculated by applying weights to the "random forest” and "SVM” methods, respectively, as the determination result of S24 in FIG. 3 .
  • Table 3 shows information for differently setting the operation of the machine learning module for each washing machine model according to an embodiment of the present invention.
  • the information of Table 3 may be stored in the server storage unit 330 .
  • washing machine model information machine learning module Washer_Model_A (Decision_Tree, 100) Washer_Model_B (Random Forest, 30) & (SVM, 70)
  • FIG. 11 is a diagram illustrating a process of changing a course setting of a washing machine by a management server according to an embodiment of the present invention. It proceeds after step S24 of FIG. 3 above.
  • the server control unit 320 of the management server 300 checks whether the probability that the laundry put into the washing machine is functional clothes is greater than or equal to a reference value (S51). For example, it is assumed that the reference value is 80%.
  • the management server 300 may provide a guide service related to washing functional clothes to the washing machine 100 and the user terminal 500 (S27). However, if the probability of functional clothing is 90% (more than the reference value), the management server 300 proceeds with a process of changing the course setting of the washing machine 100 (S52).
  • the server controller 320 includes a command for changing a course setting to functional clothing in a notification message to be transmitted to the washing machine 100 .
  • the washing machine 100 changes the previous standard course to a functional clothing course.
  • the washing machine 100 or the user terminal 500 informs the user of this change process through a voice/push message.
  • the server control unit 320 determines whether the probability of functional clothing is greater than or equal to the reference value. If the probability of functional clothing is greater than or equal to the reference value, a command for changing the course set in the washing machine 100 to the functional clothing course setting is generated. In addition, the server communication unit 310 transmits a notification message including a command to the washing machine 100 to control the washing machine 100 to change the course setting.
  • the aforementioned reference value may be set in various ways. It may be set for each model of the washing machine and may be set according to the behavior pattern of the user of the washing machine. For example, the number of times a washing machine user changes a course after putting functional clothes in the past and receiving information for guiding a course change by the management server 300 or the sound source server 400 is the server storage unit 330 ) is stored cumulatively.
  • the management server 300 determines the number of times the course has been accumulated over a certain period of time. You can set a lower threshold value.
  • the management server 300 sets the reference value to 90% for the first user who receives the guide for the first time.
  • the management server 300 transmits a command for automatically changing the course setting to the washing machine 100 of the first user only when the probability of functional clothing is 90% or higher.
  • the management server 300 sets the reference value to 75% for the second user who receives a number of guides and changes the course setting many times.
  • the management server 300 transmits a command for automatically changing the course setting to the washing machine 100 of the second user when the probability of functional clothing is 75% or more.
  • the management server 300 may provide a user-customized guide information and course setting change process.
  • the washing machine 100 may guide the user to use the functional clothing course. If it is determined as functional clothing, the management server 300 may prevent damage to the laundry by performing a guide process so that the washing machine 100 provides a guide service for the functional clothing course.
  • the washing machine 100 transmits various data calculated in the tumble motion to the management server 300 so that the management server 300 can determine whether the loaded laundry is functional clothes.
  • the management server 300 may determine whether functional clothing is present using a machine learning module including a binary classification model.
  • the usage guidance service for the functional clothing course may be composed of a case in which a product guides through a voice notification or a case in which a push message is transmitted to a user terminal and guided.
  • the user can check the product or the user terminal to change the course setting and prevent damage to the laundry.
  • the foregoing embodiment is applicable to multiple course discrepancies. That is, functional clothing may be subdivided into wool, lingerie, padding, blankets, and the like. Also, for accuracy of determination, the management server 300 may recognize the laundry image or the weight of the laundry to identify the type of laundry.
  • a computer program may implement an embodiment of the present invention by being stored in a computer readable storage medium, read and executed by a computer.
  • a storage medium of a computer program includes a storage medium including a magnetic recording medium, an optical recording medium, and a semiconductor recording element.
  • a computer program implementing an embodiment of the present invention includes a program module transmitted in real time through an external device.
  • washing machine 200 dryer
  • management server 500 user terminal

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Abstract

본 발명은 세탁 코스를 가이드하는 방법 및 장치에 관한 기술로, 본 발명의 일 실시예에 의한 세탁 코스를 가이드하는 방법은 관리 서버의 서버 통신부가 세탁기로부터 세탁물 투입 후 텀블 모션을 수행하여 감지한 데이터를 수신하는 단계와 관리 서버의 서버 제어부가 데이터에 기반하여 세탁물의 기능성 의류 여부를 판단하는 단계와 서버 제어부는 세탁기의 설정된 코스 정보와 판단 결과를 비교하여 세탁기의 가이드 프로세스를 제어하는 단계를 포함한다.

Description

세탁 코스를 가이드하는 방법 및 장치
본 발명은 세탁 코스를 가이드하는 방법 및 장치에 관한 기술이다.
종래에 세탁기가 세탁하는 세탁물의 종류는 다양하지 않았으므로, 사용자가 쉽게 세탁물의 종류를 설정할 수 있었다. 그러나, 최근 다양한 세탁물의 종류가 증가하면서 세탁 효율을 높이기 위해서는 세탁기에게 세탁물의 종류를 설정하는 것이 필요해졌다.
그런데, 세탁물이 다양해지면서 세탁물의 종류를 사용자가 판별하기가 쉽지 않은 상황이 되었다. 또한, 세탁물의 특성을 확인하지 않고 표준 설정으로 세탁하는 경우가 증가하였다.
따라서, 세탁기의 코스를 설정하는 과정에서 특정한 세탁물의 특징을 확인하여 이를 기반으로 세탁을 수행하는 기술이 필요하다.
본 명세서에서는 전술한 문제점을 해결하기 위한 것으로, 관리 서버는 세탁물의 종류를 확인하여 가이드 정보를 제공하고자 한다.
본 명세서에서는 세탁물이 투입된 세탁기가 기능을 수행하는 시점에서 발생한 데이터를 이용하여 세탁물의 종류를 확인하여 세탁기에 설정된 코스와 적합한지 판단하는 기술을 제공하고자 한다.
본 발명의 목적들은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 본 발명의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있고, 본 발명의 실시예에 의해 보다 분명하게 이해될 것이다. 또한, 본 발명의 목적 및 장점들은 특허 청구 범위에 나타낸 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.
본 발명의 일 실시예에 의한 세탁 코스를 가이드하는 방법은 관리 서버의 서버 통신부가 세탁기로부터 세탁물 투입 후 텀블 모션을 수행하여 감지한 데이터를 수신하는 단계와 관리 서버의 서버 제어부가 데이터에 기반하여 세탁물의 기능성 의류 여부를 판단하는 단계와 서버 제어부는 세탁기의 설정된 코스 정보와 판단 결과를 비교하여 세탁기의 가이드 프로세스를 제어하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 의한 세탁 코스를 가이드하는 관리 서버는 세탁기로부터 세탁물 투입 후 텀블 모션을 수행하여 감지한 데이터를 수신하는 서버 통신부와 데이터에 기반하여 세탁물의 기능성 의류 여부를 판단하고 세탁기의 설정된 코스 정보와 판단 결과를 비교하여 세탁기의 가이드 프로세스를 제어하는 서버 제어부를 포함한다.
본 발명을 적용할 경우 관리 서버가 세탁물의 종류를 확인하여 가이드 정보를 제공하면 세탁기 사용자는 해당 세탁물의 종류에 적합하게 세탁 코스를 설정할 수 있다.
또한, 본 발명을 적용할 경우 세탁물이 투입된 세탁기가 기능을 수행하는 시점에서 발생한 데이터를 이용하여 세탁물의 종류를 확인하여 세탁기에 설정된 코스와 적합한지 판단하여 그에 따라 세탁기가 동작하므로 세탁물을 보존하며 세탁을 수행할 수 있다.
본 발명의 효과는 전술한 효과에 한정되지 않으며, 본 발명의 당업자들은 본 발명의 구성에서 본 발명의 다양한 효과를 쉽게 도출할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 의한 세탁기에 투입된 세탁물을 판별하여 메시지로 코스를 추천하는 과정을 보여주는 도면이다.
도 2는 본 발명의 다른 실시예에 의한 관리 서버가 음성 안내를 위한 메시지를 생성하여 각 장치들에게 전송하는 과정 및 장치들의 구성을 보여주는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 의한 기능성 의류 투입을 판별하여 가이드하는 과정을 보여주는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 관리 서버(300)의 개락적인 구성을 도시한 블록도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 단말의 개락적인 구성을 도시한 블록도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 의한 관리 서버가 기능성 의류인지 여부를 판단하는 과정을 보여주는 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 의한 관리 서버의 머신 러닝 모듈이 학습한 결과를 보여주는 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 의한 관리 서버가 머신 러닝 모듈을 학습시키는 과정을 보여주는 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 의한 관리 서버가 데이터를 수집하는 시점을 나타내는 도면이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 의한 서버 제어부의 머신 러닝 모듈이 3가지의 분류 방식을 적용하여 최적의 결과를 산출하는 구성을 보여주는 도면이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 의한 관리 서버가 세탁기의 코스 설정을 변경하는 과정을 보여주는 도면이다.
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다.
본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일한 참조 부호를 붙이도록 한다. 또한, 본 발명의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가질 수 있다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략할 수 있다.
본 발명의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제 1, 제 2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질, 차례, 순서 또는 개수 등이 한정되지 않는다. 어떤 구성 요소가 다른 구성요소에 "연결", "결합" 또는 "접속"된다고 기재된 경우, 그 구성 요소는 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나 또는 접속될 수 있지만, 각 구성 요소 사이에 다른 구성 요소가 "개재"되거나, 각 구성 요소가 다른 구성 요소를 통해 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
또한, 본 발명을 구현함에 있어서 설명의 편의를 위하여 구성요소를 세분화하여 설명할 수 있으나, 이들 구성요소가 하나의 장치 또는 모듈 내에 구현될 수도 있고, 혹은 하나의 구성요소가 다수의 장치 또는 모듈들에 나뉘어져서 구현될 수도 있다.
이하, 세탁기에 기능성 의류가 투입될 경우 의류를 판별하는 기술에 대해 살펴본다. 특히, 본 발명의 실시예는 사용자가 별도의 세탁물에 적합한 코스를 설정하지 않고 표준 코스를 설정한 경우 기능성 의류의 투입 여부를 세탁기 또는 서버가 판별할 수 있도록 한다.
기능성 의류란 세탁기에서 특수 세탁물로 판단한 세탁물을 통칭한다. 예를 들어, 세탁기가 "울 세탁", "란제리 세탁", "아웃도어 세탁", "이불 세탁" 등 별도의 세탁 코스를 제공하는 경우 이들 별도의 세탁 코스로 세탁이 필요한 세탁물들은 모두 기능성 의류에 해당한다. 그리고 기능성 의류 역시 종류에 따라 제1기능성 의류, 제2기능성 의류 등으로 구분될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 의한 세탁기에 투입된 세탁물을 판별하여 메시지로 코스를 추천하는 과정을 보여주는 도면이다.
세탁기(100)와 건조기(200)는 각각 관리 서버(300)와 통신을 수행한다.
세탁기(100)에 세탁물이 투입된 후, 세탁기(100)는 투입된 세탁물을 세탁하기 위한 초기 기동 과정에서 세탁물이 투입된 세탁조를 회전시키는 텀블(tumble) 모션을 수행한다. 이때, 세탁기(100)는 표준 코스로 설정될 수 있다.
일 실시예로 세탁기(100)가 텀블 모션을 수행하는 과정에서 세탁기(100)는 텀블 기동 전류 데이터, 유지 전류 평균 데이터, 유지 전류 분산 데이터 중 어느 하나 이상을 산출하여 관리 서버(300)에게 전송한다(S1).
S1의 다른 실시예로 세탁기(100)는 세탁조 내에 투입된 세탁물을 촬영한 이미지, 세탁물의 무게 정보를 관리 서버(300)에게 전송할 수 있다.
관리 서버(300)는 S1 단계에서 수신한 데이터를 이용하여 세탁기(100)에 투입된 세탁물이 기능성 의류인지 여부를 판별한다(S2). 만약 기능성 의류인 것으로 판별된 경우, 관리 서버(300)는 해당 세탁기(100) 사용자에게 알릴 알림 메시지를 생성한다(S2).
관리 서버(300)는 사용자에게 기능성 의류가 포함되었음을 알릴 정보(가이드 정보)를 포함하는 음성 멘트가 세탁기(100)에서 출력될 수 있도록 음성 서버(400)를 제어할 수 있다(S3).
아울러, 관리 서버(300)는 사용자에게 알릴 정보를 사용자 단말(500)에게 푸시 메시지(push message)로 전송할 수 있다(S7). 이때, 사용자 단말(500)은 세탁기(100)와 건조기(200)를 소유하거나 사용하는 사용자가 소지한 단말이며, 사용자 단말(500)은 관리 서버(300)를 경유하여 세탁기(100)와 건조기(200)에 연동될 수 있다.
음성 서버(400)는 제품 음성 알림 음원을 세탁기(100)에게 전송한다(S4). 사용자는 세탁기(100)가 출력하는 음원을 확인할 수 있다.
위의 과정은 건조기(200)에도 적용될 수 있다.
또한, 관리 서버(300)가 세탁기(100)에 투입된 세탁물이 기능성 의류인 것을 확인한 경우, 관련 건조기(200)에게 기능성 의류에 대한 정보를 전송하여(S9a), 건조기(200)가 기능성 의류에 적합한 건조 코스를 제공할 수 있도록 한다.
다른 실시예로, 세탁기(100)가 세탁을 종료한 경우 세탁기(100)는 관리 서버(300)에게 세탁 종료를 통지할 수 있다. 그리고 음성 서버(400)는 건조기(200)에게 기능성 의류의 건조를 음성으로 통지할 수 있다(S9b).
도 2는 본 발명의 다른 실시예에 의한 관리 서버가 음성 안내를 위한 메시지를 생성하여 각 장치들에게 전송하는 과정 및 장치들의 구성을 보여주는 도면이다.
S1, S7은 전술한 도 1과 동일하므로 도 1의 설명을 참조한다.
관리 서버(300)는 S1에서 수신한 데이터들을 분석한 결과를 기반으로, 세탁기(100)에 투입된 세탁물이 기능성 의류인지 여부를 판별한다(S12). 그리고 판별 결과 기능성 의류인 경우, 사용자에게 기능성 의류가 포함되었음을 알릴 정보(가이드 정보)를 포함하는 음성 멘트가 세탁기(100)에서 출력될 수 있도록 음성 안내할 통지 메시지를 생성한다(S12).
그리고, 관리 서버(300)는 통지 메시지를 세탁기(100) 및 건조기(200)에게 전송한다(S14).
위의 과정은 건조기(200)에도 적용될 수 있다.
또한, 관리 서버(300)가 세탁기(100)에 투입된 세탁물이 기능성 의류인 것을 확인한 경우, 관련 건조기(200)에게 기능성 의류에 대한 정보(통지 메시지)를 전송하여(S19), 건조기(200)가 기능성 의류에 적합한 건조 코스를 제공할 수 있도록 한다. 이 과정에서 S19에 전송되는 정보는 기능성 의류의 건조를 음성으로 통지할 수 있는 메시지가 포함될 수 있다(S19).
도 1과 마찬가지로 서버(300)는 사용자 단말(500)의 앱으로 푸시 메시지(push message)를 발송하여(S7) 사용자가 확인할 수 있도록 한다. 푸시 메시지 역시 통지 메시지에 해당하며 문자, 음원 등의 실시예를 포함한다.
통지 메시지는 1) 문자로 구성된 메시지 이거나 또는 2) 음원을 포함하는 메시지 중 어느 하나에 해당한다. 통지 메시지가 문자 메시지인 경우, 이를 수신한 세탁기(100) 및 건조기(200)는 내부의 사용자 인터페이스를 이용하여 문자 메시지를 음원 출력하거나 표시판에 문자로 출력할 수 있다.
통지 메시지가 음원 파일을 포함할 경우, 이를 수신한 세탁기(100) 및 건조기(200)는 내부의 사용자 인터페이스를 이용하여 음원을 출력할 수 있다. 통지 메시지는 또한 세탁기(100)나 건조기(200)의 동작을 제어하는 명령어를 포함할 수 있다. 예를 들어, 통지 메시지는 세탁기(100) 또는 건조기(200)의 설정된 코스(표준 의류 세탁/건조 등)를 변경할 것을 지시하는 명령어를 포함할 수 있다.
도 1 및 2의 실시예를 정리하면 다음과 같다.
세탁기 표준 코스 설정 후 기능성 의류가 투입되면, 서버는 이를 판별하여 고객에게 기능성 의류 코스로의 사용을 안내한다. 이 경우, 고객 맞춤 코스를 안내할 수 있다. 이 과정에서 각 고객별 행동 특성을 반영하여 제품 음성 알림 또는 푸시 메시지 내용을 구성할 수 있다.
기능성 의류의 판별을 위해 세탁기는 텀블(Tumble) 기동 전류 데이타, 유지 전류 평균 데이터, 유지 전류 분산 데이터 등을 관리 서버(300)로 전송한다. 또는, 세탁기(100)는 세탁조 내에 투입된 세탁물을 촬영한 이미지, 세탁물의 무게 정보를 관리 서버(300)에게 전송할 수 있다.
관리 서버(300)는 수신된 데이터에 이진 분류(Binary Classification) 모델을 적용하여, 기능성 의류 여부를 판별할 수 있다. 기능성 의류로 판별된 경우, 관리 서버(300) 및 음성 서버(400)는 기능성 의류 코스로의 사용 안내 서비스를 제공하여, 세탁물 옷감 손상을 방지할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 의한 기능성 의류 투입을 판별하여 가이드하는 과정을 보여주는 도면이다.
세탁기에 세탁물이 투입되고 세탁 코스가 설정되면 이를 저장한다(S21). 세탁기가 설정된 세탁 코스를 저장할 수 있고, 저장한 세탁 코스 정보를 관리 서버(300)에게 전송할 수 있다. 이후, 세탁기가 텀블 모션을 수행한다(S22). 그리고 세탁기는 텀블 모션 과정에서 산출된 데이터(텀블(Tumble) 기동 전류 데이타, 유지 전류 평균 데이터, 유지 전류 분산 데이터 등)를 관리 서버(300)에게 전송한다(S23). S21 에서 세탁 코스 설정에 관한 정보가 서버(300)에 전송되지 않은 경우 S23 에서 데이터들과 함께 세탁 코스 설정에 관한 정보가 관리 서버(300)에게 전송될 수 있다.
또한 S23의 다른 실시예로 세탁기(100)는 세탁조 내에 투입된 세탁물을 촬영한 이미지, 세탁물의 무게 정보를 관리 서버(300)에게 전송할 수 있다.
관리 서버(300)는 수신한 데이터를 이용하여 기능성 의류 여부를 판별한다(S24). 판별 결과 기능성 의류이며 설정된 세탁 코스가 매칭되지 않을 경우(S25), 관리 서버(300)는 고객에게 기능성 의류 코스로의 사용을 안내하는 안내 서비스를 제공한다(S27). i) 기능성 의류가 아니거나, ii) 기능성 의류에 적합하게 세탁 코스가 설정된 경우 관리 서버(300)는 별도 안내를 진행하지 않는다(S26).
일 실시예로 세탁기(100) 표준 코스 설정 후 기능성 의류 투입이 확인되면, 관리 서버(300)는 고객에게 기능성 의류 코스로의 사용을 안내할 수 있다.
전술한 실시예를 적용할 경우 세탁기에 투입된 세탁물이 기능성 의류이며 세탁 코스 설정이 해당 기능성 의류에 적합하게 매칭되지 않은 경우 세탁기(100)가 기능성 의류 코스로의 사용 안내 서비스를 제공할 수 있도록 하여 세탁물 옷감 손상을 방지할 수 있다.
도 3의 실시예를 적용 시 사용자가 세탁기의 세탁 코스를 표준 코스로 설정 후, 세탁물을 투입하였는데 관리 서버(300)가 세탁물을 기능성 의류로 판단할 경우, 고객에게 기능성 의류 코스로의 사용을 안내할 수 있다. 예를 들어 "고객님~ 표준 코스로 설정하신 후, 기능성 의류를 세탁하시는 것은 아니세요? 기능성 의류는 기능성 의류 코스로 세탁 하시는 것을 추천드려요." 와 같은 음성 메시지가 세탁기(100)에서 출력되도록 하여 사용자가 세탁 코스를 재설정할 수 있도록 한다.
기능성 의류는 다양하게 분류될 수 있다. 따라서, 기능성 의류 중 란제리나 울, 이불 등으로 판단된 경우, 세탁기(100)는 란제리 세탁 코스를 추천하거나 울 세탁 코스, 이불 세탁 코스 등을 추천할 수 있다.
전술한 실시예에서 안내 서비스 제공 방법으로 앱 푸시 메시지, 제품 음성 안내 멘트 방법을 사용하였으나, 이외에도 다른 사용자 인터페이스(User Interface) 방법도 활용할 수 있다. 예를 들어 세탁기(100)는 사용자가 세탁 코스를 변경하도록 주의를 환기시키기 위해 부저 음을 출력할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 관리 서버(300)의 개락적인 구성을 도시한 블록도이다. 관리 서버(300)는 줄여서 서버로 지칭할 수 있다.
도 4를 참조하면, 관리 서버(300)는 서버 통신부(310), 서버 제어부(320) 및 서버 저장부(333)를 포함할 수 있다.
서버 통신부(310)는 세탁기(100), 건조기(200) 및 사용자 단말(500)과 통신을 수행할 수 있다. 서버 통신부(310)는 유선 방식 및/또는 무선 방식으로 통신을 수행할 수 있다. 무선 방식은 근거리 무선 통신 방식 및 원거리 무선 통신 방식을 포함할 수 있다.
서버 제어부(320)는 서버 통신부(310) 및 서버 저장부(330)를 제어할 수 있다.
도면에 도시되지는 않았지만, 서버 제어부(320)는 프로세서 및 내부 메모리를 포함할 수 있다. 내부 메모리는 가전 기기(10)를 관리하기 위한 서버용 애플리케이션을 저장할 수 있다. 프로세서는 서버용 애플리케이션을 실행할 수 있다.
서버 저장부(330)는 휘발성 및/또는 비휘발성 메모리일 수 있고, 세탁기(100), 건조기(200) 등이 전송하는 메시지를 저장할 수 있다. 메시지는 각각의 세탁기(100), 건조기(200) 등이 수행한 기능, 세탁 코스, 건조 코스, 텀블 모션을 수행한 경우 세탁기가 센싱한 데이터 등을 포함한다. 또한, 각 기능의 수행 과정에서 발생한 에러 또는 이상 상태에 대한 정보 역시 전술한 메시지에 포함될 수 있다.
또한, 세탁기(100), 건조기(200) 등이 전송하는 메시지는 세탁기(100)와 건조기(200)의 식별 정보를 포함한다.
또한, 세탁기(100), 건조기(200) 등은 텀블 모션을 수행한 경우 전류의 변화나 평균값 등을 산출하여 관리 서버(300)에게 전송할 수 있다. 이 경우, 서버 저장부(330)는 텀블(Tumble) 기동 전류 데이타, 유지 전류 평균 데이터, 유지 전류 분산 데이터 등을 저장할 수 있다.
서버 제어부(320)는 세탁기가 전송한 데이터인 텀블(Tumble) 기동 전류 데이타, 유지 전류 평균 데이터, 유지 전류 분산 데이터 등을 이용하여 기능성 의류인지 여부를 판단한다. 또한, 이 데이터는 세탁기가 둘 이상의 시점 또는 둘 이상의 시간 구간에서 텀블 모션을 수행한 결과 산출된 데이터인 것을 일 실시예로 한다. 도 9에서 후술한다.
그리고 서버 제어부(320)는 세탁기(100), 건조기(200) 등이 출력할 수 있는 통지 메시지를 생성한다. 해당 통지 메시지는 세탁기(100), 건조기(200)에게 전송되면 세탁기(100), 건조기(200) 내의 스피커나 LCD 표시판 등이 음성 또는 문자로 출력할 수 있다. 또는 관리 서버(300)는 통지 메시지를 음원 서버(400)로 전송하여 음원 서버(400)가 소정의 음원을 생성할 수 있다.
또는 통지 메시지는 음원으로 구성된 파일일 수 있다. 이 경우 세탁기(100), 건조기(200) 등은 통지 메시지에 포함된 음원 파일을 재생하여 사용자에게 음성 안내를 수행할 수 있다.
또한, 서버 제어부(320)는 세탁기(100), 건조기(200)의 작동 상태를 확인할 수 있다. 서버 제어부(320)는 세탁기(100), 건조기(200)가 주기적으로 전송하는 상태 메시지를 확인하거나, 가전 기기와의 통신 상태의 유지 여부 등을 확인하여 작동 상태를 확인할 수 있다.
그리고, 서버 통신부(310)는 사용자 단말(500)에게 세탁기(100), 건조기(200)를 제어하거나 세탁기(100), 건조기(200)의 작동 상태나 기능을 제어할 것을 지시하는 메시지(가이드 정보) 등을 전송할 수 있다.
서버 저장부(330)는 다수의 세탁기들 및 건조기들이 이전에 전송했던 텀블 모션 관련 데이터를 누적 저장할 수 있다.
서버 제어부(320)는 머신 러닝 모듈을 포함할 수 있다. 그리고 서버 제어부(320)는 입력된 데이터들을 이용하여 옷감의 종류를 판단할 수 있다. 세탁기가 전송한 데이터를 입력받은 머신 러닝 모듈은 세탁기에 투입된 세탁물이 기능성 의류일 확률 또는 세탁물의 종류 중 어느 하나 이상을 출력할 수 있다.
발명의 일 실시예에 따라 머신 러닝 모듈의 출력 결과는 다음 표 1과 같이 구성될 수 있다. 기능성 의류일 확률과 표준 코스 대상 의류일 확률을 산출한 방식이다.
세탁기 식별정보 기능성 의류일 확률 표준 코스 대상 의류일 확률
Washer_012 98% 2%
Washer_015 30% 70%
발명의 일 실시예에 따라 머신 러닝 모듈의 출력 결과는 다음 표 2와 같이 구성될 수 있다. 하나의 결과만을 출력하는 방식이다.
세탁기 식별정보 식별 결과
Washer_012 기능성 의류
Washer_015 표준 코스 대상 의류
도 4의 관리 서버(300)는 전술한 실시예의 프로세스를 구현할 수 있다. 예를 들어, 서버 통신부(310)가 세탁기(100)로부터 세탁물 투입 후 텀블 모션을 수행하여 감지한 데이터를 수신하고(S1, S23) 서버 제어부(320)가 데이터에 기반하여 세탁물의 기능성 의류 여부를 판단한다(S2, S24). 서버 제어부(320)는 세탁기의 설정된 코스 정보와 판단 결과를 비교하여 세탁기의 가이드 프로세스를 제어한다(S4, S14, S27).
가이드 프로세스를 제어하는 방법의 일 실시예로, 도 1과 같이 서버 제어부(320)는 세탁기의 음원 출력을 요청하는 요청 메시지를 생성한다. 그리고 서버 통신부(310)가 요청 메시지를 음원 서버(400)에게 전송한다. 그리고 음원 서버(400)가 요청 메시지를 기반으로 음원 파일을 생성하여 세탁기(100)에게 음원 파일이 포함된 통지 메시지를 전송한다(S4).
가이드 프로세스를 제어하는 방법의 다른 실시예로, 도 2와 같이 서버 제어부(320)는 세탁기(100)가 출력할 통지 메시지를 생성하는 생성한다. 그리고 서버 통신부(310)가 세탁기(100)에게 통지 메시지를 전송한다(S14).
또한, 서버 통신부(310)는 세탁기(100)로부터 세탁물을 촬영한 이미지를 수신할 수 있다. 그리고 서버 제어부(320)는 수신한 이미지를 이용하여 세탁물의 기능성 의류 여부를 판단한다. 서버 제어부(320)는 이미지를 이용한 판단 결과는 앞서 S24의 판단 결과의 정확도를 확인하는데 이용할 수 있다.
도 1 및 도 2에서 서버 제어부(320)는 세탁기(100)와 연동된 건조기(200)를 식별하여, S24의 판단 결과에 따라 건조기의 가이드 프로세스를 제어할 수 있다. 제어하는 방식은 도 1과 같이 음성 서버(400)가 음성 안내를 위한 음성 파일을 전송하는 방식(S9b) 또는 도 2와 같이 서버(300)가 통지 메시지를 전송하는 방식(S19)을 포함한다.
도 1 및 도 2의 S7에 대응하여 서버 제어부(320)는 세탁기(100)에 연동되는 사용자 단말(500)에게 전송할 푸시 메시지를 생성하고, 서버 통신부(310)가 사용자 단말(500)에게 푸시 메시지를 전송한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 단말의 개락적인 구성을 도시한 블록도이다. 사용자 단말(500)은 클라이언트 장치 등으로 지칭될 수 있다.
도 5를 참조하면, 사용자 단말(500)은 단말 통신부(510), 단말 제어부(520) 및 단말 인터페이스부(530)를 포함할 수 있다. 사용자 단말(500)은 세탁기(100)와 건조기(200) 등과 연동되어 사용자 단말(500)은 세탁기(100) 및 건조기(200)의 현재 상태를 확인할 수 있다.
단말 통신부(510)는 관리 서버(300)와 통신을 수행할 수 있다. 단말 통신부(510)는 유선 방식 및/또는 무선 방식으로 통신을 수행할 수 있다. 무선 방식은 근거리 무선 통신 방식 및 원거리 무선 통신 방식을 포함할 수 있다.
단말 제어부(520)는 단말 통신부(510) 및 단말 인터페이스부(530)를 제어할 수 있다.
도면에 도시되지는 않았지만, 단말 제어부(520)는 프로세서 및 내부 메모리를 포함할 수 있다. 내부 메모리는 가전 기기(10)를 관리하기 위한 단말용 애플리케이션을 저장할 수 있다. 프로세서는 단말용 애플리케이션을 실행할 수 있다.
단말 인터페이스부(530)는 단말용 애플리케이션의 실행 화면을 출력할 수 있다. 특히, 단말 인터페이스부(530)는 세탁기(100)와 건조기(200)의 기능 수행에 관련된 정보나 가이드 메시지 등을 시각적 및/또는 청각적으로 출력할 수 있다.
단말 통신부(510)는 관리 서버(500)와 메시지를 송수신할 수 있다. 그리고 단말 통신부(510)가 관리 서버(300)로부터 사용자 단말과 연동된 세탁기(100)와 건조기(200)의 상태 정보를 수신할 수 있다.
세탁기(100)/건조기(200)와 연동된 사용자 단말(500)은 관리 서버(300)와 통신을 수행하는 과정에서 관리 서버(300)로부터 기능성 의류 세탁에 관한 코스 설정 안내를 알리는 통지 메시지를 수신할 수 있다. 이때, 사용자 단말(500)은 수신한 통지 메시지를 푸시 메시지로 수신하여 팝업 형태로 출력할 수 있다.
단말 인터페이스부(530)는 통지 메시지를 출력한 후, 단말 통신부(510)는 사용자가 확인했는지 여부에 대한 결과를 관리 서버(300)에게 전송할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 의한 관리 서버가 기능성 의류인지 여부를 판단하는 과정을 보여주는 도면이다. 세탁기(100)는 드럼을 회전 가속한다(S31). 세탁기(100)는 텀블(Tumble) 모션을 수행하면서 전류값을 검출하여 저장한다. 전류값은 3가지의 종류로 산출될 수 있다. 세탁기(100)는 텀블 모션을 수행하며 특정 시점에서(예를 들어 초기 N분 동안 K회, 또는 전체 코스의 M 시간 동안 P회 등) 텀블 기동 전류값, 텀블 유지 전류 평균값, 텀블 유지 전류 분산값을 산출할 수 있다.
산출된 값은 관리 서버(300)에게 전송되고, 관리 서버(300)는 수신한 각 값들(데이터)을 머신 러닝(인공 지능) 모듈에 입력한다(S33). 관리 서버(300)의 서버 제어부(320)는 인공 지능을 위한 모듈을 포함할 수 있으며, 전술한 데이터들은 머신 러닝 모듈에 입력된다.
머신 러닝 모듈은 수신된 데이터에서 세탁물의 종류, 예를 들어 옷감의 종류를 판단하는데(S34), 일 실시예로 이진 분류(Binary classification)에 따라 판단을 수행할 수 있다. 또한, 관리 서버(300)는 이진 분류의 세부적인 모델 중에서 결정 트리(Decision Tree), 랜덤 포레스트(Random Forest), SVM(Support Vector Machine) 중 어느 하나 이상을 적용할 수 있다. 관리 서버(300)는 해당 세탁기(100)의 모델 특성에 따라, 또는 다양한 변수에 따라 위의 3 가지 세부 모델 중 어느 하나를 적용하거나 또는 둘 이상의 결과에 가중치를 달리 설정할 수 있다.
서버 제어부(320)의 머신 러닝 모듈은 수신된 데이터에 대응하는 결과를 출력한다(S35). 결과는 기능성 의류인지, 또는 표준 코스 의류인지에 대한 판단 결과를 일 실시예로 한다. 또한, S35의 결과는 기능성 의류인 경우에도 울 코스/란제리 코스/이불 코스 등 각각의 코스에 적합한 기능성 의류인지 여부를 판단한 결과를 포함한다.
S35의 출력 방식은 확률 방식과 결과 출력 방식을 포함한다. 확률 방식은 기능성 의류일 확률과 표준 코스 의류일 확률을 출력하는 방식이다. 결과 출력 방식은 결과 값으로 기능성 의류 또는 표준 코스 의류 중 하나가 출력된다.
또는, 보다 상세하게 각 코스별 기능성 의류에 대한 정보를 출력할 수 있다. 이 경우, 표준 코스 의류가 아닌 세탁물에 대해 상세한 정보를 출력할 수 있는데, 예를 들어 투입된 세탁물에 대해 울, 란제리, 이불, 인형, 등산복 등 세부적인 정보가 출력될 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 의한 관리 서버의 머신 러닝 모듈이 학습한 결과를 보여주는 도면이다. 도 7은 SVM을 적용하여 표준 코스 의류와 기능성 의류를 분류한 결과이며 그래프에서 0으로 표시된 데이터가 집중된 a 영역과 1로 표시된 데이터가 집중된 b 영역을 구분하는 선분 c를 제시한다. 도 7은 선형 모델(linear model)을 적용한 결과이며, 관리 서버(300)는 도 7의 c와 같은 선분에 대한 수학식을 이용하여 세탁물에 대해 판단한다.
관리 서버(300)는 세탁기(100)가 전송한 데이터들에 머신러닝을 수행한 결과 b 영역의 세탁물은 기능성 의류로 판단하고 a 영역의 세탁물은 표준 코스 의류로 판단할 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 의한 관리 서버가 머신 러닝 모듈을 학습시키는 과정을 보여주는 도면이다. 서버 통신부(310)가 다수의 세탁기(100)로부터 기능성 의류에 대한 코스 설정 정보 및 세탁기(100)의 텀블 모션을 수행하여 감지한 데이터를 수신하면, 서버 제어부(320)의 머신 러닝 모듈이 코스 설정 정보 및 수신한 데이터를 이용하여 학습을 수행하는 과정을 보여준다.
학습 데이터를 취합하기 위해 관리 서버(300)는 고객이 세탁기를 사용하는 과정에서 발생한 데이터를 활용하여 기능성 의류를 판별하는 머신 러닝 모듈을 학습시킬 수 있다. 즉, 사용자가 직접 기능성 의류 세탁 코스(워시 타워 제공, 다운로도 세탁 코스 종류)를 선택할 경우 투입된 세탁물에 대해 세탁기(100)가 산출한 데이터는 기능성 의류 세탁 시 데이터로 활용할 수 있다.
특히, 기능성 의류를 소량 세탁할 경우 데이터의 정확도가 높아질 수 있으므로, 소량-기능성 코스 설정된 경우 산출된 데이터가 수신되면 관리 서버는 해당 데이터의 정확도를 높여서 학습을 수행할 수 있다. 그 결과 관리 서버(300)는 기능성 의류 판별 정확도를 높이도록 학습할 수 있다.
세탁기는 세탁물의 포질과 포량에 근거한 포유동(토크전류 변화 추이)을 감지하고 이를 관리 서버(300)에게 데이터로 전송하여 관리 서버(300)의 학습을 가능하게 한다. 이하 상세히 살펴본다.
사용자가 세탁기(100)의 코스를 기능성 의류 코스로 설정한다(S41). 이는 사용자가 의도적으로 세탁기의 코스를 기능성 의류로 설정한 것이므로, 투입되는 세탁물은 기능성 의류에 해당할 가능성이 매우 높다. 따라서, 세탁기(100)는 투입된 세탁물 관련 정보를 산출하여 관리 서버에 전송한다(S42).
관련 정보로는 세탁기(100) 내의 카메라가 촬영한 세탁물의 영상 데이터, 세탁기(100)의 텀블 모션에서 산출된 전류의 특성 등을 포함한다. 또한, 세탁기(100)의 제조 모델 별로 정확하게 학습을 수행하기 위해 세탁기(100)는 세탁기의 식별 정보 및 세탁기의 모델 정보를 관리 서버(300)에게 전송할 수 있다.
관리 서버(300)는 머신 러닝 모듈에 세탁물 관련 정보를 입력하여 기능성 의류를 판별하도록 학습한다(S43). 일 실시예로, 머신 러닝 모듈은 기능성 의류 코스로 설정된 경우의 데이터와 표준 코스로 설정된 경우의 학습 데이터들간의 상관성을 학습하여 각 데이터의 피쳐(Feature)의 효율화를 진행할 수 있다. 전술한 바와 같이, 데이터는 세탁기(100)에 세탁물이 투입된 후 텀블 모션을 수행하는 과정에서, 특정 시점의 텀블 기동 전류값, 텀블 유지 전류 평균값, 그리고 텀블 유지 전류 분산값을 포함한다.
머신 러닝 모듈은 이진 분류 모델을 적용하여 이들 데이터를 기준으로 기능성 의류와 표준 코스 의류를 구분하도록 학습할 수 있다. 여기서 이진 분류 모델은 3 가지의 세부 모델인 결정 트리/랜덤포레스트/SVM을 적용할 수 있다.
특히, 머신 러닝 모듈은 세탁기의 제조 모델에 따라 위의 세부 모델들을 각각 적용하여 보다 정확도가 높은 세부 모델을 적용할 수 있다.
도 8과 같은 프로세스에 따라 머신 러닝 모듈은 선형 분류 모델을 적용하여 기능성 의류와 표준 코스 의류를 구별할 수 있다.
또한, 기능성 의류도 다양한 포질을 가지는 세탁물로 세분화될 경우, 관리 서버(300)는 기능성 의류 1, 기능성 의류 2, 표준 코스 의류 등 3가지 이상의 세탁물 분류 기법을 적용할 수 있다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 의한 관리 서버가 데이터를 수집하는 시점을 나타내는 도면이다.
세탁기(100)는 세탁을 시작하는 시점을 기준으로 특정한 시점(T1~T6)에 데이터를 산출할 수 있다. 또는 특정한 시점 간의 구간(P1~P5)에 산출된 데이터를 취합하여 해당 구간의 대표값을 산출할 수 있다.
예를 들어 특정 시점 또는 특정 구간에서 세탁기(100)는 세탁 구간에서 드럼을 회전 가속시키면서, 포질 및 포량에 따른 포 유동(전류 변화 추이)을 감지한다. 그리고 세탁기(100)는 감지된 결과를 이용하여 관리 서버(300)에게 포 유동과 관련된 값들, 예를 들어 텀블 기동 전류값, 텀블 유지 전류 평균값, 텀블 유지 전류 분산값을 전송한다.
전송된 값은 관리 서버(300)의 서버 제어부(320)에 입력된다. 서버 제어부(320)는 머신 러닝 모듈을 이용하여 세탁물의 종류를 판단하고 판단 결과인 세탁물에 대한 정보(옷감 종류) 또는 기능성 의류인지 여부 등을 출력한다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 의한 서버 제어부의 머신 러닝 모듈이 3가지의 분류 방식을 적용하여 최적의 결과를 산출하는 구성을 보여주는 도면이다.
세탁기(100)가 센싱한 데이터를 입력받은 머신 러닝 모듈은 이진 분류 방법에 따라 세탁물이 기능성 의류일 확률 또는 세탁물의 종류 중 어느 하나 이상을 출력할 수 있다. 이때, 세탁기(100)의 모델에 따라 서버 제어부(320)는 이진 분류 방법 중에 결정 트리, 랜덤 포레스트, SVM(Support Machine Vector)의 각각에 가중치를 설정하여 판단 결과를 산출할 수 있다.
예를 들어, 기존의 학습 과정에서 "A"라는 모델의 세탁기는 결정 트리를 이용한 판단 결과의 정확도가 높을 경우를 가정한다. 서버 제어부(320)는 "A" 모델의 세탁기에 투입된 기능성 의류를 판단할 경우 "결정 트리" 방식을 우선 적용하거나 "결정 트리"에 의한 판단 결과를 도 3의 S24 판단 결과로 사용한다.
마찬가지 방식으로, 기존의 학습 과정에서 "B"라는 모델의 세탁기는 랜덤 포레스트를 이용한 판단 결과에 가중치를 30%, SVM을 이용한 판단 결과에 가중치를 70% 두어 합산해서 정확도가 높을 경우를 가정한다. 서버 제어부(320)는 "B" 모델의 세탁기에 투입된 기능성 의류를 판단할 경우 "랜덤 포레스트" 및 "SVM" 방식에 가중치를 각각 적용하여 산출된 판단 결과를 도 3의 S24 판단 결과로 사용한다.
표 3은 본 발명의 일 실시예에 의한 세탁기 모델 별로 머신 러닝 모듈의 동작을 달리 설정하는 정보를 보여준다. 표 3의 정보는 서버 저장부(330)에 저장될 수 있다.
세탁기 모델 정보 머신 러닝 모듈
Washer_Model_A (Decision_Tree, 100)
Washer_Model_B (Random Forest, 30) & (SVM, 70)
도 11은 본 발명의 일 실시예에 의한 관리 서버가 세탁기의 코스 설정을 변경하는 과정을 보여주는 도면이다. 앞서 도 3의 S24 단계 이후에 진행한다.
관리 서버(300)의 서버 제어부(320)는 세탁기에 투입된 세탁물이 기능성 의류일 확률이 기준값 이상인지 확인한다(S51). 예를 들어 기준값이 80%인 경우를 가정한다.
기능성 의류일 확률이 75%라면(기준값 이하), 관리 서버(300)는 세탁기(100) 및 사용자 단말(500)에게 기능성 의류 세탁에 관한 안내 서비스를 제공할 수 있다(S27). 그러나 기능성 의류일 확률이 90%라면(기준값 이상), 관리 서버(300)는 세탁기(100)의 코스 설정을 변경하는 프로세스를 진행한다(S52).
예를 들어, 서버 제어부(320)는 세탁기(100)에게 전송될 통지 메시지에 코스 설정을 기능성 의류로 코스를 변경하는 명령어를 포함시킨다. 그리고 통지 메시지를 수신한 세탁기(100)는 이전의 표준 코스를 기능성 의류 코스로 변경한다. 또한, 이러한 변경 과정은 세탁기(100) 또는 사용자 단말(500)이 음성/푸시 메시지로 사용자에게 알리도록 한다.
정리하면, 서버 제어부(320)가 판단한 결과, 기능성 의류일 확률이 기준값 이상인 경우 세탁기(100)에 설정된 코스를 기능성 의류 코스 설정으로 변경하는 명령어를 생성한다. 그리고 서버 통신부(310)가 명령어를 포함하는 통지 메시지를 세탁기(100)에게 전송하여 세탁기(100)가 코스 설정을 변경하도록 제어한다.
전술한 기준값은 다양하게 설정될 수 있다. 세탁기의 모델 별로 설정될 수 있고, 해당 세탁기 사용자의 행동 패턴에 따라 설정될 수 있다. 예를 들어, 세탁기 사용자가 과거에 기능성 의류를 투입한 후, 관리 서버(300) 또는 음원 서버(400)에 의해 코스 변경을 가이드하는 정보를 수신한 후 코스를 변경한 횟수가 서버 저장부(330)에 누적 저장된다.
사용자가 가이드된 정보에 따라 코스 변경을 한 횟수가 누적될 경우, 해당 사용자는 가이드에 따라 세탁기의 코스를 변경하는 행동 특성을 가지므로, 관리 서버(300)는 일정 기간 동안 누적된 횟수에 따라 전술한 기준값을 낮게 설정할 수 있다.
즉, 처음 가이드를 받은 제1사용자에 대해서 관리 서버(300)는 기준값을 90%로 설정한다. 그리고 관리서버(300)는 기능성 의류일 확률이 90% 이상인 경우에만 코스 설정을 자동으로 변경하는 명령어를 제1사용자의 세탁기(100)에게 전송한다.
한편, 다수의 가이드를 받고 코스 설정을 변경한 횟수가 많은 제2사용자에 대해서 관리 서버(300)는 기준값을 75%로 설정한다. 그리고 관리서버(300)는 기능성 의류일 확률이 75% 이상인 경우에 코스 설정을 자동으로 변경하는 명령어를 제2사용자의 세탁기(100)에게 전송한다.
가이드된 정보에 대응하는 사용자에게 적합하게 코스 설정의 자동 변경이 이루어지므로, 관리 서버(300)는 사용자 맞춤형으로 가이드 정보 및 코스 설정의 변경 프로세스를 제공할 수 있다.
전술한 실시예를 구현할 경우, 사용자가 세탁기 표준 코스 설정 후 기능성 의류를 세탁기(100)에 투입할 경우, 세탁기(100)는 사용자에게 기능성 의류 코스로의 사용을 가이드할 수 있다. 기능성 의류로 판별될 경우, 관리 서버(300)는 세탁기(100)가 기능성 의류 코스로의 사용 안내 서비스를 제공하도록 가이드 프로세스를 수행하여 세탁물 옷감 손상을 방지할 수 있다.
세탁기(100)는 세탁물 투입된 경우 텀블 모션에서 산출된 다양한 데이터를 관리 서버(300)에게 전송하여 관리 서버(300)가 투입된 세탁물이 기능성 의류인지 여부를 판단할 수 있다. 관리 서버(300)는 이진 분류 모델을 포함하는 머신 러닝 모듈을 이용하여 기능성 의류 여부를 판단할 수 있다.
가이드 프로세스에 있어서, 기능성 의류 코스로의 사용 안내 서비스는 제품이 음성 알림을 가이드 하는 경우 또는 사용자 단말로 푸시 메시지가 전송되어 가이드 하는 경우로 구성될 수 있다. 사용자는 제품 또는 사용자 단말을 확인하여 코스 설정을 변경하고 세탁물 옷감 손상을 방지할 수 있다.
또한, 전술한 실시예는 다수의 코스 불일치에도 적용할 수 있다. 즉, 기능성 의류가 세분화되어 울, 란제리, 패딩, 이불 등으로 세분화될 수 있다. 또한, 판단의 정확도를 위해 관리 서버(300)는 세탁물 영상을 인식하거나 세탁물 무게를 인식하여 세탁물의 종류를 식별할 수 있다.
본 발명의 실시예를 구성하는 모든 구성 요소들이 하나로 결합되거나 결합되어 동작하는 것으로 설명되었다고 해서, 본 발명이 반드시 이러한 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 목적 범위 내에서 모든 구성 요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다. 또한, 그 모든 구성 요소들이 각각 하나의 독립적인 하드웨어로 구현될 수 있지만, 각 구성 요소들의 그 일부 또는 전부가 선택적으로 조합되어 하나 또는 복수 개의 하드웨어에서 조합된 일부 또는 전부의 기능을 수행하는 프로그램 모듈을 갖는 컴퓨터 프로그램으로서 구현될 수도 있다. 그 컴퓨터 프로그램을 구성하는 코드들 및 코드 세그먼트들은 본 발명의 기술 분야의 당업자에 의해 용이하게 추론될 수 있을 것이다. 이러한 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터가 읽을 수 있는 저장매체(Computer Readable Media)에 저장되어 컴퓨터에 의하여 읽혀지고 실행됨으로써, 본 발명의 실시예를 구현할 수 있다. 컴퓨터 프로그램의 저장매체로서는 자기 기록매체, 광 기록매체, 반도체 기록소자를 포함하는 저장매체를 포함한다. 또한 본 발명의 실시예를 구현하는 컴퓨터 프로그램은 외부의 장치를 통하여 실시간으로 전송되는 프로그램 모듈을 포함한다.
이상에서는 본 발명의 실시예를 중심으로 설명하였지만, 통상의 기술자의 수준에서 다양한 변경이나 변형을 가할 수 있다. 따라서, 이러한 변경과 변형이 본 발명의 범위를 벗어나지 않는 한 본 발명의 범주 내에 포함되는 것으로 이해할 수 있을 것이다.
-부호의 설명-
100: 세탁기 200: 건조기
300: 관리서버 500: 사용자 단말

Claims (23)

  1. 관리 서버의 서버 통신부가 세탁기로부터 세탁물 투입 후 텀블 모션을 수행하여 감지한 데이터를 수신하는 단계;
    상기 관리 서버의 서버 제어부가 상기 데이터에 기반하여 상기 세탁물의 기능성 의류 여부를 판단하는 단계; 및
    상기 서버 제어부는 상기 세탁기의 설정된 코스 정보와 상기 판단 결과를 비교하여 상기 세탁기의 가이드 프로세스를 제어하는 단계를 포함하는, 세탁 코스를 가이드하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 가이드 프로세스를 제어하는 단계는
    상기 서버 제어부는 상기 세탁기가 출력할 통지 메시지를 생성하는 단계; 및
    상기 서버 통신부가 상기 세탁기에게 상기 통지 메시지를 전송하는 단계를 포함하는, 세탁 코스를 가이드하는 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 가이드 프로세스를 제어하는 단계는
    상기 서버 제어부는 상기 세탁기의 음원 출력을 요청하는 요청 메시지를 생성하는 단계;
    상기 서버 통신부가 상기 요청 메시지를 음원 서버에게 전송하는 단계; 및
    상기 음원 서버가 상기 요청 메시지를 기반으로 음원 파일을 생성하여 상기 세탁기에게 상기 음원 파일이 포함된 통지 메시지를 전송하는 단계를 포함하는, 세탁 코스를 가이드하는 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 데이터는 상기 세탁기가 상기 텀블 모션을 수행하는 과정에서 산출된 텀블 기동 전류값, 텀블 유지 전류 평균값, 텀블 유지 전류 분산값을 포함하는, 세탁 코스를 가이드하는 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 데이터는 상기 세탁기가 둘 이상의 시점 또는 둘 이상의 시간 구간에서 상기 텀블 모션을 수행한 결과 산출된 데이터인, 세탁 코스를 가이드하는 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 서버 제어부는 머신 러닝 모듈을 포함하며,
    상기 데이터를 입력받은 상기 머신 러닝 모듈이 상기 세탁물이 기능성 의류일 확률 또는 상기 세탁물의 종류 중 어느 하나 이상을 출력하는 단계를 더 포함하는, 세탁 코스를 가이드하는 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 머신 러닝 모듈은 이진 분류 방법에 따라 상기 세탁물이 기능성 의류일 확률 또는 상기 세탁물의 종류 중 어느 하나 이상을 출력하는 단계를 더 포함하는, 세탁 코스를 가이드하는 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 이진 분류 방법은 결정 트리, 랜덤 포레스트, SVM(Support Machine Vector) 중 어느 하나 이상을 포함하며,
    상기 서버 제어부는 상기 세탁기의 모델에 따라 상기 결정 트리, 상기 랜덤 포레스트, 상기 SVM의 결과값에 가중치를 설정하는, 세탁 코스를 가이드하는 방법.
  9. 제6항에 있어서,
    상기 서버 통신부는 다수의 세탁기로부터 기능성 의류에 대한 코스 설정 정보 및 상기 세탁기의 텀블 모션을 수행하여 감지한 데이터를 수신하는 단계; 및
    상기 머신 러닝 모듈은 상기 코스 설정 정보 및 상기 데이터를 이용하여 학습을 수행하는 단계를 포함하는, 세탁 코스를 가이드하는 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 서버 통신부는 상기 세탁기로부터 상기 세탁물을 촬영한 이미지를 수신하는 단계를 더 포함하며,
    상기 판단하는 단계는
    상기 서버 제어부가 상기 이미지를 이용하여 상기 세탁물의 기능성 의류 여부를 판단하는 단계를 더 포함하는, 세탁 코스를 가이드하는 방법.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 서버 제어부는 상기 세탁기와 연동된 건조기를 식별하는 단계; 및
    상기 서버 제어부는 상기 판단 결과에 따라 상기 건조기의 가이드 프로세스를 제어하는 단계를 더 포함하는, 세탁 코스를 가이드하는 방법.
  12. 제1항에 있어서,
    상기 서버 제어부가 상기 세탁기에 연동되는 사용자 단말에게 전송할 푸시 메시지를 생성하는 단계; 및
    상기 서버 통신부가 상기 사용자 단말에게 상기 푸시 메시지를 전송하는 단계를 더 포함하는, 세탁 코스를 가이드하는 방법.
  13. 제1항에 있어서,
    상기 가이드 프로세스를 제어하는 단계는
    상기 기능성 의류일 확률이 기준값 이상인 경우 상기 서버 제어부는 상기 세탁기에 설정된 코스를 상기 기능성 의류 코스 설정으로 변경하는 명령어를 생성하는 단계; 및
    상기 서버 통신부가 상기 명령어를 포함하는 통지 메시지를 상기 세탁기에게 전송하는 단계를 더 포함하는, 세탁 코스를 가이드하는 방법.
  14. 세탁기로부터 세탁물 투입 후 텀블 모션을 수행하여 감지한 데이터를 수신하는 서버 통신부; 및
    상기 데이터에 기반하여 상기 세탁물의 기능성 의류 여부를 판단하고 상기 세탁기의 설정된 코스 정보와 상기 판단 결과를 비교하여 상기 세탁기의 가이드 프로세스를 제어하는 서버 제어부를 포함하는, 세탁 코스를 가이드하는 관리 서버.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 가이드 프로세스를 제어하기 위해 상기 서버 제어부는 상기 세탁기가 출력할 통지 메시지를 생성하고 상기 서버 통신부가 상기 세탁기에게 상기 통지 메시지를 전송하는, 세탁 코스를 가이드하는 관리 서버.
  16. 제14항에 있어서,
    상기 가이드 프로세스를 제어하기 위해 상기 서버 제어부는 상기 세탁기의 음원 출력을 요청하는 요청 메시지를 생성하고, 상기 서버 통신부가 상기 요청 메시지를 음원 서버에게 전송하며,
    상기 음원 서버가 상기 요청 메시지를 기반으로 음원 파일을 생성하여 상기 세탁기에게 상기 음원 파일이 포함된 통지 메시지를 전송하는, 세탁 코스를 가이드하는 관리 서버.
  17. 제14항에 있어서,
    상기 데이터는 상기 세탁기가 상기 텀블 모션을 수행하는 과정에서 산출된 텀블 기동 전류값, 텀블 유지 전류 평균값, 텀블 유지 전류 분산값을 포함하는, 세탁 코스를 가이드하는 관리 서버.
  18. 제14항에 있어서,
    상기 데이터는 상기 세탁기가 둘 이상의 시점 또는 둘 이상의 시간 구간에서 상기 텀블 모션을 수행한 결과 산출된 데이터인, 세탁 코스를 가이드하는 관리 서버.
  19. 제14항에 있어서,
    상기 서버 제어부는 머신 러닝 모듈을 포함하며,
    상기 데이터를 입력받은 상기 머신 러닝 모듈이 상기 세탁물이 기능성 의류일 확률 또는 상기 세탁물의 종류 중 어느 하나 이상을 출력하는, 세탁 코스를 가이드하는 관리 서버.
  20. 제14항에 있어서,
    상기 서버 통신부는 상기 세탁기로부터 상기 세탁물을 촬영한 이미지를 수신하며,
    상기 서버 제어부가 상기 이미지를 이용하여 상기 세탁물의 기능성 의류 여부를 판단하는, 세탁 코스를 가이드하는 관리 서버.
  21. 제14항에 있어서,
    상기 서버 제어부는 상기 세탁기와 연동된 건조기를 식별하고, 상기 판단 결과에 따라 상기 제어부는 상기 건조기의 가이드 프로세스를 제어하는, 세탁 코스를 가이드하는 관리 서버.
  22. 제14항에 있어서,
    상기 서버 제어부가 상기 세탁기에 연동되는 사용자 단말에게 전송할 푸시 메시지를 생성한 후, 상기 서버 통신부가 상기 사용자 단말에게 상기 푸시 메시지를 전송하는, 세탁 코스를 가이드하는 관리 서버.
  23. 제14항에 있어서,
    상기 가이드 프로세스를 제어하기 위해 상기 서버 제어부는 상기 기능성 의류일 확률이 기준값 이상인 경우 상기 세탁기에 설정된 코스를 상기 기능성 의류 코스 설정으로 변경하는 명령어를 생성하고, 상기 서버 통신부가 상기 명령어를 포함하는 통지 메시지를 상기 세탁기에게 전송하는, 세탁 코스를 가이드하는 관리 서버.
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