KR102458336B1 - 공기 조화 장치 및 이의 제어 방법 - Google Patents
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Abstract
본 개시는 공기 조화 장치 및 이의 제어 방법이 제공된다. 본 공기 조화 장치의 제어 방법은 사용자의 상태를 포함하는 사용자 음성을 획득하고, 사용자 음성을 외부 서버로 전송하며, 외부 서버로부터 공기 조화 장치의 사용 이력을 바탕으로 판단된 사용자의 냉방 성향 및 사용자의 상태를 이용하여 획득된 제어 명령을 수신하며, 제어 명령을 바탕으로 공기 조화 장치를 제어할 수 있다. 특히, 사용자의 냉방 성향을 바탕으로 제어 명령을 획득하는 방법의 적어도 일부는 기계학습, 신경망 또는 딥러닝 알고리즘 중 적어도 하나에 따라 학습된 인공지능 모델을 이용할 수 있다.
Description
본 개시는 공기 조화 장치 및 이의 제어 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 사용자의 공기 조화 장치의 사용 이력을 바탕으로 판단된 사용자의 냉방 성향에 따라 공기 조화 장치를 제어하는 공기 조화 장치 및 이의 제어 방법에 관한 것이다.
사람들의 생활 수준이 향상되면서 에어컨과 같은 공기 조화 장치가 생활 필수 품으로 자리잡고 있다. 종래에는 이러한 에어컨을 작동하기 위해서 에어컨 본체에 구비된 버튼 또는 에어컨을 조작하기 위한 리모컨을 이용하였다.
그러나 종래와 같이, 에어컨 본체에 구비된 버튼을 이용하여 에어컨을 조작하기 위해서는 에어컨 근처에 다가가야 하는 불편함이 존재하였으며, 에어컨을 조작하기 위한 리모컨을 이용하는 경우에도 사용자가 리모컨을 찾아야 하는 불편함이 존재한다.
또한, 종래의 에어컨은 사용자의 냉방 성향을 고려하지 않고, 사용자가 직접 설정한 온도, 바람 세기, 냉방 모드를 통해 동작함으로써, 사용자의 사용성이 떨어지는 문제점이 존재하였다.
본 개시는 상술한 바와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로, 본 개시는 사용자의 상태를 포함하는 사용자 음성을 바탕으로 사용자 냉방 성향에 따른 제어 명령을 획득하여 공기 조화 장치를 제어하는 것을 목적으로 한다.
상기 목적에 따른, 본 개시의 일 실시예에 따른, 공기 조화 장치의 제어 방법은, 사용자의 상태를 포함하는 사용자 음성을 획득하는 단계; 상기 사용자 음성을 외부 서버로 전송하는 단계; 상기 외부 서버로부터 상기 공기 조화 장치의 사용 이력을 바탕으로 판단된 상기 사용자의 냉방 성향 및 상기 사용자의 상태를 이용하여 획득된 제어 명령을 수신하는 단계; 및 상기 제어 명령을 바탕으로 상기 공기 조화 장치를 제어하는 단계;를 포함한다.
그리고, 상기 사용자 음성을 상기 외부 서버로 전송하기 전에 상기 공기 조화 장치를 제어하기 위한 사용자 명령이 획득되면, 상기 사용자 명령에 대한 정보, 상기 공기 조화 장치가 감지한 센싱 데이터 및 상기 공기 조화 장치가 위치한 지역의 날씨 정보를 상기 외부 서버로 전송하는 단계;를 더 포함하고, 상기 사용자의 냉방 성향은, 상기 외부 서버로 전송한 사용자 명령에 대한 정보, 상기 공기 조화 장치가 감지한 센싱 데이터 및 상기 공기 조화 장치가 위치한 지역의 날씨 정보를 바탕으로 기설정된 주기마다 판단될 수 있다.
또한, 상기 사용자의 냉방 성향은, 복수의 냉방 성향 중 상기 공기 조화 장치의 사용 이력에 대응되는 냉방 성향이며, 상기 복수의 냉방 성향은, 사용자에 의해 설정된 냉방 모드, 바람 세기 및 선호 온도의 조합으로 결정된 쾌속 일반 성향, 절전 일반 성향, 쾌속 무풍 성향 및 절전 일반 성향을 포함할 수 있다.
그리고, 상기 전송하는 단계는, 상기 사용자 음성과 함께 상기 공기 조화 장치가 감지한 센싱 데이터 및 상기 공기 조화 장치의 식별 정보를 상기 외부 서버로 전송할 수 있다.
또한, 상기 제어 명령은, 상기 사용자의 냉방 성향, 상기 사용자 음성, 상기 공기 조화 장치가 감지한 센싱 데이터 및 상기 공기 조화 장치가 위치한 지역의 날씨 정보를 바탕으로 결정된 상기 공기 조화 장치의 설정 온도, 냉방 모드, 바람 세기에 대한 정보를 포함할 수 있다.
그리고, 상기 제어 명령은, 상기 사용자의 냉방 성향을 바탕으로 학습된 인공지능 모델에 상기 사용자 음성을 입력하여 획득될 수 있다.
또한, 상기 수신하는 단계는, 상기 외부 서버로부터 제어 명령과 함께 상기 제어 명령에 대응되는 음성 메시지에 대한 정보를 함께 수신하며, 상기 제어하는 단계는, 상기 제어 명령에 따라 상기 공기 조화 장치를 제어하고, 상기 제어 명령에 대응되는 상기 음성 메시지를 출력하는 단계;를 포함할 수 있다.
그리고, 상기 공기 조화 장치의 사용자를 감지하는 단계;를 더 포함하고, 상기 전송하는 단계는, 상기 감지된 사용자에 대한 정보를 상기 사용자 음성과 함께 상기 외부 서버에 전송할 수 있다.
한편, 상기 목적을 달성하기 위한 본 개시의 일 실시예에 따른, 공기 조화 장치는, 통신부; 냉방부; 적어도 하나의 명령을 저장하는 메모리; 및 상기 통신부, 상기 냉방부 및 상기 메모리와 연결되어 상기 공기 조화 장치를 제어하는 프로세서;를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 적어도 하나의 명령을 실행함으로써, 사용자의 상태를 포함하는 사용자 음성이 획득되면, 상기 사용자 음성을 외부 서버로 전송하도록 상기 통신부를 제어하고, 상기 통신부를 통해 상기 외부 서버로부터 상기 공기 조화 장치의 사용 이력을 바탕으로 판단된 상기 사용자의 냉방 성향 및 상기 사용자의 상태를 이용하여 획득된 제어 명령을 수신하고, 상기 제어 명령을 바탕으로 상기 냉방부를 제어할 수 있다.
그리고, 상기 프로세서는, 상기 사용자 음성을 상기 외부 서버로 전송하기 전에 상기 공기 조화 장치를 제어하기 위한 사용자 명령이 획득되면, 상기 사용자 명령에 대한 정보, 상기 공기 조화 장치가 감지한 센싱 데이터 및 상기 공기 조화 장치가 위치한 지역의 날씨 정보를 상기 외부 서버로 전송하도록 상기 통신부를 제어하고, 상기 사용자의 냉방 성향은, 상기 외부 서버로 전송한 사용자 명령에 대한 정보, 상기 공기 조화 장치가 감지한 센싱 데이터 및 상기 공기 조화 장치가 위치한 지역의 날씨 정보를 바탕으로 기설정된 주기마다 판단될 수 있다.
또한, 상기 사용자의 냉방 성향은, 복수의 냉방 성향 중 상기 공기 조화 장치의 사용 이력에 대응되는 냉방 성향이며, 상기 복수의 냉방 성향은, 사용자에 의해 설정된 냉방 모드, 바람 세기 및 선호 온도의 조합으로 결정된 쾌속 일반 성향, 절전 일반 성향, 쾌속 무풍 성향 및 절전 일반 성향을 포함할 수 있다.
그리고, 공기 조화 장치가 위치한 영역의 상태를 감지하기 위한 센서;를 더 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 사용자 음성과 함께 상기 센서에 감지된 센싱 데이터 및 상기 공기 조화 장치의 식별 정보를 상기 외부 서버로 전송하도록 상기 통신부를 제어할 수 있다.
또한, 상기 제어 명령은, 상기 사용자의 냉방 성향, 상기 사용자 음성, 상기 공기 조화 장치가 감지한 센싱 데이터 및 상기 공기 조화 장치가 위치한 지역의 날씨 정보를 바탕으로 결정된 상기 공기 조화 장치의 설정 온도, 냉방 모드, 바람 세기에 대한 정보를 포함할 수 있다.
그리고, 상기 제어 명령은, 상기 사용자의 냉방 성향을 바탕으로 학습된 인공지능 모델에 상기 사용자 음성을 입력하여 획득될 수 있다.
또한, 음성 메시지를 출력하기 위한 출력부;를 더 포함하며, 상기 프로세서는, 상기 통신부를 통해 상기 외부 서버로부터 제어 명령과 함께 상기 제어 명령에 대응되는 음성 메시지에 대한 정보를 함께 수신하며, 상기 제어 명령에 따라 상기 공기 조화 장치를 제어하고, 상기 제어 명령에 대응되는 상기 음성 메시지를 출력하도록 상기 출력부를 제어할 수 있다.
그리고, 상기 프로세서는, 상기 공기 조화 장치의 사용자가 감지되면, 상기 감지된 사용자에 대한 정보를 상기 사용자 음성과 함께 상기 외부 서버에 전송하도록 상기 통신부를 제어할 수 있다.
한편, 본 개시의 일 실시예에 따른, 외부 서버의 제어 방법은, 사용자의 상태를 포함하는 사용자 음성을 공기 조화 장치로부터 수신하는 단계; 상기 공기 조화 장치의 사용 이력을 바탕으로 판단된 상기 사용자의 냉방 성향 및 상기 사용자의 상태를 바탕으로 상기 공기 조화 장치를 제어하기 위한 제어 명령을 획득하는 단계; 상기 획득된 제어 명령을 상기 공기 조화 장치로 전송하는 단계;를 포함할 수 있다.
그리고, 상기 사용자 음성을 상기 외부 서버로 전송하기 전에 상기 사용자 명령에 대한 정보, 상기 공기 조화 장치가 감지한 센싱 데이터 및 상기 공기 조화 장치가 위치한 지역의 날씨 정보를 상기 공기 조화 장치로부터 수신하는 단계; 상기 사용자 명령에 대한 정보, 상기 공기 조화 장치가 감지한 센싱 데이터 및 상기 공기 조화 장치가 위치한 지역의 날씨 정보를 바탕으로 기설정된 주기마다 상기 사용자의 냉방 성향을 판단하는 단계;를 포함할 수 있다.
또한, 상기 사용자의 냉방 성향은, 복수의 냉방 성향 중 상기 공기 조화 장치의 사용 이력에 대응되는 냉방 성향이며, 상기 복수의 냉방 성향은, 사용자에 의해 설정된 냉방 모드, 바람 세기 및 선호 온도의 조합으로 결정된 쾌속 일반 성향, 절전 일반 성향, 쾌속 무풍 성향 및 절전 일반 성향을 포함할 수 있다.
그리고, 상기 획득하는 단계는, 상기 사용자의 냉방 성향을 바탕으로 학습된 인공지능 모델에 상기 사용자 음성을 입력하여 상기 제어 명령을 획득할 수 있다.
상술한 바와 같은 본 개시의 다양한 실시예에 의해, 사용자는 별도의 조작 장치 없이 사용자 음성을 통해 공기 조화 장치를 제어할 수 있으며, 사용자의 냉방 성향에 따라 공기 조화 장치를 제어함으로써, 사용자에게 최적화된 실내 환경을 제공할 수 있게 된다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른, 사용자 음성을 이용하여 사용자의 냉방 성향에 따라 공기 조화 장치를 제어하기 위한 공기 조화 장치의 사용도,
도 2a는 본 개시의 일 실시예에 따른, 공기 조화 장치의 구성을 간략히 도시한 블록도,
도 2b는 본 개시의 일 실시예에 따른, 공기 조화 장치의 구성을 상세히 도시한 블록도,
도 3a는 본 개시의 일 실시예에 따른, 외부 서버의 구성을 도시한 블록도,
도 3b는 본 개시의 일 실시예에 따른, 사용자의 냉방 성향을 분석하여 사용자 냉방 성향에 따라 제어 명령을 제공하기 위한 모듈들을 포함하는 블록도,
도 4 및 도 5는 본 개시의 일 실시예에 따른, 사용자 냉방 성향을 판단하는 방법을 설명하기 위한 도면들,
도 6 및 도 7은 본 개시의 일 실시예에 따른, 사용자 냉방 성향 및 사용자 음성을 바탕으로 제어 명령을 획득하는 방법을 설명하기 위한 도면들,
도 8은 본 개시의 다른 실시예에 따른, 사용자 냉방 성향을 바탕으로 학습된 인공지능 모델을 이용하여 제어 명령을 획득하는 실시예를 설명하기 위한 시퀀스도,
도 9는 본 개시의 일 실시예에 따른, 공기 조화 장치의 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도, 그리고
도 10은 본 개시의 일 실시예에 따른, 외부 서버의 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 2a는 본 개시의 일 실시예에 따른, 공기 조화 장치의 구성을 간략히 도시한 블록도,
도 2b는 본 개시의 일 실시예에 따른, 공기 조화 장치의 구성을 상세히 도시한 블록도,
도 3a는 본 개시의 일 실시예에 따른, 외부 서버의 구성을 도시한 블록도,
도 3b는 본 개시의 일 실시예에 따른, 사용자의 냉방 성향을 분석하여 사용자 냉방 성향에 따라 제어 명령을 제공하기 위한 모듈들을 포함하는 블록도,
도 4 및 도 5는 본 개시의 일 실시예에 따른, 사용자 냉방 성향을 판단하는 방법을 설명하기 위한 도면들,
도 6 및 도 7은 본 개시의 일 실시예에 따른, 사용자 냉방 성향 및 사용자 음성을 바탕으로 제어 명령을 획득하는 방법을 설명하기 위한 도면들,
도 8은 본 개시의 다른 실시예에 따른, 사용자 냉방 성향을 바탕으로 학습된 인공지능 모델을 이용하여 제어 명령을 획득하는 실시예를 설명하기 위한 시퀀스도,
도 9는 본 개시의 일 실시예에 따른, 공기 조화 장치의 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도, 그리고
도 10은 본 개시의 일 실시예에 따른, 외부 서버의 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
이하, 본 문서의 다양한 실시 예가 첨부된 도면을 참조하여 기재된다. 그러나, 이는 본 문서에 기재된 기술을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 문서의 실시 예의 다양한 변경(modifications), 균등물(equivalents), 및/또는 대체물(alternatives)을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.
본 문서에서, "가진다," "가질 수 있다," "포함한다," 또는 "포함할 수 있다" 등의 표현은 해당 특징(예: 수치, 기능, 동작, 또는 부품 등의 구성요소)의 존재를 가리키며, 추가적인 특징의 존재를 배제하지 않는다.
본 문서에서, "A 또는 B," "A 또는/및 B 중 적어도 하나," 또는 "A 또는/및 B 중 하나 또는 그 이상"등의 표현은 함께 나열된 항목들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. 예를 들면, "A 또는 B," "A 및 B 중 적어도 하나," 또는 "A 또는 B 중 적어도 하나"는, (1) 적어도 하나의 A를 포함, (2) 적어도 하나의 B를 포함, 또는 (3) 적어도 하나의 A 및 적어도 하나의 B 모두를 포함하는 경우를 모두 지칭할 수 있다.
본 문서에서 사용된 "제1," "제2," "첫째," 또는 "둘째,"등의 표현들은 다양한 구성요소들을, 순서 및/또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 뿐 해당 구성요소들을 한정하지 않는다.
어떤 구성요소(예: 제1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제2 구성요소)에 "(기능적으로 또는 통신적으로) 연결되어((operatively or communicatively) coupled with/to)" 있다거나 "접속되어(connected to)" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나, 다른 구성요소(예: 제3 구성요소)를 통하여 연결될 수 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소(예: 제1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제2 구성요소)에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소와 상기 다른 구성요소 사이에 다른 구성요소(예: 제 3 구성요소)가 존재하지 않는 것으로 이해될 수 있다.
본 문서에서 사용된 표현 "~하도록 구성된(또는 설정된)(configured to)"은 상황에 따라, 예를 들면, "~에 적합한(suitable for)," "~하는 능력을 가지는(having the capacity to)," "~하도록 설계된(designed to)," "~하도록 변경된(adapted to)," "~하도록 만들어진(made to)," 또는 "~를 할 수 있는(capable of)"과 바꾸어 사용될 수 있다. 용어 "~하도록 구성된(또는 설정된)"은 하드웨어적으로 "특별히 설계된(specifically designed to)" 것만을 반드시 의미하지 않을 수 있다. 대신, 어떤 상황에서는, "~하도록 구성된 장치"라는 표현은, 그 장치가 다른 장치 또는 부품들과 함께 "~할 수 있는" 것을 의미할 수 있다. 예를 들면, 문구 "A, B, 및 C를 수행하도록 구성된(또는 설정된) 부프로세서"는 해당 동작을 수행하기 위한 전용 프로세서(예: 임베디드 프로세서), 또는 메모리 장치에 저장된 하나 이상의 소프트웨어 프로그램들을 실행함으로써, 해당 동작들을 수행할 수 있는 범용 프로세서(generic-purpose processor)(예: CPU 또는 application processor)를 의미할 수 있다.
본 문서의 다양한 실시예들에 따른 공기 조화 장치는 공기에 대한 냉방, 난방, 정화 등과 같은 동작을 수행하는 장치로서, 예를 들면, 가정용 에어컨, 에어컨, 시스템 에어컨, 차량용 에어컨, 제습기, 냉풍기, 공기 청정기 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 본 문서에서, 사용자라는 용어는 공기 조화 장치를 사용하는 사람 또는 공기 조화 장치를 사용하는 장치(예: 인공지능 전자 장치)를 지칭할 수 있다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른, 사용자 음성을 이용하여 사용자의 냉방 성향에 따라 공기 조화 장치를 제어하기 위한 공기 조화 장치의 사용도이다.
먼저, 공기 조화 장치(100)를 조작하기 위한 사용자 명령을 입력받는 이벤트가 발생된 경우, 공기 조화 장치(100)는 이벤트에 대한 정보를 외부 서버(200)에 전송할 수 있다. 이때, 이벤트에 대한 정보에는 사용자 명령에 대한 정보, 공기 조화 장치(100)에 대한 정보 및 공기 조화 장치(100)가 센싱한 센싱 데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 또한, 이벤트에 대한 정보에는 감지된 사용자에 대한 정보, 상기 공기 조화 장치(100)가 위치한 지역의 날씨 정보 등이 더 포함될 수 있다.
또한, 공기 조화 장치(100)는 사용자 명령을 입력받는 이벤트 외에도 다른 이벤트(예를 들어, 공기 조화 장치(100)에 사용자가 감지되는 이벤트, 공기 조화 장치(100)와 연결된 다른 가전 기기를 조작하는 이벤트 등)가 발생한 경우에도 이벤트에 대한 정보를 전송할 수 있다.
또한, 사용자 명령이 입력된 경우, 공기 조화 장치(100)는 사용자 명령에 대한 정보를 저장하고, 기설정된 주기마다 사용자 명령에 대한 정보를 포함하는 이벤트에 대한 정보를 외부 서버(200)로 전송할 수 있다.
외부 서버(200)는 공기 조화 장치(100)로부터 수신된 이벤트에 대한 정보를 저장할 수 있다. 그리고, 외부 서버(200)는 공기 조화 장치(100)부터 수신되어 저장된 이벤트에 대한 정보들(즉, 공기 조화 장치(100)의 사용 이력)을 바탕으로 사용자의 냉방 성향을 판단할 수 있다.
구체적으로, 외부 서버(200)는 공기 조화 장치(100)로부터 수신한 사용자 명령에 대한 정보, 공기 조화 장치가 감지한 센싱 데이터 및 공기 조화 장치가 위치한 지역의 날씨 정보를 바탕으로 기설정된 주기(예를 들어, 1일)마다 사용자의 냉방 성향을 분석할 수 있다.
이때, 외부 서버(200)는 복수의 냉방 성향 중 공기 조화 장치(100)의 사용 이력에 대응되는 냉방 성향을 판단할 수 있다. 복수의 냉방 성향은 사용자에 의해 설정된 냉방 모드, 바람 세기 및 선호 온도(사용자가 자주 설정하는 온도)의 조합으로 결정되며, 예로, 쾌속 일반 냉방 성향(또는 저온 고속 냉방 성향), 절전 일반 냉방 성향(또는 고온 고속 냉방 성향), 쾌속 무풍 성향(또는 저온 저속 냉방 성향) 및 절전 일반 성향(또는 고온 저속 냉방 성향)을 포함할 수 있다.
이때, 외부 서버(200)는 공기 조화 장치(100)와 사용자의 냉방 성향을 매칭하여 저장할 수 있으며, 사용자의 냉방 성향에 대해 공기 조화 장치(100)로 전송할 수 있다. 또한, 외부 서버(200)는 사용자별로 냉방 성향을 분석하여 저장할 수 있다.
공기 조화 장치(100)는 사용자 상태를 포함하는 사용자 음성을 획득할 수 있다. 이때, 사용자 상태는 현재 사용자가 기온, 습도 등과 같은 날씨에 대해 느끼는 상태일 수 있으며, 예로, 도 1에 도시된 바와 같이, "더워"와 같은 사용자 상태를 포함할 수 있다. 그러나, 이는 일 실시예에 불과할 뿐, 사용자 상태에는 "추워", "매우 더워", "매우 추워", "습해", "건조해" 등과 같은 다양한 상태를 포함할 수 있다.
또한, 공기 조화 장치(100)는 사용자 상태를 포함하는 사용자 음성을 획득할 수 있으나, 이는 일 실시예에 불과할 뿐, 사용자 상태를 나타내는 다양한 사용자 명령을 획득할 수 있다. 예로, 사용자의 터치 입력, 사용자의 모션, 사용자의 버튼 입력 등과 같은 다양한 사용자 명령을 획득할 수 있다.
공기 조화 장치(100)는 획득된 사용자 음성을 외부 서버(200)로 전송할 수 있다. 이때, 공기 조화 장치(100)는 획득된 사용자 음성을 STT 서버로 전송하여 사용사 음성에 대응되는 텍스트 정보를 획득한 후 외부 서버(200)로 전송할 수 있다.
또한, 공기 조화 장치(100)는 사용자 음성뿐만 아니라 공기 조화 장치(100)에 대한 정보, 공기 조화 장치(100)가 센싱한 센싱 데이터를 함께 외부 서버(200)로 전송할 수 있다.
외부 서버(200)는 공기 조화 장치(100)로부터 사용자 음성, 공기 조화 장치(100)가 센싱한 센싱 데이터를 수신할 수 있다. 또한, 외부 서버(200)는 공기 조화 장치(100) 또는 스마트 홈 서비스 서버를 통해 공기 조화 장치(100)가 위치한 영역의 날씨 정보를 함께 수신할 수 있다.
외부 서버(200)는 공기 조화 장치(100)의 사용 이력을 바탕으로 판단된 사용자의 냉방 성향 및 사용자 음성에 포함된 사용자의 상태를 바탕으로 공기 조화 장치(100)를 제어하기 위한 제어 명령을 판단할 수 있다. 구체적으로, 외부 서버(200)는 복수의 냉방 성향과 사용자 상태를 바탕으로 결정된 제어 명령을 저장할 수 있으며, 외부 서버(200)는 저장된 제어 명령 중 사용자의 냉방 성향 및 사용자의 상태에 대응되는 제어 명령을 획득할 수 있다. 또한, 외부 서버(200)는 현재 공기 조화 장치(100)가 획득한 센싱 데이터를 바탕으로 제어 명령을 획득할 수 있다.
또한, 외부 서버(200)는 제어 명령과 함께 제어 명령에 대응되는 음성 메시지에 대한 정보를 함께 획득할 수 있다. 예를 들어, 제어 명령이 "실내 온도를 2도 낮추는 제어 명령"인 경우, 외부 서버(200)는 제어 명령에 대응되는 음성 메시지로서 "2도 낮춰드릴께요"라는 음성 메시지에 대한 정보를 획득할 수 있다. 이때, 이때, 외부 서버(200)가 제어 명령을 나타내는 메시지로 음성 메시지에 대한 정보를 획득하는 것은 일 실시예에 불과할 뿐, 다양한 형태의 메시지(예를 들어, 텍스트 메시지, 진동 메시지 등)에 대한 정보를 획득할 수 있다.
외부 서버(200)는 제어 명령을 공기 조화 장치(100)에 전송할 수 있다. 이때, 외부 서버(200)는 제어 명령과 함께 음성 메시지를 공기 조화 장치(100)에 전송할 수 있다.
공기 조화 장치(100)는 수신된 제어 명령에 따라 냉방 동작을 수행할 수 있으며, 음성 메시지를 출력할 수 있다. 예로, 공기 조화 장치(100)는 감지된 온도보다 2도 낮추기 위한 제어 명령에 따라 동작할 수 있으며, "2도 낮춰드릴께요"라는 음성 메시지를 출력할 수 있다.
상술한 바와 같이, 공기 조화 장치(100)는 사용자의 냉방 성향에 따라 사용자 상태에 대응되는 동작을 수행함으로써, 사용자에게 최적화된 냉방 서비스를 제공할 수 있게 된다.
한편, 본 개시의 다른 실시예에 따르면, 공기 조화 장치(100)는 사용자가 공기 조화 장치(100)를 사용한 이력을 바탕으로 학습된 인공지능 모델을 이용하여 제어 명령을 획득할 수 있다.
구체적으로, 사용자 명령이 입력되면, 공기 조화 장치(100)는 사용자 명령에 대한 정보 및 공기 조화 장치(100)가 감지한 센싱 데이터를 외부 서버(200)로 전송할 수 있다. 외부 서버(200)는 사용자 명령에 대한 정보 및 공기 조화 장치(100)가 감지한 센싱 데이터를 바탕으로 인공지능 모델을 학습시킬 수 있다. 즉, 인공지능 모델은 사용자의 공기 조화 장치(100) 사용 이력을 바탕으로 학습될 수 있다.
사용자 상태를 포함하는 사용자 음성이 수신되면, 공기 조화 장치(100)는 수신된 사용자 음성을 외부 서버(200)에 전송할 수 있다. 그리고, 공기 조화 장치(100)는 사용자 상태를 학습된 인공지능 모델에 입력하여 공기 조화 장치(100)를 제어하기 위한 제어 명령을 획득할 수 있다.
그리고, 외부 서버(200)는 획득된 제어 명령을 공기 조화 장치(100)에 전송할 수 있으며, 공기 조화 장치(100)는 수신된 제어 명령을 바탕으로 냉방 동작을 수행할 수 있다.
상술한 실시예에서 언급된 인공지능 모델은 인공지능 알고리즘 기반으로 학습된 인공지능 모델로서, 예로, 신경망(Neural Network)을 기반으로 하는 모델일 수 있다. 학습된 인공지능 모델은 인간의 뇌 구조를 컴퓨터 상에서 모의하도록 설계될 수 있으며 인간의 신경망의 뉴런(neuron)을 모의하는, 가중치를 가지는 복수의 네트워크 노드들을 포함할 수 있다. 복수의 네트워크 노드들은 뉴런이 시냅스(synapse)를 통하여 신호를 주고 받는 뉴런의 시냅틱(synaptic) 활동을 모의하도록 각각 연결 관계를 형성할 수 있다. 또한, 학습된 인공지능 모델은, 일 예로, 신경망 모델, 또는 신경망 모델에서 발전한 딥 러닝 모델을 포함할 수 있다. 딥 러닝 모델에서 복수의 네트워크 노드들은 서로 다른 깊이(또는, 레이어)에 위치하면서 컨볼루션(convolution) 연결 관계에 따라 데이터를 주고 받을 수 있다. 학습된 인공지능 모델의 예에는 DNN(Deep Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network), BRDNN(Bidirectional Recurrent Deep Neural Network) 등이 있을 수 있으나 이에 한정되지 않는다.
또한, 사용자의 냉방 성향에 따라 제어 명령을 획득하기 위하여, 인공지능 전용 프로그램(또는 인공지능 에이전트, Artificial intelligence agent)인 개인 비서 프로그램을 이용할 수 있다. 이때, 개인 비서 프로그램은 AI(Artificial Intelligence) 기반의 서비스를 제공하기 위한 전용 프로그램으로서, 기존의 범용 프로세서(예를 들어, CPU) 또는 별도의 AI 전용 프로세서(예를 들어, GPU 등)에 의해 실행될 수 있다.
한편, 상술한 실시예에서는 공기 조화 장치(100)가 외부 서버(200)와 연동하여 동작하는 것으로 설명하였으나, 이는 일 실시예에 불과할 뿐, 공기 조화 장치(100)가 스스로 사용자의 냉방 성향을 분석하여 저장하거나 사용자의 냉방 성향에 따라 인공지능 모델을 저장할 수 있다.
도 2a는 본 개시의 일 실시예에 따른, 공기 조화 장치(100)의 구성을 간략히 도시한 블럭도이다. 도 2a에 도시된 바와 같이, 공기 조화 장치(100)는 통신부(110), 냉방부(120), 메모리(130) 및 프로세서(140)를 포함할 수 있다. 도 2a에 도시된 구성들은 본 개시의 실시 예들을 구현하기 위한 예시도이며, 당업자에게 자명한 수준의 적절한 하드웨어/소프트웨어 구성들이 공기 조화 장치(100)에 추가로 포함되거나 도 2a에 도시된 구성이 생략될 수 있다.
통신부(110)는 다양한 통신 방식을 이용하여 외부의 다른 장치와 통신을 수행할 수 있다. 특히, 통신부(110)는 외부 서버(200)로 사용자 명령에 대한 정보를 포함하는 이벤트에 대한 정보, 사용자 상태를 포함하는 사용자 음성을 전송할 수 있다. 또한, 통신부(110)는 외부 서버(200)로부터 사용자 냉방 성향을 바탕으로 판단된 제어 명령을 수신할 수 있다. 또한, 통신부(110)는 외부의 전자 장치 또는 리모컨과 통신을 수행할 수 있다. 이때, 통신부(110)는 리모컨 등을 통해 사용자 음성 또는 사용자 명령을 수신할 수 있다.
특히, 통신부(110)는 다양한 유형의 통신방식에 따라 다양한 유형의 외부 기기와 통신을 수행할 수 있다. 통신부(110)는 와이파이칩, 블루투스 칩, 무선 통신 칩, IR 칩, 지그비 칩 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 프로세서(130)는 통신부(110)를 이용하여 외부 장치 또는 각종 외부의 다른 장치와 통신을 수행할 수 있다. 그 밖에, 통신부(110)는 와이파이 칩 등과 같은 다양한 통신 칩을 통해 외부 서버(200)와 통신을 수행할 수 있다.
냉방부(120)는 공기 조화 장치(100)의 냉방 동작을 수행할 수 있다. 이때, 냉방부(120)는 리모컨 또는 공기 조화 장치(100)에 포함된 버튼을 통해 입력된 사용자 명령에 따라 냉방 동작을 수행할 수 있다. 또한, 냉방부(120)는 공기 조화 장치(100)에 포함된 마이크 또는 공기 조화 장치(100)와 연결된 장치에 포함된 마이크로부터 입력된 사용자 음성에 따라 냉방 동작을 수행할 수 있다.
이때, 냉방부(120)는 사용자 명령 또는 사용자 음성에 따라 설정된 온도, 바람 세기, 냉방 모드, 제습 여부 등을 바탕으로 냉방 동작을 수행할 수 있다. 또한, 냉방부(120)는 공기 조화 장치(100)의 실내기 뿐만 아니라 실외기 역시 포함될 수 있다.
메모리(130)는 공기 조화 장치(100)의 적어도 하나의 다른 구성요소에 관계된 명령(instruction) 또는 데이터를 저장할 수 있다. 특히, 메모리(130)는 비휘발성 메모리, 휘발성 메모리, 플래시메모리(flash-memory), 하드디스크 드라이브(HDD) 또는 솔리드 스테이트 드라이브(SSD) 등으로 구현될 수 있다. 메모리(130)는 프로세서(140)에 의해 액세스되며, 프로세서(140)에 의한 데이터의 독취/기록/수정/삭제/갱신 등이 수행될 수 있다. 본 개시에서 메모리라는 용어는 메모리(130), 프로세서(140) 내 롬(미도시), 램(미도시) 또는 공기 조화 장치(100)에 장착되는 메모리 카드(미도시)(예를 들어, micro SD 카드, 메모리 스틱)를 포함할 수 있다.
특히, 메모리(130)는 인공지능 전용 프로그램을 저장할 수 있다. 이때, 인공지능 전용 프로그램은 공기 조화 장치(100)에 대한 다양한 서비스를 제공하기 위한 개인화된 프로그램이다.
프로세서(140)는 통신부(110), 냉방부(120) 및 메모리(130)와 전기적으로 연결되어 공기 조화 장치(100)의 전반적인 동작 및 기능을 제어할 수 있다. 특히, 프로세서(140)는 메모리(130)에 저장된 다양한 프로그램(또는 명령어)을 이용하여 사용자 성향에 대응되는 제어 명령을 획득하고, 획득된 제어 명령에 따라 냉방 동작을 수행하도록 공기 조화 장치(100)를 제어할 수 있다.
구체적으로, 사용자의 상태를 포함하는 사용자 음성이 획득되면, 프로세서(140)는 사용자 음성을 외부 서버(200)로 전송하도록 통신부(110)를 제어할 수 있다. 그리고, 프로세서(140)는 통신부(110)를 통해 외부 서버(200)로부터 공기 조화 장치(100)의 사용 이력을 바탕으로 판단된 사용자의 냉방 성향 및 사용자의 상태를 이용하여 획득된 제어 명령을 수신할 수 있다. 그리고, 프로세서(140)는 제어 명령을 바탕으로 냉방부(120)를 제어할 수 있다.
특히, 사용자 음성을 외부 서버(200)로 전송하기 전에 공기 조화 장치(100)를 제어하기 위한 사용자 명령이 획득되면, 프로세서(140)는 사용자 명령에 대한 정보, 공기 조화 장치(100)가 감지한 센싱 데이터 및 공기 조화 장치(100)가 위치한 지역의 날씨 정보를 외부 서버(200)로 전송하도록 통신부(110)를 제어할 수 있다. 즉, 프로세서(140)는 외부 서버(200)가 사용자의 냉방 성향을 판단하기 위해 이용되는 공기 조화 장치(100)에 대한 사용 이력에 대한 정보를 외부 서버(200)로 전송할 수 있다.
이때, 사용자의 냉방 성향은 외부 서버(200)로 전송한 사용자 명령에 대한 정보, 공기 조화 장치(100)가 감지한 센싱 데이터 및 공기 조화 장치가 위치한 지역의 날씨 정보를 바탕으로 기설정된 주기마다 판단될 수 있다.
또한, 상기 사용자의 냉방 성향은 복수의 냉방 성향 중 상기 공기 조화 장치의 사용 이력에 대응되는 냉방 성향이며, 이때, 복수의 냉방 성향은, 사용자에 의해 설정된 냉방 모드, 바람 세기 및 선호 온도의 조합으로 결정될 수 있다. 예로, 복수의 냉방 성향은 쾌속 일반 성향, 절전 일반 성향, 쾌속 무풍 성향 및 절전 일반 성향을 포함할 수 있다.
또한, 프로세서(140)는 사용자 음성과 함께 공기 조화 장치(100)에서 감지된 센싱 데이터 및 공기 조화 장치(100)의 식별 정보를 외부 서버(200)로 전송하도록 통신부(110)를 제어할 수 있다.
또한, 프로세서(140)는 통신부(110)를 통해 외부 서버(200)로부터 사용자의 냉방 성향에 대응되는 제어 명령을 수신할 수 있다. 이때, 제어 명령은 사용자의 냉방 성향, 사용자 음성, 공기 조화 장치(100)가 감지한 센싱 데이터 및 공기 조화 장치가 위치한 지역의 날씨 정보를 바탕으로 결정된 공기 조화 장치의 설정 온도, 냉방 모드, 바람 세기에 대한 정보를 포함할 수 있다. 본 개시의 다른 실시예로, 제어 명령은 사용자의 냉방 성향을 바탕으로 학습된 인공지능 모델에 사용자 음성을 입력하여 획득될 수 있다.
또한, 프로세서(140)는 통신부(110)를 통해 외부 서버로부터 제어 명령과 함께 제어 명령에 대응되는 음성 메시지에 대한 정보를 함께 수신할 수 있다. 이때, 프로세서(140)는 제어 명령에 따라 냉방부(130)를 제어하고, 제어 명령에 대응되는 음성 메시지를 출력할 수 있다.
도 2b는 본 개시의 일 실시예에 따른, 공기 조화 장치의 구성을 상세히 도시한 블록도이다. 도 2b에 도시된 바와 같이, 공기 조화 장치(100)는 통신부(110), 냉방부(120), 메모리(130), 센서(150), 출력부(160), 마이크(170), 입력부(180) 및 프로세서(140)를 포함할 수 있다. 한편, 통신부(110), 냉방부(120), 메모리(130) 및 프로세서(140)는 도 2a에서 설명하였으므로, 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
센서(150)는 공기 조화 장치(100)가 위치한 영역의 다양한 정보를 획득할 수 있다. 이때, 센서(150)는 도 2b에 도시된 바와 같이, 온도 센서(150), 습도 센서(152) 등을 포함할 수 있으나, 이는 일 실시예에 불과할 뿐, 다른 센서(예를 들어, 사용자의 존재를 감지하기 위한 IR 센서, 근접 센서, 카메라 등) 역시 포함될 수 있다.
출력부(160)는 공기 조화 장치(100)가 제공하는 메시지를 출력할 수 있다. 이때, 출력부(160)는 도 2b에 도시된 바와 같이, 음성 메시지를 제공하기 위한 스피커(161), 시각적 메시지를 제공하기 위한 디스플레이(162), LED(163) 등이 포함될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
마이크(170)는 사용자 음성을 획득하기 위한 구성으로서, 공기 조화 장치(100) 내에 구비될 수 있으나, 이는 일 실시예에 불과할 뿐, 공기 조화 장치(100)의 외부에 구비되며 공기 조화 장치(100)와 전기적으로 연결될 수 있다.
입력부(180)는 사용자 명령을 수신하여 프로세서(140)로 전달할 수 있다. 이때, 입력부(180)는 터치 센서, (디지털) 펜 센서, 압력 센서, 키 등을 포함할 수 있다. 터치 센서는, 예를 들면, 정전식, 감압식, 적외선 방식, 또는 초음파 방식 중 적어도 하나의 방식을 사용할 수 있다. (디지털) 펜 센서는, 예를 들면, 터치 패널의 일부이거나, 별도의 인식용 쉬트를 포함할 수 있다. 키는, 예를 들면, 물리적인 버튼, 광학식 키, 또는 키패드를 포함할 수 있다.
도 3a는 본 개시의 일 실시예에 따른, 외부 서버의 구성을 도시한 블록도이다. 도 3a에 도시된 바와 같이, 외부 서버(200)는 통신부(210), 메모리(220), 프로세서(230)를 포함할 수 있다. 도 3a에 도시된 구성들은 본 개시의 실시 예들을 구현하기 위한 예시도이며, 당업자에게 자명한 수준의 적절한 하드웨어/소프트웨어 구성들이 외부 서버(200)에 추가로 포함되거나 도 3a에 도시된 구성이 생략될 수 있다. 한편, 본 개시의 일 실시예에 따른, 외부 서버(200)는 외부에 구현된 서버로 구현될 수 있으나, 이는 일 실시예에 불과할 뿐, 댁 내에 구비되는 전자 장치(예로, 홈 게이트웨이, TV 등) 중 하나로 구현될 수 있다.
통신부(210)는 공기 조화 장치(100)와 통신을 수행할 수 있다. 특히, 통신부(210)는 공기 조화 장치(100)로부터 사용자 명령에 대한 정보를 포함하는 이벤트에 대한 정보(혹은, 공기 조화 장치의 사용 이력 정보)를 수신할 수 있으며, 사용자 상태를 포함하는 사용자 음성에 대한 정보를 수신할 수 있다. 또한, 통신부(210)는 공기 조화 장치(100)로 사용자의 냉방 성향에 따라 결정된 제어 명령을 전송할 수 있다. 특히, 통신부(210)는 다양한 유형의 통신방식에 따라 다양한 유형의 공기 조화 장치(100)와 통신을 수행할 수 있다. 통신부(210)는 와이파이칩, 블루투스 칩, 무선 통신 칩 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
메모리(220)는 외부 서버(200)의 적어도 하나의 다른 구성요소에 관계된 명령(instruction) 또는 데이터를 저장할 수 있다. 특히, 메모리(220)는 비휘발성 메모리, 휘발성 메모리, 플래시메모리(flash-memory), 하드디스크 드라이브(HDD) 또는 솔리드 스테이트 드라이브(SSD) 등으로 구현될 수 있다. 메모리(220)는 프로세서(230)에 의해 액세스되며, 프로세서(230)에 의한 데이터의 독취/기록/수정/삭제/갱신 등이 수행될 수 있다. 본 개시에서 메모리라는 용어는 메모리(220), 프로세서(230) 내 롬(미도시), 램(미도시) 또는 외부 서버(200)에 장착되는 메모리 카드(미도시)(예를 들어, micro SD 카드, 메모리 스틱)를 포함할 수 있다.
특히, 메모리(220)는 공기 조화 장치(혹은, 사용자)에 대응되는 냉방 성향을 저장할 수 있다. 또한, 메모리(220)는 냉방 성향 및 사용자 상태에 매칭된 제어 명령을 포함하는 매칭 테이블을 저장할 수 있다. 또한, 메모리(220)는 인공지능 모델을 저장할 수 있다. 이때, 인공지능 모델은 공기 조화 장치(100)의 사용 이력을 바탕으로 학습된 모델로서, 인공지능 모델에 사용자 상태에 대한 정보를 입력하여 공기 조화 장치(100)를 제어하기 위한 제어 명령을 획득할 수 있다.
또한, 메모리(220)는 도 3b에 도시된 바와 같은 사용자의 냉방 성향을 분석하여 사용자의 냉방 성향에 따라 제어 명령을 제공하기 위한 다양한 모듈을 포함할 수 있다.
프로세서(230)(또는, 제어부)는 메모리(220)에 저장된 각종 프로그램을 이용하여 외부 서버(200)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 구체적으로, 프로세서(230)는 공기 조화 장치(100)로부터 수신된 사용자 명령에 대한 정보, 공기 조화 장치(100)가 감지한 센싱 데이터 및 공기 조화 장치(100)가 위치한 지역의 날씨 정보를 수신하여 공기 조화 장치(100)를 사용하는 사용자의 냉방 성향을 획득할 수 있다. 즉, 프로세서(230)는 공기 조화 장치(100)의 사용 이력을 바탕으로 사용자의 냉방 성향을 판단할 수 있다. 이때, 프로세서(230)는 기설정된 주기(예로, 1일)마다 공기 조화 장치(100)의 사용 이력을 바탕으로 사용자의 냉방 성향을 판단할 수 있다.
이때, 프로세서(230)는 복수의 냉방 성향 중 공기 조화 장치(100)의 사용 이력에 대응되는 냉방 성향을 판단할 수 있다. 특히, 복수의 냉방 성향은 사용자에 의해 설정된 냉방 모드, 바람 세기 및 선호 온도의 조합으로 결정된 쾌속 일반 성향, 절전 일반 성향, 쾌속 무풍 성향 및 절전 일반 성향을 포함할 수 있다.
그리고, 프로세서(230)는 공기 조화 장치(100)에 대한 정보와 공기 조화 장치(100)에 대응되는 냉방 성향을 매칭하여 저장할 수 있다.
추후, 프로세서(230)는 통신부(210)를 통해 사용자의 상태를 포함하는 사용자 음성을 공기 조화 장치(100)로부터 수신할 수 있다.
그리고, 프로세서(230)는 공기 조화 장치(100)의 사용 이력을 바탕으로 판단된 사용자의 냉방 성향 및 사용자의 상태를 바탕으로 공기 조화 장치(100)를 제어하기 위한 제어 명령을 획득할 수 있다. 일 실시예로, 프로세서(230)는 냉방 성향 및 사용자 상태에 따라 제어 명령이 매칭되어 저장된 매칭 테이블을 이용하여 사용자 음성에 대한 제어 명령을 획득할 수 있다. 또 다른 실시예로, 프로세서(230)는 사용자의 냉방 성향을 바탕으로 학습된 인공지능 모델에 상기 사용자 음성을 입력하여 상기 제어 명령을 획득할 수 있다.
그리고, 프로세서(230)는 획득된 제어 명령을 공기 조화 장치(100)로 전송하도록 상기 통신부(210)를 제어할 수 있다.
도 3b는 본 개시의 일 실시예에 따른, 사용자의 냉방 성향을 분석하여 사용자 냉방 성향에 따라 제어 명령을 제공하기 위한 모듈들을 포함하는 블록도이다. 도 3b에 도시된 바와 같이, 외부 서버(200)는 데이터 수집 모듈(310), 사용자 냉방 성향 분석 모듈(320), 음성 인식 모듈(330), 제어 명령 획득 모듈(340) 및 음성 메시지 획득 모듈(350)을 포함할 수 있다.
데이터 수집 모듈(310)은 공기 조화 장치(100)로부터 수신된 데이터를 수집할 수 있다. 이때, 데이터 수집 모듈(310)은 공기 조화 장치(100)로부터 수신된 이벤트에 대한 정보를 획득할 수 있다. 이벤트에 대한 정보에는 사용자 명령에 대한 정보(예로, 사용자가 설정한 선호 온도, 사용자가 설정한 바람 세기, 사용자가 설정한 모드 등), 공기 조화 장치(100)가 감지한 센싱 데이터, 공기 조화 장치(100)가 위치하는 지역의 날씨 정보 등이 포함될 수 있다.
이때, 데이터 수집 모듈(310)은 공기 조화 장치(100)를 기준으로 데이터를 수집할 수 있으나, 이는 일 실시예에 불과할 뿐, 공기 조화 장치(100)의 사용자를 기준으로 데이터를 수집할 수 있다.
사용자 냉방 성향 분석 모듈(320)은 데이터 수집 모듈(310)이 수집한 데이터(즉, 공기 조화 장치(100)에 대한 사용 이력)을 바탕으로 사용자의 냉방 성향을 분석할 수 있다.
이때, 사용자의 냉방 성향은 복수의 냉방 성향 중 하나일 수 있다. 복수의 냉방 성향은 사용자에 의해 설정된 냉방 모드, 바람 세기 및 선호 온도의 조합으로 분류될 수 있다.
구체적으로, 사용자 냉방 성향 분석 모듈(320)은 사용자가 설정한 냉방 모드, 바람 세기 등을 바탕으로 냉각 세기를 판단할 수 있다. 이때, 냉각 세기는 공기 조화 장치(100)의 냉방 능력을 의미하며, 강한 냉방 능력이 필요한 냉방 모드(예로, 쾌속 냉방 모드) 또는 바람의 세기가 강할수록 냉각 세기가 높아지며, 약한 냉방 능력이 필요한 냉방 모드(예로, 절전 냉방 모드) 또는 바람의 세기가 약할수록 냉각 세기가 약해질 수 있다. 또한, 냉각 세기는 공기 조화 장치(100)의 소비 전력과도 연관있을 수 있다. 그리고, 사용자 냉방 성향 분석 모듈(320)은 판단된 냉각 세기 및 사용자가 선호하는 선호 온도를 바탕으로 복수의 냉방 성향 중 하나를 판단할 수 있다. 이때, 복수의 냉방 성향에는 쾌속 일반 냉방 성향, 쾌속 무풍 냉방 성향, 절전 일반 냉방 성향, 절전 무풍 냉방 성향 등이 포함될 수 있다.
음성 인식 모듈(330)은 공기 조화 장치(100)로부터 수신된 사용자 음성을 텍스트로 변환할 수 있다. 또한, 음성 인식 모듈(330)은 수신된 사용자 음성에 대한 자연어 처리 동작 및 자연어 이해 동작을 수행할 수 있다.
제어 명령 획득 모듈(340)은 사용자 냉방 성향 분석 모듈(340)을 통해 분석된 사용자의 냉방 성향을 바탕으로 사용자 음성에 대한 제어 명령을 획득할 수 있다. 구체적으로, 제어 명령 획득 모듈(340)은 사용자 냉방 성향 및 사용자 음성에 포함된 사용자 상태에 따라 제어 명령이 매칭되어 저장된 매칭 테이블을 저장할 수 있다. 그리고, 제어 명령 획득 모듈(340)은 매칭 테이블을 이용하여, 사용자 음성에 포함된 사용자 상태 및 사용자 냉방 성향에 대응되는 제어 명령을 획득할 수 있다.
음성 메시지 획득 모듈(350)은 획득된 제어 명령에 대응되는 음성 메시지를 획득할 수 있다. 이때, 음성 메시지는 공기 조화 장치(100)가 출력하기 위한 음성 메시지로서, 제어 명령에 대한 정보(예를 들어, 설정 온도, 바람 세기, 냉방 모드 등)를 포함할 수 있다.
한편, 상술한 실시예에서는 외부 서버(200)가 하나로 구현되는 것으로 설명하였으나, 이는 일 실시예에 불과할 뿐, 복수의 서버로 구현될 수 있다. 예로, 음성 인식 모듈(330)이 별도의 서버로 구현될 수 있으며, 데이터 수집 모듈(310) 역시 별도의 서버로 구현될 수 있다.
이하에서는 도 4 내지 도 7을 참조하여, 공기 조화 장치(100) 및 외부 장치(200)가 사용자 냉방 성향을 판단하여 사용자 음성에 대응되는 제어 명령을 제공하는 실시예에 대해 상세히 설명하도록 한다.
도 4 및 도 5는 본 개시의 일 실시예에 따른, 사용자 냉방 성향을 판단하는 방법을 설명하기 위한 도면들이다.
우선, 공기 조화 장치(100)는 공기 조화 장치(100)를 조작하기 위한 사용자 명령을 입력받는 이벤트 발생을 감지할 수 있다(S410). 예를 들어, 사용자가 공기 조화 장치(100)의 선호 온도, 바람 세기, 냉방 모드, 취침 설정 등을 설정하기 위한 사용자 명령이 입력된 경우, 공기 조화 장치(100)는 사용자 명령을 입력받는 이벤트 발생을 감지할 수 있다.
또한, 공기 조화 장치(100)는 이벤트 발생이 감지된 시점으로부터 기설정된 기간 내에 센싱 데이터를 감지할 수 있다.
또한, 공기 조화 장치(100)는 댁 내에 위치한 복수의 사용자 중 사용자 명령을 입력한 사용자를 감지할 수 있다. 이때, 공기 조화 장치(100)는 공기 조화 장치(100) 또는 공기 조화 장치(100)와 전기적으로 연결된 전자 장치(100)에 포함된 카메라로부터 촬영된 이미지를 분석하여 사용자를 감지할 수 있으며, 사용자가 발화한 음성, 사용자가 입력한 식별 정보 등과 같은 다양한 정보를 통해 사용자 명령을 입력한 사용자를 감지할 수 있다.
공기 조화 장치(100)는 이벤트에 대한 정보를 서버(200)에 전송할 수 있다(S420). 이때, 이벤트에 대한 정보는 사용자가 공기 조화 장치(100)를 사용한 이력에 대한 정보로서, 사용자 명령에 대한 정보(예로, 사용자가 설정한 선호 온도, 바람 세기, 냉방 모드 등에 대한 정보), 공기 조화 장치(100)가 감지한 센싱 데이터(예를 들어, 온도 데이터, 습도 데이터 등) 등을 포함할 수 있다. 또 다른 실시예에 따르면, 이벤트에 대한 정보에는 공기 조화 장치(100)의 식별 정보(예를 들어, 공기 조화 장치(100)의 모델명, 제품 번호, 제조사, MAC 주소 등)를 포함할 수 있다. 또한, 이벤트에 대한 정보는 공기 조화 장치(100)가 감지한 사용자에 대한 정보를 포함할 수 있다. 또한, 이벤트에 대한 정보는 공기 조화 장치(100)가 위치한 지역의 날씨 정보를 포함할 수 있다.
서버(200)는 이벤트에 대한 정보를 바탕으로 사용자 냉방 성향을 분석할 수 있다(S430).
구체적으로, 서버(200)는 공기 조화 장치(100)로부터 수신된 이벤트에 대한 정보들을 바탕으로 사용자 냉방 성향을 분석할 수 있다. 이때, 사용자의 냉방 성향은 기설정된 주기(예로, 1일)마다 갱신될 수 있으며, 최근에 수신된 이벤트에 대한 정보들에 가중치를 부여하여 사용자 냉방 성향을 분석할 수 있다.
특히, 서버(200)는 이벤트에 대한 정보에 포함된 사용자가 설정한 냉방 모드, 바람 세기 등을 바탕으로 냉각 세기를 판단할 수 있다. 이때, 냉각 세기는 공기 조화 장치(100)의 냉방 능력을 의미로서, 공기 조화 장치(100)의 소비 전력과도 연관있을 수 있다. 그리고, 사용자 냉방 성향 분석 모듈(320)은 판단된 냉각 세기 및 사용자가 선호하는 선호 온도를 바탕으로 복수의 냉방 성향 중 하나를 판단할 수 있다.
이때, 복수의 냉방 성향에는 쾌속 일반 냉방 성향, 쾌속 무풍 냉방 성향, 절전 일반 냉방 성향, 절전 무풍 냉방 성향 등이 포함될 수 있다. 구체적으로, 도 5에 도시된 바와 같이, 사용자의 선호 온도가 낮고 냉각 세기가 높은 사용자 명령이 자주 입력되면 서버(200)는 사용자의 냉방 성향을 쾌속 일반 냉방 성향(510)으로 판단할 수 있으며, 사용자의 선호 온도가 낮고 냉각 세기가 낮은 사용자 명령이 자주 입력되면, 서버(200)는 사용자의 냉방 성향을 쾌속 무풍 냉방 성향(520)으로 판단할 수 있으며, 사용자의 선호 온도가 높고 냉각 세기가 높은 사용자 명령이 자주 입력되면, 서버(200)는 사용자의 냉방 성향을 절전 일반 냉방 성향(530)으로 판단할 수 있으며, 사용자의 선호 온도가 높고 냉각 세기가 낮은 사용자 명령이 자주 입력되면, 서버(200)는 사용자의 냉방 성향을 절전 무풍 냉방 성향(540)으로 판단할 수 있다. 또한, 사용자의 선호 온도 및 냉각 세기가 중간 정도이면, 서버(200)는 사용자의 냉방 성향을 일반 냉방 성향(550)으로 판단할 수 있다.
이때, 복수의 냉방 성향을 나누는 기준이 되는 냉각 세기 및 선호 온도는 제조사 혹은 서비스 제공자에 의해 설정될 수 있으나, 이는 일 실시예에 불과할 뿐, 복수의 공기 조화 장치로부터 수신된 정보들에 의해 설정될 수 있다.
서버(200)는 공기 조화 장치(100)를 이용하는 사용자의 냉방 성향을 공기 조화 장치(100)와 매칭하여 저장할 수 있다. 이때, 서버(200)는 공기 조화 장치(100)와 냉방 성향을 매칭하여 저장할 수 있으나, 이는 일 실시예에 불과할 뿐, 공기 조화 장치(100)를 사용하는 사용자 별로 냉방 성향을 매칭하여 저장할 수 있다.
도 6 및 도 7은 본 개시의 일 실시예에 따른, 사용자 냉방 성향 및 사용자 음성을 바탕으로 제어 명령을 획득하는 방법을 설명하기 위한 도면들이다.
공기 조화 장치(100)는 사용자 음성을 입력받을 수 있다(S610). 이때, 사용자 음성은 사용자 상태를 나타내는 텍스트를 포함할 수 있다. 예로, 사용자 음성은 "더워"와 같이, 사용자가 온도에 대해 느끼는 상태를 포함할 수 있다.
공기 조화 장치(100)는 사용자 음성 및 센싱 데이터를 서버(200)로 전송할 수 있다(S620). 구체적으로, 공기 조화 장치(100)는 사용자 음성뿐만 아니라 사용자 음성이 입력된 시점을 기준으로 기설정된 기간 내에 수집된 센싱 데이터를 함께 공기 조화 장치(100)로 전송할 수 있다. 뿐만 아니라, 공기 조화 장치(100)는 사용자 음성을 발화한 사용자를 감지하여 감지된 사용자에 대한 정보를 전송할 수 있으며, 공기 조화 장치(100)가 위치한 지역의 날씨 데이터를 함께 전송할 수 있다.
서버(200)는 사용자 음성, 센싱 데이터, 날씨 데이터 및 냉방 성향을 바탕으로 제어 명령을 판단할 수 있다(S200). 구체적으로, 서버(200)는 사용자가 발화한 사용자의 상태, 사용자의 냉방 성향, 현재 기온 상태, 음성 메시지 및 제어 명령을 매칭하여 저장하는 매칭 테이블을 저장할 수 있다. 예로, 서버(200)는 도 7에 도시된 바와 같이, 사용자가 발화한 사용자 상태(710), 현재 기온 상태(720), 사용자 냉방 성향(730), 음성 메시지(740) 및 제어 명령(750)을 매칭하여 저장할 수 있다.
일 예로, 사용자가 "매우 더워"라는 사용자 상태를 포함하는 발화를 한 경우, 서버(200)는 설정 기온, 선호 기온, 사용자의 냉방 성향과 무관하게 냉방 모드를 "쾌속 냉방 모드"로 설정하도록 하는 제어 명령을 판단할 수 있다. 다른 예로, 사용자가 "더워"라고 발화하고 설정 온도가 선호 온도보다 높으며 사용자의 냉방 성향이 고온 고속인 경우, 서버(200)는 "설정 온도와 선호 온도 차이"만큼 온도를 낮추고, 바람 세기를 증가시키는 제어 명령을 판단할 수 있다. 또 다른 예로, 사용자가 "추워"라고 발화하고 설정 온도가 선호 온도보다 높으며 사용자 냉방 성향이 저온 저속인 경우, 서버(200)는 냉방 모드를 "무풍 모드"로 전환하도록 하는 제어 명령을 판단할 수 있다. 또 다른 예로, 사용자가 "매우 추워"라고 발화한 경우, 서버(200)는 설정 기온, 선호 기온, 사용자의 냉방 성향과 무관하게 사용자의 냉방 모드를 "무풍 모드"로 설정하도록 하는 제어 명령을 판단할 수 있다.
서버(200)는 제어 명령에 대응되는 음성 메시지를 획득할 수 있다(S640). 구체적으로, 서버(200)는 도 7에 도시된 바와 같은 매칭 테이블을 이용하여 획득된 제어 명령에 대응되는 음성 메시지를 획득할 수 있다. 예로, 사용자가 "매우 더워"라는 사용자 상태를 포함하는 발화를 한 경우, 서버(200)는 제어 명령에 대응되는 음성 메시지로 "빠른 냉방을 위해 스피드 운전으로 전환할께요"라는 음성 메시지를 획득할 수 있다.
서버(200)는 획득된 제어 명령 및 음성 메시지를 공기 조화 장치(100)로 전송할 수 있다(S650).
공기 조화 장치(100)는 제어 명령에 따라 냉방 동작을 수행할 수 있다(S660). 예로, 공기 조화 장치(100)는 제어 명령에 포함된 설정 온도, 바람 세기, 냉방 모드 등을 바탕으로 냉방부(120)를 제어하여 냉방 동작을 수행할 수 있다.
공기 조화 장치(100)는 제어 명령에 대응되는 음성 메시지를 출력할 수 있다(S670). 이때, 제어 명령에 대한 정보를 제공하기 위하여, 음성 메시지를 출력하는 일 실시예에 불과할 뿐, 제어 명령에 대응되는 다양한 형태의 메시지(예로, 시각적 형태의 메시지, 촉각적 형태의 메시지 등)로 구현될 수 있다.
한편, 도 7에 도시된 바와 같은 매칭 테이블은 일 실시예에 불과할 뿐, 다른 형태의 매칭 테이블로 구현될 수 있다. 예로, 사용자가 발화한 음성에 포함된 사용자 상태가 단순히 "매우 더워","더워","추워","매우 추워"에 한정되는 것이 아닌 "덥네", "엄청 덥다", "으스스하다" 등과 같은 다양한 형태의 사용자 상태를 포함할 수 있다. 이때, 서버(200)(또는 공기 조화 장치(100))는 자연어 이해를 통해 사용자 음성을 처리하여 사용자 상태에 대응되는 제어 명령을 획득할 수 있다.
도 8은 본 개시의 다른 실시예에 따른, 사용자 냉방 성향을 바탕으로 학습된 인공지능 모델을 이용하여 제어 명령을 획득하는 실시예를 설명하기 위한 시퀀스도이다.
우선, 공기 조화 장치(100)는 공기 조화 장치를 조작하기 위한 사용자 명령이 입력되는 이벤트를 감지할 수 있다(S810). 예를 들어, 사용자가 공기 조화 장치(100)의 선호 온도, 바람 세기, 냉방 모드, 취침 설정 등을 설정하기 위한 사용자 명령이 입력된 경우, 공기 조화 장치(100)는 사용자 명령을 입력받는 이벤트 발생을 감지할 수 있다. 또한, 공기 조화 장치(100)는 이벤트 발생이 감지된 시점으로부터 기설정된 기간 내에 센싱 데이터를 감지할 수 있다.
그리고, 공기 조화 장치(100)는 이벤트에 대한 정보를 서버(200)로 전송할 수 있다(S820). 이때, 이벤트에 대한 정보는 사용자가 공기 조화 장치(100)를 사용한 이력에 대한 정보로서, 사용자 명령에 대한 정보(예로, 사용자가 설정한 선호 온도, 바람 세기, 냉방 모드 등에 대한 정보), 공기 조화 장치(100)가 감지한 센싱 데이터(예를 들어, 온도 데이터, 습도 데이터 등) 등을 포함할 수 있다.
서버(200)는 수신된 이벤트에 대한 정보를 바탕으로 인공지능 모델을 학습할 수 잇다(S830). 이때, 서버(200)는 수신된 이벤트에 포함된 사용자에 대한 정보을 인공지능 모델에 입력하여 인공지능 모델이 사용자의 냉방 성향에 따라 제어 명령을 출력하도록 인공지능 모델을 학습할 수 있다.
그리고, 공기 조화 장치(100)는 사용자 음성을 획득할 수 있다(S840). 이때, 사용자 음성은 사용자 상태를 나타내는 텍스트를 포함할 수 있다. 예로, 사용자 음성은 "더워"와 같이, 사용자가 온도에 대해 느끼는 상태를 포함할 수 있다.
공기 조화 장치(100)는 사용자 음성을 서버(200)로 전송할 수 있다(S850). 이때, 공기 조화 장치(100)는 사용자 음성뿐만 아니라 사용자 음성이 입력된 시점을 기준으로 기설정된 기간 내에 수집된 센싱 데이터를 함께 공기 조화 장치(100)로 전송할 수 있다.
서버(200)는 사용자 음성을 인공지능 모델에 입력하여 제어 명령을 획득할 수 있다(S200). 구체적으로, 서버(200)는 사용자의 사용 이력에 따른 사용자의 냉방 성향을 바탕으로 학습된 인공지능 모델에 사용자 음성을 입력하여 사용자 음성에 포함된 사용자 상태에 대응되는 제어 명령을 획득할 수 있다.
서버(200)는 획득된 제어 명령을 공기 조화 장치(100)로 전송할 수 있다(S870). 이때, 서버(200)는 제어 명령과 함께 제어 명령에 대응되는 음성 메시지를 함께 공기 조화 장치(100)로 전송할 수 있다.
공기 조화 장치(100)는 제어 명령에 따라 냉방 동작을 수행할 수 있다(S880). 구체적으로, 공기 조화 장치(100)는 제어 명령에 포함된 설정 온도, 바람 세기, 냉방 모드 등을 바탕으로 냉방부(120)를 제어하여 냉방 동작을 수행할 수 있다. 또한, 공기 조화 장치(100)는 제어 명령에 따라 냉방 동작을 수행함과 함께 음성 메시지를 출력할 수 있다.
도 9는 본 개시의 일 실시예에 따른, 공기 조화 장치의 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
우선, 공기 조화 장치(100)는 사용자 상태를 포함하는 사용자 음성을 획득할 수 있다(S910).
그리고, 공기 조화 장치(100)는 사용자 음성을 외부 서버(200)로 전송할 수 잇다(S920). 이때, 공기 조화 장치(100)는 사용자 음성뿐만 아니라 공기 조화 장치(100)가 감지한 센싱 데이터를 함께 전송할 수 있다.
그리고, 공기 조화 장치(100)는 공기 조화 장치(100)의 사용 이력을 바탕으로 판단된 사용자의 냉방 성향 및 사용자 상태를 이용하여 획득된 제어 명령을 수신할 수 있다(S930). 이때, 사용자의 냉방 성향은 사용자 음성을 외부 서버(200)로 전송하기 전에 외부 서버(200)로 전송된 공기 조화 장치(100)를 제어하기 위한 사용자 명령에 대한 정보, 공기 조화 장치가 감지한 센싱 데이터 및 공기 조화 장치가 위치한 지역의 날씨 정보를 바탕으로 기설정된 주기마다 판단될 수 있다.
그리고, 공기 조화 장치(100)는 제어 명령에 따라 에어컨을 제어할 수 있다(S940).
도 10은 본 개시의 일 실시예에 따른, 외부 서버의 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
우선, 외부 서버(200)는 사용자 상태를 포함하는 사용자 음성을 수신할 수 있다(S1010).
그리고, 외부 서버(200)는 공기 조화 장치(100)의 사용 이력을 바탕으로 판단된 사용자의 냉방 성향 및 사용자 상태를 이용하여 제어 명령을 획득할 수 있다(S1020). 이때, 외부 서버(200)는 도 4 및 도 5에서 설명한 바와 같이 사용자의 냉방 성향을 판단할 수 있으며, 도 6 및 도 7에서 설명한 바와 같이, 판단된 사용자의 냉방 성향 및 사용자 상태를 바탕으로 제어 명령을 판단할 수 있다.
그리고, 외부 서버(200)는 제어 명령을 공기 조화 장치(100)로 전송할 수 있다(S1030).
상술한 바와 같은 본 개시의 다양한 실시예에 의해, 사용자는 별도의 조작 장치 없이 사용자 음성을 통해 공기 조화 장치를 제어할 수 있으며, 사용자의 냉방 성향에 따라 공기 조화 장치를 제어함으로써, 사용자에게 최적화된 실내 환경을 제공할 수 있게 된다.
본 개시의 다양한 실시예들은 기기(machine)(예: 컴퓨터)로 읽을 수 있는 저장 매체(machine-readable storage media에 저장된 명령어를 포함하는 소프트웨어로 구현될 수 있다. 기기는, 저장 매체로부터 저장된 명령어를 호출하고, 호출된 명령어에 따라 동작이 가능한 장치로서, 개시된 실시예들에 따른 전자 장치(예: 공기 조화 장치(100))를 포함할 수 있다. 상기 명령이 프로세서에 의해 실행될 경우, 프로세서가 직접, 또는 상기 프로세서의 제어하에 다른 구성요소들을 이용하여 상기 명령에 해당하는 기능을 수행할 수 있다. 명령은 컴파일러 또는 인터프리터에 의해 생성 또는 실행되는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장매체는, 비일시적(non-transitory) 저장매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, '비일시적'은 저장매체가 신호(signal)를 포함하지 않으며 실재(tangible)한다는 것을 의미할 뿐 데이터가 저장매체에 반영구적 또는 임시적으로 저장됨을 구분하지 않는다.
일시예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory (CD-ROM))의 형태로, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 온라인으로 배포될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.
다양한 실시예들에 따른 구성 요소(예: 모듈 또는 프로그램) 각각은 단수 또는 복수의 개체로 구성될 수 있으며, 전술한 해당 서브 구성 요소들 중 일부 서브 구성 요소가 생략되거나, 또는 다른 서브 구성 요소가 다양한 실시예에 더 포함될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 일부 구성 요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 개체로 통합되어, 통합되기 이전의 각각의 해당 구성 요소에 의해 수행되는 기능을 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시예들에 따른, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성 요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적, 병렬적, 반복적 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 적어도 일부 동작이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 다른 동작이 추가될 수 있다.
110: 통신부 120: 냉방부
130: 메모리 140: 프로세서
150: 센서 160: 출력부
170: 마이크 180: 입력부
130: 메모리 140: 프로세서
150: 센서 160: 출력부
170: 마이크 180: 입력부
Claims (20)
- 공기 조화 장치의 제어 방법에 있어서,
사용자의 상태를 포함하는 사용자 음성을 획득하는 단계;
상기 사용자 음성과 함께 상기 공기 조화 장치가 감지한 센싱 데이터 및 상기 공기 조화 장치의 식별 정보를 외부 서버로 전송하는 단계;
상기 외부 서버로부터 상기 공기 조화 장치의 사용 이력을 바탕으로 판단된 상기 사용자의 냉방 성향 및 상기 사용자의 상태를 이용하여 획득된 제어 명령을 수신하는 단계;
상기 제어 명령을 바탕으로 상기 공기 조화 장치를 제어하는 단계;를 포함하는 제어 방법. - 제1항에 있어서,
상기 사용자 음성을 상기 외부 서버로 전송하기 전에 상기 공기 조화 장치를 제어하기 위한 사용자 명령이 획득되면, 상기 사용자 명령에 대한 정보, 상기 공기 조화 장치가 감지한 센싱 데이터 및 상기 공기 조화 장치가 위치한 지역의 날씨 정보를 상기 외부 서버로 전송하는 단계;를 더 포함하고,
상기 사용자의 냉방 성향은,
상기 외부 서버로 전송한 사용자 명령에 대한 정보, 상기 공기 조화 장치가 감지한 센싱 데이터 및 상기 공기 조화 장치가 위치한 지역의 날씨 정보를 바탕으로 기설정된 주기마다 판단되는 제어 방법. - 제2항에 있어서,
상기 사용자의 냉방 성향은,
복수의 냉방 성향 중 상기 공기 조화 장치의 사용 이력에 대응되는 냉방 성향이며,
상기 복수의 냉방 성향은,
사용자에 의해 설정된 냉방 모드, 바람 세기 및 선호 온도의 조합으로 결정된 쾌속 일반 성향, 절전 일반 성향, 쾌속 무풍 성향 및 절전 일반 성향을 포함하는 제어 방법. - 삭제
- 제3항에 있어서,
상기 제어 명령은,
상기 사용자의 냉방 성향, 상기 사용자 음성, 상기 공기 조화 장치가 감지한 센싱 데이터 및 상기 공기 조화 장치가 위치한 지역의 날씨 정보를 바탕으로 결정된 상기 공기 조화 장치의 설정 온도, 냉방 모드, 바람 세기에 대한 정보를 포함하는 제어 방법. - 제1항에 있어서,
상기 제어 명령은,
상기 사용자의 냉방 성향을 바탕으로 학습된 인공지능 모델에 상기 사용자 음성을 입력하여 획득되는 제어 방법. - 제1항에 있어서,
상기 수신하는 단계는,
상기 외부 서버로부터 제어 명령과 함께 상기 제어 명령에 대응되는 음성 메시지에 대한 정보를 함께 수신하며,
상기 제어하는 단계는,
상기 제어 명령에 따라 상기 공기 조화 장치를 제어하고, 상기 제어 명령에 대응되는 상기 음성 메시지를 출력하는 단계;를 포함하는 제어 방법. - 제1항에 있어서,
상기 공기 조화 장치의 사용자를 감지하는 단계;를 더 포함하고,
상기 전송하는 단계는,
상기 감지된 사용자에 대한 정보를 상기 사용자 음성과 함께 상기 외부 서버에 전송하는 제어 방법. - 공기 조화 장치에 있어서,
통신부;
냉방부;
적어도 하나의 명령을 저장하는 메모리; 및
상기 통신부, 상기 냉방부 및 상기 메모리와 연결되어 상기 공기 조화 장치를 제어하는 프로세서;를 포함하고,
상기 프로세서는, 상기 적어도 하나의 명령을 실행함으로써,
사용자의 상태를 포함하는 사용자 음성이 획득되면, 상기 획득된 사용자 음성과 함께 상기 공기 조화 장치가 감지한 센싱 데이터 및 상기 공기 조화 장치의 식별 정보를 외부 서버로 전송하도록 상기 통신부를 제어하고,
상기 통신부를 통해 상기 외부 서버로부터 상기 공기 조화 장치의 사용 이력을 바탕으로 판단된 상기 사용자의 냉방 성향 및 상기 사용자의 상태를 이용하여 획득된 제어 명령을 수신하고,
상기 제어 명령을 바탕으로 상기 냉방부를 제어하는 공기 조화 장치. - 제9항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 사용자 음성을 상기 외부 서버로 전송하기 전에 상기 공기 조화 장치를 제어하기 위한 사용자 명령이 획득되면, 상기 사용자 명령에 대한 정보, 상기 공기 조화 장치가 감지한 센싱 데이터 및 상기 공기 조화 장치가 위치한 지역의 날씨 정보를 상기 외부 서버로 전송하도록 상기 통신부를 제어하고,
상기 사용자의 냉방 성향은,
상기 외부 서버로 전송한 사용자 명령에 대한 정보, 상기 공기 조화 장치가 감지한 센싱 데이터 및 상기 공기 조화 장치가 위치한 지역의 날씨 정보를 바탕으로 기설정된 주기마다 판단되는 공기 조화 장치. - 제10항에 있어서,
상기 사용자의 냉방 성향은,
복수의 냉방 성향 중 상기 공기 조화 장치의 사용 이력에 대응되는 냉방 성향이며,
상기 복수의 냉방 성향은,
사용자에 의해 설정된 냉방 모드, 바람 세기 및 선호 온도의 조합으로 결정된 쾌속 일반 성향, 절전 일반 성향, 쾌속 무풍 성향 및 절전 일반 성향을 포함하는 공기 조화 장치. - 삭제
- 제9항에 있어서,
상기 제어 명령은,
상기 사용자의 냉방 성향, 상기 사용자 음성, 상기 공기 조화 장치가 감지한 센싱 데이터 및 상기 공기 조화 장치가 위치한 지역의 날씨 정보를 바탕으로 결정된 상기 공기 조화 장치의 설정 온도, 냉방 모드, 바람 세기에 대한 정보를 포함하는 공기 조화 장치. - 제9항에 있어서,
상기 제어 명령은,
상기 사용자의 냉방 성향을 바탕으로 학습된 인공지능 모델에 상기 사용자 음성을 입력하여 획득되는 공기 조화 장치. - 제9항에 있어서,
음성 메시지를 출력하기 위한 출력부;를 더 포함하며,
상기 프로세서는,
상기 통신부를 통해 상기 외부 서버로부터 제어 명령과 함께 상기 제어 명령에 대응되는 음성 메시지에 대한 정보를 함께 수신하며,
상기 제어 명령에 따라 상기 공기 조화 장치를 제어하고, 상기 제어 명령에 대응되는 상기 음성 메시지를 출력하도록 상기 출력부를 제어하는 공기 조화 장치. - 제9항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 공기 조화 장치의 사용자가 감지되면, 상기 감지된 사용자에 대한 정보를 상기 사용자 음성과 함께 상기 외부 서버에 전송하도록 상기 통신부를 제어하는 공기 조화 장치. - 외부 서버의 제어 방법에 있어서,
사용자의 상태를 포함하는 사용자 음성과 함께 공기 조화 장치가 감지한 센싱 데이터 및 상기 공기 조화 장치의 식별 정보를 공기 조화 장치로부터 수신하는 단계;
상기 공기 조화 장치의 사용 이력을 바탕으로 판단된 상기 사용자의 냉방 성향 및 상기 사용자의 상태를 바탕으로 상기 공기 조화 장치를 제어하기 위한 제어 명령을 획득하는 단계; 및
상기 획득된 제어 명령을 상기 공기 조화 장치로 전송하는 단계;를 포함하는 제어 방법. - 제17항에 있어서,
상기 사용자 음성을 상기 외부 서버로 전송하기 전에 사용자 명령에 대한 정보, 상기 공기 조화 장치가 감지한 센싱 데이터 및 상기 공기 조화 장치가 위치한 지역의 날씨 정보를 상기 공기 조화 장치로부터 수신하는 단계;
상기 사용자 명령에 대한 정보, 상기 공기 조화 장치가 감지한 센싱 데이터 및 상기 공기 조화 장치가 위치한 지역의 날씨 정보를 바탕으로 기설정된 주기마다 상기 사용자의 냉방 성향을 판단하는 단계;를 포함하는 제어 방법. - 제18항에 있어서,
상기 사용자의 냉방 성향은,
복수의 냉방 성향 중 상기 공기 조화 장치의 사용 이력에 대응되는 냉방 성향이며,
상기 복수의 냉방 성향은,
사용자에 의해 설정된 냉방 모드, 바람 세기 및 선호 온도의 조합으로 결정된 쾌속 일반 성향, 절전 일반 성향, 쾌속 무풍 성향 및 절전 일반 성향을 포함하는 제어 방법. - 제17항에 있어서,
상기 획득하는 단계는,
상기 사용자의 냉방 성향을 바탕으로 학습된 인공지능 모델에 상기 사용자 음성을 입력하여 상기 제어 명령을 획득하는 제어 방법.
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