KR102600587B1 - 라이프 패턴 적응형 조향 시스템의 제어 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 서버가, 제1 단말로부터 사용자에 대응하는 라이프 패턴 정보를 획득하는 단계, 서버가, 제1 단말로부터 조향 장치에 대한 매칭 요청을 획득하고, 제1 단말과 조향 장치를 매칭하는 단계, 서버가, 라이프 패턴 정보를 바탕으로 제1 단말의 사용자의 현상태 정보를 획득하는 단계, 서버가, 현상태 정보를 바탕으로 배합 비율을 산출하는 단계 및 서버가, 조향 장치를 통해, 산출된 배합 비율을 바탕으로 조향물을 분사하는 단계를 포함하는 라이프 패턴 적응형 조향 시스템의 제어 방법을 제공한다.

Description

라이프 패턴 적응형 조향 시스템의 제어 방법{Control Method for a Life Pattern Adaptive Perfumer System}

본 발명은 사람의 시간별 생체리듬, 활동 공간, 생활 습관, 운동 시간, 운동 종목 등을 포함하는 라이프 패턴 사이클을 분석하여 시간 및 공간에 따른 배합 비율을 산출하여 분사하는 조향 장치를 제어하기 위한, 라이프 패턴 적응형 조향 시스템의 제어 방법에 관한 것이다.

종래의 향 분사 장치의 경우, 미리 조향된 조향물을 수용하는 용기를 향 분사 장치에 장착하여 일정 시간이나 오염물 감지 또는 버튼의 동작에 의해 조향물을 분사하도록 하는 기술을 제공하고 있다.

하지만, 이러한 종래의 향 분사 장치는 단일화된 향을 분사하는 것으로 사용자에 따라 선호하는 향을 분사하지 못하여, 사용자가 불호하는 향인 경우 향의 분사로 인해 불쾌감을 형성하는 역효과를 일으킬 수 있다는 문제점이 존재해왔다.

한편, 상기의 배경기술로서 설명된 사항들은 본 발명의 배경에 대한 이해 증진을 위한 것일 뿐, 이 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 이미 알려진 종래기술에 해당함을 인정하는 것으로 받아들여져서는 안 될 것이다.

공개특허공보 제10-2021-0091511호, 2021.07.22.

본 발명이 해결하고자 하는 과제는 사용자의 라이프 패턴을 분석하여 사용자의 현상태 정보를 바탕으로 조향 장치 내에 장착된 복수의 카트리지에 대한 배합 비율을 산출하여 조향 및 분사를 실시하는 라이프 패턴 적응형 조향 시스템의 제어 방법을 제공하는 것이다.

본 발명이 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 라이프 패턴 적응형 조향 시스템의 제어 방법에 있어서, 서버가, 제1 단말로부터 사용자에 대응하는 라이프 패턴 정보를 획득하는 단계, 서버가, 제1 단말로부터 조향 장치에 대한 매칭 요청을 획득하고, 제1 단말과 조향 장치를 매칭하는 단계, 서버가, 라이프 패턴 정보를 바탕으로 제1 단말의 사용자의 현상태 정보를 획득하는 단계, 서버가, 현상태 정보를 바탕으로 배합 비율을 산출하는 단계 및 서버가, 조향 장치를 통해, 산출된 배합 비율을 바탕으로 조향물을 분사하는 단계를 포함한다.

이때, 조향 장치를 통해, 산출된 배합 비율을 바탕으로 조향물을 분사하는 단계는, 서버가, 조향 장치를 통해, 산출된 배합 비율을 바탕으로 카트리지별 분사 시간을 산출하는 단계 및 서버가, 산출된 분사 시간에 따라, 조향 장치를 통해 카트리지별 분사 시간을 제어하는 단계를 더 포함할 수 있다.

여기서, 조향 장치를 통해, 산출된 배합 비율을 바탕으로 카트리지별 분사 시간을 산출하는 단계는, 서버가, 조향 장치에 탑재된 복수의 카트리지 정보를 획득하는 단계, 서버가, 복수의 카트리지 정보를 바탕으로 카트리지별 잔량 정보를 획득하는 단계 및 서버가, 카트리지별 잔량 정보 및 배합 비율을 바탕으로 카트리지별 분사 시간을 산출하는 단계를 더 포함할 수 있다.

이에 따라, 카트리지별 잔량 정보 및 배합 비율을 바탕으로 카트리지별 분사 시간을 산출하는 단계는, 서버가, 카트리지별 잔량 정보 및 배합 비율을 바탕으로 조향 가능 여부를 판단하는 단계, 조향이 불가능한 것으로 판단된 경우, 서버가, 카트리지별 잔량 정보를 바탕으로 대안 배합 비율을 판단하는 단계, 서버가, 대안 배합 비율을 바탕으로 카트리지별 분사 시간을 산출하는 단계 및 서버가, 제1 단말로 카트리지 교체 요청을 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.

바람직하게, 산출된 분사 시간에 따라, 조향 장치를 통해 카트리지별 분사 시간을 제어하는 단계는, 서버가, 복수의 카트리지를 동시 분사하도록 조향 장치를 제어하는 단계 및 서버가, 분사 시간에 따라, 복수의 카트리지를 각각 차등 제동하도록 조향 장치를 제어하는 단계를 더 포함할 수 있다.

이때, 산출된 분사 시간에 따라, 조향 장치를 통해 카트리지별 분사 시간을 제어하는 단계는, 서버가, 조향물에 사용되는 복수의 카트리지 정보를 획득하는 단계, 서버가, 복수의 카트리지 정보 중, 베이스향이 되는 제1 카트리지 정보를 획득하는 단계 및 서버가, 제1 카트리지 정보를 바탕으로 제1 향을 우선 분사하고, 산출된 분사 시간을 바탕으로 나머지 향을 차등 분사하는 단계를 더 포함할 수 있다.

추가로, 본 발명의 조향 시스템의 제어 방법은, 조향 장치가 운전자 모드인 경우, 서버가, 조향 장치에 매칭된 차량으로부터 동작 신호를 획득하고, 조향 장치를 운전자 모드에 따라 제어하는 단계, 조향 장치가 숙박 모드인 경우, 서버가, 조향 장치에 매칭된 카드키 인식장치로부터 입실 신호를 획득하고, 조향 장치를 숙박 모드에 따라 제어하는 단계 및 조향 장치가 운동 모드인 경우, 서버가, 조향 장치에 매칭된 스피커 장치로부터 소리 정보를 획득하고, 조향 장치를 운동 모드에 따라 제어하는 단계를 더 포함할 수 있다.

바람직 하게, 조향 장치에 매칭된 차량으로부터 동작 신호를 획득하고, 조향 장치를 운전자 모드에 따라 제어하는 단계는, 서버가, 차량의 속도 및 위치를 실시간으로 획득하는 단계, 서버가, 위치에 따른 제한 속도를 획득하는 단계, 서버가, 속도 및 제한 속도를 바탕으로 운전자의 현상태 정보를 판단하는 단계, 서버가, 운전자의 현상태 정보를 바탕으로 배합 비율을 산출하는 단계 및 서버가, 조향 장치를 통해, 산출된 배합 비율을 바탕으로 조향물을 분사하는 단계를 더 포함할 수 있다.

바람직하게, 조향 장치에 매칭된 카드키 인식장치로부터 입실 신호를 획득하고, 조향 장치를 숙박 모드에 따라 제어하는 단계는, 서버가, 조향 장치를 통해 제2 단말을 식별하는 단계, 서버가, 제2 단말로부터 사용자에 대응하는 라이프 패턴 정보를 획득하는 단계, 서버가, 라이프 패턴 정보를 바탕으로 제2 단말의 사용자의 현상태 정보를 획득하는 단계, 서버가, 현상태 정보를 바탕으로 배합 비율을 산출하는 단계 및 서버가, 조향 장치를 통해, 산출된 배합 비율을 바탕으로 조향물을 분사하는 단계를 더 포함할 수 있다.

바람직하게, 조향 장치에 매칭된 스피커 장치로부터 소리 정보를 획득하고, 조향 장치를 운동 모드에 따라 제어하는 단계는, 서버가, 소리 정보를 바탕으로 진동수 및 진폭을 판단하는 단계, 서버가, 진동수 및 진폭을 바탕으로 기 설정된 모드 분류 기준에 따라 운동 강도를 판단하는 단계, 서버가, 운동 강도에 따라 배합 비율을 산출하는 단계 및 서버가, 조향 장치를 통해, 산출된 배합 비율을 바탕으로 조향물을 분사하는 단계를 더 포함할 수 있다.

이때, 속도 및 제한 속도를 바탕으로 운전자의 현상태 정보를 판단하는 단계는, 서버가, 속도와 제한 속도의 차값이 기 설정된 속도 차이를 초과했는지 여부를 판단하는 단계, 속도와 제한 속도의 차값이 기 설정된 속도 차이를 초과한 경우, 서버가, 속도가 제한 속도를 초과했는지 여부를 판단하는 단계, 속도가 제한 속도를 초과한 경우, 서버가, 흥분 상태를 운전자의 현상태 정보로 판단하는 단계 및 속도가 제한 속도 미만인 경우, 서버가, 졸음 상태를 운전자의 현상태 정보로 판단하는 단계를 더 포함할 수 있다.

이때, 속도와 제한 속도의 차값이 기 설정된 속도 차이를 초과했는지 여부를 판단하는 단계는, 속도와 제한 속도의 차값이 기 설정된 속도 차이 이하인 경우, 서버가, 제1 단말로부터 사용자에 대응하는 라이프 패턴 정보를 획득하는 단계 및 서버가, 라이프 패턴 정보를 바탕으로 제1 단말의 사용자의 현상태 정보를 운전자의 현상태 정보로 판단하는 단계를 더 포함할 수 있다.

또한, 속도 및 제한 속도를 바탕으로 운전자의 현상태 정보를 판단하는 단계는, 서버가, 속도를 바탕으로 속도 변화량을 산출하는 단계, 속도 변화량이 기준 변화량을 초과한 경우, 서버가, 일정 구간 내에서 속도 변화량이 기준 변화량을 초과한 횟수가 기준 횟수를 초과했는지 여부를 판단하는 단계 및 서버가, 판단 결과에 따라, 졸음 상태를 운전자의 현상태 정보로 판단하는 단계를 더 포함할 수 있다.

추가로, 본 발명의 조향 시스템의 제어 방법은, 서버가, 기 등록된 조향물 이력 정보를 바탕으로 기 설정된 시간 간격에 대응하는 조향 루틴을 획득하는 단계 및 서버가 현상태 정보를 미획득한 경우, 서버가, 조향 루틴을 바탕으로 조향 장치를 제어하는 단계를 더 포함할 수 있다.

추가로, 본 발명의 조향 시스템의 제어 방법은, 조향 장치에 두 개의 단말이 매칭된 경우, 서버가, 두 개의 단말 각각에 대한 라이프 패턴인 제1 라이프 패턴 및 제2 라이프 패턴을 획득하는 단계, 서버가, 제1 라이프 패턴을 클러스터링하여 적어도 하나의 제1 클러스터를 획득하는 단계, 서버가, 제2 라이프 패턴을 클러스터링하여 적어도 하나의 제2 클러스터를 획득하는 단계, 서버가, 적어도 하나의 제1 클러스터 중 적어도 하나의 제2 클러스터와의 거리가 기 설정된 값 이하인 제3 클러스터를 획득하는 단계, 서버가, 제3 클러스터를 바탕으로 배합 비율을 산출하는 단계 및 서버가, 조향 장치를 통해, 산출된 배합 비율을 바탕으로 조향물을 분사하는 단계를 더 포함할 수 있다.

이때, 적어도 하나의 제1 클러스터 중 적어도 하나의 제2 클러스터와의 거리가 기 설정된 값 이하인 제3 클러스터를 획득하는 단계는, 제3 클러스터가 미존재하는 경우, 서버가, 적어도 하나의 제1 클러스터 중 적어도 하나의 제2 클러스터와의 거리가 최소값을 갖는 제4 클러스터를 획득하는 단계, 서버가, 제4 클러스터를 바탕으로 배합 비율을 산출하는 단계 및 서버가, 조향 장치를 통해, 산출된 배합 비율을 바탕으로 조향물을 분사하는 단계를 더 포함할 수 있다.

본 발명의 기타 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.

본 발명의 라이프 패턴 적응형 조향 시스템의 제어 방법에 의하면, 사용자의 라이프 패턴 정보를 바탕으로 현상태에 맞춘 향을 조향하여 분사함으로써 현상태를 진정시키거나 각성시키는 효과를 증폭시키며, 사용자가 선호하는 향을 분사함으로써 사용 만족도를 높이는 효과를 제공한다.

본 발명의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 시스템 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 기본 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 카트리지별 분사 시간을 도시한 것이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자의 시간별 활동 내역이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 도 4를 기반으로 획득한 생체리듬 그래프이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 서버 구성도이다.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 제한되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.

본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 도면 부호는 동일한 구성 요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 구성요소들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다. 비록 "제1", "제2" 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.

다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.

명세서에서 사용되는 "부" 또는 “모듈”이라는 용어는 소프트웨어, FPGA 또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, "부" 또는 “모듈”은 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 "부" 또는 “모듈”은 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. "부" 또는 “모듈”은 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 "부" 또는 “모듈”은 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 "부" 또는 “모듈”들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 "부" 또는 “모듈”들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 "부" 또는 “모듈”들로 더 분리될 수 있다.

공간적으로 상대적인 용어인 "아래(below)", "아래(beneath)", "하부(lower)", "위(above)", "상부(upper)" 등은 도면에 도시되어 있는 바와 같이 하나의 구성요소와 다른 구성요소들과의 상관관계를 용이하게 기술하기 위해 사용될 수 있다. 공간적으로 상대적인 용어는 도면에 도시되어 있는 방향에 더하여 사용시 또는 동작시 구성요소들의 서로 다른 방향을 포함하는 용어로 이해되어야 한다. 예를 들어, 도면에 도시되어 있는 구성요소를 뒤집을 경우, 다른 구성요소의 "아래(below)"또는 "아래(beneath)"로 기술된 구성요소는 다른 구성요소의 "위(above)"에 놓일 있다. 따라서, 예시적인 용어인 "아래"는 아래와 위의 방향을 모두 포함할 수 있다. 구성요소는 다른 방향으로도 배향될 수 있으며, 이에 따라 공간적으로 상대적인 용어들은 배향에 따라 해석될 수 있다.

본 명세서에서, 컴퓨터는 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 모든 종류의 하드웨어 장치를 의미하는 것이고, 실시 예에 따라 해당 하드웨어 장치에서 동작하는 소프트웨어적 구성도 포괄하는 의미로서 이해될 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터는 스마트폰, 태블릿 PC, 데스크톱, 노트북 및 각 장치에서 구동되는 사용자 클라이언트 및 애플리케이션을 모두 포함하는 의미로서 이해될 수 있으며, 또한 이에 제한되는 것은 아니다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 시스템 구성도이다.

도시된 바와 같이, 본 발명의 서버(100)는 조향 장치(200), 제1 단말(310) 및 제2 단말(320)과 각각 통신할 수 있으며, 이때, 제1 단말(310) 및 제2 단말(320)은 각각의 사용자가 소지한 전자 장치일 수 있다.

일 실시예로, 전자 장치는 스마트폰(smartphone), 태블릿 PC(tablet personal computer), 이동 전화기(mobile phone), 영상 전화기, 전자책 리더기(e-book reader), 데스크탑 PC (desktop PC), 랩탑 PC(laptop PC), 넷북 컴퓨터(netbook computer), 워크스테이션(workstation), 서버, PDA(personal digital assistant), PMP(portable multimedia player), MP3 플레이어, 모바일 의료기기, 카메라, 또는 웨어러블 장치(wearable device), 인공지능 스피커(AI speaker) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 기본 흐름도이다.

본 발명의 라이프 패턴 적응형 조향 시스템의 제어 방법에 있어서, 서버(100)는 사용자의 전자 장치인 제1 단말(310)로부터 사용자의 라이프 패턴 정보를 획득할 수 있다(S210).

사용자의 라이프 패턴 정보는 사용자의 시간에 따른 활동 상황을 바탕으로 지성, 신체 및 감성을 포함하는 생체리듬에 대한 정보이다.

서버(100)는 제1 단말(310)로부터 조향 장치(200)에 대한 매칭 요청을 획득할 수 있다.

이에 따라, 서버(100)는 제1 단말(310)과 조향 장치(200)를 매칭할 수 있으며(S220), 서버(100)가 제1 단말(310)과 조향 장치(200)를 매칭함으로써 서버(100)가 조향 장치(200)를 제1 단말(310)의 사용자에 대한 라이프 패턴 정보를 바탕으로 제어하는 것이 가능하다.

구체적으로, 서버(100)는 라이프 패턴 정보를 바탕으로 제1 단말(310)의 사용자의 현상태 정보를 획득(S230)하고, 현상태 정보를 바탕으로 배합 비율을 산출할 수 있다(S240).

이에 따라, 서버(100)는 조향 장치(200)를 통해, 산출된 배합 비율을 바탕으로 조향물을 분사(S250)하는 것이 가능하다.

배합 비율은 조향 장치(200)에 포함된 복수의 카트리지 각각에 대한 분사량 또는 복수의 카트리지 각각에 대한 분사 시간을 서버(100)가 제어하여, 조향 장치(200) 외부에서 조향이 이루어진 조향물에 포함된 복수의 향이 갖는 비율이다.

현상태 정보는 서버(100)가 사용자의 라이프 패턴 정보를 바탕으로 시간, 날씨, 계절, 온도 및 위치에 따른 현재의 생체리듬을 예측한 정보일 수 있다.

서버(100)가 조향 장치(200)를 통해, 산출된 배합 비율을 바탕으로 조향물을 분사(S250)하는데 있어서, 서버(100)는 조향 장치(200)를 통해, 산출된 배합 비율을 바탕으로 카트리지별 분사 시간을 산출할 수 있다.

이때, 카트리지는 복수개 존재하며 각각의 카트리지가 수용하는 향료는 서로 상이하다.

서버(100)는 산출된 분사 시간에 따라, 조향 장치(200)를 통해 카트리지별 분사 시간을 제어할 수 있다.

서버(100)가 조향 장치(200)를 통해, 산출된 배합 비율을 바탕으로 카트리지별 분사 시간을 산출하는데 있어서, 서버(100)는 조향 장치(200)에 탑재된 복수의 카트리지 정보를 획득할 수 있고, 복수의 카트리지 정보를 바탕으로 카트리지별 잔량 정보를 획득할 수 있다.

이때, 카트리지별 잔량 정보는, 카트리지 각각이 수용하는 향료의 잔여량일 수 있다.

서버(100)는 카트리지별 잔량 정보 및 배합 비율을 바탕으로 카트리지별 분사 시간을 산출할 수 있다.

또한, 서버(100)가 카트리지별 잔량 정보 및 배합 비율을 바탕으로 카트리지별 분사 시간을 산출하는데 있어서, 서버(100)는 카트리지별 잔량 정보 및 배합 비율을 바탕으로 조향 가능 여부를 판단할 수 있다.

조향이 불가능한 것으로 판단된 경우, 서버(100)가, 카트리지별 잔량 정보를 바탕으로 대안 배합 비율을 판단하고, 대안 배합 비율을 바탕으로 카트리지별 분사 시간을 산출하여 하되, 제1 단말(310)로 카트리지 교체 요청을 전송할 수 있다.

구체적으로, 서버(100)는 카트리지별 잔량 정보 및 배합 비율을 바탕으로 분사 가능한 최대 분사량이 사용자가 조향물의 향을 맡을 수 있는 최소 분사량 미만인 경우, 조향이 불가능한 것으로 판단할 수 있다.

따라서, 서버(100)는 카트리지별 잔량 정보 및 배합 비율을 바탕으로 분사 가능한 최대 분사량을 제한하는 가장 큰 요인인 카트리지인 요인 카트리지를 판단하고, 요인 카트리지를 제외하거나 요인 카트리지가 수용하는 요인 향료가 배합 비율을 최소를 차지하는 배합 비율 중 현상태 정보에 적합한 대안 배합 비율을 판단할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따라, 서버(100)가 산출된 분사 시간에 따라, 조향 장치(200)를 통해 카트리지별 분사 시간을 제어하는데 있어서, 서버(100)는 복수의 카트리지를 동시 분사하도록 조향 장치(200)를 제어한 뒤, 분사 시간에 따라, 복수의 카트리지를 각각 차등 제동하도록 조향 장치(200)를 제어하는 것이 가능하다.

즉, 복수의 카트리지가 모두 향을 분사하도록 하되, 차등 적으로 노즐을 잠궈 분사를 멈추도록 함으로써 공기 중에서 배합 비율에 따라 조향이 실시되도록 할 수 있다.

한편, 서버(100)가 산출된 분사 시간에 따라, 조향 장치(200)를 통해 카트리지별 분사 시간을 제어하는데 있어서, 서버(100)는 조향물에 사용되는 복수의 카트리지 정보를 획득하고, 복수의 카트리지 정보 중, 베이스향이 되는 제1 카트리지 정보를 획득할 수 있다.

구체적으로, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 카트리지별 분사 시간을 도시한 것으로, 도시된 바와 같이, 복수의 카트리지는 각각 분사 시간이 다르게 적용될 수 있다.

제1 카트리지 정보에 따라 제1 카트리지(210)는 제1 향에 대한 향료를 수용하고 있다.

서버(100)는 제1 카트리지 정보를 바탕으로 제1 향을 우선 분사하고, 산출된 분사 시간을 바탕으로 나머지 향을 차등 분사할 수 있다.

예를 들어, 카트리지별 분사 유량이 초당 0.5ml으로 동일하고, 배합 비율이 제1 향 대 제2 향 대 제n 향이 4 대 3 대 1 이고, 카트리지별 잔량 정보가 제1 카트리지(210) 3ml, 제2 카트리지(220) 2ml, 제n 카트리지(230) 0.5ml인 경우, 서버(100)가, 조향 장치(200)를 통해, 제1 향을 베이스 향으로 하여 먼저 분사하고, 제1 향이 분사되기 시작한 시점으로부터 1초가 지난 시점에 제2 향을 분사하기 시작하고, 제1 향이 분사되기 시작한 시점으로부터 3가 지난 시점에, 제n 향을 분사하기 시작하되, 제1 향이 분사되기 시작한 시점으로부터 4초가 지난 시점에 모든 카트리지의 분사를 종료하도록, 제n 카트리지(230)의 잔량 정보에 맞추어 분사 시간을 산출할 수 있다.

이와 같이, 서버(100)는 제1 향의 분사 시간(210a), 제2 향의 분사 시간(220a) 및 제n 향의 분사 시간(230a)을 포함하는 카트리지별 분사 시간이 배합 비율에 비례하도록 적용할 수 있다.

한편, 분사량은 카트리지별 잔량 정보에 따라 달라지되, 최대 분사량은 베이스 향인 제1 향의 용량을 제한(예를 들어, 제1 향의 분사 시간(210a)은, 분사 유량이 초당 0.5ml인 경우, 최장 8초까지 분사 가능)할 수 있다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자의 시간별 활동 내역이며, 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 도 4를 기반으로 획득한 생체리듬 그래프이다.

도 4에 도시된 바와 같이, 제1 단말(310)은 사용자의 의식적 행동과 무의식적 행동, 식사 상황 및 수면 상황을 하루 24시간에 대해 시간별로 분할하여 판단하고, 세분화하여 위치 정보, 행동 유형(예를 들어, 운동, 영상 시청, 걷기, 업무 등)으로 분류하여, 분류한 내역을 라이프 패턴 정보로 저장할 수 있다.

서버(100)는 제1 단말(310)로부터 획득한 라이프 패턴 정보를 바탕으로 도 5에 도시된 바와 같은 생체리듬 정보를 획득하되, 이를 계절, 날짜, 온도 및 시간별로 분류할 수 있다.

따라서, 서버(100)는 제1 단말(310)의 사용자에 대한 현상태 정보로써 현재의 지성, 신체 및 감성에 대한 생체리듬 정보를 판단하고, 판단 결과를 바탕으로 배합 비율을 산출할 수 있다.

구체적으로, 현상태 정보가 의식적 운동 상태인 경우, 서버(100)는 제1 단말(310)의 사용자의 운동 활력을 향상시키도록 그린향을 제1 향으로 하고 시트러스향을 제2 향으로 하여, 제1 향과 제2 향을 2 대 1의 비율로 하는 배합 비율을 조향 장치(200)에 적용할 수 있다.

또한, 현상태 정보가 무의식적 상태인 경우, 서버(100)는 제1 단말(310)의 사용자의 심신안정을 위해 플로럴 향을 제1 향으로 하고 우디향을 제2 향으로, 머스크향을 제3 향으로 하여, 제1 향 대 제2 향 대 제3 향의 비율을 2 대 1 대 1로 하는 배합 비율을 조향 장치(200)에 적용할 수 있다.

추가로, 본 발명의 조향 시스템의 제어 방법에 있어서, 조향 장치(200)가 운전자 모드인 경우, 서버(100)는 조향 장치(200)에 매칭된 차량으로부터 동작 신호를 획득하고, 조향 장치(200)를 운전자 모드에 따라 제어할 수 있다.

이때, 운전자 모드인 조향 장치(200)는 차량용 조향 장치(200)로써 서버(100)에 등록될 수 있다.

구체적으로, 서버(100)가 조향 장치(200)에 매칭된 차량으로부터 동작 신호를 획득하고, 조향 장치(200)를 운전자 모드에 따라 제어하는데 있어서, 서버(100)는 차량의 속도 및 위치를 실시간으로 획득하여 위치에 따른 제한 속도를 획득하는 것이 가능하다.

서버(100)는 속도 및 제한 속도를 바탕으로 운전자의 현상태 정보를 판단하고, 운전자의 현상태 정보를 바탕으로 배합 비율을 산출하여 조향 장치(200)를 통해, 산출된 배합 비율을 바탕으로 조향물을 분사하는 것이 가능하다.

이때, 서버(100)가 속도 및 제한 속도를 바탕으로 운전자의 현상태 정보를 판단하는데 있어서, 서버(100)는 속도와 제한 속도의 차값이 기 설정된 속도 차이를 초과했는지 여부를 판단할 수 있다.

속도와 제한 속도의 차값이 기 설정된 속도 차이를 초과한 경우, 서버(100)는 흥분 상태를 운전자의 현상태 정보로 판단하여, 심신 안정 효과를 갖는 조향물을 선택하고 조향 장치(200)에서 선택된 조향물이 분사될 수 있도록 조향 장치(200)를 제어한다.

또한, 속도가 제한 속도 미만인 경우, 서버(100)는 졸음 상태를 운전자의 현상태 정보로 판단하여, 뇌의 쾌적 효과를 갖는 조향물을 선택하고 조향 장치(200)에서 선택된 조향물이 분사될 수 있도록 조향 장치(200)를 제어한다.

서버(100)가 속도와 제한 속도의 차값이 기 설정된 속도 차이를 초과했는지 여부를 판단하는데 있어서, 속도와 제한 속도의 차값이 기 설정된 속도 차이 이하인 경우, 서버(100)는 제1 단말(310)로부터 사용자에 대응하는 라이프 패턴 정보를 획득하여 라이프 패턴 정보를 바탕으로 제1 단말(310)의 사용자의 현상태 정보를 운전자의 현상태 정보로 판단할 수 있다.

이때, 서버(100)가 속도 및 제한 속도를 바탕으로 운전자의 현상태 정보를 판단하는데 있어서, 서버(100)는 속도를 바탕으로 속도 변화량을 산출할 수 있다.

속도 변화량이 기준 변화량을 초과한 경우, 서버(100)는 일정 구간 내에서 속도 변화량이 기준 변화량을 초과한 횟수가 기준 횟수를 초과했는지 여부를 판단하여, 판단 결과에 따라, 졸음 상태를 운전자의 현상태 정보로 판단하는 것이 가능하다.

예를 들어, 주행거리 5km 이내에 경로 변경 횟수 8회 이상 발생한 변경 이벤트 및 속력 대비 10% 초과로 감속(예를 들어, 주행속력 60에 대해 급감속하여 감속량이 6을 초과)한 횟수 5회 이상 발생한 감속 이벤트를 포함하는 기준 변화량에 대하여, 운전자의 현상태 정보가 졸음 상태인 경우, 서버(100)는 변경 이벤트 및 감속 이벤트 중 적어도 하나를 감지할 수 있다.

추가로, 본 발명의 조향 시스템의 제어 방법은, 제1 단말(310)의 사용자의 직업군이 택시 기사이고 제2 단말(320)의 사용자가 탑승객인 경우, 서버(100)는 조향 장치(200)를 통해 제2 단말(320)을 식별하고, 제2 단말(320)로부터 사용자에 대응하는 라이프 패턴 정보를 획득하여 라이프 패턴 정보를 바탕으로 제2 단말(320)의 사용자의 현상태 정보를 획득하는 것이 가능하다.

이에 따라, 서버(100)는 제2 단말(320)의 사용자의 현상태 정보를 바탕으로 배합 비율을 산출하여 조향 장치(200)를 통해, 산출된 배합 비율을 바탕으로 조향물을 분사하는 것이 가능하다.

추가로, 본 발명의 조향 시스템의 제어 방법에 있어서, 조향 장치(200)가 숙박 모드인 경우, 서버(100)는 제1 단말(310)에 복수의 조향 장치(200)를 매칭하되 제1 단말(310)을 복수의 조향 장치(200)에 대한 관리자의 전자 장치로 등록할 수 있다.

이에 따라, 서버(100)는 조향 장치(200)에 매칭된 카드키 인식장치로부터 입실 신호를 획득하고, 조향 장치(200)를 숙박 모드에 따라 제어할 수 있다.

구체적으로, 조향 장치(200)가 위치한 방에 입실자가 입실하는 것을 인식하기 위해, 방의 현관문에 설치된 카드키 인식장치를 통해 카드키가 인식되어 발생한 입실 신호로 획득할 수 있다.

서버(100)가, 조향 장치(200)에 매칭된 카드키 인식장치로부터 입실 신호를 획득하고, 조향 장치(200)를 숙박 모드에 따라 제어하는데 있어서, 서버(100)는 조향 장치(200)를 통해 입실자의 전자 장치인 제2 단말(320)을 식별할 수 있다.

입실자의 전자 장치인 제2 단말(320)이 식별되면, 서버(100)는 제2 단말(320)로부터 사용자에 대응하는 라이프 패턴 정보를 획득하여 라이프 패턴 정보를 바탕으로 입실자의 현상태 정보를 획득 및 현상태 정보를 바탕으로 배합 비율을 산출하는 것이 가능하다.

따라서, 서버(100)는, 방에 입실한 입실자의 현상태 정보에 따라 조향 장치(200)로부터 조향되는 조향물의 배합 비율을 변경하여 분사하도록 하는 것이 가능하다.

추가로, 본 발명의 조향 시스템의 제어 방법에 있어서, 조향 장치(200)가 운동 모드인 경우, 서버(100)는 조향 장치(200)가 운동 시설(예를 들어, gym, 요가학원, 댄스학원 등)에 위치한 것으로 판단하고, 운동 강사의 전자 장치인 제1 단말(310)에 의해 조향 장치(200)에 매칭된 스피커 장치로부터 소리 정보를 획득하고, 조향 장치(200)를 운동 모드에 따라 제어할 수 있다.

이에 따라, 서버(100)가 조향 장치(200)에 매칭된 스피커 장치로부터 소리 정보를 획득하고, 조향 장치(200)를 운동 모드에 따라 제어하는데 있어서, 서버(100)는 소리 정보를 바탕으로 진동수 및 진폭을 판단할 수 있다.

이때, 서버(100)는 진동수 및 진폭을 바탕으로 기 설정된 모드 분류 기준에 따라 운동 강도를 판단할 수 있으며, 운동 강도에 따라 배합 비율을 산출하고, 조향 장치(200)를 통해, 산출된 배합 비율을 바탕으로 조향물을 분사할 수 있다.

구체적으로, 서버(100)는 진동수 및 진폭을 바탕으로 스피커 장치로부터 출력되는 음악의 리듬(박자, 빠르기, 악센트 및 패턴)을 획득하고, 음악의 리듬을 기 설정된 분류 기준에 따라 운동 강도가 약, 중 및 강 중 어느 강도에 속하는지 판단할 수 있다.

예를 들어, 음악의 리듬에 따라 운동 강도가 약으로 판단된 경우, 서버(100)는 심신을 안정시키는 효과를 갖는 조향물을 분사하도록 조향 장치(200)를 제어할 수 있다.

추가로, 본 발명의 조향 시스템의 제어 방법에 있어서, 서버(100)는 기 등록된 조향물 이력 정보를 바탕으로 기 설정된 시간 간격에 대응하는 조향 루틴을 획득하여, 현상태 정보를 미획득한 경우, 조향 루틴을 바탕으로 조향 장치(200)를 제어하는 것이 가능하다.

구체적으로, 서버(100)와 제1 단말(310)의 통신이 이루어지지 않는 불통 이벤트가 발생한 경우, 서버(100)는 현 시간에 대한 조향 장치(200)의 기존 조향물 분사 이력인 조향물 이력 정보를 바탕으로 시간 간격에 따른 조향물의 배합 비율의 변화율인 조향 루틴을 획득할 수 있다.

이에 따라, 서버(100)는 제1 단말(310)로부터 현상태 정보를 다시 획득하는 시점까지 조향 루틴을 바탕으로 조향 장치(200)를 제어할 수 있다.

추가로, 본 발명의 조향 시스템의 제어 방법에 있어서, 조향 장치(200)에 두 개의 단말이 매칭된 경우, 서버(100)는 두 개의 단말 각각에 대한 라이프 패턴인 제1 라이프 패턴 및 제2 라이프 패턴을 획득하고, 제1 라이프 패턴을 클러스터링하여 적어도 하나의 제1 클러스터를, 제2 라이프 패턴을 클러스터링하여 적어도 하나의 제2 클러스터를 획득할 수 있다.

서버(100)는 적어도 하나의 제1 클러스터 중 적어도 하나의 제2 클러스터와의 거리가 기 설정된 값 이하인 제3 클러스터를 획득하고, 제3 클러스터를 바탕으로 배합 비율을 산출하여, 조향 장치(200)를 통해, 산출된 배합 비율을 바탕으로 조향물을 분사할 수 있다.

구체적으로, 라이프 패턴의 클러스터링 및 클러스터 간의 비교를 통해, 서버(100)는 두 개의 단말에 대하여 각각의 사용자에게 적용되는 배합 비율이 기 설정된 값 이상으로 유사한 것으로 판별된 배합 비율을 산출하여 조향 장치(200)에 적용함으로써 두 명의 사용자가 분사된 조향물에 대한 거부반응이 발생하는 것을 방지할 수 있다.

이때, 서버(100)가 적어도 하나의 제1 클러스터 중 적어도 하나의 제2 클러스터와의 거리가 기 설정된 값 이하인 제3 클러스터를 획득하는데 있어서, 제3 클러스터가 미존재하는 경우, 서버(100)는 적어도 하나의 제1 클러스터 중 적어도 하나의 제2 클러스터와의 거리가 최소값을 갖는 제4 클러스터를 획득하고, 제4 클러스터를 바탕으로 배합 비율을 산출함으로써, 조향 장치(200)를 통해, 산출된 배합 비율을 바탕으로 조향물을 분사할 수 있다.

이에 따라, 라이프 패턴의 클러스터링 및 클러스터 간의 비교를 통해, 서버(100)는 두 개의 단말에 대하여 각각의 사용자에게 적용되는 배합 비율이 가장 유사한 것으로 판별된 배합 비율을 산출하여 조향 장치(200)에 적용함으로써 두 명의 사용자가 분사된 조향물에 대한 거부반응이 발생하는 것을 최소화할 수 있다.

이때, 제3 클러스터 또는 제4 클러스터를 통해 배합 비율을 산출하는데 있어서, 서버(100)는, 제1 클러스터 및 제2 클러스터를 바탕으로 시간별 배합 비율 교환 정보를 획득할 수 있다.

구체적으로, 서버(100)는 제3 클러스터 또는 제4 클러스터를 바탕으로 제1 배합 비율을 획득하고, 제3 클러스터 또는 제4 클러스터와 거리가 최소값을 갖는 제2 클러스터를 바탕으로 제2 배합 비율을 획득한다.

이에 따라, 서버(100)는 제1 배합 비율에 따라 분사된 제1 조향물이 기 설정된 시간별 배합 변화율에 의해 제2 배합 비율에 따른 제2 조향물로 순차 변환되도록, 조향 장치(200)를 제어할 수 있다.

예를 들어, 조향 장치(200)의 조향물 분사 간격이 30분인 경우, 서버(100)는 조향 장치(200)에서 분사되는 조향물의 배합 비율이 제1 배합 비율(제1 향의 분사 시간(210a) 대 제2 향의 분사 시간(220a)이 1 대 2)에서 제2 배합 비율(제1 향의 분사 시간(210a) 대 제2 향의 분사 시간(220a)이 1.5 대 1.5)로 순차 변화할 수 있도록, 제1 향의 분사 시간(210a) 대 제2 향의 분사 시간(220a)을 30분 간격으로 1 대 2, 1.1 대 1.9, 1.2 대 1.8, 1.n 대 1+(1-n)로 적용하여 1.5 대 1.5로 순차 변환하고, 다시 1.5 대 1.5에서 1 대 2로 순차 변환하도록, 즉, 기 설정된 시간별 배합 변화율(30분 간격으로 0.1씩 제1 향과 제2 향의 배합 비를 교환)을 적용할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 조향 시스템의 제어 방법은, 둘 이상의 단말에 하나의 조향 장치(200)가 매칭된 경우, 서버(100)는 각각의 단말에 매칭된 비선호 조향물(배합 비율) 및 알레르기성 향료가 존재하는지 판단할 수 있다.

이때, 비선호 조향물이 검출된 경우, 서버(100)는 각각의 단말에 대한 라이프 패턴을 검출하여 라이프 패턴을 클러스터링 하고, 비선호 조향물이 매칭된 단말에 대한 라이프 패턴의 클러스터링 결과물을 제1 클러스터로 설정할 수 있다.

이에 따라, 비선호 조향물이 매칭된 단말로부터 획득한 라이프 패턴에 매칭된 제1 클러스터 중 하나로부터 제3 클러스터 또는 제4 클러스터를 획득함으로써 비선호 조향물이 조향 장치(200)로부터 분사되는 것을 방지할 수 있다.

또한, 알레르기성 향료가 검출된 경우, 서버(100)는 각각의 단말에 대한 라이프 패턴을 검출하여 라이프 패턴을 클러스터링 하고, 알레르기성 향료가 매칭된 단말에 대한 라이프 패턴의 클러스터링 결과물을 제1 클러스터로 설정할 수 있다.

서버(100)는 제1 클러스터 중 하나를 제3 클러스터 또는 제4 클러스터로 획득하되, 제1 배합 비율에 따라 분사된 제1 조향물이 기 설정된 시간별 배합 변화율에 의해 제2 배합 비율에 따른 제2 조향물로 순차 변환하는데 있어서, 제2 배합 비율에 알레르기성 향료가 매칭된 경우, 알레르기성 향료를 제외하는 대안 배합 비율을 제2 배합 비율로 획득할 수 있다.

다른 실시예에 의한, 본 발명의 조향 시스템의 제어 방법은, 셋 이상의 단말에 하나의 조향 장치(200)가 매칭된 경우, 날씨 및 시간에 따라 조향 장치(200)에 배합 비율을 적용할 수 있다.

구체적으로, 서버(100)는 조향 장치(200)에 대해 매칭된 복수의 단말 각각으로부터 획득한 라이프 패턴 정보 중 현재 날씨(온도, 습도, 강수량, 풍량, 미세먼지량, 자외선 지수, 흐린 정도)와 기 설정된 기준 이상으로 유사한 조건에서 획득된 생체리듬 정보를 검출하고, 생체리듬 정보를 바탕으로 복수의 단말 각각에 대한 배합 비율을 획득할 수 있다.

서버(100)는 획득된 복수의 배합 비율을 바탕으로 제1 향으로 가장 많이 선택된 향료를 제1 향으로 검출하고, 제n 향으로 가장 많이 선택된 향료를 제n 향으로 검출하여 제1 향부터 제n 향까지 포함하는 배합 비율을 복수의 단말에 대한 날씨 시간별 배합 비율로 획득할 수 있다. (이때, n은 조향 장치(200)가 수용하는 카트리지의 개수보다 작거나 같은 수이다.)

이에 따라, 서버(100)는 날씨 시간별 배합 비율을 조향 장치(200)에 적용하여, 조향 장치(200)를 제어할 수 있다.

또 다른 실시예에 의한 본 발명의 조향 시스템의 제어 방법에 있어서, 셋 이상의 단말에 하나의 조향 장치(200)가 매칭된 경우, 서버(100)는 조향 장치(200)의 메인 단말을 판단하고 메인 단말이 존재하는 경우, 메인 단말로부터 현상태 정보를 획득할 수 있다.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 서버 구성도이다.

도시된 바와 같이, 서버(100)는 메모리(110), 통신부(120) 및 프로세서(130)를 포함할 수 있다.

메모리(110)는 서버(100)의 동작에 필요한 각종 프로그램 및 데이터를 저장할 수 있다. 메모리(110)는 비휘발성 메모리(110), 휘발성 메모리(110), 플래시메모리(110)(flash-memory), 하드디스크 드라이브(HDD) 또는 솔리드 스테이트 드라이브(SSD) 등으로 구현될 수 있다.

통신부(120)는 외부 장치와 통신을 수행할 수 있다. 특히, 통신부(120)는 와이파이 칩, 블루투스 칩, 무선 통신 칩, NFC칩, 저전력 블루투스 침(BLE 칩) 등과 같은 다양한 통신 칩을 포함할 수 있다. 이때, 와이파이 칩, 블루투스 칩, NFC 칩은 각각 LAN 방식, WiFi 방식, 블루투스 방식, NFC 방식으로 통신을 수행한다. 와이파이 칩이나 블루투스칩을 이용하는 경우에는 SSID 및 세션 키 등과 같은 각종 연결 정보를 먼저 송수신 하여, 이를 이용하여 통신 연결한 후 각종 정보들을 송수신할 수 있다. 무선 통신칩은 IEEE, 지그비, 3G(3rd Generation), 3GPP(3rd Generation Partnership Project), LTE(Long Term Evolution) 등과 같은 다양한 통신 규격에 따라 통신을 수행하는 칩을 의미한다.

프로세서(130)는 메모리(110)에 저장된 각종 프로그램을 이용하여 서버(100)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 프로세서(130)는 RAM, ROM, 그래픽 처리부, 메인 CPU, 제1 내지 n 인터페이스 및 버스로 구성될 수 있다. 이때, RAM, ROM, 그래픽 처리부, 메인 CPU, 제1 내지 n 인터페이스 등은 버스를 통해 서로 연결될 수 있다.

RAM은 O/S 및 어플리케이션 프로그램을 저장한다. 구체적으로, 서버(100)가 부팅되면 O/S가 RAM에 저장되고, 사용자가 선택한 각종 어플리케이션 데이터가 RAM에 저장될 수 있다.

ROM에는 시스템 부팅을 위한 명령어 세트 등이 저장된다. 턴 온 명령이 입력되어 전원이 공급되면, 메인 CPU는 ROM에 저장된 명령어에 따라 메모리(110)에 저장된 O/S를 RAM에 복사하고, O/S를 실행시켜 시스템을 부팅시킨다. 부팅이 완료되면, 메인 CPU는 메모리(110)에 저장된 각종 어플리케이션 프로그램을 RAM에 복사하고, RAM에 복사된 어플리케이션 프로그램을 실행시켜 각종 동작을 수행한다.

그래픽 처리부는 연산부(미도시) 및 렌더링부(미도시)를 이용하여 아이템, 이미지, 텍스트 등과 같은 다양한 객체를 포함하는 화면을 생성한다. 여기서, 연산부는 입력부로부터 수신된 제어 명령을 이용하여 화면의 레이아웃에 따라 각 객체들이 표시될 좌표값, 형태, 크기, 컬러 등과 같은 속성값을 연산하는 구성일 수 있다. 그리고, 렌더링부는 연산부에서 연산한 속성값에 기초하여 객체를 포함하는 다양한 레이아웃의 화면을 생성하는 구성이 일 수 있다. 이러한 렌더링부에서 생성된 화면은 디스플레이의 디스플레이 영역 내에 표시될 수 있다.

메인 CPU는 메모리(110)에 액세스하여, 메모리(110)에 저장된 OS를 이용하여 부팅을 수행한다. 그리고, 메인 CPU는 메모리(110)에 저장된 각종 프로그램, 컨텐츠, 데이터 등을 이용하여 다양한 동작을 수행한다.

제1 내지 n 인터페이스는 상술한 각종 구성요소들과 연결된다. 제1 내지 n 인터페이스 중 하나는 네트워크를 통해 외부 장치와 연결되는 네트워크 인터페이스가 될 수도 있다.

한편, 나아가, 프로세서(130)는 인공지능 모델을 제어할 수 있다. 이 경우, 프로세서(130)는 인공지능 모델을 제어하기 위한 그래픽 전용 프로세서(예: GPU)를 포함할 수 있음은 물론이다.

한편, 본 발명에 따른 인공지능 모델은 교사 지도학습(supervised learning) 또는 비교사 지도학습(unsupervised learning)기반의 모델일 수 있다. 나아가, 본 발명에 따른 인공지능 모델은 SVM(support vector machine), Decision tree, neural network 등 및 이들이 응용된 방법론을 포함할 수 있다.

일 실시예로, 본 발명에 따른 인공지능 모델은 학습데이터를 입력하여 학습된 합성곱 신경망(Convolutional deep Neural Networks, CNN) 기반의 인공지능 모델일 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니며, 다양한 인공지능 모델이 본 발명에 적용될 수 있음은 물론이다. 예컨대, DNN(Deep Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network), BRDNN(Bidirectional Recurrent Deep Neural Network)과 같은 모델이 인공지능 모델로서 사용될 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.

이때, 합성곱 신경망(Convolutional deep Neural Networks, CNN)은 최소한의 전처리(preprocess)를 사용하도록 설계된 다계층 퍼셉트론(multilayer perceptrons)의 한 종류이다. 합성곱 신경망은 하나 또는 여러개의 합성곱 계층(convolutional layer)과 그 위에 올려진 일반적인 인공신경망 계층들로 이루어져 있으며, 가중치와 통합 계층(pooling layer)들을 추가로 활용한다. 이러한 구조 덕분에 합성곱 신경망은 2차원 구조의 입력 데이터를 충분히 활용할 수 있다. 또한, 합성곱 신경망은 표준 역전달을 통해 훈련될 수 있다. 합성곱 신경망은 다른 피드포워드 인공신경망 기법들보다 쉽게 훈련되는 편이고 적은 수의 매개변수를 사용한다는 이점이 있다.

또한, 심층 신경망(Deep Neural Networks, DNN)은 입력 계층(input layer)과 출력 계층(output layer) 사이에 복수개의 은닉 계층(hidden layer)들로 이뤄진 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)이다.

이때, 심층 신경망의 구조는 퍼셉트론(perceptron)으로 구성될 수 있다. 퍼셉트론은 여러 개의 입력 값(input)과 하나의 프로세서(prosessor), 하나의 출력 값으로 구성된다. 프로세서는 여러 개의 입력 값에 각각 가중치를 곱한 후, 가중치가 곱해진 입력 값들을 모두 합한다. 그 다음 프로세서는 합해진 값을 활성화함수에 대입하여 하나의 출력 값을 출력한다. 만약 활성화함수의 출력 값으로 특정한 값이 나오기를 원하는 경우, 각 입력 값에 곱해지는 가중치를 수정하고, 수정된 가중치를 이용하여 출력 값을 다시 계산할 수 있다. 이때, 각각의 퍼셉트론은 서로 다른 활성화함수를 사용할 수 있다. 또한 각각의 퍼셉트론은 이전 계층에서 전달된 출력들을 입력으로 받아들인 다음, 활성화 함수를 이용해서 출력을 구한다. 구해진 출력은 다음 계층의 입력으로 전달된다. 상술한 바와 같은 과정을 거치면 최종적으로 몇 개의 출력 값을 얻을 수 있다.

순환 신경망(Reccurent Neural Network, RNN)은 인공신경망을 구성하는 유닛 사이의 연결이 Directed cycle을 구성하는 신경망을 말한다. 순환 신경망은 앞먹임 신경망과 달리, 임의의 입력을 처리하기 위해 신경망 내부의 메모리를 활용할 수 있다.

심층 신뢰 신경망(Deep Belief Networks, DBN)이란 기계학습에서 사용되는 그래프 생성 모형(generative graphical model)으로, 딥 러닝에서는 잠재변수(latent variable)의 다중계층으로 이루어진 심층 신경망을 의미한다. 계층 간에는 연결이 있지만 계층 내의 유닛 간에는 연결이 없다는 특징이 있다.

심층 신뢰 신경망은 생성 모형이라는 특성상 선행학습에 사용될 수 있고, 선행학습을 통해 초기 가중치를 학습한 후 역전파 혹은 다른 판별 알고리즘을 통해 가중치의 미조정을 할 수 있다. 이러한 특성은 훈련용 데이터가 적을 때 굉장히 유용한데, 이는 훈련용 데이터가 적을수록 가중치의 초기값이 결과적인 모델에 끼치는 영향이 세지기 때문이다. 선행학습된 가중치 초기값은 임의로 설정된 가중치 초기값에 비해 최적의 가중치에 가깝게 되고 이는 미조정 단계의 성능과 속도향상을 가능케 한다.

상술한 인공지능 및 그 학습방법에 관한 내용은 예시를 위하여 서술된 것이며, 이하에서 설명되는 실시 예들에서 이용되는 인공지능 및 그 학습방법은 제한되지 않는다. 예를 들어, 당 업계의 통상의 기술자가 동일한 과제해결을 위하여 적용할 수 있는 모든 종류의 인공지능 기술 및 그 학습방법이 개시된 실시 예에 따른 시스템을 구현하는 데 활용될 수 있다.

프로세서(130)는 하나 이상의 코어(core, 미도시) 및 그래픽 처리부(미도시) 및/또는 다른 구성 요소와 신호를 송수신하는 연결 통로(예를 들어, 버스(bus) 등)를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따른 프로세서(130)는 메모리(110)에 저장된 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써, 본 발명과 관련하여 설명된 방법을 수행한다.

예를 들어, 프로세서(130)는 메모리(110)에 저장된 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써 신규 학습용 데이터를 획득하고, 학습된 모델을 이용하여, 상기 획득된 신규 학습용 데이터에 대한 테스트를 수행하고, 상기 테스트 결과, 라벨링된 정보가 소정의 제1 기준값 이상의 정확도로 획득되는 제1 학습용 데이터를 추출하고, 상기 추출된 제1 학습용 데이터를 상기 신규 학습용 데이터로부터 삭제하고, 상기 추출된 학습용 데이터가 삭제된 상기 신규 학습용 데이터를 이용하여 상기 학습된 모델을 다시 학습시킬 수 있다.

한편, 프로세서(130)는 프로세서(130) 내부에서 처리되는 신호(또는, 데이터)를 일시적 및/또는 영구적으로 저장하는 램(RAM: Random Access Memory, 미도시) 및 롬(ROM: Read-Only Memory, 미도시)을 더 포함할 수 있다. 또한, 프로세서(130)는 그래픽 처리부, 램 및 롬 중 적어도 하나를 포함하는 시스템온칩(SoC: system on chip) 형태로 구현될 수 있다.

메모리(110)에는 프로세서(130)의 처리 및 제어를 위한 프로그램들(하나 이상의 인스트럭션들)을 저장할 수 있다. 메모리(110)에 저장된 프로그램들은 기능에 따라 복수 개의 모듈들로 구분될 수 있다.

본 발명의 실시예와 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계들은 하드웨어로 직접 구현되거나, 하드웨어에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈로 구현되거나, 또는 이들의 결합에 의해 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM(Random Access Memory), ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리(Flash Memory), 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터 판독가능 기록매체에 상주할 수도 있다.

본 발명의 구성 요소들은 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어 실행되기 위해 프로그램(또는 애플리케이션)으로 구현되어 매체에 저장될 수 있다. 본 발명의 구성 요소들은 소프트웨어 프로그래밍 또는 소프트웨어 요소들로 실행될 수 있으며, 이와 유사하게, 실시 예는 데이터 구조, 프로세스들, 루틴들 또는 다른 프로그래밍 구성들의 조합으로 구현되는 다양한 알고리즘을 포함하여, C, C++, 자바(Java), 어셈블러(assembler) 등과 같은 프로그래밍 또는 스크립팅 언어로 구현될 수 있다. 기능적인 측면들은 하나 이상의 프로세서들에서 실행되는 알고리즘으로 구현될 수 있다.

이상, 첨부된 도면을 참조로 하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며, 제한적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.

100 : 서버
110 : 메모리
120 : 통신부
130 : 프로세서
200 : 조향 장치
210 : 제1 카트리지
210a : 제1 향의 분사 시간
220 : 제2 카트리지
220a : 제2 향의 분사 시간
230 : 제n 카트리지
230a : 제n 향의 분사 시간
310 : 제1 단말
320 : 제2 단말

Claims (11)

1. 라이프 패턴 적응형 조향 시스템의 제어 방법에 있어서,
   서버가, 제1 단말로부터 사용자에 대응하는 라이프 패턴 정보를 획득하는 단계;
   상기 서버가, 상기 제1 단말로부터 조향 장치에 대한 매칭 요청을 획득하고, 상기 제1 단말과 상기 조향 장치를 매칭하는 단계;
   상기 서버가, 상기 라이프 패턴 정보를 바탕으로 상기 제1 단말의 사용자의 현상태 정보를 획득하는 단계;
   상기 서버가, 상기 현상태 정보를 바탕으로 배합 비율을 산출하는 단계; 및
   상기 서버가, 상기 조향 장치를 통해, 산출된 배합 비율을 바탕으로 조향물을 분사하는 단계;를 포함하고,
   상기 조향 시스템의 제어 방법은,
   상기 조향 장치에 두 개의 단말이 매칭된 경우, 상기 서버가, 상기 두 개의 단말 각각에 대한 라이프 패턴인 제1 라이프 패턴 및 제2 라이프 패턴을 획득하는 단계;
   상기 서버가, 상기 제1 라이프 패턴을 클러스터링하여 적어도 하나의 제1 클러스터를 획득하는 단계;
   상기 서버가, 상기 제2 라이프 패턴을 클러스터링하여 적어도 하나의 제2 클러스터를 획득하는 단계;
   상기 서버가, 상기 적어도 하나의 제1 클러스터 중 상기 적어도 하나의 제2 클러스터와의 거리가 기 설정된 값 이하인 제3 클러스터를 획득하는 단계;
   상기 서버가, 상기 제3 클러스터를 바탕으로 배합 비율을 산출하는 단계; 및 상기 서버가, 상기 조향 장치를 통해, 산출된 배합 비율을 바탕으로 조향물을 분사하는 단계;를 더 포함하고,
   상기 적어도 하나의 제1 클러스터 중 상기 적어도 하나의 제2 클러스터와의 거리가 기 설정된 값 이하인 제3 클러스터를 획득하는 단계는,
   상기 제3 클러스터가 미존재하는 경우, 상기 서버가, 상기 적어도 하나의 제1 클러스터 중 상기 적어도 하나의 제2 클러스터와의 거리가 최소값을 갖는 제4 클러스터를 획득하는 단계;
   상기 서버가, 상기 제4 클러스터를 바탕으로 배합 비율을 산출하는 단계; 및
   상기 서버가, 상기 조향 장치를 통해, 산출된 배합 비율을 바탕으로 조향물을 분사하는 단계;를 더 포함하는 조향 시스템의 제어 방법.
2. 제1 항에 있어서,
   상기 조향 장치를 통해, 산출된 배합 비율을 바탕으로 조향물을 분사하는 단계는,
   상기 서버가, 상기 조향 장치를 통해, 산출된 배합 비율을 바탕으로 카트리지별 분사 시간을 산출하는 단계; 및
   상기 서버가, 산출된 분사 시간에 따라, 상기 조향 장치를 통해 상기 카트리지별 분사 시간을 제어하는 단계;를 더 포함하는 조향 시스템의 제어 방법.
3. 제2 항에 있어서,
   상기 조향 장치를 통해, 산출된 배합 비율을 바탕으로 카트리지별 분사 시간을 산출하는 단계는,
   상기 서버가, 상기 조향 장치에 탑재된 복수의 카트리지 정보를 획득하는 단계;
   상기 서버가, 상기 복수의 카트리지 정보를 바탕으로 카트리지별 잔량 정보를 획득하는 단계; 및
   상기 서버가, 상기 카트리지별 잔량 정보 및 상기 배합 비율을 바탕으로 카트리지별 분사 시간을 산출하는 단계;를 더 포함하고,
   상기 카트리지별 잔량 정보 및 상기 배합 비율을 바탕으로 카트리지별 분사 시간을 산출하는 단계는,
   상기 서버가, 상기 카트리지별 잔량 정보 및 상기 배합 비율을 바탕으로 조향 가능 여부를 판단하는 단계;
   조향이 불가능한 것으로 판단된 경우, 상기 서버가, 상기 카트리지별 잔량 정보를 바탕으로 대안 배합 비율을 판단하는 단계;
   상기 서버가, 상기 대안 배합 비율을 바탕으로 카트리지별 분사 시간을 산출하는 단계; 및
   상기 서버가, 상기 제1 단말로 카트리지 교체 요청을 전송하는 단계;를 더 포함하는 조향 시스템의 제어 방법.
4. 제2 항에 있어서,
   상기 산출된 분사 시간에 따라, 상기 조향 장치를 통해 상기 카트리지별 분사 시간을 제어하는 단계는,
   상기 서버가, 복수의 카트리지를 동시 분사하도록 상기 조향 장치를 제어하는 단계; 및
   상기 서버가, 상기 분사 시간에 따라, 상기 복수의 카트리지를 각각 차등 제동하도록 상기 조향 장치를 제어하는 단계;를 더 포함하는 조향 시스템의 제어 방법.
5. 제2 항에 있어서,
   상기 산출된 분사 시간에 따라, 상기 조향 장치를 통해 상기 카트리지별 분사 시간을 제어하는 단계는,
   상기 서버가, 상기 조향물에 사용되는 복수의 카트리지 정보를 획득하는 단계;
   상기 서버가, 상기 복수의 카트리지 정보 중, 베이스향이 되는 제1 카트리지 정보를 획득하는 단계; 및
   상기 서버가, 상기 제1 카트리지 정보를 바탕으로 제1 향을 우선 분사하고, 상기 산출된 분사 시간을 바탕으로 나머지 향을 차등 분사하는 단계;를 더 포함하는 조향 시스템의 제어 방법.
6. 제1 항에 있어서,
   상기 조향 시스템의 제어 방법은,
   상기 조향 장치가 운전자 모드인 경우, 상기 서버가, 상기 조향 장치에 매칭된 차량으로부터 동작 신호를 획득하고, 상기 조향 장치를 운전자 모드에 따라 제어하는 단계;
   상기 조향 장치가 숙박 모드인 경우, 상기 서버가, 상기 조향 장치에 매칭된 카드키 인식장치로부터 입실 신호를 획득하고, 상기 조향 장치를 숙박 모드에 따라 제어하는 단계; 및
   상기 조향 장치가 운동 모드인 경우, 상기 서버가, 상기 조향 장치에 매칭된 스피커 장치로부터 소리 정보를 획득하고, 상기 조향 장치를 상기 운동 모드에 따라 제어하는 단계;를 더 포함하는 조향 시스템의 제어 방법.
7. 제6 항에 있어서,
   상기 조향 장치에 매칭된 차량으로부터 동작 신호를 획득하고, 상기 조향 장치를 운전자 모드에 따라 제어하는 단계는,
   상기 서버가, 상기 차량의 속도 및 위치를 실시간으로 획득하는 단계;
   상기 서버가, 위치에 따른 제한 속도를 획득하는 단계;
   상기 서버가, 상기 속도 및 상기 제한 속도를 바탕으로 운전자의 현상태 정보를 판단하는 단계;
   상기 서버가, 상기 운전자의 현상태 정보를 바탕으로 배합 비율을 산출하는 단계; 및
   상기 서버가, 상기 조향 장치를 통해, 산출된 배합 비율을 바탕으로 조향물을 분사하는 단계;를 더 포함하고,
   상기 조향 장치에 매칭된 카드키 인식장치로부터 입실 신호를 획득하고, 상기 조향 장치를 숙박 모드에 따라 제어하는 단계는,
   상기 서버가, 상기 조향 장치를 통해 제2 단말을 식별하는 단계;
   상기 서버가, 상기 제2 단말로부터 사용자에 대응하는 라이프 패턴 정보를 획득하는 단계;
   상기 서버가, 상기 라이프 패턴 정보를 바탕으로 상기 제2 단말의 사용자의 현상태 정보를 획득하는 단계;
   상기 서버가, 상기 현상태 정보를 바탕으로 배합 비율을 산출하는 단계; 및
   상기 서버가, 상기 조향 장치를 통해, 산출된 배합 비율을 바탕으로 조향물을 분사하는 단계;를 더 포함하고,
   상기 조향 장치에 매칭된 스피커 장치로부터 소리 정보를 획득하고, 상기 조향 장치를 상기 운동 모드에 따라 제어하는 단계는,
   상기 서버가, 상기 소리 정보를 바탕으로 진동수 및 진폭을 판단하는 단계;
   상기 서버가, 상기 진동수 및 상기 진폭을 바탕으로 기 설정된 모드 분류 기준에 따라 운동 강도를 판단하는 단계;
   상기 서버가, 상기 운동 강도에 따라 배합 비율을 산출하는 단계; 및
   상기 서버가, 상기 조향 장치를 통해, 산출된 배합 비율을 바탕으로 조향물을 분사하는 단계;를 더 포함하는 조향 시스템의 제어 방법.
8. 제7 항에 있어서,
   상기 속도 및 상기 제한 속도를 바탕으로 운전자의 현상태 정보를 판단하는 단계는,
   상기 서버가, 상기 속도와 상기 제한 속도의 차값이 기 설정된 속도 차이를 초과했는지 여부를 판단하는 단계;
   상기 속도와 상기 제한 속도의 차값이 기 설정된 속도 차이를 초과한 경우, 상기 서버가, 상기 속도가 상기 제한 속도를 초과했는지 여부를 판단하는 단계;
   상기 속도가 상기 제한 속도를 초과한 경우, 상기 서버가, 흥분 상태를 운전자의 현상태 정보로 판단하는 단계; 및
   상기 속도가 상기 제한 속도 미만인 경우, 상기 서버가, 졸음 상태를 운전자의 현상태 정보로 판단하는 단계;를 더 포함하고,
   상기 속도와 상기 제한 속도의 차값이 기 설정된 속도 차이를 초과했는지 여부를 판단하는 단계는,
   상기 속도와 상기 제한 속도의 차값이 기 설정된 속도 차이 이하인 경우, 상기 서버가, 상기 제1 단말로부터 사용자에 대응하는 라이프 패턴 정보를 획득하는 단계; 및
   상기 서버가, 상기 라이프 패턴 정보를 바탕으로 상기 제1 단말의 사용자의 현상태 정보를 운전자의 현상태 정보로 판단하는 단계;를 더 포함하는 조향 시스템의 제어 방법.
9. 제8 항에 있어서,
   상기 속도 및 상기 제한 속도를 바탕으로 운전자의 현상태 정보를 판단하는 단계는,
   상기 서버가, 상기 속도를 바탕으로 속도 변화량을 산출하는 단계;
   상기 속도 변화량이 기준 변화량을 초과한 경우, 상기 서버가, 일정 구간 내에서 상기 속도 변화량이 기준 변화량을 초과한 횟수가 기준 횟수를 초과했는지 여부를 판단하는 단계; 및
   상기 서버가, 판단 결과에 따라, 졸음 상태를 상기 운전자의 현상태 정보로 판단하는 단계;를 더 포함하는 조향 시스템의 제어 방법.
10. 제1 항에 있어서,
    상기 조향 시스템의 제어 방법은,
    상기 서버가, 기 등록된 조향물 이력 정보를 바탕으로 기 설정된 시간 간격에 대응하는 조향 루틴을 획득하는 단계; 및
    상기 서버가 상기 현상태 정보를 미획득한 경우, 상기 서버가, 상기 조향 루틴을 바탕으로 상기 조향 장치를 제어하는 단계;를 더 포함하는 조향 시스템의 제어 방법.
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