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Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers

ISO Journal TitleJ Korean Inst. IIIum. Electr. Install. Eng.

  1. (Director, SUNIL ELECOMM CO.,LTD., Korea)
  2. (Manager, SUNIL ELECOMM CO.,LTD., Korea)
  3. (Chief, SUNIL ELECOMM CO.,LTD., Korea)



AI, CPLC, Date mining, Deep learning, Living care, Smart home

1. 서 론

1.1 연구의 배경

기존의 상용화 되어 시판되고 있는 스마트홈 조명시스템은 on/off 제어 명령만 수행할 뿐 실내로 유입되는 주광을 활용하거나 건물 내의 사용자의 계절별, 요일별, 기온, 날씨에 따른 조명 이용 형태 및 행위 패턴에 대한 분석기능을 갖고 있지 않다. 이에 따라 건물 거주자의 잘못된 조명 사용패턴이 개선되지 않아 개별 사용자의 불필요한 조명 사용을 효과적으로 억제시키지 못한다. 외부 기상 상태와 무관하게 스마트 조명의 밝기와 색온도가 조절되어 사용자의 수시 개입을 필요로 하며 편의성을 저해한다. 재실자의 심리 및 생리적 영향을 고려하지 않은 부적합한 실내 조명환경은 재실자의 생체리듬에 교란을 발생시킬 우려가 있다. 따라서 본 연구에서는 위와 같은 문제점을 해결하고자 Fig. 1과 같이 AI 기반 외부 환경 대응형 광융합 리빙케어 스마트홈 시스템 구현 방안을 제시하고자 한다. 이 시스템은 외부 기상환경과 연동되어 재실자의 생리 및 심리 상태에 최적화된 조명 밝기와 색온도를 제공함으로써 거주자의 편의성을 극대화시키며 건강하고 쾌적한 리빙케어 솔루션 구현이 가능하다.

Fig. 1. AI-based Smart Home System for Optical Convergence Living Care for External Environment
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또한, 낮 시간 동안 창문을 통해 유입되는 주광을 이용하여 불필요한 조명 전력 사용을 최대한 억제함으로써 제로에너지 빌딩 구현에 크게 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

1.2 관련 기술

본 논문에서 소개하는 스마트홈 시스템의 주요 기술로 데이터 마이닝 기법이 있다. 데이터마이닝 기법의 경우 대량의 데이터가 축적되어 있는 데이터베이스로부터 데이터간의 정보를 분석하고 유용한 정보 또는 지식을 추출하는 과정이다. 그 과정에서 체계적이고 자동적으로 통계적 규칙이나 패턴을 찾아내는 것을 말한다. 이를 이용하여 건물 내에 있는 스마트 조명 수요 패턴, 규칙, 관계 등의 정보를 탐색한다(1). 숨겨진 구조나 변수간의 관계를 연관기법과 의사결정트리 방법 그리고 딥러닝 기법을 이용하여 파악하고 분석함으로써 일별, 날씨별, 기온별 건물 사용자의 조명 사용행위 및 공간전력 수요를 예측한다(2).

이러한 예측 알고리즘을 광융합 리빙케어 스마트홈 시스템에 적용하여 사용자에게 리빙케어 솔루션을 제공하면서 불필요한 조명 사용을 최대한 억제할 수 있다. 외부 기상 상태 및 재실자의 심리 및 생리 상태에 적합한 조명의 밝기와 색온도를 스스로 제어하여 거주자에게 건강하고 쾌적한 생활환경을 제공하게 되는 것이다. 본 논문에서 주요 기술인 스마트홈 시스템은 스마트폰, 웨어러블 기기와 같은 스마트기기를 통하여 가정 내 모든 스마트기기로 게이트웨이를 통해 상호 연결되고 정보를 교환하면서 사용자가 또는 사용자에게 접근하게 되며 사용자에게 보다 안전하고, 편리한 서비스로 구성된다(3).

2. 본 론

2.1 개발기술의 독창성 및 차별성

유사 기상조건에서 사용자의 조명 사용을 예측하여 불필요한 조명 사용을 억제하도록 제어하는 기술과 기상조건에 따른 재실자의 심리 및 생리 상태에 적합한 인간중심 조명 기반의 조명 밝기와 색온도를 제어하는 기술이 중요하다. 현재, 국내‧외적으로 기상데이터와 연동되어 스마트 조명의 에너지 절약 및 사용자 감성 조명의 기능을 갖는 스마트홈 시스템은 전무하며 단순히 스마트폰과 월패드(Wall Pad)를 이용하여 조명의 on/off를 제어하는 기능을 갖는 제품이 일부 존재한다(4).

Fig. 2는 본 논문에서 제안하고 있는 스마트홈 시스템의 혁신성 및 차별성을 나타낸 그림이다. 기상에 따른 사용자의 의도 및 상황을 분석하고 동작 결정을 내리는 알고리즘 및 소프트웨어 모듈 개발을 통해서 UX(User Experience)기반 사용자 니즈에 맞는 스마트 조명 개발과 외부 환경에 대응하여 건물 내 재실자의 생리 및 심리 상태를 고려한 인간중심조명 콘텐츠 및 제어 시나리오가 적용된 실내 주광 유입에 따른 초절전 에너지 절감형 조명 제어 시스템이다.

Fig. 2. Composition diagram of AI-based external environment-responsive light convergence living care smart home system
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제어 시나리오의 경우 특정 상황에서 연령층에 따른 각 문제점에 대해 해결방안과 조명환경 등을 고려하여 인간중심조명 표준 행동 및 환경 시나리오를 개발하였다. Table. 1과 같이 재실자의 연령에 따른 TV시청을 예를 들 경우 대표적인 문제점은 화면에 조명기기로 인한 반사글레어가 발생하여 시청에 불편함을 느끼게 되는데 이 때 조명기구에 의한 빛이 가지 않도록 배광을 조절하여 최적의 상황을 만들어 줄 수 있다. 이는 국내에서 주거시설에 대한 조명환경에 대해 연구한 결과를 토대로 분석하였다(5,6).

Table 1. Standard scenario according to TV viewing by age

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본 논문에서 제안하고 있는 스마트홈 시스템의 경우 데이터마이닝 기법을 통한 예측 알고리즘이 가장 핵심기술로 재실자의 행동패턴에 따른 데이터를 축적하고 데이터들 사이에서 외부 기상에 따른 사용자의 조명 밝기, 색온도 사용 연관성을 분석 및 예측한다. 또한, 컨트롤러를 이용하여 사용자의 개입 없이 기상에 따른 조명 에너지 절약 및 사용자의 감성을 극대화하여 재실자의 심리‧생리적인 상태에 최적화된 조명 환경을 제공하는 것이다.

2.2 개발기술의 구현

본 개발 기술은 IoT 기반의 네트워크망 구성을 통하여 기존 대비 더욱 넓은 커버리지를 포함하고 있으며 스마트폰이 보유하고 있는 무선 네트워크 방식을 활용하여 독자적으로 무선 조명 제어 시스템에 접근이 가능하다. 또한, 예측 알고리즘을 광융합 리빙케어 스마트홈 시스템에 적용하여 불필요한 조명 사용을 억제하고 외부 기상상태에 따라 스스로 조명을 제어하여 사용자에게 리빙케어 솔루션을 제공한다. 시스템 구성도는 아래 Fig. 3과 같이 나타내었다.

Fig. 3. AI-based external environment responsive light convergence living care smart home system configuration diagram
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스마트 홈 2.0 기반으로 개발이 완료된 스마트 LED 조명 관련 기술 및 제품을 기반으로 데이터 마이닝 기법과 딥러닝 기법을 활용하여 기상데이터와 사용자 데이터를 파악 및 분석하고 스마트 조명의 에너지 절약 및 사용자 감성 조명의 기능을 갖는 스마트 홈 시스템 개발을 통해 상황 별 사용자에게 건강하고 쾌적한 생활환경을 제공한다. 외부 기상 환경에 대한 정보를 불러오기 위해 Fig. 4와 같이 기상청 홈페이지에 대한 정보를 HTML(Hypertext Mark up Language)로 불러와 특정 지역에 대한 기상 데이터를 추출할 수 있다.

이러한 방법은 파이썬(Python)의 셀레늄(Selenium) 라이브러리를 이용한 웹크롤링(Web crawling)방식을 진행하여 데이터를 추출하면 더욱 쉽게 정보를 활용할 수 있다(7).

Fig. 4. Meteorological administration regional weather
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인터넷 및 블루투스에 의한 통신방식을 적용하여 기상 연동 시스템을 위한 통신 기능을 정의하였고 스마트 조명과의 연동을 위해 무선 근거리 통신 방식을 적용하였다. PC에서는 기상정보와 인간행위패턴정보, 에너지절감 정보 등을 이더넷통신을 이용하여 메인 컨트롤러와 통신하며, PC와의 이더넷통신을 위해 CPLC(Closed Circuit Power Line Communication) 방식을 채택하였다.

Fig. 5. Definition of CPLC protocol
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CPLC 프로토콜의 경우 특정 램프의 ON/OFF를 설정할 때 필요한 데이터의 내용을 전달함에 있어서 1을 송신할 경우 제로크로스(Zero cross) 근방에서 짧은 시간 OFF를 시켜 수신부에서 송신한 데이터를 읽을 수 있게 하는 방식을 말한다. 조명에만 적용이 가능하며 다른 기기에 영향을 주거나 받지 않기 때문에 노이즈에 매운 강한 모습을 보이며 수신부의 회로가 매우 간단한 것이 장점이다(8). CPLC통신 방식을 적용하여 아래 Fig. 6과 같이 회로도를 구성하였으며, 이를 토대로 Fig. 7과 같이 스마트 조명용 컨버터 및 컨트롤러를 제작하였다.

Fig. 6. Schematic of converter
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Fig. 7. Main controller and converter
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메인 컨트롤러는 조명제어 스테이션으로 각 세대에 설치된 램프에 대한 ON/OFF, 디밍 제어를 진행하며, 각 상황별 Scene을 저장하고 실행이 가능하다. 또한, 조명회로에 흐르는 전류를 계측하여 에너지 관리를 진행하고 이더넷 통신 기능이 구비되어 있어 월 패드와 접속하여 무선으로 제어가 가능하다(9).

제작된 컨버터와 컨트롤러를 이용하여 동작 시험을 진행하기 위하여 아래 Fig. 8과 같이 현재 시중에서 판매되고 있는 제품들 중 매입형 등기구와 실내 등기구를 준비하였다.

Fig. 8. Luminaries specifications
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50W용 실내 등기구 Set와 매입형 등기구 40W사양을 준비하여 블루투스를 이용한 무선제어를 통해 조명제어를 진행하였다. Fig. 9와 같이 개별제어, 그룹제어, 색온도 제어 등 무선통신이 정상 동작하는 것을 확인할 수 있었다.

Fig. 9. Lighting control using CPLC communication
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그 외에도 Fig. 10에서 보이는 것과 같이 게이트웨이 허브와 연동되는 스마트 조명 통신 모듈과 리모컨을 제작하여 블루투스를 이용한 개별설정이 가능하도록 하였으며 월 패드와 연동하여 메인 기상정보, 조명정보를 확인할 수 있도록 설정하였다.

Fig. 10. Wireless technology
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3. 결 론

본 논문에서는 개발되어있는 스마트조명제품들의 기능들 뿐 아니라 사용자의 조명 사용행위와 공간패턴 분석 등을 통해 예측기능을 갖는 리빙케어 스마트 홈 시스템에 대해 설명하고 있다. 이는 외부환경에 대한 정보를 연동하여 현재 재실자의 심리 및 생리 상태에 적합한 조명 밝기와 색온도를 제공함으로써 편의성을 극대화하며 건강하고 쾌적한 리빙케어에 목적을 두고 있다. PC와 상호 통신을 위해 CPLC방식을 이용한 컨버터를 개발하여 재실자의 현 상태를 즉각 공유할 수 있도록 하였다. 또한, 컨트롤러를 이용하여 IoT 센서와 전력 미터를 이용하여 실내 인체 감지 및 현재 조명의 조도 등을 파악하여 월패드 등에 현재 조명의 상태와 사용되고 있는 조명의 전력사용량 등을 한눈에 볼 수 있도록 표기하였다. 이를 통해 재실자는 실시간으로 실내조명 상태에 대해 파악할 수 있다.

구현된 기술들을 토대로 실제 시스템의 성능 검증을 위한 테스트배드를 구축할 예정이며 추후 실내 유입되는 조도와 현재 위치에 따른 기상정보 등을 취합하여 최적화된 조명환경을 제공하고 실질적인 효과여부와 관련하여 검증을 진행하고자한다.

또한, 보다 다양한 범위에 적용될 수 있는 조명방법에 대해 다각적인 검토가 필요할 것으로 사료된다. 본 논문에서 개발된 스마트홈 시스템을 적용하여 실 상황에서 발생될 수 있는 문제점들을 검토하고 개선함으로써 보다 실용적인 조명환경을 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

Acknowledgements

본 연구는 중소기업기술정보진흥원에서 지원하는 2020년 중소기업기술혁신개발사업 시장대응형 과제의 일환으로 수행하였음. [S2958283 AI 기반 외부 환경 대응형 광융합 리빙케어 스마트홈 시스템]

References

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Kim Jeong-Ja, Lee Do-heon, 1998, Data Mining Technology and Research Trends, Korean Institute of Information Scientists and Engineering, Vol. 16, No. 9, pp. 6-14Google Search
2 
Kim Ji-Won, 2015, Various Deep Learning Algorithms and Applications, Korean Institute of Information Scientists and Engineering, Vol. 8, No. 8, pp. 25-31Google Search
3 
Lee Hak-Jun, 2015, Internet of Things–Based Smart Home, Information and Communications Magazine, Vol. 32, No. 4, pp. 44-49Google Search
4 
Hong Young-Jin, Lim Soon-Ja, Lee Wan-Bum, 2017, A Study on Lighting System for LED Color Temperature Control Using Wireless Communication and Smartphone, Journal of the Korea Academia-Industrial Cooperation Society, Vol. 18, No. 11, pp. 72-77DOI
5 
Won Seul-Ki, Park Byoung-Chul, 2007, Development of Methodology of Lighting Plan for Elderly Housing, Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers, Vol. 21, No. 6, pp. 8-18DOI
6 
Kim Yu-Sin, 2017, Study on the Measurement and Analysis of the Illumination Environment of the Elderly Facilities, Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers(KIIEE)Google Search
7 
An Chi Yeoung, Moon Sang Woong, Shin Eun Hye, Kim Hongjun, 2021, Study on Effective Web Services for Data Acquisition, Analysis, and Visualization, Journal of D-Culture Archives, Vol. 4, No. 2, pp. 113-122Google Search
8 
Kwon Bu-seok, Park Jung-Wook, Roh Keum-Kyun, 2018, Conceptual Design for Construction of Smart LED Lighting Control System in Tunnel Section Based on Closed Circuit Power Line Communication(CPLC), Annual Meeting of the Korean Society for Railway, pp. 414-417Google Search
9 
Kim Jung-Ho, 2013, Analyses for Individual Lighting Control System and Effectiveness of Closed-circuit PLC, Proceedings of the ITFE Summer Conference, Vol. august, No. korea institute of information & communication facilities engineering, pp. 22-24Google Search

Biography

Byong-Moon Yang
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SUNIL ELECOMM Co.,LTD., Korea Director of Research Center. Ph.D. in Broadcasting and Communication Convergence Engineering at Seoul National University of Science and Technology's Graduate School in 2015.

Hong-Seop Min
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SUNIL ELECOMM Co.,LTD., Korea Manager of Research Center Completed a bachelor's degree in electronic engineering at Sehan University in 2002.

Gyeong-Hun Na
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SUNIL ELECOMM Co.,LTD., Korea Chief of Research Center. Master course of Electrical Engineering of Korea University in 2016.

Seong Woo Choi
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SUNIL ELECOMM Co.,LTD., Korea Staff of Research Center. Master course of Plasma Bio Display at Kwangwoon University in 2021.