초록 ▼

에어컨 자동 제어 방법, 에어컨 자동 제어 장치, 기록매체 및 에어컨이 제공된다. 본 에어컨 자동 제어 방법에 의하면, 사용자의 재실여부를 나타내는 재실 감지 데이터를 수신하고, 감지된 실내 온도 및 습도를 나타내는 온도 데이터 및 습도 데이터를 수신하며, 재실 감지 데이터를 이용하여 사용자의 향후 재실 가능성 정보를 예측하고, 온도 데이터 및 습도 데이터를 이용하여 최적의 예측 평균 온열감(PMV : Predicted Mean Vote)을 도출하고, 최적의 예측 평균 온열감을 이용하여 최적 온도를 산출하며, 재실 감지 데이터, 향

에어컨 자동 제어 방법, 에어컨 자동 제어 장치, 기록매체 및 에어컨이 제공된다. 본 에어컨 자동 제어 방법에 의하면, 사용자의 재실여부를 나타내는 재실 감지 데이터를 수신하고, 감지된 실내 온도 및 습도를 나타내는 온도 데이터 및 습도 데이터를 수신하며, 재실 감지 데이터를 이용하여 사용자의 향후 재실 가능성 정보를 예측하고, 온도 데이터 및 습도 데이터를 이용하여 최적의 예측 평균 온열감(PMV : Predicted Mean Vote)을 도출하고, 최적의 예측 평균 온열감을 이용하여 최적 온도를 산출하며, 재실 감지 데이터, 향후 재실 가능성 및 최적 온도를 기초로, 에어컨을 제어할 수 있게 되어, 사용자에게 적합한 최적의 온도로 에어컨을 가동시킬 수 있게 된다.

대표청구항 ▼

에어컨 자동 제어 장치에 의한 에어컨 자동제어 방법에 있어서, 사용자의 재실여부를 나타내는 재실 감지 데이터를 수신하는 단계;실내 온도 및 습도를 나타내는 온도 데이터 및 습도 데이터를 수신하는 단계;재실 감지 데이터를 이용하여 사용자의 향후 재실 가능성 정보를 예측하는 단계;온도 데이터 및 습도 데이터를 이용하여 최적의 예측 평균 온열감(PMV : Predicted Mean Vote)을 도출하는 단계;도출된 최적의 예측 평균 온열감을 이용하여 최적 온도를 산출하는 단계; 및재실 감지 데이터, 향후 재실 가능성 및 최적 온도를 기초

에어컨 자동 제어 장치에 의한 에어컨 자동제어 방법에 있어서, 사용자의 재실여부를 나타내는 재실 감지 데이터를 수신하는 단계;실내 온도 및 습도를 나타내는 온도 데이터 및 습도 데이터를 수신하는 단계;재실 감지 데이터를 이용하여 사용자의 향후 재실 가능성 정보를 예측하는 단계;온도 데이터 및 습도 데이터를 이용하여 최적의 예측 평균 온열감(PMV : Predicted Mean Vote)을 도출하는 단계;도출된 최적의 예측 평균 온열감을 이용하여 최적 온도를 산출하는 단계; 및재실 감지 데이터, 향후 재실 가능성 및 최적 온도를 기초로, 에어컨을 제어하는 단계;를 포함하고,도출 단계는,과거 일정기간동안의 온도 데이터 및 습도 데이터를 인공 신경망을 통해 학습시킴으로써 최적의 예측 평균 온열감을 도출하는 학습모델을 생성하고, 생성된 학습모델을 이용하여 사용자별로 각기 다르게 최적의 예측 평균 온열감을 도출하되,과거 일정기간동안의 온도 데이터 및 습도 데이터에 대한 시간 데이터를 스칼라에서 24시와 1시가 1시간 차이의 시간 데이터로 표현 가능한 방향 벡터로 변환하여 인공 신경망의 입력데이터로 이용하는 것을 특징으로 하는 에어컨 자동 제어 방법.