KR20210097469A

KR20210097469A - IoT 디바이스를 이용하여 사용자에게 서비스를 제공하는 시스템 및 방법

Info

Publication number: KR20210097469A
Application number: KR1020200011218A
Authority: KR
Inventors: 조은선; 신승목; 이석희; 한종헌; 신성호
Original assignee: 엘지전자 주식회사
Priority date: 2020-01-30
Filing date: 2020-01-30
Publication date: 2021-08-09
Also published as: US20210241925A1; US11257596B2

Abstract

IoT 디바이스를 이용하여 사용자에게 서비스를 제공하는 시스템이 개시된다. 본 발명에 따른 IoT 디바이스를 이용하여 사용자에게 서비스를 제공하는 시스템은 IoT 디바이스의 기능을 실행하기 위한 어플리케이션 또는 소프트웨어를 클라우드 서버 상에서 실행시키고, 상기 클라우드 서버가 개별 IoT 디바이스를 제어한다. 본 발명에 따른 IoT 디바이스를 이용하여 사용자에게 서비스를 제공하는 시스템은 인공 지능(Artificial Intelligence) 모듈, 로봇, 증강 현실(Augmented Reality, AR) 장치, 가상 현실(virtual reality, VR) 장치, 5G 서비스와 관련된 장치 등과 연계될 수 있다.

Description

IoT 디바이스를 이용하여 사용자에게 서비스를 제공하는 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD PROVIDING SERVICES TO USER USING IoT DEVICES}

본 발명은 IoT 디바이스의 기능을 사용할 수 있는 어플리케이션 또는 소프트웨어를 클라우드 환경에서 실행시킬 수 있는 시스템 및 방법에 관한 것이다.

최근 사물 인터넷(Internet　of　Things, IoT) 관련된 기술이 발달하면서, 다양한 IoT 디바이스들이 상용화 되었다. 그리고, 이러한 추세에 따라 IoT 디바이스들을 이용하여 사물 간, 사물 대 사람 간 많은 서비스가 제공되고 있다. 특히, 사물 인터넷　분야의　표준기구인　Open Connectivity Foundation(OCF)이 출범하면서, OCF 프로토콜이 제공되고, OCF 프로토콜을 지원하는 IoT 디바이스들이 대거 출시되고 있다. 또한, 가전 기기들이 IoT 디바이스화 되면서, IoT 디바이스를 구매하는 사람의 숫자가 증가하고 있다.

하지만, IoT 디바이스를 제조하는 제조사들은 자사 제품에 한정하여 IoT 기능 또는 서비스가 제공되도록 제한하고 있어, 제조사가 다른 IoT 디바이스들 간에는 IoT 기능이나 서비스를 사용할 수 없는 실정이다. 즉, 기존에 제공되는 OCF 프로토콜을 사용하기보다, 각각의 IoT 디바이스 제조사나 IoT 서비스를 제공하는 서비스 제공 업체는 특화된 프로토콜을 사용하여 제품과 서비스를 제공하였고, 이로 인해 소비자는 동일한 제조사 또는 서비스 제공 업체에서 제공하는 IoT 디바이스를 구입하여야 IoT 기능이나 서비스를 사용할 수 있었다. 따라서, 제조사가 다른 IoT 디바이스들을 구입한 사람은 해당 IoT 디바이스를 사용하는데 있어 불편함을 호소하고 있다.

또한, 제조사나 서비스 제공 업체 별로 제공하는 IoT 기능이나 서비스가 다름에 따라서, IoT 디바이스의 기능이 일부 IoT 기능만을 사용할 수 있는 것으로 한정되므로, 소비자들은 IoT 디바이스를 필요 이상으로 높은 가격에 구매하여야 한다고 느끼며, 이에 대한 불만이 급증하고 있다.

더욱이, 종래에 IoT 디바이스들은 해당 디바이스를 사용하는 사용자마다 다른 사용 패턴을 학습하지 못하여, 사용자 맞춤 기능이나 서비스를 제공할 수 없었다는 기능적 한계가 있었다.

본 발명은 전술한 필요성 및/또는 문제점을 해결하는 것을 목적으로 한다.

본 발명에 따른 IoT 디바이스를 이용하여 사용자에게 서비스를 제공하는 시스템 및 방법은 IoT 디바이스의 기능을 사용할 수 있는 어플리케이션 또는 소프트웨어를 클라우드 환경에서 실행시킬 수 있는 시스템 및 방법을 제공한다.

또한, 본 발명에 따른 IoT 디바이스를 이용하여 사용자에게 서비스를 제공하는 시스템 및 방법은 IoT 디바이스를 사용하는 사용자의 사용 패턴을 인공지능 학습하여, 사용자가 사용할 어플리케이션, 소프트웨어, 상품 및 서비스를 추천하는 시스템 및 방법을 제공한다.

본 발명의 일 실시예에 따른 IoT 디바이스를 이용하여 사용자에게 서비스를 제공하는 시스템은 상술한 문제를 해결하기 위해, 일정한 영역에 배치된 복수의 IoT 디바이스들 및 상기 서비스를 구현하기 위한 어플리케이션 또는 소프트웨어가 구동되며, 상기 복수의 IoT 디바이스들과 네트워크로 연결된 제1 서버를 포함하고, 상기 제1 서버는 상기 IoT 디바이스들 각각으로부터 생성되는 상태 데이터를 수집하는 리소스 수집부, 상기 사용자에 대한 정보를 저장하며, 상기 사용자를 식별할 수 있는 사용자 계정부, 상기 상태 데이터를 모든 IoT 디바이스가 공유할 수 있도록 처리하는 메시지 처리부, 상기 사용자가 상기 제1 서버를 제어하기 위해 사용하는 인터페이스부 및 상기 어플리케이션 또는 상기 소프트웨어가 저장되고 실행되는 사용자 서비스부를 포함하는, IoT 디바이스를 이용하여 사용자에게 서비스를 제공하는 시스템을 제공한다.

상기 사용자 서비스부는, 저장 중인 상기 어플리케이션 또는 상기 소프트웨어를 실행시켜, 개별 IoT 디바이스에 대한 제어 신호 또는 명령을 생성하고, 상기 제1 서버가 개별 IoT 디바이스를 직접 제어할 수 있도록 할 수 있다.

상기 어플리케이션 또는 소프트웨어를 유료로 제공하는 제2 서버를 더 포함하며, 상기 제2 서버는, 네트워크로 구성된 전자 소프트웨어 유통망(Electronic Software Distribution, ESD)을 포함할 수 있다.

상기 제1 서버는, 상기 서비스를 구현하는 어플리케이션이나 소프트웨어를 개발할 수 있는 제1 개발용 콘솔 또는 제1 도구를 제공할 수 있다.

상품 및 상기 상품에 대한 정보가 등록된 제4 서버를 더 포함하며, 상기 제1 서버는, 상기 사용자가 상기 IoT 디바이스 또는 상기 서비스를 사용한 이력을 학습하여, 상기 제4 서버에 등록된 상기 상품 중 상기 사용자에게 추천될 상품 및 정보를 상기 IoT 디바이스를 통해 상기 사용자에게 제공할 수 있다.

상기 제4 서버에 등록된 상기 상품에 대한 광고 또는 콘텐츠를 보관하는 제5 서버를 더 포함하며, 상기 제1 서버는, 상기 이력을 학습한 결과를 바탕으로 상기 사용자에게 추천될 상품에 대한 광고 또는 콘텐츠를 상기 IoT 디바이스를 통해 상기 사용자에게 제공할 수 있다.

상기 디바이스들은, TV, 스피커, 스마트폰, 에어컨, 공기청정기, 냉장고, 김치냉장고, 정수기, 식기세척기, 전자레인지, 세탁기, 건조기, 스타일러, 청소로봇, 안마의자, PC, 태블릿 및 프로젝터 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.

상기 인터페이스부는, 상기 사용자로부터 입력된 텍스트 또는 상기 사용자가 생성한 음성을 상기 사용자의 명령으로 인식하고 처리할 수 있다.

상기 제1 서버와 동일한 구성을 포함하는 제3 서버를 더 포함하며, 상기 제3 서버는, 상기 제3 서버에서 실행 중인 어플리케이션이나 소프트웨어로부터 생성된 제어 신호 또는 명령을 상기 제1 서버로 전송하며, 상기 제1 서버는, 상기 제3 서버에 상기 상태 데이터를 전송하고, 상기 제3 서버에서 생성된 제어 신호 또는 명령을 상기 복수의 IoT 디바이스들에게 전송할 수 있다.

또한, 본 발명의 다른 실시예에 따라 IoT 디바이스를 이용하여 사용자에게 서비스를 제공하는 시스템을 사용하여 상기 서비스를 제공하는 방법은, 상술한 문제를 해결하기 위하여, 제1 서버가 상기 서비스를 구현하는 어플리케이션이나 소프트웨어가 등록된 제2 서버가 있는지를 확인하는 단계, 상기 사용자가 상기 제2 서버에서 구매 또는 구독한 어플리케이션 또는 소프트웨어를 상기 제1 서버에 다운로드하는 단계, 다운로드 된 상기 어플리케이션 또는 소프트웨어가 상기 제1 서버에서 실행되는 단계, 실행 중인 상기 어플리케이션 또는 상기 소프트웨어가 개별 IoT 디바이스에 대한 제어 신호 또는 명령을 생성하는 단계 및 상기 제1 서버가 복수의 IoT 디바이스들을 제어하는 단계를 포함한다.

상기 제1 서버가 상기 서비스를 구현하는 어플리케이션이나 소프트웨어가 등록된 제2 서버가 있는지를 확인하는 단계 이전에, 상기 제1 서버가 IoT 디바이스들 각각으로부터 생성되는 상태 데이터를 수집하는 단계 및 상기 사용자가 상기 IoT 디바이스를 사용한 이력 또는 상기 IoT 디바이스의 기능을 통해 제공된 서비스의 이력을 인공지능 학습하는 단계를 더 포함한다.

상기 제1 서버가 상기 서비스를 구현하는 어플리케이션이나 소프트웨어가 등록된 제2 서버가 있는지를 확인하는 단계는, 학습 결과를 바탕으로 상기 제2 서버에 등록된 어플리케이션 또는 소프트웨어 중에서 상기 사용자에게 추천할 어플리케이션이나 소프트웨어를 검색하는 단계를 더 포함한다.

상기 사용자가 상기 IoT 디바이스를 사용한 이력 또는 상기 IoT 디바이스의 기능을 통해 제공된 서비스의 이력을 인공지능 학습하는 단계 이후, 학습 결과를 바탕으로 상기 제1 서버가 상기 사용자에게 추천할 상품 및 상기 상품에 대한 정보를 수집하는 단계, 상기 제1 서버가 수집된 상기 상품 및 상기 상품에 대한 정보를 상기 IoT 디바이스를 통해 상기 사용자에게 제공하는 단계를 더 포함한다.

또한, 본 발명의 또 다른 실시예에 따라 IoT 디바이스를 이용하여 사용자에게 서비스를 제공하는 시스템을 사용하여 상기 서비스를 제공하는 방법은, 제2 서버로부터 상기 사용자가 구매한 어플리케이션 또는 소프트웨어가 제3 서버에 다운로드 되는 단계, 상기 제3 서버에 다운로드된 어플리케이션 또는 소프트웨어가 상기 제3 서버 상에서 실행되는 단계, 상기 제3 서버에서 실행 중인 상기 어플리케이션 또는 상기 소프트웨어가 상기 IoT 디바이스에 대한 제어 신호 또는 명령을 생성하는 단계 및 생성된 상기 제어 신호 또는 명령이 제1 서버로 전송되는 단계, 상기 제1 서버가 상기 IoT 디바이스로 제어 신호 또는 명령을 릴레이 하는 단계, 상기 IoT 디바이스가 상기 제1 서버로 피드백을 전송하는 단계 및 상기 제1 서버가 상기 피드백을 분석하여 상기 IoT 디바이스의 현재 상태를 판단하는 단계를 포함한다.

본 발명에 따른 IoT 디바이스를 이용하여 사용자에게 서비스를 제공하는 시스템 및 방법은 IoT 디바이스의 기능을 작동시키는 어플리케이션 또는 소프트웨어가 클라우드 환경에서 구동되므로, IoT 디바이스는 네트워킹에 필요한 하드웨어만 구성으로 포함해도 충분하며, 이로 인해 IoT 디바이스의 제작에 드는 시간과 비용을 절감하고, 원가를 낮출 수 있다.

본 발명에 따른 IoT 디바이스를 이용하여 사용자에게 서비스를 제공하는 시스템 및 방법은 제조사나 서비스 제공 업체 별로 다른 프로토콜 대신, 통일되고 개방된 프로토콜을 제시하여 다양한 개발자들이 IoT 디바이스의 기능을 작동시키는 어플리케이션 또는 소프트웨어 개발에 참여하도록 유도할 수 있다.

본 발명에 따른 IoT 디바이스를 이용하여 사용자에게 서비스를 제공하는 시스템 및 방법은 사용자의 디바이스 사용 패턴을 학습하여, 패턴에 따라 최적의 어플리케이션, 소프트웨어를 사용자에게 제공하므로, 사용자는 IoT 디바이스를 사용함에 있어서 편의성이 증대된다.

도 1은 본 명세서에서 제안하는 방법들이 적용될 수 있는 무선 통신 시스템의 블록 구성도를 예시한다.
도 2는 무선 통신 시스템에서 신호 송/수신 방법의 일례를 나타낸 도면이다.
도 3은 5G 통신 시스템에서 사용자 단말과 5G 네트워크의 기본동작의 일 예를 나타낸다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예예 따른 AI 장치의 블록도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 IoT 디바이스를 이용하여 사용자에게 서비스를 제공하는 시스템을 나타내는 개념도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 IoT 디바이스를 이용하여 사용자에게 서비스를 제공하는 시스템의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 7은 본 발명에 따른 시스템을 사용하여 사용자에게 서비스를 제공하는 시나리오를 예시적으로 나타내는 도면이다.
도 8은 본 발명에 따른 시스템이 사용자에게 제공하는 서비스에 따라 TV를 통해 특정 정보를 디스플레이 하는 것을 나타내는 도면이다.
도 9a 및 도 9b는 도 8에 도시된 그래픽(g1)의 일 예를 나타낸 도면이다.
도 10은 본 발명에 따른 시스템이 사용자에게 개인 비서 서비스를 제공하는 시나리오를 나타내는 도면이다.
도 11은 본 발명의 다른 실시 예에 따른 시스템이 클라우드 환경으로 구성된 예시를 나타내는 도면이다.
도 12는 본 발명의 또 다른 실시 예에 따른 시스템을 나타내는 도면이다.
도 13은 본 발명의 일 실시 예에 따른 시스템이 IoT 디바이스를 사용하여 사용자에게 서비스를 제공하는 방법을 나타내는 순서도이다.
도 14는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 시스템이 IoT 디바이스를 사용하여 사용자에게 서비스를 제공하는 방법을 나타내는 순서도이다.
도 15는 본 발명의 또 다른 실시 예에 따른 시스템(50)이 IoT 디바이스를 사용하여 사용자에게 서비스를 제공하는 방법을 나타내는 순서도이다.
도 16은 본 발명의 또 다른 실시 예에 따른 시스템(50)이 사용자에게 상품을 추천하는 방법을 나타내는 도면이다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 명세서에 개시된 실시예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "모듈" 및 "부"는 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다. 또한, 본 명세서에 개시된 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 명세서에 개시된 실시예의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 명세서에 개시된 실시예를 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 명세서에 개시된 기술적 사상이 제한되지 않으며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.

단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.

본 출원에서, "포함한다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

A. UE 및 5G 네트워크 블록도 예시

도 1은 본 명세서에서 제안하는 방법들이 적용될 수 있는 무선 통신 시스템의 블록 구성도를 예시한다.

도 1을 참조하면, AI 모듈을 포함하는 장치(AI 장치)를 제1 통신 장치로 정의(도 1의 910)하고, 프로세서(911)가 AI 상세 동작을 수행할 수 있다.

AI 장치와 통신하는 다른 장치(AI 서버)를 포함하는 5G 네트워크를 제2 통신 장치로 정의(도 1의 920)하고, 프로세서(921)가 AI 상세 동작을 수행할 수 있다.

5G 네트워크가 제1 통신 장치로, AI 장치가 제2 통신 장치로 표현될 수도 있다.

예를 들어, 상기 제1 통신 장치 또는 상기 제2 통신 장치는 기지국, 네트워크 노드, 전송 단말, 수신 단말, 무선 장치, 무선 통신 장치, AI(Artificial Intelligence) 장치 등일 수 있다.

예를 들어, 단말 또는 UE(User Equipment)는 휴대폰, 스마트 폰(smart phone), 노트북 컴퓨터(laptop computer), 디지털 방송용 단말기, PDA(personal digital assistants), PMP(portable multimedia player), 네비게이션, 슬레이트 PC(slate PC), 태블릿 PC(tablet PC), 울트라북(ultrabook), 웨어러블 디바이스(wearable device, 예를 들어, 워치형 단말기 (smartwatch), 글래스형 단말기 (smart glass), HMD(head mounted display)) 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, HMD는 머리에 착용하는 형태의 디스플레이 장치일 수 있다. 예를 들어, HMD는 VR, AR 또는 MR을 구현하기 위해 사용될 수 있다. 도 1을 참고하면, 제1 통신 장치(910)와 제2 통신 장치(920)은 프로세서(processor, 911,921), 메모리(memory, 914,924), 하나 이상의 Tx/Rx RF 모듈(radio frequency module, 915,925), Tx 프로세서(912,922), Rx 프로세서(913,923), 안테나(916,926)를 포함한다. Tx/Rx 모듈은 트랜시버라고도 한다. 각각의 Tx/Rx 모듈(915)는 각각의 안테나(926)을 통해 신호를 전송한다. 프로세서는 앞서 살핀 기능, 과정 및/또는 방법을 구현한다. 프로세서 (921)는 프로그램 코드 및 데이터를 저장하는 메모리 (924)와 관련될 수 있다. 메모리는 컴퓨터 판독 가능 매체로서 지칭될 수 있다. 보다 구체적으로, DL(제1 통신 장치에서 제2 통신 장치로의 통신)에서, 전송(TX) 프로세서(912)는 L1 계층(즉, 물리 계층)에 대한 다양한 신호 처리 기능을 구현한다. 수신(RX) 프로세서는 L1(즉, 물리 계층)의 다양한 신호 프로세싱 기능을 구현한다.

UL(제2 통신 장치에서 제1 통신 장치로의 통신)은 제2 통신 장치(920)에서 수신기 기능과 관련하여 기술된 것과 유사한 방식으로 제1 통신 장치(910)에서 처리된다. 각각의 Tx/Rx 모듈(925)는 각각의 안테나(926)을 통해 신호를 수신한다. 각각의 Tx/Rx 모듈은 RF 반송파 및 정보를 RX 프로세서(923)에 제공한다. 프로세서 (921)는 프로그램 코드 및 데이터를 저장하는 메모리 (924)와 관련될 수 있다. 메모리는 컴퓨터 판독 가능 매체로서 지칭될 수 있다.

B. 무선 통신 시스템에서 신호 송/수신 방법

도 2는 무선 통신 시스템에서 신호 송/수신 방법의 일례를 나타낸 도이다.

도 2를 참고하면, UE는 전원이 켜지거나 새로이 셀에 진입한 경우 BS와 동기를 맞추는 등의 초기 셀 탐색(initial cell search) 작업을 수행한다(S201). 이를 위해, UE는 BS로부터 1차 동기 채널(primary synchronization channel, P-SCH) 및 2차 동기 채널(secondary synchronization channel, S-SCH)을 수신하여 BS와 동기를 맞추고, 셀 ID 등의 정보를 획득할 수 있다. LTE 시스템과 NR 시스템에서 P-SCH와 S-SCH는 각각 1차 동기 신호(primary synchronization signal, PSS)와 2차 동기 신호(secondary synchronization signal, SSS)로 불린다. 초기 셀 탐색 후, UE는 BS로부터 물리 브로드캐스트 채널(physical broadcast channel, PBCH)를 수신하여 셀 내 브로드캐스트 정보를 획득할 수 있다. 한편, UE는 초기 셀 탐색 단계에서 하향링크 참조 신호(downlink reference Signal, DL RS)를 수신하여 하향링크 채널 상태를 확인할 수 있다. 초기 셀 탐색을 마친 UE는 물리 하향링크 제어 채널(physical downlink control channel, PDCCH) 및 상기 PDCCH에 실린 정보에 따라 물리 하향링크 공유 채널(physical downlink shared Channel, PDSCH)을 수신함으로써 좀더 구체적인 시스템 정보를 획득할 수 있다(S202).

한편, BS에 최초로 접속하거나 신호 전송을 위한 무선 자원이 없는 경우 UE는 BS에 대해 임의 접속 과정(random access procedure, RACH)을 수행할 수 있다(단계 S203 내지 단계 S206). 이를 위해, UE는 물리 임의 접속 채널(physical random access Channel, PRACH)을 통해 특정 시퀀스를 프리앰블로서 전송하고(S203 및 S205), PDCCH 및 대응하는 PDSCH를 통해 프리앰블에 대한 임의 접속 응답(random access response, RAR) 메시지를 수신할 수 있다(S204 및 S206). 경쟁 기반 RACH의 경우, 추가적으로 충돌 해결 과정(contention resolution procedure)를 수행할 수 있다.

상술한 바와 같은 과정을 수행한 UE는 이후 일반적인 상향링크/하향링크 신호 전송 과정으로서 PDCCH/PDSCH 수신(S207) 및 물리 상향링크 공유 채널(physical uplink shared Channel, PUSCH)/물리 상향링크 제어 채널(physical uplink control channel, PUCCH) 전송(S208)을 수행할 수 있다. 특히 UE는 PDCCH를 통하여 하향링크 제어 정보(downlink control information, DCI)를 수신한다. UE는 해당 탐색 공간 설정(configuration)들에 따라 서빙 셀 상의 하나 이상의 제어 요소 세트(control element set, CORESET)들에 설정된 모니터링 기회(occasion)들에서 PDCCH 후보(candidate)들의 세트를 모니터링한다. UE가 모니터할 PDCCH 후보들의 세트는 탐색 공간 세트들의 면에서 정의되며, 탐색 공간 세트는 공통 탐색 공간 세트 또는 UE-특정 탐색 공간 세트일 수 있다. CORESET은 1~3개 OFDM 심볼들의 시간 지속기간을 갖는 (물리) 자원 블록들의 세트로 구성된다. 네트워크는 UE가 복수의 CORESET들을 갖도록 설정할 수 있다. UE는 하나 이상의 탐색 공간 세트들 내 PDCCH 후보들을 모니터링한다. 여기서 모니터링이라 함은 탐색 공간 내 PDCCH 후보(들)에 대한 디코딩 시도하는 것을 의미한다. UE가 탐색 공간 내 PDCCH 후보들 중 하나에 대한 디코딩에 성공하면, 상기 UE는 해당 PDCCH 후보에서 PDCCH를 검출했다고 판단하고, 상기 검출된 PDCCH 내 DCI를 기반으로 PDSCH 수신 혹은 PUSCH 전송을 수행한다. PDCCH는 PDSCH 상의 DL 전송들 및 PUSCH 상의 UL 전송들을 스케줄링하는 데 사용될 수 있다. 여기서 PDCCH 상의 DCI는 하향링크 공유 채널과 관련된, 변조(modulation) 및 코딩 포맷과 자원 할당(resource allocation) 정보를 적어도 포함하는 하향링크 배정(assignment)(즉, downlink grant; DL grant), 또는 상향링크 공유 채널과 관련된, 변조 및 코딩 포맷과 자원 할당 정보를 포함하는 상향링크 그랜트(uplink grant; UL grant)를 포함한다.

도 2를 참고하여, 5G 통신 시스템에서의 초기 접속(Initial Access, IA) 절차에 대해 추가적으로 살펴본다.

UE는 SSB에 기반하여 셀 탐색(search), 시스템 정보 획득, 초기 접속을 위한 빔 정렬, DL 측정 등을 수행할 수 있다. SSB는 SS/PBCH(Synchronization Signal/Physical Broadcast channel) 블록과 혼용된다.

SSB는 PSS, SSS와 PBCH로 구성된다. SSB는 4개의 연속된 OFDM 심볼들에 구성되며, OFDM 심볼별로 PSS, PBCH, SSS/PBCH 또는 PBCH가 전송된다. PSS와 SSS는 각각 1개의 OFDM 심볼과 127개의 부반송파들로 구성되고, PBCH는 3개의 OFDM 심볼과 576개의 부반송파들로 구성된다.

셀 탐색은 UE가 셀의 시간/주파수 동기를 획득하고, 상기 셀의 셀 ID(Identifier)(예, Physical layer Cell ID, PCI)를 검출하는 과정을 의미한다. PSS는 셀 ID 그룹 내에서 셀 ID를 검출하는데 사용되고, SSS는 셀 ID 그룹을 검출하는데 사용된다. PBCH는 SSB (시간) 인덱스 검출 및 하프-프레임 검출에 사용된다.

336개의 셀 ID 그룹이 존재하고, 셀 ID 그룹 별로 3개의 셀 ID가 존재한다. 총 1008개의 셀 ID가 존재한다. 셀의 셀 ID가 속한 셀 ID 그룹에 관한 정보는 상기 셀의 SSS를 통해 제공/획득되며, 상기 셀 ID 내 336개 셀들 중 상기 셀 ID에 관한 정보는 PSS를 통해 제공/획득된다

SSB는 SSB 주기(periodicity)에 맞춰 주기적으로 전송된다. 초기 셀 탐색 시에 UE가 가정하는 SSB 기본 주기는 20ms로 정의된다. 셀 접속 후, SSB 주기는 네트워크(예, BS)에 의해 {5ms, 10ms, 20ms, 40ms, 80ms, 160ms} 중 하나로 설정될 수 있다.

다음으로, 시스템 정보 (system information; SI) 획득에 대해 살펴본다.

SI는 마스터 정보 블록(master information block, MIB)와 복수의 시스템 정보 블록(system information block, SIB)들로 나눠진다. MIB 외의 SI는 RMSI(Remaining Minimum System Information)으로 지칭될 수 있다. MIB는 SIB1(SystemInformationBlock1)을 나르는 PDSCH를 스케줄링하는 PDCCH의 모니터링을 위한 정보/파라미터를 포함하며 SSB의 PBCH를 통해 BS에 의해 전송된다. SIB1은 나머지 SIB들(이하, SIBx, x는 2 이상의 정수)의 가용성(availability) 및 스케줄링(예, 전송 주기, SI-윈도우 크기)과 관련된 정보를 포함한다. SIBx는 SI 메시지에 포함되며 PDSCH를 통해 전송된다. 각각의 SI 메시지는 주기적으로 발생하는 시간 윈도우(즉, SI-윈도우) 내에서 전송된다.

도 2를 참고하여, 5G 통신 시스템에서의 임의 접속(Random Access, RA) 과정에 대해 추가적으로 살펴본다.

임의 접속 과정은 다양한 용도로 사용된다. 예를 들어, 임의 접속 과정은 네트워크 초기 접속, 핸드오버, UE-트리거드(triggered) UL 데이터 전송에 사용될 수 있다. UE는 임의 접속 과정을 통해 UL 동기와 UL 전송 자원을 획득할 수 있다. 임의 접속 과정은 경쟁 기반(contention-based) 임의 접속 과정과 경쟁 프리(contention free) 임의 접속 과정으로 구분된다. 경쟁 기반의 임의 접속 과정에 대한 구체적인 절차는 아래와 같다.

UE가 UL에서 임의 접속 과정의 Msg1로서 임의 접속 프리앰블을 PRACH를 통해 전송할 수 있다. 서로 다른 두 길이를 가지는 임의 접속 프리앰블 시퀀스들이 지원된다. 긴 시퀀스 길이 839는 1.25 및 5 kHz의 부반송파 간격(subcarrier spacing)에 대해 적용되며, 짧은 시퀀스 길이 139는 15, 30, 60 및 120 kHz의 부반송파 간격에 대해 적용된다.

BS가 UE로부터 임의 접속 프리앰블을 수신하면, BS는 임의 접속 응답(random access response, RAR) 메시지(Msg2)를 상기 UE에게 전송한다. RAR을 나르는 PDSCH를 스케줄링하는 PDCCH는 임의 접속(random access, RA) 무선 네트워크 임시 식별자(radio network temporary identifier, RNTI)(RA-RNTI)로 CRC 마스킹되어 전송된다. RA-RNTI로 마스킹된 PDCCH를 검출한 UE는 상기 PDCCH가 나르는 DCI가 스케줄링하는 PDSCH로부터 RAR을 수신할 수 있다. UE는 자신이 전송한 프리앰블, 즉, Msg1에 대한 임의 접속 응답 정보가 상기 RAR 내에 있는지 확인한다. 자신이 전송한 Msg1에 대한 임의 접속 정보가 존재하는지 여부는 상기 UE가 전송한 프리앰블에 대한 임의 접속 프리앰블 ID가 존재하는지 여부에 의해 판단될 수 있다. Msg1에 대한 응답이 없으면, UE는 전력 램핑(power ramping)을 수행하면서 RACH 프리앰블을 소정의 횟수 이내에서 재전송할 수 있다. UE는 가장 최근의 경로 손실 및 전력 램핑 카운터를 기반으로 프리앰블의 재전송에 대한 PRACH 전송 전력을 계산한다.

상기 UE는 임의 접속 응답 정보를 기반으로 상향링크 공유 채널 상에서 UL 전송을 임의 접속 과정의 Msg3로서 전송할 수 있다. Msg3은 RRC 연결 요청 및 UE 식별자를 포함할 수 있다. Msg3에 대한 응답으로서, 네트워크는 Msg4를 전송할 수 있으며, 이는 DL 상에서의 경쟁 해결 메시지로 취급될 수 있다. Msg4를 수신함으로써, UE는 RRC 연결된 상태에 진입할 수 있다.

C. 5G 통신 시스템의 빔 관리 (Beam Management, BM) 절차

BM 과정은 (1) SSB 또는 CSI-RS를 이용하는 DL BM 과정과, (2) SRS(sounding reference signal)을 이용하는 UL BM 과정으로 구분될 수 있다. 또한, 각 BM 과정은 Tx 빔을 결정하기 위한 Tx 빔 스위핑과 Rx 빔을 결정하기 위한 Rx 빔 스위핑을 포함할 수 있다.

SSB를 이용한 DL BM 과정에 대해 살펴본다.

SSB를 이용한 빔 보고(beam report)에 대한 설정은 RRC_CONNECTED에서 채널 상태 정보(channel state information, CSI)/빔 설정 시에 수행된다.

- UE는 BM을 위해 사용되는 SSB 자원들에 대한 CSI-SSB-ResourceSetList를 포함하는 CSI-ResourceConfig IE를 BS로부터 수신한다. RRC 파라미터 csi-SSB-ResourceSetList는 하나의 자원 세트에서 빔 관리 및 보고를 위해 사용되는 SSB 자원들의 리스트를 나타낸다. 여기서, SSB 자원 세트는 {SSBx1, SSBx2, SSBx3, SSBx4, ??}으로 설정될 수 있다. SSB 인덱스는 0부터 63까지 정의될 수 있다.

- UE는 상기 CSI-SSB-ResourceSetList에 기초하여 SSB 자원들 상의 신호들을 상기 BS로부터 수신한다.

- SSBRI 및 참조 신호 수신 전력(reference signal received power, RSRP)에 대한 보고와 관련된 CSI-RS reportConfig가 설정된 경우, 상기 UE는 최선(best) SSBRI 및 이에 대응하는 RSRP를 BS에게 보고한다. 예를 들어, 상기 CSI-RS reportConfig IE의 reportQuantity가 'ssb-Index-RSRP'로 설정된 경우, UE는 BS으로 최선 SSBRI 및 이에 대응하는 RSRP를 보고한다.

UE는 SSB와 동일한 OFDM 심볼(들)에 CSI-RS 자원이 설정되고, 'QCL-TypeD'가 적용 가능한 경우, 상기 UE는 CSI-RS와 SSB가 'QCL-TypeD' 관점에서 유사 동일 위치된(quasi co-located, QCL) 것으로 가정할 수 있다. 여기서, QCL-TypeD는 공간(spatial) Rx 파라미터 관점에서 안테나 포트들 간에 QCL되어 있음을 의미할 수 있다. UE가 QCL-TypeD 관계에 있는 복수의 DL 안테나 포트들의 신호들을 수신 시에는 동일한 수신 빔을 적용해도 무방하다.

다음으로, CSI-RS를 이용한 DL BM 과정에 대해 살펴본다.

CSI-RS를 이용한 UE의 Rx 빔 결정(또는 정제(refinement)) 과정과 BS의 Tx 빔 스위핑 과정에 대해 차례대로 살펴본다. UE의 Rx 빔 결정 과정은 반복 파라미터가 'ON'으로 설정되며, BS의 Tx 빔 스위핑 과정은 반복 파라미터가 'OFF'로 설정된다.

먼저, UE의 Rx 빔 결정 과정에 대해 살펴본다.

- UE는 'repetition'에 관한 RRC 파라미터를 포함하는 NZP CSI-RS resource set IE를 RRC 시그널링을 통해 BS로부터 수신한다. 여기서, 상기 RRC 파라미터 'repetition'이 'ON'으로 세팅되어 있다.

- UE는 상기 RRC 파라미터 'repetition'이 'ON'으로 설정된 CSI-RS 자원 세트 내의 자원(들) 상에서의 신호들을 BS의 동일 Tx 빔(또는 DL 공간 도메인 전송 필터)을 통해 서로 다른 OFDM 심볼에서 반복 수신한다.

- UE는 자신의 Rx 빔을 결정한다.

- UE는 CSI 보고를 생략한다. 즉, UE는 상가 RRC 파라미터 'repetition'이 'ON'으로 설정된 경우, CSI 보고를 생략할 수 있다.

다음으로, BS의 Tx 빔 결정 과정에 대해 살펴본다.

- UE는 'repetition'에 관한 RRC 파라미터를 포함하는 NZP CSI-RS resource set IE를 RRC 시그널링을 통해 BS로부터 수신한다. 여기서, 상기 RRC 파라미터 'repetition'이 'OFF'로 세팅되어 있으며, BS의 Tx 빔 스위핑 과정과 관련된다.

- UE는 상기 RRC 파라미터 'repetition'이 'OFF'로 설정된 CSI-RS 자원 세트 내의 자원들 상에서의 신호들을 BS의 서로 다른 Tx 빔(DL 공간 도메인 전송 필터)을 통해 수신한다.

- UE는 최상의(best) 빔을 선택(또는 결정)한다.

- UE는 선택된 빔에 대한 ID(예, CRI) 및 관련 품질 정보(예, RSRP)를 BS으로 보고한다. 즉, UE는 CSI-RS가 BM을 위해 전송되는 경우 CRI와 이에 대한 RSRP를 BS으로 보고한다.

다음으로, SRS를 이용한 UL BM 과정에 대해 살펴본다.

- UE는 'beam management'로 설정된 (RRC 파라미터) 용도 파라미터를 포함하는 RRC 시그널링(예, SRS-Config IE)를 BS로부터 수신한다. SRS-Config IE는 SRS 전송 설정을 위해 사용된다. SRS-Config IE는 SRS-Resources의 리스트와 SRS-ResourceSet들의 리스트를 포함한다. 각 SRS 자원 세트는 SRS-resource들의 세트를 의미한다.

- UE는 상기 SRS-Config IE에 포함된 SRS-SpatialRelation Info에 기초하여 전송할 SRS 자원에 대한 Tx 빔포밍을 결정한다. 여기서, SRS-SpatialRelation Info는 SRS 자원별로 설정되고, SRS 자원별로 SSB, CSI-RS 또는 SRS에서 사용되는 빔포밍과 동일한 빔포밍을 적용할지를 나타낸다.

- 만약 SRS 자원에 SRS-SpatialRelationInfo가 설정되면 SSB, CSI-RS 또는 SRS에서 사용되는 빔포밍과 동일한 빔포밍을 적용하여 전송한다. 하지만, SRS 자원에 SRS-SpatialRelationInfo가 설정되지 않으면, 상기 UE는 임의로 Tx 빔포밍을 결정하여 결정된 Tx 빔포밍을 통해 SRS를 전송한다.

다음으로, 빔 실패 복구(beam failure recovery, BFR) 과정에 대해 살펴본다.

빔포밍된 시스템에서, RLF(Radio Link Failure)는 UE의 회전(rotation), 이동(movement) 또는 빔포밍 블로키지(blockage)로 인해 자주 발생할 수 있다. 따라서, 잦은 RLF가 발생하는 것을 방지하기 위해 BFR이 NR에서 지원된다. BFR은 무선 링크 실패 복구 과정과 유사하고, UE가 새로운 후보 빔(들)을 아는 경우에 지원될 수 있다. 빔 실패 검출을 위해, BS는 UE에게 빔 실패 검출 참조 신호들을 설정하고, 상기 UE는 상기 UE의 물리 계층으로부터의 빔 실패 지시(indication)들의 횟수가 BS의 RRC 시그널링에 의해 설정된 기간(period) 내에 RRC 시그널링에 의해 설정된 임계치(threshold)에 이르면(reach), 빔 실패를 선언(declare)한다. 빔 실패가 검출된 후, 상기 UE는 PCell 상의 임의 접속 과정을 개시(initiate)함으로써 빔 실패 복구를 트리거하고; 적절한(suitable) 빔을 선택하여 빔 실패 복구를 수행한다(BS가 어떤(certain) 빔들에 대해 전용 임의 접속 자원들을 제공한 경우, 이들이 상기 UE에 의해 우선화된다). 상기 임의 접속 절차의 완료(completion) 시, 빔 실패 복구가 완료된 것으로 간주된다.

D. URLLC (Ultra-Reliable and Low Latency Communication)

NR에서 정의하는 URLLC 전송은 (1) 상대적으로 낮은 트래픽 크기, (2) 상대적으로 낮은 도착 레이트(low arrival rate), (3) 극도의 낮은 레이턴시 요구사항(requirement)(예, 0.5, 1ms), (4) 상대적으로 짧은 전송 지속기간(duration)(예, 2 OFDM symbols), (5) 긴급한 서비스/메시지 등에 대한 전송을 의미할 수 있다. UL의 경우, 보다 엄격(stringent)한 레이턴시 요구 사항(latency requirement)을 만족시키기 위해 특정 타입의 트래픽(예컨대, URLLC)에 대한 전송이 앞서서 스케줄링된 다른 전송(예컨대, eMBB)과 다중화(multiplexing)되어야 할 필요가 있다. 이와 관련하여 한 가지 방안으로, 앞서 스케줄링 받은 UE에게 특정 자원에 대해서 프리엠션(preemption)될 것이라는 정보를 주고, 해당 자원을 URLLC UE가 UL 전송에 사용하도록 한다.

NR의 경우, eMBB와 URLLC 사이의 동적 자원 공유(sharing)이 지원된다. eMBB와 URLLC 서비스들은 비-중첩(non-overlapping) 시간/주파수 자원들 상에서 스케줄될 수 있으며, URLLC 전송은 진행 중인(ongoing) eMBB 트래픽에 대해 스케줄된 자원들에서 발생할 수 있다. eMBB UE는 해당 UE의 PDSCH 전송이 부분적으로 펑처링(puncturing)되었는지 여부를 알 수 없을 수 있고, 손상된 코딩된 비트(corrupted coded bit)들로 인해 UE는 PDSCH를 디코딩하지 못할 수 있다. 이 점을 고려하여, NR에서는 프리엠션 지시(preemption indication)을 제공한다. 상기 프리엠션 지시(preemption indication)는 중단된 전송 지시(interrupted transmission indication)으로 지칭될 수도 있다.

프리엠션 지시와 관련하여, UE는 BS로부터의 RRC 시그널링을 통해 DownlinkPreemption IE를 수신한다. UE가 DownlinkPreemption IE를 제공받으면, DCI 포맷 2_1을 운반(convey)하는 PDCCH의 모니터링을 위해 상기 UE는 DownlinkPreemption IE 내 파라미터 int-RNTI에 의해 제공된 INT-RNTI를 가지고 설정된다. 상기 UE는 추가적으로 servingCellID에 의해 제공되는 서빙 셀 인덱스들의 세트를 포함하는 INT-ConfigurationPerServing Cell에 의해 서빙 셀들의 세트와 positionInDCI에 의해 DCI 포맷 2_1 내 필드들을 위한 위치들의 해당 세트를 가지고 설정되고, dci-PayloadSize에 의해 DCI 포맷 2_1을 위한 정보 페이로드 크기를 가지고 설졍되며, timeFrequencySect에 의한 시간-주파수 자원들의 지시 입도(granularity)를 가지고 설정된다.

상기 UE는 상기 DownlinkPreemption IE에 기초하여 DCI 포맷 2_1을 상기 BS로부터 수신한다.

UE가 서빙 셀들의 설정된 세트 내 서빙 셀에 대한 DCI 포맷 2_1을 검출하면, 상기 UE는 상기 DCI 포맷 2_1이 속한 모니터링 기간의 바로 앞(last) 모니터링 기간의 PRB들의 세트 및 심볼들의 세트 중 상기 DCI 포맷 2_1에 의해 지시되는 PRB들 및 심볼들 내에는 상기 UE로의 아무런 전송도 없다고 가정할 수 있다. 예를 들어, UE는 프리엠션에 의해 지시된 시간-주파수 자원 내 신호는 자신에게 스케줄링된 DL 전송이 아니라고 보고 나머지 자원 영역에서 수신된 신호들을 기반으로 데이터를 디코딩한다.

E. mMTC (massive MTC)

mMTC(massive Machine Type Communication)은 많은 수의 UE와 동시에 통신하는 초연결 서비스를 지원하기 위한 5G의 시나리오 중 하나이다. 이 환경에서, UE는 굉장히 낮은 전송 속도와 이동성을 가지고 간헐적으로 통신하게 된다. 따라서, mMTC는 UE를 얼마나 낮은 비용으로 오랫동안 구동할 수 있는지를 주요 목표로 하고 있다. mMTC 기술과 관련하여 3GPP에서는 MTC와 NB(NarrowBand)-IoT를 다루고 있다.

mMTC 기술은 PDCCH, PUCCH, PDSCH(physical downlink shared channel), PUSCH 등의 반복 전송, 주파수 호핑(hopping), 리튜닝(retuning), 가드 구간(guard period) 등의 특징을 가진다.

즉, 특정 정보를 포함하는 PUSCH(또는 PUCCH(특히, long PUCCH) 또는 PRACH) 및 특정 정보에 대한 응답을 포함하는 PDSCH(또는 PDCCH)가 반복 전송된다. 반복 전송은 주파수 호핑(frequency hopping)을 통해 수행되며, 반복 전송을 위해, 제1 주파수 자원에서 제2 주파수 자원으로 가드 구간(guard period)에서 (RF) 리튜닝(retuning)이 수행되고, 특정 정보 및 특정 정보에 대한 응답은 협대역(narrowband)(ex. 6 RB (resource block) or 1 RB)를 통해 송/수신될 수 있다.

F. 5G 통신을 이용한 AI 기본 동작

도 3은 5G 통신 시스템에서 사용자 단말과 5G 네트워크의 기본동작의 일 예를 나타낸다.

UE는 특정 정보 전송을 5G 네트워크로 전송한다(S1). 그리고, 상기 5G 네트워크는 상기 특정 정보에 대한 AI 프로세싱을 수행한다(S2). 그리고, 상기 5G 네트워크는 AI 프로세싱 결과를 포함하는 응답을 상기 UE로 전송한다(S3).

G. 5G 통신 시스템에서 사용자 단말과 5G 네트워크 간의 응용 동작

이하, 도 1 및 도 2와 앞서 살핀 무선 통신 기술(BM 절차, URLLC, Mmtc 등)을 참고하여 5G 통신을 이용한 AI 동작에 대해 보다 구체적으로 살펴본다.

먼저, 후술할 본 발명에서 제안하는 방법과 5G 통신의 eMBB 기술이 적용되는 응용 동작의 기본 절차에 대해 설명한다.

도 3의 S1 단계 및 S3 단계와 같이, UE가 5G 네트워크와 신호, 정보 등을 송/수신하기 위해, UE는 도 3의 S1 단계 이전에 5G 네트워크와 초기 접속(initial access) 절차 및 임의 접속(random access) 절차를 수행한다.

보다 구체적으로, UE는 DL 동기 및 시스템 정보를 획득하기 위해 SSB에 기초하여 5G 네트워크와 초기 접속 절차를 수행한다. 상기 초기 접속 절차 과정에서 빔 관리(beam management, BM) 과정, 빔 실패 복구(beam failure recovery) 과정이 추가될 수 있으며, UE가 5G 네트워크로부터 신호를 수신하는 과정에서 QCL(quasi-co location) 관계가 추가될 수 있다.

또한, UE는 UL 동기 획득 및/또는 UL 전송을 위해 5G 네트워크와 임의 접속 절차를 수행한다. 그리고, 상기 5G 네트워크는 상기 UE로 특정 정보의 전송을 스케쥴링하기 위한 UL grant를 전송할 수 있다. 따라서, 상기 UE는 상기 UL grant에 기초하여 상기 5G 네트워크로 특정 정보를 전송한다. 그리고, 상기 5G 네트워크는 상기 UE로 상기 특정 정보에 대한 5G 프로세싱 결과의 전송을 스케쥴링하기 위한 DL grant를 전송한다. 따라서, 상기 5G 네트워크는 상기 DL grant에 기초하여 상기 UE로 AI 프로세싱 결과를 포함하는 응답을 전송할 수 있다.

다음으로, 후술할 본 발명에서 제안하는 방법과 5G 통신의 URLLC 기술이 적용되는 응용 동작의 기본 절차에 대해 설명한다.

앞서 설명한 바와 같이, UE가 5G 네트워크와 초기 접속 절차 및/또는 임의 접속 절차를 수행한 후, UE는 5G 네트워크로부터 DownlinkPreemption IE를 수신할 수 있다. 그리고, UE는 DownlinkPreemption IE에 기초하여 프리엠션 지시(pre-emption indication)을 포함하는 DCI 포맷 2_1을 5G 네트워크로부터 수신한다. 그리고, UE는 프리엠션 지시(pre-emption indication)에 의해 지시된 자원(PRB 및/또는 OFDM 심볼)에서 eMBB data의 수신을 수행(또는 기대 또는 가정)하지 않는다. 이후, UE는 특정 정보를 전송할 필요가 있는 경우 5G 네트워크로부터 UL grant를 수신할 수 있다.

다음으로, 후술할 본 발명에서 제안하는 방법과 5G 통신의 mMTC 기술이 적용되는 응용 동작의 기본 절차에 대해 설명한다.

도 3의 단계들 중 mMTC 기술의 적용으로 달라지는 부분 위주로 설명하기로 한다.

도 3의 S1 단계에서, UE는 특정 정보를 5G 네트워크로 전송하기 위해 5G 네트워크로부터 UL grant를 수신한다. 여기서, 상기 UL grant는 상기 특정 정보의 전송에 대한 반복 횟수에 대한 정보를 포함하고, 상기 특정 정보는 상기 반복 횟수에 대한 정보에 기초하여 반복하여 전송될 수 있다. 즉, 상기 UE는 상기 UL grant에 기초하여 특정 정보를 5G 네트워크로 전송한다. 그리고, 특정 정보의 반복 전송은 주파수 호핑을 통해 수행되고, 첫 번째 특정 정보의 전송은 제1 주파수 자원에서, 두 번째 특정 정보의 전송은 제2 주파수 자원에서 전송될 수 있다. 상기 특정 정보는 6RB(Resource Block) 또는 1RB(Resource Block)의 협대역(narrowband)을 통해 전송될 수 있다.

앞서 살핀 5G 통신 기술은 후술할 본 발명에서 제안하는 방법들과 결합되어 적용될 수 있으며, 또는 본 발명에서 제안하는 방법들의 기술적 특징을 구체화하거나 명확하게 하는데 보충될 수 있다.

H. AI 장치 블록도

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 AI 장치의 블록도이다.

상기 AI 장치(20)는 AI 프로세싱을 수행할 수 있는 AI 모듈을 포함하는 전자 기기 또는 상기 AI 모듈을 포함하는 서버 등을 포함할 수 있다. 또한, 상기 AI 장치(20)는 다른 장치나 디바이스의 일부 구성으로 포함되어 AI 프로세싱을 수행할 수 있도록 구성될 수도 있다.

또한, AI 장치(20)는 AI 프로세싱을 수행할 수 있는 IoT 디바이스로 구성될 수 있다. 예를 들어, AI 장치(20)는 도 5에 도시된 IoT 디바이스(330, 340, 350)인 PC를 포함하는 사용자 단말, 스마트폰을 포함하는 모바일 디바이스 및/또는 세탁기, 냉장고, 에어컨을 포함하는 가전 기기로 구성될 수 있으며, 이러한 IoT 디바이스(330, 340, 350)는 AI 프로세싱을 수행할 수 있는 AI 모듈을 포함하도록 구성될 수 있다.

또한, 상기 AI 프로세싱은, 도 5에 도시된 IoT 디바이스(330, 340, 350)의 제어와 관련된 모든 동작들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 도 5에 도시된 IoT 디바이스(330, 340, 350)가 사용자 단말, 모바일 디바이스 및/또는 가전 기기일 경우, 해당 사용자 단말, 모바일 디바이스 및/또는 가전 기기는 센싱 데이터 또는 획득된 데이터를 AI 프로세싱 하여 처리/판단, 제어 신호 생성 동작을 수행할 수 있다. 또한, 해당 사용자 단말, 모바일 디바이스 및/또는 가전 기기는 상기 사용자 단말, 모바일 디바이스 및/또는 가전 기기 내에 구비된 다른 전자 부품, 모듈 또는 상기 사용자 단말, 모바일 디바이스 및/또는 가전 기기와 다른 상기 사용자 단말, 모바일 디바이스 및/또는 가전 기기와의 인터랙션을 통해 획득되는 데이터를 AI 프로세싱 하여 상기 사용자 단말, 모바일 디바이스 및/또는 가전 기기에 대한 제어를 수행할 수 있다.

또한, 상기 AI 장치(20)는 AI 프로세싱 결과를 직접 이용하는 클라이언트 디바이스이거나, 상기 AI 프로세싱 결과를 다른 기기에 제공하는 클라우드 환경의 디바이스일 수도 있다.

도 4를 참조하면, 상기 AI 장치(20)는 AI 프로세서(21), 메모리(25) 및/또는 통신부(27)를 포함할 수 있다.

상기 AI 장치(20)는 신경망을 학습할 수 있는 컴퓨팅 장치로서, 서버, 데스크탑 PC, 노트북 PC, 태블릿 PC 등과 같은 다양한 전자 장치로 구현될 수 있다.

AI 프로세서(21)는 메모리(25)에 저장된 프로그램을 이용하여 신경망을 학습할 수 있다. 특히, AI 프로세서(21)는 디바이스 관련 데이터를 인식하기 위한 신경망을 학습할 수 있다. 여기서, 디바이스 관련 데이터를 인식하기 위한 신경망은 인간의 뇌 구조를 컴퓨터 상에서 모의하도록 설계될 수 있으며, 인간의 신경망의 뉴런(neuron)을 모의하는, 가중치를 갖는 복수의 네트워크 노드들을 포함할 수 있다. 복수의 네트워크 모드들은 뉴런이 시냅스(synapse)를 통해 신호를 주고받는 뉴런의 시냅틱 활동을 모의하도록 각각 연결 관계에 따라 데이터를 주고받을 수 있다. 여기서 신경망은 신경망 모델에서 발전한 딥러닝 모델을 포함할 수 있다. 딥 러닝 모델에서 복수의 네트워크 노드들은 서로 다른 레이어에 위치하면서 컨볼루션(convolution) 연결 관계에 따라 데이터를 주고받을 수 있다. 신경망 모델의 예는 심층 신경망(DNN, deep neural networks), 합성곱 신경망(CNN, convolutional deep neural networks), 순환 신경망(RNN, Recurrent Boltzmann Machine), 제한 볼츠만 머신(RBM, Restricted Boltzmann Machine), 심층 신뢰 신경망(DBN, deep belief networks), 심층 Q-네트워크(Deep Q-Network)와 같은 다양한 딥 러닝 기법들을 포함하며, 컴퓨터비젼, 음성인식, 자연어처리, 음성/신호처리 등의 분야에 적용될 수 있다.

한편, 전술한 바와 같은 기능을 수행하는 프로세서는 범용 프로세서(예를 들어, CPU)일 수 있으나, 인공지능 학습을 위한 AI 전용 프로세서(예를 들어, GPU)일 수 있다.

메모리(25)는 AI 장치(20)의 동작에 필요한 각종 프로그램 및 데이터를 저장할 수 있다. 메모리(25)는 비 휘발성 메모리, 휘발성 메모리, 플래시 메모리(flash-memory), 하드디스크 드라이브(HDD) 또는 솔리드 스테이트 드라이브(SDD) 등으로 구현할 수 있다. 메모리(25)는 AI 프로세서(21)에 의해 액세스되며, AI 프로세서(21)에 의한 데이터의 독취/기록/수정/삭제/갱신 등이 수행될 수 있다. 또한, 메모리(25)는 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 분류/인식을 위한 학습 알고리즘을 통해 생성된 신경망 모델(예를 들어, 딥 러닝 모델(26))을 저장할 수 있다.

한편, AI 프로세서(21)는 데이터 분류/인식을 위한 신경망을 학습하는 데이터 학습부(22)를 포함할 수 있다. 데이터 학습부(22)는 데이터 분류/인식을 판단하기 위하여 어떤 학습 데이터를 이용할지, 학습 데이터를 이용하여 데이터를 어떻게 분류하고 인식할지에 관한 기준을 학습할 수 있다. 데이터 학습부(22)는 학습에 이용될 학습 데이터를 획득하고, 획득된 학습데이터를 딥러닝 모델에 적용함으로써, 딥러닝 모델을 학습할 수 있다.

데이터 학습부(22)는 적어도 하나의 하드웨어 칩 형태로 제작되어 AI 장치(20)에 탑재될 수 있다. 예를 들어, 데이터 학습부(22)는 인공지능(AI)을 위한 전용 하드웨어 칩 형태로 제작될 수도 있고, 범용 프로세서(CPU) 또는 그래픽 전용 프로세서(GPU)의 일부로 제작되어 AI 장치(20)에 탑재될 수도 있다. 또한, 데이터 학습부(22)는 소프트웨어 모듈로 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈(또는 인스트럭션(instruction)을 포함하는 프로그램 모듈)로 구현되는 경우, 소프트웨어 모듈은 컴퓨터로 읽을 수 있는 판독 가능한 비일시적 판독 가능 기록 매체(non-transitory computer readable media)에 저장될 수 있다. 이 경우, 적어도 하나의 소프트웨어 모듈은 OS(Operating System)에 의해 제공되거나, 애플리케이션에 의해 제공될 수 있다.

데이터 학습부(22)는 학습 데이터 획득부(23) 및 모델 학습부(24)를 포함할 수 있다.

학습 데이터 획득부(23)는 데이터를 분류하고 인식하기 위한 신경망 모델에 필요한 학습 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 학습 데이터 획득부(23)는 학습 데이터로서, 신경망 모델에 입력하기 위한 상기 사용자 단말, 모바일 디바이스 및/또는 가전 기기에서 생성되는 데이터 및/또는 샘플 데이터를 획득할 수 있다.

모델 학습부(24)는 상기 획득된 학습 데이터를 이용하여, 신경망 모델이 소정의 데이터를 어떻게 분류할지에 관한 판단 기준을 가지도록 학습할 수 있다. 이 때 모델 학습부(24)는 학습 데이터 중 적어도 일부를 판단 기준으로 이용하는 지도 학습(supervised learning)을 통하여, 신경망 모델을 학습시킬 수 있다. 또는 모델 학습부(24)는 지도 없이 학습 데이터를 이용하여 스스로 학습함으로써, 판단 기준을 발견하는 비지도 학습(unsupervised learning)을 통해 신경망 모델을 학습시킬 수 있다. 또한, 모델 학습부(24)는 학습에 따른 상황 판단의 결과가 올바른지에 대한 피드백을 이용하여 강화 학습(reinforcement learning)을 통하여, 신경망 모델을 학습시킬 수 있다. 또한, 모델 학습부(24)는 오류 역전파법(error back-propagation) 또는 경사 하강법(gradient decent)을 포함하는 학습 알고리즘을 이용하여 신경망 모델을 학습시킬 수 있다.

신경망 모델이 학습되면, 모델 학습부(24)는 학습된 신경망 모델을 메모리에 저장할 수 있다. 모델 학습부(24)는 학습된 신경망 모델을 AI 장치(20)와 유선 또는 무선 네트워크로 연결된 서버의 메모리에 저장할 수도 있다.

데이터 학습부(22)는 인식 모델의 분석 결과를 향상시키거나, 인식 모델의 생성에 필요한 리소스 또는 시간을 절약하기 위해 학습 데이터 전처리부(미도시) 및 학습 데이터 선택부(미도시)를 더 포함할 수도 있다.

학습 데이터 전처리부는 획득된 데이터가 상황 판단을 위한 학습에 이용될 수 있도록, 획득된 데이터를 전처리할 수 있다. 예를 들어, 학습 데이터 전처리부는, 모델 학습부(24)가 이미지 인식을 위한 학습을 위하여 획득된 학습 데이터를 이용할 수 있도록, 획득된 데이터를 기 설정된 포맷으로 가공할 수 있다.

또한, 학습 데이터 선택부는, 학습 데이터 획득부(23)에서 획득된 학습 데이터 또는 전처리부에서 전처리된 학습 데이터 중 학습에 필요한 데이터를 선택할 수 있다. 선택된 학습 데이터는 모델 학습부(24)에 제공될 수 있다. 예를 들어, 학습 데이터 선택부는, 상기 사용자 단말, 모바일 디바이스 및/또는 가전 기기에 포함된 카메라를 통해 획득한 영상 중 특정 영역을 검출함으로써, 특정 영역에 포함된 객체에 대한 데이터만을 학습 데이터로 선택할 수 있다.

또한, 데이터 학습부(22)는 신경망 모델의 분석 결과를 향상시키기 위하여 모델 평가부(미도시)를 더 포함할 수도 있다.

모델 평가부는, 신경망 모델에 평가 데이터를 입력하고, 평가 데이터로부터 출력되는 분석 결과가 소정 기준을 만족하지 못하는 경우, 모델 학습부(22)로 하여금 다시 학습하도록 할 수 있다. 이 경우, 평가 데이터는 인식 모델을 평가하기 위한 기 정의된 데이터일 수 있다. 일 예로, 모델 평가부는 평가 데이터에 대한 학습된 인식 모델의 분석 결과 중, 분석 결과가 정확하지 않은 평가 데이터의 개수 또는 비율이 미리 설정되 임계치를 초과하는 경우, 소정 기준을 만족하지 못한 것으로 평가할 수 있다.

통신부(27)는 AI 프로세서(21)에 의한 AI 프로세싱 결과를 외부 전자 기기로 전송할 수 있다.

여기서 외부 전자 기기는 IoT 디바이스로 정의될 수 있다. 또한, 상기 AI 장치(20)는 상기 사용자 단말, 모바일 디바이스 및/또는 가전 기기와 통신하는 다른 사용자 단말, 모바일 디바이스, 가전 기기 또는 5G 네트워크로 정의될 수 있다. 한편, 상기 AI 장치(20)는 사용자 단말, 모바일 디바이스 및/또는 가전 기기 내에 구비된 AI 모듈에 기능적으로 임베딩되어 구현될 수도 있다. 또한, 상기 5G 네트워크는 IoT 디바이스의 제어를 수행하는 서버 또는 모듈을 포함할 수 있다.

한편, 도 4에 도시된 AI 장치(20)는 AI 프로세서(21)와 메모리(25), 통신부(27) 등으로 기능적으로 구분하여 설명하였지만, 전술한 구성요소들이 하나의 모듈로 통합되어 AI 모듈로 호칭될 수도 있음을 밝혀둔다.

이하에서는 도 5 및 도 6을 참조하여 본 발명의 일 실시 예에 따른 IoT 디바이스를 이용하여 사용자에게 서비스를 제공하는 시스템에 대하여 설명한다. 우선, 도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 IoT 디바이스를 이용하여 사용자에게 서비스를 제공하는 시스템을 나타내는 개념도이다.

도 5를 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 IoT 디바이스를 이용하여 사용자에게 서비스를 제공하는 시스템(30)은 복수의 서버들(110, 120) 및 복수의 IoT 디바이스들(330, 340, 350)을 포함한다. 복수의 서버들(110, 120)은 제1 서버(110) 및 제2 서버(120)로 분류될 수 있으며, 2개의 서버로 구성되는 것에 그치지 않고 더 많은 서버들을 포함할 수 있다. 이 때, 복수의 서버들(110, 120)이 2개의 서버보다 더 많은 서버를 포함할 경우, 각각의 서버들은 제1, 제2, 제3 내지 제n 서버로 분류될 수 있다.

여기서, 제1 서버(110)는 클라우드 환경에서 구동되는 서버 또는 클라우드 환경을 제공하는 서버로 구성될 수 있다. 또한, 제2 서버(120)는 전자 소프트웨어 유통망(Electronic Software Distribution)으로 구성될 수 있다.

또한, 복수의 IoT 디바이스들(330, 340, 350)은 컴퓨터(330), 모바일 디바이스(340) 및 가전 디바이스(350)를 포함한다. 여기서, 컴퓨터(330)는 PC 및 노트북과 같은 컴퓨팅 디바이스를 포함하며, 모바일 디바이스(340)는 태블릿, 스마트폰과 같은 휴대용 디바이스를 포함한다. 또한, 가전 디바이스(350)는 세탁기, 냉장고, 건조기, 오븐, 공기 청정기, 김치냉장고, 정수기, 식기세척기, 전자레인지, 스타일러, 청소로봇, 안마의자와 같이 다양한 전자 디바이스를 포함할 수 있다. 따라서, 도 5에서 가전 디바이스(350)는 세탁기와 냉장고 등을 포함하는 것으로 도시되어 있다. 한편, 본 발명에서의 IoT 디바이스는 도 5에 도시된 디바이스들 이외에도, TV(310, 도 8 참조)와 에어컨(320, 도 12 참조)도 포함할 수 있다.

도 5를 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 IoT 디바이스를 이용하여 사용자에게 서비스를 제공하는 시스템(30)은, 사용자가 제2 서버(120)에 등록된 어플리케이션이나 소프트웨어를 다운로드할 수 있는 컨텐츠로 구매하거나 구독하면, 해당 어플리케이션이나 소프트웨어가 제2 서버(120)로부터 제1 서버(110)로 다운로드(D1)되고, 다운로드된 어플리케이션이나 소프트웨어는 제1 서버(110)상에서 구동된다. 그리고, 개별 IoT 디바이스(330, 340, 350)는 제1 서버(110)에서 구동되는 어플리케이션이나 소프트웨어의 제어에 의해 기능을 구동한다. 따라서, 제1 서버(110)는 제어 신호를 생성하여 IoT 디바이스들(330, 340, 350)로 전송할 수 있도록 구성된다.

한편, 제1 서버(110)는 IoT 디바이스들(330, 340, 350)을 인식하고, 인식된 IoT 디바이스를 제어할 수 있는 어플리케이션이나 소프트웨어를 제2 서버(120)에서 탐색하고 사용자에게 추천할 수 있다. 또한, 제1 서버(110)는 사용자의 IoT 디바이스 사용 이력을 분석하여, 사용자가 특정 IoT 디바이스(330, 340, 350)의 특정 기능을 얼마나 자주 사용하였는지 파악할 수 있다. 그리고, 해당 IoT 디바이스의 기능을 구동하기 위해 필요하거나 최적인 어플리케이션 또는 소프트웨어를 제2 서버(120)에서 탐색하여 사용자에게 추천할 수 있다.

한편, 복수의 IoT 디바이스들(330, 340, 350)은 각각, IoT 디바이스의 고유 정보(모델명, 펌웨어 버전, 네트워크 아이디, 제품 사양 등), IoT 디바이스의 현재 상태 데이터(Status Data) 및/또는 제1 서버(110)로부터 전송된 제어 신호에 대한 피드백(feedback)을 제1 서버(110)로 전송할 수 있다. 제1 서버(110)는 각각의 IoT 디바이스들(330, 340, 350)로부터 전송된 피드백과 상태 데이터를 통해 IoT 디바이스들(330, 340, 350) 각각의 상태를 파악할 수 있고, 제1 서버(110)가 각각의 IoT 디바이스들(330, 340, 350)을 제어한 결과를 파악할 수 있다.

제2 서버(120)는 사용자가 구매하거나 구독하기를 원하는 어플리케이션이나 소프트웨어를 보유하고 있다. 예를 들어, 이러한 제2 서버(120)는 ‘애플’의 '앱 스토어’로 구현되거나, ‘구글’의 ‘플레이스토어’로 구현될 수 있다. 또한, 제2 서버(120)는 '앱 스토어’, ‘플레이스토어’와 유사하게 구현될 수도 있다.

각각의 IoT 디바이스(330, 340, 350)들은 제2 서버(120)와 직접 네트워크로 연결될 수 있으며, 제2 서버(120)로부터 사용자가 구매하거나 구독한 어플리케이션 또는 소프트웨어를 직접 다운로드하여 저장하고, 다운로드 된 어플리케이션이나 소프트웨어를 실행하도록 구성될 수도 있다.

다만, 상술한 바와 같이, 본 실시 예에 도시된 개별 IoT 디바이스들(330, 340, 350)의 제조사가 다른 경우, 사용자는 개별 IoT 디바이스(330, 340, 350)를 사용하기 위한 어플리케이션이나 소프트웨어가 모두 다를 수 있으며, 특정 어플리케이션이나 소프트웨어는 제조사 별로 호환되는 IoT 디바이스의 제한이 있을 수 있다. 또한, 사용자가 개별 IoT 디바이스(330, 340, 350)를 선택적으로 사용할 때마다, 사용 중인 IoT 디바이스를 이용하여 제2 서버(120)로부터 어플리케이션이나 소프트웨어를 다운로드 받을 경우, 많은 시간과 노력이 소모된다.

따라서, 본 실시 예에 따른 시스템(30)은 이러한 불편을 해소하기 위해서, 제1 서버(110)가 개별 IoT 디바이스의 실행이나 제어에 필요한 어플리케이션 또는 소프트웨어를 자동으로 탐색하고, 실행시켜서 개별 IoT 디바이스를 제어하고, 제어 중인 상황이나 결과를 사용자에게 제공할 수 있다.

도 6을 참조하여, 본 실시 예에 따른 시스템(30)의 구체적인 구성에 대하여 좀 더 자세하게 설명한다. 도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 IoT 디바이스를 이용하여 사용자에게 서비스를 제공하는 시스템의 구성을 나타내는 블록도이다.

도 6을 참조하면, 본 실시 예에 따른 시스템(30)이 구현된 일 예시로서, 사용자의 집(h)에 배치된 TV(310), 에어컨(320), PC(330), 스마트폰을 포함하는 모바일 디바이스(340) 및 세탁기, 공기 청정기, 식기 세척기와 같은 가전 기기를 포함하는 다른 IoT 디바이스(350)를 제어하는 시스템(30)이 도시되어 있다. 또한, TV(310), 에어컨(320), PC(330), 모바일 디바이스(340) 및 다른 IoT 디바이스(350)는 모두 제1 서버(110) 및 제2 서버(120와 네트워크 연결되어 있다.

여기서, 제1 서버(110)는 리소스 수집부(1101), 사용자 계정부(1102), 메시지 처리부(1103), 인터페이스부(1104) 및 사용자 서비스부(1105)를 포함한다.

리소스 수집부(1101)는 각각의 IoT 디바이스들(310, 320, 330, 340, 350)에서 생성되는 상태 데이터를 수집하고, 이를 사용자에게 제공하도록 구성된다.

사용자 계정부(1102)는 개별 IoT 디바이스(310, 320, 330, 340, 350)를 사용하는 모든 사용자에 대한 정보를 보관하고 관리한다. 특히, 사용자 계정부(1102)는 계정 형태로 개별 IoT 디바이스(310, 320, 330, 340, 350)를 사용하는 모든 사용자들의 정보를 분류하고 저장할 수 있다. 또한, 사용자 계정부(1102)는 저장되어 있는 사용자 정보를 이용하여 개별 IoT 디바이스(310, 320, 330, 340, 350)를 사용하는 사용자가 누구인지 식별할 수 있다.

메시지 처리부(1103)는 개별 IoT 디바이스(310, 320, 330, 340, 350)에서 발생한 상태 데이터를 모든 IoT 디바이스가 공유할 수 있도록 처리한다. 또한, 메시지 처리부(1103)는 사용자가 개별 IoT 디바이스(310, 320, 330, 340, 350)를 통해 입력한 음성 또는 텍스트 메시지를 인식하고, 인식된 음성이나 텍스트에 따라 IoT 디바이스(310, 320, 330, 340, 350)가 기능을 실행하도록 할 수 있다.

또한, 메시지 처리부(1103)는 특정 IoT 디바이스를 통해 입력된 사용자의 음성 또는 텍스트 메시지를 다른 IoT 디바이스에 전달하거나, 다른 IoT 디바이스에도 출력되도록 할 수 있다. 예를 들어, 모바일 디바이스(340)가 스마트 폰으로 구현되고, 사용자가 스마트 폰(340)에 음성 또는 텍스트를 입력하면, 메시지 처리부(1103)는 TV(310), PC(330) 및/또는 다른 IoT 디바이스(350)에 사용자가 입력한 음성 또는 텍스트를 전달하며, 해당 기기에서 사용자가 입력한 음성이나 텍스트가 출력되도록 할 수 있다.

인터페이스부(1104)는 사용자가 제1 서버(110)를 직접 사용하거나 제어하기 위해 사용하는 인터페이스로 구성되며, 이러한 인터페이스는 키보드, 마우스, 터치패드와 같은 기존의 입력형 인터페이스로 구성될 수도 있지만, 사용자의 음성, 얼굴, 동공, 지문 등을 통해 사용자가 제1 서버(110)에 명령을 입력하도록 구성될 수도 있다.

또한, 사용자 서비스부(1105)는 사용자가 제2 서버(120)로부터 구매하거나 구독한 어플리케이션 또는 소프트웨어가 다운로드되어 저장되는 공간이다. 또한, 사용자 서비스부(1105)는 다운로드 된 어플리케이션이나 소프트웨어를 실행시킬 수 있도록 구성된다. 이를 위해, 사용자 서비스부(1105)는 CPU 및/또는 GPU를 포함하도록 구성될 수 있으며, 인공지능 학습 능력을 구비한 CPU 및/또는 GPU를 포함할 수도 있다.

이 외에도 도 6에 도시되어 있지는 않지만, 제1 서버(110)는 도 4에 도시된 AI 프로세서(21)를 포함할 수 있다. 그리고, 제1 서버(110)는 AI 프로세서(21)의 데이터 학습부(22)를 사용하여 사용자의 IoT 디바이스 사용 이력을 학습하고, 사용자에게 추천할 어플리케이션이나 소프트웨어를 분류할 수 있다. 또한, 제1 서버(110)는 AI 프로세서(21)의 데이터 학습부(22)를 사용하여 사용자의 생활 패턴을 파악하고, 사용자가 필요할 것이라고 예상되는 상품이나 해당 상품에 대한 광고를 예측하여 사용자에게 제공할 수 있다.

제2 서버(120)는 사용자가 구매하거나 구독할 수 있는 어플리케이션(1201) 또는 소프트웨어(1201)가 저장되어 있다. 사용자는 결제 시스템을 통해 제2 서버(120)에서 어플리케이션이나 소프트웨어(1201)를 구매하거나 구독할 수 있다.

한편, 집(h)에 배치된 다양한 IoT 디바이스들(310, 320, 330, 340, 350)은 모두 서로 다른 기능을 가지도록 구성되므로, 도 6에 도시된 IoT 디바이스들(310, 320, 330, 340, 350)의 구성 또는 블록은 어디까지나 설명의 편의를 위해 예시적으로 도시된 것에 불과하다.

예를 들어, TV(310)는 디스플레이부(3101)를 포함하도록 구성될 수 있다. 에어컨(320)은 전원 스위치(3201), 온도 설정부(3202), 전력 소비 측정기(3203)를 포함하도록 구성될 수 있다. 또한, PC(330)는 전원 스위치(3301)와 전력 소비 측정기(3302)를 포함하도록 구성될 수 있다. 모바일 디바이스(340)는 다양한 센서들을 포함하는 센싱부(3401) 및 전력 소비 측정기(3402)를 포함하도록 구성될 수 있다.

또한, 본 실시 예에 따른 시스템(30)은 집(h)에 배치된 IoT 디바이스들(310, 320, 330, 340, 350)을 효율적으로 제어하기 위해서, 메인 디바이스와 서브 디바이스를 구분할 수 있다.

예를 들어, 도 6에 도시된 바와 같이, 본 실시 예에 따른 시스템(30)은 집(h)에 배치된 IoT 디바이스들(310, 320, 330, 340, 350) 중에서 TV(310)를 메인 디바이스로 선택하고, 그 이외의 IoT 디바이스들(320, 330, 340, 350)은 서브 디바이스로 분류할 수 있다. 이 경우, TV(310)는 다른 IoT 디바이스들(320, 330, 340, 350)에서 발생된 상태 데이터를 수신하여 처리한 후, 디스플레이부(3101)를 통해 디바이스 별 상태 데이터를 디스플레이 할 수 있다.

또한, TV(310)는 제1 서버(310)로부터 제어 신호를 수신하여 다른 IoT 디바이스들(320, 330, 340, 350)에 이러한 제어 신호를 릴레이할 수 있다. 그리고, 제1 서버(310)는 사용자에게 제공할 정보, 즉 추천 어플리케이션이나 추천 상품을 TV(310)의 디스플레이부(3101)를 통해 출력할 수도 있다.

도 7을 참조하여, 사용자가 본 실시 예에 따른 시스템(30)을 사용하여, IoT 디바이스들(320, 330, 340, 350)의 기능을 구동하는 사용 예를 설명한다. 도 7은 본 발명에 따른 시스템을 사용하여 사용자에게 서비스를 제공하는 시나리오를 예시적으로 나타내는 도면이다.

도 7을 참조하면, 사용자는 제2 서버(120)로부터 소프트웨어나 어플리케이션(이하에서는, 앱이라고 한다.)(1201)을 구매할 수 있다. 제2 서버(120)에서 구매한 앱(1201)은 제1 서버(110)에 다운로드 된다(D1). 이 때, 다운로드 된 앱(1201)은 적어도 하나 이상의 서비스를 특정 IoT 디바이스(320, 330, 340, 350 중 어느 하나) 또는 두 개 이상의 IoT 디바이스들(320, 330, 340, 350)이 가진 기능을 제어하여, 사용자에게 제공할 서비스가 구현되도록 한다.

예를 들어, 도 7에 도시된 바와 같이, 사용자가 제2 서버(120)에서 구매한 앱(1201)은 집(h)에 배치된 다양한 IoT 디바이스들(320, 330, 340, 350)이 서로 연동(f1)되도록 하는 서비스를 제공하도록 구성될 수 있다. 즉, 제1 서버(110)가 앱(1201)을 실행시키고, 스마트폰(340)이 SNS 메시지를 수신하면, 집(h)에 배치된 PC(330) 및 다른 IoT 디바이스들(350)은 스마트폰(340)이 수신한 SNS 메시지를 디스플레이 할 수 있다.

또 다른 예를 들면, 앱(1201)은 사용자의 음성을 인식하고, 인식된 음성을 인공지능 학습하여 응답(f2)하는 서비스를 제공하도록 구성될 수 있다. 즉, 제1 서버(110)가 앱(1201)을 실행시키고, PC(330)에 사용자의 음성 명령이 인식되면, PC(330)는 사용자가 발화한 음성 명령을 인공지능 학습하여 사용자의 의도를 판단하고, 사용자의 의도에 대응하는 응답을 실행할 수 있다.

또 다른 예를 들면, 앱(1201)은 특정 IoT 디바이스(320, 330, 340, 350 중 어느 하나)를 사용하여 집(h)을 관리(f3)하는 홈 로봇 서비스를 제공하도록 구성될 수 있다. 즉, 제1 서버(110)가 앱(1201)을 실행시키면, 다른 IoT 디바이스들(350) 중 하나인 냉장고(350)는 현재 집(h)에서 작동 중인 IoT 디바이스들을 파악할 수 있다. 그리고, 냉장고(350)는 제1 서버(110) 및 앱(1201)의 제어에 의해 작동 중인 IoT 디바이스들 중에서 사용자의 입력 대기 중인 디바이스들을 파악한다. 이후, 냉장고(350)는 사용자 입력 대기 중인 디바이스들을 절전 모드로 전환하거나, 전원을 오프(off)하여 해당 디바이스에 소모되는 전력 소모량을 최소화 할 수 있다. 그리고, 냉장고(350)는 내장된 디스플레이부를 통해 각 디바이스의 현재 상태를 표시하여, 제1 서버(110)가 앱(1201)을 실행시켜 집(h)을 관리(f3)하고 있음을 사용자에게 알려줄 수 있다.

또 다른 예를 들면, 앱(1201)은 특정 IoT 디바이스(320, 330, 340, 350 중 어느 하나)를 사용하여 영상 인식(f4) 서비스가 제공되도록 구성될 수도 있다. 즉, 제1 서버(110)가 앱(1201)을 실행시키면, PC(330)는 내장된 카메라를 사용하여 사용자의 안면이나 사용자의 동공을 인식할 수 있다. 또한, 제1 서버(110)가 앱(1201)을 실행시키면, PC(330)는 내장된 카메라를 사용하여 사용자의 움직임을 인식할 수 있다. 그리고, PC(330)는 사용자의 안면 인식 또는 동공 인식 결과에 따라 로그인을 실행할 수 있다. 또한, PC(330)는 사용자의 움직임을 인식하여 사용자의 건강 상태를 판단하고, 판단 결과를 화면에 출력할 수도 있다.

또 다른 예를 들면, 앱(1201)은 특정 IoT 디바이스(320, 330, 340, 350 중 어느 하나)를 사용하여 사용자의 수면을 모니터링(f5)하는 서비스를 제공하도록 구성될 수 있다. 즉, 제1 서버(110)가 앱(1201)을 실행시키면, 모바일 디바이스인 스마트폰(340)은 수면 중인 사용자의 상태를 센싱하여, 사용자의 수면 상태를 파악하고 그 결과를 화면으로 출력할 수 있다.

이렇게 제1 서버(110)가 앱(1201)을 실행시키고 개별 IoT 디바이스를 제어하기 위해서, 본 실시 예에 따른 사용자 서비스부(1105)는 제2 서버(120)로부터 다운로드되고 저장 중인 어플리케이션 또는 소프트웨어를 실행시켜, 개별 IoT 디바이스에 대한 제어 신호 또는 명령을 생성한다. 그리고, 제1 서버(110)는 생성된 제어 신호 또는 제어 명령을 개별 IoT 디바이스로 전송하여 제1 서버(110)가 개별 IoT 디바이스를 직접 제어할 수 있도록 한다.

또한, 제1 서버(110)는 클라우드 환경에서 구현되는 클라우드 서버일 수 있으며, 제1 서버(110)가 직접 클라우드 환경을 제공하도록 구성될 수도 있으므로 사용자 서비스부(1105)는 클라우드 환경에서 제2 서버(120)로부터 다운로드한 앱(1201)을 실행시킬 수 있다.

이하에서는 도 8, 도 9a 및 도 9b를 참조하여, 본 발명에 따른 시스템(30)이 IoT 디바이스를 이용하여 사용자에게 서비스를 제공하는 시나리오의 또 다른 예를 설명한다. 도 8은 본 발명에 따른 시스템이 사용자에게 제공하는 서비스에 따라 TV를 통해 특정 정보를 디스플레이 하는 것을 나타내는 도면이다.

만약, 사용자가 제2 서버(120)로부터 소비 전력을 모니터링할 수 있는 앱(1201a)을 구매하였다고 가정할 경우, 도 8에 도시된 바와 같이, 제1 서버(110)의 사용자 서비스부(1105)는 제2 서버(120)로부터 소비 전력 모니터링 앱(1201a)을 다운로드할 수 있다.

또한, 소비 전력 모니터링 앱(1201a)은 사용자가 생활하는 공간인 집(h)에 배치된 모든 IoT 디바이스들의 소비 전력을 모니터링 할 수 있으며, 이를 위해 개별 IoT 디바이스들의 소비 전력량을 수집하고 분류하여 그래프나 도표로 출력할 수 있다고 가정한다.

이 경우, 사용자 서비스부(1105)는 소비 전력 모니터링 앱(1201a)을 실행하여 앱(1201a)이 제1 서버(110) 상에서 구동되도록 한다. 소비 전력 모니터링 앱(1201a)은 제1 서버(110) 상에서 실행되면서, 사용자의 집(h)에 배치된 개별 IoT 디바이스들의 소비 전력량에 대한 데이터 수집 요청을 생성할 수 있다. 사용자 서비스부(1105)는 이러한 앱(1201a)의 요청을 리소스 수집부(1101)로 전달하고, 리소스 수집부(1101)는 이러한 소비 전력 모니터링 앱(1201a)의 요청에 따라, 개별 IoT 디바이스들로부터 전송된 상테 데이터를 분류하여 IoT 디바이스마다 소비 전력량을 수집할 수 있다.

소비 전력 모니터링 앱(1201a)은 리소스 수집부(1101)에서 수집하고 분류한 소비 전력량을 분석하여, 시간-디바이스 별 소비 전력량을 그래프, 도표, 도형, 텍스트, 아이콘 및 이미지를 포함하는 그래픽(g1)으로 표현할 수 있다. 한편, 사용자 서비스부(1105)는 이러한 그래픽(g1)을 TV(310)로 출력하여, 사용자가 IoT 디바이스 별로 소모되는 전력량을 인지할 수 있도록 할 수 있다.

또한, 소비 전력 모니터링 앱(1201a)이 생성하여 TV(310)에 출력되는 그래픽(g1)은 도 9a 및 도 9b에 도시된 바와 같이 다양한 정보를 포함하도록 구성될 수 있다. 도 9a 및 도 9b는 도 8에 도시된 그래픽(g1)의 일 예를 나타낸 도면이다. 다만, 도 9a 및 도 9b는 그래픽(g1)이 구성되는 형태를 예시적으로 나타낸 것에 불과하다.

한편, 소비 전력 모니터링 앱(1201a)은 도 9a 및 도 9b에 도시된 바와 같이, 설정 인터페이스(i1, i4), 그래프(i2) 및 아이콘(i3)을 포함하는 그래픽(g1)을 생성할 수 있으며, 사용자 서비스부(1105)는 이러한 그래픽(g1)을 TV(310)로 출력하여, 사용자가 소비 전력 모니터링 앱(1201a)과 인터랙션(interaction)할 수 있도록 한다.

도 9a 및 도 9b를 참조하면, 설정 인터페이스(i1, i4)는 전력 사용량이 일정량을 초과하면 경고가 발생하도록 알람을 설정할 수 있으며, 에어컨(320)과 같은 특정 IoT 디바이스의 모드를 절전 모드로 설정할 수 있는 인터페이스로 구성된다.

한편, 도 9a 및 도 9b에 도시된 그래프(i2)는 일정한 기간인 “8월 1일부터 8월 31일” 사이에 사용자의 집(h)에서 소모된 전력량의 총량을 그래프로 나타내고 있다. 또한, 그래프(i2)는 소모 전력량의 예측 값이나 경고 값을 설정하여, 사용자가 전력 사용량에 따라 행동을 취할 수 있도록 할 수도 있다.

그리고, 도 9a 및 도 9b에 도시된 아이콘(i3)은 개별 IoT 디바이스마다 사용한 전력량을 직관적으로 표시하고 있다.

따라서, 사용자는 설정 인터페이스(i1, i4), 그래프(i2) 및 아이콘(i3)을 포함하는 그래픽(g1)이 TV(310)에 표시되므로, 집(h)에서 소모된 전력량을 쉽게 파악할 수 있으며, 개별 IoT 디바이스마다 소비 전력 모니터링 앱(1201a)을 다운로드하여 설치할 필요가 없으므로, 사용자가 앱(1201a)을 사용하기가 편해진다.

이하에서는 도 10을 참조하여, 본 발명에 따른 시스템(30)이 IoT 디바이스를 이용하여 사용자에게 서비스를 제공하는 시나리오의 또 다른 예를 설명한다. 도 10은 본 발명에 따른 시스템이 사용자에게 개인 비서 서비스를 제공하는 시나리오를 나타내는 도면이다.

우선, 사용자는 제2 서버(120)에서 알림 서비스(f6) 및 개인 비서 서비스(f7)를 제공할 수 있는 앱(1201)을 구매하였다고 가정한다. 그리고 이러한 앱(1201)은 제1 서버(110)에 다운로드되어 사용자 서비스부(1105)에 의해 실행되고 있다고 가정한다. 알림 서비스(f6) 및 개인 비서 서비스(f7)를 제공할 수 있는 앱(1201)은 적어도 하나 이상의 IoT 디바이스를 이용하여 개별 IoT 디바이스의 상태, 알람 또는 사용자의 일정 등을 출력하도록 구성된 앱이라고 가정한다.

도 10을 참조하면, 다른 IoT 디바이스(350) 중 하나인 세탁기가 세탁을 완료하여, 세탁이 완료되었다는 메시지(v1)를 생성할 수 있다. 이러한 메시지(v1)는 텍스트로 구성된 메시지와 음성으로 구현된 메시지를 모두 포함한다.

한편, 세탁기(350)는 네트워크로 연결되어 있는 제1 서버(110)를 비롯하여, TV(310), PC(330) 및 모바일 디바이스(340)에 세탁 완료에 관한 메시지(v1)를 전송할 수 있다. 이 경우, 알림 서비스(f6) 및 개인 비서 서비스(f7)를 제공할 수 있는 앱(1201)은 세탁기(350)로부터 전송된 세탁 완료 메시지(v1)를 개인 비서 이미지(i5)와 함께 복수의 IoT 디바이스를 통해 출력시킬 수 있다. 따라서, 도 10에 도시된 바와 같이, TV(310), PC(330), 모바일 디바이스(340) 및 냉장고와 같은 다른 IoT 디바이스(350)는 디스플레이부를 통해 개인 비서 이미지(i5)를 출력할 수 있다. 또한, 도 10에 도시된 바와 같이, TV(310), PC(330), 모바일 디바이스(340) 및 냉장고와 같은 다른 IoT 디바이스(350)는 디스플레이부나 스피커부를 통해 세탁 완료 메시지(v1)를 출력할 수 있다. 따라서, 사용자는 다양한 IoT 디바이스에서 출력되는 세탁 완료 메시지(v1)를 통해 세탁이 완료되었음을 인지할 수 있다.

또한, 제1 서버(110)는 어플리케이션이나 소프트웨어를 제작할 수 있는 제1 개발용 콘솔 또는 제1 도구를 개발자들에게 제공할 수 있다. 사용자들은 제1 서버(110)에 앱(1201)의 사용 후기 및 디바이스 사용 후기를 업로드 할 수 있으므로, 개발자들이 사용자들의 피드백을 직접 확인하고, 사용자들이 필요로하는 서비스를 제공하는 어플리케이션이나 소프트웨어를 제1 개발용 콘솔 또는 제1 도구로 제1 서버(110) 상에서 개발할 수 있다.

이하에서는, 도 11을 참조하여, 본 발명의 다른 실시 예에 따른 시스템(40)이 클라우드 환경에서 구동되는 시나리오에 대하여 설명한다. 도 11은 본 발명의 다른 실시 예에 따른 시스템이 클라우드 환경으로 구성된 예시를 나타내는 도면이다.

도 11을 참조하면, 본 실시 예에 따른 시스템(40)은 클라우드 환경으로 구성되기 위해, IoT 디바이스들의 상태 데이터를 수집하고 제어 신호를 릴레이하는 제1 서버(210)와 앱(1201)을 직접적으로 실행시키는 제3 서버(130)를 포함한다. 본 실시 예에서 언급되는 제1 서버(210) 및 제3 서버(130)는 도 6에 도시된 제1 서버와(110)와 동일한 구성을 포함할 수 있다. 하지만, 본 실시 예에서 언급되는 제1 서버(210) 및 제3 서버(130)는 반드시 도 6에 도시된 제1 서버(110)와 동일하게 구성될 필요는 없다. 다만, 본 실시 예에서 언급되는 제1 서버(210) 및 제3 서버(130)는 도 6에 도시된 제1 서버(110)가 포함하는 사용자 서비스부(1105)와 동일한 사용자 서비스부(2105, 2106)를 포함한다. 본 실시 예에서는 제1 서버(210)에 포함되는 사용자 서비스부를 제1 사용자 서비스부(2105)라고 하고, 제3 서버(130)에 포함되는 사용자 서비스부를 제2 사용자 서비스부(2106)라고 할 수 있다.

도 11을 참조하면, 제1 서버(210)는 리소스 수집부(1101)와 제1 사용자 서비스부(2105)를 포함하며, 제3 서버(130)는 제2 사용자 서비스부(2106)를 포함한다. 그리고, 제1 서버(210)와 제3 서버(130)는 네트워크로 연결되어 있다.

제1 서버(210)는 리소스 수집부(1101)를 통해 개별 IoT 디바이스의 상태 데이터를 수집하고, 이를 제3 서버(130)로 전송한다. 도 11에 도시된 본 실시 예에서는 리소스 수집부(1101)가 에어컨(320)의 상태 데이터를 수집하는 것이 예시로 도시되어 있다.

한편, 제3 서버(130)는 제1 서버(210)로부터 전송된 개별 IoT 디바이스의 상태 데이터를 이용하여, IoT 디바이스를 인식하며, 제2 서버(120)에서 해당 IoT 디바이스의 제어에 적합한 앱을 선택하고 다운로드할 수 있다. 또한, 제3 서버(130)는 사용자가 앱을 구매한 이력에 따라, 제2 서버(120)로부터 앱을 다운로드하여 제2 사용자 서비스부(2106)에 앱을 저장할 수 있다.

도 11에 도시된 제2 사용자 서비스부(2106)는 사용자의 음성을 인식하고 인공지능 학습하여 응답(f2)하는 서비스를 제공하는 앱(1201b)을 제2 서버(120)로부터 다운로드하여 저장하고 있는 것을 예시로 도시하고 있다.

도 11에 도시된 예시 및 상술한 바에 따라, 본 실시 예에 따른 시스템(40)이 사용자에게 서비스를 제공하기 위하여 IoT 디바이스를 제어하는 시나리오를 설명하면 다음과 같다.

사용자는 사무실에 설치된 에어컨(320)이 사용자의 음성을 인식하여 작동되길 원한다. 그리고, 사용자는 에어컨(320)이 음성 인식 기능을 수행할 수 있도록 하기 위해서, 제2 서버(120)에서 음성 인식 및 응답 서비스를 제공하는 앱(1201b)를 구매하였다.

이 경우, 제3 서버(130)는 앱(1201b)을 제2 서버(120)로부터 다운로드하여 실행하고, 제1 서버(210)는 리소스 수집부(1101)를 통해 에어컨(320)의 상태 데이터를 수집하여 제3 서버(130)로 전송한다. 제3 서버(130)는 제2 사용자 서비스부(2106)에서 실행 중인 앱(1201b)을 통해, 에어컨(320)의 상태 데이터를 처리하고, 에어컨(320)에 대한 제어 신호를 생성하여 제1 서버(210)로 전송한다. 제1 서버(210)는 제1 사용자 서비스부(2105)가 제3 서버(130)에서 전송된 제어 신호를 에어컨(320)으로 릴레이하고, 에어컨(320)은 전송된 제어 신호에 의해 기능이 작동된다.

한편, 제1 서버(210)의 제1 사용자 서비스부(2105)는 에어컨(320)의 상태 데이터 및/또는 제2 사용자 서비스부(2106)에서 전송된 제어 신호를 분석하여, 사용자에게 에어컨(320)에 대한 정보를 표시할 수 있는 앱(1201c)을 제2 서버(120)에서 검색한다. 제1 서버(210)가 제2 서버(120)에서 에어컨(320)에 대한 정보를 표시할 수 있는 앱(1201c)을 찾아내면, 사용자가 사용하고 있는 모바일 디바이스(340)에 해당 앱(1201c)을 추천하는 알림을 전송한다. 이후, 사용자가 제2 서버(120)에서 앱(1201c)을 구매하면, 제1 서버(210)는 앱(1201c)을 다운로드하여 제1 사용자 서비스부(2105)에 저장하고 실행한다.

앱(1201c)은 리소스 수집부(1101)를 통해 수집된 통해 에어컨(320)의 상태 데이터를 분석하여 그래픽(g2)으로 표현하고, 제1 서버(210)는 모바일 디바이스(340)의 디스플레이부를 통해 그래픽(g2)을 출력하여, 사용자가 에어컨(320)의 상태를 파악할 수 있도록 한다. 또한, 사용자는 그래픽(g2)과 인터랙션을 하여 에어컨(320)의 작동 모드를 설정할 수도 있다.

이하에서는 도 12를 참조하여, 본 발명의 또 다른 실시 예에 따라 IoT 디바이스를 이용하여 사용자에게 서비스를 제공하는 시스템(50)에 대하여 설명한다. 도 12는 본 발명의 또 다른 실시 예에 따른 시스템을 나타내는 도면이다.

본 실시 예에 따른 시스템(50)은 사용자가 구매할 수 있는 상품이 등록된 서버 및/또는 해당 상품에 대한 콘텐츠를 보관하는 서버를 더 포함할 수 있다. 여기서, 사용자가 구매할 수 있는 상품이 등록된 서버는 제4 서버(140)로 지칭되고, 상품에 대한 콘텐츠를 보관하는 서버는 제5 서버(150)로 지칭될 수 있다.

한편, 도 12를 참조하면, 본 발명의 또 다른 실시 예에 따른 시스템(50)은 도 6에 도시된 제1 서버(110)와 동일한 서버를 포함한다. 다만, 본 발명의 일 실시 예에 따른 시스템(30)에 비하여, 본 실시 예에 따른 시스템(50)은 앱이 제공하는 서비스와 연관된 상품 및 해당 상품에 대한 정보가 등록된 제4 서버(140)와 상기 제4 서버(140)에 등록된 상품에 대한 광고 또는 콘텐츠를 보관하는 제5 서버(150)를 더 포함한다는 것이 차이점이다.

제4 서버(140)는 이커머스(e-commerce)를 구현하는 서버로 구성될 수 있다. 즉, 제4 서버(140)는 컴퓨터　등을 이용해 인터넷과 같은　네트워크　상에서 이루어지는 제품이나　용역을 사고파는 거래행위가 이루어지는 가상의 공간으로 구현될 수 있다. 따라서, 제4 서버(140)는 전자적 매체(시스템)를 이용하여　월드 와이드 웹을 사용하여 가상 공간(Cyberspace)을 장터, 즉 마켓으로 활용하도록 구성될 수 있다.

제5 서버(150)는 콘텐츠　호스팅　웹사이트로 구성될 수 있다. 그리고 콘텐츠는 제4 서버(140)에 등록된 상품에 대한 광고를 포함한다.

본 실시 예에서 제1 서버(110)는 사용자가 IoT 디바이스를 사용한 이력, 구매한 앱의 이력 및/또는 앱을 통하여 제공받은 서비스의 이력을 학습하여, 제4 서버(140)에서 사용자가 제공받은 서비스와 연관된 상품을 검색하고, 해당되는 상품 및 상품에 대한 정보를 사용자에게 제공하거나 추천할 수 있다.

또한, 본 실시 예에 따른 제1 서버(110)는 사용자에게 추천할 상품을 검색하면서, 제5 서버(150)에 해당 상품과 관련된 콘텐츠를 검색하여, 상품을 추천하면서 동시에 콘텐츠를 사용자에게 제공할 수 있다.

도 12를 참조하여, 본 실시 예에 따른 제1 서버(110)가 사용자에게 상품 및 광고를 추천하는 시나리오의 일 예시를 설명한다.

사용자는 사업장에 배치된 에어컨(320)을 사용하면서, 공기 청정 모드를 일주일에 5회, 매번 1시간 이상 정기적으로 사용한 이력을 가지고 있다고 가정한다. 이 경우, 제1 서버(110)는 리소스 수집부(1101)를 통해 에어컨(320)의 사용 이력을 수집하고 분석하여, 사용자가 에어컨(320) 사용시 주로 사용하는 모드가 공기 청정 모드인 것을 파악할 수 있다.

제1 서버(110)의 사용자 서비스부(1105)는 이러한 사용자의 사용 이력을 인공지능 학습하여, 사용자가 에어컨(320)을 사용하는 의도가 실내 온도의 조절 외에 공기를 정화하고자 하는 의도가 있다고 판단할 수 있다. 그리고, 사용자 서비스부(1105)는 제4 서버(140)에 등록된 상품 중 '공기 청정기'를 검색할 수 있다. 또한, 사용자 서비스부(1105)는 제5 서버(150)에서 '공기 청정기'와 관련된 광고 및 다양한 사용 후기를 검색할 수 있다.

제1 서버(110)는 제4 서버(140) 및 제5 서버(150)를 검색한 결과를 TV(310), PC(330), 모바일 디바이스(340)에 포함된 디스플레이부를 통해 출력할 수 있으며, 사용자는 '공기 청정기'에 대한 상품 정보를 제공받을 수 있다.

이와 같이, 본 발명에 따라 IoT 디바이스를 이용하여 사용자에게 서비스를 제공하는 시스템을 사용하면, 개별 IoT 디바이스에서 제공되는 기능을 사용하기 위해 사용해야하는 앱들을 모두 클라우드 환경에서 구동시킬 수 있으므로, 사용자가 편리하게 앱을 구매하고 구동시킬 수 있다. 또한, 개별 IoT 디바이스의 제조사가 모두 다르더라도, 사용자는 클라우드 환경에서 매우 다양한 앱을 쉽게 구매하고 구동시킬 수 있으므로, 앱을 제공하는 가격이 절감될 수 있으며, IoT 디바이스의 제조 단가도 낮출 수 있다. 또한, 본 발명에 따라 IoT 디바이스를 이용하여 사용자에게 서비스를 제공하는 시스템을 사용하면, 개발자는 통일화된 플랫폼에서 앱이나 소프트웨어를 쉽게 개발하여, 사용자에게 제공할 수 있으므로, 앱이나 소프트웨어의 개발 및 제작에 드는 시간과 비용을 줄일 수 있다.

이하에서는, 도 13 내지 도 16을 참조하여, 본 발명에 따른 시스템이 IoT 디바이스를 사용하여 사용자에게 서비스를 제공하는 방법에 대하여 설명한다. 한편, 본 발명에 따른 시스템이 IoT 디바이스를 사용하여 사용자에게 서비스를 제공하는 방법에 대하여 설명함에 있어서, 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 시스템들(30, 40, 50)과 동일한 구성은 중복되는 설명을 피하기 위해, 설명을 생략할 수 있으며, 동일한 도면 참조번호를 사용하여 설명할 수 있다.

도 13은 본 발명의 일 실시 예에 따른 시스템이 IoT 디바이스를 사용하여 사용자에게 서비스를 제공하는 방법을 나타내는 순서도이다.

도 13을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 제1 서버(110)는 IoT 디바이스의 기능을 실행시킬 수 있고, 사용자에게 제공될 서비스를 IoT 디바이스가 가진 기능을 통해 구현할 수 있는 어플리케이션이나 소프트웨어가 제2 서버(120)에 등록되어 있는지 확인한다(S110).

그리고, 사용자가 제2 서버(120)에서 어플리케이션이나 소프트웨어를 구매 또는 구독하면, 제1 서버(110)는 제2 서버(120)로부터 해당 어플리케이션 또는 소프트웨어를 다운로드한다(S120).

제1 서버(110)는 다운로드 된 어플리케이션 또는 소프트웨어를 제1 서버(110) 상에서 실행하며(S130), 실행 중인 어플리케이션 또는 소프트웨어는 개별 IoT 디바이스에 대한 제어 신호 또는 명령을 생성한다(S140).

이후 제1 서버(110)는 생성된 제어 신호 또는 명령을 복수의 IoT 디바이스들로 전송함으로서, 복수의 IoT 디바이스들을 제1 서버(110)가 제어한다(S150).

한편, 본 발명의 다른 실시 예에 따른 시스템(40)은 클라우드 환경으로 구성되며, 이러한 시스템(40)을 사용하여 사용자에게 서비스를 제공하는 방법은 도 14에 도시된 바와 같다. 도 14는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 시스템이 IoT 디바이스를 사용하여 사용자에게 서비스를 제공하는 방법을 나타내는 순서도이다.

도 14를 참조하면, 우선 사용자는 제2 서버(120)에 등록된 어플리케이션 또는 소프트웨어를 구매할 수 있고, 제3 서버(130)는 제2 서버(120)로부터 사용자가 구매한 어플리케이션 또는 소프트웨어를 다운로드할 수 있다(S210).

그리고, 제3 서버(130)에 다운로드 된 어플리케이션 또는 소프트웨어는 제3 서버(130) 상에서 실행된다(S220). 한편, 제3 서버(130)에서 실행 중인 어플리케이션 또는 소프트웨어는 IoT 디바이스에 대한 제어 신호 또는 명령을 생성하고(S230), 제3 서버(130)는 생성된 상기 제어 신호 또는 명령을 제1서버로 전송한다(S240).

제1 서버(210)는 전송된 제어 신호 또는 명령을 IoT 디바이스로 릴레이 하고(S250), IoT 디바이스는 릴레이된 제어 신호 또는 명령에 따라 기능을 실행한다. 이후, IoT 디바이스는 기능 실행 결과 및 디바이스의 현재 상태 데이터를 피드백 데이터로 구성하여 제1 서버(210)에 전송한다(S260).

제1 서버(210)는 IoT 디바이스로부터 전송된 피드백 데이터를 IoT 디바이스의 피드백으로 인식하고, 이를 분석하여 IoT 디바이스의 현재 상태가 어떠한지 여부를 판단한다(S270).

한편, 본 발명의 또 다른 실시 예에 따른 시스템(50)은 도 15 내지 도 16에 도시된 방법에 따라 사용자에게 서비스를 제공한다. 도 15는 본 발명의 또 다른 실시 예에 따른 시스템(50)이 IoT 디바이스를 사용하여 사용자에게 서비스를 제공하는 방법을 나타내는 순서도이며, 도 16은 본 발명의 또 다른 실시 예에 따른 시스템(50)이 사용자에게 상품을 추천하는 방법을 나타내는 도면이다.

도 15 및 도 16을 참조하면, 본 발명의 또 다른 실시 예에 따른 시스템(50)은 제1 서버(110)가 리소스 수집부(1101)를 이용하여 IoT 디바이스들 각각의 상태 데이터를 수집한다(S301).

그리고, 제1 서버(110)는 사용자가 IoT 디바이스를 사용한 이력 또는 IoT 디바이스의 기능을 통해 제공된 서비스의 이력을 인공지능 학습한다(S302). 제1 서버(110)는 이러한 이력을 학습한 결과를 바탕으로, 도 16에 도시된 바와 같이, 사용자에게 추천할 상품 및 상기 상품에 대한 정보를 제4 서버(140)에서 수집한다(S3021). 그리고, 제1 서버(110)는 도 16에 도시된 바와 같이, 추천할 상품에 대하여 수집한 정보를 IoT 디바이스를 통해 출력할 수 있다(S3022). 이 때, 사용자는 IoT 디바이스를 통해 추천 상품에 대한 정보를 제공받아, 추천 상품을 구입할 수 있다.

또한, 도 15에 도시된 바와 같이, 제1 서버(110)는 상술한 이력을 학습한 결과를 바탕으로, 제2 서버(120)에 등록된 어플리케이션 또는 소프트웨어 중에서 상기 사용자에게 추천할 어플리케이션이나 소프트웨어가 있는지 검색한다(S310).

그리고, 사용자가 제2 서버(120)에서 어플리케이션이나 소프트웨어를 구매 또는 구독하면, 제1 서버(110)는 제2 서버(120)로부터 해당 어플리케이션 또는 소프트웨어를 다운로드한다(S320).

제1 서버(110)는 다운로드 된 어플리케이션 또는 소프트웨어를 제1 서버(110) 상에서 실행하며(S330), 실행 중인 어플리케이션 또는 소프트웨어는 개별 IoT 디바이스에 대한 제어 신호 또는 명령을 생성한다(S340).

이후 제1 서버(110)는 생성된 제어 신호 또는 명령을 복수의 IoT 디바이스들로 전송함으로서, 복수의 IoT 디바이스들을 제1 서버(110)가 제어한다(S350).

이와 같이, 본 발명에 따른 시스템을 통해 사용자에게 서비스를 제공하는 방법은 IoT 디바이스의 기능을 작동시키는 어플리케이션 또는 소프트웨어가 클라우드 환경에서 구동되므로, IoT 디바이스는 네트워킹에 필요한 하드웨어만 구성으로 포함해도 충분하며, 이로 인해 IoT 디바이스의 제작에 드는 시간과 비용을 절감하고, 원가를 낮출 수 있다.

또한, 본 발명에 따른 시스템을 통해 사용자에게 서비스를 제공하는 시스템 및 방법은 제조사나 서비스 제공 업체 별로 다른 프로토콜 대신, 통일되고 개방된 프로토콜을 제시하여 다양한 개발자들이 IoT 디바이스의 기능을 작동시키는 어플리케이션 또는 소프트웨어 개발에 참여하도록 유도할 수 있다.

더욱이, 본 발명에 따른 시스템을 통해 사용자에게 서비스를 제공하는 방법은 사용자의 디바이스 사용 패턴을 학습하여, 패턴에 따라 최적의 어플리케이션, 소프트웨어를 사용자에게 제공하므로, 사용자는 IoT 디바이스를 사용함에 있어서 편의성이 증대된다.

본 발명은, 프로그램이 기록된 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체는, 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀 질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체의 예로는, HDD(Hard Disk Drive), SSD(Solid State Disk), SDD(Silicon Disk Drive), ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장 장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 따라서, 상기의 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니되고 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 결정되어야 하고, 본 발명의 등가적 범위 내에서의 모든 변경은 본 발명의 범위에 포함된다.

110: 제1 서버 1101: 리소스 수집부
120: 제2 서버 1102: 사용자 계정부
130: 제3 서버 1103: 메시지 처리부
140: 제4 서버 1104: 인터페이스부
150: 제5 서버

Claims

IoT 디바이스를 이용하여 사용자에게 서비스를 제공하는 시스템에 있어서,
일정한 영역에 배치된 복수의 IoT 디바이스들; 및
상기 서비스를 구현하기 위한 어플리케이션 또는 소프트웨어가 구동되며, 상기 복수의 IoT 디바이스들과 네트워크로 연결된 제1 서버를 포함하고,
상기 제1 서버는,
상기 IoT 디바이스들 각각으로부터 생성되는 상태 데이터를 수집하는 리소스 수집부;
상기 사용자에 대한 정보를 저장하며, 상기 사용자를 식별할 수 있는 사용자 계정부;
상기 상태 데이터를 모든 IoT 디바이스가 공유할 수 있도록 처리하는 메시지 처리부;
상기 사용자가 상기 제1 서버를 제어하기 위해 사용하는 인터페이스부; 및
상기 어플리케이션 또는 상기 소프트웨어가 저장되고 실행되는 사용자 서비스부를 포함하는, IoT 디바이스를 이용하여 사용자에게 서비스를 제공하는 시스템.
제1항에 있어서,
상기 사용자 서비스부는,
저장 중인 상기 어플리케이션 또는 상기 소프트웨어를 실행시켜, 개별 IoT 디바이스에 대한 제어 신호 또는 명령을 생성하고, 상기 제1 서버가 개별 IoT 디바이스를 직접 제어할 수 있도록 하는, IoT 디바이스를 이용하여 사용자에게 서비스를 제공하는 시스템.
제1항에 있어서,
상기 어플리케이션 또는 소프트웨어를 유료로 제공하는 제2 서버를 더 포함하며,
상기 제2 서버는,
네트워크로 구성된 전자 소프트웨어 유통망(Electronic Software Distribution, ESD)을 포함하는, IoT 디바이스를 이용하여 사용자에게 서비스를 제공하는 시스템.
제1항에 있어서,
상기 제1 서버는,
상기 서비스를 구현하는 어플리케이션이나 소프트웨어를 개발할 수 있는 제1 개발용 콘솔 또는 제1 도구를 제공하는, IoT 디바이스를 이용하여 사용자에게 서비스를 제공하는 시스템.
제1항에 있어서,
상품 및 상기 상품에 대한 정보가 등록된 제4 서버를 더 포함하며,
상기 제1 서버는,
상기 사용자가 상기 IoT 디바이스 또는 상기 서비스를 사용한 이력을 학습하여, 상기 제4 서버에 등록된 상기 상품 중 상기 사용자에게 추천될 상품 및 정보를 상기 IoT 디바이스를 통해 상기 사용자에게 제공하는, IoT 디바이스를 이용하여 사용자에게 서비스를 제공하는 시스템.
제5항에 있어서,
상기 제4 서버에 등록된 상기 상품에 대한 광고 또는 콘텐츠를 보관하는 제5 서버를 더 포함하며,
상기 제1 서버는,
상기 이력을 학습한 결과를 바탕으로 상기 사용자에게 추천될 상품에 대한 광고 또는 콘텐츠를 상기 IoT 디바이스를 통해 상기 사용자에게 제공하는, IoT 디바이스를 이용하여 사용자에게 서비스를 제공하는 시스템.
제1항에 있어서,
상기 디바이스들은,
TV, 스피커, 스마트폰, 에어컨, 공기청정기, 냉장고, 김치냉장고, 정수기, 식기세척기, 전자레인지, 세탁기, 건조기, 스타일러, 청소로봇, 안마의자, PC, 태블릿 및 프로젝터 중 적어도 하나 이상을 포함하는, IoT 디바이스를 이용하여 사용자에게 서비스를 제공하는 시스템.
제1항에 있어서,
상기 인터페이스부는,
상기 사용자로부터 입력된 텍스트 또는 상기 사용자가 생성한 음성을 상기 사용자의 명령으로 인식하고 처리할 수 있는, IoT 디바이스를 이용하여 사용자에게 서비스를 제공하는 시스템.
제1항에 있어서,
상기 제1 서버와 동일한 구성을 포함하는 제3 서버를 더 포함하며,
상기 제3 서버는,
상기 제3 서버에서 실행 중인 어플리케이션이나 소프트웨어로부터 생성된 제어 신호 또는 명령을 상기 제1 서버로 전송하며,
상기 제1 서버는,
상기 제3 서버에 상기 상태 데이터를 전송하고, 상기 제3 서버에서 생성된 제어 신호 또는 명령을 상기 복수의 IoT 디바이스들에게 전송하는, IoT 디바이스를 이용하여 사용자에게 서비스를 제공하는 시스템.
IoT 디바이스를 이용하여 사용자에게 서비스를 제공하는 시스템을 사용하여 상기 서비스를 제공하는 방법에 있어서,
제1 서버가 상기 서비스를 구현하는 어플리케이션이나 소프트웨어가 등록된 제2 서버가 있는지를 확인하는 단계;
상기 사용자가 상기 제2 서버에서 구매 또는 구독한 어플리케이션 또는 소프트웨어를 상기 제1 서버에 다운로드하는 단계;
다운로드 된 상기 어플리케이션 또는 소프트웨어가 상기 제1 서버에서 실행되는 단계;
실행 중인 상기 어플리케이션 또는 상기 소프트웨어가 개별 IoT 디바이스에 대한 제어 신호 또는 명령을 생성하는 단계; 및
상기 제1 서버가 복수의 IoT 디바이스들을 제어하는 단계를 포함하는, IoT 디바이스를 이용하여 서비스를 제공하는 방법.
제10항에 있어서,
상기 제1 서버가 상기 서비스를 구현하는 어플리케이션이나 소프트웨어가 등록된 제2 서버가 있는지를 확인하는 단계 이전에,
상기 제1 서버가 IoT 디바이스들 각각으로부터 생성되는 상태 데이터를 수집하는 단계; 및
상기 사용자가 상기 IoT 디바이스를 사용한 이력 또는 상기 IoT 디바이스의 기능을 통해 제공된 서비스의 이력을 인공지능 학습하는 단계를 더 포함하는, IoT 디바이스를 이용하여 서비스를 제공하는 방법.
제11항에 있어서,
상기 제1 서버가 상기 서비스를 구현하는 어플리케이션이나 소프트웨어가 등록된 제2 서버가 있는지를 확인하는 단계는,
학습 결과를 바탕으로 상기 제2 서버에 등록된 어플리케이션 또는 소프트웨어 중에서 상기 사용자에게 추천할 어플리케이션이나 소프트웨어를 검색하는 단계를 더 포함하는, IoT 디바이스를 이용하여 서비스를 제공하는 방법.
제11항에 있어서,
상기 사용자가 상기 IoT 디바이스를 사용한 이력 또는 상기 IoT 디바이스의 기능을 통해 제공된 서비스의 이력을 인공지능 학습하는 단계 이후,
학습 결과를 바탕으로 상기 제1 서버가 상기 사용자에게 추천할 상품 및 상기 상품에 대한 정보를 수집하는 단계;
상기 제1 서버가 수집된 상기 상품 및 상기 상품에 대한 정보를 상기 IoT 디바이스를 통해 상기 사용자에게 제공하는 단계를 더 포함하는, IoT 디바이스를 이용하여 서비스를 제공하는 방법.
IoT 디바이스를 이용하여 사용자에게 서비스를 제공하는 시스템을 사용하여 상기 서비스를 제공하는 방법에 있어서,
제2 서버로부터 상기 사용자가 구매한 어플리케이션 또는 소프트웨어가 제3 서버에 다운로드 되는 단계;
상기 제3 서버에 다운로드된 어플리케이션 또는 소프트웨어가 상기 제3 서버 상에서 실행되는 단계;
상기 제3 서버에서 실행 중인 상기 어플리케이션 또는 상기 소프트웨어가 상기 IoT 디바이스에 대한 제어 신호 또는 명령을 생성하는 단계; 및
생성된 상기 제어 신호 또는 명령이 제1 서버로 전송되는 단계;
상기 제1 서버가 상기 IoT 디바이스로 제어 신호 또는 명령을 릴레이 하는 단계;
상기 IoT 디바이스가 상기 제1 서버로 피드백을 전송하는 단계; 및
상기 제1 서버가 상기 피드백을 분석하여 상기 IoT 디바이스의 현재 상태를 판단하는 단계를 포함하는, IoT 디바이스를 이용하여 서비스를 제공하는 방법.