WO2023120964A1 - 유도 가열 방식의 쿡탑 - Google Patents
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Definitions
- the present disclosure relates to an induction heating type cooktop. More particularly, it relates to an induction heating type cooktop for determining whether or not water in a cooking vessel is boiling.
- a method of heating an object to be heated using electricity is largely divided into a resistance heating method and an induction heating method.
- the electric resistance method is a method of heating an object to be heated by transferring heat generated when current flows through a metal resistance wire or a non-metallic heating element such as silicon carbide to an object to be heated (eg, a cooking vessel) through radiation or conduction.
- the induction heating method uses a magnetic field generated around the coil when high-frequency power of a predetermined size is applied to the coil to generate eddy current in an object to be heated made of metal components, so that the object itself is heated. am.
- Such a cooktop may include a function of determining whether or not water in a cooking container is boiling and outputting a notification as a notification.
- Conventional cooktops detect vibration of a cooking vessel to determine whether water boils, but in this case, there is a problem in that accuracy is lowered depending on various environmental variables such as the material of the cooking vessel and the amount of water.
- An object of the present disclosure is to provide an induction heating type cooktop that determines whether a cooking vessel is boiling regardless of various variables such as the amount of water and the material of the vessel.
- An object of the present disclosure is to provide an induction heating type cooktop that determines whether a cooking vessel is boiling without adding a separate sensor.
- a cooktop using an induction heating method may output a notification when water in a cooking container boils by applying a neural network model.
- the induction heating cooktop may collect various variables and pre-process them to train a deep neural network capable of determining whether a cooking vessel is boiling.
- An induction heating cooktop includes an upper plate on which a cooking vessel is placed, a working coil generating a magnetic field passing through the cooking vessel, an inverter supplying current to the working coil, and sensing the temperature of the cooking vessel.
- a sensor and a control unit determining whether the cooking vessel is boiling, wherein the control unit may determine whether the cooking vessel is boiling by applying input data obtained from the sensor and the inverter to a boiling prediction model.
- the boiling prediction model can be implemented as a deep neural network (DNN).
- DNN deep neural network
- the control unit may use the boiling prediction model when the heating time exceeds a predetermined critical time.
- the control unit may obtain a boiling probability output when the input data is input to the boiling prediction model.
- the control unit may compare the boiling probability with a predetermined reference probability to determine whether or not the boiling occurs.
- the controller may output a boiling notification of the cooking vessel.
- control unit may determine whether the cooking vessel is boiling using load impedance.
- the control unit may output a boiling notification of the cooking container when the heating time exceeds the reference time and the slope of each section of the load impedance is less than or equal to a predetermined slope.
- control unit may compare the boiling probability with a predetermined reference probability to determine whether or not boiling occurs.
- the input data may include data related to the temperature of the cooking vessel sensed by the sensor, the operating frequency of the inverter, and the load impedance.
- the induction heating type cooktop may further include an output unit outputting a notification when it is determined that the cooking container is boiling.
- boiling of the cooking vessel can be determined using variables obtained from an existing sensor and an inverter without adding a separate sensor, the structure can be simplified and reliability can be improved.
- FIG. 1 is a perspective view illustrating a cooktop and a cooking vessel according to an embodiment of the present disclosure.
- FIG. 2 is a cross-sectional view of a cooktop and a cooking vessel according to an embodiment of the present disclosure.
- FIG. 3 is a circuit diagram of a cooktop according to an embodiment of the present disclosure.
- FIG. 4 is a diagram illustrating output characteristics of a cooktop according to an exemplary embodiment of the present disclosure.
- FIG. 5 is a control block diagram of an induction heating type cooktop according to an embodiment of the present disclosure.
- FIG. 6 is a flowchart illustrating a method of determining whether a cooking vessel is boiled in an induction heating type cooktop according to an embodiment of the present disclosure.
- FIG. 7 is a schematic diagram of a boiling prediction model according to an embodiment of the present disclosure.
- FIG. 8 is a flowchart illustrating a method of operating a boiling prediction model according to an embodiment of the present disclosure.
- FIG. 9 is a diagram showing an example of data used in a boiling prediction model according to an embodiment of the present disclosure.
- FIG. 1 is a perspective view illustrating a cooktop and a cooking vessel according to an embodiment of the present disclosure
- FIG. 2 is a cross-sectional view of the cooktop and a cooking vessel according to an embodiment of the present disclosure.
- the cooking vessel 1 may be positioned above the cooktop 10, and the cooktop 10 may heat the cooking vessel 1 located thereon.
- the cooktop 10 can generate a magnetic field 20 such that at least a portion of it passes through the cooking vessel 1 .
- the magnetic field 20 may induce an eddy current 30 in the cooking vessel 1. This eddy current 30 heats the cooking vessel 1 itself, and since this heat is conducted or radiated to the inside of the cooking vessel 1, the contents of the cooking vessel 1 can be cooked.
- the eddy current 30 does not occur. Accordingly, in this case, the cooktop 10 cannot heat the cooking vessel 1 .
- the cooking container 1 that can be heated by the cooktop 10 may be a stainless steel container or a metal container such as an enamel or cast iron container.
- the cooktop 10 may include at least one of an upper plate 11 , a working coil 150 , and a ferrite core 13 .
- the upper plate portion 11 is placed with the cooking vessel 1, and may support the cooking vessel 1. That is, the cooking vessel 1 may be placed on the upper surface of the upper plate portion 11 . A heating region in which the cooking container 1 is heated may be formed on the upper plate portion 11 .
- the upper plate portion 11 may be formed of ceramic tempered glass obtained by synthesizing various mineral materials. Accordingly, the upper plate portion 11 can protect the cooktop 10 from external impact.
- the upper plate 11 can prevent foreign substances such as dust from entering the cooktop 10 .
- the working coil 150 may be located below the upper plate portion 11 .
- the working coil 150 may or may not be supplied with current to generate the magnetic field 20 . Specifically, current may or may not flow through the working coil 150 according to the on/off of the internal switching element of the cooktop 10 .
- a magnetic field 20 When a current flows through the working coil 150, a magnetic field 20 is generated, and this magnetic field 20 may generate an eddy current 30 by meeting an electrical resistance component included in the cooking vessel 1.
- the eddy current heats the cooking vessel 1, so that the contents of the cooking vessel 1 can be cooked.
- the heating power of the cooktop 10 may be adjusted according to the amount of current flowing through the working coil 150 .
- the current flowing through the working coil 150 increases, the magnetic field 20 is generated more, and accordingly, the magnetic field passing through the cooking container 1 increases, so the heat power of the cooktop 10 can increase.
- the ferrite core 13 is a component for protecting the internal circuit of the cooktop 10. Specifically, the ferrite core 13 serves as a shield to block the influence of the magnetic field 20 generated from the working coil 150 or the electromagnetic field generated from the outside on the internal circuit of the cooktop 10 .
- the ferrite core 13 may be formed of a material having very high permeability.
- the ferrite core 13 serves to induce the magnetic field introduced into the cooktop 10 to flow through the ferrite core 13 without being radiated.
- the movement of the magnetic field 20 generated in the working coil 150 by the ferrite core 13 may be as shown in FIG. 2 .
- the cooktop 10 may further include components other than the upper plate 11, the working coil 150, and the ferrite core 13 described above.
- the cooktop 10 may further include an insulator (not shown) positioned between the upper plate 11 and the working coil 150 . That is, the cooktop according to the present disclosure is not limited to the cooktop 10 shown in FIG. 2 .
- FIG. 3 is a circuit diagram of a cooktop according to an embodiment of the present disclosure.
- the induction heating type cooktop includes at least some or all of a power supply unit 110, a rectifier unit 120, a DC link capacitor 130, an inverter 140, a working coil 150, and a resonant capacitor 160.
- a power supply unit 110 can include
- the power supply unit 110 may receive external power.
- the power that the power supply unit 110 receives from the outside may be AC (Alternation Current) power.
- the power supply unit 110 may supply AC voltage to the rectifying unit 120 .
- the rectifier 120 (Rectifier) is an electrical device for converting alternating current into direct current.
- the rectifying unit 120 converts the AC voltage supplied through the power supply unit 110 into a DC voltage.
- the rectifier 120 may supply the converted voltage to DC both terminals 121 .
- An output terminal of the rectifying unit 120 may be connected to DC both terminals 121 .
- the DC both ends 121 output through the rectifier 120 may be referred to as a DC link.
- the voltage measured across the DC terminals 121 is referred to as the DC link voltage.
- the DC link capacitor 130 serves as a buffer between the power supply unit 110 and the inverter 140 . Specifically, the DC link capacitor 130 is used to maintain the DC link voltage converted through the rectifier 120 and supply it to the inverter 140 .
- the inverter 140 serves to switch the voltage applied to the working coil 150 so that a high-frequency current flows through the working coil 150 .
- the inverter 140 may include a semiconductor switch, and the semiconductor switch may be an Insulated Gate Bipolar Transistor (IGBT) or a Wide Band Gab (WBG) device, but since this is merely an example, it is reasonable not to be limited thereto. Meanwhile, the WBG element may be SiC (Silicon Carbide) or GaN (Gallium Nitride).
- the inverter 140 causes a high-frequency current to flow through the working coil 150 by driving the semiconductor switch, and thus a high-frequency magnetic field is formed in the working coil 150 .
- current may flow or current may not flow depending on whether the switching element is driven.
- a current flows through the working coil 150, a magnetic field is generated.
- the working coil 150 may heat the cooking appliance by generating a magnetic field as current flows.
- One side of the working coil 150 is connected to the connection point of the switching element of the inverter 140, and the other side is connected to the resonant capacitor 160.
- the driving of the switching element is performed by a driving unit (not shown), and is controlled at a switching time output from the driving unit to apply a high-frequency voltage to the working coil 150 while the switching elements alternately operate with each other. And, since the on/off time of the switching element applied from the driver (not shown) is controlled in a gradually compensated manner, the voltage supplied to the working coil 150 changes from a low voltage to a high voltage.
- the resonance capacitor 160 may be a component for serving as a shock absorber.
- the resonance capacitor 160 affects the energy loss during the turn-off time by adjusting the saturation voltage rise rate during the turn-off of the switching device.
- the resonance frequency is determined by the inductance value of the working coil 150 and the capacitance value of the resonance capacitor 160. Then, a resonance curve is formed around the determined resonance frequency, and the resonance curve may represent the output power of the cooktop 10 according to the frequency band.
- FIG. 4 is a diagram illustrating output characteristics of a cooktop according to an exemplary embodiment of the present disclosure.
- a Q factor may be a value representing the sharpness of resonance in a resonance circuit. Therefore, in the case of the cooktop 10 , the Q factor is determined by the inductance value of the working coil 150 included in the cooktop 10 and the capacitance value of the resonant capacitor 160 . Depending on the Q factor, the resonance curve is different. Accordingly, the cooktop 10 has different output characteristics according to the inductance value of the working coil 150 and the capacitance value of the resonant capacitor 160 .
- the horizontal axis of the resonance curve may represent frequency, and the vertical axis may represent output power.
- the frequency at which the maximum power is output in the resonance curve is referred to as the resonance frequency f 0 .
- the cooktop 10 uses a frequency in the right region based on the resonance frequency f 0 of the resonance curve.
- the cooktop 1 may have a minimum operating frequency and a maximum operating frequency set in advance.
- the cooktop 10 may operate at a frequency corresponding to a range from the maximum operating frequency f max to the minimum operating frequency f min . That is, the operating frequency range of the cooktop 10 may be from the maximum operating frequency f max to the minimum operating frequency f min .
- the maximum operating frequency f max may be the maximum IGBT switching frequency.
- the IGBT maximum switching frequency may refer to a maximum driving frequency in consideration of withstand voltage and capacity of the IGBT switching element.
- the maximum operating frequency f max may be 75 kHz.
- the minimum operating frequency (f min ) may be about 20 kHz. In this case, since the cooktop 10 does not operate at an audible frequency (approximately 16Hz to 20kHz), noise of the cooktop 10 can be reduced.
- the cooktop 10 may determine an operating frequency according to a heating power level set in the heating command. Specifically, the cooktop 10 may adjust the output power by lowering the operating frequency as the set heating power level increases and increasing the operating frequency as the set heating power level decreases. That is, upon receiving a heating command, the cooktop 10 may perform a heating mode operating in one of the operating frequency ranges according to the set heating power.
- FIG. 5 is a control block diagram of an induction heating type cooktop according to an embodiment of the present disclosure.
- the induction heating cooktop 10 may include at least some or all of the inverter 140, the working coil 150, the sensor 170, the output unit 180, and the control unit 190.
- the inverter 140 may supply current to the working coil 150 .
- the inverter 140 may convert the DC power rectified by the rectifying unit 120 into AC power and supply the working coil 150 with it.
- the inverter 140 may be formed in various forms such as a half-bridge or a full-bridge.
- the working coil 150 may generate a magnetic field passing through the cooking container 1 by receiving current from the inverter 140 .
- the sensor 170 may detect temperature.
- the sensor 170 may be a temperature sensor for sensing the temperature of the cooking container 1 .
- the sensor 170 is a sensor disposed at the top of the cooktop 10 and may be a top sensor.
- the sensor 170 may be disposed in the center of the working coil 150.
- the sensor 170 may be disposed in direct or indirect contact with the upper plate portion 11 .
- the sensor 170 may detect the temperature of the cooking vessel 1 through the upper plate portion 11 . Specifically, since the heat of the cooking vessel 1 is transmitted to the upper plate portion 11, the sensor 170 may indirectly sense the temperature of the cooking vessel 1 by measuring the temperature of the upper plate portion 11.
- the output unit 180 may output information related to the operation of the cooktop 10 .
- the output unit 170 may include audio (not shown) for audibly outputting information related to the cooktop 10 or a display (not shown) for visually outputting information related to the cooktop 10 . .
- the output unit 170 may output at least one of a boiling alarm indicating occurrence of boiling in the cooking vessel 1 and an overheating alarm indicating overheating of the cooking vessel 1 .
- the controller 190 may control each component provided in the cooktop 10, such as the inverter 140, the working coil 150, the sensor 170, and the output unit 180.
- the controller 190 may detect whether or not the cooking vessel 1 is boiling. Boiling of the cooking container 1 may mean boiling of water or food in the cooking container 1 .
- FIG. 6 is a flowchart illustrating a method of determining whether a cooking vessel is boiled in an induction heating type cooktop according to an embodiment of the present disclosure.
- the controller 190 may calculate input data (S10).
- the input data may refer to data variables input to a deep neural network to be described later.
- the input data may include at least one of data related to the temperature of the cooking container sensed by the sensor 170, the operating frequency of the inverter 140, and the load impedance.
- the controller 190 may obtain 10 pieces of data (X 1 , X 2 , ..., X 10 ) as the input data (X), which may be as follows.
- X 1 L eq Delta Moving (Change in L eq , (Max L eq )-(Min L eq ))
- X 7 Frequency Delta (Switching Frequency Variation, (Maximum Switching Frequency) - (Minimum Switching Frequency))
- X 8 Frequency Gradient (Switching frequency gradient between 0 and 60 seconds)
- X 9 TopSensor Delta (TopSensor variation, (TopSonsor maximum sensing value)-(TopSonsor minimum sensing value))
- X 10 TopSensor Gradient (TopSensor gradient between 0 and 60 seconds)
- X 1 to X 6 are data related to load impedance
- X 7 to X 8 are data related to the operating frequency of the inverter 140
- X 9 to X 10 are related to the temperature of the cooking vessel sensed by the sensor 170. can be data.
- the control unit 190 may acquire the temperature of the cooking vessel 1 through the sensor 170 and acquire the switching frequency and load impedance through the sensing values of the inverter 140 .
- the input data may be derived variables using sensing variables of the sensor 170 or the inverter 140 .
- the control unit 190 may apply the calculated input data to the boiling prediction model (S20).
- the boiling prediction model can be implemented as a deep neural network (DNN). In this case, there is an advantage in that non-linear combination between variables input to the boiling prediction model is easy.
- DNN deep neural network
- the boiling prediction model may be a model learned to suit a target through a pre-processing process after collecting inverter 140 parameter and water temperature data appearing under various conditions.
- the boiling prediction model can be learned and modeled through experimental data for a number of cooking vessels (1).
- the boiling prediction model is suitable for implementing a binary classification algorithm and may be suitable for processing a large amount of data considering the scalability of the cooking container 1 in the future.
- FIG. 7 is a schematic diagram of a boiling prediction model according to an embodiment of the present disclosure
- FIG. 8 is a flowchart illustrating an operating method of the boiling prediction model according to an embodiment of the present disclosure
- FIG. 9 is a boiling diagram according to an embodiment of the present disclosure. An example of data used in the predictive model is a diagram shown.
- the boiling prediction model may consist of an input layer, a hidden layer, and an output layer.
- the input data calculated in step S10 may be input to the input layer.
- the hidden layer is a part that receives input data and calculates weights in neural network learning, and is a part in which learning is performed by modifying weights.
- the hidden layer may be composed of a plurality of layers, and may be composed of five layers in the example of the present disclosure.
- the boiling probability calculated in the hidden layer may be output.
- the boiling prediction model may be a model learned as a result of experiments on a plurality of cooking containers 1 under a plurality of conditions. For example, for more than 700 clad cooking vessels having a base diameter of 130 mm to 230 mm, the residual heat of the upper plate portion 11 is 40 ° C. or less, and the temperature of the cooking container 1 is 40 ° C. or less, It may be a model in which boiling occurs when the water temperature is 95 to 99 ° C. while heating 300 g to 1200 g of water with heat power of 1 to 9 steps under the condition that the temperature of the water in the cooking container 1 is 30 ° C. or less. Accordingly, the boiling prediction model may calculate and output a boiling probability through input data calculated when the cooking container 1 is heated.
- the load impedance may be calculated through Equation 1 below.
- Equation 1 above [rad/s] is 2 ⁇ f, and f may be the operating frequency. and, [ ⁇ ] is ego, [ ⁇ ] is ego, [A] is ego, [A] is is, Is a current flowing through the working coil 150 and may vary depending on the set heating power level or the type of cooking vessel 1. may be the capacitance of the resonant capacitor.
- Equation 1 is only an example. That is, the controller 190 may calculate the load impedance through a method other than Equation 1.
- the control unit 190 may calculate a boiling probability through a boiling prediction model (S30).
- the controller 190 may apply the input data obtained from the sensor 170 and the inverter 140 to the boiling prediction model.
- the controller 190 may obtain the output boiling probability when the input data is input to the boiling prediction model.
- the boiling prediction model may output a corresponding boiling probability.
- the controller 190 may determine whether the heating time exceeds a predetermined critical time (S40).
- the heating time may refer to a time from initiation of heating of the cooking container 1 to the present.
- the heating time may be the operating time of the inverter 140 .
- the critical time may mean a minimum time required for the boiling prediction model to output a valid value. That is, when the heating time is less than the critical time, the output from the boiling prediction model may not be the intended result.
- the threshold time may be 60 seconds, but since this is only an example, it is reasonable not to be limited thereto.
- the controller 190 may use a boiling prediction model when the heating time exceeds a preset critical time.
- control unit 190 may calculate the boiling probability by continuously calculating the input data and applying it to the boiling prediction model. That is, if the heating time is equal to or less than the critical time, the controller 190 may continuously update the boiling probability.
- the control unit 190 may determine a boiling state when the boiling probability exceeds the reference probability or the slope of each section of the load impedance is less than or equal to a predetermined slope.
- the controller 190 may perform a first operation of determining whether the boiling probability exceeds a reference probability and a second operation of determining whether the slope of the load impedance for each section is less than or equal to a predetermined slope.
- the controller 190 may determine whether the boiling probability exceeds the reference probability (S50).
- the boiling probability may be an output value when input data is input to the boiling prediction model.
- the reference probability may be a preset value in consideration of reliability and accuracy.
- the reference probability may be 85 (%), but since this is only exemplary, it is reasonable not to be limited thereto.
- the control unit 190 may compare the boiling probability with a preset reference probability to determine whether or not boiling occurs.
- the controller 190 may continuously determine whether the boiling probability exceeds the reference probability. At this time, the controller 190 compares the updated boiling probability with the reference probability, and may continue to compare the boiling probability with the reference probability until the boiling probability exceeds the reference probability.
- the controller 190 may output a boiling notification (S80).
- the controller 190 may determine that the cooking vessel 1 is boiling.
- the controller 190 may perform the second operation together with the first operation. However, even if the amount of water is too small, it is difficult for boiling to occur within a predetermined reference time (about 3 minutes), so the second operation may be performed only when the heating time exceeds the reference time. When the heating time exceeds a preset reference time, the control unit 190 may determine whether the cooking container is boiling using the load impedance.
- the controller 190 may determine whether the heating time exceeds the reference time (S60).
- the reference time may be 180 seconds (3 minutes), but since this is merely exemplary, it is reasonable not to be limited thereto.
- the controller 190 When the heating time does not exceed the reference time, the controller 190 continues to perform the first operation and determines whether the heating time exceeds the reference time. That is, when the heating time is equal to or less than the reference time, the control unit 190 may compare the boiling probability with a preset reference probability to determine whether or not boiling occurs.
- the controller 190 may perform the second operation when the heating time exceeds the reference time.
- the control unit 190 may determine whether the slope of each section of the load impedance is less than or equal to a predetermined slope (S70).
- the slope of the load impedance for each section may be the slope of the load impedance calculated every 50 seconds.
- the load impedance slope in section P1 the load impedance slope in section P2
- the slope in load impedance in section P3, and the slope in load impedance in section P4 may be provided, but these are exemplary. Since it is only, it is reasonable not to be limited thereto.
- control unit 190 may output a boiling notification (S80).
- the controller 190 may determine that the cooking container 1 is boiling and output a boiling notification when the heating time exceeds the reference time and the slope of each section of the load impedance is less than or equal to a predetermined slope.
- the cooktop 10 may determine whether the cooking vessel 1 is boiling by applying the input data obtained from the sensor 170 and the inverter 140 to a boiling prediction model.
- a condition in which the boiling probability exceeds the reference probability and a condition in which the slope of each section of the load impedance is less than or equal to a predetermined slope may be an OR condition for determining boiling.
- the controller 190 may output a boiling notification through the output unit 180 when it is determined that the cooking vessel 1 is boiling.
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Abstract
본 개시는 물의 양, 용기 재질 등 다양한 변수와 관계없이 조리 용기의 끓음 여부를 판단하는 유도 가열 방식의 쿡탑을 제공하기 위한 것으로, 조리 용기가 놓이는 상판부, 상기 조리 용기를 통과하는 자기장을 발생시키는 워킹 코일, 상기 워킹 코일에 전류를 공급하는 인버터, 상기 조리 용기의 온도를 감지하는 센서, 및 상기 조리 용기의 끓음 여부를 판단하는 제어부를 포함하고, 상기 제어부는 상기 센서 및 상기 인버터에서 획득된 입력 데이터를 끓음 예측 모형에 적용하여 상기 조리 용기의 끓음 여부를 판단할 수 있다.
Description
본 개시는 유도 가열 방식의 쿡탑에 관한 것이다. 보다 상세하게는, 조리 용기 내 물의 끓음 여부를 판단하는 유도 가열 방식의 쿡탑에 관한 것이다.
가정이나 식당에서 음식을 가열하기 위한 다양한 방식의 조리 기구들이 사용되고 있다. 종래에는 가스를 연료로 하는 가스 레인지가 널리 보급되어 사용되어 왔으나, 최근에는 가스를 이용하지 않고 전기를 이용하여 피가열 물체, 예컨대 냄비와 같은 조리 용기를 가열하는 장치들의 보급이 이루어지고 있다.
전기를 이용하여 피가열 물체를 가열하는 방식은 크게 저항 가열 방식과 유도 가열 방식으로 나누어진다. 전기 저항 방식은 금속 저항선 또는 탄화규소와 같은 비금속 발열체에 전류를 흘릴 때 생기는 열을 방사 또는 전도를 통해 피가열 물체(예를 들어, 조리 용기)에 전달함으로써 피가열 물체를 가열하는 방식이다. 그리고 유도 가열 방식은 소정 크기의 고주파 전력을 코일에 인가할 때 코일 주변에 발생하는 자계를 이용하여 금속 성분으로 이루어진 피가열 물체에 와전류(eddy current)를 발생시켜 피가열 물체 자체가 가열되도록 하는 방식이다.
최근에는 쿡탑(Cooktop)에 유도 가열 방식이 대부분 적용되고 있다.
이러한 쿡탑에는 조리 용기 내 물의 끓음 여부를 판단하여 알림으로 출력하는 기능이 구비될 수 있다. 종래 쿡탑은 조리 용기의 진동을 감지하여 물의 끓음 여부를 판단하였는데, 이 경우 조리 용기의 재질, 물의 양 등 다양한 환경 변수에 따라 정확도가 낮아지는 문제가 있다.
본 개시는 물의 양, 용기 재질 등 다양한 변수와 관계없이 조리 용기의 끓음 여부를 판단하는 유도 가열 방식의 쿡탑을 제공하고자 한다.
본 개시는 별도의 센서를 추가하지 않고도 조리 용기의 끓음 여부를 판단하는 유도 가열 방식의 쿡탑을 제공하고자 한다.
본 개시의 실시 예에 따른 유도 가열 방식의 쿡탑은 신경망 모델을 적용하여 조리 용기 내 물이 끓을 때 알림을 출력할 수 있다.
본 개시의 실시 예에 따른 유도 가열 방식의 쿡탑은 다양한 변수를 수집하고 이를 전처리하여 조리 용기의 끓음 여부를 판별 가능한 심층 신경망을 학습시킬 수 있다.
본 개시의 실시 예에 따른 유도 가열 방식의 쿡탑은 조리 용기가 놓이는 상판부, 상기 조리 용기를 통과하는 자기장을 발생시키는 워킹 코일, 상기 워킹 코일에 전류를 공급하는 인버터, 상기 조리 용기의 온도를 감지하는 센서, 및 상기 조리 용기의 끓음 여부를 판단하는 제어부를 포함하고, 상기 제어부는 상기 센서 및 상기 인버터에서 획득된 입력 데이터를 끓음 예측 모형에 적용하여 상기 조리 용기의 끓음 여부를 판단할 수 있다.
끓음 예측 모형은 심층 신경망(DNN: Deep Neural Network)으로 구현될 수 있다.
제어부는 가열 시간이 기설정된 임계 시간 초과일 경우, 상기 끓음 예측 모형을 이용할 수 있다.
제어부는 상기 입력 데이터가 상기 끓음 예측 모형에 입력될 때 출력되는 끓음 확률을 획득할 수 있다.
제어부는 상기 끓음 확률을 기설정된 기준 확률과 비교하여 끓음 여부를 판단할 수 있다.
제어부는 상기 끓음 확률이 상기 기준 확률 초과이면 상기 조리 용기의 끓음 알림을 출력할 수 있다.
제어부는 가열 시간이 기설정된 기준 시간을 초과하면, 부하 임피던스를 이용하여 상기 조리 용기의 끓음 여부를 판단할 수 있다.
제어부는 상기 가열 시간이 상기 기준 시간을 초과하며, 상기 부하 임피던스의 구간별 기울기가 소정 기울기 이하이면 상기 조리 용기의 끓음 알림을 출력할 수 있다.
제어부는 상기 가열 시간이 상기 기준 시간 이하인 경우에는, 상기 끓음 확률을 기설정된 기준 확률과 비교하여 끓음 여부를 판단할 수 있다.
입력 데이터는 상기 센서가 센싱한 조리 용기의 온도, 상기 인버터의 동작 주파수 및 부하 임피던스와 관련된 데이터를 포함할 수 있다.
유도 가열 방식의 쿡탑은 조리 용기의 끓음으로 판단될 때 알림을 출력하는 출력부를 더 포함할 수 있다.
본 개시의 실시 예에 따르면, 심층 신경망으로 구현된 끓음 예측 모형을 이용함으로써, 조리 용기의 끓음 판단의 정확도가 향상되는 이점이 있다.
본 개시의 실시 예에 따르면, 용기 재질 및 물의 양 등과 관계 없이 조리 용기의 끓음을 판단 가능한 이점이 있다.
본 개시의 실시 예에 따르면, 별도의 센서를 추가하지 않고, 기존의 센서 및 인버터에서 획득되는 변수를 이용하여 조리 용기의 끓음이 판단이 가능하므로, 구조의 단순화가 가능하며, 신뢰성이 향상되는 이점이 있다.
본 개시의 실시 예에 따르면, 조리 용기의 끓음 여부, 음식물 투하 시점 등을 알려 줄 수 있어, 사용자 편의성이 증대되는 이점이 있다.
도 1은 본 개시의 실시 예에 따른 쿡탑과 조리 용기가 도시된 사시도이다.
도 2는 본 개시의 실시 예에 따른 쿡탑과 조리 용기의 단면도이다.
도 3은 본 개시의 실시 예에 따른 쿡탑의 회로도가 도시된 도면이다.
도 4는 본 개시의 실시 예에 따른 쿡탑의 출력 특성을 나타내는 도면이다.
도 5는 본 개시의 실시 예에 따른 유도 가열 방식의 쿡탑의 제어 블록도이다.
도 6은 본 개시의 실시 예에 따른 유도 가열 방식의 쿡탑에서 조리 용기의 끓음 여부를 판단하는 방법이 도시된 순서도이다.
도 7은 본 개시의 실시 예에 따른 끓음 예측 모형의 개략도이다.
도 8은 본 개시의 실시 예에 따른 끓음 예측 모형의 동작 방법이 도시된 순서도이다.
도 9는 본 개시의 실시 예에 따른 끓음 예측 모형에 이용된 데이터의 일 예가 도시된 도면이다.
이하, 본 개시와 관련된 실시 예에 대하여 도면을 참조하여 보다 상세하게 설명한다. 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.
이하, 본 개시의 실시 예에 따른 유도 가열 방식의 쿡탑 및 그의 동작 방법을 설명한다. 설명의 편의를 위해, “유도 가열 방식의 쿡탑”을 “쿡탑”으로 일컫는다.
도 1은 본 개시의 실시 예에 따른 쿡탑과 조리 용기가 도시된 사시도이고, 도 2는 본 개시의 실시 예에 따른 쿡탑과 조리 용기의 단면도이다.
조리 용기(1)는 쿡탑(10) 상부에 위치할 수 있고, 쿡탑(10)은 상부에 위치하고 있는 조리 용기(1)를 가열시킬 수 있다.
먼저, 쿡탑(10)이 조리 용기(1)를 가열시키는 방법을 설명한다.
도 1에 도시된 바와 같이, 쿡탑(10)은 적어도 일부가 조리 용기(1)를 통과하도록 자기장(20)을 발생시킬 수 있다. 이 때, 조리 용기(1)의 재질에 전기 저항 성분이 포함되어 있다면, 자기장(20)은 조리 용기(1)에 와류 전류(30)를 유도할 수 있다. 이러한 와류 전류(30)는 조리 용기(1) 자체를 발열시키고, 이러한 열은 전도 또는 방사되어 조리 용기(1)의 내부까지 전달되므로, 조리 용기(1)의 내용물이 조리될 수 있다.
한편, 조리 용기(1)의 재질에 전기 저항 성분이 포함되지 않은 경우에는 와류 전류(30)가 발생하지 않는다. 따라서, 이러한 경우 쿡탑(10)은 조리 용기(1)를 가열시킬 수 없다.
따라서, 이러한 쿡탑(10)에 의해 가열될 수 있는 조리 용기(1)는 스테인리스 계열 혹은 법랑이나 주철 용기 같은 금속 재질 용기일 수 있다.
다음으로, 쿡탑(10)이 자기장(20)을 발생시키는 방법을 설명한다.
도 2에 도시된 바와 같이, 쿡탑(10)은 상판부(11), 워킹 코일(150) 및 페라이트 코어(13) 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.
상판부(11)는 조리 용기(1)가 놓이며, 조리 용기(1)를 지지할 수 있다. 즉, 조리 용기(1)는 상판부(11)의 상면에 놓일 수 있다. 상판부(11)에는 조리 용기(1)가 가열되는 가열 영역이 형성될 수 있다.
그리고, 상판부(11)는 여러 광물질을 합성한 세라믹 재질의 강화 유리로 형성될 수 있다. 이에 따라, 상판부(11)는 쿡탑(10)을 외부 충격 등으로부터 보호할 수 있다.
또한, 상판부(11)는 쿡탑(10) 내부로 먼지 등의 이물질이 인입되는 문제를 방지할 수 있다.
워킹 코일(150)은 상판부(11)의 아래에 위치할 수 있다. 이러한 워킹 코일(150)은 자기장(20)을 발생시키도록 전류가 공급되거나 공급되지 않을 수 있다. 구체적으로, 쿡탑(10) 내부 스위칭 소자의 온/오프에 따라 워킹 코일(150)에 전류가 흐르거나 흐르지 않을 수 있다.
워킹 코일(150)에 전류가 흐르면 자기장(20)이 발생하고, 이러한 자기장(20)은 조리 용기(1)에 포함된 전기 저항 성분을 만나 와류 전류(30)를 발생시킬 수 있다. 와류 전류는 조리 용기(1)를 가열시키고, 이에 따라 조리 용기(1)의 내용물이 조리될 수 있다.
또한, 워킹 코일(150)에 흐르는 전류의 양에 따라 쿡탑(10)의 화력이 조절될 수 있다. 구체적인 예로, 워킹 코일(150)을 흐르는 전류가 많을수록 자기장(20)이 많이 발생하게 되고, 이에 따라 조리 용기(1)를 통과하는 자기장이 증가하므로 쿡탑(10)의 화력이 높아질 수 있다.
페라이트 코어(13)는 쿡탑(10)의 내부 회로를 보호하기 위한 구성 요소이다. 구체적으로, 페라이트 코어(13)는 워킹 코일(150)에서 발생한 자기장(20) 또는 외부에서 발생한 전자기장이 쿡탑(10)의 내부 회로에 미치는 영향을 차단하는 차폐 역할을 한다.
이를 위해, 페라이트 코어(13)는 투자율(permeability)이 매우 높은 물질로 형성될 수 있다. 페라이트 코어(13)는 쿡탑(10)의 내부로 유입되는 자기장이 방사되지 않고, 페라이트 코어(13)를 통해 흐르도록 유도하는 역할을 한다. 페라이트 코어(13)에 의해 워킹 코일(150)에서 발생한 자기장(20)이 이동하는 모습은 도 2에 도시된 바와 같을 수 있다.
한편, 쿡탑(10)은 상술한 상판부(11), 워킹 코일(150) 및 페라이트 코어(13) 외에 다른 구성을 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 쿡탑(10)은 상판부(11)와 워킹 코일(150) 사이에 위치하는 단열재(미도시)를 더 포함할 수도 있다. 즉, 본 개시에 따른 쿡탑은 도 2에 도시된 쿡탑(10)으로 제한되지 않는다.
도 3은 본 개시의 실시 예에 따른 쿡탑의 회로도가 도시된 도면이다.
도 3에 도시된 쿡탑(10)의 회로도는 설명의 편의를 예시적으로 든 것에 불과하므로, 본 개시는 이에 제한되지 않는다.
도 3을 참조하면, 유도 가열 방식의 쿡탑은 전원부(110), 정류부(120), DC 링크 커패시터(130), 인버터(140), 워킹 코일(150) 및 공진 커패시터(160) 중 적어도 일부 또는 전부를 포함할 수 있다.
전원부(110)는 외부 전원을 입력받을 수 있다. 전원부(110)가 외부로부터 입력받는 전원은 AC(Alternation Current) 전원일 수 있다.
전원부(110)은 정류부(120)로 교류 전압을 공급할 수 있다.
정류부(120, Rectifier)는 교류를 직류로 변환하기 위한 전기적 장치이다. 정류부(120)는 전원부(110)을 통해 공급되는 교류 전압을 직류 전압으로 변환한다. 정류부(120)는 변환된 전압을 DC 양단(121)으로 공급할 수 있다.
정류부(120)의 출력단은 DC 양단(121)으로 연결될 수 있다. 정류부(120)를 통해 출력되는 DC 양단(121)을 DC 링크라고 할 수 있다. DC 양단(121)에서 측정되는 전압을 DC 링크 전압이라고 한다.
DC 링크 커패시터(130)는 전원부(110)과 인버터(140) 사이의 버퍼 역할을 수행한다. 구체적으로, DC 링크 커패시터(130)는 정류부(120)를 통해 변환된 DC 링크 전압을 유지시켜 인버터(140)까지 공급하기 위한 용도로 사용된다.
인버터(140)는 워킹 코일(150)에 고주파의 전류가 흐르도록 워킹 코일(150)에 인가되는 전압을 스위칭하는 역할을 한다. 인버터(140)는 반도체 스위치를 포함할 수 있고, 반도체 스위치는 IGBT(Insulated Gate Bipolar Transistor) 또는 WBG(Wide Band Gab) 소자일 수 있으나, 이는 예시적인 것에 불과하므로, 이에 제한되지 않음이 타당하다. 한편, WBG 소자는 SiC(Silicon Carbide) 또는 GaN(Gallium Nitride) 등일 수 있다. 인버터(140)는 반도체 스위치를 구동시킴으로써 워킹 코일(150)에 고주파의 전류가 흐르게 하고, 이에 따라 워킹 코일(150)에 고주파 자계가 형성된다.
워킹 코일(150)은 스위칭 소자의 구동 여부에 따라 전류가 흐르거나 전류가 흐르지 않을 수 있다. 워킹 코일(150)에 전류가 흐르면 자기장이 발생한다. 워킹 코일(150)은 전류가 흐름에 따라 자기장을 발생시켜 조리기기를 가열시킬 수 있다.
워킹 코일(150)의 일측은 인버터(140)의 스위칭 소자의 접속점에 연결되어 있고, 다른 일측은 공진 커패시터(160)에 연결된다.
스위칭 소자의 구동은 구동부(미도시)에 의해서 이루어지며, 구동부에서 출력되는 스위칭 시간에 제어되어 스위칭 소자가 서로 교호로 동작하면서 워킹 코일(150)로 고주파의 전압을 인가한다. 그리고, 구동부(미도시)로터 인가되는 스위칭 소자의 온/오프 시간은 점차 보상되는 형태로 제어되기 때문에 워킹 코일(150)에 공급되는 전압은 저전압에서 고전압으로 변한다.
공진 커패시터(160)는 완충기 역할을 하기 위한 구성요소일 수 있다. 공진 커패시터(160)는 스위칭 소자의 턴오프 동안 포화 전압 상승 비율을 조절하여, 턴오프 시간 동안 에너지 손실에 영향을 준다.
도 3에 도시된 바와 같은 회로도로 구성되는 쿡탑(10)의 경우, 공진 주파수(resonance frequency)는 워킹 코일(150)의 인덕턴스 값과 공진 커패시터(160)의 커패시턴스 값에 의해 결정된다. 그리고, 결정된 공진 주파수를 중심으로 공진 곡선이 형성되며, 공진 곡선은 주파수 대역에 따라 쿡탑(10)의 출력 파워를 나타낼 수 있다.
다음으로, 도 4는 본 개시의 실시 예에 따른 쿡탑의 출력 특성을 나타내는 도면이다.
먼저, Q 팩터(quality factor)는 공진 회로에서 공진의 예리함을 나타내는 값일 수 있다. 따라서, 쿡탑(10)의 경우, 쿡탑(10)에 포함된 워킹 코일(150)의 인덕턴스 값과 공진 커패시터(160)의 커패시턴스 값에 의해 Q 팩터가 결정된다. Q 팩터에 따라 공진 곡선은 상이하다. 따라서, 워킹 코일(150)의 인덕턴스 값과 공진 커패시터(160)의 커패시턴스 값에 따라 쿡탑(10)은 상이한 출력 특성을 갖는다.
도 4에는 Q 팩터에 따른 공진 곡선의 일 예가 도시되어 있다. 일반적으로, Q 팩터가 클수록 곡선의 모양이 샤프(sharp)하고, Q 팩터가 작을수록 곡선의 모양이 브로드(broad)하다.
공진 곡선의 가로축은 주파수(frequency)를 나타내고, 세로축은 출력되는 전력(power)을 나타낼 수 있다. 공진 곡선에서 최대 전력을 출력하는 주파수를 공진 주파수(f0)라고 한다.
일반적으로, 쿡탑(10)은 공진 곡선의 공진 주파수(f0)를 기준으로 오른쪽 영역의 주파수를 이용한다. 그리고, 쿡탑(1)은 동작 가능한 최소 동작 주파수와 최대 동작 주파수가 미리 설정되어 있을 수 있다.
일 예로, 쿡탑(10)은 최대 동작 주파수(fmax)부터 최소 동작 주파수(fmin)의 범위에 해당하는 주파수로 동작할 수 있다. 즉, 쿡탑(10)의 동작 주파수 범위는 최대 동작 주파수(fmax)부터 최소 동작 주파수(fmin)까지일 수 있다.
일 예로, 최대 동작 주파수(fmax)는 IGBT 최대 스위칭 주파수일 수 있다. IGBT 최대 스위칭 주파수란 IGBT 스위칭 소자의 내압 및 용량 등을 고려하여, 구동 가능한 최대 주파수를 의미할 수 있다. 예를 들어, 최대 동작 주파수(fmax)는 75kHz일 수 있다.
최소 동작 주파수(fmin)는 약 20kHz일 수 있다. 이 경우, 쿡탑(10)이 가청 주파수(약 16Hz~ 20kHz)로 동작하지 않으므로, 쿡탑(10)의 소음을 줄일 수 있는 효과가 있다.
한편, 상술한 최대 동작 주파수(fmax) 및 최소 동작 주파수(fmin)의 설정 값은 예시적인 것에 불과하므로, 이에 제한되지 않는다.
이러한 쿡탑(10)은 가열 명령을 수신하면 가열 명령에서 설정된 화력 단계에 따라 동작 주파수를 결정할 수 있다. 구체적으로, 쿡탑(10)은 설정된 화력 단계가 높을수록 동작 주파수를 낮추고, 설정된 화력 단계가 낮을수록 동작 주파수를 높임으로써 출력 파워를 조절할 수 있다. 즉, 쿡탑(10)은 가열 명령을 수신하면 설정된 화력에 따라 동작 주파수 범위 중 어느 하나로 동작하는 가열 모드를 실시할 수 있다.
도 5는 본 개시의 실시 예에 따른 유도 가열 방식의 쿡탑의 제어 블록도이다.
본 개시의 실시 예에 따른 유도 가열 방식의 쿡탑(10)은 인버터(140), 워킹 코일(150), 센서(170), 출력부(180) 및 제어부(190) 중 적어도 일부 또는 전부를 포함할 수 있다.
인버터(140)는 워킹 코일(150)에 전류를 공급할 수 있다. 인버터(140)는 정류부(120)에 의해 정류된 직류 전력을 교류 전력으로 변환하여 워킹 코일(150)에 공급할 수 있다. 인버터(140)는 하프 브릿지(half-bridge) 또는 풀 브릿지(full-bridge) 등 다양한 형태로 형성될 수 있다.
워킹 코일(150)은 인버터(140)로부터 전류를 공급받아 조리 용기(1)를 통과하는 자기장을 발생시킬 수 있다.
센서(170)는 온도를 감지할 수 있다. 센서(170)는 조리 용기(1)의 온도를 감지하기 위한 온도 센서일 수 있다. 센서(170)는 쿡탑(10)에서 가장 위쪽에 배치되는 센서로서, 탑 센서일 수 있다.
센서(170)는 워킹 코일(150)의 가운데에 배치될 수 있다. 센서(170)는 상판부(11)에 직접 또는 간접적으로 접촉되게 배치될 수 있다. 센서(170)는 상판부(11)를 통해 조리 용기(1)의 온도를 감지할 수 있다. 구체적으로, 조리 용기(1)의 열은 상판부(11)로 전달되므로, 센서(170)는 상판부(11)의 온도를 측정함으로써 조리 용기(1)의 온도를 간접적으로 감지할 수 있다.
출력부(180)는 쿡탑(10)의 동작과 관련된 정보를 출력할 수 있다. 출력부(170)는 쿡탑(10)과 관련된 정보를 청각적으로 출력하기 위한 오디오 (미도시) 또는 쿡탑(10)과 관련된 정보를 시각적으로 출력하기 위한 디스플레이(미도시) 등을 포함할 수 있다.
출력부(170)는 조리 용기(1)에서 끓음의 발생을 나타내는 끓음 알람 또는 조리 용기(1)의 과열을 나타내는 과열 알람 중 적어도 하나를 출력할 수 있다.
제어부(190)는 인버터(140), 워킹 코일(150), 센서(170) 및 출력부(180) 등 쿡탑(10)에 구비된 각 구성요소를 제어할 수 있다.
제어부(190)는 조리 용기(1)의 끓음 여부를 감지할 수 있다. 조리 용기(1)의 끓음은 조리 용기(1) 내 물 또는 음식물 등의 끓음을 의미할 수 있다.
다음으로, 도 6을 참조하여, 제어부(190)가 조리 용기(1)의 끓음 여부를 판단하고, 끓음 알림을 출력하는 방법을 설명한다.
도 6은 본 개시의 실시 예에 따른 유도 가열 방식의 쿡탑에서 조리 용기의 끓음 여부를 판단하는 방법이 도시된 순서도이다.
제어부(190)는 입력 데이터를 산출할 수 있다(S10).
입력 데이터는 후술하는 심층 신경망에 입력되는 데이터 변수를 의미할 수 있다. 입력 데이터는 센서(170)가 센싱한 조리 용기의 온도, 인버터(140)의 동작 주파수 및 부하 임피던스와 관련된 데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
예를 들어, 제어부(190)는 입력 데이터(X)로 10개의 데이터(X1, X2, ..., X10)를 획득할 수 있고, 이는 아래와 같을 수 있다.
X1 = Leq Delta Moving (Leq 변화량, (최대 Leq)-(최소 Leq))
X2 = Leq Gradient_60sec (0~60초 사이 Leq 기울기)
X3 = Leq Gradient_120sec (60~120초 사이 Leq 기울기)
X4 = Leq Gradient_180sec (120~180초 사이 Leq 기울기)
X5 = Leq Gradient_240sec (180~240초 사이 Leq 기울기)
X6 = Leq Local Gradient (50초 주기 Leq 기울기 Update)
X7 = Frequency Delta (Switching Frequency 변화량, (최대 Switching Frequency)-(최소 Switching Frequency))
X8 = Frequency Gradient (0~60초 사이 Switching Frequency 기울기)
X9 = TopSensor Delta (TopSensor 변화량, (TopSonsor 최대 센싱값)-(TopSonsor 최소 센싱값))
X10 = TopSensor Gradient (0~60초 사이 TopSensor 기울기)
X1 내지 X6은 부하 임피던스와 관련된 데이터이고, X7 내지 X8은 인버터(140)의 동작 주파수와 관련된 데이터이고, X9 내지 X10은 센서(170)가 센싱한 조리 용기의 온도와 관련된 데이터일 수 있다.
제어부(190)는 조리 용기(1)의 온도를 센서(170)를 통해 획득하고, 동작 주파수(Switching Frequency) 및 부하 임피던스를 인버터(140)의 센싱값을 통해 획득할 수 있다. 입력 데이터는 센서(170) 또는 인버터(140)의 센싱 변수를 이용한 파생 변수일 수 있다.
제어부(190)는 산출된 입력 데이터를 끓음 예측 모형에 적용할 수 있다(S20).
끓음 예측 모형은 심층 신경망(DNN: Deep Neural Network)으로 구현될 수 있다. 이 경우, 끓음 예측 모형에 입력되는 변수들간의 비선형 조합이 용이한 이점이 있다.
끓음 예측 모형은 다양한 조건에 따라 나타나는 인버터(140) 파라미터 및 물의 온도 데이터를 수집 후 전처리 과정을 거쳐 목표에 맞게 학습된 모형일 수 있다.
끓음 예측 모형은 수많은 조리 용기(1)에 대한 실험 데이터를 통해 학습 및 모델링될 수 있다. 끓음 예측 모형은 이진 분류의 알고리즘 구현에 적합하며, 향후 조리 용기(1)의 확장성을 고려한 많은 양의 데이터 처리에 적합할 수 있다.
도 7은 본 개시의 실시 예에 따른 끓음 예측 모형의 개략도이고, 도 8은 본 개시의 실시 예에 따른 끓음 예측 모형의 동작 방법이 도시된 순서도이고, 도 9는 본 개시의 실시 예에 따른 끓음 예측 모형에 이용된 데이터의 일 예가 도시된 도면이다.
도 7에 도시된 바와 같이, 끓음 예측 모형은 입력층(Input layer), 은닉층(Hidden layer) 및 출력층(Output layer)로 이루어질 수 있다. 입력층에는 단계 S10에서 산출된 입력 데이터가 입력될 수 있다. 은닉층은 신경망 학습에서 입력 데이터들을 받아 가중치를 계산하는 부분으로, 가중치의 수정으로 인한 학습이 진행되는 부분이다. 은닉층은 복수의 층으로 구성될 수 있고, 본 개시의 예시에서는 5개의 층으로 구성될 수 있다. 출력층에서는 은닉층에서 계산된 끓음 확률이 출력될 수 있다.
즉, 끓음 예측 모형은 다수의 조리 용기(1)에 대한 다수의 조건에서 실험한 결과로 학습된 모델일 수 있다. 예를 들어, 밑면 지름이 130mm에서 230mm인 700개 이상의 클래드(clad) 재질의 조리 용기에 대해, 상판부(11)의 잔열이 40℃ 이하이고, 조리 용기(1)의 온도가 40℃ 이하이고, 조리 용기(1) 내 물의 온도가 30℃ 이하인 조건에서 300g 내지 1200g의 물에 대해 1~9단계의 화력으로 가열하면서 물의 온도가 95 내지 99℃일 때 끓음이 발생한 것으로 학습시킨 모델일 수 있다. 이에 따라, 끓음 예측 모형은 조리 용기(1)가 가열될 때 산출된 입력 데이터를 통해 끓음 확률을 산출 및 출력할 수 있다.
도 8에는 입력층, 은닉층 및 출력층에서 실행되는 다양한 연산 함수가 도시되어 있다.
도 9의 (a)에는 조리 용기(1)가 가열되는 동안 부하 임피던스(Leq), 인버터(140)의 동작 주파수, 센서(170)가 감지한 조리 용기(1)의 온도로, 이들로부터 입력 데이터가 획득될 수 있다.
한편, 부하 임피던스는 다음과 같은 수학식 1을 통해 산출될 수 있다.
위 수학식 1에서 [rad/s]는 2πf이며, f는 동작 주파수일 수 있다. 그리고, [Ω]는 이고, [Ω]은 이고, [A]는 이고, [A]는 이며, 는 워킹 코일(150)을 흐르는 전류로, 설정된 화력 단계 또는 조리 용기(1)의 종류 등에 따라 달라질 수 있다. 는 공진 커패시터의 커패신턴스일 수 있다.
한편, 수학식 1은 예시에 불과하다. 즉, 제어부(190)는 수학식 1이 아닌 다른 방법을 통해 부하 임피던스를 산출할 수도 있다.
도 9의 (b)에는 물 온도 98℃ 이상일 때 끓음 알림이 출력된 경우와 물 온도 98℃ 미만일 때 끓음 알림이 출력되지 않은 경우가 분류된 것으로, 물 온도 98℃ 이상일 때 끓음 알림이 출력될 확률이 85%이고, 물 온도 98℃ 이상일 때 끓음 알림이 출력되지 않을 확률이 15%임을 확인할 수 있다.
다시, 도 6을 설명한다.
제어부(190)는 끓음 예측 모형을 통해 끓음 확률을 산출할 수 있다(S30).
제어부(190)는 센서(170) 및 인버터(140)에서 획득된 입력 데이터를 끓음 예측 모형에 적용할 수 있다. 제어부(190)는 입력 데이터가 끓음 예측 모형에 입력될 때 출력되는 끓음 확률을 획득할 수 있다. 끓음 예측 모형은 입력 데이터가 입력되면, 그에 따른 끓음 확률을 출력할 수 있다.
제어부(190)는 가열 시간이 기설정된 임계 시간 초과인지 판단할 수 있다(S40).
가열 시간은 조리 용기(1)의 가열을 개시한 후 현재까지의 시간을 의미할 수 있다. 가열 시간은 인버터(140)가 동작한 시간일 수 있다.
임계 시간은 끓음 예측 모형이 유효값을 출력하기에 요구되는 최소 시간을 의미할 수 있다. 즉, 가열 시간이 임계 시간 이하일 경우 끓음 예측 모형에서의 출력은 의도된 결과가 아닐 수 있다. 임계 시간은 60초일 수 있으나, 이는 예시에 불과하므로, 이에 제한되지 않음이 타당하다.
제어부(190)는 가열 시간이 기설정된 임계 시간 초과일 경우, 끓음 예측 모형을 이용할 수 있다.
제어부(190)는 가열 시간이 임계 시간 이하이면, 계속해서 입력 데이터를 산출하고 이를 끓음 예측 모형에 적용하여 끓음 확률을 산출할 수 있다. 즉, 제어부(190)는 가열 시간이 임계 시간 이하이면, 계속해서 끓음 확률을 업데이트할 수 있다.
제어부(190)는 끓음 확률이 기준 확률 초과이거나, 부하 임피던스의 구간별 기울기가 소정 기울기 이하이면 끓음 상태로 판단할 수 있다.
따라서, 제어부(190)는 가열 시간이 임계 시간 초과이면, 끓음 확률이 기준 확률 초과인지 판단하는 제1 동작과, 부하 임피던스의 구간별 기울기가 소정 기울기 이하인지 판단하는 제2 동작을 수행할 수 있다.
먼저, 제1 동작을 설명한다. 제어부(190)는 끓음 확률이 기준 확률 초과인지 판단할 수 있다(S50).
끓음 확률은 입력 데이터가 끓음 예측 모형에 입력될 때 출력 값일 수 있다.
기준 확률은 신뢰성 및 정확성을 고려하여 미리 설정된 값일 수 있다. 기준 확률은 85(%)일 수 있으나, 이는 예시적인 것에 불과하므로, 이에 제한되지 않음이 타당하다.
제어부(190)는 끓음 확률을 기설정된 기준 확률과 비교하여 끓음 여부를 판단할 수 있다.
제어부(190)는 끓음 확률이 기준 확률 이하이면, 계속해서 끓음 확률이 기준 확률 초과인지 판단할 수 있다. 이 때, 제어부(190)는 업데이트된 끓음 확률을 기준 확률과 비교하며, 끓음 확률이 기준 확률을 초과할 때까지 계속해서 끓음 확률을 기준 확률과 비교할 수 있다.
제어부(190)는 끓음 확률이 기준 확률 초과이면, 끓음 알림을 출력할 수 있다(S80).
즉, 제어부(190)는 끓음 확률이 기준 확률 초과이면, 조리 용기(1)의 끓음으로 판단할 수 있다.
한편, 조리 용기(1) 내 물의 양이 너무 적을 경우에는 끓음 확률이 기준 확률을 초과하기 이전에 끓음이 발생할 수 있다. 따라서, 제어부(190)는 제1 동작과 함께 제2 동작을 수행할 수 있다. 다만, 물의 양이 너무 적더라도 기설정된 기준 시간(약 3분) 내에 끓음이 발생되기 어려운 바, 제2 동작은 가열 시간이 기준 시간을 초과한 경우에만 수행될 수 있다. 제어부(190)는 가열 시간이 기설정된 기준 시간을 초과하면, 부하 임피던스를 이용하여 조리 용기의 끓음 여부를 판단할 수 있다.
제어부(190)는 가열 시간이 기준 시간을 초과하였는지 판단할 수 있다(S60).
기준 시간은 180초(3분)일 수 있으나, 이는 예시적인 것에 불과하므로, 이에 제한되지 않음이 타당하다.
제어부(190)는 가열 시간이 기준 시간을 초과하지 않으면, 제1 동작을 계속해서 수행하며, 가열 시간이 기준 시간을 초과하였는지 판단할 수 있다. 즉, 제어부(190)는 가열 시간이 기준 시간 이하인 경우에는, 끓음 확률을 기설정된 기준 확률과 비교하여 끓음 여부를 판단할 수 있다.
제어부(190)는 가열 시간이 기준 시간을 초과하면, 제2 동작을 수행할 수 있다. 제어부(190)는 가열 시간이 기준 시간을 초과하면, 부하 임피던스의 구간별 기울기가 소정 기울기 이하인지 판단할 수 있다(S70).
부하 임피던스의 구간별 기울기는 약 50초마다 산출한 부하 임피던스의 기울기일 수 있다. 예를 들어, 도 9의 (a)에서 P1 구간에서의 부하 임피던스 기울기, P2 구간에서의 부하 임피던스 기울기, P3 구간에서의 부하 임피던스 기울기 및 P4 구간에서의 부하 임피던스 기울기일 수 있으나, 이는 예시적인 것에 불과하므로, 이에 제한되지 않음이 타당하다.
제어부(190)는 부하 임피던스의 구간별 기울기가 소정 기울기 이하이면, 끓음 알림을 출력할 수 있다(S80).
제어부(190)는 가열 시간이 기준 시간을 초과하며, 부하 임피던스의 구간별 기울기가 소정 기울기 이하이면, 조리 용기(1)의 끓음으로 판단하고, 끓음 알림을 출력할 수 있다.
즉, 본 개시의 실시 예에 따른 쿡탑(10)은 센서(170) 및 인버터(140)에서 획득된 입력 데이터를 끓음 예측 모형에 적용하여 조리 용기(1)의 끓음 여부를 판단할 수 있다.
즉, 끓음 확률이 기준 확률을 초과하는 조건과, 부하 임피던스의 구간별 기울기가 소정 기울기 이하인 조건은 끓음 판단의 OR 조건일 수 있다.
제어부(190)는 조리 용기(1)의 끓음으로 판단될 때 출력부(180)를 통해 끓음 알림을 출력할 수 있다.
이상의 설명은 본 개시의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 개시의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다.
따라서, 본 개시에 개시된 실시 예들은 본 개시의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시 예에 의하여 본 개시의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다.
본 개시의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 개시의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
Claims (11)
- 조리 용기가 놓이는 상판부;상기 조리 용기를 통과하는 자기장을 발생시키는 워킹 코일;상기 워킹 코일에 전류를 공급하는 인버터;상기 조리 용기의 온도를 감지하는 센서; 및상기 조리 용기의 끓음 여부를 판단하는 제어부를 포함하고,상기 제어부는상기 센서 및 상기 인버터에서 획득된 입력 데이터를 끓음 예측 모형에 적용하여 상기 조리 용기의 끓음 여부를 판단하는유도 가열 방식의 쿡탑.
- 청구항 1에 있어서,상기 끓음 예측 모형은심층 신경망(DNN: Deep Neural Network)으로 구현된유도 가열 방식의 쿡탑.
- 청구항 1에 있어서,상기 제어부는가열 시간이 기설정된 임계 시간 초과일 경우, 상기 끓음 예측 모형을 이용하는유도 가열 방식의 쿡탑.
- 청구항 1에 있어서,상기 제어부는상기 입력 데이터가 상기 끓음 예측 모형에 입력될 때 출력되는 끓음 확률을 획득하는유도 가열 방식의 쿡탑.
- 청구항 4에 있어서,상기 제어부는상기 끓음 확률을 기설정된 기준 확률과 비교하여 끓음 여부를 판단하는유도 가열 방식의 쿡탑.
- 청구항 5에 있어서,상기 제어부는상기 끓음 확률이 상기 기준 확률 초과이면 상기 조리 용기의 끓음 알림을 출력하는유도 가열 방식의 쿡탑.
- 청구항 1에 있어서,상기 제어부는가열 시간이 기설정된 기준 시간을 초과하면, 부하 임피던스를 이용하여 상기 조리 용기의 끓음 여부를 판단하는유도 가열 방식의 쿡탑.
- 청구항 7에 있어서,상기 제어부는상기 가열 시간이 상기 기준 시간을 초과하며, 상기 부하 임피던스의 구간별 기울기가 소정 기울기 이하이면 상기 조리 용기의 끓음 알림을 출력하는유도 가열 방식의 쿡탑.
- 청구항 7에 있어서,상기 제어부는상기 가열 시간이 상기 기준 시간 이하인 경우에는, 상기 끓음 확률을 기설정된 기준 확률과 비교하여 끓음 여부를 판단하는유도 가열 방식의 쿡탑.
- 청구항 1에 있어서,상기 입력 데이터는상기 센서가 센싱한 조리 용기의 온도, 상기 인버터의 동작 주파수 및 부하 임피던스와 관련된 데이터를 포함하는유도 가열 방식의 쿡탑.
- 청구항 1에 있어서,상기 조리 용기의 끓음으로 판단될 때 알림을 출력하는 출력부를 더 포함하는유도 가열 방식의 쿡탑.
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