| 번호 | 청구항 |
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| 12 | 삭제 |
| 1 | 냉난방 설비의 동작상태 판단을 위한 장치가 학습하는 방법에 있어서,복수개의 센서에 의해 임의의 실내 및 실외의 환경데이터를 측정하는 단계;상기 실내를 냉난방하는 냉난방 설비의 동작상태 데이터를 수집하는 단계; 및상기 환경데이터와 상기 동작상태 데이터에 기초하여 기계학습 모형을 트레이닝하여 환경데이터에 대한 냉난방 설비의 동작상태를 예측하기 위한 학습모델을 생성하는 단계를 포함하고,상기 학습모델을 생성하는 단계는, 상기 환경데이터와 상기 동작상태 데이터를 시간 동기화하여 데이터 셋을 생성하는 단계; 상기 데이터 셋에, 미리 설정된 제1 시간 이하의 결측값이 존재하는 경우 결측 직전 값으로 데이터를 대체하고, 미리 설정된 제2 시간 구간 동안 환경데이터가 동일한 값이 반복되는 경우 해당 구간을 제외시켜 전처리하는 단계;전처리된 데이터 셋에 기초하여 기계학습 모형을 트레이닝하여 상기 학습모델을 생성하는 단계;상기 데이터 셋에 포함된 데이터 중에서 냉방이 주로 일어난 냉방 대표일과 난방이 주로 일어난 난방 대표일을 추출하여 평가 데이터 셋을 생성하는 단계; 및 상기 평가 데이터 셋에 기초하여 상기 학습모델의 성능 평가를 수행하는 단계를 포함하는 냉난방 설비의 동작상태 판단을 위한 학습방법. |
| 2 | 삭제 |
| 3 | 삭제 |
| 4 | 냉난방 설비의 동작상태 판단을 위한 장치가 학습하는 방법에 있어서,복수개의 센서에 의해 임의의 실내 및 실외의 환경데이터를 측정하는 단계;상기 실내를 냉난방하는 냉난방 설비의 동작상태 데이터를 수집하는 단계; 및상기 환경데이터와 상기 동작상태 데이터에 기초하여 기계학습 모형을 트레이닝하여 환경데이터에 대한 냉난방 설비의 동작상태를 예측하기 위한 학습모델을 생성하는 단계를 포함하고,상기 환경데이터는 실내 온도, 실내 습도, 실내 이산화탄소농도, 실외 온도, 실외 습도를 포함하고,상기 학습모델은 멀티 채널 RP(Recurrence Plot) CNN 기반 학습모델이고, 상기 멀티 채널 RP CNN 기반 학습모델은 상기 환경데이터의 각 항목에 대한 변환 RP 이미지를 각 채널로 갖는 것을 특징으로 하는 냉난방 설비의 동작상태 판단을 위한 학습방법. |
| 5 | 제 1 항에 있어서,상기 냉난방 설비의 동작상태 데이터는 전원 꺼짐, 전원 켜짐, 냉방 모드, 난방 모드를 포함하는 것을 특징으로 하는 냉난방 설비의 동작상태 판단을 위한 학습방법. |
| 6 | 삭제 |
| 7 | 임의의 실내 및 실외의 환경데이터를 측정하는 센서부;상기 실내를 냉난방하는 냉난방 설비의 동작상태 데이터를 수집하는 수집부; 및상기 환경데이터와 상기 동작상태 데이터에 기초하여 기계학습 모형을 트레이닝하여 환경데이터에 대한 냉난방 설비의 동작상태를 예측하기 위한 학습모델을 생성하는 학습부을 포함하고,상기 학습부는 환경데이터와 상기 동작상태 데이터를 시간 동기화하여 데이터 셋을 생성하고, 상기 데이터 셋에, 미리 설정된 제1 시간 이하의 결측값이 존재하는 경우 결측 직전 값으로 데이터를 대체하고, 미리 설정된 제2 시간 구간 동안 환경데이터가 동일한 값이 반복되는 경우 해당 구간을 제외시키는 데이터 전처리 모듈; 및데이터 셋에 포함된 데이터 중에서 냉방이 주로 일어난 냉방 대표일과 난방이 주로 일어난 난방 대표일을 추출하여 평가 데이터 셋을 생성하고, 상기 평가 데이터 셋에 기초하여 상기 학습모델의 성능 평가를 수행하는 학습모델 평가 모듈을 포함하는 냉난방 설비의 동작상태 판단을 위한 장치. |
| 8 | 삭제 |
| 9 | 삭제 |
| 10 | 임의의 실내 및 실외의 환경데이터를 측정하는 센서부;상기 실내를 냉난방하는 냉난방 설비의 동작상태 데이터를 수집하는 수집부; 및상기 환경데이터와 상기 동작상태 데이터에 기초하여 기계학습 모형을 트레이닝하여 환경데이터에 대한 냉난방 설비의 동작상태를 예측하기 위한 학습모델을 생성하는 학습부을 포함하고,상기 환경데이터는 실내 온도, 실내 습도, 실내 이산화탄소농도, 실외 온도, 실외 습도를 포함하고,상기 학습모델은 멀티 채널 RP(Recurrence Plot) CNN 기반 학습모델이고, 상기 멀티 채널 RP CNN 기반 학습모델은 상기 환경데이터의 각 항목에 대한 변환 RP 이미지를 각 채널로 갖는 것을 특징으로 하는 냉난방 설비의 동작상태 판단을 위한 장치. |
| 11 | 제 7 항에 있어서,상기 냉난방 설비의 동작상태 데이터는 전원 꺼짐, 전원 켜짐, 냉방 모드, 난방 모드를 포함하는 것을 특징으로 하는 냉난방 설비의 동작상태 판단을 위한 장치. |
