머신 러닝을 통해 혁신적인 홈 씬 실현: 지능형 홈 자동화를 위한 청사진

본 기사는 IoT를 지원하는 기술에 관한 5부 시리즈 중 한 편을 요약한 내용입니다. 기사 전문은 wevolver.com을 참조하시기 바랍니다.

스마트 홈과 홈 자동화 응용 분야는 20년 넘게 빠른 발전을 거듭해 왔습니다. 초기의 스마트 홈은 소수의 커넥티드 장치로 구성되었으며 매우 기본적인 자동화 기능을 제공하여 스마트 장치 상태를 제어하는 것으로 제한되었습니다. 지난 10년 동안, 홈 자동화 기능은 더욱 확산되었고 인텔리전스와 정교함이 크게 진화했습니다. 특히 Amazon Echo, Google Home, Apple의 Home Pod와 같은 스마트 홈 플랫폼을 통해 수많은 장치의 통합 지능형 제어가 가능합니다. Apple의 Home Pod는 최종 사용자의 선호도와 필요에 따라 다양한 방식으로 구성할 수 있습니다.

스마트 홈 씬(Scene) 소개

최신 스마트 홈의 다양한 홈 자동화 장치와 기능을 통해 '씬(scene)'이라는 개념이 부각되고 있습니다. 스마트 홈 사용자는 씬을 통해 하나 이상의 잘 정의된 동작 스크립트에 따라 여러 장치를 제어할 수 있습니다. 이러한 동작은 최종 사용자의 설정에 따라 예약되고 실행됩니다. 실제로 씬은 트리거와 동작으로 구성됩니다. 트리거는 구성 및 제어 동작을 시작하는 이벤트입니다. 예를 들어 한 센서의 값이 기준을 초과하거나 버튼이 눌리면 구성 동작이 트리거될 수 있습니다. 동작으로 인해 한 개 이상의 장치의 상태가 변경되어, 결과적으로 스마트 홈의 상태가 변경됩니다. 하나의 씬을 구성하는 트리거와 동작은 스마트 홈 플랫폼에 구성 옵션으로 저장됩니다. 이 옵션은 최종 사용자가 원하는 대로 편리하게 활성화되거나 비활성화될 수 있습니다. 따라서 스마트 홈 사용자는 여러 씬을 구성하여 필요할 때마다 사용할 수 있습니다.

전체적으로 거주자는 씬을 사용하여 스마트 장치를 유연하고 자동화된 방식으로 편리하게 제어할 수 있습니다. 거주자는 씬을 사용하여 소중한 시간을 절약할 수 있습니다. 구체적으로 말하자면, 장치의 여러 구성 옵션을 기억할 필요가 없어 시간을 거의 또는 전혀 들이지 않고도 집의 환경을 원하는 대로 구성하기 위한 일련의 구성 및 제어 동작을 실행할 수 있습니다. 또한 원격 제어, 터치패널, 스마트폰 앱 등 가장 선호하는 모드를 사용하여 집을 제어할 수 있습니다.

스마트 홈 씬: 기술 동인 및 동향

실행 및 구축 씬은 지능형 센서, 클라우드 컴퓨팅, IoT(사물 인터넷)와 같은 첨단 스마트 홈 기술을 바탕으로 합니다. 예를 들면 다음과 같은 기술이 있습니다.

• 지능형 센서 및 액추에이터: 씬은 Bluetooth, WiFi, Zigbee, KNX와 같이 널리 사용되는 프로토콜을 기반으로 원격으로 구성되는 지능형 반도체 및 마이크로시스템을 활용합니다. 지능형 반도체에는 크게 두 가지 유형이 있습니다. 첫째는 스마트 홈 환경(예: 방 안의 인원수 패턴)을 인지하는 센서이고, 둘째는 자동 제어 기능(예: 조명 제어)을 실행하는 액추에이터입니다.

• IoT 컨트롤러: 대부분의 씬은 단일 진입점에서 센서와 액추에이터를 제어하는 게이트웨이 장치와 같은 IoT 컨트롤러에서 구성, 저장, 구축, 실행됩니다. IoT 컨트롤러는 센서 및 액추에이터와의 통신을 원활하게 해 주는 한 개 이상의 네트워킹 프로토콜을 지원합니다.

• 클라우드 컴퓨팅: 최신 스마트 홈 플랫폼과 IoT 컨트롤러는 클라우드 컴퓨팅 인프라에 통합됩니다. 스마트 홈 응용 분야는 클라우드 통합을 통해 클라우드 컴퓨팅의 확장 가능성, 용량, 탄력성, 우수한 서비스를 활용할 수 있습니다. 예를 들어 클라우드를 통해 거주자 활동에 관한 방대한 양의 데이터를 편리하게 수집, 관리, 분석할 수 있습니다. 이와 마찬가지로, 스마트 홈 응용 분야는 클라우드 컴퓨팅을 통해 유연하고 확장 가능하며 비용 효율적인 방식으로 스토리지와 컴퓨팅 리소스에 액세스할 수 있습니다.

• 에지 컴퓨팅: 최근 몇 년간, 스마트 홈 데이터가 클라우드에서 최종 사용자에게 근접한 네트워크 에지로 이전되고 있습니다. 많은 데이터 처리 및 데이터 분석 애플리케이션이 최종 사용자 가까이에 구축되고 있습니다. 이에 따라 처리가 로컬 네트워크에서 이루어지므로 애플리케이션 대기 시간이 단축됩니다. 또한 대부분의 데이터가 클라우드로 이동할 필요가 없어 네트워크 대역폭이 경제적으로 운영되고 데이터 보호가 강화됩니다. 대부분의 경우 에지 컴퓨팅은 클라우드 컴퓨팅과 함께 구축됩니다. 예를 들어 실시간 기능은 에지에 구축되고 많은 데이터 포인트와 대규모 처리가 필요한 기능은 클라우드에서 실행됩니다.

이러한 기술이 스마트 홈 응용 분야와 씬의 주요 기술 동인입니다. 이러한 기술의 진화가 자동화, 인텔리전스, 지속 가능성의 발전을 이끌고 있습니다. 주요 동향은 다음과 같습니다.

• 소형 센서

• 에너지 효율

• 사이버 물리 시스템 및 로봇 혁신

• 강력한 사이버 보안 및 신뢰성

• 자동화 및 실시간 운영 증가

머신 러닝 및 인공 지능을 통해 더욱 스마트해지는 씬

스마트 홈 씬에 ML 기능을 통합하는 것이 홈 자동화 혁신의 다음 단계입니다. 대부분의 첨단 씬은 트리거와 동작을 통한 간단한 if-then-else 규칙에 기반하고 있습니다. 이러한 결정론적 논리는 자동화를 지원하지만 매우 한정적인 인텔리전스를 제공합니다. 예를 들어 단순한 규칙은 사용자의 습관과 행동의 변화를 고려하지 않습니다. ML은 거주자의 행동 패턴을 학습하여 이를 통해 스마트 홈 운영을 최적화하는 씬을 활성화함으로써 이러한 한계를 완화합니다. 이러한 관점에서, 집 환경에서 사용자 활동에 관한 과거 데이터를 사용하여 ML 알고리즘을 학습시킬 수 있습니다. 씬은 이러한 알고리즘을 활용하여 역동성과 인텔리전스를 향상할 수 있으며, 특히 정해진 시간 동안 항상 동일한 구성 동작을 적용하는 대신 ML 기반 씬은 거주자 행동의 변화에 따라 동작을 동적으로 변경할 수 있습니다. 또한 ML을 사용하면 하루 중 시간(예: 아침, 오후, 저녁)에 대해 정해진 몇 개의 사전 구성된 씬 중에서 선택해야 하는 한계가 사라집니다. ML 기반 씬은 사용자의 행동이 하루 중 수 차례 바뀌는 경우에도 사용자의 습관과 행동에 따라 계속해서 동적으로 조정할 수 있기 때문입니다.

사용자 중심 ML 기반 씬의 대표적인 예시는 다음과 같습니다.

• 맞춤형 자동 홈 환경 - 사용자 선호도 학습: 이 경우에는 씬이 주변 환경(예: 조명 시스템, 에어컨 작동, 음악 재생 구성, 개인 비서 서비스, 블라인드, 출입문 등)에 대한 사용자의 선호도를 자동으로 학습합니다. 따라서 사용자의 선호도에 따라 주변 환경을 동적으로 맞춤 설정합니다.

• 인원수 모니터링을 통한 비용 및 탄소 배출량 절감: 이러한 유형의 씬은 머신 러닝과 컴퓨터 비전 인지 시스템을 활용하여 주거 환경 내 여러 공간의 인원수 패턴을 도출합니다. 씬은 식별된 패턴을 활용하여 에너지 비용을 최소화하고 탄소 배출량을 최적화할 수 있도록 집의 운영(예: 조명, 냉방)을 구성합니다.

• 지능형 '최적' 씬 추천 – 동적으로 씬 학습: 집 안에서의 사용자 행동과 다양한 장치의 작동에 관한 과거 데이터를 활용하여 비용과 환경 영향을 최소화하는 씬(예: 스마트 홈 구성)을 구성할 수 있습니다. 이러한 구성을 최종 사용자에게 추천할 수 있습니다. 최종 사용자의 승인에 따라 이러한 구성을 스마트 홈에 저장하고 구축할 수 있습니다. 이 경우, ML을 통해 사전 구성된 씬에만 의존하지 않고 '최적' 씬을 동적으로 구성할 수 있습니다.  

요약

ML 기반 씬의 구현은 운영, 트리거, 주거 공간 안에서의 사용자 활동 및 행동을 포함한 동작에 관한 방대한 데이터의 수집과 처리에 따라 달라집니다. 이러한 데이터를 통해, 기존의 ML 기법(예: 의사결정 트리, Random Forests, SVM(Support Vector Machines))과 딥 러닝 알고리즘(예: ANN(Artificial Neural Networks), RNN(Recurrent Neural Networks))을 포함한 다양한 유형의 ML 알고리즘의 학습이 가능해집니다. 방대한 과거 데이터가 있는 경우, ML 기법을 통해 더욱 효과적이고 정확하게 행동 패턴을 파악하고 이에 따라 씬 구성을 맞춤 설정할 수 있습니다.

현재 씬은 스마트 홈 인텔리전스의 필수적인 요소입니다. 홈 자동화를 지원하여 사용자에게 편의를 제공하고 사용자가 원하는 구성 동작을 더욱 빠르게 적용할 수 있도록 해 줍니다. 하지만 첨단 씬은 매우 단순하고 정적입니다. 이러한 상황에서, ML 기반 씬의 떠오르는 물결은 더욱 동적이고 지능적인 씬 개발을 지원하여 스마트 홈 응용 분야에 혁신을 가져올 것입니다. ML은 스마트 홈 씬 혁신의 다음 단계입니다. 기존의 규칙 기반 씬(Scenes 1.0)에서 동적인 맞춤형 차세대 씬(Scenes 2.0)으로의 전환을 실현하는 촉매제 역할을 할 것입니다. 따라서 스마트 홈을 구축할 때에는 솔루션에 ML 기능을 통합하여 소비자에게 한 차원 높은 편안함과 맞춤형 서비스를 제공할 수 있도록 계획해야 합니다.

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