DATA LEARNING SERVER METHOD FOR GENERATING AND USING THEREOF

According to an embodiment of the present invention, disclosed is a data learning server comprising: a communications unit capable of communicating with an external device; a learning data acquisition unit for acquiring product information and operation information of a home appliance by using the communications unit; a model learning unit for generating or updating a learning model by using the product information and the operation information; and a storage unit for storing the learning model learned to estimate a new failure detection pattern related to a fault item of the home appliance. In addition, other various embodiments are possible. The data learning server may estimate a new fault detection pattern related to a fault of a home appliance by using a rule-based or artificial intelligence algorithm. When a region of interest is estimated by using the artificial intelligence algorithm, the data learning server may use machine learning, a neural network, or a deep learning algorithm. 일 실시예에 따른 데이터 학습 서버가 개시된다. 개시되는 데이터 학습 서버는, 외부 기기와 통신 가능한 통신부, 상기 통신부를 이용하여, 가전 기기의 제품 정보 및 동작 정보를 획득하는 학습 데이터 획득부, 상기 제품 정보 및 상기 동작 정보를 이용하여 학습 모델을 생성 또는 갱신하는 모델 학습부 및 상기 학습 모델의 생성 또는 갱신의 결과로서, 상기 가전 기기의 고장 항목과 관련되는 새로운 고장 검출 패턴을 추정하도록 학습된 학습 모델을 저장하는 저장부를 포함할 수 있다. 그 외 다양한 실시예에 가능하다. 데이터 학습 서버는 규칙 기반 또는 인공 지능 알고리즘을 이용하여 가전 기기의 고장과 관련되는 새로운 고장 검출 패턴을 추정할 수 있다. 인공 지능 알고리즘을 이용하여 관심 영역을 추정하는 경우, 데이터 학습 서버는 기계 학습, 신경망 또는 딥러닝 알고리즘을 이용할 수 있다.