건조 시간 산 출부 ( 22 ) 는 미리 학습 된 알고리즘 을 이용 하 여 예상 시간 을 산출 할 수 있 다 . 미리 학습 된 알고리즘 의 일 예 로 , 제 1 온습 도 정보 와 제 2 온습 도 정보 가 일치 되 는 데 까지 소요 되 었 던 시간 들 을 데이터베이스 에 저장 할 수 있 다 . 여기 서 후술 하 는 제 어부 ( 23 ) 는 두 개 의 특정 온습 도 값 이 입력 되 었 을 때 두 온습 도 값 이 일치 되 는 데 까지 실제로 소요 되 는 시간 을 측정 하 여 소요 시간 을 생성 할 수 있 다 . 데이터베이스 부 는 입력 된 두 개 의 특정 온습 도 값 과 측정 된 소요 시간 을 매칭 시킨 룩 업 테이블 ( Look - Up Table ) 을 생성 하 여 관리 할 수 있 다 . 이후 , 건조 시간 산 출부 ( 22 ) 는 데이터베이스 부 에 저장 된 룩 업 테이블 을 참조 하 여 세탁물 건조 과정 모니터링 장치 ( 10 ) 로부터 수신 된 제 1 온습 도 정보 및 제 2 온습 도 정보 와 일치 하 는 데이터 를 검색 하 고 , 검색 된 데이터 와 매칭 된 적어도 하나 의 소요 시간 을 추출 할 수 있 다 . 그리고 , 건조 시간 산 출부 ( 22 ) 는 이 들 의 평균 소요 시간 을 산출 하 여 예상 시간 으로 결정 할 수 있 다 . 하지만 , 미리 학습 된 알고리즘 은 상술 한 실시 예 에 한정 되 는 것 은 아니 며 , 이 외 에 도 다양 한 알고리즘 을 이용 하 여 건조 완료 시간 을 산출 할 수 도 있 다 .