USS(Ubiquitous Smart Space)는 공간내에서 벌어지는 다양한 상황을 인지하고, 사물이나 서비스들이 자율적으로 협업함으로써 사용자의 목표에 맞는 서비스를 제공한다. U-Safety는 USS 상에서 다중센서를 통해 좀더 정확한 상황을 인지하고 이에 대처하여 조처를 취하는 시스템이다. U-Safety 에서 사용되는 다양한 센서들이 수집한 데이터 중에 영상데이터는 사람이 객관적으로 상황을 추론하기에 가장 이상적이다. 센터는 다양한 곳에 설치된 영상입력 장치로 부터 많은 양의 영상 데이터를 수집하여 이를 바탕으로 다중의 상황인지 및 추론을 수행하게 된다. 이에 센터는 방대한 양의 데이터를 처리하기 위해 매우 많은 자원을 소비하게 된다. 본 논문에서는 제안하는 계층적 영상 처리 방법은 영상입력 장치에서 1차 상황인지를 하고 전체 영상중 상황인지의 가능성이 높은 부분만을 블럭화하여 센터로 전송하는 방법을 제안한다. 이는 센터가 영상처리를 위해 소비하는 자원을 줄여 원활한 상황인지의 효율을 높이고 U-Safety 망에 영상데이터가 차지하는 비율을 줄인다.
유비쿼터스 기반 디지털 홈은 하드웨어적 요소인 디지털 홈 공간과 소프트웨어적 요소인 상황인지 에이전트가 결합하여 거주자에게 인간의 삶의 질 향상을 제공하기위해 거주자에게 적합한 서비스를 파악하여 그에게 최적의 서비스들을 제공할 수 있다. 그러나 디지털 홈은 공간은 센서기술과, 센서네트워크 같은 하드웨어적인 제약과 비용 때문에 테스트베드 구축을 통한 상황인지기술에 대한 연구에는 한계가 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 디지털 홈의 상황인지 연구를 위한 시뮬레이터를 개발하였으며, 시뮬레이터를 기반으로 상황인지 시스템을 개발하였다.
이 연구는 공간인지 이론을 기반으로 하여 최근에 급격히 발달하고 있는 길찾기 목적의 웹지도 효과를 측정하기 위한 기본 개념과 평가틀을 설정하고 정량적 분석방법을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 특정 지도사용상황에서 길찾기 과제를 수행한 후 지도사용으로 얼마나 효과적으로 공간인지가 이루어졌는지를 측정하는 '인지적 지도사용효과'의 개념과 정확성, 신속성, 자신감의 분석항목을 기반으로 하는 평가틀을 제안하였다. 제안한 평가틀을 실증적으로 검증하기 위해 실험조사를 실시하고, 실험 결과물인 인지지도를 2차원 회귀분석 방법을 적용하여 실험결과를 계량화하였다. 분석결과, 공간을 정확하게 인식하거나 빠르게 회상하는 데에는 지도표현방법보다 사용자의 특성과 반복적인 지도사용 등의 요소가 영향을 미치며, 2차원 지도와 3차원 지도를 동시에 참조하는 경우 공간인지에 대한 자신감이 낮은 것으로 나타났다. 이 연구결과는 효과적일 것이라고 예상되는 새로운 지도표현방법이 실제로 그렇지 않거나, 사용자마다 효과적이라고 판단하는 지도표현방법이 다른 이유에 대한 근거를 제공해 준다.
최근 무선 센서 네트워크의 수집 데이터에 대해 에너지 효율적인 저장 및 질의 처리를 위한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 데이터 중심 저장 (DCS: Data-Centric Storage) 기법은 인-네트워크 방식 기반의 효율적인 데이터 저장과 질의 처리를 위해 제안된 기법이다. DCS 기법은 수집 데이터의 값에 따라 저장 될 위치를 미리 결정하여 각 데이터가 발생시 해당 위치에 인-네트워크 방식으로 저장한다. 이를 통해 질의 처리시 불필요한 질의 배포를 최소화 시킨다. 하지만 기존에 제안된 DCS 기법들은 수집되는 데이터의 발생 범위를 고정적으로 설정한다. 따라서 시기별로 상이한 범위의 데이터가 발생되는 실제 응용에 서는 저장 공간 활용의 불균등을 초래하여 네트워크 수명을 단축시킨다. 본 논문은 시간이 지남에 따라 변화 하는 데이터 발생 패턴에 상황 적응적인 범위 설정 기법을 적용하여 네트워크 전반에 걸쳐 노드들의 저장 공간을 균등하게 사용하는 상황 인지 데이터 중심 저장 방식을 제안한다. 또한 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 기존 DCS 기법과 성능을 비교평가 한다.
센싱 기술이 발달함에 따라, 다양한 도메인에서 각각 다른 목적을 가진 상황인지 기술들이 개발되어 왔다. 많은 서비스들이 개발되고 실제로 사용되고 있지만, 특정한 공간을 도메인으로 둔 서비스는 미흡하였다. 이를 해결하고자 여러 시도들이 있어왔으며 실제로 성과를 거둔 연구도 많이 있었다. 이 중, 온톨로지 기반 추론을 이용한 방법들이 상황인지 시스템에 비교적 신뢰성 있고 적합하였으나, 복잡한 규칙을 사용하지 않는 이상 사용자 별로 상황을 인지하지는 못하였다. 본 논문에서는 기존의 사용자 중심의 상황 모델링에 기반 한 추론에서 벗어나 개체 중심으로 그 범위를 확대하였다. 또한, 사용자 및 홈 프로파일을 사용하여 사용자 별 상황을 인지 할 뿐만 아니라 각 개체 별 상황을 인지함으로써 더욱 구체적인 상황정보를 제공하고자 한다.
본 연구는 재난발생 시 현장 상황 판단 및 대응 능력이 현저히 떨어지는 안전취약계층 중 장애인과 노인이 재난정보를 받고 안전하게 대피·대응할 수 있도록 지원하는 시스템의 시범적용에 대한 것이다. 재난정보 전달 및 대피지원 시스템은 재난에 취약한 장애인과 노인이 재난상황에서 각각의 취약 특성을 고려하여 재난 위기상황에 대응하도록 설계 하였으며, 실내 위치측정에 관한 공간정보 표준 및 데이터 구축과 개발한 시스템을 설치하고 구현할 수 있는 실내 공간을 선정하여 시범적으로 적용하였다. 재난정보 및 대피지원 시스템의 시범적용을 위해 선정된 시설의 실내 공간정보 구축 및 현행화를 통해 실내 대피경로를 구축하고, 실제 시범적용을 통해 보완하는 과정을 수행하였다. 장애인·노인 대상 재난정보 전달 및 대피지원 서비스 구축을 위해 실내에서 재난발생 시 재난정보 데이터를 실시간으로 수집하고 스마트폰과 연계할 수 있는 연계 모듈을 개발하였다. 또한 재난정보를 스마트폰에 알릴 수 있는 알람 푸시 모듈, 재난정보 및 대피 안내 모듈과 시각 장애인의 실내 공간 인지를 위한 음성안내 모듈을 개발하였다. 본 연구의 목적은 IoT 기반의 통합관제 기술을 활용하는 서비스 제공을 통해서 정보전달의 사각지대를 해소하고 장애인·노인의 효율적 재난 대응을 위해 맞춤형 재난정보 전달 및 대피지원 서비스를 구축하고 시범적용의 과정을 통해 문제점을 보완하여 최종적으로 재난으로부터 안전취약계층의 안전성을 향상시키는데 목적이 있다.
미래 유비쿼터스 컴퓨팅은 언제 어디서나 지능형 모바일 단말들이 자율적으로 서비스를 제공받을 수 있는 유비쿼터스 지능 공간을 필요로 한다. 이러한 지능 공간의 자율적 구성을 위해 지능 공간에 속한 각 모바일 단말들은 다양한 소스로부터 컨텍스트(Conte박 상황) 정보를 수집하고 컨텍스트 정보로부터 유용한 정보를 추론할 수 있어야 한다. 특히 다양한 유비쿼터스 지능 공간으로부터 수집하고 컨텍스트 정보의 모호성을 극복하고 보다 정확한 상황 인지를 통한 지능형 서비스를 제공하기 위해서는 컨텍스트에 대한 표준 분류 기법(taxonomy) 및 분류된 컨텍스트 정보를 기반으로 하는 추론 기술이 요구된다. 이를 위해 기존의 유비쿼터스 지능 공간에 관련된 대부분의 기존의 연구들에서는 상황 인지 서비스 제공을 위해 CLIPS나 JESS와 같은 규칙 기반 추론 엔진이 주로 사용되고 있다. 그러나 기존의 추론 엔진들은 리소스가 제한된 모바일 단말에서 사용되기에는 한계를 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 모바일 단말을 위한 자율적인 상황인지 서비스를 제공하기 위한 경량 추론 엔진을 설계하고 구현하는 것을 목적으로 한다. 개발된 추론 엔진은 휴대폰이나 PMP, 네비게이션 둥과 같은 개인형 모바일 단말에서 자율적인 상황인지 기반 서비스를 제공하기 위해 사용될 수 있다. 또한, 계층적 분류체계(taxonomy) 정보를 활용함으로써 일반적인 룰(general rule) 또는 구체적인 룰(specific rule)의 선택적인 구성을 통해 다양한 수준의 컨텍스트가 실시간으로 수집되는 상황인지 컴퓨팅에서의 효율적인 상황인지 서비스의 구현을 지원한다.
u-City(Ubiquitous city)는 유비쿼터스 컴퓨팅과 정보통신 기술을 기반으로 다양한 u-서비스(Ubiquitous service)를 제공하는 도시이다. u-서비스를 제공하기 위해서는 시스템이 주변 상황(Context)을 인지하여 사용자와 상호작용을 지원하는 상황인지 기술이 중요하다. 최근 상황인지(Context-aware) 기술은 지능형 회의실이나 스마트 홈을 개발하기 위하여 활발히 적용되고 있으나, 광범위한 도시공간을 대상으로 하는 u-서비스를 구현하기 위한 연구는 미진한 실정이다. 본 논문에서는 홍수 모니터링 서비스를 대상으로 온톨로지 기반의 홍수 상황인지 모델을 제안한다. 모델설계를 위해 현재의 홍수 모니터링 시스템을 분석하여 요구사항을 도출하고 홍수 모니터링 시나리오를 작성하였다. 상황 데이터를 분석하고 상황 데이터 수집을 위한 센서(Sensor) 온톨로지(Ontology)를 설계하였다. 다음으로 센서 온톨로지를 통해 수집한 상황 데이터를 추론하여 적절한 서비스를 제공하기 위한 홍수 상황인지 모델을 설계하였다. 제안한 모델은 향후 다양한 u-서비스를 설계하고 구현하는데 응용모델로 활용할 수 있을 것이다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황을 인지해 각 사용자에게 필요한 서비스를 자동으로 제공하거나, 사용자로부터 요청받은 서비스를 주어진 환경에서 성공적으로 수행하기 위해서는 그 서비스를 수행하는 각각의 장치들은 일정 수준 이상의 지능을 갖고 있어야 한다. 본 연구에서는 일차 술어 논리를 사용하는 규칙 기반 추론 엔진으로 JRM-S를 개발하였다. 본 엔진은 위치 기반 상황 모델 구축을 위해 공간지식 처리 기능을 갖고 있으며, 유비쿼터스 환경에 존재하는 서비스 장치들에게 상황을 인식할 수 있는 지능을 부여하기 위한 지식 처리기로 사용될 수 있다.
본 논문에서는 유비쿼터스 모바일 디바이스가 주변 상황을 스스로 인지, 판단하여 서비스를 제공하는 유비쿼터스 지능공간의 구현을 위해 RIB 프레임워크를 제안한다. RIB 프레임워크에서 유비쿼터스 모바일 디바이스는 리소스 및 정보의 효율적인 관리를 위해 XML 형태의 저장방식을 가진다. 이 저장 공간은 새로운 정보의 추가, 수정, 삭제에 유연하며, XPath를 이용하여 질의에 응답한다. 또한 주변 유비쿼터스 모바일 디바이스에 제공할 수 있도록 내부정보로부터 resource description 정보를 생성할 수 있으며, 외부에서 수집된 정보를 자신에 디바이스에 맞게 변환하여 저장하는 기능도 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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