위치 인지(localization)는 유비쿼터스 응용의 중요 기술로서 사용자 및 센서 노드 주변의 환경 상태와 같은 정보를 지능적으로 판단하는 상황 인지(context awareness)와 더불어 실재 지리적 위치를 인지(location awareness)할 수 있는 지능화된 서비스를 말한다. 기존의 센서 네트워크를 이용한 위치 인지 기술들은 실내(Indoor) 공간에서 미리 설치된 센서 노드블을 기반으로 능동형 혹은 수동형 방식으로 움직이는 노드의 위치를 측정 하는 인프라스트럭척 기반의 기술 이었다. 그러나 이러한 방식은 위치 인지를 위해 미리 특정 노드 들을 설치해야 하는 근본적인 문제점이 있어서, 군사 작전이나 위급 상황과 같은 환경에서도 강건하게(robust) 사용하기 위해서는 새로운 구조가 필요로 하다. 본 논문에서는 인프라스트럭쳐 기반이 없는 환경에서도 센서 네트워크를 이용해서 강건하게 위치 인식을 할 수 있는 하이브리드(hybrid) 알고리즘 및 시스템을 제안하였다.
유비쿼터스의 주요한 특성은 상황 인식(Context-Aware)이며 이것은 사용자의 시공간에 따라 변하는 데이터를 사용자가 직접 입력하지 않고 상황에 맞게 자동적으로 처리해 주는 것을 뜻한다. 그러나 이러한 유비쿼터스의 특성은 데이터의 보안이 취약할 경우 기존 컴퓨팅 환경보다 더 큰 문제를 가져올 수 있다. 한편, 미 벨 연구소에 의해 개발된 PCP(Privacy Conscious Personalization)는 모바일 및 유비쿼터스 환경에서 사용자의 프라이버시 문제에 Context-Aware의 특성을 반영해 준다. PCP는 위치 정보에 대한 요구를 받으면 Houdini로 명명된 Rule Engine을 작동시키며 현재의 상황 및 사용자의 설정을 고려하여 정보를 공개할지 여부를 결정한다. 또한, 네덜란드의 University of Twente는 P3P를 확장하는 P3P Extension과 상황-의존 Preference를 표현하는 XML 기반 언어를 개발하고 이를 바탕으로 WASP 플랫폼을 위한 아키텍쳐를 개발하였다. WASP Framework는 웹서비스 기반의 프라이버시 보호 아키텍쳐이며 사용자의 위치, 시간, 상태, 신원 등 다양한 Context 정보를 제공할 수 있다. 본고에서는 Location Context의 관점에서 Context Aware Computing 환경의 하나로 LBS 위치정보의 프라이버시 구조에 대한 두가지 사례 연구를 수행한다.
실내에서의 위치기반 서비스 및 상황인식 서비스를 위해서는 실내에서의 정밀한 위치인식 기술이 필수적이다. 신호원과 여러 개의 신호 수신기와의 거리 차이를 이용하여 신호원의 상대위치를 추정하는 TDOA(Time Difference of Arrival) 기술이 사용되고 있는데, 거리 차이 측정의 오차에 따른 위치 추정 오차가 발생하므로 이를 최소화하기 위한 연구가 많이 진행되어 왔다. 본 논문에서는 신호원과의 거리 차이값을 이용하여 계산된 여러 근중에서 실제의 근을 선별하고 이를 평균내어 신호원의 위치를 추정하는 알고리즘이 제안되었으며, 기존의 방법에 비해 오차가 개선되었다.
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.
스마트폰의 위성항법장치(GPS) 수신기능과 이동식 네트워크 기능을 응용한 위치기반 서비스는 다양한 형태의 서비스와 이를 활용한 비즈니스 모델을 제공한다. 현재 많이 활용되고 있는 위치기반의 상황인지 모델을 통한 스마트폰 응용 소프트웨어는 사용자의 위치정보나 이 위치정보와 POI간 거리를 이용한 정적인 정보만을 주로 제공하고 있다. 본 논문에서는 실시간으로 사용자의 위치와 POI와의 거리를 인식하여 해당 관광지 전문해설사의 음성과 이미지와 같은 멀티미디어 콘텐츠를 제공하는 동적인 관광해설 스마트폰 응용 소프트웨어를 제안하고 구현하였다. 또한, 사용자가 관광지에서 느낀 점을 텍스트 형식과 함께 동영상이나 사진의 형태로 업로드하여 사용자 간에 정보를 공유하는 방안을 제시하고 구현하였다.
스마트폰의 대중화와 고성능화로 인하여 다양한 센서들이 부착되고 이를 활용한 서비스가 활발히 출시되고 있다. 이들 중 GPS 위치정보를 기반으로 한 상황 인식 서비스는 다양한 분야에서 킬러 서비스로 각광을 받고 있으나, GPS 위치획득방식 특성상 실내에서는 서비스가 제한되는 문제를 안고 있다. 최근에는 GPS를 대신하여 사용자의 실내위치를 파악하기 위해 NFC, iBeacon과 같이 스마트폰 운영체제에서 제공하는 근거리통신기술을 활용하는 사례가 점차 증가하고 있다. 본 논문에서는 근거리통신기술 중 iBeacon을 사용하여 대학교에서 유용하게 활용할 수 있는 스마트 출석관리 시스템을 제안하고자 한다. 제안된 시스템은 iBeacon과 학생의 스마트폰 간에 BLE(Blutooth Low Energy) 통신을 통하여 출석 정보를 자동으로 수집한다. 또한, 출석정보의 효율적인 수집과 실시간 확인을 위하여 발간/구독 기반의 DDS 미들웨어를 프레임워크로 사용한다.
핸드폰, PMP, MP3 플레이어 등으로 대표되는 개인 모바일 장치는 빠르게 발전하고 있다. 이런 모바일 환경의 발전은 사용자의 일상을 이해하고자 하는 라이프로그 연구를 활성화하고 있다. 즉, 모바일 장치의 다양한 센서들을 활용하여 개인의 일상을 기록한 라이프로그는 복잡한 일상에 대한 기억 보조 도구로 사용가능하기에 현재 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 GPS에 의한 실외 위치뿐만 아니라 무선랜에 의한 실내 위치를 고려하여 상황을 추론하고 시각화하는 방법을 제시한다. 실내에서 GPS가 제대로 동작하지 않더라도 무선랜을 기반으로 한 실내 위치 추정을 통해 위치 정보를 획득하고 상황 인식 성능을 향상시켰다. 또한, 지도 인터페이스 및 블로그를 기반으로 하는 시각화 방법을 개발하였다. 실험에서는 모바일 장비를 가지고 실제 데이터를 수집한 뒤 제안하는 방법을 통해 상황을 인식하고 시각화 서비스를 제공하는 성능을 평가하였다.
위치 기반 서비스는 사용자 중심의 위치를 기반으로 한 정보 서비스이며 유비쿼터스 시대에 있어서 핵심적인 엔진으로서 논의되어져오고 있다. 본 연구의 목적은 다중 의사 결정 기법을 통해 이동 단말 사용자의 위치 정보와 공간적 선호도를 반영한 새로운 온톨로지 추론 시스템을 개발하는 것이다. 이를 위해 POI 검색을 위한 온톨로지 기반의 LBS 추론시스템을 개발하고 사용자의 상황인식정보와 개인적 특성 및 공간선호도에 따른 온톨로지로 구축을 하여 그 구현 결과를 보였다. 또한 사용자의 의사결정시 결정기준요소에 가중치 부여를 위한 Cost Value Ontology를 구축하여, 다 기준 의사추론을 통해 사용자에게 적절한 추천 결과가 도출되는 위치 기반 서비스 방법을 제안하였다.
무선인터넷 기술의 발달과 응용의 확산으로 위치정보를 이용한 위치기반 서비스 형태는 더욱더 다양해 지고 있다. 특히, 언제 어디서나 사람과 사물 같은 객체의 위치를 인식하고 이를 기반으로 유용한 서비스를 제공하는 유비쿼터스 위치기반 서비스(Ubiquitous Location Based Services : u-LBS)가 중요한 서비스로 대두되고 있다. 이와 관련하여 본 논문에서는 차량 충돌 위치와 관련한 서비스 시스템을 제안한다. 제안 된 시스템에서 사용된 GPS Packet에는 위치에 대한 정보와 차량 충돌에 대한 충돌 세기와 시간, 차량에 대한 NodeID 등으로 구성되어 있다. 이러한 데이터들을 이용하여 하나의 패킷이 만들어 지게 되고 차량 간 충돌이 발생할 경우 차량에서 Gateway로 전송된다. Gateway에서 Server로 전송된 패킷은 충돌 여부를 판단하여 위급상황으로 판단되면, 구급센터로 위치정보와 충돌측정여부에 대하여 알려주게 된다. 또한, 이러한 위급상황에 대해서는 외부에 있는 가족 등의 관련된 사람들에게 무선으로 무선단말기(PDA, 휴대폰)를 통해 알려주게 된다. Server에 들어오게 되는 충돌 정보들은 Database에 저장이 되도록 구성하였다. 아울러, 제안한 u-LBS시스템의 유효성을 검증하기 위한 실험을 수행하였다.
유비쿼터스 컴퓨팅의 발전에 따라 일대일 개인화 서비스를 위한 인프라스트럭처가 구축되면서, 사용자의 상황과 환경, 즉 상황인식 기반 서비스의 중요성이 부각되고 있다. 스마트 홈은 현실공간과 가상공간을 연결하여 가상공간에서 현실의 상황을 정보화하고 이를 활용하여 사용자 중심의 지능화된 서비스를 제공하는 기술이다. 본 논문에서는 스마트 홈에서 마이닝을 이용한 행동 순차 패턴 발견을 제안하였다. 마이닝을 이용하여 위치 트랜잭션에서 발생하는 위치간의 연관 규칙에 시간의 변이를 추가하여 행동 순차 패턴을 발견하였다. 인식된 시간 순서에 따라 사용자가 이동한 경로의 파악 및 행동 방향을 예측하고 그에 따른 서비스가 가능하다. 마이닝을 이용한 행동 순차 패턴의 성능 평가를 하기 위해 대응표본 t검정을 실시하여 유용성을 검증하였다. 평가 결과, 서비스에 대한 만족도의 차이가 통계적으로 의미가 있음을 증명하였고 높은 만족도를 보임을 확인하였다. 따라서 본 연구 결과를 활용하면 시장성 증대와 고부가 가치를 창출할 수 있을 것으로 기대하며 다양한 응용 분야에 활용이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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