모니터링 관리자가 상주해야 하는 현재 CCTV와 같은 방범시스템은 음영지역 등에서의 범죄를 인식하고 실시간으로 대응하기에 한계가 있다. 이를 보안하기 위해 주변 환경속에서 보고, 듣고, 생각하는 사람처럼 능동적인 행동이 가능한 유기체와 같은 유비쿼터스 센서 네트워크 컴퓨팅 기술을 사용한 지능형 보안감시 시스템의 필요성이 대두 되고 있다. 이에 본 논문에서는 PSD 센서와, Dual PIR 시스템을 통합하여 응용한 능동적 보안감시 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 침입자 유/무만 확인하던 기존의 실내 보안감시 시스템을 발전시켜 상황인지 기술을 융합하였으며, 주변상황 및 사용자의 의도를 시스템이 독립적으로 인지하여 상황에 따른 대응환경의 구축이 가능케 하였다. 제안된 시스템의 효율성 검증을 위하여 다양한 형태의 시뮬레이션을 수행하였다.
스마트-시티에서는 다양한 종류의 정보들을 연계하여 서비스를 제공해야 한다. 따라서 서비스 간에는 유연성이 확보되어야 다양한 서비스를 효율적으로 제공할 수 있다. 서비스 간의 유연성이 확보되기 위해서, 스마트-시티에서는 실시간 상황인식을 통하여 인식된 상황을 반영하여, 시맨틱 서비스 검색을 함으로써, 동적으로 원하는 서비스를 발견하고 호출하는 기능이 매우 중요하다. 현재까지 꽤 많은 시맨틱 서비스 디스커버리 기법들이 개발되었다. 그런데, 이들은 스마트-시티라는 특정 도메인에 사용하기에 적절한지 검증이 되지 않았다. 본 연구에서는 기존의 것들을 일일이 다 검증하여 적합한 것을 사용하고자 하였다. 스마트-시티에서 우리와 같은 시도를 한 연구나 연구결과를 찾을 수 없어서, 일일이 검증을 하였으나, 우리의 스마트-시티 시스템을 위한 요구사항들을 만족시키기에는 매우 부족하거나 적절치 못했다. 그래서, 스마트-시티라는 우리의 사용영역에 맞는, 독자적인 시맨틱 서비스 디스커버리 기법들을 개발하지 않을 수 없었다. 본 논문은 이를 소개하고 성능평가 실험을 통하여 우리의 연구 개발시스템이 잘 작동하였으며, 우수한 성능을 보였음을 입증하는 결과와 이의 상세한 분석을 제시한다. 성능평가를 위하여, 실제로 실험시스템을 구축하고 성능을 측정하였다. 본 실험결과는 실제 스마트-시티를 구축하는데 매우 유용하게 쓰일 수 있다.
지난 10여년 동안 유비쿼터스 컴퓨팅 연구는 '언제나, 어디에서나, 어느 것이나 컴퓨팅 환경'이라는 신기술 체계의 확립을 목표로 진행되었다. 이를 통하여 칩의 소형화 기술, 장치기술, 네트워킹 기술, 인간 중심의 인터페이스 기술, 응용기술 등의 기술혁신의 필요성을 알게 되었다. 본 논문에서는 인간중심의 인터페이스 기술 측면에서 인간과 에이전트와의 상호작용 및 에이전트 스스로 인간이 원하는 서비스를 처리하고 제공하기 위하여, 다음 네 가지 단계를 제안한다. 첫째, 유비쿼터스 서비스를 사용자 요구에 맞게 서비스하기 위하여 정보자원 간에 의미적 연관성을 고려한 시맨틱 웹 기술을 이용한다. 둘째, 시맨틱 웹 기술 개발에 핵심이 되는 온톨로지를 구축하여 컴퓨터가 웹 문서의 내용을 인식할 수 있도록 한다. 셋째, W3C에서 표준화 작업 중인 차세대 웹 OWL 온톨로지 언어를 이용하여 컴퓨터와 컴퓨터 간에 메시지를 교환한다. 넷째, 컴퓨터로 전송된 메시지 분석 및 정보 수집을 위하여 FIPA의 JADE를 이용하여 다중 에이전트를 기능별로 구축한다. 본 논문에서 제안하는 시맨틱 다중 에이전트는 온톨로지 기반의 시맨틱 웹 기술을 적용하여 시맨틱 상황을 추론한다. 다중 에이전트가 OWL 온톨로지 언어를 이용하여 커뮤니케이션함으로써 같은 상황이더라도 사용자에 따라서 제공되는 서비스가 다르게 추론된다. 따라서 기존의 상황 정보 시스템보다 에이전트에게 보다 의미 있는 정보의 예측을 가능하게 하였다.
유비쿼터스 컴퓨팅은 사용자의 위치, 상태, 행동정보, 주변 상황 등의 컨텍스트를 인식할 수 있게 하였는데 이로 인해 사용자에게 필요한 서비스를 빠르고 정확하게 제공해 줄 수 있게 되었다. 이와 같은 개인화 추천 서비스는 사용자의 컨텍스트 정보를 인식하고 해석하는 추론기술이 필요한데 본 논문에서는 실생활과 가장 밀접한 음식점을 날씨, 시간, 요일, 위치의 모바일 컨텍스트 데이터를 기반으로 행동 패턴을 추론하여 추천하는 모델을 연구한다. 연구를 위해 자사에서 직접 서비스 하고 있는 사용자 평가 기반 음식점 추천 서비스의 장소와 사용자 생성 데이터를 활용하였고, 행동패턴을 추론하기 위해 나이브 베이즈 방정식을 사용했다. 그리고 선호도 예측 알고리즘을 활용하여 추천 장소를 선정하였다. 시스템으로 구현하여 평가 기반의 추천 방식보다 본 논문에서 제시한 연구의 우수성도 입증하였다.
최근 팬데믹의 영향과 ICT 기술의 발전으로 인해 비대면·무인 시스템의 활용이 확대되고 있으며, 비대면 상황에서 의사소통은 감정을 이해하는 것이 매우 중요하다. 감정을 이해하기 위해서는 다양한 표정에 대한 감정 인식 방법이 필요함에 따라 이미지 데이터에서 표정 감정 인식 개선을 위한 인공지능 기반 연구가 진행되고 있다. 하지만 기존의 표정 감정 인식 연구는 정확도 향상을 위해 대량의 데이터를 활용하기 때문에 높은 컴퓨팅 파워와 많은 학습 시간이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 한계점을 개선하기 위해 소량 데이터로도 표정 감정 인식이 가능한 방법으로 이미지 메타 정보인 연령과 성별을 활용한 표정 감정 인식 방법을 제안한다. 표정 감정 인식을 위해 원본 이미지 데이터에서 Yolo Face 모델을 활용하여 얼굴을 검출하였으며, 이미지 메타 정보를 기반으로 VGG 모델을 통해 연령과 성별을 분류한 다음 EfficientNet 모델을 활용하여 7가지 감정을 인식하였다. 메타 정보 기반 데이터 분류 모델과 전체 데이터로 학습한 모델을 비교한 결과 제안하는 데이터 분류 학습 모델의 정확도가 더 높았음을 확인하였다.
현재 클러스터 시스템은 여러 분야의 문제들을 위하여 폭 넓게 이용되어지고 있으며 유용한 고성능 컴퓨팅 자원으로 인식되고 있다. 클러스터 시스템의 사용자가 늘어남에 따라 클러스터 시스템의 성능 개선 못지 않게 안정적인 운영을 유지하는 것도 중요한 상황이다. 하드웨어 예방 정비가 정상 운영을 위해서 중요한 것임에도 불구하고, 예방 점검 시간에 일반적인 클러스터 시스템을 위하여 사용될 수 있는 검사 도구는 주요 관심사가 되지 못했다. 본 논문에서는 하드웨어 예방 정비를 고려하여 클러스터 시스템을 위한 하드웨어 검사 도구를 제안한다. CTS(Cluster system Test Suite)로 명명된 클러스터 시스템 검사 도구는 메모리와 NIC를 점검하기 위한 두개의 검사 루틴을 가지고 있다. CTS를 설계시, CTS가 일반 적인 클러스터 시스템이 가지는 공통된 특징을 지원하도록 노력하였으며 검사 조건 설정에서 결과 조회까지 모든 작업은 통합 GUI 환경에서 진행될 수 있도록 하였다. 두 종류의 클러스터 시스템을 점검할 때, CTS를 사용하였고 클러스터 시스템을 관리하는데 유용한 정보가 제공됨을 확인하였다.
컴퓨팅 환경이 급격이 유비쿼터스 환경으로 변하면서 이동 중에도 원하는 자원에 접근하여 이용할 수 있게 되면서 사물의 위치 정보가 중요한 정보로 인식되고 있다. 하지만 집과 사무실처럼 비교적 좁은 컴퓨팅 공간에서 위치 정보는 여전히 제한적으로 제공된다. 이 논문은 센서 네트워크와 분산된 장치를 이용하여 사용자에게 이동성을 제공하는 홈 엔터테인먼트 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 블루투스 애드혹 네트워크로 사용하여 신호 세기를 구하고 이것을 바탕으로 사용자의 위치를 추정한다. 이렇게 추정된 정보는 이동 중인 사용자가 현재 위치에서 이용 가능한 장치가 무엇인지를 알려준다. 사용자 이동성 지원의 가능성을 보이기 위해서 UPnP A/V 프레임워크 기반의 흠 엔터테인먼트 시스템에 구현하여 사용자가 이동 중에도 스트리밍 서비스를 시용할 수 있게 하고 그 결과로 작은 유비쿼터스 환경에서도 이동 중인 사용자에게 서비스 연속성을 제공할 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 컨텐츠 공유 응용에 관한 이동애드 혹 네트워크에서의 라우팅 프로토콜에 대하여 제안한다. 응용에 참여하는 사용자들간의 사회적 관계를 라우팅 프로토콜에 적용하여 컨텐츠 공유를 돕도록 한다. 우리의 기법은 사회적 관계를 이용하여 사용자들의 컨텐츠 소비패턴을 예측할 수 있는 상황에서 컨텐츠를 보다 빠르게 얻어오고 같은 컨텐츠에 대한 여러 요청으로 인해 생기는 네트워크의 부담이 줄게 하여 컨텐츠 공유와 같은 응용을 지원 할 수 있다. 제안된 라우팅 프로토콜의 성능 평가를 위하여 네트워크 시뮬레이터 NS2를 사용하여 최단 경로 라우팅 알고리즘과 비교해 보았다.
본 논문은 MEC (Mobile Edge Computing)기술을 이용하여 건물에 재난이 발생 하였을 때 건물 내 사람들에게 재난에 대해 알리는 건물재난 알림 시스템 구현 방안에 대하여 제안한다. MEC의 개요를 설명하고, MEC를 활용한 네트워크의 구조와 특성을 파악한다. 추가적으로 기업 통합 패턴기반의 Apache Camel의 특성을 파악하고, 이를 활용한 MEC 구현 방안에 대해서 설명한다. 마지막으로 Apache Camel 기반의 MEC를 활용하여 재난 발생시, 센서들을 통해 재난상황을 빠르게 인식하고, 건물 내 사람들을 신속하게 대피할 수 있도록 돕는 건물재난 알림 시스템 구현 방안을 제시한다.
본 논문에서는 다수 사용자에 의할 다중 컨텍스트 환경을 정의하고 컨텍스트 충돌이라는 상황을 다루었다. 다양한 컨텍스트가 생성/소멸하는 실제 가정환경에서는 스마트 가전기기들이 제공할 수 있는 서비스가 제한적이다. 본 논문에서는 집이라는 공간을 용도와 특징에 따라 분류하여 컨텍스트 충돌 해결의 기준으로 삼고, 사용자 중심으로 스마트 서비스를 분류하여 그 대안으로 삼았다. 그리고 정형화된 컨텍스트를 생성하는 컨텍스트 해석기와 스마트 가전기기와 관련한 서비스를 관리하는 스마트 서비스 관리자 그리고 컨텍스트의 충돌을 관리하는 컨텍스트 충돌 관리자로 구성된 다중 컨텍스트 관리자 기반 구조를 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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