사람들이 살아가는 환경에는 여러 가지 위급한 환경 이벤트가 발생하는데 이들에 대한 상황파악을 통해 효율적인 대처방안을 도출해 낼 수 있다. 그러나 험준한 산악지대, 넓은 사막지대와 같이 쉽게 사람이 접근하기 힘든 위치에서도 이벤트가 발생한다. 이러한 환경에서 이벤트 상황을 파악할 수 있는 가장 효율적인 방법으로 무선 센서 네트워크를 꼽을 수 있다. 무선 센서 네트워크를 적용 가능한 분야는 산불 감시, 지진이나 화산활동 감시, 유독 물질 확산 탐지 등을 들 수 있다. 본 논문에서는 유독 가스, 산불, 기압골 등 광범위한 걸쳐 플럼(Plume) 형태로 발생하는 이벤트의 범위를 센서를 통해 지속적으로 손쉽게 알아내기 위한 Plume 추적기법을 제안한다. 제안하는 플럼 추적 기법에서는 센서 간 통신비용을 감소시키는 새로운 에지 검출 기법을 제안해 센서의 에너지 소모를 줄여 전체 센서 네트워크의 운용시간을 크게 향상시킨다.
상황인식 기술은 유비쿼터스(스마트) 환경에서 지난 수년간 중요한 이슈로 떠오르고 있으며, 현재도 연구자들에 의해 많은 연구가 이루어 지고 있다. 상황인식 기술은 물리적인 환경으로부터 다양한 정보를 획득/가공하여 사용자에게 능동적인 서비스와 정보를 제공하는 컴퓨터 시스템이다. 상황인식 시스템은 각종 센서로부터 발생하는 낮은 수준의 상황정보를 높은 수준의 상황정보로 변환하여 사용자에게 원하는 서비스를 제공하는 환경을 만들어 준다. 본 논문에서는 물리적인 스마트 공간에 존재하는 각종 센서로부터 얻어진 하위단계(Low-level)의 Event-driven 센서정보를 온톨로지 기반 상황정보로 모델링 하여 상위단계(High-level) 상황정보로 변환하는 상황정보를 모델링하여 상황인식 시스템을 구현하였다. 또한 변환된 High-level 상황정보는 가상공간에서 ECA(Event, Condition, Action) 룰에 따라 사용자에게 언제 어디서나 사용자가 필요로 하는 능동적이고 지능적인 서비스를 제공하고, 스마트 홈 환경에서 사용자에게 다양한 가사 도우미 로봇 서비스의 구현 사례를 소개 하였다.
실내공간에서 사용자 재실인원수를 파악하기 위한 일반적인 방법으로는 출입구의 내 외부 벽면에 인체감지용 센서를 두 개 이상 설치하여 센서 ID별로 감지되는 순서에 따라 사용자의 입 퇴실 상황을 판별하는 것이다. 기존에 사용되고 있는 대부분의 인체 감지용 센서시스템은 동일한 종류의 센서를 조합한 형태로서 각 센서의 종류에 따른 동작방식 및 하드웨어적 특징에 따라 빛이나 온도 등의 주변 환경 요소와 장애물 등에 의해 오작동하는 문제점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 적외선, 초음파, 마이크로웨이브 등 세 가지 인체감지용 센서를 다양하게 조합할 수 있는 하이브리드 센서 모듈을 이용하여 사용자의 입 퇴실 상황과 공간 내 재실인원수를 정확하게 인식하기 위한 최적의 센서 조합을 파악한다. 실험 결과, 내부/외부 모두 적외선 센서 또는 마이크로웨이브 센서를 조합하거나 내부/외부에 적외선 및 마이크로웨이브 센서를 조합한 시스템이 타 센서를 조합한 시스템에 비해 우수한 성능을 보였다.
에드혹 센서 네트워크에서 노드는 제한된 에너지를 가지며 에너지의 사용률은 토플로지 구조나 센서 노드의 동작에 의존한다. 본 논문에서는 low power distributed MAC을 개량 하여, MANET(Mobile Ad hoc Networks)에서의 효율적인 에너지 절약을 위한 클러스터링 방법이 적용된 새로운 구조를 제안한다. 제안된 구조의 특징은 에드혹 네트워크에서 에너지에 관련된 배터리 파워나, 노드의 거리, 전송 전력 등의 정보를 활용한 상황 인식기법을 사용하였다. 에너지 속성의 상황 인식을 적용한 제안된 망의 구조는 클러스터링 형상과 메시지 전송의 성능 및 데이터의 도달 인식을 향상 시킨다. 또한 context aware computing을 이용함으로써, 상황과 정의된 규칙기반에 따라서 노드의 동작과 네트워크 라우팅의 상황에 적응하도록 노드를 조정 할 수 있는 구조이다.
유비쿼터스 컴퓨팅은 환경 및 사용자의 상황을 필요로 하는 곳에 센서 노드들을 부착해 환경 정보를 자율적으로 수집하고, 수집된 정보를 관리 및 제어하여 사용자에게 적합한 서비스를 제공하는 기술이다. 상황인지 미들웨어는 무선 센서들로부터 습득한 정보를 기반으로 사용자게 어떤 서비스를 제공할지 결정한다. 이를 통해 사용자는 적절하게 필요로 하는 서비스를 받을 수 있다. 따라서 현재 유비쿼터스 환경을 제공하기 위해서는 유비쿼터스 컴퓨팅 미들웨어에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 우리는 실제 환경을 신속히 판단할 수 있도록 다양한 기기로부터 들어오는 환경 정보들을 수집하여 컴퓨팅 시스템에게 적합한 컨텍스트로 가공하여 관리 및 전달하는 방법에 대해 연구하였다. 본 논문에서는 다양한 환경 정보를 수집하는 센서, 무선 및 유선 디바이스로부터 전달받은 정보를 컴퓨팅 시스템이 사용하기 적절하도록 수집, 관리, 여과, 통합하는 모니터링 시스템에 대한 설계 및 구현에 대해 기술하였다. 이는 다양한 양식의 정보를 컴퓨팅 시스템이 인식하기 최적의 형태로 변경하여 상황판단 컴퓨팅 시스템이 신속하고 정확하게 상황판단을 할 수 있도록 설계되어있다. 마지막으로 홈 및 지하주차장 시나리오에 기반하여 구현한 상황인지 미들웨어의 환경 모니터링 시스템을 검증하였다.
스쿨존에서 빈번하게 발생하는 어린이 안전사고에 능동적으로 대처하기 위해서는 상황 인식에 대한 자동화된 모듈에 대한 연구가 필요하다. 스쿨존과 같은 지역에서 차량의 진입, 어린이의 객체 인식, 그리고 GPS 좌표 정보를 기반으로 감시 시나리오를 구축하여, 전략화된 시나리오에 맞는 상황이 발생되었다고 판단되면 스쿨존 안전도를 높이기 위해 이에 대한 조치를 취하게 된다. 본 논문에서는 GPS 센서와 영상센서 그리고 네트워크에 연결된 모니터링 서버와의 통합을 기반으로 상황인식 방안을 연구하였다. 영상센서 부문과 GPS분석부문을 통해 상황인식을 객체분석을 수행하고 시나리오에 기반한 상황에 따라 능동적으로 대처할 수 있는 방안을 제안한다.
IoT 환경에서는 정확한 정보의 전달을 위하여 사용자의 상황에 따라 수집된 정보를 추론하여 새로운 정보, 즉 상황 정보를 생성하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 IoT 환경에서 센싱 되는 민감한 정보를 보호하기 위해 상황인식을 통한 정보의 접근제어 기법을 제안하고자 한다. 이는 사용자의 상황을 고려하여 접근을 허가하는 접근권한 관리에 중점을 두고 있으며 승인되지 않은 사용자가 네트워크에 저장되어있는 데이터에의 접근 제약(접근제어 정책)을 둔다. 이를 위해 기존에 연구된 CP-ABE 기반의 상황 정보 접근제어 기법에 대해 분석한 후, 상황 정보의 범위에 동적인 상황을 포함시켜, 확장된 다차원 상황 속성(Context Attribute)을 반영하는 접근제어 정책을 제안한다. 본 논문에서는 동적인 상황을 고려한 접근제어 정책을 IoT 센서퓨전 환경에 적합하도록 설계하였다. 따라서 기존의 연구와 비교해 데이터의 다양성 확보 및 정확한 정보의 수집이 가능하고, 기존 상황 속성의 확장이 가능하다는 장점을 갖는다.
센서네트워크(Sensor Network)기반의 웹 기반 기술과 모바일 컴퓨팅 기술의 급속한 발전으로 인해, 일반인은 유비쿼터스(Ubiquitous) 환경에서 다양한 형태의 데이터와 정보를 생산, 제공 및 공유할 수 있게 되었다. 공간정보분야에서는 지오 센서네트워크(Geosensor Network)와 공간 비공간 데이터 융합처리기술이 결합된 GIS(Geographic Information System)를 이용하여 공간정보 서비스를 제공하는 연구가 진행 중이다. 하지만, 방대한 양을 가지는 웹 데이터와 센서데이터를 GIS 데이터와 연계하여, 사용자 맞춤형 정보를 생성하기 위해서는 상황인지모델 기반의 정보제공이 필요하다. 상황인지 서비스는 사용자의 개입을 최소화하면서, 사용자 상황에 맞는 적절한 정보를 제공하는 것을 의미한다. 이를 위해 상황인지모델은 센서네트워크와 모바일 기기에서 취득된 데이터들의 특성과 연관성을 모델링하고, 사용자의 위치와 관심지역의 상황에 맞는 정보를 제공한다. 이에 본 연구에서는 상황인지모델 기반의 GIS 플랫폼을 개발하였다. 개발된 시스템은 대기환경 데이터와 모바일 데이터를 취득하고 분석된 결과를 대기환경정책에 반영함으로써, 시민의 환경의식을 높이고 공동참여를 활성화하도록 설계되었다.
본 논문에서는 스마트폰 내 가속도, 자기장, 자이로스코프 센서들을 이용해 사용자의 걸음과 걸음 수를 인식하는 시스템을 개발하였다. 센서 데이터 분석을 통해 사용자의 걸음을 스마트폰을 손에 든 상황과 주머니에 넣은 상황에서의 걸음 패턴으로 분류하고 이를 추출할 수 있는 알고리즘을 사용하여 걸음 수 인식의 정확성을 개선하였다. 알고리즘을 적용한 결과 손에든 상황에서 96%, 주머니에 넣은 상황에서 95.5% 수준의 걸음 수 인식 정확도를 보였으며, 나머지 터치 스크린, 위아래 반복 흔들기, 앉아서 일어서기, 오른쪽 왼쪽 흔들기와 같은 행위로 인해 발생하는 6%의 오차를 확인하였다.
최근 로봇에 관한 연구가 꾸진히 진행 중인 가운데, 로봇이 현재 상황을 파악하고 적절한 서비스를 제공해 주기 위하여 위치 정보가 많이 활용되고 있다. 이러한 위치 정보는 월드 모델링(world modeling)을 통하여 로봇이 처한 환경에서 사용자(nomadic human)의 위치 경로와 공간에 구성되어 있는 객체들의 위치를 비교하거나 관계를 탐지하고 적절한 규칙을 사용해 추론함으로써 사용자의 서비스 요청을 수행하기 위해 쓰일 수 있다. 본 논문은 로봇 환경에서의 상황인지를 위한 월드 모델링을 제안한다. 제안된 월드 모델링은 로봇과 사람과의 관계와 사랑과 사물(object)간의 관계를 정의하며 시간의 흐름에 따른 위치변화를 이용하여 각 대상간의 관계의 변화와 그에 따른 의미(semantic) 도출을 목적으로 한다. 본 시스템은 크게 네 개의 계층으로 구성되어 있다. 첫째, 센서 계층(Sensor layer)은 센서로부터 객체의 위치정보를 얻어내어 센서 데이터를 구성한다. 둘째, 질적 관계 계층(qualitative layer)은 센서 데이터를 기반으로 하여 객체간의 상대적인 위치 관계를 탐지한다. 셋째, 시공간적 관계 계층(relational layer)은 시간에 따라 축적되는 질적 관계 계층의 데이터를 기반으로 하여 객체간의 시간적, 공간적인 위치 관계를 추론한다. 마지막으로 의미적 계층(semantic layer)에서는 객체간의 상황에 맞는 의에를 추론하는데 이런 계층들은 모두 월드 모델을 공유(share)함으로써 정보 도출이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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