기존의 센서노드 운영체제들은 응용프로그램에 대한 센서추상화를 지원하지 못한다. 따라서 응용이 센서를 위한 하드웨어, 디바이스 드라이버 등을 직접 개발해야 하는 부담을 갖는다. 본 논문에서는 센서추상화를 지원하는 운영체제 구조를 제시한다. 제안된 운영체제는 추상화된 센서 HW 인터페이스 기반의 HAL을 제공하고 센서 접근을 위한 추상화된 API를 제공한다. 센서제작자는 HAL을 이용하여 센서디바이스 드라이버를 작성한다. 응용프로그래머는 센서 API를 이용하여 응용을 작성한다. 이러한 개발방식은 응용프로그래머의 부담을 크게 줄여서 USN 응용 개발을 활성화할 수 있다. 본 논문에서는 첫째로, 센서장착을 용이하게 하는 표준화된 센서 HW 인터페이스를 정의하였다. 둘째로, 센서를 추상화한 센서접근 API를 제공하였다. 셋째로, 센서 디바이스 드라이버를 작성할 때 활용될 HAL 라이브러리를 정의하였다. 예제 응용 프로그램을 작성하여 본 논문에서 제안한 센서노드 운영체제가 센서 추상화를 성공적으로 지원하는 것을 보였다.
무선 통신 기술과 다양한 감지 기술들의 발달로 실세계의 환경을 분석하고 생태계의 변화를 이해하기 위한 환경 모니터링 시스템들이 널리 개발되고 있다. 이러한 시스템들은 센서 데이터로부터 유용한 정보를 추출하기 위하여, 원시 센서 데이터를 기반으로 질의를 처리하기 때문에, 환경 모니터링 응용에서 전송되는 넓은 지역의 대용량 센서 데이터를 다루기 위해서는 높은 질의 처리 비용을 요구한다. 또한 현재 및 가까운 미래의 상황 체크를 요청하는 사용자 질의에 답하기 어려운 문제점이 있다. 이 논문에서는 환경 모니터링을 위해 사용자 질의를 효과적으로 처리하기 위한 모니터링 시스템 구조를 제시하고, 설계된 센서 데이터 필터링과 추상화 모델의 활용을 기술한다. 제시된 추상화 기법은 GIS의 경사 그리드를 기반으로 설계되어, 빠른 데이터 접근 및 갱신을 지원한다. 상황 분석을 위해 추상화 모델에서 센서 타입별로 추출된 내용은 질의 처리기에서 결합되어 사용자에게 의미있는 정보를 제공하는데 도움을 준다.
휴대용 단말기를 활용하는 위치 기반 서비스는 기존의 단순한 위치 정보 제공 및 분석에서 보다 개인화되고 지능화되고 있다. 이러한 모바일 추천 서비스는 이동 객체의 위치 정보 뿐만 아니라 객체의 주변 환경 정보도 고려하여 보다 쾌적한 서비스를 제공한다. 이를 위해, 시간에 따라 변화하는 이동 객체의 위치추적은 물론, 온도, 습도, 미세먼지, 등의 다양한 센서 데이터도 상황에 맞게 해석하고 활용할 수 있어야 한다. 그리고 다양한 센서 종류와 함께 수많은 센서 데이터를 해석하여, 전체적인 상황을 판단하기 위해서는 센서 데이터를 적절히 표현하는 데이터 모델의 활용이 필요하다. 이 논문에서는 모바일 추천 서비스에서 환경 정보를 제공하기 위하여 활용한 경사 그리드 기반의 센서데이터 추상화 모델과 그 처리 방법을 기술한다. 추상화 모델은 경사 방향을 활용하여 간단하게 해당 지역의 데이터 경향을 나타낸다. 그리고 색인과 연산자를 활용한 처리방법을 통해 환경 정보를 제공하는 과정을 설명한다.
IoT 응용 개발에서 센서/구동기의 복잡성을 극복하기 위하여 Plug&Play 기법들이 다양한 방식으로 제안되었다. IEEE1451 표준은 센서/구동기를 TEDS 라는 자료구조로 추상화한다. 그 결과 센서/구동기를 호스트 장치에 연결할 때 센서/구동기의 특성이 불필요하다. ETRI에서 제안한 방식은 센서/구동기의 장치 드라이버가 호스트에 동적 적재 및 연결되는 형식이며 특별한 추상화 자료구조는 없다. 두 방식은 센서/구동기의 추상화 단위 면에서 양쪽 끝단에 위치한다. 우리는 이 사실을 기반으로 문제를 제시하는데 그 중간에 최적화된 어떤 방식이 존재할 수 있느냐는 것이다. 본 논문에서는 기존의 Plug&Play 기법들을 분석하고 추상화 단위를 정의하였다. 이 단위를 기반으로 기존 방식들을 비교, 분석하였다.
최근 혈압, 체온 및 혈당 같은 개인 건강 정보를 알려주는 센서-기반의 유-헬스 앱에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 센서들을 통해 얻어진 정보는 그 정확성에 문제가 있을 수 있으므로 가공되지 않은 상태로 사용하기 어려운 경우가 많다. 본 논문은 스마트폰과 연동하는 생체 센서들을 통해 얻어진 측정값들의 정확성을 향상시키기 위한 센서 추상화 계층을 제안한다. 이 계층은 연결된 센서의 종류를 인식하고 읽어온 센서 값들을 ISO/IEEE 11073 신체 건강 표준에 따라 변환하며, 필요한 경우 측정값들 중에서 이상치(outlier)를 제거하는 필터링(filtering) 기법과 구해진 값들을 보다 적합한 형태로 변환해주는 요약(summarization) 기법을 적용한다. 제안된 센서 추상화 계층의 평가를 위해 안드로이드 기반의 개발보드를 사용한다. 체온 센서와 심박 센서를 통해 얻어진 값들에 대해 필터링 및 요약 기법을 적용한 경우의 결과가 그렇지 않은 경우에 비해 향상된 정확성을 보인다.
본 논문에서는 무선 센서 노드에 사용 가능한 저가형 플래시 메모리를 위한 하드웨어 추상화 구조(Hardware Abstraction Architecture: HAA)를 제안한다. 제안된 HAA는 3개 의 계층으로 이루어져 있으며, 세 개의 계층은 HIL(Hardware Interlace Layer), HAL(Hardware Adaption Layer), HPL(Hardware Presentation Layer)로 구성된다. 여기서 HIL은 상위 계층의 어플리케이션에 대해 플랫폼 독립적인 인터페이스를 제공하고, HAL은 하드웨어 추상계층에서 가장 핵심적인 부분으로서 하드웨어 자원 제어, 상태관리,논리적 명령어를 생성하며, HPL은 하드웨어 초기화 및 플래시 메모리와의 통신 부분을 담당한다. 제안된 HAA는 무선 센서노드에 가장 많이 사용되고 있는 Atmel사의 AT45DB 계열의 플래시 메모리에 적용되었으며, 4,384 바이트의 프로그램 메모리와 195 바이트의 데이터 메모리를 사용한다. 따라서 본 논문에서 제안된 HAA 구조는 3계층으로 설계되었기 때문에 소프트왜어 개발 측면에서 높은 유연성, 확장성, 재사용성을 제공하며, 낮은 메모리를 시용하기 때문에 무선 센서 노드용으로 적합하다 할 수 있다.
최근 로봇 소프트웨어 플랫폼의 연구는 로봇 기기들의 추상화를 통해 지능형 서비스를 제공하는데 초점을 두고 있다. 사물인터넷 환경에서 지능형 로봇 서비스를 제공하기 위해서는 이기종 센서들의 환경정보를 인지하는 상황인지 기술이 필요하다. ROS는 로봇 디바이스를 추상화하는 기술을 바탕으로 로봇을 사용한다. ROS는 로봇을 제어하기 위해 이기종 센서 자체를 추상화하는 기능을 포함하고 있으나, 일관된 수집 방법을 통한 환경 정보를 바탕으로 로봇이 인지할 수 있는 상황 정보를 제공하는 기능은 결여되어 있다. 따라서 본 논문에서는 ROS가 상황인지 기반의 로봇 서비스를 제공하는데 필요한 중계 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 로봇이 인지할 수 있는 추상화된 상황정보를 제공하는 외부의 상황인지 시스템과 로봇을 제어하는 ROS를 중계하여, ROS가 상황인지 로봇 서비스를 제공할 수 있도록 도와준다. 실험에서는 제안하는 시스템을 바탕으로, 상황인지 시스템과 ROS에서 추상화된 로봇 서비스를 연동하여 로봇 서비스를 실행시키는 과정을 보인다.
배터리를 사용하는 센서노드의 전력 소모를 줄이기 위해 많은 방법들이 제안되어 있다. 본 논문에서는 MCU 및 센서의 전력을 관리하는 전력 매니저를 제안한다. 센서의 타입을 설정하고 제안되어 있는 센서의 추상화를 추가한 매니저를 제안한다. Nano-Q+가 스케줄링할 때 센서의 타입을 판단하여 전원을 관리 할 수 있도록 한다.
우리는 센서 네트워크의 전체적인 수명을 최대화하기 위한 라우팅 알고리즘을 제안한다. 우리는 매우 복잡한 환경의 센서네트워크를 대상으로 한다. 복잡한 환경은 빌딩 내부 또는 복잡한 도심에 센서 네트워크가 배치될 수 있다는 점에서 실생활에 바로 적용 가능한 환경이다. 복잡한 환경에서는 한정된 공간에 많은 장애물이 놓이기 때문에 장애물들 사이에 낀 좁은 공간들이 있다는 특징을 가진다. 좁은 공간에 놓인 센서 노드는 매우 빈번히 라우팅 경로로 선택되기 때문에 에너지 소비가 많이 예상된다. 이러한 연결노드(relay node)는 주변에 자신이 수행하는 역할을 대신해줄 대안의 노드가 적기 때문에 에너지 고갈 시 네트워크 분할(partition)의 문제로 이어질 수 있다. 네트워크 분할은 네트워크에 다른 센서 노드들의 에너지가 아직 충분하다 할지라도 분할로 인해 데이타를 전송할 수 없는 문제를 야기한다. 따라서 우리의 목적은 이러한 문제를 해결하기 위하여 네트워크 분할과 직결된 연결노드의 에너지를 고려하여 네트워크가 최대한의 수명을 가질 수 있게 하는 라우팅 프로토콜을 제한한다. 우리가 제안하는 라우팅 알고리즘은 크게 가중 그래프(weighted graph)를 통한 네트워크 추상화(abstraction)과정과 에너지 추정(estimation) 알고리즘을 거친다. 가중 그래프는 전체 토폴로지를 고려하여 목적지까지 이르는 모든 길에 대한 정보를 알려주고, 에너지 추정 알고리즘을 통해 추가적인 통신 비용 없이 라우팅 정보를 유지할 수 있다. 본 논문에서는 전체적 지형의 추상화된 정보를 기반으로 사용 빈도가 높은 노드의 에너지를 관찰, 보호함으로써 전체적인 네트워크의 수명을 연장 및 라우팅 복잡도를 낮추는 라우팅 프로토콜을 제안한다.
본 논문에서는 범용 운영체제에서 제공하는 디바이스 투명성을 센서노드 운영체제에 적용한 센서 투명성 아키텍처를 제안하였다. 센서 투명성을 지원하기 위한 표준 API와 센서 디바이스 추상화를 설계하고 TinyOS 운영체제에서 구현하였다. 본 논문에서 제안한 센서 투명성 지원 센서노드 운영체제를 사용하면 응용 개발자는 운영체제에서 제공되는 표준 API를 통해 센서 디바이스에 독립적으로 응용 프로그램을 개발할 수 있고, 센서 디바이스 공급자 또한 표준화된 하드웨어 인터페이스와 HAL 인터페이스를 통해 센서노드 하드웨어 플랫폼에 독립적으로 센서 디바이스 드라이버를 개발하고 공급할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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