사용자가 필요로 하는 서비스를 제공하기 위해서는, 일상생활 곳곳에 편재된 센서가 수집한 각종 환경 정보를 효율적으로 상호 공유하여 주변 상황을 인식하는 기술이 필요하다. 그러나 이를 위한 센서의 종류는 다양하고 각각의 센서는 고유의 특성과 서로 다른 방식으로 통신을 하기 때문에 센서의 활용에 제한이 있다. 이에 센서와 네트워크 계층과의 통신 프로토콜 표준화를 위한 IEEE 1451이 발표되었다. 그러나 IEEE 1451은 트랜스듀서(Transducer)의 표준화를 위한 프로토콜이므로 미들웨어에 접속되지 않는다. 본 논문에서는 XML을 이용하여 주변상황 정보를 얻기 위한 프로토콜을 정의함으로써 상황인식 미들웨어에 연결되는 트랜스듀서 인터페이스 및 응용 인터페이스 프로토콜을 제안한다. 그리고 서로 다른 센서와 응용 프로그램을 이용한 교량 건전성 감시 시스템과 철로 감시 시스템을 구현하고 제안한 인터페이스 프로토콜의 효용성을 확인하였다.
유비쿼터스 센서 네트워크(USN) 환경에서 사용자 중심의 서비스를 하기 위해서는 영역 질의 처리가 필수적이다. In-network 질의에서 영역 질의를 처리하는 방법으로 R-tree를 이용하는 방법이 선호되었다. 유비쿼터스 센서 네트워크 환경하에서는 센서의 수명이 전체 네트워크의 수멍을 좌우하기 때문에 질의가 전달될 센서를 정확하게 선별할 수 있어야 한다. 그러나, R-tree를 이용한 방법은 질의 영역과 MBR(Minimum Boundary Rectangle) 간의 교집합 연산에 의해 센서를 선별하기 때문에 실제 센서가 없는 영역임에도 불구하고 센서 값 측정을 요청하는 메시지를 전달하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 기지국의 미들웨어에 트라이 구조 쿼드 트리를 구축하여 이를 이용하여 정확하게 질의 영역에 포함되는 센서 노드들에게만 질의를 전달한다. 이 기법은 질의 수행시 R-tree를 이용한 방법보다 응답 시간이 늦어지지만, 필요한 센서 노드에만 정확히 질의를 전달하기 때문에 USN의 전력 소모를 감소시키는 장점이 있다.
최근 IT 패러다임은 인터넷 중심에서 인간과 사물, 컴퓨터가 융합되는 기술로 급속히 전환되고 있다. 이를 위해 인간과 사물, 사물과 사물 사이 네트워크화를 위해서 RFID/USN 분야가 핵심 IT 산업군으로 형성되고 있다. USN을 활용한 다양한 서비스 가운데 u-Healthcare는 큰 사회적 이슈로 대두되고 있다. 이러한 u-Healthcare system의 원활한 활용을 위해서는 u-Healthcare system을 지원하는 미들웨어(Middleware)에 대한 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 미들웨어의 기능 중 센서(Sensor)를 통해 획득한 데이터의 정확성을 높이는 방법에 초점을 두었다. 이를 위하여 멀티 스레드(Multi Thread)방법을 u-Healthcare 미들웨어에 적용하여 다양한 어플리케이션에서 요구하는 개별 데이터의 정확성을 향상 시키는 방안을 연구하였다.
우리나라 산업의 근간인 뿌리기업의 자동화 스마트 공정상 IOT 미들웨어는 사물인터넷 기기(센서 등)의 데이터 정보를 해석하고 관리하며 제어할 수 있는 중추적 역할이 요구된다. 특히 뿌리산업은 산업별 공정 흐름이 상이하고 기업별 데이터 처리요구도 다양해 이를 수용하기 위한 범용 IOT 미들웨어가 필요한 상황이다. 본 논문이 제시한 IOT 미들웨어 구조는 그에 대한 해결책으로 통신, 데이터 수집과 처리, 서비스 연계 등 미들웨어 기본 프로세스는 엔진부로 범용화 시키고 뿌리산업 분야별 사물인터넷 기기와 기업별 처리 요구사항은 개별적으로 대응할 수 있는 Plug-in 구조를 도입함으로서 유연하고 효과적인 뿌리산업 스마트 공정을 제안하였다. 또한 미들웨어 Plug-in과 연계 서비스 계층 간 네트워크 데이터에 대한 암호화를 통해 변조, 탈취 등에 대한 예방과 보안을 강화하는 방안을 제시하였다. 향후 MQTT, COAP, XAMP 등 다양한 네트워크 프로토콜에서 확장 가능할 수 있도록 뿌리산업에 특성화된 IOT 미들웨어 플랫폼으로 발전시킬 시스템을 제안하고자 한다.
정보 통신 기술의 발달로 유비쿼터서 컴퓨팅 기술을 이용한 u-러닝이 교육의 새로운 패러다임으로 대두되고 있다. u-러닝은 학습자들이 생활 속에서 물리적, 시간적 제약 없이 원하는 교육내용과 방법을 통해 학습하고, 이를 생활 속에서 적용할 수 있게 하였다. 본 논문에서는 u-러닝을 위해 필수적인 상황인식 미들웨어의 모델을 제안한다.
현재 유비쿼터스 서비스를 제공하기 위해 GPS(Global Positioning System), RFID(Radio Frequency IDentification) 및 센서 네트워크를 이용한 개별 미들웨어 및 인터페이스를 개발하고 있다. GPS는 주로 위치기반 서비스에, RFID를 식별을 통한 유통 물류 서비스에, 센서 노드는 온도, 습도, 기압 등의 상황 정보 수집에 응용되고 있다. 최근에 2 또는 3개의 이들 요소들이 농축산, 건설, 의료 등의 다양한 분야에 응용하면서 GPS, RFID 및 센서 노드를 통합하는 인터페이스 요구가 증가하고 있다. 이에 본 논문에서는 RFID, GPS, 센서 네트워크에서 수집된 상황데이터를 통합 처리하는 공통 인터페이스를 구현하고 실험을 통해 동작을 확인한다. 이 인터페이스는 필터링, 파싱, 인터페이스 관리, 큐잉, 하드웨어 및 미들웨어 접근 기능 등의 효율적인 데이터 처리 기능을 구현하고 동작을 검증한다. 그리고 GPS, RFID 및 센서 노드를 수집된 상황 데이터를 결합한 통합 프레임 구조를 제시하고, 복합형 유비쿼터스 응용 시스템에 제공되는 개방형 인터페이스를 제공하는 것을 확인한다. 이를 통하여 RFID, GPS, 센서 네트워크를 통해 얻어진 상황 데이터도 효과적으로 처리하여 다양한 유비쿼터스 응용 서비스에게 제공할 수 있을 것으로 사료된다.
RFID 태그 인식 정보와 센서 데이터는 지속적으로 변화하고, 위치에 따라 구분되며, 시간에 따라 변화하는 대량의 정보라는 면에서 유사한 자료라고 할 수 있으며, 두 자료가 함께 관리된다면 환경 변화에 따른 객체 인식 등의 융합 처리가 가능하다. RFID 미들웨어와 EPCIS 저장소가 통합된 시스템을 구현한다면 미들웨어의 기능과 저장소의 기능을 동시에 사용할 수 있으며, 미들웨어로부터 정보를 받아 가공 처리할 필요 없이 실시간 인식 정보 검색이 가능해진다. 본 논문에서는 일반적인 객체 인식과 환경 정보 변화에 의존하는 객체 검색을 실시간으로 가능하게 하기 위해, 장치로부터 정보를 지속적으로 읽어 데이터베이스에 저장하고, 수집된 자료를 기반으로 EPCglobal에서 표준으로 제안하는 ALE 기반 미들웨어와 EPCIS 저장소를 RFID와 센서 데이터를 함께 처리할 수 있도록 설계하고 구현한다.
USN(Ubiquitous Sensor Network)은 u-city, u-health 등과 같은 영역에서의 다양한 서비스를 통해 유비쿼터스 사회에서 u-life 실현을 가능하게 하는 핵심 인프라이다. 따라서 u-Life의 핵심 기술인 USN 기술에 대한 국내 표준화 확립을 위한 연구가 필요하다. 현재 USN에 대한 표준 현황은 센서 노드 구현을 위한 기술과 센서 노드들 사이의 효율 적인 통신을 위한 프로토콜 및 기존의 망과 연동을 위한 기술 표준 및 연구가 대부분이다. 그러나, 센서 네트워크와 USN 응용을 위한 이기종 센서 네트워크의 통합관리, 센싱 데이터 관리 및 USN 데이터베이스 구조 정의 등과 같은 응용 및 미들웨어 부분에서의 표준 및 연구는 아직 까지 미약한 수준이다. 이에 본 논문에서는 국내 센서 네트워크 서비스의 표준 개발 및 센서 응용 및 미들웨어 부분에서의 표준화된 플랫폼 기술을 위해 OGC(Open Geospatial Consortium)의 SWE(Sensor Web Enablement)를 구성하는 관련 표준 분석과, 국내 TTA(Telecommunications Technology Association)관련 표준과 상호 연관성을 통하여 OGC 표준의 국내 도입 가능성에 대한 연구를 하였다.
최근 자료 송수신을 위한 분산 컴퓨팅 시스템들이 다양하게 연구되고 있다. 특히 센서를 이용하는 임베디드 어플리케이션들을 위한 분산 시스템들은 다양한 방면으로 연구되고 있다. 그 중 분산 미들웨어는 다양한 하드웨어 시스템과 응용 시스템 중간에 존재하며 유기적인 연결을 돕는 역할을 해왔다. 분산 미들웨어는 크게 원격 객체 관리를 위한 서버-클라이언트 모델, 메시지 패싱을 목적으로 하는 메시지 패싱 모델, 자료 분배를 목적으로 하는 출반-구독 모델로 나눌 수 있다. 이중출판-구독 모델은 원하는 데이터를 선택하여 다양한 수신 단말에 전송하기에 최적화된 구조를 지닌다. 본 논문에서는 대표적인 출판-구독 모델인 Data Distribution Service 를 소개하고 특정 상황에서 발생할 수 있는 네트워크 집중화를 막기 위해 오버레이 네트워크를 이용하는 기법을 제시한다.
센서 기술과 무선 통신 기술의 발달로 무선 센서 네트워크 환경에서 데이터 처리 중심의 미들웨어에 대한 연구가 크게 증가하고 있다. 무선 센서 네트워크에서 효율적인 데이터 처리와 신속한 전송을 위해 사용되는 미들웨어는 순간적인 데이터 밀집현상(burstness)으로 발생하는 중간 노드의 데이터 손실 문제를 해결하여야 하며, 이를 위해 폐기정책을 사용하거나 전송해야 할 데이터양을 최소화하는 압축 기법이 사용되고 있다. 그러나 폐기정책은 수집된 데이터의 정확성을 저하시키는 문제점이 있으며, 압축기법은 알고리즘 복잡도가 커서 추가적으로 프로세싱 오버헤드가 커지는 문제점을 지니고 있다. 본 논문에서는 계산 능력, 소비 전력 등 극히 한정된 자원만을 사용하여 데이터를 전달해야 하는 무선 센서 네트워크 환경에서 수집된 데이터의 효율성 및 정확성을 향상시킬 수 있는 Delta-Average 기법을 제시하였다. 제안된 기법을 통해 평균화 방식을 이용함으로써 순간적인 데이터 밀집현상으로부터 중복된 데이터에 대한 불필요한 전송을 방지하면서 정확성을 높이도록 하였다. 마지막으로 제안된 기법의 성능을 평가하기 위해 TinyDB에서 TOSSIM 시뮬레이션을 수행하였으며, 성능분석 결과를 통해 데이터 정확성이 향상되었음을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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