실시간 유비쿼터스 환경은 센서로부터 얻어낸 데이터를 기반으로 상황을 인지하고 사용자에게 적절한 반응을 보이기까지 제한된 시간 내에 모든 것을 처리해야 한다. 전체적인 센서 데이터 처리는 센서로부터의 자료 확보, 상황 정보의 획득, 그리고 사용자로의 반응이라고 하는 과정을 거친다. 즉, 유비쿼터스 컴퓨팅 미들웨어는 입력된 센서 자료 및 데이터베이스 또는 지식베이스로부터 일련의 자료들을 활용하여 상황을 인식하며, 그 상황에 적합한 반응을 하게 된다. 그런데 실시간 환경의 특징 상 센서데이터가 들어오면 각 가용 자원들을 검색하고 그 곳에 있는 미들웨어가 데이터를 처리 할 경우 어느 정도의 대기 시간이 필요한지를 결정해야 한다. 또한 센서 데이터 처리의 우선순위가 높을 때는 미들웨어가 현재 처리중인 데이터를 언제 처리를 중지하고 얼마나 대기시켜야 하는지도 결정해야 한다. 그러나 이러한 의사결정에 대한 연구는 아직 활발하지 않다. 따라서 본 논문에서는 유비쿼터스 미들웨어가 이미 센서 데이터를 처리하고 있고 동시에 새로운 센서 데이터를 처리해야 할 때 각 작업의 최적 대기시간을 계산하고 스케줄링하는 알고리즘을 제안한다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 인프라는 센서, 미들웨어, 그리고 응용 프로그램으로 구성된다. 유비쿼스터 컴퓨팅 환경이 실현되기 위해서는 이 세 요소들은 상호 유기적으로 메시지를 전달해야 한다. 특히 센서와 미들웨어간의 통신은 이 점에서 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 센서와 미들웨어간의 통신 메커니즘을 지원하는 아키텍쳐를 제안한다. 기존의 시스템에서는 센서와 미들웨어 사이에서 통신 기능을 담당하는 컴포넌트는 데이터와 이를 처리하는 기능이 함께 존재했다. 그렇기 때문에 데이터를 처리 기능이 같을지라도 받아 들이는 데이터가 다르고 처리하는 정보가 다르다면 센서 수와 같은 컴포넌트가 존재해야 한다. 또한 센서와 미들웨어간의 통신 기능을 담당하는 컴포넌트를 만들기 위해서는 미들웨어와 센서에서 제공하는 API 를 이용하여 개발자가 직접 코딩작업을 해야 한다. 이럴 경우 개발자의 시간과 노력이 많이 필요로 한다. 두 문제점을 해결하기 위하여 먼저 데이터와 이 데이터를 처리하는 부분을 분리시킨다. 이러한 메커니즘은 SNMP 에서 도입하였다. SNMP 를 구성하는 요소 중에서 자료를 처리하는 부분은 에이전트가 맡고, 자료를 저장하는 부분은 MIB 이 맡는다. 그 결과 해당 컴포넌트의 재사용이 가능하게 된다. 또한 MIB 과 에이전트의 개발 시간을 단축하기 위해서 SNMP 를 이용한 툴킷을 이용한다. 이렇게 함으로써 센서측과 미들웨어 사이에 통신하는 컴포넌트를 개발하는 시간과 개발자의 노력의 효율성을 증대 시킬 수 있다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 인프라는 센서, 미들웨어, 그리고 응용 프로그램으로 구성된다. 유비쿼터스 컴퓨팅 환경이 실현되기 위해서는 이 세 요소들은 상호 유기적으로 메시지를 전환해야 한다. 특히 센서와 미들웨어간의 통신은 이 점에서 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 센서와 미들웨어간의 통신 메커니즘을 지원하는 아키텍처를 제안한다. 기존의 유비쿼터스 컴퓨팅 시스템에서 센서와 미들웨어 사이의 통신 기능을 당당하는 컴포넌트는 컴포넌트 내에서 데이터를 가지고 있고 더불어 이를 처리하는 기능도 함께 존재했다. 그렇기 때문에 데이터를 처리할 때 같은 메커니즘을 가지고 있을지라도 받아들이는 데이터가 다르다면 센서 수와 같은 컴포넌트가 존재해야 한다. 또한 센서와 미들웨어간의 통신 기능을 담당하는 컴포넌트를 만들기 위해서는 미들웨어와 센서에서 제공하는 API를 이용하여 개발자가 직접 코딩을 해야 한다. 이럴 경우 개발자의 시간과 노력이 많이 필요로 한다. 두 문제점을 해결하기 위하여 먼저 데이터와 이 데이터를 처리하는 부분을 분리시킨다. 이러한 메커니즘은 SNMP에서 도입하였다. SNMP를 구성하는 요소 중에서는 자료를 처리하는 부분은 에이전트가 담당하고, 자료를 저장하는 부분은 MIB이 담당한다. 결과적으로 해당 컴포넌트의 재사용이 가능하게 된다. 또한 MIB과 에이전트의 개발 시간을 단축하기 위해서 SNMP를 이용한 툴킷을 이용한다. 이렇게 함으로써 센서와 미들웨어 사이에 통신하는 컴포넌트를 개발하는 시간이 절약되며 개발자의 수고가 덜게 된다.
한국해양연구원에서는 2008년 으 로 예정된 통신해앙기상위성(통해기)의 발사에 맞춰 통해기에 탑재된 해색센서(GOCI)자료의 수신,처리,배포를 위한 해앙위성센터 구축을 진행하고 있다. 전파수신환경,자연환경 등을 고려하여, 해양위성센터 위치를 안산(한국해양연구원 본원)으로 정하였다. 이에 따라,지금까지 안테나를 포함한 수신시스템에 대한 상세설계,내부 구조 변경,H/W 및 N/W 설계,자료처리 시스템 일부의 도입을 실시하였다. 여기에서는,해양위성센터 구축 현황을 소개하고,해색센서(GOCI)자료의 수신,처리,배포 시스템 설계 결과를 소개하고자 한다. 가장 중요한 자료 배포 시스템은 기본적으로 온라인으로 구성되며, 수신된 데이터를 1시간 내에 제공하기 위해 웹호스팅 등 외부데이터 제공 시스템도 구축하는 것을 구상 중에 있다.
기상이변으로 인한 사회 경제적 피해의 증가로 기상정보에 대한 중요성이 커지면서 해외에서는 민간 기업이 기상 관측망을 구축하는 사례가 나타났다. 미국의 Earth Network은 전 세계에 1만개의 기상 관측센서를 설치하였고, 일본의 통신회사인 NTT DoCoMo는 일본에 4000여 개의 기상 및 환경관측 센서를 구축하였다. 국내에서는 SK플래닛이 자사의 플랫폼 기술과 SK텔레콤의 기지국 인프라를 활용하여 수도권 지역에 국지기상 관측망을 구축하였다. SK플래닛은 2013년 서울지역에 1km 간격으로 264개의 기상센서를 설치하고, 2014년 인천 경기지역에 3km 간격으로 825개의 기상센서를 추가 설치하여, 현재 1089개의 국지기상 관측망을 운용하고 있다. 관측에 사용한 센서는 우량계와 복합 기상센서로 강수량, 기온, 습도, 바람, 기압을 측정한다. 관측된 자료는 데이터로거에서 기상청의 자료처리 표준규격에 따라 처리한 후 M2M 모뎀을 통해 1분마다 서버로 전송한다. 전송된 자료는 기상정보 플랫폼의 수집 서버에서 프로토콜 변환 후 원본자료 DB에 저장하고, 실시간 품질관리를 마친 후 품질관리 자료 DB에 저장한다. 관측 지점의 기본정보 및 작업이력은 메타데이터 DB에 저장되고 관리자 페이지를 통해 조회 및 수정 된다. 관측 자료의 품질 보증은 제조사의 센서 Calibration부터 서비스 모니터링 까지 각 단계별로 체계적인 품질관리를 통해 이루어진다. 품질관리를 마친 국지기상 관측 데이터는 응용프로그램 개발자가 편리하게 사용할 수 있는 API(Application Programming Interface)형태로 제공된다. 2013년 여름부터 수집된 1~3km 해상도의 SK플래닛 국지기상 관측 자료를 통해 그 동안 정량적으로 확인하지 못한 국지성 호우 시의 강수량 편차에 대해 알 수 있었다. 2014년 7월 31일 양평지역에 내린 국지성 호우는 시간당 최대 90mm 이상의 비가 내린 사례로, 귀여리 관측소(SK 플래닛)에 시간당 93.1mm가 내리는 동안 퇴촌 관측소(기상청)에는 17.5mm의 비가 내려, 두 관측지점 간 거리가 3.4km 임에도 불구하고 시간당 75mm 이상의 강수량 차이를 보였다. 앞으로 SK플래닛의 국지기상 관측 자료가 국지성 호우의 조기 경보 및 예측 정확도 향상에 활용되어 재난으로부터 국민의 생명과 재산을 지키는데 많은 도움이 되기를 기대한다.
IoT 환경에서 센싱 정보의 활용을 위해서는 센서로 부터 생성된 정보의 가공 및 처리를 위한 효율적인 소프트웨어 아키텍처 설계가 필수적이다. 특히 IoT 환경에서 사물은 인터넷에 연결되고 각종 센서를 탑재한 디바이스간 통신이 가능하여야 한다. 그러나 MapReduce 기반의 Hadoop과 Twister은 데이터의 배치 처리에 적합하지만, 스트리밍 센서 자료의 이동중 처리에는 제약점을 갖는다. 전통적인 스트리밍 데이터 처리 방법인 MOM 기반의 메시지 큐 시스템을 이용해 메시지 스트림을 처리하는 방식은 프로그래머가 메시지 흐름의 복잡도를 고려해야 상세한 처리를 프로그램 함으로써 유지보수 및 확장성을 갖기 어려움이 있다. 이 논문에서는 IoT 환경에서 수집된 센싱 자료의 처리를 위한 소프트 웨어 아키텍처를 설계하였다. 또한 설계된 소프트아키텍처를 기반으로 오픈소스 프레임워크인 Storm의 응용 구성을 기술한다. 구성응용은 센서게이트웨이(Sensor Gateway)를 통해 자료를 수집한 후 실시간 스트리밍 데이터를 파이프-필터 스타일로서 변환한다.
무선 센서네트워크는 효율적인 자료처리 및 유비쿼터스 시스템 구현을 위해 여러 응용에서 사용되고 있다. 그러나 무선센서네트워크에 기반 한 최근 주차관리시스템 연구에서는 적응형 센싱이나 효율적인 자료처리 기법은 거의 고려되지 않고 있다. 주차관리응용에서의 성능은 이러한 분산된 컴퓨팅장비들의 효율적인 구현에 영향을 받는다. 이 논문은 주차관리 유비쿼터스 네트워크 시스템을 위해 퍼지 무선센서를 이용한 적응형 센싱기법을 제시한다. 효율적인 주차탐색을 위해 퍼지추론시스템이 센서에 탑재된다. 또한 자동차 주차공간의 환경변화에 적응을 위해 새로운 갈을 각 센서에 무선으로 전송하는 규칙기반 적응형 모듈을 제시한다. 실험결과 제안한 퍼지기반 무선센서가 일반적인 무선센서에 의해 수집하는 방법에 비해 우수한 처리율과 적은 지연시간을 보였다.
나로우주센터의 발사통제시스템은 우주발사체의 비행궤적과 상태정보를 감시하기 위하여 지상추적시스템(추적레이더 2대, 원격자료수신장비 4대, 광학추적장비 1대)으로부터 정보를 받아 처리한다. 각 추적장치는 주로 다중경로나 클러터, 전파굴절에 의해 자체 오차를 나타내고 있어 전송된 정보들 중 하나만을 이용해서는 우주발사체의 실제 궤적을 판별할 수 없다. 본 논문에서는 취득된 추적자료의 후처리를 통해 우주발사체 비행궤적을 생성해내는 방법을 제시한다. 본 후처리 알고리즘은 크게 대기의 전파굴절에 따른 오차를 보정하는 부분과 다중센서 정보를 융합하는 부분으로 나뉘며, 효과적인 센서 융합을 위해 등가속 운동모델에 기반한 분산식 칼만필터를 구성하였다. 실측 자료의 후처리 적용 결과, 어떤 단일 센서에 의한 것 보다 오차가 최소화된 발사궤적을 얻을 수 있었다.
용접 비드의 불량유무를 판단하기 위하여 다양한 방법들이 제안되어왔으며, 최근에는 센서 자료 검사와 영상 자료 검사가 꾸준히 발표되고 있다. 센서 자료 검사는 정확도가 높고, 2차원 기반의 영상 자료 검사는 용접된 비드의 위치를 파악할 수 있다는 장점이 있다. 하지만 센서 자료만으로 분석 할 경우 정확한 위치에 용접이 되었는지 파악하기가 어렵다. 반면 영상 자료 방법은 잡음과 측정오차가 발생하여 정확도가 높지 않다. 본 논문에서는 평균 전압, 평균 전류, 혼합가스인 센서 자료 검사와 영상 검사 방법을 융합함으로써 각 검사 방법들의 단점을 보완하고 장점을 높여서 정확도를 향상시키고 검사 속도를 높일 수 있는 방법과 이를 소프트웨어로 구현하였다. 그리고 그래픽 사용자 인터페이스(graphical user interface; GUI)를 이용하여 분석을 수행하고 검사에 사용된 자료와 검사 결과를 확인할 수 있도록 하여 사용자가 편리하고 직관적으로 분석을 수행하고 결과를 파악할 수 있도록 하고자 한다. 이 때 각 센서 자료의 특성을 이용하여 센서 검사가 수행되고, 모폴로지 축지적 활성화 윤곽선을 적용하여 영상 자료가 검사된다. 실험 결과를 통하여 98%의 정확도를 보였으며, 네 개의 용접 영상과 센서 자료 검사를 모두 수행할 경우 검사 시간은 약 1.9초로서 용접공정에서 실시간 검사기로 사용 가능한 소프트웨어의 성능을 보였다.
센서 네트워크에서는 싱크에서 센서로 자료요청을 위한 쿼리를 발송하고 감지된 데이터를 싱크로 수집하는 방법은 여러 가지가 있을 수 있다. 그러나 어떠한 쿼리 최적화 방법을 사용하느냐에 따라 센서 네트워크의 성능이 달라질 수 있다. 본 논문에서 센서 네트워크 상에서 영역질의를 처리하는 분산 색인 방법을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 DIMTree(Distributed Index Management Tree)는 센터에서 데이터를 수집하기 위하여 모든 영역에 쿼리를 배포할 필요가 없이 질의에 적합한 지역에서만 쿼리를 배포하여, 자료 전송 및 수집으로 인한 데이터 전송량을 줄임으로써 통신으로 인한 노드의 에너지를 절감시킬 수 있는 장점을 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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