유비쿼터스 시대가 다가오면서 앞으로 가정 및 회사 등 인간이 거주하며 생활하는 공간에서의 좀 더 편리하고 효율적인 다양한 정보를 인지시켜 줄 수 있는 환경이 구축되어야 한다. 이를 기반으로 유비쿼터스 주변 장치들의 네트워크는 인간에게 많은 정보와 편리성이 좀 더 효율적으로 이루어져야 할 것이다. 이를 위해 본 논문에서는 센서모듈에서 추출되는 데이터를 신경망과 퍼지 알고리즘을 사용해 동작인식의 패턴을 분류하여 인간행동의 사고를 파악한다. 이러한 패턴의 분류를 통해 홈 네트워크 시스템과의 센서모듈의 통신제어가 가능하게 된다. 이를 바탕으로 패턴이 분류된 행동들의 명령으로 여러 가전기기라든지 홈 네트워크 시스템의 제어방식을 더욱 간단히 제어하며, 인간의 건강상태를 파악함으로써 인간행동과 상태에 따른 유비쿼터스 환경의 제어가 이루어 질 수 있는 시스템을 제안한다.
가전 기술이 발달하면서 유비쿼터스 홈 시스템인 스마트 홈에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스마트 홈 환경에서는 매우 다양한 서비스가 존재한다. 이러한 서비스를 정보화 하여 관리하는 것은 스마트 홈의 실현을 앞당기기 위한 중요한 방법이라 할 수 있다. 본 논문에서는 서비스의 특징을 추출하고 정보 가전을 제어할 수 있는 에이전트를 구현하였다. 스마트 홈에서 존재하는 다양한 서비스를 객체지향 방법을 이용하여 구현된 에이전트로 모델링한다. 스마트 홈 서비스를 정형화 하고, 객체 기반 모델링 방법으로 구현함으로써 서비스 정보를 관리하고 응용해야 하는 연구 분야에 적용이 가능하여 유비쿼터스 가정환경인 스마트 홈의 실현을 앞당기는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 사용자의 직접적인 의사 표현 뿐만이 아니라 사용자 및 사용자 주변에 대한 정보를 파악하여 서비스를 실행시킬 수 있는 컨텍스트 기반 응용 서비스의 중요성이 증가할 것이다. 본 논문은 응용 서비스를 개발하는데 필수적인 컨텍스트 기반 응용 서비스 모형을 제안한다. 제안된 모형에서는 5W1H 형태의 컨텍스트를 사용하여, 센서와 응용 서비스 사이의 독립성을 최대한 보장한다. 또한, 응용 서비스가 5W1H의 컨텍스트를 변형하여 응용 서비스가 실제 동작할 때 필요한 컨텍스트를 직접 생성함으로써 정확도 높은 컨텍스트의 사용을 보장한다. 제안된 모형의 유용성을 검증하기 위해 본 연구실에서 구축하고 있는 ‘유비홈 (ubiHome)’(가정 중심의 유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 실험하기 위한 테스트 베드)의 센서 및 응용 서비스 개발에 제안된 모형을 적용하였다. 제안된 모형은 가까운 미래의 가정 학교, 사무실 등의 유비쿼터스 컴퓨팅 환경이 갖춰진 일상 생활의 사용자에게 컨텍스트 기반의 서비스를 구축하기 위한 방법으로 활용될 수 있다.
W3C(World Wide Web Consortium)는 2007년 상반기부터 웹 기술을 PC를 넘어 휴대폰, PDA, 정보가전, 로봇 등 모든 디바이스로 적용이 확대하기 위해 유비쿼터스 웹 응용을 위한 표준 개발을 시작하였다. 이를 담당하고 있는 유비쿼터스 웹 응용 워킹그룹은 탁상용 컴퓨터뿐 아니라 사무용품, 가정 매체 기구, 이동 전화, RFID나 바코드를 포함하는 센서나 이펙터(effector) 등의 유비쿼터스 기기들이 다양하게 흩어져 있는 환경에서 쉽게 웹 응용 개발을 가능하게 하는 표준 개발을 목표로 한다. 본 워킹그룹의 활동의 중요한 표준화 아이템 중의 하나는 Delivery Context: Client Interfaces(DCCI)로 이는 다양한 디바이스들의 기능들의 접근을 위한 표준 인터페이스를 정의하는 것이다. DCCI가 중요한 이유는 현재 웹 환경에서 오픈 API를 이용하여 개발되고 있는 다양한 매쉬업 응용에 GPS와 같은 단말을 기능을 매쉬업을 제공할 수 있는 기반이 되기 때문이다. 본 논문에서는 최근에 W3C의 UWA(Ubiquitous Web Application) WG에서 추진되고 있는 DCCI에 대한 표준화 동향을 설명한다.
최근 장소나 시간에 구애 받지 않고 생활 속에서 자연스럽게 편리하게 컴퓨터를 사용할 수 있는 환경을 갖추고 있다. 이러한 환경을 유비쿼터스 컴퓨팅이라고 한다. 유비쿼터스 컴퓨팅의 대표적인 예가 홈 네트워크이다. 홈 네트워크란 가정이라는 용어와 가정과 가전기기들간의 통신이 가능한 네트워킹이란 두 가지 용어가 합쳐진 말이다. 최근 가전기기들이 디지털화되고 있고, 이것들을 네트워크로 연결하여 제어하는 홈 네트워크 관련 기술들이 현실화 되고 있다. 이러한 환경에서의 컴퓨팅을 위해서는 응용 프로그램간의 호환성뿐 아니라 데이터의 호환성, 특히 이종의 프로토콜간의 연동이 필수적이다. 이를 위한 소프트웨어가 바로 홈 네트워크 미들웨어이다. 여러 종류의 홈 네트워크 미들웨어가 개발되었으나, 여러 종류의 미들웨어간의 상호연동 지원 및 서비스 배포 등의 문제를 해결하기 위해 제반 환경 제공을 목표로 OSGi(Open Service Gateway Initiative) alliance 가 개발되었다. 본 논문에서는 여러 Service Bundle 의 효율적인 관리를 위해서 OSGi Spec. version 3 에 포함된 Service Platform 의 수동적인 서비스 부분과 그 외에 User Manager 와 Device Manager 부분의 취약점들을 보완하는 새로운 SBM(Service Bundle Manager)을 제안하였다.
유비쿼터스 개념의 방송 및 통신 사업은 방송-컴퓨터-사물-사람 연계의 실현이 우선되어야 한다. 여기에 방송의 디지털 미디어 기술과 정보장치가 가정의 TV이든, 이동시의 휴대폰이든, PC나 노트북이든, 혹은 개인과 관련된 모든 사물이 통합 네트?p으로 연결 될 때 비로소 그 가치를 발휘하게 된다. 최적화된 유비쿼터스 방송 교육 운용 시스템이란 이러한 각종 미디어와 전자 감응 장치를 장착시킨 물건들을 u-컴퓨팅하여 개인과 특정 집단이 원하는 때와 장소에서 원하는 서비스를 제공받을 수 있는 전자 유기체를 가리킨다. 이러한 통합 학습 유기체란 개개인의 능력은 물론 성격이나 욕망까지 컴퓨팅할 수 있는 전자지능시스템과 개인의 내적욕망을 채워주는 다양한 콘텐츠, 그리고 주변기기나 장치 등, 모든 디지털 교육환경까지를 의미한다. 변화란 인간의 욕구에 따라 커스터마이징하는 것이다. 그러한 점에서 급변하는 세상의 변화에 다양한 가치를 추구하고자 하는 교육에 대한 인간의 욕망을 실현하기 위해 개인화된 통합 방송 디지털 미디어, 유비쿼터스 홈 네트워킹과 기술, 그에 따른 다양한 교육 콘텐츠의 통합 개발은 이제 절실한 과제가 되고 있다.
유비쿼터스 홈은 가정 내의 다양한 가전기기 및 센서들로 구성된 유무선 네트워크를 통해 u-Life, u-Health등의 다양한 유비쿼터스 서비스를 제공하는 미래의 디지털 가정환경으로 부상하고 있다. 유비쿼터스 홈서비스는 센서들로부터 수집된 정보를 통해 사용자의 상황을 자동으로 인지하여 가전기기들을 상황에 맞게 적응하도록 함으로써 사용자 편의성을 극대화 한다. 이러한 상황인지 홈 환경에서 집안을 미리 사용자가 원하는 상태로 조절하기 위해 사용자의 미래 행위를 예측하는 것을 미래 유비쿼터스 홈에 가장 핵심적인 기능 중 하나이다. 본 논문은 유비쿼터스 홈 환경에서 상황인지 서비스를 위한 단계적 예측 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 예측과 실행의 두 단계로 이루어 진다. 첫 번째 예측단계에서 트리구조를 이용하여 사용자가 이동할 다음 위치를 예측하고, 두 번째 실행 단계에서는 테이블 매칭 방법을 이용하여 각각의 위치에 있는 가전기기들을 사용자가 원하는 대로 미리 예측하고 구동시켜 사용자에게 서비스를 제공할 수 있도록 설계하였다. 일반적으로 가전기기들은 한 개씩 독립적으로 동작하기보다 여러 기기가 함께 동작하여 특정 목적에 이용된다는 점에 착안하여, 모드서비스 개념을 도입함으로써 사용자가 동작시키고자 하는 기기들을 한꺼번에 예측할 수 있는 장점을 가진다. 또한 시뮬레이션을 통해 본 논문이 제안한 단계적 예측 알고리즘의 성능을 검증한다.
오늘날 활발하게 이루어지고 있는 유비쿼터스 컴퓨팅 관련 기술 연구는 사용자가 시간과 장소에 구애받지 않고 네트워크에 접근해 다양한 컴퓨터 관련 서비스를 제공 받을 수 있는 방법에 초점을 맞추고 있다. 이 처럼 시간과 공간의 한계를 뛰어 넘은 네트워크로의 자유로운 접근은 일상 생활의 패러다임을 바꾸어 놓게 될 것이다. 유비쿼터스 컴퓨팅 기술을 통해 가장 큰 변화가 일어나는 분야는 일반 가정환경에서 일어나는 인텔리전트 홈 네트워크 (Intelligent Home Network) 라고 할 수 있다. 집에 들어오면, 자동으로 문을 열어주고, 불을 켜주며, 놓쳤던 TV 프로그램을 자동으로 녹화해 놓았다가 원하는 시간에 보여주고, 적당한 시간에 목욕물을 미리 받아준다. 또한 집밖으로 나가기 전, 일기예보에 따라 우산을 챙겨주고, 일정을 확인시켜주며 입고 나갈 옷을 골라줄 수도 있다. 이 모든 일들이 유비쿼터스 컴퓨팅 기술이 가져올 인텔리전트 홈 네트워크의 모습이다. 그러나, 모든 사용자에게 효과적인 서비스를 제공하기 위해서는 홈 네트워크 상의 자원 관리에서 일어날 수 있는 에이전트들간의 자원 접근 권한 충돌을 효율적으로 방지할 수 있는 기술이 필요하다. 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 자원관리 특성은 점유의 연속성, 자원 사이의 연관성, 그리고 자원과 사용자 사 사이의 연계성의 3 가지 특성을 지니고 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 일어날 수 있는 자원 충돌 상황을 효율적으로 처리하기 위한 자원 협상 방법을 제안한다. 본 방법은 자원 관리 특성을 바탕으로 시간논리에 기반을 둔 자원 선점과 분배 규칙으로 구성된다.트 시스템은 b-Cart를 기반으로 할 것으로 예측할 수 있다.타났다. 또한, 스네이크의 초기 제어점을 얼굴은 44개, 눈은 16개, 입은 24개로 지정하여 MER추출에 성공한 영상에 대해 스네이크 알고리즘을 수행한 결과, 추출된 영역의 오차율은 각각 2.2%, 2.6%, 2.5%로 나타났다.해서 Template-based reasoning 예를 보인다 본 방법론은 검색노력을 줄이고, 검색에 있어 Feasibility와 Admissibility를 보장한다.매김할 수 있는 중요한 계기가 될 것이다.재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data b
유비쿼터스 기반 기술은 기존의 다양한 장치 및 서비스를 기반으로 발전되고 있다. 분산 시스템의 효율적인 활용에 쓰이는 P2P 기술은 유무선 네트워크로 연결된 환경에서 보유한 자원을 효율적으로 공유하는 측면에서 활용되고 있다. 유비쿼터스 환경에서 무수히 많은 센서를 기반으로 USN 기반을 구축할 수 있는데, 센서 데이터 자체의 정보양은 일반적인 P2P 기술에서 전송되는 정보양에 비하면 매우 적다. 그러나 센서 자체가 일반 P2P 네트워크의 단독 노드로써의 역할을 한다고 보았을 때 컴퓨팅 능력은 매우 미미한 것이다. 이러한 환경에서 하나의 노드에서 목적지 센서 노드로의 빠른 데이터 전송이 요구됨으로 그와 관련된 연구가 필요하다. P2P 시스템의 고유의 특성상 자원 검색, 전송, 재전송 작업이 이뤄질 때마다 네트워크 트래픽이 과다하게 발생되는 단점을 갖고 있는데, USN으로 한정된 환경에서는 이러한 고유의 특징이 시스템의 중요 문제로 인식되지 않는다. 따라서 이를 가정치로 두고 효과적인 데이터 전송을 위한 라우팅 알고리즘을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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