유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서만 볼 수 있는 보안문제를 가용성, 인증성, 익명성 관점에서 살펴보았다. 이 분야의 보안기술은 기존의 방법과 여러 면에서 다르다. 무선 애드학 네트워크 또는 센서 네트워크의 예에서 보는 것처럼 제한된 계산 성능과 메모리, 전력소모를 최소화히기 위한 통달거리 제한 및 아이들 상태 유지, 온라인 서버가 존재하지 않으므로 인해 발생하는 집중형 기술 구현이 불가능한 한계로 인해 새로운 이슈들이 등장하고 있다. 이런 문제들과 해결책 일부를 소개한다.
본 논문에서는 유비쿼터스(Ubiquitous) 혁명이 미래학교를 어떻게 변화시킬 것인가 예측해 보며, 유비쿼터스 컴퓨팅과 유비쿼터스 네트워크기술을 중심으로 지식사회에서의 e-teaming 과 In (Information Communication Technology) 활용한 학습 연구를 수행하였다. 또한 e-school 의 모형과 협동학습을 기반으로 하는 블렌디드 러닝(Blended-Loaming) 활용 교수-학습 과정 안을 제안한다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경은 변화하는 상황에 적응함으로써 사람들에게 더 좋은 서비스를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 프로그램을 정해진 규칙에 따라 변화하는 상황에 적응시키는 상황 적응 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 개발자로 하여금 상황 적응 정책만을 간단히 기술하게 함으로써 프로그램을 변화하는 상황에 적응시킬 수 있도록 해준다. 본 시스템의 상황 적응 엔진은 상황 적응 정책에 따라 유비쿼터스 프로그램을 변화하는 상황에 적응시킨다. 또한 본 시스템은 개발자로 하여금 가상으로 자신의 유비쿼터스 프로그램을 변화하는 상황에 적응시켜 볼 수 있도록 하기 위하여 시뮬레이터를 제공한다. 본 시스템은 자바 기반 상황 인식 프로그래밍 프레임워크인 JCAF 위에서 구현되었다.
사용자의 지리적 위치에 따른 서비스를 제공하는 위치기반서비스는 유비쿼터스 컴퓨팅의 중요한 응용으로 여러 위치 감지기술과 다양한 시험 및 상용 서비스들이 개발되어 왔다. 하지만 기존의 위치기반서비스는 단순히 위치와 서비스를 정적으로 연결하는 기법에 그치고 있어 서비스의 유연성이 떨어지는 한계가 있다. 이를 개선하기 위해 위치 정보로부터 고수준 정보를 추론하여 보다 지능적인 서비스를 제공하려는 연구들이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 사용자의 위치이동 데이터를 학습하여 미래의 위치 이동 경로를 예측하는 기법을 제안한다. GPS(Global Positioning System)를 사용하여 수집된 시퀸스 데이터를 시퀸스 데이터 처리에 특화된 RSOM (Recurrent Self Organizing Map)을 사용하여 클러스터링하고 이를 마르코브 모델을 사용하여 학습하여 각 위치 이동 패턴 모델을 구축한다. 현재의 위치이동 패턴을 구축된 각 이동패턴 모델들과 비교하여 가장 유사한 위치 이동패턴으로 미래의 사용자이동을 예측한다. 제안한 위치이동 예측 기법을 평가하기 위해 실제 대학생의 생활을 기반으로 하여 GPS 데이터를 대학 캠퍼스 상에서 수집하고 이를 이용하여 제안한 방법의 학습 및 예측 성능을 평가한다. 그 결과 제안한 방법을 사용하여 사용자의 미래의 위치이동경로를 예측하는 것이 가능하고 불확실한 상황에서도 유연하게 예측을 수행함을 확인하였다.
유비쿼터스 컴퓨팅 기술을 적용한 서비스들이 지속적으로 발전하고 있으며, 이를 사용하기 위한 다양한 기기들 또한 발전하고 있다. 그러나 유비쿼터스 컴퓨팅 서비스(UCS)에 대한 분류가 모호하고 어떠한 평가지표로써 UCS를 평가해야 할지 판단하기 어렵다. 그러므로 본 연구에서는 UCS의 특징과 분류를 정의하고 이에 기반한 평가지표를 도출한다. 또한 도출한 평가지표의 체크리스트를 제안함으로써 UCS를 사용하기 위한 사용자의 선택을 지원한다.
상황인식 처리기술은 사용자의 컨텍스트에 근거하여 사용자와 장치간의 상호 운용성을 지원해 줌으로써, 사용자로 하여금 정보 획득 및 실행을 보다 용이하게 하도록 해주는 기술이다. 이는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 가장 중요한 핵심 기술중의 하나이다. 따라서 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅에서 상황인식 처리를 위한 미들웨어 및 컨텍스트 서버를 제안하고, 이를 이용한 응용시스템을 구현한다. 본 연구에서 제안하는 미들웨어는 블루투스 무선 통신 기술을 이용하여 이동성을 지닌 이동 노드를 발견하고 컨텍스트 서버로부터 해당 컨텍스트에 적합한 실행 모듈을 실행하는 기능을 담당한다. 한편, 제안하는 컨텍스트 서버는 사용자의 현재 상태, 물리적 환경, 컴퓨팅 시스템의 리소스 등의 상황 정보를 효율적으로 데이타베이스 서버에 저장하는 관리자의 역할을 수행한다. 마지막으로 본 연구에서 구현된 응용시스템은 상황정보에 근거하여 음악 재생 서비스를 제공하는 응용 시스템으로써, 아울러 본 연구에서 구축된 미들웨어 및 컨텍스트 서버의 유용성을 보이고 있다.
유비쿼터스 센서 네트워크 기술은 새로운 컴퓨팅 패러다임인 유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심 분야로서, 무선 센서 네트워크를 이용한 상황정보 모니터링 시스템에 적합한 기술이다. 이 기술을 모니터링 시스템에 적용하면 열악한 환경에 간편하고 저렴한 비용으로 실시간으로 발생된 상황데이터를 수집 및 분석하여 즉각적인 상황대처와 사용자가 원하는 환경의 조건을 효율적으로 수행할 수 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 센서 네트워크 기반에서 무선 노드의 센싱 기술을 이용하여 상황 정보 모니터링 시스템을 구축한다. 제안된 시스템은 수집될 데이터의 양이 적고 지속적인 모니터링이 불필요하고 일정한 간격으로 특정 지역에서 발생되는 상황을 감지하는 작업에 기존 유선 통신을 이용한 상황감시보다는 효율적이다.
1988년 한국이동통신서비스 주식회사에서 휴대폰 서비스를 개시하고, 1994년 한국통신에서 인터넷 상용서비스를 실시할 때 만해도 2007년 현재 우리의 삶이 휴대폰과 인터넷이라는 정보통신 환경에 이렇게 깊이 의존할 것을 예측한 사람은 거의 없었다. 이제 인터넷과 휴대폰은 우리 생활에서 없어서는 안 될 삶의 일부가 되었고, 사회를 구동시키는 중요한 요인이 되었다. 현재 우리는 누구나, 언제, 어디서나, 어떤 기기를 사용하더라도 원하는 정보에 접근할 수 있는 유비쿼터스 시대를 향해 나아가고 있다. 유비쿼터스는 단순히 정보통신 컴퓨팅 환경이라는 기술적 의미를 뛰어넘어, 사회를 변혁시키는 유비쿼터스 혁명이라는 시대적 패러 다임의 변화를 의미하게 되었다. 유비쿼터스의 특징으로는 센싱, 네트워킹, 지능화를 들 수 있다. 센싱은 센서를 이용하여 사람, 사물(기기)에 대해서 모니터링하는 것이며, 네트워킹은 네트워크 통신기술을 이용하여 사람, 사물(기기)간 모니터링된 정보, 서비스될 정보를 서로 연계하는 것이며, 지능화는 기기, 사물이 단순히 정보와 지식을 전달하는 것에서 자동화 단계로까지 발전하는 것을 의미한다. 유비쿼터스 기술이 뒷받침되는 유비쿼터스 사회는 개방, 공유 참여가 가능한 열린 사회이며, 사물, 기기가 지능화되는 지능형 사회이며, 기기, 산업, 조직, 시스템간 융복합이 이루어지는 융복합 사회이며, 개인의 기호와 요구에 부웅하게 되는 개인중심 사회이며, 지식과 문화, 예술, 아이디어가 가치를 창출하는 콘텐츠 사회라는 특징을 보일 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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