USN 미들웨어에 대한 몇몇 연구가 이미 존재하지만 아직까지 미들웨어 표준이 정의되지는 않은 상태이므로 어떠한 미들웨어가 가장 효과적일지는 알 수 없다. 특별히 본 논문에서는 미들웨어의 많은 기능들 가운데 센서 네트워크 환경에서 지능형 서비스를 제공하는 것을 목표로 한다. 센서를 기반으로 하는 많은 응용들은 단순히 센서의 값을 취하거나 모니터링 하기 위해서센서를 사용하기보다는이를기반으로 상황을인지하고 지능형서비스를 제공하기를 원한다. 그러나 현재 센서 네트워크 미들웨어 수준에서 지능형 서비스를 지원하기 위한 필요성은 인식하고 있으나, 구체적으로 어떻게 지능형 서비스를 제공할 것 인지에 대한 연구는 찾아보기 힘들다. 그러므로 본 논문에서는 범용의 USN 미들웨어에서 지능형 서비스를 지원하기 위한 컴포넌트를 설계하고 구체적인 서비스지원 방법을 제안한다. 이러한 목적을 위하여 본 논문에서는USN 미들웨어 응용에서 제공하는 서비스와 센서 네트워크를 정의하고 두 개념들을 연계하기 위해서 센서-서비스 온톨로지를 제안한다. 센서-서비스 온톨로지는 저수준의 정보로부터 고수준의 정보를 추론하기 위하여 사용된다. 또한 응용의 상황 정보를 추론에 반영하기 위하여 규칙을 이용한 추론방법을 제안한다. 논문은 제안한 지능형 서비스 미들웨어는 프로토타입을 구현하고 성능평가를 통하여 다양한 응용을 위해서 사용될 수 있음을 보인다.
USN 미들웨어는 여러 사이트에서 발생하는 센서 정보를 수집하여, 판단하고, 조치를 취하는 기능을 가지고 있다. 한 개 센서 데이터로부터 상황을 결정하는 것은 해당 데이터의 오류나 전체를 반영하지 않을 수 있기 때문에 부적절하다. 여기서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 '그룹'이라는 개념을 도입하였다. 그룹은 같은 장소에 같은 조건에 행동하는 센서의 집합이다. 예를 들어 특정 방에서 모든 화재 센서는 미리 정의된 동일한 특정 온도에 도달하면 버저를 울린다. 이때 이들 센서들은 동일한 한 개의 그룹에 속하는 것이다. 지능형 USN 미들웨어의 모든 판단은 이러한 그룹에 기반하여 이루어진다. 본 연구에서는 그룹에 기반한 미들웨어의 지능형 규칙에 대하여 연구를 하였다.
본 논문에서는 지능형 홈 네트워크 디바이스간의 상호연동 미들웨어 Adaptor를 설계하였다. 홈 네트워크 상호연동 미들웨어 Adaptor는 UPnP, LonWorks, LnCP, HAVi 등 다양한 형태의 미들웨어가 존재하고, 다수의 미들웨어를 연동하기 위해서는 기존 시스템을 수정이 필요하지만, 본 논문에서 설계한 상호연동 미들웨어 Adaptor는 다수의 미들웨어를 기존 시스템에 별도의 수정 없이 연동이 가능하도록 설계하였다. 설계한 상호연동 미들웨어 Adaptor에 대한 성능을 평가하기 위해 다양한 업체에서 생산한 디바이스를 이용하여 실험 장치를 구현하였고, 개발한 상호연동 미들웨어 Adaptor가 내장된 모바일 앱 프로그램을 개발하여 성능을 평가하였다.
유비쿼터스 시대의 도래와 함께, 사용자 중심 서비스를 위해 HCI 요소를 최대한 활용하는 HCI 미들웨어에 대한 중요성이 점점 증가하고 있다. 이에 따라 사용자 중심 서비스를 제공하기 위한 HCI 미들웨어에 대한 여러 연구가 진행되었다. 하지만 기존의 연구들은 사용자 중심 서비스 제공에 반드시 필요한 HCI 기능들에 대한 종합적 지원이 부족하다. 본 논문에서는 사용자 중심 서비스 지원을 위한 에이전트 기반 지능형 HCI 미들웨어인 AIM(Agent-based Intelligent Middleware)을 제안한다. 먼저 기존의 여러 HCI 미들웨어들을 분석하여 HCI 미들웨어의 요구조건을 도출하고, 상황 정보 관리, 사용자 행동 패턴 추론, 동적 에이전트 생성 등을 통해 여러 HCI 기능들을 종합적으로 제공할 수 있는 AIM을 설계한다. 또한 스마트 공간에서 사용자 모달리티 기반 서비스 시나리오를 소개하고, 프로토타입 구현을 통해 소개한 미들웨어의 이점을 보인다.
다수 이기종 센서 네트워크로부터 수집한 대량의 센싱 데이터를 통합 처리/저장/관리/검색하고, 이로부터 실시간 이벤트정보 및 적합한 서비스를 제공하며, 다수 이기종 센서 네트워크 기반 USN 서비스의 효율적 개발을 지원하는 USN 미들웨어 플랫폼에 대한 개념모델 및 아키텍쳐, 기능 및 표준화 동향을 설명한다.
Context-Awareness system provides an appropriate service to user by recognizing situation from surrounding environment. There are many successful studies on this framework, but still has some limitations. In this paper, we are describing a context-awareness middleware that can enhance the limitation of the previous approaches. We first defined a new concept of context-awareness environment as a social intelligence. This concept implies that intelligent objects can make relationships, can aware of situation from surrounding environment, and can collaborate to accomplish a given task. The significance of the study is as follows. First, the system is capable of multi context-awareness since it is designed with a structure that supports multiple lines of reasoning. Second, the system is capable of context planning by adapting AI planning mechanism. Third, the system is capable of making the intelligent objects as a group for collaboration, and provides adaptive service to user. We have developed a prototype of the system and tested with a virtual scenario.
최근 지능형자동차 기술은 IT와 융합되어 새로운 첨단 영상미디어 응용기술로 발전하며, 오픈소스 기반의 안드로이드를 탑제한 스마트폰 응용기술과 지능형자동차 개발이라는 새로운 패러다임으로 많은 연구개발이 이루어지고 있다. 안드로이드 기반의 지능형자동차 응용 기술은 이동수단의 한계를 넘어 다양한 멀티미디어 중심의 집합기술로 진화하고 있으며, 이러한 분산 환경에서 개발되어 있는 각각의 멀티미디어 플랫폼서비스와 애플리케이션이 개발되고 있음에 따라 다양한 서비스 기술을 통한 휴대 단말장치기술이 절대적으로 요구되고 있다. 본 논문에서는 안드로이드 기반의 지능형 자동차 전용 미들웨어 설계를 통하여 단일형 시스템 스펙에 맞춰 SVC Codec과 실시간 동영상, 그래픽처리등 지능형자동차 미들웨어 SoC 설계를 통해 응용 연구를 실험 하였으며, 오픈플랫폼에서 제공되는 각종 단말서비스 기능들을 SoC 기반으로 새롭게 설계하고 표준화된 인터페이스 분석기법을 본 연구에서 실험을 통하여 입증하였다.
본 논문에서는 사용자의 요구에 따른 맞춤형 서비스 제공이 가능한 지능형 상황 인식 미들웨어 모델을 제안하기 위한 선행 연구로서 상황 인식 미들웨어 기술을 분석하였다. 제안된 지능형 상황 인식 미들웨어 모델은 온톨로지를 기반으로 여러 종류의 context 정보들을 효과적으로 관리 하고, 분석 및 학습하여 사용자의 요구사항을 주어진 상황에 최적으로 만족시킬 수 있는 지능형 서비스 제공이 가능하여 사용자들의 삶의 질을 향상 시킬 것으로 기대된다. 또한 사용자의 요구 사항을 능동적으로 반영하고 사용자에게 유연한 서비스론 제공하기 위해서 다양하고 동적인 상황의 변화를 인식하고 이에 적응할 수 있는 퍼지 추론 기반 서비스 적응 위한 지능형 상황 인식 미들웨어 모델을 연구하고, 이에 대한 실험 결과를 제시한다. 우선적으로 지능형 상황 인식 미들웨어의 요구사항을 파악하였고 이를 통해 보다 높은 차원의 상황 인식을 위해 추론되는 과정을 보았다. 추론 방법은 퍼지 이론을 이용하였으며 서비스 과정을 통해 모델을 구축하는 모습을 보였다. 또한 제시한 퍼지 추론을 스마트 자키에 적용하여 온도의 변화에 따른 퍼지 값을 추론한 후 최적의 상태 값을 제시하여, 온도와 같은 상황의 변화에 따른 스마트 자키의 적응성을 보여주었다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제5권3호
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pp.189-195
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2005
One of the major components of any pervasive system is its proactive behavior. Various models have been developed to provide system wide changes which would enable proactive behavior. A major drawback of these approaches is that they do not address the need to make use of existing applications without modifying the applications. To overcome this drawback, a middleware architecture called 'Concord' is proposed. Concord is based on a simple model which consists of Lookup Server and Database. The rewards for this simple model are many. First, Concord uses the existing computing infrastructure. Second, Concord standardizes the interfaces for all services and platforms. Third, new services can be added dynamically without any need for reconfiguration. Finally, Concord consists of Database that can maintain and publish the active set of available resources. Thus Concord provides a solid system for integration of various entities to provide seamless connectivity and enable proactive behavior.
USN Middleware plays roles of broker between sensors and applications. It collects sensor data, decides the situation and sends the result to the applications. It is not good to decide the situation from one sensor data, because it may error data or reflect small part of all. In this paper, we propose the disaster management model based on the concept 'group' and 'semantic information' from the sensing data. Group is the primary unit to decide the situation. It consists of several sensors which were installed in the same place and had the same pre-defined condition to act. For example, all fire sensors in the room simultaneously trigger the ring when the same pre-defined temperature is recorded. Then, the all fire sensors are included to the same one sensor group. All operations of the intelligent USN middleware are based on the 'group' unit. Disaster information is the result of the interpretation of the sensing data. based on the 'group', the disaster meaning is processed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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