현재 한국의 Smart-Navigation Project를 통해서 VDES 시험망 구축 준비 및 시험용 서비스 솔루션 개발 과제를 수행하고 있다. 이 과제에서 VDES 통신망과 효율적인 서비스 제공을 위한 eNavigation 서비스 호스트/클라이언트 기능을 연동하는 구조를 설계한다. 제시한 구조는 VDES 해안국과 선박국, 게이트웨이, 서비스 호스트, 클라이언트 등의 개발 요소를 포함하고 있으며 이러한 VDES 시험망 장비들 간 연동을 위한 인터페이스 설계를 수행하였다. 본 논문에서 제시한 상세살계 연구는 VDES 시스템의 개발 요소인 메시지 정의, 인터페이스 설계, 메시지 운영 시나리오, 장비 설계 및 구현 방안 등을 포함한다. 우리는 설계된 인터페이스를 바탕으로 시험 장비를 제작 후, VDES 시험망을 위한 장비간 통합 및 연동 시험을 실내에서 진행할 예정이다. 그리고 실내시험을 통해 VDES 시험망을 충분히 시험한 후, 실제 해안국과 선박국에 시험망을 구축하여 실해역 시험을 2020년까지 진행하여 VDES 시험망의 적절성과 유효성을 검증할 예정이다.
본 논문에서는 블루투스 기술을 사용하여 휴대용 심전계로부터 취득한 심전도 신호를 무선으로 전송하는 시스템을 구현하였다. 블루투스란 2.4GHz 패의 무선 주파수를 사용하는 근거리 무선 통신 기술로서 매우 적은 전력 소모특성과 고속의 주파수 호핑 방식에 따른 높은 신뢰성 및 자체 에러 정정 기술을 갖추고 있다. 블루투스 프로토콜을 사용하는 모든 기기간에는 서로 통신이 가능하기 때문에 구현된 시스템과 블루투스 모듈을 탑재한 휴대용 전화, 노트북 및 개인 휴대용 단말기등간의 연동이 가능하다. 한편, 본 연구에서는 휴대용 의료기기에서 취득한 의료정보신호를 각종 무선 통신 기기를 통하여 병원 서버로 전송할 수 있는 가능성을 제시하였다. 구현한 시스템은 블루투스 모듈과 호스트 부로 구성한 하드웨어 부, 블루투스 프로토콜 스택으로 구성한 소프트웨어 부로 구성된다. 호스트 부에서 다른 블루투스 기기와의 연결 설정을 수행하고 외부로부터 입력되는 심전도 신호를 블루투스 프로토콜에 적합한 패킷으로 바꾸어 모듈로 전송한다. 블루투스 모듈은 에리 정정 코드를 추가하고 블루투스 주파수 호핑 방식에 따라 무선으로 전송한다.
최근 무선네트워크 기술은 이동 응용프로그램을 위해 이종통신망 연결패스 상에서 병렬로 스트라이핑 데이터 기술을 이용해 고속 데이터를 전달을 가능케 한다 [2]. 전통적으로 대역폭지연프로덕트(BDP) 기반에서 고속전송은 송신자 측에서 다중 TCP 소켓의 튜닝을 요구한다. 더욱이, 메모리와 네트워크 요구의 균형을 유지하는 ATBT같은 기술은 유선기반의 단일 소켓상에서 하나의 플로우만 가정하여 설계되었다. 그러므로 본 논문은 여러 무선 패스를 경유하는 이종 무선네트워크 상에서 고속전송을 가능케하는 스트라이핑 전송기술에 적합한 버퍼튜닝 기술을 제안한다. 제안 기술은 이동성, 링크손실, 대역폭변동성 등의 특징을 지닌 무선 멀티홈 모바일 호스트상에서 작동하는 전송계층에서의 자원관리기술이다. 실험을 통하여 유선기반의 ATBT를 본 환경에 적용한 것보다 메모리, 평균 전송량에 있어 제안 기술의 성능이 우수하다.
셀룰라 기반의 이동컴퓨팅 환경에서 이동 호스트의 위치 및 상태관리를 위하여 디폴트 서버(default sever)기법이 널리 사용되나 이동 호스트로의 호 요청이 많은 경우나 호를 요청한 클라이언트가 디볼트서버와 멀리 떨어진 경우 통신 오버 헤드가 커지며, 디폴트서버에 결함이 발생할 경우 해당 이동 호스트에 대한 연결이 불가능해 진다. 디폴트 서버를 여러 개로 중복 시키면 위와 같은 문제점을 경감시키고 디폴트 서버와의 통신비용을 줄일 수 있다. 그러나 디폴트 서버를 중복 시킬 경우 전체 통신비용은 이동 호스트의 이동 성향과 질의(query) 요청의 빈도, 중복 디폴트 서버의 할당 위치와 중복 개수에 영향을 받는다. 본 논문에서는 디폴트 서버를 통신 환경에 따라 최적의 위치에 할당 시켰을 때 nn grid네트워크 환경과 이진트리 네트워크 환경에서 각각의 최적 디폴트 서버 중복 개수를 구하는 방법을 제시하였고, 시뮬레이션을 통하여 수학적 방법이 유용함을 보였다.
본 논문에서는 블루투스 기술을 사용하여 휴대용 심전계로부터 취득한 심전도 신호를 무선으로 전송하는 시스템을 구현하였다. 블루투스란 2.4GHz 대의 무선 주파수를 사용하는 근거리 무선 통신 기술로서 매우 적은 전력 소모특성과 고속의 주파수 호핑 방식에 따른 높은 신뢰성 및 자체 에러 정정 기술을 갖추고 있다. 블루투스 프로토콜을 사용하는 모든 기기간에는 서로 통신이 가능하기 때문에 구현된 시스템과 블루투스 모듈을 탑재한 휴대용 전화, 노트북 및 개인 휴대용 단말기 등간의 연동이 가능하다. 한편, 본 연구에서는 휴대용 의료기기에서 취득한 의료정보신호를 각종 무선 통신 기기를 통하여 병원 서버로 전송할 수 있는 가능성을 제시하였다. 구현한 시스템은 블루투스 모듈과 호스트 부로 구성한 하드웨어 부, 블루투스 프로토콜 스택으로 구성한 소프트웨어 부로 구성된다 호스트 부에서 다른 블루투스 기기와의 연결 설정을 수행하고 외부로부터 입력되는 심전도 신호를 블루투스 프로토콜에 적합한 패킷으로 바꾸어 모듈로 전송한다. 블루투스 모듈은 에러 정정 코드를 추가하고 블루투스 주파수 호핑 방식에 따라 무선으로 전송한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권4호
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pp.2060-2077
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2019
Recently, mobile healthcare services have attracted significant attention because of the emerging development and supply of diverse wearable devices. Smartwatches and health bands are the most common type of mobile-based wearable devices and their market size is increasing considerably. However, simple value comparisons based on accumulated data have revealed certain problems, such as the standardized nature of health management and the lack of personalized health management service models. The convergence of information technology (IT) and biotechnology (BT) has shifted the medical paradigm from continuous health management and disease prevention to the development of a system that can be used to provide ground-based medical services regardless of the user's location. Moreover, the IT-BT convergence has necessitated the development of lifestyle improvement models and services that utilize big data analysis and machine learning to provide mobile healthcare-based personal health management and disease prevention information. Users' health data, which are specific as they change over time, are collected by different means according to the users' lifestyle and surrounding circumstances. In this paper, we propose a prediction model of user physical activity that uses data characteristics-based long short-term memory (DC-LSTM) recurrent neural networks (RNNs). To provide personalized services, the characteristics and surrounding circumstances of data collectable from mobile host devices were considered in the selection of variables for the model. The data characteristics considered were ease of collection, which represents whether or not variables are collectable, and frequency of occurrence, which represents whether or not changes made to input values constitute significant variables in terms of activity. The variables selected for providing personalized services were activity, weather, temperature, mean daily temperature, humidity, UV, fine dust, asthma and lung disease probability index, skin disease probability index, cadence, travel distance, mean heart rate, and sleep hours. The selected variables were classified according to the data characteristics. To predict activity, an LSTM RNN was built that uses the classified variables as input data and learns the dynamic characteristics of time series data. LSTM RNNs resolve the vanishing gradient problem that occurs in existing RNNs. They are classified into three different types according to data characteristics and constructed through connections among the LSTMs. The constructed neural network learns training data and predicts user activity. To evaluate the proposed model, the root mean square error (RMSE) was used in the performance evaluation of the user physical activity prediction method for which an autoregressive integrated moving average (ARIMA) model, a convolutional neural network (CNN), and an RNN were used. The results show that the proposed DC-LSTM RNN method yields an excellent mean RMSE value of 0.616. The proposed method is used for predicting significant activity considering the surrounding circumstances and user status utilizing the existing standardized activity prediction services. It can also be used to predict user physical activity and provide personalized healthcare based on the data collectable from mobile host devices.
최근 이동성을 제공하는 시스템이 매우 빠른 속도로 보급되고 있는 추세이며 그 서비스 분야도 다양해져 무선 멀티미디어 서비스에 대한 요구가 커지고 있다. 멀티미디어 서비스는 큰 데이타 용량을 요구하며, 같은 정보를 여러 사용자들에게 보내야 하는 특징을 갖는다. 이동하는 사용자에게 이와 같은 특징을 갖는 멀티미디어 서비스를 효율적으로 제공하기 위해서는 이동성을 지원하는 멀티캐스트 기법이 필요하다. 본 논문에서는 Mobile IP 기반의 이동 네트워크 환경에서 멀티캐스트 서비스를 지원하는 기존 연구가 갖는 데이타 전송 경로의 비최적화, 빈번한 멀티캐스트 전송 트리의 재구성으로 인한 오버헤드, 서비스 단절의 문제를 해결하기 위해 이동 형태 기반의 가변 서비스 범위 멀티캐스트 기법을 제안한다. 이동 형태 기반의 가변 서비스 범위 멀티캐스트 기법은 서비스 범위를 호스트의 이동성에 따라 가변적으로 설정하고 자원 예약 기법을 사용하여 멀티캐스트 서비스를 지원한다. 다양한 실험을 통해 본 논문에서 제안된 멀티캐스트 기법을 성능 평가하였다.
Proxy Mobile IPv6(PMIRv6)는 이동노드가 핸드오버 및 위치등록과 관련된 신호절차를 수행하지 않고 네트워크 기반으로 이동성을 관리할 수 있도록 설계된 프로토콜이다. 기존의 PMIPv6에서 이동노드가 이동 할 때마다 Mobile Access Gateway(MAG)는 원거리에 위치한 Local Mobility Anchor(LMA)에 위치등록을 수행해야 하며, 이러한 위치등록절차는 LMA에 부하를 증가시킬 뿐 아니라, 네트워크로 전달되는 전체 트래픽이 증가하게 된다. 따라서, 본 논문에서는 Proxy Mobile IPv6 네트워크에서 포인터 포워딩을 이용한 이동성 관리기법을 제안하였다. 제안기법에서는 MAG가 LMA에 등록하는 대신 포인터 포워딩을 이용하여 이웃한 MAG에 등록함으로써 위치등록비용을 감소할 수 있다. 제안기법의 성능을 분석하기 위하여 내재점 마코프 체인(Imbedded Markov chain) 모델을 이용한 비용 계산식을 구하였으며, 수학적인 비용 분석 결과를 통하여 제안기법이 기존의 PMIPv6 보다 우수한 성능을 제공함을 알 수 있다.
무선 네트워크에서 효율적인 이동성관리는 모바일 사용자의 지원에 상당히 중요하다. 몇몇의 이동성관리 기법들은 MN(Mobile Node)의 시그널링 트래픽을 줄여주는 목적으로 제안되었다. 그 중에서 PMIPv6(Proxy Mobile IPv6)는 호스트 기반의 이동성관리 프로토콜과 유사하지만 MN에게 이동성에 대한 어떠한 처리도 요구하지 않는다. MAG(Mobile Access Gateway)와 LMA(Local Mobility Anchor)같은 새로운 모바일 에이전트를 도입하여 MN에게 IP 이동성을 제공한다. 본 논문에서, MN 이동성의 종류에 따라 호출 당 평균 시그널링 지연과 평균 대역폭을 평가하는 분석 모델을 제안한다. 수학적 분석의 결과로 MF-PMIP(Multicasting-based FastPMIP)는 거의 모든 성능평가 매개변수에 대하여 D-PMIP에 비해 우수한 성능을 보여준다.
무선 통신기기의 보급화로 인해 사용자는 시간과 장소에 구애 방지 않고 정보를 끊김없이 제공 받기를 원하고 있으며, 이러한 이동성을 지원하는 기술이 필요하다. 호스트의 이동성을 지원하기 위해 Internet Engineering Task Force(IETF) Mobile IP Working Group에서는 MIPv6 (Mobile IPv6) 프로트콜을 제안하였다. 하지만 기존의 MIPv6에서는 Handover시 모바일 노드가 일시적으로 데이터 패킷을 받지 하는 경우가 생긴다. 이러한 Hnadover 문제를 해결하기 위해 FMIPv6 (Fast Handover for Mobile IPv6), HMIPv6 (Hierarchical Mobile IPv6)등과 같은 다양한 방법들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 MIPv6에 대해 체계적으로 분석하고 Handvoer 지연시간을 줄이기 위한 방법으로 Access Point의 Dual Buffer 사용 및 효율적인 Registration 방법을 제안하며, MIPv6와 제안한 방법에 대해 Handover 지연시간을 비교 분석한다. 비교 분석 결과로서 제안한 방법이 기존 방법들보다 Handover 지연시간 단축 됐음을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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