기존의 u-HealthCare 서비스는 환자에 대해서 일정한 공간에서의 센서의 on/off 타입에 대한 모니터링/환자관리의 서비스를 제공하였다. 이러한 환경하에서의 주된 서비스는 현재 환자의 상태에 대한 수동적인 형태이다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 센서 데이터에 대한 연속센서 데이터마이닝 기법을 이용한다. USN의 응용서비스인 u-HealthCare 서비스는 센서데이터로부터 생체정보 및 위치정보를 이용하여 환자/보호자/관련 의료진에게 필요한 정보를 제공한다. 이것은 환자에 대한 관리/모니터링뿐만 아니라 환자의 상태에 따른 센싱(sensing)된 데이터를 이용한 패턴(pattern), 예측-(prediction), 이상치(outlier)를 분석함으로써 보다 나은 서비스를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 센서 데이터에 대해 새로운 연속 센서데이터 마이닝 기법을 적용하여 질의를 통해 지식을 추출하고 보다 지능화된 서비스를 제공할 수 있는 응용서비스 기법을 제안한다.
본 논문에서는 21세기의 사회적 환경적 그리고 기술 발전의 방향까지도 대표하는 유비쿼터스 환경에 적합한 센서 네트워크 기술에 대해 발전 동향을 살펴본다. 지금 연구되고 있는 다양한 유비쿼터스 센서 네트워크의 기술들을 이해하고 앞으로의 발전 방향을 예측하기 위해 센서 네트워크 기술 개요를 살펴보고, 센서 네트워크의 요소기술인 하드웨어 플랫폼과 센서 OS 기술을 알아보며, 센서 인터페이스 기술과 센서 미들웨어에 대해 연구한다.
본 논문에서는 RFID/USN 기반의 유비쿼터스 미들웨어의 센서들은 통상 6개월에서 2년여 기간 동안 동작 가능하더라도 배치 환경에 따라 하루 만에 축전지의 전원을 모두 소모해 버릴 수 있다. 이는 생성된 자료를 목적지까지 전달하는 무선 통신이 센서 전원사용의 큰 비중을 차지하기 때문이다. 센서들이 데이터를 수집하기 위해 통신을 하는 과정에는 목적지에 대한 라우팅 경로 설계가 반드시 필요하다. 그러나 센서의 생존성 향상을 위해 내부 설정을 변경시키기 위해 외부에서 명령을 입력받는 행위는 센서노드의 단순한 경로검색법에 정면으로 대치된다. 그러므로 제한된 자원을 가진 센서노드는 아주 작은 상호작용능력을 부여하기 위해서는 별도의 경로 검색법과 명령체계가 필요하다. 따라서 1:n 형태의 센서배치를 통해 다른 센서들 간의 간섭 없이 명령과 데이터를 송수신 가능한지를 선행하여 실험하고 시뮬레이션 하고 이형의 센서들로부터 받아들인 센싱(Sensing) 데이터를 실제 정보로 변환하기 위해 센서 데이터 분석과 변환 방법들을 연구하였다.
RFID 태그 인식 정보와 센서 데이터는 지속적으로 변화하고, 위치에 따라 구분되며, 시간에 따라 변화하는 대량의 정보라는 면에서 유사한 자료라고 할 수 있으며, 두 자료가 함께 관리된다면 환경 변화에 따른 객체 인식 등의 융합 처리가 가능하다. RFID 미들웨어와 EPCIS 저장소가 통합된 시스템을 구현한다면 미들웨어의 기능과 저장소의 기능을 동시에 사용할 수 있으며, 미들웨어로부터 정보를 받아 가공 처리할 필요 없이 실시간 인식 정보 검색이 가능해진다. 본 논문에서는 일반적인 객체 인식과 환경 정보 변화에 의존하는 객체 검색을 실시간으로 가능하게 하기 위해, 장치로부터 정보를 지속적으로 읽어 데이터베이스에 저장하고, 수집된 자료를 기반으로 EPCglobal에서 표준으로 제안하는 ALE 기반 미들웨어와 EPCIS 저장소를 RFID와 센서 데이터를 함께 처리할 수 있도록 설계하고 구현한다.
최근 들어 인간 중심의 정보화 사회가 USN 기술의 발전과 더불어 사물 간에도 정보들이 유기적으로 결합되고 활용될 수 있는 유비쿼터스 컴퓨팅 사회로 급격히 변모하고 있다. 이러한 유비쿼터스 컴퓨팅 사회를 성공적으로 구축하기 위해서는 센서노드들로부터 수집되는 센싱 정보를 효율적으로 관리하고, 센서 네트워크 구성에 대한 추상화 기능을 지원하는 USN 센서노드, 센서 네트워크, USN 미들웨어, 그리고 USN 응용 서비스 등의 USN 핵심 기술이 반드시 필요하게 된다. 본 연구에서는 각종 USN 단말장치들로 발생되는 센싱 값들의 전송 이벤트를 처리하기 위해서 USN 및 RFID 단말장치로부터 전송되는 다양한 센싱 값들을 효율적으로 처리할 수 있도록 데이터의 추상화를 수행하는 프로세스를 설계한다.
USN(Ubiquitous Sensor Network) 환경은 상황 인식 컴퓨팅을 통해 센서에서 실시간으로 측정된 정보를 응용 서비스들에게 전달하여 서비스를 제공한다. 그러나 국내 서비스 환경은 응용 서비스를 제공하는 제공자와 사용자간의 서비스 플랫폼 아키텍처에 대한 연구가 대부분이며, 센서를 통해 감지된 정보를 처리하는 제공자간의 표준 서비스 플랫폼 아키텍처 연구는 미약한 수준이다. 이에 본 논문에서는 센서 응용 및 미들웨어 부분에서의 표준화된 플랫폼 기술을 위해 OGC(Open Geospatial Consortium)의 SWE(Sensor Web Enablement)를 구성하는 관련 표준 분석 및 국내 표준 연구 분석을 통한 새로운 서비스 아키텍처 제안 및 기존 국내 시스템과의 연동을 위한 제공자 측면의 각 콤포넌트 설계 및 구현을 하였다.
유비쿼터스 센서 네트워크(USN) 환경에서 센서 및 센서 노드, 그리고 센서 네트워크들은 서로 이기종으구성되며, 각 구성의 특성 또한 매우 다양하다. 그러므로 센서 및 센서 노드들 사이에 상호운용성을 위하여 단일의 메타데이터를 정의, 관리하는 것은 매우 중요하다. 이를 위해서 센서를 모델링 하기 위한 표준 언어로 SensorML(Sensor Model Language)이 있다. 본 논문에서는 센서 장치, 센서노드 그리고 센서 네트워크 정보를 응용 단에서 기술하기 위한 XMDR-DAI 기반의 USN 메타데이터를 정의한다. 그리고 제안된 XMDR-DAI 기반의 USN 메타데이터를 효과적으로 저장하고 검색하기 위한 방법은 에이전트 기술을 이용한다. 본 논문에서 제안하는 센서 메타데이터는 SensorML 기반으로써 USN 환경에서 상호운용성을 유지할 수 있을 것이며, 메타데이터 관리 시스템은 USN 미들웨어나 응용에서 메타데이터 관리를 위해 직접 활용 될 수 있다.
최근 센싱정보와 위치정보 그리고 주변의 공간정보를 융합한 지오센서 정보를 원활하게 수집하여 분석할 수 있는 미들웨어에 대한 관심이 증가하고 있다. 이러한 미들웨어 개발과 관련하여 지오센서 네트워크 환경에서 공간-센싱정보의 에너지 효율적인 수집을 위한 다양한 방법들이 제안되었으며, 웹에서 공간-센싱정보를 효율적으로 매쉬업 할 수 있는 Geosensor Web 기술도 제안되었다. 공간-센싱정보 수집 방법과 Geosensor Web 기술은 단일 지오센서 네트워크에서의 에너지 효율성과 OpenAPI의 제공에서 기여가 있었으나, 다양한 지오센서 네트워크와 물리적 연결을 필요로 하는 u-GIS 응용시스템의 쉽고 빠른 개발을 지원할 수는 없었다. 이에 본 논문에서는 이질적인 지오센서 네트워크들을 연계하는 u-GIS 시스템의 개발 과정에서 소요되는 시간 및 비용을 크게 감소시킬 수 있는 지오센서 네트워크 미들웨어를 제안하고자 한다. 제안된 미들웨어는 SWE와 확장 SQL 인터페이스를 이용하여 이질적인 지오센서 정보를 수집할 수 있고, 다양한 비교 및 공간 연산을 서버와 In-network 사이에서 최적화하여 수행할 수 있고, 다양한 유형의 센서 네트워크와의 쉽고 빠른 물리적 연결을 지원할 수 있는 장점을 가지고 있다. 끝으로, 온도, 습도, 조도, 속도, 영상, 위치 정보를 수집하는 지오센서를 동시에 연결하고 공간정보와 융합하여 환경정보를 실시간 감시할 수 있는 Prototype을 개발함으로써 제안된 미들웨어의 효용성을 검증하고자 한다.
센서 데이터의 마이닝 기술은 의사결정을 위한 통합정보 및 예측정보를 제공하는 USN 지능형 미들웨어의 주요 구성 요소이다. 본 논문에서는 수질 센서 데이터 마이닝 시스템을 개발하기위해 대표적인 데이터 마이닝 기법인 클러스터링의 적용 모델을 소개한다. 적용 모델의 클러스터링을 통해 중간노드에서의 데이터 이상치 검출과 호스트에서의 시간대별 데이터 변화 검출이 가능하다.
유비쿼터스는 간단히 말해서 많은 센서 들로 이루어진 무선 센서 네트워크이며 해양 환경 감시 서비스는 해양에 센서들을 설치함으로써 유비쿼터스 환경을 구축하고 해양 환경 변화를 감시한다. 센서 노드들로부터 수온, 기온, 염도 등을 센서 데이터들이 측정이 되며 이러한 데이터를 기반으로 유용한 지식을 탐사해낸다. 그러나 기존의 데이터 마이닝 기법은 이력 데이터에 대해서 마이닝 기법을 적용하지만 센서 데이터들은 아주 빠른 속도로 대량으로 유입이 되기 때문에 기존의 데이터 마이닝 기법은 적용이 불가능하게 된다. 그러므로 센서 데이터에 맞는 새로운 센서 데이터 마이닝 기법이 필요하다. 본 논문에서는 센싱된 센서 데이터들을 기반으로 해양 환경 감시 서비스에 제공할 수 있는 센서 마이닝 기법들을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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