RFID 기술은 자동인식 및 데이터획득 기술로서 유비쿼터스 컴퓨팅에 필요한 기술이다. RFID는 저비용 무선인식 메모리 태그를 사용하며, 물리적 비접촉 특성에 의한 사용의 편리성과 유지 우수성으로 사용이 확대되어가고 있다. 그러나 RFID는 RF 신호를 이용하기 때문에 태그와 리더간의 불법적인 정보획득이 가능하며, 획득한 정보를 위치추적과 프라이버시의 침해를 목적으로 사용할 수 있다. 본 논문에서는 불법적인 정보획득으로 인한 사용자의 위치추적과 프라이버시의 침해를 보호할 수 있는 보안기법을 제안한다. 본고에서 제안하는 보안기법은, Gray Code를 이용하여 실제 태그의 계산용량을 줄였을 뿐만 아니라, 태그에서 리더로 전송되는 정보가 고정되어 있지 않으므로 악의적인 공격자의 트래킹이 불가능하며, 악의적인 방법을 통해 태그의 실제정보를 획득하더라도 실제 정보가 아닌 암호화된 정보가 노출되기에 다른 보호기법보다 간단하고 안전하게 사용자 프라이버시를 보호할 수 있다.
본 논문은 CMOS RFIC 단일 칩을 위한 Bandgap Voltage Reference와 이를 포함한 저 잡음 Low Dropout (LDO) Regulator 회로에 관한 것이다. 저 잡음을 위해 Bandgap Voltage Reference에 사용된 BJT 다이오드의 유효면적을 증가시켜야 함을 LDO의 잡음해석을 통해 나타내었다. 이를 위해 다이오드를 직렬 연결하여 실리콘의 실제면적은 최소화 하면서 다이오드의 유효면적을 증가시키는 방법을 적용하였고, 이를 통해 LDO의 출력잡음을 줄일 수 있음을 확인하였다. $0.18{\mu}m$ CMOS 공정으로 제작된 LDO는 입력전압이 2.2 V 에서 5 V 일때 1.8 V의 출력전압에서 최대 90 mA의 전류를 내보낼 수 있다. 측정 결과 Line regulation은 0.04%/V 이고 Load regulation은 0.45%를 얻었으며 출력 잡음 레벨은 100 Hz와 1 kHz offset에서 각각 479 nV/$^\surd{Hz}$와 186 nV/$^\surd{Hz}$의 우수한 성능을 얻었다.
본 논문에서는 JADE 플랫폼과 OSGi 프레임워크의 연동을 통해 더욱 발전된 상황인지 헬스케어 시스템을 제안한다. 기존 헬스케어 시스템들은 매우 수동적인 서비스들만을 제공하고 있으며, 시스템 표준이 정해지지 않아 각각의 시스템 간 호환성이 보장되지 않고 있는 상황이다. 이러한 이유로 본 논문에서는 헬스케어 시스템에 에이전트 표준 플랫폼인 JADE를 적용함으로써 컨텍스트 정보의 효율적인 관리와 자동화된 서비스의 제공을 피한다. 또한, Surrogate System(이하 써로게이트)에 표준 서비스 게이트웨이인 OSGi 프레임워크를 탑재함으로서 국제 산업계 표준을 만족 시키며, 플랫폼이나 응용 프로그램 등에 큰 제약을 받지 않고 헬스케어를 비롯한 다양한 서비스의 제공을 가능하게 한다. 이러한 각 프레임워크들의 이점들을 차용하기 위해 하나의 헬스케어 시스템에 두 개의 플랫폼을 적용하고, 플랫폼 간의 서비스 공유를 위해 OSGi와 JADE간의 연동 기술을 개발한다. 아울러 상황인지 헬스케어 시스템을 지향하기 위하여 컨텍스트 정보를 기반으로 간단한 추론이 가능한 Dummy Context Agent Engine을 개발하여 적용한다.
지역적으로 분산되어 있는 지식 노동자들 간에 진보된 협업을 지원하기 위해서, 유비쿼터스 컴퓨팅의 범위 내에서 많은 연구가 진행되어 왔다. 특히 전통적인 회의실 기반의 협업 환경 (편리하지 못한 시청각 자료의 공유, 협업 도구의 어려운 조작 등)에서 이미 알려진 여러 문제점 들을 해결하기 위해, 개념적인 프레임워크들이 설계되었다. 실용적이고 편리한 협업 환경 구성을 위해, 본 논문에서는 에이전트 기반의 서비스 합성 모델을 개념적으로 설계한다. 사용자 입장에서 복잡한 협업 환경의 내부 구조를 알 필요 없이, 상위 수준의 작업 지시를 하면 협업 환경에서 주어진 작업을 수행하기 위한 서비스들을 자동적으로 발견하고, 연결하기 위한 모델을 설계한다. 본 서비스 합성 모델을 기반으로 다중 에이전트 시스템 기반의 다자간 협업 환경관리 툴킷을 개발하여, 직관적인 GUI를 통해 협업 노드 상의 다양한 서비스들을 설정, 운용하는 방법을 제공하고, 주어진 작업을 수행하기 위해 필요한 서비스들을 발견하고 연결하는 기능을 제공한다. 구현된 툴킷의 실용성을 실증하기 위하여, 개발된 툴킷을 기반으로 영상 회의를 위한 기능을 제공하는 협업 서비스들을 구현한다.
위치인식 연구에서 가장 일반적으로 사용하는 방법은 GPS 기반의 위치인식 방법이다. 하지만, 이 방법은 위성 신호의 제약으로 인해 실내나 건물 밀집 지역 등에서는 제 역할을 수행할 수 없는 문제가 발생한다. 따라서, 이를 해결하기 위해 본 논문은 WLAN 환경을 이용하여 웨이블릿과 신경망을 사용한 실내 위치인식 방법을 제안한다. 제안한 방법의 기본적인 아이디어는 경제적이면서 효율적인 방법으로 실내에 설치된 Access point들로 부터 수신된 무선 신호의 수신세기를 이용하여 비교적 정확하게 위치를 추정하는 것이다. 일반적으로 무선 신호는 주위 환경 및 건물 구조적 요인에 의해 수신세기가 더해지거나 감해지는 현상이 발생함으로써 수신된 각 신호세기들로부터 신호 잡음과 오류에 강인하고 시간과 주파수 도메인의 정보 표현이 가능하며 각 무선 신호 세기들 간의 구별성을 갖는 특징값이 필요하다. 제안 방법에서는 수신된 무선 신호 세기 값으로부터 중복 데이터와 잡음에 민감하게 반응한 수신 신호값을 제거하고 수신신호 전역 및 지역적 특징을 잘 표현이 가능한 웨이블릿 계수 값을 특징값으로 사용한다. 그리고, 이 값을 입력으로 하는 신경망을 이용하여 실내 위치를 추정한다. 제안한 방법을 실내 위치인식 시스템에 적용한 결과 높은 정확성을 가지며 각 신호 세기들 간의 구분이 보다 뛰어남을 알 수 있다.
본 논문에서는 일상생활 속에서 무자각적으로 생체신호를 측정하고 분석하여 감성을 평가할 수 있는 임베디드 시스템에 관하여 연구하였다. 지속적으로 변화하는 감성을 일관적이며 신뢰성이 높은 생리적인 방법으로 평가하기 위해 심전도(ECG:Electrocardiogram), 맥파(PPG:Photoplethysmography)의 두 가지 생체신호를 측정하고, 무선전송(Bluetooth) 장치를 이용하여 측정한 생체신호를 실시간으로 노트북PC로 전송하여 분석하였다. 생체신호의 분석방법은 고속 퓨리에 변환(FFT:Fast Fourier Transform)과 전력 스펙트럼 밀도(PSD:Power Spectrum Density)를 이용한 주파수 분석방법으로 두 생체신호의 특정 주파수 대역이 가지는 자율신경계의 활성도의 비율을 분석하여 비교 연구하였다. 또한 보다 빠르고 정확한 감성을 평가하기 위하여 분석 알고리즘의 연산을 최소화 하였으며 그래프를 이용한 분석결과의 시각화를 하였다. 본 논문에서는 무자각적인 생체 신호 측정 시스템을 이용하여 다양한 상황에서 생체신호를 측정하고, 개발한 분석 알고리즘으로 분석한 결과의 차이를 연구하여 정확도 및 신뢰도를 기준으로 감성을 평가하기 위한 분석 시스템을 평가하였다.
언제 어디서나 누구나 사용할 수 있는 서비스를 추구하는 유비쿼터스 컴퓨팅의 위치인식 기술을 구현하기 위해 RFID기술이 핵심기술로 주목 받고 있다. 특히 위치정보서비스를 위한 RFID 시스템 기반의 RTLS에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 RFID 시스템을 활용한속도 계측 시스템의 활용 가능성을 평가하기 위하여 RFID 시스템 기반의 RTLS를 구성하였다. RFID 시스템을 이용하여 이동체의 속도 정보를 획득한 후, 이를 DGPS를 이용하여 획득한 데이터와 비교 분석함으로써 정확도 평가를 수행하였다. 정확도 평가결과, 본 연구에서 제안한 RFID 시스템을 활용한 이동체의 속도탐지 기술은 저속도를 가진 이동체의 속도정보 획득에 있어서는 활용가능성을 확인할 수 있었으나, 고속도의 이동체 속도 정보 획득을 위해서는 RFID 기술 개발이 더 필요하다는 것을 확인할 수 있었다. 향후, RFID 시스템의 인프라가 구축되면 FFID시스템과 RTLS를 접목시킨 속도 정보 획득 시스템의 활용이 보다 활성화 될 것으로 기대된다.
최근 무선 인체 네트워크 (WBAN)는 유비쿼터스 헬스케어 시스템에의 활용으로 주목 받고 있다. WBAN에서는 인체에 부착 되거나 이식되는 센서 노드와 PDA와 같은 휴대용 개인 베이스 스테이션 (BS)의 에너지 제약이 있고, 이 장치들의 제한된 계산 능력과 메모리 때문에 노드들이 수행하는 계산의 복잡도를 최대한 줄여야만 한다. 또한 생체 신호를 다루기 때문에 신뢰성 있는 데이터 전송이 필수적이다. 본 논문에서는 네트워크 코딩 오버헤드를 줄이고 에너지 효율을 높이기 위해 WBAN을 위한 시스테매틱 (systematic) 네트워크 코딩 기법을 제안한다. 제안하는 시스템을 마코프 체인 (Markov chain)을 이용해 모델링 하고 모든 노드가 BS로의 데이터 패킷 전송을 완료하는데 까지 소모되는 에너지를 최소화 하는 것을 최적화 문제로 정의 하였다. 다양한 환경에서 시뮬레이션을 수행 한 결과 기존의 전송 방법과 비교 했을 때 에너지 효율을 얻는 것을 보였다. 또한 기존의 WBAN에서의 네트워크 코딩의 디코딩 과정 보다 계산 복잡도가 낮아 네트워크 코딩으로 인한 계산 오버헤드를 줄였다.
방사선은 의학, 이공학, 농학, 기타 산업분야 등에서 사용영역이 매우 넓고 방사선이용기술의 개발로 방사선의 이용 빈도는 계속 증가되고 있다. 방사선의 인류에 대한 공헌은 지대하지만 생체에 미치는 영향으로 인하여 방사선에 의한 장해 또한 간과할 수 없는 부분이다. 방사선을 유효적절하게 이용하면서 장해를 방지하기 위해서는 방사선을 정확하게 계측하여야 하며 이에 따른 연구와 교육이 철저하게 이루어 져야만 한다. 본 연구에서는 유비쿼터스 컴퓨팅기술을 이용하여 생체에 유해한 작용을 하는 방사선을 방사선선원에 접근하지 않고 무선으로 시간과 장소에 제한 없이 방사선을 계측할 수 있는 방안을 제안하였다. 제안된 방안의 구현은 무선전송 기술은 CDMA망을 이용하였고, 임베디드시스템(embedded system)을 PDA에 내장한 후, 고정된 IP를 가지는 방사선계측시스템에 PDA를 CDMA망에 접속하여 계측값을 디스플레이 하였다. 본 연구에서 제안된 방안을 이용한다면 인간이 유해한 방사선선원에 접근하지 않고 선원에 배치된 고정된 IP를 가지고 있는 방사선계측시스템을 통하여 CDMA망으로 PDA에 표시된 계측값을 읽을 수 있게 될 것이다.
사회고령화, 장애인구 증가는 장애인을 위해 특화된 서비스를 제공하기 위한 유비쿼터스 컴퓨팅 관련기술의 개발이 필요함을 나타낸다. 이를 위해 기존의 일방적인 관계가 아닌 사용자와 유비쿼터스 환경간의 상호작용이 지원되는 상황인식 및 서비스 추론 기술의 개발이 필요하다. 기존의 상황인식과 관련 연구는 불확실한 실세계를 도메인으로 하기 때문에 전문가 시스템을 바탕으로 베이지안 네트워크(이하, BN)와 같은 확률 기반 표현 모델을 통해 주어진 상황을 인식하였다. 본 논문에서는 다변화하는 환경과 사용자나 개발자의 개입을 최소화한 상태에서의 상황인식을 고려하여 장애활동보조 서비스 어플리케이션 도메인을 정의하고 온톨로지를 기반으로 상황정보 모델을 정의한다. 결정된 상황정보모델을 이용해 BN의 구조학습을 적용한 후 응용서비스 개발의 차원에서 장애인을 위한 서비스, Activity를 결정한다. 최종적으로 BN의 Conditional Probability Table를 적절하게 정의한 후 주어지는 임의의 상황에서의 사용자의 Activity와 Service 상태변수 값을 확률 값을 표현함으로써 상황인식의 결과를 도출한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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