상황 인식 서비스는 상황 획득 및 추론 과정 등의 기능을 지원함으로써, 상황 인식 서비스의 구현을 쉽게 하는 연구들이 진행되어 왔다. 그러나. 이들 연구에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 필수적으로 지원되어야 하는 사용자 및 서비스의 이동성을 효과적으로 지원하지 못하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 서비스의 이동성을 효과적으로 지원하기 위해서 서비스간의 상호 작용을 위한 서비스 검색 및 조합, 서비스 이동성을 지원하는 동적 상황 인식 서비스 모델을 제안하고 이 모델을 기반으로 상황 인식 미들웨어를 설계 구현한다. 또한 설계하는 미들웨어는 OSGi 프레임워크 위에서 구현함으로써 UPnP. Jini 등의 표준 인터페이스 기술을 이용해서 다양한 가전과 센서 등의 외부 기기들과 연동이 가능하다.
이동성을 제공하기 위한 프로토콜 중 오랜 기간 많은 연구로 표준화가 된 Mobile IPv6 (MIPv6)가 있다. MIPv6는 호스트 기반 이동성 제공 프로토콜로서 이동 단말이 이동성에 필요한 시그널링을 직접수행한다. 한편, 최근에 표준화 작업이 진행 중인 Proxy Mobile IPv6 (PMIPv6)는 네트워크 기반 이동성 제공 프로토콜로서 이동 단말이 아닌 네트워크 자체에서 이동성을 제공한다. PMIPv6는 MIPv6에서 Home Agent와 같은 역할을 하는 Local Mobility Anchor 와 이동 단말이 수행하던 시그널링을 대신하는 Mobile Access Gateway를 정의하여 이동성을 제공한다. PMIPv6의 기본 동작 과정에 대한 표준화가 진행됨에 따라 프로토콜의 최적화에 대한 이슈가 부각되고 있다. Route Optimization은 이러한 최적화 이슈 중 하나로서 패킷 전송 시 최적화 된 경로를 설정하고 발생할 수 있는 전송 지연을 최소화하는 기법이다. 본 논문에서는 PMIPv6에서의 Route Optimization을 적용하기 위해 Liebesch 인터넷 드래프트에서 제안 한 기법의 동작 과정을 살펴보고 PMIPv6의 기본 전송 과정과 비교하여 그 성능을 분석하였다.
본 논문에서는 최적의 스마트 홈 제어 시스템의 설계 및 구현 방법에 대해 설명한다. 최근 센서와 통신과 같은 기술들을 발전으로 사물인터넷은 전구, 콘센트, 옷과 같은 다양한 사물을 제어할 수 있게 되었으며, 다양한 기업에서는 사물간의 협업을 통해 사용자의 삶을 향상 시킬 수 있는 서비스들을 출시되고 있다. 하지만, 기존 사물인터넷 시스템에서는 엔드 투 엔드 디바이스인 경우 다양한 프로토콜을 통해 데이터를 전송하지만 서버 및 게이트웨이는 단일 프로토콜을 지원하는 경우가 빈번하다. 또한, 사물인터넷 시스템의 제조사에 따라서 전용 어플리케이션이 존재하며, 여러 사물인터넷 디바이스들을 등록하고 제어하는데 있어서 높은 복잡성을 가지고 있다. 증강현실 사물인터넷 시스템인 경우 사물들을 검출하기 위해 OpenCV 또는 OpenGL을 사용하여 특징점 및 엣지 추출 기술을 사용 하지만 사물의 인식률이 샘플링 데이터에 따라서 편차가 크게 존재하며, 비교적 낮은 문제점이 존재한다. 제안하는 최적의 스마트 홈 시스템에서는 기존의 문제점을 보완하기 위해 OneM2M을 기반으로 사물인터넷 게이트웨이를 구현하여 엔드 투 엔드 디바이스의 다양한 프로토콜들을 지원하고, 단일 어플리케이션을 통해 다양한 사물을 제어 등 사용자의 접근성을 향상시켰다. 또한, 인공지능 분야의 딥러닝을 사용하여 디바이스들을 학습시키고 추론 및 검출을 통해 기존 시스템의 사물 인식률 향상과 인식률의 편차를 낮추었다.
본 논문에서는 홈 네트워크에서 멀티미디어와 타이밍 트래픽을 처리하기 위해 디자인 된 CQS(Calendar Queue Scheduler)를 제안한다. VoIP, VOD, IPTV, 최선형(Beat-efforts) 트래픽 등 가택으로 유입되는 다양한 속성을 지닌 트래픽의 증가로 가택 내 QoS(Quality of Service) 관리의 필요성이 논의되고 있다. 이러한 제한된 환경에서 성공적으로 QoS를 보장하기 위해서는 각 애플리케이션이나 서비스 단위로 그룹을 형성하여 관리하는 것이 효과적이다. 본 연구에서는 단대단(end-to-end) QoS 측면에서 수신측 말단에 해당하는 홈 게이트웨이를 목표로 제한된 자원내에서 멀티미디어 및 타이밍 트래픽 처리와 큐 사이즈를 최적화시킨 CQS아키텍처를 하드웨어로 제안하였다. 또한, 각각의 모듈과 각각의 메모리에 대한 면적을 시뮬레이션하였다. Synopsys Design Compiler를 사용하여 Magnachip 0.18 CMOS 라이브러리로 합성하였을 때 각 모듈의 면적은 NAND($2{\times}1$) 게이트(11.09)를 기준으로 하였다. Memory의 비중이 전체 CQS에서 85.38%를 나타내고 있음을 알 수 있었다. 각 메모리 사이즈의 크기를 CACTI 5.3(단위는 mm^2)을 통하여 추출하였다. 메모리의 entry가 증가함에 따라 메모리 area의 증가 폭은 점점 더 증가하므로, 1 year 에 해당하는 day size의 결정이 전체 CQS 면적에 절대적인 영향을 미치게 된다. 본 논문에서 CQS를 하드웨어로 설계할 때 각 모듈의 설계 방법론과 각 모듈의 동작에 대하여 논하였다.
MVPN(Mobile Virtual Private Network)은 이동단말을 사용하는 이동근무자가 지역적 제한없이 VPN 서비스를 제공받을 수 있도록 하는 기술이다. 이동 VPN 사용자에게 지속적인 VPN 서비스를 제공하기 위해서는 이동성을 제공하기 위한 MIP(Mobile IP) 프로토콜과 IPsec 기반 VPN 기술의 공존이 필요하다. 그런데 MIP와 IPsec 기반 VPN GW(Gateway)를 함께 사용하게 되면 등록 실패나 빈번한 IPsec 터널 재 설립과 같은 문제가 발생한다. IETF에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 VPN GW의 외부에 홈 에이전트(x-HA)를 사용하는 방안을 제시하였고, 이를 기반으로 동일한 외부네트워크 내에서의 이동에 대한 핸드오버 지연을 줄이기 위한 방안으로 MN(Mobile Node)이 위치한 외부네트워크 내에 x-HA를 동적으로 할당하는 방안도 제안되었다. 그러나 동적으로 x-HA를 할당하는 방안은 세션 키의 노출이나 네트워크 간 이동시의 긴 핸드오버 지연 발생과 같은 문제를 가진다. 이에 본 논문은 이동 VPN 사용자의 핸드오버 지연시간을 최소화하고 핸드오버로 인한 데이타 손실을 줄이면서 보안을 강화하는 새로운 MVPN 프로토콜을 제안하고, 시뮬레이션을 통해 기존에 제안된 방안과 비교하였다.
최근 여러 사물 인터넷 서비스가 사물 장치를 공유하는 다중 서비스 시스템을 구현하기 위해, 다양한 구조의 사물 추상화 프레임워크들이 제시되었다. 분산형 구조는 사물 인터넷 서비스 중복 문제가 있으며, 클라우드 서버 중심 구조는 실시간 인터랙션을 할 수 없다. 또한, 기존의 포그 서버 중심 구조에서는 불완전한 인터페이스가 사용되었다. 본 논문에서는 기존 구조의 문제를 해결한 사물 추상화 프레임워크인 Smart Fog를 제안하였다. Smart Fog는 스마트 게이트웨이와 3개의 IoT 인터페이스들로 구성된다. Smart Fog는 IoTivity와 OIC 표준을 기반으로 구현되었고, 이를 이용하여 실제 임베디드 장치인 Odroid-XU3에서 프로토타입을 구현하였다. 프로토타입 상에서 실험한 결과, Smart Fog가 실시간 인터랙션이 가능할 정도로 네트워크 지연 시간이 짧고, 분산형 구조에 비해 모바일 장치에서 발생하는 네트워크 트래픽이 74%, 전력 소모가 21% 감소함을 확인하였다.
제안된 OSGi 플렛폼(Platform) 기반의 상황인식 서비스지향 아키텍쳐에서 서비스공급자는 다양한 센서들로부터 상대적인 서비스들을 통합하여 각각 서비스를 SOAP 메시지로 묶어서 웹서비스를 서비스중재자의 UDDI서버에 등록하면, 서비스요청자는 UDDI서버에서 특정한 서비스를 검색하고, 서비스공급자에게 해당 SOAP메시지를 호출한다. 최근 유비쿼터스 홈네트워크 상황인식기술은 RFID/USN. 위치기반 기술을 중심으로 연구가 진행되고 있으나 이를 위한 서비스 지향 아키텍쳐에 대한 연구는 원만하게 진행되지 않고 있다. 따라서, 본 논문에서는 OSGi Platform 기반에서 다양한 센서 들로부터 수많은 상황인식 서비스가 동적 으로 움직이게 되고 사용자 요구 및 필요성에 따라 신규서비스의 제공 및 기존 서비스의 변경과 제공된 서비스간에 데이터 공유, 서비스 라이프사이클, 서비스분배의 효과적인 관리를 위하여 ATAM으로부터 추출된 성능 유티리티 트리에서 이산 Little's Law를 적용함에 따라 546 TPS 에서 초당 상황인식트랜잭션 처리횟수를 향상시키는 OSGi Platform을 이용한 eclipse STP 기반의 상황인식 SOA를 제안하고자 한다.
최근 유비쿼터스 센서네트워크 및 모바일 통신기술의 발달에 힘입어 헬스케어 시스템에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 모바일 센서네트워크 기반의 u-Healthcare 시스템을 설계하고 구현하였다. 구현한 u-Healthcare 시스템은 댁내의 무선 센서네트워크, 원격지에 위치하는 헬스케어센터 및 센싱한 생체선호를 헬스케어 센터로 전송하는 게이트웨이 등 세 부분으로 구성된다. 환자의 생체신호를 측정하기 위하여 3 채널 ECG센서, 맥박산소 농도계, 혈압 센서 등 세 가지의 센서를 이용하였다. 각 센서는 mote에 탑재되어 있으며, mote는 센성된 생체신호를 Zigbee 통신을 이용하여 베이스 노드로 전송한다. 베이스 노드는 수신한 신호를 헬스케어 센터로 보내게 되고 헬스케어센터는 이 선호를 다양한 알고리즘을 이용하여 분석하고 처리한다. 처리된 결과를 표준 데이터베이스와 비교하여 식이요법, 운동요법 등 적절한 처방을 환자에게 SMS 또는 웹으로 전송한다. 이렇게 함으로서 환자는 주기적으로 자선의 건강을 체크하여 관리할 수 있으며, 경증의 건강상의 문제로부터 자신의 건강을 유지할 수 있게 된다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황 인식 기반의 서비스를 제공하기 위해선 동적인 상황 관리 기술과 상황 추론 기술, 그리고 상황 모델링 기술이 필요하다. 기존 연구에서 상황 인식 서비스는 상황 인식 미들웨어에서 사용하는 상황 온톨로지를 이용해서 설계되기 때문에 서비스의 실행도중 상황 온톨로지를 동적으로 변경하기 어렵다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황 변화에 대한 사용자의 요구사항을 능동적으로 반영하고, 동적인 응용 적응성을 지원하는 계층적 온톨로지 기반 상황 관리 모델을 제안하고 이를 기반으로 상황 인식 미들웨어를 설계한다 또한, 상황 인식 서비스 구현을 위해 다양한 컨텍스트 발견, 획득, 해석, 추론을 효과적으로 지원하며 사용자의 서비스 실행 시 발생할 수 있는 상황 충돌을 해결하기 위한 방법을 제시한다. 설계하는 미들웨어는 OSGi 프레임워크 위에서 구현함으로써 다양한 유비쿼터스 환경에 필요한 상황 인식 서비스의 개발 및 운용을 효과적으로 지원을 할 수 있다.
본 논문은 실버 세대에게 양질의 돌봄 서비스를 제공하기 위한 사물인터넷 기반의 텔레케어 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 활동량 감지기를 포함한 각종 센서와 사용자 휴대용 응급호출기, 게이트웨이 역할을 수행하는 응급전화기와 텔레케어 서비스 플랫폼인 서버로 구성된다. 특히 활동량 분석을 위해 활동량 인덱스라는 계량화 방안을 제시하고 이를 통해 수집된 일간/주간/월간 활동량 정보를 통해, 실버세대 마다 활동 패턴을 도출하고 변화 감지를 통해 이상 상황을 적절하게 대응할 수 있도록 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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