This paper proposed the context awareness reasoning system to provide the personalized services dynamically in a ubiquitous mobile environments. The proposed system is designed to provide the personalized services to mobile users and consists of the context aggregator and the knowledge manager. The context aggregator can collect information from networks through Open API Gateway as well as sensors in a various ubiquitous environment. And it can also extract the place types through the geocoding and the social address domain ontology. The knowledge manager is the core component to provide the personalized services, and consists of activity reasoner, user pattern learner and service recommender to provide the services predict by extracting the optimized service from user situations. Activity reasoner uses the ontology reasoning and user pattern learner learns with previous service usage history and contexts. And to design service recommender easy to flexibly apply in dynamic environments, service recommender recommends service in the only use of current accessible contexts. Finally, we evaluate the learner and recommender of proposed system by simulation.
유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심 기술인 센서 네트워크 기술이 각광을 받으면서 다양한 종류의 센서 노드로 구성된 센서 네트워크에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 센서 네트워크 어플리케이션들의 주요 트래픽 패턴은 몇몇의 센서 노드들로부터 싱크 노드로 패킷을 전송하는 타입의 단일 방향성 데이터 수집형태로 구성되어있으며 소스 노드, 중간 노드, 싱크 노드에 이르기 까지 각각 자신의 상위 노드를 곧 바로 깨움으로써 지연의 감소와 에너지 효율성을 이끌어냈다. 본 논문에서는 센서 노드의 지연 감소를 위해 2계층 클러스터 구조를 제시하고 이에 기존에 사용한 라우팅 프로토콜을 네트워크 시뮬레이션을 통해 비교 분석하였다.
센서 네트워크 기술이 각광을 받으면서 다양한 종류의 센서 노드로 구성된 센서 네트워크에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 센서 네트워크 어플리케이션들의 주요 트래픽 패턴은 몇몇의 센서 노드들로부터 싱크 노드로 패킷을 전송하는 타입의 단일 방향성 데이터 수집형태로 구성되어있으며 소스 노드, 중간 노드, 싱크 노드에 이르기 까지 각각 자신의 상위 노드를 곧 바로 깨움으로써 지연의 감소와 에너지 효율성을 이끌어냈다. 본 논문에서는 저 전력 센서 네트워크에서사용중인 다양한 프로토콜들을 분석하여 가장 효율적인 프로토콜을 네트워크 시뮬레이션을 통해 비교 분석하여 실질적 적용 가능성을 제시 하였다.
센서 네트워크에서는 다양하고 폭 넓은 응용 프로그램을 위해서 경제적으로 실행 가능한 모니터링 솔루션을 제공한다. 대부분의 연구에서는 값싼 노드들을 겨냥해서 연구가 진행된다. 센서 네트워크들이 노출되는 보안위협들과 맞서기 위해서, 암호 프로토콜은 센서 노드들 사이에서 점대점 암호화 방식으로 암호화를 실행한다. 알려진 파괴와 속임 위협들은 전송시에 데이터를 암호화 하는 것과 동시에 데이터 소스를 인증하는 것에 의해서 막을 수 있다. 제한된 자원을 가진 노드들에서 저 전력 장치들에게 효과적이라고 알려진 대칭키 알고리즘이 사용된다. 데이터보호는 Dragon Stream Cipher 대칭키 암호화와 새롭게 디자인된 Dragon-MAC Message Authentication Code를 짜 넣는 것에 의한 방법에 의해서 완전하게 된다. 제안된 알고리즘은 MAC 알고리즘에 의해서 요구되는 동작 계산값을 최소화 하기 위한 목적으로써 Dragon Stream Cipher을 기초로 한 계산된 몇몇의 데이터를 사용하기 위해서 디자인 되었다. 빠른 키 스트림 생성을 가진 문자 기반의 Stream Cipher 인 Dragon을 목표로 하여, 한정된 환경에 적합하다. 무선센서 노드에서 권한 암호화의 이행을 통한 실제 인증과 메시지 인증을 겨냥해서 우리의 프로토콜은 계획되었다.
The recent advance of sensor networks and ubiquitous techniques allow collecting and analyzing of the data which overcome the limitation imposed by time and space in real-time for making decisions. Also, analysis and prediction of collected data can support useful and necessary information to users. The collected data in sensor networks environment is the stream data which has continuous, unlimited and sequential properties. Because of the continuous, unlimited and large volume properties of stream data, managing stream data is difficult. And the stream data needs dynamic processing method because of the memory constraint and access limitation. Accordingly, we analyze correlation stream data using principal component analysis. And using result of analysis, it helps users for making decisions.
Journal of information and communication convergence engineering
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제9권5호
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pp.562-566
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2011
As telecommunication technologies in telemedicine services are developed, the expeditious development of wireless and mobile networks has stimulated wide applications of mobile electronic healthcare systems. However, security is an essential system requirement since many patients have privacy concerns when it comes to releasing their personal information over the open wireless channels. Due to the invisible feature of mobile signals, hackers have easier access to hospital networks than wired network systems. This may result in several security incidents unless security protocols are well prepared. In this paper, we analyzed authentication and authorization procedures for healthcare system architecture to apply secure M-health systems in the hospital environment. From the analyses, we estimate optimal requirements as a countermeasure to its vulnerabilities.
센서 네트워크에서 에너지 효율성을 향상시키기 위한 방안 중 하나는 계층적 클러스터링 기법이다. 이 기법은 센서 노드가 이웃 노드와 통신할 필요 없이 오직 클러스터 헤드 노드와 통신하게 함으로써 에너지 소비량을 줄이게 된다. 하지만 이러한 클러스터링 기법은 클러스터 반경 크기에 따라 성능이 크게 좌우된다. 본 논문에서는 클러스터 헤드 노드의 잔류 에너지양에 따라 동적으로 클러스터 반경 크기를 조절함으로써 에너지 소비를 최적화시킬 수 있는 기법을 제안한다.
유비쿼터스(Ubiquitous) 시대의 도래와 함께 무선 센서 네트워크기반 연구가 다방면에서 활발히 진행되고 있다. 또한 센서 네트워크를 이용한 산업이 활발하다. 본 논문에서는 유비쿼터스 시대에 걸맞게 센서 네트워크 기술을 이용한 침입 탐지 시스템을 제안하고, 이를 구현하였다. 이에 MICAz모트를 이용하여 설계하였으며 조도, 가속도센서와 RF신호를 이용하였다.
Recent advancement in wireless communications and electronics has enabled the development of low power sensor network. Wireless sensor network are often used in remote monitoring control applications, health care, security and environmental monitoring. Wireless sensor networks are an emerging technology consisting of small, low-power, and low-cost devices that integrate limited computation, sensing, and radio communication capabilities. Sensor network platform for health care has been designed, fabricated and tested. This system consists of an embedded micro-controller, Radio Frequency (RF) transceiver, power management, I/O expansion, and serial communication (RS-232). The hardware platform uses Atmel ATmega128L 8-bit ultra low power RISC processor with 128KB flash memory as the program memory and 4KB SRAM as the data memory. The radio transceiver (Chipcon CC1000) operates in the ISM band at 433MHz or 916MHz with a maximum data rate of 76.8kbps. Also, the indoor radio range is approximately 20-30m. When many sensors have to communicate with the controller, standard communication interfaces such as Serial Peripheral Interface (SPI) or Integrated Circuit ($I^{2}C$) allow sharing a single communication bus. With its low power, the smallest and low cost design, the wireless sensor network system and wireless sensing electronics to collect health-related information of human vitality and main physiological parameters (ECG, Temperature, Perspiration, Blood Pressure and some more vitality parameters, etc.)
무선선서네트워크의 주요 응용분야 중 하나가 유비쿼터스 헬스케어 시스템이다. 하지만 무선센서네트워크가 가지고 있는 과제중의 하나는 데이터 중에 나타나는 높은 손실 율이다. 바이오 센서로부터 들어오는 데이터는 기지국에 도착되지 않을 수 있으며, 이 값은 손실 값(missing value)이 된다. 본 논문은 기지국에서 데이터를 수집하고, 손실 값을 처리한 후, 증상 패턴에 따라 건강상태를 분류하여, 비상시에 적절한 행동을 취할 수 있도록 하는 헬스케어 모니터 에이전트(HMA)를 제안한다. 이 에이전트는 유비쿼터스 헬스케어 환경에 적용되며, 건강상태를 인지하기 위한 증상패턴으로 바이오 센서 및 환자의 가족력으로 부터 생성된 데이터를 사용한다. 손실 값이 나타나면 HMA는 분류하기 전에 증상패턴의 손실 값을 채우기 위한 예측 알고리즘을 수행한다. 시뮬레이션 결과 HMA를 사용한 예측알고리즘이 다른 방법들에 비해 더 정확하게 증상패턴을 분류함을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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