유비쿼터스 서비스는 사용자 및 주변의 상황(context) 정보를 능동적으로 인식하여 사용자에게 제공되는 차별화된 고품질의 서비스로서, 이를 구현하기 위한 핵심 기술 중의 하나가 상황인지 미들웨어 기술이다. 본 논문에서는 일정 한 사용자 공간에서 유비쿼터스 서비스를 효과적으로 제공할 수 있는 방법에 대하여 제안한다. 즉, 다양한 센서로부터 상황 정보를 입력받아 현재의 상황에 적절한 서비스를 추론하여 결정하고 이를 사용자에게 제공하는 상황인식기반 지능형 홈서비스 미들웨어를 설계하고 구현한다.
URC는 기존 로봇에 네트워크 및 정보 기술을 접목한 지능형 서비스 로봇의 새로운 개념으로서, 언제, 어디서나 나와 함께 하며, 나에게 필요한 서비스를 제공하는 네트워크기반 로봇이다. URC 개념이 구현되기 위해서는 유비쿼터스 네트워크 또는 센서 네트워크, 고성능 로봇용 서버 등과 같은 하드웨어 인프라가 구축되어 있어야 하며, 이러한 인프라 상에서 구동되는 소프트웨어 인프라가 필요하다. 본 고에서는 URC의 소프트웨어 인프라의 구현에 요구되는 많은 기술 중 특히 상황인식 컴퓨팅 기술에 대해 논의하고 ETRI에서 개발중인 상황인식 미들웨어인 CAMUS에 대해 소개하고자 한다.
사용자의 의도와 주변 환경과 연관된 정보를 습득함으로서 사용자에게 최적의 서비스를 제공하기 위한 컨텍스트 인식은 유비쿼터스 컴퓨팅에 관련된 중요한 연구 중에 하나이다. 기존 연구는 컨텍스트-인식의 대상으로 사용자와 주변 환경으로 한정하고, 서비스를 제공하기 위하여 식별자 정보를 운영하는 서버나 센서를 연동한 센싱 기반의 미들웨어를 제시하고 있다. 사용자와 주변 환경으로 한정된 컨텍스트-인식서비스는 중복된 센싱과 불필요한 검색의 문제 및 사용자의 익명성 문제를 야기한다. 또한, 중앙 집중형의 컨텍스트-인식 시스템은 서비스의 관리와 운영을 위해 많은 비용 요구한다. 본 논문에서는 자생적 컨텍스트 서비스 모델을 제안하여 컨텍스트-인식 단계를 단순화하고, 사용자의 휴대용 디바이스에 컨텍스트-인식 정보를 분산 관리하는 미들웨어를 설계하여 기존 컨텍스트-인식 시스템의 관리 및 운영에서 발생하는 문제점을 최소화 한다.
최근에 정보 산업과 이동 통신 기술이 발전함에 따라 퍼스널 컴퓨터를 넘어 컴퓨터의 개념이 매우 빠르게 확장되고 있다. 이동 정보 단말 형태의 PDA, HPC(hand-held PC), 휴대폰 등이 개발되었고, 셋탑박스(set-top box), 지능형 디지털 TV, 인터넷 냉장고 등의 정보가전은 임베디드 운영체제(embedded OS)를 내장하여 컴퓨터로 발전하고 있으며, 제어 및 계측 기기들도 마이크로 프로세서를 내장하여 임베디드 시스템으로 발전하고 있다. 이렇게 새롭게 확장된 컴퓨터 시스템들은 인간 생활의 편리성과 다양성을 위해 상호 연결되어 하나의 네트워크를 형성하고 있으며, 상호간에 정보를 공유하고 협력하여 언제 어디서나 통신 및 컴퓨팅이 가능한 유비쿼터스 네트워킹(Ubiquitous Networking)으로 발전하고 있다. 본 논문에서는 이러한 유비쿼터스 네트워킹에서 필요한 컴퓨팅 미들웨어(Middleware) 기술의 최근 동향을 살펴보고 본 연구에서 제안하는 새로운 미들웨어 기술을 설계한다. 이러한 미들웨어 기술은 편재(遍在)되어 있는 컴퓨팅 장치를 상호 이용하기 위해 컴퓨터의 환경을 탐지하여 저장하고 재이용하는 상황 인식 기술, 편재된 장치들이 네트워크에 연결되면서 정보를 전달하는 Ad-hoc 네트워킹과 동적 라우팅 기술, 그리고 정보 전달을 위해 제어 코드와 데이터를 패킷 (packet) 형태로 전달하는 협력 메시지(Cooperative Message) 기술 등이 포함된다.
모바일 디바이스의 성능이 향상되고 무선 네트워크에 기반한 유비쿼터스 컴퓨팅이 새로운 패러다임으로 각광을 받고 있다. 하지만, 모바일 디바이스는 여전히 프로세서의 처리 능력, 메모리 크기, 그리고 네트워크 대역폭 면에서 제약이 많기 때문에 이를 극복하기 위한 미들웨어의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 미들웨어의 효과적인 개발을 위한 시뮬레이션 툴을 설계하고 ns2(network simulator 2) 상에서 구현하였다. 이 시뮬레이션 툴은 유비쿼터스 환경에서 디바이스의 자원 관리, 프로세서와 네트워크 상에서의 소요 전력 측정, 네트워크의 가용 대역폭 측정, 상황 인식(context-aware) 및 코드 마이그레이션 기능을 제공하며 이를 통하여 다양한 모바일 미들웨어를 시뮬레이션 할 수 있다.
현대 산업의 발전에 따른 사회고령화, 장애인구 증가는 장애인을 위해 특화된 서비스를 제공할 유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 개발이 필요함을 나타낸다. 이를 위해 사용자와 유비쿼터스 환경 간의 상호작용이 지원되는 상황인식 서비스 기술 개발이 필요하다. 상황인식 서비스 기술은 미들웨어와 응용서비스 개발로 분류 가능하며, 본 논문은 응용서비스 개발의 차원에서 장애인을 위한 서비스 Activity를 결정하고, 이것을 기반으로 온톨로지가 적용된 상황정보의 모델링을 구현한다. 상황정보 모델을 상황인식을 위한 베이지안 네트워크의 구조학습에 적용하여, 확률 기반 상황 추론이 가능한 상황인식 시스템을 개발한다.
URC는 언제 어디서나 나와 함께 하며 나에게 필요한 서비스를 제공하는 로봇이라는 의미의 새로운 네트워크 기반의 지능형 서비스 로봇 패러다임이다. URC 환경에서 로봇은 사용자의 현재 상황을 이해한 뒤 적절한 정보와 서비스를 지능적이고 능동적으로 제공할 수 있어야 하며, 이를 위하여 상황 인식 시스템의 개발이 필요하다. 상황 인식시스템의 핵심 기능 중의 하나는 상황 인식 응용에서 이용 가능한 사용자의 주변 환경에 관한 정보를 표현하기 위한 형식적인 상황 정보 모델 및 이를 관리하고 이용하는 방법을 제공하는 데 있다. 본 고에서는 상황 인식 컴퓨팅의 기술 동향을 상황 정보 모델중심으로 소개하고, URC를 위한 상황 인식 미들웨어인 CAMUS의 상황 정보 모델 및 상황 정보 관리 모듈에 관하여 소개한다.
정보 통신과 의료 기술의 성장에 의해 의사는 이동 중 무선망을 통하여 인터넷 서비스에 접근이 가능해졌고 필요한 정보를 제공받을 수 있게 되었다. 또한 컴퓨터 그래픽의 기술은 통신 기술과 접목하여 무선네트워크를 이용한 의료 영상 전송이 가능해졌다. 그러나 기존 시스템들은 의사가 필요로 하는 의료정보를 저장하는 수준인 데이터 (의료 영상 정보) 중심의 의료 영상 전송 시스템 (Picture Archiving Communication System) 달이다. 유비쿼터스 환경에서의 의료 영상 전송 시스템은 의사의 현재 상황을 기반으로 한 서비스 전송을 요구 한다. 따라서 본 논문에서는 변화된 의사의 상황에 적합한 지능형 서비스를 제공하기위해 의사 중심의 의료 영상 정보 전송 미들웨어 (Doctor Centric PACS Middleware) 모델을 제안하다.
USN 미들웨어에 대한 몇몇 연구가 이미 존재하지만 아직까지 미들웨어 표준이 정의되지는 않은 상태이므로 어떠한 미들웨어가 가장 효과적일지는 알 수 없다. 특별히 본 논문에서는 미들웨어의 많은 기능들 가운데 센서 네트워크 환경에서 지능형 서비스를 제공하는 것을 목표로 한다. 센서를 기반으로 하는 많은 응용들은 단순히 센서의 값을 취하거나 모니터링 하기 위해서센서를 사용하기보다는이를기반으로 상황을인지하고 지능형서비스를 제공하기를 원한다. 그러나 현재 센서 네트워크 미들웨어 수준에서 지능형 서비스를 지원하기 위한 필요성은 인식하고 있으나, 구체적으로 어떻게 지능형 서비스를 제공할 것 인지에 대한 연구는 찾아보기 힘들다. 그러므로 본 논문에서는 범용의 USN 미들웨어에서 지능형 서비스를 지원하기 위한 컴포넌트를 설계하고 구체적인 서비스지원 방법을 제안한다. 이러한 목적을 위하여 본 논문에서는USN 미들웨어 응용에서 제공하는 서비스와 센서 네트워크를 정의하고 두 개념들을 연계하기 위해서 센서-서비스 온톨로지를 제안한다. 센서-서비스 온톨로지는 저수준의 정보로부터 고수준의 정보를 추론하기 위하여 사용된다. 또한 응용의 상황 정보를 추론에 반영하기 위하여 규칙을 이용한 추론방법을 제안한다. 논문은 제안한 지능형 서비스 미들웨어는 프로토타입을 구현하고 성능평가를 통하여 다양한 응용을 위해서 사용될 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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