실시간 유비쿼터스 환경의 규모성 향상을 위하여 각 처리 단계에 복수의 자원이 투입될 수 있다. 각 처리 단계에 복수의 자원이 배정되면 처리 단계 내에서 병렬로 처리되는 센서 데이터가 증가하기 때문에 후행 센서 데이터는 선행 센서 데이터의 처리 종료를 반드시 기다릴 필요가 없게 된다. 처리 과정이 서로 독립적인 센서 데이터들이 발생하면 후행 센서 데이터의 대기시간은 달라지게 된다. 본 연구에서는 복수의 자원이 사용 가능 할 때 후행 센서 데이터의 대기시간을 산출하는 알고리즘을 제안하였다. 또한 실험을통하여 센서데이터의증가가 대기시간 감소에얼마나 영향을 줄수 있는지를 알아보았다. 실험을 통해 얻어진 결과는 자원이 개수를 2배 증가시키면 대기시간의 감소는 2배 이상이라는 것이다. 복수의 자원을 각 처리 단계에서 센서데이터에 할당하는 방법에 따라 실험을 수행하였다. 첫 번째는 순차적으로 센서 데이터에게 자원을 할당하는 방법이고 두 번째는 자원이 처리해야 할 센서데이터 처리시간 합이 균등하도록 할당하는 방법이다. 두 가지 방법에 대한 실험으로 얻어진 결과는 자원을 할당함에 있어서 순차적으로 할당하는 것보다는 처리 시간 합이 균등하도록 자원을 할당하는 것이 대기시간 감소에 효과적이었다.
이 논문에서는 기존 센서 레지스트리 시스템의 처리 성능을 개선하기 위해 제안된 모바일 앱 프로파일 기반 센서 필터링 기법을 실험하고 평가한다. 이기종 센서 네트워크 환경에서 센서 레지스트리 시스템은 센서 메타데이터를 제공함으로써 센서 정보의 의미 처리를 즉시적으로 가능하게 한다. 하지만 불필요한 센서 메타데이터까지 처리하여 전체적인 처리 속도를 저하시킨다. 이 문제점을 개선하기 위해 모바일 앱 프로파일 기반 센서 필터링 기법을 제안한다. 모바일 앱 프로파일을 활용하여 센서 데이터의 유효성을 식별 후 모바일 기기에 센서 메타데이터를 기록한다. 기록된 정보를 재사용하여 불필요한 센서 데이터를 필터링 한다. 불필요한 센서 데이터를 처리 하지 않고, 센서 메타 데이터의 요청 횟수를 줄여 전체적인 센서 데이터 처리 속도를 향상 시킨다. 기존 방법과 제안 방법을 구현 하고 실험하여 제안 방법의 전체적인 처리 속도가 향상됨을 확인한다.
USN(Ubiquitous Sensor Network)기술이 다양한 분야에 적용하고 응용함으로서 센서 네트워크에서 발생하는 스트림 데이터를 효율적으로 처리하는 기술이 활발하게 연구되고 있다. 그리고 센서들에서 발생한 이기종 센서 스트림 데이터는 미들웨어의 메타데이터를 이용하여 센서 모니터링 환경의 상위 응용시스템에서 사용하기 적합한 센서 데이터로의 변환이 필요하다. 기존에 개발된 센서 데이터 처리 시스템에서는 동일한 노드나 지역에서 발생하는 센서 스트림 데이터에 대해서도 미들웨어에서의 불필요한 검색과 연산을 수행하기 때문에 본 논문에서는 캐쉬 테이블방식을 이용하여 중복적인 센서 스트림 데이터 처리의 수행을 줄일 수 있는 센서 스트림 데이터 처리 시스템의 설계를 제안한다.
유비쿼터스 센서 네트워크 환경에서 존재하는 다양한 센서 간 상호운용성 유지를 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 서로 이질적인 센서 네트워크에 존재하는 센서 간 상호운용성을 향상시키기 위해서는 다양한 문제들이 해결되어야 하며, 특히 센서 데이터에 대한 의미를 해석하고 활용할 수 있는 방법에 대한 연구가 필수적으로 요구된다. 즉 센서가 제공하는 센서 데이터뿐 아니라 센서의 종류와 측정단위, 관리기관 등의 정보를 이용하여 보다 다양한 양질의 서비스를 제공하기 위한 연구가 요구된다. 지금까지 센서 데이터의 의미 처리 문제를 해결하기 위한 연구가 진행되었으나 센서 데이터의 의미관리에 대한 높은 구축비용 문제와 동적인 의미 관리가 어렵다는 문제점을 지닌다. 따라서 이 논문에서는 앞서 언급한 문제점을 해결하고 보다 향상된 의미 처리 기능을 제공하는 센서 레지스트리 시스템을 제안한다. 제안한 방법은 ISO/IEC 11179 개념을 적용하여 의미 관리 및 처리 연산을 수행하며, 동적인 의미 관리와 낮은 의미 구축비용을 제공한다는 장점을 지닌다.
센서 데이터의 중요성이 커지면서 센서 데이터 처리 연구의 수요가 증가하고 있다. 센서 데이터 기반의 딥러닝 모델 개발 시, 센서 데이터 단일 값에 의한 출력이 아닌 시계열적인 특성을 반영하여 연속적인 데이터 간의 연관성을 파악할 수 있는 슬라이딩 윈도우 기법을 통해 효율적으로 데이터를 분석하고 처리할 수 있다. 하지만, 기존의 방법들은 학습 성능(학습 시간 및 모델 성능)에 미치는 영향을 평가하는 기준 없이 입력 데이터의 윈도우 사이즈를 임의로 설정하여 데이터를 처리해 왔다. 따라서, 본 논문은 학습 시간과 모델 성능을 기준으로 센서 데이터의 윈도우 사이즈 최적화 기법을 제안한다. 제안한 방법은 전류를 이용하여 스위치와 다이오드 온도를 추정하는 가상 센서(virtual sensor) 실험 테스트베드에 적용하여, 학습 시간 중심으로는 5%의 윈도우 사이즈를, 모델 성능 중심으로는 R2 SCORE 의 값을 0.9295 로 갖는 8%의 윈도우 사이즈가 최적으로 도출되었다.
센서 네트워크 클러스터링 기법은 네트워크의 수명연장에 효율적인 방법이다. 이에 많은 연구에서 효율적인 클러스터링 기법을 제안해 왔으며 지금도 진행 중에 있다. 그러나 기존에 제시된 연구 결과는 센서 노드가 수집하는 데이터가 단일 데이터가 아닌 다중 데이터일 경우, 즉 센서 노드에 여러 개의 센서가 장착되어 있을 경우 데이터 수집 및 전송에 있어 단일 데이터에 비해 비효율적으로 동작 할 수 있다. 이에 본 논문은 다중 센서로부터 수집되는 데이터의 효율적인 전송을 지원하는 클러스터링 기법 개발을 위해 고려해야 할 사항에 대해 연구하였다. 연구 결과, 우리는 센서가 수집하는 데이터의 관심도, 데이터 변화량, 데이터의 내부적인 처리방법, 센서 노드의 배치 밀도 및 데이터 수집 장치의 감지범위가 다중 데이터 센서 네트워크의 클러스터링 기법 설계에 고려되어야 함을 보였다.
이 논문에서는 모바일 앱 프로파일 기반의 센서 레지스트리 시스템을 실시간 환경에서 실험하고 평가한다. 이기종 사물인터넷 환경에서 센서 레지스트리 시스템은 모바일 기기에 센서 메타데이터를 제공하여 센서 데이터 처리의 즉시성을 제공한다. 하지만 불필요한 센서 데이터까지 처리하여 성능 측면에서 개선사항이 요구된다. 이를 개선하기 위해 앱 프로파일을 기반으로 한 센서 필터링 기법을 제안한다. 유효한 센서 식별을 위한 센서의 정보를 프로파일 형태로 모바일 기기에 저장 후 사용하여 불필요한 센서 데이터를 필터링함으로써 전체적인 처리 속도가 개선된다. 기존 연구는 시뮬레이션 평가를 통하여 처리 속도의 향상성을 확인한다. 하지만 실시간 환경을 통한 다양한 상황의 실험이 부족하여, 이 논문에서는 기존 센서 레지스트리 시스템과 앱 프로파일 기반의 센서 레지스트리 시스템을 실시간 환경에 맞춰 구축하고 실험 및 평가한다.
유비쿼터스 컴퓨팅에 대한 관심이 높아짐에 따라 센서 네트워크에 대한 관심이 높아지고 있다. 그러나 기존의 센서 네트워크에서는 센서들이 하나의 데이터 처리 서버 (DPS : Data Processing Server) 에 종속되어 있어 수많은 센서들에 의해 수집된 정보를 다양한 데이터 처리 서버에서 이용하지 못하는 문제점이 있다. 이는 각 센서들에 의해 수집된 데이터간의 의미 이질성 때문이다. 이 논문에서는 특정 데이터 처리 서버에 종속적으로 센서들이 이용되는 한계를 극복할 수 있는 의미 일관성 유지를 위한 아키텍처에 중점을 둔다.
실시간 유비쿼터스 환경은 센서로부터 얻어낸 데이터를 기반으로 상황을 인지하고 사용자에게 적절한 반응을 보이기까지 제한된 시간 내에 모든 것을 처리해야 한다. 전체적인 센서 데이터 처리는 센서로부터의 자료 확보, 상황 정보의 획득, 그리고 사용자로의 반응이라고 하는 과정을 거친다. 즉, 유비쿼터스 컴퓨팅 미들웨어는 입력된 센서 자료 및 데이터베이스 또는 지식베이스로부터 일련의 자료들을 활용하여 상황을 인식하며, 그 상황에 적합한 반응을 하게 된다. 그런데 실시간 환경의 특징 상 센서데이터가 들어오면 각 가용 자원들을 검색하고 그 곳에 있는 미들웨어가 데이터를 처리 할 경우 어느 정도의 대기 시간이 필요한지를 결정해야 한다. 또한 센서 데이터 처리의 우선순위가 높을 때는 미들웨어가 현재 처리중인 데이터를 언제 처리를 중지하고 얼마나 대기시켜야 하는지도 결정해야 한다. 그러나 이러한 의사결정에 대한 연구는 아직 활발하지 않다. 따라서 본 논문에서는 유비쿼터스 미들웨어가 이미 센서 데이터를 처리하고 있고 동시에 새로운 센서 데이터를 처리해야 할 때 각 작업의 최적 대기시간을 계산하고 스케줄링하는 알고리즘을 제안한다.
환경정보를 감시하기 위한 각 센서 네트워크들은 사용목적에 따라 다양한 센서를 이용하여 자가 구성적인 네트워크를 형성한다. 이전의 센서 네트워크 응용 프로그램 개발 방법은 센싱 데이터에 대한 단일화된 형식을 가지지 않았기 때문에, 온도, 습도, 조도 등의 센싱 데이터 단위나 형식이 다양하게 표현되었으므로 센서 네트워크 응용 프로그램을 개발하는데 어려움이 있다. 이러한 이유로 각 응용 프로그램에 종속적인 데이터는 다른 센서 네트워크와의 공유도 용이하지 못하다. 이에 센서 노드로부터 수집된 다양한 원데이터(raw-data)를 원활하게 교환 할 수 있는 데이터 처리 중심의 미들웨어 개발이 필요하다. 이에 우리는 센서 노드로부터 측정한 데이터 및 요구사항을 단일화 하기 위한 표현으로 XML로 작성하고, 웹을 통해 센서 데이터를 활용할 수 있는 데이터 처리 중심의 센서 네트워크 미들웨어를 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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