단일 센서기기로부터 수집된 데이터와는 다르게 대용량의 데이터는 입력데이터의 구성 및 크기가 가변적이고, 처리 완료시점을 예측할 수 없는 특징을 갖고 있다. 상황인지 시스템이 이러한 환경의 요구사항을 적용하게 되면 컨텍스트 표현방법과 처리모듈들이 개별로 구성되어 해당 입력자료에 대한 호출 및 처리루틴이 복잡하게 구현될 수 있는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서 제안하는 처리방법은 온톨로지 기반의 지식표현을 통해 컨텍스트를 표현하고, 대용량의 데이터 처리결과를 반환하는 모듈의 중복 실행을 방지하여 컨텍스트 정보를 제공하기 위한 동작순서를 함께 기술한다. 실험에서는 헬스케어 환경에서 발생하는 센싱데이터 중 대용량의 데이터 처리결과를 필요로 하는 서비스에 대해 기술하고, 기존의 센싱데이터를 바탕으로 서비스를 제공하는 처리과정과 함께 대용량의 데이터 처리결과를 컨텍스트 정보로 제공하는 과정을 보인다.
본 논문에서는 mobile edge computing (MEC) 네트워크에서 컨텍스트 기반 IoT 서비스를 위한 새로운 서비스 바인딩 및 리소스 관리 모델을 제시한다. 제안하는 제어는 MEC 서비스 바인딩 제어 계층 (MCL)과 사용자 컨텍스트 제어 계층 (UCL)의 두 가지 계층으로 구성되며, MCL은 시스템 관점에서 서비스 바인딩 구성, 리소스 할당 및 서비스 정책 구성을 관리하고, UCL은 사용자 관점에서 메타 객체를 사용하여 실시간 서비스 적응을 관리한다. 본 논문에서 제안하는 제어 모델은, 실험을 통해 기존 컴퓨팅 모델과 비교할 때 향상된 정보 처리량과 콘텐츠 전송 시간을 제공함을 확인했다. 제안하는 제어 모델은 차세데 MEC 환경에서 컨텍스트 기반의 다양한 사물인터넷 서비스의 핵심 구성 요소로 적용될 수 있다.
상황인식 처리기술은 사용자의 컨텍스트에 근거하여 사용자와 장치간의 상호 운용성을 지원해 줌으로써, 사용자로 하여금 정보 획득 및 실행을 보다 용이하게 하도록 해주는 기술이다. 여러 상황변화가 발생할 경우 이에 따라 서비스 전달 방식을 동적으로 적응시키기 위하여 상황에 대한 명시적인 요구사항을 정의하고 이 정의 된 상황을 각 노드에 전파하고 노드에 포함된 미들웨어는 전파된 상황에 적합한 센싱된 정보를 분석하여 특정한 상황의 발생과 이에 따른 액션을 수행하며 또한 센서에서 취득한 컨텍스트로 부터 통합된, 추론된 컨텍스트를 생성한다. 본 논문에서는 센서로부터 다양한 타입의 컨텍스트를 처리 할 수 있는 미들웨어를 제안한다. 이 미들웨어는 변화하는 주변 환경에서 센서로부터 센싱된 컨텍스트 뿐 아니라 통합된, 추론된 컨텍스트를 생성할 수 있도록 설계 되었다. 제안한 상황인식 미들웨어를 기반으로 사용자 질의 요청과 이벤트 상황 질의를 설계하였으며, 이벤트 상황 질의의 추론 DB를 명시하기 위하여 Clips 언어를 사용하였다.
사람과 컴퓨터사이에 의사 소통을 위해 컨텍스트 정보(context information)를 최대한 활용하고 이용하는 것이 사람과 컴퓨터 사이의 상호 작용을 극대화 할 수 있다. 그러나, 컨텍스트 정보는 서비스를 받고자 하는 도메인에 따라 시간에 따라 변화하는 환경에 따라 달라지므로 동적인 환경에 대처하기 위해서는 컨텍스트 정보를 관리할 수 있는 메타 데이터 모델이 요구된다. 본 논문에서는 컨텍스트 정보의 메타 데이터를 표현하기 위한 계층 구조인 C-A-V (class-attribute-value)구조를 제안한다. C-A-V구조는 '도메인-컨텍스트 메타 데이터 분류-컨텍스트 메타 데이터'로 각 레벨 별로 의미를 부여하였으며 레벨별로 다중 레벨을 포함하는 계층 모델이다. 제안한 모델은 도메인에 따라 컨텍스트 정보를 다양하게 구성할 수 있는 구조를 제공하였고 메타 데이터 레포지토리를 마스터 데이터와 인스턴스 데이터로 구분하여 동적 환경에 대응이 가능하도록 설계하였다.
사용자를 중심으로 하는 주변환경과 사용자간 흑은 사용자와 장치간의 상호 운용성을 지능적, 자동적으로 선택하여 지원해 줌으로써 사용자로 하여금 정보 획득 및 실행을 보다 용이하게 하는 상황인식 기술은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 가장 중요한 핵심 기술이다. 따라서, 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅을 위한 상황인식 기반의 미들웨어 및 컨텍스트 서버를 설계 및 구현한다. 먼저 미들웨어는 블루투스 (Bluetooth) 무선 통신 기술을 이용하여 이동성을 지닌 이동 노드를 발견하고, 컨텍스트 서버에 등록하여 해당 컨텍스트에 적합한 실행 모듈을 서비스하는 기능을 담당한다. 컨텍스트 서버는 주어진 원격 객체의 정보와 사용자의 현재 상태 물리적 환경의 상태 등의 상황 정보를 효율적으로 데이터베이스 서버에 저장하고 관리할 수 있는 기능을 수행한다. 마지막으로 응용 시스템을 통해 제안하는 미들웨어와 컨텍스트 서버의 유용성을 보인다.
최근 인터넷이나 스마트 홈 기기의 발달로 웹의 크기가 폭발적으로 증가함에 따라 인터넷상에 존재하는 웹 문서들을 추적하여 필요한 정보를 수집하는 기술이 중요성을 더해 가고 있다. 스마트 홈 클라우드 서비스는 스마트 홈과 클라우드가 융합된 기술로 개인과 가정에서 생성되고 소비되는 컴퓨팅 자원과 콘텐츠들을 외부 서버 또는 다른 가정과 필요할 때 결합하고 공유하는 서비스로, 더욱 만족스러운 서비스를 위해서는 사용자의 컨텍스트를 자동으로 수집, 처리, 가공해 주는 기능이 필요하다. 이에 본 논문에서는 사용자가 좀 더 편리하고 만족스럽게 가정내의 스마트 홈 기기를 사용할 수 있도록 사용자나 스마트 기기의 콘텍스트에 맞는 정보를 제공할 수 있는 클라우드 기반의 콘텍스트 크롤러를 연구 및 설계하였다
컨텍스트 인식은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자의 주변환경과 상태에 따라 양질의 서비스를 제공할 수 있는 중요한 요소이다. 컨텍스트 인식을 위한 정보 수집 도구로는 이동이 편리한 소형 모바일 장치와 그 안에 내장된 모바일 에이전트를 이용하고 있다. 현재 모바일 에이전트는 각 사용자의 컨텍스트 정보를 수집하고 인식하는데 많은 시간과 비용이 소모되고 있다. 이에 모바일 에이전트의 부하를 줄이고, 빠른 시간내에 사용자의 컨텍스트 정보 인식을 위한 구조에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 모바일 에이전트에 협력적 필터링 기법과 P2P 에이전트를 혼합한 P2P 모바일 에이전트 구조를 제안한다. 제안한 구조는 동일 지역내에서 각 사용자의 컨텍스트 정보를 분석하고, 비슷한 선호도를 갖는 사용자들로 그룹핑하며, 그룹핑된 사용자는 P2P 모바일 에이전트를 이용하여 정보를 공유한다. 또한 이 구조는 사용자들의 행위와 서비스를 지속적으로 관찰 및 학습하여 새로운 상관 관계를 측정하도록 하였다.
유비쿼터스 환경에서 사용자에게 최적의 서비스를 제공하기 위해서는 사용자 행동 및 서비스 이력을 기반으로 사용자의 상황에 적합한 새로운 서비스 규칙을 발견하는 것이 중요하다. 이 논문에서는 사용자의 상황을 고려하기 위한 컨텍스트 온톨로지를 기반으로 사용자의 행동 및 서비스 패턴을 능동적으로 마이닝할 수 있는 ECA규칙 기반의 시스템 구조를 제안한다.
상황인지 기술은 사용자 주변의 정보를 이용하여 사용자의 현재 상황을 판단하는 기술로써 사용자의 요청 없이 최적화된 시점에 서비스를 제공하기 위한 것이다. 이러한 상황인지 기술은 일반적으로 별도의 추론 과정을 거쳐 응용 서비스에 적용된다. 본 논문에서는 서비스를 제공하기 위한 상황정보 비교 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 상황인지 워크플로우 언어로 표현한 상황정보와 센서로부터 발생한 컨텍스트에 바탕을 둔 상황정보를 비교한다. 이를 통해 사용자 주변의 상황을 판단할 수 있으며 적합한 응용 서비스를 제공할 수 있다. 실험에서는 RDF 기반의 고수준 상황정보를 포함하고 있는 제약조건 테이블을 이용하여 상황정보의 비교 과정을 보인다.
상황 인식(context-awrare)은 인간-컴퓨터 상호작용의 단점을 극복하기 위한 방법으로써 많은 주목을 받고 있다. 이 논문에서는 SoC(System-on-a-Chip)로 구현될 수 있는 상황 인식 시스템 구조를 제안한다. 제안한 구조는 센서 추상화, 컨텍스트 변경에 대한 통지 메커니즘, 모듈식 개발, if-then규칙을 이용한 쉬운 서비스 구성과 유연한 상황 인식 서비스 구현을 지원한다. 이 구조는 통신 모듈, 처리 모듈, 블랙보드를 포함하는 SoC 마이크로프로세서 부분과 규칙 기반 시스템 모듈을 구현한 하드웨어로 구성된다. 규칙 기반 시스템 하드웨어는 모든 규칙의 조건부에 대해 매칭 연산을 병렬로 수행하고, 규칙의 결론부는 마이크로프로세서에 내장된 행위 모듈을 호출함으로써 작업을 수행한다. 제안한 구조의 SoC 시스템은 SystemC SoC 개발 환경에서 설계되고, 성공적으로 테스트되었다. 제안한 SoC 기반의 상황 인식 시스템 구조는 주거 환경에서 컨텍스트를 인식하여 노인을 보조하는 지능형 이동 로봇 등에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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