홈 네트워킹(Home Networking)이란 유무선 네트워크 기반 하에서 가정 내 정보기기에 의한 상호 네트워크를 구축하는 것이라 할 수 있다. 다시 말해서 홈이라는 공간적 틀 안에서 이용되어지는 정보가전 기기들이 유무선 네트워크를 통해 서로 네트워크를 구성하여 상호 접속하게 하고 외부의 인터넷 엑세스에 대해서 상호 허용하고 통신하는 환경을 구축하는 것을 의미한다고 할 수 있다. 이를 기반으로 스마트 홈이라 함은 홈네트워킹기반의 가정환경에서 인간으로 하여금 자동화된 통신서비스를 사용할 수 있게 하는 주택이라고 할 수 있다. 이러한, 홈네트워킹 기반의 스마트 홈은 u-city와 같은 미래 converged 주거공간에 대한 개념적 게이트웨이라고 할 수 있을 것이다. 단순한 기능의 댁내 홈서비스 제어 환경이 홈오토메이션형태로 진화하고 현재와 같이 통신 네트워크 환경 기반의 최첨단을 확보한 인텔리전트 생활환경에서의 스마트홈네트워크 서비스는 IT의 발달에 따른 일반화된 서비스의 형상으로 우리의 삶에 공존하고 있다. 그러나 기술진화의 빠른 속도에 따른 공급자 위주의 서비스출시는 IT서비스 소외계층은 물론, 소위, early-adaptor라 하는 IT 선도계층에 까지 그 기술의 우수성과 선행성에도 불구하고 일정 부분 그 가치를 인정받지 못하고 있는 것이 현실이다. 이에 본 논문은 첨단 스마트홈서비스의 바람직한 요구 및 기대사항에 대해서 고민하여 바람직한 IT소외계층을 목표로 한 서비스 모델에 대해 논하고자 한다.
본 논문에서는 USN(Ubiquitous Sensor Network)에서 사용되는 홈네트워크의 구조를 분석하고, 가정 자동화를 위한 임베디드 시스템을 안드로이드 OS상에서 구현하였다. 개발된 시스템은 홈 네트워크 구축을 위해 무선통신을 이용하므로 설치의 어려움을 최소화 할 수 있는 장점이 있으며, 집을 구성하는 전자적인 컴포넌트에 따라 미리 정의해 놓은 아이디 기반으로 가정 자동화시스템을 구축하였다. 또한, 가정 자동화에 적합한 데이터 구조를 정의하고 패킷의 구조에 따라 안드로이드 OS기반의 응용프로그램을 개발하여 가정 자동화를 위한 임베디드 시스템을 개발하였다.
지니는 자바 기줄의 특성을 가장 잘 살린 홈네트워크 미들웨어이다. 하지만 지니를 기반으로 홈네트워크 서비스를 제대로 지원하기 위해서, 지니 시스템은 어려운 일련의 작업과 복잡한 관리를 필요로 한다. 본 논문에서 개발한 서비스 고리 시스템은 자동화 모듈을 포함하고 있는 서비스 제공자 컴포넌트와 룩업 서비스 컴포넌트이다. 본 자동화 모듈은 지니 시스템에서 필요한 라이브러리, 실행하고 있는 컴퓨터의 환경정보, 지니 서비스를 위한 클래스 파일 시스템 구성 정보의 탐색과 설정을 자동화하였다. 본 시스템은 지니 홈네트워크 실행환경의 자동화, 서비스 관리 구조의 단순화 및 서비스 실행의 시각화를 통해 서비스 관리자나 서비스 제공자에세 효율적인 서비스 관리 환경을 제공한다 .
유비쿼터스 컴퓨팅이 발전하면서, 스마트 홈 환경에서 개인화 서비스의 중요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 음성인식을 이용한 상황정보 기반의 스마트 홈 개인화 서비스를 제안한다. 제안된 서비스에서는 OSGi 프레임워크 기반의 서비스 이동 관리자, 서비스 관리자, 음성인식 관리자, 위치 관리자로 구성된다. 스마트 홈 공간을 정의하고 정의된 공간에서 가장 많이 사용하는 유닛의 명령어 및 센서 정보, 사용자 정보를 상황정보로 구성하였다. 특히, 본 서비스는 음성인식의 훈련모델과 패턴매칭 분석을 통하여 RFID로 구별하기 어려운 동일한 공간의 사용자들을 구별하고 상황 및 개인 정보를 사용하여 스마트 홈 어플리케이션의 개인화 서비스를 지원한다. 실험 결과, 동일 공간에서 사용자 확인을 통한 OSGi 기반의 자동화되고 개인화 된 서비스가 가능함을 확인하였다.
현재 여러 종류의 홈 네트워크(home network) 기술들이 존재하고 있으며, 단일화된 홈 컴퓨팅(home computing) 환경을 위해서는 서로 다른 네트워크 프로토콜간의 연동이 필수적이다. 이를 위하여 여러 종류의 홈 네트워크 미들웨어(home network middleware)가 개발되었고 특히 OSGi (Open Service Gateway Initiative)는 다양한 미들웨어 환경 사이의 서비스 상호연동을 제공하기 위해 제안되었다. 그러나 OSGi의 실행환경인 프레임워크(framework)는 수동적으로 서비스 번들(service bundle), 사용자 및 장치 관리 등을 수행하는 취약점을 가지고 있다. 본 논문에서는 사용자들의 편의성을 위해 수동적으로 관리되는 부분들의 문제점을 개선하고자 한다. 이를 위하여 자동화 서비스와 효율적인 서비스 번들의 관리를 위한 SBM (Service Bundle Manager)의 구조를 제안하고, SBM을 구현하여 SBM의 실효성을 검증하였다.
최근 태양광, 에너지 저장 시스템 등의 발전으로 인해 가정에서 에너지 관리 시스템을 구축하고 에너지 생산을 스스로 하고자 하는 에너지 자립형 스마트 홈 시스템에 대한 연구가 활발해 지고 있다. 특히, 일본의 경우 후쿠시마 원전 사태 이후 전력망의 불안정성으로 인해 태양광을 통해 발전하고 이를 전력 에너지 저장 시스템에 저장하고 사용하는 가정용 시스템이 상용화되었다. 북미나 유럽에서도 태양광과 에너지 저장 시스템을 결합하여 신재생에너지 보급사업을 통해 보조금을 지급하면서 설치 가정을 확대하고 있다. 본 논문에서는 댁내 홈 네트워크를 통해 태양광과 에너지 저장 시스템을 연결하고 실시간 요금제에 기반을 둔 에너지 자립형 스마트 홈 시스템 개발에 대해 기술한다. 사용자의 개입을 최소화하면서 자동화된 운전으로 전력망으로부터의 에너지 사용을 최적화하여 에너지 자립형 홈을 구현하였다.
기존의 스마트홈은 제조사별로 가정에 별도의 플랫폼을 구축하여 단말기를 통하여 서비스를 제공하였다. 그러나 사물인터넷 기술이 발전하면서 다양한 사물인터넷 디바이스 및 서비스가 출시되고 있으며, 기존의 각 제조사별 폐쇄적인 플랫폼으로는 이를 제어하기에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 스마트홈 환경에서 사물인터넷 디바이스를 통합 제어하고, IFTTT를 통해 다양한 서비스가 연동되어 자동화 서비스를 제공하는 사물인터넷 컨트롤러를 제안한다. 제안하는 사물인터넷 컨트롤러는 WiFi를 통해 서버에 연결되며, 버튼 입력 이벤트를 통해 사물인터넷 디바이스 및 서비스를 제어할 수 있다. 또한 oneM2M 표준 방식의 오픈 플랫폼을 통해 DIY 제품을 등록하여 다양한 스마트홈 서비스를 직접 만들 수 있는 서비스 환경을 제공 할 수 있을 것으로 기대한다.
사물인터넷 기술이 발달하면서 다양한 사물인터넷 디바이스가 등장하고 있다. 이러한 사물인터넷 디바이스를 제조하는 제조사에서는 디바이스를 제어하는 서비스를 IFTTT에 등록하여 사용자가 서비스를 이용할 수 있도록 하고 있다. 하지만 대부분의 사물인터넷 디바이스를 스마트폰 애플리케이션으로 제어하고 있어 제조사가 다른 디바이스를 사용할 경우 여러 애플리케이션을 설치하여 사용하여야 한다. 이에 본 논문에서는 IFTTT 자동화 서비스 플랫폼과 연동하여 다양한 스마트홈 디바이스들을 제어할 수 있는 스마트홈 서비스 리모컨을 설계한다.
본 연구는 홈 네트워크 인터페이스 모델에서의 관측 데이터를 기반으로 기존의 시스템 중심의 분석이 아닌 사용자 행위 분석에 초점을 두고 있다. 다양한 사용자 행위 자료를 분석하여 사용자 행위 모델링을 하는 것은 어려운 작업이다. 우리는 가능한 제한된 사용자 행위를 추출하기위해 목적(Goal) 지향의 사용자 행위분석을 제안하며, 정확한 사용자 행위 및 패턴을 식별/추출하기위해, 분석 자동화 도구를 구현하였다. 이는 행위 패턴의 중복성 및 빈도수를 측정하여, 사용자의 중요한 행위를 식별하기 위함이다. 본 논문에서는 수작업의 오류를 방지하고 사용자의 중요한 행위 분석을 통해 시스템을 쉽게 모델링 및 개발을 하고자, 사용자 행위 분석 도구인 UBA(User Behavior Analyst)를 제안한다.
본 논문에서는 홈 오토메이션 시스템을 음성인식을 도입하여 설계하였다. 많은 계산량과 방대한 양의 데이터의 처리를 요구하는 음성인식을 DSP(Digital Signal Processor)를 통하여 구현해 보고자 본 연구를 수행하였다. 이를 위해 실시간 끝점검출기를 이용하여 추가의 입력장치가 필요하지 않도록 시스템을 구성하였다. 특징벡터로는 LPC로부터 유도한 10차의 cepstrum과 log 스케일 에너지를 이용하였고, 음소수에 따라 상태의 수를 다르게 구성한 DHMM(Discrete Hidden Marcov Model)을 인식기로 사용하였다. 인식단어는 가정 자동화를 위하여 많이 쓰일 수 있는 10개의 단어를 선택하여 화자 독립으로 인식을 수행하였다. 또한 단어가 인식이 되면 인식된 단어에 대해서 현재의 상태를 음성으로 알려주고 이에 대해 자동으로 실행하도록 시스템을 구성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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