사물인터넷 패러다임의 등장으로 사물인터넷 디바이스로부터 수집되는 컨텍스트를 이용한 개인화 서비스에 대한 수요가 증가하는 추세이다. 하지만, 상황인지 서비스들이 정의한 데이터 교환 방식과 사물인터넷 디바이스가 지원하는 데이터 교환 방식 간에 불일치로 인해 동일한 데이터 교환 방식을 지원하는 사물인터넷 디바이스에서만 컨텍스트를 수집할 수 있다. 본 논문에서는 상황인지 서비스와 사물인터넷 디바이스 간의 데이터 교환 방식의 불일치를 동적으로 중재하기 위한 기법을 제안한다. 제안된 동적 중재 기법을 이용하여 상황인지 서비스는 사물인터넷 디바이스가 지원하는 데이터 교환 방식에 상관없이 컨텍스트의 수집이 가능하다.
Various personalized services are provided based on user context these days, and IoT(Internet of Things) devices provides effective ways to collect user context. For example, user's activity such as walking steps, calories, and sleeping hours can be collected using smart activity tracker. Smart scale can sense change of user's weight or body fat percentage. However, these services are independent to each other and not easy to make them collaborate. Many standard bodies are working on the documents for this issue, but due to diversity of IoT use case scenarios, it seems that multiple IoT technologies co-exist for the time being. This paper propose a framework to collaborate heterogeneous IoT services. The proposed framework provides methods to build application for heterogeneous IoT devices and user context management in more intuitive way using HTTP. To improve compatibility and usability, gathered user contexts are based on MPEG-UD. Implementation of framework and service with real-world devices are also presented.
IoT 환경에서 사용자에게 상황인지 서비스를 제공하기 위해서는 상황정보가 필요하다. 이를 위해 센서나 액츄에이터 같은 장치에서 수집된 데이터를 온톨로지를 통해 상황정보로 변환한다. 기존의 상황인지 서비스를 위한 온톨로지는 타겟 서비스를 기반으로 온톨로지를 설계하여 사용자의 요구사항, 서비스 조건, 환경 등이 변하거나 또는 전혀 다른 서비스를 원할 경우 온톨로지를 전반적으로 재설계해야 하는 불편함이 있다. 이러한 점을 극복하기 위해 본 논문에서는 사용자가 장소나 상황에 구애 받지 않고 자신이 원하는 장소에서 원하는 서비스를 정의할 수 있는 크로스 버티컬(Cross-vertical) 온톨로지 모델인 Generic Ontology Models(GOMs)를 제안한다. 또한 IoT 서비스의 데이터 흐름을 나타내는 IoT 서비스 개념 모델과 IoT 서비스를 제공하기 위한 IoT 서비스 환경을 제안하고 제안된 환경에서 GOMs를 이용하여 다양한 서비스 시나리오에 적용해봄으로써 IoT 환경에서 상황인지 서비스가 가능함을 보인다.
The collection and manipulation of Internet of Things (IoT) data is increasing at a fast pace and its importance is recognized in every sector of our society. For efficient utilization of IoT data, the vast and varied IoT data needs to be reliable and meaningful. In this paper, we propose an IoT framework to realize this need. The IoT framework is based on a four layer IoT architecture onto which context aware computing technology is applied. If the collected IoT data is unreliable it cannot be used for its intended purpose and the whole service using the data must be abandoned. In this paper, we include techniques to remove uncertainty in the early stage of IoT data capture and collection resulting in reliable data. Since the data coming out of the various IoT devices have different formats, it is important to convert them into a standard format before further processing, We propose the RDF format to be the standard format for all IoT data. In addition, it is not feasible to process all captured Iot data from the sensor devices. In order to decide which data to process and understand, we propose to use contexts and reasoning based on these contexts. For reasoning, we propose to use standard AI and statistical techniques. We also propose an experiment environment that can be used to develop an IoT application to realize the IoT framework.
In Internet of Things (IoT) environments, billions of interconnected devices and multimedia sensors generate a huge amount of multimedia traffic. Since the environment are in general deployed as a server-centric architecture wireless sensor networks could be bottlenecks between IoT gateways and IoT devices. The bottleneck causes high power consumption of the device and triggers very heavy network overload by transmission of sensing data. The deterioration could decrease the quality of multimedia streaming service due to delay, loss, and waste of device power. Thus, in this paper, we propose a context-based adaptive multimedia streaming scheme to support enhanced QoS and low power consumption in IoT environments. The goal of the scheme is to increase quality score per voltage of the streaming service, given an adaptation algorithm with context that are classified network and hardware such as throughput, RTT, and CPU usage. From the both context, the quality score per voltage is used in the comparison of a only network context-based adaptive multimedia streaming scheme, a fixed multimedia streaming and our scheme. As a result, we achieves a high improvement that means the quality score per voltage is increased up to about 4, especially in case of resolution change.
사용자 중심의 디자인 패러다임 변화와 사용자 경험 디자인의 부상으로 특정 공간에서의 제품과 서비스에 대한 사용자 경험의 중요성도 증대되었다. 또한 IoT서비스의 등장과 함께 미래 업무환경의 새로운 변화가 예상된다. 본 연구는 미래 업무공간의 컨텍스트를 고려하여 새로운 사용자 경험 디자인을 제안하는 것을 목적으로 한다. 우선 IoT의 개념과 본질에 대한 고찰을 통해 미래 업무환경에 영향을 줄 수 있는 다양한 요소들을 정의하고 각 요소들의 관계를 파악하였다. 다음으로 현재 업무환경에서의 사용자리서치를 통해 다양한 형태의 업무환경에서 사용자의 행태에 영향을 미치는 컨텍스트를 파악하고, 이를 통해 미래 업무환경에서의 새로운 사용자 경험의 가능성을 보여줄 수 있는 인사이트(insight)를 도출하였다. 그리고 위의 분석과 인사이트를 바탕으로 새로운 미래의 업무환경에 대한 다양한 컨텍스트모델을 구성하고, 그에 따른 UX모델링을 통해 구체적인 UX시나리오와 대안을 제시하였다. 본 연구는 UX디자인의 관점을 디바이스 중심에서 공간과 컨텍스트 중심으로 확장시킴으로써, UX디자인 연구의 다양성에 기여할 것이며 공간디자인 분야와 서비스디자인 분야와의 협력적 연구 및 IoT서비스 관련분야와의 학제적 연구에 기여할 것이다.
센서 네트워크와 IoT(Internet of Things)기술의 발달로, 개인의 상황정보를 수집하여 관련된 사용자들에게 맞춤화된 서비스의 제공이 가능해졌다. 현재, 상황정보 시스템은 사용자 특정 행동 특성을 분석하여 인지하고, 이벤트를 생성하는 수준에 있다. IoT 환경에서는 사람이 특정 목적을 갖고 행동하는 것이 아니라 의도하지 않아도 필요한 서비스를 사용자의 개입이 최소화되어 IoT 제품 스스로가 제공해주어야 한다. 본 논문에서는 IoT환경에서 사용자의 개입을 최소화하기 위해 비콘 기반에서 ECG를 이용해 상황정보를 이용한 자동출결 인지시스템을 구현했다. 특정 상황정보가 필요한 환경에서, 기존의 인증기법과 본 논문에서 제시한 ECG 센서를 이용한 인증 기법의 사용자 개입성을 비교 분석하였다. 분석 결과, 본 논문에서 구현한 시스템이 사용자의 개입을 최소화한다는 것을 확인했다.
새로운 유형의 임베디드 컴퓨팅 디바이스와 무선 랜의 발달으로 인하여 컴퓨팅의 영역이 직장, 가정부터 일반 생활까지 넓어지고 있다. 이런 트렌드는 사물 인터넷(Internet of Things, IoT) 환경의 발달을 가져오고 있다. 사물 인터넷 환경에서는 비싸지 않고 서로 연결되는 컴퓨팅 디바이스가 사용자의 다양한 작업을 자율적으로 지원한다. 이런 스마트 서비스를 개발하기 위해서는 컨텍스트 인지 컴퓨팅이 핵심 기술이다. 그러나 이런 서비스를 스마트하게 하기 위해서는 다양한 어려움이 있다. 대표적인 어려움으로는 다양한 컴퓨팅 환경, IoT 장비의 자원 제약사항, 다량의 IoT 장비로부터 생산되는 데이터, 컨텍스트 해석에 있어서의 다른 요구 사항 등이 있다. 이로 인하여 IoT 장비를 활용하여 스마트 서비스를 제공하는데에 어려움이 있다. 이런 상황을 해결하기 위하여 본 논문에서는 재사용 가능한 프레임워크를 제안한다.
상황인지 서비스 제공을 위해서는 센서를 이용하여 사용자의 상황, 정황, 상태 정보를 추적하여야 한다. 하지만 센서에서 수집된 데이터는 시스템, 문법, 구조, 의미적인 측면에서 이질성을 가지고 있어 다양한 서비스에 재사용이 어렵다. 이를 위해 센서 데이터는 이와 같은 이질성을 제거하고 상황인지 서비스 제공에 용이한 컨텍스트 정보 형태로 처리 되어야 한다. 또한 기존의 상황인지형 서비스 정의 환경은 상황을 정의하기 위해 필요한 센서의 종류나 상황정보의 기준, 서비스 정의를 위한 프로그래밍 능력 등을 필요로 하여 일반적인 사용자의 이용이 어려운 실정이다. 따라서 본 논문에서는 IoT 패러다임을 통해 습득된 데이터를 이용하여 상황을 인지하고 사용자가 원하는 서비스를 제공하는 상황인지 IoT 서비스의 제공을 위한 온톨로지 기반 사용자 친화적 서비스 환경을 제안한다. 제안하는 환경은 센서 데이터를 컨텍스트 정보로 처리하는 온톨로지 기반 시멘틱 센서 데이터 처리 메커니즘과 사용자 친화적 서비스 정의 환경으로 구성된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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