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- 저자 : 카 보레이 (검색결과 1 건)
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모바일 스마트 홈 가전을 위한 상황인지 홈 네트워크 미들웨어 설계
모바일 장치, 센서 네트워크, 그리고 상황인지 기술의 발달은 퍼베이시브 홈 네트워크를 현실로 만들고 있다. 본 논문에서는 모바일 스마트 홈 가전의 상황인지 홈네트워크의 미들웨어를 제안한다. 그리고, 사람, 장소, 환경 등과 같은 홈에서 오브젝트 정보를 얻기 위한 미들웨어를 설계 및 구현하며, 스마트 홈에서 동적인 환경의 적응성을 위해 컨텍스트를 분석한다. 또한, 적절한 컨텍스트를 기술하고 컨텍스트 정보 관리를 위한 미들웨어를 가능하게 하기 위한 컨텍스트 관계 모델을 만들었으며, XML형식으로 컨텍스트 규칙을 정의하였다. 또한, 컨텍스트에 대한 홈 서비스가 적합한지 의사 결정하는 컨텍스트 추론 알고리즘을 개발하였다. 또한, 본 미들웨어는 컨텍스트 기술과 서비스 적응, 그리고 정의된 컨텍스트의 재사용을 위한 컨텍스트 모델링과 동적인 서비스 적응을 위한 컨텍스트 정보 재구성 기법을 제공한다. 제안하는 상황 인지 계층을 통해 모바일 스마트 홈 가전을 위한 상황인지 홈 네트워크 미들웨어의 유연성과 적응성을 보여주기 위한 목적으로, 우리는 메모리에 동적 규칙 로딩 시간과 규칙의 수에 기반한 컨텍스트 추론 처리 시간을 계산하였다. 본 논문의 결론에 따르면, 규칙을 로딩하는 시간은 규칙의 크기에 의존하여 증가하고, 컨텍스트 추론 알고리즘은 컨텍스트 추론 결과는 150개 컨텍스트와 40개 규칙에서는 5000ms이하의 시간이 지연되었고, 150개 컨텍스트와 60개의 규칙에서는 7000ms이하의 시간이 지연되었다. The progress in mobile device, sensor network, and context-aware technologies are bringing pervasive home network into reality. In this thesis, we propose a design of context-aware home network middleware for mobile smart home appliances. We design and implement this middleware to retrieve information associated with objects at home such as human, location, environment, etc. and then analyze context for adaptability of dynamic environments in a smart home. We also create context relationship model to describe relevant context and allow the middleware to manage context information, and define context rule in XML form. We also develop algorithm for context reasoning to produce decision making which of home services should be adapted for context. Moreover, we propose context modeling for context description and service adaptation to reuse defined context and offer context information reconfiguration for dynamic service adaptation. In order to demonstrate flexibility and adaptability of the context-aware home network middleware for mobile smart home appliances through the proposed context-aware layer, we calculate processing time of loading static and dynamic rules into memory, processing time of reasoning context and adaptation performance based on determining amount of rules. According to our results, indicate an increase in the time of loading rules with the progressive increase of the rule size and reasoning context is effective and executes fast enough since the context reasoning results are delayed not more than 5000ms with 150 context data records with 40 rules and not more than 7000ms with the same amount of the context data records with 60 rules.
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