사물인터넷 환경 실현을 위한 사용자 중심의 지능형 상황인지 시스템

국문 초록 (Abstract)

가까운 미래에는 컴퓨터나 스마트 폰 같은 단말을 이용해 사람과 사람 간의 연결뿐만 아니라 사람과 사물, 그리고 사람의 개입 없이도 사물과 사물 간에 소통을 지원 하는 사물인터넷 환경이 도래할 것이다. 사물인터넷(IoT)은 다양한 사물 및 센서들 간의 연결 기술을 통하여 다양한 서비스를 개발하고 사용자에게 서비스를 전달할 수 있는 플랫폼들이 구축되고 있다. 하지만 이러한 플랫폼에서는 제공되는 정보들은 사물 및 환경의 상태에 초점이 맞추어져 있고 사용자의 상황을 예측하고 사용자의 위치에서 현재 상황에 적합한 지능형 서비스들을 제공하지는 않는다. 진정한 IoT 환경 실현을 위해서는 환경의 변화를 기반으로 각각의 사물들을 제어하는 서비스뿐만 아니라, 사용자 중심의 끊김 없는 상황인지 서비스가 필요하다.
본 논문은 사용자의 실시간 상황을 분석하고 끊김 없는 서비스 제공하기 위해서 동적 매쉬형 네트워크 구성 기법을 제안하고, 구성된 네트워크상에서 사용자 중심의 상황인지 서비스 제공을 위한 사용자 행동 및 주변 환경의 추상화와 이를 통한 사용자 상황인지 메커니즘을 제안하였다. 상황인지 시스템의 성능 평가를 위해 주차장 시스템을 시뮬레이션 한 다음, Best Effort 방식과 상황인지 시스템 성능을 비교 하였다. Best Effort 방식을 이용한 사용자는 주차 수용률이 감소 함에 따라 상황인지 시스템을 사용하는 사용자 보다 평균적으로 차량 및 도보 이동거리가 증가함을 볼 수 있다. 상황인지 시스템은 Best Effort 방식보다 평균적으로 33%의 향상된 효과를 보였으며, 특히 주차 수용률이 0% 경우 최대 61%의 성능 효율을 보였다.
본 논문에서 제안하는 동적 네트워크 구성 및 상황인지 메커니즘을 다양한 분야에 접목시켜 시스템 중심이 아닌 서비스 사용자 및 제공자 중심으로 다양한 서비스를 끊김 없이 사용자에게 제공할 수 있을 것이라고 예상 한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The environment of Internet of Things (IoT), which supports not only the communication between human beings but also devices such as computers or smart phones without humans’ intervention, is expected to be realized in the near future. IoT facilitates more various services using the connection between different devices and sensors. However, existing context-aware systems only takes the status of things and environment into consideration. It does not support the intelligent service which cares about humans’ status such as their location. The user-centric context aware service is required to realize the seamless services in IoT environment without human intervention.
This thesis proposes a mechanism for constructing a dynamic mesh network for collecting and analyzing user’s status, and a mechanism of user-centric context-aware service provisioning in the network. The proposed mechanisms are applied to a parking system for performance evaluation; we compare the performance of our system with the best effort method. The proposed context-aware system shows 33% increase in average performance, and especially 61% when the rate of available parking space is 0%.

목차 (Table of Contents)

• 제 1 장 서 론 1
• 제 2 장 관련 연구 3
• 제 1 절 Xively 4
• 제 2 절 COMUS(Common Open seMantic USN Service platform) 5
• 제 3 절 Axeda 6
• 제 4 절 MOBIUS 7
• 제 5 절 사용자 중심의 상황인지 서비스 제공을 위한 고찰 9
• 제 3 장 사용자 중심의 지능형 상황인지 시스템의 구조 11
• 제 1 절 Service Manager 12
• 제 2 절 Context Manager 14
• 제 3 절 Topology Control Manager 15
• 제 4 절 Device Manager 17
• 제 5 절 Communication Manager 19
• 제 4 장 위치 기반 매쉬형 동적 네트워크 구성 기법 21
• 제 1 절 위치 기반 동적 네트워크 구성 요소 22
• 제 2 절 위치 기반 동적 네트워크 구성 기법 23
• 2.1 LodyNet 구성 조건 23
• 2.2 실내 위치 인식 알고리즘 24
• 2.3 신규 노드 삽일 알고리즘 26
• 제 5 장 사용자 중심의 상황인지 서비스 제공 메커니즘 31
• 제 1 절 사용자 행동 및 상황의 효율적 인식을 위한 추상화 모델 31
• 1.1 Low Context Model 31
• 1.2 High Context Model 33
• 제 2 절 상황인지 추론 모듈 설계 35
• 2.1 사용자 상황인지 및 서비스 전달 매커니즘 35
• 2.2 상황인지 추론 모듈 상세 설명 36
• 제 3 절 상황인지 서비스를 위한 서비스 등록, 추론 및 전달 과정 40
• 제 4 절 상황인지 서비스를 위한 추론 및 전달 41
• 제 5 절 사용자 중심의 상황인지 서비스 제공을 위한 관리 기법 45
• 5.1 서비스 정의 46
• 5.2 서비스 등록 과정 46
• 5.3 사용자의 서비스 목록 확인 과정 47
• 5.4 사용자의 서비스 가입 및 탈퇴 과정 48
• 제 6 장 성능평가 50
• 제 1 절 시뮬레이션 환경 50
• 1.1 시뮬레이션 시나리오 51
• 제 2 절 주차 수용률에 따른 성능 평가 53
• 제 7 장 결론 및 향후 연구과제 56
• 참 고 문 헌 58
• 국 문 초 록 60
• ABSTRACT 62