[논문]Personal Kiosk : 유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 위한 모바일 서비스 모델

박정규; 서승호; 김양남; 이긍해

[국내논문] Personal Kiosk : 유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 위한 모바일 서비스 모델
Personal Kiosk : A Mobile Service Model for Ubiquitous Computing Environment 원문보기

정보과학회논문지. Journal of KISS : Computing practices. 컴퓨팅의 실제, v.12 no.3, 2006년, pp.170 - 182

박정규 (한국항공대학교 컴퓨터공학과) , 서승호 (유엔젤(주)) , 김양남 (멕슨CIC(주)) , 이긍해 (한국항공대학교 컴퓨터공학과)

초록
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컴퓨팅 서비스가 언제 어디서나 이용 가능한 유비쿼터스 컴퓨팅에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 구축하기 위해 해결해야하는 문제 중 하나는 다양한 특성의 서비스들을 어떻게 효과적으로 제공하고 이를 관리하느냐는 점이다. 기존에 제안된 유비쿼터스 서비스 제공 시스템은 특정 종류의 서비스만을 지원하는데 중점을 두고 있다. 또한 상황과 서비스의 관계 표현 방법이 복잡해 다양한 사용자가 생활하는 복잡한 공간에서 서비스를 제공하는데 어려움이 있다. 본 논문은 이런 문제에 대한 해결 방안으로 Personal Kiosk (PK) 모델을 제안한다. PK는 모바일 단말기를 통해 사용자가 언제 어디서나 유용한 서비스를 사용할 수 있게 해주는 것을 목표로 하는 유비쿼터스 서비스 모델이다. 현재 단계의 PK는 로컬지역을 대상으로 연구되고 있다. 본 논문은 로컬지역에 PK 모델을 구현하기 위해 필요한 실내에서의 정밀한 위치인식기법과 효과적인 서비스 발견기법을 설명하며 이를 바탕으로 사용자의 위치, 권한, 시간정보를 이용해 개인화된 서비스를 제공하는 방법을 설명한다. PK 모델은 서비스를 이용하기 위해 소모되는 사용자의 노력과 시간을 크게 감소시켜 보다 편리한 모바일 서비스 환경을 구축할 수 있게 한다.

Abstract ▼ AI-Helper

Last few years have seen a rapid increase in research on ubiquitous computing. Ubiquitous computing is often touted as a technology that will make computing available to the user anywhere and anytime. One important problem to be addressed in building such a ubiquitous computing environment is how to manage services and deliver them to the user in an effective manner. This paper presents our model called Personal Kiosk(PK) as a way of solving the problem. PK is a model of ubiquitous service provisioning that enables the user to use desired services anytime and anywhere. The design and implementation of the current PK in the 'Local Area' setting with related technical issues are also presented. A location-sensing technique for indoor users and a personalized service provisioning based on user location and privileges are discussed in detail.

Keyword

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

본 논문에서는 이 문제를 해결하는 방안으로 Personal Kiosk(PK) 모델을 제안한다. PK는 무선통신 기능이 탑재된 모바일 단말기를 통해 사용자가 언제 어디서나 유용한 서비스를 편리하게 이용할 수 있게 하는 것을 목표로 한다.
본 논문에서는 많은 수의 하위공간으로 구성되고 다양한 사용자들이 여러 조직을 구성하는 복잡한 로컬 지역 (local area)에 존재하는 유비쿼터스 서비스를 효과적으로 지원하고 이를 편리하게 이용할 수 있도록 모바일 사 용자에게 전달하는 방법에 대하여 중점적으로 설명한다.
mfrastructwe와 Ser房ces의 분리 는 서비스를 개발하는 역할과 이를 제공하고 관리하는 역할을 나눔으로써 보다 효과적으로 서비스를 개발하고 유지보수 할 수 있게 한다. 본 논문에서는 PK의 세부 분 중 가장 핵심적인 부분인 丿沈«泌厂ucZwe에 대해서 중점적으로 설명한다.
두 번째 방법은 서비스 발견 메커니즘을 각 로컬 지역에 구현해야 한다는 단점이 있지만 중앙집중식 방식에 비해 빠르고 정확하게 PK Midd如皿0게 접속할 수 있게 한다. 본 논문에서는 사용자가 속해 있는 로컬 지역에서 사용자의 간섭 없이 자동으로 PK Middleware를 발견하기 위해 무선 LAN 엑세스포인트(Access Point: AP)를 이용하는 방법을 제안한다.
PK에서 다루고 있는 주요 상황정보 중에서 일반적으로 가장 많이 이용되지만 인식하기 어려운 것이 사용자의 위치정보이다. 본 논문에서는 비교적 쉬운 방법으로 인식할 수 있는 권한과 시간정보 보다는 위치정보를 정밀하게 인식할 수 있는 방법에 대해서 다룬다.
는 것이다. 이와 같은 특징이 있는 서비스를 효과적으로 사용자에게 제공하기 위해 본 논문에서는 시간을 기반으로 서비스를 선택하는 방법을 제안한다. 시간 기반 서비스 선택은 간단한 방법으로 구현이 가능하다.
그림 9 는 구현된 IrDA 송신기와 PK AP를 보여준다. 상용화된 AP는 제조업체에서 임의로 수정할 수 없도록 제작되기 때문에 본 논문에서는 PK AP를 구현하기 위해 무선 LAN 카드가 장착된 랩탑의 무선통신공유기능을 이용해 AP역할을 수행하게하고 여기에 PK AP> 구현하였다. 무선 LAN카드가 장착된 랩탑의 무선통신공유기능은 해당 랩탑을 무선 AP와 같은 역할을 하게 한다.
유비쿼터스 서비스공간은 그 크기에 따라 크게 wide area, local area, small area로 분류할 수 있고 각 서비스 공간을 유비쿼터스 컴퓨팅 공간으로 구축하기 위해서는 조금씩 다른 기술들을 적용하여야 한다. 본 논문에서는 로컬 지역을 대상으로 우리가 지향하는 유비쿼터스 서비스 환경인 PK를 구축하기 위해 해결해야하는 문제점을 다음과 같이 정의하고 이에 대한 해결책을 제시하였다. 첫째, 로컬 지역을 유비쿼터스 환경으로 구축하기 위해서는 우선 사용자의 상황정보를 정확하게 인식하여야 한다.
로컬 지역은 실내외 공간이 복합적으로 구성될 수도 있기 때문에 실내의 사용자가 실외로 이동하였을 때, 혹은 그 반대의 경우에도 서비스를 계속 제공할 수 있어야 한다. PK 연구는 향후 실외 위치인식 기술인 GPS와 실내 위치 인식 기술을 연동해 실내에서 서비스를 이용하던 사용자가 실외로 이동하여 위치정보의 인식 방법이 달라져도 사용자가 계속적으로 서비스를 이용할 수 있도록 하는 방법에 대해 연구할 것이다. 또한 wide area의 유비쿼터스 제공 방법을 연구하여 wide area와 local area에서 유비쿼터스 서비스를 유연하게 이용할 수 있는 통합 환경 구축을 목표로 PK를 확장시켜 나갈 것이다.
PK 연구는 향후 실외 위치인식 기술인 GPS와 실내 위치 인식 기술을 연동해 실내에서 서비스를 이용하던 사용자가 실외로 이동하여 위치정보의 인식 방법이 달라져도 사용자가 계속적으로 서비스를 이용할 수 있도록 하는 방법에 대해 연구할 것이다. 또한 wide area의 유비쿼터스 제공 방법을 연구하여 wide area와 local area에서 유비쿼터스 서비스를 유연하게 이용할 수 있는 통합 환경 구축을 목표로 PK를 확장시켜 나갈 것이다. 현재 PK 모델이 가지고 있는 한계는 장치에서 제공하는 서비스를 지원하지 못한다는 점이다.

가설 설정

하지만 휴대폰의 경우 제조사의 동의 없이 프로그램하기 어렵고 PDA의 경우는 IrDA, GPS, 무선LAN 등과 같은 기능을 지원하는 장치를 추가할 수 있는 디바이스 포트가 부족해 PK프로토타입을 구현하기에 어려움이 있다. 이런 이유로 PK프로타입에서는 타블렛 PC를 사용자의 휴대장치로 가정하였다.

제안 방법

하지만 캠퍼스와 같이 다양한 사용자가 이용하고 많은 수의 하위 공간으로 구성된 복잡한 지역에서는 이와 같은 기술을 그대로 적용하는데 무리가 있다. 그렇기 때문에 우리는 유비쿼터스 서비스 지역을 그 크기에 따라 wide, local, small area로 분류하였다. Wide area는 국가/시 단위의 넓은 지역을 의미하고 local area는 학교, 회사, 관광지 등과 같이 국가/시 단위의 넓은 시각으로 볼 때 논리적으로 하나로 인식되는 단위의 공간을 의미하며 small area는 사무실, 집과 같이 제한된 몇몇 사람만 이용하는 비교적 작은 공간을 의미한다.
셋째, AROUND가 제안한 서비스 발견 방식은 많은 비용이 소모된다. AROUND는 사용자가 위치에 따라 적절한 AROUND 서버를 쉽게 발견하도록 하기 위해 위치정보에 대응하는 서버의 주소를 돌려주는 중앙집중적인 서버를 두는 방식을 제안했다. 이 방식은 기존 DNS의 동작 방식과 유사하기 때문에 시스템을 유지 관리하는데 많은 비용과 네트워크 리소스가 소모된다.
첫 번째로 클라이언트는 AP에 접속해 네트워크 주소를 할당받아 인터넷에 접속한다. 두 번째로 사용자가 로컬 지역의 서비스를 검색 및 이용하고자 할 때 클라이언트의 PK 클라이언트 프로그램을 실행한다. PK 클라이언트 프로그램은 현재 연결된 AP에게 로컬 PK Middleimle의 네트워크 주소를 요청하는 메시지를 보낸다.
상황정보는 서비스를 사용자에게 능동적으로 제공하기 위해 사용되는 물리적, 논리적 정보로 정의하기에 따라 많은 것들이 포함될 수 있다. 본 논문에서는 서비스를 효과적으로 제공하는데 필요한 주요 상황 정보로 위치, 권한 시간을 선정하였다. 이와 같이 3가지 상황정보를 선택한 이유는 유비쿼터스 환경에서의 서비스는 올 바른 장소에서 올바른 사용자에게 올바른 시간에 제공되어야하기 때문이다.
계층적으로 분류된 공간과 서비스의 관계를 정의함으로써 사용자의 위치에 따른 유용 서비스를 결정할 수 있다. 우리는 기존에 제시된 방법보다 더욱 효과적으로 유용 서비스를 결정하기 위해 유비쿼터스 서비스를 공간과 관련하여 크게 세 가지 종류로 분류하였다.
이뿐만 아니라 새로운 사용자나 서비스를 추가하는 것도 쉬운 문제가 아니다. 이런 이유로 우리는 역할 개념을 이용해 사용자에게 가용한 서비스 목록을 추출하는 방법을 사용하였다. 사용자의 역할을 기반으로 리소스의 접근 권한을 표현하는 방법은 역할기반 접근제어 (Role-Based Access Control: RBAC)[16]에서 볼 수 있다.
PK 클라이언트 프로그램은 위치와 사용자 식별 정보를 토대로 FK MiddZesare에게 서비스 요청 메시지를 보낸다. PK Middleware는 요청자의 상황을 본 논문에서 제안한 방식을 통해 인식하고 분석하여 유용한 서비스를 선택하여 이를 사용자 장치로 전송한다. 전송된 서비스 목록은 그림 10과 같이 웹 브라우저를 통해 사용자에게 출력된다.
구현된 PK 서비스 환경을 실험하기 위한 시범 서비스를 표 2와 같이 캠퍼스에서 유용한 서비스 리스트를 만들고 이 중 일부는 실제로 구현하였으며 나머지 일부 는 가상으로 구현하여 캠퍼스 PK 프로토타입으로 구축 하였다.
PK의 장점은 사용자가 자신이 위치한 로컬 지역의 서비스에 즉시 접근하여 이를 쉽게 이용할 수 있다는 것이다. 이런 점을 정량적으로 조사하기는 힘들기 때문에 우리는 문제를 단순화시켜 로컬 지역에 존재하는 서비스가 각 공간에서 얼마나 감소하였는지를 실험했다. 표 4는 표 2의 24개 서비스 중 PK 서비스 산정 방식을 적용하였을 때 각 공간별로 감소하는 서비스 숫자를 보여준다.
둘째, 사용자가 원하는 서비스를 제공하는 서버에 접속하기 위해 소모하는 노력과 시간을 줄여야 한다. PK 에서는 사용자의 개입 없이 서비스 제공 서버를 발견하기 위해 무선 LAN 엑세스 포인트의 기능을 확장하는 방법을 제안하였다. 마지막으로 인식된 사용자의 환경정보를 효과적으로 이용해 사용자에게 적합한 서비스를 개인화된 방식으로 제공해주는 방법이 필요하다.

대상 데이터

PK프로토타입을 실험하기 위한 로컬 지역으로 많은 사용자들이 여러 공간을 복잡하게 이용하는 캠퍼스를 선정하였다. 우리는 캠퍼스를 그림 12와 같이 총 18개의 하위공간이 존재하는 로컬 지 역으로 구성하였고 RBAC 모델은 총 10개의 역할로 구성하였다.
PK프로토타입을 실험하기 위한 로컬 지역으로 많은 사용자들이 여러 공간을 복잡하게 이용하는 캠퍼스를 선정하였다. 우리는 캠퍼스를 그림 12와 같이 총 18개의 하위공간이 존재하는 로컬 지 역으로 구성하였고 RBAC 모델은 총 10개의 역할로 구성하였다.
IrDA송신기에서 송출되는 적외선은 원통형을 띄기 때문에 천장으로부터 모바일 장치까지의 거리에 따라 인식영역이 달라진다. IrDA 위치 인식의 정확도를 실험하기 위해서 그림 1과 같이 천장의 높이를 가장 일반적인 높이인 260Cm로 가정하였고 IrDA 송신기는 통신각도 약 60도, 통신거리 약 300Cm 인 제품을 사용하였다. 사용자가 모바일 장치를 사용하는 높이를 일반적인 남성의 평균 어깨 높이인 150Cm로 가정한다면 송신기 하나가 인식하는 범위는 그림 13과 같이 직경 약llOCm의 원과 같은 형태로 나타났다.

이론/모형

이뿐만 아니라 중앙집중 식방식은 중앙집중식 서버를 설치하고 관리하는데 많은 비용이 소모된다. 우리는 PK Middleware 자동발견을 위해 두 번째 방식을 이용하였다. 두 번째 방법은 서비스 발견 메커니즘을 각 로컬 지역에 구현해야 한다는 단점이 있지만 중앙집중식 방식에 비해 빠르고 정확하게 PK Midd如皿0게 접속할 수 있게 한다.
이렇듯 실내에서의 위치정보 인식은 다른 상 황정보에 비해 정확하게 결정하기 어렵기 때문에 이를 정확하게 인식할 수 있는 위치인식방법이 필요하다. PK 에서는 보다 정확한 위치 인식을 위하여 IrDA를 이용하였다. IrDA는 1~2 미터의 짧은 통신거리와 30。에 불과한 좁은 통신각을 가지고 있다.
계층적 공간 모델에서는 건물 B, C 중 건물 A와 가까운 것이 어떤 것인지 알 수 없다. 물리적 근접성을 정확히 측정하기 위해 우리는 GPS에서 사용하는 절대좌표를 이용하였다. 최초 로컬지역을 계층적으 로 모델링 할 때 PK 관리자는 모든 하위공간을 대표하는 절대좌표를 측정해 이를 해당 하위공간에 명세한다.
PK에서는 각 서비스들의 상태를 주기적으로 확인하고 특정 서비스가 서비스 불능 상태일 때 이를 PK 시스템 관리자에게 경고 메시지를 전달하고 해당 서비스를 임시로 Service Registry에서 삭제해 사용자가 이 서비스를 이용하려고 하는 것을 방지한다. PK프 로토타입에서는 유비쿼터스 서비스를 효과적으로 관리하기 위해 ICMP(Intemet Control Message Protocol) 를 이용하였다. Life-Cycle Manager는 ICMP를 이용하여 등록된 서비스의 정상 작동 유무를 확인하고 이상이 감지되었을 때는 이를 Admin Tool을 통하여 관리자에게 알린다.

성능/효과

AROUND는 이와 같은 서비스를 세밀하게 지원하지 못한다는 단점이 있다. 셋째, AROUND가 제안한 서비스 발견 방식은 많은 비용이 소모된다. AROUND는 사용자가 위치에 따라 적절한 AROUND 서버를 쉽게 발견하도록 하기 위해 위치정보에 대응하는 서버의 주소를 돌려주는 중앙집중적인 서버를 두는 방식을 제안했다.
UbiCOSM의 방식은 크게 두 가지 문제점을 가지고 있다. 첫째는 많은 공간이 복잡하게 존재하는 local area에서는 비효율적이라는 점이다. 예를 들어 캠퍼스는 일반적으로 수개 혹은 수십 개의 건물로 구성되어 있고 각 건물은 다시 수십 개 이상의 방으로 구성되어 있다.
AROUND와 UbiCOSM에 비해 PK는 다음과 같은 장점이 있다. 첫째, 사용자의 권한에 따라 편리하게 서비스에 대한 접근제어를 할 수 있고 둘째, 공간과 서비스의 관계에 따라 보다 효과적으로 서비스를 제공할 뿐 아니라 셋째, .유비쿼터스 서비스를 제공하는 로컬서버 를 보다 효과적으로 발견할 수 있게 한다.
IrDA 위치 인식의 정확도를 실험하기 위해서 그림 1과 같이 천장의 높이를 가장 일반적인 높이인 260Cm로 가정하였고 IrDA 송신기는 통신각도 약 60도, 통신거리 약 300Cm 인 제품을 사용하였다. 사용자가 모바일 장치를 사용하는 높이를 일반적인 남성의 평균 어깨 높이인 150Cm로 가정한다면 송신기 하나가 인식하는 범위는 그림 13과 같이 직경 약llOCm의 원과 같은 형태로 나타났다.
여기서 사용자의 권한은 방문자 권한으로 실험하였다. 표 4에서 볼 수 있는 것처럼 천체 24개의 서비스 중 방문자는 각 공간마다 약 12~13개만을 실제로 이용할 수 있는 서비스로 선정했고 이는 모든 서비스를 제공하는 방식보다 45.2%가 감소되었다. 표 4에서는 나타나 있지 않지만 제공되는 서비스는 사용자의 현재 위치를 기준으로 물리적으로 근접한 순서로 제공되기 때문에 사용자는 보다 편리하게 로컬 영역의 서비스를 파악할 수 있다.
본 논문에서는 로컬 지역을 대상으로 우리가 지향하는 유비쿼터스 서비스 환경인 PK를 구축하기 위해 해결해야하는 문제점을 다음과 같이 정의하고 이에 대한 해결책을 제시하였다. 첫째, 로컬 지역을 유비쿼터스 환경으로 구축하기 위해서는 우선 사용자의 상황정보를 정확하게 인식하여야 한다. 상황정보 중에서도 특히 실내에서의 사용자 위치 정보는 정확하게 인식하기 힘든 상황정보이다.
PK에서는 실내에서의 위치 인식 문제를 해결하기 위해 IrDA를 이용한 정밀한 위치인식방법을 제안하였다. 둘째, 사용자가 원하는 서비스를 제공하는 서버에 접속하기 위해 소모하는 노력과 시간을 줄여야 한다. PK 에서는 사용자의 개입 없이 서비스 제공 서버를 발견하기 위해 무선 LAN 엑세스 포인트의 기능을 확장하는 방법을 제안하였다.

후속연구

UbiCOSM이 제안한 방법은 이처럼 복잡한 공간에서 각 방마다 제공될 수 있는 서비스 리스트를 일일이 명세하고 이를 통합적으로 관리하는데 많은 노력과 비용이 소모된다. 둘째로 UbiCOSMe AROUND와 마찬가지로 서비스를 공간에 완전히 종속된 경우만을 대상으로 하고 있어 다양한 형태의 서비스를 지원하지 않는다는 한계점을 가지고 있다.
무선통신을 원하는 클라이언트 장치에게 사설 IP를 할당하고 통신을 중계해주는 역할에 사용자가 요청한 PK 서버의 주소를 반환해주는 작은 서버 기능을 추가하면 무선 AP는 무선통신 기능을 제공하는 것과 더불어 서비스 발견 (Service Discovery) 기능을 수행할 수 있다. 이런 방법은 무선 AP 제조업체에서 현재 급성장하고 있는 위치기반서비스를 지원하기 위해 제품의 기능을 확장할 수 있는 방법으로 활용될 수 있을 것이다.
현재 PK 모델이 가지고 있는 한계는 장치에서 제공하는 서비스를 지원하지 못한다는 점이다. 향후 우리는 OSGi, Jini, Upnp등과 같은 장치의 기능을 제공하는 미들웨어와 PK 모델을 연계하여 보다 다양한 서비스를 제공하는데 관심을 가질 것이다.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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