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다중상황 처리를 위한 RFID/USN 미들웨어 설계
Design of RFID/USN Middleware for Poly-Context Process 원문보기

한국전자통신학회 논문지 = The Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, v.4 no.2, 2009년, pp.101 - 107  

김경옥 (순천대학교) ,  반경진 (순천대학교) ,  류남훈 (순천대학교) ,  장문석 (순천대학교) ,  김응곤 (순천대학교)

초록
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현대사회는 산업화로 인해 다양한 재해를 접하게 되고, 그 피해를 최소화하기 위해 많은 연구가 이루어지고 있다. 재난의 예방을 위해서는 위험 상황에 대한 정확한 판단과, 그 상황 발생에 즉각적인 대처가 가능한 시스템의 개발이 필요하다. 현재 유비쿼터스 환경하의 상황정보시스템에 대한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 그러나 다중 상황에 대한 모니터링 및 처리가 가능한 시스템에 대한 연구가 미흡하며, 이로 인해 다중상황에 대한 신속한 대처가 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 다중상황의 처리를 위해 각종 센서로부터 데이터를 취득하여 시간 마킹 처리 후 데이터베이스에 저장하고, 사용자의 요구에 따라 추상화된 Context를 사용자에게 제공할 수 있는 다중상황 처리를 위한 RFID/USN 미들웨어를 시스템을 설계한다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Modern society encounters various accidents due to industrialization and numbers of studies are going on to minimize damage from accidents. For prevention of accidents, it is necessary to design a system that helps making accurate judgment in emergency cases and is able to instantly manage each cont...

주제어

#USN   #RFID   #Context Cognition   #Ubiquitous   #Poly-Context  

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

제안 방법

  • 센싱 데이터들의 수집을 위한 시스템은 그림 1과 같은 구성을 갖는다. 각종 센서들이 장착된 USN Node들은 관심이 있는 위치에 장착이 되고, Zigbee 무선통신을 이용해서 서버 단에 있는 USN Sink Node로의 데이터 송수신을 수행한다.
  • 역시 이러한 특성들은 특정 응용에 적용하기에는 지나치게 세분화되는 경향이 있었다. 그러므로 상황인식 응용의 분류를 통하여 특징이 되는 경향을 추출하고, 이를 일반화된 상황인식 응용으로 정의하는 접근 방법을 이용하였다[5][6]. 제안한 분류는 이전의 분류로부터 구한 아이디어와 기존 상황인식 응용을 만족하도록 일반화하는 것을 의미한다.
  • 그림 3에 나타난 바와 같이 각종 Client들과의 Interface를 담당하는 단말의 서버 즉, Application Proxy Server(APS)와 Message Dispatcher Server (MDS)는 특정 Client들에만 적합한 통신 구조를 벗어나 범용적이고 융통성 있는 통신 Protocol을 이용해서 외부 접근성을 향상시키고, APS의 경우 IOCP 기반의 TCP/IP Protocol을 이용한 Socket Listener를 통해 범용적 접근성 향상과 Socket 통신의 성능 향상을 동시에 하고, MDS의 경우 비동기적 Serial 통신을 통해 성능의 향상을 얻을 수 있으며, APS와 동일하게 RFID 응용 노드 단말장치와의 통신을 위해 IOCP 기반의 TCP/IP Protocol을 적용하였다.
  • 시스템이 예측할 수 있는 수준의 상황적 데이터를 발생시킬 수 있도록 아래와 같은 센서들을 단말 Node에 장착하여 다양한 상황들을 연출할 수 있도록 시스템을 설계한다.
  • 위에서 언급된 바와 같이 Triggering되는 Component들은 COM+ 기술을 적용하여 설계 되었고, 서버 간 통신은 DCOM(Distributed COM)을 이용하여 설계하였다. 그림 3과 같이 RFID Node가 인식된 Tag 정보를 해당 Socket을 통해서 송신하게 되면 MDS의 IOCP 기반으로 구현된 Socket Listener는 전달된 XMP-RPC 형식의 Message에 지정된 Component를 자동적으로 Triggering 시킨다.
  • 위험 상황에 대한 정확한 인지와 상황 발생에 대한 즉각적인 대처를 위해 다중 상황 RFID/USN 미들웨어를 설계한다. 센싱 데이터들의 수집을 위한 시스템은 그림 1과 같은 구성을 갖는다.
  • 유비쿼터스 환경에서 USN 센서 노드로부터 수집되는 각종 센싱 데이터를 실시간 모니터링 하여, 위험 지수의 실시간 판정, 시간에 따른 다중 상황 모니터링이 가능하도록 상황을 효과적으로 인지 할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 현재 상황과 특정 시점의 과거 상황을 사용자가 참조하고자 하는 구성요소들을 선택해서 당시의 상황을 재구성한다는 장점을 가진다.
  • 그러나 현재 다수의 상황이 동시에 발생되는 다중 상황에 대한 모니터링 및 처리가 가능한 시스템에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있으며 다중 상황에 대한 신속하고 정확한 정보 제공이 어려워진다는 문제점이 발생된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 실시간 콘텍스트 정보뿐만 아니라 History 콘텍스트 정보를 다루며, 상황별로 원하는 시간 및 장소의 데이터에 대해 재현 및 표시가 가능하도록 타임마킹을 하여 추후 상황을 신속히 추론하고, 상황에 따라 View를 구성하여 다양한 상황정보들 중에서도 필요한 정보만을 빠르고 정확하게 수집하여 모니터링 할 수 있는 시스템을 설계한다.

이론/모형

  • 서버 시스템은 3-Tier 구조의 Client-Server Architecture를 기반으로 설계되었다. 따라서 Client 관점에서 원하는 서비스를 실행하기 위해서 해당 컴포넌트를 원격에서 실행시키는 Component based Design을 적용하여 설계하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
재해는 어떻게 구분할 수 있나? 현대사회는 산업화로 인하여 다양한 재해를 많이 접하게 된다. 재해는 크게 태풍, 홍수, 지진과 같은 천재지변에 의해 발생되는 자연 재해와 화재, 붕괴, 가스 누출과 같은 인적 재해로 구분할 수 있다. 이 중에서 인적 재해의 경우 첨단 기술과 해당 작업자 및 사용자의 교육을 통한 예방 활동으로 그 피해를 최소화 할 수 있다[1].
상황정보는 무엇을 통해 수집되나? 상황인식 서비스는 이러한 상황정보의 수집 및 교환을 통해 인식하고, 해석 및 추론과 같은 처리 과정을 거쳐 사용자에게 상황에 적절한 서비스를 제공한다. 상황정보는 사용자 인터페이스 또는 센서, 센서 네트워크 등을 통해 수집된다. 사용자는 키패드나 터치스크린 등과 같은 사용자 인터페이스를 이용하여 자신의 기본적인 개인 정보나 개인 일정 등과 같은 정적인 상황정보를 입력할 수도 있다.
상황인식 응용이 원할 수 있는 특징을 3가지로 분류해보면 무엇이 있는가? ① 사용자에게 정보와 서비스 제공(Presentation) ② 사용자를 위한 서비스의 자동 실행(Execution) ③ 검색을 위한 상황 정보의 표시(Tagging) 이러한 정의에 대한 이해를 통하여 상황인식 응용이 지원해야 할 행동과 특징이 무엇이고, 이러한 행동을 수행하기 위하여 요구되는 상황이 무엇인지를 개발자가 용이하게 결정할 수 있게 된다. 응용 개발자는 설계에서 실제 구현으로 연결되는 과정에서 2가지 접근 방법을 이용할 수 있다.
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참고문헌 (9)

  1. 이재은, "재난관리론", 대영문화사, 2006. 

  2. Bill Schilit, Norman Adams and Roy Want, "Context-aware Computing Applications," In Proceedings of IEEE Workshop on Mobile Computing Systems and Applications, pp.85-90, 1994. 

  3. Guanling Chan and David Kotz, "A Survey of Context-aware Mobile Computing Research", Technical Report TR2000-381, Dept. of Computer Science, Dartmouth College, pp.1-16, 2000. 

  4. Salem Hadim and Nader Mohamed, "Middleware Challenges and Approaches for Wireless Sensor Networks", IEEE Distributed Systems Online, Vol. 7, No. 3, pp.1-23, 2006. 

  5. Anind K. Dey, Daniel Salber, Gregory D. Abowd and Masayasu Futakawa, "The Conference Assistant: Combining Context-Awareness with Wearable Computing", The Third International Symposium, pp.21-28, 1999. 

  6. Bill Schilit, Norman Adams and Roy Want, "Context- Aware Computing Applications", Mobile Computing Systems and Applications, pp.85-90, 1994. 

  7. Gregory D. Abowd, Anind K. Dey and Peter J. Brown, "Towards a Better Understanding of Context and Context-Awareness", Vol. 1707, pp. 304-307, 1999. 

  8. Anind K. Dey, Daniel Salber, and Gregory D. Abowd, "An Architecture to Support Context- Aware Applications", Georgia Institute of Technology, pp.1-10, 1999. 

  9. U.Shardanand and P.Maes, "Social Information Filtering: Algorithms for Automating Word of Mouth", SIGCHI conference on Human factors in computing systems, pp.210-217, May 1995. 

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