[논문]스마트 이동객체의 App 기반 능동형 재해경보서비스 시스템

한기태

doi:10.9708/jksci.2011.16.9.131

스마트 이동객체의 App 기반 능동형 재해경보서비스 시스템
Active Disaster Alerting Service System based on App of Smart Moving Object 원문보기

韓國컴퓨터情報學會論文誌 = Journal of the Korea Society of Computer and Information, v.16 no.9, 2011년, pp.131 - 143

한기태 (경원대학교 인터랙티브미디어학과)

초록
AI-Helper

기존의 위치기반경보서비스는서버에서 각이동객체의위치를확인하는 방법을 사용함으로 인해 서버의 부하문제가 대두 되었다. 본 논문에서는 스마트 이동객체에 앱(App)을 탑재하여 필요시에만 자신의 위치정보를 가지고 서버에 접근하는 방식의 ADAS(Active Disaster Alert Service)라는 새로운 알고리듬을 제안하고, 사용자 시각화를 고려한 실시간 재해경보서비스 시스템을 구현하였다. 제안하는 방법은 App의 구동시 GPS 모듈 혹은 이동통신망에 의해 획득한 이동객체의 현재 위치좌표와 ID를 서버로 전송하면, 서버에서는 이동객체의 현재 위치좌표와 재해정보데이터베이스(Disaster Information Database: DIDB)에 등록된 재해지역 좌표들을 비교하여 현재 위치로부터 가장 가까운 거리에 존재하는 n개의 NDI(Near Disaster Information)를 얻어 클라이언트로 전송한다. App에서는 이동객체의 현재 위치좌표와 서버에서 보내온 NDI의 재해좌표들을 실시간으로 비교하여 경보수준을 위험, 주의, 안정으로 분류한 서비스를 진행하고, 구동 중에 주기적으로 서버의 DIDB에 접근하여 최신의 NDI를 얻는다. 그러므로 제안한 방법은 이동객체의 모든 이력을 서버에서 관리하는 기존 경보서비스에 비하여 서버부하 문제를 획기적으로 줄일 수 있는 방법이 될 것이다.

Abstract ▼ AI-Helper

Previous alerting service based on LBS was caused severe overload problem of server by using the method to confirm the location of each moving object on server. In this paper, by loading an App on smart moving object, we proposed a novel algorithm named ADAS(Active Disaster Alert Service) for accessing to the server site with oneself location information as needed and implemented the disaster alerting service system with visualization for user. In the proposed method, running App access to the server periodically with the present location coordinate gained from GPS module or network module and the ID of moving object. Then, the server compare the present location coordinate of moving object and the coordinates of disasters registered in DIDB and transmit the n NDIs existed in near distance orderly from the coordinate of present moving object to the client. The App compares the coordinate of present location for moving object and the coordinates of NDI is transmitted from server by real time and executes the service with classifying levels of alert into three steps such as danger, carefulness and safety. And new NDIs are gained by accessing DIDB on Server periodically during running App. Therefore, this will be become a novel method for reducing fundamentally the server overload problem in comparison with previous alerting service that the career of moving object is managed on server.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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

문제 정의

본 논문에서는 최근 스마트 이동객체의 확산과 사용 환경을 고려하여 효과적인 실시간 재해경보서비스를 구현하기위하여 스마트 이동객체 상에 위치기반 경보서비스 App을 탑재하여 기존 위치기반 서비스 방법의 문제점들을 개선하고자 한다. 본 논문에서 제안한 방법은 App의 구동 시점에 서버의 DIDB에 접속하여 스마트 이동객체의 위치와 근접한 위치의 재해정보인 NDI를 얻고, 클라이언트에서는 스마트 이동객체의 이동에 따라 현재 이동객체의 위치좌표와 NDI를 비교하여 그 결과를 가지고 재해경보서비스를 수행한다.
여기서는 수동형(passive) 재해경보서비스(PDAS)의 문제점들을 살펴보고 제안한 능동형(active) 재해경보서비스 (ADAS)에 대한 타당성을 제시한다. 기존의 방식인 수동형 재해경보서비스(PDAS)는 서버에서 각 클라이언트에 대한 위치획득의 모든 책임을 다 갖고 있기 때문에 서버부하 문제가 심각한 문제로 대두되었다.

가설 설정

표 9를 살펴보면 서버에서 엄청난 계산 량이 요구되는 다양한 PDAS 모델들의 이동패턴에 대한 분석은 전혀 고려하지 않았고, 단지 서버에서 이동객체인 클라이언트에 대한 위치획득을 요청하는 시간간격과 재해경보서비스 주기를 동일한 1분으로 가정하여 위치획득수를 계산하였다.

제안 방법

ADAS 모델인 제안한 App 기반의 능동형 재해경보서비스 방법은 스마트 이동객체의 소지자가 App을 작동하였을때 클라이언트인 현재 자신의 위치를 GPS 모듈로부터 획득 하여 서버의 DIDB에 접근하며, DIDB로부터 현재 이동객체의 위치에서 가장 가까운 거리에 있는 n개의 재해정보인 NDI를 얻음과 동시에 이동객체 정보를 서버의 SDBMO에 등록 혹은 갱신한다.
안드로이드 기반 스마트폰에서 자신의 객체위치와 재해 지역간의 거리에 맞추어서 가장 적합한 화면을 표시하기 위하여 zoom level을 바꾸어가며 반복적으로 실험하여 얻은 거리에 따른 zoom level을 표 8에 나타내었다. NDI=1인 표준 재해경보서비스는 가장 가까운 재해지역과의 거리를 기준으로 zoom level을 적용하고, NDI=3인 경우에는 3개중에서 가장 먼 곳의 재해지역과의 거리를 가지고 zoom level을 적용하였다.
제안한 방법은 서버의 부하문제를 해결할 수 있는 것뿐만 아니라 App에 검색 및 시각화와 같은 다양한 기능을 구현할수 있어 사용자 중심의 필요를 만족시켜 줄 수 있게 된다. 다음은 제안한 방법인 ADAS 모델과 기존 방법인 PDAS 모델과의 비교를 서버측에서의 단순한 부하 량 계산을 가지고 다루고자 한다. 각 대상 객체마다 재해경보서비스를 위한 위치 획득 시간간격을 1분이라고 하고 전체 서비스 대상객체를 100만개라고 가정할 때, 서버 측에서 위치획득을 전담하는 PDAS 모델의 경우 하루 동안 서버에서의 위치획득수를 계산하면 다음과 같다.
또한 그림 3에서부터 그림 11까지 보는 것처럼 App 상에 다양한 검색 기능(전체 재해위치 검객, 현재위치에서 가장가까운 재해위치 검색)과 View의 시각화(현재 이동객체와 재해위치와의 거리에 따른 자동 Zoom In-Out)를 구현함으로써 사용자의 필요를 충족 할 수 있는 실시간 능동형 재해경보서비스 시스템의 프로토타입(prototype)을 개발하였다.
그리고 서버의 DIDB로부터 NDI를 읽어온 후 일정시간이 지나거나 일정거리를 이동하였을 경우에는 다시 서버에 접속하여 DIDB로부터 새로운 NDI를 갱신하는 과정을 수행한다. 또한 서버의 DIDB로부터 정보를 읽기 위하여 접속한 클라이언트의 이동객체 id와 위치좌표, 접속시간, 서비스상태에 관한 정보들을 서버의 SDBMO에 기록하여 재해경보서비스 시스템에 접속한 클라이언트 이동객체들에 대한 상황정보가 통합 관리되도록 시스템을 설계한다. 즉, 재해경보시스템에 접속한 클라이언트 이동객체에 대한 상황정보를 SDBMO에 수록함으로써 효율적인 재해경보 서비스제공 및 긴급구조와 같은 물리적인 지원을 위한 판단 자료로 이용할 수 있게 설계하고 있다.
또한 현재시각과 최근 재해정보획득시점(DIGT)으로 부터의 경과시간(PTIG)을 계산(⑩)하고, 스마트폰 App의 NDI 갱신 시점에서의 이동객체의 위치좌표(NUC)와 이동객체의 현재 위치좌표(PCMO)간의 거리(R_NUC_PCMO)를 계산(⑫)한다.
본 논문에서 구현한 재해경보 서비스 시스템에서는 n을 3으로 설정하였으며, 서버 DIDB로부터 검색된 3개의 NDI가 클라이언트인 이동개체를 향하여 XML형식으로 전송되며그 형식은 표 7과 같다.
본 논문에서는 최근 스마트 이동객체의 확산과 사용 환경을 고려하여 효과적인 실시간 재해경보서비스를 구현하기위하여 스마트 이동객체 상에 위치기반 경보서비스 App을 탑재하여 기존 위치기반 서비스 방법의 문제점들을 개선하고자 한다. 본 논문에서 제안한 방법은 App의 구동 시점에 서버의 DIDB에 접속하여 스마트 이동객체의 위치와 근접한 위치의 재해정보인 NDI를 얻고, 클라이언트에서는 스마트 이동객체의 이동에 따라 현재 이동객체의 위치좌표와 NDI를 비교하여 그 결과를 가지고 재해경보서비스를 수행한다.
본 실험에서는 기본적으로 재해발생위치로부터 위험반경을 5km, 주의반경을 10km로 설정하여 실험(그림 3~7)을 하였고, zoom-in의 한계 level을 도출하기 위한 실험에서는 위험반경과 주의반경을 각각 0.2km와 0.5km로 축소하여 실험 (그림 8~11)을 하였다. 실험결과에서 위험반경은 적색으로 주의반경은 녹색으로 나타내고 있다.
서비스 대상 객체가 100만개라 가정할 때, 경과시간에 따른 NDI 갱신주기를 30분과 60분으로 할 경우와 이동거리에 따른 NDI 갱신에 있어서 이동객체의 속도가 5km와 100km 일 때 이동거리 주기가 각각 5km 와 10km인 경우를 적용하여 ADAS 모델의 하루 동안 서버에서의 위치획득수를 ①에서 ⑥까지 조건에 따라 계산한 결과를 표 9에서 보이고, 단순히 PDAS와 ADAS 모델의 서버 측 위치획득 수만을 가지고두 모델에 대한 서버의 부하 량을 비교하였다.
여기서는 스마트 이동객체 상에 탑재된 App이 DIDB로부터 얻은 NDI를 이용하여 실시간 재해경보서비스를 수행할수 있는 능동형 재해경보서비스(ADAS) 알고리듬을 제안한다. 본 알고리듬에서 사용한 약어를 정리하면 표 5와 같다.
여기서는 제안한 방법을 가지고 구현한 재해경보서비스 시스템의 결과를 살펴본다. 이 시스템은 윈도우 7과 안드로이드 환경에서 구현되었으며, DBMS로는 mySQL과 개발 툴로는 안드로이드 SDK ver 2.2을 사용하였고, 스마트폰인 갤럭시 S와 구글 폰에 포팅하여 실험을 실시하였다.
이동객체의 현재위치좌표를 얻는 방법에는 GPS PROVIDER를 이용하는 방법과 NETWORK PROVIDER를 이용하는 방법이 있는데 제안한 방법에서는 둘 중에서 가용한 것을 시스템이 알아서 선택하는 방식을 이용하였다.
제안한 방법에서는 안드로이드 환경에서 이동객체가 서버에 접속을 시도하기 위하여 표 6과 같이 HttpPost 객체와 HttpClient 객체 및 ResponseHandler 객체를 사용하였다.
제안한 방법에서는 위치기반 재해경보서비스 App을 개발 하여 스마트 이동객체에 탑재함으로써 지속적인 실시간 위치확인 기능을 서버에 두지 않고 스마트 이동객체에서 능동적으로 객체의 이동상황에 따른 정확한 재해경보서비스를 실시간으로 서비스하는 방법을 제안하고 구현한다. 이 방법은 스마트 이동객체에 탑재된 App을 구동하여 이동객체가 능동적으로 자신의 위치를 획득하며, App의 구동시점과 일정시간의 경과나 일정거리의 이동시점에서만 서버로의 접근을 시도하고, 서버의 DIDB로부터 얻은 이동객체의 위치로부터 가장 가까운 거리에 있는 재해경보인 NDI를 App의 멤버 변수에 저장하여, 일정기간 혹은 일정거리 이동 동안 App이 독자적으로 스마트 이동객체의 이동에 따른 재해경보서비스를 수행한다.
제안한 방법은 이동객체의 위치획득 및 재해경보서비스를 클라이언트 측에서 독자적으로 수행하게 하고, 새로운 재해정보 NDI를 얻기 위해 사용자 설정의 threshold(일정시간과 일정거리)를 만족할 때만 서버로 접속을 시도하도록 하고 있다. 즉, App은 NDI의 정보와 GPS 혹은 네트워크 모듈로 부터 얻은 현재 이동객체의 위치정보 및 타이머를 활용하여 경보서비스를 진행하다가 설정된 threshold(객체의 이동거리, 서버접근의 주기)를 넘어설 때 서버에 접근하여 새로운 NDI 를 갱신한다.
제안한 방법의 시스템구성을 살펴보면 서버 측에 DIDB와 SDBMO를 두고, 관리자는 재해발생시점에 DIDB에 해당 재해정보를 삽입(입력)한 후 게시설정을 ON하며, 재해발생해 제시점에 정보게시설정을 OFF로 설정한다. 또한 SDBMO에는 재해경보서비스를 요청한 클라이언트 이동객체의 ID(전화번호 등), 위치좌표, 최근 서버접속시간 및 서비스 ON/OFF 상태를 기록한다.
하지만, 본 논문에서 제안하는 이동객체에 App을 탑재하는 방식인 ADAS 모델인 경우에는 동일하게 1분 간격으로 재해경보서비스를 진행하더라도 클라이언트의 App의 멤버 변수에 존재하는 NDI 정보를 가지고 서비스를 진행하고 서버로의 접근은 이동객체가 일정거리이상 이동하거나 서버로부터의 NDI 갱신 시간이 일정시간 이상 경과되었을 때에만 서버에 접근하도록 한다.

데이터처리

표 9에서 ADAS는 ①에서부터 ⑥의 조건에 따라 클라이언트가 서버에 접속하는 회수를 1일 위치 획득수로 계산하여 PDAS와 비교하였다.

성능/효과

3) 설정된 threshold(일정시간 혹은 일정거리)를 초과할 경우에 새로운 NDI를 갱신하는 NDI갱신 모듈을 포함하며, 또한 서버 측 시스템에는 클라이언트의 요청이 있을 때마다 DIDB로부터 이동객체의 위치에서 가장 가까운 거리에 있는 n개의 재해정보인 NDI를 검색하여 XML형식으로 결과를 클라이언트에 보내주는 재해정보검색 모듈과 이동객체의 상황을 서버에서 관리할 수 있는 DB인 SDBMO에 이동객체의 정보를 등록하거나 갱신하는 모듈 들을 둔다.
또한 서버로부터 얻은 n개의 재해정보 NDI를 스마트폰에서 구동되는 App의 멤버변수인 구조체 배열에 저장하고, 주기적(시간간격 혹은 이동거리간격)으로 현재 이동객체의 자신의 위치정보와 NDI를 비교하여 재해경보수준을 위험, 주의, 안정으로 구분하여 맵 상에 현재위치에서의 거리정보와 함께 능동적으로 경보서비스를 제공하며, App의 구동 중에주기적으로 서버의 DIDB에 접근하여 최신의 재해정보로 클라이언트의 NDI를 갱신함으로써 최신의 정보가 반영되도록 하고 있다.
제안한 방법은 서버의 부하문제를 해결할 수 있는 것뿐만 아니라 App에 검색 및 시각화와 같은 다양한 기능을 구현할수 있어 사용자 중심의 필요를 만족시켜 줄 수 있게 된다. 다음은 제안한 방법인 ADAS 모델과 기존 방법인 PDAS 모델과의 비교를 서버측에서의 단순한 부하 량 계산을 가지고 다루고자 한다.
표 9에서 보는 바와 같이 기존방법인 PDAS 모델은 경보 서비스를 실시할 때마다 서버에서 이동객체의 위치를 획득해야만 하는 서버부하 문제가 있었지만, 제안한 ADAS 방법은 일정주기 동안은 자체적으로 클라이언트에서 NDI정보를 이용하여 능동적으로 서비스를 수행하는 방식으로 서버에 접근하는 횟수를 현저히 줄임으로써 서버부하문제를 근본적 으로 해결할 수 있었다.
하지만 제안한 능동형 재해경보서비스(ADAS)는 클라이언트에 App을 탑재하고 GPS모듈을 통하여 이동객체의 위치를 실시간으로 얻을 수 있기 때문에 위치획득 문제를 개별화한 것이어서 서버의 부하를 줄 일 수 있었다.

후속연구

향후 연구방향은 이동객체의 속도와 이동거리를 계산하여 최적화된 서버의 접속시점을 찾는 것과, SDBMO의 정보를 이용한 다양한 서비스 모델을 개발하는 것이다.

참고문헌 (10)

JinWoo Song, Byung-Ik Ahn, Kwang-Jo Lee, JungSuk Han, and Sung-Bong Yang, "An Improved Location Polling Algorithm for Location-Based Alert Services," Journal of KIISE : Database, Vol 37, No. 1, pp. 22-32, Feb. 2010.
Kyoung-Wook Min, and Dae-Soo Cho, "Technique for Acq uisition of Moving Object Location in LBS,"Journal of KIPS : D, Vol 10-D, No. 6, pp. 885-896, Oct. 2003.
Ralf H. Guting, Mike H. Bohlen, Martin Erwig, Christian S. Jensen, Nikos A. Lorentzos, Markus Schneider, Michalis Vazirgiannis, "A Foundation for Representing and Querying Moving Objects," ACM Transactions on Database Systems, Vol. 25, No. 1, pp. 1-42, Mar. 2000.

상세보기
Wha Sook Jeon and Dong Geun Jeong, "Design of a Paging Scheme based on User Mobility Classes for Advanced Cellular Mobile Networks," Journal of KIISE : Information and Communication, Vol. 29, No. 3, pp. 216-223, Jun. 2002.
A. Bar-Noy, I. Kessler and M. Sidi, "Mobile users : To update or not to update?," Wireless Networks, Vol. 1, No. 2, pp.187-196, 1995.

상세보기
A. Abutaleb and V. O. K. Li, "Location update optimization in personal communication systems," Wireless Networks, Vol. 3, No. 3, pp. 205-216, 1997.
I. F. Akyildiz, S. M. Ho and Y. B. Lin, "Movement-based location update and selective paging for PCS networks," IEEE/ACMTrans. Networking, Vol. 4, No. 4, pp. 629-638, Aug., 1996.

상세보기
Byung-Ik Ahn, Sung-Bong Yang, Heui-Chae Jin, and Jin-Yul Lee, "Location Polling Algorithm for Alerting Service Based on Location," Springer Verlag Lecture Notes in Computer Science, Vol. 3833, pp. 104-114, 2005.
Changduk Suh and Gi-Tae Han, "A Direction Computation and Media Retrieval Method of Moving Object using Weighted Vector Sum," Journal of KIPS : D, Vol 15-D, No. 3, pp. 399-410, Jun. 2008.
Dong-Soo Ha, Sung-June Park, "Smart-Phone based User Movement State Identification Algorithm," Journal of KSCI, Vol. 16, No.3, pp. 167-174, Mar. 2011.

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].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증