[논문]사용자 생활패턴 학습을 통한 홈오토메이션 시스템

배홍민; 서신일; 김병서

doi:10.17661/jkiiect.2015.8.2.079

사용자 생활패턴 학습을 통한 홈오토메이션 시스템
Home Automation System through Learning User Life Pattern 원문보기

한국정보전자통신기술학회논문지 = Journal of Korea institute of information, electronics, and communication technology, v.8 no.2, 2015년, pp.79 - 85

배홍민 (홍익대학교 전자전산공학과) , 서신일 (홍익대학교 PSM대학원 정보시스템 전공) , 김병서

초록
AI-Helper

홈오토메이션 기술은 가정 안의 각종 기기를 서로 유기적으로 결합하여 가정생활의 편리성 향상과 안전을 확보하여 인간의 생활수준을 향상시키고자하는 기술을 의미한다. 그러나 대부분의 이러한 시스템들은 사용자의 입력에 의하여 설정된 작업만을 자동으로 수행하는 데에 그치고 있다. 본 논문에서는 센서 네트워크를 이용하여 사용자의 행동을 추론할 수 있는 데이터를 수집하고 그 데이터를 활용함으로써 사용자의 상황을 인지 및 추론하여 사용자가 원하는 자동화 서비스를 제공하는 알고리듬 및 시스템을 구현하였으며 시스템의 동작성능을 실현을 통하여 검증하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Home automation technology combines various devices in home organically with each other to ensure the convenience and improved safety of the home life refers to a technique for improving the human living. Because of the technology needed to make this house before you can act as awareness of your thoughts. In this paper, we implement the system model, such as data collection using a sensor network, and take advantage of the idea that the data itself to the home, and an introduction to the method.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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

문제 정의

본 논문에서는 사용자의 생활 패턴을 데이터를 수집하고 일정한 데이터의 양을 기반으로 추론하여 현재의 생활에 맞는 서비스를 제공하고 현재의 데이터를 포함하여 학습함으로써 앞으로의 행위에 대한 서비스를 제공하기 위한 시스템과 알고리듬을 제안하였다. 비록 본 시스템은 기상시의 한 시간 동안 침실에서의 생활 패턴에 대하여 실현 테스트를 하여 성능을 검증하였으나 욕실의 습도 데이터를 통한 샤워기기의 동작 등의 더 많은 부분에 대한 서비스가 가능할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 특정 시간대의 사용자의 행동 데이터를 기반으로 이를 학습하여 서비스를 제공하는 시스템을 구현하였으며 이 시스템은 사용자의 지난 행도에 대한 수집 데이터를 통하여 좀 더 정확히 현재의 상황을 인지하기 위한, 그래서 추론 상황에 맞추어 홈기기를 제어하기 위한 알고리듬을 포함 한다.

제안 방법

구동 추론 방법이기 때문에 데이터의 개수 N개 x α의 확률을 곱하여 오늘의 데이터를 제외한 데이터들의 값이 1인지 0인지를 판단하여 1이게 되면 불이 켜지는 행동을 하게 되고 0이게 되면 불이 꺼지는 행동을 하도록 설정을 했다.
기존의 시스템들은 사용자의 조작을 주기적으로 받아 동작을 이어가지만 본 연구에서는 초기 설정 이후의 동작과 분석 그리고 실행을 자동화시켜주는 시스템이기에 이에 맞추어 사용자 인터페이스를 구현하였다. 사용자 인터페이스 및 제안된 알고리듬은 이 거실에 위치한 중앙서버 (즉 PC)에 구현되었다.
7일, 15일 미만 , 15일 이상의 데이터를 분류한 것은 데이터를 사용하는 방법에 있어서 방법이 달라지기 때문에 분류 하였다. 또한, 본 시스템은 일반적으로 정형화된 생활 패턴을 갖는 회사원들의 주중 생활 패턴을 제어하는 부분에 초점을 두었기에 주말에 대해서는 자동화 서비스가 자동으로 작동하지 않도록 하였다.[9]
본 논문에서 구현하고자 하는 시스템은 각각의 센서들로 부터 일정기간 수집된 데이터를 기반으로 정해진 시간에 사용자에게 제공할 서비스를 추론하여 제공하며 센서의 지속적인 감지를 통하여 추론의 성공과 실패를 판단하고 실패시 제공된 서비스를 취소하고, 이를 차후 추론에 반영하도록 설계 되었다.
좀 더 구체적인 상황 시나리오는 사용자의 기상 시점부터 1시간 동안의 활동에 따른 거실, 침실, 욕실의 전등들을 사용자의 생활 패턴의 추론에 따라 점멸하도록 하는 것으로 설정하였다. 본 논문에서 구현한 상황인지 시스템은 거실에 배치된 검출 데이타 수집 및 처리부, 즉 중안 서버와 침실과 욕실에 각각 한 개씩의 Zigbee통신이 가능한 센서를 포함하며 각 센서들로부터 수집된 데이터는 Zigbee 통신 모듈을 통하여 거실에 위치한 데이터 처리부인 중앙 서버로 수집되고 이렇게 수집된 데이터는 다음 절에서 설명되어진 판단 알고리듬을 통하여 2개 지역의 전등을 사용자의 관여 없이 제어하게 된다. 거실이 센서모듈은 이 중앙서버와 유선으로 연결되어 있다.
테스트 베드는 침실 3개와 거실, 욕실 각 1개씩으로 구성된 가정을 기반으로 베이스 센서 하나(거실)와 침실, 욕실 센서를 사용하여 작동을 하는 것으로 테스트 베드를 구성하였다. 좀 더 구체적인 상황 시나리오는 사용자의 기상 시점부터 1시간 동안의 활동에 따른 거실, 침실, 욕실의 전등들을 사용자의 생활 패턴의 추론에 따라 점멸하도록 하는 것으로 설정하였다. 본 논문에서 구현한 상황인지 시스템은 거실에 배치된 검출 데이타 수집 및 처리부, 즉 중안 서버와 침실과 욕실에 각각 한 개씩의 Zigbee통신이 가능한 센서를 포함하며 각 센서들로부터 수집된 데이터는 Zigbee 통신 모듈을 통하여 거실에 위치한 데이터 처리부인 중앙 서버로 수집되고 이렇게 수집된 데이터는 다음 절에서 설명되어진 판단 알고리듬을 통하여 2개 지역의 전등을 사용자의 관여 없이 제어하게 된다.
주중에 규칙적으로 생활하는 사용자를 모델로 하여 취침방에서 6시부터 10분 간격으로 매일 6개의 조도 데이터를 일정 기간 즉 ‘N’일 동안 수집한 후 이에 기반을 두어 제안한 알고리듬을 동작시켜 N일 이후에는 기존의 사용자 패턴 데이터를 즉 검출 데이터와 현재의 데이터를 합하여 학습하고 이를 통하여 자동으로 6시 이후에 조명을 제어한다.
본 시스템의 성능평가를 위하여 그림 2에서 보이는 데로 테스트 베드를 구성하였다. 테스트 베드는 침실 3개와 거실, 욕실 각 1개씩으로 구성된 가정을 기반으로 베이스 센서 하나(거실)와 침실, 욕실 센서를 사용하여 작동을 하는 것으로 테스트 베드를 구성하였다. 좀 더 구체적인 상황 시나리오는 사용자의 기상 시점부터 1시간 동안의 활동에 따른 거실, 침실, 욕실의 전등들을 사용자의 생활 패턴의 추론에 따라 점멸하도록 하는 것으로 설정하였다.
주중에 규칙적으로 생활하는 사용자를 모델로 하여 취침방에서 6시부터 10분 간격으로 매일 6개의 조도 데이터를 일정 기간 즉 ‘N’일 동안 수집한 후 이에 기반을 두어 제안한 알고리듬을 동작시켜 N일 이후에는 기존의 사용자 패턴 데이터를 즉 검출 데이터와 현재의 데이터를 합하여 학습하고 이를 통하여 자동으로 6시 이후에 조명을 제어한다. 필요한 N개의 데이터를 미리 임의로 만들어 N일 이후 10일간의 작동을 관찰하며, N개의 데이터에는 비정상적인 행위 (Abnormal Behavior)를 수행하는 날들을 무작위로 선정하여 N일 중 20%~50%까지 발생하도록 하고 제안 시스템을 관찰한다. 즉 비정산적인 행위는 예를 들어 일반적으로 6시에 기상하여 불을 키는 것을 정상적 행위로 볼 때 이와 달리 6시에 불을 키지 않는, 즉 기상하지 않는 행위로 정의할 수 있다.

대상 데이터

그림 3에서 본 테스트 베드에 사용된 센서 모듈과 서버 PC, 그리고 안방과 욕실에 설치된 센서들을 보이고 있다. 본 테스트 베드에서 사용되어진 센서모듈은 한백전자의 ZigbeX 모트 (Mote)를 사용하였다.[7] 모트의 주요 구성 요소 들은 Zigbee 통신 모듈, 온도, 조도, 습도 센서들, Atmega-128 마이크로콘트롤러(MCU), 전등 제어 모듈 등으로 구성되어 있다.
처음 시작은 사용자가 알람을 맞춤으로 프로그램은 알람을 맞춘 시간부터 센서 값을 수집하기 시작한다(Data Input). 수집과 동시에 사용자의 편의를 도와줄 수 있도록 이미 저장되어 있는 데이터를 검색을 하고 7일 미만, 15일 미만, 15일 이상의 데이터를 찾는다. 이러한 기준 날의 개수를 N으로 설정한다.

후속연구

가정·사무실 등의 무선 네트워킹 분야에서 10∼20m 내외의 근거리 통신과 유비쿼터스 컴퓨팅을 위한 기술로서 저가, 저 전력 무선 Ad-hoc 네트워크 기반이고 소형이기에 현재 주목을 받고 있는 차세대 네트워크인 Internet-of-Things (IoT)의 구현을 위해 앞으로 많이 활용되어질 것으로 예상되어진다.
본 논문에서는 사용자의 생활 패턴을 데이터를 수집하고 일정한 데이터의 양을 기반으로 추론하여 현재의 생활에 맞는 서비스를 제공하고 현재의 데이터를 포함하여 학습함으로써 앞으로의 행위에 대한 서비스를 제공하기 위한 시스템과 알고리듬을 제안하였다. 비록 본 시스템은 기상시의 한 시간 동안 침실에서의 생활 패턴에 대하여 실현 테스트를 하여 성능을 검증하였으나 욕실의 습도 데이터를 통한 샤워기기의 동작 등의 더 많은 부분에 대한 서비스가 가능할 것으로 판단된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	홈오토메이션 기술이란 무엇인가?	홈오토메이션 기술은 가정 안의 각종 기기를 서로 유기적으로 결합하여 가정생활의 편리성 향상과 안전을 확보하여 인간의 생활수준을 향상시키고자하는 기술을 의미한다. 그러나 대부분의 이러한 시스템들은 사용자의 입력에 의하여 설정된 작업만을 자동으로 수행하는 데에 그치고 있다.
	유헬스 시스템의 문제점은 무엇인가?	거주자의 생체 정보를 수집하고 응급 상황을 자동으로 판단하기 위한 센서네트워크 기술로서 LEID(Lighting Embedded Information Device) 라는 센서 네트워크 장치는 생활공간에 필요 불가결한 조명 기기에 센서 네트워크 기술을 접목 시킨 장치로서 이것을 기반으로 유헬스 시스템이 제안되었다[4]. 그러나 센서 데이터를 수집하여 전혀 가공하지 않고 병원으로 단순 전송할뿐 서비스 제공을 위한 판단을 수행하지 않기에 시스템으로 서비스를 받기까지 시간이 많이 걸릴 수 있는 문제점이 있다. Network-Attached Storage (NAS) 시스템은 홈 서버, 웹 서버, 사진 서버 등으로 쓰이는 네트워크 스토리지 제품으로 단순 저장용도가 아닌 가정에서 모든 가전을 연결하는 네트워크의 중심에 있는 저장 장치이다.
	홈 네트워크 서비스는 어떤 방향으로 발전되고 있는가?	그림 1에서 보이는 바와 같이, 홈 네트워크 서비스를 제공하는 홈게이트웨이는 외부의 인터넷으로 유/무선 접속 되어 있고, 가정(세대)의 안전과 유통 및 인프라 시설에 관계되는 정보들을 수집하기 위하여 각종 주차관제, 무인택배, CCTV, 무인경비, 원격 검침 등의 기기들과 접속되어 있기 때문에 가정의 공간에 설치되어 있는 기기들과 새로운 출현 기기들의 이력을 등록 관리 한다. 홈 네트워크 서비스는 외부의 이동통신이나 무선통신, 유/무선 방송은 물론, u-자동차, u-로봇과 같은 u-기기들에 연동되어 인터넷 포털 서비스나 전자상거래/TV상거래/전화상거래가 이루어지도록 하는 등 차세대 디지털 정보가전 기기들의 기능 및 성능과 결합하는 역할도 수행하는 방향으로 발전되고 있다. 그러나 기존의 홈오토메이션 시스템에 대한 상용 제품들에서 의미하는 자동화란 사용자가 미리 원하는 서비스에 대하여 직접 인터페이스를 통하여 입력하거나 그때마다의 감지기감지를 통하여 이에 상응하는 자동화 서비스를 받을 수 있는 형태를 취하고 있다.

참고문헌 (9)

Y.-J. Cho, "Network-Based Home Automation for intelligent Apartment," Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering, pp. 139-148, 2002
C. Chao, and P. Dawadi, "CASASviz: Web-based visualization of behavior patterns in smart environments", Proc. in IEEE International Conference on, Pervasive Computing and Communications Workshops, pp.21-25, 2011
S. Lee, Y. Cho, D. Shin, and D. Shin, "Implementation of Home-Automation System Test Bed based on Context-Awareness Technology.", The Journal of Korean Institute of Information Scientists and Engineers, Vol. 37, No. 1B, pp. 173-178, 2010.
S.-Y. Ahn, T.Y. Lee, D.-W. Kim, H.-R. Oh, Y.-R. Seong, and J.-S Park, "An Implementation of a u-Health Service Space Based on Sensor Network", The Journal Of Korean Institute Of Communication And Information Sciences (J-KICS) Vol. 35, No. 2B, pp. 225-231, 2010.
M. Baugher and V. Lortz, "Home-Network Threats and Access Controls," Lexture Notes inComputer Science, Vol. 6740, pp. 217-230, 2011.
Y.T. Park, P. Sthapit, and J.-Y. Pyun, "Smart digital door lock for the home automation," Proc. in TENCON' 2009, pp. 1-6, Jan. 2009.
Hanback Electronics Co., "Specification for ZigbeX Mote," http://hanback.co.kr/products/view/20, 2014
Hanback Electronic Co., "Ubiquitous Sensor Network Systems with ZigbeX", Hanback Electronic Co. 2011
H.-Y. Hwang and H.-J. Kim, "Characteristics and Usability of Diagram for Contemporary Residential Design", The Journal of Korean Society of Design Science, Vol. 20, No. 4, pp. 253-262, 2007

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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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