[논문]개인용 센서 기기와 스마트폰의 동적 연동을 위한 센서 식별 기법

민홍

doi:10.3745/ktccs.2016.5.2.27

개인용 센서 기기와 스마트폰의 동적 연동을 위한 센서 식별 기법
A Sensor Identification Scheme for Dynamic Interworking Between Personal Sensor Devices and a Smartphone 원문보기

정보처리학회논문지. KIPS transactions on computer and communication systems 컴퓨터 및 통신 시스템, v.5 no.2, 2016년, pp.27 - 32

민홍 (호서대학교 컴퓨터정보공학부)

초록
AI-Helper

개인의 건강 및 상태 정보를 모니터링하기 위한 다양한 센서 기기들이 개발되고 있으며, 스마트폰 상에서 동작하는 응용과 연동을 통해 개인화된 정보를 시각화하여 보여주는 서비스들이 등장하고 있다. 이러한 응용들은 유사한 정보를 사용자에게 제공하면서도 표준화되지 않은 패킷 구조로 인해 센서 기기마다 별도의 응용을 설치해야 하는 문제가 있다. 본 논문에서는 비표준화된 개인용 센서 기기들이 스마트폰과 동적으로 연동될 수 있는 센서 기기 식별 기법을 제안한다. 제안 기법은 센서 기기에 대한 패킷 정보를 서버에 저장하기 때문에 사용하는 센서가 변동되더라도 스마트폰 상에서 동작하는 클라이언트의 변경 없이 응용을 동작할 수 있는 장점이 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

Several sensor devices have been developed for monitoring individual's health and status information and services which visualize customized information by associating applications running on smartphones with sensor devices also have been emerged. Though these applications provide similar information to a user, each sensor device has its own application caused by non-standardized packet formats. In this paper, we propose a sensor device identification for dynamic interworking between a smartphone and personal sensor devices. In the proposed scheme, we can use the same application which plays role of a client on the smartphone as changing sensor devices because server stores packet information of sensor devices.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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

문제 정의

기존 방식의 스마트폰과 센서와의 연동은 각 장치마다 표준화 되지 않은 패킷 형식과 통신 인터페이스 때문에 스마트폰 응용에서 동적으로 인식할 수 없는 문제가 있었다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 모든 응용에서 동일하게 센서를 접근하는 API를 제공하고 센서와의 연결을 모니터링하여 연결 시 서버에 바이트 스트림을 전달하여 식별하도록 하는 클라이언트/서버 기반 센서 식별 기법을 제안하였다. 제안 기법은 동적으로 센서를 인식할 수 있을 뿐만아니라 서버에서 센서 식별 시 다중 수준의 처리 과정을 통해 비교 대상의 크기를 효율적으로 줄여 센서 식별에 필요한 시간을 최소화 하였다.
본 논문에서는 표준화 되지 않은 센서 기기들과 안드로이드 기반 스마트폰의 연동을 위해서 클라이언트/서버 기반 센서 식별 시스템을 설계하고 이를 개발 보드 상에서 동작할 수 있도록 구현 하였다. 제안된 시스템은 센서 장치마다 스마트폰 상에서 연동하는 응용을 별도로 작성해야 하는 문제를 해결하기 위해서 센서 장치를 식별하고 표준화된 패킷으로 변환하기 위한 정보 제공 기능을 서버 상에 구현하였다.

제안 방법

마지막으로 인덱스와 우선순위 기반 사전 검색을 통해서 센서를 식별하지 못할 경우 패킷 단위 정렬 결과(X)와 센서 식별 사전에 저장된 패킷 샘플(Y)의 전체 문자열을 비교한다. 전체 문자열 비교는 Equation (1)과 같은 유클리디언 거리(Euclidean distance)를 측정하고 결과값이 최소인 패킷 샘플을 찾는다[10].
새로운 장치의 연결이 확인되거나 응용으로부터 바이트 스트림에 대한 분석 요청이 있을 경우 서버 연결 관리 모듈은 소켓 통신을 통해 서버와의 통신할 준비를 하고 연결이 성공하면 센서로부터 수집된 바이트 스트림을 서버로 전달하고 분석 결과를 기다린다. 서버 연결 관리 모듈은 스레드 (pthread) 기반으로 구현하여 동시에 여러 센서에 대한 요청이 이루어질 수 있도록 하였다.
각 바이트 스트림의 길이에 따라 1에서 k 바이트까지의 인덱스 테이블을 구성하여 시작 패턴 길이에 따라 다른 인덱스 테이블을 사용함으로써 검색 속도를 향상 시킨다[8]. 센서 식별 사전의 시작 패턴과 길이 정보를 바탕으로 사용할 k 바이트 인덱스 테이블을 결정하고 시작 패턴이 일치하는 항목의 인덱스를 참조하여 종료 패턴의 일치 여부를 확인한다. 시작과 종료 패턴이 일치할 경우 바이트 스트림 내에서 다음 비교 대상 선정은 인덱스 테이블의 다음 열에 저장된 인덱스를 참조한다[9].
또한 패킷의 구조가 다른 센서 기기가 추가 될 때마다 패킷 정보를 저장하는 데이터베이스를 갱신해야 하는 문제도 발생한다. 제안 기법에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 다수의 센서 패킷과 구조적 특징을 서버에 저장하고 클라이언트로부터 요청이 있을 경우 수집된 바이트 스트림을 전달받아 이를 비교해서 센서의 종류를 식별한다. 센서 식별이 완료되면 서버는 클라이언트에게 센서 종류, 메시지 길이, 통신 패킷에서 센싱된 데이터가 저장된 위치 등의 정보를 전송함으로써 스마트폰에서 동작하는 응용이 패킷에 대한 해석 없이 센싱 데이터를 추출할 수 있도록 해준다.
제안 기법의 성능 평가를 위해서 Table 1에서 보는 바와 같이 서버를 구축하고 개발 보드에 프로토타입을 구현하였다.
본 논문에서는 표준화 되지 않은 센서 기기들과 안드로이드 기반 스마트폰의 연동을 위해서 클라이언트/서버 기반 센서 식별 시스템을 설계하고 이를 개발 보드 상에서 동작할 수 있도록 구현 하였다. 제안된 시스템은 센서 장치마다 스마트폰 상에서 연동하는 응용을 별도로 작성해야 하는 문제를 해결하기 위해서 센서 장치를 식별하고 표준화된 패킷으로 변환하기 위한 정보 제공 기능을 서버 상에 구현하였다. 스마트폰 상에 존재하는 클라이언트는 Wi-Fi, 블루투스, USB 등과 같은 다양한 인터페이스들로부터 전달되는 패킷을 모니터링하고 이를 서버에 전달한다.
9는 온도, 먼지, CO₂,심박 센서를 각각 안드로이드 기기와 연결하였을 때 이를 감지하고 서버에서 센서를 식별하는데 필요한 수행시간을 그래프로 표현한 것이다. 클라이언트로부터 전송받은 바이트 스트림의 크기는 100 바이트로 센서 식별 사전의 최대 크기는 500행과 1000행으로 각각 설정하였으며 문자열 전체를 비교하는 기법(Full matching)과 제안한 다중 수준의 사전 검색 기법(Multi-level matching) 사이의 식별 시간을 비교하였다.

성능/효과

본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 모든 응용에서 동일하게 센서를 접근하는 API를 제공하고 센서와의 연결을 모니터링하여 연결 시 서버에 바이트 스트림을 전달하여 식별하도록 하는 클라이언트/서버 기반 센서 식별 기법을 제안하였다. 제안 기법은 동적으로 센서를 인식할 수 있을 뿐만아니라 서버에서 센서 식별 시 다중 수준의 처리 과정을 통해 비교 대상의 크기를 효율적으로 줄여 센서 식별에 필요한 시간을 최소화 하였다. 하지만 센서 식별 사전에 정보를 등록하는 과정이 서버 관리자에 의해 수동으로 이루어지는데 이 부분은 향후 연구를 통해 자동화 할 필요가 있다.

후속연구

센서 식별을 위한 서버의 핵심적인 기능은 센서 패킷의 특징 정보를 저장하는 식별 사전 관리와 클라이언트로부터 전달 받은 바이트 스트림과 식별 사전의 유사도를 비교하여 센서 장치를 인식해 내는 것이다. 각 센서에서 전달된 패킷마다의 특징 정보를 저장하는 사전의 생성과 관리는 관리자에 의해서 수동으로 이루어지며 이 부분에 대한 자동화하는 향후 연구를 진행할 예정이다.
제안 기법은 동적으로 센서를 인식할 수 있을 뿐만아니라 서버에서 센서 식별 시 다중 수준의 처리 과정을 통해 비교 대상의 크기를 효율적으로 줄여 센서 식별에 필요한 시간을 최소화 하였다. 하지만 센서 식별 사전에 정보를 등록하는 과정이 서버 관리자에 의해 수동으로 이루어지는데 이 부분은 향후 연구를 통해 자동화 할 필요가 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	기존 웨어러블 디바이스와 응용 지원을 위한 플랫폼 개발의 장단점은 무엇인가?	또한 사물 인터넷 환경하에서 센서 기기들이 비동기적으로 데이터를 제공하고 이를 활용하여 서비스를 제공하는 응용을 지원하기 위한 공통의 플랫폼도 제안 되었다[5]. 이러한 다양한 웨어러블 디바이스와 응용 지원을 위한 플랫폼 개발은 개인 건강 관리 응용의 확대와 센싱 데이터의 정확도를 높이는 장점이 있지만 각 제조사에 특화된 통신 인터페이스 및 프로토콜, 패킷 형식을 사용함으로써 상호 호환성이 보장되지 못하는 단점이 있다.
	센서 식별을 위한 서버의 주요 기능은 무엇인가?	센서 식별을 위한 서버의 핵심적인 기능은 센서 패킷의 특징 정보를 저장하는 식별 사전 관리와 클라이언트로부터 전달 받은 바이트 스트림과 식별 사전의 유사도를 비교하여 센서 장치를 인식해 내는 것이다. 각 센서에서 전달된 패킷마다의 특징 정보를 저장하는 사전의 생성과 관리는 관리자에 의해서 수동으로 이루어지며 이 부분에 대한 자동화하는 향후 연구를 진행할 예정이다.
	스마트폰이 개인 및 사회 조직의 활동을 모니터링 하는 기기의 역할을 수행한 사례는?	스마트폰은 통신기기로써의 역할과 함께 기기내의 다양한 종류의 센서들을 활용하여 개인 및 사회 조직의 활동을 모니터링 하는 기기로써의 역할도 수행할 수 있다[1]. 일례로 스마트폰에 탑재된 마이크와 가속도 센서의 패턴 정보를 저장하고 이를 통해 웹 페이지에 접속한 사용자를 식별할 수 있다[2]. 최근에는 스마트폰과 주변의 센서 및 사용자 몸에 부착할 수 있는 시계, 이어폰, 밴드와 같은 웨어러블 장비들과의 연동을 통해 사용자의 활동과 건강 상태 등을 관리 하는 유헬스 응용들도 많이 연구되고 있다[3]. 인구 구조가 고령화 되면서 지속적인 관리가 필요한 만성 질환들에 대한 관리의 필요성이 높아지면서 의료 시스템의 패러다임이 질병 치료에서 관리로 변화되고 있다.

참고문헌 (10)

B. Guo, et al., "Toward a Group-Aware Smartphone Sensing System," IEEE Pervasive Computing, Vol.13, No.4, pp.80-88, 2014.

상세보기
H. Bojinov, D. Boneh, and Y. Michalevsky, "Mobile Device Identification via Sensor Fingerprinting," Technical reports (Stanford University), pp.1-14, 2014.
P. Castillejo, et al., "Integration of wearable devices in a wireless sensor network for an E-health application," IEEE Wireless Communications, Vol.20, No.4, pp.38-49, 2013.

상세보기
N. Lee and J. Lee, "A Study on Mobile Personalized Healthcare Management System," The KIPS Transactions on Computer and Communication Systems, Vol.4, No.6, pp.197-204, 2015.

원문보기 상세보기
Y. Kang and W. Ko, "Asynchronous Sensing Data Aggregation and Processing Mechanism for Internet of Things Environment," The KIPS Transactions on Computer and Communication Systems, Vol.3, No.11, pp.403-408, 2014.

원문보기 상세보기
D. Lee, G. Bang, S. Han, and D. Choi, "A Design of U-Health System on Smart Phone Using ISO/IEEE 11073 PHD Standard," in Proceedings of the 2nd World Congress on Computing and Information Technology, pp.133-138. 2014.
V. Hulipalled, et al., "DRSM: Data Reduction and Similarity Matching for Time Series Data Streams," in Proceedings of International Conference on Advances in Communication, Network, and Computing, pp.114-121, 2013.
M. Najam, U. Younis, and R. Rasool, "Multi-byte Pattern Matching Using Stride-K DFA for High Speed Deep Packet Inspection," in Proceedings of IEEE 17th International Conference on Computational Science and Engineering, pp.547-553, 2014.
S. Fatehpuria, et al., "A very unique, fast and efficient approach for pattern matching (the Jumping Algorithm)," in Proceedings of International Conference on Advanced Communication Control and Computing Technologies, pp.1241-1245, 2014.
R. H. Vishwanath, et al., "Alternate Data Clustering for Fast Pattern Matching in Stream Time Series Data," Advances in Communication, Network, and Computing, Vol.108, No.1, pp.153-158, 2012.

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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