[논문]IoT 환경에서 헬스케어 서비스 제공을 위한 이기종 센서데이터 수집 모델

박유상; 최종선; 최재영

doi:10.3745/ktsde.2017.6.2.77

IoT 환경에서 헬스케어 서비스 제공을 위한 이기종 센서데이터 수집 모델
Heterogeneous Sensor Data Acquisition Model for Providing Healthcare Services in IoT Environments 원문보기

정보처리학회논문지. KIPS transactions on software and data engineering. 소프트웨어 및 데이터 공학, v.6 no.2, 2017년, pp.77 - 84

박유상 (숭실대학교 컴퓨터학부) , 최종선 (숭실대학교 컴퓨터학부) , 최재영 (숭실대학교 컴퓨터학부)

초록
AI-Helper

IoT 환경에서 상황인지 기반 헬스케어 서비스를 제공하기 위해서는 사용자의 건강정보와 주변 환경정보가 필요하다. 환경정보를 구성하기 위해서는 센서데이터를 수집해야 하며, 효과적으로 센서데이터를 수집하기 위해서는 이기종 센서기기의 접근 및 다양한 센서데이터 타입을 일관적으로 처리하기 위한 모델이 필요하다. 센서데이터 수집은 환경정보를 구성하기 위해 선행되어야 하는 과정이며, 이를 통합 처리하기 위한 수집 모델은 아직까지 제안되지 않고 있다. 본 논문에서는 센서데이터의 일관된 수집 및 처리를 위한 이기종 센서데이터 수집 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 센서기기 수준에 접근하기 위한 접근정보가 담긴 수집 스키마를 가지며, 제안하는 모델을 통해 이기종 기기의 센서데이터를 일관되게 수집하여 환경정보를 제공할 수 있다. 실험에서는 이기종 센서기기에 접근하기 위한 접근정보와 수집데이터를 명시한 입력 자료를 바탕으로 센서기기에 접근하여 데이터를 수집하는 과정을 보인다.

Abstract ▼ AI-Helper

In order to provide healthcare services based on context-awareness techniques in IoT environments, a system requires to collect user profile and environmental information. To collect environmental information, accessing sensor device and gathering sensor data should be proceeded. Although this process is necessary to build environmental information, there is no proper sensor data acquisition model. In this paper, we propose sensor data acquisition model that contains schema to connect each device and to collect various kinds of data from sensor device at one point. In experiment, we demonstrate sensor data acquisition procedures with a description following suggested scheme.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 논문에서는 IoT 환경에서 헬스케어 서비스를 제공하기 위한 센서데이터 수집 모델을 제안하였다. 제안하는 수집 모델의 특징은 마크업 스킴 기반의 XML 입력문서를 바탕으로 기기 접근정보와 센서데이터 수집 및 변환 과정을 수행하며, 이기종 기기에 접근하기 위한 접근방법을 스키마로 작성하여 처리할 수 있다.
본 논문에서는 센서데이터를 수집하기 위한 스키마를 제안하고, 제안하는 스키마를 처리하기 위한 엔진의 동작과정을 기술한다.
본 논문에서는 컨텍스트 처리과정에서 데이터 수집 단계에 필요한 이기종 기기의 센서데이터 수집 모델을 제안한다. 제안하는 수집 모델을 통해 이기종 기기에 접근하기 위한 접근명세를 제안하는 스키마의 형식으로 기술하고, 다양한 데이터 타입의 센서데이터를 일관되게 수집할 수 있다.
제안하는 센서데이터 수집 모델의 목표는 다양한 센서기기 정보를 명세하고, 센서데이터를 수집하여 키워드 단위의 환경정보를 지원하는 것이다.
컨텍스트 표현 모델은 IoT 환경 기반 서비스 도메인에서 사용자가 필요로 하는 서비스를 제공해주는 과정에 필요한 기술로써, 컨텍스트를 서비스 제공 목적에 적합하게 획득하는 것을 목적으로 한다. 상황인지 시스템에서의 데이터 수집은 2016년 현재 IoTivity, ThingPlug, AllJoyn과 같이 oneM2M[23] 프로토콜을 사용하는 사물인터넷 미들웨어, 그리고 Mi Fit과 Google Health 등과 같이 외부 인터페이스를 통해 수행된다.

제안 방법

그리고 Comparison은 별도로 처리된 결과를 기준으로 판단하기 위한 대수식을 기입한다. 기본적으로 사용되는 부등식과 등식([, ], ==)으로 구성 가능한 5가지 대수식을 처리한다. ValueFrom은 각 사용할 변수명을 기록하기 위해 사용하며, ValueFrom의 필드 수는 센서데이터 채널의 수를 따른다.
다른 센서들도 같은 방식으로 명세할 수 있다. 수집 모델을 기술하기 위해 식별 가능한 Generic_Type을 선언하고,이에 따른 센서기기의 명세를 기술한다. Fig.
1과 같다. 제안하는 센서데이터 수집 모델은 마크업 스킴 기반의 구조를 가지며, 특징은 물리계층과 상황인지 계층 사이에서 상황인지 시스템이 이용하기 쉬운 형태의 컨텍스트를 제공할 수 있도록 도와준다.
제안하는 센서데이터 수집 모델은 스키마 엔진(Schema Engine), 외부 인터페이스(External Interface), 센서데이터 분류기(Sensor Data Analyzer), 컨텍스트 생성기(Pre-Context Generator) 등의 모듈로 구성된다.
본 논문에서는 IoT 환경에서 헬스케어 서비스를 제공하기 위한 센서데이터 수집 모델을 제안하였다. 제안하는 수집 모델의 특징은 마크업 스킴 기반의 XML 입력문서를 바탕으로 기기 접근정보와 센서데이터 수집 및 변환 과정을 수행하며, 이기종 기기에 접근하기 위한 접근방법을 스키마로 작성하여 처리할 수 있다. 또한 수집된 데이터를 바탕으로 컨텍스트로 변환하기 위한 규칙을 정의할 수 있게 구조화된 개체를 가진다.
첫 번째, ⓐ는 사물인터넷 미들웨어들과 외부 인터페이스에 연결하기 위한 방법을 고려한다. 두 번째, ⓑ는 개별 배치된 기기의 연결 방식에 따른 접근 명세가 필요하며 센서기기에 접근을 완료하고 나면 센서데이터 획득을 위해 ⓒ를 처리한다.

대상 데이터

컨텍스트 표현 모델은 IoT 환경 기반 서비스 도메인에서 사용자가 필요로 하는 서비스를 제공해주는 과정에 필요한 기술로써, 컨텍스트를 서비스 제공 목적에 적합하게 획득하는 것을 목적으로 한다. 상황인지 시스템에서의 데이터 수집은 2016년 현재 IoTivity, ThingPlug, AllJoyn과 같이 oneM2M[23] 프로토콜을 사용하는 사물인터넷 미들웨어, 그리고 Mi Fit과 Google Health 등과 같이 외부 인터페이스를 통해 수행된다. 서비스 개발자는 상황인지 시스템을 통해 컨텍스트를획득하고, 서비스를 제공하기 위한 시나리오를 작성할 수 있다.
상황인지 시스템은 사용자에게 적합한 서비스를 제공하기 위해서 데이터 수집, 데이터 분류, 데이터 처리 및 분석, 서비스 제공 결과 피드백 등과 같은 작업 순서를 가진다. 이 중 데이터 수집단계는 웨어러블 기기 등을 통해 활동량, 심박 등의 건강정보와 함께 사용자 프로파일 정보를 수집한다. 수집된 정보는 상황인지 서비스를 제공하기 위해 활용되며, IoT 환경의 사용자중심 어플리케이션을 통한 서비스 제공, 지식기반 의미 추론을 위한 기초자료, 그리고 빅데이터 처리기반 의사결정 등 다양한 분야에 활용될 수 있다[5].

성능/효과

테이블 상으로 확인할 수 있는 정보는 개체의 인덱스, 개체 이름, 연결방법, 접근 주소, Generic_Type 사용여부, 센서데이터를 변환하기 위한 식을 확인할 수 있으며, 각 행에 배치된 센서 개체를 클릭하면 4번 화면에서 상세정보를 확인할 수 있다. 4번 항목을 통해 확인할 수 있는 내용은 센서 3(Temperature2)의 명세와 수집 데이터(GatherValue)의 상세정보는 입력 명세에 작성된 내용 전반과 수집되는 데이터를 확인할 수 있으며, 수집되는 데이터는 GatherValue 항목을 통해 확인할 수 있다. 입력 명세에는 기술하지 않았지만 사용되는 interval은 300ms 단위로 적용되었으며, timestamp를 이용하여 수집된 시간을 확인할 수 있다.
첫 번째, ⓐ는 사물인터넷 미들웨어들과 외부 인터페이스에 연결하기 위한 방법을 고려한다. 두 번째, ⓑ는 개별 배치된 기기의 연결 방식에 따른 접근 명세가 필요하며 센서기기에 접근을 완료하고 나면 센서데이터 획득을 위해 ⓒ를 처리한다.
4. 실험

실험에서는 본 논문에서 제안한 이기종 센서데이터 수집모델을 적용하기 위한 환경설정, 프로토타입 프로그램을 통해 효용성을 보인다. 실험은 환경설정, 프로토타입 프로그램을 테스트하기 위한 센서데이터 수집 명세, 실험결과 순으로 기술한다.
제안하는 센서데이터 수집 모델은 관련연구에서 살펴본 키-값 기반 데이터 수집 모델과 마크업 기반 수집 모델을 모두 수용할 수 있으며, 제안한 스키마는 XML 기반으로 기술되기 때문에 온톨로지 기반 수집 모델로 확장할 수 있다.
제안하는 센서데이터 수집 모델을 통해 각 센서데이터가 갖는 다수개의 데이터 타입을 정의할 수 있고, 컨텍스트 변환 과정에서 이를 명시적으로 확인하고 처리할 수 있다.
본 논문에서는 컨텍스트 처리과정에서 데이터 수집 단계에 필요한 이기종 기기의 센서데이터 수집 모델을 제안한다. 제안하는 수집 모델을 통해 이기종 기기에 접근하기 위한 접근명세를 제안하는 스키마의 형식으로 기술하고, 다양한 데이터 타입의 센서데이터를 일관되게 수집할 수 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	컨텍스트 처리모델은 어떤 처리과정을 거치는가?	컨텍스트 처리에 관한 연구는 컨텍스트 분류 및 컨텍스트 표현 방법과 같은 범주로 확장되기까지 다양한 관점을 통해 연구되어 왔다. 컨텍스트 처리모델은 데이터 수집, 수집 데이터 추상화, 서비스 제공을 위한 컨텍스트 표현 등 세 가지 처리과정을 거친다. 컨텍스트 처리모델의 데이터 수집과정은 키-값(Key-Value) 기반 데이터 수집 모델, 마크업 스킴(Markup Scheme) 기반 수집 모델, 객체지향(Object-Oriented) 기반수집모델, 그리고 온톨로지(Ontology) 기반 수집모델 등 네 종류의 데이터 수집 모델을 바탕으로 연구되어 왔다[12, 13].
	상황인지기술은 무엇인가?	헬스케어 서비스는 개개인의 건강정보를 수집하고 주변 환경정보를 반영하여 사용자에게 적합한 서비스를 제공해주기 위한 상황인지(Context-Awareness) 기술이 필수적이다. 상황인지기술은 주변 상황을 판단하여 사용자에게 적합한 서비스를 제공하기 위한 기술로써, 특정 서비스 도메인 환경에 배치된 센서 또는 웨어러블 기기와 함께 사용자 프로파일정보 등을 이용한다[4].
	본 논문에서 제안하는 센서데이터 수집 모델은 센서기기에 접근하고 센서데이터를 수집하기 위해 어떤 사항들을 고려하는가?	ⓐ 외부 접근을 인터페이스 형태로 지원하는 수집하는 어플리케이션에 접근 ⓑ 전용 수집 어플리케이션이 없어 이기종 센서에 직접접근 ⓒ 다양한 데이터타입을 지원하기 위한 센서데이터 타입을 명세

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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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