[논문]빅데이터 기반의 장애 학생을 위한 스마트 캠퍼스

오영환

doi:10.13067/jkiecs.2018.13.5.1085

빅데이터 기반의 장애 학생을 위한 스마트 캠퍼스
Big Data based on Smart Campus for Students with Disabilities 원문보기

한국전자통신학회 논문지 = The Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, v.13 no.5, 2018년, pp.1085 - 1092

오영환 (나사렛대학교 IT융합학부)

초록
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최근에 의료, 군사, 스포츠 등의 다양한 분야에서 사물인터넷(IoT)와 빅데이터가 활용되고 있다. 나사렛대학교는 여러 형태의 장애 등급과 장애 유형을 가지고 있는 약 300여명의 장애학생이 있는 재활복지 중심대학이다. 본 논문은 캠퍼스 내에서 장애 학생들이 실내와 실외를 이동할 시에 BLE비콘과 3축 가속도 센서를 이용하여 이동경로 산정과 위험상황 회피를 위한 최적의 경로를 제공하는 스마트 캠퍼스를 제안한다. 이를 위하여 센서기반 IoT 기술을 이용한 장애학생 보행 데이터를 빅데이터로 관리한다.

Abstract ▼ AI-Helper

Recently, Internet (IoT) and big data have been utilized in various fields such as medical, military and sports. Korea Nazarene University is a rehabilitation-welfare university with about 300 students with disabilities. This paper proposes a smart campus that provides the optimal path for the calculation of the route and risk avoidance using the BLE beacon and the 3-axis acceleration sensor when the students with disabilities move in the campus both indoors and outdoors. So we can manage the big data and sensor-based IoT technology for students with disabilities.

주제어

표/그림 (14)

그림 그림 1. BLE비콘 장치 Fig. 1 BLE beacon device
표 표 1. 나사렛대학교 장애학생 현황 Table 1. Status of disabled students of Korea Nazarene University
표 표 2. 캠퍼스 블루투스 신호 Table 2. Blutooth signal of campus
그림 그림 2. 이동경로 제안의 예 Fig. 2 Example of a route suggestion
그림 그림 3. 시설물로 인한 위험상황 Fig. 3 Risk situation due to facilities
그림 그림 4. 아이비콘 & 에디스톤 스캐너 Fig. 4 iBeacon & Eddystone Scanner
그림 그림 5. 3축 가속도 센서 Fig. 5 3-axis acceleration sensor
그림 그림 6. 최단 거리 검색 Fig. 6 Shortest distance search
그림 그림 7. Dijkstra 알고리즘 Fig. 7 Dijkstra algorithm
그림 그림 8. Map/Reduce 입력과 출력 Fig. 8 Map/Reduce input and output
그림 그림 9. HBase 테이블 구조 Fig. 9 HBase table architecture
그림 그림 10. 가속도, 속도, 변위의 미적분 Fig. 10 Calculus of acceleration, velocity, and displacement
그림 그림 11. HiveQL 데이터 정의어(DDL) Fig. 11 HiveQL Data Dafinition Language(DDL)
그림 그림 12. HiveQL 데이터 저장 Fig. 12 HiveQL Data Store

AI 본문요약
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문제 정의

BLE비콘을 사용해서 캠퍼스 내에서 장애 학생의 위치를 측정하고 그 위치에서 일어나는 학교행사, 강의실, 도서관 등과 같은 주요 학사정보를 스마트폰에게 전달함으로써 장애 및 비장애학생들의 교내외 활동 참가를 독려하고 교육 및 취업 정보를 용이하게 제공할을 수 있도록 위치 기반 서비스를 제공한다. 또한 실내 위치를 확인하는 BLE비콘으로부터 발생하는 신호를 이용하여 장애학생의 최적 경로를 산출하는 방안을 연구한다.
마지막으로 5장에서는 결론을 맺는다. 본 논문에서는 본 대학 내에서 장애 학생들이 실내와 실외를 이동할 경우 BLE비콘과 3축 가속도 센서를 이용한 이동경로 산정과 위험상황 회피를 위한 최적의 경로를 제공하는 스마트 캠퍼스를 제안한다.
본 논문에서는 사물인터넷과 빅데이터 기반의 인간 복지 스마트캠퍼스를 제안하였다. 다양한 장애유형과 장애정도를 가지고 있는 약 300여명의 장애학생이 캠퍼스내에서 생활하고 이동할 시 보행 신호를 빅데이터 기반으로 저장하고 분석하였다.
이를 통하여 언제, 어디서나 다양하고 효율적인 학사정보와 이동경로, 위험상황을 장애학생과 비장애학생에게 제공함으로써 사용자 중심의 캠퍼스를 구축하는 데 그 목적이 있다. 본 연구를 통하여 디지털 디바이드(digital divide)에 대한 장벽을 해소하는 데 일익을 담당하고자 한다.
현재 많은 대학에서 효율적인 캠퍼스 생활을 위한 정보통신기술을 연결하여 다양한 학사 서비스를 원스톱으로 제공하는 스마트 캠퍼스를 구축중이다[3]. 본 연구에서 우리 대학의 정체성이라 할 수 있는 인간복지캠퍼스로 특성화하여 장애학생을 위한 스마트 캠퍼스를 제안한다.
또한 장애물 정보 안내 장치의 경우 크기가 크거나 착용하는데 시간이 오래 걸리는 등 시스템의 사용성에 문제가 존재한다. 본 연구에서는 현재 시점에서 주변의 장애물을 고려하면서도 목적지까지 경로를 제공하기 위한 스마트 경로 탐색기를 구성하였다. 또한 기존 장애물 정보 안내 장치의 사용성 문제를 해결하기 위해서 주변 장애물 정보는 시각장애인에게 익숙한 스마트폰 앱을 이용한 경로 안내를 통합 하여 시스템을 구성하였다.
본 절에서는 장애학생의 최적 이동 경로를 산정하기 위한 알고리즘을 기술한다. 그래프 이론에서 가장 일반적으로 사용하는 Dijkstra 알고리즘을 이용한다.
다양한 장애유형과 장애정도를 가지고 있는 약 300여명의 장애학생이 캠퍼스내에서 생활하고 이동할 시 보행 신호를 빅데이터 기반으로 저장하고 분석하였다. 이를 통하여 언제, 어디서나 다양하고 효율적인 학사정보와 이동경로, 위험상황을 장애학생과 비장애학생에게 제공함으로써 사용자 중심의 캠퍼스를 구축하는 데 그 목적이 있다. 본 연구를 통하여 디지털 디바이드(digital divide)에 대한 장벽을 해소하는 데 일익을 담당하고자 한다.

제안 방법

3축 가속도 센서는 중력가속도와 Time stamp 그리고 x, y, z 축에 적용하는 모든 정보를 출력하기 때문에 이를 그대로 적용하면 큰 오차를 가지게 된다. 그래서 자이로스코프 센서를 이용하여 오차가 포함된 데이터를 보정하고 이를 이용하여 이동 거리와 방향을 산출한다. 센서 신호 획득을 위한 마이크로 콘트롤러는 보행 동작에 대하여 30분의 1초 단위로 데이터를 샘플링한다.
실내에서는 BLE비콘이 초저전력을 이용하여 위치 확인이 가능하며 적은 용량의 데이터 전송이 가능한 특징을 가지고 있다. 그리고 장애학생이 가지는 마이크로 컨트롤러로부터 수신된 보행 데이터를 구조화한다. 이를 통하여 장애학생인 사용자 프레퍼런스(User preference)를 추출하여 사용자 어트리뷰트(User attribute) 정보를 만들어 내고, 이를 구조화된 스키마(Scheme) 형태로 개인화 중간 데이터 저장부에 전달한다.
본 논문에서는 사물인터넷과 빅데이터 기반의 인간 복지 스마트캠퍼스를 제안하였다. 다양한 장애유형과 장애정도를 가지고 있는 약 300여명의 장애학생이 캠퍼스내에서 생활하고 이동할 시 보행 신호를 빅데이터 기반으로 저장하고 분석하였다. 이를 통하여 언제, 어디서나 다양하고 효율적인 학사정보와 이동경로, 위험상황을 장애학생과 비장애학생에게 제공함으로써 사용자 중심의 캠퍼스를 구축하는 데 그 목적이 있다.
본 연구에서는 현재 시점에서 주변의 장애물을 고려하면서도 목적지까지 경로를 제공하기 위한 스마트 경로 탐색기를 구성하였다. 또한 기존 장애물 정보 안내 장치의 사용성 문제를 해결하기 위해서 주변 장애물 정보는 시각장애인에게 익숙한 스마트폰 앱을 이용한 경로 안내를 통합 하여 시스템을 구성하였다. 스마트폰은 TTS(: Text-To-Speech), 음성인식, 음성지도와 같은 편의 앱을 제공하여 시각장애인에게 도움을 주고 있다[9-10].
PARTITION 절은 파티션 키인 ver 값을 ‘2018-05-13’로 설정해 데이터를 입력하는 설정이다. 보행 신호 Raw-data로부터 필터링 과정을 통하여 추출된 파일을 테이블 형식에 일치하게 저장한 후, HiveQL을 이용하여 Hive에 업로드한다.
점자블록은 시각장애인이 안전하게 보행하도록 바닥이나 건물의 복도에 설치하는 시설물로써 정확한 보행 방향을 안내하기 위해서이다. 본 논문에서는 BLE비콘을 이용하여 시각장애학생이나 휠체어를 이용하는 지체장애학생을 위한 이동보조기기(스마트폰)을 이용한 이동경로 서비스를 제공한다.
예를 들어, 장애학생들이 다니는 캠퍼스 내의 특정 지역에 학교 시설물을 고장 수리하기 위한 임시막, 장벽(배리어)를 설치하는 경우가 그 예라 할 수 있다. 본 시스템에서는 학교 내의 위치 정보를 포함하는 위험 정보(예, 시설 물공사)을 실시간으로 제공하여 이를 방지한다.
또한 위험 상황에서 회피가 가능하다. 본 연구에서 사용 되는 기기는 Atmega128 마이크로 컨트롤러로써 자이로 센서를 포함하고 있으며 가속도 센서로 부터 받은 데이터에 대해 내부 ADC(: Analog-to-Digital)을 거쳐 보행 상태와 위험 상황을 파악한다. 장애학생이 가진 스마트폰과 마이크로 콘트롤러를 연동한 경우, 장애학생이 특정 방향과 속도로 이동하게 되면, 이동한 경로와 거리, 속도를 환산하여 데이터로 변환할 수 있다.
본 장에서는 BLE비콘과 마이크로콘트롤러에서 측정되는 신호 중 위치 정보, 가속도 신호에 대하여 빅데이터 정보로 추출하고 이를 전송, 저장하는 방법을 기술한다. BLE비콘 신호와 가속도센서 신호는 HBase 테이블에 저장되며 이를 분석 가능한 데이터로 변환하는 Map/Reduce를 이용한다[13].
본 장에서는 스마트폰과 연동된 마이크로 컨트롤러를 이용하는 장애학생이 비콘을 이용하여 이동경로를 산출하고 3축 가속도 센서를 이용하여 위험상황을 회피할 수 있는 방안을 제안한다.
과 같은 구조로 HBase 테이블에 저장한다. 시스템의 검색 시간을 줄이기 위해 건물코드, 비콘ID, 위치정보, 시간정보까지 데이터를 통합하여 rowkey로 설정하고 나머지의 데이터를 열로 추가하여 저장한다.
즉, 캠퍼스 내에서 발생할 수 있는 위험한 주변 환경을 정보로 제공하고 장애 학생이 지닌 3축 가속도 센서를 이용하여 보행에 대한 이동거리, 속도를 계산 하여 위험 상황을 회피할 수 있도록 한다. 가속도 센서의 스트림 신호는 1초당 수백~수만 단위를 갖는 빅데이터 성격을 가지고 있기 때문에 이를 빅 데이터로 수집하여 하둡에 저장하고 분석한다.

대상 데이터

가속도(ACC)는 장애학생의 보행 거리와 방향을 측정할 수 있는 신호로 x, y, z축 순으로 출력된다. 마이크로 컨트롤러로부터 추출되는 가속도 신호는 1초당 30개의 신호를 저장하는데 1시간 측정 시에 108,000개의 데이터가 만들어 진다.

이론/모형

본 절에서는 장애학생의 최적 이동 경로를 산정하기 위한 알고리즘을 기술한다. 그래프 이론에서 가장 일반적으로 사용하는 Dijkstra 알고리즘을 이용한다. 아래 알고리즘을 이용하여 스마트 경로 탐색기를 구성하였다.
아파치 하이브(Apache Hive)는 하둡에서 운영되는 데이터 웨어하우스(Data warehouse) 하부 인프라 구조로서 데이터 검색 및 분석 기능을 제공한다. 본 절에서는 대용량 데이터 집합들을 분석하기 위해 아파치 HBase 저장 시스템을 이용한다. HiveQL은 SQL(: Structue Query Language)과 유사한 질의어로 Hive 쿼리를 작성할 수 있다.

성능/효과

본 논문에서 iBeacon & Eddystone Scanner3)를 통해 실내에서 측정되는 비콘의 RSSI(: Received Signal Strength Indicator)는 평균 -87dbm로 약한 값을 보여주고 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	하둡은 어디에 데이터를 저장하고. 무엇을 이용해 데이터를 처리하는가?	하둡은 방대한 양의 정형 및 비정형 데이터를 분산 처리하는 응용 프로그램 작성과 실행하기 위한 오픈 소스 프레임워크이다. 이는 분산시스템인 HDFS(: Hadoop Distributed File System)에 데이터를 저장하고, Map/Reduce를 이용해 데이터를 처리한다[12]. 하둡 플랫폼에서는 다양한 목적을 위해 HBase, Zookeeper 등의 Hadoop Framework를 이용하여 구성 한다.
	비콘이란?	2013년 6월 애플에서 BLE(: Bluetooth Low Energy)를 기반으로 한 iBeacon을 공개한 이후로 비콘의 사용에 대한 많은 관심이 높아졌다. 즉 비콘이란 블루투스 기반으로 짧은 거리에서 감지되는 스마트 정보디바이스에 각종 유익한 서비스와 어플리케이션을 제공할 수 있는 무선 통신 장치를 말한다[4].
	장애인의 이동을 위한 편의 시설의 대표적인 것은 무엇인가?	이로 인하여 안전이동에 많은 어려움이 있다. 장애인의 이동을 위한 편의 시설로 대표적인 것으로 점자블록과 음향신호기 그리고 음성유도기 등이 있다 [5]. 점자블록은 시각장애인이 안전하게 보행하도록 바닥이나 건물의 복도에 설치하는 시설물로써 정확한 보행 방향을 안내하기 위해서이다.

참고문헌 (13)

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상세보기
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Y. Oh, "An Analysis System Using Big Data based Real Time Monitoring of Vital Sign: Focused on Measuring Baseball Defense Ability," J. of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 13, no. 1, Feb. 2018, pp. 221-228.

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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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