초록 ▼

4. 1차년도 연구 결과
o 모바일 엣지 인텔리전스 서비스플랫폼 아키텍처 설계
- 모바일 엣지 인텔리전스 서비스플랫폼의 아키텍처 설계 및 서비스 유즈 케이스 정의
- 오픈 하드웨어 상에 경량화된 머신러닝 시스템 모듈 설계 및 데이터 분석 처리 기반 응용서비스 플랫폼 구축
- 오픈 하드웨어 기반 응용서비스 플랫폼에 머신 러닝 알고리즘 실행 및 분석

o 공간 특화 로컬 인텔리전스 서비스 발굴
- 가중 투표 기반 지역 서비스
• 지능공간에서 사용자의 투표를 기반으로 실내온도, 조명, 음량을 추

4. 1차년도 연구 결과
o 모바일 엣지 인텔리전스 서비스플랫폼 아키텍처 설계
- 모바일 엣지 인텔리전스 서비스플랫폼의 아키텍처 설계 및 서비스 유즈 케이스 정의
- 오픈 하드웨어 상에 경량화된 머신러닝 시스템 모듈 설계 및 데이터 분석 처리 기반 응용서비스 플랫폼 구축
- 오픈 하드웨어 기반 응용서비스 플랫폼에 머신 러닝 알고리즘 실행 및 분석

o 공간 특화 로컬 인텔리전스 서비스 발굴
- 가중 투표 기반 지역 서비스
• 지능공간에서 사용자의 투표를 기반으로 실내온도, 조명, 음량을 추천 및 제어 하는 서비스
- 스마트 도슨트 서비스
• 방문자의 동선 및 취향에 따른 전시물 및 관람 코스를 추천하는 서비스
- 일정기반 추천 서비스
• 사용자의 일정과 행동 패턴 분석을 통한 연관관계 기반 추천 서비스

o 서비스 추천 알고리즘 성능 검증 환경 구축 및 데이터 수집
- 스마트 홈 실내 환경에 영향을 미치는 온습도, 조도, 전력량, C02, 동작감지 센서 데이터 수집용 하드웨어 패키지를 제작 및 설치하여 20가구 센싱 데이터 수집
- 스마트 홈 센서 데이터를 활용하여 자동 온도 조절 추천 서비스 알고리즘 성능 시험
- 스마트 홈 추천 알고리즘에 대한 서비스 추천 정확도 및 서비스 추천 재현도 기반 알고리즘 간 성능 비교

o 패스트 데이터 분석 및 서비스 추천 알고리즘 설계
- 스마트홈 환경에서의 자동온도 조절 추천 서비스에 대한 추천 알고리즘 설계 및 성능 분석
- 스마트 도슨트 서비스를 위한 추천 알고리즘 설계 및 성능 분석
- 생체신호 기반 사용자별 운동강도 추천 알고리즘 설계 및 성능 분석

o 서비스 추천 관련 특허분석 및 IPR 아이템발굴
- 단말근접 실시간 스마트 추천플랫폼 기술에 대한 주요 기업들이 보유한 특허를 조사 분석하여 특허 맵 (patent map) 작성하여 지적 재산권 확보 및 보호를 위한 자료로 활용
- 패스트 데이터 분석 기술 및 공간 특화 서비스 추천 기술에 대한 IPR 아이템 발굴하고 IPR 그룹화를 통한 특허 포트폴리오를 구축

o 공간 특화 서비스 관련 표준화 활동
- OMA Zonal Presence 표준화 및 표준특허 출원
• 무선 접속 포인트의 집합으로 존 (Zone) 을 구성하고, 특정 존 전체 영역에 대한 존 프레즌스 및 존 내 특정 관심 영역에 대한 존 프레즌스, 관심 이벤트에 대한 존 프레즌스를 Open API 를 통하여 제공 모델을 제시하고 표준 특허출원(출원 번호: 2015-0095970)

- ETSI MEC 표준화 기고서 승인
• 네트워크 엣지단에서 서비스를 제공하는 단말 근접 서비스 플랫폼을 이용한 서비스 제공 모델 제시하여 MEC 공식 문서 GS MEC Technical Requirements 에 반영

(출처 : 요약문 5p)

Abstract ▼

4. Year 1 Research Results
o Mobile edge intelligence service platform architecture design
- Mobile edge intelligence service platform architecture design and service use-case definitions
- Open hardware based lightweight machine learning system module design and data analysis based service

4. Year 1 Research Results
o Mobile edge intelligence service platform architecture design
- Mobile edge intelligence service platform architecture design and service use-case definitions
- Open hardware based lightweight machine learning system module design and data analysis based service platform establishment
- Machine learning algorithm implementation and analysis on open hardware based application service platform

o Space specific local intelligence services exploration
- Smart home service: To recommend and control room temperature, illumination and audio volume based on a weighted voting scheme
- Smart docent service: To recommend artifacts, visiting courses to visitors of museum based on their preference and location
- Calendar based recommendation service： Association based recommendation service using user’ s calendar information and user’ s behavioral patterns

o Environment construction for data collection and performance evaluation of recommendation algorithms.
- Hardware installation for collecting smart home data such as room temperature, room illumination intensity, CO2 level, wattage, user movement. Totally, 20 types of sensing data were collected
- Efficient test of recommendation algorithms for smart home temperature regulation using sensor data.
- Comparison of recommendation algorithms using precision and recall measures

o Fast data analysis and service recommendation algorithm design
- Algorithm design of automatic temperature recommendation at smart home
- Algorithm design of smart docent service
- Algorithm design of training recommendation service at fitness center

o Reviewing of recommendation service related patents and IPR items
- Investigates main industrial patents which relate to terminal proximity recommendation service technology; draws a patent map to use as materials for IPR acquisition
- Reviewing IPR items related to fast data analysis technology and building IPR portfolio

o Space specific service related standardization activities
- OMA Zonal Presence standardization and standard patent
• New Zonal Presence API has been proposed and accepted
• Using new zonal presence API, Zone presence for finely defined area, User presence for the specific zone and events for operational status can be provided.
• Relevant patent is applied. (no: 2015-0095970)
- ETIS MEC contributions standardization approval
• Proposal of service offering model by exploiting the proximity service platform at network edge was presented as GS MEC technical requirement, a MEC official document.

(출처 : SUMMARY 9p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제 출 문 ... 3
• 요 약 문 ... 5
• SUMMARY ... 9
• 목차 ... 14
• 그림목차 ... 15
• 표목차 ... 17
• 제 1 장 연구개발 배경 ... 18
• 제 1 절 연구개발의 필요성 및 목적 ... 19
• 제 2 절 연구개발 동향 ... 20
• 제 2 장 연구개발 목표 및 범위 ... 23
• 제 1 절 총괄연도 연구 범위 ... 24
• 제 2 절 당해연도 연구 범위 ... 25
• 제 3 절 연구개발 추진 체계 및 방법 ... 26
• 제 3 장 관련 기술 분석 ... 27
• 제 1 절 단말 근접 서비스 기술 ... 28
• 제 2 절 단말 협업 미들웨어 기술 ... 32
• 제 3 절 단말근접 데이터분석 및 서비스추천 알고리즘 ... 35
• 제 4 장 연구 수행 내용 및 결과 ... 49
• 제 1 절 모바일 엣지 인텔리전스 서비스플랫폼 아키텍처 설계 ... 50
• 제 2 절 공간 특화 로컬 인텔리전스 서비스 발굴 ... 64
• 제 3 절 패스트 데이터 분석 및 서비스 추천 알고리즘 설계 ... 71
• 제 4 절 서비스 추천 알고리즘 성능 검증 ... 126
• 제 5 절 서비스 추천 관련 특허분석 및 IPR 아이템 발굴 ... 143
• 제 6 절 공간 특화 서비스 관련 표준화 활동 ... 151
• 제 5 장 연구 성과 활용 가능성 ... 158
• 제 1 절 활용 분야 ... 159
• 제 2 절 기대 효과 ... 159
• 부 록 ... 161
• [부록 1] 연구 결과물 ... 162
• [부록 2] 참고문헌 ... 165
• [부록 3] 약어표 ... 174
• 끝페이지 ... 175