KR101181301B1 - 센싱 패턴을 이용한 저전력 기반의 상황 인식 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 컴퓨팅 능력 및 제한적인 리스소를 갖는 임베디드 시스템에 적용할 수 있도록 상황 판단의 근거가 되는 각종 센싱 값의 시간 경과에 따른 변화 패턴의 유사도를 비교하면서 사전에 설정된 조건이 만족되는 경우에 정의된 상황이 발생하였다고 판단하는 센싱 패턴에 의한 상황 인식 방법에서 입력 심벌에 시간 개념을 포함시킴으로써 센싱 패턴의 설계나 변경을 용이하게 할 수 있을 뿐만 아니라 센싱 패턴을 처리하는 알고리즘의 복잡도를 현저하게 감소시킬 수 있도록 한 센싱 패턴을 이용한 저전력 기반의 상황 인식 방법에 관한 것이다.
본 발명은 2종 이상의 센서로부터의 센싱 값의 시간 경과에 따른 변화 패턴의 유사도를 비교하면서 사전에 설정된 조건이 만족되는 경우에 정의된 상황이 발생하였다고 판단하는 센싱 패턴에 의한 저전력 기반의 상황 인식 방법에 있어서, 상기 각 센싱 값을 주기적으로 샘플링하되, 상기 각 센싱 값으로 표현되는 입력 심벌들을 상기 샘플링 주기 이내의 미리 정해진 시간 오차 허용 범위에서 순서를 무시한 채로 재정의한 후에 상기 재정의된 입력 심벌의 변화 패턴이 상기 사전에 설정된 조건을 만족하는 경우에 정의된 상황이 발생하였다고 판단하는 것을 특징으로 한다.
전술한 구성에서, 상기 입력 심벌은 표준화된 정규 표현 방식으로 표현되는 것을 특징으로 한다.
상기 방법은 임베디드 시스템에 적용될 수 있다.

Description

센싱 패턴을 이용한 저전력 기반의 상황 인식 방법{Context Aware Method Based Low Electric Power Using Sensing Pattern}

본 발명은 센싱 패턴을 이용한 저전력 기반의 상황 인식 방법에 관한 것으로, 특히 컴퓨팅 능력 및 제한적인 리스소를 갖는 임베디드 시스템에 적용할 수 있도록 상황 판단의 근거가 되는 각종 센싱 값의 시간 경과에 따른 변화 패턴의 유사도를 비교하면서 사전에 설정된 조건이 만족되는 경우에 정의된 상황이 발생하였다고 판단하는 센싱 패턴에 의한 상황 인식 방법에서 입력 심벌에 시간 개념을 포함시킴으로써 센싱 패턴의 설계나 변경을 용이하게 할 수 있을 뿐만 아니라 센싱 패턴을 처리하는 알고리즘의 복잡도를 현저하게 감소시킬 수 있도록 한 센싱 패턴을 이용한 저전력 기반의 상황 인식 방법에 관한 것이다.

잘 알려진 바와 같이 상황 인식 기술(Context Aware Technology)은 통신 및 컴퓨팅 능력을 가지고 주변 상황을 인식하고 판단하여 인간에게 유용한 정보를 제공하는 기술을 말한다. 여기에서 상황 정보는 사용자가 상호 작용을 하는 시점에 이용할 수 있는 모든 정보로서, 사람이나 객체의 위치와 그 식별 또는 활동 및 상태 정보 등을 포함한다.

이러한 상황 인식 기술은 시간의 흐름에 따른 센싱 값들의 변화를 비교하면서 조건이 만족되면 원하는 상황을 찾아내는 방법으로 상황을 인식을 하게 된다. 상황 인식 서비스를 제공하기 위한 매우 좋은 방법은 서비스 환경에 있는 임베디드 시스템이 주변 상황을 인식하여 그에 맞는 장비, 예를 들어 조명기구나 가전제품의 전원 온/오프 등을 적절하게 제어하는 것이다.

이를 위해서는 현재의 상황을 가능한 정확하게 인식하는 것이 무엇보다도 중요한데, 특히 컴퓨팅 능력이 향상되면서 과거에 느린 추론 속도로 인하여 현실 시스템에 적용되기 힘들었던 퍼스트 오더 로직(first-order logic)에 기반을 둔 추론 기법이나 신경망을 활용한 기법 및 규칙을 활용한 방법 등 인간의 생각에 가까운 지식 표현 기법에 기반을 둔 다양한 형태의 추론 시스템에 대한 연구가 그 어느 때보다도 활발히 진행되고 있다. CMU Aura의 CIS(Contextual Information Service), UIUC Gaia의 Active Space, Stanford University의 ICrafter, MIT의 Oxygen, ASU의 RCSM (Reconfigurable Context-Sensitive Middleware for Pervasive Computing) 및 UMBC의 CoBrA(Context Broker Architecture) 등은 그 좋은 예이다.

그러나 비록 컴퓨팅 능력이 향상되었다고 하더라도 추론에 기반한 상황 인식 기법은 여전히 빠른 컴퓨팅 속도와 많은 양의 리소스를 요구할 뿐만 아니라 다항식 시간(polynomial time) 내에 해결할 수 없을 정도로 알고리즘이 복잡하기 때문에 추론에 필요한 지식(knowledge)과 사실(fact)의 수가 증가할수록 계산량도 이에 따라 기하급수적으로 증가하여 실시간성을 보장하기 힘들고 큰 컴퓨팅 능력과 많은 양의 리소스를 요구하기 때문에 임베디드 시스템에 적용하기 힘들다는 문제가 있다.

한편, 논리 연산을 활용하여 상황을 판단하는 방법은 비교적 구조가 간단하고 추론 방법에 비하여 연산 속도가 빠르기 때문에 홈네트워크와 같은 상용 시스템의 조건부 작동 설정 등에 활용되고 있다. 그러나 표현상의 제약이 많고 특히 시간의 흐름에 따른 상황을 표현하기가 어렵다는 문제점이 있다.

이런 점을 종합적으로 고려할 때 임베디드 시스템에서는 센싱 패턴을 통한 상황 인식 방법이 보다 적합한데, 이 방법은 상황 판단의 근거가 되는 각종 센싱 값의 시간 경과에 따른 변화 패턴의 유사도를 비교하면서 사전에 설정된 조건이 만족되는 경우에 정의된 상황이 발생하였다고 판단하고 그에 따른 적절한 처리를 행하는 방법이다.

이 방법은 상황을 인식하는 과정이 간단하기 때문에 필요에 따라 손쉽게 센싱 패턴을 만들어 사용할 수 있을 뿐만 아니라 정의된 상황을 정확하게 인식할 수 있는데, 이것이 가능한 이유는 일반적으로 인식해야 할 상황이 복잡하지 않고 센싱하는 정보의 종류가 1~2 가지 정도로 많지 않기 때문인바, 이에 따라 적은 하드웨어 리소스와 작은 컴퓨터 능력을 요구하기 때문에 리얼타임이 요구되는 시스템에 적합하다.

그러나 이러한 센싱 패턴을 통한 상황 인식 방법은 간단한 구조로 인하여 다양한 상황을 표현하는데 한계를 가지며 정적으로 묘사되는 패턴 특성 때문에 미리 정해진 상황만을 인식하기 위한 시스템으로 개발되는 것이 보통이다. 따라서 센싱 패턴을 이용하면서도 추론 기법에서와 같이 상황을 잘 표현할 수 있다면 센싱 패턴을 통한 인식 방법이 갖는 빠른 실시간성 처리와 적은 리소스 사용의 장점을 가지면서도 다양한 형태의 상황에 대응하는 지능형 임베디드 시스템을 개발하는데 도움이 될 것이다.

도 1은 종래 센싱 패턴을 이용한 저전력 기반의 상황 인식 방법을 설명하기 위한 그래프인바, 두 개의 센서, 예를 들어 온도 센서(Sensor A; 이하 수학식에서는 'a'로 표현)와 습도 센서(Sensor B; 이하 수학식에서는 'b'로 표현)가 설치된 방에 사람이 들어온 경우의 센싱 패턴의 시간에 따른 변화를 나타내고 있다.

도 1에 도시한 바와 같이, 종래 센싱 패턴을 이용한 저전력 기반의 상황 인식 방법에 따르면, 시스템에서 상황을 인식하기 위해서 실제의 센싱 값을 소정 주기, 예를 들어 1초 주기로 샘플링하고 이렇게 샘플링된 센싱 값들이 미리 설정된 여러 조건들을 만족하는지를 차례로 조사하는 방식으로 상황을 인식하게 된다.

그런데, 센싱 패턴을 이용하여 상황을 표현함에 있어서는 표준화된 표현 기법이 없기 때문에 시스템 간의 패턴 호환이나 커뮤니티 등을 통한 상황별 유용한 패턴 개발 및 공유 등이 현실적으로 불가능하다. 따라서 센싱 패턴의 표준화된 표현 기법이 요구되는바, 정규 표현은 패턴을 표현하는데 가장 적합한 표현법 중의 하나이다.

정규화된 센싱 값에 대한 입력 심벌은 아래의 수학식 1과 같이 표현될 수 있다.

도 1의 그래프에서 예외 상황을 고려하지 않고 위의 수학식 1의 표현 방식에 따라 사람이 방에 들어온 상황을 인식하기 위한 센싱 패턴 조건은 아래의 수학식 2와 같이 나타낼 수 있다.

그러나 센서 A(Sensor A)와 센서 B(Sensor B)가 읽혀지는 순서가 정해진 것이 아니기 때문에 먼저 읽혀지는 센싱 값에 따른 상황 변화까지도 고려하면 아래의 수학식 3과 같이 나타낼 수 있다.

이와 같이 일반적인 정규 표현 방식을 이용하여 상황을 모델링할 경우 그 복잡도가 기하급수적으로 증가되는 이유는 입력 심벌의 순서에 의한 복잡도가 가장 크다. 즉, 논리적으로 하나의 상황에서 다음 상황으로 변화(transition)되기 위하여 요구되는 입력 심벌은 하나이지만 실제로 상황 변화를 정확하게 인식하기 위해서는 여러 개의 센싱 값들을 조합해서 결정해야 하기 때문에 센싱 값들의 순서에 따라 알고리즘의 복잡도가 기하급수적으로 증가한다는 문제점이 있었다.

본 발명은 전술한 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 컴퓨팅 능력 및 제한적인 리스소를 갖는 임베디드 시스템에 적용할 수 있도록 상황 판단의 근거가 되는 각종 센싱 값의 시간 경과에 따른 변화 패턴의 유사도를 비교하면서 사전에 설정된 조건이 만족되는 경우에 정의된 상황이 발생하였다고 판단하는 센싱 패턴에 의한 상황 인식 방법에서 입력 심벌에 시간 개념을 포함시킴으로써 센싱 패턴의 설계나 변경을 용이하게 할 수 있을 뿐만 아니라 센싱 패턴을 처리하는 알고리즘의 복잡도를 현저하게 감소시킬 수 있도록 한 센싱 패턴을 이용한 저전력 기반의 상황 인식 방법을 제공함을 목적으로 한다.

전술한 목적을 달성하기 위한 본 발명은 2종 이상의 센서로부터의 센싱 값의 시간 경과에 따른 변화 패턴의 유사도를 비교하면서 사전에 설정된 조건이 만족되는 경우에 정의된 상황이 발생하였다고 판단하는 센싱 패턴에 의한 저전력 기반의 상황 인식 방법에 있어서,

상기 각 센싱 값을 주기적으로 샘플링하되, 상기 각 센싱 값으로 표현되는 입력 심벌들을 상기 샘플링 주기 이내의 미리 정해진 시간 오차 허용 범위에서 순서를 무시한 채로 재정의한 후에 상기 재정의된 입력 심벌의 변화 패턴이 상기 사전에 설정된 조건을 만족하는 경우에 정의된 상황이 발생하였다고 판단하는 것을 특징으로 한다.

전술한 구성에서, 상기 입력 심벌은 표준화된 정규 표현 방식으로 표현되는 것을 특징으로 한다.

상기 방법은 임베디드 시스템에 적용될 수 있다.

본 발명의 센싱 패턴을 이용한 저전력 기반의 상황 인식 방법에 따르면, 입력 심벌에 대한 추상화를 가함으로써 상황 표현이 매우 간단해지며 시간 개념이 포함된 입력 심벌의 표현으로 센싱 패턴을 처리하는 알고리즘의 복잡도가 현저하게 감소될 수 있으며, 상황 인식을 위한 설정 조건 자체의 변화와 입력되는 센싱 값의 변화가 분리되어 있어서 상황 대응적 시스템에 유리하게 적용할 수 있고, 표준화된 정규 표현을 그대로 따르기 때문에 상황을 모델링하기 쉬우며, 표준화가 가능하기 때문에 다양한 센싱 패턴들에 대한 개발 및 공유가 가능하다.

도 1은 종래 센싱 패턴을 이용한 저전력 기반의 상황 인식 방법을 설명하기 위한 그래프.
도 2는 본 발명의 센싱 패턴을 이용한 저전력 기반의 상황 인식 방법의 개념 및 효율성을 종래의 상황 인식 방법과 비교하여 설명한 그래프.

이하에는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 센싱 패턴을 이용한 저전력 기반의 상황 인식 방법의 바람직한 실시예에 대해 상세하게 설명한다.

본 발명의 센싱 패턴을 이용한 저전력 기반의 상황 인식 방법에 있어서는 전술한 바와 같이, 종래 정규 표현 방식을 이용하여 상황을 모델링할 경우에 입력 심벌의 순서에 의해 알고리즘의 복잡도가 기하급수적으로 증가하는 것을 해결하기 위해 입력 심벌들을 시간의 오차가 허용되는 범위, 예를 들어 도 1에서 1초 주기로 샘플링하는 경우에 0.2초 등의 범위 내에서 그룹화하고, 이러한 그룹 범위를 만족하는 경우에는 순서를 무시함으로써 알고리즘의 복잡도를 대폭적으로 감소시킬 수가 있다.

이와 같이 시간 그룹화를 통해 입력 심벌을 다시 정의하면 아래의 수학식 4와 같이 되고, 이렇게 재정의된 입력 심벌을 사용하여 도 1의 상황을 다시 모델링하면 아래의 수학식 5와 같이 된다.

위의 수학식 5에서와 같이 입력 심벌에 대한 추상화를 가함으로써 상황 표현이 매우 간단해질 뿐만 아니라 입력 심벌을 시간 개념을 포함하여 표현하기 때문에알고리즘의 복잡도를 현저하게 감소시킬 수가 있다.

나아가, 상황 인식을 위한 설정 조건 자체의 변화와 입력되는 센싱 값의 변화가 분리되어 있어서 상황 대응적 시스템에 유리하게 적용할 수 있고, 표준화된 정규 표현을 그대로 따르기 때문에 상황을 모델링하기 쉬우며, 표준화가 가능하기 때문에 다양한 센싱 패턴들에 대한 개발 및 공유가 가능하다.

도 2는 본 발명의 센싱 패턴을 이용한 저전력 기반의 상황 인식 방법의 개념 및 효율성을 종래의 상황 인식 방법과 비교하여 설명한 그래프이다. 도 2에 도시한 바와 같이, 종래의 센싱 패턴을 이용한 저전력 기반의 상황 인식 방법에서는 입력 심벌을 표현함에 있어서 시간 개념이 포함되어 있지 않은데 반하여 본 발명의 상황 인식 방법에서는 입력 심벌에 시간 개념이 포함되어 있음을 알 수 있고, 이에 따라 종래의 상황 인식 방법에서는 알고리즘의 복잡도가 높은데 반하여 본 발명에서는 알고리즘의 복잡도가 대폭적으로 감소되고 있음을 알 수 있다.

본 발명의 센싱 패턴을 이용한 저전력 기반의 상황 인식 방법은 전술한 실시예에 국한되지 않고 본 발명의 기술사상이 허용하는 범위 내에서 다양하게 변형하여 실시할 수가 있다. 본 발명은 예를 들어 가정이나 공장 자동화 시스템에서 조명등, 냉난방 기기, AV 기기나 컴퓨터 등의 사용 전력을 효율적으로 관리하는데 유용할 수 있다. 이에 따라 사용되는 센서로는 온도 센서, 습도 센서, 조도 센서 또는 인체감지용 적외선 센서 등이 있을 수 있다.

Claims (3)

1. 2종 이상의 센서로부터의 센싱 값의 시간 경과에 따른 변화 패턴의 유사도를 비교하면서 사전에 설정된 조건이 만족되는 경우에 정의된 상황이 발생하였다고 판단하는 센싱 패턴에 의한 저전력 기반의 상황 인식 방법에 있어서,
   상기 각 센싱 값을 주기적으로 샘플링하되, 상기 각 센싱 값으로 표현되는 입력 심벌들을 상기 샘플링 주기 이내의 미리 정해진 시간 오차 허용 범위에서 순서를 무시한 채로 재정의한 후에 상기 재정의된 입력 심벌의 변화 패턴이 상기 사전에 설정된 조건을 만족하는 경우에 정의된 상황이 발생하였다고 판단하는 것을 특징으로 하는 센싱 패턴에 의한 저전력 기반의 상황 인식 방법.
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 입력 심벌은 표준화된 정규 표현 방식으로 표현되는 것을 특징으로 하는 센싱 패턴에 의한 저전력 기반의 상황 인식 방법.
3. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
   임베디드 시스템에 적용되는 센싱 패턴에 의한 저전력 기반의 상황 인식 방법.

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