KR101881125B1 - 사물 인터넷 환경에서 능동적 상황인지를 통한 사용자 에스코트 시스템 및 방법 - Google Patents

사물 인터넷 환경에서 능동적 상황인지를 통한 사용자 에스코트 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 사물 인터넷 환경에서 능동적 상황 인지를 통한 사용자 에스코트 시스템에 관한 것으로 본 본 발명은 적어도 하나의 통신부를 구비한 복수 개의 사물 인터넷 디바이스를 연결하는 사물 인터넷 레이어를 포함하고, 상기 복수 개의 사물 인터넷 디바이스에는 적어도 하나의 대피경로를 포함하는 경로정보가 미리 저장되고, 상기 사물 인터넷 디바이스 중 일부 또는 전부의 사물 인터넷 디바이스가 주변의 물리값을 실시간으로 센싱하는 센서를 포함하며, 상기 대피경로 상의 사물 인터넷 디바이스 중 적어도 어느 하나의 사물 인터넷 디바이스가 상기 센싱된 물리값으로부터 사용자의 이동 가능 여부의 변경을 감지하면, 상기 경로정보를 갱신하여 주변의 사물 인터넷 디바이스로 전달하는 것을 기술적 특징으로 한다.

Description

사물 인터넷 환경에서 능동적 상황인지를 통한 사용자 에스코트 시스템 및 방법 {ESCORT SYSTEM AND METHOD FOR USER USING ACTIVE CONTEXT AWARENESS IN IoT ENVIRONMENT}
본 발명은 사물 인터넷 환경에서 능동적 상황인지를 통한 사용자 에스코트 시스템 및 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 사물 인터넷 환경에서 능동적으로 상황을 인지하여 사용자를 에스코트할 수 있고 특히 위험 상황이 발생하였을 때 실시간으로 경로를 재설정하여 사용자를 에스코트할 수 있는 시스템 및 방법에 관한 것이다.
사물 인터넷(IoT: Internet of Things)은 사물에 센서를 부착해 실시간으로 데이터를 주고받는 기술이나 환경을 일컫는데, 사물 인터넷 환경에서는 콘텍스트(상황정보) 생성 및 상황인지를 통해 사용자에게 높은 수준의 서비스를 제공할 수 있어 최근 각광받고 있는 기술이다.
이러한 사물 인터넷은 크게 두 가지 레이어(계층)으로 나뉘어 지는 것으로 볼 수 있는데, 하나는 복수 개의 사물 인터넷 디바이스로 구성되는 사물 인터넷 레이어이고, 다른 하나는 게이트웨이를 통해 사물 인터넷 레이어와 연결되는 서버 레이어이다. 서버 레이어를 구성하는 구성요소들(예를 들어 상황인지 서버, 제어 서버 등)은 사물 인터넷 디바이스에 비해 높은 수준의 컴퓨팅 성능을 갖는다. 즉, 사물 인터넷 디바이스는 서버 레이어에 비해 낮은 수준의 컴퓨팅 성능을 갖는 것으로 볼 수 있다. 물론 사물 인터넷 디바이스가 높은 수준의 컴퓨팅 성능을 갖도록 구성될 수는 있지만, 이는 비용적 측면에서 효율적이지 못하기 때문에 일반적으로 사물 인터넷 디바이스는 서버 레이어에 비해 낮은 수준의 컴퓨팅 성능을 갖도록 구성된다.
이렇게 사물 인터넷 레이어와 서버 레이어 두 개의 계층으로 이루어지는 사물 인터넷 환경에서 사물 인터넷 레이어를 구성하는 복수 개의 사물 인터넷 디바이스는 낮은 수준의 컴퓨팅 성능을 갖고 있기 때문에 가벼운 연산 작업은 사물 인터넷 레이어에서 수행하고, 무거운 연산 작업은 서버 레이어에서 수행할 필요성이 있다. 즉, 낮은 수준의 컨텍스트 생성 및 상황인지는 사물 인터넷 레이어에서 처리하고, 높은 수준의 컨텍스트 생성 및 상황인지는 서버 레이어에서 처리할 필요가 있다.
사물 인터넷은 낮은 수준의 컨텍스트 생성 및 상황인지는 사물 인터넷 레이어에서 처리하고, 높은 수준의 컨텍스트 생성 및 상황인지는 서버 레이어에서 처리함으로써 효율적으로 데이터를 처리하여 사용자에게 높은 수준의 서비스를 제공할 수 있다.
예를 들어, 위험 상황을 조기에 인지하고 사용자 대피 등에 있어서 가장 빠르고 안전한 최적 경로를 탐색하여 사용자에게 제공할 수 있다. 이때 위험 상황을 조기에 인지하는 것을 사물 인터넷 레이어에서 수행하고, 빠르고 안전한 최적 경로의 탐색을 컴퓨팅 성능이 뛰어난 서버 레이어에서 수행함으로써 효율적으로 데이터를 처리할 수 있다.
이렇게 위험 상황을 인지한 경우에는 실시간으로 최적 경로를 탐색하여 사용자에게 제공하는 것이 매우 중요해진다. 즉, 사용자 입장에서는 위험 상황에서 최대한 빠르게 벗어나기 위해 실시간으로 최적 대피경로를 제공받을 필요가 있다.
그런데 이러한 위험 상황에서는 사물 인터넷 레이어와 서버 레이어의 연결이 끊어질 확률이 높아지고, 사물 인터넷 레이어와 서버 레이어의 연결이 끊어지면 사물 인터넷 레이어는 사용자에게 대피경로를 전혀 알려줄 수 없게 된다.
가령, 평소에 사물 인터넷 레이어와 서버 레이어와 통신함으로써 사물 인터넷 레이어에 서버 레이어가 탐색한 대피경로가 미리 저장될 수 있고, 위험 상황 발생시 미리 저장된 대피경로를 서버 레이어가 사용자에게 제공할 수 있다. 그러나 위험 상황에서는 대피경로 상에 사용자가 이동하기 힘들거나 불가능한 장애물이 발생할 확률이 높아지고, 이로 인해 대피경로가 재설정될 필요가 있다.
그런데, 대피경로 상에 장애물이 발생하여 대피경로의 재설정이 필요한 경우, 사물 인터넷 레이어는 장애물이 발생한 것을 감지(센싱)할 수는 있으나 서버 레이어에서 대피경로를 탐색한 방법과 같이 최적의 대피경로를 재탐색하고 새로운 대피경로로 재설정하여 사용자에게 알려주는 것이 힘든 문제점이 있다.
본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로, 본 발명은 사물 인터넷 환경에서 화재와 같은 위험 상황이 발생했을 때 부득이하게 대피경로의 재설정이 필요한 경우, 사물 인터넷 레이어와 서버 레이어 사이의 연결이 끊어지더라도 빠르게 재설정된 대피경로를 사용자에게 제공할 수 있는 사물 인터넷 환경에서 능동적 상황인지를 통한 사용자 에스코트 시스템 및 방법을 제공하는 것에 목적이 있다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 사물 인터넷 환경에서 능동적 상황인지를 통한 사용자 에스코트 시스템은 적어도 하나의 통신부를 구비한 복수 개의 사물 인터넷 디바이스를 연결하는 사물 인터넷 레이어를 포함하고, 상기 복수 개의 사물 인터넷 디바이스에는 적어도 하나의 대피경로를 포함하는 경로정보가 미리 저장되고, 상기 사물 인터넷 디바이스 중 일부 또는 전부의 사물 인터넷 디바이스가 주변의 물리값을 실시간으로 센싱하는 센서를 포함하며, 상기 대피경로 상의 사물 인터넷 디바이스 중 적어도 어느 하나의 사물 인터넷 디바이스가 상기 센싱된 물리값으로부터 사용자의 이동 가능 여부의 변경을 인지하면, 상기 경로정보를 갱신하여 주변의 사물 인터넷 디바이스로 전달, 상기 경로정보를 갱신하여 주변의 사물 인터넷 디바이스로 전달할 수 있다.
또한 상기 경로정보는 상기 사물 인터넷 레이어가 설치되는 공간을 대상공간으로 하며, 상기 대피경로는 상기 경로정보를 갱신한 사물 인터넷 디바이스를 시작점으로 하고 상기 대상공간의 안전한 영역를 목표점으로 하는 최단경로일 수 있고, 상기 안전한 영역은 비상구일 수 있다.
또한 상기 경로정보는 상기 대피경로 상의 전후 사물 인터넷 디바이스의 고유ID를 포함하여 구성될 수 있다.
또한 상기 경로정보가 복수 개의 대피경로를 포함할 때, 상기 경로정보는 상기 복수 개의 대피경로마다 가중치가 적용되어 구성될 수 있다.
또한 상기 사물 인터넷 디바이스는 온도 센서, 조도 센서, 전원 감지 센서, 가스 감지 센서, 화재 감지 센서 중 적어도 하나 이상을 포함하고, 상기 센서가 센싱한 물리값 또는 물리값의 조합으로부터 해당 영역으로 사용자의 이동이 불가능한 것으로 판단할 수 있다.
또한 상기 복수 개의 사물 인터넷 디바이스 중 일부 또는 전부가 조명기기 또는 LED 인디케이터를 포함하고, 상기 대피경로 상의 조명기기 또는 LED 인티케이터가 깜빡임 또는 색변환되어 사용자에게 대피경로를 에스코트 할 수 있다.
또한 상기 복수 개의 사물 인터넷 디바이스 중 일부 또는 전부가 스피커를 포함하고, 상기 대피경로 상의 스피커가 음향을 출력하여 사용자에게 대피경로를 에스코트 할 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따르면 사물 인터넷 환경에서 능동적 상황인지를 통한 사용자 에스코트 방법은 적어도 하나의 통신부를 구비한 복수 개의 사물 인터넷 디바이스를 연결하는 사물 인터넷 레이어를 포함하는 사물 인터넷 환경에서 능동적 상황인지를 통한 사용자 에스코트 방법에 있어서, 상기 복수 개의 사물 인터넷 디바이스에 적어도 하나의 대피경로를 포함하는 경로정보가 미리 저장되는 경로정보 저장단계; 상기 사물 인터넷 디바이스 중 일부 또는 전부의 사물 인터넷 디바이스가 주변의 물리값을 센싱하는 모니터링 단계; 상기 복수 개의 사물 인터넷 디바이스 중 어느 하나의 사물 인터넷 디바이스가 센싱된 물리값으로부터 해당 영역으로 사용자의 이동 가능 여부의 변경이 있는지 인지하는 인지단계; 상기 인지단계에서 사용자의 이동 가능 여부의 변경을 인지하면, 상기 경로정보를 갱신하여 주변의 사물 인터넷 디바이스로 전달하는 전달단계를 포함할 수 있다.
또한 상기 경로정보는 상기 사물 인터넷 레이어가 설치되는 공간을 대상공간으로 하며, 상기 대피경로는 상기 경로정보를 갱신한 사물 인터넷 디바이스를 시작점으로 하고, 상기 대상공간의 안전한 영역을 목표점으로 하는 최단경로일 수 있고, 상기 안전한 영역은 비상구 일 수 있다.
또한 상기 경로정보는 상기 대피경로 상의 전후 사물 인터넷 디바이스의 고유ID를 포함하여 구성될 수 있다.
또한 상기 경로정보가 복수 개의 대피경로를 포함할 때, 상기 경로정보는 상기 복수 개의 대피경로마다 가중치가 적용되어 구성될 수 있다.
또한 상기 사물 인터넷 디바이스는 온도 센서, 조도 센서, 전원 감지 센서, 가스 감지 센서, 화재 감지 센서 중 적어도 하나 이상을 포함하고, 상기 센서가 센싱한 물리값 또는 물리값의 조합으로부터 해당 영역으로 사용자의 이동이 불가능한 것으로 판단할 수 있다.
본 발명에 따른 사물 인터넷 환경에서 능동적 상황인지들 통한 사용자 에스코트 시스템 및 방법은 화재와 같은 위험 상황이 발생했을 때 부득이하게 대피경로의 재설정이 필요할 수 있는데, 이때 사물 인터넷 레이어와 서버 레이어 사이의 연결이 끊어지더라도 실시간으로 사물 인터넷 레이어 자체에서 대피경로를 간단하게 재설정하여 사용자에게 제공함으로써 사용자의 안전한 대피를 도모할 수 있다.
도 1 및 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 사물 인터넷 환경에서 능동적 상황인지를 통한 사용자 에스코트 시스템을 설명하기 위한 개략적인 구성을 나타낸 도면
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 사물 인터넷 환경에서 능동적 상황인지를 통한 사용자 에스코트 시스템의 대피경로 재설정을 설명하기 위한 도면
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 사물 인터넷 환경에서 능동적 상황인지를 통한 사용자 에스코트 방법의 절차가 나타난 도면
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 사물 인터넷 환경에서 능동적 상황인지를 통한 사용자 에스코트 시스템에서 계층적으로 그래프를 추상화하는 절차를 나타내는 도면
도 6 및 도 7은 본 발명에 따른 1차 그래프 추상화 단계의 일 실시예를 나타내는 도면
도 8은 본 발명에 따른 2차 그래프 추상화 단계의 일 실시예를 나타내는 도면
도 9는 A* 알고리즘에서 ties-breaking을 적용 전 탐색 경로 및 영역을 나타낸 도면
도 10은 A* 알고리즘에서 ties-breaking을 적용 후 탐색 경로 및 영역을 나타낸 도면
도 11 및 도 12은 본 발명에 따른 그래프 탐색 단계의 일 실시예를 설명하기 위한 도면
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 사물 인터넷 환경에서 능동적 상황인지를 통한 사용자 에스코트 시스템에서 계층적으로 그래프를 추상화하는 절차를 나타내는 도면
후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시예에 관련하여 본 발명의 사상 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 사상 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는 적절하게 설명된다면 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.
제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
한편, 본 발명에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 또한, 본 발명에서 "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 발명에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않아야 한다.
이하 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 하기 위하여, 본 발명의 바람직한 실시예들에 관하여 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
도 1 및 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 사물 인터넷 환경에서 능동적 상황인지를 통한 사용자 에스코트 시스템을 설명하기 위한 개략적인 구성도이다. 도 1 및 도 2를 참조하면 본 발명에 따른 사물 인터넷 환경에서 능동적 상황인지를 통한 사용자 에스코트 시스템은 적어도 하나의 통신부(111, 121)를 구비한 복수 개의 사물 인터넷 디바이스(110, 120)를 연결하는 사물 인터넷 레이어(100)를 포함하여 구성될 수 있다. 이때 사물 인터넷 레이어(100)는 게이트웨이(200)를 통해 서버 레이어(300)와 연결될 수 있는데, 서버 레이어(300)는 인터넷망(400)과 연결될 수 있다.
또한 사물 인터넷 디바이스중 일부 또는 전부의 사물 인터넷 디바이스가 센서를 포함하여 구성될 수 있다. 도 1에는 사물 인터넷 디바이스(110, 120) 전부가 센서(112, 122)를 포함하는 것이 도시되어 있는데, 필요에 따라 일부의 사물 인터넷 디바이스는 센서를 포함하지 않고 구성될 수 있다.
센서는 주변의 물리값을 센싱하여 각종 정보(데이터)를 수집할 수 있는데, 이러한 센서는 온도 센서, 조도 센서, 전원 감지 센서, 가스 감지 센서, 화재 감지 센서 등을 포함하여 구성될 수 있는데, 사물 인터넷 레이어(100)가 설치되는 대상공간의 특징에 따라 적어도 어느 하나 이상의 센서를 포함하여 구성될 수 있다. 또한 사물 인터넷 디바이스(110, 120)는 조명 기기를 더 포함하여 구성될 수 있고, 사물 인터넷 디바이스가 통신부를 포함하는 조명 기기 형태로 구성될 수도 있다.
사물 인터넷 디바이스(110, 120)가 이처럼 적어도 어느 하나 이상의 센서를 포함하여 구성되어 사물 인터넷 레이어(100)는 센서가 센싱한 물리값 또는 물리값의 조합으로부터 위험 상황이 발생하였는지 판단할 수 있다. 예를 들어 사물 인터넷 레이어(100)는 온도 센서, 조명 기기, 조도 센서를 포함하여 구성되고, 사물 인터넷 레이어(100)의 어느 한 영역에서 온도센서가 온도상승에 대한 상황정보를 지속적으로 생성하고, 조명기기가 전원꺼짐에 대한 상황정보를 생성하고, 조도센서가 밝음에 대한 상황정보를 생성하는 것일 수 있다. 이렇게 어느 한 영역에서 온도센서가 온도상승에 대한 상황정보를 지속적으로 생성하고, 조명기기가 전원꺼짐에 대한 상황정보를 생성하고, 조도센서가 밝음에 대한 상황정보를 생성하는 것으로 화재가 발생한 것으로 판단할 수 있는데, 이러한 예에 한정되지 않고 사물 인터넷 레이어(100)를 구성하는 센서들을 다양하게 조합하여 여러 조건을 설정해 놓아 사물 인터넷 레이어(100)에서 위험 상황이 발생하였는지 판단할 수 있다.
위험 상황의 예로 화재, 지진, 테러 등을 들 수 있는데, 이러한 예에 위험 상황이 한정되는 것은 아니고 사용자가 긴급하게 대피해야 하는 상황을 모두 위험 상황으로 볼 수 있다.
만약 사물 인터넷 레이어(100)가 위험 상황이 발생한 것으로 판단하면, 사용자를 위험 상황이 발생한 대상 공간으로부터 안전하게 에스코트하기(대피시키기) 위해 대피경로 탐색을 수행하여 대피경로를 사용자에게 제공할 수 있다. 이러한 대피경로의 탐색은 사물 인터넷 레이어(100)보다 컴퓨팅 성능이 뛰어나 서버 레이어(300)에서 수행하는 것이 바람직하다. 위험 상황 발생 초기에는 사물 인터넷 레이어(100)와 서버 레이어(300)가 원활하게 통신할 수 있기 때문에 위험 상황이 발생하면 서버 레이어(300)가 신속하게 대피경로를 탐색하여 사물 인터넷 레이어(100)로 전송할 수 있다. 이때 대피경로는 경로정보에 포함되어 사물 인터넷 레이어(100)로 전송될 수 있다. 즉, 위험 상황 발생 초기(또는 위험 상황이 발생하기 전)에 사물 인터넷 레이어(100)를 구성하는 복수 개의 사물 인터넷 디바이스(110, 120)에 대피경로를 포함하는 경로정보가 저장될 수 있다.
이러한 위험 상황에서는 사용자가 긴급하게 대피해야 하기 때문에 현재 사용자가 위치한 곳에서 안전한 곳까지의 최단의 대피경로를 최대한 빠르게 탐색하여 사용자를 에스코트(안내)할 수 있어야 한다. 화재가 발생한 경우를 예로 들면 화재에 의해 대상 공간의 구조물이 무너지거나 유독 가스가 발생할 수 있는데, 사용자는 구조물이 무너진 곳이나 유독 가스가 발생한 곳으로 이동하기 힘들게 된다. 만일 사용자가 안전하게 대피할 수 있는 곳을 목표 정점으로 하는 최단의 대피경로 상에 구조물이 무너지거나 유독 가스가 발생하면 안전한 대피경로를 재탐색하고, 재탐색된 대피경로로 사용자를 에스코트하여야 한다.
즉, 위험 상황이 지속되는 경우 부득이하게 대피경로를 변경해야만 하는 경우가 발생할 수 있는데, 이때 신속하게 대피경로를 재설정하여 사용자를 에스코트하여야 한다. 그런데, 앞서 살펴본 바와 같이 위험 상황이 지속되면 대피경로를 탐색하는 서버 레이어(300)와 실제로 사용자를 에스코트하는 사물 인터넷 레이어(100)의 연결이 끊길 수 있고, 이 경우에는 대피경로를 전혀 변경하거나 재설정하여 사용자를 에스코트할 수 없는 문제점이 발생한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 사물 인터넷 환경에서 능동적 상황인지를 통한 사용자 에스코트 시스템의 대피경로 재설정을 설명하기 위한 도면이다. 도 3을 참조하여 사물 인터넷 레이어(100)와 서버 레이어(300)의 연결이 끊기는 상황에서도 사물 인터넷 레이어(100)에서 실시간으로 대피경로를 재설정하여 사용자를 에스코트하는 것을 설명한다. 이때의 대피경로는 경로정보를 갱신한 사물 인터넷 디바이스를 시작점으로 하고, 대상공간의 안전한 영역을 목표점으로 하는 최단경로일 수 있다. 예를 들어 안전한 영역은 대상공간의 비상구일 수 있는데, 비상구 이외에도 필요에 따라 사물 인터넷 디바이스가 센싱하는 구역 중 장애물이 감지되지 않는 구역을 안전한 영역으로 설정될 수도 있다. 이때 앞서 살펴본 바와 같이 화재가 발생한 영역, 유독가스가 감지된 영역 등을 장애물의 예로 볼 수 있는데, 장애물이 이러한 예로 한정되는 것이 아니라 사물 인터넷 디바이스가 센싱하는 구역의 물리값의 변화가 이동 불가능한 것으로 판단되는 것이면 모두 장애물로 볼 수 있다.
또한 대피경로는 복수 개의 사물 인터넷 디바이스 중 인체를 감지한 사물 인터넷 디바이스를 시작점으로 하고 대상공간의 안전한 영역을 목표점으로 하는 최단경로일 수 있는데, 사물 인터넷 디바이스가 적외선 센서, 초음파 센서, 열감지 센서와 같은 센서를 포함하여 인체를 감지할 수 있다. 즉, 인체(사용자)를 감지한 정점(노드)을 시작점으로 하고 안전한 영역을 목표점으로 하는 최단경로가 대피경로일 수 있다.
도 3에는 9개의 사물 인터넷 디바이스(110~190)가 나타나 있고, 사물 인터넷 디바이스(110~190) 각각이 고유ID(aa01~aa03, ab01~ab03, ac01~ac03)을 갖고 있는 것으로 볼 수 있다. 이때 사용자의 현재 위치가 aa01의 고유ID를 갖는 사물 인터넷 디바이스가 설치된 위치(이하 'aa01의 위치'라고 함)이고, 비상구의 위치가 ab03의 위치, ac03의 위치라고 가정하면, 대피경로는 aa01, aa02, aa03, ab01, ab02, ab03의 순서를 가지는 경로와 aa01, aa02, aa03, ac01, ac02, ac03의 순서를 가지는 경로 두 개로 볼 수 있다. 아래에서는 설명의 편의를 위해 대피경로 중 aa01, aa02, aa03, ab01, ab02, ab03의 순서를 가지는 경로를 '대피경로 1'이라하고, aa01, aa02, aa03, ac01, ac02, ac03의 순서를 가지는 경로를 '대피경로 2'라한다.
이렇게 대피경로 1, 2가 존재하는 경우 경로정보는 대피경로 1, 2를 모두 포함하여 구성될 수 있는데, 경로정보에 대피경로 1 또는 2의 전후 사물 인터넷 디바이스의 고유ID를 포함하는 형태로 구성될 수 있다.
예를 들어 서버 레이어(300)에서 최적(최단)의 대피경로로 대피경로 1이 탐색되어 최초의 대피경로로 사용자를 에스코트하고 있는 도중 ab01이 자신의 해당 영역(예를 들어 ab01에 포함되는 센서가 센싱할 수 있는 범위)에 장애물이 발생하여 해당 영역으로 사용자의 이동이 불가능한 것으로 판단하면 ab01은 자신이 가지고 있던 경로정보에 대피경로 1 상에서 ab01의 전후 사물 인터넷 디바이스의 고유ID인 aa03, ab02를 차례대로 포함시켜 경로정보를 갱신한 다음 주변의 사물 인터넷 디바이스로 전달(propagation)할 수 있다. 즉, ab01이 장애물을 감지하여 주변의 사물 인터넷 디바이스로 전달하는 경로정보는 "Shortest Path 0001 (aa03, ab02)"과 같은 형태를 가질 수 있다. 이러한 경로정보를 전달받은 사물 인터넷 디바이스들은 aa03과 ab02 사이에 있는 ab01이 최초에 장애물을 감지하여 이동이 불가능한 것으로 판단하고 이를 대피경로 1 상에서 ab01의 직전인 aa03, 직후인 ab02로 전달한 것을 알 수 있게 된다. 따라서 위와 같이 갱신된 경로정보를 전달받은 사물 인터넷 디바이스들은 대피경로 1이 아닌 대피경로 2로 사용자를 에스코트할 수 있게 된다.
사물 인터넷 디바이스(110~190) 끼리는 서로 실시간으로 통신할 수 있기 때문에 위와 같은 경로정보를 전달받은 사물 인터넷 디바이스는 대피경로 1 상의 ab01에서 장애물이 발생하여 ab01로는 사람의 이동이 불가능한 것을 인지할 수 있게 된다. 이러한 인지 과정 후에는 경로정보에 포함된 다른 대피경로인 대피경로 2로 사용자를 에스코트할 수 있다.
도 3에서 대피경로가 2개인 경우를 예로 들었으나, 필요에 따라 대피경로가 3개 이상으로 구성될 수도 있는데, 이처럼 대피경로가 복수 개일 경우에는 복수 개의 대피경로마다 가중치가 적용되어 경로정보가 구성될 수 있다. 도 3의 예를 다시 들면, 대피경로 1의 가중치가 23인 경우 ab01이 장애물을 감지하여 주변의 사물 인터넷 디바이스로 전달하는 경로정보는 "Shortest Path 0001 (aa03, ab02) weight 0023"과 같은 형태를 가질 수 있다. 이러한 가중치는 그 수치의 높고 낮음에 따라 이동 가능 여부의 판단의 근거가 될 수 있다. 예를 들어 이동 가능 여부의 기준이 가중치가 10이라 한다면(이러한 기준은 미리 저장될 수 있음), 가중치 10 초과를 이동 불가능으로 판단하고 가중치 9 이하를 이동 가능으로 판단할 수 있다. 이때 가중치가 23인 경우 "Shortest Path 0001 (aa03, ab02) weight 0023"의 경로정보를 전달받은 사물 인터넷 디바이스는 aa03과 ab02 사이에 있는 ab01에서 장애물이 발생한 것을 알 수 있고, 가중치가 10 초과이기 때문에 ab01로는 사람의 이동이 불가능한 것으로 판단할 수 있다.
또한 경로정보 자체에 이동 가능 여부가 더 표기되어 경로정보가 구성될 수도 있다. 예를 들어 위와 같은 가중치를 기준으로 이동 가능 여부의 판단을 거친 ab01이 "Shortest Path 0001 (aa03, ab02) weight 0023(possible)" 형태로 경로정보를 구성하여 전달할 수 있다.
이때 사물 인터넷 레이어(100)가 실제로 사용자를 에스코트 하기 위해 사물 인터넷 디바이스(110~190)는 조명기기, LED 인디케이터, 스피커 중 어느 하나 또는 어느 하나 이상을 포함하여 구성될 수 있고, 대피경로 상의 조명기기 또는 LED 인디케이터가 깜빡임 또는 색변환됨으로써 사용자를 안전하게 에스코트할 수 있고, 대피경로 상의 스피커가 음향을 출력함으로써 사용자를 안전하게 에스코트할 수도 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 사물 인터넷 환경에서 능동적 상황인지를 통한 사용자 에스코트 방법의 절차가 나타난 도면으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 사물 인터넷 환경에서 능동적 상황인지를 통한 사용자 에스코트 방법은 복수 개의 사물 인터넷 디바이스에 적어도 하나의 대피경로를 포함하는 경로정보가 미리 저장되는 경로정보 저장단계(S410); 사물 인터넷 디바이스 중 일부 또는 전부의 사물 인터넷 디바이스가 주변의 물리값을 센싱하는 모니터링 단계(S420); 복수 개의 사물 인터넷 디바이스 중 어느 하나의 사물 인터넷 디바이스가 센싱된 물리값으로부터 해당 영역으로 사용자의 이동 가능 여부의 변경을 인지하는 인지단계(S430); 인지단계(S430)에서 사용자의 이동 가능 여부의 변경을 인지하면 경로정보를 갱신하여 주변의 사물 인터넷 디바이스로 전달하는 전달단계(S440)를 포함하여 구성될 수 있다.
사용자의 이동 가능 여부의 변경은 크게 2가지로 구분될 수 있는데, 어느 하나의 사물 인터넷 디바이스가 센싱하는 구역이 이동 가능에서 이동 불가능으로 변경되는 경우와 어느 하나의 사물 인터넷 디바이스가 센싱하는 구역이 이동 불가능에서 이동 가능으로 변경되는 경우이다.
i) 사물 인터넷 디바이스가 센싱하는 구역이 이동 가능에서 이동 불가능으로 변경되는 경우, 대피경로를 이동 불가능한 구역이 없는 경로로 재설정(이는 앞서 살펴본 바와 같이 복수 개의 대피경로가 미리 저장되어 있는 경우 대피경로에 이동 불가능 구역이 발생하면, 이동 불가능 구역이 없는 대피경로로 재설정)하여 사용자를 에스코트 할 수 있고(S450), ii) 사물 인터넷 디바이스가 센싱하는 구역이 이동 가능에서 이동 불가능으로 변경되는 경우, 해당 구역이 기존 대피경로상에 존재할 때 기존 대피경로를 안전한 대피경로로 재설정(S460)할 수 있다.
도 3을 다시 예로 들면, 대피경로 1 중 ab01에서 장애물이 발생하여 사용자가 이동 불가능하게 되어 대피경로를 2로 변경하여 사용자를 에스코트하던 도중, ab01의 장애물이 제거(화재진압, 자연소거 등)되어 ab01 구역이 이동 가능하게 변경되면, (이러한 정보를 사물 인터넷 디바이스들은 실시간으로 전달받을 수 있기 때문에) 사용자가 ab01의 구역까지 진입하기 전(사물 인터넷 디바이스들은 적외선 센서, 열감지 센서, 초음파 센서 등이 포함되어 사용자의 진입 또는 이동을 감지할 수 있다)이라면 대피경로 1로 경로를 변경하여 사용자를 에스코트할 수 있다. 이러한 예는 대피경로 1이 최선의 최단경로, 대피경로 2가 차선의 최단경로인 경우(이러한 최선 또는 차선은 경로정보에 가중치에 의해 판단될 수 있다)로 최선의 최단경로(대피경로 1)로 사용자를 에스코트하다가 최선의 최단경로(대피경로 1)에 장애물이 발생하면 차선의 최단경로(대피경로 2)로 사용자를 에스코트하고, 차선의 최단경로(대피경로 2)로 에스코트하는 도중 최선의 최단경로(대피경로 1)가 복구되면 사용자를 다시 최선의 최단경로(대피경로 1)로 에스코트할 수 있는 것으로 볼 수 있다.
이러한 본 발명의 일 실시예에 따른 사물 인터넷 환경에서 능동적 상황인지를 통한 사용자 에스코트 방법에 있어 도 1 내지 3에서 살펴본 것 과 중복될 수 있는데, 이 부분은 도 1 내지 3에서의 설명으로 대체한다.
도 5는 본 발명에 따른 사물 인터넷 환경에서 능동적 상황인지를 통한 사용자 에스코트 방법의 일 실시예에 따른 절차를 나타내는 도면이다. 도 5을 참조하면 본 발명에 따른 사물 인터넷 환경에서 능동적 상황인지를 통한 사용자 에스코트 방법의 일 실시예는 1차 그래프 추상화 단계(S510), 2차 그래프 추상화 단계(S520), 그래프 탐색 단계(S530), 구체화 단계(S540)를 포함하여 구성될 수 있다.
1차 그래프 추상화 단계(S510)는 대상 공간을 그리드(grid) 맵으로 구성하고, 그리드 맵으로 구성된 대상 공간을 구분하며, 그리드 맵에 시작 정점과 목표 정점을 설정하는 단계이다. 제일 먼저 대상 공간을 그리드 맵 구조로 구성하고 일정 크기의 영역(region)으로 구분하는데, 여기서 대상 공간은 물리적 공간이면 될 뿐 어떠한 건물이나 종류에 한정되지 않는다. 예를 들어 대상 공간은 건물의 일 부분일 수 있고, 건물의 한 층일 수 있으며, 필요에 따라 건물 전체가 될 수도 있다. 그리고 시작 정점은 현재 사용자가 있는 위치일 수 있고, 목표 정점은 사용자가 가고자 하는 위치일 수 있다. 대상 공간에 위험 상황이 발생한 것을 예로 들면, 시작 정점은 현재 사용자가 있는 위치이고, 목표 정점은 사용자가 안전하게 대피할 수 있는 비상구가 될 수 있다.
또한 1차 그래프 추상화 단계(S510)에서는 구분된 영역의 정점(vertex)을 허브로 정의할 수 있는데, 이때 허브는 SNA(Social Network Analysis, 사회분석망)에서 정의하고 있는 허브와 같은 의미로, 단순히 임의적인 한 점을 선택한 것이 아니라 해당 정점을 통해 이웃한 영역으로의 연결되어야 하기 때문에 다른 정점들에 비해 많은 연결성을 가지는 정점을 허브로 정의할 수 있다.
예를 들어, 전체 대상 공간이 40크기의 그리드 맵으로 구성되었다고 가정할 경우, 이를 10크기를 갖는 4영역의 집합으로 재구성하여 맵을 표현한다. 각 영역에서는 이웃에 위치하는 영역과의 연결을 위한 허브를 구성하고, 허브는 각 영역 단위로 그 중앙에 위치한 정점을 기본 허브로 정의할 수 있다. 이때 해당 영역의 중앙에 장애물이 위치하는 경우 또는 중앙을 장애물이 완벽히 둘러싸고 있는 경우 2~3개의 보조 허브를 정의할 수 있다. 이 경우 해당 영역에서 어느 하나의 보조 허브가 기본 허브를 대체할 수 있다.
도 6 및 도 7은 본 발명에 따른 1차 그래프 추상화 단계의 일 실시예를 나타내는 도면으로, 도 6에는 대상 공간을 8크기의 그리드 맵으로 구성하고 영역을 구분한 것이 도시되어 있다. 또한 영역의 중앙에 정점 배치되고, 중앙의 정점 주변에 정점이 배치된 것을 확인할 수 있는데, 중앙의 정점을 기본 허브로 정의하고 주변의 정점을 보조 허브로 정의할 수 있다.
도 7에는 도 2의 그리드 맵의 각 영역에서 정의된 기본 허브 또는 보조 허브가 서로 연결된 것이 도시되어 있는데, 도 7에 도시된 것처럼 각 영역에서 정의된 기본 허브 또는 보조 허브를 서로 연결하여 1차 추상 그래프 생성을 완료할 수 있다.
2차 그래프 추상화 단계(S520)은 1차 그래프 추상화 단계(S510)에서 생성된 1차 추상 그래프의 각 영역별 정점 중 연결정도 중심성(degree centrality)이 높은 정점을 추상 허브로 정의하고, 추상 허브를 연결하여 2차 추상 그래프를 생성하는 단계이다. 연결정도 중심성이 높은 정점을 찾는 것은 SNA(Social Network Analysis) 기법에 의해 추출될 수 있다.
도 8은 본 발명에 따른 2차 그래프 추상화 단계의 일 실시예를 나타내는 도면으로, 2차 그래프 추상화 단계(S520)를 거쳐 도 8과 같은 2차 추상 그래프를 생성할 수 있다.
이러한 1차 그래프 추상화 단계(S510) 및 2차 그래프 추상화 단계(S520)는 대상 공간의 크기 또는 복잡도(정점의 수, 장애물의 배치 및 장애물의 수)에 따라 반복하여 수행될 수 있다. 대상 공간의 크기가 작거나 복잡도가 낮은 경우(대상 공간의 정점이 적거나 대상 공간에 배치된 장애물의 수가 적거나 장애물의 배치가 간단한 경우) 한번의 1차 그래프 추상화 단계(S110) 및 2차 그래프 추상화 단계(S520)를 거쳐 추상 그래프 획득을 완료할 수 있고, 대상 공간의 크기가 작거나 복잡도가 높은 경우(대상 공간의 정점이 많거나 대상 공간에 배치된 장애물의 수가 많거나 장애물의 배치가 복잡한 경우) 1차 그래프 추상화 단계(S510) 또는 2차 그래프 추상화 단계(S520)가 여러 번 반복되어 추상 그래프 획득을 완료할 수 있다. 즉, 본 발명은 대상 공간의 크기 또는 복잡도에 따라 n차의 그래프 추상화 단계를 갖는 것으로 볼 수 있다.
구체적으로 n차 그래프 추상화 단계(S540)는 2차 추상화 단계 이후, 2차 추상 그래프의 각 영역별 정점 중 연결정도 중심성이 높은 정점을 n(n은 3이상의 정수)차 추상 허브로 정의하고, n차 추상 허브를 연결하여 n차 추상 그래프를 생성하는 n차 추상 그래프 생성을 완료할 수 있다.
그래프 탐색 단계(S530)는 2차 그래프 추상화 단계(S520)에서 생성된 2차 추상 그래프에 시작 정점과 목표 정점을 설정하고 상기 시작 정점과 목표 정점 사이의 최단경로를 탐색하는 단계인데, 이렇게 추상화된 그래프에서 최단경로를 탐색하기 때문에 최단경로를 탐색하는데 소요되는 시간 비용을 최소화할 수 있다.
이러한 그래프 탐색 단계(S530)에서 최단경로 탐색은 다양한 알고리즘에 의해 수행될 수 있는데, 그 중 최상 우선 탐색 기반의 경험적 검색 방법으로 현재까지 이동한 비용과 현재 위치로부터 목표까지의 예측 비용을 활용하는 A* 알고리즘에 의해 수행될 수 있다. 또한 앞서 살펴본 바와 같이 A* 알고리즘은 최단경로를 탐색하기 위한 알고리즘 중 하나이지만 본 발명은 추상화된 그래프 상에서 A* 알고리즘을 수행함으로써 최단경로를 탐색할 때 그 시간 비용을 최소화할 수 있다.
또한 A* 알고리즘은 탐색 영역을 전개하는 방식에 따라 다양한 휴리스틱(heuristic)이 적용될 수 있는데, 본 발명에 따른 계층적으로 그래프를 추상화하는 절차는 다음의 실시예에 의해 시간 비용을 더욱 줄일 수 있다.
도 9는 A* 알고리즘에서 ties-breaking을 적용 전 탐색 경로 및 영역을 나타낸 도면, 도 10은 A* 알고리즘에서 ties-breaking을 적용 후 탐색 경로 및 영역을 나타낸 도면이다. A* 알고리즘에 기본적인 diagonal distance 휴리스틱을 적용하면 도 9에 나타난 것과 같이 광범위한 영역에서 경로의 탐색이 이루어진다. A* 알고리즘은 일반적으로 f(n)=g(n)+h(n)으로 정의되는데, f(n)은 평가 함수, g(n)은 경로 가중치, h(n)은 추정 경로 가중치이다. 이때 f(n)값을 구할 때 동률의 f(n)값을 제거하는 ties-breaking 휴리스틱을 적용함으로써 불필요한 탐색 영역을 축소시킬 수 있다. 이렇게 동률의 f(n)값을 제거하여 A* 알고리즘을 적용하여 탐색 영역을 축소시킨 것을 도 10에서 확인할 수 있다. 즉, 본 발명은 위와 같은 실시예에 의해 전체 탐색 대상 공간 중 실제로 탐색되는 공간을 최소화할 수 있다.
또한 그래프 탐색 단계(S530)에서는 시작 정점에서 목표 정점으로 A* 알고리즘을 수행하고 이와 동시에 목표 정점에서 시작 정점으로 A* 알고리즘을 수행할 수 있다. 즉 시작 정점 및 목표 정점 사이에서 양 방향 탐색을 진행할 수 있다. 이러한 양 방향 탐색은 동일한 시간 동일한 복잡도 아래에서 탐색 시간을 효과적으로 줄일 수 있는데, 최악의 경우를 가정하더라도 단 방향 탐색과 같은 시간 비용이 소요된다.
도 11 및 도 12는 본 발명에 따른 그래프 탐색 단계의 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다. 본 발명에 따른 그래프 탐색 단계에서는 시작 정점 및 목표 정점에서 초기 영역을 벗어나기 위한 허브까지의 탐색은 1차 추상 그래프를 대상으로 하여 최단경로를 탐색하고, 초기 영역을 벗어난 다음 허브까지의 탐색은 2차 추상 그래프를 대상으로 하여 최단경로를 탐색할 수 있다.
예를 들어 어느 한 영역에 시작 정점이 있는 경우, 시작 정점이 있는 영역을 벗어날 때 까지는 1차 추상 그래프를 대상으로 최단경로를 탐색하고, 해당 영역을 벗어난 다음부터는 2차 추상 그래프를 대상으로 할 수 있다. 이와 동시에 목표 정점이 있는 영역을 벗어날 때 까지는 1차 추상 그래프를 대상으로 최단경로를 탐색하고, 해당 영역을 벗어난 다음부터는 2차 추상 그래프를 대상으로 할 수 있다.
도 11 및 도 12를 참조하여 구체적으로 살펴보면, 도 7의 S는 시작 정점, G는 목표 정점이고, 도 8의 level-0은 추상화가 이루어지기 전의 계층, level-1은 1차 추상 그래프를 생성하는 계층, level-2는 2차 추상 그래프를 생성하는 계층{도면에 표시되지는 않았지만 복잡도에 따라 level-n(n은 3 이상의 정수)을 포함할 수도 있다}으로 볼 수 있다. 즉, level-0에서는 추상 그래프를 생성하기 전의 상태에서 시작 정점으로부터 이웃한 영역에 맞닿아 있는 경계(border)까지의 연결을 위한 탐색을 수행하고, level-1에서는 1차 추상 그래프를 대상으로 최단경로를 탐색하며, level-2에서는 2차 추상 그래프를 대상으로 최단경로를 탐색하는 것으로 볼 수 있다.
이해를 돕기 위해 다른 예에 비유하면, 이는 마치 어떤 사람이 서울에서 부산까지 이동하는 경우, i)가까운 버스 정류장으로 걸어서 이동하고, ii)버스를 타고 서울역에 도착하여, iii)기차를 타고 부산역에 도착해서, iv)목적지 근처 버스 정류장까지 버스로 이동, 마지막으로 v)버스 정류장에서 내려 목적지에 걸어서 도착하는 일련의 과정과 유사하다.
즉, 경로 탐색을 사람의 이동에 비유했을 때, 사람이 자동차와 같은 이동수단을 이용하는 것을 추상화(추상화 단계)로 볼 수 있다. 다시 말해 사람이 직접 걸어 이동하는 것을 추상화가 되기 전 계층으로 볼 수 있고, 사람이 어떠한 이동수단을 이용하는 것을 추상화 계층으로 볼 수 있다.
이를 바로 앞의 예에 다시 대입해 보면, i)가까운 버스 정류장으로 이동하는 것, v)버스 정류장에서 내려 목적지에 걸어서 도착하는 것은 사람이 직접 걸어서 이동하기 때문에 level-0 단계로 볼 수 있고, ii)버스를 타고 서울역에 도착하는 것, iv)목적지 근처 버스 정류장까지 버스로 이동하는 것은 버스라는 이동수단을 이용하기 때문에 level-1 단계로 볼 수 있으며, iii)기차를 타고 부산역에 도착하는 것은 기차라는 이동수단을 이용하기 때문에 level-2 단계로 볼 수 있다.
이렇게 시작 정점 및 목표 정점에서 초기 영역을 벗어나기 위한 허브까지의 탐색은 초기 그래프를 대상으로 탐색하고, 중간 과정에서는 모든 그래프를 탐색하지 않고 영역 사이의 연결을 구성하는 정점만을 거쳐 탐색함으로써 탐색영역을 축소시키는 효과를 얻게되어 보다 효과적인 탐색을 수행할 수 있다.
앞서 살펴본 맵을 추상화하여 계층적 경로를 따라 최단경로를 탐색하는 방법은 효율적인 탐색영역의 운용이 가능해진다. 그러나 계층화되어 분리된 두 영역이 이웃 영역으로 위치한 상황에서 추상화된 그래프를 이용하여 경로를 탐색하면 오히려 높은 시간 비용을 유발할 수 있다. 이러한 시간 비용 유발을 막기 위해 본 발명은 시작 정점과 목표 정점이 상호 이웃한 영역에 위치하는 경우 추상화된 그래프를 이용하지 않고 직접적인 두 정점 사이의 경로를 최단경로로 탐색할 수 있다. 이를 통해 시작 정점과 목표 정점이 상호 이웃한 영역에 위치하는 경우에도 효과적으로 최단경로를 획득할 수 있게 된다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 사물 인터넷 환경에서 능동적 상황인지를 통한 사용자 에스코트 시스템에서 계층적으로 그래프를 추상화하는 절차를 나타내는 도면으로, 계층적으로 그래프를 추상화하는 절차는 그래프 탐색 단계(S1340) 전, 시작 정점과 목표 정점이 상호 이웃한 영역에 위치하는지 검증하는 검증 단계를 더 포함하고, 시작 정점과 목표 정점이 상호 이웃한 영역에 위치하면, 그래프 탐색 단계(S1335)에서 시작 정점과 목표 정점 사이의 직접적인 경로를 탐색 할 수 있다. 즉, 본 발명의 일 실시예에 따르면 시작 정점과 목표 정점이 상호 이웃에 위치하지 않는 경우에는 맵을 추상화하여 계층적 경로를 따라 최단경로를 탐색하고, 시작 정점과 목표 정점이 상호 이웃에 위치하는 경우에는 계층적 경로를 따라 최단경로를 탐색하지 않고 직접 경로 탐색을 수행함으로써 효과적을 시간 비용을 최소화하여 최단경로를 획득할 수 있다.
구체화 단계(S1350)는 그래프 탐색 단계(S1340)에서 탐색(획득)한 최단경로를 1차 그래프 추상화 단계에서 구성된 그리드 맵으로 투영하여 구체화하는 단계이다. 최단경로는 각 영역 내부에서 각기 대응되는 최하위 계층의 그리드 맵으로 대응될 때 추상 그래프 생성과정에서 저장(cache)된 초기 그리드 맵에 대한 이동 경로가 있다면 그것을 참조한다. 그러나 저장된 경로가 없다면 해당 영역의 두 정점(허브) 사이의 경로 탐색을 수행한다. 또한 구체화 단계(S1350)는 영역 단위로 수행됨으로써 구분된 영역 내에서 최단경로를 획득할 수 있다.
이상 살펴본 바와 같이 본 발명에 따른 사물 인터넷 환경에서 상황인지를 통한 사용자 에스코트 시스템 및 방법은 사물 인터넷 레이어와 서버 레이어의 연결이 끊어진 상황에서도 사물 인터넷 레이어에서 자체적으로 실시간 통신을 통해 대피경로를 재설정하여 사용자를 에스코트할 수 있다.
또한 사물 인터넷 레이어와 서버 레이어의 연결이 끊어지기 전에는 계층적으로 그래프를 추상화하여 최단경로를 탐색함으로써 시간 비용을 최소화하여 효율을 향상시킬 수 있어 최대한 빠른 시간에 사용자에게 최단경로를 안내할 수 있다.
본 발명이 구체적인 구성요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나, 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명이 상기 실시예들에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형을 꾀할 수 있다.
따라서, 본 발명의 사상은 상기 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등하게 또는 등가적으로 변형된 모든 것들은 본 발명의 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.
100: 사물 인터넷 레이어 110 ~ 190: 사물 인터넷 디바이스
111, 121: 통신부 112, 122: 센서
200: 게이트웨이 300: 서버 레이어
400: 인터넷망

Claims (14)

  1. 사물 인터넷 환경에서 능동적 상황 인지를 통한 사용자 에스코트 시스템에 있어서,
    적어도 하나의 통신부를 구비한 복수 개의 사물 인터넷 디바이스를 연결하는 사물 인터넷 레이어를 포함하고,
    상기 복수 개의 사물 인터넷 디바이스에는 적어도 하나의 대피경로를 포함하는 경로정보가 미리 저장되고,
    상기 사물 인터넷 디바이스 중 일부 또는 전부의 사물 인터넷 디바이스가 주변의 물리값을 실시간으로 센싱하는 센서를 포함하며,
    상기 대피경로 상의 사물 인터넷 디바이스 중 적어도 어느 하나의 사물 인터넷 디바이스가 상기 센싱된 물리값으로부터 사용자의 이동 가능 여부의 변경을 인지하면, 상기 경로정보를 갱신하여 주변의 사물 인터넷 디바이스로 전달하되,
    상기 경로정보는 상기 사물 인터넷 레이어가 설치되는 공간을 대상공간으로 하고,
    상기 대피경로는 상기 경로정보를 갱신한 사물 인터넷 디바이스를 시작점으로 하고, 상기 대상공간의 안전한 영역을 목표점으로 하는 최단경로이며,
    상기 경로정보가 복수 개의 대피경로를 포함할 때, 상기 경로정보는 상기 복수 개의 대피경로마다 가중치가 적용되어 구성되는 것을 특징으로 하는 사물 인터넷 환경에서의 능동적 상황 인지를 통한 사용자 에스코트 시스템.

  2. 삭제
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 안전한 영역은 비상구인 것을 특징으로 하는 사물 인터넷 환경에서 능동적 상황인지를 통한 사용자 에스코트 시스템.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 경로정보는 상기 대피경로 상의 전후 사물 인터넷 디바이스의 고유ID를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 사물 인터넷 환경에서의 능동적 상황 인지를 통한 사용자 에스코트 시스템.
  5. 삭제
  6. 청구항 1에 있어서,
    상기 사물 인터넷 디바이스는 온도 센서, 조도 센서, 전원 감지 센서, 가스 감지 센서, 화재 감지 센서 중 적어도 하나 이상을 포함하고,
    상기 센서가 센싱한 물리값 또는 물리값의 조합으로부터 해당 영역으로 사용자의 이동이 불가능한 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 사물 인터넷 환경에서 능동적 상황인지를 통한 사용자 에스코트 시스템.
  7. 청구항 1에 있어서,
    상기 복수 개의 사물 인터넷 디바이스 중 일부 또는 전부가 조명기기, LED 인디케이터 및 스피커 중 적어도 어느 하나를 포함하고,
    상기 대피경로 상의 조명기기 또는 LED 인디케이터가 깜빡임 또는 색변환되어 사용자에게 대피경로를 에스코트 하고,
    상기 대피경로 상의 스피커가 음향을 출력하여 사용자에게 대피경로를 에스코트하는 것을 특징으로 하는 사물 인터넷 환경에서 능동적 상황인지를 통한 사용자 에스코트 시스템.
  8. 청구항 1에 있어서,
    상기 사물 인터넷 레이어에 연결되고, 인터넷 망과 연결되는 적어도 하나의 게이트웨이; 및
    상기 인터넷 망과 연결되고, 상기 게이트웨이를 통해 상기 사물 인터넷 레이어와 연결되며, 상기 사물 인터넷 레이어가 형성된 대상 공간의 맵 및 대피경로의 정보가 저장되는 서버 레이어를 더 포함하고,
    상기 서버 레이어에서 상기 대피경로의 탐색을 수행하며, 탐색된 대피경로를 포함하는 경로정보를 생성하여 상기 사물 인터넷 레이어로 전송하는 것을 특징으로 하는 사물 인터넷 환경에서 능동적 상황인지를 통한 사용자 에스코트 시스템.
  9. 적어도 하나의 통신부를 구비한 복수 개의 사물 인터넷 디바이스를 연결하는 사물 인터넷 레이어를 포함하는 사물 인터넷 환경에서 능동적 상황인지를 통한 사용자 에스코트 방법에 있어서,
    상기 복수 개의 사물 인터넷 디바이스에 적어도 하나의 대피경로를 포함하는 경로정보가 미리 저장되는 경로정보 저장단계;
    상기 사물 인터넷 디바이스 중 일부 또는 전부의 사물 인터넷 디바이스가 주변의 물리값을 센싱하는 모니터링 단계;
    상기 복수 개의 사물 인터넷 디바이스 중 어느 하나의 사물 인터넷 디바이스가 센싱된 물리값으로부터 해당 영역으로 사용자의 이동 가능 여부의 변경이 있는지 인지하는 인지단계;
    상기 인지단계에서 사용자의 이동 가능 여부의 변경을 인지하면, 상기 경로정보를 갱신하여 주변의 사물 인터넷 디바이스로 전달하는 전달단계를 포함하되,
    상기 경로정보는 상기 사물 인터넷 레이어가 설치되는 공간을 대상공간으로 하고,
    상기 대피경로는 상기 경로정보를 갱신한 사물 인터넷 디바이스를 시작점으로 하고, 상기 대상공간의 안전한 영역을 목표 정점으로 하는 최단경로이며,
    상기 경로정보가 복수 개의 대피경로를 포함할 때, 상기 경로정보는 상기 복수 개의 대피경로마다 가중치가 적용되어 구성되는 것을 특징으로 하는 사물 인터넷 환경에서 능동적 상황인지를 통한 사용자 에스코트 방법.
  10. 삭제
  11. 청구항 9에 있어서,
    상기 안전한 영역은 비상구인 것을 특징으로 하는 사물 인터넷 환경에서 능동적 상황인지를 통한 사용자 에스코트 방법.
  12. 청구항 9에 있어서,
    상기 경로정보는 상기 대피경로 상의 전후 사물 인터넷 디바이스의 고유ID를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 사물 인터넷 환경에서 능동적 상황인지를 통한 사용자 에스코트 방법.
  13. 삭제
  14. 청구항 9에 있어서,
    상기 사물 인터넷 디바이스는 온도 센서, 조도 센서, 전원 감지 센서, 가스 감지 센서, 화재 감지 센서 중 적어도 하나 이상을 포함하고,
    상기 센서가 센싱한 물리값 또는 물리값의 조합으로부터 해당 영역으로 이동 가능 또는 불가능한 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 사물 인터넷 환경에서 능동적 상황인지를 통한 사용자 에스코트 방법.

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