WO2011108872A2 - Ｕｓｎ에서 에너지 효율성 및 응용 확장성 지원을 위한 상황 인식 방법 및 시스템 - Google Patents

Ｕｓｎ에서 에너지 효율성 및 응용 확장성 지원을 위한 상황 인식 방법 및 시스템 Download PDF

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김용기
이현조
최영호
조경진
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    • Y02D30/00—Reducing energy consumption in communication networks

Definitions

  • One embodiment of the present invention relates to a situation recognition method and system for processing situation awareness in consideration of improving energy efficiency while reducing data transmission overhead.
  • the conventional situational awareness system has a problem that it is not suitable for application to the USN system by transmitting all the sensor data measured to the central server.
  • the USN Ubiquitous Sensor Network
  • the USN utilizes a wireless sensor node that uses a battery
  • the most energy consuming task in wireless sensor nodes is data communication. Therefore, when combining the conventional situation recognition system and the USN system, there is a problem in that data is transmitted every cycle, thereby reducing the overall network life.
  • sensing information since the subject of the situation determination is the central server, sensing information must be transmitted to the central server every cycle for the situation determination. For example, when the N sensors collect data during M cycles, the total number of data transfers is at least N * M. Therefore, as the number of sensors increases and the execution period becomes longer, the number of data to be transmitted increases rapidly and energy efficiency decreases.
  • One embodiment of the present invention provides a situation recognition method and system that can reduce data transmission overhead through a system structure that supports USN sensor node based situation determination and recognized situation information transmission when performing situation recognition.
  • An embodiment of the present invention provides a situation recognition method and system that can improve energy efficiency by designing a bytecode-based context definition language suitable for a wireless sensor network environment.
  • One embodiment of the present invention provides a situation recognition method and system that can improve the reuse rate of program sources in various application development by modularizing context determination components based on the nesC language.
  • the USN sensor node determines a situation based on situation information received from a sensor, and transmits the situation determination result when the determined situation determination result is included in a risk determination condition. And a central server for receiving the transmitted situation determination result and processing the situation based on the situation determination result.
  • the central server may generate a bytecode-based context definition language, select a sensor and context information corresponding to the generated context definition language, and select a risk determination condition using the selected context information.
  • the central server receives an operation cycle of the sensor, generates a context definition query including the operation cycle based on the context definition language, inspects an error regarding the generated context definition query, If not, the context definition query can be sent to the USN sensor node.
  • the USN sensor node may analyze the situation definition query received from the central server and control the plurality of sensor operations according to the analyzed situation definition query.
  • a central server analyzes a bytecode-based context definition query and transmits it to a USN sensor node, and a situation occurring in a plurality of sensors based on a situation determination result received from the USN sensor node. It includes an application module to process.
  • the application module may generate a bytecode based context definition language, select a sensor and context information corresponding to the generated context definition language, and select a risk determination condition using the selected context information.
  • the analysis module receives an operation cycle for the plurality of sensors, generates a context definition query including the operation cycle based on the context definition language, checks an error regarding the generated context definition query, If there is no error as a result of the test, the situation definition query may be transmitted to the USN sensor node.
  • the USN sensor node determines a situation based on situation information received from a plurality of sensors, and when the determined situation determination result is included in a risk determination condition, the situation determination result is sent to the central server.
  • the situation recognition management unit interprets the situation definition query received from the central server, and controls the context definition component according to the analyzed situation definition query, and the situation information received from the plurality of sensors. And a situation determination component for determining a situation based on the situation, and transmitting the situation determination result composed of bytecode to the central server when the determined situation determination result is included in the risk determination condition.
  • the situation determination component may modularize a decision component for each situation using a nesC language, and transmit the situation determination result to the central server by using a function, or transmit a control command to the plurality of sensors.
  • a situation in which a plurality of sensors are generated based on a bytecode-based situation definition query is analyzed and transmitted to a USN sensor node, and a situation determination result received from the USN sensor node. It includes the step of processing.
  • data transmission overhead may be reduced through a system structure that supports USN sensor node based situation determination and recognized situation information transmission.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a situation recognition system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of a situation recognition management unit according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of comparing the parameters between the conventional situation recognition system and the situation recognition system of the present invention.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of comparing data transmission amount between a conventional situation recognition system and a situation awareness system of the present invention.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an example in which a network life between a conventional situation recognition system and a situation awareness system of the present invention is compared.
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating a sequence of a situation recognition method according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a situation recognition system according to an embodiment of the present invention.
  • the situation recognition system 100 includes a central server 110, an application module 120, an analysis module 130, a USN sensor node 140, a situation recognition manager 150, and a context definition component 160. ), The context determination component 170, and the hardware layer manager 180.
  • the central server 110 may include an application module 120 and an analysis module 130.
  • the conventional situation recognition system collects and analyzes data at a central server, and based on this, recognizes a situation and provides situation information to a user.
  • the context recognition system 100 of the present invention performs only a process corresponding to the situation based on the situation result transmitted from the USN sensor node 140.
  • the analysis module 130 analyzes the bytecode-based context definition query and transmits it to the USN sensor node 140 and transmits the situation determination result received from the USN sensor node 140 to the application module 120. do.
  • the application module 120 processes a situation occurring in the plurality of sensors based on the situation determination result received from the USN sensor node 140.
  • the USN (Ubiquitous Sensor Network) sensor node 140 includes a situation recognition manager 150 and a hardware layer manager 180.
  • the situation recognition manager 150 may include a situation definition component 160 and a situation determination component 170.
  • the hardware layer manager 180 is a basic manager for managing a plurality of sensors such as a temperature sensor, an illuminance sensor, a door opening sensor, an infrared sensor, and the like.
  • the situation recognition manager 150 determines the situation based on the situation information received from the sensor, and transmits the situation determination result when the determined situation determination result is included in the risk determination condition.
  • the context definition component 160 may interpret the context definition query received from the central server 110 and control the plurality of sensor operations according to the interpreted context definition query.
  • the situation determination component 170 determines the situation based on the situation information received from the plurality of sensors, and if the determined situation determination result is included in the risk determination condition, the situation determination result composed of the byte code includes a central server ( 110).
  • the risk determination condition may include fire, intrusion, and wet, dry.
  • the hardware layer manager 180 may manage the plurality of sensors according to the determined situation determination result.
  • the situation determination component 170 may modularize a decision component for each situation using a nesC language, and transmit the situation determination result to the central server using a function, or transmit a control command to the plurality of sensors. .
  • the central server 110 may receive the transmitted situation determination result and process the situation based on the situation determination result.
  • the application module 120 may generate a bytecode-based context definition language, select a sensor and context information corresponding to the generated context definition language, and select a risk determination condition using the selected context information. have.
  • Bytecode-based context definition largely receives basic information according to the situation from the user, and applies a context-aware algorithm by applying the bytecode transmitted from the central server 110 and the central server to perform grammatical check and bytecode conversion. It consists of a USN sensor node 140 to perform.
  • the application module 120 defines a context definition language using byte codes as shown in Table 1 in order to receive basic information from the user.
  • bytecode is used as the situation definition language, and the situations for 'fire monitoring', 'intrusion detection' and 'environment comfort monitoring' are defined.
  • the situation definition language for fire monitoring situation recognition is defined as 'set_firedetection', and includes bit information indicating that the sensors used for fire detection are temperature sensors and humidity sensors.
  • a byte code (situation information) for each situation determination result is defined to represent the situation determination result generated by judging the collected data. That is, the application module 120 uses a 'none' indicating a general situation (non-fire), a 'warning' indicating a dangerous situation (high possibility of fire), and a 'fire' indicating a fire occurrence state for fire monitoring. Can be selected as situation information.
  • the situation definition language for intrusion detection situation recognition is 'set_intrusion', which includes bit information indicating whether the infrared sensor and door opening / closing sensor, which are used sensors, are used.
  • a byte code for each situation determination result is defined to express the situation determination result.
  • the application module 120 may select 'none' representing a general situation (no intrusion) and 'intrusion' representing an intrusion situation detection as context information.
  • the situation definition language of environmental comfort monitoring is 'set_ci', which includes bit information for using a temperature sensor and a humidity sensor.
  • the application module 120 may select 'comfort' indicating comfort, 'little comfort' indicating some comfort, 'wet' indicating wet, and 'dry' indicating dry as situation information.
  • the analysis module 130 receives an operation cycle for the plurality of sensors from a user. In this case, the analysis module 130 may further receive a risk determination condition in order to perform a situation determination according to a condition desired by the user.
  • the analysis module 130 sets a memory space for storing situation information for each sensor based on the input operation cycle and the created situation definition, and creates a context definition query including an operation cycle of the sensor.
  • the analysis module 130 analyzes the created situation definition query to check grammatical errors, and if there is no grammar error, transmits the situation definition query to the USN sensor node 140 to construct a context definition query using bytecode. Quit.
  • Table 2 below shows an example of a situation definition query transmitted from the central server 110 to the USN sensor node 140.
  • Context definition query can be divided into initialization part (1 ⁇ 2 line), aggregate collection and transmission part (3 ⁇ 4 line), and retransmission part which retransmits data received from lower node to upper node.
  • Istore_1 on the second line stores constants in the first space of memory.
  • Send_tb on the sixth line sends data stored in memory.
  • the third line defines the operating period of the sensor as 5 seconds through "@ 5s".
  • the situation definition query using the byte code in the USN sensor node 140 is as follows.
  • the USN sensor node 140 receives the situation definition query, sequentially executes the situation definition query, and executes initialization, setting, and transmission.
  • Initialization the situation definition query performs the basic tasks for the operation of the sensor, such as storage space allocation.
  • a space for storing the situation information result is allocated to the memory.
  • the USN sensor node 140 analyzes the context definition language and initializes a sensor required for data collection. Thereafter, the USN sensor node 140 determines a situation based on the data collected every cycle, and when a dangerous situation is detected (if it corresponds to a risk determination condition), the USN sensor node 140 stores it in the allocated memory. Finally, if there is data stored in the memory, the USN sensor node 140 transmits the status information by detecting the dangerous situation to the central server 110.
  • the proposed bytecode-based context definition language describes a series of complex processes briefly and clearly, and it is convenient and easy to express the definition of the context according to a given application as a pre-standardized syntax. In addition, it does not depend on a specific system and has the advantage that it can be described universally.
  • the USN sensor node requires only reduced data traffic volume than when directly sending data such as temperature or humidity when detecting a dangerous situation. Therefore, it is a situation definition language suitable for USN system, where energy efficiency improvement is important.
  • the following describes how to construct a context determination component based on the nesC language.
  • the nesC (Network Embeded System C) language is an extension of C designed to embody structural concepts and TinyOS execution models.
  • nesC all programs are composed of components to separate configuration and structure. Therefore, one module can be implemented by freely adding and connecting various modules through an interface.
  • components made of nesC have a feature to check for errors in the operating state of software at compile time and prevent them.
  • the situation recognition management unit 150 is divided into the situation definition component 160 and the situation determination component 170, and implemented each function in the situation determination component 170 as a module.
  • FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of a situation recognition management unit according to an embodiment of the present invention.
  • the situation recognition management unit includes a situation definition component 210 and a situation determination component 220, a fire monitoring module 230, an intrusion detection module 240, and an environmental comfort module 250.
  • the context definition component 210 is a component that analyzes a context definition previously defined by bytecode in order to perform context awareness, and the context determination component 220 is configured to perform context awareness defined by the context definition component 210.
  • Component The module of the situation determination component is implemented through an interface, and the situation definition component 210 and the situation determination component 220 are connected through two functions, a command and an event defined in the interface. In order to be able to easily modularize the new situation awareness application to the situation determination component 220, only necessary functions are implemented.
  • the 'invoke function' transmits the context information received from the context definition component 210 to the corresponding module of the context determination component 220 to perform an algorithm.
  • the 'invocationCompleted function' is an event that transmits success status to the situation determination component 220 after the module receiving the situation information performs the situation determination algorithm.
  • the context determination component 220 may modularize each situation recognition using the nesC language, thereby supporting application scalability by improving reusability of source code when extending the conventional situation recognition system.
  • the situation recognition system 100 of the present invention performs the situation recognition at each USN sensor node 140 instead of the central server 110, only the result is transmitted to the central server 110. Greatly reduced.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of comparing the parameters between the conventional situation recognition system and the situation recognition system of the present invention.
  • 'message size' is compared between the conventional situation recognition system and the situation recognition system 100 of the present invention.
  • Conventional situation recognition system needs to receive a variety of context information from the sensor to perform the situation determination.
  • the situation recognition management unit 150 performs the situation determination, only the byte code corresponding to the situation determination needs to be transmitted to the central server 110, so that the size of the message is reduced in one transmission than the conventional situation recognition system.
  • the message transmission amount per N period between the conventional situation recognition system and the situation recognition system 100 of the present invention is compared.
  • the situation information since the subject of the situation judgment is the central server, the situation information has to be transmitted to the central server every cycle.
  • situational awareness in real situations is very rare. Therefore, transmitting the situation information to the central server every cycle is very large data transmission overhead. Therefore, when the situation recognition manager 150 in the USN sensor node 140 performs the situation determination, the message transmission frequency is very high because the situation determination result needs to be transmitted to the central server 110 only when the situation determination result is different. Will be reduced.
  • 'a' is a probability that a monitoring and sensing event occurs every cycle.
  • the message transmission amount per predetermined period is compared by using the message size and the message transmission frequency per N period in one transmission between the conventional situation recognition system and the situation recognition system 100 of the present invention. Assuming that the probability of occurrence of monitoring and sensing events during 1000 cycles is 10%, the total data transfer amount B1 of the conventional situation recognition system is expressed by Equation 1 below.
  • the situation recognition system 100 of the present invention exhibits a performance improvement of about 15 times compared to the conventional situation recognition system.
  • a performance improvement of at least 1.5 times is achieved even if the probability of occurrence of the monitoring / detection event is 100%.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of comparing data transmission amount between a conventional situation recognition system and a situation awareness system of the present invention.
  • the message transmission amount per fixed period is fixed to a period N of 1000, and the probability of occurrence of the monitoring and detection event a is changed to 30%, 20%, and 10%. That is, in the conventional situation recognition system, even if the event occurrence probability 'a' changes, there is no difference in message transmission amount. However, the situation recognition system 100 of the present invention decreases the message transmission amount as the event occurrence probability 'a' decreases. It can be seen that.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an example in which a network life between a conventional situation recognition system and a situation awareness system of the present invention is compared.
  • the USN sensor node life is measured when the conventional situation recognition system and the situation recognition system 100 of the present invention are applied using the TOSSIM simulator.
  • the fixed tree route composed of 20 USN sensor nodes is used, and that the probability of occurrence of the monitoring and sensing event of the USN context recognition system is 10%.
  • the initial USN sensor node energy amount is 100
  • the USN sensor node energy consumed per cycle is 8 * 10 -3
  • the energy consumed when transmitting is 22.41 * 10 -3
  • the energy consumed when received is assumed to be 7.96 * 10 -3 .
  • the application prototype system implemented by the conventional situation recognition system showed 274 cycles, and the survival cycle of 2,291 cycles when the situation recognition system 100 of the present invention was used.
  • the situation recognition system 100 of the present invention showed that the network lifespan was about 8.3 times improved as a result of the performance evaluation.
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating a sequence of a situation recognition method according to an embodiment of the present invention.
  • the situation recognition process is largely composed of a part processed by the central server 110 and a part processed by the USN sensor node 140.
  • the situation recognition processing in the central server portion is as follows.
  • step 601 the central server 110 performs a program load operation for residing in the memory the byte code suitable for the situation awareness application program.
  • the central server 110 analyzes whether the corresponding bytecode program is written according to the grammar through the analysis module 130. If the bytecode program is not a properly prepared bytecode program, the central server 110 releases the memory and re-executes the program load operation.
  • step 603 when the program load succeeds, the central server 110 transmits the corresponding bytecode program to each USN sensor node 140.
  • the bytecode program may be a 'statement query' generated in the context definition language (bytecode).
  • the situation recognition processing at the next USN sensor node 140 is as follows.
  • step 604 USN sensor node 140 receives the bytecode program transmitted from central server 110.
  • step 605 the situation definition component 160 of the situation recognition management unit 150 interprets the bytecode program and places the corresponding situation determination component 170 in the memory.
  • the present invention basically supports the situation processing for fire monitoring, intrusion detection and environmental comfort.
  • the situation determination component 170 analyzes the situation information received from the sensor and stores the situation information in the communication buffer when a dangerous situation occurs.
  • the situation determination component 170 determines a situation based on situation information on fire monitoring, intrusion detection, and environmental comfort level, and the determined situation determination result is included in a risk determination condition (fire detection, intrusion detection, environmental discomfort).
  • the situation determination result may be stored in the communication buffer.
  • the situation determination component 170 transmits the stored situation determination result to the central server 110 when the situation determination result is stored in the communication buffer.
  • the central server 110 may receive the transmitted situation determination result and process the situation based on the situation determination result.
  • step 610 the situation determination component 170 sets a timer for a program execution period set in the bytecode program, and repeats steps 606 to 609 when the set timer ends.
  • Methods according to an embodiment of the present invention can be implemented in the form of program instructions that can be executed by various computer means and recorded in a computer readable medium.
  • the computer readable medium may include program instructions, data files, data structures, and the like, alone or in combination.
  • Program instructions recorded on the media may be those specially designed and constructed for the purposes of the present invention, or they may be of the kind well-known and available to those having skill in the computer software arts.
  • the present invention is applicable to the industry as a situational awareness method and system that can reduce data transmission overhead, improve energy efficiency, and improve the reuse of program sources in various application developments.

Abstract

본 발명은 데이터 전송 오버헤드를 줄이기 위해, USN 센서 노드에서 센서로부터 수신되는 상황정보에 기초하여 상황을 판단하고, 판단된 상황 판단결과가 위험판단조건에 포함되는 경우에만, 상기 상황 판단결과를 중앙 서버로 전송하고, 상기 중앙 서버에서 상기 전송된 상황 판단결과에 기초하여 상기 상황을 처리함으로써, 에너지 효율성을 향상시킬 수 있는 상황 인식 방법 및 시스템에 관한 것이다.

Description

ＵＳＮ에서 에너지 효율성 및 응용 확장성 지원을 위한 상황 인식 방법 및 시스템
본 발명의 일실시예는 데이터 전송 오버헤드를 줄이면서 에너지 효율성 향상을 고려하여 상황 인식을 처리하는 상황 인식 방법 및 시스템에 관한 것이다.
종래의 상황 인식 시스템은 측정되는 모든 센서 데이터들을 중앙 서버로 전송함으로써, USN 시스템에 적용하기에 부적합하다는 문제점이 존재한다.
첫째, USN(Ubiquitous Sensor Network)의 경우 베터리를 이용하는 무선 센서 노드를 활용하기 때문에, 제한된 에너지 자원을 효율적으로 사용하는 것이 필수적이다. 무선 센서 노드에서 가장 많은 에너지를 소모하는 작업은 데이터 통신이다. 따라서, 종래의 상황 인식 시스템과 USN 시스템을 결합할 경우, 모든 주기마다 데이터를 전송하게 되어 전체 네트워크 수명을 단축시킨다는 문제점이 있다.
즉, 종래의 상황 인식 시스템은 상황판단의 주체가 중앙 서버이기 때문에, 상황 판단을 위해서는 매 주기마다 중앙 서버로 센싱정보를 전송해야만 한다. 예컨대, N개의 센서에서 각각 M번의 주기동안 데이터를 수집하였을 경우, 전체 데이터 전송횟수는 최소 N*M이 된다. 따라서, 센서의 수가 증가하고, 실행 주기가 길어질수록, 전송하는 데이터 수가 급격히 증가하게 되어 에너지 효율성이 저하된다.
둘째, 종래의 상황 인식 시스템의 경우, 응용에 의존적이다. 예를 들어, 화재 감시 상황 인식 시스템을 이용하여 침입 감지 상황 인식 시스템을 개발하고자 하는 경우, 새롭게 전체 구조를 작성하고, 상황판단 알고리즘을 구현해야 한다. 예컨대, 화재 감시에는 온도 센서 및 습도 센서가, 침입 감지에는 적외선 감지 센서 및 도어개폐 센서가 사용된다. 이에 따라, 각 센서별 초기화 과정 및 데이터 전송 구조가 서로 상이하며, 결국 전체 알고리즘을 새로 작성해야만 한다. 이와 같이 이미 개발된 소스의 재활용성이 낮기 때문에, 다양한 응용에 대한 상황 인식 시스템 구현이 어렵다는 문제점이 있다.
본 발명의 일실시예는 상황 인식 수행 시, USN 센서 노드 기반의 상황 판단 및 인식된 상황 정보 전송을 지원하는 시스템 구조를 통해 데이터 전송 오버헤드를 감소할 수 있는 상황 인식 방법 및 시스템을 제공한다.
본 발명의 일실시예는 무선 센서 네트워크 환경에 적합한 바이트코드 기반의 상황 정의 언어를 설계함으로써, 에너지 효율성을 향상시킬 수 있는 상황 인식 방법 및 시스템을 제공한다.
본 발명의 일실시예는 nesC 언어를 기반으로 상황판단 컴포넌트를 모듈화함으로써, 다양한 응용 개발시, 프로그램 소스의 재사용율을 향상시킬 수 있는 상황 인식 방법 및 시스템을 제공한다.
본 발명의 일실시예에 따른 상황 인식 시스템은 센서로부터 수신되는 상황정보에 기초하여 상황을 판단하고, 판단된 상황 판단결과가 위험판단조건에 포함되는 경우, 상기 상황 판단결과를 전송하는 USN 센서 노드, 및 상기 전송된 상황 판단결과를 수신하고, 상기 상황 판단결과에 기초하여 상기 상황을 처리하는 중앙 서버를 포함한다.
이때, 상기 중앙 서버는 바이트코드 기반의 상황 정의 언어를 생성하고, 생성된 상황 정의 언어에 대응하는 센서 및 상황정보를 선정하고, 선정된 상황정보를 이용하여 위험판단조건을 선정할 수 있다.
또한, 상기 중앙 서버는 센서의 동작주기를 입력받고, 상기 상황 정의 언어에 기초하여 상기 동작주기를 포함하는 상황정의 쿼리를 생성하고, 생성된 상황정의 쿼리에 관한 오류를 검사하고, 검사결과 오류가 없는 경우, 상기 USN 센서 노드로 상기 상황정의 쿼리를 전송할 수 있다.
또는, 상기 USN 센서 노드는 상기 중앙 서버로부터 수신된 상황정의 쿼리를 해석하여, 해석된 상황정의 쿼리에 따라 복수의 센서 동작을 제어할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 중앙 서버는 바이트코드 기반의 상황정의 쿼리를 분석하여 USN 센서 노드로 전송하는 분석 모듈, 및 상기 USN 센서 노드로부터 수신된 상황 판단결과에 기초하여 복수의 센서에서 발생한 상황을 처리하는 응용 모듈을 포함한다.
이때, 상기 응용 모듈은 바이트코드 기반의 상황 정의 언어를 생성하고, 생성된 상황 정의 언어에 대응하는 센서 및 상황정보를 선정하고, 선정된 상황정보를 이용하여 위험판단조건을 선정할 수 있다.
이때, 상기 분석 모듈은 상기 복수의 센서에 관한 동작주기를 입력받고, 상기 상황 정의 언어에 기초하여 상기 동작주기를 포함하는 상황정의 쿼리를 생성하고, 생성된 상황정의 쿼리에 관한 오류를 검사하고, 검사결과 오류가 없는 경우, 상기 USN 센서 노드로 상기 상황정의 쿼리를 전송할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 USN 센서 노드는 복수의 센서로부터 수신된 상황정보에 기초하여 상황을 판단하고, 판단된 상황 판단결과가 위험판단조건에 포함되는 경우, 상기 상황 판단결과를 중앙 서버로 전송하는 상황인식 관리부, 및 상기 판단된 상황 판단결과에 따라 상기 복수의 센서를 관리하는 하드웨어 계층 관리부를 포함한다.
이때, 상기 상황인식 관리부는 상기 중앙 서버로부터 수신된 상황정의 쿼리를 해석하여, 상기 해석된 상황정의 쿼리에 따라 상기 복수의 센서 동작을 제어하는 상황정의 컴포넌트, 및 상기 복수의 센서로부터 수신된 상황정보에 기초하여 상황을 판단하고, 판단된 상황 판단결과가 위험판단조건에 포함되는 경우, 바이트코드로 구성된 상기 상황 판단결과를 상기 중앙 서버로 전송하는 상황판단 컴포넌트를 포함할 수 있다.
이때, 상기 상황판단 컴포넌트는 nesC 언어를 이용하여 각 상황에 관한 판단 컴포넌트를 모듈화하고, 함수를 이용하여 상기 중앙 서버로 상기 상황 판단결과를 전송하거나, 또는 상기 복수의 센서로 제어명령을 전송할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 상황 인식 방법은 바이트코드 기반의 상황정의 쿼리를 분석하여 USN 센서 노드로 전송하는 단계, 및 상기 USN 센서 노드로부터 수신된 상황 판단결과에 기초하여 복수의 센서에서 발생한 상황을 처리하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일실시예에 따르면, 상황 인식 수행 시, USN 센서 노드 기반의 상황 판단 및 인식된 상황 정보 전송을 지원하는 시스템 구조를 통해 데이터 전송 오버헤드를 감소할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따르면, 무선 센서 네트워크 환경에 적합한 바이트코드 기반의 상황 정의 언어를 설계함으로써, 에너지 효율성을 향상시킬 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따르면, nesC 언어를 기반으로 상황판단 컴포넌트를 모듈화함으로써, 다양한 응용 개발시, 프로그램 소스의 재사용율을 향상시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 상황 인식 시스템의 구성을 도시한 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 상황인식 관리부의 구성을 도시한 블록도이다.
도 3은 종래 상황 인식 시스템과 본 발명의 상황 인식 시스템 간의 파라미터를 비교한 일례를 도시한 도면이다.
도 4는 종래 상황 인식 시스템과 본 발명의 상황 인식 시스템 간의 데이터 전송량을 비교한 일례를 도시한 도면이다.
도 5는 종래 상황 인식 시스템과 본 발명의 상황 인식 시스템 간의 네트워크 수명을 비교한 일례를 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 상황 인식 방법의 순서를 도시한 흐름도이다.
이하, 첨부 도면들 및 첨부 도면들에 기재된 내용들을 참조하여 본 발명의 다양한 실시예를 상세하게 설명하지만, 본 발명이 실시예에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 상황 인식 시스템의 구성을 도시한 블록도이다.
도 1을 참조하면, 상황 인식 시스템(100)은 중앙 서버(110), 응용 모듈(120), 분석 모듈(130), USN 센서 노드(140), 상황인식 관리부(150), 상황정의 컴포넌트(160), 상황판단 컴포넌트(170), 하드웨어 계층 관리부(180)를 포함할 수 있다.
중앙 서버(110)는 응용 모듈(120) 및 분석 모듈(130)을 포함할 수 있다.
종래 상황 인식 시스템은 중앙 서버에서 데이터를 수집 및 분석하고, 이를 토대로 상황을 인식하여 사용자에게 상황정보를 제공하였다. 반면, 본 발명의 상황 인식 시스템(100)은 USN 센서 노드(140)에서 전송되는 상황 결과를 기반으로, 상황에 대응하는 과정만을 수행한다. 따라서, 응용 어플리케이션의 구조를 단순화하는 것이 가능하다. 즉, 목적에 따른 사용자 편의성 제공에 집중할 수 있기 때문에, 사용자의 만족도를 향상시킬 수 있다.
분석 모듈(130)은 바이트코드 기반의 상황정의 쿼리를 분석하여 USN 센서 노드(140)로 전송하고, USN 센서 노드(140)로부터 수신된 상황 판단결과를 응용 모듈(120)에 전달하는 역할을 수행한다.
응용 모듈(120)은 USN 센서 노드(140)로부터 수신된 상황 판단결과에 기초하여 복수의 센서에서 발생한 상황을 처리한다.
USN(Ubiquitous Sensor Network) 센서 노드(140)는 상황인식 관리부(150) 및 하드웨어 계층 관리부(180)를 포함한다. 상황인식 관리부(150)는 상황정의 컴포넌트(160) 및 상황판단 컴포넌트(170)를 포함할 수 있다.
하드웨어 계층 관리부(180)는 온도센서, 조도센서, 도어개폐센서, 적외선센서 등의 다양한 복수의 센서를 관리하는 기본 관리자이다.
상황인식 관리부(150)는 센서로부터 수신되는 상황정보에 기초하여 상황을 판단하고, 판단된 상황 판단결과가 위험판단조건에 포함되는 경우, 상기 상황 판단결과를 전송한다.
상황정의 컴포넌트(160)는 중앙 서버(110)로부터 수신된 상황정의 쿼리를 해석하여, 상기 해석된 상황정의 쿼리에 따라 상기 복수의 센서 동작을 제어할 수 있다.
상황판단 컴포넌트(170)는 상기 복수의 센서로부터 수신된 상황정보에 기초하여 상황을 판단하고, 판단된 상황 판단결과가 위험판단조건에 포함되는 경우, 바이트코드로 구성된 상기 상황 판단결과를 중앙 서버(110)로 전송할 수 있다. 상기 위험판단조건은 화재발생(fire), 침입감지(intrusion), 환경불쾌(wet, dry)를 포함할 수 있다.
하드웨어 계층 관리부(180)는 상기 판단된 상황 판단결과에 따라 상기 복수의 센서를 관리할 수 있다.
상황판단 컴포넌트(170)는 nesC 언어를 이용하여 각 상황에 관한 판단 컴포넌트를 모듈화하고, 함수를 이용하여 상기 중앙 서버로 상기 상황 판단결과를 전송하거나, 또는 상기 복수의 센서로 제어명령을 전송할 수 있다.
중앙 서버(110)는 상기 전송된 상황 판단결과를 수신하고, 상기 상황 판단결과에 기초하여 상기 상황을 처리할 수 있다.
구체적으로, 응용 모듈(120)은 바이트코드 기반의 상황 정의 언어를 생성하고, 생성된 상황 정의 언어에 대응하는 센서 및 상황정보를 선정하고, 선정된 상황정보를 이용하여 위험판단조건을 선정할 수 있다.
상황 인식 처리 기술을 위한 응용 소프트웨어를 개발하기 위해서는 다양한 상황인식에 대한 판단과 그에 따른 알맞은 처리를 모두 프로그래밍 언어로 기술해야 한다. 이를 위해, 일련의 복잡한 과정을 간략하고 명료하게 기술하고 상황에 대한 정의를 미리 규격화된 구문으로 표현함과 동시에 자동적으로 처리할 수 있는 언어가 요구된다. 종래 상황인식 시스템의 경우, 범용성을 위해 가상 머신을 지원가능한 JAVA 기반의 상황 정의 언어를 제공한다. 그러나, 무선 센서 노드는 한정된 메모리 자원 및 CPU 자원을 지니고 있기 때문에, 기존의 JAVA 기반 상황정의 언어를 사용하기에 적합하지 않다. 따라서 USN 센서 네트워크에 적합한, 바이트코드 기반 상황 정의 언어를 제안한다.
바이트코드 기반 상황정의는 크게 사용자로부터 상황에 따른 기본정보를 입력받고, 이에 대한 문법적 점검 및 바이트코드 변환 작업을 수행하는 중앙 서버(110)와 중앙 서버에서 전송된 바이트코드를 적용하여 상황인식 알고리즘을 수행하는 USN 센서 노드(140)로 구성된다.
이하에서는, 표 1을 참고하여 설명한다.
표 1
상황 정의 언어바이트코드 센서 상황정보
화재감시 set_firedetection 온도,습도 none/warning/fire
침입감지 set_intrusion 적외선,도어개페 none/intrusion
환경쾌적도 감시 set_ci 온도,습도 comfort/little comfort/wet/dry
응용 모듈(120)은 사용자로부터 기본정보를 입력받기 위해 '표 1'과 같이 바이트코드를 이용하여 상황 정의 언어를 정의한다. 여기서는, 상황 정의 언어로서 바이트코드를 이용하고 있으며, '화재감시', '침입감지', '환경쾌적도 감시'에 대한 상황을 정의하고 있다.
첫째, 화재감시 상황인식에 대한 상황 정의 언어는 'set_firedetection'로 정의하였으며, 화재감시를 위해 사용되는 센서가 온도 센서 및 습도 센서임을 나타내는 비트정보가 포함된다. 아울러, 수집된 데이터를 판단하여 발생한 상황 판단결과를 표현하기 위해 상황 판단결과별 바이트코드(상황정보)가 정의된다. 즉, 응용 모듈(120)은 화재감시를 위해서, 일반적 상황(화재 미발생)을 나타내는 'none', 위험 상황(화재 발생 가능성 높음)을 나타내는 'warning', 그리고 화재 발생 상황을 나타내는 'fire'를 상황정보로서 선정할 수 있다.
둘째, 침입감지 상황인식에 대한 상황 정의 언어는 'set_intrusion'이며, 이는 사용하는 센서인 적외선 감지 센서 및 도어 개폐 센서에 대한 사용여부를 나타내는 비트정보가 포함된다. 상기 화재감시와 마찬가지로 상황 판단결과를 표현하기 위한, 상황 판단결과별 바이트코드가 정의된다. 응용 모듈(120)은 일반 상황(침입 미발생)을 나타내는 'none'과 침입 상황 감지를 나타내는 'intrusion'을 상황정보로 선정할 수 있다.
마지막으로, 환경쾌적도 감시의 상황 정의 언어는 'set_ci'이며, 온도 센서 및 습도 센서를 사용하기 위한 비트정보가 포함된다. 응용 모듈(120)은 편안함을 나타내는 'comfort', 약간 편안함을 나타내는 'little comfort', 습한 것을 나타내는 'wet', 건조한 것을 나타내는 'dry'을 상황정보로서 선정할 수 있다.
한편, 바이트코드를 이용한 상황정의 쿼리를 구성하는 방법은 다음과 같다.
분석 모듈(130)은 사용자로부터 상기 복수의 센서에 관한 동작주기를 입력받는다. 이때, 분석 모듈(130)은 사용자가 원하는 조건에 따른 상황 판단을 수행하기 위해, 위험판단조건을 추가로 입력받을 수 있다. 분석 모듈(130)은 상기 입력된 동작주기 및 상기 작성한 상황정의를 바탕으로 센서별 상황정보를 저장하기 위한 메모리 공간을 설정하고, 센서의 동작 주기를 포함한 상황정의 쿼리를 작성한다. 분석 모듈(130)은 상기 작성된 상황정의 쿼리를 분석하여 문법오류를 검사하고, 문법오류가 존재하지 않는다면, 상황정의 쿼리를 USN 센서노드(140)로 전송함으로써, 바이트코드를 이용한 상황정의 쿼리 구성을 종료한다.
이하, 표 2는 중앙 서버(110)에서 USN 센서노드(140)로 전송하는 상황정의 쿼리의 일례를 나타내고 있다.
표 2
순번 상황 정의 언어 상황정의 쿼리
1 .section init #센서 노드 초기화
2 istore_1 #상황정보 결과 저장 메모리 공간할당
3 .section delivery, "@5s" #센서 동작 주기 설정
4 set_firedetection # 화재감시 상황인식 수행
5 .section reception # 상황정보 결과 저장여부 확인
6 send_tb # 상황정보 결과 전송
상황정의 쿼리는 크게 초기화부분(1~2줄)과 집계 수집 후 전송 부분(3~4줄), 하위노드로부터 전송받은 데이터를 상위노드로 재전송하는 재전송부분으로 나눌 수 있다. 두번째 줄의 istore_1은 메모리의 첫번째 공간에 상수값을 저장하는 명령어이고, 여섯번째 줄의 send_tb는 메모리에 저장된 데이터를 전송하는 명령어이다. 세번째 줄에서는 "@5s"를 통해 센서의 동작 주기를 5초로 정의하고 있다.
아울러, USN 센서 노드(140)에서의 바이트코드를 이용한 상황정의 쿼리 수행은 다음과 같다. USN 센서 노드(140)는 상황정의 쿼리를 수신하고, 상황정의 쿼리를 순차적으로 실행하며 초기화, 설정, 전송을 실행한다. 먼저 초기화는, 상황정의 쿼리가 저장공간 할당 등 센서의 작동을 위한 기본 작업을 수행한다. 이때, 상황정보결과를 저장할 공간을 메모리에 할당한다. 다음, USN 센서 노드(140)는 상황 정의 언어를 분석하여, 데이터 수집에 필요한 센서를 초기화 한다. 이후, USN 센서 노드(140)는 매 주기마다 수집된 데이터를 바탕으로, 상황을 판단하여 위험상황이 감지될 경우(위험판단조건에 해당하는 경우), 이를 할당된 메모리에 저장한다. 마지막으로 메모리에 저장된 데이터가 존재하면, USN 센서 노드(140)는 위험상황의 감지에 의한 상황정보를 중앙 서버(110)로 전송한다.
제안하는 바이트코드 기반의 상황 정의 언어는 일련의 복잡한 과정을 간략하고 명료하게 기술하고 주어진 응용에 따른 상황에 대한 정의를 미리 규격화된 구문으로써 편리하고 쉽게 표현할 수 있다. 아울러, 특정 시스템에 의존적이지 않으며 범용적으로 기술할 수 있는 장점을 가진다. 또한, 정의에 적합한 바이트코드 기반 상황 정의 언어를 생성하여, USN 센서 노드에서 위험상황 감지시, 온도나 습도등의 데이터를 직접 보내는 경우보다 감소된 데이터 통신량만을 요구한다. 따라서 에너지 효율성 향상이 중요한, USN 시스템에 적합한 상황 정의 언어이다.
다음은, nesC 언어 기반으로, 상황판단 컴포넌트를 구성하는 방법을 설명한다.
다양한 응용을 지원하는 상황인식 기술을 처리하기 위해서는 각 상황인식에 대한 판단과 그에 알맞은 알고리즘을 구현해야 한다. 만약, 각 상황인식에 대해 구분되는 프로그래밍 구조를 설계하지 않는다면, 새로운 상황인식 응용을 추가해야 하는 경우에 소스코드의 복잡성과 생산성 저하를 초래한다.
이러한 문제점을 해결하기 위해 응용 확장성을 지원할 수 있는 상황판단 컴포넌트 구성방법이 요구된다. 이를 위해서 본 발명에서는 nesC 언어를 이용한다. nesC(Network Embeded System C) 언어는 구조적 개념과 TinyOS 실행 모델을 구체화하기 위해 디자인된 C의 확장된 언어이다. nesC는 구성과 구조를 분리하기 위해 모든 프로그램이 컴포넌트로 구성되어 있다. 따라서, 여러 모듈을 인터페이스를 통해 자유롭게 추가하고 연결하여 하나의 응용프로그램을 구현할 수 있다. 또한, nesC로 만들어진 컴포넌트는 소프트웨어의 동작상태에서의 오류를 컴파일시에 체크하고 이를 방지할 수 있는 특징이 있다. 이를 통해, 상황인식 관리부(150)를 상황정의 컴포넌트(160)와 상황판단 컴포넌트(170)로 나누고, 상황판단 컴포넌트(170)에 각 기능을 모듈로 구현하였다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 상황인식 관리부의 구성을 도시한 블록도이다.
도 2를 참고하면, 상황인식 관리부는 상황정의 컴포넌트(210) 및 상황판단 컴포넌트(220), 화재 감시모듈(230), 침입 감지모듈(240), 환경 쾌적도 모듈(250)를 포함한다.
상황정의 컴포넌트(210)는 상황인식을 수행하기 위해 미리 바이트코드로 정의된 상황정의를 분석하는 컴포넌트이며, 상황판단 컴포넌트(220)는 상황정의 컴포넌트(210)에 의해 정의된 상황인식을 수행하기 위한 컴포넌트이다. 상황판단 컴포넌트의 모듈은 인터페이스를 통해 구현되며, 인터페이스에 정의되어 있는 command와 event의 두 함수를 통하여 상황정의 컴포넌트(210)와 상황판단 컴포넌트(220)가 연결된다. 새로운 상황인식 응용이 상황판단 컴포넌트(220)에 쉽게 모듈화할 수 있게 하기 위하여 꼭 필요한 함수만을 구현하였다.
상황판단 컴포넌트(220)와 각 모듈이 연결되는 인터페이스는 '표 3'와 같다.
표 3
함수 함수명(파라미터)
Command invoke(context_t *ctx)
Event invocationCompleted(result success, int instruction_acvance)
'invoke 함수'는 상황정의 컴포넌트(210)로부터 전달받은 상황정보를 상황판단 컴포넌트(220)의 해당 모듈로 전송하여 알고리즘을 수행한다.
'invocationCompleted 함수'는 상황정보를 전달받은 해당 모듈이 상황 판단 알고리즘을 수행한 후에 수행 성공여부를 상황판단 컴포넌트(220)로 전달하는 이벤트이다.
상황판단 컴포넌트(220)는 nesC 언어를 이용하여 각 상황인식을 모듈화함으로써, 종래 상황 인식 시스템 확장시, 소스코드의 재사용성을 향상시켜 응용 확장성을 지원할 수 있다.
본 발명의 상황 인식 시스템(100)은 상황인식을 중앙 서버(110)가 아닌 각 USN 센서 노드(140)에서 수행한 후, 수행결과만을 중앙 서버(110)로 전송하는 구조이기 때문에 전체 데이터 전송량을 크게 감소시킨다.
도 3은 종래 상황 인식 시스템과 본 발명의 상황 인식 시스템 간의 파라미터를 비교한 일례를 도시한 도면이다.
도 3을 참조하면, 종래 상황 인식 시스템과 본 발명의 상황 인식 시스템(100) 간의 '메시지 크기'를 비교한 것이다. 종래 상황 인식 시스템은 상황판단을 수행하기 위해 필요한 여러 상황정보를 센서로부터 전송 받아야 한다. 하지만, 상황인식 관리부(150)에서 상황판단을 수행하는 경우에는 상황판단에 해당하는 바이트코드만을 중앙 서버(110)로 전송하면 되기 때문에 1회 전송시 메시지의 크기가 종래 상황 인식 시스템보다 줄어들게 된다.
또한, 종래 상황 인식 시스템과 본 발명의 상황 인식 시스템(100) 간의 N 주기당 메시지 전송량을 비교한 것이다. 종래 상황 인식 시스템은 상황판단의 주체가 중앙 서버이기 때문에, 상황판단을 위해서는 매 주기마다 중앙 서버로 상황정보를 전송해야만 한다. 하지만, 실제 상황에서의 상황인식은 상황판단 결과가 달라지는 경우가 매우 드물다. 따라서, 매 주기마다 상황정보를 중앙 서버로 전송하는 것은 매우 큰 데이터 전송 오버헤드가 된다. 따라서, USN 센서 노드(140)에 있는 상황인식 관리부(150)에서 상황판단을 수행하는 경우에는 상황 판단결과가 달라지는 시점에만 중앙 서버(110)로 상황 판단결과를 전송하면 되기 때문에 메시지 전송빈도가 매우 줄어들게 된다. 도 3에서 'a'는 매 주기마다 감시, 감지 이벤트가 발생할 확률이다.
또한, 종래 상황 인식 시스템과 본 발명의 상황 인식 시스템(100) 간의 1회 전송시 메시지 크기와 N 주기당 메시지 전송빈도를 이용하여 일정 주기당 메시지 전송량을 비교한 것이다. 1000주기 동안의 감시, 감지 이벤트 발생확률이 10%라고 가정할 경우, 종래 상황 인식 시스템의 데이터 총 전송량(B1)은 수학식 1과 같다.
수학식 1
B1 = 3 * 1000 = 3000 bytes
한편, 본 발명의 상황 인식 시스템(100)의 데이터 총 전송량(B2)은 수학식 2와 같다.
수학식 2
B2 = 2 * (1000 * 0.1) = 200 bytes
수학식 1과 수학식 2를 비교하면, 본 발명의 상황 인식 시스템(100)이 종래 상황 인식 시스템에 비해 약 15배의 성능향상을 나타낸다. 또한 감시/감지 이벤트 발생확률이 100%라고 가정할 경우에도, 최소 1.5배의 성능향상이 이루어지는 것을 알 수 있다.
도 4는 종래 상황 인식 시스템과 본 발명의 상황 인식 시스템 간의 데이터 전송량을 비교한 일례를 도시한 도면이다.
도 4를 참조하면, 일정 주기당 메시지 전송량을 주기 N은 1000으로 고정시키고, 감시, 감지 이벤트 발생확률 a를 30%, 20%, 10%로 변화시켜 그래프로 나타낸 결과이다. 즉, 종래 상황 인식 시스템은 이벤트 발생확율 'a'가 변화해도 메시지 전송량에 차이가 없지만, 본 발명의 상황 인식 시스템(100)은 이벤트 발생확율 'a'가 작아지면 질수록, 메시지 전송량이 감소하는 것을 알 수 있다.
이를 통해 USN 센서 네트워크의 수명을 크게 연장시킬 수 있다.
도 5는 종래 상황 인식 시스템과 본 발명의 상황 인식 시스템 간의 네트워크 수명을 비교한 일례를 도시한 도면이다.
도 5를 참조하면, TOSSIM 시뮬레이터를 사용하여, 종래 상황 인식 시스템과 본 발명의 상황 인식 시스템(100)을 각각 적용시 USN 센서 노드 수명을 측정한 결과이다. 여기서, 20개의 USN 센서 노드로 구성한 Fixed Tree Route를 사용하고, USN 상황 인식 시스템의 감시, 감지 이벤트 발생확률은 10%라고 가정하였다.
TOSSIM 시뮬레이터의 PowerProfile을 참고하면, 초기 USN 센서 노드의 에너지량은 100, 매 주기당 소모되는 USN 센서 노드 에너지를 8*10-3, 송신시 소모되는 에너지를 22.41*10-3, 수신시 소모되는 에너지를 7.96*10-3으로 가정하였다. 성능평가 결과, 종래 상황 인식 시스템으로 구현한 응용프로토타입 시스템은 274주기, 본 발명의 상황 인식 시스템(100)을 이용하였을 경우에는 2,291주기의 생존주기를 보였다.
즉, 본 발명의 상황 인식 시스템(100)이 성능평가 수행 결과, 약 8.3배 향상된 네트워크 수명을 나타내 우수함을 보였다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 상황 인식 방법의 순서를 도시한 흐름도이다.
도 6을 참조하면, 상황 인식의 처리는 크게 중앙 서버(110)에서 처리하는 부분과 USN 센서 노드(140)에서 처리하는 부분으로 구성된다. 먼저, 중앙 서버 부분에서의 상황 인식 처리는 다음과 같다.
단계 601에서, 중앙 서버(110)는 상황인식 응용 프로그램에 적합한 바이트코드를 메모리에 상주시키는 프로그램 Load작업을 수행한다.
단계 602에서, 중앙 서버(110)는 분석 모듈(130)을 통해 해당 바이트코드 프로그램이 문법에 맞게 작성되었는지 여부를 분석한다. 만약, 해당 바이트코드가 제대로 작성된 바이트코드 프로그램이 아닐 경우, 중앙 서버(110)는 메모리를 해제하고, 프로그램 Load 작업을 재수행한다.
단계 603에서, 중앙 서버(110)는 프로그램 Load가 성공한 경우, 해당 바이트코드 프로그램을 각 USN 센서 노드(140)로 전송한다. 여기서, 바이트코드 프로그램을 상황 정의 언어(바이트코드)로 생성된 '상황정의 쿼리'일 수 있다.
다음 USN 센서 노드(140)에서의 상황인식 처리는 다음과 같다.
단계 604에서, USN 센서 노드(140)는 중앙 서버(110)로부터 전송된 바이트코드 프로그램을 수신한다.
단계 605에서, 상황인식 관리부(150)의 상황정의 컴포넌트(160)는 바이트코드 프로그램을 해석하여 해당 상황판단 컴포넌트(170)를 메모리에 상주시킨다. 본 발명에서는 기본적으로 화재감시, 침입감지 및 환경쾌적도에 대한 상황 처리를 지원한다.
단계 606 내지 단계 608에서, 상황판단 컴포넌트(170)는 센서로부터 수신된 상황정보를 분석하여, 위험상황이 발생하였을 경우, 이를 통신버퍼에 저장한다. 상황판단 컴포넌트(170)는 화재감시, 침입감지 및 환경쾌적도에 대한 상황정보에 기초하여 상황을 판단하고, 판단된 상황 판단결과가 위험판단조건(화재감지, 침입감지, 환경불쾌)에 포함되는 경우, 상황 판단결과를 통신버퍼에 저장할 수 있다.
단계 609에서, 상황판단 컴포넌트(170)는 상기 통신버퍼에 상황 판단결과가 저장되면, 저장된 상황 판단결과를 중앙 서버(110)로 전송한다. 중앙 서버(110)는 상기 전송된 상황 판단결과를 수신하고, 상기 상황 판단결과에 기초하여 상기 상황을 처리할 수 있다.
마지막으로, 단계 610에서, 상황판단 컴포넌트(170)는 바이트코드 프로그램에 설정된 프로그램 실행 주기만큼 타이머를 설정하고, 설정된 타이머가 종료되면 단계 606 ~ 단계 609를 반복하여 수행한다.
본 발명의 실시 예에 따른 방법들은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.
그러므로, 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
본 발명은 데이터 전송 오버헤드를 감소할 수 있고, 에너지 효율성을 향상시킬 수 있으며 그리고 다양한 응용 개발시 프로그램 소스의 재사용을 향상시킬 수 있는 상황 인식 방법 및 시스템으로 관련 산업에 이용가능하다.

Claims (15)

  1. 센서로부터 수신되는 상황정보에 기초하여 상황을 판단하고, 판단된 상황 판단결과가 위험판단조건에 포함되는 경우, 상기 상황 판단결과를 전송하는 USN 센서 노드; 및
    상기 전송된 상황 판단결과를 수신하고, 상기 상황 판단결과에 기초하여 상기 상황을 처리하는 중앙 서버
    를 포함하는, 상황 인식 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 중앙 서버는,
    바이트코드 기반의 상황 정의 언어를 생성하고, 생성된 상황 정의 언어에 대응하는 센서 및 상황정보를 선정하고, 선정된 상황정보를 이용하여 위험판단조건을 선정하는, 상황 인식 시스템.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 중앙 서버는,
    센서의 동작주기를 입력받고, 상기 상황 정의 언어에 기초하여 상기 동작주기를 포함하는 상황정의 쿼리를 생성하고, 생성된 상황정의 쿼리에 관한 오류를 검사하고, 검사결과 오류가 없는 경우, 상기 USN 센서 노드로 상기 상황정의 쿼리를 전송하는, 상황 인식 시스템.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 USN 센서 노드는,
    상기 중앙 서버로부터 수신된 상황정의 쿼리를 해석하여, 해석된 상황정의 쿼리에 따라 복수의 센서 동작을 제어하는, 상황 인식 시스템.
  5. 바이트코드 기반의 상황정의 쿼리를 분석하여 USN 센서 노드로 전송하는 분석 모듈; 및
    상기 USN 센서 노드로부터 수신된 상황 판단결과에 기초하여 복수의 센서에서 발생한 상황을 처리하는 응용 모듈
    을 포함하는, 중앙 서버.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 응용 모듈은,
    바이트코드 기반의 상황 정의 언어를 생성하고, 생성된 상황 정의 언어에 대응하는 센서 및 상황정보를 선정하고, 선정된 상황정보를 이용하여 위험판단조건을 선정하는,
    상기 분석 모듈은,
    상기 복수의 센서에 관한 동작주기를 입력받고, 상기 상황 정의 언어에 기초하여 상기 동작주기를 포함하는 상황정의 쿼리를 생성하고, 생성된 상황정의 쿼리에 관한 오류를 검사하고, 검사결과 오류가 없는 경우, 상기 USN 센서 노드로 상기 상황정의 쿼리를 전송하는, 중앙 서버.
  7. 복수의 센서로부터 수신된 상황정보에 기초하여 상황을 판단하고, 판단된 상황 판단결과가 위험판단조건에 포함되는 경우, 상기 상황 판단결과를 중앙 서버로 전송하는 상황인식 관리부; 및
    상기 판단된 상황 판단결과에 따라 상기 복수의 센서를 관리하는 하드웨어 계층 관리부
    를 포함하는, USN 센서 노드.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 상황인식 관리부는,
    상기 중앙 서버로부터 수신된 상황정의 쿼리를 해석하여, 상기 해석된 상황정의 쿼리에 따라 상기 복수의 센서 동작을 제어하는 상황정의 컴포넌트; 및
    상기 복수의 센서로부터 수신된 상황정보에 기초하여 상황을 판단하고, 판단된 상황 판단결과가 위험판단조건에 포함되는 경우, 바이트코드로 구성된 상기 상황 판단결과를 상기 중앙 서버로 전송하는 상황판단 컴포넌트
    를 포함하는, USN 센서 노드.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 상황판단 컴포넌트는,
    nesC 언어를 이용하여 각 상황에 관한 판단 컴포넌트를 모듈화하고, 함수를 이용하여 상기 중앙 서버로 상기 상황 판단결과를 전송하거나, 또는 상기 복수의 센서로 제어명령을 전송하는, USN 센서 노드.
  10. 바이트코드 기반의 상황정의 쿼리를 분석하여 USN 센서 노드로 전송하는 단계; 및
    상기 USN 센서 노드로부터 수신된 상황 판단결과에 기초하여 복수의 센서에서 발생한 상황을 처리하는 단계
    를 포함하는, 상황 인식 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    바이트코드 기반의 상황 정의 언어를 생성하고, 생성된 상황 정의 언어에 대응하는 센서 및 상황정보를 선정하는 단계; 및
    상기 선정된 상황정보를 이용하여 위험판단조건을 선정하는 단계
    를 더 포함하는, 상황 인식 방법.
  12. 제10항에 있어서,
    상황정의 쿼리를 분석하여 USN 센서 노드로 전송하는 단계는,
    상기 센서에 관한 동작주기를 입력받는 단계;
    상황 정의 언어에 기초하여 상기 동작주기를 포함하는 상황정의 쿼리를 생성하는 단계;
    상기 생성된 상황정의 쿼리에 관한 오류를 검사하는 단계; 및
    상기 검사결과 오류가 없는 경우, 상기 USN 센서 노드로 상기 상황정의 쿼리를 전송하는 단계
    를 포함하는, 상황 인식 방법.
  13. 제10항에 있어서,
    상기 USN 센서 노드로부터 수신된 상황 판단결과에 기초하여 복수의 센서에서 발생한 상황을 처리하는 단계는,
    복수의 센서로부터 수신된 상황정보에 기초하여 상황을 판단하는 단계; 및
    상기 판단된 상황 판단결과가 위험판단조건에 포함되는 경우, 상기 상황 판단결과를 중앙 서버로 전송하는 단계
    를 포함하는, 상황 인식 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 중앙 서버로부터 수신된 상황정의 쿼리를 해석하는 단계; 및
    상기 해석된 상황정의 쿼리에 따라 상기 복수의 센서 동작을 제어하는 단계
    를 더 포함하는, 상황 인식 방법.
  15. 제13항에 있어서,
    nesC 언어를 이용하여 각 상황에 관한 판단 컴포넌트를 모듈화하는 단계
    를 더 포함하는, 상황 인식 방법.
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