WIN-WIN TECH - 저전력 상황인지 컴퓨팅 기술
WIN-WIN TECH는 정부출연연구소 등 공공연구기관으로부터 듣는 최신 기술동향입니다.
기술개요
① 상황인지 컴퓨팅 정의 및 필요성
컴퓨팅 파워의 증가 및 임베디드 기술이 발달함에 따라, 컴퓨팅 장비들이 점차 소형화 및 지능화되고 있다.
이에 따라 이들 장치에 보다 유연한 입력수단 및 높은 지능을 제공하기 위한 방법이 대두되고 있다.
이러한 기술로, 사용자가 입력하지 않은 내용이라도 추론과 같은 기술을 통하여, 시스템에 유용한 정보로 활용할 수 있도록 장치를 보다 스마트하게 만드는 ‘상황인지 컴퓨팅’ 기술의 도입이 필수적이다.
이러한 상황인지 컴퓨팅은 가상공간에서 현실의 상황을 정보화하고 이를 활용하여 사용자 중심의 지능화된 서비스를 제공하는 기술로, 이를 기반으로 상황인식, 상황의 특징추출, 학습, 추론 등의 지능화된 기법을 적용하여 인간중심의 자율적인 서비스를 가능하게 한다.
② 상황인지 컴퓨팅 구현방법
상황인지 컴퓨팅 환경을 구성하기 위하여, 상황인지 시스템은 분산배치되어 있는 센서장비로부터 센서정보를 제공받아야 한다.
원격지의 센서장비로부터 정보를 제공받기 위하여 다수의 상황인지 기술들은 무선센서 네트워크 기술을 도입하여 센서정보를 공유하게 된다.
무선센서 네트워크 기술은 컴퓨팅 능력과 무선통신 능력을 갖고 있는 센서노드를 응용환경에 배치하여 자율적인 네트워크를 형성하고 센서노드로부터 획득한 정보들을 무선으로 수집하여 감시/제어 등의 용도로 활용하는 기술이다.
이러한 무선센서 네트워크 기술을 기반으로 수집된 센서정보를 활용하여 상황을 인식 및 추론하는 형태로 제공된다.
최근에는 다양한 기술이 무선센서 네트워크에 융합되면서, IoT(Internet of Things) / CPS(Cyber Physical System)등의 기술로 진화하고 있다.
이와 같이 무선센서 네트워크 기술은 IoT기술 전개에 있어 근간이 되며, 특히 인간의 개입없이, 또는 최소한의 개입으로 사물간 협력하여 센싱/정보처리 및 교환을 위한 상호 지능적으로 제공함에 따라, 다양한 상황인지 서비스를 제공하게 된다.
③ 저전력 상황인지 컴퓨팅 기술
상황인지 컴퓨팅 환경을 제공하기 위하여 설치된 무선노드들은 기본적으로 상시 전원을 공급받지 못하는 한계점을 지니고 있다.
이에 따라 원활한 상황인지 서비스를 제공하기 위하여 저전력 기반의 상황인지 서비스 제공은 필수적이다.
저전력 기반의 상황인지 서비스를 제공하기 위하여 하드웨어적 접근방법과 소프트웨어적인 접근방법을 필요로 한다.
하드웨어적인 저전력 기술로, 저전력 센서 신호처리 프로세서 개발과 무선통신 칩 개발 등으로 나뉠 수 있다.
소프트웨어 기반의 저전력 상황인지 기법으로는 무선센서 네트워크 상황에서 에너지 인지 라우팅 기법과 센싱패턴을 상황에 맞게 효과적으로 조정하는 방법 등이 존재한다.
국내외 기술동향
국내외 많은 기업, 학교, 연구소 등에서는 기존의 환경보다 지능적이고 효율적인 환경을 구축하려고 다양한 상황인식 컴퓨팅 기술을 연구 및 개발을 진행하고 적용하고 있다.
① 국내기술 동향
국내 스마트폰의 보편적인 사용 및 유비쿼터스 환경이 확산되면서 사용자 위치정보를 활용한 상황인식 기술을 활용하는 사례도 늘어나고 있다.
최근 스마트폰에서 다운 받을 수 있는 네비게이션이나 위치인식 어플을 사용하면 실시간 위치정보 및 교통상황이 업데이트될 뿐만 아니라 클라우드 기술까지 정복하여 하드웨어의 부담까지 덜어주고 있어 위치정보 상황인식 기술의 급격한 발전을 보여주고 있다.
국내에서도 갤럭시S4나 노트3 폰에는 삼성전자에서 준비한 S3(헬스케어 어플) 애플리케이션 등은 이러한 상황인식 기술을 기초적으로 적용된 기술로 볼 수 있다.
한국전자통신연구원(ETRI)에서는 URC (Ubiquitous Robot Companion)을 위해 개발된 Context-Aware Middleware for URC Systesm(CAMUS)가 존재한다.
네트워크에 기반을 둔 u-Robot이 상황인식을 수행할 수 있도록 지원하는 플랫폼인 CAMUS는 센서를 통해 수집된 정보를 분석하고 저장 및 이벤트 통지 등을 수행하며 관리자에게 작업을 지시하는 상황인식엔진 기능을 수행하게 된다.
이 뿐만 아니라, 국내에는 이러한 CAMUS나 한 국 IBM의 UCL(Ubiquitous Computing Lab)의 연구 그리고 한국토지개발공사의 u-City 계획과 관련하여 추진 중인 지구환경인증 제도에서 상황인식 프로세서에 미래 유비쿼터스 사회를 구현하기 위한 상황인식 기술에 많은 관심을 보이고 있다(그림 6 참조).
② 국외기술 동향
미국 카네기멜론 대학에서 개발한 SenSay는 사용자의 상태에 따라서 핸드폰의 상태를 수정하는 상황인식 휴대폰을 개발하였다.
환경과 물리적인 상황, 수신자의 정보 등을 상황정보로 활용하여, 상황인지 서비스를 제공하게 된다(그림 7 참조).
미국 일리노이 대학교에서는 Gaia 상황인식 플랫폼을 개발하였다.
Gaia 플랫폼의 아키텍처는 크게 Application Framework와 Quality of Service로 구성되어 있으며, Gaia 시스템은 사용자중심적이고 자원인식이 가능하며 여러 장치들을 사용할 수 있어상황정보를 효과적으로 사용할 수 있는 모바일 응용들을 개발하기 위한 프레임워크도 제공하고 있다.
Gaia 플랫폼은 애플리케이션으로부터 오는 특정상황에 대한 질의를 처리하고 상황의 등록 및 관리기능 등을 수행하게 된다(그림 8 참조).
Scarlet-Context-aware Infrastructure는 일리노이 기술 연구소에서 주관하여 이질적 플랫폼간의 상황정보 교환을 위해서 개발되었다.
Scarlet은 SOAP과 WSDL을 이용하여 플랫폼간의 호환성을 유지하고 있으며, Scarlet는 상황인식 컴퓨팅환경의 모든 측면을 다루고 있지 않고, 단지 응용부문에서 상황정보를 어떻게 제공할 것인가에 대한 문제점에만 역정을 두고 있으며, 특히 이질적인 플랫폼간에 상황정보 전송을 위해 연구를 진행하였다.
CoBra(Context Broker Architecture)는 UMBC(University of Maryland, Baltimore County)에서 개발한 지능형 공간상에 존재하는 모든 컴퓨팅 개체들을 위한 상황정보 공유모델을 관리하는 상황브로커(Context Broker) 에이전트를 개발하였다.
브로커는 상황 및 지식 저장관리 모듈, 상황 추론엔진, 상황 획득모듈, 보안 관리모듈로 구성되어 있으며, 서로 다른 정보소스에서의 상황정보 획득을 도와주고, 상황정보 모델을 관리하고 유지하며, 에이전트들간의 지식 공유를 도와준다(그림 9 참조).
SOCAM(Ser v ice-Or ient e d C ont ex t-Awa re Middleware)은 Singapore 국립대학에서 주관하여 개발한 미들웨어로 상환인식 서비스와 시스템 개발을 용이하게 하기 위해 제안하였으며, 미들웨어내에서 상황정보 모델링을 위한 OWL(Web Ontology Language)를 사용하였다.
SOCAM은 분산된 상황정보 제공자들로부터 상황정보를 획득한 후 이를 적절한 형태로 가공하여 상환이식 서비스에 제공하는 Context Interpreter라고 불리는 중앙서버를 사용하여, 상황정보 제공자, 상황정보 번역자,상황정보 데이터베이스, 상황인식 서비스, 위치 서비스 컴포넌트로 구성된다(그림 10 참조).
향후전망
IT, 에너지, 제조산업, 국방, 농수산업 등의 국내외 산업전반에 걸쳐 상황인지 기반의 관련기술 융합과 신비지니스가 도래할 것이다.
이런 새로운 서비스의 활성화와 비즈니스모델의 산업경쟁력의 근간이 되는 핵심분야는 저전력 상황인지 컴퓨팅 분야이며, 이에 근간이 되는 핵심기술은 저전력 상황인지 센싱기술, 무선센서 네트워크기술, 상황인지 정보 분석기술 등이다.
그래서, 미래 국가성장동력산업의 핵심 후보기술 분야인 상황인지 컴퓨팅과 저전력 상황인지 센싱기술 분야에 정부와 민간의 끊임없는 관심과 적극적 투자가 필요하다.