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차세대 인터넷 환경에서의 IoT 기반 즉시적 서비스 제공 프레임워크

An IoT-based Spontaneous Service Provision Framework for Future Internet Environments

이동만|신병헌
에스케이텔레콤 (주) (SKTelecom)|2015.04|Telecommunications Review|제25권 제2호|pp. 230-244

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장소성placenessInternet of Things사물 인터넷스마트 공간서비스 프레임워크smart spaceservice framework
주제분류전자/정보통신공학

초록

최근 인터넷 환경은 모바일 기기를 통해 접속하는 사용자가 폭발적으로 증가하고 이동성이 늘어남에 따라 다양한 문제를 겪고 있으며, 이에 따라 차세대 인터넷에 대한 연구가 활발하게 수행되고 있다. 또한 스마트폰, 스마트TV, 스마트 냉장고, 스마트 도어락, 스마트CCTV 등 자체적인 컴퓨팅 및 네트워킹 능력을 가진 현실세계의 기기들이 점점 늘어나면서 이러한 다양한 스마트 객체들이 사람들의 편의를 위해 정보를 제공하고 서로 소통하는 사물 인터넷(Internet of Things; IoT)이 현실화되고 있으며, 이에 따라 IoT 환경은 차세대 인터넷 연구의 핵심이 될 것으로 기대된다. IoT 기기를 통하여 가정, 직장, 공공 장소와 같은 생활 공간이 스마트 공간으로 변모하고 있으며, 스마트 공간에서 이들 IoT를 활용하는 서비스가 수행될 기회가 많아질 것으로 기대된다. 또한 IoT 환경에서는 사용자의 목적 달성을 돕기위해서 여러 종류의 스마트 객체들이 조합되는 형태로 서비스가 제공될 것으로 기대된다. 특히 공공장소와 같은 공간에서는 다양한 사람들이 공존하면서 그들의 목적과 상황에 따라 여러 가지 서로 다른 서비스가 수행되며, 각 서비스가 수행되는 상황과 사용자에 따라 같은공간도 다양한 목적과 의미로 활용될 수 있다. 차세대 인터넷 환경에서는 이러한 공간의 변화하는 의미(장소성)를 고려하여 사용자 맞춤형 서비스를 즉시적으로 제공하는 것이 중요하다. 이를 위해서는 미리 정의된 스마트 공간에서 고정된 서비스 시퀀스를 실행하는 기존의방식으로는 달성할 수 없으며, 수집된 IoT 데이터에 대한 마이닝을 기반으로 하는 장소성 도출, 다차원적인 상황정보를 바탕으로 사용자의 관심사 추론, 사용자의 관심사에 부합하는 적합한 서비스 제공 기회 발견 및 서비스 간 이질성을 극복하고 스마트 객체들을 조합하여맞춤형 서비스를 즉시적으로 제공하는 핵심 요소기술이 인터넷 아키텍처에 반영될 필요가 있다. 본 논문에서는 이러한 각 핵심 요소기술에 대한 현재의 기술 수준과 한계점을 분석하고, 이를 해결하기 위한 향후 연구방향과 함께 차세대 인터넷 환경에서의 IoT 기반 즉시적 서비스 제공을 위한 서비스 프레임워크 구조를 제안한다.

Abstract

As current Internet experiences several problems on traffic management, data analysis, and service provision due to rapidly increasing number of mobile users, future Internet is actively researched world-wide. The proliferation of smart objects including smartphones, smart TV, smart fridge, etc. enables the Internet of Things (IoT) environment to become reality in which various smart objects actively collaborate each other to provide users with services. Thus, IoT is considered as the core part of the future Internet research. Multiple smart objects are expected to be composed to achieve a user-level goal in future IoT environments. Moreover, the meaning of a smart space can be differently understood in terms of user preference, the type of a running service, the spatial-temporal contexts which we call“ placeness”. In order to consider the placeness when providing spontaneous services in smart spaces, further researches should be done including: placeness extraction based on IoT data collection and task mining, user preference inference based on multimodal contexts, and service (task) discovery and spontaneous provision by solving the heterogeneity of services. In this paper, we analyze each research items and provide the future directions by proposing a spontaneous IoT service framework architecture for future Internet environments.

참고문헌 (47)

  1. Weiser, Mark, "The computer for the 21st century", Scientific American, 265(3), pp.94~104 (1991)
  2. "Cisco visual networking index: forecast and methodology, 2011-2016", Cisco, ~ (2012)
  3. E. Kim, "Human activity recognition and pattern discovery", Pervasive Computing, IEEE, 9(1), pp.48~53 (2010)
  4. E. Kim, "Modeling Human Activity Semantics for Improved Recognition Performance", Proc. UIC, pp.514~528 (2011)
  5. Roggen, Daniel, "Opportunistic human activity and context recognition", Computer-IEEE Computer Society, 46, pp.36~45 (2013)
  6. Maurer, Uwe, "Activity recognition and monitoring using multiple sensors on different body positions", Wearable and Implantable Body Sensor Networks, 2006. BSN 2006. International Workshop on. IEEE (2006)
  7. Do, Thang M, "Advances in Artificial Intelligence", pp.104~109 (2011), Springer
  8. Do, Thang M, "Mobile and Ubiquitous Systems: Computing, Networking, and Services", pp.188~199 (2013), Springer
  9. Hodges, Mark R, "An 'objectuse fingerprint': The use of electronic sensors for human identification" (2007), Springer
  10. Perkowitz, Mike, "Mining models of human activities from the web", Proceedings of the 13th international conference on World Wide Web (2004), ACM
  11. Philipose, Matthai, "Inferring activities from interactions with objects", Pervasive Computing, IEEE, 3(4), pp.50~57 (2004)
  12. Liao, Lin, "Learning and inferring transportation routines", Artificial Intelligence, 171(5), pp.311~331 (2007)
  13. Liu, K, "Large-scale behavioral targeting with a social twist", Proceedings of the 20th ACM Conference on Information Knowledge Management, pp.1815~1824 (2011)
  14. Anagnostopoulos, A, "Influence and correlation in social networks", Proceedings of the 14th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, pp.7~15 (2008)
  15. White, R.W, "Predicting user interests from contextual information", Proceedings of the 32nd International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, pp.363~370 (2009)
  16. Sharma, A, "Network-Centric Recommendation: Personalization with and in Social Networks", Proceedings of the 2011 IEEE 3rd International Conference on Social Computing, pp.282~289 (2011)
  17. Wen Z, "On the quality of inferring interests from social neighbors", Proceedings of the 16th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, pp.373~382 (2010)
  18. Wen, Z, "Improving User Interest Inference from Social Neighbors", Proceedings of the 20th ACM Conference on Information Knowledge Management, pp.1001~1006 (2011)
  19. Ahn, D, "Inferring User Interest using Familiarity and Topic Similarity with Social Neighbors in Facebook", Proceedings of the 2012 IEEE, ACM International Conference on Web Intelligence, pp.2012[DOI]
  20. N. Eagle, "Social Serendipity: Mobilizing Social Software", IEEE Pervasive Computing, 4(2), pp.28~34 (2005)
  21. N. Eagle, "''Reality mining: sensing complex social systems", Pers. Ubiquitous Comput, 10(4), pp.255~268 (2005)
  22. A. Gupta, "MobiSoC: a middleware for mobile social computing applications", Mob. Networks Appl, 14(1), pp.35~52 (2008)
  23. A. K. Pietiläinen, "MobiClique: middleware for mobile social networking", Proceedings of the 2nd ACM workshop on Online social networks, pp.49~54 (2009)
  24. D. Quercia, "FriendSensing", Proceedings of the third ACM conference on Recommender systems - RecSys ’09, pp.273~ (2009)
  25. "The Social Psychology of Groups (Social Science Classics Series): John W. Thibaut, Harold H.Kelley: 9780887386336: Amazon.com: Books" (1952)[URL]
  26. I. Altman, "Social penetration: The development of interpersonal relationships" (1973)
  27. C. R. Berger, "SOME EXPLORATIONS IN INITIAL INTERACTION AND BEYOND: TOWARD A DEVELOPMENTAL THEORY OF INTERPERSONAL COMMUNICATION", Hum. Commun. Res, 1(2), pp.99~112 (1975)
  28. Zheng, Vincent W, "Collaborative location and activity recommendations with gps history data", Proceedings of the 19th international conference on World wide web (2010), ACM
  29. Lee, Ryong, "Urban area characterization based on crowd behavioral lifelogs over Twitter", Personal and ubiquitous computing, 17(4), pp.605~620 (2013)
  30. Chon, Yohan, "Automatically characterizing places with opportunistic crowdsensing using smartphones", Proceedings of the 2012 ACM Conference on Ubiquitous Computing (2012), ACM
  31. 이태경, "남성화장품 광고가 구매자와 사용자간의 구매행동에 미치는 영향에 관한 연구", 석사, 광고홍보, pp.2001
  32. D. Aumueller, "Schema and ontology matching with COMA++", Proc. 2005 ACM SIGMOD Int. Conf. Manag. data - SIGMOD '05, pp.906~ (2005)
  33. A. Marie, "Boosting schema matchers", Move to Meaningful Internet Syst. OTM 2008, pp.283~300 (2008)
  34. E. Wang, Y., "Flexible interface matching for Web-service discovery", Proc. 7th Int. Conf. Prop. Appl. Dielectr. Mater, pp.147~156 (2003)
  35. J. Zaha, "Compatibility test and adapter generation for interfaces of software components", Distrib. Comput. Internet Technol, pp.201~221 (2005)
  36. A. Brogi, "Automated generation of BPEL adapters", Serv. Comput. 2006, pp.27~39 (2006)
  37. C. Gierds, "Specifying and generating behavioral service adapters based on transformation rules", Citeseer, ~ (2008)
  38. Y. Taher, "Diagnosing Incompatibilities in Web Service Interactions for Automatic Generation of Adapters", 2009 Int. Conf. Adv. Inf. Netw. Appl, pp.652~659 (2009)
  39. H. R. Motahari Nezhad, "Protocol-aware matching of web service interfaces for adapter development", Proceedings of the 19th international conference on World wide web - WWW '10, pp.731~740 (2010)
  40. B. Benatallah, "Developing adapters for web services integration", Proceedings of the International Conference on Advanced Information Systems Engineering (CAiSE), pp.415~429 (2005)
  41. X. Dong, "Similarity search for web services", Proceedings of the Thirtieth international conference on Very large data bases-Volume 30, pp.372~383 (2004)
  42. P. Plebani, "URBE: Web Service Retrieval Based on Similarity Evaluation", IEEE Trans. Knowl. Data Eng, 21(11), pp.1629~1642 (2009)
  43. F. Liu, "Measuring Similarity of Web Services Based on WSDL", 2010 IEEE Int. Conf. Web Serv, pp.155~162 (2010)
  44. Y. Zhang, "Context-Based Qos Model and its Application in Ubiquitous Computing", 2006 Int. Conf. Mach. Learn. Cybern, (8), pp.1517~1521 (2006)
  45. V. Cardellini, "Qos-driven runtime adaptation of service oriented architectures", Proc. 7th Jt. Meet. Eur. Softw. Eng. Conf. ACM SIGSOFT Symp. Found. Softw. Eng. Eur. Softw. Eng. Conf. Found. Softw. Eng. Symp. - E, pp.131~ (2009)
  46. S. Mokhtar, "EASY: Efficient semAntic Service discoverY in pervasive computing environments with QoS and context support", J. Syst. Softw, 81, pp.785~808 (2007)
  47. Lauralee Alben, "Quality of experience: defining the criteria for effective interaction design", ACM Interactions Magazine, 3(3), pp.11~15 (1996)

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