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KR20090047068A - 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자의 생활패턴에 최적화된서비스 제공 시스템 및 방법 - Google Patents

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자의 생활패턴에 최적화된서비스 제공 시스템 및 방법 Download PDF

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KR20090047068A
KR20090047068A KR1020070113056A KR20070113056A KR20090047068A KR 20090047068 A KR20090047068 A KR 20090047068A KR 1020070113056 A KR1020070113056 A KR 1020070113056A KR 20070113056 A KR20070113056 A KR 20070113056A KR 20090047068 A KR20090047068 A KR 20090047068A
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박용국
안일엽
이상신
김재호
송병철
원광호
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전자부품연구원
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Abstract

본 발명은 주변 무선네트워크와의 통신시에 얻어지는 RSSI 값을 이용하여 사용자의 다양한 위치 정보를 수집하고 센서 정보와 시간 정보를 수집된 위치 정보와 결합시켜 사용자의 선호도 및 생활패턴을 추론할 수 있는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자의 생활패턴에 최적화된 서비스 제공 시스템 및 방법을 제공하는 것으로, 본 발명에 따른 사용자의 생활패턴에 최적화된 서비스 제공 시스템은, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자의 위치 정보를 파악 및 계산하고, 사용자의 위치가 계산되었을 때의 시간 정보를 기록하고, 센서 정보를 수신하고, 상기 위치 정보, 시간 정보 및 센서 정보를 무선으로 전송하는 사용자 단말기; 상기 위치 정보, 시간 정보 및 센서 정보를 저장하기 위한 데이터베이스; 및 상기 위치 정보, 시간 정보 및 센서 정보를 상기 데이터베이스에 저장하여 관리하며, 상기 위치 정보, 시간 정보 및 센서 정보가 수신되면 상기 데이터베이스에 저장된 정보들을 이용하여 사용자의 선호도 및 생활패턴을 추론하여 상기 사용자 단말기에게 무선으로 전송하는 서버;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
유비쿼터스, 컴퓨팅환경, 생활패턴, 최적화, 위치정보, 시간정보

Description

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자의 생활패턴에 최적화된 서비스 제공 시스템 및 방법{System and Method For Providing Service Optimized To Life Pattern Of Users In Ubiquitous Computing Environment}
본 발명은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자의 생활패턴에 최적화된 서비스 제공 시스템 및 방법에 관한 것으로, 특히 주변 무선네트워크와의 통신시에 얻어지는 RSSI 값을 이용하여 사용자의 다양한 위치 정보를 수집하고 센서 정보와 시간 정보를 수집된 위치 정보와 결합시켜 사용자의 선호도 및 생활패턴을 추론할 수 있는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자의 생활패턴에 최적화된 서비스 제공 시스템 및 방법에 관한 것이다.
유비쿼터스 환경은 일상 생활 곳곳에 존재하는 사물 간의 네트워킹을 통한 보이지 않는 서비스를 제공하는 것으로 목표로 하고 있으며, 이러한 서비스를 위해 우리의 일상에 존재하는 "사용자, 장소 혹은 대상물 등의 개체 상태를 나타내는 정보"들을 컨텍스트라고 정의하고, 이러한 컨텍스트의 상태를 파악하고 추론하여 효 율적으로 응용프로그램에 제공하기 위한 방법들이 연구되고 있다.
유비쿼터스 컴퓨터 환경에서 이러한 컨텍스트를 사용하기 위해 무선 센서 네트워크 장치와 같은 컨텍스트를 제공하는 장치(센서)와 응용프로그램 사이의 종속적인 관계로 인해 많은 불편함(즉, 센서의 종류 변경 등에 따른 응용프로그램의 변경 필요성 등)들이 제기되었고 이를 해소하기 위해 센서와 응용서비스 사이의 독립성을 보장하고 상위 어플리케이션이 센서를 일일이 알지 않아도 되게끔 하는 플래폼 미들웨어 프레임워크 등이 개발되어 지고 있다.
현재의 유비쿼터스 컴퓨팅 미들웨어를 위한 프레임워크는 유비쿼터스 컴퓨팅 공간에 존재하는 센서들을 어플리케이션 프로그램들이 직접 제어를 하였을 경우 발생하는 수많은 번거로움들을 하나의 프레임워크를 통한 통합적인 방법을 제공하기 위하여 존재하며, 여기에 사용자가 인지하지 못하는 사이에 사용자를 위한 보이지 않는 서비스를 제공하기 위한 프레임워크들이 개념적으로 제시되고 있다.
도 1은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자 단말기에 구비되는 관련 기술의 미들웨어 프레임워크의 구성도이다.
도 1을 참조하면, 관련 기술의 미들웨어 프레임워크(10)는, 센서 인터페이스(Sensor Interface)(11), 데이터베이스(12), 서비스 디스커버 모듈(Service Discover Module)(13), 리소스 래핑 및 인코딩 모듈(Reasource Wrapping and Encoding Module)(14), 서비스 추론 모듈(Service Reasoning Module)(15), 어플리케이션 서포트 서브레이어(Application Support Sublayer)(16), 서비스 브로킹 모듈(Service Broking Module)(17), 그리고 리소스 컴포징 모듈(Resource Composing Module)(18)을 구비한다.
센서 인터페이스(11)는 무선채널(RF Channel)(20)을 통해 센서 및 리소스(Sensor and Reasources)(30)와 접속되어, 센서의 데이터와 리소스들의 데이터를 서비스 디스커버 모듈(13), 리소스 래핑 및 인코딩 모듈(14), 그리고 리소스 컴포징 모듈(18)에 접속시켜 준다. 여기서, 무선채널은 지그비(ZigBee) 통신채널(21), 무선랜(WLAN) 통신채널(22), 및 초광대역(UWB) 통신채널(23) 등으로 구현될 수 있다.
서비스 디스커버 모듈(13)은 센서 인터페이스(11)를 통해 센서 장치 또는 리소스를 가진 장치를 탐색하여 현재 공간에 존재하는 장치들을 파악하여 파악된 데이터를 데이터베이스(12)에 저장시킨다.
리소스 래핑 및 인코딩 모듈(14)은 센서 인터페이스(11)를 통해 접속되는 센서의 데이터 또는 리소스들의 데이터를 래핑 및 인코딩하여 래핑 및 인코딩한 데이터들을 데이터베이스(12)에 저장시킨다.
서비스 추론 모듈(15)은 데이터베이스(12)에 저장된 데이터들을 종합적으로 분석하여 현 상황의 판단과 사용자에게 요구되는 서비스를 추론하여 추론된 데이터들을 어플리케이션 서포트 서브레이어(16)로 전달한다.
어플리케이션 서포트 서브레이어(16)는 서비스 추론 모듈(15)에 의해 추론된 데이터들을 기반으로 서비스의 개시를 결정하고 개시 결정 사실을 서비스 브로킹 모듈(17)로 전달한다.
리소스 컴포징 모듈(18)은 서비스 브로킹 모듈(17)의 서비스 개시 제어에 따 라 데이터베이스(12)에 저장된 데이터들을 참조하여 리소스의 결합, 분류 및 분배를 실행하고, 최종적으로 사용자에 대한 서비스를 개시한다.
관련 기술의 프레임워크들은 단순히 주변의 센서들을 센싱하여 이들을 데이터베이스에 저장하고 사용자에게 제공하기 위한 구조로만 되어 있으며, 이러한 센서정보와 시간 정보 등을 통합하는 것을 통하여 시간에 따른 혹은 위치의 이동에 따른 사용자의 생활패턴을 추출하기 위한 구체적인 방법 등은 제안되지 않고 있다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로, 본 발명의 목적은 주변 무선네트워크와의 통신시에 얻어지는 RSSI 값을 이용하여 사용자의 다양한 위치 정보를 수집하고 센서 정보와 시간 정보를 수집된 위치 정보와 결합시켜 사용자의 선호도 및 생활패턴을 추론할 수 있는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자의 생활패턴에 최적화된 서비스 제공 시스템 및 방법을 제공하는 데 있다.
본 발명의 다른 목적은 주변 무선네트워크와의 통신시에 얻어지는 RSSI 값을 이용하여 사용자의 다양한 위치 정보를 수집하고 센서 정보와 시간 정보를 수집된 위치 정보와 결합시켜 사용자의 선호도 및 생활패턴을 추론함으로써, 컨텍스트 정보의 질과 가치를 증가시킬 수 있는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자의 생활패턴에 최적화된 서비스 제공 시스템 및 방법을 제공하는 데 있다.
본 발명의 또 다른 목적은 사용자 단말기의 외부에서 관리되는 방대한 양의 데이터들을 이용하여 사용자의 선호도 및 생활패턴을 추론하여 사용자 단말기로 전송하여 줌으로써, 사용자 단말기의 부담을 줄일 수 있는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자의 생활패턴에 최적화된 서비스 제공 시스템 및 방법을 제공하는 데 있다.
본 발명의 또 다른 목적은 사용자 단말기의 외부에서 추론된 사용자의 선호도 및 생활패턴에 관한 요약된 추론 정보를 사용자 단말기로 전송함으로써, 사용자의 위치 이동에 따른 서비스 제공에 소요되는 시간을 줄일 수 있는 유비쿼터스 컴 퓨팅 환경에서 사용자의 생활패턴에 최적화된 서비스 제공 시스템 및 방법을 제공하는 데 있다.
이와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자의 생활패턴에 최적화된 서비스 제공 시스템은, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 주변 무선네트워크와의 통신시에 RSSI 값을 얻어 사용자의 위치 정보를 파악 및 계산하고, 사용자의 위치가 계산되었을 때의 시간 정보를 기록하고, 센서 정보를 수신하고, 상기 위치 정보, 시간 정보 및 센서 정보를 무선으로 전송하는 사용자 단말기; 상기 위치 정보, 시간 정보 및 센서 정보를 저장하기 위한 데이터베이스; 및 상기 사용자 단말기로부터 수신된 위치 정보, 시간 정보 및 센서 정보를 상기 데이터베이스에 저장하여 관리하며, 상기 사용자 단말기로부터 위치 정보, 시간 정보 및 센서 정보가 수신되면 상기 데이터베이스에 저장된 정보들을 이용하여 사용자의 선호도 및 생활패턴을 추론하여 상기 사용자 단말기에게 무선으로 전송하는 서버;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자의 생활패턴에 최적화된 서비스 제공 방법은, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 주변 무선네트워크와의 통신시에 RSSI 값을 얻어 사용자의 위치 정보를 파악 및 계산하고, 사용자의 위치가 계산되었을 때의 시간 정보를 기록하고, 센서 정보를 수신하여 저장하고, 상기 위치 정보, 시간 정보 및 센서 정보를 무선으로 전송하는 단계; 무선으로 전송된 상기 위 치 정보, 시간 정보 및 센서 정보를 제 1 데이터베이스에 저장하여 관리하는 단계; 및 상기 위치 정보, 시간 정보 및 센서 정보가 수신되면 상기 제 1 데이터베이스에 저장된 정보들을 이용하여 사용자의 선호도 및 생활패턴을 추론하여 무선으로 전송하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 구성들을 갖는 본 발명은, 주변 무선네트워크와의 통신시에 얻어지는 RSSI 값을 이용하여 사용자의 다양한 위치 정보를 수집하고 센서 정보와 시간 정보를 수집된 위치 정보와 결합시켜 사용자의 선호도 및 생활패턴을 추론함으로써, 컨텍스트 정보의 질과 가치를 증가시킬 수 있는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자의 생활패턴에 최적화된 서비스 제공 시스템 및 방법을 제공하는 데 있다.
본 발명은 사용자 단말기의 외부에서 관리되는 방대한 양의 데이터들을 이용하여 사용자의 선호도 및 생활패턴을 추론하여 사용자 단말기로 전송하여 줌으로써, 사용자 단말기의 부담을 줄일 수 있다.
본 발명은 사용자 단말기의 외부에서 추론된 사용자의 선호도 및 생활패턴에 관한 요약된 추론 정보를 사용자 단말기로 전송함으로써, 사용자의 위치 이동에 따른 서비스 제공에 소요되는 시간을 줄일 수 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세하게 설명 한다.
도 2는 본 발명에 따른 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자의 생활패턴에 최적화된 서비스 제공 시스템의 모식도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명에 따른 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자의 생활패턴에 최적화된 서비스 제공 시스템은, 사용자 단말기(100), 서버(200), 데이터베이스(DB)(300), 및 객체1 내지 객체n(400-1 내지 400-n)(단, n은 자연수)를 구비한다.
사용자 단말기(100)는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 객체들(400-1 내지 400-n)로부터 센싱된 데이터를 수집하는 센서들과 인터페이스를 하는 동안 RSSI(Received Siganl Strength Idication) 값을 얻어 사용자의 위치를 파악 및 계산하고, 사용자의 위치가 계산되었을 때의 시간정보를 기록한다. 여기서, 사용자 단말기(100)는 시간정보로서 단순히 시간만을 기록하는 것이 아니라, 계절, 분기, 새벽, 아침, 낮, 저녁, 및 심야 등을 포함한 시간정보를 기록하는데, 이는 일상적인 사용자의 생활패턴에 기인한 시간을 보다 세부적으로 분석하기 위한 자료를 만들기 위한 것이다. 이러한 사용자 단말기(100)는 계산한 위치 정보, 기록된 시간 정보, 및 객체들(400-1 내지 400-n)에 대한 센서정보 등을 내부에 저장함과 아울러 종합적으로 판단하여 사용자의 선호도 및 생활패턴을 파악하며, 또한 계산한 위치 정보, 기록된 시간 정보, 및 객체들(400-1 내지 400-n)에 대한 센서 정보 등을 서버(200)에게 무선으로 전송한다.
서버(200)는 사용자 단말기(100)로부터 무선으로 수신된 위치 정보, 시간 정 보, 및 센서 정보 등을 데이터베이스(300)에 저장하여 관리하며, 특히 사용자 단말기(100)로부터 위치 정보, 시간 정보 및 센서 정보 등이 수신될 때마다 실시간으로 데이터베이스(300)에 저장된 방대한 정보들을 이용하여 사용자의 선호도 및 생활패턴을 추론하여 추론 정보를 사용자 단말기(100)에게 무선으로 전송한다. 이러한 서버(200)는 무선네트워크를 통해 사용자 단말기(100)와 통신하며, 비교적 단기간에 사용자 단말기(100)에 의해 얻어진 사용자의 위치 정보, 시간 정보 및 센서 정보 등을 수신하여 체계적으로 데이터베이스(300)에 저장하여 관리한다. 그리고, 서버(200)는 데이터베이스(300)에 저장된 방대한 정보들을 바탕으로 사용자의 선호도 및 생활패턴을 추론하고 데이터베이스(300)에 저장된 데이터들의 특징을 요약하여 사용자 단말기(100)에게 다시 전송한다. 이에 따라 본 발명은 사용자 단말기(100)에게 부과되는 장기간에 걸쳐 얻어진 방대한 양의 종합적인 데이터들의 저장 부담을 감소시킬 수 있다.
이렇게 서버(200)의 추론 정보가 사용자 단말기(100)로 전송되면, 사용자 단말기(100)는 서버(200)로부터 수신된 추론 정보에 따라 객체들(400-1 내지 400-n)의 기능을 자동으로 제어한다.
도 3은 도 2에 도시된 사용자 단말기에 내장되는 본 발명의 미들웨어 프레임워크의 구성도이다.
도 3을 참조하면, 본 발명에 따른 미들웨어 프레임워크(110)는, 센서 인터페이스(Sensor Interface)(111), 데이터베이스(112), 서비스 디스커버 모듈(Service Discover Module)(113), 리소스 래핑 및 인코딩 모듈(Reasource Wrapping and Encoding Module)(114), 서비스 추론 모듈(Service Reasoning Module)(115), 사용자 성향 추론 모듈(User Preference Reasoning Module)(116), 어플리케이션 서포트 서브레이어(Application Support Sublayer)(117), 서비스 브로킹 모듈(Service Broking Module)(118), 그리고 리소스 컴포징 모듈(Resource Composing Module)(119)을 구비한다.
센서 인터페이스(111)는 무선채널(RF Channel)(20)을 통해 센서 및 리소스(Sensor and Reasources)(30)와 접속되어, 센서의 데이터와 리소스들의 데이터를 서비스 디스커버 모듈(113), 리소스 래핑 및 인코딩 모듈(114), 그리고 리소스 컴포징 모듈(119)에 접속시켜 준다. 여기서, 무선채널(20)은 지그비(ZigBee) 통신채널(21), 무선랜(WLAN) 통신채널(22), 및 초광대역(UWB) 통신채널(23) 등으로 구현될 수 있다. 그리고, 센서 및 리소스(30)는 사용자 단말기(100)에 구비된다.
이러한 센서 인터페이스(111)는, 위치인식 모듈(Location Module)(111-1), 시간정보 모듈(Time Information Module)(111-2), 및 센서정보 모듈(Sensor Information Module)(111-3)을 구비한다.
위치인식 모듈(111-1)은 센서들과 인터페이스를 하는 동안 RSSI 값을 얻어 사용자의 위치를 파악하여 파악한 위치정보를 디스커버 모듈(113), 리소스 래핑 및 인코딩 모듈(114), 그리고 리소스 컴포징 모듈(119)에에 접속시켜 준다.
시간정보 모듈(111-2)은 사용자의 위치가 계산되었을 때의 시간을 기록하고 기록한 시간정보를 디스커버 모듈(113), 리소스 래핑 및 인코딩 모듈(114), 그리고 리소스 컴포징 모듈(119)에 접속시켜 준다. 여기서, 시간정보 모듈(112)은 시간정 보로서 단순히 시간만을 기록하는 것이 아니라, 계절, 분기, 새벽, 아침, 낮, 저녁, 및 심야 등을 포함한 시간정보를 기록하는데, 이는 일상적인 사용자의 생활패턴에 기인한 시간을 보다 세부적으로 분석하기 위한 자료를 만들기 위한 것이다.
센서정보 모듈(111-3)은 객체들(400-1 내지 400-n)에 대한 센서 정보를 센서 및 리소스(30)를 통해 수신하여 디스커버 모듈(113), 리소스 래핑 및 인코딩 모듈(114), 그리고 리소스 컴포징 모듈(119)에 접속시켜 준다.
서비스 디스커버 모듈(113)은 센서 인터페이스(111)를 통해 센서 장치 또는 리소스를 가진 장치를 탐색하여 현재 공간에 존재하는 장치들을 파악하여 파악된 데이터를 데이터베이스(112)에 저장시킨다. 이러한 서비스 디스커버 모듈(113)은 위치정보 모듈(111-1)에 접속된 사용자의 위치정보를 파악하여 파악된 위치정보를 데이터베이스(112)에 저장시키고, 시간정보 모듈(111-2)에 의해 접속된 시간정보를 파악하여 파악된 시간정보를 데이터베이스(112)에 저장시키고, 센서정보 모듈(111-3)에 의해 접속된 센서 정보를 파악하여 파악된 센서 정보를 데이터베이스(112)에 저장시킨다.
리소스 래핑 및 인코딩 모듈(114)은 센서 인터페이스(111)를 통해 접속되는 센서의 데이터 또는 리소스들의 데이터를 래핑 및 인코딩하여 래핑 및 인코딩한 데이터들을 데이터베이스(112)에 저장시킨다. 이러한 리소스 래핑 및 인코딩 모듈(114)은 위치정보 모듈(111-1)에 접속된 사용자의 위치정보를 래핑 및 인코딩하여 데이터베이스(112)에 저장시키고, 시간정보 모듈(111-2)에 의해 접속된 시간정보를 래핑 및 인코딩하여 데이터베이스(112)에 저장시키고, 센서정보 모듈(111-3) 에 의해 접속된 센서 정보를 래핑 및 인코딩하여 데이터베이스(112)에 저장시킨다. 이와 같은 래핑과 인코딩 과정은 센싱된 데이터 또는 리소스들의 데이터를 현재 프레임워크에서 의미있게 적용하기 위해 수행되는 것이다.
서비스 추론 모듈(115)은 데이터베이스(112)에 저장된 데이터들을 종합적으로 분석하여 현 상황의 판단과 사용자에게 요구되는 서비스를 추론하여 추론된 데이터들을 어플리케이션 서포트 서브레이어(117)로 전달한다. 그리고, 서비스 추론 모듈(115)은 사용자 성향 추론 모듈(116)에 의해 추론된 사용자의 생활패턴 및 선호도를 참조하여 사용자에게 요구되는 서비스를 추론한다.
사용자 성향 추론 모듈(116)은 데이터베이스(112)에 저장된 시간 정보, 위치 정보 및 센서 정보 등을 참조하여 사용자의 생활패턴 및 선호도 등을 추론하여 추론정보를 서비스 추론 모듈(115)과 어플리케이션 서포트 서브레이어(117)로 전달하되, 시간 정보 및 위치 정보와 결부된 센서 데이터 또는 시간에 따른 사용자의 공간 이동 등을 참조하여 사용자의 생활패턴 및 선호도 등을 추론한다.
어플리케이션 서포트 서브레이어(117)는 서비스 추론 모듈(115)과 사용자 성향 추론 모듈(116)에 의해 추론된 데이터들을 기반으로 서비스의 개시를 결정하고 개시 결정 사실을 서비스 브로킹 모듈(118)로 전달한다. 이렇게 서비스의 개시가 결정되면, 서비스 브로킹 모듈(118)은 데이터베이스(112)에 저장된 데이터들을 참조하여 서비스 개시를 제어하고 서비스 디스커버 모듈(113)의 데이터 파악을 제어한다.
리소스 컴포징 모듈(119)은 서비스 브로킹 모듈(118)의 서비스 개시 제어에 따라 데이터베이스(112)에 저장된 데이터들을 참조하여 리소스의 결합, 분류 및 분배를 실행하고, 최종적으로 사용자에 대한 서비스를 개시한다.
전술한 바와 같은 본 발명은 RSSI 값을 얻어 위치정보를 파악함으로 추가적인 위치인식용 센서를 필요로 하지 않으며, 이렇게 파악된 위치정보는 통신이 유지되는 동안 존재하며, 따라서 이를 통한 위치정보의 히스토리를 남길 수 있다. 이러한 위치 이동에 대한 히스토리는 사용자에 관한 또 하나의 의미있는 컨텍스트가 된다.
다만, RSSI 값을 얻어서 파악한 위치정보는 일정한 오차를 가지게 되므로 높은 신뢰도의 위치정보를 필요로 하는 곳에는 적외선 또는 초음파 센서 등의 추가적인 센서를 이용함으로써 보완이 필요한다. 이를 위해 무선통신 기능을 갖는 근접 센서를 사용하여 사용자의 위치를 인식하도록 본 발명을 구현할 수 있다. 이 경우, 사용자의 위치는 근접 센서가 설치된 위치인지 아닌지 여부로만 판별되므로 공간에서의 유연한 위치를 인식하는 데는 문제가 있다. 따라서 본 발명에서 제안된 위치인식모듈(111-1)은 주변 무선네트워크 장치와 통신을 함으로 인해 얻어진 위치 정보와 공간에 배치된 센서에서 얻어진 근접 센서의 데이터를 합하여 위치인식을 수행하게 된다. 즉, 정확도가 높은 근접 센서의 데이터에 보다 높은 가중치를 주고 RSSI 값을 얻어 파악한 위치정보에는 보다 낮은 가중치를 준다.
본 발명의 기술사상은 상기 바람직한 실시예에 따라 구체적으로 기술되었으나, 상기한 실시예는 그 설명을 위한 것이며, 그 제한을 위한 것이 아님을 주의하여야 한다. 또한, 본 발명의 기술분야의 통상의 전문가라면 본 발명의 기술사상의 범위에서 다양한 실시예가 가능함을 이해할 수 있을 것이다.
도 1은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자 단말기에 구비되는 관련 기술의 미들웨어 프레임워크의 구성도.
도 2는 본 발명에 따른 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자의 생활패턴에 최적화된 서비스 제공 시스템의 모식도.
도 3은 도 2에 도시된 사용자 단말기에 내장되는 본 발명의 미들웨어 프레임워크의 구성도.

Claims (17)

  1. 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자의 위치 정보를 파악 및 계산하고, 사용자의 위치가 계산되었을 때의 시간 정보를 기록하고, 센서 정보를 수신하고, 상기 위치 정보, 시간 정보 및 센서 정보를 무선으로 전송하는 사용자 단말기;
    상기 위치 정보, 시간 정보 및 센서 정보를 저장하기 위한 데이터베이스; 및
    상기 사용자 단말기로부터 수신된 위치 정보, 시간 정보 및 센서 정보를 상기 데이터베이스에 저장하여 관리하며, 상기 사용자 단말기로부터 위치 정보, 시간 정보 및 센서 정보가 수신되면 상기 데이터베이스에 저장된 정보들을 이용하여 사용자의 선호도 및 생활패턴을 추론하여 상기 사용자 단말기에게 무선으로 전송하는 서버;를 포함하는 것을 특징으로 하는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자의 생활패턴에 최적화된 서비스 제공 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 사용자 단말기는,
    유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 주변 무선네트워크와의 통신시에 RSSI 값을 얻어 사용자의 위치 정보를 파악 및 계산하는 것을 특징으로 하는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자의 생활패턴에 최적화된 서비스 제공 시스템.
  3. 제 2 항에 있어서, 상기 사용자 단말기는,
    상기 위치 정보, 시간 정보 및 센서 정보를 저장하고, 상기 위치 정보, 시간 정보 및 센서 정보를 이용하여 사용자의 선호도 및 생활패턴을 판단하는 미들웨어 프레임워크;를 포함하는 것을 특징으로 하는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자의 생활패턴에 최적화된 서비스 제공 시스템.
  4. 제 3 항에 있어서, 상기 미들웨어 프레임워크는,
    무선채널을 통해 센서 및 리소스와 접속되어, 센서의 데이터와 리소스들의 데이터를 접속하고, 상기 위치 정보를 기록하고, 상기 시간 정보를 계산하고, 상기 센서 정보를 수신하는 센서 인터페이스;
    다수의 데이터들을 저장하기 위한 데이터베이스;
    상기 센서 인터페이스를 통해 센서 장치 또는 리소스를 가진 장치를 탐색하여 현재 공간에 존재하는 장치들을 파악하여 파악된 데이터를 상기 데이터베이스에 저장시키고, 상기 위치 정보, 시간 정보 및 센서 정보를 파악하여 파악된 데이터들을 상기 데이터베이스에 저장시키는 서비스 디스커버 모듈;
    상기 센서 인터페이스를 통해 접속되는 센서의 데이터 또는 리소스들의 데이터를 래핑 및 인코딩하여 상기 데이터베이스에 저장시키고, 상기 위치 정보, 시간 정보 및 센서 정보를 래핑 및 인코딩하여 상기 데이터베이스에 저장시키는 리소스 래핑 및 인코딩 모듈;
    상기 데이터베이스에 저장된 데이터들을 분석하여 현 상황의 판단과 사용자에게 요구되는 서비스를 추론하는 서비스 추론 모듈;
    상기 데이터베이스에 저장된 시간 정보, 위치 정보 및 센서 정보에 관한 데 이터들을 참조하여 사용자의 생활패턴 및 선호도를 추론하는 사용자 성향 추론 모듈;
    상기 서비스 추론 모듈과 상기 사용자 성향 추론 모듈에 의해 추론된 데이터들을 기반으로 서비스의 개시를 결정하는 어플리케이션 서포트 서브레이어;
    상기 어플리케이션 서포트 서브레이어에 의해 서비스 개시가 결정되면 상기 데이터베이스에 저장된 데이터들을 참조하여 서비스 개시를 제어하는 서비스 브로킹 모듈; 및
    상기 서비스 브로킹 모듈의 서비스 개시 제어에 따라 상기 데이터베이스에 저장된 데이터들을 참조하여 리소스의 결합, 분류 및 분배를 실행하고, 최종적으로 사용자에 대한 서비스를 개시하는 리소스 컴포징 모듈;을 포함하는 것을 특징으로 하는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자의 생활패턴에 최적화된 서비스 제공 시스템.
  5. 제 4 항에 있어서, 상기 센서 인터페이스는,
    센서들과 인터페이스를 하는 동안 RSSI 값을 얻어 사용자의 상기 위치 정보를 파악 및 계산하는 위치인식 모듈;
    사용자의 위치가 계산되었을 때의 상기 시간 정보를 기록하는 시간정보 모듈; 및
    상기 센서 정보를 수신하는 센서정보 모듈;을 포함하는 것을 특징으로 하는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자의 생활패턴에 최적화된 서비스 제공 시스템.
  6. 제 5 항에 있어서, 상기 시간 정보는,
    계절, 분기, 새벽, 아침, 낮, 저녁, 및 심야에 관한 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자의 생활패턴에 최적화된 서비스 제공 시스템.
  7. 제 5 항에 있어서,
    사용자의 위치를 인식하여 인식된 데이터를 무선으로 전송하는 근접 센서;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자의 생활패턴에 최적화된 서비스 제공 시스템.
  8. 제 7 항에 있어서, 상기 위치인식모듈은,
    주변 무선네트워크 장치와의 통신을 통해 얻어진 위치 정보와 공간에 배치된 상기 근접 센서의 데이터를 합하여 위치인식을 수행하는 것을 특징으로 하는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자의 생활패턴에 최적화된 서비스 제공 시스템.
  9. 제 8 항에 있어서, 상기 위치인식모듈은,
    상기 근접 센서에 의해 인식된 데이터에 보다 높은 가중치를 주고 RSSI 값을 얻어 파악한 위치정보에는 보다 낮은 가중치를 주는 것을 특징으로 하는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자의 생활패턴에 최적화된 서비스 제공 시스템.
  10. 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자의 위치 정보를 파악 및 계산하고, 사용자의 위치가 계산되었을 때의 시간 정보를 기록하고, 센서 정보를 수신하여 저장하고, 상기 위치 정보, 시간 정보 및 센서 정보를 무선으로 전송하는 단계;
    무선으로 전송된 상기 위치 정보, 시간 정보 및 센서 정보를 제 1 데이터베이스에 저장하여 관리하는 단계; 및
    상기 위치 정보, 시간 정보 및 센서 정보가 수신되면 상기 제 1 데이터베이스에 저장된 정보들을 이용하여 사용자의 선호도 및 생활패턴을 추론하여 무선으로 전송하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자의 생활패턴에 최적화된 서비스 제공 방법.
  11. 제 10 항에 있어서,
    유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 주변 무선네트워크와의 통신시에 RSSI 값을 얻어 사용자의 위치 정보를 파악 및 계산하는 것을 특징으로 하는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자의 생활패턴에 최적화된 서비스 제공 방법.
  12. 제 11 항에 있어서, 상기 위치 정보, 시간 정보 및 센서 정보를 무선으로 전송하는 단계는,
    무선채널을 통해 센서 및 리소스와 접속되어, 센서의 데이터와 리소스들의 데이터를 접속하고, 상기 위치 정보를 기록하고, 상기 시간 정보를 계산하고, 상기 센서 정보를 수신하는 단계;
    센서 장치 또는 리소스를 가진 장치를 탐색하여 현재 공간에 존재하는 장치들을 파악하여 파악된 데이터를 제 2 데이터베이스에 저장시키고, 상기 위치 정보, 시간 정보 및 센서 정보를 파악하여 파악된 데이터들을 상기 제 2 데이터베이스에 저장시키는 단계;
    접속되는 센서의 데이터 또는 리소스들의 데이터를 래핑 및 인코딩하여 상기 제 2 데이터베이스에 저장시키고, 상기 위치 정보, 시간 정보 및 센서 정보를 래핑 및 인코딩하여 상기 제 2 데이터베이스에 저장시키는 단계;
    상기 제 2 데이터베이스에 저장된 데이터들을 분석하여 현 상황의 판단과 사용자에게 요구되는 서비스를 추론하는 단계;
    상기 제 2 데이터베이스에 저장된 시간 정보, 위치 정보 및 센서 정보에 관한 데이터들을 참조하여 사용자의 생활패턴 및 선호도를 추론하는 단계;
    상기 추론된 데이터들을 기반으로 서비스의 개시를 결정하는 단계;
    서비스 개시가 결정됨에 따라 상기 제 2 데이터베이스에 저장된 데이터들을 참조하여 리소스의 결합, 분류 및 분배를 실행하고, 최종적으로 사용자에 대한 서비스를 개시하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자의 생활패턴에 최적화된 서비스 제공 방법.
  13. 제 12 항에 있어서, 상기 위치 정보를 기록하고, 상기 시간 정보를 계산하고, 상기 센서 정보를 수신하는 단계는,
    센서들과 인터페이스를 하는 동안 RSSI 값을 얻어 사용자의 상기 위치 정보를 파악 및 계산하는 단계;
    사용자의 위치가 계산되었을 때의 상기 시간 정보를 기록하는 단계;
    상기 센서 정보를 수신하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자의 생활패턴에 최적화된 서비스 제공 방법.
  14. 제 13 항에 있어서, 상기 시간 정보는,
    계절, 분기, 새벽, 아침, 낮, 저녁, 및 심야에 관한 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자의 생활패턴에 최적화된 서비스 제공 방법.
  15. 제 13 항에 있어서,
    공간에 배치된 근접 센서가 사용자의 위치를 인식하여 인식된 데이터를 무선으로 전송하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자의 생활패턴에 최적화된 서비스 제공 방법.
  16. 제 15 항에 있어서,
    주변 무선네트워크 장치와의 통신을 통해 얻어진 위치 정보와 상기 근접 센서의 데이터를 합하여 위치인식을 수행하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자의 생활패턴에 최적화된 서비스 제공 방법.
  17. 제 16 항에 있어서,
    상기 근접 센서에 의해 인식된 데이터에 보다 높은 가중치를 주고 RSSI 값을 얻어 파악한 위치정보에는 보다 낮은 가중치를 주는 것을 특징으로 하는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자의 생활패턴에 최적화된 서비스 제공 방법.
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