유비쿼터스 환경에서 유실데이터 복구와 상황정보 획득을 위한 추론 기법

Abstract

다양한 분야에서 응용되고 있는 유비쿼터스 시스템은 사용자에게 편리한 서비스를 제공하기 위해 유비쿼터스 센서 네트워크를 통해 수많은 데이터를 수집하고 데이터를 가공하여 의미 있는 정보들을 추출해 낸다. 본 논문에서는 수집된 데이터로부터 필요한 정보를 추론해내는 방법들을 제시한다. 첫째, 수집하지 못한 속도데이터를 과거의 속도데이터를 바탕으로 추론하는 방법을 제안한다. 요일, 시간 별 교통데이터의 유사성을 바탕으로 역전파 뉴럴 네트워크를 이용한 예측기법을 제시하였으며, 기존의 기법을 보완하기 위해 이웃구간의 속도를 입력층에 추가하였다. 그 결과 요일, 시간에 의존하는 기존방법에 비해 대부분 더 좋은 성능보임을 확인하였다. 둘째, 센서로부터 수집된 데이터를 바탕으로 상황정보를 추론해내는 추론모델을 설계 및 구현하였다. 추론모델은 센싱데이터를 전달받아 JESS 추론엔진을 이용하여 상황정보를 추론하여 애플리케이션에게 전달함으로써 유비쿼터스 홈 네트워크 애플리케이션의 신뢰도를 높일 수 있다.