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상황인지 애플리케이션의 효과적인 개발도구에 대한 연구 원문보기
A Study on Tools for Effective Development of Context-aware Applications

  • 저자

    박종문

  • 학위수여기관

    울산대학교

  • 학위구분

    국내박사

  • 학과

    정보통신공학전공

  • 지도교수

    이명준

  • 발행년도

    2014

  • 총페이지

    112

  • 키워드

    사물인터넷 상황인지 컴퓨팅 상황정보 분배 Context Channel 메시징서비스 추론엔진 MQTT M2M;

  • 언어

    kor

  • 원문 URL

    http://www.riss.kr/link?id=T13540362&outLink=K  

  • 초록

    유비쿼터스 컴퓨팅의 중요한 부분인 상황인지 컴퓨팅은 실제 환경의 여러 상황정보를 이용하여 인간중심의 지능적인 서비스를 제공하는 핵심 기술이다. IoT 시대의 도래와 함께, 수십억의 장치로부터 IoT 응용분야에서 활용될 수 있는 막대한 양의 정보가 생산되고 있다. 그러나 데이터의 품질을 보장하면서 적절한 시기에, 올바른 장소로 전달하고, 이를 활용하여 상황인지 애플리케이션을 효과적이고 체계적으로 개발하는 데에는 많은 어려움이 따른다. 본 논문에서는 IoT 환경에서 상황인지 애플리케이션의 효과적인 개발을 지원하기 위하여 다음과 같은 두 종류의 연구를 수행하였다. 첫 번째 연구에서는 MQTT 메시징서비스를 활용하는 상황정보 분배 프레임워크인 SCondi를 소개한다. SCondi는 IoT 환경에서 막대한 양의 상황정보를 분배하기위한 효과적이고 신뢰성 있는 메커니즘을 지원하는 핵심기능으로 Context Channel을 제공한다. Context Channel은 상황정보를 안정적으로 서비스 공급자에게 전달하는 추상화된 통신채널로서 MQTT 메시징 서비스를 기반으로 상황정보의 효과적인 추출, 처리, 인증, 보안 등을 지원하는 필터체인 메커니즘을 제공한다. SCondi는 IoT 환경에서 상황인지 시스템에서의 전송매체인 Context Channel을 활용하여 상황정보 분배를 위한 고수준의 추상화된 메커니즘을 제공한다. 두 번째 연구에서는 유비쿼터스 환경에서 상황인지 애플리케이션을 효과적으로 생성하는 도구인 JCOOLS를 소개한다. JCOOLS는 복잡하고 다양한 사용자의 상황정보를 관리하고 애플리케이션 구현을 위한 API를 제공하는 상황인지 프레임워크인 JCAF을 기반으로 개발되었다. 또한, 애플리케이션 내부에서 구현되는 비즈니스 로직을 애플리케이션의 소스코드로부터 분리하기 위하여 DROOLS를 이용한다. DROOLS는 자바 규칙엔진 API(JSR-94)를 지원하는 JBOSS 비즈니스 규칙관리 시스템이다. JCAF과 DROOLS를 기반으로, JCOOLS는 프로그램 개발자가 상황정보와 상황정보의 변화에 대응하는 Context Rule을 정의하도록 지원한다. 이와 더불어 정의된 상황정보를 기반으로 상황인지 서버와 클라이언트 애플리케이션의 작성을 위한 추상화된 프로그램 코드를 생성하여 다양한 상황인지 서비스의 효과적인 개발을 가능하게 한다.


    Context-aware computing, as a component of a ubiquitous computing, is a core technology that supports human-centric intelligent service using contextual information in real situations. With the advent of the IoT era, multiple billion devices can generate huge amounts of data that might be used in IoT applications. However, there are a lot of obstacles to delivering these tremendous data at the right time, to the right place and with the right quality. Also, effective development of context-aware applications using the delivered data is not an easy challenge. In this dissertation, we present two studies for supporting effective development of context-aware applications in the IoT environment. As the first part of our research, we propose a context distribution framework named SCondi utilizing the messaging service which supports MQTT. SCondi provides the notion of context channel as a core feature to support efficient and reliable mechanism for distributing huge context information in the IoT environment. The context channel is an abstract communication channel which can reliably tailor and disseminate a collection of information to service providers. Based on the MQTT messaging service, the context channel provides a pluggable filter mechanism that supports effective extraction, tailoring, authentication and security of information. Using the context channels as transport media of context-aware systems, SCondi provides a higher level abstract mechanism for information delivery in the IoT environment. As the second part, we present a toolkit named JCOOLS that effectively generates context-aware applications that work in a ubiquitous environment. To manage the complicated and various context information of users, JCOOLS adopts JCAF as the context awareness framework and programming API for creating context-aware applications. Also, to separate much of the business logic from the application source codes, we utilize DROOLS which is a JBOSS business rule management system to support a Java rule engine API (JSR-94). Based on JCAF and DROOLS, JCOOLS enables developers to define contexts and actions as context rules according to the change of contexts. Based on the definition of contexts, JCOOLS also generates abstract program codes for the development of context-aware server and client applications, which enables users to effectively develop a variety of context-aware services. Keywords: Internet of Things, Context-aware Computing, Context Data Distribution, Context Channel, Messaging Service, Inference Engine, MQTT, M2M


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