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Technical Report_유비쿼터스
u-지능공간 시스템 기술
u-Society를 실현한다는 것은 고도로 복잡하고 다면적인 요구
사항을 해결해야 하는 매우 어려운 도전이다. 무엇보다 인프
라-오브젝트-서비스가 유기적으로 연계, 융합할 수 있도록 지
원하기 위한 지능적인 공간모형이 요구된다. 본 고에서는 필자
2006년에 걸쳐 진행된 6차 FP(Framework Program)에서
가 지난 2003년부터 유비쿼터스컴퓨팅사업(UCN)의 사업단장
<AmI(Ambient Intelligence)>라는 유럽 정보화의 기본 비
을 수행하면서 일관되게 추진해 온 u-지능공간에 대해 개념
전을 선포하고, 이를 영역별로 구체화하여 EU가 직면한 사
모델과 시스템 아키텍처를 중심으로 소개를 통해 미래 uSociety IT인프라에 대한 이해를 돕고자 한다.
회적, 경제적 도전과제들을 해결하기 위해 AmI Space를 정
의하였다.2 일본 총무성 역시
「u-Japan 추진계획 2006」
을
글 : 조위덕 교수, 센터장 / 아주대학교 유비쿼터스시스템연구센터
발표하고 유비쿼터스 네트워킹 인프라 개발 및 확산을 위한
[email protected] / www.cuslab.com
세부전략을 수립한 바 있다.3
그러나 u-Society를 실현한다는 것은 고도로 복잡하고 다
면적인 요구사항을 해결해야 하는 매우 어려운 도전이다. 무
정부의 U-Korea 비전에 따르면 이제 우리나라도 지식기
엇보다 인프라-오브젝트-서비스가 유기적으로 연계, 융합
반 사회(Knowledge-oriented Society)에서 지능기반 사회
할 수 있도록 지원하기 위한 지능적인 공간모형이 요구된다.
(Intelligence-oriented Society)로의 전환과 함께, 지자체
본 고에서는 필자가 지난 2003년부터 유비쿼터스 컴퓨팅 사
의 u-City 추진 등에 힘입어 u-Society로의 발전이 더욱 가
업(UCN)4의 사업단장을 수행하면서 일관되게 추진해 온 u-
속화될 전망이다. 이러한 기술 주도의 미래사회에 대한 청사
지능공간에 대해 개념 모델과 시스템 아키텍처를 중심으로
진은 주요 선진국에서도 국가비전으로 채택되고 있는데, 공
소개를 통해 미래 u-Society IT인프라에 대한 이해를 돕고
통점은 한결같이 지능형 소프트웨어 인프라에 대한 강조에
자 한다.
역점을 두고 있다는 것이다.
2006년 1월 영국의 OST(Office of Science and
지능기반 사회와 u-지능공간
Technology)는 미래예측(Foresight) 프로젝트를 통해 향후
50년간 환경적으로 지속가능하며 경제성장을 견인하기 위해
지능기반 사회(Intelligence-oriented Society)는 흔히
지능형 인프라의 역할을 강조하고 미래변화요인을 분류한
u-Society라고 부르는 고도로 지능화된 사회 개념이다. 지
시나리오와 중장기 로드맵을 수립하였고1 EU는 2002~
능화가 공공 인프라에서부터 개인 생활에 이르기까지 사회
1. Intelligent Infrastructure Futures, The Scenarios Towards 2055, OST, Jan 2006
2. Strategic orientations and priorities for IST in FP6, ISTAG, June 2002
3. u-Japan 추진계획 2006, 총무성, 2006.9
4. 정보통신부 21세기 프런티어 연구개발사업의 일환으로 2003.10월부터 10년간 추진되는 대형 장기 국책과제로 '웰빙 라이프를 위한 유비쿼터스 지능공간 구현'이라
는 비전 하에 현재 2단계 연구를 진행 중이다.
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전반에 다양하게 실현되어 누구라도 단순하고 간단한 방법
으로 정보와 콘텐츠를 이용하고 업무를 수행하며 삶의 질을
Space Platform(USPi)
Physical Space
향상시킬 수 있는 사회라고 할 수 있다. 그렇다면 이러한 지
능기반 사회는 어떻게 실현될 수 있을까?
이에 대해 유비쿼터스컴퓨팅사업단에서는 고도 지능화된
유비쿼터스 사회를 떠받치는 기술적 공간모형으로서 u-지
Interface
(label, sensor)
능공간(USS: Ubiquitous Smart Space)을 제안하였다.
Interface
(actuator)
Logical Space
흔히 공간(Space)이라고 하면 물질이 존재하고 어떤 일
Virtual Space
이 일어나는 3차원적 물리공간(Physical Space)으로만 인
식되어 왔으나, 1984년 윌리엄 깁슨(William Gibson)의 소
설 <뉴로맨서(Neuromancer)>에서 처음으로 가상공간
그림 1. u-지능공간의 개념도
(Cyber Space)이라는 단어가 등장하면서 인터넷(World
Wide Web) 기술에 바탕을 둔 새로운 전자 공간 역시 또 하
온라인 커뮤니티, 온라인 게임, 전자상거래, 전자정부 등 가
나의 공간으로 받아들여지게 되었다. 그러나 이러한 공간개
상공간에 세워진 논리공간은 물리공간에 세워진 그것과 다
념들은 모두 장소적 개념에 기반한 것으로 이 외에도 사용자
른 비즈니스 모델을 갖는다.
가 그러한 물리공간과 가상공간을 이용하는 목적에 해당하
는 논리공간이 존재한다.
논리공간(Logical Space): 서비스 도메인 공간
논리공간은 수직적이며 서비스를 제공하기 위해 존재하는
물리공간(Physical Space)
서비스 공간이다. 헬스케어, 운송, 엔터테인먼트 등과 같이
물리공간은 어떤 물체가 존재할 수 있는 수평적이며 지리
특정 목적으로 가지고 서비스를 제공하는 도메인 영역이다.
적인 범위로서 작은 방에서부터 아파트 세대/단지, 타운, 도
논리공간은 물리공간이나 가상공간에 형성되며, 사용자는
시 등이 모두 물리공간의 대상이 된다. 물리공간은 각종 센
이러한 서비스를 받는 공간으로서 물리공간이나 가상공간을
서기반의 시스템에 의해 공간 내에서 일어나는 일련의 상황
선택하게 된다.
정보들이 수집되고 모니터링된다. 여기서 물리공간은 절대
사용자의 편의를 극대화하기 위해서는 이러한 공간들이
적인 좌표로 정의되는 공간이라기보다 특정 목적을 갖는 지
서로 유기적으로 융합되어야 한다. 이러한 공간 융합을 위해
하철, 공원, 공항, 병원 등 의미공간으로 봐야 할 것이다. 이
서 마련된 시스템 플랫폼이 바로 USPi(USS Platform
렇게 정의된 공간은 공간과 공간의 연결과 상호작용을 통해
initiative ; 유비쿼터스 지능공간 시스템 플랫폼)이다. USPi
확장된다.
는 물리공간과 가상공간을 논리공간으로 연결시켜주고, 시
스템의 복잡성을 감추어 사용자가 직관적이며 단순하게 서
가상공간(Virtual Space): 디지털전자공간
비스를 설계, 개발, 구축하여 이용할 수 있도록 돕는다. 사용
가상공간은 현실세계(물리공간)와 대비되는 전자 공간
자는 USPi를 통해서 개별 공간을 각각 인식하고 관리하는
(Electronic Space), 디지털 공간(Digital Space)이다. 가상
것이 아니라 하나의 융합공간으로써 어느 공간에 있든지 자
공간에서는 현실세계에서 할 수 없는 많은 일들을 물리공간
신의 필요가 충족되는 공간(Where I want to be, where I
의 제약 없이 해낼 수 있다. 인터넷은 물리적 경계, 정보의 격
am), 즉 사용자 중심의 공간(User-centered Space)으로 인
차를 허물면서 가상공간을 정보와 공유의 바다로 만들었다.
식하게 된다.
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안 머물다가 나갔는지 알 수 있다.
자율협업
지금의 CCTV는 사람의 판단에만 의존하고 있지만 곧 통
Autonomic Community Computing
Policy-based Dynamic Community
Computing
Static Community Computing
합관제시스템이 폭행, 절도, 주취, 시설물 훼손 등 공공안전
에 위해가 되는 각종 위험상황을 자동으로 식별해낼 수 있
다. 증강현실 기술을 이용하면 육안으로는 볼 수 없는 디지
털 정보를 실제 물리공간에 매핑하여 자동차의 전면 유리를
내비게이션 스크린으로 사용하여 교통정보는 물론, 지역정
Life Index
Context Awareness
Group Context Awareness
Cooperative USS
Situation Awareness
User Preference Autogeneration
Self-growing
공간융합을 위해서는 이러한 인터페이스들을 통해 사용
자, 디바이스, 환경, 공간에 관한 상황정보들이 애플리케이
Predictive USS
상황인지
보, 안전정보, 상거래 정보들을 제공할 수 있다.
자가성장
Self-growing USS
션이 쉽게 참조할 수 있는 형태로 검색, 제공되어야 한다. 애
플리케이션을 개발함에 있어 공통되고 표준화된 형태로 상
그림 2. u-지능공간의 진화양상
황정보를 참조함은 물론, 응용목적에 따라 다양한 수준으로
가공되어 의사결정 및 판단에 결정적인 정보를 제공할 수 있
u-지능공간의 특성
이러한 u-지능공간은 진정한 의미에서의 사용자 중심의
어야 한다.
자율협업(Autonomic Collaboration)
융합을 위해 개별 공간 내에서 벌어지는 다양한 상황을 인지
컴퓨팅 환경은 갈수록 점점 더 많은 수의 센서 노드와 디
하고(Situation-aware), 사물과 서비스들이 자율적으로 협
바이스들로 분산되고 복잡해지고 있다. 컴퓨팅 환경의 복잡
업함으로써 사용자의 목표를 달성하며(Autonomic), 상황변
성으로 인해 대부분의 작업이나 문제들은 단일 서비스만으
화와 서비스 이용의 학습을 통해 점점 최적화되어야(Self-
로 해결되지 않으며 여러 고유기능을 갖는 다양한 기기나 서
growing) 한다. 예를 들어 u-지능공간에서라면 사용자가 미
비스들의 협력을 통해서 처리할 수 있다.
처 인지하지 못하는 상황에서 내 웰빙 상태를 체크해주거나
그러나 이러한 협업기반 서비스를 제공하기 위해 그때그
사용자의 니즈를 자동으로 파악하여 내 선호도에 맞는 수면
때마다 개발자가 기기/서비스/네트워크 환경을 감안하여
환경을 자율적으로 제공해 줄 수 있어야 한다. u-지능공간
시스템을 통합하거나 사용자가 일일이 모든 절차와 업무에
은 다음과 같은 세 가지 미래사회 요구사항에 대한 해결능력
관여해야 한다면 매우 비효율적이며 비생산적인 환경일 것
을 갖는다.
이다.
지능기반 사회는 사용자가 모든 상황정보를 의식하거나
상황인지(Situation Awareness)
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서비스에 관여하지 않아도 사용자의 목표를 달성하기 위해
기존에 물리적인 공간으로만 인식되었던 공간개념은 유비
다양한 서비스들을 적절하게 융합, 적시에 서비스를 제공할
쿼터스 컴퓨팅 기술에 의해 물리공간과 가상공간이 융합된
수 있는 자동화된 메커니즘이 요구된다. u-지능공간은 복잡
새로운 형태의 공간으로 변모하고 있다. 물리공간과 가상공
하고 분산된 컴퓨팅 환경에서 협업 기반의 동적 서비스를 개
간을 이어주는 센서, 레이블, 액추에이터와 같은 인터페이스
발, 실행, 관리하기 위한 커뮤니티 컴퓨팅(Community
기술의 급격한 발전은 공간융합을 더욱 촉진하고 있다. u-
Computing) 패러다임을 기반으로 구축된다. 커뮤니티 컴퓨
지능공간에서는 누가 들어와서 어떤 행동을 하다가 얼마 동
팅을 이용함으로써 서비스가 목표와 역할이라는 단위로 추
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u-지능공간 시스템 기술
U-Space Service
Layer
USS Domain Model
Life-Care Service Model
Application & Services
Community
Cooperation Layer
Community
Computing
Middleware Layer
Society Management
Context
Awareness
Service
Discovery
Community Management
Service
Adaptation
Mgmt
Runtime
Config. Mgmt
USPi(USS Platform)
Member Management
Component
Mgmt
Resource
Mgmt
USS
Monitoring
Event Based Communication
Community Adaptation
Community Network Control & Management
Community
Networking Layer
Device Adaptation I/F
Personal Area Scale-free uPAN
Sensor, Blue-tooth, UWB, Etc.
WLAN I/F(802.xx)
그림 3. u-지능공간 시스템 아키텍처
상화되어, 기존 서비스들을 활용하여 예측하기 어려운 상황
스를 제공할 수 있다. 이런 지수모델은 사용자의 니즈나 상
변화에 동적으로 대응하는 융합서비스를 쉽고 빠르게 개발
태를 계량화할 수 있기 때문에 보다 정교하게 사용자 중심의
및 배포할 수 있다.
서비스를 제공할 수 있다.
자가성장(Self-growing)
u-지능공간의 진화
디지털 컨버전스에 힘입어 서비스 제공 패러다임이 공급
자 중심에서 사용자 중심으로 변화하고 있다. 네트워크, 디
u-지능공간은 또한 상황인지, 자율협업, 자가성장이라는
바이스, 서비스, 산업에 걸쳐 확산되고 있는 컨버전스 양상
세 축을 중심으로 협업 USS(Cooperative USS) - 예측
은 사용자의 편익을 향상시켰지만, 진정한 사용자 중심의 서
USS(Predictive USS) - 자가성장 USS(Self-growing
비스로 진화되기 위해서는 시간이 지남에 따라 스스로 성장
USS) 순으로 점차 진화 발전될 것으로 전망된다.
하고 최적화될 수 있는 방법이 정의되어야 한다.
개인화된 서비스 제공을 위해 반드시 필요한 사용자의 선
협업 USS(Cooperative USS)
호도(preference)는 사용자의 서비스 이용패턴이나 서비스
상황정보가 체계적이며 표준화된 방식으로 검색 및 제공
효과를 모니터링함으로써 자동으로 생성된다. 상황변화와
된다. 목표와 역할을 기반으로 컴퓨팅 엔티티 간의 협업이
서비스 제공과정에서 축적된 데이터와 지식을 학습함으로써
이루어짐으로써 서비스 개발 및 실행에 있어서 생산성이 향
서비스는 점점 최적화된다.
상되고 이미 개발된 서비스를 재활용함으로써 개발비용이
사용자의 니즈를 보다 정량적으로 측정하기 위해 다양한
지표들을 이용하여 지수를 계산하고, 지수에 따라 대응 서비
절감된다. 지수를 통해 사용자의 상태와 니즈가 계량화되어
지수에 대응하는 라이프케어 서비스가 추천, 제공된다.
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계층
주요블록
Life-care Service Model
u-Space Service Layer
목표기능
라이프 지수(life index)를 기반으로 삶의 질을 측정하고 향상시키기 위한
M2M(Machine-to-Machine) 라이프케어 서비스 모델
USS Domain Model
u-지능공간을 구체화하고 적용하기 위한 웰빙 및 공공안전 도메인 모델
App. & Services
u-지능공간 애플리케이션과 서비스들
Society Management
u-지능공간에 존재하는 멤버 오브젝트/커뮤니티 및 정책을 관리하고 사용자의 요구 또는
상황 변화에 따라 문제를 해결할 수 있는 커뮤니티를 검색하여 트리거링
Community Cooperation
Community Management
Layer
Role-Member Binding을 통해 커뮤니티를 구성하고 정책에 따라 멤버간 협업을 조정하며
커뮤니티의 라이프 사이클을 관리
Member Management
커뮤니티에 참여하는 멤버의 컨텍스트 및 액션을 관리하여 커뮤니티 목표를 해결할 수 있도록
멤버 애플리케이션을 관리
Community Computing
Middleware Layer
Context-awareness
u-지능 공간에서의 개인 및 사용자 그룹을 고려한 상황정보 관리
Service Discovery
대규모 복합 지능공간에서 서비스의 가용성을 높이기 위한 확장성 있는 서비스 검색
Event-based Communication
대규모 서비스 및 객체간의 데이터 전송을 커뮤니티 특성에 최적화
Runtime Configuration
에이전트와 서비스를 서비스간 관계와 시스템의 상황에 따라 자가구성을 통해
management
최적화하고 관리하여 시스템을 최적의 상태로 유지
Service Adaptation Management
대규모 복합 지능공간에서 서비스의 이질성 및 자율진화를 고려한 지속적 서비스 상호 작용
Component Management
리플렉티브 컴포넌트를 사용한 미들웨어 실시간 재구성, 컴포넌트 감시 및 라이프 사이클 관리
Resource Management
u-지능공간 내의 지능형 오브젝간에 상호 자원 공유를 통한 collaboration 기능 수행
Community Context Adaptation
상위 계층의 커뮤니티 컨텍스트 특성으로부터 네트워크 요구사항을 도출
Community Network
커뮤니티 컴퓨팅을 위한 네트워크 요구사항에 대한 적응 서비스 제공
Control & Management
Community Networking
Scale-free uPAN
Layer
커뮤니티 컴퓨팅 무선 통신 환경에서 단말의 위치, 채널 상태, 사용자/커뮤니티 간의 간섭,
커뮤니티 네트워크 구성, 사용 가능한 프로토콜 및 프로파일, 요구되는 QoS 등과 같은
환경변수에 따라 2~5GHz의 주파수 대역에서 20Kbps~400Mbps 급의 데이터 전송을
동적으로 변경시킬 수 있는(scale-free) 커뮤니티 컴퓨팅을 위한 새로운 무선 통신 기술
USS Monitoring
특정 계층에 속하지 않으면서 계층별로 발생되는 이벤트들을 통합 집계 및 분석
표 1. u-지능공간 시스템 아키텍처의 주요블록
예측 USS(Predictive USS)
여러 사용자가 한 공간 내에 머물면서 하나의 기기에 대
자동으로 사용자의 선호도를 생성함으로써 서비스를 개인
화, 최적화하고 사용자의 만족도를 향상시킨다.
해 상반되는 서비스를 요청하는 경우와 같이 다중사용자 서
비스 이용 시 발생할 수 있는 서비스 충돌 및 우선순위, 가
중치 조절 등의 복잡한 문제에 대해 정책을 기반으로 해결
한다.
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자율신경 USS(Autonomic USS)
응용목적에 따라 요청되는 수준에 맞는 상황정보가 적절
히 가공, 추론되어 적시에 제공된다. 비즈니스 모델에 따라
컴퓨팅 엔티티 간의 협업은 더욱 고도화되어 메타서비스
상황정보의 신뢰도 수준을 다양화할 수 있으며 보안등급이
를 이용하여 정책 우선순위에 따라 해당 상황이나 문제가 발
자율적으로 조정된다. 다중 도메인 환경에서 분산된 상황정
생하는 순간 해결능력이 가장 우수한 멤버들이 캐스팅된다.
보가 통합된다.
사용자 서비스를 이용하는 과정에서 습득할 수 있는 서비스
사전에 정의되지 않은 상황이 발생하더라도 시스템은 자
이용행태 및 서비스의 효과, 사용자의 피드백 등을 감안하여
동으로 목표를 수립하고 대안을 모색한다. 비즈니스 모델과
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u-지능공간 시스템 기술
연계되어 새로운 상거래 모델, 과금체계가 마련된다. 사용자
으나 본 구축을 통해 앞서 언급한 다양한 미래사회 요구사항
별 개인 지수뿐만 아니라, 사용자 집단이나 공간별로 지수화
을 해결하기 위한 모듈 설계 및 계층간 인터페이스를 식별하
가 진행됨으로써 서비스 제공 시점이 더욱 정교해지고 예방
고 간단한 애플리케이션들을 통해 그 실현가능성을 검증할
적이고 예측적인 정보제공이 활발해진다.
수 있었다.
최근 국가과학기술위원회는 2030년까지 삶의 질 세계 10
위의 선진복지국가 실현을 목표로 각 부처에서 분산적으로
u-지능공간 시스템 아키텍처
추진되고 있는 공공복지 관련 정책, 연구개발 및 사업을 삶
시스템 차원에서 u-지능공간의 특성을 반영하기 위해서
의 질 제고 관점에서 체계화함으로써 국민의 삶의 질 향상에
는 새로운 시스템 아키텍처가 요구된다. 유비쿼터스컴퓨팅
과학기술이 기여할 수 있는 방안을 마련하기 위해 <기술기반
사업단에서는 전통적인 3계층 모델(네트워크, 미들웨어, 서
삶의 질 향상 종합대책(안)>을 발표한 바 있다.5 모든 부처가
비스)에 자율협업 능력을 강화하기 위해 추가된 커뮤니티 협
한 목소리로 과학기술이 국민 삶의 질 증진에 기여할 수 있
업 계층(Community Cooperation layer)을 포함해 4계층
다는 데 큰 기대를 걸고 있음을 단적으로 증명한 사례라고
모델을 제안하였다.
할 수 있다. u-지능공간 연구 역시 적시에 적절한 u-정보를
각 계층별 주요 블록과 목표 기능은 표 1과 같다.
받지 못해서 발생할 수 있는 각종 문제들과 삶의 위협 요인
들로부터 기계 대 기계( Machine-to-Machine)에 의한 능
동적이고 자율적인 라이프 케어 서비스가 제공되는 환경을
u-지능공간의 구현과 u-라이프 케어
구축하는 것이 주목적이다. 마지막으로, 각계에서 일고 있는
u-지능공간 시스템 아키텍처는 웰빙과 공공안전 도메인
을 위한 시스템 참조 모델로서 활용되었다. 지면의 제약상
이러한 삶의 질에 대한 관심이 기술 기반의 융합연구 활성화
로 이어지기를 기대해 본다.
시스템 구축과정과 테스트 결과를 상세하게 설명할 수는 없
5. 기술기반 삶의 질 향상 종합대책(안), 국가과학기술위원회, 2007.8.27
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