사물인터넷 환경에서 Exon-Intron 이론을 활용한 센서의 제한된 이벤트 데이터 기반 상황인식 다양화 방안

A Novel Way of Diversifying Context Awareness Based on Limited Event Data of Sensors using Exon-Intron Theory in the Internet of Things Environment

제한된 종류, 제한된 수량의 센서를 사용하여야 하는 환경에서 다양한 상황정보를 획득하여야 하는 수요가 나타날 수 있다. 본 연구에서는 제한된 숫자의 센서를 사용하여야 하는 환경에서 한정된 센서를 사용하면서도 이전보다 다양한 상황정보를 획득하기 위한 새로운 방안을 제안하였다. 이를 위하여 생물학 분야에서 큰 관심을 얻고 있는 Exon-Intron이론에서 실마리를 얻어 이를 기초로 다양한 상황정보 획득 방안을 제안하였다. Exon-Intron의 선택적 자르기 및 조합 방안과 같이 각 센서의 이벤트들을 효율적으로 자르고 각 이벤트 데이터들을 조합하여 활용함으로써 획득하는 상황정보의 다양화를 실현할 수 있었다.

In an environment in which a limited type and number of sensors are used, a demand for acquiring various context information may appear. In this study, a new method for acquiring various context information than before was proposed in an environment in which a limited number of sensors are required. To this end, a clue was obtained from the Exon-Intron theory, which is gaining great interest in the field of biology, and a method for acquiring various context information was proposed based on this. By applying Exon-Intron s selective cutting and combining method, events of each sensor were efficiently cut and each event data was combined and utilized, thereby realizing the diversification of the acquired context information.