[논문 리뷰] iSSEE: IMS Sensors Search Engine Enabler for Sensors Mashups Convergent Application

Abdelkader Outtagarts, Olivier Martinot|ArXiv.org|2009. 12. 09.

Video Analysis and Summarization참고 문헌 14인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 네트워크화된 센서(예: 온도, 카메라, 음성)의 가용성, 위치, 데이터 유형에 따라 동적으로 발견하고 색인화하는 새로운 IMS 기반 센서 검색 엔진 기반 기능인 iSSEE를 제안한다. 센서 데이터를 웹 콘텐츠와 통합함으로써 iSSEE는 IMS 아키텍처 내에서 표준화되고 확장 가능한 발견 메커니즘을 통해 실시간으로 맥락 인식이 가능한 멀티미디어 머지 애플리케이션을 가능하게 하며, 감지 및 통신 서비스의 융합을 향상시킨다.

ABSTRACT

Integrating the sensing capabilities in Internet Protocol network will open the opportunities to build a wide range of novel multimedia applications. The problem when using sensors (e.g. temperature sensor, camera, audio, humidity, etc.) connected to the network is to know dynamically at any time if they are always connected or not, what type of data they can transmit and where they are geographically located. This paper describes an application enabler: IMS Sensor Search Engine Enabler (iSSEE), which allows IMS applications using sensors and IMS based devices, to get information about the sensor availability, its location and the type of the sensor. Using data collected by sensors and from the web, mash-ups convergent applications use cases are proposed by combining the contents from heterogeneous data.

연구 동기 및 목표

• IP 기반 네트워크에서 이질적인 센서를 동적으로 발견하고 관리하는 데 도전 과제를 해결하기 위해.
• 표준화된 인터페이스를 통해 센서 메타데이터를 노출시켜 실시간으로 맥락 인식이 가능한 멀티미디어 애플리케이션을 가능하게 하기 위해.
• 센서 데이터를 웹 기반 콘텐츠와 통합하여 융합적이고 다중 소스 기반의 머지 애플리케이션을 만들기 위해.
• IMS 기반 서비스가 가용 센서를 발견하고, 그 지리적 위치와 데이터 능력을 파악할 수 있도록 지원하기 위해.
• 미래의 융합적 통신 및 감지 서비스를 지원하는 확장 가능하고 유연한 프레임워크를 제공하기 위해.

제안 방법

• iSSEE는 센서 통합을 위한 표준화된 신호 전달 및 서비스 제공 환경을 제공하기 위해 IP 멀티미디어 서브시스템(IMS) 프레임워크를 활용한다.
• 센서 유형, 위치, 가용성 상태, 데이터 형식 등의 센서 메타데이터를 색인화하는 중앙 집중식 검색 엔진 컴포넌트를 사용한다.
• 센서는 SIP 기반의 등록 메커니즘을 통해 존재와 능력을 등록함으로써 색인에 대한 동적 업데이트를 가능하게 한다.
• 스마트한 쿼리 및 발견을 가능하게 하기 위해 의미론적 인식 메타데이터 모델을 사용한다.
• 머지 애플리케이션은 의미론적 또는 키워드 기반 기준으로 iSSEE 엔진을 쿼리하여 관련된 센서 데이터 스트림을 검색한다.
• 센서 데이터와 외부 웹 소스의 데이터를 상관관계화하여 맥락 인식이 가능한 융합적 멀티미디어 애플리케이션을 가능하게 한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 IMS 기반 아키텍처 내에서 네트워크화된 센서를 실시간으로 동적으로 발견하고 색인화할 수 있는 방법은 무엇인가?
• RQ2 이질적인 센서 데이터를 웹 기반 콘텐츠와 통합하여 통합된 애플리케이션 개발을 가능하게 하는 메커니즘은 무엇인가?
• RQ3 센서의 위치, 가용성, 데이터 유형을 효과적으로 모델링하고 서비스 발견을 위해 노출시키는 방법은 무엇인가?
• RQ4 IMS 프레임워크는 확장 가능하고 상호 운용성이 높은 센서 기반 멀티미디어 애플리케이션을 가능하게 하는 데 어떤 역할을 하는가?
• RQ5 실시간으로 맥락 인식이 가능하고 융합적인 서비스를 지원하는 센서 머지 애플리케이션은 어떻게 구축할 수 있는가?

주요 결과

• iSSEE는 표준화된 IMS 인터페이스를 통해 센서의 유형, 위치, 가용성 상태 기반으로 실시간 센서 발견을 성공적으로 구현한다.
• 시스템은 센서 메타데이터의 동적 등록 및 업데이트를 지원하여 응용 프로그램 소비를 위한 최신 정보를 보장한다.
• 센서 데이터를 웹 콘텐츠와 통합함으로써 iSSEE는 상호작용성이 향상된 맥락 인식 멀티미디어 머지 애플리케이션의 구현을 촉진한다.
• 의미론적 메타데이터 모델은 센서 자원에 대한 효율적이고 스마트한 쿼리 기능을 가능하게 하여 서비스 조합 및 발견 정확도를 향상시킨다.
• 프레임워크는 감지 기능을 융합적 통신 및 멀티미디어 서비스에 통합하기 위한 타당성과 확장성을 입증한다.
• 구현 결과는 센서 발견 및 통합이 IMS 생태계 내에서 효과적으로 관리될 수 있으며, 새로운 유형의 실시간, 위치 기반 애플리케이션을 가능하게 한다는 것을 보여준다.