논문 2014-51-9-11
M2M 기술과 상용 클라우드 서비스를 이용한 위치추적 센서 네트워크 구현
( Implementation of Location Tracking Sensor Network Using M2M Technology & Cloud Services )
김 경 신*, 강 문 식***
( Kyung-Shin Kim and Moon-Sik Kang
ⓒ)
요 약
센서 네트워크는 다수의 센서들로부터 수집된 각종 데이터를 저장하고, 처리하며, 이를 분석하여 사용자에게 유용한 정보를 제공하는 유용 시스템으로 다양한 분야에서 활용된다. 이러한 센서 네트워크의 구성시 통신 서버와 데이터베이스 서버 모두 클라우드 PaaS를 이용함으로써, 시스템의 비용 절감 및 안정화를 도모할 수 있다. 본 논문에서는 이동체의 위치 정보뿐만 아 니라 각종 센서 데이터를 위한 클라우드 서비스로 처리하여 사용자에게 판정 정보를 제공하기 위해서 UDIPSN (센서 네트워 크를 제공하는 사용자 결정 정보)을 구현하였다. 마지막으로 제안된 시스템의 동작이 정상적으로 이루어짐을 보였다.
Abstract
Sensor networks are utilized in various fields as the useful system that provides the useful information to the user, by storing, processing and analyzing the various data collected from sensors. In construction of such sensor networks, by utilizing cloud PaaS for both communication server and the database server, the cost reduction and stabilization of the system can be achieved. In this paper, UDIPSN (User Decision Information Providing Sensor Network) was implemented to provide the decision information to the users by being treated as a cloud service for the location information of a moving object as well as various sensor data. Finally, we showed that the operation of the proposed system was performed properly.
Keywords: 센서 네트워크, 클라우드 서비스, 위치 정보, UDIPSN, 클라우드 PaaS
Ⅰ. 서 론
무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network, WSN) 기술은 인간 중심 지향적이면서 장소에 구애받 지 않고 언제 어디서나 컴퓨팅 환경에 접속할 수 있는
* 정회원, 청강문화산업대학교
(ChungKang College of Cultural Industries)
** 정회원, 강릉원주대학교
(GangneungWonju National University)
ⓒ Corresponding Author(E-mail: [email protected]) 접수일자: 2014년7월03일, 수정일자: 2014년8월12일 수정완료: 2014년8월28일
유비쿼터스 패러다임이 확대되면서 전 세계적으로 활발 하게 연구되고 있는 기술 중의 하나이다. 일반적으로 무선 센서 네트워크는 각종 센서에서 획득한 정보를 무 선 통신환경을 이용하여 수집할 수 있도록 구성되는데, 최근 센서기술과 무선통신 인프라 기술의 발전으로 그 활용범위가 더욱 확장되고 있다[1]. 활용되는 센서의 유 형은 온도, 습도, 염도, 속도, 가속도, 사람과 차량과 같 은 이동물체 등의 위치정보, 압력, 지문, 가스탐지 등 매 우 다양한 형태를 갖는다.
이와 같은 기술을 활용하는 가장 일반적인 응용 중 하나가 지역 감시(Monitoring) 시스템으로, 무선 센서
네트워크를 모니터링이 필요한 지역에 배치하여, 현재 상황에 관한 감시정보를 제공하도록 한다. 군사적인 응 용으로 적군의 침입을 감시하는 시스템도 하나의 예가 되며, 상업적인 응용으로는 가스나 오일 파이프라인에 대한 감시시스템을 한 예로 들 수 있다[2]. 본 연구에서 는 움직이는 대상물의 위치정보와 해당지역의 온도, 습 도를 수집하여 처리한 후, 이 정보를 화면에 표시 (display)하는 기술에 대한 연구를 수행하였으며, 이를 통해 다양한 응용이 가능한 무선 센서 네트워크를 구현 하였다. WSN의 구현을 위해 크게 3가지 범주로 구분 하여 설계하였다. 첫째, 이동물체의 위치정보를 수집하 기 위해서 국내 이동통신사의 CDMA 네트워크를 활용 하는 M2M 서비스를 활용하여, 이동물체와 센서에서 TCP 소켓통신 체계를 구축하였다. 이것은 인터넷상의 네트워크 서버사이에 양방향으로 데이터 교환을 가능하 게 한다. 둘째, 전달된 데이터의 저장과 처리를 위해 리 눅스 서버와 MySQL데이터베이스 서버를 구축하였다.
소켓서버와 데이터베이스 서버로는 현재 전세계적으로 널리 사용되는 아마존사의 AWS 중에서 PaaS서비스인 EC2 시스템과 RDS서비스를 활용하였다. 셋째, 사용자 의 UI와 감시 시스템을 마이크로소프트 Visual Studio 2010과 C#, 그리고 TTS등의 다양한 라이브러리를 사용 하여 구축하였다.
본 연구에서는 무선 센서 네트워크 기반체계와 감시 체계를 구현하기 위해 위와 같은 단계를 사용하였으며, 최근 중요한 이슈로 등장한 클라우드 서비스와 사물인 터넷의 핵심기술인 M2M기술을 활용하였다. 클라우드 서비스와 M2M 기술을 응용한 시스템의 개발을 통하여 무선 센터 네트워크의 구축비용을 획기적으로 절감하고 운용속도와 편이성 또한 극대화시킨 새로운 방법을 제 시하였다. 본 논문에서는 이러한 개발과정의 구현절차 에 대한 상세한 기술보다 전체적인 설계와 다양한 서비 스의 통합에 초점을 두어 기술하였다.
본 논문의 구성은 다음과 같다. 서론에 이어 Ⅱ장에 서 무선 센서 네트워크 설계과정에 대하여 설명하고,
Ⅲ장에서는 시스템 구축 및 성능평가 결과를 기술한다.
마지막으로 Ⅳ장에서 결론을 맺는다.
Ⅱ.
무선 센서 네트워크 설계1. 무선 센서 네트워크 체계
센서 네트워크의 체계는 크게 센서와 서버를 연결하 는 통신 네트워크 시스템의 구축, 전달된 데이터를 보 관/처리하는 데이터베이스 서버의 구축, 그리고 구축된 데이터베이스를 이용하여 사용자에게 UI를 제공하고 판단 근거를 제공하는 사용자 지원 시스템 구축으로 구 분할 수 있다.
가. M2M 기반의 CDMA 네트워크 구축
M2M(Machinie to Machine)은 기계와 기계간의 사 물통신을 의미하고, M2M에 지능요소가 추가되면 사물 인터넷(IoT)이 된다. 곧 사물인터넷을 구성하는 통신요 소가 M2M이라는 뜻을 가지고 있다. 다시 말하면 사물 간의 통신에 지능적인 요소가 들어가서 모든 사물로 대 상이 확대되는 상위 개념이 사물인터넷이되고, 기계간 의 통신을 통한 정보전달이 이루어지는 부분이 M2M이 된다고 하겠다. 본 연구에서는 M2M 사물통신을 구현 하기 위해 미국 Teladin사의 TM200K WCDMA (HSDPA-R5)장비를 사용하였다[3].
Teledin 장비는 무선 센서 네트워크에 필수적으로 요 구되는 안정적인 TCP 통신과 통신세션의 견고한 연결 을 제공하여 주며, 사용과 유지보수에 매우 유용한 대 표적인 M2M 디바이스이다. [표 1]에서와 같이 다양한 AT명령어를 사용하여 확립된 TCP 세션 내에서 안정 적인 통신환경을 제공한다. 특히 프로그래밍 설계에 따 라 다소 상이한 점은 있겠으나, 거의 무제한에 가까운 소켓을 생성시키고, 이러한 소켓간의 안정적인 세션연 결과 상호동작을 보장해 준다. 본 연구에서 네트워크 구축과정을 통해 이러한 점을 확인할 수 있었다.
표 1. Teladin M2M 디바이스의 주 명령어 Table 1. Command List of Teladin M2M Device.
나. AWS(Amazon Web Services) EC2 서버를 활용 한 소켓서버 구축
아래의 [그림 1]은 TCP 무선 센서 네트워크 체계도 를 나타낸 것으로, 구축된 M2M 네트워크의 TCP 패킷
그림 1. TCP 무선 센서 네트워크 체계 Fig. 1. TCP Wireless Sensor Network System.
수신을 담당할 서버가 우측 네트워크의 전단에 구성되 어 있다. 이 서버는 일반적인 서버와는 다르게 PaaS 클 라우드 서비스인 아마존의 AWS EC2 서비스를 사용하 여 구축되었으며, 운영체제로는 Windows 2012 Server/
dot_NET4.5 플랫폼을 사용하였다. AWS EC2 서비스는 매우 안정적으로 M2M디바이스와 지속정인 연결을 유 지하며 소켓서버의 역할을 수행하고, 현재 AP(Asia Pacific)의 IDC가 도쿄에 있음에도 불구하고 빠른 응답 속도와 견고한 연결을 제공한다[4].
2. AWS EC2/RDS를 이용한 서버구축
[그림 1]의 우측 네트워크에서 소켓서버 우측에 데이 터베이스 서버를 배치하였다. 인터넷을 이용한 소켓통 신의 수신 데이터를 저장/처리하는 데이터베이스 서버 는 MySQL 5.6을 사용하여 구성하였고, 플랫폼으로는 리눅스 페도라 코어 19를 사용하였다. MySQL 데이터 베이스는 뛰어난 성능으로 복잡한 센서 네트워크의 데 이터 저장과 처리에 적합하다고 판단된다. 이 서버도 역시 아마존의 대표적인 클라우드 서비스인 AWS RDS 서비스를 이용하여 구축하였다.
아래 [그림 2]는 아마존 AWS 콘솔을 보여준다.
AWS의 EC2, RDS는 대표적인 클라우드 서비스로, 기 업이나 연구소에서 리얼머신 서버를 유지/운영하는 것 보다 매우 간편하고 저렴한 비용으로 각종 서버를 유지 할 수 있도록 해준다. 그러나 센서 네트워크에서 데이 터베이스 서버의 역할을 고려할 때 보안과 안정성에서 유리하도록 서버를 이중으로 구축하는 것이 적절하다고 판단된다. 따라서 본 연구에서는 리눅스로 데이터베이 스 백업 서버를 구축함으로써 서버의 이중성과 안정성 을 만족시키도록 구성하였다. 리눅스로 구축한 데이터
그림 2. 아마존 AWS 콘솔 Fig. 2. Amazon AWS Console.
베이스 서버에 관하여는 다음 장인 시스템구축 과정에 서 상세히 기술하겠다.
3. 사용자 지원시스템 구축
사용자 지원시스템은 M2M 센서 네트워크와 클라우 드 데이터베이스로 구축한 정보를 사용자에게 제공함은 물론, 사용자가 판단할 수 있는 근거를 제공하는 시스 템이다. 윈도우7 플랫폼에 Visual Studio 2010에서 C#
언어를 이용하여 사용자 정보의 조회기능과 명령을 내 릴 수 있는 각종 UI를 디자인하였다[6]. 특히 센세 네트 워크의 주요 기능에 해당하는 실시간 정보제공을 위해 서 다음과 같은 특별한 기능을 부가하여 설계하였다.
첫 번째는 개방형 소스인 ZedGraph 패키지를 사용하여 실시간 수집되는 각종 센서 데이터의 그래프를 동적으 로 표현하였다[9]. 두 번째는 TTS(Text to Speech) 기 능을 사용하여 감지한 정보를 사람의 음성을 사용하여 전달할 수 있도록 설계하였다. 또한 센서의 ON/OFF명 령을 전달하는 기능과 UX를 위한 각종 구성 (configuration) 정보를 저장하고 쓰레드로 연결된 소켓 세션을 동적으로 파악하도록 시스템을 구성하여 지능적 으로 동작하도록 구현하였다[11].
Ⅲ. 시스템 구축과 실행결과
본 장에서는 데이터베이스 서버 구축과정, TCP 소켓 통신서버 구축과정, 그리고 사용자 UI 구축과정과 프로 그램 실행 결과 등에 대하여 상세하게 기술한다.
1. 데이터베이스 서버 구축
가. 데이터베이스 서버
본 연구에서 구축하려는 무선 센서 네트워크 시스 템의 목적에 적합한 서버로 아마존 AWS RDS서비스 를 선택하였고. 그 설계와 구축방법에 관하여는 이미
Ⅱ장에서 설명하였다. 데이터베이스 서버의 중요성을 고려할 때 서버를 이중화하는 것이 적절하다고 판단 되어 데이터베이스 백업서버로 리눅스 서버를 구축하 였다. 이를 통해 보다 안정적인 시스템이 구성된다. 시 스템의 리눅스 백업 서버에서 사용하는 운영체제로 CentOS 6.5(릴리즈 2.6.32)를 선택하였으며, CentOS는 주로 기업용으로 널리 이용되고 있다. 교육용으로 사 용되는 Fedora에 비해 안정성이나 운용의 편의성에서 우수하다.
그림 3. CentOS 6.5 서버 구축
Fig. 3. Install Process of CentOS 6.5 Linux.
나. MySQL 데이터베이스 구축
CentOS 6.5 백업 데이터베이스 서버에 MySQL5 DBMS를 설치하였다. MySQL 서버는 간단한 절차로 구축되는데, 그 방법은 매우 잘 알려져 있으므로 여기 서 상세한 내용은 생략한다. MySQL 서버를 구축하고 시스템의 목적에 맞도록 백업용 데이테베이스를 구축하
였다[6～7]. 아래 [표 2]는 본 연구에서 구축하려는 사용
자 무선 센서 네트워크를 위한 기본적인 데이터베이스 테이블 항목을 나타낸 것이다.
다른 여타 데이터베이스 시스템의 경우처럼 이 시스 템의 구현에서도 데이터베이스 SQL문장을 사용하여 통 신서버를 통하여 구축한 데이터를 쿼리하여 사용자 조 회화면과 알람기능에 사용하였다[8].
테이블의 종류와 개수 그리고 테이블의 스키마는 무
테이블명 Key 필드 수 설명
Device 사용자ID 15 이동물체 테이블
Site Site ID 25 사이트 정보
Things 물체 ID 15 고정물체 테이블
Sensor 센서데이터
ID 10 센서데이터 테이블
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▪ 표 2. 구축한 데이터베이스 테이블 항목 Table 2. Implemented Database Table List.
선 센서 네트워크 시스템의 응용 분야에 따라 다양한 형태로 설계된다. 본 연구에서 구축하는 무선 센서 네 트워크의 목적은 이동하는 물체추적과 온도, 습도 등의 센서 데이터에 대한 감시 및 표시이므로, 상기 Device 테이블에 이동하는 물체를 정의/저장하였으며, ‘Things’
테이블에는 고정물체를, ‘Sensor’ 테이블에는 각종 센서 에서 수집되어 전송된 데이터를 저장하도록 설계하였 다. 이밖에도 여러 가지 형태의 테이블을 구축하였다.
2. 클라우드 서비스와 M2M을 이용한 TCP통신체계 구축
가. 아마존 클라우드(AWS) 설정과 접속
AWS(Amazon Web Services)는 아마존이 제공하는 각종 원격 컴퓨팅 서비스(웹 서비스)이다. AWS는 다 른 웹 사이트나 클라이언트 사이드 응용프로그램에 대 해 온라인 서비스를 제공하고 있다. 이러한 서비스의 상당수는 최종 사용자에 직접 공개되는 것이 아니고, 다른 개발자가 사용 가능한 기능을 제공하는 플랫폼 서 비스인 PaaS이다. 아마존 클라우드 서비스인 AWS를 사용하기 전에 필수적으로 유의해야 할 사항은 다음과 같다.
먼저 시간영역 (Time Zone, TZ)설정이다. 최초 AWS 임대후의 TZ는 US-WEST(Oregon)가 된다. 이 것을 Asiz Pacjfic (Tokyo)로 변환하게 되는데, 이 TZ 가 정확하게 설정되지 않으면 프로그램에서 참조하게 될 시간대가 달라진다. 데이터의 발생과 소멸에 관한 데이터베이스의 타임 스탬프(Time Stamp)에 오류가 있 다는 것은 프로그램의 성패에 크게 영향을 미치게 되기 때문에, TZ를 정확하게 설정해야 한다.
두 번째는 Multi-AZ기능의 사용여부를 결정하는 것
이다. Multi-AZ는 가용 영역(Availability Zone)을 말하 는데 이 기능을 사용하게 되면 여러 데이터베이스 간 또는 테이블 간 부하 균형 (load balancing)이나 무결성 을 유지하는 기능이 추가된다. 이것에는 추가 비용이 발생하므로 주의해야 한다. 특히 단순한 데이터의 처리 를 담당하는 시스템에서는 불필요한 기능이므로 사용하 지 않아도 된다. [그림 4]는 AWS EC2소켓서버에 접속 하기 위한 윈도우 터미널서비스 접속화면이다. 클라우 드 PaaS서비스를 사용할 때 일반적으로 이와 같이 터 미널서비스나 VNC서비스를 활용하여 가상 서버에 접 속한다.
그림 4. AWS EC2 소켓서버 접속
Fig. 4. AWS EC2 Socket Server Connection.
나. M2M을 이용한 소켓 통신서버 프로그램 구축 센서에서 생성된 기초 데이터는 M2M 기기들을 거
그림 5. 소켓 통신서버 순서도
Fig. 5. Flow Chart of Socket Comm. Server.
쳐 소켓 통신서버로 수집되게 된다. 소켓 통신 서버는 이 시스템에서 매우 중요한 역할을 담당한다. 최초 프 로그램이 개시된 이후 일정시간 간격으로 동작하면서 클라이언트의 데이터와 센서로부터 전송된 데이터를 수 집한다. 소켓 통신 서버의 동작 기능을 순서도에 따라 [그림 5]에 나타내었다.
[그림 5]에서 보인 순서도를 중심으로 실제로 비주얼 스튜디오 2010으로 구현한 실제 코드를 설명한다. 먼 저 그림의 ① - ②로 표기된 메인 함수에 대한 내용이 다. 코드에서 볼 수 있는 것처럼 8888번 포트번호를 가 지는 TcpListner 인스턴스를 발생시키고 그 이름을 serverSocket으로 부여하였다.
static void Main(string[] args) {
TcpListener serverSocket = new TcpListener(8888);
TcpClient clientSocket = default(TcpClient);
serverSocket.Start();
Console.WriteLine(“Main : Socket Server Started (8888));
다음 코드는 위 메인 프로그램에서 호출하여 무한 루 프를 돌면서 연결을 신청하는 클라이언트의 연결을 담 당하는 부분이다.
아래의 코드처럼 serverSocket.AcceptTcpClient() 명 령을 통하여 연결을 시도하는 클라이언트의 연결시도를 Accept하는 While문장으로 이루어진다.
while (true) {
clientSocket =serverSocket.AcceptTcpClient();
handleClient client = new handleClient();
client.startClient(clientSocket, counter);
} //end while } //end Main
위 코드에서처럼 클라이언트의 소켓 Request를 수신 한 소켓서버는 해당 클라이언트와 1:1 연결을 담당할
소켓 쓰레드를 생성하였다. new handleClient() 명령을 활용하여 소켓 쓰레드를 생성하고 그 이름을 client라고 명명한다. 프로그램에서 client.startClient 라는 명령어 가 있는데, 본 프로그램은 이 명령을 통해 상호간 연결 된 클라이언트와 통신을 담당할 통신소켓 채널을 개설 하고 이후 양방향 통신을 개시하게 된다.
client.startClient 명령을 호출하면서 현재 소켓서버 와 클라이언트와의 소켓연결 ID인 clientSocket와 현재 소켓의 번호를 배정하여 쓰레드를 생성하면 된다. 생성 한 쓰레드에서 클라이언트의 전원 OFF상태가 될 때까 지 무한루프를 순환하면서 양방향으로 통신을 수행하게 된다.
쓰레드에서 startClient 메쏘드의 코드를 아래 코드와 같이 구성하였다. 전달받은 소켓과 클라이언트와의 소 켓넘버를 할당한 후, 다시 한번 doChat이라는 메쏘드를 쓰레드로 생성시키고 해당 쓰레드에 백그라운드 속성을 부여하였다. 여기서 doChat 메쏘드는 무한루프를 돌면 서 소켓서버에서 해당 클라이언트까지의 양방향 통신을 담당한다.
public void startClient(inClientSocket, clineNo) {
this.clientSocket = inClientSocket;
this.clNo = clineNo;
Thread ctThread = new Thread(doChat);
ctThread.IsBackground = true;
ctThread.Start();
}
[그림 6]에서처럼 본 시스템에서 소켓서버와 클라이 언트는 1:N구조로 멀티 소켓 채널을 구성하여 통신하게 된다. 시스템의 구성상 클라이언트의 수는 제한이 없도 록 설정하였다. 즉, 이동 물체와 고정 물체, 그리고 센서 에 이르기까지 해당 클라이언트의 갯수에 관계없이 무 제한으로 멀티 쓰레드를 구성하여 양방향 통신이 이루 어지도록 구성하였다.
다. M2M을 이용한 센서 클라이언트 구축 및 결과 아래 [그림 7]의 좌측은 온도, 습도를 수집하는 센서 이다. 그림의 우측은 통신서버와 M2M 통신을 이용하 여 소켓세션을 구축하고 실시간으로 측정한 데이터를
그림 7. 센서와 M2M 송수신기
Fig. 7. Sensor and M2M Tranceiver & Reciver.
그림 8. 센서데이터 TCP패킷 변환기
Fig. 8. Sensor Data TCP Packet Transformer.
송수신하는 디바이스의 회로부이고 그림의 아래는 이동 물체의 이동좌표를 송신하는 이동센서이다. 온도, 습도 등의 고정센서와 이동물체에 부착하는 이동센서 모두 M2M 송수신기 회로를 부착하여 위에서 언급한 클라우 드로 동작하는 소켓서버와 세션을 유지하며 지속적으로 작동하도록 구성하였다. M2M 송수신기는 앞의 II절에 서 언급한 것처럼 미국 Teladin사의 CDMA장비를 부 착하여 그림 8과 같은 RF와 TCP/IP변환기를 거쳐 TCP패킷으로 송수신 되도록 구성하면 된다.
라. 소켓 통신서버 실행 결과
아래 [그림 9]는 클라우드 서비스를 이용하여 접속한 소켓서버에서, 작성한 소켓서버 프로그램이 정상적으로 작동하고 있음을 보여준다. 이 서버는 수신받은 데이터 를 RDS 리눅스 MySQL 데이터베이스 서버에 전달하 여 데이터를 저장, 처리하는 역할뿐 아니라, 연결된 M2M TCP 세션을 동적으로 관리하여 양방향 통신을 담당하고 있다.
그림 9. TCP소켓 서버(AWS EC2)의 실행 결과 Fig. 9. Result of TCP Socket Server(AWS EC2).
소켓서버 프로그램의 컴파일 작업이 끝나면 실행코 드를 실제 소켓서버 장비인 아마존 AWS EC2장비로 이동시켜 구동시켜야 한다. 클라우드 서비스인 AWS EC2에서의 프로그램 이동은 Copy-Paste 방식을 사용 하였다. 실제 컴파일이 끝난 장비에서 Control-C키보드 로 실행파일을 복사한 후, EC2장비의 파일 탐색기에서 Control-V를 키인하여 붙여넣기를 완료한 후, 실행파일 을 실행하면 된다. 아래 그림은 소켓서버가 정상적으로 작동하고 있는 모습이다.
3. 사용자 UI 구축 및 실행결과
가. 그래픽 UI 구성
II절에서 기술한 설계내용에 따라 각종 실시간 센서 데이터를 M2M 사물통신으로 연결한 다음, TCP 소켓 통신으로 네트워크 소켓서버에 연결하였다. 생성되는 데이터를 MySQL 데이터베이스에 저장하고 처리하도 록 구현하였다. 아래 [그림 9]는 구현된 시스템에 인터 넷에 연결한 사용자 PC를 이용하여 정보를 조회하고, 필요한 명령어를 실행하도록 하는 사용자 프로그램을 구현한 결과를 보여주는 화면이다.
구현된 프로그램을 설명하면 다음과 같다. [그림 10]
에서 좌측에는 관찰하고 싶은 지역에 대한 위성사진에 센서와 이동물체의 위치를 동적으로 표시해 주는 창이 있고, 화면의 오른쪽은 센서로 부터 수집되는 각종 데 이터의 수치를 동적으로 그래프를 이용하여 표시하는 창이 있다. 화면의 중앙에는 센서와 이동 물체로부터 수신된 각종 데이터를 숫자로 나타내고, 화면중앙 아래 부분은 이동하는 물체와 센서에 명령을 전달하는 버튼 으로 구성되어 있다.
그림 10. 최종 무선 센서 네트워크 조회 화면의 실행 결 과
Fig. 10. Result of the monitoring UI of Wireless Sensor Network.
나. ZedGraph를 이용한 그래프 정보표시
비주얼스튜디오에서 사용자에게 비주얼한 동적 (Dynamic) 정보를 제공하기 위해 ZedGraph 라이브러 리를 사용하였다.
private void MySqlClient_sensor_diff(string sensorId) {
MySqlCommand(“SELECT * from event ORDER BY id DESC where id=5001”, MConn);
var myRead = Comm.ExecuteReader();
int icnt = 0;
int acnt = 9;
double[] dblTempe = new double[10] { 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 };
double[] dblMoist = new double[10] { 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 };
double[] dblSalt = new double[10] { 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 };
상기 코드는 구축된 MySQL 센서 테이블에서 원하 는 데이터를 가져오는 부분이다. SELECT 명령을 이용 하여 특정 센서 ID를 가지는 데이터를 가져와서
‘double Float’ 배열인 dblTempe, dblMoist, dblSalt에 저장하도록 구성하였다. 본 시스템에서는 최근 10개의 데이터를 가져오도록 하였으나, 이론적으로는 (조회 컴 퓨터의 용량에 따라 다를 수 있지만) 데이터베이스의
센서나 이동/정지 물체의 데이터를 제한 없이 조회가 가능하다. 아래 소스의 맨 아래쪽 부분은 배열을 선언 하고 초기값으로 설정하는 명령이다. double Float 배열 선언이 끝나면, 다음과 같이 시스템의 요구조건에 따라 Do-While문을 사용하여 데이터를 가져오게 된다. 물론 모든 데이터베이스의 필드를 가져올 때 사용하는 것처 럼 double.Parse 명령을 이용하여 ‘형 변환’을 시켜준다.
여기서는 MySQL의 특정필드를 가져오는 myRead [”moisture”] 명령과 ToString() 명령을 조합하여 사용 하였다.
while (myRead.Read()) {
string checkId = myRead[“deviceId”].ToString();
if (icnt < 10 && checkId == sensorId) {
dblMoist[acnt] = double.Parse(myRead[“moisture”].ToString());
dblTempe[acnt] = double.Parse(myRead[“temperature”].ToString());
dblSalt[acnt] = double.Parse(myRead[“salinity”].ToString());
icnt++;
acnt--;
}
} //End of while
위와 같이 데이터베이스의 특정 테이블에서 데이터 를 가져온 후에는, ZedGraph 라이브러리를 이용하여 사 용자의 화면에 그래프로 출력되도록 구현하였다.
myPane1.Title.Text = “Moisture”;
myPane1.XAxis.Title.Text = “Time”;
myPane1.YAxis.Title.Text = “%”;
GraphPane myPane1 = zg1.GraphPane;
myPane1.CurveList.Clear();
BarItem myBar1 = myPane1.AddBar(“Curve 1”, null, dblMoist, Color.Blue);
//Temperature
GraphPane myPane2 = zg2.GraphPane;
myPane2.CurveList.Clear();
BarItem myBar2 = myPane2.AddBar(“Curve 2”, null, dblTempe, Color.Red);
위의 소스코드는 데이터베이스로부터 가져온 데이터 를 그래프로 표시하는 부분이다. ZedGraph 라이브러리 에서도 초기에 표시할 그래프의 설정이 필요하며, 이 설정정보는 주로 X축, Y축의 설정과 그래프의 이름, 그 리고 그래프를 표시할 때의 컬러에 대한 설정이다. 이 러한 설정 정보가 완료되면 myPane1.AddBar 명령으로 배열에 들어있는 데이터베이스의 데이터를 그래프로 출 력한다. [그림 11]은 이와 같은 방식으로 표시된 Bar 타 입의 그래프를 출력한 결과이다. 그림의 상단 그래프는 습도 센서로부터 수집된 데이터를 그래프로 나타낸 결 과 화면이다. 하단의 그래프는 온도 데이터로서 습도와 온도 그래프 모두 X축은 시간을, Y축은 그 레벨을 나 타낸다. 시간간격은 센서로부터 수집하여 저장된 데이 터를 데이터베이스로부터 어떻게 선택(Select) 할 것인 가에 따라 다양하게 설정할 수 있다[9].
그림 11. 센서 데이터의 그래프 출력 실행 결과 Fig. 11. Result of Graph Monitoring of Sensor Data.
다. MS TTS를 이용한 음성정보 제공
TTS란 ‘Text To Speech’, 즉, 문자 스트링을 사람의 음성으로 바꾸어주는 기능을 제공하는 것이다. TTS 라 이브러리를 조회용의 PC와 개발용의 PC에 설치하고 사용하도록 구현하였다. 본 시스템에서는 특정 데이터 베이스의 센서 데이터가 기준치를 넘거나, 혹은 부족하
게 되면 음성으로 경고가 울리도록 구성하였다[10].
SpeechSynthesizer ts = new SpeechSynthesizer();
ts.SelectVoice(“Microsoft Server Speech Text to Speech Voice (ko-KR, Heami)”);
ts.SetOutputToDefaultAudioDevice();
마이크로소프트의 라이브러리를 제공하는 MSI를 사 용하여 설치한 후, 상기 코드처럼 SpeechSynthesizer의 인스턴스를 ts로 생성한다. 이처럼 ts를 사용하면 음성 으로 사용자 인터페이스 제공이 가능하다. 사용법은 아 래 코드의 상단 부분처럼 특정 기준치를 부여하고 이 기준치에 범위를 벗어나는 조건문에서 ts.Speak 메소드 를 작동하여 음성 인터페이스를 작동시키면 된다.
if ((dblMoist[9] > Convert.ToDouble(txtMoist.Text)) ||
(dblTempe[9] < Convert.ToDouble(txtMoistLow.Text))) {
ts.Speak(“ 습도, 체크하세요 ”);
}
if ((dblTempe[9] >
Convert.ToDouble(txtTemper.Text)) || (dblTempe[9] <
Convert.ToDouble(txtTemperLow.Text))) {
ts.Speak(“ 온도,체크하세요 ”);
}
Ⅳ. 결 론
최근 사물인터넷 기술의 급속한 발전과 더불어 M2M으로 구성되는 무선 센서 네트워크 기술은 필수적 인 핵심기술로써 더욱 부각되고 있다. M2M 사물통신 을 아마존의 PaaS 서비스와 결합함으로써, 저렴하고 안 정적인 시스템을 구축하는 과정이 본 논문의 핵심적인 내용으로, 향후 발전 가능성이 매우 높고, 다양한 응용 분야에 적용될 것으로 예상된다. 본 논문에서는 자동차 나 인간과 같은 이동물체의 위치 추적과 온도, 습도 등 의 센서 데이터에 국한하여 구현을 하였지만, 프로그램 을 목적에 따라 일부를 변경함으로써, 군사, 물류, 수송,
안전과 보안, 교육, 보건의료 등 수많은 다양한 용도의 프로그램으로 확장이 가능하도록 설계하였다. 이러한 이유로 운영체제도 윈도우즈와 리눅스 CentOS로 다양 화하였으며, DBMS로는 사용자의 접근이 용이하면서도 다양한 기능을 제공하는 MySQL을 선택하였다. 향후 본 연구를 기반으로 다양한 응용분야로의 적용과 성능 개선에 관한 연구가 지속적으로 진행될 예정이다.
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(TTS Support Library) http://support.microsoft.com/kb/306902저 자 소 개 김 경 신(정회원)
1986년 금오공과대학교 전자공학과 학사 졸업.
1993년 연세대학교 전자공학과 석사 졸업.
2007년 경희대학교 컴퓨터공학과 박사 졸업.
<주관심분야 :
정보보호, 사이버보안, 서버기술, 인터네트워킹, 센서네트워크, IoT(M2M)>
강 문 식(정회원)
1985년 연세대학교 전자공학과 학사 졸업.
1988년 연세대학교 전자공학과 석사 졸업.
1993년 연세대학교 전자공학과 박사 졸업.
1996년 펜실바니아대학교 전기및전자공학과 Post-Doc
<주관심분야 : 차세대융합초고속네트워크구조 및 최적화기법, 무선모바일네트워크의 QoS 트래픽 제어 및 보안, 이동멀티미디어 트래픽모델링 및 응용
