In the near future, it is envisioned that trillions of smart things with computing and communication capabilities will be connected to the Internet and new dimensional applications will appear based on smart things, bringing out the vision of the Internet of Things (IoT). Here, in realizing the IoT, indispensable prerequisites are the wide prevalence of smart things and applications with high perceived values. However, these are known to be nontrivial tasks. To address this, this thesis presents the Cloud of Things (CoT) which is an approach to building the IoT ecosystem by encouraging people to actively participate in producing or consuming smart things in the real world based on a pay-as-you-go model. As the cornerstone to enable the CoT, this thesis is comprised of two parts: from a software aspect, middleware and reflective service gateway architectures are proposed to facilitate development of multiple applications.
From a network point of view, this thesis copes with issues of route discovery and mobility for smart things in low-rate wireless mesh networks allowing low-cost and rapid constructions of networks of smart things.
From the software aspect, the first part of this dissertation addresses a middleware to ease development of multiple applications over heterogeneous smart things with efficient sharing.
In similar with cloud computing, a single smart thing instance in the CoT should be shared by multiple user applications. More importantly, all the applications should access smart things as if they simultaneously access them with their own configuration. However, the CoT is different from the cloud computing in that simultaneous accesses to some smart things should be restricted in some cases because controlling smart things influences not just usages of computing resources like memory, CPU, etc., but also physical situations.
In this respect, this dissertation proposes a middleware for Evolvable Cloud Of things (ECO), which enables one application to have a different execution context of shared smart things from each other yet consolidates different execution contexts into one for efficient sharing. In doing so, we employ a lease mechanism for efficient timed sharing control with resilience against failures of clients (e.g., communication failure due to client`s mobility).
In the meanwhile, since organizations (e.g., location, ownership, etc.) of smart things in physical situations are expected to be incrementally changed by end users, this raises the need for flexible composition (e.g., sensor fusion, event-condition-action rule decisions) of smart things` instances at runtime. In this regard, rather than writing, compiling and injecting software modules, which is typically time-consuming and error-prone, the ECO middleware allows the composition to be determined at runtime by abstracting smart things into event streams which can be processed by a SQL-like event processing language. This makes the ECO middleware well-suited to continuously changing situations like incremental evolution (e.g., incremental installation/update/removal and organic growth) of smart things.
Additionally, this dissertation introduces a reflective service gateway (RSG) which bridges the gap between ECO middleware and smart things` networks such as ZigBee, 6LoWPAN, etc. Typically, service gateways play important roles in interconnecting different networks while completely separating service interface from underlying complexity of networked distributed systems under separation of concerns. However, these features of existing service gateways have prevented themselves from adapting to network and application changes, which makes it difficult to customize their activities. Unlike this, RSG is a self-aware service gateway that can examine and reason about its capabilities (i.e. whether or not it is capable of processing a particular device) and operating environment (i.e., application activities or availability at each connected network) by a reflection mechanism.
Therefore, the RSG self-adapts to network changes and enables networks of smart things to be customized by monitoring and altering operations of the networks.
Both ECO middleware and RSG are implemented with standardized sensor networks such as ZigBee and 6LoWPAN and middlewares like UPnP and Ice. Both ECO middleware and RSG are evaluated based on a set of constructed experiments. In particular, RSG is compared with an OSGi-based framework via mathematical analysis, and ECO middleware is evaluated with benchmark applications. From these evaluations, we show their benefits and effectiveness.
From the network aspect, the second part of this dissertation addresses an efficient flooding technique and a location update scheme in IEEE 802.15.4-based low-rate wireless mesh networks (LRWMNs) that enable easy deployment of smart things on the fly and cheap. In the former, the flooding technique aims to allow traffic sources to discover routes to target nodes (e.g., smart things) in a LRWMN by broadcasting discovery packets to an entire network. Therefore, it intrinsically incurs huge control overhead in LRWMNs. To mitigate this overhead, this dissertation proposes a semi-direction flooding (SDF) technique for discovering routes to any nodes in LRWMNs without either virtual or physical location information. Thanks to the beauty of addressing structure based on a bounded-degree-and-depth tree (BDDT), SDF reduces up to about 95\% of flooding overhead in comparison with network-wide flooding while providing better or comparable performances in terms of packet delivery ratios, end-to-end latency, and hop counts.
In the latter, a location update scheme is addressed, which is a unavoidable step to allow traffic sources to keep track of location (i.e., an address of a point of attachment) of mobile smart things. Since a location update event is typically based on broadcast packets, designing an efficient location update scheme is important to reduce control overhead. To cope with this, this dissertation presents multi-hop pointer forwarding scheme (MPFS) to reduce location update overhead by lowering frequency of location update events. Both SDF and MPFS are thoroughly evaluated based on NS-2 simulations. As a result, both show considerable reductions of control overheads while improving packet delivery ratios in LRWMNs.
가까운 미래에 수천 억개의 사물들이 인터넷에 연결되어 인간에게 언제 어디서나 물리적 상태에 대한 정보를 실시간으로 제공하거나 변경할 수 있는 사물인터넷(Internet of Things: IoT)이 가능할 것이며 이를 기반으로 한 새로운 차원의 응용들이 인간의 삶을 크게 변화시킬 것으로 예견되고 있다. 여기서 시공간 제약없이 물리적 상태 정보를 제공할 수 있는 충분히 설치된 사물의 수와 이들를 기반으로 한 다양한 응용들을 확보하는 것은 사물인터넷 현실화의 가장 중요한 요소이자 큰 걸림돌로 여겨지고 있다. 이 관점에서 본 학위논문은 사물인터넷을 현실화 방안으로 일반인들이 센서, 엑츄에이터와 같은 지능사물들을 쉽게 설치/사용/공유하고, 사용자는 지능사물을 사용한만큼 제공자에게 인센티브 제공하여 일반인들의 참여를 권장하고 이를 통한 사물인터넷 구축을 가능하게 하는 사물 클라우드(Cloud of Things: CoT) 개념을 제시한다. 그리고 이에 필요한 연구로서 소프트웨어 측면에서 미들웨어, 리플렉티브 서비스 게이트웨이, 네트워크 관점에서 IEEE 802.15.4기반의 무선 메쉬 네트워크에서 사물간의 통신 및 사물의 이동성을 효율적으로 지원하기 위한 방안을 제시한다.
먼저 소프트웨어 관점에서 본 학위논문은 이기종 지능사물을 효율적으로 공유하면서 다양한 응용들의 개발을 용이하게 하기 위한 미들웨어와 리플렉티브 서비스 게이트웨이에 대하여 논의한다.
미들웨어 관련해서는 기존의 클라우드 컴퓨팅의 자원 공유와 달리 지능사물의 공유가 원치 않는 물리적 상태 변화 문제를 야기함을 논한다. 이를 다루고자 본 논문에서는 지능사물 공유제어를 위해 임대(Lease)정책을 기반으로 각 응용이 자신의 설정 문맥대로 지능사물을 공유함과 동시에 중복되는 데이터와 설정을 재사용하여 효율적 공유를 가능하게 하는 구조를 제안한다.
이와 함께, 실제 사용자들이 지능사물 사용에 있어 점진적 진화(예: 추가/제거/갱신) 정책을 활용한다는 점에 착안하여 지능사물을 이벤트 스트림으로 추상화하여 물리적 지능사물의 점진적 진화에 따라 미들웨어에서 지능사물의 조합을 이벤트 처리 언어를 기반으로 용이하게 변경할 수 있는 방법을 제안한다.
자기 반영적 서비스 게이트웨이는 ZigBee, 6LoWPAN과 같은 사물 네트워크와 미들웨어 사이의 연결을 함에 있어 앞선 점진적 진화 상황에서 게이트웨이가 이를 반영해 스스로 기능을 추가/제거/갱신하는 구조적 변화를 수행하고 또한 사물의 이동 등으로 인한 간헐적 유효성의 변화가 생기더라도 게이트웨이 스스로가 이를 인지하고 행동적 적응을 통해 불필요한 메시지 전송을 줄이는 방법을 제안한다. 본 학위논문에서는 제안한 미들웨어와 리플렉티브 서비스 게이트웨이를 구현기반의 검증을 통해 그 효율성을 확인한다.
네트워크 측면에서는 지능형 사물 네트워크로 각황 받고 있는 ZigBee, 6LoWPAN과 같은 IEEE 802.15.4기반 무선 메쉬 네트워크에서 경로 발견을 위해 브로드케스트 함에 있어 위치정보 없이 네트워크 전체 아닌 일부 목적지 방향 지역의 노드들에게만 경로 발견 패킷이 도달되도록 하는 방법을 제안한다. 이는 시뮬레이션을 통해 전체 브로드케스트 대비 95\%까지 오버헤드를 줄이고 패킷 전달률도 개선시키는 효과가 있음을 보인다. 마지막으로 동일 네트워크에서 지능형 사물의 효율적인 이동성 지원을 위하여 기존의 브로드케스트 기반 위치 갱신 방법을 간단한 포인터 전달 체인형성 과정으로 대체하기 위한 방법을 제안한다. 특히, 기존의 단일홉 기반 포인터 전달체인의 형성의 성공률이 낮다는 문제점을 발견하고 이를 개선하기 위한 방법으로서 추가 오버헤드를 최소화 하면서 멀티홉 포인터 전달 체인 형성을 가능하게 하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 시뮬레이션을 통하여 그 기존 대비 50\%까지 오버헤드를 감소시킴은 물론 패킷 전달률도 개선됨을 보인다.
