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이기용(숙명여자대학교) IoT 사물데이터 활용 기술 동향

날짜2018.10.02
조회수7657
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    • 이기용(숙명여자대학교) IoT 사물데이터 활용 기술 동향 강연안내에 대해 일시, 장소, 주제, 발제자로 구성된 표
      일 시 2018. 9. 17(월) 10:00 ~ 13:30
      장 소 소프트웨어정책연구소 대회의실 (판교글로벌R&D센터)
      주 제 IoT 사물데이터 활용 기술 동향
      발 제 자 이기용(숙명여자대학교 교수)
    • 사물인터넷(Internet of Things, IoT) 기술 보급과 함께 점차 더 다양한 단말들이 인터넷에 연결되고 있고 이들이 생성하는 사물데이터도 급증하는 추세
    • 사물인터넷 기술 개발은 인터넷 연결 및 단말 간 데이터 전송 기술에 집중되어왔으나, 최근에는 사물들이 발생시킨 데이터를 분석하여 활용하려는 시도가 점차 늘고 있음
    • 많은 사물인터넷 플랫폼에서 센서, 환경, 행동 등 다양한 형태의 데이터 저장기능을 제공 하고 있음
    • 사물데이터는 생성된 위치와 시간 정보를 포함하고, 여러 형태를 가지며, 오랜 시간 동안 데이터를 형성하기 때문에 용량이 크고, 시간에 연속적인 데이터라는 특성을 보임
    • 사물 데이터를 검색하는 기술은 사물을 선택 후 해당 사물의 현재와 과거 데이터를 탐색하는 브라우징과, 지정한 공간 또는 시간 범위 내에 수집된 사물 데이터를 검색하는 단순한 기술에 머무르고 있어, 사물 데이터의 특성을 반영한 차세대 검색 기술 개발이 필요함
    • 사물들이 발생시킨 데이터를 활용하는 기능을 제공하는 IoT 플랫폼이 개발되고 있으며, 각 플랫폼마다 고유한 서비스를 제공하고 있으나 이들은 사물 데이터의 저장, 검색, 분석 서비스를 제공하고 있음
    • 대부분의 IoT 플랫폼은 데이터 저장소로 RDBMS(Oracle, MySQL, PostgreSQL 등), NoSQL(MongoDB, HBase, Cassandra 등), File system(Hadoop 등)을 사용하고 있음
    • RDBMS나 NoSQL을 사용할 경우 해당 시스템의 질인/색인 기능을 제공하며, 시간 단위의 검색기능을 제공
    • 시간의 흐름에 따른 특정 값 예측, 이상치 탐지 등 분석기능은 최근 추가되고 있는 추세임
    • 최근 유사한 기능이나 의미 기반의 사물 검색, Hadoop이나 Spark에서 분산 저장 및 질의 처리 기법, RDBMS, NoSQL 등 저장소 비교 연구 등이 진행되고 있음
    • 시공간 질의 기능이나, 머신러닝(machine learning)기반 데이터 분석 등도 연구되고 있음
    • 현재 진행하고 있는 연구는 단순 검색 또는 기존 SQL 기술보다 효율적인 사물 데이터에 특화된 검색 기술을 개발하는 것으로, 시공간 조인 검색 기술과 시공간 다수준 집계 기술을 세부 목표를 가지고 있음
    • 180917 초청세미나 이기용 사진1
      180917 초청세미나 이기용 사진1
      180917 초청세미나 이기용 사진2
      180917 초청세미나 이기용 사진2
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