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이기용(숙명여자대학교) IoT 사물데이터 활용 기술 동향
박강민
AI정책연구실 선임연구원
날짜
2018.10.02
조회수
7639
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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 사진2
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월간SW중심사회 2018년 10월호
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