2016. 02. 25 이규철 충남대학교 컴퓨터공학과 kclee@cnu.ac.kr IoT & LOD 2016. 02. 25 이규철 충남대학교 컴퓨터공학과 kclee@cnu.ac.kr

목차 IoT와 Cloud Gartner 2016년 10대 전략기술 IoT와 LOD Wrap-up Ⅰ Ⅱ III Ⅳ

Gartner 2016년 10대 전략기술

Gartner 2016년 10대 전략기술 Gartner가 선정한 10대 전략 기술 트렌드는 2020년 까지 디지털 사업의 기회가 될 것

현실과 가상 세계의 융합, 디지털 메시의 부상 디바이스 메시(Device Mesh) 모바일 디바이스, 웨어러블 디바이스, 가전제품 등이 포함되며, 연결 모델을 확장하여 디바이스 사이에 더 활발한 상호작용을 추구함 더 많은 디바이스들이 촘촘하게 연결되는 시대 앰비언트 사용자 경험(Ambient User Experience) 디바이스 메시의 등장으로 사용자 경험이 한층 확장되어 한 가지 제품에 국한되지 않는 다양한 서비스와 제품을 사용했을 때의 사용자 경험 이는 시간과 장소에 국한되지 않는 것이 특징으로 디바이스 메시를 기반으로 서비스를 설계하는 것이 필요함 3D 프린팅 재료(3D-Printhing Materials) 첨단 니켈 합금, 탄소섬유, 유리 등 다양한 재료들을 활용할 수 있을 정도로 발전함 2019년 까지 기업용 3D 프린터의 출하량은 연간 64.1% 성장할 것으로 기대됨

디지털 메시를 가능하게 하는 스마트 머신 만물 정보(Information of Everything, IoE) 디지털 메시와 연결된 모든 기기들이 다양한 정보를 생산, 사용하고 전송함 서로 다른 기기 간 정보를 연결시켜주는 기술과 전략을 통해 데이터를 처리 Semantic, LOD, Graph Database 등이 처리 기술이 될 것으로 기대됨 진보한 기계 학습(Advanced Machine Learning) 심층 신경망(Deep Neural Nets, DNNs)이 기계학습 분야의 핵심 기술로 논의될 것으로 예상 이는 컴퓨터가 자동으로 세상을 인지하고 학습 할 수 있게 됨 자율 에이전트 및 사물(Autonomous Agents and Things) 로봇, 무인자동차, 가상비서 등 스마트 머신의 완성도가 높아지고 있음 앞으로 20년간 진화하고 확장 될 것

새로운 IT 세계 적응형 보안 아키텍처(Adaptive Security Architecture) 진보된 시스템 아키텍처 기업들이 클라우드, Open API 서비스를 이용하기 때문에 보안 위험이 더욱 증가하고 있음 기존의 규칙기반 보안시스템(Rule-based Security)을 기반으로 위협을 감지하는 것 뿐 아니라 공격을 방어하고 예방하는 것에 집중해야 함 진보된 시스템 아키텍처 디지털 메시와 스마트 머신이 실용화 되려면 고도화된 컴퓨팅 구조가 필요 뉴로모틱 아키텍처(Neuromorphic Architecture)가 적합한 구조 컴퓨터 구조가 인간의 뇌신경 구조를 모방하는 것

새로운 IT 세계(계속) 메시 앱과 서비스 구조(Mesh App and Service Architecture) 메시 앱과 서비스 아키텍처는 수많은 앱과 서비스가 서로 느슨하게 연결되는 환경을 제공 소프트웨어 정의 애플리케이션 서비스, 마이크로서비스 아키텍처, 컨테이너 기술 등 서로 분리돼 있던 모바일 기술과 사물인터넷 정보들은 이러한 아키텍처를 토대로 클라우드 환경에서 연결되고  다른 기기들과 통합될 수 있음 사물인터넷 플랫폼(Internet of Things Platforms) IoT 플랫폼이란 서로 분리된 센서, 기기들을 관리 및 통합하하고 보안성을 높이는 것 이를 통해 디지털 메시, 앰비언트 사용자 경험 등의 관련된 기술을 현실화 할 수 있음

IoT와 Cloud : AWS IoT

아마존, 사물인터넷 플랫폼 [1] 최근 클라우드 행사인 아마존웹서비스 리인벤트 개발자 컨퍼런스를 통해 사물인터넷 플랫폼을 발표 마이크로소프트, IBM 또한 자신들의 클라우드를 기반으로 IoT 지원을 시작하고 있음

AWS IoT 클라우드를 기반으로 디바이스간 상호작용을 돕는 플랫폼 특징 자동차, 공장, 전구 등 각종 기기들을 아마존 클라우드에 연결 각 디바이스에서 생성되는 데이터를 저장, 처리 분석 수십억 개의 디바이스와 수조 건의 메시지를 지원 이를 통해 AWS 엔드포인트 및 다른 디바이스로 라우팅

AWS IoT 아키텍처

디바이스 연결 및 관리 디바이스를 클라우드 및 다른 디바이스로 쉽게 연결 할 수 있음

AWS IoT 디바이스 SDK 하드웨어 디바이스 또는 모바일 애플리케이션을 쉽고 빠르게 연결할 수 있는 SDK를 제공함 디바이스는 MQTT 또는 HTTP 프로토콜을 사용하여 AWS IoT와 연결, 인증하고 메시지를 교환함 C, JavaScript 및 Arduino를 지원 이를 대체할 수 있는 오픈소스를 이용하여 연결할 수 있음

디바이스 게이트웨이 Publish/Subscribe 모델을 사용하여 메시지를 교환 1:1, 1:N 통신을 가능하게 함 이를 통해 연결된 디바이스가 데이터를 해당 주제의 여러 구독자에게 브로트캐스트 할 수 있도록 함 인프라 프로비저닝 없이 수십억개의 디바이스를 지원하도록 자동 확장 MQTT, HTTP 1.1 프로토콜을 지원

디바이스 연결 및 데이터 보안 모든 연결 지점에서 인증 및 end-to-end 암호화를 제공함

레지스트리 디바이스에 대한 자격 증명을 설정하고 디바이스의 속성 및 기능 같은 메타데이터를 추적함 각 디바이스에 대한 고유 자격 증명을 지정함 예 : 센서가 온도를 보고하는지 그리고 데이터가 화씨인지 섭씨인지와 같은 디바이스의 기능을 설명하는 메타데이터를 지원

인증 및 권한 부여 모든 연결 지점에서 상호 인증 및 암호화를 제공함 디바이스와 AWS IoT 간에 입증된 자격 증명 없이는 데이터가 교환되지 않음 AWS 인증 방법 뿐 아니라 X.509 인증서 기반 인증을 지원 MQTT는 인증서 기반 인증만 사용함

언제든 디바이스 상태를 확인 및 설정 디바이스의 최신 상태를 저장하여 언제든 상태를 확인하거나 설정할 수 있음 애플리케이션에서는 디바이스가 언제나 온라인인 것처럼 표시됨

Device Shadows AWS IoT는 디바이스의 최신 상태가 포함된 각 디바이스의 영구, 가상 버전 또는 Shadows를 생성하여 애플리케이션이나 다른 디바이스가 메시지를 읽고 해당 디바이스와 상호 작용할 수 있음 디바이스 Shadows는 디바이스가 오프라인이더라도 각 디바이스의 최종 보고된 상태와 원하는 이후 상태를 유지함 API, 규칙 엔진을 사용하여 상태를 설정 언제나 사용 가능한 REST API를 제공

디바이스 데이터 처리 및 이를 기반으로 운영 정의한 비즈니스 규칙에 따라 즉시 디바이스 데이터를 필터링 및 변화하고 이를 기반으로 운영할 수 있음

규칙 엔진 글로벌 규모로 연결된 디바이스에서 생성된 데이터를 수집, 처리, 분석 할 수 있음 AWS IoT에 게시된 메시지를 평가하고 정의한 규칙에 따라 다른 디바이스나 클라우드 서비스로 이를 변환 및 전송함 다양한 엔드포인트에 전송이 가능함

IoT와 LOD : IoT + Cloud + LOD

데이터베이스의 진화 [Fujitsu 2012]

Linked Data : 차세대 진화

Linked Data : DB Silo들을 연계

oneM2M Architecture: Semantics Enablement [2]

Handysoft: Semantic IoT Platform [3]

Semantic IoT Platform 활용 시나리오 [3]

CNU DBLAB의 연구방향

활용 시나리오(가상화, 데이터 중심의 상호운용성) 아무개씨는 농사를 지으려고 한다. 하지만 농사에 대해서 잘 알지 못하여 어떤걸 재배해야 할 지 고민이다. ① 그래서 아무개씨는 자신의 토지에 아두이노 센서를 이용하여 LOD 가상화를 수행하고 토지 환경(온도, 습도, 조도, 위치)을 측정을 수행하였다. (LOD 가상화) ② LOD를 통해 가상화된 센서는 IoT Mesh를 기반으로 기상청의 강수량, 풍량 데이터와 연결되어 이론에 기반한 디비피디아를 검색하여 재배 작물을 추천한다. (외부 LOD 데이터 연결) ③ 또한 비슷한 토지 환경을 가진 다른 센서의 온톨로지를 검색하여 실제 사례를 기반으로 재배 작물을 추천해 준다. (LOD 가상화 디바이스&데이터 연결) IoT 디바이스의 LOD 가상화 차별성( vs 일반 가상화) 센서를 통해 측정된 데이터가 LOD 형태로 변환됨에 따라 룰 기반으로 독립적으로 동작하던 기존의 가상화에서 벗어나 디바이스와 데이터가 연결된 IoT Mesh에 연결됨 IoT Mesh는 클라우드를 기반으로 리소스에 제한이 없으며, 이질적인 IoT간 상호운용성을 해결함과 동시에 수 많은 데이터를 자율적으로 연결하여 센서가 갖는 한계를 극복함

활용 시나리오(서비스 중심의 상호운용성) 아무개씨는 골든타임이 매우 중요한 심혈관 질환을 앓고 있어서 보호자들은 어떻게 환자를 관리해야 할 지 고민이다. ① 그래서 아무개씨는 자신의 웨어러블 디바이스(Zigbee)를 이용하여 LOD 가상화를 수행하고 심박수 측정을 수행하였다. (LOD 가상화) ② 어느 날 아무개씨의 웨어러블 디바이스(Zigbee)에서 심박 수치가 170 이상인 것이 확인되어 사용자에게 알람을 보냈지만 반응이 없는 것을 확인하고 연결된 통화 서비스(Bluetooth)를 이용하여 보호자와 구조대(119)에 연락한다. (서비스 연결) - Patient - - Guardian -

Wrap-up

IoT와 LOD 사물인터넷은 현재 가장 주목받고 있는 기술이며, 사물인터넷이 갖는 한계를 극복하기 위해 Semantic(LOD), Cloud가 결합된 기술은 앞으로 가장 기대되는 기술임

앞으로의 방향 LOD Cloud는 정적인 데이터의 공유, LOD 기반의 IoT Mesh는 동적인 데이터의 실시간 공유를 지향 데이터의 연결을 통한 다양한 시너지 효과 및 지능화를 기대

참고문헌 [1] Amazon, https://aws.amazon.com/ko/iot/how-it-works/ [2] oneM2M, Study of Abstraction and Semantics Enablement, TR-0007-V2.3.0 01, 2015. [3] 핸디소프트, http://www.handysoft.co.kr/handysoft_0826/livingsmart/strategy/hope_tab3.php