(kwonshzzang@etri.re.kr) IoT 세상과 Linked Data 2014. 01. 24 권순현 (kwonshzzang@etri.re.kr)

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1 (kwonshzzang@etri.re.kr)
IoT 세상과 Linked Data 권순현

2 목 차 Sensor Network & Semantic Web 기술동향 IoT 시맨틱 플랫폼(COMUS 플랫폼) 맺음말 1 2
목 차 Sensor Network & Semantic Web 기술동향 1 IoT 시맨틱 플랫폼(COMUS 플랫폼) 2 시맨틱 어노테이션 & 변환기술 USN자원/실세계이벤트/서비스/상황 온톨로지 모델링 기술 IoT 시맨틱 추론기술(병렬/분산 추론) IoT 시맨틱 레파지토리 적재기술 GEO/기상 LOD 구축 및 연계 3 맺음말

3 Sensor Network&Semantic Web 기술동향
1

4 <Source : “Semantic Sensor Web". Amit Sheth . pp. 4. Feb. 2008.>
Motivation High-level Sensor Low-level Sensor A-H E-H A-L E-L How do we determine if A-H = A-L ? (Same time? Same place ?) How do we determine if E-H = E-L ? (Same entity ?) How do we determine if E-H or E-L constitutes a threat ? <Source : “Semantic Sensor Web". Amit Sheth . pp. 4. Feb >

5 <Source : “Semantic Sensor Web". Amit Sheth . pp. 4. Feb. 2008.>
The Challenge Collection and analysis of information from heterogeneous multi-layer sensor nodes <Source : “Semantic Sensor Web". Amit Sheth . pp. 4. Feb >

6 <Source : “Semantic Sensor Web". Amit Sheth . pp. 4. Feb. 2008.>
Why this is a Challenge? 센서데이터의 표현과 동작이 통일되지 못함 리소스의 공유를 위한 수단이 없음 리소스의 사용과 배치가 특정 지역, 프로그램, 디바이스에 국한되어 사용되어짐 Resulting in a lack of communication and interoperability <Source : “Semantic Sensor Web". Amit Sheth . pp. 4. Feb >

7 How to deal with? Sensor Network Sensor Web Semantic Sensor Web
상호작용이 없는 네트워크 이질적인 데이터 표현 사일로 형태의 서비스 제공 Sensor Network 공유 가능한 센서 네트워크 문법수준의 표준화로 센서데이터를 표현 표준 API기반의 서비스 제공 Sensor Web 웹 개방적/의미적 웹 상에서 개방적인 네트워크 의미수준의 센서메타데이터를 표현 Semantic Web 기술기반의 서비스 제공 Semantic Sensor Web

8 Sensor Network & Semantic web
W3C Semantic Web Resource Description Framework RDF Schema Web Ontology Language Semantic Web Rule Language SML-S O&M-S TML-S SAWSDL SA_REST OGC Sensor Web Enablement Web Services Sensor Ontology SensorML O&M TransducerML GeographyML Web Services Description Language REST Sensor Ontology National Institute for Standard and Technology Semantic Interoperability Community of Practice Sensor Standards Harmonization

9 OGC SWE(Sensor Web Enablement)
센서 데이터에 접근 서비스 각 센서 시스템에 과제 할당 및 전달 서비스 SOS SPS 서비스, 센서, 제공자, 데이터에 대한 정보 목록 등록 저장 검색 서비스 TML 시스템과 실시간데이터 변환 표준 SAS 다양한 타입의 클라이언트 매체 카타로그 서비스 O&M 센싱 값, 측정단위에 대한 표준 등록된 클라이언트에게 경보 알림 서비스 Client SML 센싱 데이터 표현의 표준 <출처 : “Semantic Sensor Web”, Amit Sheth, Cory Henson, Satya S.Sahoo>

10 Semantic Sensor Web의 출현
Semantic Web 센서 데이터의 의미와 설명을 위한 확장 된 기반 제공 OGC 표준화 노력 Open Geospatial Consortium (OGC: - 산·학, 정부로 조직된 국제 컨소시움 - 웹 기반 센서네트워크와 저장된 센서 데이터를 검색하고 접근할 수 있는 센서 웹의 실현을 위해 표준 프로토콜과 API의 중요성 강조 W3C 의 Semanticweb Activity ( - 웹에서의 데이터 공유와 재사용을 위한 프레임 제공을 위한 노력 - 센서 데이터의 의미와 설명을 제공할 수 있는 기술 제공

11 Semantic Sensor Web의 출현
OGC의 SWE(Sensor Web Enablement) - 센서가 웹에서 액세스되고 제어가능 하도록 센서데이터, 센서 데이터 모델, 센서 웹 서비스 에 관한 표준 API, 모델링 언어에 관한 표준 규격 제공 표준 API : O&M, SOS, SPS, SAS, WNS 표준 모델링 언어: SML, TML Semantic web technologies 온톨로지 (시간, 장소, 주제 온톨로지 및 센서 도메인 온톨로지) 의미 데이터 모델링 언어 : RDF, OWL, SWRL 시멘틱 어노테이션, 룰기반의 추론

12 Semantic Sensor Web 센서로부터 센싱된 데이터를 온톨로지와 시맨틱 어노테이션으로 의미적 표현
이질적인 센서데이터를 표준화된 시맨틱 데이터로 표현함으로써 센서간의 상호운용성을 증대 시맨틱 지식기반 융복합 서비스 제공 <출처 : “Semantic Sensor Web”, Amit Sheth, Cory Henson, Satya S.Sahoo>

13 Sensor Web vs SSW Sensor Web Semantic Sensor Web
정적인 센서데이터를 구문적인 데이터로 표현 Syntactic 수준의 표준화 획일적이고 Silo한 서비스만을 제공 센서데이터를 의미적이고 동적인 데이터로 표현 Semantic 수준의 표준화 시맨틱 지식기반 서비스 제공 모바일 서비스 매쉬업 서비스 IPTV 서비스 IPTV 서비스 모바일 서비스 웹서비스 Service#1 Service#2 Service#3 Service Mashup Dynamic Service Discovery Static Service Discovery LOD Semantics Sensor Data Translator Value#1 Value#2 Value#3 Value#4 Semantic Data Translator USN USN

14 IoT 시맨틱 플랫폼(COMUS 플랫폼) 2

15 IoT 시맨틱 플랫폼(COMUS 플랫폼) COMUS PLATFORM Context Service
센서데이터 + 지도서비스 매쉬업 Push Service Context Service COMUS PLATFORM 모바일 서비스 스마트홈 Context Synchronizer Service Synchronizer Service Executor Open API 스마트홈서비스 Plug&Play 센서 USN자원/실세계이벤트/서비스/상황 온톨로지 모델링 기술(RDFS, OWL) 도심지 시맨틱 USN 저장소 Suite SPARQL 인터페이스 IoT Semantic Repository 적재기술 USN자원/커뮤니티/실세계 이벤트/서비스/ 상황 온톨로지 Linking Open Data 시맨틱 어노테이션&변환기술 (Semantic Annotation&Tranlation) Semantic Translator RDF 기상센서 SPARQL Endpoint LOD(Linked Open Data) 연계기술 Translation Rule 온톨로지 규칙기반 추론기술 (Rule Entailment Reasoning) 추론기 XML SensorML/Sensor O&M

16 시맨틱 어노테이션&변환기술 Sensor Network Translation Rule Target Ontology Schema
id= { {“jobtype”, “1”}, {“subjet”, “id$”}, {“object”, “resource:SensorNode”} } positon={ {“jobtype” , “1”}, {“subject”, “position_uri$”}, {“object”, “geo:Location”), ……………………………………….. Person Device Time Spatial Context Service Action Upper Domain Run-Time Translator JSON Knowledge Creator JSON/XML/RDB Collector & Analyzer Rule Parser Ontology Parser RDF(S)/OWL Schema Verifier Build Rule Adder Ontology Adder Triple Creator reference Translation Knowledge Sensor Specification Ontology Schema KB Sensor Observation Rule Set Classes Properties Real Event/Context Invoke Service Repository Interface IoT Semantic Repository Resource Description Framework(RDF)

17 시맨틱 어노테이션&변환기술 AWS Data Semantic Translator 변환온톨로지모델 Translation Rule
JSON/XML/RDF id= { {“jobtype”, “1”}, {“subjet”, “id$”}, {“object”, “resource:SensorNode”} } positon={ {“jobtype” , “1”}, {“subject”, “position_uri$”}, {“object”, “geo:Location”), ……………………………………….. Semantic Translator RDF Data resource:323 rdf:type resource:SenosorNode resource:323 resource:daily 22.5^^xsd:float resource:323 resource:weekly 23.8^^xsd:float

18 geo:LocationCoordinate resource:hasPosition resource:hasManufacturer
시맨틱 어노테이션&변환 예제 Input Data(JSON) Translation Rule #1 { {“awsID”, “323”}, {“manufacturer”, “ETRI”}, {“position”, “pos_323”}, {“coordinate”, {“latitude”, “ ”}, {“longitude”, “ ”}, {“altitude”, “101.31”}, } awsID= { { “jobtype”, “1”}, {“subject”, “awsID$“}, {“object”, “resource:SensorNode”}} Translation Rule #2 manufacturer= { {“jobtype”, “3”}, {“subject”, “awsID$”}, {“predicate”, {“object”, “manufacturer$^^xsd:string”} } RDF생성 resource:323 rdf:type resource:SenosorNode resource:323 resource:hasManufacturer “ETRI” Translation Rule #3 space:pos_323 rdf:type geo:LocationCoordinate position= { { {“jobtype”, “1”}, {“subject”, “postion$”}, {“object”, “geo:LocationCoordinate”}}, { {“jobtype”, “2”}, {“subject”, “awsID$”}, {“predicate”, {“object”, “position$”}} } resource:323 resource:hasPosition space:pos_323 Space:pos_323 space:latitude resource:SensorNode geo:LocationCoordinate rdf:type resource:hasPosition rdf:type space:latitude resource:hasManufacturer resource:323 space:pos_323 ETRI

19 USN자원/실세계이벤트/서비스/상황 모델링
서비스 Upper 온톨로지 실세계 이벤트 온톨로지군 Service Weather Ontology Space Ontology Agent Policy Resource Ontology Event Ontology Context rdfs:subClassOf rdfs:subClassOf rdfs:subClassOf rdfs:subClassOf Time Ontology Policy Ontology Agent Service Community Ontology Context Policy 서비스 Domain 온톨로지

20 실세계 이벤트 모델 개요 실세계 이벤트(Real Event) 실세계 이벤트 모델링
COMUS 플랫폼에서 유통되는 센서데이터를 특정 서비스 도메인과 독립적 ,일반적 지식(기상, 위치, 시간, 사용자 정책 등)과 연계하여 추상화한 개념 실세계 이벤트 모델링 실세계 이벤트 데이터 생성을 위한 명세정보와 프로세스를 모델링화한 지식베이스 입력 RDF로 변환된 정량적인 센서데이터 Resource 온톨로지의 인스턴스값 출력 추상화된 실세계 이벤트 정보 프로세스된 Event 온톨로지의 인스턴스값

21 OpenCYC/OpenGIS Ontology
실세계 이벤트 모델 개괄구조 owl:imports Service Ontology FOAF Ontology Service Ontology OWL-Time Ontology owl:equivalentClassOf/ owl:equivalentPropertyOf Agent Ontology Event Ontology Time Ontology Community Ontology Weather Ontology Spatial Ontology Resource Ontology OpenCYC/OpenGIS Ontology

22 실세계 이벤트 데이터 Flow 서비스 도메인 온톨로지 Context1 Context2 Context3 Service1
이벤트데이터 Agent Ontology Event Ontology Agent 명세정보 Agent SNS 정보 Agent Policy정보 data Event 명세정보 Event 관계정보 Event 값정보(정량,정성) Ontology Inference Weather Ontology Policy Ontology data 기상 지역정보 기상 시간정보 기상 데이터정보 Static Policy 규칙정보 Dynamic Policy 규칙정보 Policy 관계정보 Spatial Ontology Time Ontology Space 기본명세 Space 연계정보 Space Geo 정보 data Time 인스턴스정보 Time 인터발정보 인터발 관계정보 Resource 기본명세 Resource 소유정보 Resource 위치정보 data Resource 센싱정보 Resource 커뮤니티정보 Resource Policy 정보 Resource Ontology Ontology Translation SensorML/Sensor O&M/COMUS XML Sensor_1 Sensor_2 Sensor_3

23 센서데이터의 시맨틱 가공단계 센싱데이터 시맨틱 가공단계 시맨틱 USN 저장소 시맨틱 USN 저장소 (센싱데이터, 이벤트정보)
상황정보 서비스정보 시맨틱 USN 저장소 (센싱데이터, 이벤트정보) 시맨틱 USN 저장소 (상황정보, 서비스정보) 서비스 독립적 데이터 대용량 데이터 빠른추론, 간편한 모델 서비스 의존적 데이터 주관적, 디테일 데이터 상세추론, 세밀한 모델 실시간 이벤트 추론 상황추론엔진

24 실세계 이벤트 모델 처리 프로세스 Spatial Ontology Resource Ontology Event Ontology
③ 공간온톨로지 정량적인 공간정보를 개념화된 공간개념으로 확장(센서가 존재하는 위치에 대한 개념정보) ⑥ 출력 실세계 이벤트 정보를 각 도메인 서비스 에게 제공함 Spatial Ontology 센서의 명세정보와 실시간 센서데이터의 연계 hasSpace hasPosition hasEventSpace ⑤ 이벤트 온톨로지 이벤트 데이터를 생성하고 실세계 이벤트 실세계 이벤트 각 요소(공간, 시간, 기상)과 연계하는 온톨로지 detects Resource Ontology hasEventResource Event Ontology Weather Ontology triggeredEvent hasEventWeather hasEventTemporal hasTime hasTime ④ 기상온톨로지 정량적인 기상정보를 개념적인 공간정보와 시간정보로 연계한 온톨로지 ① 입력 (센서명세정보, 실시간 센서데이터를 시맨틱 변환하여 적재) Time Ontology

25 상황정보로의 활용 기상정보의 연계 Geo 정보로의 확장 시간개념으로의 확장 센서명세정보 이벤트 데이터 생성 센싱값정보
회피지역존재상황 상황정보로의 활용 기상정보의 연계 기상특보가 발휘되고 러쉬아워인 지역 21 호우경보 temperature Geo 정보로의 확장 hasSpace 서울 80 status humidity 회사밀집지역 subsumedBy weather101 uv 강남구 10 rdf:type 역삼동 rainy hasTime 유흥가 subsumedBy rdf:type 시간개념으로의 확장 hasEventWeather 상업지역 subsumedBy 저녁 러쉬아워 강남역 rdf:type hasEventSpatial 퇴근시간 한가을 센서명세정보 Object event rdf:type hasPOI rdf:type hasEventTemporal rdf:type rdf:type 이벤트 데이터 생성 long 센싱값정보 SensorNode Sensor spatial:Pos ObjectInput 2012:09:19T18:50:00 lat inXSDDateTime rdf:type rdf:type hasPosition rdf:type alt 0.0 Time_102121 consistOf hasTime TRAFFIC_SERVICE_1_1 TRAFFIC_SERVICE_1_1_1 hasGoal detects hasValue Obs_1212_11212 TEMPERATURE 21

26 IoT 시맨틱 추론 기술(병렬/분산) 실세계 이벤트 추론 WorkFlow HBase/HDFS Temporal 처리
Weather 처리 Spatial 처리 JSON import Resource 센싱값 생성 Inferred RDF Agent 정보리턴 Event처리 export implementation Policy 정보리턴 implementation implementation implementation implementation Job Control implementation Job Tracker MapReduce MapReduce MapReduce MapReduce HBase/HDFS

27 IoT 시맨틱 레파지토리 적재기술 application HTTP Server SPARQL SeRQL RDF Model RIO
HBase기반 시맨틱 레파지토리 application HTTP Server SPARQL SeRQL Sesame Repository API 를 상속하여 기능 확장 RDF Model RIO SAIL API Repository API HBase Map Reduce HBase Reposiotry API HDFS extended Sesame Apache

28 GEO/기상 LOD 구축 http://comus.linkeddata.kr : 안행부 새도로명 주소, 기상청 AWS 기반 구축
<SPARQL Endpoint>

29 geo:spatiallySubsumedBy geo:spatiallySubsumedBy owltime:inXSDDateTime
GEO/기상 LOD 구축 GEO LOD Gajeongro Weather LOD geo:spatiallySubsumedBy Metropolitan Region geo:spatiallySubsumedBy Heavy Rain Warning rdf:type hasPOI Daejeon ETRI Weather longitude Location_101 rdf:type rdf:type hasSpace latitude hasQualitative Transducer 37.113 W_101 hasTime altitude InterVal_101 hasPosition windSpeed rdfs:subClassOf Rainy 19.432 Sensor precipitatoin 9.8 Observation Value 130 rdf:type owltime:Insides rdf:type hasValue 10 TR_101 produces Afternoon implements rdf:type Req_1350 hasTime rdf:type Autumn TEMPERATURE owltime:inXSDDateTime TMP_ T13:24:35

30 LOD의 활용 2 3

31 커뮤니티(Community) 특정 목적(이벤트)에 따라 동적으로 발생되고 소멸되어지는 센서(리소스)들의 논리적인 집합 목적
화재, 홍수, 범죄, 백화점 세일, 연휴기간 동작 이벤트 발생시 명세된 커뮤니티의 역할에 따라 동적 커뮤니티 생성 생성된 커뮤니티의 조건에 따라 협업할 센서(리소스) 리스트 발견 커뮤니티 구성원(센서)으로부터 센서데이터 수집 및 분석(상황인지) 커뮤니티간의 데이터 공유를 통한 협업 진행

32 hasRelateResourceType hasRelateResourceType
커뮤니티 온톨로지 구조 Community Ontology Service Ontology Status Goal Service hasGoal drives hasStatus Community rdf:type Invoke Context/Service Context rdf:type rdf:type rdf:type hasGoal rdf:type rdf:type rdf:type Detect Fire EmergencyContext comm_101 comm_102 EscapeContext comm_103 comm_104 hasRelateResourceType Discovery Resource hasSpace hasForecast Weather Forecast Linked Data Space Weather hasRelateResourceType hasPOI SMOKING Location hasResource produces OXYGEN Observation Value hasTime Platform Data rdf:type FLAME hasPosition rdf:type rdf:type Resource Type Resource Time hasResourceType

33 커뮤니티동작(Discovery Resource)
Community Weather LOD Policy Weather Detect Fire rdf:type hasEventWeather rdf:type hasGoal hasQualitative comm_102 hasStatus rdf:type Active hasRelateResourceType hasCondition W_101 con_101 Rainy FLAME hasResource hasSpacePolicy hasRelateResourceType hasDetectingPolicy hasResourceType hasCollaborate hasSpace adjacent hasRelateResourceType SMOKING continuous traffic isPartOf weather hasResource hasEventSpace hasResourceType hasResource hasSpace resource_101 COEX rdf:type hasResource OXYGEN SamsungDong adjacent rdf:type hasResourceType hasSpace adjacent rdf:type resource_102 adjacent rdf:type Resource rdf:type rdf:type hasSpace CALT rdf:type GEO LOD Space resource_103 rdf:type HyunDai Department Discovery Resource

34 커뮤니티동작(Context Aware)
8.9 hasValue Early Winter rdf:type Community rdf:type Closing Hour produces obs_101 Resource_101 hasTime rdf:type 𝒉𝒂𝒔𝑬𝒗𝒆𝒏𝒕𝑹𝒆𝒔𝒐𝒖𝒓𝒄𝒆 ?𝒙, ?𝒓𝟏 ∧𝒉𝒂𝒔𝑹𝒆𝒔𝒐𝒖𝒓𝒄𝒆𝑻𝒚𝒑𝒆 ?𝒓𝟏,:𝑺𝑴𝑶𝑲𝑰𝑵𝑮 ∧ 𝒑𝒓𝒐𝒅𝒖𝒄𝒆𝒔 ?𝒓, ?𝒖𝟏 ∧𝒉𝒂𝒔𝑽𝒂𝒍𝒖𝒆 ?𝒖𝟏, 𝒅𝟏 ∧𝒔𝒘𝒓𝒍𝒃:𝒈𝒓𝒆𝒂𝒕𝒆𝒓𝑻𝒉𝒂𝒏 ?𝒅𝟏,𝟐 ∧ 𝒉𝒂𝒔𝑬𝒗𝒏𝒆𝒕𝑹𝒆𝒔𝒐𝒖𝒓𝒄𝒆 ?𝒙,?𝒓𝟐 ∧𝒉𝒂𝒔𝑹𝒆𝒔𝒐𝒖𝒓𝒄𝒆𝑻𝒚𝒑𝒆 ?𝒓𝟐,:𝑶𝑿𝒀𝑮𝑬𝑵 ∧ 𝒑𝒓𝒐𝒅𝒖𝒄𝒆𝒔 ?𝒓𝟐,?𝒗𝟏 ∧𝒉𝒂𝒔𝑽𝒂𝒍𝒖𝒆 ?𝒗𝟏, ?𝒅𝟐 ∧𝒔𝒘𝒓𝒍𝒃:𝒍𝒆𝒔𝒔𝑻𝒉𝒂𝒏 ?𝒅𝟐,𝟖 →𝑰𝒏𝒊𝒕𝒊𝒂𝒍𝑺𝒕𝒂𝒕𝒆𝑭𝒊𝒓𝒆(?𝒙) hasEventResource rdf:type Rush Hour hasEventTime comm_102 hasEventResource hasTime Tmp_ owltime:xsdDateTime produces hasTime hasEventSpace Resource_102 hasValue T18:21:33 hasEventResource obs_102 hasEventWeather produces 3.3 COEX Resource_103 hasValue Initial State Fire rdf:type Weather_101 obs_103 rdf:type rdf:type 7.3 Business Area Sleet Entertainment Area Difficulty Entry ≡∃ 𝒉𝒂𝒔𝑬𝒗𝒆𝒏𝒕𝑺𝒑𝒂𝒄𝒆.𝑩𝒖𝒔𝒊𝒏𝒆𝒔𝒔𝑨𝒓𝒆𝒂 ⊓∃ 𝒉𝒂𝒔𝑬𝒗𝒏𝒆𝒕𝑻𝒊𝒎𝒆.𝑪𝒍𝒐𝒔𝒔𝒊𝒏𝒈𝑻𝒊𝒎𝒆⊓ ∃ 𝒉𝒂𝒔𝑬𝒗𝒆𝒏𝒕𝑾𝒆𝒂𝒕𝒉𝒆𝒓. 𝑺𝒍𝒆𝒆𝒕

35 커뮤니티동작(Collaborate 커뮤니티) Detect Customer Number
GEO LOD HyunDai Department adjacent adjacent CALT COEX Detect Customer Number Detect Traffic hasGoal hasEventSpace hasEventSpace hasGoal comm_101 Activated Community hasEventSpace comm_103 rdf:type comm_102 rdf:type hasGoal No Parking rdf:type rdf:type rdf:type Detect Fire Slide Road Crowed rdf:type rdf:type Traffic Congestion Recommend public transit Initial State Fire Prohibit of Passing Difficulty Entry Prohibit come out of car Vehicle Control shared context shared context

36 LOD 연계를 통한 기상데이터의 활용 서울시 열린 데이터광장 Geo LOD 문화재 광역시 지역 …… …… … 기상 LOD 기상
owl:ObjectProperty owl:DatatypeProperty rdf:type rdfs:subClassOf rdfs:subPropertyOf Geo LOD 서울시 열린 데이터광장 문화재 광역시 지역 …… 같다 구조 중구 포함된다 남대문 관련역사 …… 포함된다 재원 남대문 가깝다 … 현재 자외선지수가 높고 내일 습도가 높을 것으로 예상됨 기상 LOD YTN Tower 기상 문화재관리의 위험상황 위치를 가진다 지역을 가진다 경도 예보정보를 가진다 event:ev_101 폭우 weather:w101 위도 위치를 가진다 10.323 고도 시간을 가진다 장마 측정값 space:pos_101 측정값을 가진다 시간을 가진다 위치한다 시간값 전이다 한여름 리소스 resource:res_101_obs 오후 측청된다 값을 가진다 시간을 가진다 시간값 목적을 가진다 resource:res_101 T14:34:53 9 resource:UV time:tmp_101

37 기상센서 API

38 웰라이프 수면관리 서비스

39 오미(五味)길 서비스

40 센서웹과 시맨틱웹의 만남은 의미적 상호운용성을 통한 소통의 단절 해소 융복합을 통한 지식과 서비스 창출 센서데이터 재사용 가능
To Enrich To Reduce To Provide To Connect 시맨틱 어노테이션,온톨로지을 통해 센서 웹의 문법적 표준화 서비스에 풍부한 의미을 부여하고, 온톨로지를 이용해서 의미적 모호성을 감소시키고, 컴퓨터가 이해할 수 있는 데이터를 제공하여 상이한 장비와 제반 프로세스라도 처리 가능하게 하여, 센서정보와 웹정보를 표출시켜 다양한 융복합 기반의 Linked Data 서비스를 가능하게 한다. 의미적 상호운용성을 통한 소통의 단절 해소 융복합을 통한 지식과 서비스 창출 센서데이터 재사용 가능