KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권10호
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pp.4717-4737
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2017
Today, smart grids, smart homes, smart water networks, and intelligent transportation, are infrastructure systems that connect our world more than we ever thought possible and are associated with a single concept, the Internet of Things (IoT). The number of devices connected to the IoT and hence the number of traffic flow increases continuously, as well as the emergence of new applications. Although cutting-edge hardware technology can be employed to achieve a fast implementation to handle this huge data streams, there will always be a limit on size of traffic supported by a given architecture. However, recent cloud-based big data technologies fortunately offer an ideal environment to handle this issue. Moreover, the ever-increasing high volume of traffic created on demand presents great challenges for flow management. As a solution, flow aggregation decreases the number of flows needed to be processed by the network. The previous works in the literature prove that most of aggregation strategies designed for smart grids aim at optimizing system operation performance. They consider a common identifier to aggregate traffic on each device, having its independent static aggregation policy. In this paper, we propose a dynamic approach to aggregate flows based on traffic characteristics and device preferences. Our algorithm runs on a big data platform to provide an end-to-end network visibility of flows, which performs high-speed and high-volume computations to identify the clusters of similar flows and aggregate massive number of mice flows into a few meta-flows. Compared with existing solutions, our approach dynamically aggregates large number of such small flows into fewer flows, based on traffic characteristics and access node preferences. Using this approach, we alleviate the problem of processing a large amount of micro flows, and also significantly improve the accuracy of meeting the access node QoS demands. We conducted experiments, using a dataset of up to 100,000 flows, and studied the performance of our algorithm analytically. The experimental results are presented to show the promising effectiveness and scalability of our proposed approach.
IoT 데이터는 비정형 데이터로 가공되고 분석하였을 때 비로소 가치를 갖기에 전 세계적으로 빅데이터 기술에 관심이 집중되고 있다. IoT 데이터 중 많은 부분을 차치하는 센서 데이터는 수집이 용이하고 활용범위가 넓기 때문에 여러 분야에서 사용되고 있다. 하지만 센서가 정상적으로 작동하지 못한 경우에는 실제와는 다른 값인 이상치를 포함하여 왜곡된 결과가 도출되어 활용할 수 없는 경우가 생긴다. 따라서 본 논문에서는 정확한 결과를 도출하기 위하여 수집된 원자료의 데이터를 분석하기 전에 이상치 탐지 및 제거를 하고자 한다. 또한 점점 늘어나고 있는 대용량 데이터를 신속하게 처리하기 위하여 메모리 접근방식인 스파크를 사용한 분산처리환경에서 이상치 탐지 및 제거하는 것을 제안한다. 맵리듀스 기반의 이상치 탐지 및 제거는 총 4단계로 나누어 구현하였으며 제안한 기법의 성능 평가를 위해 총 3가지 환경에서 비교하여 실험하였다. 실험을 통해 데이터의 용량이 커질수록 분산처리환경에서 스파크를 사용하여 처리하는 방식이 가장 빠를 것 이라는 결과를 얻었다.
Internet of Thing(IoT), which is recently talked about with the development of information and communication technology, provides big data to all nodes such as companies and homes, means of transportation etc. by connecting all things with all people through the integrated global network and connecting all actual aspects of economic and social life with Internet of Thing through sensor and software. Defining Internet of Thing, it plays the role of a connector of providing various information required for the decision-making of companies in the cloud computing environment for the Insight usage by collecting and storing Raw Data of the production site through the sensor network and extracting big data in which data is accumulated and Insight through this. In addition, as the industry showing the largest linkage with other root industries among root industries, the mold industry is the core technology for controlling the quality and performance of the final product and realizing the commercialization of new industry such as new growth power industry etc. Recently, awareness on the mold industry is changing from the structure of being labor-intensive, relying on the experience of production workers and repeating modification without the concept of cost to technology-intensive, digitization, high intellectualization due to technology combination according to IT convergence. This study, therefore, is to provide a golden opportunity to increase the direct and indirect expected effects in poor management activities of small businesses by actually implementing and managing the entire process of mold life cycle to information system from mold planning to mass production and preservation by building SME(small and medium-sized enterprises)-type mold life cycle management information system in the cloud computing environment and applying it to the production site.
Edge Computing에서 발생하는 데이터 분석에 대한 알고리즘의 성능 평가나 검증은 필수적이다. 이러한 평가 및 검증을 위해서는 비교 가능한 데이터가 필요하다. 본 논문에서는 Edge Computing에서 발생하는 데이터에 대한 분석 결과 및 Computing Resource에 대한 성능평가를 위해 Cloud 기반의 빅 데이터 분석시스템을 구축한다. Edge Computing 비교분석 빅 데이터 시스템은 실제 IoT 노드에서 Edge Computing을 수행할 때와 유사한 환경을 Cloud 상에 구축하고 연구되는 Edge Computing 알고리즘을 Data Analysis Cluster Container에 탑재해 분석을 시행한다. 그리고 분석 결과와 Computing Resource 사용률 데이터를 기존 IoT 노드 Edge Computing 데이터와 비교하여 개선점을 도출하는 것이 본 논문의 목표이다.
본 연구는 수직형 스마트팜, 즉 식물공장 관리의 디지털화를 위한 시스템의 구현을 위한 프레임워크 설계를 제안한다. 본 연구에서 제안한 디지털 트윈 시스템의 세부 프레임워크 모듈은 1) 스마트 식물공장 트윈 클라이언트 2) 스마트 식물공장 트윈 게이트웨이 및 3) 스마트 식물공장 트윈서버로 구현하였다. 특히 스마트 식물공장 트윈 게이트웨이는 디지털 트윈의 구현을 위한 표준 개방형 하드웨어 플랫폼으로 주로 사용되는 Eclipse Ditto를 사용하여 구현하였다. 또한, 각 요소는 초기화 및 데이터 전송과 같은 메시지 시퀀스를 정의하여 클라이언트, IoT 게이트웨이, 서버와 각기 통신이 가능한 인터페이스를 설계하였다. 본 연구에서 제안된 프레임워크의 검증을 위하여 식물공장에서 별도로 설치한 라즈베리파이를 통해 환경 및 제어데이터를 수집하여 이를 가상환경에 가시화하는 형태의 프로토타입 디지털 트윈 시스템을 개발하였다.
4차 산업혁명시대에 사물 인터넷, 빅데이터 등 첨단 기술들이 출현하고 있다. 하지만 이를 이용하여 사물 인터넷을 실내 환경 분야에 적용하여 응용하는 수준은 아주 미약하다. 따라서 사물 인터넷을 활용한 실시간 모니터링으로 대기오염물질 또는 실내 공기질을 분석하는 시스템 개발이 필요하다. 본 논문은 아두이노와 각종 센서를 이용하여 실내 환경 수치를 측정하고, 각종 센서로 부터 얻은 정보를 서버의 데이터베이스로 저장하는 시스템을 구현한다. 서버에 저장된 정보는 데이터베이스로 구축하여 가정 또는 회사의 실내에 설치된 환기장치나 공기청정기에서 활용하도록 하였다. 제안된 시스템에서는 사물인터넷 기술을 구현하기 위해 사용되는 센서의 비용을 줄이면서 모니터링센서 모듈의 LED 상태표시를 통해 즉각적인 실내 환경 상태를 파악할 수 있다.
본 연구의 목적은 언론빅데이터를 활용하여 1990년 이후 최근까지 치매환자의 배회와 실종에 관련된 기술특성과 변화를 이해하는데 있다. 언론빅데이터인 빅카인즈를 활용하여 두 단계로 분석하였다. 1단계는 기술변화의 일반적 특성을 분석하였고 2단계는 1단계에서 추출된 가중치가 높은 연관키워드의 상세분석을 하였다. 연구결과, 첫째, 언론보도는 2000년 초반부터 보도되기 시작하였고 2014년 이후에야 점차 보도가 증가되는 추세를 나타냈다. 둘째, 기술 및 기기활용의 변화특성으로 GPS를 중심으로 AI, IoT등의 기술과 융합되는 특성을 보였다. '드론'은 고도의 기술로 최근에 보도가 증가하였지만 실제 적용을 위한 윤리적 문제해결이 요구되었다. 마지막으로, 경찰과 보호자를 중심으로 위치확인 기술에 집중된 특성이 나타났다. 본 연구결과를 토대로 지역사회에서 치매환자의 배회와 실종을 예방하고 안전보행을 지원할 수 있는 기술개발 및 지역사회 협력에 대해 논의하였다.
본 연구의 목적은 리테일테크의 기술활용이 소비자의 구매의도에 어떠한 영향이 있는지를 규명하는 것이다. 더욱이 이러한 영향관계에서 기술 유용성과 용이성의 매개효과를 규명하고, 체험마케팅이 소비자의 구매의도를 조절하는지를 규명하는 것이다. 연구방법은 2023년 8월 1일 부터 2023년 9월 30일까지 설문조사를 실시하였고, 총257명이 연구에 참여하였다. 통계분석은 가설 검증을 위해 위계적 회귀분석, 3단계 매개회귀분석, 위계적 3단계 조절회귀분석을 실시하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 리테일테크 기술 활용에서 빅데이터·AI 활용, 모바일·SNS 활용, 라이브커머스 활용, 사물인터넷 활용이 구매의도에 미치는 것으로 확인되었다. 둘째, 기술 유용성은 사물인터넷 활용, 모바일·SNS 활용, 빅데이터·AI 활용에서 매개효과가 확인되었다. 셋째, 기술 용이성은 사물인터넷 활용, 모바일·SNS 활용, 라이브커머스 활용, 빅데이터·AI 활용 매개효과가 확인되었다. 넷째, 일탈적 체험은 모바일·SNS 활용, 라이브커머스 활용에서 조절효과가 확인되었다. 다섯째, 심미적 체험은 모바일·SNS 활용, 빅데이터·AI 활용에서 조절효과가 확인되었다. 이러한 연구를 통하여 국내 유통산업이 글로벌 시장에 진출하는데 있어 신기술을 활용하여 기업의 경쟁우위를 확보하여 국가 경쟁력에 기여하길 기대한다.
본 논문은 에너지 빅데이터를 분석하기 위해 대용량의 시계열 데이터를 처리하는 시스템의 설계, 구축 방법을 제시한다. 이미 사용 중인 건물이나 공장의 에너지 효율화를 위해서 정부는 효율자원 시장 지원 사업을 수행하고 있다, 에너지 소비 설비에 따라 고효율 자원으로 변경 설치하는 데 필요한 자금의 일부를 지원하고 있다. 정부지원으로 고효율 설비로 변경함에 따라 실증 사이트에서는 측정 데이터를 수집하여, 효율화 정도를 파악하기 위한 에너지 데이터 분석 시스템을 구축하여 운영하였다. 해당 측정 정보는 IoT 전력량계를 통해 수집되며, 수집된 데이터는 클라우드 시스템에서 다양한 머신러닝 알고리즘에 적용되어, 에너지 소비 효율 평가에 필요한 성능 지표를 연산한다. 구현된 진단 시스템은 기축 건물의 에너지 효율향상 상황을 분석하는데 기여할 수 있다. 빅데이터 기반의 에너지 분석 기능을 사용하여 에너지 고효율 장비의 운영시간, 부하율 등의 효율성과 성능통계를 연산할 수 있다.
본 연구는 기술을 이전하겠다고 KIAT의 NTB에 등록된 이전기술이 4차 산업혁명 핵심기술의 어느 분야와 관련되어 있으며, 이러한 기술의 기술이전 유형에 관해 분석하였다. 분석에 사용된 기술은 대학과 공공연구소에서 개발한 최근 3년(2015 - 2017)간의 것이다. 연구는 R프로그램을 활용해 빅데이터 텍스트 마이닝의 빈도분석, 시각화, 연관분석 등으로 진행하였다. 연구 결과는 첫째, 4차 산업혁명 핵심기술 응용분야와 관련된 이전기술은 로봇, 3D, 자율주행, 웨어러블 등과 관련한 기술이 많았고 둘째, 연도가 지날수록 사물인터넷, 클라우드, 증강현실 등과 같은 응용분야 기술의 등록이 증가하고 있으며 셋째, 응용분야 기술의 기술이전 유형의 연관규칙을 분석한 결과 사물인터넷(IoT)과 VR 기술은 기술매매 라이센싱, 자율주행 기술은 기술매매, 웨어러블 기술은 라이센싱, 로봇 관련기술은 기술협력 라이센싱 기술매매 등으로 이전하겠다고 나타났다. 이에, 기업은 4차 산업혁명 시대에 필요한 관련 기술을 이전받고자 할 경우 이의 계획적 준비가 필요하다고 하겠다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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