제조업의 생산 방법은 노동집약적인 방법에서 제조설비 중심의 기술집약적인 방법으로 변경되어가고 있다. 사람의 노동력을 제조설비가 대체하게 되면서 제조설비의 모니터링과 관리의 중요성이 강조되고 있다. 또한, 최근 빅데이터 기술은 한정된 데이터에서 새로운 가치를 찾아내는 중요한 기술로 등장하였다. 따라서 제조업의 변화는 기존 제조 공장에 사물인터넷(IoT), 정보통신기술, 센서 데이터, 빅데이터를 융합한 스마트팩토리의 필요성을 증대시켰다. 본 논문에서는 제조설비 데이터를 몽고DB에 실시간으로 분산 저장 및 처리하는 기술과 R 프로그래밍을 사용한 시각화를 통해 기존 국내 제조업 공장이 빅데이터 기반의 스마트팩토리가 되기 위한 전략을 제시하고자 한다.
데이터의 양은 기술의 발전으로 크게 증가하였고 이를 처리하기 위해 다양한 빅데이터 처리 플랫폼이 등장하고 있다. 이 중 가장 널리 사용되고 있는 플랫폼이 Apache 소프트웨어 재단에서 개발한 하둡이며, 하둡은 IoT 분야에도 사용된다. 그러나 기존에 하둡 기반 IoT 센서 데이터 수집 분석 환경은 하둡의 코어 프로젝트인 HDFS의 Small File로 인한 네임노드의 과부하 문제와 임포트된 데이터의 업데이트나 삭제가 불가능하다는 문제가 있다. 본 논문에서는 Apache Kudu와 Impala를 활용해 Lambda Architecture를 설계한다. 제안하는 구조는 IoT 센서 데이터를 Cold-Data와 Hot-Data로 분류해 각 성격에 맞는 스토리지에 저장하고 배치를 통해 생성된 배치뷰와 Apache Kudu와 Impala를 통해 생성된 실시간뷰를 활용해 기존 하둡 기반 IoT 센서 데이터 수집 분석 환경의 문제를 해결하고 사용자가 분석된 데이터에 접근하는 시간을 단축한다.
IoT 시장의 안정화와 급속한 확장의 시대가 도래하고 있다. IoT 환경에서는 사물이 상황에 따라 통신의 주도권을 갖는 통신 환경이 발생할 수 있으며, 불특정 다수의 IoT 환경과의 통신이 발생하여 개인 민감정보의 철저한 관리의 필요성이 증대되고 있다. 특히 IoT 환경에서는 센서 간의 통신 과정에서 개인 식별 정보를 제외한 개인의 생활 패턴, 주변 환경 정보 등의 민감한 비식별 정보의 유출로 프라이버시 침해의 우려가 증대된다. IoT로 인한 환경의 변화로 얻는 이점도 있으나, 개인의 민감정보가 자신도 모르는 사이에 빅데이터라는 명목으로 어디론가 전송되는 문제점도 있다. IoT 환경에서 센서를 통해 전송되는 개인 민감정보의 안전한 관리를 위해 초기 수집 방법과 민감정보 국외 이전 관리에 관한 사항, 그리고 2020년 8월 5일 시행되는 데이터 3법으로 IoT 환경의 비식별 개인정보의 활용의 본격적인 활성화가 예상됨에 따라 IoT 환경의 비식별 개인정보 보호 강화를 위한 사항을 제안하고자 한다.
최근 정보통신기술의 발전에 따라 사물인터넷(이하 IoT) 관련 기술이 지속적으로 발전하고 있다. IoT 시스템은 다양한 센서들을 바탕으로 센서마다 고유한 데이터를 네트워크를 통해 주고 받는다. IoT 시스템에서 발생하는 데이터는 실시간으로 발생한다는 특징과, 그 양이 설치된 센서의 양과 비례한다는 점에서 연속적으로 수집되는 데이터들은 빅 데이터로 정의할 수 있다. 현재까지의 IoT 시스템은 중앙 집중 처리 방식을 통한 데이터 저장, 처리 및 연산을 적용하였다. 하지만, 구축 규모가 커지고 다량의 센서를 사용하는 경우 기존의 중앙 집중 처리 방식의 서버는 병목 현상으로 인한 부하가 발생할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 IoT 환경에서 발생하는 실시간 센서 데이터를 효율적으로 처리하기 위하여 시스템의 고가용성을 목적으로 하는 데이터의 중요도 기반 알고리즘을 적용하기 위한 분산 처리 시스템에 대해 제안하였다.
클라우드, 소셜 네트워크, 빅데이터 등 보안 시장에 영향을 미칠 수 있는 성장 동력원이 급속히 성장하면서 정보보호산업 역시 급격히 진화하고 있다. 본고에서는 주요국의 정보보호정책을 간략히 살펴본 후, 최근 주요 선진국을 중심으로 이슈화되고 있는 IoT 정보보호 관련 법 규제 동향을 살펴보았다. 본 분석을 통하여 기존의 정보보호법을 사물인터넷에 적용하기 위한 대책을 서둘러야 한다는 시사점을 얻었다.
'빅데이터'는 '21세기 원유'로 비유될 만큼 그 중요성이 증대되고 있다. 스마트시티에서 생성 및 수집되는 IoT 데이터의 경우 데이터의 품질이 공공서비스의 품질과 연관되므로 품질관리에 주의를 기울여야 한다. 그러나 ISO/IEC 기관 및 국내/외 여러 기관을 통해 제시된 데이터 품질 지표는 '사용자' 중심에 한정되어 있다는 한계점을 지닌다. 본 연구는 이러한 한계점을 보완하기 위해 공급자 중심의 지표와 그 우선순위를 도출하였다. 공급자 중심의 스마트시티 IoT 데이터 품질 평가지표 3개의 카테고리와 13개의 지표를 도출한 후 AHP 분석을 통하여 지표 카테고리와 데이터 품질 지표의 우선순위를 도출하였고 각 지표의 타당성을 조사하였다. 해당 연구를 통해 센서 데이터를 수집하고 취합하여 전달하는 직무를 수행하는 개인 혹은 기업에게 데이터가 지녀야 하는 기본적인 요건을 제시함으로써 센서 데이터 품질 향상에 기여할 수 있다. 또한 지표 우선순위를 기반으로 데이터 품질관리를 수행하여 품질관리 업무 효율의 향상을 제공할 수 있다.
본 논문은 음원 탐지 및 음원 위치를 추정하는 IoT Device 시스템에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 복수의 마이크로폰 센서로부터 수집된 음원 신호의 도달 시간차를 분석하여 음원의 방향을 정확히 검출하고, IoT 센서를 이용하여 음원의 발생방향을 추적할 수 있는 음원 방향 탐지 Device를 이용한 시스템이다. 음파를 이용하여 위치를 추정하는 기술은 예전부터 군사적 목적으로 개발되어 왔지만 현재는 이를 응용하여 방범·방재 분야 등에 많이 쓰이고 있다. 이에 따라 본 시스템의 제작을 통해 옥외에 설치한 후 여러 방향에서 음원 발생시켜 성능 시험을 실시하였다. 그 결과 음향 탐지 영역 140dB, 반응시간 1초 이내, 방향 각도 분해능 1° 이내로 매우 정확하게 동작함을 확인할 수 있었다. 향후에는 본 설계안을 바탕으로 빅데이터 분석을 통한 인공지능 알고리즘을 반영하여 보다 신뢰성을 향상시켜 상용화할 계획에 있다.
우리나라 헌법에는 "국가는 재해를 예방하고 그 위험으로부터 국민을 보호하기 위하여 노력하여야 한다"고 규정하고 있다. 즉 국가는 국민의 생명과 재산을 잠재적 위험으로 부터 보호할 보호의무 수행자인 것이다. 재난재해는 가장 중요한 범세계적 이슈이며 재난 범위가 기존 지진, 산사태, 수해, 화재 등의 자연재해에 국한되지 않고, 사이버 테러, 질병 등 세계화에 따른 재난 범위 확장이 이루어지고 있다. 사물 인터넷 등장과 인공지능을 통한 빅데이터 분석 능력이 높아지는 현대사회에서 이를 활용한 재난재해 방재 서비스 시스템 구축은 국가 우선 책무이다. 본 연구에서는 IoT 기술을 활용한 각 나라의 재난재해 방지 서비스에 대해 살펴보고자 한다. 이를 통해 IoT 기술을 활용한 재난재해 서비스에 대한 전략 수립을 세우는데 기반이 될 수 있을 것으로 판단된다.
Recently, the need for real-time systems which are providing various types of information that occur in large quantities in IoT environment is increasing. In this paper, we propose a middleware system which can monitor in real time on a web environment. The proposed system is designed to be integrated by using communication functions provided by a network operating system and external sensors. The proposed system is compared with an existing system and analysed by the server performance testing tool.
세계적으로 최대 산업은 의료 산업이며 노령화와 웰빙 수요 확대로 인해 미래 먹거리인 의료 산업의 경쟁 전략 검토가 필요하다. 급속한 ICT 융합 보급에 따른 의료 기관 간의 경쟁력을 확보하고, 의료 산업을 통해 발생하는 데이터의 빅데이터화 및 인공지능의 결합으로 지능의료의 역량 증대에 따른 디지털 헬스케어의 지능화 수준을 연구하여 미래 의료 분야의 의료 최적화 모델 구축하기 위한 대응 방안을 모색하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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