사물인터넷(Internet of Things, IoT) 패러다임이 대두되며 센서의 개체수가 폭발적으로 증가할 것으로 예상됨에 따라 센서 네트워크 및 센서 플랫폼 기술들이 변화되고 있다. 센서 플랫폼 중 하나인 센서 레지스트리 시스템(Sensor Registry System, SRS)은 이기종 센서 네트워크 환경에서 센서 데이터의 일관성 있는 의미 해석을 위하여 센서 메타데이터를 등록하고 관리하는 시스템이다. 하지만 기존의 SRS는 IoT 환경에 적합한 데이터 구조를 지니고 있지 않다. 따라서 이 논문은 IoT 환경에서 센서 정보들을 관리하고 등록하기 위하여 센서 레지스트리 데이터 모델을 제안한다. 기존의 SRS를 개선하기 위하여 시맨틱 센서 네트워크 온톨로지(Semantic Sensor Network Ontology, SSNO)을 분석하고, 이에 기반한 메타모델을 설계한다. 또한 설계한 메타모델을 이용하여 관계형 데이터베이스의 테이블로 구축하고 SRS를 웹 애플리케이션으로 구현한다. 이 논문은 제안하는 센서 레지스트리 데이터 모델의 적합성을 검증하기 위하여 SSNO 및 센서 온톨로지 예제들을 변환하여 제안 모델에 적용한다. 평가 결과 제안 모델이 기존 연구들보다 더 풍부한 의미 표현이 가능함을 보인다.
사물인터넷(Internet of Things, IoT) 패러다임이 대두되며 센서의 개체수가 폭발적으로 증가할 것으로 예상됨에 따라 센서 네트워크 및 센서 플랫폼 기술들이 변화되고 있다. 센서 플랫폼 중 하나인 센서 레지스트리 시스템(Sensor Registry System, SRS)은 이기종 센서 네트워크 환경에서 센서 데이터의 일관성 있는 의미 해석을 위하여 센서 메타데이터를 등록하고 관리하는 시스템이다. 하지만 기존의 SRS는 IoT 환경에 적합한 데이터 구조를 지니고 있지 않다. 따라서 이 논문은 IoT 환경에서 센서 정보들을 관리하고 등록하기 위하여 센서 레지스트리 데이터 모델을 제안한다. 기존의 SRS를 개선하기 위하여 시맨틱 센서 네트워크 온톨로지(Semantic Sensor Network Ontology, SSNO)을 분석하고, 이에 기반한 메타모델을 설계한다. 또한 설계한 메타모델을 이용하여 관계형 데이터베이스의 테이블로 구축하고 SRS를 웹 애플리케이션으로 구현한다. 이 논문은 제안하는 센서 레지스트리 데이터 모델의 적합성을 검증하기 위하여 SSNO 및 센서 온톨로지 예제들을 변환하여 제안 모델에 적용한다. 평가 결과 제안 모델이 기존 연구들보다 더 풍부한 의미 표현이 가능함을 보인다.
With emerging the Internet of Things (IoT) paradigm, the sensor network and sensor platform technologies have been changed according to exploding amount of sensors. Sensor Registry System (SRS) as a sensor platform is a system that registers and manages sensor metadata for consistent semantic interp...
With emerging the Internet of Things (IoT) paradigm, the sensor network and sensor platform technologies have been changed according to exploding amount of sensors. Sensor Registry System (SRS) as a sensor platform is a system that registers and manages sensor metadata for consistent semantic interpretation in heterogeneous sensor networks. However, the SRS is unsuitable for the IoT environment. Therefore, this paper proposes sensor registry data model to register and manager sensor information in the IoT environment. We analyze Semantic Sensor Network Ontology (SSNO) for improving the existed SRS, and design metamodel based on the analysis result. We also build tables in a relational database using the designed metamodel, then implement SRS as a web application. This paper applies the SSNO and sensor ontology examples with translating into the proposed model in order to verify the suitability of the proposed sensor registry data model. As the evaluation result, the proposed model shows abundant expression of semantics by comparison with existed models.
With emerging the Internet of Things (IoT) paradigm, the sensor network and sensor platform technologies have been changed according to exploding amount of sensors. Sensor Registry System (SRS) as a sensor platform is a system that registers and manages sensor metadata for consistent semantic interpretation in heterogeneous sensor networks. However, the SRS is unsuitable for the IoT environment. Therefore, this paper proposes sensor registry data model to register and manager sensor information in the IoT environment. We analyze Semantic Sensor Network Ontology (SSNO) for improving the existed SRS, and design metamodel based on the analysis result. We also build tables in a relational database using the designed metamodel, then implement SRS as a web application. This paper applies the SSNO and sensor ontology examples with translating into the proposed model in order to verify the suitability of the proposed sensor registry data model. As the evaluation result, the proposed model shows abundant expression of semantics by comparison with existed models.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
예를 들면, 아이템이 등록된 시간, 아이템 등록자 및 관리자 등과 같은 관리 정보가 포함되어야 한다. 덧붙여, 로그 및 프로비넌스와 같은 정보들은 관리하는 아이템들의 신뢰성을 확보하기 위하여 함께 모델링 한다.
이때, 사용자가 다른 지역의 센서 네트워크 영역으로 이동할 경우, 각 센서 네트워크 영역에서 발생하는 데이터의 이질성으로 인해 동일한 서비스를 제공받을 수 없다. 따라서 SRS는 센서노드의 메타데이터를 모바일 디바이스로 전달하여 각각의 영역에서도 의미처리가 가능해지도록 한다. 이처럼 기존의 SRS에서는 모바일 디바이스가 서로 다른 센서 네트워크 영역으로 이동하더라도 센서노드에서 보내는 센서 데이터에 대한 의미 처리가 끊김없이(Seamless) 이루어지는 것을 목표로 한다.
따라서 이 논문은 기존의 센서 레지스트리(SR) 데이터 모델을 개선하여 확장된 SR 데이터 모델을 제안한다. IoT 환경을 위하여 W3C의 시맨틱 센서 네트워크 온톨로지(Semantic Sensor Network Ontology, SSNO)[10]를 반영하여 SR 데이터 모델을 설계한다.
이 논문은 기존의 SRS가 IoT 환경을 충분히 적용하지 못하는 문제를 해결하기 위하여 IoT 환경에 적용 가능한 SR 데이터 모델을 설계하였다. 먼저 SRS의 목적 및 요구사항을 분석하고, 이를 기반으로 구현하고자 하는 SRS의 유스케이스를 기술하였다.
따라서 SRS는 센서노드의 메타데이터를 모바일 디바이스로 전달하여 각각의 영역에서도 의미처리가 가능해지도록 한다. 이처럼 기존의 SRS에서는 모바일 디바이스가 서로 다른 센서 네트워크 영역으로 이동하더라도 센서노드에서 보내는 센서 데이터에 대한 의미 처리가 끊김없이(Seamless) 이루어지는 것을 목표로 한다.
SSNO는 W3C에서 표준화를 위해 약 17여 종류의 센서 온톨로지들을 분석하고, 일반적이고 포괄적인 관점과 의미를 포함하도록 모델링 된 온톨로지이다. 하지만 SRS에 적용하기엔 너무 일반적이고 복잡한 구조를 지니므로 SSNO를 이용하여 SRS에 적합한 데이터 모델을 설계 하고자 한다.
이때, 등록된 센서 메타데이터의 일관성 유지와 빠른 성능의 정보 검색을 위하여 온톨로지 저장소 형태보다는 RDB로 데이터 모델을 구축한다. 하지만 센서 온톨로지로의 확장 및 추론을 고려하여 URI와 같은 정보도 등록 가능하도록 개발한다.
제안 방법
따라서 이 논문은 기존의 센서 레지스트리(SR) 데이터 모델을 개선하여 확장된 SR 데이터 모델을 제안한다. IoT 환경을 위하여 W3C의 시맨틱 센서 네트워크 온톨로지(Semantic Sensor Network Ontology, SSNO)[10]를 반영하여 SR 데이터 모델을 설계한다. 이를 위하여, 이 논문은 먼저 SRS의 목적과 요구사항을 분석하고, 이에 따른 유스케이스를 기술한다.
4는 이러한 기준으로 모델링한 SRS 데이터 모델을 보인다. RDB의 테이블, 컬럼, 외래 키(FK) 관계로 각 요소들을 모델링한다. 먼저 ‘System’ 테이블을 기준으로 ‘Platform’, ‘Organization’, ‘Location’ 등과 같은 테이블을 정의한다.
먼저 SRS의 목적 및 요구사항을 분석하고, 이를 기반으로 구현하고자 하는 SRS의 유스케이스를 기술하였다. SR 데이터 모델링을 위하여 SSNO를 이용하여 메타모델을 설계하였으며, 구현을 위하여 RDB 테이블로 구축하였다. 이후 SRS를 웹 어플리케이션으로 구현하였다.
SRS의 구현을 위해서 제안 데이터 모델을 RDB 테이블로 구축한다. SRS 메타모델을 RDB 기반의 데이터 모델로 구현하는 이유는 3.
앞서 설계한 SR 데이터 모델을 이용하여 실제 RDB 테이블을 구축하고 웹 어플리케이션으로 SRS를 구현한다. Windows 7, Mysql 5.5, Apache Tomcat 7.0 환경에서 시스템을 구축하였으며 JSP와 HTML5를 이용하여 개발하였다.
두 번째와 세 번째 목적을 위하여 기존에 잘 정의된 센서 모델을 활용하여 SRS의 데이터 모델을 개선한다. 센서의 접근성 향상을 위하여 시스템 및 센서 플랫폼이 잘 표현되어야 하며 센서 데이터에 대한 의미 정보를 충분히 담고 있어야 한다.
센서의 개체 수 증가로 인하여 센서 검색이 용이하고 정보의 신뢰성이 보장되어야 한다. 따라서 정성 평가에서는 제안 시스템인 SRS와 선정된 플랫폼들의 값 관측(value observation), 센서가 부착된 시스템(sensor embedded system), 지역적 위치(spatial position), 액추에이터(actuator), 출처 관리(provenance), 의미 처리 (semantic process)에 대한 지원 여부를 측정하였다.
구축된 데이터 모델을 기반으로 실제 웹 어플리케이션을 구현한다. 마지막으로 SSNO와 센서 온톨로지 예제들을 제안하는 SR 데이터 모델로 적용해 봄으로 적합성 평가를 수행한다.
이 논문은 기존의 SRS가 IoT 환경을 충분히 적용하지 못하는 문제를 해결하기 위하여 IoT 환경에 적용 가능한 SR 데이터 모델을 설계하였다. 먼저 SRS의 목적 및 요구사항을 분석하고, 이를 기반으로 구현하고자 하는 SRS의 유스케이스를 기술하였다. SR 데이터 모델링을 위하여 SSNO를 이용하여 메타모델을 설계하였으며, 구현을 위하여 RDB 테이블로 구축하였다.
이 장은 SRS의 데이터 모델을 설계하기 위하여 SRS의 목적에 맞추어 SSNO을 분석한다. 분석 결과를 이용하여 메타모델을 설계하고, 이를 다시 RDB 테이블로 생성한다.
분석된 결과를 이용하여 클래스 다이어그램 기반의 메타 모델을 정의한다. 메타모델은 클래스 다이어그램에 기반하기 때문에 기존의 온톨로지 보다는 다양한 표현이 가능하다.
앞서 설계한 SR 데이터 모델을 이용하여 실제 RDB 테이블을 구축하고 웹 어플리케이션으로 SRS를 구현한다. Windows 7, Mysql 5.
적합성 평가는 제안하는 SR 데이터 모델과 기존 센서 데이터 모델들의 센서 온톨로지 이식률 측정으로 이루어진다. 온톨로지 이식을 위하여 SSNO와 몇 가지 센서 온톨로지 예제들을 기존 연구들과 제안 모델로 변환시킨다. 이때, 이식률은 온톨로지가 담고 있는 의미정보들을 각 모델들이 얼만큼 표현할 수 있는지로 측정된다.
이 장은 SRS의 데이터 모델을 설계하기 위하여 SRS의 목적에 맞추어 SSNO을 분석한다. 분석 결과를 이용하여 메타모델을 설계하고, 이를 다시 RDB 테이블로 생성한다.
특히 모바일 디바이스가 어디서나 SRS에 접속이 가능하도록 센서 웹과 같이 웹 어플리케이션으로 개발한다. 이때, 등록된 센서 메타데이터의 일관성 유지와 빠른 성능의 정보 검색을 위하여 온톨로지 저장소 형태보다는 RDB로 데이터 모델을 구축한다. 하지만 센서 온톨로지로의 확장 및 추론을 고려하여 URI와 같은 정보도 등록 가능하도록 개발한다.
이를 위하여, 이 논문은 먼저 SRS의 목적과 요구사항을 분석하고, 이에 따른 유스케이스를 기술한다. 이러한 요구사항과 유스케이스에 기반하여 SSNO에서 반영할 요소와 제외할 요소를 결정하고, 이를 메타모델 및 관계형 데이터베이스(RDB) 테이블로 구축한다. 구축된 데이터 모델을 기반으로 실제 웹 어플리케이션을 구현한다.
IoT 환경을 위하여 W3C의 시맨틱 센서 네트워크 온톨로지(Semantic Sensor Network Ontology, SSNO)[10]를 반영하여 SR 데이터 모델을 설계한다. 이를 위하여, 이 논문은 먼저 SRS의 목적과 요구사항을 분석하고, 이에 따른 유스케이스를 기술한다. 이러한 요구사항과 유스케이스에 기반하여 SSNO에서 반영할 요소와 제외할 요소를 결정하고, 이를 메타모델 및 관계형 데이터베이스(RDB) 테이블로 구축한다.
SR 데이터 모델링을 위하여 SSNO를 이용하여 메타모델을 설계하였으며, 구현을 위하여 RDB 테이블로 구축하였다. 이후 SRS를 웹 어플리케이션으로 구현하였다. 평가를 위하여 기존 센서 모델들과 제안 모델의 적합성을 평가하였으며, SSNO와 3가지 온톨로지 예제들을 변형시켜 각 모델에 적용해 본 결과 제안 모델이 가장 높은 적합성을 보임을 검증하였다.
적합성 평가는 제안하는 SR 데이터 모델과 기존 센서 데이터 모델들의 센서 온톨로지 이식률 측정으로 이루어진다. 온톨로지 이식을 위하여 SSNO와 몇 가지 센서 온톨로지 예제들을 기존 연구들과 제안 모델로 변환시킨다.
평가를 위하여 기존 센서 모델들과 제안 모델의 적합성을 평가하였으며, SSNO와 3가지 온톨로지 예제들을 변형시켜 각 모델에 적용해 본 결과 제안 모델이 가장 높은 적합성을 보임을 검증하였다. 정성 평가로는 기존의 센서 플랫폼들과 SRS를 대상으로 IoT 환경에서 지원해야 할 기능과 특성들을 비교하였다.
제안하는 SR 데이터 모델은 IoT 환경에서 사용자가 사물, 즉 시스템에 접근하여 시스템이 지니는 데이터를 제공 받고 그 의미를 이해하고자 할 때, 등록된 센서 메타데이터를 제공해줌으로 일관성 있는 의미 해석을 가능하게 한다.
이때, 이식률은 온톨로지가 담고 있는 의미정보들을 각 모델들이 얼만큼 표현할 수 있는지로 측정된다. 즉, SSNO 및 센서 온톨로지 예제들이 지니는 온톨로지의 개념들(클래스, 속성, 인스턴스)을 각 모델들로 변환시켰을 때 변환이 가능한 개념들의 개수로 측정한다.
첫 번째 목적을 위하여 SRS는 센서 메타데이터 등록을 위한 플랫폼 및 어플리케이션 형태로 개발되어야 한다. 특히 모바일 디바이스가 어디서나 SRS에 접속이 가능하도록 센서 웹과 같이 웹 어플리케이션으로 개발한다. 이때, 등록된 센서 메타데이터의 일관성 유지와 빠른 성능의 정보 검색을 위하여 온톨로지 저장소 형태보다는 RDB로 데이터 모델을 구축한다.
대상 데이터
비교 평가를 위하여 관련 연구들 중 RDB를 이용하고, 시맨틱 센서 네트워크를 대상으로 하는 연구를 선정한다. 따라서 비교 대상으로 기존 SRS의 데이터 모델(Jeong et al.)[9]과 스마트 공간에서의 센서 모델(Choi et al.)[17]을 선정하였다. 평가 모델로는 SSNO의 주요 클래스 및 속성들과에너지 모듈, TelosB 센서노드, 바람 측정 센서에 대한 온톨로지 예제들을 선정하였다[13].
Table 2는 IoT 환경에서 고려되어야 할 센서 플랫폼들의 특성에 대한 지원 여부를 보인다. 비교 대상으로는 SensorMap[4], SensorCloud[7], CA4IOT[8]을 선정하였다.
비교 평가를 위하여 관련 연구들 중 RDB를 이용하고, 시맨틱 센서 네트워크를 대상으로 하는 연구를 선정한다. 따라서 비교 대상으로 기존 SRS의 데이터 모델(Jeong et al.
)[17]을 선정하였다. 평가 모델로는 SSNO의 주요 클래스 및 속성들과에너지 모듈, TelosB 센서노드, 바람 측정 센서에 대한 온톨로지 예제들을 선정하였다[13].
데이터처리
제안 데이터 모델의 우수성을 기술하기 위하여 구축한 시스템과 기존의 센서 플랫폼들의 기능과 특징을 비교한다. Table 2는 IoT 환경에서 고려되어야 할 센서 플랫폼들의 특성에 대한 지원 여부를 보인다.
이론/모형
기존의 SRS는 ISO/IEC 11179 메타데이터 레지스트리[18]의 개념을 적용하여 개발되었다. 이는 기본적으로 SRS가 센서 메타데이터를 등록하고 관리하는 것을 주된 목적으로 정의할 수 있다.
성능/효과
이에 따라 무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network), 데이터 저장 및 분석 등과 같은 영역에서도 큰 변화가 일어나고 있다[2]. 기존의 대규모 센서 네트워크에 비해 IoT 환경에서 개체(Thing) 내의 센서 네트워크 규모는 작아졌으며, 싱크노드 (Sink Node), 센서노드(Sensor Node), 액추에이터(Actuator) 등과 같은 역할들의 구분은 희미해졌다. 반면, IoT에서의 디바이스 종류는 다양해졌으며, 이에 따른 플랫폼 및 데이터 종류와 의미 역시 풍부해졌다.
특히 Choi의 모델은 센서로 부터 수집되는 값의 표현이 가능하나 각 요소 간 관계 표현이 불가능하다. 따라서 평가 결과 제안하는 SRS 데이터 모델은 다른 모델들 보다 더 풍부한 의미 표현이 가능함을 보인다.
Table 1은 온톨로지 변환 개수로 비교 평가 결과를 보인다. 온톨로지들은 총 157개의 클래스, 속성, 인스턴스 등을 지니며, Jeong, Choi, 제안 모델은 각각 총 47, 46, 62개의 요소가 변환되었다. 제안 모델은 가장 많은 개념들이 변환되어 다른 모델들에 비해 시스템과 플랫폼을 구체적으로 표현하였음을 의미한다.
온톨로지들은 총 157개의 클래스, 속성, 인스턴스 등을 지니며, Jeong, Choi, 제안 모델은 각각 총 47, 46, 62개의 요소가 변환되었다. 제안 모델은 가장 많은 개념들이 변환되어 다른 모델들에 비해 시스템과 플랫폼을 구체적으로 표현하였음을 의미한다. 특히 Choi의 모델은 센서로 부터 수집되는 값의 표현이 가능하나 각 요소 간 관계 표현이 불가능하다.
이후 SRS를 웹 어플리케이션으로 구현하였다. 평가를 위하여 기존 센서 모델들과 제안 모델의 적합성을 평가하였으며, SSNO와 3가지 온톨로지 예제들을 변형시켜 각 모델에 적용해 본 결과 제안 모델이 가장 높은 적합성을 보임을 검증하였다. 정성 평가로는 기존의 센서 플랫폼들과 SRS를 대상으로 IoT 환경에서 지원해야 할 기능과 특성들을 비교하였다.
이외에도, 사용자의 서비스 반응 속도, 플랫폼 이용 및 센서 등록의 용이성 등과 같이 플랫폼 간 고려해야 할 특성들이 다수 존재한다. 하지만 IoT 환경에서 지원해야 할 특성을 고려해 보았을 때 제안하는 SRS가 기존의 센서 플랫폼들보다 더 적합함을 보인다.
후속연구
추후 연구로는 모바일 디바이스, SRS, 센서가 연계하여 사용자가 실시간으로 제공받을 수 있는 서비스를 개발하고 정량 평가를 통한 시스템 검증이 요구된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
기존의 Sensor Registry System이 IoT 환경을 충분히 반영하지 못하는 이유는?
그 중, Sensor Registry System (SRS)은 센서들의 메타데이터를 등록하고 관리하는 시스템으로, 이기종 센서 네트워크 시스템에서 센서 데이터의 일관성 있는 의미 해석을 가능하게 한다[9]. 하지만 기존의 SRS는 센서 메타데이터의 구조가 센서와 그 의미 자체에만 집중되어 있어 앞서 기술한 IoT 환경을 충분히 반영하지 못한다.
SensorML이란 무엇인가요?
SensorML은 Open Geospatial Consortium (OGC)에서 명세한 표준으로 SWE에 이용하기 위한 센서를 메타모델로 명세한다[11]. 하지만 SensorML은 센서 웹에만 초점을 두고있어 IoT 환경에 적합하지 않으며 의미 정보를 담을 수 없는 문제를 지닌다.
기존의 대규모 센서 네트워크에 비해 IoT 환경에서 개체내의 센서 네트워크의 변화는?
이에 따라 무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network), 데이터 저장 및 분석 등과 같은 영역에서도 큰 변화가 일어나고 있다[2]. 기존의 대규모 센서 네트워크에 비해 IoT 환경에서 개체 (Thing) 내의 센서 네트워크 규모는 작아졌으며, 싱크노드 (Sink Node), 센서노드(Sensor Node), 액추에이터(Actuator) 등과 같은 역할들의 구분은 희미해졌다. 반면, IoT에서의 디바이스 종류는 다양해졌으며, 이에 따른 플랫폼 및 데이터 종류와 의미 역시 풍부해졌다.
참고문헌 (18)
L. Atzori, A. Iera, and G. Morabito, "The Internet of Things: A survey," Computer Networks, Vol.54, pp.2787-2805, 2010.
P. Pande and A. R. Padwalkar, "Internet of Things-A Future of Internet: A Survey," International Journal of Advance Research in Computer Science and Management Studies, Vol.2, No.2, pp.354-361, 2014.
C. Reed, M. Botts, G. Percivall, and J. Davidson, "OGC Sensor Web Enablement: Overview And High Level Architecture," OGC White Paper, Open Geospatial Consortium, Apr., 2013.
S. Nath, J. Liu, and F. Zhao, "SensorMap for Wide-Area Sensor Webs," IEEE Computer, Vol.40, No.7, pp.106-109, Jul., 2007.
B. L. Gorman, D. R. Resseguie, and C. Tomkins-Tinch, "Sensorpedia: Information Sharing Across Incompatible Sensor Systems," in Proceedings of International Symposium on Collaborative Technologies and Systems 2009, Baltimore, Maryland, USA, pp.448-454, May, 2009.
X. Sheng, J. Tang, X. Xiao, and G. Xue, "Sensing as a Service: Challenges, Solutions and Future Directions," IEEE Sensors Journal, Vol.13, No.10, pp.3733-3741, Oct., 2013.
A. Alamri, W. S. Ansari, M. M. Hassan, M. S. Hossain, A. Alelaiwi, and M. A. Hossain, "A Survey on Sensor-Cloud: Architecture, Applications, and Approaches," International Journal of Distributed Sensor Networks, Vol.2013, article ID 917923, pp.1-18, 2013.
C. Perera, A. Zaslavsky, P. Christen, and D. Georgakopoulos, "CA4IOT: Context Awareness for Internet of Things," in Proceedings of 2012 IEEE International Conference on Green Computing and Communications, Conference on Internet of Things, and Conference on Cyber, Physical and Social Computing, pp.775-782, Nov., 2012.
D. Jeong and J. Ji, "A Registration and Management System for Consistently Interpreting Semantics of Sensor Information in Heterogeneous Sensor Network Environments," Journal of KIISE : Databases, Vol.38, No.5, pp.289-302, 2011. (in Korean).
M. Compton et al., "The SSN ontology of the W3C semantic sensor network incubator group," Web Semantics: Science, Services and Agents on the World Wide Web, Vol.17, pp. 25-32, 2012.
Open Geospatial Consortioum, OpenGIS Sensor Model Language (SensorML) Implementation Specification, OGC 07-000, OGC, 2007.
M. Compton, C. Henson, L. Lefort, H. Neuhaus, and A. Sheth, "A survey of the semantic specification of sensors," in Proceedings of 2nd International Semantic Sensor Networks Workshop, International Workshop on Semantic Sensor Networks 2009, Washington DC, USA, pp.17-32, Oct., 26, 2009.
European Lighthouse Integrated Project, Internet of Things-Architecture (IoT-A) [Internet], http://www.iot-a.eu/public.
Semance AG, Internet of Things-Architecture Project Deliverable D1.2 -Initial Architectural Reference Model for IoT, IoT-A 257521, European Lighthouse Integrated Project, 2011.
I. Corredor, A. M. Bernardos, J. Iglesias, and J. R. Casar, "Model-Driven Methodology for Rapid Deployment of Smart Spaces Based on Resource-Oriented Architectures," Sensors 2012, Vol.12, No.7, pp.9286-9335, 2012.
H.-S. Choi and W.-S. Rhee, "IoT-Based User-Driven Service Modeling Environment for a Smart Space Management System," Sensors, Vol.14, No.11, pp.22039-22064, 2014.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.