본 논문은 MEC (Mobile Edge Computing)기술을 이용하여 건물에 재난이 발생 하였을 때 건물 내 사람들에게 재난에 대해 알리는 건물재난 알림 시스템 구현 방안에 대하여 제안한다. MEC의 개요를 설명하고, MEC를 활용한 네트워크의 구조와 특성을 파악한다. 추가적으로 기업 통합 패턴기반의 Apache Camel의 특성을 파악하고, 이를 활용한 MEC 구현 방안에 대해서 설명한다. 마지막으로 Apache Camel 기반의 MEC를 활용하여 재난 발생시, 센서들을 통해 재난상황을 빠르게 인식하고, 건물 내 사람들을 신속하게 대피할 수 있도록 돕는 건물재난 알림 시스템 구현 방안을 제시한다.
본 논문은 MEC (Mobile Edge Computing)기술을 이용하여 건물에 재난이 발생 하였을 때 건물 내 사람들에게 재난에 대해 알리는 건물재난 알림 시스템 구현 방안에 대하여 제안한다. MEC의 개요를 설명하고, MEC를 활용한 네트워크의 구조와 특성을 파악한다. 추가적으로 기업 통합 패턴기반의 Apache Camel의 특성을 파악하고, 이를 활용한 MEC 구현 방안에 대해서 설명한다. 마지막으로 Apache Camel 기반의 MEC를 활용하여 재난 발생시, 센서들을 통해 재난상황을 빠르게 인식하고, 건물 내 사람들을 신속하게 대피할 수 있도록 돕는 건물재난 알림 시스템 구현 방안을 제시한다.
In this paper, a building disaster notification system with MEC (Mobile Edge Computing) technology is proposed, which informs people in a building about the disaster. The overview of MEC is presented, and the structure and characteristics of network using MEC are described. In addition, the characte...
In this paper, a building disaster notification system with MEC (Mobile Edge Computing) technology is proposed, which informs people in a building about the disaster. The overview of MEC is presented, and the structure and characteristics of network using MEC are described. In addition, the characteristics of a enterprise integration pattern based Apache Camel is described, and how to implement MEC with Apache Camel is presented. Finally, an implementation method of building disaster notification system with Apache Camel based MEC is proposed to quickly recognize disasters through sensors and to rapidly evacuate people from buildings.
In this paper, a building disaster notification system with MEC (Mobile Edge Computing) technology is proposed, which informs people in a building about the disaster. The overview of MEC is presented, and the structure and characteristics of network using MEC are described. In addition, the characteristics of a enterprise integration pattern based Apache Camel is described, and how to implement MEC with Apache Camel is presented. Finally, an implementation method of building disaster notification system with Apache Camel based MEC is proposed to quickly recognize disasters through sensors and to rapidly evacuate people from buildings.
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문제 정의
본 논문에서는 MEC의 대한 개요에 대해서 설명하고, Apache Camel을 활용한 MEC를 구축하는 방안을 제시한다. 그리고 Apache Camel 기반의 MEC를 활용한 건물 재난 알림 시스템을 구축하는 방안을 제시한다.
본 논문에서는 Apache Camel기반의 MEC를 구축하고 이를 활용하여 건물 재난 알림 및 대피 시스템 구축방안을 제안하였다. 다양한 프로토콜을 사용하는 IoT 센서들 에서 제공되는 정보를 MEC의 IoT 어댑터를 통하여 수신하고, 빅데이터 어댑터를 활용하여 수신된 정보를 빅데이터 데이터베이스에 저장한다.
본 논문에서는 MEC의 대한 개요에 대해서 설명하고, Apache Camel을 활용한 MEC를 구축하는 방안을 제시한다. 그리고 Apache Camel 기반의 MEC를 활용한 건물 재난 알림 시스템을 구축하는 방안을 제시한다.
제안 방법
스마트폰과 통신이 가능한 비콘을 실내에 균일하게 배치하고, 배치된 비콘은 주기적으로 자신의 좌표를 포함한 메시지를 브로드캐스트 한다. 스마트폰에서는 비콘으로부터 수신된 메시지의 수신 전계 강도 (Received Signal Strength Indication, RSSI)값을 바탕으로 비콘과 스마트폰 사이의 거리를 추정한다. 그후에 비콘 메시지의 포함된 비콘의 좌푯값과 추정된 비콘과의 거리를 바탕으로 삼각측량법을 활용하여 자신의 위치를 확인 할 수 있다.
센서로부터 발생하는 대량의 데이터에 대하여 저장, 연산 및 분석하는 태스크 요청이 있을때, 빅데이터 어댑터를 통해 요청이 처리된다. 이를 위해 데이터의 타입 (CSV, JSON)의 정형화를 수행한다. 또한 빅데이터 어댑터를 통해 SQL (Structured Query Language) 기반 질의를 생성하고 전송할 수 있으며, 이를 통해 빅데이터 데이터베이스 (Database)를 활용할 수 있다.
제안하는 건물 재난 알림 시스템은 MEC를 기반으로 동작하기 때문에, 기존의 클라우드 서버를 기반으로 동작할 때보다 대부분의 상황에서 줄어든 지연시간을 제공 한다는 것을 보여주기 위해 시뮬레이션을 수행하였다. 그림 5는 MEC가 사용된 네트워크의 구조와 지연시간의 구성 요소를 나타내며, 그림 5를 바탕으로 MEC를 기반으로 동작할 때의 지연시간 ( DM )과 기존의 클라우드 서버를 기반으로 동작할 때의 지연시간 ( DC )은 다음과 같이 나타낼 수 있다 [14].
예를 들면 건물에 발생한 화재를 감지하는데 단순히 화재감지 센서만 이용하는 것이 아니라, 건물의 환기 시스템에 이용되는 온도 센서와 이산화탄소 센서를 활용하여 빅데이터 분석을 통해 추가적으로 화재 발생 여부를 판단할 수 있다. 화재의 발생 여부는 주기적으로 센서에 의해 측정되는 온도와 이산화탄소의 값의 시간에 따른 변화와 주변의 다른 센서에서 측정된 값과의 차이를 분석하고, 변화량 또는 차이값이 특정 한계점 (threshold)값을 넘을 경우 화재가 발생했다고 인식하는 알고리즘을 바탕으로 판단할수 있다.
이론/모형
IoT 어댑터는 다양한 IoT 플랫폼뿐만 아니라 non-IoT 플랫폼을 수용하기 위한 어댑터로써, 내부 API (Application Programming Interface)를 활용해 플랫폼에 IoT 센서 등록, 정보조회, 센서 값 조회, 데이터 포맷 정형화와 같은 태스크 요청이 있을 때 이용된다. 또한 IoT 어댑터는 Mobius, IoTivity와 같은 oneM2M 국제 산업계 표준으로 인정되는 플랫폼에 접속할 수 있도록 OCF (Open Connectivity Foundation) 표준을 적용하여 구현된다. IoT어댑터는 제공되는 플랫폼에 연결된 IoT 센서들과 관련된 태스크 요청 (센서의 정보 변경, 정보 삭제, 센서로부터 데이터 전송)이 있을 때 동작한다.
성능/효과
대부분 IoT기기에서 발생하는 태스크의 크기는 작기 때문에, 건물 재난 알림 시스템에서 낮은 지연시간을 유지하기 위해서는 MEC기반의 네트워크를 구성하는 것이 유리하다는 것을 시뮬레이션 결과를 통해 확인할 수있다.
그림 6은 처리 해야하는 태스크의 크기에 따른 지연시간을 나타내는 그래프이다. 태스크의 크기가 작을수록 MEC에서 처리할 때 지연시간이 짧고, 태스크의 크기가 클수록 클라우드 서버에서 처리할 때 지연시간이 짧은 것을 확인 할 수 있다. 이는 클라우드 서버의 처리 용량이 MEC에 비해 상대적으로 크기 때문이다.
후속연구
Apache Camel기반의 MEC를 활용할 경우 백본네트워크를 통하지 않아도 되기 때문에 좀 더 신속하게 사용자들에게 재난 상황에 대하여 알릴 수 있으며, 재난으로 인하여 외부와 네트워크가 단절되어도 재난 상황에 대한 알림을 사람들에게 전송할 수 있다. 더 나아가 실내위치를 파악할 수 있는 시스템을 구성할 경우, 사람들이 안전하게 건물을 빠져나갈 수 있는 대피경로를 안내해줄 수 있으며, 건물 붕괴 시 매몰된 사람의 위치를 보다 빠르게 파악하여 인명 구조에 도움이 될 수 있을 것으로 예상된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
MEC 구성 시, Apache Camel를 활용하는 이유는 Apache Camel의 어떤 특징 때문인가?
따라서 MEC는 IoT 센서에서 발생할 수 있는 다양한 형태의 IoT, 빅데이터 (Big Data), 모바일 (Mobile) 서비스 요청을 처리할 수 있어야 한다. Apache Camel은폭넓은 IoT 응용층 프로토콜을 라이브러리로 제공하여, IoT 센서에서 발생하는 데이터를 쉽게 처리할 수 있으며 다양한 서비스의 컴포넌트를 제공함으로써 다양한 외부 시스템 간 연결이 용이하다. 그렇기 때문에 Apache Camel를 활용하면 MEC의 중재 기능, 게이트웨이 기능 및 다양한 태스크의 처리기능을 구현 할 수 있다.
트래픽의 증가로 인해 발생할 수 있는 문제점은?
6배 증가할 것으로 예측된다 [8]. 이러한 트래픽의 증가는 네트워크 과부화를 초래하고, 모든 트래픽이 백본 네트워크에 집중될 경우에는 지연시간이 기하급수적으로 커질 수 있다. 그렇기 때문에 지연시간을 일정 이내로 유지하려면 트래픽을 분산하여 처리할 수있는 네트워크의 구조적 개선이 필요하다.
MEC는 무엇인가?
MEC (Mobile Edge Computing)는 분산 클라우드 컴퓨팅 기술을 활용하여, 다양한 서비스를 사용자의 인근에 위치시킴으로써 백본 네트워크의 혼잡을 줄이고 낮은 지연시간을 유지할 수 있는 로컬 서비스를 제공할 수 있는 기술이다. 그리고 MEC는 다양한 IoT (Internet of Things) 센서들을 관리하고, 센서에서 발생된 데이터들을 분배, 처리 할 수 있는 IoT 게이트웨이 (gateway)로써의 역할을 수행할 수 있다 [4].
참고문헌 (15)
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