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모비우스 플랫폼을 활용한 지능 서비스 기술 개발 사례 원문보기

한국정보통신학회지 = The magazine of KIICE, v.19 no.1, 2018년, pp.11 - 30  

이지호 (전자부품연구원) ,  최성찬 (전자부품연구원) ,  정승명 (전자부품연구원) ,  박종홍 (전자부품연구원) ,  김재호 (전자부품연구원)

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문제 정의

  • IoT 플랫폼에 연동되는 클라우드 환경에서 딥러닝 기술을 연계하여 센서들의 오동작을 감지하는 서비스로서 본 서비스는 유럽의 Horizon 2020 프로젝트인 FIESTA 프로젝트를 통하여 개발되었다.
  • 첫 번째로 클라우드 환경에서 딥러닝 기술을 활용하여 IoT 환경에서 지능적으로 오동작 센서들을 감지하는 서비스 적용사례를 소개한다. 두 번째로 모비우스 연계 강화학습 기반 서비스 사례로서 드론이 싣고 있는 물체를 원하는 장소에 낙하 시키기 위한 연구 수행 내용에 대하여 소개한다. 세번 째로 엣지에서의 지능형 서비스에 대한 기술 소개와 서비스 개발 사례를 소개한다.
  • 본 연구는 글로벌 스케일 지원 시맨틱 기반의 IoT 플랫폼 상호연동을 구축하고 테스트베드의 가상화, 연합, 연동 기술을 통해 미래 실험적 기능(Experiments)에 대한 디자인, 개발, 검증을 목표로 한다.
  • IoT는 단순한 연결과 제어를 넘어서 사물 각각이 지능을 가지고 서로 간의 협력을 해가는 시대로 발전하고 있다. 본 연구를 통하여 국제 표준 oneM2M 기반으로 개발된 모비우스 플랫폼을 기반으로 클라우드뿐만 아니라 엣지 기반 지능형 IoT 서비스에 대한 적용 방향에 대하여 살펴보고 관련한 서비스 예시들을 제시하였다. 제시된 각각의 시나리오에 대하여 지속적인 연구와 함께 관련 오픈소스의 공개 및 표준화를 추진 예정이다.
  • 본 장에서는 모비우스에서 제공하는 oneM2M 표준 API를 활용하여 IoT 디바이스를 연계한 지능형 서비스 기술 개발 및 활용 사례를 소개한다. 첫 번째로 클라우드 환경에서 딥러닝 기술을 활용하여 IoT 환경에서 지능적으로 오동작 센서들을 감지하는 서비스 적용사례를 소개한다.
  • 알파고 이후로 강화학습이 기계학습 분야에서 큰 주목을 받으며 종래 게임분야 뿐만 아니라 라우팅과 같은 네트워크 프로토콜 등 다양한 기술 영역으로 그 활용이 확대되고 있다. 여기서는 네트워크 계층이 아닌 응용 계층에서 IoT 플랫폼과 강화학습을 활용한 서비스 개발 사례를 소개하고자 한다. 본 연구 목적이 알고리즘 개발이 아닌 IoT와 강화학습을 연계하는 기술 개발이므로 구체적인 학습 방법 보다는 oneM2M 표준 기술을 강화학습에 활용하는 방안에 집중하기로 한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
사물인터넷 플랫폼이란 무엇인가? 사물인터넷 환경에서의 연결성과 데이터의 분석, 융합 이를 통한 맞춤형 서비스 생산의 중심은 사물인터넷 플랫폼이다. 또한 이러한 사물인터넷 플랫폼은 스마트홈, 스마트카, 스마트팩토리, 스마트시티 등의 사물인터넷의 다양한 서비스 응용 도메인에서 활용이 가능하고 고도의 상호연동성을 제공하여야 한다.
모비우스 플랫폼의 특징은 무엇인가? 또한 이러한 사물인터넷 플랫폼은 스마트홈, 스마트카, 스마트팩토리, 스마트시티 등의 사물인터넷의 다양한 서비스 응용 도메인에서 활용이 가능하고 고도의 상호연동성을 제공하여야 한다. 이러한 관점에서 모비우스 플랫폼은 표준 적합성, 상호호환성, 다양한 응용 도메인을 수용하는 공통플랫폼으로 개발되어 글로벌 상용화 수준의 솔루션을 제공하고 있다. 이러한 기능이 가능한 부분은 글로벌 사물인터넷 표준인 oneM2M 규격을 준수하여 독자적인 산업과 개발사의 의존성을 줄이고 호환성을 확보하고 있기 때문이다.
세상의 디지털화와 네트워크에 연결되는 사물의 증가가 야기하는 문제는 무엇이 있는가? 세상의 디지털화 (DIGITAL TRANSFORMATION)와 네트워크에 연결되는 사물의 증가는 우리에게 여러 문제점을 가져오게 될 것이다. 첫 번째가 데이터의 폭발적인 증가이다. 사물인터넷 기기가 2030년에 2조개 이상이 되고, 데이터는 매년 두 배씩 증가 할 것이라고 예측되었다. 두번째는 세상이 디지털화 되면서 디지털 사회의 복잡도의 증가이다. 모든 사람과 사물의 글로벌 신경 네트워크화가 되면서 4차 산업혁명 시대 초 연결 복잡도는 연 31%씩 중가 한다는 연구 결과가 있다. 세 번째로 4차 산업혁명으로 사회의 급격한 변화는 생산성 효율에 대한 극대화 등 효율성에 대한 요구의 증대이다.
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참고문헌 (11)

  1. V. Mnih, et al. "Playing Atari with Deep Reinforcement Learning," arXiv preprint arXiv:1312.5602 

  2. W. Shi, J. Cao, Q. Zhang, Y. Li, and L. Xu, "Edge Computing: Vision and Challenges," IEEE Internet of Thing Journal, vol. 3, no. 5, pp.637-646, Oct. 2016. 

    상세보기 crossref

  3. "IoT, from Cloud to Fog Computing" (https://blogs.cisco.com/ perspectives/iot-from-cloud-to-fog-computing) 

  4. H. Liu, F. Eldarrat, H. Alqahtani, A. Reznik, X. Foy, and Y. Zhang, "Mobile Edge Cloud System: Architectures, Challenges, and Approaches," IEEE Systems Journal, Feb. 2017. 

  5. OpenFog (https://www.openfogconsortium.org/) 

  6. "Meet Jetson, the Platform for AI at the Edge" (https://developer.nvidia.com/embedded/ develop/hardware) 

  7. "Introduction to TensorFlow Lite" (https://www.tensorflow.org/ mobile/tflite/) 

  8. "Delivering real-time AI in the palm of your hand" (https://code.facebook.com/posts/196146247499076/delivering-realtime-ai-in-the-palm-of-your-hand/) 

  9. Core ML (https://developer.apple.com/documentation/coreml) 

  10. Vision Kit (https://aiyprojects.withgoogle.com/vision/) 

  11. AWS DeepLens (https://aws.amazon.com/ko/deeplens/) 

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