IoT 디바이스 기술의 발전으로 디바이스가 주변 환경을 인식하고 동작하게 되면서, 막대한 양의 IoT 디바이스 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 방안이 요구되고 있다. 기존에 사용되던 클라우드 컴퓨팅은 부하와 거리에 따른 전송 지연 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 포그 컴퓨팅이 등장하였다. 포그 컴퓨팅은 IoT 디바이스를 제어하기 위한 환경으로, 클라우드의 단점을 해결하기 위해 IoT 디바이스를 가까이 두어 근거리 통신을 수행한다. 그러나 IoT를 위한 포그 컴퓨팅 관련 연구들은 포그컴퓨팅의 구조와 프레임워크에 대한 연구가 주를 이룬다. 따라서 본 논문에서는 포그컴퓨팅을 수행하기 위한 플랫폼을 제안한다. 제안하는 플랫폼은 포그 컴퓨팅 환경에서 IoT 디바이스를 모니터링 및 분석, 제어할 수 있는 통합 플랫폼이다.
IoT 디바이스 기술의 발전으로 디바이스가 주변 환경을 인식하고 동작하게 되면서, 막대한 양의 IoT 디바이스 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 방안이 요구되고 있다. 기존에 사용되던 클라우드 컴퓨팅은 부하와 거리에 따른 전송 지연 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 포그 컴퓨팅이 등장하였다. 포그 컴퓨팅은 IoT 디바이스를 제어하기 위한 환경으로, 클라우드의 단점을 해결하기 위해 IoT 디바이스를 가까이 두어 근거리 통신을 수행한다. 그러나 IoT를 위한 포그 컴퓨팅 관련 연구들은 포그컴퓨팅의 구조와 프레임워크에 대한 연구가 주를 이룬다. 따라서 본 논문에서는 포그컴퓨팅을 수행하기 위한 플랫폼을 제안한다. 제안하는 플랫폼은 포그 컴퓨팅 환경에서 IoT 디바이스를 모니터링 및 분석, 제어할 수 있는 통합 플랫폼이다.
With IoT device technology developments, such devices now can perceive the surrounding environment and operate upon the condition, but a method for efficiently processing an enormous amount of IoT device data is required. The existing cloud computing has a transmission delay problem due to load and ...
With IoT device technology developments, such devices now can perceive the surrounding environment and operate upon the condition, but a method for efficiently processing an enormous amount of IoT device data is required. The existing cloud computing has a transmission delay problem due to load and distance. Fog Computing, an environment to control IoT devices, therefore, emerged to solve this problem. In Fog Computing, IoT devices are located close to each other to solve the shortcomings of the cloud system. While many earlier studies on Fog Computing for IoT mainly focus on its structure and framework, we would like to propose an integrated Fog Computing platform that monitors, analyzes, and controls IoT devices.
With IoT device technology developments, such devices now can perceive the surrounding environment and operate upon the condition, but a method for efficiently processing an enormous amount of IoT device data is required. The existing cloud computing has a transmission delay problem due to load and distance. Fog Computing, an environment to control IoT devices, therefore, emerged to solve this problem. In Fog Computing, IoT devices are located close to each other to solve the shortcomings of the cloud system. While many earlier studies on Fog Computing for IoT mainly focus on its structure and framework, we would like to propose an integrated Fog Computing platform that monitors, analyzes, and controls IoT devices.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
이는 사용자나 IoT 디바이스의 필요에 따라 서비스 프레임워크, IoT 디바이스 등을 쉽게 추가할 수 있는 일관성과 확장성을 갖지 못하는 한계를 나타내었다. 따라서 본 논문에서 IoT 디바이스의 상태와 행위를 모니터링하고 IoT 디바이스에 의해 수집되고 생성된 데이터를 저장 및 분석하여 IoT 디바이스를 제어하는 서비스를 제공하는 플랫폼을 제안하였다. 제안한 플랫폼은 API를 사용하여 새로운 응용 프로그램에 쉽게 이식이 가능하고 새로운 서비스를 쉽게 확장할 수 있는 일관되고 통합된 인터페이스를 제공한다.
따라서 본 논문에서 포그 컴퓨팅을 위한 플랫폼을 제안한다. 제안하는 플랫폼은 IoT 디바이스의 상태와 행위를 모니터링하고 IoT 디바이스에 의해 수집되고 생성된 데이터를 저장 및 분석하여 IoT 디바이스를 제어하는 서비스를 제공하는 플랫폼이다.
본 논문은 포그 컴퓨팅 환경에서 다양한 IoT 디바이스를 모니터링하고 분석하여 제어하는 서비스를 제공하는 플랫폼을 제안하였다. 기존 IoT를 위한 포그 컴퓨팅 관련 연구들은 포그 컴퓨팅 환경에서 포그 서버의 배치, 특정 서비스를 제공하기 위한 프레임워크에 대한 연구가 주를 이루었다.
제안 방법
이러한 MACaaS 플랫폼의 구현 환경을 위해 Debian 계열 Linux 기반 운영체제를 사용하는 포그 서버와 포그 스토리지를 구축하였다. 포그 스토리지는 오픈 소스 소프트웨어 NAS인 OpenMedia Vault를 이용하였고 포그 서버, 고사양 IoT 디바이스와 엣지 게이트웨이의 소프트웨어는 KETI에서 개발한 oneM2M 표준 기반 IoT 플랫폼을 이용하였다.
제안한 플랫폼은 API를 사용하여 새로운 응용 프로그램에 쉽게 이식이 가능하고 새로운 서비스를 쉽게 확장할 수 있는 일관되고 통합된 인터페이스를 제공한다. 이를 위해 제안하는 플랫폼이 적용될 영역인 포그 컴퓨팅 도메인과 IoT 디바이스 노드와 프레임워크 간, 프레임워크 간, 그리고 IoT 디바이스 노드 간 API를 정의하였다.
따라서 본 논문에서 포그 컴퓨팅을 위한 플랫폼을 제안한다. 제안하는 플랫폼은 IoT 디바이스의 상태와 행위를 모니터링하고 IoT 디바이스에 의해 수집되고 생성된 데이터를 저장 및 분석하여 IoT 디바이스를 제어하는 서비스를 제공하는 플랫폼이다. 제안하는 플랫폼은 사용자나 IoT 디바이스의 추가적인 요구사항에 따라 모듈, 프레임워크, IoT 디바이스 등을 내부 구조에 쉽게 이식하여 새로운 서비스를 제공할 수 있어 일관성과 확장성을 지닌다.
대상 데이터
데이터 매니저는 포그 서버와 연결된 IoT 디바이스에 의해 수집되고 생성된 데이터를 전달받는다. 데이터 매니저는 전달받은 데이터를 [표 1]와 같이 데이터 특성에 따라 분류하여 포그 스토리지에 저장한다.
이러한 MACaaS 플랫폼의 구현 환경을 위해 Debian 계열 Linux 기반 운영체제를 사용하는 포그 서버와 포그 스토리지를 구축하였다. 포그 스토리지는 오픈 소스 소프트웨어 NAS인 OpenMedia Vault를 이용하였고 포그 서버, 고사양 IoT 디바이스와 엣지 게이트웨이의 소프트웨어는 KETI에서 개발한 oneM2M 표준 기반 IoT 플랫폼을 이용하였다. 또한 사양 IoT 디바이스와 엣지 게이트웨이는 오픈 소스 하드웨어 플랫폼인Raspberry Pi를 이용하였고 초음파 센서, 적외선 센서, 그리고 카메라 모듈을 엣지 게이트웨이와 결합하여 스마트 CCTV라는 고사양 IoT 디바이스를 구성하였다.
이론/모형
본 장에서는 용이성 확인 과정과 결과가 유효함을 보이고자 IoT 표준화 기구인 oneM2M 표준규격을 이용하였으며 oneM2M을 위해 KETI에서 개발한 IoT 플랫폼인 Mobius와 &Cube를 이용하였다. [그림 5]는 저사양 IoT 디바이스로 구성한 스마트 CCTV를 포그 서버에 등록하는 과정을 도식화한 것이다.
본 논문에서 제안한 MACaaS 플랫폼에 새로운 IoT 디바이스들을 추가하고 확장하는 것의 용이성을 확인하고 그 과정과 결과가 유효함을 보였다. 이를 위해 IoT 표준화 기구인 oneM2M 표준규격을 이용하였으며 oneM2M을 위해 KETI에서 개발한 IoT 플랫폼인 Mobius와 &Cube를 이용하였다. 스마트 CCTV를 포그 서버에 등록하는 과정에서 Mobius 플랫폼이 제공하는 오픈 REST API를 사용하여 쉽게 리소스를 생성할 수 있음을 확인하였다.
성능/효과
본 플랫폼에서 제공하는 API 함수들의 전체 플로우를 도식화하면 [그림 4]와 같다. API 이름, 화살표 방향을 통해 기능과 호출 관계를 확인할 수 있으며 본 논문에서 제안하는 MACaaS 플랫폼의 전체 흐름을 파악할 수 있다.
스마트 CCTV를 포그 서버에 등록하는 과정에서 Mobius 플랫폼이 제공하는 오픈 REST API를 사용하여 쉽게 리소스를 생성할 수 있음을 확인하였다. 또한 리소스를 생성하면 해당 리소스에 접근할 수 있는 API도 자동으로 생성하는 것과 이를 쉽게 수정하는 것이 가능함을 확인하였다. 그러나 MACaaS 플랫폼에 새로운 IoT 디바이스들을 추가하고 확장하는 것의 용이성을 확인하는 제한을 두었다.
본 논문에서 제안하는 MACaaS 플랫폼은 크게 포그 노드와 IoT 디바이스 노드로 나누어지며, 전체 구조를 유지하면서 사용자나 IoT 디바이스의 필요에 따라 프레임워크, IoT 디바이스등을 쉽게 추가할 수 있어 일관성과 확장성을 지닌다. 본 장에서는 MACaaS 플랫폼에 새로운 IoT 디바이스들을 추가하고 확장하는 것의 용이성을 확인한다.
본 논문에서 제안한 MACaaS 플랫폼에 새로운 IoT 디바이스들을 추가하고 확장하는 것의 용이성을 확인하고 그 과정과 결과가 유효함을 보였다. 이를 위해 IoT 표준화 기구인 oneM2M 표준규격을 이용하였으며 oneM2M을 위해 KETI에서 개발한 IoT 플랫폼인 Mobius와 &Cube를 이용하였다.
이를 위해 IoT 표준화 기구인 oneM2M 표준규격을 이용하였으며 oneM2M을 위해 KETI에서 개발한 IoT 플랫폼인 Mobius와 &Cube를 이용하였다. 스마트 CCTV를 포그 서버에 등록하는 과정에서 Mobius 플랫폼이 제공하는 오픈 REST API를 사용하여 쉽게 리소스를 생성할 수 있음을 확인하였다. 또한 리소스를 생성하면 해당 리소스에 접근할 수 있는 API도 자동으로 생성하는 것과 이를 쉽게 수정하는 것이 가능함을 확인하였다.
제안하는 플랫폼은 IoT 디바이스의 상태와 행위를 모니터링하고 IoT 디바이스에 의해 수집되고 생성된 데이터를 저장 및 분석하여 IoT 디바이스를 제어하는 서비스를 제공하는 플랫폼이다. 제안하는 플랫폼은 사용자나 IoT 디바이스의 추가적인 요구사항에 따라 모듈, 프레임워크, IoT 디바이스 등을 내부 구조에 쉽게 이식하여 새로운 서비스를 제공할 수 있어 일관성과 확장성을 지닌다.
따라서 본 논문에서 IoT 디바이스의 상태와 행위를 모니터링하고 IoT 디바이스에 의해 수집되고 생성된 데이터를 저장 및 분석하여 IoT 디바이스를 제어하는 서비스를 제공하는 플랫폼을 제안하였다. 제안한 플랫폼은 API를 사용하여 새로운 응용 프로그램에 쉽게 이식이 가능하고 새로운 서비스를 쉽게 확장할 수 있는 일관되고 통합된 인터페이스를 제공한다. 이를 위해 제안하는 플랫폼이 적용될 영역인 포그 컴퓨팅 도메인과 IoT 디바이스 노드와 프레임워크 간, 프레임워크 간, 그리고 IoT 디바이스 노드 간 API를 정의하였다.
후속연구
그러나 MACaaS 플랫폼에 새로운 IoT 디바이스들을 추가하고 확장하는 것의 용이성을 확인하는 제한을 두었다. 따라서 향후 연구에는 함수, 모듈, 서비스 프레임워크 등을 확장하는 추가적인 구현이 필요하며 이를 통한 실효성 입증의 재확인이 요구된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
포그 컴퓨팅이란?
포그 컴퓨팅은 클라우드 서버와 말단 디바이스(Edge Device) 사이에 서버를 위치시켜 데이터 연산과 스토리지, 네트워킹 등의 서비스를 제공하는 패러다임이다[7]. 포그 컴퓨팅은 클라우드와 신속히 연결되고 사용자 가까이에 위치하는 포그 서버를 통해 실시간 처리와 위치 기반 서비스, 이동성 지원을 제공한다[8].
포그 컴퓨팅은 어떤 문제를 해결하기 위해 등장하였는가?
IoT 디바이스 기술의 발전으로 디바이스가 주변 환경을 인식하고 동작하게 되면서, 막대한 양의 IoT 디바이스 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 방안이 요구되고 있다. 기존에 사용되던 클라우드 컴퓨팅은 부하와 거리에 따른 전송 지연 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 포그 컴퓨팅이 등장하였다.
디바이스 커넥터의 역할은 무엇인가?
디바이스 커넥터는 포그 서버에 연결을 요청하는 새로운 IoT 디바이스의 접근을 제어(Access Control)한다. 디바이스 커넥터는 연결 요청 시 전달받은 디바이스 정보를 접근 제어 리스트와 비교하여 인증을 마치고 해당 IoT 디바이스와 포그 서버의 연결을 유지시킨다.
참고문헌 (14)
Doukas, Charalampos., and Maglogiannis, Ilias. "Bringing IoT and cloud computing towards pervasive healthcare." Innovative Mobile and Internet Services in Ubiquitous Computing (IMIS), 2012 Sixth International Conference on. IEEE. 2012.
Haller, Stephan., Stamatis, Karnouskos., and Christoph, Schroth."The internet of things in an enterprise context." Future Internet Symposium. Springer. 2008.
정희자, "스마트 디바이스 착신정보 중계 기반 손목형 모듈 시스템 설계 및 구현," 스마트미디어저널, 제5권, 제4호, 131-137쪽, 2016년 12월
Yi, Shanhe., Hao, Zijiang., Qin, Zhengrui., and Li, Qun. "Fog computing: Platform and applications." Hot Topics in Web Systems and Technologies (HotWeb), 2015 Third IEEE Workshop on. IEEE. 2015.
Bonomi, Flavio., Milito, Rodolfo., Zhu, Jiang., and Addepalli, Sateesh. "Fog computing and its role in the internet of things." Proceedings of the first edition of the MCC workshop on Mobile cloud computing. ACM. 2012.
Stojmenovic, Ivan. "Fog computing: A cloud to the ground support for smart things and machine-to-machine networks." Telecommunication Networks and Applications Conference (ATNAC), 2014 Australasian. IEEE. 2014.
Mell, Peter., and Tim, Grance. "The NIST definition of cloud computing." 2011.
Dsouza, Clinton., Ahn, Gail-Joon., and Taguinod, Marthony."Policy-driven security management for fog computing: Preliminary framework and a case study." Information Reuse and Integration (IRI), 2014 IEEE 15th International Conference on. IEEE. 2014.
Jain, Akshay., and Singhal, Priyank. "Fog computing: Driving force behind the emergence of edge computing." System Modeling & Advancement in Research Trends (SMART), International Conference. IEEE. 2016.
Lee, Gilsoo., Saad, Walid., and Bennis, Mehdi. "An online secretary framework for fog network formation with minimal latency." Communications (ICC), 2017 IEEE International Conference on. IEEE. 2017
Nishio, Takayuki., Shinkuma, Ryoichi., Takahashi, Tatsuro., and Mandayam, Narayan B. "Service-oriented heterogeneous resource sharing for optimizing service latency in mobile cloud." Proceedings of the first international workshop on Mobile cloud computing & networking. ACM. 2013.
Willis, Dale., Dasgupta, Arkodeb., and Banerjee, Suman. "Paradrop: a multi-tenant platform to dynamically install third party services on wireless gateways." Proceedings of the 9th ACM workshop on Mobility in the evolving internet architecture. ACM. 2014.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.