센서 네트워크를 통한 서비스는 센서를 이용하여 데이터를 수집하고, 수집된 데이터는 분석을 통하여 상황을 인지하고, 서비스 제공자는 이 상황을 이용하여 사용자에게 적합한 서비스를 제공한다. 그러나 이에 발생하는 데이터는 메타데이터, 규격, 단위 등에서 일치하기는 어렵다. 여러 규격의 센서에서 발생하는 데이터를 효율적으로 이용하기 위해 통합은 필요하다. 이에 따라 우리는 본 논문에서는 기존 센서와 신규 센서에서 발생하는 데이터를 통합할 수 있는 방안으로 온톨로지를 이용하는 방법을 제안하고자 한다. 온톨로지는 기본 항목과 센서의 항목을 매핑하고, 추가적으로 타입과 구조적 차이에 대한 부분도 포함한다. 매핑은 메타데이터 간의 매핑과 데이터 간의 매핑으로 구분한다. 이러한 방법으로 생성된 표준 항목이 서비스 간 데이터 교환의 형식이 됨으로써 센서 발생하는 이질적 문제를 해결할 수 있다.
센서 네트워크를 통한 서비스는 센서를 이용하여 데이터를 수집하고, 수집된 데이터는 분석을 통하여 상황을 인지하고, 서비스 제공자는 이 상황을 이용하여 사용자에게 적합한 서비스를 제공한다. 그러나 이에 발생하는 데이터는 메타데이터, 규격, 단위 등에서 일치하기는 어렵다. 여러 규격의 센서에서 발생하는 데이터를 효율적으로 이용하기 위해 통합은 필요하다. 이에 따라 우리는 본 논문에서는 기존 센서와 신규 센서에서 발생하는 데이터를 통합할 수 있는 방안으로 온톨로지를 이용하는 방법을 제안하고자 한다. 온톨로지는 기본 항목과 센서의 항목을 매핑하고, 추가적으로 타입과 구조적 차이에 대한 부분도 포함한다. 매핑은 메타데이터 간의 매핑과 데이터 간의 매핑으로 구분한다. 이러한 방법으로 생성된 표준 항목이 서비스 간 데이터 교환의 형식이 됨으로써 센서 발생하는 이질적 문제를 해결할 수 있다.
The sensor network-based service collects data by using the sensor, the data is aware of the situation via the analysis, and the service provider provides a service suitable for the user via the context-awareness. However, this data is generated, it is difficult to match the metadata and standard un...
The sensor network-based service collects data by using the sensor, the data is aware of the situation via the analysis, and the service provider provides a service suitable for the user via the context-awareness. However, this data is generated, it is difficult to match the metadata and standard units. The data integration is required to use the data generated by the different specifications of the sensor efficiently. Accordingly, in this paper we propose a method using an ontology as a method to integrate the data generated by the existing sensors and the new sensor. The ontology is mapping to the standard item and sensors, also include a type and structural difference. The mapping is comprised of two:data mapping, and metadata mapping. There are standard items that are created in this way, type of data exchange between services. This can solve the heterogeneous problem generated by sensors.
The sensor network-based service collects data by using the sensor, the data is aware of the situation via the analysis, and the service provider provides a service suitable for the user via the context-awareness. However, this data is generated, it is difficult to match the metadata and standard units. The data integration is required to use the data generated by the different specifications of the sensor efficiently. Accordingly, in this paper we propose a method using an ontology as a method to integrate the data generated by the existing sensors and the new sensor. The ontology is mapping to the standard item and sensors, also include a type and structural difference. The mapping is comprised of two:data mapping, and metadata mapping. There are standard items that are created in this way, type of data exchange between services. This can solve the heterogeneous problem generated by sensors.
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문제 정의
이 접근법은 온톨로지(Ontology), 시소러스(Thesaurus), 의미망(Semantic Network) 등이 있다[2]. 본 논문은 클라우드 환경에서 온톨로지를 이용하여 센서에서 발생하는 다양한 형식의 데이터를 수집하고, 수집된 데이터를 메타데이터 정보와 인스턴스 정보로 추출하여 변환과정을 거쳐 의미를 가지도록 함으로써 사용자에게 통합정보를 제공할 수 있는 통합 시스템을 제안한다.
제안된 연구는 센서에서 발생하는 데이터를 통합하여 어플리케이션이나 사용자가 이용할 수 있도록 서비스로써 클라우드에 제공하기 위한 통합 방안을 제안하였다. 제안된 방식은 서로 다른 센서에서 발생하는 데이터를 분석하여 온톨로지를 구성한다.
제안 방법
Collector: 센서에서 발생된 정보를 받아들이고, 수집하여 분석을 위하여 축적한다.
Ontology: 메타데이터 정보와 인스턴스 정보를 통한 표준항목과 센서 데이터 간의 연관관계를 분석하여 메타데이터 정보, 구조 분석 정보, 인스턴스 정보 및 매핑 정보를 저장한다.
본 시스템은 위와 같은 역할을 수행하는 구성 요소를 바탕으로 각 요소를 유기적으로 수행함으로써 센서에서 발생하는 데이터를 통합할 수 있도록 한다.
제안된 연구는 센서에서 발생하는 데이터를 통합하여 어플리케이션이나 사용자가 이용할 수 있도록 서비스로써 클라우드에 제공하기 위한 통합 방안을 제안하였다. 제안된 방식은 서로 다른 센서에서 발생하는 데이터를 분석하여 온톨로지를 구성한다. 구성된 결과는 IoT 분야 및 이와 관련된 분야에서 효율적으로 사용할 수 있다.
제안된 시스템은 센싱된 데이터를 AP(Access Point)를 통하여 수집하고, 사용자는 처리된 정보를 이용하고, 정보를 생성할 수 있도록 지원한다. 이를 위하여 수집된 정보는 변환 및 정제 과정을 거쳐 온톨로지라는 지식으로 저장된다.
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