보고서 정보
주관연구기관 |
홍익대학교 Hongik University |
연구책임자 |
송하윤
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보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 |
한국어
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발행년월 | 2022-03 |
과제시작연도 |
2021 |
주관부처 |
과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 |
TRKO202200015064 |
과제고유번호 |
1711131734 |
사업명 |
개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 |
2022-11-09
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키워드 |
데이터 과학 플랫폼.지구위치정보.소물 인터넷.Data Science Platform.Geopositioning Information.LoRa.AutoML.IoST.
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초록
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□ 연구개요
연구의 최종목표는 데이터 과학 플랫폼의 연구 및 개발이다. 연구에서 다루고자 하는 정보속성의 이질성과 정보량의 방대함으로 인하여 본 연구의 데이터 사이언스 플랫폼은 본질적으로 빅 데이터 시스템이다. 방대한 데이터중 연구의 방향성을 위하여 지구위치정보에 집중한다. 연구의 결과 개발된 데이터 과학 플랫폼은 다음과 같은 특징을 지닌다. 첫째, 소물인터넷(IoST)에서 수집한 각종 정보를 저전력사물인터넷망(LoRa)을 통하여 실시간으로 수집하여 분석하는 기능을 지닌다. 둘째, 빅 데이터 분석에 사용되는 기계 학습의 모델링
□ 연구개요
연구의 최종목표는 데이터 과학 플랫폼의 연구 및 개발이다. 연구에서 다루고자 하는 정보속성의 이질성과 정보량의 방대함으로 인하여 본 연구의 데이터 사이언스 플랫폼은 본질적으로 빅 데이터 시스템이다. 방대한 데이터중 연구의 방향성을 위하여 지구위치정보에 집중한다. 연구의 결과 개발된 데이터 과학 플랫폼은 다음과 같은 특징을 지닌다. 첫째, 소물인터넷(IoST)에서 수집한 각종 정보를 저전력사물인터넷망(LoRa)을 통하여 실시간으로 수집하여 분석하는 기능을 지닌다. 둘째, 빅 데이터 분석에 사용되는 기계 학습의 모델링을 간략화 및 자동화하기 위하여 AutoML 기법을 개발한다. 셋째, 지구위치데이터의 입력에서 분석 결과의 출력까지 일관되고 유연한 작업흐름을 지원한다. 소물 인터넷 또는 사물 인터넷에서 수집된 개개의 정보를 종합하여 저장, 전처리, 다단계 분석, 시각화, 및 타 분야에의 응용이 가능한 정도로 제공하는 일련의 데이터 분석 흐름을 완성하고 객체 속성과 환경 속성을 융합하여 분석할 수 있도록 지원하는 데이터 과학 플랫폼을 제시하는 연구의 최종목표를 달성하였다. 연구의 결과는 기본적으로 LBS에 적용될 수 있으며, 연구의 세부적 핵심결과로 새로운 AutoML기법의 개발, 물류분야에의 응용, 분석기법의 응용 등의 분야에 상당한 성과를 내었다.
□ 연구 목표대비 연구결과
본 연구는 33개월의 기간동안 이루어졌다. 본 연구의 내용은 크게 다음과 같다. 사물 인터넷이 수집한 정보를 실시간으로 받아 사용자가 원하는 분석을 실시하여 즉시 분석 결과를 제공하는 데이터 분석의 입구부터 출구까지를 한 흐름으로 하는 데이터 과학 플랫폼의 연구가 첫번째이다. 두번째는 수집된 빅 데이터의 측면에서 사용자가 원하는 분석 및 가공을 기계학습 기법을 적용하여 지구위치정보의 관점에서 필요한 분석을 실시하는 일련의 흐름을 제공하는 데이터 과학 플랫폼을 연구했다. 세번째로 수준 높은 분석을 위하여 기계학습의 하이퍼파라메터를 적절히 제시하기 위한 메타 기계학습을 연구, 이를 AutoML 기법으로 발전시켜 DG-DARTS 기법을 제시하였다. 최종적으로는 데이터 과학 플랫폼을 지구위치 정보의 분석과 응용에 적용하여 효용성을 입증하였다. 이를 위해 IoST 기기의 설계제작, LoRa 망에의 인증 연결, 워크플로우의 종합 분석, 세부 도구 요소 확정, 세부 구조 설계, 빅 데이터 저장소의 설계, 도구간의 인터페이스 정의, 하드웨어의 구성, 데이터 사이언스 플랫폼의 거시 구조 정의, 세부 요소의 배치 등의 흐름으로 이루어졌다. 이렇게 만들어진 플랫폼은 클라우드 컴퓨팅 서비스인 MS Azure상에서,또한 연구팀이 보유한 상용 서버상에서 동작하도록 두개의 플랫폼이 제시되었다. 이를 Synology NAS상의 MariaDB10 과 연동하여 플랫폼의 기본 구조를 제시하였다. 사물인터넷에서 획득한 정보를 데이터 사이언스 플랫폼으로 공급하기 위하여 제작된 IoST 장비가 사물인터넷망인 LoRa 망에의 접속 인증을 획득하였다. 이러한 기반에서 다양한 워크플로우를 분석하여 데이터 사이언스 플랫폼의 세부 도구 요소를 확정하고 세부 구조를 설계하며, 세부 도구 요소들 간의 인터페이스를 정의하고 세부 도구를 구현하였다. 또한 데이터 사이언스 플랫폼의 거시 구조를 정의 및 설계하고 세부 요소를 배치하여 연령, 직업, 개성, 성별, 크기, 무게, 물성, 속도 등 객체의 속성, 그리고 위치클러스터로 대표되는 환경의 속성 등을 모두 융합하여 처리할 수 있다. 이를 위해서 딥 러닝을 이용한 분석 도구가 플랫폼 상에 통합되었고 기계학습 기법의 적용과 AutoML 기법의 개발이 이루어졌다. 또한, 응용 분야를 선정하여 이에 관한 연구를 실시하여 데이터 사이언스 플랫폼의 효용을 검증하였다. 위치정보를 활용한 뮬류의시스템적 추적 분석분야에 응용하여 다양한 연구 결과를 도출하였다. 따라서 연구 목표대비 연구 결과는 100% 달성하였다. 추후 연구의 범위를 확대, 사물의 위치정보와 그 부가정보를 획득한 상황에서 가능한 응용 분야로 재난발생시 실시간 대피 경로의 확보 등에 관한 연구를 실시할 예정이다. 또한 연구 결과로 나타난 기계학습과 AutoML 분야를 발전시켜 EdgeML 및 AIoT 분야에서 진보적인 연구를 실시할 예정이다.
□ 연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과 (연구개발결과의 중요성)
세계적으로 1000억 달러 규모의 시장을 보유한 위치 정보 기반 서비스는 연평균 40% 정도의 성장세를 보이고 있으며 국내의 경우에는 약 1조원의 시장규모로 30% 이상 성장할 것으로 예상된다. 위치정보 획득 기법으로 미국의 GPS, 유럽의 갈릴레오(Galileo), 러시아의 글로나스(GLONASS), 중국의 베이텨우, 일본의 QZSS, 인도의 IRNSS, 그리고 국내에서 계획중인 KPS등의 위성기반 항법 시스템에 더불어 Wifi 기반 위치 정보 시스템, Cellular base station 기반 측위 시스템, Bluetooth 기반 실내 위치정보 시스템, LiFi 기반 건물내 위치정보 시스템, 비콘 (Beacon) 기반 실내 위치정보 시스템 등등이 사용된다. 이러한 위치정보는 소물인터넷 기법에 의하여 수집되며, 그 양이 대단히 많고, 실시간으로 급변하는 양상을 보여 빅 데이터 분석 기법을 적용하여 실시간에 준하여 분석결과가 제시되어야 효율적인 이용이 가능하다. 연구의 결과물인 데이터 과학 플랫폼은 사물인터넷이 실시간으로 수집하는 정보를 위치 정보 위주로 분석하여 LBS관련 산업 분야에 이용하기 위한 기틀을 제공한다. 완료된 이 연구를 거쳐 고도화된 사물속성정보 응용, 위치정보 응용 및 고정밀 디지털 지도와의 연계가 가능하다. 본 플랫폼을 통하여 분석된 자료는 자율 주행 차량, 물류, 재난 환경에서의 대피, 드론의 실내 자율주행, 실외 LBS 애플리케이션, 위치기반 내비게이션 시장, 위치기반 검색 및 광고, 위치기반 인포테인먼트, 위치기반 추적을 기반한 노약자 보호 및 재난 상황 제어, 금융, 유통물류, 쇼핑, 음식료, 게임, O2O, 취약계층 보호 등 광범위한 분야에 응용될 수 있다. 연구의 결과로 위치기반 물류 최적화 분야에 시범적인 응용 예를 제시하였다. 또한 심화학습의 핵심 기법중 하나인 AutoML 기법을 개발 완료하여 타 분야에의 응용이 가속화될 예정이며, 이의 응용으로 EdgeML, AIoT 등 진보된 기술의 연구개발로 확대 연구할 예정이다.
(출처 : 연구결과 요약문 2p)
목차 Contents
- 표지 ... 1
- 연구결과 요약문 ... 2
- 목차 ... 3
- 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
- 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 4
- 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 5
- 1) 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 5
- 2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 10
- 3) 목표 달성 수준 ... 10
- 4) 목표 미달 시 원인 분석 ... 12
- 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 12
- 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 13
- 6. 참고문헌 ... 14
- 붙임1. 세부 정량적 연구개발성과 ... 19
- 붙임2. 연구책임자 대표적 연구실적 및 증빙(요약문 및 사본) ... 24
- 끝페이지 ... 34
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