KR101866487B1 - Real time data processing device for grouping data of internet of things different type - Google Patents
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Abstract
본 발명은 복수의 이기종 사물인터넷디바이스의 반정형 데이터를 그룹핑하여 실시간으로 분석하는 데이터처리장치 에 관한 것이다.
본 발명은 복수의 이기종 사물인터넷디바이스로부터 반정형 데이터를 수집하여 이를 사용자가 원하는 방식으로 가공하여 유의미한 데이터를 추출 동시에 무수히 많은 복수의이기종 사물인터넷디바이스로부터 수집한 데이터를 실시간으로 신속하게 처리한다.The present invention relates to a data processing apparatus for grouping and analyzing semi-structured data of a plurality of heterogeneous object Internet devices in real time.
The present invention collects semi-structured data from a plurality of heterogeneous Internet devices, processes them in a manner desired by the user, and extracts meaningful data. At the same time, data collected from a myriad of heterogeneous Internet devices is processed in real time.
Description
본 발명은 사물인터넷디바이스의 데이터를 처리하는 장치에 관한 것이다.The present invention relates to an apparatus for processing data of an object Internet device.
사물인터넷디바이스는 사물(센서 등)에 결합된 인터넷 통신모듈을 이용하여, 사물에서 발생한 데이터를 인터넷을 통해 실시간으로 공유하는 장치를 말한다. 종래에는 사물에서 발생한 데이터를 수집하기 위해서 별도의 센서 네트워크를 형성하는 등 적지않은 비용이 소요되었다. 그러나 사물인터넷디바이스의 등장으로 이와 같은 불편함이 사라졌으며 인터넷을 통해 다양한 사물인터넷디바이스로부터 손쉽게 다양한 데이터를 수집할 수 있게되었다.Object Internet device refers to a device that uses Internet communication modules combined with objects (sensors, etc.) to share data generated by objects in real time over the Internet. In the past, it took a considerable amount of money to construct a separate sensor network in order to collect data generated from objects. However, with the advent of the Internet device, this discomfort has disappeared and it is now possible to easily collect various data from various Internet devices via the Internet.
그런데 종래의 사물인터넷디바이스는 예를 들어 손목에 착용하여 사용자의 신체정보를 취득하는 사물인터넷디바이스가 사용자의 스마트폰과 매칭되는 것과 같이 1:1의 대응관계로 매칭되는 경우가 대부분이다. 왜냐하면 이기종 사물인터넷디바이스는 서로 다른 목적과 기능을 갖기 때문에 출력되는 데이터의 필드가 상이하며, 통신포멧도 서로 다르기 때문에 복수의 이기종 사물인터넷디바이스를 1:n으로 매칭하기 어려운 문제가 있기 때문이다.However, in the conventional object Internet device, for example, the object internet device that is worn on the wrist and acquires the user's body information is mostly matched with the corresponding relation of 1: 1 as matching with the smartphone of the user. This is because it is difficult to match multiple heterogeneous Internet devices to 1: n because the heterogeneous Internet devices have different purposes and functions, and the output data fields are different and the communication formats are different.
이에 본 발명의 발명가는 이러한 문제점을 해결하고 복수의 이기종 사물인터넷디바이스에 접속하여 새로운 부가가치를 창출하는 서비스를 제공하기 위해 오랫동안 연구 노력한 끝에 본 발명을 완성하기에 이르렀다.Accordingly, the inventor of the present invention has accomplished the present invention after long research efforts to solve such a problem and to provide a service for creating new added value by connecting to a plurality of heterogeneous object internet devices.
본 발명의 목적은 복수의 이기종 사물인터넷디바이스로부터 반정형 데이터를 수집하여 이를 사용자가 원하는 방식으로 가공하여 유의미한 데이터를 추출하는 데이터처리장치를 제안하는 것에 있다.An object of the present invention is to propose a data processing apparatus that collects semi-structured data from a plurality of heterogeneous object internet devices and processes the semi-structured data in a manner desired by the user to extract meaningful data.
본 발명의 또 다른 목적은 무수히 많은 복수의이기종 사물인터넷디바이스로부터 수집한 데이터를 실시간으로 신속하게 처리하는 데이터처리장치를 제안하는 것에 있다.It is still another object of the present invention to provide a data processing apparatus for quickly processing data collected from a plurality of heterogeneous object Internet devices in a large number of times in real time.
한편, 본 발명의 명시되지 않은 또 다른 목적들은 하기의 상세한 설명 및 그 효과로부터 용이하게 추론할 수 있는 범위 내에서 추가적으로 고려될 것이다.On the other hand, other unspecified purposes of the present invention will be further considered within the scope of the following detailed description and easily deduced from the effects thereof.
위와 같은 목적을 달성하기 위해 본 발명은 사물인터넷디바이스로부터 수집한 반정형 데이터의 패턴분류기준 및 처리규칙을 배포하는 그룹스키마 관리모듈;In order to achieve the above object, the present invention provides a group schema management module for distributing pattern classification criteria and processing rules of semi-structured data collected from an object Internet device.
적어도 하나 이상의 이기종 사물인터넷디바이스로부터 반정형 데이터를 수집하고, 반정형 데이터를 상기 패턴분류기준에 따라 필터링하여 그룹핑하는 그룹패턴 인식모듈; 및A group pattern recognition module for collecting semi-structured data from at least one or more heterogeneous object internet devices, filtering and semi-structuring semi-structured data according to the pattern classification criterion; And
상기 반정형 데이터 및 그룹핑 결과에 따른 그룹 정보를 입력받아 상기 처리규칙에 따라 분석한 분석결과를 출력하는 그룹프로세스 관리모듈을 포함하는 복수의 이기종 사물인터넷디바이스의 반정형 데이터를 그룹핑하여 실시간으로 분석하는 데이터처리장치를 제공한다. And a group process management module for receiving the group information according to the semi-structured data and the grouping result and outputting an analysis result analyzed according to the processing rule, grouping the semi-structured data of the plurality of heterogeneous object internet devices and analyzing them in real time A data processing apparatus is provided.
바람직한 실시예에 있어서, 상기 그룹스키마 관리모듈은 사용자단말로부터 패턴분류기준 및 처리규칙을 입력받는 그룹패턴입력모듈;In a preferred embodiment, the group schema management module includes a group pattern input module that receives pattern classification criteria and processing rules from a user terminal;
적어도 하나 이상의 그룹패턴 인식모듈에 상기 패턴분류기준을 전송하여 동기화하는 그룹패턴 배포모듈; 및A group pattern distribution module for transmitting and synchronizing the pattern classification reference to at least one or more group pattern recognition modules; And
적어도 하나 이상의 그룹프로세스 관리모듈에 상기 처리규칙을 전송하여 동기화하는 그룹프로세스 배포모듈을 포함하는 것이 좋다.And a group process distribution module for transferring and synchronizing the processing rules to at least one or more group process management modules.
바람직한 실시예에 있어서, 상기 그룹패턴 인식모듈은 다중처리를 위한 적어도 하나 이상의 패턴인식부; 및In a preferred embodiment, the group pattern recognition module comprises at least one pattern recognition unit for multiple processing; And
적어도 하나 이상의 패턴인식부에 패턴분류기준을 동기화시키기 위한 패턴배포부를 포함하는 것이 좋다.And a pattern distribution unit for synchronizing the pattern classification reference with at least one pattern recognition unit.
바람직한 실시예에 있어서, 상기 그룹프로세스 관리모듈은 다중처리를 위한 적어도 하나 이상의 그룹프로세서; 및In a preferred embodiment, the group process management module comprises at least one group processor for multiple processing; And
적어도 하나 이상의 그룹프로세서에 처리규칙을 동기화시키기 위한 처리규칙 배포기를 포함하는 것이 좋다.And a processing rule distributor for synchronizing processing rules with at least one group processor.
바람직한 실시예에 있어서, 상기 그룹패턴 인식모듈은 복수의 이기종 사물인터넷디바이스에서 수집된 반정형 데이터 중에서 JSON 데이터포멧으로 작성된 반정형 데이터를 필터링하고, 필터링된 반정형 데이터 중에서 상기 패턴분류기준에 포함된 데이터 필드를 모두 포함하는 반정형 데이터를 특정 그룹으로 그룹핑하는 것이 좋다.In a preferred embodiment, the group pattern recognition module filters the semi-structured data created in the JSON data format from the semi-structured data collected from the plurality of heterogeneous object internet devices, It is preferable to group semi-structured data including all data fields into a specific group.
바람직한 실시예에 있어서, 상기 그룹프로세스 관리모듈은 특정 그룹으로 그룹핑된 반정형 데이터의 필드값을 사전에 정의된 처리규칙에 따라 처리하여 분석결과를 생성하는 것이 좋다.In a preferred embodiment, the group process management module processes the field values of semi-structured data grouped into a specific group according to a predetermined processing rule to generate analysis results.
위와 같은 본 발명에 따르면, 본 발명의 데이터처리장치는 다양한 포맷과 데이터 필드를 갖는 이기종의 사물인터넷디바이스로부터 복수의 반정형 데이터를 수집하여 유의미한 데이터를 분석해낼 수 있다.According to the present invention, the data processing apparatus of the present invention collects a plurality of semi-structured data from heterogeneous object Internet devices having various formats and data fields, and analyzes meaningful data.
또한 본 발명은 다중화를 통해 수많은 사물인터넷디바이스로부터 수집한 반정형 데이터를 실시간으로 처리할 수 있는 효과가 있다.In addition, the present invention is capable of real-time processing of semi-structured data collected from a large number of object Internet devices through multiplexing.
한편, 여기에서 명시적으로 언급되지 않은 효과라 하더라도, 본 발명의 기술적 특징에 의해 기대되는 이하의 명세서에서 기재된 효과 및 그 잠정적인 효과는 본 발명의 명세서에 기재된 것과 같이 취급됨을 첨언한다.On the other hand, even if the effects are not explicitly mentioned here, the effect described in the following specification, which is expected by the technical features of the present invention, and its potential effects are treated as described in the specification of the present invention.
도 1은 본 발명의 데이터처리장치의 바람직한 실시예를 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 그룹스키마 관리모듈의 바람직한 실시예를 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 그룹패턴 인식모듈의 바람직한 실시예를 나타내는 도면이다.
도 4는 본 발명의 그룹프로세스 관리모듈의 바람직한 실시예를 나타내는 도면이다.
첨부된 도면은 본 발명의 기술사상에 대한 이해를 위하여 참조로서 예시된 것임을 밝히며, 그것에 의해 본 발명의 권리범위가 제한되지는 아니한다.1 is a diagram showing a preferred embodiment of the data processing apparatus of the present invention.
2 is a diagram illustrating a preferred embodiment of the group schema management module of the present invention.
3 is a diagram showing a preferred embodiment of the group pattern recognition module of the present invention.
4 is a diagram showing a preferred embodiment of the group process management module of the present invention.
It is to be understood that the invention is not limited to the disclosed embodiments, but, on the contrary, is intended to cover various modifications and equivalent arrangements included within the spirit and scope of the appended claims.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시를 위한 구체적인 내용을 설명한다. 그리고 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지기능에 대하여 이 분야의 기술자에게 자명한 사항으로서 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In the following description of the present invention, a detailed description of known functions and configurations incorporated herein will be omitted when it may obscure the subject matter of the present invention.
도 1은 본 발명의 데이터처리장치의 바람직한 실시예를 나타내는 도면이다.1 is a diagram showing a preferred embodiment of the data processing apparatus of the present invention.
도 1에서 알 수 있듯이 본 발명의 데이터처리장치(100)는 그룹스키마 관리모듈(110), 그룹패턴 인식모듈(120), 그룹프로세스 관리모듈(130), 분석결과 저장모듈(140)을 포함한다.1, the
사물인터넷디바이스(10)는 통신모듈을 포함하는 디바이스로, 각종 센서, 웨어러블디바이스, 스마트 워치, 스마트폰 등을 포함하는 장치이다. 사물인터넷디바이스(10)는 복수 개 존재하며, 서로 다른 목적과 기능하에 설치된 이기종 디바이스일 수 있다.The
그룹스키마 관리모듈(110)은 복수의 이기종 사물인터넷디바이스(10)로부터 수집한 반정형 데이터의 패턴분류기준 및 처리규칙을 배포한다. 패턴분류기준 및 처리규칙은 특정한 목적하에 작성되며 사용자단말로부터 입력될 수 있다. 사용자단말은 고유한 목적하에 본 발명의 데이터처리장치(100)에 접속하여 복수의 이기종 사물인터넷디바이스로부터 유의미한 분석결과를 획득할 수 있다.The group
그룹패턴 인식모듈(120)은 적어도 하나 이상의 이기종 사물인터넷디바이스로부터 반정형 데이터를 수집하고, 반정형 데이터를 패턴분류기준에 따라 필터링하여 그룹핑한다. 그룹패턴 인식모듈(120)은 그룹핑 결과 생성된 그룹 정보를 그룹프로세스 관리모듈(130)에 전송한다. 그룹 정보에는 패턴분류기준에 따라 분류된 반정형 데이터가 포함된다. 예를 들어, 그룹 정보는 A사물인터넷디바이스와 B사물인터넷디바이스가 제1그룹에 포함되며, C사물인터넷디바이스와 D사물인터넷디바이스가 제2그룹에 포함되며, E사물인터넷디바이스는 어느 그룹에도 포함되지 않음을 나타낼 수 있다.The group
그룹프로세스 관리모듈(130)은 반정형 데이터 및 그룹핑 결과에 따른 그룹 정보를 입력받아 상기 처리규칙에 따라 분석한 분석결과를 출력한다. 그룹프로세스 관리모듈(130)은 그룹 정보에 따라 그룹핑된 반정형 데이터를 가공하고 처리하여 사용자단말이 필요로하는 데이터인 분석결과를 생성한다. The group
분석결과 저장모듈(140)은 분석결과를 저장한다. 바람직한 실시예에서 분석결과 저장모듈(140)은 사용자단말에 분석결과를 전송할 수도 있고, 분석결과를 이용하여 인포그래픽을 생성할 수도 있다.The analysis
도 2는 본 발명의 그룹스키마 관리모듈의 바람직한 실시예를 나타내는 도면이다.2 is a diagram illustrating a preferred embodiment of the group schema management module of the present invention.
도 2에서 알 수 있듯이 그룹스키마 관리모듈(111)은 그룹패턴 입력모듈(111), 그룹패턴 배포모듈(113), 및 그룹프로세스 배포모듈(115)을 포함한다.As shown in FIG. 2, the group
그룹패턴 입력모듈(111)은 사용자단말(20)로부터 패턴분류기준 및 처리규칙을 입력받는다. 패턴분류기준은 복수의 이기종 사물인터넷디바이스로부터 입력받은 반정형 데이터를 어떤 기준으로 분류할지에 대한 정보를 포함한다. The group
바람직한 실시예에서 패턴분류기준은 반정형 데이터의 데이터포맷 중 어떤 데이터포맷을 필터링할지 결정할 수 있다. 예를 들어 JSON 포맷으로 작성된 반정형 데이터만을 취득하고 다른 포맷으로 작성된 반정형 데이터는 버리는 방식으로 필터링할 수 있다. 제이슨(JavaScript Object Notation: JSON) 포맷은 데이터 필드-필드값 쌍으로 이루어진 데이터 오브젝트를 전달하기 위해 인간이 읽을 수 있는 텍스트를 사용하는 개방형 표준 포맷이다. 인터넷에서 자료를 주고 받을 때 사용될 수 있으며, 자료의 종류에는 큰 제한이 없다.In a preferred embodiment, the pattern classification criterion can determine which data format of the data format of the semi-structured data is to be filtered. For example, semi-structured data created in the JSON format can be acquired and semi-structured data created in other formats can be filtered out. The JavaScript Object Notation (JSON) format is an open standard format that uses human-readable text to convey data objects consisting of data field-field value pairs. It can be used to send and receive data on the Internet.
또한, 필터링된 데이터포맷 중에서 어떠한 데이터 필드를 필터링할지 결정할 수 있다. 예를 들어 데이터 포맷이 포함하고 있는 복수의 데이터 필드 중에서 사용자단말이 필요로하는 데이터 필드를 갖고 있는 반정형 데이터만을 취득하고 필요로하는 데이터 필드를 포함하지 않은 반정형 데이터를 버리는 방식으로 필터링할 수 있다.In addition, it is possible to decide which data field to filter among the filtered data format. For example, only semi-structured data having a data field required by a user terminal among a plurality of data fields included in a data format can be obtained, and semi-structured data not including a necessary data field can be filtered have.
본 발명은 복수의 사물인터넷디바이스로부터 반정형 데이터를 수집하므로 처리해야 하는 데이터양이 상당하다. 따라서, 바람직한 실시예에서 그룹패턴 인식모듈은 복수개일 수 있다. The present invention collects semi-structured data from a plurality of object Internet devices, so that the amount of data to be processed is significant. Accordingly, in a preferred embodiment, the group pattern recognition module may be plural.
그러므로 그룹패턴 배포모듈(113)은 적어도 하나 이상의 그룹패턴 인식모듈에 상기 패턴분류기준을 전송하여 각각의 그룹패턴 인식모듈의 패턴분류기준을 동기화한다. Therefore, the group
마찬가지로 그룹프로세스 배포모듈(115)은 복수의 그룹프로세스 관리모듈에 상기 처리규칙을 전송하여 각 그룹프로세스 관리모듈의 처리규칙을 동기화한다.Similarly, the group
도 3은 본 발명의 그룹패턴 인식모듈의 바람직한 실시예를 나타내는 도면이다.3 is a diagram showing a preferred embodiment of the group pattern recognition module of the present invention.
그룹패턴 인식모듈(120)은 복수의 이기종 사물인터넷디바이스에서 수집된 반정형 데이터 중에서 특정한 데이터포멧으로 작성된 반정형 데이터를 필터링하고, 필터링된 반정형 데이터 중에서 상기 패턴분류기준에 포함된 데이터 필드를 모두 포함하는 반정형 데이터를 특정 그룹으로 그룹핑한다.The group
도 3에서 알 수 있듯이, 그룹패턴 인식모듈(120)은 적어도 하나 이상의 패턴인식부(121) 및 패턴배포부(123)를 포함한다. 패턴인식부(121)는 복수의 반정형 데이터를 실시간으로 필터링하고 그룹핑하기 위해 적어도 하나 이상 존재한다. 패턴배포부(123)는 그룹패턴 배포모듈과 연동되어, 그룹패턴 배포모듈이 전송한 패턴분류기준을 적어도 하나 이상의 패턴인식부(121)에 동기화시킨다.As shown in FIG. 3, the group
도 4는 본 발명의 그룹프로세스 관리모듈의 바람직한 실시예를 나타내는 도면이다.4 is a diagram showing a preferred embodiment of the group process management module of the present invention.
그룹프로세스 관리모듈(130)은 특정 그룹으로 그룹핑된 반정형 데이터의 필드값을 사전에 정의된 처리규칙에 따라 처리하여 분석결과를 생성한다.The group
도 4에서 알 수 있듯이, 그룹프로세스 관리모듈(130)은 다중처리를 위한 적어도 하나 이상의 그룹프로세서(131) 및 적어도 하나 이상의 그룹프로세서에 처리규칙을 동기화시키기 위한 처리규칙 배포기(133)를 포함할 수 있다. 바람직한 실시예에서 적어도 하나 이상의 그룹프로세서(131)는 제1그룹의 데이터를 처리하기 위한 제1그룹프로세서, 제2그룹의 데이터를 처리하기 위한 제2그룹프로세서를 포함할 수 있다.As can be seen in Figure 4, the group
[바람직한 실시예][Preferred Embodiment]
이하에서는 본 발명의 데이터처리장치가 시설물에 포함된 사물인터넷디바이스의 반정형 데이터를 이용하여 시설물 이상여부를 감지하는 바람직한 실시예를 설명한다.Hereinafter, a preferred embodiment will be described in which the data processing apparatus of the present invention detects a facility abnormality by using semi-structured data of the object Internet device included in the facility.
사용자단말이 데이터처리장치에 접속하여 패턴분류기준 및 처리규칙을 입력한다. 그룹스키마 관리모듈은 패턴분류기준 및 처리규칙을 입력받아 그룹패턴인식모듈과 그룹프로세스 관리모듈에 각각 전송한다. A user terminal accesses a data processing apparatus and inputs a pattern classification reference and a processing rule. The group schema management module receives pattern classification criteria and processing rules and transmits them to the group pattern recognition module and the group process management module, respectively.
이때 바람직한 실시예에서 패턴분류기준은 사물인터넷디바이스의 반정형 데이터 중에서 JSON 포맷 및 XML 포맷으로 작성된 반정형 데이터만을 필터링하는 내용, JSON 포맷의 반정형 데이터 중에서 pipestatus 및 waterspeed 데이터 필드가 모두 포함된 반정형 데이터를 제1그룹으로 생성하는 내용, XML 포맷의 반정형 데이터 중에서 leakcheck 데이터 필드가 포함된 반정형 데이터를 제2그룹으로 생성하는 내용을 포함할 수 있다. 또한, 처리규칙은 pipestatus가 normal이 아니고, waterspeed가 100이하인 경우에, 해당 센서를 '누수발생파이프'로 하여, 센서의 위치정보와 함께 분석결과로 출력할 것을 포함할 수 있다.In the preferred embodiment, the pattern classification criterion is to filter only half-formed data created in JSON format and XML format from half-format data of object Internet device, half-format data including both pipestatus and waterspeed data field among half- Content to generate the first group of data, and semi-structured data including the leakcheck data field among the semi-structured data of the XML format to the second group. In addition, the processing rule may include, when the pipestatus is not normal and the waterspeed is 100 or less, outputting the analysis result together with the position information of the sensor as a 'leakage generating pipe'.
그룹패턴 인식모듈은 시설물에 설치된 복수의 이기종 사물인터넷디바이스에서 반정형 데이터를 수집하고, 패턴분류기준에 따라 그룹핑한다.The group pattern recognition module collects semi-structured data from a plurality of heterogeneous Internet devices installed in the facility and groups them according to a pattern classification criterion.
예를 들어 패턴분류기준에 따라 JSON 포맷으로 작성된 반정형 데이터를 필터링하고, 그 중에서 pipestatus 및 waterspeed 데이터 필드가 모두 포함된 반정형 데이터를 제1그룹으로 그룹핑하고, XML 포맷의 반정형 데이터 중에서 leakcheck 데이터 필드가 포함된 반정형 데이터를 제2그룹으로 그룹핑한다.For example, semi-structured data created in the JSON format according to the pattern classification standard is filtered. Semi-structured data including both pipestatus and waterspeed data fields are grouped into a first group, and leak check data And semi-formatted data including fields are grouped into a second group.
그룹프로세스 관리모듈은 그룹 정보와 반정형 데이터를 처리규칙에 따라 처리하여 분석결과를 생성한다. The group process management module processes group information and semi - structured data according to processing rules to generate analysis results.
예를 들어 제1그룹에 포함된 반정형 데이터를 분석하여 pipestatus가 normal이 아니고, waterspeed가 100이하인 경우에, 해당 센서를 '누수발생파이프'로 결정하고, 센서의 위치정보를 분석결과로 출력한다. 또한 제2그룹에 포함된 반정형 데이터를 분석하여 leakcheck가 leak 인경우에 해당 센서의 GPS 정보를 분석결과로 출력한다.For example, when the semi-regular data included in the first group is analyzed and the pipestatus is not normal and the waterspeed is 100 or less, the sensor is determined to be a 'leak pipe' and the position information of the sensor is output as an analysis result . In addition, the semi-structured data included in the second group is analyzed, and when the leakcheck is leaked, the GPS information of the corresponding sensor is output as an analysis result.
분석결과 저장모듈은 분석결과를 저장한다. 바람직한 실시예에서 분석결과 저장모듈은 분석결과에서 '누수가능파이프' 표시된 파이프의 위치정보를 이용하여 파이프가 설치된 지도 상에 누수가능파이프의 위치를 적색으로 표시할 수 있다.The analysis result storage module stores the analysis result. In a preferred embodiment, the analysis result storage module can display the position of the leachable pipe in red on the map on which the pipe is installed by using the location information of the pipe showing the 'leachable pipe' in the analysis result.
본 발명의 보호범위가 이상에서 명시적으로 설명한 실시예의 기재와 표현에 제한되는 것은 아니다. 또한, 본 발명이 속하는 기술분야에서 자명한 변경이나 치환으로 말미암아 본 발명이 보호범위가 제한될 수도 없음을 다시 한 번 첨언한다.The scope of protection of the present invention is not limited to the description and the expression of the embodiments explicitly described in the foregoing. It is again to be understood that the present invention is not limited by the modifications or substitutions that are obvious to those skilled in the art.
Claims (6)
적어도 하나 이상의 이기종 사물인터넷디바이스로부터 반정형 데이터를 수집하고, 반정형 데이터를 상기 패턴분류기준에 따라 필터링하여 그룹핑하는 그룹패턴 인식모듈; 및
상기 반정형 데이터 및 그룹핑 결과에 따른 그룹 정보를 입력받아 상기 처리규칙에 따라 분석한 분석결과를 출력하는 그룹프로세스 관리모듈을 포함하되,
상기 그룹스키마 관리모듈은
사용자단말로부터 패턴분류기준 및 처리규칙을 입력받는 그룹패턴입력모듈;
적어도 하나 이상의 그룹패턴 인식모듈에 상기 패턴분류기준을 전송하여 동기화하는 그룹패턴 배포모듈; 및
적어도 하나 이상의 그룹프로세스 관리모듈에 상기 처리규칙을 전송하여 동기화하는 그룹프로세스 배포모듈을 포함하고,
상기 그룹패턴 인식모듈은
다중처리를 위한 적어도 하나 이상의 패턴인식부; 및
적어도 하나 이상의 패턴인식부에 패턴분류기준을 동기화시키기 위한 패턴배포부를 포함하고,
상기 그룹프로세스 관리모듈은
다중처리를 위한 적어도 하나 이상의 그룹프로세서; 및
적어도 하나 이상의 그룹프로세서에 처리규칙을 동기화시키기 위한 처리규칙 배포기를 포함하는 것을 특징으로 하는,
복수의 이기종 사물인터넷디바이스의 반정형 데이터를 그룹핑하여 실시간으로 분석하는 데이터처리장치.
A group schema management module that distributes pattern classification criteria and processing rules of semi-structured data collected from object Internet devices;
A group pattern recognition module for collecting semi-structured data from at least one or more heterogeneous object internet devices, filtering and semi-structuring semi-structured data according to the pattern classification criterion; And
And a group process management module for receiving the semi-structured data and the group information according to the grouping result and outputting analysis results analyzed according to the processing rule,
The group schema management module
A group pattern input module that receives a pattern classification reference and a processing rule from a user terminal;
A group pattern distribution module for transmitting and synchronizing the pattern classification reference to at least one or more group pattern recognition modules; And
And a group process distribution module for transferring and synchronizing the processing rules to at least one or more group process management modules,
The group pattern recognition module
At least one pattern recognition unit for multiple processing; And
And a pattern distribution unit for synchronizing the pattern classification reference with at least one pattern recognition unit,
The group process management module
At least one group processor for multiple processing; And
And a processing rule distributor for synchronizing processing rules with at least one or more group processors.
A data processing apparatus for grouping semi-structured data of a plurality of heterogeneous Internet devices and analyzing them in real time.
상기 그룹패턴 인식모듈은 복수의 이기종 사물인터넷디바이스에서 수집된 반정형 데이터 중에서 JSON 데이터포멧으로 작성된 반정형 데이터를 필터링하고, 필터링된 반정형 데이터 중에서 상기 패턴분류기준에 포함된 데이터 필드를 모두 포함하는 반정형 데이터를 특정 그룹으로 그룹핑하는 것인,
복수의 이기종 사물인터넷디바이스의 반정형 데이터를 그룹핑하여 실시간으로 분석하는 데이터처리장치.The method according to claim 1,
Wherein the group pattern recognition module filters the semi-structured data generated by the JSON data format from the semi-structured data collected from the plurality of heterogeneous object internet devices, and includes all the data fields included in the pattern classification criterion among the filtered semi-structured data Grouping the semi-structured data into a specific group,
A data processing apparatus for grouping semi-structured data of a plurality of heterogeneous Internet devices and analyzing them in real time.
상기 그룹프로세스 관리모듈은 특정 그룹으로 그룹핑된 반정형 데이터의 필드값을 사전에 정의된 처리규칙에 따라 처리하여 분석결과를 생성하는 것인,
복수의 이기종 사물인터넷디바이스의 반정형 데이터를 그룹핑하여 실시간으로 분석하는 데이터처리장치.6. The method of claim 5,
Wherein the group process management module processes field values of semi-structured data grouped into a specific group according to a predefined processing rule to generate an analysis result.
A data processing apparatus for grouping semi-structured data of a plurality of heterogeneous Internet devices and analyzing them in real time.
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Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2009037360A (en) * | 2007-07-31 | 2009-02-19 | Hitachi Ltd | Method, program and system for managing difference of semi-structured data |
| KR20150062596A (en) * | 2013-11-29 | 2015-06-08 | 주식회사 포스코아이씨티 | System and method for distributing big data |
| KR101542195B1 (en) * | 2014-03-28 | 2015-08-05 | 주식회사 솔트룩스 | System And Method For Building Knowledge Base Using Extracting Property Of Informal Data |
| US20150234914A1 (en) * | 2014-02-19 | 2015-08-20 | Snowflake Computing Inc. | Implementation of semi-structured data as a first-class database element |
| KR101600616B1 (en) * | 2015-05-28 | 2016-03-07 | 동서울대학교 산학협력단 | Method for analyzing service of heterogeneous contents |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US9853826B2 (en) * | 2013-02-25 | 2017-12-26 | Qualcomm Incorporated | Establishing groups of internet of things (IOT) devices and enabling communication among the groups of IOT devices |
-
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Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2009037360A (en) * | 2007-07-31 | 2009-02-19 | Hitachi Ltd | Method, program and system for managing difference of semi-structured data |
| KR20150062596A (en) * | 2013-11-29 | 2015-06-08 | 주식회사 포스코아이씨티 | System and method for distributing big data |
| US20150234914A1 (en) * | 2014-02-19 | 2015-08-20 | Snowflake Computing Inc. | Implementation of semi-structured data as a first-class database element |
| KR101542195B1 (en) * | 2014-03-28 | 2015-08-05 | 주식회사 솔트룩스 | System And Method For Building Knowledge Base Using Extracting Property Of Informal Data |
| KR101600616B1 (en) * | 2015-05-28 | 2016-03-07 | 동서울대학교 산학협력단 | Method for analyzing service of heterogeneous contents |
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