KR20160096243A - IoT Service System and Method for Semantic Information Analysis - Google Patents

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Abstract

The present invention provides a system and a method for an IoT service capable of supporting semantic information analysis. According to an embodiment of the present invention, an information analysis method collects data of a sensor in a data center, monitors an operational state of equipment in the data center, processes the data and the operational state into an RDF translator, and stores processed RDF data in a triple store. Accordingly, the data of the sensors in the data center and the operational state of the equipment are processed into an RDF translator to store the RDF translator in the triple store to use the RDF translator in providing a service.

Description

시맨틱 정보 분석을 지원할 수 있는 IoT 서비스 시스템 및 방법{IoT Service System and Method for Semantic Information Analysis}{IoT Service System and Method for Semantic Information Analysis}

본 발명은 IoT 서비스에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 다양한 사물 기기들을 융합하여 다양한 서비스를 제공할 수 있는 IoT 서비스 시스템 및 방법에 관한 것이다.
The present invention relates to an IoT service, and more particularly, to an IoT service system and method capable of providing various services by converging a variety of object devices.

IoT 기술은 다양한 센서들로부터 수집되는 다양한 센서 데이터들을 이용하여, 인터넷을 통해 다양한 서비스들을 제공하는 것이 주된 골자이다. 서비스 제공의 기초가 되는 데이터 수집을 위해, 기존 IoT 기술에서는 CoAP과 같은 공통 프로토콜을 이용하게 있다.IoT technology is mainly used to provide various services over the Internet using various sensor data collected from various sensors. For data collection that is the basis of service provision, existing IoT technology uses a common protocol such as CoAP.

하지만, 이 프로토콜은 데이터 수집을 위한 것이다. 즉, 데이터 수집과 간단한 일차원적인 데이터 분석만을 수행할 수 있는 구조이다. 이에, 수집된 데이터들을 이용하여 제공하는 서비스의 품질에는 제한이 있다.However, this protocol is for data collection. That is, it is a structure that can perform data collection and simple one-dimensional data analysis. Therefore, the quality of the service provided using the collected data is limited.

이에, 수집된 데이터들을 보다 의미 있는 정보로써 가공 처리하며, 특히 데이터 센터와 같이 많은 센서들로부터 데이터 수집이 이루어지는 장소에 대해, 고품질의 서비스를 제공하기 위한 방안의 모색이 요청된다.
Therefore, it is required to search for a method for providing high quality service for processing the collected data as more meaningful information, especially in a place where data collection is performed from many sensors such as a data center.

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은, 데이터 센터 내 센서들의 데이터와 장비들의 동작 상태를 RDF(Resource Description Framework) translator로 가공하여, Triple Store에 저장하여, 서비스 제공에 활용하는 IoT 서비스 시스템 및 방법을 제공함에 있다.
SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made in order to solve the above problems, and it is an object of the present invention to provide a method and apparatus for processing data of sensors in a data center and operation states of equipment in a Resource Description Framework (RDF) translator, And an IoT service system and method for use in service provision.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른, 정보 분석 방법은, 데이터 센터 내 센서의 데이터를 수집하는 단계; 데이터 센서 내 장비의 동작 상태를 모니터링하는 단계; 상기 데이터와 상기 동작 상태를 RDF translator로 가공하는 단계; 및 가공된 RDF 데이터를 Triple Store에 저장하는 단계;를 포함한다.According to an aspect of the present invention, there is provided an information analysis method comprising: collecting data of a sensor in a data center; Monitoring an operational state of the equipment in the data sensor; Processing the data and the operating state into an RDF translator; And storing the processed RDF data in a triple store.

그리고, 상기 RDF 데이터는, Subject, Predicate 및 Object를 포함하고, 상기 Subject는 센서의 데이터이고, 상기 Predicate는 장비의 동작 상태이며, 상기 Object는 장비일 수 있다.The RDF data includes a Subject, a Predicate, and an Object, the Subject is data of a sensor, the Predicate is an operation state of the device, and the Object may be a device.

또한, 상기 장비는, CRAC(Computer Room Air Conditioner), UPS(Uninterruptible Power Supply) 및 서버 Rack 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 센서는, 온도 센서 및 습도 센서 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.Also, the apparatus may include at least one of a computer room air conditioner (CRAC), an uninterruptible power supply (UPS), and a server rack, and the sensor may include at least one of a temperature sensor and a humidity sensor.

그리고, 본 발명의 일 실시예에 따른 정보 분석 방법은, 상기 저장단계에서 저장된 상기 RDF 데이터로부터 의미 정보를 추론하는 단계;를 더 포함할 수 있다.Further, the information analysis method according to an embodiment of the present invention may further include inferring semantic information from the RDF data stored in the storing step.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 정보 분석 방법은, 상기 추론 단계에서 추론된 의미 정보를 이용하여 상기 장비를 제어하는 단계;를 더 포함할 수 있다.Also, the information analysis method according to an embodiment of the present invention may further include controlling the equipment using the semantic information deduced in the reasoning step.

한편, 본 발명의 다른 실시예에 따른, 정보 분석 서버는, 데이터 센터 내 센서 및 장비와 통신하는 통신부; 상기 통신부를 통해, 데이터 센터 내 센서의 데이터를 수집하고 장비의 동작 상태를 모니터링하며, 상기 데이터와 상기 동작 상태를 RDF translator로 가공하는 프로세서; 및 상기 프로세서에 의해 가공된 RDF 데이터를 Triple Store에 저장하는 저장부;를 포함한다.
According to another aspect of the present invention, there is provided an information analysis server comprising: a communication unit for communicating with sensors and equipment in a data center; A processor for collecting data of the sensors in the data center, monitoring the operation status of the equipment through the communication unit, and processing the data and the operation status into an RDF translator; And a storage unit for storing the RDF data processed by the processor in a triple store.

이상 설명한 바와 같이, 본 발명의 실시예들에 따르면, 데이터 센터 내 센서들의 데이터와 장비들의 동작 상태를 RDF translator로 가공하여 Triple Store에 저장하여, 서비스 제공에 활용할 수 있게 된다.As described above, according to the embodiments of the present invention, the data of the sensors in the data center and the operation states of the equipments can be processed into an RDF translator and stored in the triple store, and utilized for service provisioning.

이에, 사용자/관리자가 요구하는 의미 정보를 추가적인 데이터의 재가공 없이 자료정보 구조, 메타데이터의 생성 등으로 기계적으로 처리함으로써, 보다 효과적인 분석 자료 제공이 가능하게 된다.Thus, more efficient analysis data can be provided by mechanically processing the semantic information required by the user / manager by means of the data information structure and metadata generation without reworking the additional data.

아울러, 본 발명의 실시예들에 따르면, 시맨틱 정보 분석을 하기 위한, Subject, Predicate, Object의 트리플 형태로 IoT 정보를 제공하는 것이 가능해진다.
In addition, according to the embodiments of the present invention, IoT information can be provided in triples of Subject, Predicate, and Object for semantic information analysis.

도 1은 본 발명이 적용 가능한 IoT 서비스 시스템의 아키텍쳐를 도시한 도면,
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 IoT 서비스 시스템을 도시한 도면,
도 3은, 도 2에 도시된 IoT 서버의 데이터 가공/저장 과정을 상세히 도시한 도면,
도 4는 RDF translator의 구조를 예시한 도면, 그리고,
도 5는 본 발명의 다른 실시예에 IoT 서버의 블럭도이다.1 is a diagram showing an architecture of an IoT service system to which the present invention is applicable;
FIG. 2 illustrates an IoT service system according to an embodiment of the present invention. FIG.
3 is a detailed view of the data processing / storing process of the IoT server shown in FIG. 2,
FIG. 4 is a diagram illustrating the structure of an RDF translator,
5 is a block diagram of an IOT server according to another embodiment of the present invention.

이하에서는 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세하게 설명한다.Hereinafter, the present invention will be described in detail with reference to the drawings.

도 1은 본 발명이 적용 가능한 IoT 서비스 시스템의 아키텍쳐를 도시한 도면이다. 도 1에 도시된 바와 같이, IoT 서비스 시스템은 서비스 계층, 저장 계층, 변환 계층, 전송 계층 및 H/W 계층을 포함한다.1 is a diagram showing an architecture of an IoT service system to which the present invention is applicable. As shown in FIG. 1, the IOT service system includes a service layer, a storage layer, a conversion layer, a transport layer, and a H / W layer.

H/W 계층은 인터넷을 통해 연결된 다양한 IoT 기기들이고, 전송 계층은 H/W 계층으로부터 다양한 데이터를 수집하는 기능을 담당한다.The H / W layer is various IoT devices connected through the Internet, and the transport layer is responsible for collecting various data from the H / W layer.

전송 계층에서는 기존에 사용되던 다양한 프로토콜인 CoAP(Constrained Application Protocol), MQTT(Message Queue Telemetry Transport), XMPP(Extensible Messaging and Presence Protocol)을 사용한다.In the transport layer, various conventional protocols such as CoAP (Constrained Application Protocol), MQTT (Message Queue Telemetry Transport), and XMPP (Extensible Messaging and Presence Protocol) are used.

변환 계층은 수집된 데이터를 RDF(Resource Description Framework) translator로 가공하여, Subject, Predicate, Object의 트리플 형태로 변환한다. 저장 계층은 변환된 트리플 형태의 정보를 Triple Store에 저장한다.The transformation layer processes the collected data into a Resource Description Framework (RDF) translator and converts it into a triple form of Subject, Predicate, and Object. The storage layer stores the converted triple information in the triple store.

Triple Store에 저장된 정보는 시맨틱 분석을 통해 고품질의 IoT 서비스 제공에 활용된다.Information stored in the Triple Store is used to provide high-quality IoT services through semantic analysis.

이하에서, IoT 서비스 시스템의 실제 구조에 대해, 도 2를 참조하여 상세히 설명한다. 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 IoT 서비스 시스템을 도시한 도면이다.Hereinafter, the actual structure of the IoT service system will be described in detail with reference to FIG. 2 is a diagram illustrating an IoT service system according to an embodiment of the present invention.

도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 IoT 서비스 시스템은, IoT 기기들(11, 12, 13)과 IoT 서버(100)가 인터넷을 통해 상호 통신 가능하도록 연결되어 구축된다.As shown in FIG. 2, the IoT service system according to the embodiment of the present invention is constructed so that the IoT devices 11, 12, and 13 and the IoT server 100 are connected to each other via the Internet.

IoT 기기들(11, 12, 13)로 도 2에는 컴퓨터, 에어컨, TV가 도시되어 있으나, 예시적인 것들에 불과하다. 이들은 다른 종류의 IoT 기기들로 대체될 수 있으며, 그 경우에도 본 발명의 기술적 사상이 적용될 수 있다.IoT devices 11, 12, and 13 are shown in FIG. 2 as computers, air conditioners, and TVs, but these are merely illustrative. They can be replaced by other types of IoT devices, and the technical idea of the present invention can be applied to the case.

IoT 서버(100)는 IoT 기기들(11, 12, 13)에 데이터를 요청하여 수집하고, 수집된 데이터들을 가공하여 저장한다. 그리고, IoT 서버(100)는 저장된 정보를 이용한 시맨틱 분석을 통해 사용자에게 다양한 서비스를 제공한다.The IoT server 100 requests and collects data from the IoT devices 11, 12, and 13, and processes and stores the collected data. The IoT server 100 provides various services to the user through semantic analysis using stored information.

도 3에는 도 2에 도시된 IoT 서버(100)의 데이터 가공/저장 과정을 상세히 도시하였다.FIG. 3 shows details of the data processing / storing process of the IOT server 100 shown in FIG.

도 3에 도시된 바와 같이, IoT 서버(100)의 RDF translator(101)는 IoT 기기들(11, 12, 13)로부터 수집한 CoAP 데이터를 RDF 파일(102)로 변환한다. 그러면, RDF Triple Storage Management API(103)가 RDF 파일(102)을 Triple Store(104)에 저장한다.3, the RDF translator 101 of the IOT server 100 converts the CoAP data collected from the IoT devices 11, 12, and 13 into the RDF file 102. Then, the RDF Triple Storage Management API 103 stores the RDF file 102 in the triple store 104.

CoAP 데이터를 RDF 파일(102)로 변환하기 위한 RDF translator(101)의 구조는 도 4에 예시되어 있다.The structure of the RDF translator 101 for transforming the CoAP data into the RDF file 102 is illustrated in FIG.

이하에서는, 도 2에 도시된 IoT 서버(100)에 대해, 도 5를 참조하여 상세히 설명한다. 도 5는 본 발명의 다른 실시예에 IoT 서버의 블럭도이다.Hereinafter, the IoT server 100 shown in FIG. 2 will be described in detail with reference to FIG. 5 is a block diagram of an IOT server according to another embodiment of the present invention.

도 5에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 IoT 서버(100)는, 통신부(110), 프로세서(120) 및 저장부(130)를 포함한다.5, the IoT server 100 includes a communication unit 110, a processor 120, and a storage unit 130 in the embodiment of the present invention.

통신부(110)는 인터넷을 통해 다양한 IoT 기기들(11, 12, 13)과 통신 연결하여, IoT 기기들(11, 12, 13)로부터 데이터를 수집한다.The communication unit 110 communicates with the various IoT devices 11, 12, and 13 via the Internet to collect data from the IoT devices 11, 12, and 13.

프로세서(120)는 통신부(110)를 통해 IoT 기기들(11, 12, 13)로부터 수집된 데이터를 RDF 파일로 변환하고, 변환된 RDF 데이터를 저장부(130)에 Triple Store 타입으로 저장한다.The processor 120 converts the data collected from the IoT devices 11, 12 and 13 into an RDF file through the communication unit 110 and stores the converted RDF data in the storage unit 130 as a triple store type.

지금까지, 시맨틱 정보 분석을 지원할 수 있는 IoT 서비스 시스템 및 방법에 대해 바람직한 실시예들을 들어 상세히 설명하였다.Up to now, preferred embodiments of the IoT service system and method capable of supporting semantic information analysis have been described in detail.

제시된 IoT 서비스 시스템은 데이터 센터에 적용될 수 있다. 즉, 데이터 센터에 구축되어 있는 다양하고 많은 센서들로부터 데이터를 수집하고, 수집된 데이터들을 RDF 파일로 변환하여 Triple Store에 저장하는 것이다.The proposed IoT service system can be applied to the data center. In other words, it collects data from various sensors built in the data center, converts the collected data into RDF file, and stores it in the triple store.

이를 위해, IoT 서버(100)가 데이터 센터 내에 설치되어 있는 센서들로부터 센서 데이터들을 주기적으로 수집하고, 데이터 센서 내 장비들의 동작 상태를 모니터링한다.To this end, the IoT server 100 periodically collects sensor data from the sensors installed in the data center and monitors the operation status of the devices in the data sensor.

데이터 센서 내 장비들은 CRAC(Computer Room Air Conditioner), UPS(Uninterruptible Power Supply), 서버 Rack 등을 포함하고, 동작 상태는 가동 여부 및 가동 레벨 등을 말한다.The devices in the data sensor include computer room air conditioner (CRAC), uninterruptible power supply (UPS), and server rack, and the operation state refers to the operation state and the operation level.

다음, IoT 서버(100)는 센서로부터 수집한 센서 데이터들과 장비들로부터 수신한 동작 상태들을 RDF 변환하여, Subject, Predicate, Object의 Triple 형태로 Triple Store에 저장한다.Next, the IOT server 100 converts the sensor data collected from the sensor and the operation states received from the devices into RDF-converted data, and stores the data in the triple store of the Subject, Predicate, and Object.

이때, 센서 데이터는 Subject가 되고, 동작 상태는 Predicate가 되며, 장비는 Object가 되도록 구현할 수 있다.At this time, the sensor data becomes the subject, the operation state becomes the predicate, and the equipment can be implemented as the object.

예를 들어, 온도 센서로부터 센서 데이터 26℃를 수집하였고, CRAC의 동작 상태를 냉방 모드로 모니터링한 경우를 상정한다. 이 경우, Subject는 "26℃", Object는 "CRAC", Predicate는 "냉방 모드"가 된다. 이 Triple 데이터로부터 "26℃는 CRAC을 냉방 모드로 동작"시킨다는 시맨틱 정보를 도출할 수 있다.For example, assuming that the sensor data 26 ° C is collected from the temperature sensor and the operating state of the CRAC is monitored in the cooling mode. In this case, the Subject is "26 ° C", the Object is "CRAC", and the Predicate is "Cooling Mode". From this triple data, it is possible to derive the semantic information that "26 DEG C makes the CRAC operate in the cooling mode ".

다른 예로, 습도 센서로부터 습도 데이터 50%를 수집하였고, CRAC의 동작 상태를 제습 모드로 모니터링한 경우를 상정한다. 이 경우, Subject는 "50%", Object는 "CRAC", Predicate는 "제습 모드"가 된다. 이 Triple 데이터로부터 "50%는 CRAC을 제습 모드로 동작"시킨다는 시맨틱 정보를 도출할 수 있다.As another example, it is assumed that 50% of the humidity data is collected from the humidity sensor and the operation state of the CRAC is monitored in the dehumidification mode. In this case, the Subject is "50%", the Object is "CRAC", and the Predicate is "dehumidification mode". From this triple data, it is possible to derive semantic information that "50% of the CRACs operate in dehumidification mode".

이와 같이, Triple Store에 저장된 RDF 데이터로부터 의미 정보를 추론하는 것이 가능하며, 나아가 추론된 의미 정보를 이용하여 데이터 센터의 장비들을 제어하는 것이 가능하다.In this way, semantic information can be inferred from RDF data stored in the triple store, and it is possible to control the equipment of the data center by using the inferred semantic information.

한편, 지금까지 설명한 데이터 센터의 경우도 본 발명의 실시예에 따른 IoT 서비스 시스템이 적용하는한 한가지 예에 해당한다. 데이터 센터 이외의 다른 환경에서도 시맨틱 정보 분석을 지원할 수 있는 IoT 서비스 시스템이 적용될 수 있음은 물론이다.Meanwhile, the data center described above corresponds to one example applied to the IoT service system according to the embodiment of the present invention. It is needless to say that an IoT service system capable of supporting semantic information analysis can be applied in environments other than the data center.

또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안될 것이다.
While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments, but, on the contrary, It will be understood by those skilled in the art that various changes in form and detail may be made therein without departing from the spirit and scope of the present invention.

11, 12, 13 : IoT 기기
100 : IoT 서버
101 : RDF translator
102 : RDF 파일
103 : RDF Triple Storage Management API
104 : Triple Store11, 12, 13: IoT devices
100: IoT server
101: RDF translator
102: RDF file
103: RDF Triple Storage Management API
104: Triple Store

Claims (6)

데이터 센터 내 센서의 데이터를 수집하는 단계;
데이터 센서 내 장비의 동작 상태를 모니터링하는 단계; 및
상기 데이터와 상기 동작 상태를 RDF translator로 가공하는 단계;
가공된 RDF 데이터를 Triple Store에 저장하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 정보 분석 방법.
Collecting data of sensors in a data center;
Monitoring an operational state of the equipment in the data sensor; And
Processing the data and the operating state into an RDF translator;
And storing the processed RDF data in a triple store.
청구항 1에 있어서,
상기 RDF 데이터는, Subject, Predicate 및 Object를 포함하고,
상기 Subject는 센서의 데이터이고, 상기 Predicate는 장비의 동작 상태이며, 상기 Object는 장비인 것을 특징으로 하는 정보 분석 방법.
The method according to claim 1,
The RDF data includes a Subject, a Predicate, and an Object,
Wherein the Subject is data of a sensor, the Predicate is an operation state of the device, and the Object is a device.
청구항 2에 있어서,
상기 장비는, CRAC(Computer Room Air Conditioner), UPS(Uninterruptible Power Supply) 및 서버 Rack 중 적어도 하나를 포함하고,
상기 센서는, 온도 센서 및 습도 센서 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 정보 분석 방법.
The method of claim 2,
The apparatus includes at least one of a computer room air conditioner (CRAC), an uninterruptible power supply (UPS), and a server rack,
Wherein the sensor comprises at least one of a temperature sensor and a humidity sensor.
청구항 1에 있어서,
상기 저장단계에서 저장된 상기 RDF 데이터로부터 의미 정보를 추론하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 정보 분석 방법.
The method according to claim 1,
And inferring semantic information from the RDF data stored in the storing step.
청구항 4에 있어서,
상기 추론 단계에서 추론된 의미 정보를 이용하여 상기 장비를 제어하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 정보 분석 방법.
The method of claim 4,
And controlling the apparatus using the semantic information deduced in the inferring step.
데이터 센터 내 센서 및 장비와 통신하는 통신부;
상기 통신부를 통해, 데이터 센터 내 센서의 데이터를 수집하고 장비의 동작 상태를 모니터링하며, 상기 데이터와 상기 동작 상태를 RDF translator로 가공하는 프로세서; 및
상기 프로세서에 의해 가공된 RDF 데이터를 Triple Store에 저장하는 저장부;를 포함하는 정보 분석 서버.A communication unit for communicating with sensors and equipment in the data center;
A processor for collecting data of the sensors in the data center, monitoring the operation status of the equipment through the communication unit, and processing the data and the operation status into an RDF translator; And
And a storage unit for storing the RDF data processed by the processor in a triple store.
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