KR101538714B1 - Ｍ２ｍ 네트워크를 이용하는 복수의 디바이스간 상관관계 분석을 통한 네트워크 운영 방법 및 시스템 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 M2M(Machine to Machine) 네트워크를 이용하는 다수의 디바이스에 대한 운영 방법에 있어서, M2M 네트워크를 이용하는 복수의 M2M 디바이스에서 획득한 데이터를 실시간 또는 소정 주기에 따라 수집하는 단계; 기 설정된 M2M 디바이스 운영정책에 따라 상기 복수의 M2M 디바이스에서 획득한 데이터에 기초하여 소정의 디바이스 그룹 조건에 부합하는 둘 이상의 M2M 디바이스간의 상관관계를 분석하고, 데이터 유사도를 나타내는 상관관계지수를 산출하는 단계; 및 상기 상관관계 분석 결과에 따라, 상기 둘 이상의 M2M 디바이스 중 일부 M2M 디바이스의 특정 작업 상태를 제어하기 위한 요청메시지를 전송하는 단계를 포함하는 복수의 M2M 디바이스간 상관관계 분석을 통한 네트워크 운영 방법에 관한 것이다.
Description
본 발명은 M2M(Machine to Machine) 네트워크를 이용하는 다양한 타입의 복수의 디바이스간 상관관계 분석을 통해 데이터 위주의 수집으로 자원낭비가 발생하는 M2M 네트워크를 최적화하기 위한 네트워크 관리 방법 및 시스템에 관한 것이다.
M2M 네트워크는 ETSI(European Telecommunication Standards Institute) 표준 구현에 기반한다. ETSI 표준 구성은 실제 데이터 수집과 저장이 이루어지는 M2M 네트워크와 이를 조회하고 이용하는 네트워크 어플리케이션을 포함한다.
일반적으로, M2M 네트워크의 목적은 M2M 네트워크를 통한 다수의 센서들로부터 센싱데이터를 수집하는 것이다. 네트워크 어플리케이션은 M2M 네트워크에서 수집된 데이터를 요청하고 전달받아 소정의 서비스 목적에 맞춰 이용한다.
M2M 네트워크상에서 데이터 수집은 주로 M2M 디바이스에 의해 이루어진다. 다양한 데이터 수집 방법이 있으며, 일 예로 M2M 디바이스 내 탑재된 하나 이상의 센서를 통해 데이터 수집 및 저장을 수행하거나 또는 다수의 M2M 디바이스가 연결된 동일 게이트웨이에서 데이터 수집 및 저장을 수행할 수 있다.
도 1은 일반적인 M2M 네트워크를 이용하는 통신 시스템의 구조의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 1을 참조하면, ETSI 표준에 따른 시스템(100) 구성은 실제 데이터 수집과 저장이 이루어지는 M2M 네트워크(110) 및 디바이스 조회 또는 수집된 데이터를 이용하는 각종 서비스와 관련된 네트워크 어플리케이션(120)을 포함한다.
M2M 네트워크(110)는 하나 이상의 센서가 탑재된 하나 이상의 M2M 디바이스(111), 하나 이상의 M2M 디바이스와 연결되어 관리하는 하나 이상의 M2M 게이트웨이(112), M2M 디바이스(111)와 연결되는 디바이스 서비스 캐퍼빌리티 모듈(Service Capability Layer: SCL)(113), M2M 게이트웨이(112)와 연결되는 게이트웨이 SCL(114) 및 네트워크 SCL(115)로 구성된다. 이때, 게이트웨이 SCL(114)에는 하나 이상의 디바이스 SCL(113)이 등록되어 있고, 네트워크 SCL(115)에는 하나 이상의 게이트웨이 SCL(114)이 등록되어 있다.
M2M 게이트웨이(112)는 하나 이상의 M2M 디바이스(111)와의 연결을 관리하면서 각 디바이스에서 생성한 데이터를 수집하고, 네트워크 SCL(113)은 하나 이상의 M2M 게이트웨이(112)와의 연결을 관리한다. 각 디바이스 센서에서 수집된 데이터는 최종적으로 네트워크 SCL(113)에 전달되어 네트워크 어플리케이션(120)의 데이터 조회 요청에 응답과 함께 전송되게 된다.
ETSI M2M 표준은 실제 수집된 데이터가 저장되는 매체를 특정하지는 않고, M2M 네트워크 사업자의 구현형태에 따라 데이터 수집 및 저장을 위해 다양한 매체를 이용할 수 있다. 따라서, 디바이스 SCL(113), 게이트웨이 SCL(114) 및 네트워크 SCL(115) 모두 센싱데이터가 저장될 수 있는 자원을 내포하고, 그 각각의 내부에 센싱데이터를 저장하는 저장부를 구현하는 방법을 정의할 수 있다.
디바이스 SCL(113), 게이트웨이 SCL(114) 및 네트워크 SCL(115) 각각의 저장부에 저장된 정보는 네트워크 어플리케이션(120)의 클라이언트(121)에서 전송하는 데이터 요청메시지에 대한 응답으로 네트워크 어플리케이션(120)으로 전송될 수 있다. 네트워크 어플리케이션(120)은 M2M 네트워크(110)로부터 수신한 정보를 이용하여 각종 서비스와 관련된 어플리케이션을 구동할 수 있다.
구체적으로, 데이터 수집 과정은 네트워크 SCL(115)과 클라이언트(121)간의 데이터 요청 및 요청에 따른 응답형태로 이루어진다.
먼저, M2M 네크워크(110)에서 이루어지는 데이터 통신 과정을 살펴보면, M2M 디바이스(111)에서 생성된 데이터를 M2M 게이트웨이(112)가 요청하면 이에 대한 응답으로 M2M 디바이스(111)가 M2M 게이트웨이(112)로 데이터를 전송하여 M2M 게이트웨이의 기 지정된 공간 내 해당 데이터를 저장할 수 있다. 또는, 데이터 전송을 요청하는 방법이 아닌 서브스크라이브(subscribe)라는 기능을 이용하여 M2M 디바이스(111)에서 새롭게 수집한 데이터가 있거나 변동사항이 발생한 경우 M2M 게이트웨이 SCL(114) 또는 네트워크 SCL(115)로 먼저 알리는 방식을 이용할 수도 있다.
이에 따라, M2M 네트워크 상에서 데이터가 처리되는 과정은 크게 M2M 디바이스(111)의 센서에서 데이터를 수집하는 제1 과정, 디바이스 SCL(113), 게이트웨이 SCL(114) 및 네트워크 SCL(115) 각각의 데이터 저장부에서 일련의 상호통신을 통해 제1 과정에서 수집된 데이터를 저장하는 제2 과정 및 디바이스 SCL(113), 게이트웨이 SCL(114), 네트워크 SCL(115), 네트워크 어플리케이션(120)의 클라이언트(121)간 상호통신에 따라 데이터를 전송하는 제3 과정으로 구분할 수 있다.
이와 같이, M2M 네트워크를 통한 데이터 수집은 네트워크 구성상 한정된 자원을 최대한 이용하여 데이터 수집을 수행해야한다는 어려움이 있다. 예컨대, 한정된 자원으로는 네트워크 내 배치될 수 있는 M2M 디바이스 수, 각 M2M 디바이스에서 이용하는 전력, 정확한 데이터 수집을 위한 환경 구축, 네트워크 대역폭 확보 등이 있다. 이러한 제한된 자원을 통해 다양한 데이터를 수집하는 것만 아니라 활용될 수 있는 정보가 최대한 많이 포함된 데이터를 도출하는 것이 M2M 네트워크를 효율적으로 운영하는 방법이라 할 수 있다.
그러나, 현재 M2M 네트워크상에서는 의미없는 데이터를 수집하고 저장하는데 너무 많은 자원을 소비하고 있다는 문제점이 있다.
데이터 수집에 필요한 디바이스와 센서가 유한한 수명을 갖고 있는 경우, 네트워크와 M2M 디바이스를 유지하는데 필요한 전력, M2M 디바이스, M2M 게이트웨이 및 네트워크 SCL에 포함시켜야하는 데이터 저장부 및 멀티미디어와 같은 고품질의 데이터를 수집하는 경우 고품질 데이터를 신뢰성 있고 신속하게 전송하기 위한 네트워크 대역폭 사용 비용 등이 문제가 될 수 있다.
또한, M2M 디바이스가 외부로부터 전력을 공급받지 못하고 자체 전력으로 동작하는 경우, 불필요한 데이터 수집을 위해 디바이스 등이 동작하는 경우가 빈번하게 발생되면, 센서 사용 가능 시간을 단축하게 되고 비효율적으로 네트워크를 운영하게 되는 문제점도 발생할 수 있다.
또한, 특정 영역 내 M2M 디바이스를 무작위로 배치하는 경우 원하는 정보를 충분히 획득하지 못하여 추후 이를 개선하기 위한 디바이스 재배치가 수행될 수 있으므로, 효율적인 센싱데이터 수집을 위해 특정 영역 내 디바이스를 효율적으로 배치하는 방법도 연구대상이 되고 있다.
본 발명의 목적은 상술한 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로, M2M 네트워크 상에서 데이터 수집이 의미없는 M2M 디바이스를 탐색하고 해당 디바이스의 동작을 중지시켜 불필요한 자원 낭비를 방지하기 위한 것이다.
또한, 본 발명의 목적은 데이터 수집이 의미없는 M2M 디바이스에 관한 정보를 네트워크 운영자에게 알려주며 그 계산 결과를 함께 제공함으로써, M2M 네트워크 상에서 M2M 디바이스의 배치 및 운영을 최적화하는 것이다.
본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 복수의 M2M 디바이스간 상관관계 분석을 통한 네트워크 운영 방법은, (a)M2M 네트워크를 이용하는 복수의 M2M 디바이스에서 획득한 데이터를 실시간 또는 소정 주기에 따라 수집하는 단계; (b)기 설정된 M2M 디바이스 운영정책에 따라 상기 복수의 M2M 디바이스에서 획득한 데이터에 기초하여 소정의 디바이스 그룹 조건에 부합하는 둘 이상의 M2M 디바이스간의 상관관계를 분석하고, 데이터 유사도를 나타내는 상관관계지수를 산출하는 단계; 및 (c)상기 상관관계 분석 결과에 따라, 상기 둘 이상의 M2M 디바이스 중 일부 M2M 디바이스의 특정 작업 상태를 제어하기 위한 요청메시지를 전송하는 단계를 포함한다.
상술한 실시예에 따른 상기 (b)단계는, 상기 M2M 디바이스 운영정책에 포함된 소정의 데이터 샘플 추출 기간 상수 및 디바이스 그룹 상수를 적용하여 상기 복수의 M2M 디바이스에서 획득한 데이터로부터 다수의 데이터 셋 샘플을 추출하는 단계; 및 상기 다수의 데이터 셋 샘플로부터 상기 M2M 디바이스 운영정책에 포함된 소정의 시간오차범위를 만족하는 두 데이터 셋 샘플을 페어링하여 하나 이상의 데이터 셋 쌍을 추출하는 단계를 포함할 수 있다. 이때, 상기 데이터 셋 쌍은 서로 다른 M2M 디바이스의 데이터 샘플을 페어링할 수 있다.
상술한 실시에에 따른 상기 (b)단계는, 상기 하나 이상의 데이터 셋 쌍에 대하여 각 데이터 셋 쌍으로 페어링된 둘 이상의 M2M 디바이스의 데이터가 동일 또는 유사한 타입으로 비교가능한지 여부를 확인하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 (b)단계는, 상기 확인 결과 상기 데이터 셋 쌍을 구성하는 데이터의 타입이 동일한 경우, 상기 데이터 셋 쌍을 구성하는 데이터 샘플을 제1 도메인에서 제2 도메인으로 프로젝션(projection)함에 따라 데이터 양을 감소시키는 단계를 더 포함할 수 있다.
나아가, 상기 (b)단계는, 상기 하나 이상의 데이터 셋 쌍 각각에 대하여 상기 M2M 디바이스 운영정책에 포함된 소정의 알고리즘을 적용하여 디바이스 특성별 데이터의 유사도를 나타내는 상기 상관관계 지수를 산출하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상술한 실시예에 따른 상기 (c)단계는, 상기 상관관계 지수와 상기 M2M 디바이스 운영정책에 포함된 디바이스 작업별 제어조건을 비교하여 소정의 디바이스 작업정보 저장부에 기초하여 제어대상이 되는 디바이스의 작업정보를 도출하는 단계; 및 상기 도출한 디바이스의 작업정보에 따라 상기 데이터 셋 쌍에 대응하는 두 개의 M2M 디바이스 중 어느 하나에 대한 작업상태의 제어를 요청하는 단계를 포함할 수 있다.
이때, 상기 디바이스의 작업정보를 도출하는 단계는, 상기 도출된 디바이스 작업정보가 제어 가능 대상인지 여부를 판단하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 디바이스의 작업정보를 도출하는 단계는, 상기 M2M 디바이스에 대한 제어권한 적법성을 판단하는 인증절차를 수행하는 단계를 더 포함할 수 있다.
한편, 본 발명의 실시예에 따른 네트워크 운영 방법은, 상기 요청메시지를 수신한 M2M 디바이스로부터 상기 요청메시지에 따른 디바이스 작업 제어 처리결과를 나타내는 응답메시지를 수신하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 복수의 M2M 디바이스간 상관관계 분석을 통한 네트워크 운영 방법은 상기 M2M 디바이스 운영정책에 포함된 소정의 상관관계 재분석 주기에 따라 상기 복수의 M2M 디바이스 각각이 수행중인 작업상태를 탐색하는 단계; 상기 탐색결과에 따라 상기 복수의 M2M 디바이스에서 획득한 데이터를 재수집하는 단계; 및 상기 재수집한 데이터에 기초하여 상기 M2M 디바이스 운영정책과 동일한 운영정책 또는 새로운 M2M 디바이스 운영정책에 기초하여 둘 이상의 M2M 디바이스간 상관관계를 재분석하는 단계를 더 포함할 수 있다.
여기서, 상기 M2M 디바이스 운영정책은, 데이터 셋 샘플을 추출하는 기간을 나타내는 샘플링 추출 기간, 상관관계 분석대상이 되는 다수의 디바이스를 동일그룹으로 그룹핑하는 디바이스 그룹 상수, 서로 다른 M2M 디바이스의 데이터 샘플을 페어링하기 위한 시간오차범위, M2M 디바이스의 작업형태별 동작모드를 결정하기 위한 상관관계 지수 기준치, 상관관계 분석을 위한 다수의 알고리즘 및 상관관계 재분석 주기 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
나아가, 본 발명의 실시예에 따른 상기 복수의 M2M 디바이스에서 획득한 데이터에 기초하여 소정의 디바이스 그룹 조건에 부합하는 둘 이상의 M2M 디바이스간의 상관관계를 분석하는 단계 및 상기 상관관계 분석 결과에 따라 상기 둘 이상의 M2M 디바이스 중 일부 M2M 디바이스의 작업을 제어하는 단계는 서비스 캐퍼빌리티 모듈(service capability module)에서 수행될 수 있다.
이때, 상기 서비스 캐퍼빌리티 모듈은, 상기 복수의 M2M 디바이스와 연결되는 M2M 게이트웨이의 서비스 캐퍼빌리티 모듈 또는 상기 M2M 디바이스 또는 상기 M2M 게이트웨이와 연결되는 네트워크 서비스 캐퍼빌리티 모듈을 포함할 수 있다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따른 M2M(Machine to Machine) 네트워크를 이용하는 복수의 디바이스를 운영하는 시스템은, M2M 네트워크를 이용하는 복수의 M2M 디바이스에서 획득한 데이터를 실시간 또는 소정 주기에 따라 수집하여 저장하는 데이터 저장부; 기 설정된 M2M 디바이스 운영정책에 따라 상기 데이터 저장부에 저장된 복수의 M2M 디바이스 데이터에 기초하여 소정의 디바이스 그룹 조건에 부합하는 둘 이상의 M2M 디바이스간의 상관관계를 분석하고, 데이터 유사도를 나타내는 상관관계지수를 산출하는 상관관계 분석부; 및 상기 상관관계 분석부의 분석 결과에 따라, 상기 둘 이상의 M2M 디바이스 중 일부 M2M 디바이스의 특정 작업 상태를 제어하도록 수행하는 작업 수행부를 포함한다.
본 발명의 실시예에 따른 상기 상관관계 분석부는, 상기 M2M 디바이스 운영정책에 기초하여 상기 복수의 M2M 디바이스에서 획득한 데이터로부터 복수의 데이터 셋 샘플을 추출하는 데이터 셋 샘플부; 상기 복수의 데이터 셋 샘플로부터 상기 M2M 디바이스 운영정책에 기초하여 두 데이터 셋 샘플을 페어링하여 하나 이상의 데이터 셋 쌍을 추출하는 페어링부; 상기 하나 이상의 데이터 셋 쌍에 대하여 각 데이터 셋 쌍으로 페어링된 둘 이상의 M2M 디바이스의 데이터가 동일 또는 유사한 타입으로 비교가능한지 여부를 확인하는 데이터 타입 확인부; 상기 데이터 타입 확인부의 확인 결과, 상기 데이터 셋 쌍을 구성하는 데이터의 타입이 동일한 경우 상기 데이터 셋 쌍을 구성하는 데이터 샘플을 프로젝션하는 프로젝션부; 및 상기 하나 이상의 데이터 셋 쌍 각각에 대하여 소정의 알고리즘을 적용하여 디바이스 특성별 데이터 유사도를 나타내는 상기 상관관계 지수를 산출하는 상관관계 지수 산출부를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 상기 작업 수행부는, 상기 상관관계 지수와 상기 M2M 디바이스 운영정책에 포함된 디바이스 작업별 제어조건을 비교하여 소정의 디바이스 작업정보 저장부에 기초하여 제어대상이 되는 디바이스의 작업정보를 도출하는 판단부; 상기 M2M 디바이스에 대한 제어권한 적법성을 판단하는 인증절차를 수행하는 인증부; 및 상기 도출한 디바이스의 작업정보에 따라 상기 데이터 셋 쌍에 대응하는 두 개의 M2M 디바이스 중 어느 하나에 대한 작업상태의 제어를 요청하는 수행부를 포함할 수 있다.
상기 실시형태들은 본 발명의 바람직한 실시예들 중 일부에 불과하며, 본원 발명의 기술적 특징들이 반영된 다양한 실시예들이 당해 기술분야의 통상적인 지식을 가진 자에 의해 이하 상술할 본 발명의 상세한 설명을 기반으로 도출되고 이해될 수 있다.
본 발명에 따르면, M2M 네트워크 상에서 데이터 수집이 의미없는 M2M 디바이스를 탐색하고 해당 디바이스의 동작을 중지시켜 불필요한 자원 낭비를 방지할 수 있다.
또한, 본 발명에 따르면, 데이터 수집이 의미없는 M2M 디바이스에 관한 정보를 그 계산 결과와 함께 네트워크 운영자에게 알려주어 M2M 네트워크 상에서 M2M 디바이스의 배치 및 운영을 최적화하고, M2M 네트워크의 한정된 자원을 이용하면서도 최대의 데이터를 수집할 수 있다. 또한, M2M 네트워크 운영 비용 절감 및 M2M 디바이스 및 센서의 운영 시간을 줄여 수명을 연장시킬 수 있다.
본 발명에 관한 이해를 돕기 위해 상세한 설명의 일부로 포함되는, 첨부도면은 본 발명에 대한 실시예를 제공하고, 상세한 설명과 함께 본 발명의 기술적 사상을 설명한다.
도 1은 일반적인 M2M 네트워크를 이용하는 통신 시스템의 구조의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 다수의 M2M 디바이스간 상관관계 분석에 따라 네트워크를 관리하는 시스템의 구성의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 다수의 M2M 디바이스간 상관관계를 분석하는 서비스 캐퍼빌리티 모듈 구성의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 다수의 M2M 디바이스간 상관관계 분석을 위한 데이터 셋 페어링을 수행하는 방식의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 다수의 M2M 디바이스간 상관관계를 분석하는 과정의 일 예를 나타내는 절차 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 다수의 M2M 디바이스간 상관관계 분석결과에 따라 디바이스 동작을 관리하는 과정의 일 예를 나타내는 절차 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 다수의 M2M 디바이스간 상관관계 분석결과에 따라 디바이스 작업을 제어하는 과정의 다른 예를 나타내는 절차 흐름도이다.
도 1은 일반적인 M2M 네트워크를 이용하는 통신 시스템의 구조의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 다수의 M2M 디바이스간 상관관계 분석에 따라 네트워크를 관리하는 시스템의 구성의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 다수의 M2M 디바이스간 상관관계를 분석하는 서비스 캐퍼빌리티 모듈 구성의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 다수의 M2M 디바이스간 상관관계 분석을 위한 데이터 셋 페어링을 수행하는 방식의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 다수의 M2M 디바이스간 상관관계를 분석하는 과정의 일 예를 나타내는 절차 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 다수의 M2M 디바이스간 상관관계 분석결과에 따라 디바이스 동작을 관리하는 과정의 일 예를 나타내는 절차 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 다수의 M2M 디바이스간 상관관계 분석결과에 따라 디바이스 작업을 제어하는 과정의 다른 예를 나타내는 절차 흐름도이다.
본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시 형태를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 첨부된 도면과 함께 이하에 개시될 상세한 설명은 본 발명의 예시적인 실시형태를 설명하고자 하는 것이며, 본 발명이 실시될 수 있는 유일한 실시형태를 나타내고자 하는 것이 아니다. 이하의 상세한 설명은 본 발명의 완전한 이해를 제공하기 위해서 구체적 세부사항을 포함한다. 그러나, 당업자는 본 발명이 이러한 구체적 세부사항 없이도 실시될 수 있음을 안다.
본 발명은 M2M(Machine to Machine) 네트워크를 이용하는 다양한 타입의 복수의 센서들 간 상관관계 분석을 통해 데이터 위주의 수집으로 자원낭비가 발생하는 M2M 네트워크를 최적화하기 위한 네트워크 관리 방법에 관한 것이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 다수의 M2M 디바이스간 상관관계 분석에 따라 네트워크를 관리하는 시스템의 구성의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 네트워크 관리 시스템(200)은 데이터 수집과 저장이 이루어지는 M2M 네트워크(210), 디바이스 조회 또는 수집된 데이터를 이용하는 각종 서비스와 관련된 네트워크 어플리케이션(220) 및 관리자 운영부(230)를 포함한다.
M2M 네트워크(210)는 하나 이상의 센서가 탑재된 하나 이상의 M2M 디바이스(211)와 하나 이상의 M2M 디바이스(211)에서 수집한 정보를 관리 및 저장하기 위한 서비스 캐퍼빌리티 모듈(Service Capability Layer: xSCL)(212)로 구성될 수 있다.
여기서, xSCL(212)은 디바이스, 게이트웨이 및 네트워크 측면에서 각각 디바이스 SCL(DSCL), 게이트웨이 SCL(GSCL) 또는 네트워크 SCL(NSCL)로 표기될 수 있으며, 본 명세서에서는 이를 포괄하기 위하여 xSCL로 표시한다. xSCL은 M2M 디바이스와 연결되어 디바이스에서 수집한 데이터를 전달받아 저장하는 기능을 수행하며, 데이터 저장 단계에 따라 디바이스 SCL, 게이트웨이 SCL 또는 네트워크 SCL에 해당될 수 있다.
xSCL(212)은 M2M 디바이스(211)로부터 전달되는 센싱데이터를 저장하기 위한 데이터 저장부(212a), 데이터 저장부(212a)에 저장된 센싱데이터 간의 상관관계를 분석하는 상관관계 분석부(212b) 및 상관관계 분석부(212b)의 분석 결과에 기초하여 M2M 네트워크 운영방침에 따라 M2M 디바이스 및 자원 운용을 수행하는 작업 수행부(212c)를 포함할 수 있다.
상관관계 분석부(212b)는 데이터 저장부(212a)에 저장된 센싱데이터를 기 설정된 일정시간 간격으로 부분 샘플링하여 각 M2M 디바이스간의 상관관계를 분석한다. 상관관계 분석부(212b)는 데이터 저장부(212a)에 저장된 데이터 중 임의의 시간 동안 수집된 센싱데이터를 분석할 수 있으며, 데이터 자체의 형식은 자유로울 수 있다. 이때, 데이터 타입 확인과 데이터 변환 과정에서 이를 명확하게 할 소정의 분석 규정을 기 설정할 수 있다.
상관관계 분석부(212b)는 분석 결과에 따라 특정 M2M 디바이스 간 상관관계 지수를 생성하여 배열 형식으로 도출한다. 예를 들어, M2M 디바이스 간 상관관계 지수의 배열 형태로 특정 시점에서 제1 디바이스와 제2 디바이스로부터 수집한 데이터 쌍의 상관관계 지수를 도출할 수 있다.
작업 수행부(212c)는 상관관계 분석부(212b)에서의 M2M 디바이스간 상관관계 지수 배열 결과에 기초하여 M2M 디바이스 자체의 상관관계를 계산하고, 이를 이용하여 각 디바이스에 기 설정된 작업을 제어한다. 이때, 디바이스 제어를 위해 M2M 디바이스와의 연동 및 네트워크 어플리케이션과의 연동이 이루어져야 하므로, 작업 수행부(212c)는 상호 권한 인증에 필요한 공통 기능을 포함할 수 있다.
또한, 작업 수행부(212c)는 관리자 운영부(230)로부터 설정된 다양한 작업리스트와 각 작업의 실행조건을 저장하며, 도 2에는 도시되지 않았으나 관리자 운영부(230)와의 연동을 위한 인터페이스를 포함할 수 있다.
관리자 운영부(230)는 M2M 네트워크 운영을 위한 다양한 운영정책을 결정한다.
먼저, 상관관계 분석부(212b)에 설정되는 분석 알고리즘과 이에 필요한 다양한 상수를 설정할 수 있다. 상관관계 분석부(212b)에서 M2M 디바이스간 상관관계를 분석할 때 관리자 운영부(230)에서 설정한 알고리즘과 상수를 이용하게 되고, 이용하는 알고리즘과 상수에 따라 다른 분석 결과를 도출하게 된다.
다음으로, 관리자 운영부(230)는 작업 수행부(212c)에 설정하는 디바이스 작업 수행 조건과 작업 자체를 쌍으로 정의할 수 있다. 상관관계 분석부(212b)에서 도출한 상관관계 지수에 관리자 운영부(230)에서 설정된 조건을 적용하여 조건 부합이 각 디바이스에 설정된 작업을 제어하도록 구현할 수 있다.
이와 같이 결정된 운영정책을 반영하기 위하여 관리자 운영부(230)는 작업 수행부(212c)와의 연동을 위한 소정의 인터페이스를 제공할 수 있다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 다수의 M2M 디바이스간 상관관계를 분석하는 서비스 캐퍼빌리티 모듈 구성의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 M2M 네트워크의 서비스 캐퍼빌리티 모듈(300)은 상기 도 2에서 상술한 것처럼 데이터 저장부(310), 상관관계 분석부(320) 및 작업 수행부(330)로 구성된다.
상관관계 분석부(320)는 데이터 저장부(310)에 저장된 M2M 디바이스의 데이터에 대한 상관관계 분석을 위해, 세부적으로 각각의 기능을 수행하는 다수의 서브 구성요소를 포함하는데, 데이터 저장부(310)에 저장된 데이터를 기 설정된 일정시간 간격으로 부분 샘플링하는 데이터 셋 샘플부(321), 상관관계 분석을 위한 데이터 셋 쌍(pair)을 구성하는 페어링부(322), 데이터 타입 확인부(323), 프로젝션부(324), 상관관계 계산부(325) 및 상관관계 계산에 이용되는 상수를 저장하는 상수 저장부(326)를 포함할 수 있다.
데이터 셋 샘플부(321)는 데이터 저장부(310)에 저장된 둘 이상의 M2M 디바이스 데이터로부터 데이터 셋 샘플을 추출하는데, 일 예로 상관관계 분석의 대상이 될 M2M 디바이스들에 대한 소정의 상수목록을 참조하여 각각의 데이터 샘플을 추출한다.
표 1은 본 발명의 실시예에 따른 상관관계 분석부에서 이용하는 다양한 상수를 포함하는 상수 목록의 일 예를 나타낸다.
| 상수 종류 | 목적 |
| 샘플링 추출 기간(Δt) | 현재 시점부터 과거 특정 시점까지의 기간으로 데이터 셋 샘플을 추출하는 시간단위. |
| 디바이스 그룹(G) | 상관관계 분석의 대상이 되는 다수의 디바이스를 그룹핑하는 M2M 디바이스 그룹 목록. |
| 동일시점의 데이터 수집을 위한 시간오차범위(Δg) | 동일 시점에서 수집한 데이터 샘플을 페어링하는 최대 시간 오차 범위. |
| 상관관계 지수(correlation coefficient) | 두 M2M 디바이스에 대한 상관관계를 정의하기 위한 디바이스 특성 |
| 알고리즘 | 상광관계 계산에 이용되는 알고리즘 |
| 상관관계 재분석 주기(Δi) | 현재 수행중인 작업에 대한 상관관계 재분석 주기. |
상기 표 1에서, 샘플링 추출 기간(Δt)은 현재 시점부터 과거 특정 시점까지의 기간으로 데이터 저장부(310)에 저장된 데이터로부터 데이터 셋 샘플을 추출하기 위한 시간단위를 나타낸다. 디바이스 그룹(G)는 상관관계 분석대상이 되는 다수의 디바이스를 동일그룹으로 그룹핑하는 M2M 디바이스 그룹 목록을 나타낸다. 동일시점의 데이터 수집을 위한 시간오차범위(Δg)는 동일 시점에서 데이터 샘플을 페어링하는데 있어서 최대 시간오차범위를 나타낸다. 상관관계 지수는 상관관계 분석대상이 되는 두 M2M 디바이스의 어떠한 특성을 상관관계로 정의할 것인지 정의하는 계수를 나타내며, 도 3의 상관관계 계산부(325)에서 이용한다. 알고리즘은 상관관계를 계산하는데 이용되는 알고리즘으로 정의할 수 있다. 상관관계 재분석 주기(Δi)는 현재 수행중인 디바이스 작업에 대한 상관관계 재분석이 수행되는 주기를 나타내는데, 해당 주기가 짧게 설정되면 네트워크 부하 및 연산과정에 따른 부하문제가 발생하고, 해당 주기가 길게 설정되면 M2M 네트워크의 효율성이 저하될 수 있다.
다시 도 3을 참조하면, 데이터 셋 샘플부(321)는 데이터 저장부(310)에 저장된 둘 이상의 M2M 디바이스 데이터로부터 상기 표 1에 예시된 상수들 중 그룹상수(G)를 참조하여 각각의 데이터 샘플을 추출한다. 예를 들어, 데이터 셋 샘플은 M2M 디바이스 내부의 디바이스 SCL의 contentInstance자원을 시간대별로 가져오게 된다.
페어링부(322)는 데이터 셋 샘플부(321)에서 수집한 데이터 셋 샘플에 대해 최대 허용 시간 오차 범위를 고려하여 가능한 모든 비교 쌍을 추출한다. 데이터 셋 샘플에는 다양한 시간대별 샘플이 수집되어 있는데, 각각의 M2M 디바이스마다 다양한 샘플 수집 시간을 갖고 상관관계 분석을 위한 하나의 데이터 셋 쌍을 구성할 수 있다. 상관관계 분석을 위한 데이터 셋 쌍을 추출하는 방식은 도 4를 참조하여 설명한다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 다수의 M2M 디바이스간 상관관계 분석을 위한 데이터 셋 페어링을 수행하는 방식의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 4를 참조하면, 제1 디바이스와 제2 디바이스 각각에서 시간의 흐름에 따라 수집되는 데이터를 시간대별 다수의 데이터 셋 쌍으로 구성할 수 있다. 이때, 제1 디바이스의 데이터 수집시간과 제2 디바이스의 데이터 수집시간 차(Δ)가 상기 표 1에 예시된 상수들 중 시간오차범위(Δg)를 벗어나지 않도록 페어링하는 것이 바람직하다.
다시 도 3을 참조하면, 데이터 타입 확인부(323)는 페어링부(322)에서 디바이스간 상호비교를 위한 데이터 셋 쌍이 구성되면 실제 상관관계 계산에 앞서 그 형식이 상호 비교에 적합한지 확인하는 과정을 수행한다.
예를 들어, 데이터 셋 샘플부(321)에서 제1 디바이스에 대해 샘플링한 데이터가 일정 해상도를 갖는 이미지 데이터이고, 제2 디바이스에 대해 샘플링한 데이터가 해당 시점의 센서가 설치된 장소에서의 온도 데이터인 경우, 제1 디바이스와 제2 디바이스간의 데이터 상호비교는 의미없는 데이터 비교작업이 될 수 있다.
따라서, 데이터 타입 확인부(323)는 데이터 상호비교를 요하는 두 쌍의 데이터 셋 샘플이 비교가능 형태인지 여부를 다양한 방식으로 확인할 수 있다. 제1 방식으로, …/contentInstance/content/contentType 속성을 확인하여 두 가지 문자열이 동일한지 확인할 수 있다. 제1 디바이스와 제2 디바이스의 contentType이 모두 jpg/image 형식이라면 이는 두 contentInstance가 모두 이미지 데이터로 상호비교가 가능하다는 것을 의미한다. 제2 방식으로, 실제 제1 디바이스와 제2 디바이스의 데이터 컨텐츠를 분석하여 contentType으로 jpg/image 형식을 가지지만 비교 방법에 따라 반드시 동일한 해상도를 가져야하는 경우, contentType에 맞는 디코딩 또는 파싱 방법을 선택하여 해상도를 확인할 수 있다.
상술한 데이터 타입 확인부(323)에서의 데이터 비교 방식은 본 발명의 실시예를 설명하기 위하여 예를 든 것으로, 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 구현과 적용되는 M2M 네트워크 및 디바이스에 따라 다양하게 나타날 수 있다.
프로젝션부(324)는 하나의 도메인에 존재하는 데이터들을 다른 도메인으로 프로젝션(projection)하면서 실제 상관관계 분석에 필요없는 데이터들을 추려내거나 데이터 양을 축소시키는 과정을 수행한다. 상관관계 분석은 알고리즘에 따라 데이터 계산 부하가 발생할 수 있기 때문에, 관심있는 데이터에 대해서만 상관관계 분석을 진행하여 계산 부하량을 줄이기 위한 것이다.
상관관계 계산부(325)는 실제 디바이스간 데이터 상관관계를 계산하여 상관관계 지수를 도출한다. 상관관계 지수는 디바이스 상호간 데이터의 특성별로 상관관계를 정의하는 방식에 따라 다양하게 정의될 수 있고, 동일한 상관관계 지수를 계산하는 과정도 다양한 알고리즘에 따라 계산 속도 및 계산량에 차이가 있을 수 있다. 또한, 상관관계 지수가 두 디바이스 센서로부터 수집된 데이터의 유사도를 측정하기 위해 이용되고, 디바이스의 어떤 특징이 같아야 유사도가 높다고 할 수 있는지 여부는 어떤 상관관계 지수를 이용하느냐에 따라 다양하게 나타날 수 있다.
상수 저장부(326)는 상관관계 분석에 필요한 다양한 상수들을 보관한다. 상술한 표 1과 같은 데이터 샘플링에 이용되는 다양한 상수를 포함하는 상수 목록도 상수 저장부(326)에 저장된다.
다음으로, 작업 수행부(330)는 상관관계 분석부(320)에서의 데이터 상관관계 분석결과에 따라 실제 M2M 네트워크 운영자 또는 네트워크 어플리케이션 개발자가 요구하는 특정 작업에 대한 제어를 수행한다.
이를 위해, 작업 수행부(330)는 상관관계 지수와 조건들을 비교하여 작업 수행에 적합한지 여부를 판단하는 판단부(331), M2M 디바이스 또는 네트워크 어플리케이션으로의 접근에 대한 권한을 인증하는 인증부(332), 디바이스의 작업을 해석하여 특정 작업에 대한 제어를 요청하는 수행부(333), 상관관계 지수가 일정 수준 이상이 되면 이를 관리자에게 통보하는 리포팅부(334) 및 특정 작업이 실행될 수 있는 상관관계 지수 조건과 특정 작업을 정의하는 작업조건 저장부(335)를 포함할 수 있다.
판단부(331)는 상관관계 분석부(320)에서 전달되는 상관관계 지수 리스트와 작업조건 저장부(335)에 저장된 조건들을 비교하여 조건에 부합하는 상관관계 를 판단한다. 일반적으로, 상관관계가 일정 임계값 이상이 되는 경우를 검출하게 되는데, 이는 일반적으로 비교대상이 되는 두 M2M 디바이스의 상관관계가 높아 수집되는 데이터에서 중복되는 데이터 발생율이 높게 나타난다는 것을 의미한다.
인증부(332)는 판단부(331)에서의 판단 결과 소정 조건에 부합하는 경우, 이후 작업 제어 과정에서 일어날 수 있는 M2M 디바이스로의 접근 또는 네트워크 어플리케이션으로의 메시지 전송에서 작업 수행부(330)에 해당 권한을 획득하게 한다.
수행부(333)는 작업조건 저장부(335)에 저장된 디바이스 작업들을 해석하고 해당 작업에 부합하는 요청메시지를 M2M 디바이스로 전송하여 M2M 디바이스의 작업을 제어한다. 구체적으로, 어느 M2M 디바이스에서의 관리 서비스 실행, 서비스 조정 또는 리소스 업데이트 등이 일어나는 경우, 수행부(333)는 M2M 디바이스의 SCL로 요청메시지를 전송하여 해당 작업이 제어되도록 한다.
리포팅부(334)는 상관관계가 일정 수준 이상이 되면 이를 관리자에게 통보하는 기능을 수행한다. 이와 관련하여 ETSI M2M 표준에서 정의하는 서브스크라이브(subscribe)와 통지(NOTIFY) 메시지 전송 과정을 이용할 수 있으나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.
리포팅부(334)에서의 통보는 결과적으로 해당 시점에서 M2M 네트워크가 비효율적으로 운영되고 있음을 의미하므로, 리포팅부(334)의 통지메시지를 수신한 네트워크 관리자는 이후 M2M 네트워크를 재구성하는 등의 방법으로 네트워크를 효율적으로 개선할 수 있다. 또한, 이 과정에서 리포팅부(334)는 통지메시지와 함께 상관관계 분석부(320)에서 수행한 상관관계 계산 결과 및 상세 정보 등을 함께 제공하여 관리자는 이를 M2M 네트워크 개선을 위한 재구성 방안에 이용할 수 있다.
작업조건 저장부(335)는 M2M 디바이스의 특정 작업이 실행될 수 있는 상관관계 지수 조건과 관계되는 디바이스별 작업정보를 저장한다. 일 예로, 제1 디바이스와 제2 디바이스간의 상관관계 지수가 1에 근접하는 경우, 이는 두 디바이스가 거의 동일한 데이터를 수집하는 것을 나타내므로 어느 하나의 디바이스는 전원을 OFF하거나 저전력 모드로 전환하여 동작하도록 작업조건을 설정할 수 있다. 작업조건 저장부(335)는 이러한 조건과 작업을 M2M 디바이스 또는 M2M 디바이스 그룹별로 다양하게 저장하고, 작업조건 저장부(335)에 저장되는 조건과 작업은 관리자 운영부(230)에서 설정하도록 한다.
이하, 도 5 내지 도 7을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 M2M 네트워크에 속한 다수의 디바이스간 상관관계 분석에 따라 M2M 네트워크를 관리하는 과정에 대하여 설명하도록 한다. 도 5 내지 도 7에서는, 본 발명의 실시예에 따른 M2M 디바이스로 소정 주기에 따라 인근지역의 온도를 측정하는 기상관측장치를 가정하고, M2M 네트워크를 관리하는 관리자는 기상청으로 가정하여 후술하도록 한다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 다수의 M2M 디바이스간 상관관계를 분석하는 과정의 일 예를 나타내는 절차 흐름도로서, 상술한 실시예에 따른 시스템 구성간의 상호통신을 통해 수행될 수 있다.
도 5를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 시스템의 관리자 운영부(230)는 기상관측장치들을 관리하는 기상청에서 운영하는 관리서버로 볼 수 있다. 관리자 운영부(230)는 일정 지역 내 설치된 다수의 기상관측장치(예, 온도센서)를 M2M 네트워크로 연결하여 각 센서에서 획득하는 정보를 수집한다.
이때, 기상청은 설치된 다수의 기상관측장치의 이용 효율성을 극대화하고 각 센서에서 소모되는 전력량을 절감할 수 있는 소정의 M2M 디바이스 운영정책을 수립할 수 있다(S501).
예를 들어, M2M 디바이스 운영정책으로 서로 다른 두 개의 M2M 디바이스간 상관관계 지수가 0.95 이상인 경우 어느 하나의 디바이스에 대한 센싱을 중지하고 휴면(sleep)모드 또는 대기모드로 운영하도록 관리하는 정책을 설정할 수 있다. 또한, 최근 시점으로부터 과거 1시간동안 각 디바이스에서 측정한 데이터에 기초하여 상관관계 지수를 계산하고, 각 디바이스의 데이터 측정 시간 오차범위는 0.01초까지 허용하는 등 다양한 운영정책을 수립할 수 있다. 운영정책은 상기 표 1에서 상술한 분석에 필요한 다양한 상수값을 정의할 수 있다.
관리자 운영부(230)는 수립된 운영정책을 M2M 디바이스 SCL, M2M 게이트웨이 SCL 및 네트워크 SCL 중 어느 하나에 해당하는 xSCL로 전송하여 이를 저장하도록 하는데, 운영정책을 상관관계 분석부(320) 및 작업 수행부(330)에 기 저장하는 방식으로 센서간 상관관계 분석을 위한 준비과정을 수행할 수 있다(S502).
이러한 준비과정이 완료된 것으로 가정하고, 이후 다수의 M2M 디바이스(211)는 각각 M2M 디바이스의 작업 특성에 따라 소정 주기 또는 실시간으로 데이터를 획득한다(S503).
M2M 디바이스로부터 센싱한 데이터를 전달받은 xSCL의 상관관계 분석부(320)는 기 설정된 운영정책에 따라 다수의 M2M 디바이스의 데이터에 대한 상관관계를 분석한다.
먼저, 상관관계 분석부(320)는 M2M 디바이스(211)로부터 데이터를 수집함에 따라, 데이터 셋 샘플부(321)에서 상기 표 1에서 상술한 샘플링 추출 기간 상수(Δt) 및 디바이스 그룹 상수(G)를 참고하여 다수의 M2M 디바이스에 대한 최근 데이터 셋 샘플을 추출한다(S504).
예를 들어, 기상청이 설치한 기상관측장치에서 지속적으로 소정 주기에 따라 측정된 데이터들이 전송되면 상관관계 분석부(320)는 1시간으로 설정된 샘플링 추출 기간(Δt)에 기초하여 각 센서들의 최근 1시간 동안의 데이터 측정값을 샘플 데이터 셋으로 추출할 수 있다.
추출된 데이터 셋 샘플은 다음 수학식 1과 같이 나타낼 수 있다.
디바이스에서 수집된 데이터는 디바이스별로 하나의 contentInstances에 다수의 하부 contentInstance를 갖는 구조가 된다.
이후, 상관관계 분석부(320)의 페어링부(322)는 추출된 데이터 셋 샘플들에 기초하여 데이터 상호비교를 위한 동일시점의 데이터 수집을 위한 시간오차범위상수에 부합하는 하나 이상의 데이터 셋 쌍을 페어링한다(S505).
상술한 실시예에 따르면, 페어링부(322)는 시간오차범위(Δg) 값을 참조하여 contentInstance 쌍을 생성할 수 있다. contentInstances에서 상관관계 계산을 원하는 두 센서 데이터들을 가져왔으면 이 두 개의 contentInstance가 가진 contentInstance의 속성값인 createdTime을 살펴보고 서로 쌍을 맺어주는 페어링 과정이 필요하다. 이에 대해서는 상기 도 4에서 상술한 것처럼 두 디바이스의 다수의 데이터 샘플 시간 중 시간오차범위(Δg) 내로 차이나는 두 데이터 샘플을 한 쌍으로 구성할 수 있다.
다음으로, 상관관계 분석부(320)의 데이터 타입 확인부(323)는 데이터 상호비교를 요하는 두 쌍의 데이터 셋 샘플이 비교가능 형태인지 여부를 확인한다(S506). 상술한 실시예에 따라, 서로 쌍이 되는 contentInstance를 구했다면 이 데이터들이 서로 비교가능한 것인지 여부를 확인하는 과정이 필요할 수 있으며, 일 예로 수학식 2와 같은 데이터 샘플에서 contentInstance의 contentType을 비교해볼 수 있다.
상기 수학식 2에서, 두 디바이스에 대한 contentInstance의 contentType이 모두 jpg/image라는 값을 갖는다면 동일한 형식의 이미지 데이터로 비교 가능함을 알 수 있다.
이때, 각 데이터가 단순히 스트링(string) 값을 갖는다면 이는 사전에 어떤 형식으로 데이터가 쌓이는지 알기 어려우므로, 실제 데이터가 정상적으로 파싱(parsing)되는지 여부를 판단한다(S507).
이와 같이, 데이터의 스트링 여부에 따라 파싱 단계를 선택적으로 적용하는 두 단계(S506, S507)에 걸친 데이터 비교 확인 단계를 통해 두 단계 중 어느 하나의 단계에서라도 데이터 비교 불가 판정이 나는 경우 상관관계 계산이 불가하다는 분석을 내릴 수 있다.
이때, 분석결과 상관관계 계산이 불가한 경우 작업 수행부(330)의 리포팅부(334)를 통해 관리자 운영부(230)로 통지하고 실행을 중지한다(S508).
반면, 분석결과 상관관계 계산가능한 데이터 형식으로 판정나면 해당 데이터의 가공을 통해 네트워크 운영자가 원하는 정보만을 이용하여 상관관계 분석을 수행하도록 프로젝션 단계로 진입할 수 있다. 이를 위해, 상관관계 분석부(320)의 프로젝션부(324)는 데이터 프로젝션을 통해 상관관계 분석에 필요없는 데이터들을 추려내거나 데이터 양을 축소시킨다(S509).
예를 들어, 기상청은 기상관측장치가 측정하는 온도데이터의 절대값보다 두 센서의 시간 구간별 측정값의 온도 차가 동일한 경우에도 상관관계가 큰 것으로 계산하려는 경우, 전체 온도의 절대값 공간을 측정구간별 온도 차이 공간으로 프로젝션시킬 수 있다. 또는, 다른 다양한 조건에 의해 수집된 데이터들 중 중복 데이터를 제거하거나 더 작은 차원의 공간으로 프로젝션하거나 또는 정규화(normalize)할 수 있다.
다음으로, 상관관계 분석부(320)의 상관관계 계산부(325)는 프로젝션을 통해 선별된 데이터에 기초하여 실제 디바이스간 데이터 상관관계를 계산하고 상관관계 지수를 도출한다(S510).
상관관계 계산부(325)는 상수 저장부(326)에 저장된 다양한 상수들을 이용하여 디바이스간 상관관계를 계산할 수 있다.
상술한 것처럼, 상관관계 지수는 디바이스 상호간의 데이터 특성별로 상관관계를 정의하는 방식에 따라 다양하게 정의될 수 있고, 동일한 상관관계 지수를 계산하는 과정도 다양한 알고리즘에 따라 계산 속도 및 계산량에 차이가 있을 수 있다. 또한, 상관관계 지수가 두 디바이스 센서로부터 수집된 데이터의 유사도를 측정하기 위해 이용되고, 디바이스에서 어떤 특징이 같아야 유사도가 높다고 할 수 있는지 여부는 어떤 상관관계 지수를 이용하느냐에 따라 다양하게 나타날 수 있다.
예를 들어, 세 개의 기상관측장치(x, y, z)에 대하여 각각의 쌍에 대한 상관관계 지수(xPy, yPz, xPz)를 도출할 수 있다. 여기서, xPy는 제1 기상관측장치(x)와 제2 기상관측장치(y)간의 상관관계 지수를 의미하고, yPz는 제2 기상관측장치(y)와 제3 기상관측장치(z)간의 상관관계 지수를 의미하고, xPz는 제1 기상관측장치(x)와 제3 기상관측장치(z)간의 상관관계 지수를 의미한다.
이와 같이 도출된 M2M 디바이스에 대한 상관관계 지수값은 작업 수행부(330)로 전달된다(S511).
작업 수행부(330)의 판단부(331)는 작업조건 저장부(325)에 저장된 제어조건 쌍들에 기초하여 해당 조건을 만족하는 상관관계 지수가 도출되었는지 여부를 판단할 수 있다(S512).
예를 들어, 디바이스 작업 조건으로 상관관계 지수(P)의 값이 P > 0.95일때 해당조건을 만족하는 것으로 설정된 경우, 제1 기상관측장치(x)와 제2 기상관측장치(y)간의 상관관계 지수(xPy)가 0.98이라면 제1 기상관측장치(x)와 제2 기상관측장치(y)는 거의 동일한 데이터를 수집하는 것으로 볼 수 있다.
판단부(331)의 판단결과에 따라, 다수 디바이스간의 상관관계가 설정된 조건을 만족하는 경우, 해당 조건에 부합하는 디바이스 기능 작업이 수행되는 소정의 수행과정이 이루어진다(S513). 이에 대해서는 이하 도 6을 참조하여 설명하도록 한다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 다수의 M2M 디바이스간 상관관계 분석결과에 따라 디바이스 작업을 제어하는 과정의 일 예를 나타내는 절차 흐름도로서, 상술한 실시예에 따른 시스템 구성간의 상호통신을 통해 수행될 수 있다.
도 6을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 작업 수행부(330)는 상관관계 분석부(320)에서의 데이터 상관관계 분석결과에 따라 실제 M2M 네트워크 운영자 또는 네트워크 어플리케이션 개발자가 요구하는 작업을 수행한다.
이를 위해, 작업 수행부(330)의 판단부(331)는 상관관계 분석부(320)로부터 전달된 상관관계 지수와 작업조건 저장부(335)에 저장된 제어조건들을 비교하여 충족된 조건에 대한 디바이스 제어정보를 검색한다(S601).
이후, 상기 검색된 M2M 디바이스에 대해 현재 별도의 제어과정이 필요한지 여부를 판단한다(S602).
여기서, 해당 제어의 관리자 운영부(230)로 해당 기상관측장치들의 상관관계가 조건사항에 부합하지 않는 경우, 리포팅부(334)를 통해 해당 상관관계 계산 결과를 관리자 운영부(230)로 통지하면서 수행과정을 종료할 수 있다(S603).
예를 들어, 다수의 기상관측장치 간의 상관관계 지수가 기준치 이상으로 높은 경우 해당 결과를 관리자 운영부로 전달하면, 기상청은 해당 결과에 대한 리포트를 통해 기상관측장치들이 비효율적으로 배치되었음을 확인하고 기상관측장치들을 재배치할 수 있다.
반면, 해당 디바이스 작업과 관련하여 M2M 디바이스의 현재 작업에 대한 별도의 제어과정이 필요한 경우, 작업 수행부(330)는 인증부(332)를 통해 디바이스 또는 네트워크 어플리케이션 접근을 위한 소정의 인증절차를 수행할 수 있다(S604).
예를 들어, 작업 수행부(330)에서 기상관측장치에 탑재된 온도측정센서의 동작을 제어하기 위해 인증부(332)를 통해 디바이스 동작 제어를 수행할 수 있는 적합한 권한을 획득하는 과정을 수행할 수 있다. 인증부(332)는 온도측정센서에 자신을 인증하는 키값과 함께 센서를 조작할 수 있는 권한을 요청할 수 있다. 인증부(332)는 기상관측장치와 일련의 상호 메시지 교환 과정을 거친 후 온도측정센서를 제어할 수 있는 토큰(token)을 획득할 수 있고, 이때의 인증과정은 ETSI M2M 표준에서 규정하는 인증절차를 이용할 수 있다.
상기 인증과정을 거친 후, 작업 수행부(150)는 M2M 디바이스(211)와의 연동으로 M2M 디바이스(211)의 기능 중 상관관계 지수에 따라 제어대상이 되는 특정 작업에 대한 제어를 수행한다.
이를 위해, 작업 수행부(330)의 수행부(333)는 작업조건 저장부(335)에 기초하여 M2M 디바이스(211)의 특정 작업에 대한 제어를 수행하기 위해, M2M 디바이스(211)에 관한 특정 작업 실행을 요청하는 요청메시지를 구성하여 M2M 디바이스(211)로 전송한다(S605, S606).
이때, 요청메시지는 하기 수학식 3과 같이 자원 업데이트를 요청하는 메시지로 구성할 수 있다.
M2M 디바이스(211)는 수학식 3과 같이 구성된 요청메시지를 작업 수행부(330)로부터 수신함에 따라 요청된 특정 작업에 대한 제어를 실행하기 위한 자원 업데이트를 수행한다(S607).
예를 들어, 수행부(330)가 기상관측장치의 온도측정센서가 휴면모드로 전환하도록 sleep mgmtCmd에 대한 실행을 요청하게 되면, 기상관측센서는 요청메시지에 따른 자원 업데이트를 수행하면서 하기 수학식 4와 같이 디바이스 자원 msmtObj의 하부에 휴면모드 전환 실행을 위한 자원을 구성할 수 있다.
ETSI 표준에 따르면, M2M 디바이스 관리 목적의 어떤 명령을 수행할 때 이는 mgmtCmd로 추상화되어 execInstance가 하나 생성되면서 수행되는데, 기상관측센서에 대한 경우 휴면모드 전환이라는 하나의 mgmtCmd가 존재하고 이를 실행하면 그 실행 인스턴스에 대한 execInstance가 생성되어 실행시간과 현재상태 등을 관리할 수 있다.
M2M 디바이스(211)는 작업 수행부(330)의 요청에 따라 상기 수학식 4와 같이 자원 업데이트를 통해 처리한 결과를 상기 요청메시지에 대한 응답메시지의 형태로 구성하여 작업 수행부(330)로 전송한다(S608).
작업 수행부(330)는 M2M 디바이스(211)로부터 수신한 응답메시지를 통해 요청 처리 결과를 확인하고, 리포팅부(334)를 통해 관리자 운영부(230)로 디바이스 상태 업데이트 상황을 통지할 수 있다(S609).
이와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 xSCL은 다수의 M2M 디바이스의 데이터를 분석하여 상관관계 지수를 도출하고, 상관관계 지수에 따라 거의 동일한 데이터를 생성하는 두 개 이상의 M2M 디바이스가 존재하는 경우, 이 중 필요한 데이터를 생성하기 위한 어느 하나의 M2M 디바이스를 제외하고 나머지 디바이스에 대해서는 일정 기간 휴면모드 또는 대기모드로 전환하여 데이터 생성을 중지하도록 M2M 디바이스를 운영할 수 있다.
한편, M2M 디바이스가 위치한 환경적 요인은 변동될 수 있으므로, 본 발명의 실시예에 따른 xSCL은 다수의 M2M 디바이스에 대한 상태 관리를 지속적으로 수행하며 상기 도 6에서 상술한 디바이스 제어 과정을 반복적으로 수행할 수 있다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 다수의 M2M 디바이스간 상관관계 분석결과에 따라 디바이스 작업을 제어하는 과정의 다른 예를 나타내는 절차 흐름도로서, 데이터 재분석을 통해 네트워크를 재운영하는 과정을 설명하기 위한 것이다.
도 7을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 작업 수행부(330)는 관리 대상인 다수의 M2M 디바이스(211)에 대하여 소정의 상관관계 재분석 주기(Δi)에 따라 현재 수행중인 작업상태를 조회한다(S701). 구체적으로, 작업 수행부(330)는 상관관계 재분석 주기(Δi)에 따라 현재 상관관계 지수 계산에 따라 각 디바이스별로 수행중인 작업 유무 및 작업 상태를 조회할 수 있다.
작업 수행부(330)의 조회 결과에 따라, 상관관계 분석부(320)는 디바이스별로 진행중인 작업에 대한 상관관계 지수를 재계산하며, 상관관계 지수 과정은 상기 도 7에서 상술한 방식으로 수행할 수 있다(S702, S703).
이때, M2M 디바이스별로 상관관계 지수 계산을 위해 추가과정이 필요할 수 있다. 예를 들어, 기상관측장치의 휴면모드 상태에 놓인 온도측정센서를 다시 정상모드로 전환하여 새로운 센싱데이터를 수집하도록 하면서, 상관관계 분석부(320)는 데이터 저장부(310)에 저장된 기존 데이터가 아닌 새롭게 수집된 센싱데이터로부터 샘플 데이터를 추출할 수 있다.
다음으로, 작업 수행부(330)는 상관관계 분석부(320)에서 새롭게 도출한 상관관계 지수 정보를 수신하고, 수신한 상관관계 지수와 현재 작업조건 저장부(335)에 저장된 조건을 비교하여 현재 수행중인 작업의 조건의 충족 여부를 판단한다(S704, S705).
상기 판단 결과, 수행중인 작업조건이 충족되지 않는 경우에는 이전 디바이스 상태 조작 후 변동사항이 없는 것으로 판단하여 리포팅부(334)를 통해 관리자 운영부(230)로 해당사항을 리포팅하여 해당 작업을 종료한다(S706).
상기 판단 결과, 수행중인 작업조건이 충족되는 경우에는 작업 수행부(330)는 상기 도 6에서 상술한 것처럼 인증부(332)를 통해 상기 M2M 디바이스에 대한 인증 절차를 수행한다(S707).
인증 확인후, 작업 수행부(330)는 해당 M2M 디바이스의 작업 상태를 휴면모드에서 정상모드로 복구하기 위하여 휴면모드 전환 실행을 위한 자원정보를 삭제요청하는 재요청메시지를 생성하여 이를 M2M 디바이스(211)로 전송한다(S708, S709).
즉, 작업 수행부(330)는 상기 수학식 4와 같이 M2M 디바이스에서 작업 수행부(330)의 요청에 따라 휴면모드로 동작하는 것으로 처리되며 업데이트된 자원상태정보를 삭제요청할 수 있다.
M2M 디바이스(211)는 재요청메시지 수신에 따라, 상기 수학식 4에 해당하는 자원을 삭제함으로써 디바이스 작업 상태로 정상모드로 전환한다(S710). 즉, 상술한 실시예에 따르면, 기상관측장치는 휴면모드 동작을 위한 자원정보 <sclBase>/mgmtObj/mgmtCmd/execInstances/<execInstance>에서 mgmtObj execInstance를 삭제하는 자원 업데이트를 수행하는 것이다.
마찬가지로, M2M 디바이스(211)에서 수행한 재요청 메시지에 따른 처리 결과는 재요청메시지에 대한 응답메시지 형태로 작업 수행부(330)로 전송되어 작업 수행부(330)에서 이를 확인할 수 있다(S711).
작업 수행부(330)는 M2M 디바이스(211)에서 수행한 작업 처리 결과에 따라 기상관측장치의 온도측정센서가 재작동 상태로 변경되었음을 알리는 메시지를 생성하여 리포팅부(334)를 통해 관리자 운영부(230)로 통지한다.
이상, 본 발명의 실시예에 따른 M2M 네트워크 운영방법에 따라, M2M 네트워크상에서 동일 게이트웨이 또는 동일 M2M 네트워크에 연결된 다수의 M2M 디바이스에서 수집하는 데이터가 동일하거나 일정 부분 중복되는 경우, 이러한 데이터 중복발생을 중지하거나 네트워크 운영자에게 통지하여 M2M 디바이스의 작업을 제어하여, M2M 네트워크의 한정된 자원을 이용하면서도 최대정보를 수집 가능하도록 한다.
또한, M2M 네트워크 운영 비용의 절감 또는 M2M 디바이스의 운영 시간 감축을 통한 디바이스 수명 연장을 만족하면서도 전체 M2M 디바이스에서 수집하는 정보량은 유지되거나 또는 증가시킬 수 있다.
나아가, M2M 디바이스들이 수집하는 정보량을 최대화하기 위한 디바이스의 배치 전력이나 내부 저장부에 중복된 데이터에 대한 상호 압축 기법을 적용하여 스토리지 이용을 최소화하는 등의 부차적인 효과도 누릴 수 있다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서 본 발명에 기재된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상이 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의해서 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
Claims (15)
- M2M(Machine to Machine) 네트워크를 이용하는 복수의 디바이스에 대한 운영 방법에 있어서,
(a)M2M 네트워크를 이용하는 복수의 M2M 디바이스에서 획득한 데이터를 실시간 또는 소정 주기에 따라 수집하는 단계;
(b)기 설정된 M2M 디바이스 운영정책에 따라 상기 복수의 M2M 디바이스에서 획득한 데이터에 기초하여 소정의 디바이스 그룹 조건에 부합하는 둘 이상의 M2M 디바이스간의 상관관계를 분석하고, 데이터 유사도를 나타내는 상관관계지수를 산출하는 단계; 및
(c)상기 상관관계 분석 결과에 따라, 상기 둘 이상의 M2M 디바이스 중 일부 M2M 디바이스의 특정 작업 상태를 제어하기 위한 요청메시지를 전송하는 단계를 포함하는, 복수의 M2M 디바이스간 상관관계 분석을 통한 네트워크 운영 방법. - 제1항에 있어서,
상기 (b)단계는,
상기 M2M 디바이스 운영정책에 포함된 소정의 데이터 샘플 추출 기간 상수 및 디바이스 그룹 상수를 적용하여 상기 복수의 M2M 디바이스에서 획득한 데이터로부터 복수의 데이터 셋 샘플을 추출하는 단계; 및
상기 복수의 데이터 셋 샘플로부터 상기 M2M 디바이스 운영정책에 포함된 소정의 시간오차범위를 만족하는 두 데이터 셋 샘플을 페어링하여 하나 이상의 데이터 셋 쌍을 추출하는 단계를 포함하는, 복수의 M2M 디바이스간 상관관계 분석을 통한 네트워크 운영 방법. - 제2항에 있어서,
상기 데이터 셋 쌍은 서로 다른 M2M 디바이스의 데이터 샘플을 페어링한 것을 특징으로 하는, 복수의 M2M 디바이스간 상관관계 분석을 통한 네트워크 운영 방법. - 제2항에 있어서,
상기 (b)단계는,
상기 하나 이상의 데이터 셋 쌍에 대하여 각 데이터 셋 쌍으로 페어링된 둘 이상의 M2M 디바이스의 데이터가 동일 또는 유사한 타입으로 비교가능한지 여부를 확인하는 단계를 더 포함하는, 복수의 M2M 디바이스간 상관관계 분석을 통한 네트워크 운영 방법. - 제4항에 있어서,
상기 (b)단계는,
상기 확인 결과 상기 데이터 셋 쌍을 구성하는 데이터의 타입이 동일한 경우, 상기 데이터 셋 쌍을 구성하는 데이터 샘플을 프로젝션(progection)함에 따라 데이터 양을 감소시키는 단계를 더 포함하는, 복수의 M2M 디바이스간 상관관계 분석을 통한 네트워크 운영 방법. - 제4항 또는 제5항에 있어서,
상기 (b)단계는,
상기 하나 이상의 데이터 셋 쌍 각각에 대하여 소정의 알고리즘을 적용하여 디바이스 특성별 데이터 유사도를 나타내는 상기 상관관계 지수를 산출하는 단계를 더 포함하는, 복수의 M2M 디바이스간 상관관계 분석을 통한 네트워크 운영 방법. - 제1항에 있어서,
상기 (c)단계는,
상기 상관관계 지수와 상기 M2M 디바이스 운영정책에 포함된 디바이스 작업별 제어조건을 비교하여 소정의 디바이스 작업정보 저장부에 기초하여 제어대상이 되는 디바이스의 작업정보를 도출하는 단계; 및
상기 도출한 디바이스의 작업정보에 따라 상기 데이터 셋 쌍에 대응하는 두 개의 M2M 디바이스 중 어느 하나에 대한 작업상태의 제어를 요청하는 단계를 포함하는, 복수의 M2M 디바이스간 상관관계 분석을 통한 네트워크 운영 방법. - 제7항에 있어서,
상기 디바이스의 작업정보를 도출하는 단계는,
상기 도출된 디바이스 작업정보가 제어 가능 대상인지 여부를 판단하는 단계를 더 포함하는, 복수의 M2M 디바이스간 상관관계 분석을 통한 네트워크 운영 방법. - 제7항 또는 제8항에 있어서,
상기 디바이스의 작업정보를 도출하는 단계는,
상기 M2M 디바이스에 대한 제어권한 적법성을 판단하는 인증절차를 수행하는 단계를 더 포함하는, 복수의 M2M 디바이스간 상관관계 분석을 통한 네트워크 운영 방법. - 제1항에 있어서,
상기 요청메시지를 수신한 M2M 디바이스로부터 상기 요청메시지에 따른 디바이스 작업 제어 처리결과를 나타내는 응답메시지를 수신하는 단계를 더 포함하는, 복수의 M2M 디바이스간 상관관계 분석을 통한 네트워크 운영 방법. - 제1항에 있어서,
상기 M2M 디바이스 운영정책에 포함된 소정의 상관관계 재분석 주기에 따라 상기 복수의 M2M 디바이스 각각이 수행중인 작업상태를 탐색하는 단계;
상기 탐색결과에 따라 상기 복수의 M2M 디바이스에서 획득한 데이터를 재수집하는 단계; 및
상기 재수집한 데이터에 기초하여 상기 M2M 디바이스 운영정책과 동일한 운영정책 또는 새로운 M2M 디바이스 운영정책에 기초하여 둘 이상의 M2M 디바이스간 상관관계를 재분석하는 단계를 포함하는, 복수의 M2M 디바이스간 상관관계 분석을 통한 네트워크 운영 방법. - 제1항에 있어서,
상기 복수의 M2M 디바이스에서 획득한 데이터에 기초하여 소정의 디바이스 그룹 조건에 부합하는 둘 이상의 M2M 디바이스간의 상관관계를 분석하는 단계 및 상기 상관관계 분석 결과에 따라 상기 둘 이상의 M2M 디바이스 중 일부 M2M 디바이스의 작업을 제어하는 단계는 서비스 캐퍼빌리티 모듈(service capability module)에서 수행되는 것을 특징으로 하는, 복수의 M2M 디바이스간 상관관계 분석을 통한 네트워크 운영 방법. - M2M(Machine to Machine) 네트워크를 이용하는 복수의 디바이스를 운영하는 시스템에 있어서,
M2M 네트워크를 이용하는 복수의 M2M 디바이스에서 획득한 데이터를 실시간 또는 소정 주기에 따라 수집하여 저장하는 데이터 저장부;
기 설정된 M2M 디바이스 운영정책에 따라 상기 데이터 저장부에 저장된 복수의 M2M 디바이스 데이터에 기초하여 소정의 디바이스 그룹 조건에 부합하는 둘 이상의 M2M 디바이스간의 상관관계를 분석하고, 데이터 유사도를 나타내는 상관관계지수를 산출하는 상관관계 분석부; 및
상기 상관관계 분석부의 분석 결과에 따라, 상기 둘 이상의 M2M 디바이스 중 일부 M2M 디바이스의 특정 작업 상태를 제어하도록 수행하는 작업 수행부를 포함하는, 복수의 M2M 디바이스간 상관관계 분석을 통한 네트워크 운영 시스템. - 제13항에 있어서,
상기 상관관계 분석부는,
상기 M2M 디바이스 운영정책에 기초하여 상기 복수의 M2M 디바이스에서 획득한 데이터로부터 복수의 데이터 셋 샘플을 추출하는 데이터 셋 샘플부;
상기 복수의 데이터 셋 샘플로부터 상기 M2M 디바이스 운영정책에 기초하여 두 데이터 셋 샘플을 페어링하여 하나 이상의 데이터 셋 쌍을 추출하는 페어링부;
상기 하나 이상의 데이터 셋 쌍에 대하여 각 데이터 셋 쌍으로 페어링된 둘 이상의 M2M 디바이스의 데이터가 동일 또는 유사한 타입으로 비교가능한지 여부를 확인하는 데이터 타입 확인부;
상기 데이터 타입 확인부의 확인 결과, 상기 데이터 셋 쌍을 구성하는 데이터의 타입이 동일한 경우 상기 데이터 셋 쌍을 구성하는 데이터 샘플을 프로젝션(progection)하는 프로젝션부; 및
상기 하나 이상의 데이터 셋 쌍 각각에 대하여 소정의 알고리즘을 적용하여 디바이스 특성별 데이터 유사도를 나타내는 상기 상관관계 지수를 산출하는 상관관계 지수 산출부를 포함하는, 복수의 M2M 디바이스간 상관관계 분석을 통한 네트워크 운영 시스템. - 제13항에 있어서,
상기 작업 수행부는,
상기 상관관계 지수와 상기 M2M 디바이스 운영정책에 포함된 디바이스 작업별 제어조건을 비교하여 소정의 디바이스 작업정보 저장부에 기초하여 제어대상이 되는 디바이스의 작업정보를 도출하는 판단부;
상기 M2M 디바이스에 대한 제어권한 적법성을 판단하는 인증절차를 수행하는 인증부; 및
상기 도출한 디바이스의 작업정보에 따라 상기 데이터 셋 쌍에 대응하는 두 개의 M2M 디바이스 중 어느 하나에 대한 작업상태의 제어를 요청하는 수행부를 포함하는, 복수의 M2M 디바이스간 상관관계 분석을 통한 네트워크 운영 시스템.
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