KR101997951B1 - 시맨틱 정보 분석을 지원할 수 있는 IoT 서비스 시스템 및 방법 - Google Patents

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Abstract

시맨틱 정보 분석을 지원할 수 있는 IoT 서비스 시스템 및 방법이 제공된다. 본 발명의 실시예에 따른 정보 분석 방법은, 데이터 센터 내 센서의 데이터를 수집하고, 데이터 센서 내 장비의 동작 상태를 모니터링하며, 데이터와 동작 상태를 RDF translator로 가공하고, 가공된 RDF 데이터를 Triple Store에 저장한다. 이에 의해, 데이터 센터 내 센서들의 데이터와 장비들의 동작 상태를 RDF translator로 가공하여 Triple Store에 저장하여, 서비스 제공에 활용할 수 있게 된다.

Description

시맨틱 정보 분석을 지원할 수 있는 IoT 서비스 시스템 및 방법{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.
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.
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.
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.
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.
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.
그리고, 상기 RDF 데이터는, Subject, Predicate 및 Object를 포함하고, 상기 Subject는 센서의 데이터이고, 상기 Predicate는 장비의 동작 상태이며, 상기 Object는 장비일 수 있다.
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.
그리고, 본 발명의 일 실시예에 따른 정보 분석 방법은, 상기 저장단계에서 저장된 상기 RDF 데이터로부터 의미 정보를 추론하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
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.
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.
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.
이에, 사용자/관리자가 요구하는 의미 정보를 추가적인 데이터의 재가공 없이 자료정보 구조, 메타데이터의 생성 등으로 기계적으로 처리함으로써, 보다 효과적인 분석 자료 제공이 가능하게 된다.
아울러, 본 발명의 실시예들에 따르면, 시맨틱 정보 분석을 하기 위한, Subject, Predicate, Object의 트리플 형태로 IoT 정보를 제공하는 것이 가능해진다.
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.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세하게 설명한다.
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.
H/W 계층은 인터넷을 통해 연결된 다양한 IoT 기기들이고, 전송 계층은 H/W 계층으로부터 다양한 데이터를 수집하는 기능을 담당한다.
전송 계층에서는 기존에 사용되던 다양한 프로토콜인 CoAP(Constrained Application Protocol), MQTT(Message Queue Telemetry Transport), XMPP(Extensible Messaging and Presence Protocol)을 사용한다.
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.
Triple Store에 저장된 정보는 시맨틱 분석을 통해 고품질의 IoT 서비스 제공에 활용된다.
이하에서, IoT 서비스 시스템의 실제 구조에 대해, 도 2를 참조하여 상세히 설명한다. 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 IoT 서비스 시스템을 도시한 도면이다.
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.
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 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.
도 3에는 도 2에 도시된 IoT 서버(100)의 데이터 가공/저장 과정을 상세히 도시하였다.
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.
CoAP 데이터를 RDF 파일(102)로 변환하기 위한 RDF translator(101)의 구조는 도 4에 예시되어 있다.
이하에서는, 도 2에 도시된 IoT 서버(100)에 대해, 도 5를 참조하여 상세히 설명한다. 도 5는 본 발명의 다른 실시예에 IoT 서버의 블럭도이다.
도 5에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 IoT 서버(100)는, 통신부(110), 프로세서(120) 및 저장부(130)를 포함한다.
통신부(110)는 인터넷을 통해 다양한 IoT 기기들(11, 12, 13)과 통신 연결하여, IoT 기기들(11, 12, 13)로부터 데이터를 수집한다.
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.
지금까지, 시맨틱 정보 분석을 지원할 수 있는 IoT 서비스 시스템 및 방법에 대해 바람직한 실시예들을 들어 상세히 설명하였다.
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.
이를 위해, IoT 서버(100)가 데이터 센터 내에 설치되어 있는 센서들로부터 센서 데이터들을 주기적으로 수집하고, 데이터 센서 내 장비들의 동작 상태를 모니터링한다.
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.
다음, IoT 서버(100)는 센서로부터 수집한 센서 데이터들과 장비들로부터 수신한 동작 상태들을 RDF 변환하여, Subject, Predicate, Object의 Triple 형태로 Triple Store에 저장한다.
이때, 센서 데이터는 Subject가 되고, 동작 상태는 Predicate가 되며, 장비는 Object가 되도록 구현할 수 있다.
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.
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.
이와 같이, Triple Store에 저장된 RDF 데이터로부터 의미 정보를 추론하는 것이 가능하며, 나아가 추론된 의미 정보를 이용하여 데이터 센터의 장비들을 제어하는 것이 가능하다.
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.
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.
11, 12, 13 : IoT 기기
100 : IoT 서버
101 : RDF translator
102 : RDF 파일
103 : RDF Triple Storage Management API
104 : Triple Store

Claims (6)

  1. 데이터 센터 내 센서의 데이터를 수집하는 단계;
    데이터 센서 내 장비의 동작 상태를 모니터링하는 단계;
    상기 데이터와 상기 동작 상태를 RDF translator로 가공하는 단계;
    가공된 RDF 데이터를 Triple Store에 저장하는 단계;
    상기 저장하는 단계에서 저장된 상기 RDF 데이터로부터 의미 정보를 추론하는 단계; 및
    상기 추론하는 단계에서 추론된 의미 정보를 이용하여 상기 장비를 제어하는 단계;를 포함하고,
    상기 장비는,
    CRAC(Computer Room Air Conditioner), UPS(Uninterruptible Power Supply) 및 서버 Rack를 포함하며,
    상기 센서는,
    온도 센서 및 습도 센서를 포함하고,
    상기 RDF 데이터는,
    Subject, Predicate 및 Object를 포함하고,
    상기 Subject는 센서의 데이터이고,
    상기 Predicate는 장비의 동작 상태이며,
    상기 Object는 장비이고,
    상기 의미 정보는,
    상기 Subject에서는 상기 Object를 상기 Predicate로 동작시킴을 나타내는 정보인 것을 특징으로 하는 정보 분석 방법.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 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 포함하고,
    상기 저장부에 저장된 상기 RDF 데이터로부터 의미 정보가 추론되고, 추론된 의미 정보를 이용하여 상기 장비가 제어되며,
    상기 장비는,
    CRAC(Computer Room Air Conditioner), UPS(Uninterruptible Power Supply) 및 서버 Rack를 포함하며,
    상기 센서는,
    온도 센서 및 습도 센서를 포함하고,
    상기 RDF 데이터는,
    Subject, Predicate 및 Object를 포함하고,
    상기 Subject는 센서의 데이터이고,
    상기 Predicate는 장비의 동작 상태이며,
    상기 Object는 장비이고,
    상기 의미 정보는,
    상기 Subject에서는 상기 Object를 상기 Predicate로 동작시킴을 나타내는 정보인 정보 분석 서버.
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