KR102010627B1 - Iot 디바이스들을 위한 분석 엔진들 - Google Patents

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Abstract

분석 엔진들로 사물 인터넷 (IoT) 디바이스로부터의 데이터를 사용하여 성능을 최적화하는 방법들 및 장치들. 방법은 요청 사물 인터넷 (IoT) 디바이스로부터, 복수의 IoT 디바이스들 중 적어도 하나로부터의 수신된 데이터의 일부에 적어도 부분적으로 기초하여 물리적 자원 소비의 트렌드 데이터에 대한 요청을 수신한다. 방법은 분석 엔진의 메모리로부터, 수신된 데이터의 적어도 일부를 취출한다. 방법은 분석 엔진의 계산기에서, 수신된 데이터의 적어도 일부에 기초하여 트렌드 데이터를 계산한다. 방법은 요청 IoT 디바이스로, 계산된 트렌드 데이터를 송신하며, 여기서 요청 IoT 디바이스는 계산된 트렌드 데이터를 사용하여 IoT 디바이스에서의 파라미터들을 조정한다.

Description

IOT 디바이스들을 위한 분석 엔진들{ANALYTICS ENGINES FOR IOT DEVICES}
본 특허 출원은 2013년 2월 25일자로 출원되어 펜딩중인, 이것의 양수인에게 양도된, 발명의 명칭이 "ANALYTICS ENGINES FOR IOT DEVICES" 인 가특허출원 번호 제 61/769,127 호에 대한 우선권을 주장하며, 그의 내용들이 참조로 그 전체가 여기에 명확하게 포함된다.
본 개시는 분석 엔진을 사용하여 사물 인터넷 (Internet of Things: IoT) 디바이스의 성능을 최적화하는데 지향된다.
인터넷은 서로 통신하기 위해 표준 인터넷 프로토콜 스위트 (예를 들어, 전송 제어 프로토클 (TCP) 및 인터넷 프로토콜 (IP)) 를 사용하는 상호연결된 컴퓨터들 및 컴퓨터 네트워크들의 글로벌 시스템이다. 사물 인터넷 (IoT) 은 단지 컴퓨터들 및 컴퓨터 네트워크들뿐만 아니라 일상적인 물체들이 IoT 통신 네트워크 (예를 들어, 애드-혹 시스템 또는 인터넷) 를 통해 판독가능하고, 인식가능하며, 로케이팅가능하고, 어드레싱가능하며, 제어가능할 수 있다는 아이디어에 기초한다.
다수의 시장 트렌드들은 IoT 디바이스들의 개발을 추구하고 있다. 예를 들어, 증가하는 에너지 비용들은 전기 챠량들 및 공중 충전소들에 대한 것과 같은 미래의 소비에 대한 지원 및 스마트 그리드들에의 정부의 전략적 투자를 추구하고 있다. 증가하는 의료 서비스 비용 및 노령화 인구들은 원격/연결된 의료 서비스 및 건강 서비스에 대한 개발을 추구하고 있다. 가정에서의 기술적 혁명은 홈 네트워크들을 확장하고 "N" 플레이 (예를 들어, 데이터, 음성, 보안, 에너지 관리 등) 를 마켓팅하는 서비스 제공자들에 의한 통합을 포함하여, 새로운 "스마트" 서비스들에 대한 개발을 추구하고 있다. 빌딩들은 기업 시설들에 대한 운용 비용들을 감소시키기 위한 수단으로서 더 스마트해지고 더 편리하게 되고 있다.
IoT 에 대한 다수의 중요한 애플리케이션들이 존재한다. 예를 들어, 스마트 그리드들 및 에너지 관리의 영역에 있어서, 유틸리티 회사들은 가정들로의 에너지의 전달을 최적화할 수 있는 한편, 고객들은 에너지 사용을 더 양호하게 관리할 수 있다. 가정 및 빌딩 자동화의 영역에서는, 스마트 홈들 및 빌딩들은 가전제품들로부터 플러그-인 전기 챠랑 (PEV) 보안 시스템들까지, 가상으로 가정이나 사무실에서의 임의의 디바이스 또는 시스템을 통해 중앙 집중화된 제어를 가질 수 있다. 자산 추적의 분야에서는, 기업들, 병원들, 공장들 및 다른 큰 조직체들은 고가의 장비, 환자들, 차량들 등의 로케이션들을 정확히 추적할 수 있다. 건강 및 복지의 영역에서는, 의사들은 환자들의 건강을 원격으로 모니터할 수 있는 한편, 사람들은 건강 루틴들의 진전을 추적할 수 있다.
본 개시는 분석 엔진을 사용하여 사물 인터넷 (Internet of Things: IoT) 디바이스의 성능을 최적화하는데 지향된다.
예를 들어, 예시적인 실시형태는 분석 엔진들로 사물 인터넷 (IoT) 디바이스로부터의 데이터를 사용하여 성능을 최적화하는 방법으로 지향되며, 그 방법은: 요청 사물 인터넷 (IoT) 디바이스로부터, 복수의 IoT 디바이스들 중 적어도 하나로부터 수신된 데이터의 일부에 적어도 부분적으로 기초하여 물리적 자원 소비의 트렌드 데이터에 대한 요청을 수신하는 단계; 분석 엔진의 메모리로부터, 그 수신된 데이터의 적어도 일부를 취출하는 단계; 분석 엔진의 계산기에서, 그 수신된 데이터의 적어도 일부에 기초하여 트렌드 데이터를 계산하는 단계; 및 요청하는 IoT 디바이스로, 계산된 트렌드 데이터를 송신하는 단계를 포함하고, 여기서 요청하는 IoT 디바이스는 계산된 트렌드 데이터를 사용하여 IoT 디바이스에서의 파라미터들을 조정한다.
다른 예시적인 실시형태는 장치로 지향되며, 그 장치는: 분석 엔진들로 사물 인터넷 (IoT) 디바이스로부터의 데이터를 사용하여 성능을 최적화하도록 구성된 프로세서; 요청 사물 인터넷 (IoT) 디바이스로부터, 복수의 IoT 디바이스들 중 적어도 하나로부터 수신된 데이터의 일부에 적어도 부분적으로 기초하여 물리적 자원 소비의 트렌드 데이터에 대한 요청을 수신하도록 구성된 로직; 분석 엔진의 메모리로부터, 그 수신된 데이터의 적어도 일부를 취출하도록 구성된 로직; 분석 엔진의 계산기에서, 그 수신된 데이터의 적어도 일부에 기초하여 트렌드 데이터를 계산하도록 구성된 로직; 및 요청하는 IoT 디바이스로, 계산된 트렌드 데이터를 송신하도록 구성된 로직을 포함하고, 여기서 요청하는 IoT 디바이스는 계산된 트렌드 데이터를 사용하여 IoT 디바이스에서의 파라미터들을 조정한다.
여전히 다른 예시적인 실시형태는 분석 엔진에 지향되고, 그 분석 엔진은: 요청 사물 인터넷 (IoT) 디바이스로부터, 복수의 IoT 디바이스들 중 적어도 하나로부터 수신된 데이터의 일부에 적어도 부분적으로 기초하여 물리적 자원 소비의 트렌드 데이터에 대한 요청을 수신하는 수신기; 분석 엔진의 메모리로부터, 그 수신된 데이터의 적어도 일부를 취출하는 데이터 취출기; 분석 엔진의 계산기에서, 그 수신된 데이터의 적어도 일부에 기초하여 트렌드 데이터를 계산하는 계산기; 및 요청하는 IoT 디바이스로, 계산된 트렌드 데이터를 송신하는 송신기를 포함하고, 여기서 요청하는 IoT 디바이스는 계산된 트렌드 데이터를 사용하여 IoT 디바이스에서의 파라미터들을 조정한다.
또 다른 예시적인 실시형태는 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체에 지향되며, 그 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체는: 프로세서에 의해 실행될 때, 프로세서로 하여금, 분석 엔진들로 사물 인터넷 (IoT) 디바이스로부터의 데이터를 사용하여 성능을 최적화하기 위한 동작들을 수행하게 하는 코드; 요청 사물 인터넷 (IoT) 디바이스로부터, 복수의 IoT 디바이스들 중 적어도 하나로부터 수신된 데이터의 일부에 적어도 부분적으로 기초하여 물리적 자원 소비의 트렌드 데이터에 대한 요청을 수신하기 위한 코드; 분석 엔진의 메모리로부터, 그 수신된 데이터의 적어도 일부를 취출하기 위한 코드; 분석 엔진의 계산기에서, 그 수신된 데이터의 적어도 일부에 기초하여 트렌드 데이터를 계산하기 위한 코드; 및 요청하는 IoT 디바이스로, 계산된 트렌드 데이터를 송신하기 위한 코드를 포함하고, 여기서 요청하는 IoT 디바이스는 계산된 트렌드 데이터를 사용하여 IoT 디바이스에서의 파라미터들을 조정한다.
IoT 디바이스는 통일된 어휘를 따르고 분석 엔진이 소비할 수 있는 다량의 데이터 및/또는 이벤트들을 생성할 수 있다. 분석 엔진은 소비된 데이터 및/또는 이벤트들로부터 유용한 트렌드들을 결정할 수 있고, 이것은 차례로 성능을 최적화하기 위해 사용자들 및 일상적인 물체들에게 이용가능하게 될 수 있다.
본 개시의 양태들 및 그것의 다수의 필연적인 이점들의 더욱 완전한 인정이 동일한 것이 본 개시에 대한 제한이 아니라 예시의 목적으로만 제시되는 첨부하는 도면들과 관련하여 고려되는 경우 다음의 상세한 설명을 참조하여 더욱 양호하게 이해되는 것처럼 용이하게 획득될 것이다.
도 1a 는 본 개시의 양태에 따른 무선 통신 시스템의 고레벨 시스템 아키텍쳐를 도시한다.
도 1b 는 본 개시의 양태에 따른 무선 통신 시스템의 고레벨 시스템 아키텍쳐를 도시한다.
도 1c 는 본 개시의 양태에 따른 무선 통신 시스템의 고레벨 시스템 아키텍쳐를 도시한다.
도 1d 는 본 개시의 양태에 따른 무선 통신 시스템의 고레벨 시스템 아키텍쳐를 도시한다.
도 1e 는 본 개시의 양태에 따른 무선 통신 시스템의 고레벨 시스템 아키텍쳐를 도시한다.
도 2a 는 본 개시의 양태들에 따른 예시적인 사물 인터넷 (IoT) 디바이스를 도시하는 반면, 도 2b 는 본 개시의 양태에 따른 예시적인 수동 IoT 디바이스를 도시한다.
도 3 은 인터넷을 통해 IoT 디바이스와 통신하는 분석 엔진의 실시형태이다.
도 4 는 분석 엔진을 사용하여 성능을 최적화하는 방법의 동작 흐름을 도시한다.
도 5 는 분석 엔진을 사용하여 성능을 최적화하도록 구성된 로직을 포함하는 통신 디바이스를 도시한다.
도 6 은 예시적인 분석 엔진 서버를 도시한다.
여러 양태들이 다음의 상세한 설명 및 관련된 도면들에서 개시된다. 대안적인 양태들이 본 개시의 범위를 일탈하지 않고 고안될 수도 있다. 추가적으로, 본 개시의 잘 알려진 엘리먼트들은 상세히 기술되지 않거나, 본 개시의 관련된 상세들을 모호하지 않게 하기 위해 생략될 것이다.
단어들 "예시적인" 및/또는 "예" 는 여기서 "예, 예시, 또는 설명으로서 작용하는"을 의미하기 위해 사용된다. "예시적인" 및/또는 "예" 로서 여기에 기술된 임의의 양태는 반드시 다른 양태들에 비해 바람직하다거나 이롭다고 해석되지 않아야 한다. 마찬가지로, 용어 "본 개시의 양태들" 은 본 개시의 모든 양태들이 논의된 특징, 이점 또는 동작 모드를 포함하는 것을 요구하지 않는다.
또한, 많은 양태들은 예를 들어 컴퓨팅 디바이스의 엘리먼트들에 의해 수행되는 액션들의 시퀀스들에 의해 기술된다. 여기에 기술된 여러 액션들은 특수 회로들 (예를 들어, 주문형 반도체 (ASIC) 들) 에 의해, 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행되는 프로그램 명령들에 의해, 또는 양자의 조합에 의해 수행될 수 있다. 추가적으로, 여기에 기술된 액션들의 이들 시퀀스는 실행 시에 연관된 프로세서로 하여금 여기에 기술된 기능성을 수행하게 할 컴퓨터 명령들의 대응하는 세트를 저장한 컴퓨터 판독가능 저장 매체의 임의의 형태 내에 전체로 구현되는 것으로 고려될 수 있다. 따라서, 본 개시의 여러 양태들은 다수의 상이한 형태들로 구현될 수도 있으며, 그들 모두는 청구된 청구물의 범위 내에 있는 것으로 고려되었다. 또, 여기에 개시된 양태들 각각에 대해, 임의의 그러한 양태들의 대응하는 형태가 예를 들어 기술된 양태를 수행하"도록 구성된 로직" 으로서 여기에 기술될 수도 있다.
여기에 사용된 바와 같이, 용어 "사물 인터넷 (IoT) 디바이스" 는 중앙 프로세싱 유닛 (CPU), 마이크로프로세서, 주문형 반도체 (ASIC) 등과 함께 임베딩되고 및/또는 그것들에 의해 제어/모니터링될 수 있고, 로컬 애드-혹 네트워크 또는 인터넷과 같은 IoT 네트워크에의 연결을 위해 구성될 수 있는 디바이스 속성들 (예를 들어, 냉각 또는 가열 기능, 환경 모니터링 또는 기록 기능, 발광 기능, 발성 (sound-emitting) 기능 등) 의 특정의 세트를 갖는 전자 디바이스 (예를 들어, 가전제품, 센서 등) 를 지칭하는데 사용된다. 예를 들어, IoT 디바이스들은, 그 디바이스들이 IoT 네트워크와 통신하기 위한 통신 인터페이스가 구비되어 있는 한, 냉장고들, 토스터들, 오븐들, 전자렌지들, 냉동기들, 세척기들, 세탁기들, 빨래 건조기들, 난로들, 에어컨들, 온도계들, 서모스탯들, 텔레비젼들, 조명 기구들, 진공 청소기들, 전력량계, 가스 미터 등을 포함할 수도 있지만, 이들에 제한되지 않는다. IoT 디바이스들은 또한 셀 폰들, 데스크톱 컴퓨터들, 랩톱 컴퓨터들, 태블릿 컴퓨터들, 개인용 휴대정보단말기 (PDA) 들 등을 포함할 수도 있다. 이에 따라, IoT 네트워크는 통상적으로 인터넷-연결성을 갖지 않는 디바이스들 (예를 들어, 세척기 등) 에 더하여 "레거시" 인터넷-액세스가능 디바이스들 (예를 들어, 랩톱 또는 데스크톱 컴퓨터들, 셀 폰들 등) 의 조합으로 이루어질 수도 있다.
도 1a 는 본 개시의 양태에 따른 무선 통신 시스템 (100A) 의 고레벨 시스템 아키텍쳐를 도시한다. 무선 통신 시스템 (100A) 은 텔레비젼 (110), 옥외 에어컨 유닛 (112), 서보스탯 (114), 냉장고 (116), 및 세척기 및 건조기 (118) 를 포함하는 복수의 IoT 디바이스들을 포함한다.
도 1a 를 참조하면, IoT 디바이스들 (110-118) 은 공중 인터페이스 (108) 및 직접 유선 연결 (109) 로서 도 1a 에 도시된 물리적 통신 인터페이스 또는 계층을 통해 액세스 네트워크 (예를 들어, 액세스 포인트 (195)) 와 통신하도록 구성된다. 공중 인터페이스 (108) 는 IEEE 802.11 과 같은 무선 인터넷 프로토콜 (IP) 에 따를 수 있다. 도 1a 는 공중 인터페이스 (108) 를 통해 통신하는 IoT 디바이스들 (110-118) 및 유선 연결 (109) 을 통해 통신하는 IoT 디바이스 (118) 를 도시하지만, 각각의 IoT 디바이스는 유선 또는 무선 연결, 또는 양자 모두를 통해 통신할 수도 있다.
인터넷 (175) 은 다수의 라우팅 에이전트들 및 프로세싱 에이전트들 (편의를 위해 도 1a 에는 도시되지 않음) 을 포함한다. 인터넷 (175) 은 다른 디바이스들/네트워크들 사이에서 통신하기 위해 표준 인터넷 프로토콜 스위트 (예를 들어, 전송 제어 프로토클 (TCP) 및 인터넷 프로토콜 (IP)) 를 사용하는 상호연결된 컴퓨터들 및 컴퓨터 네트워크들의 글로벌 시스템이다. TCP/IP 는 데이터가 어떻게 포맷팅되고, 어드레싱되며, 송신되고, 라우팅되며 목적지에서 수신되는지를 특정하는 단-대-단 (end-to-end) 연결성을 제공한다.
도 1a 에서, 데스크톱 또는 개인용 컴퓨터 (PC) 와 같은 컴퓨터 (120) 는 (예를 들어, 이더넷 연결 또는 Wi-Fi 또는 802.11 기반 네트워크를 통해) 직접 인터넷 (175) 에 연결하는 것으로 도시된다. 컴퓨터 (120) 는 하나의 예에서 (예를 들어, 유선 및 무선 연결성 양자 모두를 갖는 Wi-Fi 라우터에 대해) 액세스 포인트 (125) 자체에 대응할 수 있는 모뎀 또는 라우터에의 직접 연결과 같은 인터넷 (175) 에의 유선 연결을 가질 수도 있다. 대안적으로, 유선 연결을 통해 액세스 포인트 (125) 및 인터넷 (175) 에 연결되기 보다는, 컴퓨터 (120) 는 공중 인터페이스 (108) 또는 다른 무선 인터페이스를 통해 액세스 포인트 (125) 에 연결되고, 공중 인터페이스를 통해 인터넷 (175) 에 액세스할 수도 있다. 데스크톱 컴퓨터로서 도시되지만, 컴퓨터 (120) 는 랩톱 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터, PDA, 스마트폰 등일 수도 있다. 컴퓨터 (120) 는 IoT 디바이스일 수도 있고 및/또는 IoT 디바이스들 (110-118) 의 네트워크/그룹과 같은 IoT 네트워크/그룹을 관리하는 기능성을 포함할 수도 있다.
액세스 포인트 (125) 는 예를 들어 FiOS, 케이블 모뎀, 디지털 가입자 라인 (DSL) 모뎀 등과 같은 광학 통신 시스템을 통해 인터넷 (175) 에 연결될 수도 있다. 액세스 포인트 (125) 는 표준 인터넷 프로토콜들 (예를 들어, TCP/IP) 을 사용하여 IoT 디바이스들 (110-118) 및 인터넷 (175) 과 통신할 수도 있다.
도 1a 를 참조하면, IoT 서버 (170) 는 인터넷 (175) 에 연결되는 것으로 도시된다. IoT 서버 (170) 는 복수의 구조적으로 별개의 서버들로서 구현될 수 있거나, 대안적으로 단일의 서버에 대응할 수도 있다. 일 양태에서, IoT 서버 (170) 는 (점선으로 표시된 바와 같이) 광학적이고, IoT 디바이스들 (110-118/120) 의 그룹은 피어-투-피어 (P2P) 네트워크일 수도 있다. 그러한 경우에, IoT 디바이스들 (110-118/120) 은 공중 인터페이스 (108) 및/또는 유선 연결 (109) 을 통해 직접 서로 통신할 수 있다. 대안적으로, 또는 부가적으로, IoT 디바이스들 (110-118/120) 의 일부 또는 전부는 공중 인터페이스 (108) 및 유선 연결 (109) 에 대해 독립적인 통신 인터페이스로 구성될 수도 있다. 예를 들어, 공중 인터페이스 (108) 가 WiFi 인터페이스에 대응하는 경우, 소정의 IoT 디바이스들 (110-118/120) 은 서로 또는 다른 블루투스 또는 NFC 가능 디바이스들과 직접 통신하는 블루투스 또는 NFC 인터페이스들을 가질 수도 있다.
피어-투-피어 네트워크에서, 서비스 발견 스킴들은 노드들의 존재, 그들의 능력들, 및 그룹 멤버십을 멀티캐스트할 수 있다. 피어-투-피어 디바이스들은 이러한 정보에 기초하여 연관들 (associations) 및 후속하는 상호작용들을 확립할 수 있다.
본 개시의 양태에 따르면, 도 1b 는 복수의 IoT 디바이스들을 포함하는 다른 무선 통신 시스템 (100B) 의 고레벨 아키텍쳐를 도시한다. 일반적으로, 도 1b 에 도시된 무선 통신 시스템 (100B) 은 위에서 더욱 상세히 기술되었던, 도 1a 에 도시된 무선 통신 시스템 (100A) 과 동일 및/또는 실질적으로 유사한 여러 컴포넌트들을 포함할 수도 있다 (예를 들어, 공중 인터페이스 (108) 및/또는 직접 유선 연결 (109) 을 통해 액세스 포인트 (125) 와 통신하도록 구성되는 텔레비젼 (110), 옥외 에어컨 유닛 (112), 서보스탯 (114), 냉장고 (116), 및 세척기 및 건조기 (118) 를 포함하는 여러 IoT 디바이스들, 인터넷 (175) 에 직접 연결되고 및/또는 액세스 포인트 (125) 를 통해 인터넷에 연결되는 컴퓨터 (120), 및 인터넷 (175) 을 통해 액세스가능한 IoT 서버 (170) 등). 이와 같이, 설명의 간결성 및 편의를 위해, 도 1b 에 도시된 무선 통신 시스템 (100B) 내의 소정의 컴포넌트들에 관련된 여러 상세들이, 동일하거나 유사한 상세들이 도 1a 에 도시된 무선 통신 시스템 (100A) 에 관련하여 위에서 이미 제공된 결과로 여기서는 생략될 수도 있다.
도 1b 를 참조하면, 무선 통신 시스템 (100B) 은 무선 통신 시스템 (100B) 내의 여러 다른 컴포넌트들을 관찰, 모니터, 제어 또는 다르게는 관리하는데 사용될 수도 있는 수퍼바이저 디바이스 (130) 를 포함할 수도 있다. 예를 들어, 수퍼바이저 디바이스 (130) 는 무선 통신 시스템 (100B) 내의 여러 IoT 디바이스들 (110-118/120) 과 연관된 속성들, 활동들, 또는 다른 상태들을 모니터 또는 관리하기 위해 공중 인터페이스 (108) 및/또는 직접 유선 연결 (109) 을 통해 액세스 네트워크 (예를 들어, 액세스 포인트 (125)) 와 통신할 수 있다. 수퍼바이저 디바이스 (130) 는 인터넷 (175) 에 및 광학적으로 IoT 서버 (170) 에 (점선으로 도시됨) 대한 유선 또는 무선 연결을 가질 수도 있다. 수퍼바이저 디바이스 (130) 는 여러 IoT 디바이스들 (110-118/120) 과 연관된 속성들, 활동들, 또는 다른 상태들을 더욱 모니터 또는 관리하는데 사용될 수 있는 인터넷 (175) 및/또는 IoT 서버 (170) 로부터의 정보를 획득할 수도 있다. 수퍼바이저 디바이스 (130) 는 스탠드얼론 디바이스 또는 컴퓨터 (120) 와 같은 IoT 디바이스들 (110-118/120) 중 하나일 수도 있다. 수퍼바이저 디바이스 (130) 는 물리적 디바이스 또는 물리적 디바이스 상에서 실행하는 소프트웨어 애플리케이션일 수도 있다. 수퍼바이저 디바이스 (130) 는 IoT 디바이스들 (110-118/120) 과 연관된 모니터링된 속성들, 활동들, 또는 다른 상태들에 관련된 정보를 출력하고 그것들과 연관된 속성들, 활동들 또는 다른 상태들을 제어하거나 다르게는 관리하기 위해 입력 정보를 수신할 수 있는 사용자 인터페이스를 포함할 수도 있다. 이에 따라, 수퍼바이저 디바이스 (130) 는 일반적으로 여러 컴포넌트들을 포함하고, 무선 통신 시스템 (100B) 내의 여러 컴포넌트들을 관찰, 모니터, 제어 또는 다르게는 관리하기 위해 여러 유선 및 무선 통신 인터페이스들을 지원할 수도 있다.
도 1b 에 도시된 무선 통신 시스템 (100B) 은 무선 통신 시스템 (100B) 에 커플링되거나 다르게는 그것의 부분이될 수 있는 (능동 IoT 디바이스들 (110-118/120) 과는 대조적인) 하나 이상의 수동 IoT 디바이스들 (105) 을 포함할 수도 있다. 일반적으로, 수동 IoT 디바이스들 (105) 은 바코딩된 디바이스들, 블루투스 디바이스들, 무선 주파수 (RF) 디바이스들, RFID 태깅된 디바이스들, 적외선 (IR) 디바이스들, NFC 태깅된 디바이스들, 또는 단거리 인터페이스를 통해 질의되는 경우 다른 디바이스로 그의 식별자 및 속성들을 제공할 수 있는 임의의 다른 적합한 디바이스를 포함할 수도 있다. 능동 IoT 디바이스들은 수동 IoT 디바이스들의 속성에서의 변화들을 검출, 저장, 통신, 그 변화에 따라 행동 등을 할 수도 있다.
예를 들어, 수동 IoT 디바이스들 (105) 은 각각 RFID 태그 또는 바코드를 갖는 커피 컵 및 오렌지 쥬스 컨테이너를 포함할 수도 있다. 캐비넷 IoT 디바이스 및 냉장고 IoT 디바이스 (116) 는, 커피 컵 및/또는 오렌지 쥬스 컨테이너 수동 IoT 디바이스들 (105) 이 언제 추가되었거나 제거되었는지를 검출하기 위해 RFID 태그 또는 바코드를 판독할 수 있는 적절한 스캐너 또는 판독기를 각각 가질 수도 있다. 캐비넷 IoT 디바이스가 커피 컵 수동 IoT 디바이스 (105) 의 제거를 검출하고 냉장고 IoT 디바이스 (116) 가 오렌지 쥬스 컨테이너 수동 IoT 디바이스의 제거를 검출하는 것에 응답하여, 수퍼바이저 디바이스 (130) 는 캐비넷 IoT 디바이스 및 냉장고 IoT 디바이스 (116) 에서 검출된 활동들에 관련된 하나 이상의 신호들을 수신할 수도 있다. 수퍼바이저 디바이스 (130) 는 그 후 사용자가 커피 컵으로부터 오렌지 쥬스를 마시고 있고 및/또는 커피 컵으로부터 오레지 쥬스를 마시기를 좋아한다는 것을 추론할 수도 있다.
상술한 것은 RF 또는 바코드 통신 인터페이스의 일부 형태를 갖는 것으로서 수동 IoT 디바이스들 (105) 을 기술하지만, 수동 IoT 디바이스들 (105) 은 그러한 통신 능력들을 가지지 않는 하나 이상의 디바이스들 또는 다른 물리적 물체들을 포함할 수도 있다. 예를 들어, 소정의 IoT 디바이스들은 수동 IoT 디바이스들 (105) 을 식별하기 위해 수동 IoT 디바이스들 (105) 과 연관된 형상들, 사이즈들, 칼라들, 및/또는 다른 관찰가능한 특징들을 검출할 수 있는 적절한 스캐너 또는 판독기 메카니즘들을 가질 수도 있다. 이러한 방식으로, 임의의 적절한 물리적 물체가 그의 아이덴티티 및 속성들을 통신할 수 있고 무선 통신 시스템 (100B) 의 부분이될 수 있으며 수퍼바이저 디바이스 (130) 로 관찰, 모니터, 제어 또는 다르게는 관리될 수도 있다. 또한, 수동 IoT 디바이스들 (105) 은 도 1a 에 도시된 무선 통신 시스템 (100A) 에 커플링되거나 그의 부분이 될 수도 있고, 실질적으로 유사한 방식으로 관찰, 모니터, 제어 또는 다르게는 관리될 수도 있다.
본 개시의 다른 양태에 따르면, 도 1c 는 복수의 IoT 디바이스들을 포함하는 다른 무선 통신 시스템 (100C) 의 고레벨 아키텍쳐를 도시한다. 일반적으로, 도 1c 에 도시된 무선 통신 시스템 (100C) 은 위에서 상세히 기술된, 각각 도 1a 및 도 1b 에 도시된 무선 통신 시스템들 (100A 및 100B) 와 동일하고 및/또는 실질적으로 유사한 여러 컴포넌트들을 포함할 수도 있다. 이와 같이, 설명의 간결성 및 편의를 위해, 도 1c 에 도시된 무선 통신 시스템 (100C) 내의 소정의 컴포넌트들과 관련된 여러 상세들이, 동일하거나 유사한 상세들이 각각 도 1a 및 도 1b 에 도시된 무선 통신 시스템들 (100A 및 100B) 에 관련하여 위에서 이미 제공된 결과로 여기서는 생략될 수도 있다.
도 1c 에 도시된 통신 시스템 (100c) 은 IoT 디바이스들 (110-118) 및 수퍼바이저 디바이스 (130) 사이의 예시적인 피어-투-피어 통신들을 도시한다. 도 1c 에 도시된 바와 같이, 수퍼바이저 디바이스 (130) 는 IoT 수퍼바이저 인터페이스를 통해 IoT 디바이스들 (110-118) 각각과 통신한다. 또한, IoT 디바이스들 (110 및 114), IoT 디바이스들 (112, 114, 및 116) 및 IoT 디바이스들 (116 및 118) 은 서로 직접 통신한다.
IoT 디바이스들 (110-118) 은 근위 (proximal) IoT 그룹 (160) 을 구성한다. 근위 IoT 그룹은 사용자의 홈 네트워크에 연결된 IoT 디바이스들과 같은, 국부적으로 연결된 IoT 디바이스들의 그룹이다. 비록 도시되지는 않지만, 다수의 근위 IoT 그룹들이 인터넷 (175) 에 연결된 IoT 수퍼에이전트 (140) 를 통해 서로에 연결되고 및/또는 서로와 통신할 수도 있다. 고레벨에서, 수퍼바이저 디바이스 (130) 는 인트라-그룹 통신들을 관리하는 반면, IoT 수퍼에이전트 (140) 는 인터-그룹 통신들을 관리할 수 있다. 별개의 디바이스들로 도시되지만, 수퍼바이저 디바이스 (130) 및 IoT 수퍼에이전트 (140) 는 동일한 디바이스이거나 동일한 디바이스 상에 상주할 수도 있다. 이것은 도 1a 에서의 컴퓨터 (120) 와 같은 스탠드얼론 디바이스 또는 IoT 디바이스일 수도 있다. 대안적으로, IoT 수퍼에이전트 (140) 는 액세스 포인트 (125) 의 기능성에 대응하거나 그 기능성을 포함할 수도 있다. 또 다른 대안으로서, IoT 수퍼에이전트 (140) 는 IoT 서버 (170) 와 같은, IoT 서버의 기능성에 대응하거나 그 기능성을 포함할 수도 있다. IoT 수퍼에이전트 (140) 는 게이트웨이 기능성 (145) 을 인캡슐레이트할 수도 있다.
각각의 IoT 디바이스 (110-118) 는 수퍼바이저 디바이스 (130) 를 피어로서 다룰 수 있고 수퍼바이저 디바이스 (130) 로 속성/스키마 업데이트들을 송신할 수 있다. IoT 디바이스가 다른 IoT 디바이스와 통신할 필요가 있는 경우, 그것은 수퍼바이저 디바이스 (130) 로부터 해당 IoT 디바이스로의 포인터를 요청하고, 그 후 피어로서 타겟 IoT 디바이스와 통신할 수 있다. IoT 디바이스들 (110-118) 은 공통 메시징 프로토콜 (CMP) 을 사용하여 피어-투-피어 통신 네크워크를 통해 서로와 통신한다. 2 개의 IoT 디바이스들이 CMP-인에이블되고 공통 통신 전송을 통해 연결되는 한, 그들은 서로와 통신할 수 있다. 프로토콜 스택에서, CMP 계층 (154) 은 애플리케이션 계층 (152) 아래 그리고 전송 계층 (156) 및 물리 계층 (158) 위에 있다.
본 개시의 다른 양태에 따르면, 도 1d 는 복수의 IoT 디바이스들을 포함하는 다른 무선 통신 시스템 (100D) 의 고레벨 아키텍쳐를 도시한다. 일반적으로, 도 1d 에 도시된 무선 통신 시스템 (100D) 은 위에서 더욱 상세히 기술되었던, 각각 도 1a 내지 도 1c 에 도시된 무선 통신 시스템들 (100A-100C) 과 동일 및/또는 실질적으로 유사한 여러 컴포넌트들을 포함할 수도 있다. 이와 같이, 설명의 간결성 및 편의를 위해, 도 1d 에 도시된 무선 통신 시스템 (100D) 내의 소정의 컴포넌트들에 관련된 여러 상세들이, 동일하거나 유사한 상세들이 각각 도 1a 내지 도 1c 에 도시된 무선 통신 시스템들 (100A-100C) 에 관련하여 위에서 이미 제공된 결과로 여기서는 생략될 수도 있다.
인터넷은 IoT 의 개념을 사용하여 규제될 수 있는 "자원" 이다. 그러나, 인터넷은 규제되는 자원의 단지 하나의 예이고, 임의의 자원이 IoT 의 개념을 사용하여 규제될 수 있을 것이다. 규제될 수 있는 다른 자원들은 전기, 가스, 스토리지, 보안 등을 포함하지만, 이들에 제한되지 않는다. IoT 디바이스는 자원에 연결되므로써 그것을 규제할 수도 있거나, 자원이 인터넷을 통해 규제될 수 있을 것이다. 도 1d 는 인터넷 (175) 에 더하여 규제될 수 있거나, 인터넷 (175) 을 통해 규제될 수 있는 천연 가스, 가솔린, 온수, 및 전기와 같은 수개의 자원들 (180) 을 도시한다.
IoT 디바이스들은 그들의 자원의 사용을 규제하기 위해 서로와 통신할 수 있다. 예를 들어, 토스터, 컴퓨터 및 헤어드라이어와 같은 IoT 디바이스들은 그들의 전기 (자원) 의 사용을 규제하기 위해 블루투스 통신 인터페이스를 통해 서로와 통신할 수도 있다. 다른 예로서, 데스크톱 컴퓨터, 전화, 및 태블릿 컴퓨터와 같은 IoT 디바이스들은 그들의 인터넷 (자원) 에의 액세스를 규제하기 위해 WiFi 통신 인터페이스를 통해 통신할 수도 있다. 또 다른 예로서, 스토브, 빨래 건조기, 및 온수 히터와 같은 IoT 디바이스들은 그들의 가스의 사용을 규제하기 위해 WiFi 통신 인터페이스를 통해 통신할 수도 있다. 대안적으로, 또는 추가적으로, 각각의 IoT 디바이스는 IoT 디바이스들로부터 수신된 정보에 기초하여 그들의 자원의 사용을 규제하는 로직을 갖는, IoT 서버 (170) 와 같은 IoT 서버에 연결될 수도 있다.
본 개시의 다른 양태에 따르면, 도 1e 는 복수의 IoT 디바이스들을 포함하는 다른 무선 통신 시스템 (100E) 의 고레벨 아키텍쳐를 도시한다. 일반적으로, 도 1e 에 도시된 무선 통신 시스템 (100E) 은 위에서 더욱 상세히 기술되었던, 각각 도 1a 내지 도 1d 에 도시된 무선 통신 시스템들 (100A-100D) 과 동일 및/또는 실질적으로 유사한 여러 컴포넌트들을 포함할 수도 있다. 이와 같이, 설명의 간결성 및 편의를 위해, 도 1e 에 도시된 무선 통신 시스템 (100E) 내의 소정의 컴포넌트들에 관련된 여러 상세들은, 동일하거나 유사한 상세들이 각각 도 1a 내지 도 1d 에 도시된 무선 통신 시스템들 (100A-100D) 에 관련하여 위에서 이미 제공된 결과로 여기서는 생략될 수도 있다.
통신 시스템 (100E) 은 2 개의 근위 IoT 그룹들 (160A 및 160B) 을 포함한다. 다수의 근위 IoT 그룹들은 인터넷 (175) 에 연결된 IoT 수퍼에이전트를 통해 서로에 연결되고 및/또는 서로와 통신할 수도 있다. 고레벨에서, IoT 수퍼에이전트는 인터-그룹 통신들을 관리한다. 도 1e 에서, 근위 IoT 그룹 (160A) 은 IoT 디바이스들 (116A, 122A, 및 124A) 및 IoT 수퍼에이전트 (140A) 를 포함한다. 근위 IoT 그룹 (160B) 는 IoT 디바이스들 (116B, 122B, 및 124B) 및 IoT 수퍼에이전트 (140B) 를 포함한다. IoT 수퍼에이전트들 (140A 및 140B) 는 인터넷 (175) 에 연결되고 인터넷 (175) 을 통하거나 직접 서로와 통신할 수도 있다. IoT 수퍼에이전트들 (140A 및 140B) 은 근위 IoT 그룹들 (160A 및 160B) 사이의 통신을 용이하게 한다. 도 1e 는 IoT 수퍼에이전트들 (140A 및 140B) 를 통해 서로 통신하는 2 개의 근위 IoT 그룹들을 도시하지만, 임의의 수의 근위 IoT 그룹들이 IoT 수퍼에이전트들을 사용하여 서로와 통신할 수도 있다.
도 2a 는 본 개시의 양태들에 따른 IoT 디바이스 (200A) 의 고레벨 예를 도시한다. 외모들 및/또는 내부의 컴포넌트들은 IoT 디바이스들 사이에서 상당히 상이할 수 있지만, 대부분의 IoT 디바이스들은 디스플레이 및 사용자 입력을 위한 수단을 포함할 수도 있는, 몇몇 종류의 사용자 인터페이스를 가질 것이다. 사용자 인터페이스가 없는 IoT 디바이스들은 도 1a, 도 1b 및 도 1d 의 공중 인터페이스 (108) 와 같은 유선 및 무선 네트워크를 통해 원격으로 통신될 수 있다.
도 2a 에 도시된 바와 같이, IoT 디바이스 (200A) 에 대한 예시의 구성에서, IoT 디바이스 (200A) 의 외부 케이싱은, 본 기술에서 잘 알려져 있는 바와 같이, 무엇 보다도, 디스플레이 (226), 전원 버튼 (222), 및 2 개의 제어 버튼들 (224A 및 224B) 을 갖도록 구성될 수도 있다. 디스플레이 (226) 는 터치스크린 디스플레이일 수도 있고, 그 경우에는 제어 버튼들 (224A 및 224B) 이 필요하지 않을 수도 있다. IoT 디바이스 (200A) 의 부분으로서 명시적으로 도시되지 않지만, IoT 디바이스 (200A) 는 Wi-Fi 안테나들, 셀룰러 안테나들, 위성 포지션 시스템 (SPS) 안테나들 (예를 들어, 글로벌 포지셔닝 시스템 (GPS) 안테나들) 등을 포함하지만 이들에 제한되지 않는, 외부 케시싱에 구축되는 하나 이상의 외부 안테나들 및/또는 하나 이상의 통합된 안테나들을 포함할 수도 있다.
IoT 디바이스 (200A) 와 같은 IoT 디바이스들의 내부 컴포넌트는 상이한 하드웨어 구성들로 구현될 수 있지만, 내부 하드웨어 컴포넌트들에 대한 기본 고레벨 구성이 도 2a 에서 플랫폼 (202) 로서 도시되어 있다. 플랫폼 (202) 은 도 1a, 도 1b 및 도 1d 에서의 공중 인터페이스 (108) 및/또는 유선 인터페이스와 같은 네트워크 인터페이스를 통해 송신된 소프트웨어 애플리케이션들, 데이터 및/또는 커맨드들을 수신 및 실행할 수 있다. 플랫폼 (202) 은 또한 국부적으로 저장된 애플리케이션들을 독립적으로 실행할 수 있다. 플랫폼 (202) 은 일반적으로 프로세서 (208) 로서 지칭될, 마이크로제어기, 마이크로프로세서, 주문형 반도체, 디지털 신호 프로세서 (DSP), 프로그래머블 로직 회로, 또는 다른 데이터 프로세싱 디바이스와 같은 하나 이상의 프로세서들 (208) 에 동작가능하게 커플링된 유선 및/또는 무선 통신을 위해 구성된 하나 이상의 송수신기들 (206) (예를 들어, Wi-Fi 송수신기, 블루투스 송수신기, 셀룰러 송수신기, 위성 송수신기, GPS 또는 SPS 수신기 등) 을 포함할 수 있다. 프로세서 (208) 는 IoT 디바이스의 메모리 (212) 내의 애플리케이션 프로그래밍 명령들을 실행할 수 있다. 메모리 (212) 는 리드 온리 메모리 (ROM), 랜덤 액세스 메모리 (RAM), 전기적으로 소거가능한 프로그램가능한 ROM (EEPROM), 플래시 카드들, 또는 컴퓨터 플랫폼들에 통상적인 임의의 메모리 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 하나 이상의 입력/출력 (I/O) 인터페이스들 (214) 은 프로세서 (208) 가 도시된 디스플레이 (226), 전원 버튼 (222), 제어 버튼들 (224A 및 224B) 과 같은 여러 I/O 디바이스들, 및 IoT 디바이스 (200A) 와 연관된 센서들, 액츄에이터들, 릴레이들, 밸브들, 스위치들 등과 같은 임의의 다른 디바이스들과 통신하고 그들로부터 제어하는 것을 허용하도록 구성될 수 있다.
이에 따라, 본 개시의 양태는 여기에 기술된 기능들을 수행할 능력을 포함하는 IoT 디바이스 (예를 들어, IoT 디바이스 (200A)) 를 포함할 수 있다. 본 기술분야에 통상의 지식을 가진자들에 의해 인정되는 바와 같이, 여러 로직 엘리먼트들은 여기에 기술된 기능성을 달성하기 위해 이산 엘리먼트들, 프로세서 (예를 들어, 프로세서 (208)) 상에서 실행되는 소프트웨어 모듈들 또는 소프트웨어 및 하드웨어의 임의의 조합에서 구현될 수 있다. 예를 들어, 송수신기 (206), 프로세서 (208), 메모리 (212) 및 I/O 인터페이스 (214) 는 모두 여기에 개시된 여러 기능들을 로드, 저장 및 실행하도록 협동적으로 사용될 수도 있고, 따라서 이들 기능들을 수행하는 로직은 여러 엘리먼트들을 통해 분포될 수도 있다. 대안적으로, 그 기능성은 하나의 이산 컴포넌트로 통합될 수 있을 것이다. 따라서, 도 2a 에서의 IoT 디바이스 (200A) 의 특징들은 단지 예시적인 것으로 고려되어야 하며, 본 개시는 도시된 특징들 또는 배열에 제한되지 않는다.
도 2b 는 본 개시의 양태들에 따른 수동 IoT 디바이스 (200B) 의 고레벨 예를 도시한다. 일반적으로, 도 2b 에 도시된 수동 IoT 디바이스 (200B) 는 위에서 상세히 기술되었던, 도 2a 에 도시된 IoT 디바이스 (200A) 와 동일 및/또는 실질적으로 유사한 여러 컴포넌트들을 포함할 수도 있다. 이와 같이, 설명의 간결성 및 편의를 위해, 도 2b 에 도시된 수동 IoT 디바이스 (200B) 내의 소정의 컴포넌트들에 관련된 여러 상세들은, 동일하거나 유사한 상세들이 도 2a 에 도시된 IoT 디바이스 (200A) 에 관련하여 위에서 이미 제공된 결과로 여기서는 생략될 수도 있다.
도 2b 에 도시된 수동 IoT 디바이스 (200B) 는 일반적으로 수동 IoT 디바이스 (200B) 가 프로세서, 내부 메모리, 또는 소정의 다른 컴포넌트들을 갖지 않을 수도 있다는 점에서 도 2a 에 도시된 IoT 디바이스 (200A) 와 상이할 수도 있다. 대신에, 하나의 실시형태에서는, 수동 IoT 디바이스 (200B) 는 수동 IoT 디바이스 (200B) 가 제어된 IoT 네트워크 내에서 관찰, 모니터, 제어, 관리, 또는 다르게는 알려지게 되는 것을 허용하는 I/O 인터페이스 (214) 또는 다른 적합한 메카니즘만을 포함할 수도 있다. 예를 들어, 하나의 실시형태에서, 수동 IoT 디바이스 (200B) 와 연관된 I/O 인터페이스 (214) 는 바코드, 불루투스 인터페이스, 무선 주파수 (RF) 인터페이스, RFID 태그, IR 인터페이스, NFC 인터페이스, 또는 단거리 인터페이스를 통해 질의되는 경우 다른 디바이스 (예를 들어, 수동 IoT 디바이스 (200B) 와 연관된 속성들에 관련된 정보를 검출, 저장, 통신, 그 정보에 따라 행동, 또는 다르게는 프로세싱할 수 있는, IoT 디바이스 (200A) 와 같은 능동 IoT 디바이스) 로 수동 IoT 디바이스 (200B) 와 연관된 식별자 및 속성들을 제공할 수 있는 임의의 다른 적합한 I/O 인터페이스를 포함할 수도 있다.
상기의 것은 RF, 바코드, 또는 다른 I/O 인터페이스 (214) 의 일부 형태를 갖는 것으로서 수동 IoT 디바이스 (200B) 를 기술하지만, 수동 IoT 디바이스 (200B) 는 그러한 I/O 인터페이스 (214) 를 갖지 않는 디바이스 또는 다른 물리적 물체를 포함할 수도 있다. 예를 들어, 소정의 IoT 디바이스들은 수동 IoT 디바이스 (200B) 를 식별하기 위해 수동 IoT 디바이스 (200B) 와 연관된 형상들, 사이즈들, 칼라들 및/또는 다른 관찰가능한 특징들을 검출할 수 있는 적절한 스캐너 또는 판독기 메카니즘들을 가질 수도 있다. 이러한 방식으로, 임의의 적합한 물리적 물체는 그의 아이덴티티 및 속성들을 통신하고, 제어된 IoT 네트워크 내에서 관찰, 모니터, 제어, 또는 다르게는 관리될 수도 있다. 도 3 은 기능성을 수행하도록 구성된 로직을 포함하는 통신 디바이스 (300) 를 도시한다. 통신 디바이스 (300) 는 IoT 디바이스들 (110-118/120), IoT 디바이스 (200), 인터넷 (175) 에 커플링된 임의의 컴포넌트들 (예를 들어, IoT 서버 (170)) 등을 포함하지만, 이들에 제한되지 않는 임의의 상술된 통신 디바이스들에 대응할 수 있다. 통신 디바이스 (300) 는 도 1a, 도 1b 및 도 1d 의 무선 통신 시스템들 (100A, 100B 및 100D) 을 통해 하나 이상의 다른 에티티들과 통신 (또는 다른 엔티티들과의 통신을 용이하게) 하도록 구성되는 임의의 전자 디바이스에 대응할 수 있다.
도 3 은 인터넷 (306) 을 통해 IoT 디바이스 (304) 와 통신하는 분석 엔진 (302) 의 실시형태를 도시한다. 도 3 에서, 분석 엔진 (302) 은 수신기 (308), 데이터 취출기 (310), 분석 데이터 스토어 (312), 트렌드 계산기 (314), 및 송신기 (316) 를 포함한다.
IoT 디바이스 (304) 는 분석 데이터 스토어 (312) 에 저장되도록 분석 엔진 (302) 으로 데이터를 송신할 수 있다. 이러한 송신은 주기적 기반으로 (예를 들어, 매일, 매주, 매달, 매년 등) 발생할 수 있거나, 그것은 실시간으로 발생할 수 있다. 도 3 에서, 분석 데이터 스토어 (312) 는 분석 엔진 (302) 의 부분으로서 도시된다. 일부 실시형태들에서, 분석 데이터 스토어 (312) 는 다수의 분석 엔진들 사이에 공유될 수 있다. 일부 실시형태들에서는, 분석 데이터 스토어 (312) 는 공유될 수도 있지만, 분석 엔진과는 별개일 수도 있다.
분석 엔진 (302) 은 수신기 (308) 에서 분석 데이터 스토어 (312) 에 저장된 데이터에 기초하여 트렌드 데이터에 대한 요청을 수신할 수 있다. 일부 실시형태들에서, 요청 엔티티는 IoT 디바이스일 수 있다. 일부 실시형태들에서는, 요청 엔티티는 회사의 서버와 같은 넌-IoT 디바이스일 수 있다. 예를 들어, 유틸리티 회사는 에너지 생산을 위한 계획들을 결정하기 위해 트렌딩 (trending) 데이터를 요청할 수 있다. 그 요청은 IoT 디바이스들의 그룹과 연관된 데이터에 대한 요청을 포함할 수 있다.
일단 수신기 (308) 가 그 요청을 수신하면, 데이터 취출기 (310) 는 어떤 데이터가 요청되는지를 결정하고 분석 데이터 스토어 (312) 로 취출 요청을 전송한다. 일부 실시형태들에서, 트렌딩 데이터에 대한 요청은 요청 엔티티로부터의 이력 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 요청 엔티티가 IoT 디바이스 (304) 인 경우, IoT 디바이스 (304) 는 요청에 속하는 그 자신의 이력 데이터와 함께 요청을 송신하고 있을 수 있다. 요청은 또한 요청하는 IoT 디바이스 (304) 와 동일한 그룹에 있는 다른 IoT 디바이스로부터의 이력 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 동일한 거리 (street) 상에 2 개의 에어콘 IoT 유닛들이 존재하는 경우, 비요청 유닛으로부터의 데이터가 또한 요청과 함께 전송될 수 있다.
트렌드 계산기 (314) 는 그 후 요청된 데이터를 획득하고 요청된 트렌드 데이터를 계산할 수 있다. 송신기 (316) 는 요청 엔티티로 분석 엔진 (302) 으로부터의 계산된 트렌드 데이터를 송신할 수 있다. 도 3 에서의 IoT 디바이스 (304) 로서 도시된 요청 디바이스는 요청된 트렌드 데이터에 기초하여 IoT 디바이스의 파라미터들을 조정할 수 있다. 요청 엔티티가 유틸리티 회사로부터의 서버인 경우와 같은 일부 실시형태들에서, 계산된 트렌드 데이터는 그룹 내의 하나보다 많은 IoT 디바이스에서의 파라미터들을 조정하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 유틸리티 회사는 풍차 발전소들, 수력발전소들, 및 태양광 패널 그리드들과 같은 여러 에너지 소스들의 출력을 조정하기 위해 그 계산된 트렌드 데이터를 사용할 수 있다.
선택적으로, 분석 엔진 (302) 에서의 예측 계산기 (도시하지 않음) 는 또한 트렌드 데이터에 기초하여 예측들을 계산할 수 있다. 예를 들어, 날씨 분석은 더 낮은 풍차 에너지 출력을 초래하는 빈약한 바람들을 예측할 있다. 그러한 예측들은 자원들을 보존하기 위해 IoT 디바이스들에 의해 이용될 수 있다.
여러 IoT 디바이스들은 지리적 장소, 기능, 소유권, 메이크, 모델, 운영 시스템 등에 기초한 그룹들과 같은 IoT 디바이스들의 하나 이상의 그룹들의 일부일 수 있다. IoT 디바이스는 일부 경우들 (예를 들어, 지리적 장소, 장소의 점유, 소유권, 또는 운영 시스템에 있어서의 변화) 에서 하나의 IoT 그룹으로부터 다른 그룹으로 이전할 수 있다. IoT 디바이스는 또한 하나보다 많은 분석 엔진과 연관될 수도 있다. 예를 들어, IoT 세척기/건조기는 물을 소비하는 IoT 디바이스들의 그룹 및 전기를 소비하는 다른 그룹에 있을 수 있다.
도 4 는 분석 엔진을 사용하여 성능을 최적화하는 방법을 포함할 수 있는 실시형태를 도시하며, 그 방법은: 요청 사물 인터넷 (IoT) 디바이스로부터, 복수의 IoT 디바이스들 중 적어도 하나로부터 수신된 데이터 (예를 들어, 다수의 온수 소비 IoT 디바이스들로부터의 데이터) 의 일부에 적어도 부분적으로 기초하여 물리적 자원 소비의 트렌드 데이터 (예를 들어, 요청 IoT 디바이스로부터의 이력 데이터 및/또는 요청 IoT 디바이스를 갖는 그룹 내의 적어도 하나의 디바이스로부터의 이력 데이터) 에 대한 요청을 수신하는 단계 - 블록 (402); 분석 엔진의 메모리로부터, 그 수신된 데이터의 적어도 일부를 취출하는 단계 (예를 들어, 온수 소비 IoT 디바이스들에 대한 11월 데이터를 취출) - 블록 (404); 분석 엔진의 계산기에서, 그 수신된 데이터의 적어도 일부에 기초하여 트렌드 데이터를 계산하는 단계 (예를 들어, 11월의 온수의 평균 가정 소비를 계산하는 단계) - 블록 (406); 및 요청하는 IoT 디바이스로, 계산된 트렌드 데이터를 송신하는 단계로서, 여기서 요청하는 IoT 디바이스는 계산된 트렌드 데이터를 사용하여 IoT 디바이스에서의 파라미터들을 조정하는, 상기 계산된 트렌드 데이터를 송신하는 단계 (예를 들어, 온수 히터로 11월의 온수의 평균 가정 소비를 송신하는 단계) - 블록 (408) 를 포함한다.
일부 실시형태들에서, 데이터는 메모리에 저장되기 위해 적어도 하나의 IoT 디바이스로부터 주기적으로 송신될 수도 있다. 예를 들어, 세탁기의 매주 물 소비가 저장될 수 있다. 일부 실시형태들에서, 데이터는 메모리에 저장되기 위해 실시간으로 적어도 하나의 IoT 디바이스로부터 송신된다. 예를 들어, 대역폭 사용이 그것이 가정에서 사용됨에 따라 저장될 수 있다.
일부 실시형태들에서, 요청 IoT 디바이스는 트렌드 데이터를 계산한 후에 파라미터들을 조정하는 것을 지연시킨다. 예를 들어, 에어컨 유닛은 그것이 계산된 이력 데이터에 기초하여 4 시간 동안 차단해야 한다고 결정할 수 있다. 일부 실시형태들에서, 요청 IoT 디바이스는 그룹 내의 하나 보다 많은 IoT 디바이스에서의 파라미터들을 조정하기 위해 계산된 트렌드 데이터를 사용한다. 예를 들어, 그 계산된 데이터는 무선 네트워크에 연결되는 모든 IoT 디바이스들에 의해 사용될 수 있다. 일부 실시형태들에서, 트렌드 데이터에 대한 요청은 IoT 디바이스들의 그룹과 연관된 데이터에 대한 요청을 포함한다.
일부 실시형태들에서, 수신된 데이터를 저장하는 메모리가 하나보다 많은 분석 엔진 사이에서 공유된다. 일부 실시형태들에서는, 트렌드 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 예측을 계산하는 단계를 더 포함한다. 예를 들어, 온수 히터는 일주일 전 그 날에 소비된 온수에 기초하여 사용 전에 그것이 얼마나 많은 에너지를 소비해야 하는지를 결정할 수도 있다. 일부 실시형태들에서, IoT 디바이스는 다음의 전이들 중 적어도 하나를 통해 상이한 그룹으로 이전한다: 장소의 점유, 지리적 장소, 소유권, 및 운영 시스템.
도 5 는 기능성을 수행하도록 구성된 로직을 포함하는 통신 디바이스 (500) 를 도시한다. 통신 디바이스 (500) 는 IoT 디바이스들 (110-118/120), IoT 디바이스 (200A), 인터넷 (175) 에 커플링된 임의의 컴포넌트들 (예를 들어, IoT 서버 (170)) 등을 포함하지만 이들에 제한되지 않는, 상술된 통신 디바이스들 중 임의의 것에 대응할 수 있다. 따라서, 통신 디바이스 (500) 는 도 1a 내지 도 1e 의 무선 통신 시스템들 (100A 내지 100E) 을 통해 하나 이상의 다른 에티티들과 통신 (또는 다른 엔티티들과의 통신을 용이하게) 하도록 구성되는 임의의 전자 디바이스에 대응할 수 있다.
도 5 를 참조하면, 통신 디바이스 (500) 는 정보를 수신 및/또는 송신하도록 구성된 로직 (505) 을 포함한다. 하나의 예에서, 통신 디바이스 (500) 가 무선 통신 디바이스 (예를 들어, IoT 디바이스 (200A) 및/또는 수동 IoT 디바이스 (200B)) 에 대응하는 경우, 정보를 수신 및/또는 송신하도록 구성된 로직 (505) 은 무선 송수신기 및 연관된 하드웨어 (예를 들어, RF 안테나, 모뎀, 변조기 및/또는 복조기 등) 와 같은 무선 통신 인터페이스 (예를 들어, 블루투스, Wi-Fi, Wi-Fi 다이렉트, 롱 텀 에볼루션 (LTE) 다이렉트 등) 를 포함할 수 있다. 다른 예에서, 정보를 수신 및/또는 송신하도록 구성된 로직 (505) 은 유선 통신 인터페이스 (예를 들어, 시리얼 연결, USB 또는 파이어와이어 연결, 인터넷 (175) 이 그를 통해 액세스될 수 있는 이더넷 연결 등) 에 대응할 수 있다. 따라서, 통신 디바이스 (500) 가 일부 타입의 네트워크 기반 서버 (예를 들어, IoT 서버 (170)) 에 대응하는 경우, 정보를 수신 및/또는 송신하도록 구성된 로직 (505) 은 하나의 예에서 이더넷 프로토콜을 통해 다른 통신 엔티티들로 네트워크 기반 서버를 연결하는 이더넷 카드에 대응할 수 있다. 다른 예에서, 정보를 수신 및/또는 송신하도록 구성된 로직 (505) 은 통신 디바이스 (500) 가 그의 로컬 환경을 모니터할 수 있는 감지 또는 측정 하드웨어 (예를 들어, 가속도계, 온도 센서, 광센서, 로컬 RF 신호들을 모니터링하는 안테나 등) 를 포함할 수 있다. 정보를 수신 및/또는 송신하도록 구성된 로직 (505) 은 또한, 실행될 때, 정보를 수신 및/또는 송신하도록 구성된 로직 (505) 의 연관된 하드웨어가 그의 수신 및/또는 송신 기능(들) 을 수행하는 것을 허용하는 소프트웨어를 포함할 수 있다. 그러나, 정보를 수신 및/또는 송신하도록 구성된 로직 (505) 은 소프트웨어만에 대응하지는 않고, 정보를 수신 및/또는 송신하도록 구성된 로직 (505) 은 그의 기능성을 달성하기 위해 하드웨어에 적어도 부분적으로 의존한다.
도 5 를 참조하면, 통신 디바이스 (500) 는 정보를 프로세싱하도록 구성된 로직 (510) 을 더 포함한다. 하나의 예에서, 정보를 프로세싱하도록 구성된 로직 (510) 은 적어도 프로세서를 포함할 수 있다. 정보를 프로세싱하도록 구성된 로직 (510) 에 의해 수행될 수 있는 프로세싱의 타입의 예시의 구현들은 결정들을 수행하는 것, 연결들을 확립하는 것, 상이한 정보 선택들 사이에서 선택들을 행하는 것, 데이터에 관련된 평가들을 수행하는 것, 측정 동작들을 수행하기 위해 통신 디바이스 (500) 에 커플링된 센서들과 상호작용하는 것, (예를 들어, .wmv 내지 .avi 등과 같은 상이한 프로토콜들 사이에서) 하나의 포맷으로부터 다른 포맷으로의 변환하는 것 등을 포함하지만 이들에 제한되지 않는다. 예를 들어, 정보를 프로세싱하도록 구성된 로직 (510) 내에 포함된 프로세서는 범용 프로세서, DSP, ASIC, 필드 프로그래머블 게이트 어레이 (FPGA) 또는 다른 프로그래머블 로직 디바이스, 이산 게이트 또는 트랜지스터 로직, 이산 하드웨어 컴포넌트들, 또는 여기에 기술된 기능들을 수행하도록 설계된 이들의 임의의 조합에 대응할 수 있다. 범용 프로세서는 마이크로프로세서일 수도 있지만, 대안적으로, 프로세서는 임의의 종래의 프로세서, 제어기, 마이크로제어기, 또는 상태 머신일 수도 있다. 프로세서는 또한 컴퓨팅 디바이스들의 조합 (예를 들어, DSP 및 마이크로프로세서의 조합, 복수의 마이크로프로세서들, DSP 코어와 결합한 하나 이상의 마이크로프로세서들, 또는 임의의 다른 그러한 구성) 으로서 구현될 수도 있다. 정보를 프로세싱하도록 구성된 로직 (510) 은 또한, 실행될 때, 정보를 프로세싱하도록 구성된 로직 (510) 의 연관된 하드웨어가 그의 프로세싱 기능(들) 을 수행하는 것을 허용하는 소프트웨어를 포함할 수 있다. 그러나, 정보를 프로세싱하도록 구성된 로직 (510) 은 소프트웨어만에 대응하지는 않고, 정보를 프로세싱하도록 구성된 로직 (510) 은 그의 기능성을 달성하기 위해 하드웨어에 적어도 부분적으로 의존한다.
도 5 를 참조하면, 통신 디바이스 (500) 는 정보를 저장하도록 구성된 로직 (515) 을 더 포함한다. 하나의 예에서, 정보를 저장하도록 구성된 로직 (515) 은 적어도 비일시적 메모리 및 연관된 하드웨어 (예를 들어, 메모리 제어기 등) 를 포함할 수 있다. 예를 들어, 정보를 저장하도록 구성된 로직 (515) 내에 포함된 비일시적 메모리는 RAM, 플래시 메모리, ROM, 소거가능 프로그램가능 ROM (EPROM), EEPROM, 레지스터들, 하드 디스크, 착탈가능 디스크, CD-ROM, 또는 본 기술에서 알려진 저장 매체의 임의의 다른 형태에 대응할 수 있다. 정보를 저장하도록 구성된 로직 (515) 은 또한, 실행될 때, 정보를 저장하도록 구성된 로직 (515) 의 연관된 하드웨어가 그의 저장 기능(들) 을 수행하는 것을 허용하는 소프트웨어를 포함할 수 있다. 그러나, 정보를 저장하도록 구성된 로직 (515) 은 소프트웨어만에 대응하지는 않고, 정보를 저장하도록 구성된 로직 (515) 은 그의 기능성을 달성하기 위해 하드웨어에 적어도 부분적으로 의존한다.
도 5 를 참조하면, 통신 디바이스 (500) 는 정보를 제시하도록 구성된 로직 (520) 을 선택적으로 더 포함한다. 하나의 예에서, 정보를 제시하도록 구성된 로직 (520) 은 적어도 하나의 출력 디바이스 및 연관된 하드웨어를 포함할 수 있다. 예를 들어, 출력 디바이스는 비디오 출력 디바이스 (예를 들어, 디스플레이 스크린, USB, HDMI 등과 같은 비디오 정보를 반송할 수 있는 포트), 오디오 출력 디바이스 (예를 들어, 스피커들, 마이크로폰 잭, USB, HDMI 등과 같은 오디오 정보를 반송할 수 있는 포트), 진동 디바이스 및/또는 정보가 출력을 위해 포맷팅되거나 통신 디바이스 (500) 의 사용자 또는 오퍼레이터에 의해 실제로 출력될 수 있는 임의의 다른 디바이스를 포함할 수 있다. 예를 들어, 통신 디바이스 (500) 가 도 2a 에 도시된 IoT 디바이스 (200A) 및/또는 도 2b 에 도시된 수동 IoT 디바이스 (200B) 에 대응하는 경우, 정보를 제시하도록 구성된 로직 (520) 은 디스플레이 (226) 를 포함할 수 있다. 다른 예에서, 정보를 제시하도록 구성된 로직 (520) 은 로컬 사용자를 갖지 않는 네트워크 통신 디바이스들 (예를 들어, 네트워크 스위치들 또는 라우터들, 원격 서버들 등) 과 같은 소정의 통신 디바이스들의 경우 생략될 수 있다. 정보를 제시하도록 구성된 로직 (520) 은 또한, 실행될 때, 정보를 제시하도록 구성된 로직 (520) 의 연관된 하드웨어가 그의 제시 기능(들) 을 수행하는 것을 허용하는 소프트웨어를 포함할 수 있다. 그러나, 정보를 제시하도록 구성된 로직 (520) 은 소프트웨어만에 대응하지는 않고, 정보를 제시하도록 구성된 로직 (520) 은 그의 기능성을 달성하기 위해 하드웨어에 적어도 부분적으로 의존한다.
도 5 를 참조하면, 통신 디바이스 (500) 는 로컬 사용자 입력을 수신하도록 구성된 로직 (525) 을 선택적으로 더 포함한다. 하나의 예에서, 로컬 사용자 입력을 수신하도록 구성된 로직 (525) 은 적어도 사용자 입력 디바이스 및 연관된 하드웨어를 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자 입력 디바이스는 버튼들, 터치스크린 디스플레이, 키보드, 카메라, 오디오 입력 디바이스 (예를 들어, 마이크로폰 또는 마이크로폰 잭과 같은 오디오 정보를 반송할 수 있는 포트 등), 및/또는 정보가 그것에 의해 통신 디바이스 (500) 의 사용자 또는 오퍼레이터로부터 수신될 수 있는 임의의 다른 디바이스를 포함할 수 있다. 예를 들어, 통신 디바이스 (500) 가 도 2a 에 도시된 바와 같은 IoT 디바이스 (200A) 및/또는 도 2b 에 도시된 바와 같은 수동 IoT 디바이스 (200B)) 에 대응하는 경우, 로컬 사용자 입력을 수신하도록 구성된 로직 (525) 은 버튼들 (222, 224A, 및 224B), 디스플레이 (226) (터치스크린인 경우) 등을 포함할 수 있다. 다른 예에서, 로컬 사용자 입력을 수신하도록 구성된 로직 (525) 은 로컬 사용자를 갖지 않는 네트워크 통신 디바이스들 (예를 들어, 네트워크 스위치들 또는 라우터들, 원격 서버들 등) 과 같은 소정의 통신 디바이스들의 경우 생략될 수 있다. 로컬 사용자 입력을 수신하도록 구성된 로직 (525) 은 또한, 실행될 때, 로컬 사용자 입력을 수신하도록 구성된 로직 (525) 의 연관된 하드웨어가 그의 입력 수신 기능(들) 을 수행하는 것을 허용하는 소프트웨어를 포함할 수 있다. 그러나, 로컬 사용자 입력을 수신하도록 구성된 로직 (525) 은 소프트웨어만에 대응하지는 않고, 로컬 사용자 입력을 수신하도록 구성된 로직 (525) 은 그의 기능성을 달성하기 위해 하드웨어에 적어도 부분적으로 의존한다.
도 5 를 참조하면, 505 내지 525 의 구성된 로직들은 도 5 에서 별개의 또는 구별된 블록들로서 도시되지만, 각각의 구성된 로직이 그의 기능성을 수행하는 하드웨어 및/또는 소프트웨어는 부분적으로 중첩할 수 있다는 것이 인정될 것이다. 예를 들어, 505 내지 525 의 구성된 로직들의 기능성을 용이하게 하는데 사용되는 임의의 소프트웨어는, 505 내지 525 의 구성된 로직들 각각이 정보를 저장하도록 구성된 로직 (515) 에 의해 저장된 소프트웨어의 동작에 부분적으로 기초하여 그들의 기능성 (즉, 이 경우에, 소프트웨어 실행) 을 수행하도록, 정보를 저장하도록 구성된 로직 (515) 과 연관된 비일시적인 메모리에 저장될 수 있다. 마찬가지로, 구성된 로직들 중 하나와 직접 연관되는 하드웨어는 때때로 다른 구성된 로직들에 의해 빌려지거나 사용될 수 있다. 예를 들어, 정보를 프로세싱하도록 구성된 로직 (510) 의 프로세서는, 정보를 수신 및/또는 송신하도록 구성된 로직 (505) 이 정보를 프로세싱하도록 구성된 로직 (510) 과 연관된 하드웨어 (즉, 프로세서) 의 동작에 부분적으로 기초하여 그의 기능성 (즉, 이 경우에, 데이터의 송신) 을 수행하도록, 정보를 수신 및/또는 송신하도록 구성된 로직 (505) 에 의해 송신되기 전에 적절한 포맷으로 데이터를 포맷팅할 수 있다.
일반적으로, 달리 명시적으로 언급되지 않는 한, 본 개시에 걸쳐 사용되는 어구 "~하도록 구성된 로직" 은 하드웨어로 적어도 부분적으로 구현되는 양태를 언급하는 것으로 의도되고, 하드웨어와 독립적인 소프트웨어만의 구현들에 맵핑하도록 의도되지 않는다. 또한, 여러 블록들에서의 구성된 로직 또는 "~하도록 구성된 로직" 은 특정의 로직 게이트들 또는 엘리먼트들에 제한되지 않고, 일반적으로 (하드웨어를 통해, 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 조합을 통해) 여기에 기술된 기능성을 수행하는 능력을 지칭한다는 것이 인정될 것이다. 따라서, 여러 블록들에서 도시된 바와 같은 구성된 로직들 또는 "~하도록 구성된 로직" 은 단어 "로직" 을 공유함에도 불구하고 반드시 로직 게이트들 또는 로직 엘리먼트들로서 구현되지는 않는다. 여러 블록들에서의 로직 사이의 다른 상호작용들 또는 협조는 이하에 더욱 상세히 기술된 양태들의 검토로부터 본 기술분에에서 통상의 지식을 가진자에게 명확하게 될 것이다.
여러 실시형태들은 도 6 에 도시된 서버 (600) 와 같은 임의의 다양한 상업적으로 이용가능한 서버 디바이스들에서 구현될 수도 있다. 하나의 예에서, 서버 (600) 는 상술된 IoT 서버 (170) 의 하나의 예시의 구성에 대응할 수도 있다. 도 6 에서, 서버 (600) 는 디스크 드라이브 (603) 와 같은 대용량 비휘발성 메모리 및 휘발성 메모리 (602) 에 커플링된 프로세서 (600) 를 포함한다. 서버 (600) 는 또한 프로세서 (601) 에 커플링된 플로피 디스크 드라이브, 컴팩트 디스크 (CD) 또는 DVD 디스크 드라이브 (606) 를 포함할 수도 있다. 서버 (600) 는 또한 다른 브로드캐스트 시스템 컴퓨터들 및 서버들에 또는 인터넷에 커플링된 로컬 영역 네트워크와 같은 네트워크 (607) 와 데이터 연결들을 확립하기 위해 프로세서 (601) 에 커플링된 네트워트 액세스 포트들 (604) 을 포함할 수도 있다. 도 5 의 콘텍스트에서, 도 6 의 서버 (600) 는 통신 디바이스 (500) 의 하나의 예시의 구현을 도시하며, 이에 의해 정보를 수신 및/또는 송신하도록 구성된 로직 (505) 은 네트워크 (607) 와 통신하기 위해 서버 (600) 에 의해 사용되는 네트워트 액세스 포인트들 (604) 에 대응하고, 정보를 프로세싱하도록 구성된 로직 (510) 은 프로세서 (601) 에 대응하며, 정보를 저장하도록 구성된 로직 (515) 은 휘발성 메모리 (602), 디스크 드라이브 (603) 및/또는 디스크 드라이브 (606) 의 임의의 조합에 대응한다. 정보를 제시하도록 구성된 선택적 로직 (520) 및 로컬 사용자 입력을 수신하도록 구성된 선택적 로직 (525) 은 도 6 에 명시적으로 도시되지 않고 여기에 포함될 수도 있거나 포함되지 않을 수도 있다. 따라서, 도 6 은 통신 디바이스 (500) 가 도 2a 에서와 같은 IoT 디바이스 구현에 더하여, 서버로서 구현될 수도 있다는 것을 증명하는 것을 돕는다.
본 기술에서의 통상의 기술자는 정보 및 신호들이 임의의 다양한 상이한 기술들 및 기법들을 사용하여 표현될 수도 있다는 것을 인정할 것이다. 예를 들어, 상기 상세한 설명에 걸쳐 언급될 수도 있는 데이터, 명령들, 커맨들, 정보, 신호들, 비트들, 심볼들 및 칩들 전압들, 전류들, 전자기파들, 자기 필드들 또는 입자들, 광학 필드들 또는 입자들, 또는 이들의 임의의 조합에 의해 표현될 수도 있다.
또한, 본 기술에서의 통상의 기술자는 여기에 개시된 양태들과 관련하여 기술된 여러 예시적인 로직컬 블록들, 모듈들, 회로들 및 알고리즘 단계들은 전자 하드웨어, 컴퓨터 소프트웨어, 또는 양자 모두의 조합들로서 구현될 수도 있다는 것을 인정할 것이다. 하드웨어 및 소프트웨어의 이러한 상호교환가능성을 명확히 도시하기 위해, 여러 도시된 컴포넌트들, 블록들, 모듈들, 회로들 및 단계들은 일반적으로 그들의 기능성에 의해 상술되었다. 그러한 기능성이 하드웨어로서 또는 소프트웨어로서 구현되는지 여부는 특정의 애플리케이션 및 전체 시스템에 부과된 설계 제약들에 달려 있다. 통상의 기술자들은 각각의 특정의 애플리케이션에 대해 다양한 방식들로 기술된 기능성을 구현할 수도 있지만, 그러한 구현 결정들은 본 개시의 범위로부터 일탈을 야기하는 것으로서 해석되지 않아야 한다.
여기에 개시된 양태들과 관련하여 기술된 여러 예시적인 로지컬 블록들, 모듈들, 및 회로들은 범용 프로세서, 디지털 신호 프로세서 (DSP), 주문자 반도체 (ASIC), 필드 프로그래머블 로직 어레이 (FPGA) 또는 다른 프로그램가능 로직 디바이스, 이산 게이트 또는 트랜지스터 로직, 이산 하드웨어 컴포넌트들, 또는 여기에 기술된 기능들을 수행하도록 설계된 이들의 임의의 조합으로 구현되거나 수행될 수도 있다. 범용 프로세서는 마이크로프로세서일 수도 있지만, 대안적으로 프로세서는 임의의 종래의 프로세서, 제어기, 마이크로제어기, 또는 상태 머신일 수도 있다. 프로세서는 또한 컴퓨팅 디바이스들이 조합, 예를 들어, DSP 및 마이크로프로세서의 조합, 복수의 마이크로프로세서들, DSP 코어와 결합한 하나 이상의 마이크로프로세서들, 또는 임의의 다른 그러한 구성으로서 구현될 수도 있다.
여기에 개시된 양태들과 관련하여 기술된 방법들, 시퀀스들 및/또는 알고리즘들은 하드웨어로 직접, 프로세서에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈로, 또는 이들 둘의 조합으로 구현될 수도 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM, 플래시 메모리, ROM, EPROM, EEPROM, 레지스터들, 하드 디스크, 착탈가능 디스크, CD-ROM, 또는 본 기술분에서 알려진 임의의 다른 형태의 저장 매체에 상주할 수도 있다. 예시적인 저장 매체는 프로세서가 그 저장 매체로부터 정보를 판독하고, 그 저장 매체로 정보를 기입할 수 있도록 프로세서에 커플링된다. 대안적으로, 저장 매체는 프로세서에 통합될 수도 있다. 프로세서 및 저장 매체는 ASIC 에 상주할 수도 있다. ASIC 는 전자 물체에 상주할 수도 있다. 대안적으로, 프로세서 및 저장 매체는 사용자 단말기 내에서 이산 컴포넌트들로서 상주할 수도 있다.
하나 이상의 예시적인 양태들에서, 기술된 기능들은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어 또는 이들의 임의의 조합으로 구현될 수도 있다. 소프트웨어로 구현되는 경우, 그 기능들은 컴퓨터 판독가능 매체 상의 하나 이상의 명령들 또는 코드로서 저장 또는 송신될 수도 있다. 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체 및 한 곳에서 다른 곳으로 컴퓨터 프로그램의 전달을 용이하게 하는 임의의 매체를 포함하는 통신 매체 양자 모두를 포함한다. 저장 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 이용가능한 매체일 수도 있다. 제한이 아닌 예시로써, 그러한 컴퓨터 판독가능 매체는 RAM, ROM, EEPROM, CD-ROM, 또는 다른 광디스크 기억장치, 자기 디스크 기억장치, 또는 다른 자기 저장 디바이스들, 또는 명령들 또는 데이터 구조들의 형태로 원하는 프로그램 코드를 반송 또는 저장하는데 사용될 수 있고, 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 다른 매체를 포함할 수 있다. 예를 들어, 소프트웨어가 동축 케이블, 광섬유 케이블, 트위스티드 페어, DSL, 또는 적외선, 라디오, 및 마이크로웨이브와 같은 무선 기술들을 사용하여 웹사이트, 서버, 또는 다른 원격 소스로부터 송신되는 경우, 동축 케이블, 광섬유 케이블, 트위스티드 페어, DSL, 또는 적외선, 라디오, 및 마이크로웨이브와 같은 무선 기술들은 매체의 정의에 포함된다. 여기에서 사용되는 디스크 (disk) 및 디스크 (disc) 는 컴팩트 디스크 (CD), 레이저 디스크, 광디스크, DVD (digital versatile disc), 플로피 디스크, 및 블루레이 디스크를 포함하며, 여기서, 디스크 (disk) 는 보통 자기적으로 데이터를 재생하는 반면, 디스크 (disc) 는 레이저를 사용하여 광학적으로 데이터를 재생한다. 상기한 것의 조합들은 또한 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체의 범위 내에 포함되어야 한다.
상기의 개시는 본 개시의 예시적인 양태들을 보여주지만, 여러 변경들 및 수정들이 첨부된 청구범위에 의해 정의된 본 개시의 범위를 일탈하지 않고 여기서 행해질 수 있을 것이라는 것을 유의해야 한다. 여기에 기술된 본 개시의 양태들에 따른 방법 청구항들의 기능들, 단계들, 및/또는 액션들은 임의의 특정의 순서로 수행될 필요는 없다. 또한, 본 개시의 엘리먼트들이 단수로 기술되고 청구될 수도 있지만, 단수에 대한 제한이 명시적으로 언급되지 않는 한 복수가 고려된다

Claims (30)

  1. 분석 엔진으로 사물 인터넷 (IoT) 디바이스로부터의 데이터를 사용하여 성능을 최적화하는 방법으로서,
    상기 분석 엔진의 메모리에, IoT 디바이스 그룹 내의 복수의 IoT 디바이스들에 의한 적어도 하나의 물리적 자원의 소비에 관련된 사용 데이터를 저장하는 단계;
    요청 디바이스로부터, 상기 IoT 디바이스 그룹 내의 상기 복수의 IoT 디바이스들에 의한 상기 적어도 하나의 물리적 자원의 소비에 관련된 트렌드 데이터에 대한 요청을 수신하는 단계;
    상기 분석 엔진의 상기 메모리로부터, 상기 복수의 IoT 디바이스들에 의한 상기 적어도 하나의 물리적 자원의 소비에 관련된 상기 사용 데이터의 적어도 일부를 취출하는 단계;
    상기 분석 엔진의 계산기에서, 상기 복수의 IoT 디바이스들에 의한 상기 적어도 하나의 물리적 자원의 소비에 관련된 상기 사용 데이터의 취출된 상기 적어도 일부에 기초하여 상기 트렌드 데이터를 계산하는 단계; 및
    상기 요청 디바이스로 계산된 상기 트렌드 데이터를 송신하는 단계로서, 상기 요청 디바이스는 상기 계산된 트렌드 데이터를 사용하여 상기 IoT 디바이스 그룹 내의 상기 복수의 IoT 디바이스들 중 적어도 하나에서의 하나 이상의 파라미터들을 조정하도록 구성되는, 상기 계산된 트렌드 데이터를 송신하는 단계를 포함하는, IoT 디바이스로부터의 데이터를 사용하여 성능을 최적화하는 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 IoT 디바이스 그룹 내의 상기 복수의 IoT 디바이스들 중 적어도 하나로부터 상기 적어도 하나의 물리적 자원의 소비에 관련된 상기 사용 데이터를 주기적으로 수신하는 단계를 더 포함하는, IoT 디바이스로부터의 데이터를 사용하여 성능을 최적화하는 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 IoT 디바이스 그룹 내의 상기 복수의 IoT 디바이스들 중 적어도 하나로부터 상기 적어도 하나의 물리적 자원의 소비에 관련된 상기 사용 데이터를 실시간으로 수신하는 단계를 더 포함하는, IoT 디바이스로부터의 데이터를 사용하여 성능을 최적화하는 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 요청 디바이스로부터의 상기 요청은 상기 IoT 디바이스 그룹 내의 상기 복수의 IoT 디바이스들에 의한 상기 적어도 하나의 물리적 자원의 소비에 관련된 상기 트렌드 데이터에 대한 상기 요청에 속하는 상기 요청 디바이스로부터의 이력 데이터를 포함하는, IoT 디바이스로부터의 데이터를 사용하여 성능을 최적화하는 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 요청 디바이스는 상기 IoT 디바이스 그룹 내의 상기 복수의 IoT 디바이스들 중 하나이고,
    상기 요청 디바이스로부터의 상기 요청은 상기 요청 디바이스를 갖는 상기 IoT 디바이스 그룹 내의 하나 이상의 다른 IoT 디바이스들로부터의 이력 데이터를 더 포함하는, IoT 디바이스로부터의 데이터를 사용하여 성능을 최적화하는 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 요청 디바이스는 상기 트렌드 데이터가 계산된 후에 상기 하나 이상의 파라미터들을 조정하는 것을 지연시키도록 구성되는, IoT 디바이스로부터의 데이터를 사용하여 성능을 최적화하는 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 요청 디바이스는 상기 IoT 디바이스 그룹 내의 상기 복수의 IoT 디바이스들 중 2 이상에서의 상기 하나 이상의 파라미터들을 조정하기 위해 상기 계산된 트렌드 데이터를 사용하도록 구성되는, IoT 디바이스로부터의 데이터를 사용하여 성능을 최적화하는 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 복수의 IoT 디바이스들은, 각각 상기 적어도 하나의 물리적 자원을 소비하도록 구성되는 상기 복수의 IoT 디바이스들에 기초하여 상기 IoT 디바이스 그룹 내에 있는, IoT 디바이스로부터의 데이터를 사용하여 성능을 최적화하는 방법.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 복수의 IoT 디바이스들에 의한 상기 적어도 하나의 물리적 자원의 소비에 관련된 상기 사용 데이터를 다른 분석 엔진과 공유하는 단계를 더 포함하는, IoT 디바이스로부터의 데이터를 사용하여 성능을 최적화하는 방법.
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 트렌드 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 예측을 계산하는 단계를 더 포함하는, IoT 디바이스로부터의 데이터를 사용하여 성능을 최적화하는 방법.
  11. 제 1 항에 있어서,
    상기 복수의 IoT 디바이스들 중 하나 이상은 장소의 점유, 지리적 장소, 기능, 소유권, 메이크 (make), 모델, 또는 운영 시스템 중 적어도 하나에 관련된 천이에 기초하여 상기 IoT 디바이스 그룹으로 또는 상기 IoT 디바이스 그룹으로부터 이전하도록 구성되는, IoT 디바이스로부터의 데이터를 사용하여 성능을 최적화하는 방법.
  12. 분석 엔진으로서,
    사물 인터넷 (IoT) 디바이스 그룹 내의 복수의 IoT 디바이스들에 의한 적어도 하나의 물리적 자원의 소비에 관련된 사용 데이터를 저장하도록 구성된 메모리;
    요청 디바이스로부터, 상기 IoT 디바이스 그룹 내의 상기 복수의 IoT 디바이스들에 의한 상기 적어도 하나의 물리적 자원의 소비에 관련된 트렌드 데이터에 대한 요청을 수신하도록 구성된 수신기;
    상기 메모리로부터, 상기 복수의 IoT 디바이스들에 의한 상기 적어도 하나의 물리적 자원의 소비에 관련된 상기 사용 데이터의 적어도 일부를 취출하도록 구성된 데이터 취출기;
    상기 복수의 IoT 디바이스들에 의한 상기 적어도 하나의 물리적 자원의 소비에 관련된 상기 사용 데이터의 취출된 상기 적어도 일부에 기초하여 상기 트렌드 데이터를 계산하도록 구성된 계산기; 및
    상기 요청 디바이스로 계산된 상기 트렌드 데이터를 송신하도록 구성된 송신기로서, 상기 요청 디바이스는 상기 계산된 트렌드 데이터를 사용하여 상기 IoT 디바이스 그룹 내의 상기 복수의 IoT 디바이스들 중 적어도 하나에서의 하나 이상의 파라미터들을 조정하도록 구성되는, 상기 송신기를 포함하는, 분석 엔진.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 수신기는 또한, 상기 IoT 디바이스 그룹 내의 상기 복수의 IoT 디바이스들 중 적어도 하나로부터 상기 적어도 하나의 물리적 자원의 소비에 관련된 상기 사용 데이터를 주기적으로 수신하도록 구성되는, 분석 엔진.
  14. 제 12 항에 있어서,
    상기 수신기는 또한, 상기 IoT 디바이스 그룹 내의 상기 복수의 IoT 디바이스들 중 적어도 하나로부터 상기 적어도 하나의 물리적 자원의 소비에 관련된 상기 사용 데이터를 실시간으로 수신하도록 구성되는, 분석 엔진.
  15. 제 12 항에 있어서,
    상기 요청 디바이스는 상기 트렌드 데이터가 계산된 후에 상기 하나 이상의 파라미터들을 조정하는 것을 지연시키도록 구성되는, 분석 엔진.
  16. 제 12 항에 있어서,
    상기 요청 디바이스는 상기 IoT 디바이스 그룹 내의 상기 복수의 IoT 디바이스들 중 2 이상에서의 상기 하나 이상의 파라미터들을 조정하기 위해 상기 계산된 트렌드 데이터를 사용하도록 구성되는, 분석 엔진.
  17. 제 12 항에 있어서,
    상기 복수의 IoT 디바이스들은, 각각 상기 적어도 하나의 물리적 자원을 소비하도록 구성되는 상기 복수의 IoT 디바이스들에 기초하여 상기 IoT 디바이스 그룹 내에 있는, 분석 엔진.
  18. 제 12 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 물리적 자원의 소비에 관련된 상기 사용 데이터는 다른 분석 엔진과 공유되는, 분석 엔진.
  19. 제 12 항에 있어서,
    상기 계산기는 또한 상기 트렌드 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 예측을 계산하도록 구성되는, 분석 엔진.
  20. 제 1 항에 있어서,
    상기 요청 디바이스는 상기 IoT 디바이스 그룹 내의 상기 복수의 IoT 디바이스들에 의한 상기 적어도 하나의 물리적 자원의 소비에 관련된 상기 트렌드 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 적어도 하나의 물리적 자원의 생산을 조정하도록 구성된 유틸리티 회사 서버를 포함하는, IoT 디바이스로부터의 데이터를 사용하여 성능을 최적화하는 방법.
  21. 제 10 항에 있어서,
    상기 예측은 소비되도록 이용가능한 상기 적어도 하나의 물리적 자원의 양에 관한 것인, IoT 디바이스로부터의 데이터를 사용하여 성능을 최적화하는 방법.
  22. 제 1 항에 있어서,
    상기 계산된 트렌드 데이터는 특정의 시간 주기에 대한 상기 IoT 디바이스 그룹 내의 상기 복수의 IoT 디바이스들에 의한 상기 적어도 하나의 물리적 자원의 소비에서의 패턴을 나타내는, IoT 디바이스로부터의 데이터를 사용하여 성능을 최적화하는 방법.

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