KR102303552B1 - 학습 기반 메시지 데이터 관리를 지원하는 게이트웨이 장치 및 이의 학습 기반 메시지 데이터 관리 방법 - Google Patents

학습 기반 메시지 데이터 관리를 지원하는 게이트웨이 장치 및 이의 학습 기반 메시지 데이터 관리 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR102303552B1
KR102303552B1 KR1020200002167A KR20200002167A KR102303552B1 KR 102303552 B1 KR102303552 B1 KR 102303552B1 KR 1020200002167 A KR1020200002167 A KR 1020200002167A KR 20200002167 A KR20200002167 A KR 20200002167A KR 102303552 B1 KR102303552 B1 KR 102303552B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
message data
message
specific
transmission
data
Prior art date
Application number
KR1020200002167A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20210088999A (ko
Inventor
정찬원
최갑근
송기웅
윤종현
Original Assignee
씨스존 주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 씨스존 주식회사 filed Critical 씨스존 주식회사
Priority to KR1020200002167A priority Critical patent/KR102303552B1/ko
Publication of KR20210088999A publication Critical patent/KR20210088999A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102303552B1 publication Critical patent/KR102303552B1/ko

Links

Images

Classifications

    • H04L67/322—
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/50—Network services
    • H04L67/60—Scheduling or organising the servicing of application requests, e.g. requests for application data transmissions using the analysis and optimisation of the required network resources
    • H04L67/61—Scheduling or organising the servicing of application requests, e.g. requests for application data transmissions using the analysis and optimisation of the required network resources taking into account QoS or priority requirements
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/35—Clustering; Classification
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/01—Protocols
    • H04L67/12—Protocols specially adapted for proprietary or special-purpose networking environments, e.g. medical networks, sensor networks, networks in vehicles or remote metering networks
    • H04L67/2842—
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/50—Network services
    • H04L67/56—Provisioning of proxy services
    • H04L67/568—Storing data temporarily at an intermediate stage, e.g. caching

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)
  • Computer And Data Communications (AREA)

Abstract

본 발명은 학습 기반 메시지 데이터 관리를 지원하는 게이트웨이 장치 및 이의 학습 기반 메시지 데이터 관리 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세히는 복수의 사물 인터넷 장치로부터 수신된 메시지 데이터를 상기 사물 인터넷 장치를 관리하는 서비스 서버로 중계하는 게이트웨이 장치에서 메시지 데이터의 전송 패턴을 학습하고, 이를 기반으로 우선 순위가 높은 메시지 데이터가 상기 서비스 서버에 우선 전송되도록 동작하여 사물 인터넷 장치를 이용한 사물 인터넷 서비스의 성능 및 품질을 높일 수 있는 학습 기반 메시지 데이터 관리를 지원하는 게이트웨이 장치 및 이의 학습 기반 메시지 데이터 관리 방법에 관한 것이다. 본 발명은 메시지 데이터의 호출 빈도수와 전송 용량 등의 전송 패턴을 기초로 구분한 메시지 종류에 따른 우선순위 비교를 기반으로 메시지 데이터를 전송하여 메시지 데이터의 전송 품질을 높일 수 있어, 서비스 서버의 유휴 시간을 최소화하고 서비스 서버의 메시지 데이터를 이용한 사물 인터넷 서비스의 서비스 품질을 높일 수 있도록 지원하는 효과가 있다.

Description

학습 기반 메시지 데이터 관리를 지원하는 게이트웨이 장치 및 이의 학습 기반 메시지 데이터 관리 방법{Gateway device for managing message data based on learning and method for managing message data based on learning of the same}
본 발명은 학습 기반 메시지 데이터 관리를 지원하는 게이트웨이 장치 및 이의 학습 기반 메시지 데이터 관리 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세히는 복수의 사물 인터넷 장치로부터 수신된 메시지 데이터를 상기 사물 인터넷 장치를 관리하는 서비스 서버로 중계하는 게이트웨이 장치에서 메시지 데이터의 전송 패턴을 학습하고, 이를 기반으로 우선 순위가 높은 메시지 데이터가 상기 서비스 서버에 우선 전송되도록 동작하여 사물 인터넷 장치를 이용한 사물 인터넷 서비스의 성능 및 품질을 높일 수 있는 학습 기반 메시지 데이터 관리를 지원하는 게이트웨이 장치 및 이의 학습 기반 메시지 데이터 관리 방법에 관한 것이다.
최근 사물 인터넷 장치(IoT(Internet of Things) 장치)가 등장하면서, 이러한 사물 인터넷 장치를 이용하여 실생활의 편의를 개선하거나 산업에서 생산성이나 효율성을 향상하는 것과 같은 다양한 서비스를 제공하는 사물 인터넷 서비스가 제공되고 있다.
이러한 사물 인터넷 서비스는 일반적으로 게이트웨이에서 사물 인터넷 장치로서 동작하는 여러 종류의 레거시 장치로부터 데이터를 수집하여 사물 인터넷 장치의 데이터를 관리하는 서버에 전달하게 되며, 이러한 게이트 웨이는 다양한 프로토콜로 획득되는 데이터를 통합된 방식으로 변환하고 처리하여 상기 서버에 전달한다.
이때, 게이트웨이에 수집되는 데이터들은 서버의 데이터 이용 패턴에 따라 시간에 민감한 데이터도 있고 비교적 시간에 둔감한 데이터도 있으며, 데이터의 사이즈가 작은 단위면서 자주 들어오는 데이터와 빈도는 작지만 데이터의 크기가 큰 데이터도 존재한다.
그러나, 기존의 게이트웨이는 이러한 데이터의 특징을 구분하지 않고 단일 크기의 메시지 큐를 이용하여 전송함으로 인해, 실시간성이 필요한 데이터가 실시간성을 요구하지 않는 데이터에 의해 지연 전송되어 사물 인터넷 서비스의 성능 및 품질을 저하시키는 문제가 발생되고 있다.
한국등록특허 제10-1723172호
본 발명은 복수의 사물 인터넷 장치로부터 메시지 데이터를 수신하여 서비스 서버에 중계하는 게이트웨이 장치에서 데이터 전송 로그를 이용해 메시지 데이터의 종류별 전송 패턴을 학습하고, 학습된 패턴을 기초로 호출 빈도수와 메시지 크기를 이용해 우선순위 큐를 구분 전송함으로써, 저속 메시지로 인한 유휴 시간을 최소화하는 동시에 전송 품질을 개선하는데 그 목적이 있다.
본 발명의 실시예에 따른 복수의 사물 인터넷 장치로부터 통신망을 통해 메시지 데이터를 수신하여 서버에 전송하는 게이트웨이 장치의 학습 기반 메시지 데이터 관리 방법은, 상기 복수의 사물 인터넷 장치로부터 메시지 데이터를 수신하여 상기 서버에 상기 메시지 데이터 전송시 전송 로그를 생성하여 누적 저장하는 로그 저장 단계와, 상기 누적 저장된 전송 로그의 학습을 통해 상기 전송 로그와 관련되어 미리 설정된 하나 이상의 속성에 따른 상기 메시지 데이터의 전송 패턴을 기초로 복수의 서로 다른 메시지 종류로 클러스터링하여 메시지 데이터의 메시지 종류 식별을 위한 설정 정보를 생성하고, 상기 복수의 서로 다른 메시지 종류 상호 간 우선 순위의 결정을 위한 우선 순위의 결정 규칙을 생성한 후 메시지 분류를 위한 미리 설정된 알고리즘에 상기 설정 정보 및 결정 규칙을 설정하는 설정 단계 및 상기 복수의 사물 인터넷 장치로부터 수신되는 특정 메시지 데이터를 상기 알고리즘에 적용하여 상기 특정 메시지 데이터에 대응되는 메시지 종류를 식별하고, 상기 우선 순위의 결정 규칙에 따라 상기 특정 메시지 데이터 수신시 메시지 큐에 저장된 하나 이상의 타 메시지 데이터별 메시지 종류와 상기 특정 메시지 데이터의 메시지 종류에 따른 상기 타 메시지 데이터에 대한 상기 특정 메시지 데이터의 우선 순위를 결정하여 상기 메시지 큐에 상기 특정 메시지 데이터의 슬롯을 할당하는 자동 관리 단계를 포함할 수 있다.
본 발명과 관련된 일 예로서, 상기 로그 저장 단계는 상기 복수의 사물 인터넷 장치로부터 메시지 데이터를 수신하여 메시지 큐에 저장하고, 상기 서버에 의한 상기 메시지 큐 호출시 상기 메시지 데이터를 상기 서버에 전송하며, 상기 메시지 데이터 전송시 전송 로그를 생성하여 누적 저장하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명과 관련된 일 예로서, 상기 하나 이상의 속성은 큐 호출 빈도수 및 메시지 데이터의 전송량 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명과 관련된 일 예로서, 상기 설정 단계는 사용자 입력에 따라 상기 메시지 종류 상호 간 상기 우선 순위의 결정 규칙을 상기 알고리즘에 설정하거나 상기 전송 로그를 학습하여 상기 전송 패턴에 따라 구분된 상기 복수의 메시지 종류별로 다른 메시지 종류와의 경합시 우선되는 메시지 종류에 대한 상기 우선 순위의 결정 규칙을 생성한 후 상기 알고리즘에 설정하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명과 관련된 일 예로서, 상기 자동 관리 단계는 상기 특정 메시지 데이터의 우선 순위를 결정하여 상기 메시지 큐에 상기 특정 메시지 데이터의 슬롯을 할당시 상기 특정 메시지 데이터의 메시지 종류에 대응되는 전송 패턴에 따라 상기 특정 메시지 데이터의 슬롯을 할당하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명과 관련된 일 예로서, 상기 자동 관리 단계는 상기 특정 메시지 데이터의 슬롯을 할당시 상기 특정 메시지 데이터의 메시지 종류에 대응되는 전송 패턴에 따른 메시지 전송량을 기초로 상기 특정 메시지 데이터의 슬롯을 할당하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 복수의 사물 인터넷 장치로부터 통신망을 통해 메시지 데이터를 수신하여 서버에 전송하는 학습 기반 메시지 데이터 관리를 지원하는 게이트웨이 장치는, 상기 복수의 사물 인터넷 장치로부터 메시지 데이터를 수신하고, 상기 메시지 데이터를 상기 서버에 전송하는 통신부와, 상기 통신부와 연동하여 상기 메시지 데이터 전송시 전송 로그를 생성하여 누적 저장하는 로그 관리부와, 상기 누적 저장된 전송 로그의 학습을 통해 상기 전송 로그와 관련되어 미리 설정된 하나 이상의 속성에 따른 상기 메시지 데이터의 전송 패턴을 기초로 복수의 서로 다른 메시지 종류로 클러스터링하여 메시지 데이터의 메시지 종류 식별을 위한 설정 정보를 생성하고, 상기 복수의 서로 다른 메시지 종류 상호 간 우선 순위의 결정을 위한 우선 순위의 결정 규칙을 생성한 후 메시지 분류를 위한 미리 설정된 알고리즘에 상기 결정 규칙 및 설정 정보를 설정하는 설정부 및 상기 복수의 사물 인터넷 장치로부터 수신되는 특정 메시지 데이터를 상기 알고리즘에 적용하여 상기 특정 메시지 데이터에 대응되는 메시지 종류를 식별하고, 상기 우선 순위의 결정 규칙에 따라 상기 특정 메시지 데이터 수신시 메시지 큐에 저장된 하나 이상의 타 메시지 데이터별 메시지 종류와 상기 특정 메시지 데이터의 메시지 종류에 따른 상기 타 메시지 데이터에 대한 상기 특정 메시지 데이터의 우선 순위를 결정하여 상기 메시지 큐에 상기 특정 메시지 데이터의 슬롯을 할당하는 제어부를 포함할 수 있다.
본 발명과 관련된 일 예로서, 상기 제어부는 상기 통신부를 통해 상기 복수의 사물 인터넷 장치로부터 메시지 데이터를 수신하여 메시지 큐에 저장하고, 상기 서버에 의한 상기 메시지 큐 호출시 상기 통신부를 통해 상기 메시지 데이터를 상기 서버에 전송하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명과 관련된 일 예로서, 상기 하나 이상의 속성은 큐 호출 빈도수 및 메시지 데이터의 전송량 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명과 관련된 일 예로서, 사용자 입력을 수신하는 사용자 입력부를 더 포함하고, 상기 설정부는 상기 사용자 입력부를 통한 사용자 입력에 따라 상기 메시지 종류 상호 간 상기 우선 순위의 결정 규칙을 상기 알고리즘에 설정하거나 상기 전송 로그를 학습하여 상기 전송 패턴에 따라 구분된 상기 복수의 메시지 종류별로 다른 메시지 종류와의 경합시 우선되는 메시지 종류에 대한 상기 우선 순위의 결정 규칙을 생성한 후 상기 알고리즘에 설정하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명은 다양한 복수의 사물 인터넷 장치로부터 수신되는 메시지 데이터를 서비스 서버에 중계하는 게이트웨이 장치에서 복수의 서로 다른 메시지 데이터를 전송 패턴의 학습에 따라 복수의 서로 다른 메시지 종류로 구분하고, 복수의 서로 다른 메시지 종류에 대해 우선순위 판단을 위한 결정 규칙을 설정하여, 수신되는 메시지 데이터별로 메시지 종류를 식별하고 해당 결정 규칙을 기초로 현재 전송 대상인 다른 메시지 데이터와의 대비를 통해 우선 순위를 판별하여 우선 순위가 높은 메시지 데이터가 서비스 서버에 우선 전송되도록 할 수 있으며, 이를 통해 메시지 데이터의 호출 빈도수와 전송 용량 등의 전송 패턴을 기초로 구분한 메시지 종류에 따른 우선순위 비교를 기반으로 메시지 데이터를 전송하여 메시지 데이터의 전송 품질을 높일 수 있어, 서비스 서버의 유휴 시간을 최소화하고 서비스 서버의 메시지 데이터를 이용한 사물 인터넷 서비스의 서비스 품질을 높일 수 있도록 지원하는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 사물 인터넷 서비스를 제공하는 서비스 시스템의 구성도.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 게이트웨이 장치의 구성도.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 게이트웨이 장치의 학습 기반 메시지 데이터 관리 방법에 대한 순서도.
도 4 및 도 5는 본 발명의 실시예에 따른 게이트웨이 장치의 동작 예시도.
이하, 도면을 참고하여 본 발명의 상세 실시예를 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 사물 인터넷 서비스를 제공하는 서비스 시스템의 구성도로서, 도시된 바와 같이, 복수의 서로 다른 사물 인터넷 장치(IoT(Internet of Things) 장치)와, 통신망을 통해 상기 복수의 사물 인터넷 장치와 통신하는 게이트웨이(Gateway) 장치(100) 및 상기 게이트웨이 장치(100)와 통신하는 서비스 서버를 포함하여 구성될 수 있다.
이때, 상기 복수의 사물 인터넷 장치는 여러 종류의 레거시(legacy) 장치로 구성될 수 있으며, 상기 사물 인터넷 장치의 일례로서, 통신망을 통한 통신이 가능한 센서 장치, 가전 장치(월패드, 냉장고, 세탁기 등등), 산업용 장치(각종 공정 장치) 등을 포함할 수 있다.
또한, 본 발명에서 설명하는 통신망은 널리 알려진 다양한 유무선 통신 방식이 적용될 수 있다.
또한, 상기 게이트웨이 장치(100)는 상기 통신망을 통해 상기 복수의 사물 인터넷 장치 각각으로부터 메시지 데이터를 수신하여 수집할 수 있으며, 해당 메시지 데이터를 서비스 서버에 전송한다.
이에 따라, 서비스 서버는 복수의 서로 다른 사물 인터넷 장치로부터 수신되는 메시지 데이터를 이용하여 사물 인터넷 서비스(IoT 서비스)를 제공할 수 있다.
이때, 상기 복수의 사물 인터넷 장치는 다양한 종류의 레거시 장치로 구성되기 때문에, 다양한 프로토콜(protocol)로 메시지 데이터를 전송한다.
이에 따라, 상기 게이트웨이 장치(100)는 다양한 프로토콜로 전송되는 메시지 데이터를 통합하여 상기 서비스 서버에 전송하게 되는데, 상기 메시지 데이터를 통합하여 상기 서비스 서버에 전송하는 과정에서 상기 메시지 데이터의 종류에 따라 어느 하나의 메시지 종류에 대응되는 메시지 데이터는 자주 호출되는 전송 패턴을 나타내고 다른 하나의 메시지 종류에 대응되는 메시지 데이터는 메시지 전송량이 다른 메시지 종류에 비해 높은 전송 패턴을 나타내는 것과 같은 다양한 전송 패턴을 나타낸다.
따라서, 이러한 메시지 데이터의 호출 빈도와 메시지 전송량 고려 없이 상기 게이트웨이 장치(100)가 상기 메시지 데이터를 상기 서비스 서버에 전송하게 되면, 호출 빈도가 잦아 실시간성이 요구되는 특정 메시지 데이터가 수신되어 해당 특정 메시지 데이터에 대한 서비스 서버의 호출이 발생하였으나, 게이트웨이 장치(100)가 호출빈도가 낮으나 메시지 전송량이 높아 전송 시간이 오래 걸리는 다른 메시지 데이터의 전송으로 인해 해당 특정 메시지 데이터의 전송 지연이 발생하게 된다.
이에 따라, 게이트웨이 장치(100)에서 실시간성이 요구되는 특정 메시지 데이터의 실시간성을 보장하지 못하여 사물 인터넷 장치를 이용한 서비스의 유휴 시간이 길어지고, 이로 인해 서비스 품질이 저하되게 된다.
따라서, 본 발명의 실시예에 따른 게이트웨이 장치(100)는 상술한 기존 문제를 개선하여 다양한 복수의 사물 인터넷 장치로부터 수신되는 복수의 서로 다른 메시지 데이터를 전송 패턴의 학습에 따라 복수의 서로 다른 메시지 종류로 구분하고, 복수의 서로 다른 메시지 종류에 대해 우선순위 판단을 위한 우선 순위의 결정 규칙을 설정하여 해당 결정 규칙을 기초로 수신되는 메시지 데이터별로 메시지 종류를 식별하고 현재 전송 대상인 다른 메시지 데이터에 대비한 우선 순위를 판별하여 우선 순위가 높은 메시지 데이터가 서비스 서버에 우선 전송되도록 할 수 있는데, 이와 같은 게이트웨이 장치(100)의 동작을 이하 도면을 참고하여 상세히 설명한다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 게이트웨이 장치(100)의 구성도이며, 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 게이트웨이 장치(100)의 동작 순서도이다.
도시된 바와 같이, 상기 게이트웨이 장치(100)는 상기 복수의 사물 인터넷 장치로부터 메시지 데이터를 수신하고, 상기 메시지 데이터를 상기 서비스 서버에 전송하는 통신부(110)와, 상기 통신부(110)와 연동하여 상기 메시지 데이터 전송시 전송 로그를 생성하여 누적 저장하는 로그 관리부(120)와, 상기 누적 저장된 전송 로그의 학습을 통해 상기 전송 로그와 관련되어 미리 설정된 하나 이상의 속성에 따른 상기 메시지 데이터의 전송 패턴을 기초로 복수의 서로 다른 메시지 종류로 클러스터링(clustering)하여 메시지 데이터의 메시지 종류 식별을 위한 설정 정보를 생성하고, 상기 복수의 서로 다른 메시지 종류 상호 간 우선 순위의 결정을 위한 우선 순위의 결정 규칙을 생성한 후 메시지 분류를 위한 미리 설정된 알고리즘에 상기 우선 순위의 결정 규칙 및 상기 설정 정보를 설정하는 설정부(130) 및 상기 복수의 사물 인터넷 장치로부터 수신되는 특정 메시지 데이터를 상기 알고리즘에 적용하여 상기 특정 메시지 데이터에 대응되는 메시지 종류를 식별하고, 상기 우선 순위의 결정 규칙에 따라 상기 특정 메시지 데이터 수신시 메시지 큐에 저장된 하나 이상의 타 메시지 데이터별 메시지 종류와 상기 특정 메시지 데이터의 메시지 종류에 따른 상기 타 메시지 데이터에 대한 상기 특정 메시지 데이터의 우선 순위를 결정하여 상기 메시지 큐에 상기 특정 메시지 데이터의 슬롯(slot)을 할당하는 제어부(140)를 포함하여 구성될 수 있다.
이때, 상기 통신부(110), 로그 관리부(120) 및 설정부(130) 중 적어도 하나가 상기 제어부(140)에 포함되어 구성될 수도 있다. 또한, 상기 게이트웨이 장치(100)는 각종 정보를 저장하는 저장부와, 사용자 입력을 수신하는 사용자 입력부 등과 같은 다양한 구성부를 더 포함하여 구성될 수도 있다.
또한, 상기 제어부(140)는 상기 게이트웨이 장치(100)의 저장부에 저장된 프로그램 및 데이터를 이용하여 상기 게이트웨이 장치(100)의 전반적인 제어 기능을 실행한다. 이때, 상기 제어부(140)는 RAM, ROM, CPU, GPU, 버스를 포함할 수 있으며, RAM, ROM, CPU, GPU 등은 버스를 통해 서로 연결될 수 있다.
상술한 구성에 따른 게이트웨이의 동작 순서를 도 3을 참고하여 설명한다.
우선, 상기 게이트웨이 장치(100)는 상기 복수의 사물 인터넷 장치로부터 메시지 데이터를 수신하고, 상기 서비스 서버에 상기 메시지 데이터 전송시 전송 로그를 생성하여 누적 저장할 수 있다(S1).
일례로, 상기 통신부(110)는 상기 복수의 서로 다른 사물 인터넷 장치로부터 메시지 데이터를 수신하고, 상기 제어부(140)는 상기 통신부(110)를 통해 상기 메시지 데이터 수신시 해당 메시지 데이터를 미리 설정된 메시지 큐에 저장할 수 있다.
또한, 상기 제어부(140)는 상기 통신부(110)를 통해 상기 서비스 서버로부터 상기 메시지 큐 호출에 대한 호출 정보 수신시 상기 통신부(110)를 통해 상기 호출 정보에 따른 상기 메시지 큐 호출에 대응되는 메시지 큐에 저장된 메시지 데이터를 상기 서버에 전송할 수 있다.
이때, 상기 로그 관리부(120)는 상기 메시지 큐 호출에 대응되어 메시지 데이터 전송시마다 전송 로그를 생성하여 상기 게이트웨이 장치(100)에 포함된 로그 DB에 누적 저장할 수 있다.
또한, 상기 게이트웨이 장치(100)는 상기 로그 DB에 누적 저장된 전송 로그의 학습을 통해 상기 전송 로그와 관련되어 미리 설정된 하나 이상의 속성에 따른 상기 메시지 데이터의 전송 패턴(또는 메시지 데이터별 전송 패턴)을 기초로 복수의 서로 다른 메시지 종류로 클러스터링하여 메시지 데이터의 메시지 종류 식별을 위한 설정 정보를 생성하고, 상기 복수의 서로 다른 메시지 종류 상호 간 우선 순위의 결정을 위한 우선 순위의 결정 규칙을 생성한 후 메시지 분류를 위한 미리 설정된 알고리즘에 상기 설정 정보 및 결정 규칙을 설정할 수 있다.
이러한 게이트웨이 장치(100)의 동작은 상기 설정부(130)에 의해 수행될 수 있는데, 이를 도 4를 참고하여 상세히 설명한다.
일례로, 상기 설정부(130)는 상기 로그 DB에 누적 저장된 메시지 데이터별 전송 로그에서 상기 전송 로그와 관련되어 미리 설정된 하나 이상의 속성과 연관되는 파라미터를 추출한 후 해당 속성별 파라미터를 학습할 수 있으며(S2), 이와 같은 학습을 통해 상기 복수의 메시지 데이터를 복수의 서로 다른 전송 패턴으로 클러스터링하여 분류할 수 있다(S3).
이때, 상기 하나 이상의 속성은 큐 호출 빈도수 및 메시지 데이터의 전송량 중 적어도 하나를 포함할 수 있으며, 상기 설정부(130)는 K-means algorithm을 기초로 상기 클러스터링을 수행할 수 있다.
또한, 상기 설정부(130)는 클러스터링된 복수의 서로 다른 전송 패턴 각각을 메시지 종류로 설정할 수 있으며, 이를 통해 복수의 서로 다른 전송 패턴과 각각 일대일로 대응되는 복수의 서로 다른 메시지 종류를 생성할 수 있다.
즉, 상기 설정부(130)는 상기 메시지 데이터별 전송 로그의 학습을 통해 상기 큐 호출 빈도수 및 메시지 데이터의 전송량에 따라 상기 게이트웨이 장치(100)에 수신되는 다양한 메시지 데이터와 관련하여 복수의 서로 다른 전송 패턴을 생성할 수 있으며, 상기 복수의 서로 다른 전송 패턴을 통해 상기 게이트웨이 장치(100)에 수신되는 복수의 메시지 데이터를 복수의 서로 다른 메시지 종류로 구분(분류)할 수 있다.
다시 말해, 상기 설정부(130)는 상기 메시지 데이터별 전송 로그를 학습하여 전송 패턴이 유사한 메시지 데이터끼리 분류하여 복수의 서로 다른 군집을 생성하고, 서로 상이한 전송 패턴을 가진 복수의 서로 다른 군집 각각을 메시지 종류로서 설정하여, 서로 상이한 메시지 종류 및 전송 패턴으로 설정된 복수의 서로 다른 군집을 생성할 수 있다.
또한, 상기 설정부(130)는 상기 복수의 서로 다른 군집을 기초로 상기 통신부(110)를 통해 수신되는 메시지 데이터를 복수의 서로 다른 메시지 종류 중 어느 하나로 식별하기 위한 설정 정보를 생성할 수 있다.
일례로, 상기 설정부(130)는 상기 복수의 사물 인터넷 장치 중 제 1 사물 인터넷 장치에 의해 생성되는 온도와 관련된 메시지 데이터가 상기 복수의 군집 중 제 1 군집에 대부분이 속한(속하도록 분류된) 경우 상기 제 1 사물 인터넷 장치에서 전송하는 온도 관련 메시지 데이터를 제 1 메시지 종류로서 식별되도록 설정 정보를 생성하고, 상기 복수의 사물 인터넷 장치 중 제 2 사물 인터넷 장치에 의해 생성되는 인체 감지와 관련된 메시지 데이터가 상기 복수의 군집 중 제 2 군집에 대부분이 속한(속하도록 분류된) 경우 상기 제 2 사물 인터넷 장치에서 전송하는 인체 감지 관련 메시지 데이터를 상기 제 1 메시지 종류와 상이한 제 2 메시지 종류로서 식별되도록 상기 설정 정보를 생성할 수 있다.
또한, 상기 설정부(130)는 상기 설정 정보를 상기 설정부(130) 또는 상기 제어부(140)에 미리 설정된 알고리즘(분류 알고리즘)에 설정하거나 상기 설정 정보를 기초로 상기 알고리즘을 갱신할 수 있다(S3).
이를 통해, 제어부(140)는 상기 통신부(110)를 통해 상기 제 1 사물 인터넷 장치로부터 수신된 온도 관련 메시지 데이터를 상기 알고리즘에 적용하여 상기 온도 관련 메시지 데이터를 제 1 메시지 종류로서 식별할 수 있으며, 상기 통신부(110)를 통해 상기 제 2 사물 인터넷 장치로부터 수신된 인체 감지 관련 메시지 데이터를 상기 알고리즘에 적용하여 상기 인체 감지 관련 메시지 데이터를 상기 제 2 메시지 종류로서 식별할 수 있다.
이때, 상기 설정부(130)는 상기 전송 로그의 학습을 통한 상기 전송 패턴의 학습과 관련하여 특징벡터의 군집화(분류)를 위한 알고리즘 셋을 이용할 수 있는데, 이러한 알고리즘 셋으로서 기계학습 알고리즘 또는 딥러닝 알고리즘을 이용할 수 있다.
이에 대한 일례로, 상기 설정부(130)는 상기 전송 로그를 학습하기 위한 딥러닝(deep learning) 알고리즘이 미리 설정될 수 있으며, 상기 딥러닝 알고리즘은 하나 이상의 신경망 모델로 구성될 수 있고, 상기 신경망 모델(또는 신경망)은 입력층(Input Layer), 하나 이상의 은닉층(Hidden Layers) 및 출력층(Output Layer)으로 구성될 수 있으며, 상기 신경망 모델에는 DNN(Deep Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network), CNN(Convolutional Neural Network), SVM(Support Vector Machine) 등과 같은 다양한 종류의 신경망이 적용될 수 있다.
또한, 상기 설정부(130)에 의해 상기 설정 정보가 설정되는(적용되는) 상기 설정부(130) 또는 상기 제어부(140)에 미리 설정된 알고리즘은 상기 기계학습 알고리즘 또는 상기 딥러닝 알고리즘에 의해(또는 상기 기계학습 알고리즘이나 상기 딥러닝 알고리즘에 의해 생성된 설정정보를 기초로) 갱신되며, 상기 메시지 데이터의 메시지 종류를 구분하여 식별하기 위한 분류 알고리즘(이하, 분류 알고리즘으로 통칭)일 수 있다.
또한, 상기 게이트웨이 장치(100)는 각종 정보를 표시하는 표시부를 더 포함할 수 있으며, 상기 설정부(130)는 상기 복수의 서로 다른 메시지 종류와 메시지 종류별 전송 패턴에 대한 설정정보를 상기 표시부를 통해 표시할 수 있다.
또한, 상기 설정부(130)는 상기 사용자 입력부를 통한 사용자 입력을 기초로 상기 복수의 메시지 종류 상호 간 경합시 우선되는 메시지 종류에 대한 우선 순위의 결정 규칙을 생성하여 상기 설정 정보에 설정할 수 있다.
이때, 상기 설정부(130)는 상기 딥러닝 알고리즘을 통해 상기 전송 로그를 학습하여 상기 전송 패턴에 따라 구분된 상기 복수의 메시지 종류별로 다른 메시지 종류와의 경합시 우선되는 메시지 종류에 대한 상기 우선 순위의 결정 규칙을 상기 딥러닝 알고리즘을 통해 생성한 후 상기 분류 알고리즘에 설정할 수도 있다.
상술한 바와 같이, 상기 설정부(130)는 상기 전송 로그의 학습을 통해 복수의 서로 다른 메시지 데이터를 복수의 서로 다른 전송 패턴으로 클러스터링하여 복수의 서로 다른 메시지 종류로 구분하고, 상기 복수의 서로 다른 메시지 종류별 전송 패턴에 따라 상기 게이트웨이 장치(100)에 수신되는 메시지 데이터의 메시지 종류를 식별할 수 있도록 설정 정보를 생성하여 상기 분류 알고리즘에 설정할 수 있다.
또한, 상기 설정부(130)는 상기 사용자 입력이나 상기 전송 로그의 학습을 통해 복수의 서로 다른 메시지 종류 상호 간 경합시 타 메시지 종류에 우선하는 메시지 종류의 메시지 데이터가 타 메시지 종류의 메시지 데이터보다 우선 전송되도록 하기 위한 기준이 되는 우선 순위의 결정 규칙을 생성하고, 상기 우선 순위의 결정 규칙을 상기 설정 정보에 설정하여 상기 분류 알고리즘에 반영되도록 하거나 상기 분류 알고리즘에 직접 설정할 수 있다(S4).
상술한 구성을 통해, 상기 게이트웨이 장치(100)는 상기 복수의 사물 인터넷 장치로부터 수신되는 상기 메시지 데이터에 대해 상기 우선 순위의 결정 규칙과 상기 설정정보가 설정된 분류 알고리즘을 통해 상기 메시지 데이터의 메시지 종류를 식별하고, 상기 메시지 데이터의 메시지 종류와 현재 메시지 큐에 저장된 타 메시지 데이터의 메시지 종류를 상기 우선 순위의 결정 규칙에 따라 비교하여 상기 메시지 데이터의 타 메시지 데이터에 대한 우선 순위를 결정한 후 상기 결정된 우선 순위에 따라 메시지 큐의 슬롯을 할당하여 상기 메시지 데이터를 해당 슬롯에 저장할 수 있으며, 상기 우선 순위에 따라 상기 메시지 큐에 저장된 메시지 데이터가 전송되도록 할 수 있는데, 이를 상술한 구성 및 도 5를 참고하여 상세히 설명한다.
우선, 상기 게이트웨이 장치(100)는 상기 복수의 사물 인터넷 장치로부터 수신되는 특정 메시지 데이터를 상기 알고리즘에 적용하여 상기 특정 메시지 데이터에 대응되는 특정 메시지 종류를 식별하고, 상기 우선 순위의 결정 규칙에 따라 상기 특정 메시지 데이터 수신시 메시지 큐에 저장된 하나 이상의 타 메시지 데이터별 메시지 종류와 상기 특정 메시지 데이터의 특정 메시지 종류에 따른 상기 타 메시지 데이터에 대한 상기 특정 메시지 데이터의 우선 순위를 결정하여 상기 메시지 큐에 상기 특정 메시지 데이터의 슬롯을 할당할 수 있다.
또한, 상기 게이트웨이 장치(100)는 상기 메시지 큐에 저장된 하나 이상의 메시지 데이터를 상기 우선 순위의 결정 규칙을 통해 결정된 우선 순위대로 상기 서비스 서버의 메시지 큐 호출시 상기 서비스 서버에 전송할 수 있다.
이를 수행하기 위해서, 상기 제어부(140)는 상기 설정부(130)를 통해 상기 분류 알고리즘에 대한 설정이 완료된 경우 상기 통신부(110)를 통해 상기 복수의 사물 인터넷 장치 중 어느 하나로부터 특정 메시지 데이터 수신시(S5) 상기 설정부(130)와 연동하여 상기 분류 알고리즘에 상기 특정 메시지 데이터를 적용(입력)할 수 있다.
이때, 상기 설정부(130)는 상기 제어부(140)에 포함되어 구성될 수도 있다.
또한, 상기 제어부(140)는 상기 특정 메시지 데이터가 적용된 상기 분류 알고리즘을 통해 상기 특정 메시지 데이터에 대응되는 특정 메시지 종류를 산출할 수 있으며, 이를 통해 상기 특정 메시지 데이터의 특정 메시지 종류를 식별할 수 있다(S6).
또한, 상기 제어부(140)는 상기 특정 메시지 데이터가 수신된 시점에 상기 메시지 큐에 현재 저장된 타 메시지 데이터별 메시지 종류를 식별할 수 있다.
이때, 상기 제어부(140)는 상기 특정 메시지 데이터가 수신된 시점에 상기 메시지 큐에 저장된 타 메시지 데이터가 없는 경우 상기 특정 메시지 데이터를 메시지 큐에 저장할 수 있다.
또한, 상기 제어부(140)는 상기 특정 메시지 데이터에 대해 식별된 특정 메시지 종류와 상기 타 메시지 데이터별 메시지 종류를 상기 분류 알고리즘에 설정된 상기 우선 순위의 결정 규칙에 따라 비교하여, 상기 특정 메시지 데이터의 우선 순위를 결정하고(S7), 상기 우선 순위의 결정 규칙에 따라 결정된 상기 특정 메시지 데이터의 우선 순위 및 상기 타 메시지 데이터별 우선 순위에 따라 상기 메시지 큐에서 상기 특정 메시지 데이터의 슬롯을 할당할 수 있다(S8).
이때, 상기 제어부(140)는 상기 특정 메시지 데이터보다 우선순위가 낮은 타 메시지 데이터에 우선하여 상기 특정 메시지 데이터가 전송되도록 상기 메시지 큐에 슬롯을 가변 할당할 수 있으며, 상기 특정 메시지 데이터보다 우선 순위가 높은 타 메시지 데이터는 상기 특정 메시지 데이터에 우선하여 전송되도록 상기 메시지 큐의 슬롯을 가변하여 상기 특정 메시지 데이터에 할당할 수 있다.
또한, 상기 제어부(140)는 도 5에 도시된 바와 같이 상기 특정 메시지 데이터의 크기에 따라 상기 슬롯의 크기를 가변하여 상기 특정 메시지 데이터에 대응되어 할당할 수 있다.
또한, 상기 제어부(140)는 상기 특정 메시지 데이터에 대응되어 할당된 메시지 큐의 슬롯에 상기 특정 메시지 데이터를 저장할 수 있다.
한편, 상기 제어부(140)는 상기 메시지 큐에 포함된 메시지 데이터들 각각에 대한 서비스 서버의 큐 호출에 따라 상기 메시지 데이터를 우선 순위에 따라 순차 전송할 수 있다.
상술한 구성에서, 상기 제어부(140)는 상기 특정 메시지 데이터의 우선 순위를 결정하여 상기 메시지 큐에 상기 특정 메시지 데이터의 슬롯을 할당시 상기 특정 메시지 데이터의 메시지 종류에 대응되는 전송 패턴에 따라 상기 특정 메시지 데이터의 슬롯을 할당할 수 있다.
일례로, 상기 제어부(140)는 상기 특정 메시지 데이터의 슬롯을 할당시 상기 특정 메시지 데이터의 메시지 종류에 대응되는 전송 패턴에 따른 메시지 전송량을 기초로 상기 특정 메시지 데이터의 슬롯을 할당할 수 있다.
또한, 상기 제어부(140)는 상기 특정 메시지 데이터에 대응되어 결정된 우선순위에 따라 상기 특정 메시지 데이터와 동일한 메시지 종류인 동종의 타 메시지 데이터가 메시지 큐에 존재할 때 상기 특정 메시지 데이터와 타 메시지 데이터가 메시지 큐에서 연속되도록 상기 특정 메시지 데이터가 저장될 슬롯을 할당할 수 있다.
상술한 구성을 통해, 상기 제어부(140)는 상기 전송 패턴에 따라 구분된 복수의 서로 다른 메시지 종류를 기초로 실시간성이 요구되는 메시지 데이터가 실시간성이 요구되지 않는 메시지 데이터에 우선하여 전송되도록 메시지 큐에 슬롯을 가변하여 설정할 수 있으며, 이를 통해 실시간성이 요구되는 메시지 데이터의 전송 지연을 방지하여 서비스 서버의 유휴 시간을 최소화함과 아울러 TPS(Transaction Per Second)를 개선하여 메시지 데이터의 전송 품질을 높일 수 있다.
상술한 바와 같이, 본 발명은 다양한 복수의 사물 인터넷 장치로부터 수신되는 메시지 데이터를 서비스 서버에 중계하는 게이트웨이 장치(100)에서 복수의 서로 다른 메시지 데이터를 전송 패턴의 학습에 따라 복수의 서로 다른 메시지 종류로 구분하고, 복수의 서로 다른 메시지 종류에 대해 우선순위 판단을 위한 결정 규칙을 설정하여, 수신되는 메시지 데이터별로 메시지 종류를 식별하고 해당 결정 규칙을 기초로 현재 전송 대상인 다른 메시지 데이터와의 대비를 통해 우선 순위를 판별하여 우선 순위가 높은 메시지 데이터가 서비스 서버에 우선 전송되도록 할 수 있으며, 이를 통해 메시지 데이터의 호출 빈도수와 전송 용량 등의 전송 패턴을 기초로 구분한 메시지 종류에 따른 우선순위 비교를 기반으로 메시지 데이터를 전송하여 메시지 데이터의 전송 품질을 높일 수 있어, 서비스 서버의 유휴 시간을 최소화하고 서비스 서버의 메시지 데이터를 이용한 사물 인터넷 서비스의 서비스 품질을 높일 수 있도록 지원할 수 있다.
본 명세서에 기술된 다양한 장치 및 구성부는 하드웨어 회로(예를 들어, CMOS 기반 로직 회로), 펌웨어, 소프트웨어 또는 이들의 조합에 의해 구현될 수 있다. 예를 들어, 다양한 전기적 구조의 형태로 트랜지스터, 로직게이트 및 전자회로를 활용하여 구현될 수 있다.
전술된 내용은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
100: 게이트웨이 장치 110: 통신부
120: 로그 관리부 130: 설정부
140: 제어부

Claims (10)

  1. 복수의 사물 인터넷 장치로부터 통신망을 통해 메시지 데이터를 수신하여 서버에 전송하는 게이트웨이 장치의 학습 기반 메시지 데이터 관리 방법에 있어서,
    상기 복수의 사물 인터넷 장치로부터 메시지 데이터를 수신하여 메시지 큐에 저장하고, 상기 서버에 의한 상기 메시지 큐 호출시 상기 메시지 데이터를 상기 서버에 전송하며, 상기 메시지 데이터 전송시 전송 로그를 생성하여 누적 저장하는 로그 저장 단계;
    상기 누적 저장된 전송 로그의 학습을 통해 상기 전송 로그와 관련되어 서버에 의한 큐 호출 빈도수 및 해당 큐 호출에 따라 서버로 전송한 메시지 데이터의 전송량을 포함하는 미리 설정된 속성에 따른 상기 메시지 데이터의 전송 패턴을 기초로 복수의 서로 다른 메시지 종류로 클러스터링하여 메시지 데이터의 메시지 종류 식별을 위한 설정 정보를 생성하고, 상기 복수의 서로 다른 메시지 종류 상호 간 우선 순위의 결정을 위한 우선 순위의 결정 규칙을 생성한 후 메시지 분류를 위한 미리 설정된 알고리즘에 상기 설정 정보 및 결정 규칙을 설정하는 설정 단계; 및
    상기 복수의 사물 인터넷 장치로부터 수신되는 특정 메시지 데이터를 상기 알고리즘에 적용하여 상기 특정 메시지 데이터에 대응되는 메시지 종류를 식별하고, 상기 우선 순위의 결정 규칙에 따라 상기 특정 메시지 데이터 수신시 메시지 큐에 저장된 하나 이상의 타 메시지 데이터별 메시지 종류와 상기 특정 메시지 데이터의 메시지 종류에 따른 상기 타 메시지 데이터에 대한 상기 특정 메시지 데이터의 우선 순위를 결정하여 상기 메시지 큐에 상기 특정 메시지 데이터의 슬롯을 할당하는 자동 관리 단계를 포함하되,
    상기 자동 관리 단계는 상기 특정 메시지 데이터의 우선 순위를 결정하여 상기 메시지 큐에 상기 특정 메시지 데이터의 슬롯 할당시 상기 특정 메시지 데이터의 메시지 종류에 대응되는 전송 패턴과 전송 패턴에 따른 메시지 전송량을 기초로 상기 특정 메시지 데이터의 슬롯을 가변적으로 할당하는 단계를 더 포함하는 게이트웨이 장치의 학습 기반 메시지 데이터 관리 방법.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 설정 단계는
    사용자 입력에 따라 상기 메시지 종류 상호 간 상기 우선 순위의 결정 규칙을 상기 알고리즘에 설정하거나 상기 전송 로그를 학습하여 상기 전송 패턴에 따라 구분된 상기 복수의 메시지 종류별로 다른 메시지 종류와의 경합시 우선되는 메시지 종류에 대한 상기 우선 순위의 결정 규칙을 생성한 후 상기 알고리즘에 설정하는 것을 특징으로 하는 게이트웨이 장치의 학습 기반 메시지 데이터 관리 방법.
  5. 삭제
  6. 삭제
  7. 복수의 사물 인터넷 장치로부터 통신망을 통해 메시지 데이터를 수신하여 서버에 전송하는 게이트웨이 장치에 있어서,
    상기 복수의 사물 인터넷 장치로부터 메시지 데이터를 수신하고, 상기 메시지 데이터를 상기 서버에 전송하는 통신부;
    상기 통신부를 통해 상기 복수의 사물 인터넷 장치로부터 메시지 데이터를 수신하여 메시지 큐에 저장하고, 상기 서버에 의한 상기 메시지 큐 호출시 상기 메시지 데이터를 상기 서버에 전송하며, 상기 메시지 데이터 전송시 전송 로그를 생성하여 누적 저장하는 로그 관리부;
    상기 누적 저장된 전송 로그의 학습을 통해 상기 전송 로그와 관련되어 상기 서버에 의한 큐 호출 빈도수 및 해당 큐 호출에 따라 서버로 전송한 메시지 데이터의 전송량을 포함하는 미리 설정된 속성에 따른 상기 메시지 데이터의 전송 패턴을 기초로 복수의 서로 다른 메시지 종류로 클러스터링하여 메시지 데이터의 메시지 종류 식별을 위한 설정 정보를 생성하고, 상기 복수의 서로 다른 메시지 종류 상호 간 우선 순위의 결정을 위한 우선 순위의 결정 규칙을 생성한 후 메시지 분류를 위한 미리 설정된 알고리즘에 상기 결정 규칙 및 설정 정보를 설정하는 설정부; 및
    상기 복수의 사물 인터넷 장치로부터 수신되는 특정 메시지 데이터를 상기 알고리즘에 적용하여 상기 특정 메시지 데이터에 대응되는 메시지 종류를 식별하고, 상기 우선 순위의 결정 규칙에 따라 상기 특정 메시지 데이터 수신시 메시지 큐에 저장된 하나 이상의 타 메시지 데이터별 메시지 종류와 상기 특정 메시지 데이터의 메시지 종류에 따른 상기 타 메시지 데이터에 대한 상기 특정 메시지 데이터의 우선 순위를 결정하여 상기 메시지 큐에 상기 특정 메시지 데이터의 슬롯을 할당하는 제어부를 포함하되,
    상기 제어부는 상기 특정 메시지 데이터의 우선 순위를 결정하여 상기 메시지 큐에 상기 특정 메시지 데이터의 슬롯 할당시 상기 특정 메시지 데이터의 메시지 종류에 대응되는 전송 패턴과 전송 패턴에 따른 메시지 전송량을 기초로 상기 특정 메시지 데이터의 슬롯을 가변적으로 할당하는 학습 기반 메시지 데이터 관리를 지원하는 게이트웨이 장치.
  8. 삭제
  9. 삭제
  10. 청구항 7에 있어서,
    사용자 입력을 수신하는 사용자 입력부를 더 포함하고,
    상기 설정부는 상기 사용자 입력부를 통한 사용자 입력에 따라 상기 메시지 종류 상호 간 상기 우선 순위의 결정 규칙을 상기 알고리즘에 설정하거나 상기 전송 로그를 학습하여 상기 전송 패턴에 따라 구분된 상기 복수의 메시지 종류별로 다른 메시지 종류와의 경합시 우선되는 메시지 종류에 대한 상기 우선 순위의 결정 규칙을 생성한 후 상기 알고리즘에 설정하는 것을 특징으로 하는 학습 기반 메시지 데이터 관리를 지원하는 게이트웨이 장치.
KR1020200002167A 2020-01-07 2020-01-07 학습 기반 메시지 데이터 관리를 지원하는 게이트웨이 장치 및 이의 학습 기반 메시지 데이터 관리 방법 KR102303552B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200002167A KR102303552B1 (ko) 2020-01-07 2020-01-07 학습 기반 메시지 데이터 관리를 지원하는 게이트웨이 장치 및 이의 학습 기반 메시지 데이터 관리 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200002167A KR102303552B1 (ko) 2020-01-07 2020-01-07 학습 기반 메시지 데이터 관리를 지원하는 게이트웨이 장치 및 이의 학습 기반 메시지 데이터 관리 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20210088999A KR20210088999A (ko) 2021-07-15
KR102303552B1 true KR102303552B1 (ko) 2021-09-23

Family

ID=76889479

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020200002167A KR102303552B1 (ko) 2020-01-07 2020-01-07 학습 기반 메시지 데이터 관리를 지원하는 게이트웨이 장치 및 이의 학습 기반 메시지 데이터 관리 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102303552B1 (ko)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116668405B (zh) * 2023-07-25 2023-09-29 明阳时创(北京)科技有限公司 一种多服务消息通知机制实现方法、系统、介质及设备

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2018098767A (ja) * 2016-12-09 2018-06-21 富士通株式会社 自動学習ユニバーサルゲートウェイ

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070100884A1 (en) * 2005-11-01 2007-05-03 Brown William A Workflow decision management with message logging
KR101723172B1 (ko) 2016-01-19 2017-04-04 (주)파인원커뮤니케이션즈 사물 인터넷 서비스 제공 방법
KR102035905B1 (ko) * 2017-11-29 2019-10-24 전자부품연구원 IoT 환경에서 디바이스 데이터 및 서버 리소스 매핑 방법 및 이를 적용한 게이트웨이

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2018098767A (ja) * 2016-12-09 2018-06-21 富士通株式会社 自動学習ユニバーサルゲートウェイ

Also Published As

Publication number Publication date
KR20210088999A (ko) 2021-07-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Sun et al. Autonomous resource slicing for virtualized vehicular networks with D2D communications based on deep reinforcement learning
CN110381541B (zh) 一种基于强化学习的智能电网切片分配方法及装置
WO2020238989A1 (zh) 一种调度任务处理实体的方法及装置
Ma et al. Intelligent network selection algorithm for multiservice users in 5G heterogeneous network system: Nash Q-learning method
US11929911B2 (en) Shaping outgoing traffic of network packets in a network management system
CN109617806B (zh) 一种数据流量调度方法及装置
US20220104213A1 (en) Method of scheduling plurality of packets related to tasks of plurality of user equipments using artificial intelligence and electronic device performing the method
KR102303552B1 (ko) 학습 기반 메시지 데이터 관리를 지원하는 게이트웨이 장치 및 이의 학습 기반 메시지 데이터 관리 방법
EP4376386A1 (en) Electronic device and operation method for deploying application
CN113328953B (zh) 网络拥塞调整的方法、装置和存储介质
US8229450B2 (en) Method and apparatus for controlling quality of service in mobile communication system
CN113906720B (zh) 流量调度方法、设备及存储介质
US11388623B2 (en) Method, device and apparatus for controlling congestion window in internet of vehicles
KR102413004B1 (ko) 스마트 항만 구성에 적용되는 다양한 디바이스의 대용량 트래픽 처리 효율을 개선한 IoT 게이트웨이의 메시지 데이터 관리 방법
CN107360483B (zh) 一种用于软件定义光网络的控制器负载均衡算法
WO2017213065A1 (ja) サービス管理システム、サービス管理方法、および、記録媒体
CN105933977B (zh) 一种基于业务优先级的无线多媒体传感器网络资源调度算法
US10284488B1 (en) Aggregate socket resource management
GB2415855A (en) Variable network address lengths
CN114938334A (zh) 网络管理方法、装置、设备及计算机可读存储介质
KR101587379B1 (ko) 큐 사이즈의 동적 제어 방법 및 이를 수행하는 장치
Kesiezie et al. DREaD: Decision Tree-Aided Random Early Detection-An Intelligent Active Queue Management Technique
US11755660B2 (en) Database operation classification
WO2024166537A1 (ja) 品質評価プログラム、品質評価方法および品質評価装置
US20240037419A1 (en) Accuracy of multivariate approach for time-series based forecasting

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant