KR102435503B1 - 지능형 IoE 정보 프레임워크를 위한 컴퓨팅 시스템 및 방법 - Google Patents

지능형 IoE 정보 프레임워크를 위한 컴퓨팅 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명에 따른 지능형 IoE 정보 프레임워크를 위한 컴퓨팅 시스템은 단말과의 연결성을 지원하는 엣지 네트워킹 노드, 상기 엣지 네트워킹 노드를 통해 상기 단말의 데이터를 분석하는 지능형 컴퓨팅 노드 및 엣지 컴퓨팅 플랫폼 내의 정보 중심 네트워킹 및 상기 엣지 컴퓨팅 플랫폼 외부와의 인터넷 프로토콜 네트워킹을 위한 엣지 게이트웨이 노드를 각각 포함하는 복수의 엣지 컴퓨팅 플랫폼과, 상기 복수의 엣지 컴퓨팅 플랫폼과 상기 단말 및 데이터의 식별자를 매핑한 매핑 정보를 생성하는 엣지 식별자 관리 노드를 포함한다.

Description

지능형 IoE 정보 프레임워크를 위한 컴퓨팅 시스템 및 방법{COMPUTING SYSTEM AND METHOD FOR INTELLIGENT IoE INFORMATION FRAMEWORK}
본 발명은 지능형 IoE 정보 프레임워크를 위한 컴퓨팅 시스템 및 방법에 관한 것이다.
최근 수많은 IoT 사물들로부터 발생하는 수많은 데이터를 수집하기 위한 연결성을 제공하고, 수집된 데이터를 분석 및 처리를 위한 다양한 기술들이 개발되어 제공되고 있다.
그러나 단순히 인터넷과 같은 IP 기술인 IPv6, CoAP, 그리고 중앙의 클라우드 서버를 이용하는 기술만을 가지고 수많은 IoT 사물의 데이터를 처리하거나 확장성 있는 연결성을 지원하는데는 한계가 있다.
또한, 기 존재하는 IoT 플랫폼 역시 서로 다른 기술 및 서비스 도메인에 특화되어 개발되어 있는 실정인바, 이를 통합한 솔루션을 개발하는 것도 어렵다는 단점이 있다.
따라서, 수많은 IoT 사물의 자원 제약적 환경과 네트워킹 제약적 환경하에서 효과적으로 연결성과 이동성을 지원하며, 이 사물들에서 발생하는 수많은 데이터를 분산된 구조를 통해 수집 및 처리하기 위한 통합적 프레임워크가 필요한 실정이다.
본 발명의 실시예는 수많은 사물들에게 확장성, 이동성 및 실시간성(low latency)을 지원하는 연결성 제공을 위한 정보 중심 네트워킹 기반의 Edge/Fog 지능형 네트워킹 플랫폼을 기반으로, 분산된 Edge/Fog 지능형 네트워킹 플랫폼을 관리 및 제어하는 기능을 포함하는 지능형 IoE 정보 프레임워크를 위한 컴퓨팅 시스템 및 방법을 제공한다.
다만, 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.
상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 발명의 제 1 측면에 따른 지능형 IoE 정보 프레임워크를 위한 컴퓨팅 시스템은 단말과의 연결성을 지원하는 엣지 네트워킹 노드, 상기 엣지 네트워킹 노드를 통해 상기 단말의 데이터를 분석하는 지능형 컴퓨팅 노드 및 엣지 컴퓨팅 플랫폼 내의 정보 중심 네트워킹 및 상기 엣지 컴퓨팅 플랫폼 외부와의 인터넷 프로토콜 네트워킹을 위한 엣지 게이트웨이 노드를 각각 포함하는 복수의 엣지 컴퓨팅 플랫폼과, 상기 복수의 엣지 컴퓨팅 플랫폼과 상기 단말 및 데이터의 식별자를 매핑한 매핑 정보를 생성하는 엣지 식별자 관리 노드를 포함한다.
상기 단말의 데이터는 임시 저장소에 저장되어 데이터 및 서비스의 종류별로 분류되고, 상기 분류된 데이터는 상기 엣지 컴퓨팅 플랫폼 내의 데이터 저장소에 저장되어 상기 지능형 컴퓨팅 노드를 통해 분석될 수 있다.
상기 엣지 네트워킹 노드는 상기 단말로부터 식별자 정보를 수신함에 따라 상기 식별자 정보를 등록한 후 응답 메시지를 전송하는 부트 스트래핑을 통해 상기 단말과 연결될 수 있다.
상기 엣지 네트워킹 노드는 상기 단말의 식별자 정보를 상기 지능형 컴퓨팅 노드에 전송하여 등록하고, 상기 지능형 컴퓨팅 노드는 자신의 식별자 정보 및 상기 단말의 식별자 정보를 상기 엣지 식별자 관리 노드에 전송 및 등록하여 상기 매핑 정보가 유지되도록 할 수 있다.
상기 복수의 엣지 컴퓨팅 플랫폼 중 사용자 단말 측 엣지 컴퓨팅 플랫폼의 엣지 네트워킹 노드는, 상기 사용자 단말로부터 IoT 단말의 데이터를 요청하는 메시지를 수신함에 따라, 상기 지능형 컴퓨팅 노드를 통해 상기 엣지 식별자 관리 노드로부터 상기 IoT 단말의 데이터가 저장된 IoT 단말 측 엣지 컴퓨팅 플랫폼의 지능형 컴퓨팅 노드의 식별자 정보를 수신하고, 상기 식별자 정보에 기초하여 상기 IoT 단말측 엣지 컴퓨팅 플랫폼의 지능형 컴퓨팅 노드로부터 상기 IoT 단말의 데이터 및 상기 분석된 데이터 중 하나 이상을 수신하여 상기 사용자 단말로 제공할 수 있다.
상기 엣지 게이트웨이 노드는 클라우드 서버로부터 IoT 단말의 상기 데이터를 요청하는 메시지를 수신함에 따라, 상기 정보 중심 네트워킹 기반의 메시지로 변환하여 상기 지능형 컴퓨팅 노드로 전송하고, 상기 지능형 컴퓨팅 노드로부터 상기 IoT 단말의 데이터 및 상기 분석된 데이터 중 하나 이상을 수신함에 따라 상기 인터넷 프로토콜 네트워킹 기반의 메시지로 변환하여 상기 클라우드 서버로 제공할 수 있다.
상기 엣지 게이트웨이 노드는 서비스 프로파일을 상기 인터넷 프로토콜 네트워킹을 통해 클라우드 서버로 전송함에 따라 상기 클라우드 서버로부터 상기 서비스 프로파일에 대응하는 데이터 처리 모델을 수신하고, 상기 지능형 컴퓨팅 노드는 상기 수신한 데이터 처리 모델에 기초하여 상기 데이터를 분석할 수 있다.
상기 지능형 컴퓨팅 노드를 통해 분석된 데이터는 상기 단말의 동작을 위해 제공되거나, 상기 엣지 게이트웨이 노드를 통해 상기 클라우드 서버로 전달될 수 있다.
상기 엣지 컴퓨팅 플랫폼 내에서 제 1 엣지 네트워킹 노드와 연결된 사용자 단말이 이동함에 따라 제 2 엣지 네트워킹 노드로의 연결로 변경되는 경우, 상기 제 2 엣지 네트워킹 노드는 상기 엣지 식별자 관리 노드로부터 상기 지능형 컴퓨팅 노드의 식별자 정보를 수신하고, 상기 수신한 식별자 정보에 기초하여 상기 지능형 컴퓨팅 노드로 IoT 단말의 상기 데이터를 요청하는 메시지를 전송하여, 상기 IoT 단말의 데이터 및 상기 분석된 데이터 중 하나 이상을 포워딩되도록 할 수 있다.
상기 엣지 컴퓨팅 플랫폼 내에서 제 1 엣지 네트워킹 노드와 연결된 IoT 단말이 이동함에 따라 제 2 엣지 네트워킹 노드로의 연결로 변경되는 경우, 상기 제 2 엣지 네트워킹 노드는 지능형 컴퓨팅 노드로 상기 IoT 단말을 등록하고, 상기 지능형 컴퓨팅 노드는 상기 엣지 식별자 관리 노드로 상기 IoT 단말을 등록할 수 있다.
상기 지능형 컴퓨팅 노드는 상기 제 2 엣지 네트워킹 노드로 상기 IoT 단말의 데이터를 요청하는 메시지를 전송하여 상기 IoT 단말의 데이터를 획득할 수 있다.
상기 엣지 식별자 관리 노드는 사용자 단말의 상기 IoT 단말에 대한 데이터 요청에 대한 처리를 위해, 상기 IoT 단말의 식별자 정보와 상기 지능형 컴퓨팅 노드의 식별자 정보를 매핑하여 상기 매핑 정보로 생성할 수 있다.
상기 복수의 엣지 컴퓨팅 플랫폼 중 IoT 단말이 제 1 엣지 컴퓨팅 플랫폼으로부터 제 2 엣지 컴퓨팅 플랫폼으로 이동하는 경우, 상기 제 2 엣지 컴퓨팅 플랫폼의 엣지 네트워킹 노드는 지능형 컴퓨팅 노드로 상기 IoT 단말을 등록하고, 상기 제 2 엣지 컴퓨팅 플랫폼의 지능형 컴퓨팅 노드는 상기 엣지 식별자 관리 노드로 상기 IoT 단말을 등록할 수 있다.
상기 제 2 엣지 컴퓨팅 플랫폼의 지능형 컴퓨팅 노드는 상기 엣지 식별자 관리 노드로 상기 IoT 단말의 식별자 및 자신의 식별자를 제공하고, 상기 엣지 식별자 관리 노드는 상기 IoT 단말의 식별자와 상기 지능형 컴퓨팅 노드의 식별자를 매핑하여 상기 매핑 정보로 생성할 수 있다.
상기 제 2 엣지 컴퓨팅 플랫폼의 지능형 컴퓨팅 노드는 상기 제 2 엣지 컴퓨팅 플랫폼의 엣지 네트워킹 노드를 통해 상기 IoT 단말의 데이터를 요청하기 위한 메시지를 전송함에 따라, 상기 제 2 엣지 컴퓨팅 플랫폼으로 이동한 IoT 단말은 상기 제 2 엣지 컴퓨팅 플랫폼의 엣지 네트워킹 노드를 통해 상기 제 2 엣지 컴퓨팅 플랫폼의 지능형 컴퓨팅 노드로 상기 데이터를 제공할 수 있다.
상기 IoT 단말이 상기 제 2 엣지 컴퓨팅 플랫폼으로 이동을 완료함에 따라, 사용자 단말측 지능형 컴퓨팅 노드는 엣지 식별자 관리 노드로 상기 제 2 엣지 컴퓨팅 플랫폼의 지능형 컴퓨팅 노드의 식별자를 제공받아 상기 제 2 엣지 컴퓨팅 플랫폼의 지능형 컴퓨팅 노드를 통해 상기 IoT 단말의 데이터를 획득할 수 있다.
상기 제 2 엣지 컴퓨팅 플랫폼의 엣지 네트워킹 노드는 상기 제 1 엣지 컴퓨팅 플랫폼의 엣지 네트워킹 노드로의 요청을 통해, 상기 제 1 엣지 컴퓨팅 플랫폼의 지능형 컴퓨팅 노드에 저장된 상기 IoT 단말의 데이터 및 상기 분석된 데이터 중 하나 이상을 상기 제 2 엣지 컴퓨팅 플랫폼의 지능형 컴퓨팅 노드로 포워딩되도록 할 수 있다.
또한, 본 발명의 제 2 측면에 따른 지능형 IoE 정보 프레임워크를 위한 컴퓨팅 방법은 단말과의 연결성을 지원하는 엣지 네트워킹 노드를 통해 상기 단말의 데이터를 수신하는 단계; 상기 수신한 단말의 데이터를 지능형 컴퓨팅 노드가 수집하여 분석하는 단계 및 상기 분석된 데이터를 엣지 게이트웨이 노드를 통해 클라우드 서버로 전달하거나 상기 지능형 컴퓨팅 노드를 통해 상기 단말의 동작 데이터로 제공하는 단계를 포함하되, 상기 지능형 IoE 정보 프레임워크는 상기 엣지 네트워킹 노드, 상기 지능형 컴퓨팅 노드 및 상기 엣지 게이트웨이 노드를 각각 포함하는 복수의 엣지 컴퓨팅 플랫폼 및, 상기 복수의 엣지 컴퓨팅 플랫폼과 상기 단말 및 데이터의 식별자를 매핑한 매핑 정보를 생성하는 엣지 식별자 관리 노드를 포함한다.
또한, 본 발명의 제 3 측면에 따른 지능형 IoE 정보 프레임워크에서의 엣지 컴퓨팅 플랫폼 장치는 단말과의 연결성을 지원하는 엣지 네트워킹 노드, 상기 엣지 네트워킹 노드를 통해 상기 단말의 데이터를 분석하는 지능형 컴퓨팅 노드 및 정보 중심 네트워킹 및 외부와의 인터넷 프로토콜 네트워킹을 위한 엣지 게이트웨이 노드를 포함한다.
전술한 본 발명의 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 자원 제한인 IoT 환경에서 IoT 단말들에게 직접적으로 연결성을 제공하기 위하여 정보 중심 네트워킹(ICN)을 포함함에 따라, 기존 TCP/IP, TLS, DTLS에서의 많은 메시지 교환 및 코드 상의 오버헤드를 줄이며 IoT 데이터의 무결성을 체크 할 수 있으며, 직접적인 Layer 2 네트워크와의 연결을 제공할 수 있다.
또한, 기존 응용 서비스에서 사용하는 URI 형태가 직접 네트워킹에서도 사용 가능하도록 간단히 설계된 기술을 사용하며, 요청/응답(Interest/Content Object) 메시지 교환을 통해 효과적으로 데이터를 수집할 수 있다.
또한, 연결성을 기반으로 IoT 단말에서 생성하는 데이터를 수집, 분석 및 정제 등을 수행하는 엣지 컴퓨팅 플랫폼 기반의 지능형 IoE 정보 프레임워크를 통해, 데이터를 전달하는 네트워킹 기술뿐 아니라 다양한 IoE 서비스 도메인에 적합하도록 데이터를 처리 및 정제 가공하며 실제 IoT 단말의 동작 명령까지 제공할 수 있다.
이에 따라, 본 발명은 대량의 IoT 단말의 수와 데이터를 확장성있게 처리할 수 있으며, 플랜트 안전 서비스 도메인과 같이 time critical한 IoE 서비스 역시 지원 가능한 저지연(low-latency) 서비스 지원이 가능하며, 사용자 단말 이동성, IoT 디바이스 이동성, 데이터 이동성 등 다양한 형태의 이동성 을 지원할 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 지능형 IoE 정보 프레임워크는 기계학습 및 강화학습 등의 인공지능 엔진을 탑재하여 실시간으로 생성되는 IoE 데이터를 분석 및 처리하는 모듈과 컴포넌트를 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 IoE 정보 프레임워크를 위한 컴퓨팅 시스템의 블록도이다.
도 2는 지능형 IoE 정보 프레임워크를 통한 데이터 처리 흐름도를 도시한 도면이다.
도 3은 지능형 IoE 정보 프레임워크 상에서의 데이터 및 네트워킹 처리를 위한 노드 및 컴포넌트를 도시한 도면이다.
도 4는 지능형 IoE 정보 처리 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 클라우드 서버를 통해 제공되는 IoE 데이터 분석 모델을 활용하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 지능형 IoT/IoE 네트워킹 지원 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 IoT 단말과 엣지 네트워킹 노드 간의 부트 스프래핑 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 엣지 네트워킹 노드와 지능형 컴퓨팅 노드 간의 부트 스프래핑 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 사용자 단말에 의한 IoT 단말의 데이터를 획득하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 외부 클라우드 서버에 의한 IoT 단말의 데이터를 획득하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 사용자 단말의 이동성 지원 및 끊김 없는 핸드오버를 지원하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 12는 엣지 컴퓨팅 플랫폼 상에서 IoT 단말의 이동성 지원 절차를 설명하기 위한 도면이다.
도 13은 복수의 엣지 컴퓨팅 플랫폼 간의 데이터 이동성 지원 절차 및 끊김 없는 핸드오버 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 14는 지능형 IoE 정보 프레임워크를 위한 컴퓨팅 방법의 순서도이다.
도 15는 동일한 데이터를 포함하는 두 도메인에서의 데이터 처리 시나리오를 도시한 도면이다.
도 16은 스마트 헬스케어 시스템에서 프라이버시 보장 서비스를 지원하는 내용을 설명하기 위한 도면이다.
도 17은 스마트 팩토리 시스템에서의 긴급 메시지 처리 지원 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 18은 이동 단말을 통한 데이터 경로 우회 처리 지원 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 19는 데이터 분류 및 조합을 통한 기계학습모델 생성 지원 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 20은 가상화 기반의 플랫폼 및 프레임워크를 설명하기 위한 도면이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였다.
명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
본원은 지능형 IoE 정보 프레임워크를 위한 컴퓨팅 시스템(1) 및 방법에 관한 것이다.
현재 자원 제한적인 IoT 환경은 디바이스 자체의 제한적 환경과 네트워킹 기술의 제한적 환경을 포함한다. 이때, 디바이스(things)의 경우 CPU의 성능 및 메모리 용량의 제한적인 환경을 의미하며, 네트워킹 기술의 경우 LPWA(Low Power Wide Area Network)와 LLN(Low power Lossy Network)과 같은 무선 네트워킹 기술의 제한적 환경을 모두 포함한다.
따라서 종래기술은 이러한 자원 제한적인 IoT 환경에서의 연결성을 제공하기 위해, 기존 인터넷 기술인 TCP/IP 또는 UDP/IP 스택을 탑재하여 네트워킹 및 데이터 전송 서비스를 지원한다.
또한, 종래기술은 수많은 IoT 디바이스들에 IP 주소를 할당하기 위해, 기존 인터넷 프로토콜인 IPv4가 아닌 IPv6을 이용하고 있으며, LPWA와 같은 새로운 무선 기술을 탑재하도록 Ipv6 계층과 MAC 계층 사이의 Convergence 계층을 새롭게 표준화 및 개발하고 있으며, 응용 계층을 위해서는 HTTP를 경량화(lightweight)하게 만드는 CoAP 등의 기술을 제공하고 있다.
그러나 이러한 종래의 IPv6 중심의 연결성 지원은 여전히 IP 기술이 가진 단점들을 수용하고 있다. 특히, 자동차의 경우 내부 센서 및 영상 데이터들이 중앙 서버 등에 저장되기 위해서는 이동성 지원이 필요하지만, 현재 기존 인터넷 기술에서는 별도의 이동성 지원 프로토콜을 추가 설치해야 하며 인프라 역시 추가로 구축되어야 하는 문제를 여전히 가지고 있다.
또한, 기존 인터넷 기술은 고정된 단말 및 서버를 가정하여 설계된 프로토콜 기술로써, 연결 설정을 위해 멀티캐스트 프로토콜과 같이 메시지 전송의 오버헤드가 발생한다. 특히, 기존 인터넷 기술은 응용 서비스의 통신 채널 보안을 위한 TLS, DTLS 등을 위해 추가적인 메시지를 주고받아야 하는 오버헤드 등이 발생하고 있다.
이러한 점뿐만 아니라, 향후 1010개 이상의 IoT 디바이스들이 늘어날 것으로 예상되는데, 이러한 단말들을 통해 발생되는 수많은 데이터를 처리하기 위한 확장성과, 효과적인 네트워킹 기술, 그리고 컴퓨팅 플랫폼 기술의 필요성이 대두되고 있다. 이에 따라, 사용자 및 IoT 디바이스 가까이에서 이를 처리하기 위한 엣지/포그 컴퓨팅 기술이 대중화되고 있는 상황이다.
엣지 컴퓨팅(Edge Computing)의 경우 이동통신을 위한 모바일 엣지 컴퓨팅(Mobile Edge Computing, MEC) 기술이 이에 해당하며, 디바이스 및 액세스 게이트웨이와 기지국 등에서 서비스에 필요한 기능 등을 직접 수행한다. 포그 컴퓨팅(Fog Computing)의 경우 디바이스(특히 IoT 디바이스)와 인터넷을 통해 제공되는 중앙 클라우드 컴퓨팅 구조 사이에 위치하는 분산형 컴퓨팅 플랫폼으로 최근 기술적 논의가 시작되고 있다.
하지만 대부분 엣지 컴퓨팅과 포그 컴퓨팅의 기술적 차이보다는 함께 병행하여 쓰이는 경우가 많으며, 따라서 본 발명에서 기술되는 엣지 컴퓨팅은 포그 컴퓨팅 기술을 포함하는 개념일 수 있다.
이와 같이 다양한 엣지/포그 컴퓨팅 기술과 기존의 다양한 IoT 서비스 분야를 위해 개발된 수많은 IoT 플랫폼이 함께 양립하는 상황에서, 지속적으로 이들을 통합 및 호환성(Inter-working)을 지원하는 추가적인 연구 개발 및 표준화 활동이 진행 중이다.
구체적인 예로, 스마트 시티, 스마트 팩토리, 스마트 헬스케어 등 수많은 IoT 서비스들이 각각 별도의 IoT 플랫폼을 중심으로 서비스 및 기술들이 개발되고 있다. 하지만 그 결과 수많은 IoT 플랫폼들이 난립하게 되었고, 이는 결국 하나의 공통된 기술을 공유하지 않아 지속적으로 개발 및 유지 비용이 계속 증가할 것으로 예상되고 있다.
특히, IoT 디바이스들은 게이트웨이 또는 액추에이터와 함께 동작하도록 개발되어 특정 회사 제품과 함께 전용 서비스와 같이 고정되는 단점을 가지고 있어 산업화에 큰 걸림돌이 되고 있다.
한편, 국제적 표준화를 통해 IoT 플랫폼의 통합을 지원하기 위한 활동이 있으며, oneM2M 및 OCF의 IoTivity 등의 플랫폼도 개발되고 있으나, 아직까지는 통합된 IoT 플랫폼이라 할 수 없는 상황이다.
결론적으로, 단순히 인터넷과 같은 IP 기술인 IPv6, CoAP, 그리고 중앙의 클라우드 서버 기술만을 가지고 수많은 IoT 단말과 데이터를 처리하거나, 확장성 있는 연결성 지원 등을 해결할 수 없다. 또한, 기 존재하는 IoT 플랫폼 역시 서로 다른 기술 및 서비스 도메인에 특화되어 개발됨에 따라 이를 통합한 솔루션 개발이 힘들다는 단점을 여전히 지니고 있다.
따라서, 수많은 IoT 디바이스의 자원 제약적 환경과 네트워킹 제약적 환경에서 효과적인 연결성과 이동성을 지원하며, 이 디바이스들에서 발생하는 수많은 데이터를 분산된 구조를 통해 수집 및 처리하기 위한 엣지/포그 컴퓨팅 기술 등과 같은 사용자 및 데이터 발생 지역과 가까운 지역에서의 데이터 수집 및 처리 기술이 필요하다.
또한, 기존의 IoT 플랫폼 또는 클라우드 서버 등의 기술과의 호환성을 위해 웹과 같은 응용 서비스에서 사용하는 RESTful과 같은 간단한 메시지 기법을 통해 네트워킹 및 보안 등의 기술까지 제공해주며, 다양한 서비스 도메인에 적용할 수 있는 통합적 프레임워크가 필요한 상황이다.
이와 같은 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 IoE 정보 프레임워크를 위한 컴퓨팅 시스템 및 방법은 1010개 이상의 사물들(Things)에게 확장성, 이동성 및 실시간성(low latency)을 지원하는 연결성 제공을 위한 정보 중심 네트워킹 기반의 엣지 컴퓨팅 플랫폼을 기반으로, 사물들에서 발생하는 정보를 수집, 저장, 처리 및 사물들을 제어하거나 또는 클라우드 서버에 분석 결과 등을 전송하며, 분산된 엣지 컴퓨팅 플랫폼을 관리하고 제어할 수 있다.
이하에서는 도 1 내지 도 13을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 IoE 정보 프레임워크를 위한 컴퓨팅 시스템(1)에 대해 설명하도록 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 IoE 정보 프레임워크를 위한 컴퓨팅 시스템(1)의 블록도이다. 도 2는 지능형 IoE 정보 프레임워크를 통한 데이터 처리 흐름도를 도시한 도면이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 IoE 정보 프레임워크를 위한 컴퓨팅 시스템(1)은 복수의 엣지 컴퓨팅 플랫폼(100)과, 엣지 네트워크 상에서 개발 및 배치되어 다른 엣지 컴퓨팅 플랫폼(100) 간의 연동을 위한 엣지 식별자 관리 노드(200)를 포함한다.
이때, 지능형 IoE 정보 프레임워크는 IoT의 자원 제한적인 단말(10)들과 무선 네트워크 구간으로 이루어진 사물 네트워크(Proprietary thing networks, (a)), 그리고 일반적인 클라우드 서버(20) 등이 위치한 인터넷(b) 사이에 위치한다.
한편, 본 발명의 일 실시예에서 기술하는 단말은 IoT 단말(10)과 사용자 단말(30)을 모두 포함하는 개념으로서, 이하에서는 필요에 따라 IoT 단말(10)과 사용자 단말(30)을 구분하여 기술하도록 한다.
복수의 엣지 컴퓨팅 플랫폼(100-1, 100-2,…,100-n)은 각각 엣지 네트워킹 노드(110), 지능형 컴퓨팅 노드(120) 및 엣지 게이트웨이 노드(130)를 포함한다.
이때, 본 발명의 일 실시예에서의 각 노드(110, 120, 130)들은 각각 독립되어 물리적 하드웨어 형태로 구성될 수 있음은 물론이고, 하나 이상의 물리적 하드웨어에 가상화된 소프트웨어인 형태로 구성될 수도 있다. 즉, 하나의 물리적인 서버로 구성된 엣지 컴퓨팅 플랫폼(100) 내의 각 노드(110, 120, 130)들은 별도의 가상화된 프로그램 형태로 구성될 수 있다. 또한, 각 노드(110, 120, 130)와 연결된 컴포넌트(140, 150, 160)들 역시 별도의 독립된 하드웨어로 구성되거나 각 노드에 포함되어 가상화된 소프트웨어 형태로 구성될 수 있다.
이때, 물리적인 하드웨어인 서버로 구성되는 경우, 해당 서버는 각 기능을 수행하기 위한 프로그램이 저장된 메모리(미도시) 및 메모리에 저장된 프로그램을 실행시키는 프로세서(미도시)를 포함할 수 있다.
이때, 메모리는 전원이 공급되지 않아도 저장된 정보를 계속 유지하는 비휘발성 저장장치 및 휘발성 저장장치를 통칭하는 것이다. 예를 들어, 메모리는 콤팩트 플래시(compact flash; CF) 카드, SD(secure digital) 카드, 메모리 스틱(memory stick), 솔리드 스테이트 드라이브(solid-state drive; SSD) 및 마이크로(micro) SD 카드 등과 같은 낸드 플래시 메모리(NAND flash memory), 하드 디스크 드라이브(hard disk drive; HDD) 등과 같은 마그네틱 컴퓨터 기억 장치 및 CD-ROM, DVD-ROM 등과 같은 광학 디스크 드라이브(optical disc drive) 등을 포함할 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에서의 기능 노드(110, 120, 130)들 및 컴포넌트(140, 150, 160) 사이는 실제 노드 개발 형태에 따라 가상화된 정보 중심 네트워킹(Information-Centric Networking, ICN) 기술을 통해 연결되어 있거나, IP 기술을 이용한 IPC(Inter-Process Communication) 등을 통해 연결될 수 있다.
이러한 연결성을 통해, 본 발명의 일 실시예는 각각의 사물 네트워크와 각 구성노드(110, 120, 130) 및 컴포넌트(140, 150, 160)들을 연결하여 이를 통해 IoT 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 효과적으로 처리하거나 분석하는 등의 작업을 수행한다.
또한, 인터넷(b)을 통해 클라우드 서버(20)로 IoT 단말(10)의 데이터나 분석된 데이터를 전달하거나, 직접적으로 단말(10)들의 동작을 제어하는 기능을 수행할 수 있으며, 이를 통해 다양한 IoT/IoE 서비스 도메인에 적용이 가능하다.
먼저, 엣지 네트워킹 노드(110)는 IoT 단말(10)들에게 연결성을 지원하도록 정보 중심 네트워킹 노드를 가능하게 하는 기능을 수행한다. 즉, 본 발명의 일 실시예에서의 엣지 네트워킹 노드(110)는 기존의 ICN을 기본으로 지원하는 네트워킹 노드로, IP 프로토콜 없이OSI 통신 계층 중 2계층(Layer 2 MAC) 기술을 통해 직접 연결성을 지원할 수 있다.
또한, 다양한 IoT 단말(10)과의 연결 및 네트워킹 호환성(interoperability)을 위해 IP 프로토콜과 함께 TCP와 UDP 및 CoAP를 지원할 수 있다.
엣지 네트워킹 노드(110)는 엣지 컴퓨팅 플랫폼(100)의 사물 네트워크를 위한 네트워킹 노드로 엣지 식별자 관리 노드(200)와 컨트롤 채널을 통해 연결이 설정되어 있다. 이 채널을 통해 단말(10)들이 이동할 때마다 엣지 네트워킹 노드(110)가 모든 단말(10)의 상태를 관리하는 것이 아니라, 단말(10)의 식별자와 데이터 정보를 엣지 식별자 관리 노드(200)에 제공하고 이를 통해 비상태 보전형(stateless)의 단말(10) 및 데이터의 이동성을 관리할 수 있다.
한편, 엣지 네트워킹 노드(110)는 하나의 엣지 컴퓨팅 플랫폼(100) 상에서 복수 개가 구비될 수 있도 있다.
지능형 컴퓨팅 노드(120)는 엣지 네트워킹 노드(110)를 통해 IoT 단말(10)의 데이터를 수집하고 수집된 데이터를 분석한다. 즉, 지능형 컴퓨팅 노드(120)는 직접적으로 IoT 단말(10)들의 데이터를 수집하는 동시에 데이터를 분석 및 처리하며, 이후 처리 절차를 결정하는 기능을 수행한다.
이를 위해 지능형 컴퓨팅 노드(120)는 기계학습 등의 플랫폼을 탑재할 수 있다. 또한, 지능형 컴퓨팅 노드(120)는 확장성을 위해 물리적인 단말들을 클러스터링 기법을 통해 연동하고, 필요에 따라 여러 데이터 처리 기능들을 수행할 수 있도록 동적으로 가상 머신 형태의 지능형 컴퓨팅 노드(120)를 생성하여 지원할 수도 있다.
한편, 실제 센서 등과 같은 IoT 단말(10)에서 발생하는 데이터는 센서 정보뿐만 아니라 미디어 데이터, 실시간 데이터 등이 포함될 수 있다. 예를 들어, IoT 단말(10)에서 발생하는 데이터가 순차적으로 발생하는 실시간 데이터인 경우, 지능형 컴퓨팅 노드(120)는 이를 동적으로 분석하기 위해 온라인 트래픽 분석(실시간 메시지 처리) 등의 기능을 지원할 수 있다.
이를 위해 본 발명의 일 실시예는 컴포넌트로 지능형 정보처리 관리부(140)를 포함할 수 있다. 지능형 정보 처리 관리부(140)는 IoT 데이터가 전송 및 분석되고 처리되는 전반적인 과정에 개입되어 실시간 메시지 처리 및 분석 등을 지원한다. 또한, 엣지 컴퓨팅 플랫폼(100) 내의 노드(110, 120, 130)들 간의 연결, 관리 및 제어 기능을 수행한다.
한편, 지능형 정보 처리 관리부(140)는 지능형 컴퓨팅 노드(120)와 독립된 형태로 구성될 수 있으며, 해당 기능은 지능형 컴퓨팅 노드(120) 내에서 수행될 수도 있다.
지능형 컴퓨팅 노드(120)에 의해 분석된 데이터는 어느정도 의미를 담고 있으나, 상기 분석된 데이터를 외부의 클라우드 서버(20)로 전송 및 취합하여 대규모의 데이터로 분석 및 처리하는 것이 필요하다.
이를 위해 엣지 게이트웨이 노드(130)는 사물 네트워크와, 엣지 컴퓨팅 플랫폼 내에서 공통적으로 사용되는 정보 중심 네트워킹 기술(ICN)과, 엣지 컴퓨팅 플랫폼 외부와의 인터넷 프로토콜 네트워킹을 지원한다.
즉, 엣지 게이트웨이 노드(130)는 엣지 컴퓨팅 플랫폼(100) 외부에 위치한 클라우드 서버(20)의 데이터 처리를 위해 메시지를 해석하고, 분석된 결과를 빠르게 전송하는 기능을 수행한다.
엣지 컴퓨팅 플랫폼(100) 내에는 각 노드(110, 120, 130) 외 컴포넌트로 상술한 지능형 정보 처리 관리부(140)와, 그밖에 분석 데이터를 저장하는 데이터 저장부(150) 및 실제 서비스에 따른 동작 명령을 수행하고 리워드를 통해 정책을 결정하는 리워드/동작부(160)를 포함할 수 있다.
IoT 단말(10)들로부터 수신되는 데이터를 수집 및 분석한 후 그 결과를 바로 클라우드 서버(20)로 전송할 수도 있지만, 관련 서비스의 상황에 따라 결과를 데이터 저장부(150)에 저장할 수도 있다.
또는, 리워드/동작부(160)를 통해 서비스에 따른 정책을 이용하여 실제 액션을 취하는 리워드를 제공하고, 동작에 대한 명령을 엣지 네트워킹 노드(110)를 통해 IoT 단말(10)로 전달할 수 있다.
마지막으로 엣지 식별자 관리 노드(200)는 복수의 엣지 컴퓨팅 플랫폼(100)과, 단말(10) 및 데이터의 식별자를 매핑한 매핑 정보를 생성한다. 즉, 엣지 식별자 관리 노드(200)는 복수의 엣지 컴퓨팅 플랫폼(100) 사이에서 IoT 단말(10)들의 이동성 및 데이터의 이동성을 지원하기 위한 노드로, IoT 단말(10) 및 데이터를 식별자를 통해 식별할 수 있다.
또한, IoT 단말(10)과 데이터의 식별자, 그리고 엣지 컴퓨팅 플랫폼(100), 특히 엣지 컴퓨팅 플랫폼(100) 내의 엣지 네트워킹 노드(110)을 식별하는 식별자를 동적으로 매핑 및 관리하기 위한 매핑 정보를 생성하여, 단말(10) 및 데이터의 이동성을 지원할 수 있다.
도 1과 같은 구성을 포함하는 지능형 IoE 정보 프레임워크를 위한 컴퓨팅 시스템(1)을 통하여 궁극적으로 IoT/IoE 서비스 도메인에 적용되는 데이터의 처리 흐름은 도 2와 같다.
센서와 같은 IoT 단말(10)들은 온도, 습도 등과 같이 단일 유닛(single unit) 데이터(D1)를 생성하며, 이러한 단일 유닛 데이터(D1)는 그 자체로는 의미가 없는 로우 데이터(D1, raw data)에 해당한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 IoE 정보 프레임워크를 위한 컴퓨팅 시스템(1)은 각각의 IoT 도메인으로부터 생성되는 서로 다른 형태, 의미, 그리고 환경에 대한 상기 로우 데이터(D1)를 수집(P1)하고, 수집된 로우 데이터(D1)를 분석 및 정제를 통해 IoT/IoE 서비스를 제공하기 위한 분석 데이터(P2, analyed data)를 생성할 수 있다.
그리고 지능형 IoE 정보 프레임워크를 위한 컴퓨팅 시스템(1)은 분석 데이터(D2)를 다시 클라우드 서버(20)로 ‘전달(P2)’하거나 또는 IoT 도메인에 바로 적용하는 등의 ‘동작 명령(P3)’을 위한 기능을 수행하게 된다. 따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 IoE 정보 프레임워크는 기존의 IoT 데이터 처리 방식과는 다르게 지능형으로 데이터를 처리 및 적용하는 프레임워크라 할 수 있다.
이하에서는 지능형 IoE 정보 프레임워크를 위한 컴퓨팅 시스템(1)에서 수행되는 구체적인 구성 및 기능을 각 항목별로 설명하도록 한다.
[지능형 IoE 정보 프레임워크 상의 데이터 및 네트워킹 컴포넌트의 구성]
본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 IoE 정보 프레임워크는 도 1과 같이 IoE 정보 처리르 제공하는 기능뿐만 아니라, 사물 네트워크로부터 데이터를 제공하기 위한 연결성을 제공할 수 있다. 또한, 지능형 IoE 정보 프레임워크 내의 각 구성 노드(110, 120, 130) 및 컴포넌트(140, 150, 160) 사이의 네트워킹과, 인터넷 상에 존재하는 클라우드 서버(20) 등과의 네트워킹을 제공하는 네트워킹 플랫폼으로써의 기능을 수행한다.
도 3은 지능형 IoE 정보 프레임워크 상에서의 데이터 및 네트워킹 처리를 위한 노드 및 컴포넌트를 도시한 도면이다.
엣지 네트워킹 노드(110)는 IoT 단말(10)의 데이터 수집을 담당하며, IoT 단말(10)들의 연결성을 지원한다.
엣지 게이트웨이 노드(130)는 지능형 컴퓨팅 노드(120)에 의해 분석된 데이터를 전송하며, 외부 인터넷(b)을 통한 클라우드 서버(20)와의 연결성을 지원한다.
지능형 데이터 처리를 담당하는 지능형 컴퓨팅 노드(120)는 대부분의 데이터를 분석 및 처리하기 위한 기능을 포함하고 있다. 지능형 컴퓨팅 노드(120)는 필요에 따라 여러 엣지 단말(10)을 클러스터링하여 컴퓨팅 자원을 할당하여 제공할 수 있기 때문에 관리 기능을 수행하는 지능형 정보 처리 관리부(140)의 컴포넌트를 구비할 수 있다. 이러한 지능형 정보 처리 관리부(140)는 실제 베어메탈(bare metal) 서버와 같이 전용 서버 장치로 운영될 수 있다.
또한, 지능형 IoE 정보 프레임워크는 각각 노드들 간의 연결을 위해 기본적으로 ICN 기술을 기반으로 하는 네트워킹 기술을 채택하고 있으며, 네트워킹에 필요한 식별자와 다양한 목적에 따른 식별자를 동적으로 매핑하는 엣지 식별자 관리 노드(200)를 포함한다.
이하 각각의 노드 및 컴포넌트에 의해 수행되는 기능들을 상세히 설명하도록 한다.
[지능형 IoE정보 처리 절차]
도 4는 지능형 IoE 정보 처리 과정을 설명하기 위한 도면이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 IoE 정보 프레임워크에서의 컴퓨팅 시스템(1)은 도 4와 같은 절차를 통하여 IoT 단말(10)들로부터 발생하는 데이터(D1, raw data 또는 single unit data)를 처리한다.
먼저, IoT 단말(10)로부터 제공되는 데이터(D1)는 실시간 분석 및 정제가 필요하다. 따라서, 지능형 컴퓨팅 노드(120)는 실시간으로 발생되는 데이터(D1)는 서비스 프로토콜, 데이터 프로파일, 식별자 정보(URI 형태의 데이터 식별자) 등의 정보를 활용하여 메모리 큐와 같은 임시 저장소에 저장한다. 그리고 임시 저장된 데이터를 기계학습 및 인공지능 플랫폼 기반의 분석을 수행한다. 지능형 컴퓨팅 노드(120)는 이 과정에서 데이터의 종류 및 서비스의 종류를 분석할 수 있다(Classification 과정, S11).
또한, 지속적으로 누적하여 저장해야만 분석이 가능한 데이터들을 필터링함으로써(filtering 과정, S11), 곧바로 기존의 IoT 단말(10) 또는 클라우드 서버(20)를 이용한 서비스 모델과 함께 필터링된 데이터들을 클라우드 서버(20)로 직접 포워딩할 수 있다(S12, S16).
이후 선행 처리된 실시간 데이터들은 분석된 종류대로 데이터 저장부(150)에 저장되며(S13), 저장된 데이터들은 누적되어 추후 다시 한번 기계학습 및 인공지능 프레임워크를 통해 분석될 수 있다(S14). 이러한 분석 과정은 간단히는 서비스 도메인에 따라 초, 분 또는 시간당 센서 데이터의 변화 등을 추출하는 것일 수 있다. 또는, 클라우드 서버 등을 활용한 딥러닝 방법을 활용하여 기 학습된 모델을 제공받아(모델 서빙), 실시간 발생하는 센서 데이터를 분석하는 것일 수 있으며 이때, 제공받은 학습 모델은 주기적으로 새로운 모델로 업데이트될 수 있다.
그러나 본 발명의 일 실시예에서 지능형 컴퓨팅 노드(120)는 이러한 기능만으로 축소되지 않으며, 서비스 도메인 정보를 활용하여 서비스 요구사항에 따라 엣지 컴퓨팅 플랫폼(100) 상에서 데이터를 처리하는 것으로 확장될 수 있다.
상기 분석 과정을 통해 생성된 분석된 데이터(D2)는 초기 로우 데이터(D1)와는 달리 추가적인 메타 데이터들이 생성되어 결합될 수 있다. 그리고 분석된 데이터(D2)는 다시 한번 분류과정(S15)을 통해 각각 클라우드 서버(20)로 전송되거나(S16) 잠시 저장되거나(S17) 또는 IoT 디바이스(10)의 동작 명령으로 제공될 수 있다(S18).
도 4에 도시된 바와 같은 데이터 처리 과정은 본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨팅 시스템(100)에서의 지능형 IoE 정보 프레임워크에서 일어나는 과정으로서, 이는 스마트 헬스 케어, 스마트 빌딩, 스마트 팩토리 등에 적용이 가능하다.
[ 클라우드 모델을 활용한 동적 IoE 데이터 처리 모델 적용]
도 5는 클라우드 서버(20)를 통해 제공되는 IoE 데이터 분석 모델을 활용하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 IoE 정보 프레임워크에서의 컴퓨팅 시스템(100)은 도 4와 같이 지능형 컴퓨팅 노드(120)에서 실시간으로 발생하는 로우 데이터(D1)를 자체적인 인공지능 플랫폼을 이용하여 분석 및 처리할 수 있다. 뿐만 아니라, 지능형 컴퓨팅 노드(120)는 클라우드 서버(20) 등에서 제공하는 서비스 도메인에 특화된 IoE 데이터 분석 모델(M)을 동적으로 제공받아 실행할 수도 있다.
구체적으로 본 발명의 일 실시예에서 지능형 컴퓨팅 노드(120)는 서비스 프로파일을 분석하거나 엣지 게이트웨이 노드(130)를 통해 직접 서비스 프로파일을 클라우드 서버(20)로 전송할 수 있다. 이때, 서비스 프로파일은 입력 데이터와 출력 데이터의 형태, IoT 단말(10)의 수행 동작을 위한 기술 내용을 포함할 수 있다.
즉, 지능형 컴퓨팅 노드(120)는 서비스 프로파일에 대응하는 IoE 데이터 처리 모델(M)의 요청/응답 메시지 교환을 엣지 게이트웨이(130)를 통해 클라우드 서버(20)로 전송할 수 있으며(S21), 이러한 메시지를 수신한 클라우드 서버(20)는 서비스 프로파일에 기반하는 최적의 IoE 데이터 처리 모델(M)을 찾아 제공할 수 있다(S22).
이러한 요청/응답 메시지는 RESTful 형태의 메시지 교환 형태로 구현될 수 있다.
한편, IoE 데이터 처리 모델(M)을 송수신하는 과정은 기존의 통신과정을 이용하여 구현될 수 있으며, 제공받은 IoE 데이터 처리 모델(M)은 물리적 또는 가상화된 지능형 컴퓨팅 노드(120)를 통해 실행될 수 있다. 또는 별도의 가상화된 지능형 컴퓨팅 노드(120)로 구현되어 실행될 수도 있다.
IoE 데이터 처리 모델(M)을 제공받아 적용(S23)한 이후 로우 데이터(D1)를 분석화는 과정은 도 4와 동일하다.
이와 같이, 본 발명의 일 실시예에서는 도 5에 도시된 바와 같은 동적인 IoE 데이터 처리 모델(M)을 제공받아 연속적인 실행을 위해, 가상화 기술을 이용하여 지능형 컴퓨팅 노드(120)를 구성할 수 있으며, 기존 IoE 데이터 처리 모델과 신규 IoE 데이터 처리 모델 사이의 교환이 이루어지도록 할 수 있다.
즉, 본 발명의 일 실시예는 클라우드 서버와(20)의 연동을 통해 이미 제공받은 IoE 데이터 처리 모델(M)을 활용하는 것뿐만 아니라, 정책에 따라 리워드/동작부(160)를 통해 주기적으로 발생하는 데이터를 분석하여 IoE 데이터 처리 모델(M)이 상황에 따라 변경될 수 있도록 하는 순환 모델을 제공할 수 있다.
[지능형 정보 네트워킹 절차]
도 6은 지능형 IoT/IoE 네트워킹 지원 과정을 설명하기 위한 도면이다. 도 7은 IoT 단말(10)과 엣지 네트워킹 노드(110) 간의 부트 스프래핑 과정을 설명하기 위한 도면이다. 도 8은 엣지 네트워킹 노드(110)와 지능형 컴퓨팅 노드(120) 간의 부트 스프래핑 과정을 설명하기 위한 도면이다.
먼저, IoT 단말(10)과 엣지 네트워킹 노드(110) 사이에서의 ICN 기반의 연결성 지원을 위해, IoT 단말(10)은 자신의 프로파일을 엣지 네트워킹 노드(110)로 전송한다(S31). 이때, IoT 단말(10)이 전송하는 프로파일에는 URI 형태로 구성되는 IoT 단말(10) 자체의 식별자, 데이터 식별자, 서비스 타입 등의 정보가 포함될 수 있다.
이에 앞서, Layer 2 기술을 직접적으로 이용할 때에는 처음 노드가 부팅될 때 IoT 단말(10)과 엣지 컴퓨팅 노드(110) 간의 연결이 설정될 수 있다. 이 과정은 후술하는 도 7을 통해 설명하도록 한다.
이와 동시에, 엣지 컴퓨팅 노드(110)와 지능형 컴퓨팅 노드(120), 그리고 엣지 식별자 관리 노드(200) 사이에서는 각각의 구성을 위한 도 8과 같은 부트 스트래핑 과정이 수행된다. 이 과정을 통해 IoT 단말(10)-엣지 네트워킹 노드(110)-지능형 컴퓨팅 노드(120) 사이의 ICN 기반의 연결성을 확보할 수 있다.
이후 ICN의 기본적인 통신 절차인 요청(Interest)/응답(Content Object)의 간단한 한번의 교환 메시지를 통해 IoT 데이터는 지능형 컴퓨팅 노드(120)로 수집될 수 있다. 이때, 본 발명의 일 실시예는 기존의 인터넷과는 달리 TLS, DTLS 등의 통신 채널을 위한 보안 메시지를 주고 받는 대신, IoT 단말(10)과 데이터 자체의 액세스 권한을 위한 서명 정보를 생성하여, 이를 통해 자유로이 데이터를 주고받으면서 동시에 유효성을 체크할 수 있게 된다(S32, S33).
또한, 엣지 네트워킹 노드(110)는 공개-키를 기반으로 자신과 연결된 IoT 단말(10)의 서명 정보를 생성하며, 이러한 서명 정보를 기반으로 액세스 컨트롤 기능이 수행될 수 있다(S34).
이때, IoT 단말(10)의 경우 직접 보안을 위한 컴퓨팅에 대한 제약이 있으므로, 엑세스 컨트롤의 경우 엣지 컴퓨팅 노드(110)가 프록시 역할을 수행하게 된다. 이에 따라 엣지 컴퓨팅 노드(110)는 각 IoT 단말(10)의 식별자를 시드값으로 사용하고, 공개-키를 활용하여 IoT 단말(10)의 서명 정보를 별도로 생성 및 관리할 수 있다.
지능형 컴퓨팅 노드(120)를 통해 수집된 데이터는 전술한 데이터 처리 과정을 통해 클라우드 서버(20)로 전송되거나, 다시 IoT 단말(10)로 동작 명령을 전송한다. 이 경우 엣지 게이트웨이 노드(130)는 인터넷 상의 클라우드 서버(20)로 전송하는 역할을 담당하며(S35), 엣지 네트워킹 노드(110)는 다시 IoT 단말(10)로 향하는 식별자 기반의 동작 명령을 전송하는 역할을 담당한다(S36).
한편, 식별자 기반의 IoT 단말(10)과 엣지 네트워킹 노드(110) 간의 연결을 위한 부트 스트래핑 과정과, 엣지 네트워킹 노드(110) 및 지능형 컴퓨팅 노드(120) 간의 부트 스트래핑 과정은 각각 도 7 및 도 8과 같다.
IoT 단말(10)과 엣지 컴퓨팅 노드(120)는 모두 식별자를 기반으로 하는 통신을 기본으로 하고 있기 때문에(ICN 기술), 각각의 노드에 ICN 스택이 설치되어 있어야 한다. 또한, 노드들 사이에서는 식별자 설정 및 생성 기능을 통해 식별자를 할당할 수 있어야 한다.
일반적으로 부트 스트래핑 과정에서는 계층적 식별자를 URI와 같이 사용하며, 식별자 정보를 서로 주고 받음으로써(advertisement/response), 데이터를 발생하는 IoT 단말(10)은 자신의 식별자 및 데이터의 식별자를 엣지 네트워킹 노드(110)로 알린다. 이를 통해 엣지 네트워킹 노드(110) 또는 지능형 컴퓨팅 노드(120)와 같은 네트워크 내부 노드에서 데이터를 발생하는 IoT 단말(10)을 향해 요청(Interest) 메시지를 전송할 수 있다.
도 7은 IEEE 802.11 WiFi 네트워크를 통해, 데이터를 발생하는 IoT 단말(10)과 엣지 네트워킹 노드(110) 간의 연결 및 식별자 할당 절차를 나타내고 있다.
IoT 단말(10)은 자신의 이더넷 맥 주소를 기반으로 EUI-48 데이터를 해쉬하여 나온 값과 함께 생성하는 데이터의 식별자를 자동으로 생성하여 엣지 네트워킹 노드(110)로 식별자 공지 메시지(Name Advertisement)를 전송한다(S41).
이를 수신한 엣지 네트워킹 노드(110, 도 7의 예시에서는 AP에 해당함)는 IoT 단말(10)의 식별자를 등록하고 데이터 송수신을 위한 라우팅 경로를 업데이트한 다음, IoT 단말(10)로 응답 메시지를 전송한다(S42).
이후 엣지 네트워킹 노드(110)는 IoT 단말(10)의 식별자를 이용하여 데이터를 요청(Interest)할 수 있다(S43).
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 IoE 정보 프레임워크 상에서의 엣지 네트워킹 노드(110)와 지능형 컴퓨팅 노드(120) 간의 연결을 지원하는 절차를 나타내고 있다.
전술한 도 7과 같이 IoT 단말(10)과 엣지 네트워킹 노드(110) 간에는 부트 스트래핑 과정을 통해, 엣지 네트워킹 노드(110)는 IoT 단말(10)의 식별자를 전달받을 수 있다(S51, Attatchment 과정).
그 이후 엣지 네트워킹 노드(110)는 IoT 단말(10)의 식별자를 자신의 엣지 컴퓨팅 플랫폼(100) 상의 지능형 컴퓨팅 노드(120)로 등록한다(S52, Registration 과정). 이 등록 과정을 통해 지능형 컴퓨팅 노드(120)는 자신의 도메인 상에 존재하는 IoT 단말(10)의 정보와 데이터의 정보를 획득할 수 있다.
이후 지능형 컴퓨팅 노드(120)는 자신이 담당하는 IoT 단말(10)의 식별자와 자신의 식별자를 엣지 식별자 관리 노드(200)에 등록하여 매핑 정보를 유지시킨다(S53). 이 정보는 추후 IoT 단말(10)의 이동시 데이터의 끊김 없는 핸드오버(seamless handover)를 지원하는데 사용할 수 있다.
등록이 완료됨에 따라 엣지 식별자 관리 노드(200)는 지능형 컴퓨팅 노드(120)로, 그리고 지능형 컴퓨팅 노드(120)는 엣지 네트워킹 노드(110)로 각각 응답 메시지를 전송한다(S54, S55).
이후 과정에 대해서는 추후 이동성 부분에서 구체적으로 설명하도록 한다.
[ IoT 단말의 데이터 수집 및 사용]
이하에서는 엣지 컴퓨팅 플랫폼(100) 내의 사용자 단말(30)과 외부에 위치하는 클라우드 서버(20)가 IoT 단말(10)의 데이터를 획득하는 과정을 도 9와 도 10을 통해 설명하도록 한다.
도 9는 사용자 단말(30)에 의한 IoT 단말(10)의 데이터를 획득하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
본 발명의 일 실시예는 일반적인 IoT 단말-클라우드 서버 모델이나 전형적인 ICN 모델과는 달리, 엣지 컴퓨팅 플랫폼(100)을 통하여 데이터를 제공할 수 있다. 한편, 사용자 단말(30)은 일반 사용자를 의미할 수 있으나, 상황에 따라서는 다른 도메인 상에 위치하는 엣지 컴퓨팅 플랫폼(100)이 이에 해당할 수도 있다.
이에 따라, 본 발명의 일 실시예는 IoT 단말(10)을 중심으로 데이터를 생성하는 IoT 단말측 엣지 컴퓨팅 플랫폼(100-T)과, 사용자 단말(30)을 중심으로 데이터를 소비하는 사용자 단말측 엣지 컴퓨팅 플랫폼(100-C)이 도 9와 같이 위치할 수 있다.
이때, 사용자 단말측 엣지 컴퓨팅 플랫폼(100-C) 내의 지능형 컴퓨팅 노드(120-C)는 크게 동작하지 않는 비대칭적인 형태로 운용될 수 있다. 이러한 사용자 단말측 엣지 컴퓨팅 플랫폼(100-C) 내의 지능형 컴퓨팅 노드(120-C)는 사용자 단말(30)의 이동성 중 끊김 없는 핸드오버를 지원할 때 사용될 수 있으며, 이는 추후 이동성을 설명하는 파트에서 기술하도록 한다.
상술한 도 7 및 도 8의 네트워킹 설정에 의해 데이터를 생성하는 IoT 단말(10)들의 데이터는 IoT 단말측 엣지 컴퓨팅 플랫폼(100-T) 상의 지능형 컴퓨팅 노드(120-T)에 쌓이게 된다(P4).
사용자 단말(30)은 IoT 단말(10)의 데이터를 획득하기 위하여, 사용자 단말 측 엣지 컴퓨팅 플랫폼(100-C) 내의 엣지 네트워킹 노드(110-C)로 데이터에 대한 요청 메시지(Interest)를 보내면(S61), 엣지 네트워킹 노드(110-C)는 해당 요청 메시지(Interest)를 수신한다.
다음으로, 엣지 네트워킹 노드(110-C)는 해당 요청 메시지(Interest)를 판단하여 엣지 식별자 관리 노드(200)로 식별자 질의를 위한 컨트롤 메시지를 전송한다(S62). 이 과정에 따라 엣지 네트워킹 노드(110-C)는 지능형 컴퓨팅 노드(120-C)를 통해 엣지 식별자 관리 노드(200)로부터 IoT 단말(10)이 발생시키는 데이터가 저장된 IoT 단말측 엣지 컴퓨팅 플랫폼(100-T)의 지능형 컴퓨팅 노드(120-T)의 식별자를 제공받게 된다.
이후 사용자 단말측 엣지 컴퓨팅 노드(110-C)는 식별자 정보에 기초하여 IoT 단말측 엣지 컴퓨팅 플랫폼(100-T)의 지능형 컴퓨팅 노드(120-T)로 IoT 단말(10)의 데이터 및 분석된 데이터를 요청하는 메시지(Interest)를 전송한다(S63). 그리고 이를 수신한 지능형 컴퓨팅 노드(120-T)는 엣지 네트워킹 노드(110-C)로 해당 데이터를 전달하며(Content Object, S64), 최종적으로 엣지 네트워킹 노드(110-C)는 해당 데이터를 사용자 단말(30)에게 전달하게 된다(Content Object, S64).
한편, 도 9에는 도시되지 않았으나, IoT 단말 측 엣지 컴퓨팅 플랫폼(100-T)과 사용자 단말측 엣지 컴퓨팅 플랫폼(100-C) 간의 메시지나 데이터 송수신은 각각의 엣지 컴퓨팅 플랫폼(100-T, 100-C)에 포함된 엣지 게이트웨이 노드(130-T, 130-C)를 통해 수행된다. 이와 달리 각 엣지 컴퓨팅 플랫폼(100-T, 100-C) 내의 각 노드(110-C, T, 120-C, T, 130-C, T)와 엣지 식별자 관리 노드(200) 간에는 직접 메시지나 데이터의 송수신이 가능하다.
도 10은 외부 클라우드 서버(20)에 의한 IoT 단말(10)의 데이터를 획득하는 과정을 설명하기 위한 도면으로, 일반 인터넷 상에 존재하는 클라우드 서버(20)에서 ICN을 기반으로 구축되어 있는 엣지 컴퓨팅 플랫폼(100) 상의 IoT 단말(10)의 데이터를 획득하기 위한, 상호 호환성 지원 절차를 설명하기 위한 도면이다.
먼저, 인터넷(b) 상의 클라우드 서버(20)는 일반적으로 웹 등의 RESTful API 등을 통해 HTTP 표준 메시지를 기반으로 하는 데이터 획득을 위한 요청 메시지를 엣지 게이트웨이 노드(130)로 전송한다(S71). 이 메시지는 일반 인터넷 시나리오와 같이 DNS 서비스를 통해 IoT 단말이 존재하는 엣지 컴퓨팅 플랫폼(100) 상의 IP 주소를 획득할 수 있다.
이때 획득하게될 IP 주소는 엣지 컴퓨팅 플랫폼(100) 상의 IP 인터넷과의 상호연동(interworking)을 담당하는 엣지 게이트웨이 노드(130)의 IP 주소이므로, 해당 요청 메시지는 상기 엣지 게이트웨이 노드(130)로 전송된다.
해당 요청 메시지를 수신한 엣지 게이트웨이 노드(130)는 이를 분석하여 ICN 기반의 메시지(Interest)로 변환하여 지능형 컴퓨팅 노드(120)로 전송한다(S72).
다음으로 엣지 게이트웨이 노드(130)는 지능형 컴퓨팅 노드(120)로부터 IoT 단말(10)의 데이터 및 해당 데이터가 분석된 데이터 중 하나 이상을 수신하면(S73, Content Object), 인터넷 프로토콜 네트워킹 기반의 변환 과정을 거쳐 웹 표준의 메시지로 구성하여 해당 데이터를 클라우드 서버(20)로 전송할 수 있다(S74, Response).
한편, 본 발명의 일 실시예는 위 과정을 위해 ICN과 인터넷을 상호연동할 수 있도록 헤더 포멧 변환 모듈을 포함할 수 있으며, 이를 통해 HTTP to ICN으로의 프록시 역할을 수행할 수 있다.
[다양한 이동성 지원]
본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 IoE 정보 프레임워크를 위한 컴퓨팅 시스템(1)은 일반적으로 알려져 있는 IP 기반의 인터넷에서의 이동성 지원 기술과는 달리 ICN 형태의 이동성을 지원한다.
즉, 본 발명의 일 실시예는 IoT 단말(10),사용자 단말(30)과 같은 단말이나 또는 통신 말단의 위치 정보를 직접 관리하여 제어하는 단대단(end-to-end)의 상태 보존 기법 -기존 Mobility IP, Proxy Mobile IP 등- 이 아닌, 데이터 자체를 중심으로 단말의 이동시 데이터를 습득하기 위한 구조를 제안하고 있다.
이에 따라, 본 발명의 일 실시예는 단대단 상태를 관리할 필요없이 데이터를 요청할 때마다 관리하는 상태 비보존형(stateless) 이동성을 지원할 수 있다. 특히 ICN 입장에서의 사용자 단말(30)의 이동성, IoT 단말(10)의 이동성, 데이터의 저장소가 바뀌는 데이터의 이동성을 각각 지원할 수 있으며, 이하 각 내용에 대해 상세히 설명하도록 한다.
-사용자 단말의 이동성 지원 절차
도 11은 사용자 단말(30)의 이동성 지원 및 끊김 없는 핸드오버를 지원하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
사용자 단말(30)이 이동하는 경우 지속적으로 데이터를 획득하기 위해, 본 발명의 일 실시예는 기존 ICN의 요청/응답(Interest/Content Object) 메시지를 통해 PULL 타입 형태로 간단히 이동성을 지원할 수 있다.
즉, 사용자 단말(30)의 이동시 사용자 단말(30)은 먼저 연결설정(Attachment) 과정을 수행한 후, 즉시 다시 한번 사용자 단말이 요청 메시지(Interest)를 보내는 과정을 통해 이동성 지원이 가능하다.
하지만 사용자 단말(30)이 해당 엣지 컴퓨팅 플랫폼(100-COld)을 벗어나 새로운 도메인에 해당하는 엣지 컴퓨팅 플랫폼(100-Cnew)으로 이동한 경우에는, 도 7과 도 8과 같이 자신의 식별자를 새롭게 엣지 컴퓨팅 플랫폼(100-Cnew) 상의 엣지 네트워킹 노드(110-Cnew)와 엣지 식별자 관리 노드(200)에 등록하는 절차를 수행해야 한다. 이를 통해 본 발명의 일 실시예는 사용자 단말(30)의 유효성 체크와 함께 사용자 단말(30)이 위치하는 엣지 컴퓨팅 플랫폼(100-Cnew) 내의 지능형 컴퓨팅 노드(120-Cnew)를 통해 데이터를 받을 수 있게 된다.
한편, 본 발명의 일 실시예는 끊김 없는 핸드오버를 지원하기 위해 도 11과 같이 지능형 컴퓨팅 노드의 동작을 수행시킬 수 있다.
도 9와 같이 일반적인 사용자 단말(30)의 경우는 사용자 단말측 엣지 컴퓨팅 플랫폼(100-C)의 지능형 컴퓨팅 노드(120-C)를 투명 모드(transparency mode)로 하여 직접 엣지 네트워킹 노드(110-C)를 통해 데이터를 습득할 수 있다.
하지만 끊김 없는 핸드오버를 위해서는 엣지 식별자 관리 노드(200)로의 레졸루션 메시지(Interest-get 메시지)가 지능형 컴퓨팅 노드(120-C)를 우회하도록 설정하고, 이후 엣지 네트워킹 노드(110-C)가 데이터 습득을 위한 요청 메시지(Interest) 역시 지능형 컴퓨팅 노드(120-C)를 통하여 전달되도록 포워딩 옵션을 추가한다. 이를 통해 데이터를 발생시키는 IoT 단말 측의 지능형 컴퓨팅 노드(100-T)에서의 데이터는 계속적으로 사용자 단말 측의 지능형 컴퓨팅 노드(100-C)로 쌓이게 된다.
따라서, 엣지 컴퓨팅 플랫폼(100-C) 내에서 제 1 엣지 네트워킹 노드(110-Cold)와 연결된 사용자 단말(30)이 이동하여 엣지 컴퓨팅 플랫폼(100-C) 내에서 새로운 제 2 엣지 네트워킹 노드(110-Cnew)로의 연결로 변경되는 경우(S81), 제 2 엣지 네트워킹 노드(110-Cnew)는 기존의 등록 절차 후 엣지 식별자 관리 노드(200)로 레졸루션 메시지(I-get(th.))를 전송하여 지능형 컴퓨팅 노드(120-C)의 식별자 정보를 수신한다(S82).
이후 제 2 엣지 네트워킹 노드(110-Cnew)는 지능형 컴퓨팅 노드(120-C)의 식별자 정보에 기초하여 IoT 단말(10)의 데이터나 분석된 데이터 획득을 위한 요청 메시지(Interest(forwarding))를 지능형 컴퓨팅 노드(120-C)로 전송하고(S83), 이에 따라 지속적으로 쌓이고 있던 IoT 단말(10)의 데이터는 바로 지능형 컴퓨팅 노드(120-C)를 통해 반환할 수 있게 되어(S84, Content Object(Forwarding)) 사용자 단말(30)로 제공될 수 있다(S85).
이와 같이 본 발명의 일 실시예는 사용자 단말(30)이 이동하여 새로운 엣지 네트워킹 노드(110-Cnew)와 접속되어 이동 과정 중에 데이터가 손실될 수 있는 경우에도, 데이터의 포워딩 과정을 통해 자연스러운 데이터의 끊김 없는 핸드오버가 지원될 수 있다.
- IoT 단말의 이동성 지원 절차
도 12는 엣지 컴퓨팅 플랫폼(100) 상에서 IoT 단말(10)의 이동성 지원 절차를 설명하기 위한 도면이다.
일반적으로 ICN의 경우 IoT 단말의 이동성 지원이 자연적으로 제공되지 않는다. 반면, 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 IoE 정보 프레임워크를 위한 컴퓨팅 시스템(1)은 지능형 컴퓨팅 노드(120)를 통해 IoT 단말(10)의 이동성을 지원할 수 있다.
도 12를 참조하면, 먼저 엣지 컴퓨팅 플랫폼(100) 내에서 제 1 엣지 네트워킹 노드(110-1)와 연결된 IoT 단말(10)이 이동함에 따라 제 2 엣지 네트워킹 노드(110-2)로의 연결로 변경되는 경우(S91), 제 2 엣지 네트워킹 노드(110-2)는 새로운 IoT 단말(10)에 대한 등록 절차를 수행한다.
즉, 제 2 엣지 네트워킹 노드(110-2)는 지능형 컴퓨팅 노드(120)로 IoT 단말(10)을 등록하게 되고, 이후 지능형 컴퓨팅 노드(120)는 엣지 식별자 관리 노드(200)로 IoT 단말(10)을 등록하게 된다(S92~S5).
이와 같은 등록 절차가 완료됨에 따라, 지능형 컴퓨팅 노드(120)는 현재 IoT 단말(10)과 연결된 제 2 엣지 네트워킹 노드(110-2)로 IoT 단말(10)의 데이터를 요청하는 메시지(Interest)를 전송하여, 요청한 IoT 단말(10)의 데이터를 획득할 수 있다(S96~S99).
또한, 엣지 식별자 관리 노드(200)는 추후 사용자 단말(10)이 상기 IoT 단말(10)에 대한 데이터를 요청하는 경우 이에 대한 처리를 위해, IoT 단말(10)의 식별자 정보와 지능형 컴퓨팅 노드(120)의 식별자 정보를 매핑한 매핑 정보를 생성할 수 있다. 이에 따라, 사용자 단말(30)은 자연스럽게 엣지 식별자 관리 노드(200)를 통해 IoT 단말(10)이 발생하는 데이터를 습득하기 위해, 지능형 컴퓨팅 노드(120)로 식별자-알림(name-aware) 라우팅이 가능하게 된다.
-데이터 이동성 지원 절차
도 13은 복수의 엣지 컴퓨팅 플랫폼(100-1, 100-2) 간의 데이터 이동성 지원 절차 및 끊김 없는 핸드오버 과정을 설명하기 위한 도면이다.
각 엣지 컴퓨팅 플랫폼(100-1, 100-2)에 의한 도메인 사이를 이동하게 되는 경우, 데이터를 발생시키는 IoT 단말(10)의 이동성과 동시에 데이터를 저장하는 지능형 컴퓨팅 노드(120)가 변경되는 데이터 이동성이 발생하게 된다.
이와 같이 IoT 단말(10)이 제 1 엣지 컴퓨팅 플랫폼(100-1)으로부터 제 2 엣지 컴퓨팅 플랫폼(100-2)으로 이동하게 되는 경우에도, 본 발명의 일 실시예는 이러한 이동성을 지원할 수 있다.
먼저, IoT 단말(10)이 제 1 엣지 컴퓨팅 플랫폼(100-1)으로부터 제 2 엣지 컴퓨팅 플랫폼(100-2)으로 이동하게 됨에 따라 엣지 네트워킹 노드(110-1, 110-2)가 변경되며, 지능형 컴퓨팅 노드(120-1) 역시 제 2 엣지 컴퓨팅 플랫폼(100-2) 내의 노드(120-2)로 변경된다(S101).
IoT 단말(10)이 제 2 엣지 컴퓨팅 플랫폼(100-2)으로 이동하게 되면 제 2 엣지 컴퓨팅 플랫폼(100-2)의 엣지 네트워킹 노드(110-2)는 지능형 컴퓨팅 노드(120-2)로 IoT 단말(10)이 새로운 도메인으로 이동해왔음을 등록 과정을 통해 알리게 된다(S102).
그리고 지능형 컴퓨팅 노드(120-2)는 엣지 식별자 관리 노드(200)로 IoT 단말(10)을 등록하게 된다(S103, S104). 이 과정에서 지능형 컴퓨팅 노드(120-2)는 IoT 단말(10)의 식별자 정보와 자신의 식별자 정보를 엣지 식별자 관리 노드(200)로 제공하고, 엣지 식별자 관리 노드(200)는 IoT 단말(10)의 식별자를 매핑하여 매핑 정보로 생성하여 관리하게 된다.
이와 같은 등록 절차가 완료되면(S105), 제 2 엣지 컴퓨팅 플랫폼(100-2)의 지능형 컴퓨팅 노드(120-2)는 IoT 단말(10)의 데이터를 수집하기 위해 엣지 네트워킹 노드(110-2)로 요청 메시지(Interent)를 전송한다(S106).
해당 요청 메시지가 엣지 네트워킹 노드(110-2)를 통해 IoT 단말(10)로 전송되면(S107), IoT 단말(10)은 제 2 엣지 컴퓨팅 플랫폼(100-2)의 엣지 네트워킹 노드(110-2)를 통해(S108) 지능형 컴퓨팅 노드(120-2)로 요청한 데이터를 제공하여(S109), 새로운 도메인으로 이동한 IoT 단말(10)의 데이터는 새로은 지능형 컴퓨팅 노드(120-2)에 저장되게 된다.
또한, 사용자 단말(30)이 새로운 도메인으로 이동한 IoT 단말(10)의 데이터를 획득하고자 하는 경우에는, 엣지 식별자 관리 노드(200)를 통해 새롭게 변경된 지능형 컴퓨팅 노드(120-2)의 식별자를 제공받아 해당 데이터를 획득할 수 있다.
한편, 도 13과 같은 도메인 간의 이동성의 경우, 기존의 제 1 엣지 컴퓨팅 플랫폼(100-1) 내의 지능형 컴퓨팅 노드(120-1)에 저장되어 있던 IoT 단말(10)의 데이터를 활용할 수 없다는 단점을 지니고 있다.
이와 같은 상황에서의 끊김 없는 핸드오버를 지원하기 위해, 본 발명의 일 실시예는 상술한 등록 과정과 동시에 또는 이와 별개로, 제 2 엣지 컴퓨팅 플랫폼(100-2)의 엣지 네트워킹 노드(110-2)가 제 1 엣지 컴퓨팅 플랫폼(100-1)의 엣지 네트워킹 노드(110-1)로의 포워딩 요청을 하게 된다(S110).
이러한 요청에 의해, 제 1 엣지 컴퓨팅 플랫폼(100-1)의 지능형 컴퓨팅 노드(120-1)에 저장된 IoT 단말(10)의 데이터 및 분석된 데이터 중 하나 이상은 제 2 엣지 컴퓨팅 플랫폼(100-2)의 지능형 컴퓨팅 노드(120-2)로 포워딩될 수 있으며(S111, S112), 이를 통해 데이터의 이동시에도 효과적인 끊김 없는 핸드오버 지원이 가능하게 된다.
참고로, 본 발명의 실시예에 따른 도 1에 도시된 구성 요소들은 소프트웨어 또는 FPGA(Field Programmable Gate Array) 또는 ASIC(Application Specific Integrated Circuit)와 같은 하드웨어 형태로 구현될 수 있으며, 소정의 역할들을 수행할 수 있다.
그렇지만 '구성 요소들'은 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니며, 각 구성 요소는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다.
따라서, 일 예로서 구성 요소는 소프트웨어 구성 요소들, 객체지향 소프트웨어 구성 요소들, 클래스 구성 요소들 및 태스크 구성 요소들과 같은 구성 요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다.
구성 요소들과 해당 구성 요소들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성 요소들로 결합되거나 추가적인 구성 요소들로 더 분리될 수 있다.
이하에서는 도 14를 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 IoE 정보 프레임워크를 위한 컴퓨팅 방법에 대해 설명하도록 한다.
도 14는 지능형 IoE 정보 프레임워크를 위한 컴퓨팅 방법의 순서도이다.
먼저, 단말과의 연결성을 지원하는 엣지 네트워킹 노드를 통해 단말의 데이터를 수신한다(S1).
다음으로, 수신한 단말의 데이터를 지능형 컴퓨팅 노드가 수집하여 분석하고(S2), 분석된 데이터를 엣지 게이트웨이 노드를 통해 클라우드 서버로 전달하거나, 지능형 컴퓨팅 노드를 통해 단말의 동작 데이터로 제공한다(S3).
상술한 설명에서, 단계 S1 내지 S3은 본 발명의 구현예에 따라서, 추가적인 단계들로 더 분할되거나, 더 적은 단계들로 조합될 수 있다. 또한, 일부 단계는 필요에 따라 생략될 수도 있고, 단계 간의 순서가 변경될 수도 있다. 아울러, 기타 생략된 내용이라 하더라도 도 1 내지 도 13에서의 컴퓨팅 시스템(1)에 관하여 이미 기술된 내용은 도 14의 컴퓨팅 방법에도 적용된다.
이하에서는 도 15 내지 도 19를 참조하여 지능형 IoE 정보 프레임워크를 위한 컴퓨팅 시스템(1) 및 방법이 적용되는 실시예를 설명하도록 한다.
[ 실시예 ]
1. 지능형 정보 플랫폼 사이의 정보 복제(replication) 서비스
도 15는 동일한 데이터를 포함하는 두 엣지 컴퓨팅 도메인(100-1, 100-2)에서의 데이터 처리 시나리오를 도시한 도면이다.
IoE 정보 중에서는 CCTV와 같이 실시간으로 생성되는 미디어나 개인적으로 발생시키는 미디어와 같이 빠르게 응답 및 제공을 요하는 경우가 존재한다.
이러한 경우, 도 15와 같이 엣지 컴퓨팅 도메인 (100-1, 100-2) 사이의 저장 미디어를 선행적으로 함께 유지하며, 이 공유 정보 및 네트워킹을 지원하는 엣지 네트워킹 노드 (110-1, 110-2)들이 존재하는 경우가 발생한다. 한편, 서로 동일한 정보를 함께 유지하는 정보 복제 절차와 방법에 대한 설명은 본 발명의 명세서 상에서는 생략하도록 한다.
이와 같이 동일한 정보를 유지하고 있는 상황에서, 본 발명의 일 실시예는 지능형 컴퓨팅 노드(120-1, 120-2)들이 엣지 식별자 관리 노드(200)와의 식별자 매핑을 위한 등록 절차를 통해서, 동일한 데이터가 두 도메인에 해당하는 엣지 컴퓨팅 플랫폼(100-1, 100-2)에 위치해 있다는 사실을 등록할 수 있다.
이러한 상황에서, 사용자 단말(30)이 가장 가까운 정보를 획득하기 위해, 먼저 사용자 단말(30)은 일반 데이터를 획득하기 위한 방법과 같이 요청 메시지(Interest)를 네트워크로 전송한다(S201).
이후 엣지 컴퓨팅 플랫폼(100-1) 상의 엣지 네트워킹 노드(110-1)는 엣지 식별자 관리 노드(200)를 통하여 타겟 데이터를 가지고 있는 두 개의 엣지 컴퓨팅 플랫폼 정보(지능형 컴퓨팅 노드 정보 -URL) 를 획득할 수 있다(S202).
본 발명의 일 실시예에서는 식별자 부분에 네트워킹 파트 정보가 포함되어 있기 때문에, 요청 메시지를 획득한 엣지 네트워킹 노드(110-1)는 자신에게 가장 가깝게 위치한 지능형 컴퓨팅 노드(120-1)를 선택할 수 있으며, 이에 따라 가장 가까운 지능형 컴퓨팅 노드(120-1)를 통해 데이터를 빠르게 획득할 수 있다.
2. 스마트 헬스케어 시스템에서의 프라이버시 지원 서비스
도 16은 스마트 헬스케어 시스템에서 프라이버시 보장 서비스를 지원하는 내용을 설명하기 위한 도면이다.
도 16에서 사용자는 자신의 생체 정보를 측정할 수 있는 스마트 헬스 기기(10)를 착용하고 있다. 그러나 이러한 스마트 헬스 기기(10)에서 발생하는 데이터는 개인적인 정보를 포함하고 있기 때문에, 공용 클라우드 서버 또는 서비스 사용자의 클라우드 서버에 업로드할 경우 프라이버시 침해 문제가 발생할 수 있다.
따라서, 본 발명의 일 실시예에서의 엣지 컴퓨팅 플랫폼(100)은 라즈베리 파이(Raspberry bi) 등과 같이 CPU와 메모리로 구성된 제한적인 컴퓨터 등에 탑재되어 구동될 수 있다.
이에 따라, 사용자가 자신의 집 또는 회사나 이동중에 스마트폰을 이용하여 오직 자신이 설치하고 관리하는 개인 저장소에 데이터를 저장할 수 있게끔 할 수 있다.
또한, 비식별화 및 프라이버시 문제를 제거하는 기능을 수행한 데이터를 클라우드 서버(20)에 업로드함으로써, 일상적인 스마트 헬스 케어 서비스가 가능하게끔 할 수 있다.
예를 들어 엣지 식별자 관리 노드(200)에 회사에서의 지능형 컴퓨팅 노드(120-1)와의 등록이 완료된 상태에서(S211), 지능형 컴퓨팅 노드(120-1)는 사용자의 스마트폰을 엣지 네트워킹 노드(110-1)로 활용하여 스마트 헬스 기기(10)의 데이터를 전달받을 수 있다(S212~S214). 이후 사용자가 회사에서 집으로 이동한 경우(S215), 댁내의 지능형 컴퓨팅 노드(120-2)와 엣지 식별자 관리 노드(200)와의 등록 절차가 수행되고(S216), 이후 사용자는 자신의 스마트폰(110-2)을 통해 스마트 헬스 기기(10)의 데이터를 전달받을 수 있다(S217~S219).
이 경우, 스마트 헬스 서비스 제공자는 엣지 식별자 관리 노드(200)와의 등록절차를 수행하여 스마트 헬스 기기(10)가 회사에서 집으로 이동되었음을 확인할 수 있고(S220), 댁내의 지능형 컴퓨팅 노드(120-2)의 식별자를 획득하여 스마트 헬스 기기(10)의 데이터를 제공받을 수 있게 된다(S221).
이와 같이 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 IoE 정보 프레임워크를 위한 컴퓨팅 시스템(1) 및 방법은 사용자가 어느 곳에 있든지 자신의 도메인에서 사용 가능한 플랫폼을 생성하고, 이를 등록 및 지원하는 엣지 식별자 관리 노드(200)를 통한 서비스를 이용함으로써 쉽게 프라이버시를 지원하면서 동시에 기존의 서비스를 지원받을 수 있다.
3. 스마트 플랜트(배관 정보 처리)
도 17은 스마트 팩토리 시스템에서의 긴급 메시지 처리 지원 과정(P7)을 설명하기 위한 도면이다.
도 17과 같이 현재 자동화 공장이나 원자력 발전소 배관 등에서의 안전 서비스를 위해, 많은 센서들을 이용하여 안전성을 모니터링(P5) 하고 있다.
그러나 이러한 모니터링의 경우 지속적으로 발생하는 데이터를 클라우드 서버(20)에 저장하고 이를 분석하고 있기 때문에, 문제가 발생한 경우 클라우드 서버(20)를 통한 전송 지연과 분석 지연 그리고 사용자에게 알려야 하는 지연 등이 발생된다. 따라서, 실시간으로 처리가 필요한 time-critical 시스템에는 적합하지 않은 모델이라 할 수 있다.
이와 달리, 본 발명의 일 실시예의 경우 각 공장과 플랜트의 배관으로부터 받은 실시간 데이터를 곧바로 지능형 컴퓨팅 노드(120)를 통해 실시간으로 분석 및 모니터링을 할 수 있다(P6).
또한, 기존의 패턴과는 다른 형태의 패턴이 발생하게 되면, 클라우드 서버(20)를 경유하지 않고 직접 전체 사용자 단말(30-1, 30-2)이나 특정 사용자 단말(30-2)에게 알림을 제공할 수 있는 점에서 시간적 장점을 지니고 있다.
또한, 실제 동작 명령을 지원하는 리워드 시스템을 통해 즉각적으로 배관에 대한 안전 진단 및 곧바로 공정의 온오프 제어에 대한 지원도 가능하다(P7).
특히, 본 발명의 일 실시예의 경우 간단한 메시지를 통한 정보 습득이 가능하기 때문에 time-critical한 상황에서 더욱 유용할 수 있다.
4. 다수의 이동 단말을 통한 데이터 처리를 위한 전송 경로 우회 지원
도 18은 이동 단말(110-2)을 통한 데이터 경로 우회 처리 지원 과정을 설명하기 위한 도면이다.
IoT 단말(10)이 발생하는 데이터의 볼륨이 점점 커지고 있는 상황에서 1010개의 IoT 단말(10)이 제공하는 수많은 데이터의 처리뿐 아니라 연결성을 제공하기 위해서는 엣지 컴퓨팅 플랫폼(100) 상의 엣지 네트워크 노드(110)에 여전히 확장성 등의 문제가 발생할 수 있다.
특히, 실시간으로 발생되는 데이터의 경우, 상황에 따라 데이터가 유실되게 되면 이를 분석하는데 큰 문제를 야기하기도 한다.
따라서, 본 발명의 일 실시예는 도 18에서와 같이, 엣지 컴퓨팅 플랫폼(100)의 엣지 네트워킹 노드(110-1)가 많은 사람들이 구비하고 있는 스마트폰(110-2)으로 확장되어 개발될 수 있다.
이에 따라, 본 발명의 일 실시예는 엣지 컴퓨팅 플랫폼(100)의 저장소로 가는 경로를 다양화시킬 수 있다. 또한, 다수의 사용자가 구비한 스마트폰(110-2)이 참여하여, IoT 단말(10)에서 발생하는 데이터를 수집할 수 있기 때문에 확장성있는 연결과 데이터 유실 등의 문제를 해소할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예는 데이터를 분산시켜 각각의 저장소로 향하도록 경로를 다양화시켜 지능형 컴퓨팅 노드(120)의 처리를 위한 확장성 문제 역시 해소할 수 있게 된다.
이와 더불어, 본 발명의 일 실시예는 저장소로 활용되는 지능형 컴퓨팅 노드(120)의 부하에 따라 동적으로 새로운 지능형 컴퓨팅 노드를 생성하여 데이터를 저장할 수 있는 지능형 정보 처리 관리부(140)와 엣지 네트워킹 노드(110-2) 및 엣지 식별자 관리 노드(200)를 활용하여 전송 경로 우회 지원이 가능하다.
5. 데이터 분류 및 조합을 통한 기계학습모델 생성 지원
도 19는 데이터 분류 및 조합을 통한 기계학습모델 생성 지원 과정을 설명하기 위한 도면이다.
본 발명의 일 실시예는 다양한 IoT 단말(10)로부터 제공받은 데이터들(P8~P10)을 분류 및 조합하여, 다양한 IoT 서비스(P11~P13), 예를 들어 교통 신호 처리나 원자력 발전소의 이용에 필요한 기계학습모델을 생성할 수 있는 데이터를 제공할 수 있다.
먼저, 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 IoE 정보 프레임워크를 위한 컴퓨팅 시스템(1)을 통해 IoT 단말(10)로부터 발생하는 데이터(P8~P10)의 패턴 및 플로우를 학습한다.
이러한 학습 과정을 통해 실제 중앙 클라우드 서버 등에 위치하여 IoT 특정 서비스를 제공하기 위한 기계학습 모델을 생성하는 서버(P11~P13)로, 분류된 데이터를 조합하여 전달할 수 있다.
예를 들어, 단순한 센서의 데이터뿐 아니라 필요에 따라 그 당시 주변의 스마트폰에서 감지된 다른 데이터들을 시간 동기화하여 제공함으로써, 공장에서의 위험 상황 인지를 위한 기계학습 모델을 만드는 기반 데이터로 사용할 수 있다.
이와 같은 절차는 실시간 데이터가 아닌 이미 데이터에 레이블을 붙인 데이터를 제공함으로써, 감독 학습을 통해 서비스 모델을 만드는데 사용되는 데이터를 직접 생성하는 기능을 지원하는 것이다.
6. 가상화 기반의 지능형 IoE 정보 프레임워크 구성
도 20은 가상화 기반의 플랫폼(100) 및 프레임워크를 설명하기 위한 도면이다.
본 발명의 일 실시예에서의 지능형 IoE 정보 프레임워크는 컨테이너, 도커 또는 다른 형태의 가상화 기술을 통해 직접적으로 IoT 게이트웨이 또는 액추에이터로써 스마트폰에 탑재될 수 있다.
특히, 도 20의 경우와 같이, 중앙 클라우드 서버(20)에 위치하는 딥러닝 플랫폼 또는 각각의 데이터 처리를 위한 마이크로 서비스(microservice)를 동적으로 요청하고 실행할 수 있는 프레임워크로의 확장이 가능하다.
즉, IoE 서비스에 따라 필요한 여러가지 마이크로 서비스들이 중앙의 클라우드 서버(20) 상에 위치되어 있을 때, 본 발명의 일 실시예는 식별자 기반으로 관련 마이크로 서비스를 요청하고, 이를 획득하여 엣지 컴퓨팅 플랫폼(100)에 가상머신으로 구동하여 직접적으로 IoT 단말(10)에서 생성되는 데이터를 처리할 수 있도록 한다.
이를 위해 클라우드 서버(20)에 구현된 프레임워크 상에서 지원하는 마이크로 서비스들이 식별자 형태로 상세되어 엣지 식별자 관리 노드(200)에 등록되어 있다. 따라서, 기존의 엣지 식별자 관리 노드(200)를 이요한 정보 네트워킹 기법을 통해 엣지 컴퓨팅 플랫폼(100) 상에 필요한 마이크로 서비스들을 획득하고 조합하여 필요한 동작을 수행되도록 할 수 있다.
예를 들어, 스마트 헬스 케어 도메인의 경우, 사용자의 센서로부터 발생하는 데이터는 프라이버시에 민감한 데이터이다. 따라서, 필요한 데이터는 비식별화 및 전처리가 요구된다.
이러한 서비스 프로파일이 정의되어 있다면, 서비스 프로파일에 따라 중앙 클라우드 서버(20) 상에 필요한 모델들을 마이크로 서비스 형태로-전처리 서비스, 비식별화 서비스 등-동적으로 요청하고, 엣지 컴퓨팅 플랫폼(100)에 서비스를 조합하여 헬스 데이터를 처리하게 한다. 이에 따라 처리된 헬스 데이터는 바로 사용자 단말(30)에게 보고되거나 또는 클라우드 서버(20)에 직접 포워딩하게 하여 추가적인 처리가 가능하게 할 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예는 컴퓨터에 의해 실행되는 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램 또는 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체 및 통신 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 통신 매체는 전형적으로 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 또는 반송파와 같은 변조된 데이터 신호의 기타 데이터, 또는 기타 전송 메커니즘을 포함하며, 임의의 정보 전달 매체를 포함한다.
본 발명의 방법 및 시스템은 특정 실시예와 관련하여 설명되었지만, 그것들의 구성 요소 또는 동작의 일부 또는 전부는 범용 하드웨어 아키텍쳐를 갖는 컴퓨터 시스템을 사용하여 구현될 수 있다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
1: 지능형 IoE 정보 프레임워크를 위한 컴퓨팅 시스템
10: IoT 단말
20: 클라우드 서버
30: 사용자 단말
100: 엣지 컴퓨팅 플랫폼
110: 엣지 네트워킹 노드
120: 지능형 컴퓨팅 노드
130: 엣지 게이트웨이 노드
140: 지능형 정보 처리 관리부
150: 데이터 저장부
160: 리워드/동작부

Claims (19)

  1. 지능형 IoE 정보 프레임워크를 위한 컴퓨팅 시스템에 있어서,
    단말과의 연결성을 지원하는 엣지 네트워킹 노드, 상기 엣지 네트워킹 노드를 통해 상기 단말의 데이터를 분석하는 지능형 컴퓨팅 노드 및 엣지 컴퓨팅 플랫폼 내의 정보 중심 네트워킹 및 상기 엣지 컴퓨팅 플랫폼 외부와의 인터넷 프로토콜 네트워킹을 위한 엣지 게이트웨이 노드를 각각 포함하는 복수의 엣지 컴퓨팅 플랫폼과,
    상기 복수의 엣지 컴퓨팅 플랫폼과 상기 단말 및 데이터의 식별자를 매핑한 매핑 정보를 생성하는 엣지 식별자 관리 노드를 포함하고,
    상기 엣지 컴퓨팅 플랫폼 내에서 제 1 엣지 네트워킹 노드와 연결된 사용자 단말이 이동함에 따라 새로운 제 2 엣지 네트워킹 노드로의 연결로 변경되는 경우,
    상기 제2 엣지 네트워킹 노드는 끊김없는 핸드오버를 위하여 엣지 식별자 관리 노드로의 레졸루션 메시지가 지능형 컴퓨팅 노드로 우회하도록 설정하고, 이후 데이터 습득을 위한 요청 메시지 역시 상기 지능형 컴퓨팅 노드를 통해 전달되도록 포워딩 옵션을 추가하여, 상기 데이터를 발생시키는 IoT 단말측의 지능형 컴퓨팅 노드에서의 데이터가 사용자 단말 측의 지능형 컴퓨팅 노드로 지속적으로 쌓이도록 설정하고,
    상기 제 2 엣지 네트워킹 노드는 상기 엣지 식별자 관리 노드로 레졸루션 메시지를 전송하여 상기 지능형 컴퓨팅 노드의 식별자 정보를 수신하고, 상기 수신한 식별자 정보에 기초하여 상기 지능형 컴퓨팅 노드로 IoT 단말의 상기 데이터를 요청하는 메시지를 전송하여, 상기 IoT 단말의 데이터 및 상기 분석된 데이터 중 하나 이상을 포워딩되도록 하는 것인 컴퓨팅 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 단말의 데이터는 임시 저장소에 저장되어 데이터 및 서비스의 종류별로 분류되고, 상기 분류된 데이터는 상기 엣지 컴퓨팅 플랫폼 내의 데이터 저장소에 저장되어 상기 지능형 컴퓨팅 노드를 통해 분석되는 것인 컴퓨팅 시스템.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 엣지 네트워킹 노드는 상기 단말로부터 식별자 정보를 수신함에 따라 상기 식별자 정보를 등록한 후 응답 메시지를 전송하는 부트 스트래핑을 통해 상기 단말과 연결되는 것인 컴퓨팅 시스템.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 엣지 네트워킹 노드는 상기 단말의 식별자 정보를 상기 지능형 컴퓨팅 노드에 전송하여 등록하고, 상기 지능형 컴퓨팅 노드는 자신의 식별자 정보 및 상기 단말의 식별자 정보를 상기 엣지 식별자 관리 노드에 전송 및 등록하여 상기 매핑 정보가 유지되도록 하는 것인 컴퓨팅 시스템.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 복수의 엣지 컴퓨팅 플랫폼 중 사용자 단말 측 엣지 컴퓨팅 플랫폼의 엣지 네트워킹 노드는,
    상기 사용자 단말로부터 IoT 단말의 데이터를 요청하는 메시지를 수신함에 따라, 상기 지능형 컴퓨팅 노드를 통해 상기 엣지 식별자 관리 노드로부터 상기 IoT 단말의 데이터가 저장된 IoT 단말 측 엣지 컴퓨팅 플랫폼의 지능형 컴퓨팅 노드의 식별자 정보를 수신하고,
    상기 식별자 정보에 기초하여 상기 IoT 단말측 엣지 컴퓨팅 플랫폼의 지능형 컴퓨팅 노드로부터 상기 IoT 단말의 데이터 및 상기 분석된 데이터 중 하나 이상을 수신하여 상기 사용자 단말로 제공하는 것인 컴퓨팅 시스템.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 엣지 게이트웨이 노드는 클라우드 서버로부터 IoT 단말의 상기 데이터를 요청하는 메시지를 수신함에 따라, 상기 정보 중심 네트워킹 기반의 메시지로 변환하여 상기 지능형 컴퓨팅 노드로 전송하고, 상기 지능형 컴퓨팅 노드로부터 상기 IoT 단말의 데이터 및 상기 분석된 데이터 중 하나 이상을 수신함에 따라 상기 인터넷 프로토콜 네트워킹 기반의 메시지로 변환하여 상기 클라우드 서버로 제공하는 것인 컴퓨팅 시스템.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 엣지 게이트웨이 노드는 서비스 프로파일을 상기 인터넷 프로토콜 네트워킹을 통해 클라우드 서버로 전송함에 따라 상기 클라우드 서버로부터 상기 서비스 프로파일에 대응하는 데이터 처리 모델을 수신하고, 상기 지능형 컴퓨팅 노드는 상기 수신한 데이터 처리 모델에 기초하여 상기 데이터를 분석하는 것인 컴퓨팅 시스템.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 지능형 컴퓨팅 노드를 통해 분석된 데이터는 상기 단말의 동작을 위해 제공되거나, 상기 엣지 게이트웨이 노드를 통해 클라우드 서버로 전달되는 것인 컴퓨팅 시스템.
  9. 삭제
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 엣지 컴퓨팅 플랫폼 내에서 제 1 엣지 네트워킹 노드와 연결된 IoT 단말이 이동함에 따라 제 2 엣지 네트워킹 노드로의 연결로 변경되는 경우,
    상기 제 2 엣지 네트워킹 노드는 지능형 컴퓨팅 노드로 상기 IoT 단말을 등록하고, 상기 지능형 컴퓨팅 노드는 상기 엣지 식별자 관리 노드로 상기 IoT 단말을 등록하는 것인 컴퓨팅 시스템.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 지능형 컴퓨팅 노드는 상기 제 2 엣지 네트워킹 노드로 상기 IoT 단말의 데이터를 요청하는 메시지를 전송하여 상기 IoT 단말의 데이터를 획득하는 것인 컴퓨팅 시스템.
  12. 제 10 항에 있어서,
    상기 엣지 식별자 관리 노드는 사용자 단말의 상기 IoT 단말에 대한 데이터 요청에 대한 처리를 위해, 상기 IoT 단말의 식별자 정보와 상기 지능형 컴퓨팅 노드의 식별자 정보를 매핑하여 상기 매핑 정보로 생성하는 것인 컴퓨팅 시스템.
  13. 제 1 항에 있어서,
    상기 복수의 엣지 컴퓨팅 플랫폼 중 IoT 단말이 제 1 엣지 컴퓨팅 플랫폼으로부터 제 2 엣지 컴퓨팅 플랫폼으로 이동하는 경우,
    상기 제 2 엣지 컴퓨팅 플랫폼의 엣지 네트워킹 노드는 지능형 컴퓨팅 노드로 상기 IoT 단말을 등록하고, 상기 제 2 엣지 컴퓨팅 플랫폼의 지능형 컴퓨팅 노드는 상기 엣지 식별자 관리 노드로 상기 IoT 단말을 등록하는 것인 컴퓨팅 시스템.
  14. 제 13 항에 있어서,
    상기 제 2 엣지 컴퓨팅 플랫폼의 지능형 컴퓨팅 노드는 상기 엣지 식별자 관리 노드로 상기 IoT 단말의 식별자 및 자신의 식별자를 제공하고, 상기 엣지 식별자 관리 노드는 상기 IoT 단말의 식별자와 상기 지능형 컴퓨팅 노드의 식별자를 매핑하여 상기 매핑 정보로 생성하는 것인 컴퓨팅 시스템.
  15. 제 13 항에 있어서,
    상기 제 2 엣지 컴퓨팅 플랫폼의 지능형 컴퓨팅 노드는 상기 제 2 엣지 컴퓨팅 플랫폼의 엣지 네트워킹 노드를 통해 상기 IoT 단말의 데이터를 요청하기 위한 메시지를 전송함에 따라, 상기 제 2 엣지 컴퓨팅 플랫폼으로 이동한 IoT 단말은 상기 제 2 엣지 컴퓨팅 플랫폼의 엣지 네트워킹 노드를 통해 상기 제 2 엣지 컴퓨팅 플랫폼의 지능형 컴퓨팅 노드로 상기 데이터를 제공하는 것인 컴퓨팅 시스템.
  16. 제 13 항에 있어서,
    상기 IoT 단말이 상기 제 2 엣지 컴퓨팅 플랫폼으로 이동을 완료함에 따라, 사용자 단말측 지능형 컴퓨팅 노드는 엣지 식별자 관리 노드로 상기 제 2 엣지 컴퓨팅 플랫폼의 지능형 컴퓨팅 노드의 식별자를 제공받아 상기 제 2 엣지 컴퓨팅 플랫폼의 지능형 컴퓨팅 노드를 통해 상기 IoT 단말의 데이터를 획득하는 것인 컴퓨팅 시스템.
  17. 제 13 항에 있어서,
    상기 제 2 엣지 컴퓨팅 플랫폼의 엣지 네트워킹 노드는 상기 제 1 엣지 컴퓨팅 플랫폼의 엣지 네트워킹 노드로의 요청을 통해, 상기 제 1 엣지 컴퓨팅 플랫폼의 지능형 컴퓨팅 노드에 저장된 상기 IoT 단말의 데이터 및 상기 분석된 데이터 중 하나 이상을 상기 제 2 엣지 컴퓨팅 플랫폼의 지능형 컴퓨팅 노드로 포워딩되도록 하는 것인 컴퓨팅 시스템.
  18. 지능형 IoE 정보 프레임워크를 위한 컴퓨팅 방법에 있어서,
    단말과의 연결성을 지원하는 엣지 네트워킹 노드를 통해 상기 단말의 데이터를 수신하는 단계;
    상기 수신한 단말의 데이터를 지능형 컴퓨팅 노드가 수집하여 분석하는 단계 및
    상기 분석된 데이터를 엣지 게이트웨이 노드를 통해 클라우드 서버로 전달하거나 상기 지능형 컴퓨팅 노드를 통해 상기 단말의 동작 데이터로 제공하는 단계를 포함하되,
    상기 지능형 IoE 정보 프레임워크는 상기 엣지 네트워킹 노드, 상기 지능형 컴퓨팅 노드 및 상기 엣지 게이트웨이 노드를 각각 포함하는 복수의 엣지 컴퓨팅 플랫폼 및, 상기 복수의 엣지 컴퓨팅 플랫폼과 상기 단말 및 데이터의 식별자를 매핑한 매핑 정보를 생성하는 엣지 식별자 관리 노드를 포함하고,
    상기 엣지 컴퓨팅 플랫폼 내에서 제 1 엣지 네트워킹 노드와 연결된 사용자 단말이 이동함에 따라 새로운 제 2 엣지 네트워킹 노드로의 연결로 변경되는 경우,
    상기 제2 엣지 네트워킹 노드는 끊김없는 핸드오버를 위하여 엣지 식별자 관리 노드로의 레졸루션 메시지가 지능형 컴퓨팅 노드로 우회하도록 설정하고, 이후 데이터 습득을 위한 요청 메시지 역시 상기 지능형 컴퓨팅 노드를 통해 전달되도록 포워딩 옵션을 추가하여, 상기 데이터를 발생시키는 IoT 단말측의 지능형 컴퓨팅 노드에서의 데이터가 사용자 단말 측의 지능형 컴퓨팅 노드로 지속적으로 쌓이도록 설정하고,
    상기 제 2 엣지 네트워킹 노드는 상기 엣지 식별자 관리 노드로 레졸루션 메시지를 전송하여 상기 지능형 컴퓨팅 노드의 식별자 정보를 수신하고, 상기 수신한 식별자 정보에 기초하여 상기 지능형 컴퓨팅 노드로 IoT 단말의 상기 데이터를 요청하는 메시지를 전송하여, 상기 IoT 단말의 데이터 및 상기 분석된 데이터 중 하나 이상을 포워딩되도록 하는 것인 컴퓨팅 방법.
  19. 지능형 IoE 정보 프레임워크에서의 엣지 컴퓨팅 플랫폼 장치에 있어서,
    단말과의 연결성을 지원하는 엣지 네트워킹 노드,
    상기 엣지 네트워킹 노드를 통해 상기 단말의 데이터를 분석하는 지능형 컴퓨팅 노드 및
    정보 중심 네트워킹 및 외부와의 인터넷 프로토콜 네트워킹을 위한 엣지 게이트웨이 노드를 포함하되,
    동일 엣지 컴퓨팅 플랫폼 장치 내에서 제 1 엣지 네트워킹 노드와 연결된 사용자 단말이 이동함에 따라 새로운 제 2 엣지 네트워킹 노드로의 연결로 변경되는 경우,
    상기 제2 엣지 네트워킹 노드는 끊김없는 핸드오버를 위하여 엣지 식별자 관리 노드로의 레졸루션 메시지가 지능형 컴퓨팅 노드로 우회하도록 설정하고, 이후 데이터 습득을 위한 요청 메시지 역시 상기 지능형 컴퓨팅 노드를 통해 전달되도록 포워딩 옵션을 추가하여, 상기 데이터를 발생시키는 IoT 단말측의 지능형 컴퓨팅 노드에서의 데이터가 사용자 단말 측의 지능형 컴퓨팅 노드로 지속적으로 쌓이도록 설정하고,
    상기 제 2 엣지 네트워킹 노드는 상기 엣지 식별자 관리 노드로 레졸루션 메시지를 전송하여 상기 지능형 컴퓨팅 노드의 식별자 정보를 수신하고, 상기 수신한 식별자 정보에 기초하여 상기 지능형 컴퓨팅 노드로 IoT 단말의 상기 데이터를 요청하는 메시지를 전송하여, 상기 IoT 단말의 데이터 및 상기 분석된 데이터 중 하나 이상을 포워딩되도록 하는 것인 엣지 컴퓨팅 플랫폼 장치.
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Families Citing this family (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110460971B (zh) * 2019-09-24 2023-03-03 上海禾视信息技术有限公司 一种基于边缘计算的移动物联接入方法
KR102477971B1 (ko) * 2019-11-25 2022-12-14 숭실대학교 산학협력단 뉴로모픽 아키텍처를 지원하기 위한 방법, 이를 수행하기 위한 기록 매체 및 호스트 장치
KR102300124B1 (ko) * 2019-12-31 2021-09-08 이노뎁 주식회사 코어 vms와 엣지 vms를 구비한 모바일 엣지 컴퓨팅 기반의 영상 관제 시스템
KR20220012042A (ko) * 2020-07-22 2022-02-03 삼성전자주식회사 엣지 컴퓨팅 시스템 및 방법
KR102565749B1 (ko) 2020-10-26 2023-08-16 (주)케이티엔에프 러기드 환경을 위한 엣지컴퓨팅시스템
KR102565678B1 (ko) 2020-10-26 2023-08-14 (주)케이티엔에프 현장 온도를 감내하기 위한 엣지컴퓨팅시스템
KR102305051B1 (ko) * 2020-12-04 2021-09-27 한국전자기술연구원 Disposable IoT 환경에서의 디바이스 ID 관리 방법
CN112788798A (zh) * 2020-12-15 2021-05-11 福建星网天合智能科技有限公司 一种主从协商多网关智能Zigbee网络系统
KR102270818B1 (ko) * 2020-12-24 2021-06-29 전남대학교산학협력단 모바일 엣지 컴퓨팅 기반 슈퍼-레졸루션 스트리밍 영상 전송 시스템
KR102509279B1 (ko) * 2021-06-23 2023-03-10 홍익대학교세종캠퍼스산학협력단 군집 정차 차량 기반 차량 네트워킹 및 컴퓨팅 시스템
KR102553077B1 (ko) * 2021-10-19 2023-07-10 아콘소프트 주식회사 엣지 단말의 이동성을 관리하는 엣지 클라우드 기반의 컴퓨팅 시스템
KR20230097504A (ko) * 2021-12-24 2023-07-03 한국전자기술연구원 표준 데이터 모델을 활용한 가스시설의 안전관리 운용 방법

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101687239B1 (ko) * 2016-05-06 2016-12-16 주식회사 위즈온텍 빅데이터 스트림 모델링 시스템 및 방법
US20170272326A1 (en) 2016-03-21 2017-09-21 Futurewei Technologies, Inc. Determining service group based network topologies

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101434746B1 (ko) * 2012-10-05 2014-09-01 경희대학교 산학협력단 컨텐츠 중심 네트워크에서 컨텐츠의 전송 방법
EP3128711A4 (en) * 2014-04-23 2017-03-29 Huawei Technologies Co., Ltd. Information object acquisition method, server and user equipment

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20170272326A1 (en) 2016-03-21 2017-09-21 Futurewei Technologies, Inc. Determining service group based network topologies
KR101687239B1 (ko) * 2016-05-06 2016-12-16 주식회사 위즈온텍 빅데이터 스트림 모델링 시스템 및 방법

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Hong, Jungha. "Challenges of name resolution service for information centric networking toward IoT." 2016 International Conference on Information and Communication Technology Convergence (ICTC). IEEE,*
Zhang, Yanyong, et al. "ICN based Architecture for IoT." IRTF contribution, October (2013)*

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