KR20170105327A - 이종 사물 인터넷 플랫폼 기반 정보 수집장치, 정보 분석장치 및 정보 전달방법 - Google Patents

이종 사물 인터넷 플랫폼 기반 정보 수집장치, 정보 분석장치 및 정보 전달방법 Download PDF

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KR20170105327A
KR20170105327A KR1020160028414A KR20160028414A KR20170105327A KR 20170105327 A KR20170105327 A KR 20170105327A KR 1020160028414 A KR1020160028414 A KR 1020160028414A KR 20160028414 A KR20160028414 A KR 20160028414A KR 20170105327 A KR20170105327 A KR 20170105327A
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이남경
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한국전자통신연구원
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Abstract

이종 사물 인터넷 플랫폼 기반 정보 수집장치, 정보 분석장치 및 정보 전달방법이 개시된다. 일 실시 예에 따른 이종 사물 인터넷 플랫폼 기반 정보 수집장치는, 각 플랫폼 별로 사물 인터넷 디바이스로부터 디바이스 생성 정보를 수신하는 수신부와, 각 플랫폼 별로 수신된 디바이스 생성정보가 저장되는 메모리와, 메모리에 저장된 플랫폼 별 디바이스 생성정보를 동시에 정보 분석장치에 전송하는 전송부를 포함한다.

Description

이종 사물 인터넷 플랫폼 기반 정보 수집장치, 정보 분석장치 및 정보 전달방법 {Apparatus for collecting and analyzing information from devices over different IoT platforms and method for transferring information}
본 발명은 정보 관리 및 처리기술에 관한 것이다.
사물 인터넷(Internet of Things: IoT, 이하 IoT라 칭함)은 무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network: WSN), 유비쿼터스 센서 네트워크(Ubiquitous Sensor Network: USN), 사물 통신(Machine to Machine: M2M, 이하 M2M이라 칭함)에서 진화되었다. M2M이 기기 간의 통신이 주 목적이었다면, IoT는 사물의 범위를 넓혀 우리가 흔히 볼 수 있는 다양한 형태의 사물(스마트폰, 주전자, 신발, 사람 등)을 사람과 혹은 사물과 통신이 가능하도록 하는 것이다. 즉, IoT는 인간과 사물, 서비스의 세 가지 분산된 환경 요소에 대해, 인간의 명시적인 개입 없이도 상호 협력적으로 네트워킹, 정보 처리 등 지능적 관계를 형성하는 사물 공간 연결망으로 정의될 수 있다.
이와 함께, 다양한 디바이스를 웹(Web)과 연동하고자, 사물 웹(Web of Things: WoT, 이하 WoT라 칭함) 등의 다양한 개념과 기술들이 연구되고 있다. 이러한 개념과 기술들의 발전 및 확산으로 인해, 손쉽게 인터넷에 연결 가능한 기기들의 사용이 늘어날 것으로 예상된다.
일 실시 예에 따라, IoT 기반의 디바이스로부터 생성되는 대용량의 정보를 효율적으로 관리하고 처리하기 위한 이종 IoT 플랫폼 기반 정보 수집장치, 정보 분석장치 및 정보 전달방법을 제안한다.
일 실시 예에 따른 이종 IoT 플랫폼 기반 정보 수집장치는, 각 플랫폼 별로 IoT 디바이스들로부터 디바이스 생성 정보를 수신하는 수신부와, 각 플랫폼 별로 수신된 디바이스 생성정보가 저장되는 메모리와, 메모리에 저장된 플랫폼 별 디바이스 생성정보를 동시에 정보 분석장치에 전송하는 전송부를 포함한다.
각 플랫폼은 액세스 포인트 플랫폼, 허브 플랫폼 또는 게이트웨이 플랫폼일 수 있다.
이종 IoT 플랫폼 기반 정보 수집장치는, 각 플랫폼 별 디바이스 생성정보를 정보의 시간적 및 공간적 유사성을 제거하고 압축하는 연산부를 더 포함할 수 있다. 연산부는 각 플랫폼 별 디바이스 생성정보를 신호 변환하여 유사성을 제거하는 변환부를 포함할 수 있다. 연산부는 각 플랫폼 별로 디바이스 생성 정보에 서로 상이한 센싱 행렬을 곱 연산하여 디바이스의 정보량을 감소시키는 압축 센싱부를 포함할 수 있다. 연산부는 각 플랫폼의 디바이스의 중요도에 기반하여 플랫폼 별로 서로 상이한 가중치를 할당하거나, 동종 플랫폼 내에서 디바이스 생성 정보의 중요도에 기반하여 디바이스 별로 서로 상이한 가중치를 할당하는 가중치 처리부를 포함할 수 있다.
다른 실시 예에 따른 이종 IoT 플랫폼 기반 정보 분석장치는, 이종 플랫폼 별 정보 수집장치로부터 수신된 정보를 복호화하여 이종 플랫폼 별로 IoT 디바이스의 디바이스 생성 정보를 동시에 복원하는 복원부와, 복원된 디바이스 생성 정보를 분석하는 분석부를 포함한다.
복원부는 각 정보 수집장치로부터 수신된 정보를 압축 센싱 복호화를 이용하여 복원할 수 있다. 복원부는 이종 플랫폼 별로 할당된 가중치 또는 동종 플랫폼 내 디바이스 별로 할당된 가중치를 기반으로 각 정보 수집장치로부터 수신된 정보를 복호화하여 이종 플랫폼 별로 또는 디바이스 별로 디바이스 생성 정보를 복원할 수 있다.
또 다른 실시 예에 따른 이종 IoT 플랫폼 기반 정보 전달방법은 이종 IoT 플랫폼 수집장치가 플랫폼 수집장치가 각 플랫폼 별로 IoT 디바이스들로부터 디바이스 생성 정보를 수신하는 단계와, 각 플랫폼 별로 수신된 디바이스 생성정보를 동시에 정보 분석장치에 전송하는 단계를 포함한다.
정보 분석장치에 전송하는 단계는, 각 플랫폼 별 디바이스 생성 정보를 일정 시간 구간 동안 저장하는 단계와, 일정 시간 구간 동안 저장된 각 플랫폼 별 디바이스 생성 정보를 동시에 정보 분석장치에 전송하는 단계를 포함할 수 있다.
정보 분석장치에 전송하는 단계에서, 각 플랫폼 별 디바이스 생성정보를 신호 변환하여 유사성을 제거한 후 정보 분석장치에 전송할 수 있다. 정보 분석장치에 전송하는 단계에서, 각 플랫폼 별로 디바이스 생성 정보에 서로 상이한 센싱 행렬을 곱 연산하여 디바이스의 정보량을 감소시킨 후 정보 분석장치에 전송할 수 있다. 정보 분석장치에 전송하는 단계에서, 각 플랫폼의 디바이스의 중요도에 기반하여 플랫폼 별로 서로 상이한 가중치를 할당하거나, 동종 플랫폼 내에서 디바이스 생성 정보의 중요도에 기반하여 디바이스 별로 서로 상이한 가중치를 할당한 후 정보 분석장치에 전송할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 다양한 플랫폼과 다양한 제조사들에서 만들어 내고 있는 IoT 디바이스, WoT 디바이스 및 IoE 디바이스를 동시에 사용할 수가 있으며, 실시간으로 생성되는 디바이스의 대용량 정보를 동시에 종단의 정보 분석장치 단으로 강건하게 전달할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 IoT 시스템의 구성도,
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 이종 IoT 플랫폼 기반의 디바이스가 공존하는 환경에서 블록 기반 압축 센싱 기법을 이용하여 대용량 정보를 압축하는 예를 설명하기 위한 IoT 시스템의 구성도,
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 이종 IoT 플랫폼 기반의 디바이스의 정보를 압축하는 상황에서 가중치를 적용하는 예를 설명하기 위한 IoT 시스템의 구성도,
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 정보 수집장치의 구성도,
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 도 4의 연산부의 세부 구성도,
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 정보 분석장치의 세부 구성도,
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 이종 IoT 플랫폼 기반 정보 전달방법을 도시한 흐름도,
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 도 7의 연산 단계의 세부 프로세스를 도시한 흐름도이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
본 발명의 실시 예들을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이며, 후술되는 용어들은 본 발명의 실시 예에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
첨부된 블록도의 각 블록과 흐름도의 각 단계의 조합들은 컴퓨터 프로그램인스트럭션들(실행 엔진)에 의해 수행될 수도 있으며, 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 블록도의 각 블록 또는 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다.
이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 블록도의 각 블록 또는 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다.
그리고 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성해서 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 블록도의 각 블록 및 흐름도의 각 단계에서 설명되는 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.
또한, 각 블록 또는 각 단계는 특정된 논리적 기능들을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있으며, 몇 가지 대체 실시 예들에서는 블록들 또는 단계들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들 또는 단계들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하며, 또한 그 블록들 또는 단계들이 필요에 따라 해당하는 기능의 역순으로 수행되는 것도 가능하다.
이하, 첨부 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예를 상세하게 설명한다. 그러나 다음에 예시하는 본 발명의 실시 예는 여러 가지 다른 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 다음에 상술하는 실시 예에 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 실시 예는 당업계에서 통상의 지식을 가진 자에게 본 발명을 보다 완전하게 설명하기 위하여 제공된다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 이종 사물 인터넷(Internet of Thing: IoT, 이하 IoT라 칭함) 시스템의 구성도이다.
도 1을 참조하면, 이종 IoT 시스템은 디바이스, 정보 수집장치(1) 및 정보 분석장치(2)를 포함한다. 이하, 설명의 편의를 위해 IoT를 중심으로 설명하나, IoT는 사물 웹(Web of Thing: WoT, 이하 WoT라 칭함)이나 만물 인터넷(Internet of Everything: IoE, 이하 IoE라 칭함)으로 대체되거나 이들을 더 포함할 수 있다.
본 발명은 이종 IoT 플랫폼 환경에서 디바이스의 정보를 효율적으로 관리 및 처리하기 위한 기술에 관한 것이다. 이종 IoT 플랫폼은 디바이스 운영체제에 해당하는 플랫폼으로부터 디바이스들로부터 수집된 정보 관련 플랫폼, 수집된 정보를 저장, 분석하는 플랫폼, 그리고 응용서비스에 관련된 플랫폼 등이 서로 상이한 것을 의미한다.
셀 수 없이 다양한 IoT 디바이스 제조사가 존재하고, 동작하는 플랫폼 및 표준들 또한 다양하다. 따라서, 디바이스를 관리하고 제어하는 방법을 하나로 통일하는 것은 불가능하다고 볼 수 있다. IoT 디바이스가 활용되는 공간에서는 하나의 제조사에서 만들어낸 단일 디바이스만을 사용하기보다는 이종 플랫폼 기반의 다양한 디바이스가 공존할 것이라 예상할 수 있다.
본 발명은 이렇게 이종 IoT 플랫폼 및 타 제조사 기반의 디바이스 군집에서 폭발적으로 발생하는 대용량 정보를 효율적으로 관리하는 기술을 제안한다. 일반적으로 대용량의 데이터는 시간적으로 또는 공간적으로 유사성(Temporal, Spatial Correlation)을 가지기 때문에, 이러한 특성을 이용하여 데이터 압축 등에 활용하고자 한다. 따라서, 다양한 제조사, 이종 플랫폼 기반으로 만들어진 IoT 디바이스가 공존하는 상황에서 디바이스가 생성해내는 대용량의 데이터를 관리하고 처리하는 기술과, 데이터의 내재적인 특성을 활용하여 대용량의 정보를 획기적으로 압축할 수 있는 기술을 제안한다.
이하, 도 1을 참조로 하여 전술한 특징을 가진 각 구성요소에 대해 설명한다.
디바이스는 최종 단(End-point)에 위치하여, 실시간으로 디바이스 정보를 생성하고 이를 송신하는 임의의 물체이다. 디바이스는 가전기기, 센서 등일 수 있다. 디바이스는 무선이나 유선 연결을 통해 정보를 송신할 수 있다. 이하, 디바이스가 생성하는 정보를 디바이스 생성 정보라 칭한다. 디바이스 생성 정보는 디바이스의 현재 상태를 나타내는 정보일 수 있다. 현재 상태 정보는 예를 들어, 디바이스가 온인지 오프인지, 개방인지 또는 폐쇄인지, 유휴인지 또는 활동인지, 태스크 실행을 위해 이용 가능한지 또는 사용중(busy) 인지 등과 같은 정보일 수 있다. 디바이스 생성 정보는 디바이스가 센싱한 값일 수 있다. 디바이스는 다수 개로서, 각각 그 제조사가 서로 상이할 수 있다. 설명의 편의를 위해, IoT 디바이스를 중심으로 설명하나, 디바이스는 WoT 디바이스나 IoE 디바이스일 수 있다.
정보 수집장치(1)는 다양한 디바이스가 공존하는 환경에서, 디바이스 생성 정보를 1차적으로 수집하고 수집된 디바이스 생성 정보를 가공하여 정보 분석장치(2)에 전달한다. 정보 수집장치(1)는 다수 개로서, 동작하는 플랫폼 및 표준들이 서로 상이할 수 있다. 예를 들어, 정보 수집장치(1)는 도 1에 도시된 바와 같이, 서로 다른 플랫폼인 액세스 포인트(Access Point: AP, 이하 AP라 칭함)(100), 허브(Hub)(102) 및 게이트웨이(Gateway: GW, 이하 GW라 칭함)(104)일 수 있다. 정보 수집장치(1)는 서로 상이한 이종 플랫폼에서 동작할 수 있고, 동종 플랫폼 내에서도 서로 상이한 디바이스로부터 정보를 수집할 수 있다.
정보 분석장치(2)는 정보 수집장치(1)로부터 가공된 디바이스 생성 정보를 수신하여 이로부터 디바이스 생성 정보를 복원한다. 정보 분석장치(2)는 융합 센터(Fusion Center), 관리 센터(Management Center), 다른 형태의 AP 또는 허브, 웹 기반의 플랫폼(Web-based Platform), 클라우드 기반의 서버(Cloud-based Server)일 수 있다.
이종 IoT 플랫폼 기반의 디바이스들이 다양하게 공존하고 있고, 각 플랫폼 별로 명칭은 다를 수 있지만 디바이스가 생성해내는 정보를 1차적으로 수집하는 정보 수집장치(1)가 존재한다. 정보 수집장치(1)는 AP(100), 허브(102) 및 GW(104) 등일 수 있다. AP(100), 허브(102) 및 GW(104) 형태의 이종 IoT 플랫폼이 공존하게 환경에서는 다양한 디바이스를 동시에 사용할 수 있게 된다.
정보 수집장치(1)는 다양한 디바이스로부터 생성되는 정보를 수집한다. 예를 들어, 도 1에 도시된 바와 같이, AP(100)는 디바이스 #01, #02, #03, #04에서 생성된 디바이스 정보를 수집하고, 허브(102)는 디바이스 #11, #12, #13, #14에서 생성된 디바이스 정보를 수집하며, GW(104)는 디바이스 #21, #22, #23, #24에서 생성된 디바이스 정보를 수집한다.
정보 수집장치(1)를 통해 수집된 디바이스 생성 정보를 보다 나은 서비스로 활용하기 위해 정보를 저장 및 분석하는 종단의 정보 분석장치(2)가 존재한다. 정보 분석장치(2) 또한 플랫폼마다 그 명칭이 다양하다. 예를 들어, 융합 센터, 관리 센터, AP(혹은 허브), 웹 기반 플랫폼, 클라우드 기반 서버 등의 명칭으로 불릴 수 있다. 정보 수집장치(1)를 1차 수집 단이라 하면, 정보 분석장치(2)는 종단 수집 단이라 할 수 있다.
1차 수집 단인 AP(100), 허브(102) 및 GW(104)는 무선 또는 유선 연결을 통해서 종단의 정보 분석장치(2)에 디바이스 생성 정보를 전달한다. 1차 수집 단인 AP(100), 허브(102) 및 GW(104)에는 디바이스의 특성마다 다르겠지만, 대부분 실시간으로 대량의 정보가 모이게 된다. 그러나 이 정보들은 시간적으로 또는 공간적으로 유사성(Temporal/Spatial Correlation)을 가지고 있는 경우가 많다. 따라서, 정보 수집장치(1)는 이러한 유사성을 반영하여 1차적으로 수집되는 정보를 변환함으로써 유사성을 제거하여 정보량을 줄인다. 예를 들어, 푸리에 변환(Fourier Transform) 이나 웨이브릿 변환(Wavelet Transform)을 통해 정보량을 줄인다.
한편, 전술한 바와 같이 1차 수집 단인 정보 수집장치(1) 기준으로 정보를 줄이더라도 다수의 이종 플랫폼이 공존하게 되면 종단 수집 단인 정보 분석장치(2)에서의 정보량은 공존하는 플랫폼의 수만큼 비례적으로 증가하게 된다. 정보 수집장치(1)는 이러한 정보를 줄이기 위해 블록 기반 압축 센싱 기법을 이용하여 정보를 압축한다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 이종 IoT 플랫폼 기반의 디바이스가 공존하는 환경에서 블록 기반 압축 센싱 기법을 이용하여 대용량 정보를 압축하는 예를 설명하기 위한 IoT 시스템의 구성도이다.
도 1 및 도 2를 참조하면, 정보 수집장치(1)는 이종 IoT 플랫폼 기반 디바이스로부터 디바이스 생성 정보를 수집하여 이를 처리 및 압축한다. 예를 들어, 1차 수집 단인 AP(100)는 연결된 디바이스 #01, #02, #03, #04로부터 디바이스 생성 정보를 수집한다. AP(100)는 수집된 디바이스 생성 정보를 벡터화(Vectorize)한 후에, 벡터화된 디바이스 생성 정보들 간의 유사성(Correlation) 정보를 제거하기 위하여 변환(예를 들어, 푸리에 변환이나 웨이브릿 변환)을 통해 정보량을 감소시킨다. 도 2에서 표시된
Figure pat00001
정보는 AP(100)를 통해 수집된 정보 그 자체일 수도 있고, 변환을 통해 정보량을 감소시킨 정보일 수도 있다.
공존하는 이종 IoT 플랫폼 때문에,
Figure pat00002
이외에도, 허브(102)에서 수집된
Figure pat00003
정보 그리고 GW(104)에서 수집된
Figure pat00004
정보가 한꺼번에 종단의 수집 단인 정보 분석장치(2)에 모이게 되면 대용량의 데이터로 변할 수 있다. 따라서, 1차 수집 단인 정보 수집장치(1)에서 또 다른 처리를 통해 종단의 정보량을 감소시킨다. 이때는 블록 기반 압축 센싱 기법의 센싱 행렬을 활용한다. 각 정보 수집장치(100,102,104)의 특성에 맞게 센싱 행렬을 차별화하여 디바이스 생성 정보에 곱 연산한 후, (예를 들어, AP의 경우에는 센싱 행렬
Figure pat00005
을 활용함) 종단의 정보 분석장치(2)에
Figure pat00006
를 전달한다. 이 경우 압축 센싱의 원리에 따라 정보량이 감소하게 된다. 이때, 종단의 정보 분석장치(2)는 이종 IoT 플랫폼 별로 전송된 정보(예를 들어,
Figure pat00007
)를 한꺼번에 전달받게 되고, 다양한 압축 센싱의 복원 알고리즘(예를 들어 IHT, CoSaMP 등)을 통해 이종 IoT 플랫폼 기반의 디바이스 별로 생성해낸 정보를 완벽하게 복원해낼 수가 있다.
보다 구체적으로 살펴보면, 정보 수집장치(1)는 각 이종 IoT 플랫폼 별로 생성된 정보를 대상으로 변환을 통해 디바이스의 특성을 기반으로 정보량을 감소한 후에, 각 플랫폼 별로 센싱 행렬을 이용하여 정보량을 추가적으로 감소시킨 정보인
Figure pat00008
를 종단의 정보 분석장치(2)에 전달한다. 이때 이종 플랫폼 별로 각기 다른 센싱 행렬을 사용하여 정보를 수집하기 때문에 다른 정보와 섞이는 오류 등은 발생하지 않는다. 또한, 정보 분석장치(2)에서 블록 기반 압축 센싱의 복호화 기법을 사용하면 압축 센싱의 원리에 근거하여 완벽하게 디바이스 별로 생성된 정보를 복원해낼 수가 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 이종 IoT 플랫폼 기반의 디바이스의 정보를 압축하는 상황에서 가중치를 적용하는 예를 설명하기 위한 IoT 시스템의 구성도이다.
도 3을 참조하면, 본 발명에 의한 이종 IoT 플랫폼 기반 디바이스의 생성 정보를 처리 및 압축하는 단계에서 이종 IoT 플랫폼 간의 중요도에 따라 가중치를 적용한다. 예를 들어, 웰니스(wellness) 디바이스를 포함하는 IoT 플랫폼과 온도, 습도, 조도 관련 디바이스를 포함하는 IoT 플랫폼의 정보가 동시에 저장된다면, 웰니스 디바이스를 관리하는 플랫폼 정보가 더 높은 중요도를 가진 정보일 수 있다. 이러한 상황을 반영하기 위하여 센싱 행렬 연산을 하기 전에,
Figure pat00009
에 플랫폼의 중요도를 나타내는 가중치
Figure pat00010
를 곱한 후에 센싱 행렬을 다시 곱한다. 만약,
Figure pat00011
정보가
Figure pat00012
정보보다 더 중요한 내용을 가지는 경우에는 가중치
Figure pat00013
가 가중치
Figure pat00014
보다 더 큰 값을 가지게 된다.
나아가, 동종 플랫폼 내에서도 보다 중요한 정보를 다루는 디바이스인 경우에는 가중치
Figure pat00015
의 원소 간 값에 차별화를 줄 수가 있다. 이렇게 변환 및 압축된 정보를 종단의 수집 단인 정보 분석장치(2)로 전달하였을 때에도 이미 알려진 다양한 압축 센싱의 복원 알고리즘을 사용하여 이종 IoT 플랫폼 기반의 디바이스 별로 생성해낸 정보를 완벽하게 복원해낼 수가 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 정보 수집장치의 구성도이다.
도 4를 참조하면, 정보 수집장치(1)는 수신부(10), 전송부(14) 및 메모리(16)를 포함하며, 연산부(12)를 더 포함할 수 있다.
수신부(10)는 각 플랫폼 별로 IoT 디바이스들로부터 디바이스 생성 정보를 수신한다. 이때, 각 플랫폼은 디바이스 생성 정보 수집 단에 위치하며, 예를 들어, AP, 허브 또는 GW 플랫폼일 수 있다. 메모리(16)에는 정보 수집장치(1)의 동작 수행에 따라 생성되는 정보와 동작 수행에 필요한 정보가 저장된다. 일 실시 예에 따른 메모리(16)에는 각 플랫폼 별로 디바이스들로부터 수신된 디바이스 생성정보가 저장된다. 전송부(14)는 메모리(16)에 저장된 플랫폼 별 디바이스 생성정보를 동시에 정보 분석장치에 전송한다. 연산부(12)는 각 플랫폼 별 디바이스 생성정보를 정보의 시간적 및 공간적 유사성을 제거하고 압축한다. 연산부(12)의 세부 구성에 대해서는 도 5를 참조로 하여 후술한다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 도 4의 연산부의 세부 구성도이다.
도 5를 참조하면, 연산부(12)는 변환부(120), 압축 센싱부(122) 및 가중치 처리부(124)를 포함한다.
변환부(120)는 각 플랫폼 별 디바이스 생성정보를 신호 변환하여 유사성을 제거한다. 예를 들어, 푸리에 변환, 웨이브릿 변환을 수행할 수 있다. 압축 센싱부(122)는 변환부(120)를 통해 변환된 각 플랫폼 별 디바이스 생성 정보에 서로 상이한 센싱 행렬을 곱 연산하여 디바이스의 정보량을 감소시킨다.
가중치 처리부(124)는 압축 센싱부(122)를 통해 압축 센싱된 각 플랫폼 별 디바이스 생성 정보를 대상으로 서로 상이한 가중치를 할당한다. 예를 들어, 가중치 처리부(124)는 각 플랫폼의 디바이스의 중요도에 기반하여 플랫폼 별로 서로 상이한 가중치를 할당한다. 다른 예로, 동종 플랫폼 내에서 디바이스 생성 정보의 중요도에 기반하여 디바이스 별로 서로 상이한 가중치를 할당할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 정보 분석장치의 세부 구성도이다.
도 6을 참조하면, 정보 분석장치(2)는 복원부(20)와 분석부(22)를 포함한다.
복원부(20)는 이종 플랫폼 별 정보 수집장치로부터 수신된 정보를 복호화하여 이종 플랫폼 별로 IoT 디바이스의 디바이스 생성 정보를 동시에 복원한다. 분석부(22)는 복원된 디바이스 생성 정보를 분석한다.
일 실시 예에 따른 복원부(20)는 각 정보 수집장치로부터 수신된 정보를 압축 센싱 복호화를 이용하여 복원한다. 일 실시 예에 따른 복원부(20)는 가중치를 반영하여 복원할 수 있다. 예를 들어, 이종 플랫폼 별로 할당된 가중치 또는 동종 플랫폼 내 디바이스 별로 할당된 가중치를 기반으로 각 정보 수집장치로부터 수신된 정보를 복호화하여 이종 플랫폼 별로 또는 디바이스 별로 디바이스 생성 정보를 복원한다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 이종 IoT 플랫폼 기반 정보 전달방법을 도시한 흐름도이다.
도 1 및 도 7을 참조하면, AP(100), 허브(102) 및 GW(104)와 같은 정보 수집장치(1)는 플랫폼 별로 디바이스로부터 디바이스 생성 정보를 수신한다(700). 이어서, 정보 수집장치(1)는 수신된 디바이스 생성 정보를 연산하여 데이터 량을 줄인다(710). 연산 프로세스(710)에 대해서는 도 8을 참조로 하여 후술한다.
이어서, 정보 수집장치(1)는 연산된 디바이스 생성 정보를 무선이나 유선 연결을 통하여 정보 분석장치(2)에 동시에 전송한다(720). 이를 위해 정보 수집장치(1)는 각 플랫폼 별 디바이스 생성 정보를 일정 시간 구간 동안 저장한 후 동시에 전송할 수 있다. 이후, 정보 분석장치(2)는 정보 수집장치(1)로부터 수신된 정보로부터 디바이스 생성 정보를 복원하게 된다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 도 7의 연산 단계의 세부 프로세스를 도시한 흐름도이다.
도 8을 참조하면, 정보 수집장치(1)는 디바이스 생성 정보를 벡터화한다(800). 이어서, 벡터화된 디바이스 생성 정보 간의 유사성 정보를 제거하기 위해 푸리에 변환이나 웨이브릿 변환을 통해 정보량을 감소시킨다(810). 그리고 블록 기반 압축 센싱 기법을 활용하여 각 플랫폼 별로 특화된 센싱 행렬을 디바이스 생성 정보와 곱 연산한다(820). 이어서, 각 플랫폼의 디바이스의 중요도에 기반하여 플랫폼 별로 서로 상이한 가중치를 할당하거나, 동종 플랫폼 내에서 디바이스 생성 정보의 중요도에 기반하여 디바이스 별로 서로 상이한 가중치를 할당한다(830).
이제까지 본 발명에 대하여 그 실시 예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시 예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
1: 정보 수집장치 2: 정보 분석장치
10: 수신부 12: 연산부
14: 전송부 16: 메모리
20: 복원부 22: 분석부
100: AP 102: 허브
104: GW 120: 변환부
122: 압축 센싱부 124: 가중치 처리부

Claims (14)

  1. 각 플랫폼 별로 사물 인터넷 디바이스들로부터 디바이스 생성 정보를 수신하는 수신부;
    각 플랫폼 별로 수신된 디바이스 생성정보가 저장되는 메모리; 및
    상기 메모리에 저장된 플랫폼 별 디바이스 생성정보를 동시에 정보 분석장치에 전송하는 전송부;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 이종 사물 인터넷 플랫폼 기반 정보 수집장치.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 각 플랫폼은
    액세스 포인트 플랫폼, 허브 플랫폼 또는 게이트웨이 플랫폼인 것을 특징으로 하는 이종 사물 인터넷 플랫폼 기반 정보 수집장치.
  3. 제 1 항에 있어서, 상기 이종 사물 인터넷 플랫폼 기반 정보 수집장치는
    각 플랫폼 별 디바이스 생성정보를 정보의 시간적 및 공간적 유사성을 제거하고 압축하는 연산부;
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 이종 사물 인터넷 플랫폼 기반 정보 수집장치.
  4. 제 3 항에 있어서, 상기 연산부는
    각 플랫폼 별 디바이스 생성정보를 신호 변환하여 유사성을 제거하는 변환부;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 이종 사물 인터넷 플랫폼 기반 정보 수집장치.
  5. 제 3 항에 있어서, 상기 연산부는
    각 플랫폼 별로 디바이스 생성 정보에 서로 상이한 센싱 행렬을 곱 연산하여 디바이스의 정보량을 감소시키는 압축 센싱부;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 이종 사물 인터넷 플랫폼 기반 정보 수집장치.
  6. 제 3 항에 있어서, 상기 연산부는
    각 플랫폼의 디바이스의 중요도에 기반하여 플랫폼 별로 서로 상이한 가중치를 할당하거나, 동종 플랫폼 내에서 디바이스 생성 정보의 중요도에 기반하여 디바이스 별로 서로 상이한 가중치를 할당하는 가중치 처리부;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 이종 사물 인터넷 플랫폼 기반 정보 수집장치.
  7. 이종 플랫폼 별 정보 수집장치로부터 수신된 정보를 복호화하여 이종 플랫폼 별로 사물 인터넷 디바이스의 디바이스 생성 정보를 동시에 복원하는 복원부; 및
    복원된 디바이스 생성 정보를 분석하는 분석부;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 이종 사물 인터넷 플랫폼 기반 정보 분석장치.
  8. 제 7 항에 있어서, 상기 복원부는
    각 정보 수집장치로부터 수신된 정보를 압축 센싱 복호화를 이용하여 복원하는 것을 특징으로 하는 이종 사물 인터넷 플랫폼 기반 정보 분석장치.
  9. 제 7 항에 있어서, 상기 복원부는
    이종 플랫폼 별로 할당된 가중치 또는 동종 플랫폼 내 디바이스 별로 할당된 가중치를 기반으로 각 정보 수집장치로부터 수신된 정보를 복호화하여 이종 플랫폼 별로 또는 디바이스 별로 디바이스 생성 정보를 복원하는 것을 특징으로 하는 이종 사물 인터넷 플랫폼 기반 정보 분석장치.
  10. 이종 사물 인터넷 플랫폼 수집장치가 각 플랫폼 별로 사물 인터넷 디바이스들로부터 디바이스 생성 정보를 수신하는 단계; 및
    각 플랫폼 별로 수신된 디바이스 생성정보를 동시에 정보 분석장치에 전송하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 이종 사물 인터넷 플랫폼 기반 정보 전달방법.
  11. 제 10 항에 있어서, 상기 정보 분석장치에 전송하는 단계는
    각 플랫폼 별 디바이스 생성 정보를 일정 시간 구간 동안 저장하는 단계; 및
    일정 시간 구간 동안 저장된 각 플랫폼 별 디바이스 생성 정보를 동시에 정보 분석장치에 전송하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 이종 사물 인터넷 플랫폼 기반 정보 전달방법.
  12. 제 10 항에 있어서, 상기 정보 분석장치에 전송하는 단계는
    각 플랫폼 별 디바이스 생성정보를 신호 변환하여 유사성을 제거한 후 정보 분석장치에 전송하는 것을 특징으로 하는 이종 사물 인터넷 플랫폼 기반 정보 전달방법.
  13. 제 10 항에 있어서, 상기 정보 분석장치에 전송하는 단계는
    각 플랫폼 별로 디바이스 생성 정보에 서로 상이한 센싱 행렬을 곱 연산하여 디바이스의 정보량을 감소시킨 후 정보 분석장치에 전송하는 것을 특징으로 하는 이종 사물 인터넷 플랫폼 기반 정보 전달방법.
  14. 제 10 항에 있어서, 상기 정보 분석장치에 전송하는 단계는
    각 플랫폼의 디바이스의 중요도에 기반하여 플랫폼 별로 서로 상이한 가중치를 할당하거나, 동종 플랫폼 내에서 디바이스 생성 정보의 중요도에 기반하여 디바이스 별로 서로 상이한 가중치를 할당한 후 정보 분석장치에 전송하는 것을 특징으로 하는 이종 사물 인터넷 플랫폼 기반 정보 전달방법.
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