KR20190065122A - Method and apparatus for providing real-time collaboration service using sharing of object intelligence - Google Patents

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KR20190065122A
KR20190065122A KR1020180134320A KR20180134320A KR20190065122A KR 20190065122 A KR20190065122 A KR 20190065122A KR 1020180134320 A KR1020180134320 A KR 1020180134320A KR 20180134320 A KR20180134320 A KR 20180134320A KR 20190065122 A KR20190065122 A KR 20190065122A
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서영호
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Abstract

Disclosed are a method and an apparatus for providing a real-time collaboration service through object intelligence sharing. The method for providing a real-time collaboration service through object intelligence sharing comprises the steps of: obtaining raw data sensing a surrounding physical space from at least one IoT device; inferring state information on the physical space by referring to a rule stored in a rule storage to analyze the raw data; generating a state information event in accordance with the inferred state information; and transmitting the generated state information event to an event topic.

Description

사물 지능 공유를 통한 실시간 협업 서비스 제공 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR PROVIDING REAL-TIME COLLABORATION SERVICE USING SHARING OF OBJECT INTELLIGENCE}TECHNICAL FIELD [0001] The present invention relates to a method and apparatus for real-

본 발명은 사물 지능 공유를 통한 실시간 협업 서비스 제공 방법 및 장치에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 지능형 IoT(Internet of Things) 기반 플랫폼에서 개별 사물들이 개별적인 지능을 갖추고, 물리 공간 상에서 정의되는 공통의 목표를 위해 서로 협업함으로써 사용자의 현재 물리적 공간 상황에 맞는 서비스를 실시간으로 제공하는 기술에 관한 것이다.The present invention relates to a method and apparatus for providing a real-time collaboration service through object intelligence sharing, and more particularly, to an intelligent IoT (Internet of Things) -based platform in which individual objects have individual intelligence, So as to provide services in real time according to the user's current physical space situation.

최근 무선 통신 기술이 발전함에 따라 각종 사물에 센서와 통신 기능을 내장하여 인터넷에 연결하는 IoT(Internet of Things) 기술이 각광받고 있다. IoT 기술은 인터넷으로 연결된 사물들이 데이터를 주고받으면서 스스로 분석하고 학습한 정보를 사용자에게 제공하거나 사용자가 이를 원격으로 조정할 수 있게 한다.Recently, as the wireless communication technology advances, IoT (Internet of Things) technology, which connects sensors and communication functions to various objects, is attracting attention. IoT technology enables Internet connected objects to analyze and provide data to the user while exchanging data, or to remotely control the user.

이러한 IoT 기술의 응용 분야들 또한 많은 연구가 이루어지고 있는데, 스마트 홈, 스마트 팩토리, 스마트 농장 등이 대표적이다. 여기서 스마트 홈은 자동화를 지원하는 개인 주택으로서, 가정 자동화에서는 와이파이(Wi-Fi)가 주로 원격 모니터링과 제어에 사용된다.The application fields of this IoT technology are also being studied in a lot of ways, including smart home, smart factory, and smart farm. Here, smart home is a private house that supports automation. Wi-Fi is mainly used for remote monitoring and control in home automation.

이러한 가정 자동화 시스템은 일반적으로 사용자 인터페이스로 제어되는 게이트웨이라는 중앙 허브에 스위치와 센서가 연결됨으로써 구성되는데, 연결되는 각종 기기의 통신 프로토콜로 X10, 이더넷, 블루투스 LE(BLE), 지그비(ZigBee) 등이 사용된다.Such a home automation system is generally constituted by connecting a switch and a sensor to a central hub called a gateway, which is controlled by a user interface. The X10, Ethernet, Bluetooth LE, ZigBee, etc., Is used.

한편, 기존의 스마트 홈, 스마트 팩토리 등은 개별 IoT 기기로부터 전달받은 데이터를 수집하고 수집된 데이터를 기초로 개별적으로 IoT 기기에 대한 제어가 이루어진다.Meanwhile, existing smart home, smart factory, etc. collect data received from individual IoT devices and individually control IoT devices based on the collected data.

그런데, 기존의 제어 방식은 IoT 기기가 개별적인 지능을 갖지 않기 때문에, IoT 기기가 설치된 공간에 대한 상황을 유의미한 정보로 인지하고 반응하기 어렵다. 또한, IoT 기기들 상호간 지능이 서로 공유되지 못하기 때문에 공간 제어라는 공통의 목표를 위해 서로 협업하기 어려운 문제가 있다.However, since the conventional control method does not have the individual intelligence, it is difficult to recognize and respond to the situation of the space where the IoT device is installed as meaningful information. In addition, there is a problem in that it is difficult to collaborate with each other for a common goal of space control because IoT devices can not share intelligence with each other.

상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은, 사물 지능 공유를 통한 실시간 협업 서비스 제공 방법을 제공하는 데 있다.In order to solve the above problems, an object of the present invention is to provide a method for providing a real-time collaboration service through object intelligence sharing.

상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 다른 목적은, 사물 지능 공유를 통한 실시간 협업 서비스 제공 장치를 제공하는 데 있다.It is another object of the present invention to provide a real-time collaborative service providing apparatus through object intelligence sharing.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명은, IoT(Internet of Things) 기기를 모델링한 장치 모델이 탑재되어 하나 이상의 IoT 기기와 연동함으로써, 사물 지능 공유를 통한 실시간 협업 서비스를 제공하는 장치에서 수행되는 실시간 협업 서비스 제공 방법을 제공한다.In order to achieve the above object, the present invention provides a real-time collaborative service which is implemented in a device that provides a real-time collaboration service through object intelligence sharing by interfacing with one or more IoT devices by mounting a device model modeling an IoT (Internet of Things) And provides a service providing method.

여기서 상기 실시간 협업 서비스 제공 방법은, 적어도 하나의 IoT 기기로부터 주변 물리 공간을 센싱한 로우 데이터(Raw data)를 획득하는 단계, 룰 저장소에 저장된 규칙을 참조하여 상기 로우 데이터를 분석함으로써 상기 물리 공간에 대한 상태 정보를 추론하는 단계, 추론한 상태 정보에 따른 상태 정보 이벤트를 생성하는 단계 및 생성한 상태 정보 이벤트를 이벤트 토픽으로 전달하는 단계를 포함할 수 있다.Wherein the real-time collaborative service providing method includes the steps of acquiring raw data obtained by sensing at least one IoT device from a peripheral physical space, analyzing the raw data with reference to a rule stored in the rule repository, Generating a state information event based on the reasoned state information, and delivering the generated state information event to the event topic.

상기 로우 데이터를 획득하는 단계는, oneM2M 표준 플랫폼에 따른 API를 이용하여 상기 적어도 하나의 IoT 기기와 연동하는 단계를 포함할 수 있다.The step of acquiring raw data may include interfacing with the at least one IoT device using an API according to the oneM2M standard platform.

상기 이벤트 토픽은 상기 상태 정보 이벤트를 구독하고, 다른 IoT 기기들에 대한 장치 모델로 전달하는 소프트웨어 모듈일 수 있다.The event topic may be a software module that subscribes to the status information event and delivers it to a device model for other IoT devices.

상기 이벤트 토픽은, 복수의 IoT 기기들에 대한 장치 모델로부터 복수의 상태 정보 이벤트를 수집하여 형성되는 지능 공유 공간을 모니터링할 수 있다.The event topic may monitor an intelligent shared space formed by collecting a plurality of status information events from a device model for a plurality of IoT devices.

여기서 상기 실시간 협업 서비스 제공 방법은, 상기 이벤트 토픽으로부터 상태 정보 이벤트에 대한 이벤트 스트림을 수신하면, 수신된 이벤트 스트림을 상기 룰 저장소에 저장된 규칙을 참조하여 분석하고, 신규 상태 정보 이벤트를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.The method of providing real-time collaborative service includes receiving an event stream for a status information event from the event topic, analyzing the received event stream by referring to a rule stored in the rule repository, and generating a new status information event .

여기서 상기 실시간 협업 서비스 제공 방법은, 상기 장치 모델이 엑츄에이터에 대하여 모델링하여 생성된 경우, 상기 신규 상태 정보 이벤트를 기반으로, 상기 물리 공간에 대한 제어 여부를 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.Here, the method may further include determining whether to control the physical space based on the new state information event when the device model is generated by modeling the actuator model.

여기서 여기서 상기 실시간 협업 서비스 제공 방법은, 상기 물리 공간을 제어하는 것으로 결정된 경우, 상기 신규 상태 정보 이벤트에 따라 상기 물리 공간에 대한 제어값을 산출하는 단계를 더 포함할 수 있다.Here, the method may further include a step of calculating a control value for the physical space according to the new status information event when it is determined to control the physical space.

여기서 상기 실시간 협업 서비스 제공 방법은, 산출된 제어값을 이용하여 상기 장치 모델과 연동하는 IoT 기기에 대한 물리적 제어를 수행함으로써, 상기 물리 공간에 대한 상태를 변경하는 단계를 더 포함할 수 있다.Here, the real-time collaborative service providing method may further include changing a state of the physical space by performing physical control on the IoT device interlocked with the device model using the calculated control value.

여기서 여기서 상기 실시간 협업 서비스 제공 방법은, 상기 장치 모델이 엑츄에이터와 센서의 기능이 복합적으로 수행되는 복합 장치에 대하여 모델링하여 생성된 경우, 상기 신규 상태 정보 이벤트를 상기 이벤트 토픽에 전달하는 단계를 더 포함할 수 있다.Here, the method may further include transmitting the new state information event to the event topic when the device model is generated by modeling the composite apparatus in which the functions of the actuator and the sensor are performed in a complex manner can do.

상기 장치 모델은, SLICE 표준 인터페이스를 이용하여 상기 적어도 하나의 IoT 기기와 연동할 수 있다.The device model may interact with the at least one IoT device using a SLICE standard interface.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 다른 측면은, IoT(Internet of Things) 기기를 모델링한 장치 모델이 탑재되어 하나 이상의 IoT 기기와 연동함으로써, 사물 지능 공유를 통한 실시간 협업 서비스를 제공하는 장치를 제공한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a device for providing a real-time collaboration service through object intelligence sharing by interfacing with one or more IoT devices by mounting a device model modeling an IoT (Internet of Things) device do.

여기서, 사물 지능 공유를 통한 실시간 협업 서비스를 제공하는 장치는, 적어도 하나의 프로세서(processor), 및 상기 적어도 하나의 프로세서가 적어도 하나의 단계를 수행하도록 지시하는 명령어들(instructions)을 저장하는 메모리(memory)를 포함할 수 있다.Here, an apparatus for providing a real-time collaboration service through object intelligence sharing includes at least one processor and a memory (not shown) for storing instructions instructing the at least one processor to perform at least one step memory.

상기 적어도 하나의 단계는, 적어도 하나의 IoT 기기로부터 주변 물리 공간을 센싱한 로우 데이터(Raw data)를 획득하는 단계, 룰 저장소에 저장된 규칙을 참조하여 상기 로우 데이터를 분석함으로써 상기 물리 공간에 대한 상태 정보를 추론하는 단계, 추론한 상태 정보에 따른 상태 정보 이벤트를 생성하는 단계 및 생성한 상태 정보 이벤트를 이벤트 토픽으로 전달하는 단계를 포함할 수 있다.Wherein the at least one step comprises: acquiring raw data obtained by sensing at least one IoT device from a peripheral physical space; analyzing the raw data with reference to a rule stored in a rule repository, Inferring information, generating a status information event according to the reasoned status information, and conveying the generated status information event to the event topic.

상기 로우 데이터를 획득하는 단계는, oneM2M 표준 플랫폼에 따른 API를 이용하여 상기 적어도 하나의 IoT 기기와 연동하는 단계를 포함할 수 있다.The step of acquiring raw data may include interfacing with the at least one IoT device using an API according to the oneM2M standard platform.

상기 이벤트 토픽은 상기 상태 정보 이벤트를 구독하고, 다른 IoT 기기들에 대한 장치 모델로 전달하는 소프트웨어 모듈일 수 있다.The event topic may be a software module that subscribes to the status information event and delivers it to a device model for other IoT devices.

상기 이벤트 토픽은, 복수의 IoT 기기들에 대한 장치 모델로부터 복수의 상태 정보 이벤트를 수집하여 형성되는 지능 공유 공간을 모니터링할 수 있다.The event topic may monitor an intelligent shared space formed by collecting a plurality of status information events from a device model for a plurality of IoT devices.

상기 적어도 하나의 단계는, 상기 이벤트 토픽으로부터 상태 정보 이벤트에 대한 이벤트 스트림을 수신하면, 수신된 이벤트 스트림을 상기 룰 저장소에 저장된 규칙을 참조하여 분석하고, 신규 상태 정보 이벤트를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.The at least one step further includes analyzing the received event stream with reference to rules stored in the rule repository and generating a new status information event upon receipt of the event stream for the status information event from the event topic can do.

상기 적어도 하나의 단계는, 상기 장치 모델이 엑츄에이터에 대하여 모델링하여 생성된 경우, 상기 신규 상태 정보 이벤트를 기반으로, 상기 물리 공간에 대한 제어 여부를 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.The at least one step may further include determining whether to control the physical space based on the new state information event when the device model is generated by modeling the actuator.

상기 적어도 하나의 단계는, 상기 물리 공간을 제어하는 것으로 결정된 경우, 상기 신규 상태 정보 이벤트에 따라 상기 물리 공간에 대한 제어값을 산출하는 단계를 더 포함할 수 있다.The at least one step may further include, when it is determined to control the physical space, calculating a control value for the physical space according to the new state information event.

상기 적어도 하나의 단계는, 산출된 제어값을 이용하여 상기 장치 모델과 연동하는 IoT 기기에 대한 물리적 제어를 수행함으로써, 상기 물리 공간에 대한 상태를 변경하는 단계를 더 포함할 수 있다.The at least one step may further include modifying the state of the physical space by performing physical control on the IoT device interlocked with the device model using the calculated control value.

상기 적어도 하나의 단계는, 상기 장치 모델이 엑츄에이터와 센서의 기능이 복합적으로 수행되는 복합 장치에 대하여 모델링하여 생성된 경우, 상기 신규 상태 정보 이벤트를 상기 이벤트 토픽에 전달하는 단계를 더 포함할 수 있다.The at least one step may further include delivering the new state information event to the event topic if the device model is generated by modeling for a composite device in which the functions of the actuator and the sensor are performed in a complex manner .

상기 장치 모델은, SLICE 표준 인터페이스를 이용하여 상기 적어도 하나의 IoT 기기와 연동할 수 있다.The device model may interact with the at least one IoT device using a SLICE standard interface.

상기와 같은 본 발명에 따른 사물 지능 공유를 통한 실시간 협업 서비스 제공 방법 및 장치를 이용할 경우에는 주어진 물리 공간 내에 존재하는 다수의 IoT 기기들이 개별적인 지능을 갖고, 서로의 지능을 결합하여 공통의 목표를 달성할 수 있으므로 개별 사물의 동작보다 더 큰 역할을 수행할 수 있다.When the method and apparatus for providing real-time collaborative service through object intelligence sharing according to the present invention as described above, a plurality of IoT devices existing in a given physical space have individual intelligences and combine their intelligences to achieve a common goal So that it can play a larger role than the operation of an individual object.

또한, 개별 사물들이 모여 공통의 지능 공간을 구성하고, 지능 공간으로부터 각 개별 사물들이 수행할 역할을 세부적으로 할당받으므로 더 실시간 물리 공간에 최적화되어 동작할 수 있는 장점이 있다.In addition, since the individual objects are gathered to form a common intelligent space and the roles to be performed by the individual objects are finely allocated from the intelligent space, there is an advantage of being able to operate optimally in the real-time physical space.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 사물 지능 공유를 통한 실시간 협업 서비스 제공 장치가 적용되는 전체 시스템 개념도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 사물 지능 공유를 통한 실시간 협업 서비스 제공 장치가 응용될 수 있는 카시트 제어 시나리오를 나타낸 개념도이다.
도 3은 카시트 제어 시나리오에 따른 실시간 협업 서비스가 수행되는 전체 개요도이다.
도 4는 실시간 협업 서비스에서의 센서에서 수행되는 동작을 나타내는 개념도이다.
도 5는 실시간 협업 서비스에서의 엑츄에이터에서 수행되는 동작을 나타내는 개념도이다.
도 6은 실시간 협업 서비스에서의 복합 장치에서 수행되는 동작을 나타내는 개념도이다.
도 7은 실시간 협업 서비스에 따른 IoT 기기에 대한 장치 모델에 대한 소프트웨어 구성요소를 계층에 따라 도시한 개념도이다.
FIG. 1 is a conceptual diagram of an entire system to which an apparatus for providing a real-time collaboration service through object intelligence sharing according to an embodiment of the present invention is applied.
2 is a conceptual diagram illustrating a car seat control scenario to which an apparatus for providing a real-time collaboration service through object intelligence sharing according to an embodiment of the present invention can be applied.
3 is a general schematic diagram illustrating a real-time collaboration service according to a car seat control scenario.
4 is a conceptual diagram illustrating an operation performed by a sensor in a real-time collaboration service.
5 is a conceptual diagram showing an operation performed in an actuator in a real-time collaboration service.
FIG. 6 is a conceptual diagram illustrating operations performed in a hybrid apparatus in a real-time collaboration service.
FIG. 7 is a conceptual diagram illustrating a software component of a device model for an IoT device according to a real-time collaboration service according to a layer.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다. While the invention is susceptible to various modifications and alternative forms, specific embodiments thereof are shown by way of example in the drawings and will herein be described in detail. It should be understood, however, that the invention is not intended to be limited to the particular embodiments, but includes all modifications, equivalents, and alternatives falling within the spirit and scope of the invention. Like reference numerals are used for like elements in describing each drawing.

제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다. The terms first, second, A, B, etc. may be used to describe various elements, but the elements should not be limited by the terms. The terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another. For example, without departing from the scope of the present invention, the first component may be referred to as a second component, and similarly, the second component may also be referred to as a first component. And / or < / RTI > includes any combination of a plurality of related listed items or any of a plurality of related listed items.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. It is to be understood that when an element is referred to as being "connected" or "connected" to another element, it may be directly connected or connected to the other element, . On the other hand, when an element is referred to as being "directly connected" or "directly connected" to another element, it should be understood that there are no other elements in between.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.The terminology used in this application is used only to describe a specific embodiment and is not intended to limit the invention. The singular expressions include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise. In the present application, the terms "comprises" or "having" and the like are used to specify that there is a feature, a number, a step, an operation, an element, a component or a combination thereof described in the specification, But do not preclude the presence or addition of one or more other features, integers, steps, operations, elements, components, or combinations thereof.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.Unless defined otherwise, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which this invention belongs. Terms such as those defined in commonly used dictionaries are to be interpreted as having a meaning consistent with the contextual meaning of the related art and are to be interpreted as either ideal or overly formal in the sense of the present application Do not.

이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.Hereinafter, preferred embodiments according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 사물 지능 공유를 통한 실시간 협업 서비스 제공 장치가 적용되는 전체 시스템 개념도이다.FIG. 1 is a conceptual diagram of an entire system to which an apparatus for providing a real-time collaboration service through object intelligence sharing according to an embodiment of the present invention is applied.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 사물 지능 공유를 통한 실시간 협업 서비스 제공 장치(10)는 주어진 물리 공간에 배치된 다수의 IoT 기기들(11, 12)이 개별적인 지능을 가지며, 공간 지능으로 정의되는 공통의 목표를 위해 서로 협업함으로써 사용자의 상황에 맞는 서비스를 제공할 수 있다.Referring to FIG. 1, an apparatus 10 for providing a real-time collaboration service through object intelligence sharing according to an embodiment of the present invention includes a plurality of IoT devices 11 and 12 disposed in a given physical space, By collaborating with each other for a common goal defined by spatial intelligence, it is possible to provide services tailored to the user's situation.

여기서, IoT 기기들로는 배치된 공간에 대한 공간 정보를 센싱하는 각종 센서(sensor, 11), 배치된 공간에 대한 환경을 제어하는 엑츄에이터(actuator, 12)를 포함할 수 있다. 구체적으로 예를 들면, 센서(11)는 온도 센서, 습도 센서, 토양 센서, 전력량계 등을 포함할 수 있다. 또한, 엑츄에이터(12)는 에어컨, 조명, 가습기, 스프링쿨러, 세탁기, 보일러, 급수기 등을 포함할 수 있다.Here, the IoT devices may include various sensors (sensors) 11 for sensing spatial information about the arranged space, and an actuator 12 for controlling the environment of the arranged space. Specifically, for example, the sensor 11 may include a temperature sensor, a humidity sensor, a soil sensor, a watt-hour meter, and the like. In addition, the actuator 12 may include an air conditioner, a light source, a humidifier, a sprinkler, a washing machine, a boiler, a water dispenser, and the like.

물리 공간에 배치된 센서(11)는 개별적으로 센싱한 데이터를 1차적으로 분석하여 판단된 이벤트를 생성하며, 생성된 이벤트는 실시간 협업 서비스 제공 장치(10)로 전달될 수 있다.The sensor 11 disposed in the physical space may primarily analyze the sensed data to generate a determined event, and the generated event may be delivered to the real-time collaboration service providing apparatus 10. [

실시간 협업 서비스 제공 장치(10)는 수신된 다양한 이벤트들을 종합하여 현재 물리 공간에 대한 상황 정보를 판단하며, 판단된 상황 정보를 기반으로 적합한 엑츄에이터(12)에게 제어 이벤트를 전달할 수 있다.The real-time collaborative service providing apparatus 10 may collect the received various events to determine the current status information of the physical space, and may transmit the control event to the appropriate actuator 12 based on the determined status information.

엑츄에이터(12)는 실시간 협업 서비스 제공 장치(10)로부터 수신된 이벤트를 기반으로 주어된 물리 공간에 대한 환경 제어를 수행할 수 있다.The actuator 12 may perform environment control for a given physical space on the basis of an event received from the real-time collaborative service providing apparatus 10. [

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 사물 지능 공유를 통한 실시간 협업 서비스 제공 장치가 응용될 수 있는 카시트 제어 시나리오를 나타낸 개념도이다. 도 3은 카시트 제어 시나리오에 따른 실시간 협업 서비스가 수행되는 전체 개요도이다.2 is a conceptual diagram illustrating a car seat control scenario to which an apparatus for providing a real-time collaboration service through object intelligence sharing according to an embodiment of the present invention can be applied. 3 is a general schematic diagram illustrating a real-time collaboration service according to a car seat control scenario.

본 발명의 일 실시예에 따른 실시간 협업 서비스 제공 방법 및 장치가 적용될 수 있는 예시로서 차량 내부의 카시트를 제어하는 시나리오를 고려할 수 있다. As an example to which a real-time collaboration service providing method and apparatus according to an embodiment of the present invention can be applied, a scenario for controlling a car seat in a vehicle can be considered.

도 2를 참조하면, 차량 내부의 카시트를 제어 목표로 설정하고, 차량 내외부에 설치된 초음파 센서(21), 카메라(22), 압력센서(23)를 비롯한 IoT 기기를 사용하여 사용자의 현재 상태에 따라 자동으로 카시트 제어를 수행할 수 있다.2, a car seat in a vehicle is set as a control target, and an IoT device including an ultrasonic sensor 21, a camera 22, and a pressure sensor 23 installed in the interior and the exterior of the vehicle is used, The car seat control can be automatically performed.

즉, 본 발명에 따른 초음파 센서(21), 카메라(22), 압력센서(23) 등의 IoT 기기는 동작 방식에 따라 적어도 하나 이상의 타입으로 분류할 수 있다. 먼저, 제1 타입으로는 센서가 있을 수 있다. 여기서 센서는 이벤트 제공자(event suppler)의 역할을 수행할 수 있다. 더 상세하게는, 센서는 센싱된 정보(raw data)를 기초로 물리 공간에 대한 상태를 추론하고, 공간 지능(또는 제어 목표)에 따라 부여된 역할에 부합하는 상태 정보 이벤트를 생성할 수 있고, 생성된 상태 정보 이벤트를 지능 공유 공간으로 제공할 수 있다.That is, the IoT devices such as the ultrasonic sensor 21, the camera 22, and the pressure sensor 23 according to the present invention can be classified into at least one type according to the operation mode. First, there may be a sensor of the first type. Here, the sensor can act as an event suppler. More specifically, the sensor can deduce the state of the physical space based on the raw data, generate a state information event corresponding to the role assigned according to the spatial intelligence (or control target) The generated state information event can be provided to the intelligent shared space.

제2 타입으로는 엑츄에이터가 있을 수 있다. 여기서 엑츄에이터는 이벤트 소비자(event consumer)의 역할을 수행할 수 있다. 더 상세하게, 엑츄에이터는 지능 공유 공간으로부터 상태 정보 이벤트를 수신하고, 수신된 상태 정보 이벤트를 기초로 물리 공간에 대한 환경 제어를 수행할 수 있다.The second type may be an actuator. Here, the actuator can act as an event consumer. More specifically, the actuator may receive status information events from the intelligent shared space and perform environmental controls on the physical space based on the received status information events.

제3 타입으로는 엑츄에이터와 센서의 역할을 함께 수행하는 복합 장치가 있을 수 있다. 대부분의 IoT 기기는 센싱과 동시에 환경 제어를 수행하는 경우가 많으므로 복합 장치에 해당할 수 있다. 여기서 복합 장치는 지능 공유 공간으로부터 상태 정보 이벤트를 수신하여 물리 공간에 대한 상태를 확인한 후, 물리 공간의 상태에 맞는 환경 제어를 수행할 수 있다. 또한, 환경 제어 수행에 따른 주변 환경 데이터를 센싱하고, 센싱된 정보를 통해 다시 물리 공간의 상태를 추론하여 상태 정보 이벤트를 생성 및 지능 공유 공간에 제공할 수 있다. As the third type, there may be a hybrid device that performs the role of both an actuator and a sensor. Since most IoT devices perform environmental control at the same time as sensing, they may be a composite device. Here, the composite apparatus can receive the status information event from the intelligent shared space, check the status of the physical space, and perform environment control according to the status of the physical space. In addition, it is possible to sense the surrounding environment data according to the environmental control and to generate the status information event and to provide the intelligent shared space by deducing the state of the physical space again through the sensed information.

도 2에 따른 시나리오를 구체화하면 도 3과 같이 자동차 내부 공간을 제어 목표 공간으로 하고, 초음파 센서(21), 카메라(22), 압력센서(23)의 상호 협업을 통하여 카시트 제어를 수행할 수 있다.3, the car interior space is set as a control target space, and car seat control can be performed through cooperation between the ultrasonic sensor 21, the camera 22, and the pressure sensor 23 .

도3을 참조하면, 먼저 IoT 기기들(21~23)에 대한 장치 모델(30)을 정의할 수 있다. 여기서 장치 모델(30)은 개별 IoT 기기마다 도 2에 따른 여러 타입으로 분류되고, 분류된 타입마다 각각 이벤트 생성, 이벤트 해석, 센싱 데이터의 분석 및 추론 등을 수행하는 소프트웨어 로직으로서 구현될 수 있다. 또한, 장치 모델(30)은 개별 IoT 기기에 탑재될 수도 있고, 도 1에 따른 실시간 협업 서비스 제공 장치(10)에 탑재될 수도 있다.Referring to FIG. 3, the device model 30 for the IoT devices 21 to 23 can be defined first. Here, the device model 30 is classified into various types according to FIG. 2 for each individual IoT device, and can be implemented as software logic for performing event generation, event analysis, analysis and inference of sensing data for each classified type. In addition, the device model 30 may be mounted on an individual IoT device or may be mounted on the real-time collaboration service provision apparatus 10 according to FIG.

구체적으로, 장치 모델(30)의 하나인 오브젝트 디텍터(24)는 초음파 센서(21)에 탑재되거나 초음파 센서(21)와 연동하여 대상물(예를 들면 사람)과의 거리(distance)를 감지하고, 감지된 정보를 기초로 추론을 통해, 대상물이 근접해있다는 것을 지시하는 객체감지(ObjectDetected) 이벤트를 생성할 수 있다. 여기서 생성된 객체감지(ObjectDetected) 이벤트는 지능 공유 공간(27)의 이벤트 토픽(car/object_detected)으로 전달된다. 오브젝트 디텍터(24)에 대한 사물 지능 명세는 아래의 수도 코드(Pseudo code)와 같이 구현될 수 있다. Specifically, the object detector 24, which is one of the device models 30, is mounted on the ultrasonic sensor 21 or interlocks with the ultrasonic sensor 21 to detect a distance to an object (for example, a person) Through inference based on the sensed information, an ObjectDetected event can be generated indicating that the object is in close proximity. The generated ObjectDetected event is transmitted to the event topic (car / object_detected) of the intelligent shared space 27. The object intelligence specification for the object detector 24 may be implemented as the following pseudo code.

Figure pat00001
Figure pat00001

표 1을 참조하면, 대상물 감지 알림(Object Detection Notification)에 관한 규칙(rule)으로서 거리(distance)가 3.0보다 작을 때, 채널 "object_detected"를 통해 객체감지(ObjectDetected) 이벤트를 전송하는 수도 코드를 확인할 수 있다.Referring to Table 1, when a distance is less than 3.0 as a rule relating to an object detection notification, a code for transmitting an ObjectDetected event through the channel "object_detected & .

장치 모델(30)의 하나인 풀-바디 디텍터(Full-Body detector, 25)는 지능 공유 공간(27)의 이벤트 토픽(car/object_detected)으로부터 객체감지(ObjectDetected) 이벤트를 수신하면, 수신된 객체감지 이벤트를 기초로 동작 여부를 판단한 후, 카메라(22)와 연동하여, 사람의 전신 영상을 캡쳐 및 분석하고, 카메라(22)로부터 센싱된 신체 길이 정보(BodyPartlength)를 획득할 수 있다. 또한, 풀-바디 디텍터(25)는 수신된 신체 길이 정보를 기초로 사람의 전신이 감지되었음을 나타내는 전신감지(FullbodyDetected) 이벤트를 생성하고, 생성된 전신감지 이벤트를 이벤트 토픽(car.full_body_detected)에 전달할 수 있다. 여기서 풀-바디 디텍터(25)에 대한 사물 지능 명세를 정의한 수도 코드는 아래의 표 2와 같다.Body detector 25 as one of the device models 30 receives an ObjectDetected event from an event topic car / object_detected in the intelligent shared space 27, the full- It is possible to capture and analyze a whole body image of a person and to obtain body length information (BodyPartlength) sensed from the camera 22 in cooperation with the camera 22. [ In addition, the full-body detector 25 generates a FullbodyDetected event indicating that the whole body of the person has been detected based on the received body length information, and transmits the generated whole body detection event to the event topic (car.full_body_detected) . Here, the numerical code defining the object intelligence specification for the full-body detector 25 is shown in Table 2 below.

Figure pat00002
Figure pat00002

표 2를 참조하면, 전신 감지 개시(Initiate the Full-Body Detection)에 관한 규칙으로서, 객체체감지 이벤트(ObjectDetected)에 따른 거리(distance)가 2.0보다 작으면 전신 감지를 시작하는 것으로 결정할 수 있다. 또한, 전신 감지 알림(Fullbody Detection Notification)에 대한 규칙으로서, 센싱된 신체 길이 정보(BodyPartlength)를 분석하고, 분석된 신체 길이 정보에 따라 최종적으로 사람의 전신이 확인되면, 사람이 최종적으로 감지되었음을 나타내는 전신감지(FullbodyDetected) 이벤트를 생성하여 "full_body_detected" 채널을 통해 이벤트 토픽(car/full_body_detected)에 전달할 수 있다.Referring to Table 2, it can be determined that the whole body detection is started when the distance according to the object detection event (ObjectDetected) is less than 2.0, as a rule regarding Initiate the Full-Body Detection. In addition, as a rule for a Fullbody Detection Notification, when the body length information of the sensed body is analyzed and the whole body of the person is finally identified according to the analyzed body length information, the person is finally detected You can create a FullbodyDetected event and pass it to the event topic (car / full_body_detected) through the "full_body_detected" channel.

장치 모델(30)의 하나인 드라이버디텍터(Driver Detector, 26)는 지능 공유 공간의 이벤트 토픽(car/full_body_detected)으로부터 전신감지 이벤트를 수신하면, 압력 센서(23)와 연동하여 카시트의 압력을 센싱한 정보를 분석하고, 분석 결과를 토대로 운전자의 착석을 지시하는 착석(UserSeated) 이벤트를 생성할 수 있다. 여기서 생성된 착석 이벤트는 "user_seated"채널을 통해 이벤트 토픽(car/user_seated)으로 전달될 수 있다. 여기서 드라이버디텍터(26)에 대한 사물 지능 명세를 정의한 수도 코드는 다음의 표 3과 같다.The Driver Detector 26 which is one of the device models 30 receives the whole body detection event from the event topic car / full_body_detected in the intelligent shared space and detects the pressure of the car seat in conjunction with the pressure sensor 23 Analyze the information, and generate a UserSeated event that instructs the driver to sit on the basis of the analysis result. Here, the generated seating event can be delivered to the event topic (car / user_seated) via the "user_seated" channel. Here, the numerical code defining the object intelligence specification for the driver detector 26 is shown in Table 3 below.

Figure pat00003
Figure pat00003

표 3을 참조하면, 착석 알림(UserSeated Notification)에 관한 규칙으로서, 전신감지 이벤트가 수신되었을 때, 10초 이내에 압력 센서를 통해 센싱된 값(value)이 30보다 큰지 판단하고, 크다면 사용자가 카시트에 착석한 것으로 판단하여 착석(UserSeated) 이벤트를 생성하고, 생성된 착석 이벤트는 채널(car/user_seated)을 통해 이벤트 토픽으로 전달될 수 있다. Referring to Table 3, as a rule related to the UserSeated Notification, it is determined whether the value sensed by the pressure sensor within 30 seconds is greater than 30 when the whole body detection event is received, And the generated seating event may be transmitted to the event topic through a channel (car / user_seated).

여기서 지능 공유 공간(27)은 이벤트 버스로도 지칭될 수 있는데, 앞서 정의된 다양한 이벤트를 구독하고, 다른 IoT 기기로 전송하는 하나 이상의 이벤트 토픽을 포함할 수 있다. 또한, 지능 공유 공간(27)은 도 1에 따른 실시간 협업 서비스 제공 장치(10) 내부에 구현될 수 있다. 여기서 이벤트 토픽에는 객체감지 이벤트를 구독하고, 발송하는 "car/object_detected", 전신감지 이벤트를 구독하고 발송하는 "car/full_body_detected", 착석 이벤트를 구독하고 발송하는 "car/user_seated" 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. Here, the intelligent shared space 27 may also be referred to as an event bus, which may include one or more event topics to subscribe to and transmit the various events defined above to other IoT devices. In addition, the intelligent shared space 27 can be implemented in the real-time collaborative service providing apparatus 10 according to FIG. Here, the event topic includes at least one of "car / object_detected" to subscribe to and send an object detection event, "car / full_body_detected" to subscribe and send the whole body detection event, and "car / user_seated" to subscribe and send a seating event can do.

장치 모델(30)의 하나인 시트자세 제어기(SeatPosture controller, 28)는 지능 공유 공간(27)으로부터 착석 이벤트를 수신하여 운전자가 카시트에 착석했음을 감지하면, 수신된 착석 이벤트(UserSeated)에 포함된 사용자의 신체 길이 정보를 고려하여 카시트에 대한 적절한 제어값(SeatPosture)를 결정하고, 카시트의 제어 모터와 연동하여 제어값에 따른 카시트 제어를 수행할 수 있다. 여기서 제어값에는 카시트의 높이(height), 위치(position), 등받이 각도(tilt) 등이 포함될 수 있다. 시트자세 제어기(28)에 대한 사물 지능 명세를 정의한 수도 코드는 다음의 표 4와 같다.The seat position controller 28 which is one of the device models 30 receives the seating event from the intelligent shared space 27 and detects that the driver is seated in the car seat, (SeatPosture) for the car seat in consideration of the body length information of the car seat, and can perform the car seat control according to the control value in conjunction with the control motor of the car seat. Here, the control value may include a height, a position, a back angle, and the like of the car seat. The numerical codes defining the object intelligence specification for the seat posture controller 28 are shown in Table 4 below.

Figure pat00004
Figure pat00004

표 4를 참조하면, 시트자세 제어(SeatPosture Control)에 관한 규칙으로서, 착석 이벤트가 수신되면, 수신된 착석 이벤트에 포함된 사용자의 신체 길이(bodylength)를 기초로 카시트에 대한 제어값을 결정하고, 결정된 제어값에 따라 카시트의 제어 모터와 연동해 카시트를 제어할 수 있다. Referring to Table 4, as a rule regarding the seat posture control, when a seating event is received, a control value for a car seat is determined based on a bodylength of a user included in a received sitting event, The car seat can be controlled in association with the control motor of the car seat according to the determined control value.

이상에서는, 카시트 제어 시나리오를 기준으로 설명하였으나, 그에 한정하여 해석되지 않으며 다양한 물리 공간을 대상으로 적용될 수 있는 것으로 해석되어야 한다.Although the car seat control scenario has been described above, it should not be construed to be limited thereto and should be construed as being applicable to various physical spaces.

도 4는 실시간 협업 서비스에서의 센서에서 수행되는 동작을 나타내는 개념도이다.4 is a conceptual diagram illustrating an operation performed by a sensor in a real-time collaboration service.

도 4를 참조하면, 도 1 및 도 2에서 설명한 센서 및 센서와 연동하는 장치 모델에 대한 동작을 확인할 수 있다.Referring to FIG. 4, the operation of the device model linked with the sensor and the sensor described in FIGS. 1 and 2 can be confirmed.

구체적으로 센서(11)는 oneM2M에 따른 표준 IoT 플랫폼을 이용하거나, 각 센서 제조사마다 제공하는 고유한 API(custom application programming interface, custom API)를 이용하는 등의 방법으로 제어되어, 센싱 데이터(source)를 생성할 수 있다. 여기서 생성된 센싱 데이터는 일종의 로우 데이터(raw data)로서, 필터링을 비롯한 각종 스트림 연산(stream operation)으로 처리되고, 처리된 데이터(sink)는 센서에 대한 장치 모델의 구성요소인 작업 메모리(working memory)로 전달될 수 있다. 장치 모델은 입력된 데이터(sink)를 룰 엔진(CEP Engine으로 도시)에 포함된 규칙(Rule)을 참조하여 추론하고, 물리 공간에 대한 상태 정보 이벤트를 생성할 수 있다. 여기서 생성된 상태 정보 이벤트는 스트림 형태로 이벤트 토픽(Event topic)에 전달될 수 있다. Specifically, the sensor 11 is controlled by using a standard IoT platform according to oneM2M or by using a unique API (custom application programming interface) provided for each sensor manufacturer, Can be generated. The sensing data generated here is a kind of raw data which is processed by various stream operations including filtering and the processed data is stored in a working memory ). ≪ / RTI > The device model can infer the input data by referring to rules included in the rule engine (shown as CEP Engine), and generate state information events for the physical space. The generated status information event can be transmitted to the event topic in the form of a stream.

도 5는 실시간 협업 서비스에서의 엑츄에이터에서 수행되는 동작을 나타내는 개념도이다.5 is a conceptual diagram showing an operation performed in an actuator in a real-time collaboration service.

도 5를 참조하면, 도 1 및 도 2에서 설명한 엑츄에이터 및 엑츄에이터와 연동하는 장치 모델에 대한 동작을 확인할 수 있다.Referring to FIG. 5, the operation of the device model in conjunction with the actuators and actuators described in FIGS. 1 and 2 can be confirmed.

구체적으로, 이벤트 토픽에 저장된 상태 정보 이벤트는 스트림 처리(Stream operation)을 통해 엑츄에이터의 장치 모델의 구성요소인 작업 메모리(working memory)에 입력될 수 있고, 입력된 상태 정보 이벤트는 룰 엔진(Rule/CEP Engine)을 통한 규칙을 참조하여 추론, 해석함으로써 수신한 장치 모델의 역할에 따른 제어개시 이벤트를 생성할 수 있다. 제어개시 이벤트가 생성되면, 제어 룰을 참조하여 실제 물리 엑츄에이터(12)가 수행할 제어값을 결정하고, 앞선 oneM2M 또는 custom 기반의 엑츄에이터 제어방식을 통해 제어값에 따라 엑츄에이터(12)를 제어할 수 있다.Specifically, the state information event stored in the event topic can be input to a working memory, which is a component of the device model of the actuator through a stream operation, and the input state information event is input to the rule engine (Rule / CEP Engine), it is possible to generate a control start event according to the role of the received device model. When the control start event is generated, the controller 12 determines the control value to be performed by the actual physical actuator 12 with reference to the control rule, and controls the actuator 12 according to the control value through the oneM2M or custom-based actuator control method have.

도 6은 실시간 협업 서비스에서의 복합 장치에서 수행되는 동작을 나타내는 개념도이다.FIG. 6 is a conceptual diagram illustrating operations performed in a hybrid apparatus in a real-time collaboration service.

도 6을 참조하면, 도 2에서 설명한 복합 장치와 연동하는 장치 모델에 대한 동작을 확인할 수 있다.Referring to FIG. 6, the operation of the device model linked to the complex device described with reference to FIG. 2 can be confirmed.

구체적으로, 복합 장치의 장치 모델은 이벤트 토픽으로부터 상태 정보 이벤트를 스트림으로 수신하여 스트림 처리(stream operation)를 수행하고, 그 결과 데이터(Sink)를 작업 메모리(Working memory)에 입력할 수 있다. 다음으로, 장치 모델은 작업 메모리에 입력된 이벤트를 추론 및 해석하여 자신의 역할에 따른 상태 정보 이벤트를 생성하고, 새롭게 생성된 상태 정보 이벤트를 이벤트 토픽에 스트림 형태로 제공할 수 있다.Specifically, the device model of the composite apparatus can receive a state information event as a stream from an event topic, perform a stream operation, and input the resultant data (Sink) into a working memory. Next, the device model can deduce and interpret the event input to the work memory to generate a state information event according to its role, and to provide a newly generated state information event to the event topic as a stream.

도 7은 실시간 협업 서비스에 따른 IoT 기기에 대한 장치 모델에 대한 소프트웨어 구성요소를 계층에 따라 도시한 개념도이다.FIG. 7 is a conceptual diagram illustrating a software component of a device model for an IoT device according to a real-time collaboration service according to a layer.

도 7을 참조하면, IoT 기기에 대한 장치 모델은, 디바이스 프로비젼(Device Provision, 31), 장치 추상화(Device Abstraction, 32), 프레임워크(framework, 33), 작업 메모리(Working memory, 34), 룰 엔진(Rule Engine, 35), 룰 저장소(Rule Repository, 36) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.7, a device model for an IoT device includes a device provision 31, a device abstraction 32, a framework 33, a working memory 34, A Rule Engine 35, and a Rule Repository 36.

여기서, 디바이스 프로비젼(31)은, 상위 계층인 장치 추상화 (Device Abstraction, 32)에서 제공하는 SLICE 표준 인터페이스(SPI)와 장치 프레임워크를 이용하여 다양한 IoT 기기(센서, 엑츄에이터, 복합장치 등)를 연동하는 계층에 해당할 수 있다. 여기서 SLICE는 ICE(Internet Communication Engine)에 의해 사용되는 인터페이스 정의 언어(Interface definition language)일 수 있다. 각 장치가 제공하는 고유한 API를 이용하거나 라즈베리 파이(Raspberry Pi) 수준에서의 Pi4J를 사용하여 자체적으로 저수준으로 연동을 구현할 수도 있지만, OneM2M과 같은 표준 IoT 플랫폼을 통해 좀더 추상화된 연동을 할 수도 있다.Here, the device provision unit 31 may use various IoT devices (sensors, actuators, complex devices, etc.) using the SLICE standard interface (SPI) and the device framework provided by the upper layer device abstraction It may correspond to a hierarchy to be linked. Here, SLICE may be an interface definition language used by the Internet Communication Engine (ICE). You can use the unique APIs provided by each device or use Pi4J at the Raspberry Pi level to build your own low-level interoperability, but you can also use the standard IoT platform such as OneM2M for more abstract interoperability .

장치 추상화(32) 계층은, SLICE 프레임워크(33)과 디바이스 프로비젼(Device Provision, 31) 계층의 다양한 IoT 장치들이 서로 연동되어 동작할 수 있도록 데이터 모델, 표준 인터페이스, 그리고 연동 프레임워크를 제공할 수 있다. 센서 장치들에 대해서는 표준 이벤트 타입과 표준 이벤트 토픽을 SPI(Sensor SPI)로 제공하며, 이벤트 발송/구독 프레임워크를 통해 센서 장치와 장치 모델이 서로 연동될 수 있다. 엑츄에이터 장치들은 장치 제어 및 접근을 위한 표준 인터페이스를 SPI로 제공받으며, 서비스 등록/검색/호출 프레임워크를 통해 엑츄에이터와 장치 모델이 서로 연동될 수 있다.The device abstraction layer 32 provides a data model, a standard interface, and an interworking framework so that various IoT devices of the SLICE framework 33 and the device provision 31 can operate in cooperation with each other . For sensor devices, standard event types and standard event topics are provided by SPI (Sensor SPI), and the sensor device and device model can be interlocked through the event dispatch / subscribe framework. Actuator devices are provided with SPI as standard interfaces for device control and access, and the actuator and device model can be interlocked through the service registration / search / call framework.

프레임워크(Event/Service Framework, 33) 계층은 이벤트 프레임워크와 서비스 프레임워크로 구성될 수 있다. 여기서 장치 추상화(32) 계층을 통해 다양한 장치로부터 획득된 저수준 이벤트들이 상위 계층인 작업 메모리(34)에서 활용될 수 있기 위해서, 저수준 이벤트가 고수준의 팩트 객체로 변환되어야 한다. 따라서, 프레임워크(33) 계층의 이벤트 프레임워크(Event Framework)에서는 저수준의 장치 이벤트들을 필터링/조합/해석하여 고수준의 팩트 객체로 변환한 뒤 상위 계층인 작업 메모리(34)에 전달할 수 있다. 한편 작업 메모리(34)에서 직접 저수준의 SPI를 통해 엑츄에이터 장치를 제어할 수 없으므로, 작업 메모리(34)에서는 서비스 프레임워크(Service Framework)를 통해 고수준의 서비스를 호출하고, 서비스 프레임워크는 해당 서비스가 필요한 엑츄에이터 SPI에 적절히 바인딩 되어 장치를 제어하고 정보를 접근할 수 있다.The framework (Event / Service Framework, 33) layer can consist of an event framework and a service framework. Here, low level events must be converted to high level fact objects so that the low level events obtained from various devices via the device abstraction layer 32 can be utilized in the upper layer work memory 34. Accordingly, the event framework of the framework 33 layer can filter / combine / analyze low-level device events, convert them into high-level fact objects, and transmit them to the work memory 34, which is an upper layer. On the other hand, since the actuator device can not be directly controlled by the low-level SPI in the work memory 34, the work memory 34 calls a high-level service through a service framework, It can be properly bound to the required actuator SPI to control the device and access information.

작업 메모리(Working Memory, 34)는 상위 계층인 규칙 엔진(35)이 동작할 수 있도록 규칙 엔진(35)에서 정의된 규칙과 관련된 팩트들을 추가/삭제/갱신하기 위한 인터페이스를 제공할 수 있다. 하위 계층인 프레임워크(33) 계층의 이벤트 프레임워크는 작업 메모리(34)에 의해 제공된 인터페이스를 통해 작업 메모리의 상태를 갱신할 수 있다. 또한 작업 메모리(34)는 정의된 규칙에 따른 장치 제어 서비스 호출을 위한 외부 연결 객체들을 관리하는데 사용될 수 있다.The working memory 34 may provide an interface for adding / deleting / updating facts related to rules defined in the rule engine 35 so that the rule engine 35, which is an upper layer, can operate. The event framework of the lower layer hierarchy of the framework (33) can update the state of the working memory through the interface provided by the work memory (34). The work memory 34 may also be used to manage external connection objects for device control service calls according to defined rules.

규칙 엔진(Rule Engine, 35)은 최상위 계층으로서, 사용자가 정의한 사물 지능 명세로서 각종 규칙들이 관리되고 실행될 수 있다. 규칙은 사물(또는 IoT 기기)이 적용되는 도메인에 특수한 사물 지능을 표현한 경우는 물론이고, 복합 이벤트 처리 (Complex Event Processing)을 수행하여, 물리적 공간에 대한 상태 파악을 위한 규칙을 포함할 수도 있다. 또한, 규칙 엔진(35)은 규칙의 실행 이력을 로깅하거나 규칙 저장소로부터 필요한 규칙을 조회하여 새로운 규칙으로 갱신할 수 있도록 관리자 로그인(Admin/Logging) 기능을 제공한다.The rule engine (Rule Engine) 35 is the highest layer, and various rules can be managed and executed as a user-defined object intelligence specification. The rules may include rules for state recognition of physical space by performing complex event processing as well as representing object intelligence specific to the domain to which the object (or IoT device) is applied. In addition, the rule engine 35 provides an administrator login (Admin / Logging) function so as to log the execution history of the rule or inquire the required rule from the rule store and update it with a new rule.

한편, 규칙 엔진(35)은 생성되는 규칙에 인덱스를 부여하고, 미리 설정된 기준에 따라 규칙을 분류할 수 있다. 즉, 규칙 엔진(35)은 미리 생성되었거나 새롭게 생성되는 복수의 규칙을 다양한 기준에 따라 분류할 수 있다. 규칙에 인덱스를 부여하고, 분류하여 그룹화 하는 경우, 입력된 센싱 값과 규칙들 사이의 비교시간을 단축시켜 추론시간을 줄일 수 있는 장점이 있다. 이때, 생성 또는 분류된 규칙은 룰 저장소(Rule Repository, 36)에 저장되고 불러오기될 수 있다. On the other hand, the rule engine 35 may assign an index to the generated rule and classify the rule according to a preset reference. That is, the rule engine 35 can classify a plurality of rules that have been generated in advance or newly generated according to various criteria. When an index is assigned to a rule and classified and grouped, the comparison time between the inputted sensing value and the rules is shortened, thereby reducing the reasoning time. At this time, the generated or classified rule can be stored and loaded into the rule repository 36.

예를 들어, 센싱 값이 1 ~ 10 사이에 있는 경우 규칙 분류 class 1 또는 class 2에 따른 규칙을 적용하는 것으로 결정하고, 전체 규칙 중 class 1에 속하는 규칙만을 검색하여 인지된 공간 상태와 비교하거나 class 2에 속하는 규칙만을 검색하여 인지된 공간 상태에 적합한 규칙을 추론할 수 있다. For example, when the sensing value is between 1 and 10, it is determined that the rule according to the class classification class 1 or class 2 is applied. Only the rule belonging to the class 1 of the entire rule is searched to compare with the recognized space state, 2, it is possible to infer rules suitable for the recognized spatial state.

도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 사물 지능 공유를 통한 실시간 협업 서비스 제공 방법에 대한 흐름도이다.8 is a flowchart illustrating a method for providing a real-time collaboration service through object intelligence sharing according to an embodiment of the present invention.

도 8을 참조하면, 도 7에 따른 장치 모델에 의해 수행되는 실시간 협업 서비스 제공 방법에 대한 동작을 확인할 수 있다.Referring to FIG. 8, the operation of the real-time collaboration service providing method performed by the device model according to FIG. 7 can be confirmed.

구체적으로, 상기 실시간 협업 서비스 제공 방법은 IoT(Internet of Things) 기기를 모델링한 장치 모델이 탑재되어 하나 이상의 IoT 기기와 연동함으로써, 사물 지능 공유를 통한 실시간 협업 서비스를 제공하는 장치에서 수행될 수 있다.Specifically, the real-time collaborative service providing method may be performed in an apparatus that provides a real-time collaboration service through object intelligence sharing by interfacing with one or more IoT devices equipped with a device model modeling an IoT (Internet of Things) .

상기 실시간 협업 서비스 제공 방법은, 적어도 하나의 IoT 기기로부터 주변 물리 공간을 센싱한 로우 데이터(Raw data)를 획득하는 단계, 룰 저장소에 저장된 규칙을 참조하여 상기 로우 데이터를 분석함으로써 상기 물리 공간에 대한 상태 정보를 추론하는 단계, 추론한 상태 정보에 따른 상태 정보 이벤트를 생성하는 단계 및 생성한 상태 정보 이벤트를 이벤트 토픽으로 전달하는 단계를 포함할 수 있다.Wherein the real-time collaborative service providing method comprises the steps of acquiring raw data obtained by sensing at least one IoT device from a surrounding physical space, analyzing the raw data with reference to rules stored in a rule repository, Inferring the state information, generating a state information event based on the inferred state information, and delivering the generated state information event to the event topic.

상기 로우 데이터를 획득하는 단계는, oneM2M 표준 플랫폼에 따른 API를 이용하여 상기 적어도 하나의 IoT 기기와 연동하는 단계를 포함할 수 있다.The step of acquiring raw data may include interfacing with the at least one IoT device using an API according to the oneM2M standard platform.

상기 이벤트 토픽은 상기 상태 정보 이벤트를 구독하고, 다른 IoT 기기들에 대한 장치 모델로 전달하는 소프트웨어 모듈일 수 있다.The event topic may be a software module that subscribes to the status information event and delivers it to a device model for other IoT devices.

상기 이벤트 토픽은, 복수의 IoT 기기들에 대한 장치 모델로부터 복수의 상태 정보 이벤트를 수집하여 형성되는 지능 공유 공간을 모니터링할 수 있다.The event topic may monitor an intelligent shared space formed by collecting a plurality of status information events from a device model for a plurality of IoT devices.

상기 실시간 협업 서비스 제공 방법은, 상기 이벤트 토픽으로부터 상태 정보 이벤트에 대한 이벤트 스트림을 수신하면, 수신된 이벤트 스트림을 상기 룰 저장소에 저장된 규칙을 참조하여 분석하고, 신규 상태 정보 이벤트를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.Wherein the real-time collaborative service providing method comprises the steps of receiving an event stream for a status information event from the event topic, analyzing the received event stream by referring to a rule stored in the rule repository, and generating a new status information event .

상기 실시간 협업 서비스 제공 방법은, 상기 장치 모델이 엑츄에이터에 대하여 모델링하여 생성된 경우, 상기 신규 상태 정보 이벤트를 기반으로, 상기 물리 공간에 대한 제어 여부를 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.The method may further include determining whether to control the physical space based on the new state information event when the device model is generated by modeling the actuator.

상기 실시간 협업 서비스 제공 방법은, 상기 물리 공간을 제어하는 것으로 결정된 경우, 상기 신규 상태 정보 이벤트에 따라 상기 물리 공간에 대한 제어값을 산출하는 단계를 더 포함할 수 있다.The method may further include calculating a control value for the physical space according to the new status information event when it is determined to control the physical space.

상기 실시간 협업 서비스 제공 방법은, 산출된 제어값을 이용하여 상기 장치 모델과 연동하는 IoT 기기에 대한 물리적 제어를 수행함으로써, 상기 물리 공간에 대한 상태를 변경하는 단계를 더 포함할 수 있다.The method may further include changing physical states of the physical space by performing physical control on the IoT device interlocked with the device model using the calculated control value.

상기 실시간 협업 서비스 제공 방법은, 상기 장치 모델이 엑츄에이터와 센서의 기능이 복합적으로 수행되는 복합 장치에 대하여 모델링하여 생성된 경우, 상기 신규 상태 정보 이벤트를 상기 이벤트 토픽에 전달하는 단계를 더 포함할 수 있다.The method of providing a real-time collaborative service may further include transmitting the new state information event to the event topic when the device model is generated by modeling the composite apparatus in which the functions of the actuator and the sensor are performed in a complex manner have.

상기 장치 모델은, SLICE 표준 인터페이스를 이용하여 상기 적어도 하나의 IoT 기기와 연동할 수 있다.The device model may interact with the at least one IoT device using a SLICE standard interface.

도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 사물 지능 공유를 통한 실시간 협업 서비스 제공 장치에 대한 구성도이다.9 is a block diagram of an apparatus for providing a real-time collaboration service through object intelligence sharing according to an embodiment of the present invention.

도 9를 참조하면, IoT(Internet of Things) 기기를 모델링한 장치 모델이 탑재되어 하나 이상의 IoT 기기와 연동함으로써, 사물 지능 공유를 통한 실시간 협업 서비스를 제공하는 장치(100)는, 적어도 하나의 프로세서(processor, 110), 및 상기 적어도 하나의 프로세서가 적어도 하나의 단계를 수행하도록 지시하는 명령어들(instructions)을 저장하는 메모리(memory, 120)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 9, an apparatus 100 for providing a real-time collaborative service through object intelligence sharing by interfacing with at least one IoT device is equipped with a device model modeling an IoT (Internet of Things) a processor 110, and a memory 120 for storing instructions that direct the at least one processor to perform at least one of the steps.

상기 적어도 하나의 프로세서(110)는 중앙 처리 장치(central processing unit, CPU), 그래픽 처리 장치(graphics processing unit, GPU), 또는 본 발명의 실시예들에 따른 방법들이 수행되는 전용의 프로세서를 의미할 수 있다. 메모리(120) 및 저장 장치(160) 각각은 휘발성 저장 매체 및 비휘발성 저장 매체 중에서 적어도 하나로 구성될 수 있다. 예를 들어, 메모리(120)는 읽기 전용 메모리(read only memory, ROM) 및 랜덤 액세스 메모리(random access memory, RAM) 중에서 적어도 하나로 구성될 수 있다. The at least one processor 110 may be a central processing unit (CPU), a graphics processing unit (GPU), or a dedicated processor on which methods in accordance with embodiments of the present invention are performed . Each of the memory 120 and the storage device 160 may be constituted of at least one of a volatile storage medium and a nonvolatile storage medium. For example, the memory 120 may comprise at least one of a read only memory (ROM) and a random access memory (RAM).

또한, 실시간 협업 서비스를 제공하는 장치(100)는, 무선 네트워크를 통해 통신을 수행하는 송수신 장치(transceiver, 130)를 포함할 수 있다. 또한, 실시간 협업 서비스를 제공하는 장치(100)는 입력 인터페이스 장치(140), 출력 인터페이스 장치(150), 저장 장치(160) 등을 더 포함할 수 있다. 실시간 협업 서비스를 제공하는 장치(100)에 포함된 각각의 구성 요소들은 버스(bus)(170)에 의해 연결되어 서로 통신을 수행할 수 있다.In addition, the device 100 providing real-time collaboration service may include a transceiver 130 that performs communication through a wireless network. The apparatus 100 for providing real-time collaboration services may further include an input interface device 140, an output interface device 150, a storage device 160, and the like. Each component included in the device 100 providing real-time collaborative service may be connected by a bus 170 to communicate with each other.

상기 적어도 하나의 단계는, 적어도 하나의 IoT 기기로부터 주변 물리 공간을 센싱한 로우 데이터(Raw data)를 획득하는 단계, 룰 저장소에 저장된 규칙을 참조하여 상기 로우 데이터를 분석함으로써 상기 물리 공간에 대한 상태 정보를 추론하는 단계, 추론한 상태 정보에 따른 상태 정보 이벤트를 생성하는 단계 및 생성한 상태 정보 이벤트를 이벤트 토픽으로 전달하는 단계를 포함할 수 있다.Wherein the at least one step comprises: acquiring raw data obtained by sensing at least one IoT device from a peripheral physical space; analyzing the raw data with reference to a rule stored in a rule repository, Inferring information, generating a status information event according to the reasoned status information, and conveying the generated status information event to the event topic.

상기 로우 데이터를 획득하는 단계는, oneM2M 표준 플랫폼에 따른 API를 이용하여 상기 적어도 하나의 IoT 기기와 연동하는 단계를 포함할 수 있다.The step of acquiring raw data may include interfacing with the at least one IoT device using an API according to the oneM2M standard platform.

상기 이벤트 토픽은 상기 상태 정보 이벤트를 구독하고, 다른 IoT 기기들에 대한 장치 모델로 전달하는 소프트웨어 모듈일 수 있다.The event topic may be a software module that subscribes to the status information event and delivers it to a device model for other IoT devices.

상기 이벤트 토픽은, 복수의 IoT 기기들에 대한 장치 모델로부터 복수의 상태 정보 이벤트를 수집하여 형성되는 지능 공유 공간을 모니터링할 수 있다.The event topic may monitor an intelligent shared space formed by collecting a plurality of status information events from a device model for a plurality of IoT devices.

상기 적어도 하나의 단계는, 상기 이벤트 토픽으로부터 상태 정보 이벤트에 대한 이벤트 스트림을 수신하면, 수신된 이벤트 스트림을 상기 룰 저장소에 저장된 규칙을 참조하여 분석하고, 신규 상태 정보 이벤트를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.The at least one step further includes analyzing the received event stream with reference to rules stored in the rule repository and generating a new status information event upon receipt of the event stream for the status information event from the event topic can do.

상기 적어도 하나의 단계는, 상기 장치 모델이 엑츄에이터에 대하여 모델링하여 생성된 경우, 상기 신규 상태 정보 이벤트를 기반으로, 상기 물리 공간에 대한 제어 여부를 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.The at least one step may further include determining whether to control the physical space based on the new state information event when the device model is generated by modeling the actuator.

상기 적어도 하나의 단계는, 상기 물리 공간을 제어하는 것으로 결정된 경우, 상기 신규 상태 정보 이벤트에 따라 상기 물리 공간에 대한 제어값을 산출하는 단계를 더 포함할 수 있다.The at least one step may further include, when it is determined to control the physical space, calculating a control value for the physical space according to the new state information event.

상기 적어도 하나의 단계는, 산출된 제어값을 이용하여 상기 장치 모델과 연동하는 IoT 기기에 대한 물리적 제어를 수행함으로써, 상기 물리 공간에 대한 상태를 변경하는 단계를 더 포함할 수 있다.The at least one step may further include modifying the state of the physical space by performing physical control on the IoT device interlocked with the device model using the calculated control value.

상기 적어도 하나의 단계는, 상기 장치 모델이 엑츄에이터와 센서의 기능이 복합적으로 수행되는 복합 장치에 대하여 모델링하여 생성된 경우, 상기 신규 상태 정보 이벤트를 상기 이벤트 토픽에 전달하는 단계를 더 포함할 수 있다.The at least one step may further include delivering the new state information event to the event topic if the device model is generated by modeling for a composite device in which the functions of the actuator and the sensor are performed in a complex manner .

상기 장치 모델은, SLICE 표준 인터페이스를 이용하여 상기 적어도 하나의 IoT 기기와 연동할 수 있다.The device model may interact with the at least one IoT device using a SLICE standard interface.

실시간 협업 서비스를 제공하는 장치(100)의 예를 들면, 통신 가능한 데스크탑 컴퓨터(desktop computer), 랩탑 컴퓨터(laptop computer), 노트북(notebook), 스마트폰(smart phone), 태블릿 PC(tablet PC), 모바일폰(mobile phone), 스마트 워치(smart watch), 스마트 글래스(smart glass), e-book 리더기, PMP(portable multimedia player), 휴대용 게임기, 네비게이션(navigation) 장치, 디지털 카메라(digital camera), DMB(digital multimedia broadcasting) 재생기, 디지털 음성 녹음기(digital audio recorder), 디지털 음성 재생기(digital audio player), 디지털 동영상 녹화기(digital video recorder), 디지털 동영상 재생기(digital video player), PDA(Personal Digital Assistant) 등일 수 있다.Examples of the device 100 providing the real-time collaboration service include a portable computer such as a desktop computer, a laptop computer, a notebook, a smart phone, a tablet PC, A mobile phone, a smart watch, a smart glass, an e-book reader, a portable multimedia player (PMP), a portable game machine, a navigation device, a digital camera, a DMB a digital multimedia broadcasting player, a digital audio recorder, a digital audio player, a digital video recorder, a digital video player, a PDA (Personal Digital Assistant) .

본 발명에 따른 방법들은 다양한 컴퓨터 수단을 통해 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위해 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.The methods according to the present invention can be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded on a computer readable medium. The computer readable medium may include program instructions, data files, data structures, and the like, alone or in combination. The program instructions recorded on the computer readable medium may be those specially designed and constructed for the present invention or may be available to those skilled in the computer software.

컴퓨터 판독 가능 매체의 예에는 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리(flash memory) 등과 같이 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함될 수 있다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러(compiler)에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터(interpreter) 등을 사용해서 컴퓨터에 의해 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다. 상술한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 적어도 하나의 소프트웨어 모듈로 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.Examples of computer-readable media include hardware devices that are specially configured to store and execute program instructions, such as ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions may include machine language code such as those produced by a compiler, as well as high-level language code that may be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware devices described above may be configured to operate with at least one software module to perform the operations of the present invention, and vice versa.

또한, 상술한 방법 또는 장치는 그 구성이나 기능의 전부 또는 일부가 결합되어 구현되거나, 분리되어 구현될 수 있다.Furthermore, the above-mentioned method or apparatus may be implemented by combining all or a part of the structure or function, or may be implemented separately.

상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. It will be apparent to those skilled in the art that various modifications and variations can be made in the present invention without departing from the spirit or scope of the present invention as defined by the following claims It can be understood that

Claims (1)

IoT(Internet of Things) 기기를 모델링한 장치 모델이 탑재되어 하나 이상의 IoT 기기와 연동함으로써, 사물 지능 공유를 통한 실시간 협업 서비스를 제공하는 장치에서 수행되는 실시간 협업 서비스 제공 방법으로,
적어도 하나의 IoT 기기로부터 주변 물리 공간을 센싱한 로우 데이터(Raw data)를 획득하는 단계;
룰 저장소에 저장된 규칙을 참조하여 상기 로우 데이터를 분석함으로써 상기 물리 공간에 대한 상태 정보를 추론하는 단계;
추론한 상태 정보에 따른 상태 정보 이벤트를 생성하는 단계; 및
생성한 상태 정보 이벤트를 이벤트 토픽으로 전달하는 단계를 포함하는, 실시간 협업 서비스 제공 방법.
A method for providing a real-time collaborative service performed in a device providing a real-time collaboration service through object intelligence sharing by interworking with one or more IoT devices equipped with a device model modeling an IoT (Internet of Things)
Acquiring raw data obtained by sensing an adjacent physical space from at least one IoT device;
Inferring state information about the physical space by analyzing the row data with reference to rules stored in the rule repository;
Generating a state information event based on the inferred state information; And
And delivering the generated state information event to the event topic.
KR1020180134320A 2017-12-01 2018-11-05 Method and apparatus for providing real-time collaboration service using sharing of object intelligence KR20190065122A (en)

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