KR20190134139A - 시맨틱 쿼리를 포함한 다양한 컨텍스트 기반의 조건 검색 방법 - Google Patents

시맨틱 쿼리를 포함한 다양한 컨텍스트 기반의 조건 검색 방법 Download PDF

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Abstract

시맨틱 검색과 비-시맨틱 검색을 결합하여 시맨틱 검색 조건과 비-시맨틱 검색 조건을 모두 충족하는 데이터를 반환하여 주는 복합 검색 방법이 제공된다. 본 발명의 실시예에 따른 검색 방법은 시맨틱 검색 쿼리 및 비-시맨틱 검색 쿼리를 포함한 복합 쿼리를 수신하는 단계; 및 복합 쿼리를 만족하는 정보를 반환하는 단계;를 포함한다.
이에 의해, 시맨틱 검색과 비-시맨틱 검색을 결합하여, 시맨틱 검색 조건과 비-시맨틱 검색 조건을 모두 충족하는 데이터를 반환하여 주는 복합 검색을 가능하게 함으로써, 보다 정교한 사용자 의도 맞춤형 검색을 보다 간편하게 할 수 있도록 하여 준다.

Description

시맨틱 쿼리를 포함한 다양한 컨텍스트 기반의 조건 검색 방법{Multiple Context-based Conditional Data Retrieval Method with Semantic Query}
본 발명은 IoT(Internet of Things)/M2M(Machine to Machine) 기술에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 IoT/M2M 플랫폼에서 다양한 컨텍스트를 조건으로 데이터를 검색하는 방법에 관한 것이다.
oneM2M 플랫폼에서의 검색에는, 데이터 조회, 리소스 검색, 시맨틱 리소스 검색 등이 있다.
데이터 조회(Data Retrieval)는 검색 결과로 리소스에 저장된 데이터가 반환되고, 리소스 검색(Resource Discovery)은 검색 결과로 리소스 ID가 반환된다는 점에서 구별된다.
시맨틱 리소스 검색(Semantic Resource Discovery)에서의 검색 대상은 <semanticDescriptor> 리소스라는 점에서 일반 데이터/리소스 검색과 다르며, 검색 결과로 검색된 시맨틱 리소스의 부모 리소스 ID가 반환된다.
이와 같이, 현재 시맨틱 리소스 검색과 일반 데이터/리소스 검색은 이원화되어 있다. 즉, 데이터 획득을 위한 일반 쿼리와 시맨틱 쿼리를 함께 사용하는 것이 불가능한데, 이는 보다 정교한 사용자 의도 맞춤형 검색을 간편하게 하는 것을 어렵게 한다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은, 시맨틱 검색과 비-시맨틱 검색을 결합하여 시맨틱 검색 조건과 비-시맨틱 검색 조건을 모두 충족하는 데이터를 반환하여 주는 복합 검색 방법을 제공함에 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른, 검색 방법은 시맨틱 검색 쿼리 및 비-시맨틱 검색 쿼리를 포함한 복합 쿼리를 수신하는 단계; 및 복합 쿼리를 만족하는 정보를 반환하는 단계;를 포함한다.
복합 쿼리는, 다수의 쿼리들이 논리 연산으로 결합되어 있는 것일 수 있다.
복합 쿼리는, 복합 쿼리를 지시하는 값을 포함하는 것일 수 있다.
비-시맨틱 검색 쿼리는, 시맨틱 리소스 이외의 리소스를 검색 대상으로 하는 쿼리일 수 있다.
시맨틱 퀴리는, 비-시맨틱 쿼리에 따라 검색된 리소스의 자녀로 저장된 시맨틱 리소스를 검색 대상으로 하는 것일 수 있다.
반환 단계는, 검색된 리소스의 하위 리소스에 저장된 데이터 중 하나를 반환하는 것일 수 있다.
반환 단계는, 최신 또는 가장 오래된 인스턴스 데이터를 반환하는 것일 수 있다.
한편, 본 발명의 다른 실시예에 따른, M2M 시스템은, 시맨틱 검색 쿼리 및 비-시맨틱 검색 쿼리를 포함한 복합 쿼리를 수신하는 통신부; 및 통신부를 통해 수신한 복합 쿼리를 만족하는 정보를 반환하는 프로세서;를 포함한다.
이상 설명한 바와 같이, 본 발명의 실시예들에 따르면, 시맨틱 검색과 비-시맨틱 검색을 결합하여, 시맨틱 검색 조건과 비-시맨틱 검색 조건을 모두 충족하는 데이터를 반환하여 주는 복합 검색을 가능하게 함으로써, 보다 정교한 사용자 의도 맞춤형 검색을 보다 간편하게 할 수 있도록 하여 준다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 조건 검색 방법의 설명에 제공되는 흐름도,
도 2는 본 발명이 적용 가능한 IoT/M2M 시스템을 도시한 도면, 그리고,
도 3은, 도 2에 도시된 전자 기기들의 내부 블럭도이다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 조건 검색 방법의 설명에 제공되는 흐름도이다. 본 발명의 실시예에 따른 조건 검색 방법에서는, 한 번의 쿼리를 통해 다양한 컨텍스트를 조건으로 하는 데이터 검색을 수행한다.
다양한 컨텍스트 조건의 일환으로, 본 발명의 실시예에서는 시맨틱 검색과 비-시맨틱 검색을 결합한 복합 검색을 제시한다. 즉, 본 발명의 실시예에서, 복합 검색은 시맨틱 검색 조건과 비-시맨틱 검색 조건을 모두 충족하는 데이터를 반환하여 주는 검색을 상정한다.
복합 검색을 위해, 먼저, 도 1에 도시된 바와 같이, oneM2M 플랫폼(100)은 사용자 애플리케이션(10)으로부터 복합 쿼리를 수신한다(S210).
복합 쿼리는 시맨틱 검색 쿼리와 비-시맨틱 검색 쿼리를 포함하는 쿼리로, 시맨틱 검색 쿼리와 비-시맨틱 검색 쿼리가 논리 연산으로 결합되어 있다. 논리 연산에는 AND 연산, OR 연산, NOT 연산은 물론, 그 밖의 다른 종류의 연산들이 포함될 수 있다.
또한, 복합 쿼리에는, 복합 쿼리를 지시하는 filterUsage 값이 포함된다. 이를 위해 M2M 관련 표준, 이를 테면, oneM2M 표준에 정의되어 있지 않은 신규의 filterUsage 값, 이를 테면, "conditional retrieval with semantic filter"를 정의하여 이용할 수 있다.
복합 쿼리를 구성하는 비-시맨틱 검색 쿼리는, 시맨틱 리소스 이외의 리소스, 이를 테면, <AE> 리소스, <container> 리소스 등을 검색 대상으로 하는 쿼리이다.
비-시맨틱 검색 쿼리에는 다양한 필터 조건(Filter Criteria)이 적용될 수 있다. 구체적으로, 시간 조건(예를 들어 createdAfter 등의 조건), 위치 조건(예를 들어, <locationPolicy>와 연동한 <container> 리소스 검색/필터링), 데이터 값 조건이 적용될 수 있으며, 나아가 이 밖의 다른 컨텍스트 정보를 조건을 적용할 수 있다.
시맨틱 검색 쿼리는 시맨틱 리소스 검색(Semantic Resource Discovery)을 위한 검색 쿼리이다. 온톨로지 기반의 검색으로 시맨틱 리소스 <semanticDescriptor>에 매칭된 시맨틱 주석을 이용한다.
시맨틱 검색 쿼리는 비-시맨틱 검색 쿼리의 검색 대상이 되는 비-시맨틱 리소스의 자녀로 저장된 시맨틱 리소스를 검색 대상으로 한다. 이에 따라, 시맨틱 쿼리에 따른 시맨틱 검색은 비-시맨틱 쿼리에 따른 비-시맨틱 검색을 수행한 이후에 수행된다.
즉, 도 1에 도시된 바와 같이, oneM2M 플랫폼(100)은 수신된 복합 쿼리에 포함된 비-시맨틱 쿼리에 따른 비-시맨틱 검색을 수행하고(S220), S220단계에서 검색된 비-시맨틱 리소스의 자녀로 저장된 시맨틱 리소스를 검색 대상으로, 시맨틱 쿼리에 따른 시맨틱 검색을 수행한다(S230).
다음, oneM2M 플랫폼(100)는 S230단계에서의 검색 결과를 사용자 애플리케이션(10)에 반환한다(S240). S240단계에서 반환되는 검색 결과는 S210단계에서 수신한 복합 쿼리를 만족하는 정보이다.
S240단계에서 반환하는 정보에 대해서는 다양한 구현이 가능하다. 구체적으로, 반환하는 정보는 리소스의 타입에 따라 상이하게 구현할 수 있다..
일 예로, 복합 쿼리에 따라 검색된 리소스의 하위 리소스들 중 어느 하나에 저장된 데이터를 반환할 수 있다. <container> 리소스, <timeSeries> 리소스와 같이 실제 데이터가 하위 <contentInstance>, <timeSeriesInstance> 리소스에 저장하는 경우가 그러하다.
이 경우, 검색된 리소스의 하위 리소스들에 저장된 데이터들 중 최신의(latest) 인스턴스 데이터를 반환하거나, 가장 오래된(oldest) 인스턴스 데이터를 반환할 수 있다.
S210단계에서 사용자 애플리케이션(10)이 oneM2M 플랫폼(100)에 전송하는 복합 쿼리에는 반환 받을 데이터의 종류를 설정할 수 있다.
즉, 복합 쿼리에는, 검색 조건을 만족하는 최신의 데이터를 반환받을지, 검색 조건을 만족하는 가장 오래된 데이터를 데이터를 반환받을지, 아니면 2가지 모두를 반환받을지 지시하기 위한 지시자가 포함될 수 있다.
다른 예로, <flexContainer> 리소스와 같이 직접 데이터를 저장하는 리소스의 경우에는, 해당 리소스를 반환할 수 있다.
도 2는 본 발명이 적용 가능한 IoT/M2M 시스템을 도시한 도면이다. 본 발명이 적용 가능한 IoT/M2M 시스템은, 도 2에 도시된 바와 같이, 서버(100-1), 게이트웨이(100-21, 100-22), 디바이스(100-31, 100-32, 100-33, 100-34)와 같은 다양한 전자 기기들이 상호 통신가능하도록 연결되어 구축된다.
도 2에 도시된 전자 기기들의 개수, 이를 테면, IoT/M2M 시스템을 구성하는 서버(100-1), 게이트웨이(100-21, 100-22) 및 디바이스(100-31, 100-32, 100-33, 100-34)의 대수는 예시적인 것이므로, 이와 다르게 구현하는 경우도 본 발명의 기술적 사상이 적용될 수 있다.
나아가, 도 2에 도시된 전자 기기들의 연결 구조 역시, 필요에 따라 다른 방식으로 대체될 수 있음은 물론이다.
도 2에 도시된 모든 전자 기기들은, oneM2M 플랫폼으로써 기능을 수행할 수 있다. 즉, 서버(100-1), 게이트웨이(100-21, 100-22), 디바이스(100-31, 100-32, 100-33, 100-34) 모두 본 발명의 실시예에 따른 시맨틱 검색과 비-시맨틱 검색을 결합한 복합 검색 서비스를 제공할 수 있다.
도 3은, 도 2에 도시된 전자 기기들의 내부 블럭도이다. 본 발명의 실시예를 구현함에 있어 필요한 구성들은 서버(100-1), 게이트웨이(100-21, 100-22), 디바이스(100-31, 100-32, 100-33, 100-34) 모두가 공통된다. 따라서, 도 3에서는 이들을 참조 부호 "100"으로 통칭하여 도시하였으며, 이하에서 전자 기기로 통칭한다.
도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명의 다른 실시예에 따른 전자 기기들은, 통신부(110), 프로세서(120), 저장부(130) 및 기능 블록(140)을 포함한다.
통신부(110)는 외부 기기와 통신하고 외부 네트워크에 액세스하기 위한 통신 인터페이스 수단이다.
프로세서(120)는 적어도 하나의 AE(Application Entitr)와 CSE(Common Service Entity)를 포함한다. 전자 기기의 종류와 기능에 따라서는, AE가 포함되지 않을 수도 있다.
프로세서(120)의 위에서 제시한 시맨틱 검색과 비-시맨틱 검색을 결합한 복합 검색 서비스에 필요한 절차들을 수행하며, 저장부(130)는 프로세서(120)가 복합 검색 서비스를 수행함에 있어 필요한 저장 공간을 제공한다.
기능 블록(140)은 전자 기기 본연의 기능을 수행한다. 이를 테면, 전자 기기가 서버(100-1)인 경우, 사용자 서비스를 제공하는 가상 머신들이 기능 블록(140)에 해당한다.
한편, 본 실시예에 따른 장치와 방법의 기능을 수행하게 하는 컴퓨터 프로그램을 수록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에도 본 발명의 기술적 사상이 적용될 수 있음은 물론이다. 또한, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 기술적 사상은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드 형태로 구현될 수도 있다. 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터에 의해 읽을 수 있고 데이터를 저장할 수 있는 어떤 데이터 저장 장치이더라도 가능하다. 예를 들어, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광디스크, 하드 디스크 드라이브, 등이 될 수 있음은 물론이다. 또한, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 저장된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드 또는 프로그램은 컴퓨터간에 연결된 네트워크를 통해 전송될 수도 있다.
또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안될 것이다.
10 : 사용자 애플리케이션
100 : oneM2M 플랫폼

Claims (8)

  1. 시맨틱 검색 쿼리 및 비-시맨틱 검색 쿼리를 포함한 복합 쿼리를 수신하는 단계; 및
    복합 쿼리를 만족하는 정보를 반환하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 검색 방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    복합 쿼리는,
    다수의 쿼리들이 논리 연산으로 결합되어 있는 것을 특징으로 하는 검색 방법.
  3. 청구항 1에 있어서,
    복합 쿼리는,
    복합 쿼리를 지시하는 값을 포함하는 것을 특징으로 하는 검색 방법.
  4. 청구항 1에 있어서,
    비-시맨틱 검색 쿼리는,
    시맨틱 리소스 이외의 리소스를 검색 대상으로 하는 쿼리인 것을 특징으로 하는 검색 방법.
  5. 청구항 1에 있어서,
    시맨틱 퀴리는,
    비-시맨틱 쿼리에 따라 검색된 리소스의 자녀로 저장된 시맨틱 리소스를 검색 대상으로 하는 것을 특징으로 하는 검색 방법.
  6. 청구항 1에 있어서,
    반환 단계는,
    검색된 리소스의 하위 리소스에 저장된 데이터 중 하나를 반환하는 것을 특징으로 하는 검색 방법.
  7. 청구항 6에 있어서,
    반환 단계는,
    최신 또는 가장 오래된 인스턴스 데이터를 반환하는 것을 특징으로 하는 검색 방법.
  8. 시맨틱 검색 쿼리 및 비-시맨틱 검색 쿼리를 포함한 복합 쿼리를 수신하는 통신부; 및
    통신부를 통해 수신한 복합 쿼리를 만족하는 정보를 반환하는 프로세서;를 포함하는 것을 특징으로 하는 M2M 시스템.
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