[論文レビュー] Building the Web of Knowledge with Smart IoT Applications (Extended Version)

Amélie Gyrard, Pankesh Patel+2 more|arXiv (Cornell University)|Jun 26, 2016

Semantic Web and Ontologies参考文献 24被引用数 3

ひとこと要約

本論文は、標準化されたメタデータ、オントロジー、および意味的アノテーションを通じて、生のセンサデータを実行可能な知識に変換することにより、相互運用可能で知識駆動型のIoTアプリケーションを可能にする、意味ウェブベースのフレームワークを提案する。このフレームワークは、意味的技術とモデル駆動開発を活用して、異種のデバイスやプロトコルを統合し、最小限の手動介入でクロスドメインのスマートIoTシステムを実現し、意思決定能力を向上させる。

ABSTRACT

The Internet of Things (IoT) is experiencing fast adoption in the society, from industrial to home applications. The number of deployed sensors and connected devices to the Internet is changing our perspective and the way we understand the world. The development and generation of IoT applications is just starting and they will modify our physical and virtual lives, from how we control remotely appliances at home to how we deal with insurance companies in order to start insurance schemes via smart cards. This massive deployment of IoT devices represents a tremendous economic impact and at the same time offers multiple opportunities. However, the potential of IoT is underexploited and day by day this gap between devices and useful applications is getting bigger. Additionally, the physical and cyber worlds are largely disconnected, requiring a lot of manual efforts to integrate, find, and use information in a meaningful way. To build a connection between the physical and the virtual, we need a knowledge framework that allow bilateral understandings, devices producing data, information systems managing the data and applications transforming information into meaningful knowledge. The first column in this series in the previous issue of this magazine titled "Internet of Things to Smart IoT Through Semantic, Cognitive, and Perceptual Computing," reviews IoT growth and potential that have energized research and technology development, centered on aspects of Artificial Intelligence to build future intelligent system. This column steps back and demonstrates the benefits of using semantic web technologies to get meaningful knowledge from sensor data to design smart systems.

研究の動機と目的

• IoTデバイスの増加とその実用的応用における有効活用の間のギャップを埋める。
• IoTエコシステムにおける異種のデバイス、プロトコル、データ形式に起因する相互運用性の課題を克服する。
• 生のデータを高レベルの知識に抽象化・意味的にアノテートすることにより、センサデータのクロスドメイン再利用を可能にする。
• モデル駆動および意味的アプローチを通じて、スケーラブルで自動的かつプラットフォームに依存しないIoTアプリケーション開発を支援する。
• 物理的およびサイバーの世界を統合する知識フレームワークを構築することで、リアルタイム意思決定と知能的な行動を支援する。

提案手法

• 機械処理可能なメタデータとドメイン意味論を備えたセンサデータに、意味ウェブ標準（例：RDF、OWL、RDFS）を適用する。
• 三層アーキテクチャを導入する：(1) 事物へのアクセス（IoTデバイス）、(2) データの理解（意味的強化）、(3) サービスの構成（知識推論）。
• ドメイン固有のオントロジーを活用して、低レベルのセンサ値（例：温度、血圧）を高レベルの現実世界のエンティティや状態（例：「血圧上昇」や「降雪」）にマッピングする。
• モデル駆動開発（MDD）を用い、三つのハイレベル言語を活用する：ドメイン言語（機能性）、アーキテクチャ言語（論理構造）、デプロイメント言語（環境）。
• プラットフォームに依存しないモデルから、自動的にプラットフォーム固有のコードを生成することで、開発の複雑さを低減する。
• クラウドベースのプラットフォーム（例：IBM IoT Foundation）と軽量プロトコル（MQTT、CoAP）を統合し、セキュアでスケーラブルなデータインジェストとリアルタイム処理を実現する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 意味ウェブ技術をどのように活用することで、IoTシステムにおける生のセンサデータを意味的に意味のある知識に変換できるか？
• RQ2 異種のIoTデバイス、プロトコル、データ形式間での相互運用性を実現するためのアーキテクチャ的および手法的アプローチは何か？
• RQ3 モデル駆動開発は、IoTアプリケーション開発における複雑さとプラットフォーム依存性をどのように低減できるか？
• RQ4 意味的アノテーションと共有オントロジーを通じて、センサデータのクロスドメイン再利用をどのように達成できるか？
• RQ5 意味的フレームワークは、スマートIoTアプリケーションにおける自律的・知能的な意思決定をどのように可能にするか？

主な発見

• センサデータの意味的アノテーションにより、血圧測定値から「血圧上昇」を特定するなど、生の値を高レベルで実行可能な知識に変換できる。
• 標準化されたオントロジーとメタデータの使用により、異なるドメイン間での異種IoTデータの統合・解釈にかかる人的作業が顕著に削減される。
• 関心の分離（垂直的および水平的）を実現するモデル駆動開発により、プラットフォームに依存しないIoTアプリケーション開発と自動コード生成が可能になる。
• 意味的統合を支援するクラウドベースのプラットフォームは開発時間を短縮しスケーラビリティを向上させるが、クラウドの可用性に依存するという課題を伴う。
• IoTシステムに意味的技術を統合することで、センサデータとバックグラウンド知識・ドメインルールを結びつけることで、リアルタイムの推論と意思決定が可能になる。
• データが意味的に強化され標準化されれば、温度センサをHVACと火災検知の両方で再利用できるなど、クロスドメインでのセンサ再利用が可能で、コスト効率も高い。