[논문 리뷰] Building the Web of Knowledge with Smart IoT Applications (Extended Version)

Amélie Gyrard, Pankesh Patel외 2명|arXiv (Cornell University)|2016. 06. 26.

Semantic Web and Ontologies참고 문헌 24인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 표준화된 메타데이터, 온톨로지, 그리고 의미적 메타데이터를 통해 원시 센서 데이터를 실행 가능한 지식으로 변환함으로써 상호운용성 있고 지식 기반인 IoT 애플리케이션을 가능하게 하는 의미 웹 기반 프레임워크를 제안한다. 이는 의미 기반 기술과 모델 기반 개발을 활용하여 이질적인 장치와 프로토콜을 통합함으로써 최소한의 수동 개입과 향상된 의사결정 능력을 갖춘 다분야 스마트 IoT 시스템을 가능하게 한다.

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.

연구 동기 및 목표

• IoT 기기의 급격한 증가와 그들이 실용적 응용에서 효과적으로 활용되지 못하는 격차를 해소하기 위해.
• IoT 생태계 내에서 이질적인 장치, 프로토콜, 데이터 형식으로 인한 상호운용성 문제를 극복하기 위해.
• 원시 데이터를 고수준 지식으로 추상화하고 의미적으로 메타데이터를 부여함으로써 센서 데이터의 다분야 재사용을 가능하게 하기 위해.
• 모델 기반 및 의미 기반 접근을 통해 확장 가능하고 자동화되며 플랫폼에 종속되지 않는 IoT 애플리케이션 개발을 지원하기 위해.
• 실시간 의사결정 및 지능적인 동작을 지원하는 통합 지식 프레임워크를 구축함으로써 물리 세계와 사이버 세계를 연결하기 위해.

제안 방법

• 기계로 처리 가능한 메타데이터와 도메인 의미를 갖춘 센서 데이터를 표준화된 의미 웹 표준(RDF, OWL, RDFS 등)을 활용해 메타데이터로 표시하기 위해.
• 세 단계 아키텍처를 도입함: (1) 사물에 접근하기(사물 인터넷 장치), (2) 데이터 이해하기(의미적 강화), (3) 서비스 조합하기(지식 추론).
• 저수준 센서 읽기(예: 온도, 혈압)를 고수준 실제 세계의 실체와 상태(예: '고혈압' 또는 '눈내림')로 매핑하기 위해 도메인 전용 온톨로지를 활용하기 위해.
• 세 가지 고수준 언어를 사용한 모델 기반 개발(MDD)을 적용함: 도메인 언어(기능), 아키텍처 언어(논리), 배포 언어(환경).
• 플랫폼 독립적 모델에서 플랫폼에 맞는 코드를 자동으로 생성함으로써 개발 복잡성을 감소시키기 위해.
• 클라우드 기반 플랫폼(예: IBM IoT Foundation)과 경량 프로토콜(MQTT, CoAP)을 통합하여 보안성과 확장성 있는 데이터 수집 및 실시간 처리를 가능하게 하기 위해.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 의미 웹 기술을 어떻게 활용하여 IoT 시스템 내에서 원시 센서 데이터를 의미적으로 유의미한 지식으로 변환할 수 있는가?
• RQ2 이질적인 IoT 기기, 프로토콜, 데이터 형식 간의 상호운용성을 달성하기 위한 아키텍처적 및 방법론적 접근은 무엇인가?
• RQ3 모델 기반 개발은 IoT 애플리케이션 개발의 복잡성과 플랫폼 종속성을 어떻게 줄일 수 있는가?
• RQ4 의미적 메타데이터 부여와 공유 온톨로지를 통해 센서 데이터의 다분야 재사용은 어떻게 달성할 수 있는가?
• RQ5 의미 프레임워크는 스마트 IoT 애플리케이션에서 자율적이고 지능적인 의사결정을 어떻게 지원하는가?

주요 결과

• 센서 데이터의 의미적 메타데이터 부여는 원시 값에서 고수준의 실행 가능한 지식으로의 변환을 가능하게 하며, 예를 들어 혈압 읽기에서 '고혈압'을 식별하는 데 기여한다.
• 표준화된 온톨로지와 메타데이터의 사용은 다양한 도메인 간에 이질적인 IoT 데이터를 통합하고 해석하는 데 수반되는 수동 작업을 크게 줄인다.
• 관심사의 분리(수직적 및 수평적)를 적용한 모델 기반 개발은 플랫폼에 종속되지 않는 IoT 애플리케이션 개발과 자동 코드 생성을 가능하게 한다.
• 의미적 통합을 지원하는 클라우드 기반 플랫폼은 개발 시간을 단축하고 확장성을 향상시키지만, 클라우드 가용성에 대한 의존도를 유발한다.
• 의미 기반 기술을 IoT 시스템에 통합함으로써 센서 데이터를 배경 지식과 도메인 규칙에 연결함으로써 실시간 추론 및 의사결정이 가능해진다.
• 의미적으로 강화되고 표준화된 데이터를 기반으로 할 경우, 온도 센서를 난방· Ventilation·Air Conditioning(HVAC)와 화재 감지 모두에 사용하는 등 센서의 다분야 재사용이 가능하며, 비용 효율적이다.