[논문 리뷰] Internet of Things (IoT) and Cloud Computing Enabled Disaster Management

Raj Gaire, Chigulapalli Sriharsha외 9명|arXiv (Cornell University)|2018. 06. 20.

Seismology and Earthquake Studies인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 실시간 상황 인식을 가능하게 하기 위해 IoT, 클라우드 컴퓨팅, 소셜 미디어 데이터를 통합하는 확장 가능하고 상황 인식 기반의 재해 관리 시스템인 Cloud4BigData를 제안한다. 분산형 데이터 수집, 실시간 처리 및 안전한 경고 배포를 통해 정보의 폭발을 완화하고 통합된 감지 및 통신 기술을 통해 비상 대응 효율성을 향상시킨다.

ABSTRACT

Disaster management demands a near real-time information dissemina-tion so that the emergency services can be provided to the right people at the right time. Recent advances in information and communication technologies enable collection of real-time information from various sources. For example, sensors deployed in the fields collect data about the environment. Similarly, social networks like Twitter and Facebook can help to collect data from people in the disaster zone. On one hand, inadequate situation awareness in disasters has been identified as one of the primary factors in human errors with grave consequences such as loss of lives and destruction of critical infrastructure. On the other hand, the growing ubiquity of social media and mobile devices, and pervasive nature of the Internet-of-Things means that there are more sources of outbound traffic, which ultimately results in the creation of a data deluge, beginning shortly after the onset of disaster events, leading to the problem of information tsunami. In addition, security and privacy has crucial role to overcome the misuse of the system for either intrusions into data or overcome the misuse of the information that was meant for a specified purpose. .... In this chapter, we provide such a situation aware application to support disaster management data lifecycle, i.e. from data ingestion and processing to alert dissemination. We utilize cloud computing, Internet of Things and social computing technologies to achieve a scalable, effi-cient, and usable situation-aware application called Cloud4BigData.

연구 동기 및 목표

• 재해 발생 시 상황 인식 부족으로 인한 생명 위협성 오류와 인프라 피해를 해결한다.
• 재해 사건 동안 IoT 센서와 소셜 미디어에서 유입되는 막대한 데이터로 인한 정보 폭발 문제를 해결한다.
• 민감한 비상 정보의 오용을 방지하기 위해 데이터 보안 및 개인정보 보호를 확보한다.
• 수집부터 경고 배포에 이르기까지 전 과정을 아우르는 확장 가능하고 실시간인 재해 데이터 라이프사이클 관리 시스템을 개발한다.
• 센서 및 소셜 미디어와 같은 이질적인 데이터 원천을 통합하여 통합된, 실행 가능한 상황 인식 플랫폼을 제공한다.

제안 방법

• 재해 발생 가능 지역에 IoT 센서를 배치하여 실시간 환경 및 구조적 데이터를 수집한다.
• 트위터, 페이스북 등 소셜 미디어 플랫폼에서 스트리밍 데이터를 수신하여 현장에서의 인간 보고를 반영한다.
• 확장성 있는 분산형 데이터 처리 및 스토리지에 적합한 클라우드 컴퓨팅 인프라를 활용한다.
• 스트림 처리와 이벤트 상관 분석을 조합한 다층 처리 파이프라인을 구현하여 심각한 사고를 탐지한다.
• 접근 제어 및 암호화 메커니즘을 적용하여 데이터 기밀성 확보 및 무단 접근 방지를 확보한다.
• 통합된 통신 채널을 통해 비상 서비스 및 영향을 받는 대중에게 시의적절한 경고를 배포한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 이질적인 데이터 원천을 활용하여 재해 발생 시 실시간 상황 인식을 어떻게 달성할 수 있는가?
• RQ2 고속도의 재해 데이터 스트림을 효율적으로 처리하기 위한 아키텍처 패턴은 무엇인가?
• RQ3 대규모 데이터 유입이 발생하는 재해 대응 시스템에서 정보 폭발을 어떻게 완화할 수 있는가?
• RQ4 협업 시스템에서 민감한 비상 데이터를 보호하는 데 효과적인 보안 및 개인정보 보호 메커니즘은 무엇인가?
• RQ5 IoT, 클라우드, 소셜 미디어 데이터를 어떻게 통합하여 재해 관리의 의사결정을 향상시킬 수 있는가?

주요 결과

• Cloud4BigData 프레임워크는 다양한 원천에서 유래한 심각한 사건을 우선순위 정렬하고 상관 분석함으로써 데이터 과부하를 성공적으로 감소시켰다.
• 실시간 처리 파이프라인은 심각한 경고에 대해 분당 이내의 반응 시간을 보이며 비상 구조 서비스의 협업을 향상시켰다.
• 소셜 미디어 데이터 통합은 센서로 감지되지 않은 인간 보고 사고를 반영함으로써 상황 인식 능력을 향상시켰다.
• 암호화 및 접근 제어와 같은 보안 메커니즘은 데이터 유출 및 비상 정보 오용을 효과적으로 방지했다.
• 수천 대의 IoT 센서와 소셜 미디어 피드로부터 유입되는 고속도 데이터 스트림을 처리하는 데 있어 시스템의 확장성은 입증되었다.
• 수집부터 경고 배포에 이르기까지 전 과정의 데이터 라이프사이클 관리는 낮은 지연과 높은 신뢰성으로 달성되었다.