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정보과학회지 (Communications of KIISE)

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한글제목(Korean Title) [특집원고 I] 지능형 IoT 군집 기술
영문제목(English Title)
저자(Author) 이용은   박혜민   엄태원  
원문수록처(Citation) VOL 37 NO. 12 PP. 0015 ~ 0020 (2019. 12)
한글내용
(Korean Abstract)
다양한 센서를 탑재한 소형 사물인터넷(Internet of Things: IoT) 기기의 확산과 이동통신기술의 발전에 따라 IoT 기기를 통해 생성되는 데이터의 양이 급격히 증가하고 있고, 이러한 IoT 데이터의 공유를 통해 서비스에서 필요로 하는 데이터들을 손쉽게 확보할 수 있는 데이터 거래 시장이 열리고 있다 [1]. 또한, 수집된 대용량의 IoT 데이터로부터 서비스 제공에 필요한 정보를 도출하고 의사결정을 수행하기 위해 근래에 딥러닝 및 강화학습 등의 기계학습 기술들이 널리 이용되고 있다. 기계학습 알고리즘을 동작시키기 위해서는 고성능의 컴퓨팅과 대용량의 메모리가 요구되므로 클라우드 컴퓨팅 시스템이 기계학습을 위한 주요 기반 플랫폼으로 이용되었으나, IoT 데이터의 폭증과 데이터 분석 및 의사결정에 있어서의 실시간성 등에 대한 시장의 요구에 따라서 에지 컴퓨팅(Edge computing) 시스템뿐만 아니라 더 나아가 IoT 기기 자체적으로 기계학습을 수행할 필요가 있다 [2, 3]. 그러나, 저사양의 CPU와 메모리를 갖는 소형 IoT 기기 상에서 기계학습 알고리즘 실행에는 많은 제약이 있다. 근래 들어서 데이터 수집, 전송, 공유 및 분석 과정에 있어서 다수의 IoT 기기들이 컴퓨팅, 메모리, 네트워킹 기능 등을 공유하며 협업하는 IoT 군집 기술에 대한 연구개발이 활발히 진행되고 있다. IoT 기기들이 동작하는 목표를 공유하고, 이를 중심으로 자원을 모으고 재구성하며, 각자 맡은 바 책임을 수행한다는 점에서 협업은 조정 및 협력과는 다르다[4]. 그림1은 군집 네트워크의 대략적인 구조를 보여준다. 기계학습 등을 수행할 때에 IoT 군집기반의 협업 캐싱 및 컴퓨팅 기술 등을 바탕으로 IoT 기기들이 협업할 수 있으며, 에지 노드에서 컴퓨팅이 부족할 때 IoT 기기들이 유휴 자원을 제공함으로써 집중되는 연산과 트래픽을 분산시켜서 에지 노드와 네트워크의 부담을 완화할 수도 있을 것이다. 이러한 IoT 군집 시스템을 실현하는데 있어서, 어떠한 요소 기술이 필요하고, 이를 통해 어떠한 서비스들이 가능한지에 대해 살펴볼 필요가 있다. 본 논문의 2장에서는 지능형 IoT 군집 협업을 위한 고려사항들에 대해서 분석하고, 3장에서는 지능형 IoT 군집 시스템을 위한 다양한 요소기술들을 살펴본다. 그리고, 4장에서는 IoT 군집 시스템을 이용한 유즈케이스에 대해 기술하며, 5장에서 결론을 내리며 본 논문을 마친다.1)
영문내용
(English Abstract)
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