1. 서 론

최근 ICT의 급속한 발전으로 인한 사물과 인터넷의 결합이 급속도로 진행됨에 따라 사물인터넷(IoT)도 급속도로 발전하고 있다. 이와 더불어 사물이 인터넷을 통해 연결되어 서로 연결되어 소통하는 초연결사회로 발전함에 따라, 인터넷을 통해 연결되는 사물의 수가 2020년까지 약 250억 개로 증가할 것으로 예측하고 있다.[1] 이렇듯 IoT 네트워크의 발전과 그에 따라 증가하는 사물의 수로 인하여 IoT 네트워크에 대한 자율관리 기술이 요구되고 있다. 또한 여러 분야의 산업에 걸쳐 다양한 플랫폼을 통해 제공되는 IoT 서비스들은 파편화로 인하여 상호운용성 문제를 해결에 대한 필요성이 대두되고 있는 추세이다. 본 논문에서는 하드웨어, 데이터, 모델, 쿼리, 추론, 서비

스/응용 프로그램 수준에서 시맨틱 기반의 상호운용성을 지원하는 Fiesta-IoT 온톨로지 모델을 이용하여 보다 다양한 관점에서 네트워크의 상태 및 상황인지를 위한 시맨틱 분석 시스템을 통한 응용서비스 개발에 대하여 논한다.1)

이 논문은 2017년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기

술진흥센터의 지원을 받아 수행된 연구임 (No.2015-0-00557, IoT 기

기의 물리 속성, 계, 역할 기반 Resilient/Fault-Tolerant 자율 네

트워킹 기술 연구) *Dr. CS Hong is the corresponding author

2. 시맨틱 분석기술

시맨틱(Semantic)의 사전적 의미는 ‘의미의’, ‘의미론적인’이란 뜻으로 시맨틱 분석기술은 비정형 데이터와 정형 데이터를 의미적으로 연결하고 분석하기 위한 기술이다.[2] 이러한 시맨틱 분석을 위해 본 논문에서는 IoT 기기, 서비스, 장애상황에 대한 정보를 의미 기반의 데이터로 저장하기 위하여 RDF(Resource Description Framwork)[3]를 이용하여 트리플(시맨틱 데이터의 가장 작은 부분으로 각각은 주어, 서술어, 목적어로 구성되어 있다.) 형태로 저장한다. 그 후 온톨로지[4] 모델을 기반으로 RDFS(RDF Schema)[5]를 생성하여 각 정보의 의미를 확장한다.

그림 1. IoT 네트워크 기반 시맨틱 분석 기술

IoT 네트워크 환경에서의 시맨틱 기반 서비스를 위한

시맨틱 분석시스템 개발

문승일O, 홍충선*

경희대학교 컴퓨터공학과

moons85@khu.ac.kr, cshong@khu.ac.kr

Development of Semantic Analysis System for Semantic based Service

in IoT Network Environments

Seung Il MoonO, Choong Seon Hong*

Department. of Computer Science and Engineering, Kyung Hee University

요 약

ICT의 급속한 발전을 통해 사물이 인터넷을 통해 연결되어 서로 소통하는 초연결사회로 도래하고 있

다. 사물인터넷 (IoT: Internet of Things)은 이러한 초연결사회를 구축하는 주요 기술이며, 현재 IoT 기

반 네트워크 환경에서의 자율관리 기술이 다양한 방면으로 진행되고 있다. 특히 네트워크 특성상 관리해

야하는 노드들의 수가 많은 IoT 네트워크의 경우 자율관리 기술에 대한 중요성이 크게 대두되고 있다. 그

리고 기존의 모니터링 되는 정보를 이용하여 정책에 의해 장애상황을 인지하고 관리하는 기술은 네트워크

상황을 인지하는데 그 한계가 있으며, 또한 플랫폼, 환경, 산업들 별로 파편화되어 제공되는 IoT 서비스들

은 상호운용성 관련 문제를 해결하기 위한 요구사항이 크게 대두되고 있는 상황이다. 본 논문에서는 이러

한 문제를 해결하기 위해 Fiesta-IoT 온톨로지를 이용함으로써 상호운용성 문제를 해결하고 IoT 네트워

크를 구성하는 기기의 관계속성을 기반으로 기기들의 정보를 확장하여 다양한 관점에서 네트워크의 상황

인지를 위한 시맨틱 분석 시스템 및 이를 이용한 응용서비스 개발 방법에 대하여 설명한다.

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그림 1은 본 논문에서 제안하는 IoT 네트워크 환경에서의 시맨틱 분석 과정이다. 그림에서와 같이 IoT 네트워크에서 수집된 정보들을 Ontology Translator를 통해 시맨틱 데이터로 변환하여 Ontology Repository에 저장을 한다. 그리고 시맨틱 분석을 위한 IoT 관계 설정 정보와 장애

상황 인지를 위한 정보를 기반으로 Semantic Fault-tolerant Manager가 IoT 기기의 논리 속성, 제공 가능한 서비스 정보, 인지하기 위한 장애상황 등에 대한 정보를 이용하여 현재 네트워크에 대한 장애여부를 판단한다. IoT 기반 네트워크에서의 시맨틱 분석기술은 IoT 기기들의 관계속성을 기반으로 하는 온톨로지를 이용하여 시맨틱 데이터를 구축하고 이를 기반으로 다차원적으로 네트워크 및 상황인지를 할 수 있는 환경을 제공한다.

3. Fiesta IoT 온톨로지 모델

그림 2. Fiesta IoT Ontology

Fiesta IoT Ontology[6]는 유럽의 글로벌 IoT 서비스 연

동 프로젝트 그룹인 FIESTA-IoT(Federated Interoperable

Semantic IoT Testbeds and Applications)의 Ontology 프

로젝트 중 하나로 일반적인 IoT 테스트베드 자원, IoT 서비

스, IoT data 들의 description들을 제공한다. Fiesta IoT

Ontology는 IoT-lite, M3-lite Taxonomy, SSN, DUL 등과

같은 다양한 온톨로지 언어의 결합으로 하드웨어, 데이터,

모델, 쿼리, 추론, 서비스/응용 프로그램 수준에서 시맨틱

기반의 상호운용성을 지원한다.

그림 3. 화재감지 시스템 개발을 한 Fiesta IoT

Ontology 모델 확장

그림 3은 본 논문에서 제안하는 서비스를 구현하기 위해

필요한 항목들을 추가하고 그 관계설정을 통해 Fiesta IoT

온톨로지 모델을 확장한 내용에 대한 설명이다. 본 연구에

서는 일반적인 IoT 네트워크 환경 및 확장성을 고려하기

위해 Fiesta IoT Ontology 모델을 이용하였으며, 필요한 서

비스 개발을 위해 해당 온톨로지 모델을 확장하였다.

4. 시맨틱 분석 시스템 테스트베드 구조도

본 장에서는 IoT 기반 네트워크 환경에서 수집된 IoT 데

이터를 이용하여 RDF를 트리플로 변환하여 저장하고 이와

온톨로지 모델을 기반으로 RDFS를 생성하여 시맨틱 분석

에 활용하는 시맨틱 분석 시스템 테스트베드에 대하여 설

명한다.

그림 4. 시맨틱 분석 시스템 테스트베드 구조도

그림 4는 연구수행을 통해 구축한 테스트베드의 구성도 이다. 먼저 Device Controller를 통해 장치의 등록, 제어, 모니터링을 수행하고 Data Collector를 통해 수집된 데이터는 Annotation 과정 후 취합되어 각각의 데이터베이스에 저장하며, Resource Manager는 장치, 서비스, 정책 등 네트워크 관리를 위한 자원들을 관리하고 데이터베이스에 저장된 정보를 기반으로 시맨틱 분석 및 보안을 위한 인증 등의 서비스를 제공하게 된다.

그림 5. 시맨틱 분석을 한 임워크

다음은 시맨틱 분석을 위한 프레임워크에 대한 설명이다. 그림 5에서와 같이 수집된 기기 등록을 위한 Device description, 등록된 장치에서 수집된 센싱 및 상태정보인 Observation, 서비스 등록을 위한 Service description 정보들은 Translator를 통해 온톨로지 언어인 OWL로 변환되고

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Annotator에서 관계속성을 기반으로 그 의미가 확장된다. 이렇게 변환된 데이터들은 각각의 데이터베이스에 저장이 되고 축적된 온톨로지 정보는 상황 인지를 위한 정책 및 상황 추론을 위한 Reasoner 기반의 분석을 통해 상황인지를 위한 추론을 수행할 수 있게 된다.

5. 시맨틱 분석 시스템을 통한 화재감지 서비스 구현

본 장에서는 제안한 IoT 기반 네트워크 환경에서의 시맨

틱 분석 시스템을 통한 화재감지 서비스 구현방법에 대하

여 논한다.

그림 6. 화재감지 서비스 시 스 다이어그램

그림 6은 화재감지 서비스 동작에 대한 시퀀스 다이어그램이다. 그림에서와 같이 Management 모듈은 등록된 기기를 통해 주기적으로 상태 및 센싱 정보를 모니터링 하게 된다. Service 모듈은 서비스 운용에 필요한 기기의 리스트를 Management 모듈에게 요청하게 되고 요청받은 Management 모듈은 Selected devices list를 만들어 Service 모듈에게 전달한다. 등록된 리스트의 기기에게서 전달받은 센싱값을 모니터링 하는 Service 모듈은 등록된 Fire Detection 알고리즘에 의한 화재상황이 인지될 때 관리자에게 화재상황을 알리게 된다. 아래는 화재감지를 위한 알고리즘이다.

알고리즘 1 : 화재상황 인지 알고리즘For each normal device,For each sensor node , Check whether the current observation value

is greater than *threshold. If it does, fire event occurs. Otherwise, no fire event occurs.

다음은 시맨틱 분석 시스템을 통한 화재감지 서비스 구현을 위한 환경 구성 정보 및 구현된 테스트베드 프로토타입의 모습이다.

그림 7. 테스트베드 로토타입

6. 결론 및 향후 연구

본 논문에서는 IoT 기반 네트워크 환경에서 다양한 관점에서 네트워크 상태를 모니터링 하고 자율관리하기 위해 필요한 시맨틱 기반의 분석 시스템 및 이를 활용한 응용서비스 개발에 대하여 제안하였다. 제안하는 시맨틱 분석 시스템은 상호운용성 문제해결을 위하여 시맨틱 기반의 상호운용성을 지원하는 Fiesta IoT 온톨로지 모델을 사용하였으며, 이를 통해 일반적인 IoT 네트워크 환경 및 확장성을 고려할 수 있게 되었다. 또한 제안하는 시맨틱 분석 시스템을 통한 응용서비스 개발을 통해 시스템의 확장 방안과 운용방법에 대하여 설명하였다. 향후 연구로는 보다 상호운용성에 초점을 맞춰 실제 다

양한 플랫폼 연동을 통한 이종 플랫폼간의 유기적인 연결방법에 대해 연구하고 이에 따라 발생되는 오버헤드 문제에 대한 해결방법에 대하여 연구할 것이다.

7. 참 고 문 헌

[1] "Smart Cities Will Include 10 Bilion Things by 2020", Gartner Group, 2015.03.11

[2] Semantic Web, https://www.w3.org/standards/semanticweb/[3] Graham Klyne, Jeremy J. Carroll, and Bran McBride.

Resource Description Framework (RDF): Concepts and Abstraction. W3C Recommendation, 2004.

[4] Bechhofer, Sean. "OWL: Web ontology language." Encyclopedia of Database Systems. Springer US, 2009. 2008-2009.

[5] Dan Brickley, R.V. Guha, and Brian McBride. RDF Vocabulary Description Language 1.0: RDF Schema. W3C Recommendation, 2004

[6] R. Agarwal, D. Farnandez, T. Elsaleh, A.Gyrard, J. Lanza, L. Sanchez, N. Georgantas, V. Issarny, "Unified IoT Ontology to Enable Interoperability and Federation of Testbeds", 3rd IEEE WF-IoT, Reston, VA, USA, 12-14 December 2016.

환경구성 정보MQTT version: Rasp(Paho Mqtt 3.1) and

Server(mosquitto-1.4.11 with Java mqtt-client 0.4.0)

OS version: Rasp(Raspbian GNU/Linux 8.0 (Jessie)) and

Server(Windows 8.1/10).Sensor product version: DHT11 temperature-humidity sensor.Programming Language: (Rasp: Python 2.7.9, Message format:

JSON, Server: Java 1.8).Jena API Version: 3.2.0.

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