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자료유형
학술대회자료
저자정보
이동우 (지티원) 이상엽 (지티원) 황보성우 (지티원) 이진우 (투이컨설팅) 김선호 (명지대학교) 이창수 (강릉원주대학교) Alejandro mate (University of Alicante) Juan Carlos Trujillo (University of Alicante)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2019년 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 [3개 학회 공동주최]
발행연도
2019.4
수록면
3,355 - 3,379 (25page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2019

IoT 실시간 데이터 품질 측정 아키텍처
이동우 ,  이상엽 ,  황보성우 외 8명 한국경영과학회 학술대회논문집 2019.04 학술대회자료
IoT 실시간 데이터 품질 측정 아키텍처
이동우 ,  이상엽 ,  황보성우 외 8명 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2019.04 학술대회자료

초록· 키워드

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사물인터넷은 4차 산업혁명의 핵심 기술로 인식되고 있으며, 우리의 삶을 변화시킬 새로운 동력으로 기대를 모으고 있다. IoT 단말로부터 실시간으로 들어오는 데이터를 활용하여 인간을 단순 작업으로부터 해방시키고 있으며, 위험하거나 고도의 숙련이 필요한 작업도 점차 자동화가 이루어지고 있다. 하지만 현실 속에는 사물 인터넷, 특히 센서로부터 나오는 데이터의 품질을 떨어뜨리는 다양한 요인이 존재하고 있다. 이를 인지하고 적절한 대응이 이루어지지 않는다면 4차 산업혁명은 모래 위의 누각처럼 위태로운 상황에 직면하게 될 것이다.
본 논문에서는 IoT 실시간 데이터를 믿고 사용할 수 있도록 데이터 품질을 측정/모니터링을 할 수 있는 아키텍처를 제안한다. 기존 일반데이터(ex, RDBMS)를 대상으로 데이터 품질을 측정하기 위한 데이터 프로파일링 방법들이 잘 알려져 있다. 하지만 실시간 데이터가 가지는 실시간성, 휘발성, 시간기반 데이터 등의 특징에 맞는 IoT 데이터 품질 측정 방법들은 간단한 임계치를 이용한 방법 혹은 시계열 데이터의 이상치를 찾아내는 것을 제외하고는 많이 알려져 있지 않다. 그래서 우리는 IoT 실시간 데이터 특성을 감안하여 다양한 각도에서 IoT 데이터 품질을 측정하는 방법을 먼저 정의하였다. 우리가 정의한 “IoT 데이터 프로파일링” 은 크게 세가지 타입, Single Signal Quality Indicator (11종류), Multi Signals Quality Indicator (6종류), Structural Quality Indicator (3종류) 으로 구성되어 다양한 각도에서 센서 데이터가 발생하는 오류를 인지할 수 있도록 제안한다.
또한 이러한 “IoT 데이터 프로파일링” 기반으로 실시간 데이터에 대한 품질을 측정하기 위해서는 센서에 대한 Static Metadata, Dynamic Metadata 등을 관리하고 있어야 하며, 각 센서 별 품질에 대한 기준을 정하는 부분과 실제 실시간으로 데이터의 품질을 측정하는 부분을 따로 관리되어야 한다. 그 외 실제 현장에 적용할 때 필요한 다양한 모듈을 추가로 정의하여 이 전체를 IoT 실시간 데이터 품질 측정 아키텍처로 제안한다.
#IoT Real-time Data Quality Measurement Architecture #IoT Data Profiling #Stream Data Profiling

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2019-530-000563273