A Study of Data Collection Method for Efficient Sharing in IoT Environment

사물인터넷(IoT) 환경에서 효율적 공유를 위한 데이터 수집 기법에 대한 연구

The current Internet environment, it is accessible by a computer, but also transferred to the IoT(Internet of Things). These data become large. If the data are provided to the application without any adjustment, it is difficult to exert the original performance. In this paper, we propose a method for filtering the data using the MapReduce of big data processing techniques to refine the collected data. We want to address the heterogeneity of the data generated by the sensor by adding a knowledge identification step in MapReduce. We use XMDR for this purpose.

현재의 인터넷 환경은 컴퓨터를 이용한 접근뿐만 아니라 IoT로 전이되고 있다. 이에 따라 발생하는 데이터는 방대해지고 있다. 이 데이터들을 어플리케이션에 맞추어 수정 없이 제공한다면 해당 어플리케이션은 원래 성능을 발휘하기 어렵다. 이에 본 논문에서는 수집된 데이터를 정제하기 위해 빅 데이터 처리 기법인 맵 리듀스를 이용하여 데이터를 필터링하는 기법에 대해서 제안한다. 맵 리듀스에 지식 식별을 위한 단계를 추가함으로써 센서에서 발생하는 데이터를 필터링하는 과정에서 이질성을 해결하고자 한다. 이를 위해 XMDR을 이용한다.