A Study in the Efficient Collection and Integration of a Sensed Data in a Cloud Computing Environment

클라우드 컴퓨팅 환경에서 센싱된 데이터의 효율적 수집 및 통합에 관한 연구

The sensor network-based service collects data by using the sensor, the data is aware of the situation via the analysis, and the service provider provides a service suitable for the user via the context-awareness. However, this data is generated, it is difficult to match the metadata and standard units. The data integration is required to use the data generated by the different specifications of the sensor efficiently. Accordingly, in this paper we propose a method using an ontology as a method to integrate the data generated by the existing sensors and the new sensor. The ontology is mapping to the standard item and sensors, also include a type and structural difference. The mapping is comprised of two:data mapping, and metadata mapping. There are standard items that are created in this way, type of data exchange between services. This can solve the heterogeneous problem generated by sensors.

센서 네트워크를 통한 서비스는 센서를 이용하여 데이터를 수집하고, 수집된 데이터는 분석을 통하여 상황을 인지하고, 서비스 제공자는 이 상황을 이용하여 사용자에게 적합한 서비스를 제공한다. 그러나 이에 발생하는 데이터는 메타데이터, 규격, 단위 등에서 일치하기는 어렵다. 여러 규격의 센서에서 발생하는 데이터를 효율적으로 이용하기 위해 통합은 필요하다. 이에 따라 우리는 본 논문에서는 기존 센서와 신규 센서에서 발생하는 데이터를 통합할 수 있는 방안으로 온톨로지를 이용하는 방법을 제안하고자 한다. 온톨로지는 기본 항목과 센서의 항목을 매핑하고, 추가적으로 타입과 구조적 차이에 대한 부분도 포함한다. 매핑은 메타데이터 간의 매핑과 데이터 간의 매핑으로 구분한다. 이러한 방법으로 생성된 표준 항목이 서비스 간 데이터 교환의 형식이 됨으로써 센서 발생하는 이질적 문제를 해결할 수 있다.