IoT 기반 상황 인식 추론 시스템 서버 성능 분석

A Performance Analysis for Server of Context-awareness Inference System based on IoT

  • 송준석 (성균관대학교 정보통신대학 전자전기컴퓨터공학과) ;
  • 김상영 (성균관대학교 정보통신대학 전자전기컴퓨터공학과) ;
  • 송병후 (성균관대학교 정보통신대학 전자전기컴퓨터공학과) ;
  • 김경태 (성균관대학교 정보통신대학 전자전기컴퓨터공학과) ;
  • 윤희용 (성균관대학교 소프트웨어대학 소프트웨어학과)
  • Song, Jun-Seok (Dept. of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University) ;
  • Kim, Sang-Young (Dept. of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University) ;
  • Song, Byung-Hoo (Dept. of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University) ;
  • Kim, Kyung-Tae (Dept. of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University) ;
  • Youn, Hee-Yong (Dept. of Software, Sungkyunkwan University)
  • 발행 : 2017.01.10

초록

최근 소형 IoT 디바이스의 보급에 따라 모든 것이 인터넷과 연결되는 초연결 사회로 발전하면서 IoT 플랫폼 및 서비스 시장규모가 급격히 확대되고 있다. 특히, 스마트 홈을 위한 IoT 플랫폼에 대한 연구와 개발이 집중되고 있는데, 본 논문에서는 이러한 스마트 홈에서 다양한 IoT 기기의 시너지 효과를 극대화 할 수 있는 상황 인식 추론 시스템 서버의 성능을 분석한다. 본 논문의 IoT 기반 상황 인식 추론 시스템은 상황 정보를 RDF Triple 구조로 표기하며, 서버의 경량화 추론 엔진을 이용하여 사용자가 입력한 룰을 기반으로 주변 상황을 추론하고 사용자 맞춤형 서비스를 제공한다. 이러한 상황 인식 추론 시스템 서버의 성능을 확인하기 위해, 본 논문에서는 기존 PC 기반 상황 인식 추론 시스템 서버와 IoT 노드 기반 시스템 서버에 대한 메모리 사용량, 메모리 할당량, CPU 사용량을 비교한다.

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