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사물인터넷에서 실시간 빅데이터 분석을 위한 순응적 온톨로지 모델링 (Adaptive Ontology Modeling for Realtime Big Data Analysis in the Internet of Things)

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최초등록일 2025.05.17 최종저작일 2016.07
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사물인터넷에서 실시간 빅데이터 분석을 위한 순응적 온톨로지 모델링
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    서지정보

    · 발행기관 : 융복합지식학회
    · 수록지 정보 : 융복합지식학회논문지 / 4권 / 2호 / 43 ~ 51페이지
    · 저자명 : 최용구

    초록

    지금까지 사물인터넷(Internet of Things : IoT) 정보시스템을 위한 온톨로지 모델 개발에 많은 연구가 있었지만 그들의 대부분은 정적인 IoT 환경에서 사물들의 상호운용성에 중점을 두고 설계되었다. 이러한 모델을 IoT 빅데이터 실시간 분석에 적용할 때 대부분의 모델들이 온톨로지 개념과 관계의 상황을 간과 한 것으로 조사되었다. 따라서 본 논문은 온톨로지 개념과 관계 상황과 온톨로지 구조에 관련된 요소들을 고려함으로써 IoT 빅데이터 실시간 분석에 용이한 순응적 온톨로지 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 IoT 환경 변수인 시간과 위치를 최상위 온톨로지 독립 클래스로 위치하고 다른 종속 클래스를 직접적으로 지배할 수 있도록 하였다. 이것은 IoT 사물들의 시간과 위치에 동적인 변화에 따라 상황 정보의 변화를 실시간 분석이 용이할 수 있도록 하였다. 본 모델의 실증적인 적용성과 높은 효율성을 보이기 위하여 본 논문은 IoT 정보 환경에서 스톰 기반의 실시간 분석 모델을 제시한다.

    영어초록

    While many researchers have contributed to Ontology model development for IoT(Internet of Things) information systems so far, we find that most of the models are designed for interoperability among things in the static IoT environments. When applying the Ontology model for IoT big data analysis, two issues are observed: most of the models ignore the context of Ontology concepts and relations. Therefore, this paper presents an adaptive Ontology model for real-time big data analysis in the IoT by considering the factors of both the context of concepts and relations, and the ontology structure. The presented model classifies into the Time and the Location as an independent Environment class to the top of the Ontology classes so that it can directly control the other dependent classes. In this Ontology methodology, it can make easy usage of real-time analysis as well as interoperability under the dynamic changes in the time and the location of things on the IoT. To ensure the practical applicability and high efficiency of the proposed model, this paper presents a real-time analysis model based on storm in IoT information environment.

    참고자료

    · 없음
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