iot 세상과 linked data
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IoT 세상과 Linked Data. 2014. 01. 24. 권순현 ([email protected]). 1. 2. 3. 3. 목 차. Sensor Network & Semantic Web 기술동향. IoT 시맨틱 플랫폼 (COMUS 플랫폼 ). 시맨틱 어노테이션 & 변환기술 USN 자원 / 실세계이벤트 / 서비스 / 상황 온톨로지 모델링 기술 IoT 시맨틱 추론기술 ( 병렬 / 분산 추론 ) IoT 시맨틱 레파지토리 적재기술 GEO/ 기상 LOD 구축 및 연계. - PowerPoint PPT PresentationTRANSCRIPT
목 차Sensor Network & Semantic Web 기술동향1
IoT 시맨틱 플랫폼 (COMUS 플랫폼 )2
맺음말33
• 시맨틱 어노테이션 & 변환기술• USN 자원 / 실세계이벤트 / 서비스 / 상황 온톨로지 모델링 기술• IoT 시맨틱 추론기술 ( 병렬 / 분산 추론 )• IoT 시맨틱 레파지토리 적재기술• GEO/ 기상 LOD 구축 및 연계
Sensor Network&Semantic Web 기술동향1
E-H A-LA-H E-L
High-level Sensor Low-level Sensor
Motivation
How do we determine if A-H = A-L ? (Same time? Same place ?)
How do we determine if E-H = E-L ? (Same entity ?)
How do we determine if E-H or E-L constitutes a threat ?
<Source : “Semantic Sensor Web". Amit Sheth . pp. 4. Feb. 2008.>
The ChallengeCollection and analysis of infor-mation from heterogeneous multi-layer sensor nodes
<Source : “Semantic Sensor Web". Amit Sheth . pp. 4. Feb. 2008.>
Why this is a Challenge?
센서데이터의 표현과 동작이 통일되지 못함
리소스의 공유를 위한 수단이 없음
리소스의 사용과 배치가 특정 지역 , 프로그램 , 디바이스에 국한되어 사용되어짐
Resulting in a lack of communication and in-teroperability
<Source : “Semantic Sensor Web". Amit Sheth . pp. 4. Feb. 2008.>
How to deal with?
Sensor Network
Sensor Web
Semantic Sensor Web
상호작용이 없는 네트워크이질적인 데이터 표현사일로 형태의 서비스 제공
공유 가능한 센서 네트워크문법수준의 표준화로 센서데이터를 표현표준 API 기반의 서비스 제공
웹 상에서 개방적인 네트워크의미수준의 센서메타데이터를 표현Semantic Web 기술기반의 서비스 제공
웹 개방적 / 의미적
Sensor Network & Semantic web W3C Semantic Web
Resource Description FrameworkRDF SchemaWeb Ontology LanguageSemantic Web Rule Language
OGC Sensor Web EnablementSensorMLO&MTransducerMLGeographyML
SML-SO&M-STML-S
Web ServicesWeb Services Description LanguageREST
SAWSDLSA_REST
National Institute for Standard and Technology
Semantic Interoperability Community of PracticeSensor Standards Harmonization
SensorOntology
SensorOntology
OGC SWE(Sensor Web Enable-ment)
다양한 타입의 클라이언트
매체
카타로그 서비스
SOS
SAS
SPS
Client
센서 데이터에 접근
서비스
각 센서 시스템에 과제 할당 및 전달
서비스
등록된 클라이언트에게 경보 알림
서비스
서비스 , 센서 , 제공자 ,
데이터에 대한 정보 목록 등록
저장 검색 서비스
O&M센싱 값 ,
측정단위에 대한 표준
TML시스템과
실시간데이터 변환 표준
SML센싱 데이터 표현의 표준
< 출처 : “Semantic Sensor Web”, Amit Sheth, Cory Henson, Satya S.Sahoo>
Semantic Sensor Web 의 출현
Semantic Sensor Web
OGC 표준화 노력
Seman-tic Web
센서 데이터의 의미와 설명을 위한 확장 된 기반 제공
Open Geospatial Consortium (OGC: www.opengeospatial.org) - 산 · 학 , 정부로 조직된 국제 컨소시움 - 웹 기반 센서네트워크와 저장된 센서 데이터를 검색하고 접근할 수
있는 센서 웹의 실현을 위해 표준 프로토콜과 API 의 중요성 강조
W3C 의 Semanticweb Activity (www.w3.org/2001/sw) - 웹에서의 데이터 공유와 재사용을 위한 프레임 제공을 위한 노력
- 센서 데이터의 의미와 설명을 제공할 수 있는 기술 제공
Semantic Sensor Web 의 출현
- 센서가 웹에서 액세스되고 제어가능 하도록 센서데이터 , 센서 데이터 모델 , 센서 웹 서비스 에 관한 표준 API, 모델링 언어에 관한 표준 규격 제공 - 표준 API : O&M, SOS, SPS, SAS, WNS
- 표준 모델링 언어 : SML, TML
- 온톨로지 ( 시간 , 장소 , 주제 온톨로지 및 센서 도메인 온톨로지 )
- 의미 데이터 모델링 언어 : RDF, OWL, SWRL
- 시멘틱 어노테이션 , 룰기반의 추론
OGC 의 SWE(Sensor Web Enablement)
Semantic web technologies
Semantic Sensor Web센서로부터 센싱된 데이터를 온톨로지와 시맨틱 어노테이션으로 의미적 표현이질적인 센서데이터를 표준화된 시맨틱 데이터로 표현함으로써 센서간의 상호운용성을 증대시맨틱 지식기반 융복합 서비스 제공
< 출처 : “Semantic Sensor Web”, Amit Sheth, Cory Henson, Satya S.Sahoo>
Sensor Web vs SSWSensor Web Semantic Sensor Web
IPTV 서비스 모바일 서비스 웹서비스
Value#1
Value#2
Value#3
Value#4
Ser-vice#1
Ser-vice#2
Ser-vice#3
Sensor Data Translator
Static Service Discovery
USN
정적인 센서데이터를 구문적인 데이터로 표현Syntactic 수준의 표준화획일적이고 Silo 한 서비스만을 제공
센서데이터를 의미적이고 동적인 데이터로 표현Semantic 수준의 표준화시맨틱 지식기반 서비스 제공
매쉬업 서비스
USN
Semantic Data Translator
Dynamic Service Discovery
Semantics LOD
모바일 서비스
IPTV 서비스
Service Mashup
IoT 시맨틱 플랫폼 (COMUS 플랫폼 )2
IoT 시맨틱 플랫폼 (COMUS 플랫폼 )
Semantic Translator
Translation Rule
RDF
SensorML/Sensor O&MXML
시맨틱 USN 저장소 Suite
추론기
SPARQL 인터페이스
SPARQL End-point
Context Syn-chronizer
ServiceSynchronizer
USN 자원 / 커뮤니티 / 실세계 이벤트 / 서비스 / 상황 온톨로지
Service Ex-ecutor
Context ServiceO
pen
AP
IPush Service
센서데이터 + 지도서비스 매쉬업
모바일 서비스
스마트홈서비스
도심지
스마트홈
기상센서
Plug&Play 센서
Linking Open Data
온톨로지 규칙기반 추론기술(Rule Entailment Reasoning)
USN 자원 / 실세계이벤트 / 서비스 / 상황온톨로지 모델링 기술 (RDFS, OWL)
시맨틱 어노테이션 & 변환기술(Semantic Annotation&Tranlation) LOD(Linked Open Data)
연계기술
IoT Semantic Repository 적재기술
COMUS PLATFORM
시맨틱 어노테이션 & 변환기술
Run-Time Translator
Collector & Analyzer
Schema Verifier
Triple Creator
Repository Interface
RuleParser
Knowledge Creator
Ontology
Parser
RuleAdder
OntologyAdder
Translation Knowledge
Rule SetClasses Properties
Ontology Schema KB
Sensor Network
JSON/XML/RDB
Resource Description Framework(RDF)IoT Semantic Repository
PersonDevice Time
SpatialCon-text Ser-
viceActionUpper
Domain
id= { {“jobtype”, “1”}, {“subjet”, “id$”}, {“object”, “resource:SensorNode”} } positon={ {“jobtype” , “1”}, {“subject”, “position_uri$”}, {“object”, “geo:Location”), ……………………………………….. }
reference
JSO
N
RDF(S)/OWL
Build
Sensor Specifica-tion
Sensor Observa-tion
Real Event/Con-text
Invoke Service
Translation Rule Target Ontology Schema
시맨틱 어노테이션 & 변환기술
id= { {“jobtype”, “1”}, {“subjet”, “id$”}, {“object”, “resource:SensorNode”} } positon={ {“jobtype” , “1”}, {“subject”, “position_uri$”}, {“object”, “geo:Location”), ……………………………………….. }
Semantic Transla-tor
AWS Data
변환온톨로지모델Translation Rule
resource:323 rdf:type resource:SenosorNoderesource:323 resource:daily
22.5^^xsd:floatresource:323 resource:weekly
23.8^^xsd:float
RDF Data
JSON/XML/RDF
시맨틱 어노테이션 & 변환 예제{ {“awsID”, “323”}, {“manufacturer”, “ETRI”}, {“position”, “pos_323”}, {“coordinate”, { {“latitude”, “32.7296”}, {“longitude”, “127.1141”}, {“altitude”, “101.31”}, } } }
Input Data(JSON)
awsID= { { “jobtype”, “1”},
{“subject”, “awsID$“}, {“object”, “resource:SensorNode”}}
Translation Rule #1
resource:323 rdf:type resource:SenosorNode
RDF 생성
resource:SensorNode
resource:323
rdf:type
manufacturer= { {“jobtype”, “3”}, {“subject”, “awsID$”}, {“predicate”, “has||Manufacturer@”}, {“object”, “manufacturer$^^xsd:string”} }
Translation Rule #2
resource:323 resource:hasManufacturer “ETRI”
ETRI
resource:hasManufacturer
position= { { {“jobtype”, “1”}, {“subject”, “postion$”}, {“object”, “geo:LocationCoordinate”}}, { {“jobtype”, “2”}, {“subject”, “awsID$”}, {“predicate”, “has||Position@”}, {“object”, “position$”}} }
Translation Rule #3space:pos_323 rdf:type geo:LocationCoordinate
geo:LocationCoordinate
resource:323 resource:hasPosition space:pos_323
Space:pos_323 space:latitude 32.7296
space:pos_323
rdf:typeresource:hasPosition
32.7296
space:latitude
USN 자원 / 실세계이벤트 / 서비스 / 상황 모델링
Resource Ontology
Policy Ontology
Community Ontology
Time Ontology
Space Ontology
Event Ontology
Weather Ontology
실세계 이벤트 온톨로지군
Service
Context
Policy
Agent
서비스 Upper 온톨로지
Service
Context
Agent
Policy
rdfs:subClassOfrdfs:subClassOf
rdfs:subClassOf
rdfs:subClassOf
서비스 Domain 온톨로지
실세계 이벤트 모델 개요
• 실세계 이벤트 (Real Event)COMUS 플랫폼에서 유통되는 센서데이터를 특정 서비스 도메인과 독립적 , 일반적 지식 ( 기상 , 위치 , 시간 , 사용자 정책 등 ) 과 연계하여 추상화한 개념
• 실세계 이벤트 모델링실세계 이벤트 데이터 생성을 위한 명세정보와 프로세스를 모델링화한 지식베이스– 입력
• RDF 로 변환된 정량적인 센서데이터• Resource 온톨로지의 인스턴스값
– 출력• 추상화된 실세계 이벤트 정보• 프로세스된 Event 온톨로지의 인스턴스값
실세계 이벤트 모델 개괄구조
Resource Ontology
Event Ontology
Time Ontology
Spatial Ontology
Agent Ontology
FOAF Ontology
owl:equivalentClassOf/owl:equivalentPropertyOf
Weather Ontol-ogy
OWL-Time Ontology
Service Ontol-ogy
owl:imports
OpenCYC/OpenGIS Ontology
CommunityOntology
Service Ontol-ogy
실세계 이벤트 데이터 Flow
Sensor_2 Sensor_3
Sensor_1
Ontology Transla-tion
Context1 Context2 Context3 Service1 Service2 Service3
서비스 도메인 온톨로지
SensorML/Sensor O&M/COMUS XML
Resource 기본명세
Resource 소유정보
Resource 위치정보
Resource 센싱정보
Resource 커뮤니티정보
data
Space기본명세
Space연계정보
Space Geo 정보
Spatial Ontology
Time 인스턴스정보
Time 인터발정보
인터발 관계정보
Time Ontology
data
기상지역정보
기상시간정보
기상데이터정보
Weather Ontology
Static Pol-icy
규칙정보
Dynamic Pol-icy
규칙정보
Policy 관계정보
Policy Ontology
data
Agent명세정보
AgentSNS 정보
Agent Ontology
AgentPolicy 정보
Resource Ontology
Resource Policy 정보
data
이벤트데이터
Event명세정보
Event관계정보
Event 값정보 ( 정량 ,
정성 )
Event Ontology
Ontology Infer-ence
센서데이터의 시맨틱 가공단계
센싱데이터 이벤트정보 상황정보 서비스정보
센싱데이터 시맨틱 가공단계
시맨틱 USN 저장소( 센싱데이터 , 이벤트정
보 )
시맨틱 USN 저장소( 상황정보 , 서비스정보 )
실시간 이벤트 추론 상황추론엔진
• 서비스 독립적 데이터• 대용량 데이터• 빠른추론 , 간편한 모델
• 서비스 의존적 데이터• 주관적 , 디테일 데이터• 상세추론 , 세밀한 모델
실세계 이벤트 모델 처리 프로세스
Resource On-tology
Event Ontology
Spatial Ontol-ogy
Time Ontol-ogy
Weather Ontol-ogy
hasPosi-tion
hasTime
detects
triggeredEvent
hasSpace
hasTime
hasEventRe-source
hasEventSpace
hasEventTempo-ral
① 입력( 센서명세정보 , 실시간 센서데이터를 시맨틱 변환하여 적재 )
hasEven-
tWeather
센서의 명세정보와실시간 센서데이터의 연계
③ 공간온톨로지정량적인 공간정보를 개념화된 공간개념으로 확장 ( 센서가 존재하는 위치에 대한 개념정보 )
④ 기상온톨로지정량적인 기상정보를 개념적인공간정보와 시간정보로 연계한온톨로지
⑤ 이벤트 온톨로지이벤트 데이터를 생성하고 실세계이벤트 실세계 이벤트 각 요소 ( 공간 ,시간 , 기상 ) 과 연계하는 온톨로지
⑥ 출력실세계 이벤트 정보를 각 도메인 서비스에게 제공함
Object
센서명세정보
SensorN-ode
Sensor
TRAFFIC_SERVICE_1_1_1TRAFFIC_SERVICE_1_1
rdf:type rdf:type
TEMPERATURE
consistOf
hasPosi-tion
spatial:Pos127.212
1
37.4232
0.0
long
alt
lat
hasGoal
ObjectIn-put
Obs_1212_1121221
hasValue
weather101
rdf:type
hasTimeTime_102121
detects
2012:09:19T18:50:00
inXSDDateTime
센싱값정보
event
hasPOI
역삼동
sub-sumedBy
강남구
서울
sub-sumedBy
sub-sumedBy회사밀집지역
유흥가
상업지역
rdf:type
rdf:type
rdf:type
Geo 정보로의 확장
한가을
저녁
퇴근시간
러쉬아워
rdf:type
rdf:type rdf:typ
e rdf:type
시간개념으로의 확장
hasEventSpa-tial
21
tempera-ture
80humidity
10
uv
rainy
sta-tus
hasS-pace
has-Time
기상정보의 연계호우경보
강남역
hasEventTemporal
hasEventWeather
이벤트 데이터 생성
회피지역존재상황기상특보가 발휘되고러쉬아워인 지역
상황정보로의 활용
IoT 시맨틱 추론 기술 ( 병렬 / 분산 )
import Resource 센싱값 생성
Temporal 처리
Spatial 처리
Agent 정보리턴
JSON
Policy 정보리턴
Weather 처리
Event 처리 export
Inferred RDF
실세계 이벤트 추론 WorkFlow
MapReduce MapReduce MapReduce MapReduce
imple
menta
tion
impl
emen
tation
implementation
implem
entation
implem
entation
impl
emen
tatio
n
Job Tracker
Job Control
HBase/HDFS
IoT 시맨틱 레파지토리 적재기술
Repository API
HTTP Serverapplication
SeRQLSPARQL
SAIL APIRIO
RDF Model
HBase Reposiotry API
HDFS
HBaseMap
Reduce
extended Sesame Apache
Sesame Repository API를 상속하여 기능 확장
HBase 기반 시맨틱 레파지토리
GEO/ 기상 LOD 구축http://comus.linkeddata.kr : 안행부 새도로명 주소 , 기상청 AWS 기반 구축
<SPARQL Endpoint>
GEO/ 기상 LOD 구축
Sensor
Transducer
rdfs:subClassOf
TR_101
rdf:type
TEMPERATURE
imple
-
ments
Location_101
hasP
osi
-ti
on
127.345longitude
37.113latitude
19.432
altitu
de
ObservationValue
Req_1350
produces
rdf:type has-
Value10
TMP_20130908132435
hasTime
2013-09-08T13:24:35
owltime:inXSDDateTime
Autumn
Afternoonrd
f:typ
e
rdf:type
GEO LOD
Weather LOD
ETRIhasPOI
Gajeongrogeo:spatiallySubsume
dBy
Daejeon
geo:spatiallySubsume
dBy MetropolitanRegion
rdf:type
W_101
InterVal_101 hasTime
ow
ltim
e:I
nsid
es
Heavy RainWarning
Weather
rdf:
typ
e
rdf:type
Rainy
hasQualitative
9.8
130
windSpeed
precipitatoin
hasS-pace
LOD 의 활용23
커뮤니티 (Community)
• 특정 목적 ( 이벤트 ) 에 따라 동적으로 발생되고 소멸되어지는 센서 ( 리소스 ) 들의 논리적인 집합
– 목적• 화재 , 홍수 , 범죄 , 백화점 세일 , 연휴기간
– 동작• 이벤트 발생시 명세된 커뮤니티의 역할에 따라 동적 커뮤니티 생성• 생성된 커뮤니티의 조건에 따라 협업할 센서 ( 리소스 ) 리스트
발견• 커뮤니티 구성원 ( 센서 ) 으로부터 센서데이터 수집 및 분석 (
상황인지 )• 커뮤니티간의 데이터 공유를 통한 협업 진행
커뮤니티 온톨로지 구조
Community
comm_101
rdf:type
comm_102
comm_103
Status
hasStatus
GoalhasGoal
rdf:type
rdf:type
comm_104
rdf:type
Detect Fire
hasGoal
rdf:type
Service
Context
EmergencyCon-text EscapeContext
rdf:t
yp
e
rdf:typedriv
es
Community Ontology Service Ontology
Invoke Context/Service
SpaceWeather
hasSpaceWeatherForecast
hasFore-cast
Resource
ObservationValue
ResourceType
FLAME
SMOKING
OXYGEN
rdf:type
rdf:type rdf:typ
e
hasR
ela
teR
esou
rce-
Typ
e
hasRelateResource-Type
hasResource-
Type
hasR
e-
sourc
e
Time
hasTime
Location
hasPosi-tion
hasPOI
produces
Discovery Resource
Linked Data
Platform Data
커뮤니티동작 (Discovery Resource)
Resource
resource_101
resource_102
resource_103
rdf:type
rdf:type
rdf:type
FLAME
hasR
esou
rce-
Type
SMOKING
hasR
eso
urc
e-
Type
OXYGEN
hasR
esou
rce-
Type
comm_102
Community
rdf:type
hasRelateResource-
Type
hasRela
teReso
urce-
Type
hasR
ela
teR
esou
rce-
Typ
e
hasGoal
Detect Fire
ActivehasStatus
Policy
hasCondi-tioncon_101
rdf:type
HyunDai Department
CALT
COEX
Samsung-Dong
adja
-ce
nt
adja
-ce
nt
adja
-ce
nt
isPartOf
Space
rdf:type
rdf:type
rdf:typ
e
rdf:typ
e
rdf:typ
e
Weather
rdf:type
Rainy
hasQualitative
W_101
hasSpace
hasSpace
hasSpace
hasSpace
continuousweather
traffic
adjacent
hasDetecting-
PolicyhasCollaborate
hasSpacePolicy
hasEventSpace
hasEven-tWeather
hasResource
hasResource
hasResource
GEO LOD
Weather LOD
Discovery Resource
hasResource
커뮤니티동작 (Context Aware)
Community
rdf:type
comm_102
COEX
hasEven
tSp
ace
BusinessArea
EntertainmentArea
rdf:type
rdf:type
hasEventRe-
source
Resource_101
prod
uces
obs_101
has-
Valu
e
8.9
Tmp_20131127182133
2013-11-27T18:21:33
hasTim
e
owltime:xsdDateTi
me
EarlyWinter
ClosingHour
RushHour
rdf:type
rdf:type
rdf:type
Weather_101
hasEven-
tWeather
Sleet
rdf:type
Resource_102
hasEventRe-source
produces
obs_102
hasTi
me
3.3
Resource_103
hasEventRe-
source
obs_103
produces
hasTim
e
hasEventTime
7.3
has-Value
has-Value
DifficultyEntry
InitialState Fire
커뮤니티동작 (Collaborate 커뮤니티 )
HyunDai Department
CALT
COEX
adja-cent
adja-
cent
GEO LOD
comm_102
hasE
ventS
pace
Detect Fire
hasGoal
Activated Community
DifficultyEntry
InitialState Fire
rdf:typerdf:type
VehicleControl
Prohibitof PassingProhibit
come out of car
comm_101
Detect Traf-fic
hasGoalhasEventSpace
TrafficCongestion
SlideRoad
Recommendpublic transit
rdf:typerdf:type
rdf:type
shared context
hasEventSpace
Detect Customer NumberhasGoal
comm_103
NoParking
Crowed
rdf:type
rdf:type
shared context
LOD 연계를 통한 기상데이터의 활용
리소스
resource:res_101
resource:res_101_obs
측청된다
resource:UV
목적을 가진다
측정값
time:tmp_101
시간을 가진다
2013-07-23T14:34:53
한여름
장마
오후
시간값
위치한다
space:pos_101
Geo LOD
지역광역시
중구
128.232
37.4213
10.323
경도
위도
서울시 열린 데이터광장
문화재
남대문
9
값을 가진다
……
…
……구조관련역사
재원
기상 LOD
기상
weather:w101폭우
예보정보를 가진다
2013-07-24
event:ev_101
문화재관리의 위험상황
현재 자외선지수가 높고 내일 습도가 높을 것으로 예상됨
owl:ObjectPropertyowl:DatatypeProperty
rdf:typerdfs:subClassOfrdfs:subPropertyOf
시간값전이다
시간을 가진다
시간을 가진다측정값을 가진다
고도
YTN Tower
남대문
위치를 가진다
포함된다
포함된다가깝다
지역을 가진다
위치를 가진다
같다
기상센서 API
웰라이프 수면관리 서비스
오미 ( 五味 ) 길 서비스
센서웹과 시맨틱웹의 만남은
시맨틱 어노테이션 ,
온톨로지을 통해 센서 웹의 문법적 표준화 서비스에 풍부한 의미을 부여하고 ,
To Enrich
온톨로지를 이용해서 의미적 모호성을 감소시키고 ,
컴퓨터가 이해할 수 있는 데이터를 제공하여 상이한 장비와 제반 프로세스라도 처리 가능하게 하여 ,
센서정보와 웹정보를 표출시켜 다양한 융복합 기반의 Linked Data
서비스를 가능하게 한다 .
To Reduce To Provide To Connect
의미적 상호운용성을 통한 소통의 단절 해소 융복합을 통한 지식과 서비스 창출
센서데이터 재사용 가능