1. 빅데이터
1.1 빅데이터의 개요
º 개념
- 의미 없던 데이터를 가공하여 새로운 가치를 발견하는 기술
- 빅데이터를 관리, 분석하기 위한 인력, 조직, 기술을 포괄함
- 규모(Volume), 다양성(Veriety), 속도(Velocity) + 가치(Value)
º 데이터의 처리
- 데이터웨어하우스 : 미리 정해진 스키마를 포함하고, 규칙적이고 느리게 변하는 데이터 세트에 적합
- 아파치 하둡 : 데이터 구조에 조건이 없음, 다수 서버에 걸친 분산 컴퓨팅 문제를 위한 플랫폼, 고유의 분산 파일 시스템인 HDFS를 이용
º 다양성
- 정형 데이터 : 고객 신상 데이터, 매출 대이터, 회계 데이터 등
- 비정형 데이터 : 동영상, 메시지, 소셜 미디어 등
- 반정형 데이터 : XML, XTML 같이 메타 데이터나 스키마 등을 포함하는 데이터
1.1.1 빅데이터 분석
º 분석 인프라 요건
- 다양한 시스템에 광범위하게 저장된 데이터에 대해 심층적 분석을 지원
- 데이터 용량을 확장할 수 있어야 함
- 응답 시간을 단축
- 분석모델을 기반으로 의사결정을 자동화할 수 있어야 함
- 빅데이터와 전통적 엔터프라이즈 데이터를 통합하여 분석할 수 있어야 함
º 다차원 분석의 중요성
- 위치 정보나 소셜미디어 활동 데이터를 활용해 사용자의 행동패턴, 선호도 등을 파악이 가능해 짐
º 빅데이터 분석 알고리즘
- 연간규칙학습 : A를 구매한 경우 B를 살 확률이 높음
- 분류 : 특성에 맞게 분류(구매할지, 해지할지 등을 분류)
- 군집화 :비슷한 특성을 가진 집단으로 묶음
- 회귀분석 : 변화를 예측할 때 사용
- 감성분석 : 자연어 처리 기술의 기분으로 텍스트의 감정을 분석
1.2 빅데이터의 활용 사례
º 미국-국세청
- 탈세 방지 시스템을 통한 국가 재정 강화
- 과거 데이터를 분석하여 향후 발생될 수 있는 범죄 예방
º 일본-지능형 교통안내 시스템
- 실시간 교통정보 제공
2. 클라우드
2.1 클라우드 서비스 개요
º 개요
- 인터넷 기반의 자원, 소프트웨어 및 정보 인프라를 제공하는 것
- 컴퓨팅 환경의 변화 : 초기의 컴퓨팅 환경은 개인 PC를 사용하였으나, 인터넷이 확산되면서 데이터 처리의 일부가 인터넷 서비스로 대체됨
- 컴퓨팅 기기를 구매하지 않아도 원격으로 클라우드 서버에서 컴퓨팅 자원을 임대하여 사용
º 클라우드 컴퓨팅의 주요 기술
- 분산 컴퓨팅 : 클라우드 컴퓨팅 하드웨어 구성 시 인트라넷 또는 인터넷으로 연결된 다수의 컴퓨팅 자원을 하나로 연결하는 기술
- 가상화 : 컴퓨터 자원에 대한 추상화, 클라우트 컴퓨팅에서 가상화는 자원가상화를 의미(스토리지, 스페이스, 네트워크 등 리소스)
- 시스템관리 : 가상 컴퓨팅 환경을 프로비저닝 하고, 제공된 가상 시스템을 모니터링하며, 동적인 자원 할당, 스케쥴링을 제공
º 유의사항
- 확장성, 가용성, 신뢰성, 활용성, 협업성-이동성
º 서비스 모델
- IaaS : Infrastructure 서버, 스토리지 등의 하드웨어 자원 제공 ex)드롭 박스, KT 유클라우드, 아마존 EC2 등
- PaaS : Platform 환경 제공 ex) VM웨어 Cloud Founday, 구글 AppEngine 등
- SaaS : Software 임대, 제공 ex) 고객관리 프로그램 : 픽스러-포토샵 제공, 구글 Docs-문서 편집 기능 제공
- 확장성, 가용성, 신뢰성, 활용성, 협업성-이동성
º 보안위협
- 자원 활용의 효율성 증대 및 자원 할당 간편화를 위하여 하이퍼바이저(다수의 운영체제를 동시해 실행하기 위한 가상 플랫폼)를 사용
- 가상화 : 물리적인 자원을 소프트웨어 기반으로 논리적으로 통합/재분배하여 사용
- 정보 위탁 : 이용자의 모든 자원은 서비스 제공자의 클라우드 서버에 위치함
- 자원 공유 : 사용자 간 가상 자원은 독립적으로 할당되나 물리적인 자원을 공유함
- 단말 다양성 : PC 뿐 아니라 스마트폰 등 다양한 단말로부터 접속이 가능함
2.2 사물인터넷과 클라우드 서비스
º 사물인터넷 환경에서는 디바이스 하나하나가 데이터의 생산자이자, 소비자로서의 역할을 수행함
º 많은 디바이스에 인터넷 연결 가능한 기술들이 적용되고, 보다 많은 삶의 영역들이 자동화될수록, 보다 많은 컴퓨팅과 스토리지 자원이 필요하게 되어 클라우드 인프라에 대한 수요는 증가할 것임
3. 모바일
3.1 모바일 서비스 개요
º 연결 중심의 사물인터넷 시대는 스마트 기기 중심의 모바일 시대와는 다른 새로운 변화가 나타날 가능성이 높음
3.2 사물인터넷과 모바일 서비스 개요
º ICT는 최근 수년간 세상에서 변화와 혁신이 가장 빠르게 진행되어 왔으며 그 중심에 모바일이 있음
3.2.1 모바일 시대 특징
º 컴퓨팅 성능의 핵심 : 운영체제
- 모바일 시대의 중심에는 스마트폰이 있으며, 여러 기능의 중심에는 뛰어난 컴퓨팅 능력을 보유한 하드웨어와 운영체제가 있음
º 앱 서비스
- 스마트폰의 가치를 결정지을 만큼 중요한 역할
º 대용량 데이터 트래픽
- 멀티미디어 콘텐츠가 중심이며, 데이터 전송을 위한 넓은 주파수 대역과 큰 스크린 요구됨
3.2.2 연결중심의 사물인터넷 시대의 3가지 주요 변화
º 가벼운 연결
- 사물인터넷 환경에서는 몇 킬로바이트 수준의 저용량 데이터가 전송되기 때문에 '가벼운 연결'이라고 할 수 있음
º 웹 중심의 플랫폼
- 사물인터넷 서비스 기능 구현이 사물에 내장되기보다 인터넷 또는 웹에서 이루어지고, 기기 제어를 위해 가벼운 OS로 전환되며, 제조사는 플랫폼(OS)으로 오픈소스를 선택할 수 있을 것으로 예상
º 개방형 API
- OS 중심에서 웹으로 더 많이 이전될 것이며, 웹 표준 기반 기술로 만들어진 웹 API가 더 확대될 것임
4. 지능정보기술
4.1 지능정보기술 개요
º 인간의 고차원적 정보 처리 활동(인지, 학습, 추론)을 연구하여 이를 통해 구현하는 기반 기술
- 인공지능(AI)과 ICMB(IoT, Cloud, BigData, Mobile)의 결합 형태로 표현
º 공장의 자동화 부분에서 지능정보기술을 점차적으로 활용하기 시작했으며, 생산성 향상을 위한 핵심기술로 논의되고 있음
4.1 지능정보기술로 인한 산업 구조 변화 전망
º 가정 : 집안 곳곳의 전자제품들이 곧 가족 구성원의 개인비서
º 교통 : 사람의 개입 없이도 스스로 제어, 관리하는 운송수단
º 헬스케어 : 정밀 진단을 통해 보장받는 국민 건강
º 행정 : 획일적인 정책에서 국민의 의견을 실시간으로 반영하는 공공행정
º 교육 : 학생들의 학습효과를 높이는 체험형 학습
º 금융 : 보안의 위협 없이 안전하고 편리하게 운용되는 개인 자산
5. 블록체인
5.1 블록체인 개요
º 정의
- 암호화폐뿐 아니라 다양한 분야의 P2P생태계를 완성하기 위해 분산 원장 개념을 "글로벌 신뢰 컴퓨터"로 확장한 개념
- 단순한 분산 원장이 아닌 컴퓨터로 생각할 수 있음
º 구축 방법 : 수많은 컴퓨터와 컴퓨터를 연결하는 P2P 네트워크 및 연결된 수많은 컴퓨터들이 하나인 것처럼 동작하게 만드는 운영방식
5.2 블록체인 암호경제(블록체인 경제)
º 블로체인 컴퓨터의 4가지 기능으로 만들어지는 생태계
- 암호화폐 바행 : 암호 경제의 지불 수단으로써의 역할
- 스마트 계약 : 스마트 자산을 통제하기 위함(디지털 자산의 거래)
- 다지털 자산 : 가치 있는 데이터
- 탈중앙화 된 P2P 기반 자동화 조직 : 암호 경제에 참여하는 참여자들도 P2P 조직으로 만드는 것
5.3 사물인터넷에서의 블록체인
º IoT를 실현하는 네트워크는 기본적으로 IoT 기기가 중앙의 클라우드에 연동된 형태의 중앙집중형임
- IoT 기기에서 전달한 데이터는 클라우드의 스토리지에 보관되며, 인공지능 혹은 빅데이터가 이를 분석해 의미 있는 정보를 생산, 사용자에게 지능형 서비스를 제공함
º 클라우드 중심의 IoT 네트워크 구조의 장점
- 높은 운영 효율성 : 중앙에서 관리하여 운영이 용이하고 비용이 낮음
- AI 확산을 촉진 : 클라우드가 고사양 하드웨어 장비 역할을 원격에서 대신하여 별도로 갖출 필요가 없음
º 클라우드 중심의 IoT 네트워크 구조의 단점인 신뢰성 측면에서 빅브라더 문제를 해결할 대안으로 탈중앙화 P2P 네트워크인 블록체인이 급부상하고 있음
º 블록체인의 특징인 탈중앙화, 투명성, 신뢰성을 활용하여 사물인터넷의 빅브라더 문제뿐 아니라 사물 간의 계약 등 다양한 사물 인터넷 서비스의 신뢰성을 해결할 수 있음
6. 엣지 컴퓨팅
6.1 엣지 컴퓨팅 개요
º 클라우드 컴퓨팅 및 네트워크 트래픽을 네트워크 엣지 및 고객과 보다 근접한 곳으로 이동시키는 네트워크 및 분산 컴퓨팅 구조의 패러다임
º 응용 애플리케이션들에게 초저지연과 대용량 대역폭 제공, 실시간 네트워크 정보 접근이 가능하도록 함
º 근접성, 상황인지, 민첩성, 빠른 응답 시간, 속도 등의 가치를 제공하며, 모바일 사업자, 네트워크 장비업체, 서비스 사업자들의 비즈니스 모델 내에서 상호보완적이고 상호 이익이 되는 플랫폼을 제공
6.2 엣지 컴퓨팅 이점
º 클라우드에 걸리는 데이터 부하가 대폭 줄어듦
- 스마트 보안 장치 등 비디오 센서에서 보내는 자료가 늘어나고 화질 수준이 높아지면서 기존 대역폭상에서 문제가 많았던 부분이 크게 개선될 수 있음
º 데이터를 엣지에서 클라우드로 보낼 때 개인정보보호 정책을 강화할 수 있음
º 네트워크 및 클라우드 오류, DoS(Denial of Service, 서비스 거부) 공격 등으로 클라우드 서비스를 이용할 수 없을 때에도 가까운 엣지 플랫폼에서 임시 서비스를 받을 수 있음
6.3 기술적 특성
º 이동성
- 사람이나 차량과 같은 이동하는 객체를 위한 엣지 컴퓨팅 서비스를 제공하는 경우, 이동성은 필수적으로 고려해야 함
º 자원 관리 및 협업
- 엣지 컴퓨팅 환경은 공간적, 비용적 제약에 의해 중앙화 된 클라우드 컴퓨팅 환경에 비해 상대적으로 제한적인 컴퓨팅 및 저장소 자원을 갖추게 됨
- 자원을 효율적으로 관리하는 것이 요구되며, 서비스의 성능 요구사항을 만족시키기 위하여 이웃한 엣지 또는 중앙 클라우드와 연계하여 자원 부족을 해결하는 기술이 필요
- 사용자의 이동에 따른 핸드오버 및 마이그레이션을 효율적으로 처리하기 위해서도 엣지 시스템 및 클라우드 시스템간 협업이 필요
6.4 엣지 컴퓨팅을 통한 서비스
º 비디오 분석
- 비디오 스트림을 분석하여 모니터링 시스템에서 활용하는 시나리오
- 비디오카메라가 자체 분석 기능을 가진 것에 비해 카메라의 단가를 줄여줌
- 원격 서버에서 분석하는 방법에 비해 네트워크 상의 대용량 비디오 스트림 전송을 막아줌
º 커넥티드 카
- 클라우드를 고도로 분산된 모바일 기지국 환경으로 확장시킬 수 있음
- 차량에 근접한 위치에 존재하는 데이터와 응용들이 데이터의 왕복 전달 시간을 줄여주며, 코어망이나 외부 인터넷에 있는 응용들에게 추상화된 계층을 제공
º 스마트 팩토리
- 공장 운영과 관련된 실시간성 데이터의 처리는 엣지에서 담당하고, 중앙 데이터센터에는 고도의 분석이 필요한 데이터를 엣지 컴퓨팅에서 전처리를 통해 줄인 후에 송신
- 전송 단계에서의 데이터 보안 위협과 데이터 오염 위협 감소
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