[IoT] 그림으로 공부하는 사물인터넷 구조 - 1장

어찌하다보니 일이 복잡해져서 졸업작품을 준비하게 되었다..흠..

아직 주제가 확실히 정해지진 않았지만 주제 정하기 전까지 이것저것 책을 읽으며 공부를 좀 해보려고 한다

먼저 IoT 공부를 할것이다.

읽고있는 책은 '그림으로 공부하는 사물인터넷 구조'이다.

읽으면서 중요한 부분은 대충 정리해보려고 한다ㅎㅎ

4일뒤에 백현이 신곡나와ㅠㅠ

이거 지금 아이패드로 그리는중~ 다 그리면 블로그에 올려야지 킥킥 사랑해 백현ㅠㅅㅠ

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*IoT : Internet of Things, 사물인터넷으로 사람의 개입 없이 사물들 사이에 정보를 공유해 유익한 정보를 생산해 내는 것

 

<IoT 관련 시장>

보안

- 서비스 애플리케이션 : 데이터 분석 결과를 기반으로 특정 서비르스를 제공하는 애플리케이션 시장

- 분석 처리 : 사물이 수집한 데이터를 분석하는 소프트웨어 시장, 컨설팅 시장

- 플랫폼 : 사물의 액티베이션 및 인증/과금/통신 관리를 구현하는 플랫폼 서비스 시장

- 네트워크 : 통신 인프라. 통신 디바이스 시장, 통신 모듈 시장

- 디바이스 : 디바이스와 임베디드 시스템 시장

 

<M2M>

- Machine to Machine, 사물간의 통신으로 사람이 개입하지 않는 기계와 기계간의 통신을 말한다.

- IoT가 더 폭넓은 개념이다.

- M2M 통신으로 디바이스 정보를 수집.축적하고, 분석된 데이터를 활용 가능

 

<IoT를 구성하는 기술 요소>

 

* 디바이스

-센서가 내장된 네트워크에 연결된 사물

-센싱(sensing) 역할 : 디바이스 자신의 상태나 주변 환경의 상태를 수집해서 시스템에 알려주는 동작

(ex. 방문의 개폐 상태, 방의 습도나 온도, 방에 사람이 있는지 등..)

- 피드백 역할 : 시스템으로부터 알림을 받아서 정보를 표시하거나 지시도니 동작을 수행하는 것으로 3가지 방법 존재

   1. 가시화 : IoT 서비스가 수집한 정보를 PC 또는 스마트폰의 웹 브라우저를 통해 보여주는 것, 가장 간단한 피드백

   2. 푸시 알림 : 사물의 상태에 관한 이벤트를 시스템이 감지해서 디바이스에 알린다.

   3. 제어 : 사람의 개입 없이 시스템이 디바이스의 동작을 직접 제어하는 것

 

* 센서

- 디바이스 및 환경 상태를 수집하기 위한 전자 제품

- 물리적 현상을 전기 신호로 변환하는 것을 담당한다.

- 자신이 필요로 하는 서비스에 어떤 센서와 디바이스를 이용할 지 검토할 필요가 있다.

 

* 네트워크

- 디바이스를 IoT 서비스에 연결하는 데 필요하다.

- 디바이스끼리 접속하기 위해서도 필요하다.

- 디바이스끼리 연결하는 네트워크 : 인터넷에 접속할 수 없는 디바이스와 인터넷에 접속이 가능한 디바이스를 연결하여 인터넷에 접속하게 한다.

(ex. 센서 노드와 게이트웨이, 웨어러블 디바이스)

   블루투스, 지그비(ZigBee)가 대표적이 네트워크 규격으로 1:1, 1:N, N:N 접속을 한다.

- 디바이스와 서버를 연결하는 네트워크 : 3G나 LTE 같은 인터넷 회선이 이용된다.

   프로토콜은 HTTP나 웹소켓 등이 사용된다.

 

<데이터 송수신>

- 동기식 통신 : 디바이스에서 IoT 서비스에 데이터를 전송하고, IoT 서비스에서 수신처리가 완료될 때까지를 하나의 통신으로 다루게 된다. 디바이스에서 요청이 없으면 데이터 전송이 불가능하다. 대신 디바이스의 IP 주소를 몰라도 메시지 전소잉 가능하며 부특정 다수의 디바이스와 통신이 가능하다.

 

- 비동기식 통신 : 디바이스에서 IoT 서비스로 데이터를 전송하는 것까지를 하나의 통신으로 다룬다. 웹 시스템이 결정한 타이밍에서 데이터 전송 가능, 디바이스의 IP 주소를 알아야 전송이 가능하다. 

 

<데이터 처리와 저장>

- 비구조화 데이터(비정형 데이터) : 컴퓨터에서 직접 다루기 힘든 구조화되지 않은 데이터나 디바이스로부터 전송받은 처리할 수 있는 모든 데이터

- 배치 처리 방식 : 저장된 데이터를 정기적으로 처리하는 방식, 수신한 데이터는 우선 데이터베이스에 저장한다. 임의의 간격으로 데어터를 일괄 취득, 데이터를 일괄 처리

(ex. 방 온도 변화에 따른 에어컨 동작 - 계속해서 방의 온도를 측정 및 감시한다)

- 스트림 처리 : 수신된 데이터를 연속해서 처리하는 방식

(ex. 사람이 방에 들와왔을 때 에어컨을 동작 - 즉시 처리가 가능한 스트림 처리)

 

<데이터 분석>

- 센서 값을 판단하기 위해 필요한 것

- 통계 분석 : 인간의 수작업에 의한 분석 작업, 수집된 빅 데이터를 수학적인 방법으로 일의 연관성을 밝히는 방법. 회귀 분석이라는 방법을 사용, 빅데이터의 분석을 통해 현재 어떤 관계성이 있는가를 밝히는 것

- 기계 학습 : machine learning, 분석 뿐만 아니라 미래를 예측할 수도 있다. 데이터의 관계성에 관해 알고리즘을 이용하여 기계적으로 학습한다. 학습 단계에서는 학습기 프로그램이 주어진 훈련 데이터를 기반으로 그 관계성을 파악한다. 이의 결과로 기계 학습 알고리즘에 의해 파라미터가 출력되고, 이 파라미터를 기반으로 분류기 프로그램이 작성된다. 이 분류기에 미지의 데이터를 전달하면 그 값에 가장 근사치의 출력을 얻을 수 있게된다.

 

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휴 1장끝났다. IoT 맛보기 끝~ 후딱 읽어서 다 정리해야지!!!