Transcript IoT 시맨틱 플랫폼 - 닥치고 Linked Data

2014. 01. 24
권순현
([email protected])
1
2
Sensor Network & Semantic Web 기술동향
IoT 시맨틱 플랫폼(COMUS 플랫폼)
•
•
•
•
•
3
시맨틱 어노테이션 & 변환기술
USN자원/실세계이벤트/서비스/상황 온톨로지 모델링 기술
IoT 시맨틱 추론기술(병렬/분산 추론)
IoT 시맨틱 레파지토리 적재기술
GEO/기상 LOD 구축 및 연계
맺음말
1
Sensor Network&Semantic Web 기술동향
Motivation
High-level Sensor
A-H
E-H
Low-level Sensor
A-L
E-L
 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 Challenge
Collection and analysis of information 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 interoperability
<Source : “Semantic Sensor Web". Amit Sheth . pp. 4. Feb. 2008.>
How to deal with?
Sensor Network
Sensor Web
상호작용이 없는 네트워크
이질적인 데이터 표현
사일로 형태의 서비스 제공
공유 가능한 센서 네트워크
문법수준의 표준화로 센서데이터를 표현
표준 API기반의 서비스 제공
웹 개방적/의미적
Semantic Sensor Web
웹 상에서 개방적인 네트워크
의미수준의 센서메타데이터를 표현
Semantic Web 기술기반의 서비스 제공
Sensor Network & Semantic web
W3C Semantic Web
SML-S
O&M-S
TML-S
Resource Description Framework
RDF Schema
Web Ontology Language
Semantic Web Rule Language
OGC Sensor Web Enablement
SensorML
O&M
TransducerML
GeographyML
Sensor
Ontology
Sensor
Ontology
SAWSDL
SA_REST
Web Services
Web Services Description
Language
REST
National Institute for
Standard and Technology
Semantic Interoperability
Community of Practice
Sensor Standards Harmonization
OGC SWE(Sensor Web Enablement)
서비스, 센서,
제공자, 데이터
에 대한 정보
목록 등록 저장
검색 서비스
센서 데이터
에 접근
서비스
각 센서 시스템에
과제 할당 및 전
달 서비스
SOS
SPS
TML
시스템과 실
시간데이터
변환 표준
SAS
O&M
카타로그
서비스
센싱 값, 측
정단위에
대한 표준
등록된 클라
이언트에게
경보 알림
서비스
SML
센싱 데이터
표현의 표준
다양한 타입
의 클라이언
트 매체
Client
<출처 : “Semantic Sensor Web”, Amit Sheth, Cory Henson, Satya S.Sahoo>
Semantic Sensor Web의 출현
OGC
표준화 노력
Semantic
Sensor Web
Semantic
Web
센서 데이터의 의미
와 설명을 위한 확
장 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 API의 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 Web의 출현
OGC의 SWE(Sensor Web Enablement)
- 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
Semantic web technologies
- 온톨로지 (시간, 장소, 주제 온톨로지 및 센서 도메인 온톨로지)
- 의미 데이터 모델링 언어 : RDF, OWL, SWRL
- 시멘틱 어노테이션, 룰기반의 추론
Semantic Sensor Web
센서로부터 센싱된 데이터를 온톨로지와 시맨틱 어노테이션으로 의미적 표현
이질적인 센서데이터를 표준화된 시맨틱 데이터로 표현함으로써 센서간의 상호운용성을 증대
시맨틱 지식기반 융복합 서비스 제공
<출처 : “Semantic Sensor Web”, Amit Sheth, Cory Henson, Satya S.Sahoo>
Sensor Web vs SSW
Semantic Sensor Web
Sensor Web
정적인 센서데이터를 구문적인 데이터로 표현
Syntactic 수준의 표준화
획일적이고 Silo한 서비스만을 제공
센서데이터를 의미적이고 동적인 데이터로 표현
Semantic 수준의 표준화
시맨틱 지식기반 서비스 제공
매쉬업 서비스
IPTV 서비스
모바일 서비스
Service#1
Service#2
Service#3
Service Mashup
Dynamic Service Discovery
Semantics
Sensor Data Translator
USN
Value#2
Value#3
IPTV 서비스
웹서비스
Static Service Discovery
Value#1
모바일 서비스
Value#4
Semantic Data Translator
USN
LOD
2
IoT 시맨틱 플랫폼(COMUS 플랫폼)
IoT 시맨틱 플랫폼(COMUS 플랫폼)
Push Service
Context
센서데이터 + 지도서비스 매쉬업
Service
COMUS PLATFORM
스마트홈
Context
Synchronizer
Service
Synchronizer
모바일 서비스
Service Executor
스마트홈서비스
USN자원/실세계이벤트/서비스/상황
온톨로지 모델링 기술(RDFS, OWL)
도심지
시맨틱 USN 저장소 Suite
SPARQL
인터페이스
Open API
Plug&Play 센서
IoT Semantic Repository 적재기술
USN자원/커뮤니티/실세계 이벤트/서비스/ 상황 온톨로지
Linking Open Data
RDF
Semantic
시맨틱 어노테이션&변환기술
Translator
(Semantic Annotation&Tranlation)
기상센서
SPARQL
LOD(Linked
Open Data) 연계기술
Endpoint
Translation Rule
XML
SensorML/Sensor O&M
온톨로지 규칙기반 추론기술
(Rule Entailment Reasoning)
추론기
시맨틱 어노테이션&변환기술
Sensor Network
Translation Rule
Target Ontology Schema
Run-Time Translator
JSON/XML/RDB
JSON
id= { {“jobtype”, “1”},
{“subjet”, “id$”},
{“object”, “resource:SensorNode”}
}
positon={ {“jobtype” , “1”},
{“subject”, “position_uri$”},
{“object”, “geo:Location”),
………………………………………..
}
Collector & Analyzer
Rule
Adder
reference
Triple Creator
Domain
Knowledge Creator
Rule
Parser
Schema Verifier
Upper
Device
Time
Context
Spatial
Action
Service
Person
Ontology
Parser
Ontology
Adder
Translation Knowledge
Rule Set
RDF(S)/OWL
Build
Sensor Specification
Ontology Schema KB
Sensor Observation
Classes
Real Event/Context
Properties
Repository Interface
Resource Description Framework(RDF)
Invoke Service
IoT Semantic Repository
시맨틱 어노테이션&변환기술
AWS Data
Translation Rule
id= { {“jobtype”, “1”},
{“subjet”, “id$”},
{“object”, “resource:SensorNode”}
}
positon={ {“jobtype” , “1”},
{“subject”, “position_uri$”},
{“object”, “geo:Location”),
………………………………………..
}
JSON/XML/RDF
Semantic Translator
RDF Data
resource:323 rdf:type resource:SenosorNode
resource:323 resource:daily 22.5^^xsd:float
resource:323 resource:weekly 23.8^^xsd:float
변환온톨로지모델
시맨틱 어노테이션&변환 예제
Translation Rule #1
Input Data(JSON)
{
}
awsID= {
{ “jobtype”, “1”},
{“subject”, “awsID$“},
{“object”, “resource:SensorNode”}}
{“awsID”, “323”},
{“manufacturer”, “ETRI”},
{“position”, “pos_323”},
{“coordinate”,
{
{“latitude”, “32.7296”},
{“longitude”, “127.1141”},
{“altitude”, “101.31”},
}
}
Translation Rule #2
RDF생성
resource:323 rdf:type resource:SenosorNode
resource:323 resource:hasManufacturer “ETRI”
space:pos_323 rdf:type geo:LocationCoordinate
resource:323 resource:hasPosition space:pos_323
Space:pos_323 space:latitude 32.7296
resource:SensorNode
geo:LocationCoordinate
rdf:type
resource:hasPosition
rdf:type
resource:323
space:latitude
resource:hasManufacturer
space:pos_323
ETRI
32.7296
manufacturer= {
{“jobtype”, “3”},
{“subject”, “awsID$”},
{“predicate”, “has||Manufacturer@”},
{“object”, “manufacturer$^^xsd:string”}
}
Translation Rule #3
position= {
{ {“jobtype”, “1”},
{“subject”, “postion$”},
{“object”, “geo:LocationCoordinate”}},
{ {“jobtype”, “2”},
{“subject”, “awsID$”},
{“predicate”, “has||Position@”},
{“object”, “position$”}}
}
USN자원/실세계이벤트/서비스/상황 모델링
서비스 Upper 온톨로지
실세계 이벤트 온톨로지군
Service
Space Ontology
Weather Ontology
Agent
Policy
Resource Ontology
Event Ontology
Context
rdfs:subClassOf
rdfs:subClassOf
rdfs:subClassOf
rdfs:subClassOf
Policy Ontology
Time Ontology
Agent
Service
Community Ontology
Context
Policy
서비스 Domain 온톨로지
실세계 이벤트 모델 개요
• 실세계 이벤트(Real Event)
COMUS 플랫폼에서 유통되는 센서데이터를 특정 서비
스 도메인과 독립적 ,일반적 지식(기상, 위치, 시간, 사용
자 정책 등)과 연계하여 추상화한 개념
• 실세계 이벤트 모델링
실세계 이벤트 데이터 생성을 위한 명세정보와 프로세
스를 모델링화한 지식베이스
– 입력
• RDF로 변환된 정량적인 센서데이터
• Resource 온톨로지의 인스턴스값
– 출력
• 추상화된 실세계 이벤트 정보
• 프로세스된 Event 온톨로지의 인스턴스값
실세계 이벤트 모델 개괄구조
owl:imports
FOAF Ontology
Service Ontology
Service Ontology
OWL-Time Ontology
owl:equivalentClassOf/
owl:equivalentPropertyOf
Agent Ontology
Event Ontology
Time Ontology
Community
Ontology
Resource Ontology
Spatial Ontology
Weather Ontology
OpenCYC/OpenGIS
Ontology
실세계 이벤트 데이터 Flow
서비스 도메인 온톨로지
Context1
Context2
Context3
이벤트데이터
Agent Ontology
Agent
명세정보
Agent
SNS 정보
Agent
Policy정보
기상
시간정보
Event
명세정보
data
기상
데이터정보
data
Service2
Service3
Event Ontology
Ontology Inference
Weather Ontology
기상
지역정보
Service1
Event
관계정보
Event
값정보(정량,정성)
Policy Ontology
Static Policy
규칙정보
Spatial Ontology
Dynamic Policy
규칙정보
Policy
관계정보
Time Ontology
Space
기본명세
Space
연계정보
Space
Geo 정보
data
Resource
기본명세
Resource
소유정보
Resource
위치정보
data
Resource Ontology
Time
인스턴스정보
Resource
센싱정보
Resource
커뮤니티정보
Ontology Translation
SensorML/Sensor O&M/COMUS XML
Sensor_1
Sensor_2
Time
인터발정보
Sensor_3
인터발
관계정보
Resource
Policy 정보
센서데이터의 시맨틱 가공단계
센싱데이터 시맨틱 가공단계
센싱데이터
이벤트정보
서비스정보
상황정보
시맨틱 USN 저장소
(센싱데이터, 이벤트정보)
시맨틱 USN 저장소
(상황정보, 서비스정보)
• 서비스 독립적 데이터
• 대용량 데이터
• 빠른추론, 간편한 모델
• 서비스 의존적 데이터
• 주관적, 디테일 데이터
• 상세추론, 세밀한 모델
실시간 이벤트 추론
상황추론엔진
실세계 이벤트 모델 처리 프로세스
③ 공간온톨로지
정량적인 공간정보를 개념화된
공간개념으로 확장(센서가 존재하는 위치에 대한 개념정보)
⑥ 출력
실세계 이벤트 정보를 각 도메인 서비스
에게 제공함
Spatial Ontology
센서의 명세정보와
실시간 센서데이터의 연계
hasPosition
Resource Ontology
Event Ontology
⑤ 이벤트 온톨로지
이벤트 데이터를 생성하고 실세계
이벤트 실세계 이벤트 각 요소(공간,
시간, 기상)과 연계하는 온톨로지
Weather Ontology
① 입력
(센서명세정보, 실시간 센서데이터를
시맨틱 변환하여 적재)
Time Ontology
④ 기상온톨로지
정량적인 기상정보를 개념적인
공간정보와 시간정보로 연계한
온톨로지
기상특보가 발휘되고
러쉬아워인 지역
상황정보로의 활용
회피지역존재상황
Geo 정보로의 확장
기상정보의 연계
status
subsumedBy
회사밀집지역
강남구
rdf:type
rainy
역삼동
호우경보
temperature
hasSpace
서울
21
humidity
weather101
80
uv
10
hasTime
subsumedBy
유흥가
rdf:type
hasEventWeather
subsumedBy
상업지역
러쉬아워
저녁
강남역
rdf:type
시간개념으로의 확장
hasEventSpatial
Object
event
hasPOI
rdf:type
hasEventTemporal
이벤트 데이터 생성
SensorNode
127.2121
lat
rdf:type
rdf:type
37.4232
hasPosition
rdf:type
센싱값정보
2012:09:19T18:50:00
ObjectInput
inXSDDateTime
rdf:type
alt
0.0
consistOf
TRAFFIC_SERVICE_1_1
rdf:type
rdf:type
long
spatial:Pos
Sensor
퇴근시간
한가을
센서명세정보
hasTime
Time_102121
TRAFFIC_SERVICE_1_1_1
hasGoal
TEMPERATURE
detects
Obs_1212_11212
hasValue
21
IoT 시맨틱 추론 기술(병렬/분산)
실세계 이벤트 추론 WorkFlow
Temporal 처리
Weather 처리
JSON
import
Resource 센싱값
생성
Spatial 처리
Inferred RDF
Agent 정보리턴
Event처리
export
Policy 정보리턴
implementation
Job Control
Job Tracker
MapReduce
MapReduce
HBase/HDFS
MapReduce
MapReduce
IoT 시맨틱 레파지토리 적재기술
HBase기반 시맨틱 레파지토리
HTTP Server
application
SPARQL
SeRQL
Sesame Repository API
를 상속하여 기능 확장
RDF Model
RIO
SAIL API
Repository API
HBase
Map
Reduce
HBase Reposiotry API
HDFS
extended Sesame
Apache
GEO/기상 LOD 구축
http://comus.linkeddata.kr : 안행부 새도로명 주소, 기상청 AWS 기반 구축
<SPARQL Endpoint>
GEO/기상 LOD 구축
Gajeongro
GEO LOD
Metropolitan
Region
rdf:type
Daejeon
ETRI
127.345
Weather LOD
Heavy Rain
Warning
Weather
Location_101
rdf:type
Transducer
37.113
W_101
InterVal_101
rdfs:subClassOf
19.432
Rainy
9.8
130
Observation
Value
rdf:type
TR_101
windSpeed
precipitatoin
Sensor
rdf:type
hasQualitative
10
Afternoon
Req_1350
TEMPERATURE
owltime:inXSDDateTime
TMP_20130908132435
2013-09-08T13:24:35
Autumn
23
LOD의 활용
커뮤니티(Community)
• 특정 목적(이벤트)에 따라 동적으로 발생되고 소멸
되어지는 센서(리소스)들의 논리적인 집합
– 목적
• 화재, 홍수, 범죄, 백화점 세일, 연휴기간
– 동작
• 이벤트 발생시 명세된 커뮤니티의 역할에 따라 동적 커뮤니
티 생성
• 생성된 커뮤니티의 조건에 따라 협업할 센서(리소스) 리스트
발견
• 커뮤니티 구성원(센서)으로부터 센서데이터 수집 및 분석(상
황인지)
• 커뮤니티간의 데이터 공유를 통한 협업 진행
커뮤니티 온톨로지 구조
Community Ontology
Status
Service Ontology
Goal
Service
hasStatus
Invoke Context/Service
Community
rdf:type
Context
rdf:type
rdf:type
Detect Fire
comm_101 comm_102 comm_103
comm_104
EmergencyContext
EscapeContext
hasRelateResourceType
Discovery Resource
Linked Data
Space
SMOKING
Weather
Location
Observation
Value
OXYGEN
Platform Data
rdf:type
FLAME
rdf:type
Resource
Type
Weather
Forecast
rdf:type
Resource
Time
커뮤니티동작(Discovery Resource)
Weather LOD
Community
Policy
Detect Fire
rdf:type
hasEventWeather
comm_102
hasStatus
Active
Weather
rdf:type
hasQualitative
rdf:type
W_101
con_101
FLAME
hasResource
Rainy
hasSpacePolicy
hasCollaborate
adjacent
SMOKING
continuous
hasResource
resource_101
rdf:type
rdf:type
resource_103
Discovery Resource
SamsungDong
hasSpace
resource_102
isPartOf
COEX
OXYGEN
rdf:type
Resource
traffic
hasSpace
hasResource
hasResource
weather
rdf:type
CALT
hasSpace
HyunDai
Department
Space
rdf:type
GEO LOD
커뮤니티동작(Context Aware)
8.9
rdf:type
Community
rdf:type
Resource_101
rdf:type
comm_102
obs_101
Early
Winter
Closing
Hour
𝒉𝒂𝒔𝑬𝒗𝒆𝒏𝒕𝑹𝒆𝒔𝒐𝒖𝒓𝒄𝒆 ? 𝒙, ? 𝒓𝟏 ∧ 𝒉𝒂𝒔𝑹𝒆𝒔𝒐𝒖𝒓𝒄𝒆𝑻𝒚𝒑𝒆 ? 𝒓𝟏, : 𝑺𝑴𝑶𝑲𝑰𝑵𝑮 ∧
𝒑𝒓𝒐𝒅𝒖𝒄𝒆𝒔 ? 𝒓, ? 𝒖𝟏 ∧ 𝒉𝒂𝒔𝑽𝒂𝒍𝒖𝒆 ? 𝒖𝟏, 𝒅𝟏rdf:type
∧ 𝒔𝒘𝒓𝒍𝒃: 𝒈𝒓𝒆𝒂𝒕𝒆𝒓𝑻𝒉𝒂𝒏
? 𝒅𝟏, 𝟐 ∧
Rush
𝒉𝒂𝒔𝑬𝒗𝒏𝒆𝒕𝑹𝒆𝒔𝒐𝒖𝒓𝒄𝒆 ? 𝒙, ? 𝒓𝟐 ∧ 𝒉𝒂𝒔𝑹𝒆𝒔𝒐𝒖𝒓𝒄𝒆𝑻𝒚𝒑𝒆 ? 𝒓𝟐,Hour
: 𝑶𝑿𝒀𝑮𝑬𝑵 ∧
hasEventTime
𝒑𝒓𝒐𝒅𝒖𝒄𝒆𝒔 ? 𝒓𝟐, ? 𝒗𝟏 ∧ 𝒉𝒂𝒔𝑽𝒂𝒍𝒖𝒆 ? 𝒗𝟏, ? 𝒅𝟐 ∧ 𝒔𝒘𝒓𝒍𝒃: 𝒍𝒆𝒔𝒔𝑻𝒉𝒂𝒏 ? 𝒅𝟐, 𝟖
→ 𝑰𝒏𝒊𝒕𝒊𝒂𝒍𝑺𝒕𝒂𝒕𝒆𝑭𝒊𝒓𝒆(? 𝒙)
Tmp_20131127182133
Resource_102
2013-11-27T18:21:33
obs_102
3.3
COEX
Resource_103
rdf:type
rdf:type
Business
Area
Entertainment
Area
Weather_101
Initial
State Fire
obs_103
rdf:type
7.3
Sleet
Difficulty
Entry
≡ ∃ 𝒉𝒂𝒔𝑬𝒗𝒆𝒏𝒕𝑺𝒑𝒂𝒄𝒆. 𝑩𝒖𝒔𝒊𝒏𝒆𝒔𝒔𝑨𝒓𝒆𝒂 ⊓ ∃ 𝒉𝒂𝒔𝑬𝒗𝒏𝒆𝒕𝑻𝒊𝒎𝒆. 𝑪𝒍𝒐𝒔𝒔𝒊𝒏𝒈𝑻𝒊𝒎𝒆 ⊓
∃ 𝒉𝒂𝒔𝑬𝒗𝒆𝒏𝒕𝑾𝒆𝒂𝒕𝒉𝒆𝒓. 𝑺𝒍𝒆𝒆𝒕
커뮤니티동작(Collaborate 커뮤니티)
GEO LOD
HyunDai
Department
CALT
COEX
Detect Customer Number
Detect Traffic
comm_101
rdf:type
Activated Community
comm_103
rdf:type
comm_102
rdf:type
rdf:type
rdf:type
Detect Fire
Slide
Road
Traffic
Congestion
rdf:type
Recommend
public transit
Vehicle
Control
shared context
Difficulty
Entry
Crowed
rdf:type
Initial
State Fire
No
Parking
Prohibit
come out
of car
Prohibit
of Passing
shared context
LOD 연계를 통한 기상데이터의 활용
서울시 열린 데이터광장
Geo LOD
문화재
광역시
지역
같다
포함된다
중구
포함된다
경도
위도
……
…
현재 자외선지수가 높고 내일 습도
가 높을 것으로 예상됨
37.4213
문화재관리의
위험상황
기상 LOD
기상
위치를 가진다
event:ev_101
폭우
weather:w101
위치를 가진다
10.323
시간을 가진다
장마
측정값
space:pos_101
관련역사
……
구조
재원
128.232
고도
남대문
남대문
가깝다
YTN Tower
지역을 가진다
owl:ObjectProperty
owl:DatatypeProperty
rdf:type
rdfs:subClassOf
rdfs:subPropertyOf
측정값을 가진 시간을 가진다
다
위치한다
resource:res_101_obs
리소스
측청된다
한여름
오후
값을 가진다 시간을 가진다
resource:res_101
resource:UV
9
시간값
전이다
2013-07-24
시간값
2013-07-23T14:34:53
time:tmp_101
기상센서 API
웰라이프 수면관리 서비스
오미(五味)길 서비스
센서웹과 시맨틱웹의 만남은
To Enrich
To Reduce
To Provide
To Connect
시맨틱 어노테이션,온
톨로지을 통해 센서
웹의 문법적 표준화
서비스에 풍부한 의미
을 부여하고,
온톨로지를 이용해서
의미적 모호성을 감소
시키고,
컴퓨터가 이해할 수
있는 데이터를 제공하
여 상이한 장비와 제
반 프로세스라도 처리
가능하게 하여,
센서정보와 웹정보를
표출시켜 다양한 융복
합 기반의 Linked
Data 서비스를 가능하
게 한다.
의미적 상호운용성을 통한 소통의 단절 해소
융복합을 통한 지식과 서비스 창출
센서데이터 재사용 가능