Platform Technologies

최적화 Isuue의 중심

Device를 통해 얻은 Data를 기반으로 Modeling 및 Simulation을 통해 최적화된 데이터를 선별, Application에 전달

 

 

Wireless Sensor Network (WSN) 무선 센서 네트워크

산업공학의 Network Theory Optimization Isuue

각각의 Sensor Node들이 무선으로 연결되어 route를 구성하고 상호 정보교환이 가능한 형태

Sensing (RFID) + Processing (CPU) + Radio = Decision Making

설비 상태 Data

 

Smart Sensor Node

컴퓨팅 능력과 무선통신 능력을 갖춘 센서노드를 응용 환경에 배치하고, 자율적으로 네트워크를 형성한 후

센서 노드로부터 획득한 물리적 정보들을 무선으로 수집하여 감지/제어 등의 용도로 활용하는 기술.

 

필드에 배치된 센서노드는 수집된 정보를 싱크노드로 전송하고

싱크노드는 호스트 컴퓨터와 연결되어 있거나 인터넷에 연결하기 위한 게이트웨이역할을 하고

이 정보들은 인터넷을 통해 사용자에게 서비스됨

 

*Ubiquitous Sensor Network (USN)

가능한 모든 곳에 있는 sensor들이 네트워크로 연결되어

사물 및 환경정보를 감지, 저장, 가공, 공유하는 환경을 구현하기 위한 네트워크.

 

But 현재 수준의 공장환경 : 금속에 의해 전파에 오류가 발생하는 무선망으로 인해 Noise발생하는 문제!

 

 

 

Internet of Things (IoT)

Uniquely identifiable(selfawarness) interoperable(상호호환) connected objects with sensory, communication, networking and information processing technologies (사물로 구성된 인터넷)

 

RFID와 인터넷을 기반으로 모든 사물을 연결하여 사람-사물, 사물-사물(M2M) 간 정보를 교환하며

상호 소통하는 지능형 기술 및 서비스

Foundational tech of IoT

IoE (Internet of Everything)

출처 : KCA 내부자료

composition?

Device (Physical)

  (1) Identification : Identity of each object within network (IP, uCode)

  (2) Sensing : RFID, Smart sensors..

Network : communication by connect (NFC, WiFi. LTE..)

Platform (network)_trasport+processing

사물과 네트워크를 통해 데이터를 수집, 저장, 분석하여 지능적인 서비스를 제공하는 프레임워크

  ex. 아두이노, Raspberry PI, cloud...

Service (application+business) : Ubiquitous services

모든 데이터들을 토대로 의사결정과 유의미한 인간의 행동을 도와주는 서비스 제공

IIoT service = smart factory, smart Farm..

 

물류, 유통, 헬스케어, 자동차, 생활가전 등 다양한 영역에서 적용되어

인터넷 통신을 활용하여 Device가 자체 수집한 온도, 습도, 위치 등의 환경정보를 사물들끼리

주고 받으며 사물간의 대화가 가능한 시대가 될 것

 

 

 

Cloud Computing

-Provide solutions for storage and processing of Big Data

-as a service for Sharing Economy 원격으로 빌려 쓰는 서비스 형태 (outsourcing)

자원의 효율적 사용과 대용량 계산 가능, 단말기의 한계를 인터넷 통신망을 통해 보완.

 

인터켓 서버에서 데이터 저장과 처리, 네트워크, 컨텐츠 사용 등 IT관련 서비스들을 한번에 제공하는 기술.

 

DB, Data Back-up, storage, 머신러닝, 블록체인까지 검증된 프로그램들의 서비스를 비용을 지불하고 사용함으로써

여태껏 회사들에서 자체적으로 개발하고 관리하며 들였던 시간적, 인적, 물적 비용들을 줄이고 회사의 주요 업무에 집중할 수 있어 자체 서버와 스토리지를 소유하기 힘들었던 중소기업/스타트업에게 굉장히 유용함.

츨처 : https://thinkitsolutions.com                                                          출처 : data-flair.training              

 

가상의 서버 환경을 이용한 데이터 공유기술인 클라우드 컴퓨팅의 종류는 사용자 서비스의 형태에 따라 다음으로 분류

On-Premises

회사가 자사의 시설 혹은 IDC에 자체적으로 컴퓨터 서버를 두고 운용하는 방식.

사용자에게 컴퓨터를 한 대씩 배당

 

IaaS : Infrastructure 서비스로 제공되는 인프라

고객에게 하드웨어, 저장장치, 네트워크 등의 컴퓨팅 자원이 제공되고 고객이 이를 이용해 운영체제와 SW를 사용

사용자가 직접 본체를 사서 윈도우를 깔고 프로그램들을 직접 깔고 클라우드에서는 HW만 관리

Amazon EC2&Simple DB, Microsoft Live Mesh

 

PaaS : Platform 플랫폼이 서비스로 제공

고객이 클라우드 인프라 상에서 제공받은 프로그래밍 언어와 도구를 이용하여 생성. 획득한 응용을 사용 (배포)

서비스를 제공하기 위한 다양한 플랫폼 (카드 결제 처리 플랫폼)

MS Azure, Google App Engine, Web, Database, Applicaion Development

 

SaaS : Software (Application) 완성된 SW를 서비스로 제공

각종 솔루션, 소프트웨어를 클라우드 형태로 제공, 사용자들이 바로 온라인으로 이용할 수 있는 서비스.

CRM, ERP, SNS, DropBox, Google Docs, Online Pay,Youtube, Email, Games, and Apps//

 

edge computing

중앙집중식의 기존cloud에 대량의 데이터로 처리속도와 통신속도 문제가 발샘함에 따라

지연이 최소화되고 가용성이 뛰어난 네트워크 필요

 

Distributed computing paradigm 분산 컴퓨팅

데이터 수집 소스 근처의 Edge에서 Data를 실시간 처리, computing하여 필요한 정보만 중앙cloud로 전송.

 

출처 : leanbi.ch                                              

출처 : Samsung Newsroom

cf. fog computing 소형cloud

edge들의 subset을 만들어 edge노드의 연산, edge와 cloud간의 네트워크 연결 등 데이터 처리 구조

 

 

 

 

Big Data Analysis

Big Data provide a way to handle huge volumes of data and generate actionable insights

and think of how to make use for business decision making with optimization

기업의 빅데이터 활용

1) 전략적 가치 창출 tactical, efficiency -> 의사결정

2) 운영 효율 향상 operational, viablity -> process stabilize

 

산업공학의 길

Service Providers 빅데이터를 활용하여 가치를 창출하는 개체군 (분석, 시각화, 컨설팅)

Efficient mining algorithms -> meta-heuristics, machine learning등의 Big data analysis

 

 

 

Cyber Physical Production Systems (CPPS)

물리세계의 sensor로부터 획득된 환경 정보 데이터를 바탕으로 cyber space에서 computing을 통해 일련의 의사결정을 하고 이를 실시간(real-time) 환경에 적용하는 CPS

collaborative and Interaction between physical(실적) and cyber(표준)

 

출처 : NIST, Simmon, Eric, et al.  A vision of cyber-physical cloud computing for smart networked systems . US Department of Commerce, National Institute of Standards and Technology, 2013.

 

컴퓨팅, 통신, 제어 기술의 발전을 기반으로 다양한 융합IT분야로 확장 가능하고 아래와 같은 여러 도메인에 적용

 

CPS 시스템 구축에는 네트워크로 연결된 데이터 추출, 조작 그리고 사이버-물리시스템의 유연한 연결, 제어 및 모니터리링, 안전성 확보 등이 필요. 

 

5C Architecture

Physical Space

  Connection : sensor를 통한 data 수집, 장비 상태 파악 

 

Cyber Space

  Conversion (data analytics)

  Cyber (prediction)

  Cognition (visualization, decision making)

 

Integration

  Configuration : Feedback from cyber to physical (self-adjust,optimize..), 문제에 대한 대응

 

 

 

 

이러한 PlatformTech를 통해 QCDF에 대한 훌륭한 Solution을 도출해낼 수 있지 않을까?