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영어

One of the core technologies of Industry 4.0 is Internet of Things(IoT), and many sensors are being installed to implement Smart Factory. Many studies have been conducted to collect massive data from sensors effectively. They are focused on the efficient configuration of sensor networks, energy saving methods for driving sensors, and data compression transmission algorithms to reduce data traffic. In this study, we aimed to find a way to collect large multi-source data efficiently without expanding or reinvesting existing network. Through the asynchronous event processing method at the server OS kernel level, we confirmed that the performance improvement of the proposed method is about 2.5 times higher than that of the common method in the experimental environment. We expect many SMEs who want to introduce Smart Factory to be able to use this technique effectively without reinvestment in the network.

한국어

Industry 4.0의 핵심 기술 중의 하나로 사물인터넷(IoT)이 부각되고 있으며, 스마트팩토리 구 축을 위하여 많은 센서가 도입되고 있다. 또한 센서로부터 발생하는 대용량의 데이터를 효과적으로 수 집하기 위한 많은 연구들이 진행되어 왔다. 대부분 센서 네트워크의 효율적으로 구성하는 방안과 센 서를 구동하는 에너지를 절감하기 위한 방안, 그리고 데이터 트래픽을 줄이기 위한 데이터 압축 전송 알고리즘 등이 연구의 대상이 되어왔다. 본 연구에서는 신규투자를 위한 자금 부족으로 스마트팩토리 도입에 애로를 겪고 있는 중소기업에서 기존 네트워크 확장이나 재투자 없이 게이트웨이에 수집되는 센서외 다양한 장비 데이터를 손실없이 효율적으로 변환, 전송 및 적재하는 방안을 모색하였다. 서버 OS커널 레벨에서의 비동기 이벤트 처리 방식을 통하여 실험적인 환경에서 기존의 범용 방식에 비하 여 약 2.5배이상의 성능 향상을 확인하였으며, 공장의 스마트화를 추진하는 많은 중소기업에서 네트 워크에 대한 재투자 없이 효과적으로 사용할 수 있을 것으로 기대된다.