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영어

Internet of Things (hereinafter referred to as IoT) related technologies are continuously developing in line with the recent development of information and communication technologies. IoT system sends and receives unique data through network based on various sensors. Data generated by IoT systems can be defined as big data in that they occur in real time, and that the amount is proportional to the amount of sensors installed. Until now, IoT systems have applied data storage, processing and computation through centralized processing methods. However, existing centralized processing servers can be under load due to bottlenecks if the deployment grows in size and a large amount of sensors are used. Therefore, in this paper, we propose a distributed processing system for applying a data importance-based algorithm aimed at the high availability of the system to efficiently handle real-time sensor data arising in IoT environments.

한국어

최근 정보통신기술의 발전에 따라 사물인터넷(이하 IoT) 관련 기술이 지속적으로 발전하고 있다. IoT 시스템은 다양한 센서들을 바탕으로 센서마다 고유한 데이터를 네트워크를 통해 주고 받는다. IoT 시스템에서 발생하는 데이터는 실시간으로 발생한다는 특징과, 그 양이 설치된 센서의 양과 비례한다는 점에서 연속적으로 수집되는 데이터들은 빅 데 이터로 정의할 수 있다. 현재까지의 IoT 시스템은 중앙 집중 처리 방식을 통한 데이터 저장, 처리 및 연산을 적용하였다. 하지만, 구축 규모가 커지고 다량의 센서를 사용하는 경우 기존의 중앙 집중 처리 방식의 서버는 병목 현상으로 인한 부하가 발생할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 IoT 환경에서 발생하는 실시간 센서 데이터를 효율적으로 처리하기 위하 여 시스템의 고가용성을 목적으로 하는 데이터의 중요도 기반 알고리즘을 적용하기 위한 분산 처리 시스템에 대해 제안 하였다.