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Internet of Things
Daeyoung Kim
November 13, 2015
Director, Auto-ID Labs, KAIST
Professor, School of Computing, KAIST
• [email protected], http://oliot.org, http://autoidlab.kaist.ac.kr, http://resl.kaist.ac.kr http://autoidlabs.org http://gs1.org
© Auto-ID Lab Korea / KAIST Slide 2
Data Technology 시대의 도래
마윈(馬雲·51) 알리바바그룹 회장 Asian Leadership Conference 기조연설 "20년간 지속돼온 IT(Information Technology)의 시대가 저물고 앞으로 30년간 DT(Data Technology) 혁명에 기반한 새로운 인터넷 시장이 열릴 것이다" "방대한 고객 데이터(data)를 활용해 개별 고객의 요구에 부응할 줄 아는 기업이 성공하는 'DT 시대'"라며 "이 같은 흐름은 대기업이 아닌, 아이디어가 풍부하고 혁신에 익숙한 중소기업이 주도하게 될 것이다“
© Auto-ID Lab Korea / KAIST Slide 3
Data Technology 란?
Data Technology 는 (빅)데이터를 이용, (실시간) 분석해서 미래를 예측하고 가치를 창출하는 기술 Information
Technology:
computing
technology,
networking,
hardware,
software,
Internet,
or the people
that work with
these
technologies.
© Auto-ID Lab Korea / KAIST Slide 4
사물인터넷 시대의 Data Technology로 새로운 시장 창출
http://wikibon.org/wiki/v/Big_Data_in_the_Aviation_Industry
http://www.forbes.com/sites/ptc/2014/06/23/will-the-internet-of-things-revolutionize-the-aircraft-industry/
☞ To optimize jet fuel consumption, improve engine efficiency and,
in the long term, drastically reduce maintenance costs
☞ “By reviewing real-time data, there is no need to break down an
engine every 2,000 hours,” “This will enable [original equipment
manufacturers] to profitably change their business model to
contracting for hours of operation, not sales of machines.”
☞ GE’s Flight Efficiency Services are helping airlines find
efficiencies that can reduce up to 2 percent of their annual fuel bills
© Auto-ID Lab Korea / KAIST Slide 5
사물인터넷, 빅데이터, 그리고 Data Technology
“Machine-generated sensor data will be become a far larger
portion of the Big Data world, according to a recent report by
IDC. The research report, “The Digital Universe in 2020,”
published in December, traces data trends from 2005-20. One of
its forecasts is that machine-generated data will increase to 42
percent of all data by 2020, up from 11 percent in 2005.”
© Auto-ID Lab Korea / KAIST Slide 7
What are things?, but not limited
Passive Things Active Things Wireless Sensors/Actuators
Smart Devices
Consumer Electronics
Knowledge
© Auto-ID Lab Korea / KAIST Slide 9
Internet of Things Industry
Source: IDC Worldwide IoT Market Forecast, May 2014
© Auto-ID Lab Korea / KAIST Slide 10
Market Forecast
Source: IDC Worldwide IoT Market Forecast, May 2014
Apple
Amazon
LG/Qualcom
IBM
Global Company IOT Approach
Cisco
Xiaomi
ARM
IT : 사물인터넷으로의 확장
Samsung
Google Google’s approach
• 사물 인터넷 전용 OS 브릴로(Brillo) 사물 제어 및 스마트폰 등 기존의 안드로이드 기반 단말기와 사물 간 연동을 가능하게 하는 OS
• 통신 플랫폼 위브 (Weave) 서로 다른 센서의 통신 언어를 변환해 원활한 데이터 교환을 하도록 해주는 번역기 역할의 클라우드 기반 커뮤니케이션 플랫폼
• 쓰레드 프로젝트 (Thread) 구글 산하 스마트홈 회사인 네스트와 삼성전자, ARM홀딩스, 프리스케일 등이 쓰레드 그룹 설립 경량 IPv6 프로토콜 채택
Apple Apple’s approach
Apple 플랫폼으로 기반으로 다양한 IoT 서비스 툴을 제공
• Apple 플랫폼: tvOS, watchOS 2, iOS 9, OS X El Capitan.
• HomeKit • 홈 액세서리들을 iOS,TvOS와 연동하여 제어 • HomeKit technical specification 제공
• HealthKit with ResearchKit • BLE 헬스케어 액세서리들을 iOS, OS X와 연동하여 제어 • ResearchKit을 이용하여 사용자 정보 분석 • HealthKit Framework Reference 제공
• WatchKit • Apple Watch를 iOS, OS X와 연동하여 제어 • SMS, Call, Mail, Heartrate 등을 WatchKit apps를 이용하여 제어 • WatchKit Framework Reference 제공
• iBeacon • BLE beacon를 iOS와 연동하여 Proximity 및 Location 서비스 제공 • iBeacon technical specifications 제공
Facebook Facebook’s approach
• 오픈 그래프 모델 • 2010년 Social Graph → Open Graph with Open Graph Protocol (URL)
• 다양한 사물, 공간, 컨텐츠로 확장 가능한 그래프 구조 (Actor, Action, Object)
• GPS 정보 유입을 통해 실 세계와 더 가까워짐
[Social Graph → Open Graph] [장소와 위치]
Amazon Amazon’s approach
• IoT 생태계에서 Brain의 역할은 Cloud가 한다. “이미 많은 기업들이 cloud를 활용해 IoT 솔루션을 개발, 운영하고 있다, 손가락이나 촉각을 통해 신경이 중추신경계로 들어와 의사결정을 내리듯, cloud 역시 IoT의 여러 센서들을 보완해주는 뇌의 역할을 하게 될 것“
– Marrku Lepisto, AWS 수석 tech evangelist
IBM IBM’s approach
• IBM은 Internet of Things Foundation 서비스 제공
• IBM Bluemix 플랫폼과 결합하여 IoT 기기를 연결하는 서비스
• Light weight MQTT를 사용하여 데이터 전송
Cisco - Fog Computing Cisco’s approach
• Fog Computing이란? 클라우드 컴퓨팅의 패러다임을 실제 네트워크에 보다 근접한 경계 영역까지 확장하는 새로운 아키텍쳐
Fog Computing은 현존하는 클라우드와의 상호작용을 통해 운용 됨.
• Fog Computing의 필요성
1) IoT 확산에 따른 데이터양의 증가
5) Cloud 인프라의 한계
2) 실시간 처리 필요성 증가 6) 광범위한 지역으로의 확산 및 지리적인 분산
3) 센서 디바이스의 한계 7) 컨텍스트/위치 파악의 중요성 증가
4) 이종 환경에 대한 수용성 요구 증가
8) 보안에 대한 강화 필요성 증가.
ARM ARM’s approach
The ARM® mbed™ IoT Device Platform
The way to create commercial and interoperable connected IoT devices based on ARM microcontrollers
ARM’s mbed OS, mbed Device Server and mbed Community Ecosystem 제공
ARM-IoT Subsystem for Cortex-M ARM’s approach
The ARM® Internet of Things (IoT) Subsystem for Cortex®-M
• 하드웨어 및 소프트웨어, 전력 효율성, Wide Ecosystem Support
• ARM의 프로세서, mbed™OS, 라디오 기술, Physical IP 이용에 최적화된
Subsystem
• Integerated cache 이용하여, 최대 99%까지 플래시 전력 소비를 줄일 수 있음
LG/Qualcom LG/Qualcom’s approach
24
• AllJoyn connects, manages, and interoperates smart things together
OIC(Open Interconnect Consortium)
• 2014년 삼성전자, 아트멜(Atmel), 브로드컴(Broadcom Corporation), 델(Dell), 인텔(Intel Corporation), 윈드 리버(Wind River) 등 글로벌 주요 기업들이 사물 인터넷 기기의 연결성 확보를 목표로 OIC 컨소시엄 구성
SAMSUNG Samsung’s approach
• 2015년 OIC에서 IOT 오픈소스 코드인 IoTivity를 발표
IoTivity • 개발자가 IoT 애플리케이션을 개발하는 과정에서 필요한 여러 가지 API를 제공
• 다양한 운영체제(현재 리눅스, 아두이노, 타이젠)를 지원
• API는 RESTful 방식으로 제공
• 가전 부터 도입되기 시작해, 이후 산업, 의료, 기타 응용분야로 확대될 것으로 기대
SAMSUNG – Smart Things Samsung’s approach
• 2014년 8월 Smart Things를 약 2억 달러에 인수 • Smart Things의 애플리케이션을 통해 사용자가
잠에 들 때, 깰 때 등의 상황 별 물체들의 행동을 쉽게 지정할 수 있으며, 이를 중앙 허브를 통해 컨트롤 가능
• Zigbee와 Z-wave, IP accessible 장치와 호환되어 각종 사물들을 Hub가 컨트롤 할 수 있으며, 허브는 단지 인터넷 선과 전원만 연결되면 스마트 홈 구현이 가능
• 삼성의 각종 가전제품 또한 제어 가능하며, 이를 기반으로 웨어러블 디바이스와 스마트 홈과의 접목도 시도할 것으로 여겨짐
Sigfox
• History - 2009년 프랑스에서 설립된 기업 - 영국 방송 송출기업인 Arquiva와 망 활용 협약을 통해 영국 10대 도시에
서비스를 제공
- 현재 농업 및 환경, 자동차, 건설, 가전, 경호 및 긴급구조, 헬스케어, 지능형 빌딩, 제조 공정, 스마트 시티 등의 분야에 진출
• UNB(Ultra Narrow Band) Technology - 주파수 사용료가 없는 비면허 주파수 대역(ISM)을 사용, 유럽 868MHz, 미국
902MHz, 호주 918MHz ISM 대역 사용
- 비교적 적은 양의 데이터를 저전력(50mW)으로도 상당히 먼 거리까지 전송(도심에서 3~10km), MP2P(Multi-Point-to-Point) 방식으로 연결 가능(500KHz 주파수 대역에서 2500개의 노드 연결 가능)
- 좁은 대역폭으로 인해 대부분 단방향 통신을 지원
- 2.5Ah 배터리로 최대 20년 사용 가능
- 년 $1~$12의 저렴한 가격의 기기
- 별도의 인프라를 구축할 필요 없이 기존의 기지국을 이용
Sigfox
• RF-Microcontroller AX 8052F143
- 저전력, 고성능의 micro-controller
- AES-128, 192, 256 암호화 제공
• RF Module SI868-25MW
- 저전력, 장거리(15km 이상) 지원 모듈
- Sigfox 네트워크에 연결
- UNB Technology 구현
Sigfox RF module
- 2015년 현재 프랑스, 스페인, 네덜란드 및 영국 내 10개 도시에서 서비스를 제공
- 2014년 샌프란시스코를 시작으로 미국 시장 진입
- 2015년 미국 내 10개 도시에 1,300개의 기지국, 2016년 30개 도시에 4,000개 기지국 설립을 추진
- 2015년 2월 스페인의 텔레포니카, 한국의 SK Telecom, 일본의 NTT Docomo 벤처스 등 7개 회사에서 1억 1500만 달러 투자
LORA ALLIANCE
• History - 2014년 1월 6일 네트워크 장비 기업, 통신사업자들이 저전력 광대역
네트워크(LPWAN) 기술 표준화를 위해 LoRa Alliance를 결성
- Cisco, IBM, Microchip Technology 등의 IT 기업과 Bouygues Telecom, KPN, Swisscom 등 유력 유럽 통신사업자들이 주도
- Semtech와 IBM 리서치 주도로 LoRaWAN 기술을 발표
• 특징 - 137MHZ~1020MHZ 대역의 주파수를 사용
- 최대 100km까지, 밀도가 낮은 교외 지역에서는 15km, 도시에서는 2km까지 통신이 가능
- 데이터 전송 속도는 0.3kbps에서 50kbps까지 가능
- 배터리로 10년 이상 사용 가능
LORA ALLIANCE - Deploy
• Heating-fuel sensor network
- Senet Inc는 Heating-fuel sensor network에 LoRa 기술을 사용.
- 연료 탱크에 센서를 부착하여 부족 할 때 자동으로 배달해주는 서비스에 연동.
• History – 2011년 9월 30일 영국 캠브리지 주변의 ARM, Neul,
CSR 등이 개방형 표준 기반의 Low-Power Wide Area Network(LPWAN) 기술을 위해 창설한 표준 협의체
– 현재 프로모터 그룹으로써 Accenture와 ARM이 있으며, 산하 코어 멤버들이 서브 그룹으로써 활동 중
– Neul, Landis+Gyr, Cable & Wireless, ARM이 주도적으로 기술을 발표
• 특징 – Sub-1GHz 대역의 주파수 사용
– 주요한 특징: 5 Km Range, 10 Year Battery Life, $2 Moudule
– Weightless-N&P와 Weightless-W를 제공하여 ISM 대역과 TV 화이트 스페이스 대역을 모두 사용할 수 있는 대역대 선택의 자율성을 가짐
WEIGHTLESS SIG
Weightless-N Weightless-P Weightless-W
Directionality 1-way 2-way 2-way
Feature set Simple Full Extensive
Range 5km+ 2km+ 5km+
Data rates - 200bps to 100kbps 1kbps – 10Mbps
Battery life 10 years 3-8 years 3-5 years
Terminal cost Very low Low Low-medium
Network cost Very low Medium Medium
• SDK 및 Hardware – Weightless-N SDK 제공
– Weightless SDKs를 위한 하드웨어를 준비 중
– Hardware: Base stations, endpoints and development kit으로 구성됨
WEIGHTLESS SIG
유럽의 도시를 중심으로 Weightless-N을 사용한 스마트 도시 네트워크 구축 사업을 진행중
– Nuel은 British Telecom과 함께 영국 밀톤케인즈시에 시범 사업을 진행 함
– Digital Catapult는 영국 런던시의 스마트 도시 네트워크 구축 사업을 진행중
– N-wave는 덴마크 에스비에르시의 스마트 도시 네트워크 구축 사업을 진행중
3GPP
• 4세대 LTE (Long Term Evolution) 표준 담당 국제 표준 기구
• M2M/IoT 서비스로의 시장 확장을 위한 기술 개발 중
• MTC (Machine Type Communication) • 3gpp내 M2M을 지칭
• Human interaction 이 필요없는 Communication 타입
• 표준 기술 연구가 꾸준히 진행되어옴
1. LTE_MTCe2_L1 (Further LTE Physical Layer Enhancements for MTC)
• 특히 M2M/IoT 단말이 건물 내부 지하실 등 음영지역에 위치하는 경우 필요한 수신감도 개선을 위한 Coverage Enhancement 요구사항 반영
• 상향 하향 모두 축소된 1.4MHz Bandwidth 지원
• 최대 송신 파워 감소
2. Fs_IoT_LC (Cellular System Support for Ultra Low Complexity and Low Throughtput IoT)
• Cellular IoT서비스 만을 위하여 저전력 및 작은 사이즈의 데이터 송수신에 적합한 라디오 액세스 기술(Radio Access Technology) 개발
• RAN 워킹 그룹에서 진행 중인 LTE_MTCe2_L1는 LTE 시스템을 M2M/IoT 서비스에 맞춰서 최적화 하는 개념 -> GERAN 워킹 그룹 에서 진행 중인 FS_IoT_LC는 M2M/IoT 서비스를 위한 특화된 독립적인 액세스 시스템 개발
• 상/하향 160bps의 저사양의 성능 요구 및, 배터리 교체 없이 10년의 수명을 가지는 것이 목표
3GPP – Radio Access M2M/IoT 표준
Industrial Internet Reference Architecture
- Summary of Version 1.7 released on 2015-06-04 -
Daeyoung Kim, et al.
FALL 2015
School of Computing, KAIST
This slide material is made for internal use in KAIST to study Industrial Internet
Reference Architecture. Do not copy and distribute it to public.
이멜트 CEO가 제시한 2020년 소프트웨어 부문의 매출액은 올해 GE가 소프트웨어에서 올릴 매출액의 3배가 넘는다. GE는 빅데이터를 활용한 공장 효율화 소프트웨어에 승부를 걸고 있다. 지능형 송전망으로 전력 생산성을 높이는 ‘디지털 파워 플랜트(Digital Power Plant)’, 공장 설비에 센서를 달아 기계 결함 등을 운영자에게 즉각 알려주는 ‘똑똑한 공장(Brilliant Factories)’ 등이 GE 소프트웨어의 대표 제품들이다. GE는 ‘프레딕스(Predix)’라는 소프트웨어 개발 지원 플랫폼을 확산시키는 데도 공을 들이고 있다. 프레딕스는 원격으로 공장 설비를 감독하고 빅데이터를 수집하며 기계와 기계가 서로 소통해 각종 문제를 해결하는 데 도움을 준다. GE는 프레딕스의 개발자를 현재 4000명에서 내년까지 2만명으로 확장할 예정이다. GE는 올해 프레딕스에서만 매출 60억달러(약7조1700억원)를 올릴 예정이다. GE는 2008년 금융위기에 위기를 겪으며 금융회사 GE캐피털과 미디어업체 NBC유니버셜을 정리하고 에너지, 헬스케어 분야의 첨단기술 인프라 기업으로 체질 개선에 나서고 있다. 2001년 취임한 이멜트 CEO는 5년 전부터 소프트웨어와 결합한 사물인터넷(IoT) 분야에 대대적으로 투자해왔다.
© Auto-ID Lab Korea / KAIST Slide 44
(IoT 예제 2) 헬스케어 (Withings)
• Withings : Internet of Things, Cloud, and Big Data
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(IoT 예제 3) 민간항공기 실시간 추적 (FlightAware)
https://ko.flightaware.com/live/
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Observations & Challenges
• HP/VW 시스템에서 세명 운전자의 심박수, 졸림상태, 피로도 등 생체 신호를 알고 싶다면?
• Withings 가 고급차, SUV, 버스, 택시등을 탄 사람의 생체신호 반응을 보고 싶다면?
• FlightAware 가 항공기 조종사들의 건강 상태를 알고 싶다면?
(Question List 1)
• 미국 캘리포니아 1번 도로에 현재 중인 모든 자동차의 1번 도로상의 연비 평균을 알고 싶다면?
• 현재 전세계 모든 축구 경기장에서 경기를 하고 있는 선수들중 현재 심박수가 150 이상인 사람들의 모든 생체 신호를 알려면 ?
• 현재 한국 상공을 날고 있는 모든 항공기 조종사들의 본국에서 출근시 자동차에서 측정한 센서 정보 (자동차 센서, 헬스센서)와 현재 항공기에서의 정보 (항공기 센서, 헬스센서)를 비교 분석하고 싶다면 ?
(Question List 2)
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데이터공유 인프라 기반의 사물인터넷 융합
Any third party
Application/service
자동차 ID 항공기 ID 헬스센서 ID 사람 ID Location ID
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DT 기반의 사물 인터넷 사회에서 드론의 80일간 세계 일주
KAIST Passepartout
KEPCO to New York -> …
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Industrial Internet (산업인터넷) Consortium
http://www.industrialinternetconsortium.org/
Delivering new solutions and unlocking new
potential and value for industry
Intelligent Machines 1. Big Data & Analytics 2. People at Work 3.
+
+
• Goal: build and prove a common architecture that
spans sensor to cloud, interoperates between
vendors, and works across industries
© Auto-ID Lab Korea / KAIST Slide 52
World Economic Forum 2015
• The Industrial Internet will transform many industries, including:
• Manufacturing • Oil and gas • Agriculture • Mining • Transportation • Healthcare
• …and dwarf the consumer side
• Collectively, these account for nearly two-thirds of the world economy
…the “Industrial Internet” <will> start the next Industrial Revolution.
Joe Salvo, GE
The IIoT needs an architecture that spans industries and unites sensor to cloud.
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Notable Movement Industrial Internet Consortium & GS1
"We believe that the partnership between GS1 and IIC is crucial to the future of interoperability in the digital space, especially in a business environment where unique identification and data play an ever-growing role. GS1 will complement the work of the IIC through its long history of development and deployment of global standards including RFID, and real-time, end-to-end visibility of things across the Internet," says Steve Bratt, Chief Technology Officer at GS1.
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In 1999, the Internet of Things" was first coined by Kevin Ashton who cofounded the Auto-ID Center(Labs) at the MIT
GS1 (International Non Profit Organization)
http://gs1.org
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GS1 (International Non Profit Organization)
Main GS1 Industries in Focus
© Auto-ID Lab Korea / KAIST Slide 58
GS1 in Healthcare/Medical, Food Safety
• Food Safety Modernization Act (FSMA) was signed on January 4, 2011and aims to ensure the U.S. food supply is safe by shifting the focus from responding to contamination to preventing it
© Auto-ID Lab Korea / KAIST Slide 60
• The Auto-ID Labs are an independent network of currently six academic research labs that research and develop new technologies for revolutionizing global commerce and providing previously un-realizable consumer benefits.
Auto-ID Labs
Business Processes
and Applications
Software and Network
Hardware
Research Partner
http://autoidlabs.org
© Auto-ID Lab Korea / KAIST Slide 61
Auto-ID Labs in Action
원천기술 개발및 GS1 국제표준화 가능성
선행 표준 기술 EPCglobal 표준화 성공 (1999)
Auto-ID Labs MIT
[EPCglobal Architecture Framework]
Auto-ID Labs Cambridge
GS1 Digital GTIN+ on the web
Auto-ID Labs ETH Zurich
GS1 API
Auto-ID Labs KAIST
EPCIS v1.1 표준 기여 / 표준 레퍼런스구현 (공개소프트웨어화)
Auto-ID Labs KAIST
GS1 IoT
GS1 Agri-food-pedigree
GS1 Agriculture
© Auto-ID Lab Korea / KAIST Slide 62
’Mille viae ducunt homines per saecula Romam (모든 길은 로마로 통한다)’ 라는 말이 있듯이 사물 인터넷 세상의 문을 두드리는 다양한 표준들이 존재하지만, 이들이 만들어내는 데이터가 한 곳에 모여야 문은 열릴 것이다.
© Auto-ID Lab Korea / KAIST Slide 65
사물인터넷 코어 플랫폼 (Auto-ID Labs, KAIST)
iGAP
Since 2005 Since 2011
Since 2007 Since 2013
© Auto-ID Lab Korea / KAIST Slide 68
GS1/EPCglobal Standards 사물인터넷 플랫폼 Oliot
Applications
Manufacturer Distributor Retailer
Product info.• Technical spec.
• Warranty spec.
• Instruction manual
• etc.
Product history
• Genuine or Imitation
• Freshness
• Where this is from?
• Etc.
Manufacturer EPCIS server
Pro
du
ct q
uery
Korea
JapanChina
Taiwan
Australia
USA
Brazil
Switzerland
England
Object Name Service
(ONS) Server
ONS query
EPC Information Service repository
Filtering &Collection middleware
Capturing Applications
DS query
Application
Real-time feedback
Smart RFID reader
Discovery Service (DS)
EPCIS
ALE
© Auto-ID Lab Korea / KAIST Slide 69
(예) EPCIS Standard
• EPC Information Service (EPCIS)
• to enable disparate applications to create and share visibility event data, both within and across enterprises, enabling users to gain a shared view of physical or digital objects within a relevant business context
• A distributed repository, which can capture and share EPC-based event/vocabulary accompanying 4W (i.e. What, When, Where and Why)
© Auto-ID Lab Korea / KAIST Slide 71
(예) EPCIS Event
• EPCISEvent – Base event type
Object Event Aggregation Event Transaction Event Transformation Event
Receiving time at Capturing Application
Receiving time at EPCIS repository
TimeZone, offset from UTC
Extends
© Auto-ID Lab Korea / KAIST Slide 72
(예) EPCIS Event
• ObjectEvent • Observation of object(s)
(Optional)
Instance level master data: e.g. expiration date
(Optional)
(Optional)
List of Observed objects – instance-level, or class-level
ADD, OBSERVE, DELETE
c.f Red: new in EPCIS v1.1
quantityList, sourceList, destinationList, and ilmd appear in the standard extension area, to maintain forward- compatibility with EPCIS 1.0.
© Auto-ID Lab Korea / KAIST Slide 73
(예) EPCIS Event
• When you want to insert Extra data beyond specification
• Use extension field
• If your sensor generates two sensing values
• sensorValue1: Float
• sensorValue2: List of Integer
• Envelop your values using extension field
• ObjectEvent can be a good candidate as an event type
• The extra fields should be under a namespace
• e.g. device namespace
• (Optional) if you formally define the fields using XSD
• We can get global consensus
sensorValue1: 15
sensorValue2: 10 12 14 19 23
[Example of EPCIS Document]
[(Optional)Example of your XSD]
© Auto-ID Lab Korea / KAIST Slide 74
ONS (Object Naming Service) Internet of Things Service Discovery
Manual Service Object Name Service
(ONS)
manual
html
epcis
…
© Auto-ID Lab Korea / KAIST Slide 75
Testbed Plan for Federated Object Naming Services
Korea
Japan China
Taiwan
Australia
USA
Brazil
France
German
Sunchon Univ.
GS1 Korea
Samsung
KAIST
Local ONS Name Servers
onsepc.kr
Globally Federated ONS Peer Roots
UAE, Saudi Arabia
© Auto-ID Lab Korea / KAIST
Slide 76
Open Language for IoT (Oliot) is an ID-based IoT Platform
Based on GS1 standard ID (e.g., URI-convertible GTIN)
• Is to build a ID-based framework to identify, capture, control and share information about smart things
Open Language for the Internet of Things
http://oliot.org
© Auto-ID Lab Korea / KAIST Slide 78
사물 생애 주기 관리를 통한 IoT 서비스 (예. Ybrain)
= CONTROL MEASURE MODIFY +
Ybrain’s Brain Healthcare
© Auto-ID Lab Korea / KAIST Slide 79
사물 생애 주기 관리를 통한 IoT 서비스 (예. Ybrain)
Device log service
Test automation application (TAA)
Manufacturing Support Application
(MSA) YBrain application
Production stage After production
Manufacturer EPC (Device) Information service (EPCIS)
Device Log collector
Device information (e.g., meta data, part/ component, test data)
Device Log analysis
PCB test
Final test
YBrain Mobile SDK
UDI assignment
device usage log
system log
© Auto-ID Lab Korea / KAIST Slide 81
Oliot Project I. Smart Agriculture and Food Safety Systems (Guardian Project)
GS1 국제 표준 기반의 농축수산물 정보 표준화 및 이를 통한 균형생산, 투명유통, 안전소비를 제공하는 농축산클라우드 원천기술 및 응용서비스의 개발을 목표로 함
© Auto-ID Lab Korea / KAIST Slide 82
Oliot Project 2. Healthcare Application (Dr. M Season 2)
Health Monitoring Medical Assistance
DrM Database
20132012
2011
Real-time Monitoring Data
Historical Data
DrM Database
Bio Optic Sensor
Bio Optic Sensor
Healthcare
Watch
Healthcare
Watch
EEG biotelemetry
Blood
Pressure
Blood
Pressure
stick-onHeart Rate Sensor
Virus Monitoring
Virus Monitoring
Foot SensorFoot Sensor
Smart SensorsSmart Sensors
ECG SensorECG Sensor
EEG biotelemetry
stick-onHeart Rate Sensor
Machine LearningMachine LearningBig AnalyticsBig Analytics
Prediction
Disease knowledge
(1) Health Monitoring (2) Medical Support
[1] Body Signal
Sensing
[3] IoT Platform & Data Analysis
[4] Disease Analysis &
Estimation
[5] Disease
Knowledge
[2] Low-Power IPv6 Comm.
[6] Business Model
© Auto-ID Lab Korea / KAIST Slide 83
Oliot Project 3. Bridge Management
Object Naming Service (ONS)
EPC Information Service(EPCIS)
Filtering and Collection (F&C)
2002:8ff8:6a89::8ff8:6a89
2002:8ff8:6a6c::8ff8:6a6c
2002:8ff8:6a87::8ff8:6a87
Data Fusion
Pattern
Recognition Machine
Learning
Embedded Sensor Data
© Auto-ID Lab Korea / KAIST Slide 84
• SNAIL (Sensor Networks for an All-IP worLd) • The lightweight IPv6 Networking Platform for the Internet of
Things
• Provide global IPv6 connectivity to small and low-power embedded devices
• Fully compatible with IETF standards
• Special Features – Mobility, HTTP, Time Sync., Security, GW platforms for easy construction, etc.
• History of SNAIL
About SNAIL Project
2007
SNAIL Team
Establishment
SNAIL v0.5 (IPv6 over IEEE
802.15.4)
2008
SNAIL v1.0
(L3 Mobility, Time Sync,
HTTP, SSL)
2010
SNAIL
1.0
SNAIL v1.0
(L3 Mobility, Time Sync,
HTTP, SSL)
SNAIL v1.5
(New GW platforms,
Mobility enhancement,
PaaS Cloud, RPL, CoAP)
2011
SNAIL v2.0
(6Lo over ble,
Android GW, latest
6lo standards, etc.)
2014
SNAIL
2.0
SNAIL v2.0
(6Lo over ble,
Android GW, latest
6lo standards, etc.)
"SNAIL: An IP-based Wireless Sensor Network Approach Toward the Internet of Things," IEEE
Wireless Communications, 17(6):34-42, Dec. 2010.
New SNAIL 2.0 Paper is in preparation
© Auto-ID Lab Korea / KAIST Slide 85
• Major characteristics • Low power and zero configuration visual sensor node
• Scalable visual sensor streaming service
• Smart multi sensor fusion including visual sensors
• Perceptual space analysis
• Advanced machine learning to understand context and predict next move
About SeaHaven Project
The visual dorsal stream (gre
en) and ventral
stream(purple) are shown. M
uch of the human
cerebral cortex is involved in
vision.
© Auto-ID Lab Korea / KAIST Slide 86
About iGAP Project
Controller node
Physical Hardware
Software Stack
Ubuntu 12.04Linux Kernel
Openstack
Nova Scheduler
Nova Controller
Apps
...
KVM/QEMU
Eth IB
Compute node
Physical Hardware
Software Stack
Ubuntu 12.04Linux Kernel
Openstack
Nova Compute
Apps
rCUDA Backend
KVM/QEMU
Eth IB
Nova Network
GPU 1 GPU 2
VM1
VM2
Virtual Machine (VM)
Operating System
Emulated Hardware
NetworkvCPU...
Apps
GPGPU Application
rCUDA fronend Library
© Auto-ID Lab Korea / KAIST Slide 87
IoT research groups at KAIST
• Auto-ID Labs, KAIST
• A leading global network of academic research laboratories in the field of RFID and IoT
• Research Projects
• Oliot: GS1 based IoT Platform
• SNAIL: lightweight IPv6 (6LoWPAN) stack
• SeaHaven: Visual IoT Platform
• iGAP: IoT GPGPU Analytics Platform
• Members
• Prof. Daeyoung Kim
• 1 Post Doctor, 13 Ph.D Students and 6 Master Students
• >60 alumni in universities, companies, and research institute
• http://autoidlab.kaist.ac.kr
• http://resl.kaist.ac.kr
• IoT Research Center in KI (KAIST Institute)
• IoT Research Center in KI is one of research organizations in KAIST, conducting interdisciplinary and integrated research to create Korea’s new growth engine
• Research Fields of IoT Research Center
• Future device
• Future communications
• Vehicle/Construction-IT convergence
• Knowledge Convergence
• Members: Prof. Daeyoung Kim, 12, including research professors, senior researchers, and researchers
• http://itc.kaist.ac.kr/xe/