홍만표 진석희 2016-08 23180 https://aurora.ajou.ac.kr/handle/2018.oak/12163 학위논문(석사)--아주대학교 일반대학원 :지식정보공학과,2016. 8 무선 센서 네트워크의 한계를 극복하기 위한 방법으로 클라우드와 통합이 제안되고 있다. 이러한 통합 과정에서 우리는 데이터 전달의 문제와 데이터 수집의 문제점이 나타나게 된다. 첫 번째로 수집된 데이터를 효율적으로 전달하기 위해 어떠한 분석 방식을 사용할 것인가의 문제이다. 이 문제는 빅 데이터 분석기법을 사용하여 센서 데이터를 분석하여 사용자에게 전달 할 수 있으며 다른 방법으로는 사용자가 원하는 데이터의 종류를 미리 선언하여 두고 수집 과정에서 분류하는 기법이 있다. 두 번째로 데이터를 수집하는 방법에 의해서 나타나는 문제점이다. 무선 센서 네트워크에서 클라우드를 향해 데이터를 보내는 방법은 CoAP, MQTT, 소켓 통신등 다양하게 있다. 클라우드와 연결되는 모든 무선 네트워크가 하나의 프로토콜을 사용한다고 보장할 수 없으며 서로 다양한 프로토콜을 사용함으로써 사용자의 요청에 따른 응답 속도가 달라질 것이다. 본 논문에서는 복수의 프로토콜을 사용하는 센서 네트워크의 통합과정에서 발생하는 수집의 문제점에 초점을 두고 어떠한 문제점이 발생할지 실험하기 위한 클라우드 기반의 센서 네트워크 시스템을 제안하고 있다. 또한 제안하고 있는 시스템을 통해서 다양한 실험을 통해 어떠한 문제점이 발생하고 일정한 마감 시간을 준수함으로써 신뢰성을 확보하고 서비스 시간을 최소화 할 수 있는지 찾고자 한다. 제 1 장 서 론1 제 2 장 관련 연구4 제 1 절 Message Queue Telemetry Transport4 제 2 절 Constrained Application Protocol6 제 3 절 MQTT와 CoAP의 비교 분석7 제 3 장 제안 시스템9 제 1 절 시스템의 기본 구성9 제 2 절 설치 시나리오10 제 3 절 등록 시나리오11 제 4 절 서비스 시나리오14 제 4 장 실험 및 비교분석16 제 1 절 실험 환경16 제 2 절 실험 평가17 제 5 장 결과 및 향후 연구23 참고문헌25 Abstract27 |그림차례(List of Figures) 그림 1. 무선 센서 네트워크와 클라우드 환경을 통합 미들웨어 서비스 2 그림 2. MQTT-S의 구조5 그림 3. CoAP, MQTT, HTTP 스택의 차이점7 그림 4. 센서 등록 시나리오10 그림 5. 가상 센서 등록 시나리오11 그림 6. 키를 얻기 위한 해시 함수의 정의12 그림 7. 해시 테이블에 센서 데이터를 저장하기 위한 해시 함수의 정의13 그림 8. 서비스를 위한 시나리오14 그림 9. 해시 테이블을 검색하기 위한 해쉬 함수의 정의15 그림 10. 실험을 위한 통제 변수17 그림 11. MQTT와 CoAP의 총 시간 비용18 그림 12. MQTT와 CoAP의 마감 시간에 따른 메시지 수신 비율(K = 100, J = 100)19 그림 13. MQTT와 CoAP의 마감 시간에 따른 메시지 수신 비율(K = 50, J = 50)19 그림 14. MQTT와 CoAP이 혼합된 센서 네트워크에서 총 시간 비용 21 그림 15. MQTT와 CoAP이 혼합된 센서 네트워크에서 마감 시간 변화에 따른 메시지 수신 비율215 |표차례(List of Tables) 표 1. 실 험 환 경16 표 2. MQTT와 CoAP의 단위 시간당 수신율18 kor The Graduate School, Ajou University 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다. 클라우드 기반 센서 네트워크에서 MQTT와 CoAP 메세지 마감시간 준수를 위한 시스템 설계 및 구현 Thesis 아주대학교 일반대학원 일반대학원 지식정보공학과 2016. 8 Master http://dcoll.ajou.ac.kr:9080/dcollection/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000000023180 MQTT CoAP 마감시강