I. 초연결 지능 플랫폼, 디지털 커넥톰
가. 디지털 커넥톰의 개념
인간의 뇌와 같은 복잡성을 가진 초연결로 나타나는 인터넷의 모든 연결을 통한 정보의 흐름 지도
나. 디지털 커넥톰 등장 배경
| 연결특성 변화 | – Massive Conn., 비인지적 연결 시대 |
| 정보의 홍수 | – IoT, 무한 수준의 정보 생성 |
| 복잡도 증가 | – 대량 연결 및 지능 복잡도 증가 |
| 디지털 혁명 | – 디지털 정보화 역기능에 따른 사회 현안 |
II. 정보통신기술 계층에 따른 디지털 커넥톰
가. 디지털 커넥톰의 구성도
나. 디지털 커넥톰의 기술 요소
| 기술 요소 | 설명 |
|---|---|
| 수집, 센싱 | – 정보를 수집하는 센서의 기본 기능에 지능을 추가하여 의미 있는 정보로 만들어 전달 |
| 연결 | – 에지 컴퓨팅 기능을 추가하여 전송 정보를 네트워크 에지단에서 의미있는 정보로 처리 |
| 컴퓨팅 | – 빅데이터 처리 및 연산에 지능을 추가하여 기계학습을 통한 필요 정보 예측 |
| 자기 최적화 및 자율 | – 도입, 망 부하, 장애 등에 선제적 대응 위한 자가 진단, 회복, 구성(Self-CHOP) 기술 |
III. 디지털 커넥톰 참조모델
가. 디지털 커넥톰 참조 모델
나. 디지털 커넥톰 참조 모델 구성요소
| 구성 요소 | 설명 |
|---|---|
| 트러스트 돔 | – 종단 간 보안 프라이버시를 보장하는 트러스트 네트워킹 기술 |
| 인지 센싱과 제어 | – 정보 수집/해석/추론/학습을 통한 스마트 데이터 생성 및 제어 기술 |
| 자율 연결성 | – 응용 맞춤형 인프라 구성과 정보 전달 시 최적 네트워크 구성, 자율 네트워킹 기술 |
| 분산 에지 커넥톰 | – 대규모 IoT 정보를 네트워크 액세스 단에서 지능적으로 인지, 처리하는 분산 컴퓨팅 |
| 지능 IoS 플랫폼 | – 물리-가상 공간 초연결로 발생하는 정보 처리 자가 학습 및 적응형 자율 지능 플랫폼 |
| Emergent Service | – 위 5가지 기술 기반 디지털 커넥톰 바탕의 다양한 분야 초연결기반 서비스 |
– 초연결 지능정보화 사회 실현을 위한 미래 네트워크로서 초연결 지능 플랫폼 기술 확보 노력 필요