2018년 11월 26일
AoT (Analytic of Thing)
I. 데이터 실시간 분석, AoT
개념 | 빠른 시장 적응과 비즈니스 전환을 위해 실시간으로 데이터를 분석하는 기술 |
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필요성 | – 실시간 모니터링, 분석, 이상징후 사전 파악 – 선제적 대응, 미래 시나리오 예측, 문제 검토 |
II. AoT의 수행 절차 및 주요 기술
가. AoT 수행 절차
수행 절차도 | Phase | 세부 절차 |
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Acting Phase | – 데이터 수집 – 모델링 | |
Thinking Phase | – 적재 및 분석 – 대응 및 보고 |
나. AoT 구현을 위한 주요 기술
구분 | 기술 요소 | 설명 |
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수집 기술 | Streaming | – 정형/비정형, 오디오/비디오 |
머신비전, 센서 | – 컴퓨터비전, 진동계, 온/습도, | |
분석 기술 | Pattern Analysis | – 전처리, 특징추출, 모델링, 인식 |
Correlation분석 | – 객체 간 상호 연관관계 분석 | |
처리 기술 | CEP | – 실시간 조건 정의 데이터 추출 |
RTP | – 수집/입력 동시 분석/처리 | |
표현 기술 | Visualization | – R 기반 빅데이터 가시화 – 그래프 및 시각적 요소 표현 |
– 수집 후 데이터를 저장하지 않고 분석하는 실시간 처리 방식
III. AoT 프레임워크
– 실시간 데이터 수집, 분석, 처리, 표현 기반 신속한 분석과 반응을 통해 예측 및 리스크 최소화
IV. AoT 기반 분석과 전통적 분석기술 비교
항목 | AoT 분석 기술 | 전통적 분석 기술 |
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개념 | 수집 데이터 미저장 처리 | 중앙서버 수집/저장 후 처리 |
기술 | CEP, RTP, In-Memory DB | Hadoop, Spark, Storm |
적용 | 센서 수집 데이터 처리 | 대용량 연산, 분석 처리 |
활용 | 에지 컴퓨팅 | 클라우드 컴퓨팅 |
– 실시간 변화를 분석, 적용하여 이상징후 파악하여 선제적 대응이 가능하며, 스마트 팩토리 기반 기술로 활용