AoT (Analytic of Thing)

I. 데이터 실시간 분석, AoT

개념	빠른 시장 적응과 비즈니스 전환을 위해 실시간으로 데이터를 분석하는 기술
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
	Acting Phase	– 데이터 수집 – 모델링
	Thinking Phase	– 적재 및 분석 – 대응 및 보고

나. AoT 구현을 위한 주요 기술

구분	기술 요소	설명
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
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