With the advancement of IoT devices and thanks to the unprecedented visibility and transparency they provide, diverse IoT-based applications are being developed. With the proliferation of IoT, both the amount and type of data items captured have increased dramatically. The data generated by IoT devices reside in different platforms and systems, and a major barrier to utilizing the data is the lack of interoperability among the different standards and technology used to capture and share the data. This dissertation proposes multi-layer interoperability architecture which deals with both structured and unstructured data by dividing it into three parts: middleware (Interoperability among entity based data models), mediation (Interoperability between Event and Entity based data models) and unstructured data(an improved semi-supervised prediction).
From the middleware perspective this dissertation address connectivity and fragmentation among the different IoT data models which uses entity data models. By proposing distributed Resource-oriented IoT Middleware for EPCGlobal architecture,in addition to scalability, this thesis address the requirement of interoperability in terms of communication interface and data exchange. It introduces Thing Model Using Global Product Code to abstract the resources and services provided by things and applications. The proposed system uses discovery service to manage distributed middleware which are enabled to register device information with its corresponding broker address for
service resolution.
From the mediation perspective this dissertation introduces interoperability between entity based IoT models and Event based IoT models. The two data models differ not only in the data encoding but also in the underlying philosophy of representing IoT data. This dissertation proposed a methodology and implementation to closes the gap between the two data models. To demonstrates the applicability and feasibility of the proposed system, it is applied in to a real-life case study of integrating transparency systems used in a meat supply chain.
Data coming from IoT device is not only structured but also unstructured which makes it difficult to process it together. From this perspective, in this dissertation we propose an architecture similar to lambda architecture used in big data processing to deal with the unstructured data. To demonstrate the applicability we proposed an Improved SSGAN, a multi-Generator/Discriminator semi-supervised GAN architecture to address the well-known problem of mode collapse in addition to an improved classification for ordinal information.
IoT 장치의 발전과 전례 없는 가시성 및 투명성으로 인해 다양한 IoT 기반 응용 프로그램이 개발되어 IoT 장 치에서 캡처하는 데이터 항목의 양과 유형이 크게 증가했습니다. IoT 장치에서 생성된 데이터는 서로 다른 플랫폼과 시스템에 속하기에 데이터 활용의 주요 장벽은 데이터 캡처 및 공유에 사용되는 표준과 기술 간의 상호운용성 부족입니다. 본 논문은 정형 데이터와 비정형 데이터 모두에 대한 미들웨어 상호운용성 설계를 제안합니다. 미들웨어(엔티티 기반 데이터 모델 간의 상호운용성), 조율(이벤트 기반 및 엔티티 기반 데이터 모델 간의 상호운용성) 및 비정형 데이터(향상된 준지도예측)의 세 부분으로 나뉘어 제안합니다.
미들웨어 관점에서는 엔티티 데이터 모델을 사용하여 다양한 IoT 데이터 모델 간의 연결성과 단편화를 다룹 니다. 본 논문은 확장성과 함께 EPCGlobal 아키텍처를 위한 분산 자원 지향 IoT 미들웨어를 제안하여 통신 인터페이스와 데이터 교환 측면에서 상호운용성 요구사항을 다룹니다. 글로벌 제품 코드를 사용하여 사물과 애플리케이션에서 제공하는 리소스와 서비스를 추상화 하는 사물 모델을 소개합니다. 제안된 시스템은 검색 서비스를 사용하여 해당 브로커 주소로 장치 정보를 등록할 수 있는 분산 미들웨어를 관리합니다.
조율의 관점에서 본 논문은 엔티티 기반 및 이벤트 기반 IoT 모델 간의 상호 운용성을 다룹니다. 두 데이터 모델은 데이터 인코딩 뿐만 아니라 IoT 데이터를 표현하는 기본 철학도 다르기 때문에 두 데이터 모델 간의 간극을 메울 수 있는 방법론과 구현을 제안합니다. 제안된 시스템의 적용 가능성과 실행 가능성을 입증하기
위해 육류 공급망에서 사용되는 통합 투명성 시스템의 실제 사례 연구가 적용됩니다.
IoT 기기 데이터는 어느 정도는 구조화되어 있지만, 비정형화된 데이터도 많아 이를 함께 처리하는 것이 쉽지 않은 부분이 있습니다. 본 논문에서는 비정형 데이터를 처리하기 위해 빅데이터 처리에 사용되는 람다 아 키텍처와 유사한 아키텍처를 제안합니다. 적용 가능성을 입증하기 위해 순서 정보에 대한 분류 개선과 함께
잘 알려진 모드 붕괴 문제를 해결하기 위한 다중생성기/식별자 준지도 GAN 아키텍처인 개선된 SSGAN을 제안합니다.
