[김대영 교수]

사물 인터넷(Internet of Things, IoT) 의 용어와 개념은 GS1의 국제 공동 협력 연구소인 Auto-ID Labs, MIT 의 Kevin Ashton에 의해 1999년 처음으로 소개되었습니다. GS1은 사물 인식을 위한 바코드, RFID 코드, QR코드등의 GS1 코드를 제공하는 국제 표준 기관으로, 이들 식별자를 기반으로 한 다양한 응용(유통물류, 식품안전, 의료 등)의 글로벌한 운영을 위한 시스템 인프라 기술을 표준화하고 있습니다.
전세계 7개 Auto-ID Labs (MIT, Cambridge, ETH Zurich, Keio, Fudan, Adelaide, KAIST) 중 카이스트의 Auto-ID Lab, KAIST는 2002년 RFID 와 무선 센서 네트워크 기술 연구를 시작으로 초기 사물 인터넷 분야의 연구/개발을 시작했으며, 2005년부터 GS1의 표준에 특화된 다양한 사물 인터넷 관련 기술들을 본격적으로 개발하기 시작 하였습니다.
현재 Oliot (GS1 기반 IoT 인프라 플랫폼), SNAIL(6lowpan 기반 IoT connectivity 플랫폼), SeaHaven (Visual Sensor Networks Cloud 플랫폼, IoT-App Ecosystem(모바일 다목적 어플리케이션 플랫폼과 그 Ecosystem), GPGPU HPC Cloud(클라우드에서의 GPGPU를 이용한 고성능 컴퓨팅 플랫폼) 등의 IoT 관련 프로젝트를 진행 중이며, 실제 구현과 더불어 연구하고 있습니다.

[Research Results]
사물 인터넷은 일상의 다양한 사물들에게 가상의 personality를 부여하는 것을 목표로 하는 개념입니다. 그리고 이 개념은 사물이 Global Identification, Computation, 그리고 Communication 기능을 보유하게 하는 것이 그 시작입니다. 이는 일상의 사물들이 지능화되고 우리들에게 자신들에 대한 정보를 제공할 수 있게 됨을 의미하고, 그 결과 완전히 새로운 차원의 서비스를 창조해낼 수 있는 방대한 기회들이 나타나고 있습니다. 이에 따라 본 연구실에서는 IoT의 비전을 현실화하기 위하여 다음과 같은 다섯 가지 프로젝트를 진행하고 있습니다.
(1) SNAIL: 본 연구실에서는 6LoWPAN IoT 네트워크를 구현하기 위하여 사물간의 커뮤니케이션이 가능하도록 하는 연구를 진행하고 있습니다. IoT 네트워크를 위한 솔루션인 SNAIL (Sensor Network for an ALL-IP World)은 Tiny-IPv6 기반 센서 네트워킹 플랫폼으로, IPv6 adaptation, ad-hoc routing, header compression, bootstrapping 등을 지원하는 완전한 경량 TCP/IP 스택에 더하여, mobility, web enablement, time synchronization, security 등의 네 가지 중요한 기술들도 포함하고 있습니다.
(2) Oliot: Oliot은 GS1에서 제공하는 코드 시스템과 표준 아키텍쳐를 확장하여 바코드, RFID, ZigBee, 6LoWPAN 등 다양한 IoT Connectivity와 프로토콜들을 지원할 수 있는 국제 표준 기반 오픈 소스 IoT Infrastructure 플랫폼을 지향하고 있으며, GS1/EPCglobal 표준에 따른 완전한 구현과 확장 기능들을 포함하고 있습니다.
(3) IoT-App Ecosystem: 본 연구실에서는 모바일 어플리케이션이 다양한 지능 사물들과 더 쉽게 상호작용할 수 있도록 하기 위한 모바일 소프트웨어 에코시스템을 개발하는 프로젝트를 진행하고 있습니다. 현재 안드로이드를 기반으로 구현 중이며, 기존의 안드로이드 개발 환경을 지원하도록 디자인 되어 있습니다.
(4) SeaHaven: SeaHaven은 portable하고 secure multi-tenancy를 지원하는 비쥬얼 센서 네트워크 클라우드 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 비쥬얼 센서 노드의 OS, 비쥬얼 센서 스트리밍 서비스, 비쥬얼 빅데이터 처리 서비스, 그리고 유저 어플리케이션 등을 포함하고 있습니다. 이 프로젝트의 목표는 전세계에 널리 설치 되어있는 인간의 시각 능력을 뛰어넘는 비쥬얼 센서들을 활용하여 기계가 인식한 장면의 컨텍스트를 이해 할수 있게 만드는 것입니다.
(5) GPGPU HPC Cloud: GPGPU HPC Cloud는 범용 GPU(GPGPU)를 이용하여 고성능 컴퓨팅(HPC)를 수행하는 클라우드 컴퓨팅 프로젝트입니다. 클라우드에서 GPGPU를 사용하면, CPU만을 이용하는 클라우드에 비해 비용과 전력을 절감할 수 있습니다. 이 프로젝트에서는 OpenStack, KVM, API Forwarding 기술 등을 이용하여 GPGPU HPC Cloud 플랫폼을 구현하고 있습니다.

[Excellency and Expected effects]
(1) SNAIL: 본 연구실에서는 일상의 사물들을 IPv6 주소를 통한 secure, dynamic, global, easy 액세스를 가능하게 하기 위해 노력하고 있습니다. SNAIL은 유망한 IoT 플랫폼으로 평가 받고 있으며, 새로운 버전인 SNAIL 2.0이 곧 완성될 예정입니다.
(2) Oliot: 오픈 소스 프로젝트로써 전체 소스 코드가 공개되어 있으며, EU IoT6 Smart Building Project, KAIST Dr. M Project, c-ITRC Food Safety System, Stanford Civil Engineering Project, Korea University Hospital Project, Smart Consumer Electronics 등 다양한 프로젝트에서 이 플랫폼을 활용하고 있거나 활용하기로 예정되어 있습니다. Oliot 프로젝트의 로드맵과 비전은 oliot.org에서 찾아보실 수 있습니다.
(3) IoT-App Ecosystem: 이 프로젝트에서 개발중인 프로젝트 및 SDK를 이용하면 모바일 애플리케이션과 주위의 지능 사물과의 상호작용 구현이 간소해지며, 개발자는 비즈니스 로직의 구현에만 집중할 수 있게 됩니다. 이렇게 제작된 앱의 배포 또한 용이하게 될 것입니다.
(4) SeaHaven: 기계가 상황의 컨텍스트를 이해하게 만드는 것은 매우 도전적인 과제입니다. 다양한 센서의 종류와 배포 커버리지가 이 문제를 해결하는 가장 효과적인 키입니다. SeaHaven은 이를 위해 클라우드 상에서 쉽게 확장할 수 있는 다양한 이기종 센서를 위한 통합 인터페이스와 확장성 높은 서비스 아키텍쳐를 제공합니다.
(5) GPGPU HPC Cloud: GPGPU를 클라우드에서 사용하기 위한 기존 접근방식은 가상 머신과 GPGPU의 1:1 대응만을 지원해 왔습니다. 반면에 본 연구실의 플랫폼은 API Forwarding 기술과 케플러 아키텍쳐 GPGPU를 이용하여 GPU의 사용을 scalable하게 지원할 수 있도록 하고 있습니다. 또한 효율적인 GPU 자원 스케줄링 알고리즘을 이용하여, 고성능 컴퓨팅 유저들에게 SLA를 제공할 때 자원 효율을 극대화할 수 있습니다.