4차 산업혁명, 데이터 품질 확보 없이는 진전 어렵다 - 메타데이터의 품질
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4차 산업혁명, 데이터 품질 확보 없이는 진전 어렵다 - 메타데이터의 품질
  • 이진우 부사장
  • 승인 2018.11.13 04:46
  • 조회수 1743
  • 댓글 0
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4차 산업혁명이 확산될수록 자동화를 위한 사물인터넷(IoT) 단말의 수효는 기하급수적으로 늘어난다. 공장이나 자동차 등이 정상적으로 움직이기 위해서는 수많은 IoT 단말들이 상호 연계되어 작동하여야 한다.

하지만 이들 IoT 단말에 대한 정보가 정확하게 관리되고 있지 않는다면 사고의 위험성이 높아진다. 또한 IoT 단말의 교체가 빈번하게 발생하는 경우 교체 전후의 IoT 단말 특성이 달라지게 되면 이를 정확하게 파악하고 있어야 오조작을 방지할 수 있다. 동일한 제품도 약간의 특성 차이를 보이는데, 개선된 IoT 단말 혹은 다른 IoT 단말로 교체하게 되면 수집되는 데이터도 변하게 된다. 이를 인지하지 못하고 이전과 동일한 형태로 동작이 이루어지면 예기치 못한 사고가 발생한다.

예를 들어 화력발전소 등에서 많이 사용하고 있는 가스터빈의 경우 수천 개가 넘는 IoT 단말이 달려있지만 이에 대한 정보가 정확하게 관리되지 않는 것이 현실이다. IoT 단말에서 들어오는 데이터뿐 아니라 IoT 단말 자체에 대한 데이터를 정확하게 관리해야만 이를 통해 획득한 데이터를 믿고 활용할 수 있다. 즉, 메타데이터의 관리가 필요한 것이다.


메타데이터 품질관리 요소 #1 - IoT 단말의 특성

메타데이터의 품질을 관리하기 위한 핵심 요소는 IoT 단말의 특성, 이력, 오류라고 할 수 있다. 그 중에서도 특성에 대한 메타데이터가 가장 중요하다. 4차 산업혁명에 사용되는 IoT 단말은 다양하며 서로 복잡하게 연계되어 작동한다.

그런데 IoT 단말들은 측정값을 표시하는 방법이나 단위가 다르고 수집 주기도 상이하다. 이러한 특성을 이해하지 못하고 여러 측정값을 조합하여 활용한다면 전혀 엉뚱한 결과를 얻게 된다. 단위, 정밀도, 수집 주기 등과 같은 IoT 단말의 특성이 기반이 되어야 데이터의 조작과 분석이 효과적으로 이루어질 수 있다. 

IoT 단말의 종류에 따라 보유하고 있는 특성도 상이하다. 그러므로 어떤 특성이 동일한 것이고 어떤 특성이 연결 가능한 것인지에 대한 파악이 이루어져야 상호 연계된 활용이 이루어진다.

IoT 단말들의 특성을 나타내는 용어 또한 상이하다. 측정 주기, 측정 간격, 측량 주기, 측량 간격 등 특성을 부르는 명칭이 서로 다르다면 이들이 상호 비교되어야 할 대상인지 아니면 전혀 다른 특성을 나타내는 것인지 알 수가 없다.


그러므로 특성에 대한 파악을 위해서는 전체 특성의 구성요소가 어떤 것이 있고 이를 어떤 방법으로 표현할 지를 사전에 설정한 후, 이에 맞추어 모든 IoT 단말의 특성을 관리해야만 상호 연계를 효율적으로 수행할 수 있다.

대개의 경우 특성에 대한 메타데이터는 여러 곳에 흩어져 있고 관리 또한 정밀하게 이루어지지 않기 때문에 여러 데이터를 연계하여 사용하려고 할 경우 곤란함을 겪게 된다. 오류나 사고가 발생한 경우에도 그 원인을 찾고 조치하기 위해서는 서로 다른 데이터 특성을 복잡한 과정을 통해 파악하고 대비시켜야 하기 때문에 많은 시간과 노력이 필요하다.

자동화 장비의 오작동을 신속하게 파악하고 효과적인 대응이 이루어지기 위해서는 IoT 단말의 특성에 대한 메타데이터의 체계적인 관리가 선행되어야 한다.


메타데이터 품질관리 요소 #2 - IoT 단말의 이력

메타데이터로 관리되어어야 할 두번째 사항은 이력이다.

IoT 단말은 한번 설치되면 영구적으로 작동하는 것이 아니라 주기적인 교체가 필요하다. 특히 열악한 환경에서 작동하는 IoT 단말이라면 세심한 관리가 필요하다. IoT 단말의 내구력이 떨어지면 오작동이 이루어지고 잘못된 데이터를 전송할 가능성도 높아진다.

그러므로 IoT 단말의 이력은 데이터 품질 확보를 위해 중요한 요소이다. IoT 단말의 설치 일시, 사용 현황, 점검 현황 등의 관리를 통해 센서의 오작동을 최소화하려는 노력이 필요하다. 특히 IoT 단말의 내구성에 영향을 미치는 환경의 변화도 관리가 이루어져야 한다. 너무 늦은 교체는 오작동을 일으키지만 지나치게 이른 교체는 관리 비용을 가중시키므로 최적의 시점을 산정할 수 있도록 이력관리가 이루어져야 한다.

IoT 단말의 특성에 따라 시간, 작동 횟수, 온도, 기압 등 내구성에 영향을 미치는 요소가 다르므로 이를 파악하고 관리하는 것이 중요하다. IoT 단말의 오작동에 영향을 미치는 요소는 무엇이든 메타데이터의 이력관리 대상이다.


메타데이터 품질관리 요소 #3 - IoT 단말의 오류

메타데이터로 고려되어야 할 또 다른 내용은 오류에 대한 현황이다. 물론 오류가 발생하지 않도록 사전에 충분히 대비하는 것이 좋겠지만, 모든 상황을 사전에 파악하여 해결하는 것은 현실적으로 불가능하다.

오류가 발생하는 것을 피할 수 없다면 향후 동일한 오류가 발생하지 않도록 개선이 이루어져야 한다. 데이터 품질은 한꺼번에 확보되는 것이 아니고 오류 요인을 점진적으로 해소하는 과정에서 이루어진다. 이를 위해서는 발생된 오류와 그 원인을 추적할 수 있는 정보의 관리가 필요하다.

데이터 오류가 어떤 상황에서 어떠한 원인에 의해서 이루어졌는지를 알아야 동일한 오류가 재발하지 않도록 방지할 수 있기 때문이다. 오류가 발생하면 당장의 문제를 해결하는 것도 중요하지만 이를 분석하여 잠재되어 있는 오류 가능성을 차단하는 접근이 필요하다.

오류 또한 IoT 단말의 특성에 따라 다른 형태로 나타나므로 이를 효과적으로 분류하고 축적하여 원인을 분석할 수 있는 접근이 필요하다.

- 끝 -


 

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