본 기술은 데이터 수요자-공급자 사이에서 데이터를 안전하게 거래하고 IPFS에 데이터를 안전하게 저장할 수 있도록 지원하는 기술임
- 4차산업혁명을 거치며 데이터는 폭발적으로 증가하고 있으며, 데이터로부터 가치를 발견하고 활용하는 방법들에 관한 많은 연구가 활발하게 이루어지고 있음. 또한 기업들에서도 생산공정으로부터 수집하는 대량의 데이터를 단순히 활용하는 수준을 넘어서 데이터들의 조합하여 새로운 가치를 창출하여 데이터 기반의 제조혁신을 이루고자 하는 다양한 요구가 발생하고 있음
- 일반적인 제조 기업들의 경우 스스로 데이터를 분석하는 기술력이 부족함. 이는 데이터 분석 전문업체와의 협업을 통해 해결이 가능지만 제조 기업은 보안이 필요한 기업 내의 제조 데이터를 외부로 전달하는 것이 쉽지 않으며, 데이터 분석 전문업체들도 제조 기업의 요구는 수용할 수 있지만 실제 제조 데이터를 산업현장에서 직접 얻기 힘든 문제가 있음
- 따라서 제안하는 기술을 통해 제조 기업에서는 안심하고 데이터를 제공하고, 데이터 분석 전문기업은 실제 제조 데이터를 데이터 분석에 활용할 수 있도록 하여, 데이터의 보안을 유지하면서 데이터를 거래하는 시스템이 요구됨
- 데이터 공급자에서 데이터 수요자로 데이터가 전달될 때 보호된 전달 방법 제공
- 웹 인터페이스를 통해 제안 기술의 단계별 동작 상태 확인 가능
[기술이전의 내용]
> 데이터 공급자 측 데이터 업로드
- 데이터 공급자 측에서 활용
- 암호키 생성 및 송신 데이터 암호화
- IPFS 업로드 및 VC 생성
> 데이터 수요자 측 데이터 다운로드
- 데이터 수요자 측에서 활용
- 암호화 된 VC 복호화 및 IPFS로부터 암호화 된 데이터 다운로드
- 암호화 된 데이터 암호키 이용하여 복호화
[기술이전의 범위]
- 기술문서(요구사항정의서, 시험절차서 및 결과서)
- 프로그램(EIPFS 기술 예시 소스코드)
- 데이터 수요자-공급자 계약 기반 제조 데이터 보호거래 기술은 제조 현장에서 수집되는 데이터를 데이터의 유출에 대한 우려 없이 데이터 분석 전문업체에서 분석할 수 있도록 지원함
- 더 나아가 제조데이터를 기반으로 하는 AI 모델 학습을 원하는 경우에는 제조 AI 서비스 개발 업체와 협업하는 것이 가능함
- 이는 데이터의 유출에 대한 우려가 있는 제조 기업에서는 데이터를 편하게 제공할 수 있다는 점과, AI 서비스 개발 업체는 데이터만 주어진다면 최적화된 AI 모델 개발이 가능하다는 점이 서로 필요가 맞아떨어지기 때문임
- 따라서 본 기술이 적용되었을 경우 제조 기업의 생산성 향상과 AI 서비스 산업의 활성화를 지원할 수 있을 것으로 기대됨