- 데이터에 관한 구조화된 데이터이며, 데이터를 설명하기 위한 데이터를 의미한다.
2.자연어 처리와 메타데이터
- 단어 토큰화 및 그래프를 생성해서 원하는 목적에 따라 텍스트를 처리하기 위해서 자연어 처리 기법이 적용된다는 점에서 자연어 처리와 메타데이터는 관계가 깊다.
- 텍스트 처리 기법들을 개발하고 센서, 장치 등을 자동으로 인식하면 딥러닝 모델과 같이 고성능 모델을 현장에 적용하기가 더욱 수월해진다.
3.건물에서의 메타데이터
- 건물 분야에서 메타데이터가 중요한 이유 : 건물에는 다수의 실외기, 실내기가 설치되어 있고 하나의 장치에도 수십개에서 수백개의 센서들이 장착되어 있다. 센서나 하나의 실외기 단위에서 볼때는 10개에서 20개 정도의 데이터만을 관리하면 되지만, 건물까지 확장해서 봤을 때는 수천개, 수만개 이상의 센서가 있을 수 있기 때문이다.
- 건물의 메타데이터는 아래와 같이 '/', '_' 와 같이 구두점과 같이 마크로 나누어져 있다.
- 건물과 같이 그 범위가 큰 것에서 부터 시작하여 뒤로 갈수록 하나의 센서 처럼 의미가 좁아지는 방향이다.(그 반대인 경우도 있을 것이다.)
Building_Name/Outdoor_Number/Indoor_Number/Temperature
Building_Name/Outdoor_Number/Indoor_Number/PowerValues
- 자연어 처리를 통해서 메타데이터를 관리한다면 더욱 효율적으로 딥러닝 모델이나 어떤 고성능 알고리즘을 배포할 때 더욱 좋을 것 같다.
