이벤트 기반 서비스 기술은 실시간으로 발생하는 이벤트를 감지하고 분석하여 이에 대한 반응으로 서비스가 연동되는 기술로, 실시간 기업 환경 구축이나 유비쿼터스 서비스 환경 구축을 위한 핵심 기반 기술이다. 실시간 기업 환경에서 요구되고 있는 기업 내 업무 프로세스에서 발생하는 다양한 정보를 실시간 모니터링, 분석하여 변화에 대한 신속한 대응을 제공하거나, 유비쿼터스 서비스 환경에서 상황에 맞게 적시에 맞춤형서비스를 제공하기 위해서는 이벤트 기반의 서비스 기술이 요구된다. 최근 이벤트 중심의 비즈니스 프로세스로 복합 이벤트 처리(CEP : Complex Event Processing) 방식이 사용된다. 복합 이벤트 처리 방식은 여러 이벤트 소스로부터 발생한 이벤트를 대상으로 이벤트들의 영향을 분석하여 대응되는 액션을 처리하는 방식으로 가장 핵심이 되는 기술은 어떻게 사용자에게 의미있는 이벤트(복합 이벤트)를 검출하는가이다. 기존의 연구에서는 복합 이벤트를 구성하는 모든 이벤트가 발생하지 않아도 부분적으로 발생하는 이벤트에 대해 계속적으로 연산을 수행하여 많은 연산과 많은 메모리를 소비하는 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 대용량의 스트림 데이터에서 발생한 모든 이벤트를 처리하지 않고 응용 계층에서 등록한 복합 이벤트를 구성하는 모든 이벤트가 발생하면, 복합 이벤트를 처리하는 이벤트 검출 기법을 제안한다. 제안 하는 기법은 먼저 비트맵 인덱스를 이용하여 이벤트의 발생 유/무를 관리한다. 또한 복합 이벤트 질이의 마지막 이벤트를 트리거 이벤트로 정의하며, 이 트리거 이벤트가 발생하는 시점을 통해 이벤트의 발생을 표시한 비트맵 인덱스에 복합 이벤트를 구성하는 모든 이벤트의 발생 유/무를 검사하여 모든 이벤트가 발생하였다면, 연산을 수행할 수 있도록 제안한다. 제안하는 기법은 실험을 통해 복합 이벤트를 구성하는 이벤트의 검사를 매번 수행하지 않고 모든 이벤트가 발생하였을 때에만 연산을 수행함으로 불필요한 연산을 방지하고, 처리하는 이벤트의 수를 감소시켜 연산의 효율성을 증가 시켰다.
환경 오염, 질병과 같은 확산의 위험 정보가 높은 공간 현상들은 신속한 초기 대응이 필요하며 특히 확산의 주체가 되는 이동체 데이터에 대한 실시간 처리와 분석을 통해 확산 요인 이벤트를 감지해야 한다. 이러한 이벤트를 처리하고 분석하기 위해 시공간 복합 이벤트 처리(Spatial-Temporal Complex Event Processing)가 활용된다. 기존의 시공간 복합 이벤트 처리는 기본적인 공간 연산이 가능하나 복잡도가 높은 공간 상황을 감지하는 시공간 복합 이벤트 설계에 적용이 미흡하였다. 본 연구에서는 시공간 복합 이벤트 처리의 공간 연산의 확장을 가능케 하고 복합적인 이벤트 설계 과정에서 효율적으로 이벤트를 관리 하기 위해 계층적 시공간 복합 이벤트 설계를 제안하였다. 제안된 방법으로 축산 관련 차량들 중 구제역 확산과 관련된 차량을 감지하는 새로운 이벤트를 생성하는 실험을 진행하여 제안된 시공간 복합 이벤트 처리의 효용성을 입증하였다.
본 연구에서 우리는 복합 이벤트(complex event)와 관점지향 프로그래밍(aspect-oriented programming)을 함께 고려하여 확장된 복합 이벤트 모델을 제시한다. 우리는 이 두 모델의 통합을 통해 이벤트 상관 기반의 네트워크 관리 시스템에 적합한 진보된 이벤트 명세 방법을 제안한다. 구체적으로, 계층적 이벤트 구조를 지원하도록 모델을 확장하고 관점지향 프로그래밍의 교차점(point cut)을 이벤트로 인식하도록 한다. 또한 이벤트 명세를 인스턴스(instance) 단위로 할 수 있도록 이벤트 연산자를 제공하고 시간적 관계를 원활하게 표현할 수 있도록 한다. 마지막으로 다른 이벤트 모델과의 비교를 통해 본 이벤트 모델의 장점을 제시한다.
시점기반 복합 이벤트 처리는 각 이벤트에 하나의 타임스탬프를 사용하여 즉각적인 이벤트를 처리한다. 하지만, 시점기반의 이벤트 처리로는 이벤트의 활동 기간이 중요한 역할을 하는 금융, 멀티미디어, 의학, 기상학 같은 분야에서 복합적인 시제 관계를 표현하기에는 불충분하다. 실세계의 애플리케이션 분야에서, 이벤트는 기간을 가지며, 두 종류 이상의 이벤트는 시간적으로 겹쳐질 수도 있고, 하나의 이벤트가 다른 이벤트를 포함할 수도 있다. 이런 종류의 이벤트들에 대한 관계는 시점기반 이벤트처럼 연속적이지 않을 수도 있다. 본 논문에서는 기간기반 이벤트를 사용하여 복합 이벤트의 패턴을 검출하는 방법을 설계하고 구현한다. 기간기반 이벤트는 시점기반 이벤트가 다룰 수 없는 이벤트들 사이의 겹침과 포함관계를 표현할 수 있다. 기간기반 이벤트 연산자는 시작 끝점과 종료 끝점을 사용하여 이벤트의 기간을 나타내고, 기간기반 이벤트의 시퀀스를 표현하여 복합 이벤트 패턴을 검출할 수 있다. 본 논문에서는 복합 이벤트 패턴 검출의 효율성을 높이기 위해 활성 인스턴스 스택을 사용하는 알고리즘을 제시하며, 이벤트의 시퀀스를 구성할 때 중간 결과의 개수를 줄이기 위해 윈도우 푸시다운 기법을 적용하여 수행시간과 메모리의 효율을 높인다.
RFID(Radio Frequency Identification)와 WSN(Wireless Sensor Network)은 기술적 유사성과 상호 영향에도 불구하고 별개의 연구로 인식되었으며 RFID와 WSN의 기술적인 융합에 대한 연구는 미비한 수준이다. 이러한 문제점을 인식한 EPCglobal에서는 국제 표준인 EPCglobal Network를 기반으로 RFID와 WSN 기술을 효율적으로 통합/연동할 수 있는 EPC(Electronic Produce Code) 센서 네트워크를 제안하였다. 제안된 EPC 센서 네트워크는 미들웨어에서 복합 이벤트 처리(Complex Event Processing) 기법을 이용하여 RFID와 WSN을 통해 발생되는 데이터를 단일 환경에서 통합하고, 발생된 이벤트를 EPC global Network를 기반으로 연동하는 기술이다. 하지만 이러한 EPC 센서 네트워크는 미들웨어에서 복합 이벤트를 검출하기 위해 복합 이벤트를 구성하는 모든 기본 이벤트가 발생하지 못하는 경우에도 계속적인 검사를 수행하기 때문에 연산 비용이 증가되는 문제점이 있다. 이러한 EPC 센서 네트워크의 문제점들을 해결하기 위하여 본 논문에서는 미들웨어에서 복합 이벤트의 최소 조건을 정의하고 조건을 만족하는 경우에만 복합 이벤트를 검출하는 알고리즘을 제안하였다. 복합 이벤트의 최소 조건을 검사하기 위하여 인덱스 기반의 질의 색인을 사용하여 복합 이벤트를 추출한다. 제안하는 인덱스 기반의 복합 이벤트 검출 알고리즘은 기존의 검출 알고리즘과 NS2 시뮬레이션을 이용하여 성능 평가를 수행하여 복합 이벤트를 검출하는 시간에서는 기존 알고리즘과 비교하여 평균 6.8msec 적게 나타났으며, 검출에 필요한 연산수는 기존 알고리즘과 비교하여 평균 226개로 적은 연산 수를 나타내었다. 결과적으로 기존 알고리즘에 비해 복합 이벤트 검출을 위해 제안하는 알고리즘이 우수한 성능을 나타내었다.
본 논문은 중소 도시하천을 위한 수해관리시스템 개발에 관한 것이다. 일반적으로 도시하천은 집중호우 발생 시 수위가 급격히 상승하는 특성이 있으므로 하천 재난관리 측면에 있어서 특별한 주의가 필요하다. 따라서 이와 같은 하천의 경우에는 강우와 유출 관계식으로부터 수립된 수문학적 모형을 사용하여 홍수 발생 여부를 예측하는 것 보다는 하천 수위의 실시간 변동 상황을 즉시 감지하고 위험상황 발생 시 이를 신속히 전파하는 것이 재난관리 측면에 있어 더욱 유리할 수 있다. 본 연구에서는 이를 위하여 실시간 센서 데이터를 보다 효율적으로 처리할 수 있는 복합 이벤트 처리기법을 사용하여 수해관리시스템을 개발하였다. 또한, 외부의 재난관리시스템과 정보를 공유하며 연동을 원활히 수행할 수 있으며 경보를 다수의 사용자에게 효과적으로 전파할 수 있는 이벤트 주도적 아키텍처를 적용하였다. 본 연구를 통해서 최근 실시간 데이터 처리기법으로 주목을 받고 있는 복합 이벤트 처리기법이 수해관리에 효과적임을 알 수 있었으며 타 분야의 재난관리에도 널리 적용될 수 있는 것으로 파악되었다.
본 논문에서는 복합 이벤트 처리를 적용하여 비즈니스 활동 분석(BAM)을 위한 이벤트 분석 방안을 제안한다. 이는 프로세스 관리자가 프로세스가 종료되기 이전에 발생 가능한 위험을 감지하고 모니터링하기 위하여 실시간에 진행되는 이벤트에 대하여 조기 경보를 제공하기 위하여 개발되었다. 본 연구에서는 의미 있는 위험을 가지는 이벤트를 추출하는, 프로세스 기반의 이벤트 모니터링 과정을 제시하였다. 복합 이벤트 패턴은 과거 누적된 이벤트 로그를 바탕으로 정의되며, 이벤트의 위험도는 그 패턴들에 기반하여 평가된다. 제안된 방법론은 홈쇼핑업체의 서비스 프로세스의 예를 이용하여 설명한다.
사물통신 기기의 발달로 다양한 응용에서 대용량의 스트림 데이터의 실시간 복합 이벤트 처리 기법에 대한 중요성이 증가되고 있다. 본 논문에서는 유사 연산 처리 비용을 감소시키기 위한 다수의 복합 이벤트 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 다수의 복합 이벤트를 처리하기 위한 연산자를 그래프로 표현하고 중복적인 연산을 감소시킨다.
본 논문은 도시통합관제플랫폼에서 발생되는 다양한 복합이벤트에 대해, 해당 복합이벤트에 의해 발생되는 업무프로세스 및 Action을 도시통합관제플랫폼과 다수의 u-서비스시스템 간 분담 또는 협업하여 처리할 수 있도록 복합 이벤트에 대한 업무 프로세스 및 Action을 검색, 변환, 배포하는 시스템 및 방법을 제시하였다. 제시된 방법을 적용하면 복합이벤트 발생시 신속하고 유기적인 대응을 통해 피해 비용 및 피해 범위의 확산을 방지하는 효과가 있다. 또한 복합이벤트의 프로세스 및 Action이 추가 삭제, 보완 등과 같이 수시로 변경되는 경우에도, 도시통합관제플랫폼에서만 업무 프로세스 및 Action을 수정하여 각 u-서비스시스템에 배포하면 분담 및 협업 처리를 할 수 있게 되므로 일의 복잡도를 단순화 시키고 유연한 대응을 할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 모바일 기기 및 무선기기의 발달로 인하여 센서 네트워크가 다양한 분야에서 응용되고 있다. 따라서 센서에서 실시간으로 발생하는 스트리밍 데이터에서 이벤트를 감지하고 분석하는 것은 중요한 연구 분야로 부각되고 있다. 단순 이벤트의 발생 조건을 빠르게 판별하기 위해 비트맵 인덱스 기반 복합 이벤트 검출 기법 등 여러 가지 방법들이 사용되고 있지만, 아직까지 이기종 센서에서 발생하는 각기 다른 형태의 데이터를 융합하여 이벤트를 검출하는 복합 이벤트 처리에 대한 연구는 미비한 실정이다. 본 논문에서는 각기 다른 형태를 가지는 스트리밍 데이터에 멤버쉽 함수를 적용하여 퍼지화 함으로서 이기종 센서에서 발생하는 데이터를 융합 처리가능하며, Quine-Mccluskey 감축기법을 통하여 규칙의 신뢰도 및 속도가 향상된 의사결정을 하는 고속 이벤트 탐지기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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