• Journal of KIISE:Databases
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• v.37 no.6
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• pp.300-307
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• 2010

According to growth of web, data processing technology is developing. In the Web of next generation, high-speed or high-volume data processing technologies for various wire-wireless users, USN and RFID are developing too. In this paper, we propose a high-volume data processing technology using Complex Event Processing(CEP) engine. CEP is the technology to process complex events. CEP Engine is the following characteristics. First it collects a high-volume event(data). Secondly it analyses events. Finally it lets event connect to new actions. In other words, CEP engine collects, analyses, filters high-volume events. Also it extracts events using pattern-matching for registered events and new events. As the results extracted. We use it by an input event of other work, real-time response for demanded event and can trigger to database for only valid data.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06c
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• pp.494-499
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• 2007

본 논문은 객체로부터 특징 벡터를 추출하고 각 객체의 행동 양식을 분석함으로써 객체의 현재 이벤트를 인식하고 확률 모델을 기반으로 한 긴급한 상황에서의 시나리오를 해석할 수 있는 방법을 제안한다. 기존의 연구에서는 시나리오 해석을 위한 이벤트 인식 방법을 사용하였기 때문에 적용되는 범위가 한정되어 있었다. 본 논문에서는 시나리오를 정의하고 인식된 객체의 이벤트를 바탕으로 미리 정의된 시나리오에 가장 근접하는 상황이 발생하는 것을 자동으로 해석할 수 있도록 한다. 이벤트 규칙, 이벤트 인식, 그리고 이벤트를 바탕으로 하는 긴급 상황 시나리오가 실내 또는 실외 환경에서 객체 추적만을 통해 얻을 수 없는 의미론적 정보를 제안된 방법을 통해 획득할 수 있다.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.12 no.2
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• pp.219-231
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• 2007

Based on a complex event processing technique, an event analysis method for Business Activity Monitoring(BAM) is developed to provide an early warning for on-going events so that process managers effectively detect and monitor potential risks prior to the completion of the events. In this study, process-based event monitoring procedures to extract events with significant risks are presented; Complex event patterns are defined from historical event log data and risks of events are evaluated based on the patterns. A process-based event monitoring architecture for BAM is also presented. The proposed method has been applied to a service process of a home shopping company.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.207-207
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• 2023

데이터 기반 강수 예측 모델은 극한 강수 이벤트의 크기를 과소 추정하는 경향이 있다. 이는 훈련 데이터에 극한 강수 이벤트보다 일반적인 강수 이벤트가 많이 포함되어 있기 때문이다. 본 연구는 이러한 딥러닝의 데이터 불균형 문제를 해소하고자 모델을 학습시킬 때 격자별 극한 강수에 더 큰 가중치를 주어 극한 강수 예측의 정확성을 높이는 방법을 제안한다. 딥러닝 모델 중 공간-시간 필드를 정확하게 예측할 수 있는 ConvLSTM 기반 강수 예측 모델을 활용하여 레이더 강수량을 예측하였다. 먼저, 훈련 기간 동안의 강수 이벤트의 누적 분포 함수 CDF(Cummulative distribution funcion)을 그린 후 극한 강수 이벤트와 일반적인 강수 이벤트의 분포를 확인하였다. 그다음, 적은 분포를 가진 극한 강수 이벤트의 더 큰 가중치를 두어 모델을 학습시켰다. 이 모델은 대한민국 중부 지역 (200km x 200km)의 5km-10분 해상도 레이더-계량기 복합 강수 필드에 대해 2009-2014년 기간 동안 훈련 되었고 2015-2016년 동안 모델의 훈련을 검증 하였고, 2017-2018년 동안 테스트 되었다. 다양한 가중치 함수를 기반으로 훈련 시킨 결과 최적화 가중치 함수 모델의 평균 NSE는 0.6 평균 RMSE는 0.00015 그리고 극한 강수 이벤트만 따로 추출한 평균 MAE는 6이다. 결과적으로 제안된 모델은 기존 방법에 비해 예측 성능을 향상 시켰으며, 격자별 가중치를 두었을 경우 일반적인 강수 이벤트 뿐만 아니라 극한 강수 이벤트의 예측의 정확도를 향상시켰다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.391-393
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• 1999

자바빈 컴포넌트를 이용한 RAD 개발 도구들은 일반적으로 자바빈 컴포넌트를 시각적으로 배치하고, 속성 및 이벤트를 편집할 수 있는 개발 환경을 제공한다. RAD 개발 도구들은 배치된 컴포넌트에 대한 속성과 이벤트를 편집할 수 있는데 특히 이벤트는 개발자의 응용 논리가 포함된 부분으로 완전한 시각화를 통한 구현이 어렵다. 본 논문에서는 자바빈 컴포넌트 기반 개발 환경에서 자바 언어의 인트로스팩션(Introspection) 메커니즘을 이용한 자바 소스 코드 생성 기법을 제시한다. 자바 소스 코드의 생성은 태그로 표시된 템플릿 코드의 생성과 자바의 위임 이벤트 모델을 이용한 이벤트 처리 코드를 생성하여 템플릿 코드에 합성하는 방법을 따른다. 본 논문에서 제시하는 기법은 인트로스펙션에 의해 추출된 정보를 개발자에게 시각적으로 보여주며 개발자의 시각적 조작에 따라 이벤트에 대한 소스코드를 자동으로 생성해준다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.64-66
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• 2015

본 논문에서는 감시카메라의 에너지 효율성과 영상 감시의 효율성을 높이기 위해서 이벤트 기반으로 작동하는 저에너지 DIY (Do-It-Yourself)감시 카메라 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 감시 카메라는 이벤트 감지 모드에서는 저전력 경량압축 모드로 작동하다가 움직임이 검출된 경우에만 고압축/고해상도 모드로 자동 전환되어 이벤트 발생시점 이후뿐만 아니라 이벤트 발생 3초 전의 영상까지 압축하여 무선으로 서버로 전송한다. 또한, 서버에 저장된 영상은 사후에 추출할 수 있을 뿐 아니라 실시간으로 원격 단말로 스트리밍이 가능하여 원격지에서 이벤트 발생을 보고 받고 필요시에 실시간으로 모니터링 할 수 있도록 시스템을 구성하여 실용성을 강화하였다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.15 no.6
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• pp.65-75
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• 2014

The main focus of this paper is to analyze trend of event informations in a variety of mass media by graphical visualization in axis of the time and location. Especially, continuity analysis based on user-generated social media can reflect the social impact of a certain event according to change time and location and their directional changes. To reveal the characteristics of continuous events, we survey the data set collected from news articles and tweets during two years. Based on case studies on 'disease' and 'leisure', we verify the effectiveness and usefulness of our proposed method. Even though some events occurred during same period, we showed directional changes which have high-impact in social media referred user interest's, compared with fact-based continuous visualization results.

• Review of KIISC
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• v.16 no.2
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• pp.18-25
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• 2006

네트워크 보안 상황인지 기술이란 현재 네트워크에서 보안과 관련하여 무슨 일이 발생하고 있는 지를 관리자에게 인지시켜 주는 기술이다. 이는 침입탐지시스템이나 방화벽에서 수행하는 잠재적인 공격자의 패킷을 필터링하거나 보고하는 것과는 달리 현재 네트워크에서 발생하고 있는 상황(침입 또는 공격 등)을 알려주는 것에 초점을 맞춘다. 네트워크 보안 상황인지 기술에는 데이터 선정 및 수집, 특성 인자 추출, 연관성 분석, 데이터마이닝, 패턴분석, 이벤트시각화 등과 같이 매우 다양한 세부 기술들이 있지만, 본 고에서는 이벤트 종류에 따른 시각화 기술들의 현황과 ETRI에서 개발한 Visual Scope에 대해 살펴보고자 한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.9 no.8
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• pp.138-146
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• 2009

Recently big-sized hospitals showed their interest in medical information event monitoring system based on Sense and Respond in order to give patients in emergency a safer medical treatment. In this paper we implemented medical information event monitoring system based on Sense and Respond which stand on event and monitoring process. This system consists of event definition, event extraction, event delivery, and monitoring. It ensures real-time response by grasping and delivering medical information in real-time, and well-balanced understanding of information for hospital management by real-time tracking. Also early confrontation case by case by, event delivery make the safety of patients be secured, the efficiency of hospital can be maximized by early grasping the problems in hospital management problems.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.769-771
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• 2001

침입의 궁극적 목표는 루트 권한의 획득이라고 할 수 있는데 최근 유행하고 있는 버퍼플로우(Buffer Over flow)등이 대표적이다. 최근 날로 다양화되는 이런 침입방법들에 대응하기 위해 비정상행위 탐지기법 연구가 활발한데 대표적인 방법으로는 통계적 기법과 전문가시스템, 신경망 등을 들 수 있다. 본 논문에서 제안하는 침입탐지시스템은 권한 이동 관련 이벤트의 추출 기법을 이용하여 Solaris BSM 감사 기록에서 추출된 정보 이벤트들을 수집한 후 은닉 마르코프 모델(HMM)로 모델링하여 정상행위 모델들을 만든다. 추론 및 판정시에는 이미 만들어진 정상행위 모델을 사용하여 새로 입력된 사용자들의 시퀀스를 비교 평가하고, 이를 바탕으로 정상 권한이동과 침입시의 권한이동의 차이를 비교하여 침입여부를 판정한다. 실험결과 HMM만을 사용한 기존 시스템에 비해 유용함을 알 수 있었다.