본 논문에서 상관관계분석 기술을 이용하여 IP망과 전송망에서 발생되는 장애유형을 패턴화하였으며, 이를 Rule로써 자동처리가 가능하도록 시스템화하였다. 정의된 Rule로 인하여 이벤트 자동분석 및 장애근원 도출이 가능해졌으며, 도출된 근원 이벤트는 운용자에게 이벤트 분류를 위한 수고를 덜어주고, 궁극적으로 신속한 대처가 가능하게 하였다. 알고리듬의 효율성을 보이기 위하여 IP망과 전송망을 대상으로 10여개의 장애유형 표준을 패턴화하고 Rule로서 정의하여 적용한다.
최근에 이슈가 되고 있는 빅 데이터 처리 방법중의 하나로 CEP가 있다. 그러나 CEP는 사전에 정의된 질의에 해당되는 이벤트만을 선별하여 패턴 매칭 등의 기능을 수행하므로, 새로이 발견되는 이벤트를 찾는데 제약이 있다. 또한 실시간으로 생산되는 빅 데이터에 기초한 다양한 패턴 탐사에 한계를 노출하고 있다. 이 논문에서는, CEP 환경에서 빅 데이터 사이에 존재하는 다양한 이벤트와 패턴 탐사를 위한 실시간 데이터 마이닝 기법을 제안한다. 제안 방법은 CEP 엔진을 위한 고급의 패턴 매칭을 개발하고, CEP를 위한 실시간 데이터 마이닝 기법을 개발한다. 마지막으로, 기존의 CQL을 확장하여 개발한다. 이라한 방법을 통하여 기존의 CEP의 기능적인 한계를 극복할 수 있다.
본 논문에서는 스마트폰을 이용하여 도로 주행 정보를 기록하고 운전자에게 패턴 별 주행정보를 제공하는 라이프로그(Lifelog) 형태의 서비스에 목적을 두고 있다. 운전자의 도로 주행 데이터를 데이터베이스화한 이 정보는 다양하게 이용될 수 있다. 주행 패턴 인식은 이벤트 구간 검출 과정을 통한 패턴 구간을 검출하고 가속도 센서와 방향 센서, 즉 멀티 센서 기반으로 주행패턴을 인식한다. 주행 패턴을 분석 후 시간 정보를 이용하여 촬영된 영상 데이터에서의 패턴 구간 영상을 같이 제공한다. 이렇게 패턴 구간의 센서 스트리밍 정보와 영상을 제공하면 운전자의 운전 성향 및 주행 기록을 분석하는데 이용될 수 있다. 따라서 주행패턴 인식 알고리즘을 프로토타입으로 제안한다.
본 논문에서는 문화유산정보 말뭉치 구축을 위한 개체명 및 이벤트 부착 도구를 제안한다. 제안하는 도구를 이용하여 말뭉치 구축자는 문화유산정보 관리에 유용한 시간, 장소, 인물, 사건을 중심으로 개체명과 이벤트를 부착할 수 있다. 이 때, 개체명과 이벤트 부착이 용이하도록, 제안하는 도구에서 줄번호나 어절번호와 같은 개체명이나 이벤트의 위치정보를 자동으로 부착하며, 구축된 개체명이나 이벤트 중에서 하나를 선택하면 해당 문자열을 원문에서 진한 이탤릭체로 표시하여 올바르게 부착되었는지 쉽게 확인할 수 있다. 그리고, 제안하는 도구는 말뭉치 구축자의 수작업을 줄이기 위해서 개체명 자동인식 패턴을 활용한다. 학습말뭉치가 거의 없다는 점을 고려하여 단순한 규칙 패턴을 학습한다. 또한, 오류 전파를 차단하기 위해서, 제안하는 개체명 자동인식 패턴은 개체명 부착 말뭉치에서 추가적인 분석처리 없이 바로 추출한다. 실험결과 제안하는 개체명 및 이벤트 부착 도구는 말뭉치 구축자의 수작업량을 절반이상 줄여주었다.
SOA를 도입하는 하향식 (top-down) 방법은 온톨로지를 기반으로 서비스를 분석하고 설계하는 서비스 모델링 단계를 핵심으로 봄으로써 SOA의 장점을 가장 잘 반영할 수 있는 방법으로 권장되고 있다. 그러나 대부분의 기업들은 하향식 방법이 최상이라는 것을 알면서도 기업 이윤 창출에 단기적인 효과가 드러나지 않고 도입 초기에 개발시간과 비용이 증대되므로 이를 꺼리게 된다. 특히 잘 정의된 컴포넌트 시스템을 이미 사용하고 있는 경우에 더욱 그러하다. 따라서 본 논문에서는 기존의 잘 정의된 컴포넌트시스템을 최대한 이용할 수 있는 상향식 (bottom-up) 서비스식별 방법을 제안한다. GUI는 직접 사용자의 입력을 받아 들여 이벤트를 발생시킨다는 점에 착안하여 이벤트의 경로를 연결하면 비즈니스 프로세스에 근사시킬 수 있다. 따라서 컴포넌트와 상호작용하는 GUI의 이벤트 수를 기준으로 핵심 GUI를 선정하고 핵심 GUI로부터 연결되는 이벤트 경로를 대상으로 기존의 순차패턴 마이닝 알고리즘을 변형하여 사용자의 서비스 사용 패턴을 추출한다. 실험결과 추출된 이벤트 패턴에 응집도를 적용하여 다양한 크기의 비즈니스 서비스를 식별할 수 있음을 보였다.
최근 소셜 네트워크 사용자들이 늘어나면서, 각 지역에서 관심 받고 있는 사회적인 이슈나 재해 등과 같은 이벤트에 대한 정보들이 소셜 미디어 사이트를 통해 실시간으로 빠르게 대량으로 게시되고 있으며, 사회적 파급효과도 매우 커지고 있다. 본 논문에서는 지역정보를 가진 트위터 데이터를 이용하여 특정 시간, 지역에 사용자들이 관심을 가지고 있는 이벤트를 탐지하는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 트위터 스트리밍 API를 이용해 데이터를 수집하고, 트윗의 키워드들의 시간에 따른 빈도수를 분석하여 정상적인 패턴과 다른 패턴을 가진 키워드를 이벤트로 추출하고, 같은 이벤트에 대한 키워드들을 군집화 하기 위해 co-occurrence 그래프를 이용하여 이벤트 감지 시스템을 구현하였다. 그리고 실험을 통해 제안한 기법의 유효성을 검증한다.
물류 프로세스는 일반적인 비즈니스 프로세스와는 달리, 서로 이질적인 조직이 참여하여 프로세스를 진행한다는 특징을 보인다. 따라서 각 참여조직들 간의 상호작용을 제어하면서 프로세스를 수행하는 것이 필요하다. 프로세스의 실행이라는 측면에서 이를 제어하는 가장 좋은 대안으로 비즈니스 프로세스 관리(BPM) 시스템을 들 수 있으나, 참여조직 간의 프로세스 소유권과 접근 권한 관리 문제와 함께, 현재의 일반적인 상용 시스템들은 참여조직 간의 상호작용을 관리하기 위한 기능을 거의 제공하지 못한다는 문제점을 안고 있다. 또한 RFID 기술 기반의 물류 환경에서, RFID 이벤트의 적용과 처리를 지원하는 물류프로세스 관리에 대한 고려가 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 물류 환경에서 발생하는 다조직 프로세스를 RFID 이벤트 기반의 통제를 위한 새로운 방법론을 제시하고자 한다. Interworkflow(워크플로우 간) 패턴으로 표현되는 참여조직들 간의 프로세스 자동 트리거링(Auto-Triggering)을 위하여 ECA(Event-Condition-Action) 규칙에 복합이벤트(Complex Event)를 활용한 RFID 이벤트 기반의 RFID-based ECA 규칙을 제공한다.
시퀀스로부터 원하는 패턴을 효율적으로 검색하는 것은 타임 시리즈 분석이나 네트웍 침입 탐지와 같은 응용 환경에서 필수적이다. 예로서, 특정한 이벤트가 발생할 때마다 이벤트의 유형과 발생 시각을 기록하는 네트웍 이벤트 관리 시스템을 생각해보자. 네트웍 이벤트들의 연관 관계를 발견하기 위한 전형적인 질의 형태는 다음과 같다: "CiscoDCDLinkUp이 발생한 후 20초 이내에 MLMStatusUP이 발생하며 그 후 40초 이내에 CiscoDCDLinkUP이 발생하는 모든 경우를 검색하라." 이 논문은 위와 같은 질의를 효율적으로 처리할 수 있는 방안으로 빈도수 기반, 조인 기반, 트리 순회 기반의 검색 기법들을 제시한다.기법들을 제시한다.
실시간으로 렌더링 되는 인터렉티브한 3D 가상공간에서 객체들은 일정한 조건을 고려한 이 벤트 발생에 따라 상호작용이 가능하다. 그러나 이러한 상호작용의 행동 표현을 위해서는 이벤트의 조건과 행동 패턴들이 거의 일대일 대응되어야 한다. 이는 미리 규정한 패턴 수가 미흡할 때 사실적인 행동을 하지 못하며 다양한 행동패턴의 표현을 위해서는 그 만큼 고려되어야하는 이벤트의 조건이 늘어나게 되므로 전체 시스템의 복잡도를 증가시키는 문제점을 야기한다. 따라서 본 논문에서는 탄성 모멘텀을 이용한 물리학적 접근 방법을 적용하고 가변형 다중 센서를 이용하여 Artificial Fish의 움직임을 보다 사실적으로 표현할 수 있고 하나의 회피 이벤트에 대해 다양한 행동 패턴 생성이 가능한 새로운 방법을 제시한다.
본 논문에서는 시공간 정보를 포함하는 트윗 스트림에서 비정상적인 이벤트에 대한 상관관계를 사용자에게 시각적으로 분석하는 방법을 다양한 실험을 통하여 제안한다. 제안하는 방법으로는 트윗에서 토픽 모델링을 수행한 다음 계절요인과 추세요인을 반영한 시계열 분석 기법을 이용하여 비정상적인 이벤트 후보군을 추출한다. 추출된 토픽이 포함되어 있는 데이터를 대상으로 다시 한 번 토픽을 추출하여 시계열 분석을 수행한 다음 앞서 추출한 토픽과의 상관관계를 분석하여 비정상적인 이벤트를 탐지할 수 있도록 하였다. 비정상 이벤트를 탐지하는 모든 과정에 시각적 분석 방법을 이용하여 단순한 수치 정보가 아닌 시각적 패턴 형태로 나타냄으로써 사용자는 직관적으로 비정상 이벤트의 동향과 주기적인 패턴을 분석할 수 있도록 하였다. 실험은 2014년 1월 1일부터 2014년 6월 30일까지 국내에서 발생한 트윗을 대상으로 2개의 사건[경주 마우나 리조트 붕괴 사건(2014.02.17.), 진도 여객선 침몰 사건(2014.04.16.)]에 대해 시각적 분석 시스템을 적용하여 사용자는 쉽게 데이터를 분석하고 이해할 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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