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 기업내업무 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. 본 고에서는 이벤트 기반 아키텍처의 개념, 발전 방향 및 구성 요소에 대해 설명하고, 실시간으로 발생하는 대량의 이벤트를 처리하여 의미있는 상황 정보를 제공하거나 서비스를 연동하는 기술인 이벤트 스트림 처리 기술에 대해 살펴본다.
이벤트 알림 시스템에 대한 연구는 비동기적으로 발생되는 이벤트를 기반으로 실행되는 응용 프로그램을 지원하기 위하여 많은 연구가 이루어져 왔다. 본 논문은 확장성과 효율성을 보장하기 위한 Push 기반 이벤트 알림 서비스를 제시한다. 특히 이벤트 중재자(Broker)를 확장하기 쉽게 구현 하였으며, 병렬적 데이터 전송 등을 통하여 데이터 전송 효율성을 제공해 주고 있다. 또한 XML을 사용한 레코드 기반 이벤트 모델을 구현하여 이기종 호환성 보장과 구현 언어 독립적인 구조를 제공하고 있다. 구현된 이벤트 알림 서비스에 대해 구현 이슈를 살펴보고, 성능 측정하고 그 결과를 분석한다.
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.
분산 시스템의 관리를 위해서 시스템 내의 각 컴포넌트에서 발생되는 많은 이벤트 중에 의미 있는 이벤트를 효과적으로 찾아내는 이벤트 파싱 엔진이 필요하다. 본 논문에서는 유연성 있는 이벤트 파싱 엔진을 제안한다. 특히 이벤트 파싱 엔진의 내부 구현을 위해서 기존의 룰 기반 접근방법을 변형한 새로운 접근방법을 제시한다. 본 엔진에서는 룰의 조건과 액션을 스크립트 객체화한 스크립트 객체 기반 접근방법과 룰에 해당하는 이벤트들을 찾아낼 때 보다 효과적이 검색을 지원하는 이벤트 토큰 기반 방식을 사용한다.
동적 비전 센서(Dynamic Vision Sensor)라고도 알려진 이벤트 카메라는 생체에서 영감을 받은 새로운 시각 센서이다. 고정된 속도로 이미지를 생성하는 기존 카메라와 달리 이벤트 기반 카메라의 픽셀은 독립적이고 비동기적으로 작동한다. 기존 프레임 기반 카메라보다 이벤트 기반 카메라가 움직임을 포착하는데 더 적합하며 모션 블러(Motion Blur)가 없고 시간 해상도가 높다는 이점을 통해 고속카메라로 활용할 수 있다. 본 논문은 이벤트 카메라의 높은 시간 해상도와 동적 범위, 낮은 지연시간, 전력 소비량의 이점을 활용하여 움직이는 물체를 모션 블러 없이 포착하는 이벤트 기반 물체 추적 시스템을 제안한다. 실험을 통해 전체 영상을 포착하는 기존 프레임 기반 카메라에 비해 밝기 변화에 따른 동적 변화만을 추적하는 이벤트 기반 카메라는 모션 블러가 없다는 점을 검증하였다.
이 논문에서는 협력적 가상환경에서 이벤트의 내용에 기반한 동적 이벤트 통지 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 이벤트 송신자와 수신자 사이에 투명성을 제공하며, 다른 시스템에 영향을 주지 않고, 이벤트 수신자를 동적으로 추가, 삭제할 수 있는 노티파이어 모델을 구성한다. 시스템은 기본적인 이벤트 형태들을 정의하고, 다른 환경을 구성하고 있는 특정 응용에 독립적으로 동작하도록 하기 위해서 이벤트들을 XML로 표현한다. 본 시스템은 XML을 사용하여 이벤트를 표현하기 때문에 발생된 이벤트를 로그데이터에 저장할 수 있고, 로그 데이터를 사용하여 이벤트들을 검색하고 필터링할 수 있도록 하여 시스템의 효율성을 향상시켰다. 또한 사용자로 하여금 관심있는 이벤트들을 등록할 수 있도록 하여 필터링의 효율을 높였으며 XML 기반 애플리케이션뿐만 아니라 다른 가상환경의 애플리케이션들 사이의 상호 작용을 가능하게 하는 이벤트 통지 시스템을 설계하였다.
유비쿼터스 환경에서 사용되는 수 않은 분산 애플리케이션들은 이벤트 기반 기법을 이용한 비동기 통신을 필요로 한다. OMG에서 정의된 비동기 메시지 처리를 위해 정의된 CORBA 이벤트 서비스는 유연성 있는 이벤트 채널을 통하여 분산 오브젝트 간의 비동기 통신을 지원한다. 기존의 이벤트 서비스에서 이벤트 서비스를 제공하기 위해서는 사용자나 개발자에 의해 수동적으로 채널이 생성되며, 생성된 채널을 통하여 이벤트 서비스를 제공한다. 그러나, 수동적인 채널관리 시스템은 분산 애플리케이션이 제공하는 다양한 이벤트 서비스를 제공하기에 기능적 오버헤드를 가지고 있다. 본 논문에서는 동적 채널 생성 삭제 그리고 컨텍스트 기반의 채널 관리 구조를 제시하며, 제안된 구조의 이벤트 서비스의 시뮬레이션 결과는 기존의 이벤트 서비스의 이벤트 처리 시간보다 더 나은 결과를 보여준다.
이벤트에 기반한 약결합의 분산 응용이 인터넷과 같은 광역네트워크 상에서의 주요 응용분야로 대두되고 있다. 이를 지원하기 위해 이벤트 통지서비스가 필요하다. 광역 네트웍크상에서 이벤트 통지 서비스를 구현하는 방법으로 내용기반 이벤트 라우팅이 최근 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 효과적인 내용기반 이벤트 라우팅 알고리즘을 구현하기 위해 기존에 발표된 대표적인 이벤트 통지서비스 시스템인 SIENA에 바탕을 두고, SIENA에서의 이벤트 라우팅 알고리즘의 문제점을 분석하고 이를 개선한 라우팅 알고리즘을 제안한다.
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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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