환자 이력, 구매자 이력, 웹 로그 이력 데이터에 대한 시간 데이터 마이닝에 대한 연구에서 시간 간격 관계 규칙을 찾아내는 것은 가변적인 시간 간격의 데이터를 하나의 이벤트로 요약하는 것은 합리적이지 못하다. 이는 그 이벤트가 가변적인 시간 간격 내에서 서로 독립적인 이벤트일 수 있기 때문이다. 그러므로 이벤트들의 시퀀스를 독립적인 서브 시퀀스로 나누어 각 서브 시퀀스별로 시간 간격을 갖는 인터벌 이벤트로 요약하는 것이 합리적이다. 본 논문은 이벤트 시퀀스를 시간 간격을 갖는 인터벌 이벤트로 요약하고 요약된 인터벌 이벤트들로부터 인터벌 관계 규칙을 찾아내는 새로운 시간 데이터 마이닝 기법을 제안하고 있다. 이 기법은 인터벌 관계들 사이의 규칙을 찾아줌으로서 기존의 데이터 마이닝 기법과 비교하여 질적으로 우수한 지식을 제공한다.
실시간 데이터 마이닝 기법은 다양한 종류의 센서에서 수집된 다차원 스트림 데이터들 사이에 존재하는 의미있는 정보를 탐사할 수 있다. 전통적인 데이터베이스 시스템에서의 마이닝 기법은 정적인 데이터베이스에 기초하므로 실시간으로 수집되는 스트림 데이터는 시간 속성을 갖는 인터벌 이벤트로 요약되어야 한다. 이 논문은 다차원 스트림 데이터 환경에서 스트림 데이터를 요약하고 이들 사이에 존재하는 인과 관계를 탐사하는 실시간 데이터 마이닝 기법을 제안한다. 제안 기법은 센서에서 수집되는 데이터의 대부분이 객체의 정상적인 상태 데이터임을 고려하여 의미있는 이상 이벤트를 선별하여 전송한다. 그리고 스트림 데이터의 연속성을 고려하며 스트림 데이터를 세 가지 상태의 이벤트로 요약하고 인과 관계 규칙을 탐사한다. 인과 관계 규칙은 시간에 따라 이벤트 발생에 영향력을 미치는 원인 이벤트를 발견함으로써 이벤트의 발생을 미리 예측할 수 있다.
현재 클라이언트/서버 네트워크 환경은 시스템이 점점 대형화되면서 유지보수 및 네트워크 트래픽에 대한 문제로 인하여 분산 객체 개념을 이용한 분산 환경의 페러다임이 필요하게 되었다. 이에 OMG의 CORBA는 분산 환경을 위한 표준을 제공하며, 분산 객체간의 비동기 호출을 위한 이벤트 서비스를 명시하고 있다. 분산 객체간의 데이터 전송은 전체 시스템의 성능을 좌우하는 중요한 요인으로 평가받고 있으나 이벤트 서비스는 이벤트 데이터를 위한 필터링 기능을 제공하고 있지 않아 비효율적인 데이터 전송을 하고 있다. 본 논문에서는 이벤트 채널의 필터링을 위한 모듈을 정의하여 기존의 서비스에서 제공하는 이벤트 채널보다 효율적인 데이터 전송이 가능한 이벤트 필터링 채널을 설계한다.
RFID 미들웨어는 응용 서비스를 담당하는 어플리케이션이 등록한 비즈니스 이벤트를 빠르게 검출하여 이를 실시간적으로 전달할 수 있어야 한다. RFID 스트림 데이터는 대용량으로 발생되지만 어플리케이션에서 요구하는 비즈니스 이벤트를 항상 만족시키지는 못한다. 이에 따라, 미들웨어는 불필요한 이벤트를 처리하기 위해 많은 시간을 소요할 뿐만 아니라 대용량의 RFID 스트림 데이터를 정해진 시간 내에 처리하지 못하는 문제점이 발생한다. 이 논문에서는 대용량의 스트림 데이터에서 발생한 모든 이벤트를 처리하지 않고 어플리케이션이 등록한 비즈니스 이벤트를 구성하는 최소 조건을 만족하는 후보 집합을 찾는 연산을 제안한다. 이를 통해 후보 집합이 추출되면 실제 비교 연산을 통하여 조건을 만족하는 비즈니스 이벤트를 찾아내고 어플리케이션에 전달한다. 또한, 비트맵으로 이벤트의 발생을 표시를 하고 이 비트맵을 이용하여 실제 비즈니스 이벤트를 검출하는 기법을 제공한다.
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.
이벤트 추출은 텍스트에서 구조화된 이벤트를 분석하는 것이다. 본 논문은 대화문에서 발생하는 다양한 종류의 이벤트를 다루기 위해 이벤트 스키마를 프레임넷으로 정한다. 대화문에서의 이벤트 논항은 이벤트가 발생하는 문장 뿐만 아니라 다른 문장 또는 대화에 참여하는 발화자에서 발생할 수 있다. 대화문 주석 데이터의 부재로 대화문에서의 프레임 파싱 연구는 진행되지 않았다. 본 논문이 제안하는 모델은 대화문에서의 이벤트 논항 구간이 주어졌을 때, 논항 구간의 역할을 식별하는 모델이다. 해당 모델은 이벤트를 유발한 어휘, 논항 구간, 논항 역할 간의 관계를 학습한다. 대화문 주석 데이터의 부족을 극복하기 위해 문어체 주석 데이터인 한국어 프레임넷을 활용하여 전이학습을 진행한다. 이를 통해 정확도 51.21%를 달성한다.
웹이 성장함에 따라 데이터처리 기술도 발전하고 있다. 차세대 웹 환경에서는 다양한 유무선 사용자, USN, RFID를 위한 고속, 대용량데이터 처리기술 또한 발전하고 있다. 본 논문에서는 CEP(Complex Event Processing) 엔진을 이용하여 대용량데이터를 처리하는 기술을 제안한다. CEP는 복잡한 이벤트를 처리하는 기술로 CEP 엔진은 다음과 같은 특정이 있다. 첫째 대용량의 이벤트(데이터)를 받는 작업, 둘째 이를 분석하는 작업, 최종적으로 새로운 액션으로 연결시키는 작업으로 나눌 수 있다. 즉 대용량데이터를 수집하고 이벤트들을 분석, 필터링한다. 또한 이벤트 엔진에 미리 등록해 놓은 이벤트와 새로운 이벤트를 패턴매칭하여 데이터를 추출한다. 추출된 결과를 다른 작업의 입력 이벤트로 사용하거나 요청된 이벤트에 대해 실시간으로 응답할 수 있고 유효한 데이터만 데이터베이스에 트리거할 수도 있다.
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.
웹 서비스에 주로 적용되어 왔던 OAuth 2.0 사용자 인증 기법을 이벤트 기반 IoT 디바이스 데이터 통신 처리에 이용할 수 있도록 확장한다. OAuth 2.0 사용자 인증 기법은 최소화된 인증 절차에 맞추어져 있지만, 이벤트 기반의 IoT 디바이스의 데이터를 응용하기에는 적합하지 않은 실정이다. OAuth 2.0 사용자 인증 기법을 이용하여 이벤트 기반의 IoT 디바이스 데이터 통신으로 동작하기 위한 구성방법, Data Format, 그리고 전송 구조를 제안한다.
본 연구는 대형 이벤트가 발생하였을 때 신속하고 정확한 교통정책을 수립할 수 있도록 대형 이벤트 대응형 통합교통분석 시스템을 개발하는 데 목적이 있다. 교통분석 시스템 사례조사를 기초로 통합교통분석 시스템의 요건을 정의하고 개발방향을 수립하였다. 데이터 웨어하우스 (data warehouse) 구축을 위해 신속하고 정확한 교통정책 수립이 요구되는 대형 이벤트를 선정하고 데이터를 수집하였다. 수집된 대형 이벤트 데이터와 교통 데이터를 통합하여 데이터 웨어하우스와 주제별 데이터 마트 (data mart)를 구축하였다. 이용자가 적시에 의사결정을 할 수 있도록 비즈니스 인텔리전스(business intelligence) 시스템 화면을 설계하고 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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