• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04a
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• pp.553-555
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• 2004

유비쿼터스 환경의 RFID 애플리케이션을 위해 RFID 태그에서 발생하는 베이직 이벤트와 복합 이벤트 인 시맨틱 이벤트의 두 가지로 이벤트를 분류하고 이중화된 구조의 분산 이벤트 네트웍 아키텍쳐 모델을 제안한다. 이중화된 구조는 각각 베이직 이벤트의 전달을 위한 아래쪽 이벤트망, 시맨틱 이벤트의 전달을 위한 위쪽 이벤트망으로 구성된다. 제안한 모델은 이벤트 통지 서비스와 메시징 서비스를 응용한 이벤트 등록 및 전달 구조를 사용하여 작업 부하를 애플리케이션에서 미들웨어로 이전함으로써 전체 작업의 양을 감소시킬 수 있고 시맨틱 이벤트를 사용함으로써 미들웨어-애플리케이션 통신량을 줄일 수 있다.

• 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.

• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.37 no.1
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• pp.8-15
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• 2010

In this study, we present an extended complex event model by considering both of the complex event and the aspect-oriented programming. We propose an advanced scheme for the event specification suited for the event correlation based network management systems by merging these two models. Specifically, we extend the model to support hierarchical event structures and let the model recognize point-cuts of aspect-oriented programming as events. We provide the event operators designed to specify the events on instances and handle temporal relations of the instances. Lastly, we compare the proposed model with other event models and present the benefits of it.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.119-123
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• 2020

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.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.27 no.1
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• pp.91-99
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• 2018

Discrete event simulation environments often need to be modified because additional questions to systems may become apparent while observing the simulation results repeatedly. It leads to increasing development budget and depreciating the effectiveness of the environment. To avoid the modifications and to generate the altered results, this paper applies an Event Control Model (ECM) with control functions that modulate, delete and generate the events at the simulation time. In addition, this paper suggests an easier approach for domain-users, who do not want to program at source code level, by using ECM templates. The simulators with the ECMs can have better extensibility because it becomes more adaptable to possibly unanticipated changes. It prevents increasing development costs due to modifications or development of new models by M&S experts, and it provides a new alternative step to domain users. To support the effectiveness of this approach, this paper describes a relevant example, which is composed of an initial simulation model based on our empirical studies. It will show that there exist the uncountable benefits because the existing simulator is reused by domain users without new projects.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.18D no.4
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• pp.261-274
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• 2011

In recent competitive business environment each enterprise has to be agile and flexible. For these purposes run-time monitoring ofservices provided by an enterprise and early decision making through this becomes core competition of the enterprise. In addition, in order to process various innumerable events which are generated on enterprise systems techniques which make filtering of meaningful data are needed. However, the existing study related with this is nothing but discovering of service faults by monitoring depending upon API of BPEL engine or middleware, or is nothing but processing of simple events based on low-level events. Accordingly, there would be limitations to provide useful business information. In this paper, through situation detection an extended complex event model is presented, which is possible to provide more valuable and useful business information. Concretely, first of all an event processing architecture in an enterprise system is proposed, and event meta-model which is suitable to the proposed architecture is going to be defined. Based on the defined meta-model, It is presented that syntax and semantics of constructs in our event processing language including various and progressive event operators, complex event pattern, key, etc. In addition, an event context mechanism is proposed to analyze more delicate events. Finally, through application studies application possibility of this study would be shown and merits of this event model would be present through comparison with other event model.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.7 no.11
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• pp.1540-1549
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• 2004

In this paper, we propose an algorithm to detect semantic events in golf video using Hidden Markov Model. The purpose of this paper is to identify and classify the golf events to facilitate highlight-based video indexing and summarization. In this paper we first define 4 semantic events, and then design HMM model with states made up of each event. We also use 10 multiple visual features based on MPEG-7 visual descriptors to acquire parameters of HMM for each event. Experimental results showed that the proposed algorithm provided reasonable detection performance for identifying a variety of golf events.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.51 no.4
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• pp.77-97
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• 2017

A recent sharp increase of the biomedical literature causes researchers to struggle to grasp the current research trends and conduct creative studies based on the previous results. In order to alleviate their difficulties in keeping up with the latest scholarly trends, numerous attempts have been made to develop specialized analytic services that can provide direct, intuitive and formalized scholarly information by using various text mining technologies such as information extraction and event detection. This paper introduces and evaluates total 8 Convolutional Neural Network (CNN) models for extracting biomedical events from academic abstracts by applying various feature utilization approaches. Also, this paper conducts performance comparison evaluation for the proposed models. As a result of the comparison, we confirmed that the Entity-Type-Fully-Connected model, one of the introduced models in the paper, showed the most promising performance (72.09% in F-score) in the event classification task while it achieved a relatively low but comparable result (21.81%) in the entire event extraction process due to the imbalance problem of the training collections and event identify model's low performance.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04a
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• pp.121-123
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• 2004

본 논문은 멀티미디어 컨텐츠의 프리젠테이션을 위한 이벤트 기반 프리젠테이션 메커니즘의 설계 및 운용방법에 대해 기술하였으며, 사용자의 프리젠테이션 개입을 비롯하여 프리젠테이션 스케줄, 네트워크 상태 변화 등 예측 불가능한 여러 환경 변화를 이벤트로 발생하여 종합적으로 분석 처리함으로써 각 시점에 와는 프리젠테이션 서비스 품질을 유지할 수 있는 프리젠테이션 모델을 제안하였다. 또한, 프리젠테이션 관리자와 그 하부 구조로 이벤트 스케줄러, 네트워크 관리자, QoS 관리자 등을 두어 여러 프로세스들이 이벤트로 통신하며 동적인 동기화 유지를 위해 상호 협력할 수 있는 기법을 제시하였다.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.37 no.2
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• pp.138.1-138.1
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• 2012

자기 구름은 자기 구조를 가지고 방출된 CME로 지구 자기장에 영향을 주는 중요한 원인 중 하나이다. 지구 자기장의 교란으로 발생하는 지자기 활동은 K 지수로 표현되는데 우주기상을 연구하는데 기본 자료로 활용된다. 따라서 자기 구름은 우주기상을 연구하는데 필요한 자료라 할 수 있다. 기존에 Lynch et al.(2005), Huttunen et al.(2005), Lepping et al.(2006), Feng et al.(2007) 등이 만든 자기 구름 리스트가 있지만 자기 구름에 적합하지 않는 이벤트가 적지 않게 포함되어 있어 이벤트를 지자기 활동 연구에 활용하기에 어려움이 있었다. 이 연구에서는 우리만의 자기 구름 기준을 정하고, 이 기준과 실린더 모델을 이용해 새로운 자기 구름 리스트를 완성하였다. 우리가 정한 자기 구름 기준은 (1)자기장의 벡터 성분이 천천히 회전하고 (2)자기장의 세기가 평균보다 세며 (3)자기 구름 지속시간이 7시간보다 짧은 이벤트도 모두 포함하는 것이다. ACE위성과 WIND 위성이 2000년에 관측한 행성간 자기장 자료에 우리의 자기 구름 기준을 적용하여 자기 구름 이벤트 후보를 선정하였고, 마루바시 박사가 만든 실린더 모델을 자기 구름 이벤트 후보에 적용하여 자기 구름 이벤트를 최종 선정하였다. 이렇게 선정된 2000년도 자기 구름 이벤트는 총 63개이고 이를 리스트로 작성하였다. 우리가 만든 자기 구름 이벤트 리스트는 CME와 K 지수 등 지자기 활동 연구에 활용되고 있다.