• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2003.11a
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• pp.267-270
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• 2003

본 논문은 DVB-MHP 규약을 따르는 동기화 된 데이터 방송 애플리케이션을 제작하기 위한 스트림 생성기의 구현을 기술한다. 동기화 된 애플리케이션은 비디오와 공유된 시간기준을 가지며 특정시각에 발생한 이벤트(스케쥴드 스트림 이벤트)를 처리할 수 있는 애플리케이션이다. 동기화 된 애플리케이션을 위해서 스트림 생성기는 다음 작업을 수행한다. (1) NPT(Normal Play Time)를 수신기로 보내기 위해 NPT 참조서술자를 전송 스트림 내에 MPEG2 섹션으로 포장하여 넣는다. (2) 스케쥴드 스트림 이벤트들을 생성하여 전송 스트림내의 적당한 위치에 MPEG2 섹션으로 포장하여 넣는다. (3) 애플리케이션 프로그램과 스트림 이벤트에 대한 참조(reference)를 포함하는 객체 카로셀을 생성한다. DVB-J 애플리케이션은 DVB-MHP API중에 섹션필터 관련 API를 이용하여 전송된 NPT 참조 서술자를 읽어들이고 이로부터 NPT를 재구성하며, 스트림 이벤트 관련 API를 이용하여 스트림 이벤트를 처리하도록 구현한다 스트림 생성기가 생성한 MPEG2 전송 스트림으로 Interactive Game Show 애플리케이션을 제작하여 비디오와 애플리케이션이 사용하는 이미지 디스플레이간의 동기화를 테스트하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.152-155
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• 2010

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.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.9 no.1
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• pp.74-82
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• 2004

In digital broadcasting, applications are computer programs executed by the set-top box(TV receiver) , and synchronized applications are those that perform tasks at the specified moments in the underlying video. This paper describes important concepts, standards, and skills needed to implement synchronized applications and explains how to integrate them to implement these applications. This Paper assumes the European data broadcasting standard, DVB-MHP. In DVB-MHP, scheduled stream events are recommended as a means of synchronizing applications with video streams. In this method, the application receives each stream event, and executes the action associated with the stream event at the time specified in the stream event. Commercially available stream generators, i.e., multiplexers, do not generate transport streams that support scheduled stream events. So we used a stream generator implemented in our lab. We implemented a synchronized application where the actions triggered by stream events are to display graphic images. We found that our synchronized application processes scheduled stream events successfully. In our experimentation, the stream events were synchronized with the video and the deviation from the intended time was within 240 ㎳, which is a tolerance for synchronization skew between graphic images and video.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06c
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• pp.81-86
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• 2007

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.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.21 no.8
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• pp.513-523
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• 2015

A complex event processing system, becoming useful in real life domains, efficiently processes stream of continuous events like sensor data from IoT systems. However, those systems do not work well on some types of queries yet, so that programmers should be careful about that. For instance, they do not sufficiently provide detailed guide to choose efficient queries among the almost same meaning queries. In this paper, we propose an query preprocessing tool for event stream processing systems, which helps programmers by giving them the hints to improve performance whenever their queries fall in any possible bad formats in the performance sense. We expect that our proposed module would be a big help to increases productivity of writing programs where debugging, testing, and performance tuning are not straightforward.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.10 no.2
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• pp.99-110
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• 2010

An event means a flow which has a time attribute such as a symptom of patient. Stream data collected by sensors can be summarized as an interval event which has a time interval between the start-time point and the end-time point in multiple stream data environment. Most of temporal mining techniques have considered only the frequent events. However, these approaches may ignore the infrequent event even if it is important. In this paper, we propose a new temporal data mining that can find association rules for the significant temporal relation based on interval events in multidimensional stream data environment. Our method considers the weight of events and stream data on the sensing time point of abnormal events. And we can discover association rules on the significant temporal relation regardless of the occurrence frequency of events. The experimental analysis has shown that our method provide more useful knowledge than other conventional methods.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.83-86
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• 2010

본 논문에서는 시공간 데이터 스트림에서 관심 이벤트를 검출할 수 있고 복잡한 공간 패턴을 감지할 수 있는 시공간 복합 이벤트 처리 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 이동 객체 및 정적 객체에서 발생하는 시공간 데이터 스트림에서 스트림 발생시각, 위치 정보와 같은 시공간 정보를 데이터베이스와의 조인을 통해 얻은 관련 속성 정보를 활용하여 이벤트를 검출할 수 있다. 또한, 시공간 정보가 포함된 복잡한 패턴을 처리하기 위해 공간 패턴 연산자를 사용하여 시공간 복합 이벤트를 처리할 수 있다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.16 no.5
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• pp.799-806
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• 2021

In the IoT environment, event data from sensors is continuously reported over time. Event data obtained in this trend is accumulated indefinitely, so a method for efficient analysis and management of data is required. In this study, a data stream segmentation method was proposed to support the effective selection and utilization of event data from sensors that are continuously reported and received. An identifier for identifying the point at which to start the analysis process was selected. By introducing the role of these identifiers, it is possible to clarify what is being analyzed and to reduce data throughput. The identifier for stream segmentation proposed in this study is a semantic-oriented data stream segmentation method based on the event occurrence of each stream. The existence of identifiers in stream processing can be said to be useful in terms of providing efficiency and reducing its costs in a large-volume continuous data inflow environment.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.19D no.2
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• pp.139-146
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• 2012

Data Mining is widely used to discover knowledge in many fields. Although there are many methods to discover association rule, most of them are based on frequency-based approaches. Therefore it is not appropriate for stream environment. Because the stream environment has a property that event data are generated continuously. it is expensive to store all data. In this paper, we propose a new method to discover association rules based on stream environment. Our new method is using a variable window for extracting data items. Variable windows have variable size according to the gap of same target event. Our method extracts data using COBJ(Count object) calculation method. FPMDSTN(Frequent pattern Mining over Data Stream using Terminal Node) discovers association rules from the extracted data items. Through experiment, our method is more efficient to apply stream environment than conventional methods.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.35 no.2
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• pp.143-154
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• 2008

RFID events are large volume of stream data which come out continuously. Many studies have been done to detect a business event in RFID stream. However, the existing methods have many problems which increase unnecessary operations when business events do not satisfy minimum conditions. In this paper, to remove unnecessary operations, we define the minimum condition of business events and propose an efficient method that detects business events only when the minimum condition is satisfied. To check the minimum condition of business events, we register business queries in a query index. We detect business events using the query index and bitmap. It is shown through various experiment that the proposed method outperforms the existing methods.