• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.12 no.4
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• pp.201-209
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• 2012

The point-based complex event processing handled an instantaneous event by using one time stamp in each event. However, the activity period of the event plays the important role in the field which is the same as the finance, multimedia, medicine, and meteorology. The point-based event is insufficient for expressing the complex temporal relationship in this field. In the application field of the real-time world, the event has the period. The events more than two kinds can be temporally overlapped. In addition, one event can include the other event. The relation about the events of kind of these can not be successive like the point-based event. This thesis designs and implements the method detecting the patterns of the complex event by using the interval-based events. The interval-based events can express the overlapping relation between events. Furthermore, it can include the others. By using the end point of beginning and end point of the termination, the operator of interval-based events shows the interval-based events. It expresses the sequence of the interval-based events and can detect the complex event patterns. This thesis proposes the algorithm using the active instance stack in order to raise efficiency of detection of the complex event patterns. When comprising the event sequence, this thesis applies the window push down technique in order to reduce the number of intermediate results. It raises the utility factor of the running time and memory.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.12 no.2
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• pp.219-231
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• 2007

Based on a complex event processing technique, an event analysis method for Business Activity Monitoring(BAM) is developed to provide an early warning for on-going events so that process managers effectively detect and monitor potential risks prior to the completion of the events. In this study, process-based event monitoring procedures to extract events with significant risks are presented; Complex event patterns are defined from historical event log data and risks of events are evaluated based on the patterns. A process-based event monitoring architecture for BAM is also presented. The proposed method has been applied to a service process of a home shopping company.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.9A no.1
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• pp.19-28
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• 2002

A new class of applications based on event interactions are emerging for the wide-area network such as Internet, which is characterized as loose coupling, heterogeneity. and asynchrony. Content-barred publish/subscribe systems are widely being studied to implement the extent notification service for wide-area networks. In this paper, we analyze some problems of the content-based routing algorithm in SIENA, a recently developed as a representative event notification service architecture, and develop an enhanced routing algorithm.

• 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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.593-596
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• 2002

정보추출이란 자연어로 작성된 문서 집합에서 원하는 정보를 선택하여 구조화된 표현으로 생성하는 것을 말한다. 문장 단위로 정보 추출 작업을 수행할 때 추출되는 정보를 보유한 문장을 이벤트 문장이라고 정의하고 이러한 이벤트 문장의 구조를 분석하여 최종적으로 유용한 정보를 추출하기 위해서는 이벤트 문장의 구조를 파악하기 위해 이벤트 문장을 단문으로 분할하여 구조를 분석한다. 본 연구에서는 단문 구조 분석을 위해 일반적인 한국어 문장의 특성과 용언의 조사 정보를 이용하고 이러한 정보로 분석할 수 없는 문장에 대해서는 공기 정보를 사용한다. 사용되는 공기 정보는 개체명이 많이 사용되는 이벤트 문장의 특성을 이용하기 위하여 개체명으로 확장된 명사(개체명)-조사-용언의 공기 정보를 구축하여 사용한다. 개체명 확장된 공기 정보는 일반 공기 정보에 비해 이벤트 문장에서 F-Measure 기준으로 약 2%의 성능향상을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.793-794
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• 2009

이벤트 사이에 존재하는 연관 정보를 탐사함으로서 발생 가능한 이벤트를 예측할 수 있다. 그러나 기존의 시간 데이터마이닝 기법은 어느 정도 영향을 주고받았는지에 대한 영향력은 예측할 수 없다. 본 논문에서는 인터벌이벤트 사이에 존재하는 연관 정보를 탐사하고 탐사된 규칙에 대한 영향력을 측정할 수 있는 방법을 제안한다. 제안 방법은 이벤트 지속성을 고려하여 인터벌이벤트를 구성하고 빈발 이벤트 사이에 존재하는 연관 정보에 대한 영향력 정도를 측정한다. 그리고 이벤트 발생에 대한 주요한 원인이벤트를 탐사함으로서 이벤트 인과관계에 대한 다양한 정보를 제공할 수 있다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.9 no.4
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• pp.482-489
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• 2006

How to process event message traffic efficiently is important to collaboration among multiple distributed users, and it is a key research issue in the virtual environment fields. AOI model is one of solutions for this problem; which reduces message traffic by restricting event propagation region into an area in which a user is interested. However, in previous systems, it is difficult to adapt to dynamic environment where changes in the number and movement of participants are frequent. This paper proposes a new event management model, called extended AOI model, which is helpful to improve flexibility and efficiency of traditional models, and is able to extend its functions by introducing multi-layered regions. The proposed model can be applied to DVE and MMORPG as an event filtering model.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.464-466
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• 2003

생명과학 관련 문서에서 자동으로 이벤트를 추출하는 것은 관련 연구자들의 연구에 많은 도움을 줄 수 있다. 본 논문에서는 생명과학 관련 문서 중 특히 효모와 관련된 문서를 대상으로 간단한 자연언어 처리 기술을 적용하여 유의미한 정보를 추출한 결과를 제시하고자 한다. 실험은 효모 관련 문서에서 고빈도의 이벤트 표현 동사에 대한 패턴 정보를 조사한 후, 패턴 정보에 의거하여 이벤트를 추출하였다. 평가 결과, 비교적 간단한 자연언어 처리 기술 안으로도 유의미한 정보들을 추출할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1187-1190
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• 2015

최근에 비정형 데이터의 잠재적 가치를 유용한 데이터로써 사용하려는 경우가 많아지고 있다. 특히 트위터는 사용자의 상태나 이벤트가 잘 나타나 있어서 하나의 사용자의 이벤트로서 간주될 수 있다. 본 논문은 트위터에서 발생하는 이벤트에 주목하여, 감기라는 이벤트를 트위터 내에서 추적하고자 한다. 추적을 위해서는 트위터를 판단할 필요가 있는데, 이를 위해 기존의 감성 사전 방식 중 하나인 통계적 사전 구축을 기반으로 키워드를 활용하여 감기 판단 사전을 구축하는 방식을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.788-791
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• 2014

IoT (Internet of Things)는 사물들 (Things)이 각자의 판단에 의해 협업을 하는 시스템이다. 미래의 IoT 기술은 우리의 일상생활뿐만 아니라 전반적으로 영향력이 강해질 것 이다. 하지만 아직 우리가 추구하는 IoT시대에 접어들기 위해서는 사물간 통신을 하는데 있어 발생되는 여러 문제들이 해결되지 않았다. 예를 들면 통신 프로토콜은 어떠한 것을 사용해야 하는지와 같은 것들이다. IoT에서 센서 (Sensor)가 센싱 (Sensing)을 하는 것, 통신을 하는 것, 일을 처리하는 것은 모두 이벤트에 해당된다. 이벤트는 "어떤 상태의 변화에 의해 상황이 변하는 것"[2]을 말한다. 이러한 이벤트는 순서에 따라 시간관계가 생기게 된다. 이러한 이벤트의 시간관계와 기존에 시간 간격에 대한 논문을 접목하여 본 논문에서 새로운 이벤트 시간 관계를 정의하고 그에 대한 성질을 식별했다. 그 결과 7가지의 시간 성질 (AFTER, MEETS, EQUALS, BEFORE, OVERLAPS, STARTS, FINISHES)[3]을 가지고 상호 적용하여 새로운 성질들을 식별했다. 이 성질들을 이용하면 향후 시간과 관련된 이벤트를 식별하고 활용이 가능하다.