본 논문에서는 객체지향 프로그램의 정보관계의 이해를 지원할 수 있도록 이벤트 추상화 표현을 제시한다. 클러스터링 개념을 이벤트 추상화에 적용하여, 객체지향 언어의 이해를 용이하게 지원할 수 있도록 이벤트 추상화 표현과 이벤트 추상화에 적용될 클러스터링 개념을 제시한다. 이벤트의 클러스터링에 의해서 사용자는 클래스의 기능성 정보와 클래스 라이브러리 검색시 선택된 클래스와 이벤트 상호작용 관계가 있는 다른 클래스를 파악함으로서 클래스 검색의 효율성을 지원한다.
일반적으로 사용자는 휴대폰에서 촬영한 개인용 사진 컬렉션에 대하여 이벤트 기준으로 관리 및 접근하는 것을 선호한다. 본 논문에서는 휴대폰상의 개인용 사진 컬렉션에 대하여 계산 량이 적고 정확도가 높으며 증감적인 클러스터링을 지원하는 이벤트 클러스터링 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법은 실제 샘플 사진들을 수집하여 이벤트 내의 사진들의 시간 경과 치에 대한 통계적 분석을 통하여 이벤트 경계 구간을 결정하였으며, 시간 정보만으로 분할이 모호한 구간에서는 위치 정보와 시각 정보를 사용하여 보완하였다. 본 논문에서는 제안한 방법에 대하여 실험 및 검증을 수행하였으며, 기존의 일반적인 클러스터링 방법에 비하여 높은 성능을 나타내는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 계층간 설계 방식에 근거하여 에너지 효율적인 센서 네트워크 클러스터링 기법을 제안한다. 제안된 기법은 무선 센서 네트워크의 응용 환경 특성에 적합하도록 동작한다. 본 논문에서는 응용계층 정보를 이용하여 이벤트가 발생할 경우 이벤트가 발생한 지역의 센서 노드들로 구성된 클러스터와 그 이외 지역의 클러스터들로 구성하는 클러스터링 기법을 제안하였다. 제안된 클러스터링 기법에서는 여러 클러스터를 경유하여 다중 경로로 이벤트를 전달하는데 따른 에너지 소모를 절감할 수 있다. 또한 이벤트와 무관한 클러스터에서 에너지를 절약하기 위하여 각 노드 당 한 개의 슬롯만을 할당하는 TDMA 스케줄링 기법을 제안하였다. 제안하는 클러스터링 기법은 전체 네트워크의 수명을 증가시킬 수 있으며 이벤트의 발생 주기, 지속 시간, 범위에 따른 시뮬레이션을 통하여 에너지 효율성 관점에서 우수함을 입증하였다.
사용자 인터페이스에서 비즈니스 이벤트의 가시적 응집도 향상을 위하여 의미적으로 서로 관련성을 갖도록 4단계로 클러스터링함으로써 비즈니스 업무의 이해도를 향상시키고. 사용성이 향상되도록 설계하는 방법을 제안한다. 이것은 클러스터링 단계별로 가시적 응집도를 향상시킬 수 있었다. 또한 사용자 인터페이스에서 비즈니스 이벤트의 기능적, 통신적, 순차적 응집도를 높여준다.
차분 진화는 다양한 형태의 목적함수를 최적화하는데 매우 효율적인 방법임이 입증되었다 차분 진화의 가장 큰 이점은 개념적 단순성과 사용의 용이성이다. 그러나 차분 진화의 수렴성이 제어 파라미터에 매우 민감한 단점이 있다. 본 논문은 새로운 교배용 벡터 생성법과 제어 파라미터의 적응 메커니즘을 결합한 적응성 있는 차분 진화를 제안한다. 이는 수렴성을 해치지 않으면서 차분 진화를 보다 강인하게 만들며 사용이 쉽도록 해준다. 12가지 최적화 문제에 대해 제안한 방법을 시험하였다. 적응성 있는 차분 진화의 응용 사례로써 이벤트 예측을 위한 교사 클러스터링 방법을 제안한다. 이 방법을 진화에 의한 이벤트 클러스터링이라 부르며 데이터 모델링 검증에 널리 사용되는 4 가지 사례에 대해 그 성능을 시험하였다.
이전 필름 카메라 시대에는 한 필름에 촬영 가능한 사진의 수가 제한되고 인화와 현상에 대한 비용과 시간 소모로 인해, 꼭 필요하거나 중요한 순간에 사진을 촬영하였다. 그러나 최근에는 디지털 카메라의 보급과 대용량화된 메모리로 인해, 이전의 필름 카메라 시대와는 달리 일반 사람들도 한번에 많은 양의 사진을 촬영하는 일이 많아졌다. 이와 같이 관리해야 할 사진의 수가 많아질수록 사진을 분류하고 관리하는 작업에 많은 노력과 비용이 소모된다. 본 논문에서는 윈도우와 우선순위 큐를 이용하여, 촬영시각 문맥 (temporal context)의 흐름이 약한 순서대로 사진들을 클러스터링하는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 평가를 위해서, Cooper 가 제안한 이벤트 클러스터링 방법과 정확도와 재현율을 비교하였으며, 사진 촬영 시각 차이의 분포의 편차가 작을수록, 제안한 클러스터링 방법이 높은 정확도를 보였다. 본 논문에서 제안한 촬영 시각 클러스터링은 많은 수의 사진들을 이벤트 기반으로 자동 분류하는데 활용될 수 있으며, 클러스터링된 정보들을 그룹별로 시각화하기 위한 인터페이스를 개발하는 것을 향후 연구과제로 제시한다.
본 논문에서는 분산 워크플로우 실행 이벤트 로그를 수집하고 분류하기 위한 사전 처리 도구로서 맵-리듀스기반 클러스터링 기법을 제안한다. 특히 우리는 볼륨, 속도, 다양성, 진실성 및 가치와 같은 BIG 데이터의 5V 속성에 만족하고 잘 충족되어 있기 때문에 분산 워크플로우 실행 이벤트 로그를 특별히 워크플로우 빅-로그(Workflow BIG-Logs)라고 정의한다. 이 논문에서 개발하는 클러스터링 기술은워크플로우 빅-로그를 기반으로 하는 특정 워크플로 프로세스 마이닝 및 분석 알고리즘의 사전 처리 단계에 적용하기 위한 목적으로 고안된 것이다. 즉, 맵리듀스(Map-Reduce) 프레임워크를 워크플로우 빅-로그 처리 플랫폼으로 사용하고, IEEE XES 표준 데이터 형식을 지원하며, 결국 본 연구에서 개발중에 있는 구조적 정보제어넷기반 워크플로우 프로세스 마이닝 알고리즘인 ${\rho}$-알고리즘의 사전 처리 단계 전용으로 사용되도록 구현된 것이다. 보다 자세하게 말하자면, 워크플로우 빅-로그의 클러스터링 패턴은 단위업무액티버티 기반 클러스터링 패턴과 단위업무 수행자 기반 클러스터링 패턴으로 분류되는데, 특별히 단위업무 액티버티 패턴의 하나인 시간적 워크케이스 패턴과 그의 발생 건수를 재발견하는 맵리듀스 기반 클러스터링 알고리즘을 설계하고 구현하고자 한다. 마지막으로, 우리는 BPI 챌린지에서 공개한 워크플로우 실행 이벤트 로그 데이터세트에 대해 일련의 실험을 수행함으로써 제안된 클러스터링 기법의 기술적 타당성을 검증한다.
객체지향 언어가 가지고 있는 다양한 개념은 강력한 프로그램 구현을 지원할 수 있다. 그러나 이러한 개념에는 복잡한 이벤트의 관련성에 의해 프로그램의 분석과 이해에 어려움을 가지고 있다. 특히 객체지향 언어의 정적인 면보다는 동적인 측련의 이해를 어렵게 한다. 동적인 면은 클래스간 이벤트 작용을 인식하므로서 이해를 지원한다. 따라서 본 논문에서는 객체지향 프로그램의 이해를 지원할 수 있도록 이벤트 추상화 표현을 제시한다. 또한 클래스터링 개념을 이벤트 추상화에 적용하여, 객체지향 언어의 이해를 용이하게 지원할 수 있도록 이벤트 추상화 표현과 이벤트 추상화에 적용될 클러스터링 개념을 제시한다. 이벤트의 클래스터링에 의해서 사용 자는 클래스의 기능성 정보와 클래스 라이브러리 검색시 선택된 클래스와 이벤트 상호 작용 관계가 있는 다른 클래스를 파악함으로서 클래스 검색의 효율성을 지원한다.
본 논문에서는 운행중인 차량이 수집한 위치별 교통 이벤트 (지체, 정체, 사고, 노면상태 등)를 다른 운행 차량과 실시간으로 공유하여 안전운행 서비스를 제공하기 위한 방법을 제안한다. 운행중인 차량은 차량내의 스마트 기기나 전용 기기를 이용해 수집한 교통이벤트를 실시간으로 서버로 전송하고 서버는 전송된 교통이벤트를 위치별, 시간별로 색인하고 중복된 교통이벤트를 분류하여 저장한다. 이런 모든 과정은 처리 속도 향상을 위해 Spark의 RDD를 이용해서 인-메모리에서 처리된다.
소셜 네트워크 서비스의 사용량이 증가함에 따라 오프라인에서 발생한 이벤트 정보가 더욱 빠르게 확산되고 있다. 이에 따라 소셜 데이터를 분석하여 이벤트를 검출하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 환경에서 사용자 관심도를 고려한 그래프 기반 이벤트 검출 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 사용자들이 게시한 글을 분석하여 키워드 그래프를 구축한다. 사용자의 소셜 행위로부터 관심도를 계산하고 관심도의 변화를 고려하여 이벤트 판별에 이용한다. 따라서 의미 없이 반복 게시되어 이벤트로 검출된 결과를 제거하고 결과의 신뢰성을 향상시킬 수 있다. 제안하는 이벤트 검출 기법의 우수성을 입증하기 위해 다양한 성능평가를 수행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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