Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2021.07a
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pp.597-598
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2021
신대영(2020)의 연구에 의하면, 출시시기 기준으로 One-way ANOVA를 이용하여 리니지, 리니지2, 아이온 등 세 게임간의 평균 이벤트 기간의 차이를 조사, 분석한 결과, 세 게임간의 평균 이벤트 기간의 평균의 차이 검증에서 유의수준 P값은 0.398(P>0.05)로 세 게임간의 게임출시시기와 평균 이벤트 기간은 차이가 없다는 결과를 가져왔다. 이에 본 연구에서는 이벤트 개최 횟수를 늘려 관측수를 증가하여 t-test를 활용하여 리니지와 아이온 등 두 게임간의 게임출시시기와 이벤트 횟수의 평균의 차이에 대한 연구를 진행하여 양측검정 결과 P값이 0.002515(P>0.05)로 두 게임간의 이벤트 횟수의 평균의 차이가 있다는 연구결과를 도출하였다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2021.07a
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pp.599-600
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2021
국내 게임 산업은 1998년 리니지의 성공 그리고 2020년 모바일 게임으로의 발전까지 급성장하여 왔다. PC온라인게임으로 시작하여 현재 모바일게임까지 급성장을 보여 온 국내 게임시장은 수년동안 지속적으로 시장이 성장하면서 시장에 공급되는 게임의 수가 증가하였다. 그 결과 개발 뿐만 아니라 홍보, 광고, 이벤트 등 마케팅 활동이 중요한 시기가 되었다. 이에 게임 출시 시기에 따라 이벤트 개최 횟수가 게임의 성공 여부에 커다란 영향을 미칠 것으로 예상하고, 본 연구에서는 출시 시기에 따라 세 개의 게임을 선정하여 빈도분석을 실시하여 각 게임간의 이벤트 횟수를 살펴보았다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2018.07a
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pp.108-109
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2018
이벤트는 보다 많은 소비자들을 모으기 위해 행해지는 행사로써, 최근 게임업체는 게임유저의 성격에 따라 신규, 휴면, 충성, 통상 등으로 분류하여 다양한 이벤트를 실시하고 있으며, 게임업체의 이벤트 횟수는 약 400회이며, 평균 이벤트 일수도 약 20여일 정도 진행하고 있다. 본 연구에서는 온라인 게임의 이용등급별로 평균 이벤트 기간과의 관계를 알아보고자 전체이용가, 12세이용가, 15세이용가, 청소년 이용불가 중에서 15세이용가, 청소년 이용불가 두 그룹간의 평균 이벤트 기간의 차이를 연구하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2006.11a
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pp.425-428
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2006
RFID 미들웨어에서 처리하는 데이터는 스트림 데이터로써 질의색인 기법을 사용하면 효과적이다. 질의색인에서는 RFID 미들웨어의 표준 질의 인터페이스인 ECSpec 이 데이터가 되고, 리더가 태그를 인식하면서 발생하는 태그 이벤트는 질의 색인의 점 칠의가 된다. 질의색인의 데이터인 EXSpec 은 태그 및 리더에 대한 수집 조건과 결과집합의 보고 주기를 포함한다. 이때, 태그 이벤트가 발생할 때마다 점 질의를 즉시 수행하는 것보다 보고 주기까지 지연하고 수집된 질의 집합에서 연속되는 태그 이벤트를 영역 질의로 수행하면 질의 수행 횟수를 줄일 수 있다. 본 논문에서는 일정기간 동안의 연속된 태그 이벤트를 영역 연속 질의(a range continuous query)로 처리하기 위한 큐의 구성 방안과 태그 이벤트 집합으로부터 영역질의를 구성하기 위한 자료구조 및 알고리즘을 제안한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2007.06b
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pp.451-454
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2007
오늘날 많은 임베디드 시스템이 배터리를 통해 전력을 공급한다. 이처럼 제한적인 배터리 용량 때문에 임베디드 소프트웨어는 개발 시에 전력소비를 고려하여 디자인하여야 한다. 이와 같은 이유로 최근 저전력 디자인과 소프트웨어 소비전력 분석 및 분석에 대한 연구가 두드러지게 진행되고 있다. 측정 기반 전력 소모 분석 기법의 대표적인 부류인 명령어 수준 전력 분석 기법이 CPU와 메모리의 전력 소비만을 고려하는 점을 보안하기 위하여 본 논문에서는 시스템 전체의 소비 전력을 분석하기 위하여 이벤트 방식의 전력 소모 분석 기법을 제안한다. 사용자는 소비전력을 모니터링하고 싶은 코드 구간에 대해 이벤트로 지정하고 해당 이벤트가 발생하는 동안 소비되는 전력을 DAQ 장비로부터 측정한 후 결과를 바탕으로 소프트웨어의 수행시간, 소비전력량, 전력소비 병목현상, 커널 이벤트의 발생 빈도 및 횟수 등을 파악하여 소프트웨어의 성능을 계층적으로 분석할 수 있는 데이터를 제공한다.
Kim, Jae-In;Kim, Dae-In;Song, Myung-Jin;Han, Dae-Young;Hwang, Bu-Hyun
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.
수요 반응 프로그램은 크게 인센티브 기반 수요 반응 프로그램과 가격 기반 수요 반응 프로그램으로 나눌 수 있다. 인센티브 기반 수요 반응 프로그램은 용량 요금 형태의 보상금을 지급하고 전력 시스템의 안정적 운영을 위해 긴급 상황 시, 이벤트를 통해 호출 됨으로써 중요성이 더욱 부각되고 있다. 신뢰도 수요 반응 자원들은 운영주체와의 사전 계약 시, 자신의 월 또는 연간 사용 한도를 정하고 계약을 하게 된다. 이는 빈번한 수요 자원 호출로 인해 수요 자원 보유자가 효과적으로 반응하지 못하게 됨을 방지하기 위함이다. 본 논문에서는 이러한 수요자원의 최대 사용 횟수를 고려하여 신뢰도 수요 반응 프로그램의 스케줄링 방법을 제안하였다. 본 스케줄링 방법은 각 이벤트별 필요 수요 자원량과 각 수요 자원들의 비용을 고려하여 특정 기간동안의 계획을 수립하는 것으로써, 현재 널리 이용되는 단기 스케줄링과 비교하였을 때, 운영주체의 비용을 절감할 수 있게 된다.
According to rapid growth of a web environment, usage-centered design is being highlighted. This paper suggests the development step and algorithm to generate a user interface prototype automatically on the basis of usage-centered design. For this purpose, The transition object of the user interface is modeled from requirement analysis, and an modeling rule as well as algorithms of business events are made for the creation of the user interface. Through these processes, visual cohesions of business events become strong and unskilled designers can develop the qualified user interface prototypes. A user's understanding of business tasks can also be improved and prototype iterations reduced.
Journal of Satellite, Information and Communications
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v.11
no.3
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pp.51-57
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2016
Many kinds of telemetry should be monitored to check the state of spacecraft and it leads the time consumption. However, it is very important to define the status of satellite in short time because the contact number and time of low earth orbit satellite is limited. Also, on-board fault management should be prepared for non-contact operation because of the sever space environment. In this paper, on-board and ground autonomous operation method for the safety enhancement is described. Immediate fault detection and response is possible in ground by explicit anomaly detection through satellite event and error information. Also, satellite operation assistant system is proposed for ground autonomy that collect event sequence in accordance with related telemetry and recommend or execute an appropriate action for abnormal state. Critical parameter monitoring method with checking rate, mode and threshold is developed for on-board autonomous fault management. If the value exceeds the limit, pre-defined command sequence is executed.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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