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.
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.
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.
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.
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.
이벤트는 환자의 증상과 같은 시간 속성을 갖는 흐름을 의미하며 센서를 통하여 수집된 스트림 데이터는 시작과 종료 시점을 갖는 인터벌 이벤트로 요약 가능하다. 그러나 대부분의 시간 마이닝 기법은 빈발 이벤트만을 고려하며, 빈발하지 않는 이벤트는 중요하더라도 제외되는 문제가 있다. 이 논문에서는 다차원 스트림 데이터 환경에서 인터벌 이벤트에 기초하여 의미있는 시간 관계에 대한 연관 규칙 마이닝 기법을 제안한다. 제안 방법은 이벤트 가중치와 이상 이벤트가 감지된 시점의 스트림 데이터만 고려하여 이벤트의 발생 횟수에 상관없이 의미있는 시간 관계에 대한 연관 규칙을 탐사한다. 그리고 성능 평가를 통하여 제안 방법이 기존의 방법에 비하여 보다 유용한 지식을 탐사함을 보인다.
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.
웹 환경의 급성장에 따른 애플리케이션의 사용성 중심설계가 부각되고 있다. 본 논문에서는 사용성 중심설계를 기반으로 사용자 인터페이스의 프로토타입을 자동으로 생성하기 위한 개발 단계와 알고리즘을 제안한다. 즉, 요구분석으로부터 사용자 인터페이스의 전이 객체를 모델링하고, 사용자 인터페이스를 생성하기 위한 비즈니스 이벤트의 추상화 모델링 규칙과 알고리즘을 만들었다. 이것은 사용자 인터페이스에서 비즈니스 이벤트들의 가시적 응집도를 높일 수 있고, 미숙한 설계자도 양질의 사용자 인터페이스의 프로토타입을 개발할 수 있도록 지원한다. 또한, 사용자가 인터페이스에 대한 비즈니스 업무의 이해도를 향상시키고, 프로토타이핑의 반복 횟수를 줄일 수 있다.
우주 비행체의 건강상태를 확인하기 위해서는 매우 많은 종류의 텔레메트리 데이터를 확인해야 하므로 시간이 크게 소요 된다. 그러나 저궤도 위성의 경우 지상국과 교신할 수 있는 횟수 및 시간이 제한적이기 때문에 짧은 시간에 정확히 위성의 상태를 파악하는 것이 중요하다. 또한 운영 중 방사현상 및 급격한 온도 변화 등 극한의 우주 환경에 노출되어 있기 때문에 교신중이 아닐 때에도 위성 자체의 탑재 고장관리 방안이 마련되어 있어야 한다. 본 논문에서는 저궤도 위성의 안전성 향상을 위해 지상 및 위성 자체에서의 자율 운영 방안에 대해 다루도록 한다. 위성 상태확인 소요 시간 단축을 위해 각종 위성 이벤트를 오류와 구분하여 기록한 후 지상으로 전달하면 지상에서는 위성에서 발생하는 문제를 명시적으로 인지하여 즉각적인 조치가 이루어지도록 한다. 또한 각 이벤트의 연관 텔레메트리를 정의하고 지속적으로 발생하는 이벤트 시퀀스를 이용하여 특정 이벤트 발생 시 지상에서 취해야 할 동작을 추천 혹은 자동 수행하는 시스템을 제안한다. 탑재 자율 고장관리 기법으로는 중요 파라미터 선정 후 검사해야 할 주기, 모드 및 문턱값을 지정하여 해당 범위를 벗어날 경우 사전에 지정 된 명령 시퀀스를 수행 하는 방안을 제시한다.
데이터 마이닝은 다양한 분야에서 축적된 데이터로부터 필요한 지식을 탐사하기 위하여 널리 이용되고 있다. 연관규칙을 탐사하기 위하여 이벤트의 빈발 횟수에 기반을 둔 많은 방법들이 존재하지만, 이들은 이벤트가 연속적으로 발생하는 스트림 환경에는 적합하지 않다. 또한 실시간으로 연관규칙을 탐사해야 하는 스트림 환경에 적용하기에는 많은 비용이 든다. 이 논문에서는 스트림 환경에서 연관규칙을 탐사하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 데이터 스트림에서 목적 이벤트의 발생 간격에 따른 가변 윈도우로부터 이벤트의 존재 유무에 근거한 COBJ(Count object) 계산법을 이용하여 데이터 항목을 추출한다. 추출된 데이터는 FPMDSTN(Frequent Pattern Mining over Data Stream using Terminal Node) 알고리즘을 통해 실시간으로 연관규칙을 탐사한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 기존의 방법에 비해 스트림 환경에 효율적임을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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