연결 지향적 데이터 경로 서비스는 운영중인 데이터 경로에 문제가 생겼을 경우, 이의 인지와 변경을 제한된 시간 내에 끝내야 한다. 서비스 중인 데이터 경로에 이상이 있을 경우 계속해서 데이터 유실이 발생하기 때문에, 경로 서비스를 제공하는 데이터 스위칭 시스템은 문제의 경로를 신속하게 정상 경로로 전환해야 한다. 시스템의 신속한 경로 전환을 위해서는 문제 (이벤트)의 인지와 공유와 처리 과정이 신속하게 끝나야 한다. 본 논문에서는 테라비트 광-회선-패킷 통합 스위칭 시스템에서 시간결정성 높은 이벤트 공유를 위한 제어프로세서 사이의 메시징 방법을 제안한다. 제안한 방법은 서비스 실행 중에 이벤트 공유를 단순화하고 이벤트 데이터에 의한 시간 가변성을 최소화하여, 글로벌 이벤트 처리의 지연 시간을 줄이고 시간결정성을 향상시킨다. 경로 이벤트 처리에 제안한 방법을 사용할 때, 738개의 경로 전환에서 일반적인 방법보다 최대 40% 의 지연 시간 감소 효과가 있다.
The performance of event-driven logic simulation frequently used for VLSI design verification depends on the data structures for event queues. This paper improves the existing Timing Wheel as a data structure for an event queue. In case of the use of B+ tree, an efficient node degree is also presented based on the experiment results. A new Timing Wheel index structure, which eliminates the insertion and deletion overhead of B+ tree, is proposed and analyzed.
Windows Event Log에는 시스템의 전반적인 동작들을 정의하고 있는 Log이며, 해당 파일에는 사용자의 여러 행위 및 이상 징후를 탐지할 수 있는 데이터가 저장되어 있다. 하지만 행위마다 Event Log가 발생함으로써, 로그들을 분석할 때, 상당한 시간이 소요된다. 따라서 본 연구에서는 NSA에서 발표한 "Spotting the Adversary with Windows Event Log Monitoring"의 주요 Event Log 목록을 바탕으로 XML 기반한 Event Log 분석 도구를 설계 및 구현 하였다.
As catenary supply electric power directly to the railway system, it is very important to prevent an accident of a catenary for appropriate train operation. This paper proposed the assessment the outage data for "British Catenary Safety Analysis Report" and Korean data to compare the reliability of the railway system. The analyzed data were applied to Event Tree and Fault Tree algorithm to calculate the reliability indices of railway system. Event tree is created and gate results of fault tree analysis are used as the source of event tree probabilities. Fault tree represents the interaction of failures and basic events within a system. Event Tree and Fault Tree analysis result is helpful to assess the reliability to interpreted. The reliability indices can be used to determine the equipment to be replaced for the entire system reliability improvement.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제23권6호
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pp.1259-1269
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2012
Cloud computing has rapidly become a new infrastructure for organizations to reduce their capital cost in IT investment and to develop planetary-scale distributed applications. One of the fundamental challenges in geographically distributed clouds is to provide efficient algorithms for supporting inter-cloud data management and dissemination. In this paper, we propose a geographic group quorum system (GGQS)-based hybrid algorithm for improving the interoperability of inter-cloud in time-critical event dissemination service, such as computing policy updating, message sharing, event notification and so forth. The proposed algorithm first organizes these distributed clouds into a geographic group quorum overlay to support a constant event dissemination latency. Then it uses a hybrid protocol that combines geographic group-based broad-cast with quorum-based multicast. Our numerical results show that the GGQS-based hybrid algorithm improves the efficiency as compared with Chord-based, Plume an GQS-based algorithms.
This paper presents the results of an initiating event analysis as part of a Level 1 probabilistic safety assessment (PSA) for at-power internal events for the Korea Research Reactor (KRR). The PSA methodology is widely used to quantitatively assess the safety of research reactors (RRs) in the domestic nuclear industry. Initiating event frequencies are required to conduct a PSA, and they considerably affect the PSA results. Because there is no domestic database for domestic trip events, the safety of RRs is usually assessed using foreign databases. In this paper, operating experience data from the KRR for trip events were collected and analyzed in order to determine the frequency of specific initiating events. These frequencies were calculated using two approaches according to the event characteristics and data availability: (1) based on KRR operating experience or (2) using generic data.
1999년 국내 지진관측소 표준안이 제안된 이후로, 주요 지진관측 기관 대부분의 관측소에는 Quanterra 기록계가 설치되어 운영되고 있다. Quanterra 기록계에서는 실시간 이벤트 패킷과 데이터 패킷이 생성, 전송된다. 이벤트 패킷의 특성과 각 성분별 데이터 패킷의 데이터 센터 도착 시간을 분석하였다. 초당 100샘플의 속도 자료 기반 실시간 이벤트 패킷의 신호 대 잡음비와 신호 주기를 이용하여 실제 지진의 P파와 연관이 있는 패킷 선택 기준을 도출하였다. 선택된 이벤트 패킷의 시간 정보를 이용, 진앙을 추정하고 분석하였다. 시험 운영 결과 이벤트 패킷은 데이터 패킷에 비해 평균 3~4초 빨리 도착하며, 그 개수도 데이터 패킷에 비해 0.3%에 불과하다. 전체 이벤트 패킷 중 약 5% 만이 실제 지진의 P파와 연관된 이벤트 패킷으로 선택되었다. 선택된 이벤트 패킷을 이용하여 내륙에서 발생한 규모 2.5 이상의 지진에 대해서는 20초 이내에 10 km 이내의 오차로 진앙을 결정할 수 있었다.
Retail sales forecast is a special area of forecasting. Its unique characteristics call for unique data models and treatment, and unique forecasting processes. In this paper, we will address lessons learned and challenges encountered in retail sales forecast from a practical and technical perspective. In particular, starting with the data models of retail sales data, we proceed to address issues existing in estimating and processing each component in the data model. We will discuss how to estimate the multi-seasonal cycles in retail sales data, and the limitations of the existing methodologies. In addition, we will talk about the distinction between business events and forecast events, the methodologies used in event detection and event effect estimation, and the difficulties in compound event detection and effect estimation. For each of the issues and challenges, we will present our solution strategy. Some of the solution strategies can be generalized and could be helpful in solving similar forecast problems in different areas.
시간 속성을 갖는 이벤트 집합에서 동일한 이벤트 타입에 대한 이벤트 시퀀스는 하나의 이벤트로 요약될 수 있다. 그러나 정의된 시간 간격이 경과된 후 발생된 이벤트 타입은 하나 이상의 독립된 서브 이벤트 시퀀스로 요약하는 것이 바람직하다. 본 논문은 Allen의 시간 관계 대수에 기반하여 인터벌 이벤트를 요약하고, 요약된 인터벌 이벤트들로부터 인터벌 연관 규칙을 찾아내는 새로운 시간 데이터 마이닝 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 독립적인 서브 시퀀스 개념을 도입하고 인터벌 이벤트 사이의 연관 규칙을 탐사함으로써 질적으로 우수한 정보를 제공한다.
U-Health는 다양한 종류의 센서로 환자 정보를 수집하며, 스트림 데이터는 시작 시점과 종료 시점을 갖는 인터벌 이벤트로 요약 가능하다. 그러나 대부분의 시간 데이터 마이닝 기법들은 이벤트 발생 시점만을 고려하며 스트림 데이터의 상태 변화는 간과하는 문제가 있다. 이 논문은 U-Health에서 이벤트 상태 변화를 고려한 시간 마이닝 기법을 제안한다. 제안 방법은 U-Health에서 관심이 있는 이벤트만을 센서에서 서버로 전송함으로써 환경의 제약 사항들을 극복하고 스트림 데이터에 대한 네 가지 이벤트 상태를 정의하여 상태 변화를 고려한 시간 마이닝을 수행한다. 최종적으로, 제안 방법은 이벤트들 사이에 존재하는 인과 관계를 시간 관계 시퀀스로 기술하여 탐사 규칙의 모호함을 제거한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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