The control system can have such threats as information leakage and falsification through various routes due to communications network fusion with public network. As the issues about security and the infringe cases by new attack methods are diversified recently, with the security system that makes information data database by simply blocking and checking it is difficult to cope with new types of threats. It is also difficult to respond security threats by insiders who have security access authority with the existing security equipment. To respond the threats by insiders, it is necessary to collect and analyze Event Log occurring in the internal system realtime. Therefore, this study could find out whether there is correlation of the elements among Event Logs through correlation analysis based on Event Logs that occur real time in the control system, and based on the analysis result, the study is expected to contribute to studies in this field.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.45
no.6
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pp.656-668
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2008
When it comes to design and acquire underwater vehicles such as a submarine and a torpedo according to the process of SBA(Simulation Based Acquisition)/SBD(Simulation Based Design), it is necessary to predict the performance of interest precisely and to perform the test over and over again using the M&S(Modeling and Simulation) of the engineering and the engagement level. In this paper, we research the DEVS(Discrete Event System Specification) and DTSS(Discrete Time System Specification) formalism based standard model architecture for the underwater vehicle which can support both the heterogeneous level of the M&S(Engineering/Engagement) and the different system of the M&S(Discrete Event System and Discrete Time System). To validate this standard modeling architecture, we apply it to the submarine normal diving simulation.
Lee, Jun Heui;Baek, Sung Ha;Lee, Soon Jo;Bae, Hae Young
Spatial Information Research
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v.20
no.5
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pp.99-109
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2012
Recently, due to the growth of social media and spread of smart-phone, the amount of data has considerably increased by full use of SNS (Social Network Service). According to it, the Big Data concept is come up and many researchers are seeking solutions to make the best use of big data. To maximize the creative value of the big data held by many companies, it is required to combine them with existing data. The physical and theoretical storage structures of data sources are so different that a system which can integrate and manage them is needed. In order to process big data, MapReduce is developed as a system which has advantages over processing data fast by distributed processing. However, it is difficult to construct and store a system for all key words. Due to the process of storage and search, it is to some extent difficult to do real-time processing. And it makes extra expenses to process complex event without structure of processing different data. In order to solve this problem, the existing Complex Event Processing System is supposed to be used. When it comes to complex event processing system, it gets data from different sources and combines them with each other to make it possible to do complex event processing that is useful for real-time processing specially in stream data. Nevertheless, unstructured data based on text of SNS and internet articles is managed as text type and there is a need to compare strings every time the query processing should be done. And it results in poor performance. Therefore, we try to make it possible to manage unstructured data and do query process fast in complex event processing system. And we extend the data complex function for giving theoretical schema of string. It is completed by changing the string key word into integer type with filtering which uses keyword set. In addition, by using the Complex Event Processing System and processing stream data at real-time of in-memory, we try to reduce the time of reading the query processing after it is stored in the disk.
News articles are the most suitable medium for examining the events occurring at home and abroad. Especially, as the development of information and communication technology has brought various kinds of online news media, the news about the events occurring in society has increased greatly. So automatically summarizing key events from massive amounts of news data will help users to look at many of the events at a glance. In addition, if we build and provide an event network based on the relevance of events, it will be able to greatly help the reader in understanding the current events. In this study, we propose a method for extracting event networks from large news text data. To this end, we first collected Korean political and social articles from March 2016 to March 2017, and integrated the synonyms by leaving only meaningful words through preprocessing using NPMI and Word2Vec. Latent Dirichlet allocation (LDA) topic modeling was used to calculate the subject distribution by date and to find the peak of the subject distribution and to detect the event. A total of 32 topics were extracted from the topic modeling, and the point of occurrence of the event was deduced by looking at the point at which each subject distribution surged. As a result, a total of 85 events were detected, but the final 16 events were filtered and presented using the Gaussian smoothing technique. We also calculated the relevance score between events detected to construct the event network. Using the cosine coefficient between the co-occurred events, we calculated the relevance between the events and connected the events to construct the event network. Finally, we set up the event network by setting each event to each vertex and the relevance score between events to the vertices connecting the vertices. The event network constructed in our methods helped us to sort out major events in the political and social fields in Korea that occurred in the last one year in chronological order and at the same time identify which events are related to certain events. Our approach differs from existing event detection methods in that LDA topic modeling makes it possible to easily analyze large amounts of data and to identify the relevance of events that were difficult to detect in existing event detection. We applied various text mining techniques and Word2vec technique in the text preprocessing to improve the accuracy of the extraction of proper nouns and synthetic nouns, which have been difficult in analyzing existing Korean texts, can be found. In this study, the detection and network configuration techniques of the event have the following advantages in practical application. First, LDA topic modeling, which is unsupervised learning, can easily analyze subject and topic words and distribution from huge amount of data. Also, by using the date information of the collected news articles, it is possible to express the distribution by topic in a time series. Second, we can find out the connection of events in the form of present and summarized form by calculating relevance score and constructing event network by using simultaneous occurrence of topics that are difficult to grasp in existing event detection. It can be seen from the fact that the inter-event relevance-based event network proposed in this study was actually constructed in order of occurrence time. It is also possible to identify what happened as a starting point for a series of events through the event network. The limitation of this study is that the characteristics of LDA topic modeling have different results according to the initial parameters and the number of subjects, and the subject and event name of the analysis result should be given by the subjective judgment of the researcher. Also, since each topic is assumed to be exclusive and independent, it does not take into account the relevance between themes. Subsequent studies need to calculate the relevance between events that are not covered in this study or those that belong to the same subject.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.8
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pp.169-176
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2022
With the continuous development of technologies related to 5G, artificial intelligence, and autonomous vehicle systems, standards and services for V2X and C-ITS environments are being studied a lot. BSM (basic safety message) was adopted as a standard for exchanging data between vehicles based on data collected and generated by vehicle systems in a V2V environment. In this paper, we propose a framework that can safely store BSM messages and effectively check the stored messages using Event-Sourcing and CQRS patterns. The proposed framework can securely store and manage BSM messages using hash functions. And it has the advantage of being able to check the stored BSM data in real time based on the time series and to reproduce the state.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.31
no.4
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pp.72-80
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1989
Various analyses were made to investigate the stochastic structure of the daily rainfall in Korea. Records of daily rainfall amounts from 1951 to 1984 at Chinju Metesrological Station were used for this study. Obtained results are as follows : 1. Time series of the daily rainfall at Chinju were positively, serially correlated for the lag as large as one day. 2. Rainfall events, defined as a sequence of consecutive wet days separated by one or more dry days, showed a seasonal variation in the occurrence frequency. 3. The marginal distribution of event characteristics of each month showed significant dif- ferences each other. Events occurred in summer had longer duration and higher magnitude with higher intensity than those of events occurred in winter. 4. There were significant positive correlations among four event characteristics ; dura- tion, magnitude, average intensity, and maximum intensity. 5. Correlations among the daily rainfall amounts within an event were not significant in general. 6. There were no consistant significancy in identity or difference between the distribu- tions of daily rainfall amounts for different days within events. 7. Above mentioned characteristics of daily rainfall time series must be considered in building a stochastic model of daily rainfall.
A Discrete Event Dynamic System is a system whose states change in response to the occurrence of events from a predefined event set. A major difficulty in developing analytical results for the systems is the lack of appropriate modeling techniques. This paper proposes the use of Real-time Temporal Logic as a modeling tool for the modeling and control of fixed-time traffic control problem which by way of a DEDS. The Real-time Temporal Logic Frameworks is extended with a suitable structure of modeling hard real-time constraints. Modeling rules are developed for several specific situations. It is shown how the graphical model can be translated to a system of linear equations and constraints.
The data transmission of MVB(Multifunction Vehicle Bus) of TCN(Train Network Communication) is divided into the periodic transmission phase and the sporadic transmission phase. TCN standard defines the event-polling method for the message transfer in the sporadic phase. However, since the event-polling method does not use pre-scheduling to the priority of the messages to be transmitted, it is inefficient for the real-time systems. To schedule message transmission, a master node should know the priority of message to be transmitted by a slave node prior to the scheduling the sporadic phase, but the existing TCN standard does not support any protocol for this. This paper proposes the slave frame bit-stuffing algorithm, with which a master node gets the necessary information for transmission scheduling and includes the simulation results of the event-polling method and the proposed algorithm.
The world's greatest single event the 2002 World Cup, will be co-hosted by Korea and Japan. This will be the first time an interactional mesa-event is held in two countries simultaneously. Pertaining to every aspect, competition between the Korean foodservice industries will intensify in the near future. Generally, a sporting event contributes positively to n hosting county as well. For this reason we cannot expect the 2002 World Cup to be a complete success. A wrongly planned event could be a burden to our countries economy and create various negative effects. This study was prepared predominantly using field research methods including the collection of data through questionnaires. This study is based on a sample of 212 who have visiting Korean Restaurant near World Cup Stadium. These questionnaires were distributed by 5 students. This research us conducted from April 1 to 20, 2002 at Suwon.
Telemetry, satellite event and error information are used to check the satellite status in ground station. Different from telemetry which only informs the parameter value, event and error gives explicit information of a certain operation or status. Event also contains ground action information because every command execution is logged as event. Currently, those information is gathered and applied only for monitoring of the satellite. However, the load of the operation is getting grown because of the excessively increased information of the satellite with the number of satellite increasement. Also, the process of reporting problem to developer (or an expert) induce time delay for satellites fault management. In this paper, we propose a satellite operation assistant system which collects event sequence and stores in different group by its feature, and then recommends or executes an appropriate action for the identified abnormal state. This system is applicable to on board system for resolving LEO-satellite autonomous fault situation since is has limited contact time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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