참여자의 수가 대규모화되고 있는 분산가상환경에서 사용자의 행위에 대한 응답성은 시스템의 만족도를 결정하는 중요한 요소 중의 하나이다. 시스템의 응답성은 서버에서 이벤트 처리 알고리즘의 효율성에 의하여 영향을 받으며 대부분의 가상환경은 이벤트 메시지를 발생순서에 따라 순차적으로 처리하는 FCFS알고리즘을 사용한다. FCFS방식은 이벤트의 우선순위는 고려하지 않고 발생시간에만 전적으로 의존함으로써 일반 이벤트 메시지의 처리로 인해 사용자의 상호작용에 의해 생성된 긴급 이벤트의 처리가 지연되어 시스템 응답성을 저하시키는 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 기존의 FCFS 이벤트 처리방식의 문제점을 개선하기 위하여 이벤트에 우선순위를 부여하고 이에 기반하여 서버에서 다중 메시지의 병행 처리가 가능한 이벤트 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 서버에서 처리충돌을 일으키는 이벤트에 대하여 발생시간과 우선순위 정보를 상호절충하여 처리함으로써 시스템의 일관성과 응답성의 목표를 동시에 만족시키는 효과가 있다.
In this study, we investigates the auto-berthing problem for the underactuated surface vessel in the presence of constraints of dynamic uncertainties, finite time, transmission load, and environmental disturbance. A novel control scheme is proposed by fusing the finite time control technology and the event-triggered input algorithm. In the algorithm, differential homeomorphism coordinate the transformation is used to solve the problem of underactuation. Then, we apply the finite time technology and event triggered to save the time of the berthing vessel and relieve transmission burden between the controller and the vessel respectively. Moreover, a radial basis function network is used to approximate unknown nonlinear functions, and minimum learning parameters are introduced to lessen the computational complexity. A sufficient effort has been made to verify the stability of the closed-loop system based on the Lyapunov stability theory. Finally, simulation results display the effectiveness of the proposed scheme.
수많은 센서 노드들을 이용하여 주변환경으로부터 정보를 수집하는 센서네트워크에서 많은 양의 패킷을 빠르게 전송하기 위해서는 패킷 전송간에 지연을 최소화하여 효율성을 높일 필요가 있다. 센서네트워크에서 이벤트에 기반하여 동작하는 운영 체제에서는 주로 주기적으로 발생하는 Timer Event를 이용하여 연속적으로 패킷을 전송한다. 하지만 무선 센서네트워크의 특성상 패킷을 전송하는데 소요되는 시간이 매우 가변적이기 때문에 적합한 주기를 설정하기가 매우 어렵다. Timer Event의 발생주기에 따라 패킷 전송간에 지연이 증가하거나 전송요청이 실패 할 수 있다. 본 논문에서는 패킷 전송 작업이 완료되었음을 알려 주는 SendDone Event를 이용하여 연속적인 패킷전송 시 지연을 줄여 주는 ESTEO기법을 제안한다. ESTEO에서는 패킷 전송이 완료된 시점에 즉시 다음 패킷을 전송하기 때문에 패킷을 전송하는데 소요되는 시간에 상관없이 패킷 전송간에 지연이 발생하지 않는다. 따라서 연속적으로 대량의 패킷을 전송할 때 높은 전송율을 제공할 수 있다.
In high speed railway, event recorder system stores a train speed and the related data for train operation in real time. Using those information, we can analysis the train operation and the reason of train accident. Analysis software gets the stored data from Event Recorder and shows the status of various signals related with train operation. Using it, also we can analysis the train operation before and after the given time. In this paper we propose the analysis software to show and analysis the operation of high speed train. The method of transferring the stored data from Event Recorder into Analysis Software is proposed. We develop the efficient procedure to store the transferred data into analysis system. Also the effective method to show the store data and to analysis them is studied for finding the cause of train accident.
실시간 시스템의 복잡도가 증가함에 따라 임시방편적 시스템 해석 방법은 시스템 동작 영역 전체를 완전하게 분석하는 데는 한계가 있다. 모델링을 기반으로 한 정형 기법은 그러한 한계점을 극복 할 수 있다. 본 논문은 모델 기반 정형 기법을 이용하여 실시간 시스템의 안전성 및 필연성 등과 같은 논리적 타당성을 이산 사건 모델 수준에서 분석하는 방법을 제안한다. 먼저, 분석 대상 실시간 시스템은 이산사건 수준에서 계층적으로 모듈화하여 모델을 명세하는 수학적 형식론인 DEVS (Discrete Event Systems Specification) 형식론으로 기술된다. 다음으로, 기술된 DEVS 모델은 시간 명세가 포함된 전역 상태 공간을 표현하는 C-DEVS (Communicating DEVS) 형식론으로 표현한 후 C-DEVS 형식론의 해석 알고리즘을 통해 시스템 동작을 분석된다. 제안된 C-DEVS 형식론 및 해석 알고리즘은 주어진 시스템의 동작 특성을 분석하는 과정에서 시스템의 상태 공간을 완전하게 빠짐없이 탐색하는 것을 보장한다. 간단한 건널목 제어 시스템의 안전성 분석 사례 연구를 통하여 제안된 모델 기반 해석 기법의 효율성을 예시 하였다.
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.
In this paper, a problem of event-triggered model predictive control is investigated for continuous-time Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy systems with input quantization. To efficiently utilize network resources, event-trigger is employed, which transmits limited signals satisfying the condition that the measurement of errors is over the ratio of a certain level. Considering sampling and quantization, continuous Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy systems are regarded as a sector bounded continuous-time T-S fuzzy systems with input delay. Then, a model predictive controller (MPC) based on parallel distributed compensation (PDC) is designed to optimally stabilize the closed loop systems. The proposed MPC optimize the objective function over infinite horizon, which can be easily calculated and implemented solving linear matrix inequalities (LMIs) for every event-triggered time. The validity and effectiveness are shown that the event triggered MPC can stabilize well the systems with even smaller average sampling rate and limited actuator signal guaranteeing optimal performances through the numerical example.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권3호
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pp.1385-1402
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2019
Quickly picking up some valuable information from massive manufacturing event stream usually faces with the problem of long detection time, high memory consumption and low detection efficiency due to its stream characteristics of large volume, high velocity, many variety and small value. Aiming to solve the problem above for the current complex event processing methods because of not sharing detection during the detecting process for massive manufacturing event streams, an efficient complex event processing method based on multipattern sharing is presented in this paper. The achievement of this paper lies that a multipattern sharing technology is successfully used to realize the quick detection of complex event for massive manufacturing event streams. Specially, in our scheme, we firstly use pattern sharing technology to merge all the same prefix, suffix, or subpattern that existed in single pattern complex event detection models into a multiple pattern complex event detection model, then we use the new detection model to realize the quick detection for complex events from massive manufacturing event streams, as a result, our scheme can effectively solve the problems above by reducing lots of redundant building, storing, searching and calculating operations with pattern sharing technology. At the end of this paper, we use some simulation experiments to prove that our proposed multiple pattern processing scheme outperforms some general processing methods in current as a whole.
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.
환경 오염, 질병과 같은 확산의 위험 정보가 높은 공간 현상들은 신속한 초기 대응이 필요하며 특히 확산의 주체가 되는 이동체 데이터에 대한 실시간 처리와 분석을 통해 확산 요인 이벤트를 감지해야 한다. 이러한 이벤트를 처리하고 분석하기 위해 시공간 복합 이벤트 처리(Spatial-Temporal Complex Event Processing)가 활용된다. 기존의 시공간 복합 이벤트 처리는 기본적인 공간 연산이 가능하나 복잡도가 높은 공간 상황을 감지하는 시공간 복합 이벤트 설계에 적용이 미흡하였다. 본 연구에서는 시공간 복합 이벤트 처리의 공간 연산의 확장을 가능케 하고 복합적인 이벤트 설계 과정에서 효율적으로 이벤트를 관리 하기 위해 계층적 시공간 복합 이벤트 설계를 제안하였다. 제안된 방법으로 축산 관련 차량들 중 구제역 확산과 관련된 차량을 감지하는 새로운 이벤트를 생성하는 실험을 진행하여 제안된 시공간 복합 이벤트 처리의 효용성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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