사물 인터넷(IoT)은 효율적인 시간 응답 및 처리를 위해 이벤트 중심으로 접근 할 필요가 있다. IoT에서 모바일 기기의 성장은 IoT 응용 프로그램과 관련이 있는 지능형 건물로 연결이 된다. 예를 들어, 홈 오토메이션 제어 시스템은 홈 서버에 액세스하기 위해 스마트 폰이나 웹 서비스에 클라이언트 시스템과 같은 웹 응용 프로그램을 사용하여 제어 명령을 전송 합니다. 홈 서버는 클라이언트 시스템으로부터 명령을 수신 받은 후 조명 시스템을 제어 한다. 게이트웨이 기반의 클라이언트 처리 담당인 RESTful 기술은 '인터넷상에 숨어있는 다수의 클라이언트들에 대한 증명'을 요청한다. 본 논문에서는 동시성 이벤트를 처리하기 위한 IoT 게이트웨이의 설계 작업을 제안한다. NodeJS의 통신프로토콜 기반의 메시지 지향 미들웨어인 XMPP는 중앙 허브를 통해 게이트웨이에 접속하여 지능형 빌딩 제어 장치의 통신 부분을 처리한다.
The purpose of this study was to verify the analysis of differences between importance and satisfaction of destination attractiveness for the national marine sports games using IPA method. By doing so, this study aimed to utilize the result of study for a practical marketing strategy in operating and establishing Korean marine sports market circumstances. The participants of this study consisted of 328 who were participated in marine sport event (yacht, fin-swimming, canoe, triathlon and so on) of 9th national marine sports games. Samples were extracted by convenient sampling method. A total 328 questionnaires were collected in this study except data which did not respond or trustless responded. In data processing, Cronbach's ${\alpha}$, frequency analysis, paired t-test and Importance-Performance Analysis were performed through SPSS 20.0. The results were as follows. First, I quadrant included Programs Multiplicity, Pamphlet, Stand preparations, Food Cleanliness, Effective Progress, Guide Know-How, Food taste. Third, II quadrant included Pre-Publicity, Internet Information, Proper Food Price, Shade Facilities, Convenient Parking, Restroom Cleanliness, Number of Restroom, Safety Facilities. Fourth, III quadrant included Entertaining Program, Number of Guide, Local Culture, Game Progress, Directional Sign. Fifth, IV quadrant included Performance Program, Well-Matched Event, View Distance, Various Food.
본 논문에서는 문화유산정보 말뭉치 구축을 위한 개체명 및 이벤트 부착 도구를 제안한다. 제안하는 도구를 이용하여 말뭉치 구축자는 문화유산정보 관리에 유용한 시간, 장소, 인물, 사건을 중심으로 개체명과 이벤트를 부착할 수 있다. 이 때, 개체명과 이벤트 부착이 용이하도록, 제안하는 도구에서 줄번호나 어절번호와 같은 개체명이나 이벤트의 위치정보를 자동으로 부착하며, 구축된 개체명이나 이벤트 중에서 하나를 선택하면 해당 문자열을 원문에서 진한 이탤릭체로 표시하여 올바르게 부착되었는지 쉽게 확인할 수 있다. 그리고, 제안하는 도구는 말뭉치 구축자의 수작업을 줄이기 위해서 개체명 자동인식 패턴을 활용한다. 학습말뭉치가 거의 없다는 점을 고려하여 단순한 규칙 패턴을 학습한다. 또한, 오류 전파를 차단하기 위해서, 제안하는 개체명 자동인식 패턴은 개체명 부착 말뭉치에서 추가적인 분석처리 없이 바로 추출한다. 실험결과 제안하는 개체명 및 이벤트 부착 도구는 말뭉치 구축자의 수작업량을 절반이상 줄여주었다.
This article describes the application of discrete event simulation in a process industry (coffee manufacturing) as a daily production-scheduling tool. A large number of end products (around 300), sporadic demand, and limited shelf life of coffee (90 days) make it difficult to generate feasible production schedules manually. To solve this problem, an integrated system was developed incorporating discrete event simulation methodology into scheduling process. The integrated system is comprised of two components: a scheduling program and a simulation model. The scheduling program is used to generate daily schedules for roasting, grinding, and packing coffee. The simulation model uses the generated schedules to simulate the production of coffee and regenerates a modified production schedule. In this paper, each of the components will be described in detail, evaluated in terms of performance factors, and validated with a set of real production data. Although this article focuses on a specific system, we will share our experiences and Intuitions gained and encourage other process industries to develop simulation-based scheduling tools.
약물부작용감시시스템 (Adverse drug event surveillance system)은 약물부작용신호를 이용하여 약물의 부작용 여부를 식별하는 시스템이다. 기존의 자발적 보고나 차트리뷰 보다 효율성이 뛰어난 시스템으로 분류할 수 있다. 본 논문에서는 약물부작용감시시스템을 구현하기 위하여 임상데이터마트(GDM)를 구축하였다. 특히, 데이터 품질관리 기법을 적용하여 구축된 CDM에 지식 탐사 기법 중 비교사학습 기법으로 적용하여 모델의 재현성을 평가하여 최적의 약물부작용 군집화 개수(n=4)를 도출하였다. 군집화 개수(n=4)를 이용하여 약물부작용 판별을 위한 K-means, Kohonen, two-step clustering model 알고리즘에 적용하여 분석함으로써 K-means 알고리즘이 가장 우수한 군집 효과를 나타냄을 확인하였다.
As the number of internet-connected appliances and the variety of IoT services are rapidly increasing, it is hard to protect IT assets with traditional network security techniques. Most traditional network log analysis systems use rule based mechanisms to reduce the raw logs. But using predefined rules can't detect new attack patterns. So, there is a need for a mechanism to reduce congested raw logs and detect new attack patterns. This paper suggests enterprise security management for IoT services using graph and network measures. We model an event network based on a graph of interconnected logs between network devices and IoT gateways. And we suggest a network clustering algorithm that estimates the attack probability of log clusters and detects new attack patterns.
This study was focused on analyse Nonpoint source characteristics from Flat slope field and Steep slope field. We performed Storm-water monitering for obtain flow data and concentration data. Totally, eleven times Event was occurred. We calculated EMC(Event Mean Concentration) and Pollutants Loads using data we obtained. As a result, steep slope field has more discharge than flat field. SS value, one of the water quality contents, has largest variation and T-N has least variation. There is runoff differences even though events has same rainfall. We assume that not only amount of Rainfall, but also Rainfall Duration Times, Intensity, Number of Previous Non-precipitation days can affect to Run-off.
A large-scale bursting event has been analyzed in a turbulent channel flow using a data obtained from a direct numerical simulation (DNS). Large-scale, plume-like structures have been frequently observed in many experimental results, but the origin of those structures is far from being fully understood. It is believed that those large scale events occur occasionally but contribute significantly to the generation of Reynolds shear stress in the outer layer. This paper attempts to give detailed examples of those large-scale motions observed in a turbulent channel flow at relatively low Reynolds number.
본 연구는 복잡한 다수 무인기 시스템을 효율적으로 운용하기 위해 이산 사건 모델 기반의 다수 무인기 이종 임무 할당 기법을 제안한다. 이종 임무의 생성, 임무 할당, 무인기 출동, 임무 수행, 무인기 수리 및 정비에 이르는 무인기의 임무 시작에서 종료까지 일련의 과정을 이산 사건 모델링을 통해 수학적으로 정의하고, 이를 기반으로 주어진 임무 상황에서 필요한 최적 무인기 대수를 도출한다. 도출된 최적 무인기 대수를 적용하여 이산 사건 모델 기반의 반복 시뮬레이션을 통해 그 결과를 검증한다. 제안된 이종 임무 할당 기법으로 운용자는 제한된 무인기 자원을 효율적으로 활용하여 주어진 임무 상황에서 최적의 임무 계획을 수립할 수 있다.
2004년 4월 1일, 국내 최초의 고속철도(HSR)인 KTX (Korea Train eXpress)가 경부선에 도입 되었다. KTX의 등장은 경부선을 이용하는 철도 승객들의 운송수단 선택 및 도시구간별 이용객 수 변화를 가져왔다. KTX의 등장과 같은 개입사건(Intervention events)의 영향은 개입사건 전후 변화를 단순 통계량으로 분석하거나 개입 ARIMA 모델을 통해 분석 되었다. 개입 ARIMA 모델은 개입사건의 발생 시점(t)과 개입사건의 영향 형태(type) 등의 가정이 필요하다는 한계가 있었으며, 본 연구에서는 기존 연구에서의 한계점을 보완할 수 있는 시계열 이상치 탐지(time series outlier detection)를 활용하였다. 일반적으로 개입사건의 발생시기는 잘 알려져 있지 않으므로 시계열 이상치 탐지를 통해 개입사건에의 발생 시기를 추정할 수 있다. 시계열 이상치 탐지기법을 활용하여 개입의 시점과 영향 형태에 관한 가정 없이 개입사건에 대한 영향을 분석할 수 있으며, 발생된 이상치의 시점을 개입사건의 시점, 이상치의 영향을 개입사건의 영향으로 가정하였다. 데이터는 KTDB (Korea Transport Database)로 부터 KTX가 도입되기 이전인 2003년부터 2014년까지 12년 동안의 경부선(4개의 주요 도시구간 합산)을 포함한 주요 도시구간 4개의 월별데이터를 수집하여 활용하였다. 경부선 도시 구간별 이상치를 탐지 하고 그 영향을 분석한 결과, 동일한 개입사건 임에도 그 영향의 형태의 정도가 도시구간마다 다르게 나타나거나 영향이 나타나지 않았으며, 기존 연구에서 분석되지 않은 개입사건을 찾을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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