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.
이벤트 기반 서비스 기술은 실시간으로 발생하는 이벤트를 감지하고 분석하여 이에 대한 반응으로 서비스가 연동되는 기술로, 실시간 기업 환경 구축이나 유비쿼터스 서비스 환경 구축을 위한 핵심 기반 기술이다. 실시간 기업 환경에서 요구되고 있는 기업 내 업무 프로세스에서 발생하는 다양한 정보를 실시간 모니터링, 분석하여 변화에 대한 신속한 대응을 제공하거나, 유비쿼터스 서비스 환경에서 상황에 맞게 적시에 맞춤형서비스를 제공하기 위해서는 이벤트 기반의 서비스 기술이 요구된다. 최근 이벤트 중심의 비즈니스 프로세스로 복합 이벤트 처리(CEP : Complex Event Processing) 방식이 사용된다. 복합 이벤트 처리 방식은 여러 이벤트 소스로부터 발생한 이벤트를 대상으로 이벤트들의 영향을 분석하여 대응되는 액션을 처리하는 방식으로 가장 핵심이 되는 기술은 어떻게 사용자에게 의미있는 이벤트(복합 이벤트)를 검출하는가이다. 기존의 연구에서는 복합 이벤트를 구성하는 모든 이벤트가 발생하지 않아도 부분적으로 발생하는 이벤트에 대해 계속적으로 연산을 수행하여 많은 연산과 많은 메모리를 소비하는 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 대용량의 스트림 데이터에서 발생한 모든 이벤트를 처리하지 않고 응용 계층에서 등록한 복합 이벤트를 구성하는 모든 이벤트가 발생하면, 복합 이벤트를 처리하는 이벤트 검출 기법을 제안한다. 제안 하는 기법은 먼저 비트맵 인덱스를 이용하여 이벤트의 발생 유/무를 관리한다. 또한 복합 이벤트 질이의 마지막 이벤트를 트리거 이벤트로 정의하며, 이 트리거 이벤트가 발생하는 시점을 통해 이벤트의 발생을 표시한 비트맵 인덱스에 복합 이벤트를 구성하는 모든 이벤트의 발생 유/무를 검사하여 모든 이벤트가 발생하였다면, 연산을 수행할 수 있도록 제안한다. 제안하는 기법은 실험을 통해 복합 이벤트를 구성하는 이벤트의 검사를 매번 수행하지 않고 모든 이벤트가 발생하였을 때에만 연산을 수행함으로 불필요한 연산을 방지하고, 처리하는 이벤트의 수를 감소시켜 연산의 효율성을 증가 시켰다.
본 논문은 중소 도시하천을 위한 수해관리시스템 개발에 관한 것이다. 일반적으로 도시하천은 집중호우 발생 시 수위가 급격히 상승하는 특성이 있으므로 하천 재난관리 측면에 있어서 특별한 주의가 필요하다. 따라서 이와 같은 하천의 경우에는 강우와 유출 관계식으로부터 수립된 수문학적 모형을 사용하여 홍수 발생 여부를 예측하는 것 보다는 하천 수위의 실시간 변동 상황을 즉시 감지하고 위험상황 발생 시 이를 신속히 전파하는 것이 재난관리 측면에 있어 더욱 유리할 수 있다. 본 연구에서는 이를 위하여 실시간 센서 데이터를 보다 효율적으로 처리할 수 있는 복합 이벤트 처리기법을 사용하여 수해관리시스템을 개발하였다. 또한, 외부의 재난관리시스템과 정보를 공유하며 연동을 원활히 수행할 수 있으며 경보를 다수의 사용자에게 효과적으로 전파할 수 있는 이벤트 주도적 아키텍처를 적용하였다. 본 연구를 통해서 최근 실시간 데이터 처리기법으로 주목을 받고 있는 복합 이벤트 처리기법이 수해관리에 효과적임을 알 수 있었으며 타 분야의 재난관리에도 널리 적용될 수 있는 것으로 파악되었다.
사물통신 기기의 발달로 다양한 응용에서 대용량의 스트림 데이터의 실시간 복합 이벤트 처리 기법에 대한 중요성이 증가되고 있다. 본 논문에서는 유사 연산 처리 비용을 감소시키기 위한 다수의 복합 이벤트 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 다수의 복합 이벤트를 처리하기 위한 연산자를 그래프로 표현하고 중복적인 연산을 감소시킨다.
본 논문에서는 시공간 데이터 스트림에서 관심 이벤트를 검출할 수 있고 복잡한 공간 패턴을 감지할 수 있는 시공간 복합 이벤트 처리 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 이동 객체 및 정적 객체에서 발생하는 시공간 데이터 스트림에서 스트림 발생시각, 위치 정보와 같은 시공간 정보를 데이터베이스와의 조인을 통해 얻은 관련 속성 정보를 활용하여 이벤트를 검출할 수 있다. 또한, 시공간 정보가 포함된 복잡한 패턴을 처리하기 위해 공간 패턴 연산자를 사용하여 시공간 복합 이벤트를 처리할 수 있다.
최근 다양한 응용에서 실시간으로 발행하는 이벤트들을 신속하고 효율적으로 처리하기 위해 복합 이벤트 처리 시스템을 도입하고 있다. 기존 복합 이벤트 처리 연구는 연산자의 유사성과 중복성을 고려하지 않기 때문에 많은 연산과 많은 메모리를 소비하는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 유사 연산과 중복 연산을 고려한 효율적인 복합 이벤트 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 동일한 기본 이벤트들이 유사한 연산을 가지면 그 연산들을 하나의 가상 연산자로 결합한다. 중복된 연산을 가질 경우에는 우선 하나의 연산만을 처리하고 이후에 같은 연산이 나오면 먼저 처리된 연산의 결과를 이용하여 처리한다. 기존 기법과의 성능 비교를 통하여 전체 연산 처리량 측면에서 제안하는 기법의 성능이 우수함을 보인다.
본 논문에서는 복합 이벤트 처리를 적용하여 비즈니스 활동 분석(BAM)을 위한 이벤트 분석 방안을 제안한다. 이는 프로세스 관리자가 프로세스가 종료되기 이전에 발생 가능한 위험을 감지하고 모니터링하기 위하여 실시간에 진행되는 이벤트에 대하여 조기 경보를 제공하기 위하여 개발되었다. 본 연구에서는 의미 있는 위험을 가지는 이벤트를 추출하는, 프로세스 기반의 이벤트 모니터링 과정을 제시하였다. 복합 이벤트 패턴은 과거 누적된 이벤트 로그를 바탕으로 정의되며, 이벤트의 위험도는 그 패턴들에 기반하여 평가된다. 제안된 방법론은 홈쇼핑업체의 서비스 프로세스의 예를 이용하여 설명한다.
최근 모바일 기기 및 무선기기의 발달로 인하여 센서 네트워크가 다양한 분야에서 응용되고 있다. 따라서 센서에서 실시간으로 발생하는 스트리밍 데이터에서 이벤트를 감지하고 분석하는 것은 중요한 연구 분야로 부각되고 있다. 단순 이벤트의 발생 조건을 빠르게 판별하기 위해 비트맵 인덱스 기반 복합 이벤트 검출 기법 등 여러 가지 방법들이 사용되고 있지만, 아직까지 이기종 센서에서 발생하는 각기 다른 형태의 데이터를 융합하여 이벤트를 검출하는 복합 이벤트 처리에 대한 연구는 미비한 실정이다. 본 논문에서는 각기 다른 형태를 가지는 스트리밍 데이터에 멤버쉽 함수를 적용하여 퍼지화 함으로서 이기종 센서에서 발생하는 데이터를 융합 처리가능하며, Quine-Mccluskey 감축기법을 통하여 규칙의 신뢰도 및 속도가 향상된 의사결정을 하는 고속 이벤트 탐지기법을 제안한다.
시점기반 복합 이벤트 처리는 각 이벤트에 하나의 타임스탬프를 사용하여 즉각적인 이벤트를 처리한다. 하지만, 시점기반의 이벤트 처리로는 이벤트의 활동 기간이 중요한 역할을 하는 금융, 멀티미디어, 의학, 기상학 같은 분야에서 복합적인 시제 관계를 표현하기에는 불충분하다. 실세계의 애플리케이션 분야에서, 이벤트는 기간을 가지며, 두 종류 이상의 이벤트는 시간적으로 겹쳐질 수도 있고, 하나의 이벤트가 다른 이벤트를 포함할 수도 있다. 이런 종류의 이벤트들에 대한 관계는 시점기반 이벤트처럼 연속적이지 않을 수도 있다. 본 논문에서는 기간기반 이벤트를 사용하여 복합 이벤트의 패턴을 검출하는 방법을 설계하고 구현한다. 기간기반 이벤트는 시점기반 이벤트가 다룰 수 없는 이벤트들 사이의 겹침과 포함관계를 표현할 수 있다. 기간기반 이벤트 연산자는 시작 끝점과 종료 끝점을 사용하여 이벤트의 기간을 나타내고, 기간기반 이벤트의 시퀀스를 표현하여 복합 이벤트 패턴을 검출할 수 있다. 본 논문에서는 복합 이벤트 패턴 검출의 효율성을 높이기 위해 활성 인스턴스 스택을 사용하는 알고리즘을 제시하며, 이벤트의 시퀀스를 구성할 때 중간 결과의 개수를 줄이기 위해 윈도우 푸시다운 기법을 적용하여 수행시간과 메모리의 효율을 높인다.
최근의 경쟁적 비즈니스 환경은 각 기업으로 하여금 민첩성과 유연성을 요구하게 되었고, 이를 위하여 기업에서 제공하는 서비스에 대한 실시간 모니터링과 이를 통한 조기 의사 결정이 기업의 핵심 경쟁력이 되었다. 또한, 엔터프라이즈 시스템에서 발생하는 수 없이 많은 다양한 이벤트들을 효과적으로 처리하기 위하여 의미 있는 데이터를 필터링 할 수 있는 기술이 요구되고 있다. 하지만, 이와 관련된 기존의 연구는 BPEL엔진이나 미들웨어의 API에 의존한 모니터링으로 서비스 결함 발견에 그치고 있거나 낮은 단계의 이벤트(low-level event)에 기반한 단순 이벤트 처리에 그치고 있어, 기업에 유용한 비즈니스 정보를 제공하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 다중 상황 검출(situation detection)을 통해 보다 가치 있고 유용한 비즈니스 정보의 제공을 가능하게 하는 확장된 복합 이벤트 모델(complex event model)을 제시한다. 구체적으로, 먼저 엔터프라이즈 시스템에서의 이벤트 처리 아키텍처를 제안하고, 제안된 아키텍처에 적합한 이벤트 메타모델을 정의한다. 정의된 메타모델을 기초로 다양하고 진보된 이벤트 연산자와 복합 이벤트 패턴, 그리고 키(key) 등 이벤트 처리 언어를 구성하는 요소의 문법과 의미를 제안한다. 또한, 보다 정교한 이벤트 분석을 위한 이벤트 컨텍스트 매커니즘을 제안한다. 마지막으로 응용사례를 통하여 본 연구의 적용 가능성을 보여주고, 다른 이벤트 모델과의 비교를 통해 본 이벤트 모델의 장점을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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