Electronic Product Code Information Services(EPCIS) is an EPCglobal standard for sharing EPC related information between trading partners. EPCIS provides a new important capability to improve efficiency, security, and visibility in the global supply chain. EPCIS data are classified into two categories, master data (static data) and event data (dynamic data). Master data are static and constant for objects, for example, the name and code of product and the manufacturer, etc. Event data refer to things that happen dynamically with the passing of time, for example, the date of manufacture, the period and the route of circulation, the date of storage in warehouse, etc. There are four kinds of event data which are Object Event data, Aggregation Event data, Quantity Event data, and Transaction Event data. This thesis we propose an event-based data model for EPC Information Service repository in RFID based integrated logistics center. This data model can reduce the data volume and handle well all kinds of entity relationships. From the point of aspect of data quantity, we propose a formula model that can explain how many EPCIS events data are created per one business activity. Using this formula model, we can estimate the size of EPCIS events data of RFID based integrated logistics center for a one day under the assumed scenario.
EPCIS(EPC Information Services) system is a core component of EPCglobal Architecture Framework offering information of the freights, the time of awareness and the location of awareness on the EPCglobal Network. The role of EPCIS is to exchange information based on EPC. There are four kinds of event data which are object event data, aggregation event data, quantity event data, and transaction event data. These EPCIS events data are stored and managed in EPCIS repository. This study suggest the quantitative modeling about total number of EPCIS event data under the assumption to aware the RFID tags of items, cases(boxes), vehicles(carriers, forklifts, auto guided vehicles, rolltainers) at a time on the reading points. We also estimate the number of created EPCIS event data by the suggested quantitative modeling under scenario of process in the integrated logistics center based on RFID system And this study compare the TO-BE model with the AS-IS model about the total sizes of created EPCIS event data using the simulation, in which we suggested the TO-BE model as the development of the repository by skipping the overlapped records.
정압기 EVENT는 각 지역정압기(이하 "정압기")에 설치된 원격감시장치가 보내는 신호로 당사 Client서버에서 직관적으로 확인할 수 있는 이상경보이다. 이는 정압기 이상발생 시 상황실에서 즉각적으로 출동명령 및 초동조치를 가능토록 하며 정압기 이상원인을 분석할 수 있는 중요한 Data이다. 최근 3년간 정압기 EVENT Data의 추이를 살펴보면 비점검 EVENT Data 증가 추세가 뚜렷하다. 비점검 EVENT(실제이상 또는 Noise EVENT)가 증가한다는 것은 첫째로 실제 정압기에 기계적 이상이나 압력이상 발생이 증가한다는 의미일 수도 있으며, 둘째로 실제 정압기엔 이상이 없지만 원격감시장치에서 발생한 통신오류, Reset오류, 센서오류, 전원오류(순간정전) 등에 의하여 정압기에 이상이 생긴 것처럼 EVENT Data가 형성될 수도 있다. 이중 본 연구에서는 최근 발생한 비점검 EVENT Data를 분석하여 Noise EVENT인 원격감시장치 오류 중 Critical Noise Event를 확인하고 이를 감소시켜 정압기 EVENT의 신뢰성을 높일 수 있는 방안에 대해 검토하였다.
In connection-oriented data transport services, data loss can occur when a service experiences a problem in its end-to-end path. To resolve the problem promptly, the data transport systems providing the service must quickly modify their internal configurations, which are distributed among different locations within each system. The configurations are modified through a series of problem (event) handling procedures, which are carried out by multiple control processors in the system. This paper proposes a provisioning-to-signaling method for inter-control-processor messaging to improve the time efficiency of event processing. This method simplifies the sharing of the runtime event, and minimizes the time variability caused by the amount of event data, which results in a decrease in the latency time and an increase in the time determinacy when processing global events. The proposed method was tested for an event that required 4,000 internal path changes, and was found to lessen the latency time of global event processing by about 50% compared with the time required for general methods to do the same; in addition, it reduced the impact of the event data on the event processing time to about 30%.
EPDW는 Event-Process-Data-Work의 약자로 소프트웨어 아키텍처이다. 이 아키텍처는 Event 지향적인 프로그래밍 아키텍처이다. Event 가 발생하면 Process에서 가공하고 Data로 만들어 Work가 처리하는 기본구조를 가지고 있다. 모든 Event는 EventDivider 흐름이 관리되며 Process는 EventDivider에 등록된다. Work는 하나의 기능단위로써 필요한 controller들과 Process들을 가진다. 이를 통해 Event 가공의 코드의 재사용 및 분산방지가 된다. 그리고 Event 흐름의 단순화와 추적의 용이성을 증대해 디버깅에 이점을 가진다.
EPCIS(EPC Information Services) system is a core component of EPCglobal Architecture Framework offering information of the freights, the time of awareness and the location of awareness on the EPCglobal Network. The role of EPCIS is to exchange information based on EPC. There are four kinds of event data which are object event data, aggregation event data, quantity event data, and transaction event data. These EPCIS events data are stored and managed in EPCIS repository. This paper leads to separate a in-out data overload of integrated EPCIS event and suggests the method to effectively manage EPCIS repository for exchanging data smoothly. In order to verify a effectiveness, we measure the performance of the system using a simple testing simulation by comparing existing method and suggested method.
This study collected the latest 30-year (1976~2005) continuous rainfall data hourly recorded at 61 meterological observatories in Korea, and the continuous rainfall data was divided into individual rainfall events. In addition, distribution charts of average rainfall event-depth were created to facilitate the application to the overflow risk-based design of detention storage basin. This study shows that 4 hour is appropriate for SST (storm separation time) to separate individual rainfall events from the continuous rainfall data, and the one-parameter exponential distribution is suitable for the frequency distribution of rainfall event depths for the domestic rainfall data. The analysis of the domestic rainfall data using SST of 4 hour showed that the individual rainfall event was 1380 to 2031 times, the average rainfall event-depth was 19.1 to 32.4mm, and ranged between 0.877 and 0.926. Distribution charts of average rainfall event-depth were created for 4hour and 6 hour of SST, respectively. The inland Gyeongsangbuk-do, Western coastal area and inland of Jeollabuk-do had relatively lower average rainfall event-depth, whereas Southern coastal area, such as Namhae, Yeosu, and Jeju-do had relatively higher average rainfall event-depth.
In recent through development of IOT owing to that mass stream data is being generated in variety of application complex event processing technology is being watched with keen interest as a technology to analyze this kind of real-time continuous data. However, the existing study related with complex event processing only comes to an end at simple event processing based on low-level event or comes to an end at service defect discovery with providing limited operator and so on. Accordingly, there would be limitation to provide useful analysis information. In this paper in consideration of complex event along with aspect-oriented programming an extended complex event model is provided, which is possible to provide more valuable and useful information. Specifically, we extend the model to support hierarchical event structures and let the model recognize point-cuts of aspect-oriented programming as events. We provide the event operators designed to specify the events on instances and handle temporal relations of the instances. It is presented that syntax and semantics of constructs in our event processing language including various and progressive event operators, complex event pattern, etc. In addition, an event context mechanism is proposed to analyze more delicate events. Finally, through application studies application possibility of this study would be shown and merits of this event model would be present through comparison with other event model.
효과적인 데이터 분석 및 활용을 위해서는 빅 데이터를 내부 데이터와 유연하게 연계할 수 있는 방안이 필요하다. 빅 데이터 분석 정보를 내부 정보시스템과 연계시키기 위한 방안으로서 본 연구는 다차원 이벤트 온톨리지를 제시하였다. 이를 위해서 먼저 빅 데이터 분석 정보를 이벤트 모형을 사용하여 온톨리지로 표현하고, 다차원 데이터베이스 또한 OWL-DL 온톨리지로 변환하여 표현하였다. 다차원 이벤트 온톨리지에서 빅 데이터 분석정보들은 차원 계층구조를 통하여 다차원 데이터베이스에 저장된 모든 개체들에게 공유되는데, 본 연구에서는 이를 이벤트의 하향공유, 상향 공유 및 복합 이벤트 공유로 구분한다. 이들 정보공유 유형별로 빅 데이터 분석 정보의 공유 및 활용 방안들을 제시하였으며, Protege를 사용하여 시험적으로 구현하였다. 본 연구는 외부의 빅 데이터 분석 정보를 내부의 다차원 데이터베이스와 연계하는 방안을 실험적으로 제시하였다는 점에서 의의를 가진다고 할 수 있다.
Cross-domain event information sharing is a topic of great interest in the area of event based network management. In this work we use data sets which represent actual attacks in the operational Internet. We analyze the data sets to understand the dynamics of the attacks and then go onto show the effectiveness of sharing incident related information to contain these attacks. We describe universal data acquisition system for event based management (UniDAS), a novel system for secure and automated cross-domain event information sharing. The system uses a generic, structured data format based on a standardized incident object description and exchange format (IODEF). IODEF is an XML-based extensible data format for security incident information exchange. We propose a simple and effective security model for IODEF and apply it to the secure and automated generic event information sharing system UniDAS. We present the system we have developed and evaluate its effectiveness.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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