• 한국전자거래학회지
• /
• 제12권2호
• /
• pp.219-231
• /
• 2007

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.

• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제11권4호
• /
• pp.538-555
• /
• 2015

Event detection based on using features from a static grid can give poor results from the viewpoint of two main aspects: the position of the camera and the position of the event that is occurring in the scene. The former causes problems when training and test events are at different distances from the camera to the actual position of the event. The latter can be a source of problems when training events take place in any position in the scene, and the test events take place in a position different from the training events. Both issues degrade the accuracy of the static grid method. Therefore, this work proposes a method called a dynamic grid for event detection, which can tackle both aspects of the problem. In our experiment, we used the dynamic grid method to detect four types of event patterns: implosion, explosion, two-way, and one-way using a Multimedia Analysis and Discovery (MAD) pedestrian dataset. The experimental results show that the proposed method can detect the four types of event patterns with high accuracy. Additionally, the performance of the proposed method is better than the static grid method and the proposed method achieves higher accuracy than the previous method regarding the aforementioned aspects.

• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제15권3호
• /
• pp.570-592
• /
• 2019

The Event-B design pattern is an excellent way to quickly develop a formal model of the system. Researchers have proposed a number of Event-B design patterns, but they all lack formal behavior semantics. This makes the analysis, verification, and simulation of the behavior of the Event-B model very difficult, especially for the control-intensive systems. In this paper, we propose a novel method to transform the Event-B synchronous control flow design pattern into the labeled transition system (LTS) behavior model. Then we map the design pattern instantiation process of Event-B to the instantiation process of LTS model and get the LTS behavior semantic model of Event-B model of a multi-level complex control system. Finally, we verify the linear temporal logic behavior properties of the LTS model. The experimental results show that the analysis and simulation of system behavior become easier and the verification of the behavior properties of the system become convenient after the Event-B model is converted to the LTS model.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제12권4호
• /
• pp.201-209
• /
• 2012

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.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제17권2호
• /
• pp.7-13
• /
• 2017

용의자가 어떤 행위를 했는지 특정하기 위한 경우와 같이 디지털 조사에서 특정한 행위나 이벤트의 발생시간을 확인하기 위해 타임스팸프에 의존하는 시스템이 많다. 하지만 객체의 갱신은 실제 이벤트의 발생시점보다 약간의 시간차를 두고 이루어지게 된다. 이 논문에서는 타임스탬프와 관련된 객체를 가진 디지털시스템의 간단한 모델을 정의한다. 이 모델은 타임스탬프와 관련된 객체의 갱신 패턴을 예측하는데 사용되며 갱신 시간차 범위에 대한 예측을 가능하게 한다. 경험적 연구를 통해 타임스탬프 갱신패턴이 동시적이지 않다는 것을 보이고 특정한 시스템에서 보다 정확한 행위시점을 결정하기 위한 타임스탬프 갱신 분포를 계산하는 방법을 제시한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제23권1호
• /
• pp.24-30
• /
• 2020

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.

• 한국CDE학회논문집
• /
• 제15권1호
• /
• pp.11-23
• /
• 2010

A flexible and correct model of the activity flows is required for workflows in product development environments. In particular, the design activity flows are not known until run-time, and conventional approaches have limit to handle this situation because they cannot predefine all the potentially reachable paths. Thus, the structure of the workflow model must be flexible enough to describe variety in workflow design and accommodate dynamic changes during workflow execution. In this paper, we provide the general primitive axioms and change patterns based on event calculus for dynamic workflow specification and execution mechanisms in product development environments. Also, we describe how to execute the workflow dynamically based on the workflow specification and workflow change patterns using abductive planning technique.

• 한국CDE학회논문집
• /
• 제18권4호
• /
• pp.250-257
• /
• 2013

This paper introduces a failure analysis procedure that underpins real-time fault prognosis. In the previous study, we developed a systematic eventization procedure which makes it possible to reduce the original data size into a manageable one in the form of event logs and eventually to extract failure patterns efficiently from the reduced data. Failure patterns are then extracted in the form of event sequences by sequence-mining algorithms, (e.g. FP-Tree algorithm). Extracted patterns are stored in a failure pattern library, and eventually, we use the stored failure pattern information to predict potential failures. The two practical case studies (marine diesel engine and SIRIUS-II car engine) provide empirical support for the performance of the proposed failure analysis procedure. This procedure can be easily extended for wide application fields of failure analysis such as vehicle and machine diagnostics. Furthermore, it can be applied to human health monitoring & prognosis, so that human body signals could be efficiently analyzed.

• 인지과학
• /
• 제10권1호
• /
• pp.45-55
• /
• 1999

본 논문은 사건/사타에 대한 공간적 인지가 수행되는 기본적인 방식을 규명하기 위해서는 그 사건/사태에 참여하는 참가자의 위치가 가장 주요한 요인임을 주장하고, 자연언어는 공간적 인지를 표현하기 위해 비교적 "단순한" 의미유형을 사용하고 있으며, 공간표현을 해석할 때 사건/사태 전체의 위치를 지정하는 것으로 해석하지 않고, 그 참가자로 표현된 논항(arguments)의 위치를 지정하는 것으로 해석한다는 것이다. 본 논문은 장소표현이 타동사의 두 논항의 위치를 지정하는 방식을 네 가지 유형의 노항지향성(argument orientations)으로 분류하여 기술하였고, 논항지향성을 통하여 영어를 포함한 자연언어의 장소표현이 관계(relations)의 집합에서 관계의 집합으로 사상하는 교차함수(intersecting functioins)로 해석되어야 한다는 의미해석상의 제약이 있음을 밝히고 있다.

• 한국정밀공학회지
• /
• 제32권11호
• /
• pp.989-995
• /
• 2015

In the literature, various stochastic anomaly detection methods, such as limit checking and PCA-based approaches, have been applied to weld defect detection. However, it is still a challenge to identify meaningful defect patterns from very limited sensor signals of laser welding, characterized by intermittent, discontinuous, very short, and non-stationary random signals. In order to effectively analyze the physical characteristics of laser weld signals: plasma intensity, weld pool temperature, and back reflection, we first transform the raw data of laser weld signals into the form of event logs. This is done by multidimensional discretization and event-codification, after which the event logs are decoded to extract weld defect patterns by $Na{\ddot{i}}ve$ Bayes classifier. The performance of the proposed method is examined in comparison with the commercial solution of PRECITEC's LWM$^{TM}$ and the most recent PCA-based detection method. The results show higher performance of the proposed method in terms of sensitivity (1.00) and specificity (0.98).