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.
In this paper, we propose a robot sound recognition system that detects various sound events. The proposed system is designed to detect various sound events in real-time by using a microphone on a robot. To get real-time performance, we use a VGG11 model which includes several convolutional neural networks with real-time normalization scheme. The VGG11 model is trained on augmented DB through 24 kinds of various environments (12 reverberation times and 2 signal to noise ratios). Additionally, based on random forest algorithm, a decision logic is also designed to generate event signals for robot applications. This logic can be used for specific classes of acoustic events with better performance than just using outputs of network model. With some experimental results, the performance of proposed sound recognition system is shown on real-time device for robots.
실시간 임베디드 센서 네트워크 시스템에서의 이벤트 감지는 대부분 현실세계에서 수집된 센서 데이터들의 조합에 기반한다. 이에 최근에 이루어진 연구들에선 센서 데이터들을 수집, 집계하는 낮은 수준의 다양한 메커니즘들을 제안하였다. 그러나 실시간에서 연속적으로 발생하는 복잡한 이벤트들의 감지와 다양한 종류의 센서들로부터 입력되는 실시간 데이터의 처리를 위한 시스템에 대한 솔루션은 보다 많은 연구를 필요로 한다. 즉, 경량의 데이터 혼합이 가능하고 많은 컴퓨팅 자원을 필요로 하지 않는 실시간 이벤트 감지 기법이 필요하다. 이벤트 감지 프레임워크는 실시간 모니터링과 센서 데이터의 도착으로 일어나는 데이터 융합 메커니즘을 통하여 적시성과 임베디드 센서 네트워크의 자원 요구량을 감소시킬 수 있는 잠재력을 지니고 있다. 또한 임베디드 센서 네트워크 시스템이 신뢰성을 지닐 수 있도록 하기 위한 기반 기술인 프라이버시를 보장할 수 있는 익명화 기술을 설명한다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권8호
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pp.61-71
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2024
The dynamic nature of Online Social Networks (OSNs), especially on platforms like Twitter, presents challenges in identifying and responding to community attacks, particularly within Arabic content. The proposed integrated system addresses these challenges by achieving 91% accuracy in detecting real-time community event attacks while efficiently managing computational costs. This is accomplished through the use of specialized integrated approach clustering to detect both major and minor attacks. Additionally, the system leverages clustering algorithms, temporal modules, and social network graphs to identify events, map communities, and analyze online dynamics. An extensive parameter sensitivity analysis was conducted to fine-tune the algorithm, and the system's effectiveness was validated using a benchmark dataset, demonstrating substantial improvements in event detection.
Safety critical systems, real time systems, and event-based systems have a complex set of events and their own interdependency, which makes them difficult to test ma Safety critic Safety critical systems, real time systems, and event-based systems have a complex set of events and their own interdependency, which makes them difficult to test manually. In order to cut down on costs, save time, and increase reliability, the model based testing approach is the best solution. Such an approach does not require applications or codes prior to generating test cases, so it leads to the early detection of faults, which helps in reducing the development time. Several model-based testing approaches have used different UML models but very few works have been reported to show the generation of test cases that use events. Test cases that use events are an apt choice for these types of systems. However, these works have considered events that happen at a user interface level in a system while other events that happen in a system are not considered. Such works have limited applications in testing the GUI of a system. In this paper, a novel model-based testing approach is presented using business events, state events, and control events that have been captured directly from requirement specifications. The proposed approach documents events in event templates and then builds an event-flow model and a fault model for a system. Test coverage criterion and an algorithm are designed using these models to generate event sequence based test scenarios and test cases. Unlike other event based approaches, our approach is able to detect the proposed faults in a system. A prototype tool is developed to automate and evaluate the applicability of the entire process. Results have shown that the proposed approach and supportive tool is able to successfully derive test scenarios and test cases from the requirement specifications of safety critical systems, real time systems, and event based systems.
In this paper, we present a real-time system to detect abnormal events on gas pipes, based on the signals which are observed through the audio sensors attached on them. First, features are extracted from these signals so that they are robust to noise and invariant to the distance between a sensor and a spot at which an abnormal event like an attack on the gas pipes occurs. Then, a classifier is constructed to detect abnormal events using neural networks. It is a combination of two neural network models, a Gaussian mixture model and a multi-layer perceptron, for the reduction of miss and false alarms. The former works for miss alarm prevention and the latter for false alarm prevention. The experimental result with real data from the actual gas system shows that the proposed system is effective in detecting the dangerous events in real-time with an accuracy of 92.9%.
계속적으로 빠르게 변화하는 통신환경에 대처하기 위하여 통신 기업은 운영상에 일어날 수 있는 이상 event들을 빠르게 발견하고 이를 운영요원에게 실시간으로 알려주는 시스템의 도입이 필요하게 되었다. 이러한 실시간 프로세스관리 시스템은 또한 통신회사들이 제공하는 다양한 새로운 서비스들을 빠르게 수용할 수 있어야 한다. 본고에서는 실시간으로 통신망 운용관리 프로세스를 모니터링하고 분석할 수 있는 프로세스관리 시스템을 설계 및 개발한다. 이러한 목표를 이루기 위하여 본고는 통신망 운용관리 분야의 국제표준으로 인정된 Enhanced Telecom Operations Map (eTOM)을 기반으로 하여 application 및 database 구조를 설계하며 이를 바탕으로 실시간 종합 프로세스 상태 모니터링, 실시간 작업상태 모니터링, 조직별 오더 모니터링 등 총 8가지 기능을 구현한다. 이 8가지 기능은 서비스 지향구조로 개발되었으며 따라서 다양한 새로운 서비스들이 이전보다 빠른 속도로 개발될 수 있게 설계 되었다. 또한 실시간으로 프로세스를 관리함으로써 이상 event들을 빠른 속도로 발견할 수 있게 되었다. 마지막으로 이 시스템은 국제 표준기반으로 설계되어짐으로써 다양한 환경 즉 통신망 운용환경이 다른 지역이나 회사에서도 빠르게 개발될 수 있는 flexibility를 가지고 있다. 본 연구는 통신망 운용관리나 또는 다른 분야의 실시간 프로세스관리 시스템을 도입할 필요가 있는 연구자나 실무자에게 좋은 지침이 될 것으로 기대된다.
대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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pp.237-243
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2004
A multichannel smart sound sensor capable to detect and identify sound events in noisy conditions is presented in this paper. Sound information extraction is a complex task and the main difficulty consists is the extraction of highlevel information from an one-dimensional signal. The input of smart sound sensor is composed of data collected by 5 microphones and its output data is sent through a network. For a real time working purpose, the sound analysis is divided in three steps: sound event detection for each sound channel, fusion between simultaneously events and sound identification. The event detection module find impulsive signals in the noise and extracts them from the signal flow. Our smart sensor must be capable to identify impulsive signals but also speech presence too, in a noisy environment. The classification module is launched in a parallel task on the channel chosen by data fusion process. It looks to identify the event sound between seven predefined sound classes and uses a Gaussian Mixture Model (GMM) method. Mel Frequency Cepstral Coefficients are used in combination with new ones like zero crossing rate, centroid and roll-off point. This smart sound sensor is a part of a medical telemonitoring project with the aim of detecting serious accidents.
기술이 발전함에 따라 사용자에게 가해지는 네트워크상의 최신 보안 위협이 늘어나고 있다. 해커가 악의적인 목적을 가지고 산업 또는 기업의 시스템을 공격함으로써 기밀정보가 유출되거나 사이버 테러, 정보 자산의 침해, 금전적인 손해 등의 많은 사회 문제를 야기한다. 복잡하고 다양해지는 위협으로 인해 현 보안 인력만으로 모든 위협을 탐지하고 분석하기에는 역부족인 상황이 되었다. 특히, 365일 24시간으로 돌아가는 산업 기반 시설에서 사용하는 SCADA(Supervisory Control And Data Acquisition)는 정적인 데이터를 수집 및 분석하므로, 실시간으로 발생하는 보안 위협에 대해서는 매우 취약하다. 본 논문에서는 실시간으로 시스템의 상태를 모니터링이 가능하고 보안 위협을 탐지하는 강력한 통합 보안 관리 시스템인 SIEM(Security Information and Event Management)에 대해 소개한다. 다음으로 다양한 기업의 SIEM 솔루션들과 오픈 소스로 배포되는 AlienVault 사의 OSSIM(Open Source SIEM) 을 비교분석하고, OSSIM을 이용한 활용 사례와 OSSIM을 활용할 수 있는 방안을 제시한다.
This paper presents a new approach for the detection of seismic events using accumulated changes on time-frequency domain and variable threshold. To detect seismic P-wave arrivals with rapidness and accuracy, it is that the changes on the time and the frequency domains are simultaneously used. Their changes are parameters appropriated to reflect characteristics of earthquakes over moderate magnitude(${\geq}$ magnitude 4.0) and microearthquakes. In addition, adaptively controlled threshold values can prevent false P-wave detections due to low SNR. We tested our method on real earthquakes those have various magnitudes. The proposed algorithm gives a good detection performance and it is also comparable to STA/LTA algorithm in computational complexity. Computer simulation results shows that the proposed algorithm is superior to the conventional popular algorithm (STA/LTA) in the seismic P-wave detection.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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