• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.201-208
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• 2005

이벤트 알림 서비스는 이벤트 기반의 메시징 서비스 미들웨어로 비즈니스 응용 프로그램, 분산 시스템 관리, 그리고 웹 서비스 통합을 위한 응용 프로그램 영역에서 사용하고 있다. 본 논문에서는 주제 기반의 이벤트 분배 서비스와 다양한 메시지 통신 서비스를 제공하는 이벤트 알림 서비스 아키텍처를 제시한다. 이벤트 분배 서비스는 이벤트들을 비동기적인 방식으로 전송하며 이벤트에 정의된 주제 정보와 시스템의 환경 정보를 활용하여 이벤트 전송이 빠르게 하였다. 또한 이벤트의 내용에 대한 필터링 기능을 포함하고 있다. 메시지 통신 서비스는 다양한 형식의 메시지와 다양한 통신 프로토콜을 지원하기 위한 통신 인프라스트럭처이다. 응용 프로그램의 도메인과 환경에 따라, 통신 인프라스트럭처는 성능과 유용성을 최적화하기 위해 재배치하여 사용할 수 있다. 본 논문에서는 우리가 개발한 이벤트 알림 서비스에 대한 성능 분석한 결과를 다양한 형식의 메시지 형식과 통신 프로토콜을 대상으로 제시한다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2000년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.643-646
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• 2000

As many industrial systems become more complex, it becomes extremely difficult to diagnose the cause of failures. This paper presents a failure diagnosis approach based on discrete event system theory. In particular, the approach is a hybrid of event-based and state-based ones leading to a simpler failure diagnoser with supervisory control capability. The design procedure is presented along with a pump-valve system as an example.

• 정보처리학회논문지A
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• 제9A권1호
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• pp.19-28
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• 2002

이벤트에 기반한 약결합의 분산 응용이 인터넷과 같은 광역네트워크 상에서의 주요 응용분야로 대두되고 있다. 이를 지원하기 위해 이벤트 통지서비스가 필요하다. 광역 네트웍크상에서 이벤트 통지 서비스를 구현하는 방법으로 내용기반 이벤트 라우팅이 최근 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 효과적인 내용기반 이벤트 라우팅 알고리즘을 구현하기 위해 기존에 발표된 대표적인 이벤트 통지서비스 시스템인 SIENA에 바탕을 두고, SIENA에서의 이벤트 라우팅 알고리즘의 문제점을 분석하고 이를 개선한 라우팅 알고리즘을 제안한다.

• 한국정밀공학회지
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• 제19권12호
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• pp.70-77
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• 2002

Necessity of the tole-operation has been increased in many fields. Since the Internet is inexpensive and available all over the world, it is a strong candidate for the transmission media of the tole-operation. However, the Internet has random time delays that may cause instability in the system especially if the tole -operation is bilateral. In the past few years many attempts have been made to overcome the random time delay, So far, they are still insufficient in terms of performance. The ‘Variable holding time’ is introduced to improve the performance of the ‘Event based tole-operation’ which controls a system with a non-time action reference. By holding each event for proper time, the system can quickly respond and be stabilized. The proper holding time should be selected based on the characteristics of the task that the system performs. The factors that reflect those characteristics are investigated. The fuzzy logic is employed to obtain the proper holding time for each event while the tole-operation system is in operation. The experimental results presented in this paper verify effectiveness of the proposed method.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제9권2호
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• pp.20-27
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• 2020

Sound event detection in real-world environments suffers from the interference of non-stationary and time-varying noise. This paper presents an adaptive noise reduction method for sound event detection based on non-negative matrix factorization (NMF). In this paper, we proposed a deep learning model that integrates Convolution Neural Network (CNN) with Non-Negative Matrix Factorization (NMF). To improve the separation quality of the NMF, it includes noise update technique that learns and adapts the characteristics of the current noise in real time. The noise update technique analyzes the sparsity and activity of the noise bias at the present time and decides the update training based on the noise candidate group obtained every frame in the previous noise reduction stage. Noise bias ranks selected as candidates for update training are updated in real time with discrimination NMF training. This NMF was applied to CNN and Hidden Markov Model(HMM) to achieve improvement for performance of sound event detection. Since CNN has a more obvious performance improvement effect, it can be widely used in sound source based CNN algorithm.

• 한국음향학회지
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• 제28권7호
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• pp.674-679
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• 2009

본 논문은 골프 동영상에 포함된 오디오 정보로부터 검출된 이벤트 사운드 구간과 골프 선수이름이 포함된 음성구간을 결합하여 선수별 이벤트 구간을 검색하는 방식을 제안한다. 전체적인 시스템은 동영상으로부터 분할된 오디오 스트림으로부터 잡음제거, 오디오 구간분할, 음성 인식 등의 과정을 통한 자동색인 모듈과 사용자가 텍스트로 입력한 선수 이름을 발음열로 변환하고, 색인된 데이터베이스에서 질의된 선수 이름과 상응하는 음성구간과 연결되는 이벤트 구간을 찾아주는 검색 모듈로 구성된다. 선수이름 검색을 위해서 본 논문에서는 음소 기반, 단어 기반, 단어와 음소를 결합한 하이브리드 방식을 적용한 선수별 이벤트 구간 검색결과를 비교하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권5호
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• pp.549-554
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• 2002

본 논문에서는 인터넷 기반 멀티미디어 응용 서비스가 요구하는 상호운용성과 사용자에게 높은 품질의 서비스를 지원할 수 있는 UQoS 관리 (UQoSM : User Quality of Service Management) 미들웨어 프레임워크를 제안한다. UQoS 관리 미들웨어 시스템은 멀티미디어 응용 시스템들의 사용자 요구사항들을 지원하기 위해 기존의 이벤트 서비스 모델에 리플렉션(reflection) 기법을 적용하여 이벤트 모니터, 리플렉티브 이벤트 필터링, 실시간 관리 등의 컴포넌트를 포함하는 구조를 가진다. 특히, 본 논문에서는 인터넷 기반 멀티미디어 응용 서비스 사용자의 다양한 요구 사항을 지원할 수 있는 리플렉티브 이벤트 필터링을 제공하는 것에 중점을 두었다. 이로써 사용자는 보다 높은 서비스를 제공받게 되고 이 과정을 통해 전체적인 네트워크 트래픽이 감소되는 효과를 얻을 수 있다.

• 전기학회논문지
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• 제64권6호
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• pp.922-934
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• 2015

In this paper, The classification between precipitation echo(PRE) and non-precipitation echo(N-PRE) (including ground echo and clear echo) is carried out from weather radar data using neuro-fuzzy algorithm. In order to classify between PRE and N-PRE, Input variables are built up through characteristic analysis of radar data. First, the event classifier as the first classification step is designed to classify precipitation event and non-precipitation event using input variables of RBFNNs such as DZ, DZ of Frequency(DZ_FR), SDZ, SDZ of Frequency(SDZ_FR), VGZ, VGZ of Frequency(VGZ_FR). After the event classification, in the precipitation event including non-precipitation echo, the non-precipitation echo is completely removed by the echo classifier of the second classifier step that is built as Type-2 FCM based RBFNNs. Also, parameters of classification system are acquired for effective performance using PSO(Particle Swarm Optimization). The performance results of the proposed echo classifier are compared with CZ. In the sequel, the proposed model architectures which use event classifier as well as the echo classifier of Interval Type-2 FCM based RBFNN show the superiority of output performance when compared with the conventional echo classifier based on RBFNN.

• Smart Structures and Systems
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• 제15권6호
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• pp.1583-1600
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• 2015

When natural disasters occur, including earthquakes, tsunamis, and debris flows, they are often accompanied by various types of damages such as the collapse of buildings, broken bridges and roads, and the destruction of natural scenery. Natural disaster detection and warning is an important issue which could help to reduce the incidence of serious damage to life and property as well as provide information for search and rescue afterwards. In this study, we propose a novel computer vision technique for debris flow detection which is feature-based that can be used to construct a debris flow event warning system. The landscape is composed of various elements, including trees, rocks, and buildings which are characterized by their features, shapes, positions, and colors. Unlike the traditional methods, our analysis relies on changes in the natural scenery which influence changes to the features. The "background module" and "monitoring module" procedures are designed and used to detect debris flows and construct an event warning system. The multi-criteria decision-making method used to construct an event warring system includes gradient information and the percentage of variation of the features. To prove the feasibility of the proposed method for detecting debris flows, some real cases of debris flows are analyzed. The natural environment is simulated and an event warning system is constructed to warn of debris flows. Debris flows are successfully detected using these two procedures, by analyzing the variation in the detected features and the matched feature. The feasibility of the event warning system is proven using the simulation method. Therefore, the feature based method is found to be useful for detecting debris flows and the event warning system is triggered when debris flows occur.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.143-152
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• 2008

비디오 데이터에 대한 의미적 검출을 위해 이벤트 표현에 대한 많은 방법론이 연구되고 있지만, 아직도 저차원 특징을 이용한 내용기반 검출과 각 데이터에 주석을 정의한 주석기반 검출 방법이 대부분이다. 본 논문은 기존의 방법보다 의미적인 검색을 위해 객체 움직임 단위 생성과 이를 통한 이벤트 검출 기법을 제안한다. 첫째, 이벤트 단위로 움직임을 분류한다. 둘째, 분류된 객체 움직임에 대한 의미적 단위를 정의하고 이를 이벤트 검출에 이용하기 위해 저차원 특징과 매핑 가능한 규칙을 생성한다. 이를 통해 비디오 샷 단위의 의미적 이벤트 검출을 가능하게 한다. 제안된 내용의 유용성 평가를 위해 우리는 비디오 영상 이벤트 검출을 실험한 결과 약 80%의 정확률을 얻었다.