본 연구는 국가정보화의 총괄적인 정보개발계획을 수립하기 위하여 일명 정보개발지도를 이용하여 국가의 정보개발 현황을 분석하고 국가 정보화의 방향을 제시하고자 한다. 이는 현재 국내에 개발되어 서비스를 제공중인 정보, 사업의 지원자금으로 개발을 추진중에 있는 정보, 혹은 아직 미개발되었지만 공공정보로써 개발이 가능한 공공기관의 정보자원을 조사하고 세부분야별로 분류하여 하나의 평면에 나타냄으로써 국내 공공정보 개발의 방위를 파악하고자 한다. 또한 해외의 정보개발, 서비스들을 평면에 함께 제시함으로써 향후 공공데이터베이스의 개발 과제를 파악하기 위한 기반자료로 활용될 수 있으며, 정보개발지도에 따라 년차별 개발분야 및 개발 우선순위 등을 결정될 수 있으리라 예측된다.

본 논문에서는 멀티미디어 처리를 제공하는 객체지향 데이타베이스 시스템에 관한 기능 시험도구의 설계 전략에 대하여 설명한다. 시험도구의 설계시 시험 데이터베이스의 스키마는 추상화, 상속, 집단화(aggregation) 등의 객체 지향적인 성질을 시험할 수 있도록 하며, 포함되는 인스턴스는 사용자의 이해를 돕기 위해 의미있는 값으로 인위적으로 구성한다. 기능 시험항목은 경계값 분석, 동치 분할 등의 기법을 이용한 블랙박스 시험방법으로 작성되며, 각 시험항목은 서로 독립적으로 구현되어 실행 순서에 영향받지 않도록 한다. 시험항목이 수행된 후에는 성공적인 수행, 제외된 기능, 올바르지 않은 수행 등의 시험결과에 대한 목록이 출력되도록 한다. 이러한 설계 전략에 의하여 UniSQL/X를 위한 기능 시험도구를 C++로 개발하였다. 시험도구의 수행은 스키마의 생성, 인스턴스 삽입, 시험프로그램의 컴파일과 링크, 시험프로그램 실행 및 결과확인, 시험 데이타베이스 제거 순으로 이루어진다. 본 시험도구는 UniSQL/C++의 멤버 함수에 대응하는 90여개의 시험프로그램을 이용하여 140여개의 시험항목을 제공한다.

회계시스템에 데이타베이스시스템을 도입하는 연구의 주류는 데이타베이스 분야에서 개발된 데이타모형(data mood)을 이용한 회계 데이타모형의 개발에 있었다. 본 연구의 목적은 데이타베이스 분야에서 최근 개발되어 널리 보급되고 있는 객체지향 데이타모형을 적용한 회계 데이타모형(Object-oriented Accounting Data Model; OADM)을 개발하고 응용하는 데 있다. OADM은 회계시스템의 정보제공능력 제고 및 시스템통합의 과제를 해결하는 데 유용한 도구가 될 것이다. OADM은 데이타모형 관점에서 규명된 전통적 회계시스템의 본질을 모형화의 배경으로, REA 모델을 모형화의 기초로, 그리고 객체지향 데이타모형을 모형화의 도구로하여 개발된다. 회계 데이타모형화에 있어서 복합적인 회계데이타의 표현, 복합적이고 까다로운 회계처리절차의 데이타화, 타부문과의 연계, 회계시스템의 변경 및 확장 등의 제 문제점은 기존의 데이타모형으로는 해결하기가 어려우나 객체지향 데이타모형을 회계 데이타모형화에 도입함으로써 이러한 문제점을 해결할 수 있다. 본 연구와 관련한 후행 연구로는 활동중심 원가계산의 모형화, 예산시스템의 모형화 그리고 사무정보시스템의 모형화 등을 들 수 있다. OADM은 이러한 모형화의 기초로 이용될 수 있다. 모형의 실증분석도 가치 있는 미래연구로 본다.

전문직 종사자는 많은 정보활동을 수행한다. 특히 끊임없이 변하는 소비자의 욕구에 부응하는 새로운 패션상품을 기획해야하는 머쳔다이저는 의상디자인 능력과 상품기획 능력을 동시에 겸비하고 있어야 한다. 이 두가지 다른 내용을 동시에 흡수할 수 있는 전공교육 프로그램이 마련되어 있지 못한게 국내실정이다. 그리하여 패션 머쳔다이저는 업무수행에서 필요로 하는 정보 및 지식을 끊임없이 수집, 분석하려는 노력을 취해야한다. 이들이 주로 탐색해나가는 정보의 성격이 업무수행성과에 영향을 미치는 가를 판단코자함이 본 연구의 관심주제이다. 정보활동에 관한 기존연구는 개인의 특성, 경험 등이 정보활동 형태에 영향을 주는 요인이리고 지적한다. 본 연구에서는 머쳔다이저가 성장해온 경력외의 분야에 더 많은 정보를 탐색하게되면 보다 합리적인 머쳔다이징 의사결정을 내릴 수 있게되고 또 한 이들의 업무수행 성과도 그에 따라 차이가 날 것이라는 주요가설을 설정하였다. 아울러 이의 검정을 위해 설문조사를 수행하였다. 국내 주요백화점의 특정 지점에 매장을 갖고 있는 의류제조업체의 머쳔다이저를 대상으로 조사한 결과, 본 연구의 주요가설은 채택되었다. 이러한 연구결과는 국내 의류업체가 머쳔다이저를 위한 정보활동 프로그램을 마련할 때 활용될 수 있을 것이다. 본 연구가 패션분야를 떠난 일반적 정보활동 분야에 기여한 점은, 업무를 효과적으로 수행하는데 부족하다고 여겨지는 분야의 정보를 많이 획득해나갈수록 그 활용에 따른 효과가 크게 나타난다는 점이다. 이는 정보활동에 대한 계획수립시 유용하게 적용될 수 있을 것이다.

Many research results conducted by neural network researchers have claimed that the classification accuracy of neural networks is superior to, or at least equal to that of conventional methods. However, in series of neural network classifications, it was found that the classification accuracy strongly depends on the characteristics of training data set. Even though there are many research reports that the classification accuracy of neural networks can be different, depending on the composition and architecture of the networks, training algorithm, and test data set, very few research addressed the problem of classification accuracy when the basic assumption of data monotonicity is violated, In this research, development project of automated credit evaluation system is described. The finding was that arrangement of training data is critical to successful implementation of neural training to maintain monotonicity of the data set, for enhancing classification accuracy of neural networks.

The index file has been used a access database records effectively. The join operation in a relational database system requires a large execution time, especially in the case of handling large size tables. If the indexes are available on the joining attributes for both relations involved in the join and the join selectivity is relatively small, we can improve the execution time of the join operation. In this paper. we investigate the performance trade-offs of parallel index-based join algorithms where different indexing schemes are used. We also present a comparison of our index-based parallel join algorithms with the hash-based parallel join algorithm.