• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1994.04a
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• pp.728-736
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• 1994

본 연구는 MRP(Material Requirement System) 시스템의 기본 요소인 BOM(Bill of Material)의 효과성 분석을 목적으로 한다. BOM은 부품의 구성 관계를 나타내는 표로서, 근자에는 모듈화의 개념이 도입된 Modular BOM이 제시되고 있다. Modular BOM은 부품의 구성 관계를 모듈화 함으로써 이들을 보다 편리하게 관리하고, 기존에 사용되어 오던 구조형 BOM의 불편함, 단점 등을 보완한다. 본 연구는 기존의 구조형 BOM과 modular BOM을 데이타베이스 관리면에서 분석함으로서, 모듈화한 BOM이 데이타 관리면에서 지니는 효과성을 분석하였다. 데이타 관리의 효과성 분석은 BOM 데이타 관리면에서 지니는 효과성을 분석하였다. 데이타 관리의 효과성 분석은 BOM 데이타베이스의 제품구성을 관계형 데이타베이스의 레코드 (또는 tuple)로 표현 함으로서, 특정 부분품으로 구성된 완제품들을 나타내기 위해 필요한 레코드 수를 기초로 하여 수행되었다. 이상의 논리에 근거하여 본 연구는 다음과 같은 데이타 관리 관점에서 분석한다. 1. 제품구성 표시를 위한 BOM 데이타베이스의 구성 레코드 수의 비교, 2. 새로운 제품의 추가나 기 제품의 제품구성 변경에 따른 갱신의 용이성 본 연구에서는 분석의 편의를 위하여 BOM 구성이 레벨을 무시한 단순형태의 2단계 BOM을 분석 대상으로 한다. BOM데이타 베이스 관리의 효과성은 제시된 레코드 수에 기초하여 데이타베이스의 규모와 변경 용이성의 측정 모형을 수립하고, 이들 모형을 modular BOM과 구조형 BOM에 적용함으로서 수행 되었다.

• Proceedings of the KOSOMBE Conference
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• v.1992 no.05
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• pp.181-183
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• 1992

90일간에 걸쳐 수집된 후천성 맹인의 체온데이타를 분석하였다. 이 데이타는 1일 주기 리듬을 갖고 있음을 잘 보여주었으며, 데이타 분석 방법으로는 시계열분석을 이용, 잡음을 제거하고 푸리에분석방법에 의하여 추정데이타를 만든후, 원 데이타와의 오차 자승항이 최소가 되는 주기를 찾는 방법을 사용하였다. 전체 데이타를 1일, 3일, 5일씩의 길이로 잘라서 분석을 하였으며 90여일에 걸친 분석 결과들을 모아 추정파형의 진폭과 서카디안 페이즈를 그래프로 도시하였다. 고찰결과, 1. 이 맹인의 체온데이타는 24, 25시간의 일정한 주기를 갖고있다. 2. 이 데이타는 24시간의 주기와 24, 25시간의 주기로 분리할 수 있다. 3. 따라서 1일 주기리듬의 체온데이타는 근소한 차이의 두 가지 성분이 존재함을 알 수 있다.라는 결론을 내릴 수 있었다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.36 no.2
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• pp.63-72
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• 2009

Digital forensics refers to finding electronic evidences related to crimes. As cyber crimes are increasing daily, digital forensics for finding electronic evidences is also becoming important. At present, various aspects of digital forensics have being researched including the overall process model and analysis techniques such as network forensics, system forensics and database forensics for digital forensics. Regarding database forensics, only analysis techniques dependent on specific vendors have been suggested. And general process models and analysis techniques which can be used in various databases have not been studied. This paper proposes an integrated process model and analysis technique for database forensics. The proposed database forensics model (DFM) allows us to solve problems and analyze databases according to the situation and purpose, and to use a standard model and techniques for various database analyses. In order to test our model(DFM), we applied it to various database analyses. And we confirmed the results of our experiment that it can be applicable to acquisition in the scene as well as analysis of data relationships.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.29 no.11
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• pp.775-784
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• 2002

Microarray data, obtained from DNA chip technologies, is the measurement of the expression level of thousands of genes in cells or tissues. It is used for gene function prediction or cancer diagnosis based on gene expression patterns. Among diverse methods for data analysis, the Bayesian network represents the relationships among data attributes in the form of a graph structure. This property enables us to discover various relations among genes and the characteristics of the tissue (e.g., the cancer type) through microarray data analysis. However, most of the present microarray data sets are so sparse that it is difficult to apply general analysis methods, including Bayesian networks, directly. In this paper, we harness an efficient structural learning algorithm and data dimensionality reduction in order to analyze microarray data using Bayesian networks. The proposed method was applied to the analysis of real microarray data, i.e., the NC160 data set. And its usefulness was evaluated based on the accuracy of the teamed Bayesian networks on representing the known biological facts.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.11D no.5
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• pp.1041-1048
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• 2004

Database logs contain various information on database operations, but they are used to recover database systems from failures generally. This paper proposes a log analysis tool that provides useful information for database tuning. This tool provides users with information on work-load organization, database schemas, and resources usages of queries. This paper describes the tool in views of its architecture, functions, implementation, and verification. The tool is verified by running the TPC-W benchmark, and representative analysis results are also presented.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1999.11a
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• pp.47-52
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• 1999

데이타 마이닝이란 축적된 방대한 양의 실제 데이타로부터 이전에는 알지 못했던, 숨겨진 임의의 규칙성들을 비전통적인 방식으로 발견해 내는 작업을 말한다. 많은 데이타로부터 무엇인가 흥미로운 경향이나 패턴을 발굴해 내는 것이 데이타 마이닝의 목적이다. 본 연구에서는 다양한 측정값으로 표현되는 \circled1 인지 유형 데이타와, \circled2 생리적 반응 특성 데이터가 \circled3 직관적 예측의 성과에 미치는 영향을 데이타 마이닝 기술을 이용하여 분석함으로써 존재하는 규칙적인 관련성을 탐사하였다. 현재까지 분석한 바로는 첫째, 분석적인 사람이 직관적인 사람보다 예측이 더 정확한 경향이 있었다. 둘째, 실험 전과 실험중 간의 뇌파증가율이 높거나 뇌파량이 적으면 분석적인 사람일 가능성이 많았다. 셋째, 분석적인 사람은 실험 전에 뇌파량이 적을수록 더 정확해지며, 직관적인 사람은 실험전에 뇌파량이 많을수록 더 정확해지는 것으로 관측되었다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.35 no.4
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• pp.319-332
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• 2008

Data cube, which is multi-dimensional data model, have been successfully applied in many cases of multi-dimensional data analysis, and is still being researched to be applied in data stream analysis. Data stream is being generated in real-time, incessant, immense, and volatile manner. The distribution characteristics of data arc changing rapidly due to those characteristics, so the primary rule of handling data stream is to check once and dispose it. For those characteristics, users are more interested in high support attribute values observed rather than the entire attribute values over data streams. This paper propose dynamic data cube for applying data cube to data stream environment. Dynamic data cube specify user's interested area by the support ratio of attribute value, and dynamically manage the attribute values by grouping each other. By doing this it reduce the memory usage and process time. And it can efficiently shows or emphasize user's interested area by increasing the granularity for attributes that have higher support. We perform experiments to verify how efficiently dynamic data cube works in limited memory usage.

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1996.05b
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• pp.719-724
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• 1996

본 연구는 유지, 보수되는 상시 작동 시스템에 대한 신뢰성 분석을 위해 동적 불완전 수리모형 및 분석 절차의 개발을 수행하였다. 또한 수리 상태에 대한 데이타가 완전히 잠재적(masked)이라 하더라도 기본 분포(base-line distribution)가 와이블 분포라는 가정하에 모수적 추정 절차를 개발하였다. 개발된 추정 절차는 기본적으로 EM(Expectation and Maximization : EM) 알고리즘의 틀(framework)을 유지하고 있다. 특히 최소 수리 특성으로 인해 분포가 변화함에 따라 발생하는 추정의 어려움을 해결하기 위해 데이타 변환(transformation)식을 제시하고 이러한 변환 데이타를 사용함으로써 추가적 데이타의 요구없이 잠재적 데이타를 사용하여 추정을 가능하게 하는 모수 추정 알고리즘을 제시하였다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2000.06a
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• pp.37-48
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• 2000

지리정보시스템(GIS)의 사용이 확대되고 있는 현재 상황에서 다양한 분야에서 구축되어 서로 다른 환경에 분산되어 있는 이질적인 지리 데이타의 공유에 대한 중요성은 더욱 증가하고 있는데, 이러한 상호운용성을 지원하기 위하여 개발된 것이 OGC의 OpenGIS이다. OGC는 다양한 분야에서 차세대 표준으로 주목받고 있는 XML을 GIS에 도입하려는 움직임으로 GML 사양을 제시하고 있다. 향후 사용이 더욱 증가하게 될 XML 문서 형태의 지리 데이타에 대한 GIS 사용자들의 접근을 허용하기 위해서 OpenGIS를 지원하는 XML 데이타 제공자의 설계 및 구현이 절실히 필요하다. 본 논문에서는 OGC의 세 가지 구현 사양 중 특히 Microsoft의 OLE/COM을 기반으로 하는 OpenGIS Simple Features Specification for OLE/COM 사양과 지리 데이타의 XML 인코딩을 위한 GML 사양을 기반으로 XML 데이타 제공자를 설계 및 구현하였다. 본 논문에서 개발한 XML 데이타 제공자는 표준화된 지리 데이타 구조와 처리에 대한 인터페이스를 지원하여 상호운용성을 보장하고, XML 기술을 활용하여 XML데이타의 효율적인 분석 기능도 제공한다. 따라서 XML 데이타 제공자를 사용함으로써 표준화된 DTD를 따르는 XML 문서내의 지리 데이터를 OpenGIS를 지원하는 이질의 데이타 소스의 지리 데이타와 함께 공유할 수 있고, XML 문서의 구조를 효율적으로 검증할 수 있으며, 또한 XML 데이타에 대한 접근 및 분석이 가능하게 된다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.31 no.1
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• pp.1-12
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• 2004

As network systems are developed rapidly and network architectures are more complex than before, it needs to use PBNM(Policy-Based Network Management) in network system. Generally, architecture of the PBNM consists of two hierarchical layers: management layer and enforcement layer. A security policy server in the management layer should be able to generate new policy, delete, update the existing policy and decide the policy when security policy is requested. And the security policy server should be able to analyze and manage the alert messages received from Policy enforcement system in the enforcement layer for the available information. In this paper, we propose an alert analyzer using data mining. First, in the framework of the policy-based network security management, we design and implement an alert analyzes that analyzes alert data stored in DBMS. The alert analyzer is a helpful system to manage the fault users or hosts. Second, we implement a data mining system for analyzing alert data. The implemented mining system can support alert analyzer and the high level analyzer efficiently for the security policy management. Finally, the proposed system is evaluated with performance parameter, and is able to find out new alert sequences and similar alert patterns.