• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.5 no.5
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• pp.231-242
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• 2016

In order to meet rapid changes of Web information, it is necessary to extend the current Web technologies to represent both the valid time and location of each fact and knowledge, and reason their relationships. Until recently, many researches on qualitative temporal reasoning have been conducted in laboratory-scale, dealing with small knowledge bases. However, in this paper, we propose the design and implementation of a parallel qualitative temporal reasoner, MRQUTER, which can make reasoning over Web-scale large knowledge bases. This parallel temporal reasoner was built on a Hadoop cluster system using the MapReduce parallel programming framework. It decomposes the entire qualitative temporal reasoning process into several MapReduce jobs such as the encoding and decoding job, the inverse and equal reasoning job, the transitive reasoning job, the refining job, and applies some optimization techniques into each component reasoning job implemented with a pair of Map and Reduce functions. Through experiments using large benchmarking temporal knowledge bases, MRQUTER shows high reasoning performance and scalability.

• Korean Journal of Environment and Ecology
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• v.10 no.1
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• pp.49-57
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• 1996

To figure out the relation between the shade hours and the landscape tree growth in the apartment housing areas, the present sizes and planting positions of 4 tree species in Gwacheon-si apartment housing areas were surveyed. Then, shade hours were analyzed and the data were analyzed by simple linear regression method. As a whole, the R$^{2}$ was too low to generalize the regression equation. Therefore, it was presumed that the gravity of shade hours in landscape tree growth in this sample site was relatively lower than that of any other environmental factors. However, it was presumed that the characteristics of shade intolerant and tolerant tree were turned up, because Pinus strobus showed a low negative correlation with shade housm and Acer palmatum and Magnolia denudata showed a low positive correlation with shade hours generally. And, it was proved that the statistically significant cases were the tree diameter at root collar and tree sidth of Acer palmatum and tree width of Magnolia denudata with shade hours showing a low correlation coefficient less than 0.4.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.367-372
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• 2008

본 연구는 감조하천에서 조위의 영향을 크게 받는 저 평수위의 수위-유량관계곡선식 개발의 한계를 극복하기 위해 조위의 영향을 고려한 다변수 복합 수위-유량관계곡선식을 개발하였다. 곡선식 개발은 수위-수면차-수위차-유량의 관계를 통해 지수형 곡선식을 개발하였다. 여기서 수면차는 조위와 수위와의 차이며, 이때 조석파의 전파시간에 대한 지체시간을 고려하였다. 수위차는 대상 수위관측소의 전 시간과의 수위차이다. 또한 조위에 의해 발생되는 역유량 자료를 이용한 지수형 곡선식을 개발하고자 유량 조정변수를 추가하였다. 개발된 수위-유량관계곡선식을 한강대교에 적용하여 자동유량측정시설에서 측정된 유량자료와 비교 검토한 결과 경향성에서 일치하였으며, (-)유량의 산정도 가능하였다. 분석기간내의 총 유출량 검토 결과 8.3%의 오차를 보여 본 과업에서 제시된 복합 수위-유량관계곡선식의 적정성을 파악할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.277-286
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• 2002

전통적인 고객관계관리 연구는 특정 시점에서 고객관계관리에 중점을 두어 연구되었다. 정적인 고객관계관리와 고객 행동에 관한 지식은 마케팅 관리자가 제한된 마케팅 자원을 이익의 극대화를 위해 사용할 수 있게 해주었다. 그러나 시간이 경과하게 되면 이러한 정적인 지식은 쓸모가 없어지게 된다. 그러므로 고객관계관리는 고객의 동적 특성을 반영해야 한다. 과거 고객의 구매 행위를 관찰하여 현재 또는 미래 시장의 고객을 세분화하여 구분된 고객 군집에 대해 서로 다른 마케팅 전략을 사용할 수 있다. 고객의 구매행동을 근간으로 한 고객관계관리는 수십 년 전부터 연구되어왔지만 동적인 고객관계관리에 대한 연구는 최근에 들어 활발하게 진행되고 있다. 본 논문은 인터넷 상점의 고객 데이터로부터 추출된 지식과 시간 경과에 따른 고객 행동 패턴의 분석을 위해 데이터마이닝과 모니터링 에이전트 시스템(MAS)을 이용하며, 이를 통해 동적인 고객관계관리 모델을 제시한다. 이 모델은 고객 이력 경로에 대한 예측과 고객에게 나타나는 집단 이력경로의, 분석, 그리고 시간 경과에 따른 고객 군집의 변화에 대한 분석, 그에 따른 마케팅 전략 도출을 포함한다. 이 모델의 제안은 많은 온라인 소매상이 직면할 수 있는 경영상의 문제를 해결하는데 유용할 것이다.

• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.10 no.1
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• pp.231-248
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• 2004

본 연구는 주식간 상관관계 속성을 검증하고자 하는 연구의 일환으로, 한국주식시장에서 1980년 1월부터 2003년 5월까지 기간동안에 수익률 측정기간단위 변화에 따라 주식수익률간 상관관계에 어떤 영향이 관찰되는지를 검증하고자 하였다. 즉, 주식수익률간 상관관계가 시간의 함수(시간종속성)인지를 관찰하고자 하였다. 또한, 수익률의 측정기간단위에 따라 영향을 받는 주식수익률간 상관관계가 주식수익률에 영향을 미치는 요인의 어떤 변화에 기인하는 것인지를 시장모형을 이용하여 개별주식수익률 변동성의 구성요소로 분해 및 분석함으로써 그 원인을 찾고자 하였다. 검증결과에 의하면, 수익률의 측정기간단위가 증가함에 따라 주식수익률간 상관관계는 증가하는 경향을 나타냄에 따라 시간의 함수임을 부정할 수 없었고, 또한 측정기간단위가 단기에서 장기로 변화함에 따라 개별주식수익률의 변동성 구성요소에서 개별기업요인에 기인하는 부분은 감소되고 시장요인에 기인하는 부분은 증가하는 것을 알 수 있었다. 즉, 수익률 측정기간단위는 주식수익률간 상관관계에 유의적인 영향을 미치고, 이러한 영향은 주식수익률에 영향을 미치는 요인 중, 시장요인의 변화를 야기하는 것에서 원인을 찾을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.343-345
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• 1999

데이터베이스 시스템은 실세계에서의 객체들이 다양한 모델링을 통하여 구축된 데이터베이스에 대해 검색, 갱신, 분석 출력 및 논리적인 일관성 제어 등을 할 수 있는 소프트웨어 시스템이다. 그러나 전통적인 데이터베이스 시스템은 시간에 따라 변화하는 데이터의 이력을 관리 할 수 없다. 따라서 이력정보(Historical Informations)를 관리할 수 있게 하기 위해서는 시간차원의 확장이 필요하다. 즉, 기존의 데이터베이스 시스템이 제공하지 못하였던 각 정보들의 이력관리와 이력을 이용한 다양한 서비스를 가능하게 하도록 시간차원을 지원할 수 있는 데이터베이스 시스템을 시간 데이터베이스 시스템이라 하며, 이를 위하여 이 논문에서는 객체관계형 데이터베이스 시스템을 기반으로 객체관계형의 특징과 레이어 개념을 이용하여 새로운 시간차원을 확장함으로써, 기존의 시스템을 현 상태로도 유지할 수 있는 시간 데이터베이스 시스템을 말한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.788-791
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• 2014

IoT (Internet of Things)는 사물들 (Things)이 각자의 판단에 의해 협업을 하는 시스템이다. 미래의 IoT 기술은 우리의 일상생활뿐만 아니라 전반적으로 영향력이 강해질 것 이다. 하지만 아직 우리가 추구하는 IoT시대에 접어들기 위해서는 사물간 통신을 하는데 있어 발생되는 여러 문제들이 해결되지 않았다. 예를 들면 통신 프로토콜은 어떠한 것을 사용해야 하는지와 같은 것들이다. IoT에서 센서 (Sensor)가 센싱 (Sensing)을 하는 것, 통신을 하는 것, 일을 처리하는 것은 모두 이벤트에 해당된다. 이벤트는 "어떤 상태의 변화에 의해 상황이 변하는 것"[2]을 말한다. 이러한 이벤트는 순서에 따라 시간관계가 생기게 된다. 이러한 이벤트의 시간관계와 기존에 시간 간격에 대한 논문을 접목하여 본 논문에서 새로운 이벤트 시간 관계를 정의하고 그에 대한 성질을 식별했다. 그 결과 7가지의 시간 성질 (AFTER, MEETS, EQUALS, BEFORE, OVERLAPS, STARTS, FINISHES)[3]을 가지고 상호 적용하여 새로운 성질들을 식별했다. 이 성질들을 이용하면 향후 시간과 관련된 이벤트를 식별하고 활용이 가능하다.

• Korean Journal of Food Science and Technology
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• v.29 no.2
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• pp.273-278
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• 1997

In order to investigate the punch properties of some vegetables-cucumber, radish, garlic, ginger and potato-force, distance, and time were measured with a texturometer, and the correlations between compositions and cell characteristics of samples were characterized. Many reflection and rupture points on the force-distance and distance-time curve were observed, and these points appeared when the cells of sample were resisted and yielded against the applied force. They were big and clear at the slow crosshead speed. The regression analysis for force-time and distance-time to the rupture point showed $R^{2}>0.95$. The rupture time and rupure force were 5.63 sec, 4.88 N in ginger and 4.15 sec, 2.00 N in cucumber. The rupture forces become large values at the fast crosshead speed. As cell sizes were increased, the moisture content and rupture distance were increased, while the viscosity of juice, density, regularity of cell, and slope of force-time were decreased. Rupture force, time and distance were decreased at the large specific gravity of samples. The slopes of distance-time curve were inversely proportional to slope of force-time curve.

• Korean Journal of Food Science and Technology
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• v.15 no.3
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• pp.302-306
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• 1983

The changes in the mechanical model parameters during cooking and subsequent storage, were related to the sensory quality of the noodles. The sensory hardness and chewiness were tested by Milestone method and the overall preference was evaluated by hedonic scale test. Hardness was affected primarily by increasing cooking time and in lesser degree by storage time after cooking. Chewiness was diminished by increasing cooking time and subsequent storage. The preference of wheat flour noodle was not significantly affected by cooking time, while that of wheat·sweet potato starch noodle decreased significantly by excess cooking time. Instantaneous elasticity represented the softness of noodle. The elastic components and viscosity components had significant relationship with the sensory quality of wheat noodle. On the other hand the retardation time was important for the sensory quality of wheat-sweet potato starch noodle.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.16D no.5
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• pp.691-700
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• 2009

An event means a flow which has a time attribute such as the a symptom of patients, an interval event has the time period between the start-time-point and the end-time-point. Although there are many studies for temporal data mining, they do not deal with discovering knowledge from interval event such as patient histories and purchase histories. In this paper, we suggest a method of temporal data mining that finds association rules of event causal relationships and predicts an occurrence of effect event based on discovered rules. Our method can predict the occurrence of an event by summarizing an interval event using the time attribute of an event and finding the causal relationship of event. As a result of simulation, this method can discover better knowledge than others by considering a lot of supports of an event and finding the significant rare relation on interval events which means an essential cause of an event, regardless of an occurrence support of an event in comparison with conventional data mining techniques.