With the advent of XML and database languages armed with the object-oriented concept and deductive logic, the problem of efficient query processing for them has become a major issue. We describe a way of processing semi-structured XML data through an implementation of a Deductive and Object-oriented Database (DOODB) language with the explanation of query processing. We have shown how to convert an XML data model to a DOODB data model. We have then presented an efficient query processing method based on Connection Graph Resolution. We also present a knowledge-based query processing method that uses the homomorphism of objects in the database and the associative rule of substitutions.
In order to properly interpret and process or operators in deductive databases including indefinite clauses, we propose to use Lasez′s Strong Model Semantics(LSMS) which is reasonably simple yet powerful enough to support both exclusive and inclusive interpretations. Conventional semantics either fail to support both interpretations or simply too complex. Therefore, in this paper we study advantages and difficulties of representing indefinite information, and as for the solution to difficulties, we show how LSMS can be used to support both inclusive or and exclusive or interpretations. We also investigate and analyze it′s properties and show how it semantically differs from others. We believe that LSMS is the only "reasonably simple" semantics that supports both inclusive and exclusive interpretations.
A deductive database consists of collection of stored facts and deductive rules. It can answer queries based on logical deduction from the stored facts and general rules. A deductive database has both a declarative meaning(semantics) and a procedural meaning. The declarative semantics of a deductive database provides a definition of the meaning of the program in a manner which is independent of procedural considerations, context-free, and easy to manipulate, exchange and reason about. This paper investigates various declarative semantics of deductive databases, dicusses related computational issues, and suggests another declarative semantics for deductive databases which is more practical than others.
데이터 웨어하우스 이면의 있는 아이디어는 다양한 이질형 데이터베이스에 있는 데이터를 접근하는 것이 거추장 스럽다는 것이다. 이질적인 환경에서 질의를 처리하기 위해 몇 몇 처리 모듈들이 서로 협력할 필요가 있다. 그러므로 다양한 데이터 원천(source)들에서 본질적인 데이터를 함께 가져다 놓는 곳이 데이터 웨어하우스이다. 이런 방법에서 사용자들은 웨어하우스만을 질의한다. 데이터 웨어하우스 개발에서는 부가적인 보안 사항을 초래한다. 예를 들면, 다양한 데이터 탐사도구를 이용함으로써 정보를 연역할 수 있는가\ulcorner 데이터 웨어하우스를 위한 적당한 감사 프로시듀어는 무엇인가\ulcorner 본 연구에서는 데이터 웨어하우스에서의 보안 문제들을 알아본다.
In this paper, we analyze the associated rule based deductive algorithm which creates the rules automatically for intrusion detection from the vast packet data. Based on the result, we also suggest the deductive algorithm which creates the rules of intrusion pattern fast in order to apply the intrusion detection systems. The deductive algorithm proposed is designed suitable to the concept of clustering which classifies and deletes the large data. This algorithm has direct relation with the method of pattern generation and analyzing module of the intrusion detection system. This can also extend the appication range and increase the detection speed of exiting intrusion detection system as the rule database is constructed for the pattern management of the intrusion detection system. The proposed pattern generation technique of the deductive algorithm is used to the algorithm is used to the algorithm which can be changed by the supporting rate of the data created from the intrusion detection system. Fanally, we analyze the possibility of the speed improvement of the rule generation with the algorithm simulation.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.11
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pp.2981-2988
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1999
A deductive database consists of facts being the extensional database and rules being the intensional database. Because of the difficulty of evaluating rules, many parallel evaluation algorithms for rules have been presented. But we have not gotten an acceptable result. This paper proposes a new methodology to evaluate proof-theoretic meaning of the linear recursion rule which contains transitive dependency by using a shared-nothing parallel architecture. As first, we prove that there exists the equivalent expression for a linear recursion rule, design the algorithm for evaluating the linear recursion rule based on the equivalent expression, and finally analyse performance of the proposed algorithm.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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1999.03a
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pp.335-345
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1999
오늘날 날로 증가하는 물류비는 개별 기업은 물론 국가 전체의 수출 경쟁력을 약화시키는 주요 원인으로 지적되고 있다. 그러나 그동안 우리나라에서는 물류비 절감을 위한 종합적이고 체계적인 대책이 이루어지지 못하였다. 특히 본 논문의 연구대상인 육상물류의 경우 그 비중이 전체 화물 운송의 60% 이상을 차지함에도 불구하고 심각한 교통체증 및 물류기반 시설의 미비 등으로 인하여 물류비가 계속 증가하는 양상을 보여 왔다. 따라서 본 논문에서는 우리나라 육상물류시스템이 안고 있는 문제점의 해결을 위한 방안들 중의 하나로 정보기술의 활용에 관한 내용을 다루고 있다. 즉 영세한 기업들도 누구나 손쉽게 이용할 수 있도록 인터넷을 이용한 육상물류중개시스템의 개발에 관한 내용을 소개하고 있다. 육상물류중개시스템은 복합화물주선업체인 (주) 대형물류와 함께 개발한 시스템으로 인터넷을 통하여 화주의 화물 운송의뢰를 접수받아 이를 여러 운송업체에게 제공해 주는 역할을 수행하게 된다. 특히 육상물류중개시스템은 화물의 운송과 관련하여 발생하는 다양한 정보들을 데이터베이스에 저장하여 두었다가 세관을 비롯한 터미널에 대한 각종 신고업무에 이용할 수 있으며, 이밖에도 교통정보 및 화물 위치정보 등 다양한 서비스를 제공해 줄 수 있다. 따라서 운송업체의 공차율을 줄이고 화주에게는 자신의 화물에 대한 정보를 실 시간으로 전달해 줄 수 있다는 장점이 있다. 또한 이러한 육상물류중개시스템은 현재 개발중인 통합데이터베이스를 기반으로한 항만물류원스톱서비스 시스템과 연계되어 차후에는 물류원스톱시스템으로 발전할 수 있을 것이다.용되어져 왔다. 그러나 MCRDR 이론이 적용된 전문가시스템들의 경우 MCRDR이론을 기본으로한 개발 툴로서 개발된 시스템들이 아니고 해당분야에서 MCRDR이론을 적용한 엔진을 직접 설계 구현하여 온 것이 사실이다. KEE(Knowledge Engineer for Experts) 시스템은 최근 개발된 MCRDR기반 전문가시스템 개발 툴로서 본 논문에서는 이러한 분야별 전문가시스템 개발을 지양하고 MCRDR 이론을 기반으로 한 범용성 있는 전문가시스템 개발 툴의 개발에 관한 연구를 소개한다.-based Data Mining Architecture를 제시하였다. 본 연구의 의의로는 데이터 마이닝을 통한 귀납적 지식생성에 있어 귀납적 오류의 발생을 도메인 지식을 통해 설명가능 함을 보임으로 검증하고 아울러 이러한 설명을 통해 연역적으로 새로운 가설지식을 생성시켜 이를 가설검증방식으로 검증함으로써 귀납적 접근과 연역적 접근의 통합 데이터 마이닝 접근을 제시하였다는데 있다.osed algorithm are faster and lower than the existing LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which
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[게시일 2004년 10월 1일]
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