본 연구에서는 mini computer를 이용하는 relational data base 관리 운영 체제의 실현적인 구현을 위한 시스템 설계를 소개한다.이 시스템은 독자적으로 개발한 간단한 operating system을 이용하며, assembly 언어로 쓰여졌으므로 기 존 assembler를 사용하였다. 시스템 설계방법에 data base가 차지하는 공간 (memory space)의 효율을 주로 고려하였으며, mini computer로는 No.A 840 system을 이용하였다.
In nuclear power plants, nondestructive examinations(NDE) plays an important role in ensuring the integrity and reliability operation. As the number of plants and operational time increased, manual handling of voluminous data associated with PSI/ISI(preservice/inservice inspection) could result in many errors or mistakes in writing the examination plan or other reports. Several new approaches to process the data have been attempted and DBMS(Data Base Management System) has been well known concept with a faster and more accurate data processing. This paper proposes an application program, called NDTSYS designed with DBMS in micro computer. The program could be used for a tool to add new records to a data base, change existing records, delete records and request reports with the data base. It would be helpful to the user who manage the PSI/ISI data with minimal time and effort.
Kim, Jung-Do;Gil, Choong-Sub;Lee, Jong-Tai;Hwang, Won-Guk
Nuclear Engineering and Technology
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제24권1호
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pp.1-13
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1992
ORIGEN2 전산코드를 위한 연구로용 1군 단면적 데이타베이스를 개발하였다. 여기에는 EN-DF/B-lV와 -V가 기 본 핵 자료로 사용되었고 이들은 NJOY 코드시스템을 사용하여 69군으로 처리되었다. 1군 축약을 위한 가중함수는 핵연료의 연소에 따른 KMRR의 중성자 스펙트럼을 WIMS-KAERI코드로 계산하여 사용하였다. 새로 개발된 데이타베이스는 KMRR핵연료의 연소에 따른 악티나이드 생성량 평가를 통해 상세 다군 수송계산 결과와 잘 일치함이 입증되었다. 그리고 새로운 데이타베이스를 이용하여 KMRR의 사용후 핵연료 특성을 분석하였다.
기타는 내부 구조와 재질에 따라, 기타 음의 특성이 달라진다. 개발된 장치는 기타 내부 구조와 재질의 변동에 따른 기타 음의 분석을 컴퓨터로 처리하여 data base화 할 수 있도록 한 장치이다. 시스템의 구성은, 기타 내부 구조를 쉽게 변경할 수 있도록 한 기구부와, 다 채널의 음향 입력을 A/D 변환하여 DSP 보드에서 처리 한 후 RS232C를 통하여 PC 에 입력하는 방법으로 음량를 수집할 수 있는 입력 장치부와, 입력된 데이터를 컴퓨터에서 data base화 하여 쉽게 조회 및 분석 할 수 있도록 하는 소프트웨어로 구성되어 있다.
Compared to the conventional Hardware-oriented base stations, Software Defined Radio (SDR)-based base station provides various advantages especially in flexibility and expandability. It enables the multimode capability required in 4th-generation (4G) environment which aims at a convergence network of various kinds of communication standards. However, since a single base station processes all data required in various multiple waveforms, the SDR base station faces a problem of data processing speed. In this paper, we propose a new concept of SDR base station system which adopts a parallel processing technology of clustering environment. We implemented a WiMAX system with SDR concept which adopts the Message Passing Interface (MPI) technology which enables the speed-up operations. In order to maximize the efficiency of parallel processing in signal processing, we analyze how the algorithm at each of modules is related to data to be processed. Through the implemented system, we show a drastic improvement in operation time due to parallel processing using the proposed MPI technology. In addition, we demonstrate a feasibility of SDR system for 4G or even beyond-4G as well.
In this research, we propose the mechanism to develop self-evolving expert systems (SEES) based on data mining (DM), fuzzy neural networks (FNN), and relational database (RDB)-driven forward/backward inference engine. Most researchers had tried to develop a text-oriented knowledge base (KB) and inference engine (IE). However, this approach had some limitations such as 1) automatic rule extraction, 2) manipulation of ambiguousness in knowledge, 3) expandability of knowledge base, and 4) speed of inference. To overcome these limitations, knowledge engineers had tried to develop an automatic knowledge extraction mechanism. As a result, the adaptability of the expert systems was improved. Nonetheless, they didn't suggest a hybrid and generalized solution to develop self-evolving expert systems. To this purpose, we propose an automatic knowledge acquisition and composite inference mechanism based on DM, FNN, and RDB-driven inference engine. Our proposed mechanism has five advantages. First, it can extract and reduce the specific domain knowledge from incomplete database by using data mining technology. Second, our proposed mechanism can manipulate the ambiguousness in knowledge by using fuzzy membership functions. Third, it can construct the relational knowledge base and expand the knowledge base unlimitedly with RDBMS (relational database management systems) module. Fourth, our proposed hybrid data mining mechanism can reflect both association rule-based logical inference and complicate fuzzy relationships. Fifth, RDB-driven forward and backward inference time is shorter than the traditional text-oriented inference time.
데이터웨어하우스에서 실체뷰는 사용자의 정보처리 요구에 신속하게 응답하기 위한 주요한 수단이다. 데이터웨어하우스내에 실체뷰의 개수가 많을수록 사용자의 질의요구를 실체뷰내에서 처리할 수 있는 확률이 높아지므로 신속한 응답이 가능하다. 데이터웨어하우스내에 유지할 수 있는 실체뷰의 개수에 대한 주요 제약은 기본릴레이션의 변화에 기인하는 실체뷰 갱신시간이다. 본 논문에서는 MIN/MAX 함수를 포함하는 실체뷰에 대해서 기본릴레이션의 MIN/MAX값의 변화가 빈번할 경우에도 실체뷰 갱신시간을 절약할 수 있는 효율적인 실체뷰 갱신정책을 제안한다. 기본릴레이션의 MIN/MAX값의 변경을 삽입/삭제연산으로 구분하여 실체뷰를 갱신하면 실체뷰의 MIN/MAX값 갱신을 위하여 기본릴레이션에 접근해야 할 횟수가 줄어든다.
Due to the increasing use of very large databases, mining useful information and implicit knowledge from databases is evolving. However, most conventional data mining algorithms identify the relationship among features using binary values (TRUE/FALSE or 0/1) and find simple If-THEN rules at a single concept level. Therefore, implicit knowledge and causal relationships among features are commonly seen in real-world database and applications. In this paper, we thus introduce the mechanism of mining fuzzy association rules and constructing causal knowledge base form database. Acausal knowledge base construction algorithm based on Fuzzy Cognitive Map(FCM) and Srikant and Agrawal's association rule extraction method were proposed for extracting implicit causal knowledge from database. Fuzzy association rules are well suited for the thinking of human subjects and will help to increase the flexibility for supporting users in making decisions or designing the fuzzy systems. It integrates fuzzy set concept and causal knowledge-based data mining technologies to achieve this purpose. The proposed mechanism consists of three phases: First, adaptation of the fuzzy membership function to the database. Second, extraction of the fuzzy association rules using fuzzy input values. Third, building the causal knowledge base. A credit example is presented to illustrate a detailed process for finding the fuzzy association rules from a specified database, demonstration the effectiveness of the proposed algorithm.
The pressure is generally lower than that of the freestream at the base of a missile body due to the energy loss by the flow separation around the edge of the base. The base pressure changes in the presence of the thrust jet due to the interaction between the base flow of the missile and the jet flow. In this study, behavior of the missile base pressure by the change of the jet exit pressure and the freestream condition is investigated using the CFD(Computational Fluid Dynamics) method. Effects of the grid type and the freestream condition are tested. The results are compared with the semi-empirical predictions and the flight test data. The CFD results agree well with the flight test data. The semi-empirical predictions overestimate the base pressure when jet thrust is strong for low freestream speed.
Building a knowledge base effectively has been an important research area in the expert systems field. A variety of approaches have been studied including rules, semantic networks, and frames to represent the knowledge base for expert systems. As the size and complexity of the knowledge base get larger and more complicated, the integration of knowledge based with database technology cecomes more important to process the large amount of data. However, relational database management systems show many limitations in handing the complicated human knowledge due to its simple two dimensional table structure. In this paper, we propose Object-Oriented Knowledge Store (OOKS), a knowledge base model on the basis of a frame sturcture using an object-oriented database. In the proposed model, managing rules for inferencing and facts about objects in one uniform structure, knowledge and data can be tightly coupled and the performance of reasoning can be improved. For building a knowledge base, a knowledge script file representing rules and facts is used and the script file is transferred into a frame structure in database systems. Specifically, designing a frame structure in the database model as it is, it can facilitate management and utilization of knowledge in expert systems. To test the appropriateness of the proposed knowledge base model, a prototype system has been developed using a commercial ODBMS called ObjectStore and C++ programming language.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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