한국데이터정보과학회 2006년도 PROCEEDINGS OF JOINT CONFERENCEOF KDISS AND KDAS
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pp.241-251
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2006
Data mining is the method to find useful information for large amounts of data in database It is used to find hidden knowledge by massive data, unexpectedly pattern, relation to new rule. The methods of data mining are decision tree, association rules, clustering, neural network and so on. We analyze industrial waste database using data mining technique. We use k-means algorithm for clustering and C5.0 algorithm for decision tree and Apriori algorithm for association rule. We can use these analysis outputs for environmental preservation and environmental improvement.
데이터베이스 공유 시스템(Database Sharing System: DSS)은 고성능 트랜잭션 처리를 위해 제안된 시스템이다. DSS에서 고속의 통신망으로 연결된 노드들은 별도의 메모리와 운영체제를 가지며, 데이터베이스를 저장하고 있는 디스크는 모든 노드에 의해 공유된다. 그리고 빈번한 디스크 액세스를 피하기 위해 각 노드는 자신의 메모리 버퍼에 최근에 액세스한 페이지들을 캐싱한다. 본 논문에서는 DSS를 구성하고 있는 각 노드의 부하를 효과적으로 분산한 수 있는 동적 트랜잭션 분배 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 각 노드에 할당된 주사본 권한을 이용함으로써 노드별 참조 지역성을 지원하고, 그 결과 캐쉬 이용률을 증가하여 디스크 액세스 수를 최소화한다. 뿐만 아니라, 노드의 현재 부하를 고려하여 트랜잭션 분배 정책을 결정함으로써 특정 노드에 트랜잭션이 집중되는 것을 피한다. 제안된 알고리즘의 성능평가를 위해 시뮬레이션 실험을 수행하였으며, 실험결과 제안된 알고리즘이 기존 알고리즘들보다 트랜잭션 처리율에서 높은 성능을 보였다. 특히 트랜잭션 부하량이 높은 경우와 편중된 데이터 참조를 보이는 경우에 좋은 성능을 보였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권6호
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pp.2926-2945
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2017
In geo-location database oriented spectrum sharing system, the entire geographic area is divided into meshes to classify, store and delivery the cognitive information. In this paper, we propose a flexible polygon mesh division scheme to reduce the number of meshes. Hence the cognitive information can be reduced correspondingly. Besides, polygon mesh can approximate the real environment and reduce the error of cognitive information because the edges of polygon are selected along the boundaries of the networks. We have designed the polygon approximation algorithm and have analyzed the relation between the error and the number of polygon's edges. Finally, the simulation results are provided to verify the algorithm and analysis. The polygon mesh division scheme in this paper provides an efficient approach for cognitive information organization in database oriented spectrum sharing system.
A new approach to the logical design of 4NF database shceme, which can be easily automated, is proposed. The main features of the approach are : introduction of a single attribute right hand side, extension of the concept of independent relations, semantic analysis, and adaoption of dependency matrix. The underlying viewpoints of functional relationships of the approach are different from Fagin's in that we distinguish functional and multivalued dependency in terms of cardinality. An algorithm for automatic generation of fourth normal form is presented and implemented.
In this paper, we devised pulse rate diagnosis for provide basic index of cold-hot diagnosis. The system consist of database part and pulse rate detection part for detection pulse wave, respiration and ECG. The database is constructed windwos95 platform using DAO(data access object). Search algorithm used ISAM algorithm. The database consist of one's information and medical report for a subject and detected pulse wave.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제37권8호
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pp.932-938
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2013
최근 WLAN을 이용한 실내 위치인식 방법 중 하나인 Fingerprint 기법은 신호의 반사 및 굴절에 의한 페이딩 현상에 강인하여 많이 연구되고 있다. 그러나 이 방법은 신호의 수집과 데이터베이스와 측정된 신호의 비교 연산의 과정에서 요구되는 시간과 연산량이 많다. 본 논문에서는 연산량을 줄이기 위하여 제안한 변형된 데이터베이스를 기반으로 실시간으로 수집되는 신호의 선택적 연산을 이용한 WLAN 실내 위치인식 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 신호의 세기에 따른 선형보간과 문턱치를 통하여 데이터베이스의 구성 시간 및 크기를 줄이고, 실시간으로 측정되는 신호의 선택적 연산을 통해 연산량은 감소시키면서 위치정확도를 유지하였다. 실험결과 제안한 알고리즘은 실내 복도 환경에서 기존의 Fingerprint 기법 대비 정확도를 17.8% 향상시켰으며 연산량은 평균 46% 감소되는 것을 확인하였다.
Database classification is an important preprocessing step for the multi-database mining (MDM). In fact, when a multi-branch company needs to explore its distributed data for decision making, it is imperative to classify these multiple databases into similar clusters before analyzing the data. To search for the best classification of a set of n databases, existing algorithms generate from 1 to ($n^2-n$)/2 candidate classifications. Although each candidate classification is included in the next one (i.e., clusters in the current classification are subsets of clusters in the next classification), existing algorithms generate each classification independently, that is, without taking into account the use of clusters from the previous classification. Consequently, existing algorithms are time consuming, especially when the number of candidate classifications increases. To overcome the latter problem, we propose in this paper an efficient approach that represents the problem of classifying the multiple databases as a problem of identifying the connected components of an undirected weighted graph. Theoretical analysis and experiments on public databases confirm the efficiency of our algorithm against existing works and that it overcomes the problem of increase in the execution time.
조인 연산은 관계형 데이타베이스에서와 같이 시간 데이타베이스에서도 시스템 성능에 큰 영향을 미친다. 특히, 시간 조인은 조인 연산 단계 이전에 간격 분할의 최적화가 질의 처리 성능을 결정한다. 이 논문에서는 시간 데이타베이스의 병렬 조인 질의 처리 성능을 개선하기 위해 시간 조인 연산을 위한 시간 간격을 분할하는 최소 분할 기법을 제안하였고, 제안된 간격 분할의 최소 분할점을 결정하는 최소 간격 분할 알고리즘의 유효성은 예제 시나리오를 통해 검증하였으며, 기존 분할 알고리즘에 비해 성능 개선 효과가 있음을 확인하였다.
The performance of relational database is measured by the number of disk accesses necessary to transfer data from disk to main memory. The paper proposes to vertically partition relations into fragments and to allow attribute replication to reduce the number of disk accesses. To reduce the computational time, heuristic search method using genetic algorithm is used. Genetic algorithm used employs a rank-based-sharing fitness function and elitism. Desirable parameters of genetic algorithm are obtained through experiments and used to find the solutions. Solutions of attribute replication and attribute non-replication problems are compared. Optimal solutions obtained by branch and bound method and by heuristic solutions(genetic algorithm) are also discussed. The solution method proposed is able to solve large-sized problems within acceptable time limit and shows solutions near the optimal value.
[1] and [2] present an approach to diagnosing possible defects in the mechanical systems of a nuclear power plant. In this paper, by using a fault library as a database and training data, we develop a diagnostic algorithm 1) to decide whether an Air Operated Valve system is sound or not and 2) to identify the defect from which an Air-Operated Valve system suffers, if any. This algorithm is composed of three stages: a neural net stage, a non-neural net stage, and an integration stage. The neural net stage is a simple perceptron, a pattern-recognition module, using a neural net. The non-neural net stage is a simple pattern-matching algorithm, which translates the degree of matching into a corresponding number. The integration stage collects each output and makes a decision. We present a simulation result and confirm that the developed algorithm works accurately, if the input matches one in the database.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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