Park, Chan-Woo;Kwak, Sang-Log;Wang, Jong-Bae;Park, Joo-Nam
Proceedings of the KSR Conference
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2006.11b
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pp.1126-1131
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2006
Risk assessment of a railway system should be periodically conducted managing a large amount of accumulating accident/incident data and scenarios, which generally requires enormous time and efforts. Therefore, special information management system is essential for railway risk assessment, where data needed for decisions on managing the railway safety could be promptly supported. The objective of this study is to develop a railway accident analysis program for risk assessment. The program is application running on the web which links railway accident analysts throughout the railway industry to a central database. Data entered, together with associated code tables. is stored on MS-SQL database. The program uses the concepts of accident, safety events, causes, related factors(vehicle, person, infrastructure, tool/equipment), recommendations to bring together the various elements of railway accidents. The program will be useful in finding hazard conditions, accident scenarios, quantitatively assessing the risk, and providing pertinent risk measures, eventually serving to prevent railway accidents and reduce severities of railway accidents.
Understanding complex relationships among heterogeneous biological data is one of the fundamental goals in biology. In most cases, diverse biological data are stored in relational databases, such as MySQL and Oracle, which store data in multiple tables and then infer relationships by multiple-join statements. Recently, a new type of database, called the graph-based database, was developed to natively represent various kinds of complex relationships, and it is widely used among computer science communities and IT industries. Here, we demonstrate the feasibility of using a graph-based database for complex biological relationships by comparing the performance between MySQL and Neo4j, one of the most widely used graph databases. We collected various biological data (protein-protein interaction, drug-target, gene-disease, etc.) from several existing sources, removed duplicate and redundant data, and finally constructed a graph database containing 114,550 nodes and 82,674,321 relationships. When we tested the query execution performance of MySQL versus Neo4j, we found that Neo4j outperformed MySQL in all cases. While Neo4j exhibited a very fast response for various queries, MySQL exhibited latent or unfinished responses for complex queries with multiple-join statements. These results show that using graph-based databases, such as Neo4j, is an efficient way to store complex biological relationships. Moreover, querying a graph database in diverse ways has the potential to reveal novel relationships among heterogeneous biological data.
The food composition tables are frequently used to health and nutrition practices. But it is difficult to find out food exchange lists with food exchange groups in the food composition table. Over 2500 items and many kinds of nutrients are in the food composition table. But now food exchange lists are used a few foods. The internet demands the users needs for obtaining more food exchange lists and nutrient information from food composition. This basic study is to solve the users need and the supply more efficient and effective manipulation system for e-food exchange database construction and search system:ENECC/e-food exchnage(E-Nutrition Education and Couseling Center/e-food exchange). This paper introduces the food exchange database construction and search system(ENECC/e-food exchange) using the formula which calculates the food exchange quantity of 6 food exchange groups and added one extra groups(alcohol) based on the internet. The ENECC/e-food exchange database is basically based on the 6th food composition table(2001) of the National Rural Living Science Institution in Rural Development Administration, Korea. The e-food exchange database are consisted of 2,261 foods in 6 basic food groups and one extra groups by using ENECC calculating formula. Also, the e-food exchange database has the proximate composition, mineral and vitamin content such as energy, moisture, protein, fat, carbohydrate, ash, calcium, phosphorus, iron, sodium, potassium, retinol equivalent, retinol, â-carotene, thiamin, riboflavin, niacin, ascorbic acid, refuse per 100g of each food.
The purpose of this paper is to analyze the effects of exports on Korea's employment and to decompose driving factors of change in Korea's employment embodied in exports (EEX). This study uses a multi-regional input-output (MRIO) and structural decomposition analysis (SDA) for empirical analysis, and uses a dataset of World Input-Output Tables (WIOTs) and Socio-Economic Accounts (SEAs) from the World Input-Output Database (WIOD). The main findings of the empirical results are summarized as follows. First, Korea's EEX continues to increase and Korea's share of EEX compared to total employment shows an upward trend. However, Korea's employment inducement coefficient of value-added exports showed a downward trend during the 2000-2014 period. Second, final demand from three countries (China, the United States, and the Rest of the World (RoW)) has affected a significant portion of Korea's EEX. Finally, from the results of the SDA, the effect of changes in final demand was the most important driving factor for the increase in Korea's EEX. Based on the results of this empirical analysis, this study discusses useful policy implications that could increase domestic employment in Korea.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.4
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pp.1693-1713
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2018
An important technique used by database administrators (DBAs) is to improve performance in decision-support workloads associated with a Star schema is multi-level partitioning. Queries will then benefit from performance improvements via partition elimination, due to constraints on queries expressed on the dimension tables. As the task of multi-level partitioning can be overwhelming for a DBA we are proposing a wizard that facilitates the task by calculating a partitioning scheme for a particular workload. The system resides completely on a client and interacts with the costing estimation subsystem of the query optimizer via an API over the network, thereby eliminating any need to make changes to the optimizer. In addition, since only cost estimates are needed the wizard overhead is very low. By using a greedy algorithm for search space enumeration over the query predicates in the workload the wizard is efficient with worst-case polynomial complexity. The technology proposed can be applied to any clustering or partitioning scheme in any database management system that provides an interface to the query optimizer. Applied to the Teradata database the technology provides recommendations that outperform a human expert's solution as measured by the total execution time of the workload. We also demonstrate the scalability of our approach when the fact table (and workload) size increases.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2000.04a
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pp.160-163
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2000
Due to the complexities of the real-world system, a water resource management program has to deal with various types of data. It appears that management personnel who has to use the program usually suffers from the technical burdens of handling large amount of data and understanding the optimization theory when they try to interpret the results. By combining the capabilities of database technology and modeling technique with optimization procedure we can develop a reliable decision supporting tool for multi-reservoir operation planning, which yields operating schedule for each dam in a river basin. We introduce two special data handling methodology for the real world application. First, by treating dams, hydro-electric power generating facilities and demand sites as separate database tables, the proposed data handling scheme can be applied to general water resource system in Korea. Second, by assigning variable names using predetermined key words, we can save searching time for identifying the moaning of the variables, so that we can quickly save the results of the optimization run to the database.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.9
no.2
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pp.445-453
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2005
The design process of a relational database system consists of requirement analysis, conceptual design using ER diagram, logical design, and physical design. In logical design process, the conceptual schema is transformed to relational schema, and relational schema is normalized. This traditional design process is hard to applied in real database design process, since there is an ambiguity in conceptual design process. In this paper, we suggest a new design process, which provides more structural design steps by removing the conceptual design process. In new approach, we produce the data flow diagram by the structural methodology. From the attributes in the data store of data flow diagram, we construct relational table schema, and we normalize relational schema. Finally we produced table relationship diagram in order to figure out relationships between tables.
A triple database consisting of a number of three-column tables require high cost of query processing, whereby building a shortcut is known as an effective way to reduce the cost. It is important to figure out what shortcuts needs to be selectively built. Most shortcut selection algorithms make use of a benefit model that considers the query frequency. However they work poor to reflect the database update. In this paper, we consider a benefit model for triple databases. The model considers not only the profit of query response times but also the building and maintenance costs of the shortcuts. We apply the model to design a benefit function which can be plugged in a greedy-based shortcut selection algorithm. We perform the empirical experiments on a real-world dataset and analyze the effect of each factor employed in the benefit function.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.30
no.3
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pp.90-99
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1993
As the finite element method has become a considerable and effective design tool in ship structural analysis, modeling of three dimensional finite element mesh is more necessary than before. However, the unique style and complexity of a ship usually make the modeling be hard and costly. Although most pre-processor of FEM software and geometric modeler provides modeling function, the capability is quite limited for complicated structure. In order to perform FEM modeling quickly, it is necessary to extract, rearrange, and formalize data from ship design database for partially automatic mesh generation. In this paper, the process of designing relational data tables from design data is shown as a part of analysis automation with the application of engineering database concept.
Purpose: Radiation oncology information systems (ROIS) have evolved toward connecting and integrating information between radiation treatment procedures. ROIS can play an important role in utilizing modern radiotherapy techniques that have high complexity and require a large amount of information. Methods: Using AccessTM software, we have developed a relational database that is highly optimized for a radiotherapeutic workflow. Results: The prescription table was chosen as the core table to which the other tables were connected, and three types of forms-charts, worklists, and calendars- were suggested. A fast and reliable channel for delivering orders and remarks according to changes in the situation was also designed. Conclusions: We expect our ROIS design to inspire those who need to develop and manage an individual ROIS suitable for their radiation oncology departments at a low cost.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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