• 한국정보관리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보관리학회 2004년도 제11회 학술대회 논문집
• /
• pp.209-212
• /
• 2004

이글은 인터넷기반 정보시스템에서 XML의 존재 층위를 나누고 각 층위에 적합한 XML과 RDB의 매핑 모델을 제안했다. 그리고 자료생성 층위에 주목하여 XML과 RDB의 매핑 모델을 설계하고 그 절차에 대해 논의했다. 이 연구에서 제안한 XML과 RDB 매핑 모델은 DTD 구조에 유연하며 플랫폼 독립적인 점에서 정보시스템 구축의 비용을 저렴하게 한다.

• 융합정보논문지
• /
• 제10권8호
• /
• pp.15-22
• /
• 2020

4차 산업 혁명과 데이터 환경의 급격한 변화는 기존 관계형 데이터베이스(RDB)는 기술적 한계를 드러내고 있다. IDC/금융/보험 등 전 분야에서 비정형 데이터에 대한 새로운 분석방안으로 그래프 데이터베이스(GDB) 기술에 관심이 높아지고 있다. 그래프 데이터베이스는 상호 연동된 데이터를 표현하고 광범위한 네트워크에서 연관 관계 분석에 효율적인 기술이다. 본 연구는 기존 RDB를 GDB 모델로 확장하고, 새로운 이상징후 탐지를 위해 기계학습 알고리즘(패턴인식, 클러스터링, 경로거리, 핵심추출)을 적용하였다. 성능분석 결과 이상 행위 성능(약 180배 이상)이 크게 향상되었고, RDB로 분석 불가능한 5단계 이후 이상징후 패턴을 추출할 수 있음을 확인하였다.

• 융합정보논문지
• /
• 제10권7호
• /
• pp.41-48
• /
• 2020

최근 전국 각 지역 AMI(Advanced Metering Infrastructure) 원격검침 시스템의 보급사업이 활성화되고 있으며, 전력수요 관리를 위한 양방향 통신 및 보안 요금제 기능 등 다양한 계량 기능을 제공하고 있다. 현재 AMI 시스템은 새로운 내부 IoT 장비 및 네트워크 규모의 증가로 인해 기존 RDB(Relational Database) 기반 장애 분석이 어렵다. 본 연구는 기존 RDB 데이터를 활용하는 새로운 GDB(Graph Database)기반 장애 분석 방법을 제안한다. 내부 임계치와 상태 값 등 누적된 데이터를 통해 새로운 장애 패턴의 상관관계를 분석한다. GDB 기반 시뮬레이션 결과 RDB에서 분석이 어려웠던 새로운 장애 패턴을 예측할 수 있음을 확인하였다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
• /
• 제5권4호
• /
• pp.353-359
• /
• 2005

In this research, we propose a Unified Fuzzy rule-based knowledge Inference Systems (UFIS) to help the expert in cosmetic brand detection. Users' preferred cosmetic product detection is very important in the level of CRM. To this purpose, many corporations trying to develop an efficient data mining tool. In this study, we develop a prototype fuzzy rule detection and inference system. The framework used in this development is mainly based on two different mechanisms such as fuzzy rule extraction and RDB (Relational DB)-based fuzzy rule inference. First, fuzzy clustering and fuzzy rule extraction deal with the presence of the knowledge in data base and its value is presented with a value between 0 -1. Second, RDB and SQL (Structured Query Language)-based fuzzy rule inference mechanism provide more flexibility in knowledge management than conventional non-fuzzy value-based KMS (Knowledge Management Systems).

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제25권10호
• /
• pp.23-34
• /
• 2020

본 논문에서는 Direct Mapping(DM) 방식으로 생성된 RDF 지식 그래프에 대한 SHACL 스키마를 RDB 스키마로부터 자동 생성하는 방법을 제안한다. DM과 SHACL은 모두 W3C 표준 사양이다. DM은 RDB 데이터를 RDF 그래프로 변환하기 위한 규칙들로 구성되어 있다. SHACL은 RDF 그래프의 구조 묘사와 구조 검증을 위한 언어이다. 제안하는 방법은 RDB 스키마의 구조 정보뿐 아니라 무결성 제약조건을 SHACL로 자동 번역한다. 즉, 자동 생성된 SHACL 스키마는 RDBMS를 대신하여 무결성 제약조건 위배 여부를 검증할 수 있다. 이것은 RDB가 RDF 표현의 가상 지식 그래프로서 서비스되는 상황에서도 데이터베이스의 일관성을 보장하기 위한 고려이다. 자동 생성된 SHACL 스키마를 W3C가 발표한 24가지 DM 테스트 케이스에 적용하여 RDF 그래프의 구조 설명과 검증에 있어서 유효함을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
• /
• pp.159-162
• /
• 2007

Semantic Structuralization of data, not Semantic Web base on Ontology but software engineering on many points, can be applied to trace of state or requirements usefully. But it is required much effort that a man converts RDB(Relational DataBase) into Ontology. Hence this study propose rules to convert RDB into Ontology description language OWL automatically.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제40권6호
• /
• pp.1102-1106
• /
• 2015

사회 안전망 제공을 위한 실시간 영상 기반의 협동적 스마트 카메라 네트워크에서는 상황인지 추론 및 처리를 위하여, 스마트 카메라 간에 상황 인지 및 대응을 위한 데이터를 저장 및 전달한다. 특정 이벤트에 대해 카메라가 측정한 값을 다른 상황 데이터 및 추론 결과와 함께 RDB(Relational Data Base)에 저장하고, 해당 정보가 필요한 주변 카메라에 전달한다. 일부 RDB를 온톨로지 RDF(Resource Description Framework) 파일로 변환해 그 결과를 상황인지 추론에 이용한다. 스마트 카메라 간 연동은 ONVIF(Open Network Video Interface Forum) 표준을 따르며, 협동적인 지능형 관제시스템을 이룬다. 데이터 저장 및 전달에 있어서 기밀성과 무결성을 보장하기 위하여 정보보호 기술을 도입하며, 이를 적용한 프로토타입 시스템을 구현하여 오버헤드에 대한 분석을 수행하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (하)
• /
• pp.1485-1488
• /
• 2003

XML이 인터넷상에서 데이터의 교환 수단으로 널리 사용됨에 따라, 데이터를 처리하고 관리하는 다양한 데이터 모델의 DBMS에서 이를 수용하고 관리하는 도구를 제공하고 있다. XML이 데이터의 교환 수단으로 사용되는 가장 큰 이유는 자기 기술 문서화의 기능과 동적인 확장성을 가지고 있기 때문인데, 이를 통해 서로 다른 언어나 플랫폼에서 다른 형식의 데이터를 자신의 시스템의 맞게 변환할 수 있다. 문제는 XML 문서의 데이터를, 문서의 구조와 상관없이 자신이 사용하고 있는 데이터 모델로 저장하고 관리하려고 한다는 점이다. 이로 인해 데이터 관리상의 비용은 증가하고, DBMS의 성능은 저하된다. 본 논문에서는 XML 문서를 관리할 데이터 모델을 RDB와 ORDB로 한정하고, XML 문서가 지니는 구조적 특성에 따라 그에 맞는 데이터 모델을 제시한다. 고려되는 XML 문서의 구조적 특성은 평면 구조의 XML 문서와 계층 구조의 XML 문서이다.

• 지능정보연구
• /
• 제9권2호
• /
• pp.19-38
• /
• 2003

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.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
• /
• pp.111-114
• /
• 2004

Management of human knowledge is an interesting concept that has attracted the attention of philosophers for thousands of years. Artificial intelligence and knowledge engineering has provided some degree of rigor to the study of knowledge systems and expert systems(ES) re able to use knowledge to solve the problems and answer questions. Therefore, the process of conceptualization and inference of knowledge are fundamental problem solving activities and hence, are essential activities for solving the problem of software ES construction Especially, the access to relevant, up-to-date and reliable knowledge is very important task in the daily work of physicians and nurses. In this study, we propose the conceptualization and inference mechanism for implicit knowledge management in medical diagnosis area. To this purpose, we combined the dynamic knowledge map(KM) and relational database(RDB) into a dynamic knowledge map(DKM). A graphical user-interface of DKM allows the conceptualization of the implicit knowledge of medical experts. After the conceptualization of implicit knowledge, we developed an RDB-based inference mechanism and prototype software ES to access and retrieve the implicit knowledge stored in RDB. Our proposed system allows the fast comfortable access to relevant knowledge fitting to the demands of the current task.