In this paper, a framework for implementing UFIS (Unified Fuzzy rule-based knowledge Inference System) is presented. First, fuzzy clustering and fuzzy rules deal with the presence of the knowledge in DB (DataBase) and its value is presented with a value between 0 and 1. Second, RDB (Relational DB) and SQL queries provide more flexible functionality fur knowledge management than the conventional non-fuzzy knowledge management systems. Therefore, the obtained fuzzy rules offer the user additional information to be added to the query with the purpose of guiding the search and improving the retrieval in knowledge base and/ or rule base. The framework can be used as DM (Data Mining) and ES (Expert Systems) development and easily integrated with conventional KMS (Knowledge Management Systems) and ES.
본 논문에서는 RDB로부터 가상적 변환에 의해 생성되는 OWL 온톨로지의 질의 응답을 위하여 OWL을 위한 질의어인 SPARQL-DL의 구현 방법을 제안한다. 제안하는 SPARQL-DL 프로세서는 입력된 SPARQL-DL 질의문을 내부에서 SQL 질의문으로 변환하여 실행시킨다. 이러한 질의 처리 방식은 두 가지의 장점이 있다. 첫째, RDB로부터 생성된 OWL 온톨로지를 저장하기 위한 별도의 저장소가 요구되지 않는다. 둘째, 대용량 ABox 추론에 문제점을 나타내는 Tableau 알고리즘 기반의 추론기의 사용 없이도 RDB 인스턴스로부터 생성된 대용량 ABox가 서비스 될 수 있다. 본 논문의 SPARQL-DL 질의문으로부터 SQL 질의문을 생성하는 알고리즘은 RDB와의 연결 수립에 따른 오버헤드를 최소화하기 위하여 입력된 하나의 SPARQL-DL 질의문이 하나의 SQL 질의문으로 변환되도록 설계되어있다.
소셜 네트워크, 웹 페이지 링크, 교통 네트워크 등과 같은 최근의 네트워크들은 노드와 에지의 수가 방대한 빅 데이터이다. 소셜 네트워크 서비스나 네비게이션 서비스와 같이 이와 같은 네트워크를 이용하는 애플리케이션이 많아지고 있다. 대용량 네트워크는 전체를 메모리에 적재할 수 없어, 기존의 네트워크 분석 기술을 활용할 수 없다. 최근 대용량 그래프의 효율적 탐색을 제공하는 RDB 기반 연산자들이 프레임워크(Frontier-expand-merge framework, FEM)로 제안되었다. FEM은 효율적인 최단 경로 탐색을 위해 부분 최단 경로를 저장하는 RDB 기반의 인덱스 테이블을 구축하였다. 그러나 FEM의 인덱스 테이블은 최단 경로에 포함될 확률보다 인덱스의 거리에 의해 결정되기 때문에 인덱스 테이블 참조율이 떨어진다. 본 논문에서는 효율적인 최단 경로 탐색을 지원하는 인덱스 참조율이 높은 차수가 큰 노드들을 이용한 인덱스 테이블 구축 기법을 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 인덱스 테이블 구축 기법이 실세계 데이터 셋에서 효율적인 최단 경로 탐색을 지원함을 보인다.
In this research, we propose a mechanism to develop an inference engine and expert systems based on relational database (RDB) and SQL (structured query language). Generally, former researchers had tried to develop an expert systems based on text-oriented knowledge base and backward/forward (chaining) inference engine. In these researches, however, the speed of inference was remained as a tackling point in the development of agile expert systems. Especially, the forward inference needs more times than backward inference. In addition, the size of knowledge base, complicate knowledge expression method, expansibility of knowledge base, and hierarchies among rules are the critical limitations to develop an expert system. To overcome the limitations in speed of inference and expansibility of knowledge base, we proposed a relational database-oriented knowledge base and forward inference engine. Therefore, our proposed mechanism could manipulate the huge size of knowledge base efficiently. and inference with the large scaled knowledge base in a short time. To this purpose, we designed and developed an SQL-based forward inference engine using relational database. In the implementation process, we also developed a prototype expert system and presented a real-world validation data set collected from medical diagnosis field.
본 논문은 관계형 데이터베이스로부터 OWL 온톨로지를 자동으로 생성할 수 있는 규칙을 제안한다. 이 규칙의 목적은 기존 관계형 데이터베이스 데이터를 데이터베이스 스키마 변형과 데이터 마이그레이션과 같은 별도의 과정을 거치지 않고도 시맨틱 웹 환경에서 사용할 수 있도록 하는 것이다. 즉, 이 규칙은 RDBMS가 웹 온톨로지 저장소 역할을 동시에 수행하는 것을 돕는다. 그러나 기존의 관계형 데이터베이스와 OWL 사이의 매핑 규칙들을 본 연구의 목적을 위하여 사용하고자 할 경우 다음과 같은 문제가 발생한다. 첫째, 특정 구조의 테이블이 존재하는 데이터베이스로부터는 OWL 온톨로지를 생성할 수 없다. 둘째, 하나의 개체 추출을 위하여 높은 비용의 데이터베이스조인 연산 혹은 여러 개의 SQL 질의가 불필요하게 수반된다. 반면에 본 논문에서 제안하는 규칙은 이러한 문제들을 방지하도록 설계되었으며, 데이터베이스 스키마로부터 OWL 클래스와 프로퍼티를 생성하며, 데이터베이스 인스턴스로 부터 OWL 개체를 생성한다. 또한 이 규칙을 적용하여 생성한 OWL 온톨로지는 OWL 2 DL 사양을 만족시킨다.
IoT, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터와 같은 주요 ICT 기술이 제조 분야에 적용되기 시작하면서 스마트 공장 구축이 본격화 되고 있다. 스마트 공장 구현의 핵심은 공장 내외부의 데이터 확보 및 분석력에 있다. 따라서 빅데이터 분석 플랫폼에 대한 필요성이 증가하고 있다. 본 연구의 목적은 제조 공정 빅데이터 분석을 위한 플랫폼을 구성하고, 분석을 위한 통합 메소드를 제안하는데 있다. 제안하는 플랫폼은 대량의 데이터 셋을 분산 처리하기 위해 분석도구 R과 하둡을 통합한 RHadoop 기반 구조로서 자동화 시스템의 단위 공정 및 공장 내에서 수집되는 빅데이터를 하둡 HBase에 직접 저장 및 분석이 가능하다. 또한 기존 RDB 기반 분석의 한계점을 보완하였다. 이러한 플랫폼은 스마트 공장을 위한 단위 공정 적합성을 고려하여 개발되어야 하며, 제조 공정에 스마트 공장을 도입하고자 하는 중소기업에 IoT 플랫폼 구축의 가이드가 될 수 있을 것으로 전망된다.
본 논문은 11,938명의 당뇨환자 의료데이터를 그래프 모델로 변환하고 중심성 분석 기법으로 처방과 검사결과 간 상관관계를 추출해내는 과정에 대해 다루고 있다. 관계형 데이터베이스로 저장되어있는 데이터를 RDB2Graph 프레임워크를 사용하여 유의미한 그래프로 변환하였다, 변환된 그래프에 Personalized PageRank를 적용하여 처방과 검사 간 상관관계를 분석했다. 사용된 그래프 모델에는 환자 별 의료 기록 모델과 의료 기록의 시간적 간격을 고려한 모델이 있다. 분석 결과 기존의 의학적 지식에 부합하는 상관관계를 다수 발견할 수 있었으며, 본 논문에서는 발견한 상관관계 중 주요 사례를 소개하여 본 분석 방법의 유효함을 보인다.
Yang, Jung Seok;Heo, Young-Tae;Uhm, Sang Jun;Ko, Dae Hwan
Reproductive and Developmental Biology
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제37권2호
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pp.75-77
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2013
This study was conducted to investigate optimal time of artificial insemination (AI) to Hanwoo female after natural estrus. AI was occurred 12 and 24 hours after natural estrus in both heifer and multiparous recipient then pregnancy and parturition rates were estimated. Results indicated that AI performed at 24 hours after natural estrus showed significant (p<0.05) higher pregnancy rate in both heifer and multiparous recipient groups with significantly (p<0.05) higher abortion rate. However, there are no significant differences of parturition rate, twin birth and sex ratio in both heifer and multiparous recipient groups. Therefore, our results may suggest that performance of AI at 24 hours after natural estrus promise higher pregnancy rate than AI at 12 hours after natural estrus in both heifer and multiparous recipient.
In a conventional sense, dried-spermatozoa are all dead and motionless due to the lost of their natural ability to penetrate oocytes both in vivo and in vitro. However, their nuclei are completely able to contribute to normal embryonic development even after long-term preservation in a dried state when the dried-spermatozoa are microinjected into the oocytes. In this sense, dried spermatozoa must still be alive. Thus, defining spermatozoa as alive or dead seems rather arbitrary. Several drying method of sperm including freeze-drying, evaporative/convective-drying and heat-drying were represented in this review. Although the drying protocol reported here will need further improvement, the results suggest that it may be possible to store the male genetic resources.
Luteolysis is a cyclical regression of the corpus luteum in many non-primate mammalian species. Prostaglandin $F_2{\alpha}$($PGF_2{\alpha}$) from the uterus and ovary induces functional and structural luteolysis in bovine. The action of $PGF_2{\alpha}$ is mediated by $PGF_2{\alpha}$ receptor located on the luteal steroidogenic and endothelial cell membranes. $PGF_2{\alpha}$ plays an important role in regulating nitric oxide production in endothelial cells of the bovine corpus luteum. Nitric oxide production and nitric oxide synthase activity are stimulated and induced by $PGF_2{\alpha}$ in luteal endothelial cells. Moreover, the reactive oxygen species inhibits progesterone secretion in bovine luteal cells and induces apoptosis. Thus, the interaction between $PGF_2{\alpha}$ and reactive oxygen species provides important aspects in physiology of the corpus luteum forfunctional and structural luteolysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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