The objective of this research was to develop a relational database management system(RDBMS) to collect, manage and analyze data on agricultural non-point source(NPS) pollution. The system consists of the relational database for agricultural NPS data and data process modules. The data process modules were composed of four sub-modules for data input, management, analysis, and output. The data collected from the watershed of the upper Cheongmi stream and Geunsam-Ri were used in this study. The database was constructed using Apache Derby with meteorological, hydrological, water quality, and soil characteristics. Agricultural NPS-Data Management System(ANPS-DMS) was developed using Oracle Java. The system developed in this study can deal with a variety of agricultural NPS data and is expected to provide an appropriate data management tool for agricultural NPS studies.
Relational Database Management Systems have become de facto database model among most developers and users since the inception of Data Science. From IoT devices, sensors, social media and other sources, data is generated in structured, semi-structured and unstructured formats, in huge volumes, thereby the difficulty of data management greatly increases. Organizations that collect large amounts of data are increasingly turning to non relational databases - NoSQL databases. In this paper, through experiments with real field data, we demonstrate that MongoDB, a document-based NoSQL database, is a better alternative for building a Telco Subscriber Data Management System which hitherto is mainly built with Relational Database Management Systems. We compare the existing system in various phases of data flow with our proposed system powered by MongoDB. We show how various workloads at some phases of the existing system were either completely removed or significantly simplified on the new system. Based on experiment results, using MongoDB for managing telco subscriber data turned out to offer performance better than the existing system built with MSSQL Server.
응용 시스템 개발 과정에 있어서 중요하고 핵심을 이루는 작업은 분석과 설계 작업이며 아울러 대부분의 응용 시스템은 데이터베이스 기반으로 구축된다. 또한, IT 시스템들 간 상호 연결이 증가되면서 응용 시스템들은 외부공격에 쉽게 노출되어 지고 있기 때문에 보안과 관련된 처리 과정 역시 중요하다. 보안은 시스템에서 많은 부분과 상호작용을 하는 복잡한 비기능적 요구사항이다. 하지만 이러한 보안은 대부분 개발 마지막 과정에서 고려하기 때문에 보안에 취약한 응용 시스템이 개발될 가능성이 매우 높다. 따라서 개발 초기에 보안을 반영한 분석 및 설계 과정이 매우 중요하다. J2EE는 웹 응용 시스템을 위한 보안 방안을 제공하고, 아울러 객체-관계형 데이터베이스도 보안을 위하여 역할기반 접근제어를 지원하고 있지만 객체-관계형 데이터베이스 및 J2EE의 역할기반 접근제어를 활용하는, 요구사항 수집부터 구현까지 개발 단계 전체에 걸친 보안을 고려한 일관된 개발방법론은 전무한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 보안 요구사항을 요구사항 수집부터 분석 및 설계 그리고 마지막 구현 단계까지 반영하여 J2EE 기반의 웹 응용 시스템을 개발하기 위한, 보안을 고려한 일관된 통합 분석 설계 방법론을 제안한다.
기계 및 구조물의 안전성과 신뢰성 평가를 위하여 금속재료의 피로강도 데이터베이스 시스템을 구축하고, 이를 이용하여 금속재료의 피로수명 분포특성을 검토하였다. 종속도를 이용하여 구성한 관계형 피로강도 데이터베이스 시스템은 일련의 데이터 관리 및 해석작업을 효율적으로 수행하였다. 또한 Robust 방법과 보상오차함수(complementary error function)를 이용한 3-파라미터 Weibull분포의 파라미터 추정법 및 비파손확률를 검토하기 위하여 제안된 새로운 기준식의 타당성을 검토하였다. 조합분포모델을 이용하여 부하응력비와 Weibull분포의 파라미터 항으로 나타낸 피로수명 분포식은 탄소강의 P-R-N 특성을 해석함에 있어서 좋은 결과를 보였다.
Vu Thi Hong Nhan;Chi, Jeong-Hee;Nam, Kwang-Woo;Ryu, Keun-Ho
한국지능시스템학회:학술대회논문집
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한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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pp.384-387
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2003
Most of the real world phenomena change over time. The ability to represent and to reason geographic data becomes crucial. A large amount of non-standard applications are dealing with data characterized by spatial, temporal and/or uncertainty features. Non-standard data like spatial and temporal data have an inner complex structure requiring sophisticated data representation, and their operations necessitate sophisticated and efficient algorithms. Current GIS technology is inefficient to model and to handle complex geographic phenomena, which involve space, time and uncertainty dimensions. This paper concentrates on developing a fuzzy spatio-temporal data model based on fuzzy set theory and relational data models. Fuzzy spatio-temporal operators are also provided to support dynamic query.
본 연구에서는 기존에 개발된 상수도 관련 GIS(geographic information system)에서 관로해석을 위한 자료를 자동으로 입력할 수 있고, 사용자를 위한 GUI(geographic user interface)를 제공하는 GNLP(GIS linked non-linear pipe network analysis program)프로그램을 개발하였다. 관로시스템의 수리해석은 Hazen-Williams의 손실수두방정식을 기초로 한 비선형 해석기법을 이용하여 시행하였으며, 데이터베이스 응용 프로그램을 작성하기 위해서 관계형 데이터베이스 관리시스템(RDBMS ; relational database management system)인 Microsoft사의 Microsoft Access를 사용하였다. 이 GNLP 프로그램은 실제 관망설계자가 관로시스템의 수리해석에 필요한 자료의 입력을 용이하게 할 수 있도록 시스템환경을 개선하였다. 그리고 압력 및 유량 등 관로시스템의 수리적 해석 결과를 표 및 챠트 형태로 출력이 가능하고, Excel 파일로 변환이 가능하다. 또한 GIS의 중요 요소인 질의(query) 기능이나 분석된 자료를 확인하고자 할 때 이를 효과적으로 디스플레이가 가능하도록 개발되었다.
In electrical industry, classification methodology has been an important issue for analyzing power consumption patterns. It has many applications including decisions on energy purchasing, load switching as well as helping in infrastructure development. Our aim in this work is to classify the electrical section and find potentially non-safe electrical sections. For this purpose, we use Emerging Patterns based classification. The classification method uses the aggregate score of emerging patterns to build classifier. The proposed methodology was applied to a set of electrical section data of the Korea power. The test data and relational electricity information and knowledge are supported by Korea Electric Power Research Institute (KEPRI).
Fuzzy data is a phenomenon often occurring in real life. There is the inherent vagueness of classification terms referring to a continuous scale, the uncertainty of linguistic terms such as "I almost agree" or the vagueness of terms and concepts due to the statistical variability in communication [20] and many more. Previously, such fuzzy data was approximated by non-fuzzy (crisp) data, which obviously did not lead to a correct and precise representation of the real world. Fuzzy set theory has been developed to represent and manipulate fuzzy data [18]. Explicitly managing the degree of fuzziness in databases allows the system to distinguish between what is known, what is not known and what is partially known. Systems in the literature whose specific objective is to handle imprecision in databases present various approaches. This paper is concerned with the different ways uncertainty and imprecision are handled in database design. It outlines the major areas of fuzzification in (relational) database systems.
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 연구의 목표는 객체-관계 DBMS를 이용하여 충청북도를 대상 지역으로 하는 관광안내 지리정보 시스템을 구현해 봄으로써, 객체-관계 DBMS의 수행 능력을 살펴보고 특정 응용 구축에 대해 객체-관계 DBMS가 얼마나 우수하게 적용 가능한지를 알아보는데 있다. 관광지 데이타베이스는 충청북도의 행정구역상의 경계. 각종 도로 및 철도의 위치 좌표를 구하고, 관광지의 소개, 숙박시설 및 기타 사항 등의 속성 정보를 조사한다. 객체지향 모델링 기법인 OMT 모델을 이용하여 분석모델을 구성하고, ORDBMS 스키마를 설계한 후 GEUS/XTM를 이용하여 데이타베이스를 구축하였다. 다양한 질의를 통해 구축된 관광정보에 대한 선택적 접근성을 검토한 바, 확장성 보장, 비정형화되고 복잡한 데이터의 모델링, 저장, 검색, 관리에 있어 객체-관계형 DBMS가 일반 DBMS보다 효율적임을 알 수 있었다. 따라서, 인터넷을 통한 공간 정보 서비스에 대한 요구의 증가에 부응하기 위해 다양한 형태의 정보들을 효율적으로 데이터베이스화하고 관리하는데 객체-관계형 DBMS의 이용이 바람직하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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