• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.27-33
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• 2010

통합 정보시스템의 도입과 구축에 있어 가장 중요한 성공요소중의 하나가 성능 최적화이다. 본 연구에서는 정보시스템의 성능향상을 위해 비용도 저렴하고 단시간에 효과를 나타낼 수 있는 관계형 데이터베이스의 SQL 튜닝 기법을 제안하고, 이를 중소규모의 회사에 실제 운용되고 있는 데이터베이스 시스템에 적용하여 그 효율성을 분석하였다.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제5권3호
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• pp.183-196
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• 2011

There has recently been a surge of interest in relational database mining that aims to discover useful patterns across multiple interlinked database relations. It is crucial for a learning algorithm to explore the multiple inter-connected relations so that important attributes are not excluded when mining such relational repositories. However, from a data privacy perspective, it becomes difficult to identify all possible relationships between attributes from the different relations, considering a complex database schema. That is, seemingly harmless attributes may be linked to confidential information, leading to data leaks when building a model. Thus, we are at risk of disclosing unwanted knowledge when publishing the results of a data mining exercise. For instance, consider a financial database classification task to determine whether a loan is considered high risk. Suppose that we are aware that the database contains another confidential attribute, such as income level, that should not be divulged. One may thus choose to eliminate, or distort, the income level from the database to prevent potential privacy leakage. However, even after distortion, a learning model against the modified database may accurately determine the income level values. It follows that the database is still unsafe and may be compromised. This paper demonstrates this potential for privacy leakage in multi-relational classification and illustrates how such potential leaks may be detected. We propose a method to generate a ranked list of subschemas that maintains the predictive performance on the class attribute, while limiting the disclosure risk, and predictive accuracy, of confidential attributes. We illustrate and demonstrate the effectiveness of our method against a financial database and an insurance database.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.1-11
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• 2004

본 논문에서는 관계 데이터베이스를 이용한 XML 문서 저장시스템을 제안한다. XML 구조와 관계 데이터 베이스 스키마의 구조적 불일치로 인하여 XML 문서의 저장을 위해서는 별도의 처리과정이 필요하다. 본 연구에서는 DTD가 있는 XML 문서의 관계 데이터베이스 저장을 다루고 있다. 기존의 Shared Inlining 방법과 Hybrid Inlining 방법을 보완한 릴레이션의 단편과 과도한 조인 연산을 줄여주는 Association Inlining 방법을 제안하고 실제 실험을 통하여 성능이 개선되었음을 보인다. DTD를 단순화시켜 이로부터 저장구조 정보를 추출하고 관계 데이터베이스의 저장구조로 사상시키기 위하여 기존의 맵 클래스를 확장하였다. XML 문서의 분석을 통하여 다중값 엘리먼트, 여러 개의 상위 엘리먼트를 갖는 엘리먼트, 순환 구조를 갖는 엘리먼트 등 다양한 형태의 구조에 대해 맵 클래스를 정의하였으며 추출 저장구조 정보와 맵 클래스를 이용하여 XML 형태의 맵 파일을 생성한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권12호
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• pp.1539-1550
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• 2007

As XML is increasingly used for representing and exchanging data, relational database systems have been trying extend their features to handle XML documents XML documents can be stored in a column with XML data type like primitive types. The shredding method, which is one of the traditional methods for storing and managing XML documents in RDBMS, is still useful and viable although it has some drawbacks due to the structural discrepancy between XML and relational databases. This method may be suitable for data-centric XML documents with simple schema. This paper presents the extended version of the Association inlining method that is based on inlined shredding and compares the performance of querying processing to that of XML type method of conventional relational database systems. The experiments showed that in most cases our method resulted in better performance than the other method based on XML data type. This is due to the fact that our shredding method keeps and uses the order and path information of XML documents. The path table has the information of the corresponding table and column for each distinct path and the structure information of the XML document is extracted and stored in data tables.

• 전기학회논문지
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• 제65권3호
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• pp.469-476
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• 2016

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.

• Journal of Korea Trade
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• 제23권3호
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• pp.38-51
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• 2019

Purpose - An appreciable number of small- and medium-sized exporters have continuously succeeded in their export marketplaces even though they do not possess enough resources. Advocating that affiliation with an export service-provider plays an important role in this phenomenon, we aimed to theoretically explain how export service providers' competences and relational factors drive small- and medium-sized exporters' competitive advantages in the long-run. Design/methodology - Drawing prominently on the resource-based view and the relationship-marketing theory, we built an empirically testable model. The model showed the roles of exporter capabilities, export service-provider competences, and relational factors on small- and medium-sized exporters' sustainable competitive advantages. Findings - The results of our research showed that exporter production and branding capabilities positively influenced their sustainable competitive advantage. In addition, export service-providers' marketing competence and relationship-building competence positively moderated the effects of exporter capabilities on their parties' sustainable competitive advantages. Finally, affiliation parties' interfirm trust and relationship commitment positively moderated the effects of export service-provider competence on the relationship between exporter capabilities and sustainable competitive advantages. Originality/value - Although prior studies have highlighted the effects of an exporter's resources on export performance, our research filled a knowledge gap of the effects of other resources on export performance. First, we proposed two types of export service-provider, competence marketing and relationship-building, influencing exporters' competitive advantage. Second, the effects of relational factors were proposed in the context of export affiliations.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.46-57
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• 2016

본 논문에서는 사회적 기업에서 기업가정신과 사회적 자본을 기반으로 기업과 지역사회의 공진화의 기반을 구축하기 위한 선순환 요소를 발굴하고자 한다. 이를 위해서 기업가정신의 구성변인으로서 혁신성, 진취성, 위험감수성에 사회적가치추구를 추가하고, 사회적 자본을 구조적 자본, 인지적 자본, 관계적 자본으로 분류하였다. 기업가정신과 사회적 기업의 성과의 관계에서 사회적 자본의 매개효과에 대한 실증 분석을 위해 6개의 가설을 정한 후 상관 분석과 회귀 분석을 실시하였다. 본 연구 결과를 하면 다음과 같다. 첫째, 기업가정신과 사회적 기업의 경제적 성과에서 관계적 자본은 완전매개효과를 갖는다. 둘째, 기업가정신과 사회적 기업의 사회적 성과에서 관계적 자본은 완전매개효과를 갖는다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권12호
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• pp.485-496
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• 2018

지금까지 인공지능의 한 분야인 딥러닝 방법은 구조화되지 않은 데이터로부터 문제를 해결하는 놀라울만한 성과를 이루어왔지만, 인간처럼 여러 상황들을 종합적으로 판단, 그것들의 연관성을 추론하고, 그 다음 상황을 예측하는 수준의 지능을 갖는데 도달하지 못하였다. 최근 발표된 복잡한 관계 추론을 수행하는 심층 신경망은 인공지능이 인간의 핵심 지적 능력인 관계 추론을 보유할 수 있다는 것을 증명하였다. 본 논문에서는 관계 추론 심층 신경망 중에서 Relation Networks (RN)의 성능을 분석 및 관찰해 보고자 Sort-of-CLEVR 데이터 셋을 사용한 시각적 질의응답과 bAbI task를 사용한 텍스트 기반 질의응답 두 유형의 RN 기반 심층 신경망 모델을 구축하여 baseline 모델과의 비교를 통한 성능검증을 하였다. 또한 모델의 성능을 극대화하기 위하여 하이퍼 파라미터 튜닝 등 다양각도의 성능개선 실험으로 관계 추론을 위한 RN 기반 심층 신경망 모델의 성능개선 방법을 제안하였다. 제안한 성능개선 방법은 시각적 질의응답 모델과 텍스트 기반 질의응답 모델에 적용하여 그 효과를 검증하였고, 기존의 RN 모델에서 사용해보지 않았던 Dialog-based LL 데이터 셋을 사용하여 새로운 도메인에서의 제안한 성능개선 방법의 효과를 다시 한 번 검증하였다. 실험 결과 두 유형의 RN 모델 모두에서 초기 학습률이 모델의 성능을 결정하는 핵심 요인임을 알 수 있었고, 제안한 random search 방법에 의해 찾은 최적의 초기 학습률 설정이 모델의 성능을 최고 99.8%까지 향상 시킬 수 있다는 것을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1994년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 9th (KACC) ; Taejeon, Korea; 17-20 Oct. 1994
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• pp.146-151
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• 1994

An empirical comparison of static fuzzy relational models which are identified with different fuzzy implication operators and inferred by different composition operators is made in case that all the information is represented by the fuzzy discretization. Four performance measures (integral of mean squared error, maximal error, fuzzy equality index and mean lack of sharpness) are adopted to evaluate and compare the quality of the fuzzy relational models both at the numerical level and logical level. As the results, the fuzzy implication operators useful in various fuzzy modeling problems are discussed and it is empirically shown that the selection of data pairs is another important factor for identifying the fuzzy model with high quality.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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• pp.1187-1190
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• 1993

The problem of the optimization of fuzzy relational models for dealing with (non-fuzzy) numerical data is investigated. In this context, interfaces optimization assumes particular importance, becoming a determinant factor in what concerns the overall model performance. Considering this, several scenarios for building fuzzy relational models are presented. These are: (i) optimizing I/O interfaces in advance (independently from the linguistic part of the model); (ii) optimizing I/O interfaces in advance and allowing that their optimized parameters may change during the learning of the linguistic part of the model; (iii) build simultaneously both interfaces and the linguistic subsystem; and (iv) build simultaneously both linguistic subsystem and interfaces, now subject to semantic integrity constraints. As linguistic subsystems, both a basic type and an extended versions of fuzzy relation equations are exploited in each one of these scenarios. A comparative analysis of the differ nt approaches is summarized.