Generally, the development of the database application includes the requirement analysis phase of creating ERD (Entity Relationship Diagram) and process models, coding, and testing. From the above phases, the analysis phase is not most formalized. It is usually hard task because (1) customers don't know the details of the desired system; (2) developers can't with ease understand the business logic of the customers; (3) the outcomes of the analysis, which are ERD and process models, are not easy to understand to the customers. This paper propose that the executional forms, which are better to understand the systems, should be presented to the customers instead of the ERD. These forms should accept the data input so that customers can review the various aspects of the outcome models. The developers should be able to instantly implement the business logic and also should be able to visually demonstrate the logic in order to get the details of it. For this goal, the customer supplied business logic should be able to be implemented by the references between forms, actions, constraints from the perspective of the data flow. The customers try to execute the forms implementing the business logic and review their supplied logic find new necessary business logic of their own. Iterating these processes for the requirement analysis would result in the success of the analysis which is sufficiently detailed without conflicts.
Histograms have been getting a lot of attention recently. Histograms are commonly utilized in commercial database systems to capture attribute value distributions for query optimization Recently, in the advent of researches on approximate query answering and stream data, the interests in histograms are widely being spread. The simplest approach assumes that the attributes in relational tables are independent by AVI(Attribute Value Independence) assumption. However, this assumption is not generally valid for real-life datasets. To alleviate the problem of approximation on multi-dimensional data with multiple one-dimensional histograms, several techniques such as wavelet, random sampling and multi-dimensional histograms are proposed. Among them, GENHIST is a multi-dimensional histogram that is designed to approximate the data distribution with real attributes. It uses overlapping buckets that allow more efficient approximation on the data distribution. In this paper, we propose a scheme, OPT that can determine the optimal frequencies of overlapped buckets that minimize the SSE(Sum Squared Error). A histogram with overlapping buckets is first generated by GENHIST and OPT can improve the histogram by calculating the optimal frequency for each bucket. Our experimental result confirms that our technique can improve the accuracy of histograms generated by GENHIST significantly.
Purpose - Exports have long been regarded as significant drivers of sustainable competitive advantage and growth among small and medium enterprises (SMEs). The export activities of SMEs are particularly important in the context of export-oriented economies such as Korea. Although many studies have examined the determinants of exports, it is difficult to find empirical studies about the determinants of the export performance of regional SMEs. This study investigates the determinants of export performance in the regional SME context based on an integrated approach that combines the environment factor of industrial organization theory, competitive strategy theory, and the competences of the resource-based view. Research design, data, and methodology - To empirically analyze the determinants of export performance in the regional SMEs, data were collected from firms in the Daegu metropolitan area. Data were collected directly through questionnaire surveys; in addition, secondary financial data were also taken from the KIS-VALUE database. Out of the 175 responses that were received, 143 were considered to be worth examining. After testing the reliability and validity of the variables through multiple items such as environmental turbulence and competitive strategy, hypotheses were verified by using five multi-regression models. These models were: a control model with organizational size and age, an environmental model with technology and market turbulence, a competency model with R&D and foreign distribution channels, a strategy model with product and market differentiation, and an integrated model including all of these variables. Results - First, as a control variable, the organization size has significant positive effects on export performance. Second, technology turbulence based on industrial organization theory has significant positive effects on export performance, but market turbulence does not affect export performance. Third, the foreign market distribution competency of the resource-based view has strong positive effects on export performance, but the R&D competency does not affect export performance. Fourth, the product differentiation strategy from competitive strategy theory positively impacts export performance, but market differentiation does not affect export performance. Finally, in the integrated model, only the foreign distribution competency of the resource-based view has a significant effect on export performance. Conclusions - The empirical results of this study verified the usefulness of the rationales behind the three theories to explain the export performance of the regional SMEs, especially the importance of the foreign market distribution competency from the resource-based view. With regard to practical considerations, this study's implications suggest that the use of technological environmental changes by industries is better than the use of market changes. Further, the use of the product differentiation strategy is more effective than the use of the market-driving strategy, and the distribution channel competency plays a stronger role than the technology-oriented competency with regard to the export performance position of regional SMEs. Future studies should examine relational perspectives, such as trust among channel partners. Therefore, the configuration approach is more useful in enhancing pragmatism by comparing high- and low-export companies.
The ontology has been gaining increasing interests by recent arise of the semantic web and related technologies. The focus is mostly on inference query processing that requires high-level techniques for storage and searching ontologies efficiently, and it has been actively studied in the area of semantic-based searching. W3C's recommendation is to use RDFS and OWL for representing ontologies. However memory-based editors, inference engines, and triple storages all store ontology as a simple set of triplets. Naturally the performance is limited, especially when a large-scale ontology needs to be processed. A variety of researches on proposing algorithms for efficient inference query processing has been conducted, and many of them are based on using proven relational database technology. However, none of them had been successful in obtaining the complete set of inference results which reflects the five characteristics of the ontology properties. In this paper, we propose a new index structure called hyper cube index to efficiently process inference queries. Our approach is based on an intuition that an index can speed up the query processing when extensive inferencing is required.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.32
no.2
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pp.131-152
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2015
This study described the results of converting RDB to RDF ontology by each of R2RML method and Non-R2RML method. This study measured the size of the converted data, the conversion time per each tuple, and the response speed to queries. The STNet, a structured terminology dictionary based on RDB, was served as a test bed for converting to RDF ontology. As a result of the converted data size, Non-R2RML method appeared to be superior to R2RML method on the number of converted triples, including its expressive diversity. For the conversion time per each tuple, Non-R2RML was a little bit more faster than R2RML, but, for the response speed to queries, both methods showed similar response speed and stable performance since more than 300 numbers of queries. On comprehensive examination it is evaluated that Non-R2RML is the more appropriate to convert the dynamic RDB system, such as the STNet in which new data are steadily accumulated, data transformation very often occurred, and relationships between data continuously changed.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.12
no.4
s.31
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pp.27-33
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2004
Recently, as a part of NGIS project, cultural-assets digital map is produced by cultural properties administration and local autonomous entities. Cultural-assets unified GIS(Geographic Information System) is essential to cultural properties managers md other organizations which are executing land related business for appling it at planning stage. With explosive national land developments, it has been obligated to implement surface survey by the cultural properties protection Art. In this paper, the authors used the district of Sachon city and made 3D terrain model using digital map which is made of 1/5000 stale. Moreover, the authors improved to RDBMS(Relational Database Management System) structure and remodeled the existing DB design in detail, and also tried recovery of past sea level, based on researches about the water level of southern area. By recover past sea level. the shell mound, apart from lever is actually near lever at past, and it make sure its nature. The authors suggested to realize shape and kind of remains which have 3D information of accuracy and actualization from surface-surveying to excavation.
Conventional ORDBMS vendors provide extension mechanisms for adding user-defined types and functions to their own DBMSs. Here, the extension mechanisms are implemented using a high-level interface. We call this technique loose-coupling. The advantage of loose-coupling is that it is easy to implement. However, it is not preferable for implementing new data types and operations in large databases when high Performance is required. In this paper, we propose to use the notion of tight-coupling to satisfy this requirement. In tight-coupling, new data types and operations are integrated into the core of the DBMS engine. Thus, they are supported in a consistent manner with high performance. This tight-coupling architecture is being used to incorporate information retrieval(IR) features and spatial database features into the Odysseus/IR ORDBMS that has been under development at KAIST/AITrc. In this paper, we introduce Odysseus/IR and explain its tightly-coupled IR features (U.S. patented). We then demonstrate a web search engine that is capable of managing 20 million web pages in a non-parallel configuration using Odysseus/IR.
We have developed a prototype patient monitoring system including module-based bedside units, interbed network, and central stations. A bedside unit consists of a color monitor and a main CPU unit with peripherals including a module controller. It can also include up to 3 module cases and 21 different modules. In addition to the 3-channel recorder module, six different physiological parameters of ECG, respiration, invasive blood pressure, noninvasive blood pressure, body temperature, and arterial pulse oximetry with plethysmogaph are provided as parameter modules. Modules and a module controller communicate with up to 1Mbps data rate through an intrabed network based on RS-485 and HDLC protocol. Bedside units can display up to 12 channels of waveforms with any related numeric informations simultaneously. At the same time, it communicates with other bedside units and central stations through interbed network based on 10Mbps Ethernet and TCP/IP protocol. Software far bedside units and central stations fully utilizes gaphical user interface techniques and all functions are controlled by a rotate/push button on bedside unit and a mouse on central station. The entire system satisfies the requirements of AAMI and ANSI standards in terms of electrical safety and performances. In order to accommodate more advanced data management capabilities such as 24-hour full disclosure, we are developing a relational database server dedicated to the patient monitoring system. We are also developing a clinical workstation with which physicians can review and examine the data from patients through various kinds of computer networks far diagnosis and report generation. Portable bedside units with LCD display and wired or wireless data communication capability will be developed in the near future. New parameter modules including cardiac output, capnograph, and other gas analysis functions will be added.
Kim Min-Soo;Whang Kyu-Young;Lee Jae-Gil;Lee Min-Jae
Journal of KIISE:Databases
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v.33
no.1
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pp.12-31
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2006
The n-gram inverted index has two major advantages: language-neutral and error-tolerant. Due to these advantages, it has been widely used in information retrieval or in similar sequence matching for DNA and Protein databases. Nevertheless, the n-gram inverted index also has drawbacks: the size tends to be very large, and the performance of queries tends to be bad. In this paper, we propose the two-level n-gram inverted index (simply, the n-gram/2L index) that significantly reduces the size and improves the query performance while preserving the advantages of the n-gram inverted index. The proposed index eliminates the redundancy of the position information that exists in the n-gram inverted index. The proposed index is constructed in two steps: 1) extracting subsequences of length m from documents and 2) extracting n-grams from those subsequences. We formally prove that this two-step construction is identical to the relational normalization process that removes the redundancy caused by a non-trivial multivalued dependency. The n-gram/2L index has excellent properties: 1) it significantly reduces the size and improves the Performance compared with the n-gram inverted index with these improvements becoming more marked as the database size gets larger; 2) the query processing time increases only very slightly as the query length gets longer. Experimental results using databases of 1 GBytes show that the size of the n-gram/2L index is reduced by up to 1.9${\~}$2.7 times and, at the same time, the query performance is improved by up to 13.1 times compared with those of the n-gram inverted index.
In the relational database systems the join operation is one of the most time-consuming query operations. Many parallel join algorithms have been developed 개 reduce the execution time Multiple hash join algorithm using allocation tree is one of the most efficient ones. However, it may have some delay on the processing each node of allocation tree, which is occurred in tuple-probing phase by the difference between one page reading time of outer relation and the processing time of already read one. This delay problem was solved by using the concept of synchronization of page execution time with we had proposed In this paper the effects of the performance improvements in each node of the allocation tree are extended to the whole allocation tree and the performance evaluation about that is processed. In addition we propose an efficient algorithm for multiple hash joins in limited number of processor environments according to the relationship between the number of input relations in the allocation tree and the number of processors allocated to the tree. Finally. we analyze the performance by building the analytical cost model and verify the validity of it by various performance comparison with previous method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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