As the secure distribution and sharing of information over the World Wide Web becomes increasingly important, the needs for flexible and efficient support of access control systems naturally arise. Since the eXtensible Markup Language (XML) is emerging as the de-facto standard format of the Internet era for storing and exchanging information, there have been recently, many proposals to extend the XML model to incorporate security aspects. To the lesser or greater extent, however, such proposals neglect the fact that the data for XML documents will most likely reside in relational databases, and consequently do not utilize various security models proposed for and implemented in relational databases. In this paper, we take a rather different approach. We explore how to support security models for XML documents by leveraging on techniques developed for relational databases considering object perspective. More specifically, in our approach, (1) Users make XML queries against the given XML view/schema, (2) Access controls for XML data are specified in the relational database, (3) Data are stored in relational databases, (4) Security check and query evaluation are also done in relational databases, and (5) Controlling access control is executed considering XML tree levels
I&C (Instrumentation & Control) system is different from information system and the security design of the two systems are also different. The modeling activity is needed based on the security control guide in order to build I&C system security control. In this paper, the role and by the security control, we designed the relationship (that is, the relation schema) between the documents for 'The system for supporting the cyber security control of I&C system design' based on the security control guide. The designed schema plans 'The system for supporting the cyber security control of I&C system' for observing the security control guide, and is used as the database and content that supports its design and implementation. The process and system of the proposed schema is utilized and designed. The design of the schema and system is intensified in the design phase with the proposed mode and supporting the I&C system cyber security design.
This paper introduces the development XPERT(XML Query Processing Engine using Relational Technologies) which is based on relational model. In our system we have used a decomposed approach to store XML files in relational tables. XML queries are translated to SQLs according to the table schema, and then they are sent to the relational DBMS to get the results back. Our translation scheme produces AST(Abstract Syntax Tree) by analyzing XQuery expressions at first. And on traversing AST proper SQLs are generated. Translated SQLs can reduce the number of joins by using path information and utilize dewey number to preserve document originated orderings among compoments in XML. In addition we propose the efficient algorithms of XPath and XQuery translation. And finally we show the implementation of our prototype system for the functional evaluations.
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.
Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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2005.09a
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pp.415-420
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2005
Mathematical modeling and simulation of biochemical reaction networks gained a lot of attention recently since it can provide valuable insights into the interrelationships and interactions of genes, proteins and metabolites in a reaction network. A number of attempts have been made for modeling and storing biochemical reaction networks without their dynamical properties but unfortunately storing and efficiently querying of the dynamic (mathematical) models are not yet studied extensively. In this paper, we present a novel nested relational data schema to store a pathway with its dynamic properties. We then show how to make the mapping between this dynamic pathway schema with the corresponding static pathway representation.
Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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2005.05a
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pp.79-92
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2005
To query the vast amount of web pages which are available i]l the Internet, it is necessary to extract the encoded information in the web pages for converting it into structured data (e.g. relational data for SQL) or semistructured data (e.g. XML data for XQuery), In this paper, we propose a new web information extraction system, PIES, to convert web information into XML documents. PIES is based on a user-specified target schema and HTML tag pattern descriptions. The web information is extracted by the pattern descriptions and validated by the target schema. We designed a new language to describe extraction rules, and a new regular expression to describe HTML tag patterns. We implemented PIES and applied it to the US patent web site to evaluate its correctness. It successfully extracted more than thousands of US patent data and converted them into XML documents.
This paper proposes the way to analyse XML docuements according to the element information. XML documents, which are becoming new standard for expressing and exchanging data in the Internet, don't have defined schema. It is not adequate to directly apply XML documents to the existing relational database or object-oriented database query language. Research on how to extract schema for XML documents and query language is going on actively For users' query, the results could be too many or too less. It is important to give the users adequate results. Our proposed analysis method can be reduced or extended to correspond to the users' query more flexibly.
XML (extensible Markup Language) is a flexible way to create common information formats and share both the format and the data on the World Wide Web, intranets, and elsewhere. A document type definition (DTD) is a specific definition of the rules of the Standard Generalized Markup Language. A relational database management system (RDBMS) is a program that lets you create, update, and administer a relational database. An RDBMS takes Structured Query Language (SQL) statements entered by a user or contained in an application program and creates, updates, or provides access to the database. This paper has been studied a method of mappings from XML DTD to RDB schemas based on object model.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.12
no.1
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pp.35-48
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2005
An architectural framework is developed for integrating geospatial and temporal data with relational information from which a spatio-temporal data warehouse (STDW) system is built. In order to implement the STDW, a generic conceptual model was designed that accommodated six dimensions: spatial (map object), temporal (time), agent (contractor), management (e.g. planting) and tree species (specific species) that addressed the 'where', 'when', 'who', 'what', 'why' and 'how' (5W1H) of the STDW information, respectively. A formal algebraic notation was developed based on a triplet schema that corresponded with spatial, temporal, and relational data type objects. Spatial object structures and spatial operators (spatial selection, spatial projection, and spatial join) were defined and incorporated along with other database operators having interfaces via the generic model.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.23
no.3
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pp.49-54
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2018
A data warehouse is a system that collectively manages and integrates data of a company. And provides the basis for decision making for management strategy. Nowadays, analysis data volumes are reaching critical size challenging traditional data ware housing approaches. Current implemented solutions are mainly based on relational database that are no longer adapted to these data volume. NoSQL solutions allow us to consider new approaches for data warehousing, especially from the multidimensional data management point of view. In this paper, we extend the data warehouse design methodology based on relational database using star schema, and have developed a consistent design methodology from information requirement analysis to data warehouse construction for large scale data warehouse construction based on MongoDB, one of NoSQL.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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