• 제목/요약/키워드: SM-F 시스템

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통계 데이타베이스의 효율적 관리를 위한 관계형데이타베이스 관리 시스템에의 전위시스템 설계 (The Design of Front-end System to RDBMS for Effective Management of Statistical Database)

  • 안성옥;김용호
    • 자연과학논문집
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    • 제5권2호
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    • pp.25-32
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    • 1992
  • 통계 데이타 베이스는 데이타가 단순한 통계치일 뿐만 아니라, 일반적인 통계처리에서 필요한 통계 분석을 위해 주로 사용되는 대량의 데이타 베이스를 말한다. 통계 데이타 베이스를 관리하기 위해 기존의 범용 데이타 베이스 관리 시스템을 그대로 이용하기에는 데이타 저장과 액세스의 비효율성, 사용의 편이성의 부족과 질의어 등의 부족으로 인해 사용자의 요구를 충족시키지 못해, 새로운 관리 방법의 필요성이 요구되어 왔다. 독자적 개발에 의한 새로운 소프트웨어로써 통계 데이타 베이스를 관리할 때의 실제 이용하기 어려운 현실적 제고를 고려하여, 이 논문에서는 관계형 데이타 베이스 시스템에의 전위 시스템인 SM-F 시스템을 설계하여, 이를 이용하여 통계 데이타 베이스를 관리하는 방법을 제시하였다. 이 시스템은 통계 데이타 베이스의 효율을 고려한 시멘틱 모델인 GROS 모델을 사용하며 통계분석을 지원하고 통계 요약 정보를 제공하기 위해, 메타 데이타 베이스와 요약 데이타 베이스를 저장하고 운영한다.

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미세여과 공정을 이용한 제주산 감귤 주스의 청징화 (Clarification of Korean Tangerine Juice Using Microfiltration Membrane Process)

  • 이은영;우건조
    • 한국식품과학회지
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    • 제31권2호
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    • pp.448-457
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    • 1999
  • Citrus류 과실은 독특한 풍미와 영양적 가치로 인하여 전 세계적으로 널리 섭취되고 있다. 막을 이용한 과육 주스 가공시 혼탁 유발 물질을 제거하는 동시에 유기산, 당, ascorbic acid와 같은 주요 성분의 손실을 최소화하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 감귤 주스 청징화에 가장 적합한 미세여과 막을 선정하기 위하여 surface filter인 Whatman No.4와 다섯 종류의 미세여과 막(GF/A, GF/D, GF/F, Gelman, SM)을 사용하였다. 과육에 3배의 물을 혼합한 감귤 주스를 170 mesh로 거른 후 미세여과 막이 장착된 Samduck 여과 시스템에서 막 분리하였다. 시간에 따른 flux와 HPLC로 분석한 여액내 유용성분 함량을 SAS 프로그램으로 통계처리하여 최적막을 선정하였으며 막 표면에 침착된 물질은 SEM으로 관찰하였다. 유의수준 0.10에서 시간 경과에 따라 GF/A와 GF/F 막의 flux는 감소하였으며 Gelman, SM, GF/D 막은 안정한 flux를 유지하였다. Citrate, malate 및 ascorbic acid의 농도로 대변되는 영약적 지표와 brix와 색도로 대변되는 구매 지표를 합한 종합적인 점수는 Gelman 막이 가장 높았다. 따라서, 미세여과법이 청징화시 매우 효과적인 공정이었으며 세공의 크기와 막 재질이 다양한 미세여과 막중 Gelman 막이 감귤 주스 청징화에 가장 적합한 막으로 판명되었다.

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자동 지식베이스 추출 기반 스미싱 SMS 탐지 (Automatic knowledgebase extraction based smishing SMS detection)

  • 백성빈;이근배
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.564-567
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    • 2021
  • 스미싱은 SMS 문자를 통해 피해자를 현혹시켜 개인정보나 금전 등을 갈취하는 범죄이다. 발전하는 스미싱 범죄 수법에 대응하기 위해선 새로운 스미싱 범죄 사례에서 데이터를 추출하고, 추출한 데이터를 기존 시스템에 통합하여 빠르게 대응할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 빠른 스미싱 대응을 위해 전처리를 하지 않은 SMS 문자 텍스트에서 지식베이스를 자동으로 추출하고 저장하는 자동 지식베이스 추출 모듈을 제안하며, 추출 시스템 지식베이스를 바탕으로 입력된 SMS가 스미싱인지 판별하는 스미싱 SMS 탐지 모듈을 통합한 자동 지식베이스 추출 기반 스미싱 SMS 탐지 시스템을 제시한다. 제시된 스미싱 SMS 탐지 모델은 UCI SMS Spam Collection Dataset을 기준으로 90.9 (F1 score)의 성능을 보여주었다.

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