불확실성 데이터베이스의 의미론 정의는 보통 주어진 불확실성 데이터베이스를 여러 개의 관계형데이터베이스로 변환하는 산술적 접근방법을 취한다. 이 논문에서는 불확실성데이터베이스를 논리이론으로 변환하는 논리적 접근방법을 통해서 불확실성 데이터베이스의 의미론을 정의하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 의미론의 가장 특징적인 면은 기존의 논리적 접근방법에서 사용해온 명제논리 대신에 선형논리를 논리적 근간으로 이용한다는 점이다. 선형논리는 논리식을 불변진리가 아닌 소비가능한 자원으로 해석하기 때문에 불확실성 데이터베이스의 의미론을 정의하는데 적합하다. 본 논문의 핵심 결과는 선형논리에 기반한 불확실성 데이터베이스의 의미론이 산술적 접근방식에서 설명하는 불확실성 데이터베이스의 의미론과 동등하다는 것이다.
Along with the rapid development of the database technology, as well as the widespread application of the database management systems are more and more large. Now the data mining technology has already been applied in scientific research, financial investment, market marketing, insurance and medical health and so on, and obtains widespread application. We discuss data mining technology and analyze the questions of it. Therefore, the research in a new data mining method has important significance. Some literatures did not consider the differences between attributes, leading to redundancy when constructing concept lattices. The paper proposes a new method of uncertain data mining based on the concept lattice of connotation difference degree (c_diff). The method defines the two rules. The construction of a concept lattice can be accelerated by excluding attributes with poor discriminative power from the process. There is also a new technique of calculating c_diff, which does not scan the full database on each layer, therefore reducing the number of database scans. The experimental outcomes present that the proposed method can save considerable time and improve the accuracy of the data mining compared with U-Apriori algorithm.
한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
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pp.128-133
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1998
This paper aims to present some ideas for implementation of Uncertain Relational Databases (URD) which are extensions of classical relational databases. Our system firstly is based on possibility distribution and probability theory to represent and manipulate fuzzy and probabilistic information, secondly adopts flexible mechanisms that allow the management of uncertain data through the resources provided by both available relational database management systems and front-end interfaces, and lastly chooses dynamic SQL to enhance versatility and adjustability of systems.
Won Ho-Gyeong;Jung Young Jin;Lee Yang Koo;Park Mi;Kim Hak-cheol;Ryu Keun Ho
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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pp.72-75
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2005
Uncertainty of objects in Moving Object Database is a coherent property. It has been discussed in a lot of researches on modelling and query processing. The previous studies assume that uncertain future time is determined through utilizing recent speed and direction of vehicles. This method is simple and useful for estimating the time of the near future location. However, it is not appropriate when we estimate the time of the far future location. Therefore, in this paper, we propose a concept of planned route. It is used to estimate uncertain future time, which has to be located at a given point. If the route of an object is planned beforehand its locations are uncertainly distributed near that route. By a simple projection operation, the probability that a location lies in the planned route is increased. Moreover, we identify the future time of an object based on the speed for passing the route, which is offered via a website.
International journal of advanced smart convergence
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제7권4호
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pp.66-74
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2018
While new information technology advances have made information access and acquisition methods much more diverse and easier, there are side effects that allow illegal access using diverse and high-performance tools. In order to cope with such threats, there are access control methods in database technology, and various studies are being conducted to extend traditional access control to cope with new computing environments. In this paper, we propose an extended access control with uncertain context-awareness. It enables appropriate security policy enforcement even if the contextual constraints specified by the security policy does not match those accompanied by access request query. We extract semantic implications from context tree, and define the argument that can quantitatively measure the semantic difference between two nodes in the context tree. It is used to semantically enforce the security policy, and to prevent the excessive authorization caused by the implication.
There are no immutable phenomena in reality. A lot of applications are dealing with data characterized by spatial and temporal and/or uncertain features. Currently, there has no any data model accommodating enough those three elements of spatial objects to directly use in application systems. For such reasons, we introduce a fuzzy spatio -temporal data model (FSTDM) and a method of integrating temporal and fuzzy spatial operators in a unified manner to create fuzzy spatio -temporal (FST) operators. With these operators, complex query expression will become concise. Our research is feasible to apply to the management systems and query processor of natural resource data, weather information, graphic information, and so on.
The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.622-624
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2015
As uncertain factors are latent in a construction project by nature, a change order occurs frequently. The occurrence of change orders in construction projects conducted during construction phase is known to cause unexpected negative impacts such as cost overrun, schedule delay, quality problem, and claims in the post-process. Thus, an efficient management method is necessary to prevent and minimize change orders during construction phase when they occur frequently. This paper analyzed the causes of change orders and the impact factors that occur during the construction phase of a construction project and suggested a direction for change order database building.
데이타베이스를 이용하여 연속적인 이동 객체를 관리할 경우 매 시간마다 변경된 모든 위치 정보를 저장하는 것은 불가능하다. 그러므로, 일정한 비율의 시간 주기를 결정한 후 매 주기마다 이동 객체의 위치 정보를 이산적으로 저장하게 된다. 그러나 연속적인 모델의 이동 객체를 이산적인 형태로 관리하게 될 경우, 데이타베이스에 저장되지 않은 불확실한 과거 및 미래의 위치 정보에 대한 질의에 적절히 응답할 수 없는 문제점이 발생된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 이 논문에서는 동일한 데이터베이스에 저장된 이력정보를 이용한 이동 객체 외 과거 및 미래의 위치 추정 방법과 알고리즘을 제안한다. 이 때 3차 스플라인 보간법을 적용하여 이동 객체의 과거 위치를 추정하고, 이력정보의 평균 이동 값을 구하여 미래의 위치를 추정한다. 결국, 가상 이동경로 및 위치 샘플을 이용한 위치 추정 실험을 통해 제안한 3차 스플라인 함수가 선형 함수보다 더 적은 오차를 발생시킴을 보였다.
위치기반서비스에서 이동체의 위치 데이타 수집 비용을 줄이기 위하여 위치 데이타를 주기적으로 수집한다. 주기적으로 수집된 위치 데이타는 보고 주기 사이의 위치 변화를 반영하지 못하기 때문에 시간에 대한 선형 함수를 이용하여 예측된 위치 데이타와 오차가 발생한다. 따라서 오차를 포함한 불확실한 미래위치데이타로 인하여 TPR 트리에서 현재위치질의의 정확도가 떨어지는 문제점이 발생한다. 이 논문에서는 불확실한 위치 데이타에 대한 현재질의를 처리하기 위하여 선형 함수에 의해 예측된 위치 데이타에 오차분을 반영한 불확실성 영역을 정의하고 불확실성 영역을 설정하기 위하여 최근 예측 오차 가중치 기법과 칼만 필터 기법을 제시한다. 또한 TPR 트리를 기반으로 불확실성 영역을 반영한 질의 처리기를 구현하고 성능 비교 평가를 수행한다. 성능 평가 결과에 따르면 기존의 선형함수 기반 질의처리 기법보다 불확실성 영역 기반 질의처리 기법이 최소 약 15% 이상의 정확도가 향상되는 장점을 가진다.
이동 객체 관리 시스템은 사람, 동물, 자동차 등과 같이 시간에 따라 위치를 변경하는 시공간 데이터를 관리한다. 이러한 이동 객체 관리 시스템은 차량 위치 추적, 디지털 전장, 위치 기반 서비스 등에 적용된다. 그러나 기존의 이동 객체 관리 시스템은 이동 객체의 과거 및 미래의 위치정보를 개별적으로 관리하며, 불확실한 과거 및 미래의 위치 추정 방법을 구체적으로 제시하지 못한다. 따라서 이 논문에서는 이동 객체의 이력 정보를 관리할 뿐만 아니라, 데이터베이스에 저장된 이력정보를 이용한 이동 객체의 과거 및 미래의 위치 추정이 가능한 시스템을 제안한다. 이를 위해 차량 위치 추적을 위한 이동 객체를 모델링하고 이동 객체 데이터베이스 구조를 제시한다. 아울러 제안 시스템의 실행 모델을 제시하고, 이를 차량 추적을 위한 가상 시나리오에 적용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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