This study examines the demand for agricultural information at farm level, using Probit and Logit models. 646 farmers are surveyed with a questionnaire to attain the data and 441 of them have responded. The demand functions for computers, agricultural softwares, and agricultural databases at from level have been derived and used to project the demand for agricultural information in year $2001{\sim}2004$. Results find that only 5.89% of farmers have PCs at farm and rarely use the agricultural databases and softwares in 1994. The low demand figures are mostly due to the difficulty of using the PCs, databases, and softwares. The demand figures will increase in early 2000`s with 15.46% of farmers having PCs. User Friendly developed softwares and databases, and education for using agricultural information are necessary to increase the demand figures.
최근 주요 생물정보학 데이타베이스 중 DDBJ, ENSEMBL, KEGG, 등의 데이타베이스는 연구자들의 편의를 위해 데이타와 분석용 도구들을 웹 서비스를 이용하여 제공한다. 이와 같이 웹 서비스를 이용하여 서비스를 제공하기 위해서는 SOAP 서버 객체와 메소드 정의가 매우 중요하다. 이 연구에서는 BIND, MINT, DIP과 같은 유전자 상호작용 데이타베이스를 위해서 필요한 SOAP 서버 객체에 대한 요구사항을 도출한다. 이어서 이 요구사항을 만족하는 SOAP 서버 객체와 메소드를 정의하였다. 이를 기반으로 프로토타입을 설계하고 구현한 것에 대하여 기술한다.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
/
pp.800-807
/
2022
This study aims to review the use of graph databases in construction research. Based on the diagnosis of the current research status, a future research direction is proposed. The use of graph databases in construction research has been increasing because of the efficiency in expressing complex relations between entities in construction big data. However, no study has been conducted to review systematically the status quo of graph databases. This study analyzes 42 papers in total that deployed a graph model and graph database in construction research, both quantitatively and qualitatively. A keyword analysis, topic modeling, and qualitative content analysis were conducted. The review identified the research topics, types of data sources that compose a graph, and the graph database application methods and algorithms. Although the current research is still in a nascent stage, the graph database research has great potential to develop into an advanced stage, fused with artificial intelligence (AI) in the future, based on the active usage trends this study revealed.
빅데이터와 함께 등장한 NoSQL은 기존 관계형 데이터베이스로는 해결하기 힘든 문제를 새로운 아키텍처와 데이터 모델로 해결하고자 한다. 관계형 데이터베이스와는 달리 NoSQL 데이터베이스는 기능과 아키텍처 그리고 한계점이 제품마다 다르기 때문에 NoSQL 데이터베이스를 선택하기 위해서는 많은 고려사항이 필요하다. 이렇게 데이터베이스의 선택의 폭이 넓어진 만큼 선택의 어려움은 더욱 증가했다고 볼 수 있다. 또한 NoSQL 데이터베이스의 발전은 기존의 관계형 데이터베이스의 기능을 확장하는 데도 기여했다. 본 논문에서는 NoSQL 데이터베이스를 보다 정확히 이해하기 위해 관계형 데이터베이스와 비교 분석하고 오픈 소스 관계형 데이터베이스인 PostgreSQL의 최신 NoSQL 관련 기능에 대해 알아본다. 또한 NoSQL 데이터베이스 벤치마크(YCSB)를 사용해 NoSQL과 PostgreSQL의 성능을 비교하고 앞으로의 발전 방향에 대해서 논한다.
시간지원 데이타베이스 시스템은 자료의 과거 및 현재, 그리고 미래의 상태까지 관리함으로써, 사용자에게 시간에 따라 변화하는 자료에 대한 저장 및 질의 수단을 제공한다. 시간지원 데이타베이스는 경향 분석, 버전 관리, 의료 기록 관리 및 비디오 데이타 관리 등과 같이 자료의 시간적 특성이 중요시 되는 모든 분야에 폭 넓게 응용될 수 있다. 시간지원 데이타베이스에서의 집계는 시간 애트리뷰트를 고려하지 않은 기존의 집계와는 큰 차이가 있으며, 기존의 집계 처리 기법을 이용하여 효과적으로 처리될 수 없다. 본 논문에서는 시간지원 집계를 효율적으로 처리하기 위한 새로운 자료 구조인 PA-트리를 제안하고, 이를 이용한 시간지원 집계 처리 기법을 제안한다. 또한 본 논문에서는 제안된 PA-트리를 이용한 기법과 기존의 집계 트리를 이용한 기법의 성능을 최악 경우 분석과 실험을 통해 비교한다.Abstract Temporal databases manage time-evolving data. They provide built-in supports for efficient recording and querying of temporal data. Many application area such as trend analysis, version management, and medical record management have temporal aspects, and temporal databases can handle these temporal aspects efficiently. The aggregate in temporal databases, that is, temporal aggregate is an extension of conventional aggregate on the domain and range of aggregation to include time concept. The basic techniques behind computing aggregates in conventional databases are not efficient when applied to temporal databases. In this paper, we propose a new tree structure for temporal aggregation, called PA-tree, and aggregate processing method based on the PA-tree. We compare the PA-tree with the existing aggregation tree which has been proposed for temporal aggregate.
이공학(理工學) 일반 분야의 데이터베이스는 요 및 해 사이 충실(充實)해졌으나, 화학(化學) 의학(醫學) 약학(藥學) 분야의 데이터베이스에 비하면 그 층(層)은 두껍다고 말할 수 있다. 아직 널리 사용되고 있는 데이터베이스의 종류(種類)도 실제로는 한정(限定)되어 있고, 일부를 제외(除外)하곤 거의가 외국제(外國製)이다. 본고(本稿)에서는 데이터베이스 시스템마다 제공(提供)되고 있는 주요한 데이터베이스의 종류(種類)와 특징(特徵), 이용(利用)의 요점과 활용법을 소개하였다. 현재로는 아직 문헌정보(文獻情報)의 활용이 중심이 되겠지만, 연구(硏究) 개발활동(開發活動)의 효율화를 증진시키기 위해선 팩트 데이터가 불가결(不可缺)하다. 채산적(採算的), 기술적(技術的)으로는 어려운 면도 있겠으나, 이 분야에 있어 상용(商用)의 팩트 데이터베이스를 가능한 한 시급히 정비(整備)할 필요가 있을 것이다.
세로-지향 데이터베이스 시스템은 기존의 가로-지향 데이터베이스 시스템과 달리 데이터를 가로(row) 위주가 아닌 세로(column) 위주로 저장한다. 최근에는 데이터 웨어하우스나 의사 결정 시스템 같은 대용량 데이터를 갖는 읽기 위주의 응용들에서 세로-지향데이터베이스의 우수성이 관찰되었다. 본 논문에서는 세로-지향데이터베이스에서의 조인 전략을 구체적으로 분석하고 데이터 웨어하우스 시스템에서 세로-지향 데이터베이스의 우수성을 검증하고자 한다. 두 시스템간의 객관적인 비교를 위해 데이터 웨어하우스 분석 모델인 스타 스키마 벤치마크를 통해 스타스키마조인 질의에 대한 성능분석을 실시하고자 한다. 또한 세로-지향 데이터베이스의 조인 전략으로 조기 실체화(early materialization)와 지연 실체화(late materialization)를 고려하였다. 성능 분석을 통해 스타 스키마 조인 질의처리에 있어 가로-지향 시스템보다는 세로-지향 시스템에서 디스크 I/O 비용이 더 효율적인 결과를 확인할 수 있었다. 세로-지향 데이터베이스 시스템 측면에서는 조기 실체화보다는 지연 실체화 조인전략이 훨씬 우수한 성능을 보였다.
본 논문에서는 이동 통신 시스템 내에 존재하는 이동성 데이타베이스의 실패 처리를 위한 이동성 학습과 예측에 기반한 회복 기법을 제안한다. 이동 통신 시스템에서 이동성 데이타베이스는 사용자들에게 빠른 연결을 제공하기 위해 사용자의 현재 위치 정보를 유지해야 한다 그러나, 이동성 데이터베이스의 실패는 사용자의 위치 정보를 잃어버리게 만든다. 결과적으로, 명백한 회복 과정 없이는 실패 상황에서 사용자의 호 요청은 거절된다. 따라서, 이동성 데이타베이스에 실패가 발생하였을 때, 실패에 효과적으로 대처할 수 있는 명백한 회복 기법이 사용자들에게 연속적인 서비스 가용성을 보장해 주기 위해서 필요하다. 본 논문의 회복 기법에서 사용되는 이동성 학습과 예측은 이동성 데이타베이스의 실패 후 시스템에 의해서 사용자의 위치를 파악하기 위한 기능을 담당한다. 실패 없는 연산 동안 사용자의 이동 패턴은 뉴로-퍼지 추론 시스템에 의해서 학습되며, 학습된 위치 정보는 실패 후 잃어버린 사용자의 위치를 파악하기 위해서 사용된다. 따라서, 본 논문의 회복 기법은 백업 과정과 검사점 정보를 저장하기 위해 필요한 부가적인 저장 공간을 요구하지 않기 때문에 검사점을 사용하는 이전의 접근방법과 다르다. 게다가, 성능 분석을 위한 시뮬레이션은 본 논문의 회복 기법이 실패 후 잃어버린 사용자의 위치 정보를 회복하는데 소요되는 비용을 검사점에 기반한 회복 기법과 비교하여 상당히 줄일 수 있음을 보여준다.
이 논문은 객체관계형 데이터베이스 시스템의 객체지향적 특성인 추상데이터타입과 속성 및 연산의 상속성을 이용하여 구현가능한 시공간 질의 확장에 대하여 기술한다. 실세계의 공간 객체는 시간상에서 변화한다. 시공간 데이터베이스는 이러한 객체의 이력을 위해 공간 차원뿐만 아니라 시간차원을 관리하는 것을 지원한다. 제시된 시공간 데이터베이스는 공간 및 시간 차원을 각각 최상위 클래스로 구성하고, 시공간 클래스들은 이 클래스들을 상속 및 확장하여 구현되었다. 이 연구에서 수행된 시공간 데이터베이스를 위한 시간과 공간 확장은 기존 시스템에서 시공간 데이터베이스 시스템으로 전환을 용이하게 할 뿐 아니라 새로운 시공간 데이터베이스의 지원을 위한 기존 데이터베이스의 변경을 필요하지 않은 장점을 갖는다.
본 논문에서는 한국과학기술원(KAIST) 통신연구실에서 개발한 한국어 음성 데이터베이스의 개발에 관하여 기술한다. 음성 데이터베이스의 구축을 위하여 사용된 절차와 환경, 및 데이터베이스의 음성학적, 언어학적 성질들이 상세히 기술된다. 데이터베이스는 음성인식 알고리듬의 개발 및 평가를 위하여 사용되도록 고안되었다. 데이터베이스는 5종류의 음성 데이터, 즉 3천단어 규모의 무역관련 연속음성, 가변길이 연결 숫자음, phoneme-balanced75 고립단어, 지역명 관련 500 고립단어, 한국어 아-세트로 구성되어 있다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.