In this research, we propose a mechanism to develop an inference engine and expert systems based on relational database and SQL (structured query language). Generally, former researchers had tried to develop an expert systems based on text-oriented knowledge base and backward/forward (chaining) inference engine. In these researches, however, the speed of inference was remained as a tackling point in the development of agile expert systems. Especially, the forward inference needs more times than backward inference. In addition, the size of knowledge base, complicate knowledge expression method, expansibility of knowledge base, and hierarchies among rules are the critical limitations to develop an expert systems. To overcome the limitations in speed of inference and expansibility of knowledge base, we proposed a relational database-oriented knowledge base and forward inference engine. Therefore, our proposed mechanism could manipulate the huge size of knowledge base efficiently, and inference with the large scaled knowledge base in a short time. To this purpose, we designed and developed an SQL-based forward inference engine using relational database. In the implementation process, we also developed a prototype expert system and presented a real-world validation data set collected from medical diagnosis field.
교통사고를 재현하기 위해서는, 블랙박스를 이용해서 교통사고 전의 30초 데이터를 자동으로 저장해야 된다. 블랙박스 장치는 충돌 교통사고를 자동으로 검출할 수 있고, 사고전후에 미리 정의한 기한동안에 차량동의 그리고 운전사 기동을 기록할 수 있다. 그러나 뺑소니운전자를 붙잡는 것은 쉽지 않다. 왜냐하면, 2시간 또는 3 시간 후에는, 범인이 증거를 제거할 수 있다. 그러므로, 교통사고 현장에서 뺑소니 운전자를 검거하기 위해서, 본 논문에서는 조적 질문 언어 서버와 한 부속 데이타베이스를 이용한 알고리즘을 개발하였다.
Financial analysis of stock data usually involves extensive computation of large amount of time series data sets. To handle the large size of the data sets and complexity of the analyses, database management systems have been increasingly adaopted for efficient management of stock data. Specially, relational database management system is employed more widely due to its simplistic data management approach. However, the normalized two-dimensional tables and the structured query language of the relational system turn out to be less effective than expected in accommodating time series stock data as well as the various computational operations. This paper explores a new data management approach to stock data management on the basis of an object-oriented database management system (ODBMS), and proposes a data model supporting times series data storage and incorporating a set of financial analysis functions. In terms of functional stock data analysis, it specially focuses on a primitive set of operations such as variance of stock data. In accomplishing this, we first point out the problems of a relational approach to the management of stock data and show the strength of the ODBMS. We secondly propose an object model delineating the structural relationships among objects used in the stock data management and behavioral operations involved in the financial analysis. A prototype system is developed using a commercial ODBMS.
최근에 인터넷의 급속한 발전과 더불어 대량의 정보를 효과적으로 표현 및 교환할 수 있는 새로운 데이터 표준으로 XML (extensible Markup Language)이 제안되었으며, XML 문서에 대한 저장과 인덱싱에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 실시간 XML 문서 처리에 효율적인 주기억장치 기반의 XML 전용 저장 시스템을 설계하고, 사용자 질의에 포함된 엘리먼트 타입 정보를 이용하여 XML 문서트리에 대한 순회를 최소화시킬 수 있는 구조적 검색 기법을 설계한다 또한, 엘리먼트의 삭제 및 삽입 등 동적인 변경에 빠르고 유연하게 대처할 수 있는 인덱스 구조와, 링크 정보를 가지고 있는 XML 문서의 질의 처리를 위해 XLink 표준을 준수하여 테이블 형식의 링크 정보 인덱스 구조를 설계한다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제5권2호
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pp.94-99
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2016
Application layer attacks have for years posed an ever-serious threat to network security, since they always come after a technically legitimate connection has been established. In recent years, cyber criminals have turned to fully exploiting the web as a medium of communication to launch a variety of forbidden or illicit activities by spreading malicious automated software (auto-ware) such as adware, spyware, or bots. When this malicious auto-ware infects a network, it will act like a robot, mimic normal behavior of web access, and bypass the network firewall or intrusion detection system. Besides that, in a private and large network, with huge Hypertext Transfer Protocol (HTTP) traffic generated each day, communication behavior identification and classification of auto-ware is a challenge. In this paper, based on a previous study, analysis of auto-ware communication behavior, and with the addition of new features, a method for classification of HTTP auto-ware communication is proposed. For that, a Not Only Structured Query Language (NoSQL) database is applied to handle large volumes of unstructured HTTP requests captured every day. The method is tested with real HTTP traffic data collected through a proxy server of a private network, providing good results in the classification and detection of suspicious auto-ware web access.
In this research, we propose a mechanism to develop an inference engine and expert systems based on relational database (RDB) and SQL (structured query language). Generally, former researchers had tried to develop an expert systems based on text-oriented knowledge base and backward/forward (chaining) inference engine. In these researches, however, the speed of inference was remained as a tackling point in the development of agile expert systems. Especially, the forward inference needs more times than backward inference. In addition, the size of knowledge base, complicate knowledge expression method, expansibility of knowledge base, and hierarchies among rules are the critical limitations to develop an expert system. To overcome the limitations in speed of inference and expansibility of knowledge base, we proposed a relational database-oriented knowledge base and forward inference engine. Therefore, our proposed mechanism could manipulate the huge size of knowledge base efficiently. and inference with the large scaled knowledge base in a short time. To this purpose, we designed and developed an SQL-based forward inference engine using relational database. In the implementation process, we also developed a prototype expert system and presented a real-world validation data set collected from medical diagnosis field.
인터넷의 활용이 웹 1.0, 웹 2.0으로 점점 더 활성화 되어감에 따라 XML의 사용도 점점 더 가속화되고 있다. XML의 사용에 있어 효과적인 검색 기능은 필수적인 요소이며 XML 질의어의 사실상 표준인 W3C XQuery의 활용도 점점 늘어가는 추세이다. XQuery는 비정형적 문서와 데이터를 다루는 XML의 특성으로 인하여 질의어로서는 매우 복잡한 구조와 다양한 기능을 가지고 있다. XQuery의 가장 대표적인 구문은 for, let, where, order by, return의 기능을 나타내는 FLWOR 구문으로 XQuery 처리 시스템에서 가장 중요한 역할을 한다. 본 논문은 XQuery FLWOR 연산을 관계형 환경에서 처리하는 방법과 FLWOR 연산의 형식에 따라 그 방법들의 기능과 정확성을 증명 확인한다.
항공기의 플러터 및 진동소음 특성은 장기간에 걸친 다양한 비행시험을 통해서만 획득 가능하며, 생성된 방대한 양의 데이터를 효율적으로 축적하기 위해서는 특별히 설계된 데이터베이스 시스템이 필요하다. 이에 따라 MS-Access를 기반으로 하여 T-50 고등훈련기 비행시험 시 측정된 플러터/진동소음 환경 데이터를 처리하는 데이터베이스 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 항공기 비행시험과 관련된 자료 항목, 관련 항목으로 구성된 테이블, 그리고 작성된 테이블들을 논리적으로 연결한 관계형 데이터베이스로 구성되며, 비쥬얼 베이직과 구조적 질의어를 이용한 데이터 검색 GUI(Graphic User Interface)를 구현하여 직관적인 검색이 가능하도록 되어 있다. 개발된 시스템을 이용하여 플러터/진동소음 데이터의 축적 및 요구도 검증에 효과적으로 활용하였다.
Objectives : Treatment method using drugs has already been used in Korean medicine for a long time. Moreover, database has been developed and utilized for more efficient management of the treatments that use drugs. Most of such database related to knowledge on drugs is composed of origin, efficacy, temperament, ingredients and examples of application of the standardized drugs. Communication with knowledge information in other specialized areas is also accomplished by using the efficacies and ingredients with the drugs. In this study, we aimed to make data structure of the terminologies that represent the manufacturing process of herbs. However, in spite of the fact that the manufacturing process of the drugs imparts effect on their efficacies and ingredients, details of the manufacturing processes are quite limited to simple text sentences, thereby resulting in substantially lower level of utilization and difficulties in systematic researches on various factors included in the manufacturing processes in comparison to other knowledge on drugs. Methods : This Study extracted the factors necessary in the development of database by executing morphological analysis of the manufacturing process of herbs. Results : The factors are 'Order', 'Act', 'Raw material', 'Tools', 'Supporting materials', 'Intensity', 'Duration Time', 'Interval', 'Focus', 'Repetition Number', 'Untill'. We were able to tell the difference of the manufacturing process with a simple structured query language and the factors. Conclusions : Morphological analysis of medicinal herbs manufacturing Process contributes to standardization with information of the manufacturing process. And it helps to creates a quality management system through the Database.
XML을 기반으로 지리 정보의 저장 및 전송을 위한 인코딩 표준으로 제안된 GML은 점차 그 활용도가 증가하고 있다. 이에 웹 환경에서 지리 정보의 상호 운용성을 제공하기 위해 다양한 모델링, 저장 및 질의에 관한 연구가 수행되어 왔으며, 특히 구조적인 특성을 갖는 GML 문서를 효율적으로 저장하는 연구는 필수적이다. 따라서, 본 논문에서는 GML 스키마를 기반으로 작성된 GML 문서를 공간 데이터베이스로 저장하기 위한 GML 문서 변환 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 GML 스키마를 방향성을 갖는 그래프 구조로 변환하고 이를 기반으로 공간 스키마로의 매핑에 대해 기술한다. 그리고 GML 문서를 공간 데이터베이스로 변환할 때 발생하는 의미적 손실을 보상하기 위해 GML 스키마에 존재하는 제약 조건을 변환된 공간 스키마에서 유지하기 위한 규칙을 제안한다. 또한 제안 기법은 공간 데이터베이스를 GML 문서의 저장소로 활용할 수 있도록 함으로써 이질적인 지리 정보의 상호 운용성 제공뿐 아니라 대량의 GML 문서에 대해 효과적인 저장과 관리가 가능하게 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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