• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.9 no.8
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• pp.939-949
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• 2006

With the development of industry, product data management system is becoming more and more important. An expanded view of product definition function that include a bill of material and routing database, current and historical engineering data and specifications and engineering changes order history. PDM (Product Data Management) systems hold and manage such material as product specifications, plans, geometric models, CAD drawings and images. Furthermore, PDM enables companies producing complex products to spread product data in to the entire launch process. Especially, PDTnet XML Schema is an international standard for exchanging of PDM data. But PDTnet XML Schema differs from existing XML Schema in the way that its property of IDREF/IDREFS is irregular. Therefore it is important factor that. what do we use storage devices and storage techniques. We developed storage techniques and application supporting various query types and preserving PDTnet XML Schema using a relational database that guaranteeing the performance nowadays. In this paper, we will show that our storage techniques minimize repeated data and optimize query processing by using application comparison with storage techniques of existing XML Schema data.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.14 no.10
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• pp.527-538
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• 2014

The demand prediction is a critical issue for the film industry. As the social media, such as Twitter and Facebook, gains momentum of late, considerable efforts are being dedicated to prediction and analysis of hit movies based on unstructured text data. For prediction of trends found in commercially successful films, the correlations between the amount of data and hit movies may be analyzed by estimating the data variation by period while opinion mining that assigns sentiment polarity score to data may be employed. However, it is not possible to understand why the audience chooses a certain movie or which attribute of a movie is preferred by using such a quantitative approach. This has limited the efforts to identify factors driving a movie's commercial success. In this regard, this study aims to investigate a movie's attributes that reflect the interests of the audience. This would be done by extracting topic keywords that represent the contents of Twits through frequency measurement based on the collected Twitter data while analyzing responses displayed by the audience. The objective is to propose factors driving a movie's commercial success.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.8 no.6
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• pp.647-653
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• 2022

Data mining is a technique that explores knowledge such as relationships and patterns between data by exploring and analyzing data. Data that occurs in the real world includes a temporal attribute. Temporal data mining research to find useful knowledge from data with temporal properties can be effectively utilized for predictive judgment that can predict the future. In this paper, we propose an algorithm using time-unit grouping to classify the database into regular time period units and discover frequent pattern itemsets in time units. The proposed algorithm organizes the transaction and items included in the time unit into a matrix, and discovers frequent items in the time unit through grouping. In the experimental results for the performance evaluation, it was found that the execution time was 1.2 times that of the existing algorithm, but more than twice the frequent pattern itemsets were discovered.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.58-60
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• 2004

다중버전 알고리즘은 다수의 버전에 대한 접근을 통해 검색 연산이 갱신 연산 때문에 대기하거나. 갱신 연산이 검색연산 때문에 대기하는 문제점을 제거하여 트랜잭션의 동시성을 향상시킨다. 이런 다중버전 알고리즘을 바탕으로 공간 데이터베이스 관리 시스템을 위한 버전 기반의 공간 레코드 관리기법이 제안되었다. 버전 기반의 공간 레코드 관리기법은 공간 레코드의 속성 데이터 버전과 공간 데이터 버전을 따로 생성 및 관리하는 기법이다 하지만 하나의 공간레코드를 위하여 털러 개의 속성 데이터 버전과 공간 데이터 버전을 계속 유지하기 때문에 저장 공간의 부하가 존재한다. 본 논문에서는 버전 기반의 공간 레코드 관리 기법에서 저장 공간의 부하를 최소화하기 위해서 검색 트랜잭션이 더 이상 사용하지 않는 공간 레코드 버전을 찾아 제거하는 기법을 제안한다. 본 기법은 트랜잭션 완료 시 제거될 버전의 후보를 선정한 후, 진행중인 트랜잭션의 타임스탬프와 제거될 버전의 타임스탬프를 비교하여 향후 검색 트랜잭션이 사용하지 않는 대전을 제거하여 저장 공간의 부하를 최소화하는 기법이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.267-270
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• 2005

커널 함수는 데이터를 high dimension 상의 속성 공간으로 mapping함으로써 복잡한 분포를 가지는 데이터에 대하여 기존의 선형 분류 알고리즘들의 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 기존의 유클리디안 거리측정방법 대신에 커널 함수에 의한 속성 공간의 거리측정방법을 fuzzy K-nearest neighbor 알고리즘에 적용한 fuzzy kernel K-nearest neighbor(FKKNN) 알고리즘을 제안한다. 제시한 알고리즘은 데이터에 대한 적절한 커널 함수의 선택으로 기존 알고리즘의 성능을 향상 시킬 수 있다. 제시한 알고리즘의 타당성을 보이기 위하여 여러 데이터 집합에 대한 실험결과를 분석한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.352-356
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• 2006

현존하는 추론 엔진들은 대부분 Tableaux 알고리즘 기반의 TBox의 최적화를 위한 연구를 진행하였다. 하지만 현실에서 대용량의 ABox를 추론하기 위한 유한한 시간 내에 결정 가능성을 보장하지 못한다. 따라서 실용성 있는 추론 엔진 효율을 위해서는 대용량 데이터를 가지는 ABox를 위한 최적화된 추론 기법이 필요하다. 본 논문에서는 OWL-DL 기반의 온톨로지(Ontology)를 데이터로그(Datalog)와 같은 규칙(Rule) 형태로 변형하여 관계형 데이터베이스와 같은 저장 시스템과 연동하기 위한 방법을 이용한다. 최종적으로 실세계의 환경에서의 데이터타입 속성(Datatype Property)이 포함된 SHIQ(D) 구성의 실용적인 추론 시스템을 수행하고자 한다. 따라서 OWL이 가지는 공리(Axiom)를 이용하여 데이터타입 속성이 포함된 규칙을 적용한 추론 방법에 대해서 제안하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.160-162
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• 2002

SNP는 개인과 개인간의 DNA에 존재하는 한 염기 쌍의 차이(single base-pair variation)이다. SNP를 이용하면 사람마다 다른 유전병의 형태 등을 규명할 수 있다. 본 논문에서는 한국생명공학연구원의 유전체 사업단에서 개발해 오고 있는 웹기반 SNP데이터 검색 시스템의 설계와 구현에 대해서 설명한다. 본 시스템은 일반 속성(attribute)을 저장하고 검색하기 위해 PostgreSQL DBMS를 사용하고, DNA 시퀸스 검색을 위해 BLAST검색엔진을 사용한 약결합 아키텍쳐(loosely-coupled architecture)를 채택하고 있다. 즉, 일반 속성으로 저장될 수 있는 데이터들은 데이터베이스의 테이블들의 컬럼 값으로 저장하고 SQL 언어를 통해 검색할 수 있도록 하였으며, DNA 시퀸스 검색을 위해서는 BLAST에서 제공하는 인덱스를 구축하고 BLAST 명령어를 사용하여 검색할 수 있도록 하였다. 또한, 결과 분석 모듈을 구현하여 검색 결과들이 다른 웹 사이트의 데이터를 가리키도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2002.02a
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• pp.507-513
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• 2002

본 연구에서는 정밀농업 구현을 위해 필수 불가결의 요소인 데이터베이스 구축의 필요성에 착안하여 공간 및 속성 데이터 구축 알고리즘의 설계와 데이터베이스를 구성하는 테이블의 스키마 설계를 통해 공간 및 비공간 데이터를 구축하고 구축된 데이터베이스와의 통신을 통해 농작업 기계의 위치에 따른 토양 속성값을 추출해 내는 과정을 보임으로써 의사결정 지원시스템으로서의 기능을 시뮬레이션을 통해 제시하였다. 연구에 사용된 공간 및 비공간 데이터 구축에 있어서의 수작업은 작업자로 하여금 노동 소모적인 작업을 요구하므로 차후의 연구에 있어 보다 자동화되고 개선된 알고리즘의 개발이 요구된다. 또한 구축되어야 하는 경작지의 규모가 커지고 비공간 데이터의 양이 많아지게 되면 데이터베이스내의 검색 성능 향상에 대한 고찰 또한 병행되어야 할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.591-594
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• 2013

스마트워크는 언제 어디서나 편리하고 효율적으로 업무에 종사할 수 있도록 하는 미래지향적인 업무 환경이다. 이미 국내 외 많은 국가 및 기업들이 스마트워크의 도입을 추진하고 있으며 이에 따라 기업 및 근로자 그리고 사회적인 측면에서 긍정적인 효과를 기대하고 있다. 하지만 다양한 환경에서 업무 데이터에 대한 접근이 가능하기 때문에 그에 따른 데이터 접근에 대한 보안 위협이 존재하다. 따라서 본 논문에서는 스마트워크 환경의 보안을 위하여 속성기반 암호 시스템을 이용하여 상황정보를 고려한 데이터 접근제어 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.73-75
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• 2006

생물체 내에서 중요 생물학적 기능을 수행하는 기본 단위인 단백질 및 이들의 상호작용 대한 많은 연구가 이루어져 다양한 생물체에 대한 단백질 상호작용 데이터베이스가 구축되었다. 본 논문에서는 효모에 대해 공개되어있는 단백질 상호작용 데이터를 이용하여 새로운 단백질 상호작용을 예측하는 방법을 제안한다. 논문에서는 문헌에서 연관 정보를 효율적으로 찾아내기 위하여 제안된 연관개념공간 탐색 방법을 확장하여 단백질 상호작용 예측에 사용한다. 단백질들은 각각이 가지는 다양한 속성들의 벡터로 간주되며, 상호작용은 해당 단백질들의 연관성을 통해 이루어지는 것으로 표현된다. 상호작용하는 두 단백질들의 속성은 단어의 공동 출현과 같이 고려되어 단백질 상호작용은 두 단백질 벡터의 요소로 표현되고 벡터의 요소 속성들 간의 연관성을 표현하기 위해 연관속성개념공간으로 사상되어 공간상의 거리 기반으로 연관속성을 추출한다. 추출된 연관속성을 최대로 포함하는 단백질들 간의 상호작용을 예측하는 방식으로 단백질 상호작용을 예측한다. 논문에서 제안한 방법은 효모의 단백질 상호작용 예측에 대해 평균 약 91.8%의 예측 정확도를 보여, 연관속성개념공간을 이용한 방법이 단백질 상호작용을 예측하는 또 다른 대안으로 사용 될 수 있음을 확인하였다.