식품의약품안전청은 산발적으로 흩어져 있던 임상시험 관련 정보를 통합하여 서비스하기 위한 방안으로 임상시험정보방을 개설하게 되었다. 임상시험승인현황 등 원시자료는 종이형태로 생산, 관리된다. 이를 통계자료로 활용하기 위해서 식품의약품안전청의 관련 시스템인 KiFDA 시스템에 입력을 하게 된다. 이 시스템에 입력된 데이터는 실시간으로 임상시험관련 웹서비스 시스템에 구축된다. 이때에 실시간 통계정보의 정확성이 무엇보다 중요하다. KiFDA 시스템의 데이터베이스의 실시기관명과 임상시험계획승인제도(IND) 승인리스트 원본의 실시기관명이 틀린 것도 있었다. 이는 동일한 실시기관도 화면에서는 서로 다른 실시기관으로 보일 수 있다는 것을 의미한다. 결국 통계자료가 부정확하게 표출되는 데는 이런 원인들이 있었던 것이다. 본 논문에서는 기존의 문제점을 개선하기위해 임상시험정보방의 효율적인 통계모델링을 설계하여 물리적 데이터베이스를 구축하였다.
호적은 사회문화적으로 많은 가치를 지닌 데이터이나 체계적으로 전산화되어 있지 않기 때문에 사용에 많은 제약이 존재했다. 또한 호적은 직접적인 세금 징수 및 군역 관리를 위한 기록이기 때문에 인구연구에 사용하기에 부정확하고 결여되거나 불일치한 데이터가 다수 존재한다. 따라서 인구학 연구에 중요한 동일인 정보에 대해 직접적인 비교로 동일인을 찾는 것은 불가능하다. 본 논문에서는 웹 서버와 데이터베이스를 사용해 가중치방식을 통한 동일인추적을 가능하게 하는 것으로 호적의 연구자원으로서의 가치를 증가시킨다. 조선시대 단성현의 93,803 개의 데이터를 대상으로 최적 가중치 한계와 소모시간의 단축을 위한 방법에 대해 서술한다.
Kim, J.J.;Kim, G.I.;Kwak, E.Y.;Kwon, H.Y.;Kwon, W.
Annual Conference of KIPS
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2010.04a
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pp.1024-1026
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2010
IT 기술의 발달로 자료의 대형화, 통신의 초고속 광역화가 이루어짐에 따라 우리 실생활과 비즈니스에 밀접하게 연관되어있을 뿐 만 아니라, 분산서비스거부(DDos)공격과 대규모 개인정보 유출사례 등은 데이터베이스(DB) 보안의 중요성은 한층 높아지고 있다. 본 논문에서는 대형 개인 정보 유출사고의 가능성을 안고 있는 기업에서 DB 암호화 구축 이후 발생할 수 있는 장애요소를 최소화 할 수 있도록 DB 보안 요구사항에 기반한 점검 항목을 도출하고 테스트 방안을 제시하였다.
본 논문에서는 대용량의 데이터베이스에서 실시간 얼굴 인식이 가능하며 동시에 높은 인식 정확률을 보장해야만 하는 얼굴 인식 기반 출입 관리 시스템의 요구 사항을 반영하여, 새로운 형태의 다중 클래스 SVM인 혼합 계층형 SVM을 제안한다. 제안된 시스템은 대용량의 데이터베이스에 적합한 이진트리 구조를 갖는 계층형 다중 클래스 SVM과 단일 클래스 SVM을 결합한 구조로써, 실제 출입 관리 시스템을 모의 구축하여 실험한 결과, 실시간 처리가 가능한 빠른 성능과 높은 인식률을 확인하였다.
인간의 시력 측정을 위한 방법은 표준 시표(Optotype)에 따라 제작된 시표를 이용하여 검사자가 피검자를 측정하여 기록하는 방법이 대부분으로 컴퓨터 기반의 자가 검사가 가능한 시력 측정 시스템은 미흡한 실정이다. 또한 측정된 시력의 자동 데이터베이스에 의한 시력 관리 기능도 제공되지 않고 있다. 따라서 본 논문에서는 2006년에 국제규격(ISO 8596)에 따라 정의된 KS 표준 시표(한국 산업규격 P ISO 8596)와 시력 측정 방법을 참조하여 자가 시력 측정과 측정된 시력 데이터의 데이터베이스 관리가 가능한 컴퓨터 기반의 측정 시스템을 구현한다. 구현된 시스템은 피실험자를 대상으로 실제 시력표에 의한 시력 측정 방법과 비교 실험한 결과, 시력 측정에 있어서 객관성과 편의성을 보장하며 측정된 시력에 있어서도 데이터 관리의 유효성과 정확성을 보였다.
프로테오믹스는 세포 안 또는 개체 안의 모든 단백질을 총체적으로 연구하는 분야이다. 단백질 동정은 단백질이 어떤 아미노산의 서열로 구성되었는지를 확인하는 것이다. 하지만 Post-translational modification과 같은 단백질 변형을 고려하게 되면 단백질 동정은 매우 어렵게 된다. $MOD^i$ 알고리즘은 단백질 동정을 할 때 Post-translational modification의 종류나 개수에 제한 없이 단백질 동정을 정확하게 수행한다. 하지만, 대용량 단백질 서열 데이터베이스를 사용하면 수행시간이 많이 걸리는 단점이 있다. 본 논문에서는 $MOD^i$를 보완하기 위해 대용량 데이터베이스에서 후보 단백질을 선정하는 알고리즘을 통해서 개선된 $MOD^f$ 알고리즘을 제안하고 Target-decoy search strategy를 적용하여 정확성을 분석한다. 후보 단백질 선정 알고리즘과 Target-decoy search strategy 적용 결과 $MOD^f$는 $MOD^i$에 비해 정확도를 희생하지 않으면서 수행속도는 약 2배 향상되었다.
시맨틱(Semantic) 온톨로지(Ontology)에서 SPARQL 질의언어는 W3C 로부터 표준으로 제정된 이후부터 활발히 연구 되고 있다. 그리고 현재까지 온톨로지 기반 어플리케이션 개발이 다방면으로 진행되어 왔는데, 현재 개발된 온톨로지 어플리케이션들은 시맨틱 데이터 저장 및 질의 처리가 파일시스템 기반 및 데이터베이스 기반 방식으로 나누어 진다. 그 중 데이터베이스 기반 방식은 최근부터 연구가 진행되어 왔고 실제 개발된 어플리케이션도 있지만, 아직 질의 최적화 기술에 대해서는 개선할 수 있는 여지가 많다. 따라서 본 논문에서는 관계형 데이터 베이스를 기반한 온톨로지 데이터 저장 및 질의 처리 방법에서 캐시를 이용한 질의 속도 향상 방법을 제시하도록 하겠다. SPQARQL에서 변환된 SQL 질의 수행시 그 결과를 캐시하고, 후속 SQL 질의를 이전 질의와 비교하여 이전 SQL 질의와 일치하거나 그 결과가 포함 될 경우 캐시된 결과를 사용해 쿼리 속도를 향상 시킬 수 있다.
오늘날 산업 전반에 걸쳐 데이터베이스 시스템이 사용되고 있다. 이에 따라 데이터베이스의 양은 점차 증가하고 방대한 양의 데이터에서 유용한 정보를 얻는 데이터 마이닝 기법이 중요한 기술로 발전해 나가고 있다. 최근 헬스클럽과 같은 개인의 취미와 여가를 위한 공간의 중요성이 대두되고 있는데 반해 사용자의 증가로 인한 불편이 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 헬스클럽을 통해 사용자들의 선호도를 조사하여 불편을 줄이고 나아가 효율적인 시간 분배 방법을 제시해 보고자 한다.
DBMS가 널리 사용되기 위해선 비용적인 측면과 서비스도 중요하지만, 성능 역시 중요하다. DBMS의 성능에는 속도, 신뢰성, 기능성, 확장성, 가용성 등 여러 가지가 포함될 수 있지만 사용자가 직접 체감하기 쉽기 때문에 속도는 가용성과 더불어 성능의 중요한 부분 중 하나이다. 그리고 DBMS의 속도는 사용자의 질의에 대한 응답시간뿐만 아니라 데이터를 백업하거나 데이터베이스를 import-export 하는 시간도 포함할 수 있다. 이에 본 논문에서는 CUBRID의 DB import-export에 대하여 속도 개선 방안을 제시하고, 도구를 설계 및 구현하여 기존의 import-export와 처리속도를 비교 분석한다.
본 논문은 아카이브즈 시스템에서 점점 방대해지는 자료들을 위해 적합한 데이터베이스 구조와 자료들을 활용할 수 있는 방안에 대하여 20세기민중생활사 연구단의 디지털아카이브즈 시스템을 통한 해결방안을 제시하였다. 자료들을 관리하기위해서 기본적으로 더블린 코어를 사용하였으며, 웹2.0 플랫폼을 활용하여 자료를 손쉽게 편집, 검색할 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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