IT 기술의 급속한 발전은 대학의 질적 수준 향상을 위한 정보화 추진을 가속화하고 있으나 학사행정과 관련된 중요 정보들은 학사 데이터베이스에 집적되어 있어 보안의 취약성에 대한 보안 대책이 요구되고 있다. 이 논문에서는 대학이 보유하고 있는 가장 중요한 정보라 할 수 있는 학사 데이터베이스의 보안성을 지속적으로 유지 및 향상시킬 수 있는 운영 모델을 도출하기 위해서 국내 각 대학들의 데이터베이스 보안 실태를 조사 분석한다. 또한, 국내 상당 수 대학들이 데이터베이스 보안 제품을 활용하고 있지 못한 여건을 고려하여 DBMS가 제공하는 기능만으로 보안의 가장 핵심 요소인 기밀성 등을 구현하는 세부 방안을 제시한다.
Data fusion Is a technique used for creating an Integrated database by combining two or more databases that include a different set of variables or attributes. This paper attempts to apply data fusion technique to customer relationships management (CRM), in that we can not only plan a database structure but also collect and manage customer data In a more efficient way In particular our study Is useful when no s1n91e database Is complete, i.e., each and every subject in the pre-integrated database contains somewhat missing observations. According to the way of treating the common variables, donors can be differently selected for the substitution of the missing attributes of recipients. One way is to find the donor that has the highest correlation coefficient with the recipient by. treating common variables metrically The other is based on the closest distance by the correspondence analysis in case of treating common variables nominally. The predictability of data fusion for CRM can be evaluated by measuring the correlation of the original database and the substituted one. A Monte Carlo Simulation analysis is used to examine the stability of the two substitution methods in building an integrated database.
대부분의 생물정보학의 프로그램들은 데이타베이스로부터 유전자 등의 데이타를 검색하고 처리하여 생화학자와 생물학자에게 서비스를 제공한다. 이때 각각 클라이언트의 요청마다 데이타베이스의 검색을 수행한다면 많은 디스크 접근 시간이 소요된다. 또한 서버에 과부하를 초래하여 응답시간이 길어질 수 있다. 본 논문에서는 생물정보학에서 서열 검색 프로그램의 데이타베이스 사용 패턴을 이용하여 많은 데이타베이스 요청에 대하여 데이타베이스의 검색을 위한 디스크 접근을 공유하는 그룹핑 기법을 제안한다. 또한, 사용자 요청을 대기 시간 없이 처리중인 작업과 동시에 데이타베이스의 검색을 위한 디스크 접근을 공유하여 시스템 처리율을 높이고 빠른 응답시간을 가지는 카플 방식을 제안한다. 제안된 기법은 수학적 분석과 시뮬레이션을 통하여 성능을 검증하였다.
In recent years, the development of application programs for distribution system analysis and control has been essential part for distribution management system (DMS). In this paper, we propose the common database for application programs of distribution management system. The proposed database model has several characteristics as followings. First, the proposed database model is designed for the common use of almost the whole distribution application software. The static equipment model and dynamic type tables are mixed and the parallel table structure is applied. Second, the linked list structure of database are used for the fast processing of applications. The database model includes the hierarchy and non-hierarchy distribution system structure. Third, the reduction method of distribution database is applied. For this, we present the network reduction rules. The basic concept of reduction rules are the electrical unification of successive line section which has not lateral branches and the removal of simple lateral branches which has no devices and other laterals. Proposed database model is tested for the Jeju system of Korea Electric Power Corporation (KEPCO). Through the test, we verified that the proposed database structure can be effectively used to accomplish the distribution system operation.
본 연구에서는 1991년부터 최근까지 16년간 발생된 3,593건의 가스사고[천연가스(NG) 및 액화석유가스(LPG)]사례를 수집하여 Database를 구축하였으며, 이를 근거로 사고의 발생건수를 형태 및 원인별로 분석하였다. 분석결과를 살펴보면 사고의 형태로는 누출, 폭발, 그리고 화재의 순서로 많이 발생하였다. 사고발생위치로는 화재는 밸브부위에서, 폭발은 호스부위에서, 그리고 누출은 배관부근에서 가스사고가 많이 발생한 것으로 나타났다. 또한 화재, 폭발, 누출의 각각의 경우에 Poisson 분석법을 적용하여 향후 5년 이내의 화재, 폭발 및 누출에 대한 가장 가능성이 높은 발생확률을 예측하였다. 향후 본 연구에서 구축한 국내가스사고 Database를 매년 지속적으로 보완 개정을 하면 국내 가스사고 예측에 대한 보다 신뢰성 있는 정보를 제공해 줄 수 있어 효과적인 가스안전관리 대책수립에 기여할 것으로 기대된다.
Today's database system needs to collect huge amount of questionnaire that results from development of the information technology by the internet, so it has to be administrable. However, there are many difficulties concerned with finding analytic data or useful information in the high capacity-database. Data mining can solve these problems and utilize the database. Questionnaire analysis that uses data mining has drawn relevant patterns that did not look or was tended to overlook before. These patterns can be applied by a new business rule. The purpose of this research is to analyze the questionnaire results and to present the result that can help to make decision easily with data mining. Recognition and analysis about these techniques of data mining show suitable type of questionnaire survey. This research focus on the form of present composition and the model of suitable questionnaire to analyze the type of it. Also, the comparison between the actual questionnaire result and the conventional statistical analysis is examined.
The present work is an attempt to provide an overview, about the status of R&D and current trends in Hydrogen Production using High Temperature Reactors. Bibliographic references from the INIS database, the Science Direct database and the NTIS database were downloaded and analyzed. Ten year data on the subject, published between 2001 and 2010, was selected for the study. Appropriate qued ry formulations on these databases, resulted in the retrieval of 621 unique bibliographic records. Using the content analysis method, all the records were analyzed. Part One of the analysis details Scientometric R&D indicators, Part Two is a subject-based analysis, grouped under: A. International Initiatives and Programmes for Hydrogen Production; B. European R&D initiatives for Hydrogen production; C. National Initiatives and Programmes for Nuclear Hydrogen Production; D. Reactor Technologies for Nuclear Hydrogen production; E. Fuel Developments; F. Hydrogen Production Processes using HTRs and G. Materials Consideration for Nuclear Hydrogen Production. The results of this analysis are summarized in the study.
Foodservice information systems management practices were assessed in hospital foodservice operations. A total of 46 dietetic departments were responded for the study and their practices of foodservice information systems were analyzed. The respondents were questioned about general characteristics of respondents as well as hospital foodservices implementation status of information systems. Statistical data analysis was completed using the SPSS package program for descriptive analysis, factor analysis, t-test and ANOVA test. 43.2% of total respondents gained informations by benchmarking of other hospital foodservice operations, but 7.8% gained through career education. They expected the enhanced efficiency of their tasks through implementing information systems. Based on factor analysis, information systems were divided into 6 management areas such as database management, meal management, nutrition management, purchasing management, production management and foodservice management. The average implementing scores were : database management 3.77, meal management 3.26, nutrition management 3.52, purchasing management 3.26, production management 2.73 and foodservice management 3.70 (score 1 indicates very poor and score 5 is very good). Among database management areas, standard recipe database and food item specifications database build-up scores(3.91) were relatively very high, but meal assessment and foodservice management reporting scores(2.43) were very low. The results suggest that it is necessary to build up automated foodservice management reporting system for the improvement of efficiency and productivity of operational tasks.
본 연구는 사회 네트워크 분석 기법을 통하여 K대학도서관의 학술DB 이용현황을 분석하고 이용자의 요구에 적합한 서비스를 개발 및 제공하고자 하는데 그 목적을 두고 있다. 이를 위하여 K대학 도서관의 학술DB 로그 데이터를 이용하여 학문분야별, 신분별, 학문분야 및 신분별 학술DB 네트워크를 구성하고 실증 분석하였다. 본 연구의 결과, 전임교원의 학술DB 네트워크와 박사과정의 학술DB 네트워크는 특화된 학술DB를 중심으로 강한 결속력을 보이고 있으며 다른 신분의 학술DB 네트워크보다 밀도, 연결정도 집중도 및 연결정도 중심성이 높게 나타났다.
최근 전국 각 지역 AMI(Advanced Metering Infrastructure) 원격검침 시스템의 보급사업이 활성화되고 있으며, 전력수요 관리를 위한 양방향 통신 및 보안 요금제 기능 등 다양한 계량 기능을 제공하고 있다. 현재 AMI 시스템은 새로운 내부 IoT 장비 및 네트워크 규모의 증가로 인해 기존 RDB(Relational Database) 기반 장애 분석이 어렵다. 본 연구는 기존 RDB 데이터를 활용하는 새로운 GDB(Graph Database)기반 장애 분석 방법을 제안한다. 내부 임계치와 상태 값 등 누적된 데이터를 통해 새로운 장애 패턴의 상관관계를 분석한다. GDB 기반 시뮬레이션 결과 RDB에서 분석이 어려웠던 새로운 장애 패턴을 예측할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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