2004년에 실제적인 서비스가 시작된 국토통계지도는 각종 국가 통계를 바탕으로 다양한 정보를 제공하였지만 기존 국토통계지도 시스템은 안정성과 다양한 기능성이 부족하였다. 이를 개선해 2005년에 개선된 국토통계지도 시스템은 기존의 약 8배의 공간데이터를 처리하면서도 단 하나의 통합지도만을 사용하며 다양한 기능을 추가할 수 있는 확장성을 가지고 있으면서 안정성 면에서도 개선 되게 되었다. 여러 사정들로 인해 기존 파일구조 시스템을 근본적으로 개선할 수 있는 데이터베이스관리시스템(DBMS)을 도입할 수는 없었지만 기존 시스템에서 개선된 형태의 파일시스템을 개발하였다. 공간자료와 동적으로 연결되어 각 공간자료들을 각각의 인덱스(연도, 지표, 지역 등)만을 가지는 자료로 독립시켰으며 이를 통해 인덱스 관리, 검색 시스템 등 DBMS에서 기본적으로 사용하는 구조를 파일시스템에 적용할 수 있었다. 공간자료가 각 단위 시스템에 자료를 요청하면 각 시스템 엔진들이 자료를 제공함으로써 새로운 시스템은 향후 DBMS도입을 위한 중간자적인 역할을 수행하게 되었다. 마지막으로 독도를 포함한 우리 지도를 보다 상세히 수정하여 보다 현실적인 국토의 모습을 보여주었다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제8권4호
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pp.377-382
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2010
With the advent of flash memory based new storage device (SSD), there is considerable interest within the computer industry in using flash memory based storage devices for many different types of application. The dynamic index structure of large text collections has been a primary issue in the Information Retrieval Applications among them. Previous studies have proven the three approaches to be effective: In- Place, merge-based index structure and a combination of both. The above-mentioned strategies have been researched with the traditional storage device (HDD) which has a constraint on how keep the contiguity of dynamic data. However, in case of the new storage device, we don' have any constraint contiguity problems due to its low access latency time. But, although the new storage device has superiority such as low access latency and improved I/O throughput speeds, it is still not well suited for traditional dynamic index structures because of the poor random write throughput in practical systems. Therefore, using the experimental performance evaluation of various index maintenance schemes on the new storage device, we propose an efficient index structure for new storage device that improves significantly the index maintenance speed without degradation of query performance.
This research proposes a modified data hiding method to hide data in a slack space of an NTFS index record. The existing data hiding method is for anti-forensics, which uses traces of file names of an index entry in an index record when files are deleted in a direcotry. The proposed method in this paper modifies the existing method to make non-admittable ASCII characters for a file name applicable. By improving the existing method, problems of a file creation error due to non-admittable characters are remedied; including the non-admittable 9 characters (i. e. slash /, colon :, greater than >, less than <, question mark ?, back slash ${\backslash}$, vertical bar |, semi-colon ;, esterisk * ), reserved file names(i. e. CON, PRN, AUX, NUL, COM1~COM9, LPT1~LPT9) and two non-admittable characters for an ending character of the file name(i. e. space and dot). Two results of the two message with non-admittable ASCII characters by keyboard inputs show the applicability of the proposed method.
It is a familiar Wall Street adage that "It takes volume to make prices move." Numerous researches have found the positive correlation between trading volume and price changes. Recent studies have documented that informed traders have strong influences on stock market prices through their trading with distinctive information power. Ever since 1992 capital market liberalization in Korea, it is said that foreign investors make consistent profits with their superior information and analytical skills. This study aims at whether we can make a profitable trading strategy by using the foreign investors' trading information. We analyse the relation between the KOSPI index returns and the foreign investors trading volume using GARCH models and VAR models. This study suggests the profitable trading strategies based on the documented relation between the foreign investors' trading volume and KOSPI index returns. We simulate the trading system with the real stock market data. The data include the daily KOSPI index returns and foreign investors' trading volume for 2001~2013. We estimate the GARCH and VAR models using 2001~2011 data and simulate the suggested trading system with the remaining out-of-sample data. Empirical results are as follows. First, we found the significant positive relation between the KOSPI index returns and contemporaneous foreign investors' trading volume. Second, we also found the positive relation between the KOSPI index returns and lagged foreign investors' trading volume. But the relation showed no statistical significance. Third, our suggested trading system showed better trading performance than B&H strategy, especially trading system 2. Our results provide good information for uninformed traders in the Korean stock market.
We propose some properties of fuzzy p-value and fuzzy significance level to the fuzzy hypotheses testing for vague response data with reflected correlation in survey research, Appling the principle of agreement index, we suggest the methods for fuzzy hypothesis testing by fuzzy rejection region.
대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.95-99
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1999
We proposed a new retrieval method for aerosol's real part of refractive index, optical thickness, and Angstrom exponent using POLDER's directional reflectance and polarization data. We showed that aerosol's real part of refractive index can be retrieved systematically using multi-directional PR(polarization and reflectance) diagrams in a single infrared band by our algorithm for the first time. We examined the retrieved results, by comparing with the simultaneously measured sky observation data at the study site and we obtained a reasonable agreement between them.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제14권4호
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pp.903-913
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2003
The objective of the study is to develop a variety of different indices based upon the detailed data obtained through the computer input/analysis program developed recently. Through this new program, all the activities of players can be recorded on a real time basis and they can be analyzed statistically with different types of outputs. Therefore in this research, with the help of the database program, we will develop the indices for teamwork, goal making ability, offense/defense ability, individual player's contribution to the game, and various game related performances.
Previous research on data extraction and integration for data warehousing has concentrated mainly on the relational DBMS or partly on the object-oriented DBMS. Mostly, it describes issues related with the change data (deltas) capture and the incremental update by using the triggering technique of active database systems. But, little attention has been paid to data extraction approaches from other types of source systems like hierarchical DBMS, etc. and from source systems without triggering capability. This paper argues, from the practical point of view, that we need to consider not only the types of information sources and capabilities of ETT tools but also other factors of source systems such as operational characteristics (i.e., whether they support DBMS log, user log or no log, timestamp), and DBMS characteristics (i.e., whether they have the triggering capability or not, etc), in order to find out appropriate data extraction techniques that could be applied to different source systems. Having applied several different data extraction techniques (e.g., DBMS log, user log, triggering, timestamp-based extraction, file comparison) to S bank's source systems (e.g., IMS, DB2, ORACLE, and SAM file), we discovered that data extraction techniques available in a commercial ETT tool do not completely support data extraction from the DBMS log of IMS system. For such IMS systems, a new date extraction technique is proposed which first creates Index database and then updates the data warehouse using the Index database. We illustrates this technique using an example application.
Cloud storage is provided as a service in order to keep pace with the increasing use of digital information. It can be used to store data via networks and various devices and is easy to access. Unlike existing removable storage, many users can use cloud storage because it has no storage capacity limit and does not require a storage medium. Cloud storage reliability has become a topic of importance, as many users employ it for saving great volumes of data. For protection against unethical administrators and attackers, a variety of cryptography systems, such as searchable encryption and proxy re-encryption, are being applied to cloud storage systems. However, the existing searchable encryption technology is inconvenient to use in a cloud storage environment where users upload their data. This is because this data is shared with others, as necessary, and the users with whom the data is shared change frequently. In this paper, we propose a searchable re-encryption scheme in which a user can safely share data with others by generating a searchable encryption index and then re-encrypt it.
The value of using health insurance claim database is continuously rising in healthcare research. In studies where comorbidities act as a confounder, comorbidity adjustment holds importance. Yet researchers are faced with a myriad of options without sufficient information on how to appropriately adjust comorbidity. The purpose of this study is to assist in selecting an appropriate index, look back period, and data range for comorbidity adjustment. No consensus has been formed regarding the appropriate index, look back period and data range in comorbidity adjustment. This study recommends the Charlson comorbidity index be selected when predicting the outcome such as mortality, and the Elixhauser's comorbidity measures be selected when analyzing the relations between various comorbidities and outcomes. A longer look back period and inclusion of all diagnoses of both inpatient and outpatient data led to increased prevalence of comorbidities, but contributed little to model performance. Limited data range, such as the inclusion of primary diagnoses only, may complement limitations of the health insurance claim database, but could miss important comorbidities. This study suggests that all diagnoses of both inpatients and outpatients data, excluding rule-out diagnosis, be observed for at least 1 year look back period prior to the index date. The comorbidity index, look back period, and data range must be considered for comorbidity adjustment. To provide better guidance to researchers, follow-up studies should be conducted using the three factors based on specific diseases and surgeries.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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