• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.21 no.8
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• pp.934-941
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• 2018

There are some limits on cost and efficiency for large amount of data in RDBMS, and NoSQL is starting to gain popularity. In medical institutions, data forms are different between organizations, and that makes difficulty for interoperability between organizations. In this paper we focused on performance issues between RDMBS and NoSQL in medical documents. We had built two different environment and had experiment comparative analysis of NoSQL with RDBMS based on medical data. We used medical HL7 FHIR as a medical data standard. Also YCSB benchmark tool was used for performance comparison. Experiments shows that NoSQL has better performance in large amounts of medical data processing systems that have over 10,000~100,000 records.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 1997.04a
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• pp.410-415
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• 1997

Recently, The manufacturing companies are introducing the CAD/CAM systems to solve problems for the lack of experts, the higher cost of manufacturing and the difficulties of process. Knowledge engineering approach makes it possible to change a know-how of experts to computerized information effectivly. The proposal of this paper is the development of an interactive knowledge-based CAM system to disign and manufacture the mold with non-expert engineers used easily. This system is composed of two functional parts. One is the geometric modeler that used the technique of a feature modeling. The other is the expert system module that composed inference engine and databas which contains characteristics of materials and cutting tools setc.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.3-3
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• 2017

하천에서 발생하는 유사량은 공급능력이 흐름의 이송능력보다 지배적인 경우 같은 유량이 발생하더라도 유사량이 다르게 관측될 수 있다. 특히 국내 하천과 같이 홍수기가 특정기간에 편중되어 연중 유량발생 편차가 매우 크게 나타나는 경우 이와 같은 현상이 더욱 두드러지게 발생한다. 즉, 대부분의 연중발생 유사량이 홍수시에 이동하고 홍수발생 초기와 후기의 유사 공급능력의 차이가 나타나는 국내하천의 경우 이를 기존의 유사이송공식으로 정량적인 유사량 값을 추정하는데는 한계가 있음을 의미한다. 따라서 본 연구에서는 국내 하천에서 실측한 유사량 자료를 종합하고 주요 지점별, 연도별, 계절별, 하천 유역별로 분류한 후 이를 분석하여 국내하천의 유사량 발생 특성을 규명하였다. 실측 유사량 데이터베이스는 국내 하천의 주요지점에서 2007년부터 2012년까지 측정한 자료로 구성되어 있으며 총 26개 지점 1,283개의 자료를 포함하고 있다. 4대강의 본류 대표지점으로 선정된 여주, 왜관, 공주, 나주지점을 대상으로 유량-총유사량 관계를 비교한 결과, 여주지점의 유량 증가에 따른 총유사량 증가 폭이 다른 대표지점들에 비해 가장 크게 나타나는 반면, 나주지점의 경우 제일 작은 값을 보인다. 또한 본류의 유량-유사량 관계식의 지수 값이 본류와 지류를 모두 포함한 관계식에 비해 더 크게 나타나는데 이는 지류에서는 본류보다 적은 유량이 발생하더라도 유사 이송량은 상대적으로 크게 발생한다는 것을 의미하며 그 이유는 본류와 지류에서 유사 이송이 지배적으로 발생하는 유량범위가 상이하기 때문에 나타나는 결과로 추정할 수 있다. 대표지점별 부유사 농도를 분석한 결과, 7월과 8월 부유사 농도에 비해 9월에 발생하는 부유사 농도가 현저히 낮은 값을 보이는데 이는 연중 홍수기 전반기에 유사 공급량이 상대적으로 많아 나타나는 현상으로 판단된다.

• Journal of the Health Care and Life Science
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• v.11 no.1
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• pp.11-23
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• 2023

In this study, a practice model that can improve healthcare information management ability using Chat GPT and SQL was studied. For SQL utilization, learners were asked to use Chat GPT to easily access the database and write SQL for data extraction. For the contents analyzed in the claims database, the sum of insurance claim amount, insurance claim amount by treatment item, claim details corresponding to a specific amount, other diagnosis names of specific prescription patients, examination details of specific diagnosis names, and total amount by item were calculated. As a result of executing SQL statements written for each subject in Chat GPT, it was confirmed that the analysis contents were the same. It is believed that the use of ChatGPT as progressed in this study will contribute to improving the ability of healthcare data management to increase accuracy and efficiency in database management and analysis work, rather than simply simplifying or automating tasks.