In modern dynamic management environment, there is growing recognition that information & knowledge management systems are essential for CEO's Efficient/effective decision making, As a key component to cope with this current, we suggest the management performance analysis system based on Knowledge Discovery in Database (KDD). The system measures management performance that is considered with both VA(Value-Added), which represents stakeholder's point of view and EVA(Economic Value-Added), which represents shareholder's point of view, The relationship between management performance and some 80 financial ratios is analyzed, and then important financial ratios are drawn out. In analyzing the relationship, we applied KDD process which includes such as multidimensional cube, OLAP(On -Line Analytic Process), data mining and AHP(Analytic Hierarchy Process). To demonstrate the performance of the system, we conducted a case study using financial data over the 16-years from 1981 to 1996 of Korean automobile industry which is taken from database of KISFAS(Korea Investors Services Financial Analysis System).
Park S. M.;Rhee C. G.;Park J. B.;Lee H. J.;Kim Chang Lak
Nuclear Engineering and Technology
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제36권3호
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pp.263-275
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2004
For the safe management of nuclear facilities, including a radioactive waste repository, data about the facility site and the surrounding environment must be collected and managed systematically. This is particularly true for a radwaste repository, which has to be institutionally controlled for a long period after closure. The objectives of this study are (1) to establish a systematical management plan for information about a radwaste repository site and its environment, and (2) to design a database management program for this information, based on the Relative Database Management System (RDBMS). The spatial data are designed by the geodatabase, which is a new object, based on the RDBMS, to manage spatial information related to the database. To meet this requirement, a new program called 'Site Information and Total Environmental data management System (SITES)' is being developed. The scope that produced from the first step of the present study for development of the SITES is introduced. The database is designed to combine spatial and attribute data, and is designed for the establishment of the Geographic Information System (GIS). The hardware and software systems are designed with consideration given to the total data management of the items within the radioactive environment.
Park, Se-Moon;Yoon, Bong-Yo;Kim, Dae-Jung;Park, Joo-Wan;Kim, Chang-Lak
Nuclear Engineering and Technology
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제38권6호
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pp.575-584
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2006
As the development of total management systems for sites along with site environmental information is becoming standard, the system known as the Site Information and Total Environmental database management System (SITES) has been developed over the last two years. The first result was a database management system for storing data obtained from facilities, and a site characterization in addition to an environmental assessment of a site. The SITES database is designed to be effective and practical for use with facility management and safety assessment in relation to Geographic Information Systems. SITES is a total management program, which includes its database, its data analysis system required for site characterization, a safety assessment modeling system and an environment monitoring system. It can contribute to the institutional management of the facility and to its safety reassessment. SITES is composed of two main modules: the SITES Database module (SDM) and the Monitoring & Assessment (M&A) module [1]. The M&A module is subdivided into two sub-modules: the Safety Assessment System (SAS) and the Site Environmental Monitoring System (SEMS). SAS controls the data (input and output) from the SITES DB for the site safety assessment, whereas SEMS controls the data obtained from the records of the measuring sensors and facilities. The on-line site and environmental monitoring data is managed in SEMS. The present paper introduces the procedure and function of the M&A modules.
In this research, we propose the mechanism to develop self-evolving expert systems (SEES) based on data mining (DM), fuzzy neural networks (FNN), and relational database (RDB)-driven forward/backward inference engine. Most researchers had tried to develop a text-oriented knowledge base (KB) and inference engine (IE). However, this approach had some limitations such as 1) automatic rule extraction, 2) manipulation of ambiguousness in knowledge, 3) expandability of knowledge base, and 4) speed of inference. To overcome these limitations, knowledge engineers had tried to develop an automatic knowledge extraction mechanism. As a result, the adaptability of the expert systems was improved. Nonetheless, they didn't suggest a hybrid and generalized solution to develop self-evolving expert systems. To this purpose, we propose an automatic knowledge acquisition and composite inference mechanism based on DM, FNN, and RDB-driven inference engine. Our proposed mechanism has five advantages. First, it can extract and reduce the specific domain knowledge from incomplete database by using data mining technology. Second, our proposed mechanism can manipulate the ambiguousness in knowledge by using fuzzy membership functions. Third, it can construct the relational knowledge base and expand the knowledge base unlimitedly with RDBMS (relational database management systems) module. Fourth, our proposed hybrid data mining mechanism can reflect both association rule-based logical inference and complicate fuzzy relationships. Fifth, RDB-driven forward and backward inference time is shorter than the traditional text-oriented inference time.
Internet accessibility has been growing due to the diffusion of smartphones in today's society. Therefore, people can generate data anywhere and are confronted with the challenge that they should process a large amount of data. Since the appearance of relational database management system (RDBMS), most of the recent information systems are built by utilizing it. RDBMS uses foreign-keys to avoid data duplication. The transactions in the database use attributes, such as atomicity, consistency, isolation, durability (ACID), which ensures that data integrity and processing results are stably managed. The characteristic of RDBMS is that there is high data reliability. However, this results in performance degradation. Meanwhile, from among these information systems, some systems only require high-performance rather than high reliability. In this case, if we only consider performance, the use of NoSQL provides many advantages. It is possible to reduce the maintenance cost of the information system that continues to increase in the use of open source software based NoSQL. And has a huge advantage that is easy to use NoSQL. Therefore, in this study, we prove that the leverage of NoSQL will ensure high performance than RDBMS by applying NoSQL to database systems that implement RDBMS.
최근 지형공간정보체계(GSIS)는 도시업무에 있어서 의사결정의 보조수단으로 사용되고 있으며, 특히 도시의 여러 관리 및 계획, 통제업무를 체계적으로 추진하기 위해 지형공간정보체계의 지형 자료기반부(database)를 구축하여 실 업무에 적용하려는 노력이 진행되고 있다. 본 연구는 지형공간정보체계의 자료기반부를 구축하는 방법 및 절차를 제시하였으며, 이를 상수도 시설물 관리 업무에 적용하였다. 상수도 사업 업무분석을 통하여 지형공간 자료기반부를 구축하였고, 지도 및 각종 도면을 사용하는 부서를 중심으로 4개의 주요 업무를 지원하는 프로그램을 개발하였다.
Engineering changes are indispensable engineering and management activities for manufactures to develop competitive products and to maintain consistency of its product data. Analysis of engineering changes provides a core functionality to support decision makings for engineering change management. This study aims to develop a method for analysis of engineering changes based on On-Line Analytical Processing (OLAP), a proven database analysis technology that has been applied to various business areas. This approach automates data processing for engineering change analysis from product databases that follow an international standard for product data management (PDM), and enables analysts to analyze various aspects of engineering changes with its OLAP operations. The study consists of modeling a standard PDM database and a multidimensional data model for engineering change analysis, implementing the standard and multidimensional models with PDM and data cube systems and applying the implemented data cube to core functions of engineering change management, the evaluation and propagation of engineering changes.
This research presents a prototype development and implementation of Decision Support System (DSS) for integrated river basin water management for the flood control. The DSS consists of Relational Database Management System, Hydrologic Data Monitoring System, Spatial Analysis Module, Spatial and Temporal Analysis for Rainfall Event Tool, Flood Forecasting Module, Real-Time Operation of Multi Reservoir System, and Dialog Module with Graphical User Interface and Graphic Display Systems. The developed DSS provides an automated process of alternative evaluation and selection within a flexible, fully integrated, interactive, centered relational database management system in a user-friendly computer environment. The river basin decision-maker for the flood control should expect that she or he could manage the flood events more effectively by fully grasping the hydrologic situation throughout the basin.
Kim, Hyeong-Soo;Kim, Sang-Yeob;Seo, Sung-Bo;Kim, Hi-Seok;Ryu, Keun-Ho
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.433-436
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2008
A demand on the spatial data management has been rapidly increased with the introduction and diffusion process of ITS, Telematics, and Wireless Sensor Network, and many different people use the digital map that offers various thematic spatial data. Spatial data for digital map can manage to tile-based and feature-based data. The existing tile-based digital map management systems have difficult problems of data construction, history management, and updating based on a spatial object. In order to solve these problems, this paper proposed the data model for the feature-based digital map management system that is designed for feature-based seamless map, history management, real-time updating of spatial data, and analyzed the validity and utility of the proposed model.
Since query language is used as a handy tool to obtain information from a database, a more intelligent query answering system is needed to provide user-friendly and fault-tolerant human-machine Interface. Frequently, database users prefer less rigid querying structure, one which allows for vagueness in composing queries, and want the system to understand the intent behind a query. When there is no matching data available, users would rather receive approximate answers than a null information response. This paper presents a knowledge abstraction database that facilitates the development of such a fault-tolerant and intelligent database system. The proposed knowledge abstraction database adepts a multilevel knowledge representation scheme called the knowledge abstraction hierarchy(KAH), extracts semantic data relationships from the underlying database, and provides query transformation mechanisms using query generalization and specialization steps. In cooperation with the underlying database, the knowledge abstraction database accepts vague queries and allows users to pose approximate queries as well as conceptually abstract queries. Specifically. four types of vague queries are discussed, including approximate selection, approximate join, conceptual selection, and conceptual Join. A prototype system has been implemented at KAIST and is being tested with a personnel database system to demonstrate the usefulness and practicality of the knowledge abstraction database in ordinary database application systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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