인체 바이오모니터링(Human biomonitoring, HBM) 데이터는 뇨와 혈액 등 생체지표으로부터 환경유해물질의 측정을 통해 획득되며, 다양한 노출원과 경로로부터 노출되는 유해물질의 인체노출수준 및 건강영향과의 상관성을 파악하기 위해 매우 중요하다. 국내의 경우 식품의약품안전처를 비롯한 국가기관의 다양한 HBM 프로그램을 통하여 HBM 데이터가 생산되고 있다. 그러나, 목적, 시기, 연구자 및 측정 장비의 차이에 의하여 서로 다른 형식에 따라 생산되다 보니, 데이터의 호환성의 문제로 인하여 특정 HBM 데이터를 신속하게 조회해야 하거나 인구집단별 시간적 추이분석 내지는 다른 국가의 자료와 비교에 난점을 가지고 있다. 따라서, 본 연구에서는 HBM 데이터를 체계적으로 데이터베이스(Database, DB)화하고 활용성을 증진하게 시킬 목적으로 지식 모델링을 실시하였다. 지식 모델링은 HBM 데이터의 생산되는 변수들을 그룹화하고 관계를 분석하여 2차원 구조의 개체 및 집합론에 기초한 방법론인 관계형 데이터 모델링 기법을 활용하여 실시하였다. 지식모델은 조사대상자를 인구집단으로 중심으로 설문자료, 측정자료, 노출 평가자료 개체로 구성하고 그 안에 속성들을 정의하고, 개체간에 관계를 설정하는 방식으로 구성하였다. 또한, 도출된 지식 모델을 기반으로 식품의약품안전처에서 2006년-2018년까지 수행한 HBM의 원시데이터를 수집, 정제 및 정규화하여 통합 DB를 구축하였다. 이와 같이 통합된 HBM-DB는 개별 자료원 내지는 특정 자료원들을 선택하여 기간별 농도 수준에 대한 통계분석은 물론, 다양한 검색조건을 통하여 데이터 추출을 할 수 있는 구조로 구축하였다. 본 HBM-DB는 관계형 DB모델로 구축되어 지속적인 대용량 DB 축적이나 HBM 데이터 해석을 위한 도구로써 효율적으로 수행할 수 있을 것으로 생각된다.
본 논문은 서사 창작에 도움을 제공하기 위해서 영문학 작품 기반으로 스토리 DB를 구축해야 하는 필요성과 개발방안의 특성을 탐색하고자 한다. 보다 구체적으로는 영문학 고전으로 알려져 있는 윌리엄 셰익스피어의 작품 <햄릿(Hamlet)>을 예시로 두고 모티프 기반으로 서사의 구성요소간의 관계를 논리적으로 구조화시키기 위한 방안을 제안하였다. 영문학 작품의 특정 텍스트에서 서사의 최소 단위 모티프 데이터를 추출한 후에 내부적으로 데이터를 연결하면서 서사 창작자에게 도움을 제공할 수 있는 스토리 DB의 절차적 개발 틀을 제시하고자 한다. 이와 같은 연구가 축적되면 앞으로 양질의 스토리텔링 콘텐츠가 해외 문학작품 기반으로 (재)생산될 수 있는 기반이 조성될 뿐 아니라 영미문학 작품 역시 보다 대중적인 콘텐츠로 학제간 연구자들에게 노출될 수 있을 것이다.
This paper aims at the development of an knowledge base for an electrical fire cause diagnosis system using the entity relation database. The relation database which provides a very simple but powerful way of representing data is widely used. The system focused on database construction and cause diagnosis can diagnose the causes of electrical fires easily and efficiently. In order to store and access to the information concerned with electrical fires, the key index items which identify electrical fires uniquely are derived out. The knowledge base consists of a case base which contains information from the past fires and a rule base with rules from expertise. To implement the knowledge base, Access 2000, one of DB development tools under windows environment and Visual Basic 6.0 are used as a DB building tool. For the reasoning technique, a mixed reasoning approach of a case based inference and a rule based inference has been adopted. Knowledge-based reasoning could present the cause of a newly occurred fire to be diagnosed by searching the knowledge base for reasonable matching. The knowledge-based database has not only searching functions with multiple attributes by using the collected various information(such as fire evidence, structure, and weather of a fire scene), but also more improved diagnosis functions which can be easily wed for the electrical fire cause diagnosis system.
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.
The objective of the study is to develop life cycle inventory (LCI) database of dam, a major facility for irrigation water supply. The types of database developed are three out of nine dams according to the size of the wate r storage capacity: two kinds larger than 500,000 $m^3$ depending on gate for discharging (Type 1) and the other dam smaller than 500,000 $m^3$ (Type 2). According to the LCI analysis, type 1 larger than 500,000 $m^3$ storage capacity with gate has the lowest environment impact in the 6 impact categories. The impact of the type 1 accounts for 7~35 % of the type 2 for supplying irrigation water. Comparing with the environment impacts of water for other uses such as drinking and industrial water, the impacts of 1 $m^3$ irrigation water supply is 4~45 % of the one for industrial water supply and 1~16 % of the drinking water's. The three types of LCI DB on the irrigation water by dams will be useful in the application of Life Cycle Assessment in agricultural products and environmental labelling including carbon footprint since it is complied to the guidelines of LCI DB constr uction issued by Ministry of Environment and Ministry of Knowledge Economy.
SyncML(Synchronization Markup Language) 프레임워크인 Sync4j와 내장형 데이터베이스 관리 시스템인 버클리 DB XML을 기반으로 한 XML 문서 데이터 동기화 시스템 XDS4j(XML Document Data Synchronization System for java)를 제안한다. 기존의 데이터 동기화 시스템들은 파일 시스템 기반으로 데이터를 갱신하므로, Fast Sync때 데이터 동기화 시간을 매우 지연시킨다. 이에 비해 XDS4j에서는 SyncML 클라이언트와 SyncML 서버의 XML 문서 데이터를 버클리 DB XML을 이용하여 관리하며, Fast Sync때 특정 데이터의 갱신은 XPath를 적용하여 갱신될 XML 문서의 해당 요소만 접근하게 함으로써 데이터 동기화 시간을 줄인다.
항공사진영상을 데이터베이스화하는데 있어서 가장 큰 오차의 원인은 자동독취기의 독취 과정에서 발생한다. 현재 수행하고 있는 항공사진영상 데이터베이스 구축사업의 품질 확보를 위해서는 자동독취 과정에서 발생하는 정확도를 검증하는 과정이 필요하게 된다. 따라서. 본 연구에서는 항공사진영상 데이터베이스 구축에 이용되는 항공사진 전용 자동독취기의 정확도 검증방법을 정립함으로써 항공사진영상 DB의 정형적인 품질확보 방안을 제시하는데 목적이 있다. 본 연구의 수행을 통해 항공사진영상 DB의 품질확보를 위한 자동독취기 정확도 검증방안을 제시하였으며, 본 연구를 통해 정립된 방법을 실제 항공사진영상 DB구축과정에 적용한 결과 자료의 품질확보에 기여할 수 있음을 알 수 있었다.
본 연구의 목적은 1) 소설 속 지명 데이터베이스(DB)를 구축하고, 2) 확장 가능한 지명 DB를 위해 자동으로 지명을 추출하여 데이터베이스를 갱신하며, 3) 데이터베이스 내의 소설지명과 용례를 검색하고 시각화하는 파일럿시스템을 구현하는 데 있다. 특히, 학습자료(training)에 해당하는 말뭉치(corpus)를 확보하기 어려운, 소설지명과 같이 현재 잘 쓰이지 않는 개체명을 자동으로 추출하는 것은 매우 어려운 문제이다. 효과적인 지명 정보 추출용 학습자료 말뭉치 확보 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 이미 수작업으로 구축된 웹 지식(어휘사전)을 활용하여 학습에 필요한 충분한 양의 학습말뭉치를 확보하는 방안을 적용하였다. 이렇게 확보된 학습용 코퍼스와 학습된 자동추출 모듈을 가지고, 새로운 지명 용례를 찾아 추가하는 지명 데이터베이스 확장 도구를 만들었으며, 소설지명을 지도 위에 시각화하는 시스템을 설계하였다. 또한, 시범시스템을 구현함으로써 실험적으로 그 타당성을 입증하였다. 끝으로, 현재 시스템의 보완점을 제시하였다.
본 연구에서는 전과정평가 방법론을 활용하여 교량용 탄성받침 제조 공정에 대한 전과정목록(LCI) DB를 구축하고, 교량의 환경부하평가시 신뢰성 향상율을 분석하였다. 교량용 탄성받침의 영향평가 결과, 6대 영향범주 중 자원고갈, 지구온난화, 광화학산화물 생성 범주 순으로 주로 영향을 미치는 것으로 나타냈다. 투입물의 기여도에서는 대부분의 영향범주에서 후판이 가장 높게 나타났다. 본 연구를 통해 구축된 교량용 탄성받침 전과정목록(LCI) DB를 교량 환경부하평가에 적용한 결과 환경부하량은 평균 0.53% 증가하였으며, 투입자재의 금액기준 Cut-off는 11.36% 증가하였다. 교량용 탄성받침 LCI DB 구축을 통해 향후 온실가스 배출량 산정, 환경부하평가 등의 신뢰성을 향상시키고 현재 생산기술에 기반한 자료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
We collect the Korean Database which can be trained for the speech recognition engine in an automotive environment. We describe the overall trends of the Korean database collections in this paper and suggest a database collection method for the speech recognition system of the car-kit and explain several conditions in collecting the database in the automotive environments. Finally, we expain an effective method of the Korean database collection in the automobile and the results of the database colletions, and the devised softwares used for the collection of the database.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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