Business processes are often of long duration, and include internal worker's decision making, which makes business processes to be exposed to many exceptional situations. These properties of business processes makes it difficult to guarantee successful termination of business processes at the design phase. The behavioral properties of business processes mainly depends on the data aspects of business processes. To formalize the data aspect of process modeling, this paper proposes a graph-based model, called Data Dependency Graph (DDG), constructed from dependency relationships specified between business data. The paper also defines a mechanism of describing a set of mapping rules that generates a process model semantically equivalent to a DDG, which is accomplished by allocating data dependencies to component activities.

최근 국가지리정보유통망을 통한 공간정보 통합에 대한 논의처럼, 속성데이터 중심의 인문지리정보 데이터베이스도 시작 단계에서부터 향후의 통합을 고려한 프로토콜을 필요로 한다. 본 연구에서는 효율적인 인문지리정보 DB 구축을 위해 DB 모델의 원칙과 절차, 즉 데이터 모델, DB 정규화, 데이터 무결성에 대해 인문지리정보 사례를 통해 방향을 제시하였고, 인문지리정보의 변화를 수용할 수 있는 시간성 확보 방안과 온톨로지와 통합DB를 효과적으로 연계하는 방안을 제시하였다. 특히 시간에 따른 정보의 변화를 저장하기 위해 TimeStamp 객체와 TimeSPAN 객체를 DB에 임베드하였고 시간관계 함수를 이용해 검색할 수 있도록 하였다. 또한 수시 갱신이 필요한 인문지리정보 DB를 온톨로지와 연계하기 위해서는 DBMS 내의 RDF 객체를 활용하는 효율적인 방법을 제시하였다. 이러한 방안은 인문지리정보 DB 뿐만 아니라 수시갱신이 요구되는 대용량의 DB 구축시 가장 근본적으로 검토하여야 할 내용을 제시해 줄 것이다.

Electronic Product Code Information Services(EPCIS) is an EPCglobal standard for sharing EPC related information between trading partners. EPCIS provides a new important capability to improve efficiency, security, and visibility in the global supply chain. EPCIS data are classified into two categories, master data (static data) and event data (dynamic data). Master data are static and constant for objects, for example, the name and code of product and the manufacturer, etc. Event data refer to things that happen dynamically with the passing of time, for example, the date of manufacture, the period and the route of circulation, the date of storage in warehouse, etc. There are four kinds of event data which are Object Event data, Aggregation Event data, Quantity Event data, and Transaction Event data. This thesis we propose an event-based data model for EPC Information Service repository in RFID based integrated logistics center. This data model can reduce the data volume and handle well all kinds of entity relationships. From the point of aspect of data quantity, we propose a formula model that can explain how many EPCIS events data are created per one business activity. Using this formula model, we can estimate the size of EPCIS events data of RFID based integrated logistics center for a one day under the assumed scenario.

EPCIS(EPC Information Services) system is a core component of EPCglobal Architecture Framework offering information of the freights, the time of awareness and the location of awareness on the EPCglobal Network. The role of EPCIS is to exchange information based on EPC. There are four kinds of event data which are object event data, aggregation event data, quantity event data, and transaction event data. These EPCIS events data are stored and managed in EPCIS repository. This study suggest the quantitative modeling about total number of EPCIS event data under the assumption to aware the RFID tags of items, cases(boxes), vehicles(carriers, forklifts, auto guided vehicles, rolltainers) at a time on the reading points. We also estimate the number of created EPCIS event data by the suggested quantitative modeling under scenario of process in the integrated logistics center based on RFID system And this study compare the TO-BE model with the AS-IS model about the total sizes of created EPCIS event data using the simulation, in which we suggested the TO-BE model as the development of the repository by skipping the overlapped records.

연구지역을 포함하는 동해는 환태평양 화산 및 지진대 뒤쪽에 형성된 전형적인 후열도해이다. 기존 연구에 의하면 동해는 인장력을 받아 열리기 시작하여 현재 동해의 모습을 갖추었다고 알려져 있다. 이번 연구에서는 이러한 동해의 지체구조 특성을 연구하기 위하여 선상에서 측정된 중 자력 자료 및 인공위성 중력 자료를 이용하여 울릉분지와 독도 주변 동해 지역의 지체구조 연구를 수행하였다. 3차원 심도역산 결과, 연구지역의 모호면은 13-25km정도의 심도를 갖으며 지각의 두께와 반비례하는 경향을 보여주었다. 또한, 동해의 확장과 함께 생성된 울릉분지는 인장력으로 인해 그 중심으로 갈수록 지각 두께가 감소하는 특성을 확인할 수 있었다.

To understand the pattern recognition from dataset, a study should be started from the decomposition process of context into a collection of data pieces because the context may infer different words or information. Many researchers have been focused on finding an effective methodology for data storage, retrieval, representation, and discovery. As a similar endeavor, this paper proposes a new modeling method using group theory and situation theory. This paper provides how to construct a semi-group as a modeling method for pattern recognition from huge dataset. This process of construction of semi‐groups can be used as a retrieval tool for the decomposed information if necessary.

요약: 수치지질도는 디지털 포맷으로 지리적인 정보와 연계된 공간 도형정보와 지질학적인 데이터베이스 속성정보를 갖는 지도로 정의가 가능하며, 지질정보의 수치 도면화와 지공간 정보처리가 가능한 두 가지 측면으로 활용될 수 있다. 그러나 지질 정보가 근본적으로 자연현상에 대한 실체와 다양한 원인에 기인한 복합 대상체에 대한 해석을 목적으로 하기 때문에 수치지질도 작업은 기존에 GIS의 주요 응용 분야인 도시정보시스템이나 지도 자동 도면화 등과 같이 인공지물을 다루는 방법을 바로 적용하는 경우 많은 문제점이 있다. 또한 GIS 소프트웨어의 근간을 이루는 정보기술분야의 급속한 발전과 GIS 활용분야의 확대에 따라 각 활용분야의 고유한 특성과 그에 따른 모델은 수치지질정보화에 대한 중요성 요소로 작용하게 된다. 본 연구에서는 이와 관련하여 우선 지질 데이터 모델에 대한 주요한 개념을 설명하고 지질데이터 모델에 대한 그간의 선행연구와 접근 방법을 소개하고자 한다. 또한 최근에 부각되고 있는 객체지향 모델링 방법의 핵심인 UML접근 방법과 이를 이용한 시험적인 모델을 소개하고자 한다. 이러한 접근 방법을 통하여 재사용성을 고려한 개념적인 모델과 이에 상응하는 실용적인 시스템 개발 및 표준화 연구측면에서 기존 방식에 비교하여 많은 장점을 보일 수 있다. 결론적으로 UML 접근방법을 통한 시스템 아키텍처와 이를 기반으로 한 지질정보시스템은 지구과학분야에서 GIS 활용을 위한 새로운 핵심적인 접근방식을 제공하게 될 것으로 예상된다.

In this study we established the high throughput screening system of high functional soybean cultivars using PLS modeling from FT-IR spectral data of soybean(Glycine max L) seeds. Crude extract of 20% methanol from soybean seed powders (153 lines) were used for FT-IR spectroscopy. Total fatty acid, carotenoids, flavonoids and phenolic compounds contents from soybean seed powders were analyzed using UV-spectrum and GC analysis respectively. PCA analysis showed that 153 soybean lines formed a single clusters with a few outlier. PC score 1 and 2 represented 39.5, 16.4% of total variation, respectively. And than showed change patten from the middle to outside for PCA plot. We conducted PLS regression analysis between FT-IR spectral data and fatty acids data. Palmitic acid showed the highest regression coefficient (R=0.78). This result implied that the content of palmitic acid could be predicted from FT-IR spectral data from soybean seed powders with relatively high fidelity. PLS modeling of total carotenoids also showed regression coefficient of 0.69. Regression coefficient of total flavnoids and phenolic compounds were 0.44, 0.39, respectively. At present, we are trying to confirm the accuracy of PLS prediction modeling using targeted metabolite analysis (GC-MS, LC-MS) from predicted soybean lines. To increase the accuracy of PLS modeling, we also trying to standardization of spectroscopy and spectral data processing. Furthermore we are going to develop PLS modeling from GC-MS, LC-MS data. The PLS prediction modeling established in this study could be applied for high throughput screening of other leguminous plant.

본 논문에서는 대수-선형 파손율 모형(log-linear ROCOF)과 와이블 파솔율 모형(Weibull ROCOF)을 이용하여 상수도 주철 배수관로의 파손율을 모형화하고, '수정된 시간 척도'를 이용하여 최적교체시기를 산정할 수 있는 방법이 개발되었다. 두 ROCOF의 모형화를 위하여 개별 관로의 파손시간을 기록한 '파손 시간자료(failure-time data)'와 일정 시간간격 사이에서 발생하는 파손횟수를 기록한 '파손 횟수자료(failure-nu