데이터 웨어하우스에서는 OLAP(On-Line Analytical Processing) 연산을 제공하기 위해 다차원 데이터를 큐브의 형태로 관리한다. 특히, 공간 차원과 같이 데이터 큐브의 차원에 개념 계층이 존재하는 경우 사용자는 특정 계층에 대한 집계 결과를 요구한다. 기조의 데이터 큐브의 구조들은 차원의 개념 계층을 지원하지 못하거나 지원하더라도 시간이나 공간적 비용에 대해 비효율적이다. 본 논문에서는 공간 데이터 웨어하우스에서 공간 개념 계층을 이용하여 효율적인 계층별 영역 집계연산을 지원하는 공간 데이터 큐브를 제안한다. 이는 개념 계층을 DAG(Directed Acyclic Graph) 형태로 표현하여 구성된 여러 개의 차원들을 공간차원의 지역성을 기준으로 연결한 구조이다. 이러한 구조를 갖는 큐브를 이용하면, 데이터 검색 시 상위 계층부터 아래 방향으로 탐색하기 때문에 각 차원에 대한 효율적인 검색이 가능하다. 특히, 공간 개념 계층에 대한 DAG를 이용하면, 공간적 지역성에 따른 영역 검색을 지원할 수 있다. 성능평가에서 개념 계층이 적용된 질의에 대한 실험을 통해 제안 기법이 기존 기법들에 비해 저장 공간 효율성 및 질의 응답 성능이 우수함을 증명한다.
공간 데이터 웨어하우스에서 의사 결정 지원을 위한 공간 데이터 큐브는 크기가 방대하기 때문에 이를 효율적으로 관리하고 질의 처리의 수행 속도를 높이기 위한 공간 데이터 큐브 색인 기법이 요구된다. 제안된 데이터 큐브 색인 기법들 중 Hierarchical Dwarf는 사실 테이블의 튜플 필드 값의 중복을 이용하여 큐브를 압축하여 저장 비용과 질의응답 속도 면에서는 우수하지만 공간 차원을 지원하지 않으며, OLAP-favored Search 기법은 R-tree기반으로 공간 차원에 대한 계층적 집계 값을 제공하고 공간 OLAP 연산을 지원하지만 공간 및 비공간 차원들을 통합한 의사결정을 지원하지 못한다. 본 논문에서는 통합된 다차원 개념 계층지원을 위한 데이터 큐브 색인을 제안한다. 이는 개념 계층에 대한 정보와 사실 테이블에 지장된 튜플들을 참조하여 각각의 차원에 대해 생성된 개념 계층 트리들이 연결되어 통합된 색인이다. 이 때, 중복되는 개념계층 트리가 존재할 경우 이를 공유함으로써 저장 비용을 줄인다. 특히 제안 기법은 공간 및 비공간 차원이 통합된 개념 계층 트리들을 사용하므로, 공간 및 비공간 차원에 대한 OLAP 연산 비용이 감소한다.
공간 데이터 웨어하우스는 SOLAP(Spatial On-Line Analytical Processing)을 이용하여 의사 결정에 필요한 분석 정보를 제공한다. SOLAP은 대용량 데이터를 분석하기 때문에 사전집계를 이용하여 분석비용을 줄이기 위한 많은 연구가 진행되었다. 기존 기법들은 고정크기노드를 갖는 색인을 이용하여 개념계층을 지원하였다. 따라서 산개분포 영역에는 빈 공간이 많이 발생하며, 밀집분포 영역에는 개념계층을 지원할 수 없다. 본 논문은 공간 데이터의 개념계층기반으로 사전집계 색인의 동적 구성 기법을 제안한다. 제안 기법은 트리구조를 이용하여 개념계층의 레벨을 트리의 레벨과 같도록 지원한다. 하나의 노드는 데이터가 적을 경우 엔트리를 분할하여 서로 다른 부모 엔트리를 가질 수 있으며, 데이터가 많을 경우 노드의 연결리스트를 이용하여 같은 레벨에 순차적으로 저장한다. 따라서 데이터가 산개된 분포의 노드에 대해서 저장 공간의 낭비를 최소화하며, 데이터가 밀집한 영역의 노드에 대해서도 노드의 연결리스트로 노드가 분할되지 않으므로 개념계층을 지원할 수 있다. 성능평가를 통하여 색인 구축 시간이 다른 기법과 비슷하고, 색인의 저장 공간이 감소하며, 집계정보의 검색 성능이 다른 기법에 비해 우수한 것을 보인다.
공간 데이터 웨어하우스에서는 OLAP(On-Line Analytical Processing) 연산을 제공하기 위해 다차원 데이터를 공간 데이터 큐브의 형태로 관리한다. 개념 계층을 지원하는 공간 데이터 큐브의 크기는 삽입되는 데이터에 비해 방대하기 때문에 구축된 큐브의 구조를 최대한 유지하면서 새로 삽입되는 데이터를 반영시킬 수 있는 점진적 갱신 기법이 연구되어 왔다. 하지만 접두 및 접미의 중복을 제거하여 데이터를 압축 저장하는 큐브에서는 병합된 경로 간의 충돌로 인해 큐브 갱신 시 갱신 내용과 상관없는 셀까지 동시에 갱신되어 갱신이상 현상이 발생한다. 본 논문에서는 공간 데이터 큐브의 점진적 일괄 갱신 기법을 제안한다. 제안 기법은 갱신에 필요한 노드 복사본을 관리하는 자료 구조 및 재귀 탐색을 이용하여, 경로 간의 충돌이 발생할 경우 해당 노드의 복사본을 생성한 후 이를 갱신함으로써 갱신이상 현상을 방지한다. 이를 통해 다차원 개념 계층이 포함된 공간 데이터 큐브를 효율적으로 갱신할 수 있다. 성능 평가를 통해 기존 갱신 기법에 비해 제안 기법의 갱신 속도가 향상되었음을 보인다.
공간 데이터 웨어하우스는 공간 의사결정을 지원하는 시스템으로 공간 데이터 큐브를 이용한다. 공간 데이터 큐브에는 분석의 기준이 되는 공간 차원테이블과 분석의 대상이 되는 공간 사실테이블들로 구성되는데 의사결정 지원을 위해서는 공간 차원테이블의 개념계층 지원과 공간 사실테이블의 요약정보 제공이 필요하다. 그러나 기존의 연구들은 공간 개념계층에 대해서만 연구하였을 뿐 공간 요약정보에 대한 연구가 미비하였다. 따라서 본 논문에서는 공간 데이터 웨어하우스에서 공간 공간 요약정보를 위한 공간 집계연산에 대하여 제안한다. 본 논문에서는 공간 집계연산을 숫자화 집계연산과 객체화 집계연산으로 나누어 제안한다. 숫자화 집계연산은 공간 분석의 결과로 숫자 형태의 데이터를 반환하며, 객체화 집계연산은 공간 객체 형태로 결과를 반환한다. 본 논문에서는 확장된 공간 데이터 자료구조를 제공하여 공간 집계연산의 효율성을 높인다.
본 연구는 산업계 구조변화와 그에 따른 새로운 비즈니스 형태를 체계적으로 분류하고 해석하기 위한 이론과 개념을 수립하고 그것을 토대로 e-business를 포함한 새로운 비즈니스의 분류 프레임워크를 제안하는 것을 목적으로 한다. 제안한 모델은 비즈니스의 계층성에 주목한 비즈니스 계층(BL)의 개념, 업계를 연계하는 가치사슬(VC)의 개념, 그리고 실세계(혹은 실 주체)와 가상공간 세계(혹은 가상주체)의 개념을 상징 하는 R/V(Real/Virtual)의 개념을 기본 프레임으로 하여 구성되었며, 이러한 BL-VC-R/V의 조합을 통해 이론상 해당업게에서 존재할 수 있는 모든 비즈니스의 분류가 가능하다는 점을 보였다. 한편, 본 연구에서는 제안된 프레임워크의 개념을 토대로 e-business의 새로운 정의를 제시하였고, 산업에 본 모델을 적용하여 공간시장화에 따른 구조변화와 그에 따른 비즈니스 분류를 행하였다. 그리고, 비즈니스차원의 관점에서 최근에 거론되고 있는 e-Logistics를 새롭게 정의하였다.
본 연구는 산업계 구조변화와 그에 따른 새로운 비즈니스 형태를 체계적으로 분류하고 해석하기 위한 이론과 개념을 수립하고 그것을 토대로 e-business를 포함한 새로운 비즈니스의 분류 프레임워크를 제안하는 것을 목적으로 한다. 제안한 모델은 비즈니스의 계층성에 주목한 비즈니스 계층(BL)의 개념, 업계를 연계하는 가치사슬(VC)의 개념, 그리고 실세계(혹은 실 주체)와 가상공간 세계(혹은 가상주체)의 개념을 상징 하는 R/V(Real/Virtual)의 개념을 기본 프레임으로 하여 구성되었으며, 이러한 BL-VC-R/V의 조합을 통해 이론상 해당업계에서 존재할 수 있는 모든 비즈니스의 분류가 가능하다는 점을 보였다. 한편, 본 연구에서는 제안된 프레임워크의 개념을 토대로 e-business의 새로운 정의를 제시하였고, 산업에 본 모델을 적용하여 공간시장화에 따른 구조변화와 그에 따른 비즈니스 분류를 행하였다. 그리고, 비즈니스차원의 관점에서 최근에 거론되고 있는 e-Logistics를 새롭게 정의하였다.
제5의 전장인 사이버 공간은 전자기 스펙트럼을 이용하여 사이버 공간과 물리 공간 사이에서 다영역 기동에 활용될 수 있다. 이것은 사이버전과 전자전의 특징을 융합하는 사이버전자전의 주요 개념이 된다. 본 연구에서는 OSI 참조 모델을 활용하고, 2계층 데이터링크 계층의 위협 요소를 살펴봄으로써, 사이버전자전 개념을 분석한다.
기존의 패턴 탐사 기법들은 대부분 객체가 갖는 공간 정보의 연속적인 변화에 대한 패턴 탐사는 가능하나, 추출하고자 하는 패턴에 반드시 포함되어야 하는 공간 정보에 대한 제약이 없어 특정 지점들 사이의 최적 경로 탐색 문제나 단위기간 동안 이동 객체가 순회해야 하는 지점들에 대한 경로 예측 문제 등에 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 Road Network 상의 특정한 지점들 사이를 이동한 객체의 위치 데이터들 중 최다 빈발 패턴과 시간 및 비용 등의 가중치를 복합적으로 고려하여 최적의 이동 경로를 탐색하는 방법(Spatial-Temporal Optimal Moving Pattern(with Frequency & Weight) algorithm)[13]을 이용하여, 공간 개념 계층에 따른 경로 탐색의 정확도를 분석한다. 분석의 결과는 패턴 탐사 과정에 있어 공간 제약을 적용하여 검색 데이터 범위를 축소함으로써 데이터베이스 검색 시간을 최소화함을 보이고, 또한 공간 추상 계층의 각 계층별 영역 내 포함여부를 고려함으로써 효율적으로 최적 이동 패턴을 탐색하여 제공하도록 한다.
유비쿼터스 상거래의 도래에 따라 개인화 된 서비스를 위한 상황과 환경 정보 즉, 컨텍스트 정보에 기반한 정보 제공의 중요성이 높아지고 있는데, 기존의 연구는 물리적 환경에 국한하여 컨텍스트를 적용하고 있으며. 개인의 선호를 고려하지 않는 타켓 마케팅 개념적 서비스에 기반을 두기 때문에 유비쿼터스 상거래 환경의 컨텍스트 도메인 관점에 부 적합하고, 개인화된 서비스 지원이 어렵다. 따라서 이 연구에서는 유비쿼터스 환경에서의 컨텍스트 개체에 대해 정의하고, 전자공간과 물리공간의 연계를 바탕으로 실세계의 일반화 된 공간 개념과 전자 공간의 카테고리 형태의 구조를 통합한 개념 계층 구조로 컨텍스트 정보 모델링을 제안하고, XML 데이터베이스를 이용하여 설계한다. 아울러 이렇게 확장된 컨텍스트 개념을 기반으로 적용 가능한 개인 상거래 서비스를 설명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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