For analyzing a huge amount of web pages available in the Internet, we need to extract the encoded information in web pages. In this paper, we propose a method to extract and convert web information from web pages into XML documents for multidimensional analysis. For extracting information from web pages, we propose two languages: one for describing web information extraction rules based on the object-oriented model, and another for describing regular expressions of HTML tag patterns to search for target information. For multidimensional analysis on XML documents, we propose a method for constructing an XML warehouse and various XML cubes from it like the way we do for relational data. Finally, we show the validness of our method through the application to US patent web pages.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.3
no.4
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pp.126-131
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1998
Spatial data warehouse, whose importance is being increased, is composed of huge amounts of historical spatial data for organizational decision making and it also allows users to obtain useful geospatial information through analyzing and summmarizing spatial data. In this paper, we survey effective spatial multidimensional model which is based on virtual scenario for spatial data warehouse modelling. Therefore, we describe spatial multidimensional analytical query which provide multiple analytical functions according tom user's requests.
Conventional IT device has been evolving into smart device based on more powerful computing, the adoption of platforms, and next generation networking. There are not many empirical studies with regard to the early adoption stage of smart IT technology devices. This paper aims to investigate intention to use smart device based an extended technology acceptance model (TAM) with flow empirically. We get the results that there are positive influences among multidimensional user characteristics and flow, perceived usefulness and the intention to use. According to this results, companies which want to dominate the market in advance should understand the characteristics of potential consumers in developing marketing strategies and contents.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.7
no.1
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pp.1-11
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2000
Up to the present, many GIS logical data models have been proposed to incorporate time dimension into traditional 2-dimensional (2D space) GIS databases. However, these models are difficult to implementation of multi-dimensional GIS and have problems of significant data redundancy and search performance. This paper proposes a new storage strategy and a separate storage structure, that is composed of current database and past database, in order to reduce data redundancy and improve search performance of temporal query. Also we design moving algorithm for migration from current database to past database, and design efficient search algorithm for temporal query.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2010.06a
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pp.149-152
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2010
본 논문은 지구공간에 존재하는 다양한 공간정보를 이용하여 도로 및 철도 계획과 공사를 위한 최적노선을 선정하는 기법에 관한 새로운 연구이다. 사람과 물자를 수송하는데 있어서 가장 기본적인 공공교통시설인 도로 및 철도를 건설하기 위하여 초기에 가장 중요한 결정이 바로 최적노선결정이므로 환경파괴를 최대한으로 감소시키고 그 기능을 충분히 발휘할 수 있도록 대상 지역의 여러 가지 조건을 고려하여 가장 적합한 노선의 위치를 결정하여야 한다. 3차원 지형 환경의 공간영상콘텐츠는 국토계획 및 통신설비계획, 철도건설, 시공, 입체적인 유비쿼터스 도시 구현, 안전 및 방재 등에서 많은 요구와 그 중요성이 크게 부각되고 있다. 현재 지리정보 기반의 2차원적인 지도정보와 시설정보를 다차원의 도시공간으로 재현하기 위하여 기존의 등고선을 이용한 DEM 방식은 많은 한계를 가지고 있으며, 특히, 철도와 같은 노선 폭이 좁고 길이가 길어서 궤적 관리가 어려운 작은 구조물의 경우에는 그 고도모델이 무시되기 쉬우므로, 레이저 측량 기술을 이용한 공간대상물에 대한 높은 정확도 취득이 크게 필요한 실정이다. 본 연구에서는 원격탐사 영상 Data를 중심으로 하는 정사보정하고 이에 매칭 할 수 있는 수치 지도 벡터와의 통합 및 전환으로 다차원 공간에서 건물 모델의 생성과 다양한 활용을 제시하는 것을 연구목적으로 하였고, 연구방법으로는 기존의 이미 취득한 2차원적인 평면사진을 지상 기준점에 의하여 정밀기하보정을 하여 얻은 사진영상자료를 이용하여 3차원 공간정보로 구성하기 위해서는 동일지역에 대한 수준 측량결과인 높이 데이터를 매칭하여야 하므로, 항공기에 탑재한 센서로 모든 대상지에 대한 지형지물의 고밀도의 높이 값을 획득하여 위치보정 작업 후에 3D로 매칭할 수는 방법을 연구하여 실험하도록 하였다 또한 본 연구에서는 연구대상지역의 지형조건, 기존 노선과의 비교, 토지이용, 지형경사, 사면방향, 지가 등을 분석하여 각각의 경중률을 고려한 후 선택된 후보노선들을 비교분석함으로서 최적노선을 선정하고자 하였다.
Sequence matching in time-series databases is an operation that finds the data sequences whose changing patterns are similar to that of a query sequence. Typically, sequence matching hires a multi-dimensional index for its efficient processing. In order to alleviate the dimensionality curse problem of the multi-dimensional index in high-dimensional cases, the previous methods for sequence matching apply the Discrete Fourier Transform(DFT) to data sequences, and take only the first two or three DFT coefficients as organizing attributes of the multi-dimensional index. This paper first points out the problems in such simple methods taking the firs two or three coefficients, and proposes a novel solution to construct the optimal multi -dimensional index. The proposed method analyzes the characteristics of a target database, and identifies the organizing attributes having the best discrimination power based on the analysis. It also determines the optimal number of organizing attributes for efficient sequence matching by using a cost model. To show the effectiveness of the proposed method, we perform a series of experiments. The results show that the Proposed method outperforms the previous ones significantly.
Nowadays, IT for CRM has been growing and developed rapidly. Typical techniques are statistical analysis tools, on-line multidimensional analytical processing (OLAP) tools, and data mining algorithms (such neural networks, decision trees, and association rules). Among customer data, web log data is very important and to use these data efficiently, applying OLAP technology to analyze multi-dimensionally. To make OLAP cube, we have to precalculate multidimensional summary results in order to get fast response. But as the number of dimensions and sparse cells increases, data explosion occurs seriously and the performance of OLAP decreases. In this paper, we presented why the web log data sparsity occurs and then what kinds of sparsity patterns generate in the two and t.he three dimensions for OLAP. Based on this research, we set up the multidimensional data models and query models for benchmark with each sparsity patterns. Finally, we evaluated the performance of three OLAP systems (MS SQL 2000 Analysis Service, Oracle Express and C-MOLAP).
The major reason that spatial data warehousing has attracted a great deal of attention in business GIS in recent years is due to the wide availability of huge amount of spatial data and the imminent need for fuming such data into useful geographic information. Therefore, this research has been focused on designing and implementing the pilot tested system for spatial decision making. The purpose of the system is to predict targeted marketing area by discriminating the customers by using both transaction quantity and the number of customer using credit card in department store. Moreover, the pilot tested system of this research provides OLAP tools for interactive analysis of multidimensional data of geographically various granularities, which facilitate effective spatial data mining. focused on the analysis methodology, the case study is aiming to use GIS and clustering for knowledge discovery. Especially, the importance of this study is in the use of snowflake schema model capabilities for GIS framework.
As the un-tact and on-tact consumption culture has proliferated due to the impact of COVID-19, 'live commerce', a form of shopping while communicating with customers through real-time streaming broadcasting, is emerging in the commerce and distribution industry. Live commerce provides an environment where customers can get the convenience of online shopping and enjoy un-tact shopping more realistically while communicating with the broadcaster in real time, as if purchasing directly from an offline store. Therefore, purchases using live commerce are expected to increase further. In this study, based on the characteristics of live commerce, the main factors influencing the increase in purchase intention through live commerce were derived and their influences were verified. In particular, this study examined these factors in multiple dimensions with focusing on strong interactivity, realistic presence, and providing detailed reviews with high credibility for products as the features of live commerce. This research collected sample data from actual users of live commerce and empirically analyzed the significance of the factors influencing the purchase increase of live commerce, thereby providing implications for knowledge management in a newly changed commerce environment in the un-tact era.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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