• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.199-201
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• 2003

온라인 분석처리 시스템의 핵심 기술인 큐브를 효과적으로 산출하기 위한 많은 연구들이 이루어 졌다. 이러한 연구는 크게 온라인 분석처리 시스템의 결과 데이터를 저장하는 방식에 의해 MOLAP과 ROLAP으로 구분하여 이루어 졌다. 최근에 온라인 분석처리 시스템에서 큐브 산출에 대한 연구로 다중키 엑세스를 효율적으로 처리하는 다차원 파일 구조를 사용하여 집계 연산의 효율을 높이는 연구가 이루어졌다. 본 논문은 이러한 연구들을 바탕으로 다차원 파일 구조를 사용하여 효과적으로 큐브를 산출하고 결과 값을 미리 저장하는 일반적인 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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• 2005.12a
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• pp.249-257
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• 2005

본 연구는 e-marketplace에 대해 기업이 지각하는 만족이 신뢰, 다차원적 관계몰입(감정적몰입, 지속적몰입, 규범적몰입)에 영향을 미칠 수 있음을 제안하고 이를 실증 분석하였다. 전체적으로 제안모델은 수용할만한 자료적합도를 보여 주었으며, 제시한 4개의 가설 모두가 유의한 것으로 나타났다. 그리고 간접효과를 분석한 결과 만족이 신뢰를 통해서 다차원적 관계몰입(감정적몰입, 지속적몰입, 규범적몰입)에 간접적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.97-100
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• 2007

본 논문에서는 다차원 파일구조를 주어진 질의 패턴에 의해 최적으로 구성할 수 있는 방법을 제시한다. 지금까지의 다차원 파일구조는 응용 시스템에서 주어지는 질의의 패턴을 고려하지 않고 다차원 파일구조를 구성하는 애트리뷰트들의 클러스터링 정도를 동일하게 취급하였다. 그러나 다차원 파일구조를 이용하는 대부분의 응용 시스템에서 구성 애트리뷰트들 사이의 액세스 정도를 크게 다르게 하는 질의 패턴을 보인다. 따라서 본 논문에서는 다차원 파일구조의 응용 시스템에서 주어지는 질의 정보를 이용하여 각 구성 애트리뷰트들 사이의 클러스터링 정도를 각각 다르게 반영함으로써 최적이 되는 다차원 파일구조를 구성하는 방안을 제시한다. 먼저 질의처리의 성능이 질의 패턴에 주어진 질의 영역의 모양과 다차원 파일구조의 도메인 공간의 분할 상태를 나타내는 페이지 영역의 모양 사이의 유사성에 따라 크게 영향 받음을 보이고, 이러한 특성을 이용하여 수학적 분석을 통하여 제안된 기법의 이론적인 배경을 증명한다.

• Journal of Information Technology and Architecture
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• v.11 no.1
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• pp.63-73
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• 2014

As the advance of WWW, unstructured data including texts are taking users' interests more and more. These unstructured data created by WWW users represent users' subjective opinions thus we can get very useful information such as users' personal tastes or perspectives from them if we analyze appropriately. In this paper, we provide various analysis efficiently for unstructured text documents by taking advantage of OLAP (On-Line Analytical Processing) multidimensional cube technology. OLAP cubes have been widely used for the multidimensional analysis for structured data such as simple alphabetic and numberic data but they didn't have used for unstructured data consisting of long texts. In order to provide multidimensional analysis for unstructured text data, however, Text Cube model has been proposed precently. It incorporates term frequency and inverted index as measurements to search and analyze text databases which play key roles in information retrieval. The primary goal of this paper is to apply this text cube model to a real data set from in an Internet site sharing hotel information and to provide multidimensional analysis for users' reviews on hotels written in texts. To achieve this goal, we first build text cubes for the hotel review data. By using the text cubes, we design and implement the system which provides multidimensional keyword search features to search and to analyze review texts on various dimensions. This system will be able to help users to get valuable guest-subjective summary information easily. Furthermore, this paper evaluats the proposed systems through various experiments and it reveals the effectiveness of the system.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.275-288
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• 1999

다차원 모델링이란 정보를 비즈니스 차원으로 조직화하는 과정을 말한다. 요소(element) 데이터가 차원 내 또는 차원 간에 상호관련성이 높을수록 다양한 각도의 분석이 필요하며, 이러한 상호관계에 대한 분석 결과는 가치있는 정보가 되므로 다차원 모델링의 대상이 된다. (중략)

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.423-426
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• 2008

한국증권선물거래소의 유가증권 매매체결시스템은 안정적이고 신속한 데이터 처리에 초점을 둔 시스템이다. 인터넷과 HTS(Home Trading System)의 대중화로 인해 대량의 데이터로부터 적시에 정보를 추출하고 분석하고자 하는 요구가 증가하고 있다. 그러나 현재의 통계정보시스템은 이와 같은 요구를 수용하기 어려우며 개발자의 별도 노력이 요구된다. 또한 목표성능에 대한 요구가 매우 높아짐에 따라 시스템 및 어플리케이션의 증설과 개선작업이 빈번하지만 그 효과를 예측하기 어려우며 정량화 된 근거자료의 부재로 의사결정을 지연시킨다. 따라서 이와 같은 요구사항들을 해결하기 위해 기존의 통계정보시스템을 활용하고 추가적인 데이터들을 다양한 차원에서 분석 가능하도록 웨어하우스 데이터베이스를 구축하며 성능예측을 위한 요소들을 추출하고 데이터마이닝을 수행하여 의사결정에 도움을 줄 수 있는 다차원 모델링 기반의 거래분석 시스템을 제안한다. 거래분석 시스템의 구축으로 사용자는 웹상에서 적시에 다차원 분석보고서를 생성할 수 있다. 또한 관리자는 외부적 환경변화에 따른 향후 시스템 성능 감소를 예측할 수 있으며 내부적 요인을 제어하여 이를 상쇄할 수 있는 방안을 찾을 수 있게 된다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.14 no.6
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• pp.263-270
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• 2016

In this study, it was attempted to develop a grade-customized statistical analysis system that can be operated by a teacher without professional knowledge of statistics by utilizing profiling in the education sector. For this, with the convergence of techniques of profiling into the education sector, it examined the elements necessary for building a customized student multidimensional analysis system. Referring to the overall configuration and the current state to build multidimensional analysis system utilizing practical profiling, it showed the implementation result of the algorithm applied to each statistical method, and presented the differences and superiority to existing systems. Once the system based on the proposed techniques is built, considering differences of students' needs and abilities and clarifying precise objectives and standards, with the improvement of satisfaction in public education, it is possible not only to reduce expense of prior and private learning but also realize self-directed learning suitable to one's learning ability and aptitude.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.130-132
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• 2005

다차원 온라인 분석처리 시스템(MOLAP)에서 집계 연산은 중요한 기본 연산이다. 기존의 MOLAP 집계 연산은 다차원 배열구조를 기반으로 한 파일구조에 대해서 연구되어 왔다. 다차원 배열구조는 편중된 분포를 갖는 데이터에서는 잘 동작하지 못한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 편중된 분포에도 잘 동작하는 다차원 파일구조를 사용한 MOLAP 저장구조의 물리적 설계기법을 제안한다. 실험결과에 의하면 이차원 파일구조의 경우 집계 연산처리를 위한 저장구조의 성능이 일곱 배 이상까지 향상됨을 확인하였다. 삼차원 이상의 파일구조에 대해서는 더욱더 큰 성능향상이 예상된다. 이러한 성능의 향상은 제안된 MOLAP 저장구조의 물리적 설계기법이 매우 유용함을 나타내는 것이다.

• Information Systems Review
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• v.7 no.1
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• pp.65-80
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• 2005

The Seoul Metropolitan Subway Corporation (SMS) and the Seoul Metropolitan Rapid Transit Corporation (SMRT), which manage the city's eight subway lines, are intending to overcome their operational inefficiencies. The two investigators of the paper realize with emphasis that it is essential for the two subway authorities to analyze subway transit data prior to put policies and plans into practice. In this paper, the investigators propose a new, and an intuitive, way of analyzing subway passenger transit patterns. To achieve this goal, they have implemented a data mart by blending the "Pass Card" log data into the multidimensional model. The subway passenger's transit patterns and the practical implications of this system are also investigated.

• Journal of Digital Convergence
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• v.15 no.10
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• pp.243-251
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• 2017

As external data have become important corporate information resources, there are growing needs to combine them with internal data. This paper proposes an ontology-based scheme to combine external data with multi-dimensional databases, which shall be called multi-dimensional event ontology. In the ontology, external data are represented as events. Event characteristics such as actors, places, times, targets are linked to dimensions of a multi-dimensional database. By mapping event characteristics to database dimensions, external event data are shared via multi-dimensional hierarchies. This paper proposes rules to synchronize information sharing in multi-dimensional event ontology such as upward event information sharing, downward event information sharing and complex event information sharing. These rules are implemented using Protege. This study has a value in suggesting Big Data information sharing processes using an event database framework.