• The Journal of Information Technology and Database
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• v.7 no.2
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• pp.61-85
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• 2000

This study empirically examined the effects of 12 factors on the success of data warehousing. Several hypotheses were set up to identify the relationships among these variables. And the survey instrument(questionnaire) was developed to collect data. Ultimately 183 questionnaires from 61 korean firms were collected. Findings showed that 9 factors(having the right resources, championship, management support, management of user expectations, planning for the project, prototyping, user participation, quality of the data sources, having the right development tools) affect positive effect on the success of data warehousing.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10c
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• pp.727-729
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• 1999

최근 기업의 정보기술에 대한 중요성이 부각되면서 통신업체를 비롯하여 다양한 업종에서 데이터웨어하우징 기법과 연계한 통합 정보 시스템을 이미 구축하였거나 서둘러 구축하고 있다. 본 논문에서는 교환기에서 출력하고 있는 원시트래픽데이터를 기반으로 전화망 트래픽정보 데이터웨어하우스(Data Warehouse, 이하 DW)를 구축할 경우, 이를 통해 보다 다양한 서비스 품질 분석이 가능함을 보이고자 한다. 지금까지 트래픽 데이터는 최번시의 데이터만을 대상으로 단편적인 분석만 수행해왔는데, DW 구축을 통해 이를 전 시간대 데이터로 그 대상 범위로 확장하고, 분석 항목도 보다 다양화 가능하며, 또 기존의 정형화된 질의 형식이 나니라, 비정형화된 질의를 수행할 수 있다. DW 구축시 전화망에서 측정 가능한 완료율을 포함한 폭주율, 화중율, 오번호율 등 품질요소들에 대하여 보다 세분화하여 심층 분석가능하고, 시간차원, 지역차원을 기준으로 다각적으로 분석가능하다. 뿐만 아니라, DW 구축에서는 다차원 모델링을 적용하기 때문에 어느 계층의 사용자 요구사항이라도 신속하게 원하는 정보에 접근하도록 지원할 수 있다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.39 no.5
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• pp.1-10
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• 2002

Efficient processing of expensive queries that include joins and/or aggregate functions is crucial in data warehousing environment since there reside enormous volume of data. In this paper, we propose a new method for processing of queries that have both of joins and aggregate functions. The proposed method first performs grouping of the dimension table and then processes join by using the bitmap join index. This makes only the fact table accessed for processing aggregate functions, and thus resolves the serious performance degradation of the existing method. For showing the superiority of the proposed method, we suggest the cost models for the proposed and existing ones, and perform extensive simulations based on the TPC-H benchmark.

• Digital Contents
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• no.4 s.95
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• pp.30-33
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• 2001

과거 기업들의 정보기반은 제품을 대량생산하던 시기에 맞는 체제였으며, 당시와 같이 제품의 종류가 적고 시장환경을 세밀하게 분류할 필요가 없었던 시기에는 구매패턴이 반복적이고 제품수명주기가 일정했다. 그러나 현대는 다품종 소량생산의 시대일뿐만 아니라 서비스와 정보 또한 상품화되었으며, 고객의 눈높이는 더욱 높아만 가고 있는 실정이다.

• Asia pacific journal of information systems
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• v.12 no.4
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• pp.21-36
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• 2002

This study empirically examined the effects of data warehousing methodology on the success of data warehousing. Research model and two hypotheses were set up to identify the relationships among two types of data warehousing methodology(top-down/bottom-up, dw configuration) and success based on the investigations of such theories as data warehousing, data warehousing methodology, IS success and so forth. And the survey instrument(questionnaire) was developed to collect data. Ultimately 183 questionnaires from 61 korean firms were collected. Findings showed that two types of data warehousing methodology affect significant effect on the success of data warehousing.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2012.06a
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• pp.475-476
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• 2012

선박에서 AIS 탑재가 확대는 해상에서의 전산 시스템 기술 발전에 큰 영향을 미치고 있다. AIS는 VTS가 선박의 식별, 트랙킹, 모니터링과 같은 일반적으로 알려진 기능을 제공하는 것뿐만 아니라 해상 교통 연구, 통계 분석, 학술 연구에 유용한 실시간 정보를 제공하기도 한다. 그러나 AIS 관측 자료의 신속한 축적은 이루어지고 있지만 VTS 플랫폼 측면에서 선박 위치 자료를 수집하고 분석하는데 한계가 있다. 이러한 관점에서 본 연구는 데이터 마이닝 기술과 GIS기술을 적용하여 AIS 자료를 분석하고자 한다. 이것은 해상 교통 관리 분야에 GIS 분석, 데이터베이스 관리 체계, 데이터 웨어하우징, 데이터 마이닝과 같은 잠재된 가치 정보를 도출하는 기술과 통합하는 시도이다. 현재 몇가지 제약사항이 있지만, 향후 VTS 관제 업무에 유용한 자원을 제공하는 새로운 방안이 될 것이다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.6 no.8
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• pp.1336-1345
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• 2002

Materialized views in data warehouse play important roles in rapidly answering to users's requests for information Processing. More views in data warehouse, can respond to the users more rapidly because the user's requests may be processed by using only the materialized views with higher probabilities rather than accessing base relations. The limited duration, during which the materialized views are updated due to base relations's changes, limits the number of materialized views in data warehouse. In this paper, we propose efficient policy for updating the materialized views, which can save the update duration of views although MIN/MAX values frequently change in base relation. The policy updates the materialized views by distinguishing whether MIN/MAX values's changes in the base relation are insert value or delete value. Then, the number of accesses to the base relation is descreased when updating the MIN/MAX values in the materialized views.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.149-152
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• 2005

워크플로우 시스템은 비즈니스 환경에서 프로세스의 자동화 수행을 통해 업무 처리의 효율성 및 성능을 극대화시켜주는 미들웨어 시스템이며 워크플로우 엔진은 이러한 비즈니스 서비스의 실질적인 수행을 컨트롤 및 관리해주는 역할을 한다. 워크플로우 클라이언트로부터의 서비스 요청에 대한 처리를 위해 워크플로우 엔진은 엔진 내부의 핵심 컴포넌트들의 연동에 의해 생성되는 서비스 인스턴스들의 처리 행위를 통해 서비스를 수행하며, 서비스 처리를 하면서 발생되는 이벤트들에 대해서 로그를 기록한다. 이러한 로그 데이터들은 워크플로우 모니터링 분석에 중요한 근거 자료로서 사용되며, 워크플로우 웨어하우징 및 마이닝등의 분야에서 주요 근간 데이터로서 사용될 수 있다. 본 논문에서는 자체 제작된 e-chautauqua 초대형 워크플로우 시스템을 배경으로 초대형 워크플로우 라는 환경에서 대용량의 로그를 어떻게 구성하는지에 대해서도 살펴볼 것이며, 워크플로우 엔진을 구성하는 핵심 컴포넌트들의 연동에 의해 수행되는 서비스 인스턴스들의 이벤트들이 어떠한 모습으로 로그 메시지를 구성하게 되는지에 대한 로그 메시지 포맷에 대한 전반적인 워크플로우 로깅 메커니즘에 대해 기술하고자 한다.

• Digital Contents
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• no.3 s.58
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• pp.46-52
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• 1998

오라클 8의 발표를 기점으로 향후 관계형 데이터베이스의 판도에 관심이 모아지고 있다. 오라클 8의 강점은 특히 강력한 파워와 유연성에 있다. 오라클은 향상된 퍼포먼스와 대규모로 유입되는 사용자 요구를 효과적으로 조절할 수 있는 기술을 근간으로 보다 강력한 OLTP 애플리케이션의 새로운 제안을 강조한다. 또한 파티션이 가능한 테이블과 인덱스, 대용량 데이터 볼륨 및 객체 구조 지원을 비롯해 데이터웨어하우징 시장도 겨냥하고 있다. 오라클 8의 상세한 기능 및 향후 보완점에 대해 알아봤다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.172-175
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• 2013

사이버물리시스템(CPS)은 실시간 제약으로 타이밍에 민감한 특징이 있으며, 산업 영역에 적용시 시스템 동작과 안전필수 로그의 특정한 패턴을 나타내는 대용량의 실시간 데이터를 생성시킨다. 본 논문은 공개소스프로젝트인 하둡에코시스템을 이용한 CPS 데이터분석 아키텍처를 소개한다. CPS 처리의 특징 때문에 그 대용량의 데이터 처리는 하나의 머신에서 분석될 수 없으므로, 하둡에코시스템을 통하여 실시간 기반으로 생성되는 데이터를 저장하고 처리하는 시스템 아키텍처를 제안한다. 하둡분산파일시스템(HDFS)은 거대한 CPS 데이터의 저장을 위한 기본 파일시스템이고, 하이브는 데이터웨어하우징 처리를 위한 CPS 데이터분석에 사용된다. 플룸은 서버들로부터 데이터를 수집하고 HDFS에서 그 데이터를 처리하기 위해 사용되며, Rhive는 데이터 마이닝과 분석을 적용하기 위해 사용된다. 이러한 아키텍처를 개관하고, 또한 효과적인 데이터 분석을 위해 사용한 시스템 설계 전략을 소개한다.