데이터 웨어하우스는 기업의 통합된 데이터의 저장하는 곳이며, 대게는 상당한 규모를 가지고 있다. 또한, 데이터 웨어하우스는 일반적으로 다양한 종류의 데이터를 저장함으로 데이터 웨어하우스에 저장된 데이터는 의사결정 임무에 따라서는 그 질적, 적합성에 차이를 나타내고는 한다. 이러한 데이터 웨어하우스의 특성으로 인해서 때로는 데이터 웨어하우스의 데이터의 효용성이 기업의 의사결정을 지원하는데 있어 제한적일 수 있다. 정보 시스템의 문헌에는 데이터의 질이 의사결정 성과에 미치는 영향에 대해서 많이 알려져 있지 않다. 그래서, 본 연구는 contextual data(상황적 데이터)의 질과 업무의 복잡성이 의사결정 성과에 미치는 영향에 대해서 탐구해보고자 한다. Contextual data의 질과 업무의 복잡성이 의사결정의 성과에 미치는 영향을 조사하기 위하여 웹을 기반으로 하는 데이터 웨어하우스를 이용하는 실험을 실행했다. 연구의 결과는 contextual data의 질이 의사결정의 성과에 영향을 미친다는 것을 통계적으로 보여주었다. 이러한 연구결과는 의사결정자의 의사결정 성과를 향상시키기 위해서는 데이터 웨어하우스의 contextual data의 질을 향상시켜야한다는 것을 제시하고 있다.
인터넷은 20-30년 전에는 상상할 수 없었던 엄청난 양의 정보에 대한 즉각적인 접근을 가능하게 하고 있다. 하지만 정보를 표현한 언어가 다양한 국가의 언어로 제공됨으로 이용자는 인터넷상에서 제공되는 컨텐츠를 온전히 사용하기 위해 반드시 외국어에 대한 이해를 수반해야 한다. 2015년 한 통계에 따르면 전 세계 웹사이트의 약 55%가 영어로 제작되어 있다고 한다. 따라서 정보탐색에 있어 웹 컨텐츠의 절반 이상에서 사용되고 있는 영어의 중요성을 간과할 수 없는 것이다. 본 연구는 인터넷을 활용한 정보문제 해결에 있어 검색 질의의 언어와 질의문의 복잡성이 검색 성과에 어떤 영향을 미치는지 살펴보고자 하였다. 실험은 서울 시내 종합사립대학교에 재학 중인 30명의 학생들을 대상으로 실시하였다. 연구자는 피험자들에게 각각 총 8개의 검색과제를 무선방식으로 제공하였다. 이들 과제는 각각 4개씩의 한글과 영어로 된 질의로, 이는 다시 같은 수의 단순 질의와 복합 질의로 나누어진다. 실험 결과 단순 질의와 복합 질의 간 검색에 소요된 시간, 검색 횟수, 정답률에 있어 통계적으로 유의미한 차이를 보였다. 하지만 질의 언어가 검색 성과 지표에는 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 또 학생들의 영어구사수준 역시 검색성과에 영향을 미치지 않았다. 그러나 검색과 관련된 다른 지표(검색 언어의 사용 및 검색엔진 선택)에 있어서는 검색 언어와 검색 복잡성이 영향을 미치는 것으로 나타났다.
온톨로지에 대한 연구가 활발해지면서, 온톨로지를 실제 응용하고자 하는 사용자들의 요구가 커지게 되었다. 그렇지만 온톨로지의 응용을 위해서는 구축된 온톨로지를 효율적으로 다루고, 평가할 수 있는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 기존 온톨로지 질의 언어들의 한계점 중 구문 작성시 복잡성을 해결하기 위해 단순한 텍스트 기반의 질의 처리 인터페이스를 구현하여 온톨로지 사용의 범용성을 높이고, 사용자는 쉬운 질의 처리 환경에서 온톨로지에 대한 평가를 용이하게 수행함으로써, 온톨로지의 높은 활용성 또한 기대할 수 있다. 결론적으로, 본 연구의 온톨로지 질의 처리의 용이성과 트리플 사실 기반의 추론을 통하여 사용자는 온톨로지 구축의 완전성 및 응용 가능성을 쉽게 평가할 수 있다.
본 연구는 경관의 미적선호의 정보처리모형을 제시하고 LISREL 방법론을 사용하여 한강경관의 미적선호의 강화에 기여하는 구조적 인자 를 확인함으로써 한강경관의 시각적 질의 개선방안을 제시하는데 그 목 적이 있다. 이를 위해 한강 경관을 대표할 수 있는 전형적이고 시각적으 로 현저한 40개의 경관의 슬라이드를 120명의 피조사자에게 보여주고 미 적평가, 선호, 가독성, 복잡성, 통일성, 신비성을 11등급의 척도를 사용하 여 측정하고 LISREL 분석방법으로 분석하였다. 경관번호 30을 제외하고 모형의 전체적 적합도가 매우 높은 것으로 나타났다. 분석의 결과 경관 에 대한 미적 평가와 선호가 경관의 미적선호를 타당성있게 나타내는 변 수로 확인되었으며, 통일성, 가독성, 신비성의 구조적 변수들이 경관의 시각적 질을 유의하게 강화시키는 인자로 판명되었다. 이 결과를 기초로 하여 한강 경관의 시각적 질을 개선하기 위한 방안을 제시하였다.
최근 컴포넌트 사용과 컴포넌트 기반 개발 방법론을 이용한 전사적 자원 관리(ERP) 시스템과 정보 관리 시스템(EIS) 개발이 급속히 성장하고 있다. 그 시스템을 구성하는 엔티티 컴포넌트는 데이터베이스 질의 처리를 통해 자료의 영속성 처리를 한다. 그러나, 컴포넌트가 복잡한 질의 처리를 통해서 영속성을 유지해야 하는 경우는 데이터베이스간의 질의 처리가 호환되지 않는 문제점과 그를 해결하기 위해 모든 데이터베이스와의 연동을 지원하기에는 어려운 점을 가지고 있다. 엔티티 컴포넌트에서 각 데이터베이스 질의 연산을 추상 클래스 정의하고 이 추상 클래스와 엔티티 빈 간의 종속성 제거하고 이것을 통한 EJB 기반 엔티티 컴포넌트의 커스터마이제이션을 제시한다.
최근 들어 건축과 IT 기술이 발전함에 따라서 대규모의 복잡한 3차윈 공간이 증가하고 있고, 사람들 또한 이러한 공간에서 생활하는 시간이 늘어나고 있는 추세이다. 이에 따라 복잡한 3차원 공간 내에서 유사시를 대비한 또는 편의 정보를 제공하기 위한 서비스가 필요하게 되었고, 이러한 서비스를 제공하기 위해서는 복잡한 공간에서의 효율적인 위상학적 관계성 파악이 기본적으로 뒷받침이 되어야 한다. 공간의 관계성 파악은 위상학적 관계를 저장하고 표현하는 각각의 데이터 모델에 따라 그 방법과 효율성이 달라진다. 위상학적 관계성 저장과 표현에 있어서 가장 널리 사용되어 왔던 데이터 모델은 B-rep 기반의 데이터 모델이고, 2000년대 초반에 들어서는 네트워크 기반 위상학적 데이터 모델에 관한 연구가 많이 진행되었다. 본 연구에서는 데이터 저장 용량 및 공간질의에 대하여 두 데이터 모델의 효율성을 검증한다. 효율성은 데이터의 저장용량, 인접성 및 연결성 질의 응답속도를 기준으로 하여 수행한다. 효율성 검증의 결과로써 네트워크 기반 위상학적 데이터 모델이 3차원 공간질의에 있어서 B-rep 기반 데이터 모델 보다 효율성이 높음을 제시한다.
문서요약이란 문서의 기본적인 내용을 유지하면서 문서의 복잡도를 줄이는 작업이다. 인터넷과 같은 정보기술의 발달로 정보의 양이 급증함에 따라, 정보 과적재(information over load) 문제의 해결을 위해 자동 문서요약시스템의 필요성이 대두되었다. 본 논문에서는 의사 적합성 피드백(pseudo relevance feedback)에 의한 질의확장(query expansion) 기법을 적용한 자동 문서요약 모델을 제안한다. 제안하는 모델의 특징은 질의를 분해함으로써, 적합성 피드백 과정에서 질의가 편향(bias)되어 요약이 잘못되는 문제를 방지할 수 있다는 것이다. 신문기사를 대상으로 평가한 결과 제안한 모델이 질의확장을 적용하지 않은 방법이나 하나의 질의만을 유지하는 일반적인 적합성 피드백 모델보다 더 좋은 성능을 보였다.
분산 공간 데이터베이스 시스템에서 자주 수행되는 공간 죠인 질의는 공간 데이터의 특징인 대용량성과 복잡성으로 인하여 공간 연산 수행시 연간을 수행하는 서버의 CPU 및 디스크 I/O상의 과부하를 일으킨다. 본 논문은 이러한 분산 광간 데이터베이스 시스템에서 수행 비용이 많이 드는 원격 사이트간의 공간 죠인 질의를 병렬적이며 연쇄적으로 수행하는 기법을 제안한다. 본 기법은 공간 죠인 연산의 대상이 되는 릴레이션들을 공간 연산의 특성에 따라 순서화하고, 그 중 최하위의 죠인에 참여하는 릴레이션들 중 하나를 이등분 하는 방법으로 공간 죠인 연산을 분리한 추, 질의 수행에 참여하는 두 서버에게 죠인 연산을 분배한다. 각 서버는 분할된 공간 죠인 연산을 동시에 연쇄적으로 저리하고 결과를 병합하여 최종 죠인 결과를 생성한다. 본 기법은 릴레이션을 분할하여 죠인을 수행함으로써 공간 연산에 참여하는 객체의 수를 절반으로 줄이며 R-Tree 등의 공간 인덱스 탐색 횟수와 그 범위를 감소시킨다. 또한 연쇄적인 질의 처리로 죠인의 결과인 임시 릴레이션을 생성하지 않으므로 대용량의 데이터에 대한 복잡한 질의에 대해서도 제한 없이 수행한다.
최근 들어 XML의 급속한 확산으로 인해 DBMS를 이용한 XML 데이타 관리의 필요성이 높아지고 있다. 기존의 DBMS를 이용한 XML 저장 및 검색에 관한 연구들은 편의성 측면이나 성능 측면에서 아직 해결할 문제점을 가지고 있다. 특히, 관계 DBMS를 이용하는 경우 복잡한 XML 문서를 간단한 테이블 형태로 변환하는 데이타 모델 변환과 그에 따른 질의 변환의 복잡성이 문제점으로 지적되고 있다. 본 논문에서는 UniSQL ORDBMS를 이용한 DTD 의존적 데이타 관리 시스템인 Xing을 제안한다. Xing 시스템에서는 ORDBMS의 객체 참조와 다중값 속성을 이용하므로 XML 데이타를 객체 모델로 매핑하는 것이 간단하다. 또한, DTD 의존적인 객체 스키마를 생성하므로 XML 저장 알고리즘이 간단하고, 검색을 위한 질의 변환도 용이하다. 특히, Xing에서는 SAX 파서를 이용하여 메모리 부하가 적은 고유의 Xing 트리를 생성하므로 대량의 XML 데이타를 빠르게 저장할 수 있다. 그리고, 질의결과를 XML 형태로 반환함으로써 완전한 XML 데이타 관리시스템으로 사용할 수 있다. GenBank의 유전체 XML 데이타에 대하여 Xing을 이용한 저장과 관계 데이터베이스로 저장한 경우에 검색성능을 비교한 결과 제안한 시스템이 최고 10배까지 좋은 성능을 보였다.
대부분의 상용 관계 DBMS(Database Management System)에서는 사용자 편의성을 위하여 SQL과 함께 그래픽 질의어를 제공하고 있으나, 객체 DBMS의 경우에는 그래픽 질의어에 관한 연구와 개발이 미흡한 실정이다. 그래픽 질의어에서는 복잡한 질의 조건을 간결하고도 직관적인 방법으로 표현하는 것이 중요한 이슈이다. 특히, 객체 DBMS는 관계 DBMS 보다 복잡한 데이타 모델과 객체 질의어를 제공하므로 그래픽 객체 질의어를 설계하고 구현할 때 간결성과 직관성을 유지하는 것이 더욱 중요하다. 본 논문에서는 인터넷 환경에서 원격지 객체 데이타베이스에 접근하여 자료를 검색하고 관리하는 그래픽 객체 질의어인 GOQL(Graphical Object Query Language)을 제안한다. GOQL은 그래픽 관계 질의어에서 다루지 않은 집합값 속성과 한정어 및 메소드를 포함한 길이가 2 이상인 경로를 간단한 그래픽 요소들로 시각화함으로써 간결성과 직관성을 높인다. 그리고 대표적인 객체 질의어인 XSQL(1,2)에서 사용하는 경로는 GOQL에서 제공하는 간단한 시각적 도구로 표현할 수 있음을 보인다. 또한, 논문에서는 GOQL의 그래픽 질의어를 텍스트 객체 질의어로 변환하는 알고리즘을 제안하고, 실제로 인터넷 환경에서 동작하도록 구현한 결과를 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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