능동 데이터베이스 시스템은 특정한 상태를 탐지하는 능동규칙을 도입한다. 조건부 평가는 사건이 발생할 때마다 수행되기 때문에 조건부를 처리하는 방법에 따라 시스템의 성능에 중요한 영향을 미친다. 본 논문에서는 차이트리 구조, 분류트리, 그리고 집계함수 테이블을 생성하는 전처리 기능을 갖는 조건부 처리 시스템을 제안한다. 전처리는 능동규칙을 미리 파악할 수 있는 능동 데이터베이스의 특징 때문에 도입될 수 있다. 본 논문에서는 선택연산, 조인연산, 그리고 집계함수를 효율적으로 처리할 수 있는 차이트리를 제안하고 조건부의 처리 성능을 높인다. 그리고 조인연산을 효과적으로 처리하는 분류트리와 높은 처리비용을 요구하는 집계함수를 처리하는 집계함수 테이블을 제안한다. 본 논문의 조건부 처리 시스템은 전처리 기능에서 만들어진 조건부 처리 구조 때문에 조건 비교의 횟수를 감소시켜 능동규칙에서 조건부 처리의 성능 향상을 기대할 수 있다.
대용량의 데이터가 저장되는 데이터 웨어하우징 환경에서 조인이나 집계 함수와 같은 고비용의 연산의 효율적인 처리는 매우 중요하다. 본 논문에서는 집계 함수(aggregate function)와 조인(join)이 모두 포함된 질의를 처리하는 새로운 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 먼저 차원 테이블(dimension table)을 미리 그루핑한 후, 비트맵 조인 인덱스(bitmap join index)를 이용하여 조인을 처리하는 방식을 사용한다. 이 결과, 사실 테이블(fact table)만을 접근하여 집계 함수를 처리함으로써 기존 기법이 가지는 성능 저하의 문제점을 해결할 수 있다. 기존 기법과 제안하는 기법에 대한 비용 모델(cost model)을 정립하고, TPC-H 벤치마크를 기반으로 하는 다양한 시뮬레이션을 수행함으로써 제안된 기법의 우수성을 규명한다.
능동규칙의 조건부 처리에 사용되는 데이터베이스 연산들은 처리되는 시간들이 상당히 크기 때문에 능동 데이터베이스 시스템의 성능에 중요한 영향을 미친다. 그래서 조건부에서 발생되는 연산들의 처리 시간을 최소화 시켜야만 시스템의 성능을 높일 수 있다. 기존 연구의 처리 기법들은 기본 데이터베이스 연산과 한정된 일부 집계함수만을 효율적으로 처리하고 있다. 본 연구에서는 릴레이션의 구조화와 상태테이블을 사용한 처리 기법을 제시한다. 릴레이션들을 분류트리로 구조화시키고, 삭제 정보 테이블을 도입함으로써 기본 데이터베이스 연산의 처리시간을 줄일 수 있다. 또한 이진 검출트리와 릴레이션의 상태테이블을도입함으로써 처리비용이 큰 집계함수를 효율적으로 처리할 수 있어 능동 데이더베이스 시스템의 이용을 극대화시킬 수 있다.
데이터에 내재되어 있는 특이 패턴을 찾고자 데이터 분석을 할 때에 보통 다차원적인 데이터 집계를 하는데, 이때에 표준 SQL 쿼리를 사용해도 좋지만 쿼리가 아주 복잡해진다는 단점이 생기게 된다. 쿼리가 복잡해지면 표준 테이블을 여러 번 참조해야 되고 결과적으로 쿼리의 성능이 저하된다는 뜻이다. OLAP 쿼리는 복잡한 것이 대다수이기 때문에 SQL 쿼리를 대신할 새로운 집계용 연산자인 데이터 큐브를 간단히 불러 큐브를 만들 필요가 생기는 것이다. 집계를 하고, 부분 합을 구하는 것과 같은 OLAP 업무를 지원해 주는 것이 데이터 큐브이다. 이러한 데이터 큐브를 작성하는데 관련된 집계함수에는 여러 가지가 있는데, 이를 분배적 함수, 대수적 함수 그리고 전체관적 함수의 3가지로 분류할 수 있다. 이 중, SUM, COUNT, MAX, MIN과 같은 분배적 함수는 데이터 큐브를 작성하는 데에 직접사용 할 수 있고, AVG와 같은 대수적 함수는 매개함수를 활용하면 사용가능 하다고 알려져 있다. 즉, AVG 자체는 분배적 함수가 아니지만, (SUM, COUNT)와 같은 매개함수로 분배적 함수가되기 때문에 매개함수를 이용하여 구하면 된다는 뜻이다. 그러나 본 연구에서는 (SUM, COUNT)와 같은 매개함수를 통해 AVG를 구하는 것이 OLAP 큐브 작성에 적용시킬 수 없다는 사실을 확인했으며, 결과적으로 이 매개함수를 활용하면 잘못된 결론에 다다르고 그릇된 의사결정을 하게 된다는 사실을 확인하게 되었다. 따라서 본 연구에서는 집계함수 AVG를 OLAP 큐브에 적용시켰을 때의 여러 문제점을 밝혀내고 또한 이들 문제점을 해결할 방안을 찾고자 하는 데에 목적을 두고 있다.
대용량의 데이터가 저장되는 데이터 웨어하우징 환경에서는 조인이나 집계 함수와 같은 고비용의 연산의 효율적인 처리는 매우 중요하다. 본 논문에서는 집계 함수(aggregate function)와 조인이 모두 포함된 질의를 처리하는 새로운 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 먼저 차원 테이블(dimension table)을 미리 그룹핑한 후, 비트맵 조인 인덱스(bitmap join index)를 이용하여 조인을 처리하는 방식을 사용한다. 이 결과, 사실 테이블만을 접근하여 집계 함수를 처리함으로써 기존 기법이 가지는 성능 저하의 문제점을 해결할 수 있다. 기존 기법과 제안하는 기법에 대한 비용 모델(cost model)을 정립하고, 이를 기반으로 시뮬레이션을 수행함으로써 제안된 기법의 우수성을 규명한다.
물 또는 습기에 의하여 도로포장 구조물의 아스팔트와 자갈(aggregate)사이의 결합력이 손실되어 아스팔트가 자갈로부터 분리되는 현상 즉 스트리핑(stripping)에 의하여 많은 도로포장이 파괴되고 있다. 이러한 스트리핑 현상을 방지하기 위하여 여러가지 방법이 개발 사용되고 있는데 흔히 스트리핑 방지제(antistripping additive)를 아스팔트에 섞어서 사용하고 있다. 본 연구의 목적은 스트리핑 현상의 원인을 규명하고 이것을 바탕으로 효율적인 스트리핑 방지제의 조건과 사용방법을 제시하는 것이다. 도로포장용 자갈의 물리화학적 성질을 관찰하여 스트리핑과의 관계를 검토한 결과 스트리핑 현상은 아스팔트와 자갈 사이의 전기적 반발력에 의해 일어날 수 있으며, 자갈 표면의 전기화학적 성질이 스트리핑에 중요한 역할을 함을 알 수 있었다. 또한 현재 사용되고 있는 스트리핑 방지제는 IR 분석결과 대부분이 아민(amine) 계통의 양이온 계면활성제 이었다. 이러한 스트리핑 방지제는 0.5에서 1.0%정도 아스팔트에 섞어서 사용하면 스트리핑을 현저히 줄일 수 있으나, 장시간 (약 24 시간 이상) 뜨거운 상태에서 방치하면 그 성능이 감소되는 것을 알 ? 있었다.
The main objective of this research is to examine the spillover effects of technological knowledge from IT industry to other industrial sectors and, based on empirical findings, to draw policy implications and suggest policy directions. To this end, we divide IT industry into IT equipment and IT service, assuming that these two sub-sectors are considerably different each other in terms of technology knowledge flow. Other industries are classified into 17 different sectors based on the KSIC of 1990. As the proxy measure of technological knowledge, the notion of R&D stock is employed. The Input/output(I/O) Table is used to define the inter-industrial flow pattern and to draw the knowledge flow matrix. As the research methodology, cost function model is employed to gauge the spillover effects of technological knowledge of IT industry. Based on the results of analysis, it is found that the economic impact of technology diffusion also exhibits a different pattern between IT equipment and IT service. The diffusion of IT equipment tends to show labor-substitution effect whereas IT service displays labor-creation effect. This fact should be considered in devising industry, education, and labor policy. The expectations from this research are as follows. First, the sectoral pattern, difference between IT equipment and service in particular, identified from this research may shed light on the sector-specific policy direction. It is emphasized that a sector-specific approach, rather than an aggregate approach, is relevant for formulating IT policy. Second, it is expected that the importance of technology diffusion programs and policy measures are recognized among policy makers in IT industry.
OLAP 데이터 큐브와 SDB(통계 데이터베이스) 모두 다차원 데이터 무리를 대상으로 하고, 이 데이터 무리의 모든 차원 별로 통계적인 요약처리를 한다는 데에는 공통점이 있으나 그 형성과정은 아주 다르다. SDB는 여러 베이스 데이터를 이용하여 자신이 쓸 베이스 데이터를 만들고 있으나 OLAP 데이터 큐브에서는 베이스 데이터 자체가 직접적으로 사용된다. 다시 말하면 SDB의 베이스 데이터는 머크로 데이터인데 반해 OLAP 데이터 큐브에서의 핵심 큐보이드 데이터는 마이크로 데이터라는 뜻이다. OLAP 데이터 큐브에 측정값을 입주시키는 데에 베이스 테이블을 사용한다. 구체적으로 핵심 큐보이드의 각 셀에 마이크로 데이터를 입주시키는 데에 베이스 테이블의 각 레코드를 사용한다. 그런데 OLAP 데이터 큐브에서는 마이크로 데이터가 사용되는 경우가 태반이기 때문에 베이스 테이블에서의 어떤 레코드는 존재하지 않게 되는 상황이 생길 수도 있게 된다. 그리고 이렇게 되면 핵심 큐보이드의 어떤 셀은 공백으로 남게 되는 것이다. Wang 등은 OLAP 데이터 큐브로부터 기밀 누설을 막을 수 있는 방법을 제안하였는데, 이 방법은 집계함수의 종류에 관계없이 적용시킬 수 있다고 주장하고 있다. 그러나 큐보이드의 어떤 셀 하나라도 공백으로 되어있는 경우는 집계함수의 종류에 관계없이 적용시킬 수 있다는 Wang의 주장이 틀리게 된다는 것을 본 연구에서는 밝히고 있다. 본 연구에서는 Wang의 오류를 없앤 OLAP 데이터 큐브에서의 새로운 추론통제 프로세스를 설계하는 데에 목적을 두고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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