Data integration technology is one of the key elements in building data warehouses or big data, and is used to combine data from multiple sources and provide an integrated view to users. Traditionally, the performance of data integration uses a handed-code approach or a tool-based approach that utilizes data integration tools such as ETL. There is a debate about which methods are efficient. This study is conducted to give practitioners preparing for a data integration project an insight into how to perform data integration. This paper examines the views of experts on the controversy over the adoption of ETL tools that have been on the agenda of the data integration area for over a decade.
Recently, many enterprises are introducing EAI(Enterprise Application Integration) technologies for integrating heterogeneous enterprise information systems. Among EAI levels, data-level integration is relatively straightforward and most popular. However, current commercial solutions have complex functionalities and are expensive for implementing the data integration tasks. Also, they have their own proprietary architectures and have a restricted interoperability. Proposed in this paper is the development of data integration middleware for facilitating data exchanges between the heterogeneous information systems. The main feature of this middleware is a explicit mapping of meta data about the relationships between source and target data. Based on this mapping, users who do not have expertise in information technology at the small & medium enterprise can easily handle data exchange tasks between information systems.
Recently, many enterprises are adopting EAI (Enterprise Application Integration) technologies for integrating heterogeneous enterprise information systems. Among EAI levels, data-level integration is relatively straightforward and most popular. However, most commercial solutions provide complex functionalities and are expensive for implementing the data integration tasks at the small & medium enterprises. Also, they have their own proprietary architectures and have a restricted interoperability. Proposed in this paper is the development of a data integration middleware for facilitating data exchanges between the heterogeneous information systems. The main feature of this middleware is a explicit mapping of meta data about the relationships between source and target data. Based on this explicit mapping, users who do not have expertise in information technology at the small & medium enterprises can easily execute data exchange tasks among various information systems.
Purpose: In this paper, we will discuss 1) prioritizing databases to be integrated; 2) which data elements should be emphasized in federated database integration; and 3) the degree of efficiency in the integration. This paper aims to lay the groundwork for building data governance by presenting guidelines for database integration using metrics to identify and evaluate the capabilities of the UK's air quality databases. Methods: This paper intends to perform relative efficiency analysis using Data Envelope Analysis among the multi-criteria decision-making methods. In federated database integration, it is important to identify databases with high integration efficiency when prioritizing databases to be integrated. Results: The outcome of this paper aims not to present performance indicators for the implementation and evaluation of data governance, but rather to discuss what criteria should be used when performing 'federated integration'. Using Data Envelope Analysis in the process of implementing intelligent data governance, authors will establish and present practical strategies to discover databases with high integration efficiency. Conclusion: Through this study, it was possible to establish internal guidelines from an integrated point of view of data governance. The flexiblity of the federated database integration under the practice of the data governance, makes it possible to integrate databases quickly, easily, and effectively. By utilizing the guidelines presented in this study, authors anticipate that the process of integrating multiple databases, including the air quality databases, will evolve into the intelligent data governance based on the federated database integration when establishing the data governance practice in the railway industry.
In a centralized database system, all system components reside at a single platform. In recent years there has been a rapid trend toward the integration of information systems over multiple sites that are interconnected via a communication network, and users' needs are changed to integration of multiple information sites. Multi database System is one of solutions for integrating distributed heterogeneous databases. However the problems in multi database system are restriction in distributed environment support, limitation in integrating heterogeneous media type data, static integration, and data-only of integration. In order to solve these problems, we propose a hybrid database integration model, HyDIM. HyDIM is used for the integrating legacy multimedia data, adopting CORBA, MDS, and mediator. We demonstrate a prototype system far PDM application domain.
IoT 산업 발전으로 다양한 산업군에서 서로 다른 형태의 시계열 데이터를 생성하고 있으며 이를 다시 통합하여 재생산 및 활용하는 연구로 진화하고 있다. 더불어, 실제 산업에서 데이터 처리 속도 및 활용 시스템의 이슈 등으로 인해 시계열 데이터 활용 시 데이터의 크기를 압축하여 통합 활용하는 경향이 증가하고 있다. 그러나 시계열 데이터의 통합 가이드라인이 명확하지 않고 데이터 기술 시간 간격, 시간 구간 등 각각의 특성이 달라 일괄 통합하여 활용하기 어렵다. 본 논문에서는 통합 기준 설정 방법과 시계열 데이터의 통합시 발생하는 문제점을 기반으로 두 가지의 통합 방법을 제시하였다. 이를 기반으로 시계열 데이터의 특성을 고려한 이질적 시계열 데이터 통합 프레임워크를 구성하였으며 압축된 서로 다른 이질적 시계열 데이터의 통합과 다양한 기계 학습에 활용할 수 있음을 확인하였다.
This study presents the development of pointcloud data integration technology in construction sites via drone photogrammetry and MMS LiDAR. The integration of pointcloud data from drones and MMS technology can provide precise and accurate 3D digital maps of construction sites, which can benefit the development of smart construction and BIM. The advantages of using both drones and MMS technology for pointcloud data acquisition in construction sites are discussed, along with the limitations and challenges of using drone photogrammetry and MMS LiDAR for pointcloud data integration. The results of this study can contribute to the advancement of pointcloud data integration technology in construction sites and improve the efficiency and accuracy of construction projects.
Look direction bias in a single look SAR image can often be misinterpreted in the geological application of radar data. This paper investigates digital processing techniques for SAR image data integration and compensation of the SAR data look direction bias. The two important approaches for reducing look direction bias and integration of multiple SAR data sets are (1) principal component analysis (PCA), and (2) wavelet transform(WT) integration techniques. These two methods were investigated and tested with the ERS-1 (VV-polarization) and CCRS*s airborne (HH-polarization) C-SAR image data sets recorded over the Sudbury test site, Canada. The PCA technique has been very effective for integration of more than two layers of digital image data. When there only two sets of SAR data are available, the PCA thchnique requires at least one more set of auxiliary data for proper rendition of the fine surface features. The WT processing approach of SAR data integration utilizes the property which decomposes images into approximated image ( low frequencies) characterizing the spatially large and relatively distinct structures, and detailed image (high frequencies) in which the information on detailed fine structures are preserved. The test results with the ERS-1and CCRS*s C-SAR data indicate that the new WT approach is more efficient and robust in enhancibng the fine details of the multiple SAR images than the PCA approach.
최근 다중 지질정보의 통합적 해석은 GIS의 중요한 응용 분야중 하나로 인식되고 있다. 공간통합을 위하여 지구통계학적 방법들이 개발되어 있지만, 통합결과와 입력 주제도들 사이의 관계에 대한 통계적, 정량적 분석방법론의 개발은 아직까지 체계적으로 정립되어 있지 못한 상황이다. 본 연구에서는 지질도, 지화학자료, 항공지구물리자료, 지형자료 및 원격탐사 영상등 다양한 지질정보등이 보고된 옥동지역을 대상으로 하여 광물 부존 예상도 작성 사례연구를 수행하여 기존에 이용되고 있는 여러 공간 통합 방법중 확실인자 (Certainty Factor: CF) 추정방법과 다변량 통계 분석방법중 하나인 주성분분석을 시험적인 통합방법으로 우선적으로 적용한 뒤, 입력 자료와 통합결과에 대한 정량적인 통계량 정보를 추출하고자 하였다. 입력 주제도와 통합 결과사이의 관계 규명에는 통계 분할표를 이용한 통계처리를 편의 분석에는 잭나이프 방법을 적용하였다. 통합정보에 대한 통계량 분석을 통하여, 통합 결과와 입력자료 사이의 정량적 관계를 추출할 수 있었으며, 부가적으로 입력자료의 상태수준에 대한 판단정보를 얻을 수 있었다. 이러한 결과는 GIS 관점에서 통합결과 해석에 중요한 결정보조자료로 활용될 수 있으며, 복잡한 다중정보를 다루는데 공간 통합문제에서도 입력정보 검증을 위한 일반적일 처리과정으로도 발전할 수 있을 것으로 생각된다.
데이터베이스를 사용하여 분산된 환경에서 많은 응용이 구축되어감에 따라 지역 데이터베이스의 자치성은 유지하면서 데이터베이스들을 상호 공유하는 데이터웨어하우징, 데이터마이닝 등의 응용이 많이 늘고 있다. 이러한 응용의 첫 번째 요구사항은 이질의 데이터베이스 스키마 통합이다. 기존의 데이터베이스 스키마 통합은 통합을 위한 스키마 공통 모델의 부재, 스키마 통합 프로그램의 복잡성으로 어려움을 겪어 왔다. 본 연구는 XML Schema를 데이터베이스 스키마 통합을 위한 공통된 데이터모델로 사용하여 데이터 모델을 표준화하고, 스키마 통합을 위한 연산들을 정의하여 이를 XSLT로 대응시킴으로써 스키마 통합 자동화 프로그래밍의 복잡성을 해결하며, 스키마 충돌 유형에 따라 통합하는 방법을 제시하였다. 제시된 방법은 기존의 통합 모델에 비하여 표준화, 확장성 등의 장점을 갖는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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