Purpose: The purpose of study was to identify problems in disaster recovery resource management and operation through on-site investigation and utilize them as improvement proposal for disaster recovery resources management by local governments. Method: Areas with high natural and social disasters recorded in historical and yearly records of natural and social disasters, related books, and annual reports for 20 years were selected. The DRSS data of the selected local governments were analyzed and the reserve warehouse were selected for field survey. Result: It is analyzed that the current situation in the city hall and district offices is somewhat insufficient due to heavy work by the working-level officials of local governments on the storage of disaster recovery resources. The actual amount of stockpiles and DRSS data are somewhat different or missing because the input method and criteria are not clear at present when inputting the current data. Conclusion: To improve the management of the disaster recovery resource reserve, it is deemed that education of DRSS and training of best practices for the operation of disaster management resources are urgently needed, and that a systematic management of stockpiles using disaster prevention experts will be required.
For effective analyses in various business applications, OLAP(On-Line Analytical Processing) systems represent the multidimensional data as the horizontal format of tables whose columns are corresponding to values of dimension attributes. Because the traditional RDBMSs have the limitation on the maximum number of attributes in table columns(MS SQLServer and Oracle permit each table to have up to 1,024 columns), horizontal tables cannot be directly stored into relational database systems. In this paper, we propose various efficient optimization strategies in transforming horizontal queries to equivalent vertical queries. To achieve this goral, we first store a horizontal table using an equivalent vertical table, and then develop various query transformation rules for horizontal table queries using the PIVOT operator. In particular, we propose various alternative query transformation rules for the basic relational operators, selection, projection, and join. Here, we note that the transformed queries can be executed in several ways, and their execution times will differ from each other. Thus, we propose various optimization strategies that transform the horizontal queries to the equivalent vertical queries when using the PIVOT operator. Finally, we evaluate these methods through extensive experiments and identify the optimal transformation strategy when using the PIVOT operator.
Proceedings of the Korea Database Society Conference
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1999.10a
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pp.191-201
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1999
데이터 웨어하우스와 데이터 품질에 관한 문헌연구를 통하여 데이터 웨어하우스 환경에서 데이터 품질의 향상을 위한 개념적 프레임워크를 개발하고자 하는 것이 본 연구의 목적이다. 데이터 웨어하우스 데이터 품질향상 활동을 지원하는 프레임워크를 개발하는 목적은 (1) 다양한 요구를 가진 사용자들이 웨어하우스 데이터에 접근하기 때문에, 사용자의 요구를 만족시키며 기업의 목적에 적합한 품질향상 활동을 지원하기 위해서이며, 다양한 기업활동을 가장 잘 지원할 수 있는 데이터 품질향상 지침을 관리자에게 제공하기 위해서 이다. (2) 웨어하우스 관리자의 데이터 품질향상 활동을 지원하기 위해서는 품질차원이나 데이터세트 등과같은 품질향상에 필요한 다양한 이슈를 관리자가 인식할 수 있도록 하기 위해서이다. (3) 데이터 웨어하우스 환경에서 데이터 품질 향상에 필요한 체계적이고 포괄적인 안목을 제공하기 위해서이다. 본 연구는 다음과 같은 단계로 수행하게 된다. 첫째, 데이터 웨어하우스의 개념과 데이터 웨어하우스의 구축단계 및 데이터 웨어하우스를 구성하는 프레임워크를 검토한다. 둘째, 데이터 웨어하우스 환경에서의 데이터 품질의 기준과 데이터 품질의 측정 및 데이터 품질의 향상 방안 등을 고찰한다. 셋째, 데이터 웨어하우스 환경에서 데이터 품질의 향상을 위한 개념적 프레임워크를 개발하기 위하여 데이터 웨어하우스 데이터 풀질 향상과 관련된 기업활동, 데이터 세트, 품질의 속성 및 차원 등을 정의한다. 마지막으로 데이터 웨어하우스 환경하에서 데이터 품질을 향상할 수 있는 3차원 구조의 개념적 프레임워크를 제안하며, 나아가 제안한 모형에 대하여 데이터 품질 향상을 위한 프로젝트 활동의 사례를 통하여 모형의 타당성을 개념적으로 설명한다.통하여 각각의 제품을 비교하였으며, 둘째 소프트웨어 종류별 평가로 제품을 응용소프트웨어, 응용개발도구, 시스템 소프트웨어로 분류하여 평균값으로 비교하였다. 셋째, 국내외 제품별 평가분석으로 전체 제품을 국내제품과 국외제품으로 분류하여 비교하였으며, 마지막으로 총괄분석을 통해 가중치를 적용하여 전 제품의 점수를 비교하였다. 여기에서는 각 제품의 평균점수에 대한 차이를 95%의 유의수준으로 T-Test를 실시하였다.uted to the society, and what the socioeconomic impacts are resulted from the program. It would be useful for the means of (ⅰ) fulfillment of public accountability to legitimate the program and to reveal the expenditure of pubic fund, and (ⅱ) managemental and strategical learning to give information necessary to improve the making. program and policy decision making, The objectives of the study are to develop the methodology of modeling the socioeconomic evaluation, and build up the practical socioeconomic evaluation model of the HAN projects including scientific and technological effects. Since the HAN projects cons
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.17
no.2
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pp.215-224
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2012
This study performs an exploratory investigation of the needs of the customers who use academic information service from a research institute, K, that provides information services for domestic academic institutions of natural science and technology. K institute is planning customized services in order to improve customer satisfaction on the academic information service And therefore, the institute begins the research on customer needs analysis and customer segmentation. The research is regarded as well-timed, because CRM implementation in public organizations has been activated recently. Data mining and data warehousing techniques were used for pilot analyses. For the purpose of customer segmentation, a mixed segmentation model, which adds product life cycle concept to the 'balanced customer segmentation' model, which in turn considers the value of customers from the organizational viewpoint and the value of organizations from the customer's viewpoint, simultaneously, was applied. The result of investigation indicated that, in the case of K, 'balanced customer segmentation' and 'contents reach approach' which uses data warehouse/OLAP, rather than those customer segmentation techniques that are often used within the industry, are the more potent ways of approach. This exploratory case study is expected to provide a useful guideline for 'deriving an organizationally unique CRM model' that recently is one of the hot topics in the CRM area.
This study aimed to generate a probability distribution model based on temperature data of frozen food storage facility as input variables for microbial risk assessment (MRA). We visited 8 food-handling businesses to collect temperature data from their cold storage warehouses. The overall mean temperature inside the storage facilities was $-20.48{\pm}3.08^{\circ}C$, with 20.4% of the facilities having above $-18^{\circ}C$, with minimum and maximum temperature values of -10.3 and $-25.80^{\circ}C$ respectively. Temperature distributions by space locations of natural and forced convection were $-22.57{\pm}0.84$ and $-17.81{\pm}1.47^{\circ}C$, $-22.49{\pm}1.05$ and $-17.94{\pm}1.44^{\circ}C$, and $-22.68{\pm}1.03$ and $-18.08{\pm}1.42^{\circ}C$ in the upper (2.4~4 m), middle (1.5~2.4 m), and lower (0.7~1.5 m) shelves, respectively. Probability distributions from the temperature data were obtained using the program @RISK. Statistical ranking was determined using goodness of fit to determine the probability distribution model. Our results show that a log-normal distribution [5.9731, 3.3483, shift (-26.4281)] is most appropriate for relative MRA conduction.
Port distripark can activate more functions. It is adjacent to a port. However, domestic port distripark is still limited to support port because of the shortage of infrastructure facilities, government policy, and investment. Therefore, this study tried to investigate the operation status of domestic port distripark and derive policy implications by conducting DEA analysis and productivity analysis based on internal data of each port distripark. As a result of Data Envelopment analysis, it was found that the west port distripark of Gwangwang and the northern port distripark of Incheon were efficient in the warehouse industry while the northern port distripark of Incheon and the Ulsan 1 port distripark were efficient in the manufacturing industry. In addition, in the case of foreign investment productivity, the west side port distripark of Gwangyang and the stage 1 port distripark of Pyeongtaek Dangjin were found to be higher than the others. In the case of facility investment productivity, the port distripark on the west side of Gwangyang and the north side of Incheon had the highest productivity. Lastly, in the case of labor productivity, the north side of Incheon and Busan ungdong port distripark showed the highest productivity. These results imply that it is important to review handling item when picking up enterprises in the port distripark for enhancing efficiency, foreign investment, and facility investment. The number of employees is not directly affecting the productivity improvement.
Database query and reporting tools, OLAP tools and data mining tools are typical front-end tools in Business Intelligence environment which is able to support gathering, consolidating and analyzing data produced from business operation activities and provide access to the result to enterprise's users. Traditional reporting tools have an advantage of creating sophisticated dynamic reports including SQL query result sets, which look like documents produced by word processors, and publishing the reports to the Web environment, but data source for the tools is limited to RDBMS. On the other hand, OLAP tools and data mining tools have an advantage of providing powerful information analysis functions on each own way, but built-in visualization components for analysis results are limited to tables or some charts. Thus, this paper presents a system that integrates three typical front-end tools to complement one another for BI environment. Traditional reporting tools only have a query editor for generating SQL statements to bring data from RDBMS. However, the reporting tool presented by this paper can extract data also from OLAP and data mining servers, because editors for OLAP and data mining query requests are added into this tool. Traditional systems produce all documents in the server side. This structure enables reporting tools to avoid repetitive process to generate documents, when many clients intend to access the same dynamic document. But, because this system targets that a few users generate documents for data analysis, this tool generates documents at the client side. Therefore, the tool has a processing mechanism to deal with a number of data despite the limited memory capacity of the report viewer in the client side. Also, this reporting tool has data structure for integrating data from three kinds of data sources into one document. Finally, most of traditional front-end tools for BI are dependent on data source architecture from specific vendor. To overcome the problem, this system uses XMLA that is a protocol based on web service to access to data sources for OLAP and data mining services from various vendors.
Generally Container can be seperated from FCL and LCL. The LCL cargo can be evaluated as a cargo that makes it possible to attract a relatively stable volume and create added value. The aim of this study is to suggest improvement plan for atrracting LCL cargo in Pyeongtaek Port. In order to achieve the object of the study, The research structure is following. 1) analyzing a movement path of the LCL cargo occurring in Pan Yellow-Sea. 2) analyzing the problems to handle LCL cargoes in Pyeongtaek Port. The basic data for analyzing the movement path of LCL Cargoes utilize the data of the Customs Service. and the problems of LCL freight handled suggested from forwarder, carferry liners, and bonded warehouse companies by interview. In this study, We use Fuzzy-AHP as the methodology to analyze the importance of attracting major improvement for LCL shipments in Pyeongtaek Port. As the result, The expansion of inspection equipment and personnel was presented as the most important improvement too solve the clearance problems that is the most serious problems in Pyeongtaek Port. and The realization of incentive payments that local government pay for Profitability of related companies are needed.
Woo, Deok Gun;Mariappan, Vinayagam;Park, Jong Yong;Lee, Jong Hyeok;Kim, Young Min;Cha, Jae Sang
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.11
no.5
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pp.608-614
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2018
In addition to the diffusion of ICT technology, various protocols of short range wireless communication technology are being applied for efficient information operation. However, due to limitations of short-range wireless communication, communication is not smooth in places where frequency environment is poor, such as frequency confusion and warehouse type factory. When an alternative is needed. The development of LED technology and expansion of infrastructure through LED based visible light communication is attracting attention as an alternative and spreading the usage in wide range now a days. In addition, the infrastructure has been expanded with solar panels in response to the development of smarthome built-in with renewable energy. In this situation, visible light communication using PD has been limitedly applied in a near environment where the receiving angle of the PD and the ambient light ensure the LoS and the influence of the ambient light is small. In order to solve this problem, we have implemented visible light communication using LED lighting with large current infrastructure and solar panel with large receiving area, and proposed a circuit for restoring accurate data even in ambient light. Through this study results, it is expected that visible light communication can be more widely used and this result used as the base data for visible light communication research using the solar panel as the receiver.
Trend analysis and time series analysis were conducted to predict the demand of manpower under the smartization of shipping and port logistics with transportation survey data of Statistic Korea during the period from 2000 to 2020 and Statistical Yearbook data of Korean Seafarers from 2004 to 2021. A linear regression model was adopted since the validity of the model was evaluated as the highest in forecasting manpower demand in the shipping and port logistics industry. As a result of forecasting the demand of manpower in autonomous ship, remote ship management, smart shipping business, smart port, smart warehouse, and port logistics service from 2021 to 2035, the demand for smart shipping and port logistics personnel was predicted to increase to 8,953 in 2023, 20,688 in 2030, and 26,557 in 2035. This study aimed to increase the predictability of manpower demand through objective estimation analysis, which has been rarely conducted in the smart shipping and port logistics industry. Finally, the result of this research may help establish future strategies for human resource development for professionals in smart shipping and port logistics by utilizing the demand forecasting model described in this paper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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