본 연구는 철강제조 분야에서 제품 생산 중 발생하는 모든 데이터를 실시간으로 수집하여 데이터베이스화하고, 웹 기반 시스템을 구축함으로써 시간과 장소의 제약 없이 필요 데이터를 조회, 분석할 수 있는 시스템 개발에 대한 연구이다. 본 시스템의 구축 결과, 실시간으로 데이터의 조회 및 분석이 가능하게 됨으로써 생산 제품에 대한 보다 효율적인 품질개선 활동이 가능하게 되었고, 제품의 신뢰도를 높일 수 있게 되었다. 또한 장기간 누적된 데이터를 데이터베이스화하고 그것을 통계적으로 분석 가능하게 함으로써 새로운 제어모델의 개발과 조업기술의 개발이 보다 용이하게 되었고, 신제품 개발의 기초자료로도 활용할 수 있게 되었다.
데이터 웨어하우징(Data Warehousing, DW) 개념이 탄생한 1970년대는 미국 유통 대기업 월마트가 폭증한 데이터베이스를 좀 더 효율적으로 보고자 했던 시기와 맞닿아 있다. 그러나 지금까지 월마트의 데이터 관리에 관한 논의는 대부분 생산관리, 재고관리 등 운영 측면이 강조되어 왔고 데이터 자체에 대한 관심은 상대적으로 적었다고 할 수 있다. 본 연구는 데이터베이스에 관한 기술적인 개념을 먼저 아우른 뒤 월마트의 데이터 웨어하우징 프로젝트 사례를 구축 전(준비)-구축(실행)-구축 후(평가) 단계로 나누어 분석하였다. 본 연구는 월마트가 데이터 웨어하우징을 진행하면서 조직에서 지속적으로 발생하는 문제를 어떻게 해결하였는지, 그리고 데이터 관리를 통해 어떻게 전사적인 공헌을 이룩하였는지에 초점이 맞추어져 있다. 산업을 막론하고 전 세계적으로 가장 큰 데이터베이스를 가지고 있는 월마트의 사례를 현재의 관점에서 다시 살펴봄으로써 최근 재조명되고 있는 (빅)데이터 이슈와도 연결점을 찾을 수 있을 것이라 기대한다.
수질개선을 위한 장기연구 사업(G-7 Project)이 환경처 주관으로 시작되었다. 이 연구사업의 하나인 수질 정보 시스템 개발은 2개의 국립연구소와 대학, 그리고 관련 회사들의 합작으로 추진되고 있다. 이 연구는 통합적 수질관리를 위한 컴퓨터 시스템(ISWQM : Integrated System of Water Quality Management)의 개발을 목표로 하고 있다. 이 ISWQM은 4개의 주된 구성요소 - GIS 데이타베이스, 두개의 인공지능 기법을 바탕으로 한 도심지 오염 부하량 산정을 위한 모델들, 그리고 GIS 데이타베이스와 모델이 연계를 위한 컴퓨터 S/W - 들로서 구성되어 있다. 이러한 ISWQM은 주로 장기적 수질 관련 정책입안을 위한 의사 결정에 도움을 주기 위하여 개발이 시작되었다. GIS는 이러한 수질 관리 시스템의 개발에 있어서 필요시 되는 모든 입력 자료의 공간 데이타베이스 구성에 사용되었으며, GUI(Graphic User Interface)를 통한 위의 4개의 구성요소들을 연계시켜 효율적 SI(System Integration)을 이룩하는데 사용되었다.
대부분의 기존 데이터베이스들은 빠른 저장 성능을 얻기 위하여 한 레코드의 속성들을 하드 디스크에 연속적으로 배치하는 레코드-지향 저장 모델을 사용하였다. 하지만 검색이 대부분인 데이터웨어하우스 시스템에는 월등한 읽기 성능 때문에 컬럼-지향 저장 방식이 적합한 모델이 되고 있다. 또한, 현재 플래시 메모리가 고속 데이터베이스 시스템을 위한 선호 저장 매체로 인정되고 있다. 본 논문에서는 고속 컬럼-지향 데이터베이스 모델을 도입하고, 고속 컬럼-지향 데이터웨어하우스 시스템을 위한 컬럼-인지 인덱스 관리 기법을 제안한다. 본 인덱스 관리 기법은 개선된 B트리에 기반하며, 중간 노드와 리프노드에서 내장 플래시 인덱스와 빈공간 압축을 통하여 높은 검색 성능을 얻는다. 성능 평가 결과를 기반으로 본 인덱스 관리 기법이 기존 기법보다 검색 처리 및 응답 시간 측면에서 더 우수함을 확인하였다.
하드 디스크는 25년 이상 절대적인 데이터 저장장치이었다. 하지만, 최근에는 하드디스크에 플래시 메모리를 융합한 하이브리드 시스템이 차세대 주요 저장 시스템으로 각광받고 있다. 하이브리드 디스크는 향상된 데이터입출력과, 전력 감소와 부팅 시간 단축 등의 장점으로 주요 데이터베이스로 충분한 능력을 보이고 있다. 그러나 기존의 디스크 기반의 B-Tree 계열의 인덱스 관리 방법은 하이브리드 디스크에 적합하지 않으므로, 개선되어야 한다. 본 논문에서는 플래시 메모리에 비하여 낮은 처리 성능을 가지는 하드 디스크의 단점을 보완한 플래시 노드 캐싱기반의 인덱스 관리 기법을 제안한다. 본 기법은 하드 디스크 접근 부하를 줄이기 위하여, 유휴중인 리프 노드의 여유공간을 이용하여 데이터를 캐싱하여, 입출력 성능을 개선한다. 성능평가 결과로서 본 기법이 기존의 기법보다 개선되었음을 입증하였다.
본 연구에서는 GIS(GIS: geographic information systems)데이타베이스 시스템에서 주로 사용되는 공간 객체를 위한 색인 방법에 대해 과거의 연구를 토대로 해서 7개의 클래스로 분류를 해보고 이로부터 새로이 제안하는 색인 방법인 MAX(Multi-Attribute indexing scheme)에 대해서 상세히 기술한다. 또한 MAX의 여러 연산을 위한 알고리즘을 제시하고, 알고리즘의 우수성을 제시한다. 이미 성능 평가를 통해 어느 정도의 성능을 기대할 수 있으며, 이를 실제 시스템에 구현한다면 상당한 성능을 가진 지리 정보 시스템을 구축할 수 있을 것이다. 특히 MAX는 이 기법이 가지는 B 트리의 확장성으로 쉽게 구현할 수 있는 구조를 가지게 된다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권12호
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pp.280-292
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2021
Enterprise Resource Planning (ERP) is a software that manages and automate the internal processes of an organization. Process speed and quality can be increased, and cost reduced by process automation. Odoo is an open source ERP platform including more than 15000 apps. ERP systems such as Odoo are all-in-one management systems. Odoo can be suitable for small and medium organizations, but duo to efficiency limitations, Odoo is not suitable for the large ones. Furthermore, Odoo can be implemented on both local or public servers in which each has some advantages and disadvantages such as; the speed of internet, synced data or anywhere access. In many cases, there is a persistent need to have more than one synchronized Odoo instance in several physical places. We modified Odoo to support this kind of requirements and improve its efficiency by replacing its standard database with a distributed one, namely CockroachDB.
International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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제2권1호
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pp.51-65
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2012
While science and technology information service portals and heterogeneous databases produced in Korea and other countries are integrated, methods of connecting the unique classification systems applied to each database have been studied. Results of technologists' research, such as, journal articles, patent specifications, and research reports, are organically related to each other. In this case, if the most basic and meaningful classification systems are not connected, it is difficult to achieve interoperability of the information and thus not easy to implement meaningful science technology information services through information convergence. This study aims to address the aforementioned issue by analyzing mapping systems between classification systems in order to design a structure to connect a variety of classification systems used in the academic information database of the Korea Institute of Science and Technology Information, which provides science and technology information portal service. This study also aims to design a mapping system for the classification systems to be applied to actual science and technology information services and information management systems.
XML은 W3C(World Wide Web Consortium)에서 제안한, 인터넷 환경에서의 데이터 표현과 교환을 위한 표준 마크업 언어이다. 최근에는 XML 문서의 사용과 XML 문서의 양이 급속하게 증가하여 언제 어디서나 쉽게 필요한 XML 문서에 액세스할 수 있어야 한다. 이에 따라 분산 환경에서의 XML 문서의 처리가 요구되면서 분산 XML 저장 시스템(Distributed XML Repository System)이 개발되고 있다. 이를 위해 분산 XML 저장 시스템에서의 시스템 카탈로그 관리 기법에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 분산 XML 저장시스템에서 CPU 비용, I/O 비용, 동시성 제어, 이단계 완료 프로토콜, 큐잉 지연 등을 모두 고려하고, 합리적으로 매개변수를 설정하고 시뮬레이션을 수행함으로써 중앙 집중식 카탈로그, 완전 중복식 카탈로그, 분할식 카탈로그 관리 기법의 성능을 평가하였다.
Recommendation systems help users by suggesting items such as products, services, and information. However, most research on recommendation systems has not considered people's moods although the appropriate contents recommended to people would be changed by people's moods. In this paper, we propose a situation-based recommendation system which exploits people's mood. The proposed scheme is based on the fact that the mood of a user is changed frequently by the surrounding environments such as time, weather, and anniversaries. The environments are defined as feature identifications, and the rating values on items are stored as feature identifications at a database. Then, people can be recommended diverse items according to their environments. Our proposed scheme has some advantages such as no problem of cold start, low processing overhead, and serendipitous recommendation. The proposed scheme can be also a good option as of assistance to other recommendation systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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