공공데이터 포털에 공개된 지자체 데이터와 공공기관 데이터를 자동으로 수집한 후, 공공 데이터의 개방현황 및 다양한 영역별 데이터 제공여부, 파일 형식 등 다양한 기준으로 다차원 분석하여 서비스 수준 평가를 제공하고자 한다. 이를 위해, 해외 평가지표 사례를 바탕으로 평가지표 내용을 설정한 후 이를 기준으로 데이터웨어하우스(DW)를 구축하였으며, 다차원 분석 기법을 사용한 서비스 수준평가 결과를 지역별로, 기관별로, 분야별로 시각화한다.
The current manufacturers have generated tremendous amount of digitized product data to efficiently share and exchange it with other stakeholders or various software systems for product development. The digitized product data is a valuable asset for manufacturers, and has a potential to support high level strategic decision makings needed at many stages in product development. However, the lack of studies on extraction of key performance indicators(KPIs) from product data management(PDM) databases has prohibited manufacturers to use the product data to support the decision makings. Therefore this paper examines a possibility of an architecture that supports KPIs for evaluation of product development performances, by applying multidimensional product data model and on-line analytic processing(OLAP) to operational databases of product data management. To validate the architecture, the paper provides a prototype product data management system and OLAP applications that implement the multidimensional product data model and analytic processing.
프로젝트식 교과과정인 협동프로젝트가 성공적으로 운영되기 위한 가장 중요한 요소는 체제적이고 합리적인 평가라 할 수 있다. 본 논문에서는 단순한 결과 지향적인 평가를 벗어나 학습자에게 스스로 문제점에 대해 진단하고 개선할 수 있는 다차원 수행평가지원 시스템을 설계 및 구현한다. 이 시스템은 협동프로젝트를 이수하는 모든 과정을 평가함으로써 평가자와 피평가자 모두 평가 결과에 대해 만족할 수 있도록 구성하였다.
Previous research efforts on performance evaluation of multidimensional indexes typically have used synthetic data sets distributed uniformly or normally over multidimensional space. However, recent research research result has shown that these hinds of data sets hardly reflect the characteristics of multimedia database applications. In this paper, we discuss issues on generating high dimensional data and query sets for resolving the problem. We first identify the features of the data and query sets that are appropriate for fairly evaluating performances of multidimensional indexes, and then propose HDDQ_Gen(High-Dimensional Data and Query Generator) that satisfies such features. HDDQ_Gen supports the following features : (1) clustered distributions, (2) various object distributions in each cluster, (3) various cluster distributions, (4) various correlations among different dimensions, (5) query distributions depending on data distributions. Using these features, users are able to control tile distribution characteristics of data and query sets. Our contribution is fairly important in that HDDQ_Gen provides the benchmark environment evaluating multidimensional indexes correctly.
This study was intended to identify fabric impact on decision-making process for clothing purchase, to determine evaluation factors of clothing, and to analyze consumer's preference for fabric on clothing purchase. 396 questionnaires distributed to college students were analyzed by descriptive statistics, oneway ANOVA, correlation, factor analysis and multidimensional scaling. The results are as follows; (1) Fabric impacted on the pre-purchase evaluation and the post-purchase process. (2) 4 factors - physical properties, outer-consciousness, self-satisfaction, and appropriateness- were determined as evaluation factors. Though fabric was included in the physical properties, fabric presented high correlations with other evaluative elements. (3) The most preferred fabric was being composed of natural fiber in fiber contents and having softness in sensation. As a result of multidimensional scaling, 2 dimensions of fabric sensation were developed as 'soft-hard'and 'thin-thick'.
The importance of ecosystem service such as green spaces has risen due to restrictions on outdoor activities amid the climate crisis and COVID-19. While gardens significantly impact economic development, quality of life, and social well-being, comprehensive studies on their multidimensional values are lacking. This research categorizes garden values into social, cultural, environmental, and health dimensions and proposes an integrated assessment framework that introduces detailed elements and evaluation methods. An empirical assessment of carbon storage index in two Korean gardens, Semiwon and Juknokwon, reveals Semiwon's higher carbon storage per unit area. The proposed framework, emphasizing a quantitative approach, enables cross-national and regional comparisons, contributing to a broader understanding and evaluation of garden values beyond specific facilities.
본 연구의 목적은 최근 급속히 확산되고 있는 유비쿼터스 컴퓨팅 관련 기술 개발의 기준이 되고 있는 UCT(Ubiquitous Computing Technology)기반 서비스 시나리오의 실질적인 구현 가능성을 종합적으로 평가하는 다면평가방법론을 제안하는 것이다. 다면평가는 제안된 UCT기반 서비스 시나리오에 대하여 기술성, 사업성, 수용성의 3차원으로 평가하여 개별 시나리오의 구현 가능성 및 타당성에 대한 종합적인 평가를 가능하게 해주는 평가방법론이다. 이것은 기존 UCT기반 서비스 시나리오 관련 평가방법론의 부재를 극복하기 위해 제안되었다. 또한 기존에 제안된 기술가치 평가, 재무적 평가(ROI, ROA 등) 등 현재 구현되지 않는 UCT기반 서비스 시나리오의 특성상 도출 불가능 하거나 그 의미를 부여하기 어려운 파라미터를 이용하는 평가 방법의 한계를 극복하기 위해 제안되었다. 따라서 이는 다양한 분야에서 제안되는 UCT기반 서비스 관련 시나리오에 대한 실현 가능성을 포괄적으로 평가하여 해당 시나리오에 기반한 기술 개발에 대한 타당성과 개발 우선순위를 결정하는 평가 도구로 활용 가능할 것이다.
Engineering changes are indispensable engineering and management activities for manufactures to develop competitive products and to maintain consistency of its product data. Analysis of engineering changes provides a core functionality to support decision makings for engineering change management. This study aims to develop a method for analysis of engineering changes based on On-Line Analytical Processing (OLAP), a proven database analysis technology that has been applied to various business areas. This approach automates data processing for engineering change analysis from product databases that follow an international standard for product data management (PDM), and enables analysts to analyze various aspects of engineering changes with its OLAP operations. The study consists of modeling a standard PDM database and a multidimensional data model for engineering change analysis, implementing the standard and multidimensional models with PDM and data cube systems and applying the implemented data cube to core functions of engineering change management, the evaluation and propagation of engineering changes.
The multilevel grid file(MLGF) is a dynamic multidimensional file organization supporting multi-attribute accesses efficiently. The paper proposes new method for batch-constructing MLGFs. Our method consists of two phases. The first phase begins by relocating all the objects in order that logically adjacent objects in multidimensional domain space are clustered in one dimensional physical space. For this, our method employs the Z-ordering scheme, which effectively maps multidimensional space into one dimensional space preserving proximity. The second phase paginates the relocated objects and creates leaf level directory entries, each of which corresponds to a object page. Simultaneously, it performs same actions on the directory entries recursively in a bottom-up fashion until the root directory fits in a page. For performance evaluation, we analyze our method in terms of the number of page accesses. The result shows the optimality of our method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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