본 연구에서는 중소기업성장을 지원할 OLAP 데이터베이스 시스템을 구축하는 것을 목적으로 하고 있다. 본 연구의 특징은 중소기업의 크기를 측정할 모델을 작성하는 것이다. 이 모델은 고용인력, 매출액, 수출액, 기술보유, 매출액 대비 기술개발투자비 비율 등의 5가지 기업크기 측정지표로 구성된다. 또한 단계적 기술개발자금 지원을 가능케 할 FREQUENCY 차원 테이블을 설계하는 것이다. FREQUENCY 차원을 포함한 3개 차원과 기업크기 측정모델을 사용하여 OLAP 데이터베이스 시스템을 구축한 것이다. 그리고 이 OLAP 데이터베이스 시스템을 이용하여 기 시행된 중소기업기술개발지원사업의 적정성을 평가해 보고 있다.
본 연구에서는 중소기업청의 정책자금지원 사업을 도와 줄 OLAP 데이터베이스 시스템을 구축하는 것을 목적으로 하고 있다. 정책자금을 단계적으로 지원하기 위해서는 필수적으로 이질 차원 스키마를 채택해야 한다. 따라서 본 연구에서는 단계적 정책금융을 지원하도록 하는 FREQUENCY 차원테이블을 작성한 것이다. 또한 본 연구에서는 중소기업의 크기를 측정할 모델을 작성하였는데, 이 모델은 매출액, 고용인력, 기술보유, 매출액 영업이익률, 부채 비율, 유동비율의 6가지 기업크기 측정지표로 구성되어 있다. FREQUENCY 차원을 포함한 3개 차원과 기업크기 측정모델을 사용하여 OLAP 데이터베이스 시스템을 구축한 것이다. 아울러 이렇게 구축한 OLAP 데이터베이스 시스템을 이용하여 2004년~2007년 간 기 시행된 중소기업 정책자금 지원사업의 적정성을 평가해 보고 있다.
UN, OECD, ITU 등 국제기구들은 정기적으로 정보 정책을 수립하고 평가하는데 활용하기 위한 목적으로 정보화 지수를 발표한다. 정보화 지수는 국가의 정보 정책의 수행능력을 평가하고 미래에 진행할 정부의 정보화 프로젝트를 선택하기 위한 기준으로서 활용된다. 정보 시스템이 고도화됨에 따라 이와 더불어 정보보안 역시 그 중요성이 부각되고 있는 실정이고, 이에 따라 국가 정보보호 지수의 산출이 필요하게 되었다. 정보 보안 지수는 특정 그룹의 정보 보안의 특성을 가장 명확하게 표현하는 공식 수치 값이며, 이는 정부의 정보 보안 정책을 결정하는데 이용된다. 국가 정보보호 지수를 산출하는 데에는 현재 설문지 조사방법이 사용되고 있는데, 이 방법으로는 충분한 통계 자료를 확보하기 어려우며 그 자료의 신뢰성 또한 높지 않다는 문제점이 존재한다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위해 기존의 설문지 조사방법이 아닌 개별 기업의 정보보호 수준에 관한 원시데이터를 정확하게 수집할 수 있는 새로운 방법을 제시하고, 다음으로 원시데이터를 근간으로 하여 머크로 데이터를 얻어 정책 의사결정을 할 수 있는 OLAP 데이터베이스 시스템을 구축하는 것에 목적을 두고 있다. 현 OLAP 체제에서는 모든 계층구조 스키마가 분배적으로 되는 경우에만 제대로 집계데이터를 구할 수 있기 때문에 본 연구에서는 사례의 비 분배적 계층구조 스키마를 분배적 스키마로 변환하여 국가 정보보호 지수를 산출하는 OLAP 데이터베이스 시스템을 구축하였다. 본 연구에서 제안하는 방법은 구현의 관점과 스키마 설계의 관점에서 볼 때에 유용한 방법이 되리라 생각한다.
데이터 웨어하우스(Data Warehouse : DW)는 데이터베이스에 저장되어 있는 데이터를 신속한 의사 결정 지원을 위해 최종 사용자가 여러 곳의 기업 내에 흩어져 있는 방대한 데이터를 손쉽고 빠르게 접근할 수 있도록 활용되고 있다. 현재 데이터 웨어하우스의 중요성이 부각되고 있는 가운데 온라인 분석 처리(On Line Analytical Processing : OLAP) 시스템이 데이터 웨어하우스 안에서 활용되고 발전되고 있다. 기존 연구에서는 서로 다른 OLAP 제품에서 공통으로 사용할 수 있는 모델을 적용하여 OLAP 메타데이터 교환 시스템을 설계해왔다. 그러나 본 논문에서는 서로 다른 OLAP 제품을 공통으로 사용할 수 있는 질의 언어 시스템 설계 전 단계인 논리적 설계를 UML snowflake 다이어그램을 이용하여 설계 하였다. 실험결과, XML 문서의 변환된 OLAP 메타 데이터를 이용하여 UML snowflake 다이어그램 설계를 통해 통합된 OLAP 제품의 XML 문서 구조가 논리적으로 설계되어 메타 데이터가 통합됨을 알 수가 있다.
OLAP은 데이터 마이닝, 데이터 비주얼라이제이션, 데이터웨어 하우징 등의 최신 의사결정지원 기술과 마찬가지로 전반적인 비즈니스 인텔리전스 프레임웍의 핵심 컴포넌트중 하나이다. 하지만 시스템 환경이 복잡해지고, 사용자들의 요구가 다양해짐에 따라 하나의 제품군이 모든 사용자 업무를 지원한다는 것은 무리이다. 이를 위해 각 제품들은 상호 통합 및 연계를 그 해결책으로 제시하고 있다.
기업에서 데이터베이스, 데이터웨어하우스, 데이터마트, OLAP 등의 활용이 증가함에 따라 데이터베이스 통합은 일반적이며 해결해야하는 문제가 되었다. 데이터베이스를 통합하여 공유하는 방법은 여러 가지가 있지만 데이터베이스 시스템의 진정한 상호작동은 각 시스템의 데이터베이스를 의미적으로 비교하여 합병하여야 한다. 본 연구는 기존의 데이터베이스 연합 방식을 개선하여 데이터베이스 관리자가 데이터베이스의 의미를 쉽고 효율적으로 찾아내는 통합 시스템을 제안한다. 연구에서 데이터베이스 의미 정보 통합은 전역 뷰를 생성하는 도구를 사용하여 해결하였다. 전역 뷰를 구성하는 것은 복잡한 지식과 경험을 요구하기 때문에 아직까지 구성 도구가 개발된 사례가 많지 않은 핵심적인 문제이다. 제안된 기법과 도구는 데이터베이스 관리자가 사용하기에 간단하고 고기능이며 대부분의 통합 질의를 지원하도록 충분한 표현력을 갖도록 하였다.
그 동안 기업의 데이터는 관계형 데이터베이스에 의해 관리되어져 왔다. 그러나 전산전문가 아닌 최종사용자가 관리하는데는 어려움이 있었으며 이러한 문제를 해결하기 위한 많은 노력이 계속되어 왔다. 결국 최종사용자가 데이터에 직접 접근하여 분석이 가능한 OLAP 시스템의 도입이 필요하게 되었으며, OLAP시스템은 EUC 환경을 구현할 수 있는 시스템이라고 힐 수 있다. 따라서 본 논문은 효율적인 의사결정을 위해 기존의 관계형 데이터 베이스가 아닌 다차원 데이터 베이스에 의한 Prototype을 구축하였다.
OLAT(On-Line Analytical Processing) 기법에서 스타 또는 눈송이(snowflake) 스키마에 기반한 ROLAP(Relational OLAP)은 성능 저하라는 문제가 있고, 다차원 데이터베이스에 기반한 MOLAP(Multidinmensional OLAP)은 데이터 크기 증가에 따른 공간 문제가 있다. 본 논문에서는 기존의 OLAP 시스템이 이러한 문제점을 해결하기 위해서 객체-관계 DBMS에 기반한 다차원 데이터 모델을 제안하였다. 객체-관계 DBMS가 가지는 확장성 특징을 사용하여 다차원 데이터 모델에 최적화된 다차원 개념과 함수를 정의할 수 있었다. 또한 객체-관계 DBMS의 객체간 계승 기능을 통하여 상위 테이블을 계승받는 요약 다차원 데이터 큐브의 다차원 데이터 모델을 설계하였다. 이와 같은 OLAP을 위한 데이터 타입과 함수가 정의되면, 새로운 객체-관계 DBMS 엔진과 같이 내장된 기능처럼 동작되어 성능향상이 가능하다. 또한 객체 관계 DBMS의 하나인 Informix Universal Server와 클라이언트 개발 도구를 이용하여 제안된 다차원 데이터 모델을 구현하였다.
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.
ROLAP 시스템에서는 다차원 OLAP 큐브를 관계 데이터베이스 내에 여러 집계 테이블을 사용하여 저장하며, 관계 DBMS 기능을 그대로 이용하므로 구현이 간단하다. 이들 집계 테이블들은 대용량의 소스 데이타(즉, 사실 테이블)를 정렬한 후 이에 대한 집계 값을 계산하므로 큐브를 생성하는데 많은 시간이 소요된다. 이러한 다차원 큐브를 효율적으로 생성할 수 있는 여러 가지 방법이 제안되었다. 이들 방법들은 큐브 생성 시간이 사실 테이블을 정렬하는데 주로 소요되므로 이 횟수를 줄이는 기법을 주로 제안하였다. 그러나 이러한 큐브 생성 알고리즘의 성능은 실제 DBMS 상에서 평가되지 않았다. 이 연구에서는 기존의 큐브 생성 알고리즘들을 관계 DBMS 상에서 그 성능을 비교 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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