OLAP 시스템은 사용자가 다양한 각도에서 정보에 접근하여 대화식으로 정보를 분석할 수 있는 의사결정 지원 시스템이다. 그러나 기존 OLAP 시스템의 구축방법은 사용자의 잦은 요구사항의 변경에 따라 시간과 비용이 증가하는 비효율성을 가진다. 본 연구에서는 OLAP 시스템의 기존 구축과정이 갖는 문제점을 분석하여, 사용자의 요구사항에 효율적으로 대응할 수 있도록 스타 스키마에 기반을 둔 프로토타이핑 OLAP View를 제안한다 제안 기법은 S 쇼핑몰의 구현 사례를 통해 사용자의 요구사항을 정확히 파악하여 OLAP의 구축 전략 수립이 가능하고, 데이터에 대한 이해와 정확한 파악이 가능하게 됨을 보인다. OLAP View를 사용함으로 OLAP 시스템 구축에 필요한 시간과 비용을 줄일 수 있다.
최근 지식경영의 중요성이 부각됨에 따라 데이터웨어하우징에 대한 관심이 집중되고 있다. 특히 온라인 분석 처리(On-Line Analytical Processing : OLAP) 시스템은 데이터 데이터하우징의 효과적인 활용 방안으로 많은 종류의 OLAP 제품들이 공급되어 왔다. 그러나 OLAP 기술은 실제로 아무런 표준 없이 매우 오랫동안 사용되어 왔으며, 이러한 다양성은 여러 OLAP 제품들 간에 데이터 교환과 인터페이스를 매우 어렵게 했다. 이에 본 논문에서는 서로 다른 OLAP 제품들간에 공통적으로 사용할 수 있는 OLAP 메타데이터 교환 모델을 설계하고, 그 메타데이터를 기반으로 생성된 큐브들을 교환할 수 있도록 하는 OLAP 메타데이터 교환 시스템을 구현하였다. OLAP 메타데이터 교환 모델의 설계는 XML을 사용하였고, 시스템의 사용자 인터페이스는 웹기반으로서 여러 OLAP 제품들과 메타데이터를 주고받을 수 있는 환경을 제공하였다. 사용자는 OLAP 제품들의 복잡한 큐브 생성 과정을 특별히 습득할 필요가 없으며, 하나의 큐브로 여러 제품들이 제공하는 서로 다른 분석 환경을 경험할 수 있다. 본 연구를 확장하여 OLAP 제품들이 공통으로 사용될 수 있는 질의 언어를 설계하고 적용 할 수 있다면 OLAP 제품들간의 원활한 의사소통이 이루어질 수 있을 것으로 전망한다.
CRM을 위해서는 다차원 분석이 가능한 OLAP (On-Line Analysis Processing)기술을 적 용한 방법 그리고 데이타 마이닝을 이용한 방법들이 각광 받고 있다. 고객 데이터 중에서 웹 로그 데이터를 실시간에 다차원 분석을 하기 위해서는 OLAP을 사용해야 한다. 그러나 OLAP을 적용하게 되면 웹 로그 데이터 자체가 가지고 있는 특성에 의해 희박성이 발생되고, 사전 집계 연산을 수행 할 시 데이터의 폭발(Explosion)현상이 일어난다. 이는 저장공간의 낭비 뿐 아니라 다차원 질의 시 성능 저하를 발생 시킨다. 본 논문에서는 웹 로그 데이터의 희박성에 대한 체계적인 접근을 위해 희박성을 발생시키는 원인과 2,3 차원의 희박성 형태들에 대해 밝혀보고, 이러한 분석을 기반으로 성능 평가를 위한 테스트 데이터 모델과 질의 모델을 설계하였다. 그리고 희박성 처리를 위해 청크 방식을 사용한 MOLAP시스템을 구현해 보고, 이 시스템과 MS SQL 2000 Analysis Services, Oracle Express의 성능을 평가 및 분석 해보았다. 이는 웹 로그 데이터내의 희박성을 효율적으로 처리할 수 있는 저장구조와 인덱스 방식을 발견하는데 토대가 될 수 있다.
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.
고객이 제품을 구매할 때에는 항시 구매패턴이 생기기 마련인데, 이러한 구매패턴을 찾아 나가는 과정을 장바구니 분석이라 부른다. 장바구니 분석은 Microsoft Association Algorithm에서는 두 가지 단계로 구성되어 있는데, 첫 번째 단계는 빈발항목집합을 찾아내는 과정이고, 두 번째 단계는 첫 번째 단계에서 찾은 빈발항목집합을 근거로 하여 이들의 중요도를 비교하는 단순한 계산과정이다. 빈발항목집합을 찾아내는 첫 번째 단계는 장바구니 분석에 있어서 핵심부분임에도 불구하고, OLAP 큐브에 적용할 때에는 추적분석이 불가능해지거나 허구의 빈발항목집합이 생성되는 등 여러 문제가 발생하게 된다. 본 연구에서는 장바구니 분석에 있어서 추적분석을 가능하게 하고 실제의 빈발항목집합만을 생성시키는 새로운 OLAP 큐브 구조의 설계법을 제안하고 있다.
OLAP(On-Line Analytical Processing) 툴은 조직 운영에서 발생하는 데이터의 양이 많아짐에 따라 분석 수요도 함께 급증하며 전문 분석가의 역량만으로는 처리할 수 없는 분석 요구 사항을 충족시키기 위한 툴이다. OLAP에서는 다양한 사용자가 직접 데이터베이스에 접근하여 대화식으로 질의를 던지고 응답을 받아 분석 업무를 진행할 수 있다. 이렇게 많은 사용자들이 데이터베이스에 직접 접근을 하게 됨에 따라 조직의 민감한 데이터를 지키기 위한 보안 정책이 필수가 되었다. 하지만 기존 연구에서는 OLAP의 기능적인 분석에 치중하여 MDX(Multidimensional Expressions)와 XMLA(XML for Analysis) 등의 기법으로 기능을 구현하는 것에 그치고 있다. 이에 본 연구에서는 기존 연구의 문제점을 보완하기 위한 방법으로 효율적인 정보 보호를 위한 데이터 접근 제어 메커니즘을 제안하고 이를 설계 및 구현하였다. 제안한 데이터 접근 방법이 실제 OLAP 환경에서 효율성 있게 동작함을 확인하기 위해 실험평가를 수행하여 본 연구의 우수성을 입증하였다.
Nowadays, large amounts of XML documents are available in the Internet. Thus, we need to analyze them multidimensionally in the same way as relational data. In this paper, we propose a new framework for multidimensional analysis of XML documents, which we call XML-OLAP. We base XML-OLAP on XML warehouses where all fact and dimension data are stored as XML documents. We build XML cubes from XML warehouses. We propose a new OLAP language for XML cubes, which we call XML-MDX. XML-MDX statements target XML cubes and use XQuery expressions to designate measure, axis and slicer. They incorporate text mining operations for aggregating text data. We apply XML-OLAP to the United States patent XML warehouse to demonstrate multidimensional analysis of XML documents.
하루에도 수십 수백 메가 바이트까지 증가하는 웹 로그 데이터를 이용하여 실시간에 다차원분석을 가능하게 하기 위해서는 OLAP의 적용이 필요하다. 하지만 OLAP을 적용하는데 있어서 빠른 응답시간을 얻기 위해 사전처리(Precomputation)를 수행 할 시 심각한 데이터의 희박성으로 인해 데이터 폭발 현상이 발생된다. 본 논문에서는 실제 웹 로그 데이터를 사용하여 OLAP적용 시 희박성을 일으키는 원인들을 밝히고, 2, 3 차원에서의 희박성 형태를 분석함으로써 웹 로그 데이터의 희박성 처리 방식 및 성능평가에 기반이 되게 한다.
OLAP 시스템은 사용자가 다양한 측면에서 대화식으로 정보를 분석할 수 있는 의사결정 지원 시스템이다. 기존의 컴포넌트를 이용한 CBD 방법론을 OLAP 시스템 구축에 직접 적용하는 것은 정형화된 컴포넌트로 인해 유연성과 재활용성 측면에서 한계를 가진다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 비즈니스 요구사항과 개발 컴포넌트를 포함하도록 확장한 템플릿의 개념을 CBD 방법론에 도입하였다. 이러한 템플릿에 기초하여 OLAP 시스템을 보다 쉽게 개발하고 재활용성을 높일 수 있는 템플릿 기반 CBD 방법론(TCBD)을 제안하였다. 템플릿 기반 방법론은 이미 생성된 템플릿에 가변적 객체를 변경하여 비즈니스 요구사항을 반영하도록 하였다. 제안 방법론을 OLAP 시스템의 실제 구축에 적용하여 제안된 TCBD 방법론이 유연성과 재활용성 측면에서 효율적이고, 테스팅과 디버깅 단계를 포함한 개발 기간을 단축할 수 있음을 보인다
건설 생산성은 생산조직의 견실성과 생산 활동의 효율성을 평가하는 지표로서, 생산성의 측정과 분석을 적절하게 하는 것이 매우 중요한 요소이다. 본 연구에서는 이러한 건설 산업의 생산성을 분석할 수 있는 웹(Web)과 OLAP 구조에 기반한 시스템을 개발하기 위한 기본 연구를 진행하는 것을 목적으로 하고 있다. 따라서 생산성 영향요인을 선정하고, 웹(Web)과 OLAP 기반의 시스템 설계를 위하여 시스템의 모듈간의 정보 흐름에 대한 IDEF0 모델링과 각 조직별 주체간의 업무 흐름을 정의 하였다. 또한, 시스템 내부의 정보 흐름을 보여 줄 수 있는 ERD 모델링을 구축하여 생산성분석 시스템 구축을 위한 설계를 진행하였다. 이러한 시스템 설계를 기반으로 생산성 분석 시스템 개발을 위한 방안을 제시함으로써 시공 현장에서 현장관리자가 의사결정을 지원할 수 있는 체계를 구축할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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