• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.235-245
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• 2012

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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.157-167
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• 2012

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.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권11호
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• pp.2863-2874
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• 1999

Apartment auction is a system that is used for the citizens to get a house. This paper deals with the implementation of a web-based intelligent decision support system using OLAP technique and data mining technique for auction decision support. The implemented decision support system is working on a real auction database and is mainly composed of OLAP Knowledge Extractor based on data warehouse and Auction Data Miner based on data mining methodology. OLAP Knowledge Extractor extracts required knowledge and visualizes it from auction database. The OLAP technique uses fact, dimension, and hierarchies to provide the result of data analysis by menas of roll-up, drill-down, slicing, dicing, and pivoting. Auction Data Miner predicts a successful bid price by means of applying classification to auction database. The Miner is based on the lazy model-based classification algorithm and applies the concepts such as decision fields, dynamic domain information, and field weighted function to this algorithm and applies the concepts such as decision fields, dynamic domain information, and field weighted function to this algorithm to reflect the characteristics of auction database.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.285-296
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• 2011

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.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제18권1호
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• pp.161-174
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• 2007

In this paper, we propose a high performance database cluster system called HyperDB to process OLAP queries efficiently. HyperDB is a virtual database system running on top of internet-connected PCs; the PCs are used for their own purpose at ordinary times, but they are able to participate in the database cluster system at non-office hours. We propose fully logical replication technique and optimal parallel intra-query routing technique for extensibility and performance. Experiment for TPC-R benchmark shows significant performance upgrade compared with conventional approaches.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.65-74
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• 2007

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.

• 산업경영시스템학회지
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• 제23권54호
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• pp.27-36
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• 2000

The problem of discovering association rules is an emerging research area, whose goal is to extract significant patterns or interesting rules from large databases and several algorithms for mining association rules have been applied to item-oriented sales transaction databases. Data warehouses and OLAP engines are expected to be widely available. OLAP and data mining are complementary; both are important parts of exploiting data. Our study shows that data cube is an efficient structure for mining association rules. OLAP databases are expected to be a major platform for data mining in the future. In this paper, we present an efficient and effective algorithm for mining association rules using data cube. The algorithm can be applicable to enhance the power of competitiveness of business organizations by providing rapid decision support and efficient database marketing through customer segmentation.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권6A호
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• pp.870-884
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• 2000

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.

• 한국전자거래학회지
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• 제14권1호
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• pp.143-160
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• 2009

대용량의 데이타를 다루는 OLAP 데이타베이스 환경에서는 기반 디스크 시스템의 구조와 효율적 접근방법이 전체적인 성능을 좌우하는 중요한 요소가 된다. 최근 들어 하드 디스크들은 여러 개의 물리적 존을 갖는 구조로 설계되고 있는데, 각 존들은 그 위치에 따라 다양한 탐색시간과 데이타 전송률을 갖는 특징을 갖고 있다. 그러나 기존 연구에서는 다중 존을 고려하지 않은 하나의 탐색시간과 데이타 전송률을 갖는 단순한 디스크 모델에 기반을 두고 진행되어 왔다. 본 논문에서는 대용량의 데이타를 다루는 OLAP 환경에서 주어진 실체뷰 집합을 다중 존에 효율적으로 저장하는 기법을 제안한다. 이를 위해 각 실체뷰를 접근확률에 따라 디스크 존에 배치하는 알고리즘을 제시하고, 데이타 지속적으로 갱신되는 동적 환경에서의 저장 방법에 대해서도 살펴본다. 마지막으로 실험을 통하여 본 논문에서 제시된 알고리즘을 효율성을 증명한다.

• 지능정보연구
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• 제17권2호
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• pp.39-60
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• 2011

웹 2.0 기술이 소개된 이후 소셜 네트워크 서비스는 미래 정보기술의 기초로서 중요하게 인식되고 있다. 이에, 웹2.0 환경에서 소셜 네트워크를 구축하기 위하여 온톨로지 기반의 사용자 프로필 기술 도구인 FOAF를 활용하기 위한 다양한 연구가 이뤄지고 있다. 그러나 FOAF를 이용하여 소셜 네트워크를 생성 및 관리하는 대부분의 방법은 시간의 흐름에 따라 변화하는 사용자의 소셜 네트워크를 자동적으로 반영하기 어려운 단점이 있으며 다양한 소셜 미디어 서비스가 제공되는 환경에서는 FOAF를 동적으로 관리하기가 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 기존 FOAF를 이용한 소셜 네트워크 추출방법의 한계를 극복하기 위하여 사용자 프로파일 기술 언어인 FOAF와 웹 저작물 출판 매커니즘인 RSS를 OLAP 시스템에 적용시켜 동적으로 FOAF를 갱신하고 관리하기 위한 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 수집한 FOAF와 RSS 파일들을 스타스키마로 설계된 데이터베이스에 넣어 OLAP 큐브를 생성한다. 그리고 OLAP 연산을 이용하여 사용자의 연결관계를 분석하고 FOAF에 그 결과를 반영한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 이기종 분산처리 환경 하에서 데이터의 상호호환성을 보장할 뿐만 아니라 시간의 흐름에 따른 사용자의 관심 및 이슈 등의 변화를 효과적으로 반영한다.