A Study on Negligence of Data Modeling Fundamentals at the University Job Information System

In this essay, we hoped to see how the operational university job database systems perform badly, since there are a lot of signs that they fall short of data design fundamentals. Fortunately, we are able to choose a university employment support database(UESD) application as a candidate for our study. We have taken UESD system as it is and we have developed an enhanced version of the UESD system, which strictly followed the basic fundamentals in data modeling and named it as NewUESD system. Then, we have conducted a comparison to see how much UESD system is deviated from the standard balancedness found in NewUESD. From the perspective of data obesity, we computed how much UESD contains unnecessary data. The NewUESD contained no unnecessary data at all, which implies that it has only data that is necessary to form a data model. But the data obesity of UESD system is found to be more than 50%. Therefore, it is significantly higher, 37% higher in this case, than the obesity judged to be normal, which is 19% in NewUESD system.

대학 취업정보시스템에서 데이터모델링 기본이론 경시에 관한 연구

본 논문은 대학 취업정보시스템에서 데이터베이스 시스템이 얼마나 잘 운용되지 않는지 살펴보고자 하였다. 왜냐하면 현업에서는 데이터 디자인 기본 원칙에 미달하는 점들이 보이고 있기 때문이다. 다행히도 우리의 연구를 위해 대학취업지원 데이터베이스를 선택할 수 있었다. 본 연구에서는 현행 시스템으로써 대학 취업프로그램 이수시스템을 선택하였고 데이터 모델링에 있어서 기본 원칙을 엄격하게 따르는 새로운 대학취업지원 데이터베이스라는 이름으로 개발해 보았다. 기존의 대학취업지원 데이터베이스가 새로운 대학취업지원 데이터베이스에서 발견할 수 있는 표준 균형성으로부터 얼마나 기준에서 벗어나 있는지 비교해 볼 수 있었다. 데이터 비만도 관점에서 볼 때 기존의 대학취업지원 데이터베이스가 얼마나 많은 불필요한 데이터를 내포하고 있는지 계산해 보았다. 새로운 대학취업지원 데이터베이스는 불필요한 데이터를 전혀 포함하지 않았다. 즉, 데이터 모델을 형성하기 위해 필요한 데이터들만으로 구성되어 있다는 것을 의미한다. 그러나 기존의 대학취업지원 데이터베이스 시스템의 비만도는 50%가 넘었다. 그러므로 본 논문에서 제안한 새로운 대학취업지원 데이터베이스 시스템의 데이터 비만도가 19%로 나타나 기존의 시스템의 비만도가 37%나 높다는 것은 매우 중요한 차이인 것이다.