Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10b
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pp.389-391
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1998
데이터 웨어하우스에서는 시간에 따라 변화되는 데이터를 관리함으로써 좀더 정확하게 요약화된 정보를 제공할 수 있다. 거의 모든 데이터 웨어하우스는 원시 데이터로 관계형 데이터베이스를 사용하지만, 관계형 데이터베이스는 시간 데이터에 대해 실제적인 지원을 하지 않는다. 그러므로 시간 변이 데이터에 대한 정확한 정보를 얻기가 어렵다. 본 논문에서는 이러한 시간 변이 데이터의 지원이 가능한 시간지원 데이터 웨어하우스를 설계하고자 한다. 이를 위해, 기존의 데이터 웨어하우스에서 원시 데이터로 사용하는 관계형 데이터베이스에 시간지원질의 처리 계층을 결합하는 방법을 보이고, 시간지원 데이터의 간격 시간에 대한 요약화 방법으로 시간지원 집계 트리 전략을 소개한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1999.10a
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pp.281-283
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1999
본 논문에서는 객체-관계형 데이터베이스 관리 시스템(Object-Relational DBMS: ORDBMS) 기반의 데이터 웨어하우스(Data Warehouse)에서 성능 향상을 위한 인덱싱 기법과 이를 이용한 질의 처리 기법을 제안한다. 지금까지 관계형 DBMS를 기반으로 한 데이터 웨어하우스의 성능향상에 관한 연구는 활발히 이루어져 왔으나, ORDBMS에 기반한 데이터 웨어하우스의 구축 및 질의 처리 성능에 관한 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 데이터 웨어하우스는 기존의 데이터베이스와는 비교할 수 없을 만큼의 대용량 데이터를 가정하므로 ORDBMS를 이용하여 데이터 웨어하우스를 구축하는 경우에도 적절한 성능의 보장이 필수적으로 요구된다. 제안된 인덱싱 기법을 사용함으로써 데이터 웨어하우스 분석용 질의에 포함된 비용이 큰 조인과 그루핑 연산은 비용이 저렴한 인덱스 액세스 연산으로 대치되며, 데이터의 량과 거의 무관하게 질의 처리 비용이 고정되는 효과를 얻을 수 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.04b
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pp.137-139
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2000
본 논문에서는 차세대 DBMS로 각광을 받고 있는 객체-관계형 DBMS(Object-Relational DBMS : ORDBMS)기반의 데이터 웨어하우스(data warehouse)에서 질의 처리의 성능을 향상시키는 AH(Attribute Hierarchy) 인덱스와 이를 이용한 질의 처리 기법을 제안한다. 지금까지 관계 DBMS를 이용한 데이터 웨어하우스의 성능 향상에 관한 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 데이터 웨어하우스는 기존의 데이터베이스와는 비교할 수 없을 만큼의 대용량 데이터를 가정하므로 ORDBMS를 이용하여 데이터 웨어하우스를 구축하는 경우에서도 적절한 성능의 보장이 필수적으로 요구된다. 이 논문에서 제안된 AH 인덱스를 사용함으로써 데이터 웨어하우스 분석용 질의에서 자주 사용되는 조인과 그루핑 연산은 비용이 저렴한 인덱스 액세스 연산으로 대치되며, 데이터의 량과 무관하게 질의 처리비용이 거의 고정되는 효과를 얻을 수 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.04b
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pp.142-144
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2002
데이터 웨어하우스는 기업의 의사 결정을 지원하기 위해 기업의 운영 데이터베이스로부터 추출한 데이터의 집합으로써 OLAP 분석에 이용된다. OLAP은 이들 데이터를 다양하게 분석할 수 있도록 다차원 데이터로 표현하고 이를 활용하여 복잡한 분석 질의 처리 및 다차원 데이터 분석에 활용한다. 이러한 OLAP의 다차원 데이터를 관계형 데이터베이스에서 표현하기 위해 스타 스키마가 널리 사용된다. 또한 다차원 데이터와 데이터 웨어하우스는 방대한 분량를 갖는 전체 기업의 데이터를 표현하고 있어 이를 설계하는 것이 매우 복잡하고 많은 노력이 소요된다. 따라서 이를 설계하기 위한 체계적인 설계 방법론이 필요하다. 데이터 웨어하우스의 원천 데이터가 되는 운영 데이터베이스는 현재 ER 도형을 이용하여 개념적인 방법으로 널리 설계되고 있다. 따라서 이 논문에서는 ER 도형으로 설계된 운영 데이터베이스로부터 데이터 웨어하우스를 설계하는 개념적인 방법론을 제시한다. 이에 따라 OLAP 분석을 위해 사용할 수 있는 다양한 유형의 스타 스키마에 대해 ER 도형으로 표현/변환하는 방법을 제시한다. 이를 통해 자신이 원하는 다차원 데이터를 얻기 위해 유지해야 할 데이터 웨어하우스를 ER 도형을 이용하여 개념적으로 편리하게 설계하는 방법/지침을 제공하며, 나아가 해당 유형의 스타 스키마가 갖는 의미를 개념적으로 쉽게 전달할 수 있도록 하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10c
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pp.190-192
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2002
데이터 웨어하우스는 기업의 의사 결정을 지원하기 위해 기업의 운영 데이터베이스로부터 추출한 데이터의 집합으로써 OLAP 분석에 이용된다. OLAP은 데이터에 대한 다양한 분석을 위해 이들 데이터를 다차원 데이터 모델로 표현하고 이를 활용하여 복잡한 질의 처리 및 다차원 데이터 분석에 이용한다. 이러한 OLAP의 다차원 데이터를 관계형 데이터베이스에서 표현하기 위해 스타 스키마가 널리 사용된다. 지금까지의 데이터 웨어하우스는 일반적으로 ER 도형으로 설계된 소스 데이터로부터 스타 스키마를 설계하고 구축하였다. 하지만, 최근 인터넷의 급성장으로 인해 차세대 웹 문서의 표준인 XML을 통한 인터넷 상의 문서 전송 및 정보 교환이 활발해 지고 있으며, XML 문서에 대한 다차원적인 분석이 요구됨에 따라 데이터 웨어하우스는 XML 문서로부터의 스타 스키마 설계 및 저장이 필요하게 되었다. 따라서 본 논문에서는 XML DTD로부터 애트리뷰트 트리를 생성하여 스타 스키마를 설계하고 이 DTD를 따르는 XML 문서에서 스타 스키마의 인스턴스를 추출하여 관계형 데이터베이스에 저장하기 위한 XML2Star 알고리즘을 개발하였다. 이것을 통해 기업 및 사용자는 OLAP에서 XML 기반의 스타 스키마를 이용한 다차원적인 분석이 가능하게 된다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2003.05c
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pp.1643-1646
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2003
데이터 웨어하우스 시스템은 사용자에게 다양하고 고품질의 정보 서비스를 제공하며, 의사 결정을 지언하는데 빠른 질의 처리 요구에 적합한 시스템이다. 고품질의 정보 서비스를 제공하기 위해서는 축적된 많은 정보가 요구되며, 이들 데이터들에 대한 분석을 수행함으로써 경영자의 의사 결정에 최적의 정보를 추출하여 제공해주는 시스템이다. 이러한 의사 결정을 위한 기존의 관계형 데이터베이스 환경하에서는 많은 시간적인 낭비 요소가 존재한다. 이에 본 논문에서는 데이터 통합을 보다 향상시킬 수 있는 전략을 제시하고 기존에 알려진 방법들과 이에 대한 비친 분석을 통하여 향상된 곁과에 대해 살펴본다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10a
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pp.163-165
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2000
고객 DB를 통해 세분 고객별로 구매량, 주요 고객을 파악케 하며 각종 마케팅 활동이나 판촉활동이 고객의 구매/이용 패턴에 어떤 영향을 미치며, 물품을 구매하는 소비자의 다양한 구매 패턴을 분석하기 위해서 쇼핑몰 운영자가 여러 각도에서 문제 분석과 의사 결정을 빠르고 신속하게 할 수 있도록 기존 쇼핑몰의 관계형 DB을 이용하여, 다차원적 데이터 모델링을 통해서 다차원적인 분석이 가능하도록 하는 ROLAP를 이용한 인터넷 쇼핑몰의 데이터 웨어하우스 구축 방안을 제시하고자 한다.
산업계 전반에 걸친 오랜 정보시스템 운용의 결과로 대용량의 데이터들이 축적되고 있다. 이러한 데이터로부터 유용한 지식을 추출하기 위해 여러 가지 데이터마이닝 기법들이 연구되어 왔다. 특히 데이터웨어하우스의 등장은 이러한 데이터마이닝에 있어 필요한 데이터 제공 환경을 주고 있다. 그러나 전문가의 적절한 판단과 해석을 거치지 않은 데이터마이닝의 결과는 당연한 사실이거나, 사실과 다른 가짜이거나 또한 관련성 없는(Trivial, Spurious and Irrelevant) 내용만 무수히 쏟아낼 수 있다. 그러므로 데이터마이닝의 결과가 비록 통계적 유의성을 가진다 하더라고 그 정당성과 유용성에 대한 검증과정과 방법론의 정립이 필요하다. 데이터마이닝의 가장 어려운 점은 귀납적 오류를 없애기 위해 사람이 직접 그 결과를 해석하고 판단하며 아울러 새로운 탐색 방향을 제시해야 한다는 것이다. 본 논문의 목적인 이러한 데이터마이닝에서 추출된 결과를 검증하고 아울러 새로운 지식 탐색 방향을 제시하는 방법론을 정립하는데 있다. 본 논문에서는 데이터마이닝 기법 중 연관규칙탐사(Associations)로 얻어진 결과를 설명가능성 여부의 판단을 통해 검증하는 기법을 제안하였고, 이를 위해 도메인 지식(Domain Knowledge)과 연관규칙탐사를 통해 얻어진 결과를 표현하기 위한 지식표현방법으로 관계형 술어논리(RPL : Relational Predicate Logic)를 개발하였다. 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명하기 위한 방법으로는 연관규칙탐사로 얻어진 연관규칙에 대한 RPL로 표현된 도메인 지식으로서 설명됨을 보이게 한다. 또한 이러한 설명(Explanation)을 토대로 검증된 지식을 일반화하여 새로운 가설을 연역적으로 생성하고 이를 연관규칙탐사를 통해 검증한 후 새로운 지식을 얻는 설명기반 데이터마이닝 구조(Explanation-based Data Mining Architecture)를 제시하였다.
As the size of the data warehouse is large, the selection of indices on the data warehouse affects the efficiency of the query processing of the data warehouse. Indices induce the lower query processing cost, but they occupy the large storage areas and induce the index maintenance cost which are accompanied by database updates. The bitmap join indices are well applied when we optimize the star join queries which join a fact table and many dimension tables and the selection on dimension tables in data warehouses. Though the bitmap join indices with the binary representations induce the lower storage cost, the task to select the indexing attributes among the huge candidate attributes which are generated is difficult. The processes of index selection are to reduce the number of candidate attributes to be indexed and then select the indexing attributes. In this paper on bitmap join index selection problem we reduce the number of candidate attributes by the data mining techniques. Compared to the existing techniques which reduce the number of candidate attributes by the frequencies of attributes we consider the frequencies of attributes and the size of dimension tables and the size of the tuples of the dimension tables and the page size of disk. We use the mining of the frequent itemsets as mining techniques and reduce the great number of candidate attributes. We make the bitmap join indices which have the least costs and the least storage area adapted to storage constraints by using the cost functions applied to the bitmap join indices of the candidate attributes. We compare the existing techniques and ours and analyze them in order to evaluate the efficiencies of ours.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2012.06c
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pp.10-12
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2012
클라우드를 기반으로 한 대용량 데이터의 처리 및 분석의 요구가 커지면서, 대용량 관계형 데이터에 대한 분산 처리의 수요 또한 증가하고 있다. 본 논문은 HDFS를 사용하는 관계형 저장 시스템에서 대용량 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 개발한 BST 기반 색인에 대해 설명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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