OLAP 이나 e-비즈니스 환경에서는 다차원 데이터의 효율적인 분석을 위하여, 데이터를 여러 형태로 표현하거나 저장한다. 이러한 다차원 구조의 데이터를 차원 애트리뷰트들의 값으로 표시되는 넓은 형태의 수평 뷰로 표현한다. 수평 뷰는 여러 소스로부터 수집한 요약 정보를 유지하도록 실체 뷰로서 저장되며, 복잡한 질의들을 효율적으로 처리하기 위해 사용된다. 그러나, 소스 데이터가 변경될 경우 수평 뷰들의 내용도 수정해야 하는 데, 소스 데이터들이 여러 사이트에 분산되어 있기 때문에 수평 뷰를 관리하는 것은 어렵다. 따라서, 본 연구에서는 점진적인 뷰 관리 방법 중의 하나로 차등 파일을 이용하여 수평 뷰를 관리하는 효율적인 방법을 제시한다. 이러한 방법은 상용 RDBMS에서 제공하는 PIVOT 연산을 이용하여 저장된 수직 형태의 소스 테이블을 수평 뷰로 변환하고, 수직 테이블의 변경 사항을 반영한 차등 파일을 이용하여 수평 뷰에서도 동일하게 적용하는 방법이다. 이를 위해, 우선 저장된 수직 테이블에서 수평 뷰로 변환하여 처리하는 전체적인 프레임워크를 제안한다. 제안한 프레임워크 하에서 수직 테이블을 수평 뷰로 변환하는 PIVOT 연산을 정의한다. 다음으로, 수직 테이블로부터 데이터가 변경될 경우, 데이터에 대한 변경 사항을 차등 파일로 저장한 후, 이를 이용하여 수평 뷰를 갱신하는 방법을 제안한다. 특히, 차등 파일의 구조는 수평 뷰의 구조와 다르기 때문에, 수평 뷰에 적합하도록 변경 사항을 변환해야 한다. 마지막으로 실험을 통하여 제안한 방법은 다른 방법에 비해서 평균 1.2$\sim$5.0배까지 성능을 향상시킴을 보인다.
위치 기반 서비스는 이동 통신 단말기의 위치를 GPS 등을 이용하여 실시간 위치 정보와 관련된 정보를 제공하는 응용 서비스로서 이동 통신망의 고도화에 따라 교통, 물류, 전자 상거래 등의 분야에서 시공간 데이터베이스의 주요한 응용 영역으로 부각되고 있다. 속도와 이동 방향과 같은 궤적 정보가 제공되지 않는 이동 통신 환경에서 지속적으로 변화하는 이동 객체의 위치를 효율적으로 색인하는 방법으로 본 논문에서는 A-Quadtree를 제시한다. A-Quadtree는 2차원 위치 정보를 실시간 갱신을 지원하는 구조로서 객체 식별자에 대한 색인과 통합하여.Net 콤포넌트로서 구현함으로써 다양한 플랫폼에 적용이 가능하도록 하였다. 또한 실험을 통하여 A-Quadtree는 기존의 다차원 색인 구조보다 갱신과 검색 성능이 효율적임을 보인다.
스카이라인 질의는 사용자들의 다양한 기준을 만족하는 데이터를 찾기 때문에 의사 결정 문제 등에서 폭넓게 사용되고 있다. 최근의 스카이라인 질의는 대용량 데이터베이스 처리를 위해 맵리듀스 프레임워크를 사용하는 연구들이 많이 진행되었으며 특히 맵리듀스에 기존의 색인 구조를 적용하는 방식으로 연구가 활발히 진행되고 있다. 스카이라인의 특징 중 하나는 원점에서 가까운 데이터일수록 더 많은 영역을 지배한다는 점이다. 하지만 기존의 색인 구조는 이와 같은 스카이라인의 특징을 반영하지 못하는 단점이 있었다. 본 논문에서는 그리드의 셀들을 스카이라인의 특징을 고려하여 묶는 그리드 블록 구조와 원점과 가까운 데이터가 없을 때도 사용 가능한 2계층 그리드 블록 구조, 그리고 2계층 그리드 블록 구조를 사용한 효율적인 스카이라인 질의 기법을 제안하였다.
최근 메모리 가격의 하락과 함께 주기억 장치 기반 데이터베이스 기술의 필요성이 대두되고 있다. 또한 불특정 다수가 인터넷 환경을 통해 이용하는 Web GIS(Geographical Information System)는 데이터의 변경보다는 분석을 위한 데이터 검색이 많으며 고속의 처리를 요구한다. 그러므로 Web GIS를 위한 데이터 저장 하부구조로서 디스크를 기반으로 하는 것보다 메모리를 기반으로 함이 바람직하다. 이 논문에서는 Web GIS에서 널리 사용되고 있는 다차원 공간 데이터를 주기억 장치에 보다 적은 저장 용량으로 표현할 수 있는 방법으로서 상대 좌표값과 MBR(Minimum Sounding Rectangle)의 크기를 이용한 데이터 표현법을 제안한다. 그리고 점 질의나 영역 질의를 간단한 방법으로 처리하는 메모리 기반 공간 색인 기법을 제안한다. 실험 결과 색인의 크기와 MBR 비교 연산의 횟수 측면에서 불균일 분포 데이터에서도 좋은 성능을 보임을 알 수 있다.
Records in Contexts(RiC)은 ICA의 네 가지 기술표준을 통합, 정규화하여 개발한 국제적 기술표준이다. RiC은 기록 기술을 다차원적으로 바꾸고 기록의 맥락을 드러내며 이질적 시스템 간 데이터 상호운용성을 확보할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 RiC을 아카이브 시스템 설계의 핵심 도구로 설정하고, 데이터베이스 구현을 위한 '논리적 데이터 모델링'을 수행한다. RiC의 개념 모델인 RiC-CM(Conceptual Model)은 데이터 참조 모델로 활용할 수 있기 때문에, 사용자 요구사항에 맞는 데이터 모델로 개발이 가능하다. 이에 본 논문에서는 이를 두 가지 데이터 모델, '관계형 데이터 모델'과 '그래프형 데이터 모델'로 구현하고자 한다. 관계형 데이터 모델은 대부분 레거시 시스템의 데이터베이스가 적용하고 있는 만큼 범용적이다. 한편 그래프형 데이터 모델은 정보 '개체(entity)' 사이의 '관계(relationship)'를 중심으로 개체를 유연하게 확장할 수 있다.
지리정보데이터는 공간개념을 가지고 있음에도 불구하고 대부분 2차원 평면 위주의 공간 자료로 이루어져 왔다. 그러나 GIS 데이터는 2차원 평면위주의 공간자료보다 3차원 공간자료를 기반으로 한 시각화를 통하여 다차원적인 분석이 가능해지고 있다. 최근 인터넷 환경에서 구동되는 3D GIS의 중요성이 인식되기 시작하였고, 3D GIS는 초기에는 지형을 단순히 3차원 가시화 하는 기능 위주에서 최근 3차원 지형분석, 3차원 도시, 3차원 시설물 등의 현실감 있는 모델링과 분석기능을 제공하는 단계는 물론, 가상현실 기능이 강조된 3D GIS까지 등장하는 단계에 이르렀다. 본 연구에서는 GIS 툴(ArcView)을 사용하여 대학캠퍼스의 부지, 구조물 및 시설물의 3D GIS를 구축할 수 있었으며 3D 모델링을 통해 다양한 각도에서의 조감도 작정과 경관분석을 행하였고 향후 시설물 확충에 따른 공간활용계획의 기본 자료로서 그 활용성을 검토하고자 하였다 이것은 GIS의 가장 발전적 형태인 Web GIS구축을 위한 인터넷 데이터베이스로서 정보 공유와 조회는 물론 사용자 측면의 분석까지 가능하도록 이용할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 추후 웹 GIS 기법을 적용하여 캠퍼스의 3차원 관리를 위해 웹서버를 구축하고 2D를 기반으로 한 인터넷 맵의 한계를 벗어나 3D 모델링으로 웹상에서 사용자에게 다각도의 3차원 공간을 구현함으로써 2차원 데이터와 더불어 3차원 공간영상의 공유가 가능하도록 시도하고자 한다.
CNS의 인간공학적 실험 평가 항목중 중요 요소의 하나인 운전원의 인지적 작업부하(정보입력, 의사결정, 및 정서적 부하)를 평가하기 위해 인지적부하를 부과할 수 있는 사건 시나리오 구성방법, 피실험자에 대한 훈련 방법, 실험과 디브리핑을 통한 운전원 행위 및 사건 경위 기록 체계를 개발하였다. 운전원 행위자료 데이타베이스에는 특정 요소행위 시점, 관측행위 분류, 사용된 표시장치, 의사결정내용, 사용된 조종장치, 조종행위분류, 운전원간 의사소통 내용, 정서상태, 표시장치 및 조종장치의 사용편의성 여부 및 불편이유, 주요사건 발생시점에 관한 정보가 기록되었다. 운전중 CNS 운전원에 제시되는 자극의 변화에 수반되는 운전원의 생리적 변화를 측정하여 이로부터 운전원이 받는 정신부하를 측정하는 체계를 개발하였다. 이를 위해 ECG, EEG, 호흡패턴,피부온도, 수평EOG, 수직EOG, 심박률, 및 호흡률의 생리변수에 대한 측정이 이루 어졌으며 각각의 신호를 초당 100개씩 샘플링하여 A/D 변환하고 정신부하 추정 알고리즘을 거쳐 정신부하 여부를 판정하는 점수를 구하였다. 다차원의 정신부하 판정 점수는 OR gate에 의해 통합되어 정신부하 발생시점과 함께 정신부하데이터베이스에 기록되었다.
건강에 대한 관심이 높아지면서 헬스케어와 IT와의 결합으로 많은 IT관련 헬스 케어 시스템이 개발되고 있으며, 이러한 시스템의 수요 또한 증가하는 추세에 있다. 본 논문에서는 이와 같은 건강에 대한 관심을 반영하여 자신에 맞는 운동을 선택 및 수행하고 그에 따른 피드백을 받을 수 있는 시스템을 소개한다. 본 시스템은 헬스케어의 건강 관리 시스템을 피트니스 관점에 비중을 두어 이용자의 초기 운동 정보를 기반으로 몸에 맞는 운동을 처방하여 운동을 수행 시키고 그 결과를 저장한다. 운동 정보는 생체 신호 계측을 위한 물리량 센서 및 모듈에 의하여 측정된다. 저장된 운동 결과는 다음 운동 처방에 반영되어 피드백 방식으로 이용자의 운동에 적용된다. 운동 처방은 주단위로 수행되면서 지속적인 관리를 받을 수 있도록 설계되었다. 본 시스템은 운동 중 발생하는 무구속, 무자각적 생체 신호 계측을 위한 물리량 센서 및 모듈을 이용하여 다차원 생체 정보를 수집하고 생체 신호 표준화 및 생체 역학적 해석을 통해 데이터베이스를 구축하였다. 이렇게 구축한 데이터들을 통하여 지능형 바이오피드백 기반의 사용자 맞춤형 운동 관리 시스템을 개발하여 사용자의 건강 및 운동능력을 향상시키는데 그 목적이 있다.
스카이라인 질의는 다차원, 대량의 데이터 검색에서 효율적인 방법이다. '지배한다'의 개념을 활용하여 약 95%이상으로 알려진 불필요한 데이터 집합을 검색 대상에서 제외하고 필요한 데이터에 집중하게 만들기 때문이다. 지금까지의 스카이라인 질의 알고리즘들은 데이터 집합이 모두 수치형 데이터일 경우에만 한정하여 개발되었다. 따라서 데이터베이스 등에 저장된 대부분의 텍스트 데이터들은 기존 스카이라인 질의 알고리즘을 사용하여 결과를 얻을 수 없었다. 본 연구는 스카이라인 질의의 대상을 범주형 데이터라는 전혀 새로운 영역을 개척한 점에서 의미가 있다. 우선 범주형 데이터 거리를 2종류를 개발하고 이를 스카이라인 질의에 적용하였고, 실험에서는 ACM의 실제 논문데이터를 사용하여 처리시간 및 정확도 비율 등에서 그 효과성을 입증하였다.
데이터 마이닝은 대용량의 데이터베이스로부터 기존에 알려지지 않은, 즉 단순한 질의어로 추출할 수 없는 형태의 '유용한' 정보를 찾아내고 이를 바탕으로 데이터에 대한 통찰(insight)을 얻는 것으로 정의할 수 있다. 본 논문에서는 웹에서 발생하거나 웹 사이트에 저장한 데이터를 대상으로 유용한 패턴을 찾아내기 위하여 인터넷을 이용하는 이용자의 특징을 분석하기 위해 시도되었다. 즉 인터넷 사용자에 대한 일반적인 통계 정보 데이터에 연관성 분석을 적용하여 인터넷 사용 시간에 영향을 미치는 인터넷 이용자의 특징을 분석하였다. 실험을 통하여 데이터로부터의 연관 규칙을 추출 해내었으며, 최적의 결과를 도출하기위한 데이터 전처리 및 알고리즘을 적용하여 웹 마이닝을 위한 인터넷 사용자의 특징을 분석한 결과 그 유용성을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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