The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.7
no.8
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pp.2298-2309
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2000
This paper proposes the multidimensioa! nested attribute indexing techniques (MD- NAI) in object-oriented databases using a multidimensional index structure. Since most conventional indexing techniques for object oriented databases use a one-dimensional index stnlcture such as the B-tree, they do not often handle complex qUlTies involving both nested attributes and class hierarchies. We extend a tunable two dimensional class hierachy indexing technique(2D-CHI) for nested attributes. The 2D-CHI is an indexing scheme that deals with the problem of clustering ohjects in a two dimensional domain space that consists of a kev attribute dOI11'lin and a class idmtifier domain for a simple attribute in a class hierachy. In our extended scheme, we construct indexes using multidimensional file organizations that include one class identifier domain per class hierarchy on a path expression that defines the indexed nested attribute. This scheme efficiently suppoI1s queries that involve search conditions on the nested attribute represcnted by an extcnded path expression. An extended path expression is a one in which a class hierarchy can be substituted by an indivisual class or a subclass hierarchy in the class hierarchy.
This paper presents a multidimensional type inheritance indexing technique (MD-TIX) for XML databases. We use a multidimensional file organization as the index structure. In conventional XML database indexing techniques using one-dimensional index structures, they do not efficiently handle complex queries involving both nested elements and type inheritance hierarchies. We extend a two-dimensional type hierarchy indexing technique(2D-THI) for indexing the nested elements of XML databases. 2D-THI is an indexing scheme that deals with the problem of clustering elements in a two-dimensional domain space consisting of the key value domain and the type identifier domain for indexing a simple element in a type hierarchy. In our extended scheme, we handle the clustering of the index entries in a multidimensional domain space consisting of a key value domain and multiple type identifier domains that include one type identifier domain per type hierarchy on a path expression. This scheme efficiently supports queries that involve search conditions on the nested element represented by an extended path expression. An extended path expression is a path expression in which every type hierarchy on a path can be substituted by an individual type or a subtype hierarchy.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2010.06c
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pp.152-155
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2010
실시간 데이터 마이닝 기법은 다양한 종류의 센서에서 수집된 다차원 스트림 데이터들 사이에 존재하는 의미있는 정보를 탐사할 수 있다. 전통적인 데이터베이스 시스템에서의 마이닝 기법은 정적인 데이터베이스에 기초하므로 실시간으로 수집되는 스트림 데이터는 시간 속성을 갖는 인터벌 이벤트로 요약되어야 한다. 이 논문은 다차원 스트림 데이터 환경에서 스트림 데이터를 요약하고 이들 사이에 존재하는 인과 관계를 탐사하는 실시간 데이터 마이닝 기법을 제안한다. 제안 기법은 센서에서 수집되는 데이터의 대부분이 객체의 정상적인 상태 데이터임을 고려하여 의미있는 이상 이벤트를 선별하여 전송한다. 그리고 스트림 데이터의 연속성을 고려하며 스트림 데이터를 세 가지 상태의 이벤트로 요약하고 인과 관계 규칙을 탐사한다. 인과 관계 규칙은 시간에 따라 이벤트 발생에 영향력을 미치는 원인 이벤트를 발견함으로써 이벤트의 발생을 미리 예측할 수 있다.
Kim, Dong-Yeon;O, Yeong-Bae;Choe, Dong-Hun;Han, Sang-Yeong;Lee, Sang-Gu
Journal of KIISE:Software and Applications
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v.26
no.1
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pp.16-24
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1999
본 논문에서는 병렬 DBMS를 사용하는 데이터 웨어하우스의 성능을 개선하기 위한 새로운 다차원 데이터 분할 기법을 제안한다. 데이터 웨어하우스는 많은 양의 데이터를 저장하는 대용량 데이터베이스이며 분석적인 정보를 얻기 위한 다차원 범위 질의가 대부분을 차지한다. 단일 차원분할 기법으로는 다차원 질의를 효과적으로 처리하기 어렵고 기존의 다차원 분할 기법은 임의의 알 수 없는 분포를 가진 데이터에 대해 균등한 분할을 보장하기 어렵다. 본 논문에서는 hB-tree 구조를 이용하여 균등한 분할을 보장하는 다차원 분할 기법을 제안하고 그 성능을 측정하기 위한 시뮬레이터 결과를 보인다. 시뮬레이션에서 hB-tree 분할 기법은 균등 분포뿐만 아니라 비균등 분포 데이터 집합에 대해서도 균등한 분할을 보인다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1999.10a
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pp.352-354
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1999
본 논문에서는 객체지향 데이터베이스의 중포된 객체에 대한 질의처리를 효율적으로 지원하기 위한 다차원 중포 속성 색인기법을 제안한다. 중포된 객체에 대한 기존의 색인기법들은 일차원 색인구조를 이용함으로써 중포된 객체의 속성과 클래스 계층이 포함된 다양한 형태의 질의들에 대한 처리를 효율적으로 지원하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 다차원 중포 속성 색인기법에서는 다차원 파일구조를 이용하여 중포 속성의 킷값 도메인과 함께 중포 속성을 표현하는 경로상의 모든 속성에 대해 각 속성이 정의된 클래스 계층마다 클래스 식별자 도메인을 할당함으로써, 다차원 도메인 공간상에서 색인 엔트리들의 클러스터링을 다른다. 따라서, 다차원 중포속성 색인기법에서는 기존의 색인기법에서 지원하기 어려운 질의의 대상 범위가 클래스 계층상의 임의의 클래스들로 제한되거나, 질의에 포함된 복합 속성들의 도메인이 클래스 계층상의 임의의 클래스들로 제한되는 경우에도 효율적으로 지원할 수 있다.
Proceedings of the Korean Institute of Industrial Safety Conference
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1998.11a
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pp.225-230
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1998
데이터 마이닝은 대용량 데이터베이스의 데이터 사이에 묻혀 있는 '패턴'을 발견하여 규칙을 추론함으로 여러 가지 유용한 지식을 캐내는 기법이다. 본 논문에서는 효과적인 재해관리 시스템을 구축하기 위해서 재해를 분석하고 대책을 마련할 수 있는 데이터 마이닝을 적용한 '데이터베이스 웨어하우스 마이닝 재해관리 데이터베이스 시스템'을 제시하고자 한다. 데이터 웨어하우스 마이닝은 다차원 데이터베이스로 구축되며 재해데이터간의 상호관련성, 특성요인별 패턴을 찾고 재해발생 가능성을 예측함으로써 재해예방의 의사결정을 지원할 수 있다.
한국오라클은 최근 자사의 데이터 웨어하우스 솔루션을 이용해 보험개발원의 보험통계 시스템을 구축했다. 이를 통해 보험개발원은 다차원적 통계분석, 전략적 의사결정 지원 등 데이터의 전사적 관리가 가능하게 되었다. 보험개발원의 데이터 웨어하우스의 도입배경, 구축과정, 시스템 구성, 구축효과에 대해 살펴봤다.
다차원 데이터 분석 툴인 OLAP (On- Line Analytical Processing)의 사용이 금융, 통신, 유통 등을 중심으로 급속하게 확산되고 있다. 이에 따라 DBMS업체를 비롯해 툴 전문업체, 국산개발 업체 등이 20여 제품을 출시하여 열띤 경쟁을 하고 있다. 특히 DBMS업체들은 전문업체와의 제휴를 통해 데이터베이스 구축부터 분석까지의 원스톱 솔루션을 제공하면서 빠른 성장세를 보이고 있다. 데이터웨어하우스 확산과 더불어 성장세를 보이고 있는 OLAP의 기술 및 업체 동향에 대해 살펴봤다.
Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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2000.11a
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pp.6-11
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2000
수출입 관련 항만물류업무 처리의 효율화를 위해 1996년부터 도입된 EDI는 서류없이 각종 항만물류 및 통관업무를 효율적으로 처리하는데 큰 기여를 하고 있다. 그러나 기존의 방식은 VAN EDI 로써 폐쇄적인 VAN 망을 통하여 EDI VAN사업자가 사용자의 EDI문서를 관련 정부기관에 중계만을 하여 EDI문서에 나타난 각종 데이터의 누적을 통한 물류정보서비스는 제공되고 있지 않다. 한편, EDI를 수신한 각 정부기관에서는 필요한 물류요약정보를 얻기 위해 해당 EDI 문서에서 추출한 데이터를 저장하는 운영 데이터베이스에 접근하여 필요한 요약 정보를 리포트 형태로 프로그램하여 생성하고 있어 정보제공의 시간지연과 프로그램 업무의 과중 및 운영 데이터베이스에 대한 부하가 발생하고 있다. 본 논문의 목적은 이러한 상황에서 수출입 항만물류와 관련한 다차원 정보를 실시간제공하기 위한 데이터웨어하우스를 구축하는데 있다. 일반적으로 데이터웨어하우스는 운영데이터베이스로부터 다차원 구조의 데이터웨어하우스로 데이터를 추출, 전환, 복사함으로써 이루어지지만, 본 연구에서는 EDI 수신 기관의 운영데이터베이스보다 더 원천 데이터인EDI 문서로부터 데이터웨어하우스로 데이터 변환을 함으로써 항만물류 데이터웨어하우스의 데이터 추출 단계를 한 단계 줄였다. 현재 VAN EDI 방식은 그 폐쇄성과 비용 때문에 향후 인터넷을 이용한 XML/EDI로 기술 이전될 것이 예상되며 이러한 상황에서VAN EDI 포맷이 아닌 XML/EDI 문서로 부터 데이터웨어하우스로의 전환을 구현하였다. 본 연구에서는 관세청의 수출통관 EDI에 대해 이를 XML/EDI 로 XML 스키마를 정의하고 이로 생성된 XML 문서를 SQL 서버로 구현된 OLAP 용 데이터웨어하우스로 전환하였다. 본 연구를 통해 XML을 이용한 EDI체제에서 전자문서전송기능과 정보제공기능을 위한 데이터웨어하우스의 연동을 동해 EDI시스템을 다차원 의사결정정보 시스템과 통합하게 하여, 향후 인터넷 기반 XML/EDI 중계서비스에 있어 물류정보서비스도 원활하게 제공할 수 있게될 것으로 기대된다.
Database query optimates the selectivety of a query to find the most efficient access plan. Multi-dimensional selectivity estimation technique is required for a query with multiple attributes because the attributes are not independent each other. Histogram is practically used in most commercial database products because it approximates data distributions with small overhead and small error rates. However, histogram is inadequate for a query with multiple attributes because it incurs high storage overhead and high error rates. In this paper, we propose a novel method for multi-dimentional selectivity estimation. Compressed information from a large number of small-sized histogram buckets is maintained using the discrete cosine transform. This enables low error rates and low storage overheads even in high dimensions. Extensive experimental results show adventages of the proposed approach.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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