• Information and Communications Magazine
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• v.33 no.11
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• pp.58-64
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• 2016

본고에서는 미래창조과학부, 정보통신기술진흥센터 (IITP)에서 2016년도 대학ICT연구센터(ITRC) 신규과제로 선정한 다차원 감시정찰 정보자산 통합, 지능형 경계체계 기술 및 지능형 국방 ICT연구센터에 대해 알아본다. 첫째, 다차원 감시정찰 정보자산 통합 기술은 시대의 발전과 함께 국가 안보에서 정보자산의 중요성은 날로 증가하고 있다. 현재 군에서 운영되고 있는 다차원적인 영상정보수집자산으로부터 수집되는 비정형의 고용량 영상데이터에 대한 자동화된 통합화 및 분석기술이 반영되어 있지 않아, 이를 자동화 처리하는 표준화된 플랫폼 개발이 시급한 실정이다. 둘째, 디지털화된 CCTV 영상은 여러 IT 정보 가운데 가장 복잡한 데이터 중 하나이며, 이상 징후를 사전에 파악하여 범죄와 사고를 예방하거나 저장된 영상 정보에서 특정한 사람을 자동으로 찾아내는 지능형 시스템으로 발전해 왔다. 최근에는 특히, 국방분야의 현 경계 및 관제 시스템에 대한 연구 필요성이 꾸준히 증가되고 있는 실정이다.

• 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.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.7 no.6
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• pp.1737-1745
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• 2000

In the last decade, considerable research effort has been studied ot multi-dimensional GIS and many spatiotemporal operations and query languages have been proposed. Many of them have focused on designing of operation, which process with data that is valid at current point in time. But, research that studied to updata operation that updates or inserts the past data is very rare. This paper designs an update operation and an insertion operation for integrity of past data of multi-dimensional GIS, and propose a new data model for efficient processing of the operations.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2018.10a
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• pp.639-640
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• 2018

Currently, the technique of identifying location using radio wave fingerprint is widely used in indoor positioning field. At this time, in order to confirm a successful position, it is necessary to construct the data necessary for learning and testing and to construct the multidimensional data. That is, location data collection and data management technology capable of responding to environmental changes that may occur due to various changes in peripheral radio wave fingerprint such as wireless AP, BLE iBeacon, and mobile terminal are required. Therefore, this paper proposes a technique to construct and manage multidimensional data which is less sensitive to environmental changes of radio wave fingerprinting required for positioning.

• Information Systems Review
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• v.7 no.1
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• pp.65-80
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• 2005

The Seoul Metropolitan Subway Corporation (SMS) and the Seoul Metropolitan Rapid Transit Corporation (SMRT), which manage the city's eight subway lines, are intending to overcome their operational inefficiencies. The two investigators of the paper realize with emphasis that it is essential for the two subway authorities to analyze subway transit data prior to put policies and plans into practice. In this paper, the investigators propose a new, and an intuitive, way of analyzing subway passenger transit patterns. To achieve this goal, they have implemented a data mart by blending the "Pass Card" log data into the multidimensional model. The subway passenger's transit patterns and the practical implications of this system are also investigated.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.190-192
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• 2002

데이터 마이닝(Data Mining)이란 저장된 많은 양의 자료로부터 통계적 수학적 분석방법을 이용하여 다양한 가치 있는 정보를 찾아내는 일련의 과정이다. 데이터 클러스터링은 이러한 데이터 마이닝을 위한 하나의 중요한 기법이다. 본 논문에서는 Fuzzy C-Means 알고리즘을 이용하여 웹 사용자들의 행위가 기록되어 있는 웹 로그 데이터를 데이터 클러스터링 하는 방법에 관하여 연구하고자 한다. Fuzzv C-Means 클러스터링 알고리즘은 각 데이터와 각 클러스터 중심과의 거리를 고려한 유사도 측정에 기초한 목적 함수의 최적화 방식을 사용한다. 웹 로그 데이터의 여러 필드 중에서 사용자 IP, 시간, 웹 페이지 필드를 WLDF(Web Log Data for FCM)으로 가공한 후, 다차원 Fuzzy C-Means 클러스터링을 한다. 그리고 이를 이용하여 샘플 데이터와 임의의 데이터간의 유사 패턴 분석을 하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.05a
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• pp.741-743
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• 2015

오늘날 BI(Business Intelligence)시스템 다차원 데이터를 다루는 많은 방법들이 제안되어 TB 이상의 데이터를 다룰 수 있다. 하지만 IT 전문가 및 IT에 대한 투자여력이 충분하지 않은 중소 제조 기업들은 발 맞춰가기 힘들다. 또한 생산관리시스템(MES)을 미 도입한 기업이 대다수이고, 존재하는 현장데이터의 대부분도 수기데이터 또는 Excel 데이터로 보관 되어 있어, 수작업에 의한 데이터 분석과 의사결정을 수행한다. 이로 인해, 불량 요인 파악이나 이상 현상 파악이 불분명하기 때문에 데이터 분석에 어려움을 겪는다. 이에 본 연구에서는 중소제조기업의 경쟁력 강화를 위하여 제조 기업현장에서 사용되는 데이터를 자동으로 수집하여 정제 및 처리하여 저장이 가능하도록 하는 빅 데이터 분석 시스템 모델을 개발하였다. 이 분석 시스템 모델은 ERP, MIS 등에 존재하는 데이터들이 각 시스템의 DB 기능을 활용하여 데이터를 추출하고 정제하여 수집하는 ETL(Extract Transform Loading)과정을 통한다. 현장에서 비정형으로 기록되고 있는 정보들(ex. Excel)은 ODE(Office Data Excavation)모듈을 통해 문서의 패턴을 자동으로 인식하고 정형화된 정보로서 추출, 정제되어 수집된다. 저장된 데이터는 오픈소스 데이터 시각화 라이브러리인 D3.js를 이용하여 다양한 chart들을 통한 강력한 시각효과를 제공함으로써, 정보간의 연관 관계 및 다차원 분석의 기반을 마련하여 의사결정체계를 효과적으로 지원한다. 또한, 높은 가격에 형성되어 있는 빅데이터 솔루션을 대신해 오픈소스 Spago BI를 이용하여 경제적인 빅 데이터 솔루션을 제공한다. 본 연구의 기대효과로는 첫째, 현장 데이터 중심의 효과적인 의사결정 기반을 마련할 수 있다. 둘째, 통합 데이터 기반의 연관/다차원 분석으로 경영 효율성이 향상된다. 마지막으로, 중소 제조기업 환경에 적합한 분석 시스템을 구축함으로써 경쟁력과 생산력을 강화한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.637-640
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• 2015

최근 사물인터넷이 화두에 오르며, 사물인터넷에서 발생된 센싱 데이터의 분석에 많은 관심이 모아지고 있다. 사물인터넷에서는 대규모의 센싱 데이터가 폭발적으로 발생하고 있으아, 이렇게 발생된 센싱 데이터의 분석에 대한 연구는 현재 미비한 상태이다. 사물인터넷 환경에서 발생된 센싱 데이터는 외부 데이터와 통합 분석을 통해 가치 있는 데이터로 재생산이 가능한 만큼 사물인터넷에서 발생되는 센싱 데이터의 분석에 대한 연구가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 사물인터넷 환경에서 센싱 데이터를 활용한 다차원 분석 기법을 제안 하고자 한다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.18D no.5
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• pp.313-316
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• 2011

The skyline of a multi-dimensional data set is a subset that consists of the data that are not dominated by other members of the set. Skyline computation can be very useful for decision making for multi-dimensional data set. However, in case that the skyline is very large, it may not be much useful for decision making. In this paper, we propose an algorithm for computing a part of the skyline considering location restrictions that the user provides, such as origin movement, degree ranges and/or distances from the origin. The algorithm eliminates noncandidate data rapidly, and returns in order the skyline points that satisfy the user's requests. We show that the algorithm is efficient by experiments.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.9 no.11
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• pp.1381-1394
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• 2006

Generation methods of data cube have been studied for many years in data warehouse which supports decision making using stored data. There are two previous studies, one is multi-way array algorithm and the other is H-cubing algorithm which is based on the hyper-tree. The multi-way array algorithm stores all aggregation data in arrays, so if the base data is increased, the size of memory is also grow. The H-cubing algorithm which is based on the hyper-tree stores all tuples in one tree so the construction cost is increased. In this paper, we present an efficient data cube generation method based on hash table using weight mapping table and record hash table. Because the proposed method uses a hash table, the generation cost of data cube is decreased and the memory usage is also decreased. In the performance study, we shows that the proposed method provides faster search operation time and make data cube generation operate more efficiently.