• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.275-288
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• 1999

다차원 모델링이란 정보를 비즈니스 차원으로 조직화하는 과정을 말한다. 요소(element) 데이터가 차원 내 또는 차원 간에 상호관련성이 높을수록 다양한 각도의 분석이 필요하며, 이러한 상호관계에 대한 분석 결과는 가치있는 정보가 되므로 다차원 모델링의 대상이 된다. (중략)

• Information Systems Review
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• v.2 no.2
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• pp.283-299
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• 2000

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.603-607
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• 2007

GPS 수신기의 지속적인 가격 하락과 GPS 기반의 다양한 위치기반서비스 개발로 인하여 개인 휴대용 GPS 수신기의 보급이 확대되고 있다. 이동객체의 위치 및 시간 정보를 포함하고 있는 GPS 데이터를 분석하면 이전에는 불가능했던 이동패턴을 파악하고 이해하는 것이 가능해진다. 이동객체 데이터의 저장과 분석에 관한 연구들이 진행되고 있지만, 이동객체의 속성에 따른 다차원적 이동패턴 분석에 관한 연구는 찾아보기 힘들다. 본 연구는 개인 휴대용 GPS 수신기를 통해 수집된 이동 데이터와 이동객체의 속성 데이터를 통합하여 이동객체의 시공간적 특성을 다차원적으로 분석할 수 있는 데이터마트를 구현하고 시각적으로 표현하였다. 이러한 과정을 통해 GPS 데이터를 이용한 이동패턴 분석의 유용성과 문제점을 탐색적으로 살펴보았다.

• 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 Journal of the Korea Contents Association
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• v.19 no.6
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• pp.58-71
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• 2019

The purpose of this study is to explore the multi-dimensionality and the differences of the career success that is revealed by the employee's perception. In order to fulfill the research purpose, LDA topic modeling has applied to extract latent topics of career success from 126 Korean employees' open-end survey questionnaires. The extracted latent topics are social recognition, continuing service within an organization, expertise, financial rewards, and pursuing personal meaning. The occurrence probability of each topic was different by individual characteristics such as gender, education, position. Study findings showed there is multi-dimensionality in career success, and there are differences of topic occurrence probability by demographic characteristics. Additionally, this study showed how to apply the recently developed machine learning approach in order to reduce the researcher's bias by adapting the LDA topic modeling to the qualitative open-ended survey data.

• Annual Conference of KIPS
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• 2008.05a
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• pp.423-426
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• 2008

한국증권선물거래소의 유가증권 매매체결시스템은 안정적이고 신속한 데이터 처리에 초점을 둔 시스템이다. 인터넷과 HTS(Home Trading System)의 대중화로 인해 대량의 데이터로부터 적시에 정보를 추출하고 분석하고자 하는 요구가 증가하고 있다. 그러나 현재의 통계정보시스템은 이와 같은 요구를 수용하기 어려우며 개발자의 별도 노력이 요구된다. 또한 목표성능에 대한 요구가 매우 높아짐에 따라 시스템 및 어플리케이션의 증설과 개선작업이 빈번하지만 그 효과를 예측하기 어려우며 정량화 된 근거자료의 부재로 의사결정을 지연시킨다. 따라서 이와 같은 요구사항들을 해결하기 위해 기존의 통계정보시스템을 활용하고 추가적인 데이터들을 다양한 차원에서 분석 가능하도록 웨어하우스 데이터베이스를 구축하며 성능예측을 위한 요소들을 추출하고 데이터마이닝을 수행하여 의사결정에 도움을 줄 수 있는 다차원 모델링 기반의 거래분석 시스템을 제안한다. 거래분석 시스템의 구축으로 사용자는 웹상에서 적시에 다차원 분석보고서를 생성할 수 있다. 또한 관리자는 외부적 환경변화에 따른 향후 시스템 성능 감소를 예측할 수 있으며 내부적 요인을 제어하여 이를 상쇄할 수 있는 방안을 찾을 수 있게 된다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.505-509
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• 2004

본 논문에서는 비디오 스트림 서버에서 의미 기반 검색을 가능하게 하기 위하여 대용량 스트림 데이터를 효과적으로 표현하고 저장하는 기법을 제시한다. 비디오 스트림 내의 각 프레임을 다차원 공간상의 점으로 사상함으로써 비디오 스트림은 다차원 시퀀스(multidimensional sequence)로 표현되고, 이 시퀀스는 다시 비디오 세그먼트로 분할된다. 분할된 세그먼트로부터 정적인 특성과 연속된 프레임의 움직임을 나타내는 트랜드 벡터(trend vector)등의 의미 정보를 추출하여 모델링 함으로서 스트림 데이터를 효과적으로 표현한다. 또한 제안된 기법은 효율적인 검색을 위하여 비디오 세그먼트를 인덱싱하고 저장하는 방법을 제공함으로써 공간 사용의 효율성을 높이고 신속한 검색을 가능하게 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.05a
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• pp.245-251
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• 2002

본 논문에서는 상대적으로 큰 퍼지 엔트로피를 갖는 입력-출력 데이터 집단에 다중 회귀 분석을 적용하여 다차원 평면 클러스터를 생성하고, 이 클러스터를 새로운 퍼지 모델의 규칙으로 추가한 후 퍼지 모델 파라미터의 개략 동조와 정밀 동조를 수행하는 자기구성 퍼지 모델링을 제안한다. Weighted recursive least squared 알고리즘과 fuzzy C-regression model 클러스터링에 의해 퍼지 모델의 파라미터를 개략적으로 동조한 후 gradient descent 알고리즘에 의해 파라미터를 정밀 동조하면서 감수분열 유전 알고리즘을 이용하여 최적의 학습률을 탐색한다. 그리고 자기 구성 퍼지 모델링 기법을 이용하여 Box-Jenkins의 가스로 데이터, 다변수비선형 정적 함수의 데이터와 하수 처리 활성오니 공정의 모델링을 수행하고, 기존의 방법에 의한 모델링 결과와 비교하여 그 성능을 입증한다.

• 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.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.12 no.4
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• pp.334-340
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• 2002

This paper proposes a self-organizing fuzzy modeling which can create a new hyperplane-shaped cluster by applying multiple regression to input/output data with relatively large fuzzy entropy, add the new cluster to fuzzy rule base and adjust parameters of the fuzzy model in repetition. Tn the coarse tuning, weighted recursive least squared algorithm and fuzzy C-regression model clustering are used and in the fine tuning, gradient descent algorithm is used to adjust parameters of the fuzzy model precisely And learning rates are optimized by utilizing meiosis-genetic algorithm. To check the effectiveness and feasibility of the suggested algorithm, four representative examples for system identification are examined and the performance of the identified fuzzy model is demonstrated in comparison with that of the conventional fuzzy models.