• 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.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.34 no.7
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• pp.1-11
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• 2006

Through the analysis of conventional TVD limiters, a new multi-dimensional limiting function is derived for an oscillation control in multi-dimensional flows. Then, Multi-dimensional Limiting Process (MLP) is developed with the multi-dimensional limiting function. The major advantage of MLP is to prevent oscillations across a multi-dimensional discontinuity, and it is readily compatible with more than 3rd order spatial interpolation. Moreover, MLP shows a good convergence characteristic in a steady problem and it is very simple to be implemented. Through numerical test cases, it is verified that MLP substantially improves accuracy, efficiency and robustness both in continuous and discontinuous flows.

• 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 Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.95-95
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• 2018

최근 하천관리 정책은 단편적인 홍수방어뿐만 아니라 맑은 물을 안전하게 확보하고 건강한 생태계가 유지되는 하천으로 관리하는 방향에 주안점을 두고 있다. 그러나 치수 목적의 하천관리 기술에 비하여 하천환경관리를 위한 기술은 요소기술 개발 및 적용으로 산재되어 있어, 체계가 정립되지 못하고 실무 적용에서도 활용에 한계가 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 치수, 이수, 하천환경 목적의 다차원 하천관리를 위하여 하천복원의 기술적 체계를 기술수준의 정도를 기준으로 단계별로 정립하였다. 첫 단계는 수문특성, 수리특성, 하상변동/유사특성, 생물/화학특성의 분석이다. 이 단계에서는 각 특성의 현황과 하천복원 방법에 따른 물리특성 변화를 분석하는 것이다. 다음 단계는 하천복원에 따른 정량적인 기대효과 분석이다. 수위저감 및 안정하도 확보, 수질개선, 생물서식처 효과분석 등이 수행된다. 마지막 단계는 하천복원 등의 관리계획에 의한 기대효과 전망이다. 사회경제적 가치, 생물종 다양성 확대가치 등이 분석항목에 포함된다. 각 단계에서는 계량 가능한 지표를 설정하여 계획의 성과를 비교한다. 제안된 다차원 하천복원 기술적 프레임웍을 통해 하천사업에 따른 물리, 생물, 사회, 경제 등 다양한 분야의 구조를 통합한 방법론을 제시함으로써 하도개선 위주의 획일적인 하천복원사업에 변화를 주고, 더 나아가 하천공간 복원 등 적극적인 하천복원사업이 활성화되길 기대한다.

• 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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• 2002.10c
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• pp.298-300
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• 2002

다차원 데이터를 배열에 저장하는 Multidimensional OLAP (MOLAP) 시스템은 배열내의 위치 정보를 통해 데이터를 신속하게 엑세스할 수 있는 장점을 갖는다. 그러나 실생활의 다차원 데이터는 대체로 희박하여 저장될 때 압축되고, 데이터가 검색될 때는 원래의 위치 정보를 찾기 위해 인덱스를 필요로 하게 된다. 다양한 종류의 다차원 인덱스가 테이블 형태의 데이터를 대상으로 개발되어 있으나, 이들은 데이터의 삽입과 삭제에 유연하게 대처할 수 있도록 하기 위해서 인덱스 공간과 데이터 검색 시간에 약간의 낭비를 초래한다. 본 연구에서는 OLAP 데이터가 주기적으로 갱신되며, 분석에 필요한 집계 데이터도 점진적으로 갱신되기보다 실제로는 새로 생성되고 있다는 점을 고려하여, 읽기 전용 MOLAP 데이터를 위한 인덱스 구조를 제안한다. 데이터는 청크들로 나뉜 후 압축 저장되며, 각 청크는 위치 정보를 유지하면서 비트로 표현되어 인덱스에 저장되도록 하였다. 제안한 비트맵 인덱스는 높은 압축률을 보이며, 범위 질의(range query)를 포함한 OLAP 주요 연산들 처리에 특히 효율적이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.130-132
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• 2005

다차원 온라인 분석처리 시스템(MOLAP)에서 집계 연산은 중요한 기본 연산이다. 기존의 MOLAP 집계 연산은 다차원 배열구조를 기반으로 한 파일구조에 대해서 연구되어 왔다. 다차원 배열구조는 편중된 분포를 갖는 데이터에서는 잘 동작하지 못한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 편중된 분포에도 잘 동작하는 다차원 파일구조를 사용한 MOLAP 저장구조의 물리적 설계기법을 제안한다. 실험결과에 의하면 이차원 파일구조의 경우 집계 연산처리를 위한 저장구조의 성능이 일곱 배 이상까지 향상됨을 확인하였다. 삼차원 이상의 파일구조에 대해서는 더욱더 큰 성능향상이 예상된다. 이러한 성능의 향상은 제안된 MOLAP 저장구조의 물리적 설계기법이 매우 유용함을 나타내는 것이다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.14 no.1
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• pp.177-190
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• 2001

전통적으로 많이 사용하는 군집분석의 방법들은 개체간의 거리를 고려하여 이들을 분류해 내는 것이며, 따라서 거리 측정 방법에 따라 여러 형태의 군집분석 방법이 나타나게 된다. 어떤 방법을 적용하던 간에 그 결과는 고정된 수치로써 나타난다. 다차원 자료의 구조파악이 몇 개의 수치로 나타나게 되면 어쩔 수 없이 정보의 손실이 발생하게 된다. 이를 보완하기 위해 시각적 매체를 동원하여 다차원 자료의 구조를 파악하는 연구가 있었으며, 이를 시각적 군집분석이라고 명명하고 있다. 본 연구에서는 시각적 군집분석에 대한 기본적 개념과 이를 위한 통계 도형의 활용, 구현방법 등에 대해 살펴보기로 한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.18 no.1
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• pp.517-526
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• 2018

The purpose of this study was to translate and examine the reliability and validity of Multidimensional Experiential Avoidance Questionnaire (MEAQ) developed by $G{\acute{a}}mez$, Chmielewski, Kotov, Ruggero, and Watson. 285 college students completed the MEAQ. Exploratory factor analysis supported the six factor structure of the 50 items. Internal consistency of 50 items was .91. 315 college students completed the MEAQ. Confirmatory factor analysis confirmed six factor structure of 50 items. 275 students of them completed also Acceptance-Action Questionnaire II, White Bear Suppression Inventory, Toronto Alexithymia Scale, Neuroticism, avoidant coping, CES-D, Beck Anxiety Inventory, Psychological Well-Being Scale, Satisfaction with Life Scale. Correlations between MEAQ and these scales supported the convergent, discriminant, and criterion-related validity.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.171-171
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• 2021

전 세계적인 기후변화로 인해 홍수가 발생하는 빈도가 상승하고 있으며, 도시화가 발달됨에 따라 재산 피해 금액도 증가하는 추세이다. 이와 같은 홍수피해를 저감시키기 위하여 수공 구조물의 보강 및 설치와 같은 효과적인 구조적 대책이 필수적이다. 구조적 대책의 경우 예방차원의 재난관리를 위하여 치수 사업 전/후의 경제성을 평가해야 하는데, 국내에서는 개선법과 다차원 홍수피해 산정법(MD-FDA, 이하 다차원법)을 활용하여 정량적인 경제성 평가를 수행하고 있다. 그리고 다차원법의 경우 공간정보자료인 토지피복도를 활용하기 때문에 침수된 건물을 각각 산정해줌으로서 보다 정확한 경제성 분석을 실시할 수 있지만 산정 절차가 복잡하여 시간이 오래 걸리는 단점을 지니고 있다. 따라서 본 연구에서는 개선법과 다차원법의 단점을 보완하고자 격자단위 공간정보를 활용한 건물피해 산정방법을 제안하고자 하였다. 국토정보플랫폼에서는 100m×100m 격자 자료를 제공해주고 있으며, 각각의 격자에는 단독 주거, 공동 주거의 공간정보 자료가 구축 되어있다. 이러한 격자자료와 홍수범람지도를 중첩하여 격자 단위 홍수 피해액을 산정함으로서 절차를 간결하게 할 수 있다. 또한 본 연구를 통하여 추정된 피해 금액과 비교적 정확한 홍수 피해액을 추정하는 기존 다차원법의 피해 금액을 비교하여 격자단위 공간정보를 활용한 건물피해 산정방법을 평가하였다. 본 연구를 통하여 개발한 방법을 사용하게 된다면 경제성분석 결과가 과대 산정되는 개선법을 보완할 수 있으며, 계산과정이 복잡하여 실무에서의 적용성이 부족한 다차원법의 문제점도 보완할 수 있을 것으로 판단된다. 또한 신속한 피해액 추정을 통하여 홍수 피해를 예방하는데 필요한 치수사업을 빠르게 선정함으로서 후속 피해를 신속히 예방할 수 있을 것이다.