• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11c
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• pp.1819-1822
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• 2002

OLAP(On-line Analytical Processing)은 데이터를 다차원적으로 집계하여 그 결과를 온라인으로 사용자에게 제공함으로써 고부가가치 창출에 사용되는 비즈니스 인텔리젼스 기술 중의 하나이다. 질의 처리 시간 제약 조건을 만족하기 위해 OLAP 시스템들은 다차원적 집계 결과를 미리 계산하여 저장해 둔다. 이 때 저장되는 데이터를 OLAP 큐브(cube)라고 하며, 데이터의 분석은 주로 큐브를 브라우징하면서 이루어진다. 본 연구에서는 웹 서비스를 통해 큐브를 브라우징할 수 있는 ‘웹 OLAP 큐브 브라우저(WOCB)'를 개발하였다. WOCB는 본 연구팀이 개발한 웹 서비스 기반의 OLAP API인 XMLMD를 사용하여 개발되었으며, 웹 서비스를 통해 전송되는 OLAP 큐브 데이터를 XML, HTML, 엑셀, 그래프 등의 다양한 형태로 검색할 수 있는 기능을 제공한다. 본 연구 결과는 이기종 플랫폼 환경에 분산되어 있는 OLAP 서버들을 통합할 때 하나의 컴포넌트로 사용될 수 있다는 장점을 갖는다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.16 no.5
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• pp.135-145
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• 2011

These days, the research of a sensor data management system for USN based real-time monitoring application is active thanks to the development and diffusion of sensor technology. The sensor data is rapidly changeable, continuous and massive row level data. However, end user is only interested in high level data. So, it is essential to effectively process the row level data which is changeable, continuous and massive. In this paper, we propose a sensor data management system with multi-analytical query function using OLAP and anomaly detection function using learning based classifier. In the experimental section, we show that our system is valid through the some experimental scenarios. For the this, we use a sensor data generator implemented by ourselves.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.1143-1146
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• 2002

정보기술의 발달에 따라 다차원의 공간정보처리에 대한 많은 연구가 진행중이다. 특히 지리정보시스템을 활용한 공간정보의 분석과 처리는 최근에 비약적인 발전을 하고 있다. 그러나 지하정보에 대한 연구는 지하정보의 비가시적인 특성상 아직은 초기단계라고 할 수 있다. 특히 지하 지층 분포를 체계적으로 분석하기 위한 연구는 지하 광물자원에 대하 정보 또는 지상의 구조물에 대한 안전성 평가에 대단히 중요한 역할을 한다. 본 논문은 지하단층을 공간자료구조를 활용하여 인식하는 시스템 개발 방법을 제안하고 이와 관련된 사항을 기술하였다. 공간자료구조를 활용하여 지하단층을 인식하는 시스템의 개발은 지질 전문가의 해석을 위한 전처리 시스템으로서 중요한 역할을 할 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.01a
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• pp.133-134
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• 2020

본 논문에서는 낙후된 운전면허 학원 시스템 개선을 위한 운전면허 수험생 맞춤관리 어플리케이션을 제안한다. 제안하는 어플리케이션은 수강생 맞춤 가이드, 후기 서비스, 스케줄 조정, 채점표 제공 등의 다양하고 체계적인 서비스를 도입하여 기존의 시스템을 효과적으로 개선한다. 또한 기존에 개발되어 있는 운전면허 관련 어플리케이션과 달리 오프라인에서만 가능했던 부분까지 온라인 맞춤 관리로 포함하여 개발함으로서 사용자의 만족도를 향상시키도록 한다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2005.05a
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• pp.215-221
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• 2005

최근 RFID가 비즈니스의 여러 분야에서 추적시스템을 중심으로 도입되기 시작하고 있으며, 이러한 시스템들이 기업에 괄목할만한 효율성의 중가와 비용의 감소를 가져올 것으로 기대되고 있다. 한편, 기업의 대용량 정보저장고로 사용되어 온 데이터 웨어하우스는 생태적으로 과거의 정적인 데이터를 분석하도록 디자인 되었으며, 온라인 분석도구인 OLAP은 데이터 웨어하우스에 저장된 정적 데이터를 분석하는 도구로 사용됨으로 의사결정 지원의 역할을 하고 있다. 그렇다면 RFID를 통하여 실시간으로 수집되는 정보가 OLAP과 결합할 경우 그 정보는 추적과 같은 단순한 정보분석이 아니라 실시간 기반의 보다 중요한 의사결정을 위하여 사용될 수 있을 것이다. 본 연구에서는 데이터 웨어하우스의 정보소스를 확장하기 위한 노력의 일환으로 RFID와 데이터 웨어하우스의 통합모델을 제안한다. 그와 함께 RFID 기기를 통하여 수집된 실시간 기반의 동적인 정보를 분석할 수 있는 OLAP을 제시하고 있다. 그리고 이러한 개념을 프로토타입으로 구현함으로서 유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 핵심을 이루고 있는 RFID가 데이터 웨어하우스에 정보소스를 제공할 수 있으며 온라인 분석도구와 결합될 경우 보다 강력한 의사결정 지원도구가 될 수 있음을 보여 준다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.29 no.6
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• pp.429-440
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• 2002

Temporal databases manage time-evolving data. They provide built-in supports for efficient recording and querying of temporal data. The temporal aggregate in temporal databases is an extension of the conventional aggregate to include time concept on the domain and range of aggregation. This paper focuses on multidimensional temporal aggregation. In a multidimensional temporal aggregate, we use one or more general attributes as well as a time attribute on the range of aggregation, thus it is a useful operation for historical data warehouse, Call Data Records(CDR), etc. In this paper, we propose a structure for multidimensional temporal aggregation, called PTA-tree, and an aggregate processing method based on the PTA-tree. Through analyses and performance experiments, we also compare the PTA-tree with the simple extension of SB-tree that was proposed for temporal aggregation.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.13D no.6 s.109
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• pp.765-774
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• 2006

An association rule discovery, a technique to analyze the stored data in databases to discover potential information, has been a popular topic in stream data system. Most of the previous researches are concerned to single stream data. However, this approach may ignore in mining to multidimensional stream data. In this paper, we study the techniques discovering the association rules to multidimensional stream data. And we propose a AR-MS method reflecting the characteristics of stream data since make the summarization information by one data scan and discovering the association rules for significant rare data that appear infrequently in the database but are highly associated with specific event. Also, AR-MS method can discover the maximal frequent item of multidimensional stream data by using the summarization information. Through analysis and experiments, we show that AR-MS method is superior to other previous methods.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.12 no.11
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• pp.502-510
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• 2012

As defense science and technology are developing, smart weapons are being developed continually. The collection and analysis of the future strategic weapon information from all over the world have become a greater priority because information sharing became active. So, a system to manage and analyze heterogeneous defense intelligence is required. Semantic Web is the next generation knowledge information management technology for integrating, searching and navigating heterogeneous knowledge resource. Recently, Semantic Web is wildly being used in intelligent information management system. Semantic Web supports the analysis with the high reliability because it supports the simple keyword search as well as the semantic based information retrieval. In this paper, we propose the semantic web based multi-dimensional information analysis system on the national defense weapons that constructs ontology for various weapons information such as weapon specifications, nations, manufacturers and technologies and searches and analyses the specific weapon based on ontology. The proposed system supports the semantic search and multi-dimensional information analysis based on the relations between weapon specifications. Also, our system improves the efficiency on acquiring smart weapon information because it is developed with ontology based on military experts' knowledge and various web documents related with various weapons and intelligent search service.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 1999.12a
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• pp.355-372
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• 1999

정보시스템 성과의 척도로서 사용자 만족과 시스템 사용이 널리 사용되고 있다. 사용자 만족은 사용자의 태도, 정보의 질, 시스템의 유용성등 다각적인 차원에서 측정되어 사용되는 반면에 시스템 사용은 이제가지 시스템의 사용시간이나 빈도만으로 측정하여 연구에 활용하였다. 본 연구에서는 시스템의 사용을 기능적 사용, 상황적 사용, 사용빈도 등 다각적인 측면에서 측정하여 시스템 사용과 사용자 만족간의 관계를 밝히고자 하였다. 이를 위해 시스템의 사용과 사용자 만족에 영향을 주는 요인으로 알려진 자기유능감, 지각된 용이성, 지각된 유용성, 컴퓨터 능력, 주관적 규범등이 시스템의 사용에 주는 영향과 그리고 정보 만족과 업무성과에 주는 영향을 설명하는 모델을 제시하고, 이를 실증분석을 통해 모델의 타당성을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.107-109
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• 2012

데이터 큐브는 다차원 데이터 분석에 널리 사용되는 방법이다. 이 큐브 분석 방법을 사용하기 위해서는 먼저 데이터 큐브를 생성해야 한다. 이 데이터 큐브를 생성하기 위한 여러가지 방법들이 존재한다. 본 논문에서는 네트워크 트래픽 로그를 분석하는 시스템에서 다양한 큐브 생성 방법에 대하여 비교 평가한 사례를 제시한다.