• Review of KIISC
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• v.7 no.4
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• pp.73-79
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• 1997

웨어하우스나 다른 데이타베이스에 있는 데이터를 어떤 유용한 정보로 변환하는 기술은 데이터 탐사이다. 즉, 데이터 탐사는 데이터베이스의 많은 데이터에서 이전에는 몰랐던 정보를 추출하기 위해 일련의 적당한 질의들을 취하는 과정이다. 데이타 탐사 기술은 통계, 기계 이해(machine learning), 데이타베이스 관리, 병렬처리 (preallel processing)등을 포함한 다양한 기술들의 혼합이다. 본 연구에서는 데이터 탐사에서 기인될 보안 위협, 이런 위협을 처리하기 위한 기법, 보안 문제점을 처리할 도구로서 데이터 탐사의 이용 등을 알아볼 것이다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.897-904
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• 2003

XML인 많은 기업 애플리케이션에서의 데이터 라우팅 표준으로 사용됨에 따라 XML 데이터를 통합적으로 관리하는 체계적 방법론이 요구되고 있다. 본 연구에서 제안한 방법론은 객체지향 개념을 기본으로 하여 객체와 관계를 분리하는 데이터 모델을 정의하고 이 데이터 모델을 통하여 XML 문서들의 서로 다른 스키마들을 변환, 통합하는 체계적 접근법이다. 본 연구를 통해 독자적 데이터 구조를 지닌 XML 문서들에 일관된 통합 환경을 제공함으로써 기업 애플리케이션 통합, 데이터 웨어하우스, 기업간 전자상거래 분야에의 활용을 기대할 수 있다.

• Digital Contents
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• no.6 s.61
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• pp.126-131
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• 1998

이번 호에는 금융업계에서의 데이터 마이닝의 적용사례에 대해서 살펴보겠다. 그동안 5회에 걸쳐 1,2회에서는 데이터 마이닝의 전반적 소개를, 그리고 3~5회동안 활용사례를 집중적으로 소개했다. 데이터 웨어하우스의 활용에서 가장 각광받고 있는 분야가 데이터 마이닝이라는 것에는 많은 사람들이 공감을 표하고 있다. ROI라는 측면에서 보아도 가장 쉽게, 안심하고 다가갈 수 있는 분야 또한 데이터 마이닝이다. 그러나 마이닝이란 단순히 마이닝 출 혹은 마이닝 기법이라는 요술 방망이를 통해서 나오는 금은보화는 결코 아니다.

• Digital Contents
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• no.5 s.96
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• pp.36-41
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• 2001

데이터웨어하우스(Dataware House)가 자료 창고라고 하면 데이터마이닝(Data mining)은 그 창고에 있는 데이터를 가지고 실제 분석을 하는 것이다. 창고에 있는 데이터 자체는 기업에 부가가치를 줄 수는 없다. 이것을 분석하여 유용한 자료가 나와야지 그것을 가지고 행동에 옮겨 기업은 이익을 얻기 때문이다. 예를 들면 아무리 야구에 대한 지식이 머리 속에 많은 감독이라도 고민을 하여 실제 경기에서 응용할 수 있는 작전이 없다면 그 지식은 의미가 없듯이 데이터가 아무리 훌륭하고 많아도 그것을 분석하는 단계에서 문제가 있다면 아무 소용이 없다는 것이다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.11 no.5
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• pp.567-578
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• 2008

For analyzing a huge amount of web pages available in the Internet, we need to extract the encoded information in web pages. In this paper, we propose a method to extract and convert web information from web pages into XML documents for multidimensional analysis. For extracting information from web pages, we propose two languages: one for describing web information extraction rules based on the object-oriented model, and another for describing regular expressions of HTML tag patterns to search for target information. For multidimensional analysis on XML documents, we propose a method for constructing an XML warehouse and various XML cubes from it like the way we do for relational data. Finally, we show the validness of our method through the application to US patent web pages.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.22 no.3
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• pp.527-535
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• 2021

Traditional business intelligence (BI) systems have been used widely as tools for better decision-making on time. On the other hand, building a data warehouse (DW) for the efficient analysis of rapidly growing data is time-consuming and complex. In particular, the ETL (Extract, Transform, and Load) process required to build a data warehouse has become much more complex as the BI platform moves to a cloud environment. Various BI solutions based on the NoSQL database, such as MongoDB, have been proposed to overcome these ETL issues. Decision-makers want easy access to data without the help of IT departments or BI experts. Recently, self-service BI (SSBI) has emerged as a way to solve these BI issues. This paper proposes a self-service BI system with farming data using the MongoDB cloud as DW to support the selection of new crops by return-farmers. The proposed system includes functions to provide insights to decision-makers, including data visualization using MongoDB charts, reporting for advanced data search, and monitoring for real-time data analysis. Decision makers can access data directly in various ways and can analyze data in a self-service method using the functions of the proposed system.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.12 no.10
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• pp.1386-1396
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• 2009

Most decision support functions of spatial data warehouse rely on the OLAP operations upon a spatial cube. Meanwhile, higher performance is always guaranteed by indexing the cube, which stores huge amount of pre-aggregated information. Hierarchical Dwarf was proposed as a solution, which can be taken as an extension of the Dwarf, a compressed index for cube structures. However, it does not consider the spatial dimension and even aggregates incorrectly if there are redundant values at the lower levels. OLAP-favored Searching was proposed as a spatial hierarchy based OLAP operation, which employs the advantages of R-tree. Although it supports aggregating functions well against specified areas, it ignores the operations on the spatial dimensions. In this paper, an indexing approach, which aims at utilizing the concept hierarchy of the spatial cube for decision support, is proposed. The index consists of concept hierarchy trees of all dimensions, which are linked according to the tuples stored in the fact table. It saves storage cost by preventing identical trees from being created redundantly. Also, it reduces the OLAP operation cost by integrating the spatial and aspatial dimensions in the virtual concept hierarchy.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.9 no.11
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• pp.1421-1434
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• 2006

Spatial data warehouses provide analytical information for decision supports using SOLAP (Spatial On-Line Analytical Processing) operations. Many researches have been studied to reduce analysis cost of SOLAP operations using pre-aggregation methods. These methods use the index composed of fixed size nodes for supporting the concept hierarchy. Therefore, these methods have many unused entries in sparse data area. Also, it is impossible to support the concept hierarchy in dense data area. In this paper, we propose a dynamic pre-aggregation index method based on the spatial hierarchy. The proposed method uses the level of the index for supporting the concept hierarchy. In sparse data area, if sibling nodes have a few used entries, those entries are integrated in a node and the parent entries share the node. In dense data area, if a node has many objects, the node is connected with linked list of several nodes and data is stored in linked nodes. Therefore, the proposed method saves the space of unused entries by integrating nodes. Moreover it can support the concept hierarchy because a node is not divided by linked nodes. Experimental result shows that the proposed method saves both space and aggregation search cost with the similar building cost of other methods.

• Journal of Digital Convergence
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• v.13 no.12
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• pp.319-324
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• 2015

This paper proposes an integrated management system for products of game software development. Those products generated over software life-cycle are generally huge in numbers, various in kinds and interconnected in relationships among them. Especially they are highly complex and tightly coupled each other because they are used to build another world which is composed of multi-modal data such as graphics, sound, logics and so on. Therefore it is critical to manage development products in an integrated manner to guarantee the quality of software. The proposed system is designed to provide project/requirement/configuration/traceability management capabilities and interfacing to CASE standards. To achieve the objective, it is based on data warehouse technologies which provide central repositories of heterogeneous data, multi-aspect reporting&analysis capabilities, traceability, verification, etc.

• Digital Contents
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• no.3 s.106
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• pp.58-63
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• 2002

레포지터리의 개념은 예전부터 존재했는데 투자 효과적 측면과 기술적 측면에 의해 본격적으로 도입되는 예는 적다. 그러나 작년부터 인터넷을 이용한 기업 간을 연결하는 시스템 및 데이터웨어 하우스에 있어서 메타데이터 관리가 중요시되고 있다. 기술적으로도 하드웨어 기반의 진화 및 소프트웨어 표준화에 의해 실제로 이용할 수 있는 기반도 정비되고 있다. 본고에서는 메타데이터를 관리하는 레포지터리의 기능을 설명하고 그에 대응한 최근의 표준화 동향에 대해서 OMG(Object Management Group)를 중심으로 해서 보고 하겠다.