• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 1999년도 춘계공동학술대회-지식경영과 지식공학
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• pp.403-413
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• 1999

Today's businesses are experiencing intensive global competition and the most accelerating pace of change ever. Competitors have sprung up that were not even on the business's radar. This environment impacts all decisions and strategies as business try to dominate their market or their marker or their industry merely to survive. So recently most of organizations are considering on building the data warehouse system to pursuit the business intelligence. We need the proper model to guide the approach to plan building data warehouse system when we want to plan it in considering the organizational status. Therefore we suggest a model to decide the approach to build data warehouse considering the project's environmental factors. First we review Ronald S. Swift(1998)'s five environmental factors that we have to consider when planing to build data warehouse. Then we propose a model to decide DW approach by the degree of those factors to be measured. DW approaches in this model are classified in conservative approach, increasing approach, enterprise wide approach, and ideal approach.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
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• pp.110-113
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• 2007

최근 과학적 정책결정의 합리성을 뒷받침하기 위해서 통계에 대한 수요가 급증하고 있는 실정이다. 따라서 통계 수요자들은 사용자가 필요한 통계표를 직접 실시간적으로 산출하고자 하는 요구를 지속적으로 제기하고 있다. 본 연구에서는 의사결정 및 통계시스템에서 주로 사용하고 있는 데이터웨어하우스, OLAP 시스템 및 스타스키마에 관하여 알아보고 수요자들의 다양한 요구에 부응하기 위한 교육인적자원 통계정보 시스템의 구축에 대해 기술한다. 또한 교육인적자원 통계정보시스템의 핵심기능인 Web OLAP 시스템을 통해서 수요자가 원하는 교육통계정보를 실시간적으로 산출하기 위한 시스템의 구축방안에 대하여 기술하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.46-48
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• 2003

최근 시공간 데이타에 대한 OLAP연산 효율을 증가시키기 위한 여러 가지 연구들이 행하여지고 있다. 이들 연구의 대부분은 다중트리구조에 기반하고 있다. 다중트리구조는 공간차원을 색인하기 위한 하나의 R-tree와 시간차원을 색인하기 위한 다수의 B-tree로 이루어져 있다. 하지만, 이러한 다중트리구조는 높은 유지비용과 불충분한 질의 처리 효율로 인해 현실적으로 시공간 OLAP연산에 적용하기에는 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 근본적으로 개선하기 위한 접근 방법으로서 힐버트큐브(Hilbert Cube, H-Cube)를 제안하고 있다. H-Cube는 집계질의(aggregation query) 처리 효율을 높이기 위해 힐버트 곡선을 이용하여 셀들에게 완전순서(total-order)를 부여하고 있으며, 아울러 전통적인 누적합(prefix-sum) 기법을 함께 적용하고 있다. H-Cube는 적응적이며, 완전순서화되어 있으며, 또한 누적합을 이용한 셀 기반의 색인구조이다. 본 논문에서는 H-Cube의 성능 평가를 위해서 다양한 실험을 하였으며, 그 결과로서 유지비용과 질의 처리 효율성면 모두에서 다중트리구조보다 높은 성능 향상이 있음을 보인다.

• 한국디지털정책학회:학술대회논문집
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• 한국디지털정책학회 2004년도 춘계학술대회
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• pp.575-592
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• 2004

In modern dynamic management environment, there is growing recognition that? information & knowledge management systems are essential for CEO's efficient/effective decision making. As a key component to cope with this current, we suggest the management performance analysis syystem based on Knowledge Discovery in Database (KDD). The system measures management performance that is considered with both VA(Value- Added), which represents stakeholder's point of view and EVA(Economic Value-Added), which represents shareholder's point of view. The relation ship between management performance and some 80 financial ratios is analyzed, and then important financial ratios are drawn out. In analyzing the relationship, we applied KDD process which includes such as multidimensional cube, OLAP(On-Line Analytic Process), data mining and AHP(Analytic Hierarchy Process). To demonstrate the performance of the system, we conducted a case study using financial data over the 16-years from 1981 to 1996 of Korean automobile industry which is taken from database of KISF AS(Korea Investors Services Financial Analysis System).

• 한국디지털정책학회:학술대회논문집
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• 한국디지털정책학회 2003년도 창립학술대회
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• pp.11-24
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• 2003

It is far more expensive for companies to acquire new customers than it is to retain customers. As a result, companies are turning to Customer Relationship Management (CRM) in order to make decisions about managing the relationship and the profitability of those customer relationships. CRM is a strategy that integrates the concepts of Knowledge Management, Data Mining and Data Warehousing in order to support the organization's decision -making process to retain long-term and profitable relationships with its customers. This paper examines the design implications that CRM poses to data warehousing. We then present a robust data warehouse schema to support CRM analyses and decisions. For example, the proposed schema could be used to calculate customer profitability and to identify social networks of influence between customers. The paper also discusses future areas for research pertaining to CRM data warehousing and data mining.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2004년도 춘계종합학술대회
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• pp.354-357
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• 2004

데이터 웨어하우스는 주제 지향적이고, 통합적이며, 비 유동적인 데이터로써 의사결정에 필요한 정보들을 추출하여 OLAP(On-Line Analytical Processing)분석에 이용된다. 현재 OLAP 연산자와 스타 스키마 사이의 다차원 모델링에 관한 연구는 많이 진행되어 왔다. 본 논문에서는 drill-across 연산자를 통해 객체 지향 개념적 관계와 스타 스키마보다 한층 더 확장된 스노우 플레이크(snowflake) 스키마를 이용하여 관계를 설계하고자 한다. 설계를 통해 star schema에 적용되지 않았던 객체 지향 관계가 개선되었음을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (1)
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• pp.136-138
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• 2002

관계형 OLAP 시스템에서는 다차원 분석에 사용될 데이터를 하나의 사실과 여러 개의 차원 테이블로 구성된 스타 스키마로 표현한다. 사실 테이블은 측정치의 속성을 포함하며, 차원 테이블들은 이러한 사실 테이블에서 중심으로 뻗어져 나온 형태로써, 측정치에 대한 정보를 제공한다. 방대한 크기의 OLTP 소스 데이타베이스로부터 사실과 차원 테이블로 구성된 스타 스키마 설계하기 위해서는 풍부한 경험과 많은 시간을 필요로 한다. 따라서 스타 스키마를 효과적으로 설계하기 위한 체계적인 설계 방법이 필요하다. 본 논문에서는 소스 데이터베이스들에 대한 개념적 모델인 ER 도형을 이용하여 여러 개의 사실 엔터티를 추출하는 알고리즘과 이를 통해 자동적으로 스타 스키마를 설계하는 알고리즘을 제시하였다. 스타 스키마가 하나의 사실 테이블에 여러 개의 차원 테이블이 M:1의 관계로 연결되었다는 성질을 활용하여, 이 방법에서는 EH 도형이 연결된 위상 구조를 이용하여 각 엔터티에 연결된 M:1 관계의 개수에 근거하여 사실과 차원을 추출하는 방법을 제시하였다. 본 논문에는 이러한 방법을 통해 데이터 웨어하우스의 스타 스키마들 자동적으로 쉽게 설계하여 소요되는 시간과 노력을 줄일 수 있도록 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.3-6
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• 2009

변압기 무선부하감시 시스템에서 30분 간격으로 계측된 부하 데이터와 GIS-AMR 데이터웨어하우스로부터 변압기 속성 및 공간적 특징을 추출하여 정확한 변압기의 부하 패턴을 예측하기 위한 시공간 패턴 마이닝 기법을 적용하였다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1999년도 춘계공동학술대회: 지식경영과 지식공학
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• pp.105-113
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• 1999

최근 데이터와 데이터베이스의 폭발적 증가에 따라 무한한 데이터 속에서 정보나 지식을 찾고자하는 지식채굴과정 (knowledge discovery process)에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히 기업 내외부 데이터베이스 뿐만 아니라 데이터웨어하우스 (data warehouse)를 기반으로 하는 OLAP환경에서의 데이터와 인터넷을 통한 웹 (web)에서의 정보 등 정보원의 다양화와 첨단화에 따라 다양한 환경 하에서의 지식채굴과정이 요구되고 있다. 본 연구에서는 인터넷 상의 지식을 효과적으로 채굴하기 위한 지식채굴과정을 제안한다. 제안된 지식채굴과정은 명시지 (explicit knowledge)외에 암묵지 (tacit knowledge)를 지식채굴과정에 반영하기 위해 선행지식베이스 (prior knowledge base)와 선행지식관리시스템 (prior knowledge management system)을 이용한다. 선행지식관리시스템은 퍼지인식도(fuzzy cognitive map)를 이용하여 선행지식베이스를 구축하여 이를 통해 웹에서 찾고자 하는 유용한 정보를 정의하고 추출된 정보를 지식변환시스템 (knowledge transformation system)을 통해 통합적인 추론과정에 사용할 수 있는 형태로 변환한다. 제안된 연구모형의 유용성을 검증하기 위하여 재무자료에 선행지식을 제외한 자료와 선행지식을 포함한 자료를 사례기반추론 (case-based reasoning)을 이용하여 실험한 결과, 제안된 지식채굴과정이 유용한 것으로 나타났다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1239-1241
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• 2015

ETL(Extraction, Transformation, Loading)작업은 데이터웨어하우스 시스템 구축 및 유지관리 뿐만 아니라 차세대 정보시스템 구축의 핵심 프로세스에 해당한다. 특히 차세대 정보시스템 구축에 있어서 ETL 작업의 성능은 시스템오픈의 성패를 좌우하는 중요한 요소이다. 일반적으로 차세대시스템 구축의 데이터 전환을 위해 수행되는 ETL작업은 대용량데이터에 대한 다양한 형태의 데이터변형 과정을 수반하며 반드시 정해진 시간안에 완료되어야 한다. 또한, 수 많은 원천 집합을 추출하여 타겟시스템의 형태에 맞게 변형 및 적재하는 작업은 한정된 컴퓨팅 자원내에서 수행되어야 한다. 따라서 자원성능을 고려한 ETL작업 스케줄 최적화는 데이터전환 작업에 있어 필수적인 고려사항이 된다. 이 연구에서는 가용한 물리자원을 최대한 활용하여 ETL 프로세스의 처리능(throughput)을 최대화 하는데 초점을 맞추어, ETL프로세스를 페트리넷을 이용해 모델링하는 기법을 제시한다. 이 모델에는 ETL 프로세스가 수행될 서버의 컴퓨팅자원이 토큰화(tokenize)되어 포함된다. 이 모델을 기반으로 가용자원을 최대한 활용하면서도 자원병목이 발생하지 않는 수준으로 ETL 작업이 수행될 수 있도록 프로세스를 제어할 수 있는 방안을 제시한다.