• The KIPS Transactions:PartD
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• v.14D no.6
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• pp.701-706
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• 2007

Datawebhouse consists of both web log analysis used for customer management and datawarehouse used for decision support. However, datawebhouse needs complex operations for management in order to transform and integrate data from heterogeneous data sources and distributed systems. We propose a metadata schema in order to enable data integration and data management which are essential in datawebhouse environments. We show that our proposed schema supports datawebhouse development and enables integrated asset management of business information. With ETL metadata for web log extract, we can improve the data processing time of web log.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.03a
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• pp.393-402
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• 1999

과거와 다르게 최근의 병원들은 정보화로 인해서 상당한 양의 의료 데이터가 저장되어 있어서 이의 효과적인 이용에 관심을 가지고 있다. 그러나 기존 통합병원정보시스템(Integrated Hospital Information System)은 아직까지 일반관리와 원무관리 중에서 벗어나지 못하고 있다. 품질 좋은 의료 서비스를 제공하기 위해서 환자 중심의 진료 및 진료지원, 임상연구 등을 종합적으로 지원하기 위한 데이터 웨어하우스(Data Warehouse)의 필요성이 대두되기 시작했다. 이에 본 연구는 병원 전체 차원에서 데이터 웨어하우스의 아키텍쳐를 설계하고 개발하는 데 주안점을 두었다. 특히, 임상 데이터 웨어하우스(Clinical Data Warehouse)에 초점을 두었으며 이에 대한 프로토타입은 J 병원에 적용되어서 개발되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.27-30
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• 2006

GIS 분야에서 데이터 교환의 표준으로 OGC(Open Geospatial Consortium)에서 GML(Geography Markup Language)이 제안되어 웹 어플리케이션이나 공간 데이터 교환에서 사용이 일반화 되어가고 있다. 또한, 공간 데이터를 효과적으로 수집하여 의사결정을 지원하기 위한 시스템인 공간 데이터 웨어하우스에서도 GML 데이터를 추출하여 소스 데이터로 활용하는 것이 요구되고 있다. 하지만 GML 은 반구조형식(semi-structured)의 데이터 형식을 가진다. 따라서 기존 구조적인 데이터와는 추출하는 방식이 다르므로 GML 의 특징에 맞는 공간 데이터 추출이 수행되어야 한다. 본 논문에서는 공간 데이터 웨어하우스에서 GML 기반의 공간 데이터 소스를 추출할 때, 중복되는 공간 객체를 하나의 표현으로 통합하여 효율적으로 적재하는 기법을 제안한다. 이는 GQuery를 이용하여 GML 데이터를 추출한 후, GML 스키마를 메타데이터에서 관리하는 스키마 정보와 비교하여 공간 데이터 웨어하우스에 통합된 공간 데이터를 제공하는 기법이다. 성능평가에서는 기존의 GML 데이터를 추출하는 기법과 제안기법과의 비교를 통하여 제안 기법의 기존 기법에 비해 평균적으로 약 9.95%의 성능향상을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.79-81
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• 2005

공간 데이터 웨어하우스 구축기는 운영 데이터베이스의 데이터를 추출하여, 공간 데이터 웨어하우스 서버에 적재하는 과정을 효율적으로 관리하는 시스템이다. 구축기는 적재로 인한 서버의 부하를 줄이기 위하여 적재할 데이터를 임시 저장하는데, 기존 기법은 적재할 데이터를 하나의 저장 공간에 관리한다. 따라서 서버가 특정 차원 테이블에 대한 실시간 질의처리를 위해 특정 차원 테이블의 즉시 적재를 요청할 경우, 구축기는 이를 위해 임시 저장한 모든 데이터를 검색하므로 처리비용이 증가한다. 또한, 하나의 저장공간에 적재할 데이터를 유지하여 서버에 데이터 적재 시, 저장을 위해 혼합된 데이터를 분석하는 비용이 증가한다. 본 논문에서는 공간 데이터 웨어하우스 구축기에서 추출된 데이터의 효율적인 적재를 위한 테이블 단위의 데이터 관리 기법을 제안한다. 제안 기법은 운영 데이터베이스로부터 추출한 데이터를 서버에 적재할 차원 테이블 단위로 구축기에서 각각 다른 저장 공간에 관리한다. 따라서 테이블 단위의 데이터 관리로 실시간 질의처리를 위한 특정 차원 테이블의 즉시 적재 비용이 감소하며, 테이블 단위의 병렬전송이 가능하여 전송비용이 감소한다. 또한, 서버로 전송된 데이터는 테이블 단위의 벌크 삽입이 가능하여 적재시간이 감소한다.

• Journal of Korea Spatial Information System Society
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• v.7 no.3 s.15
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• pp.119-130
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• 2005

A spatial data warehouse is a system that stores geographical information as a subject oriented, integrated, time-variant, non-volatile collection for efficiently supporting decision. This system consists of a builder and a spatial data warehouse server. A spatial data warehouse server suspends user services, stores transferred data in the data repository and constructs index using stored data for short response time. Existing methods that construct index are bulk-insertion and index transfer methods. The Bulk-insertion method has high clustering cost for constructing index and searching cost. The Index transfer method has improper for the index reconstruction method of a spatial data warehouse where periodic source data are inserted. In this paper, the efficient index reconstruction method using a partial index in a spatial data warehouse is proposed. This method is an efficient reconstruction method that transfers a partial index and stores a partial index with expecting physical location. This method clusters a spatial data making it suitable to construct index and change treated clusters to a partial index and transfers pages that store a partial index. A spatial data warehouse server reserves sequent physical space of a disk and stores a partial index in the reserved space. Through inserting a partial index into constructed index in a spatial data warehouse server, searching, splitting, remodifing costs are reduced to the minimum.

• Journal of Korea Spatial Information System Society
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• v.10 no.4
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• pp.89-95
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• 2008

In this paper, we propose an integrated techniques for managing data quality in traffic data warehousing environments. We describe how to collect and construct the traffic data warehouses from the operational databases, such as FTMS and ARTIS. We explain how to configure the traffic data warehouses efficiently. Also, we propose a quality management techniques to provide high quality traffic data for various analytical transactions. Proposed techniques can contribute in providing high quality traffic data to the traffic related users and researcher, thus reducing data preprocessing and evaluation cost.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.10D no.3
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• pp.407-416
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• 2003

As the usage of database systems dramatically increases and the amount of data pouring into them is massive, the performance administration techniques for using database systems effectively are getting more important. Especially in data warehouses, the performance management is much more significant mainly because of large volume of data and complex queries. The objectives and characteristics of data warehouses are different from those of other operational systems so adequate techniques for performance monitoring and tuning are needed. In this paper we extend functionalities of the DBMax, a performance administration tool for Oracle database systems, to apply it to data warehouse systems. First we analyze requirements based on summary management and ETL functions they are supported for data warehouse performance improvement in Oracle 9i. Then, we design architecture for extending DBMax functionalities and implement it. In specifics, we support SQL tuning by providing details of schema objects for summary management and ETL processes and statistics information. Also we provide new function that advises useful materialized views on workload extracted from DBMax log files and analyze usage of existing materialized views.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.13D no.4 s.107
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• pp.625-632
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• 2006

A Datawarehouse, which extracts and saves the massive analysis data from the operating servers, is a decision support tool in which data quality and processing time are very important. Thus, it is necessary to standardize and improve datawarehouse development process in order to stabilize data quality and improve the productivity. We propose a novel improved process for datawarehouse development by applying the configuration management of CMMI (Capability Maturity Model Integration) which has become a major force in software development process improvement. In addition, we specify some matrices for evaluating datawarehouse development process. Through the comparison analysis with other existing processes, we show that our proposal is more efficient in cost and productivity as well as improves data quality and reusability.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.8D no.2
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• pp.117-124
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• 2001

A data mining system includes various data mining functions such as aggregation, association and classification, among others. To express these data mining function, a powerful data mining query language is needed. In addition, a graphic user interface(GUI) based on the data mining query language is needed for users. In addition, processing a data mining query targeted for a data warehouse, which is the appropriate data repository for decision making, is needed. In this paper, we first build a GUI to enable users to easily define data mining queries. We then propose a data mining query processing framework that can be used to process a data mining query targeted for a data warehouse. We also implement a schema generate a data warehouse schema that is needed to build a data warehouse. Lastly, we show the implementation details of a query processor that can process queries that discover association rules.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.265-267
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• 2001

일반적으로 효율적인 질의.검색.분석을 수행하기 위해서 이질적이고 분산된 정보 소스들 부터 통합된 정보를 포함한 데이터 저장고를 데이터 웨어하우스라 일컬으며, 이를 웹기술과 접목한 기술을 웹 웨어하우징이라 한다. 본 연구에서는 웹 웨어하우징 기술의 모토가 될 수 있는 기술로서 분산되어 저장된 다양한 소스 데이터에 대해 실체 뷰로 간과되어지는 데이터 웨어하우스에 관한 유지 방법에 관한 연구이다. 본 연구의 성능 평가를 위해서 기존에 알려진 보상알고리즘, 모든 기본 릴레이션에서 키 애트리뷰트들을 포함해야만 하는 스트로브와 이를 완화시켜서 성능향상을 보이는 스윕 알고리즘들을 각각 특성별로 비교하며, 전송된 바이트 수와 갱신된 회수에 따른 성능 평가 및 갱신 유형에 따른 성능 평가를 수행하여 결과를 보인다.