• The KIPS Transactions:PartD
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• v.9D no.6
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• pp.971-980
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• 2002

As the importance of knowledge management is being recognized, there is a significant amount of increase for interest in data warehousing. On-Line Analytical Processing (OLAP) systems can effectively make use of data warehouses. Although there are many commercial OLAP products, they have been developed without any kind of standard resulting in poor data exchange and difficulty in interfacing among the OLAP products. In this paper we propose an OLAP metadata interchange model that can be used among different OLAP products and have implemented an OLAP metadata interchange system that can interchange the cubes created from the metadata. XML is used for the OLAP metadata model and the user interface is Web-based, which makes it easier to interchange metadata among different OLAP products. Users can experience the different analysis environments of different products without the need to learn the complex cube creation process for each product. By extending this research to design a common query language that can be used among OLAP products, OLAP products should be able to more easily talk to one another.

• Asia pacific journal of information systems
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• v.12 no.4
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• pp.21-36
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• 2002

This study empirically examined the effects of data warehousing methodology on the success of data warehousing. Research model and two hypotheses were set up to identify the relationships among two types of data warehousing methodology(top-down/bottom-up, dw configuration) and success based on the investigations of such theories as data warehousing, data warehousing methodology, IS success and so forth. And the survey instrument(questionnaire) was developed to collect data. Ultimately 183 questionnaires from 61 korean firms were collected. Findings showed that two types of data warehousing methodology affect significant effect on the success of data warehousing.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2012.06a
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• pp.475-476
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• 2012

선박에서 AIS 탑재가 확대는 해상에서의 전산 시스템 기술 발전에 큰 영향을 미치고 있다. AIS는 VTS가 선박의 식별, 트랙킹, 모니터링과 같은 일반적으로 알려진 기능을 제공하는 것뿐만 아니라 해상 교통 연구, 통계 분석, 학술 연구에 유용한 실시간 정보를 제공하기도 한다. 그러나 AIS 관측 자료의 신속한 축적은 이루어지고 있지만 VTS 플랫폼 측면에서 선박 위치 자료를 수집하고 분석하는데 한계가 있다. 이러한 관점에서 본 연구는 데이터 마이닝 기술과 GIS기술을 적용하여 AIS 자료를 분석하고자 한다. 이것은 해상 교통 관리 분야에 GIS 분석, 데이터베이스 관리 체계, 데이터 웨어하우징, 데이터 마이닝과 같은 잠재된 가치 정보를 도출하는 기술과 통합하는 시도이다. 현재 몇가지 제약사항이 있지만, 향후 VTS 관제 업무에 유용한 자원을 제공하는 새로운 방안이 될 것이다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.28 no.1
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• pp.48-56
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• 2001

XML은 여러 분야에서 다양한 타입의 데이터를 효과적으로 관리하기 위한 표준으로 사용되고 있다. 이러한 XML의 한 응용으로서 데이터베이스 시스템, 파일 시스템, OLTP시스템, OLAP시스템, 데이터웨어하우징을 위한 ETL 시스템, 데이터마이닝 시스템 등을 포함하는 다양한 타입의 데이터 처리 시스템 사이에서 메타데이터를 교환하기 위하여 XML을 이용하여 메타데이터를 표준화하는 것이다. 본 연구는 MDC(MetaData Coalition)에 제안한 일반적인 데이터 처리 시스템을 위한 메타데이터 교환 스펙인 MDIS(Metadata Interchange Specification)를 따르도록 설계한 관계형 데이터베이스 시스템의 메타데이터 교환을 위한 사양으로서 R-MDIS(MetaData Interchange Specification for RDBs) 모델을 제안하고 이에 따라 표현된 자료를 상호 데이터베이스 시스템 사이에서 교환할 수 있는 Export 함수와 Import 함수를 포함하는 번역기를 개발한다. 이 번역기는 메타데이터의 일관성을 유지하면서도 메타데이터의 양방향 흐름을 지원할 수 있도록 하는 정보를 포함하고 있다. 본 연구는 구체적인 관계형 데이터베이스 시스템에서의 메타데이터 교환을 위한 실제적인 번역기를 구현함으로써 다양한 종류의 데이터 처리 시스템들 사이에서 메타데이터 불일치 문제를 해결할 수 있는 근거를 제시하였다. 둘째, XML을 이용하여 메타데이터 교환 사양을 설정함으로서 구도화된 데이터나 구조화되지 않은 데이터 모두에 대하여 일관된 방법으로 데이터 교환이 가능하도록 하여 효율적인 정보 교환을 할 수 있다는 것을 보여 주었다. 셋째, 본 연구에서 개발한 번역기는 메타데이터 교환에 의해 데이터들을 공유하게 함으로서 효율적으로 관리하지 못하던 데이터들을 효율적으로 사용할 수 있게 함으로서 데이터 관리 문제에 해결책이 될 것이다.

• The Journal of Information Technology and Database
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• v.6 no.1
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• pp.103-114
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• 1999

Marketing decision support systems rely on an underlying enterprise information infrastructure. In traditional business situations, a limited number of product lines and markets divided into large chunks were adequately served by existing management information systems. With the advent of an increasingly segmented focus on niche markets and individual customers, the demand for market information has grown exponentially. The practical solutions offered by such data warehousing tools as OLAP and data mining directly address this need, allowing organizations to discover new niches. Marketing decision support systems built on these foundations provide organizations with new avenues for creating specifically targeted marketing strategies and promotional campaigns. The contribution of this article lies in introducing a graphical framework for data warehousing applications. Based on prior research, the framework links data warehousing and database marketing. To illustrate the effectiveness of this approach, three case examples of successful database marketing conclude the paper.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.7-10
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• 2006

센서 네트워크는 네트워크와 센서 노드의 에너지 효율성을 크게 고려해야 하므로 데이터 처리에 있어서 네트워크상 쿼리를 주고받는 구조로 설계될 수 있다. 이때, 집계 연산이 중요한 서비스로 제공되어져야 할 필요가 있으며 기존에 지원되지 못한 쿼리를 제안하고 에너지 효율적으로 질의를 처리하기 위한 방법으로 데이터웨어하우징에서 연구되고 있는 점진적 뷰 관리 기법을 적용하였다. 센서 네트워크에서 각 센서 노드들의 집계값에 대해 새로운 값이 추가 되었을 때 실체뷰와 점진적 뷰 관리기법을 이용하여 모든 센서값을 저장하지 않고서 센서 노드의 메모리와 에너지 효율적으로 집계값을 구하는 기법을 제안하였다.

• The Journal of Bigdata
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• v.5 no.1
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• pp.11-27
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• 2020

In this paper, we developed a big data platform to store, process, and analyze effectively on such education longitudinal study data. And it was applied to the Seoul Education Longitudinal Study(SELS) to confirm its usefulness. The developed platform consists of data preprocessing unit and data analysis unit. The data preprocessing unit 1) masking, 2) converts each item into a factor 3) normalizes / creates dummy variables 4) data derivation, and 5) data warehousing. The data analysis unit consists of OLAP and data mining(DM). In the multidimensional analysis, OLAP is performed after selecting a measure and designing a schema. The DM process involves variable selection, research model selection, data modification, parameter tuning, model training, model evaluation, and interpretation of the results. The data warehouse created through the preprocessing process on this platform can be shared by various researchers, and the continuous accumulation of data sets makes further analysis easier for subsequent researchers. In addition, policy-makers can access the SELS data warehouse directly and analyze it online through multi-dimensional analysis, enabling scientific decision making. To prove the usefulness of the developed platform, SELS data was built on the platform and OLAP and DM were performed by selecting the mathematics academic achievement as a measure, and various factors affecting the measurements were analyzed using DM techniques. This enabled us to quickly and effectively derive implications for data-based education policies.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.15 no.8
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• pp.1-11
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• 2010

Many applications of DSMS(Data Stream Management System) require not only to process real-time stream data efficiently but also to provide high quality services such as data mining and data warehouse combining with DBMS(Database Management System) to users. In this paper we execute the performance benchmark of the combined system of DSMS and DBMS that is developed for high quality services. We use the stream data of network monitoring application system and combine the traditional representative DSMSs and DBMSs in a single system for the performance testing. We develop the total performance benchmark tool implementing JAVA language for the our testing. For our performance testing, we combine DSMS such as STREAM and Coral8 and DBMS such MySQL and Oracle10g respectively.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.172-174
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• 2005

센서 네트워크에서 집계(aggregation) 연산은 센서 네트워크를 데이터베이스로 구현하는데 있어서 중요하게 제공되어져야 하는 서비스이다 현재 연구되고 있는 것으로 집계 연산을 센서 네트워크의 특징상으로 분류하여 근접한 결과값을 받는 것을 허용하고 집계 값을 자식노드가 부모노드로 보내는 기간을 부모노드가 자식노드에게 나누어 할당하여 센서 네트워크상에 적절히 구현하는 것에 대해 알아보고 집계 그루핑을 하는 과정에서 데이터웨어하우징 연구의 최신기술인 점진적인 덜 관리 기법을 통해 센서노드들의 평균값에 대해 새로운 값이 추가될 때 다시 모든 값을 계산하기 않고 변경된 값만 적용하여 계산함으로 좀더 에너지 효율적으로 확장하는 것을 제안하였다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.3 no.2
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• pp.39-56
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• 2002

In distributed computing environments, there are many database applications that should share data each other such as data warehousing and data mining with autonomy on local databases. The first step to such applications is the integration of heterogeneous database schema, but there is no accepted common data model for the integration and also are difficulties on the construction of integration program. In this paper, we use the XML Schema for the representation of common data model and exploit XSLT for reducing the programming difficulties. We define the schema integration operations and develop a methodology for the semi-automatic schema integration according to schema conflicts types. Our integration method has benefits on standardization, extendibility on schema integration process comparing to existing methodologies.