기존에 기업의 의사결정을 위해 사용되는 데이터 웨어하우스나 데이터 마트에서 성능향상을 위한 많은 연구들이 있었다. 하지만 복잡한 업무요건이 추가되고 기업의 요구가 다양해짐에 따라 RDBMS의 성능은 점점 낮아지고 이를 해결하기 위한 필요성이 요구되었다. 따라서 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 버퍼기능을 하는 PL/SQL Package를 구현하여 효율적인 질의 최적화 방법을 제안하고자 한다. 그리고 본 논문에서 제안한 방법이 기존의 방법보다 성능이 좋다는 것을 실험을 통해 증명해 보였다.
방대한 양의 의료 데이터를 이용하여 함축적이며 특정 주제 혹은 부서 단위에 적합한 원무 데이터마트를 구축하고자 한다. 먼저 다양한 정보를 사용자의 요구에 따라 체계적으로 분석하고 설계하여 원무관리를 위한 데이터마트를 구축하고, OLAP 기반의 의사결정지원시스템을 개발하여 원무 관리자나 최고 경영자의 의사결정에 도움을 주는 한편, 이를 통해 가치 있는 정보를 추출함으로써 경영활동을 돕고 분석된 내용을 토대로 마케팅에 활용할 수 있도록 의미 있는 데이터를 제공하고자 한다.
최근 기업은 저장된 데이터를 비즈니스 인텔리전스 기반으로 통합하고 분석한다. 이를 위해서 기업들은 ETL(Extraction, Transformation, Loading) 기술을 이용하여 다양한 소스로부터 데이터를 추출하여 변환한 후 데이터웨어하우스에 저장한다. 그러나 데이터웨어하우스/데이터 마트 기반 비즈니스 인텔리전스 프로젝트들은 기존의 사용하던 툴이 기능상의 한계를 드러내면서 시스템 통합, 마이그레이션, 동기화 등의 어려움이 있다. 특히, 서로 다른 ETL 툴을 사용하는 경우 메타데이터의 통합, 데이터 실시간 동기화 기술, 데이터 표준화, 데이터 매칭 등이 어려워 부분적으로만 지원되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 다양한 데이터 통합 및 추출, 변환하여 데이터웨어하우스에 저장할 수 있는 XMDR-DAI를 제안한다.
정보기술의 발전은 기업의 마케팅 방식과 고객 정보를 관리하는 방법을 변환시키고 있다. 급속도로 확산되는 인터넷 환경은 데이터의 수집 과정을 쉽게 만들었으며, 대량의 데이터를 기업에 제공할 수 있게 하였다. 새로운 정보기술 도구로 인해 가능해진 대량의 고객 정보는 기업에게 경쟁 우위를 얻기 위한 도전과 기회를 제공하고 있다. 많은 조직에서는 의사 결정 지원을 위하여 이들 거대한 데이터베이스에 내재된 지식의 중요성을 인식하고 있다. 특히, 이들 데이터베이스로부터 추출된 고객에 대한 지식은 마케팅에 매우 중요하게 사용될 수 있다. 본 연구에서는 데이터웨어하우징을 이용한 CRM 아키텍처를 제안한다. 고객 중심의 전사적인 CRM 아키텍처를 제시하고 CRM 시스템 구성에 필요한 주요 기능을 제안한다. 제안된 아키텍처 내에서 고객 데이터는 다양한 애플리케이션 데이터 소스로부터 데이터전송 시스템을 이용하여 데이터웨어하우스로 통합된 뒤, 다시 마케팅 데이터 마트로 구성되어 CRM 활동에 사용될 수 있다. CRM은 고객 인식(Customer Identification), 고객 분석(Customer Analysis), 상품분석(Product Analysis), 고객 서비스(Customer Service)의 주요 기능을 갖는다.
본 논문에서는 장기간 축적된 대용량의 축구 비디오 데이터를 데이터 마트로 저장하고, 이를 이용하여 다차원의 고수준 분석이 가능한 멀티미디어 데이터 기반의 데이터 큐브 시스템인 Soccer Cube의 프로토타입을 설계 및 구현한다. 이로써 축구 전략가들은 본인이 분석하고자 하는 관점에 따라 해당 차원들을 선택하고, 각 차원들의 추상화 정도를 조절함으로써 축구 비디오에 대한 고수준의 분석이 가능하다. 실제 2010년 남아프리카 공화국 월드컵의 스페인 팀을 대상으로 Soccer Cube 시스템을 구축한 후, OLAP 연산의 사례 연구를 통하여 다양한 분석이 가능함과 함께 그 실효성을 검증한다.
약물부작용감시시스템 (Adverse drug event surveillance system)은 약물부작용신호를 이용하여 약물의 부작용 여부를 식별하는 시스템이다. 기존의 자발적 보고나 차트리뷰 보다 효율성이 뛰어난 시스템으로 분류할 수 있다. 본 논문에서는 약물부작용감시시스템을 구현하기 위하여 임상데이터마트(GDM)를 구축하였다. 특히, 데이터 품질관리 기법을 적용하여 구축된 CDM에 지식 탐사 기법 중 비교사학습 기법으로 적용하여 모델의 재현성을 평가하여 최적의 약물부작용 군집화 개수(n=4)를 도출하였다. 군집화 개수(n=4)를 이용하여 약물부작용 판별을 위한 K-means, Kohonen, two-step clustering model 알고리즘에 적용하여 분석함으로써 K-means 알고리즘이 가장 우수한 군집 효과를 나타냄을 확인하였다.
우리나라는 소상공인 및 자영업에 대한 비중이 매우 높은 가운데, 대형마트 및 SSM(Super Super Market), 편의점 등 기업형 유통 판매점의 확대로 인해서 위기감이 심화되고 있다. 본 논문에서는 다양한 사람들이 무의식적으로 생성해내는 빅데이터의 특성과 많은 유동인구흐름이 많은 전통시장의 특성을 빅데이터로 분석하여 마케팅 정보까지 제공하여 전통시장에서 유익하게 사용될 수 있는 시스템을 제안한다.
건물, 공장, 사무실, 대형마트 등 다양한 분야에서 에너지 절감이나 사용자의 편의성 제공을 위한 센서 설치를 통해서 다양한 측정값을 서버까지 송수신하고 사용자 편의성을 고려하는 서비스가 증가하는 추세이다. 본 논문에서는 다양한 전력 사용량을 측정하는 디지털 전력량계의 데이터에 대해 - 오라클 서버와 시계열 데이터베이스 연동 및 데이터 분석을 위해- 실시간 시계열 데이터 처리에 대해서 논하고자 한다. 본 논문을 통해서, 다양한 분야에 센서 네트워크와 실시간 데이터 처리를 접목하는데 손쉽게 접근할 수 있을 것으로 기대한다.
자동차보험 만기가 다가온 회사우너 김 대리, 작년에 들었던 보험을 또 들까, 아니면 바꿔볼까 고민에 빠졌다. 요즘 같은 불황에 꼼꼼히 따져보고 가입해야 하는데 연말이라 밀린 업무 때문에 시간 내기가 어렵다. 그런데 얼마 전 이메일로 김 대리의 자동차보험료비교견적서가 날아왔다. 국내 10개 손해보험사의 보험료를 비교해 놓은 데이터였다. 이제 김 대리의 고민은 말끔히 사라졌다. 시간과 노력을 한꺼번에 절약할 수 있는 데다 보험료까지 아낄 수 있게 된 것이다. 요즘 자동차보험을 가입할 때 온라인으로 가격비교 안 해보고 가입하는 사람이 드물 정도로 보편화됐다. 국내 최초로 보험가격비교서비스를 도입 보편화시킨 주인공이 바로 (주)인카인슈다.
기존의 카트는 마트를 이용하는 소비자들의 편의를 위해 스마트 카트를 고안하게 되었다. 기존에 대형 마트를 이용할 때 소비자들은 찾고 싶은 제품이 있으면 직접 찾아다니거나 매장에 있는 직원들에게 찾아가 원하는 제품을 물어봐야 하는 불편함이 있었고, 세일 품목 등 직접 알아봐야 하는 불편함이 있었다. 또한 계산을 할 때 줄을 서서 기다려야 하는 등 시간 또한 오래 걸리는 불편함이 있었다. 본 논문은 이러한 문제점들을 개선하고 보완하기 위해서 기존 카트에 검색기능과 자동계산이 가능한 프로그램을 장착한 '물품검색과 자동계산이 가능한 스마트카트' 기술을 제안한다. 소비자들이 쉽고 빠르게 제품을 찾을 수 있게 도움을 주고, 소비자들이 스마트 카트를 통해 원하는 물품을 검색하게 되면 해당 상품의 가격과 위치, 정보 등 여라 가지의 데이터를 제공하고, 스마트 카트에 바코드스캐너를 장착하여 소비자가 구매하고자 하는 물품들을 바코드 스캐너를 사용해 스캔하면 디스플레이에 현시점까지의 물품들의 총 가격을 합산 해줌으로써 소비자들이 더욱 효율적인 소비를 할 수 있게 도움을 준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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