• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.142-144
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• 2002

데이터 웨어하우스는 기업의 의사 결정을 지원하기 위해 기업의 운영 데이터베이스로부터 추출한 데이터의 집합으로써 OLAP 분석에 이용된다. OLAP은 이들 데이터를 다양하게 분석할 수 있도록 다차원 데이터로 표현하고 이를 활용하여 복잡한 분석 질의 처리 및 다차원 데이터 분석에 활용한다. 이러한 OLAP의 다차원 데이터를 관계형 데이터베이스에서 표현하기 위해 스타 스키마가 널리 사용된다. 또한 다차원 데이터와 데이터 웨어하우스는 방대한 분량를 갖는 전체 기업의 데이터를 표현하고 있어 이를 설계하는 것이 매우 복잡하고 많은 노력이 소요된다. 따라서 이를 설계하기 위한 체계적인 설계 방법론이 필요하다. 데이터 웨어하우스의 원천 데이터가 되는 운영 데이터베이스는 현재 ER 도형을 이용하여 개념적인 방법으로 널리 설계되고 있다. 따라서 이 논문에서는 ER 도형으로 설계된 운영 데이터베이스로부터 데이터 웨어하우스를 설계하는 개념적인 방법론을 제시한다. 이에 따라 OLAP 분석을 위해 사용할 수 있는 다양한 유형의 스타 스키마에 대해 ER 도형으로 표현/변환하는 방법을 제시한다. 이를 통해 자신이 원하는 다차원 데이터를 얻기 위해 유지해야 할 데이터 웨어하우스를 ER 도형을 이용하여 개념적으로 편리하게 설계하는 방법/지침을 제공하며, 나아가 해당 유형의 스타 스키마가 갖는 의미를 개념적으로 쉽게 전달할 수 있도록 하였다.

• The Journal of Bigdata
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• v.7 no.1
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• pp.113-124
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• 2022

Various methods using machine learning and big data have been applied to prevent failures in Data Centers. However, there are many limitations to referencing individual equipment-based performance indicators or to being practically utilized as an approach that does not consider the infrastructure operating environment. In this study, the performance indicators of individual infrastructure equipment are integrated monitoring and the performance indicators of various equipment are segmented and graded to make a single numerical value. Data pre-processing based on experience in infrastructure operation. And an ensemble of RRCF (Robust Random Cut Forest) analysis and Prophet analysis model led to reliable analysis results in detecting anomalies. A failure analysis system was implemented to facilitate the use of Data Center operators. It can provide a preemptive response to Data Center failures and an appropriate tuning time.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.74-76
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• 1998

본 논문에서는 유닉스 파일 시스템에서의 버퍼캐쉬 크기에 따라 사용자 데이터와 메타데이터의 버퍼 캐쉬 히트율을 분석하였다. 그리고 메타 데이터가 유닉스 운영체제 파일 시스템의 성능에 미치는 영향을 분석하고 이를 기반으로 버퍼 캐쉬의 동적 특성과 성능의 장애 요인들을 분석하였다. 유닉스 운영체제에서 사용되는 사용자 데이터와 메타데이터에 대한 버퍼 캐쉬의 동적인 동작을 분석하기 위하여 trace-driven방법을 이용하였으며 이를 위하여 시뮬레이터를 작성.사용하였다. 파일 시스템은 특정 유닉스 버전에 영향을 받지 않기 위해 USF[1]에 기초하였고, 작업부하(workload)로는 Sprite- trace 데이터 중 allspice 서버에서 추출한 데이터를 사용하였다.

• Information and Communications Magazine
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• v.29 no.11
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• pp.30-35
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• 2012

빅데이터의 패러다임과 함께 데이터의 활용과 이를 통한 기업 운영 혁신이 새롭게 주목받고 있다. 소셜 미디어 분석이나 고객 마케팅 분석등과 같은 분야에서 빅데이터 분석의 활용 사례가 속속히 소개되고 있다. 하지만 국내 산업에서 제조업이 차지하는 비중과 가치에비해 빅데이터의 제조업에 대한 응용에 관한 연구나 관련 문헌은 타 산업이나 응용분야에 비해 미약한 편이다. 본 글에서는 빅데이터 분석이 제조업에서 어떻게 활용될 수 있는지를 세가지 다른 형태의 데이터 분류 - 제조장비 운영데이터, 운용 통합데이터, 고객 경험 데이터 - 를 통해 소개하고 각 분류별 실제 사례를 통해 제조업체에서 실질적으로 응용할 수 있는 방안을 제공한다.

• Journal of Korean Library and Information Science Society
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• v.43 no.4
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• pp.347-372
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• 2012

This paper explores the current condition of facebook pages in order to provide university libraries with practical ideas in using facebook services. A total of 20 facebook pages of 20 selected Korean and USA university libraries were examined and analyzed in various ways. The research questions for this study are: (1) how well do library operate the facebook page? (2) what are the category and nature of wall posts of library facebook pages. To get the answers to this questions, various checkpoints are developed and applied. The most significant findings are that there are a quite different data of operation and there are similar patterns of posts communication to the Korean and USA university library pages.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.26 no.4D
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• pp.661-670
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• 2006

The utilization of simulation has been limited in planning construction process because it is difficult to collect data and build a model using simulation method. This study collects construction operation data and analyzes the characteristics of its distribution. Through the statistical analysis on the empirical data, this study identifies Beta distribution functions is one of the most proper in duplicating the characteristics of construction equipment operation data into a computer simulation. The information obtained in this study can support preparing input data for another simulation.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.20 no.4
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• pp.14-24
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• 2020

This paper aims to establish an efficient national R&D Application Programming Interface (API) management system for national R&D data-driven management and explore the possibility of using operational data according to the recent global data openness and sharing policy. In accordance with the trend of opening and sharing of national R&D data, we plan to improve management efficiency by analyzing operational data of the national R&D API service. For this purpose, we standardized the parameters for the national R&D APIs that were distributed separately by integrating the individual APIs to build a national R&D API management system. The results of this study revealed that the service call traffic of the national R&D API has shown 554.5% growth in the year as compared to the year 2015 when the measurement started. In addition, this paper also evaluations the possibility of using operational data through data preparation, analysis, and prediction based on service operations management data in the actual operation of national R&D integrated API management system.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.7-10
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• 2022

'21년 전국 20개 해상교통관제센터의 선박통항량, 교신량, 관제정보 제공 등 VTS 운영실적 분석 및 사고현황, 원인 분석을 통한 관제서비스 개선방안을 제시하고자 한다. 또한 해양사고 예방기능 강화를 위해 관제사 경험·직관에 의한 관제에서 빅데이터·인공지능(AI) 기반 첨단관제로의 전환, VTS 운영성과에 대한 공신력 확보 및 첨단관제 기술개발에 활용 등을 위한 VTS 통계관리체계 개산 방안에 대해서도 고찰해보았다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2021.11a
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• pp.210-211
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• 2021

해상 물류 영역별 정보 및 데이터 분석에 따른 단위 서비스, 이벤트 데이터 연계분석, 해상 물류 통합 프로세스 모니터링, 테이터 처리 흐름분석 및 의사 결정 지원 데이터 및 운영 효율성 개선을 위한 클라우드 운영 기반 플랫폼 기술 설계를 목표로 한다.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.10 no.1
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• pp.443-451
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• 2024

The purpose of this study is to comprehend the knowledge structure of data scholarship within data journals and repositories. The study explored various aspects, including types of peer review, co-occurrence analysis through author keywords, and network analysis via article titles. The majority of data repositories in the DCI are maintained by countries in North America and the European Union. In Korea, data repositories are predominantly managed by research institutions. This study contributes to enhancing our understanding of the practices in data scholarship.