• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.569-572
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• 2004

최근 데이터베이스를 이용한 정보처리응용 시스템이 증가하고 있는 추세이다. 이러한 응용 시스템의 데이터를 종합적으로 분석 처리하여 사용자 요구에 신속하게 응답할 수 있도록 다양하고 고품질의 정보 서비스를 지원하기 위해 데이터 웨어하우스 환경에 관한 연구가 많이 이루어지고 있다. 이러한 환경을 제공하기 위해서는 많은 데이터 정보가 요구되며, 이를 분석하여 사용자 의사 결정에 적합한 정보 추출 수행은 기존의 관계형 데이터베이스 환경의 테이블들에 대한 질의 수행에서 시간적인 낭비 요소가 많이 존재한다. 그러므로 본 논문에서는 사용자 질의에서 자주 요구되는 사실 혹은 데이터를 통합, 저장 및 수행하기 위한 테이블 생성을 사용자가 직접 선택 정의함으로써 편리하게 테이블 생성할 수 있도록 설계 및 구현한다. 또한 본 내용에서 포함되는 내용으로 기존 일반적인 SQL 질의를 수행할 수 있도록 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.118-120
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• 2004

OLAP의 주요 목표는 대용량 데이터를 다차원적으로 분석하여 그 결과를 신속하게 제공함으로써, 사용자의 의사 결정을 지원하는 것이다. 다차원 분석을 용이하게 하기 위해 차원 계층이 사전에 정의되고 표준화된 연산들이 사용되는데, 그러한 연산들로는 롤업, 드릴다운, 슬라이스, 다이스, 피봇을 들 수 있다. 그러나 분석과정에서 기존에 정의된 데이터의 그룹핑 이외의 다른 그룹핑 방식이 필요할 때가 있으며, 그러한 그룹핑으로 전체 데이터를 분석하는 것을 트렌드 분석이라고 한다. 트렌드 분석은 기업의 의사 결정에 매우 중요한 요소이나, 사전에 정의된 계층을 사용하는 것이 아니므로, 질의 처리 시에 트렌드 분석을 신속하게 하기는 어렵다. 본 연구에서는 트렌드 분석을 고속화하기 위한 방안으로 동적 계층 구조 생성을 제안한다. 특정 차원 기준으로 특정 범위 값으로 합산된 범위 합을 구하기 위해, 기존에 연구되었던 프리픽스섬 방식을 분석하여 문제점을 제시하였고 새로운 기법을 제안하였다. 또한 분석 시에 디스크 접근을 효율적으로 하기 위한 큐브 저장 방식을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 방식으로 트렌드 분석을 하였을 때 접근해야 하는 디스크 블록 수도 계산하여 제안한 방법의 효율성을 검증하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.3 no.4
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• pp.126-131
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• 1998

Spatial data warehouse, whose importance is being increased, is composed of huge amounts of historical spatial data for organizational decision making and it also allows users to obtain useful geospatial information through analyzing and summmarizing spatial data. In this paper, we survey effective spatial multidimensional model which is based on virtual scenario for spatial data warehouse modelling. Therefore, we describe spatial multidimensional analytical query which provide multiple analytical functions according tom user's requests.

• 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.

• Spatial Information Research
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• v.12 no.1
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• pp.57-71
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• 2004

In this study about construction of land consulting information system the system is constructed for the support be rapidly and efficiently of decision making information. Supporting decision making is be sure need when build in land or change form and character of land, that kind of variety land law, conditions of buying land location, distribution of land answering to the development purpose and buying and selling or lease of land. So that land consulting information system can be query, search, identity and analysis for the decision making elements using the computer. The system an another name ALGOSA far the improved extent of legal in ability of system. Like this where spread of system is by company as well as private person, it's company kinds of real estate business, survey and civil designer's office, architectural designer's office and professional1y land development company of great many all over the country.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.15 no.4
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• pp.165-179
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• 2010

Recently, the processing of data streams such as stock quotes, buy-sell orders, and billing records becomes more important in e-Business environments. Especially, the use of skyline queries over data streams is rapidly increasing to support multiple criteria decision making. Given a set of multi-dimensional tuples, a skyline query retrieves a set of tuples which are not dominated by other tuples. Although there has been much work on processing skyline queries over static datasets, there has been relatively less work on processing multiple skyline queries over data streams. In this paper, we propose an efficient method for processing multiple continuous skyline queries over data streams. The proposed method efficiently identifies which tuple is a skyline tuple of which query, resulting in a lower cost of processing multiple skyline queries. Through performance evaluation, we show the performance advantage of the proposed method.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.829-830
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• 2017

스카이라인 질의는 '지배(dominate)'관계를 적용한 선호도 질의(preference query)의 한 종류로, 복수의 기준을 이용한 의사 결정 시 사용된다. 스카이라인 질의 결과는 다수의 선택지 중에서 사용자가 다른 객체에 비해 뒤처지지 않는 선택지를 제시함으로써 사용자가 검토해야하는 선택지의 수를 대폭 감소시키기 때문에 대용량 데이터 분석 시 매우 유용하게 활용될 수 있다. 본 논문에서는 기존에 제시된 BBS(Branch and Bound Skyline Computation)에서 사용되고 있는 평가함수를 설명하고, 스카이라인 계산을 위해 사용할 수 있는 대안 평가함수의 속성을 제시한다. 또한 다양한 대안 평가함수를 사용한 실험을 통해 성능을 분석했으며, 이를 통해 기존 기법의 성능보다 좋은 평가함수가 존재함을 보였다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2002.11a
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• pp.512-519
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• 2002

In this paper, we implemented a loom component to be placed in a window and a looms management system which is able to connect database and to process various queries. The implemented system has aggregate query processing functions for the loom components existing in the selected area by the mouse and it also has high level query processing functions represented with chart and pivot table; it can be used as a decision support system. The proposed system can detect temporal or persistent problems of the Inn. Therefore, it can be used to raise the productivity and to reduce the cost in textile companies by coping with the situation properly.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.741-744
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• 2015

최근 소셜 미디어를 이용한 대량의 데이터로부터 사용자의 의사결정을 지원하기위한 맞춤형 데이터 추천 서비스가 관심을 받고 있으며 사용자의 선호도에 근접한 데이터 추천기법으로 스카이라인 질의가 연구되어왔다. 그러나 기존의 스카이라인 질의는 데이터의 정적속성(위도, 경도, 가격 등)만을 기준으로 모든 사용자에게 동일한 데이터를 반환하기 때문에 맞춤형 데이터를 추천하기 어렵다. 본 논문에서는 사용자의 기호에 대한 정밀도를 높이기 위해 정적속성에서 동적속성(계산속성)을 유도하는 분기한정 동적 스카이라인 질의 기법(Branch and Bound Dynamic Skyline, BBDS)을 구현하였다. 시뮬레이션에서는 대규모 데이터 및 다양한 분포에 따른 실험을 수행한 결과 BBDS가 기존 기법에 비해 데이터 탐색과 추천에 있어서 향상된 성능을 나타내는 것으로 평가되었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.11a
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• pp.235-238
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• 2000

대용량의 데이터베이스에서 효율적인 의사결정을 하기 위해서는 불필요한 지식을 제거한 지식베이스의 구축이 필요하다. 사용자의 언어적인 질의에 대해 대용량의 데이터베이스에서 불필요한 규칙을 제거한 최소지식베이스를 구축한다. 또한 불완전한 데이터베이스로부터 규칙들을 일반화한 근사함수에 기반하여 규칙 추출의 중요도를 나타낸다. 그리고 앞에서 생성된 최소지식베이스를 통해 언어적 변수에 대한 퍼지 연산을 수행하여 추론값을 도출할 수 있는 모델을 제안한다.