• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.11 no.9
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• pp.3289-3295
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• 2010

In business material management, as the number of products and their parts increases, the employment of databases becomes inevitable. Many researchers have tried to incorporate semantics in traditional models using logic programming, resulting in the deductive method. However, since the designer of this method does not overcome the traditional design concept of relational method, there have been not much successful implementations in deductive method. Therefore, this paper propose the new way designing the retrieval methods for deductive databases and using those relations the query that makes recursive retrievals possible and hypotheses test in business material management.

• 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.

• Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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• v.23 no.4
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• pp.141-149
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• 1998

One of the difficulties in using the current Boolean-based information retrieval systems is that it is hard for a user, especially a novice, to formulate an effective Boolean query. One solution to this problem is to let the system formulate a query for a user from his relevance feedback documents in this research, an intelligent query reformulation mechanism based on ID3 is proposed and the sensitivity of its retrieval effectiveness, i.e., recall, precision, and E-measure, to various input settings is analyzed. The parameters in the input settings is the number of relevant documents. Experiments conducted on the test set of Medlars revealed that the effectiveness of the proposed system is in fact sensitive to the number of the initial relevant documents. The case with two or more initial relevant documents outperformed the case with one initial relevant document with statistical significances. It is our conclusion that formulation of an effective query in the proposed system requires at least two relevant documents in its initial input set.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.133-136
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• 2004

데이터 웨어하우스(Data Warehouse : DW)는 데이터베이스에 저장되어 있는 데이터를 신속한 의사 결정 지원을 위해 최종 사용자가 여러 곳의 기업 내에 흩어져 있는 방대한 데이터를 손쉽고 빠르게 접근할 수 있도록 활용되고 있다. 현재 데이터 웨어하우스의 중요성이 부각되고 있는 가운데 온라인 분석 처리(On Line Analytical Processing : OLAP) 시스템이 데이터 웨어하우스 안에서 활용되고 발전되고 있다. 기존 연구에서는 서로 다른 OLAP 제품에서 공통으로 사용할 수 있는 모델을 적용하여 OLAP 메타데이터 교환 시스템을 설계해왔다. 그러나 본 논문에서는 서로 다른 OLAP 제품을 공통으로 사용할 수 있는 질의 언어 시스템 설계 전 단계인 논리적 설계를 UML snowflake 다이어그램을 이용하여 설계 하였다. 실험결과, XML 문서의 변환된 OLAP 메타 데이터를 이용하여 UML snowflake 다이어그램 설계를 통해 통합된 OLAP 제품의 XML 문서 구조가 논리적으로 설계되어 메타 데이터가 통합됨을 알 수가 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11c
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• pp.1355-1358
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• 2003

본 연구는 공군에서 운영하고 있는 ASIS2000(공군보급정보체계)의 활용과 효과적인 창고관리를 위한 의사결정시스템의 설계 및 구현에 적용할 OLAP엔진을 설계 및 구현하고 창고운영자의 동선을 최소화 할 수 있는 알고리즘을 제안하는 것이다. 창고운영자의 다차원질의를 처리하여 창고운영전반에 대한 분석을 제공의 기반이 되는 OLAP엔진과 동선을 최소화하는 알고리즘의 목적 및 구성요소를 중심으로 동선최소 알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.262-264
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• 2002

데이터웨어하우스는 대용량의 데이터를 대상으로 복잡한 분석을 수행하거나 전략적 의사 결정을 위해 사용되기 때문에 신속한 질의 응답을 위한 성능 관리가 무엇보다 중요하다. 데이터웨어하우스는 일반 운영계 시스템과는 다른 목적과 특성을 가지기 때문에 그에 적합한 성능 모니터링 방법이 필요하다. 본 연구에서는 오라클 데이터베이스를 위한 OLTP(On-Line Transaction Processing)용 국산 성능 모니터링 도구인 DBMax를 데이터웨어하우스 환경에 적용할 수 있도록 기능을 확장한다. 우선 기존의 운영계 시스템과는 구분되는 데이터웨어하우스의 특성을 토대로 오라클9i에서 제공하고 있는 성능 항상 기법인 실체화된 뷰(MV: Materialized View)와 EH(Data Extraction, Transformation and Loading) 화장 기능을 모니터링하기 위한 요구사항을 분석하고 이를 지원하기 위한 DBMax 확장 방안을 설계 및 구현한다. 실체화된 뷰와 ETL 확장 기능을 위해 제공되는 오라클9i의 다양한 스키마 객체에 대한 정보 및 성능 관련 지표를 제시하여 SQL 튜닝 기능을 지원하며 사후 분석을 위한 DBMax의 로그 파일에서 의미 있는 SQL문을 추출하여 잠재적으로 유용한 실체화된 뷰를 권고할 수 있도록 기능을 확장한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.190-192
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• 2002

데이터 웨어하우스는 기업의 의사 결정을 지원하기 위해 기업의 운영 데이터베이스로부터 추출한 데이터의 집합으로써 OLAP 분석에 이용된다. OLAP은 데이터에 대한 다양한 분석을 위해 이들 데이터를 다차원 데이터 모델로 표현하고 이를 활용하여 복잡한 질의 처리 및 다차원 데이터 분석에 이용한다. 이러한 OLAP의 다차원 데이터를 관계형 데이터베이스에서 표현하기 위해 스타 스키마가 널리 사용된다. 지금까지의 데이터 웨어하우스는 일반적으로 ER 도형으로 설계된 소스 데이터로부터 스타 스키마를 설계하고 구축하였다. 하지만, 최근 인터넷의 급성장으로 인해 차세대 웹 문서의 표준인 XML을 통한 인터넷 상의 문서 전송 및 정보 교환이 활발해 지고 있으며, XML 문서에 대한 다차원적인 분석이 요구됨에 따라 데이터 웨어하우스는 XML 문서로부터의 스타 스키마 설계 및 저장이 필요하게 되었다. 따라서 본 논문에서는 XML DTD로부터 애트리뷰트 트리를 생성하여 스타 스키마를 설계하고 이 DTD를 따르는 XML 문서에서 스타 스키마의 인스턴스를 추출하여 관계형 데이터베이스에 저장하기 위한 XML2Star 알고리즘을 개발하였다. 이것을 통해 기업 및 사용자는 OLAP에서 XML 기반의 스타 스키마를 이용한 다차원적인 분석이 가능하게 된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.254-259
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• 2000

데이터 웨어하우스는 다양하고 서로 다른 저장소로부터 데이터를 수집하고 통합하는 역할을 담당한다. 그리고 의사결정 지원이나 OLAP 질의에 대한 효과적인 구현을 목적으로 하나 또는 그 이상의 저장소의 데이터에 대한 구체화된 뷰들을 저장 관리한다. 데이터 웨어하우스를 둘러싸고 있는 화제로는 구조, 알고리즘, 그리고 다양한 데이터베이스들 또는 다른 정보 저장소들로부터 데이터를 추출하여 가져와 하나의 저장소(Data Warehouse)에 저장하는 툴들이 있다. 최근 몇 년간 데이터 웨어하우스는 데이터베이스 업계에서 두드러진 분야로 성장하였다. 그러나 데이터베이스 연구 공동체는 제한되어 왔다. 본 논문에서는 일반적인 데이터 웨어하우스 구조의 윤곽을 잡고 데이터 웨어하우스를 위해 데이터를 수집하고 변형하고 통합하는 시스템 설계를 목적으로 한다.

• The Journal of Information Technology and Database
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• v.3 no.1
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• pp.25-43
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• 1996

정보시스템이 효과적이기 위해서는 정보가 도출되는 자료의 무결성이 우선 전제되어야 한다. 특히 오늘날과 같이 사회가 다양한 활동들을 지원하기 위해 컴퓨터를 이용한 정보시스템에 점점 더 의존해감에 따라 정보시스템에서 사용되는 자료의 질을 적절한 수준으로 유지 및 관리해야 할 필요성이 더욱 절실히 대두되게 되었다. 그럼에도 불구하고 여전히 관리자들은 효과적인 의사결정 및 활동을 위해 필요한 최신의 정확한 자료들을 제공 받지 못하고 있으며 [Nesbit 1985], 정보시스템이 기대 이하의 성능을 나타내는 가장 단순하고 일반적인 원인은 정보시스템에 입력된 자료가 부정확하거나 불완전하기 때문인 것으로 나타나고 있다 [Ballou and Pazer 1989]. 낮은 질의 자료는 즉각적인 경제적 손실뿐만 아니라 보다 많은 간접적이고 경제적으로 측정하기 어려운 손실들을 초래한다. 그리고 아무리 잘 관리되는 시스템에도 시간이 흐름에 따라 여러가지 원인에 의해 저장된 자료에 오류가 발생하게 된다. 자료의 질을 적절한 수준으로 유지하기 위해서는 이와 같은 오류는 주기적으로 발견 및 수정되어야 한다. 이와 같은 작업을 데이타베이스 감사라고 한다. 본 논문에서는 데이타베이스에 저장된 자료의 질을 주기적으로 향상시키기 위한 최적 데이타베이스 감사시점을 일반적인 비용모형을 통해 결정하는 과정을 제시하고, 그와 관련된 사항들에 대해 논의하였다. 데이타베이스는 오류 발생률도 다르고 오류의 결과도 상당히 다른 여러개의 자료군들로 구성되어 있다고 가정하였다. 그리고 각 자료군에서의 오류 누적과정은 확정적이 아닌 확률적인 과정으로 모형화하고, 단순한 오류의 발생뿐만 아니라 오류의 크기도 확률적으로 변하는 상황을 모형에 반영하여 보다 현실성있게 모형화하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.10
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• pp.1156-1166
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• 1999

의사결정 시스템은 전사적인 의사결정과 전략적 정보수집을 위해 거대한 량의 정보를 빠른 시간내에 제공할 것을 요구한다. 데이타 웨어하우스는 이러한 정보를 신속히 제공하기 위해 여러 지역 데이타베이스로부터 필요한 정보를 사전에 추출하고 가공 및 통합하여 별도의 저장공간에 저장한다. 일반적으로, 웨어하우스 내의 정보는 지역 데이타베이스에 저장된 정보에 대한 실체화된 뷰로서 간주하며 지역 데이타의 변경에 따라 일관성을 유지하도록 반영해야 한다. 본 논문에서는 일관성을 유지하기 위해 정보 공유가 가능한 데이타 웨어하우스 시스템의 구조와 비-보상 실체 뷰 관리 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 데이타 웨어하우스 시스템의 구조는 지역 데이타베이스에서 추출된 정보를 관리하는 별도의 지역 정보 관리자를 두어 뷰 관리자들 간의 정보 공유가 가능하게 한다. 비-보상 실체 뷰 관리 기법은 지역 데이타 변경 사건에 따른 뷰 관리 시 다른 사건에 의해 영향을 받지 않도록 하기 때문에 기본의 사전 보상이나 나중 보상 기법과는 달리 추가적인 질의 처리를 요구하지 않는 기법이다.Abstract A decision support system(DSS) commonly requires fast access to tremendous volume of information. A data warehouse is a database storing the information that is extracted, filtered and integrated from several relevant local databases to reply upon aggregated queries. The information stored in the data warehouse can be regarded as materialized views. The materialized view has to be modified according to the change of the corresponding local databases to preserve the data consistency. In this paper, we propose a data warehousing system architecture allowing information sharing (DAWINS), and a non-compensating materialized view maintenance algorithm(NCA). DAWINS architecture allows relevant information to be shared by individual view managers with local data manager for each local database. Unlikely to the pre- or post-compensating algorithms, which are required to remove the effects of some events to other view in the process of view maintenance, NCA does not require any additional query processing, since a local data manager in DAWINS already maintains the effects of update events occurring in local systems.