• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제1권1호
• /
• pp.7-18
• /
• 2012

데이터베이스 분야에서 다수의 속성을 갖는 데이터의 효율적인 의사 결정을 지원하는 스카이라인 질의에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스카이라인 질의란 대량의 데이터에서 필요한 관심 정보를 검색할 때 모든 속성의 데이터를 탐색하지 않고 속성 내에 의미 있는 데이터만 탐색하는 것이다. 이와 같은 스카이라인 질의는 센서 네트워크에서 다양한 환경 및 상황정보를 수집하여 사용자에게 제공하기 위해 유용하게 활용할 수 있다. 그러나 기존의 스카이라인 선출 방식은 다차원 데이터에서 스카이라인 선출시 센서의 수와 차원이 증가함에 따라 비교 계산 횟수가 급격히 증가하며 또한 지배력이 큰 값에 의해 단일 속성으로도 의미 있는 값이 제외될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 싱크 노드로 부터 관심(interest) 질의를 하위 노드로 전송할 때 전체 데이터 중 일부 데이터들의 선호도(preference)를 판별할 수 있는 카테고리 기반 소속 함수(CMF : Category Based Member Function)를 함께 전송하여 스카이라인 선출 시 차원의 증가로 발생할 수 있는 비교 계산의 복잡성을 감소시키고 선호도 높은 우선순위 데이터를 처리하는 기법을 제안한다. 제안된 기법의 우수성을 보이기 위해 시뮬레이션을 통한 성능평가를 수행하였으며 그 결과 다차원의 센서 데이터 집합에서 데이터 검출 시 카테고리 기반 소속 함수를 기반으로 한 처리기법에서 시간 복잡도가 감소함을 보였으며 지배력이 큰 스카이라인으로부터 제외된 의미 있는 속성 값을 검출할 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제13권3호
• /
• pp.157-163
• /
• 2013

데이터마이닝은 데이터간의 상호 연관성과 다양한 패턴 분석을 통해서 우리가 알 수 없었던 새로운 발견을 할 수 있는 유용한 기술로서 현재 금융, 마케팅, 의료 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 공간 데이터마이닝 분석을 통한 데이터의 효과적인 활용방법을 제안한다. 서울시에 거주하는 외국인들의 기본적인 데이터를 활용하고자 한다. 하지만, 이 데이터는 다른 분야의 데이터와 구별되는 특징이 있는데, 민감 정보로 분류된다는 것과 개인정보보호 등과 같은 법적인 문제가 있을 수 있다. 따라서 개인정보를 알 수 없는 기본적 통계적 데이터를 활용하고자 한다. 제안된 방법의 주요한 특징 및 기여도는 다음과 같다. 첫째, 큰 데이터를 여러 질의방법을 통해서 정보로서 이용할 수가 있으며, 정제를 통해서 클러스터링 할 수 있다. 둘째, 이러한 정보들을 새로운 패턴이나 앞으로의 의사결정에 이용할 수 있다. 질의 결과에서 얻은 새로운 정보를 사용자가 보고 판단하여 의사결정에 이용하고자 한다. 제안된 방법의 성능평가에서는 데이터들의 주제별 도식화를 통한 시각적 접근방법을 사용하고자 한다. 제안된 방법의 성능평가 결과는 데이터를 보다 가치 있게 활용하기 위해서 데이터마이닝 기술을 이용한 분석을 통해 우리가 알 수 없었던 새로운 패턴과 결과의 발견이 가능함을 보여준다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제12권10호
• /
• pp.1386-1396
• /
• 2009

공간 데이터 웨어하우스에서 의사 결정 지원을 위한 공간 데이터 큐브는 크기가 방대하기 때문에 이를 효율적으로 관리하고 질의 처리의 수행 속도를 높이기 위한 공간 데이터 큐브 색인 기법이 요구된다. 제안된 데이터 큐브 색인 기법들 중 Hierarchical Dwarf는 사실 테이블의 튜플 필드 값의 중복을 이용하여 큐브를 압축하여 저장 비용과 질의응답 속도 면에서는 우수하지만 공간 차원을 지원하지 않으며, OLAP-favored Search 기법은 R-tree기반으로 공간 차원에 대한 계층적 집계 값을 제공하고 공간 OLAP 연산을 지원하지만 공간 및 비공간 차원들을 통합한 의사결정을 지원하지 못한다. 본 논문에서는 통합된 다차원 개념 계층지원을 위한 데이터 큐브 색인을 제안한다. 이는 개념 계층에 대한 정보와 사실 테이블에 지장된 튜플들을 참조하여 각각의 차원에 대해 생성된 개념 계층 트리들이 연결되어 통합된 색인이다. 이 때, 중복되는 개념계층 트리가 존재할 경우 이를 공유함으로써 저장 비용을 줄인다. 특히 제안 기법은 공간 및 비공간 차원이 통합된 개념 계층 트리들을 사용하므로, 공간 및 비공간 차원에 대한 OLAP 연산 비용이 감소한다.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제16권2호
• /
• pp.111-124
• /
• 2011

주택유형 중 아파트의 비중이 지속적으로 증가하고 있으며, 자산가치 중 하나로 아파트가 중요하게 평가받고 있다. 또한 인터넷과 같은 정보시스템을 이용한 정보검색이 활발한 상황이다. 그러나 지금까지 부동산 정보시스템에 대한 사용자 만족도가 높지 않고, 부동산 검색의 효율성을 증가시킬 수 있는 시스템적 접근이 부족한 실정이다. 본 연구에서는 이러한 아파트의 자산가치를 평가하는 세부적 요인이 무엇인지를 기존의 문헌을 통해 정리하였으며, 이러한 세부적 요인을 검색조건으로 통합 고려할 수 있는 지식정보 시스템을 설계하고 개발하는데 목적을 두었다. 가격, 면적 뿐 아니라 학군과 주거의 편리성, 주택관리의 용이성을 함께 고려하여 사용자가 선호하는 아파트를 검색결과로 도출해 주도록 설계하였다. 검색조건에 대한 선호도를 분석하기 위해 공인중개사로 구성된 전문가 집단을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 결과를 AHP 기법으로 분석하였다. 또한 본 지식정보시스템은 매수인의 입장에서 가장 편리하게 이용할 수 있도록, 사람이 사용하는 부동산 검색조건을 기계가 이해할 수 있는 시맨틱 웹 검색기반의 정보시스템으로 구성하였다. 이를 위해 아파트 온톨로지를 구축하여 아파트 정보에 대한 다양한 용어를 표준화하였다. 부동산 지식 정보시스템의 전체 아키텍처를 설계한 뒤, 실제 아파트 매물 정보를 이용하여 검색질의를 하였으며, 검색결과를 다요소 의사결정 (Multi-attribute Decision Making)을 통해 분석하였다. 다요소 의사결정을 통해 전문가 집단과 매수인의 선호도에 가중치를 부여하였으며, 검색 후 엔트로피(Entropy) 분석을 통해 사용자가 만족하는 아파트 후보지를 검색결과로 도출하였다. 이를 통해 매수인의 아파트에 대한 가치만족도는 높이면서 탐색비용을 절감시킬 수 있을 것으로 기대한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제5권3호
• /
• pp.145-154
• /
• 2016

u-Health에 대한 관심과 IT 기술의 발전에 따라 의료 정보를 적극적으로 활용하고자 하는 요구가 커지고 있으며, 이에 대해 텍스트 형태의 의료 정보 데이터에 연관규칙 기법을 적용하여 질병과 증상과의 관계를 추론하는 시스템에 대한 연구들이 이루어지고 있다. 그러나 일반적인 연관규칙 기법을 의료 정보 데이터에 그대로 적용할 경우, 이전에는 새로운 연관규칙들보다 일반적이며 의미없는 연관규칙들이 많이 생성되는 문제가 발생한다. 또한 필터링으로 인해 빈번하게 함께 발생하지는 않지만 의학적으로 의미있는 항목들의 연관 규칙을 발견할 수 없다는 한계점을 가지게 된다. 본 논문에서는 의료데이터 특성을 고려하여 빈번한 항목과 빈번하지 않지만 의학적으로 의미 있는 항목들을 대상으로 연관규칙을 구성하여 의료 전문가의 의사 결정에 도움을 주기 위한 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 의료 기록 데이터에서 용어들을 TF-IDF기반으로 가중치를 부여하고 기존 FP-Growth 알고리즘을 확장하여 TF-IDF 가중치를 고려한 빈번하게 발생하거나 빈번하지 않지만 의미 있는 연관규칙을 구성한다. 특정 질의 데이터가 입력되면 해당 데이터에 나타난 연관 규칙들의 유사도를 의학분야 온톨로지를 이용하여 평가하여 해당 데이터의 내용과 관련된 후보 질병들을 추론한다. 추론된 후보 질병명은 의료 전문가에게 의사 결정의 참고 자료로 제공된다. 실제 임상 진료 및 처방 기록 데이터에 대해 제안 시스템을 적용해 본 결과, 본 제안 시스템을 통해 도출한 연관 규칙이 기존 FP-Growth 알고리즘을 적용했을 때 보다 더 구체적인 질병과 증상과의 관계들을 포함함을 확인할 수 있었다. 또한 본 제안 시스템은 자유형식의 의료 및 병리데이터를 마이닝하고 후보 질병들을 가중치 기반으로 보여주므로, 의료 기록 정보로부터 질병 관련 새로운 정보를 획득하고 의료진의 의사 결정에 도움을 주는 시스템으로 활용될 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제16권11호
• /
• pp.2418-2423
• /
• 2012

최근 정보 기술의 가장 큰 변화 중 하나인 스마트폰은 다양한 정보 및 서비스를 손쉽게 제공하므로 기업의 여러 분야에 활용될 수 있다. 특히 의사결정을 위해 구축된 방대한 데이터를 검색하는 시스템의 경우에 스마트폰으로 서버에 질의를 요청하여 결과를 제공받을 수 있다. 스마트폰의 경우 4G 방식을 사용하여 빠른 속도로 통신할 수 있으나 배터리 소모가 매우 심하다는 것이 큰 단점이다. 본 논문에서는 모바일기기인 클라이언트와 서버로 구성된 모바일환경에서 배터리의 소모를 줄이기 위해 모바일 뷰를 제안한다. 모바일 뷰는 질의처리 시 실체화 뷰를 이용하여 서버와의 통신을 줄임으로써 배터리 소모를 줄인다. 또한 소스 변경에 따라 모바일 뷰의 일관성을 제어하기 위한 방법을 분류하고 제시된 배터리소모 비용 모델을 기반으로 각 방법의 비용을 제시한다.

• 정보관리학회지
• /
• 제34권3호
• /
• pp.89-107
• /
• 2017

본 연구에서는 국내 대표적 쇼핑 검색 사이트인 1300K 이용자들의 PC와 모바일 검색 행태를 비교, 분석하였다. 이를 위하여 1300K에서 2016년 4월 한 달 동안 생성된 검색 로그를 수집, 분석하였다. 연구 결과, 모바일에서 발생한 세션 수가 PC에서 발생한 세션 수보다 약간 많았으며, PC에서는 이용자들이 질의 검색 방식보다 디렉토리 브라우징을 약간 더 많이 수행하는 반면, 모바일에서는 디렉토리 브라우징보다 질의 검색을 2배이상 더 많이 수행하는 것으로 나타났다. 제품 정보 클릭은 PC에서 더 빈번하게 발생하는 반면, 장바구니 담기, 제품 주문하기와 같은 주요 의사 결정은 모바일에서 더 빈번하게 발생하는 것으로 나타났다. 이용자들이 PC와 모바일에서 검색하는 인기 질의들은 다수 중복되었으며, 이용자들이 PC와 모바일에서 브라우징하는 인기 카테고리들 역시 다수 중복되었다. 또한 PC보다 모바일에서 특정 인기 질의 및 카테고리에 대한 쏠림현상이 매우 강한 것으로 나타났다. 전반적으로 모바일 상에서의 검색 행태가 더 단순하고 수동적이며, 집중현상이 큰 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 향후 매체별로 차별화된 검색 서비스의 개선 및 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
• /
• 한국GIS학회 2003년도 공동 춘계학술대회 논문집
• /
• pp.431-437
• /
• 2003

최근 국가산업 발달과 함께 자연 생EH계 파괴, 환경 오염 및 자연 훼손과 같은 문제점들이 야기되고 있으며, 범국가적인 차원에서 자연환경 보전과 관리에 대한 인식이 날로 부각되고 있다. 정보 시스템 분야에서도 다차원 지리정보를 이용한 자연 생태계 연구 및 환경오염원 관리와 같은 연구가 현재 활발하게 진행되고 있다. 이 논문은 자연환경과 생태계 관리를 위한 방법으로, 인터넷 GIS 기술을 이용한 지리정보 시스템을 구축하여 그 활용을 연구하였고, 연구 대상지로는 지리산 일대로 정하였으며, 환경의 범위는 자연환경 및 생태계로 정하였다. 공간정보 분석 및 관리를 위해 적지분석, 사용자 질의 처리 및 지리정보 가시화 모듈. 등을 개발하여 자연 환경정보를 보다 체계적으로 관리하기 위한 핵심 기능을 마련하였다. 각 모듈은 사용자 인터페이스를 제공하며, 특정 요구목적에 따라 공간분석을 통한 자연환경 및 생태계 접근에 대한 의사결정을 돕도록 하였다. 또한 환경상태 및 여러 목적에 따른 분류가 가능하도록 하여, 자연생태계, 야생 생물의 서식지를 보호 및 환경 오염원 관리분야의 활용할 수 있도록 하였다. 구현된 웹 기반 지리정보 시스템은 국립공원, 야생동물 보호 단체 및 환경단체를 통해 환경정보를 국민에게 제공하여 서비스의 질을 높일 수 있을 것으로 기대되며, 아울러 향후 생태계 보전 및 자연환경 보전연구에 기여할 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제10권1호
• /
• pp.7-14
• /
• 2005

OLAP(On-Line Analytical Processing) 시스템은 사용자가 다양한 각도에서 정보에 접근하여 대화식으로 정보를 분석할 수 있는 의사결정 지원 시스템이다. 그러나 기존 OLAP 시스템의 구축방법에는 사용자 요구사항의 변경에 따른 복잡한 MDX(Multidimensional Expressions) 쿼리문 사용으로 시간과 비용이 증가되는 비효율성이 생기게 된다. 이와 같은 문제를 해결하고자 사실테이블 내에 유니트 컬럼 메트릭스를 추가하는 새로운 개념의 데이터 구성 방법을 제안하고 있다. 이러한 데이터 구성 방법을 사용함으로써 OLAP시스템에서의 처리 시간과 비용을 줄일 수 있었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
• /
• 제8권4호
• /
• pp.499-507
• /
• 2007

인터넷을 통한 웹서비스에 대한 사용자들의 요구가 증가하고 다양해지면서 정보들을 수집하고 통합하여 특정집단 또는 일반인들의 의사결정을 지원하기 위한 인터넷 데이터웨어하우스에 대한 중요성이 갈수록 증대되고 있다. 초기의 인터넷 데이터웨어하우스는 기존의 데이터베이스와 XML을 이용한 형태로 연구되었으나, 정보 표현상의 한계로 인하여 점차 RDFS와 같은 메타데이터 스키마를 이용한 시스템 형태로 변화하고 있다. 인터넷의 특성상 분산된 시스템 환경에서 서로 상이한 메타데이터 스키마들을 통합과 저장이 중요한 요소이다. 그러나, 서로 상이한 스키마간에는 충돌할 수 있는 요소들이 존재하므로 지역 스키마들 간에 발생할 수 있는 의미적, 구조적 충돌을 감지하고 고려하여 저장이나 질의 처리 등에서 완벽한 처리가 가능하도록 시스템을 구성하여야 한다. 본 논문에서는 이와 같이 분산된 환경에서 지역 메타데이터 스키마들 간의 통합시 충돌이 발생하는 경우를 분석하고, 이에 따른 충돌 해결 기법을 제시하여 완벽한 스키마 통합이 가능하도록 한다.