이 토지 컨설팅 정보 시스템(Land Consulting Information System)은 토지에 건축, 형질변경 등 개발행위와 관련하여 구입토지의 선정에서부터 개발의사결정에 이르는 여러 가지 토지법률정보, 요구토지의 입지조건정보, 개발목적에 부합하는 토지의 분포정보, 매매나 세입 관련 부동산 정보 등 사람들의 다양한 요구조건과 의사결정 요소들을 컴퓨터 시스템을 통해 질의하고 검색, 분석함으로서 경제적이고 신속한 정보의 취득과 이를 통한 신뢰성 있는 개발과 구입의 의사결정정보를 제공하기 위한 목적에서 개발되었다. 시스템 기능의 인지도를 향상시키기 위해 'ALGOSA'라 별칭의 로고를 부여하였으며, 일반 개인은 물론 현존하는 전국의 수만 업체에 이르는 부동산사무소(공인 중개사), 측량설계사무소, 건축설계사무소, 전문토지개발회사 등 컨설팅 업체를 중심으로 시스템 보급의 필요성이 기대되며, 나아가 지방자치단체의 개발관련 인허가 부서에서도 이 시스템을 도입함으로서 개발행위 인허가 토지의 체계적 관리는 물론 불법 개발행위 단속과 객관적인 공시지가부여 기준제시를 위한 실제토지이용정보제공 등 폭 넓은 시스템 도입의 효과가 기대된다. 효과가 기대된다.
스카이라인 질의는 지배라는 개념을 활용, 주어진 데이터로부터 데이터를 대표할 수 있는 데이터들을 탐색하기 때문에 사용자의 요청에 부합하는 최적의 결과를 탐색하거나 기업에서 의사결정을 이루기 위해 사용되는 등 넓은 활용을 보이고 있다. 하지만 스카이라인 질의는 데이터의 차원이 증가하는 경우 전체적인 성능의 감소와 함께 스카이라인으로 선택되는 데이터의 수가 급증하여 사용자에게 유용한 결과를 반환하지 못하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근에는 Top-k 질의 기반의 방식이나 군집화 기반의 기법을 적용한 방식의 스카이라인 질의들이 새롭게 제안되고 있지만 이들은 데이터의 편향이나 사용자로부터 입력된 k에 큰 영향을 받는 등 해당 질의 결과가 데이터들을 충분히 대표하거나 다양성을 만족시키지 못했다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 해시 색인 기법과 군집화 기법인 DBSCAN을 통해 주어진 데이터들을 충분히 대표함과 동시에 다양성을 만족할 수 있는 새로운 방식의 스카이라인인 CHI-SQ의 이론적 배경을 제안하고자 한다.
스카이라인 질의는 사용자들의 다양한 기준을 만족하는 데이터를 찾기 때문에 의사 결정 문제 등에서 폭넓게 사용되고 있다. 최근의 스카이라인 질의는 대용량 데이터베이스 처리를 위해 맵리듀스 프레임워크를 사용하는 연구들이 많이 진행되었으며 특히 맵리듀스에 기존의 색인 구조를 적용하는 방식으로 연구가 활발히 진행되고 있다. 스카이라인의 특징 중 하나는 원점에서 가까운 데이터일수록 더 많은 영역을 지배한다는 점이다. 하지만 기존의 색인 구조는 이와 같은 스카이라인의 특징을 반영하지 못하는 단점이 있었다. 본 논문에서는 그리드의 셀들을 스카이라인의 특징을 고려하여 묶는 그리드 블록 구조와 원점과 가까운 데이터가 없을 때도 사용 가능한 2계층 그리드 블록 구조, 그리고 2계층 그리드 블록 구조를 사용한 효율적인 스카이라인 질의 기법을 제안하였다.
다기준 의사결정 연구는 평가기준이 상이한 다수의 선호도로부터 최선의 대안을 찾는 방법으로 실시간 재난 탐지, 센서를 이용한 서식 모니터링 등의 응용환경에서 활용되어 왔다. 최근 유효시간 데이터 스트림 응용환경에서 각 객체들이 개개의 유효시간을 가지므로, 기존의 슬라이딩 윈도우보다 다기준 의사결정 방법, 즉 스카이라인 질의 수행에 더 많은 연산이 필요한다. 본 연구에서는 유효시간 데이터 스트림에서 스카이라인 질의를 수행하는 TI-Sky 알고리즘을 제시한다. 실시간 환경에서 새로운 객체가 생성되고 소멸되기까지 유효한 객체들을 관리하고 스카이라인 질의를 수행하기 위해 파티션단위의 시간 지배관계를 제시한다. 객체의 생성과 유효시간, 지배관계에 따라 시간지배관계를 갱신하며 다양한 방법으로 사멸객체를 제거하여 수행성능을 향상 시켰다. 실험을 통해 TI-Sky가 다양한 데이터 상에서 기존 연구보다 뛰어난 성능으로 스카이라인 질의를 수행하는 것을 증명하였다.
본 논문에서는 임상 의사 결정 지원을 위하여 의학 지식을 통해 임상 관계를 추출하고 딥러닝 모델을 이용하여 질병을 예측하는 방법을 제안한다. 의학 사전인 UMLS(Unified Medical Language System)와 암 관련 의학 지식에 포함된 임상 용어를 5가지로 분류한다. 분류된 임상 용어들을 사용하여 위키피디아 의학 문서를 추출한다. 추출한 위키피디아 의학 문서와 추출한 임상 용어를 매칭하여 임상 관계를 구축한다. 구축한 임상 관계를 이용하여 딥러닝 학습을 진행한 후 질의에서 표현된 의학 용어를 바탕으로 질의와 연관된 질병을 예측한다. 이후, 예측한 질병과 관계가 있는 의학 용어를 확장 질의로 선택한 뒤 질의를 확장한다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 TREC Clinical Decision Support(CDS), TREC Precision Medicine(PM) 테스트 컬렉션에 대해 비교 평가한다.
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.
현재 의사결정 시스템을 위한 데이터 웨어하우스는 데이터베이스 분야에서 비약적인 발전을 해오고 있다. 이 분야에서 중요한 사항은 사용자의 질의에 대한 응답시간이다. 사용자로부터 질의가 요구되면 과거의 많은 데이터를 분석하여 적절한 시간 내에 분석결과를 되돌려 줄 수 있어야 하는데 데이터 웨어하우스의 특성상 대용량의 데이터를 저장하고 분석 시에 많은 데이터를 검색해야 하므로 질의 응답시간에 많은 시간이 소요된다. 이 논문에서는 Chunk based caching 기법에 의해서 새로이 요구되는 질의에 대해 이미 메모리에 캐시 되어진 내용을 이용하는 방식을 통해 디스크의 I/O 횟수를 줄임으로서 질의 응답시간을 단축시키는 기법을 소개한다. 또한 chunk miss에 대한 처리를 병렬로 수행함으로써 메모리에 캐시되지 않은 내용을 디스크로부터 로드하는 시간을 단축시키는 방법도 아울러 소개한다.
질의실행시간최소화는 분산 데이타베이스 설계에 있어 가장 중요한 목적중의 하나이다. 총시간최소화는 온라인거래처리시스템의 목적인 반면, 반응시간최소화는 의사결정지원 질의시스템의 목적이다. 본 논문에서는 질의실행시간최소화를 달성하기 위해 질의를 세분화하여 최적의 데이터베이스 사이트에 할당하는 분석모델을 개발하였으며, 문제해결방법으로 유전자알고리즘을 채택하였다. 총시간최소화 관점에서의 질의실행 계획은 반응시간최소화 관점의 질의실행계획에는 적합하지 않다는 것을 증명하였으며, 그 반대의 경우도 증명하였다. 최대 20개의 조인이 포함되는 질의를 설계하여 시뮬레이션 실험을 통해 테스트를 수행하였고, 유전자알고리즘과 완전한 전수조사와의 결과를 비교함으로써 모든 경우에 유전자알고리즘을 채택한 해결책이 최적의 결과를 도출하였음을 증명하였다.
스카이라인 질의는 대량의 데이터들의 집합에서 데이터들 사이의 지배관계를 활용하여 사용자가 '관심을 가질만한' 데이터들만을 반환하는 질의로서 의사결정문제에서 유용하게 사용되고 있다. 스카이라인 질의는 데이터의 차원이 높아질수록 사용자에게 아주 많은 데이터를 반환하게 되는 단점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 지배관계 정의를 완화하여 모든 차원 대신에 k개의 차원을 고려한 k-지배 스카이라인 질의가 제시되었다. 하지만 k-지배 스카이라인 질의의 경우 데이터들 사이에 k-지배 순환관계를 이루기도 하는데, 이 경우 사용자에게 의미 있는 데이터들이 그 결과에서 제외되기도 한다. 또한 k의 값이 감소함에 따라 k-지배 스카이라인의 수가 급격히 감소하게 된다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 본 논문에서는 k-지배 관계를 점수화 하는 새로운 질의인 차등 k-지배 스카이라인 질의 및 질의처리 알고리즘을 제시하고, 실험을 통해 차등 k-지배 스카이라인 질의 효율성을 입증한다.
OLAP(Online analytical processing)은 의사지원시스템을 효과적으로 지원하기 위한 핵심요소이며 주로 집단함수를 포함한 분석 질의를 처리한다. 이러한 질의를 효율적으로 처리하기 위한 연구들이 많이 이루어져 왔으나, 기존의 연구들은 어떤 범위 내의 모든 값을 대상으로 하는 집단함수의 처리 방법들을 다루고 있다. 그러나 이러한 범위 질의 외에도 범위 내의 특정 값들, 즉 다중점에 대한 질의도 많이 사용될 수 있으며, 이러한 질의에는 기존의 연구가 적용되기 어렵다. 본 논문에서는 다중점 MAX/MIN 질의를 효율적으로 처리하는 방법으로 순위 색인과 순위 결정 트리를 제안한다. 최대/최소값을 구하기 위해, 비트맵 형태의 노드로 이루어진 순위 결정 트리를 사용하여 결과의 순위를 구하고, 순위 색인을 통하여 질의의 결과를 얻는다. 그리고 실험을 통하여 제안한 방법이 대부분의 MAX/MIN 질의에 대해 안정적으로 높은 성능을 나타낸다는 것을 보였다. 또한, 단일 선계산 자료만으로 MAX와 MIN 질의를 모두 처리할 수 있다는 것도 제안한 방법의 주요 장점이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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