• 정보처리학회논문지D
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• 제10D권3호
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• pp.427-438
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• 2003

데이터 웨어하우스에서 사용자는 전형적으로 상호작용적으로 질의를 부여함으로서 추세와 패턴 또는 예외적인 데이터의 행위를 검색한다. OLAP 영역-합 질의는 데이터 웨어하우스에서 추세를 발견하거나 또는 애트리뷰트들간의 관계를 발견하는데 폭 넓게 사용되고 있다. 최근의 기업환경은 데이터 큐브의 데이터 요소들이 자주 바뀌게 된다. 문제는 프리픽스 섬 큐브를 업데이트하는 비용이 매우 크다는 것이다. 이 논문에서는Δ-트리로 불리는 인덱싱 구조를 사용하여 업데이트 비용을 상당히 줄이는 참신한 알고리즘을 제안한다. 또한, 근사 또는 정확한 해를 제공하므로 질의의 전체비용을 줄일 수 있는 하이브리드 방법을 제안한다. 이는 의사 결정 지원 시스템과 같이 시간을 많이 소비하는 정확한 해보다는 빠른 근사 해를 필요로 하는 다양한 응용들에 큰 장점이 있다. 폭 넓은 실험은 우리의 방법이 다른 방법들과 비교하여 다양한 차원에서 매우 효율적으로 수행됨을 보여준다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2009년도 추계학술발표논문집
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• pp.445-448
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• 2009

DSS 응용들의 대용량 집계 데이터 집중 시스템에서는 효율적이고 즉각적인 의사결정 지원을 위한 근사 질의응답의 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 FCM 클러스터링 기법과 ANFIS을 이용한 기법을 제안한다. 제안된 기법은 다차원 데이터 큐브의 데이터 특성을 가지며 질의에 대한 근사적인 응답을 제공할 수 있는 모델을 생성한다. 제안된 기법을 통해 학습된 모델은 기존의 기법보다 근사 질의응답의 정확성이 향상되었음을 비교 실험을 통하여 확인한다. 따라서 제안된 기법은 기존의 기법보다 저장 공간과 시간을 줄일 수 있으며 또한 근사 응답의 정확도를 향상시킬 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.688-690
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• 2002

인터넷과 웹의 팽창과 함께 가용 정보의 양이 폭발적으로 증가하고 있으나 이에 대응되는 효과적이고 효율적인 정보 검색능력의 지원이 없다면 이와 같은 방대한 정보들은 정보 이용자들에 있어 이용 가치가 없으며 이는 곧 정보 범람(information overflow)을 의미한다. 본 논문에서는 이에 대한 해결 방안으로써 사용자의 편이성과 정보검색 능력을 극대화할 수 있는 자연어 질의 문맥 구조 기반 개인형 메타 정보검색 엔진을 제안하고자 한다.본 방법론은 자연어 질의를 기본 입력 형태로 하여 자연어 질의의 문맥 구조(context structure) 및 기타 정보 평가 요소들을 이용하는 다척도(multi-criteria)의사 결정 기법 및 개인형 메타 정보 평가(information rating) 방법론으로 구성되어 있으며 이를 위한 시스템 설계를 제안한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.32-41
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• 2003

본 연구에서는 실시간으로 직기를 원격 모니터링하고 또한 과학적인 직기관리를 가능케 하는 직기 관리 시스템을 구현하였다. 구현한 시스템에서는 직기배치도가 사용자 인터페이스 상에 표시되며, 각 직기의 가동상태 및 가동률이 자동으로 거기에 표시된다. 뿐만 아니라 직기들에 대해 마우스로 영역을 선택하여 선택된 직기들에 대해서만 집계 함수를 처리할 수 있는 질의 기능을 갖추고 있으며, 차트, 피벗 테이블 등 고급 집계 질의도 수행 가능하도록 함으로써, 직기 관리를 위한 의사 결정 지원 시스템의 역할을 수행할 수 있도록 하였다. 제안한 시스템은 제직공장의 현장 모니터링 시스템으로서 뿐만 아니라, 현장 직기에 일시적으로 혹은 상존하는 문제점 등을 쉽게 파악하고, 그에 따른 적절한 대응을 가능하게 함으로써, 생산성 향상 및 경비 절감을 위해 유용하게 활용될 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권8호
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• pp.3689-3696
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• 2011

의사결정 지원시스템에서 작업자들은 대량의 데이터 집계 연산을 요구하며, 데이터에 대한 정확한 응답보다는 경향 분석에 더 많은 관심을 가진다. 그러므로 정확한 응답보다 빠른 근사 질의응답을 제공하는 것이 필요하며 그것을 실현하기 위한 근사질의 응답 기법의 연구가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 기존 연구들의 단점을 보안하고 근사 응답의 정확성을 향상시킬 수 있는 Fuzzy C-Means (FCM) 클러스터링 기반 Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS)을 이용한 근사 질의응답 기법을 제안한다. FCM-ANFIS을 이용한 근사 질의응답 기법은 다차원 데이터의 지식 표현 모델을 생성함으로써 거대한 다차원 데이터 큐브에 직접적인 접근 없이 집계 질의 수행이 가능하다. 비교실험을 통하여 제안된 기법이 기존의 NMF 기법보다 근사 질의응답의 정확성이 향상되었음을 확인한다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권4호
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• pp.559-564
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• 2021

본 연구는 코로나-19로 인하여 전면적으로 원격수업을 경험한 대학 교수자를 대상으로 코로나-19 이후 원격수업 운영 의사에 영향을 미치는 요인을 탐색하는 데 목적을 둔다. 연구문제는 1) 포스트 코로나 시대 원격수업 운영의사에 영향을 미치는 요인은 무엇인가, 2) 포스트 코로나 시대 원격수업 운영 의사에 영향을 미치는 요인을 미치는 요인의 조합은 무엇인가이다. 연구문제의 해결을 위해 2020학년도 2학기 서울 소재 S대학교에서 운영된 원격수업 311강좌를 대상으로 설문조사를 통해 데이터를 수집하고, 로지스틱 회귀분석과 의사결정나무 분석을 통해 관련 요인 및 요인의 조합을 확인하였다. 연구 결과 로지스틱 회귀분석에 따라 도출된 개별 요인으로는 강좌 질 관리, 온라인 근무시간, 퀴즈, 중간구술시험, 신규영상 개발과 대면-원격수업의 학생 간 질의응답 활동과 교수자의 선다형 질문에 대한 학생의 전체투표 참여 유형이 향후 원격수업 여부에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 의사결정나무 분석을 통해 확인된 요인의 조합으로는 강좌 질 관리×퀴즈×학생 간 질의응답과 강좌 질 관리×퀴즈×전체투표활동 유형이 코로나-19 이후 원격수업 운영 여부에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 연구 결과를 바탕으로 포스트 코로나 시대 원격수업의 운영과 지원 방식에 대하여 제안하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.211-213
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• 2005

데이터 웨어하우스는 축적된 대량의 데이터를 분석하여 의사결정을 지원하는 시스템이다. 의사결정을 위한 대량의 데이터 분석은 많은 비용을 요구하므로, 질의 처리 성능을 높이고 의사 결정자에게 빠른 응답을 제공하는 효율적인 데이터 큐브 생성 기법이 연구되었다. 기존 기법으로는 Multiway Array 기법과 H-Cubing 기법이 있다. Multiway Array 기법은 다차원 집계 연산에 필요한 모든 데이터를 배열로 저장하는 것으로 데이터의 양이 많아질수록 메모리 사용이 증가한다. H-Cubing 기법은 Hyper-Tree를 기반으로 튜플을 트리로 구축하므로 모든 튜플을 트리로 구축해야 하는 비용이 증가한다. 본 논문에서는 데이터 웨어하우스에서 해쉬 테이블을 이용한 효율적인 데이터 큐브 생성 기법을 제안한다. 제안 기법은 데이터 큐브 생성 시 필드 해쉬 테이블과 레코드 해쉬 테이블을 사용한다. 필드 해쉬 테이블은 저장될 레코드 순서 계산을 위하여 각 필드에 대해 레벨 값을 해쉬 테이블로 관리한다. 레코드 해쉬 테이블은 데이터 큐브 테이블에 저장될 레코드의 순서와 데이터 큐브 테이블에 저장하기 위한 임시 레코드의 위치를 관리한다. 필드 해쉬 테이블을 이용하여 다차원 데이터의 저장될 레코드 순서를 빠르게 찾아 저장함으로서 데이터 큐브의 생성속도가 향상된다. 또한 해쉬 테이블 만을 유지하면 되므로 메모리 사용량이 감소한다. 따라서 해쉬 테이블의 사용으로 데이터의 빠른 검색과 데이터 큐브 생성 요청에 빠른 응답이 가능하다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.367-374
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• 1999

본 논문은 대규모 데이터베이스에서 의사 결정을 위한 지식을 효율적으로 추출하기 위해 개념 상승과 속성 감축에 기반한 통합적 방법을 제안한다. 본 방법은 클리스터링 기법에 의해 개념 트리를 자동생성하고 개념 상승기법에 의해 데이터 베이스를 일반화하며 속성의 중요도를 사용한 속성 감축에 의해 최적감축을 하고 식별가능 행렬과 함수를 사용하여 효율적으로 속성값을 감축하여 최적의 최소결정 규칙을 유도한다. 본 방법은 투자 계획이나 가격 결정과 같은 의사결정 업무 각종 고장 진단이나 의료 진단을 위한 지식 베이스구축 마케팅 분석이나 실험 데이터 분석 고수준의 질의 에 의한 정보검색 등에 효과적으로 사용될수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.295-298
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• 2013

최근에 통신 속도가 4G인 LTE로 발전하여 의사결정을 위해 방대한 데이터를 구축하고 있는 서버에 스마트폰을 클라이언트로 사용하여 질의를 요청함으로써 다양한 서비스를 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 통신환경과 배터리 효율의 관련성을 평가한다. 모바일 뷰, Wifi, 3G, 4G 환경을 구축하고 이러한 환경에서 다양한 질의처리시 배터리의 효율성을 평가하고 배터리 효율에 가장 많은 영향을 끼치는 요소를 분석한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.582-584
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• 2016

데이터의 다차원 특성을 고려한 스카이라인 계산은 의사결정 시스템이나 추천 시스템 등에 활용도가 높은 질의 처리이다. 최근 들어 빅데이터의 분석에도 스카이라인 질의가 유용하게 사용됨에 따라, 맵리듀스 환경에서 스카이라인 질의를 효율적으로 계산하는 데에 많은 관심이 집중되고 있다. 본 연구에서는 데이터 필터링을 적용하여 기존의 기법들과는 달리 하나의 잡(job)으로 스카이라인을 신속하게 계산하는 알고리즘을 소개한다. 제안하는 기법은 기존의 기법들에 비해 효율적이다.