• Journal of KIISE:Databases
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• v.28 no.2
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• pp.168-180
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• 2001

데이터 웨어하우스 시스템에 대한 OLAP 질의들은 대량의 데이터를 대상으로 복잡한 분석 및 집계 연산을 수행한다. 이러한 고비용의 OLAP 질의들을 효율적으로 실행하는 것은 시 스템의 성능 향상을 위해 매우 중요하다. 이를 위해 본 논문에서는 데이터 웨어하우스 시스 템에 존재하는 여러 종류의 실체 집계 뷰들을 이용하여 주어진 OLAP 질의를 재작성하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 차원 계층들로부터 유도되는 그룹 격자를 이용하여 OLAP 질의와 실체 뷰의 선택 단위, 선택 영역, 집계 단위등을 정의하고, 이들로부터 OLAP 질의 와 식체 뷰에 대한 정규을 정의한다. 그리고 정규형으로 표현된 질의와 실체 뷰 사이의 관 계를 이용하여 실체 뷰가 질의의 재작성에 이용 가능하기 위한 조건을 제시한다. 제안하는 질의 재작성 방법은 데이터 웨어하우스의 메타 정보들과 OLAP 질의 및 실체 뷰들의 특성 을 고려하여 다양한 실체 뷰들을 함께 이용할 수 있으므로, 시스템에 존재하는 실체 뷰들의 효용성을 높이고 주어진 질의를 효율적으로 처리할 수 있다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.14 no.1
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• pp.217-228
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• 2009

Data analysis applications typically aggregate data across many dimensions looking for unusual patterns in data. Even though such applications are usually possible with standard structured query language (SQL) queries, the queries may become very complex. A complex query may result in many scans of the base table, leading to poor performance. Because online analytical processing (OLAP) queries are usually complex, it is desired to define a new operator for aggregation, called the data cube or simply cube. Data cube supports OLAP tasks like aggregation and sub-totals. Many aggregate functions can be used to construct a data cube. Those functions can be classified into three categories, the distributive, the algebraic, and the holistic. It has been thought that the distributive functions such as SUM, COUNT, MAX, and MIN can be used to construct a data cube, and also the algebraic function such as AVG can be used if the function is replaced to an intermediate function. It is believed that even though AVG is not distributive, but the intermediate function (SUM, COUNT) is distributive, and AVG can certainly be computed from (SUM, COUNT). In this paper, however, it is found that the intermediate function (SUM COUNT) cannot be applied to OLAP cubes, and consequently the function leads to erroneous conclusions and decisions. The objective of this study is to identify some problems in applying aggregate function AVG to OLAP cubes, and to design a process for solving these problems.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.453-453
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• 2018

2017년 12월 기준 우리나라에 등록된 자동차는 약 2,200만 이상으로, 그 증가율은 매년 증가하는 추세이다. 이러한 최근 차량대수 및 고자산인 외산차 보유율 증가는 자연재난에서 노출과 관련한 위험도를 증가시키는 주요인이 되며, 홍수발생 시 상당한 규모의 경제적 피해를 야기한다. 현재 국가연구개발사업으로 진행 중인 행정안전부(2017) 연구는 위험지역 내 차량의 공간적 분포와 차량유형별 침수심에 따른 취약성을 고려하여 어떠한 홍수사상으로부터 예상되는 차량 피해액을 추정하는 방법을 제시한 바 있다. 여기서는 어떠한 집계구 내에서 동일한 침수심 구간을 가지는 면(polygon)을 분석단위로 하고 있는 데, 이를 편의성 차원에서 벡터자료에 기반 한 연산과정을 수행할 경우 정의된 침수구역도(재해정보)의 고유 정보가 훼손되거나, 세분화된 침수심 구간에 따른 손상률 관계를 사용할 수 없는 문제점이 있다. 이에 본 연구에서는 격자 기반의 침수구역도와 인벤토리 지도로부터 Raster GIS 공간연산을 활용한 차량피해 산정절차를 제시하였고, 이를 신천수계 하천기본계획(경기도, 2011)에서 계획된 치수사업에 적용하여 홍수빈도별 사업시행 전후 상황에 적용하였다. 이 과정에서 침수구역도는 인벤토리 상의 집계구 면적을 고려하여 $5m{\times}5m$ 크기로 제작하였고, 동일한 격자크기로 변환된 인벤토리는 변환 전후 면적을 기준으로 할 때 거의 오차가 없는 것으로 확인되었다. 그리고 Raster 공간연산으로부터 침수편입률을 결정하는 과정에서 집계구 넘버 및 침수심 정보를 확인하기 위한 자료별 전처리 과정을 제시하였고, 여기서 집계구 넘버는 인벤토리 정보와 침수심 정보는 손상함수와 연계된다. 본 연구에서 제시한 결과는 향후 실무에서 직접 적용하는 데 활용하기 위하여 방법론과 함께 가이드라인 문서로 정리할 계획이다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.18 no.1
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• pp.56-73
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• 2019

Probe-based systems have been gaining popularity in advanced traveler information systems. However, the high possibility of providing inaccurate travel-time information due to the inherent time-lag phenomenon is still an important issue to be resolved. To mitigate the time-lag problem, different prediction techniques have been applied, but the techniques are generally regarded as less effective for travel times with high variability. For this reason, current 5-min aggregated data have been commonly used for real-time travel-time provision on highways with high travel-time fluctuation. However, the 5-min aggregation interval itself can further increase the time-lags in the real-time travel-time information equivalent to 5 minutes. In this study, a new scheme that uses both individual probe and 5-min aggregated travel times is suggested to provide reliable real-time travel-time information. The scheme utilizes individual probe data under congested conditions and 5-min aggregated data under uncongested conditions, respectively. As a result of an evaluation with field data, the proposed scheme showed the best performance, with a maximum reduction in travel-time error of 18%.

• LP가스
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• s.86
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• pp.64-69
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• 2003

올 상반기중 국내에서 발생한 가스사고는 모두 61건으로 전년동기대비 5.2%가 증가한 것으로 나타났다. 이중 LPG는 45건으로 전체 가스사고의 74%를 차지, 여전히 많은 비중을 차지하고 있는 것으로 집계됐다. 가스안전공사에서 분석한 상반기 가스사고 내용을 게재한다.

• 프린팅코리아
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• s.39
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• pp.74-75
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• 2005

우리나라의 출판시장이 불황을 거듭하고 있는 것과는 대조적으로 세계 주요국ㄱ들의 출판시장은 지난해 소폭이나마 성장한 것으로 나타났다. 대한출판문화협회가 최근 발행한 '2005출판연감'에 따르면 일본 중국 프랑스 러시아 미국에서는 출판시장이 커지고 매출도 증가한 것으로 집계됐다. 다만 독일에서는 불황이 심각한 것으로 분석됐다. 다음은 출판연감에 게재된 각국의 출판동향이다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.8 no.3
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• pp.297-312
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• 2005

Aggregation is an operation that plays a key role in multidimensional OLAP (MOLAP) systems of data warehouse. Existing aggregation operations in MOLAP have been proposed for file structures such as multidimensional arrays. These tile structures do not work well with skewed distributions. This paper presents a physical design methodology for storage structures ni MOLAP that use the multidimensional tile organizations adapting to a skewed distribution. In uniform data distribution, we first show that the performance of multidimensional analytical processing is highly affected by the similarity of the shapes between query regions and page regions in the domain space of the multidimensional file organizations. And than, in skewed distributions, we reflect the effect of data distributions on the design by using the shapes of the normalized query regions that are weighted with data density of those query regions. Finally, we demonstrate that the physical design methodology theoretically derived is indeed correct in real environments. In the two-dimensional file organizations, the results of experiments indicate that the performance of the proposed method is enhanced by more than seven times over the conventional method. We expect that the performance will be more enhanced when the dimensionality is more than two. The result confirms that the proposed physical design methodology is useful in a practical way.

• Spatial Information Research
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• v.22 no.3
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• pp.89-99
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• 2014

The aim of this study is to represent the residential population distribution in Seoul, Korea more precisely through the dasymetric mapping method. Dasymetric mapping can be defined as a mapping method to calculate details from truncated spatial distribution of main statistical data by using ancillary data which is spatial data related to the main data. In this research, there are two types of data used for dasymetric mapping: the population data (2010) based on a output area survey in Seoul as the main data and the building footprint data including register information as ancillary spatial data. Using the binary method, it extracts residential buildings as actual areas where residents do live in. After that, the regression method is used for calculating the weights on population density by considering the building types and their gross floor areas. Finally, it can be reproduced three-dimensional density of residential population and drew a detailed dasymetric map. As a result, this allows to extract a more realistic calculating model of population distribution and draw a more accurate map of population distribution in Seoul. Therefore, this study has an important meaning as a source which can be applied in various researches concerning regional population in the future.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.29 no.2
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• pp.99-109
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• 2002

ROLAP(Relational Online Analytical Processing) is a process and methodology for a multidimensional data analysis that is essential to extract desired data and to derive value-added information from an enterprise data warehouse. In order to speed up query processing, most ROLAP systems pre-compute summary tables. This process is called 'cube generation' and it mostly involves intensive table sorting stages. (1) showed that it is much faster to generate ROLAP summary tables indirectly using a MOLAP(multidimensional OLAP) cube generation algorithm. In this paper, we present such an indirect ROLAP cube generation algorithm that is fast and scalable. High memory utilization is achieved by slicing the input fact table along one or more dimensions before generating summary tables. High speed is achieved by producing summary tables from their smallest parents. We showed the efficiency of our algorithm through experiments.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.576-576
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• 2016

치수경제성분석, 투자우선순위 및 시설물 규모결정 등의 의사결정과정에서 실무에서는 다차원 홍수피해산정법(MD-FDA)을 현재까지 널리 사용 중이다. 2004년에 개발된 MD-FDA는 대상지역의 자산규모를 행정구역 경계 최소단위인 "읍면동"을 기준으로 계산하여 취합하고, 대상자산이 위치가능한 토지이용정보를 토지피복도로부터 확인하여, 읍면동내 토지이용공간면적을 기준으로 자산정보를 분배(분해)하는 방식으로 이루어진다. 그러나 읍면동 단위의 공간적인 범위는 상당한 면적의 공간적 경계이기 때문에, 이를 평균적인 밀도데이터로 분배 시 공간적인 자산분포에 대해 정밀도를 담보할 수 없다. 이에 본 연구는 행정구역경계인 "읍면동"과 비교할 때 평균적으로 1/30의 면적을 가지는 집계구 단위의 센서스 공간정보자료를 이용하여 방법론을 개선하였고, 이를 MD-FDA 분석체계를 근간으로 센서스자료와 관계된 자료들 간의 연계 및 전체적인 분석과정을 정립하였다. 본 연구에서 제안한 방법을 경기도 동두천시를 대상으로 적용하여 기존 방법에 의한 피해액과 그 차이를 비교하였고, 도로명전자지도의 실제 건물객체 자료(.shp)를 기준으로 오차율을 확인한 결과, 기존 방식에 비해 정밀도가 월등히 향상된 것을 확인할 수 있었다.