ROLAP(Relational Online Analytical Processing)은 다차원적 데이타 분석을 위한 제반 기술로써, 전사적 데이타 웨어하우스로부터 고부가가치를 창출하는데 필수적인 기술이다. 질의처리 성능을 높이기 위해서 대부분의 ROLAP 시스템들은 집계 테이블들을 미리 계산해 둔다. 이를 큐브 생성이라고 하며, 이 과정에서 기존의 방법들은 데이타를 여러 차례 정렬해야 하고 이는 큐브 생성의 성능을 저하시키는 큰 요인이다. (1)은 MOLAP 큐브 생성 알고리즘을 통해 간접적으로 ROLAP 큐브를 생성하는 것이 훨씬 빠르다는 것을 보였다. 본 연구에서도 MOLAP 큐브 생성 알고리즘을 사용한 신속하고 확장적인 ROLAP 큐브 생성 알고리즘을 제시하였다. 분석할 입력 사실 테이블을 적절하게 조각내어 메모리 효율을 높였고, 집계 테이블들을 최소 부모 집계 테이블로부터 생성하도록 하여 큐브 생성 시간을 단축하였다. 제안한 방법의 효율성은 실험을 통해 검증하였다.
큐브위성 경연대회는 2023년 현재까지 6회 개최되어 총 21팀이 선정되었고 이 중 5회 대회까지 선정된 큐브위성 15기는 모두 성공적으로 발사되어 지구 저궤도에 진입하였다. 2022년 6회 경연대회에서 선정된 큐브위성 6기는 상세설계를 진행중이며 한국형 발사체에 탑재되어 2025년에 발사될 예정이다. 본 연구에서는 2012년, 2013년, 2015년, 2017년, 2019년 5회 대회까지 큐브위성 경연대회 선정팀이 제출한 초기운영 보고서를 기반으로 큐브위성 15기의 발사 후 임무수행 결과와 임무실패 원인을 분석하였고, 이를 바탕으로 향후 개발될 큐브위성의 발사 후 임무성공 향상 방안을 제시하였다.
정부와 지역사회를 위해 나라에서는 공식통계를 수집하는데, 이러한 공식통계는 정부 정책이나 프로그램의 유효성을 평가하는 데에도 사용된다. 따라서 공식통계는 정확한 사실을 바탕으로 수집되고 공표되어야 한다고 본다. 정확하지 못한 공식통계는 정부 정책이나 프로그램의 평가를 그르치게 하기 때문이다. 오늘날 여러 통계기관이 주가 되는 공식통계 전달 매체로서 집계기능을 발휘하는 OLAP 데이터 큐브를 채택하고 있는데, 이러한 데이터 큐브에서의 기밀을 보호하는 것도 아주 중요한 문제로 대두되고 있다. 왜냐하면 데이터 큐브가 악의적 추론을 당하게 되면 데이터 큐브에서 기밀유지를 해야 할 중요부분이 누설될 수 있기 때문이다. 저자들은 먼저 정확한 큐브를 작성하게 하고 큐브에서의 기밀누설을 막을 수 있는 OLAP 데이터 큐브에서의 추론통제 프로세스를 제안한 바 있다. 본 연구에서는 이 추론통제 프로세스를 사용하여 공식통계의 추론통제 전략을 수립하는 것을 목적으로 하고 있으며, 정부의 특허경비지원사업을 사례로 삼고 있다.
사진인쇄 시장의 응용범위와 시장규모가 점점 커지고 있다. 사진인화에 집중됐던 사진인쇄시장이 점차 포토북, 포토앨범, 포토큐브, 포토시계 등으로 그 영역을 확대하고 있는 것이다. 지난 6월 한국후지제록스의 고객프로그램인 '샤모니클럽'행사에서 베스트 애플리케이션상을 수상한 (주)유니큐브 역시 대표적인 사진인쇄 서비스업체다.
꼬인 큐브는 병렬처리 시스템의 상호연결망으로서 널리 알려진 하이퍼큐브와 많은 면에서 비슷하면서도 절반 정도의 지름을 가지는 등 개선된 망 성질들을 가지므로 각광받아 왔다. 본 논문에서는 크기 $2^n{\times}2^m$인 메쉬의 복사본 $2^{n-1}$개가 꼬인 큐브에 노드 중복없이 연장율 1로 임베딩될 수 있음을 보인다($1{\leq}n{\leq}m$). 여기서 확장율은 m이 짝수이면 1이고 홀수이면 2이다.
본 논문에서는 KMSL(Korea Microgravity Science Laboratory) 큐브 위성에 대해 설명하고 전력시스템 설계 연구 방법을 제시한다. 1~3리터 사이즈인 초소형 인공위성(큐브위성)의 전력시스템은 태양 전지 패널로부터 큐브 위성의 부하장치 운용을 위한 전력을 공급받고, 남은 잉여 전력은 배터리에 저장하여 식(eclipse) 구간 동안 전력이 공급될 수 있도록 전력계가 구성된다. 본 논문에서는 조선대학교 KMSL팀의 큐브 위성에 대한 전력시스템을 설계하기 위해서 위성 궤도 및 자세에 따른 생산 전력, 소비 전력을 인공위성의 자세 및 궤도에 따라 분석하고, 부하 장치의 전원 및 소모전력을 통해 전력 및 에너지 마진(margin)이 충분하도록 전력계시스템의 구성품 용량을 설계하였다.
본 논문에서는 논리합성을 위한 부울 공통식 추출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 주어진 각 논리식들에서 제수/2-큐브 몫들과 2-큐브 몫 쌍들을 산출하고, 이들을 이용해서 2-큐브 몫 행렬을 만든다. 2-큐브 몫들과 행렬로부터 후보식들을 찾고, 다음 이 후보식들의 교집합에 의해 여러 논리식에서 사용되는 공통식을 산출한다. 실험 결과 제안하는 방법은 기존의 방법들보다 전체 논리식의 리터럴 개수를 줄일 수 있었다.
데이터 웨어하우스의 데이터를 다차원적으로 분석하여 그 결과를 온라인으로 사용자에게 제공하는 것을 OLAP 이라고 하고, 이 때 데이터를 큐브라고 불리는 배열에 저장해 두고 데이터를 위치정보를 통해 엑세스하는 시스템을 MOLAP 시스템이라고 한다. OLAP 연산 도중에 디스크로부터 읽어야 하는 데이터의 양을 감소시키기 위해 큐브를 압축된 청크 단위로 저장하는 방안이 이미 제안되고 있으나, 큐브의 데이터 분포, 청크와 디스크 블록의 크기 관계 등을 고려하여 디스크 엑세스를 줄이는 방안에 관한 연구는 아직 소개된 바가 없다. 본 연구에서는 청크들을 밀도를 기준으로하여 군집화 하고, 큐브내의 인접 청크들을 가능한 한 동일한 디스크 블록에 속하게 함으로써, OLAP의 주요 연산인 슬라이스, 다이스와 같은 연산의 속도를 향상시키는 방안을 제시한다. 제안한 저장구조는 실험을 통해 그 효율성을 증명하였다.
본 논문에서는 필드의 추가, 삭제에 의해 데이터 큐브의 확장과 서로 다른 시간구간의 뷰가 존재함을 밝히고 이에 따른 두 가지 문제점을 제안한다. 첫째 새로 추가된 필드에 따라 이전 데이터를 변화할 것인가\ulcorner 둘째 필드의 추가로 불필요해진 실체화된 뷰를 계속 유지할 것인가\ulcorner 이를 해결하기 위해 메타데이타를 통하여 데이터 큐브의 재구성이나 불필요한 뷰의 실체와 없이 다른 시간구간의 실체화된 뷰를 효과적으로 사용하는 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 기법은 시간 축을 고려함으로써 데이터 큐브의 격자구조를 따라 의존관계의 뷰들을 부분적으로 사용하고 결과를 결합하는 방식이다. 성능평가를 통하여 데이터 웨어하우스의 변화 시 기존의 기법보다 좋은 질의처리 성능을 가짐을 보인다. 보다 빠른 질의처리를 위하여 데이터 큐브를 사용하고, 큐브를 구성하는 뷰들을 실체화 한다. 하지만 새로운 필드의 추가나 삭제와 같은 데이터 웨어하우스의 변화, 성장에 의해 구조변화 등의 문제가 발생하고, 이에 대하여 적절해 대응할 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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