• 제목/요약/키워드: 큐브 형태

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메타큐브를 이용한 볼륨 데이터 자동 모델링 방법 (An Automatic Modeling Method of Volume Data Using Metacubes)

  • 김은석;김재정
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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    • pp.499-501
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    • 2000
  • 음함수 곡면 모델의 대표적인 구조 요소인 메타볼은 다양한 형태의 곡면을 모델링하는데 뛰어난 성능을 갖는다[1]. 그러나 복잡한 형태의 물체는 곡면 뿐 아니라 평면적인 요소를 포함하기 때문에 메타볼만으로 부정형 물체를 모델링하는 데에는 많은 어려움이 따른다. 메타큐브는 메타볼의 장점을 수용하면서 적은 수의 데이터로 평면 형태의 물체가지 모델링할 수 있는 메타볼의 확장 형태로서, 두 개의 매개변수만으로 구에서 정육면체까지 자유로운 확장이 가능하다[2]. 본 논문은 메타큐브를 이용하여 볼륨 데이터로부터 3차원 물체를 자동 모델링하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 볼륨 데이터의 형태에 기반하여 분할된 볼륨 트리를 이용하여 비교적 빠른 시간에 볼륨 데이터로부터 비슷한 형태의 3차원 물체를 재구성하는 메타큐브 집합을 추출한다. 다양한 볼륨데이타에 대한 실험 결과를 제시함으로써 제안 방법의 효용성을 증명한다.

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데이타 웨어하우스에서 데이타 큐브를 위한 효율적인 점진적 관리 기법 (An Efficient Incremental Maintenance Method for Data Cubes in Data Warehouses)

  • 이기용;박창섭;김명호
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제33권2호
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    • pp.175-187
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    • 2006
  • 데이타 큐브는 차원 애트리뷰트의 모든 가능한 조합에 대해 데이타를 집단화하는 연산자이다. 차원 애트리뷰트의 수가 n일 때, 데이타 큐브는 $2^n$개의 group-by를 계산한다. 데이타 큐브에 포함된 각각의 group-by를 큐보이드(cuboid)라 부른다. 데이타 큐브는 흔히 미리 계산되어 형태 뷰(materialized view)의 형태로 데이타 웨어하우스에 저장된다. 이러한 데이타 큐브는 소스 릴레이션이 변경되면 이를 반영하기 위해 갱신되어야 한다. 데이타 큐브의 점진적 관리는 데이타 큐브의 변경될 내용만을 계산하여 이를 데이타 큐브에 반영하는 방법을 의미한다. $2^n$개의 큐보이드로 이루어진 큐브의 변경될 내용을 계산하기 위하여, 기존의 방법들은 데이타 큐브와 동일한 개수의 큐보이드를 가지는 변경 큐브를 계산한다. 따라서, 차원 애트리뷰트의 수가 증가할수록 변경 큐브를 계산하는 비용이 매우 커지게 된다. 변경 큐브에 포함된 각 큐보이드들을 변경 큐보이드(delta cuboid)라 부른다. 본 논문에서는 $2^n$개의 변경 큐보이드 대신 $_nC_{{\lceil}n/2{\rceil}}$개의 변경 큐보이드만을 사용하여 데이타 큐브를 갱신하는 방법을 제안한다. 이에 따라 제안하는 방법은 변경 큐브를 계산하는 비용을 크게 줄일 수 있다. 성능 평가 결과는 제안하는 방법이 기존의 방법에 비해 더 좋은 성능을 가지고 있음을 보여준다.

공간 데이터 웨어하우스에서 개념 계층을 지원하는 공간 데이터 큐브 (A Spatial Data Cubes with Concept Hierarchy on Spatial Data Warehouse)

  • 옥근형;이동욱;유병섭;배해영
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
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    • pp.35-38
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    • 2006
  • 데이터 웨어하우스에서는 OLAP(On-Line Analytical Processing) 연산을 제공하기 위해 다차원 데이터를 큐브의 형태로 관리한다. 특히, 공간 차원과 같이 데이터 큐브의 차원에 개념 계층이 존재하는 경우 사용자는 특정 계층에 대한 집계 결과를 요구한다. 기조의 데이터 큐브의 구조들은 차원의 개념 계층을 지원하지 못하거나 지원하더라도 시간이나 공간적 비용에 대해 비효율적이다. 본 논문에서는 공간 데이터 웨어하우스에서 공간 개념 계층을 이용하여 효율적인 계층별 영역 집계연산을 지원하는 공간 데이터 큐브를 제안한다. 이는 개념 계층을 DAG(Directed Acyclic Graph) 형태로 표현하여 구성된 여러 개의 차원들을 공간차원의 지역성을 기준으로 연결한 구조이다. 이러한 구조를 갖는 큐브를 이용하면, 데이터 검색 시 상위 계층부터 아래 방향으로 탐색하기 때문에 각 차원에 대한 효율적인 검색이 가능하다. 특히, 공간 개념 계층에 대한 DAG를 이용하면, 공간적 지역성에 따른 영역 검색을 지원할 수 있다. 성능평가에서 개념 계층이 적용된 질의에 대한 실험을 통해 제안 기법이 기존 기법들에 비해 저장 공간 효율성 및 질의 응답 성능이 우수함을 증명한다.

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특징벡터를 기준으로 한 본원적 큐브 (Generic Cube based on Feature Vectors)

  • 백종태;이우기;이화기
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(D)
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    • pp.214-215
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    • 2012
  • 본원적 큐브란 사용자의 얼굴을 다각면에서 추출하여 주성분분석(PCA: Principal component analysis)을 통해 다차원 정보를 통합하여 큐브형태로 표현된 것을 의미한다. 두 눈의 연결점과 입의 연결점을 이은 후 그 둘의 법선벡터를 얼굴의 방향으로 표현하는 것으로써 평면 사진에 얼굴방향을 부여한다. 그럴 경우 동일인물의 다양한 사진들을 모았을 경우 각 사진들이 얼굴방향을 달리하는 사진큐브로 표현될 수 있다. 이로써 기존에는 얼굴방향이 다른 동일인물의 사진을 정확하게 구분해 낼 수 없던 한계를 뛰어넘을 수 있다. 또한 큐브는 방향이 조금씩 다른 모든 사진을 저장할 필요가 없으므로 저장공간이 크게 절감되는 장점이 있다. 또한 단체 사진에서 개인의 이미지를 추출한 뒤 본 연구의 큐브와 매칭시켜 인물을 탐색하거나 소유한 이미지를 공유하는 기법을 포함한다. 결과적으로 큐브를 활용하여 효과적으로 인물탐색이 가능 해지는 것이다.

집계큐브리트리 :효율적인 범위-집계 질의의 수행을 위한 큐브트리 (Aggregate Cubetree : Cubetree for Efficient Execution of Range-Aggregate Query)

  • 홍석진;송병호;이석호
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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    • pp.163-165
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    • 2001
  • 데이터웨어하우스 환경에서는 범위-집계 질의를 효율적으로 수행하기 위해 데이터큐브로 저장뷰를 구성한다. 큐브트리란 이러한 저장뷰를 R-Tree형태로 구성하는 기법으로, 효율적인 데이터 접근성을 제공하지만 범위-집계 질의 범위 내의 모든노드를 접근해야 하는 단점이 있다. 이 논문에서는 중간노드의 MBR에 자식 노드 레코드들의 집단함수 값을 저장하여, 질의 범위에 포함되는 중간노드의 경우 단말노드를 접근하지 않고 효율적으로 범위-집계 질의를 수행할 수 있는 집계큐브트리를 제안하였다. 집계큐브트리는 기존의 큐브트리에 비해, 항상 적은 수의 노드 접근으로 질의를 수행하며 질의 범위의 크기가 커질수록 좋은 성능을 보인다.

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통합 제품-서비스로의 이행: 문헌 연구, 분류 체계, 연구 방향

  • 박용태;이학연;한우리;설현주
    • 기술경영경제학회:학술대회논문집
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    • 기술경영경제학회 2009년도 동계학술발표회
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    • pp.583-604
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    • 2009
  • 최근 제조 기업들의 가장 큰 화두 중 하나는 제품과 서비스의 통합이다. 그간 제품과 서비스 통합과 관련한 다양한 개념들이 제시되어 왔으나, 정의 및 유형에 대한 보편적인 프레임워크가 존재하지 않는다. 본 연구에서는 제품과 서비스의 통합에 관련된 다양한 개념들을 아우르는 포괄적인 용어 (umbrella term)로써 통합 제품-서비스(integrated product-service: IPS)를 제시한다. 기존 문헌 연구를 통해 IPS 관련 기존 개념들을 개괄하고, 이들을 Product/service fusion과 Product/service Convergence의 두 가지로 분류한다. 다음으로 IPS를 유형화하기 위한 분류체계(typology)로써 IPS 큐브(cube)를 제시한다. IPS 큐브는 통합의 형태(pattern), 원천(origin), 기술(technology)의 세 가지 차원으로 구성되며, 각 차원이 모두 세 가지 유형으로 구분되기 때문에, IPS 큐브는 27개의 셀로 이루어진 정육면체 형태를 띤다. 각 셀은 고유한 IPS 유형을 나타내며, 각 셀에 해당하는 실제 IPS 사례들이 제시된다. 본 연구에서 제시한 IPS 큐브는 유형별 IPS 개발을 위한 전략, 프로세스, 방법론을 개발하는데 있어서 유용한 시사점을 제공해줄 수 있다.

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웹 서비스 기반의 웹 OLAP 큐브 브라우저 (A Web Services-based Web OLAP Cube Browser)

  • 배은주;김명미;김명
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (하)
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    • pp.1819-1822
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    • 2002
  • OLAP(On-line Analytical Processing)은 데이터를 다차원적으로 집계하여 그 결과를 온라인으로 사용자에게 제공함으로써 고부가가치 창출에 사용되는 비즈니스 인텔리젼스 기술 중의 하나이다. 질의 처리 시간 제약 조건을 만족하기 위해 OLAP 시스템들은 다차원적 집계 결과를 미리 계산하여 저장해 둔다. 이 때 저장되는 데이터를 OLAP 큐브(cube)라고 하며, 데이터의 분석은 주로 큐브를 브라우징하면서 이루어진다. 본 연구에서는 웹 서비스를 통해 큐브를 브라우징할 수 있는 ‘웹 OLAP 큐브 브라우저(WOCB)'를 개발하였다. WOCB는 본 연구팀이 개발한 웹 서비스 기반의 OLAP API인 XMLMD를 사용하여 개발되었으며, 웹 서비스를 통해 전송되는 OLAP 큐브 데이터를 XML, HTML, 엑셀, 그래프 등의 다양한 형태로 검색할 수 있는 기능을 제공한다. 본 연구 결과는 이기종 플랫폼 환경에 분산되어 있는 OLAP 서버들을 통합할 때 하나의 컴포넌트로 사용될 수 있다는 장점을 갖는다.

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서브-링의 신드롬 분석을 이용한 하이퍼큐브 진단 알고리즘 (Hypercube Diagnosis Algorithm Using Syndrome Analysis of Sub-Ring)

  • 김학원;김동균;최문석;이충세
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (1)
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    • pp.583-585
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    • 2001
  • 하이퍼큐브의 정규적이며 계층적인 구조적 특성은 효율적인 진단 알고리즘 개발에 유리하게 적용될 수 있다. Feng et al.의 HADA/IHADA와 Choi와 Rhee의 적응적 큐브 분할 방법은 하이퍼큐브의 전체 노드를 하나의 링으로 임베딩하여 링의 진단 특성을 이용하기 위하여 분할 및 정복 방법을 이용하였다. 또한 Kranakis와 Pelc는 결함을 모두 포함하는 최소의 서브링을 하나의 노드로 하는 하이퍼큐브의 형태로 분할하는 HYP-DIAG 알고리즘을 제안하였다. 또한 최악의 경우에, 테스트 수만을 고려하여 2$^n$+3n/2의 테스트 수를 갖는 FAST-HYP-DIAG 알고리즘과 병렬 시간만을 고려하여 많아야 11테스트 라운드 이내에 진단을 수행하는 EXPRESS-HYF-DIAG 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서는 HYP-DIAG의 첫 번째 단계에서 얻어진 서브링들의 신드롬을 분석하여 테스트의 수와 테스트 라운드를 모두 고려하는 알고리즘을 제안한다.

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공간 데이터 웨어하우스에서 분포 지역 질의 처리를 위한 확장된 큐브 트리 기법 (The Extended Cube Tree for Distribution Area Query Processing in Spatial Data Warehouses)

  • 최준호;유병섭;박순영;배해영
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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    • pp.76-78
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    • 2004
  • 최근 원격 탐사 시스템 등이 발전함에 따라 축적된 공간 데이터의 양이 증가했고 이를 공간 데이터 웨어하우스 분야에서 의사 결정에 활용하는 방안이 중요한 이슈가 되고 있다. 기존의 활용 방법은 주어진 영역을 기준으로 공간 범위-집계를 검색하는 형태였지만, 최근 특정 성향 분석을 위해 분포 질의를 요청하고 그 결과 지역에 대한 공간 분석을 통한 의사결정의 필요성이 대두되었다. 하지만 기존의 처리 방법으로 비공간 질의를 처리하기 위해서는 모든 데이터를 검색해야 하므로 분포 질의를 처리하기 위한 비용이 증가하게 된다. 본 논문에서는 분포 지역 질의 처리를 위한 확장된 큐브 트리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 분석하고자 하는 사실 테이블의 비공간 속성을 큐브 트리의 키로 사용하고, 이 속성과 관련된 공간 데이터의 포인터 집합을 관리한다. 본 논문의 제안 기법을 공간 데이터 웨어하우스에 적용함으로써 비공간 속성 질의를 통해 공간 객체를 결과로 요청하는 형태의 질의를 지원할 수 있게 되며 사실 컬럼을 계층화시킴으로서 사용자에게 좀 더 다각적인 분석을 지원할 수 있다.

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다차원 개념 계층을 지원하는 공간 데이터 큐브의 점진적 일괄 갱신 기법 (Incremental Batch Update of Spatial Data Cube with Multi-dimensional Concept Hierarchies)

  • 옥근형;이동욱;유병섭;이재동;배해영
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제9권11호
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    • pp.1395-1409
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    • 2006
  • 공간 데이터 웨어하우스에서는 OLAP(On-Line Analytical Processing) 연산을 제공하기 위해 다차원 데이터를 공간 데이터 큐브의 형태로 관리한다. 개념 계층을 지원하는 공간 데이터 큐브의 크기는 삽입되는 데이터에 비해 방대하기 때문에 구축된 큐브의 구조를 최대한 유지하면서 새로 삽입되는 데이터를 반영시킬 수 있는 점진적 갱신 기법이 연구되어 왔다. 하지만 접두 및 접미의 중복을 제거하여 데이터를 압축 저장하는 큐브에서는 병합된 경로 간의 충돌로 인해 큐브 갱신 시 갱신 내용과 상관없는 셀까지 동시에 갱신되어 갱신이상 현상이 발생한다. 본 논문에서는 공간 데이터 큐브의 점진적 일괄 갱신 기법을 제안한다. 제안 기법은 갱신에 필요한 노드 복사본을 관리하는 자료 구조 및 재귀 탐색을 이용하여, 경로 간의 충돌이 발생할 경우 해당 노드의 복사본을 생성한 후 이를 갱신함으로써 갱신이상 현상을 방지한다. 이를 통해 다차원 개념 계층이 포함된 공간 데이터 큐브를 효율적으로 갱신할 수 있다. 성능 평가를 통해 기존 갱신 기법에 비해 제안 기법의 갱신 속도가 향상되었음을 보인다.

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