통계 데이타 베이스는 데이타가 단순한 통계치일 뿐만 아니라, 일반적인 통계처리에서 필요한 통계 분석을 위해 주로 사용되는 대량의 데이타 베이스를 말한다. 통계 데이타 베이스를 관리하기 위해 기존의 범용 데이타 베이스 관리 시스템을 그대로 이용하기에는 데이타 저장과 액세스의 비효율성, 사용의 편이성의 부족과 질의어 등의 부족으로 인해 사용자의 요구를 충족시키지 못해, 새로운 관리 방법의 필요성이 요구되어 왔다. 독자적 개발에 의한 새로운 소프트웨어로써 통계 데이타 베이스를 관리할 때의 실제 이용하기 어려운 현실적 제고를 고려하여, 이 논문에서는 관계형 데이타 베이스 시스템에의 전위 시스템인 SM-F 시스템을 설계하여, 이를 이용하여 통계 데이타 베이스를 관리하는 방법을 제시하였다. 이 시스템은 통계 데이타 베이스의 효율을 고려한 시멘틱 모델인 GROS 모델을 사용하며 통계분석을 지원하고 통계 요약 정보를 제공하기 위해, 메타 데이타 베이스와 요약 데이타 베이스를 저장하고 운영한다.
통계 데이타베이스의 효율적 이용을 위해 통계 분석을 위한 요약 정보를 미리 계산하여 저장함으로써 사용자에게 빠른 응답시간내에 통계 정보를 제공하려는 요약 데이타베이스와 이의 효율적인 관리와 사용의 편리를 위한 메타 데이타베이스가 생성되고 관리되어야만 한다. 요약 데이타베이스를 효율적으로 이용한 통계 분석 작업의 환경과 사용자의 편이성을 지원하기 위하여 계층 구조 형태인 데이타 사전/디렉토리의 형태로 독립적으로 운영되는 메타 데이타베이스와 관리기의 설계 및 구현 작업과 이를 이용한 운영 방법 등이 제시되었다.
정보화 사회에서는 가계, 기업, 정보 등의 정보 활동의 주체들이 가진 정보자산은 데이타 베이스(이하DB)와 소프트웨어(S/W)로 대변할 수 있으며, 이중 DB는 정보화 사회의 기반시설의 하나라고 볼 수 있다. 특별히 통계DB는 각 주체들에게는 필수적인 정보를 갖고 있다. 금융자산의 정보, 국방에 관련된 병력, 장비, 군수물자등의 정보, 회계정보 뿐 아니라 인구센서스, 경제계획수립 등등의 다양한 분야에 이 통계 DB는 사용되고 있다. 이러한 통계DB는 기존의DB에서의 데이타의 저장, 관리, 추출 기능외에 통계적인 데이타의 분석기능이 요구되고 있다. 통계 처리를 위한 데이타베이스관리 시스템(DBMS, database management system)은 주로 기존의 DBMS 에 통계처리를 위한 기능을 추가하거나 통계를 위한 DB를 따로 구축하는 방법을 사용하고 있다. 따라서 일반적인 DB 보호 기술과 더불어 통계 의 환경을 이해하는 보호 기술이 요구되고 있다. 일반적으로 DB 를 보호하는 방법으로는 물리적인 보안(physical security)과 운영체계 보안(operating system security) 이 있으며, 이들과 함께 데이타 암호화(data encryption)의 방법을 사용하고 있다. DB 의 보안 방법에 관한 연구 중 George I. Davida 등에 의한 방법은 중국인의 나머지 정리(chinese remainder thorem)를 사용하는 암호화 알고리즘을 이용하여 레코드(record) 단위의 암호화를 하며, Khamis A. Omar등에 의한 방법은 읽기, 쓰기, 갱신의 3단계의 사용자 등급을 부여하여 DB 접근의 제약을 가하는 기능을 갖고 있다. 본고에서는 특히 그 중요성이 더해가고 있는 통계 의 일반적인 개념을 살펴보며, 특성 지향형 질의 모델(characteristic-specified query model)의 보호기술을 살펴본다. 특별히 본고는 통계 DB의 보호에 대한 일반적인 조사 연구로서 잘 알려진 사실들을 많은 참고 문헌과 더불어 소개하는 내용으로 통계 DB의 보호에 관한 새로운 연구 결과는 아니다.
본 논문에서는 지리정보데이타베이스 구축과정에서 자원이 많이 소요되는 벡터화 작업을 최소화하면서도 센서스지도제작 업무를 효과적으로 지원할 수 있는 데이타베이스 구조에 대해 연구하였다. 센서스지도의 기본이 되는 전국지형도를 스캐닝하여 래스터자료형태로 저장하고 센서스작업을 위해 필요한 조사고경계 등의 일부자료 항목에 대해서만 벡터형태로 변환하여 이를 문자형태의 각종 관리정보와 결합시킴으로써 지도의 제작 및 검색시 필요한 요소들을 추출.결합할 수 있는 구조로 데이타베이스를 설계하였다. 센서스용 기본지도들은 데이타베이스내부에서 논리적으로 한장의 커다란 연속지도(Continuous Map)로 구성할 수 있도록 타일(Tile) 형식의 저장 구조를 갖게 하였고, 이미지자료와 벡타자료 그리고 이와 관련된 문자 속성정보들의 연결 미 통합을 위해 다중계?(Multi-Layer)구조를 갖게 하였다. 또한 축척이 상이한 지도의 종류에 따라 서로 다른 계층구조를 가지면서 물리적으로 분리된 데이타베이스 구조를 갖도록 하였으며 이들간의 연결을 위해서는 소축적 데이타베이스가 대축척 데이타베이스의 색인(Inedex)데이타베이스 역할을 하도록 설계하였기 때문에 사용자 관점에서는 전체가 하나로 통합될 수 있게 하였다. 상기 방법에 의하여 센서스매핑시스템을 구축할 경우, 예산, 인력 및 비용 측면에서 괄목할 만한 기대효과를 예측할 수 있었으며, 활용면에서도 고품질의 실용적인 지도제작이 가능한 것으로 나타나, 향후 본 시스템이 실제 구축되면 각종 통계조사는 물론, 통계자료를 이용하는 각 기관 및 개인에게 다양한 정보를 제공할 수 있게 될 것이다.
산사태 데이타 베이스 시스템은 과거 산사태 발생자료축척과 통계분석에 의해 향후 산사태 재해대책 수립에 있어서 필요하다. 상기 데이타 시스템은 매년 발생하는 많은 양의 산사태자료를 효율적으로 관리하기 위하여 GIS의 이용이 강조되고 있다. 본 고에서는 과거 산사태 발생지 조사를 기초로 하여 산사태 발생 원인에 따른 산사태 데이타베이스 시스템의 중요성에 대해 설명하고, 산사태 예방을 위한 데이타 베이스 구축을 위해 GIS기술의 도입과 적극 활용에 대해서 기술하였다.
메타데이타 레지스트리는 동적인 메타데이타 관리와 다양한 이질적인 메타데이타간 상호운용성 증진을 위한 목적으로 개발되었다. 구축된 메타데이타 레지스트리는 새로운 데이타베이스 설계시 표준 지침을 제공함으로써 근본적이고 데이타 통합 메커니즘을 제공한다. 그러나 대규모 분산 데이터베이스에 대한 점진적인 통합을 위한 상황에서, 기 구축된 데이타베이스에 대한 인덱스를 생성하고 일관성 있는 표준 지침서인 메타데이타 레지스트리를 구축하는데 한계가 있다. 특히, 각 단위 데이타베이스에 대한 이용률 통계 정보 부재 및 단위 기간 내 주어진 비용이 제한된 경우, 우선적으로 통합할 데이타베이스 선택을 통한 점진적인 메타데이타 레지스트리의 체계적인 구축 방법을 제공하지 않는다. 이 논문에서는 이와 같은 환경에서, 점진적으로 메타데이타 레지스트리를 구축할 수 있는 방법론을 제안하고 점진적인 메타데이타 레지스트리 구축을 위해 데이타 가시성과 계층적 메타데이타 레지스트리 구조를 정의한다. 또한 정의한 개념, 구조 및 방법을 실제 도메인에 적용하기 위해 개발된 시스템과 적용한 결과를 기술한다.
웨어하우스나 다른 데이타베이스에 있는 데이터를 어떤 유용한 정보로 변환하는 기술은 데이터 탐사이다. 즉, 데이터 탐사는 데이터베이스의 많은 데이터에서 이전에는 몰랐던 정보를 추출하기 위해 일련의 적당한 질의들을 취하는 과정이다. 데이타 탐사 기술은 통계, 기계 이해(machine learning), 데이타베이스 관리, 병렬처리 (preallel processing)등을 포함한 다양한 기술들의 혼합이다. 본 연구에서는 데이터 탐사에서 기인될 보안 위협, 이런 위협을 처리하기 위한 기법, 보안 문제점을 처리할 도구로서 데이터 탐사의 이용 등을 알아볼 것이다.
본 연구에서 구축하고자 하는 통합OPAC은 특정 주제의 문헌정보원, 전문가정보원, 통계정보원을 제시해 주는 참고봉사 전문가 시스템, 온라인 열람목록(OPAC), 이용 안내, 외부데이타베이스의 검색 모듈이 결합된 시스템이다. 지식베이스는 문헌정보원 지식베이스, 전문가정보원 지식베이스, 통계정보원 지식베이스로 구성된다. 지시베이스의 추론방법은 전진추론(forword chining) 방식을 채택하였다. 시스템의 구현 환경은 먼저 하드웨어는 IBM 호완기종의 개인용 컴퓨터들(IBM386-DX33이상)을 사용하고 시스템 개발도구로는 전문가시스템과 하이퍼텍스트가 결합된 쉘(shell)인 KPWin++를 이용하였고 문헌정보원, 전문가정보원, 통계정보원에서의 키워드추출 등 정보처리 작업은 터보C를 사용하였다.
본 연구에서는 EDI감사 의사결정지원시스템을 개발하였다. 이를 위해서 기존의 EDP감사 의사결정지원시스템 및 감사전문가시스템분야의 연구를 고찰했다. EDI감사를 위한 의사결정지원시스템은 통계, 위험, 회사의 개요, 테스트 항목등의 데이타를 저장한 데이타베이스 시스템이다. 시스템 개발을 위해서 E/R(Entity Relation)이나 DFD(Data Flow Diagram)분석을 통해서 논리적인 설계를 하였다. 시스템 개발은 개인용 데이타베이스팩키지인 FoxPro를 사용하였다. 이 시스템을 통해서 감사인이 필요한 테스트 결과를 조회하거난 저장할 수 있고 통제, 위험, 회사등의 상호조회를 통한 필요한 통제나 위험정도를 쉽게 조회해 볼수 있다. 회사마다 필요한 통제, 위험, 테스트 항목등의 체크리스트가 달라지는 경우에 이 시스템을 통해서 입력 저장하여 각각의 회사에 대해 다른 체크리스트를 저장하여 놓을수 있다. 본 시스템은 EDI감사뿐만 아니라 일반 EDP감사분야에도 적용가능할 것이다. 종이를 사용한 감사증적이 없음으로 인해 수작업에 의한 EDI감사는 어려움이 있고 EDP감사시스템분야의 국내 연구가 전무한 실정에서 EDI감사를 지원하는 시스템의 연구는 의의를 갖는다고 생각된다. 본 시스템을 통해서 EDI의 보안 및 감사업무의 효율성이 높아지고 EDI에 대한 위험에 효율적으로 대처할수 있게 될 것이다. 그리고 이러한 보안 및 감사기법과 통제모형을 지식베이스로 구축해서 실제의 위험노출상황에서 가능한 보안을 위한 통제방안이 여러가지가 있는 경우에 비용/편익 분석, 효율성, 회사방침 및 법률적인 문제등을 고려해서 최적의 보안통제 및 감사기법을 선택하는 것을 지원할 수 있을 것이다.고리듬을 개발 함으로써 내부점 선형계획법의 수행속도의 개선에 도움이 될 것이다.성요소들을 제시하였다.용자 만족도가 보다 높은 것으 로 나타났다. 할 수 있는 효율적인 distributed system를 개발하는 것을 제시하였다. 본 논문은 데이타베이스론의 입장에서 아직 정립되어 있지 않은 분산 환경하에서의 관계형 데이타베이스의 데이타관리의 분류체계를 나름대로 정립하였다는데 그 의의가 있다. 또한 이것의 응용은 현재 분산데이타베이스 구축에 있어 나타나는 기술적인 문제점들을 어느정도 보완할 수 있다는 점에서 그 중요성이 있다.ence of a small(IxEpc),hot(Tex> SOK) core which contains two tempegatlue peaks at -15" east and north of MDS. The column density of HCaN is (1-3):n1014cm-2. Column density at distant position from MD5 is larger than that in the (:entral region. We have deduced that this hot-core has a mass of 10sR1 which i:s about an order of magnitude larger those obtained by previous studies.previous studies.업순서들의 상관관계를 고려하여 보다 개선된 해를 구하기 위한 연구가 요구된다. 또한, 준비작업비용을 발생시키는 작업장의 작업순서결정에 대해서도 연구를 행하여, 보완작업비용과 준비비용을 고려한 GMMAL 작업순서문제를 해결하기 위한 연구가 수행되어야 할 것이다.로 이루어
한국데이타베이스학회 2001년도 추계 컨퍼런스: 인터넷 비즈니스 환경에서의 디지털 컨텐츠 기술 발전 및 활용을 위한 컨퍼런스
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pp.257-296
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2001
인터넷이란 매체는 매스미디어의 보조수단이 아닌 그 자체만으로 독립된 또 하나의 매체이며 네티즌이라는 타겟은 또 다른 특성을 가진 여러 타겟으로 구분되어질 것이며, 이들에 대한 분석이 무엇보다 중요해지고 있다. 기존의 네티즌은 X세대, N세대의 대명사로 불리웠다. 그리고 통계학적으로 고학력 사용자 70% 이상, 남성사용자가 60% 이상, 대도시 80% 이상 거주자라는 특정 타겟으로 분류 되어 왔다. (중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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