• Title/Summary/Keyword: 통계 데이타 베이스

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콘텐츠 빌링시스템과 구축 사례

  • 김민수
    • Proceedings of the Korea Database Society Conference
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    • 2001.11a
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    • pp.339-346
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    • 2001
  • o 일반적인 정의로는 고객(주로 네티즌)이 이용한 상품(콘텐츠)의 이용 대가를 청구 / 수납 처리하며, 이를 위한 고객관리, 요금관리, 상품관리, 미수, 정산, 통계 등 일련의 제반 업무들을 칭함. o 기술적인 정의로는 어떤 고객이 어떤 상품(콘텐츠)를 얼마 만큼 사용했는가에 대한 사용량에 대한 Log 수집 및 이에 대한 일련의 작업. (중략)

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The Design and Implementation of Subscriber Information Management System (가입자시설 종합관리시스템(SIMS) 설계 및 구현)

  • Kim, Jang-Su
    • Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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    • v.1 no.2 s.2
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    • pp.131-141
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    • 1993
  • This paper describes the development of SIMS. SIMS provides not only the basic functions, such as input and output of outside plant maps and facility status statistics report, which are the major function of TOMS, but also can manage outside plant facilities and subscriber information integrately to maximize the efficiency of large outside plant facility database and to increase the qualify of subscriber service. SIMS provides following functions: Work order generation for telephone installation; Automatic cable pair assignment; Cable tracing and unused pair management; Subscriber record management and statistics report generation; Subscriber address information management.

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An Empirical Study on Changes of Web Pages (웹 문서 변화에 관한 실험적 연구)

  • Kim Sung Jin;Lee Sang Ho
    • Journal of KIISE:Databases
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    • v.32 no.2
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    • pp.151-160
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    • 2005
  • As web pages are created, destroyed, and updated frequently, web databases should be updated to keep up-to-date web pages. In order to keep web databases fresh effectively, we need to understand the change of real web pages. Previous researches on the change of the web pages have directed their efforts on the contents modification of web pages only, and have not taken into account the factors of creation and destruction of web pages In their research. This paper investigates the web page changes, which include contents modification, page creation, and page destruction. We introduce three metrics, namely DR (Download Rate), MR (Modification Rate), and CAV (Coefficient of Age Variation) to represent the change of the web pages. We have monitored three million web pages collected from the famous and random sites every other day for one hundred days. With the Download Rate and the Modification Rate, we learned that the download success and the modification depends on the past change of them, and proposes two estimation formulae that predict the download success and modification. With the Coefficient of Age Variation, we show how web pages do not change periodically.

Selectivity Estimation for Spatio-Temporal a Overlap Join (시공간 겹침 조인 연산을 위한 선택도 추정 기법)

  • Lee, Myoung-Sul;Lee, Jong-Yun
    • Journal of KIISE:Databases
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    • v.35 no.1
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    • pp.54-66
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    • 2008
  • A spatio-temporal join is an expensive operation that is commonly used in spatio-temporal database systems. In order to generate an efficient query plan for the queries involving spatio-temporal join operations, it is crucial to estimate accurate selectivity for the join operations. Given two dataset $S_1,\;S_2$ of discrete data and a timestamp $t_q$, a spatio-temporal join retrieves all pairs of objects that are intersected each other at $t_q$. The selectivity of the join operation equals the number of retrieved pairs divided by the cardinality of the Cartesian product $S_1{\times}S_2$. In this paper, we propose aspatio-temporal histogram to estimate selectivity of spatio-temporal join by extending existing geometric histogram. By using a wide spectrum of both uniform dataset and skewed dataset, it is shown that our proposed method, called Spatio-Temporal Histogram, can accurately estimate the selectivity of spatio-temporal join. Our contributions can be summarized as follows: First, the selectivity estimation of spatio-temporal join for discrete data has been first attempted. Second, we propose an efficient maintenance method that reconstructs histograms using compression of spatial statistical information during the lifespan of discrete data.

교육정보 데이터베이스 구축사례: 멀티미디어교수학습DB(Malsm)와 교육통계정보시스템 개발사례보고

  • 천세영
    • Proceedings of the Korea Database Society Conference
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    • 1997.10a
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    • pp.337-353
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    • 1997
  • 인터넷과 월드와이드웹, 그리고 초고속정보통신망의 현실화는 이미 '정보사회'가 도래했다는 인식을 갖게한다. 정보사회에서는 정보가 생산수단이 되기 때문에 정보의 소유 형태가 새로운 생산관계와 사회적 권력관계를 결정하게 된다. 즉 산업자본주의 사회에서는 자본을 소유한 자본가가 생산의 모든 것을 장악했던 것과는 다르게 정보사회에서는 '정보인'이 생산의 모든 것을 장악한 다는 뜻이다. 보다 정확히는 '자본'의 지배가 아닌 '정보'의 지배로 사회의 중심이 바뀌고 있다.(중략)

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A Study on Data Base of Region Statistics (지역통계 데이타 베이스 구축방안)

  • Lee, Hwa-Young;Lee, Hee-Choon;Hong, Ki-Hak
    • Journal of Korean Society for Quality Management
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    • v.22 no.1
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    • pp.179-187
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    • 1994
  • This study suggests a data base scheme of region statistics whose demand has been rapidly increased as the local self-governing body is introduced in Korea. A program for the region statistics management(registration, reference, modification, deletion) is developed and it can be used by personal computer users.

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An Entity-Aspect Model for Statistical and Scientific Databases (통계(統計)/과학(科學) 데이타 베이스를 위한 개체(個體)-측면(側面) 모형(模型))

  • Yoo, Cheol-Jung
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 1987.07b
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    • pp.1148-1152
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    • 1987
  • This paper analyzes the statistical and scientific entity-aspect model for statistical and scientific databases(SSDB's). The statistical and scientific entity-aspect model(SEAM) is defined an example of the application of the statistical and scientific entity-aspect model is represented. Finally, the statistical and scientific entity-aspect model as a design tool for SSDB is evaluated and the further research areas are suggested.

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Analysis of E-biz Site Using Statistics and Data Mining Techniques (통계 및 데이터마이닝 기법을 이용한 웹 사이트 분석)

  • 류창수;서용무
    • Proceedings of the Korea Database Society Conference
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    • 2001.06a
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    • pp.369-387
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    • 2001
  • 인터넷 기술의 발달과 인터넷 비즈니스의 발전으로 인해 오늘날 사람들은 더욱 많은 시간을 인터넷 상에서 보내고 있다. 사용자가 기업의 웹 사이트를 방문한 기록은 웹 로그파일이라는 형태로 기업의 서버에 남게 되는데 이러한 로그 파일을 이용해 고객의 행동을 더욱 잘 이해하는 것이 매우 중요한 경쟁력의 요소로 자리 잡게 되었다. 이제까지는 웹 로그를 분석하기 위해 웹 로그 분석 도구를 이용해 왔는데, 경영 의사 결정에 도움이 되는 지식을 발견하기보다는 단순한 기술적인 통계량을 구하는데 그쳤다. 본 연구에서는 통계와 데이터마이닝 기법을 웹 데이터에 적용하여 경영 의사 결정에 도움이 되는 의미 있는 정보를 추출한다. 이를 위해 실제 인터넷 기업의 데이터를 기반으로 하여 대량 데이터를 데이터마이닝을 위해 전처리 하는 과정과 준비된 데이터를 분석하는 과정을 소개한다. 웹 사이트의 분석은 경영 지식을 찾아내기 위한 과정으로 개별 사이트가 처한 상황에 따라 분석과정이 상이해 질 수 있기 때문에 실제 기업의 데이터를 가지고 분석해 나가는 과정을 보이는 것은 의미 있는 연구라 생각된다.

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An Analysis of Recommendation Rate for Collaborative Filtering Algorithm based-on Demographic Information (인구통계학적 특성에 따른 협동적필터링 알고리즘의 추천 효율 분석)

  • 황성희;김영지;이미희;우용태
    • Proceedings of the Korea Database Society Conference
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    • 2001.06a
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    • pp.362-368
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    • 2001
  • 본 논문에서는 고객의 특성을 고려한 최적의 추천시스템을 개발하기 위하여 기존의 인구통계학적 특성에 따른 협동적필터링 기법의 추천 효율을 비교 분석하였다. 비디오에 대한 사용자 평가 값과 예측 값간의 추천 효율에 대한 비교실험을 통하여 상품에 대한 단순한 선호도만을 고려한 기존의 협동적필터링 방법에 의한 추천시스템의 문제점을 개선하여 추천된 상품이나 콘텐츠에 대한 개인별 추천 효율을 향상시키기 위한 모델을 제시하였다. 본 연구 결과를 이용하여 인터넷 비즈니스 분야에서 활발하게 도입되고 있는 eCRM 시스템에서 가장 중요한 요소인 고객들의 인구통계학적인 다양한 특성을 고려한 협동적필터링 기반의 추천시스템을 개발할 수 있으리라 기대한다.

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A Big Data Based Random Motif Frequency Method for Analyzing Human Proteins (인간 단백질 분석을 위한 빅 데이타 기반 RMF 방법)

  • Kim, Eun-Mi;Jeong, Jong-Cheol;Lee, Bae-Ho
    • The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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    • v.13 no.6
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    • pp.1397-1404
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    • 2018
  • Due to the technical difficulties and high cost for obtaining 3-dimensional structure data, sequence-based approaches in proteins have not been widely acknowledged. A motif can be defined as any segments in protein or gene sequences. With this simplicity, motifs have been actively and widely used in various areas. However, the motif itself has not been studied comprehensively. The value of this study can be categorized in three fields in order to analyze the human proteins using artificial intelligence method: (1) Based on our best knowledge, this research is the first comprehensive motif analysis by analyzing motifs with all human proteins in Protein Data Bank (PDB) associated with the database of Enzyme Commission (EC) number and Structural Classification of Proteins (SCOP). (2) We deeply analyze the motif in three different categories: pattern, statistical, and functional analysis of clusters. (3) At the last and most importantly, we proposed random motif frequency(RMF) matric that can efficiently distinct the characteristics of proteins by identifying interface residues from non-interface residues and clustering protein functions based on big data while varying the size of random motif.