FP-tree(Frequent Pattern Tree) 연관 규칙 탐사 알고리즘은 DB 스캔에 대한 부담을 획기적으로 절감시킴으로써 전체적인 성능을 향상시키고자 제안되었다. 그런데, FP-tree는 DB에 저장된 거래 내용중 빈발 항목을 포함하는 모든 거래를 트리에 저장해야 하기 때문에 그만큼 많은 메모리를 필요로 한다. 이 논문에서는 범용 운영체제인 유닉스 시스템을 사용해서 메모리 사용 측면에서 F.P. Tree 알고리즘의 타당성과 이에 따른 성능 특성을 관찰하였다. 그 결과, F.P. Tree 알고리즘은 현대 컴퓨터에서 보편화된 512MB${\sim}$1GB의 주메모리 시스템에서 무리는 없으나, 메모리 소요량이 DB의 크기나 빈발 항목 집합의 수 보다는 거래의 길이 등 DB의 특성에 따라 급격하게 증가하는 것으로 나타났다.
빅데이터 시대가 도래함에 따라, 방대한 양의 데이터 분석을 위한 데이터베이스 관리시스템의 중요성이 높아지고 있다. 일반 사용자는, 대표적인 데이터베이스 질의 문법인 SQL을 알지 못하기 때문에, GUI 기반 DB 액세스 툴을 사용해야 한다. 그러나 현재 개발된 GUI 기반 데이터베이스 관리 시스템은 제한적인 기능만을 제공하며, 복잡한 질의를 위해서는 사용자가 SQL 기반의 질의를 직접 입력해야하는 문제점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는, 데이터 분석을 위한 다양한 질의를 지원하는 GUI 기반 DB 액세스 인터페이스를 제안한다.
전통적인 BI(Business Intelligence) 시스템은 제 시간에 더 나은 의사결정을 위한 도구로 널리 사용되어 왔다. 그러나 급증하는 데이터에 대한 효율적 분석을 위해 데이터 웨어하우스를 구축하는 일은 시간이 오래 걸리고 복잡하다. 특히, 데이터 웨어하우스 구축에 요구되는 ETL(Extract, Transform, Load) 프로세스는 BI 플랫폼이 클라우드 환경으로 전환되면서 훨씬 더 복잡해졌다. 이러한 ETL 이슈를 극복하기 위해 MongoDB와 같은 NoSQL 데이터베이스에 기반한 다양한 BI 솔루션들이 제안되었다. 한편, 의사 결정권자는 IT 부서나 BI 전문가 의 도움 없이 데이터에 쉽게 접근할 수 있기를 원한다. 최근, 이러한 BI 이슈들을 해결하기 위한 방안으로 셀프서비스 BI가 등장하였다. 본 논문에서는 귀농 귀촌인의 재배 작물 선택을 지원하기 위해 MongoDB 클라우드를 데이터 웨어하우스로 하는 농업 데이터 기반의 셀프서비스 BI 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 의사 결정권자에게 통찰력을 제공하기 위해 MongoDB 차트를 이용한 데이터 시각화 기능, 고급 데이터 검색을 위한 리포팅 기능, 실시간 데이터 분석을 위한 모니터링 기능을 지원한다. 의사 결정권자는 다양한 방식으로 데이터에 직접 접근할 수 있고, 제안 시스템의 기능들을 활용하여 셀프서비스 방식으로 데이터를 분석할 수 있다.
본 연구는 GIS와 지리정보 DB가 지역계획이나 도시계획을 위한 단순한 기능적 도구가 아니라, 지역발전을 촉진하는 지역정보기반으로서 구축되어야 함을 전제로 하였다. 이를 위하여 국내외의 지리정보 DB 구축사례를 분석하고, 정보사회에서 GIS가 수행해야 할 역할을 분석하였다. 이를 바탕으로 지역개발과 연계되는 지리정보 DB가 구축되기 위해서는 지리정보의 내용적 기술적 제도적 변화가 이루어져야 함을 서술하였다. 즉, 향후의 지역 지리정보는 내용적으로는 다양화, 충실화, 기능화되고, 기술적으로는 메타자료의 구축, 사용자 중심의 인터페이스, DB구조의 유연성을 갖추어야 하며, 제도적으로는 유통체계 확립 민관 정보공유, 지리정보 공개 등이 보장되어야 한다.
본 논문은 RDB를 OWL 온톨로지로 번역할 수 있으며 번역된 OWL 온톨로지를 사용자가 GUI를 통해 탐색 가능케 하는 시스템을 제안한다. 이러한 목적을 달성하기 위해서 이 시스템은 두 가지 문제를 극복한다. 첫째, 이 시스템은 DB와 온톨로지 사이의 요소간 매핑을 정의하는 새로운 매핑 알고리즘을 내장하고 있다. 이 알고리즘은 기존의 것들과 비교하여 더 다양한 DB 구조로부터 온톨로지를 생성할 수 있다. 둘째, 이 시스템은 DB로부터 생성한 온톨로지의 ABox를 추론기에 적재하지 않고도 추론기로부터 얻을 수 있는 데이터와 동일한 데이터를 사용자에게 제공한다. Tableau 알고리즘 기반의 추론기들은 큰 볼륨의 ABox 추론을 다차시간에 다루지 못하는 문제가 있다. 이것은 DB부터 번역된 큰 볼륨의 ABox를 갖는 온톨로지는 사실상 서비스 될 수 없음을 의미한다. 하지만 이 시스템은 ABox 요소가 요구될 때마다 추론기로부터 얻을 수 있는 데이터와 동일한 데이터를 획득할 수 있는 SQL 질의문을 내부적으로 실행한다.
본 논문은 새로운 연구 분야인, 데이터베이스의 과학을 소개하고 그에 대한 연구 사례들을 분석한다. 데이터베이스에 대한 과학은 다중의 데이터베이스 관리 시스템에서 교차되어 관찰되는 흥미로운 현상을 더 잘 이해하는데 목적이 있다. 그동안 데이터베이스 연구 분야에서 수학적이고 공학적인 연구가 주류를 이루어 온데 반해, 데이터베이스 관리 시스템을 잘 이해할 수 있는 과학적인 연구는 다소 덜 주목받아 왔다. 사실 과학적인 연구는 질의 최적화 및 트랜잭션 처리에 대한 더 깊은 이해를 이끌어 내어 궁극적으로 기존 데이터베이스 관리 시스템의 성능을 개선하는데 간접적으로 기여할 수 있다. 데이터베이스에 대한 과학 분야는 현재까지 서로 다른 데이터베이스 관리 시스템으로부터 관찰된 다수의 현상 사례들을 연구하고 발견된 결과를 토대로 다수의 공학적 함의를 제공해 왔다. 본 논문은 데이터베이스에 대한 과학적, 실증적 연구 방법론을 살펴보고, 이를 지원하는 사이버 인프라를 소개한다. 이어서 지금까지 다뤄진 현상 연구 사례들을 복개하고 각 현상의 설명을 위해 제안된 실증적으로 검증된 구조 인과 모델을 논의한다. 끝으로, 연구 사례들을 종합적으로 분석 한 후, 관심 연구자들을 위한 향후 연구 방향을 제시한다.
최근 IT 분야에서 빅데이터 관리에 대한 관심이 급증하고 있으며, 빅데이터의 실시간 처리 문제를 해결하기 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 네트워크상에서 주고받는 데이터를 실시간으로 저장하는 기능으로 인해 리소스가 많이 필요한 반면, 높은 비용적 측면 때문에 분석 시스템 도입에 문제가 야기 되고 있으며 이러한 문제점 해결을 위해 저비용 고효율성을 만족하는 시스템 재설계의 필요성이 증가되고 있다. 본 논문에서는 빅 데이터 관리를 위한 문서형 DB기반 로그관리 시스템을 설계하기 위해서 문서형 데이터베이스인 MongoDB를 사용하였으며, 제안하는 로그관리 시스템을 통해 고효율의 로그 수집 및 처리와 위,변조에 안전한 로그 데이터 저장을 확인한다.
본 연구의 목표는 당뇨 및 심혈관계 질환자의 상태를 주기적 지속적으로 관리하기 위하여 당뇨 심혈관 관련 질병 DB를 구축하고, 기존 OCS, PACS, EMR, ERP등의 환자 DB를 통합 연계하는 지능형 통합 인터페이스 환경을 통해 환자가 원하는 최적의 서비스를 최적의 타이밍에 제공할 수 있는 개인 맞춤형 의료정보 융합시스템을 설계하는 것이다. 이를 위해 당뇨 및 심혈관 질환에 대한 지능형 DB를 구축하고, OCS, EMR, PACS 등 기존의 타 시스템과의 유연한 연계처리를 통한 데이터 통합 환경을 제공한다. 또한, 개인 맞춤형 의료정보 응합 시스템의 QoS와 신뢰성, 확장성 등을 고려하여 H/W설계, S/W설계와 데이터호환 방법을 설계한다.
최근 4차 산업혁명 시대 도래에 따른 빅데이터가 이슈화 되고 정부의 공공 데이터 개방? 공유 정책 등으로 정부의 R&D 정보화 서비스도 다양화되고 있다. 특히 해양수산 R&D사업은 해양이라는 공간적 제약으로 선박 및 특수 장비 등을 사용함에 따라 연구비 단가가 상대적으로 높은 실정임에도 해양수산 연구 자료 및 관측자료가 통합적으로 관리되지 않고, 사업별 기관별로 산발적으로 관리되고 있어, 이에 따라 연구 DB 통합관리의 수요가 제기 되고 있다. 이에 해양수산 R&D사업에서는 사업별 통합 DB 구축사업이 진행되고 있고, '관할해역해양정보 공동활용시스템(JOISS)'이 대표적이라 할 수 있다. JOISS는 2012년부터 시작된 '관할해역 해양정보 공동활용체계 구축'과제를 통해 자료 표준화 연구와 함께 해양과학조사 분야의 R&D과제들과 실시간 해양관측망으로부터 산출되는 데이터를 수집하고, 정보서비스를 구현한 시스템이다. 2016년 1차 시스템 구축을 완료하여 현재 서비스를 진행하고 있다. 한편, 해양관측 데이터 수집 공유 서비스 외 해양수산 R&D사업과 연계된 다양한 정보들을 나누고 소통하는 온라인 장을 구현하기 위해 '해양수산 R&D 지식정보 시스템(OFRIS)' 개발사업이 별도로 진행되고 있다. OFRIS는 해양수산 R&D사업을 통한 데이터의 원할한 수집 및 품질관리 등의 문제를 보완하고, 그 외에도 사업별로 분산 관리되고 있는 R&D 관련 정보를 연계하고, 기술공급자와 수요자를 직접 연결해 주는 '개방형 기술 정보 중개 시스템'으로의 역할, 국내외 해양수산 R&D관련 정책 연구 산업 동향을 엄선하여 제공하는 등 해양수산 R&D 종합 포털로서 기능구현을 목표하고 있다. 2017년 말 1단계 개발 완료를 앞두고 있으며, 1단계에서는 시급성 높고, 수요가 많은 (1) R&D동향, (2) 과제이력, (3) 연구성과, (4) 기술거래, (5) DB공유 등 5대 기능을 우선 구현하고, 2단계에서는 통계자료 생산 및 분석 기능 강화, 3단계에서는 해양수산 산업통계, 인력, 교육 등의 정보를 서비스하는 포털로 확장할 계획이다. JOISS, OFRIS를 개발하는 과정에서는 해양수산 R&D의 정보를 수집 관리 하는데 있어 다양한 현안 문제 등이 도출되었으며, 그 중에서도 연구자들의 자발적 데이터 제공 협조, 데이터의 표준화 및 품질검증, 구축된 데이터의 활용 및 피드백 등에 대해 구체적이고 현실적인 대응 방안이 요구된다.
하천수 사용량 자료는 하천법에 따라 사용자가 월단위로 사용량(농업용수 8,000m3/s 이상)을 한강홍수통제소 하천수사용관리시스템에 직접 입력 또는 우편이나 공문 등으로 전달되어 입력되고 있다. 하지만 현재와 같이 월단위로 수집되는 자료로는 하천수 사용량 통계자료 분석이나 효율적인 물관리를 위한 하천 유량 관리에는 활용에 한계가 있어 정확한 하천수 사용량 관리가 어렵다. 따라서, 본 연구에서는 현장에서 계측되어 표준화된 자료로 전송되는 자료를 현재 한강홍수통제소에서 운영중인 첨단 계측장비를 이용해 하천 유량 자료를 실시간으로 수집 및 관리하고 있는 IRDiMS(Integrated Real-time Discharge Measurement System)를 활용하여 하천수사용관리시스템에 하천수 사용량 자료를 실시간으로 입력하도록 개선방안을 제시하고자 하였다. IRDiMS는 계측장비를 통해 하천 유량 자료를 수집하여 품질관리를 거쳐 하천의 유량자료를 관리하고 있어 실시간 하천수 사용량 자료는 IRDiMS 의 처리체계를 동일하게 활용할 수 있다. 또한 IRDiMS에서 처리된 자료는 물리적·소프트웨어 측면에서 한강홍수통제소 내부DB와 같은 공간에 위치하여 자료를 하천수사용관리시스템 외에도 국가수문DB 및 타시스템에 연계하는데 유리하다. 실시간 기반의 하천수 사용량 자료는 현장에서 실시간으로 계측되어 산정된 하천수 사용량 자료를 일정한 형식에 따라 10분 주기로 IRDiMS의 수신서버로 전송하고 수집된 자료를 처리서버에서 품질관리를 거친 후 자동유량DB에 저장된다. 저장된 자료는 정해진 규칙에 따라 국가수문DB로 자동 연계하고, 실시간으로 외부망에 있는 연계서버를 통해 하천수사용관리시스템DB에 자료를 저장하도록 하천수 사용량 수집에 대한 방안을 마련하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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