This research discusses knowledge contents needed to build an OLAP system for medical sector, OLAP functionalities from past studies, and a medical intelligence system which is a kind of OLAP. The knowledge requirements which consist of nine contents and OLAP fundamental functionalities are applied to the system. Most past studies have focused on developing a medical data warehouse rather than OLAP. The medical intelligence system supplies health care providers (i.e., doctors, clinicians, researchers and nurses) and non-providers (i.e., managers and business analysts) with multidimensional OLAP functionalities. The system can be used to gain a deeper understanding of specific medical issues. In this research, we focus not on medical data warehouse, but on the technical challenges of designing and implementing an effective medical intelligence system for health care information. An architecture is applied to developing the medical intelligence system for a medical center in order to illustrate its practical usage. Six packages in the developed system are discussed in this research: Explorer, Analyzer, Reporter, Statistician, Visualizer, and Meta Administrator packages. Evaluation of the system and ongoing research directions conclude the research.
Most of the data warehouse (DW) requirements engineering approaches have not distinguished the early requirements engineering phase from the late requirements engineering phase. There are very few approaches seen in the literature that explicitly model the early & late requirements for a DW. In this paper, we propose an AGDI (Agent-Goal-Decision-Information) model to support the early and late requirements for the development of DWs. Here, the notion of agent refers to the stakeholders of the organization and the dependency among agents refers to the dependencies among stakeholders for fulfilling their organizational goals. The proposed AGDI model also supports three interrelated modeling activities namely, organization modeling, decision modeling and information modeling. Here, early requirements are modeled by performing organization modeling and decision modeling activities, whereas late requirements are modeled by performing information modeling activities. The proposed approach has been illustrated to capture the early and late requirements for the development of a university data warehouse exemplifying our model's ability of supporting its decisional goals by providing decisional information.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.05a
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pp.273-276
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2023
This paper presents the integration of Digital twin and Blockchain-based Supply Chain Management (DB-SCM) in a smart warehouse to create a more efficient, secure, and transparent facility. The process involves creating a digital twin of the warehouse using sensors and IoT devices and then integrating it with a blockchain-based supply chain management system to connect all stakeholders. All data are collected and tracked in real-time as goods move through the warehouse, and smart contracts are automatically executed to ensure accountability for all parties involved. The study also highlights the critical role of effective supply chain management in modern business operations and the significance of smart warehouses, which leverage advanced technologies such as robotics, AI, and data analytics to optimize warehouse operations. Later, we discuss the importance of digital twins, which allow for creating a virtual representation of a physical object or system, and their potential to revolutionize a wide range of industries. Therefore, DB-SCM offers numerous benefits, including enhanced efficiency, improved customer satisfaction, and increased sustainability, and provides a valuable case study for organizations seeking to optimize their supply chain operations.
Proceedings of the Korea Database Society Conference
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1999.06a
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pp.383-392
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1999
오늘날의 의사결정을 지원하는 시스탬에 있어서 데이터 웨어하우스가 널리 활용되고 있다. 이러한 데이터웨어 하우스를 개발하는데 있어서 메타 데이터가 필수적인 요소로 활용되고 있다. 한편. 메타 데이터 연합 (Meta Data Coalition)에서 제정한 Metadata Interchange Specification (MDIS)는 이러한 메타 데이터의 표준으로 널리 활용되고 있다. 본 연구는 이러한 표준을 기반으로 한 메타 데이터 스키마를 제시하고 있다. 실제적인 개발에서 이러한 표준은 핵심웨어하우스 계층, 적용 계층, 사용자 탐험 계층 및 비즈니스 계층으로 구성되어 있다. 이러한 메타 데이터 스키마를 적용한 실제 시스템의 프로토타입을 본 연구에서 구현해 보았다.
An important use of data warehousing is to provide temporal views over the history of source data. It is significant that nearly all data warehouses are dependent on relational database technology, yet relational databases provide little or no real support for temporal data. Therefore, in is difficult to obtain accurate information for time-varying data. In this paper, we are going to design a temporal data warehouse to support time-varying data efficiently. For this purpose, we present a method to support temporal query by combining a temporal query process layer with the relational database which is used as a source database in an existing data warehouse. We introduce the Temporal Aggregate Tree Strategy (TATS), and suggest its algorithm for the way to aggregate the time-varying data that is changed by the time when the temporal view is created. In addition, The TATS and the materialized view creation method of the existing data warehouse have been evaluated. As a result, the TATS reduces the size of the fact table and it shows a good performance for the comparison factor in case of processing the query for time-varying data.
In cloud environment, business intelligence data warehouse is used for decision making and enterprise policy. But if new system is added in cloud environment, much cost and time is needed due to heterogenous characteristics in data integration. This paper suggests a data cleaning system for business intelligence in cloud environment. The proposed system minimizes the effect of local system when it integrates distributed system using XMDR-DAI. And this system provides standardized information to generate information of data warehouse in real time. Also the proposed system saves cost and time by integrating the data without a change of existed system. And it can improve quality of information by generating coherent information through data extraction and cleaning work in real time.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2009.11a
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pp.669-670
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2009
기업 내부적으로 고객의 정보를 다루는 DataWarehouse 시스템에 대한 활용도가 증대되고 있다. 특히 고객 식별자 정보(주민번호, 고객성명, 전화번호, E-mail, 주소)에 대한 접근을 통해 데이터를 추출하여 분석하고 이를 마케팅이나 고객 Segment 를 위해 활용이 증대되고 있다. 따라서 민감한 고객의 고객의 정보를 전사적인 차원에서 체계적인 관리를 위한 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 DW 고객 식별자 정보 이용절차를 개선하여 대량정보 유출 및 불법 이용을 사전에 예방하고 사후 보안 체계를 강화하는 시스템을 구현 모델을 설명하며, 그 결과로 사용자, 관리자, 감사자까지의 각 단계별 검증 프로세스를 통한 고객 식별자 정보 관리의 극대화 방향을 제시한다.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.9
no.3
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pp.1-16
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2007
A spatial data warehouse is a system to support decision making using a spatial data cube. A spatial data cube is composed of a dimension table and a fact table. For decision support using this spatial data cube, the concept hierarchy of spatial dimension and the summarized information of spatial fact should be provided. In the previous researches, however, spatial summarized information is deficient. In this paper, the spatial aggregation for spatial summarized information in a spatial data warehouse is proposed. The proposed spatial aggregation is separated of both the numerical aggregation and the object aggregation. The numerical aggregation is the operation to return a numerical data as a result of spatial analysis and the object aggregation returns the result represented to object. We provide the extended struct of spatial data for spatial aggregation and so our proposed method is efficient.
The On-Line Analytical Processing (OLAP) tools access data from the data warehouse for complex data analysis, such as multidimensional data analysis, and decision support activities. Current research has lead to new developments in all aspects of data warehousing, however, there are still a number of problems that need to be solved for making data warehousing effective. View maintenance, one of them, is to maintain view in response to updates in source data. Keeping the view consistent with updates to the base relations, however, can be expensive, since it may involve querying external sources where the base relations reside. In order to reduce maintenance costs, it is possible to maintain the views using information that is strictly local to the data warehouse. This process is usually referred to as "self-maintenance of views". A number of algorithm have been proposed for self maintenance of views where they keep some additional information in data warehouse in the form of auxiliary views. But those algorithms did not consider a consistency of materialized views using view self-maintenance. The purpose of this paper is to research consistency problem when self-maintenance of views is implemented. The proposed "conveyor algorithm" will resolved a complete consistency of materialized view using self-maintenance with considering network delay. The rationale for conveyor algorithm and performance characteristics are described in detail.
The IT implementation literature suggests that various implementation factors play critical roles in the success of an information system; however, there is little empirical research about the implementation of data warehousing has unique characteristics that may impact the importance of factors that apply to it. in this study, a cross-sectional survey investigated a model of data warehousing success. Data warehousing managers and data suppliers from 51 organizations completed paired mail questionnaires on implementation factors and the success of the warehouse. The results from a regression analysis of the data identified relationships between the system quality and data quality factors and perceived net benefits. It was found that management support and resources help to address organizational issues that arise during warehouse implementations, resources, user participation, and highly-skilled project team members increase the likelihood that warehousing projects will finish on-time, on-budget, with the right functionality; and diverse, unstandardized source systems and poor development technology will increase the technical issues that project teams must overcome. The implementation's success with organizational and project issues, in turn, influence the system quality of the data warehouse; however, data quality is best explained by factors not included in the research model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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