과거와 다르게 최근의 병원들은 정보화로 인해서 상당한 양의 의료 데이터가 저장되어 있어서 이의 효과적인 이용에 관심을 가지고 있다. 그러나 기존 통합병원정보시스템 (Integrated Hospital Information System)은 아직까지 일반관리와 원무관리 중심에서 벗어나지 못하고 있다. 품질 좋은 의료 서비스를 제공하기 위해서 환자 중심의 진료 및 진료지원, 임상연구 등을 종합적으로 지원하기 위한 데이터 웨어하우스 (Data Warehouse)의 필요성이 대두되기 시작했다. 이에 본 연구는 병원 전체 차원에서 데이터 웨어하우스의 아키텍쳐를 설계하고 개발하는 데 주안점을 두었다. 특히, 임상 데이터 웨어하우스 (Clinical Data Warehouse)에 초점을 두었으며 이에 대한 프로토타입은 J 병원에 적용되어서 개발되었다.
과거와 다르게 최근의 병원들은 정보화로 인해서 상당한 양의 의료 데이터가 저장되어 있어서 이의 효과적인 이용에 관심을 가지고 있다. 그러나 기존 통합병원정보시스템(Integrated Hospital Information System)은 아직까지 일반관리와 원무관리 중에서 벗어나지 못하고 있다. 품질 좋은 의료 서비스를 제공하기 위해서 환자 중심의 진료 및 진료지원, 임상연구 등을 종합적으로 지원하기 위한 데이터 웨어하우스(Data Warehouse)의 필요성이 대두되기 시작했다. 이에 본 연구는 병원 전체 차원에서 데이터 웨어하우스의 아키텍쳐를 설계하고 개발하는 데 주안점을 두었다. 특히, 임상 데이터 웨어하우스(Clinical Data Warehouse)에 초점을 두었으며 이에 대한 프로토타입은 J 병원에 적용되어서 개발되었다.
In order to acquire a precise and quick response to an analytical query, proper selection of the views to materialize in the data warehouse is crucial. In traditional view selection algorithms, all relations are considered for selection as materialized views. However, materializing all relations rather than a part results in much worse performance in terms of time and space costs. Therefore, we present an improved algorithm for selection of views to materialize using the clustering method to overcome the problem resulting from conventional view selection algorithms. In the presented algorithm, ASVMRT (Algorithm for Selection of Views to Materialize using Reduced Table), we first generate reduced tables in the data warehouse using clustering based on attribute-values density, and then we consider the combination of reduced tables as materialized views instead of a combination of the original base relations. For the justification of the proposed algorithm, we reveal the experimental results in which both time and space costs are approximately 1.8 times better than conventional algorithms.
Warehouse planning or design is not a static, one-time activity. To survive in the constantly changing market warehouse design should be a continuous process in which the anticipated requirment are reflected on the current warehouse status. Thus, the goal of warehouse management is to effectively utilize the various warehouse resources to meet the varying customer requirment. This paper presents an engineering framework for warehousing system analysis and design from the perspective of a total system approach. The complexity pertinent to warehousing system analysis and design is first discussed, which mainly come from the interplay among product data, order data, equipment types, operating strategies, and functional specification of the overall system. The understanding of the complexity leads to a general structure and a conceptual design procedure for a warehousing system. The general structure is comprehensive enough to represent most warehousing and flexible enough to accommodate the more sophisticated ones. The conceptual design procedure portrays the high-level interelationships the design issues.
본 연구는 데이터 웨어하우스 환경에서 어떤 메타데이터를 어떻게 관리하는 가를 알아보기 위하여, 데이터 웨어하우징을 위한 3 가지 메타데이터 관리 스키마(추출 메타데이터, 웨어하우스 메타메이터, 사용자 접근 메타데이터)를 이용한다. 특히, 3 가지 메타데이터 중에서 사용자의 데이터 웨어하우스에 대한 접근과 그 활용을 위한 웨어하우스 메타데이터와 사용자 접근 메타데이터에 초점을 두고 이들 메타데이터 관리에 대한 사례를 연구한다.
데이터 마이닝 시스템은 기본적으로 요약화, 연관화와 분류화 등 다양한 유형의 데이터 마이닝 기능을 포함한다. 이들 기능을 수행하기 위해서 포괄적으로 표현하기 위한 강력한 데이터 마이닝 질의 언어가 요구되며, 사용자에게 보다 친숙한 마이닝 환경을 제공하기 위해서 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 이용한 데이터 마이닝 질의 언어의 개발이 중요하게 언급된다. 뿐만 아니라 데이터 마이닝 그 자체로서 독립적인 수행이 아니라 수많은 데이터를 포함하며, 의사결정에 적합한 구조로 설계되어 있는 데이터 웨어하우스와 연관된 데이터 마이닝 질의 처리가 필요하다. 본 논문에서는 먼저 GUI를 통하여 사용자가 쉽게 데이터 마이닝 질의를 수행할 수 있도록 한다. 또한 질의를 처리하기 위한 데이터 마이닝 질의 처리 프레임워크를 제시한다. 데이터마이닝 질의의 대상은 데이터 웨어하우스에 저장되어 있는 데이터이기 때문에 데이터 웨어하우스의 구축이 필요하다. 본 논문에서는 데이터 웨어하우스 구축에 필요한 스키마 생성을 위해서 스키마 생성기를 아울러 개발하여 이용한다. 마지막으로 연관 규칙 발견을 위한 데이터 마이닝 질의를 처리하기 위한 질의 처리기의 구현 내용을 보인다.
IT기술의 급속한 발전과 함께 데이터의 증가 양이 양산되고 있다. 새로운 데이터양은 매우 커지고 있으며, 유비쿼터스 환경에서 필요되는 센서 장치 혹은 클라이언트 장치들로부터 생성된 새로운 데이터 형태는 매우 다양하여 데이터들을 관리하고 제어하기가 어렵다. 특히, 유비쿼터스 환경에서 발생된 데이터는 PDA, 스마트 폰, 모바일 장치 혹은 센서 장치 등 다양한 원천 소스 등을 통해 생성된다. 그러므로 의사결정을 위해 유비쿼터스 장치로부터 생성된 데이터를 관리하고 제어하기 위해서 통합된 저장 장소로 데이터 웨어하우스를 사용한다. 데이터 웨어하우스는 서로 다른 몇몇 DBMS 데이터를 하나의 DBMS로 통합하고 집단화한다. 또한, 소스 데이터로부터 갱신된 데이터는 효과적으로 데이터 웨어하우스로 전파되어야 한다. 그러므로 본 연구에서는 새로운 IT패러다임 환경인 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 정확하고 효율적인 데이터 관리 방법론을 위한 모델을 제시한다. 또한 갱신된 데이터를 의사 결정을 위해 활용할 수 있으며, 기존 방법론과 비교하여 분석 결과를 보인다.
데이터 웨어하우스는 사용자의 의사 결정에 필요한 정보를 제공하여 효율적인 데이터 마이닝 질의 처리 및 그에 대한 응답을 이루도록 한다. 이를 위해서 데이터 웨어하우스는 소스 데이터로부터 유도된 실체 뷰를 저장하고 있다 특히 소스 데이터가 단일 소스 환경에서 잘 알려진 보상 알고리즘을 들수 있다 보상 알고리즘에서는 질의 평가 결과를 얻기 위해서 뷰와 관련된 갱신 발생이 많을수록 웨어하우스의 복잡성과 메시지 양이 증가하며 웨어하우스 내에 질의 관리 오보헤드가 발생되는 문제점이 있었다 본논문에서는 뷰유지를 위한 질의 관리 오버헤드를 감소시키며 정확성을 향상시킨 알고리즘을 제시한다 또한 메시지 전송과 데이터 전송 측면에서 제시 하고 있는 알고리즘을 보상 알고리즘 및 재 계산 알고리즘과 성능을 분석 비교하였다.
본 논문에서는 공간 데이터 웨어하우스에서 시공간 분석지원을 위한 공간 데이터의 비중복 적재 기법을 제안한다. SDW는 이기종의 다양한 서비스를 지원하는 SDBMS로부터 공간 데이터를 추출한다. 제안 기법에서는 SOW에 소스로 참여하는 SDBMS에서 변경된 부분만을 추출하고, 이를 공간연산을 통해 중복된 데이터를 제거한 후 통합된 형태로 적재함으로써 빠른 공간 데이터 분석을 지원할 수 있으며, 저장 공간의 낭비를 줄일 수 있다. 이는 공간 마이닝등의 시간에 따른 분석 및 예측 분야에 효율적인 형태로 공간 데이터를 적재한다.
During the lifecycle of a nuclear power plant many organizations are involved in KOREA. Korea Plant Engineering Co. (KOPEC) participates in the design stage, Korea Hydraulic and Nuclear Power (KHNP) operates and manages all nuclear power plants in KOREA, Dusan Heavy Industries manufactures the main equipment, and a construction company constructs the plant. Even though each organization has a digital data management system inside and obtains a certain level of automation, data sharing among organizations is poor. KHNP gets drawing and technical specifications from KOPEC in the form of paper. It results in manual re-work of definition and there are potential errors in the process. A data warehouse based on a neutral model has been constructed in order to make an information bridge between design and O&M phases. GPM(generic product model), a data model from Hitachi, Japan is addressed and extended in this study. GPM has a similar architecture with ISO 15926 "life cycle data for process plant". The extension is oriented to nuclear power plants. This paper introduces some of implementation results: 1) 2D piping and instrument diagram (P&ID) and 3D CAD model exchanges and their visualization; 2) Interface between GPM-based data warehouse and KHNP ERP system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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