기업들은 정보시스템을 활용하여 방대한 데이터를 신속하고 정확하게 처리를 함으로서 생산성을 놓일 수 있는 기회를 갖게 되었다. 그러나 의사결정을 지원하는데 있어 정보시스템 기능의 한계가 자주 제기 되었다. 이에 따라 의사결정 지원시스템(DSS)의 중심을 이루는 수리적 모델의 응용 이외에 업무적 분석을 지원하기 위한 시스템으로서 데이터웨어하우스의 필요성이 제시되고 있다. 이를 위해 본 연구에서는 데이터웨어하우스의 개발방법론과 관련한 문제 논의, 특히 개발과정과 관련된 다양한 모형을 소개하고 데이터웨어하우스의 성공을 위한 핵심사항과의 관련성을 고찰하였다.
기업들은 정보시스템을 활용하여 방대한 데이터를 신속하고 정확하게 처리를 함으로써 생산성을 높일 수 있는 기회를 갖게 되었다. 그러나 의사결정을 지원하는데 있어 정보시스템 기능의 한계가 자주 제기 되었다. 이에 따라 의사결정 지원시스템(DSS)의 중심을 이루는 수리적 모델의 응용 이외에 업무적 분석을 지원하기 위한 시스템으로서 데이터웨어하우스의 필요성이 제시되고 있다. 이를 위해 본 연구에서는 데이터웨어하우스의 개발방법론과 관련한 문제 논의, 특히 개발과정과 관련된 다양한 모형을 소개하고 데이터웨어하우스의 성공을 위한 핵심사항과의 관련성을 고찰하였다.
For planning and developing rural regions, it is very important to understand and utilize regional characteristics including social, demographic, and economic aspects. The purpose of this study is to find effective analysis techniques and provide a procedure design for mining regional characteristics in South Korea through reviewing and analyzing 41 related studies. The engaged research methods can be classified into five categories (PCA+CA, PCA, CA, GIS, and PCA+GIS) with the combination of three methodologies: principal component analysis (PCA), cluster analysis (CA), and geographical information system (GIS). The combination of PCA and CA occupied about 40 % of research methods used in related studies. The analysis tool of Korean Rural Information Supporting System (KRISS) is designed based on the outcomes of this study and applied to classify the regional capacity of agriculture using agricultural census data (2000) for evaluating its applicability.
In the modern society where information system based on the computer in organization have been developed over again. A decision support system is one of the most popular topics. The computer have been discussed in relation to management strategy between enterprisers and researchers so far, but the accumulation of data resource and communication foundation have not been attended in actuality. The organic connection between business and information technique have been less progressed than our expectation. At this point of time. such a technical restrution getting removed, We have closed a gap between management strategy and computer. Now we are taking a growing interest in computer use for supporting proceedings decision, a lot of strategic marketing decision is wifely used in such a case, and the technical development is comming to advanced. In this study, I Investigate such a new tendency as strategic program and proceedings decision system. I will especially focus my study on a strategic program and a budget control corporation, so to speak, on strategic budget management system. Concretely the purpose of this study is to investigate what functions the proceedings decision support system requires in order to deal with the problem of strategic level and to practically establish the system with the use of DSS GENERATOR/ARISTOTLE in my laboratory.
제조 혁신을 위한 스마트 팩토리의 구현을 위하여 점차 디지털 트윈이 많이 개발되고 또 적용될 것이다. 특히 개발된 디지털 트윈에 대하여 시뮬레이션 및 최적화 분석을 실시함으로써 설비의 예지보전과 같은 중요한 의사결정을 지원할 수 있다. 본 연구는 사용자 관점에서 이러한 분석을 지원하는 체계인 디지털 트윈 관리시스템(DTMS: Digital Twin Management System)의 개념적 구조를 제시한다. 디지털 트윈은 다양한 분석 모듈과 데이터 등으로 매우 복잡하게 구성되어 있다. 스마트 팩토리가 진행될수록 디지털 트윈의 관리는 더욱 어려워지게 될 것이다. 따라서 이를 체계적으로 관리를 가능하게 하는 DTMS가 필요하다. 본 연구는 DTMS의 개발을 위하여 제조공학, 의사결정지원시스템, 그리고 최적화 분야에서 제시된 이론 및 체계들을 문제 해결 관점에서 통합한다. 그리고 제시된 프레임워크의 현실적용 가능성을 보이기 위하여 DTMS를 디스플레이 제조공정에 적용해 본다. 본 연구에서 제시된 DTMS는 전형적인 DSS(Decision Support System) 구조를 띤다. 즉 DTMS는 대화관리시스템, 모델관리시스템, 그리고 데이터관리시스템 등과 같은 3개의 서브시스템과 분석용 디지털 트윈 및 최적화 툴로 구성된다. 본 연구를 통하여 제시한 DTMS는 스마트 펙토리를 지향하는 경쟁력이 있으며 복잡한 산업 영역에 적용될 수 있다. 학문적으로는 새로운 시각에서 디지털 트윈의 분석을 조명한 것으로 추후 연구의 방향을 제시했다는 점에서 의미가 있다.
의사결정 시스템은 전사적인 의사결정과 전략적 정보수집을 위해 거대한 량의 정보를 빠른 시간내에 제공할 것을 요구한다. 데이타 웨어하우스는 이러한 정보를 신속히 제공하기 위해 여러 지역 데이타베이스로부터 필요한 정보를 사전에 추출하고 가공 및 통합하여 별도의 저장공간에 저장한다. 일반적으로, 웨어하우스 내의 정보는 지역 데이타베이스에 저장된 정보에 대한 실체화된 뷰로서 간주하며 지역 데이타의 변경에 따라 일관성을 유지하도록 반영해야 한다. 본 논문에서는 일관성을 유지하기 위해 정보 공유가 가능한 데이타 웨어하우스 시스템의 구조와 비-보상 실체 뷰 관리 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 데이타 웨어하우스 시스템의 구조는 지역 데이타베이스에서 추출된 정보를 관리하는 별도의 지역 정보 관리자를 두어 뷰 관리자들 간의 정보 공유가 가능하게 한다. 비-보상 실체 뷰 관리 기법은 지역 데이타 변경 사건에 따른 뷰 관리 시 다른 사건에 의해 영향을 받지 않도록 하기 때문에 기본의 사전 보상이나 나중 보상 기법과는 달리 추가적인 질의 처리를 요구하지 않는 기법이다.Abstract A decision support system(DSS) commonly requires fast access to tremendous volume of information. A data warehouse is a database storing the information that is extracted, filtered and integrated from several relevant local databases to reply upon aggregated queries. The information stored in the data warehouse can be regarded as materialized views. The materialized view has to be modified according to the change of the corresponding local databases to preserve the data consistency. In this paper, we propose a data warehousing system architecture allowing information sharing (DAWINS), and a non-compensating materialized view maintenance algorithm(NCA). DAWINS architecture allows relevant information to be shared by individual view managers with local data manager for each local database. Unlikely to the pre- or post-compensating algorithms, which are required to remove the effects of some events to other view in the process of view maintenance, NCA does not require any additional query processing, since a local data manager in DAWINS already maintains the effects of update events occurring in local systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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