• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.151-153
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• 2004

비즈니스 인텔리전스는 정보를 저장하고 분석하여 부가가치를 창출해 내는 기술로써 무한경쟁시대에서 기업이 경영환경 추세를 파악하고 경영전략을 세우는데 필수적인 도구이다. 비즈니스 인텔리전스 핵심기술로는 정보를 분석하기 쉬운 형태로 저장하는 데이터웨어하우징 기술과, 정보를 다차원적으로 분석하는 OLAP 기술, 그리고 데이터에 숨겨진 패턴과 관계를 찾아내는 데이터마이닝 기술이 포함되며, 이들 각각을 위한 소프트웨어 제품들은 개발되어 널리 사용되고 있다. 그러나 기업이 요구하는 분석결과를 적시에 제공하기 위해서는 이들을 통합한 개발 프레임워크가 필요하며, 본 연구팀은 그러한 프레임워크 개발 프로젝트(Chamois Project)에 참여하고 있다. 이 프레임워크에는 유사한 기능을 제공하는 여러 종류의 소프트웨어 제품들이 포함되어 있어서, 공통의 응용 프로그래밍 인터페이스(API)를 제공하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 특히 다양한 OLAP 제품들을 수월하게 사용할 수 있도록 공통 OLAP API를 개발하였고, 이를 소개하고자 한다. 이와 같이 통합 환경에서 다양한 OLAP 제품들을 지원할 수 있다는 것은 OLAP 제품들의 선택의 폭을 넓히고 응용 프로그램의 코드를 수정하지 않아도 보다 나은 기능을 갖는 OLAP 제품으로의 업그레이드가 쉽게 이루어진다는 장점을 갖는다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.13-15
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• 2002

OLAP(On-Line Analytical Processing)은 데이터 웨어하우스에 저장된 정보를 다차원적으로 분석하여 그 결과를 온라인으로 사용자에게 제공하는 제반 기술로써, 비즈니스 인텔리젼스의 핵심 기술 중 하나이다. OLAP 애플리케이션을 개발하기 위해서는 OLAP API를 필요로 하며, 주요 API들로는 OLE DB for OLAP, JOLAP, XML for Analysis (XML/A)를 들 수 있다. 이 중에서 XML/A는 XML 웹서비스를 지원하는 API로써 SOAP, XML, HTTP 등 개방형 인터넷 표준을 따른다. XML/A는 데이터를 XML 형태로 전송함으로써 서로 다른 플랫폼을 갖는 클라이언트와 서버간에 통신을 할 수 있도록 해 준다. 반면. OLAP 오브젝트나 분석 데이터를 서버에 요청하기 위해서 클라이언트는 동일한 형식의 XML 데이터를 매번 생성해야 하는 번거로움을 안고 있다. 본 연구에서는 윈도우즈 환경의 애플리케이견 개발자들이 이러한 번거로운 작업을 하지 않고 XML/A Provider의 웹서비스를 통해 편리한 다차원 데이터 분석을 지원하는 XMLMD(XML Multidimensional) API를 설계하고 구현하였다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.10D no.1
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• pp.143-152
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• 2003

XML and Web Services draw a lot of attention as standard technologies for data exchange and integration among heterogeneous platforms XML/A, which supports such technologies, is a SOAP based XML APl that facilitates data exchange between a client application and a data analysis engine through the Internet. The fact that the XML format is used for data exchange makes XML/A to be platform-independent. However. client application developers have to go through a tedious Job of treating the same type of XML documents fur downloading data from the server. Also, an XML query language is needed for extracting data from the XML documents sent by the server. In this paper, we present a high level client OLAP API, called DXML, for the client application developers in the windows environment to easily use the OLAP services of XML/A. XMLMD consists of properties and methods needed for OLAP application development. XMLMD is to XML/A what ADOMD is to OLEDB for OLAP. We also present a web OLAP cube browser that is developed using XMLMD. The browser display's data in various formats such as XML, HTML, Excel, and graph.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11c
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• pp.1819-1822
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• 2002

OLAP(On-line Analytical Processing)은 데이터를 다차원적으로 집계하여 그 결과를 온라인으로 사용자에게 제공함으로써 고부가가치 창출에 사용되는 비즈니스 인텔리젼스 기술 중의 하나이다. 질의 처리 시간 제약 조건을 만족하기 위해 OLAP 시스템들은 다차원적 집계 결과를 미리 계산하여 저장해 둔다. 이 때 저장되는 데이터를 OLAP 큐브(cube)라고 하며, 데이터의 분석은 주로 큐브를 브라우징하면서 이루어진다. 본 연구에서는 웹 서비스를 통해 큐브를 브라우징할 수 있는 ‘웹 OLAP 큐브 브라우저(WOCB)'를 개발하였다. WOCB는 본 연구팀이 개발한 웹 서비스 기반의 OLAP API인 XMLMD를 사용하여 개발되었으며, 웹 서비스를 통해 전송되는 OLAP 큐브 데이터를 XML, HTML, 엑셀, 그래프 등의 다양한 형태로 검색할 수 있는 기능을 제공한다. 본 연구 결과는 이기종 플랫폼 환경에 분산되어 있는 OLAP 서버들을 통합할 때 하나의 컴포넌트로 사용될 수 있다는 장점을 갖는다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• v.12 no.4
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• pp.1693-1713
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• 2018

An important technique used by database administrators (DBAs) is to improve performance in decision-support workloads associated with a Star schema is multi-level partitioning. Queries will then benefit from performance improvements via partition elimination, due to constraints on queries expressed on the dimension tables. As the task of multi-level partitioning can be overwhelming for a DBA we are proposing a wizard that facilitates the task by calculating a partitioning scheme for a particular workload. The system resides completely on a client and interacts with the costing estimation subsystem of the query optimizer via an API over the network, thereby eliminating any need to make changes to the optimizer. In addition, since only cost estimates are needed the wizard overhead is very low. By using a greedy algorithm for search space enumeration over the query predicates in the workload the wizard is efficient with worst-case polynomial complexity. The technology proposed can be applied to any clustering or partitioning scheme in any database management system that provides an interface to the query optimizer. Applied to the Teradata database the technology provides recommendations that outperform a human expert's solution as measured by the total execution time of the workload. We also demonstrate the scalability of our approach when the fact table (and workload) size increases.