• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권4호
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• pp.475-486
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• 2009

데이터 큐브는 다차원 데이터 분석 및 멀티레벨 데이터 분석에 많이 사용되고 있는 중요한 데이터 구조이다. 최근 데이터 스트림의 온라인 분석에 대한 수요가 증가하면서 스트림 큐브, Flow 큐브, S-큐브 등의 다양한 데이터 큐브 구조와 기법이 제안되었다. 그러나 기존 기법들은 데이터 큐브 생성 시 고비용이 요구되는 단점을 가지고 있어 효과적인 데이터 구조, 질의 방법 및 알고리즘에 대한 연구가 필요하다. 스트림 큐브 기법에서는 H-큐빙 기법을 사용하여 큐보이드를 선택하고, 계산된 셀들을 인기 패스에 있는 큐보이드들로 구성된 H-트리에 저장한다. 그러나 스트림 큐브 기법에서는 H-트리에 데이터를 비순차적으로 삽입하기 때문에 H-큐빙 기법을 사용하여 질의를 처리할 때 제한성을 갖고 있다. 본 논문에서는 데이터의 트리 구조의 각 층에 대한 인덱스를 구축하여 스트림 데이터에 대한 빠른 삽입 연산을 지원하는 $H^*$-tree 구조와, popular-path에 존재하지 않는 큐보이드를 빨리 계산하여 스트림 데이터에 대한 빠른 애드 혹 질의 응답을 지원하는 $H^*$-cubing 기법을 제안한다. 성능평가를 통하여 제안한 $H^*$-tree 기법은 보다 적은 큐브 구축 시간을 지원하며, $H^*$-cubing 기법이 stream cube 기법보다 빠른 애드 혹질의 응답 시간을 소요하며, 보다 적은메모리를 사용함을 보여준다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권6호
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• pp.403-412
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• 2013

본 연구는 기업물류와 물류비 및 컨테이너 운송의 개념을 정리하고, 한국 기업의 물류 중 비중이 큰 수송의 효율성 제고를 중심으로 물류비 절감방안을 제안하고 있다. 한국 S사의 사례연구를 통해 다수 출발지와 다수의 도착지를 고려한 컨테이너 화물적재에 대한 문제점을 분석과 토론을 하고자 한다. 혼합적재를 위한 조건들과 컨테이너 적재결정을 위한 규칙기반 시스템을 제안하고자 한다. 또한 화물운송 비용 최소화를 위해 적절한 규칙을 선택하여 적재를 결정 하는 알고리즘을 제시하고 있다. 데이터마이닝 및 OLAP 도구인 MS 분석 서비스를 이용하여 혼합적재를 위한 규칙들을 생성하고 OLAP 큐브 및 의사결정트리를 생성하여 규칙을 검증한다.

• 경영정보학연구
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• 제7권1호
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• pp.65-80
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• 2005

현재 지하철 운영기관은 만성적인 운영적자를 타개하기 위하여 다각적인 서비스 개선 노력을 하고 있으며, 이를 지원하기 위하여 지하철 통행과 관련된 심층적이고 효과적인 데이터 분석이 필요한 시점이다. 이에 본 연구는 지하철 인구이동 패턴 발견을 위한 분석환경으로 다차원분석시스템(OLAP)을 제안하였다. 지하철 교통카드의 로그 데이터가 이 시스템의 원시데이터로 사용되었고, 다차원 모델링을 통해 데이터마트를 설계.구현하였으며, 다차원분석도구를 이용하여 탐색된 지하철 인구이동 패턴과 맵을 예시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.1046-1049
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• 2014

최근 웹 2.0 의 폭발적인 성장과 스마트기기의 대중화 및 모바일 서비스의 활성화로 인하여 다양하고 방대한 양의 정보들이 생성되었다. 또한, 현재 산업분야에서는 이와같은 방대한 양의 데이터들을 처리하기 위하여 데이터웨어하우스와 OnLine Analytical Processing(OLAP)을 통한 정보 분석 사례가 많아지고 있다. 특히, 의사결정자들은 이러한 수많은 정보들 중에서 의사결정에 도움이 되는 정보들을 찾는 것을 목표로 하지만 아직까지도 의사결정자들은 자신들이 원하는 정보들을 찾는데 많은 어려움을 겪고 있다. 따라서, 최근에 수많은 정보들을 효과적으로 활용하기 위한 다양한 연구가 수행어지고 있고 의사결정자들의 올바른 의사결정을 도와주는 시스템에 대한 중요도가 나날이 급증하고 있다. 본 논문에서는 이러한 의사결정자들의 올바른 의사결정을 위해 OLAP 을 활용하여 TV 홈쇼핑에서 발생하는 수많은 정보들을 분류 목적에 따라 다차원적으로 분석하고 분석된 정보들을 바탕으로 하여 TV 홈쇼핑에서 판매하고 있는 상품의 트렌드를 분석한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.2-5
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• 2021

최근 사물인터넷(IoT) 기술이 발전하면서 다양한 단말들이 인터넷에 연결되고 있다. 그로 인해 발생하는 IoT 데이터의 양 또한 증가하고 있는데, 이렇게 발생한 대용량 IoT 데이터를 빠르게 분석할 수 있는 인덱스 키를 제안한다. 기존 인덱스 키에는 시간과 공간의 정보만 존재하여 반복문이나, 조인 연산(Join operation)을 사용하여 인덱스 테이블과 인스턴스 테이블에 저장되어있는 데이터를 질의했다면, 제안방안의 인덱스 키에는 IoT 데이터를 임베딩(Embedding) 하여 시간이 지연되었던 반복문이나 조인횟수를 최소화하기 위하여 OLAP 기반의 빅테이블을 생성함으로써 시간을 단축하였다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 한국IT서비스학회 2005년도 춘계학술대회
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• pp.215-221
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• 2005

최근 RFID가 비즈니스의 여러 분야에서 추적시스템을 중심으로 도입되기 시작하고 있으며, 이러한 시스템들이 기업에 괄목할만한 효율성의 중가와 비용의 감소를 가져올 것으로 기대되고 있다. 한편, 기업의 대용량 정보저장고로 사용되어 온 데이터 웨어하우스는 생태적으로 과거의 정적인 데이터를 분석하도록 디자인 되었으며, 온라인 분석도구인 OLAP은 데이터 웨어하우스에 저장된 정적 데이터를 분석하는 도구로 사용됨으로 의사결정 지원의 역할을 하고 있다. 그렇다면 RFID를 통하여 실시간으로 수집되는 정보가 OLAP과 결합할 경우 그 정보는 추적과 같은 단순한 정보분석이 아니라 실시간 기반의 보다 중요한 의사결정을 위하여 사용될 수 있을 것이다. 본 연구에서는 데이터 웨어하우스의 정보소스를 확장하기 위한 노력의 일환으로 RFID와 데이터 웨어하우스의 통합모델을 제안한다. 그와 함께 RFID 기기를 통하여 수집된 실시간 기반의 동적인 정보를 분석할 수 있는 OLAP을 제시하고 있다. 그리고 이러한 개념을 프로토타입으로 구현함으로서 유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 핵심을 이루고 있는 RFID가 데이터 웨어하우스에 정보소스를 제공할 수 있으며 온라인 분석도구와 결합될 경우 보다 강력한 의사결정 지원도구가 될 수 있음을 보여 준다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권6호
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• pp.450-459
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• 2001

다각도로 분석된 학업 성취도를 신속하게 제공받는 학생들은 그렇지 않은 학생들에 비해 차후에 더 나은 학업 성과를 보인다. 그러나 현재의 한국 학교 현장에서 시행되고 있는 평가 방법을 이를 반영하지 못하고 있다. 본 연구에서는 이러한 서비스를 온라인으로 교사와 학생에게 제공하는 ‘학업성취도 분석시스템’인 SAAS를 설계하고 구현하였다. 이 시스템은 비즈니스 데이터를 다차원적으로 분석하여 부가가치를 창출하는데 쓰이는 신기술인 OLAP을 이용한다. 학생, 과목, 기간 차원에 대한 종합적 성취도 분석 결과가 산출되고, 이는 편리한 인터페이스를 통해 제공된다. 시스템의 성능향상을 위해서 분석결과의 부분적 사전연산 방식과 큐브의 청크 단위 저장 방식이 사용되었다. SAAS는 전국 단위 학생 성적 분석을 위해서도 쓰일 수 있을 정도로 성능면에서 확장성을 지니며, 제 7차 교육과정 개혁에도 적용이 가능하다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (1)
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• pp.298-300
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• 2002

다차원 데이터를 배열에 저장하는 Multidimensional OLAP (MOLAP) 시스템은 배열내의 위치 정보를 통해 데이터를 신속하게 엑세스할 수 있는 장점을 갖는다. 그러나 실생활의 다차원 데이터는 대체로 희박하여 저장될 때 압축되고, 데이터가 검색될 때는 원래의 위치 정보를 찾기 위해 인덱스를 필요로 하게 된다. 다양한 종류의 다차원 인덱스가 테이블 형태의 데이터를 대상으로 개발되어 있으나, 이들은 데이터의 삽입과 삭제에 유연하게 대처할 수 있도록 하기 위해서 인덱스 공간과 데이터 검색 시간에 약간의 낭비를 초래한다. 본 연구에서는 OLAP 데이터가 주기적으로 갱신되며, 분석에 필요한 집계 데이터도 점진적으로 갱신되기보다 실제로는 새로 생성되고 있다는 점을 고려하여, 읽기 전용 MOLAP 데이터를 위한 인덱스 구조를 제안한다. 데이터는 청크들로 나뉜 후 압축 저장되며, 각 청크는 위치 정보를 유지하면서 비트로 표현되어 인덱스에 저장되도록 하였다. 제안한 비트맵 인덱스는 높은 압축률을 보이며, 범위 질의(range query)를 포함한 OLAP 주요 연산들 처리에 특히 효율적이다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 1998년도 추계학술대회 논문집
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• pp.129-132
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• 1998

그 동안 기업의 데이터는 관계형 데이터베이스에 의해 관리되어져 왔다. 그러나 전산전문가 아닌 최종사용자가 관리하는데는 어려움이 있었으며 이러한 문제를 해결하기 위한 많은 노력이 계속되어 왔다. 결국 최종사용자가 데이터에 직접 접근하여 분석이 가능한 OLAP 시스템의 도입이 필요하게 되었으며, OLAP시스템은 EUC 환경을 구현할 수 있는 시스템이라고 힐 수 있다. 따라서 본 논문은 효율적인 의사결정을 위해 기존의 관계형 데이터 베이스가 아닌 다차원 데이터 베이스에 의한 Prototype을 구축하였다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제13권1호
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• pp.137-147
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• 2006

Spatiotemporal data are records of the spatial changes of moving objects over time. Most data in corporate databases have a spatiotemporal nature, but they are typically treated as merely descriptive semantic data without considering their potential visual (or cartographic) representation. Businesses such as geographical CRM, location-based services, and technologies like GPS and RFID depend on the storage and analysis of spatiotemporal data. Effectively handling the data analysis process may be accomplished through spatiotemporal data warehouse and spatial OLAP. This paper proposes a multidimensional model for spatiotemporal data analysis, and cartographically represents the results of the analysis.