• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제14권2호
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• pp.130-142
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• 2008

토픽맵은 기존의 온톨로지 언어와는 달리 위치정보를 이용하여 형태를 변환하지 않고도 많은 양의 이종 정보 자원을 통합할 수 있는 온톨로지 언어이다. 지금까지 토픽맵 구축을 위한 여러 편집기등이 개발되어 있으나, 이들은 XTM 문서를 독자 방식으로 처리하고 있다. 따라서 대용량 자료를 처리하는 데 많은 시간이 소요되고, 현재 RDB 기반에서 운영되고 있는 레거시 시스템에 적용하여 실용화하기에는 많은 문제가 있다. 본 논문에서는 XTM 1.0 규격 기반의 대용량 토픽맵을 RDB 구조로 모델링하여, 처리시간을 최소화하고 레거시 시스템 상에서 온톨로지 구축이 가능하도록 하였다. 기존에 사용하고 있는 SQL 도구와 어플리케이션 개발 도구를 토픽맵 온톨로지 구축에 활용할 수 있도록 하여, 온톨로지 구축의 효율성을 높이고 XTM 문서와 데이타베이스간의 상호 호환이 가능한 토픽맵 플랫폼 X-TOP을 설계하고 구현하였다. X-TOP은 향후 사용자 인터페이스 변경과 다양한 DBMS를 지원할 수 있도록 3계층 구조를 갖고 있다. 헬스케어의 암 온톨로지 관리에 X-TOP을 적용하여 기존 시스템과의 성능 비교와 실무 응용의 유효성을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회지
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• 제14권2호
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• pp.185-197
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• 2006

스타 스키마는 중앙에 사실테이블이 있고 이 주변에 여러 개의 차원테이블이 감싸고 있는 형태로 되어있다. 사실테이블에서의 각 행은 여러 외래키로 구성된 하나의 복합키와 이 복합키와 관련된 여러 측정값으로 구성된다. 복합키의 구성원인 각 외래키는 각 하나씩의 차원테이블과 관련을 맺고 있다. 그런데 문제가 되는 것은 OLAP 스키마에서는 사실테이블에서의 복합키와 측정값이 1 : 1의 관계를 맺고 있는 것으로 되어있는데 비해서 실제의 애플리케이션 특히 금융 애플리케이션에 있어서는 복합키와 측정값이 1 : N의 관계를 맺게 된다는 점이다. 따라서 1 : N의 관계를 1 : 1로 만들기 위해서 예를 들면 SQL 데이터베이스에서 미리 필요한 처리를 한 다음 이 선처리 결과를 OLAP 데이터베이스에 입력하는 방법을 취하게 되는데, 이 방법에도 여러 문제가 있는 것으로 알려져 있다. 특히 어떤 경우에는 결과값이 틀리게 나오기도 한다. 본 연구에서는 1 : N의 관계를 사실테이블에 유지를 하면서도 어떠한 선처리도 하지 않고 정확한 결과값을 산출할 수 있는 사실테이블의 모델링과 MDX 쿼리문 작성법을 제안하고 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.177-188
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• 2007

스타 스키마는 중앙에 사실테이블이 있고 이 주변에 여러 개의 차원테이블이 감싸고 있는 형태로 되어있다. 사실테이블에서의 각 행은 여러 외래키로 구성된 하나의 복합키와 이 복합키와 관련된 여러 측정값으로 구성된다 복합키의 구성원인 각 외래키는 각 하나씩의 차원테이블과 관련을 맺고 있다. 그런데 문제가 되는 것은 OLAP 스키마에서는 사실테이블에서의 복합키와 측정값이 1 : 1의 관계를 맺고 있는 것으로 되어있는데 비해서 실제의 애플리케이션 특히 금융 애플리케이션에 있어서는 복합키와 측정값이 1 : N의 관계를 맺게 된다는 점이다. 따라서 1 : N의 관계를 1 : 1로 만들기 위해서 예를 들면 SQL 데이터베이스에서 미리 필요한 처리를 한 다음 이 선처리 결과를 OLAP 데이터베이스에 입력하는 방법을 취하게 되는데, 이 방법에도 여러 문제가 있는 것으로 알려져 있다. 특히 어떤 경우에는 결과 값이 틀리게 나오기도 한다. 본 연구에서는 1 : N의 관계를 사실테이블에 유지를 하면서도 어떠한 선처리도 하지 않고 정확한 결과값을 산출할 수 있는 사실테이블의 모델링과 MDX 쿼리문 작성법을 제안하고 있다.

• 한국전자거래학회지
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• 제14권4호
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• pp.1-17
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• 2009

전자 카탈로그는 상품이나 서비스 정보를 저장하고 있는 전자 문서로, 전자 상거래에서 가장 중요한 자료 중 하나이다. 전자 카탈로그는 지속적으로 추가, 수정 혹은 삭제되면서 최신의 상태로 유지되게 되는데, 전자 카탈로그의 양이 많아지면서 중복이 발생하고, 부적합한 분류에 할당되는 등, 품질 유지 문제가 발생한다. 검색, 중복확인, 자동분류는 카탈로그 품질 관리를 위해 중요한 기능들인데, 이 기능을 구현하기 위해서 카탈로그에서 추출된 색인어들의 통계 정보를 활용한 확률 모델들이 제시되었다. 그러나 이들은 서로 독립적으로 다루어 졌기에, 카탈로그 관리 시스템이라 는 하나의 시스템에서 구현될 수 있음에도 불구하고, 각 모델들이 공유하는 데이터와 이를 관리하기 위한 데이터 관리 기법에 관한 연구는 미흡하였다. 따라서 본 논문에서는 세 기능을 위한 확률모델을 정리하고, 이를 관계형 데이터베이스 상에서 구현하고, 통계 정보를 효율적으로 관리하는 방법을 제시한다. 특히, 실체화 뷰를 이용하여 불필요한 응용의 개발 비용과 데이터 무결성 저해요인을 제거하였다. 다량의 실제 전자 카탈로그 데이터베이스에 대한 실험을 통해 관계형 데이터 베이스를 이용한 구현이 속도와 정확성에 있어 실용성이 있음을 보였고, 응용을 통한 통계 정보갱신 방법과의 비교를 통해 실체화 뷰를 활용한 통계 정보 관리 기법의 효용성을 보였다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제2권1호
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• pp.5-16
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• 2000

OGC(Open GIS Consortium)의 'OpenGIS Simple Feature Specification for CORBA'는 CORBA 분산 컴퓨팅 환경하에서 분산되고 상호 이질적인 GIS 자원의 공유와 상호운용을 위한 표준 인터페이스를 정의하는 OpenGIS CORBA 구현사양이다. 이를 지원하는 OpenGIS 서버는 구현사양에 정의된 모즌 표준 인터페이스들에 대한 정확한 구현이 필요하고, 기반을 두고 있는 GIS와의 효율적인 연동이 필요하다. 본 논문에서는 UniSQL을 기초로 한 DBMS 엔진 레벨에서 공간 데이터 타입과 공간 연산자를 기본적으로 제공하는 객체 관리형 GIS인 GEUS를 기반으로 OpenGIS 서버를 개발하였다. CORBA 분산 컴퓨팅 환경하에서 클라이언트는 OpenGIS 표준 인터페이스를 통하여 OpenGIS 서버가 기초하고 있는 GIS에 저장되어 있는 지리정보를 접근할 수 있고, GIS가 제공하는 지형공간 연산기능을 이용할 수 있고, 또한 다른 GIS와 상호 운용할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.109-122
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• 2014

현재 우리는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, 이하 SNS) 상에서 수많은 데이터를 만들어 내고 있다. 특히, 모바일 기기와 SNS의 결합은 과거와는 비교할 수 없는 대량의 데이터를 생성하면서 사회적으로도 큰 영향을 미치고 있다. 이렇게 방대한 SNS 데이터 안에서 사람들이 많이 이야기하는 이슈를 찾아낼 수 있다면 이 정보는 사회 전반에 걸쳐 새로운 가치 창출을 위한 중요한 원천으로 활용될 수 있다. 본 연구는 이러한 SNS 빅데이터 분석에 대한 요구에 부응하기 위해, 트위터 데이터를 활용하여 트위터 상에서 어떤 이슈가 있었는지 추출하고 이를 웹 상에서 시각화 하는 트위터이슈 트래킹 시스템 TITS(Twitter Issue Tracking System)를 설계하고 구축 하였다. TITS는 1) 일별 순위에 따른 토픽 키워드 집합 제공 2) 토픽의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화 3) 토픽으로서의 중요도를 점수와 빈도수에 따라 Treemap으로 제공 4) 키워드 검색을 통한 키워드의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화의 기능을 갖는다. 본 연구는 SNS 상에서 실시간으로 발생하는 빅데이터를 Open Source인 Hadoop과 MongoDB를 활용하여 분석하였고, 이는 빅데이터의 실시간 처리가 점점 중요해지고 있는 현재 매우 주요한 방법론을 제시한다. 둘째, 문헌정보학 분야뿐만 아니라 다양한 연구 영역에서 사용하고 있는 토픽 모델링 기법을 실제 트위터 데이터에 적용하여 스토리텔링과 시계열 분석 측면에서 유용성을 확인할 수 있었다. 셋째, 연구 실험을 바탕으로 시각화와 웹 시스템 구축을 통해 실제 사용 가능한 시스템으로 구현하였다. 이를 통해 소셜미디어에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝하여 데이터 분석을 통한 의미 있는 정보를 제공하는 실제적인 방법을 제시할 수 있었다는 점에서 주요한 의의를 갖는다. 본 연구는 JSON(JavaScript Object Notation) 파일 포맷의 1억 5천만개 가량의 2013년 3월 한국어 트위터 데이터를 실험 대상으로 한다.