통합 정보시스템의 도입과 구축에 있어 가장 중요한 성공요소중의 하나가 성능 최적화이다. 본 연구에서는 정보시스템의 성능향상을 위해 비용도 저렴하고 단시간에 효과를 나타낼 수 있는 관계형 데이터베이스의 SQL 튜닝 기법을 제안하고, 이를 중소규모의 회사에 실제 운용되고 있는 데이터베이스 시스템에 적용하여 그 효율성을 분석하였다.
There has recently been a surge of interest in relational database mining that aims to discover useful patterns across multiple interlinked database relations. It is crucial for a learning algorithm to explore the multiple inter-connected relations so that important attributes are not excluded when mining such relational repositories. However, from a data privacy perspective, it becomes difficult to identify all possible relationships between attributes from the different relations, considering a complex database schema. That is, seemingly harmless attributes may be linked to confidential information, leading to data leaks when building a model. Thus, we are at risk of disclosing unwanted knowledge when publishing the results of a data mining exercise. For instance, consider a financial database classification task to determine whether a loan is considered high risk. Suppose that we are aware that the database contains another confidential attribute, such as income level, that should not be divulged. One may thus choose to eliminate, or distort, the income level from the database to prevent potential privacy leakage. However, even after distortion, a learning model against the modified database may accurately determine the income level values. It follows that the database is still unsafe and may be compromised. This paper demonstrates this potential for privacy leakage in multi-relational classification and illustrates how such potential leaks may be detected. We propose a method to generate a ranked list of subschemas that maintains the predictive performance on the class attribute, while limiting the disclosure risk, and predictive accuracy, of confidential attributes. We illustrate and demonstrate the effectiveness of our method against a financial database and an insurance database.
본 논문에서는 관계 데이터베이스를 이용한 XML 문서 저장시스템을 제안한다. XML 구조와 관계 데이터 베이스 스키마의 구조적 불일치로 인하여 XML 문서의 저장을 위해서는 별도의 처리과정이 필요하다. 본 연구에서는 DTD가 있는 XML 문서의 관계 데이터베이스 저장을 다루고 있다. 기존의 Shared Inlining 방법과 Hybrid Inlining 방법을 보완한 릴레이션의 단편과 과도한 조인 연산을 줄여주는 Association Inlining 방법을 제안하고 실제 실험을 통하여 성능이 개선되었음을 보인다. DTD를 단순화시켜 이로부터 저장구조 정보를 추출하고 관계 데이터베이스의 저장구조로 사상시키기 위하여 기존의 맵 클래스를 확장하였다. XML 문서의 분석을 통하여 다중값 엘리먼트, 여러 개의 상위 엘리먼트를 갖는 엘리먼트, 순환 구조를 갖는 엘리먼트 등 다양한 형태의 구조에 대해 맵 클래스를 정의하였으며 추출 저장구조 정보와 맵 클래스를 이용하여 XML 형태의 맵 파일을 생성한다.
As XML is increasingly used for representing and exchanging data, relational database systems have been trying extend their features to handle XML documents XML documents can be stored in a column with XML data type like primitive types. The shredding method, which is one of the traditional methods for storing and managing XML documents in RDBMS, is still useful and viable although it has some drawbacks due to the structural discrepancy between XML and relational databases. This method may be suitable for data-centric XML documents with simple schema. This paper presents the extended version of the Association inlining method that is based on inlined shredding and compares the performance of querying processing to that of XML type method of conventional relational database systems. The experiments showed that in most cases our method resulted in better performance than the other method based on XML data type. This is due to the fact that our shredding method keeps and uses the order and path information of XML documents. The path table has the information of the corresponding table and column for each distinct path and the structure information of the XML document is extracted and stored in data tables.
Relational Database Management Systems have become de facto database model among most developers and users since the inception of Data Science. From IoT devices, sensors, social media and other sources, data is generated in structured, semi-structured and unstructured formats, in huge volumes, thereby the difficulty of data management greatly increases. Organizations that collect large amounts of data are increasingly turning to non relational databases - NoSQL databases. In this paper, through experiments with real field data, we demonstrate that MongoDB, a document-based NoSQL database, is a better alternative for building a Telco Subscriber Data Management System which hitherto is mainly built with Relational Database Management Systems. We compare the existing system in various phases of data flow with our proposed system powered by MongoDB. We show how various workloads at some phases of the existing system were either completely removed or significantly simplified on the new system. Based on experiment results, using MongoDB for managing telco subscriber data turned out to offer performance better than the existing system built with MSSQL Server.
Purpose - An appreciable number of small- and medium-sized exporters have continuously succeeded in their export marketplaces even though they do not possess enough resources. Advocating that affiliation with an export service-provider plays an important role in this phenomenon, we aimed to theoretically explain how export service providers' competences and relational factors drive small- and medium-sized exporters' competitive advantages in the long-run. Design/methodology - Drawing prominently on the resource-based view and the relationship-marketing theory, we built an empirically testable model. The model showed the roles of exporter capabilities, export service-provider competences, and relational factors on small- and medium-sized exporters' sustainable competitive advantages. Findings - The results of our research showed that exporter production and branding capabilities positively influenced their sustainable competitive advantage. In addition, export service-providers' marketing competence and relationship-building competence positively moderated the effects of exporter capabilities on their parties' sustainable competitive advantages. Finally, affiliation parties' interfirm trust and relationship commitment positively moderated the effects of export service-provider competence on the relationship between exporter capabilities and sustainable competitive advantages. Originality/value - Although prior studies have highlighted the effects of an exporter's resources on export performance, our research filled a knowledge gap of the effects of other resources on export performance. First, we proposed two types of export service-provider, competence marketing and relationship-building, influencing exporters' competitive advantage. Second, the effects of relational factors were proposed in the context of export affiliations.
본 논문에서는 사회적 기업에서 기업가정신과 사회적 자본을 기반으로 기업과 지역사회의 공진화의 기반을 구축하기 위한 선순환 요소를 발굴하고자 한다. 이를 위해서 기업가정신의 구성변인으로서 혁신성, 진취성, 위험감수성에 사회적가치추구를 추가하고, 사회적 자본을 구조적 자본, 인지적 자본, 관계적 자본으로 분류하였다. 기업가정신과 사회적 기업의 성과의 관계에서 사회적 자본의 매개효과에 대한 실증 분석을 위해 6개의 가설을 정한 후 상관 분석과 회귀 분석을 실시하였다. 본 연구 결과를 하면 다음과 같다. 첫째, 기업가정신과 사회적 기업의 경제적 성과에서 관계적 자본은 완전매개효과를 갖는다. 둘째, 기업가정신과 사회적 기업의 사회적 성과에서 관계적 자본은 완전매개효과를 갖는다.
최근 디지털 변화와 코로나19의 영향으로 온라인 활동이 급증함에 따라 대규모 데이터 처리와 유지보수의 중요성이 점점 커지고 있다. 이 연구는 데이터 저장 및 관리에 널리 사용되는 두 주요 데이터베이스 유형인 관계형 데이터베이스(RDBMS)와 비관계형 데이터베이스(NoSQL)의 성능을 비교 분석한다. 구체적으로, RDBMS의 대표 예인 MySQL과 NoSQL의 대표 예인 Redis를 사용하여 데이터 삽입, 조회, 삭제 기능의 수행 시간을 측정하고 평가했다. 실험 결과, Redis는 MySQL에 비해 데이터 삽입에서 약 5.84배, 조회에서는 약 6.61배, 삭제에서는 약 12.33배 빠른 성능을 보였다. 이 결과는 Redis가 특히 대규모 데이터 처리와 유지보수가 필요한 환경에서 뛰어난 성능을 제공함을 보여준다. 이에 따라 기업 및 온라인 서비스 제공자들은 Redis와 같은 NoSQL 데이터베이스를 선택함으로써 보다 효율적인 데이터 관리 솔루션을 확보할 수 있을 것이다. 본 연구가 데이터베이스 선택 시 데이터 처리 성능을 고려하는 데 중요한 참고 자료로 활용되기를 기대한다.
본 연구는 사회적 자본 이론을 기반으로 디지털 전략이 기업의 관계적 행동, 인지 차원, 지속적인 디지털 전환을 통해 기업 성과에 미치는 영향을 분석하였다. 연구모형은 1년 이상 근무한 국내 기업 종사자 300명을 대상으로 2024년 2월 20일부터 2월 23일 설문으로 수집한 자료를 이용해 테스트하였으며, Smart PLS 4.0을 사용하였다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 디지털 전략이 조직 내 협력과 상호작용을 촉진하고 구성원들의 디지털 기술 이해와 인식을 향상시키며, 지속적인 변화와 혁신을 통해 기업의 경쟁력을 강화하는 데 중요한 역할을 한다는 것이 확인되었다. 둘째, 지속적인 디지털 전환과 인지 차원이 기업 성과에 긍정적인 영향을 미치는 반면, 관계적 행동 차원의 영향은 유의미하지 않은 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 디지털 전략이 단순한 기술 도입을 넘어 조직 내 상호작용과 인식 변화를 촉진함으로써 기업성과에 중요한 영향을 미칠 수 있음을 시사하며, 한국 기업들이 디지털 전환을 효과적으로 추진할 수 있는 전략적 시사점을 제공한다.
지금까지 인공지능의 한 분야인 딥러닝 방법은 구조화되지 않은 데이터로부터 문제를 해결하는 놀라울만한 성과를 이루어왔지만, 인간처럼 여러 상황들을 종합적으로 판단, 그것들의 연관성을 추론하고, 그 다음 상황을 예측하는 수준의 지능을 갖는데 도달하지 못하였다. 최근 발표된 복잡한 관계 추론을 수행하는 심층 신경망은 인공지능이 인간의 핵심 지적 능력인 관계 추론을 보유할 수 있다는 것을 증명하였다. 본 논문에서는 관계 추론 심층 신경망 중에서 Relation Networks (RN)의 성능을 분석 및 관찰해 보고자 Sort-of-CLEVR 데이터 셋을 사용한 시각적 질의응답과 bAbI task를 사용한 텍스트 기반 질의응답 두 유형의 RN 기반 심층 신경망 모델을 구축하여 baseline 모델과의 비교를 통한 성능검증을 하였다. 또한 모델의 성능을 극대화하기 위하여 하이퍼 파라미터 튜닝 등 다양각도의 성능개선 실험으로 관계 추론을 위한 RN 기반 심층 신경망 모델의 성능개선 방법을 제안하였다. 제안한 성능개선 방법은 시각적 질의응답 모델과 텍스트 기반 질의응답 모델에 적용하여 그 효과를 검증하였고, 기존의 RN 모델에서 사용해보지 않았던 Dialog-based LL 데이터 셋을 사용하여 새로운 도메인에서의 제안한 성능개선 방법의 효과를 다시 한 번 검증하였다. 실험 결과 두 유형의 RN 모델 모두에서 초기 학습률이 모델의 성능을 결정하는 핵심 요인임을 알 수 있었고, 제안한 random search 방법에 의해 찾은 최적의 초기 학습률 설정이 모델의 성능을 최고 99.8%까지 향상 시킬 수 있다는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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