The On-Line Analytical Processing (OLAP) tools access data from the data warehouse for complex data analysis, such as multidimensional data analysis, and decision support activities. Current research has lead to new developments in all aspects of data warehousing, however, there are still a number of problems that need to be solved for making data warehousing effective. View maintenance, one of them, is to maintain view in response to updates in source data. Keeping the view consistent with updates to the base relations, however, can be expensive, since it may involve querying external sources where the base relations reside. In order to reduce maintenance costs, it is possible to maintain the views using information that is strictly local to the data warehouse. This process is usually referred to as "self-maintenance of views". A number of algorithm have been proposed for self maintenance of views where they keep some additional information in data warehouse in the form of auxiliary views. But those algorithms did not consider a consistency of materialized views using view self-maintenance. The purpose of this paper is to research consistency problem when self-maintenance of views is implemented. The proposed "conveyor algorithm" will resolved a complete consistency of materialized view using self-maintenance with considering network delay. The rationale for conveyor algorithm and performance characteristics are described in detail.
In the data warehouse environment, materialized views are typically used to support efficient query processing. Materialized views need to be updated when source data change. Since the update of the views need impose a significant overhead, it is essential to update the views efficiently. Though various view maintenance strategies have been discussed in the past, the efficient maintenance of SPJ materialized views has not been sufficiently investigated. In this paper, we propose an efficient incremental view maintenance method for SPJ materialized views that minimizes the total accesses to data sources. The proposed method finds an optimal view maintenance strategy using a dynamic programming algorithm. We also present various experimental results that shows the efficiency of our proposed method.
Park, Chulsoon;Moon, Dug Hee;Sung, Hongsuk;Song, Junyeop;Jung, Jongyun
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.38
no.3
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pp.100-107
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2015
Recently as the manufacturers want competitiveness in dynamically changing environment, they are trying a lot of efforts to be efficient with their production systems, which may be achieved by diminishing unplanned operation stops. The operation stops and maintenance cost are known to be significantly decreased by adopting proper maintenance strategy. Therefore, the manufacturers were more getting interested in scheduling of exact maintenance scheduling to keep smooth operation and prevent unexpected stops. In this paper, we proposedan integrated maintenance approach in injection molding manufacturing line. It consists of predictive and preventive maintenance approach. The predictive maintenance uses the statistical process control technique with the real-time data and the preventive maintenance is based on the checking period of machine components or equipment. For the predictive maintenance approach, firstly, we identified components or equipment that are required maintenance, and then machine parameters that are related with the identified components or equipment. Second, we performed regression analysis to select the machine parameters that affect the quality of the manufactured products and are significant to the quality of the products. By this analysis, we can exclude the insignificant parameters from monitoring parameters and focus on the significant parameters. Third, we developed the statistical prediction models for the selected machine parameters. Current models include regression, exponential smoothing and so on. We used these models to decide abnormal patternand to schedule maintenance. Finally, for other components or equipment which is not covered by predictive approach, we adoptedpreventive maintenance approach. To show feasibility we developed an integrated maintenance support system in LabView Watchdog Agent and SQL Server environment and validated our proposed methodology with experimental data.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.36
no.9B
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pp.1057-1065
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2011
In order to achieve the ease of development and to facilitate the maintenance of codes for complex Ajax (Asynchronous Java Script and XML)-based web clients, this paper proposes a CVC (Communicator-View-Controller) architecture pattern by modifying the well-known MVC (Model-View-Controller) framework. By composing the Communicator of codes for asynchronous data retrieval, which is common to Ajax-based clients, the proposed architecture pattern is able to cut out the graphic design related codes to constitute the View layer. Based on such declarative generalization of complex web-client codes, Ajax-related codes can be easily modularized and efficiently reused in development and maintenance stages, and graphics design can be done separately regardless of the other business logic related codes development, resulting in highly efficient development and maintenance of complex Ajax-based web clients.
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.
A query processing is a critical issue in data warehouse environment since queries on data warehouses often involve hundreds of complex operations over large volumes of data. Data warehouses therefore build a large number of materialized views to increase the system performance. Which views to materialized is an important factor on the view maintenance cost as well as the query performance. The goal of materialized view selection problem is to select an optimal set of views that minimizes total query response time in addition to the view maintenance cost. In this paper, we present an efficient solution for the materialized view selection problem. Although the optimal selection of materialized views is NP-hard problem, we developed a feasible solution by utilizing the characteristics of relational operators such as join, selection, and grouping.
A data warehouse stores information that is collected from multiple, heterogeneous information sources for the purpose of complex querying and analysis. Information in the warehouse is typically stored In the form of materialized views, which represent pre-computed portions of frequently asked queries. One of the most important tasks of designing a warehouse is the selection of materialized views to be maintained in the warehouse. The goal is to select a set of views so that the total query response time over all queries can be minimized while a limited amount of time for maintaining the views is given(maintenance-cost view selection problem). In this paper, we propose an efficient solution to the maintenance-cost view selection problem using a genetic algorithm for computing a near-optimal set of views. Specifically, we explore the maintenance-cost view selection problem in the context of OR view graphs. We show that our approach represents a dramatic improvement in terms of time complexity over existing search-based approaches that use heuristics. Our analysis shows that the algorithm consistently yields a solution that only has an additional 10% of query cost of over the optimal query cost while at the same time exhibits an impressive performance of only a linear increase in execution time. We have implemented a prototype version of our algorithm that is used to evaluate our approach.
Maintenance plays an important role in keeping product availability, reliability and quality at an appropriate level. In this paper, two-types of maintenance policies are studied following the expiration of two-dimensional (2D) free replacement warranty. Both the fixed-maintenance-period policy and the variable-maintenance-period policy are based on a specified region of the warranty defined in terms of age and usage where all failures are minimally repaired. An accelerating failure time (AFT) model is used to allow for the effect of usage rate on product degradation. The maintenance model that arises following the expiration of 2D warranty is discussed. The expected cost rates per unit time from the user's point of view are formulated and the optimal maintenance policies are determined to minimize the expected cost rate to the user. Finally numerical examples are given to illustrate the optimal maintenance polices.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.25
no.8A
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pp.1265-1272
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2000
A data warehouse is able to accommodate efficient data mining query processing and subsequent response by providing information needed for decision making. In such an environment, the data warehouse stores materialized view derived from various sources to enhance query processing. The compensating algorithm to maintain materialized view is well known for a single source site environment. In the compensating algorithm, several problems arise to get results in view maintenance. The problems are due to the overhead in query management within the data warehouse, increased complexity to manage queries in the warehouse as updates occur and increased volume of message traffic between the data source and the warehouse. In this paper, we propose a new algorithm that reduces the overhead in managing queries for new maintenance and that enhances the correctness. We also measured the performance of the new algorithm by evaluating the performance of the existing recomputing view and compensating algorithm and comparing the results with the proposed algorithm.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.59
no.10
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pp.1882-1888
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2010
It is widely known that ESA(Electric Signature Analysis) method is very useful one for fault diagnosis of an induction motor. Online fault diagnosis system of induction motors using LabVIEW is proposed to detect the fault of broken rotor bars and shorted turns in stator. This system is not model-based system of induction motor but LabVIEW-based fault diagnosis system using FFT spectrum of stator current in faulty motor without estimating of motor parameters. FFT of stator current in faulty induction motor is measured and compared with various reference fault data in data base to diagnose the fault. This paper is focused on to predict and diagnose of the health state of induction motors in steady state. Also, it can be given to motor operator and maintenance team in order to enhance an availability and maintainability of induction motors. Experimental results are demonstrated that the proposed system is very useful to diagnose the fault and to implement the predictive maintenance of induction motors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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