• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2004년도 춘계종합학술대회
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• pp.354-357
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• 2004

데이터 웨어하우스는 주제 지향적이고, 통합적이며, 비 유동적인 데이터로써 의사결정에 필요한 정보들을 추출하여 OLAP(On-Line Analytical Processing)분석에 이용된다. 현재 OLAP 연산자와 스타 스키마 사이의 다차원 모델링에 관한 연구는 많이 진행되어 왔다. 본 논문에서는 drill-across 연산자를 통해 객체 지향 개념적 관계와 스타 스키마보다 한층 더 확장된 스노우 플레이크(snowflake) 스키마를 이용하여 관계를 설계하고자 한다. 설계를 통해 star schema에 적용되지 않았던 객체 지향 관계가 개선되었음을 알 수 있었다.

• Spatial Information Research
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• 제13권3호
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• pp.239-252
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• 2005

본 연구는 대용량의 공간자료에서 의미 있는 지식을 탐색 및 발견하고, 인터넷 환경에서 공간적 의사결정과정을 지원하기 위한 방안을 설계하였다. 그리고 설계를 기반으로 실험적 원형 시스템(Pilot Tested System)을 구현하여 의사결정자와 분석가 사이에서 특정주제에 적합한 다차원적 분석을 위해 양방향 통신이 가능하도록 공간 데이터 웨어하우스의 눈송이 스키마모델(snowflake schema model)을 활용하였다. 눈송이 스키마는 공간자료와 연계할 경우 기존 스타 스키마모델(star schema model)보다 확장성과 유연성이 뛰어난 분석중심의 설계방안이다. 또한 눈송이 스키마모델의 평가를 위해 백화점 거래사례를 통해 실험적 시스템을 구현하여 평가하였다. 이 시스템의 목적은 목표마케팅 지역설정이며, 의사결정자와 분석가의 양방향통신이 가능한 인터넷상담시스템이다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제20권1호
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• pp.87-106
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• 2013

This study is to explore the airline network patterns of Incheon and Narita International Airports using passenger flight departure and arrival data of the two airports. The so-called Origin-Destination data is collected from the airports' websites and some of the important data items are flight number, city of origin, destination city, departure/arrival time, number of flights, and delay time. A snowflake schema dimensional model is proposed and implemented. Tableau Public, a well-known visual analytic tool, is used to connect the dimensional model and played an important role in navigating the data space to find interesting and visual patterns among corresponding airports and airlines. For the efficiency of analyzing this spacious data mart, data visualization method was used. Four types of visualization method proposed by Yau was used; visualizing patterns over time, visualizing proportions, visualizing relationships, and visualizing spatial relationships. The strength of connectivity of each flight segments is calculated to evaluate the degree of globalization of Seoul and Tokyo. We anticipate that various patterns and new findings produced by the data mart would provide airline managers, airport authorities, and policy makers in the field of travel and transportation with insightful information.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제14권3호
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• pp.169-187
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• 2004

Self-maintainability of data warehouse(DW) views is an ability to maintain the DW views without requiring an access to (i) any underlying databases or (ii) any information beyond the DW views and the delta of the databases. With our proposed method, DW views can be updated by using only the old views and the differential files such as different files, referential integrity differential files, linked differential files, and backward-linked differential files that keep the truly relevant tuples in the delta. This method avoids accessing the underlying databases in that the method achieves self-maintainability even in preparing auxiliary information. We showed that out method can be applicable to the DW views that contain joins over relations in a star schema, a snowflake schema, or a galaxy schema.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권6A호
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• pp.870-884
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• 2000

OLAT(On-Line Analytical Processing) 기법에서 스타 또는 눈송이(snowflake) 스키마에 기반한 ROLAP(Relational OLAP)은 성능 저하라는 문제가 있고, 다차원 데이터베이스에 기반한 MOLAP(Multidinmensional OLAP)은 데이터 크기 증가에 따른 공간 문제가 있다. 본 논문에서는 기존의 OLAP 시스템이 이러한 문제점을 해결하기 위해서 객체-관계 DBMS에 기반한 다차원 데이터 모델을 제안하였다. 객체-관계 DBMS가 가지는 확장성 특징을 사용하여 다차원 데이터 모델에 최적화된 다차원 개념과 함수를 정의할 수 있었다. 또한 객체-관계 DBMS의 객체간 계승 기능을 통하여 상위 테이블을 계승받는 요약 다차원 데이터 큐브의 다차원 데이터 모델을 설계하였다. 이와 같은 OLAP을 위한 데이터 타입과 함수가 정의되면, 새로운 객체-관계 DBMS 엔진과 같이 내장된 기능처럼 동작되어 성능향상이 가능하다. 또한 객체 관계 DBMS의 하나인 Informix Universal Server와 클라이언트 개발 도구를 이용하여 제안된 다차원 데이터 모델을 구현하였다.