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.
데이터 웨어하우스에서는 질의를 빠르게 처리하기 위해 실체화 뷰(materialized view)가 흔히 사용된다. 실체화 뷰는 그의 정의에 포함된 데이터 소스들이 변경되면 이를 반영하기 위해 갱신되어야 한다. 실체화 년의 갱신은 많은 부하를 야기하므로, 실체화 뷰를 효율적으로 갱신하는 것은 매우 중요한 문제이다. 실체화 뷰의 효율적인 갱신 방법에 대해서는 이미 많은 연구가 있어왔지만, SPJ(Select-Project-Join) 형태로 정의된 실체화 뷰를 효율적으로 갱신하는 방법은 충분히 연구되지 않았다. 본 논문에서는 데이터 소스들에 대한 접근 비용을 최소화함으로써 SPJ 실체화 뷰를 효율적으로 점진적으로 갱신하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 동적 계획법 알고리즘을 사용하여 최적의 갱신 방법을 찾는다. 마지막으로, 다양한 성능 평가 실험을 통해 제안하는 방법이 우수한 성능을 가지고 있음을 보인다.
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.
복잡한 Ajax (Asynchronous JavaScript and XML) 기반 클라이언트 개발에 있어, 그 개발편의성을 증대시키고 방대한 코드의 유지보수성을 개선하기 위해, 본 논문에서는 MVC (Model-View-Client) 프레임워크 기술을 변형한 CVC (Communicator-View-Controller) 아키텍처 패턴을 제안한다. 제안된 CVC 아키텍처 패턴은 Ajax 기반 클라이언트가 공통적으로 가지게 되는 데이터 추출을 위한 비동기 통신 관련 코드를 Communicator 영역으로 분류함으로써, 그래픽 디자인 영역에 해당하는 View와, View 계층에 효과적으로 데이터를 갱신하는 Controller 영역으로 개발 코드를 구분한다. 이와 같은 구분을 통해 Ajax 기반 클라이언트 개발의 방법을 서술적으로 개념화시킴으로써, Ajax 관련 코드를 효과적으로 모듈화 하여 재사용하고 그래픽 디자인을 독립적으로 처리할 수 있도록 하여 Ajax 기반 웹 응용의 개발생산성 및 유지보수성을 획기적으로 높일 수 있도록 하였다.
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.
데이타 웨어하우스에서의 분석 질의는 대체로 복잡한 연산을 포함하고 있기 때문에 질의 처리 과정이 매우 중요하다. 성능 향상을 위해서 데이타 웨어하우스에서 보편적으로 쓰이고 있는 방법은 실체뷰를 구축하는 것이다. 어떤 실체뷰를 구축하느냐 하는 문제는 데이타 웨어하우스 전체의 질의처리 성능과 유지보수 비용에 중요한 영향을 미친다. 실체뷰 구성 문제란 이러한 질의처리 비용과 유지보수비용을 고려하여 최적의 실체뷰를 선택하는 것이다. 본 논문에서는 이러한 최적의 실체뷰를 구성하는 효율적인 해결방안을 제시한다. 최적 실체뷰의 구성문제는 일반적으로 NP-hard 문제이지만, 본 논문에서는 관계형 데이터 베이스에서 사용되는 조인, 선택, 그룹, 집계 연산의 특성을 고려하여 문제해결을 위한 탐색 공간을 획기적으로 줄이는 방법을 제안한다.
데이터 웨어하우스는 복잡한 질의 및 분석을 위해서 다양한 종류의 여러 정보 출처들로부터 정보를 모아서 저장한다. 일반적으로 웨어하우스에는 자주 실행되는 질의들을 미리 계산해서 구체화된 뷰의 형태로 저장한다. 웨어하우스를 설계할 때 가장 중요한 일들 중의 하나는 웨어하우스에서 유지될 구체화된 뷰의 선택이다. 이것은 뷰들의 유지를 위해 제한된 시간이 주어졌을 때, 모든 질의들에 대한 총 질의 응답 시간을 최소화하는 방법으로 일련의 뷰들을 선택하는 것이다(유지-비용 뷰 선택 문제). 본 논문에서는 최적에 가까운 일련의 뷰들을 계산하기 위해 유전자 알고리즘을 사용하여 유지-비용 뷰 선택 문제에 대한 효율적인 해결책을 제안한다. 특히 OR 뷰 그래프들의 관점에서의 유지-비용 뷰 선택 문제를 다룬다. 본 논문의 접근방식은 휴리스틱 방법을 사용한 기존의 탐색-기반 접근 방식들에 비해서, 시간 복잡도에서 큰 향상을 보여준다. 본 논문의 알고리즘은 최적의 질의 비용에 비해 10%이내의 추가비용만을 갖는 해결책을 제시하면서도 실행시간 측면에서는 매우 향상된 선형 증가만을 보인다. 본 논문의 알고리즘에 대한 프로토타입을 구현하였으며 이것을 사용하여 논문에서 제안하는 접근방식의 분석을 수행하였다.
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.
데이터 웨어하우스는 사용자의 의사 결정에 필요한 정보를 제공하여 효율적인 데이터 마이닝 질의 처리 및 그에 대한 응답을 이루도록 한다. 이를 위해서 데이터 웨어하우스는 소스 데이터로부터 유도된 실체 뷰를 저장하고 있다 특히 소스 데이터가 단일 소스 환경에서 잘 알려진 보상 알고리즘을 들수 있다 보상 알고리즘에서는 질의 평가 결과를 얻기 위해서 뷰와 관련된 갱신 발생이 많을수록 웨어하우스의 복잡성과 메시지 양이 증가하며 웨어하우스 내에 질의 관리 오보헤드가 발생되는 문제점이 있었다 본논문에서는 뷰유지를 위한 질의 관리 오버헤드를 감소시키며 정확성을 향상시킨 알고리즘을 제시한다 또한 메시지 전송과 데이터 전송 측면에서 제시 하고 있는 알고리즘을 보상 알고리즘 및 재 계산 알고리즘과 성능을 분석 비교하였다.
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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