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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
우호진 (연세대학교) 백경민 (노틸러스 효성) 이원석 (연세대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 데이타베이스 정보과학회논문지 : 데이타베이스 제40권 제4호
발행연도
2013.8
수록면
219 - 232 (14page)

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OLAP 기술은 데이터 웨어하우스 시스템과 접목되어 데이터 분석가 및 기업의 의사 결정권자에게 필수적인 도구로 성장해 왔다. 그러나 OLAP의 다차원 데이터 모델인 데이터 큐브는 데이터 스트림 환경에 적합하지 않다. 데이터 스트림 환경에서는 모든 데이터를 처리하는 것보다는 사용자가 관심을 두는 부분에 초점을 맞추는 것이 일반적으로서, 데이터 스트림의 각 차원 속성값을 효율적으로 그룹화하는 방법이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 데이터 큐브 모델링 기법에 다차원 클러스터링 구조인 군집-통계트리 구조를 접목한 OLAP 분석 수행 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 데이터 스트림의 차원 속성값들을 군집으로 그룹화함으로써 기존 방법들에 비해서 다소 측정치에 대한 정확도가 낮아질 수 있지만 다차원 데이터 스트림을 처리하기 위한 메모리와 수행 시간이 감소되는 장점이 있다.
#데이터 스트림 #OLAP #데이터 큐브 #data streams #data cube

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 군집화 기반 OLAP 분석
4. 동적 군집-통계 트리
5. 성능 평가
6. 결론
References

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
1. [단행본] - J. H. Cho / 1999 / OLAP Technology / Sigma Consulting Group : 23 ~ 50 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - Gygi SP / 1999 / Quantitative analysis of complex protein mixtures using isotope-coded affinity tags / Nature Biotechnology 17 (10) : 994 ~ 999 google schola 3. [학술대회논문] - M. Garofalakis / 2002 / Querying and Mining Data Streams: You Only Get One Look / tutorial notes of the International Conference on Very Large Data Bases : 635 ~ google schola 4. [학술지(정기간행물)] - S. Chaudhuri / 1997 / An overview of data warehousing and OLAP technology / ACM SIGMOD Record 26 (1) : 65 ~ 74 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - G. Colliat / 1996 / OLAP, relational and multidimensional database systems / ACM SIGMOD Record 25 (3) : 64 ~ 69 google schola

이 논문의 저자 정보

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