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계층적 시각화 기법을 활용한 데이터 큐브의 탐색 방안
An Approach to Navigating Data Cubes with a Hierarchical Visualization Technique 원문보기

韓國컴퓨터情報學會論文誌 = Journal of the Korea Society of Computer and Information, v.16 no.2, 2011년, pp.289 - 305  

오미화 (숭실대학교 대학원 산업.정보시스템공학과) ,  황만모 (숭실대학교 대학원 산업.정보시스템공학과) ,  최정우 (숭실대학교 대학원 산업.정보시스템공학과) ,  최인수 (숭실대학교 산업.정보시스템공학과)

초록
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다량의 복잡한 데이터를 잘 분석하고자 하는 의도로 최종 사용자가 데이터 큐브 내에 있는 여러 데이터 뷰 중에서 바라는 데이터 뷰를 시각적으로 탐색하게끔 해주는 기능을 OLAP 시스템에서는 계속 마련하고 있다. 본 연구에서는 자신의 스키마가 현 OLAP 시스템에서는 구현될 수 없는 배타적 대칭 계층과 같은 것이 되는 그런 데이터 큐브 만 대상으로 하고자 한다. 본 연구에서는 추상 계층의 개념적 분류를 하였고, 본 연구에서 개발한 계층적 시각화기법을 활용하여 데이터 큐브를 탐색해 나가는 방안을 제시하고 있다. 계층적 시각화 기법은 이항 추이폐포 개념을 활용하여 개발하였다. 국가자격관리 영역을 예로 들어 이 방안을 설명하고 있다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

To efficiently analyze complex and voluminous data, OLAP systems increasingly provide functionalities for visual exploration of the data allowing end-users to navigate the desired view of the data cube. This paper only deals with data cubes whose schemas represented like the exclusive symmetric hier...

주제어

#계층적 시각화   #추상 계층   #배타적 대칭 계층   #데이터 큐브 탐색   #추이폐포   #스키마  

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
릴레이션 스키마의 릴레이션 간에는 어떤 관계를 찾아볼 수 있는가? Codd[8]가 주장한 릴레이션 스키마(relational schema)에서의 릴레이션(relation) 간에는 Has-A 관계와 Is-A 관계라는 두 가지의 관계를 찾아볼 수 있다. Has-A 관계란 하위 릴레이션을 모아서 상위 릴레이션을 구성하는 관계를 말한다면, Is-A 관계는 상위 릴레이션이 여러 하위 릴레이션으로 분할되는 관계를 말한다.
일반화의 계층 분류에 수준공유 여부를 적용시키는 것이 무의미한 이유는 무엇인가? 또한 일반화의 계층 분류에 수준공유 여부를 적용시키는 것도 무의미하다. 왜냐하면 톱다운 분할을 하는 일반화에서는 수준 공유가 있을 수 없기 때문이다. 달리 말하면 독립된 각각의 경로만 존재한다는 것이다. 따라서 본절에서는 일반화 계층의 분류를 하위 엔티티를 공유하는 경로의 존재 여부에 따라 그리고 최소 카디널 수에 따라 순차적으로 분류하는 방법을 제시하고자 한다.
일반화는 무엇인가? 일반화(一般化)는 최상위 수준에 있는 하나의 최상위 엔티티(superentity)를 이 수준에 해당되는 한 개의 분석 기준에 따라 자식 수준에서의 여러 개의 하위 엔티티(subentity)로 분할하고, 이들 각각의 하위 엔티티를 각각의 하위 엔티티에 해당되는 각각의 한 개씩의 분석 기준에 따라 다시 손자 수준의 여러 하위 엔티티로 분할해 나가는 과정을 의미한다. 그림 11을 통해 이러한 일반화를 설명하면 다음과 같다.
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참고문헌 (27)

  1. Surajit Chaudhuri, and Umeshwar Dayal, "An Overview of Data Warehousing and OLAP Technology," ACM SIGMOD Record, Vol. 26, No. 1, pp. 65-74, 1997. 

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  2. DuckSung Lee, and InSoo Choi, "Design of an Inference Control Process in OLAP Data Cubes," Journal of The Korea Society of Computer and Information, Vol. 14, No. 5, pp. 183-193, May. 2009. 

  3. DuckSung Lee, and InSoo Choi, "A Strategy for Inference Control of Official Statistics," Journal of The Korea Society of Computer and Information,, Vol. 14, No. 11, pp. 200-211, November. 2009. 

  4. Alfredo Cuzzocrea, Domenico Sacca, and Paolo Serafino, "A Hierarchy-Driven Compression Technique for Advanced OLAP Visualization of Multidimensional Data Cubes," Proceedings of the 8th International Conference on Data Warehousing and Knowledge Discovery, LNCS 4081, pp. 106- 119, 2006. 

  5. Svetlana Mansmann, and Marc H. Scholl, "Exploring OLAP Aggregates with Hierarchical Visualization Techniques," Proceedings of the 22nd Annual ACM Symposium on Applied Computing, Multimedia & Visualization Track, pp. 1067-1073, 2007. 

  6. Alfredo Cuzzocrea, and Svetlana Mansmann, "Models, Issues, and Techniques in OLAP Visualization," IGI Golbal, pp. 1-8, 2009. 

  7. John Miles Smith, and Diane C.P.Smith, "Database Abstractions: Aggregation and Generalization," ACM Transactions on Database Systems, Vol. 2, No. 2, pp. 105-133, June. 1977. 

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  8. David M. Kroenke, "Database Processing," PEARSON, pp. 125-188, 2010. 

  9. E. Malinowski, and E. Zimanyi, "OLAP Hierarchies: A Conceptual Perspective," LNCS 3084, pp. 477-49, 2004. 

  10. John Miles Smith, and Diane C.P.Smith, "Database Abstractions: Aggregation," ACM Transactions on Database Systems, Vol. 2, No. 2, pp. 105-133, June. 1977. 

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  11. Aggregation, http://krdic.naver.com 

  12. EM018587, KRIVET, 2003. 

  13. EM015527, KRIVET, 2002. 

  14. EM015526, KRIVET, 2000. 

  15. SeHyeon Jang, HanJu Yu, and InSoo Choi, "Design of a Hierarchical Dimension of the Bill of Materials Type," Journal of the Korea Society of Computer and Information, Vol. 11, No. 4, pp. 244-250, Sept. 2006. 

  16. Carlos A. Hurtado, and Alberto O. Mendelzon. Jensen, "Reasoning about Summarizability in Heterogeneous Multidimensional Schemas", LNCS 1973, pp. 375-389, 2001. 

  17. David M. Kroenke, "Database Processing," PEARSON, pp. 182, 2010. 

  18. Svetlana Vinnik, and Florian Mansmann, "From Analysis to Interactive Exploration: Building Visual Hierarchies from OLAP Cubes,"LNCS 3896, pp.496-514, 2006. 

  19. Svetlana Mansmann, and Marc H. Scholl, "Extending Visual OLAP for Handling Irregular Dimensional Hierarchies," LNCS 4081, pp. 95-105, 2006. 

  20. H. J. Lenz, and A. Shoshani, "Summarizability in OLAP and statistical data bases," In Proceedings of 9th International Conference on Scientific and Statistical Database Management, pp. 132-43, 1997. 

  21. Torben Bach Pedersen, Christian S. Jensen, and Curtis E. Dyreson, "A foundation for capturing and querying complex multidimensional data," Information Systems Vol. 26, pp. 383-423, 2001. 

    상세보기

  22. Torben Bach Pedersen, and Christian S. Jensen, "Multidimensional Data Modeling for Complex Data," A Time Center Technical Report, pp. 1-27, 1998. 

  23. Andreas Bauer, Wolfgang Hummer, and Wolfgang Lehner, "An Alternative Relational OLAP Modeling Approach," LNCS 1874, pp. 189-198, 2000. 

  24. Transitive closure, http://en.wikipedia.org 

  25. Xiaoyang Yo, "Transitive Closure of Binary Relation", http://imps.mcmaster.ca 

  26. Erik Thomsen, "OLAP Solutions," pp. 132-133, John Wiley & Sons, 2002. 

  27. Garrett M. Fitzmaurice, Nan M. Laird, and James H. Ware, "Applied Longitudinal Analysis," John Wiley & Sons, pp. 1-4, 2004. 

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