다차원 대용량 저밀도 데이타 큐브에 대한 고밀도 서브 큐브 추출 알고리즘Dense Sub-Cube Extraction Algorithm for a Multidimensional Large Sparse Data Cube

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dc.contributor.author이석룡ko
dc.contributor.author전석주ko
dc.contributor.author정진완ko
dc.date.accessioned2013-03-08T11:09:08Z-
dc.date.available2013-03-08T11:09:08Z-
dc.date.created2012-02-06-
dc.date.created2012-02-06-
dc.date.issued2006-08-
dc.identifier.citation정보과학회논문지 : 데이타베이스, v.33, no.4, pp.353 - 362-
dc.identifier.issn1229-7739-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10203/92891-
dc.description.abstract웨어하우스는 기업이나 사회 전반에서 사용되는 방대한 데이타를 저장하고, 효율적인 분석을 가능하게 하는 데이타 저장소로써, 점점 그 활용도가 증가하고 있다. 본 연구에서는 이러한 데이타 웨어하우스 구축 기술의 핵심이 되는 다차원 데이타 큐브(multidimensional data cube) 기술을 연구하는데 목적이 있다.고차원 데이타 큐브에는 필연적으로 내재하는 데이타의 희소성(sparsity)에 의한 검색 오버헤드가 있다. 본 연구에서는 이러한 오버헤드를 현격하게 감소시키는 알고리즘을 제시함으로써, 데이타 웨어하우스의 효율을 높이는 데 기여한다. 즉, 고차원의 희소 데이타 큐브에서 데이타가 조밀하게 밀집된 영역들을 찾아 그 영역을 중심으로 서브 큐브를 구축하여, 데이타 검색 시에 전체의 데이타 큐브를 대상으로 하지 않고 해당 서브 큐브 만으로 검색 대상을 제한시킴으로써 검색 효율을 높이는 알고리즘이다. 본 논문에서는 다차원 대용량의 희소 데이타 큐브로부터 밀도가 높은 서브 큐브를 찾기 위하여 비트맵과 히스토그램에 기반한 알고리즘을 제안하며, 실험을 통하여 제안한 알고리즘의 효용성을 보여준다.-
dc.languageKorean-
dc.publisher한국정보과학회-
dc.title다차원 대용량 저밀도 데이타 큐브에 대한 고밀도 서브 큐브 추출 알고리즘-
dc.title.alternativeDense Sub-Cube Extraction Algorithm for a Multidimensional Large Sparse Data Cube-
dc.typeArticle-
dc.type.rimsART-
dc.citation.volume33-
dc.citation.issue4-
dc.citation.beginningpage353-
dc.citation.endingpage362-
dc.citation.publicationname정보과학회논문지 : 데이타베이스-
dc.identifier.kciidART001022504-
dc.contributor.localauthor정진완-
dc.contributor.nonIdAuthor이석룡-
dc.contributor.nonIdAuthor전석주-
dc.subject.keywordAuthorData Cube-
dc.subject.keywordAuthorData Warehouse-
dc.subject.keywordAuthor데이타 큐브-
dc.subject.keywordAuthor데이타웨어하우스-
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CS-Journal Papers(저널논문)
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