DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 이석룡 | ko |
dc.contributor.author | 전석주 | ko |
dc.contributor.author | 정진완 | ko |
dc.date.accessioned | 2013-03-08T11:09:08Z | - |
dc.date.available | 2013-03-08T11:09:08Z | - |
dc.date.created | 2012-02-06 | - |
dc.date.created | 2012-02-06 | - |
dc.date.issued | 2006-08 | - |
dc.identifier.citation | 정보과학회논문지 : 데이타베이스, v.33, no.4, pp.353 - 362 | - |
dc.identifier.issn | 1229-7739 | - |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10203/92891 | - |
dc.description.abstract | 웨어하우스는 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.language | Korean | - |
dc.publisher | 한국정보과학회 | - |
dc.title | 다차원 대용량 저밀도 데이타 큐브에 대한 고밀도 서브 큐브 추출 알고리즘 | - |
dc.title.alternative | Dense Sub-Cube Extraction Algorithm for a Multidimensional Large Sparse Data Cube | - |
dc.type | Article | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.citation.volume | 33 | - |
dc.citation.issue | 4 | - |
dc.citation.beginningpage | 353 | - |
dc.citation.endingpage | 362 | - |
dc.citation.publicationname | 정보과학회논문지 : 데이타베이스 | - |
dc.identifier.kciid | ART001022504 | - |
dc.contributor.localauthor | 정진완 | - |
dc.contributor.nonIdAuthor | 이석룡 | - |
dc.contributor.nonIdAuthor | 전석주 | - |
dc.subject.keywordAuthor | Data Cube | - |
dc.subject.keywordAuthor | Data Warehouse | - |
dc.subject.keywordAuthor | 데이타 큐브 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 데이타웨어하우스 | - |
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