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데이터 품질 관리 시스템 프레임워크 : 연산자의 정의와 아키텍쳐중심 Focusing on its Operators and Architecture
심준호 숙명여자대학교 자연과학연구소 2002 자연과학논문집 Vol.- No.13
데이터 품질 관리 시스템은 데이터들간의 비일치와 중복을 발견하고 제거함을 목적으로 한다. 통상적인 데이터 품질관리 프로세스는 클리닝, 매칭, 통합의 세 단계를 거친다. 본 논문에서는 일반적인 데이터 품질 관리 시스템의 프레임워크를 제시한다. 이를 위해 각 단계별로 필요한 연산자들을 정의한다. 특히 실제적인 시스템 구현에서 필요한 매칭 단계에서 사용하는 거리함수와 PRIMAL이라는 매칭 알고리즘을 제안한다. 또 이질적인 데이터 소스를 포함하는 시스템이 가져야 할 아키텍쳐를 제시한다. One of the on-going trends that have been shaping the information technology industry is the integration of the data. It is, however, not unusual to observe that many information providers contain a great amount of redundant or inconsistent data. Data quality management is indeed needed to avoid any possible redundant or inconsistent data in their information system. A data quality process, in general, consists of three phases: data cleaning (scrubbing), matching, and integration phase. In this paper, we propose an universal framework for data quality management system. We first, introduce and categorize data quality operators for each phase. Then, we describe our distance function used in the matching phase, and present a matching algorithm PRIMAL (a PRactical Matching Algorithm). Finally, we present an architecture for data quality management system which may cope with various types and different locations of data source.
심준호(Junho Shim),이상구(Sang-goo Lee) 한국정보과학회 1994 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.21 No.1
의미적 질의 처리란 데이타베이스의 무결성 규칙등의 재한 규칙들을 이용하여 질의를 의미적 동일체로 변형 처리함으로써 효율적인 질의 처리를 하는 기법이고, 보안 데이타베이스 시스템은 사용자의 데이타 베이스의 객체에 대한 접근을 선별적으로 허용하는 시스템이다. 본 논문은 데이타베이스 관리자가 부여한 보안 사항을 보안 규칙으로 표현하고 주어진 질의와 연관 처리 되어야하는 보안 규칙의 탐색 기법의 제시를 통해, 보안 규칙을 포함하는 확장된 의미적 질의 처리 기법을 제시하고 이를 활용한 보안 데이타베이스상의 보안 질의 처리기를 제시한다.