OLAP에서의 다차원 데이터 시각화를 위한 데이터 변환기술에 대한 연구 = Data Conversion for Visualization of Multivariated Data in OLAP

국문 초록 (Abstract)

본 논문은 OLAP에서 다차원 및 대용량 데이터의 직관적인 이해를 위한 3차원 시각화 기술에 대해 소개하며, 데이터의 함축적인 내용을 시각화하기 위한 데이터 분석 및 변환기술에 대한 내용을 제안한다. 다차원이며 대용량인 데이터들의 일반적인 이해는 매우 난해하므로, 인간이 이해하기 쉬운 매개체로 변환하는 과정은 중요하다. 따라서 단순 과정의 절차를 통한 변환 보다는 체계적이며, 여러 단계의 변환과정이 필요하다. 또한 특정 과정에서는 데이터마이닝 등과 같은 데이터 분석기술을 통해 대용량 데이터의 분석 결과를 도출하는 내용을 포함하며, 변환 과정에서의 데이터 변환되는 내용은 표준화된 스크립트를 통해 표현된다. 최종적인 데이터 변환 내용은 3차원 시각화 기술을 통해 인간에게 직관적으로 전달 될 수 있도록 하며, 다양한 플랫폼 상에서의 시각화 기술 등도 고려하였다. 제안된 데이터 분석 및 변환 기술을 구현하기 위해 본 연구에서는 다음과 같은 단계적 세부 기술들의 연구 및 개발이 이루어졌다.
1) OLAP 다차원 데이터의 변환
2) 3차원 시각화 모델의 표현 및 정보변환
3) OLAP 다차원 데이터와 지식/정보의 시각화 및 상호변환

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This paper introduces a three dimensional visualization method for intuitive understanding of huge amount of multivariated data and proposes a new concept of data analysis and conversion for visualization of implicitly summarized data in OLAP. Since it is very difficult for normal users to understand multivariated data with a huge sample size, the data should be appropriately converted for humans' intuitive understanding. During data conversion, some data mining techniques can be applied and the result of data conversion can be represented in the standardized script language such as XML. The converted data can be represented in the 3D visualization forms on any computing platform. The proposed sub-methods are as follows:
1) A conversion of OLAP multivariated data
2) Information conversion of 3D visualization model
3) Visualization and interconversion of OLAP multivariated data and knowledge/information

목차 (Table of Contents)

• 제1장 서론 1
• 1. 연구의 목적 1
• 가. 대용량 데이터 환경에 따른 효율적 데이터 시각화에 대한 중요성 증가 1
• 나. 신뢰적 의사결정에 용이한 정보예측 기술과 그에 따른 효과적인 시각화의 필요성 증대 1
• 2. 논문의 구성 3
• 제2장 관련 연구 4
• 제3장 OLAP 다차원 데이터의 변환 6
• 1. 분석 주제 데이터의 범위 한정 6
• 2. 분석대상 선택 및 데이터 차원의 축소 9
• 제4장 3차원 시각화 모델의 표현 및 정보 변환 13
• 1. 3차원 공간에서의 데이터 시각화 13
• 2. 3차원 공간 정보의 스크립트 변환 14
• 3. 모바일 시각화를 위한 스크립트 변환 17
• 제5장 OLAP 다차원 데이터와 지식/정보의 시각화 및 상호 변환 20
• 1. 데이터의 차원 확장과 대용량 데이터의 시각화 20
• 2. 다차원 데이터의 지식/정보 변환 24
• 3. 지식/정보의 3차원 시각화 모델 변환 26
• 4. 지식/정보 시각화 모델과 OLAP 결과를 연계한 분석 30
• 가. OLAP 다차원 데이터의 지식/정보 변환 30
• 나. 지식/정보의 OLAP 데이터 변환 31
• 제6장 결과 34
• 1. OLAP 다차원 데이터의 변환 34
• 2. 3차원 시각화 모델의 표현 및 정보 변환 35
• 3. OLAP 다차원 데이터와 지식/정보의 시각화 및 상호 변환 37
• 제7장 결론 39
• 1. 결론 39
• 2. 향후 계획 40