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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2011.5
- 수록면
- 445 - 450 (6page)
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본 연구는 데이터 중복 제거를 위한 방법을 비교하기 위한 경제성 모형을 제시한다. 데이터베이스에 질의를 통해 생성된 결과는 기업 의사결정에 사용되는데, 동일 개체에 대한 이질적 데이터 중복이 존재하면 부정확성을 유발하여 잘못된 의사결정을 초래할 수 있다. 최근의 조직은 시장 환경 변화 대응을 위해 M&A, 조직 개편이 빈번하고, 바젤2, IFRS, FTA 등 새로운 규제 대응을 위한 차세대 정보시스템 구축을 추가로 구축하기 때문에 이질적 데이터베이스의 통합에 따른 데이터 중복 확산은 불가피하다. 데이터 중복에 대한 그간의 연구는 중복 데이터 중에서 실제와 일치되는 데이터 식별하기 위한 유사성 지표 개발 등 기술적 해결 방법 중심이었다. 데이터 중복 식별 및 제거 알고리즘과 프레임웍은 기술과 기능적 요구사항으로 이뤄지기 때문에, 시간과 비용이 제한된 제약조건에서 최적의 투입을 결정해야 하는 기업의 관점에서 중요한 데이터 관리에 대한 경제적 요인에 대한 고려가 부족하다. 이러한 차이를 해소하기 위해 본 연구에서는 확률적 모형을 설정하고, 데이터 중복 수정 비용과 기회비용을 모두 고려한 경제성 모형을 구축하여 최적 중복 제거 시간을 도출함으로써 중복 제거 방법을 최적 소요 시간으로 비교할 수 있는 방법을 제시한다.
목차
Abstract
I. 개요
II. 경제성 모형
III. 최적 데이터 중복제거 전략
IV. 관련 연구
V. 결론
References
참고문헌 (0)
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