OLAP 데이터 큐브에서의 추론통제 프로세스 설계 = Design of an Inference Control Process in OLAP Data Cubes

국문 초록 (Abstract)

OLAP 데이터 큐브와 SDB(통계 데이터베이스) 모두 다차원 데이터 무리를 대상으로 하고, 이 데이터 무리의 모든 차원 별로 통계적인 요약처리를 한다는 데에는 공통점이 있으나 그 형성과정은 아주 다르다. SDB는 여러 베이스 데이터를 이용하여 자신이 쓸 베이스 데이터를 만들고 있으나 OLAP 데이터 큐브에서는 베이스 데이터 자체가 직접적으로 사용된다. 다시 말하면 SDB의 베이스 데이터는 머크로 데이터인데 반해 OLAP 데이터 큐브에서의 핵심 큐보이드 데이터는 마이크로 데이터라는 뜻이다. OLAP 데이터 큐브에 측정값을 입주시키는 데에 베이스 테이블을 사용한다. 구체적으로 핵심 큐보이드의 각 셀에 마이크로 데이터를 입주시키는 데에 베이스 테이블의 각 레코드를 사용한다. 그런데 OLAP 데이터 큐브에서는 마이크로 데이터가 사용되는 경우가 태반이기 때문에 베이스 테이블에서의 어떤 레코드는 존재하지 않게 되는 상황이 생길 수도 있게 된다. 그리고 이렇게 되면 핵심 큐보이드의 어떤 셀은 공백으로 남게 되는 것이다. Wang 등은 OLAP 데이터 큐브로부터 기밀 누설을 막을 수 있는 방법을 제안하였는데, 이 방법은 집계함수의 종류에 관계없이 적용시킬 수 있다고 주장하고 있다. 그러나 큐보이드의 어떤 셀 하나라도 공백으로 되어있는 경우는 집계함수의 종류에 관계없이 적용시킬 수 있다는 Wang의 주장이 틀리게 된다는 것을 본 연구에서는 밝히고 있다. 본 연구에서는 Wang의 오류를 없앤 OLAP 데이터 큐브에서의 새로운 추론통제 프로세스를 설계하는 데에 목적을 두고 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Both On-Line Analytical Processing (OLAF) data cubes and Statistical Databases (SDBs) deal with multidimensional data sets. and both are concerned with statistical summarizations over the dimensions of the data sets. However, there is a distinction between the two that can be made. While SDBs are usually derived from other base data, OLAF data cubes often represent directly the base data. In other word, the base data of SDBs are the macro-data, whereas the core cubiod data in OLAF data cubes are the micro-data. The base table in OLAF is used to populate the data cube with values of the measure attribute, and each record in the base tables is used to populate a cell of the core cuboid. The fact that OLAF data cubes mostly represent the micro-data may make some records be absent in the base table. Some cells of the core cuboid remain empty, if corresponding records are absent in the base table. Wang and others proposed a method for securing OLAF data cubes against privacy breaches. They assert that the proposed method does not depend on specific types of aggregation functions. In this paper, however, it is found that their assertion on aggregate functions is wrong whenever any cell of the core cuboid remains empty. The objective of this study is to design an inference control process in OLAF data cubes which rectifying Wang's error.

참고문헌 (Reference)

1 L. Wang,

2 L. Wang,

3 L. Wang,

4 유한주, "장바구니 분석용 OLAP 큐브 구조의 설계" 한국컴퓨터정보학회 12 (12): 179-190, 2007

5 유한주, "비유일 외래키 조합 복합키 기반의 사실테이블 모델링과 MDX 쿼리문 작성법" 한국컴퓨터정보학회 12 (12): 179-190, 2007

6 L. Brankovic, "Usability of Compromise-Free Statistical Databases for Range Sum Queries" Scientific and Statistical Database Management 144-154, 1997

7 L. Wang, "Securing OLAP Data Cubes Against Privacy Breaches" 2004

8 L. Lakshmanan, "Quotient Cube: How to Summarize the Semantics of a Data Cube" 2002

9 L. Wang, "Preserving Privacy in On-Line Analytical Processing(OLAP)" Springer 37-51, 2007

10 이승현, "OLAP 큐브에서의 집계함수 AVG의 적용" 한국컴퓨터정보학회 14 (14): 217-228, 2009

11 A. Shoshani, "OLAP and Statistical Database: Similarities and Differences" Principles of Database Systems 185-196, 1997

12 D. Denning, "Inference Controls for Statistical Databases" 16 (16): 69-82, 1983

13 "Incremental Maintenance for Non-Distributive Aggregate Functions"

14 J. Gray, "Data Cube: A Relational Algorithm Operator Generalizing Group-By, Cross-Tab, and Sub-Totals" 1 : 29-53, 1997

15 A. Casali, "Cube Lattices: A Framework for Multidimensional Data Mining" SDM 304-308, 2003

16 L. Beck, "A Security Mechanism for Statistical Databases" 5 (5): 316-338, 1980