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표제지
목차
요약 4
I. 서론 8
1. 연구의 배경 및 목적 8
2. 연구 방법 및 목표 10
3. 논문의 구성 11
II. 관련 이론 및 선행 연구 고찰 12
1. ETL 12
2. 유전자 알고리즘 14
3. 선행 연구 검토 16
1) ETL 성능 최적화 연구 16
2) 유전자 알고리즘 연구 19
III. 문제 정의 22
1. 데이터 적재 배치작업 스케줄링 문제 22
2. 목표 및 제약 조건 23
3. 수리 모델 25
1) 상수 정의 25
2) 변수 정의 26
3) 목적 함수 27
4) 제약 조건 함수 28
IV. 유전자 알고리즘 설계 및 구현 30
1. 유전자 알고리즘 설계 30
1) 데이터 구조 30
2) 해 표현 31
3) 초기 세대 생성 32
4) 적합도 함수 33
5) 선택 (Selection) 33
6) 교배 (Crossover) 35
7) 돌연변이 (Mutation) 36
2. 유전자 알고리즘 구현 37
V. 유전자 알고리즘 적용 결과 38
1. 유전자 알고리즘 파라미터 정의 38
2. 유전자 알고리즘 실행 결과 38
VI. 결론 43
1. 연구 결과 및 의의 43
2. 향후 연구방향 44
참고문헌 45
부록 48
Abstract 67
Table 2.1. ETL 성능 관련 연구 18
Table 2.2. 유전자 알고리즘 관련 연구 20
Table 3.1. 배치작업 스케줄링 고려사항 23
Table 3.2. 목표 및 제약조건 24
Table 3.3. 상수 정의 25
Table 3.4. 변수 정의 26
Table 3.5. 목적 함수 27
Table 3.6. 제약 조건 함수 28
Table 4.1. 프로그램 및 테이블 목록 37
Table 5.1. 파라미터 38
Table 5.2. 실험결과 비교 40
Table 5.3. 배치 작업 스케줄링 결과(결정값1) 41
Table 5.4. 배치 작업 스케줄링 결과(결정값2) 42
Fig 1.1. 분석 대상 데이터의 종류 8
Fig 1.2. 연구 배경 및 목적 9
Fig 1.3. 연구 방법 및 목표 11
Fig 2.1. ETL 수행 프로세스 13
Fig 2.2. ETL 변환 작업 13
Fig 2.3. ETL 적재 작업 14
Fig 2.4. 유전자 알고리즘 15
Fig 2.5. 유전자 알고리즘 구현 16
Fig 3.1. 배치작업 구성 형태 22
Fig 4.1. 데이터 구조 31
Fig 4.2. 해 표현 32
Fig 4.3. 유전자 구조 32
Fig 4.4. Elite (Ranking Selection) 34
Fig 4.5. 교배 (Roulette Wheel Selection) 34
Fig 4.6. Single Point Crossover 35
Fig 4.7. Multi Point Crossover 36
Fig 5.1. 수행결과 (결정값1) 39
Fig 5.2. 수행결과 (결정값2) 39
원문구축 및 2018년 이후 자료는 524호에서 직접 열람하십시요.
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