다차원 온라인 분석처리(Multidimensional On-Line Analytical Processing: MOLAP)에서 집계 연산은 중요한 기본 연산이다. 기존의 MOLAP 집계 연산은 다차원 배열 구조를 기반으로 한 파일 구조에 대해서 연구되어 왔다. 이러한 파일 구조는 편중된 분포를 갖는 데이터에서는 잘 동작하지 못한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 편중된 분포에도 잘 동작하는 다차원 파일구조를 사용한 집계 알고리즘을 제안한다. 먼저, 새로운 분리-포함 분할이라는 개념을 사용한 집계 연산 처리 모델을 제안한다. 집계 연산 처리에서 분리-포함 분할 개념을 사용하면 페이지들의 액세스 순서를 미리 알아 낼 수 있다는 특징을 가진다. 그리고, 제안한 모델에 기반하여 원-패스 버퍼 크기(one-pass buffer size)를 사용하여 집계 연산을 처리하는 원-패스 집계 알고리즘을 제안한다. 원-패스 버퍼 크기란 페이지 당 한 번의 디스크 액세스를 보장하기 위해 필요한 최소 버퍼 크기이다. 또한, 제안한 집계 연산 처리 모델 하에서 제안된 알고리즘이 최소의 원-패스 버퍼 크기를 갖는다는 것을 증명한다. 마지막으로, 많은 실험을 통하여 이론적으로 구한 원-패스 버퍼 크기가 실제 환경에서 정확히 동작함을 실험적으로 확인하였다. 리 알고리즘은 미리 알려진 페이지 액세스 순서를 이용하는 버퍼 교체 정책을 사용함으로써 최적의 원-패스 버퍼 크기를 달성한다. 제안하는 알고리즘을 여 러 집계 질의가 동시에 요청되는 다사용자 환경에서 특히 유용하다. 이는 이 알고리즘이 정규화 된 디스크 액세스 횟수를 1.0으로 유지하기 위해 반드시 필요한 크기의 버퍼만을 사용하기 때문이다.