시간지원 데이터 모델은 시간 의미를 데이터 모델에 추가하여 시간에 따라 변화된 정보를 처리할 수 있는 데이터 모델이다. 시간지원 데이터 모델은 실세계에서 사건이 발생한 시간인 유효시간을 지원하는 데이터 모델과 데이터가 수록된 시간을 지원하는 거래시간 데이터 모델 그리고 거래시간과 유효시간을 모두 지원하는 이원시간 데이터 모델이 있다. 대부분이 시간지원 데이터 모델은 관계형 모델을 확장하여 시간지원 데이터를 처리할 수 있도록 설계된다. 시간지원 데이터 모델의 두 부류는 시간을 결합하는 단위에 따라 튜플 타임스탬프와 속성 타임스탬프의 두 가지 형식이 있다. 본 논문은 데이터 모델에서 시간 추가를 위한 기본적인 시간 개념과 시간지원 데이터 모델을 위한 고려사항을 나타낸다. 그리고 시간지원 데이터 모델을 지원시간에 따라 비교하였으며, 유효시간이 지원되는 시간지원 집계에 적합한 데이터 모델을 제안하였다.
ISO/IEC 11179 메타데이터 레지스트리(Metadata Registry, MDR)는 메타데이터의 등록 및 공유를 위해 개발된 국제표준이다. ISO/IEC 11179는 MDR을 객체 모델인 메타모델로 표현한다. 하지만 ISO/IEC 11179는 메타모델을 데이터베이스로 구축하기 위한 명확한 기준이 없으므로 표준 기반의 MDR 개발이 어려운 문제점이 있다. 이 논문은 MDR 구현을 위해 객체-관계 변환 방법론 기반의 MDR 데이터 모델을 설계한다. 이를 위해 연구된 객체-관계 변환 방법론의 변환 기법들을 관계성에 기준하여 분류하고, 이 변환 기법들의 사용 기준을 정의함으로 모델링 규칙을 제안한다. 이 논문은 MDR 데이터 모델에 대한 구현 결과로 관계형 데이터베이스 테이블을 구축한다. 실험 및 평가를 통하여 제안하는 모델링 규칙을 검증하고 구축된 테이블 구조의 적합성을 평가한다. 평가 결과로 제안 기법에 의해 구축된 테이블 구조는 표준 메타모델의 클래스와 관계성을 잘 보존함을 보인다.
시맨틱 웹 환경을 통해 수 많은 온톨로지가 생성되고 이를 효율적으로 관리하고 저장하기 위한 온톨로지 저장소에 대한 연구가 진행되고 있다. 더불어 저장된 온톨로지로부터 원하는 정보를 얻기 위해 SPARQL 에 대한 연구 또한 활발히 진행되었다. 현재까지 많은 데이터들이 관계형 데이터베이스에 저장되어 있기 때문에 SPARQL 을 사용하기 위해서는 해당 저장소의 모델에 맞게 SPARQL 을 변환 해야 한다. 하지만 지금까지 연구된 SPARQL-to-SQL 변환 모델은 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 트리플 형태로 변환하여 온톨로지 저장소에 저장해야 하는 추가 비용이 발생한다. 이 논문에서는 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 트리플 형태로 변환하여 온톨로지 저장소에 저장하지 않고 SPARQL 질의문의 변환만으로 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터에 질의 할 수 있는 SPARQL-to-Original SQL 변환 모델을 제안한다.
OLAT(On-Line Analytical Processing) 기법에서 스타 또는 눈송이(snowflake) 스키마에 기반한 ROLAP(Relational OLAP)은 성능 저하라는 문제가 있고, 다차원 데이터베이스에 기반한 MOLAP(Multidinmensional OLAP)은 데이터 크기 증가에 따른 공간 문제가 있다. 본 논문에서는 기존의 OLAP 시스템이 이러한 문제점을 해결하기 위해서 객체-관계 DBMS에 기반한 다차원 데이터 모델을 제안하였다. 객체-관계 DBMS가 가지는 확장성 특징을 사용하여 다차원 데이터 모델에 최적화된 다차원 개념과 함수를 정의할 수 있었다. 또한 객체-관계 DBMS의 객체간 계승 기능을 통하여 상위 테이블을 계승받는 요약 다차원 데이터 큐브의 다차원 데이터 모델을 설계하였다. 이와 같은 OLAP을 위한 데이터 타입과 함수가 정의되면, 새로운 객체-관계 DBMS 엔진과 같이 내장된 기능처럼 동작되어 성능향상이 가능하다. 또한 객체 관계 DBMS의 하나인 Informix Universal Server와 클라이언트 개발 도구를 이용하여 제안된 다차원 데이터 모델을 구현하였다.
다중 데이터베이스 시스템은 분산되어 있고 이질적이며 자치적인 데이터베이스 시스템들의 연합이다. 다중 데이터베이스의 환경에서는 공간적으로 데이터들이 분산되어 있고, 자료의 특성에 따라 서로 다른 데이터 모델에 의해 데이터베이스가 구축되어 있으며, 독자적으로 각각의 데이터베이스 시스템에 의해 관리되고 있다. 이러한 환경하에서는 정보를 효율적이고 종합적으로 관리하고 공유할 필요가 있으며, 이에 따라 사용자 관점의 논리적인 통합이 이루어 질 수 있을 것이다. 이러한 논리적인 통합을 위해 분산된 그리고 자치적이며 이질의 데이터베이스를 통합하기 위한 통합 데이터 모델이 요구되며, 이러한 통합 데이터 모델에 의해 완전하고 일치된 정보 모델이 제공될 것이다. 본 연구에서는 객체-관계형 데이터 모델을 토대로 하여 분산·이질·자치적인 데이터베이스들을 효율적이고 종합적으로 통합하기 위한 효과적인 방안에 대하여 연구하였다.
최근 전투체계는 동시에 다수의 장비들 사이에 실시간으로 데이터를 전달해야 하는데, 이러한 특성을 만족하는 통신 미들웨어로서 OMG (Object Management Group)에서 정의한 데이터 분배 서비스 (DDS ; Data Distribution Service)가 적합하다. 이를 구현한 DDS 시스템에는 RTI의 NDDS, PrismTech의 OpenSplice, 충남대학교의 ReTicom 등이 있다. 이 중 NDDS와 OpenSplice는 데이터의 영속성을 지원하지만 ReTicom에서는 영속성을 아직 지원하지 못한다. 이를 해결함과 동시에 실시간성을 보장하기 위해서 ReTicom은 메인 메모리 기반의 객체 관계형 데이터베이스를 사용하여 구현중이다. 이를 위해서는 DDS의 객체 모델 데이터를 정의하는 IDL과 객체 관계형 데이터베이스의 데이터 타입 및 구조 등이 동일하지 않기 때문에 IDL과 객체 관계형 데이터베이스간의 데이터 타입 및 구조를 변환하는 메타 모델 변환 방법이 제공되어야 한다. 본 논문에서는 이러한 메타 모델 변환 방법을 해결하고자 IDL을 구조파악이 쉬운 XML 스키마로 변환 후 이를 객체 관계형 데이터베이스의 데이터 타입 및 구조 형태로 변환 해주는 방법을 제안한다.
오프라인 소비자의 의사결정은 크게 라이프스타일, 동기, 개성, 학습 등 개인적인 영향요인과 문화, 기후, 가족 등 기타 상황적 요인을 포함하는 환경적 영향요인에 의해 결정된다. 이러한 요인들을 입력 값으로 하는 다양한 딥러닝 모델을 이용한 소비예측 연구들이 진행되고 있다. 딥러닝을 이용한 예측모델을 사용하기 위해서는 먼저 요인들이 의사를 결정하는데 있어 얼마나 상관관계가 있는지 파악하는 작업이 중요하다. 본 논문에서는 이를 위해 다양한 상관관계 분석모델을 이용해 소비 의사결정 요소 중 기후, 문화와 같은 상황적 요인과 소비와의 상관관계를 도출하고, 기후, 문화를 대변하는 미세먼지 데이터와, SNS 버즈량 데이터와 소비데이터를 학습하는 소비예측 LSTM모델을 제안하고자 한다.
TDX-10 교환기에 실현될 CCITT No.7 시스팀 중 MTP 서브시스팀 설계를 위한 예비 연구로서 블럭별 자료구조를 설계하였다. 본고에서는 자료구조 설계방법은 관계형 데이터 베이스 설계 개념을 응용하여 데이터의 조작 및 관리가 용이한 자료구조의 설계 방법을 제시하였으며, 특히 Entity-Relationship 데이터 모델을 이용하여 개념 데이터 모델을 설정하고 이로부터 제3규정형 형태의 관계형 자료구조를 도출하였다.
지금까지 대부분의 메타데이터들은 응용 분야에 제한된 부분만을 주로 취급하였다. 그러나 동일한 비디오 데이터를 표현하기 위해서는 동일한 형태의 메타데이터가 필요하고, 이때 비디오 데이터베이스에서 동일한 비디오 데이터에 대하여 서로 다른 여러 개의 메타데이터를 지원해야 하는 문제가 발생한다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 더블린 코어 모델을 확장하였다. 제안된 비디오데이터 표현에서는 더블린 코아 모델을 확장한 메타데이터가 비디오 데이터의 구조, 내용 및 조작에 관한 정보를 관리하도록 하였다. 제안된 메타 데이터는 시스템 관리 부분과 사용자 정의 부분을 분리함으로써 응용 분야에 독립적인 모델구축이 가능하다. 13개의 시간 관계 연산은 더미 샷의 시간 변환 관계를 사용하여 6개로 감소시켰다. 이 감소된 6개의 연산은 역관계를 배제시켜 표현의 일관성을 유지시키고, n-ary시간 관계의 샷들을 이진관계로 변환시킨다. 그리고 실제 응용 분야에 적용하고 실험하여 확장된 더블린 코어 모델이 응용 분야에 동일한 구조로 메타데이터를 표현하고 동일한 방법으로 검색할 수 있음을 증명하였다.
가뭄의 계절적 예측성을 개선하기 위해서는 대기-지면-해양의 상호 작용이 현실적으로 모의할 수 있는 지구 기후 예보 모델의 개선이 필수적이다. 제한적인 기후 예보 모델의 예측성으로 인하여 다중 기후 모델들의 다중 앙상블 계절 예보 시스템이 제안되었다. 2008년에 제안된 북미 다중 모델 다중 앙상블 시스템(North American Multimodel Multiensemble System; NMME)은 다양한 모델 개발팀의 참여로 현재까지 운영되면서 계절적 예측성 연구에 큰 이바지를 하였다. 본 연구에서는 NMME 프로젝트에 참여하는 기후 예보 모델들의 북방 여름철 근지표면 온도과 강우량의 예측성을 진단하고 이들의 상관 관계의 강도를 관측데이터와 비교 분석하였다. 대부분의 NMME 모델들에서는 관측데이터에서 보다 강한 음의 상관 관계를 보였다. 이런 근지표면 온도와 강우량의 강한 상관 관계로 우수한 근지 표면 온도 예보는 각각의 해마다 그 역할이 다른 것을 발견되었다. 예를 들어 가문 여름에는 우수한 근지표면 온도 예보가 강우량 예보에 도움이 되고 강우량이 많은 여름에는 우수한 근지표면 온도 예보는 오히려 강우량 예측성을 제한하게 된다. 따라서 기존의 기후 예보 모델들에서 근지표면 온도와 강우량의 상관관계를 사실적으로 나타낼 수 있도록 모델 개선이 요구된다. 마지막으로 관측데이터와 기후 모델데이터에서 태평양과 대서양의 해수면 온도와 미국의 북방 여름철 날씨의 관계를 비교하였다. 근지표면 온도과 강우량에 대한 제한적 예측성에 비해, 대부분의 NMME 기후 예보 모델들에서 해수면 온도의 예측기술은 우수함을 발견하였고 몇몇 모델들에서는 미국의 북방 여름철 기후에 영향력을 주는 대서양과 태평양의 지역까지 잘 모사하는 것을 발견하였다. 따라서 본 연구는 보다 우수한 기후 예보 기술을 위해 앙상블 평균 예보값만이 아닌 NMME의 계절적 예보를 선택적인 사용이 필요함을 제안하였고 앞으로 북미 대륙 뿐만이 아니라 유럽-아시아의 계절적 이상 기후 예측성에 대한 연구 필요성을 강조하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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