본 논문에서는 개별 독립 점포의 가맹점화를 위한 소프트웨어를 설계한다. 다양한 서비스 산업 분야 중에서 커피 전문점을 예로 들어, 독립 점포가 기업 형 프랜차이즈 업체에 대항할 경쟁력을 지닐 수 있도록 하는 비즈니스 모델을 제안하고, 이런 모델이 필요로 하는 프로그램의 요구사항을 도출하고 이를 구현할 데이터베이스의 논리적 설계를 제안한다.
데이터의 통합과 공유 환경을 위해 탄생한 DBMS는 그 규모가 계속 커지고 있으며 형태도 복잡해지고 있다. 또한 Database가 네트워크 상에서 분산되어 있을 때, 제품이나 플랫폼이 다를 경우에는 서로간의 데이터를 공유하기가 어렵다 CORBA는 이종의 분산된 환경에서 여러 종류의 응용 프로그램들이 서로 통합될 수 있는 표준 분산 객체 기술이다. 본 논문에서는 이러한 특징을 가진 CORBA를 이용하여 여러 종류의 이질적인 데이터베이스 시스템을 논리적으로 통합시켜, 사용자가 동일한 관점에서 다양한 형태와 성질을 가진 정보를 접근할 수 있도록 해주는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 이러한 CORBA의 기술과 JDBC, ODBC를 이용하여 분산된 DBMS을 하나로 통합할 수 있는 환경을 구현해 보았다.
감성정보관리시스템은 주거ㆍ사무환경에 속한 6개 분야의 연구과제에서 생성된 피험자의 생리신호와 주관적 감성평가 데이터를 통합 관리하는 시스템이다. 본 논문에서는 여러 형태의 감성평가 실험데이터를 데이터베이스에 저장ㆍ처리하기 위해 감성정보 데이터베이스에 대한 접근을 하나의 컴포넌트에 집중시킨 데이터베이스 레퍼(wrapper)를 설계하였다. 이 접근방법은 감성정보 데이터베이스에 대한 단순화된 응용 프로그래밍 인터페이스(API: application programming interface)를 제공함으로써 접근코드를 단순화하여 코딩의 생산성을 높이고, 데이터베이스 접근을 일관성 있게 유지함으로써 프로그램의 오류발생 가능성을 감소 시켰다. 또한 데이터베이스 접근을 캡슐화함으로써 내부 논리의 변경이나 소프트웨어 버전 향상으로 JDBC API가 변경되더라도 영향을 최소화할 수 있을 것이다.
데이터베이스의 삭제된 데이터 복구와 관련된 그간의 연구는 삭제된 레코드가 트랜잭션 로그에 존재하는 경우이거나 데이터베이스 원본을 물리적 방식으로 수집하여 삭제 데이터의 탐지와 복구를 진행하는 방식이 주를 이루었다. 그러나 트랜잭션 로그가 존재하지 않거나 증거수집 현장에서 물리적 방식의 원본수집이 불가능한 경우 즉, 데이터베이스 서버 정지로 인해 피압수인이 업무상 손실 또는 권리침해를 이유로 거부하는 경우에는 적용하기 곤란한 한계가 있었다. 그러므로 증거수집 현장의 제약을 대비하기 위해 다양한 수집 방식을 살펴보고 이에 따른 삭제된 레코드의 복구 가능성에 대해서 확인해볼 필요가 있다. 이 논문에서는 Microsoft SQL Server 데이터베이스를 대상으로 하는 디지털포렌식 조사 시 원본 수집의 논리적 물리적 방식별로 수집된 원본 파일 내 삭제된 데이터의 잔존 여부를 실험하여 각 수집 방식에 따른 데이터 복구 가능성을 확인하였다.
데이터베이스 공유 시스템(Database Sharing System : DSS)은 고성능 트랜잭션 처리를 위해 제안된 시스템이다. DSS에서 고속의 통신망으로 연결된 노드들은 별도의 메모리와 운영체제, 그리고 DBMS를 가지며, 데이터베이스를 저장하고 있는 디스크는 모든 노드에 의해 공유된다. 빈번한 디스크 액세스를 피하기 위해 각 노드는 자신의 메모리 버퍼에 최근에 액세스한 페이지들을 캐싱한다. 그러나 동일한 페이지가 여러 노드에 의해 동시에 캐싱될 수 있으므로, 각 노드가 최신의 내용을 항상 엑세스하기 위해서는 캐싱된 데이터의 일관성이 유지되어야 한다. 본 논문에서는 로킹 오버헤드를 줄이기 위해 주사본 권한을 이용하여 데이터베이스를 논리적으로 분할한 DSS 구조에서 필요한 캐쉬 일관성 기법들을 제안한다. 제안된 기법들은 캐쉬 일관성을 위해 소요되는 메시지 전송량과 디스크 입출력 오버헤드를 줄임으로써 성능을 향상시키며, 데이터베이스 부하가 동적으로 변하는 경우에도 효율적으로 동작한다는 장점을 갖는다.
다양한 응용 분야의 데이터베이스 설계시에 시스템 사용자와 설계자 간의 이해를 증진시키고 올바른 모델링을 위해 개체-관계 모델이 많이 사용되고 있다. 그렇지만 효과적인 구현을 위해 이 개체-관계 모델로 표현된 데이터베이스는 데이터 조작과 표현이 효율적인 객체지향 데이터베이스 모델로 변환되어야 한다. 이를 위해 개체-관계 모델의 모든 개념을 객체지향 모델의 개념으로 의미의 손실없이 변환시키는 방법이 연구되어야 한다. 이 논문은 일반화 상속과 집단화 상속의 개념을 도입하여 개체-관계 모델의 기능을 확장시켰고, 개체-관계 모델의 각 성분을 객체지향 데이터베이스 모델의 성분으로 변환시키는 규칙을 제시하고자 한다. 이 변환 규칙에서 역할에 따른 변환 기법을 제시하고, 이 제시된 변환 규칙을 이용하여 개체-관계 모델에서 객체지향 모델의 스키마로 의미의 손실 없이 변환됨을 예로써 보인다. 제안된 변환 기법은 데이터베이스 설계의 논리적 모델 설계에 활용될 수 있다.
인용문헌정보의 효율적인 저장과 검색을 위하여 인용한 문헌과 인용된 문헌들의 구성요소를 추출하고 상호 인용관계에 대한 논리정보와 구조정보를 재구성을 통해 표현하고, 패스인코딩 색인기법에 의해 구성요소의 중복을 제거하였으며, 관련 있는 데이터베이스들과의 연계를 위하여 XML을 기반으로 하는 KSCI(Korea Science Citation Index)시스템을 설계하였다.
그리드 데이터베이스는 그리드 컴퓨팅 환경에서 분산된 데이터의 효율적 처리와 사용을 위한 데이터 베이스 관리 시스템이다. 공간 데이터는 일반적인 데이터에 비해 지역적 특성에 따른 이용도가 높으며, 대용량의 저장 공간을 필요로 하는 특징을 포함한다. 그리드 데이터베이스는 이러한 공간 데이터의 관리를 위한 최적의 시스템으로 적용 가능하다. 그러나, 기존의 분산 데이터베이스 시스템과는 달리 지역적 자율성을 보장하기 때문에 단일 관리자에 대한 적용이 불가능하거나 비효율적인 시스템 구성이 이루어질 가능성이 있다. 또한 동적으로 변화되는 환경에 유동적인 대응을 위해서는 효율적인 재조직 연산이 필요하다. 본 논문에서는 그리드 데이터베이스에서 계층 구조를 이용한 동적 재조직 기법을 제안한다. 제안 기법은 재조직 수행 시 데이터베이스들의 정보를 논리적으로 취합하는 오가나이저를 생성한다. 또한, 오가나이저를 계층적 구조로 구성을 함으로써 단계적인 정보 전파 및 재조직 연산 수행을 지원하게 된다. 이를 통해 지역적인 재조직 연산의 지원 및 효율적 균형 조정이 가능해진다. 부가적으로 불필요한 재조직 연산의 제거가 가능하다. 성능평가를 통해 제안 기법이 재조직 수행 후에 전체적인 처리량을 향상시킴을 보인다.
그래프 데이터베이스에서 패턴질의는 관계 데이터베이스 SQL과 비교하여 질의의 쉬운 표현, 높은 질의 처리 성능을 기대할 수 있는 장점이 있다. 그러나 그래프 데이터베이스는 관계 데이터베이스와 달리 논리적 데이터 모델을 구축하는 방법론이 정의되어 있지 않아 모델링에 따라 패턴 질의의 장점을 활용하지 못할 수 있다. 본 연구는 그래프 모델링 과정 중 나타나는 is-a 노드 모델링 방법에서 일반화 모델로 설계할 경우와 특수화 모델로 설계할 경우 그래프 패턴질의의 성능 차이가 있음을 실험하였다. 실험 결과 is-a 노드 설계를 특수화 모델로 설계할 경우 더 우수한 성능을 얻을 수 있음을 보였다. 또 추가로 패턴질의를 작성할 때 변수를 노드나 간선에 바인딩시키는 경우 그렇지 않는 경우보다 성능이 우수할 수 있음을 보였다. 실험 결과들은 그래프 데이터베이스에서 패턴질의에 대한 is-a 노드 모델링 방법 및 그래프 질의 작성 방법으로 제시될 수 있다.
Hausser (1999)와 이기용 (1999a, 1999c)에서는 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)을 이용하여 자연언어의 의미를 다루는 데이터베이스 의미론을 제안하였다. 특히 이기용 (1999c)에서는 수형도(tree), 논리 형태(logical fomulas), 자질 구조(feature structure)와 같은 다양한 언어 표상 형식들을 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)의 표상 형식인 테이블 형식으로 전환 가능함을 보임으로써 데이터베이스 의미론에 관계형 데이터 베이스 관리 시스템을 도입할 수 있음을 제시하였다. 한편, Lee (2000)에서 제시한 데이터베이스 의미론 모형에서는 데이터베이스 관리 시스템과 사용자(end-user)를 연결하는 언어 정보 처리 시스템(LIPS; Linguistic Information Processing System)을 제안하였다. 이 언어정보 처리 시스템은 사용자에 의해 입력된 언어 자료를 처리하여 그 분석 결과를 데이터베이스 관리 시스템에 전달하고, 이를 통해 구축된 데이터베이스에서 추출한 정보를 다시 사용자에게 전달하는 시스템이다. 이 논문은 한국어 '이, 히, 리, 기' 피동형을 전산처리를 할 수 있도록, 데이터베이스 의미론에서 핵심 요소인 언어정보 처리 시스템과 데이터베이스 관리 시스템을 구현하는 것 이 목적이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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