XML은 W3C에 제안된 마크업 언어고 HTML의 단순함과 SGML의 복잡함을 극복하여, 웹 상에서 데이터를 표현하고 교환하기 위한 표준으로 등장하고 있다. XML 문서를 질의 처리하기 위한 방법으로 XML 문서 전용 질의 언어가 개발되고 있지만, 데이터의 양이 증가한다면 결국 막대한 양의 데이터를 처리 할 데이터베이스 시스템을 필요하게 된다. 본 논문에서는 XML DTD를 관계형 데이터베이스 시스템 스키마로 변환하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 XML 데이터의 스키마 역할을 하는 DTD의 트리 구조를 생성하여, XML 데이터들의 공통구조와 비공통구조를 추출한 후 관계형 데이터베이스 스키마를 추출하는 기법이다. 추출된 관계형 데이터베이스 스키마는 기존의 방법들에 비해 생성 테이블 수가 적으며, 널(NULL)값의 출현을 감소시킨다. 또한, 제안기법은 XML 데이터를 보다 적은 테이블로 맵핑(mapping)시킴으로써 데이터 검색 시 참조 테이블 수를 감소시킬 수 있으며 질의 처리 시에도 성능 면에서 우수함을 보인다.
항공기, 자동차, 전차 등 차량의 시스템 또는 운동의 시뮬레이션에서는 다양한 종류의 불연속적인 파라미터 값들이 데이터 테이블의 형태로 주어지게 되는데, 본 연구에서의 관심은 적분 스텝의 크기가 고정되는 일반적인 실시간 시뮬레이션의 제약 하에서 기존의 검색 기법들을 비교하고, 최적의 검색 기법을 개발하는 것이다. 본 연구에서는 전통적으로 수치해석, 시뮬레이션, 데이터베이스 등 다양한 학문 및 응용기술 분야에서 개발된 데이터 검색 기법들을 조사하여 비교하였다. 또한, 다양한 크기와 형태의 데이터 테이블들을 사용하여 수치비교시험을 수행하였는데, 그 경향은 이론에 근거한 예상과 대체로 일치하였다. 한편, 검색하고자 하는 파라미터 값이 임의의 dynamics를 갖고 변한다면, 이러한 정보를 이용하여 주어진 데이터 테이블 내의 검색 영역을 축소 시켜 검색속도를 향상시킬 수가 있다. 다양한 수치시험에서 이분 검색법(bisection method)은 축소된 테이블의 크기에만 영향을 받지만 보간 검색법(interpolation method)과 그 변형 기법들은 검색 대상 테이블들의 축소로 데이터의 형태가 직선형이 되는 효과를 얻기 때문에 검색속도를 단축시키는데 매우 탁월한 효과를 나타내었다. 결론적으로 dynamic-window 개념을 도입한 보간 검색법과 그 변형들이 이론적으로도 실험적으로도 최적의 검색속도를 보장함이 입증되었다.
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(DBMS)의 표상 형식인 테이블 형식으로 전환 가능함을 보임으로써 데이터베이스 의미론에 관계형 데이터베이스 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 언어 정보 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 전산처리 할 수 있도록, 데이터베이스 의미론에서 핵심 요소인 언어정보 처리 시스템과 데이터베이스 관리 시스템을 구현하는 것이 목적이다.
관계형 데이터베이스의 설계 과정은 요구사항 분석, ER 모델을 이용한 개념적 설계, 논리적 설계, 그리고 물리적 설계 과정으로 구성된다. 논리적 설계과정은 ER 다이어그램으로 구성된 개념적 스키마를 관계형 스키마로 전환하여 정규화시키는 과정으로 이루어진다. 이런 기존의 설계 과정에서 요구사항의 분석 후 개념적 스키마를 도출하는 개념적 설계 과정이 명확치 않음으로 인해서, 실제 데이터베이스 설계현장에서 적용하기 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 작업과정이 모호한 개념적 설계를 제거함으로 보다 체계적으로 데이터베이스 스키마를 설계할 수 있는 방법을 제안한다. 구조적 설계 방법을 이용하여 자료 흐름도를 작성하고, 자료흐름도의 자료저장소에 파악된 애트리뷰트를 이용하여 관계합성으로 관계형 스키마를 도출한다. 관계형 스키마를 정규화하고, 정규화된 테이블로부터 데이터의 의미를 파악하여 테이블 관계도를 작성함으로써 최종 논리적 스키마를 결정한다.
XML 문서 구조를 모르고서도 질의할 수 있는 CXQuery라는 질의 언어에 대한 기존의 질의 처리 기법은 관계형 데이터베이스를 사용하기 때문에 XML 문서 구조를 관계형 테이블에 매핑하는 문제와, 질의 처리시나 결과를 반환하기 위하여 테이블간의 조인 때문에 운영 상에 어려움을 지니고 있다. 본 논문에서는, 표준화가 진행 중인 XQuery 질의 처리 기법을 이용하기 위하여 CXQuery를 XQuery로 변환하는 변환기를 개발하였다. 이 변환기의 변환 속도는 질의 처리하는 전체 시간에 비해 무시할 정도의 짧은 시간이 걸린다. 또한 기존의 관계형 데이터베이스와 관계없이 XML 문서에 대해 직접적으로 질의 처리가 가능하도록 하며, 사용자는 CXQuery를 이용하여 문서 구조를 모르고서도 질의할 수 있도록 하는 장점을 갖는다.
온라인 분석 처리(On-Line Analytical Processing)에서는 다양한 분석을 효과적으로 처리하기 위해, 다차원 구조의 데이터를 연(column)에 에트리뷰트 값이 표시되는 넓은 형태의 수평 테이블로 표현한다. 관계형 테이블들은 보통 에트리뷰트의 개수에 제한이 있으므로(MS SQLServer와 Oracle은 1,024개 컬럼으로 제한), 이러한 수평 테이블을 직접 저장하기 어렵다. 본 연구에서는 상용 RDBMS에서 제공하는 PIVOT 연산을 이용하여 수평 테이블에 대한 질의를 저장된 수직 테이블에 대한 질의로 변환하는 효율적인 최적화 실행 전략을 제시한다. 우선, 관계 데이터베이스에서 수평 테이블을 차원의 이름을 열로 갖는 수직 테이블로 저장하고, 수평 테이블에 대한 질의를 수직 테이블에 대한 질의로 변환하는 다양한 최적화 전략을 제시한다. 특히, 관계 연산(셀렉션, 프로젝션, 조인 등)에 대한 여러 변환 방법을 제안한다. 이때, 변환된 질의는 여러 가지 방법으로 수행할 수 있으며, 각 방법에 따라 수행 시간이 서로 다르다. 그러므로 PIVOT 연산을 사용하여 변환된 질의를 수행하는 최적화 전략을 제시한다. 마지막으로, 다양한 실험을 통해 여러 질의 트리의 방법에 따라 수행 시간을 측정하여 비교 평가한다.
데이터로서 XML 역할에 대한 중요성이 증대되어감에 따라, 구조 정보를 내포하고 있는 데이터로서의 XML 문서를 효과적으로 관리하는 구조설계 및 질의어 처리에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. XML 저장구조는 XML 스키마에 의존하지 안고, 반구조적 데이터에 대한 저장과 질의처리 설계방법과 DTD와 같은 XML 스키마를 기반으로 저장구조를 설계하는 방법이 있다. DTD는 XML 문서의 논리적인 구조정보를 표현하는 역할을 가지고 있으며, 그러한 역할은 이 기종간의 문서교환시 더욱 중요해진다. DTD 기반의 XML문서를 관계형 테이블로 사상하고자 할 때, 사상과정이 자동적으로 이루어지는 경우와 사용자가 관리자가 직접 테이블 생성에 관여하는 수동적인 사상방법이 있다. 수동적인 사상과정은 질의처리가 구현시 데이터베이스 설계 방법에 크게 의존하게 되는 단점이 있지만, 사용자가 주어진 DTD 구조에 따라서 특정 응용에 알맞은 저장구조를 직접 설계하기 때문에 더 효율적인 저장구조를 설계할 수 있다. 본 논문에서는 관계형 DB를 질의처리 하기 위한 하부 저장소로 사용하고, DTD 기반의 XML 문서를 관계형 DB 테이블간의 수동적인 사상과정을 통하여 효율적인 XML 문서 저장구조를 설계하는 방법을 제시한다.
ROLAP 시스템에서는 다차원 OLAP 큐브를 관계 데이터베이스 내에 여러 집계 테이블을 사용하여 저장하며, 관계 DBMS 기능을 그대로 이용하므로 구현이 간단하다. 이들 집계 테이블들은 대용량의 소스 데이타(즉, 사실 테이블)를 정렬한 후 이에 대한 집계 값을 계산하므로 큐브를 생성하는데 많은 시간이 소요된다. 이러한 다차원 큐브를 효율적으로 생성할 수 있는 여러 가지 방법이 제안되었다. 이들 방법들은 큐브 생성 시간이 사실 테이블을 정렬하는데 주로 소요되므로 이 횟수를 줄이는 기법을 주로 제안하였다. 그러나 이러한 큐브 생성 알고리즘의 성능은 실제 DBMS 상에서 평가되지 않았다. 이 연구에서는 기존의 큐브 생성 알고리즘들을 관계 DBMS 상에서 그 성능을 비교 평가하였다.
VBR로 압축된 멀티미디어 데이터는 비트 변화율이 매우 큰 편차로 변하기 때문에 자원 예약관리가 매우 힘들다. 따라서 MPEG데이터의 참조 패턴을 오프라인으로 분석한 메타 테이블을 근거로 과부하 구간에서 미리 선반입하여 시스템의 활용율을 높이는 선반입 기법을 사용한다. 그러나 기존의 선반입 기법은 상영실패는 발생하지 않으나, 과부하 구간에서 선반입 임계 슬롯의 증가로 인하여 버퍼 점유량이 증가하며 이는 선반입 기법에서 가장 중요한 평가 요소인 최소의 적재시간과 적재비용을 유지할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 선반입 구간을 고정적으로 사용하여, 적재비용과 적재시간을 일정한 범위 이하로 유지하면서 시스템 자원의 활용율을 높이는 방법을 제안한다. 아울러 VOD서버에서 수 백편의 영화를 저장하여 다수의 사용자에게 서비스하는 상황에서 선반입 기법을 사용할 경우, 메타 테이블의 관리가 힘들어지는데 본 논문에서는 메타 테이블과 버퍼 스케쥴러를 데이터베이스를 이용함으로써 메타 테이블의 관리를 편리하게 하였다.
오라클 8의 발표를 기점으로 향후 관계형 데이터베이스의 판도에 관심이 모아지고 있다. 오라클 8의 강점은 특히 강력한 파워와 유연성에 있다. 오라클은 향상된 퍼포먼스와 대규모로 유입되는 사용자 요구를 효과적으로 조절할 수 있는 기술을 근간으로 보다 강력한 OLTP 애플리케이션의 새로운 제안을 강조한다. 또한 파티션이 가능한 테이블과 인덱스, 대용량 데이터 볼륨 및 객체 구조 지원을 비롯해 데이터웨어하우징 시장도 겨냥하고 있다. 오라클 8의 상세한 기능 및 향후 보완점에 대해 알아봤다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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