메타데이타 레지스트리는 동적인 메타데이타 관리와 다양한 이질적인 메타데이타간 상호운용성 증진을 위한 목적으로 개발되었다. 구축된 메타데이타 레지스트리는 새로운 데이타베이스 설계시 표준 지침을 제공함으로써 근본적이고 데이타 통합 메커니즘을 제공한다. 그러나 대규모 분산 데이터베이스에 대한 점진적인 통합을 위한 상황에서, 기 구축된 데이타베이스에 대한 인덱스를 생성하고 일관성 있는 표준 지침서인 메타데이타 레지스트리를 구축하는데 한계가 있다. 특히, 각 단위 데이타베이스에 대한 이용률 통계 정보 부재 및 단위 기간 내 주어진 비용이 제한된 경우, 우선적으로 통합할 데이타베이스 선택을 통한 점진적인 메타데이타 레지스트리의 체계적인 구축 방법을 제공하지 않는다. 이 논문에서는 이와 같은 환경에서, 점진적으로 메타데이타 레지스트리를 구축할 수 있는 방법론을 제안하고 점진적인 메타데이타 레지스트리 구축을 위해 데이타 가시성과 계층적 메타데이타 레지스트리 구조를 정의한다. 또한 정의한 개념, 구조 및 방법을 실제 도메인에 적용하기 위해 개발된 시스템과 적용한 결과를 기술한다.
통계 데이타베이스의 효율적 이용을 위해 통계 분석을 위한 요약 정보를 미리 계산하여 저장함으로써 사용자에게 빠른 응답시간내에 통계 정보를 제공하려는 요약 데이타베이스와 이의 효율적인 관리와 사용의 편리를 위한 메타 데이타베이스가 생성되고 관리되어야만 한다. 요약 데이타베이스를 효율적으로 이용한 통계 분석 작업의 환경과 사용자의 편이성을 지원하기 위하여 계층 구조 형태인 데이타 사전/디렉토리의 형태로 독립적으로 운영되는 메타 데이타베이스와 관리기의 설계 및 구현 작업과 이를 이용한 운영 방법 등이 제시되었다.
통계 데이타 베이스는 데이타가 단순한 통계치일 뿐만 아니라, 일반적인 통계처리에서 필요한 통계 분석을 위해 주로 사용되는 대량의 데이타 베이스를 말한다. 통계 데이타 베이스를 관리하기 위해 기존의 범용 데이타 베이스 관리 시스템을 그대로 이용하기에는 데이타 저장과 액세스의 비효율성, 사용의 편이성의 부족과 질의어 등의 부족으로 인해 사용자의 요구를 충족시키지 못해, 새로운 관리 방법의 필요성이 요구되어 왔다. 독자적 개발에 의한 새로운 소프트웨어로써 통계 데이타 베이스를 관리할 때의 실제 이용하기 어려운 현실적 제고를 고려하여, 이 논문에서는 관계형 데이타 베이스 시스템에의 전위 시스템인 SM-F 시스템을 설계하여, 이를 이용하여 통계 데이타 베이스를 관리하는 방법을 제시하였다. 이 시스템은 통계 데이타 베이스의 효율을 고려한 시멘틱 모델인 GROS 모델을 사용하며 통계분석을 지원하고 통계 요약 정보를 제공하기 위해, 메타 데이타 베이스와 요약 데이타 베이스를 저장하고 운영한다.
한국데이타베이스학회 1997년도 International Conference MULTIMEDIA DATABASES on INTERNET
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pp.463-471
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1997
비디오 데이타는 다양하고 방대한 양의 의미를 포함하고 있어 효율적인 내용기반 검색을 지원하기 위해서는 비디오 데이타를 기술하는 구조적이고 체계화된 형태의 메타데이타가 요구된다. 이러한 메타데이타는 검색 시 색인과 같은 역할을 수행하게 되므로 내용 기반검색의 가장 기본적이고 필수적인 데이타이다. 본 논문에서는 뉴스 응용 분야(News On Demand:NOD)를 적용한 비디오 데이터베이스 시스템의 효율적인 내용 기반 검색을 위한 메타데이타를 분류하고, Rambaugh의 OMT기법을 이용하여 메타데이타를 모델링한 후 질의 유형에 따라 모델의 접근 경로를 검사하여 모델을 검증하였다.
SGML로 기술된 전자문서는 객체지향 데이타베이스로 관리하는 것이 효과적이다. 이를 위해서는 SGML 문서들을 위한 데이타베이스 설계가 선행되어야 한다. 본 논문은 전자문서의 논리적 구조를 기술하는 SGML DTD 정보를 관리하기 위한 객체지향 메타 스키마를 제안하고, 이 메타 스키마로부터 동적으로 생성된 응용 데이바베이스 스키마를 통해 전자문서를 객체지향 데이타베이스에서 관리하는 방법을 제안한다.
디지탈 도서관은 정보검색 시스템과 데이타베이스 시스템의 통합 시스템으로 볼 수 있다. 동적으로 질의와 갱신작업이 일어나는 디지탈 도서관 환경에서 메타데이타에 대해 기존의 트랜잭션 관리 기법을 사용하면 질의 처리 시간의 증가와 최근성 반영을 보장하지 못하는 문제점이 발생하게 된다. 또한 소스데이타와 메타데이타 사이에 지켜져야 하는 일관성이 규정되지 않기 때문에 질의 결과에 대한 불확실성을 초래한다. 본 논문은 인터넷 자원을 기술하는 메타데이타인 Dublin Core에 기초하여, 이에 접근하는 작업을 질의 트랜잭션과 갱신 트랜잭션으로 모델링하고 이를 효과적으로 관리할 수 있는 기법을 제시한다. 특히 기존의 트랜잭션 관리에서 고려되어 온 일관성 기준에서 고려하지 못했던 디지탈 도서관에서의 질의 트랜잭션의 결과와 소스데이타베이스와의 일관성을 고려한 메타데이타 일관성을 제시한다. 또한 최근성 만족을 위해 질의 트랜잭션의 뷰 시점을 분석하고 메타데이타 일관성을 지키는 범위 내에서 최근성을 보장하는 관리기법을 제안한다.
최근 e-비즈니스나 인터넷 쇼핑몰 사이트에서 는 많은 양의 상품 이미지 정보와 컨텐츠를 취급하고 있으며 ,이로 인하여 이미지에 대한 효율적인 의미기반 검색의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 XML과 퍼지기술을 이용하여 웹상의 상품 이미지를 의미적으로 검색할 수 있는 시스템에 대해 설명한다. 상품 카탈로그와 같은 다중 객체를 보유하고 있는 이미지에 대하여 의미 기반 검색을 수행할 수 있도록 상품 정보나 의미등의 메타데이타를 표현하는 다계층 메타데이타 구조를 사용한다. 이미지에 대한 의미기반 검색을 수행할 수 있도록 하기 위해 메타데이타를 저장하기 위한 XML 데이타베이스를 설계하고 퍼지 데이타를 적용할 수 있는 방법을 연구하였다. 본 논문에서 제시한 시스템은 이미지에 대한 메타데이타를 이용하여 퍼지 데이터를 자동 생성하고, 생성된 퍼지 데이타를 의미기반 이미지 검색에 사용한다. 따라서 의미기반 상품 이미지 검색에 대하여 사용자의 검색질의에 대한 정확성과 만족도를 증대 시킬 수 있다.
멀티미디어 데이타의 중요성과 활용도가 증가됨에 따라 데이타베이스에서 멀티미디어 데이타를 표현하고 관리하기 위한 연구가 필요하게 되었다. 따라서, 본 논문은 혼합형 이미지 메타데이타를 이용하여 이미지 데이타베이스에서 이미지 데이타에 대한 검색 기법을 지능화하고 시스템을 효율적으로 관리할 수 있는 시스템을 제시한다. 개념 계층을 기반으로 이미지 정보를 지능적인 형태로 저장, 검색하고, 이미지 마이닝을 하기위해 사용자의 정보와 사용자가 이용한 질의 정보 그리고 이 미지정보를 통합하여 검색한다. 즉, 사용자 메타데이타와 이미지 메타데이타를 추출하고 통합하여 사용자에게 좀더 많은 부가 정보를 제공할 수 있는 지능적 이미지검색 시스템을 제공한다.
메타데이타는 데이타의 의미, 표현 등을 명확히 기술함으로써 공유 및 교환을 향상시키기 위한 데이타에 대한 데이타이다. 그러나 다양한 방식으로 생성된 메타데이타는 메타데이타간의 불일치라는 또 다른 문제를 야기하였다. 최근 메타데이타 불일치 문제를 해결하기 위하여 메타데이타 게이트웨이 방식에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 메타데이타 게이트웨이 방식으로 구현된 기존의 시스템들은 메타데이타 스키마에 종속되어 메타데이타의 변화에 따른 시스템의 유지 보수에 많은 시간과 비용이 소요된다. 이 논문에서는 기존의 메타데이타 게이트웨이 방식이 가지고 있는 단점을 개선하기 위하여, 이질적인 메타데이타의 사상 정보와 사상 규칙을 분리한 개념을 적용한 메시지 변환 시스템을 제안한다. 이 논문에서 제안하는 시스템은 ISO/IEC l1179를 적용하여 표준화된 데이타 요소를 동적으로 관리하며, 향후 생성 될 데이타 요소에 대한 표준을 제공함으로써 추가적인 메타데이타 불일치 발생 문제를 근본적으로 해결할 수 있는 기능을 제공한다.
웹상의 이미지 데이타베이스들은 자치성과 이질성이라는 두 가지 다른 특성을 갖고 있다. 즉 독립적으로 만들어지고 유지되며 질의 처리 방법이 서로 다르다. 분산된 이미지 데이타베이스들에 대한 내용기반 검색에서, 메타 서버의 유사성 측정함수에 대하여 서로 다른 지역 유사성 측정 함수를 갖는 데이터베이스들로부터 주어진 질의 객체와 유사한 객체들을 찾는 능력을 갖는 것은 중요하다. 현재까지, 동일한 유사성 측정 함수들을 사용하는 이미지 데이타베이스들을 선택하는 방법에 대하여 많은 연구가 진행되었으나 이미지 데이타베이스들이 다른 유사성 측정함수를 사용하는 경우에 대한 연구는 없었다. 본 논문에서는 웹상의 많은 이질적인 이미지 데이타베이스들 중 질의에 유사한 객체들을 보다 많이 가지고 있는 데이타베이스들을 찾는 문제를 다룬다. 데이타베이스들의 순위는 이미지 데이타베이스들의 압축된 히스토그램 정보와 적은 수의 표본 객체들을 사용하는 복합 추정에 기반을 두고 있다. 구형 영역 질의에 대한 선택률을 추정하기 위하여 히스토그램 정보를 사용하며, 유사성 측정 함수의 차이로 인한 선택률 오차를 보정하기 위하여 표본 객체들을 이용한다. 많은 수의 이미지 데이타에 대한 상세한 실험은 제안된 방법이 이질적인 분산 환경에서 효율적임을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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