XML이 인터넷상에서 데이터를 표현하고 교환하는 새로운 표준으로 등장하고 있다. XML은 미리 정의된 스키마가 없고, 문서 자체에 데이터와 데이터 구조를 갖고 있기 때문에 기존의 관계형 데이터베이스나 객체 지향 데이터베이스에서 사용되는 SQL이나 OQL을 바로 적용하기가 어렵다. 따라서 이러한 XML에 대해 새로운 질의어와 질의 처리를 위한 스키마 추출에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 XML 문서에 대한 스키마 추출 방법과 그래프 프로젝션을 통한 질의 처리 방법을 제안하였다. 여러 단계의 스키마 추출을 가능하게 함으로써 사용자의 질의에 대해 보다 효율적인 질의 결과를 제공해 줄 수 있다.
인터넷상에서 데이터를 표현하고 교환하는 새로운 표준으로 등장하는 XML 문서는 정해진 스키마를 가지고 있지 않다. XML 문서를 기존의 관계형 데이터베이스나 객체 지향 데이터 베이스 질의어에 바로 적용하기에는 부적합하여 이러한 XML문서에 대해 스키마를 추출하는 방법과 질의어에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스키마가 있다면 XML 문서에 대 해 사용자 질의를 효율적으로 처리할 수 있다. 그리고 수많은 데이터에서 사용자의 질의에 대한 결과는 너무 많거나 적을 수가 있다. 사용자에게 알맞은 질의 결과를 보여주는 것은 중요하다. 본 논문에서는 XML문서의 엘리먼트 정보를 바탕으로 스키마를 추출하고, 그 발생 빈도 수에 따라 여러 단계의 스키마를 추출하는 방법을 제시하고, 이를 구현하여 그 결과를 분석해본다.
데이터 웨어하우스는 기업의 의사 결정을 지원하기 위해 기업의 운영 데이터베이스로부터 추출한 데이터의 집합으로써 OLAP 분석에 이용된다. OLAP은 데이터에 대한 다양한 분석을 위해 이들 데이터를 다차원 데이터 모델로 표현하고 이를 활용하여 복잡한 질의 처리 및 다차원 데이터 분석에 이용한다. 이러한 OLAP의 다차원 데이터를 관계형 데이터베이스에서 표현하기 위해 스타 스키마가 널리 사용된다. 지금까지의 데이터 웨어하우스는 일반적으로 ER 도형으로 설계된 소스 데이터로부터 스타 스키마를 설계하고 구축하였다. 하지만, 최근 인터넷의 급성장으로 인해 차세대 웹 문서의 표준인 XML을 통한 인터넷 상의 문서 전송 및 정보 교환이 활발해 지고 있으며, XML 문서에 대한 다차원적인 분석이 요구됨에 따라 데이터 웨어하우스는 XML 문서로부터의 스타 스키마 설계 및 저장이 필요하게 되었다. 따라서 본 논문에서는 XML DTD로부터 애트리뷰트 트리를 생성하여 스타 스키마를 설계하고 이 DTD를 따르는 XML 문서에서 스타 스키마의 인스턴스를 추출하여 관계형 데이터베이스에 저장하기 위한 XML2Star 알고리즘을 개발하였다. 이것을 통해 기업 및 사용자는 OLAP에서 XML 기반의 스타 스키마를 이용한 다차원적인 분석이 가능하게 된다.
최근 웹상에 산재한 정보들의 효율적인 검색과 이용을 위하여 정보의 구조를 정의하는 스키마들의 통합이 중요시되고 있다. 본 논문에서는 XML 스키마들을 클러스터링하기 위한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 두 스키마를 통합하는데 드는 비용이 적을수록 스키마간의 유사도가 높다는 가정하에 스키마 사이의 공통된 구조의 크기를 계산한다 이를 위해서 경로사이에 서로 대응하는 요소의 합이 최대가 되는 경로간의 일대일 매칭을 추출한다. 또한 계산된 유사도값에 기반하여 계층적 클러스터링 방법을 적용한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해서 다수의 XML 스키마를 대상으로 실험한 결과, 91%의 정확율과 93%의 재현율로서 기존의 알고리즘보다 우수하였다.
웹의 발전으로 인터넷상에 XML 문서의 양이 증가하면서 클라이언트에서 수신된 XML 데이터를 검증하고 데이터베이스에 효율적으로 저장하고 질의하는데 필요한 많은 연구들이 진행되고 있다. 이러한 작업들을 처리하기 위해서는 XML 문서의 DTD나 XML Schema가 필요하다. 그러나 스키마가 없는 XML 문서는 DTD나 XML Schema가 없기 때문에 이러한 작업들을 처리할 수가 없다. 이에 이 논문에서는 well-formed XML 문서이거나 XML Schema가 없는 XML 문서에서 XML 데이터를 검증하고 데이터베이스에 효율적으로 저장하고 질의할 수 있도록 XML Schema론 추출한다. 이 논문에서 제안하는 XML Schema 추출 방법은 반구조적 데이터의 스키마 추출 기법인 데이터가이드와 시뮬레이션을 적용하여 스키마가 없는 XML 문서에서 스키마 그래프를 추출한다. 그리고 스키마 그래프와 재사용성을 고려한 패턴 테이블을 이용하여 XML Schema를 추출하는 기법을 제안한다.
인터넷상에서 데이터를 표현하고 교환하는 새로운 표준으로 등장하는 XML 문서는 정해진 스키마를 가지고 있지 않다. XML 문서를 기존의 관계형 데이터베이스나 객체 지향 데이터베이스 질의어에 바로 적용하기에는 부적합하여 이러한 XML 문서에 대해 스키마를 추출하는 방법과 질의어에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 XML문서의 레이블 경로발생 빈도 수에 따른 여러 단계의 스키마를 추출하는 방법을 제시하고, 이를 실험하여 그 효율성을 보인다.
온톨로지 언어를 기반으로 하는 시맨틱 웹 상에서 온톨로지 데이터에 대한 질의를 효율적으로 처리하기 위해서는 질의 처리에 효과적인 저장 스키마의 구축이 필요하다. 본 논문에서는 온톨로지 데이터의 검색을 위한 효과적인 저장 스키마 구축 기법을 제안하고자 한다. 아울러 본 논문에서 제안하는 저장 스키마를 위한 질의 기법을 제안하고자 한다. 온톨로지 데이터를 추출할 때에는 계층 구조를 기반으로 질의 수행을 해야 한다. 따라서 본 논문에서는 계층 정보를 유지하기 위해 별도의 XML 문서를 기존의 넘버링 기법을 기반으로 생성하여 하위 정보의 추출을 효과적으로 지원하고자 한다. 실험을 통한 질의 처리 성능을 통해서 본 논문에서 제안하는 저장 스키마 기법과 질의 처리 기법이 효과적임을 보인다.
스키마 매칭은 XML문서의 자동 변환을 위한 전처리 과정으로서 필수적이다. 스키마 매칭에 관한 기존 연구는 의미적으로 대응 가능한 모든 매칭관계를 고려하기 때문에 다대다의 대응관계를 추출한다. 이에 명확한 매칭관계를 필요로하는 XML문서의 자동변환에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 스키마 사이의 일대일 대응관계를 추출할 수 있는 효율적인 스키마 매칭 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 두 단계로 구성된다. 먼저 단발노드 사이의 언어적 유사도와 데이터타입 유사도를 이용하여 후보매칭을 계산한다. 계산된 후보매칭의 경로유사도 비교를 통해 일대일 매칭을 추출하게 된다. 특히 제안된 방법은 보다 정교한 수준의 스키마 매칭을 위하여 축약어 사전, 동의어 사전, 그리고 도메인 온탈로지에 기반한다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위해서 전자상거래 분야에서 사용 중인 스키마를 대상으로 실험한 결과, 평균적으로 97%의 정확률을 보여 기존 연구보다 우수하였다.
다양한 분야에서 XML이 정보 교환의 표준으로 사용됨에 따라 XML 문서 검색을 위한 XML 스키마 통합의 중요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 스키마의 의미를 보다 정확하게 반영한 스키마 통합 방법을 제안한다. 제안된 방법은 공통 구조 추출, 스키마 통합, 그리고 최적화의 세 단계로 이루어진다.
상이한 메타데이터형식 상호간 어의적인 연계성을 확보하는 일은 메타데이터의 재사용성을 가능하게 할 뿐 아니라 메타데이타 처리에 일관성을 제공할 수 있다는 점에서 대단히 중요한 요인이라 할 수 있다. 이를 위해 RDF에 대한 제반 특성을 검토하고, 어의적 연계성을 위한 공통요소를 추출하였다. 이들 공통요소를 RDF스키마명세와 구문명세에 기반하여 공통스키마로 설계함으로써 어의적 연계성을 확보한 메타데이터스키마 설계에 기반으로 삼았으며, 공통스키마의 활용을 제시하기 위해 KORMARC를 표본으로 스키마를 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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