이질적 데이터베이스간의 상호연동을 위해서 데이터의 구조를 파악하고 유용한 데이터를 선택하는 일은 매우 어렵고 많은 작업시간이 요구된다. XML을 이용하여 이질적 데이터베이스간의 데이터 교환을 위한 기존 연구가 진행된바 있으나 DTD를 통한 사상이 지원되지 않는 등 미흡한 점이 있다. 본 논문에서는 데이터베이스간의 이질적 상호연동을 효과적으로 수행하는 시스템을 설계한다. 시스템은 원시와 목표 데이터베이스로부터 추출한 스키마 그래프간의 사용자에 의한 사상을 기반으로 원시 데이터베이스를 목표 데이터베이스로의 상호연동을 효과적으로 지원한다. 본 논문에서는 시스템에 의한 이질적 데이터베이스간의 상호연동을 예를 통해서 보여준다.
XML 데이터 사용이 급속도로 증가함에 따라 대용량의 XML 데이터를 저장 관리하는 기술이 요구되고 있다. XML과 관계 데이터베이스의 구조적 불일치로 인해, 관계 데이터베이스에 저장된 XML 데이터에 대한 질의를 처리하여 XML 문서를 생성하기 위해서는 별도의 처리과정이 요구된다. 본 논문은 패스테이블에 표현된 스키마 구조 정보를 이용하여 XQuery 질의에서 요구하는 데이터를 위한 SQL 문을 만들고, 질의 결과 XML에 대한 구조 정보를 추출하여 SQL에 의해 출력된 결과를 XML 문서로 생성해 주는 단순한 방법을 제안한다.
기존 연구에서는 비즈니스 프로세스 프레임워크에서 정보 추출 및 검색을 위해 비즈니스 프로세스 시스템 질의 언어(BPSQL)를 제안했고, 기존 질의(Query)언어를 그대로 사용하기 위해 비즈니스 프로세스 프레임워크 내 각 레이어 정보들을 테이블화했지만, 레이어 정보의 스펙을 가지고 데이터베이스 구축을 수작업하는 단점이 있다. 이런 문제를 해결하기 위해 메타모델 기반의 모델-텍스트 변환기법을 적용하여, 5 레이어의 비즈니스 프로세스 모델 스키마 기반의 구축 자동 방법을 제안한다. 이를 위한 단계절차는 전체 구조와 데이터베이스 스키마의 메타 모델 정의, 모델 변형 규칙 정의 순이다. 통합정보시스템 설계의 메타 모델링을 통한 각 레이어 스펙정의와 전체 레이어 모델정보 테이블 스키마 스펙을 정의하고, 이 두 스펙 정의를 가지고 모델-텍스트 변환기법을 통해 자동으로 전체 시스템이 구축 된다. 이를 통해서 통합정보시스템 구축이 효율적으로 될 수 있다.
XMI 메타모델과 XML 메타데이터를 이용한 클래스에 대한 연구는 일반적으로 이용되고 있는 XML 메타데이터의 생성과 상당한 차이점이 있다. 대부분의 XML 시스템은 에디터기능과 데이터베이스 연동, 등 마크업언어의 생성부분에 많은 비중을 두고 개발하고 있다. 그러나 본 연구는 이와 달리 XMI 메타모델에서 추출되는 클래스 메타데이터의 마크업언어를 생성하는데 중점을 두었다. 또한 클래스내의 단위 엘리먼트의 속성부여와 모델내의 클래스 관계를 표현할 수 있도록 하였다. 마크업언어의 생성에서는 XML 스키마를 이용하여 세부적인 데이터타입의 선언이 가능하도록 하고 있다.
본 논문은 대용량의 데이터베이스 내에서 유용한 정보를 검색하기 위해 웹 기반하에 적응형 정보추출 에이전트 모듈 설계이다. 인터넷을 통한 정보 검색이 일반화됨에 따라 검색시간의 최소화를 기하면서 사용자의 요구조건에 맞는 유용한 정보 제공이 필요하다. 구축되는 지식베이스 시스템의 스키마 구성요소의 도메인이 이진 검색이 가능한 필드 도메인이 있는 가하면 그렇지 않은 불확실한 도메인도 존재한다. 최초의 대용량 지식베이스에서 사용자의 자연어 질의어에 대해 러프셋의 리턱트롤 통해 최소지식베이스를 생성한 후, 축소된 스키마의 도메인의 불확실성찬 값에 대한 연산을 처리는 퍼지합성 연산처리 모듈에 의해 소프팅 컴퓨팅이 수행토록 설계하였다.
웹에서 효율적인 정보 관리와 데이터 교환을 위해 XML의 중요성이 증가함에 따라 XML의 구조 통합과 구조 검색에 대한 연구가 진행되고 있다. 구조가 정의되어 있는 XML 문서의 구조 검색은 스키마 또는 DTD를 통해 가능하다 그러나 DTD나 스키마가 정의되어 있지 않은 XML 문서에 대한 검색은 기존의 검색 방법을 적용할 수 없다. 그러므로 이 논문에서는 구조 정보가 주어지지 않은 많은 양의 XML 문서를 대상으로 구조를 빠르게 검색하기 위한 기반 연구로써 새로운 클러스터링 기법을 제안한다. 먼저 각 문서로부터 빈발한 구조의 특성을 추출한다. 그리고 추출된 빈발 구조를 문서의 대표 구조로 하여 유사 구조기반의 클러스터링을 수행한다. 이것은 서로 다른 구조의 전체 문서를 대상으로 검색하는 것보다 신속하게 구조 검색을 할 수 있도록 한다. 또한 유사한 구조들로 그룹화되어 있는 클러스터들을 기반으로 XML 문서에 대한 구조 검색을 수행한다. 아울러 구조 검색의 적용 방법을 기술하고, 그에 대한 결과의 예를 보여 제안 기법의 효율성을 증명한다.
Topic Map을 구축하는데 있어서 봉착하는 문제는 특정분야 전문가들이 Topic Map의 구성과 체계에 익숙하지 않다는 점이다. 이를 해결하기 위해서 Topic Map의 모든 요소들을 새로이 작성하는 것 보다는 작성하려는 분야에 대해 기 구축된 정보자원이 존재할 경우 이를 최대한 재활용하여, 모은 요소들을 추출한 다음 Topic Map 온톨로지로 변환하고 이용하는 것이 시간과 비용을 절약할 수 있는 효율적인 방법일 것이다. 본 연구에서는 기 구축된 학술DB보부터 Topic Map에서 재활용할 수 있는 요소들을 추출하기 위한 정보 소스로서 데이터베이스 스키마와 MARC에서 언급하는 메타데이터를 이용하는 것은, 기초 학문자료의 복잡한 관계의 개념구조, 자료유형 및 자료간의 의미적 상관관계 표현에 있어 효율적인 개발방법임을 제안한다.
최근 바이오인포메틱스 분야는 IT의 발전과 더불어 급속한 발전을 이루어 왔다. 또한 기존의 분자생물학분야의 연구들을 컴퓨터의 첨단 기술을 이용하여 자동화, 전산화하는 것으로 생명정보의 데이터베이스 구축을 시작으로 서열정보의 주석처리 둥이 발전되어 왔다. 또한 분자생물학의 오랜 연구결과들 중 수많은 문헌들을 토대로 한 분석인 텍스트마이닝, 정보추출은 전산학의 방법으로 데이터를 추출, 수집하여 분자생물학 데이터의 양적 팽창을 더욱 가속화하고 있다. 본 논문에서는 수집된 biological Pathway 정보의 효율적인 저장, 재사용 그리고 활용을 위해 바이오 온톨로지 기반의 XML DB를 설계하고자 한다. XML 스키마를 이용해 표현한 온톨로지를 기반으로 다양한 포맷의 생물학 데이터를 수집하고 수집된 데이터들로 XML DB를 구축한 후 Biological Pathway 정보 표현과 재사용. 나아가 생명정보학 응용분야에 활용하려 한다.
오늘날 같이 대량의 데이터를 갖는 데이터베이스에서 원하는 정보를 찾는 작업은 많은 비용과 시간을 요구하게 된다. 따라서 대용량의 데이터를 수용하고 있는 데이터베이스에서 원하는 정보를 효과적으로 찾기 위한 기술이 필요하다. 지식 추출 도구 중에서 AOG(attribute-oriented generalization)기법을 기반으로 하는 다계층 데이터베이스(multiple layered database)는 다양한 상황에서 효과적으로 지식을 추출할 수 있는 매우 유용한 방법이다. 본 논문에서는 AOG 기법을 이용하여 객체지향 데이터 모델에서 다계층 데이터베이스를 설계하는 방법론을 제안한다. 또한 구축된 다계층 데이터베이스에서 효과적인 정보 제공의 지속성을 유지하기 위한 방법으로 동적 스키마 변화 모델과 구현 전략을 제시한다.
XML이 인터넷을 기반으로 하는 정보교환의 매개체로써 다양한 응용분야로 확산됨에 따라 XML 데이터로부터 구조정보를 추출하고 효율적으로 저장하며 관계형 데이터베이스로부터 추출된 데이터를 XML 문서로 생성하는 시스템이 요구되어진다. 기존의 관계형 데이터베이스 벤더들이 XML을 처리하기 위해 시스템을 확장하기는 하지만 이러한 시스템들은 시스템과 플랫폼에 종속적이라는 단점을 가지고 있다. 이 논문에서는 이러한 문제점을 해결함과 동시에 DTD와 관계형 스키마가 존재하지 않는 환경에서 XML문서를 효율적으로 저장하고 XML_QL을 지원하는 Amoeba 시스템을 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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