위치 기반 서비스에서 이동체 정보의 저장 및 관리는 이동체 데이터베이스에 의해 수행되며, 이동체 정보의 표현을 위한 데이터 모델과 별도의 자료 구조를 포함하고 있다. 그러나, 기존 이동체 데이터베이스에 대한 대부분의 연구는 이동체 정보의 관리에 초점을 맞추고 있어 실제 응용에 있어서 대용량 정보의 처리가 불가능하며, 기존의 이동체 색인 구조는 특정분야에 특화되어 위치기반 서비스의 다양한 응용에 적용하기 힘든 문제점이 있다. 본 논문에서는 효율적인 이동체 질의 처리를 위해 네트워크 상의 여러 저장소존 연결하고 각각의 프로세스들을 다양한 질의 특성에 맞게 구성하는 디스크 클러스터 기반 저장 관리자에서의 질의 처리 구조를 제안한다. 이는 네트워크 기반의 디스크를 구축하고 공간 영역별 그룹 분할, 현재 위치 정보의 분할 저장 및 과거 위치 정보의 중복 저장을 통해 고성능 대용량 처리를 가능하게 하며, 다양한 색인을 지원하여 작업 분산 및 다양한 응용에 적용이 가능한 특징을 갖는다.
최근 생물정보학 분야에서는 이질적인 데이터 형식으로 제공되는 모티프 자원들을 하나의 자원으로 통합하고자 하는 많은 연구가 진행되고 있다. 이러한 통합을 위해 웹 기반 cross-reference를 이용한 논리적 통합이 주로 사용되어져 왔고, 이러한 이질적인 데이터의 상호교환을 위한 표준 형식으로 XML을 정의하여 이응하기 시작하였다. 피러나 이러한 웹 기반 cross-reference를 이용한 논리적 통합은 복잡한 질의 처리 문제, 중복된 데이터베이스 핸들링 문제 등을 지니고 있다. 따라서 이 논문에서는 이러한 문제점들을 개선하기 위해 물리적으로 모티프 자원들을 하나의 통할 데이터베이스로 구축하였고, 통합된 모티프 자원의 표준적 상호 교환을 위해 XML 생성기를 구현하였다.
본 논문에서는 시계열 데이터베이스에서 서브시퀀스 매칭을 효과적으로 처리하는 방안에 관하여 논의한다. 먼저, 서브시퀀스 매칭의 후처리 과정에서 발생하는 기존 기법의 문제점을 지적하고, 이를 해결할 수 있는 최적의 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 이진 트리 내에 후보 시퀀스에 대한 정보를 삽입해 둠으로써 같은 시퀀스에 속하는 후보 윈도우들과 같은 서브시퀀스에 속하는 후보 윈도우들을 연속적으로 처리하는 방식을 사용한다. 이 결과, 디스크 액세스와 서브시퀀스 비교의 측면에서 중복 작업을 완전히 제거할 수 있다. 제안된 기법의 성능 개선 효과를 검증하기 위하여 실제 주식 데이터를 위한 성능 평가를 수행하였다. 실험 결과에 의하면, 제안된 기법은 기존의 기법과 비교하여 전체적으로 55배에서 156배까지의 성능 개선 효과가 있는 것으로 나타났다.
다수의 개발자들이 참여하는 프로젝트에서 개발자들의 필요에 의해 동일한 기능의 유사한 코드가 생성된다. 이것은 시스템 전체적으로 중복 코드가 생성되어 시스템 성능에 영향을 준다. 또한 개발자의 능력에 따라 화면의 응답속도 및 데이터베이스 처리 속도에 차이가 나게 되어 결국 시스템에 악영향을 끼치게 된다. 이러한 문제는 개발자들의 의사소통을 위한 표준 개발 도구를 활용함으로써 해결 가능하다. DBC Editor 는 이클립스 플러그인 기반으로 기동되어 OS 에 영향을 받지 않고 기능별로 독립적인 플러그인을 구성하여 확장 가능하다. 또한 쿼리만을 관리하므로 시스템이 유연해지며 개발자들은 표준화 된 코드개발이 가능하여 개발 생산성을 향상시킬 수 있다.
1990 년대 이후 NGIS(National Geographic Information System) 사업의 시작과 함께 활성화 되기 시작한 GIS 는 1990 년대 말 인터넷의 급속한 보급으로 인하여 비약적인 발전을 거듭하였다. 근래에 들어, 무선 인터넷의 확산과 함께 모바일 GIS 가 등장하게 되었으나, 기관이나 기업의 서로 상이한 GIS 데이터베이스는 중복투자와 함께 데이터베이스간의 이질성을 초래하였다. 본 논문에서는 국립지리원에서 제공하는 DXF(Drawing exchange Format) 형식의 국가기본 수치 지도를 지리정보의 저장과 전달을 위해 OGC(Open GIS Consortium)에서 제안한 GML(Geographic Markup Language)로 변환하는 시스템을 제안한다. 클라이언트로부터 위치정보와 축척정보를 입력받아 검색범위를 설정한 후, 검색된 DXF 를 GML 로 변환하여 클라이언트로 전송하고, 클라이언트는 전송 받은 GML 문서를 모바일 C 로 구현된 GML 파서를 통해 변환하여 모바일 디바이스의 화면에 출력하고, 사용자 상호작용을 수행한다.
RFID 시스템은 구조상 무선으로 동작 되는 불안정한 구간이 있다. 이 구간 사이의 불완전한 EPC 데이터와 중복 데이터 등을 Filtering, 분석 등의 과정을 거처 저장하게 되며 이런 데이터는 데이터베이스에 EPC 데이터로 저장되며 이를 필요로 하는 곳에 제공하게 된다. 본 논문은 EPCglobal의 표준을 따른 EPCIS를 위한 RFID 성능 향상 방안을 제안 한다. 제안을 바탕으로 구현 할 때 데이터베이스의 저장 공간의 불필요 사용을 줄일 수 있으며 인체에 유해한 전자파의 피해를 줄여주는 개선된 EPCIS를 구현할 수 있는 시스템 이다.
XML을 기반으로 한 시스템간의 통합하는 과정에서 발생하는 데이터 정의 이질성 문제, 데이터 표현의 이질성 문제, 유사표준의 중복 개발 등이 야기되므로, 이에 대한 대비책이 필요하다. 따라서 분산된 이 기종 시스템들마다 각기 구조화된 데이터베이스틀 통합하는 과정에 발생하는 시스템간의 불일치 문제를 해결할 수 있는 방법이 메타데이터를 이용하는 것이다. 본 논문에서는 이질적이면서도 분산되어 있는 정보 저장소로부터 메타데이터틀 수집하고. 이를 통합된 메타데이터 베이스로 구축하여, 분산된 데이터베이스에 대한 검색정보 및 데이터 트랜잭션을 할 수 있도록 제안한다. 정보 통합 방법으로는 메타데이터를 기반으로 한 가상 스키마를 이용한다. 스키마 이질성과 데이터 이질성 해결하기 위한 방법으로 메타데이터 가상 스키마를 설계하였다. 메타데이터 가상 스키마 기반으로 한 정보 통합은 XML 뷰어 어인 XDR을 기반으로 한다. 이는 XMVS 템플릿으로 분해하여, 통합 처리 할 수 있는 XML기반의 가상 스키마를 이용한 정보 통합 검색시스템을 설계 제안한다.
대부분의 생물학 실험실에서는 스퀸싱 실험으로 얻어진 서열조각에 대해 어셈블리 과정을 통해 획득된 일치된 서열을 서열 실험파일 형태로 저장한다. 이러한 서열 파일형태로 서열 데이터를 저장하면 사용자의 임의로 서열 정보 수정 및 서열 정보의 중복 등 서열 데이터에 대한 일관성 있고 무결성 있는 저장 관리가 어렵다 또한 이질적 데이터 및 포맷을 통한 다양한 생물학적 분석이 요구된다. 따라서 이 논문에서는 시퀸싱을 통해 생성된 유전체 및 단백질 서열 데이터의 자장관리를 위해 서열 정보의 편집, 저장 및 검색과 서열 파일 포멧 변환을 수행하는 서열 정보관리 시스템의 구현을 목적으로 한다. 서열 저장시 서열 버전의 생성 및 검출을 위해 능동 데이터베이스의 트리거를 이용하여 시스템의 성능을 향상시킨다. 또한 서열정보 분석을 위해 이질적인 서열 포맷간의 포맷 변환은 서열 및 관련된 정보를 XML로 표현하고 포맷간의 매핑정보를 XML의 스타일 언어인 XSL을 적용하여 수행한다. 그러므로 원시 소스 변경시 영향을 적게 받으므로 이질적인 포맷간의 파서를 이용한 포맷 변환 보다 효율적이다.
현업에서 사용하고 있는 정형 데이터는 데이터모델링에 대한 이해부족 및 적용의 미흡으로 정규화되지 않은 채로 테이블 형태로 관리되고 있는 현실이다. 데이터베이스 설계의 균형이 파괴되면 데이터 질의에 대한 응답속도에 영향을 미치며, 데이터 비만도가 높아지게 된다. 본 논문에서는 최적화된 데이터모델링을 통한 데이터베이스 설계를 통하여 데이터 비만도가 어떻게 개선되었는지를 연구하였다. 데이터 비만도가 과다하게 나타나는 방사형 및 업무 중심의 고립형 설계에서 객체(데이터)와 객체간의 관계 중심의 데이터모델링을 통한 정방형 설계를 함으로 데이터 질의 경로가 선명하게 가시화되었다. 데이터비만도 면에서도 기존의 연구지원 데이터베이스의 비만도는 57.2%였으나, 새로운 연구지원 데이터베이스에서는 16.2%로 나타나 데이터 비만도가 40.5%가 개선되었으며, 데이터의 중복을 최소화함으로써 데이터의 정확성과 무결성이 보장되는 데이터베이스로 개선되었다.
본 연구에서는 음성 합성 모델을 감정에 따라 음성을 합성하는 모델로 확장하고 감정에 따른 얼굴 표정을 생성하기 위한 데이터 베이스를 수집한다. 데이터베이스는 남성과 여성의 데이터가 구분되며 감정이 담긴 발화와 얼굴 표정으로 구성되어 있다. 성별이 다른 2명의 전문 연기자가 한국어로 문장을 발음한다. 각 문장은 anger, happiness, neutrality, sadness의 4가지 감정으로 구분된다. 각 연기자들은 한 가지의 감정 당 약 3300개의 문장을 연기한다. 이를 촬영하여 수집한 전체 26468개의 문장은 중복되지 않으며 해당하는 감정과 유사한 내용을 담고 있다. 양질의 데이터베이스를 구축하는 것이 향후 연구의 성능에 중요한 역할을 하므로 데이터베이스를 감정의 범주, 강도, 진정성의 3가지 항목에 대해 평가한다. 데이터의 종류에 따른 정확도를 알아보기 위해 구축된 데이터베이스를 음성-영상 데이터, 음성 데이터, 영상 데이터로 나누어 평가를 진행하고 비교한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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