이질적인 생물 데이터베이스의 통합은 데이터간의 연계 분석의 필요성이 높아짐에 따라 중요한 문제로 대두되고 있다. 그러나 이러한 데이터베이스들은 초기에 이질적 환경에서 각기 다른 목적에 의해 생성되므로 포맷, 설계자가 불일치하는 등 여러 가지 문제점으로 인해 통합하는데 어려움이 따른다. 그러므로 이질적인 데이터베이스의 통합을 위해서는 초기단계의 설계가 무엇보다도 중요하다. 본 논문에서는 대표적인 핵산 데이터베이스인 Genbank와 단백질 데이터베이스인 Swiss-Prot을 통합하기 위해 ER 모델을 사용하여 개념적 모델을 보인 후, 이를 합병하여 통합모델을 제시한다. 또한, 핵산-단백질 자료로 연계되는 정보를 통합 서비스할 수 있는 시스템 구조를 제안한다. 제안된 바이오 게이트웨이 시스템은 개념적 설계 단계에서 가장 원자적인 단위로 분할하여 모델링 함으로써 정교한 질의 처리가 가능하고, 사용자가 상세 조건을 알고 있을 경우에 기존의 검색시스템과 달리 여러 번의 검색 과정을 거치지 않고, 단시간에 원하는 결과를 얻을 수 있다는 장점을 지닌다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권5호
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pp.128-134
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2023
The widespread usage of blockchain technology in cryptocurrencies has led to the adoption of the blockchain concept in data storage management systems for secure and effective data storage and management. Several innovative studies have proposed solutions that integrate blockchain with distributed databases. In this article, we review current blockchain databases, then focus on two well-known blockchain databases-BigchainDB and FalconDB-to illustrate their architecture and design aspects in more detail. BigchainDB is a distributed database that integrates blockchain properties to enhance immutability and decentralization as well as a high transaction rate, low latency, and accurate queries. Its architecture consists of three layers: the transaction layer, consensus layer, and data model layer. FalconDB, on the other hand, is a shared database that allows multiple clients to collaborate on the database securely and efficiently, even if they have limited resources. It has two layers: the authentication layer and the consensus layer, which are used with client requests and results. Finally, a comparison is made between the two blockchain databases, revealing that they share some characteristics such as immutability, low latency, permission, horizontal scalability, decentralization, and the same consensus protocol. However, they vary in terms of database type, concurrency mechanism, replication model, cost, and the usage of smart contracts.
저작권법에 의한 데이터베이스 보호에 문제가 제기되자 세계 각국에서는 추가적인 데이터베이스 보호법 제정 여부를 놓고 열띤 논의를 벌이고 있다. 본 연구에서는 저작권법에 의한 데이터베이스 보호의 문제점 및 최근 선진 각국의 데이터베이스 보호 입법 동향을 살펴보고 이를 토대로 국내 데이터베이스 산업 활성화를 위한 법적인 보호 대응책을 제안하였다.
It is of importance to integrate several databases to improve its coverage and usage of large amount of biological information produced by diverse biological experiments. In this paper, we proposed a method to integrate the protein interaction databases with various naming schemes. The identifier (ID) mapping methods in the process of integration was also presented.
A deductive database consists of collection of stored facts and deductive rules. It can answer queries based on logical deduction from the stored facts and general rules. A deductive database has both a declarative meaning(semantics) and a procedural meaning. The declarative semantics of a deductive database provides a definition of the meaning of the program in a manner which is independent of procedural considerations, context-free, and easy to manipulate, exchange and reason about. This paper investigates various declarative semantics of deductive databases, dicusses related computational issues, and suggests another declarative semantics for deductive databases which is more practical than others.
We have developed WinBioDBs with Windows interfaces, which include importing modules and searching interfaces for 10 major public databases such as GenBank, PIR, SwissProt, Pathway, EPD, ENZYME, REBASE, Prosite, Blocks, and Pfam. User databases can be constructed with searching results of queries and their entries can be edited. The program is a stand-alone database searching program on Windows PC. Database update features are supported by importing raw database files and indexing after downloading them. Users can adjust their own searching environments and report format and construct their own projects consisting of a combination of a local databases. WinBioDBs are implemented with VC++ and its database is based on MySQL.
This study proves that the quoted legal text functions as the index which represents the contents of the text because of the characteristics of legal information, the automatic indexing in the secondary legal full-text databases can be possible without the assitance of the experts. In case of the establishment, amendment or repealing of law, change of words of index can be possible through revising the legal text quoted in the secondary legal full-text databases. Even when we dont input the full-text about retrospective documents, automatic indexing is also possible, and the establihment and the practice of expert knowledge and integrated databases are possible in case of the retrospective documents. This study indicates that it is necessary to have characteristic information the information experts recognize - that is to say, experimental and inherent knowledge only human being can have - built-in into the system rather than to approach the information system by the linguistic, statistic or structuralistic way, and it can be more essential and intelligent information system.
본 연구는 지리적으로 분산되어 있는 분산서버상태를 유지하면서 또한 분산되어 있는 데이터베이스 검색을 허용하는 통합 서지정보 검색시스템의 개발가능성을 모색하고자 하였다. 분산되어 있는 서지정보 데이터베이스와 검색시스템을 통합하기 위한 미들웨어로서 CORBA를 사용하였으며 검색시의 부하를 클라이언트에게 분산시키기 위해 JAVA를 채택하였다. 덕성여자대학교 도서관 정보검색시스템인 DISCOVER를 두 분산서버에 설치하고, 두 분산 데이터베이스를 대상으로 통합 검색할 수 있는 통합 서지정보 검색시스템 구축을 실험하였다. 시스템 구현결과 통합 인터페이스를 사용한 두 분산 서버에 대한 검색요청은 성공적으로 수행되었으며, 클라이언트는 검색결과를 성공적으로 종합하였다.
In this paper we propose a model for checking integrity constraints of mobile databases called Three-Level (3-L) model, wherein the process of constraint checking to maintain the consistent state of mobile databases is realized at three different levels. Sufficient and complete tests proposed in the previous works together with the idea of caching relevant data items for checking the integrity constraints are adopted. This has improved the checking mechanism by preventing delays during the process of checking constraints and performing the update. Also, the 3-L model reduces the amount of data accessed given that much of the tasks are performed at the mobile host, and hence speeds up the checking process.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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