• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (1)
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• pp.251-253
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• 2000

JDBC는 Java 프로그램에서 표준 SQL을 사용하여 데이터베이스에 접근하기 위한 응용 프로그램 인터페이스이다. 응용 프로그램 개발자는 JDBC API를 사용하여 다양한 종류의 DBMS에 적용 가능한 응용 프로그램을 쉽게 작성할 수 있을 뿐만 아니라 JDBC API를 사용하여 작성된 기존의 응용 프로그램들을 재사용하는 것이 가능하다. 본 논문에서는, 객체 관계형 데이터베이스 관리 시스템인 오디세우스를 위한 JDBC 드라이버를 설계하고 구현한다. 본 JDBC 드라이버는 DBMS와 직접 연결하여 통신하므로 질의 결과 처리 성능이 좋고, 모두 Java 언어로 구현되기 때문에 웹 환경에서 사용하기 적합하다는 특징을 가진다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.250-252
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• 2002

정보가전에 대한 연구가 현재 활발히 진행 중에 있고 정보가전이 실현 되었을 때 다양한 서비스와 연계가 가능하고, 사람들의 생활 환경에 많은 변화가 일어날 것으로 전망된다. 본 논문에서는 정보가전 기반의 건강관리 멀티 에이전트 시스템을 설계와 구현을 기술하였다. 홈 제어 네트워크로는 전력선 기반의 LonWorks를 이용하고, OSGI(Open Services Gateway Initiative)를 이용하여 LonWorks기반의 디바이스들을 제어한다. 멀티에이전트 시스템으로는 FIPA(The Foundation for Intelligent Physical Agents) Specification을 따르고, 이 플랫폼 위에서 건강관리 에이전트, 가전제품관리 에이전트, 건강관리 Library, 요리 Library, 운동 Library를 구현하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (1)
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• pp.222-224
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• 2000

본 논문은 객체 관계형 실시간 DBMS인 Tachyon의 특성 및 구조에 관한여 기술한다. Tachyon은 전전자 교환기용 관계형 DBMS인 DREAM-S의 개발 경험을 바탕으로 개발된 객체 관계형 DBMA이고, 고성능 데이터 처리를 위한 주기억 장치 상주 DBMS이며, 우선순위 기반의 스케쥴링과 연성 데드라인(soft-deadline) 트랜잭션을 처리하는 실시간 DBMS이다. Tachyon은 객체지향 질의를 통한 융통성 있는 데이터 조작이 가능하며, 다중 사용자 환경에서 항상 데이터의 일관성을 유지하고, 고신뢰 시스템을 위한 이중화 구조의 지원 및 데이터 백업/복구 등의 종합적인 데이터베이스 관리를 제공한다. 현재 Tachyon은 DREAM-S와 더불어 초고속정보통신망에서의 백본 교환기 시스템의 DBMS로 활용될 예정이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.137-139
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• 2000

본 논문에서는 차세대 DBMS로 각광을 받고 있는 객체-관계형 DBMS(Object-Relational DBMS : ORDBMS)기반의 데이터 웨어하우스(data warehouse)에서 질의 처리의 성능을 향상시키는 AH(Attribute Hierarchy) 인덱스와 이를 이용한 질의 처리 기법을 제안한다. 지금까지 관계 DBMS를 이용한 데이터 웨어하우스의 성능 향상에 관한 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 데이터 웨어하우스는 기존의 데이터베이스와는 비교할 수 없을 만큼의 대용량 데이터를 가정하므로 ORDBMS를 이용하여 데이터 웨어하우스를 구축하는 경우에서도 적절한 성능의 보장이 필수적으로 요구된다. 이 논문에서 제안된 AH 인덱스를 사용함으로써 데이터 웨어하우스 분석용 질의에서 자주 사용되는 조인과 그루핑 연산은 비용이 저렴한 인덱스 액세스 연산으로 대치되며, 데이터의 량과 무관하게 질의 처리비용이 거의 고정되는 효과를 얻을 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.142-144
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• 2001

응용 환경에서 동시에 이종의 모델을 지원하는 다수의 데이터베이스에 대하여 이들을 동시에 사용하거나 서로 간의 데이터 이전을 위해서는 스키마 변환과 질의 변환이 필요하다. 본 논문에서는 이종 모델 데이터베이스간의 상호 질의를 위해, 1) 관계형 스키마를 객체지향 스키마로 변환하고, 2) 관계 데이터베이스의 데이터를 객체 데이터베이스로 이전하며, 3)사용자의 관계형 질의를 객체 데이터베이스에서 인식할 수 있도록 변환하는 수행하는 중개자(Mediator)의 설계에 대해 기술한다. 제안된 중개자는 관계형 SQL 질의를 받아서, 데이터의 위치에 다랄 적절한 질의로 변환한 후, 관계 데이터베이스와 객체 데이터베이스에 있는 데이터를 자동으로 처리한다. 결과적으로, 중개자는 서로 다른 데이터베이스를 동시에 사용할 수 있는 기초가 될 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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• pp.755-757
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• 2003

인터넷이 일반인들에게 널리 활용되면서 웹 사이트의 수가 기하급수적으로 증가하고 있으며, 각각의 웹 사이트에 저장된 정보의 양도 급속히 증가하고 있다. 따라서, 웹 사이트에서 자신이 보유한 정보를 방문자들이 쉽게 검색할 수 있도록 자체 검색 서비스를 제공해야 하는 필요성이 점차 커지고 있다. 이를 위해, 각 웹 사이트의 정보를 중앙 데이타베이스에 저장하고. 검색 범위를 자신의 사이트에서 제공한 데이타에 제한하여 검색하는 사이트 제한 검색이 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 오디세우스 정보검색용 객체관계형 DBMS 를 사용하여 사이트 제한 검색을 효율적으로 구현하는 두 가지 방법을 제안한다. 다음으로, 본 논문에서 제안한 사이트 제한 검색의 구현 방법은 대용량 데이타베이스에서 사이트 제한 검색을 수행하더라도 검색 속도가 전혀 저하되지 않음을 실험을 통해 입증한다.

• ETRI Journal
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• 제44권5호
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• pp.780-793
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• 2022

Large-scale ontology management is one of the main issues when using ontology data practically. Although many approaches have been proposed in relational database management systems (RDBMSs) or object-oriented DBMSs (OODBMSs) to develop large-scale ontology management systems, they have several limitations because ontology data structures are intrinsically different from traditional data structures in RDBMSs or OODBMSs. In addition, users have difficulty using ontology data because many terminologies (ontology nodes) in large-scale ontology data match with a given string keyword. Therefore, in this study, we propose a (graph database-based ontology management system (GOMS) to efficiently manage large-scale ontology data. GOMS uses a graph DBMS and provides new query templates to help users find key concepts or instances. Furthermore, to run queries with multiple joins and path conditions efficiently, we propose GOMS encoding as a filtering tool and develop hash-based join processing algorithms in the graph DBMS. Finally, we experimentally show that GOMS can process various types of queries efficiently.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제28권3호
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• pp.468-483
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• 2001

데이터베이스의 성능향상을 위하여 관계형 DBMS에서는 엄정 이단계 로킹을 따르는 고립화 수준 3대신 고립화 수준 2의 변형인 커서 안정성이 유용하게 사용되어 왔다. 그러나, 객체 관계형 DBMS(object relational DBMS : ORDBMS)의 탐색항해 응용에 대해서 허상 포인터 문제, 갱신 분실 문제, 그리고 일관성을 잃은 복합객체를 읽는 문제와 같은 심각한 일관성 문제로 인하여 커서 안정성은 ORDBMS에서는 더 이상 유용한 수준이 되지 못한다. 본 논문에서는 ORDBMS에서 수준 3의 동시성 저하를 피하는 동시에 커서 안정성의 일관성 문제를 해결하는 새로운 고립화 수준인 탐색향해 안정성(navigation stability)을 제안한다. 먼저, 탐색항해 응용에 대한 커서 안정성의 일관성 문제를 분석한다. 다음으로, 커서 안정성을 확장하여 탐색항해 안정성을 정의하고 탐색항해 안정성이 ORDBMS의 탐색항해 응용에 대한 커서 안정성의 일관성 문제를 일으키지 않음을 증명한다. 마지막으로, 성능 평가를 통해 수행 시간이 긴 트랜잭션의 경우에 탐색항해 안정성은 수준 3에 비해 성능을 최대 200%까지 향상시키고, 평균 응답 시간을 최대 55% 줄이며, 트랜잭션의 철회율을 최대 77% 줄임을 보였다. 이러한 결과로부터, 탐색항해 안정성은 ORDBMS에서 일관성을 거의 희생하지 않고도 성능 향상을 위해 수준 3 대신 사용할 수 있는 유용한 고립화 수준임을 의미한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제27권2호
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• pp.227-237
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• 2000

웹 데이타베이스는 웹 환경에서 하이퍼텍스트 모델을 바탕으로 멀티미디어 처리를 위한 부가적인 구조와 관계형 또는 객체지향형 데이타베이스 관리 시스템을 접목하여 구축하는 대용량의 멀티미디어 데이타베이스 응용 시스템이다. 그러나 기존의 하이퍼텍스트 모델링 기법과 DBMS 통로 형태로는 웹 서비스 고급화에 필수적인 다양한 표현능력과 DBMS 연동과정에서의 병목발생으로 인한 동시성 기능이 제한된다. 따라서, 본 논문에서는 하이퍼텍스트 모델링 측면에서 암시적 질의 수행 기능을 지원하고 동적으로 생성되는 항해 모델과 가상 그래프 구조를 제안한다. 또한 항해 유형 분류를 통해 노드와 링크의 생성 규칙을 유도하고 제안된 모델과 웹 데이타베이스 시스템 후위에 위치하는 관계형 모델과의 상호 사상기법을 연구한다. 그리고 데이타베이스 통로의 효율을 향상시키기 위해 가중치를 기반으로 질의처리 서버를 동적으로 할당하는 스케줄링 기법을 제안하여 시스템 전체의 성능을 개선하고, 제안된 기법이 상대적으로 높은 복잡도를 갖는 동시 질의 요구에 적합함을 보인다.

• 한국전자거래학회지
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• 제3권1호
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• pp.1-22
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• 1998

SDAI (Standard Data Access Interface) is an interface specification of accessing various storage systems such as file systems and database management systems for STEP data. Using SDAI, both application program developers and CAD/CAM system developers can be relieved from dealing with STEP physical file or system dependent DBMS operations. In this paper, we present implementations of SDAI on different data models, i.e., relational, extended relational, and object-oriented. In order to implement SDAI, we need to translate the EXPRESS information model into target data models. The schema translation process for three different data models are compared and other implementation issues are discussed.