A Study on Distribution Query Conversion Method for Real-time Integrating Retrieval based on TMDR

This study is intended for implementing the system environment that can help integrate and retrieve various types of data in real-time by providing semantic interoperability among distributed heterogeneous information systems. The semantic interoperability is made possible by providing a TMDR(Topicmaps Metadata Registry), a set of ontologies. TMDR, which has been made by combining MDR(MetaData Registry) and TopicMaps and storing them in the database, is able to generate distributed query and provide efficient knowledge. MDR is a metadata management technique for distributed data management. TopicMaps is an ontology representation technique that takes into consideration the hierarchy and association for accessing knowledge data. We have created TMDR, a kind of ontology, that is fit for any system and able to detect and resolve semantic conflicts on the level of data and schema. With this system we propose a query-processing technique to integrate and access heterogeneous information sources. Unlike existing retrieval methods this makes possible efficient retrieval and reasoning by providing association focusing on subjects.

TMDR 기반의 실시간 통합 검색을 위한 분산질의 변환 기법에 대한 연구

본 연구는 분산된 이종 정보시스템 사이의 의미적 상호운용성을 제공함으로써 다양한 형태의 데이터를 실시간으로 통합하여 검색할 수 있는 시스템 환경을 구현하는데 있다. 의미적 상호운용성은 온톨로지의 집합체인 TMDR(Topicmaps Metadata Registry)을 제공함으로써 가능하다. TMDR은 MDR(MetaData Registry)과 토픽맵을 결합하여 데이터베이스에 저장한 것으로, 분산 쿼리 작성과 효율적으로 지식을 제공할 수 있다. MDR은 분산된 데이터 관리를 위한 메타데이터 관리 기법이며, 토픽맵은 지식 데이터의 접근을 위한 계층성과 연관성을 고려한 온톨로지 표현 기법이다. 우리는 온톨로지의 한 형태인 TMDR을 제안하고, 이는 데이터와 스키마 레벨에서 의미적 충돌을 탐지하고 해결할 수 있다. 본 시스템은 이종의 정보 소스들을 통합 접근하기 위한 쿼리 프로세싱 기법을 제안한다. 이는 기존의 검색과 달리 주제를 중심으로 한 연관관계를 제공함으로써 효율적임 검색과 추론이 가능하다.