Annual Conference on Human and Language Technology
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2000.10d
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pp.411-418
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2000
Hausser (1999)와 이기용 (1999a, 1999c)에서는 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)을 이용하여 자연언어의 의미를 다루는 데이터베이스 의미론을 제안하였다. 특히 이기용 (1999c)에서는 수형도(tree), 논리 형태(logical fomulas), 자질 구조(feature structure)와 같은 다양한 언어 표상 형식들을 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)의 표상 형식인 테이블 형식으로 전환 가능함을 보임으로써 데이터베이스 의미론에 관계형 데이터 베이스 관리 시스템을 도입할 수 있음을 제시하였다. 한편, Lee (2000)에서 제시한 데이터베이스 의미론 모형에서는 데이터베이스 관리 시스템과 사용자(end-user)를 연결하는 언어 정보 처리 시스템(LIPS; Linguistic Information Processing System)을 제안하였다. 이 언어정보 처리 시스템은 사용자에 의해 입력된 언어 자료를 처리하여 그 분석 결과를 데이터베이스 관리 시스템에 전달하고, 이를 통해 구축된 데이터베이스에서 추출한 정보를 다시 사용자에게 전달하는 시스템이다. 이 논문은 한국어 '이, 히, 리, 기' 피동형을 전산처리를 할 수 있도록, 데이터베이스 의미론에서 핵심 요소인 언어정보 처리 시스템과 데이터베이스 관리 시스템을 구현하는 것 이 목적이다.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.6
no.4
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pp.693-701
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2020
In this paper, SQL statements are analyzed to improve database performance in the current course registration system. The performance of the current database was measured through the execution plan of the SQL statements used in the transactions related to the course registration. Through the SQL analysis, the complemented SQL statements confirmed the improved performance. Overall, the performance of the course registration database system was improved through the analysis of the execution plan, and some improvement methods of the course registration SQL were shown as test results. The improved method is to reorganize the tables and index tables related to the course registration through database tuning, and utilize the SQL function to implement an optimized system that has evolved into a course database system with improved performance. The enrollment system re-adjusted by the proposed method showed excellent results in terms of performance compared to the previous enrollment system, and the integrated performance test result reduced the response time by 1.8 to 18 times.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2007.05a
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pp.75-78
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2007
최근 센서네트워크에서 수집되는 방대한 양의 데이터를 효율적으로 처리하기 위하여 관계형 데이터베이스를 이용한 센서네트워크가 활발히 연구되고 있다. 센서네트워크에서는 제한된 에너지를 사용한다는 점, 스트림 데이터를 처리할 수 있어야 한다는 점 등에서 기존 데이터베이스와는 다른 연구가 필요하다. 정확히 일치하는 키 값에 대하여만 조인이 발생하는 조인연산 또한 센서네트워크에서 사용하기 위해서는 새로운 정의가 필요하다. 온도센서와 습도센서가 일정영역에 무작위로 뿌려져 있는 센서네트워크를 가정해 보자. 데이터베이스 관점에서는 온도릴레이션과 습도릴레이션이 존재하게 된다. 이때 위치에 따른 온도와 습도의 상관관계를 얻기 위하여 좌표를 키 값으로 하여 릴레이션을 조인하면 결과는 공집합이거나 아주 적은 수의 튜플만 얻게 되어 사용자가 원하는 결과를 얻을 수 없다. 그 이유는 동일한 좌표를 가지는 서로 다른 종류의 센서쌍이 존재할 확률이 매우 적기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 새로운 범위조인연산자를 제안한다. 이 범위조인연산자를 센서네트워크에 적용하면 좀 더 효율적인 데이터관리가 가능하고 데이터베이스에서 응용계층에 표준화된 인터페이스를 제공할 수 있다.
Graph databases have been developed to efficiently store and query graph data composed of vertices and edges to express relationships between objects. Since the query types of graph database show very different characteristics from traditional NoSQL databases, benchmarking tools suitable for graph databases to verify the performance of the graph database are needed. In this paper, we propose an efficient graph database benchmarking system that supports diversity in graph inputs and queries. The proposed system utilizes OrientDB to conduct benchmarking for graph databases. In order to support the diversity of input graphs and query graphs, we use LDBC that is an existing graph data generation tool. We demonstrate the feasibility and effectiveness of the proposed scheme through analysis of benchmarking results. As a result of performance evaluation, it has been shown that the proposed system can generate customizable synthetic graph data, and benchmarking can be performed based on the generated graph data.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.04b
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pp.172-174
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2004
선택적 정보 배포의 의미를 갖는 SDI(Selective Dissemination of Information)서비스는 이용자가 탐색전략을 입력하여 서비스를 신청하면 데이터베이스가 갱신될 때마다 또는 이용자가 지정한 간격으로 자동으로 질의되어 그 결과를 이용자에게 제공하는 서비스로 정의되는데, 이때 대용량의 데이터베이스로부터 복잡한 데이터 질의과정을 거친 데이터가 다수의 사용자들에게 보다 빠르게 전달할 수 있도록 하는 것이 SDI 서비스의 주요한 요구사항이 되고 논다. 본 연구는 다수의 대용량 서비스 데이터베이스를 대상으로 이용자의 요구 주제에 해당하는 정보를 빠르게 서비스하기 위하여 검색시간을 단축할 수 있는 방안으로 'SDI 서비스 전용 데이터베이스'와 '검색결과저장 데이터베이스'를 별도로 두는 시스템을 제시한다. 이를 통해 동일한 질의에 대한 데이터베이스 검색이 최소화되고 검색대상 정보의 범위가 축소되며, 아울러 서비스 대상 데이터베이스의 확장도 용이해진다.
Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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1997.11a
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pp.39-52
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1997
데이터베이스에 대한 사용자의 요구는 증가하는 반면에 기존의 관계형 데이터베이스에서 사용하는 질의어들은 사용자로 하여금 정확한 조건을 알아야만 하는 부울 형태의 질의만을 제공하는 제약이 있다. 그러나, 사용자들은 조건을 확실하게 모르는 애매한 질의에 대한 결과를 요구하며, 이러한 이유로 퍼지 질의어(FSQL)에 대한 연구가 계속되고 있다. 이에 본 논문에서는 새로운 퍼지 질의어 형태를 정의하고, 정의한 퍼지 질의어를 구현하기 위해서MetaDatabase를 사용하는 방법을 소개한다. 이러한 방법을 이용하여 기존의 관계형 데이터베이스를 유지하면서 퍼지 질의어를 제공할 수 있는 FSQL(Fuzzy SQL) 시스템의 프로토타입을 개발하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1999.10a
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pp.186-188
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1999
지리 정보 서비스에 대한 요구가 증가하면서 서로 다른 공간 데이터베이스를 통합하여 사용하기 위한 연구가 증가하고 있다. 그러나 공간 데이터베이스에 존재하는 이질성으로 인하여 통합 작업은 단순화 관계를 갖는 네트워크간의 인스턴스 동일성 확인에 대한 연구를 기술한다. 네트워크 구조의 공간 데이터베이스는 위치 정보와 위상 정보를 명시적으로 포함하고 있으며, 도로, 수도, 배전 등 많은 응용분야를 갖고 있다. 본 연구의 결과는 이러한 네트워크 구조의 공간 데이터베이스 통합에서 기본이 되는 인스턴스의 동일성 확인을 용이하게 할 수 있을 것으로 기대된다.
In the study of the formal semantics of uncertain databases, we typically take an algebraic approach by mapping an uncertain database to possible worlds which are a set of relational databases. In this paper, we present a new semantics for uncertain databases which takes a logical approach by translating uncertain databases into logical theories. A characteristic feature of our semantics is that it uses linear logic, instead of propositional logic, as its logical foundation. Linear logic is suitable for a logical interpretation of uncertain information because unlike propositional logic, it treats logical formulae not as persistent facts but as consumable resources. As the main result, we show that our semantics is faithful to the operational account of uncertain databases in the algebraic approach.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1996.10a
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pp.196-199
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1996
데이터베이스 사용자는 데이터베이스내에서 데이터를 검색하는 메카니즘과 원하는 데이터를 검색하기 위한 구체적인 질의 형태, 데이터베이스의 설계 과정에서 고려된 많은 묵시적인 의미 정보들을 인식하고 있어야 한다. 만일, 이들에 대한 정확한 인식이 이루어지지 않은채 요구된 질의는 잘못된 결과를 생성하게 된다. 데이터베이스에 대한 자연 언어 인터페이스는 이러한 세부 지식을 가지고 있지 않는 사용자에게 용이한 질의 환경을 제공해준다. 이를 위해 여러 자연 언어 인터페이스 시스템들이 개발되었다. 그러나 이 시스템들은 데이터베이스가 가지는 의미적 표현에 대한 구조적 제약성을 해소하지 못하였기 때문에 이 제약들이 사용자에게 그대로 남겨지고 있다는 문제점이 있다. 이러한 문제점은 근본적으로 자연언어와 데이터베이스의 시멘틱 모델간의 의미의 표현 레벨의 차이로 기인한다고 볼 수 있다. 본 논문은 이런 불일치 문제의 해결 방안으로 관계 데이터베이스내의 중요한 특성들을 구분하고, 이것을 표현할 수 있는 향상된 데이터베이스 시멘틱 모델에 대해 설명한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.04a
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pp.88-90
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2003
모든 데이터가 메인 메모리에 상주하는 메인 메모리 데이터베이스 시스템(Main Memory Database System: MMDB System)은 트랜잭션 수행중 자료 입출력을 위한 디스크 액세스를 유발하지 않으므로 전체 시스템 성능을 크게 향상시킬 수 있다. 80년대 중반에 처음으로 이 시스템이 소개된 후 현재까지 많은 연구가 이루어지고 있으며, 최근에는 램의 가격이 하락하고, 대용량화되면서 데이터의 실시간 조회, 갱신이 필요한 금융, 증권, 통신 등 여러 분야에서 MMDB 시스템의 상용화가 가시화되고 있다. MMDB 시스템의 상용화가 늘면서 더 많은 트랜잭션의 처리를 수행하고, 시스템 고장 등으로 인한 서비스 중지와 같은 결함이 일어나지 않는 시스템에 대한 요구 또한 커지고 있다. 이 요구를 만족시키는 가장 적절한 해결책으로 이중화 시스템(replication System)을 들 수 있다. 그러나, 기존의 디스크 기반 분산 데이터베이스 시스템을 위한 이중화 기법을 그대로 MMDB에 적용하게 되면 최적의 성능을 가질 수 없게 된다. 그러므로, MMDB 시스템의 특성을 잘 파악하여 이 시스템에 적합한 새로운 이중화 시스템의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 먼저 MMDB 시스템의 구조에 대해 고찰하며, 디스크 기반 분산 데이터베이스 시스템에 적용하고 있는 이중화 기법들의 장단점을 분석한다. 이 분석을 토대로 하여 MMDB시스템에 이중화 기법을 적용하기 위해 고려해야 할 점들을 정리하고, 제시한 고려 사항들을 모두 만족하는 MMDB 이중화 시스템을 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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