정보 교환을 위한 XML 인스턴스는 일반적으로 legacy한 관계형 데이터베이스에 저장되어 있기 때문에 효율적인 XML 응용을 위한 데이터베이스와의 연동이 요구 되었으며, 이러한 요구를 지원하기 위하여 인스턴스와 스키마 구조를 분리하여 관계형 데이터베이스에 저장하는 가상 분할 저장 또는 분할 저장 방식의 인스턴스 저장 모델들이 연구되어지고 있다. 그러나 이러한 저장 방식은 인스턴스 구조와 인스턴스간의 계층 정보가 불일치하여 검색 시 질의 처리를 어렵게 하고 있고, 또한 분리 저장에 따른 중복 데이터들의 존재로 저장 시 오버헤드가 높아진다. 따라서 본 논문에서는 XML문서를 저장할 때, 기존 연구의 데이터베이스 스키마 구조에 Eltype이라는 필드를 추가하여 인스턴스와 스키마의 상이한 계층 정보를 동일화하고, 저장 구조 각각의 필드를 관계형 데이터베이스 스키마 필드와 일치되는 저장 구조를 제안하였다. 그 결과 XML 인스턴스와 스키마 구조간의 저장이 가능하게 되어 중복 저장에 따른 오버헤드 및 저장 공간 감소, 그리고 동일화된 저장 계층 구조로 인해 검색 질의 처리가 쉬워졌다.
GML 데이터는 공간 및 비공간 정보를 동시에 갖는 GIS 데이터의 특징과 구조적(structured)인 XML 데이터의 성격을 함께 가지고 있어 일반적인 DBMS에 저장되기 힘들다. XML 저장이 가능한 데이터베이스는 공간데이터 처리 능력이 부족하고, 공간데이터베이스는 XML 데이터를 저장하기 어렵다. 본 연구는 GML 데이터가 공간데이터베이스에 저장될 수 있도록 GML 응용스키마로부터 공간데이터베이스 스키마를 모델링하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 객체관계형 데이터베이스의 특징인 복합 애트리뷰트(composite attribute)와 추상데이터타입(ADT)을 이용한 GML 스키마의 맵핑 규칙을 정하였다. 맵핑 규칙은 OGC SQL 스키마에 적합하도록 GML 데이터의 공간 정보와 비공간 정보를 분리하여 저장시킨다. 따라서 저장된 데이터는 공간데이터베이스가 제공하는 공간 연산자/함수 및 인덱스를 통하여 다양한 공간/비공간 질의가 빠르게 수행될 수 있다.
데이터로서 XML 역할에 대한 중요성이 증대되어감에 따라, 구조 정보를 내포하고 있는 데이터로서의 XML 문서를 효과적으로 관리하는 구조설계 및 질의어 처리에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. XML 저장구조는 XML 스키마에 의존하지 안고, 반구조적 데이터에 대한 저장과 질의처리 설계방법과 DTD와 같은 XML 스키마를 기반으로 저장구조를 설계하는 방법이 있다. DTD는 XML 문서의 논리적인 구조정보를 표현하는 역할을 가지고 있으며, 그러한 역할은 이 기종간의 문서교환시 더욱 중요해진다. DTD 기반의 XML문서를 관계형 테이블로 사상하고자 할 때, 사상과정이 자동적으로 이루어지는 경우와 사용자가 관리자가 직접 테이블 생성에 관여하는 수동적인 사상방법이 있다. 수동적인 사상과정은 질의처리가 구현시 데이터베이스 설계 방법에 크게 의존하게 되는 단점이 있지만, 사용자가 주어진 DTD 구조에 따라서 특정 응용에 알맞은 저장구조를 직접 설계하기 때문에 더 효율적인 저장구조를 설계할 수 있다. 본 논문에서는 관계형 DB를 질의처리 하기 위한 하부 저장소로 사용하고, DTD 기반의 XML 문서를 관계형 DB 테이블간의 수동적인 사상과정을 통하여 효율적인 XML 문서 저장구조를 설계하는 방법을 제시한다.
웹 기반 지도서비스들은 지속적인 업데이트를 통해 사용자가 원하는 지리정보를 다양하게 제공해준다. 그러나 이러한 지도서비스들은 하나의 지리객체에 대해 각각 다른 정보를 제공한다. 이는 여러 가지 문제를 야기하며, 특히 사용자에게 다양한 정보를 통합적으로 제공하지 못하는 문제점을 지닌다. 이 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 웹에 존재하는 다양한 지리정보들을 통합하여 사용자에게 풍부한 지리정보를 제공할 수 있는 시스템을 제안한다. 이 논문에서는 다양한 비공간정보 스키마를 통합하기 위해 어댑터 기반 의미 처리방법과 정적 동적 의미 관리 기반 접근방법을 혼합한 하이브리드 스키마 매칭(Hybrid Schema Matching, HSM) 알고리즘을 제안한다. 또한 제안한 알고리즘의 평가를 위해 기존 스키마 매칭 방법들과의 비교평가를 수행한다. 이 논문에서 제안한 알고리즘은 새로운 의미정보 스키마들을 등록하여 관리하기 때문에 스키마 매칭의 정확성을 향상시킨다. 또한 다양한 스키마를 활용한 어휘 기반 스키마 매칭이 가능하므로 높은 범용성을 제공한다. 마지막으로, 제안한 알고리즘은 스키마 의미 간 관계성을 점진적으로 확장함으로써 비용의 효율성을 제공한다.
XML은 웹 상에서 데이터를 표현하고 교환하기 위한 표준으로 등장하고 있다. 최근에 웹 상에서 다루어지는 데이터의 양이 급격하게 증가함에 따라 XML 문서들간의 의미적 구조적 관계를 설정하는 스키마를 추출하여 그에 따라 데이터를 구조화시켜 정보로써의 가치를 만들 수 있는 새로운 저장 기법들이 필요하다. 본 논문에서는 XML 문서의 DTD를 이용하여 동일한 DTD를 사용하는 XML 문서들의 공통구조를 추출하여 관계 데이터베이스 시스템에 XML 문서를 저장하기 위한 릴레이션 스키마 추출 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 성능비교에서 기존의 방법에 비하여 생성되는 릴레이션의 수가 적고 릴레이션 생성 시 발생하는 널 값의 출현을 감소시킬 수 있다.
오늘날 대표적인 데이터베이스 설계 도구로 개체 관계 모델을 사용하고 있으며, 데이터를 표현하고 교환하는 표준 언어로 XML을 사용하고 있다. 그러나 많은 개체 관계 모델 제품들은 각각 서로 다른 표현형식을 사용하기 때문에 이들 제품들 사이에 호환성에 어려운 점이 있으며, XML은 언어가 갖는 복잡성으로 인해 XML을 이용하여 현실세계를 직접 설계하기에는 어려운 점이 있다. 본 논문은 이질적인 제품들 사이의 호환성을 제공하기 위해 개체 관계 모델을 XML 스키마로 변환하는 도구인 ERX(Entity-Relationship model to Xml)를 제안한다. ERX는 입력으로 개체 관계 다이어그램을 받아 이를 변환 규칙을 통해 XML 스키마를 출력한다. 변환 규칙에는 개체집합, 관계집합, 매핑 대응수(mapping cardinality), 일반화(generalization) 개념 등을 포함한다.
비구조적인 정보로 표현된 프로세스 모델들을 포함하고 있는 기존의 프로세스 리파지토리들은 필요시 변경이 용이치 않으며 프로세스를 비교$.$분석할 수 있는 기능이 부족하다는 단점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 프로세스 모델을 관계형 데이터베이스에 저장하기 위한 스키마를 제시하고 SQL을 이용하여 제시된 스키마의 활용가능성을 검증하였다. 본 연구의 기대효과로는 프로세스 모델을 구조적 데이터로 관계형 데이터베이스에 저장함으로써 프로세스의 비교$.$분석의 가능성과 관리의 용이성을 제공하는데 있다.
최근 들어 온톨로지 문서의 활용이 증가하고 있는 추세 속에서 시맨틱 정보를 효율적으로 검색하기 위해서는 온톨로지 데이터를 효과적으로 저장 및 질의 처리를 할 수 있는 관리 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 W3C에서 제안한 온톨로지 언어인 RDF/RDFS를 기반으로 하는 시맨틱 웹 문서를 관계형 데이터베이스에 저장하고 효율적으로 검색하기 위한 저장 스키마를 제안한다. 특별히 제안한 저장스키마는 계층 정보를 효과적으로 검색할 수 있도록 설계하여 질의 처리의 효율성을 증가시킨다. 또한 본 논문에서는 RQL 시맨틱 질의를 SQL로 변환하여 질의를 처리하는 메카니즘을 기술하며 MS-ACCESS를 사용하여 데이터베이스를 구축 및 구현한다. 구현 결과를 통하여 트리플 모델에 기반한 데이터 질의 뿐 만 아니라 스키마나 계층정보에 대한 질의도 간단하게 SQL로 변환됨을 알 수 있다.
XML이 인터넷상에서 데이터를 표현하고 교환하는 새로운 표준으로 등장하고 있다. XML은 미리 정의된 스키마가 없고, 문서 자체에 데이터와 데이터 구조를 갖고 있기 때문에 기존의 관계형 데이터베이스나 객체 지향 데이터베이스에서 사용되는 SQL이나 OQL을 바로 적용하기가 어렵다. 따라서 이러한 XML에 대해 새로운 질의어와 질의 처리를 위한 스키마 추출에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 XML 문서에 대한 스키마 추출 방법과 그래프 프로젝션을 통한 질의 처리 방법을 제안하였다. 여러 단계의 스키마 추출을 가능하게 함으로써 사용자의 질의에 대해 보다 효율적인 질의 결과를 제공해 줄 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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