본 논문에서는 시각화와 공간적, 속성 혼합 쿼리를 수행할 수 있는 관계형 데이터베이스를 설계하고 구현하였다. 쿼리에 사용되는 데이터형은 슬라이스, MPR, 볼륨 렌더링으로 시각화할 수 있으며, 쿼리는 아탈라스를 이용하는 경우와 그렇지 않는 경우를모두 고려하였다. 영상 데이터는 공간충전 곡선으로 공간적으로 클러스트링한 후 무손실 압축하여 데이터베이스에 저장된다. 본 논문은 저장 데이터의 양을 줄이기 위하여 관심영역의 크기에 따라 창의 크기가 변하는 적응적 Hibert 곡선을 제안하였으며, 실험에서 Hibert 곡선의 적용한 데이터보다 약 1.15배 높은 압축율을 보였다. 또한 아틀라스에 대한 뇌종양의 공간적 쿼리 결과를 통하여 본 의료 영상 데이터베이스의 유용성을 보였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10b
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pp.239-241
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2000
전자상거래에서는 소비자의 구매 패턴을 분석하는 것이 필요하다. 이러한 패턴을 효과적으로 분석하기 위해 지능형 로그 서버를 정의하고 이를 설계, 구현하였다. 지능형 로그 서버란 전자상거래 쇼핑몰의 환경에서 사용자 로그를 데이터베이스화하여 저장하고 데이터베이스에 저장된 정보를 서버 종류별, 시간별, 페이지별 등으로 분석하여 사용자 패턴을 분석할 수 있는 서버를 말한다. 이 서버는 텍스트 파일로 로그를 저장하는 서버보다 자세한 정보를 효율적으로 저장할 수 있다. 그리고 데이터베이스 접근 기술로 ADO(ActiveX Data Object)를 사용하여 데이터베이스 접근 속도를 향상시켰으며 관계형.비관계형 데이터베이스에 모두 접근할 수 있다는 장점을 가진다. 또한 소비자의 구매 패턴을 분석하기 위해 DBMiner2.0을 사용하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2002.04a
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pp.43-46
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2002
B2B 전자상거래와 같이 XML을 이용한 정보교환이 확산되고 있으며 이에 따라 상호 교환되는 정보에 대하여 체계적이며 안정적인 정장관리가 요구되고 있다. 이를 위해 XML 응용과 데이터베이스 연계를 위한 다양한 연구가 관계형 데이터베이스를 중심으로 수행되었다. 본 논문에서는 EER 스키마로부터 XML 문서로 자동생성 되는 것을 단순화하기 위하여 알고리즘을 기술하고 관계형 데이터베이스 스키마로 변환을 시도했다. 특히 개념적 데이터 모델에 의해서 기술된 데이터 구조를 DTD로(Document Type Definition) 변환하는 방법을 나타낸다. 이 변환의 중요한 목적은 개념 스키마로부터 구조적인 정보를 가능한 한 많이 보존하는 것이다. 이것은 XML 파서가 가능한 한 일부분의 상태를 확인하고 서로 다른 데이터베이스사이의 데이터교환을 단순화한다. 특히 데이터베이스 스키마에서 XML 문서로 데이터를 가져오는 것이다. 개념 스키마의 알고리즘을 기준으로 하는 것은 매우 일반적이고 개념적 데이터 베이스의 데이터뿐만 아니라 객체-관계 데이터베이스의 데이터에 대해서도 알고리즘이 모델링될 것이다.
XML has become a standard for exchanging document data on the web. Currently, most of the commercial data are stored in the relational database system. It requires to converse the document into XML form to transfer the data to a relational database system. The purpose of this paper is to research on a query processing system which will make it easy and convenient to raise a query and derive results from the document data stored in a relational database. We have designed a XML view called R2X(Relational To XML). With this R2X view, users can view a relational database as XML documents. Using R2X views, we design and implement a Query processing system which will make it expedient to form a query with a XML query language called XQL.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2002.04a
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pp.71-74
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2002
본 논문에서는 관계형 데이터베이스를 위한 시각 질의어 VRQL 을 소개하고 이를 구현한 프로토타입 시스템 VRQPS(Visual Relational Query Processor System)를 소개한다. VRQL(Visual Relational Qurey Language)은 기존의 객체지향 데이터베이스를 위한 시각질의어 VOQL 을 수정, 보완하여 설계된 시각질의어로 벤 다이어그램과 그래프를 기반으로 하여 직관적이며 관계적으로 완전하다는 특성이 있다. 한편 투플 관계 해석 기반의 형식 시맨틱을 가지고 있어 이론적 기반이 확실한 시각질의어이다. VRQPS 는 VRQL로 정의된 질의문을 SQL로 변환하고 이를 실행하여 그 결과를 화면에 보여 주어 사용에 편리하고 직관적이다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2007.05a
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pp.241-244
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2007
최근 개발되어지는 많은 어플리케이션 프로그램들은 전 세계 어디서든 접근할 수 있도록 웹 어플리케이션 프로그램으로 개발되어지고 있으며, 개발된 프로그램들은 효율적인 유지, 보수, 및 추후 발생되는 요구사항에 따르는 기능추가를 위해 객체지향적 개발 방법론을 사용하여야 한다. 또한 안정된 웹어플리케이션과 데이터들의 처리 및 동작을 위해서 서버로서의 기능은 Microsoft사의 Windows 체계가 아닌 Unix 기반의 운영체제를 사용하여 각 데이터들을 관계를 고려한 관계형 데이터베이스로서 처리해야 할 것이다. 따라서 본 논문에서는 Unix 계열 서버 운영체제인 Linux에서 객체지향 설계 방법론인 UML을 통한 웹 어플리케이션 분석 설계와 관계형 데이터베이스 설계 방법론인 E-R 데이터 베이스 설계를 통한 시스템 분석 설계를 것을 제시한다.
As data size increase, a single database is not enough to serve current volume of tasks. Since data is partitioned and stored into multiple databases, analysis should also support parallelism in order to increase efficiency. However, traditional analysis requires data to be transferred out of database into nodes where analytic service is performed and user is required to know both database and analytic framework. In this paper, we propose an efficient way to perform K-means clustering algorithm inside the distributed column-based database and relational database. We also suggest an efficient way to optimize K-means algorithm within relational database.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2016.04a
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pp.80-81
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2016
기계가 읽을 수 있는 형태의 정보로 구성된 시맨틱웹 환경이 주목을 받고 있다. 온톨로지는 정보를 구조적으로 표현하는 방법론의 일종으로 시맨틱웹에서 중요한 역할을 한다. 사람이 일일이 정보를 처음부터 온톨로지로 만드는 것은 쉽지 않기 때문에 관계형 데이터베이스를 온톨로지로 자동으로 변환하는 연구가 진행되고 있다. 최근 하둡을 활용하여 관계형 데이터베이스의 뷰 정의로부터 상하위 관계를 추출하는 연구가 제안 됐다. 하지만, 하둡은 디스크 기반이기 때문에 속도가 느리다는 단점이 있다. 본 논문에서는 관계형 데이터베이스의 뷰 정의로부터 상하위 관계를 추출하는 과정을 인메모리 분산 처리 시스템인 스파크에서 수행하는 방법을 제안한다. 주어진 뷰 정의에 있는 테이블 이름으로 분산시킨 후 각각에서 독립적으로 상하위 관계를 추출한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.04b
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pp.133-135
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2001
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.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2005.11a
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pp.23-26
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2005
XML이 발표되면서 대용량의 XML을 효과적으로 관리하는 여러 가지 방법들이 연구되고 있다. 특히 지금까지 상업적, 기술적으로 성공적이고 안정된 데이터 모델인 관계형 데이터베이스를 활용하는 여러 가지 방법들이 연구되고 있다. 본 논문은 관계형 DBMS를 사용하여 XML 질의어인 XQuery를 SQL로 변환하여 처리하는 효율적인 방법을 제안한다. 우선 본 논문에서 제안하는 방식은 XML문서를 분할하여 관계형 테이블에 저장하는 분할방식을 사용하며, 분할된 관계형 테이블을 이용하여 XPath를 포함한 XQuery의 기능을 실행하는 SQL을 생성하여 관계형 DBMS에서 SQL을 실행하는 방식을 사용한다. 제안한 XQuery 처리방식은 먼저 XQuery의 구문 분석을 통하여 AST(Abstract Syntax Tree)를 생성하고, AST를 순회하면서 SQL문장을 생성한다. 생성된 SQL문장은 XML 문서의 경로를 사용함으로써 XQuery 연산의 조인 횟수를 감소시키며, 각 노드마다 부여된 순서 정보를 효과적으로 사용하여 문서의 원래 순서에 맞는 XML 부분을 생성하는 방법을 제시한다. 그리고 실제 제안된 시스템을 개발하여 그 성능을 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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