최근에 온라인 학습 시스템으로서 다양한 학습 컨텐츠를 갖고 있는 새로운 교수 모형이 제시되고 있다. 또한, 학습자의 요구에 따른 코스웨어의 주문이 증가되고 있는 추세이며 그에 따라 웹 기반 교육 시스템에 효율적이고 자동화된 교육 시스템의 필요성이 인식되고 있다. 본 논문은 이러한 웹기반 교육 시스템에서의 개별 학습자들에게 차별적으로 개인화된 학습 자료를 제공하므로서 보다 효과적이고 효율적으로 학습에 임할 수 있도록 개인화된 학습자료 생성 시스템을 제안한다. 이는 개별 학습자들의 학습 행위에 따른 이벤트를 검출하여 데이터베이스화 시킨 후 이를 이용하여 학습 자료 선호도를 계산함으로써 개인화된 학습 자료를 생성하는 시스템이다.
범세계적인 해상 조난 및 안전 시스템(GMDSS : Global Maritime Distress & Safety System) 요구 사항을 만족할 뿐만 아니라 운항에 대한 모든 서비스를 제공받을 수 있는 이점이 있는 INMARSAT-C는 비용이 저렴한 대신 전송 속도가 느리고, 전송량에도 한계가 있기 때문에 실시간으로 데이터베이스의 내용을 활용할 수가 없다. 이에 선박 내의 데이터들을 일정한 시간 간격으로 육상의 특정 데이터베이스에 다시 기록하므로써, 사용자는 일반 네트워크와 같이 선박내의 데이터베이스에 실시간적으로 접속한 것과 같은 편리함을 가지게 된다. 더욱이 여러 선박들이 필요한 정보들을 육상내의 데이터베이스에 기록함으로써, 많은 정보들은 하나로 통일되고, 일관성 있는 정보로 만들어 낼 있다. 본 논문에서는 육상내의 데이터베이스와 선박내의 데이터베이스의 일관성을 유지하기 위해 선박과 육상의 데이터베이스를 동기화 시키는 방안에 대해 논하고 있다.
모바일 환경에서 데이터베이스 엔진 사용이 보편화되고 있으며 모바일에 적합한 데이터베이스 엔진 개발과 발표가 뒤따르고 있다. 모바일 데이터베이스는 대부분 플래시 메모리로 구성한 다양한 파일시스템에서 관리된다. 이 논문에서는 대표적인 모바일 데이터베이스인 SQLite3의 파일 시스템별 갱신 성능을 테스트한다. 그래서 각 파일 시스템별 특성을 파악하고 비교하기 위한 시스템을 구현하고 성능 실험을 실시한다. 실험 결과로부터 각 데이터베이스 갱신 패턴에 따른 파일 시스템별 장단점을 분석할 수 있다.
무선 네트워크의 폭발적인 증가와 함께 이동 통신 기기의 발전은 기존의 유선 일변도의 사용방식을 무선환경으로 급속히 확장, 이전시키고 있다. 무선 환경의 발전에 따라 모바일 데이터베이스 사용의 필요성은 급격히 증대되고 있으며 이에 따른 많은 문제점도 발생하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 제안된 모바일 데이터베이스 관리 시스템의 효율성 측정과 그룹화를 위한 기초 자료 획득을 목적으로 시뮬레이션을 실시한다. 시뮬레이션의 도메인이 되는 시스템의 4가지 기본 환경을 분석하여 비교 요소를 획득하고 각 환경에서의 결과를 구현된 모바일 그룹핑 서버에 적응 시켜서 시뮬레이션 결과를 구현물의 입력자료로 사용하는 통합 시스템을 구축하였다.
최근 음성처리기술의 정교화, 고도화를 위해서 대량의 다양한 데이터베이스가 필요하게 되었고, 또 자동통역전화등 국제적 연결을 위한 응용분야가 개발됨에 따라 자국이 언어가 아닌 다른 나라의 음성에 관한 데이터베이스가 필요하게 되었다. 이에 따라 자연히 필요한 데이터베이스의 규격이나 종류등의 상호 공동 관심사를 논의할 필요가 있게 되었고 이의논의를 위한 워크샵등의 모임이 형성되게 되었다. 본 고에서는 이러한 모임중의 대표격인 COCOSDA의 활동에 관하여 언급하고 우리나라에서 음성데이타베이스분야에 관련하여 관심을 기울여야할 부분에 대하여 열거해 보았다.
공간 데이터는 복합적인 속성들의 조합으로 이루어지며 연산 또한 복합적이라는 점에서 일반 데이터와 다른 특성을 갖는다. 따라서 공간 데이터는 일반 속성 데이터와 구별되는 파일이나 별도의 저장 구조를 사용하여 관리되어야 한다. 이것은 비공간 데이터와 공간 데이터간의 상호 동기화 문제와 트랜잭션의 처리 등에서 많은 문제점을 발생시키며 이를 해결하기 위해서는 공간 데이터와 비공간 데이터를 단일 데이터베이스화하여야 한다. 이 논문에서는 이러한 단일화된 데이터베이스 시스템을 지원하기 이한 공간 객체-관계 데이터 모델을 정의하고 이 모델을 구현하기 위한 타입 저장 방법들에 대해 기술한다.
디지털콘텐츠와 데이터베이스의 상호접근점을 찾을 수 있는 것은 디지털콘텐츠 자체가 여러 분야의 데이터의 집합임과 아울러 정보서비스를 통해 제공되는 내용물의 구성체가 바로 데이터베이스이기 때문이다. 그렇지만 이러한 보호의 기본적인 전제는 저작권법리가 구성될 수 있는 요건의 명확화라고 할 것이다. 또한 데이터베이스가 보호돼야하는 당위성에 대한 명확한 이해 없이는 데이터베이스에 대한 보호의 논의자체가 부정될 수 있을 것이다. 즉 쉽게 말해서 데이터베이스를 왜 보호하는가에 대한 논의라고 하겠다. 정보산업의 기간이 되고, 인터넷 등 네트웍을 통한 전자상거래가 활성화되면 자연 유통되는 정보자체가 디지털콘텐츠 형태의 데이터베이스가 될 것이다. 각국의 정보산업에 대한 구체적인 수치를 제시할 수는 없지만, 그 중에서 데이터베이스가 차지하는 부분은 상당할 것으로 예견되기 때문이다. 특히 디지털콘텐츠 내지 데이터베이스는 정보산업에서 문화산업으로의 범주가 확대되고 있는 상황 하에서, 문화적 종속을 제어할 수 있는 법제도적 장치로서의 역할도 기대된다고 할 것이다. 이러한 복합적인 요인이 바로 데이터베이스의 보호에 대한 문제 제기와 필요성이다. 더욱이 데이터베이스는 많은 경우 구성하는 콘텐츠의 선택과 결합하는 데 있어서 기술, 노력 및 경험 등이 요구되고, 기술 등의 발전으로 비용 등의 지불 없이 복제가 가능하기 때문에 법적인 보호 등이 요구된다.
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.
본 연구는 코로나-19 이후로 다시 활성화된 해외여행과 관련된 정보를 데이터베이스화해 정리하고, 폭발적으로 늘어난 여행객들을 위한 여행지 추천을 제시하였다. 또한 여행객들만이 아닌 여행사들을 위해 여행객들의 정보 역시 데이터베이스화하여 여행지 상품 수요조사 등에 사용할 수 있도록 하였다. 코로나-19로 인해 각국의 입국 정책은 다양해졌고, 해외여행이 단절된 기간 동안 소비자들은 여행에 대한 최신 정보를 계속해서 접하지 못했다. 그래서 이 데이터를 통해 소비자들의 수요에 맞는 여행지를 추천하고, 여행사들은 소비자들의 필요를 확인할 수 있을 것으로 사료된다.
최근 모바일 기기 사용자의 수가 증가함에 따라 모바일 기기 사용자의 위치정보를 관리하기 위한 기법들이 활발히 연구되고 있다. 기존의 모바일 시스템에서 위치정보를 관리하기 위한 방법으로 two-tier 방식과 two-tier 방식을 개선한 구조적 기법이 제시되었다. 구조적 기법에서는 어떻게 위치 데이터베이스를 군집화시키는 것이 매우 중요하다. 왜냐하면 데이터베이스를 군집하는 방법에 따라 업데이트 비용의 차이가 크기 때문이다. 구조적 기법을 위한 이전 연구는 set-cover 알고리즘을 기반한 bottom-up 방식의 시스템 이다. 본 논문에서는 구조적 기법의 데이터베이스 군집화를 위해 K-means clustering 알고리즘을 기반한 top-down 방식의 시스템을 사용하였고, 실험을 통해 본 논문에서 제시된 방식의 시스템이 기존 방식의 시스템보다 데이터베이스 업데이트측면에서 13.67%의 성능이 향상되었음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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