현재 차량 항법 서비스를 위한 데이터는 물리적인 저장형식(PSF : Physical Storage Format)에 따라 설계되어 대용량의 GIS 원시 데이터를 작은 용량으로 압축하고 빠른 매체 접근이 가능하도록 변환된 서비스용 지도 포맷을 제공한다. 하지만, 파일 시스템 기반의 복잡한 구조는 데이터 생성과 관리를 어렵게 하고 시스템 간 상호 호환성이 결여되는 문제점을 가진다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 대두되고 있는 차량용 항법 시스템에서는 견고한 데이터 관리, 데이터의 동기화, 그리고 실시간 데이터 처리의 필요성 때문에 데이터베이스 시스템으로 공간 데이터 관리의 기능을 접목하려고 한다. 따라서, 본 연구에서는 차량 항법 서비스를 위한 데이터의 저장과 빠른 검색을 지원하는 차량용 Embedded DBMS 모듈을 개발하였다. 이를 위해 압축 기법, Multi-Link, 공간 인덱스, 공간분할을 적용하여 대용량의 공간 데이터를 효율적인 관리와 접근이 용이하도록 하였다. 또한, 어플리케이션에서의 데이터 검색과 표현에 필요한 API 개발을 하였다. 결과적으로, 개발된 Embedded DBMS는 적은 용량과 빠른 검색 구조인 PSF의 장점을 그대로 유지하면서 안정적인 데이터의 관리에 적합한 구조를 지원한다. 향후 DBMS모듈에 동기화 기법을 적용한다면 데이터의 현시성이 중요한 차량항법용 데이터의 유지관리 측면에서 강력한 데이터 관리가 용이한 Embedded DBMS의 장점을 더욱 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
이동 통신 기술과 인터넷의 비약적인 발전으로 개인이 관리해야 하는 정보량의 증가 및 복수 개 디바이스로의 데이터 분산화로 인해 데이터 동기화를 위한 기술의 요구가 절실해지고 있다. 본 논문에서는 이기종 단말간의 상호 운용성을 보장하면서 데이터 동기화를 위한 표준 프로토콜인 SyncML과 SyncML 클라이언트 서버 구조를 소개하고, PIMS 데이터 동기화에 필요한 데이터 관리 방안 및 구현 내용에 대해서 기술한다.
현재 많은 관심의 대상이 되고 있는 데이터 마이닝은 대용량의 데이터베이스로부터 일정한 패턴을 분류하여 지식의 형태로 추출하는 작업이다. 데이터 마이닝의 대표적인 기법인 군집화는 군집내의 유사성을 최대화하고 군집들간의 유사성을 최소화 시키도록 데이터 집합을 분할하는 것이다. 데이터 마이닝에서 군집화는 대용량 데이터를 다루기 때문에 원시 데이터에 대한 접근 횟수를 줄이고 알고리즘이 다루어야 할 데이터 구조의 크기를 줄이는 군집화 기법이 활발하게 사용된다. 그런데 기존의 군집화 알고리즘은 잡음에 매우 민감하고, local minima에 반응한다. 또한 사전에 군집의 개수를 미리 결정해야 하고, initialization 값에 따라 군집의 성능이 좌우되는 문제점이 있다. 본 연구에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 자동으로 군집의 개수를 결정하는 LONGEPRO 알고리즘을 제안하고, 여기서 제시하는 적합도 함수의 최적화된 군집을 찾아내여 조금더 효율적인 알고리즘을 만들어 대용량 데이터를 다루는 데이터 마이닝에 적용해 보려 한다.
지리정보시스템(GIS)에서 사용하는 지도는 여러 가지 목적의 응용 프로그램이나 지도의 축척등에 의해 서 다양하게 나타난다. 본 논문은 지리정보 시스템에 사용되는 지도중에서 관광안내지도를 대상으로 최적의 레이블링과 아이콘 표시방법을 통하여 관광지도 정보를 최적화하여 표현하기 위한 논문이다. 이를 위하여 서울시내의 여러 가지 관광버스의 노선도를 분석하여 이를 최적화된 방법으로 배치하고 표현하는 위한 방법을 연구하였다. 복잡한 버스의 노선은 주요 시설물을 중심으로 선분 간략화 알고리즘을 통하여 간략화 하였으며 간략화된 노선에서 중첩되는 레이블은 레이블 재배치 알고리즘을 이용하여 재배열하였다. 이러한 방법을 통하여 지리정보 데이터베이스로부터 자동화된 방식으로 구조화된 지도를 손쉽게 생성하는 방법을 제시한다.
DNC(Distributed Numerical controller)는 제품을 생산하기 위해 현장용 컴퓨터를 이용하여 공작기계 및 주변장치를 제어하고 감시한다. 본 논문에서는 SFC/OP(Shop Floor Control/point of Production) 시스템과 연계시키기 위한 DNC 시스템의 구조를 제시한다. 본 시스템은 도면 정보를 유기적으로 연결하여 작업절차서를 조회하고, 작업절차서 및 NC 프로그램/공구 보정 데이타를 인덱스 데이터베이스화하고, 소재·지그·공구를 연계한다. 또한 생산정보를 빠르고 능동적으로 현장 작업자에게 전달하고, 기계의 상태정보를 기계로부터 직접 수집함으로써 실시간 모니터링이 가능하다. 분석 및 설계단계에서는 실시간으로 발생하는 이벤트를 처리하기 위해 상태전이도(State Transition Diagram)를 사용한다. 서버 DBMS(Database Management System)로 관계형 데이터베이스를 채택한 Oracle을 사용하였고, 프로그램 개발도구로는 Developer 2000, Microsoft Visual C++ 5.0을 사용하여 구현한다.
다중 값이란 속성 값이 집합인 것을 말한다. 즉, 관계형 데이터베이스에서 자료 유형이 집합인 속성을 의미한다. 이러한 다중 값 속성 처리는 기존 데이터마이닝 기술 자체로는 처리한 수 없으며 후처리나 선처리 과정을 이용하여 처리하고 있다. 전처리나 후처리 과정을 통해 처리할 경우 수행과장에 있어 많은 시간이 소요되고 혹은 타당하지 않은 규칙이 생성되는 문제점을 가지고 있다. 특히 연관화 기법 특성상 분석하고자 할 항목이 증가할수록 연관성의 수가 지수(exponential)단위이기 때문에 이를 해결하는데는 상당한 어려움이 따르게 된다. 본 논문에서는 관계형 데이터베이스 테이블 구조에서 데이터 마이닝의 수행을 위한 전처리나 후처리의 과정을 고려하지 않음으로 위에서 언급된 문제점들을 해결하고자 한다. 특히 데이터 변환 작업 없이 정량적(Quantitative)연관 규칙과 연관 규칙(Market Basket Analysis)의 혼합 형태의 규칙을 생성할 수 있게끔 알고리즘을 확장하여 보다 효율적인 규칙이 생성될 수 있도록 한다. 마지막으로 Each Movie 데이터를 사용하여 확장한 알고리즘의 다중 값 속성 처리 방법의 효율성과 타탕성을 검증한다.
전자상거래의 발전은 필연적으로 상품 데이터베이스화를 수반하게 되었다. 이 상품 데이터베이스에 존재하는 각 상품들의 속성값들의 연관관계 추출은 검색- 유의어 추출 혹은 클러스터링등에 활용될 수 있다. 본 논문에서는 상품 속성값들의 연관관계 추출을 위하여 해쉬 테이블에 기반한 트리 형태 자료구조을 제안한다. 그리고 이 자료구조를 이용하여 상품 데이터에이스의 각 속성값 간의 연관관계를 threshold를 이용하여 선형 시간에 추출하는 알고리즘을 제시한다. 마지막으로, Support를 이용하여 트리의 탐색 공간을 줄이는 방식으로 최적화를 시키는 기법을 제시한다.
유전자, 단백질 등의 생물정보를 이용하는 여러 툴은 효율성의 극대화를 위하여 각각의 시스템에 맞는 데이터 에이스 스키마 구성 및 필요한 정보의 선택적 저장이 필요하다. 하지만 구조 복잡성, 동일한 객체 데이터의 분산 등, 생물 정보 XML의 일반적인 특성 때문에 기존의 XML정보 저장 기법으로는 유연한 데이터베이스 스키마구성에 한계를 지닌다. 이 때문에 생물정보 XML로부터 로컬 데이터베이스를 구성하는 과정은 1:1파서를 구현하여 진행하고 있어 많은 시간과 비용이 소모된다. 본 논문에서는 생물정보 XML 의 특성과 그에 따른 유연한 RDB 스키마 구성의 제약에 대해 논하고, 이를 극복한 자유로운 RDB 스키마 구성을 위한 규칙을 소개한다. 본 규칙은 사용자가 원하는 RDB 스키마를 구성하여 생물정보 XML의 데이터를 저장하게 해주며, SQL 형태를 따르고 있어 사용자에게 익숙하다. 또한 분산된 생물정보 XML의 통합에도 유리하다.
생명정보 대량 획득기술의 하나인 마이크로어레이(microarray)는 DNA와 각종 유전자 연구에 사용되는 도구로 확립되면서, 생명정보학(Bioinformatics)분야의 발전에 크게 기여하였다. 그러나 마이크로어레이는 생명정보학분야의 핵심기술 중 하나로 발전하였음에도 불구하고 실험으로 생성되는 데이터는 형태가 다양하고 매우 복잡한 형태를 갖기 때문에 데이터의 공유나 저장에서 많은 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 마이크로어레이 데이터의 관리를 원활하게 하기위한 XML 기반의 표준 포맷인 MAGE-ML스키마에서 구조적으로 유사한 엘리먼트가 반복적으로 나타나는 특징과 대다수의 엘리먼트들이 특정 엘리먼트의 자식으로만 온다는 구조적 특징을 이용하여, MAGE-ML의 스키마를 단순화 하고 저장구조를 효율적으로 설계하는 방법을 제안한다. 이 방법에서 인라인 기법(Inlining Technique)을 이용한 스키마의 단순화와 새롭게 제시하는 엘리먼트의 구조적 형태를 기준으로 분류하는 기법을 이용한다. 이를 통하여 데이터베이스 스키마는 간략화 되며 테이블조인의 횟수가 줄어들고 성능은 향상된다.
건설공사에서는 설계 및 시공이 엄격히 구분되어 있다. 따라서 시공에 필요한 물 량을 산출하기 위해서는 설계화일을 물량산출에 직접 사용하지 못하고 수작업에 의존 하고 있다. 이러한 이유는 설계 및 시공시스템의 기능사이에 서로의 연계성이 적기 때문이다. 본 연구에서는 공사설계의 치수 및 물량데이타를 이용하여 물량산출을 자동 화 할 수 있는 데이터베이스 모델을 구성하고 분석하였다. 즉, 설계시 CAD 시스템의 설계라이브러리에 저장되어 있는 구조설계화일과 물량산출자료의 연계성을 분석하여 공사물량을 효율적으로 산출할 수 있는 시스템을 구축하고, 이의 성능을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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