데이터베이스 관리자는 효과적인 데이터베이스 관리를 위해 워크로드 특성을 잘 알아야 한다. 워크로드 특성은 데이터베이스 응용분야에 따라 다르며, 데이터베이스 환경에서 하나 이상의 응용 분야가 수행될 수 있다. 복합적인 데이터베이스 응용 분야 때문에, 관리자가 데이터베이스 시스템에서 발생하는 워크로드를 식별하기가 더욱 어려워졌다. 복합적인 데이터베이스 응용 분야의 효과적인 데이터베이스 관리를 수행하기 위해 워크로드를 식별할 수 있는 방법이 요구된다. 이를 위해, 본 연구는 TPC-C와 TPC-W 성능평가의 워크로드와 두 성능평가의 혼합된 워크로드들을 생성하여 워크로드 식별을 수행하였다. 워크로드 식별은 퍼지 k-NN 알고리즘을 수정하여 진행하였다. 수정된 k-NN 알고리즘은 혼합 비율에 따라 시험 워크로드 데이터와 훈련 워크로드 데이터간의 워크로드 식별 실험에 사용되었고, 분류를 위한 k-NN, 퍼지 k-NN, 분산 가중치 퍼지 k-NN 알고리즘의 결과와 비교되었다. 수정된 k-NN 알고리즘은 다른 알고리즘보다 k 인자에 따른 변동과 오차율이 감소하여 워크로드 식별에 더 적합함을 보였다. 본 논문의 결과는 복합된 데이터베이스 응용 분야의 특성을 보이는 데이터베이스 환경에서 워크로드 식별 정보를 창조하여 융통성 있는 튜닝 기법을 고려하는데 기여한다.
위성을 설계함에 있어 질량제어 계획을 작성하고 질량자료를 유지하며 시스템의 질량특성을 계산하고 제어하는 것은 기계 시스템 담당자가 수행하는 임무 중에 하나이다. 위성의 질량특성은 자료수집, 특성예측 그리고 실제 측정의 순서로 설계 및 제작이 진행됨에 따라 수행된다. 질량특성 데이터베이스는 설계과정을 통하여 작성하게 되며 질량특성 측정 시험을 수행하여 데이터베이스의 신뢰성을 확인할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 위성에서의 질량 제어계획의 일반적인 내용과 시스템 수준의 질량중심 및 관성 모멘트 계산과 관련된 여러 가지 구체적인 사항을 고려한 이론적 질량 특성 데이터베이스를 개발하고, 다목적 실용위성 2호 개발을 수행하면서 얻게 된 실제적인 자료/경험을 토대로 본 연구에서 개발된 데이터베이스의 신뢰성을 확인하였다.
데이터베이스 시스템의 사용자 만족과 품질 관리를 위해서는 사용자 요구사항 및 품질 특성의 정확한 이해와 함께 적절한 품질 측정과 평가가 필수적이다. ISO 25000 시리즈를 기반으로 1차 연구에서 도출된 데이터베이스 시스템 품질 평가 모델에서는 5가지 주품질특성과 이에 따른 21가지 부품질특성, 48개의 내부품질특성의 3단계 계층구조를 제시하였다. 주품질특성, 부품질특성, 내부품질에 대한 우선순위(상대적 가중치) 부여 방법에 대한 연구는 일부 있으나 품질 모형을 데이터베이스 시스템 산업현장에서 직접 사용하는 것은 쉽지 않다. 또한 품질평가를 위한 시간과 비용을 고려할 때 48개 내부품질특성을 모두 평가한다는 것은 현실적으로 거의 불가능하며 데이터베이스 시스템에서 요구되는 무결성 수준에 따라 품질평가의 수준도 다르다. 본 연구에서는 다목표의사결정기법의 하나인 AHP(Analytical Hierarchy Process)기법을 이용하여 데이터베이스 시스템 품질특성을 가중치에 따라 선정하는 방법을 제시하고 이를 통해 품질모형의 현실적인 적용 가능성을 제공할 수 있다.
위성을 설계함에 있어 질량제어 계획을 작성하고 질량자료를 유지하며 시스템의 질량특성을 계산하고 제어하는 것은 기계 시스템 담당자가 수행하는 임무 중에 하나이다. 위성의 질량특성은 자료수집, 특성예측 그리고 실제 측정의 순서로 설계 및 제작이 진행됨에 따라 수행된다. 질량특성 데이터베이스는 설계과정을 통하여 작성하게 되며 질량특성 측정 시험을 수행하여 데이터베이스의 신뢰성을 확인할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 위성에서의 질량 제어계획의 일반적인 내용과 시스템 수준의 질량중심 및 관성 모멘트 계산과 관련된 여러 가지 구체적인 사항을 고려한 이론적 질량 특성 데이터베이스를 개발하고, 다목적실용위성 2호 개발을 수행하면서 얻게 된 실제적인 자료와 경험을 토대로 본 연구에서 개발된 데이터베이스의 신뢰성을 확인하였다.
컴퓨터 및 정보통신망(情報通信網)의 발전에 따라 데이터베이스의 구축(構築) 및 활용(活用)이 중요해지고 있다. 과학기술분야(科學技術分野)에서 선진국(先進國)은 문헌(文獻)데이터베이스 뿐만 아니라 수치데이터베이스도 구축하여 왔다. 국내(國內)에서는 문헌(文獻)데이터베이스의 구축 및 활용은 정착되는 단계(段階)이나 수치데이터베이스에 대한 연구(硏究)는 매우 미약하였다. 선진국의 지적소유권(知的所有權)에 대응하기 위해서는 우리 고유의 수치데이터베이스를 구축한 다음에 이를 바탕으로 교환사용(交換使用)을 추진하는 것이 가장 적절한 대응책이며, 따라서 수치데이터베이스의 구축은 우리가 선진국(先進國)과 어깨를 나란히 하려면 필수적으로 요구되는 연구분야(硏究分野)이다. 본 연구(硏究)에서는 재료강도(材料强度) 데이터 중에서 고온특성(高溫特性)에 해당하는 크리프강도에 대한 수치데이터베이스를 구축하였다. 대상물질(對象物質)을 25종으로 하였으며, 국내(國內)에서 생산(生産)된 데이터베이스를 대상으로 하였다.
본 논문에서는 서지데이터베이스 품질향상을 위해 사용자의 요구사항을 기초로 하여 논문형태의 데이터베이스 특성을 파악한 후 표준입력 필드에 해당하는 기준을 정하고 데이터베이스 구축에 적용하는 입력시스템 모델을 구현하고자 한다. 데이터베이스 제작자들의 오류를 최소화하여 정보사용자의 만족도를 충족하기 위한 데이터베이스 구축 방법을 제시하였다. 서지데이터 입력을 위한 표준화된 입력방법을 통해 기존의 편집기를 활용한 텍스트 형태의 데이터베이스 제작시 문제점들을 개선하였으며 사용자 만족도, 데이터 양, 품질향상을 웹을 통한 입력시스템으로 구현하여 서지데이터베이스에 대한 신뢰도를 크게 향상시킬 수 있었다.
세계 데이터베이스 산업을 잘 이해하기 위하여 1970년대부터 1992년까지 유통된 컴퓨터가독형 데이터베이스를 수집하였으며, 1993년에는 Gale Directory of Database(이하 GDD)에 포함된 여러 통계를 분석해 보았다. 이글은 컴퓨터가독형 DB뿐만 아니라 GDD에 나타난 통계를 비교분석하여 DB산업의 '94년 동향을 살펴보고 그 특징을 알리려는데 목적이 있다. 이런 데이터베이스의 통계를 계속 활용하고 전체적인 데이터베이스 비교통계를 만들기 위해 데이터베이스 엔트리들을 특별히 등록하였다. 이글은 과거의 데이터베이스산업이 지역별, 산업특성에 따라 어떻게 변화되어 왔는가를 통계별로 설명하고 있다.
문헌의 구조화를 통한 전문의 이용은 검색에 있어 많은 효율을 가져올 것으로 기대된다. 여기에서 구조화된 문헌을 저장하고 관리하기 위한 데이터베이스는 그 특성을 반영하여 구축되어야 한다. 본 연구에서는 이를 위한 데이터베이스로서 객체지향 데이터베이스를 선정하고 객체지향 모델링 기법을 이용하여 구조화된 문헌을 위한 데이터베이스를 설계하고 구현하였다.
오늘날 우리가 사용할 수 있는 정보의 양은 실로 막대하면서도 지속적으로 늘어가고 있는 추세이며, 동시에 데이터들의 신속한 처리에 대한 관심이 늘고 있다. 특히 GIS에서 사용되는 대용량 데이터나 빠른 처리 속도가 요구되는 인증 시스템 데이터와 같은 다양한 종류의 데이터 특성을 고려하여 효율적인 관리를 하는 데이터베이스 관리 시스템을 필요로 하고 있다. 스냅샷 데이터를 갖는 다중 레벨 공간 DBMS는 대용량, 또는 빠른 트랜잭션 처리 속도가 필요한 데이터들을 효율적으로 관리하는 데이터베이스 관리 시스템으로서, 대용량 데이터는 디스크 데이터베이스에서 그리고 빠른 트랜잭션 처리를 요구하는 데이터들은 스냅샷의 형태로 메모리 데이터베이스에서 관리한다. 메모리 데이터베이스에 저장되는 스냅샷은 상대적으로 더욱 중요한 스냅샷들이 집중적으로 생성되거나 스냅샷이 가진 특성이 변화될 경우, 메모리 데이터베이스 내에서의 저장 가치를 잃을 수가 있다. 따라서 메모리 데이터베이스에 불필요한 스냅샷들이 축적되는 문제를 해결하고 메모리의 이용성과 성능을 보존하기 위해서 효율적으로 스냅샷들을 교체하는 기법이 필요하다. 본 논문에서는 다중 레벨 공간 DBMS에서 질의 패턴을 이용한 효율적인 스냅샷 교체 기법을 제안한다. 제안된 기법은 메모리 데이터베이스 내에서 스냅샷에 대한 교체요청이 있을 경우, 메모리 데이터베이스 및 메모리 관리 시스템의 상창을 분석하여 주어진 상황에 대응하는 스냅샷 교체 기법을 수행한다.
미래 지식의 사회에서는 비즈니스 데이터의 중요성이 증가할 것으로 예상되며, 기업이 제품을 제조하거나 서비스를 개발하기 위한 원재료로 인식되고 있다. 데이터의 중요성이 증가하면서 데이터베이스 자산의 경제적 가치를 판단하는 연구도 이루어지고 있다. 그러나 기존 연구는 데이터베이스 자산의 특성이 충분히 반영되지 않았다. 이에 본 연구에서는 데이터베이스 자산의 특성을 고려하여 데이터베이스 자산을 수익형, 비수익형과 공공재형 데이터베이스 자산으로 분류하였다. 또한, 수익형 데이터베이스 자산은 기존 기술가치평가와 유사하게 가치를 판단하는 것이 가능함에 착안하여, 기업의 위험 조정 할인율을 내포하는 데이터베이스 자산의 수명 산출 방법을 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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