다양한 XML 데이터를 통합 관리하고, 여러 애플리케이션에 정보를 제공하는 웹 서비스 기반의 정보시 스템에서는 체계적이고 효과적인 XML 데이터의 저장 및 검색을 요구한다. 특히, 물류 분야의 정보시스 템에서는 다양한 물류 객체의 정보를 저장하고 관리 하여야 하며, 여러 애플리케이션의 물류 정보 요청에 지능적인 XML 데이터 검색으로 대처할 수 있어야 한다. XML은 데이터를 구조적으로 표현하고, 체계적인 정보 전달을 위해 많은 분야에서 이용하고 있다. XML 데이터는 데이터 구조적 형식을 정의하는 태그와 해당 값으로 구성되어 있다. 각각의 데이터 구조를 가지는 다양한 물류 데이터의 통합 관리 및 검색서비스를 위해서는 XML 데이터의 섹인이 매우 중요하다. 본 논문에서는 웹 서비스 기반의 물류정보 시스템에서 효율적인 정보 검색서비스 제공을 위한 XML 데이터 색인 기법을 제안한다. 또한, 다양한 물류데이터의 효율적인 통합 관리 및 검색을 위한 온톨로지의 적용을 제안한다.
인터넷의 확산과 다양한 정보의 등장으로 인해 효율적으로 정보를 관리하고 저장할 수 있는 정보 시스템의 요구가 증가하고 있다. 이러한 요구를 만족시키기 위해서는 기존의 데이터베이스 관리 시스템과 연동하여 다양한 플랫폼과 이질의 데이터에 관계없이 저장과 관리가 용이한 시스템의 구축이 필요하다. W3C에서 제안한 XML 표준안은 다양한 분야에서 연구가 진행 중에 있다[5][9]. 본 논문에서 제안하는 DB2XML 변환 Wrapper는 XML 기반하에서 기존의 데이터베이스 모델의 스키마와 정보를 자료 중심의 XML 파일로 변환하여 관리하고, 이를 다시 데이터베이스로 변환할 수 있도록 설계를 하였다. 또한 변환된 XML파일을 통해서 기존의 데이터베이스 관리 시스템에서와 같이 다양한 데이터 삽임과 삭제, 갱신등의 조작을 가능하게 하였다. 이는 데이터베이스의 스키마 구조에 대한 메타 정보를 나타내는 것이며, 이를 통해 다양한 데이터 베이스 모델의 적용도 가능하다고 본다[2][3].
현재 B2B 전자상거래와 같은 XML을 이용한 정보교환이 확산되고 있으며, 이에 따라 상호 교환되는 정보에 대하여 체계적이며 안정적인 저장관리가 요구되고 있다. 이를 위해 XML 응용과 데이터베이스 연계를 위한 다양한 연구가 관계형 데이터베이스를 중심으로 수행되었다. 그러나 계층구조를 갖는 XML 데이터를 2차원 테이블의 집합인 관계형 정보로 표현하는 관계형 데이터베이스로의 저장에는 본질적인 한계가 있으므로, 해결책으로 계층구조를 지원하는 ORDB로의 저장이 요망되고 있다. 따라서 계층구조를 갖는 XML 데이터를 ORDB로 저장하기 위한 모델링 방안이 요구된다. 양질의 어플리케이션 시스템을 구축하기 위해서는 우선적으로 모델링이 중요하다. 1997년에 OJG는 표준 모델링 언어로 UML을 채택하였고 이에 따라 UML은 보다 널리 사용되고 있다. 그러므로 효율적인 XML 어플리케이션을 개발하는데 UML을 기반으로 한, 설계 방법론이 필요하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 UML을 이용하여, ORDB 기반의 XML 응용은 위한 통합 설계 방법론을 제안한다. 이를 위하여 먼저 UML을 이용하여 XML DTD글 설계하기 위한 XML 모델링 방안을 제시하고, 아울러 교환되는 XML 데이터를 효율적으로 저장하기 위하여 ORDB 스키마 설계를 위한 데이터 모델링 방법을 제안한다.
최근 RFID가 비즈니스의 여러 분야에서 추적시스템을 중심으로 도입되기 시작하고 있으며, 이러한 시스템들이 기업에 괄목할만한 효율성의 중가와 비용의 감소를 가져올 것으로 기대되고 있다. 한편, 기업의 대용량 정보저장고로 사용되어 온 데이터 웨어하우스는 생태적으로 과거의 정적인 데이터를 분석하도록 디자인 되었으며, 온라인 분석도구인 OLAP은 데이터 웨어하우스에 저장된 정적 데이터를 분석하는 도구로 사용됨으로 의사결정 지원의 역할을 하고 있다. 그렇다면 RFID를 통하여 실시간으로 수집되는 정보가 OLAP과 결합할 경우 그 정보는 추적과 같은 단순한 정보분석이 아니라 실시간 기반의 보다 중요한 의사결정을 위하여 사용될 수 있을 것이다. 본 연구에서는 데이터 웨어하우스의 정보소스를 확장하기 위한 노력의 일환으로 RFID와 데이터 웨어하우스의 통합모델을 제안한다. 그와 함께 RFID 기기를 통하여 수집된 실시간 기반의 동적인 정보를 분석할 수 있는 OLAP을 제시하고 있다. 그리고 이러한 개념을 프로토타입으로 구현함으로서 유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 핵심을 이루고 있는 RFID가 데이터 웨어하우스에 정보소스를 제공할 수 있으며 온라인 분석도구와 결합될 경우 보다 강력한 의사결정 지원도구가 될 수 있음을 보여 준다.
본 고에서는 과학 분야에서의 대용량 데이터 처리를 위한 기술인 사이언스 빅데이터의 처리 기술 동향에 대하여 기술한다. 서론에서 사이언스 빅데이터의 정의 및 필요성을 다루고, 본론에서는 데이터 중심 과학 패러다임의 등장과 그로 인한 사이언스 빅데이터 요구사항, 사이언스 빅데이터 소스 수집 및 정제, 저장 및 관리, 처리, 분석 등으로 이루어지는 사이언스 빅데이터 처리 기법에 대하여 기술한다. 또한 현재 다양한 기관에서 연구하고 있는 사이언스 빅데이터 플랫폼, 맵리듀스 등을 이용한 워크플로우 제어 기반의 사이언스 빅데이터 처리 기법을 예시로 소개한다.
데이터로서 XML의 의미가 중요해짐에 따라 XML 문서를 저장하는 방법들에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그 중 하나가 스키마를 이용하여 XML 문서를 관계형 데이터베이스에 저장하는 것으로서, 지금까지 DTD를 중심으로 연구가 이루어져 왔으나, XML 스키마의 등장으로 DTD의 단점을 보완하고, 기존 관계형 데이터베이스와 보다 유사하게 표현 할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 XML 스키마에서 관계형 스키마를 추출하는 기법을 제시한다. 제시된 기법은 DTD에서 관계형 스키마를 추출하는 기법을 기반으로 하여, DTD에서 표현할 수 없는 사용자 정의 데이터형을 추가로 제공하는 등, XML 스키마의 속성과 요소에 따른 여러 특성을 표현할 수 있다.
방대한 양의 격자점 데이터 및 일기도 관련 데이터를 효율적으로 저장 및 검색 하기위해서는 데이터들의 유형을 찾아 서로 유형이 비슷한 데이터를 하나의 클러스터로 연관지어 놓으면 효율적인 저장과 검색을 할 수 있다. 클러스터링에서 데이터들의 어떤 특징 벡터를 추출하는가가 클러스터링의 결과에 가장 중요한 영향을 끼친다. 본 논문에서는 격자점, 기압값 데이터로부터 일기도의 특징을 표현할 수 있는 벡터로 변환 한반도도 중심의 8방향에 대한 고/저기압의 분포와 동아시아 지역을 24영역으로 나누어 각 영역별로 고/저기압의 분포 정보를 특징벡터로 추출하여 클러스터링하였다. 클러스터팅 알고리즘으로는 unsupervised mode인 SOM(Self Organizing Map) 기법을 사용하였다.
XML이 인터넷상의 데이터 교환의 표준으로 대두되면서 데이터 모델이나 플랫폼에 관계없이 데이터의 전송이 가능하게 되었다. 특히 데이터 중심의 XML문서의 경우 전송시의 부하를 줄이기 위해 DTD 없이 전송되는 경우가 일반적이다. 그러한 이유로 전송받은 XML 데이터를 효율적으로 저장하고 질의를 최적화하며 또한 관계형 데이터베이스에 저장된 기존의 데이터를 XML 형태로 출력하기 위해서는 DTD가 없는 XML 문서로부터 관계형 스키마의 추출이 필수적으로 요구된다. 따라서 이 논문에서는 반구조적 데이터의 스키마 추출기법인 최대/최소 경계 스키마 추출 기법을 이용하여 DTD가 없는 XML문서로부터 관계형 스키마를 생성하고 이를 바탕으로 XML 데이터를 저장하는 방법으로 제시한다. 특히, 반구조적 데이터 최소 경계 스키마를 추출하는데 있어서 기존의 데이터로그보다 효율적인 방법인 시뮬레이션을 제안함으로써 관계형 스키마를 생성하는데 있어서 보다 향상된 방법을 보여준다.
최근 ICT 기술의 발전으로 저장 시스템이 저렴해지고, 많은 데이터를 빠르게 처리하는 것이 가능해지면서 빅데이터(BigData)에 대한 많은 관심이 집중되고 있다. 특히 스마트폰과 모바일 인터넷 서비스 활성화에 따라 사용자의 데이터 이용이 폭발적으로 증가하고 있다. 과거 초고속 인터넷 확산이 정보화에 크게 일조한 것과 같이 거대한 분량의 데이터는 사람과 비슷한 수준의 지식을 만들어 내는 빅데이터 처리 기술 발전의 근간이 되었고, 선진국을 중심으로 다양한 사례가 보고되고 있다. 본고는 확산 일로에 있는 빅데이터 관련 이슈를 정리하고 최근의 표준화 활동에 대해서 살펴본다.
인터넷을 바탕으로 하는 컴퓨팅 패러다임의 변환은 인터넷에서 디지털 정보 교환의 표준으로 확고한 자리를 굳힌 XML의 사용을 가속화시키고 있다. 이로 인해 XML 데이터의 양이 기하급수적으로 증가하고 보다 효율적으로 XML 데이터를 저장하고 질의하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 대용량의 데이터 중심 XML를 효과적으로 관리하기 위한 방안으로 그래프 중심의 색인 방법을 연구, 제안한다. 논문에서 제안한 XML 색인은 XML 데이터와 XML 구조 정보를 크게 3개의 구성 성분으로 표현한 후, 메인 메모리 자료구조로 표현된 각 그래프들을 노드 아이디를 키로 사용하여 B+트리에 각 노드를 사상하고 B+트리를 디스크에 저장하여 이들 색인 모델에 대해 지속성을 부여하였다. 본 논문에서 제안한 색인 방법을 통해 XML 데이터의 크기에 따라 질의 처리시간이 선형적으로 증가하는 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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