일반적으로 동영상 검색을 위해 주석 기반과 내용 기반 검색을 사용하는데, 주석 기반 검색은 사용자의 주관이 개입되어 일관성을 잃기 쉽고, 내용 기반 검색은 동영상 데이터가 담고 있는 의미가 추출되기 어렵다는 단점을 가지고 있다. 그래서, 본 논문에서는 이 두 검색 기법을 상호 보완하여 검색의 효율성과 정확성을 높이기 위해 통합 동영상 데이터 모델(IVDM)을 제안하고, 이것을 기반으로 뉴스 동영상 검색을 위한 데이터베이스 스키마와 질의 유형을 설계한다. 이 모델은 동영상 데이터를 계층적으로 구조화한 형태로 상위수준에서는 주제별로 부여된 메타 정보로 주석 기반 검색을 지원하고, 하위 수준에서는 동영상 데이터에서 색깔, 모양, 움직임, 질감 등의 특징 데이터를 추출하여 내용 기반 검색을 지원한다.
최근 멀티미디어 응용에서 XML은 메타데이터를 표현하기 위하여 그 사용량이 증가하고 있는 추세이며, 그 예로는 MPEG-7 MDS, MPEG-21등이 있다. 이러한 XML형식의 메타데이터의 크기를 줄이기 위하여 MPEG-7에서 정의한 포맷이 Binary Format for Metadata(BiM)이다. BiM은 스트리밍을 고려하여 단편화를 통한 점진적인 전송이 가능하며, 압축률이 높고 복호화에 따르는 오버헤드가 작다는 장점을 제공한다. 본 논문에서는 BiM에 대한 간단한 소개와 모바일 환경에 적합하도록 구현한 BiM 복호기의 설계 및 구현에 대하여 소개한다.구현한 복호기는 모바일 환경의 다양한 플랫폼에서의XML 파싱 모듈과 DOM 트리모듈에 대한 종속성을 제거하기 위하여, 스키마 파일의 파싱을 데스크탑에서 수행하고 이에 대한 파싱 결과를 자체 정의한 Syntax File 형식으로 복호기에 전송할 수 있도록 하였다. 또, BiM형태로 전송되는 ESG 메타데이터와 MPEG-4 LASeR 스트림에 대하여 Windows, Windows CE, embeded Linux 환경에서 정상적으로 복호화 하는 것을 확인하였다.
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].
오랜 기간동안 메타데이터를 기반으로 한 데이터통합에 대한 많은 연구들이 진행되어 왔다. 그러나 기존 방법론들은 전역 뷰 또는 전역 스키마와 같은 초기 가이드라인을 구축하는데 많은 비용이 요구 된다는 단점이 있다. 이는 기존 연구들이 해당 도메인 특성들을 간과했기 때문이다. 예를 들어 과학 데이터의 경우 일반사용자들은 생물의 이름이나 모양 등과 같은 단순정보에 관심을 갖는 반면 과학자나 전문가들은 보다 상세하고 전문적인 데이터에 관심을 갖는다. 추가적으로 모든 데이터에 대한 초기 표준 가이드라인을 구축하는 것은 현실적으로 많은 어려움이 따른다. 본 논문에서는 이러한 도메인 특성을 고려하여 점진적인 통합방법론(LOG : Localization-based Global metadata registry)을 제안한다.
OMIM이나 MedLine과 같은 바이오 정보를 포함한 대규모의 데이터베이스에서의 바이오 정보검색이나 추출은 단계별 처리가 상호적인 운용에 의한 것이 아니라 수동 또는 Perl script에 의한 것이 대부분이다. 바이오정보(bio-information)의 효과적 추출과 유추를 위해서는 현재 상이한 스키마로 이루어진 다양한 데이터베이스들 간의 이질적 데이터(heterogeneous data)를 체계적이고 효율적으로 통합하는 표준 방안이 필요하다. 이를 위해서는 서로 다르게 표현된 다양한 개념간의 관계를 표현하는 지식체계가 필요하다. 본 연구에서는 이러한 지식체계인 온톨로지(ontology)와 자원 메타정보(metadata)를 표현하기 위한 국제적 표준안으로 대두되고 있는 시맨틱 웹(semantic web)에서 제공하는 온톨로지, 메타정보, 스키마 통합 안을 발전적으로 적용하여 이질적 바이오 정보의 효율적 통합처리 방안을 제시하고자 하였다.
이 논문에서는 보다 풍부하고 정확한 정보를 제공하기 위한 구조화 된 데이터를 이용한 웹 온톨로지 확장(Population) 모델을 제안한다. 시맨틱 웹이 등장하면서 웹 온톨로지의 구축이 필수 요소가 되었으며, 더욱 정확하고 보다 풍부한 정보를 제공하기 위한 웹 온톨로지 생성 모텔에 관한 연구의 필요성이 증가하였다. 이러한 요구 사항을 충족시키기 위해서는 첫 번째로, 일관성 있고 보편적인 개념을 이용한 웹 온톨로지 스키마 생성과 이를 기반으로 한 온톨로지 간 상호운용성 향상이 요구된다. 두 번째로, 보다 풍부한 정보 제공을 위해 정의된 온톨로지를 확장할 수 있는 방법 개발이 요구된다. 이 논문에서는 메타데이터 레지스트리 (MDR, Metadata Registry)를 이용하여 생성된 구조화 된 데이터 기반의 온톨로지 학습 및 확장 모델을 제안한다. 된 데이터에 대한 개념과 이를 기반으로 한 학습 및 확장의 특징 등에 대하여 기술하고 제안 모델을 위한 시스템 구조에 대하여 기술한다.
클라이언트-서버환경에서 클라이언트가 다수의 서버에 분산되어 저장 관리되는 대용량의 공간데이터와 공간 뷰에 대해 효율적으로 접근을 하기 위해서는 서버는 분산 저장되어 있는 공간데이터간의 위치정보를 파악하고 있어야하며 서버는 이를 이용하여 클라이언트의 질의요청에 답해야 한다. 본 논문에서는 공간데이터베이스에 흩어져 있는 공간데이터와 공간 뷰에 대한 접근 방법으로 공간데이터베이스의 공간메타정보에 대한 디렉토리서비스를 제안하며, 이러한 디렉토리서비스를 이용하여 분산된 공간데이터와 공간 뷰에 대한 접근을 할 수 있는 Multi-SDBMS 시스템에서의 디렉토리서비스 관리기의 실계 및 구현을 제안한다. 디렉토리서비스를 구현하기 위해서 LDAP(Lightweight Directory Access Protocol) 모델을 사용하며, LDAP의 스키마를 공간데이터와 공간 뷰에 대한 메타데이터를 지원하기 위해서 확장한다.
GIS 분야에서 데이터 교환의 표준으로 OGC(Open Geospatial Consortium)에서 GML(Geography Markup Language)이 제안되어 웹 어플리케이션이나 공간 데이터 교환에서 사용이 일반화 되어가고 있다. 또한, 공간 데이터를 효과적으로 수집하여 의사결정을 지원하기 위한 시스템인 공간 데이터 웨어하우스에서도 GML 데이터를 추출하여 소스 데이터로 활용하는 것이 요구되고 있다. 하지만 GML 은 반구조형식(semi-structured)의 데이터 형식을 가진다. 따라서 기존 구조적인 데이터와는 추출하는 방식이 다르므로 GML 의 특징에 맞는 공간 데이터 추출이 수행되어야 한다. 본 논문에서는 공간 데이터 웨어하우스에서 GML 기반의 공간 데이터 소스를 추출할 때, 중복되는 공간 객체를 하나의 표현으로 통합하여 효율적으로 적재하는 기법을 제안한다. 이는 GQuery를 이용하여 GML 데이터를 추출한 후, GML 스키마를 메타데이터에서 관리하는 스키마 정보와 비교하여 공간 데이터 웨어하우스에 통합된 공간 데이터를 제공하는 기법이다. 성능평가에서는 기존의 GML 데이터를 추출하는 기법과 제안기법과의 비교를 통하여 제안 기법의 기존 기법에 비해 평균적으로 약 9.95%의 성능향상을 보였다.
제4차 JTC1/SC32 회의가 10월 21일 오후 3시 30분 한국데이터베이스진흥센터 회의실에서 개최됐다. 이번 회의는 개념스키마 모델링 설비(CSMF)의 최종위원회안(FCD)의 검토 및 투표, CSMF 프로젝트 분할 서면 투표, 메타데이터 오픈 포럼 안내, 컴퓨터 2천년 문제, 위원의 해임 및 추천 등에 대한 안건을 처리했다.
시맨틱 웹에서는 메타데이터와 온톨로지를 이용하여 질의를 처리하기 때문에 보다 정확한 검색 결과를 얻을 수 있을 뿐만 아니라 추론을 통하여 얻어진 새로운 지식도 검색 결과에 포함시킬 수 있다. 메타데이터와 온톨로지를 기술하기 위한 시맨틱 웹 언어 중 RDF와 RDF 스키마가 보편적으로 많이 활용되고 있다. 따라서 RDF와 RDF 스키마로 기술된 시맨틱 웹 언어에 대한 효과적인 검색 기법이 요구된다. 본 논문에서는 키워드 질의 처리 결과의 기본 단위를 전체 웹 문서나 부분이 아닌 정보 리소스로 정의하였다. 그리고 메타데이터와 온톨로지 정보를 모두 고려한 시맨틱 웹 환경의 키워드 질의를 3가지 유형으로 분류하고 다양한 관련 질의에 대한 처리를 효과적으로 지원하기 위하여 키워드 인덱스와 저장 구조를 제안하였다. 본 논문에서 제안한 키워드 인덱스는 질의 조건으로 주어진 키워드를 직접 포함하고 있는 리소스는 물론 의미적 관계에 의해 간접적으로 포함하고 있는 리소스에 관련된 정보를 쉽게 제공할 수 있다. 그리고 본 논문에서는 클래스와 속성의 일반적인 정보와 계층 정보를 단순한 레이블링 기법을 이용하여 표현한 후 제안된 저장 구조를 이용해 정보를 유지하여 시맨틱 웹 환경에 적합한 키위드 질의 처리를 지원하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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