대부분의 내용기반 이미지 검색 시스템은 이미지의 특징 벡터인 색상, 모양, 그리고 질감에 의해서 유사한 이미지를 검색하는 기법을 제공하고 있다. 최근 이러한 내용기반 이미지 검색 기술은 의료 영상 이미지와 같은 다양한 분야에 적용되고 있으며, 이에 따라서 의료 이미지를 분석하여 저장, 검색하기 위한 데이터베이스 시스템이 증가하고 있다. 그러나, 대량의 이미지로부터 원하는 이미지를 검색하기 위해서는 이미지의 메타데이타를 효율적으로 표현해야 하며, 의미성과 이미지의 특징 데이터를 통합적으로 저장 관리 할 수 있는 이미지 데이터베이스를 설계하고 구축해야만 한다. 본 논문에서는 기존의 내용기반 이미지 검색 기법을 살펴보고. 이미지를 내용기반으로 분류하고 저장할 수 있는 데이터베이스 시스템을 설계하여 효율적인 의미기반 검색을 지원말 수 있는 모델을 제시한다. 다계층 메타데이타 레이어 구조로 이미지에 대한 개념 지식 모델을 표현하고, 이미지내의 객체를 메타데이타로 표현하여 분류할 수 있는 모델을 제안한다. 또한, 이미지 내용검색을 지원하기 위한 시스템 구조를 설계하고, 메타데이타가 저장되기 위한 관계형 모델을 스타 스키마의 형태로 제시한다. 제안된 방법은 의미적인 이미지 내용 검색 방법의 지원에 활용될 수 있다.
여러 해동안 데이터 웨어하우징을 위한 메타데이터의 중요성을 피력한 자료들이 출판되어 왔다. 간단히 말해 메타데이터는 데이터에 관한 정보이며, 상용 이용자들에게 뿐만 아니라 데이터 웨어하우징 관리자들과 개발자들을 위해서 중요한 역할을 한다. 메타데이터가 없다면 상용 이용자들은 자신들이 여행하는 도시에 관한 정보가 없는 관광객들 같은 꼴일 것이며, 데이터 웨어하우징 관리자들은 자신들이 관리하는 도시의 크기와 그 도시가 얼마나 빠르게 팽창하는지에 관한 정보가 없는 행정 관리들과 같은 꼴이 될 것이다.
디지털 기기 사용이 일반화되면서 수사 과정에서 물적 증거 수집을 위해 디지털 포렌식 기법을 사용한다. 이 중 파일 포렌식 기법은 삭제된 파일을 복구하는 것으로, 여러 개의 파일로 구성된 데이터베이스가 삭제되어도 복구할 수 있다. 그러나 데이터베이스에서 레코드가 삭제된 경우는 파일 복구를 하여도 수정된 레코드 내용이 복원되지 않는다. 이에 삭제된 레코드를 복구하는 기법인 데이터베이스 포렌식이 필요하다. 데이터베이스 포렌식은 데이터베이스 설정 파일로부터 메타데이터를 획득하고, 데이터 파일에서 삭제된 레코드를 복구한다. 그러나 데이터베이스에서 블록 크기와 같은 데이터베이스 메타데이터를 획득하지 못하면 레코드 복구가 어렵다. 본 논문에서는 데이터베이스 메타데이터인 블록 크기를 탐지하기 위한 세 가지 방법을 제안한다. 첫 번째 기법은 블록에 존재하는 빈공간의 최대 크기를 이용하며, 두 번째 기법은 블록이 나타나는 위치를 이용한다. 세 번째 기법은 두 번째 기법보다 더 빠르게 블록 크기를 찾을 수 있도록 개선한다. 실험 결과는 세 가지 탐지 기법 모두 세 종류의 DBMS의 블록 크기를 정확하게 찾을 수 있음을 보인다.
현재 인터넷 상에는 많은 정보자원이 존재하고 있다. 이처럼 많은 정보자원 중 학술적인 가치가 있는 정보에 대한 요구가 증가하고 있다. 이러한 요구를 바탕으로 웹학술정보에 대한 메타데이터 데이터베이스를 구축함으로써 웹정보에 대한 정확한 정보를 알고 웹상의 정보자원을 효율적으로 사용할 수 있다. 본 논문은 현재 진행하고 있는 IFL(Internet faculty Library, http://www.ifl.or.kr)을 사례로 웹학술정보의 메타데이터 데이터베이스 구축을 위한 데이터베이스 및 인터페이스의 설계 및 모델링하는 과정을 제시하도록 하겠다.
본 논문에서는 ISO/IEC 11179에 따라 산업기술정보 메타데이터 표준안을 작성하고, 메타데이터를 하나의 시스템에서 온라인으로 표준화할 수 있는 산업기술정보 메타데이터 레지스트리(IMR)를 개발하였다. 메타데이터 표준안 개발의 경우, 국내에서는 처음으로 ISO/IEC 11179 표준에 따라서 데이터 요소를 정의하여, 4개의 메타데이터 표준안을 개발하였다. 산업기술정보 메타데이터 레지스트리는 4개의 분야별 MDR로 구성되도록 구축하였다. 그에 따라 통합관리자 모듈과 분야별 관리자 모듈이 함께 개발되었다. 메타데이터 표준화 조직이 시스템을 통해 데이터 요소의 등록과 투표과정을 수행하여 새로운 데이터 요소를 메타데이터 레지스트리에 제공할 수 있다. 이용자는 산업기술정보 메타데이터 레지스트리를 분야별로 검색하여, 자신들의 데이터베이스를 구성할 수 있으며, 다양한 데이터베이스 스크립트를 내려받을 수 있다. 시스템 개발은 ORACLE 데이터베이스를 기반으로 Java JSP를 이용하여 수행하였다.
새롭게 발견되는 단백질의 구조와 기능 예측에 사용되는 모티프는 단백질 원시 데이터가 빠르게 증가함에 따라 그 중요성 역시 나날이 증가하고 있으며 이러한 모티프에 대한 다양한 서열 메소드들과 데이터베이스들이 개발되었다. 그러나, 이러한 모티프 데이터베이스들은 각각 이질적인 데이터 구조를 지니고 독자적으로 개발, 개발되어 왔기 때문에 서로 다른 형태의 검색 결과를 제공한다. 따라서 사용자는 각 데이터베이스에서 사용하는 데이터 구조들에 대한 전반적인 지식을 습득해야 하며 모티프 데이터베이스들 각각에 대해 중복된 반복 검색 작업들을 수행하여야 한다. 따라서 이 논문에서는 이러한 문제 해결을 위해, 각각의 모티프 데이터베이스들에서 제공하는 자원을 분해하고, 합병하는 과정을 거쳐 하나의 통합된 모티프 데이터베이스를 구축하였고, 기존의 데이터베이스에서 지원하지 못했던 단백질 3차 구조정보, 분류 정보의 지원을 가능케 하였고, 각 멤버 데이터베이스 검색 메소드의 장점을 그대로 적용할 수 있는 메타 엔진을 설계하여 사용자 편의적 검색 환경을 제공한다.
최근 인터넷 자원이 폭발적으로 증가하면서 이에 효율적으로 접근하고 관리하기 위한 메타데이터가 운용되고 있다. 이와 관련하여 최근 활발하게 논의되고 있는 메타데이터간의 상호호환성에 관한 문제, 식별기호와 관련한 문제, 인쇄자원에 대한 기술 문제, 인터넷 자원 보존에 관한 문제, 메타데이터 저작도구에 관한 문제를 살펴보고 메타데이터의 향후 발전 방향을 모색해 본다.
메타데이터의 저장소를 구축하는데 전적인 동의를 구하는 것은 의사결정 지원시스템(DSS)에 접근하고 그 시스템을 유지하는데 있어서 매우 중요한 사항이다. 메타데이터 없이 구축된 웨어하우스는 마치 자동차가 안 다니는 고속도로와 같은 형국이다. 우리들 모두가 이 개념을 이해하는데 왜 아무도 이것을 하지 않는 것일까?
XML을 기반으로 한 시스템간의 통합하는 과정에서 발생하는 데이터 정의 이질성 문제, 데이터 표현의 이질성 문제, 유사표준의 중복 개발 등이 야기되므로, 이에 대한 대비책이 필요하다. 따라서 분산된 이 기종 시스템들마다 각기 구조화된 데이터베이스틀 통합하는 과정에 발생하는 시스템간의 불일치 문제를 해결할 수 있는 방법이 메타데이터를 이용하는 것이다. 본 논문에서는 이질적이면서도 분산되어 있는 정보 저장소로부터 메타데이터틀 수집하고. 이를 통합된 메타데이터 베이스로 구축하여, 분산된 데이터베이스에 대한 검색정보 및 데이터 트랜잭션을 할 수 있도록 제안한다. 정보 통합 방법으로는 메타데이터를 기반으로 한 가상 스키마를 이용한다. 스키마 이질성과 데이터 이질성 해결하기 위한 방법으로 메타데이터 가상 스키마를 설계하였다. 메타데이터 가상 스키마 기반으로 한 정보 통합은 XML 뷰어 어인 XDR을 기반으로 한다. 이는 XMVS 템플릿으로 분해하여, 통합 처리 할 수 있는 XML기반의 가상 스키마를 이용한 정보 통합 검색시스템을 설계 제안한다.
레포지터리의 개념은 예전부터 존재했는데 투자 효과적 측면과 기술적 측면에 의해 본격적으로 도입되는 예는 적다. 그러나 작년부터 인터넷을 이용한 기업 간을 연결하는 시스템 및 데이터웨어 하우스에 있어서 메타데이터 관리가 중요시되고 있다. 기술적으로도 하드웨어 기반의 진화 및 소프트웨어 표준화에 의해 실제로 이용할 수 있는 기반도 정비되고 있다. 본고에서는 메타데이터를 관리하는 레포지터리의 기능을 설명하고 그에 대응한 최근의 표준화 동향에 대해서 OMG(Object Management Group)를 중심으로 해서 보고 하겠다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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