웹상의 문서는 데이터 중심의 표준 언어인 XML 문서로 표현된다. XML 데이터를 범용적이고 우수한 성능의 관계형 데이터베이스와 연동하여 이용하기 위해서는 두 구조 사이의 맵핑 과정이 필요하다. 계층적 구조의 XML 문서와 데이터베이스의 평면적인 구조의 차이를 고려한 구조 맵핑을 위해서 검색 시스템에 적합한 가상분할 방식으로 엘리먼트를 분석하여 관계 스키마를 정의한 후 XML 문서를 저장한다. 이를 위해 스키마는 DTD 에 독립적인 형태로 변환하고, 엘리먼트의 추가와 삭제, 검색의 효율성을 위해 노드간의 위치 정보와 함께 독립적인 ID를 부여하여 구조적 검색을 수행할 수 있게 하였다.
과학 공학 분야의 사이버 인프라스트럭쳐는 다양한 도메인에서 수행되는 연구 활동을 통해서 얻어지는 다양한 형식의 데이타들뿐만 아니라 이런 데이타를 저장 관리하기 위한 이질적인 저장소들의 통합이 요구되고 있다. 데이타 통합 작업의 어려움은 다음과 같다: (1) 시스템 독립적인 다중 데이타 스키마 지원, (2) 다양하게 변화하는 스키마들의 쉬운 관리, (3) 직관적인 스키마 맵핑. 이 같은 문제를 해결하기 위해서, 우리는 XML Schema를 이용해서 과학 분야의 데이타 모델을 정의하고 RDF기반의 스키마 맵핑을 이용해서 의미적으로 통합할 수 있는 새로운 방법을 제안한다. XML Schema기반의 데이타 모델 정의 방법은 실험 데이타들을 과학자들이 직관적이고 간편하게 표현 할 수 있게 해주며, 이 데이타 모델은 많은 시스템에서 사용중인 XML DBMS를 그대로 이용할 수 있는 장점이 있다. 또한, 스키마 맵핑을 위해서 RDF로 구축된 온톨로지를 이용해서 XML Schema로 정의되어 있는 스키마의 구조적인 관계를 정의하고, 맵핑 정보를 이용해서 통합 질의를 수행한다. 우리는 제안 시스템의 프로토타입을 토목 공학 분야 프로젝트인 KOCED에 적용하였다.
GML 데이터는 공간 및 비공간 정보를 동시에 갖는 GIS 데이터의 특징과 구조적(structured)인 XML 데이터의 성격을 함께 가지고 있어 일반적인 DBMS에 저장되기 힘들다. XML 저장이 가능한 데이터베이스는 공간데이터 처리 능력이 부족하고, 공간데이터베이스는 XML 데이터를 저장하기 어렵다. 본 연구는 GML 데이터가 공간데이터베이스에 저장될 수 있도록 GML 응용스키마로부터 공간데이터베이스 스키마를 모델링하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 객체관계형 데이터베이스의 특징인 복합 애트리뷰트(composite attribute)와 추상데이터타입(ADT)을 이용한 GML 스키마의 맵핑 규칙을 정하였다. 맵핑 규칙은 OGC SQL 스키마에 적합하도록 GML 데이터의 공간 정보와 비공간 정보를 분리하여 저장시킨다. 따라서 저장된 데이터는 공간데이터베이스가 제공하는 공간 연산자/함수 및 인덱스를 통하여 다양한 공간/비공간 질의가 빠르게 수행될 수 있다.
본 연구에서는 객체를 중간 매개체로 활용하여 관계형 데이터베이스로부터 XML 문서를 자동적으로 추출하는 도구에 대하여 구현하였다 본 시스템은 XML 문서와 데이터베이스간 맵핑을 위하여 객체-관계 맵핑을 적용하였으며. 데이터베이스 설정. 관계-객체 스키마 맵핑 XML 생성 등의 기능을 제공한다 본 연구 결과는 데이터베이스 내용을 XML 문서로 생성하여 유무선 컨텐츠를 사용하는 사용자에게 일관된 정보를 제공하거나 기업간 정보 교환시 유용하게 활용될 수 있다.
XML은 W3C에 제안된 마크업 언어고 HTML의 단순함과 SGML의 복잡함을 극복하여, 웹 상에서 데이터를 표현하고 교환하기 위한 표준으로 등장하고 있다. XML 문서를 질의 처리하기 위한 방법으로 XML 문서 전용 질의 언어가 개발되고 있지만, 데이터의 양이 증가한다면 결국 막대한 양의 데이터를 처리 할 데이터베이스 시스템을 필요하게 된다. 본 논문에서는 XML DTD를 관계형 데이터베이스 시스템 스키마로 변환하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 XML 데이터의 스키마 역할을 하는 DTD의 트리 구조를 생성하여, XML 데이터들의 공통구조와 비공통구조를 추출한 후 관계형 데이터베이스 스키마를 추출하는 기법이다. 추출된 관계형 데이터베이스 스키마는 기존의 방법들에 비해 생성 테이블 수가 적으며, 널(NULL)값의 출현을 감소시킨다. 또한, 제안기법은 XML 데이터를 보다 적은 테이블로 맵핑(mapping)시킴으로써 데이터 검색 시 참조 테이블 수를 감소시킬 수 있으며 질의 처리 시에도 성능 면에서 우수함을 보인다.
온톨로지는 시맨틱 웹을 구현하기 위해 중요한 역할을 하지만 이를 구축하는 작업은 많은 시간을 필요로 한다. 그러므로 기존 웹의 데이터 중 많은 양을 차지하고 있는 관계형 데이터베이스로부터 온톨로지를 자동으로 생성하는 연구들이 진행되고 있다. 기존의 연구들은 데이터베이스 스키마와 저장된 데이터 분석을 통한 온톨로지 생성에 대한 연구들이 주를 이룬다. 이러한 연구들은 데이터베이스 스키마 중 테이블과 제약조건만을 분석하여 온톨로지 스키마를 생성하며, 뷰 정의를 고려하지 않는다. 그러나 뷰는 데이터베이스 설계자가 데이터베이스를 사용하는 도메인을 고려하여 정의하므로, 뷰 정의를 고려할 경우 추가적인 클래스와 상하위 관계를 생성할 수 있다. 그리고 이렇게 생성된 클래스는 온툴로지에 대한 질의 처리와 통합에 유용하게 사용될 수 있다. 본 논문에서는 기존의 방법들을 분석하여 클래스와 상하위 관계 생성을 정형화하였으며, 뷰 정의를 분석하여 기존의 방법을 통해 생성된 온톨로지에 추가적인 클래스와 상하위 관계를 생성하는 방법을 제안한다. 또한 제안하는 방법을 이용해 예제 데이터베이스 스키마로부터 생성된 온톨로지의 결과 분석을 수행하고, 이를 통해 뷰 정의로부터 의미 있는 클래스와 상하위 관계가 추가적으로 생성되었음을 보인다.
유무선 컨텐츠를 사용하는 사용자에게 유지 관리의 일관성을 제공하고 기업간 정보 교환을 원활히 할 수 있기 위해서는 데이터베이스의 검색 내용을 XML 문서로 생성하는 작업이 필요하다. 이러한 목적으로 본 연구에서는 관계-객체 맵핑을 기반으로 하여 자동 생성 도구를 설계하였으며, 연구된 시스템은 데이터베이스 설정, 스키마 매핑, XML 생성기 등 세 개의 부시스템으로 구성된다. 본 연구 결과는 XML 문서를 이용한 유무선 컨텐츠 제작과 이종 데이터베이스간 자료 교환이 필요한 구매, 영업, 물류 등의 다양한 응용 분야에서 이용될 것으로 기대된다.
2009년 미국에서 처음으로 스마트워터그리드의 개념이 도입된 이후로 국내외 국가 기관뿐만 아니라 민간 기업에서도 스마트워터그리드에 대한 관심이 높아지고 있다. 현재 스마트워터그리드는 IBM의 진출을 시작으로 Veolia, Suez 등 다국적 물관리 기업들이 사업을 추진 중이다. 국내의 ICT기술과 수자원시스템의 융합을 통하여 용수 수요 공급량을 실시간으로 파악하고 관리하여 수자원의 지역적 시간적 격차를 해소하는 스마트워터그리드 연구가 국내에서도 진행 중이다. 물관리 시장 주도권을 확보하기 위해 글로벌 물기업간 경쟁이 심화되고 있으며, 개별플랫폼을 구축 활용하여 신규기업의 물산업 진출을 가로막고 있는 실정이다. 이러한 상황에서 국외 물산업 시장 진출을 위하여 통합플랫폼 개발 및 체계적인 데이터 구조 설계가 필요하며, 본 연구는 스마트워터그리드를 운영하기 위해 여러 곳에 분산되어 관리 운영되어지고 있는 수자원 및 물관리 데이터의 통합을 위한 체계적인 데이터베이스 구조설계에 대한 연구를 수행하였다. 이에 본 연구에서는 스마트워터그리드 도메인 내에 주력하고 있는 통합데이터베이스 구조를 외부 데이터 마이닝과 연계하여 확장하는 구조로 현실적이고 단기적인 데이터 통합효과를 위해 ETL/데이터웨어하우스방식을 적용하여 데이터 통합을 추진하였다. 지자체간 분산되어 있는 데이터베이스간의 연동은 관련 법제도 및 지자체간 협의 등 다양한 문제가 연루되어 있어 단기적으로는 B2B 데이터 연동방식을 응용하여 구성하였다. 광역 중앙 제어를 위한 통합데이터베이스는 가상DB 방식을 고려하였으며, 이는 지자체별로 구성된 통합DB에 대한 인터페이스 및 Wrapper 플랫폼을 적용하였다. 이 플랫폼간의 연동은 WaterML2.0을 적용함으로써 단기간내 구현이 가능하도록 하고 상호운용성에 문제를 해결하며, 실시간 데이터 연계를 추구하였다. 본 연구를 통해서 궁극적으로는 수자원 및 물관리 데이터의 통합을 위해 해당플랫폼에서 스키마 맵핑, 프로토콜 변환 정합 등을 실시하며, 실시간 데이터 마이닝 및 통합이 가능하도록 구성함으로써 향후 스마트워터그리드의 빅데이터 플랫폼 개발까지 확장해나갈 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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