• 디지털콘텐츠
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• 7호통권62호
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• pp.44-46
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• 1998

한국데이터베이스진흥센터는 조선일보와 공동으로 지난달 23일 한국종합전시장 회의실에서 제6회 데이터베이스 산업 활성화를 위한 세미나를 정보통신부의 주관아래 개최했다. 매일경제신문사, 한국경제신문사, 한국정보문화센터 등이 후원한 이번 세미나에서는 DB산업의 특성과 육성방향(이두명 중앙대학교 교수), DB업계의 문제와 대응전략(진영돈 한국DB산업협동조합 이사장), 정보통신부의 DB산업 육성 정책(김 호 정보통신부 정보통신진흥과장), 주요 선진국의 DB육성 정책(정현수 한국전자통신연구원 실장), DB산업 발전을 위한 공공기관의 역할(강홍렬 정보통신정책연구원 연구위원)등의 주제발표가 있었다. 발표된 내용을 간략히 소개한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.109-110
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• 2017

모바일 디바이스들의 사용 보편화와 대용량화로 인해 모바일 환경에 적합한 데이터베이스 엔진들이 최근 다양한 목적으로 모바일 기기에 많이 도입되고 있다. 이 엔진들은 대부분 오픈소스 프로그램들이며 범용 데이터베이스에 비해 가볍고 속도가 빠른 장점을 지녀 향후 발전 가능성이 커보인다. 이 논문에서는 안드로이드 등의 모바일 환경에서 대표적으로 활용되고 있는 SQLite 데이터베이스와 Realm 데이터베이스를 선정하여 검색 성능 및 특성을 파악하고 비교하기 위한 성능 실험을 설계한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.1-10
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• 1997

본 논문에서는 의미적으로 접근되어 애매성이 있으며 구별하기 힘든 자료를 효과 적으로 관리하기 위한 방안의 하나로 퍼지 집합과 라프 집합을 통합한 퍼지-라프 집 합(Fuzzy-Rough Sets:FRS)을 이용, 관계 데이터베이스를 구성하고 구현하였다. 먼저 불완전한 정보를 데이터베이스로 구성, 표현하는 방법에 대하여 일반적 관계 데이터 베이스를 확장시킨 퍼지 데이터베이스와 라프 데이터베이스를 간략히 살펴본다. 그리 고 퍼지 집합과 라프 집합을 통합한 퍼지-라프 집합을 근거로 퍼지-라프(Fuzzy -Rough:FR)관계데이터베이스를 구성한 후, 펜티엄 컴퓨터(166Mhz)상에서 데이터베이 스 관리 시스템인 엑세스(access)와 비쥬얼베이직(visual)을 도구(tool)로 구현하고 분석 하였다. 본 논문에서는 퍼지 집합의 특성과 라프 집합의 특성을 가진 집합을 기 반으로 한 데이터베이스를 구성, 구현함으로서 데이터의 감소를 유도하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 추계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.147-150
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• 2000

본 논문에서는 기존의 중간조 처리 방법들의 단점을 개선하고 원영상의 색을 충실히 재현하기 위해 도트 패턴 데이터베이스를 사용한 모델 기반의 중간조처리 방법을 제안한다. 제안한 방법은 우수한 화질의 풀력 영상을 얻기 위해 BNM을 기반으로 도트 패턴을 생성한 후 원형 도트 중첩 모델과 하드웨어의 점이득을 적용하여 도트 패턴 데이터베이스를 생성한다. 도트 패턴 데이터베이스는 하나의 밝기값에 도트 패턴각각 하나씩 구성되므로 출력 영상에서 원영상 화소의 색을 충실히 재현할 수 있다. 이 과정에서 인간 시각특성을 적용하여 현재 화소의 색에 대해 국부적으로 인간 시각에 적합한 도트 패턴을 선택한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.74-76
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• 2011

다기능 선박조종시뮬레이터(Full-mission Shiphandling Simulator)를 이용한 사고분석 방법은 먼저 사고관련 정보기록을 수집하여 이에 맞는 항만/해역의 데이터베이스를 만들고 이를 바탕으로 사고 선박의 제원, 사진 및 기타정보를 토대로 일반적인 변수 값 기관 특성정보, Hydrodynamic 특성 변경과 선박의 외형에 따라 선박의 데이터베이스를 만들고, 시험운항을 통한 수치를 보정한다. 그리고 이 데이터베이스를 기초로 하여 시뮬레이션 시나리오를 만들어서 사고 당시를 재연하면서 그때, 그때의 상황의 자료를 수집하여 분석하게 된다.

• 지식정보인프라
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• 통권12호
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• pp.108-117
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• 2003

대용량의 생명정보 데이터의 분석과 새로운 지식 추출을 지원하기 위해 생명정보 데이터의 저장과 관리를 책임지는 데이터베이스의 역할은 생명정보학 분야에서 더욱 중요해 지고 있다. 그러나 최근 새롭게 출현한 생명정보 데이터의 저장 관리는 생명 정보 데이터의 고유한 특성과 이러한 데이터의 특성을 이해하기 위한 생물학적 지식의 요구로 인해 많은 문제점과 어려움이 발생되고 있다. 따라서 이 원고에서는 생명정보 데이터를 관리하기 위해 데이터베이스 분야의 최근 연구 현황과 연구방향을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.1859-1862
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• 2002

비공유 데이터베이스 클러스터는 그 구조의 특성 상 동적인 질의 패턴의 변화, 특정 데이터에 대한 질의 집중에 의한 부하 불균형 및 집중, 사용자 증가에 의한 처리량 한계 등의 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 데이터베이스 클러스터는 최근에 제안된 온-라인 확장기법을 사용하며, 이 기법은 데이터 베이스의 확장성에 의해 큰 영향을 받는다. 일반적으로 클러스터 시스템에서 사용되는 데이터 분할 기법에는 키 값의 순서대로 분할하는 라운드-로빈 분할 기법, 해쉬 함수를 이용해 데이터를 분할하는 해쉬 분할 기법, 범위에 따라 각 노드에 데이터를 분할하는 범위 분할기법, 그리고 조건식에 따라 데이터를 분할하는 조건식 분할 기법이 있다. 본 논문에서는 이 네 가지 분할 기법의 특성을 정리하고, 비공유 데이터베이스 클러스터에서 확장성에 있어서 우수한 분할 기법을 각 분할 기법의 성능평가를 통해 얻는다. 성능평가에서는 각각의 분한 기법을 평가하기 위해 확장 시 발생되는 이동 데이터의 크기, 질의처리에 대한 영향, CPU 사용률, 그리고 온-라인 확장기법의 수행 시 발생되는 특성에 대한 영향을 분석하며, 얻어진 결과를 토대로 비공유 데이터베이스 클러스터에서 가장 적합하면서도 온-라인 확장 기법적용을 위해 확장성이 우수한 데이터 분할기법을 찾는다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (C)
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• pp.279-282
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• 2006

데이터베이스는 매우 복잡한 성격을 지니고 있으며, 일반적으로 한 조직의 모든 데이터를 모아놓으므로 대형화되는 것이 보통이다. 따라서 데이터베이스는 항시 많은 데이터들이 생성 및 갱신을 반복한다. 이에 데이터베이스의 구성요소인 객체 또한 생성 및 변경을 거듭한다. 즉, 이러한 데이터의 증가 및 갱신으로 인하여 처음 생성되었을 때의 객고의 성능 및 저장 공간에 대한 이용은 향후 지속적인 관리가 없이는 보장받지 못한다. 이에 데이터베이스를 관리하는 사람들은 많은 인적 물적 자원을 할애하여 객체를 관리하고 최적의 상태로 만들기 위하여 노력한다. 본 논문에서는 이러한 일련의 행위들들 시스템에서 자동으로 자원을 수집하고 수집된 자원을 분석하여 시스템 특성을 반영한 관리기준에 부합하는 객체를 선별하여, 온라인 REORG(on-line reorganization) 작업을 통한 객체의 관리를 자동화 하여 보다 안정적인 데이터베이스 관리 및 데이터베이스의 관리의 효율성을 높이고. 데이터베이스 관리자의 생산성을 향상시키는데 기여 하고자 한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 1998년도 춘계학술발표논문집
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• pp.256-261
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• 1998

다중 데이터베이스 시스템은 분산되어 있고 이질적이며 자치적인 데이터베이스 시스템들의 연합이다. 다중 데이터베이스의 환경에서는 공간적으로 데이터들이 분산되어 있고, 자료의 특성에 따라 서로 다른 데이터 모델에 의해 데이터베이스가 구축되어 있으며, 독자적으로 각각의 데이터베이스 시스템에 의해 관리되고 있다. 이러한 환경하에서는 정보를 효율적이고 종합적으로 관리하고 공유할 필요가 있으며, 이에 따라 사용자 관점의 논리적인 통합이 이루어 질 수 있을 것이다. 이러한 논리적인 통합을 위해 분산된 그리고 자치적이며 이질의 데이터베이스를 통합하기 위한 통합 데이터 모델이 요구되며, 이러한 통합 데이터 모델에 의해 완전하고 일치된 정보 모델이 제공될 것이다. 본 연구에서는 객체-관계형 데이터 모델을 토대로 하여 분산·이질·자치적인 데이터베이스들을 효율적이고 종합적으로 통합하기 위한 효과적인 방안에 대하여 연구하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.4-6
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• 2002

XML이 단순한 컨텐츠에서 데이터베이스로까지 그 적용 분야가 확장되면서 XML로 표현된 정보들을 어떻게 효율적으로 저장하고 관리하는 것이다. 가장 큰 이슈 중의 하나는 기존의 관계형 데이터베이스에도 XML을 효율적으로 관리할 수 있는가 이다. 이를 위해 XML 응용과 관계형 데이터베이스 연계를 위한 다양한 연구가 이루어지고 있으나, 객체를 기본 개념에 기반을 두었으며 계층구조를 갖는 XML 데이터를 2차원 테이블의 집합인 관계형 데이터베이스에 저장하기 위해서는 많은 테이블이 필요하며, 이에 따른 죠인 연산으로 시스템 성능이 저하 될 수 있는 본질적인 한계가 있다. 따라서 XML 데이터를 데이터베이스에 저장하기 위해서는 계층적 구조를 2차원 정보로 변환하는 변환 방법을 만들어 각 구조화된 정보를 데이터베이스에 저장하고 다시 XML로 연동할 수 있는 것이다. 본 논문은 객체 모델을 토대로 XML DTD에 정의한 요소와 특성들을 객체화하여 관계형 데이터베이스 스키마로 변환하기 위한 연계 방법을 제안한다. 이를 위하여 먼저 XML DTD를 객체 모델로 변환시키기 위한 객체 변환 방안을 제시하고, 변환된 객체 모델을 관계형 데이터베이스 스키마로 변경시키기 위한 스키마 변환 방법을 제안했다.