분산되어 있는 이질형 데이터베이스들을 통합하여 단일 인터페이스를 이용하여 접근 가능하게 하는 시스템에 대한 연구가 진행되고 있다. JDBC는 하나의 응용 프로그램 내에서 여러 데이터베이스와의 연결이 불가능한 문제점을 해결하고 데이터베이스에 대한 일관된 흐름을 제공하는 자바 API이다. 그러나 새로운 데이터베이스가 추가되거나 제거되는 경우, JDBC를 이용하여 이질형 데이터베이스들을 통합하는 방법은 응용 프로그램을 정적으로 재구성해야 한다는 문제점이 발생한다. 또한 CORBA를 이용하여 이질형 데이터베이스를 통합하는 방법에서도 데이터베이스의 추가나 제거가 발생하는 경우, 미들웨어에 존재하는 구현객체의 수정이 필요하거나 추가되는 구현객체의 정보를 알아야한다. 본 논문에서는 지니 기술과 JDBC를 이용하여 사용자가 단일 인터페이스를 통하여 이질형 데이터베이스들에 저장된 정보를 접근할 수 있는 검색 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 네트워크에 연결된 데이터베이스들의 연결 변화를 동적으로 감지하여 시스템을 자발적으로 구성함으로써, 기존의 이질형 데이터베이스 통합 방법의 문제점을 제거한다. 또한 본 논문에서 제안하는 지니와 JDBC를 이용한 검색 시스템의 모델을 응용하여 이질형의 데이터베이스로 운영되는 쇼핑몰에서 비교 검색 방법을 제안한다.
최근 웹의 놀랄만한 성장으로 인터넷에 존재하는 데이터의 양은 기하 급수적으로 증가하고 있다. 이와 같은 방대한 양의 데이터를 체계적으로 관리, 검색하기 위해 데이터베이스 관리 시스템의 사용이 절실해지고, 웹 상에서 데이터베이스를 사용하기 위한 웹과 데이터베이스의 연동 방법에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 현재까지 웹과 데이터베이스의 연동을 위해 개발된 웹-데이타베이스 게이트웨이는 응용 프로그램 작성의 편의상과 범용 프로그래밍 기능을 동시에 제공하지 못하고 있다. 본 논문에서는 객체지향 멀티미디어 데이터베이스 관리 시스템인 오디세우스를 위한 웹-데이타베이스 게이트웨이를 설계하고 구현한다. 본 논문에서 구현한 웹-데이타베이스 게이트웨이는 웹과 데이터베이스의 연동 방식으로 서버 전용 API 방식을 사용하기 때문에 사용자의 요청을 보다 빠르게 처리할 수 있다. 또한 본 논문에서 구현한 웹-데이타베이스 게이트웨이는 HTML 페이지 작성만으로 응용 프로그램 개발이 가능하므로 사용자가 보다 쉽게 웹 기반 데이터베이스 응용 프로그램을 개발할 수 있으며, 범용 프로그래밍 언어로 작성된 함수를 HTML 페이지 내에서 수행할 수 있는 기능을 제공하므로 다양한 웹 기반 데이터베이스 응용 프로그램을 개발할 수 있다.
XML은 강력한 데이터 표현능력들 인정받아 전자상거래와 같은 데이터 처리 분야에 적극적으로 도입되고 있다. 전자상거래는 인터넷의 확산과 더불어 급속도로 발전되었고. B2C의 성공은 기업간 전자상거래를 위한 비즈니스 모델들을 창출하였다. 이 비즈니스 모델들은 새로운 문서 기술 언어인 XML로 작성되고, 그 정보들은 각각의 기업의 데이터베이스에 저장된다. 저장에 필요한 데이터베이스로서 관계형 데이터베이스가 가장 일반적으로 사용되고 있으나, 관계형 데이터베이스의 단점을 보완한 객체지향형 데이터베이스가 개발되었고, 관계형 데이터베이스와 객체지향형 데이터베이스의 장점을 살린 혼합형이라 할 수 있는 객체 관계 데이터베이스가 개발되었다. 본 논문에서는 XML 문서의 저장에 관계형 데이터베이스와 객체 관계 데이터베이스를 사용하여 저장의 효율성을 비교한다.
통계학과 교육과정의 개선에 관한 연구를 비롯한 몇몇 응용 논문을 통하여 통계학과에서 데이터베이스 교육이 중요하다는 사실은 간혹 언급되어 왔으나, 그 구체적인 교육 방법에 관해 논의한 연구는 찾아보기 힘들다. 본 연구에서는 통계학과에서 데이터베이스 교육의 필요성 및 교육 방안에 관해 생각해보고자 한다. 따라서 본 논문의 목적은 통계학과에서 데이터베이스를 교육할 때 어떻게 통계학이라는 학문과 연관지어 교육할 수 있을 것인가에 대해 살펴보는 것이다.
본 논문에서는 UML을 이용하여 W3C XML Schema를 설계하기 위한 XML 모델링 방안을 제시하고, 아울러 교환되는 XML 데이터를 효율적으로 저장하기 위하여 관계형 데이터베이스 스키마 설계를 위한 통합 설계 방법론 제안한다. 또한 통합 설계 방법론의 객관적인 검증을 위하여, 기존의 Ronald Bourret의 방법을 사용하여 XML schema를 객체 모델로 변환하고 아울러 변환된 객체 모텔을 관계형 데이터베이스 스키마로 변환된 결과와 본 논문에서 제시한 UML를 이용한 데이터 모델링에 따른 관계형 데이터베이스 스키마와의 상호 일치함을 보임으로써 본 논문에서 제안한 통합 설계 방법론의 객관성을 검증하였다.
최근 Elsevier사에서 제작하여 현재 베타버전으로 시험 서비스 중에 있는 Scopus는,13,000여종의 학술지에 수록된 2,600만여 건의 논문에 대한 초록을 제공하는 세계에서 가장 규모가 큰 웹 데이터베이스이다. 여기에는 SCI와 SSCI에 등재된 7,000여종의 학술지와 자체적인 학술지 선정기준에 의해 추가한 6,000여종의 학술지에 수록된 논문에 대한 초록을 제공하고 있다. 또한 최근 5년간의 학술지에 수록된 각 논문의 참고문헌을 제공하고 있으며, 이들 참고문헌을 토대로 각 논문에 대한 피인용 회시수와 인용문헌에 대한 정보도 제공하고 있다. 이처럼 최근 등장한 Scopus가 SCI와 SSCI에 수록된 학술지를 망라하고 있을 뿐 아니라 인용정보도 제공하고 있다는 점에서, 현재 전세계적으로 가장 대표적인 인용색인인 SCI, SSCI및 A&HCI의 웹 데이터베이스인 Web of Science와 필적할 것으로 보인다. 그러나 Elsevier사에서는, 엄격한 심사기준에 의해 핵심 학술지만을 유지시키고 있는 Thomson-ISI사와는 달리, 학술지의 망라성에 비중을 두고 최소한의 질적 수준을 갖춘 학술지라면 모두 Scopus에서 별도로 추가한 6,000여종의 학술지에 대해 다각적인 측면에서의 검증이 필요할 것으로 보인다.
능동 데이터베이스 시스템은 데이터베이스의 상태 변화를 스스로 감지하여 이에 대응한 적절한 조치를 취할 수 있는 데이터베이스 시스템이다. 능동 데이터베이스의 능동성은 사건, 조건, 조치로 구성된 능동규칙에 의해 수행된다. 이와 같은 능동규칙은 데이터의 시간차원 및 공간차원을 포함하지 않는 일반적인 데이터베이스를 대상으로 활발한 연구가 진행되었으나 시간지원 데이터베이스 및 시공간 데이터베이스에 대한 능동규칙의 적용방안 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 따라서 이 논문에서는 시공간 데이터베이스 상에서 동작할 수 있는 능동규칙 연구의 한 부분으로서 시공간 사건을 연구하고 이의 검출 방안에 대해 연구한다.
지식지도는 대량의 정보 속에 숨겨진 특별한 형태와 패턴을 찾아서 그 의미를 파악할 수 있도록 가시적인 형태의 결과를 보여주는 것이다. 기존의 지식지도를 살펴보면, 대부분 빈도수나 평균 증가율과 같은 단순한 정보 분석에 그친다는 것을 알 수 있다. 그러나 사용자에게 보다 고차원적인 정보 분석을 통해 주어진 분석대상에 관한 유용한 지식 전달이 필요하다. 본 논문에서는 2000년부터 2009년까지의 컴퓨터 공학 분야의 학술 논문 데이터베이스를 활용하여 지식지도 구축을 시도한다. 이를 위해 학술논문 데이터베이스를 네트워크의 관점에서 분석한다. 그 결과, 네트워크 내에서 패턴을 발견할 수 있었다. 네트워크에서 이러한 분석방법은 학술 분야의 연구동향 패턴을 이해할 수 있게 한다.
XML은 웹 문서 기술을 위한 표준과 모든 유형의 정보에 대한 데이터 기술 언어로써 점차 그 사용 폭을 넓혀가고 있다. 최근에 관계형 혹은 객체 지향형 데이터베이스에 XML 문서를 저장하는 여러 연구가 진행되어 왔다. 그러나 관계 데이터베이스에의 저장은 XML 문서 구조와 관계 스키마와의 불일치에 따른 문제점을 안고 있으며, 객체지향 데이터베이스에의 저장은 관계 데이터베이스가 주를 이루는 상용 데이터베이스를 사용할 수 없다는 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 방안으로, 최근에 XML 가용 인터넷 플랫폼을 지원하고 있는 Oracle 8i를 사용하여 객체-관계 데이터베이스 상에 XML 문서를 저장하는 방법을 제시하고, 그 저장 시스템을 구현한다.
다중데이터베이스 마이닝에서 하나의 데이터 집합을 형성하는 작업은 많은 부하가 따른다. 그러므로, 본 논문에서는, 가중치 거리를 이용한 클러스터링을 통해 관련성이 높은 데이터베이스를 식별하는 기법을 제안한다. 제안한 기법은 빈발한 항목으로 구성된 데이터 집합을 생성하여 데이터베이스 사이의 유사성과 거리를 측정하고 데이터베이스간의 거리에 대한 식별성을 향상시키기 위하여 최다 빈발항목에 대한 비교 연산을 통해 가중치를 산출한다. 그리고 성능평가를 통하여 제안한 기법이 Ideal&Goodness 기법보다 다중데이터베이스의 트랜잭션 데이터베이스에 대한 식별 능력이 우수함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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