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.
정보화 사회로 발전하면서 크고, 다양하며, 복잡한 데이터들이 생겨나고 저장, 유지되어 데이터베이스도 대형화되면서, 대용량 데이터베이스의 성 문제는 매우 중요한 논점이 되었다. 본 논문에서는 관계형 데이터베이스 시스템의 새로운 성능향상 보조도구를 소개한다. 본 도구의 목적은 사용자나 시스템 관리자가 특정 데이터베이스 시스템에서 성능 영향을 주는 요소들을 효과적으로 파악하여 데이터베이스 시스템이 높은 수준의 성능을 유지할 수 있도록 도와준다. 설계 원리, 시험 데이터베이스, 그리고 튜닝 질의어들이 보여진다. 9개의 카테고리 안의 총 36개의 시험 질의어가 제안되었다.
본 연구에서는 인터넷 환경 하에서 광범위하게 분산된 복수의 이질적인 데이터베이스에 대해 일관성 있고 투명성 있는 액세스를 제공할 수 있도록 하기 위하여 JAVA / CORBA 기반 데이터베이스 브로커를 개발한다. 데이터베이스 브로커는 웹 클라이언트에서 원격 데이터베이스에 효율적인 접속을 위하여 원격 데이터베이스의 위치정보나 데이터베이스의 고유 특성들에 대하여 전혀 알 필요 없이 투명하고 일관되게 작업을 수행할 수 있도록 해 주며, CORBA-aware JAVA Applet 웹 클라이언트와 CORBA flop를 통해 통신하며, 데이터베이스와의 통신을 위해 JDBC 를 사용하므로 규모 확장성 있는 클라이언트/서버구축이 용이하다 본 논문에서 제안한 데이터베이스 브로커는 3-tier 아키텍쳐를 갖는 클라이언트/서버환경을 바탕으로 하며 , 인터넷(World Wide Web) 환경에서 실시간으로 원격 데이터베이스를 액세스 할 때 데이터베이스의 접근성과 데이터 처리를 신속하게 하고, 이를 기반기술로 활용하여 웹 기반 정보관리시스템 구축 시에 하나의 핵심기술로 이용할 수 있도록 구현하였다.
Hausser (1999)와 이기용 (1999a, 1999c)에서는 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)을 이용하여 자연언어의 의미를 다루는 데이터베이스 의미론을 제안하였다. 특히 이기용 (1999c)에서는 수형도(tree), 논리 형태(logical fomulas), 자질 구조(feature structure)와 같은 다양한 언어 표상 형식들을 관계형 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)의 표상 형식인 테이블 형식으로 전환 가능함을 보임으로써 데이터베이스 의미론에 관계형 데이터베이스 관리 시스템을 도입할 수 있음을 제시하였다. 한편, Lee (2000)에서 제시한 데이터베이스 의미론 모형에서는 데이터베이스 관리 시스템과 사용자(end-user)를 연결하는 언어 정보 처리 시스템(LIPS; Linguistic Information Processing System)을 제안하였다. 이 언어 정보 처리 시스템은 사용자에 의해 입력된 언어 자료를 처리하여 그 분석 결과를 데이터베이스 관리 시스템에 전달하고, 이를 통해 구축된 데이터베이스에서 추출한 정보를 다시 사용자에게 전달하는 시스템이다. 이 논문은 한국어 '이, 히, 리, 기' 피동형을 전산처리 할 수 있도록, 데이터베이스 의미론에서 핵심 요소인 언어정보 처리 시스템과 데이터베이스 관리 시스템을 구현하는 것이 목적이다.
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 공간 데이터를 사용하는 응용 프로그램이 증가하면서 대용량의 공간 데이터를 효율적으로 저장하고 관리하기 위한 공간 데이터베이스가 요구되고 있다. 이러한 공간 데이터베이스는 객체 관계형 데이터베이스의 사용자 정의 타입과 사용자 정의 함수를 이용하여 기존의 데이터베이스를 확장하는 형태로 개발될 수 있다. 하지만, 대부분의 객체 관계형 데이터베이스는 공간 인덱스와 같은 사용자 정의 인덱스를 확장하는 일반적인 방법을 제공하고 있지 않기 때문에 객체 관계형 데이터베이스를 확장한 공간 데이터베이스는 공간 영역 질의의 성능이 떨어지는 문제점이 있다. 본 연구에서는 객체 관계형 데이터베이스를 확장한 공간 데이터베이스에서 공간 인덱스를 개발하고 객체 관계형 데이터베이스에 통합시킬 수 있는 방법인 GiST와 Relational Indexing을 비교/분석하고 향후 이들 방법을 이용하여 공간 인덱스를 구현하고 공간 영역 질의에 대한 성능을 비교하여 보다 적합한 방법을 제시하고자 한다.
데이터베이스 관리자는 효과적인 데이터베이스 관리를 위해 워크로드 특성을 잘 알아야 한다. 워크로드 특성은 데이터베이스 응용분야에 따라 다르며, 데이터베이스 환경에서 하나 이상의 응용 분야가 수행될 수 있다. 복합적인 데이터베이스 응용 분야 때문에, 관리자가 데이터베이스 시스템에서 발생하는 워크로드를 식별하기가 더욱 어려워졌다. 복합적인 데이터베이스 응용 분야의 효과적인 데이터베이스 관리를 수행하기 위해 워크로드를 식별할 수 있는 방법이 요구된다. 이를 위해, 본 연구는 TPC-C와 TPC-W 성능평가의 워크로드와 두 성능평가의 혼합된 워크로드들을 생성하여 워크로드 식별을 수행하였다. 워크로드 식별은 퍼지 k-NN 알고리즘을 수정하여 진행하였다. 수정된 k-NN 알고리즘은 혼합 비율에 따라 시험 워크로드 데이터와 훈련 워크로드 데이터간의 워크로드 식별 실험에 사용되었고, 분류를 위한 k-NN, 퍼지 k-NN, 분산 가중치 퍼지 k-NN 알고리즘의 결과와 비교되었다. 수정된 k-NN 알고리즘은 다른 알고리즘보다 k 인자에 따른 변동과 오차율이 감소하여 워크로드 식별에 더 적합함을 보였다. 본 논문의 결과는 복합된 데이터베이스 응용 분야의 특성을 보이는 데이터베이스 환경에서 워크로드 식별 정보를 창조하여 융통성 있는 튜닝 기법을 고려하는데 기여한다.
서열 시퀀싱을 통해 등장하는 원시 데이터들을 대상으로 유사한 서열과 기능 예측에 사용되는 모티프 데이터베이스들은 원시 데이터 생성 속도가 빠르게 증가함에 따라 그 중요성 또한 나날이 증가하고 있다. 그러나, 이러한 모티프 데이터베이스들은 서로 독자적으로 개발되고 발전되어 왔기 때문에 각각 서로 다른 형식의 데이터를 사용하고 있어 이에 대한 검색결과도 데이터베이스마다 서로 이질적인 형태로 제공하고 있다. 그러므로 사용자는 각 데이터베이스에서 사용하는 데이터 구조들에 대한 전반적 지식을 습득해야 할 뿐만 아니라 중복된 반복 검색 작업을 하여야 한다. 따라서, 이 논문에서는 이러한 문제 해결을 위해 독립적인 모티프 데이터베이스들의 자원을 분해하고, 합병하는 과정을 거쳐 하나의 통합된 모티프 데이터베이스를 구축하였다. 또한 데이터베이스의 각 엔트리당 단백질의 3차 구조 정보, 분류 정보, 샘플 정보의 지원을 가능케 하여 기존 검색 조건을 개선하였다. 이 데이터베이스 구축으로서 사용자는 모티프 데이터베이스 검색에 대한 streamline적인 검색이 가능할 뿐만 아니라 기존의 통합된 데이터베이스에서 지원되지 못한 구조 정보, 분류 정보 검색을 가능케 하였다.
데이터베이스 복제(Replication)는 데이터의 저장과 백업하는 방법과 관련이 있는 데이터를 호스트 컴퓨터에서 다른 컴퓨터로 복사하는 것이다. 데이터베이스 복제의 종류로는 마스터/슬레이브(Master/Slave), 멀티마스터(Multi-Master)형태가 존재한다. 멀티마스터 데이터베이스는 상당한 비용증가와 복잡도 때문에 어떤 상황에서는 실용적이지 않다. 그러한 이유로 마스터/슬레이브 데이터베이스를 많이 사용한다. 마스터/슬레이브 데이터베이스에서 마스터 데이터베이스는 데이터베이스의 변경을 담당하고 그 결과는 슬레이브로 복제된다. 슬레이브 데이터베이스에서는 읽기 전용 질의만 처리하는 것을 목적으로 한다. 데이터베이스 트랜잭션 처리는 대표적인 횡단 관심사이다. 연구는 마스터/슬레이브 데이터베이스의 트랜잭션을 AOP 를 사용하여 횡단 관심사로 분리하고, 마스터/슬레이브 데이터베이스를 라우팅하는 알고리즘을 제안한다.
본 연구는 국내에서 제작한 데이터베이스의 품질을 평가하고자 4개의 문헌 데이터베이스를 선정하여 각 데이터베이스를 정확성, 일관성, 완전성, 현행성 등 네가지 기준에 따라 분석하였다. 실험결과는 각 평가기준별로 정리되었으며 그에 대한 최우선 대책을 제안했다. 데이터베이스의 품질은 정보 검색과 서비스에서 매우 중요한 것이므로 시스템 설계자나 이용자 모두 데이터베이스의 품질에 대해 넓은 안목을 갖추고 체계적인 분석을 수행하여야 하며 이와 함께 제도적인 뒷받침도 이루어져야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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