차세대 지능망(AIN : Advanced Intelligent Network)과 X.500 디력토리 서비스 사 이의 관계에서 AIN의 SCF/SDF(Service Control Function/Service Data Function) 인터 페이스 요구 사항과 X.500 능력(Capabilities) 간에는 많은 유사성이 존재한다. 또한 X.500의 DUA(Directory User Agent)는 SCF,DSA(Directory System Agent)는 SDF로 매핑 관계가 성립된다. 이러한 유사성과 매핑 관계를 기반으로 AIN에 X.500 디렉토리 시스 템을 SCF/SDF 관계에 DAP(Directiory Access Protocol), SDF-SDF 관계에 DSP(Directory System Protocol)을 적용할 수 있다. 본 논문에서는 CS(Capability Set)-1, CS-3 범위 에서 X.500 DAP/DSP 적용이 가능한 관계를 보이고, AIN의 분산 처리를 위한 AIN SDF Server를 설계했으며, UPT(Universal Personal Telecommunication) 서비스를 AIN SDF Server에 적용할 수 있도록 X.500 스키마를 제안하였다.
본 논문은 관계형 데이터베이스로부터 OWL 온톨로지를 자동으로 생성할 수 있는 규칙을 제안한다. 이 규칙의 목적은 기존 관계형 데이터베이스 데이터를 데이터베이스 스키마 변형과 데이터 마이그레이션과 같은 별도의 과정을 거치지 않고도 시맨틱 웹 환경에서 사용할 수 있도록 하는 것이다. 즉, 이 규칙은 RDBMS가 웹 온톨로지 저장소 역할을 동시에 수행하는 것을 돕는다. 그러나 기존의 관계형 데이터베이스와 OWL 사이의 매핑 규칙들을 본 연구의 목적을 위하여 사용하고자 할 경우 다음과 같은 문제가 발생한다. 첫째, 특정 구조의 테이블이 존재하는 데이터베이스로부터는 OWL 온톨로지를 생성할 수 없다. 둘째, 하나의 개체 추출을 위하여 높은 비용의 데이터베이스조인 연산 혹은 여러 개의 SQL 질의가 불필요하게 수반된다. 반면에 본 논문에서 제안하는 규칙은 이러한 문제들을 방지하도록 설계되었으며, 데이터베이스 스키마로부터 OWL 클래스와 프로퍼티를 생성하며, 데이터베이스 인스턴스로 부터 OWL 개체를 생성한다. 또한 이 규칙을 적용하여 생성한 OWL 온톨로지는 OWL 2 DL 사양을 만족시킨다.
RFID(Radio Frequency Identification) 기술은 인식 대상에 태그를 부착하여 물리적인 접촉 없이 정보를 읽을 수 있는 비접촉식 인식 시스템으로 산업 전반에 여러 가지 응용이 가능함에 따라 많은 연구가 진행되고 있다. 최근 휴대폰에 RFID 리더를 장착하고 이동통신 산업과 연계하여 단말기 사용자에게 서비스를 제공하는 모바일 RFID 서비스가 등장하였으며, 이를 위한 응용 서비스 모델들이 제시되고 있다. 이러한 모바일 RFID 기술 기반의 응용 서비스는 제공할 데이터의 형식을 모델링하는 스키마를 필요로 한다. 이에 본 논문에서는 모바일 환경에서 서비스될 모바일 RFID 응용 서비스 모델과 프로토콜의 기능요소 및 인터패이스를 분석하여 이들 응용 서비스 모델에서 데이터를 처리하고 컨텐츠를 표현하기위한 언어를 설계하였다.
인터넷의 성장으로 인해 반구조적인 문서의 표준인 XML 문서의 사용이 증가하고 있고 이에 따라 XML 문서의 통합과 검색을 위한 연구가 많이 진행되고 있다. 효율적인 문서의 통합과 검색을 위한 기초 작업은 유사 구조의 XML 문서를 클러스터링 하는 것이다. 기존 연구의 XML 문서 클러스터링에서는 문서간의 구조적 유사도를 이용하여 클러스터를 생성한다. 그러나 이러한 방법은 문서간의 구조적 유사성외 정확한 측정 기준을 만들기 어렵고, 반복적인 유사도의 비교로 인해 처리 속도가 느리다는 단점이 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 이 논문에서는 많은 데이타에도 유연하게 적용할 수 있는 트랜잭션 데이타를 위한 클러스터링 알고리즘을 적용하는 새로운 클러스터링 방법을 제안한다. 이 논문에서 제안하는 클러스터링 방법은 하나의 DTD나 XML 스키마를 공유하는 문서 집합이 아닌 스키마가 없는 다양한 구조의 XML 문서들을 대상으로 공통 구조를 이용한다. 공통 구조를 이용하기 위하여 XML 문서의 트리 모델에서 구조를 분리하여 빈발 구조를 추출하고 이를 기반으로 클러스터링을 수행한다. 아울러, 기존 연구와의 비교 및 실험을 통해 제안 기법의 효율성을 보인다.
다양한 응용 분야의 데이터베이스 설계시에 시스템 사용자와 설계자 간의 이해를 증진시키고 올바른 모델링을 위해 개체-관계 모델이 많이 사용되고 있다. 그렇지만 효과적인 구현을 위해 이 개체-관계 모델로 표현된 데이터베이스는 데이터 조작과 표현이 효율적인 객체지향 데이터베이스 모델로 변환되어야 한다. 이를 위해 개체-관계 모델의 모든 개념을 객체지향 모델의 개념으로 의미의 손실없이 변환시키는 방법이 연구되어야 한다. 이 논문은 일반화 상속과 집단화 상속의 개념을 도입하여 개체-관계 모델의 기능을 확장시켰고, 개체-관계 모델의 각 성분을 객체지향 데이터베이스 모델의 성분으로 변환시키는 규칙을 제시하고자 한다. 이 변환 규칙에서 역할에 따른 변환 기법을 제시하고, 이 제시된 변환 규칙을 이용하여 개체-관계 모델에서 객체지향 모델의 스키마로 의미의 손실 없이 변환됨을 예로써 보인다. 제안된 변환 기법은 데이터베이스 설계의 논리적 모델 설계에 활용될 수 있다.
W3C의 권고안인 RDF Semantics는 RDFS 추론에 사용할 RDFS 함의 규칙을 제안하였다. 널리 사용되고 있는 RDF 저장소 시스템인 Sesame는 전방향 추론 방식을 사용하여 RDBMS 기반 RDFS 추론을 지원한다. Sesame의 전방향 추론 전략을 사용할 때에는 데이타 저장 시에 추론을 하기 때문에 추론 성능이 데이타 저장 성능에 영향을 미친다. 이런 문제점을 개선하기 위해 본 논문에서는 RDBMS 기반의 전방향 추론 엔진의 성능 향상을 위한 RDFS 함의 규칙 적용 순서를 제안한다. 제안한 규칙 적용 순서는 추론 과정을 대부분의 경우 추론 과정의 반복 없이 한번에 끝낼 수 있도록 하며 완벽한 추론 결과를 보장한다. 또한 앞서 적용한 규칙에 의해 생성된 결과를 추측할 수 있어 추론 과정에서 중복된 결과 생성을 줄일 수 있다. 본 논문에서는 실제 사용하는 RDF 데이타들을 사용하여 Sesame와의 추론 성능을 비교하며 제안한 방법이 RDFS 추론 성능을 향상시킬 수 있음을 보인다.
최근 대형 실내공간을 대상으로 Indoor Google Map과 같은 실내지도 및 내비게이션 서비스가 부분적으로 제공되고 있다. 이러한 서비스들을 위해서 실내 데이터가 필요하며, 실내를 표현하는 데이터 모델 표준으로 CityGML과 IFC가 널리 사용되고 있다. 이 두 표준들은 실내의 가시화와 건축 구조물의 분석 등에 필요한 기하 정보들을 담고 있는데, 실내공간 내비게이션은 기하정보뿐만 아니라 의미적인 정보, 그리고 네트워크와 같은 위상정보도 필요로 한다. 이러한 요구에 맞춰 실내공간정보의 표현 및 저장, 교환을 위한 데이터 모델이자 GML3의 응용 스키마인 IndoorGML이 OGC의 표준으로 제정되고 있다. IndoorGML은 기하적인 요소들을 직접 표현할 수 있을 뿐만 아니라 다른 문서를 외부 참조하는 것이 가능하다. CityGML이나 IFC로 구축된 데이터가 많이 구축되고 있기 때문에 이를 가공하여 IndoorGML의 생성에 활용한다면 시간과 구축비용 줄여 경제적인 이득을 볼 수 있다. 이러한 이유로 본 논문은 CityGML으로 구축된 실내공간 데이터를 IndoorGML의 데이터로 유도하고 연결하는 방법을 제시한다. CityGML과 IndoorGML의 대응관계에 대해 분석하고, 두 표준으로 만들어진 인스턴스 문서들을 서로 연결할 때 나타나는 문제와 이슈들에 대해 살펴보고, 이에 대한 해결 방안에 대해 논의한다.
늘어나는 인구로 인한 토지의 효율적 이용요구 증가, 빠르게 성장하는 건축, 토목기술의 발달로 인간의 생활 공간은 지표에서 지상, 지하로 확대되었다. 기존의 2차원 지적 시스템으로는 이러한 추세를 효과적으로 반영하지 못함을 인식하여, 3차원 지적에 대한 관심이 증가하고 있다. 이 연구에서는 소유권의 법적 안전 보장이라는 지적의 주요한 목적을 위해 한국의 현황에 적합한 3차원 지적 데이터 모델을 제시한다. 제시하는 3차원지적 데이터 모델은 3차원 지적 객체 모델과 3차원 지적 기하학적 모델로 구성되며, 데이터 구축 시 고려될 데이터 구조를 제시하였다. 3차원 지적 객체 모델은 분석된 3차원 권리와 사례 연구로부터 도출된 객체들을 기반으로 설계하였다. 3차원 지적 기하학적 모델은 국제 표준인 ISO19107 공간 스키마를 기반으로 한국의 3차원 지적에 맞게 수정되었다. 3차원 지적 데이터 구조는 점, 선, 면, 입체 요소를 기본 요소로 한다. 본 연구는 서울시의 "유비쿼터스 입체지적 기반조성" 사업의 일부분으로 수행되었으며 전체 연구의 최종 목표는 1) 토지정보의 효율적인 제공 및 관리, 2) 지상 및 지하 공간시설물에 대한 권리 설정 및 범위 표시, 3) 유비쿼터스 기반의 지적정보 서비스, 4) 도시 개발 사업 등에 대한 유비쿼터스 지적 기반의 구축, 5) 토지공간의 권리관계 규정과 이에 따른 등록 및 관리 방안 마련이다.
국제수로기구(IHO)의 공간지리 공통 데이터 모델에 관한 표준인 S-100을 기반으로 하는 S-10x 데이터 제품사양(Product Specification)은 해양의 특정 분야 데이터를 제작, 배포하는 기준에 관한 표준이다. 전자해도 데이터와 같은 피처 중심의 데이터는 피처 카탈로그를 S-10x 데이터 제품사양의 주요 구성 요소로 포함한다. 피처 카탈로그는 대상 분야 및 대상 분야의 데이터에 관한 전문 지식을 갖춘 도메인 전문가에 의해 제작되어 진다. 그러나 도메인 전문가가 피처 카탈로그를 구조화된 XML 문서로 오류 없이 작성하는 것은 쉬운 일이 아니다. 국제수로기구의 TSMAD 워킹그룹 회의에서도 카탈로그의 제작을 지원하는 시스템 개발의 필요성을 제기하였다. 이에 본 논문에서는 도메인 전문가가 S-10x 제품사양의 피처 카탈로그를 일관되고 구조화된 XML 문서로 제작할 수 있도록 지원하는 시스템 도구로 피처 카탈로그 빌더를 설계, 구현하였다. 피처 카탈로그 빌더는 자바 기반의 그래픽 유저 인터페이스(GUI) 프로그램으로 개발하였다. 그리고 피처 개념 사전(Feature Concept Dictionary) 레지스터의 등록 아이템 간의 관계를 확인하고 대상 분야에 적합한 아이템을 선택할 수 있도록 피처 카탈로그 빌더를 개발하였다.
그래프 데이터베이스는 다양한 유형의 데이터와 그 관계를 그래프로 모델링하여 적재하기 때문에 복잡한 관계로 연결될 수 있는 부동산 데이터를 관리하고 분석하는데 효과적일 수 있으나, 현재 제공되는 그래프 데이터베이스의 제한적인 공간 기능으로 인해 활발히 활용되지 못하고 있다. 이러한 배경에서, 본 연구에서는 다양한 부동산 공간 관련 질문들에 대응할 수 있도록 그래프 데이터베이스를 활용한 Uniform Grid 기반 부동산 공간 데이터 관리 방안을 제안한다. 핵심 데이터를 선정하기 위하여 부동산 커뮤니티의 관련 질의를 분석하였으며, 국가지점번호를 단위 Grid로 설정하고 다양한 부동산 관련 데이터들을 연결한 그래프 스키마를 구성하여 테스트 데이터베이스를 구축하였다. 데이터베이스 검증을 위해, Jackpine 벤치마크를 활용하여 기본 위상관계 및 공간함수를 테스트하였고, 나아가 다양한 시나리오 기반 질의 테스트를 수행함으로써 제안한 방법의 적절성을 검증하고자 하였다. 그 결과, 제안한 방법은 총 29개의 공간 위상관계와 공간함수 중 25개의 기능을 성공적으로 수행하였고, 25개의 기능과 15개의 시나리오에 대해 약 97%의 정확도를 달성하였다. 본 연구는 그래프 데이터베이스의 제한적인 공간 기능을 고려하여, 부동산 관련 공간 질문에 대응할 수 있는 효율적인 데이터 통합방안을 제안하였다는 점에서 의의를 가진다. 그러나 그리드 기반 인덱스 사용으로 인한 잘못된 공간 위상관계 생성 문제 및 리스트 비교에 따른 질의의 비효율성에 대한 한계점이 존재하며, 이는 후속 연구에서 개선할 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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