객체지향 데이터베이스를 위한 시각적 질의어(visual query language)의 설계에서 복잡한 질의 조건을 간단하고도 직관적으로 표현할 수 있도록 지원하는 것이 중요한 연구과제가 되고 있다. 본 논문에서는 시각적 객체지향 질의어인 VOQL(Visual Object Query Language)을 제안한다. VOQL은 그래프와 밴다이어그램(Venn Diagram)을 결합한 시각적 표현 기법을 사용하여 객체지향 데이터베이스의 스키마(schema)와 질의어를 하나의 통일된 시각적 표시법으로 표현하며, 객체지향 질의어에 포함된 한정된 경로식(quantified path expression), 집합 연산자, 상속 등의 객체지향 특성도 간단한 시각적 표시법을 이용하여 표현한다. VOQL의 가장 큰 특징은 기존의 시각적 개체지향 질의어들에 비하여 간단하고 직관적인 구문과 의미를 가지며, 뛰어난 질의 표현력을 가진다는 점이다.
본 연구는 패킷 처리를 위한 고급 프로그래밍언어 eFlow를 제안하고 이를 지원하는 개발환경을 구현한다. 또한 개발자들이 가장 익숙하고 배우기 쉬운 C 언어를 기반으로 하여 C 언어의 문법과 의미를 유지하면서, 패킷 처리에 불필요한 기능들을 제거하고 패킷 처리에 필요한 패킷 데이터, 데이터베이스 및 스트링 바이트 정보 검사, 이벤트 처리 등을 수행하기 위한 고급 프로그래밍 언어를 설계하고, 기존의 언어나 컴파일러 기술을 적용하면서 패킷 처리를 위해 필요한 언어의 기능과 컴파일 과정을 설명한다. X11 등과 같은 DPIC 장비에 활용하기 위해 이식성과 확장성을 고려한 가상 기계인 eFVM을 설계하고, 이를 위한 컴파일러와 시뮬레이터 및 디버거와 같은 개발 환경을 갖추어 실제 많이 사용되고 있는 다양한 응용 프로그램을 실험하여 제안한 언어의 효용성을 평가하고 있다. 패킷 처리를 위해 갖추어야 할 고급 언어의 기능과 형식 및 그 의미를 정의한 연구가 거의 없이 이루어진 실험에 의의가 있다.
대부분의 상용 관계 DBMS(Database Management System)에서는 사용자 편의성을 위하여 SQL과 함께 그래픽 질의어를 제공하고 있으나, 객체 DBMS의 경우에는 그래픽 질의어에 관한 연구와 개발이 미흡한 실정이다. 그래픽 질의어에서는 복잡한 질의 조건을 간결하고도 직관적인 방법으로 표현하는 것이 중요한 이슈이다. 특히, 객체 DBMS는 관계 DBMS 보다 복잡한 데이타 모델과 객체 질의어를 제공하므로 그래픽 객체 질의어를 설계하고 구현할 때 간결성과 직관성을 유지하는 것이 더욱 중요하다. 본 논문에서는 인터넷 환경에서 원격지 객체 데이타베이스에 접근하여 자료를 검색하고 관리하는 그래픽 객체 질의어인 GOQL(Graphical Object Query Language)을 제안한다. GOQL은 그래픽 관계 질의어에서 다루지 않은 집합값 속성과 한정어 및 메소드를 포함한 길이가 2 이상인 경로를 간단한 그래픽 요소들로 시각화함으로써 간결성과 직관성을 높인다. 그리고 대표적인 객체 질의어인 XSQL(1,2)에서 사용하는 경로는 GOQL에서 제공하는 간단한 시각적 도구로 표현할 수 있음을 보인다. 또한, 논문에서는 GOQL의 그래픽 질의어를 텍스트 객체 질의어로 변환하는 알고리즘을 제안하고, 실제로 인터넷 환경에서 동작하도록 구현한 결과를 소개한다.
이동 컴퓨팅 환경에서는 서버와 이동 클라이언트 사이의 비대칭적인 통신 대역폭의 특성 때문에 데이터 방송 기법이 효과적인 데이터 전달 방식으로 널리 사용되고 있다. 방송 기법을 사용하는 이동 데이터베이스 시스템에서는 무선 네트워크 환경과 이동 컴퓨팅 환경을 고려한 새로운 동시성 제어 기술이 요구된다. 본 논문에서는 낙관적 동시성 제어 기법을 기반으로 이동 컴퓨팅 환경에 적합한 OCC/DTA(Optimistic Concurrency Control with Dynamic Time-stamp Adjustment)기법을 제안한다. 제안하는 기법은 이동 클라이언트에서의 부분적 검증 작업을 통하여 비대칭적인 무선 네트워크 환경의 통신 부하를 줄일 수 있으며, 이동 트랜잭션들의 직렬화 순서를 동적으로 재조정함으로써 이동 트랜잭션의 처리율을 향상 시킬 수 있다. 제안한 기법이 데이터 일관성을 만족할 수 있음을 이론적으로 증명하고, 모의실험을 통하여 동시성 제어 기법의 성능을 분석한다.
인터넷 등의 컴퓨터 통신 네트워크의 발달로 인하여 분산된 정보자원의 공유를 통한 자원에 대한 재사용성의 필요성이 대두되었다. IRD(Information Resource Dictionary)는 조직 내에서 관련된 모든 정보에 대한 데이터가 논리적으로 중앙화된 정보저장소(repository)이다. IRD 내의 데이터는 다른 데이터를 기술하므로 이른바 메타 데이터라고 하기도 한다. IRD의 사전(dictionary) 요소는 정보자원의 종류, 정보자원의 의미, 정보자원의 논리적 구조, 정보자원의 위치, 그리고 정보자원의 접근방법 등을 기술한다. FIPS ANSI의 IRDS는 이항 관계를 이용하여 무결성 제약조건을 표현하므로 제약조건 규칙의 표현과 일반적인 추론 규칙의 표현이 제한되어 있으며, 다양한 형태의 무결성 제약조건의 표현과 IRD와 관련된 여러 정보의 도출 또는 추론 및 관리에 관한 사항은 IRD 응용 고유의 문제로 간주하여 언급하고 있지 않다. 한편, FIPS IRDS는 사용자가 SQL 및 IRD에 대한 전문적 지식이 없이는 사용자 질의 작성이 어려운 점등에 대한 문제점을 안고 있다. 본 논문은 FIPS IRDS의 기본모델에서 정보자원 표현, 정보자원들간의 관계, 정보자원의 관리 정보 구분을 명확히 하기 위해 정보자원 모델을 정보자원 표현요소와 정보자원 관리요소의 두 부류로 나누어 구분하고, 각 부류에 대한 자격 질의(competency question)를 통하여 유추된 요소들을 FIPS ANSI IRDS 기본 모델의 스키마 기술 레벨과 스키마 레벨에 첨가함으로써 그 기본 모델을 확장한다. 그리고, FIPS ANSI IRDS가 제공하는 IRD 기술과 관리 기능을 그대로 포함하면서 앞에서 문제점으로 지적된 제약조건 표현과 추론규칙 표현을 위하여 확장된 기본 모델을 중심으로 각 레벨의 구성 요소들의 형식적 의미(formal semantics)와 레벨 내 혹은 레벨 구성요소들간의 관계성(relationship), 그리고 제약조건의 표현과 질의 추론 규칙들을 식별하여 FOPL(First Order Predicate Logic)로 표현한다. 또한, 본 논문은 FOPL로 표현된 predicate들과 규칙들을 구현하기 위하여 Prolog로 변환하기 위한 이론적 방법론을 제시하고 정보자원 관리를 위한 기본 함수들과 스키마 진화(schema evolution)를 위한 방법론을 제안한다.
Purpose: The aims of study were to identify the main keywords, the network structure, and the main topics of press articles related to nurses that have appeared in media reports. Methods: Data were media articles related to the topic "nurse" reported in 16 central media within a one-year period spanning July 1, 2019 to June 30, 2020. Data were collected from the Big Kinds database. A total of 7,800 articles were searched, and 1,038 were used for the final analysis. Text network analysis and topic modeling were performed using NetMiner 4.4. Results: The number of media reports related to nurses increased by 3.86 times after the novel coronavirus (COVID-19) outbreak compared to prior. Pre- and post-COVID-19 network characteristics were density 0.002, 0.001; average degree 4.63, 4.92; and average distance 4.25, 4.01, respectively. Four topics were derived before and after the COVID-19 outbreak, respectively. Pre-COVID-19 example topics are "a nurse who committed suicide because she could not withstand the Taewoom at work" and "a nurse as a perpetrator of a newborn abuse case," while post-COVID-19 examples are "a nurse as a victim of COVID-19," "a nurse working with the support of the people," and "a nurse as a top contributor and a warrior to protect from COVID-19." Conclusion: Topic modeling shows that topics become more positive after the COVID-19 outbreak. Individual nurses and nursing organizations should continuously monitor and conduct further research on nurses' image.
XML 데이터를 효율적으로 저장하고 질의하기 위하며 많은 기법들이 제안되었다. 이러한 목표를 위한 한 가지 방법은 XML 데이터를 관계형 형식으로 변환하여 관계형 데이터베이스를 사용하는 것이다. 그러나 대부분의 연구가 XML의 내용과 구조만 변환하고 숨겨진 의미적 제약조건을 간과하거나 일부만 적용하였다. 따라서 이 논문에서는 XML Schema로부터 의미적 제약조건의 체계적인 추출 방법과 추출된 의미적 제약조건을 관계형 스키마로 변환할 때에 보존하는 방법을 제안한다. 변환 알고리즘은 XML Schema로부터 의미적 제약조건을 추출하고 보존하는데 이용되며, 추출된 의미적 정보들을 스키마표기법에 따라 재작성하여 어떻게 의미적 제약조건을 보존하는지를 보여준다. 또한 변환하는 동안에 올바른 관계형 스키마를 보증하기 위하여 제약조건 확인에 필요한 의미적 지식을 제공한다. 이 방법에서는 내용, 구조와 함께 무결성 제약조건들은 동시에 유지되며, 또한 저장 중복성을 줄일 수 있다.
최근 다양한 분야에서 폭넓게 활용되고 있는 XML 문서는 유연하고도 개방적인 특성으로 인해 정보교환이나 전송을 위한 수단으로 널리 이용되고 있다. 한편 XML 문서를 위한 시각적, 직관적 질의 언어인 XML-GL은 질의에 대한 의미와 결과 문서의 구조를 시각적으로 표현할 수 있기 때문에 XML 문서에 대한 구조 검색과 정보의 공유가 용이하다. 그리고 UML은 정해진 표기법과 다양한 다이어그램을 이용하여 객체지향 분석과 설계를 위한 도구로 사용되고 있다. 따라서 본 논문은 XML-GL의 데이터 모델인 XML-GDM을 기반으로 표현된 XML 문서를 UML 클래스 다이어그램으로 사상하기 위한 새로운 객체 모델링 방안을 제안한다. 이를 통해서 XML 문서를 직관적인 방법으로 객체지향데이터로 변환하고 저장/관리할 수 있다. 또한 객체지향 검색방법을 적용하면 보다 효율적으로 XML 문서를 검색할 수가 있다.
미래 핵심 가치 기술 발굴 및 탐색을 위해서는 범국가적인 국가R&D정보와 과학기술정보의 연계 융합이 필요하다. 본 논문에서는 국가R&D정보와 과학기술정보를 온톨로지와 토픽모델링을 사용하여 연계 융합하여 지식베이스를 구축한 방법론을 소개하고, 이를 기반으로 한 다차원 연계 지식맵 서비스를 소개한다. 국가R&D정보는 국가R&D과제와 참여인력, 해당 과제에 대한 성과 정보, 논문, 특허, 연구보고서 정보들을 포함한다. 과학기술정보는 논문, 특허, 동향 등의 과학기술연구에 대한 기술 문서를 일컫는다. 본 논문에서는 지식베이스에서의 지식 처리 및 관리의 효율성을 높이기 위해 Lightweight 온톨로지를 사용한다. Lightweight 온톨로지는 국가R&D과제 참여자와 성과정보, 과학기술정보를 과제-성과 관계, 문서-저자 관계, 저자-소속기관 관계 등의 단순한 연관관계를 이용하여 국가R&D정보와 과학기술정보를 융합한다. 이러한 단순한 연관관계만을 이용함으로써 지식 처리의 효율성을 높이고 온톨로지 구축 과정을 자동화한다. 보다 구체적인 Concept 레벨에서의 온톨로지 구축을 위해 토픽모델링을 활용한다. 토픽모델링을 활용하여 국가R&D정보와 과학기술정보 문서들의 토픽 주제어를 추출하고 각 문서 간 연관관계를 추출한다. 일반적인 Concept 레벨에서의 Fully-Specified 온톨로지를 구축하기 위해서는 거의 100% 수동으로 해야 하기 때문에, 많은 시간과 비용이 소모된다. 본 연구에서는 이러한 수동적인 온톨로지 구축이 아닌 자동화된 온톨로지 구축을 위해 토픽모델링을 활용한다. 토픽모델링을 활용하여 온톨로지 구축에 필요한 문서와 토픽 키워드 간의 관계, 문서 간 의미 상 연관관계를 자동으로 추출한다. 마지막으로, 이와 같이 구축된 지식베이스의 트리플(Triple) 정보를 활용하여, 연구자들의 공동저자관계, 문서간의 공통주제어관계 등을 연구자, 주제어, 기관, 저널 등의 다차원 연관관계를 방사형 네트워크 형식을 이용하여 시각화한 지식맵 서비스들을 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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