In a centralized database system, all system components reside at a single platform. In recent years there has been a rapid trend toward the integration of information systems over multiple sites that are interconnected via a communication network, and users' needs are changed to integration of multiple information sites. Multi database System is one of solutions for integrating distributed heterogeneous databases. However the problems in multi database system are restriction in distributed environment support, limitation in integrating heterogeneous media type data, static integration, and data-only of integration. In order to solve these problems, we propose a hybrid database integration model, HyDIM. HyDIM is used for the integrating legacy multimedia data, adopting CORBA, MDS, and mediator. We demonstrate a prototype system far PDM application domain.
여러 과정을 통해 만들어진 수많은 데이터는 효율적으로 관리되기 위해서 DBMS의 도움이 절대적으로 필요하다. 네트워크 내부 또는 외부에서 오는 이러한 데이터는 실시간 또는 일괄적으로 데이터베이스에 삽입(insertion)이 된다. 다량의 데이터 삽입은 흔히 개별적인 DBMS에서 지원하는 특정 대용량 로딩 또는 삽입기능을 통해 수행된다. 본 논문에서는 다층 구조로 구성되어 있는 이기종 시스템의 대용량 데이터 로딩을 분석하고 평가하며 프로그램 삽입에서의 DBMS 대용량 로더의 결과와 비교한다. 또한 대용량 로딩의 성능을 쉽게 향상 시킬 수 있는 staging 데이터베이스를 사용한 하이브리드 방법을 제안한다.
본 논문에서는 이질 환경의 지역 데이터베이스 시스템(Local DataBase System: LDBS)을 분산 시스템 형태로 통합하고 전역 사용자에게 빠른 질의 처리를 제공하는 멀티 데이터베이스 관리 시스템(Multi-DataBase Management System: MDBMS)을 제안한다. 이를 위해 MDBMS의 구성 요소들의 기능을 정의하고 그들 간의 상호작용을 설계한다 또한, 구성요소 중 전역 뷰 관리자 관점에서 전역 질의에 대한 결과 정보가 전역 뷰 저장소에 모두 저장되어 있는 경우. 전혀 없는 경우, 그리고 일부 저장되어 있는 경우를 비교하여 객체간의 인터페이스 및 메소드 호출에 따른 시퀀스 다이아그램을 통하여 본 시스템의 기능을 정립한다. 마지막으로, 정립된 기능을 토대로 예제 질의를 이용한 각 기능들의 수행과정을 나타내어 구체적으로 설계된 모델을 제안한다.
In the large and multifunctional engineering system, the heterogeneous computer system situation is inevitable. Accordingly a lot of integration efforts are being made to comply with the industrial requirement of productivity. In this paper, a practical concept of integration is introduced through the development of a prototype system for ship outfitting design which is a typical example of large/multi-functional application system. On the development of the prototype system, three points are considered as a practical concept-which are integration of database, integration of application programs, and system-user interface. The relation model based commercial database management system(RDBMS) is used to build the project integrated database, and the graphical user interface tool(OSF/Motif) on X-window system is used for the integration of application programs and the user interface.
인터넷의 발달과 기업환경의 변화로 인해 정보통합의 필요성이 강조되고 있고, 기업에서는M&A를 통해 기존의 구축된 멀티-데이터 베이스를 통합해야 하는 경우가 많다. 이러한 정보의 통합을 위해서는 이질성의 문제를 해결하여 상호운용성을 보장해야 하며, 안정된 통합을 보장해야 한다. 본 논문에서는 이질성 환경에서 상호운용성 문제를 해결하기 위해 표준과 로컬간의 연관성을 명시한 XMDR(eXtended Meta-Data Registry)을 기반으로 상호운영을 위한 글로벌 XML 쿼리를 로컬 XML 쿼리로 변화할 수 있는 방법을 제안한다. 따라서 XMDR에 의한 글로벌 XML 쿼리를 생성하여 멀티-데이터 베이스를 하나의 질의로 검색과 수정이 가능하게 하고, 래퍼는 레거시에 적합하도록 변환할 수 있도록 레퍼를 구체적으로 설계된 모델을 제안하고, 이러한 처리를 위하여 기존의 분산 트랜잭션 처리기법인 2PC방식을 적용하였다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제9권3호
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pp.321-326
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2021
In a multi-cloud environment, it is necessary to minimize physical movement for efficient interoperability of distributed source data without building a data warehouse or data lake. And there is a need for a data platform that can easily access data anywhere in a multi-cloud environment. In this paper, we propose a new platform based on data fabric centered on a distributed platform suitable for cloud environments that overcomes the limitations of legacy systems. This platform applies the knowledge graph database technique to the physical linkage of source data for interoperability of distributed data. And by integrating all data into one scalable platform in a multi-cloud environment, it uses the holochain technique so that companies can easily access and move data with security and authority guaranteed regardless of where the data is stored. The knowledge graph database mitigates the problem of heterogeneous conflicts of data interoperability in a decentralized environment, and Holochain accelerates the memory and security processing process on traditional blockchains. In this way, data access and sharing of more distributed data interoperability becomes flexible, and metadata matching flexibility is effectively handled.
Efficient Query processing and optimization are critical for reducing network traffic and decreasing latency of query when accessing and manipulating sensor data of large-scale sensor networks. Currently it has been studied in sensor database projects. These works have mainly focused on in-network query processing for sensor networks and assumes homogeneous sensor networks, where each sensor network has same hardware and software configuration. In this paper, we present a framework for efficient query processing over heterogeneous sensor networks. Our proposed framework introduces query processing paradigm considering two heterogeneous characteristics of sensor networks: (1) data dissemination approach such as push, pull, and hybrid; (2) query processing capability of sensor networks if they may support in-network aggregation, spatial, periodic and conditional operators. Additionally, we propose multi-query optimization strategies supporting cross-translation between data acquisition query and data stream query to minimize total cost of multiple queries. It has been implemented in WSN middleware, COSMOS, developed by ETRI.
본 논문에서는 분할기반 은닉 마르코프 모델(segmentation based hidden Markov model)과 다층 퍼셉트론 (multi-layer perceptron)을 결합한 영문수표 필기단어 (legal word) 인식시스템을 제안하였다. 가변길이의 필기체 영문 단어 분할결과를 인식할 수 있도록 은닉 마르코프 모델을 이용하여 명확한 분할기반 (explicit segmentation-based) 단어단위 (word level) 인식기를 구현하고 다층 퍼셉트론을 이용하여 내재적 분할기반 (implicit segmentation-based) 단어단위 인식기를 구현하였다. 그리고 이종(heterogeneous)의 두 인식기를 새로운 결합 확률추정방식에 따라 결합함으로서 상호 보완 능력을 극대화시킬 수 있는 영문수표 필기단어 인식시스템을 구현하였다. 제안한 시스템을 캐나다 콘코디아 대학의 CENPARMI 영문 수표 데이터베이스에 적용하여 실험해 본 결과 기존의 연구결과에 비해 비교적 우수한 인식성능을 얻을 수 있었다.
데이터마이닝은 방대한 데이터로부터 다차원적인 정보를 추출하는 것이다. 방대하게 구축되어 있는 데이터베이스에서 임의의 테이블의 컬럼에 대해 참조 할 수 있는 정보는 단순하게 컬럼명과 자료형 혹은 간단한 주석 정도이다. 그러한 비구조적이고 빈약한 내용만으로는 데이터마이닝을 위한 자료수집 및 자료탐색 단계에서 컬럼의 용도와 특성 및 스키마를 파악하여 데이터를 정제하고 수집하는 것이 난해 할 뿐만 아니라 너무 많은 시간이 소요된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 관계형 데이터베이스 환경에서 데이터준비 단계 에 대부분의 시간을 소요하는 문제를 해결하기 위한 방안을 제안한다. 즉, 데이터 준비 단계에서 유용한 요소들을 메타데이터의 표준인 ISO/IEC : 11179 MDR (MetaData Registry) 규격에 맞는 표준 메타데이터를 제안하고, 이기종 및 이질 DBMS간에 호환 가능한 XML 기반의 분산 MDR 검색 시스템 구조를 제안한다.
As the technologies for telecommunication have been evolving, more enhanced information services and integrated information systems have been introduced, which can manage a variety of information from the heterogeneous systems. The major obstacle for the integrated information systems is the integrating heterogeneous databases in the systems and the heterogeneity problems can be classified into the structural and data heterogeneities. However, the previous researches have mainly highlighted into the solving structural heterogeneity problems. This paper identifies the data heterogeneity problems for multi-database schema integrations and proposes a new solving method. We analyze the semantics equivalence in data values based on the functional dependency, primary and candidate keys, and present a procedural solution of data heterogeneity in the perspective of the concept of attribute equivalence, integration key and conceptual integration table.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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