시맨틱 웹의 확산을 위해 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 온톨로지로 변환하는 연구가 활발히 진행 중이다. 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 온톨로지로 변환하기 위한 연구들은 관계형 데이터베이스의 구성 요소와 RDF 구성 요소를 매핑하는 방식인 RDB to RDF 매핑 모델을 주로 사용한다. 하지만 지금까지 제안된 매핑 모델들은 그 표현방식이 서로 다르며, 이는 사용자의 접근성과 재사용성을 떨어트린다. 이로 인해 표준화된 매핑 언어의 필요성이 대두되었으며, W3C에서는 RDB to RDF 모델의 표준 매핑 언어로서 R2RML을 제안하였다. R2RML은 관계형 데이터베이스 스키마 정보만을 RDF로 변환하는 특징을 가진다. 이와 같은 이유로 관계형 데이터베이스의 테이블 명, 컬럼 명 사이의 관계정보에 대한 온톨로지를 추가할 수 없다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 관계형 데이터베이스 구성 요소의 의미 관계를 고려한 RDB to RDF 매핑 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 R2RML에서 정의한 관계형 데이터베이스의 스키마 정보에 RDFS 속성 정보를 확장하여 매핑 정보를 생성한다. 이러한 매핑 정보는 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 RDFS 속성 정보가 포함된 RDF로 변환시킨다. 이 논문에서는 제안 시스템을 자바 기반의 프로토타입으로 구현하며, 비교 평가를 위해 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 RDF로 변환하는 실험을 수행하고 결과를 D2RQ, RDBToOnto, Morph와 비교한다. 제안 시스템은 다른 연구들에 비해 변환한 온톨로지가 풍부한 의미관계를 표현하며, 데이터 변환 시간에서 가장 우수한 성능을 보인다.
본 논문에서는 Direct Mapping(DM) 방식으로 생성된 RDF 지식 그래프에 대한 SHACL 스키마를 RDB 스키마로부터 자동 생성하는 방법을 제안한다. DM과 SHACL은 모두 W3C 표준 사양이다. DM은 RDB 데이터를 RDF 그래프로 변환하기 위한 규칙들로 구성되어 있다. SHACL은 RDF 그래프의 구조 묘사와 구조 검증을 위한 언어이다. 제안하는 방법은 RDB 스키마의 구조 정보뿐 아니라 무결성 제약조건을 SHACL로 자동 번역한다. 즉, 자동 생성된 SHACL 스키마는 RDBMS를 대신하여 무결성 제약조건 위배 여부를 검증할 수 있다. 이것은 RDB가 RDF 표현의 가상 지식 그래프로서 서비스되는 상황에서도 데이터베이스의 일관성을 보장하기 위한 고려이다. 자동 생성된 SHACL 스키마를 W3C가 발표한 24가지 DM 테스트 케이스에 적용하여 RDF 그래프의 구조 설명과 검증에 있어서 유효함을 보였다.
본 연구에서는 Tagfree 의 XML 개발 툴을 이용하여 XML, DTD, XML 스키마 등의 문서를 실제로 개발하여 이들 간의 상관관계를 봄으로써 XML 프로그래밍과 문법을 쉽게 해득하여 웹 문서를 보다 용이하게 개발하고 또한 XML 데이터와 MS SQL 과 같은 RDB 데이터의 저장관리와 매핑과정을 구현해 봄으로써 트리개념의 XML 문서와 테이블개념의 데이터베이스가 어떻게 이론적으로 연동되며 실제 구현시의 한계와 장단점은 없는지를 규명해 봄으로써 전자상거래나 무선인터넷 구축 시 XML 문서의 이용 효율성을 높이는데 그 목적이 있다.
XML (extensible Markup Language) is a flexible way to create common information formats and share both the format and the data on the World Wide Web, intranets, and elsewhere. A document type definition (DTD) is a specific definition of the rules of the Standard Generalized Markup Language. A relational database management system (RDBMS) is a program that lets you create, update, and administer a relational database. An RDBMS takes Structured Query Language (SQL) statements entered by a user or contained in an application program and creates, updates, or provides access to the database. This paper has been studied a method of mappings from XML DTD to RDB schemas based on object model.
Traditional keyword-based searching methods suffer from low accuracy and high complexity due to the rapid growth in the amount of information. Accordingly, many researchers attempt to implement a so-called semantic search which is based on the semantics of the user's query. Semantic information can be described using a semantic modeling language, such as Topic Map. In this paper, we propose a new method to map a topic map to a traditional Relational Database (RDB) without any information loss. Although there have been a few attempts to map topic maps to RDB, they have paid scant attention to handling multi-role topics. In this paper, we propose a new storage structure to map multi-role topics to traditional RDB. The proposed structure consists of a mapping table, role tables, and content tables. Additionally, we devise a query translator to convert a user's query to one appropriate to the proposed structure.
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.
대부분의 상용 데이터베이스 관리시스템은 관게형 데이터베이스 (relational database) 기술에 기반하고 있다. 그러나, 객체지향언어인 EXPRESS로 정의된 IFC(Industry Foundation Classes)를 일반적으로 많이 사용되는 관계형 데이터베이스로 매핑하려면 서로 구조가 달라 미핑과정이 매우 복잡해진다. 한편 IFC를 객체기반 데이터베이스(object-oriented database)나 객채관계형 데이터베이스(object-oriented relational database)와 같은 객체기반의 데이터베이스로 매핑하게 되면 그 과정이 비교적 단순해지고, 많은 장점을 가질 수 있다. 본 연구에서는 장기적으로 IFC와 객체기술에 기반한 통합정보교환기술을 실용화하기 위하여 먼저 관계형, 객체지향형 데이터베이스의 개념에 대해 살펴보고, IFC를 객체관계형 데이터베이스로의 매핑방법에 대하여 알아본다.
Since XML (eXtensible Markup Language) was highlighted as an information interchange format, there is an increasing demand for incorporating XML with databases. Most of the approaches are focused on RDB (Relational Databases) because of legacy systems. But these approaches depend on the database system. Countless researches are being focused on DTD (Document Type Definition). However XML Schema is more comprehensive and efficient in many perspectives. We propose a meta-model for XML Schema that is independent of the database. There are three processes to build our meta-model: DOM (Document Object Model) tree analysis, object modeling and storing object into a fixed DB schema using model mapping approach. We propose four mapping rules for object modeling, which conform to the ODMG (Object Data Management Group) 3.0 standard. We expect that the model will be especially useful in building XML-based e-business applications.
포렌식 컴뷰팅에 관하여 1984년부터 많은 연구가 진행되어 왔으며, 이 분야 연구는 주로 디스크에 관한 화학적, 물리적 방법을 이용한 증거 추출(Evidence Capture)에 중점을 두어 왔다. 최근 forensic software engineering 분야의 접근은 알고리즘의 error detection에 연구방향을 두고 있다. 그러나 지적 재산권 법을 온라인 상에서 컨텐츠를 이용하는 가운데 적용 시키는 연구는 미비하다. 본 연구에서는 지적 재산권을 이용한 XML tree를 만들고, parsing하여 RDB를 구축한 후 질의 (query)하여 매핑(mapping)시키는 시스템을 구현 하고자 한다. 입력자료는 우리가 기존에 개발한 DRM(Digital Rights Management)시스템에서 사용자를 모니터링하여 검출한 불법 복사/증거 프로 파일로 한다. 이것은 법 전문가에 의뢰하기 전에, 사용되는 컨텐츠가 법에 위배 된다면 지적재산권 법 몇조 몇항에 해당되는지를 사용자, 대리인/변호인, attorney, judge 등에게 컨설팅 해주는 시스템이다.
본 논문은 RDB를 OWL 온톨로지로 번역할 수 있으며 번역된 OWL 온톨로지를 사용자가 GUI를 통해 탐색 가능케 하는 시스템을 제안한다. 이러한 목적을 달성하기 위해서 이 시스템은 두 가지 문제를 극복한다. 첫째, 이 시스템은 DB와 온톨로지 사이의 요소간 매핑을 정의하는 새로운 매핑 알고리즘을 내장하고 있다. 이 알고리즘은 기존의 것들과 비교하여 더 다양한 DB 구조로부터 온톨로지를 생성할 수 있다. 둘째, 이 시스템은 DB로부터 생성한 온톨로지의 ABox를 추론기에 적재하지 않고도 추론기로부터 얻을 수 있는 데이터와 동일한 데이터를 사용자에게 제공한다. Tableau 알고리즘 기반의 추론기들은 큰 볼륨의 ABox 추론을 다차시간에 다루지 못하는 문제가 있다. 이것은 DB부터 번역된 큰 볼륨의 ABox를 갖는 온톨로지는 사실상 서비스 될 수 없음을 의미한다. 하지만 이 시스템은 ABox 요소가 요구될 때마다 추론기로부터 얻을 수 있는 데이터와 동일한 데이터를 획득할 수 있는 SQL 질의문을 내부적으로 실행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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