일반적으로 Oracle과 같은 RDBMS에서 클라이언트가 데이터베이스를 접근하거나 관리하기 위해서는 RDBMS 서버에 리스너가 실행되어야 한다. 리스너는 네트워크를 이용해 클라이언트에서 서버로 연결하기 위한 네트워크 관리자로서, 수행정보의 전송 및 관리 기능을 수행한다. 이에 반해, 정보검색시스템에서의 시스템 기동 및 폐쇄, 데이터의 관리는 온라인이 아닌 오프라인 작업으로 이루어지는 것이 보통이다. 이는 각 시스템이 추구하는 것이 관리와 검색으로 각각 다르기 때문에 구조적인 차이가 존재한다. 정보검색관리시스템 KRISTAL은 기본적으로 정보검색엔진기반의 DBMS를 적용하였기 때문에 데이터베이스 관리도구 자체가 엔진과 밀결합된 형태가 아닌, 별도의 API로 제공되기 때문에 클라이언트가 온라인상으로 서버에게 관리 기능을 요청할 수 없는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 KRISTAL기반 데이터베이스 관리를 위한 KRISTAL 리스너를 제안한다. KRISTAL 리스너는 RDBMS 리스너의 일반적인 기능뿐만 아니라 KRISTAL 데이터베이스 검색 데몬 프로세스 관리, 스키마 및 테이블 관리, 백업관리, 분산검색 데몬 등 온라인으로 KRISTAL 서버를 제어할 수 있는 관리 기능을 제공한다.
This paper describes the development of a data management system which manages the database on World Wide Web(WWW). It is the pa.0 of WISIF(Web-based geographic Information System for Irrigation Facilities) which is a prototype of an information management system for irrigation facilities. This system includes a web serve. and a RDBMS(Relational DataBase Management System). Netscape Enterprise Server 3.0 is used for a web server and for the latter, Oracle DBMS 7.3 for NT is used for a RDBMS. Users can cornet the database through a web browser, such as Netscape Communicator, to insert, update, delete and search data they want
데이터베이스 성능이 저하되면, 가장 먼저 SQL 튜닝을 고려한다. SQL 튜닝에서 가장 주의 깊게 사용 해야하는 부분이 바로 Index의 설정과 관련된 부분이다. 본 논문에서 OLAP 환경에서 다양하고 복잡한 질의처리 요구와 관련하여, B-Tree Index의 문제점을 개선하고 질의 성능을 향상시키기 위해서 Bitmap Index를 사용하였다. 또한, Bitmap Index 사용의 최적 임계점을 추적하기 위하여, 데이터 분포도와 조건절의 복잡도를 조사하였으며, 샘플링된 질의문을 기준으로 B-Tree Index를 사용하였을 때와 Bitmap Index를 사용하였을 때의 비교 실험을 통하여 Bitmap Index의 사용으로 RDBMS의 성능향상이 있음을 증명하였다.
As a fundamental knowledge source in a global learning environment, it is feasible to apply the relational database management systems (RDBMS), object-oriented database management systems (OODBMS), and other traditional DBMS. However, the traditional DBMSs are not feasible in semantic knowledge/ontology representation and inference. One of the reasonable ways to overcome the limitations is the semantic web-based business support framework. Especially, in this study, we focused on the development of semantic web ontology and natural language (NL)-based inference framework. To validate the efficiency of the proposed framework, we considered a reasonable scenario for course recommendation in a university.
최근 소셜 네트워크의 등장과 기술의 발달로 인해 빅 데이터가 등장하였다. 특히, 소셜 네트워크나 웹 데이터 등과 같은 빅 데이터를 이용하는 애플리케이션이 많아지고 있다. 이러한 그래프 데이터는 크기가 매우 방대하여 인-메모리 기법을 통해 연산하기 어렵다. 최근 대용량 그래프 상에서 효율적인 최단 경로 탐색을 위해 부분 최단 경로를 저장하는 인덱스 테이블을 활용한 기법이 제안되었으나, 인덱스 참조율을 고려하지 않아 비효율적이다. 본 논문에서는 인덱스 참조율이 높은 노드의 차수를 이용한 k-차수 인덱스 테이블을 이용한 효율적인 최단 경로 탐색 기법을 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 기법이 거리 기반 인덱스를 이용한 기존의 기법에 비해 약 12% 정도 성능이 향상됨을 보였다.
XML 또는 RDBMS 에서의 키워드 검색은 기존의 정보 검색처럼 데이터의 구조 또는 질의 언어에 대한 사전 지식 없이 질의 처리를 수행하는 연구 분야 중의 하나이다. 오늘날 키워드 검색을 효율적으로 처리하기 위해 제안된 연구들은 그래프 기반의 질의 처리에 기반한 기법들에 초점을 두고 있다. 이러한 접근들은 XML 또는 RDBMS 안에 존재하는 데이터를 그래프 구조에 기반한 데이터로 변환한 다음에 그래프 탐색을 통해서 모든 질의 키워드를 포함하는 결과들을 찾는다. 그러나 기존의 기법들을 RDF/S 또는 OWL 문서와 같은 복잡한 그래프 구조에 적용하기에는 질의 성능 측면에서 많은 문제점을 가지고 있다. 또한, 온톨로지 언어의 의미적 단위로서의 RDF 트리플을 고려하지 않기 때문에 질의 결과에 대한 신뢰성을 보장할 수 없다. 이러한 관점에서 본 논문은 RDF/S 또는 OWL 저장소에서 효율적이고 의미적인 키워드 검색을 위한 인덱싱 기법 및 알고리즘을 설계한다.
최근 증가하고 있는 대용량, 비정형 데이터의 처리를 위해 NoSQL의 사용이 증가하고 있다. 하지만 기존의 소프트웨어들은 대부분 RDBMS로 구성되어있고, 저용량 데이터의 경우 RDBMS를 사용하여 관리하는 경우가 많다. 때문에 기존 RDBMS를 사용한 소프트웨어를 대용량 처리에 유리하도록 NoSQL 기반으로 마이그레이션하여 새로운 버전을 개발하고, 각각의 이점을 효율적으로 사용하기 위해 RDBMS와 NoSQL의 혼용하는 사례가 증가하고있다. 본 논문에서는 RDBMS와 NoSQL간의 데이터 매핑 관리 모델을 제안하여 소프트웨어 개발자 또는 데이터 관리자의 효율적 데이터 관리에 도움을 준다.
XML (eXtensible Markup Language)은 웹 상의 데이터를 표현하고, 교환하기 위한 표준 언어로써, XML로 표현된 문서를 관계형 데이터베이스 관리시스템(RDBMS)에 저장하고 관리하는 기법에 대한 연구가 활발히 진행되어 왔다. 이러한 연구들은 입력으로 DTD(Document Type Definition) 문서를 받는 기법을 사용하고, 그것으로부터 관계형 스키마를 추론하는 기법을 사용한다. 하지만, 기존의 연구들은 DTD 간소화 절차 때문에 semantic 보존을 고려하지 않는다. 더 나아가서, 기존의 연구들은 XML 데이터의 내용(content)와 구조(structure) 정보만을 저장하는데 초점이 맞춰져 있기 때문에, XML문서 저장 시 데이터의 무결성을 보장하기 위해 저장 프로시져나 트리거를 사용해야 하는 번로움이 생긴다. 본 논문에서는 [1]의 연구에서 제시한 Inlining 기법을 기반으로 기존의 Inlining 기법의 문제점인 DTD에서 추론할 수 있는 의미적인 정보의 손실을 관계형 스키마로 보존하는 방법과 효율적인 릴레이션 생성을 위해 개선된 Inlining 기법을 제시한다.
XML은 1996년 W3C(World Wide Web Consortium)에서 제안한 것으로서 웹상에서 구조화된 문서를 전송 가능하도록 설계된 표준화된 텍스트 형식이다. 이는 인터넷에서 기존에 사용하던 HTML의 한계를 극복하고 SGML의 복잡함을 해결하는 방안으로써 HTML에 사용자가 새로운 태그를 정의할 수 있는 기능이 추가되었다. 이러한 XML문서를 RDBMS에서 저장해서 사용하기 위한 많은 노력이 있으나 구조적으로 XML문서는 트리구조이어서 관계형 DB에 자료를 질의하기 위한 언어인 SQL과 완벽한 호환을 이루지 못한다 그래서 W3C의 XML 표준 질의인 XQuery가 등장하게 되었다. 이 논문에서는 공간 정보를 포함한 XML 정보들을 RDBMS에 저 장후 공간연산자, 공간함수를 통한 Sqatial XQuery2SQL이라는 변환기를 통해서 Spatial XQuery를 SQL로 변환한 후 RDBMS에 있는 정보를 추출하는 Sqatial XQuery2SQL 변환 알고리즘을 구현하고자 한다.
지식을 효과적으로 표현하고 검색하는 방법에 대한 관심이 증가함에 따라, 토픽맵을 비롯한 지식 표현 기법들이 점점 중요해지고 있다. 토픽맵은 지식을 구조화하여 표현하게 되는데 지식은 매우 복잡한 의미적 관계를 포함하고 있기 때문에 이를 의미적으로 일관성 있게 유지, 관리하는 것은 매우 중요한 문제가 된다. 현재 토픽맵 무결성 검사를 위하여 TMCL을 비롯한 여러 토픽맵 제약 조건 언어와 시스템들이 제안되었다. 그러나 이들은 단순한 의미적 제약들에 대해 지원하고 있지만, 의존성과 같은 복잡한 제약들에 대한 것들은 다루고 있지 못하다. 또한, 단순히 응용 레벨에서 제약들을 검사함으로써 좋지 않은 성능을 보인다. 이에 본 논문에서는 기존의 정보 시스템 분야 및 관련 분야에서 제공하고 있는 제약 언어들의 특성을 기반으로 TMCL을 확장하였다. 또한 이를 효율적으로 지원하기 위한 관계형 데이타베이스기반의 토픽맵 무결성 검사 기법을 제안하고 구현하였다. 구현한 시스템에서는 TMCL에서 제공하고 있는 기본적인 토픽맵 제약 조건들뿐만 아니라 의존성과 같은 복잡한 형태의 제약도 다루고 있다. 그리고 각각의 제약 조건을 검사할 때 템플릿을 이용하여 질의를 생성시켜 효율적인 무결성 검사가 가능하게 함으로써 기존 시스템들의 검사 방식에 비해 높은 성능을 보임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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