웹 데이타베이스는 웹 환경에서 하이퍼텍스트 모델을 바탕으로 멀티미디어 처리를 위한 부가적인 구조와 관계형 또는 객체지향형 데이타베이스 관리 시스템을 접목하여 구축하는 대용량의 멀티미디어 데이타베이스 응용 시스템이다. 그러나 기존의 하이퍼텍스트 모델링 기법과 DBMS 통로 형태로는 웹 서비스 고급화에 필수적인 다양한 표현능력과 DBMS 연동과정에서의 병목발생으로 인한 동시성 기능이 제한된다. 따라서, 본 논문에서는 하이퍼텍스트 모델링 측면에서 암시적 질의 수행 기능을 지원하고 동적으로 생성되는 항해 모델과 가상 그래프 구조를 제안한다. 또한 항해 유형 분류를 통해 노드와 링크의 생성 규칙을 유도하고 제안된 모델과 웹 데이타베이스 시스템 후위에 위치하는 관계형 모델과의 상호 사상기법을 연구한다. 그리고 데이타베이스 통로의 효율을 향상시키기 위해 가중치를 기반으로 질의처리 서버를 동적으로 할당하는 스케줄링 기법을 제안하여 시스템 전체의 성능을 개선하고, 제안된 기법이 상대적으로 높은 복잡도를 갖는 동시 질의 요구에 적합함을 보인다.
Miniaturization of computing devices, and advances in wireless communication and positioning systems will create a wide and increasing range of database applications such as location-based services, tracking and transportation systems that has to deal with Moving Objects. Various types of queries could be posted to moving objects, including past, present and future queries. The key problem is how to model the location of moving objects and enable Database Management System (DBMS) to predict the future location of a moving object. It is obvious that there is a need for an innovative, generic, conceptually clean and application-independent approach for spatio-temporal handling data. This paper presents behavioral aspect of the spatio-temporal databases for managing and querying moving objects. Our objective is to impelement and extend the Spatial TAU (STAU) system developed by Dr.Pelekis that provides spatio-temporal functionality to an Object-Relational Database Management System to support modeling and querying moving objecs. The results of the impelementation are demonstrated in this paper.
본 논문에서는 검색 빈도가 높고 검색 형태가 다변적인 멀티미디어 응용 분야에서 간단한 질의어만을 사용해 멀티미디어 데이타가 포함된 질의 검색 결과를 멀티미디어 답게 시공간상에 배치해 프레젠테이션해주는 멀티미디어 검색 질의어(SQL/MR:SQL/Mulitimedia Retrival)를 제안하였다. 특히, SQL/MR의 주요 구문과 질의에, 그리고 SQL/MR이 사용하는 주요 태그의 처리 방법을 제시하였다. SQL/MR은 SQL의 SELECT절만을 확정한 것으로 사용자가 매번 질의마다 저작 도구를 사용해야 하는 번거로움을 제거해 준다. SQL/MR은 모노미디어 데이타 타입(또는 클라스) 형태로 멀티미디어 데이타를 분리 저장하는 대부분의 현존 관계 DBMS, 객체지향 DBMS, 객관관계 DBMS에서 모두 활용될 수 있다.
GIS기술의 발달로 인하여 과거와 같이 MicroStation과 같은 측량 장비를 이용하여 현지 측량 작업을 수행하지 않고도 항공기에 탑제된 LiDAR(Light Detection and Ranging) 장비와 GPS를 이용하여 보다 더 효율적이고 정밀한 지도를 제작하게 되었다. 이러한 데이터는 그 양이 방대하기 때문에 관계형 데이터베이스를 이용하여 관리해야 할 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 취득한 LiDAR데이터를 데이터베이스에 저장하고 관리하기 위한 방안을 모색하고자 한다.
본 논문은 객체 관계형 실시간 DBMS인 Tachyon의 특성 및 구조에 관한여 기술한다. Tachyon은 전전자 교환기용 관계형 DBMS인 DREAM-S의 개발 경험을 바탕으로 개발된 객체 관계형 DBMA이고, 고성능 데이터 처리를 위한 주기억 장치 상주 DBMS이며, 우선순위 기반의 스케쥴링과 연성 데드라인(soft-deadline) 트랜잭션을 처리하는 실시간 DBMS이다. Tachyon은 객체지향 질의를 통한 융통성 있는 데이터 조작이 가능하며, 다중 사용자 환경에서 항상 데이터의 일관성을 유지하고, 고신뢰 시스템을 위한 이중화 구조의 지원 및 데이터 백업/복구 등의 종합적인 데이터베이스 관리를 제공한다. 현재 Tachyon은 DREAM-S와 더불어 초고속정보통신망에서의 백본 교환기 시스템의 DBMS로 활용될 예정이다.
본 논문에서는 차세대 DBMS로 각광을 받고 있는 객체-관계형 DBMS(Object-Relational DBMS : ORDBMS)기반의 데이터 웨어하우스(data warehouse)에서 질의 처리의 성능을 향상시키는 AH(Attribute Hierarchy) 인덱스와 이를 이용한 질의 처리 기법을 제안한다. 지금까지 관계 DBMS를 이용한 데이터 웨어하우스의 성능 향상에 관한 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 데이터 웨어하우스는 기존의 데이터베이스와는 비교할 수 없을 만큼의 대용량 데이터를 가정하므로 ORDBMS를 이용하여 데이터 웨어하우스를 구축하는 경우에서도 적절한 성능의 보장이 필수적으로 요구된다. 이 논문에서 제안된 AH 인덱스를 사용함으로써 데이터 웨어하우스 분석용 질의에서 자주 사용되는 조인과 그루핑 연산은 비용이 저렴한 인덱스 액세스 연산으로 대치되며, 데이터의 량과 무관하게 질의 처리비용이 거의 고정되는 효과를 얻을 수 있다.
응용 환경에서 동시에 이종의 모델을 지원하는 다수의 데이터베이스에 대하여 이들을 동시에 사용하거나 서로 간의 데이터 이전을 위해서는 스키마 변환과 질의 변환이 필요하다. 본 논문에서는 이종 모델 데이터베이스간의 상호 질의를 위해, 1) 관계형 스키마를 객체지향 스키마로 변환하고, 2) 관계 데이터베이스의 데이터를 객체 데이터베이스로 이전하며, 3)사용자의 관계형 질의를 객체 데이터베이스에서 인식할 수 있도록 변환하는 수행하는 중개자(Mediator)의 설계에 대해 기술한다. 제안된 중개자는 관계형 SQL 질의를 받아서, 데이터의 위치에 다랄 적절한 질의로 변환한 후, 관계 데이터베이스와 객체 데이터베이스에 있는 데이터를 자동으로 처리한다. 결과적으로, 중개자는 서로 다른 데이터베이스를 동시에 사용할 수 있는 기초가 될 것이다.
인터넷이 일반인들에게 널리 활용되면서 웹 사이트의 수가 기하급수적으로 증가하고 있으며, 각각의 웹 사이트에 저장된 정보의 양도 급속히 증가하고 있다. 따라서, 웹 사이트에서 자신이 보유한 정보를 방문자들이 쉽게 검색할 수 있도록 자체 검색 서비스를 제공해야 하는 필요성이 점차 커지고 있다. 이를 위해, 각 웹 사이트의 정보를 중앙 데이타베이스에 저장하고. 검색 범위를 자신의 사이트에서 제공한 데이타에 제한하여 검색하는 사이트 제한 검색이 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 오디세우스 정보검색용 객체관계형 DBMS 를 사용하여 사이트 제한 검색을 효율적으로 구현하는 두 가지 방법을 제안한다. 다음으로, 본 논문에서 제안한 사이트 제한 검색의 구현 방법은 대용량 데이타베이스에서 사이트 제한 검색을 수행하더라도 검색 속도가 전혀 저하되지 않음을 실험을 통해 입증한다.
본 연구에서는 생산관리 정보와 기술정보를 동시에 처리하는 생산정책(produ- ction strategy)인 컴퓨터 통합제조(CIM:Computer Integreated Manufacturing)를 위한 공구 관리 시스템(tool management system)의 개발에 관한 것으로 대상 공구는 NC 선 반공구로 제안하였다.
Large-scale ontology management is one of the main issues when using ontology data practically. Although many approaches have been proposed in relational database management systems (RDBMSs) or object-oriented DBMSs (OODBMSs) to develop large-scale ontology management systems, they have several limitations because ontology data structures are intrinsically different from traditional data structures in RDBMSs or OODBMSs. In addition, users have difficulty using ontology data because many terminologies (ontology nodes) in large-scale ontology data match with a given string keyword. Therefore, in this study, we propose a (graph database-based ontology management system (GOMS) to efficiently manage large-scale ontology data. GOMS uses a graph DBMS and provides new query templates to help users find key concepts or instances. Furthermore, to run queries with multiple joins and path conditions efficiently, we propose GOMS encoding as a filtering tool and develop hash-based join processing algorithms in the graph DBMS. Finally, we experimentally show that GOMS can process various types of queries efficiently.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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