XML이 웹 문서의 표준이며, 문서교환용 언어로서 사용되고있다. 상업용 데이터는 대부분 관계형 데이터베이스에 저장되어 있고 이들 문서를 교환용 문서로 만들어서 문서교환에 이용하거나 관계형 데이터베이스에 저장된 XML데이터에 XQL로 질의하여 질의결과를 효율적으로 획득하는 것은 매우 중요하다. 따라서, 향후 많은 XML데이터의 보관 및 관리 그리고 XML데이터를 위한 질의어 처리는 필수적이다. 지금까지, XML데이터의 저장 및 검색과 관련한 연구 및 제품개발이 여러 업체에 의해 있어왔고, 지금도 연구 및 개발이 진행되고 있다. 하지만, 효율적인 XML데이터의 저장 및 검색을 위한 시스템은 아직까지 많지 않다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 경로 질의를 위한 DFS-Numbering 방식을 사용하며, 효율적인 데이터 저장을 위해서 XML 데이터 저장을 위한 스키마를 설계하였다. 또한, 전통적인 관계형 데이터베이스 엔진을 이용한 효율적인 XQL 질의수행 방법을 설계 및 구현하였다. 즉, 사용자가 시스템에 XQL로 질의를 하면 XQL 처리기에 의해서 XQL이 SQL로 변환되고, SQL로 관계형 데이터베이스에 질의를 수행하면, 결과로 레코드를 반환한다. 이때 XML 생성기에 의해서 사용자에게 n문서를 반환한다.
본 논문은 관계데이터베이스시스템을 이용하여 효율적인 미디어 출판을 위한 SuperSQL의 효과적 이용방법에 대해 논하고 있다. SuperSQL은 관계데이터베이스에서의 검색결과를 XML이나 HTML과 같은 다양한 미디어 형태로 변화시킬 수 있도록 SQL을 확장한 언어와 이를 처리하는 시스템이다. 본 논문에서는 SuperSQL의 다양한 미디어 출판시스템을 통합하기 위해 효과적인 미디어 출판이 가능한 새로운 미디어 출판 처리 방법에 관해 논의한다. 본 논문에서 제시하는 것은 첫 번째로 SuperSQL 질의처리 프로세서의 다양한 미디어 출판 프로세스들 간의 공통된 처리 프로세서를 통합함으로서 통합된 미디어 생성 프로세서를 생성하는 방법을 제안하고 있다. 다른 한 가지는 Trinity Data Model개념을 기반으로 하는 미디어 출판 프로세서를 각각의 특징에 따라 값과 구조, 미디어 추상테이블로 분리하여 처리하는 방법을 제안하였으며 또한 실험을 통해 본 제안 시스템의 유효성을 검증하였다.
온톨로지 기반의 애플리케이션에 대한 사용이 증가함에 따라 시맨틱 정보를 효율적으로 저장 및 처리하는 것이 중요하게 다루어지고 있다. 비록 몇몇의 관련된 시스템들이 개발되어왔지만, 이들은 시맨틱 데이타의 크기, 시맨틱 질의 처리의 성능 시맨틱 데이타 유지관리의 관점에서 몇몇 제한을 가지고 있다. 본 논문에서는 온톨로지 관리 시스템을 위한 OWL 인지 관계형 모델을 제안하고 이를 이용하는 SQL 기반의 시맨틱 질의 처리 메커니즘을 제안한다. 또한 질의 처리 성능에 대한 검증을 위해 Sesame와 비교를 통해서 좀 더 효율적임을 보여준다.
한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
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pp.128-133
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1998
This paper aims to present some ideas for implementation of Uncertain Relational Databases (URD) which are extensions of classical relational databases. Our system firstly is based on possibility distribution and probability theory to represent and manipulate fuzzy and probabilistic information, secondly adopts flexible mechanisms that allow the management of uncertain data through the resources provided by both available relational database management systems and front-end interfaces, and lastly chooses dynamic SQL to enhance versatility and adjustability of systems.
그래프는 실세계의 많은 문제를 효과적으로 모델링하여 해를 구할 수 있는 강력한 방법을 제공하기 때문에 그래프의 표현 방법과 알고리즘 개발에 다양한 연구가 진행되어 왔다. 하지만, 대부분의 연구가 메인 메모리에 수용 가능한 크기를 갖는 그래프만을 고려하였기 때문에 큰 문제에 적용하기 위해서는 아직도 많은 어려움이 존재한다. 이를 극복하기 위하여 본 논문에서는 관계형 데이타베이스 이론에 기반하여 그래프를 표현하고 그래프 알고리즘을 정의할 수 있는 방법을 제안한다. 이 방법에서 그래프는 릴레이션으로 표현되며 그래프의 각 정점과 간선은 이 릴레이션의 튜플로서 저장된다. 이렇게 저장된 그래프에 대한 알고리즘은 추출, 선택, 죠인과 같은 관계대수 연산을 이용하여 정의되며 SQL과 같은 데이타베이스 언어를 사용하여 구현될 수 있다. 또한, 본 논문은 그래프의 저장 및 관리뿐만 아니라 다양한 응용프로그램 개발에도 사용될 수 있는 기본적인 그래프 함수들을 라이브러리화 하였다. 이와 같은 데이터베이스에 기반한 방법은 메모리에 수용되지 않는 크기의 그래프를 효과적으로 처리할 수 있는 방법을 제공할 뿐만 아니라 다양한 응용프로그램 개발을 용이하게 할 것이다. 또한, 데이타베이스가 제공하는 기본적인 기능인 다중사용자에 의한 동시공용 등과 같은 많은 장점을 가진다.
XML이 다양한 분야에 널지 이용되면서 대용량의 XML을 효과적으로 관리하는 여러 가지 방법들이 연구되고 있다. 특히 지금가지 상업적, 기술적으로 성공적인 데이터 모델인 관계형 데이터베이스를 기반으로 한 여러 가지 방법들이 연구되고 있다. 본 논문은 관계형 DBMS를 사용하여 XML 질의어인 XQuery를 SQL로 변환하는 알고리즘인 XSTAR(XQuery to SQL Translation Algorithms on RDBMS)를 설계 및 구현한다. 본 연구의 XSTAR 알고리즘은 기본적인 XPath 뿐만 아니라 XQuery FLWOR 표현식, XQuery함수, 그리고 전문 검색(Fulltext 검색[8])과 관련된 몇몇 특수한 기능을 효율적으로 지원할 수 있으며, 질의의 결과 값을 XML 형태로 재생성하여 사용자에게 반환한다. 본 논문에서 제안하는 XSTAR 알고리즘은 현재 웹 상에서 공개적으로 시범 운용되고 있는 XML 문서의 관리 및 질의 처리 시스템인 XPERT(XML Query Processing Engine using Relational Technologies, http://dblab.kmu.ac.kr/project.jsp")의 질의 처리 엔진으로 사용되고 있다.
비구조적인 정보로 표현된 프로세스 모델들을 포함하고 있는 기존의 프로세스 리파지토리들은 필요시 변경이 용이치 않으며 프로세스를 비교$.$분석할 수 있는 기능이 부족하다는 단점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 프로세스 모델을 관계형 데이터베이스에 저장하기 위한 스키마를 제시하고 SQL을 이용하여 제시된 스키마의 활용가능성을 검증하였다. 본 연구의 기대효과로는 프로세스 모델을 구조적 데이터로 관계형 데이터베이스에 저장함으로써 프로세스의 비교$.$분석의 가능성과 관리의 용이성을 제공하는데 있다.
최근 인터넷에는 3차원 그래픽 데이터를 이용하는 그래픽 응용 프로그램들이 증가하고 있다 이에 따라 색상, 질감, 모양, 공간관계 등의 3차원 그래픽 데이터의 특징 정보를 이용한 검색에 관련된 많은 기법이 제안되고 있다. 그러나 효율적인 3차원 그래픽 데이터의 모델링이나 데이터베이스 저장 기법에 대한 연구는 미진한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 XML 기반의 3DGML로 모델링된 3차원 그래픽 데이터를 데이터베이스에 저장하고 SQL을 이용하여 3차원 그래픽 데이터를 내용기반으로 검색할 수 있는 시스템을 제시한다. 3DGML로 모델링된 3차원 그래픽 데이터에서 의미 있는 객체들을 추출하여 관계형 데이터베이스에 저장하는 객체단위 데이터베이스 매핑 기법을 제시하고, 이 데이터베이스로부터 3차원 그래픽 데이터 객체의 특징 정보와 3차원 장면의 설명정보 및 장면에 포함된 객체간의 공간 관계 등을 이용한 SQL 질의를 보인다.
The relational database management systems sometimes require extremely long and complicated queries for a certain retreval. In this case, recursive retirevals are more efficient approach than the usual queries. Many researchers have tried to incorporate semantics in the traditional relational models using artificial intelligence techniques. This new concept becomes a deductive database and sometimes it is also called as a logic programming. However, the designer of a deductive database did not overcome the short of relational database. In this paper, we propose a new way of designing queries for the deductive database. We also provide relations for recursive retrieval in the deductive database. These approaches are applied for the material requirement planning.
최근 데이터의 대용량화로 인해 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)과 빅데이터 처리를 위한 NoSQL DBMS에 대한 수요가 꾸준히 늘고 있다. 관계형 DBMS에 대한 디지털 포렌식 조사 기법은 활발히 연구되어 왔으나 최근 사용이 급증하고 있는 NoSQL DBMS에 대한 포렌식 조사 기법에 대한 연구는 거의 없는 실정이다. 본 논문에서는 NoSQL DBMS 중 가장 많이 사용되고 있는 MongoDB에 대한 디지털 포렌식 조사 절차와 기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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