• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.123-131
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• 2020

그래프 데이터베이스에서 패턴질의는 관계 데이터베이스 SQL과 비교하여 질의의 쉬운 표현, 높은 질의 처리 성능을 기대할 수 있는 장점이 있다. 그러나 그래프 데이터베이스는 관계 데이터베이스와 달리 논리적 데이터 모델을 구축하는 방법론이 정의되어 있지 않아 모델링에 따라 패턴 질의의 장점을 활용하지 못할 수 있다. 본 연구는 그래프 모델링 과정 중 나타나는 is-a 노드 모델링 방법에서 일반화 모델로 설계할 경우와 특수화 모델로 설계할 경우 그래프 패턴질의의 성능 차이가 있음을 실험하였다. 실험 결과 is-a 노드 설계를 특수화 모델로 설계할 경우 더 우수한 성능을 얻을 수 있음을 보였다. 또 추가로 패턴질의를 작성할 때 변수를 노드나 간선에 바인딩시키는 경우 그렇지 않는 경우보다 성능이 우수할 수 있음을 보였다. 실험 결과들은 그래프 데이터베이스에서 패턴질의에 대한 is-a 노드 모델링 방법 및 그래프 질의 작성 방법으로 제시될 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.22-24
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• 2022

최근 그래프데이터베이스가 널리 사용되기 시작했다. 그래프데이터베이스는 그래프구조를 활용하는 데이터베이스이다. 관계형 데이터베이스의 테이블 대신, 그래프데이터베이스는 정점과 간선 형태로 정보를 저장한다. 데이터 저장구조의 사전 정의 없이 데이터를 저장할 수 있으며 사람이 생각하는 방식과 유사하게 데이터를 저장하고 조회할 수 있다. 그래프 데이터베이스를 활용하면 복잡한 연결구조를 가진 대용량 데이터를 효율적으로 처리할 수 있다. 통신망은 다양한 형태의 통신설비가 복잡하게 상호연결된 그래프구조로 볼 수 있다. 기존의 통신망 관리 시스템(Network Operation Support System)은 통신설비와 설비간 연결관계를 관계형데이터베이스로 관리하고 있어 서비스 종단 간 연결관계를 조회하거나, 고장원인 지점을 추적 ·조회하는등 그래프 탐색쿼리를 수행함에 있어서 어려움이 있었다. 본 연구에서는 통신망 구성 정보를 그래프데이터베이스를 이용해 구축하는 방안에 대해 고찰하고자 한다. 그래프데이터베이스의 도입으로 그래프탐색이 필요한 조회인 경우 효율적인 질의처리가 가능할 것으로 기대한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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• pp.447-450
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• 2003

In this research, we propose an automatic knowledge acquisition and composite knowledge expression mechanism based on machine learning and relational database. Most of traditional approaches to develop a knowledge base and inference engine of expert systems were based on IF-THEN rules, AND-OR graph, Semantic networks, and Frame separately. However, there are some limitations such as automatic knowledge acquisition, complicate knowledge expression, expansibility of knowledge base, speed of inference, and hierarchies among rules. To overcome these limitations, many of researchers tried to develop an automatic knowledge acquisition, composite knowledge expression, and fast inference method. As a result, the adaptability of the expert systems was improved rapidly. Nonetheless, they didn't suggest a hybrid and generalized solution to support the entire process of development of expert systems. Our proposed mechanism has five advantages empirically. First, it could extract the specific domain knowledge from incomplete database based on machine learning algorithm. Second, this mechanism could reduce the number of rules efficiently according to the rule extraction mechanism used in machine learning. Third, our proposed mechanism could expand the knowledge base unlimitedly by using relational database. Fourth, the backward inference engine developed in this study, could manipulate the knowledge base stored in relational database rapidly. Therefore, the speed of inference is faster than traditional text -oriented inference mechanism. Fifth, our composite knowledge expression mechanism could reflect the traditional knowledge expression method such as IF-THEN rules, AND-OR graph, and Relationship matrix simultaneously. To validate the inference ability of our system, a real data set was adopted from a clinical diagnosis classifying the dermatology disease.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권10호
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• pp.33-43
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• 2018

In this paper, we propose a method to automatically generate the description of an RDF graph structure. The description is expressed in Shape Expression Language (ShEx), which is developed by W3C and provides the syntax for describing the structure of RDF data. The RDF graphs to which this method can be applied are limited to those generated by the direct mapping, which is an algorithm for transforming relational data into RDF by W3C. A relational database consists of its schema including integrity constraints and its instance data. While the instance data can have been published in RDF by some standard methods such as the direct mapping, the translation of the schema has been missing so far. Unlike the users on relational databases, the ones on RDF datasets were forced to write repeated vague SPARQL queries over the datasets to acquire the exact results. This is because the schema for RDF data has not been provided to the users. The ShEx documents generated by our method can be referred as the schema on writing SPARQL queries. They also can validate data on RDF graph update operations with ShEx validators. In other words, they can work as the integrity constraints in relational databases.

• 대한조선학회논문집
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• 제38권2호
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• pp.79-86
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• 2001

본 연구에서는 수작업으로 행해지는 블록 어셈블리 순서 결정과 같은 조선 공정계획을 자동화 하기 위하여 선박의 어셈블리 모델을, 그래프 이론을 기반으로, 기하, 관계, 순서 및 계층의 4단계 모델로 구성하는 방법을 제안하였다. 기하모델은 CAD로부터 입력받는 부품들의 기하형상에 일부 속성 값(판부재, 보강재)을 부가한 것이다. 어셈블리 부품간 연결관계를 연결관계를 표현하기 위한 관계 모델을 기하 모델의 곡면간 교차계산을 통해 생성하고, 블록 어셈블리 순서와 구성관계를 나타내기 위해, 관계 모델로부터 그래프 알고리즘과 조선소의 조립 방법을 그래프 탐색 규칙으로 사용해서, 순서모델을 생성하였으며, 이를 위상정렬하여 어셈블리 계층 및 부품 리스트를 표현하는 계층모델을 생성하였다. 끝으로 위에서 제안한 4단계에 따라 Single type, double bottom type과 같은 대표적인 블록 어셈블리 모델을 대상으로 본 연구에서 제안한 방법의 타당성을 검증하였다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제12권2호
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• pp.99-118
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• 2002

In this paper, we propose a visual relational database query language, VRQL, by modifying and extending the recently proposed $VOQL^*$. Like $VOQL^*$, VRQL, based on ven Diagram and graph, naturally reflects the structure of schemas in queries and has recursive formal semantics. However, VRQL has relationally complete expressiveness, while $VOQL^*$ is only a conjunctive query language. In the logical definition part of VRQL, which is the relational version of $VOQL^*$, most features of $VOQL^*$ are retained, and the semantics of queries are based on the tuple relational calculus. In the procedural definition part of VRQL, by introducing the concept of VRQL view and set operations, the expressiveness of VRQL is increased to the level equivalent to that of the relational algebra. Due to the introduction of VRQL views, existing queries or temporary queries used in the process of creating queries can be represented with views, so that complex queries may be represented more conveniently. Set operations, used with VRQL views, enable us to represent various queries, beyond the expressiveness of conjunctive query languages.

• ETRI Journal
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• 제44권5호
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• pp.780-793
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• 2022

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.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1990년도 추계학술대회 논문집 학회본부
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• pp.428-431
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• 1990

This paper describes a pattern classification algorithm of QRS-complexes using significant point detection for extracting features of signals. Significant point extraction was processed by zero-crossing method, and decision function based on relational spectrum was used for pattern classification of the QRS-complexes. The hierarchical AND/OR graph was obtained by decomposing the signal, and by use of this graph, QRS's patterns were classified. By using the proposed algorithm, the accuracy of pattern classification and the processing speed were improved.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.993-1001
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• 2003

본 논문에서는 Edge-Labeled Graph에 기반하여 XML 인스턴스들을 관계형 데이터베이스로 저장하는 모델을 제안하고 구현한다. 저장되는 XML 인스턴스들은 Edge-Labeled Graph에 기반 한 Data Graph로 표현하고 이를 이용하여 데이터 경로, 엘리먼트, 속성, 테이블 인덱스 테이블에 정의한 값들을 추출한 후 Mapper를 이용하여 데이터베이스 스키마를 정의하고 추출된 값들을 저장한다. 그리고, 저장 모델은 질의를 지원하기 위해, XPATH를 따르는 질의 언어로 사용되는 XQL을 SQL로 변환하는 변환기 및 저장된 XML 인스턴스를 복원하는 DBtoXML 처리기를 갖도록 한다. 구현 결과, XML 인스턴스들과 제안된 모델 구조간의 저장 관계가 그래프 기반의 경로를 이용한 표현으로 가능했으며, 동시에, 특정 엘리먼트 또는 속성들의 정보들을 쉽게 검색할 수 있는 가능성을 보였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제25권4호
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• pp.163-180
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• 2022

부동산 데이터는 경제, 법률, 군중심리 등 다양한 분야와 상호작용하고 복잡한 레이어의 데이터로 구성되어 있으며, 그 양 또한 방대하고 빠르게 변화하여 빅데이터로 볼 수 있다. 부동산 빅데이터를 관리하기 위한 기존의 관계형데이터베이스는 스키마가 고정되어 있고 수직적 확장성을 가지며 다양한 관계를 처리하기 어려운 한계가 있다. 이러한 한계를 극복하기 위하여 본 연구에서는 부동산 데이터를 그래프데이터베이스에 구축함으로써 그 유용성을 검증하였다. 연구방법은 가장 널리 사용되는 데이터베이스 중 하나인 관계형데이터베이스 방식인 MySQL과 그래프데이터베이스 방식인 Neo4j에 다양한 부동산 데이터를 모델링하고 실생활에서 사용되는 부동산 질문들을 수집하여 9개의 질문들에 대해 그래프데이터베이스와 관계형데이터베이스의 쿼리시간을 비교하였다. 실험결과로 Neo4j는 다양한 관계를 추론하는 다중 JOIN 문이 있는 쿼리에도 일정한 성능을 보였지만 MySQL은 JOIN문이 많아질수록 쿼리시간이 급격하게 증가하는 경향을 보였다. 이러한 결과를 통해 다양한 관계를 가진 부동산 빅데이터에 Neo4j 같은 그래프데이터베이스가 효율적일 수 있음을 알 수 있으며 부동산가격 요인예측, 부동산에 대한 AI스피커 질의 등의 분야에서 활용을 기대할 수 있다.