• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제29권5호
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• pp.347-357
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• 2002

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.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1996년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.337-339
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• 1996

In this paper, we construct rough relational database model using approximation concepts of rough set. Also, we analyze the relation between objects, attributes and attribute values and, propose the method that can generate flexible retrieval results.

• 안보군사학연구
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• 통권1호
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• pp.269-310
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• 2003

AS Extensible Markup Language(XML) is emerging as the data format of the Internet era, there are increasing needs to efficiently transform between database and XML documents. In this paper, we propose a schema transformation method from relational database to XML database. To transform the schema, we represent input schema as Entity-Relationship diagram. Entity-Relationship model translator scans the input Entity-Relationship diagram using BFS (breadth First Search) and translates the diagram into hierarchical structure model. The XML Schema generator produces XML Scema code using the transformed hierarchical structure model. The proposed method has a merit that having reusability facility of XML Schema property in comparison with existing researches.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제6권1호
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• pp.165-194
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• 1996

Data distribution is one of the most important steps in distributed database design. This paper proposes a methodology for distributing database by using a relational schema as an input. A design support system called DBDD (Database Distribution Design) is implemented within the framework of this methodology. The methodology consists of three phases such as (i) schema analysis, (ii) fragmentation, and (iii) allocation. In the schema analysis phase, all the table names are acquired from a global relational schema. In the fragmentation phase, fragments are generated according to transaction retrieval patterns. Furthermore, DBDD enhances the design quality by allocating fragments in a progressive manner. A real-life case is illustrated to demonstrate the practical usefulness of the DBDD.

• 산업공학
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• 제16권spc호
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• pp.45-48
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• 2003

Entity-relationship modeling for designing relational database is a very complicated thinking process that requires extensive knowledge and experiences. It is very likely that designers make mistakes in this process. In order to minimize the mistakes, a systematic method to guide the thinking process is needed. In this research, an entity-relationship modeling system is developed, which resolves the whole process of information modeling, data modeling, and functional dependency relationship analysis into small and simple decision-making steps. Therefore, it can reduce the possibility of making decision errors and improve the efficiency of the modeling process. It's functionality and efficiency is verified through some modeling examples. It is expected that the modeling system can be commercialized, if some functions are added, such as detection, warning, and correction of decision errors, and educational help.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.615-616
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• 2014

현재 XML은 데이터 교환의 표준언어로 사용되고 있다. 현재 대부분의 데이터는 파일 시스템이 아닌 데이터베이스 시스템에 저장되어 있으며 객체지향 데이터베이스에 저장되어 있는 데이터의 경우 데이터를 계층적 구조로 표현할 수 있지만 관계형 데이터베이스의 경우는 각각의 테이블에 독립적으로 데이터가 존재하여 계층구조를 표현할 수 없다. 이에 본 논문에서는 계층적 데이터 표현이 어려운 기존의 관계형 데이터베이스의 데이터를 데이터베이스를 변경하거나 새로운 데이터베이스를 구축할 필요 없이 기존의 데이터의 구조를 정의하여 XML 문서를 생성하는 PL/SQL 프로시저 시스템을 설계하였다.

• 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.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권1호
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• pp.19-30
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• 2014

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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.25-34
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• 2011

본 논문에서는 UML(Unified Modeling Language)을 토대로 유스케이스(use case) 중심의 객체지향 분석 설계 방법론을 기반으로 한, 관계형 데이터베이스 통합 설계방법론에 대하여 다룬다. 본 통합 설계방법론에서 사용하는 개념모델은 비즈니스 프로화일(business profile)에 기반을 두고 있으며, 6단계로 구성되어 있다. 첫 번째 단계에서는 비즈니스 유스케이스(business use case)가 식별되어 마크로액티비티 다이어그램(macroactivity diagram)으로 표현되고, 두 번째 단계에서 마크로액티비티 다이어그램은 비즈니스 객체(business object)와 비즈니스 객체흐름(business object flow) 그리고 비즈니스 사용자책임(business worker's responsibilities)을 이용하여 상세 비즈니스 활동다이어그램(detailed business activity diagram)으로 변환된다. 세 번째 단계에서는 상세 비즈니스 활동다이어그램을 기반으로 시스템 전체의 정적 구조를 설명하는 비즈니스 클래스다이어그램(business class diagram)으로 변환된다. 네 번째 단계에서 비즈니스 클래스다이어그램은 대응하는 관계형 데이터베이스 초기 개념모델을 대표하는 클래스다이어그램으로 변환된다. 다섯 번째 단계에서 클래스다이어그램에 일반화와 특수화, 역할과 활동, 클래스 추가 그리고 중복 연관에 따른 추가적인 변환이 이루어지고, 마지막으로 관계형 데이터베이스 스키마로 변환이 이루어지게 된다. 본 논문에서 제시하는 방법론을 적용함으로써, 객체지향 분석 설계 방법론과 관계형 데이터베이스 설계방법론 사이에 유기적 연결이 이루어지게 되어, 객체지향 분석 설계 방법론 관계형 데이터베이스설계 방법론을 통합적으로 다룰 수 있게 된다. 이에따라 관계형 데이터베이스 기반의소프트웨어 시스템에 대한 객체지향 방식의 일관된 그리고 통합된 구축방안이 제공된다. 사례 연구로 제안한 통합 설계 방법론을 비자발급시스템에 대하여 적용한다.

• 지능정보연구
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• 제9권2호
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• pp.19-38
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• 2003

In this research, we propose the mechanism to develop self-evolving expert systems (SEES) based on data mining (DM), fuzzy neural networks (FNN), and relational database (RDB)-driven forward/backward inference engine. Most researchers had tried to develop a text-oriented knowledge base (KB) and inference engine (IE). However, this approach had some limitations such as 1) automatic rule extraction, 2) manipulation of ambiguousness in knowledge, 3) expandability of knowledge base, and 4) speed of inference. To overcome these limitations, knowledge engineers had tried to develop an automatic knowledge extraction mechanism. As a result, the adaptability of the expert systems was improved. Nonetheless, they didn't suggest a hybrid and generalized solution to develop self-evolving expert systems. To this purpose, we propose an automatic knowledge acquisition and composite inference mechanism based on DM, FNN, and RDB-driven inference engine. Our proposed mechanism has five advantages. First, it can extract and reduce the specific domain knowledge from incomplete database by using data mining technology. Second, our proposed mechanism can manipulate the ambiguousness in knowledge by using fuzzy membership functions. Third, it can construct the relational knowledge base and expand the knowledge base unlimitedly with RDBMS (relational database management systems) module. Fourth, our proposed hybrid data mining mechanism can reflect both association rule-based logical inference and complicate fuzzy relationships. Fifth, RDB-driven forward and backward inference time is shorter than the traditional text-oriented inference time.