최근 데이터베이스를 이용한 정보처리응용 시스템이 증가하고 있는 추세이다. 이러한 응용 시스템의 데이터를 종합적으로 분석 처리하여 사용자 요구에 신속하게 응답할 수 있도록 다양하고 고품질의 정보 서비스를 지원하기 위해 데이터 웨어하우스 환경에 관한 연구가 많이 이루어지고 있다. 이러한 환경을 제공하기 위해서는 많은 데이터 정보가 요구되며, 이를 분석하여 사용자 의사 결정에 적합한 정보 추출 수행은 기존의 관계형 데이터베이스 환경의 테이블들에 대한 질의 수행에서 시간적인 낭비 요소가 많이 존재한다. 그러므로 본 논문에서는 사용자 질의에서 자주 요구되는 사실 혹은 데이터를 통합, 저장 및 수행하기 위한 테이블 생성을 사용자가 직접 선택 정의함으로써 편리하게 테이블 생성할 수 있도록 설계 및 구현한다. 또한 본 내용에서 포함되는 내용으로 기존 일반적인 SQL 질의를 수행할 수 있도록 한다.
The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.691-692
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2015
Several scholars in South Korea have predicted that maintenance costs of social infrastructure will sharply increase from the mid-2020s, and cause budgetary deficits among facilities management agencies. Interest in infrastructure asset management (IAM) is rising as a solution to such problem. In this study, an information system for asset valuation that reflects the salvage value and deferred cost of social infrastructure based on WBS (work breakdown structure) was developed in consideration of IAM. To reuse the construction cost information such as the acquisition cost, the interconnection between CBS (cost breakdown structure) and WBS was considered. Furthermore, asset valuation information was developed with XML schema to facilitate the exchange and reuse of the information among project participants.
한 도메인 내에서 다양한 데이터베이스의 데이터를 공유하고 표준화하기 위해 MDR(Metadata Registry)을 이용하여 정보를 통합할 수 있다. 그러나 MDR을 구축하는 조직간 데이터요소 표현의 불일치 때문에 MDR간 광역적인 정보를 통합하는데 어려움이 있다. 또한 웹과 같은 다양한 데이터베이스가 존재하는 환경에서 통합된 정보를 검색하고자 하는 사용자는 각각의 데이터베이스 스키마 정보를 확보하기엔 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 MDR과 온톨로지(Ontology)를 결합한 3계층 정보 통합 시스템을 제안한다. MDR간 데이터요소의 관계를 사상시키고 표현의 불일치를 해결하기 위해 MDR의 표준성기능과 온톨로지의 개념과 관계기능을 결합한 정보 통합 모델을 정의하고 에이전트 기술을 적용한 계층적이고 독립적인 정보 통합 아키텍처를 제안한다. 온톨로지는 사용자의 질의에서 개념을 추출하기 위한 의미망(semantic network)의 역할과 MDR간의 데이터요소 관계를 설정하기 위한 기능으로 적용되었다. MDR과 지식베이스(Knowledge Base)는 데이터요소간 표현 불일치를 해결하기 위해 적용하였다. 이러한 핵심요소를 고려하여 제안된 아키텍처를 사용하여 MDR과 온톨로지를 결합한 3계층 정보 통합 시스템을 구현하였다.
지리정보의 상호 운용성을 제공하기 위해 제안된 GML은 무선 환경에서의 응용을 위해 다양한 동적 객체 스키마를 명세하고 있다. 이러한 GML 동적 객체 스키마는 시간의 변화에 따라 그 위치와 모양이 연속적으로 변화하는 이동객체의 표현을 지원하여, 이동객체의 위치 정보를 기반으로 다양한 응용 서비스를 제공하는 위치기반서비스에서 GML 활용도가 증대되고 있다. 특히, GML 질의어는 지리정보의 통합, 공간 연산자의 지원 등을 중심으로 많은 연구가 수행되었다. 그러나, 기존의 GML 질의어는 이동객체에 대한 질의를 고려하지 않고 있다. 따라서 이 논문에서는 GML 문서에 대한 이동객체 질의를 지원하기 위해 표준 XML 질의어인 XQuery를 확장한 이동객체 질의어를 제안한다. 또한, 제안질의를 위한 데이터 모델 및 대수 연산 그리고 다양한 이동객체 연산자를 설계하고, 제안 질의어를 돌풍 관제 시스템에 적용하여 제안 질의어가 다양한 위치기반서비스에 효과적으로 사용될 수 있음을 보인다.
최근, 마이크로어레이 실험 데이터의 품질과 재생산성에 대한 신뢰도가 증가하고 있어 마이크로어레이 데이터의 공유 및 활용에 대한 요구가 급속히 증가하고 있다. 그러나 공개되어 있는 국내, 외 마이크로어레이 데이터는 실험 방식, 플랫폼 등에 따라 서로 다른 데이터 항목과 포맷을 가지므로 데이터의 실제적 접근 및 활용이 어려운 상황이다. 본 논문에서는 실험 플랫폼, 데이터 포맷, 정규화 기법, 분석 방식 등이 서로 다른 기존의 마이크로어레이 데이터를 효율적으로 검색, 공유, 통합할 수 있는 마이크로어레이 데이터 공유 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 웹 서비스 기반 기술을 이용하여 분산된 마이크로어레이 데이터를 통합하며, 각 사이트의 사용자는 UDDI를 통하여 검색한 데이터를 표준 MGED 기반의 공통 데이터 구조로 자동 변환하여 다운 받을 수 있다. 정의된 공통 데이터 구조는 IDF,ADF,SDRF,EDF로 구성되어 다양한 구조의 마이크로어레이를 통합할 수 있는 템플릿 역할을 수행하며, MAGE-ML, MAGE-TAB, XML Schema 문서로 저장할 수 있다. 또한 제안된 시스템의 자동 데이터 제출기, 파일 관리자 등은 마이크로어레이 데이터 공유를 위한 다양한 부가 기능을 제공한다.
최근 다양한 분야에서 인공지능(AI), 블록체인(Blockchain), 엣지 컴퓨팅(Edge Computing), 사물인터넷(IoT) 등 첨단 ICT 기술을 적용하여 신규 서비스 창출 및 새로운 디지털 시대를 만들어가고 있다. 이러한 기술 발전과 더불어 우리나라도 "스마트시티"에서 "플랫폼 도시"로 거듭나기 위해 다양한 정책들이 시행되고 있다. 도시 단위의 스마트시티 통합플랫폼과 주거 단위의 스마트하우징 플랫폼과 연계를 통해 새로운 서비스와 가치를 창출할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 스마트하우징 플랫폼과 스마트도시 안전망 중 하나인 스마트 119 긴급출동 지원 서비스와의 연계 시나리오를 정의하고, 스마트 119 긴급출동 지원서비스를 제공하기 위한 스마트하우징 플랫폼과 스마트시티 통합플랫폼 간 데이터 전송 규약 및 데이터 교환을 위한 메타데이터 스키마를 제안한다.
한국생물정보시스템생물학회 2000년도 International Symposium on Bioinformatics
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pp.53-55
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2000
Xenie is the JAVA application software that integrates and represents 'gene to function'information of human gene. Xenie extracts data from several heterogeneous molecular biology databases and provides integrated information in human readable and machine usable way. We defined 7 semantic frame classes (Gene, Transcript, Polypeptide, Protein_complex, Isotype, Functional_object, and Cell) as a common schema for storing and integrating gene to function information and relationship. Each of 7 semantic frame classes has data fields that are supposed to store biological data like gene symbol, disease information, cofactors, and inhibitors, etc. By using these semantic classes, Xenie can show how many transcripts and polypeptide has been known and what the function of gene products is in General. In detail, Xenie provides functional information of given human gene in the fields of semantic objects that are storing integrated data from several databases (Brenda, GDB, Genecards, HGMD, HUGO, LocusLink, OMIM, PIR, and SWISS-PROT). Although Xenie provide fully readable form of XML document for human researchers, the main goal of Xenie system is providing integrated data for other bioinformatic application softwares. Technically, Xenie provides two kinds of output format. One is JAVA persistent object, the other is XML document, both of them have been known as the most favorite solution for data exchange. Additionally, UML designs of Xenie and DTD for 7 semantic frame classes are available for easy data binding to other bioinformatic application systems. Hopefully, Xenie's output can provide more detailed and integrated information in several bioinformatic systems like Gene chip, 2D gel, biopathway related systems. Furthermore, through data integration, Xenie can also make a way for other bioiformatic systems to ask 'function based query'that was originally impossible to be answered because of separatly stored data in heterogeneous databases.
In these days, HIS(Hospital Information System) raise the quality of medical services by effective management of medical records. As computing environment was developed, it is possible to search information quickly. But, standard medical data exchange is not completed between medical clinic and another organ so far. In case of patient transfer, past medical record was not efficiently transmitted. It be feasible treatment delay or medical accident. It is trouble that medical records is transferred by a person and communicate with each other. Extensible Markup Language (XML) is a simple, very flexible text format derived from SGML. Originally designed to meet the challenges of large-scale electronic publishing, XML is also playing an increasingly important role in the exchange of a wide variety of data on the Web and elsewhere. Form in system of company product, relative organs that handle bio-signal data is each other dissimilar and integration and to transmit to supplement bottleneck this research uses XML. In this study, it is discussed about sharing of medical data using XML web technology to standard medical record between hospital and relative organization The data structure model was designed to manage bio-signal data and patient record. We experimented about data transmission and all-in-one between different systems (one make use of MS-SQL database system and the other manage existent bio-signal data in itself form in file in this research). In order to search and refer medical record, the web-based system was implemented. The system that can be shared medical data was tested to estimate the merits of XML. Implemented XML schema confirms data transmission between different data system and integration result.
최근 포털사이트 및 여러 분야에서 제공하는 지도서비스로 쉽게 공간정보를 이용할 수 있어 다양한 기관에서 제공하는 공간정보의 통합에 대한 연구가 주목을 받고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 이종의 공간정보를 통합하는 연구를 진행하였다. 공간정보의 통합과정은 다른 제공기관에서의 공간정보 추출과 동일좌표계로의 변환 그리고 대응되는 공간객체쌍을 찾는 단계로 구성되며, 본 연구에서는 마지막 단계인 실세계의 대응되는 공간객체를 매칭하는 연구를 중심으로, 전자지도와 POI와 같은 이종의 공간정보를 효율적으로 통합하는 방법을 개발하였다. 이를 위해 네 개의 매칭 종류와 그에 따른 기준을 제시하였다. 본 연구의 주된 목적은 이종의 공간객체에 대한 매칭을 위해 공간정보 및 부가적인 속성정보를 이용하는 구체적인 방법과 절차를 제시하는 것이다.
인터넷의 성장으로 인해 반구조적인 문서의 표준인 XML 문서의 사용이 증가하고 있고 이에 따라 XML 문서의 통합과 검색을 위한 연구가 많이 진행되고 있다. 효율적인 문서의 통합과 검색을 위한 기초 작업은 유사 구조의 XML 문서를 클러스터링 하는 것이다. 기존 연구의 XML 문서 클러스터링에서는 문서간의 구조적 유사도를 이용하여 클러스터를 생성한다. 그러나 이러한 방법은 문서간의 구조적 유사성외 정확한 측정 기준을 만들기 어렵고, 반복적인 유사도의 비교로 인해 처리 속도가 느리다는 단점이 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 이 논문에서는 많은 데이타에도 유연하게 적용할 수 있는 트랜잭션 데이타를 위한 클러스터링 알고리즘을 적용하는 새로운 클러스터링 방법을 제안한다. 이 논문에서 제안하는 클러스터링 방법은 하나의 DTD나 XML 스키마를 공유하는 문서 집합이 아닌 스키마가 없는 다양한 구조의 XML 문서들을 대상으로 공통 구조를 이용한다. 공통 구조를 이용하기 위하여 XML 문서의 트리 모델에서 구조를 분리하여 빈발 구조를 추출하고 이를 기반으로 클러스터링을 수행한다. 아울러, 기존 연구와의 비교 및 실험을 통해 제안 기법의 효율성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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