• 품질경영학회지
• /
• 제50권4호
• /
• pp.811-830
• /
• 2022

Purpose: In this paper, we will discuss 1) prioritizing databases to be integrated; 2) which data elements should be emphasized in federated database integration; and 3) the degree of efficiency in the integration. This paper aims to lay the groundwork for building data governance by presenting guidelines for database integration using metrics to identify and evaluate the capabilities of the UK's air quality databases. Methods: This paper intends to perform relative efficiency analysis using Data Envelope Analysis among the multi-criteria decision-making methods. In federated database integration, it is important to identify databases with high integration efficiency when prioritizing databases to be integrated. Results: The outcome of this paper aims not to present performance indicators for the implementation and evaluation of data governance, but rather to discuss what criteria should be used when performing 'federated integration'. Using Data Envelope Analysis in the process of implementing intelligent data governance, authors will establish and present practical strategies to discover databases with high integration efficiency. Conclusion: Through this study, it was possible to establish internal guidelines from an integrated point of view of data governance. The flexiblity of the federated database integration under the practice of the data governance, makes it possible to integrate databases quickly, easily, and effectively. By utilizing the guidelines presented in this study, authors anticipate that the process of integrating multiple databases, including the air quality databases, will evolve into the intelligent data governance based on the federated database integration when establishing the data governance practice in the railway industry.

• 산업경영시스템학회지
• /
• 제21권47호
• /
• pp.139-148
• /
• 1998

CALS IDB (Integrated database) is one of core technologies that embodies the principle of a shared data environment for the life cycle related data in CALS environment. In this study, to successfully share the data, we first classified the data types employed in the CALS environment and then discussed the data heterogeneity issued in data integration processes. To effectively solve this heterogeneity, we proposed the federated database systems as a candidate system especially focusing on the major functions and core element technologies.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제13권2호
• /
• pp.95-103
• /
• 2008

최근 들어 유비쿼터스 시대를 맞이하여 군 관련 정보의 통합운용이 점점 더 중요한 주제로 부각되고 있다. 기존정보시스템을 통합 운용함에 있어 문제의 핵심은 정보의 시맨틱의 불일치이다. 이의 해결을 위해 메타데이터의 활용이 요구되고 있다. 메타데이터는 데이터에 관한 데이터를 말하는 것으로 자원의 검색을 빠르게 하는데 사용되며 또한 시맨틱 갭을 해결하는데 사용된다. 본 논문에서는 군 정보통합을 위한 메타데이터 기반의 데이터 그리드 시스템을 다룬다. 먼저 군 정보 통합을 위한 접근방법으로서 연합 데이터베이스와 데이터 그리드에 관하여 살펴보고, 메타데이터 기반의 데이터 그리드를 다룬 다음, 이에 기초한 군사자료 데이터 그리드 시스템을 제시한다.

• 데이타베이스연구회지:데이타베이스연구
• /
• 제34권3호
• /
• pp.69-85
• /
• 2018

최근 DCAT, CKAN 같은 동종 데이터 집합에 대해 질의를 동시에 수행하여 쿼리 결과의 품질을 크게 향상하는 페더레이션 쿼리 엔진이 활발하게 연구되고 있다. 하지만 기존 연구는 비표준 쿼리를 사용하며 정적 바인딩을 적용한 몇 가지 이기종 데이터 집합 또는 동종 데이터 집합에 대해서만 질의 할 수 있다. 본 논문에서는 SPARQL을 사용하여 여러 데이터 소스에 질의하는 페더레이티드 엔진 (DRAZ)을 제안한다. 제안하는 시스템에서는 주어진 SPARQL 쿼리의 모든 트리플 패턴을 API 호출로 변환하여 해당 데이터셋에 접근한다. 마지막으로 모든 API 호출 결과를 N-트리플로 변환하고 모든 트리플 패턴을 고려한 최종 결과를 요약한다. 우리는 제안하는 DRAZ를 DCAT 및 DOI와 같은 이기종 메타 데이터 표준을 고려하여 수정된 Fedbench 벤치 마크 질의를 사용하여 평가하였다. 제안하는 시스템인 DRAZ가 JOIN 작업을 사용할 수 없음에도 불구하고 결과의 70-100 % 정확도를 달성 할 수 있음을 실험을 통해 확인하였다.