This paper provides a framework for semantic correspondence of heterogeneous databases using self- organizing map. It solves the problem of overlapping between different databases due to their different schemas. Clustering technique using self-organizing maps (SOM) is tested and evaluated to assess its performance when using different kinds of data. Preprocessing of database is performed prior to clustering using edit distance algorithm, principal component analysis (PCA), and normalization function to identify the features necessary for clustering.
One of the major issues in the implementation and maintenance of CIM databases is the sharing and exchange of information among the heterogeneous databases. This paper addresses some architectural aspects for integrating the heterogeneous multi-databases using knowledge-based expert systems. we propose a loosely integrated coupling system between databases and knowledge-based expert systems. Especially we suggest the architectural aspects of such a coupling methodology. we also present the structure and knowledge representation scheme for the proposed knowledge-based expert system. A prototype example is included to illustrate the framework and its mechanism for implementation.
웹에서의 멀티미디어 데이터베이스가 발달함에 따라 분산 멀티미디어 데이터에 대한 검색 기능의 필요성이 높아지고 있다. 그러나 지금까지는 주로 웹상에 분산된 텍스트 데이터베이스를 선택하고 선택된 텍스트 데이터베이스에 대해소 질의 결과를 결합하는 연구가 이루어졌을 뿐 멀티미디어 데이터베이스에 대해서는 연구가 미진하였다. 웹상의 멀티미디어 데이터베이스는 자율적이고 이질적인 특성을 가지고 있고 주로 내용 기반으로 검색된다. 멀티미디어 데이터베이스에서의 수집 융합 문제는 웹상의 이질적인 멀티미디어 데이터베이스에서 내용 기반 검색으로 검색된 경과를 병합하는 것을 다룬다. 이 문제는 분산 멀티미디어 데이터베이스의 검색에 매우 중요하지만 아직까지 연구된 바가 없다. 본 논문은 웹상에서 이질적인 멀티미디어 데이터베이스의 수집 융합을 처리하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 본 논문은 데이터베이스에서 검색할 객체의 개수를 추정하는 휴리스틱 방법과 선형 회귀분석을 이용한 알고리즘을 사용한다. 그리고 실험에 의해서 이 알고리즘들의 효율성을 보였다. 이 알고리즘들은 향후 웹상의 멀티미디어 데이터베이스들에 대한 분산 내용 기반 검색 알고리즘들의 기본이 될 수 있다.
이질적인 생물 데이터베이스의 통합은 데이터간의 연계 분석의 필요성이 높아짐에 따라 중요한 문제로 대두되고 있다. 그러나 이러한 데이터베이스들은 초기에 이질적 환경에서 각기 다른 목적에 의해 생성되므로 포맷, 설계자가 불일치하는 등 여러 가지 문제점으로 인해 통합하는데 어려움이 따른다. 그러므로 이질적인 데이터베이스의 통합을 위해서는 초기단계의 설계가 무엇보다도 중요하다. 본 논문에서는 대표적인 핵산 데이터베이스인 Genbank와 단백질 데이터베이스인 Swiss-Prot을 통합하기 위해 ER 모델을 사용하여 개념적 모델을 보인 후, 이를 합병하여 통합모델을 제시한다. 또한, 핵산-단백질 자료로 연계되는 정보를 통합 서비스할 수 있는 시스템 구조를 제안한다. 제안된 바이오 게이트웨이 시스템은 개념적 설계 단계에서 가장 원자적인 단위로 분할하여 모델링 함으로써 정교한 질의 처리가 가능하고, 사용자가 상세 조건을 알고 있을 경우에 기존의 검색시스템과 달리 여러 번의 검색 과정을 거치지 않고, 단시간에 원하는 결과를 얻을 수 있다는 장점을 지닌다.
다양한 응용프로그램에서 해당 목적에 따라 서로 다른 데이터베이스 시스템을 사용하여 정보를 저장한다. 하지만 여러 데이터베이스에 저장된 정보를 하나의 응용프로그램을 통해 서비스하기 위해선 각각의 데이터베이스 정보를 통합해야 한다. 서로 다른 이기종 데이터베이스에서 생성되는 정보 중 필요한 정보만 선별하여 저장하는 통합 미들웨어 시스템 개발에 대해 기술한다.
In CALS/EC environment, there are geographically dispersed heterogeneous databases and various applications. Integrated database environment provides transparent access mechanism for heterogeneous and distributed databases and interoperability between applications in various platforms. Because elements exist geographically in integrated database environment, directory service is necessary for providing unique access mechanism for elements. In this paper, we design a directory service using CORBA based access interface and object-oriented DIB model for accessing transparently to elements and interoperability with other information system.
Kim, Min Kyung;Choi, Yo Hahn;Yoo, Seong Joon;Park, Hyun Seok
Genomics & Informatics
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제2권3호
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pp.142-146
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2004
Biological data and analysis tools are accumulated in distributed databases and web servers. For this reason, biologists who want to find information from the web should be aware of the various kinds of resources where it is located and how it is retrieved. Integrating the data from heterogeneous biological resources will enable biologists to discover new knowledge across the specific domain boundaries from sequences to expression, structure, and pathway. And inevitably biological databases contain noisy data. Therefore, consensus among databases will confirm the reliability of its contents. We have developed WeSAT that integrates distributed and heterogeneous biological databases and analysis tools, providing through Web Services protocols. In WeSAT, biologists are retrieved specific entries in SWISS-PROT/EMBL, PDB, and KEGG, which have annotated information about sequence, structure, and pathway. And further analysis is carried by integrated services for example homology search and multiple alignments. WeSAT makes it possible to retrieve real time updated data and analysis from the scattered databases in a single platform through Web Services.
Wireless network information services allow end systems to discover heterogeneous networks and spectrum available for secondary use at or near their current location, helping them to cope with increasing traffic and finite spectrum resources. We propose a unified architecture that allows end systems to find nearby base stations that are using either licensed, shared or unlicensed spectrum across multiple network operators. Our study evaluates the performance and scalability of spatial databases storing base station coverage area geometries. The measurement results indicate that the current spatial databases perform well even when the number of coverage areas is very large. A single logical spatial database would likely be able to satisfy the query load for a large national cellular network. We also observe that coarse geographic divisions can significantly improve query performance.
Understanding complex relationships among heterogeneous biological data is one of the fundamental goals in biology. In most cases, diverse biological data are stored in relational databases, such as MySQL and Oracle, which store data in multiple tables and then infer relationships by multiple-join statements. Recently, a new type of database, called the graph-based database, was developed to natively represent various kinds of complex relationships, and it is widely used among computer science communities and IT industries. Here, we demonstrate the feasibility of using a graph-based database for complex biological relationships by comparing the performance between MySQL and Neo4j, one of the most widely used graph databases. We collected various biological data (protein-protein interaction, drug-target, gene-disease, etc.) from several existing sources, removed duplicate and redundant data, and finally constructed a graph database containing 114,550 nodes and 82,674,321 relationships. When we tested the query execution performance of MySQL versus Neo4j, we found that Neo4j outperformed MySQL in all cases. While Neo4j exhibited a very fast response for various queries, MySQL exhibited latent or unfinished responses for complex queries with multiple-join statements. These results show that using graph-based databases, such as Neo4j, is an efficient way to store complex biological relationships. Moreover, querying a graph database in diverse ways has the potential to reveal novel relationships among heterogeneous biological data.
현재 기업 내의 정보 시스템들은 개별적이고 다양한 형태의 데이터베이스를 활용하여 업무적으로 발생하는 대량의 데이터를 저장하고 관리하고 있다. 이렇게 개별적으로 존재하는 데이터베이스에 저장된 데이터들을 이주시키기 위해 기업들은 EAI, MDR, DW 등의 기술을 활용하고 있다. 하지만 이러한 기술들은 도입 비용 및 유지관리에 많은 비용을 요구할 뿐만 아니라 각 벤더들마다 요구하는 환경이 상이하다는 문제점을 가지고 있다. 이러한 기존 기술들의 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 정 서비스를 기반으로 이기종 관계데이터베이스 간의 데이터 및 의미적인 제약 조건을 이주하는 데이터 이주 시스템을 설계한다. 점 서비스를 사용함으로써 기업들은 기존의 웹 환경을 활용할 수 있으므로 도입 비용 및 유지관리 비용을 절감할 수 있고 각각의 시스템들은 XML 포맷을 사용함으로 플랫폼 및 시스템 환경, 구현언어에 독립적으로 데이터를 이주할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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