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While science and technology information service portals and heterogeneous databases produced in Korea and other countries are integrated, methods of connecting the unique classification systems applied to each database have been studied. Results of technologists' research, such as, journal articles, patent specifications, and research reports, are organically related to each other. In this case, if the most basic and meaningful classification systems are not connected, it is difficult to achieve interoperability of the information and thus not easy to implement meaningful science technology information services through information convergence. This study aims to address the aforementioned issue by analyzing mapping systems between classification systems in order to design a structure to connect a variety of classification systems used in the academic information database of the Korea Institute of Science and Technology Information, which provides science and technology information portal service. This study also aims to design a mapping system for the classification systems to be applied to actual science and technology information services and information management systems.

Metadata is defined as data about data. In large scale distributed and heterogeneous software systems, metadata is considered as one of the most important components for the architecture and construction of information systems. Metadata is utilized to improve communication between heterogeneous information systems – for the purposes of obtaining and providing information, for communication between user client workstations and information servers, and for electronic business between information systems. Metadata management is much challenging and is a hot topic for research at present. In this paper, we review work that deals with effective indexed data for mobile service management metadata in three different points of view. Firstly, we survey some proposals about applying model management to classical metadata problems. Then we inspect how metadata can help managing multimedia data. Finally, we review some mobile service specific metadata management issues. We survey approaches that are of foundational nature as well as those that are application-oriented. We believe that combining both foundational and practical aspects is important to achieve the goal of managing metadata with the same ease as, for example, database management systems have achieved in the management of classical relational data.

Performance of web query processing becomes slow caused by increasing number of data. In this paper, intelligent algorithm was created to fix this problem. Four main components involved in this intelligent algorithm are assigning initial query, exploit query, assign to any possible query and query matching. Firstly, web user is needed to enter a keyword then this keyword automatically will assign as an initial query. After that, this initial query must be exploited before assigning process to any possible queries. These possible queries will match to existing query form temporary file that contains data schema and map to only select data sources. In this methodology, XML will use for mapping to heterogeneous databases. XML is really effective for mapping to heterogeneous databases. This methodology has been implemented in a prototype and applied to web queries. Another issue in with web query is difficult to search for information that best reflects the user’s need information. According this problem, intelligent algorithm was created and tested by developing simple application based on system architecture. This intelligent algorithm that was good for fixed problems by improving web query processing for heterogeneous databases. The intelligent algorithm was implemented and tested for heterogeneous database environment.

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.

이질적 데이터베이스간의 상호연동을 위해서 데이터의 구조를 파악하고 유용한 데이터를 선택하는 일은 매우 어렵고 많은 작업시간이 요구된다. XML을 이용하여 이질적 데이터베이스간의 데이터 교환을 위한 기존 연구가 진행된바 있으나 DTD를 통한 사상이 지원되지 않는 등 미흡한 점이 있다. 본 논문에서는 데이터베이스간의 이질적 상호연동을 효과적으로 수행하는 시스템을 설계한다. 시스템은 원시와 목표 데이터베이스로부터 추출한 스키마 그래프간의 사용자에 의한 사상을 기반으로 원시 데이터베이스를 목표 데이터베이스로의 상호연동을 효과적으로 지원한다. 본 논문에서는 시스템에 의한 이질적 데이터베이스간의 상호연동을 예를 통해서 보여준다.

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.

Various applications store informations using difference databases according to respective goals. However, in order to serve data in several databases with one application program, it is needed to integrate data in respective databases. This paper describes development of integrated middle-ware system that selects only necessary informations from heterogeneous databases and save them.

진료와 간호가 발생하는 현장에서 직접 임상자료를 효과적으로 활용하기 위하여, 최근 모바일 컴퓨팅기술을 의료분야에 접목시키고자하는 시도가 있었다. 이러한 시도의 하나로서 PDA를 이용한 간호정보시스템이 제안되었으며, 이는 기존의 병원정보시스템과 데이터베이스를 공유하여 사용되도록 구성되었다. 본 논문에서는 간호정보시스템이 병원정보시스템의 데이터베이스 스키마 구조에 독립적으로 연동이 가능하도독 하는 스키마사상 모듈을 제안한다. 또한, 간호정보시스템을 활용할 경우, 간호 업무를 위해 PDA와 메이저를 동시에 가지고 다녀야 하는 불편함을 해소하기 위해 페이저의 기능이 추가된 PDA를 활용하여 실시간으로 간호사에게 메시지를 전송하는 모듈을 제안하고 구현한다

분산되어 있는 이질형 데이터베이스들을 통합하여 단일 인터페이스를 이용하여 접근 가능하게 하는 시스템에 대한 연구가 진행되고 있다. JDBC는 하나의 응용 프로그램 내에서 여러 데이터베이스와의 연결이 불가능한 문제점을 해결하고 데이터베이스에 대한 일관된 흐름을 제공하는 자바 API이다. 그러나 새로운 데이터베이스가 추가되거나 제거되는 경우, JDBC를 이용하여 이질형 데이터베이스들을 통합하는 방법은 응용 프로그램을 정적으로 재구성해야 한다는 문제점이 발생한다. 또한 CORBA를 이용하여 이질형 데이터베이스를 통합하는 방법에서도 데이터베이스의 추가나 제거가 발생하는 경우, 미들웨어에 존재하는 구현객체의 수정이 필요하거나 추가되는 구현객체의 정보를 알아야한다. 본 논문에서는 지니 기술과 JDBC를 이용하여 사용자가 단일 인터페이스를 통하여 이질형 데이터베이스들에 저장된 정보를 접근할 수 있는 검색 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 네트워크에 연결된 데이터베이스들의 연결 변화를 동적으로 감지하여 시스템을 자발적으로 구성함으로써, 기존의 이질형 데이터베이스 통합 방법의 문제점을 제거한다. 또한 본 논문에서 제안하는 지니와 JDBC를 이용한 검색 시스템의 모델을 응용하여 이질형의 데이터베이스로 운영되는 쇼핑몰에서 비교 검색 방법을 제안한다.

기존 모니터링 시스템들은 모니터링 대상에 따라 개별 시스템을 구현하였지만, 최근에서 Prometheus, Grafana와 같은 오픈소스를 활용하여 모니터링 시스템을 구현하고 있다. Prometheus와 Grafana를 활용하면 기존 모니터링 시스템 개발 방법에 비해서는 많은 부분이 편리해졌지만, 아직도 문제점이 남아 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 Prometheus와 Grafana를 지원하는 통합형 모니터링 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 모니터링 대상 데이터의 수집, 저장, 시각화, 관리를 수행하는 세부 모듈로 역할을 구분하고 기존의 문제점을 해결할 수 있도록 각 모듈을 구현하였다. 제안하는 시스템은 이기종 데이터베이스에 저장된 모니터링 대상을 편리하게 관리하여 모니터링 할 수 있으며 단순한 조작을 통하여 대시보드를 생성할 수 있다.

With the development of ICT technology, a monitoring system to check the status of an object to be managed in real time in various industrial fields is widely used. Existing monitoring systems implemented individual systems according to monitoring targets, but recently, monitoring systems have been implemented using open sources such as Prometheus and Grafana. When using Prometheus and Grafana, many parts become more convenient compared to the existing monitoring system development method, but there are still problems. In this paper, to solve this problem, we propose an integrated monitoring system that supports Prometheus and Grafana. The proposed system is a detailed module that collects, stores, visualizes, and manages data to be monitored, and each module is implemented so that roles can be divided and existing problems can be solved. The proposed system can conveniently manage and monitor monitoring targets stored in heterogeneous databases, and create dashboards through simple operation.

인터넷과 통신기술의 발전으로 온라인 정보소스와 정보사용자의 수가 증가되었다. 이것은 정보시스템간 특히 데이터베이스간의 통합을 요구한다. 데이터베이스간 통합에 대한 연구는 오래 전부터 시작되었고, 많은 결과들이 발표되고 있다. 기존의 데이터베이스간 통합 방법은 일반적으로 전역데이터모델(Global Data Model)을 제공해야하며, 전역스키마(Global Schema) 작성, 전역스키마와 지역스키마간 번역과 같은 복잡한 작업들을 필요로 한다. 이는 최종 사용자에게 다양한 질의(정보)와 이질적인 지역 데이터베이스들에 대한 단일접근방법을 제공하기 위함이다. 하지만 데이터베이스간 통합이 요구되는 영역에서 필요한 정보만 제공해 준다면 다양한 질의를 제공하기 위한 기존 정보통합시스템들의 요구사항은 오버헤드로 작용한다. 본 논문은 데이터베이스간 통합 시 필요한 정보를 기반으로 데이터베이스간 통합을 하는 I2system(Information Integration System)을 제안한다. 이는 기존의 정보통합방법의 오버헤드를 줄이며, 단순하고 확장성 있는 데이터베이스간 통합을 제공한다.

현재 생물학 분야에는 단백질이라는 동일한 대상에 대해 각기 고유한 의미를 지니고 있는 다양한 형태의 단백질 분석 데이타베이스들이 존재한다. 이렇게 산재되어 있는 이종의 단백질 정보들을 효과적으로 통합한다면 개개의 데이터베이스로부터는 얻을 수 없는 유용한 정보를 도출해낼 수 있다. 생물학 데이타의 특성상 이 각각의 정보들은 자신만의 고유한 형태와 의미를 지니는데, 시맨틱 웹 기술의 표준인 RDF(S) 모델을 이용하여 데이타를 기술하면 형태론적인 통합뿐만 아니라 의미론적인 통합까지 이루어낼 수 있다. 이에 본 논문에서는 RDF 통합 스키마에 기반한 새로운 통합 레이어(layer)를 제안하였다. 이를 위해 개념적 모델 차원으로서는 단백질 정보를 중심으로 통합 스키마를 구축하였고, 표현적 모델 차원으로 서는 래퍼(wrapper)가 해당 데이터베이스들로부터 필요한 정보를 취하여 동적으로 RDF 인스턴스를 구축하는 방법을 제안하였다. 실제로 이 통합 레이어는 연구자들이 필요로 하는 통합 질의 예제를 성공적으로 처리하여 그 결과를 보여줄 수 있음을 확인하였다.

In biological domain, there exist a variety of protein analysis databases which have their own meaning toward the same target of protein. If we integrate these scattered heterogeneous data efficiently, we can obtain useful information which otherwise cannot be found from each original source. Reflecting the characteristics of biological data, each data source has its own syntax and semantics. If we describe these data through RDF(S) models, one of the Semantic Web standards, we can achieve not only syntactic but also semantic integration. In this paper, we propose a new concept of integration layer based on the RDF unified schema. As a conceptual model, we construct a unified schema focusing on the protein information; as a representational model, we propose a technique for the wrappers to aggregate necessary information from the relevant sources and dynamically generate RDF instances. Two example queries show that our integration layer succeeds in processing the integrated requests from users and displaying the appropriate results.

최근 빅데이터 시대의 도래로 대량의 데이터에 대한 처리 및 분석 요구가 증가되면서 빅데이터를 저장하기 위해 개발된 NoSQL 데이터베이스 내의 조인 연산 필요성이 증대되고 있다. 빅데이터 환경에서는 다중 저장소 지속성의 개념에 따라 여러 NoSQL 데이터베이스를 동시 복합적으로 사용해야 하므로 이기종 NoSQL 데이터베이스간의 조인 연산이 중요시 되고 있다. 하지만 NoSQL 데이터베이스에서는 데이터 처리 과정에서 발생하는 오버헤드로 인해 조인 연산을 지원하지 않거나 조인 연산 시 성능저하가 발생한다. 이러한 조인 연산에 대한 오버헤드를 줄이기 위해 애플리케이션 단에서 맵리듀스 프레임워크를 활용한 다양한 조인 전략 연구들이 제시되었지만 단일 NoSQL 데이터베이스를 위한 방법이며 조인에 참여하는 데이터의 특성 및 연관성을 사전에 파악하고 있어야하는 한계점이 존재한다. 본 논문은 조인 연산에 참여하는 데이터에 대한 사전 정보 없이 빅데이터 환경에서 이기종 NoSQL 데이터베이스간의 조인 연산을 지원하기 위해 데이터 집합 분석, 질의 재배치, 조인 전략 자동 선정, 조인 결과가 저장될 데이터베이스 자동 선택 단계를 통한 지능적 조인 처리 기법을 제시한다.

최근 빅데이터 시대의 도래로 대량의 데이터에 대한 처리 및 분석 요구가 증가되면서 빅데이터를 저장하기 위해 개발된 NoSQL 데이터베이스 내의 조인 연산 필요성이 증대되고 있다. 빅데이터 환경에서는 다중 저장소 지속성의 개념에 따라 여러 NoSQL 데이터베이스를 동시 복합적으로 사용해야 하므로 이기종 NoSQL 데이터베이스간의 조인 연산이 중요시 되고 있다. 하지만 NoSQL 데이터베이스에서는 데이터 처리 과정에서 발생하는 오버헤드로 인해 조인 연산을 지원하지 않거나 조인 연산 시 성능저하가 발생한다. 이러한 조인 연산에 대한 오버헤드를 줄이기 위해 애플리케이션 단에서 맵리듀스 프레임워크를 활용한 다양한 조인 전략 연구들이 제시되었지만 단일 NoSQL 데이터베이스를 위한 방법이며 조인에 참여하는 데이터의 특성 및 연관성을 사전에 파악하고 있어야하는 한계점이 존재한다. 본 논문은 조인 연산에 참여하는 데이터에 대한 사전 정보 없이 빅데이터 환경에서 이기종 NoSQL 데이터베이스간의 조인 연산을 지원하기 위해 데이터 집합 분석, 질의 재배치, 조인 전략 자동 선정, 조인 결과가 저장될 데이터베이스 자동 선택 단계를 통한 지능적 조인 처리 기법을 제시한다.

웹상의 이미지 데이타베이스들은 자치성과 이질성이라는 두 가지 다른 특성을 갖고 있다. 즉 독립적으로 만들어지고 유지되며 질의 처리 방법이 서로 다르다. 분산된 이미지 데이타베이스들에 대한 내용기반 검색에서, 메타 서버의 유사성 측정함수에 대하여 서로 다른 지역 유사성 측정 함수를 갖는 데이터베이스들로부터 주어진 질의 객체와 유사한 객체들을 찾는 능력을 갖는 것은 중요하다. 현재까지, 동일한 유사성 측정 함수들을 사용하는 이미지 데이타베이스들을 선택하는 방법에 대하여 많은 연구가 진행되었으나 이미지 데이타베이스들이 다른 유사성 측정함수를 사용하는 경우에 대한 연구는 없었다. 본 논문에서는 웹상의 많은 이질적인 이미지 데이타베이스들 중 질의에 유사한 객체들을 보다 많이 가지고 있는 데이타베이스들을 찾는 문제를 다룬다. 데이타베이스들의 순위는 이미지 데이타베이스들의 압축된 히스토그램 정보와 적은 수의 표본 객체들을 사용하는 복합 추정에 기반을 두고 있다. 구형 영역 질의에 대한 선택률을 추정하기 위하여 히스토그램 정보를 사용하며, 유사성 측정 함수의 차이로 인한 선택률 오차를 보정하기 위하여 표본 객체들을 이용한다. 많은 수의 이미지 데이타에 대한 상세한 실험은 제안된 방법이 이질적인 분산 환경에서 효율적임을 보여준다.

few sample objects and compressed histogram information of image databases. The histogram information is used to estimate the selectivity of spherical range queries and a small number of sample objects is used to compensate the selectivity error due to the difference of the similarity measures between meta server and local image databases. An extensive experiment on a large number of image data demonstrates that our proposed method performs well in the distributed heterogeneous environment.

유전체 연구를 위해 구축된 바이오 데이터베이스는 해당 프로젝트의 목적에 따라 서로 다른 주체에 의해 독립적으로 구축되어 왔다. 그러나 바이오 데이터의 효과적인 판용을 위해서는 그러한 이질적인 바이오 데이터베이스의 정보를 상호 연계하여 분석한 필요성이 높아지고 있다. 본 논문에서는 대표적인 핵산 데이터베이스인 GenBank와 단백질 데이터베이스인 SWISS-PROT, 문헌 데이터베이스인 PubMed의 데이터 구조를 개체-관련성 도표로 각각 모델링한 후 합병하여, 핵산-단백질-문헌자료로 연계되는 정보를 통합 서비스할 수 있는 모델과 시스템 구조를 제시한다.

정보 저장 검색 기술의 발달로 여러 개의 데이터베이스를 한꺼번에 검색할 수 있는 분산통합검색 시스템에 관심이 증가하고 있다. 그러나 데이터베이스의 종류 및 검색방식이 다양하기 때문에 분산통합검색 시스템의 구축에는 통합검색의 확장성과 데이터베이스간의 독립 운영성이 떨어지는 문제가 있다. 따라서 본 고에서는 이러한 문제점 해결을 위해 기존 데이터베이스들의 질의 구조를 분석해서 질의 구조의 핵심 요소들과 관련 요소들을 추출한 후, XML을 사용하여 대부분의 데이터베이스의 질의어를 포괄할 수 있는 질의어 Meta Format을 설계한다. 이렇게 작성한 표준화된 XML 질의어 Meta Format(DTD)은 분산통합검색에 적용되어 분산통합검색 시스템과 지역 데이터베이스들간의 독립 운영성 및 확장성을 증대시킬 전망이다.

국토정보화의 기반준비 단계인 ‘1차 국가 GIS 사업’기간 동안, 상당량의 수치화된 공간 정보가 축적되었고 이들을 관리하기 위한 다양한 종류의 지리정보시스템이 국가기관에서 사용되었다. 그러나, 사용중인 지리정보시스템은 조직적 지리적으로 분산되어 있으며, 공간데이타베이스의 이질성 및 폐쇄성으로 인해, 공간정보의 상호운용 측면에서 한계성을 드러내고 있다. 본 연구에서는 이러만 한계점을 극복하고자 분산 이기종 공간데이타베이스에 저장된 공간정보를 표준화된 방법으로 통합검색하며, 상호운용 가능토록 하는 국가공간정보유통체계를 설계 및 구현한다. 본 시스템을 구성하고 있는 단일 유통게이트웨이, 복수개의 유통노드, 지리정보공급기관을 국가통신망을 통하여 상호 연결하고, 컴퓨팅 부하를 분산시키기 위한 방안으로 공간정보유통망을 검색망 및 전송망으로 분리 설계한다. 검색망에서는 메타데이타의 검색 및 전송을 위한 표준화된 방법으로서 OpenGIS OLE DB Provider 기반 데이터제공자 컴포넌트를 구현한다. 또한 데이터제공자 컴포넌트를 통해 전송된 이기종 공간데이타베이스로부터의 WKB 형태의 공간정보를 상호운용할 목적으로, 공간데이타 구조와 처리에 대한 인터페이스 표준화를 실시한 MapBase 컴포넌트를 활용하여 공간정보에 대한 통합검색, 분석 및 상호운용을 구현한다.