데이터베이스의 효과적인 통합방안에 관한 연구

• 영문명: A Study on the Effective Database Integration Methodology - The Identification of Name Conflict -
• 발행기관: 한국항해항만학회
• 저자명: 이홍걸(Hong-Girl Lee) 比嘉邦彦(Kunihiko Higa) 富士川孝之(Takayuki Fujikawa)
• 간행물 정보: 『한국항해항만학회지』제29권 제5호, 457~464쪽, 전체 8쪽
• 주제분류: 공학 > 해양공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2005.06.30

국문 초록

물류환경에 있어서, 데이터베이스의 연계와 데이터베이스 통합의 문제는 매우 중요한 과제로 인식되어 왔다. 그러나, 여기에 대한 빈번한 문제제기에 비해 합리적인 데이터베이스 통합방안에 관한 학술적 측면의 연구는 아직까지 매우 미흡한 실정이다. 본 연구는 효과적인 DB통합법과 관련하여 개체 및 속성 간의 유사도 측정에 기반을 둔 계량화된 충돌 식별법을 제안하는 것을 연구의 목적으로 한다. 구체적으로, DB 통합 시 빈번히 발생하는 의미적 충돌(Semantic Conflict)현상인 이른바 “Name Conflict”의 식별을 위한 하나의 해결법으로서 개체 및 속성 간 종합적인 유사도를 측정하는 계량화된 식별법을 제안하고자 한다. 그리고, 간단한 예제를 통해 제안한 방안의 유효성과 식별방안을 가늠해 보고자 한다.

영문 초록

Database integration has been recognized as a critical issue for effective logistics service in logistics environment. However, research related to effective methodology for this have been little studied, and also, prominent achievements have yet to be suggested. The aim of this paper is to present a quantitative methodology for the identification of conflict that is a representative problem on database integration. To achieve this aim, we suggested a quantitative methodology that can efficiently fine troubles such as name conflicts when schema integration, based on the level of semantic similarity between attributes and entities. And, in order to measure these semantic similarities, we used a thesaurus dictionary that proposed previous research. Finally, we presented effectiveness of the proposed methodology through some typical examples.

목차

요약

Abstract

1. 서론

2. 데이터베이스 통합상의 문제점과 기존연구

3. 속성 및 개체간 유사도 측정방법의 제안

4. 적용 예제와 식별방안

5. 결론

참고문헌

키워드

물류정보시스템 데이터베이스 통합 스키마 통합 의미적 충돌 Logistics information system Database integration Schema integration Semantic conflict