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스키마 매칭에서 의미론 : 조사 연구

전문가 제언
○ 기업은 사업상의 팽창과 새로운 이윤 도출을 위하여 기존의 데이터베이스를 갱신하거나 기업 간의 원활한 거래 처리를 위하여 타 업체의 데이터베이스 안에 있는 데이터와의 통합을 필요로 할 때가 있다. 이 경우, 데이터 통합을 위하여서는 데이터 간의 매칭 활동이 필요하고 데이터베이스 통합을 위하여서는 데이터베이스의 스키마 매칭이 필요하게 된다.

○ 스키마 매칭은 데이터베이스 통합에서 중요한 단계이다. 데이터베이스 에서 매칭에 사용되는 데이터는 이름, 설명, 데이터 형, 관계 형, 제약, 및 스키마 구조 등과 같은 스키마 요소이고 객체의 속성과 같은 아톰(atom) 요소 또는 구조적 수준에서 이들 성질들도 두 스키마의 매칭을 확인하는 데 사용된다.

○ 언어 기반 매칭에서는 이름이나 텍스트(text)를 사용하여 의미상으로 유사한 스키마 요소들을 발견한다. 제약 기반 매칭에서는 스키마에 포함된 제약을 탐구한다. 이들 제약은 데이터 형과 값의 범위, 유일성, 선택적 관계 형 및 크기 등을 정의하는 데 사용된다. 두 입력 스키마에서 제약은 스키마 요소의 유사성을 결정하기 위하여 매칭된다.

○ Evermann은 이 연구에서 데이터베이스 요소의 인지된 유사성에 관한 7가지 요인의 효과를 비교하는 5가지 의미이론에 기초한 실험연구를 수행하고 스키마 매칭 연구의 문제점에 대하여 논의하고 있다.

○ 오늘날 스키마 매칭 문제는 전자상거래, 데이터 통합, 웨어하우징 및 시맨틱(semantic) 웹 등에서 핵심 문제로 등장하고 있고 특히 인공지능 분야와 데이터베이스 및 지식표현 분야에서 활발히 연구되고 있다.

○ 두 데이터베이스의 스키마 요소가 매칭될 때, 어떤 이유와 의미를 가지고 매칭될 수 있는가의 기준이 필요하다. 이런 관점에서 이 연구는 어떻게 의미가 데이터베이스 요소에 할당되고 결과적으로 어떻게 의미의 유사성이 수립되는가를 규정짓는 연구로서 참고할 만한 내용이다.
저자
Joerg Evermann
자료유형
학술정보
원문언어
영어
기업산업분류
정보통신
연도
2009
권(호)
34
잡지명
Information Systems
과학기술
표준분류
정보통신
페이지
28~44
분석자
김*기
분석물
담당부서 담당자 연락처
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