대용량 XML 데이터베이스에서 경로정보의 중복을 제거한 효율적인 질의 처리

이혜자(Hiye-Ja Lee),정병수(Byeong-Soo Jeong),이영구(Young-Koo Lee) 한국정보과학회 데이터베이스 소사이어티 2005 데이타베이스 연구 Vol.21 No.3

본 논문에서는 관계형 데이터베이스를 기반으로 대용량 XML 문서 집합에 대한 효율적인 저장 및 질의 처리 기법으로, 경로 정보의 중복을 제거하면서 역 인덱스를 함께 이용한 방법을 제안한다. 구조적인 특성을 갖는 XML 문서들을 관계형 데이터베이스로 저장하기 위해서는 XML 문서의 내용뿐만 아니라 문서의 구조적 정보가 트리 구조에 기반하는 노드들로 분해되어, 노드 타입에 따라, 루트에서 각 노드까지의 경로 정보가 함께 관계형 테이블에 저장되어야 한다. 경로 정보를 이용한 기존의 XML 문서들의 저장 및 질의 처리 기법들에서는 모든 엘리먼트 노드들에 대해 경로 정보를 저장함에 따라 정보의 양이 증가하여 질의 처리의 성능을 저하시키는 요인이 되고 있다. 제안 방법에서는 경로 정보 중 가장 긴 단말 엘리먼트 노드까지의 경로인 단말 엘리먼트 경로(leaf element path)만을 저장하고 내부 엘리먼트 노드까지의 경로인 내부 엘리먼트 경로들(internal element path)은 단말 엘리먼트 경로 정보를 이용하여 처리함으로써 경로 정보의 양을 줄이고 있다. 또한, 단말 엘리먼트 경로만을 대상으로 하여 역 인덱스를 구성함에 따라, 기존의 역 인덱스 이용 기법에 비해 키워드별 포스팅 리스트(posting lists)의 수를 줄이게 되어 인덱스를 이용한 질의 처리의 성능을 향상시킬 수 있다. 기존 방법들과의 성능을 비교하기 위하여 대표적인 XPath 질의들에 대한 처리 성능을 측정하여 제안한 방법의 효용성을 입증하였다. We propose an improved approach that stores and retrieve a large volume of XML documents in a relational database, while removing the redundancy of path information and using an inverted index for reduced path information. In order to store XML documents which have structural information, in a relational database, an XML document is decomposed into nodes based on its tree structure, and stored in relational tables according to the node type with path information from the root node to each node. The existing XML storage methods which use relational data model, usually store path information for every node type. Thus, they can increase storage overhead and decrease retrieval performance with the increased data volume. Our approach stores only data for leaf node path information in XML tree structure while finding out internal node path information from leaf node path information. In this manner, our approach can reduce data volume for a large amount of XML documents to a degree and also reduce the size of inverted index for the path information with the smaller number of posting lists by key words. We show the effectiveness of this approach through several experiments that compare XPath query performance with the existing methods.

미디에이터 시스템에서 전역 최적화 질의처리를 위한 적응적 구체화 방법

주길홍(Kil-Hong Joo),이원석(Won-Suk Lee) 한국정보과학회 데이터베이스 소사이어티 2004 데이타베이스 연구 Vol.20 No.3

최근의 정보 시스템은 정보의 활용성을 향상시키기 위하여 이질적인 시스템들을 의미상으로 연결하고 있다. 이러한 정보 시스템들의 연관된 정보들이 서로 다른 시스템에 분산되어 있고, 각각 독립적 및 자치적으로 구축되고 운영되기 때문에 상호작용에 의한 효율적인 정보공유에 많은 문제점을 갖는다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 전역 사용자들이 요구하는 데이터들을 지역서버의 자치성을 유지하면서 효과적으로 제공하기 위한 미디에이터 시스템의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나, 미디에이터 시스템의 저장공간은 제한적이며, 부분질의의 활용형태의 변화가 유동적으로 변경될 수 있으므로 한정된 저장공간에서 현재 부분질의의 활용패턴을 고려한 부분질의 구현계획의 효율성을 보장하는 것은 매우 중요한 문제이다. 부분질의의 활용형태의 최근 변화로 인해 현재의 부분질의 구현계획이 유효하지 않다면 빠르게 새로운 최적의 부분질의 구현계획을 생성해야 한다. 따라서, 본 논문에서는 계층적 미디에이터 구조에서 미디에이터들의 연결관계를 뷰정의 함수를 사용하여 모델링하고, 각 미디에이터 저장공간의 활용율을 극대화하는 최적의 구체화부분질의 군을 선택하는 방법을 제안한다. 또한 과거와 최근의 부분질의의 활용형태가 다양하게 변할 수 있기 때문에 질의수행빈도와 갱신빈도 및 시간에 따른 감쇄율을 적용하여 최근의 질의 수행빈도 및 갱신빈도의 변화에 민감하게 반응하는 실제구현계획을 제안한다. 따라서, 현재 질의구현계획의 유효성을 지속적으로 관찰하여 미디에이터의 질의 수행빈도 및 갱신빈도의 최근 변화로 인해 유효하지 않다면 새로운 최적화 시점을 적응적으로 판단하여 주어진 저장공간의 활용율을 극대화하는 새로운 질의 구현계획을 생성한다. To hide the heterogeneous environment from a global user as much as possible while preserving the autonomy of each individual system to the highest degree, the study of a mediator has been actively carried out as an integration method for distributed heterogeneous information sources. Accordingly, recent researches which purport to integrate distributed information have been concentrated on developing efficient mediator systems that not only provide a high degree of autonomy for local users but also support the flexible integration of required functions for global users. However, it is very important to ensure the efficiency of the current implementation plan for the present usage patterns of queries since the storage space of a mediator is restrictive and the usage patterns of queries can be varied. This paper proposes and algorithm for selecting the optimized set of sub-queries to be materialized in each mediator of a hierarchical mediator system adaptively such that the overall query evaluation cost of the hierarchical mediator system can be minimized at all times. In order to differentiate the recent usage of a query from the past, the accumulated usage frequency of a query decays as time goes by. As a result, it is possible to change the set of materialized sub-queries adaptively with respect to the recent variation of query usage.

PBDM+G:그룹 개념을 이용한 목적 기반 데이터베이스 접근 제어 모델

임지영(Ji-Young Lim),김우철(Woo-Cheol Kim),박상현(Sanghyun Park) 한국정보과학회 데이터베이스 소사이어티 2006 데이타베이스 연구 Vol.22 No.1

온라인상에서 수집되어 사용되는 개인의 정보는 오용, 남용될 수 있다. 따라서 데이터 제공자가 허용하는 목적으로만 데이터를 사용할 수 있도록 하는 데이터 보안 기법이 필요하다. 기존의 LDHD 데이터베이스 보안 모델은 제공자의 프라이버시를 보호하기 위해 셀 단위로 제공 목적을 표시한다. 하지만 이 방식은 메타 데이터의 크기가 원본 데이터보다 커지며, 사용자-목적 별로 데이터 제공 여부를 조사하므로 새로운 데이터 제공자가 추가될 경우 변경되어야 하는 메타 데이터의 크기가 크다는 단점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 먼저 제공자의 프라이버시를 보호하기 위한 데이터베이스 관리 시스템의 조건을 기술한 후, 이를 만족시키는 새로운 데이터베이스 보안 모델을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 PBDM+G 모델은 중복된 데이터를 그룹으로 묶어 저장함으로써 메타 데이터의 크기를 크게 줄이며, 목적 단위로 데이터 제공 여부를 입력하게 함으로써 새로운 사용자가 추가되어도 데이터 제공 여부를 다시 입력해야 하는 번거로움을 줄이도록 한다. 실험을 통하여 PBDM+G 모델은 LDHD에 비해 약 2.6%에서 10%의 메타 데이터만을 사용하면서도 질의 처리 시간을 최대 23.6%까지 줄이는 것을 확인할 수 있었다. The personal information that is collected and used in on-line can be misused and abused. Therefore, data security techniques that restrict the usage of data only to the purpose of data provider are needed. The LDHD model, a well-known database security model, represents the purpose of data provision in the unit of "cell" in order to protect the privacy of data provider in detail. However, since the meta data is collected for every pair of users and purposes in this model, the size of the meta data is much larger than the original one and the introduction of a new user into the system causes the meta data to be changed significantly. To solve this problem, this paper first identifies the requirements of the database management systems supporting the privacy preservation and then suggests an effective and flexible database security model called PBDM+G. The PBDM+G model collects the meta data for every purpose rather than for every pair of users and purposes, and uses the concept of "grouping" to remove the duplicated meta data and thus reduce the size of meta data. The experimental result reveals that the PBDM+G model consumes at most 10% of the space need for the LDHD model while reducing the query processing time up to 23.6%.

바이오 데이터 통합과 데이터 웨어하우스 구축

안명상(Myoung-Sang Ahn),오정수(Jung-Su Oh),임정곤(Jung-Gon Lim),노동현(Dong-Hyun Rho),조완섭(Wan-Sup Cho) 한국정보과학회 데이터베이스 소사이어티 2004 데이타베이스 연구 Vol.20 No.3

생물학에서 다루는 데이터의 유형은 DNA나 RNA와 같은 서열 데이터 대사경로나 조절경로와 같은 그래프 데이터, 마이크로-어레이 실험의 결과인 배열 데이터, 관련 문헌 등 매우 다양하다. 지금까지 새로운 유형의 데이터가 필요할 때마다 별도의 데이터베이스가 구축된 경우가 많고 동일한 유형의 데이터에 대해서도 서로 다른 주체에 의해 복수 개의 데이터베이스가 구 축, 운영되고 있다. 일부는 관계형 DBMS로 구축된 것도 있고, 일부는 파일로 구축된 것도 있다. 더욱이 서로 독립적으로 구축되었기 때문에 구조적으로 상이함은 물론, 데이터 모델도 다르다. 하지만, 유전체 연구를 위해서는 여러 데이터베이스에 저장된 정보를 종합적으로 활용해야 한다. 따라서 구조와 내용면에서 매우 이질적인(heterogeneous) 바이오 데이타베이스를 통합하기 위한 연구가 최근 활발히 이루어지고 있다. 이 논문은 많은 이질적인 데이터베이스를 통합하기 위한 데이터 웨어하우징 기법을 소개하고, 보다 효율적인 통합을 위한 매커니즘으로 시스템 생물학의 표준인 SBML의 이용방법과 다양한 데이터베이스에 저장된 용어들의 의미적 통합을 위한 온툴로지 시스템에 대하여 기술한다. In bioscience, there are many different data types such as sequential data (DNA, RNA protein sequences, etc.), graph data (metabolic pathways, regulatory networks, etc.), and array data (results of micro-array experiment, etc.). Various bio-data types are increasing all over the world and each bio-database has different abstraction levels, times, scales, and database schemas. For the accumulated bio-databases, a development of sophisticated analysis system is an important research issue. To do this, these databases must be integrated into a data warehouse and then OLAP or data mining technology can be applied. In database community, data integration has been studied for many years in the context of data warehousing. In this paper, we propose data warehouse technologies for integrating heterogeneous bio-data from various remote bio-databases. For efficiency and accuracy, we use SBML (Systems Biology Markup Language), which is standard for system biology documentation, and bio-ontology in the integration of the bio-databases.

점진적 모델 갱신 기법을 이용한 스트림 데이터 예측

김성현(Sung Hyun Kim),이용미(Yongmi Lee),김룡(Long Jin),서성보(Sungbo Seo),류근호(Keun Ho Ryu) 한국정보과학회 데이터베이스 소사이어티 2006 데이타베이스 연구 Vol.22 No.3

최근 센서 네트워크의 발달로 실세계의 많은 데이터가 시간 속성을 갖고 실시간으로 수집되고 있다. 기존의 시계열 데이터 예측 기법은 긴 주기를 갖는 과거 데이터를 통해 미래를 예측하거나 모델 갱신 없이 예측을 수행하였다. 그러나 스트림 데이터는 매우 빠르게 수집이 되고 시간이 지남에 따라 데이터의 특성이 변경될 수 있으므로 기존의 시계열 예측 기법을 적용하는 것은 적절하지 않다. 따라서 이 논문에서는 슬라이딩 윈도우와 점진적인 회귀분석을 이용한 스트림 데이터 예측 기법을 제안한다. 이 기법은 스트림데이터를 다중 회귀 모델에 입력하기 위해 차원 분열을 통해 여러 개의 속성으로 분열( Fractal )하고, 변화되는 데이터의 분포를 반영하기 위해 슬라이딩 윈도우 기법을 사용하여 점진적으로 회귀 모델을 갱신한다. 이전 데이터의 유지 없이 최소 정보를 갖는 행렬을 통해 모델을 갱신하므로 낮은 공간 복잡도를 갖는다. 제안된 기법의 타당성은 RME(Relative Mean Error)와 RMSE(Root Mean Square Error)를 이용하여 측정하였다. 1시점 예측 정확도 측정 실험 결과 제안 기법인 IMQR(Incremental Multiple Quadratic Regression) 기법이 DES(Double Exponential Smoothing), SVR(Support Vector Regression), MLR(Multiple Linear Regression), MQR(Multiple Quadratic Regression) 기법에 비해 R M E가 평균 5.6%, RMSE가 평균 0.067 정도 우수하였다. Advance in wireless sensor network made it possible to collect massive amounts of sensor-based data with temporal attribute at real-time. Existing prediction methods for time-series data have tried to predict the future using the past data or without updating a model. However, the methods are not suitable for stream data, because the data is characterized by high data rate and changes in data distribution over time. In this paper, we propose IMQR(Incremental Multiple Quadratic Regression), a novel prediction method using incremental model updating. To apply stream data to a multiple regression model, we fractionalize stream data in several attributes using fractal. The model is then updated using sliding window to reflect changes in data distribution incrementally. This method that updates the model through a matrix having minimal information without maintaining the past data guarantees low space complexity. We evaluated error rate in IMQR using RME(Relative Mean Error) and RMSE(Root Mean Square Error). As a result, compared with other methods such as DES(Double Exponential Smoothing), SVR(Support Vector Regression), MLR(Multiple Linear Regression), and MQR(Multiple Quadratic Regression), RME and RMSE in IMQR decreased by 5.6% and 0.067% in average, respectively.

관계 데이터베이스를 기반으로 하는 XQuery 질의 처리기

장형화(Hyung Hwa Jang),홍의경(Eui Kyeong Hong) 한국정보과학회 데이터베이스 소사이어티 2006 데이타베이스 연구 Vol.22 No.3

XML은 데이터 교환의 표준으로 빠르게 자리를 잡아가고 있다. XML은 응용들 간에 상호 호환성이 가능하도록 정보 교환을 용이하게 한다. XML의 장점을 활용하고, 데이터베이스의 기능과 XML의 특징을 결합하기 위해서는 XML 문서들을 DBMS에 효율적으로 저장하고 관리해야 한다. 이 논문에서는 XML 데이터를 관계 데이터베이스 시스템에 저장하고 XQuery 질의를 통해 검색할 수 있는 프로토타입 시스템을 설계 및 구현한다. 이 시스템은 두 부분으로 구성된다. 첫 번째 부분은 XQuery 질의를 SQL 문장으로 변환하는 XQuery 질의 생성기이고, 두 번째 부분은 SQL 결과 집합으로부터 XML 문서들을 구성하는 XML 데이터 생성기이다. 마지막으로 본 논문에서는 XQuery 질의를 처리하는 시간을 측정하고, XPath 질의 처리 시스템과 성능을 비교하였다. XML is fast becoming an industry standard for data exchange. XML offers an easy information exchange that enables interoperability between applications. To take advantage of XML's features and to blend the power of a database with XML's features, XML documents should be stored efficiently and managed by DBMS. In this paper, we designed and implemented prototype system that can store XML data in relational database system and retrieve it with XQuery query. The system is composed of two parts. The first part of the system is XQuery query generator that translates XQuery to SQL statements and the second part is XML data generator that constructs XML document from SQL result set. Finally, this paper shows measurement time of processing XQuery query and compares storage performance with XPath query processing systems.

점진적 모델 갱신 기법을 이용한 스트림 데이터 예측

김성현(Sung Hyun Kim),이용미(Yongmi Lee),김룡(Long Jin),서성보(Sungbo Seo),류근호(Keun Ho Ryu) 한국정보과학회 데이터베이스 소사이어티 2006 데이타베이스 연구 Vol.22 No.2

최근 센서 네트워크의 발달로 실세계의 많은 데이터가 시간 속성을 갖고 실시간으로 수집되고 있다. 기존의 시계열 데이터 예측 기법은 긴 주기를 갖는 과거 데이터를 통해 미래를 예측하거나 모델 갱신 없이예측을 수행하였다. 그러나 스트림 데이터는 매우 빠르게 수집이 되고 시간이 지남에 따라 데이터의 특성이 변경될 수 있으므로 기존의 시계열 예측 기법을 적용하는 것은 적절하지 않다. 따라서 이 논문에서는 슬라이딩 윈도우와 점진적인 회귀분석을 이용한 스트림 데이터 예측 기법을 제안한다. 이 기법은 스트림데이터를 다중 회귀 모델에 입력하기 위해 차원 분열을 통해 여러 개의 속성으로 분열( F r a c t a l )하고, 변화되는 데이터의 분포를 반영하기 위해 슬라이딩 윈도우 기법을 사용하여 점진적으로 회귀 모델을 갱신한다. 이전 데이터의 유지 없이 최소 정보를 갖는 행렬을 통해 모델을 갱신하므로 낮은 공간 복잡도를 갖는다. 제안된 기법의 타당성은 RME(Relative Mean Error)와 RMSE(Root Mean Square Error)를 이용하여 측정하였다. 1시점 예측 정확도 측정 실험 결과 제안 기법인 IMQR(Incremental Multiple Quadratic Regression) 기법이 DES(Double Exponential Smoothing), SVR(Support Vector Regression), MLR(Multiple Linear Regression), MQR(Multiple Quadratic Regression) 기법에 비해 R M E가 평균 5.6%, RMSE가 평균 0.067 정도 우수하였다. Advance in wireless sensor network made it possible to collect massive amounts of sensor-based data with temporal attribute at real-time. Existing prediction methods for time-series data have tried to predict the future using the past data or without updating a model. However, the methods are not suitable for stream data, because the data is characterized by high data rate and changes in data distribution over time. In this paper, we propose IMQR(Incremental Multiple Quadratic Regression), a novel prediction method using incremental model updating. To apply stream data to a multiple regression model, we fractionalize stream data in several attributes using fractal. The model is then updated using sliding window to reflect changes in data distribution incrementally. This method that updates the model through a matrix having minimal information without maintaining the past data guarantees low space complexity. We evaluated error rate in IMQR using RME(Relative Mean Error) and RMSE(Root Mean Square Error). As a result, compared with other methods such as DES(Double Exponential Smoothing), SVR(Support Vector Regression), MLR(Multiple Linear Regression), and MQR(Multiple Quadratic Regression), RME and RMSE in IMQR decreased by 5.6% and 0.067% in average, respectively.

데이터 웨어하우스에서 부가 파일을 이용한 복합 뷰 관리 기법

정웅교(Woong-Kyo Chung),신성현(Sung-Hyun Shin),김진호(Jin-Ho Kim) 한국정보과학회 데이터베이스 소사이어티 2004 데이타베이스 연구 Vol.20 No.3

데이터 웨어하우스는 여러 소스로부터 수집한 요약 정보를 유지하는 실체뷰로 유지하여 이 요약 정보를 원하는 복잡한 질의들을 효율적으로 처리하기 위해 사용된다. 소스 데이터가 변경될 경우 이에 따라 데이터 웨어하우스의 내용도 함께 수정해야 하는데, 일반적으로 소스 데이터들이 여러 사이트에 분산되어 있기 때문에 이러한 데이터 웨어하우스의 실체 뷰를 관리하는 것이 상당히 복잡하다. 보통 실체 뷰를 관리하는 방법에는 그 뷰를 다시 재 생성하는 방법과 소스 데이터의 갱신된 부분만 반영하는 점진적인 방법들이 있다. 점진적인 관리 방법은 소스 데이터에 대한 갱신 사항을 부가 화일 또는 보조 릴레이션 등에 저장한 후 이를 이용하여 뷰를 갱신하는 방법으로, 부가적으로 유지하는 정보의 양이 적고 뷰 관리에 드는 비용이 적다는 장점이 있다. 이 논문에서는 이러한 점진적인 뷰 관리 방법의 하나로 부가 화일과 조인 부가 화일을 사용하여 다양한 관계 연산을 포함하는 복잡한 질의로 정의되는 실체 뷰를 관리하는 효율적인 방법을 제시한다. 또는 이 방법의 성능을 평가하기 위한 비용 모델을 분석적으로 제시하였으며, 이 비용 모델을 기반으로 성능을 비교ㆍ분석하여 본 논문의 방법이 다른 기존의 방법보다 성능이 우수함을 보였다. Data warehouse can be stored as materialized views derived from one or more sources in order to support efficient accesses to the integrated data. The materialzed views can provide fast accesses to complex queries of data warehouse environment. Because data sources are distributed over remote sites, we need an efficient maintenance of the views in response to the changes of data sources. There can be classified into two approaches in maintaining the materialized views: the view redefinition and the incremental view maintenance. The incremental view maintenance updates views incrementally by using auxiliary relations or differential files which have the additional information of source data changes. Thus it requires only small amount of additional information and it can modify materialized views efficiently. In this paper, we propose a new incremental view maintenance algorithm which updates efficiently materialized views defined as complex queries including various relational operations by using differential files and join differential files. In order to evaluate the performance of the proposed algorithm, we define the cost model then compare its performance with previous ones.

CRM 시스템에서의 룰 인식 자동 데이터웨어하우징 기법

김한준(Han-Joon Kim) 한국정보과학회 데이터베이스 소사이어티 2004 데이타베이스 연구 Vol.20 No.3

이 논문에서는 규칙기반 CRM 시스템에서 데이터 웨어하우스 스키마를 자동 생성하는 기법을 소개한다. 양질의 CRM 기능을 제공하기 위하여 CRM 시스템들은 기존의 CRM 방법론에 데이터 웨어하우스 기술을 접목하는 방안을 찾고 있다. 그러나 많은 CRM 시스템이 데이터 웨어하우스의 설계 측면에서 스키마 진화와 관련된 문제를 제대로 지원하지 못하고 있다. 여기서는 마케팅 전략을 표현하는 캠페인 규칙이 입력되면, 그 모든 규칙을 만족시키는 데이터 웨어하우스 스키마를 생성하는 기법을 제안한다. 이는 데이터마이닝 기능을 포함하는 분석 CRM 시스템을 구축하는데 큰 도움이 될 것이다. This article introduces a novel method of automatically developing data warehouse configuration in rule-based CRM systems. Currently, to provide good quality CRM functionalities, CRM systems seek to combine conventional CRM methodologies with data warehousing technology. However, there are few facilities in CRM systems with respect to data warehouse design that alleviate the problems associated with data schema maintenance. Given a set of campaign rules expressing marketing strategies, data warehouse schema that can satisfy all the input rules can be generated. The method significantly will help to build analytical CRM systems with data mining applications.

온톨로지를 이용한 비즈니스 레지스트리 통합

이경하(Kyong-Ha Lee),이규철(Kyu-Chul Lee) 한국정보과학회 데이터베이스 소사이어티 2005 데이타베이스 연구 Vol.21 No.3

최근의 WWW은 웹 페이지들의 집합에서 인터넷 상으로 서로 상호작용이 가능한 서비스들의 집합으로 변모하고 있으며, 이에 따라 웹을 전자상거래 및 비즈니스 트랜잭션 처리에 이용하고자 하는 많은 연구들이 수행되어 왔다. 이러한 노력들의 대표적인 결과물로는 ebXML과 XML 기반 웹 서비스를 들 수 있다. 하지만, 이들 각각은 서비스의 등록과 검색을 위해 ebXML Reg/Rep과 UDDI라는 서로 별개의 레지스트리 표준을 이용하고 있으며, 이에 따라 각기 다른 표준의 적용 시 서로 다른 레지스트리 간의 차이로 인한 어려움을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 이질적인 레지스트리 간의 통합 검색의 필요성이 대두되고 있다. 또한 최근의 서비스들의 시맨틱 정보에 기반한 매치메이킹 연구들은 기존 레지스트리에 등록된 서비스 정보를 활용하지 못하는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 OWL-S를 기준으로 레지스트리의 데이터 모델을 표현하기 위한 하위 온톨로지를 정의하고 이를 통한 레지스트리의 통합을 수행한다. 또한 OWL-S로 변환된 레지스트리 개체들은 데이터 복제를 통해 레지스트리 데이터의 변경에 주기적으로 대응하도록 한다. WWW is currently undergoing a remarkable change from a collection of pages to a collection of services that interoperate through the Internet. The most successful types of these services are XML Web Services and ebXML, which are emerging as significant e-Business application frameworks. However, both ebXML and Web Services use different registries each other for publishing and discovering services. This discrepancy of registries has given rise to a demand for integrated query when adopting the frameworks. Furthermore, these registries support only keyword-based search, which does not make use of semantic information, and which does not address the problem of matching service capabilities and allowing service location based on the functionalities sought. In the literature of Semantic Web, the problem of creating ontologies from legacy information has been also arisen. In this paper, we show how service descriptions, written in OWL-S, can be mapped into UDDI and ebXML registry entries, and can be migrated from registries. Therefore, it provides not only a way to support integrated queries for registry entries but also a way to build a foundation of semantic service discovery. Also, migrated OWL-S can be updated periodically while registry entries are being modified by using replication APIs of the registries.