오랜 기간동안 메타데이터를 기반으로 한 데이터통합에 대한 많은 연구들이 진행되어 왔다. 그러나 기존 방법론들은 전역 뷰 또는 전역 스키마와 같은 초기 가이드라인을 구축하는데 많은 ...
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2003
Korean
004
학술저널
740-742(3쪽)
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오랜 기간동안 메타데이터를 기반으로 한 데이터통합에 대한 많은 연구들이 진행되어 왔다. 그러나 기존 방법론들은 전역 뷰 또는 전역 스키마와 같은 초기 가이드라인을 구축하는데 많은 ...
오랜 기간동안 메타데이터를 기반으로 한 데이터통합에 대한 많은 연구들이 진행되어 왔다. 그러나 기존 방법론들은 전역 뷰 또는 전역 스키마와 같은 초기 가이드라인을 구축하는데 많은 비용이 요구 된다는 단점이 있다. 이는 기존 연구들이 해당 도메인 특성들을 간과했기 때문이다. 예를 들어 과학 데이터의 경우 일반사용자들은 생물의 이름이나 모양 등과 같은 단순정보에 관심을 갖는 반면 과학자나 전문가들은 보다 상세하고 전문적인 데이터에 관심을 갖는다. 추가적으로 모든 데이터에 대한 초기 표준 가이드라인을 구축하는 것은 현실적으로 많은 어려움이 따른다. 본 논문에서는 이러한 도메인 특성을 고려하여 점진적인 통합방법론(LOG : LOcalization-based Global metadata registry)을 제안한다.
목차 (Table of Contents)
ORB : 효율적인 질의 성능을 위한 R - tree 대량로딩 기법
계층 최대 R - 트리를 이용한 범위 상위 - k 질의의 효율적 수행