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Information Technology. 2006.04.03 Yong Jung. 목차. What is database? Link-based integration Knowledge base World Wide Web Computer Graphics. A simplified database system environment. What is Database?. 데이터베이스 – 부가적인 개념을 포함하고 있는 전산화된 데이터들의 집합

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Presentation Transcript


  1. Information Technology 2006.04.03 Yong Jung

  2. 목차 • What is database? • Link-based integration • Knowledge base • World Wide Web • Computer Graphics

  3. A simplified database system environment What is Database? • 데이터베이스 – 부가적인 개념을 포함하고 있는 전산화된 데이터들의 집합 • 데이터베이스는 데이터베이스 관리시스템 이라 부르는 컴퓨터 프로그램에 의해 관리되어진다. (DBMS) • 데이터베이스 시스템 • 장점 • 데이터 중복 방지, 데이터 일관성, 데이터 공유, 보안 • 기능 강화, 백업과 복구 기능 지원 • 단점 • 복잡성, 크기, DBMS의 가격, 다른 하드웨어 공간요구, • 데이터 변환의 비용, 성능 저하

  4. 인사 프로그램 재고관리 프로그램 생산관리 프로그램 데이터베이스 관리 시스템 데이터베이스 DBMS • Data Base Management System (DBMS) • 데이터베이스의 정의, 검색, 갱신 등을 지원 • 응용프로그램과 데이터의 중재자 • 응용 프로그램이 데이터베이스를 공유하게 관리하는 소프트웨어

  5. Data Modeling • A data model is a conceptual representation of the data structures that are required by a database. • 컴퓨터에서 데이터를 이용하기 쉽도록 실세계를 있는 그대로 모델링하는 것이 필요하다. • 전통적인 Data model의 종류 • Hierarchical data model • Network data model • Relational data model

  6. Hierarchical data model • Schema Diagram이 Tree • No Cycle • root record, child record, level • 부모-자식(Parent-Child) 관계 : 1:n 관계의 두 레코드 타입

  7. Network data model • Schema Diagram이 Network → Graph • 허용되는 레코드 타입, 관계성 • Owner-Member 관계 : • 1:n 관계를 갖는 두 레코드 타입

  8. Relational data model • Introduced by Ted Codd of IBM Research in 1970 • 테이블(릴레이션:관계)의 집합 • 개체 릴레이션, 관계 릴레이션 • 개체와 관계성을 모두 테이블로 정의하여 표현

  9. Relational Database • 관계 (Relation) • 행과 열로 구성된 하나의 테이블 (A table of values) • 튜플 (Tuple) • 테이블의 한 행(row)을 구성하는 <속성이름, 값> 쌍들의 집합 (Row in the table) • 물리적인 용어로는 레코드와 같음 • 속성 (Attribute) • 테이블의 각 열(column)을 의미하며 레코드 구조의 필드에 대응됨 (Column header in the table) • Relation이 가지는 성질(property)을 의미함 • 데이터의 가장 작은 논리적 단위

  10. The Attributes and tuples of a relation STUDENT

  11. Relational Algebra • 정보의 검색을 위한 테이블 연산 • 선택 (Selection : ) – 특정 행들을 추출하는 과정 • 산출 (Projection : , ) – 특정 열들을 추출하는 과정 • 결합 (Join) – 특정 속성에 대해 일치하는 값들을 갖는 레코드들을 하나의 테이블로 병합

  12. SQL (Structured Query Language) • 관계 데이터베이스에서의 표준 데이터베이스 언어 • 기본 형태 SELECT 속성들의 목록 (attribute) FROM 관계들의 목록 (relation) WHERE 조건

  13. Deductive database • 논리 프로그래밍 기능이 결합된 관계 데이터베이스 시스템 • 관계 데이터베이스보다 데이터를 더 잘 나타냄 • 1차 서술 논리 – 논리 표현이 존재 (Horn clause) • Rule clause – 만약 A 이면, B 이다. • Unitary clause – 어떠한 변수도 갖고 있지 않은 fact • Goal clause – 실제의 질의 Ex) • Unitary clause 조상 (X, Y) – X는 Y의 조상이다. 부모 (X, Y) – X는 Y의 부모이다. • Rule clause 조상 (X, Y) <- 부모 (X, Y) • Goal clause <- 부모 (X, ‘철수’) –철수의 부모는 누구인가?

  14. Object-Oriented Database • 프로그래밍 개념을 데이터베이스 문제에 적 용시킴 • 실세계 데이터를 더 유연하게 표현할 수 있음 • 하나의 객체는 데이터 항목과 관련된 처리 절차들로 구성된 독립적인 모듈

  15. Object-Oriented Database

  16. Database technology 발전의 역사 객체지향 프로그래밍 (Kay,1972) 관계 데이터베이스 (Codd, 1970) 논리 프로그래밍 (Kowalski,1972) 객체지향 데이터베이스 (1986) 연역 데이터베이스 (1977) 연역, 객체지향 데이터베이스 (1989)

  17. Link-based integration • 다른 타입의 데이터베이스의 통합이 필요 -> 조화가 쉽지 않음! • 연결 기반 통합이라 불리는 약한 통합이 더 실용적 • 분자 생물학 데이터베이스에 있는 두 엔트리의 관련성을 결정 • (데이터베이스:엔트리) (데이터베이스1:엔트리1) -> (데이터베이스2:엔트리2)

  18. 지식 기반 • 지식과 데이터의 차이점 • 기존의 지식으로부터 새로운 지식이 생성될 수 있다. • 연역 데이터베이스는 전형적인 지식 기반 • 이항관계간의 추론이 가능함 ex) ’A->B’, ‘B->C’로 ‘A->C’를 추론 • 생물학적 엔터티와 이들 사이의 관계가 생물학의 지식을 구성 • 온톨로지는 엔터티와 실세계의 추상적인 개념화에 기반한 이들간의 관계를 표현하는 방법의 공식적인 명시

  19. WWW • World Wide Web – 서버주소명과 파일명의 조합 ex)www.snubi.org/dragon0113/index.html • 하이퍼링크 개념은 분자생물학 데이터베이스의 연결 기본 통합과 공통점이 많다 • 브라우저 프로그램으로 텍스트 파일 외에 이미지, 멀티미디어 파일들을 다룰 수 있음 서버 주소 서버내의 파일의 경로

  20. Computer Graphics • 단백질, RNA, DNA의 3차 구조를 이해하는데 유용 • 컴퓨터 연산 결과에 원자 좌표의 수치값으로 표현 • 그래픽 표현 모델 • Wire-frame 모델 • Ball-and-stick 모델 • 리본 모델 • CPK 모델

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