의미 데이터 모델
Semantic data model| 프로세스 유형 | 의미론 기반 데이터베이스 설명 |
|---|---|
| 제품 | 젤리쉬(2005년), ISO 15926-2(2002년) |
| 선도기업 | 통합 컴퓨터 지원 제조 프로그램으로서의 미 공군 |
| 주요시설 | 데이터 리소스 계획, 공유 가능한 데이터베이스 구축, 공급업체 소프트웨어 평가, 기존 데이터베이스 통합 |
| 발명의 해 | 60년대 중반 |
시맨틱 데이터 모델(SDM)은 고도의 의미론 기반 데이터베이스 설명과 데이터베이스에 대한 정형화(데이터베이스 모델)이다. 이 데이터베이스 모델은 현대 데이터베이스 모델에서 가능한 것보다 애플리케이션 환경의 의미를 더 많이 포착하도록 설계되었다. SDM 규격은 신청 환경에 존재하는 실체의 종류, 그 실체의 분류와 그룹화, 그리고 그들 사이의 구조적 상호연결의 관점에서 데이터베이스를 설명한다. SDM은 애플리케이션 환경의 의미론을 포착하기 위한 높은 수준의 모델링 원시 요소 모음입니다. 데이터베이스 구조 규격에서 파생된 정보를 수용함으로써, SDM은 동일한 정보를 여러 가지 방법으로 볼 수 있게 한다; 이것은 데이터베이스 애플리케이션에 일반적으로 존재하는 다양한 니즈와 처리 요건을 직접 수용할 수 있게 한다. 현재 SDM의 디자인은 그것의 예비 버전을 사용한 우리의 경험에 기초한다. SDM은 데이터베이스 시스템의 효율성과 사용성을 향상시키기 위해 설계되었다. SDM 데이터베이스 설명은 데이터베이스에 대한 공식적인 규격과 문서화 도구로 사용될 수 있고, 다양한 강력한 사용자 인터페이스 시설을 지원하는 기반을 제공할 수 있으며, 데이터베이스 설계 프로세스에서 개념 데이터베이스 모델 역할을 할 수 있으며, 새로운 종류의 데이터베이스 관리 시스템의 데이터베이스 모델로 사용될 수 있다.임시로 하다
소프트웨어 엔지니어링의 의미 데이터 모델은 다양한 의미를 갖는다.
- 의미적 정보가 포함되는 개념적 데이터 모델이다. 이것은 모델이 그 사례의 의미를 기술한다는 것을 의미한다. 그러한 의미 데이터 모델은 저장된 기호(인스턴스 데이터)가 실제 세계와 어떻게 관련되는지 정의하는 추상화다.[1]
- 메타 모델을 알 필요 없이 당사자들이 인스턴스로부터 의미(항문)를 해석할 수 있도록 정보를 표현하고 교환할 수 있는 기능을 포함하는 개념 데이터 모델이다. 그러한 의미론적 모델은 (객체 지향과는 반대로) 사실 지향적이다. 사실들은 일반적으로 데이터 요소들 간의 이항 관계에 의해 표현되는 반면, 상위 순서 관계는 이항 관계의 집합으로 표현된다. 일반적으로 이항 관계는 다음과 같은 세 쌍의 형태를 가진다. Object-RelationType-Object. 예를 들어, 에펠탑은 파리에 위치해 있다.
일반적으로 의미론적 데이터 모델의 인스턴스 데이터에는 다양한 데이터 요소들 간의 관계의 종류가 명시적으로 포함되어 있는데, 예를 들어, <가져 있다>와 같은 것이다. 사례로부터 사실의 의미를 해석하기 위해서는 관계 유형(관계 유형)의 의미를 알 수 있어야 한다. 따라서 의미론적 데이터 모델은 일반적으로 그러한 관계 유형을 표준화한다. 이것은 두 번째 종류의 의미 데이터 모델이 인스턴스들이 그들 자신의 의미를 포함하는 사실들을 표현하도록 한다는 것을 의미한다. 두 번째 종류의 의미 데이터 모델은 보통 의미 데이터베이스를 만드는 것을 의미한다. 의미론 데이터베이스에 의미를 포함하는 능력은 응용프로그램이 내용에서 의미를 해석할 수 있도록 하는 분산 데이터베이스 구축을 용이하게 한다. 이는 의미론 데이터베이스가 동일한 (표준) 관계 유형을 사용할 때 통합될 수 있음을 의미한다. 이것은 또한 일반적으로 그들이 관계형 또는 객체 지향형 데이터베이스보다 더 넓은 적용가능성을 가지고 있다는 것을 암시한다.
개요
계층적이든 네트워크적이든 관계적이든 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)의 논리적 데이터 구조는 DBMS가 채택한 구현 전략에 편중되어 있기 때문에 데이터의 개념적 정의 요건을 완전히 충족시킬 수 없다. 따라서 개념적 관점에서 데이터를 정의해야 할 필요성이 대두되었다. 의미론적 데이터 모델링 기법의 개발로 이어졌다. 즉, 그림에서와 같이 다른 데이터와의 상호관계의 맥락 안에서 데이터의 의미를 정의하는 기법이다. 자원, 아이디어, 이벤트 등의 측면에서 실제 세계는 물리적 데이터 저장소 내에서 상징적으로 정의된다. 의미 데이터 모델은 저장된 기호가 실제 세계와 어떻게 관련되는지 정의하는 추상화다. 따라서 모델은 실제 세계를 진정으로 표현하는 것이어야 한다.[1]
Klas와 Schrefl(1995)에 따르면, "시맨틱 데이터 모델의 전반적인 목표는 관계 개념과 인공지능 분야에서 알려진 보다 강력한 추상화 개념을 통합함으로써 데이터의 의미를 더 많이 포착하는 것이다. 그 아이디어는 실제 상황의 표현을 용이하게 하기 위해 데이터 모델의 필수적인 부분으로 높은 수준의 모델링 원시 요소를 제공하는 것이다.[2]
역사
의미론적 데이터 모델의 필요성은 통합 컴퓨터 지원 제조(ICAM) 프로그램의 결과로 1970년대 중반 미 공군에 의해 처음으로 인식되었다. 이 프로그램의 목적은 컴퓨터 기술의 체계적인 적용을 통해 제조 생산성을 높이는 것이었다. ICAM 프로그램은 제조 생산성 향상에 관련된 사람들을 위한 더 나은 분석 및 통신 기법의 필요성을 확인했다. 그 결과, ICAM 프로그램은 다음과 같은 IDEF(ICAM Definition) 방법이라고 알려진 일련의 기술을 개발하였다.[1]
- IDEF0은 환경이나 시스템 내의 활동이나 프로세스의 구조화된 표현인 "기능 모델"을 생산하는데 사용되었다.
- IDEF1은 환경이나 시스템 내에서 정보의 구조와 의미론을 나타내는 "정보 모델"을 생산하는데 사용되었다.
- IDEF1X는 의미 데이터 모델링 기법이다. 그것은 환경이나 시스템 내에서 정보의 구조와 의미론을 나타내는 그래픽 정보 모델을 생산하는데 사용된다. 이 표준의 사용은 자원으로서의 데이터 관리, 정보 시스템의 통합 및 컴퓨터 데이터베이스 구축을 지원하는 데 도움이 될 수 있는 의미론적 데이터 모델의 구축을 허용한다.
- IDEF2는 환경이나 시스템의 다양한 행동 특성을 나타내는 "역학 모델"을 생산하는데 사용되었다.
1990년대 동안, 의미 모델링 기법의 적용은 제2종류의 의미 데이터 모델을 낳았다. 그 예로는 ISO 15926-2(2002)로 표준화된 의미 데이터 모델이 있으며, 의미 모델링 언어 겔리쉬(2005)로 더욱 발전되었다. 젤리어의 정의는 의미 데이터 모델의 형태로 문서화된다. 젤리쉬 그 자체는 의미 모델링 언어로서, 다른 의미론 모델을 만드는 데 사용될 수 있다. 그러한 의미론적 모델은 의미론적 데이터베이스로서 겔리쉬 데이터베이스에 저장될 수 있다.
적용들
의미론적 데이터 모델은 많은 목적을 위해 사용될 수 있다. 몇 가지 주요 목표는 다음과 같다.[1]
- 데이터 리소스 계획: 예비 데이터 모델을 사용하여 기업 운영에 필요한 데이터를 전체적으로 파악할 수 있다. 그런 다음 모델을 분석하여 공유 데이터 리소스를 구축하기 위한 프로젝트를 식별하고 범위를 지정할 수 있다.
- 공유 가능한 데이터베이스 구축: 완전하게 개발된 모델은 사용자가 검증한 후 다양한 DBMS 기술에 대한 물리적 데이터베이스 설계로 변환할 수 있는 응용 프로그램 독립적 데이터 뷰를 정의하는데 사용될 수 있다. 일관되고 공유 가능한 데이터베이스를 생성하는 것 외에도, 데이터 모델링을 통해 개발 비용을 대폭 줄일 수 있다.
- 공급업체 소프트웨어 평가: 데이터 모델은 실제로 조직의 인프라를 나타내기 때문에, 벤더 소프트웨어는 소프트웨어가 내포하는 인프라와 회사가 실제로 사업을 하는 방법 사이에 발생할 수 있는 불일치를 식별하기 위해 기업의 데이터 모델에 대해 평가될 수 있다.
- 기존 데이터베이스 통합: 의미 데이터 모델로 기존 데이터베이스의 내용을 정의함으로써 통합 데이터 정의를 도출할 수 있다. 적절한 기술로, 결과 개념 스키마는 분산된 데이터베이스 환경에서 트랜잭션 처리를 제어하는 데 사용될 수 있다. 미 공군 통합 정보 지원 시스템(I2S2)은 이질적인 유형의 DBMS 환경에 적용되는 이러한 종류의 기술의 실험적인 개발 및 실증 시스템이다.
참고 항목
참조
이 글은 국립표준기술원 웹사이트 https://www.nist.gov의 공공 도메인 자료를 통합한 것이다.
추가 읽기
- 데이터베이스 설계 - 의미 모델링 접근법
- 요한 테르 베케(1992년). 의미 데이터 모델링. 프렌티스 홀.
- 알폰소 F. 카르데나스와 데니스 맥레오드(1990). 객체지향 및 의미 데이터베이스 시스템의 연구 기반. 프렌티스 홀.
- 피터 그레이, 크리슈나로 G. 쿨카니, 그리고 노먼 W. 패턴(1992). 객체 지향 데이터베이스: 의미론적 데이터 모델 접근법. 컴퓨터 과학의 프렌티스 홀 국제 시리즈.
- 마이클 해머와 데니스 맥러드(1978년). "시맨틱 데이터 모델: 데이터 베이스 애플리케이션을 위한 모델링 메커니즘" In: Proc. ACM SIGMOD Int’l. 데이터 관리에 대한 설명. 텍사스 주 오스틴, 5월 31일 - 1978년 6월 2일, 페이지 26–36.
- 해머, 마이클, 데니스 맥루드. "SDM을 사용한 데이터베이스 설명: 의미 데이터베이스 모델." 데이터베이스 시스템(TODS) 6.3 (1981): 351-86. 웹
외부 링크
- 의미론적 데이터 모델링 Johan Ter Bekke 헌정 사이트.
