JP2003216619A - Computer processing apparatus - Google Patents

Computer processing apparatus

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JP2003216619A
JP2003216619A JP2002047166A JP2002047166A JP2003216619A JP 2003216619 A JP2003216619 A JP 2003216619A JP 2002047166 A JP2002047166 A JP 2002047166A JP 2002047166 A JP2002047166 A JP 2002047166A JP 2003216619 A JP2003216619 A JP 2003216619A
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cell
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Withdrawn
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JP2002047166A
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Japanese (ja)
Inventor
Ryota Shimizu
亮太 清水
Koji Hayakawa
耕二 早川
Koichi Tashiro
貢一 田代
Sachiko Yonezawa
幸子 米澤
Tsugunori Suzuta
二紀 鈴田
Toshio Kodama
敏男 児玉
Yoshito Funahashi
義人 舟橋
Toshiyasu Kunii
利▲泰▼ 國井
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Kanazawa Institute of Technology (KIT)
Original Assignee
Kanazawa Institute of Technology (KIT)
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Publication date
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  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a very convenient information control technique. <P>SOLUTION: A computer processing apparatus includes a decision part for deciding situations prior to retrieval; a specifying part for specifying according to the situations the attributes of a cell to be retrieved; a retrieval part for retrieving cells with the attributes from within data space; and a processing part for constructing, based on the retrieval result, the cell space involving the desired attributes. <P>COPYRIGHT: (C)2003,JPO

Description

【発明の詳細な説明】 【0001】 【発明の属する技術分野】セル情報理論を利用して情報
を管理する技術に関する。 【0002】 【従来の技術】従来、データベースモデルとしては、リ
レーショナルデータベースが一般的である。リレーショ
ナルデータベースは、データの依存関係を認知している
情報管理者の存在が前提となっており、データの関連性
は、情報管理者によって予め規定され、固定される。個
人または企業などの閉じた集団内でデータを管理する場
合には、静的にデータの依存関係が固定されてもさほど
問題が生じないが、近年急速に発達しているウェブ上に
構築されたサイバー世界の情報の管理には、リレーショ
ナルデータベースはもはや対応できない。サイバー世界
では、独立に、そして目まぐるしく活動を続けるウェブ
サイトが、WWWを通して有機的にリンクしており、そ
れらの急速で複雑な情報の変化は、リレーショナルデー
タベースの管理の限界を超えている。 【0003】 【発明が解決しようとする課題】本発明者らは、こうし
た現状に鑑み、リレーショナルデータベースの欠点を根
本から覆す新たなモデルを開発した。その目的は、より
利便性の高い情報の管理技術を提供することにある。 【0004】 【課題を解決するための手段】本発明のある態様は、コ
ンピュータ処理装置に関する。この装置は、検索に先立
って、状況を判断する判断部と、前記状況に応じて、検
索すべきセルの属性を特定する特定部と、前記属性を含
むセルをデータ空間の中から検索する検索部と、前記検
索結果をもとに、所望の属性を含むセル空間を構築する
処理部と、を備える。 【0005】検索部は、前記データ空間を前記属性の有
無の観点からセル分解してもよい。この装置は、前記検
索部または前記処理部にて実行されたセル演算を保持す
る保持部をさらに備えてもよい。 【0006】本発明の別の態様も、コンピュータ処理装
置に関する。この装置は、セル情報理論におけるセルの
形で情報を格納するデータベースと、前記データベース
を管理する管理部とを備え、前記セルは、そのゼロセル
にセルIDを保持し、前記管理部は、前記セルを一意に
特定するために、前記セルに有効範囲を付加して管理す
る。 【0007】本発明のさらに別の態様も、コンピュータ
処理装置に関する。この装置は、教育要素を格納したデ
ータベースと、前記教育要素をセル情報理論におけるセ
ルとして把握し、セル演算により教育課程を管理する管
理部と、を備える。 【0008】なお、以上の構成要素の任意の組み合わ
せ、本発明の表現を方法、装置、システム、記録媒体、
コンピュータプログラムなどの間で変換したものもま
た、本発明の態様として有効である。 【0009】 【発明の実施の形態】以下、本発明を好適な実施の形態
をもとに説明する。まず、実施の形態の基礎として本発
明者が提唱するセル情報モデル(CIM: Cellu
lar Information Model)の基礎
理論を前提技術として述べ、しかるのち具体的な実施の
形態を説明する。 【0010】[第1の前提技術] [1−0]要旨 サイバーワールドはWeb上に形成されている情報世界
で時間と共に絶えず変化している。広範囲におよぶロー
カルの活動はサイバーワールドを創っていくためにグロ
ーバルなWeb上で互いに融合し合う。本論文ではセル
理論によるシチュエーションモデルを提示する。“セル
ラーモデル”という名の情報モデルはローカルモデルを
グローバルに統合する。セル空間においてセルラーモデ
ルをデータベース設計に適用することにより、サイバー
スペースにおける多様な電子商取引をセル空間の接着に
よるシチュエーションモデルとして実現することができ
る。 【0011】[1−1]まえがき サイバーワールドはWeb上で様々なローカルの活動の
結果がグローバルに融合することで構成される。ローカ
ルのサイトが日々変化をすることによりサイバーワール
ドは時間と共に絶えず情報が変化する広大な世界とな
る。そしてこのような新しい世界にはそれらを適切にモ
デリングするための理論的根拠が必要となる。 【0012】現在、データベースにおいて汎用的に扱わ
れているのはリレーショナルデータベースである。しか
しリレーショナルデータベースはデータの依存関係が変
化せず、変化が必要な状況においてはデータの依存関係
を認知している情報管理者が必要であるという静的状況
が前提となっている。このデータモデルは例えば企業内
など閉じた空間においてはデータの依存関係を把握し、
モデル化することができるが、サイバーワールドのよう
な時間と共に情報が変化する広大な世界をモデル化する
にはあまり適していないと思われる。データベースには
Web上の膨大で不規則なデータを利用し、その変化に
対応することが求められる。そこで膨大かつ不規則なデ
ータを利用でき、サイバーワールドの複雑な変化に対応
する共通部分を的確に特徴付けるモデリングを可能とす
るセルラーモデルを適用する。本論文ではセル理論を適
用した電子商取引のシチュエーションモデルを提示す
る。 【0013】[1−2]セルラーモデル セルラーモデルはWeb上の情報をモデル化するにあた
ってモデリングのサイズを最小限にする為に抽象階層の
概念を用いている。階層において不変量を定義すること
により、様々な状況をモデル化することができる。一
方、リレーショナルデータモデルは集合論に基づいてお
り、抽象的がゆえに現実を性格に射影できない。 【0014】Web上の情報をデータベース化する場
合、膨大な情報が時間と共に絶えず変化しているので必
ずしも全ての属性を前もって定義することはできないと
同時にテーブル間の依存関係も決めておくことはできな
い。そこでセル理論のequivalenceという概
念を適用することで、要求に応じて同値関係によるデー
タの依存関係の決定付けが可能となる。この設計の構造
をセル空間構造、作業をセル接合(cell comp
osition)、セル分解(celldecompo
sition)という。またホモトピーを保持しておく
ことにより、変形したセルを元の状態に戻すことができ
る。 【0015】セルラーデータモデルにおいて、境界があ
るセルをクローズドセル、境界がないセルをオープンセ
ルとし、それぞれn次元においてクローズ はBの境界である。オープンセルはクローズドセルに
含まれる1つの属性であると同時に、オープンセル自体
が属性数1のセルとして扱われる。セルモデルはセルの
境界と結合の不変が保持されている場合、cellde
compositionが可能である。オブジェクト識
別はidentification mapping
(quotient mapping)によって実行さ
れる。結合はattaching mapと呼ばれるc
ontinuous mapping,surject
ive mappingによって定義される。 【0016】[1−3]セルラーモデルによるWeb情
報モデリング モデル化をする際、まずサイバーワールドの構成の性質
を特徴付けることが必要である。大抵の場合、多くのW
ebサイトにおけるローカルの活動の結果としてサイバ
ーワールドXは創られる。企業内の情報とは違い、情報
管理者が初期のスキーマを与えるとは考え難い。サイバ
ーワールドXを明白にするためにローカルなWebサイ
トにおいて特定の情報を探し出す(informati
on mining)。もちろんインフォメーションマ
イニングについても管理は行わない。そしてWeb上に
分散したサイトにおける情報から探し出したものを統合
する。これは一般的に“設計によるインフォメーション
マイニング”という。 【0017】Web上のインフォメーションマイニング
はWhitehead inductive sche
meに基づいてローカルなWeb世界をグローバルなサ
イバーワールドに完全に統合するように働く。n次元サ
イバーワールドXとすることで構成することができる。 【0018】Whitehead inductive
schemeに基づいて構築されたサイバーワールド
は以下に示す関係を保証する。 X⊆X⊆X⊆...⊆Xn−1⊆X⊆...⊆
X サイバーワールドの検証という視点からみてもどのよう
な次元のサイバーワールドもそれより低い次元のサイバ
ーワールドを含んでいるのでこれは有効である。 【0019】上記において、識別は同値関係に基づいた
equivalence classesによって識別
される。つまり”equivalence class
esによる識別”は一般的に例えるとリレーショナルモ
デルのJOINオペレーションにあたる。それ故にセル
ラーモデルの有効性の一つはこの側面に見られる。We
b上のサイバーワールドは非常に複雑で変化が著しい
が、セルラーモデルの統合力はWeb情報モデルに真の
理論的な基礎を供給する。 【0020】[1−4]シチュエーションモデル Web上において、与えられているサイバーワールドか
ら新しいサイバーワールドを創る必要がある状況に遭遇
することがある。様々なWeb状況をモデル化するため
に電子商取引の状況を見る。ここではオンラインショッ
プを例に、典型的な状況を述べる。ここでオンラインシ
ョップにおいて考えられるシチュエーションを3つ取り
上げる。 ・消費者が商品を探す。 ・店がマーケティングとして消費者のニーズを獲得す
る。 ・店が販売拡大を狙って販売情報から顧客の購入傾向を
探し出す。 これらの状況を設定して以下に示す。 【0021】(Situation 1)商品を買いた
いと願う顧客が希望する商品が売られているオンライン
ショップを見つけるためにネットを閲覧する。 (Situation 2)商品を扱っているオンライ
ンショップがマーケティングのために顧客リストを閲覧
する。 (Situation 3)商品を扱っているオンライ
ンショップが販売拡大の為にデータマイニングを行う。 【0022】ここで店、顧客、商品をそれぞれp、q、
r次元のサイバーワールドとして以下のように定義す
る。 B : 店 B : 顧客 B : 商品 【0023】(Situation 1):店に希望す
る条件(大抵は最安値)で商品があるとき、顧客は自分
に興味がある商品と店の商品の名前を同一視する。この
状況において情報スキーマは識別作業によるcell
decomposition operationによ
って形成される。cell decompositio
n operationは写像fである。 与えられたn次元セルBをattaching ma
p gが保持されているようにセ 回繰り返される。各々のセル分解におけるアタッチング
写像を保持することでセル分解をhomotopicに
することができる。 【0024】1.cell decompositio
n 店のB 、顧客のB 、商品のB それぞれを分
解することで属性に関連した電子商取引を識別するため
に、それぞれをequivalent cells B
(a=s,c,m)と残りの部分に分ける。cel
l decomposition operation
となり、g、h、kは以下のようなidentific
ation functionである。 これらによりホモトピーは保持される。例えば属性が商
品名、商品価格、商品IDであったらB =B
ある。 【0025】2.セルアタッチメントによるcell
composition attaching mapによって商品のB と店
のB を顧客のB にアタッチする。ここでのat
taching mapはそれぞれ であり、equivalent cells B
識別する。ここではa=s,c,mである。今、情報ス
キーマはWeb上において電子商取引の構造として構成
されているので、あるe−shop B の属性B
に関連した電子商取引において最も低い値(価格)を
求めて、属性「商品価格」を探す。 【0026】Situation 2:はじめに、We
b上に購入候補リストBmi riを送ったe−cust
omer B をウェブで検索する。この購入候補リ
ストは大抵商品の部分的な情報しか持っていない。 【0027】1.cell decompositio
n 検索されたe−customers Bci qi(i=
1...n)を購入候補リストBmi riと残りの部分
にセル分解オペレーションによって分ける。セル分解オ
ペレーションは、 であり、ここで である。また、gは であり、これはcell decomposition
operationによるセル変形に対してホモトピ
ーを保持するためのidentification f
unctionである。明らかに顧客購入候補リストB
mi riにある商品はウェブ上において商品B のサ
ブセットBmi ri⊆B であり、r≦rと考えら
れる。 【0028】2.セルアタッチメントによるcell
composition identification function f
によって導かれた購入候補商品Bmi riと同値であ
るe−merchandiscs B の属性を識別
し、検索された顧客Bci qiを、商品B にアタッ
チする。そのときidentification ma
pは (∂...∂B において、∂はq−r回繰り返
し、∂...∂B において∂はr−r回繰り返
す。また∂...∂B はBmi riと同値であ
る。) これで販売拡大のために店B の為の購入候補商品情
報を含んだ顧客のすべての情報を獲得することができ
る。 【0029】Situation 3:e−shopは
そろった膨大なデータから欲しい情報だけを抽出する状
況に遭遇する。例えばA,B,C,D,Eという属性を
もった情報が欲しいという状況である。まず、テーブル
として属性数0のセルをデータ空間の中から探し出す。
0次元セルによって成り立つ0次元サイバーワールドX
となる。 【0030】 間から探し出す。 【0031】 空間から探し出す。 【0032】このような作業を繰り返し行うことによ
り、n次元サイバーワールドXを構成することができ
る。これまで加えてきた情報にさらに加えたい これらの作業により、Xはopen cell e
(j=1〜n、実体の要素)で構成されているので、
欲しい情報に間するデータの全体像を把握することがで
きる。 【0033】[1−5]具体的事例 これまでに、3つのSituation modelを
提示したがこれらをオンラインブックストア例に以下に
示す。尚、それぞれの事例におけるB 、B 、B
は意味が異なる。 【0034】Situation 1:「顧客がWeb
上で本を買うために販売サイトを検索する。顧客は販売
しているサイトを見つけると共に、本の詳細情報も手に
入れたいと考える。」 このとき販売サイトセルは個々のオンラインブックスト
アの情報を集めたセルとする。 顧客セル:B [名前][年齢][性別][住所][希望タイトル]
[著者][出版社] 販売サイトセル:B [取扱いサイト][タイトル][著者][出版社][販
売価格][販売数][在庫] 商品情報セル:B [ISBNコード][タイトル][著者][出版社]
[ジャンル][定価][発刊日][既刊廃刊] 【0035】顧客セル、販売サイトセル、商品情報セル
は同値関係により、セル分解、セル接合される。まずセ
ル分解オペレーションによって等価セルとその他の部分
に分ける。cell decomposition m
ap fidentification function
g: cell decomposition map
identification function
h: cell decomposition map
identification function
k: 【0036】そしてattaching mapによっ
て販売サイトセルと商品情報セルを顧客セルに接合す
る。 attaching map pattaching map pこれらによる統合セルは以下の式で表せる。 これらにより顧客セルは販売サイトセルと商品情報セル
に接合し、顧客は商品販売サイトや商品詳細情報を入手
することができるようになる。 【0037】Situation 2: 「オンラインショップが顧客の購入候補リストを獲得す
る。このとき顧客自身の情報も手に入れたいと考え
る。」 ここではリストを送った顧客は3人とする。まずWeb
上に購入候補リストを送った顧客を検索する。 顧客1セルBc1 : [氏名][年齢][性別][住所][タイトル][著
者] 購入候補セルBm1 : [タイトル][著者] 顧客2セルBc2 : [氏名][住所][タイトル] 購入候補セルBm2 : [タイトル] 顧客3セルBc3 : [年齢][性別][ジャンル][出版社] 購入候補セルBm3 : [ジャンル][出版社] 商品情報セル:B [ISBNコード][タイトル][著者][出版社]
[ジャンル][定価][発刊日][既刊廃刊] 販売サイトセル:B [タイトル][著者][出版社][販売価格][販売
数][在庫] 【0038】顧客セルを購入候補セルとその他の部分に
分ける。cell decomposition ma
p fc1identification function g
cell decomposition map f
c2identification function g
cell decomposition map f
c3identification function g
【0039】購入候補セルと同値である商品情報セルの
属性を識別し、三人の顧客セルを商品情報セルにアタッ
チする。 attaching map fm1attaching map fm2attaching map fm3【0040】これらよる統合セルは以下の式で表せる。 これらを販売サイトが入手することにより、オンライン
ショップは顧客が購入を希望している商品及び顧客情報
を知ることができ、尚且つその商品に関する詳細情報を
獲得することができる。 【0041】Situation 3.1: 「オンラインショップがデータマイニングを行う際、膨
大なデータの中から必要なデータを探し出す。これによ
り特定の商品について、進めて効果のある顧客を選抜す
る。」 ここでは商品を3つとして考える。 探し出す項目:特定の商品を購入した顧客の[名前]
[年齢][性別][住所] 【0042】まず、商品A,B,Cのテーブルとして属
性数0のセルをデータ空間から検索する。 このときB ,B ,B はそれぞれ B :商品Aのテーブル B :商品Bのテーブル B :商品Cのテーブル とする。また以後このSituationにおいて使わ
れているB ,B ,B はそれぞれ商品A,
B,Cに関する情報とする。 【0043】次にこれらの商品に関して、購入した顧客
の[名前]を属性として含んでいる属性数1のセルをデ
ータ空間から検索する。 ここまでの作業で顧客の[名前]を属性とする1次元セ
ルからなるXが構築される。 【0044】次に[年齢]という情報を加える。購入し
た顧客の[年齢]を属性として含んでおり、尚且つ境界
となり得る属性を含む属性数2のセルをデータ空間から
検索する。 る。 ここまでの作業で顧客の[名前][年齢]を属性とする
2次元セルからなるXが構築される。 【0045】次に[性別]という情報を加える。購入し
た顧客の[性別]を属性として含んでおり、尚且つ境界
となり得る属性を含む属性数3のセルをデータ空間から
検索する。 応をとる。 ここまでの作業で顧客の[名前][年齢][性別]を属
性とする3次元セルからなるXが構築される。 【0046】最後に[住所]という情報を加える。購入
した顧客の[住所]を属性として含んでおり、尚且つ境
界となり得る属性を含む属性数4のセルをデータ空間か
ら検索する。 の対応をとる。 ここまでの作業で顧客の[名前][年齢][性別][住
所]を属性とする4次元セルからなるXが構築され、
これらに関する必要な項目のデータを把握することがで
きる。ここから相関関係などを調べることにより、例え
ば「商品Aを購入する人には東京都に住む40代の男性
が多い」というように特定の商品に関して進めて効果の
ある顧客モデルを導き出すことができる。 【0047】Situation 3.2: 「オンラインショップがデータマイニングを行う際、膨
大なデータの中から必要なデータを探し出す。これによ
り商品の購買傾向を知ることで顧客ごとに追加購入を促
して効果のある商品を決定する。」 ここでは顧客を3人として考える。 探し出す項目:特定の顧客が購入した本の[タイトル]
[著者][出版社][ジャンル][価格] 【0048】まず、顧客A,B,Cのテーブルとして属
性数0のセルをデータ空間から検索する。 X={B ,B ,B } このときB ,B ,B はそれぞれ B :顧客Aのテーブル B :顧客Bのテーブル B :顧客Cのテーブル とする。また以後このSituationにおいて使わ
れているB ,B ,B はそれぞれ顧客A,
B,Cに関する情報とする。 【0049】次にこれらの顧客に関して、購入した本の
[タイトル]を属性として含んでいる属性数1のセルを
データ空間から検索する。 ここまでの作業で顧客が購入した本の[タイトル]を属
性とする1次元セルからなるXが構築される。 【0050】次に[著者]という情報を加える。顧客が
購入した本の[著者]を属性として含んでおり、尚且つ
境界となり得る属性を含む属性数2のセルをデータ空間
から検索する。 をとる。 ここまでの作業で顧客の[タイトル][著者]を属性と
する2次元セルからなるXが構築される。 【0051】次に[出版社]という情報を加える。顧客
が購入した本の[出版社]を属性として含んでおり、尚
且つ境界となり得る属性を含む属性数3のセルをデータ
空間から検索する。 の対応をとる。 ここまでの作業で顧客の[タイトル][著者][出版
社]を属性とする3次元セルからなるXが構築され
る。 【0052】次に[ジャンル]という情報を加える。顧
客が購入した本の[ジャンル]を属性として含んでお
り、尚且つ境界となり得る属性を含む属性数4のセルを
データ空間から検索する。 とXの対応をとる。 ここまでの作業で顧客の[タイトル][著者][出版
社][ジャンル]を属性とする4次元セルからなるX
が構築される。 【0053】最後に[価格]という情報を加える。購入
した顧客の[価格]を属性として含んでおり、尚且つ境
界となり得る属性を含む属性数5のセルをデータ空間か
ら検索する。 ∂B とXの対応をとる。 【0054】ここまでの作業で顧客の[タイトル][著
者][出版社][ジャンル][価格]を属性とする5次
元セルからなるXが構築され、これらに関する必要な
項目のデータを把握することができる。ここから相関関
係などを調べることにより、例えば「顧客Bは○○とい
う著者の本をよく購入する」「ノンフィクション作品を
よく購入する」「1000円位までの本しか購入してい
ない」というように特定の顧客の購入傾向を知ることが
でき、顧客ごとに条件に合った商品の追加購入を促すこ
とで販売促進を狙うという手段を得ることができる。 【0055】[1−6]むすび 本論文では電子商取引についてセル理論を適用したシチ
ュエーションモデルを提示した。ここで提示したよう
に、cellular modelingを適用すれば
あらゆるシチュエーションをモデル化することができ
る。今後、このモデルの実装法について検討したいと考
える。 【0056】[第2の前提技術] [2−0]要旨 サイバー世界には、大量のデータが存在し、極端な複雑
さとスピードで変化を繰り返す。セルモデルを導入する
ことにより、適切に同値関係を特徴付けることができ、
さらに、homotopy理論を導入することにより、
複雑なデータ操作語の要素の対応情報を保存し、hom
otopic不変性の要素も組み込むことができる。そ
れにより複雑なスキーマ変化に対応でき、かつこのよう
なウェブ上で良く見られる状況下でも大量のデータを効
率的に操作するモデルを提供できる。 【0057】[2−1]目的 サイバー世界は、様々なローカルなWebサイト上での
活動の結果として、構成される。Web上のデータは、
世界中の人々に更新、変更されるためサイバー世界のデ
ータは、極端な複雑さとスピードで変化を繰り返す。現
在、データベースには、Web上の膨大で不規則なデー
タを利用し、その変化に対応する事が求められている。
Cellular Modelの導入により、従来集合
論のレベルで定義され、そのレベルに限定された定義し
か出来なかったテーブル間の関係、テーブル内の関連を
homotopy、quotient mapping
(identificationfunction)で
動的に構成する事により、サイバー世界の複雑な変化に
対応し、共通部分を的確に特徴付ける適切なモデリング
を可能とし、サイバー世界を統合できるデータモデルの
提供を目的とする。 【0058】[2−2]サイバー世界への要求 サイバー世界とは、Web上に意図的、あるいは自然
に、設計される。また時には、設計なしで生成される世
界群であり、情報だけから成り立つ世界である。多くの
場合、様々なローカルなWebサイト上での活動が関連
して、サイバー世界が作られる。情報としてのサイバー
世界は、実際に存在する世界あるいは、仮想的な世界そ
して、時には、その両方である。サイバー世界は、極端
なスピードと、複雑さで、変化を繰り返しているため、
適切なモデリングなしにでは、サイバー世界は、無秩序
になり、人のコントロールと理解を超えてしまう事が予
想される。サイバー世界の大量のデータを利用できる効
率的なデータ操作と、複雑な変化に対応できる柔軟性を
持ち、共通部分を的確に特徴付けるモデリングを必要と
する。 【0059】[2−2−1]サイバー世界とリレーショ
ナルモデル ここでは前述した、柔軟性という事を主に、現在主流と
して使われているリレーショナルモデルによりサイバー
世界を管理するときの問題点について考える。リレーシ
ョナルモデルは情報管理者がデータの依存関係が既知と
いう仮定の上に成り立つデータモデルである。つまりサ
イバー世界のような、情報が絶えず変化する世界すなわ
ち、必ずしも全ての属性を前もって定義付けすることは
できないため、テーブル間の依存関係も先に決められな
いような世界をモデル化するには適したデータモデルだ
とはいえない。また、複雑な対象を扱うには、リレーシ
ョナルモデルの使用は、記述力の点で弱く、特に関連性
を持った複数の実態をデータベースで管理する事に難点
がある。これは、リレーショナルモデルが、集合論に基
づいており、抽象的がゆえに、現実性を正確に射影でき
ないからである。また、Web上の情報を管理するとき
に、個々のローカルなWeb Siteでそれぞれの管
理者が管理しているデータベースを統合して管理するこ
とができない。これは、データ管理の仕方が、それぞれ
のデータベースで異なるために、再設計を必要とするた
めである。つまり、リレーショナルモデルは、Web上
の複雑な変化には、対応しきれないことがいえる。また
データ操作という面から見ても管理者が指定した入力規
則に従って入力しなければならない。つまり、柔軟性に
欠けているということができる。 【0060】「2−3]Cellular Model
とリレーショナルモデルとの比較 ここでは、柔軟性と、データ操作の効率性という面から
cellular Modelとリレーショナルモデル
を比較してみる。cellular modelにおい
ては、homotopy理論を用いる事により、動的に
セル空間を構成できる。これは、リレーショナルモデル
と比べて、柔軟性という面から見て、非常に有効である
といえる。リレーショナルモデルにおいてのデータの関
連性は、テーブルとして表される。テーブル間の関係
は、データベース管理者によりデータ依存関係に基づい
て正規化される。つまり、データの関連性は、データベ
ース管理者によってあらかじめデータ依存関係として規
定され、固定されてしまう。また、リレーショナルモデ
ルでは、homotopyを保存しないので、テーブル
を射影(projcction)により、必要な属性を
取り出した後は、もとのテーブルとの関連性は保つ事が
できない。 【0061】以下、具体例を通して、リレーショナルモ
デルによるデータ操作と、cellular mode
lによるデータ操作の違いを見てみる。データ操作は、
それぞれのモデルを用いて、リレーション学生から、学
生番号00r3242に対応する学生の名前と電話番号
を求める。この時、リレーショナルモデルにおいての手
順は、 1.選択(select) 2.射影(projection)(図3参照) という手順で必要な属性を得るが、セルモデルの場合
は、 1.射影(projection、セル分解) 2.選択(select)(図4参照) という手順で、必要な属性を得ることができる。これ
は、リレーショナルモデルが、前述したように、テーブ
ルとしてデータの関連を保っているため、この例のよう
に、あるテーブルから必要な情報を抜き出すという操作
を考えた場合、テーブル内のタプルを保つ事によりデー
タの関連を保つ。そのため、選択において、全てのタプ
ルに対して、全ての属性を参照して、その中から学生番
号が00r3242のタプルを選択することで、必要な
属性(カラム)名前と電話番号を射影するのに対して、
セルモデルの場合は、まず射影により必要な属性、学生
番号を射影(セル分解)して、その抜き出した属性だけ
から、学生番号が、00r3242のタプルを選択すれ
ばいい事が分かる。そして、decompositio
n map fを保存しておくことによりhomoto
py理論を利用でき、その学生番号に対応した名前と電
話番号を得ることができる。これは、射影(proje
ction)により、必要な属性を含むセル空間だけを
分割しても、もとのセル空間との関係をhomotop
y理論により、関係付けることができることにより可能
な操作である。つまりhomotopy理論を用いる事
により、リレーショナルモデルでは、固定的なテーブル
間の関連性をcellular modelでは、要求
に応じて、equivalent cellsをセル空
間から、セル分解する事ができ、ユーザーの要求に対し
て、動的にセル空間を構成する事ができるのである。 【0062】また、この例において、homotopy
理論による写像の保存という面からの効率性を検討して
みる。homotopy理論による写像の保存は、セル
空間の関係を保証するという他にも、セル空間の再利用
という意味でも役立つ。例えば、仮に、このセル空間に
対して、学生番号00r3232に対応する学生の名前
と電話番号を求めるとする時の操作は同様に、属性、学
生番号を射影して、学生番号00r3232の、名前と
電話番号を選択する事から、全ての属性をチェックし
て、学生番号の属性を射影する必要がなく、写像fをた
どる事により、セル空間同士の関係を導き出せる。これ
は、リレーショナルモデルの場合は、同じテーブルの変
形を要求する操作だとしても、要求があるたびデータ操
作を繰り返えさなければならないが、cellular
modelの場合は、保存している写像をたどる事に
より1度使用したセル空間を再利用できるので、効率的
な要求処理ができると共に情報を有効利用できる。ここ
では、1つのテーブル(セル空間)に対しての操作を例
にあげたが、サイバー世界には大量のデータが、関連し
あっているので当然操作量も増える。その為、写像の保
存によるセル空間の再利用は、サイバー世界においてよ
り有効性が増す事が考えられる。 【0063】[2−4]電子商取引におけるセルモデル
応用の典型例 Web上では、既に存在するサイバー世界から新しいサ
イバー世界を構成する必要があるという状況に遭遇す
る。このような状況は、Web上での電子商取引などで
見られる。具体例として、典型的なe−busines
sなどで見られる電子商取引における顧客がWeb上
で、条件をもとに商品を検索して店から購入する例を考
えてみる。この例においてビジネスの実行主体がビジネ
スの対象である顧客、商品、店との共通部分を特定し
て、共通部分を中心にして、顧客情報、商品情報、店情
報の統合を行う。この例において、顧客CがWeb上
で、テレビを店から購入すると考える。Web上におい
てこのような状況下で、顧客と商品のテレビ、それを取
り扱っている店の正確な情報を取得する必要はない。こ
のときの顧客の、サイバー世界をq次元のセル空間B
とする。商品のセル空間をB としてr次元のサイ
バー世界、店のサイバー世界を、p次元のセル空間B
と定義する。 【0064】ここで、具体化するためにそれぞれのセル
空間を以下のように定義する。 店セル空間:B (P=9)=B ={店名、EM
AIL、銀行口座、URL、商品名、商品分類、価格、
サイズ、メーカー} 商品セル空間:B (r=5)=B ={商品名、
商品分類、価格、サイズ、メーカー} 顧客セル空間:B (q=5)=B ={名前、住
所、EMAIL、希望商品分類、希望価格} 【0065】ここで、店セル空間B と商品セル空間
の関係について述べる。様々なローカルなWeb
上で公開している店のセル空間の情報を集めたものが、
店のセル空間B とする。つまり、店のセル空間は、
ローカルなWeb上で商品を売買するために情報公開を
している店のセル空間のデータを集めたセル空間B
としてデータベース内で管理しているものとする。また
全てのローカルな店のWeb空間内での属性数は、同じ
だとはいえないので、ここで、店のセル空間の9次元
は、最も属性の多いローカルなWeb上の店セル空間の
属性数と同じであると定義して、属性に対応する要素の
存在しない時は、その属性は未定義とし、論理記号の⊥
(“undefined”)で表記するものとする。以
上の定義により、店のセル空間B は、ローカルなW
eb上の商品情報を部分セル空間として含んでいるセル
空間となる。つまり、商品のセル空間B は、店のセ
ル空間B と以下の関係にある事が分かる。B
【0066】この関係から、店のセル空間を商品情報の
セル空間と、店の情報を含むセル空間とにセル分解す
る。 図5は、セル分解の様子を示す。 【0067】以上のように、商品セル空間B は、店
のセル空間B の商品情報を集めたセル空間として定
義するものとする。ここで用いたfmは、decomp
ositionmapで、mはidentificat
ion functionである。前述した様にこの変
形における写像を保存しておくことにより、 このセル
空間の変形を、homotopicに保つ事ができる。
つまり、セル分解により得た商品部分セル空間をもとの
セル空間を、以下のように得る事ができる。このセル空
間の変形に用いた写像fとmとは、surjecti
veかつcontinuousな変形であるので、逆写
像が存在する。 【0068】以上の関係から、このセル空間の変形はh
omotopy equivalentである。よって
統合手段は、商品のセル空間と、顧客のセル空間を、セ
ル分解により、共通部分を抜き出し、情報統合をcel
l attachmentにより統合セルを構成する。
そして、統合セルと、店のセル空間は、homotop
y理論を用いることにより関係付けることができる。以
下その具体的手順を示す。以下のセル空間の変形に用い
る写像は、全て保存しておくものとする。顧客は、「あ
る商品が、最良の価格を提示している時、そのテレビを
自分が興味のある商品と同一視する」ものとする。この
状況で情報スキーマは、識別オペレーション、セル分解
により形成される。 【0069】1.セル分解(cell decompo
sition) 顧客、商品それぞれのセル空間、B 、B 、をe
quivalentcells B (e=a、c)
とそれ以外の残りの属性を含むセル空間にセル分解す
る。このとき顧客Cは、商品を購入するにあたり、価格
=3万円以下、商品分類=テレビ、の2つの条件で商品
を、Web上で探すとすると、equivalent
cells B は、B となる。 ここで用いたfc、ftは、decompositio
n mapである。さらに、g、k、は、identi
fication functionであり、以下のよ
うに定義される。 図6は、セル分解の様子を示す。 【0070】2.次にcell attachment
により、セルを構成する。顧客のセル空間B と商品
のセル空間B を、equivalent cell
s B をquotient spaceとして、a
ttachingmap pにより以下に示すように対
応を取る。 となり、Integrate cellが構成された。 図7は、セルを構成する様子を示す。 【0071】さらにこのIntegrate cell
と、店の店情報セル空間B との関係は、ident
ification function mにより、 さらに、店のセル空間を商品情報のセル空間と、店の情
報を含むセル空間とにセル分解に用いたdecompo
sition map fの逆写像を用いて、 という関係を利用すると、 従って最終的な統合セル空間Bは、 図8は、セルを構成する様子を示す。 【0072】つまり、この状況においてhomotop
y理論による店のセル空間と、商品情報セル空間の関係
付けは、リレーショナルモデルにおいての、テーブル間
の関連付けと、同じ役割を果たしている。しかし、リレ
ーショナルモデルのテーブル間の関係付けは、データベ
ースの設計の際に固定的に関連付けをしなければならな
いが、homotopy理論によるセル空間同士の関連
付けは、動的に関係付ける事が可能である。この事例で
顧客が、商品を検索する条件により、商品セル空間も顧
客の要求により、動的に構成する事ができ、さらに、そ
の検索条件により、得たセル空間と、商品セル空間、顧
客のセル空間もhomotopy理論により関係付けら
れている事が分かる。 【0073】これにより、電子商取引の構造が、Web
上で構成できる。そして、顧客は自分が好みの最も価格
の安いテレビを選び、それを取り扱っている店の情報を
取得でき、店の口座番号や対象のテレビの商品名など売
買に必要な情報を取得するまた、店は、顧客の住所や、
氏名、メールアドレスなどの情報を取得することによ
り、売買へと移行できる。この事例では、顧客が、商品
に対しての条件により検索する事を前提に説明したが、
顧客が店を指定して、ある店で扱っている商品を閲覧し
たいという状況も考えられるが、この場合は、店情報セ
ル空間と、顧客セル空間の共通部分の情報分離を、セル
分解で行い情報統合をcell attachment
によって行う。 【0074】さらにその統合セルと商品情報との関係を
homotopy理論により関係付ける事により、統合
セル空間を構成する事ができ、顧客は、その店で扱って
いる商品を閲覧する事ができる。この電子商取引におい
て使用したdecomposition mapsとa
ttaching maps、identificat
ion functionを保持しておくことにより、
この電子商取引において利用したセル空間をhomot
opicに保つことができる。写像を保存しておく事に
より、これらのセル空間の関係を保存しておく事がで
き、同じような要求があった時に、この保持している関
数をたどる事により、容易に関係を導き出す事ができ
る。 【0075】また、この変形における全ての写像を保存
しているので、操作の一つ一つも、当然homotop
y的に同等なものとして扱う事ができる。この写像の保
存によりセル空間、つまり、情報を様々な形に変形をさ
せた後でも、セル空間の関係の保証をすると共に容易に
そのセル空間の関係を導き出すことを可能とする。つま
り、データ操作においての写像を保存しておくことによ
り、セル空間の変形をhomotopy的に同等なもの
であると判別する事ができ、データ操作後の、データの
関連性を保つ事ができるのである。 【0076】ここで、統合セル空間Bとそれぞれのセル
空間の変形に用いた写像の関係からhomotopy
equivalenceを証明する。写像p、fc、f
t、はcontinues、surjectiveなの
で、逆写像の存在は、明らかである。また前述したよう
に、m、fの逆写像m−1、f −1も存在する。 identification function m
の逆写像から、 とすると、Fc−1、Ft−、Fa−は、明らかに
存在するので、H=Fc−=Ft−
Fa−とすると、これらの変形は、 図9は、ホモトピー同値であることを示す図である。 【0077】さらにこの店情報セル空間B と、商品
情報セル空間B から、店のセル空間B への変形
は、前述した通りである。以上の関係から、この電子商
取引におけるセル空間の変形は、homotopy e
quivalenceである事が証明できる。また、全
ての写像の逆写像の存在は写像の連続性から保証される
ので、変形の途中段階も同様に保証される。 【0078】ここで、この事例をもとにしてcellu
lar DBMSによるデータ操作とリレーショナルモ
デルにおいての、データ操作の違いについて述べる。c
ellular modelによるセル空間の操作を図
11に示す。リレーショナルモデルの場合は、数学の集
合論に基づいて、テーブル内のデータの間連は、全てリ
レーションのタップルで集合論的に表現する事を基本に
おいているため、タップルを保ったままで、操作をしな
ければデータの関連性を保てない、その為データ操作に
おいて、着目している属性を射影すると、元のテーブル
との関連性は、保つ事ができない。Web上には、大量
のデータが存在していると考えられる為Cellula
r DBMSの射影をしてから必要な属性のデータのみ
参照するという手順は、効率的であるといえる。 【0079】また、RDBMSではデータベース管理者
が、データベース設計の際に、テーブル間の関係を意図
的に関連付けなければならないため、動的にテーブルを
構成する事ができない。つまり、テーブル内も、テーブ
ル間の関係も固定的であり、柔軟性にかけているのであ
る。またWeb上のデータは、世界中の人々により更新
されるため、データベース設計の際に関連付けた関係も
変化する事が考えられるが、その変化への対応を考慮す
るとこの膨大で不規則なデータには、対応しきれない事
が考えられる。しかしcellular DBMSは、
この事例で示したように、データ操作はまず、セル分解
(射影)によりそれぞれのセル空間内の共通部分を抜き
出す。そしてその抜き出した部分セル空間と、もとのセ
ル空間との関係は、homotopy理論により、保証
される(図11)。つまりデータ間の関係は動的に構成
する事ができるので、この様なWeb上の不規則な変化
にも対応できることになるのである。そして、この事例
のように着目する属性を含むセル空間に分解して各セル
空間の共通部分をquotient spaceとし
て、接合する事により、条件に合った必要な情報が取得
できる。さらに、Homotopy理論による写像の保
存は、セル空間同士の関係付けのほかにも情報の再利用
という面にも利用する事ができる。 【0080】ここで、cellular DBMSにお
いての、テーブル操作についてみてみる。それぞれの写
像テーブル間の関係は、上記した写像と同様である。 【0081】[2−5]セルモデルのデータモデルとし
ての有効性 例として、今構成されたセル空間の有効利用を考えてみ
る。 1) セル空間を再利用できる。 2) このセル空間に対して検索すれば良い。 3) 変形の途中段階のセル空間も別の用途に使用する
事ができる。 という利用の仕方が考えられる。それぞれの利用方法に
ついて説明する。 【0082】1) セル空間を再利用できる。 もし仮に、別の顧客が、同じ条件で、商品を検索すると
すると、また同じような手順を踏む必要がなく、この変
形に用いた写像の保存によりそれぞれのセル空間B
から先ほどの変形に用いた関数、fにより店情報のみ
のセル空間B P−rと商品情報セル空間B を得る
ことができ、商品情報セル空間B 顧客情報セル空間
から、先ほどのセル空間の変形に用いた写像を保
存している事から、 として、図9のようにIntegrate cell
Bを容易にたどれるので、Bから顧客が、最も気に入っ
た商品を選ぶだけで良い。これは、頻繁に利用するセル
空間に対して非常に有効であり、例えば、サイバー世界
上の取引は、店は、さらに商品を顧客へと、届けなけれ
ばならない。この時、サイバー世界上で、店は、運送屋
に発注して、顧客へと商品を届ける。店は、e−bus
inessをする上で、何度もこの様な手続きをする事
が考えられる。しかし、decomposition
mapsとattaching mapsを保存してお
く事により、店が運送屋に最初に発注する際に使用した
セル空間を再利用して、そのセル空間から最も送料の安
い運送屋に発注すれば良い事が分かる。つまり、条件に
よって導き出されたセル空間と、もとのセル空間の関係
を保持しておく事ができるので、homotopy e
quivalenceを利用する事により情報を有効利
用できるのである。 【0083】2) このセル空間に対して検索すれば良
い。 顧客が、検索した条件を商品分類がテレビ、値段が3万
円以内のテレビを探していて、その時の、Integr
ated cellをBとする。顧客Eも同様に、テレ
ビを、2万円以内で探すとする。この時、Integr
ated cellを、Bとすると、このセル空間B
は、セル空間Bの、部分集合になる。 B⊆B よって、顧客Dは、セル空間Bから、自分の条件に合う
商品を探せば良い事が分かる。顧客Cにより、それぞれ
のセル空間とIntegrate cell Bの関係
は、保持されているので、前述して用に容易に統合セル
空間Bを導き出す事ができる。よって、顧客Eによる検
索は、保存していた写像から、図9で示した関係を導く
事ができ、セル空間Bに対しての検索だけで良い事が分
かる。 【0084】3)変形の途中段階のセル空間も別の用途
に使用する事ができる。 これらの変形の途中段階も、セル分解により、セル分解
したオペレーション一つ取っても、それぞれに用いた、
decomposition mapを保持しておく事
により当然homotopy equivalence
になるので、その分解により取得した、セル空間を別の
用途で使用する事もできる。ここで途中仮定もhomo
topy equivalenceである事を証明す
る。今、F、F、Fを以下のように定義した。 この写像の一つを例にとって説明する。顧客セル空間か
ら統合セル空間に使用した写像Fはfc・p・m・f
−1、それぞれの写像を組み合わせる事により、得た
写像であり、Fが、homotopy equiva
lenceである事を証明する仮定で、fc・p・m・
−1、それぞれの写像の逆写像の存在は証明済みな
ので、 とすると、写連の連続性から、当然逆写像Fc1 −1
存在するので、 とすると、Fc1と、Hc1は以下の関係にある。 よって、この変形は、homotopy equiva
lenceである事がいえる。同様に、写像m、f
−1によるセル空間の変形もhomotopy equ
ivalenceであることは、証明済みなのでそれぞ
れの写像は、homotopy equivalenc
eである事がいえる。つまり、それぞれのセル空間変形
の途中段階もすべてhomotopy的に同等である。
写像F、Fについても同様である。 【0085】[2−6]結論 本前提技術では、Cellular Modelは、h
omotopy理論の上に構築されているため、セル空
間の変形に対しての写像を保存しておく事により、要求
に対して動的にセル空間同士の関係を形成する事がで
き、セル空間同士の関係は、数学的な裏づけにより保証
される。これは、従来、リレーショナルモデルでは、固
定的にしか扱えなかったデータの関係を、サイバー空間
をセル構造空間として理論付ける数学的な裏づけにより
動的に関係付ける事が可能になり、サイバー世界におい
て様々な変形後の情報をequivalenceとみな
すことができるので、データモデルに柔軟性、効率性を
持たせる事ができることを示した。また情報の有効利用
という意味でも、このように様々なセル空間の変形に対
してセル空間の関連性の保証など、効率性を与えてくれ
ることが言える。結論として、Cellular Mo
delを用いる事により、極端な複雑さとスピードで変
化を繰り返すサイバー世界への対応が可能なデータモデ
ルの提供が可能となることを示した。 【0086】[第3の前提技術] [3−0]要旨 現在サイバー世界では、様々な取引が行われていると同
時に、時間とともに常に状況変化が起きている。セルモ
デルでは、サイバー世界で起きる急激な状況変化を柔軟
にモデル化できる。これはその基本である不変量に基づ
く同値関係により、セルを動的に結合できるところにあ
る。セル結合の際それぞれのセル空間において、セルの
特定をする必要がある。そのため、セルIDを用いる。
このセルIDの設計の際、重要となるのがスコープの概
念である。セルのスコープ(有効範囲)を見いだし、セ
ルIDに付加することで、セルを特定することが可能に
なる。これによりセルをサイバー世界で一意に特定し、
動的にセル結合を行うことが可能となる。 【0087】[3−1]はじめに データベースとはコンピュータ内に構築された実世界の
モデルである。それは実世界の写像といってもよい。よ
って、データベースを構築するためには、実世界をモデ
ル化する必要がある。現在、ほとんどのDBMSはリレ
ーショナルDBMSにより稼動している。リレーショナ
ルデータモデルは、1970年にE.F.Coddによ
り提案されたデータモデルである。数学の集合論の直積
に基づいており、すべてのデータは数学的リレーション
に対応して表で表現される。このリレーショナルデータ
モデルはデータベース管理者がデータの依存関係を認知
していることを前提として、データをモデル化する。こ
れにより、以下に示すような問題が発生してしまう。 ・webのように急激に状況の変化が起こるような空間
を表現することができない。 ・閉じた空間しか表現できないため、それぞれのデータ
ベースでデータ管理の仕方に違いが出てきてしまい、異
なるデータベース間でデータ管理、データ操作ができな
い。 以上のような問題があるため、リレーショナルDBMS
では、状況変化が起こる度にデータベースの再正規化と
いう再設計を行わなければならない。そのため、状況変
化が起こるたびに、多大なコストがかかってしまう。 【0088】このような問題点を解決できる有効なデー
タモデルがセルラーデータモデルである。セルラーデー
タモデルは不変量に基づく様々な同値関係によりセル結
合が動的に行える。さらに、変化をホモトピー不変量と
して保存することにより、web上のような常に状況変
化が起こるような空間をモデル化できる。本前提技術で
は、セル結合を行う際にセルを特定するために用いるセ
ルIDと、スコープについて論ずる。 【0089】[3−2]セル空間理論 セル空間理論とは、抽象階層の概念を取り入れている事
から、階層において継承される不変量を定義する事によ
り、様々な状況をモデル化できる。このセル空間理論に
ついてその概要を以下に示す。 【0090】[3−2−1]セル空間構造 セル構造空間cellular spacesについて
の概略を説明する。まず、セルは、トポロジー的にn次
元の開(OPEN)ボールIntBと同等なトポロジ
ー空間にあり、n−cell eと表記する。Xか
ら、セル接合により、有限あるいは、無限のセル列X
をinductiveに構成することができる。X
は、Xの、部分空間であるように構成し、整数Zで索
引付ける。この様にして得られる{X|p∈Z}を、
filtrationと呼ぶ。X covers X
(or X is a covering of
X)、すなわち、 X=∪p∈zp−1は、Xの部分集合、すなわち、 X⊆X⊆X⊆…⊆Xp−1⊆…⊆X この様にしてXから得られるセル構造空間{X;X
p∈Z}をfiltration spaceと呼ぶ。 【0091】[3−2−2]セル結合(cell at
tachment)によるセル空間構造 開n−cell eを、既に構築されたトポロジー空
間Xに、surjectiveかつcontinues
な写像fにより結合することにより、セル構造空間Yを
構築できる。 写像f:X→Yがsurjectiveであるというこ
とは、 (∀y∈Y) (∃x∈X) [f(x)=y] を意味する。写像fがcontinuesであるという
ことは、“a subset A⊂Y is open
in Y if and only if{f
−1(y) |y∈A}is open in X”を
意味する。 は、attaching spaceと呼ばれるtra
nsitivityから、同値関係により、空間をeq
uivalence classesの排他的和に分割
できる。一つのequivalence classを
x/〜と表記する。すると x/〜={y∈X |x〜y} である。すべてのequivalence class
の集合をX/〜と表記するとそれは、Xのquotie
nt spaceあるいは、identificati
on spaceと呼ばれ X/〜={x/〜∈2|x∈X}⊆2 である。 【0092】[3−3]セルラーデータモデル セルラーデータモデルとは、セル空間理論を適用したデ
ータモデルである。セルラーモデルは、抽象概念の階層
に基づいているため、既存の様々なデータモデルの性質
を包含している。分かりやすくするため、リレーショナ
ルデータモデルと比較しながら説明する。リレーショナ
ルデータモデルにおけるrelationは集合である
ので、抽象階層的には下位のセル理論に継承される。従
って、セルは少なくともテーブルとして扱える。N個の
属性をもつテーブルは、n個の自由度をもつことから、
n−cellとして表わす。リレーショナルデータモデ
ルではリレーションスキーマの次数に応じて、n項リレ
ーション(n−ary relation)と表わして
いる。 【0093】セル空間理論には境界という概念がある。
n次元のclose−cellとは境界を持つセルであ
りBと表わし、n次元のopen−cellとは境界
を持たないセ の境界とは で表わされ、n−1次元の空間である。 ル)になる。(n=1の場合には境界はBとなり、属
性を持たない。)セルラーデータベースではオープンセ
ルの属性をリレーショナルデータモデルにおける主キー
の役割になるように設計する。さらに、セルを特定する
ために、後述するセルIDを付けてセルを管理する。 【0094】[3−4]スコープの定義 人は知らず知らずに、物事を一意に特定するために、ス
コープという概念を取り入れている。一般に、スコープ
は、XMLに見られるように、ツリー構造あるいはグラ
フ構造をとる。例えば、「山田太郎」という人物を特定
するために、「法政大学工学部電気電子工学科の山田太
郎」というように、「法政大学工学部電気電子工学科」
というスコープ(有効範囲)をつける。スコープとは、
オブジェクトを必ず一意に決めるため範囲であるので、
もし法政大学工学部電気電子工学科に2人「山田太郎」
という人物がいたのなら、このスコープのとり方は不適
切になり、「山田太郎」を特定することができなくな
る。このような場合、「法政大学工学部電気電子工学科
3年の山田太郎」というように、スコープをより狭くと
り直さなければならない。この場合のスコープは図12
のようなツリー構造をとっている。そして、このツリー
の親からのスコープをすべて付加していき「山田太郎」
を特定できる。また、これはこのツリーの親からのパス
という見方もできる。 【0095】[3−4−1]プログラミング言語におけ
るスコープ このスコープという概念はコンピュータでは広く取り入
れられている。プログラム言語におけるスコープの例を
示す。プログラミング言語には変数を特定するために、
変数のスコープルールがある。変数を定義するときに
は、その変数がどの範囲まで効果が及ぶのかを知る必要
があり、変数を参照するときには、どこで定義されてい
る変数なのかを知る必要がある。これを解決するのが、
変数のスコープルールである。 【0096】JAVA(登録商標)言語を例にとると、
JAVA言語では変数を参照するときのスコープルール
を以下のように定めている。 1.参照している場所と同じレベルのブロックを探す。 2.メソッド内でその外側のブロックを探す。 3.メソッドの属するクラス内の変数を探す。 4.スーパークラスの変数を探す。 5.ここまでで見つからなければ、コンパイル時にエラ
ーになる。 プログラム中の変数はこの順番で探され、最初に見つか
った変数が参照される。以降の条件に見合う変数が合っ
ても参照されない。スコープルールを図13に示す。 【0097】[3−4−2]e−mailアドレスにお
けるスコープ 次に、web上でのスコープについて考察する。以下の
e−mailアドレスを例にとる。tashirok.hosei.ac.jp e−mailアドレスはweb上で、一意に特定できる
ものである。その構成を見てみると、次のようになる。
@前の名前(tashiro)は@後のドメイン名
(k.hosei.ac.jp)の中でユニークでなけ
ればならない。よって、@前の名前のスコープは@後の
ドメイン名となっている。また、ドメイン名はweb上
でユニークでなければならないので、@後のドメイン名
のスコープは、web上である。図にemailアドレ
スのスコープのツリー構造を示す。 【0098】e−mailアドレスは以下のような構成
になっており、@前の名前にスコープであるドメイン名
を付加することにより、web上でユニークなものとな
っていることが分かる。 名前@スコープ(ドメイン名) このように、スコープはオブジェクトを一意に特定する
ときに、重要な役割を果たしている。そして、オブジェ
クトにスコープを付加することによって、オブジェクト
を一意に特定できるようになる。 【0099】[3−5]セルID セルラーデータベースでは不変量に基づく同値関係によ
って、web上でセル(テーブル)の結合が可能であ
る。このとき、どのセルと結合するか特定する必要があ
る。そこで、セルラーデータベースではセルを特定する
ためにセルIDを用いる。リレーショナルデータベース
におけるテーブルIDの同等の役割である。 【0100】セルラーデータベースではセルIDをセル
の0−cellに書き込むように設計する。0−cel
lとは、独立変数を一つも持たないセルである。すなわ
ち、属性ではない。 ∂B=B=k=cellID (kは定数) 0−cellはどのセルも必ず含んでいるので、ここに
セルIDを書き込むことができる。さらに、セルIDを
セルIDテーブルに書き込むことで、セルを管理する。 【0101】セルIDをつける上で、重要な役割を果た
すのが前述したスコープである。Web上のデータベー
スにおけるスコープの定義は次のようになる。データベ
ース名はそのコンピュータ内でユニークであるため、デ
ータベースのスコープはホスト(ドメイン)である。セ
ル名はデータベース内でユニークであるため、セルのス
コープはデータベースである。属性名はセルの中でユニ
ークであるため、属性のスコープはテーブルである。こ
れより、データベース、セル、属性はスコープを付加す
ることにより、それぞれweb上で一意に決めることが
できる。例えば、コンピュータ「db.k.hose
i.ac.jp」にある「学生DB」というデータベー
スの「学生セル」というセルを特定する場合、それぞれ
のスコープを学生セルに付加して図15のように表現す
る。このように表現することにより、web上でこの
「学生セル」を一意に特定することができる。これをセ
ルIDとし、セルIDテーブルに書き込み管理すること
で、web上でセルを特定することが可能になる。 【0102】[3−6]事例研究 web上で商品販売を行っている会社が、取引先を追加
する場合をリレーショナルデータモデルと比較する。W
eb上での商品販売とは顧客データと商品データのマッ
チングであるとする。 【0103】[3−6−1]リレーショナルデータモデ
ルの場合 例として以下のようなデータベースで商品販売を行って
いたとする。 自社データベース 【0104】リレーショナルデータベースでは、異なる
データベース間でテーブル結合等の操作はできない。そ
のため、この場合新しい取引先のデータベースの商品リ
ストテーブルから、自社のデータベースの商品リストテ
ーブルに商品データを追加する必要がある。 【0105】新規取引先のデータベースでは商品データ
を以下のように管理していたとする。 新規取引先商品テーブル 【0106】このとき、自社のデータベースでは商品マ
スタを3つのテーブルに分けて管理しているのに対し、
新規取引先のデータベースでは商品マスタを1つのテー
ブルで管理しているので、自社のデータベースの商品マ
スタに新規取引先のデータベースの商品データをそのま
ま挿入することができない。これは、リレーショナルデ
ータベースは1つの組織ごとにデータベース管理者が、
データの依存関係を認知した上でデータベースの設計を
行っているためである。言い換えると、リレーショナル
データベースはその組織だけの閉じた空間を射影してお
り、その閉じた空間内でしかデータ管理が行えないため
である。またこのことは、リレーショナルデータベース
の最大のスコープはデータベースであるため、データベ
ースより大きくスコープをとることができず、異なるデ
ータベース間でテーブル、属性の特定はできず、データ
操作ができないという点からもいえる。 【0107】この例では、新規取引先の商品データをエ
クスポートし、自社のデータベースに合わせて商品デー
タを変換し自社のデータベースにインポートすることに
より解決はできるが、会社の合併、提携では、データベ
ースを再設計する必要があり、多大な費用、開発時間が
かかることは避けられない。 【0108】[3−6−2]セルラーデータベースの場
合 セルラーデータベースでは抽象階層を取り入れることに
より、不変量に基づく同値関係により動的にセル結合を
行うことができる。したがって、この場合新規取引先の
商品マスタをそのまま使用し、顧客セルと結合すること
ができる。具体的には、セルを図16(a)のような、
セルIDテーブルで管理していたとする。自社データベ
ースにあるセルは、自社データベース内でユニークであ
るので、セルIDはスコープを省略して記述し管理して
いるものとする。また、実際にはセルIDテーブルには
パーミッション等の情報も記述するが、ここでは簡単の
ためそこまで議論しないこととする。ここに、新規取引
先の商品セルを追加して、管理できるようにする。前述
したように、新規取引先の商品セルIDにスコープを付
加して、自社データベースからも新規取引先の商品セル
を特定できるようにする。ここでは、webのルールで
ある@を使用し、セルIDを記述することにする。 【0109】既存の商品を販売する場合は、既存の商品
セルと顧客セルを結合する。 新規取引先の商品を販売する場合は、新規取引先の商品
セルと顧客セルの結合する。 このように、セルラーデータモデルではセルを動的に結
合できるため、このような状況変化に対し柔軟に対応で
き、現在使われているリレーショナルデータベースに比
べて多大なコストを削減できることが分かる。 【0110】[3−7]結論 本前提技術では、セルラーデータモデルにおいて、セル
結合を行う際セルを特定するためのセルIDとスコープ
について議論した。セルIDはスコープを付けることに
より、web上でセルを特定することができるため、異
なるデータベース間でもセル結合が可能となることを示
した。結論として、閉じた空間をデータベース管理者が
データの依存関係を認知していることを前提としている
リレーショナルデータモデルでは、状況変化が起きる度
にデータベースの再設計等をしなければならないのに対
し、セルラーデータモデルはセル理論上に構築されてい
るため、動的にセル空間を結合することができ、様々な
状況の変化に柔軟に対応できる。最後に、今回は主にリ
レーショナルデータモデルとの比較を行ったが、その他
のデータモデルとの比較は今後の課題とする。 【0111】[第4の前提技術] [4−0]要旨 本前提技術では、セルモデルの応用として、WWWサー
バ上のデータベースに蓄積された情報から、利用者の目
的に沿った特許情報を効率よく検索する方法を考察す
る。 【0112】[4−1]知的所有権の保護の変遷 従来、知的所有権の保護の対象は、新規な技術に対する
ものであり、機械、電気、電子等の工業分野に特化した
ものと考えられてきた。従って、先行技術調査、関連技
術調査の対象もその分野に特定され、同業者の動向調
査、あるいは刊行物などの限定された資料を検索するこ
とにより、ある程度の情報収集が可能であった。 【0113】しかし、近年、技術の複合化がすすみ、前
述したような限定された資料の調査のみでは、既存の権
利に抵触する恐れが出てきた。特に金融関係では、サー
ビスをインターネット上で行い、取引にネットワーク、
コンピュータ関連の技術を利用するほか、金融取引とい
うサービスについても多様化している。さらに、ビジネ
スモデルという各社独自のサービスが展開され、それに
新規技術が複合されると特許取得が可能になるなど、今
後、他人の権利の動向に注目せざるを得ない環境となっ
てきている。 【0114】そこで、情報結合モデルであるセルモデル
を応用し、複数分野にまたがる技術調査を可能とし、相
互に関連する技術を効率よく検索すること、またその結
果からデータベースを作成し、更新、変更を可能にする
ことを、本前提技術の目的とする。 【0115】[4−2]技術調査方法の変遷 従来の技術調査の方法としては、刊行物によるものが一
般的であった。また特許庁による新規性調査の対象も、
配布され、しかも発行年月日が明確である刊行物や、学
術論文の要旨などが用いられることが多かった。これ
は、特許庁の審査官が入手可能な手段であり、また出願
された発明について権利化を認めるか否かの判断材料と
して有用であるという理由による。 【0116】しかし、近年、インターネットが爆発的に
普及し、その情報源としての価値が無視できなくなって
いる。特に、刊行物と比較して、低コスト、少労力で研
究成果の発表が可能であることから、各企業が独自で自
社技術を掲載する事例も増加している。また、近年、各
サイトへのアクセス数が増加し、その情報の証拠能力と
しての適格性も認められるようになってきていることか
ら、新規性調査の対象としても用いられるようになって
いる。そのような状況において、先行技術調査や他人の
権利の動向調査に、インターネットを情報源として利用
し、さらに、そのデータをもとにしてデータベースを構
築することへの需要が、高まっている。 【0117】また、従来のデータベースはリレーショナ
ルデータベースが多く使用されるが、このデータベース
はデータの属性とそれらの関係性があらかじめ定められ
ており、後の変更作業が困難であることから、これらの
作業を容易にするような新たなモデルのデータベースの
作成が求められている。 【0118】[4−3]セルモデルを応用したデータベ
ース構築 セルラーモデルとは、発明者の一人である國井によって
1999年に発表されたモデルで、現実のローカルな情
報とグローバルな情報の結合が可能で、現実世界・サイ
バー世界のすべての事象を射影しうる情報空間構築モデ
ルである。 【0119】(1)セルモデル サイバーワールドモデルとして、“セル構造空間レベ
ル”は、セル空間構造に基づいているが、そのようなサ
イバーワールド空間は、概念的及びデータ的モデリング
に共通するグラフ理論レベルに基づいているものより一
般的な礎となり、情報モデルを、境界を持つあるいは持
たないセルとして、認識により及び計算によりオブジェ
クトを特定することができる。境界を持つセルは“閉じ
て”おり、境界のないセルは“開いて”いる。ここで、
n次元のセル、nセルは、整数であるn次元の球と、ト
ポロジー等価空間である。開いたnセルをeと表し、
閉じたnセルをB は、B の境界であり、それは(n−1)次元である。
セルモデルにより、普遍量としてセル次元及び接合性を
維持することで、セル結合及びセル分解ができる。オブ
ジェクト識別は、識別マッピング(しばしば商マッピン
グと呼ばれる)によりシステマティックにできる。ここ
では、次元は自由度を意味する。後に、われわれは、こ
のデータベーススキーマ結合、およびスキーマ分解は、
セル結合及びセル分解の特別なケースであることを示
す。 【0120】次元の例を挙げよう。例えば、サイバーワ
ールドでは、属性を持たないオブジェクトは、属性値を
変える自由度を持たず、それゆえ、サイバーワールドの
オブジェクトにおける次元はゼロとなる。われわれは、
これを、プレゼンテーションレベルで実現する。属性
は、特定の性質あるいはオブジェクトに固有する特性
の、相互に独立した集合である。一つの属性を持ち、そ
の属性の値を変えることができるオブジェクトは、線と
して表現することができる。同様に、2及び3の自由度
を持つ、属性が2及び3のオブジェクトは、これを、平
面及び球として表現することができる。n個の自由度を
もち属性がnであり、それゆえ、その次元がnであるオ
ブジェクトは、これを、n次元の球として表現すること
ができる。リレーショナルモデルは、リレーショナルス
キーマとしてn属性をもつオブジェクトとして表現で
き、n列のテーブルとして具体化できる。 【0121】接合性は、アタッチングマップと呼ばれ
る、連続性と全射マッピングにより定義される。関数f
によりX→Yが全射であるマッピングとは、 (∀y∈Y)(∃x∈X)[f(x)=y] ということを意味する。関数fによりX→Yが連続であ
るマッピングとは、Yの部分集合であるAが、{f−1
(y)|y∈A}がXにおいて開いており及びそのとき
のみ、Yにおいて開いているということを意味する。 【0122】トポロジー空間であるX、及びYの排他和
は、アタッチングにより得 で表記される。〜は等価関係である。等価関係は、単
に、シンメトリック、リフレクティブ、トランジティブ
の関係である。それは、集合理論等価関係であってもよ
いし、トポロジー的等価関係であってもよいし、地理的
等価関係でもあってもよいし、あるいは、ホモトピー的
等価関係であってもよい。そのトランジティブ性は、空
間を等価クラスと呼ばれる、部分空間の排他和に分割す
る。 【0123】ここで、アタッチングマップの一般的な定
義を記述する。全ての等価クラスの集合は、X/〜とし
て知られており、Xの等化空間と呼ばれる。 X/〜={x/〜∈2|x∈X}⊆2 アタッチングマップfは、全射及び連続的マップであ
り、 【0124】これは、ウェブに情報を埋め込む際に、情
報スキーマ統合及び情報統合のために後に使用する、特
別なケースである。Sn−1を閉じたnセルBの境界
すなわち∂Bとする。そこでは以下の式が成り立つ。 Sn−1=∂B=B−IntB=B−e アタッチングマップfをサージェクティブ及び連続的マ
ップとすると、 f:Sn−1→X 付加スペースYは、等化空間として以下のように定義さ
れる。 【0125】2つのホモトピーマップfとgを サイバーワールドをトポロジー空間とすると、Xからわ
れわれはJ.H.C.whiteheadに従って、整
数Zにより見出しづけられるXの部分集合、セルX
有限的または無限的連続を再帰的に構成することができ
る。アプリケーションには、重要なセル空間がある。そ
れらはサイバーワールド複雑性及びマニフォールドを含
んでいる。 【0126】(2)ウェブ情報モデリング ウェブ情報モデリングのためにわれわれがしなければな
らない最初のことは、どのようにサイバーワールドが発
生したか及びそれらが何であるのかを把握するため、ウ
ェブと共有される情報世界として、サイバーワールドの
形態の本質を特徴付けることである。しばしば、サイバ
ーワールドXは、多くのウェブサイトでの局所的、多様
的作成の結果としてウェブ上で創造されるケースが生ず
る。会社の情報と異なり、われわれにスキーマの前提と
なる集合を提供してくれる情報管理者が存在すると仮定
することはできない。情報の埋め込みを通して、われわ
れは局所的ウェブサイトにXが何であるかを示す特別な
情報を埋め込むことが可能である。もちろん、われわれ
は、勝手に情報の埋め込みを行うことはない。情報がウ
ェブサイトでブラウズされた後は、埋め込まれている情
報及びそれらを統合することによりウェブのサイトの情
報に現れているわれわれが望んでいる情報を集める。こ
れは、通常“設計による情報埋め込み”と一般的に呼ば
れている情報の埋め込みである。というのは、埋め込ま
れる、あるいは埋め込まれないものに関する情報として
適用される、規則的な集合が存在するからである。その
ような統合ガイドは、何を及びどのように統合するかと
いう設計ガイドとなる。 【0127】ウェブの情報埋め込みは、前述したWhi
teheadの具体化スキームにのっとり、局所的なウ
ェブ世界から世界的なサイバーワールドへと、行われ
る。どのように具体化された統合が行われ、n次元のサ
イバーワールドXが得られるかを、より詳細に記述す
るため、ウェブの検索及び統合過程を説明する。 【0128】具体的統合は、2つのフェーズからなる。
情報スキーマ統合フェーズ及び情報統合フェーズであ
る。第1のフェーズ、情報スキーマ統合フェーズは、次
のように処理される。 1)0次元のサイバーワールドXを創造するためウェ
ブサイトの属性を持たない全てのセルB を検索す
る。 X={B ,B ,B ,…,B } 【0129】2)1次元のサイバーワールドXを創造
するためにウェブサイトの一 へアタッチングマップFを通して接合する。それによ
り、多様な1次元のサイバーワールドXを得ることが
できる。 【0130】3)検索及び統合を繰り返すことにより、
(n−1)次元のサイバーワールドを情報埋め込みを通
して得ることができる。Xn−1はn−1個の属性を持
つ。n個の属性を持つn次元のサイバーワールドX
統合するために、n−1個の属性を持つnセルB
全ての組み合わせを検索する。 【0131】 nセルB のn個の属性のうち、それぞれの境界要素
である(n−1)個の属性のそれぞれに一致させるアタ
ッチングマップGにより、すでに作られた(n−1)次
元のサイバーワールドXn−1にアタッチする。以上の
処理を通して、多様なn次元のサイバーワールドX
得られる。 以上が、情報スキーマ統合の詳細である。 【0132】次に、情報統合フェーズであるが、これ
は、かなり単純である。これは、設計ガイドに基づい
て、スキーマを統合する際、セルをアタッチするそれぞ
れのステップにおいて、全てのインスタンスを、セルア
タッチメントにより作られるサイバーワールドに含むべ
きか否かをチェックすることである。 【0133】前述した範囲においては、識別は、等価関
係に基づく等価クラスによりなされる。セルモデルの本
当の強さは、この面に見られる。ウェブ上ではかなり複
雑で急速に変化するが、セルモデルの統合力により、真
の理論的基盤とともに、ウェブ情報モデルを提供する。
ウェブに基づく情報システムでは、設計ガイドはイント
ラネットのような局所的なものであるか、あるいは、ボ
ーダレスのサイバーワールドのような世界的なものであ
るかのどちらかである。設計ガイドは、セルに基づく情
報システムの再利用可能なリソースである。 【0134】(3)具体的事例 これから、ウェブ上の情報での情報構築及び検索につい
て、ウェブ上での特許情報検索を通して、具体的事例に
ついて考察する。 【0135】情報スキーマ統合フェーズ 情報スキーマ統合フェーズにおいては、まずウェブから
属性を持たないセルXを検索する。次に、1次元のサ
イバーワールドを構築するために、ウェブサイトの一つ
の属性を持つセルの全ての結合を検索する。この属性に
は、検索の対象となる技術分野、たとえばネットワー
ク、コンピュータ、金融などの情報を用いる。それらの
排他和を、個々の境界要素を識別することにより、X
へ接合する。最後に、これらの検索及び統合を繰り返す
ことにより、(n−1)次元のサイバーワールドを、情
報理め込みを通して得ることができる。この繰り返し行
われる検索の属性には、検索の対象となる具体的なキー
ワードを用いる。たとえば関連技術の検索として、ネッ
トワークの検索であれば、アプリケーション層、TCP
/IP等の技術を実現する対象、金融の検索であれば、
ネット取引、証券、株式取引などのサービス名等の情報
を用いる。 【0136】それから、それらの排他和を、Bのn個
の属性のうち、それぞれの境界要素である(n−1)個
の属性のそれぞれに一致させるアタッチングマップによ
り、すでに作られた(n−1)次元のサイバーワールド
n−1にアタッチする。以上の処理を通して、多様な
n次元のサイバーワールドXが得られる。 【0137】このモデルの利点は、セルの検索と同値関
係による接合により、求める情報の接合関係、接合空間
を表現できることにあり、この点において、従来のデー
タベースと一線を画すものである。従来のデータベース
においては、データを構築する際にスキーマを定義しな
ければならず、またそのスキーマの変更は、後に変更を
必要とする場合においても再正規化を必要とし、容易で
はない。また、従来のデータベース、リレーショナルデ
ータベースにおいてはクエリを最適化しなければなら
ず、また、XMLにおいては、スタイルシートを別途作
成することにより、必要なスタイルの情報を入手するこ
とになる。 【0138】しかし、セルのデータベースにおいては、
サイバーワールドを新たに構築するという概念を取り入
れており、前述したような新たなスタイルの作成は必要
とならない。しかも、種種の技術分野から特定の属性を
もつデータを検索するのに適しているため、金融関係の
業務を、ネットワークを通じて実現する等技術が複合化
している今日においては、本データベースを活用するメ
リットは大きい。 【0139】情報統合フェーズ 情報統合フェーズであるが、設計ガイドに基づいて、ス
キーマを統合する際、セルをアタッチするそれぞれのス
テップにおいて、全てのインスタンスを、セルアタッチ
メントにより作られるサイバーワールドに含むべきか否
かをチェックすることにより行う。 【0140】前述した処理により得られたサイバーワー
ルドは、(n−1)次元のサイバーワールドを、それぞ
れの境界要素である属性のそれぞれに一致させるアタッ
チングマップによりアタッチされたものであるため、求
める技術分野の情報が膨大である場合、そのサイバーワ
ールド構築にかなりの時間や労力を浪費する。しかし、
情報統合フェーズでその絞込みを行えば、属性のそれぞ
れに優先順位をつけ、あるいは、必要な同値関係を設定
することにより同値な属性を設定することにより、等化
関数によりセル接合を行い、それにより情報量を軽減
し、求めるサイバーワールドを容易に構築することが可
能となる。また、実用上は応用に依存した処理になる。
この場合、全体を再構築するのでなく、応用の範囲内の
世界をアタッチングマップにより構成し、最適化するこ
とになる。 【0141】(i)ウェブ状態モデル 次に、既存のサイバーワールドから、新規のサイバーワ
ールドを構築する場合を考える。この場合、情報スキー
マは、識別処理に従ったセル分解処理により形成され
る。セル分解処理をマップfでおこなうと、 このマップは、既存のn次元セルBnを、セルの排他和
にマッピングする。そのアタッチングマップgは与え
られている。そのアタッチングマップgは全射であ
り、連続性を示す識別式 を満たす。ここで、∂はn−ui回繰り返される。 【0142】この状態モデルは、以下のようになる。 (a)セル分解:図17に示すように、sセルB
ネットワーク関連のS社のサイト、cセルBcを金融
関係のc社のサイト、mセルBmをコンピュータ関連
のm社のサイトとおく。これらのセルは、ネットワーク
の技術分野に関する同値関係に基づいて、ウェブ上のサ
イトから識別されたものである。そのセル分解の処理
は、 である。ここで、g、h、kは、以下のような識別式で
ある。 g: ∂…∂B →B (∂はp−t回繰り返
される) h: ∂…∂B →B (∂はq−t回繰り返
される) k: ∂…∂B →B (∂はr−t回繰り返さ
れる) 【0143】(b)セル結合:(a)で分解したセル
を、以下のアタッチングマップにしたがって、結合す
る。 p:∂…∂B →B (∂はq−t回繰り返さ
れる) p: ∂…∂B →B (∂はq−t回繰り返
される) 以上により、複数の技術分野にまたがって、同値関係に
よりセル分解、セル接合を達成することができ、その情
報をデータベースに保存することが可能となる。また、
このデータは、同値関係を定義づけるアタッチングマッ
プにより最適化することが可能である。 【0144】(ii)実装 本モデルを実装するために、特別なインターフェースを
備えたXML構造を準用する。前述したように、XML
はXMLファイル中にXMLデータを内包するデータベ
ースを形成する。しかし、その中から特定の情報を抽出
する際には、XSLTのようなスタイルシートを用い、
データの形式を再定義する必要がある。これは、その生
い立ちが、文献情報管理からきていることによる。 【0145】このXMLをセルのデータベースに活用す
るためには、XMLデータのスタイルを柔軟に定義でき
ればよい。そのためには、ウェブから抽出された情報
を、その検索情報についてのXMLタグを使用すること
により、XML形式のファイルに変換できるツールがあ
ればよい。 【0146】今日、Xqueryなどの技術によって、
インターネット上の多様なXML形式のデータを効率的
に選び出し、独自のデータ構造に変換する技術の構築が
すすめられている。しかし、この手法のみでは、XML
形式で記述されていない情報をウェブから抽出すること
は不可能である。そこで、本前提技術では上記不具合を
解決すべく、XML形式で記述されていないデータの検
索も可能にする手法を前述したセルモデルに従い、提案
する。 【0147】(1)セル分解 ウェブ情報の中から、求める“技術分野”の検索の
対象となる部分を特定し、その“技術分野”のタグをつ
けて、XMLデータの階層構造(library.xm
l)を作成する。その内容を図18に示す。 【0148】(2)セル結合 の対象の中から、求める“キーワード”をもつ部
分を特定し、その“キーワード”のタグをつけて上記フ
ァイル上に追記する。その内容を図19に示す。 【0149】(3)情報検索の例(Xqueryを使
用) 、で作成した.XMLデータの階層構造(li
brary.xml)の中から、Xqueryの照会の
対象となる部分を特定し、後続の処理のため変数にバイ
ンドする。著者が“TLKunii”である論文のタイ
トルを照会し、結果をresult要素に埋め込む場
合、Xqueryでは図20のように記述する。 の結果を照会条件に従ってフィルタリングする。 フィルタリング結果の構造を変換しなおして、結果
ツリーを作成する。このような処理によって、求めるサ
イバーワールドの構築が可能となる。 【0150】[第5の前提技術] [5−0]要旨 教育過程は、教育データをセルモデルに基づくセルラー
データベースによりサイバー空間に記録し蓄積すること
で、学習時の試行錯誤過程に、ホモトピー的再現可能性
を持たせることができる。それにより、効率的な実教育
モデルが構築できることを示す。 【0151】[5−1]日本における教育における現状 今日の日本の教育は、戦後の学制改革に起因し、196
0年代(昭和35年)以降における我が国の社会・経済
の急速な発展つまり高度成長期に形成されてきたものに
ベースを置いている。義務教育は定着しており、高校へ
の進学率も平成12年のデータで97.0%と世界的に
比較しても、とても高い値を示している。 【0152】このような高度成長期にベースを置く教育
も、現在では取り巻く環境は大きく変化し、転換期を迎
えている。初期の段階では、教科書を使って行われてき
たものが、高度成長に伴ってテレビやOHP、近年にお
いてはコンピュータを用いて行われてきている。実際
に、文部省においては、欧米の外国資本との市場争奪の
激化や、インターネットなどの「情報化」により、教育
体制や内容を大きく「改革」し始めている。具体的に
は、2000年から教育基本法や学校教育法の見直しを
はじめ、改正を行っている。 【0153】2002年度からは、新学習指導要領が実
施される。その中で文部省があげているねらいの一つと
して以下が挙げられている。「みずから課題をみつけ、
みずからまなび、みずから考え、主体的に考え、主体的
に判断し、よりよく問題を解決する資質や能力をそだて
る。」このねらいを実現させるためには、今の教育には
何が必要なのか。 【0154】[5−2]みずから課題を見つけられる教
育方法 これまでの教育方法は、詰め込み型とよく言われてい
る。最終目標が何か見えないままに、教えられるがまま
になっている。しかし、「みずからが考え、みずから学
ぶ」ためには、それぞれが最終目標をはっきりと見据え
られる教育が必要である。個人が最終目標をはっきりと
認識していれば、おのずと何が必要で何が不必要か考え
られる。では、教育という限られた時間の中で、最終目
標を見据えた教育にはどのような手法が必要であるか。
教育者は、最終目標に到達するまでの、教育要素数を把
握し、その中から必要なものと不必要なものをはっきり
とさせ、それを効率的な配置を行うことで、可能とな
る。 【0155】[5−3]トップダウン方式の採用 その様な、最終目標を見据えた教育をいかに効率的に行
うことが可能かを示すのがトップダウン方式である。こ
れまでの教育は、何も無い状態から教育要素を積み重ね
ていくことであった。ここでは、トップダウン方式と対
比させ、積み上げ方式とする。以下は著者の一人(國
井)の特許に基づく。 【0156】積み上げ方式では、教育要素がnあった場
合に、各要素を積み重ねていくにあたって、2つ(場合
によっては3つ以上のこともありえる)の要素を比較し
た上で、どちら次に行うかという考察を行うといった形
態であった。この方法を用いたとすると、最終的な成果
を得るまでに、2つのものを、要素の数であるn回考察
しなければいけなくなり、2だけの工程が必要とな
る。 【0157】積み上げ方式のイメージとして、図21に
示すが、実際の教育は、図のように整然と並んでいるも
のとは限らないことに注意する必要がある。必ずしも次
にくるものは1つとは限らず、積み上げ可能なものは複
数ある。その中からもっとも効率よくなるものを選択し
なければならない。 【0158】逆に、積み上げられ完成されたもの(最終
目標)と比較した上で、教育要素を対応付けしていき、
ばらしていくためには、どれだけの工程が必要か。同様
にnの要素があった場合、各要素と対応づいている最終
目標上の要素をばらせるかばらせないかの2通り考察を
行うことになり、nの工程だけで良いことになる。図
22は、トップダウン方式のイメージを示す。 【0159】では、効率的なトップダウン方式を行うた
めに必要なものは何か。それは、教育要素を、データベ
ース化し、それらのデータを、セルモデルを用いて、接
合することで最適化された教育方法が得られる。また、
セルモデルを用いて、教育要素とその教育課程がデータ
ベース化されることで、教育過程にホモトピー再現性を
持たせることが可能となる。セルモデルとホモトピーに
ついて、以下に説明する。 【0160】[5−4]セルモデルの概要 [5−4−1]サイバー空間とセルモデル セルモデルは、國井によって発表されたモデルであり、
もともとUNIX(登録商標)におけるパイプの理論の
拡張である。パイプとは2つのプロセス(コマンド)を
1つのパイプによって結合できる。プロセス(コマン
ド)という次元の違うものをパイプは結合する。それ
を、さまざまなものに応用できる理論としたのがセルモ
デルである。また、サイバー世界とは、実空間およびサ
イバー空間、そしてそれらの融合空間を指す。 【0161】セルモデルは、サイバー世界の特徴に基づ
き、同値関係を特定した上で、セル構造空間で融合空間
を規定する。それによって、実空間とサイバー空間を統
合するセル接着モデルを定義づけること、さらに変化量
をホモトピー不変量として保存することが可能となる事
を論じたモデルである。つまり、セルモデルでは、サイ
バー世界と実世界における事象を写像することができる
理論である。 【0162】[5−4−2]ホモトピー理論とは ホモトピーとは、連続関数の拡張の1例である。トポロ
ジー空間に連続関数を考えた時に、逆関数が存在するこ
とで、必ず元の状態に戻すことが可能となることを論じ
た理論である。以下に、國井の論文から、ホモトピーに
おける具体的な考え方を引用する。 【0163】トポロジー空間において、連続関数である
XとYを考える。fおよびgはX→Yの連続関数であ
る。そして、I=[1,0]とすると、ホモトピー
(H)は以下のように表せる。 H:X×I → Y t∈Iにおいて、t=0の時はH=f、t=1の時はH
=g となる。さらにホモトピーは連続関数の拡張であること
から以下のことがいえる。 i=X×{0}→X かつ i=X×{1}→X であるならば、 H|X×{0}=fi0 かつ H|X×{1}=g
i0 である。 【0164】 Yと書くことが可能となり、以下の状況が成り立つ。二
つの関数fとhに関して、識別関数の1と1が 1:X→X および 1:Y→Y と表せる場合、 となる。 【0165】ホモトピー同値とは、トポロジー同値と比
べた場合、より汎用的であるといえる。ホモトピー同値
は、トポロジー的に同値でない変化であっても、形状の
変化を同一とすることができる。形状がまったく異なる
ものになった場合においても、その過程はホモトピーに
よって特定づける事が可能であり、ホモトピー同値によ
って証明することが可能である。 【0166】[5−4−3]セルモデルを用いたセルラ
ーデータベースとは これまでのリレーショナルデータベースは、キーを利用
することによって管理を行っていた。キーの管理が、即
データの管理とつながっており、データの入出力時に
は、管理者権限など制約性が非常に高い。対して、セル
ラーデータベースでは、セルモデルを基礎として、セル
情報とホモトピーを用いて管理を行っている。キーによ
る管理を行っているリレーショナルデータベースと違い
柔軟性が高く、管理者を必要としないので、利用者にと
って自由度の高いデータベースである。また、セルモデ
ルを基礎としていることで、ホモトピーによる可逆性が
あり、安全性が高いといえる。セルラーデータベースマ
ネジメントシステムは、セル情報・セル定義情報・セル
操作情報を持っている。セル情報は、リレーショナルデ
ータベースのテーブルに相当する。セル定義情報は、各
セルのオープンセルと境界の情報を記録する。それによ
って、オブジェクト単位でのデータ管理を可能とする。
セル操作情報では、セルの変形のホモトピーに関する操
作情報を記録する。これによってホモトピーの理論を活
用でき、セルの再利用が可能となる。 【0167】[5−5]具体例の考察 ここでは、具体的な例を用いて、トップダウン方式によ
る教育方法を検討する。今回検討する例は、1つのPC
にWindows(登録商標)2000とLinuxを
インストールしデュアルブートを設定する方法を挙げ
る。 【0168】[5−5−1]教育ステージの把握 Windows2000とRedHatLinux7.
1のデュアルブートをするにあたり、その手順は、大き
く以下の5つのステージに分けられる。また、これらス
テージも教育要素となっている。 PCの設定 Windowsのインストール Dドライブの作成 Linuxのインストール 起動の設定と確認 【0169】[5−5−2]各ステージにおける教育要
素の把握 これらの大きな5ステージをさらに教育するべき要素に
分け、以下とする。 PCの設定 ・現状(PCのスペック)を把握する。 ・ハードディスクの容量をどのように分けるか決定す
る。 ・ハードディスクをクリーンにする。 ・BIOSのセットアップユーティリティで起動順番を
設定する。(FD→CD→HD) 【0170】Windowsのインストール ・Windows2000のCDから起動する。 ・キーボードの種類を決定。(日本語106キーボー
ド) ・Windows2000のためのパーティションを区
切る ・そのパーティションをNTFSにてフォーマットす
る。 ・Windows2000をインストールする。 ・CDを抜いて、再起動しWindows2000の起
動を確認。 【0171】Dドライブの作成(WindowsとL
inuxの共有スペース) ・「コントロールパネル」から「管理ツール」を起動。 ・「コンピュータの管理」から「ディスクの管理」を選
択。 ・ディスクの未割り当てを右クリックで「パーティショ
ンの作成」を選択。 ・「パーティション作成ウィザード」で「プライマリ」
を選択。 ・ドライブ名に「D」とつける。 ・FAT32にてフォーマットする。 【0172】Linuxのインストール ・LinuxのCDから起動する。 ・グラフィカルにてインストールする。 ・言語の選択で「Japanese」を選択。 ・キーボードは106キーを選択。 ・マウスの選択では、PS/2規格の2ボタンマウスを
選択。 ・インストールには、カスタムシステムを選択する。 ・「Fdiskを使用して手動でパーティションを設定
する。」を選択。 ・「Hda」を選んで、コマンドでパーティションを区
切る。(最低Swapと/の2つ) ・「HDをフォーマットする」を選択する。 ・領域システムのIDを変更する。 ・DiskDruidでマウントポイントに「/」を選
ぶ。 ・ブートディスクを作成する。 ・Liloを最初にセクターにインストールする。 ・ネットワークを設定する。 ・Firewallの設定は「中」にする。 ・言語の選択では「日本語」を選ぶ。 ・rootのパスワードを決める。 ・一般ユーザーを追加する。 ・Xの設定をする。 ・モニターの設定をする。 ・login画面にはグラフィカルを選択する。 ・CDによるLinuxのインストール。 ・起動ディスクの作成が出てきたらFDを入れる。 ・起動FDによるLinuxの起動確認。 【0173】起動の設定と確認 ・Linuxにrootで入り、lilo.confを
出す。 ・自動起動時間を、15秒に変える。 ・立ち上げにWindowsを加える。 ・自動でWindowsが立ち上がるように設定する。 ・lilo.confを保存し、終了する。 ・PCを立ち上げた時に、lilo画面が出ることを確
認する。 ・自動でWindowsが立ち上がることを確認する。 ・liloでLinuxが選べ、起動することを確認す
る。 図23は、各ステージにおける教育要素の数を示す。 【0174】[5−6]積み上げ方式の教育方法 [5−5−1]でみたとおり、総合するとステージに5
要素、具体的な教育要素で47の要素が挙げられる。
「[5−3]トップダウン方式の採用」で見たように、
比較検討する要素の数が増えれば増えるほど、工程は増
えることがわかるので、ここでは、2つの要素を比較す
る場合のみを考察する。 【0175】[5−6−1]ステージの教育工程 まず、5つのステージの順番を決めることから始まる。
5つの要素から2つ取り出して比較すると、2=32
の工程が必要となる。 【0176】[5−6−2]各ステージにおける教育工
程 次にそれぞれのステージを検討していく。 PCの設定では、教育要素は4つ考えられる。これら
を同様に2つずつ比較すると、2=16の工程が必要
となる。以下のステージについても、同様に考える。 Windowsのインストール 要素数:6 2=64 Dドライブの作成 要素数:6 2=64 Linuxのインストール 要素数:23 223=8,388,608 起動の設定と確認 要素数:8 2=256 各ステージにおける工程数の合計は、 16+64+64+8,388,608+256=8,
389,008 約8,400,000工程が必要となる。 【0177】[5−6−3]教育にかかる時間 5−6−2までで、これまでの教育に必要な工程数が把
握できた。では、もしひとつの工程に1秒かかるとする
と、これらの教育方法の構築までにどのくらいの時間が
必要だと考えられるか。ステージにおける教育方法の構
築に、32秒必要となり、各ステージには、8,38
9,008秒かかる。これらの合計で、最終的な教育作
業工程を求めるのにどのくらいの日数が必要となるか。 32秒+8,389,008秒=8,389,040秒 =139817.3分=2330.3時間=97.1日 =3.2ヶ月 およそ3ヶ月必要となる。 【0178】[5−7]トップダウンを用いた教育方法 トップダウンを用いて、最終的な目標を置いた上で各教
育要素について考察する場合を検討する。最終的な目標
ができあがっているので、工程は組みあがっており、教
育各要素を対応付け最終目標における「はずせる」「は
ずせない」の2通りを考えることとなる。 【0179】[5−7−1]ステージの教育工程 トップダウンを用いない場合と同様、ステージの順番を
決定する工程数を把握する。ステージは5つで、それぞ
れについて、最終目標と対応づけた上で、2通りの検討
をするので、5=25の工程が必要となる。 【0180】[5−7−2]各ステージにおける教育工
程 積み上げ方式と同様に、それぞれのステージを検討して
いく。 PCの設定では、教育要素は4つ考えられる。これら
について同様の検討をすると、4=16の工程が必要
となる。以下のステージについても、同様に考える。 Windowsのインストール 要素数:6 6=36 Dドライブの作成 要素数:6 6=36 Linuxのインストール 要素数:23 23=529 起動の設定と確認 要素数:8 8=64 各ステージにおける工程数の合計は、 16+36+36+529+64=681 約700工程が必要となる。 【0181】[5−7−3]教育にかかる時間 5−7−2までで、トップダウンを用いた教育の工程数
を把握した。積み上げ方式の場合同様に、ひとつの工程
に1秒かかるとすると、これらの教育方法の構築までに
どのくらいの時間が必要だと考えられるか。ステージに
おける教育方法の構築に、25秒必要となり、各ステー
ジには、681秒かかる。これらの合計で、最終的な教
育作業工程を求めるのにどのくらいの日数が必要となる
か。 25秒+681秒=706秒=11.8分 おおよそ、12分で終了することとなる。 【0182】[5−8]トップダウンを用いない場合と
用いた場合の比較 トップダウンを用いずに教育工程を構築すると、[5−
6]章で見たように、およそ3ヶ月の月日が必要とな
る。トップダウンを用いた場合は、12分で済むことが
分かった。トップダウンを利用しない場合と利用した場
合の要素数に対する工程数と時間の比較を図24にまと
める。図24を見て分かるとおり、トップダウン方式を
利用した場合に、作業工数も時間も少なく済むかが明ら
かである。要素数が多くなるほど、その違いは明らかに
なる。デュアルブート教育の構築にあたっては、最終的
にトップダウン方式を用いた場合のほうが、用いない場
合と比較して、100分の1の手間で済む。 【0183】[5−9]セルモデルを利用した効率的な
教育 教育手順の作成においては、トップダウン方式を用いる
ことが、工程数や時間においても、いかに効率の良い方
法かを見てきた。では、これらの教育要素データをサイ
バー空間に保存し、セルモデルによってセルラーデータ
ベースとして教育データベースを構築することで、これ
までの教育に対してどのような優位性が得られるのか。 【0184】これまでの教育方法では、指導者が作り上
げた教育方法を、試行錯誤を繰り返し何度か試すことに
よって最適な教育方法を求めていた。しかし、セルモデ
ルを用いて教育要素をデータベース化することで、ホモ
トピー理論により、識別関数を保存することで、元の状
態に戻すことが可能である。つまり、これまで試行錯誤
していた工程が、理論上無くなるといえる。これらにつ
いて、先ほどの例であった「デュアルブートの作成」を
例に挙げ詳しく説明していく。 【0185】[5−9−1]教育要素のリレーション [5−5]章で挙げた「デュアルブート作成」における
教育要素は、ステージで5つ、それぞれのステージでの
要素が47つあり、教育要素としては52あったことと
なる。各ステージは、作業上からまで順序立ててあ
るが、実際の要素はステージからがすべてお互いに
関連づいている。たとえば、ステージで決定した各パ
ーティションのサイズは、ステージだけでなく、ステ
ージにも当然絡んでくることになる。つまり、各ス
テージの関係をイメージすると、図25のようになる。 【0186】これらを実際の教育要素のレベルに分解す
るとさらに複雑な絡み合いを持つ。これを図26に示
す。このような複雑な関係をもつ要素を管理するのにも
っとも適しているのがセルモデルを用いたデータベース
である「セルラーデータベース」である。 【0187】[5−9−2]セルモデルを用いる有用性 [5−4]章でセルモデル、ホモトピーおよびセルラー
データベースについての概略は説明した。では、本論で
見てきた教育要素をセルラーデータベース化することの
有用性を考察する。セルラーデータベースは前途のとお
り、以下においてリレーショナルデータベースよりも優
れていると言われている。 1)データの管理が主管理者のみの権限とならない。 2)各データの抽出が容易である。 3)データの変更(追記)等が容易である。 4)ホモトピー同値の関係が成り立つため、途中での作
り直しや検討のしなおしが容易になる。 【0188】教育というものは、年々変化するものであ
り、今回例に挙げたPCのインストール手順等は、技術
の進歩に伴って、日々変化していると言っても過言では
ないだろう。また、学校教育だけを取ってみても、同じ
科目を教える教員は一人とは限らない。年度によって同
じ科目であっても、教員が変わるという状況も良くある
ことである。しかし、同一科目の教育目標は年度によっ
て変わってはいないはずである。つまり、そのような意
味では、最終目標は決められているにもかかわらず、教
員が変わることによって、その最終目標も変化してしま
うのも事実である。そこで、セルラーデータベースを用
いることで、データの管理が主管理者のみのものとなら
ないので、どの教員であってもより効率の良い方法へ書
き換えや抽出が可能であり、効率用同様のレベルの教育
を施すことが可能となる。 【0189】また、教育は本来失敗ということがあって
はいけない。セルラーデータベースでは、ホモトピー同
値の理論が成り立っており、途中からのやり直しや、元
に戻す再現性を持っている。これらのことからも、柔軟
性の高いセルラーデータベースは、トップダウン方式で
のデータを保存しておくためのもっとも良い手段だと考
えられる。 【0190】[5−9−3]教育データベースのモデリ
ング 教育要素をトップダウンで行う場合、図26で示したよ
うに、それらの要素は、複雑に絡み合っている。個々の
要素は複数の他の要素と接合しており、その形態は、要
素によって異なっている。これらを念頭においた上で実
際に、「デュアルブートの設定」から一部を例として、
セルラーデータベース化を検討する。まず、例としてス
テージ「PCの設定」について考察する。 【0191】ステージの4要素を、それぞれセルラー
データベースのセルに落とし込むとして、図27のよう
に対応づけする。セルモデルに基づき、これらの分解写
像、識別写像は、以下のように書くことができる。 これらの写像によって、セルの情報を記録することで各
セルに保存された教育要素の扱いが容易になる。つま
り、データの並び替えや抽出、追記などを行えることと
なる。たとえば、途中からの教育において、その教育要
素を抽出し、最終目標の要素と比較することで、最終目
標に対してどこに位置するのかが明らかになる。 【0192】また、各セル間の結合について、考察す
る。の例では要素が4つなので、これらの結合セル
(X)は以下のようになる。 結合セルの情報の保存により、現在の教育要素の位置が
わかった上で、その次のステップが明らかとなる。以
上、簡単に見てきたが、教育要素がセルラーデータベー
スに落とし込むことが可能だということが分かる。 【0193】[5−9−4]ホモトピー理論の利用 教育データがセルラーデータベースに落とし込むことが
可能になったことで、ホモトピー理論が活用できる。教
育は、常に一番良いとされるものは変化している。新し
い理論は分刻みで生み出され、それによって教育も大き
く変わる。また、教員の変遷によっても教育手順は変化
していく。それらの変化に柔軟に対応できる教育モデル
を作成する際に重要となるのが、このホモトピー理論で
ある。 【0194】ホモトピー理論が成り立つことによって、
要素が一つ増えた場合においても、逆関数をたどること
でその場所まで正確にともに戻せ、そこからの再びやり
直しが可能となる。これまで試行錯誤が常であった教育
において、ホモトピーが利用できるということは、とて
も重要なことと位置付けられる。 【0195】[5−10]まとめ 今回挙げた「デュアルブートの作成」という例は教育と
いう側面から見た場合、とても要素数の少ない部類に属
するだろう。実際の教育では、これらの何倍、もしくは
何十倍もの教育要素からなる教育を行っている。本論で
見た、たった52の教育要素の手順においても、トップ
ダウンを用いるか積み上げ方式を用いるかによって、1
2分と3ヶ月の差が明らかとなった。単純に、トップダ
ウン方式では、積み上げ方式の1/100の時間で済む
と考えるとすると、日本の義務教育は9年間であるが、
それらの教育がおよそ33日で済んでしまうこととな
る。 【0196】また、セルラーデータベースによって、す
べての教員が同じレベルの教育を容易に行え、可逆性を
もち何か間違っても簡単にやり直しのきく教育が可能と
なる。実際、学校教育だけでなく、その他の教育という
側面において、このトップダウン方式とセルラーデータ
ベースによる教育データベースの管理を行えば、日本の
教育モデル自体が時間的にも、能力的にも飛躍的に効率
が良くなると考えられる。 【0197】[第6の前提技術] [6−0]要旨 既存の汎用DBMSであるリレーショナルDBMSはワ
ールドモデルとしてデータベース管理者の存在を前提に
していており、データ依存関係が変化しやすいWEB上
のデータ管理のような状況での情報管理には適さない。
そこで優れた情報空間構築モデルであるセルラーモデル
を用いたセルラーDBMSを開発した。リレーショナル
DBMSと比較したデータ出力時の主な利点は、(1)
オブジェクト単位でのデータ出力、(2)ホモトピーの
保存による変化するセル(テーブル)の再利用が可能、
である。加えてデータ出力の手間を非常に削減すること
ができることを事例によって示した。 【0198】[6−1]背景と目的 インターネット上で、様々なコンピュータ機器がグロー
バルに常時接続される時代に入り、莫大な情報が常時処
理されるようになった。その中、各企業が展開するイン
ターネットモールでの顧客管理、コンビニエンスストア
での商品の在庫管理、建設工事現場での資機材管理等
々、データ管理の前提となる要求項目が常に変化する状
況に適合した情報管理のしくみが必要とされるようにな
った。 【0199】しかし、現在、最も汎用的に利用されてい
るデータベースであるリレーショナルDBMSを振り返
ると、データの依存関係が変化せず、変化に対してはデ
ータベース管理者の存在が必要であるという静的状況を
前提にしており、今後、代替の余地が大いにあると考え
られる。そこで、優れた情報結合モデルであるセルモデ
ルを応用し、データの依存関係が動的に変化するという
現在の状況に柔軟に対応できるデータベースのロジック
の開発を本研究の目的とする。 【0200】[6−2]データベースへの新しいニーズ DBMSに対する新しいニーズを把握するため、企業数
社の情報システム部門にヒアリング調査を行った。その
結果、明らかになったユーザーの立場からのニーズを以
下に示す。 【0201】a)ユーザーのデータ出力が容易であるこ
と データベースの規模が大きくなるほどデータベース全体
の設計を把握するのは難しくなり、ユーザーが出力対象
とするデータの格納場所を特定するのが難しくなる。よ
って、ユーザーが必要とするデータの格納場所を探しや
すく、またデータの全属性を指定しなくとも、出力する
データの属性をオブジェクト単位で指定でき、それに関
連性のあるオブジェクトも指定可能であるようなデータ
出力の容易さが必要である。 【0202】b)ユーザーのデータ入力の自由度が高い
こと ユーザーが現実の事象を認知するデータは、状況によっ
て様々なので、データ入力時に多くの制限を設けるべき
でない。つまり、入力すべきデータの属性とそれらの関
係性をあらかじめ設定しないで、ユーザーが入力するデ
ータとそれらの属性を認知、決定できるようなデータ入
力自由度の高さが必要である。 【0203】c)データベース設計の変更作業が容易で
あること 企業統合による複数のDB統合、企業戦略の変更等によ
り、データベースの設計、つまりデータ属性、属性テー
ブル間の依存関係が、DBMS運用後も変更されるケー
スが多い。よって、データベースの設計に変更があった
場合、全体の設計を見直すことなく、変更部分だけの修
正作業で済むような対応の容易さ、柔軟さが必要であ
る。 【0204】[6−3]リレーショナルDBの問題点 既存のリレーショナルDBの問題点を、正規化、リレー
ショナルモデルの点から考察する。 【0205】[6−3−1]正規化 リレーショナルDBの設計では、情報をデータベース上
で効率的に管理するため一般的に正規化を行う。正規化
では、属性間の関係の正確な定義、データ重複の最小
化、追加・削除・更新の矛盾のない実行を行うために、
データの冗長性を減らし、関係性の強い属性群をまと
め、属性間の依存関係を最少にする。しかし、リレーシ
ョナルDBにおける正規化には、前述の新しいニーズに
対して次のような問題点があると考えられる。 【0206】a)データベース設計変更時の対応が難し
い 正規化においては、データベース全体設計の決定・管理
を行うデータベース管理者の存在が前提としてあり、デ
ータ依存関係の一部の変更が全体の設計に影響を及ぼす
ことが大いにありえる。また、データベース設計変更調
整作業は、全てデータベース管理者が対応しなければな
らない。例えば、複数の企業が統合するときDBMSも
また統合されるが、そのDBMS統合の調整作業は各企
業のデータベース管理者が詳細にわたって打ち合わせを
して進める必要があり、これは非常に大きな手間である
といえる。このように、データベース設計の変更への対
しては、全体設計を把握しているデータベース管理者が
対応しなければならず、しばしば困難な作業になりかね
ない。 【0207】b)テーブルの特定とJOIN結合する手
間が大きい 正規化の度合いが強いほど、必然的にテーブル数が増え
る。よって、ユーザーがデータベースを活用しようとす
るとき、要求に応じて処理対象とするテーブルとデータ
の属性を全体の中から探してJOIN結合する作業の回
数が増える。その結果としてユーザーの負担が大きくな
る。 【0208】[6−3−2]リレーショナルモデル リレーショナルモデルは、E.F.Coddによって1
970年に発表されたモデルで、集合論を数学的基礎に
おく。演算には関係演算と集合演算があり、これらの演
算では、データは2次元のテーブルとして考え、互いの
テーブルの関連をキーと呼ばれるもので擬似的に結合す
ることによりデータ管理を行う。このリレーショナルD
Bのデータモデルであるリレーショナルモデルには、前
述の新しいニーズに対して次のような問題点があると考
えられる。 【0209】a)ユーザーのデータ出力時の手間が大き
い リレーショナルモデルの数学的基礎にある集合論では、
複数の集合が重なる場合、集合毎の要素の分別は表現さ
れず、またその変化の写像も表現されない。よって、リ
レーショナルDBではデータ出力のために複数のテーブ
ルをJOIN結合させた後は、結合前の各テーブルの属
性情報は記録されず、また結合前後の変化の情報も記録
されない。このため、ユーザーがデータベースから必要
なデータの出力時には、結合後のテーブルからデータの
全属性を指定する必要があり、また結合前のデータを参
照するときは改めて元のテーブルを指定しなければなら
ない。これらの手間は、データベースの規模が大きくな
るほどユーザーのデータ出力の負担は必然的に大きくな
る。 【0210】b)ユーザーのデータ入力時の手間が大き
い リレーショナルモデルでは、重なった集合の分解の写像
は表現しない。よってリレーショナルDBでは、始めか
ら結合されたテーブルの設定し要求に応じてテーブルを
分解するということはできない。このため、ユーザーは
任意に認知した情報をそのままデータベースに入力する
ことができず、あらかじめデータベース管理者によって
指定された設計に従って入力する必要がある。これは、
データ入力の自由度が低いということができる。 【0211】[6−4]セルラーモデル セルラーモデルは、発明者の一人(國井)によって19
99年に発表されたモデルで、現実のローカルな情報と
グローバルな情報の結合が可能で、現実世界・サイバー
世界の全ての事象を射影しうる極めて優れた情報空間構
築モデルである。物理学において、時間と空間の絶対性
を前提にする古典力学に対して、時空間が相対的な関係
にあるとする相対性理論のあくまでも近似値であるよう
に、静的世界を対象としたリレーショナルモデルは動的
世界を表現しうるセルラーモデルの一断面であると考え
ることができる。 【0212】[6−5]セルラーDBMSの定義 セルラーモデルを数学的基礎においたセルラーDBMS
は、セル情報・セル定義情報・セル操作情報の3つの情
報から構成される。 【0213】[6−5−1]セル情報 セル情報には、セルIDとセルの属性・データを記録す
る。セルは、リレーショナルDBのテーブルに相当す
る。また、セルの属性とデータは、変数と値の関係にあ
り、2次元の表として表現される。また、セルIDはテ
ーブルIDに相当し、各セルを一意に識別するための情
報であり、そのセルの独自性が保証される現実のスコー
プにおいて決定される。また、DBMSが全体のセルを
管理するための管理セルが設けられ、そこでセルIDが
定義される。 【0214】[6−5−2]セル定義情報 セル定義情報には、各セルのオープンセルと境界の情報
を記録する。セルモデルでは、境界があるセルをクロー
ズドセル、境界が無いセルをオープンセルという。すな
わち、クローズドセルBのオープンセルe、境界を
∂Bとすると ∂ B=B−e 【0215】セルラーDBMSにおいて、オープンセル
はクローズドセルに含まれる1つの属性であると同時
に、オープンセル自体も属性数が1のセルとして取り扱
われる。また、リレーショナルDBのプライマリーキー
に相当する役割を果たし、クローズドセルのデータを一
意に識別する1つの属性が選定される。さらに、オープ
ンセルは、クローズドセルが射影しようとする現実の実
体そのものであり、境界はその実体に付属の環境を表す
情報であると意味づけられる。 【0216】このように、オープンセル・境界の情報を
記録することでセルのデータ管理が非常に容易になる。
例えば、各クローズドセル中のオープンセルによりデー
タの昇順、降順並び替え作業やデータ出力時に条件指定
してデータの検索を効率的に行うことが可能になる。ま
た、データ出力時にデータの全属性を指定しなくとも、
対象とするセルのオープンセル・境界を指定すれば、要
求するデータを出力することができ、オブジェクト単位
でデータ管理を行うことができる。これについては[6
−6−4−1]の事例に示す通りである。 【0217】[6−5−3]セル操作情報 セル操作情報には、セルの変形のホモトピーに関する操
作情報を記録する。この操作情報を記録することで、変
形したセルを変形前の状態に戻すことができるので、変
形前のセルを資源として活用する事ができる。つまり、
セルの再利用が可能になる。これについては[6−6−
4−2]の事例に示す通りである。 【0218】[6−6]事例におけるセルラーDBMS
とリレーショナルDBMSの利便性比較 セルラーDBMSとリレーショナルDBMSの実用上の
利便性を比較するため、1つのシチュエーションを設定
し、データ出力要求に対する検索工数を比較する。 【0219】[6−6−1]シチュエーション設定 複数の異なる立場のユーザーにより、データベースへの
データ出力要求が色々変わる事例として、補修・改修等
の建設小口工事に関する1つのシチュエーションを取り
あげ、その情報管理について検討する。 シチュエーション:「顧客が建築小口工事を建設会社に
発注し、マネージャーが作業員・資機材の手配を行う。
そして、作業員が現場でモバイル機器を駆使し、資機材
業者・マネージャーと情報をやりとりしながら工事を行
う。また、営業マンが個々の顧客ニーズに対応したサー
ビスを提供できるよう営業対策を立てる。」 【0220】[6−6−2]セルラーDBMSの利用 ここでは、セルラーDBMSの基本的なセルの設計とセ
ル分解・接合の操作を示す。 【0221】<ステップ1 クローズドセル・オープン
セルの設計> 顧客 セル:Bc^6 クローズドセル:(コード,名前,年齢,性,住所,マ
ネージャー) オープンセル:(コード) マネージャーセル:Bm^7 クローズドセル:(コード,名前,年齢,性,出身大
学,所属,内線番号) オープンセル:(コード) 作業員セル:Bw^9 クローズドセル:(コード,名前,年齢,性,職種,作
業現場,電話,資格,資格名) オープンセル:(コード) 資機材セル:Bb^5 クローズドセル:(番号,型,名前,重量,メーカー) オープンセル:(番号) プロジェクトセル:Bp^9 クローズドセル:(名前,マネージャー,顧客コード,
作業員コード,使用資機材,日付,時間,作業内容,作
業現場) オープンセル:(名前) 【0222】<ステップ2 同値関係によるセル分解・
接合>顧客セル・マネージャーセル・作業員セル・資機
材セルの4 セルはプロジェクトセルとの同値関係によ
り,セル分解・接合される。これらの変形写像は保存さ
れるので、セルの再利用可能になる。 セル分解写像 c1: Bc^6 → Bc^1(コード)∪g1 Bc^5 識別写像 g1: ∂…∂Bc^6 → Bc^1(∂を5回繰り返す) セル分解写像 p1: Bp^9 → Bp^1(顧客 コード)∪h1 Bp
^8 識別写像 h1: ∂…∂Bp^9 → Bp^1(∂を8回繰り返す) アタッチング写像 k1: Bc^1(コード)→ Bp^1(顧客 コード) セル分解写像 m1: Bm^7 → Bm^1(名前)∪g2 Bm^6 識別 写像 g2: ∂…∂Bm^7 → Bm^1(∂を6回繰り返す) セル分解写像 p2: Bp^9 → Bp^1(マネージャー)∪h2 Bp
^8 識別 写像 h2: ∂…∂Bp^9 → Bp^1(∂を8回繰り返す) アタッチング写像 k2: Bm^1(名前)→ Bp^1(マネージャー) セル分解写像 w1: Bw^9 → Bw^1(コード)∪g3 Bw^8 識別 写像 g3: ∂…∂Bw^9 → Bw^1(∂を8回繰り返す) セル分解写像 p3: Bp^9 → Bp^1(作業員 コード)∪h3 B
p^8 識別 写像 h3: ∂…∂Bp^9 → Bp^1(∂を8回繰り返す) アタッチング写像 k3: Bw^1(コード)→ Bp^1(作業員 コード) セル分解写像 b1: Bb^5 → Bb^1(番号)∪g4 Bb^4 識別 写像 g4: ∂…∂Bb^5 → Bb^1(∂を4回繰り返す) セル分解写像 p4: Bp^9 → Bp^1(資機材 of use)∪h
4 Bp^8 識別 写像 h4: ∂…∂Bp^9 → Bp^1(∂を4回繰り返す) アタッチング写像 k4: Bb^1(番号)→ Bp^1(資機材 of us
e) 【0223】<ステップ3 セル接合による統合セルの
作成>統合セル(X)は以下の式で表せる。 X=(∪i=1−4 Bi)∪Bp/〜 B1=Bc,B2=Bw,B3=Bm,B4=Bb ここで、∪はセルの排他和を表し、〜は同値関係を表
す。 【0224】[6−6−3]リレーショナルDBの利用 本節では、リレーショナルDBの各マスターテーブルの
設計と正規化を行う。 【0225】<ステップ1 テーブルの設計> 顧客マスターテーブル(C):(コード,名前,年齢,
性,住所,マネージャー) マネージャーマスターテーブル(M):(コード,名
前,年齢,性,出身大学,所属,内線番号) 作業員マスターテーブル(W):(コード,名前,年
齢,性,職種,作業現場,電話,資格,資格名) 資機材マスターテーブル(B):(番号,型,名前,重
量,メーカー) プロジェクトトランザクションテーブル(P):(名
前,マネージャー,顧客コード,作業員コード,使用資
機材,日付,時間,作業内容,作業現場) 【0226】<ステップ2 テーブルの正規化> C → C1,C2 C1:(コード,名前,年齢,性,住所) C2:(住所,マネージャー) M → M1,M2 M1:(コード,名前,年齢,性,出身大学,所属) M2:(所属,内線番号) W → W1,W2,W3,W4 W1:(コード,名前,年齢,性,作業現場) W2:(作業現場,電話) W3:(資格,資格名) W4:(コード,資格) B → B1,B2,B3 B1:(番号,型) B2:(型,名前,重量) B3:(名前,メーカー) 【0227】[6−6−4]リレーショナルDBMSと
セルラーDBMSの検索工数の比較ここでは上記の事例
においてデータ出力の種類を、1.建設工事に関するデ
ータの検索、2.建設工事に関する元の資源データの検
索、の2つに分けてそのデータ出力時の検索工数を比較
する。 【0228】[6−6−4−1]建設工事に関するデー
タの検索 <セルラーDBMS>ユーザーが、一度同値関係を定め
て統合セルを作成すれば、そのホモトピーが保存される
ので、要求毎に統合セルを作成する必要がない。また、
統合セルにおいて、セル定義情報から出力対象とするセ
ルのオープンセル・境界の情報を指定することで要求さ
れたデータを得ることができる。事例では、顧客セル・
マネージャーセル・作業員セル・資機材セルを同値関係
によりプロジェクトセルにセル接合して統合セルを作
り、その写像を保存する。そして、要求毎にセル定義操
作から4セルのいずれかのオープンセル・境界の情報を
指定してオブジェクト単位でのデータの検索を行う。2
回目以降は、保存された写像により統合セルを復元する
ことができセル接合の手間が要らない。 【0229】<リレーショナルDBMS>ユーザーが、
要求毎に必要なテーブルを探してJOIN結合させ、必
要なデータの属性を指定すれば、要求されるデータを得
ることができる。事例では、要求毎に正規化された各テ
ーブルから要求に応じてJOIN結合で顧客マスターテ
ーブル、マネージャーマスターテーブル、作業員マスタ
ーテーブル、資機材マスターテーブルを作成する。その
後、プロジェクトテーブルとJOIN結合して要求デー
タの属性を指定しデータ検索を行う。 【0230】<検索工数の一般式と工数の比較>リレー
ショナルDBMSとセルラーDBMSの検索工数を表す
一般式を作成し工数比較をするため、各変数を以下のよ
うに定義する。 n:データ出力の要求件数 m:要求されたデータの属性数 C(n,m):セルラーDBMSにおける検索工数 R(n,m):リレーショナルDBMSにおける検索工
数 c:対象とする2つのセル(テーブル)を探して結合さ
せるときの手間 f:属性1つを指定するときの手間 【0231】これまでの考察により、2つDBMSの検
索工数の一般式は以下のようになる。 C(n,m)=4e+nf ・4eは、Bc,Bm,Bw,BbをBpに接合する工
数 ・nfは、要求対象となるクローズドセルをn件指定
する工数 R(n,m)=n3e+Σ (mif) ・3eは、要求に応じてJOIN結合で各テーブルを作
成する工数、3はJOIN結合の平均回数 ・Σ (mif)は、要求毎に異なるデータ属性数
miをn件指定する工数 【0232】よって、これらの差を取ると、 よって、件数(n)、要求されたデータの属性数(m)
が多いほど明らかに、R(n,m)>C(n,m)とな
り、既存のリレーショナルDBMSよりセルラーDBM
Sの方が、検索工数が少なくて済むことがわかる。 【0233】<実例における検索工数の比較>ここで、
設定されたシチュエーションにおいて、工事に関するデ
ータ検索として頻繁に起こりうる−のデータ出力要
求の実例を以下に挙げ、前述に従って2つのDBMSに
おける検索手順と検索工数を述べる。 【0234】「ある作業員が、ある工事(名前=”A
B”)を担当しているマネージャーA(コード=
“a”)の所属と内線番号を調べて連絡を取る。」 セルラーDBMS: ・BpとBmを接合した後、クローズドセルとしてBm
を指定する。 ・n=1,m=1より、C(1,1)=e+f リレーショナルDBMS: ・テーブルP,M1,M2をJOIN結合した後、2属
性(所属,内線)を指定する。 ・n=1,m=2,JOIN結合2回より、R(1,
2)=2e+2f 【0235】「あるマネージャーが、ある工事(名前
=“CD”)の作業員(コード=“b”)の年齢,資
格,名前of資格をcheckする。そして後で、その
工事(名前=“CD”)の作業員B(コード=“b”)
の名前,電話を調べて連絡を取る。」 セルラーDBMS: ・BpとBwをセル接合した後、クローズドセルとして
Bwを指定する。このときのアタッチング写像は保存さ
れるので、2回目の要求では、セル接合する必要がなく
クローズドセルとしてBwを指定するのみ。 ・n=2,m1=m2=1より,C(1,1)=e+2
f リレーショナルDBMS: ・テーブルP,W1,W2,W3,W4をJOIN結合
した後、3属性(年齢,資格,名前of資格)を指定す
る。2回目の要求で、再度テーブルP,W1,W2,W
3,W4をJOIN結合し、2属性(名前,電話)を指
定する。 ・n=2,m1=3,m2=2,JOIN結合計8回よ
り、 R(2,(3,2))=8e+5f 【0236】「あるマネージャーが、ある工事(名前
=“EF”)の機材B(番号=”3”)の型、重量、メ
ーカーをcheckする。また、別のマネージャーが、
ある工事(名前=“GH”)の機材C(番号=“4”)
の型、重量、メーカーをcheckする。」 セルラーDBMS: ・セルBpとBbをセル接合した後、クローズドセルと
してBbを指定する。このときのアタッチング写像は保
存されるので、2回目の要求では、セル接合する必要が
なくクローズドセルとしてBbを指定するのみ。 ・n=2,m1=m2=1より、C(1,1)=e+2
f リレーショナルDBMS: ・テーブルP,B1,B2,B3をJOIN結合した
後、3属性(型,重量,メーカー)を指定する。2回目
の要求で、再度テーブルP,B1,B2,B3をJOI
N結合した後、同じ3属性を指定する。 ・n=2,m1=m2=3,JOIN結合計6回より、 R(2,(3,3))=6e+6f 【0237】「ある営業マンが、営業戦略を立てるた
め、ある工事(名前=“GH”)を依頼した顧客D(顧
客コード=“d”)の性,年齢,住所を調べる。また、
別の営業マンが、ある工事(名前=“IJ”)を依頼し
た顧客E(顧客コード=“e”)の性,年齢,住所を調
べる。」 セルラーDBMS: ・セルBpとBcをセル接合した後、クローズドセルと
してBcを指定する。このときのアタッチング写像は保
存されるので、2回目の要求では、セル接合する必要が
なくクローズドセルとしてBcを指定するのみ。 ・n=2,m1=m2=1より,C(1,1)=e+2
f リレーショナルDBMS: ・テーブルP,C1,C2をJOIN結合した後、3属
性(性,年齢,住所)を指定する。2回目の要求で、再
度テーブルP,C1,C2をJOIN結合した後、同じ
3属性を指定する。 ・n=2,m1=m2=3,JOIN結合計4回より、 R(2,(3,3))=4e+6f これらをまとめると、 よって明らかに、既存のリレーショナルDBMSよりセ
ルラーDBMSの方が、検索工数が少なくて済むことが
わかる。 【0238】[6−6−4−2]建設工事に関する元の
資源データの検索 <セルラーDBMS>ユーザーが、一度、同値関係を定
めてセル接合すれば、そのホモトピーが保存されるの
で、それをもとに注目しているセルから簡単に接合前の
資源データセルを参照することができる。事例では、顧
客セル、マネージャーセル、作業員セル、資機材セルを
同値関係によりプロジェクトセルにセル接合して、その
ホモトピーを保存すれば、プロジェクトセルから要求に
応じてホモトピーにより接合前のセル(この場合,顧客
セル,マネージャーセル,作業員セル,資機材セルのど
れか)を指定することで資源データの検索を行う。 【0239】<リレーショナルDBMS>工事に関する
資源データへの要求に対して、関連するテーブルを探し
出してJOIN結合し資源データテーブルを作成し、そ
のテーブルを指定すれば要求された資源データを検索す
ることができる。事例では、プロジェクトテーブル(ト
ランザクションテーブル)に注目しているユーザーが、
要求に応じて資源データテーブル(顧客,マネージャ
ー,作業員,資機材の各マスターテーブル)に関連する
であるテーブルを探しをJOIN結合して,そのテーブ
ルを指定することで資源データの検索を行う。 【0240】<検索工数の比較>リレーショナルDBM
SとセルラーDBMSの検索工数を表す一般式を作成し
工数比較をするため、各変数を以下のように定義する。 n:データ出力の要求件数 C(n):セルラーDBMSにおける検索工数 R(n):リレーショナルDBMSにおける検索工数 g:対象とする資源データセル(テーブル)1つを探す
手間 h:セル(テーブル)1つを指定するときの手間 【0241】これまでの考察により、2つDBMSの検
索工数の一般式は以下のようになる。 C(n)=4g+nh ・4gは、Bc,Bm,Bb,Bpを探す工数 ・nhは、要求対象となるクローズドセルをn件指定
する工数 R(n)=n3g+nh=n(3g+h) ・3gは、要求毎に資源テーブルに関連するテーブルを
探す工数(3=平均テーブル数) ・nhは、JOIN結合されたテーブルをn件指定す
る工数よってこれらの差を取ると、 R(n)−C(n)=n3g−4g=(3n−4)
g よって、件数(n)が多いほど明らかに、 R(n)>C(n) となり、既存のリレーショナルDBMSよりセルラーD
BMSの方が、検索工数が少なくて済むことがわかる。 【0242】<実例における検索工数の比較>ここで、
設定されたシチュエーションにおいて、工事に関する資
源データの検索として頻繁に起こりうる−のデータ
出力要求の実例を以下に挙げ、前述に従って2つのDB
MSにおける検索手順と検索工数を述べる。 【0243】「マネージャーが、ある工事(名前=
“AB”)の作業員Aの代わりを探すため、作業員sデ
ータを参照する。その後、またある工事(名前=“C
D”)の作業員Bの代わりを探すため作業員sデータを
参照する。」 セルラーDBMS: ・Bwを探し、Bpに同値関係でセル接合した後、ホモ
トピーにより、Bmを指定する。2回目の要求では、保
存されたホモトピーによりBwを指定する。 ・n=2より、C(2)=g+2h リレーショナルDBMS: ・M1,M2を探しJOIN結合し作業員マスターテー
ブルを作成し、そのテーブルを指定する。2回目の要求
でも同じことを行う。 ・n=2,テーブル数2より、R(2)=8g+2h 【0244】「マネージャーが、ある工事(名前=
“CD”)の機材(番号=“2”)と同じメーカーの機
材を調べる。作業員がある工事(名前=“EF”)の機
材(番号=“3”)と型が同じで重量がより小さいもの
を調べる。」 セルラーDBMS: ・Bbを探し、Bpに同値関係でセル接合した後、ホモ
トピーによりBbを指定し、”コード=dと同じメーカ
ーの機材”という条件のもと検索を行う。2回目の要求
では、保存されたホモトピーによりBbを指定し、”番
号=2と型が同じで重量がより小さい”という条件のも
と検索を行う。 ・n=2より、C(2)=g+2h リレーショナルDBMS: ・B1,B2,B3を探し、JOIN結合し資機材マス
ターテーブルを作成し、そのテーブルを指定し、”番号
=2と同じメーカーの機材”という条件のもと検索を行
う。2回目の要求でも同様にし、”番号=2と型が同じ
で重量がより小さい”という条件のもと検索を行う。 ・n=2,テーブル数3より、R(2)=6g+2h 【0245】「ある営業マンが、ある工事(名前=
“GH”)の顧客(コード=“e”)の近隣に住む顧客
データをリストアップする。また別の営業マンが、ある
工事(名前=“IJ”)の顧客(コード=“f”)と年
齢が近い顧客データをリストアップする。」 セルラーDBMS: ・Bcを探し、Bpに同値関係でセル接合した後、ホモ
トピーによりBcを指定し、”コード=eと近隣の顧
客”という条件のもと検索を行う。2回目の要求では、
保存されたホモトピーによりBcを指定し、”コード=
fと年齢が近い顧客”という条件のもと検索を行う。 ・n=2より、C(2)=g+2h リレーショナルDBMS: ・C1,C2を探し、JOIN結合し顧客マスターテー
ブルを作成し、そのテーブルを指定し、”コード=eと
近隣の顧客”という条件のもと検索を行う。2回目の要
求でも同様にし、”コード=fと年齢が近い顧客”とい
う条件のもと検索を行う。 ・n=2,テーブル数2より、R(2)=4g+2h これらをまとめると、 よって明らかに、既存のリレーショナルDBMSよりセ
ルラーDBMSの方が、検索工数が少なくて済むことが
わかる。 【0246】[6−7]結論 既存の最も汎用的データベースであるリレーショナルD
BMSは、データベース管理者の存在を前提としていて
WEB上のようなデータ依存関係が頻繁に変化する状況
での情報管理には適さない。そこで、優れた情報空間構
築モデルであるセルラーモデルを数学的基礎においたセ
ルラーDBMSを提案した。セルラーDBMSでは、デ
ータ出力の側面において、利点は以下である。 1)セルに境界の概念を定義してオブジェクト単位での
データ出力が可能 2)セル間の同値関係により分解・接合を行い、その写
像を保存することでセルの再利用が可能 そして、建設小口工事におけるデータ管理のシチュエー
ションを設定し、データ出力時の検索工数を比較するこ
とで、セルラーDBはリレーショナルDBより、データ
出力の手間が非常に少ないことを明らかにした。 【0247】[6−8]今後の課題 セルラーDBMSにおける以下の点を、ユーザーの視点
からリレーショナルDBMSと比較しながら検討する。 1)データ入力時の手間 2)データベース設計の手間 3)設計変更時の手間 【0248】[7−0]要旨 学習指導要領の変更が頻繁になされる一方で、皮肉にも
学生の学力低下を指摘する声は年々増大している。そこ
で、個々人について勤務先や最終学歴、大学・高校・中
学・小学校で履修した科目名や成績を網羅する教育デー
タベースを想定する。このデータベースの活用によっ
て、履修科目がどのように人材育成に影響するかを検証
できることを提示し、国家的急務となっている教育改革
−−人材育成の一助とするのが本研究の狙いである。 【0249】[7−1]研究の目的 我が国は明治以来、公教育を柱として国家を支える人材
を育成し、世界に重きをなしてきた。しかしながら、長
く世界のトップと言われてきた教育水準は、旧来依然と
した教育制度や改革の後れ、ビジョンなき学習指導要領
の改定によって、特に科学技術分野の人材排出という面
で欧米諸国に劣勢を強いられていると言わざるを得な
い。 【0250】レーガン政権下の米国は1981年に「教
育の卓越に関する国家委員会」を組織し、この委員会に
よる報告書「危機に立つ国家(A NATION AT
RISK)」の中で来るべき情報化社会を見通す一方
で、「偏ったエリート教育を反省し、数学と英語(国
語)という基礎学力の大切さを見直して全ての児童層の
学力の底上げを図れ」と提言。1990年代後半には衰
退する日本を尻目に再び世界経済のけん引役として返り
咲いた。 【0251】これと対照的に日本はこの間、詰め込み教
育の反省から「ゆとり学習」を旗印に、文部科学省の主
導によって学習指導要領の変更が繰り返された。しかし
ながら、これによる変更点が結果的にどのような影響を
学生に及ぼしたかについては検証されることがなかっ
た。このため、変更点が教育の質の向上に結びついてい
ない、あるいは学力低下に直結している場合でも、放置
されているのが実情である。学識者らによって学生の学
力低下が指摘されている中、教育の質の検証は急務であ
る。 【0252】そこで、特定の個人がどのような学習履歴
を経てその職業に就いたのかを調べるためのデータベー
スを構築する。例えば日立製作所のエンジニアになった
個人が、高校や中学校の選択科目でどのような科目を履
修し、小学校時代には何を学び、どのような理解度(成
績)であったのかをデータベース化する。これにより、
小中高校あるいは大学で設定している科目が生徒の進路
にどのような影響を及ぼしているのかがわかるようにす
る。さらに、科目の削除や時間数の削減がどのような影
響をもたらしたかを推論できるようにし、学習指導要領
の更なる変更の際の参考となるようにする。このような
データベースを提案し、教育の質の向上を促すのが狙い
である。 【0253】このデータベースには、発明者の一人(國
井)によって1999年に発表されたモデルであるセル
モデル(Cellular Model)を応用する。
テーブル間の関係、テーブル内の関連をホモトピー(h
omotopy)、等化関数(identificat
ion function)で動的に対応付けし、対応
付けするもの同士の共通部分を的確に特徴付けるモデリ
ングを提示する。さらに、現在普及しているリレーショ
ナルデータベースと比較して、セルモデルを利用したデ
ータベースでは検索時の工数が削減できることを示す。 【0254】[7−2]想定する「教育データベース」
の特徴 「教育データベース」には個人の氏名、勤務先、職種、
資格、TOEICなど英語検定試験の点数、センター試
験の点数、最終学歴、大学・高校・中学・小学校で履修
した科目名と、履修科目の内容の基となった学習指導要
領の改正年次、各科目の成績を蓄積する。生徒の担当教
員などが成績などのデータを入力する際には生徒個人個
人の氏名を明らかにせざるを得ないが、プライバシーに
配慮して、データベースを利用する第三者が情報検索す
る場合には個人の氏名は伏せることとする。 【0255】データベース利用者はインターネット経由
でデータベースにアクセスし、「(昭和52年改正学習
指導要領)高校1年の数学の成績5」といった検索条件
とともに、「職種」「最終学歴」など検索結果として入
手したい情報を入力することで、該当する人物(匿名)
の必要な情報を得る。また、「医師」「弁護士」など職
種を検索条件として、対象となる人物の成績を入手する
こともできる。 【0256】さらに、例えば昭和57年度の学習指導要
領に基づくある特定の科目の成績優秀者と、これとは違
った学習指導要領に基づく同じ科目の成績優秀者の進路
の違いや、英語検定試験などの点数の差についても調べ
られるようにする。初等、中等教育が人物の進路にどの
ように関係し、人材育成にどのように影響しているのか
を検証できる仕組みを提案する 【0257】[7−3]セルモデルとリレーショナルモ
デルとの比較 現在普及しているリレーショナルモデルにおけるデータ
の関連性はテーブルで表わされる。テーブル間、テーブ
ル内の関係はデータ依存関係に基づいて正規化され、固
定される。一方、セルモデルでは、ホモトピー理論を用
いる事により、リレーショナルモデルにおけるテーブル
に相当する「セル空間」を動的に構成できるという面で
柔軟性がある。さらに、リレーショナルモデルでは、射
影(projection)によりテーブルから必要な
属性を取り出した後は、取り出した属性ともとのテーブ
ルとの関連性は保つ事ができない。これに対し、セルモ
デルでは、必要な属性を射影(セル分解)した際の分解
写像(decomposition map)fを保存
し、ホモトピー理論を適用することで、切り出したセル
空間ともとのセル空間(テーブル)との関係を保つこと
が可能になる。 【0258】ここで、具体例をあげてリレーショナルモ
デルによるデータ操作とセルモデルによるデータ操作の
違いを見ることにする。マスターテーブル「人物情報」
から、職種「医師」に対応する「氏名」と「中学成績」
を求めるデータ操作を想定する。リレーショナルモデル
においての手順は選択→射影であり、まず、マスターテ
ーブル「人物情報」の属性「職種」から「医師」という
タプルを選択する(図29)。その後、「医師」のタプ
ルから必要な情報を射影し、結果(図30)を得る。 【0259】これに対して、セルモデルの場合は、射影
(セル分解)→選択の手順で情報を得る。すなわち、ま
ずセル分解(cell decomposition)
により、職種の属性に対するタプルのみ参照し、結果を
得る(図31)。さらに、セル分解の際の分解写像fを
保存しておき、ホモトピー理論を応用することで、もと
のセル空間と切り出したセル空間とのホモトピー同値関
係を維持する。この作業によって、その職種に対応した
氏名と中学成績を得ることができるわけである(図3
2)。この操作は、射影により必要な属性を含むセル空
間だけを分割しても、もとのセル空間と切り出したセル
空間との関係をホモトピー理論により関係付けることに
よって可能になる。また、ホモトピー理論による写像の
保存は、セル空間同士の関係を保証するという機能以外
にも、セル空間を再利用できるという意味で要求処理の
効率化にも役立つ。 【0260】例えば、上記のセル空間に対して「弁護
士」に対応する人物の「氏名」と「中学成績」を求める
とする。この時の操作は属性として「職種」を射影し
て、「弁護士」の「氏名」と「中学成績」を選択する。
つまり、全ての属性について調べて「職種」の属性を射
影する必要がなく、分解写像fをたどる事によりセル空
間同士の関係を導き出せる。一方でリレーショナルモデ
ルの場合、同じテーブルの変形を要求する操作に対し
て、要求があるたびデータ操作を繰り返さねばならな
い。セルモデルを応用することで、保存している写像を
たどる事により一度使用したセル空間を再利用でき、効
率的な要求処理や情報の有効利用に役立つ。 【0261】[7−4]「教育データベース」へのセル
モデルの応用例 ここで、前述の「教育データベース」にセルモデルを応
用した典型例を示す。利用者がこのデータベースにアク
セスし、ある条件をもとに人物情報を取得するケースを
想定する。具体的には、利用者は「(昭和52年改正学
習指導要領)高校3年英語の成績5」「(同)中学1年
英語の成績5」の検索条件を基に、それに該当する人物
のTOEICの点数を検索することとする。このとき、
多数の人物の氏名や勤務先、TOEICの点数、最終学
歴、学習履歴といった情報を集約した「教育データベー
ス」全体のサイバー世界をp次元のセル空間BDB
小中高校や大学の成績を蓄積した学習履歴のセル空間を
q次元のサイバー世界B学習履歴 、利用者が指定した
検索条件を含む利用者のサイバー世界をr次元のセル空
間B利用者 と定義する。ここで言う次元とは、それぞ
れのセル空間に含まれる属性数を表す。「教育データベ
ース」の次元数と学習履歴セル空間の次元数はともに数
百項目に上ると考えられるが、典型例では便宜上、次元
数を「教育データベース」セル空間で10項目(p=1
0)、学習履歴セル空間で4項目(q=4)とする。 【0262】「教育データベース」セル空間:BDB
(P=10)=BDB 10={氏名、年齢、住所、勤務
先、TOEICの点数、最終学歴、(昭和52年改正学
習指導要領)高校3年英語の成績、(平成元年改正学習
指導要領)高校3年英語の成績、(昭和52年改正学習
指導要領)中学1年英語の成績、(平成元年改正学習指
導要領)中学1年の英語の成績} 【0263】学習履歴セル空間:B学習履歴 (q=
4)=B学習履歴 ={(昭和52年改正学習指導要
領)高校3年英語の成績、(平成元年改正学習指導要
領)高校3年英語の成績、(昭和52年改正学習指導要
領)中学1年英語の成績、(平成元年改正学習指導要
領)中学1年の英語の成績} 【0264】利用者セル空間:B利用者 (r=3)=
利用者 ={利用者氏名、検索条件、検索条件} このとき、学習履歴セル空間B学習履歴 は、「教育デ
ータベース」セル空間BDB 10と以下の関係にある。 B学習履歴 ⊂BDB 10 【0265】この関係に基づき、「教育データベース」
セル空間を、学習履歴セル空間と、その他の属性で構成
するセル空間とにセル分解する。 m:∂...∂BDB 10→B学習履歴 (∂は6回繰
り返す) BDB ={氏名、年齢、住所、勤務先、TOEICの
点数、最終学歴} B学習履歴 ={(昭和52年改正学習指導要領)高校
3年英語の成績、(平成元年改正学習指導要領)高校3
年英語の成績、(昭和52年改正学習指導要領)中学1
年英語の成績、(平成元年改正学習指導要領)中学1年
の英語の成績} 【0266】このように、学習履歴セル空間B学習履歴
は、「教育データベース」セル空間BDB 10に含ま
れる学習履歴の情報からなるセル空間として定義する。
ここで、セル分解の際に用いたfは分解写像で、mは
等化関数である。この変形における写像を保存しておく
ことにより、変形前後のセル空間同士の間でホモトピー
同値性を保つことができる。 【0267】このセル空間の変形に用いた写像fとm
は連続的な変形であるため逆写像が存在する。 ここで、h=f −1とすると (1、1:identity maps) 1:BDB 10→BDB 10 このことから、上記のセル空間の変形はホモトピー同値
性を保っていることがわかる。 【0268】次に、セル分解により、学習履歴セル空間
と利用者セル空間との共通部分を抜き出し、セル統合(
cell attachment)により統合セルを構
成することにする。まず、利用者セル空間B 利用者
学習履歴セル空間B学習履歴 の両者について、equ
ivalent cells B (e=利用者、学
習履歴)と、それ以外の属性を含むセル空間とにセル分
解する。このとき利用者は、「(昭和52年改正学習指
導要領)高校3年英語の成績5」「(昭和52年改正学
習指導要領)中学1年英語の成績5」を条件として検索
をすることとする。したがって、equivalent
cells B はB となる。 ={(昭和52年改正学習指導要領)高校3年英
語の成績5、(昭和52年改正学習指導要領)中学1年
英語の成績5} B利用者 ={利用者氏名} B=学習履歴 {(平成元年改正学習指導要領)高校3
年英語の成績、(平成元年改正学習指導要領)中学1年
の英語の成績} ここで用いたf利用者、f学習履歴は分解写像である。
さらに、g、k、は等化関数であり、以下のように定義
される。 g:∂...∂B利用者 →B利用者 (∂は1回) k:∂...∂B学習履歴 →B学習履歴 (∂は2回
繰り返す) 【0269】次に、セル統合により統合セルを構成す
る。利用者セル空間B利用者 と学習履歴セル空間B
学習履歴 を、B を共通部分(quotients
pace)としてattaching mappによ
り対応を取り、統合セルを構成する。 p:∂...∂B利用者 →B学習履歴 (∂は1回) となり、統合セルが構成される。 さらに、この統合セルと、「教育データベース」セル空
間から学習履歴セル空間を除いた残りのセル空間BDB
との関係は、等化関数mにより、 となる。 【0270】さらに、「教育データベース」セル空間を
学習履歴セル空間とその他の属性からなるセル空間とに
セル分解した際に用いた分解写像fの逆写像を用い
て、 となる関係を利用すると、 であり、最終的な統合セル空間Bは 以上のように、利用者は「(昭和52年改正学習指導要
領)高校3年英語の成績5」といった検索条件を指定す
ることで、対象となる人物のTOEICの点数や最終学
歴といった情報を取得することができる。 【0271】さらに、同様の手順によって、「(平成元
年改正学習指導要領)高校3年英語の成績5」「(同)
中学1年英語の成績5」を検索条件としてTOEICの
点数を取得すれば、前記昭和52年改正学習指導要領の
場合と比較することで、学習指導要領の違いによる英語
教育への影響を推測できるわけである。ここで論じた典
型例において、「教育データベース」セル空間と学習履
歴セル空間との関係付けは、リレーショナルモデルにお
けるテーブル間の関連付けと同じ役割である。ただ、こ
こで取り上げた典型例で、利用者は検索条件を自由に設
定できると同時に、学習履歴セルも利用者の条件付けに
よって動的に構成される。つまり、リレーショナルモデ
ルではテーブル間を固定的に関連付けなければならない
のに対し、セル空間同士の関連付けは動的であるという
点で優位性がある。 【0272】[7−5]セルモデルとリレーショナルモ
デルの検索工数の比較 データベースへのセルモデルの応用は、リレーショナル
モデルと比較して情報検索の際に必要となる工数の削減
に役立つ。データベースの情報量が増えれば増えるほ
ど、また、データ出力の要求件数が増えれば増えるほ
ど、セルモデルは優位性を増すと考えられる。ここでは
上記の典型例を用いて、データ出力時の工数をリレーシ
ョナルモデルの場合と比較する。 【0273】まず、セルモデルとリレーショナルモデル
の検索工数を表す一般式を提示する。 n:データ出力の要求件数 m:要求されたデータの属性数 C(n,m):セルモデルの検索工数 R(n,m):リレーショナルモデルの検索工数 e:セル空間(テーブル)を結合させる手間 f:属性1つを指定する手間 とすると、 C(n,m)=2e+nf ※2eはB利用者 とB学習履歴 、B利用者 を統合
セル空間Bにそれぞれ統合する工数 ※nfは要求対象となるセル空間をn件指定する工数 R(n,m)=n×xe+Σ (m×f) ※xeは要求に応じてJOIN結合で各テーブルを作成
する工数、xは各マスターテーブルの設計により異な
り、x≧2 ※Σ (m×f)は要求ごとに異なるデータ属性数
をn件指定する工数 【0274】これらの差をとると、 となる。すなわち、データ出力の要求件数(n)、要求
されたデータの属性数(m)が多いほど、 R(n,m)>C(n,m) となり、リレーショナルモデルよりもセルモデルの方が
データ出力時の工数が少なくて済むと言える。 【0275】[7−6]結論 高校や中学、小学校時代の学業成績を検索条件として該
当する人物の勤務先や最終学歴といった人物情報を取得
する「教育データベース」は、現在の教育制度や、将来
の学習指導要領に基づく変更点が人材育成にどのような
影響を及ぼしているかを探るのに有益であることを提示
した。また、セルモデルは、現在最も普及しているリレ
ーショナルモデルと比較して、テーブル間の関係がホモ
トピーや等値関数によって動的に対応付けられる点で優
位性があることを示した。さらに、セル間の同値関係に
よりセル分解・接合することで、検索工数を削減できる
ことを示した。「教育データベース」は人物に関する膨
大な情報を蓄積するため、内部の情報が常に変化する、
まさに一つの巨大なサイバー世界であると言える。セル
モデルの「教育データベース」への応用はこうした点か
らも有用であると考えられる。 【0276】 【発明の効果】本発明によれば、利便性の高い情報管理
技術を提供することができる。
Detailed Description of the Invention [0001] TECHNICAL FIELD The present invention relates to information using cell information theory.
Technology for managing. [0002] 2. Description of the Related Art Conventionally, database models have been
Rational databases are common. Relay show
Null database recognizes data dependencies
Relevance of data is premised on the existence of an information manager
Is defined and fixed in advance by the information manager. Individual
When managing data within a closed group such as people or companies
In that case, even if the data dependency is statically fixed,
No problems, but on the web, which has grown rapidly in recent years
To manage the information of the built cyber world, relay
The null database is no longer available. Cyber world
Now, on the web that continues to work independently and at a dizzying pace
The site is organically linked through the WWW,
These rapid and complex changes in information are related to relational data.
Database management limits are exceeded. [0003] DISCLOSURE OF THE INVENTION Problems to be Solved by the Invention
In light of the current situation,
We have developed a new model that overturns the book. Its purpose is more
It is to provide highly convenient information management technology. [0004] Certain aspects of the invention include:
The present invention relates to a computer processing device. This device is prior to search
Therefore, the judgment unit for judging the situation and the inspection according to the situation.
A specification section that specifies the attribute of the cell to be searched, and includes the above attribute.
A search unit that searches for cells in the data space, and
Build a cell space containing desired attributes based on the search results
And a processing unit. The search unit determines whether the data space has the attribute.
The cells may be disassembled from the viewpoint of nothing. This device is
Holds the cell operation performed in the search section or the processing section
It may further include a holding unit. Another aspect of the invention is also a computer processor.
Regarding the table This device is a
Database for storing information in a form, and the database
And a management unit that manages the zero cell
The cell ID is stored in the
In order to specify, the effective range is added to the cell and managed.
It Yet another aspect of the present invention is a computer.
Regarding a processing device. This device is a device that stores educational elements.
The database and the educational elements are
Management of the curriculum through cell calculation
And a science department. Any combination of the above components
The method of expressing the present invention, an apparatus, a system, a recording medium,
Something converted between computer programs, etc.
It is also effective as an aspect of the present invention. [0009] BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION Preferred embodiments of the present invention will be described below.
I will explain based on. First of all, as the basis of the embodiment
Cell Information Model (CIM: Cellu)
The basics of lar Information Model)
State the theory as a prerequisite technology, and then implement concrete implementation.
The form will be described. [First Prerequisite Technology] [1-0] Summary Cyber world is an information world formed on the Web
And it is constantly changing over time. Wide range of low
Kal's activity is to create a cyber world.
Fuse each other on the global Web. Cell in this paper
Present a theoretical situation model. "cell
The information model named “Ra model” is a local model
Integrate globally. Cellular model in cell space
Applied to database design
Various electronic commerce in space to glue cell space
Can be realized as a situation model according to
It [1-1] Foreword Cyberworld is a website for various local activities.
The result is composed of global fusion. locker
Cyber site by changing daily site
Do is a vast world where information constantly changes over time.
It And in a new world like this,
A rationale for delegation is needed. Currently used as a general-purpose database
It is a relational database. Only
The relational data of a relational database
Data dependency in situations that need to change without changing
Situation where an information manager who is aware of
Is assumed. This data model is for example
In a closed space, grasp the data dependency,
Can be modeled, but like the cyber world
A vast world in which information changes over time
Seems not very suitable for. In the database
Use the huge and irregular data on the Web to change
Correspondence is required. There is a huge and irregular data
Available to respond to complex changes in the cyber world
Enable modeling that accurately characterizes common parts
Apply the cellular model. In this paper, cell theory is applied.
The situation model of electronic commerce using
It [1-2] Cellular model Cellular model is for modeling information on the Web
To minimize the modeling size
It uses the concept. Define invariants in a hierarchy
Can model various situations. one
On the other hand, the relational data model is based on set theory.
However, because it is abstract, it cannot project reality into personality. When a database of information on the Web is created
In this case, a huge amount of information is constantly changing over time, so it is essential.
If you can't define all the attributes in advance,
At the same time, it is not possible to determine the dependency relationship between tables
Yes. Therefore, an outline called equivalence of cell theory
Applying a reminder, the equivalency data
It becomes possible to determine the dependency relationship of data. The structure of this design
The cell spatial structure, work the cell joining (cell comp
position), cell decomposition (celldecompo)
The position). Keep homotopy again
By doing so, you can restore the deformed cell to its original state.
It There are boundaries in the cellular data model.
Closed cells, open cells without borders
Closed in each n dimension Is BnIs the boundary of. Open cells are closed cells
One attribute included, as well as the open cell itself
Is treated as a cell having one attribute. Cell model of the cell
Cellde, if bounds and join invariants are preserved
composition is possible. Object perception
Another is identification mapping
(Quantity mapping)
Be done. The binding is called an attaching map c
ongoing mapping, ject
It is defined by ive mapping. [1-3] Web Information by Cellular Model
Modeling When modeling, first the nature of the composition of the cyber world
It is necessary to characterize Mostly many W
Cyber as a result of local activity on the eb site
-World X is created. Information, unlike information in a company
It is unlikely that an administrator will give you an initial schema. Cyber
Local Web site to clarify World X
To search for specific information (information
on mining). Of course information
There is no management of innings. And on the web
Integrate what you find from information on distributed sites
To do. This is generally "information by design.
It is called "mining". Information mining on the Web
Is Whitehead inductive sche
Based on me, the local Web world is
Work to be fully integrated into Iverworld. n-dimensional service
Everworld XnIs And can be configured. Whitehead inductive
  Cyber world built on the scheme
Guarantees the following relationships. X0⊆ X1⊆ XTwo⊆. . . ⊆ Xn-1⊆ Xn⊆. . . ⊆
X How is it viewed from the perspective of cyberworld verification?
Cyberworlds of even dimensions are cybers of lower dimensions
This is valid because it contains the world. In the above, the identification is based on the equivalence relation.
Identified by equivalence classes
To be done. In other words, "equalence class
Generally speaking, "identification by es" is a relational model.
Corresponds to Dell's JOIN operation. Hence the cell
One of the usefulness of the Lah model is seen in this aspect. We
Cyber world on b is very complex and changes significantly
However, the integration power of the cellular model is true for the Web information model.
Supply the theoretical basis. [1-4] Situation model Is it a given cyber world on the Web?
Encounter a situation where it is necessary to create a new cyber world from
I have something to do. To model various Web situations
See the status of e-commerce. Online shop here
A typical situation will be described with reference to the example below. Online here
Take 3 possible situations in Yop
increase. ・ Consumers look for products. ・ Stores will acquire the needs of consumers as marketing
It ・ The store aims to expand sales and uses the sales information to identify the customer's purchasing tendency.
Find out. These situations are set and shown below. (Situation 1) I bought a product
Online products where customers who want
Browse the internet to find a shop. (Situation 2) Online dealing with products
Shop browses customer list for marketing
To do. (Situation 3) Online dealing with products
Shops perform data mining to expand sales. Here, p, q, and
It is defined as an r-dimensional cyber world as follows.
It Bs p  : shop Bc q  : client Bm r  : Product (Situation 1): Hope the store
When there is a product that meets the conditions (usually the lowest price)
Identifies the name of the product you are interested in with the product in the store. this
In the situation the information schema is a cell due to identification work
by decomposition operation
Is formed. cell decompositio
n operation is a mapping f. Given n-dimensional cell BnAttaching ma
pgiTo hold Repeated times. Attaching in each cell disassembly
Keeping the mapping makes cell decomposition homotopic
can do. 1. cell decompositio
n Store Bs p, Customer Bc q, Product Bm rMinutes each
To identify the e-commerce associated with the attribute by
Equivalent cells B
a t(A = s, c, m) and the rest. cel
l decomposition operation
Is And g, h, and k are the following
ation function. The homotopy is retained by these. For example, the attribute is quotient
B if it is the product name, product price, or product IDa t= Ba Threeso
is there. 2. Cell by cell attachment
composition B of the product by the attaching mapm rAnd store
Bs pThe customer's Bc qAttach to. At here
Each taching map is Equivalent cells Ba tTo
Identify. Here, a = s, c, m. Now information
Keema is configured as a structure of electronic commerce on the Web
Since it has been done, some e-shop Bs pAttribute Bs
tThe lowest value (price) in electronic commerce related to
Search for the attribute "commodity price". Site 2: First, We
Purchase candidate list B on bmi riSent e-custom
omer Bc qSearch the web. This purchase candidate
Strikes usually have only partial information about the product. 1. cell decompositio
n E-customers B searchedci qi(I =
1. . . n) Purchase candidate list Bmi riAnd the rest
It is divided by the cell disassembly operation. Cell decomposition
Peration is And here Is. Also, g is And this is cell decomposition
  homotopy against cell deformation due to operation
Identification f for holding
It is an unction. Apparently customer purchase candidate list B
mi riProducts on the web are products Bm rThe service
Busset Bmi ri⊆ Bm rAnd riConsidered ≦ r
Be done. 2. Cell by cell attachment
composition identification function f
mPurchase candidate product B guided bymi riIs equivalent to
E-merchandisc Bm rIdentify attributes of
And found customer Bci qiThe product Bm rAttack on
I will. At that time, identification ma
p is (∂ ... ∂Bc qWhere ∂ is qi-RiRepeated times
And ∂. . . ∂Bm r∂ is r-riRepeated times
You Also ∂. . . ∂Bm rIs Bmi riIs equivalent to
It ) With this, in order to expand sales, store Bs pPurchase candidate product information for
Can get all the information of the customer including
It Position 3: e-shop
A condition to extract only the desired information from a huge amount of data
Encounter a situation. For example, the attributes A, B, C, D, E
The situation is that they want the information they have. First, the table
The cell with the attribute number 0 is searched for in the data space.
A zero-dimensional cyber world X made up of zero-dimensional cells
0Is Becomes [0030] Find from between. [0031] Search from space. By repeating such work,
N-dimensional cyber world XnCan be configured
It I want to add more to the information I have added so far By these work, XnIs open cell ej
i(J = 1 to n, element of entity),
It is possible to grasp the whole picture of data related to desired information.
Wear. [1-5] Concrete example So far, we have three
I have presented these as examples of online bookstores below
Show. In addition, B in each cases p, Bc q, B
m rHave different meanings. Position 1: "Customer is on the Web
Search the selling sites to buy books on. Customers sell
Find the site you are doing and get more information about the book
I want to put it in. " At this time, the sales site cell is an individual online bookstore.
A cell that collects information about Customer cell: Bc 7 [Name] [Age] [Gender] [Address] [Request title]
[Author] [Publisher] Selling site cell: Bs 7 [Handling site] [Title] [Author] [Publisher] [Sales
Selling price] [Number of sales] [Stock] Product information cell: Bm 8 [ISBN Code] [Title] [Author] [Publisher]
[Genre] [List price] [Issue date] [Pre-published] Customer cell, sales site cell, product information cell
Are disassembled and joined by the equivalence relation. First,
Equivalent cells and other parts by
Divide into cell decomposition m
ap fc: identification function
g: cell decomposition map
fs: identification function
h: cell decomposition map
fm: identification function
k: Then, according to the attaching map
Join sales site cell and product information cell to customer cell
It attaching map ps: attaching map pm: The integrated cell by these can be expressed by the following formula. As a result, customer cells become sales site cells and product information cells.
Joined to, customers get product sales site and product detail information
You will be able to. Site 2: "The online shop wins the customer's candidate list
It At this time, I also want to get information about the customer himself
It " Here, it is assumed that the list has three customers. Web first
Find the customer who sent you the candidate list above. Customer 1 cell Bc1 6: [Name] [Age] [Gender] [Address] [Title] [Author
Person] Purchase candidate cell Bm1 Two: [Title] [Author] Customer 2 cell Bc2 Three: [Name] [Address] [Title] Purchase candidate cell Bm2 1: [title] Customer 3 cell Bc3 Four: [Age] [Gender] [Genre] [Publisher] Purchase candidate cell Bm3 Two: [Genre] [Publisher] Product information cell: Bm 8 [ISBN Code] [Title] [Author] [Publisher]
[Genre] [List price] [Issue date] [Pre-published] Selling site cell: Bs 6 [Title] [Author] [Publisher] [Sales Price] [Sales
[Number] [Stock] A customer cell is set as a purchase candidate cell and other parts
Divide. cell decomposition ma
pfc1: identification function g
1: cell decomposition map f
c2: identification function g
Two: cell decomposition map f
c3: identification function g
Three: In the product information cell having the same value as the purchase candidate cell
Identify the attributes and attach the three customer cells to the product information cell.
I will. attaching map fm1: attaching map fm2: attaching map fm3: The integrated cell by these can be expressed by the following formula. By obtaining these from the sales site, online
The shop is the product that the customer wants to purchase and customer information
To get more information about the product
Can be earned. Site 3.1: "When online shops do data mining,
Find the data you need from a large amount of data. By this
Select specific customers who will be effective for specific products
It " Here, consider three products. Items to look for: [Name] of the customer who purchased the specific product
[Age] [Gender] [Address] First, as a table of products A, B and C,
A cell of sex 0 is searched from the data space. At this time B0 1, B0 Two, B0 ThreeAre each B0 1: Product A table B0 Two: Product B table B0 Three: Product C table And Also used later in this situation
Is Bn 1, Bn Two, Bn ThreeAre products A and
The information is about B and C. Next, the customer who purchased these products
The cell with the attribute number 1 that contains the [name] of
Search from the data space. With the work up to this point, the one-dimensional section with the customer's [name] as an attribute
X consisting of le1Is built. Next, information "age" is added. Buy
The customer's [age] is included as an attribute, and
A cell with 2 attributes including the possible attributes from the data space
Search for. It With the work up to this point, use the customer's [name] and [age] as attributes
X consisting of two-dimensional cellsTwoIs built. Next, the information "sex" is added. Buy
Includes the [gender] of the customer as an attribute, and
From the data space
Search for. Take a response. Assign the customer's [Name], [Age], and [Gender] with the work up to this point.
X consisting of three-dimensional cellsThreeIs built. Finally, the information [address] is added. Purchase
It includes the [address] of the customer who made the
Is the cell with the number of attributes 4 including the attributes that can become a boundary a data space?
Search from Take action. With the work up to this point, the customer's [name], [age], [gender], and [resident]
X] consisting of a four-dimensional cell whose attribute isFourIs built,
It is possible to understand the data of the necessary items related to these.
Wear. For example, by checking the correlation from here
For example, “A person who purchases product A is a man in his 40s living in Tokyo.
There are many
Can derive a customer model. Site 3.2: "When online shops do data mining,
Find the data you need from a large amount of data. By this
Promote additional purchase for each customer by knowing the purchasing tendency of products
And decide which products are effective. " Consider three customers here. Items to look for: [Title] of books purchased by a specific customer
[Author] [Publisher] [Genre] [Price] First, as a table of customers A, B, and C,
A cell of sex 0 is searched from the data space. X0= {B0 1, B0 Two, B0 Three} At this time B0 1, B0 Two, B0 ThreeAre each B0 1: Customer A's table B0 Two: Customer B's table B0 Three: Customer C table And Also used later in this situation
Is Bn 1, Bn Two, Bn ThreeIs customer A,
The information is about B and C. Next, regarding these customers,
A cell with an attribute number of 1 containing [Title] as an attribute
Search from the data space. Assign the [Title] of the book purchased by the customer in the work so far
X consisting of one-dimensional cells1Is built. Next, the information of [author] is added. The customer
Includes the [author] of the purchased book as an attribute, and
The data space is a cell with 2 attributes including the attributes that can be the boundary
Search from. Take With the work up to this point, the [Title] and [Author] of the customer are set as attributes.
X consisting of 2D cellsTwoIs built. Next, the information "Publisher" is added. client
Contains the [Publisher] of the book purchased by
And the data of the cell with the attribute number 3 including the attribute that can be the boundary
Search from space. Take action. With the work up to this point, the [Title], [Author], and [Publish] of the customer
X consisting of three-dimensional cells with the attribute "company"ThreeIs built
It Next, information of "genre" is added. Customer
Include the [genre] of the book purchased by the customer as an attribute.
In addition, a cell with 4 attributes including the attributes that can be the boundary
Search from the data space. And XThreeTake action. With the work up to this point, the [Title], [Author], and [Publish] of the customer
Company] [Genre] as an attribute X consisting of four-dimensional cellsFour
Is built. Finally, the information [price] is added. Purchase
It includes the [price] of the customer who made the purchase as an attribute, and
Whether the cell with the attribute number 5 including the attribute that can become a boundary is a data space
Search from ∂B5 iAnd XFourTake action. With the work up to this point, the [title]
5th with attributes of [person] [publisher] [genre] [price]
Original cell X5Is built and required regarding these
You can grasp the data of the item. Correlation from here
By checking the person in charge, for example, "Customer B says XX
I often buy the author's books. "" Non-fiction works
"I often buy" "I buy only books up to about 1000 yen
To know the purchasing trends of a particular customer
It is possible to encourage customers to purchase additional products that meet their conditions.
You can get a means to aim for sales promotion with. [1-6] Conclusion In this paper, we use a cell theory for electronic commerce.
Presented the simulation model. As presented here
If you apply cellular modeling to
You can model any situation
It We would like to study how to implement this model in the future.
Get [Second Prerequisite Technology] [2-0] Summary The cyber world has a large amount of data and is extremely complex.
And changes repeatedly with speed. Introduce cell model
This allows us to properly characterize equivalence relations,
Furthermore, by introducing the homotopy theory,
Save the correspondence information of the elements of complex data operation words, and
Elements that are otopic invariant can also be incorporated. So
This makes it possible to handle complex schema changes, and
Large amount of data is effective even under the conditions often seen on
A model that can be operated efficiently can be provided. [2-1] Purpose The cyber world is on various local websites
Composed as a result of the activity. The data on the Web is
Because it is updated and changed by people all over the world,
The data changes with extreme complexity and speed. Present
Currently, the database contains huge and irregular data on the Web.
It is required to utilize the data and respond to the changes.
Introduction of Cellular Model
Defined at the level of theory and defined only at that level
Relationships between tables that could not be done, relationships within tables
homotopy, quatient mapping
(Identification function)
By dynamically configuring, to the complicated changes in the cyber world
Appropriate modeling to support and accurately characterize common parts
Of a data model that enables
For the purpose of provision. [2-2] Requirements for the cyber world The cyber world is intentional or natural on the Web
To be designed. Also, sometimes the world is generated without design.
It is a world group, a world consisting of only information. many
If relevant to activities on various local websites
Then, the cyber world is created. Cyber as information
The world is a real world or a virtual world.
And sometimes both. Cyber world is extreme
Because it repeats changes at various speeds and complexity,
Without proper modeling, the cyber world would be chaotic
It will be beyond the control and understanding of people.
I am thought. Effectiveness of using large amounts of data in the cyber world
Efficient data manipulation and flexibility to handle complex changes
And need modeling that accurately characterizes common parts
To do. [2-2-1] Cyber world and relay show
Null model Here, the flexibility is mainly mentioned above,
The relational model used by
Think about the problems of managing the world. Relay
The information model is that the information manager knows the data dependency.
It is a data model that is based on this assumption. That is,
A world where information is constantly changing, like the Iber world
Well, not all attributes have to be pre-defined
It is not possible to determine the dependencies between the tables first.
It is a suitable data model for modeling such a world
Not really. Also, to handle complicated targets, relay
The use of regional models is weak in terms of descriptive power and is particularly relevant.
Difficulties in managing multiple actual conditions with a database
There is. This is because the relational model is based on set theory.
Because of its abstractness, it is possible to accurately project reality.
Because there is no. Also, when managing information on the Web
In addition, each local Web Site has its own pipe.
The database managed by the administrator can be integrated and managed.
I can't. This is because the data management method
Need to be redesigned to be different in different databases
It is. In other words, the relational model is
It can be said that it is not possible to cope with the complicated changes in. Also
From the viewpoint of data manipulation, the input rule specified by the administrator
You must enter according to the rules. In other words, in flexibility
It can be said that it is lacking. [2-3] Cellular Model
To the relational model Here, in terms of flexibility and efficiency of data manipulation,
Cellular Model and relational model
Let's compare. Cellular model smell
For example, by using the homotopy theory,
Cell space can be configured. This is a relational model
Is very effective in terms of flexibility compared to
Can be said. Relationship of data in relational model
Connectivity is represented as a table. Relationship between tables
Based on data dependencies by database administrator
Is normalized. In other words, the relevance of data is
The data administrator pre-defines it as a data dependency.
Fixed and fixed. Also, the relational model
In this case, since homotopy is not saved, the table
By projecting (projection)
After taking out, it is possible to keep the relation with the original table.
Can not. In the following, a relational model will be described through a concrete example.
Data manipulation by Dell and cellular mode
Let's look at the difference in data manipulation depending on l. Data manipulation is
Each model is used to
Student name and phone number corresponding to raw number 00r3242
Ask for. At this time, the hands in the relational model
The order is 1. Select 2. Projection (see Figure 3) In the case of cell model
Is 1. Projection (projection, cell decomposition) 2. Select (see Figure 4) The required attributes can be obtained by the procedure. this
The relational model is, as mentioned above, the table
As shown in this example
To extract necessary information from a table
If you think about the data by keeping tuples in the table,
Keep the relationship. Therefore, when selecting, all
All attributes are referenced to the student number
By selecting the tuple with the number 00r3242,
Whereas attribute (column) name and phone number are projected,
In the case of the cell model, first, the attributes required by projection, students
Project the number (cell decomposition) and extract only the extracted attributes
, Select the tuple with student number 00r3242
I know what to do. And decompositio
By saving n map f,
py theory can be used, and the name and phone number corresponding to the student number
You can get the story number. This is a projection
action), only the cell space containing the required attributes
Even if divided, the relationship with the original cell space is homotopic.
Possible by being able to relate by y theory
Operation. In other words, use the homotopy theory
By the relational model, a fixed table
In the cellular model, the relationship between
Equivalent cells are empty according to
You can disassemble the cell from between, and respond to the user's request.
Thus, the cell space can be dynamically constructed. Also, in this example,
Consider the efficiency in terms of conservation of the mapping by theory
View. Preserving the mapping by homotopy theory is
In addition to guaranteeing spatial relationships, reuse of cell space
It also helps. For example, suppose in this cell space
In contrast, the name of the student corresponding to student number 00r3232.
When you ask for the phone number and
The student number 00r3232 is projected as the name by projecting the raw number.
Check all attributes by selecting the phone number
Therefore, it is not necessary to project the attribute of the student number,
By going back, the relationship between cell spaces can be derived. this
For the relational model,
Even if the operation requires a shape, the data operation is
I have to repeat the work, but the cellular
  In the case of model, follow the saved map
Efficient because the cell space used once can be reused
It is possible to process various requests and effectively use information. here
So, an example of operation for one table (cell space)
As mentioned above, a large amount of data is
Since there is, the amount of operation will naturally increase. Therefore, the preservation of the map
Reuse of cell space by existence is common in the cyber world.
It is thought that the effectiveness will increase. [2-4] Cell model in electronic commerce
Typical example of application On the Web, new services are available from the already existing cyber world.
Encounter a situation where you need to make up the Iber world
It Such a situation is caused by electronic commerce on the Web.
Can be seen. As a specific example, typical e-busines
The customer in the electronic commerce seen in s etc. is on the Web
So, let's consider an example of searching for products based on conditions and purchasing from the store.
I will try. In this example, the business execution entity is the business
To identify common areas with customers, products, and stores
The customer information, product information, store information
Consolidate information. In this example, customer C is on the Web
So, I think I buy a TV from a store. On the web
Under these circumstances, customers and product TV,
You don't have to get the exact information of the stores you sell. This
Of the customer's cyber world in the q-dimensional cell space Bc
qAnd B for product cell spacet rAs the r-dimensional rhino
The bar world, the cyber world of stores, the p-dimensional cell space Ba
PIt is defined as Here, in order to materialize each cell,
The space is defined as follows. Store cell space: Ba P(P = 9) = Ba 9= {Store name, EM
AIL, bank account, URL, product name, product category, price,
Size, manufacturer} Product cell space: Bt r(R = 5) = Bt 5= {Product name,
Product classification, price, size, manufacturer} Customer cell space: Bc q(Q = 5) = Bc 5= {Name, residence
Office, MAIL, desired product category, desired price} Here, the store cell space Ba 9And product cell space
Bt 5The relationship between is described. Various local webs
A collection of information on the cell space of the store released above,
Store cell space Ba 9And In other words, the cell space of the store is
Information disclosure to buy and sell products on the local Web
Cell space B that collects the data of the cell space of the storea 9
Shall be managed in the database. Also
All local stores have the same number of attributes in the web space
I can't say that, so here is the 9th dimension of the cell space of the store.
Is the store cell space on the local Web with the most attributes.
Defined to be the same as the number of attributes,
If it does not exist, the attribute is undefined and the logical symbol ⊥
It shall be represented by ("undefined"). Since
By the above definition, the store cell space Ba 9Is a local W
A cell that contains the product information on eb as a partial cell space
It becomes a space. That is, the product cell space Bt 5Is the store
Le space Ba 9It can be seen that there is the following relationship with. Bt 5
Ba 9 From this relationship, the cell space of the store can be set as the product information.
Cell decomposition into a cell space and a cell space containing store information
It FIG. 5 shows how the cell is disassembled. As described above, the product cell space Bt 5Is the store
Cell space Ba 9Established as a cell space that collects product information of
To mean. Fm used here is decomp
positionmap, where m is an identifier
is an ion function. As mentioned above, this strange
By storing the mapping in the form, this cell
It is possible to keep the deformation of space to be homotopic.
In other words, the product partial cell space obtained by cell decomposition
The cell space can be obtained as follows. This cell is empty
Mapping f used for transformation betweenmAnd m are surjecti
Since it is a ve and continuous transformation, it is a reverse copy.
There is a statue. From the above relation, the deformation of this cell space is h
It is an omotopy equivalent. Therefore
The integration means separates the product cell space and the customer cell space from each other.
By decomposing, the common part is extracted and the information integration is cel
An integrated cell is constructed by lattachment.
And the integrated cell and the cell space of the store are homotop
It can be related by using y theory. Since
The specific procedure is shown below. Used to transform the cell space below
All mappings that are used shall be preserved. The customer said,
Product is offering the best price
Identify yourself as a product you are interested in. " this
Information schema in the situation, identification operation, cell decomposition
Is formed by. 1. Cell decompo
position) Cell space for each customer and product, Bc 5, Ba 5, E
quivalent cells Be t(E = a, c)
And cell decomposition into a cell space containing the rest of the attributes
It At this time, the customer C purchases the product at the price
Products under two conditions: = 30,000 yen or less, product classification = TV
Is searched on the Web, equivalent
cells Be tIs Be TwoBecomes Fc and ft used here are decompositio
n map. Furthermore, g, k, are identi
fiction function,
Is defined as FIG. 6 shows how the cell is disassembled. 2. Next, cell attachment
A cell is constructed by Customer cell space Bc 6And goods
Cell space Bt 5The equivalent cell
s Be TwoAs a qurtient space, a
As shown below by tachingmap p
Get a response. Then, the Integrate cell was constructed. FIG. 7 shows how cells are constructed. Furthermore, this Integrate cell
And the store information cell space B of the storea 5Relationship with
The information function m In addition, the cell space of the store should be the same as the product information cell space.
Decompo used for cell decomposition into cell space including information
position map fmUsing the inverse mapping of If you use the relationship Therefore, the final integrated cell space B is FIG. 8 shows how cells are constructed. In other words, in this situation, hometop
Relationship between store cell space based on y theory and product information cell space
Dating between tables in the relational model
Plays the same role as the association. However, Lille
The relation between the tables of the
Must be fixed when designing
Iga, relationship between cell spaces by homotopy theory
The attachment can be related dynamically. In this case
Depending on the conditions under which the customer searches for products, the product cell space is also reviewed.
It can be configured dynamically according to customer's request.
The obtained cell space, product cell space, and
The customer's cell space is also related by homotopy theory.
You can see that As a result, the structure of electronic commerce is
Can be configured above. And the customer is the one who likes the most price
Information on the stores that sell these TVs
You can get and sell the account number of the store and the product name of the target TV.
In addition, the store acquires the information necessary for buying.
By obtaining information such as name and email address
You can move to trading. In this case, the customer
It was explained on the premise that the search is performed according to the condition for
The customer specifies a store, browses the products handled by a store,
You may want to do this, but in this case, the store information
Information separation of the common part of the customer space and the customer space
Information is integrated by disassembly and cell attachment
Done by. Furthermore, the relationship between the integrated cell and the product information is
Integration by relating by homotopy theory
The cell space can be configured and customers can
You can browse existing products. In this e-commerce
Used decomposition maps and a
touching maps, identificat
By holding the ion function,
The cell space used in this electronic commerce is hot
Can be kept opic. To save the map
Therefore, it is possible to save the relationship of these cell spaces.
If there is a similar request,
Relationships can be easily derived by tracing the numbers
It Also, save all mappings in this variant
As a result, each operation is of course homotopic.
It can be treated as an equivalent in y. Protect this map
The cell space, that is, the information is transformed into various forms depending on the existence.
Even after setting, the relationship of the cell space is guaranteed and easily
It is possible to derive the relationship of the cell space. Tsuma
By storing the mapping in data manipulation,
And the transformation of the cell space is equivalent to homography
It is possible to determine that
It is possible to maintain relevance. Here, the integrated cell space B and each cell
From the relationship of the maps used to transform the space, homotopy
Prove the equivalence. Mapping p, fc, f
t, is continues and is subjective
And the existence of the inverse map is clear. Also as mentioned above
, M, fmThe inverse map of m-1, Fm -1Also exists. identification function m
From the reverse mapping of Then, Fc-1, Ft-1, Fa-1Is obviously
H exists because it existsc= Fc-1  Ht= Ft-1Ha=
Fa-1Then, these transformations are FIG. 9 is a diagram showing homotopy equivalence. Further, this store information cell space Ba FourAnd the product
Information cell space Bt 5From the cell space B of the storea 9Transformation to
Is as described above. From the above relationships, this e-commerce
The transformation of the cell space in the transaction is
It can be proved that it is quivalence. Also, all
The existence of the inverse map of all maps is guaranteed from the continuity of the map
Therefore, the intermediate stage of deformation is similarly guaranteed. Here, based on this case, cellu
Data manipulation by relational DBMS and relational model
Describe the differences in data manipulation at Dell. c
Illustration of cell space operation by ellular model
11 shows. For relational models, a collection of mathematics
Based on the consensus, all the links between the data in the table are
Based on set theory
Therefore, do not operate while keeping the tapple.
If it is not possible to maintain the relevance of the data, for data manipulation
When projecting the attribute of interest, the original table
The relationship with can not be maintained. A large amount on the Web
Cellula because it is thought that the data of
r Only necessary attribute data after projecting DBMS
The referencing procedure can be said to be efficient. Also, in the RDBMS, the database administrator
However, when designing the database, we intended the relationship between the tables.
Dynamically associated tables
I can't configure it. In other words, even inside the table
The relationship between the two is also fixed and depends on flexibility.
It The data on the Web is updated by people all over the world.
Therefore, the relations associated with the database design are also
It can change, but consider how to respond to it.
Then, it is impossible to deal with this huge and irregular data.
Can be considered. But the cellular DBMS is
As shown in this case, data manipulation begins with cell decomposition.
Extract the common part in each cell space by (projection)
put out. Then, the extracted partial cell space and the original cell space
Is guaranteed by homotopy theory.
(FIG. 11). That is, the relationships between data are dynamically configured
You can do so, such irregular changes on the Web
It will be possible to deal with. And this case
Each cell is decomposed into a cell space that contains the attribute of interest, such as
The common part of the space is called a qoutient space
By joining, the necessary information that meets the conditions can be obtained.
it can. Furthermore, the mapping preservation by Homotopy theory
Existence is the reuse of information in addition to the relationship between cell spaces
It can also be used for that. Here, in the cellular DBMS,
Let's look at the table operation. Each copy
The relationship between the image tables is similar to the mapping described above. [2-5] As a data model of the cell model
Effectiveness As an example, consider the effective use of the cell space just constructed.
It 1) The cell space can be reused. 2) It suffices to search this cell space. 3) Use the cell space in the middle of deformation for another purpose
I can do things. It is possible to use it. For each usage
explain about. 1) The cell space can be reused. If another customer searches for products under the same conditions,
Then you don't have to go through the same steps again,
By storing the mapping used for the shape, each cell space Ba P
, The function used for the above transformation, fmDue to store information only
Cell space Ba P-rAnd product information cell space Ba rGet
You can, product information cell space Ba rCustomer information cell space
Bc qTherefore, the mapping used for transforming the cell space
From what I have, As shown in Fig. 9, the Integrate cell
B can easily follow, so customers from B like the most
All you have to do is select a product. This is a cell you use frequently
Very effective for space, for example the cyber world
In the above transaction, the store must deliver more products to customers.
I have to. At this time, in the cyber world, the store is a freight forwarder
Order and deliver the product to the customer. The store is e-bus
In order to do iness, you have to carry out such procedures many times.
Can be considered. However, decomposition
Save maps and attaching maps
Used by the store when first placing an order with the carrier
You can reuse the cell space to get the cheapest shipping cost from that cell space.
You can see that you can place an order with a shipping company. That is, in the condition
Therefore, the relationship between the derived cell space and the original cell space
Can be held, so
Use information effectively by using quivalence
It can be used. 2) It suffices to search this cell space.
Yes. The customer searches for the condition that the product category is TV and the price is 30,000.
I'm looking for a TV within the yen, then Integra
Let the aged cell be B. Customer E also does the same
Suppose you want to search for Bi within 20,000 yen. At this time, Integra
aged cell, BJThen, this cell space B
JIs the cell space BI, Becomes a subset. BJ⊆ B Therefore, the customer D meets his condition from the cell space B.
You can find out what you need by looking for the product. Customer C
Relationship between Cell Space and Integrate Cell B
Since it is retained, it is easy to integrate cells for the above mentioned
Space B can be derived. Therefore, the inspection by customer E
The rope derives the relationship shown in FIG. 9 from the stored map.
It is possible to do things, and it is only necessary to search the cell space B.
Light 3) Another use of the cell space in the middle of transformation
Can be used for Even in the middle stage of these transformations, cell decomposition
Even if you take one operation, you used it for each,
Keep the decomposition map
By nature homotopy equivalence
Therefore, the cell space obtained by the decomposition is
It can also be used for various purposes. The assumption here is also homo
Prove that it is topy equivalence
It F nowc, Ft, FaWas defined as follows. One of these mappings will be described as an example. Customer cell space
, The mapping F used in the integrated cell spacecIs fc / p / m / f
m -1, Obtained by combining each mapping
Is a map and FcBut, homotopy equiva
fc · p · m ·
fm -1, The existence of the inverse map of each map is proven
So Then, from the continuity of the mapping sequence, the inverse map Fc1 -1Also
Because it exists Then, Fc1And Hc1Have the following relationship. Therefore, this modification is based on homophone equiva
It can be said that it is a lens. Similarly, the maps m, fm
-1The transformation of the cell space due to
It's proven that it is ivalence.
This map is a homotopy equivalenc
It can be said that it is e. That is, each cell space deformation
All of the intermediate stages of are similar in terms of "hotomopy".
Map Ft, FaIs also the same. [2-6] Conclusion In the base technology, Cellular Model is h
Since it is built on the omotopy theory,
By storing the mapping for the transformation between
It is possible to dynamically form a relationship between cell spaces with respect to
The relationship between cell spaces is guaranteed by mathematical support
To be done. This has traditionally been fixed in the relational model.
The relationship between data that could only be treated qualitatively
Is the mathematical structure of the theory that
It becomes possible to relate dynamically, and in the cyber world
And consider the information after various transformations as equivalence
Flexibility, efficiency in your data model
I showed that I can have it. Effective use of information
Also in this sense, it is possible to deal with various cell space deformations in this way.
And give efficiency, such as guaranteeing the relevance of the cell space
Can be said. In conclusion, Cellular Mo
By using del, it can be changed with extreme complexity and speed.
Data model capable of responding to the cyber world
It has been shown that it is possible to provide [Third prerequisite technology] [3-0] Summary It is said that various transactions are currently taking place in the cyber world.
Sometimes the situation is constantly changing over time. Sermo
Dell has the flexibility to adapt to the sudden changes in the cyber world
Can be modeled as This is based on its underlying invariant
The equivalence relation makes it possible to combine cells dynamically.
It When combining cells, in each cell space,
Need to be identified. Therefore, the cell ID is used.
When designing this cell ID, the outline of the scope is important.
Just in case. Find the cell scope (effective range) and
It is possible to specify the cell by adding it to the ID
Become. This uniquely identifies the cell in the cyber world,
It is possible to dynamically perform cell combination. [3-1] Introduction A database is a real-world database built in a computer
It is a model. It may be called a map of the real world. Yo
Therefore, in order to build a database, the real world is modeled.
Need to be converted. Currently, most DBMS are relay
It is operated by a relational DBMS. Relationer
The data model was developed by E. F. By Codd
This is the data model proposed by Cartesian product of set theory in mathematics
And all data are mathematical relations
Corresponding to is represented in the table. This relational data
Models allow database administrators to recognize data dependencies
Model the data assuming that you are doing This
This causes the following problems. ・ A space where the situation changes suddenly like a web
Cannot be expressed. ・ Because only closed space can be expressed, each data
There are differences in how to manage data on a base,
Data management and data manipulation between different databases
Yes. Due to the above problems, relational DBMS
Now, whenever the situation changes
It must be redesigned. Therefore, the situation changes
Every time it happens, it costs a lot of money. Effective data that can solve such problems
The data model is the cellular data model. Cellular day
The data model is a cell model with various equivalence relationships based on invariants.
Can be done dynamically. Furthermore, the change is called a homotopy invariant.
By saving it, you can always change the situation like on the web.
You can model the space in which the transformation occurs. With this prerequisite technology
Is used to identify cells when performing cell merging.
Discuss Le ID and scope. [3-2] Cell space theory Cell space theory incorporates the concept of abstract hierarchy
By defining an invariant inherited in the hierarchy
Therefore, various situations can be modeled. In this cell space theory
The outline is shown below. [3-2-1] Cell space structure About Cellular Spaces
Will be outlined. First, the cell is topologically n-th
Original Open Ball IntBnTopology equivalent to
-In the space, n-cell enIt is written as. X?
Et al., A finite or infinite cell row X by cell joiningp
Can be configured to be inductive. X
pIs constructed to be a subspace of X and is searched for by the integer Z.
Attract. Thus obtained {Xp| P ∈ Z},
It is called filtration. Xp  covers X
(Or Xp  is a covering of
X), that is, X = ∪p ∈ zXp Xp-1Is XpA subset of, that is, X0⊆ X1⊆ XTwo⊆ ... ⊆Xp-1Xp⊆ ... ⊆X In this way, the cell structure space obtained from X {X; Xp
pεZ} is called a filtration space. [3-2-2] Cell combination (cell at)
cell space structure Open n-cellnThe already built topology
In the interval X, both surviving and continuous
The cell structure space Y is
Can be built. Map f: X → Y is a surjective
Is (∀y∈Y) (∃x∈X) [f (x) = y] Means Mapping f is continues
That means "a subset A ⊂ Y is open"
  in Y if and only if {f
-1(Y) | y∈A} is open in X ”
means. Is a tra called an attaching space
space from nsitity by equivalence relation
Divide into exclusive sum of uivalence classes
it can. One equivalence class
Notated as x / ~. Then x / ~ = {yεX | x ~ y} Is. All equivalence classes
If the set of X is written as X / ~, it means that
nt space or identificati
called on space X / ~ = {x / ~ ε2x│x∈X} ⊆2x Is. [3-3] Cellular data model A cellular data model is a data model that applies the cell space theory.
Data model. Cellular model is a hierarchy of abstractions
Based on the nature of various existing data models
Is included. For the sake of clarity, the relationer
It will be explained while comparing with the data model. Relationer
Relation in the data model is a set
Therefore, the cell hierarchy is abstractly inherited. Servant
So, at least the cell can be treated as a table. N
Since the table with attributes has n degrees of freedom,
Represented as n-cell. Relational data model
Depending on the degree of the relation schema,
(N-ary relation)
There is. The cell space theory has the concept of a boundary.
An n-dimensional close-cell is a cell with a boundary.
Ri BnAnd the n-dimensional open-cell is the boundary
Not having Is the boundary of And is an n-1 dimensional space. It becomes). (When n = 1, the boundary is B0Next to the genus
It has no sex. ) Cellular databases are open
Attribute is the primary key in the relational data model
Design to play the role of. In addition, identify the cell
In order to manage the cell, a cell ID described later is attached. [3-4] Definition of scope Without knowing it, people can
It incorporates the concept of co-op. In general, scope
Is a tree structure or graph, as seen in XML.
Take a structure. For example, identify the person "Taro Yamada"
In order to do so, “Yamada Futoshi of the Department of Electrical and Electronic Engineering, Faculty of Engineering, Hosei University
"Horo University, Faculty of Engineering, Department of Electrical and Electronic Engineering"
Add a scope (effective range). What is a scope?
Since it is a range to determine the object uniquely,
Two people in the Department of Electrical and Electronic Engineering, Faculty of Engineering, Hosei University "Taro Yamada"
If there is such a person, this scope is inappropriate
I can not specify "Taro Yamada" because I am sorry
It In such a case, "Hosei University Faculty of Engineering Department of Electrical and Electronic Engineering
"Taro Yamada for 3 years"
I have to start over. The scope in this case is shown in FIG.
It has a tree structure like. And this tree
"Taro Yamada" by adding all the scopes from parents
Can be specified. Also, this is the path from the parent of this tree
You can also see that. [3-4-1] In programming language
Scope This concept of scope is widely adopted in computers.
Has been Example of scope in programming language
Show. To identify variables in programming languages,
There is a variable scope rule. When defining a variable
Needs to know to what extent the variable is effective
And when referencing a variable, where is it defined
Need to know if the variable is The solution to this is
This is a variable scope rule. Taking the JAVA (registered trademark) language as an example,
Scope rule when referencing variables in JAVA language
Is defined as follows. 1. Look for blocks at the same level as the one you are referring to. 2. Find the block outside it in the method. 3. Find the variable in the class to which the method belongs. 4. Find superclass variables. 5. If not found so far, an error occurs at compile time.
Become The variables in the program are searched in this order, and the first one found.
Variable is referenced. Variables suitable for the following conditions
But not referenced. The scope rule is shown in FIG. [3-4-2] e-mail address
Kicking scope Next, consider the scope on the web. below
Take e-mail address as an example.tashiro @k. hosei. ac. jp The e-mail address can be uniquely specified on the web.
It is a thing. Looking at its structure, it looks like this:
@The previous name (tashiro) is the domain name after @
Must be unique among (k.hosei.ac.jp)
I have to. Therefore, the scope of the name before @ is after @
It is a domain name. Also, the domain name is on the web
Must be unique, so the domain name after @
Is on the web. Email address
The tree structure of the scope of the table is shown. The e-mail address has the following structure
And the domain name whose scope is the name before @
To add uniqueness on the web.
You can see that Name @ scope (domain name) Thus, the scope uniquely identifies the object
Sometimes it plays an important role. And the object
Object by adding scope to
Can be uniquely identified. [3-5] Cell ID Cellular databases allow equivalence relationships based on invariants.
Therefore, it is possible to combine cells (tables) on the web.
It At this time, it is necessary to specify which cell to combine.
It So, in the cellular database, specify the cell
The cell ID is used for this purpose. Relational database
Is the equivalent role of the table ID in. In the cellular database, the cell ID is the cell
It is designed to write in 0-cell of. 0-cel
l is a cell that has no independent variable. Sanawa
Well, it's not an attribute. ∂B1= B0= K = cellID (k is a constant) 0-cell always contains every cell, so here
The cell ID can be written. In addition, the cell ID
The cell is managed by writing in the cell ID table. Plays an important role in assigning cell ID
The above is the scope mentioned above. Database on the Web
The definition of the scope in the table is as follows. Database
The device name is unique within the computer, so
The database scope is host (domain). SE
The cell name is unique within the database, so
Corp is a database. The attribute name is
Attribute, the scope of the attribute is table. This
Therefore, databases, cells, and attributes have scopes.
By doing so, each can be uniquely decided on the web.
it can. For example, the computer "db.k.hose"
i. ac. Database named "student DB" in "jp"
If you want to identify cells called “student cells”,
Add the scope of “” to the student cell and express it as shown in FIG.
It By expressing it like this,
The "student cell" can be uniquely specified. This is
And manage it by writing it in the cell ID table.
Then, it becomes possible to specify the cell on the web. [3-6] Case Study A company that sells products on the web adds customers
Compare the case with a relational data model. W
Product sales on eb is a map of customer data and product data.
It is ching. [3-6-1] Relational data model
In case of As an example, sell products using the following database
Suppose Own database Different for relational databases
Operations such as joining tables between databases cannot be performed. So
Therefore, in this case the product list of the new
From the store table,
It is necessary to add product data to the cable. Product data in the database of new customers
Is managed as follows. New customer product table At this time, the product
While managing the studio by dividing it into three tables,
In the database of new business partners, one product master
Because it is managed by a bullion, the product
The product data in the database of new business
I cannot insert it. This is a relational data
The database is managed by the database administrator for each organization.
Recognize data dependencies and design your database
This is because it is done. In other words, relational
The database projects a closed space only for that organization.
Data can be managed only in that closed space.
Is. This is also a relational database
The maximum scope of
Cannot be scoped larger than the
Tables and attributes cannot be specified between databases
It can be said that it cannot be operated. In this example, the product data of a new customer is checked.
Export the product data according to your database.
Data and import it into your database
Although it can be better resolved, a database merger
Need to be redesigned, huge cost, development time
This is unavoidable. [3-6-2] Cellular database
Combined Cellular databases will incorporate abstract hierarchies
Dynamic equivalence based on invariants
It can be carried out. Therefore, in this case,
Use the product master as it is and combine it with the customer cell
You can Specifically, a cell is set as shown in FIG.
It is assumed that the cell ID table is used for management. In-house database
The cells at the source are unique within our database.
Therefore, the cell ID should be written and managed without the scope.
Be present. In addition, the cell ID table is actually
Information such as permissions is also described, but here it is easy
Therefore, we will not discuss that much. New transaction here
Add the previous product cell so that it can be managed. Above
As described above, add a scope to the product cell ID of the new customer.
In addition, the product cell of the new customer can be
To be able to identify. Here, according to the web rules
A certain @ is used to describe the cell ID. When selling an existing product, the existing product
Merge cells with customer cells. If you sell a new business partner product, the new business partner product
Merging cells and customer cells. In this way, the cellular data model dynamically connects cells.
Therefore, you can flexibly respond to such changes in the situation.
Compared to the relational databases currently in use
It can be seen that the total cost can be reduced. [3-7] Conclusion In this base technology, in the cellular data model,
Cell ID and scope for identifying cells when combining
Was discussed. Cell ID is attached to the scope
Therefore, the cell can be specified on the web, so
It shows that cell merging is possible even between different databases.
did. In conclusion, the database administrator
Assuming that you are aware of data dependencies
In the relational data model, each time a situation change occurs
It is necessary to redesign the database for
However, the cellular data model is built on cell theory.
Therefore, the cell space can be dynamically combined, and various
Can flexibly respond to changes in the situation. Finally, this time mainly
Comparison with the Rational Data Model
The comparison with the data model of will be a future subject. [Fourth prerequisite technology] [4-0] Summary In this base technology, the WWW server is applied as an application of the cell model.
User's eyes from the information accumulated in the database on the
A method to efficiently retrieve patent information that is consistent with
It [4-1] Transition of protection of intellectual property rights Traditionally, intellectual property rights are protected against new technologies.
And specialized in industrial fields such as machinery, electricity, and electronics.
It has been considered as something. Therefore, prior art search and related techniques
The target of the surgical investigation is also specified in that field, and the trend of peers
Search or search for limited materials such as publications.
With, it was possible to collect information to some extent. However, in recent years, technology has become more complex,
Only limited material surveys such as those mentioned
There is a fear of conflicting with profits. Especially in financial relations,
Services on the Internet, trading network,
In addition to using computer-related technology,
Services are also diversifying. In addition, the business
Each model's unique service called Smodel is developed, and
Now that new technologies are combined, it becomes possible to obtain patents.
Later, an environment in which we have no choice but to pay attention to trends in the rights of others
Is coming. Therefore, the cell model which is the information combination model
To enable technological research across multiple fields,
Efficiently searching for technologies related to each other
Create a database from the result, and enable update and change
This is the purpose of this base technology. [4-2] Transition of technical survey method Publications are the only conventional method of technical research.
It was general. Also, the subject of novelty search by the JPO
Publications that have been distributed and whose publication date is
The abstracts of surgical papers were often used. this
Is a means available to examiners of the Patent Office, and
As a material for determining whether or not to approve the patented invention
And because it is useful. However, in recent years, the Internet has exploded.
It became popular and its value as a source of information could not be ignored.
There is. In particular, compared to publications, research is cheaper and requires less labor.
Since it is possible to announce the research results, each company has its own
The number of cases of posting company technology is increasing. In recent years,
The number of visits to the site has increased and
That the eligibility for
Have come to be used as a target for novelty research.
There is. In such situations, prior art searches and
Use of the Internet as an information source for research on trends in rights
In addition, a database is constructed based on that data.
The demand for building is on the rise. The conventional database is a relational
This database is often used
Data attributes and their relationships are predetermined
And it is difficult to change them later.
A new model database that facilitates work
Creation is required. [4-3] Database using cell model
Build The cellular model was created by Kunii, one of the inventors.
The model was introduced in 1999, and the actual local information
It is possible to combine information and global information,
Information space construction model that can project all phenomena in the bar world
It is Le. (1) Cell model As a cyber world model, “cell structure space level
"Is based on the cell space structure, but
Iverworld space is a conceptual and data modeling
Than those based on graph theory levels common to
It is a general foundation and has an information model with or without boundaries.
As a missing cell, by recognition and by calculation
Can be identified. Bordered cells are “closed
Cells that have no boundaries are "open".
n-dimensional cell, n-cell is an n-dimensional sphere that is an integer,
It is a pology equivalent space. Open n cell enAnd
B closed n celln Is B n, Which is the (n-1) th dimension.
The cell model allows the cell dimensions and connectivity to be universal quantities.
By maintaining it, cell combination and cell disassembly are possible. of
Object identification is often referred to as identification mapping (often a quotient map
Called system). here
Then, dimension means the degree of freedom. Later, we
Database schema join and schema decomposition of
Demonstrate a special case of cell merging and cell disassembly
You Let us give an example of dimensions. For example, Cyberwa
Objects that do not have an attribute
It doesn't have the freedom to change,
The dimension in the object is zero. we,
This is achieved at the presentation level. attribute
Is a particular property or property that is unique to the object
, Which are mutually independent sets. It has one attribute,
Objects that can change the value of the attribute of
Can be expressed. Similarly, 2 and 3 degrees of freedom
Objects with attributes 2 and 3 have
It can be represented as a surface and a sphere. n degrees of freedom
The mochi attribute is n, and therefore its dimension is n.
The object is to express this as an n-dimensional sphere.
You can The relational model is relational
Expressed as an object with n attributes as a keema
Can be embodied as a table with n columns. The connectivity is called the attaching map.
Defined by continuity and surjective mapping. Function f
Is a mapping in which X → Y is surjective, (∀y∈Y) (∃x∈X) [f (x) = y] It means that. X → Y is continuous due to the function f
Mapping means that A, which is a subset of Y, is {f-1
(Y) | y∈A} is open at X and then
Only means open in Y. Exclusive sum of topological space X and Y
Get by attaching It is written in. ~ Are equivalence relations. The equivalence relation is
, Symmetric, reflective, transitive
Relationship. It may be a set theory equivalence
Yes, it may be topological equivalence or geographical
It may be an equivalence relation, or homotopy
It may be an equivalence relation. Its transitivity is empty
Is divided into exclusive sums of subspaces called equivalence classes
It Here, a general definition of the attaching map is given.
Describe righteousness. Let the set of all equivalence classes be X / ~
Known as X equalization space. X / ~ = {x / ~ ε2x│x∈X} ⊆2x The attaching map f is a surjective and continuous map.
, This is because when embedding information in the web,
Later used for information schema integration and information integration.
Another case. Sn-1Closed n-cell BnBoundaries of
That is, ∂BnAnd The following equation holds there. Sn-1= ∂Bn= Bn-IntBn= Bn-En The attaching map f is targeted and continuous.
If you say f: Sn-1→ X The additional space Y is defined as the equalization space as follows.
Be done. The two homotopy maps f and g are If the cyber world is a topological space, X
We are J. H. C. Adjust according to whitehead
Cell X, a subset of X indexed by the number Zpof
Finite or infinite sequences can be constructed recursively
It Applications have significant cell space. So
These include cyberworld complexity and manifolds.
I'm out. (2) Web information modeling What We Must Do for Web Information Modeling
The first thing that does not happen is how the cyber world originated.
To understand what has happened and what they are,
As an information world shared with Web
To characterize the essence of form. Often a cyber
World X is local and diverse on many websites.
There are no cases of being created on the web as a result of dynamic creation
It Unlike the company information,
It is assumed that there is an information manager who provides a set of
You cannot do it. Through embedding information,
This is a special indication to the local website what X is
Information can be embedded. Of course we
Does not embed information on its own. Information is
After browsing the website, the embedded information
Information and the integration of them
Gather the information we want in the news. This
This is commonly referred to as "information embedding by design".
It is the embedding of the information that is stored. Because embedded
As information about what is or is not embedded
This is because there is a regular set that applies. That
Integration guides such as what and how to integrate
It will be a design guide. Information embedding on the Web is described in the above-mentioned Whi.
According to the scheme of tehead, the local
From the web world to the global cyber world,
It How the embodied integration is done and the n-dimensional support
Everworld XnIs described in more detail.
Therefore, the web search and integration process will be described. Concrete integration consists of two phases.
In the information schema integration phase and the information integration phase
It The first phase, the information schema integration phase,
It is processed like. 1) Zero-dimensional cyber world X0To create
All cells B that do not have the attribute of Busite0 iSearch for
It X0= {B0 1, B0 Two, B0 Three,…, B0 j} 2) One-dimensional cyber world X1Create
One of the websites to do Join through the attaching map F. By that
And various one-dimensional cyber world X1Can get
it can. 3) By repeating the search and integration,
(N-1) dimensional cyber world
You can get it. Xn-1Has n-1 attributes
One. n-dimensional cyber world X with n attributesnTo
N cells B with n-1 attributes for integrationn iof
Search for all combinations. [0131] n cell Bn iBoundary element of each of n attributes of
To match each of the (n-1) attributes
The (n-1) th order already created by the
Original Cyber World Xn-1Attach to. More than
Through processing, various n-dimensional cyber world XnBut
can get. The above is the details of the information schema integration. Next, in the information integration phase,
Is pretty simple. This is based on the design guide
And attach cells when integrating schemas
In these steps, all instances are
Included in the cyber world created by the attachment
It is to check whether it is OK or not. In the range described above, identification is an equivalence relation.
It is done by the equivalence class based on the engagement. Cell model book
This strength is seen in this respect. Pretty complex on the web
Although it changes rapidly due to miscellaneous, due to the integrated power of the cell model,
It provides a web information model with the theoretical basis of.
For web-based information systems, design guides
It can be local, such as a runnet, or
A global world like Dulles Cyber World
It is either. Design guides provide information based on cells.
It is a reusable resource of the information system. (3) Concrete case From now on, information construction and search with information on the web
Through the patent information search on the Web,
I will discuss about it. Information Schema Integration Phase In the information schema integration phase, first from the web
Cell X with no attributes0To search. Next, one-dimensional service
One of the websites to build Iverworld
Find all combinations of cells with the attribute. To this attribute
Is the technical field to be searched, for example, the network
Use information such as network, computer, and finance. Them
The exclusive sum is calculated by identifying the individual boundary elements as X0
Join to. Finally, repeat these searches and integrations
As a result, the (n-1) -dimensional cyber world
It can be obtained through inference. This repeated line
The specific search target attribute is the specific key to be searched.
Use words. For example, to search for related technologies,
For network search, application layer, TCP
If you are searching for financial targets such as IP / IP technology,
Information such as service names for online trading, securities, stock trading, etc.
To use. Then, the exclusive sum of them isnN of
(N-1) of the boundary elements of the
Attaching maps that match each of the attributes of
The already created (n-1) -dimensional cyber world
Xn-1Attach to. Through the above processing, various
n-dimensional cyber world XnIs obtained. The advantage of this model is that it is equivalent to cell search.
By joining by the clerk, the joining relationship of the information you want
In this respect, conventional data
It is different from the database. Traditional database
In, do not define the schema when building the data.
And any changes to that schema will come later.
Re-normalization is required even when it is necessary, and it is easy
There is no. In addition, conventional databases and relational data
Query must be optimized in the database
Also, in XML, a style sheet is created separately.
To obtain the information on the style you need.
Becomes However, in the cell database,
Introducing the concept of building a new cyber world
It is necessary to create a new style as described above.
It does not become. Moreover, specific attributes from various technical fields
It is suitable for searching the data
Multiple technologies, such as realizing work through a network
In today's operating environment, the
The lit is big. Information integration phase It is in the information integration phase, but based on the design guide,
When integrating the keema, attach each cell to the cell.
Cell attach all instances in step
Whether it should be included in the cyber world created by
Check by checking. The cyber word obtained by the above-mentioned processing
Ludo is a (n-1) -dimensional cyber world
Attack to match each of the attributes that are
Since it is attached by the teaching map,
If there is a large amount of information in the technical field
Waste considerable time and effort in building a field. But,
If you narrow it down in the information integration phase, each of the attributes
Prioritize them or set required equivalence relationships
Equalization by setting the equivalent attributes
Cell joining by function, thereby reducing the amount of information
And the desired cyber world can be easily constructed.
It becomes Noh. Also, in practice, the processing depends on the application.
In this case, instead of rebuilding the whole,
The world can be constructed and optimized by attaching maps.
Becomes (I) Web state model Next, from the existing cyber world, a new cyber
Consider the case of building a field. In this case, information skis
Are formed by the cell disassembly process according to the identification process.
It When the cell disassembly process is performed with the map f, This map is an exclusive sum of existing n-dimensional cells Bn
Map to. The attaching map giIs given
Has been. The attaching map giIs surjective
, A discriminant that indicates continuity Meet Here, ∂ is repeated n-ui times. This state model is as follows. (A) Cell disassembly: s cell B as shown in FIG.s pTo
Network company S site, c-cell BcpFinancial
Related company c site, m cell BmpComputer related
Let's say it is the site of company m. These cells are the network
Web-based services based on equivalence relationships for
It was identified by Ito. Processing that cell disassembly
Is Is. Here, g, h, and k are the following discriminant expressions.
is there. g: ∂ ... ∂Bs p  → Bs t  (∂ is repeated pt times
Be done) h: ∂ ... ∂Bc q  → Bc t  (∂ repeats qt times
Be done) k: ∂ ... ∂Bm r→ Bm t  (∂ is repeated rt times
) (B) Cell combination: Cell decomposed in (a)
According to the attachment map below.
It pm: ∂ ... ∂Bc q→ Bm t  (∂ is repeated q-t times
) ps: ∂… ∂Bc q→ Bs t  (∂ repeats qt times
Be done) Due to the above, equivalence relationships are established across multiple technical fields.
More cell disassembly and cell joining can be achieved.
The information can be saved in the database. Also,
This data is the attachment map that defines the equivalence relation.
Optimization is possible. (Ii) Implementation In order to implement this model, a special interface
The provided XML structure applies mutatis mutandis. As mentioned above, XML
Is a database containing XML data in an XML file.
Form the source. But extract specific information from it
When doing, use a style sheet such as XSLT,
The data format needs to be redefined. This is its raw
The reason for this is that it is based on document information management. Utilizing this XML for the cell database
In order to do this, you can flexibly define the style of XML data.
Just do it. To do this, information extracted from the web
To use XML tags for the search information
, A tool that can convert to XML format file
Just do it. Today, with technologies such as Xquery,
Efficiently processing various XML format data on the Internet
It is possible to build a technology to select and convert to a unique data structure.
It is recommended. However, with this method alone, XML
Extracting unformatted information from the web
Is impossible. Therefore, with the base technology,
In order to solve the problem, data that is not described in XML format is detected.
Proposal of a method that enables searching according to the cell model described above
To do. (1) Cell disassembly   Search for the "technical field" you want from the web information
Identify the target area and add the tag for that "technical field".
The XML data hierarchical structure (library.xm
l) is created. The contents are shown in FIG. (2) Cell combination   The part that has the desired “keyword” from the target
Specify the minute and add the tag of that "keyword"
Append on the file. The contents are shown in FIG. (3) Example of information retrieval (using Xquery
for)   Created with. Hierarchical structure of XML data (li
barry. of the Xquery inquiries
Identify the target part and store it in a variable for further processing.
To end. Thailand for papers whose author is "TLKunii"
When querying for tor and embedding the result in the result element
In this case, the description in Xquery is as shown in FIG.   Filter the results of according to the query conditions.   The result of re-transforming the structure of the filtering result
Create a tree. Through such processing, the desired service
It is possible to build the Iberworld. [Fifth prerequisite technology] [5-0] Summary The educational process is a cellular model based on educational data
Recording and accumulating in cyber space by database
In the trial and error process during learning, homotopy reproducibility
Can have As a result, effective practical education
Show that the model can be built. [5-1] Current State of Education in Japan Education in Japan today is due to post-war reform of school system.
Japan's society and economy since the 0's (Showa 35)
The rapid development of
It has a base. Compulsory education has taken root, so go to high school
The enrollment rate is 97.0% in 2000, and it is globally
Even when compared, it shows a very high value. Education based on such high growth period
However, the surrounding environment has changed drastically now, and the turning point is approaching.
I am. In the early stages it was done using textbooks
However, with the rapid growth of television, OHP,
However, it has been performed using a computer. In fact
In addition, the Ministry of Education has
Education due to intensification and "informatization" such as the Internet
We have begun to “reform” the system and content. Specifically
Has reviewed the Basic Education Law and School Education Law since 2000.
First, we are making revisions. From 2002, the new learning guidelines will be implemented.
Is given. Among them, one of the aims of the Ministry of Education
And the following are listed. "Find your own problem,
Manabi from the water, thinking from the water, proactively thinking, proactive
To develop the qualities and abilities to resolve problems better
It In order to realize this aim, the current education is
What do you need? [5-2] Teaching that you can find tasks yourself
Rearing method It is often said that the educational method up to now is a stuffed type.
It Without being able to see what the final goal is, as it is taught
It has become. However, “I think myself
In order to achieve the goal,
Education is needed. Individual goals clearly
If you know, naturally think what you need and what you don't
To be Then, in the limited time of education, the final goal
What kind of method is necessary for education with a focus on the goal?
Educators need to know the number of educational elements until reaching the final goal.
Grasp and clearly identify what you need and what you don't
And by arranging it efficiently
It [5-3] Adoption of top-down method How to efficiently conduct such education with an eye toward the final goal
The top-down method shows whether it is possible. This
Until now, education has accumulated educational elements from nothing
It was to go. Here, the top-down method
It will be compared and it will be a stacking method. The following is one of the authors (Country
Well). In the stacking method, when there are n educational elements,
When stacking each element,
Depending on the number of elements)
And then consider which one to do next.
It was a state. If this method is used, the final result
Consider two things n times, which is the number of elements, until
I have to do 2nOnly the process is required
It FIG. 21 shows an image of the stacking method.
As you can see, the actual education is lined up as shown in the figure.
Note that this is not always the case. Not necessarily next
The number of items that can be stacked is not limited to one.
There are many. Choose the most efficient one
There must be. On the contrary, what is piled up and completed (final
Goal), and then associate educational elements with each other,
How many processes do you need to take apart? As well
If there are n elements in, the last corresponding to each element
There are two ways to think about whether the elements on the goal should be exposed or not.
To do, nTwoOnly the process of will be good. Figure
22 shows an image of the top-down method. Then, an efficient top-down method is performed.
What do you need to do? It is a database of educational elements.
Data and connect the data using a cell model.
By combining them, an optimized teaching method can be obtained. Also,
Educational elements and their curriculum are converted into data using a cell model.
By being based, homotopy reproducibility in the educational process
It becomes possible to have it. Cell model and homotopy
This will be described below. [5-4] Outline of cell model [5-4-1] Cyber space and cell model The cell model is a model announced by Kunii,
Originally the UNIX theory of pipe
It is an extension. A pipe is two processes (commands)
Can be connected by one pipe. Process (comman
Pipes connect things of different dimensions. It
Is the theory that can be applied to various things
It's Dell. In addition, the cyber world is the real space and
Ibar space and the fusion space of them. The cell model is based on the characteristics of the cyber world.
Then, after identifying the equivalence relation, the fusion space is created in the cell structure space.
Stipulate. As a result, the real space and cyber space are integrated.
Defining a cell adhesion model to match, and the amount of change
Can be stored as a homotopy invariant
Is the model that discussed. That is, in the cell model,
Can map events in the bar and real worlds
It is a theory. [5-4-2] What is the homotopy theory? Homotopy is an example of extension of a continuous function. Topolo
When we consider a continuous function in the Gee space, the existence of an inverse function
Argue that it will always be possible to return to the original state with
It is a theory. Below is a homotopy from Kunii's paper.
I will cite a concrete way of thinking. It is a continuous function in the topology space.
Consider X and Y. f and g are continuous functions of X → Y
It And if I = [1,0], then homotopy
(H) can be expressed as follows. H: X × I → Y In tεI, H = f when t = 0, and H when t = 1.
= G Becomes Furthermore, homotopy is an extension of continuous function
From the following can be said. i0= X × {0} → X and i1= X × {1} → X If it is, H | X × {0} = fi0  And H | X × {1} = g
i0 Is. [0164] It becomes possible to write Y, and the following situation holds. two
Discrimination function 1 for two functions f and hxAnd 1yBut 1x: X → X and 1Y: Y → Y Can be expressed as Becomes Homotopy equivalence is the ratio of topological equivalence to
It can be said that it is more general when it is solid. Homotopy equivalence
Is a topological change, even if the changes are not topologically equivalent.
The changes can be the same. The shape is completely different
Even if it becomes a thing, the process becomes homotopy
Therefore, it is possible to specify the homotopy equivalence.
It is possible to prove that. [5-4-3] Cellular using cell model
-What is a database? Traditional relational databases utilize keys
It was managed by doing. Key management is immediate
It is connected to data management, and when data is input / output
Has very high restrictions such as administrator authority. In contrast, the cell
In the database, the cell model is based on the cell model
Management is performed using information and homotopy. By key
Different from the relational database that manages
It is flexible and does not require an administrator, so
This is a database with a high degree of freedom. In addition,
The reversibility of homotopy is
Yes, it is safe to say. Cellular database
Negotiation system, cell information, cell definition information, cell
Has operation information. Cell information is a relational data
It corresponds to the database table. The cell definition information is
Record the open cell and border information of the cell. By that
Therefore, it is possible to manage data in object units.
In the cell operation information, operations related to homotopy of cell deformation
Record the work information. This makes the theory of homotopy alive.
The cell can be reused. [5-5] Consideration of specific example Here, using a concrete example, the top-down method is used.
Consider the educational method. The example examined this time is one PC
Windows (registered trademark) 2000 and Linux
Listed how to install and configure dual boot
It [5-5-1] Understanding of educational stage Windows 2000 and RedHat Linux 7.
The procedure for dual booting 1 is
It is divided into the following 5 stages. In addition, these
The tage is also an educational element. PC settings Windows installation Creating D drive Linux installation Startup settings and confirmation [5-5-2] Educational requirements at each stage
Understanding Making these five major stages more educational elements
It is divided into the following. PC settings ・ Understand the current situation (PC specifications). ・ Determine how to divide the hard disk capacity
It -Clean the hard disk. -Set the boot order using the BIOS setup utility.
Set. (FD → CD → HD) Installation of Windows -Start from the Windows2000 CD. -Determine the type of keyboard. (Japanese 106 keyboard
De) ・ Define a partition for Windows 2000
Cut -Format the partition with NTFS
It -Install Windows 2000. -Remove the CD and restart to start Windows 2000.
Confirm the movement. Creating a D drive (Windows and L
inux shared space) -Start "Administrative Tools" from "Control Panel". -Select "Disk Management" from "Computer Management".
Selected. ・ Right-click the unallocated disk and select
Select "Create". -"Primary" in "Create Partition Wizard"
choose. -Add "D" to the drive name. -Format with FAT32. Installing Linux -Start from the Linux CD. -Install graphically. ・ Select "Japanese" for language selection. ・ Select 106 key on the keyboard. -For mouse selection, use a PS / 2 standard 2-button mouse.
Choice. -Select a custom system for installation. ・ "Set partition manually using Fdisk"
To do. "choose. -Select "Hda" and partition the partition with the command.
Cut. (Minimum Swap and /) -Select "Format HD". -Change the ID of the area system. ・ Select "/" as the mount point with Disk Druid
Bu -Create a boot disk. Install Lilo first in the sector. -Set up the network. ・ Set the Firewall to "medium". ・ Select "Japanese" for the language. ・ Determine the root password. -Add general users. ・ Set X. -Set the monitor. -Select graphical on the login screen. ・ Installation of Linux by CD. ・ Insert the FD when the creation of the startup disk appears. ・ Linux startup confirmation by startup FD. Startup settings and confirmation ・ Enter into Linux by root, lilo. conf
put out. ・ Change the automatic start time to 15 seconds. ・ Add Windows to the startup. ・ Set to automatically start Windows. -Lilo. Save conf and exit. ・ Make sure that the lilo screen appears when you start up the PC.
Acknowledge. ・ Check that Windows starts up automatically. ・ Check that Linux can be selected and started with lilo
It FIG. 23 shows the number of educational elements at each stage. [5-6] Stacking method of education As you saw in [5-5-1], when you put it all together, you get 5 on stage.
There are 47 elements, concrete educational elements.
As you saw in “[5-3] Adopting the top-down method”,
As the number of elements to be weighed increases, the number of processes increases.
You can see that the two elements are compared here.
Only consider the case. [5-6-1] Stage Education Process First, start by deciding the order of the five stages.
If you take two out of five elements and compare5= 32
Process is required. [5-6-2] Educational Engineers at Each Stage
Degree Next, we will examine each stage. In the setting of PC, there are four possible educational factors. these
Similarly, comparing two by two, twoFour= 16 steps are required
Becomes The same applies to the following stages. Windows installation Number of elements: 6 26= 64 Creating D drive Number of elements: 6 26= 64 Linux installation Number of elements: 23223= 8,388,608 Startup settings and confirmation Number of elements: 8 28= 256 The total number of steps in each stage is 16 + 64 + 64 + 8,388,608 + 256 = 8,
389,008 About 8,400,000 steps are required. [5-6-3] Time required for education By 5-6-2, you can see the number of steps required for education so far.
I was able to grasp it. Then, if one step takes 1 second
And how long does it take to build these educational methods
Do you think it is necessary? Structure of educational method on stage
It takes 32 seconds to build, and each stage has 8,38
It takes 9,008 seconds. With these totals, the final educational work
How many days do you need to get the work process?     32 seconds +8,389,008 seconds = 8,389,040 seconds       = 1398177.3 minutes = 2330.3 hours = 97.1 days       = 3.2 months   It takes about 3 months. [5-7] Education method using top-down Use top-down to set final goals and
Consider the case of considering growth factors. Final goal
Since the process has been completed,
Correlate each element of education with "can be removed" and "wa" in the final goal
There are two ways to think about. [5-7-1] Stage Education Process Just like when you don't use top-down,
Understand the number of processes to be decided. There are 5 stages, each one
Regarding this, there are two ways to examine after associating it with the final goal.
I will do 5Two= 25 steps are required. [5-7-2] Educational Engineers at Each Stage
Degree Consider each stage as well as the stacking method
Go. In the setting of PC, there are four possible educational factors. these
The same examination for 4Two= 16 steps are required
Becomes The same applies to the following stages. Windows installation Number of elements: 6 6Two= 36 Creating D drive Number of elements: 6 6Two= 36 Linux installation Number of elements: 23 23Two= 529 Startup settings and confirmation Number of elements: 8 8Two= 64 The total number of steps in each stage is 16 + 36 + 36 + 529 + 64 = 681 About 700 steps are required. [5-7-3] Time required for education Up to 5-7-2, the number of educational processes using top-down
Figured out. Similar to the stacking method, one process
If it takes 1 second to
How much time do you think you need? On stage
It takes 25 seconds to build the educational method in each
Ji takes 681 seconds. With these totals, the final teaching
How many days do you need to ask for a work process?
Or? 25 seconds + 681 seconds = 706 seconds = 11.8 minutes It will be finished in about 12 minutes. [5-8] When not using top-down
Comparison when used If we build an educational process without using top-down, [5-
As we saw in section 6], we need about 3 months.
It If you use top-down, it will only take 12 minutes.
Do you get it. When not using top-down and when it is used
Figure 24 shows a comparison of the number of steps and the time with respect to the number of elements.
Meru. As you can see in Figure 24, the top-down method
If you use it, you can see how much labor and time can be saved.
It is. The greater the number of elements, the more obvious the difference
Become. In building dual boot education, the final
If the top-down method is used for
Compared to the case, it is one-hundredth of the time. [5-9] Efficient use of cell model
education Use a top-down method to create educational procedures
How efficient is the number of processes and time
I've seen the law. Now, let's save these educational element data.
Saved in bar space and cellular data by cell model
By building an educational database as a base,
What kind of advantage can be gained over education up to? In the conventional teaching methods, the teacher has made
Repeated trial and error, and tried several times the learned education method
Therefore, they were looking for the optimal education method. But Sermode
By creating a database of educational elements using
By storing the discriminant function by Topy theory,
It is possible to return to the state. In other words, so far trial and error
It can be said that the process that was being done is theoretically gone. To these
Then, the "dual boot creation" that was the previous example
Let us give a detailed explanation using an example. [5-9-1] Relation of Educational Element In “Dual boot creation” mentioned in Chapter [5-5]
There are five educational elements on each stage,
There were 47 elements and 52 as educational elements.
Become. The stages are arranged in order from top to bottom.
However, the actual elements from the stage are all mutually
It is related. For example, each part decided on the stage
The size of the station is not limited to the stage
Of course, it will be involved in the page. That is, each
FIG. 25 shows the image of the relationship of tages. Decompose these into the levels of actual educational elements
Then it has a more complicated entanglement. This is shown in Figure 26.
You To manage elements with such complex relationships
A database that uses a cell model is most suitable
Is a "cellular database". [5-9-2] Utility of using cell model Cell models, homotopy and cellular in chapter [5-4]
The outline of the database has been explained. So in this paper
Of the educational elements we have seen into a cellular database
Consider its usefulness. Cellular database
Is superior to relational databases in
It is said that 1) Data management is not limited to the main administrator. 2) It is easy to extract each data. 3) It is easy to change (additional) data. 4) Since the homotopy equivalence relationship holds,
It will be easier to re-consider and re-examine. Education is something that changes year by year.
Therefore, the installation procedure of the PC given in this example is
It is an exaggeration to say that it is changing daily with the progress of
Wouldn't. Also, even if you take only school education, the same
The number of teachers who teach subjects is not limited to one. Same by year
Even in the same subject, the teachers often change.
That is. However, the educational objectives for the same subject vary from year to year.
Should not have changed. In other words, such an intention
In terms of taste, although the final goal is set,
As the number of members changes, so does its ultimate goal.
It is also true. So I used a cellular database
That data management is limited to the primary administrator.
As there is no such method, any teacher can write a method that is more efficient.
Similar level of education for efficiency that can be replaced and extracted
Can be applied. [0189] Also, since education is originally a failure
Do not. In the cellular database, homotopy
The theory of values is valid, and it is possible to redo from the middle and
It has the reproducibility to return to. Flexible from these things
Cellular database with high reliability is a top-down method
Think of it as the best way to save your data
available. [5-9-3] Educational database model
Long If you do top-down educational elements, it is shown in Figure 26.
As such, those elements are intricately intertwined. Individual
The element is joined to several other elements and its form is
It depends on the element. With these in mind
At that time, as an example from "Dual boot setting",
Consider creating a cellular database. First, as an example,
Let's consider the tage "PC settings". The four elements of the stage are
As shown in Figure 27, if you drop it in a database cell
Correspond to. Based on the cell model, these decompositions
The image and discriminant map can be written as follows. With these mappings, each cell can be recorded by recording the cell information.
It becomes easier to handle the educational elements stored in the cell. Tsuma
Data can be rearranged, extracted, added, etc.
Become. For example, in the education from the middle,
By extracting the element and comparing it with the element of the final goal,
It becomes clear where it is located with respect to the mark. Also, consider the connection between cells.
It In the example, there are four elements, so these combined cells
(X) is as follows. Saving the information in the merged cell allows the current position of the educational element to be
Once you know it, the next step will be clear. Since
As I've seen briefly above, the educational element is the cellular database.
You can see that it is possible to put it in the space. [5-9-4] Use of homotopy theory Educational data can be dropped into a cellular database
Now that it is possible, the homotopy theory can be utilized. Teaching
As for education, what is always said to be the best is changing. new
Theories are created in minute increments, which also contributes to education.
It changes. In addition, the educational procedure changes due to changes in teachers.
I will do it. An educational model that can flexibly respond to these changes
This homotopy theory is important when creating
is there. By the establishment of the homotopy theory,
Follow the inverse function even if the number of elements increases by one
You can get back exactly to that place, and try again from there.
It can be fixed. Education that has always involved trial and error
In, the fact that homotopy can be used means that
Is also important. [5-10] Summary The example of "creating a dual boot" that I gave you this time is educational
Seen from the side, it belongs to a category with very few elements.
will do. In actual education, how many times these, or
We provide education with tens of times the educational elements. In this paper
Even in the procedure of only 52 educational elements I saw, the top
1 depending on whether down or stacking is used
The difference between 2 minutes and 3 months became clear. Simply top da
Eun system requires 1/100 the time of stacking system
If you think about it, Japan's compulsory education is for 9 years,
That education will be completed in about 33 days.
It In addition, the cellular database
All teachers can easily reach the same level of education and
Even if you make a mistake, you can easily redo the education.
Become. In fact, not only school education but also other education
On the side, this top-down method and cellular data
If you manage the educational database based on Japan,
The educational model itself is dramatically efficient both in terms of time and ability
Is expected to improve. [Sixth prerequisite technology] [6-0] Summary An existing general-purpose DBMS, a relational DBMS, is a
Assuming that there is a database administrator as a default model
On the WEB where the data dependency is easy to change
It is not suitable for information management in situations such as the data management of.
Cellular model, which is an excellent information space construction model
We have developed a cellular DBMS using. relational
The main advantages of data output compared to DBMS are (1)
Data output in object units, (2) homotopy
Reusable cells (tables) that can be saved,
Is. In addition, it greatly reduces the effort of data output.
It was shown by the case that it was possible. [6-1] Background and purpose Various computer devices are growing on the Internet.
Entering the era of constant connection to Bar, enormous amount of information is constantly processed.
It came to be understood. Among them,
Customer management at convenience stores, convenience stores
Inventory management of goods at the construction site, management of materials and equipment at construction sites, etc.
The condition that data management is based on is constantly changing.
There is a need for an information management system that suits the situation.
It was. However, at present, it is most commonly used.
Looking back at relational DBMS, which is a database
Then, the data dependency does not change and the data
A static situation where the presence of a database administrator is required
It is assumed that there is plenty of room for substitution in the future.
To be Therefore, a good model of information combination,
That data dependency changes dynamically
Database logic that can flexibly respond to the current situation
Is the purpose of this research. [6-2] New needs for database Number of companies to understand new needs for DBMS
We conducted an interview survey with the information system department of the company. That
As a result, the needs from the user's point of view revealed
Shown below. A) It is easy for the user to output data.
When The larger the database, the entire database
It becomes difficult to understand the design of the output target
It becomes difficult to specify the storage location of the data. Yo
To find the storage location of the data that the user needs.
Output even if all attributes of data are not specified
Data attributes can be specified for each object and
Data that can also specify linked objects
Ease of output is required. B) A high degree of freedom for the user to input data
thing The data by which a user recognizes a real-life event may vary depending on the situation.
Since there are various types of data, many restrictions should be set when entering data.
Not. That is, the attributes of the data to be entered and their relation
The data entered by the user is not set in advance.
Data entry to recognize and determine data and their attributes.
A high degree of freedom is required. C) It is easy to change the database design
To be Due to the integration of multiple databases due to corporate integration, changes in corporate strategy, etc.
Database design, that is, data attributes, attribute tables
The dependency relationship between the cables will change even after the DBMS is operated.
There are many. Therefore, there was a change in the database design.
In this case, only the changed parts should be repaired without reviewing the overall design.
It is necessary to have the easiness and flexibility to deal with the work required for regular work.
It [6-3] Problems of Relational DB Normalize and relay the problems of existing relational DB
Consider from the viewpoint of the optional model. [6-3-1] Normalization In relational DB design, information is stored on the database
In general, normalization is performed to manage efficiently. Normalization
Then, the precise definition of the relationship between attributes, the minimum of data duplication
In order to perform consistent, addition / deletion / update operations,
Reduces data redundancy and collects attributes with strong relationships
Therefore, the dependency between attributes is minimized. However, relay
For normalization in the regional DB, the new needs mentioned above
On the other hand, there are the following problems. A) Difficult to deal with changes in database design
I In normalization, determination and management of the entire database design
It is assumed that there is a database administrator who
Changes in some data dependencies affect the overall design
There are many possibilities. Also, the database design change
The database administrator must handle all the adjustment work.
No For example, when multiple companies integrate
It will also be integrated, but the coordination work of the DBMS integration will be done by each company.
Business database manager discussing details
This is a huge amount of work
Can be said. In this way, the response to changes in the database design
A database administrator who understands the overall design
Must be dealt with and can often be a daunting task
Absent. B) A method of specifying a table and performing JOIN join
A long time As the degree of normalization increases, the number of tables inevitably increases.
It Therefore, users try to utilize the database.
Table and data to be processed when requested
Of work to find JOIN attributes from the whole and join them
The number increases. As a result, the burden on the user is increased.
It [6-3-2] Relational model The relational model is E. F. 1 by Codd
A model published in 970, with set theory as a mathematical basis
deep. There are relational operations and set operations in operations.
In arithmetic, data are considered as two-dimensional tables and
Pseudo-join table relationships with what is called a key
Data management. This relational D
The relational model, which is B's data model,
Considered the following problems for the new needs mentioned above
available. A) A great deal of effort is required for the user to output data.
I In set theory, which is the mathematical basis of the relational model,
When multiple sets overlap, the separation of elements for each set is expressed.
Neither is it, nor is the map of that change expressed. Therefore,
Rational DB has multiple tables for data output.
After joining the joins, the attributes of each table before joining
Sex information is not recorded, and information about changes before and after binding is also recorded
Not done. Because of this, users need from the database
When outputting various data, the data from the combined table
All attributes must be specified, and refer to the data before combining.
When you illuminate, you have to specify the original table again.
Absent. These efforts are not required when the database size is large.
Inevitably, the burden on the user for data output will inevitably increase.
It B) There is a great deal of trouble when the user inputs data.
I In the relational model, the map of decomposition of overlapping sets
Is not expressed. So with relational DB,
Set the combined table from
It cannot be disassembled. Therefore, the user
Input the information you have recognized to the database as it is
Cannot be done by the database administrator in advance
Must be entered according to the specified design. this is,
It can be said that the degree of freedom in data entry is low. [6-4] Cellular model The cellular model was created by one of the inventors (Kunii).
With the model announced in 1999, the actual local information and
Global information can be combined in the real world / cyber
An extremely excellent information space structure that can project all phenomena in the world
It is a built model. Absoluteness of time and space in physics
The relationship between spatiotemporal space and classical dynamics
It is just an approximation of the theory of relativity
The relational model for the static world is dynamic
Thought to be a cross section of a cellular model that can represent the world
You can [6-5] Definition of Cellular DBMS Cellular DBMS based on cellular model
Are three types of information: cell information, cell definition information, and cell operation information.
Composed of information. [6-5-1] Cell information In the cell information, record the cell ID and cell attributes / data.
It A cell is equivalent to a relational DB table
It In addition, cell attributes and data are related to variables and values.
It is represented as a two-dimensional table. Also, the cell ID is
Table ID, which is the information for uniquely identifying each cell.
Information, and the actual squat that guarantees the uniqueness of the cell.
It is decided at the time. Also, the DBMS can
A management cell is provided to manage the cell ID.
Is defined. [6-5-2] Cell definition information The cell definition information includes open cell and boundary information for each cell.
To record. In the cell model, cells with boundaries are closed.
A closed cell and a cell without boundaries are called open cells. sand
Wachi, closed cell BnOpen cell en, The border
∂BnAnd ∂ Bn= Bn-En Open Cell in Cellular DBMS
Is at the same time an attribute contained in a closed cell
Also, the open cell itself is treated as a cell with one attribute.
Be seen. Also, the primary key of the relational database
It plays a role equivalent to
One attribute that is arbitrarily identified is selected. In addition, the open
The closed cell is the actual reality that the closed cell is going to project.
The body itself, the boundary representing the environment attached to the entity
It is meant to be information. As described above, the open cell / boundary information is
Recording makes cell data management much easier.
For example, open cells in each closed cell
Data in ascending / descending sort order and data output
Thus, it becomes possible to efficiently search the data. Well
Also, even if you do not specify all attributes of the data when outputting the data,
If you specify the open cell / boundary of the target cell,
You can output the data you want, and the object unit
You can manage data with. About this [6
-6-4-1]. [6-5-3] Cell operation information The cell operation information includes operations related to the homotopy of cell deformation.
Record the work information. By recording this operation information,
Since the shaped cell can be returned to the state before deformation,
It is possible to utilize the cell in the form as a resource. That is,
The cell can be reused. About this [6-6-
4-2]. [6-6] Cellular DBMS in Case
Comparison of relational DBMS and relational DBMS Cellular and relational DBMS practical
Set up one situation to compare convenience
Then, the search man-hours for the data output request are compared. [6-6-1] Situation setting Multiple users from different positions can access the database
Repair / repair, etc., as an example of various data output requests
One situation related to construction small lot construction of
And consider the information management. Situation: “Customer wants to build a small-scale construction project for a construction company
The order is placed and the manager arranges the workers and equipment.
Then, the worker makes full use of mobile devices on site and
Performing construction while exchanging information with contractors and managers
U In addition, a salesperson can provide services that meet individual customer needs.
Establish sales measures to provide screws. " [6-6-2] Use of cellular DBMS This section describes the basic cell design and security of a cellular DBMS.
The operation of disassembling and joining is shown below. <Step 1 Closed cell open
Cell design> Customer cell: Bc ^ 6 Closed cell: (code, name, age, sex, address, ma
Manager) Open cell: (code) Manager cell: Bm ^ 7 Closed cell: (code, name, age, sex, college student)
(Academic, affiliation, extension number) Open cell: (code) Worker cell: Bw ^ 9 Closed cell: (code, name, age, sex, occupation, product
(Business site, telephone, qualification, qualification name) Open cell: (code) Material cell: Bb ^ 5 Closed cell: (number, type, name, weight, manufacturer) Open cell: (number) Project cell: Bp ^ 9 Closed cell: (name, manager, customer code,
Worker code, materials and equipment, date, time, work content, work
Work site) Open cell: (name) <Step 2 Cell decomposition by equivalence relation
Joining> Customer cell, Manager cell, Worker cell, Equipment
The 4 cells of the material cell are based on the equivalence relation with the project cell.
The cells are disassembled and joined. These transformation maps are saved
Therefore, the cell can be reused. Cell decomposition map c1: Bc ^ 6 → Bc ^ 1 (code) ∪g1 Bc ^ 5 Discrimination map g1: ∂… ∂Bc ^ 6 → Bc ^ 1 (∂ repeated 5 times) Cell decomposition map p1: Bp ^ 9 → Bp ^ 1 (customer code) ∪ h1 Bp
^ 8 Identification map h1: ∂ ... ∂Bp ^ 9 → Bp ^ 1 (∂ repeated 8 times) Attaching map k1: Bc ^ 1 (code) → Bp ^ 1 (customer code) Cell decomposition map m1: Bm ^ 7 → Bm ^ 1 (name) ∪g2 Bm ^ 6 Identification map g2: ∂ ... ∂Bm ^ 7 → Bm ^ 1 (∂ repeated 6 times) Cell decomposition map p2: Bp ^ 9 → Bp ^ 1 (manager) ∪ h2 Bp
^ 8 Identification map h2: ∂ ... ∂Bp ^ 9 → Bp ^ 1 (∂ repeated 8 times) Attaching map k2: Bm ^ 1 (name) → Bp ^ 1 (manager) Cell decomposition map w1: Bw ^ 9 → Bw ^ 1 (code) ∪g3 Bw ^ 8 Identification map g3: ∂… ∂Bw ^ 9 → Bw ^ 1 (∂ repeated 8 times) Cell decomposition map p3: Bp ^ 9 → Bp ^ 1 (worker code) ∪ h3 B
p ^ 8 Identification map h3: ∂ ... ∂Bp ^ 9 → Bp ^ 1 (∂ repeated 8 times) Attaching map k3: Bw ^ 1 (code) → Bp ^ 1 (worker code) Cell decomposition map b1: Bb ^ 5 → Bb ^ 1 (number) ∪g4 Bb ^ 4 Identification map g4: ∂ ... ∂Bb ^ 5 → Bb ^ 1 (∂ repeated 4 times) Cell decomposition map p4: Bp ^ 9 → Bp ^ 1 (materials and equipment of use) ∪h
4 Bp ^ 8 Identification map h4: ∂… ∂Bp ^ 9 → Bp ^ 1 (∂ repeated 4 times) Attaching map k4: Bb ^ 1 (number) → Bp ^ 1 (materials and equipment of us
e) <Step 3 of integrated cell by cell joining
Creation> Integrated cell (X) can be expressed by the following formula. X = (∪i = 1-4 Bi) ∪Bp / ~ B1 = Bc, B2 = Bw, B3 = Bm, B4 = Bb Where ∪ represents the exclusive sum of cells and ~ represents the equivalence relation.
You [6-6-3] Use of relational DB In this section, relational DB master tables
Design and normalize. <Step 1 Table Design> Customer master table (C): (code, name, age,
Sex, address, manager) Manager master table (M): (code, name
(Previous, age, sex, university of origin, affiliation, extension number) Worker master table (W): (code, name, year
Age, sex, occupation, work site, telephone, qualification, qualification name) Equipment master table (B): (Number, type, name, weight
Quantity, manufacturer) Project transaction table (P): (name
Previous, manager, customer code, worker code, resources
(Equipment, date, time, work content, work site) <Step 2 Table Normalization> C → C1, C2 C1: (code, name, age, sex, address) C2: (Address, Manager) M → M1, M2 M1: (code, name, age, sex, university of origin, affiliation) M2: (affiliation, extension number) W → W1, W2, W3, W4 W1: (code, name, age, sex, work site) W2: (Work site, telephone) W3: (Qualification, Qualification name) W4: (code, qualification) B → B1, B2, B3 B1: (Number, type) B2: (type, name, weight) B3: (Name, manufacturer) [6-6-4] Relational DBMS
Comparison of search man-hours of cellular DBMS In the above example
For the types of data output in 1. Data related to construction work
Search for data, 2. Examine the original resource data for construction work
The search man-hours when outputting the data are divided into two
To do. [6-6-4-1] Day related to construction work
Search for data <Cellular DBMS> User once establishes equivalence relation
If you create an integrated cell with
Therefore, it is not necessary to create an integrated cell for each request. Also,
In the integrated cell, the cell to be output from the cell definition information
Requested by specifying open cell / boundary information
Data can be obtained. In the example, the customer cell
Equivalence relationship between manager cell, worker cell, and equipment cell
To join the project cell to create an integrated cell.
And save the map. Then, the cell definition operation is performed for each request.
Information about any open cell or boundary of 4 cells from the product
Specify and search for data in object units. Two
After the first time, the integrated cell is restored by the saved map.
It does not require the labor of cell joining. <Relational DBMS> The user
Find the necessary table for each request and join it with JOIN.
Specify the required data attributes to obtain the required data.
You can In the example, each request is normalized for each request.
Customer master table by JOIN connection on request
Table, manager master table, worker master
-Create a table and equipment / material master table. That
Then, join the project table and JOIN to request data.
Data is specified by specifying the data attribute. <Comparison between general formula of search man-hours and man-hours> Relay
Represents the man-hours for searching for the optional DBMS and the cellular DBMS
To create a general formula and compare the man-hours, set each variable as follows.
To define n: Number of data output requests m: number of requested data attributes C (n, m): Search time in cellular DBMS R (n, m): Search engine in relational DBMS
number c: Find and combine two target cells (tables)
The time it takes f: The time and effort to specify one attribute According to the above consideration, two DBMSs are detected.
The general formula for man-hours is as follows. C (n, m) = 4e + n*f ・ 4e is a process for joining Bc, Bm, Bw, and Bb to Bp.
number ・ N*f specifies n closed cells to be requested
Man-hour R (n, m) = n*3e + Σi n(Mi*f) ・ 3e creates each table by JOIN join as required.
Efforts to complete, 3 is the average number of joins ・ Σi n(Mi*f) is the number of different data attributes for each request
Man-hour to specify n mi Therefore, if these differences are taken, Therefore, the number of cases (n), the number of attributes of the requested data (m)
The more there are, the more clearly R (n, m)> C (n, m).
Cellular DBM over existing relational DBMS
It can be seen that S requires less search man-hours. <Comparison of search man-hours in actual example> Here,
In the set situation, data related to construction work
Data output required for frequent data searches
The following is a practical example of the request, and two DBMSs are added as described above.
The search procedure and search man-hours in this section are described. "A certain worker does a certain construction (name =" A
Manager A (code =
Check the affiliation and extension of "a") and contact them. " Cellular DBMS: ・ After joining Bp and Bm, Bm as a closed cell
Is specified. ・ From n = 1 and m = 1, C (1,1) = e + f Relational DBMS: ・ After joining tables P, M1 and M2 by JOIN, 2 groups
Specify the gender (affiliation, extension). ・ From n = 1, m = 2 and JOIN coupling twice, R (1,
2) = 2e + 2f [A certain manager has a certain construction (name
= "CD") worker (code = "b") age and resources
Check case and name of qualification. And later on that
Worker B (code = “b”) of construction (name = “CD”)
Check their name and phone to get in touch. " Cellular DBMS: ・ After joining Bp and Bw cells, as a closed cell
Specify Bw. The attaching map at this time is saved.
Therefore, in the second request, there is no need to join cells.
Only specify Bw as a closed cell. ・ From n = 2, m1 = m2 = 1, C (1,1) = e + 2
f Relational DBMS: ・ Join tables P, W1, W2, W3 and W4
After that, specify 3 attributes (age, qualification, name of qualification)
It At the second request, the tables P, W1, W2 and W are again displayed.
Join W3 and W4 together and specify 2 attributes (name, phone)
Set. ・ N = 2, m1 = 3, m2 = 2, JOIN combination 8 times
, R (2, (3,2)) = 8e + 5f [A certain manager has a certain construction (name
= "EF") Equipment B (No. = "3")
Check the car. In addition, another manager
Equipment C (No. = "4") for a certain construction (name = "GH")
Check the type, weight, and manufacturer. " Cellular DBMS: ・ After joining cells Bp and Bb,
And specify Bb. The attaching map at this time is preserved.
The second request requires cell bonding.
No, just specify Bb as a closed cell. ・ From n = 2, m1 = m2 = 1, C (1,1) = e + 2
f Relational DBMS: -Joining tables P, B1, B2 and B3
After that, specify 3 attributes (type, weight, manufacturer). Second time
Request, the tables P, B1, B2, and B3 are again JOI
After N-joining, the same 3 attributes are designated. ・ N = 2, m1 = m2 = 3, JOIN combination from 6 times, R (2, (3,3)) = 6e + 6f [A certain sales person sets up a sales strategy.
Customer D (customer) who requested a certain construction (name = “GH”)
Check the gender, age, and address of the customer code = “d”). Also,
Another sales person requests a certain construction (name = “IJ”)
Check the gender, age, and address of customer E (customer code = “e”)
Bell. " Cellular DBMS: ・ After joining cells Bp and Bc,
And specify Bc. The attaching map at this time is preserved.
The second request requires cell bonding.
No, just specify Bc as a closed cell. ・ From n = 2, m1 = m2 = 1, C (1,1) = e + 2
f Relational DBMS: ・ After joining tables P, C1, C2 by JOIN, 3 groups
Specify gender (sex, age, address). At the second request,
After joining the degree tables P, C1 and C2 by JOIN, the same
Specify 3 attributes. ・ From n = 2, m1 = m2 = 3, JOIN combination total 4 times, R (2, (3,3)) = 4e + 6f Putting these together, Therefore, it is clear that the existing relational DBMS does not
Ruler DBMS may require less search man-hours
Recognize. [6-6-4-2] Original regarding construction work
Retrieval of resource data <Cellular DBMS> User once establishes equivalence relation
If you join the cells for the first time, the homotopy will be preserved
Then, from the cell that is focused on it based on
Resource data cells can be referenced. In the example,
Customer cell, manager cell, worker cell, equipment cell
The cell is joined to the project cell by the equivalence relation,
If you save the homotopy, you can request it from the project cell
Depending on the homotopy, the cell before joining (in this case, the customer
Cell, manager cell, worker cell, equipment cell, etc.
Search for resource data by specifying (or). <Relational DBMS> Construction work
Find the relevant table for the resource data request
Create a resource data table by joining and joining JOIN.
Search the requested resource data by specifying the table of
You can In the example, the project table
Users who are paying attention to the transaction table)
Resource data table (customer, manager
Related to each master table of workers, workers, and equipment)
Find a table that is JOIN and join the table
Resource data is searched by specifying a resource. <Comparison of search man-hours> Relational DBM
Create a general formula that expresses the search man-hours of S and the cellular DBMS.
In order to compare the man-hours, each variable is defined as follows. n: Number of data output requests C (n): Search time in cellular DBMS R (n): Man-hour for searching in relational DBMS g: Search for one target resource data cell (table)
Labor h: Hassle when specifying one cell (table) According to the above consideration, two DBMSs are detected.
The general formula for man-hours is as follows. C (n) = 4g + n*h ・ 4g is man-hour to search for Bc, Bm, Bb, Bp ・ N*h specifies n closed cells to be requested
Man-hour R (n) = n*3g + n*h = n*(3g + h) 3g has a table related to the resource table for each request
Man-hours to look for (3 = average number of tables) ・ N*h specifies n JOIN-joined tables
If you take these differences according to the number of man-hours, R (n) -C (n) = n*3g-4g = (3n-4)*
g Therefore, as the number of cases (n) increases, it becomes clear that R (n)> C (n) And cellular D from existing relational DBMS
It can be seen that BMS requires less search man-hours. <Comparison of search man-hours in actual example> Here,
Materials related to construction in the set situation
Data that can occur frequently as a source data search
Below is an example of output request and two DBs
The search procedure and search man-hours in MS are described. [The manager has a certain construction (name =
"AB") worker A
Data. After that, there is another construction (name = “C
D ”) to search for worker B instead of worker s data
refer. " Cellular DBMS: ・ Find Bw, join cells with Bp in equivalence relation, and then homo
Bm is designated by the topy. In the second request,
Bw is designated by the existing homotopy. ・ From n = 2, C (2) = g + 2h Relational DBMS: ・ Look for M1 and M2 and join them by joining them to the master master
Create a Bull and specify its table. Second request
But do the same. ・ From n = 2 and 2 tables, R (2) = 8g + 2h [A manager has a certain construction (name =
Machine made by the same manufacturer as the "CD") equipment (number = "2")
Examine the material. Machine for construction (name = “EF”) with workers
The same type as the material (number = "3") but with a smaller weight
Find out. " Cellular DBMS: ・ Find Bb, join cells with Bp in an equivalence relationship, and
Bb is specified by Topy, and the same manufacturer as "Code = d"
Search is performed under the condition of "equipment". Second request
Then, specify Bb by the saved homotopy,
No. = 2 and the type is the same, but the weight is smaller ”
And search. ・ From n = 2, C (2) = g + 2h Relational DBMS: ・ Find B1, B2, B3, join JOIN and
Create a table, specify the table,
= "Equipment of the same manufacturer as 2"
U The same applies to the second request, and the type is the same as "Number = 2".
Searching is performed under the condition that "the weight is smaller than". ・ From n = 2 and the number of tables 3, R (2) = 6g + 2h [A certain sales person has a certain construction (name =
Customers who live near “GH” customers (code = “e”)
List the data. There is another salesman
Customer (code = “f”) and year of construction (name = “IJ”)
List customer data of near age. " Cellular DBMS: ・ Find Bc, join cells with Bp in an equivalence relationship, and then
Specify Bc by Topy, and specify "Code = e and neighbor
The search is performed under the condition of "customer." In the second request,
Bc is specified by the saved homotopy, and "Code =
The search is performed under the condition of "customer whose age is close to f". ・ From n = 2, C (2) = g + 2h Relational DBMS: ・ Look for C1 and C2, join JOIN,
Create a Bull, specify the table, and specify "Code = e
Perform a search under the condition of "neighboring customers."
In the same way as for the job, say "Customer whose age is close to code = f"
Search under the specified conditions. ・ From n = 2 and the number of tables is 2, R (2) = 4g + 2h Putting these together, Therefore, it is clear that the existing relational DBMS does not
Ruler DBMS may require less search man-hours
Recognize. [6-7] Conclusion Relational D, the most general-purpose database in existence
BMS presupposes the existence of a database administrator.
Situations where data dependencies frequently change, such as on the WEB
It is not suitable for information management. Therefore, an excellent information space structure
A cellular model, which is a built model, is used as a mathematical model.
Proposed a ruler DBMS. In a cellular DBMS,
In terms of data output, the advantages are: 1) By defining the concept of boundaries in cells,
Data output is possible 2) Disassemble and join according to the equivalence relation between cells, and copy the
Cell reuse is possible by saving the image And the situation of data management in construction small-lot construction
Options and compare the search man-hours when outputting data.
And, cellular DB is more data than relational DB
It was revealed that the output effort was very small. [6-8] Future tasks From the user's perspective, the following points in the cellular DBMS
Consider it while comparing with relational DBMS. 1) Hassle when inputting data 2) Database design effort 3) Hassle when changing the design [7-0] Summary While the course of study changes frequently, ironically
The number of voices pointing out the decline of students' academic ability is increasing year by year. There
For each person, work place, final educational background, university / high school / junior
Educational day that covers the names and grades of courses taken at school and elementary schools
Assume a database. By utilizing this database
And verify how courses will affect human resource development
Education reform that presents what can be done and is an urgent national imperative
The purpose of this research is to assist human resource development. [7-1] Objective of research Since the Meiji era, Japan has been a human resource that has supported the nation with pillars of public education
Have been cultivated and have attached importance to the world. However, long
The educational level that has been said to be the top of the world remains
The educational guidelines without a vision, behind the established educational system and reform
With the revision of the
I have to say that the Western countries are compelled to
Yes. Under the Reagan administration, the United States of America
National Committee on Educational Excellence "
Report by "A Nation AT
RISK) "while seeing the coming information society
, "Reflected biased elite education, mathematics and English (national
Review the importance of basic academic ability called "words"
Aim to raise your academic ability. " Declined in the late 1990s
Returning Japan as a driving force of the world economy
bloomed. [0251] In contrast to this, Japan
The main theme of the Ministry of Education, Culture, Sports, Science and Technology (MEXT) with the banner of "leisure learning"
By the guidance, the course of study was changed repeatedly. However
However, how will this change result in
There is no verification as to what has affected students
It was Therefore, the changes have led to improved quality of education.
If there is no, or if it is directly linked to the decline in academic ability, leave it alone
It is the actual situation that has been done. The academics of students by academics
It has been urgently necessary to verify the quality of education, as weakness is pointed out.
It [0252] Therefore, what kind of learning history a particular individual has
Database to find out if you got the profession
Build a space. For example, I became an engineer at Hitachi
What courses do individuals take in elective courses in high school and junior high school?
Learn what you learned in elementary school, what kind of understanding
Database). This allows
Courses set by elementary, junior high and high schools or colleges for students
So that you can see what impact it has on
It What is the impact of deleting courses and reducing hours?
A guideline for learning so that it can be inferred whether the sound
It will be used as a reference when making further changes. like this
The aim is to propose a database and promote the quality of education.
Is. This database contains one of the inventors
Cell, a model announced in 1999 by
A model (Cellular Model) is applied.
The homotopy (h
omotopy), equalization function (identificat)
dynamically associated with (ion function)
Modelers that accurately characterize common parts of things to be attached
To present. In addition, currently available relay shows
Compared to the null database, the data using the cell model
The database shows that man-hours at the time of search can be reduced. [7-2] Assumed "educational database"
Features of The “education database” includes individual names, workplaces, occupations,
Qualifications, TOEIC scores such as TOEIC, Center test
Exam scores, final educational background, take courses at university / high school / junior high school / elementary school
The name of the course you have taken and the study guidance that is the basis for the content of the course you took.
The year of revision of the territory and the results of each subject are accumulated. Students' teaching
When students enter data such as grades, individual students
I have no choice but to disclose the name of the person
Considering this, a third party using the database can search for information.
If you do, the individual's name will be hidden. Database users are via the Internet
Access the database at, "(
Search conditions such as "Course guidelines) High school mathematics grade 5"
At the same time, enter as a search result such as "job type" "final educational background"
By entering the information you want to handle, the corresponding person (anonymous)
Get the information you need. In addition, "doctor" "lawyer" such as jobs
Obtain the grades of the target person using the seed as the search condition
You can also [0256] Furthermore, for example, the learning guidance of 1982
Those who excel in a specific subject based on the territory are not
The course of those with excellent results in the same subject based on the learning guidelines
And the difference in scores such as English test
To be able to How is primary and secondary education the path of a person?
And how they influence human resource development
Propose a mechanism that can verify [7-3] Cell model and relational model
Comparison with Dell Data in the currently popular relational model
The relevance of is represented by a table. Table, table
The relationships within the rules are normalized based on the data
Is determined. On the other hand, the cell model uses homotopy theory.
Table in the relational model
In terms of dynamically configuring the "cell space" equivalent to
It is flexible. Moreover, in the relational model,
Required from table due to shadow
After the attributes are retrieved, the retrieved attributes and the original table
The relationship with Le cannot be maintained. On the other hand,
At Dell, decomposition when projecting (cell decomposition) required attributes
Save the decomposition map f
Then, by applying the homotopy theory, the cut-out cell
Maintaining a relationship between the space and the original cell space (table)
Will be possible. Here, a relational model will be given with a specific example.
Data manipulation by Dell and data manipulation by cell model
I'll see the difference. Master table "person information"
From, "name" and "junior high school grade" corresponding to occupation "doctor"
Assume a data operation that seeks. Relational model
The procedure in is selection → projection.
Table "person information" attribute "professional" to "doctor"
Select a tuple (FIG. 29). After that, tap the "doctor"
The necessary information is projected from the file and the result (FIG. 30) is obtained. On the other hand, in the case of the cell model, the projection
(Cell disassembly) → Obtain information by the procedure of selection. That is,
Cell decomposition (cell decomposition)
To refer to only tuples for job attributes and
To obtain (FIG. 31). Furthermore, the decomposition map f for cell decomposition is
By saving and applying the homotopy theory,
Homotopy equivalence function between the cell space of the
Keep the clerk. By this work, I corresponded to the occupation
You can get your name and junior high school record (Fig. 3
2). This operation is an empty cell that contains the attributes required by the projection.
Original cell space and cut cell even if only the space is divided
To relate the relationship with space by homotopy theory
Therefore, it becomes possible. In addition, the map of the homotopy theory
Save is other than the function that guarantees the relationship between cell spaces.
Also, in the sense that the cell space can be reused,
It also helps improve efficiency. For example, for the above cell space, "defense
"Person" corresponding to "name" and "junior high school grade"
And The operation at this time is to project "job type" as an attribute
Select “Name” and “Junior high school grade” of “Lawyer”.
In other words, check all attributes and find out the attribute of "job type".
There is no need to cast a shadow, and by tracing the decomposition map f
You can derive the relationship between them. On the other hand, the relational model
In the case of
And every time there is a request, the data manipulation must be repeated.
Yes. By applying the cell model,
By tracing, the cell space used once can be reused,
Useful for efficient request processing and effective use of information. [7-4] Cell to "education database"
Application example of model Here, the cell model is applied to the above-mentioned “education database”.
A typical example is shown below. Users can access this database
The case of acquiring personal information based on certain conditions.
Suppose. Specifically, the user is "(
Course of study) High school 3rd year English performance 5 ”(Same as 1st year middle school)
Persons who meet the criteria based on the search condition of "English grade 5"
The TOEIC score of is searched. At this time,
Names and places of work of many people, TOEIC scores, final studies
History and learning history
"The cyber world of the whole" is a p-dimensional cell space BDB P,
The cell space of the learning history that accumulated the grades of elementary, junior high, and high schools
q-dimensional cyber world BLearning history q, Specified by the user
The cyber world of the user including the search condition is the r-dimensional cell space
Interval Buser rIt is defined as The dimensions mentioned here are
Indicates the number of attributes contained in each cell space. "Education database
The learning history cell space and the learning history cell space are both
It is thought that there are 100 items, but in the typical example, for convenience, dimension
The number is 10 items in the "education database" cell space (p = 1
0), 4 items (q = 4) in the learning history cell space. [Education database] Cell space: BDB P
(P = 10) = BDB 10= {Name, age, address, work
Previously, TOEIC score, educational background,
Course of study) High school third grade English grade, (1989 revised learning
Guidance) High school third grade English grade, (Showa 52 revision study)
Guidance) Grades in English for the 1st grade of junior high school
Guideline) Grades in English in the 1st grade of junior high school} Learning history cell space: BLearning history q(Q =
4) = BLearning history Four= {(Showa 52 revised learning guidance required
Ryo) High school third grade English grade, (Heisei 1 1989 revised learning guidance)
Ryo) High school 3rd grade in English, (Showa 52 revised learning guidance)
Ryo) 1st year junior high school English score, (Heisei 1 year revised learning guidance)
Territory) 1st year junior high school English score} User cell space: Buser r(R = 3) =
Buser Three= {User name, search condition, search condition} At this time, the learning history cell space BLearning history Four"Educational data
Database ”cell space BDB 10And has the following relationship. BLearning history Four⊂BDB 10 Based on this relationship, "education database"
Cell space consists of learning history cell space and other attributes
The cell is decomposed into the cell space to be used. m: ∂. . . ∂BDB 10→ BLearning history Four(∂ is repeated 6 times
Return) BDB 6= {Name, age, address, work place, TOEIC
Score, final educational background} BLearning history Four= {(Showa 52 revised course of study) High school
Grade 3 in English, (Heisei 1 year revised course of study) High school 3
Grades in English Year, (Showa 52 revised course of study) Middle school 1
Year English grade, (1st year revised learning guidelines) Middle school 1st year
English grades} As described above, the learning history cell space BLearning history
FourIs the "educational database" cell space BDB 10Included in
It is defined as a cell space consisting of learning history information.
Here, f used in the cell disassemblymIs the decomposition map and m is
It is an equalization function. Save the mapping for this transformation
This allows homotopy between the cell spaces before and after deformation.
Equivalence can be maintained. The mapping f used to transform this cell spacemAnd m
Since is a continuous transformation, there is an inverse mapping. Where h = fm -1And (1X1Y: Identity maps) 1X: BDB 10→ BDB 10 From this, the deformation of the above cell space is the homotopy equivalence
It can be seen that the sex is maintained. Next, the learning history cell space is obtained by cell decomposition.
And the user cell space, the common part is extracted and cell integration (
An integrated cell is constructed by the cell attachment).
I will decide. First, user cell space B user ThreeWhen
Learning history cell space BLearning history FourFor both
ivalent cells Be t(E = user, academic
Learning history) and the cell space containing other attributes.
Understand. At this time, the user asks "(
High school 3rd year English grade 5 ”
Search course based on "5th grade in junior high school 1st grade English"
I will do this. Therefore, the equivalent
  cells Be tIs Be TwoBecomes Be Two= {(Showa 52 revised course of study) High school 3rd grade English
Grade 5 (Revised Course of Study 1972) 1st year of middle school
English grade 5} Buser 1= {User name} B =Learning history Two{(Heisei 1 year revised learning guidelines) High school 3
Year English grade, (1st year revised learning guidelines) Middle school 1st year
English grades} F used hereuser, FLearning historyIs a decomposition map.
Further, g, k, are equalization functions, defined as
To be done. g: ∂. . . ∂Buser Three→ Buser Two(∂ is once) k: ∂. . . ∂BLearning history Four→ BLearning history Two(∂ is twice
repeat) Next, an integrated cell is constructed by cell integration.
It User cell space Buser ThreeAnd learning history cell space B
Learning history FourTo Be TwoThe common part (quantities
  by attaching map as
The integrated cell is constructed. p: ∂. . . ∂Buser Three→ BLearning history Two(∂ is once) And an integrated cell is constructed. Furthermore, this integrated cell and the "education database" cell are empty.
The remaining cell space B excluding the learning history cell space from the spaceDB
6The relation with Becomes Furthermore, the "educational database" cell space
Learning history cell space and cell space consisting of other attributes
Decomposition map f used for cell decompositionmUsing the inverse mapping of
hand, If you use the relationship And the final integrated cell space B is As described above, the user is "
) High school 3rd grade English grade 5 ”
The TOEIC score of the target person and the final study
Information such as history can be acquired. Furthermore, by the same procedure, "(
Year revised course of study) High school 3rd grade English score 5 "(Same)
TOEIC score of "5th grade in English in middle school"
If you get the points,
Compared with the case, English due to differences in the course of study
The impact on education can be inferred. The sources discussed here
In the type example, "educational database" cell space and learning
The relation with the history cell space is based on the relational model.
It has the same role as the association between tables. Just this
In the typical example taken up here, the user can freely set search conditions.
At the same time, the learning history cell can be used to condition the user.
Therefore, it is dynamically constructed. That is, the relational model
Table must be fixedly associated with each other
On the other hand, the association between cell spaces is dynamic.
There is an advantage in terms. [7-5] Cell model and relational model
Dell Search Effort Comparison Application of cell model to database is relational
Reduction of man-hours required for information retrieval compared to the model
To help. The more information in the database, the more
However, if the number of data output requests increases, it will increase.
However, the cell model is expected to increase its superiority. here
Using the above typical example, relay man-hours at the time of data output.
Compare with the case of the local model. First, the cell model and the relational model
A general formula representing the search man-hour of is presented. n: Number of data output requests m: number of requested data attributes C (n, m): Cell model search man-hours R (n, m): Relational model search man-hours e: Effort to combine cell spaces (tables) f: time and effort to specify one attribute Then, C (n, m) = 2e + nf * 2e is Buser ThreeAnd BLearning history Four, Buser ThreeIntegrated
Man-hours to integrate into cell space B * Nf is the number of man-hours for specifying n requested cell spaces R (n, m) = n × xe + Σi n(MiXf) * Xe creates each table by JOIN join upon request
The number of man-hours to be performed and x vary depending on the design of each master table.
X ≧ 2 * Σi n(MiXf) is the number of data attributes that differ for each request
miMan-hours to specify n Taking these differences, Becomes That is, the number of data output requests (n), the request
The larger the number of attributes (m) of the data that is created, R (n, m)> C (n, m) And the cell model is better than the relational model
It can be said that the man-hours at the time of data output are small. [7-6] Conclusion High school, junior high school, and academic records of elementary school days are used as search conditions.
Acquire personal information such as work place and final educational background of the person
The “educational database” that is
What are the changes based on the course of study for human resource development?
Presented to be useful in finding out if they are affecting
did. In addition, the cell model is the most popular relay model today.
The relationship between the tables is
It is superior in that it can be dynamically associated by topy or an equivalence function.
It was shown that there is a position. Furthermore, the equivalence relation between cells
The number of search steps can be reduced by disassembling and joining cells.
I showed that. The "educational database" is a database of people
Because the large amount of information is accumulated, the internal information changes constantly,
It can be said that it is just one huge cyber world. cell
Is the application of the model to the "educational database" such a point?
Are also considered useful. [0276] According to the present invention, highly convenient information management
Technology can be provided.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図1】 第1の前提技術における状況1のイメージを
示す図である。
FIG. 1 is a diagram showing an image of situation 1 in a first prerequisite technique.

【図2】 第1の前提技術における状況2のイメージを
示す図である。
FIG. 2 is a diagram showing an image of situation 2 in the first base technology.

【図3】 第2の前提技術において、リレーショナルモ
デルによるデータ操作の手順を説明するための図であ
る。
FIG. 3 is a diagram for explaining a procedure of data operation by a relational model in the second base technology.

【図4】 第2の前提技術において、セルラーモデルに
よるデータ操作の手順を説明するための図である。
FIG. 4 is a diagram for explaining a procedure of data operation by a cellular model in the second base technology.

【図5】 店のセル空間をセル分解する様子を示す図で
ある。
FIG. 5 is a diagram showing how the cell space of a store is disassembled into cells.

【図6】 顧客セル空間と商品情報セル空間をセル分解
する様子を示す図である。
FIG. 6 is a diagram showing how a customer cell space and a product information cell space are decomposed into cells.

【図7】 セル接合によりセル空間を構成する様子を示
す図である。
FIG. 7 is a diagram showing how a cell space is formed by cell joining.

【図8】 統合セル空間を構成する様子を示す図であ
る。
FIG. 8 is a diagram showing how an integrated cell space is formed.

【図9】 セル空間の変形がホモトピー同等であること
を説明するための図である。
FIG. 9 is a diagram for explaining that the deformation of the cell space is homotopy equivalent.

【図10】 セル空間の変形の途中段階がホモトピー同
等であることを説明するための図である。
FIG. 10 is a diagram for explaining that the halfway stage of transformation of the cell space is homotopy equivalent.

【図11】 セル空間の操作手順を示す図である。FIG. 11 is a diagram showing a procedure for operating a cell space.

【図12】 第3の前提技術の説明に用いるスコープの
ツリー構造を示す図である。
FIG. 12 is a diagram showing a tree structure of a scope used for explaining a third prerequisite technique.

【図13】 JAVA言語におけるスコープルールを示
す図である。
FIG. 13 is a diagram showing a scope rule in the JAVA language.

【図14】 e−mailアドレスのスコープを示す図
である。
FIG. 14 is a diagram showing a scope of an e-mail address.

【図15】 セルにスコープを付加して表現した様子を
示す図である。
FIG. 15 is a diagram showing a state in which a scope is added to a cell for expression.

【図16】 セルIDテーブルの内部データを示す図で
ある。
FIG. 16 is a diagram showing internal data of a cell ID table.

【図17】 第4の前提技術の説明に用いるウェブ上の
サイトの関係を示す図である。
FIG. 17 is a diagram showing a relationship between sites on the web used for explaining a fourth prerequisite technique.

【図18】 ウェブ情報に技術分野のタグをつけた状態
を示す図である。
FIG. 18 is a diagram showing a state in which a technical field tag is added to web information.

【図19】 ウェブ情報にキーワードのタグをつけた状
態を示す図である。
FIG. 19 is a diagram showing a state in which a keyword tag is added to web information.

【図20】 照会結果を埋め込んだ状態を示す図であ
る。
FIG. 20 is a diagram showing a state in which inquiry results are embedded.

【図21】 第5の前提技術に関連する積み上げ方式の
教育方法の概要を説明するための図である。
[Fig. 21] Fig. 21 is a diagram for explaining the outline of a stacking-type education method related to the fifth prerequisite technology.

【図22】 第5の前提技術に係るトップダウン方式の
教育方法の概要を説明するための図である。
FIG. 22 is a diagram for explaining the outline of a top-down method of education according to the fifth prerequisite technology.

【図23】 各ステージにおける教育要素の数を示す図
である。
FIG. 23 is a diagram showing the number of educational elements in each stage.

【図24】 積み上げ方式とトップダウン方式の工程数
と時間の比較を示す図である。
FIG. 24 is a diagram showing a comparison of the number of processes and time in the stacking method and the top-down method.

【図25】 各ステージの関係を説明するための図であ
る。
FIG. 25 is a diagram for explaining the relationship between the stages.

【図26】 教育要素に分解した場合の各ステージの関
係を説明するための図である。
[Fig. 26] Fig. 26 is a diagram for describing the relationship between the stages when decomposed into educational elements.

【図27】 教育要素とセルの名称の対応を示す図であ
る。
FIG. 27 is a diagram showing correspondence between educational elements and cell names.

【図28】 第6の前提技術において、統合セルが構成
される様子を示す図である。
FIG. 28 is a diagram showing how an integrated cell is configured in the sixth prerequisite technique.

【図29】 第7の前提技術において、リレーショナル
モデルにおいて必要な情報が選択される様子を示す図で
ある。
FIG. 29 is a diagram showing how necessary information is selected in the relational model in the seventh prerequisite technique.

【図30】 リレーショナルモデルにおいて必要な情報
が射影される様子を示す図である。
FIG. 30 is a diagram showing how necessary information is projected in the relational model.

【図31】 セルモデルにおいて必要な情報がセル分解
される様子を示す図である。
FIG. 31 is a diagram showing how necessary information is decomposed into cells in the cell model.

【図32】 セルモデルにおいて必要な情報が選択され
る様子を示す図である。
FIG. 32 is a diagram showing how necessary information is selected in the cell model.

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 FI テーマコート゛(参考) G06F 17/60 504 G06F 17/60 504 ZEC ZEC (72)発明者 米澤 幸子 東京都千代田区富士見2−17−1 (72)発明者 鈴田 二紀 東京都千代田区富士見2−17−1 (72)発明者 児玉 敏男 東京都千代田区富士見2−17−1 (72)発明者 舟橋 義人 東京都千代田区富士見2−17−1 (72)発明者 國井 利▲泰▼ 東京都文京区本郷1丁目25番21号 Fターム(参考) 5B075 KK07 ND20 NR10 NR20 QT10 5B082 GA08 ─────────────────────────────────────────────────── ─── Continuation of front page (51) Int.Cl. 7 Identification code FI theme code (reference) G06F 17/60 504 G06F 17/60 504 ZEC ZEC (72) Inventor Sachiko Yonezawa 2-17 Fujimi, Chiyoda-ku, Tokyo -1 (72) Inventor Niki Suzuta 2-17-1 Fujimi, Chiyoda-ku, Tokyo (72) Inventor Toshio Kodama 2-17-1 Fujimi, Chiyoda-ku, Tokyo (72) Inventor Yoshito Funahashi 2 Fujimi, Chiyoda-ku, Tokyo -17-1 (72) Inventor Toshi Kunii ▲ Yasu ▼ 1-25-21 Hongo, Bunkyo-ku, Tokyo F-term (reference) 5B075 KK07 ND20 NR10 NR20 QT10 5B082 GA08

Claims (5)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 検索に先立って、状況を判断する判断部
と、 前記状況に応じて、検索すべきセルの属性を特定する特
定部と、 前記属性を含むセルをデータ空間の中から検索する検索
部と、 前記検索結果をもとに、所望の属性を含むセル空間を構
築する処理部と、 を備えることを特徴とするコンピュータ処理装置。
1. Prior to searching, a judging unit for judging a situation, a specifying unit for specifying an attribute of a cell to be searched according to the situation, and a cell including the attribute are searched from a data space. A computer processing device comprising: a search unit; and a processing unit that constructs a cell space including a desired attribute based on the search result.
【請求項2】 前記検索部は、前記データ空間を前記属
性の有無の観点からセル分解することを特徴とする請求
項1に記載の装置。
2. The apparatus according to claim 1, wherein the search unit decomposes the data space into cells in terms of presence or absence of the attribute.
【請求項3】 前記検索部または前記処理部にて実行さ
れたセル演算を保持する保持部をさらに備えることを特
徴とする請求項1または2に記載の装置。
3. The apparatus according to claim 1, further comprising a holding unit that holds a cell operation executed by the search unit or the processing unit.
【請求項4】 セル情報理論におけるセルの形で情報を
格納するデータベースと、 前記データベースを管理する管理部とを備え、 前記セルは、そのゼロセルにセルIDを保持し、 前記管理部は、前記セルを一意に特定するために、前記
セルに有効範囲を付加して管理することを特徴とするコ
ンピュータ処理装置。
4. A database that stores information in the form of cells in cell information theory, and a management unit that manages the database, wherein the cell holds a cell ID in its zero cell, and the management unit A computer processing device characterized by adding an effective range to a cell and managing the cell so as to uniquely identify the cell.
【請求項5】 教育要素を格納したデータベースと、 前記教育要素をセル情報理論におけるセルとして把握
し、セル演算により教育課程を管理する管理部と、 を備えることを特徴とするコンピュータ処理装置。
5. A computer processing device comprising: a database storing educational elements; and a management unit that grasps the educational elements as cells in the cell information theory and manages a curriculum by cell calculation.
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2016081526A (en) * 2014-10-10 2016-05-16 富士通株式会社 Table reconstruction device and method
JP2018010519A (en) * 2016-07-14 2018-01-18 東芝テック株式会社 Information notification device, information notification system, and program

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