KR101662561B1 - Ｒｄｆ 데이터베이스 질의를 위한 ｒｄｆ 데이터베이스를 생성하기 위한 방법 및 디바이스, 및 ｒｄｆ 데이터베이스 질의를 위한 검색 방법 및 검색 디바이스 - Google Patents

Abstract

본 발명은 데이터베이스를 생성하기 위한 방법 및 디바이스에 관한 것이다. 이를 위해, 정보 값들은 노드들, 및 각각 상기 두 개의 노드들 또는 데이터베이스 질의에 대한 방향성 그래프 형태의 정보 값들 사이의 의존상태를 기술하는 방향성 에지들에 의해 생성된다. 선택된 노드 및 방향성 에지 및 연관된 방향성 에지에 연결된 두 개의 노드들로 구성된 목표 투플(tuple) 사이의 다수의 방향성 에지들을 기술하는 경로 거리를 사용함으로써, 데이터베이스 질의의 복잡성의 감소 및 따라서 데이터베이스 질의의 가속은 달성될 수 있다. 본 발명은 기술된 데이터베이스를 질의하기 위한 검색 방법 및 검색 디바이스를 더 포함한다. 본 발명은 예컨대 모니터링 시스템들을 위해 또는 의학 데이터베이스들 내에 사용될 수 있다. 게다가, 본 발명은 예컨대 모니터링 시스템 내의 새로운 이벤트(event)들에 의해 동적으로 확장되는 데이터베이스를 위해 사용될 수 있다.

Description

ＲＤＦ 데이터베이스 질의를 위한 ＲＤＦ 데이터베이스를 생성하기 위한 방법 및 디바이스, 및 ＲＤＦ 데이터베이스 질의를 위한 검색 방법 및 검색 디바이스{METHOD AND DEVICE FOR GENERATING AN RDF DATABASE FOR AN RDF DATABASE QUERY AND A SEARCH METHOD AND A SEARCH DEVICE FOR THE RDF DATABASE QUERY}

본 발명은 데이터베이스(database) 질의를 위한 데이터베이스를 생성하기 위한 방법 및 디바이스(device)에 관한 것이다. 본 발명은 추가로 데이터베이스를 질의하기 위한 검색 방법 및 검색 디바이스에 관한 것이다.

비행 데이터(data) 또는 주식 거래 가격들 같은 정보 값들은 오늘날 데이터베이스들에 의해 사용자에게 이용된다. 그런 목적을 위해 각각의 데이터베이스가 구조화된 방식으로 기술되고(described) 질의될 수 있는 다수의 데이터베이스 언어들이 존재한다. RDF/OWL(RDF: 자원 기술 프레임워크(Resource Description Framework); OWL: 웹 온톨로지 언어(Web Ontology Language))[1, 2]는 예컨대 어의(semantic) 관계들에 의해 데이터베이스들을 기술하는 대표적인 예이다. 노드(node)들 형태의 정보 값들이 그 안에 기술되고, 두 개의 노드들 및 두 개의 노드들 사이의 방향성 에지(directed edge)는 각각의 경우 RDF 트리플(triple)로서 표시된다. 그 내부의 두 개의 노드들은 주어와 목적어를 나타내고 방향성 에지는 술어(predicate)를 나타낸다. 그 내부의 술어는 일반적으로 주어와 목적어 사이의 어의 관계를 정의한다. 이것은 도 1에 따른 예의 도움으로 보다 상세히 설명될 것이다. 그 내부의 노드 B는 주어 "사람"을 나타내고, 노드 A는 목적어 "마리오"를 나타내고, 방향성 에지는 술어 "이름을 갖는"을 나타낸다. 따라서, RDF 트리플 "BaA"는 "사람이 이름 마리오를 갖는다"로서 판독된다. 그런 종류의 RDF 트리플들의 체이닝(chaining)은 방향성 그래프(graph)를 구성하는 그래프 구조를 형성할 것이다; 예컨대 도 1 참조. 트리플들은 도 1에서 굵은 프레임(frame)을 가진다.

질의 언어 SPARQL(SPARQL: SPARQL 프로토콜(protocol) 및 RDF 질의 언어)[3]는 RDF/OWL에 따라 데이터베이스의 정보 값을 질의하기 위하여 사용할 수 있다. 데이터베이스의 하나 이상의 RDF 트리플들은 상기 목적을 위해 미리 정의할 수 있는 노드로부터 시작해서, 즉 특정 정보 값으로부터 시작해서 검색된다; 도 1 내에서, 예컨대 굵은 프레임(BaA, HjJ, IkK)을 가진 RDF 트리플들을 참조. 상기 RDF 트리플들을 질의하기 위하여, 즉 어의 질의를 위해 검색된 서브그래프(subgraph)는 연관된 모든 RDF 트리플들을 표시함으로써 구현된다. 상기된 3개의 RDF 트리플들을 표시하기 위하여, 도 2에서 구성된(framed) RDF 트리플들을 포함하는 RDF 트리플들의 체인(chain)들을 지정하는 것이 필요하다. 이것은 데이터베이스 질의가 서브미트(submit)될 때에도 데이터베이스의 구조의 광대한 지식이 필요하기 때문에 어의 데이터베이스 질의를 복잡하게 하고 시간-소비적이 되게 하는 프로세스(process)이다.

[1] "Resource Description Framework", http://en.wikipedia.org/wiki/Resource Description Framework, status as at April 15, 2009 [2] "Web Ontology Language", http://en.wikipedia.org/wiki/Web Ontology Language, status as at April 15, 2009 [3] "SPARQL Protocol and RDF Query Language", http://en.wikipedia.org/wiki/SPARQL, status as at April 15, 2009

따라서, 본 발명의 목적은 데이터베이스 질의를 위한 데이터베이스를 생성하기 위한 방법 및 디바이스, 및 데이터베이스에 질의하기 위한 검색 방법 및 검색 디바이스를 개시하는 것이고, 이들 양자는 데이터베이스 질의와 연관된 복잡성이 감소되게 할 것이다.

상기 목적은 독립항들에 의해 달성된다. 본 발명의 개선들은 종속항들에 나타난다.

본 발명은 데이터베이스 질의를 위해 노드들에 의해 정보 값들이 이용 가능하게 하고 방향성 에지들에 의해 정보 값들의 의존상태(dependency)들이 이용 가능하게 하기 위한 데이터베이스를 생성하기 위한 방법에 관한 것이고, 데이터베이스는 노드들 및 방향성 그래프 형태의 방향성 에지들에 의해 형성된다.

다음 단계들이 수행된다:

a) 연관된 의존상태를 가진 각각의 경우 두 개의 정보 값들의 할당을 표시하는 기술 규칙(description rule)을 판독하는 단계;

b) 각각의 의존상태에 대한 각각의 방향성 에지뿐 아니라 각각의 정보 값에 대한 각각의 노드를 생성하는 단계;

c) 상기 기술 규칙에 기초하여, 노드들 사이에서 미리 규정할 수 있는 노드로부터 시작하여 방향성 그래프를 생성하는 단계 ― 두 개의 노드들 및 각각의 노드들을 링킹(linking)하는 방향성 에지는 각각의 경우에 트리플로서 특성화됨 ―;

d) 미리 정의할 수 있는 노드로부터 데이터베이스 질의시 결정될 필요가 있는 트리플로 적어도 하나의 경로를 결정하는 단계;

e) 각각의 경로의 각각의 경로 거리를 생성하는 단계 ― 각각의 경로 거리는 미리 정의할 수 있는 노드로부터 결정될 필요가 있는 트리플로의 방향성 에지들의 수를 가리키고, 각각의 경로 거리가 미리 정의할 수 있는 노드로부터 시작하여 데이터베이스 질의 동안 평가되는 것은 가능함 ―.

상기 방법에 의해 달성되는 것은 검사되어야 하는 노드들의 감소가 경로 거리를 표시함으로써 달성되기 때문에 특정 트리플들에 대한 검색시 요구되는 계산 오버헤드(overhead)를 감소시키는 것이다.

또한, 본 발명의 부분은 데이터베이스 질의를 위해 노드들에 의해 정보 값들이 이용 가능하게 하고 방향성 에지들에 의해 정보 값들의 의존상태들이 이용 가능하게 하기 위한 데이터베이스를 생성하기 위한 디바이스이고, 데이터베이스는 노드들 및 방향성 그래프 형태의 방향성 에지들에 의해 형성되고, 상기 디바이스는 다음 수단을 포함한다:

a) 연관된 의존상태를 가진 각각의 경우 두 개의 정보 값들의 할당을 표시하는 기술 규칙을 판독하기 위한 제 1 수단;

b) 각각의 의존상태에 대한 각각의 방향성 에지뿐 아니라 각각의 정보 값에 대한 각각의 노드를 생성하기 위한 제 2 수단;

c) 상기 기술 규칙에 기초하여, 노드들 사이에서 미리 정의할 수 있는 노드로부터 시작하여 방향성 그래프를 생성하기 위한 제 3 수단 ― 두 개의 노드들 및 각각의 노드들을 링킹하는 방향성 에지는 각각의 경우에서 트리플로서 특성화됨 ―;

d) 미리 정의할 수 있는 노드로부터 데이터베이스 질의시 결정될 필요가 있는 트리플로의 적어도 하나의 경로를 결정하기 위한 제 4 수단;

d) 각각의 경로의 각각의 경로 거리를 생성하기 위한 제 5 수단 ― 각각의 경로 거리는 미리 정의할 수 있는 노드로부터 결정될 필요가 있는 트리플로의 방향성 에지들의 수를 가리키고, 각각의 경로 거리가 미리 정의할 수 있는 노드로부터 시작하여 데이터베이스 질의 동안 평가되는 것이 가능함 ―.

데이터베이스를 생성하기 위한 방법은 상기 디바이스의 도움으로 구현될 수 있다.

또한 본 발명의 부분은 데이터베이스 내의 정보 값을 결정하기 위한 검색 방법이고, 데이터베이스가 데이터베이스를 생성하기 위한 방법에 따라 생성되는 것은 가능하고, 상기 데이터베이스를 생성하는 동안 다음 단계들이 수행된다:

미리 정의할 수 있는 노드의 표시, 경로 거리, 및 결정될 필요가 있는 트리플을 포함하는 검색 패턴(search pattern)에 의해 데이터베이스 질의를 생성하는 단계;

데이터베이스 질의를 결정하기 위하여 데이터베이스를 검색하는 단계 ― 검색 패턴 내에 표시된 경로 거리는 검색 동안 고려됨 ―;

검색 패턴의 사양들을 충족하는 트리플들 중 적어도 하나의 정보 값들 중 적어도 하나를 이용 가능하게 하는 단계.

상기 방법에 의해 달성되는 것은 검사되어야 할 노드들의 감소가 경로 거리를 표시함으로써 달성되기 때문에 데이터베이스 내의 특정 트리플들을 검색시 요구되는 계산 오버헤드를 감소시키는 것이다.

검색 방법의 전개시, 검색 패턴 내에 표시된, 검색 패턴 내에서 미리 정의된 노드로부터의 경로 거리를 초과하지 않는 경로 거리를 가진 트리플들이 데이터베이스 질의를 결정하기 위한 데이터베이스 검색 동안에 고려된다. 데이터베이스 질의를 수행하기 위해 요구된 계산 오버헤드의 추가 감소는 검색을 위해 고려될 트리플들의 수가 추가로 감소될 것이기 때문에 달성될 수 있다.

게다가, 데이터베이스 질의를 수행하기 위해 요구된 계산 오버헤드는 만약 검색 패턴 내에서 미리 정의된 노드로부터의 바로 그 경로 거리인 경로 거리를 가진 트리플들이 데이터베이스 질의를 결정하기 위한 데이터베이스 검색 동안 고려되면 심지어 추가로 감소될 수 있다.

검색 방법의 유리한 개선에서, 검색 패턴 내의 경로 거리에 대한 값 영(0)은 상기 경로 거리가 데이터베이스에서 발생하는 적어도 최대 경로 거리로 설정되는 방식으로 프로세싱된다(processed). 이것은 최대 경로 거리가 발생하는 것에 무관하게 데이터베이스 내의 모든 노드들 및 트리플들의 전체 검색을 가능하게 할 것이다.

마지막으로 본 발명의 부분은 데이터베이스 내의 정보 값을 결정하기 위한 검색 디바이스이고, 데이터베이스는 하기 유닛(unit)들을 가진 데이터베이스를 생성하기 위한 디바이스에 따라 생성된다:

미리 정의할 수 있는 노드의 표시, 경로 거리, 및 결정될 필요가 있는 트리플을 포함하는 검색 패턴에 의하여 데이터베이스 질의를 생성하기 위한 제 1 유닛;

데이터베이스 질의를 결정하기 위해 데이터베이스를 검색하기 위한 제 2 유닛 ― 상기 검색 패턴 내에 표시된 경로 거리는 검색 동안 고려됨 ―;

검색 패턴의 사양들을 충족하는 트리플들 중 적어도 하나의 정보 값들 중 적어도 하나를 이용 가능하게 하기 위한 제 3 유닛.

검색 방법은 검색 디바이스의 도움으로 수행될 수 있다. 또한 검색 디바이스의 개선들을 위한 추가 장점들은 검색 방법의 각각 대응하는 피쳐(feature)들 내에 표시된다.

검색 디바이스의 개선시, 제 2 유닛은 검색 패턴 내에 표시된, 검색 패턴 내에서 미리 정의된 노드로부터의 경로 거리를 초과하지 않는 경로 거리를 가진 트리플들이 데이터베이스 질의를 결정하기 위하여 데이터베이스 검색 동안 고려되도록 추가로 구현된다.

부가적으로 또는 대안적으로, 제 2 유닛은 검색 패턴 내에서 미리 정의된 노드로부터의 바로 그 경로 거리인 경로 거리를 가진 트리플들이 데이터베이스 질의를 결정하기 위하여 데이터베이스 검색 동안 고려되도록 추가로 구현될 수 있다.

검색 디바이스의 유리한 개선에서, 제 2 유닛은 검색 패턴 내의 경로 거리가 데이터베이스에서 발생하는 적어도 최대 경로 거리로 설정될 수 있는 방식으로 검색 패턴 내의 경로 거리에 대한 값 영이 프로세싱될 수 있도록 추가로 구현된다.

본 발명 및 본 발명의 개선들이 도면들을 참조하여 보다 상세히 설명될 것이다.

도 1은 RDF/OWL 표준에 따라 에지들 및 노드들을 가진 데이터베이스의 구조를 도시한다(종래 기술).
도 2는 3개의 RDF 트리플들의 질의 동안 고려되는 데이터베이스 내의 다수의 RDF 트리플들을 도시한다(종래 기술).
도 3은 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 데이터베이스의 구조를 도시한다.
도 4는 도 3 내에 도시된 데이터베이스를 생성하기 위한 프로세스의 흐름도이다.
도 5는 데이터베이스를 질의하는 프로세스의 흐름도이다.

동일한 기능 및 효과를 가진 엘리먼트(element)들은 도면들 내에서 동일한 참조 문자들에 의해 표시된다.

도 3 및 도 4는 본 발명의 예시적인 실시예를 도시한다. 빌딩(building) 내의 모니터링 애플리케이션(monitoring application)의 범위 내에서의 의도는 하나의 이상의 방들에 사람의 시간적 및 공간적 할당들을 어의적으로 주석을 달기 위한 데이터베이스를 생성하는 것이다. 도 3은 노드들, 및 특정 정보 값들 또는 경우에 따라 의존상태들을 각각 수용할 수 있는 방향성 에지들을 도시한다. 다음 참조 문자들은 도 3에 이용된다:

A: 정보 값(IA = 이름)에 대한 노드

B: 정보 값(IB = 사람)에 대한 노드

C: 정보 값(IC = 포지션(position))에 대한 노드

D: 정보 값(ID = 시간)에 대한 노드

E: 정보 값(IE = 공간)에 대한 노드

F: 정보 값(IF = 위치)에 대한 노드

G: 정보 값(IG = 이름)에 대한 노드

a: 의존상태(aa = "이름을 가진다")에 대한 방향성 에지

b: 의존상태(bb = "포지션을 가진다")에 대한 방향성 에지

c: 의존상태(cc = "시간 포지션을 가진다")에 대한 방향성 에지

d: 의존상태(dd = "공간 포지션을 가진다")에 대한 방향성 에지

e: 의존상태(ee = "위치되었다")에 대한 방향성 에지

f: 의존상태(ff = "공간 영역을 가진다")에 대한 방향성 에지

g: 의존상태(gg = "이름을 가진다")에 대한 방향성 에지.

단계들(S1 내지 S5)을 포함하는 방법은 데이터베이스(DB)를 생성하기 위한 단계(STA)에서 시작된다.

단계(S1)에서의 판독은 연관된 의존상태(aa)를 가진 각각의 경우 두 개의 정보 값들(IA, IB)의 할당을 표시하는 기술 규칙(DEF)이다. 기술 규칙(DEF)은 종이의 시트(sheet) 형태 또는 전자 파일(file)로서 구현될 수 있고 예컨대 기술 언어 XML(XML: eXtensible Markup Language)에 의해 각각의 할당들을 도시한다. 이 예에서 기술 규칙은 도 3에서 그래프적으로(graphically) 도시된 할당들을 기술한다.

각각의 정보 값(IA, ..., IG)에 대한 각각의 노드들(A, ..., G) 및 의존상태들(aa, ..., gg)에 대한 각각의 방향성 에지들(a, ..., g)은 단계(S2)에서 형성된다. 에지들은 방향성 에지가 시작하는 노드가 예컨대 주어에 대응하고 방향 에지가 종료하는 노드가 예컨대 목적어에 대응하기 때문에 방향이 설정되고, 방향성 에지는 두 개의 에지들 사이의 어의 관계를 나타낸다. 방향성 에지에 링크된 두 개의 노드들, 및 연관된 방향성 에지는 트리플(TA, TF)로서 표시된다.

미리 정의할 수 있는 노드 AA = B로부터 시작하여, 다음 단계(S3)에서 방향성 그래프(TRE)는 기술 규칙에 기초하여 노드들 및 방향성 에지들로부터 형성된다. 미리 정의할 수 있는 노드(AA)는 노드들의 세트(set)로부터 존재하고 데이터베이스 질의에 대한 시작 포인트(point)로서 사용한다.

구체적인 속성에서, 말하자면 개별 예에서, 예시적인 실시예는 다음과 같이 나타날 수 있다:

- 사람 = 제 1 사람은 "이름을 갖는다" 이름 = Werner

- 사람 = 제 1 사람은 "포지션을 갖는다" 포지션 = 15

- 포지션 = 15는 "시간적 포지션을 갖는다" 시간 = 12:05 hrs

- 포지션 = 15는 "공간적 포지션을 가진다" 공간 = 48°8' NB, 11°34'

(NB = 위도 북쪽,

=경도 동쪽)

- 공간 = 48°8' NB, 11°34'

은 "공간 영역을 가진다" 위치 = 제 1 방 선택

- 시간 = 12:05 hrs는 "위치된다" 위치 = 제 1 방 선택

- 위치 = 제 1 방 선택 "이름을 가진다" 이름 = 출입구 영역.

여기서 모니터링되는 것은 모니터링 될 필요가 있는 다수의 위치들, 말하자면 영역들 내의 큰 공간들이다. 사람이 임의의 영역을 진입할 때마다 인스턴스(instance)가 데이터베이스 내에 생성될 수 있다. 일반적으로 데이터베이스(DB) 내에 존재하는 적어도 하나의 구체적인 속성이 있다.

경로(PF1)는 다음 단계(S4)에서 미리 정의할 수 있는 노드(AA)로부터 데이터베이스 질의 동안 결정될 필요가 있는 트리플(TF)로 형성된다. 본 예시적인 실시예에서 미리 정의할 수 있는 노드(AA)로부터 트리플(TF) 내의 노드(F)로의 추종 경로들(PF1, PF2)이 존재한다:

PF1 = AA-b-C-c-D-e-F

PF2 = AA-b-C-d-E-f-F

경로들의 길이, 말하자면 경로 거리는 각각의 경로에서 방향성 에지들의 수에 의해 결정된다. 본 예에서, 경로 PF1의 경로 거리(DIS)는 DIS1=3이고 경로 PF2의 경로 거리(DIS)는 DIS2=3이다.

단계(S4)에서 선택적인 확장시 다수의 경로들이 존재하면, 이후 사용될 가장 짧은 경로를 결정하는 것은 가능하다. 그러나, 두 개의 경로들은 본 예에서 동일한 길이다.

경로 거리(DIS)가 다음 단계(S5)에서 트리플들(TF)에 부가된다. 도 4에 도시된 흐름도의 프로세스는 단계(END)에서 종료된다.

본 발명은 또한 데이터베이스(DB) 내의 정보 값을 결정하기 위한 검색 방법에 관한 것이다. 이 질의는 도 5에 따라 상태(STA)에서 시작된다.

데이터베이스 질의는 검색 패턴에 의해 단계(S6)에서 생성된다. 질의 언어 SPARQL을 가진 종래 기술의 경우인 바와 같은 미리 정의할 수 있는 경로 대신, 데이터베이스 질의 동안 검색 패턴(QY)으로서 여기서 기술된 것은 미리 정의할 수 있는 노드, 말하자면 연관된 정보 값, 검색시 고려될 거리, 및 결정될 필요가 있는 트리플이고, 그 예는 하기와 같다:

QY = "(사람) [3] (위치 "이름을 가진다" 이름)"

이것은 단계(S7)에서 도시된 바와 같이, 트리플(위치 "이름을 가진다" 이름)이 3의 경로 거리를 가진 정보 값(사람)으로부터 시작하여 검색된다는 것을 의미한다. 따라서, 3의 경로 거리를 가진 트리플들만이 검색 동안 고려될 것이다. 경로 거리는 일반적으로 데이터베이스 검색 동안 고려된다. 게다가, 검색 방법은 적어도 검색을 위해 복잡한 경로를 결정할 수 있다.

검색에 의해 결정된 트리플의 적어도 하나의 정보 값은 단계(S8)에서 검색 결과로서 출력된다. 또한, 결정된 트리플 및/또는 의존상태의 다른 정보 값들이 추가로 도시될 수 있다.

게다가, 트리플의 엘리먼트들 중 적어도 하나에 대한 특정 값 속성들이 검색 패턴 내에서 질의될 수 있다. 따라서, 검색 패턴(QY)은 예컨대 다음과 같이 나타날 것이다:

QY = "(사람) [3] (위치 "이름을 가진다" 이름 = "출입구 영역")"

이름의 특정 값 속성으로서 "출입구 영역"을 가진 데이터베이스 내의 위치들은 데이터베이스 내에서 검색될 것이다.

검색 패턴 내에 표시된, 검색 패턴 내에서 표시된 미리 정의할 수 있는 노드(AA)로부터의 바로 그 경로 거리(DIST)와 동일하거나 초과하지 않는 경로 거리를 가진 트리플들은 추가로 데이터베이스 검색 동안 고려될 수 있다. 검색 방법은 추가로 데이터베이스 내 모든 노드들이 검색되는 검색 패턴에서 표시된 경로 거리(DIST=0)의 값 영의 도움으로 통지될 수 있다.

도 5에 도시된 흐름도의 프로세스는 단계(END)에서 종료된다.

종래 기술에서, 개별 타입들의 트리플들은 테이블(table)들을 사용하여 저장될 수 있다. 패턴들, 즉 미리 정의할 수 있는 경로들을 검색할 때 함께 링크되어야 하는 연관된 테이블들은 평가된다. 검색의 효율성은 테이블들의 크기 및 각각의 선택성에 실질적으로 의존한다.

본 발명의 구현에서, 검색은 대조하여 몇몇 계산 단계들을 요구하는 경로로 제한될 수 있다. 이것은 가장 짧은 경로, 즉 가장 짧은 경로 거리를 가진 경로일 수 있다. 이 경우에서 보다 적은 트리플들은 미리 정의할 수 있는 노드로부터 결정될 필요가 있는 트리플(TF)에 도달하기 위해 프로세싱되어야 할 것이다. 추가로 트리플들이 테이블들을 사용하여 프로세싱될 때 가능한 한 작은 테이블들을 가진 경로가 선택되는 장점이 있을 수 있다. 도 3에 도시된 본 예에서, 예컨대, 하나의 테이블은 노드(D)에 대해 생성되고 다른 테이블은 노드(E)에 대해 생성된다. 노드(D)에 대한 테이블은 다수의 엔트리(entry)들을 가지며 노드(E)에 대한 테이블은 비교적 작은 수의 엔트리들만을 가진다. 그러므로 테이블들이 데이터베이스를 구현하기 위하여 사용될 때, 노드(E)를 통하여 통과하고 노드(D)를 포함하지 않는 경로(PF2)를 선택하는 것은 편리하다. 이에 따라 계산 복잡성은 감소될 것이다.

검색 패턴, 말하자면 미리 정의할 수 있는 경로는 SPARQL에 의해 종래 기술에 따라 질의에 대해 전체적으로 표시되어야 한다. 이 경우 미리 정의할 수 있는 노드로부터 결정될 필요가 있는 트리플(TF)로 인도하는 경로들을 선택하는 것은 가능하지 않다. 따라서 본 발명에 의해 가능하게 되는 것은 검색 패턴이 검색을 위해 필수적인 엘리먼트들 만을 가지며 검색 방법이 상기 검색 패턴에 기초하여 검색을 평가하기 위한 최적 경로를 결정할 수 있는 것이다.

본 발명의 다른 장점은 검색 패턴 내에 거리를 표시함으로써 데이터베이스 질의 동안 상세도(degree of detailing)를 설정할 수 있는 것으로 볼 수 있다. 거리가 미리 정의할 수 있는 노드로부터 커지면, 정보의 정도가 보다 상세해 질 것이다. 따라서, 결정될 필요가 있는 트리플(TF)의 양은 또한 본 발명의 도움으로 데이터베이스 질의 동안 표시될 수 있다.

확장시 경로 거리에 대한 값 영(zero)이, 검색이 거리에 관하여 제한되지 않고 수행되는 것을 표시하는 것은 가능하다. 이것은 데이터베이스의 능력(power)에 무관하게, 말하자면 데이터베이스 내에서 발생하는 최대 경로 거리를 알지 않고 데이터베이스 질의 동안 모든 트리플들을 고려할 가능성을 개방할 때 유리하다.

데이터베이스를 생성하기 위한 방법은 디바이스(VOR)를 사용하여 5개의 수단(M1, M2, M3, M4, M5)의 도움으로 실행될 수 있다. 데이터베이스 내의 정보 값을 결정하기 위한 검색 방법은 추가로 검색 디바이스(SVOR)를 사용하여 유닛들(E1, E2 및 E4)에 의해 구현될 수 있다. 상기 수단 및/또는 유닛들은 하드웨어(hardware) 또는 소프트웨어(software) 형태로 구현될 수 있거나 하드웨어 및 소프트웨어의 조합으로서 구현될 수 있다. 수단 및/또는 유닛들은 또한 컴퓨터(computer) 유닛을 사용하여 구현될 수 있다.

Claims (10)

1. 데이터베이스 질의(database query)를 위해 노드(node)들(A, ..., G)에 의해 정보 값들(IA, ..., IG)이 이용 가능하게 하고 방향성 에지(directed edge)들(a, ..., g)에 의해 상기 정보 값들(IA, ..., IG)의 의존상태(dependency)들(aa, ..., gg)이 이용 가능하게 하기 위해 데이터베이스(DB)를 생성하기 위한 방법으로서,
   상기 데이터베이스(DB)는 방향성 그래프(directed graph)(TRE)의 형태로 상기 노드들(A, ..., G) 및 상기 방향성 에지들(a, ..., g)에 의해 형성되고,
   이하의 단계들:
   a) 연관된 의존상태(aa)를 갖는 두 개의 정보 값들(IA, IB) 각각의 할당을 표시하는 기술 규칙(description rule)(DEF)을 판독하는 단계;
   b) 각각의 의존상태(aa, ..., gg)에 대한 각각의 방향성 에지(a, ..., g)뿐 아니라 각각의 정보 값(IA, ..., IG)에 대한 각각의 노드(A, ..., G)를 생성하는 단계;
   c) 상기 기술 규칙(DEF)에 기초하여, 상기 노드들(A, ..., G) 중 미리 정의할 수 있는 노드(AA)로부터 시작하여 상기 방향성 그래프(TRE)를 생성하는 단계 ― 상기 노드들 중 두 개의 노드들((A,B), (F,G)) 및 각각의 노드들((A,B), (F,G))을 링킹(linking)하는 방향성 에지(a, g)가 각각 트리플(triple)(TA, TF)로서 특징지어짐 ―;
   d) 상기 미리 정의할 수 있는 노드(AA)로부터 상기 데이터베이스 질의시 결정될 필요가 있는 트리플(TF)로의 적어도 하나의 경로(PF1, PF2)를 결정하는 단계;
   e) 각각의 경로(PF1, PF2)의 각각의 경로 거리(DIS1, DIS2)를 생성하는 단계 ― 상기 각각의 경로 거리(DPF1, DPF2)는 상기 미리 정의할 수 있는 노드(AA)로부터 상기 결정될 필요가 있는 트리플(TF)로의 방향성 에지들(a, ..., k)의 수를 표시하고, 상기 각각의 경로 거리(DPF1, DPF2)가 상기 미리 정의할 수 있는 노드(AA)로부터 시작하여 상기 데이터베이스 질의 동안 평가되는 것이 가능함 ―
   가 수행되는,
   데이터베이스를 생성하기 위한 방법.
2. 데이터베이스 질의를 위해 노드들(A, ..., G)에 의해 정보 값들(IA, ..., IG)이 이용 가능하게 하고 방향성 에지들(a, ..., g)에 의해 상기 정보 값들(IA, ..., IG)의 의존상태들(aa, ..., gg)이 이용 가능하게 하기 위해 데이터베이스(DB)를 생성하기 위한 디바이스(device)(VOR)로서,
   상기 데이터베이스(DB)는 방향성 그래프(TRE)의 형태로 상기 노드들(A, ..., G) 및 상기 방향성 에지들(a, ..., g)에 의해 형성되고,
   상기 디바이스는:
   a) 연관된 의존상태(aa)를 갖는 두 개의 정보 값들(IA, IB) 각각의 할당을 표시하는 기술 규칙(DEF)을 판독하기 위한 제 1 수단(M1);
   b) 각각의 의존상태(aa, ..., gg)에 대한 각각의 방향성 에지(a, ..., g)뿐 아니라 각각의 정보 값(IA, ..., IG)에 대한 각각의 노드(A, ..., G)를 생성하기 위한 제 2 수단(M2);
   c) 상기 기술 규칙(DEF)에 기초하여, 상기 노드들(A, ..., G) 중 미리 정의할 수 있는 노드(AA)로부터 시작하여 상기 방향성 그래프(TRE)를 생성하기 위한 제 3 수단(M3) ― 상기 노드들 중 두 개의 노드들((A,B), (F,G)) 및 각각의 노드들((A,B), (F,G))을 링킹(linking)하는 방향성 에지(a, g)가 각각 트리플(triple)(TA, TF)로서 특징지어짐 ―;
   d) 상기 미리 정의할 수 있는 노드(AA)로부터 상기 데이터베이스 질의시 결정될 필요가 있는 트리플(TF)로의 적어도 하나의 경로(PF1, PF2)를 결정하기 위한 제 4 수단(M4);
   e) 각각의 경로(PF1, PF2)의 각각의 경로 거리(DIS1, DIS2)를 생성하기 위한 제 5 수단(M5) ― 상기 각각의 경로 거리(DPF1, DPF2)는 상기 미리 정의할 수 있는 노드(AA)로부터 상기 결정될 필요가 있는 트리플(TF)로의 방향성 에지들(a, ..., k)의 수를 표시하고, 상기 각각의 경로 거리(DPF1, DPF2)가 상기 미리 정의할 수 있는 노드(AA)로부터 시작하여 상기 데이터베이스 질의 동안 평가되는 것이 가능함 ―
   을 포함하는,
   데이터베이스를 생성하기 위한 디바이스.
3. 데이터베이스(DB) 내의 정보 값(IF)을 결정하기 위한 검색 방법으로서,
   제 1 항에 따라 상기 데이터베이스(DB)를 생성하는 것이 가능하고,
   이하의 단계들:
   미리 정의할 수 있는 노드(AA)의 표시, 경로 거리(DIST), 및 결정될 필요가 있는 트리플(TF)을 포함하는 검색 패턴(search pattern)(QY)에 의해 데이터베이스 질의를 생성하는 단계;
   상기 데이터베이스 질의를 결정하기 위해 상기 데이터베이스(DB)를 검색하는 단계 ― 상기 검색 패턴(QY)에서 표시되는 상기 경로 거리(DIST)가 상기 검색 동안 고려됨 ―; 및
   상기 검색 패턴(QY)의 사양들을 충족하는 상기 트리플들(TF) 중 적어도 하나의 상기 정보 값들(IF) 중 적어도 하나를 이용 가능하게 하는 단계
   가 수행되는,
   데이터베이스 내의 정보 값을 결정하기 위한 검색 방법.
4. 제 3 항에 있어서,
   상기 검색 패턴에 표시된, 상기 검색 패턴(QY)에서 미리 정의된 상기 노드(AA)로부터의 상기 경로 거리(DIST)를 초과하지 않는 경로 거리를 갖는 트리플들이, 상기 데이터베이스 질의를 결정하기 위하여 상기 데이터베이스(DB) 검색 동안에 고려되는,
   데이터베이스 내의 정보 값을 결정하기 위한 검색 방법.
5. 제 3 항 또는 제 4 항에 있어서,
   상기 검색 패턴(QY)에 표시된, 상기 검색 패턴(QY)에서 표시된 미리 정의할 수 있는 노드(AA)로부터의 정확히 상기 경로 거리(DIST)인 경로 거리를 갖는 트리플들이, 상기 데이터베이스 질의를 결정하기 위하여 상기 데이터베이스(DB) 검색 동안에 고려되는,
   데이터베이스 내의 정보 값을 결정하기 위한 검색 방법.
6. 제 3 항 또는 제 4 항에 있어서,
   상기 경로 거리(DIST)가 상기 데이터베이스(DB)에서 발생하는 적어도 최대 경로 거리(DISmax)로 설정되는 방식으로, 상기 경로 거리(DIST)에 대한 값 영(0)이 상기 검색 패턴(QY)에서 프로세싱되는(processed),
   데이터베이스 내의 정보 값을 결정하기 위한 검색 방법.
7. 데이터베이스(DB) 내의 정보 값(IF)을 결정하기 위한 검색 디바이스(SVOR)로서,
   상기 데이터베이스(DB)는 제 2 항에 따라 생성되고,
   미리 정의할 수 있는 노드(AA)의 표시, 경로 거리(DIST), 및 결정될 필요가 있는 트리플(TF)을 포함하는 검색 패턴(QY)에 의해 데이터베이스 질의를 생성하기 위한 제 1 유닛(E1);
   상기 데이터베이스 질의를 결정하기 위해 상기 데이터베이스(DB)를 검색하기 위한 제 2 유닛(E2) ― 상기 검색 패턴(QY)에 표시된 상기 경로 거리(DIST)가 상기 검색 동안에 고려되는 것이 가능함 ―; 및
   상기 검색 패턴(QY)의 사양들을 충족하는 상기 트리플들(TF) 중 적어도 하나의 상기 정보 값들(IF) 중 적어도 하나를 이용 가능하게 하기 위한 제 3 유닛(E3)
   을 포함하는,
   데이터베이스 내의 정보 값을 결정하기 위한 검색 디바이스.
8. 제 7 항에 있어서,
   상기 검색 패턴(QY)에 표시된, 상기 검색 패턴(QY)에서 미리 정의된 노드(AA)로부터의 경로 거리를 초과하지 않는 경로 거리를 가진 트리플들이 상기 데이터베이스 질의를 결정하기 위한 상기 데이터베이스(DB) 검색 동안에 고려되도록, 상기 제 2 유닛(E2)이 추가로 구현되는,
   데이터베이스 내의 정보 값을 결정하기 위한 검색 디바이스.
9. 제 7 항 또는 제 8 항에 있어서,
   상기 검색 패턴(QY)에 표시된, 상기 검색 패턴(QY)에서 미리 정의된 상기 노드(AA)로부터의 정확히 경로 거리(DIST)인 경로 거리를 갖는 트리플들이 상기 데이터베이스 질의를 결정하기 위하여 상기 데이터베이스(DB) 검색 동안에 고려되도록, 상기 제 2 유닛(E2)이 추가로 구현되는,
   데이터베이스 내의 정보 값을 결정하기 위한 검색 디바이스.
10. 제 7 항 또는 제 8 항에 있어서,
    상기 경로 거리(DIST)가 상기 데이터베이스(DB)에서 발생하는 적어도 최대 경로 거리(DISmax)로 설정될 수 있는 방식으로 상기 경로 거리(DIST)에 대한 값 영(0)이 상기 검색 패턴(QY)에서 프로세싱될 수 있도록, 상기 제 2 유닛(E2)이 추가로 구현되는,
    데이터베이스 내의 정보 값을 결정하기 위한 검색 디바이스.

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