KR20020028132A

KR20020028132A - Data-indexing system and the method of database

Info

Publication number: KR20020028132A
Application number: KR1020000059070A
Authority: KR
Inventors: 김성헌
Original assignee: 김성헌
Priority date: 2000-10-07
Filing date: 2000-10-07
Publication date: 2002-04-16

Abstract

PURPOSE: A device and a method for indexing data are provided to make a user easily and accurately receive the desired result or information afterwards and apply the result and information to various systems and to output improved information and result by indexing data with an artificial intelligent element when the result and information are applied to an expert system. CONSTITUTION: The device comprises a time creating unit(140) for creating reference time data such as data input time, life span, and storage period, an interface(110) for interfacing input data by measuring the intensity of the input data employing many channels, a central processing unit(100) for calculating a weight corresponding to the priority order of data indexing, renewing the storage sequence of inputted data and stored data by comparing the calculated weight to the weight of pre-stored data, and indexing the storage of data corresponding to the renewed result, and a database(130) for storing the data inputted and stored depending on the indexing result of the central processing unit.

Description

DATA INDEXING SYSTEM AND THE METHOD OF DATABASE}

본 발명은 데이터베이스의 데이터 인덱싱 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 특히, 미리 정해진 조건과 기준으로 저장된 데이터를 인덱싱하고, 인덱싱 된 데이터를 소정 전문가 시스템 및 그에 상응하는 기기에 적용할 수 있도록 하는 데이터베이스 인덱싱 장치 및 그 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a data indexing apparatus and a method of a database, and more particularly, to a database indexing apparatus for indexing stored data based on predetermined conditions and criteria, and applying the indexed data to a predetermined expert system and a corresponding device. And to a method thereof.

컴퓨터 및 그에 상응하는 기기들은 입력 및 저장된 데이터들 내역과 그들의 해석을 통해 필요한 연산 및 처리를 행하도록 하고 있다. 상기 데이터들은 데이터베이스로 칭해지는 저장장치로 저장되며, 상기 저장된 데이터들의 내역에 따라 프로그램, 혹은 그러한 프로그램의 실행에 있어 사용되는 정보 데이터가 될 수도 있다.Computers and their corresponding devices allow input and stored data to be interpreted and their interpretations to perform necessary operations and processing. The data is stored in a storage device called a database, and may be a program or information data used in the execution of such a program depending on the details of the stored data.

한편, 상기 저장된 정보 데이터는 필요한 정보, 요구하는 정보를 사용자가 획득함에 있어 주요한 부분이 된다. 즉, 상기 저장된 데이터의 인덱싱 상태에 따라 컴퓨터의 데이터 연산 처리 성능이 상이해질 수 있으며, 이는 사용자가 필요로 하는 결과의 질적 차이를 발생할 수 있는 것이다.On the other hand, the stored information data is a major part in the user to obtain the necessary information, the required information. That is, the performance of the data operation processing of the computer may be different according to the indexing state of the stored data, which may cause a qualitative difference of the result required by the user.

그의 실 예로서, 전문가시스템 (expert systems: ES)이 설명될 수 있다. 전문가 시스템이라 함은 일정 수준 이상의 전문적 지식과 경험을 체계화하여 컴퓨터로 대표되는 연산 장치에 저장해두고, 추후 이를 필요로 하는 일반 사용자의 요구가 있으면, 상기 저장된 전문적 지식과 경험을 참조를 통해 상기 전문적 지식과 경험을 이용할 수 있도록 하는 시스템을 칭한다.As an example thereof, expert systems (ES) can be described. The expert system is a system that stores a certain level of expertise and experiences and stores them in a computer-represented computing device, and if there is a demand from a general user who needs them later, the expert knowledge is referred to by referring to the stored expertise and experiences. It refers to a system that makes use of experiences and experiences.

전문가 시스템에서 일정 수준 이상의 전문적 지식과 경험의 체계화는 바로 해당 연산 장치가 구비하는 데이터베이스의 데이터 인덱싱 방식에 따라 상이해질 수 있는 것이다. 입력 및 저장된 데이터의 인덱싱 방식에 따라 일정 수준 이상의 전문적 지식과 경험에 해당하는 데이터를 선별할 수있으며, 그로 인하여 출력 결과가 달라질 수 잇다. 결국은 어떠한 인덱싱 방식을 채택하느냐에 따라 해당 연산 장치의 성능이 달라질 수 있는 것이다.The organization of more than a certain level of expertise and experience in the expert system can be different depending on the data indexing method of the database of the computing device. Depending on how the input and stored data is indexed, data corresponding to a certain level of expertise and experience can be selected, which can result in different output results. Eventually, the performance of the computing device may vary depending on which indexing scheme is adopted.

최근 데이터베이스의 인덱싱 방식에 따른 연산장치의 출력 결과가 상이해질 수 있는 분야로서는 인터넷의 검색 엔진 분야가 된다.Recently, as a field in which output results of arithmetic unit according to the indexing method of a database may be different, the search engine field of the Internet is used.

이는 긁어온 웹 문서를 소정 방식을 통해 인덱싱하여 저장하고, 추후 사용자가 필요 문서를 요구할 시 상기 저장된 결과를 참조로 우선순위로 두어 하여 출력하도록 한다. 이때 상기 우선순위는 상기 인덱싱 상태에 따라 정해지며, 그 상태를 통해 해당 검색 엔진의 성능에 많은 차이가 있는 것이다.This indexes and saves the scraped web document through a predetermined method, and when the user requests a required document later, the stored result is given priority as a reference and outputted. In this case, the priority is determined according to the indexing state, and there is a great difference in the performance of the corresponding search engine through the state.

대표적 실예로, 검색엔진 시스템 중 "구글"이라는 웹 문서 검색엔진이 있다. 이는 미합중국 "구글"사에서 개발한 검색 엔진으로, 긁어온 웹 문서를 인덱싱하여 저장할 시 해당 웹 문서가 링크된 갯수에 보다 가중치로 두어 인덱싱을 행하고 그 결과에 따른 우선 순위로서 출력 하도록 하는 랭크 시스템을 채택하고 있다. 이는 단순히 알파벳 순, 페이지 뷰 순 등으로 인덱싱 하는 기존의 검색 엔진에 비해 월등한 성능의 향상을 나타내게 된다.A representative example is a web document search engine called "Google" among search engine systems. This is a search engine developed by the US "Google" company. When indexing and storing a scraped web document, the ranking system puts the web document into a more weighted number of linked pages to index and output as a priority according to the result. Adopted. This represents a significant performance improvement over existing search engines that simply index in alphabetical order, page view order, and so on.

결국, "구글"을 사용하는 사용자들은 자신이 원하는 웹문서 검색 결과를 볼 시, 해당 웹 문서들이 링크된 개수에 따른 우선순위에 근거하여 볼 수 있으며, 검색하기 원하는 웹문서에 보다 근접한 웹 문서를 검색할 수 있게 된다.After all, users who use "Google" can view web document search results that they want, based on their priority based on the number of linked web documents. You can search.

이처럼 연산처리 장치에 있어 구비되는 데이터베이스의 인덱싱 방법이 어떠하느냐에 따라 에 다양한 형태로서 정보의 출력 결과가 나타날 수 있으며, 그에 따라 사용자의 정보 출력 결과에 따른 만족도가 달라질 수 있다.As described above, the output of the information may appear in various forms depending on how the indexing method of the database provided in the arithmetic processing device is provided. Accordingly, the satisfaction of the user may vary according to the output of the information.

따라서, 최근에는 가장 적절한 인덱싱 방법이 어떻게 될 것인지에 대한 논의가 활발하게 이루어지고 있다.In recent years, there has been a vigorous discussion about what will be the most appropriate indexing method.

따라서, 본 발명의 목적은, 사용자가 추후 요구하는 결과 및 정보를 보다 용이하고 정확하게 받아 볼 수 있으며, 그러한 결과 및 정보를 다양한 시스템으로 적용할 수 있도록 하는 데이터베이스의 데이터 인덱싱 장치 및 그 방법을 제공함에 있다.Accordingly, an object of the present invention is to provide an apparatus and method for data indexing a database, which allows a user to easily and accurately receive a result and information required later, and to apply the result and information to various systems. have.

특히 본 발명의 목적은, 데이터의 수명과, 노출되는 횟수, 그리고 저장되는 기간 등 인공 지능적 요소에 따른 데이터베이스의 데이터 인덱싱 방식 적용함으로서 향후 전문가 시스템 및 그에 상응하는 시스템으로 적용될 시 보다 탁월한 정보 및 결과의 출력을 낼 수 있도록 하는 데이터베이스의 데이터 인덱싱 장치 및 그 방법을 제공함에 있다.In particular, the object of the present invention is to apply the data indexing method of the database according to the artificial intelligence factors such as the lifetime of the data, the number of exposures, and the storage period of the data, so that the information and the result of the information can be more excellent when applied to the expert system and the corresponding system in the future. An object of the present invention is to provide a data indexing apparatus and a method for outputting a database.

이러한 목적들을 달성하기 위하여 본 발명은, 데이터의 입력시점 및 수명, 저장 기간의 참조 시간 데이터를 발생하는 시간 발생부와, 데이터가 입력된 채널의 종류에 해당 데이터의 출력 강도를 구분하여 출력하는 인터페이스와, 상기 출력된 데이터의 출력 강도 및 입력 시점을 변수로 하여 해당 데이터의 인덱싱 우선순위에 해당하는 가중치를 계산하고, 상기 계산된 가중치와, 상기 가중치와 상기 시간 발생부의 시간 데이터 발생 결과에 따른 저장기간과 입력시 미리 정해진 수명이 더 부가된 변수로 하여 계산된 인덱싱 우선순위에 해당하는 가중치를 갖는 미리 저장된 데이터의 가중치를 상호 비교하여, 그 비교된 결과로서 입력 및 저장된 데이터의 저장 순서를 갱신한 후, 갱신된 결과를 통해 상기 데이터들의 저장을 인덱싱하는 중앙처리장치와, 상기 중앙처리장치의 인덱싱 결과에 따라 상기 입력 및 저장된 데이터들을 저장하는 데이터베이스로 이루어짐을 특징으로 한다.In order to achieve the above object, the present invention provides a time generation unit for generating reference time data of a data input time point and lifespan, and a storage period, and an interface for dividing the output intensity of the data according to the type of a channel into which the data is input. And calculating weights corresponding to indexing priorities of the corresponding data using the output intensity and the input time of the output data as variables, and storing the calculated weights, the weights, and the time data generation result of the time generator. Comparing the weights of the pre-stored data having a weight corresponding to the indexing priority calculated with the period and the predetermined lifespan at the time of input, and updating the storage order of the input and stored data as a result of the comparison. And a central processing unit for indexing the storage of the data through the updated result; Group characterized by a made of an database for storing the input data and stored in accordance with the result of the indexing of the central processing unit.

도 1은 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 데이터베이스의 데이터 인덱싱 장치의 내부 블록 구성도.1 is an internal block diagram of an apparatus for indexing data in a database according to a preferred embodiment of the present invention.

도 2는 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 인덱싱 우선순위 패키의 구성 상태를 보여주는 도면.2 is a diagram illustrating a configuration state of an indexing priority packet according to a preferred embodiment of the present invention.

도 3은 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 인덱싱 결과의 데이터가 데이터베이스에 저장된 상태를 보여주는 도면.3 is a diagram illustrating a state in which data of an indexing result is stored in a database according to a preferred embodiment of the present invention.

도 4는 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 데이터베이스로 저장되는 데이터의 우선 순위와 입력 변수에 따른 상관 관계를 보여주는 그래프.4 is a graph showing a correlation between data priorities and input variables stored in a database according to an exemplary embodiment of the present invention.

이하 본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부한 도면들을 참조하여 상세히 설명한다. 우선 각 도면의 구성 요소들에 부가된 참조 부호를 통해 본 발명을 설명함에 있어, 비록 다른 도면상에 표시된 참조 부호일 지라도 동일한 구성 요소를 나타내는 경우에는 동일한 참조부호를 사용하고 있음에 유의해야 한다.Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. First, in describing the present invention through the reference numerals added to the components of each drawing, it should be noted that the same reference numerals are used even when the same reference numerals are shown on the other drawings to indicate the same components.

또한 하기 설명에서는 구체적인 회로의 구성 소자 등과 같은 많은 특정(特定) 사항들이 나타나고 있는데, 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐 이러한 특정 사항들 없이도 본 발명이 실시될 수 있음은 이 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게는 자명하다 할 것이다. 그리고 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.Also, in the following description, many specific details such as components of specific circuits are shown, which are provided to help a more general understanding of the present invention, and the present invention may be practiced without these specific details. It is self-evident to those of ordinary knowledge in Esau. In the following description of the present invention, if it is determined that a detailed description of a related known function or configuration may unnecessarily obscure the subject matter of the present invention, the detailed description thereof will be omitted.

첨부된 도 1은 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 데이터베이스의 데이터 인덱싱 장치의 내부 블록 구성도이다.1 is a block diagram of an internal data indexing apparatus of a database according to a preferred embodiment of the present invention.

이를 참조하면, 중앙처리장치 100은 본 발명의 실시에 따른 데이터베이스의 인덱싱 동작, 그리고 그에 따른 데이터의 저장, 저장된 데이터의 억세싱을 행한다.또한 구성되는 각 구성들의 전반적인 제어를 행한다. 이는 원칩마이크로프로세서로 구현가능하며, 그 처리 성능은 적용되는 제품의 종류에 따라 상이해질 수 있다.Referring to this, the central processing unit 100 performs the indexing operation of the database according to the embodiment of the present invention, and thus stores the data and accesses the stored data. Also, the CPU 100 performs overall control of each component. This can be implemented with a one-chip microprocessor, and its processing performance may vary depending on the type of product applied.

상기 중앙처리장치 100은 시간발생부 140으로부터 데이터 인덱싱을 위한 시간 데이터를 입력받으며, 입력된 시간 데이터를 참조로 입력 및 저장된 데이터의 수명, 입력 시점, 저장 기간 등을 체크한다.The CPU 100 receives time data for data indexing from the time generator 140, and checks the life, input time, and storage period of the input and stored data with reference to the input time data.

또한 상기 중앙처리장치 100은 서로 다른 채널로 입력되는 데이터의 식별, 그리고 해당 데이터의 입력 시점을 통해 본 발명의 실시에 따른 인덱싱 우선순위(IP) 해더를 생성하며, 상기 생성된 인덱싱 우선순위 해더를 미리 저장된 인덱싱 우선순위 해더와 비교하는 동작을 행한다.In addition, the CPU 100 generates an indexing priority (IP) header according to an embodiment of the present invention through identification of data input to different channels and input time of the corresponding data, and generates the generated indexing priority header. The operation of comparing the indexing priority header stored in advance is performed.

비교는 상기 인덱싱 우선순위 내로 포함되는 변수들을 소정 식을 통해 계산하여 그 결과로 나온 가중치로서 이루어진다.The comparison is made as a resultant weight for calculating the variables included in the indexing priority through a predetermined equation.

상기 저장된 인덱싱 우선순위 해더는 상기 입력 채널, 입력 시점, 그리고 저장된 기간, 입력된 반복 횟수(노출횟수), 해당 데이터의 수명을 변수들로 하여 정해진다. 이 또한 소정의 계산식을 통해 가중치 형태로서 정해진다.The stored indexing priority header is determined based on variables such as the input channel, an input time point, and a stored period, an input repetition number (exposure number), and a lifetime of the corresponding data. This is also determined as a weight form through a predetermined calculation.

상기 인덱싱 우선순위 해더의 내부 패킷 구성은 첨부된 도 2에 도시된 바와 같다.The internal packet configuration of the indexing priority header is as shown in FIG. 2.

상기 시간 발생부 140은 통상 클럭 발생기를 내부로 구비하고 있으며, 데이터 각각에 따른 시간 데이터를 차별하여 발생하게 된다.The time generator 140 generally includes a clock generator therein and discriminates and generates time data according to each data.

입력 인터페이스(IF) 110은 데이터의 입력을 인터페이싱 하며, 입력 데이터를 본 발명의 실시에 따른 데이터 프레임 사이즈로 변환 처리한다. 상기 입력 인터페이스 110은 입력되는 데이터의 강도를 측정하도록 다수개의 채널을 구비하고 있으며, 각 채널에 따라 입력된 데이터의 입력 강도가 상이해진다.The input interface IF 110 interfaces an input of data and converts the input data into a data frame size according to an embodiment of the present invention. The input interface 110 includes a plurality of channels to measure the strength of the input data, and the input strength of the input data is different according to each channel.

실 예로 동일한 데이터가 각 채널로 구분되어 입력된 경우, 그의 출력에 있어서는 각 채널에 따라 서로 다른 강도의 데이터 출력이 이루어지게 된다. CH1의 출력과 CH2의 출력, 그리고 CH3, CH4, CH5 각각의 출력은 그 강도가 서로 상이하게 된다.For example, when the same data is input by dividing each channel, the output of the data having different strengths is performed according to each channel. The output of CH1, the output of CH2, and the output of CH3, CH4, CH5 are different in strength from each other.

임시 메모리 120은 입력되는 데이터의 버퍼 링을 행함과 동시에, 상기 중앙처리장치 100의 제어하에 저장된 데이터와 상기 입력된 데이터 각각의 인덱싱 우선순위(IP)에 해당하는 가중치들의 크기 비교가 이루어진다.The temporary memory 120 performs buffering of the input data and compares the data stored under the control of the CPU 100 with weights corresponding to the indexing priority IP of each of the input data.

상기 중앙처리장치 100은 본 발명의 실시에 따라 입력되는 데이터의 채널 종류, 그리고 입력 시점으로서 인덱싱 우선순위를 상기 임시 메모리 상에서 부가하며, 아울러, 미리 저장된 데이터와 그의 인덱싱 우선순위를 독출하여 상기 임시 메모리 상에 저장 한 후 상기 입력된 데이터의 인덱싱 우선순위와 비교 처리하도록 한다.The CPU 100 adds a channel type of data to be input and an indexing priority on the temporary memory as an input time point, and reads out the prestored data and its indexing priority to the temporary memory. After storing the data, compare the indexing priority of the input data.

데이터베이스(DB) 130은 본 발명의 실시에 따른 데이터의 저장을 행하며, 이는 인덱싱 우선순위(IP)의 가중치 크기를 통해 저장 순서를 정하도록 한다. 상기 저장된 데이터는 상기 인덱싱 우선순위의 변경에 따라 저장되는 위치가 지속적으로 계속하여 변경되게 된다.Database 130 stores data in accordance with an embodiment of the present invention, which allows the storage order to be determined through the weighting magnitude of indexing priority (IP). The stored data is continuously changed in the location where it is stored in accordance with the change of the indexing priority.

그리고 본 발명의 적용이 이루어진 상태에서, 상기 데이터베이스 130으로 저장된 데이터들을 미리 지정한 기준으로 선별하여 독출할 수 있도록 하며, 상기 독출된 데이터들은 필요한 경우에 적용될 수 있게 된다.In the state where the present invention is applied, the data stored in the database 130 can be selected and read out on a predetermined basis, and the read data can be applied when necessary.

상기 도 1에 도시된 구성을 통해 본 발명의 동작을 설명하면,Referring to the operation of the present invention through the configuration shown in Figure 1,

S1에서 입력된 데이터에 입력 채널 식별 데이터가 부가된다. 이는 입력된 채널에 따라 서로 상이한 강도의 데이터 처리가 이루어짐에 따른 것이다.Input channel identification data is added to the data input in S1. This is because data processing of different strengths is performed according to the input channel.

그리고 S2에서는 상기 입력된 데이터의 채널 식별 데이터와 입력된 시점의 데이터, 그리고 해당 데이터에 있어 정의된 수명, 현재 시점에 있어 저장된 기간, 그리고 이전 입력된 경우가 있는지 여부를 표시하는 입력 횟수 데이터의 합성에 따른 결과로서 인덱싱 우선순위(IP) 데이터가 부가된 상태로 전달된다.And in S2, the channel identification data of the input data and the data at the time of input, and the number of input data indicating whether the data has a defined lifetime, a stored period at the current time, and whether there has been a previous input. As a result, the indexing priority (IP) data is delivered with added.

참고로, 상기 인덱싱 우선순위(IP)에 해당하는 가중치 값을 살펴보면, 현재 입력된 데이터는 저장된 기간이 거의 제로(0)에 가까울 것이며, 수명의 경우 그 반비례로 높은 값을 유지하게 될 것이다. 그러면 상기 인덱싱 우선순위의 가중치는 높게 형성될 것이다.For reference, referring to the weight value corresponding to the indexing priority (IP), the currently input data will have a stored period of almost zero (0), and will maintain a high value in inverse proportion to the life. The weight of the indexing priority will then be formed high.

그러나 이전 미리 데이터베이스 130으로 저장된 데이터의 경우 저장된 기간이 어느 정도 경과되었을 것이며, 수명은 그와 더불어 낮은 값을 유지하게 될 것인데, 이 경우 해당 데이터의 인덱싱 우선순위를 나타내는 가중치 값은 낮게 형성될 것이다.However, for the data previously stored in the database 130, the stored period may have passed, and the lifetime will be kept low along with the weight value indicating the indexing priority of the data.

그러나, 이전 저장된 데이터의 경우에 있어서도 수명의 값이 낮고 저장 기간의 경과가 있더라도 입력된 횟수가 많은 경우, 그 외 입력된 강도가 높은 경우에는 해당 데이터의 인덱싱 우선순위를 나타내는 가중치 값이 높게 형성될 수 있을 것이다.However, even in the case of previously stored data, if the value of the lifetime is low and the number of inputs is large even though the storage period has elapsed, the weight value indicating the indexing priority of the corresponding data may be high when the input intensity is high. Could be.

그리고, S3에서는 업데이팅 된 인덱싱 우선순위를 갖는 데이터가 데이터베이스로 전달되어 저장되게 되며, 저장 순서는 상기 인덱싱 우선순위의 가중치 값 결과를 통해 정해지게 된다.In S3, the data having the updated indexing priority is delivered to the database and stored, and the storage order is determined through the weight value result of the indexing priority.

상기 가중치 값이 높은 경우 보다 높은 우선순위를 가지는 것으로 취급되어 저장된다.If the weight value is high, it is treated as having a higher priority and stored.

실 예로, 본 발명의 실시에 있어 상기 인덱싱 우선순위(IP)를 계산하는 수학식은 하기와 같이 제안될 수 있다.For example, in the practice of the present invention, the equation for calculating the indexing priority (IP) may be proposed as follows.

여기서 k 및 k', k'', k''', m, n는 실험치를 통해 정해진 값이 된다.Where k and k ', k' ', k' '', m, n are values determined through experimental values.

입력 및 저장된 상태의 각 데이터는 상기 수학식1에 따른 IP값을 지속하여 가지게 된다.Each data in the input and stored state will continue to have an IP value according to Equation (1).

저장기간 및 수명이 시간적으로 경과되면 IP는 감소하고, 입력횟수 및 입력 채널에 있어 강도가 높아지면 IP는 증가된다. 이는 시감의 경과에 따라 지속적으로 변경된다.As the storage period and lifespan elapse, IP decreases, and IP increases as the number of inputs and the strength of the input channel increases. This is constantly changing as time passes.

한편, 하기 수학식 2는 본 발명의 실시에 있어 상기 데이터베이스로부터 저장된 상태의 데이터들을 출력함에 발생되는 인덱싱 우선순위 값의 변화 계산식이 된다.On the other hand, Equation 2 below is a change equation of the indexing priority value generated when outputting the data of the state stored from the database in the embodiment of the present invention.

이는 이미 저장된 데이터들 각각을 출력함에 있어 그 결과를 통해 인덱싱 우선순위가 지속적으로 변경되는 상태를 보여준다.This shows the state in which the indexing priority is constantly changing through the output of each of the already stored data.

앞서의 설명이 데이터의 입력에 따른 데이터베이스의 인덱싱 실시 상태를 설명한 것이면, 하기의 수학식 2의 경우는 미리 저장된 데이터의 출력에 따른 데이터베이스의 인덱싱 실시 상태를 설명하는 것이다 .If the above description has described an indexing state of the database according to the input of data, the following Equation 2 describes the indexing state of the database according to the output of pre-stored data.

상기 수학식2에 따른 동작 또한, 상기 중앙처리장치 100의 데이터베이스의 인덱싱 동작, 저장된 데이터의 억세싱을 통해 실시된다.The operation according to Equation 2 is also performed through the indexing operation of the database of the CPU 100 and the access of the stored data.

상기 중앙처리장치 100은 시간발생부 140으로부터 데이터 인덱싱을 위한 시간 데이터를 입력받으며, 입력된 시간 데이터를 참조로 출력 및 저장된 데이터의 잔여수명, 출력 시점, 저장 기간 등을 체크한다.The CPU 100 receives time data for data indexing from the time generator 140, and checks the remaining life, output time, and storage period of the output and stored data with reference to the input time data.

또한 상기 중앙처리장치 100은 서로 다른 채널로 출력되는 데이터의 식별, 그리고 해당 데이터의 출력 시점을 통해 본 발명의 실시에 따른 인덱싱 우선순위(IP) 헤더를 새로이 생성하며, 상기 생성된 인덱싱 우선순위 헤더를 미리저장된 인덱싱 우선순위 헤더와 비교하는 동작을 행한다.In addition, the CPU 100 generates a new indexing priority (IP) header according to an embodiment of the present invention through identification of data output through different channels and output time of the corresponding data, and the generated indexing priority header Is compared with a pre-stored indexing priority header.

상기 저장된 인덱싱 우선순위 헤더 또한 출력 채널, 출력 시점, 그리고 저장된 기간, 출력된 반복 횟수(노출횟수), 해당 데이터의 수명을 해당 변수들로 하여 정해진다.The stored indexing priority header is also determined based on the output channel, the output time point, the stored period, the number of output repetitions (the number of exposures), and the lifetime of the corresponding data.

그리고 그러한 경우 상기 첨부된 도 1에 도시된 입력 인터페이스(IF) 110의 경우, 출력 인터페이스(IF)로 구현되어 데이터의 출력을 인터페이싱 하게 된다.In such a case, the input interface IF 110 shown in FIG. 1 is implemented as an output interface IF to interface the output of data.

이 도한 출력되는 데이터의 강도를 측정하도록 다수개의 채널을 구비하고 있으며, 각 채널에 따라 출력된 데이터의 출력 강도가 상이해진다.Also, a plurality of channels are provided to measure the intensity of the output data, and the output intensity of the output data differs according to each channel.

상기 임시 메모리 120의 경우 또한 출력되는 데이터의 버퍼 링을 행함과 동시에, 상기 중앙처리장치 100의 제어하에 저장된 데이터와 상기 출력된 데이터 각각의 인덱싱 우선순위(IP)에 해당하는 가중치들의 크기 비교가 이루어진다.In the case of the temporary memory 120, the buffering of the output data is performed, and at the same time, a size comparison of weights corresponding to indexing priority IPs of the stored data and the output data under the control of the CPU 100 is performed. .

상기 중앙처리장치 100은 그러한 경우 출력되는 데이터의 채널 종류, 그리고 출력 시점으로서 인덱싱 우선순위를 상기 임시 메모리 상에서 부가하며, 아울러, 미리 저장된 데이터와 그의 인덱싱 우선순위를 독출하여 상기 임시 메모리 상에 저장 한 후 상기 출력된 데이터의 인덱싱 우선순위와 비교 처리하도록 한다.In this case, the CPU 100 adds a channel type of data to be output and an indexing priority as an output time point on the temporary memory, and also reads and stores pre-stored data and its indexing priority on the temporary memory. After that, the processing is compared with the indexing priority of the output data.

상기 데이터베이스(DB) 130의 경우는 입력시와 마찬가지로 인덱싱 우선순위(IP)의 가중치 크기를 통해 데이터의 저장과 저장 순서를 정하도록 한다. 상기 저장된 데이터는 출력 상태에 따라 변화하는 상기 인덱싱 우선순위의 변경에 따라 저장되는 위치가 지속적으로 계속하여 변경되게 된다.In the case of the database 130, as in the case of the input, the storage and the order of storing the data are determined through the weight size of the indexing priority IP. The stored data is continuously changed in accordance with the change of the indexing priority which changes according to the output state.

또한, 그러한 상태에서 상기 데이터베이스 130으로 저장된 데이터들을 미리지정한 기준으로 선별하여 독출할 수 있도록 하며, 상기 독출된 데이터들은 필요한 경우에 적용될 수 있게 된다.In addition, in such a state, the data stored in the database 130 can be selected and read out on a predetermined basis, and the read data can be applied when necessary.

첨부된 도 3은 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 인덱싱 결과의 데이터가 데이터베이스에 저장된 상태를 보여주는 도면으로서, 상기 계산된 인덱싱 우선순위(IP)의 가중치 값의 결과에 따라 저장되는 우선순위가 서로 다름을 나타내준다.FIG. 3 is a diagram illustrating a state in which data of an indexing result is stored in a database according to a preferred embodiment of the present invention, and priorities of which are stored according to a result of a weight value of the calculated indexing priority (IP) are different from each other. Indicates.

기준값의 설정 상태에 따라 필요한 데이터의 선별이 이루어질 수 있다.The necessary data can be selected according to the setting state of the reference value.

첨부된 도 4는 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 데이터베이스로 저장되는 데이터의 우선 순위와 입력 변수에 따른 상관 관계를 보여주는 그래프로서, 특히, 저장기간 및 수명이 오래될수록 상기 인덱싱 우선순위(IP)의 가중치 값이 감소하는 상태, 그리고 입력 강도 및 횟수의 증가에 따라 인덱싱 우선순위(IP)의 가중치 값이 중가하는 상태를 보여준다.4 is a graph showing a correlation between data priorities and input variables stored in a database according to an exemplary embodiment of the present invention. Particularly, as the storage period and lifespan are longer, the indexing priority (IP) The weight value decreases, and the weight value of the indexing priority (IP) increases as the input strength and the number of times increase.

한편 본 발명의 상세한 설명에서는 구체적인 실시 예에 관해 설명하였으나, 본 발명의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다. 그러므로 본 발명의 범위는 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 안되며 후술하는 특허청구의 범위뿐 만 아니라 이 특허청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.Meanwhile, in the detailed description of the present invention, specific embodiments have been described, but various modifications are possible without departing from the scope of the present invention. Therefore, the scope of the present invention should not be limited to the described embodiments, but should be defined not only by the scope of the following claims, but also by the equivalents of the claims.

결국, 상술한 바와 같은 본 발명의 실시로서, 사용자가 추후 요구하는 결과및 정보를 보다 용이하고 정확하게 받아 볼 수 있으며, 그러한 결과 및 정보를 다양한 시스템으로 적용할 수 있도록 하는 데이터베이스의 구현이 가능하다.As a result, as described above, the present invention can more easily and accurately receive the results and information required by the user later, and it is possible to implement a database that can apply the results and information to various systems.

또한, 데이터의 수명과, 노출되는 횟수, 그리고 저장되는 기간 등 인공 지능적 요소에 따른 데이터베이스의 데이터 인덱싱 방식 적용함으로서 향후 전문가 시스템 및 그에 상응하는 시스템으로 적용될 시 보다 탁월한 정보 및 결과의 출력을 낼 수 있는 효과가 있다.In addition, by applying the data indexing method of the database according to artificial intelligence factors such as the lifespan of the data, the number of exposures, and the storage period, it is possible to output more excellent information and results when applied to the expert system and the corresponding system in the future. It works.

Claims

In the data indexing apparatus of a database,

A time generator for generating reference time data of the data input time and life span and storage period;

An interface that classifies the input strength of the data according to the type of the channel into which the data is input, and

The weight corresponding to the indexing priority of the corresponding data is calculated using the input strength and the input time of the provided data as variables, the calculated weight, the storage period according to the weight and the time data generation result of the time generator, and the input. Compares the weights of the prestored data having a weight corresponding to the indexing priority calculated as a variable with a predetermined lifespan added to each other, and updates the storage order of the input and stored data as a result of the comparison. A central processing unit for indexing the storage of the data through the generated results;

And a database for storing the input and stored data according to the indexing result of the central processing unit.

According to claim 1, wherein the central processing unit,

An apparatus for indexing data of a database, wherein data having a corresponding weight of indexing priority having a value equal to or greater than a predetermined criterion is selected and provided as predetermined reference data.

In the data indexing method of a database,

A time generation process of generating reference time data of an input time and lifespan of a data and a storage period;

An interfacing process for classifying the input strength of the data according to the type of the channel into which the data is input;

Calculating weights corresponding to indexing priorities of the corresponding data using the input strength and the input time of the provided data as variables;

Comparing the calculated weights with weights of pre-stored data having weights corresponding to indexing priorities calculated using the weights and the storage periods according to the time data generation result and a predetermined lifespan upon input. Process,

Updating the storage order of data input and stored as a result of the comparison, and indexing the storage of the data through the updated result;

And storing the input and stored data in a database according to the indexing result.

The method of claim 2,

And selecting the data having a corresponding weight of the indexing priority having a value equal to or greater than a predetermined criterion and providing the data as predetermined reference data.

In the data indexing apparatus of a database,

A time generator for generating reference time data of the output time point, remaining life, and storage period of the data;

An interface that classifies the output strength of the data according to the type of the channel on which the data is output, and

A new value corresponding to the indexing priority of the data is newly calculated by using the output intensity and the output time point of the provided data and the previously weighted and stored previous weight as a variable, and the new calculated weight and the new weight By comparing the weight and the previous weight of the pre-stored data having the previous weight corresponding to the indexing priority calculated by using the storage period according to the time data generation result of the time generation unit and a predetermined lifetime is added to the input, A central processing unit for updating the storage order of the input and stored data as the compared result and then indexing the storage of the data through the updated result;

And a database for storing the output and stored data according to the indexing result of the central processing unit.

The method of claim 5, wherein the central processing unit,

An apparatus for indexing data of a database, wherein data having a corresponding weight of indexing priority having a value of a predetermined criterion or more is selected and provided as predetermined reference data.

In the data indexing method of a database,

A time generation process of generating reference time data of the output time point, remaining life time, and storage period of the data;

An interfacing process for classifying the output intensity of the data according to the type of the channel on which the data is output;

Newly calculating a weight corresponding to the indexing priority of the data by using the output intensity and the output time point of the provided data, and the previously weighted and stored previous weight as a variable;

Comparing the newly calculated weights with previous weights of pre-stored data having previous weights corresponding to indexing priorities calculated using the storage period according to the time data generation result and a predetermined lifespan added to the output. Process,

Updating the storage order of the output and stored data as a result of the comparison, and then indexing the storage of the data through the updated result;

And storing the output and stored data in a database according to the indexing result.

The method of claim 7, wherein