[논문]정규화된 논리적 데이터 모델의 생성을 위한 사건 기반 개체-관계 모델링 방법론

유재건

doi:10.7232/jkiie.2011.37.3.264

정규화된 논리적 데이터 모델의 생성을 위한 사건 기반 개체-관계 모델링 방법론
An Event-Driven Entity-Relationship Modeling Method for Creating a Normalized Logical Data Model 원문보기

대한산업공학회지 = Journal of the Korean Institute of Industrial Engineers, v.37 no.3, 2011년, pp.264 - 270

Abstract ▼ AI-Helper

A new method for creating a logical data model is proposed. The logical data model developed by the method defines table, primary key, foreign key, and fields. The framework of the logical data model is constructed by modeling the relationships between events and their related entity types. The proposed method consists of a series of objective and quantitative decisions such as maximum cardinality of relationships and functional dependency between the primary key and attributes. Even beginners to database design can use the methology as long as they understand such basic concepts about relational databases as primary key, foreign key, relationship cardinality, parent-child relationship, and functional dependency. The simple and systematic approach minimizes decision errors made by a database designer. In practial database design the method creates a logical data model in Boyce-Codd normal form unless the user of the method makes a critical decision error, which is very unlikely.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

데이터베이스 교과목을 수강하는 대학교 2학년 학생들에게 방법론을 설명하고 데이터베이스 설계 과제를 수행하게한 결과 논리적 데이터 모델의 수준이 높아지고, 설계 오류가 감소하여 수정 요구가 최소화되었음을 관찰할 수 있었다. 방법론을 좀 더 쉽게 적용할 수 있도록 모델링 소프트웨어를 개발하는 것이 추후 목표이다.
개념적 데이터 모델인 개체-관계 다이어그램을 완성하고, 이를 논리적 데이터 모델로 변환하는 것이 일반적인 관계형 데이터베이스 설계 과정이다. 본 논문에서는 개념적 설계를 생략하고 직접 논리적 데이터 모델을 생성하는 개체-관계 모델링 방법론을 제시한다. 생성된 논리적 데이터 모델은 테이블, 기본키 필드, 외래키 필드, 일반 필드의 정의를 포함한다.

가설 설정

예를 들어 “고객이 상품을 주문하다”라는 사건의 집합을 동사 개체 유형 ‘주문’이라고 하고, 관련 개체 유형이 고객, 상품, 직원이라고 하자. 하나의 주문 개체 인스턴스와 관련된 고객과 직원 개체 인스턴스가 항상 하나이고, 한 명의 고객 또는 직원 개체 인스턴스와 관련된 주문 개체 인스턴스는 많아야 하나라고 가정하자. 이는 한 명의 고객이 많아야 한 번 주문할 수 있고, 한 명의 직원이 많아야 한 건의 주문을 처리할 수 있음을 의미한다(매우 비현실적인 가정임).

제안 방법

그리고 관련 개체 유형 V’가 포함되도록 종속 사건을 서술하는 단문을 수정한다.
기본키와 외래키, 관계의 최대 사상수, 개체 유형 간의 부모-자식 관계, 그리고 기본키와 속성 간의 함수 종속 등 데이터베이스의 기본 개념만 습득하면, 데이터베이스를 처음 접하는 초보자들도 쉽게 이해하고 사용할 수 있는 방법론을 제시하였다. 참조 무결성 원칙의 개념을 적용하여 조상 개체 유형에서 후손 개체 유형의 순서로 개체 유형의 정의가 이루어지도록 하였다.
•후보 개체 유형의 기본키와 속성 간에 함수 종속이 성립하면 속성의 주인 개체 유형은 후보 개체 유형일 수도 있지만 후보 개체 유형의 조상 개체 유형에 존재할 수도 있다. 따라서 후보 개체 유형을 부모 개체 유형으로 변경한 후 함수 종속 여부를 조사한다.
•후보 개체 유형의 기본키와 속성 간에 함수 종속이 성립하지 않으면 속성의 주인 개체 유형은 후보 개체 유형의 자손 개체 유형에 존재한다. 따라서 후보 개체 유형을 자식 개체 유형으로 변경한 후 함수 종속 여부를 조사한다.
문서, 협업과의 인터뷰 등 다양한 경로를 이용하여 관리 대상 속성을 수집한다. 수집된 속성의 주인 개체 유형을 결정함으로써 테이블의 일반 필드가 결정된다.
본 논문에서 제시하는 방법론은 개체 유형(entity type)과 관계(relationship)를 정의한 후에 속성을 정의하는 하향식 방법론이다. [Figure 1]에 나타난 바와 같이 방법론은 크게 테이블, 기본키 및 외래키 필드를 결정하는 과정과 일반 필드를 결정하는 과정으로 나누어진다.
본 논문이 제시하는 모델링 방법론은 복잡한 사고 과정을 단순하고 구체적인 판단 과정으로 분해하고 체계화함으로써 설계자의 판단 오류를 최소화한다. 특히 초보 설계자의 경우 매우 난해하게 느껴질 수 있는 사고 과정을 안내함으로써 개체, 관계, 속성의 개념을 좀 더 쉽게 이해하는 데에도 도움이 된다.
업무 관련 문서의 조사, 현업과의 인터뷰 등 다양한 경로를 이용하여 관리 대상 속성을 수집한다. 속성이 가질 수 있는 값의 집합을 원소나열법이나 조건제시법을 이용하여 가능한 상세하고 구체적으로 정의한다.
기본키와 외래키, 관계의 최대 사상수, 개체 유형 간의 부모-자식 관계, 그리고 기본키와 속성 간의 함수 종속 등 데이터베이스의 기본 개념만 습득하면, 데이터베이스를 처음 접하는 초보자들도 쉽게 이해하고 사용할 수 있는 방법론을 제시하였다. 참조 무결성 원칙의 개념을 적용하여 조상 개체 유형에서 후손 개체 유형의 순서로 개체 유형의 정의가 이루어지도록 하였다. 데이터 모델링은 데이터베이스 개념 뿐 아니라 적용 분야에 대한 지식과 경험에 크게 의존하는 매우 추상적인 작업이다.

이론/모형

수집된 속성의 주인 개체 유형을 결정함으로써 테이블의 일반 필드가 결정된다. 속성의 주인 개체 유형 결정 과정은 (Yoo, 2007)에서 제시된 방법론이 사용된다. 이는 주인 개체 유형이 될 만한 후보 개체 유형을 선택하고, 기본키와 속성의 함수 종속 여부를 판단하는 과정으로 이루어진다.

성능/효과

따라서 어떠한 모델링 방법론도 모델러의 판단 오류를 배제할 수는 없다. 그러나 본 논문에서 제시된 방법론은 객관적이고 정량적인 판단 방법을 사용함으로써 오류를 최소화한다. 데이터베이스 교과목을 수강하는 대학교 2학년 학생들에게 방법론을 설명하고 데이터베이스 설계 과제를 수행하게한 결과 논리적 데이터 모델의 수준이 높아지고, 설계 오류가 감소하여 수정 요구가 최소화되었음을 관찰할 수 있었다.
그러나 본 논문에서 제시된 방법론은 객관적이고 정량적인 판단 방법을 사용함으로써 오류를 최소화한다. 데이터베이스 교과목을 수강하는 대학교 2학년 학생들에게 방법론을 설명하고 데이터베이스 설계 과제를 수행하게한 결과 논리적 데이터 모델의 수준이 높아지고, 설계 오류가 감소하여 수정 요구가 최소화되었음을 관찰할 수 있었다. 방법론을 좀 더 쉽게 적용할 수 있도록 모델링 소프트웨어를 개발하는 것이 추후 목표이다.
본 논문이 제시하는 방법론은 관계의 최대 사상수나 함수 종속과 같이 객관적이고 정량적인 판단 기준을 사용함으로써 데이터 모델링 초보자가 사용하기에도 적합하다.
개체 유형 P₀의 조상 개체 유형은{P_i | P_i는 P_i-1의 부모 개체 유형, i = 1, 2, 3, …}, 개체 유형 C₀의 후손 개체 유형은{C_i | C_i는 C_i-1의 자식 개체 유형, i = 1, 2, 3, …}와 같이 표현될 수 있다. 최초의 후보 개체 유형은 거의 대부분 주인 개체 유형이나 주인 개체 유형의 조상 또는 후손 개체 유형에서 선택되므로 제시된 방법론에 의해 주인 개체 유형이 발견될 가능성은 매우 높다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	생성된 논리적 데이터 모델은 어떤 것의 정의를 포함하는가?	본 논문에서는 개념적 설계를 생략하고 직접 논리적 데이터 모델을 생성하는 개체-관계 모델링 방법론을 제시한다. 생성된 논리적 데이터 모델은 테이블, 기본키 필드, 외래키 필드, 일반 필드의 정의를 포함한다. 현실적인 데이터베이스 설계에 적용할 경우 정의된 테이블은 Boyce-Codd 정규형이 된다.
	문장에서 하나의 서술어는 몇 개의 사실을 표현하는가?	문장에서 하나의 서술어는 하나의 사실을 표현한다. 둘 이상의 서술어를 가진 문장은 둘 이상의 사실을 표현하는 것이다.

참고문헌 (6)

Chen, P. (1976), The Entity Relationship Model: Towards a Unified View of Data, ACM Transactions on Database Systems, 1(1), 9-36.

상세보기
Lee, W. S. (2003), Data Architecture Solution 1, En-Core Consulting, Seoul, Korea.
Ra, Y. (2009), Executional Form Prototyping System for Data Modeling Review, Journal of KIISE Database Society, 25(1), 19-37.
Shoval, P. and Shiran, S. (1997), Entity-relationship and object-oriented data modeling-An experimental comparison of design quality, Data and Knowledge Engineering, 21, 297-315.

상세보기
Yoo, J. (2007), A Study for Consolidating the Normalizing Function of Computer-Aided Database Design System, Engineering Research, 5(1), 131-143.
Yoo, J. (2010) Step by Step : Access 2007 Database Basics and Applications, Hansung University Press, Seoul, Korea.

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