[논문]메타데이터의 통합을 위한 스키마 매핑 및 데이터 변환 시스템

이민호; 이원구; 최윤수; 윤화묵; 송사광; 정한민

doi:10.9708/jksci/2012.17.10.129

[국내논문] 메타데이터의 통합을 위한 스키마 매핑 및 데이터 변환 시스템
Schema Mapping and Data Conversion System for Integrating Article Metadata 원문보기

韓國컴퓨터情報學會論文誌 = Journal of the Korea Society of Computer and Information, v.17 no.10, 2012년, pp.129 - 136

이민호 (한국과학기술정보연구원 소프트웨어연구실) , 이원구 (한국과학기술정보연구원 소프트웨어연구실) , 최윤수 (한국과학기술정보연구원 소프트웨어연구실) , 윤화묵 (한국과학기술정보연구원 소프트웨어연구실) , 송사광 (한국과학기술정보연구원 소프트웨어연구실) , 정한민 (한국과학기술정보연구원 소프트웨어연구실)

초록
AI-Helper

본 논문에서는 논문 메타 데이터 특성 분석 연구를 토대로 데이터 변환 방법들을 고안하고 스키마 매핑 및 변환시스템을 구현한다. 빅 데이터 분석을 위해서는 다양한 시스템의 데이터베이스에 축적된 데이터를 공통의 형식으로 변환하는데, 현재의 데이터 변환 시스템들은 구문 의존적 문제와 사용의 불편함을 가지고 있다. 본 논문에서 구현된 시스템은 논문 메타데이터 분야에 특화된 시스템으로, 사용하기 쉬운 스키마 매핑 인터페이스를 가지고 있으며 다양한 논문 데이터 구문을 변환할 수 있다. 또한 시스템에 등록되지 않은 새로운 스키마를 가진 데이터가 입력되더라도 시스템의 재 컴파일이 필요 없다. 본 시스템은 사용성 평가를 통하여 시스템 사용성 평균 점수로 89.25점을 받았다.

Abstract ▼ AI-Helper

We devise data conversion methods and implement schema mapping and conversion system based on the study on research paper metadata characteristics analysis. Data conversion in unified form from databases of various systems is necessary for big data analysis. Legacy data conversion systems have drawbacks of syntax dependent problem and inconvenience for use. The implemented system, which is specialized system for research paper metadata, has easy schema mapping interface and can convert data with various syntax. In addition to that, Recompiling of the system is not necessary even if new schema which is not preregistered in the system comes in. We proved its usefulness by usability evaluation.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

본 연구에서는 [6]의 연구를 기반으로 논문 메타데이터의 특성을 반영한 메타데이터 변환 시스템을 설계한다. 변환 시스템은 논문 메타데이터에 적합한 변환 방법과 인터페이스를 구현하여 사용하기 쉬우며, 메타 데이터 변환을 직접 수행함으로써 신규 스키마의 추가 시에도 재 컴파일하지 않도록 설계한다.
비록 데이터베이스 스키마가 데이터베이스를 설계한 사람에 따라 다르기는 하지만 같은 도메인에서는 비슷한 요소들이 많이 있는 특성이 있기 때문에, 데이터 특성을 분석하면 사용하기 쉬운 스키마 매핑과 변환 방법을 도출할 수 있다. 본 연구에서는 기존에 수행한 논문 메타데이터 스키마의 특성 연구를 기반으로 논문 메타데이터 스키마 매핑 시스템과 데이터 변환 시스템을 설계 및 구현한다[6].
데이터 통합을 위해서는 데이터를 표현하는 스키마의 이질성을 통일하고 데이터 표현 방법을 변환하여야 한다. 본 연구에서는 논문 메타데이터의 특성 분석을 통하여 기존 연구가 가진 데이터의 구문 의존적인 문제와 사용하기 어려운 단점을 해결한 스키마 매핑 및 변환 시스템을 제안하였다. 데이터 특성 분석을 통해 네 가지 변환 방법을 분류하고 이를 구현하였으며, 사용성 평가를 통해 사용하기 쉬움을 입증하였다.

가설 설정

- 디자인 사용성이 이용성을 저하함.

제안 방법

대신에 사용자 편리를 위하여 스키마를 자동 파싱하여 요소를 제시하고, 과 같이 사용자가 이를 편집하여 의미를 확장하고, 관리할 수 있는 기능을 넣었다.
요소가 적은 스키마를 설정하는 경우에는 사용자의 실수가 적고 쉽게 수정할 수 있는 반면에, 요소가 많은 스키마의 경우에는 비슷한 작업을 반복하게 되어 사용자의 설정 오류가 발생하기 쉽다. 따라서 사용성 평가를 통해 사용자가 얼마나 쉽게 시스템을 사용할 수 있는지를 측정하였다. 시스템 사용성 평가에 관한 여러 선행 연구를 조사하여 설문항목을 도출하였다.
상기 3가지 리스트의 항목에서 계층적 분석방법(AHP: Analytic Hierarchy Process)을 통하여 크게 유효성, 구조적 및 시각적 명확성, 유용성, 지원성, 직관성의 5개 항목을 도출하고 각 항목마다 5개~7개 사이의 질의를 만들었다(표2).
따라서 사용성 평가를 통해 사용자가 얼마나 쉽게 시스템을 사용할 수 있는지를 측정하였다. 시스템 사용성 평가에 관한 여러 선행 연구를 조사하여 설문항목을 도출하였다. 항목 도출을 위해 조사한 사용성 평가 체크 리스트는 Steven Turner, Information & Design사⁴⁾, 곽호완의 웹사이트 사용성 평가 체크리스트이다[12][13].
따라서 논문 메타데이터 변환 시스템은 XML 파서, SGML 파서, MARC파서는 물론이고, 자체 정의한 텍스트를 파싱할 수 있도록 문서의 구조, 태그, 구분자를 입력 받을 수 있는 인터페이스를 갖는 파서를 포함하여야 한다. 우리는 XML, SGML의 파싱을 위하여 일반적으로 많이 사용되는 공개 소프트웨어인 Dom4J³⁾를 사용하고, MARC 파서와 태그가 달린 텍스트를 위한 파서는 자체적으로 개발하였다.
평가는 논문정보 유통기관의 메타데이터 관리자 6명과 대학 도서관 사서 4명을 대상으로 시스템을 사용한 후, 평가 설문 항목에 대해 답변하는 방식으로 수행하였다. <그림 6>은 사용성 평가 결과를 히스토그램으로 나타낸 것이다.
평가자들이 긍정적으로 평가한 항목들은 스키마 매핑 인터페이스의 단순함과 일관적인 조작방식을 들었으며, 기존 시스템들은 제공하지 못하였던 다양한 구문의 처리와 재 컴파일 불편성의 해소도 높이 평가하였다.

성능/효과

본 연구에서는 논문 메타데이터의 특성 분석을 통하여 기존 연구가 가진 데이터의 구문 의존적인 문제와 사용하기 어려운 단점을 해결한 스키마 매핑 및 변환 시스템을 제안하였다. 데이터 특성 분석을 통해 네 가지 변환 방법을 분류하고 이를 구현하였으며, 사용성 평가를 통해 사용하기 쉬움을 입증하였다. 향후 더 편리한 데이터 변환을 위하여 자동 스키마 매핑 연구를 수행할 예정이다.
<그림 6>은 사용성 평가 결과를 히스토그램으로 나타낸 것이다. 시스템 사용성 평균 점수는 산술 평균으로 89.25점이 나왔으며, 표준편차는 4.58이었다. 일반적으로 85점 정도면 사용성이 양호하다고 할 수 있다.

후속연구

데이터 특성 분석을 통해 네 가지 변환 방법을 분류하고 이를 구현하였으며, 사용성 평가를 통해 사용하기 쉬움을 입증하였다. 향후 더 편리한 데이터 변환을 위하여 자동 스키마 매핑 연구를 수행할 예정이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	공통적으로 수행하는 데이터 통합 방법은 무엇인가?	이러한 연구들에서 공통적으로 수행하는 데이터 통합 방법은 데이터의 구조와 표현법을 정의하는 공통의 스키마를 정하고 기존 시스템의 데이터베이스 스키마를 공통의 스키마와 매핑한 후 데이터를 변환하는 것이다. 하지만 요소가 많은 큰 스키마의 경우에는 수작업을 통해 매핑하기가 어렵거나 실수에 의한 오류가 발생하기 쉽다.
	데이터 마이닝이란?	기업들은 정보화 단계를 넘어서 데이터 활용 단계로 들어서고 있으며, 이에 따라 데이터를 분석하여 문제점을 찾아 기업의 경쟁력을 확보하기 위한 데이터 마이닝이 점점 더 중요해지고 있다. 데이터 마이닝1)은 대규모로 저장된 데이터 안에서 체계적이고 자동적으로 통계적 규칙이나 패턴을 찾아내는 것으로, 이를 위해서는 다양한 시스템의 데이터베이스에 축적된 데이터를 공통의 형식으로 변환하여 저장 및 관리하여야 한다. 다양한 시스템으로부터 생산된 데이터는 구조와 형식이 서로 상이하여 이를 통합하기 위한 여러 가지 노력들이 있었다[1][2][3][4][5].
	메타데이터 스키마를 Priscilla Caplan의 분류에 따라 구문, 의미구조, 내용 규칙으로 설명하면?	[6]에서는 학술 논문의 메타데이터 스키마를 Priscilla Caplan의 분류에 따라 구문, 의미구조, 내용 규칙 세 측면으로 나누고 특성을 살펴보았다. 세 가지 분류 중 구문은 메타데이터를 이루는 요소들을 어떻게 기계 가독 형식으로 인코딩 해야하는 가를 말하며, 의미구조는 메타데이터 요소 자체의 의미를 말하는 것으로 일반적으로 이름과 정의로서 의미를 표시한다. 내용규칙은 메타데이터 요소의 값이 어떻게 선정되고 표현되는지를 명시한다[7]. [6]의 연구는 10개 주요 해외 출판사의 논문 메타데이터 스키마를 통합 메타데이터의 설계나 상호운영을 위한 데이터 변환 시에 참고할 수 있도록 하기 위함이었다.

참고문헌 (13)

Margaret St. Pierre, "Issues in Crosswalking Content Metadata Standards", NISO White Paper, 1998.
Erhard Rahm, and Phillip A. Bernstein, "A survey of approached to automatic schema matching", The VLDB Journal, Vol.10, pp.334-350, 2001.
Metadata Registry, http://metadata-stds.org/11179/
Md. Sumon Shahriar, and Jixue Liu, "Towards the Preservation of Referential Constraints in XML Data Transformation for Integration", International Journal of Database Theory and Application, Vol.3, No.2, 2010.
Won-Goo Lee, Hwa-Mook Yoon, and Won-Kyung Sung, "An Efficient Management System on Digital Contents: Literature Data", Poceedings of the International Conference on Convergence Content, Nara, Japan, 2010 December.
Min-Ho Lee, Won-Goo Lee, Hwa-Mook Yoon, Sung-Ho Shin, and Jae-Jeol Ryou, "Comparison and Analysis of Science and Technology Journal Metadata", Vol. 11, No. 9, pp. 515-523, 2011.
Priscilla Caplan, and Dong-Geun Oh, "The Understanding of Metadata", Tae-il publishers, 2004.
Kyung-Ho Lee, and Jun-Seoung Lee, "XMLSchema Matching based on Ontology Renewal for XML Document Conversation", KIISE Journal, Vol. 33, No. 7, pp. 727-740, 2006.
Md. Sumon Shahriar, and Jixue Liu, "Constraint-Based Data Transformation for Integration: An Information System Approach", International Journal of Database Theory and Application, Vol. 3, No. 1, 2010.
Jae-Hong Kim, and Sang-Jo Lee, "An Algorithm for Ontology Merging and Alignment using Local and Global Semantic Set", IEEK Journal, Vol. 41, No. 4, pp. 23-30, 2004.
Tae-jin Ha, "Realization of XSLT-based Schema Mapper using RCP", thesis paper, Seoul National University of Science and Technology, 2009.
Turner, Steven, "The HEP test for grading web site usability, Computers in Libraries", Complete coverage of library information technology, Vol.10, pp.37-39, 2002.
Ho-Wan Gwak, Ji-Eun Gwak, Su-jin Kim, and Jeong-Mo Lee. "Usability Survey on Domestic Website Design: Questionnaire Survey and Heuristic Evaluation", Cognitive Science, Vol.1, pp.33-45, 2000.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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