초록

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본 논문은 PubMed를 통한 데이터 미러링 방법 및 시스템 개발에 대해 기술한다. 기존의 PubMed 데이터베이스 검색 시스템은 원격의 사용자와 network로 연결되었기 때문에 대역폭의 제한을 받으며, Web query interface를 이용하기 때문에 검색 방법이 제한적이다. 또한 Text mining과 같은 local application의 이용에는 효과적이지 못하다. 본 논문에서는 효과적인 미러링을 위한 검색어를 제안하고, network 연결 상황에서 발생할 수 있는 비정상적 종료를 극복할 수 있는 PubMedIF를 개발하였다.

본 논문은 PubMed를 통한 데이터 미러링 방법 및 시스템 개발에 대해 기술한다. 기존의 PubMed 데이터베이스 검색 시스템은 원격의 사용자와 network로 연결되었기 때문에 대역폭의 제한을 받으며, Web query interface를 이용하기 때문에 검색 방법이 제한적이다. 또한 Text mining과 같은 local application의 이용에는 효과적이지 못하다. 본 논문에서는 효과적인 미러링을 위한 검색어를 제안하고, network 연결 상황에서 발생할 수 있는 비정상적 종료를 극복할 수 있는 PubMedIF를 개발하였다.

AI 본문요약

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• 연구 주제
• 연구 방법
• 연구 결과

문제 정의

• 본 연구에서는 관련 연구자의 盖율적인 정보 검색 활동 및 목적에 맞는 조작을 할 수 있도록 PubMed 미러링 시스템을 개발하고자 한다. PubMed 데이터베이스의 데이터를 미러링하여 local에 유지는 것은 기존의 PubMed에서 제공하는 문헌 검색을 자유롭게 할 뿐 아니라 Text mining을 이용한 관련 문서 간의 새로운 정보 추출 등 자유로운 데이터 조작에 효율적이다.
• 원격지의 PubMed와 旭로 연결하여 미러링 하기 때문에 networke 접속이 불안정한 상황과 비정상적으로 연결이 끊기는 것에 대한 문제 등을 해결해야 한다. 이러한 문제를 해결하고 PubMed 미러링에 대한 전 과정을 자동화할 수 있도록 구현하고자 한다.

가설 설정

• 방안 3) 주제어를 통한 검색어[3] - canc 하나 AIDS와 같은 주제어로 검색어를 만드는 것이다. 이것은 셋째 조건은 만족하지만 전체 데이터 롤 가져올 수 있다는 보장이 없으며 추가 데이터만 구분하여 쿼리 할 수 없으므로 첫째, 둘째 조건을 만족하지 않는다.

제안 방법

• PubMed 서지 데이터베이스의 미러링 데이터베이스 구축을 위해 PubMediF라는 프로22램을 구현하였다. P나)에서 제공하는 eSearch, eFetch, eSummary, eLink 로 되어 있는 Entrez Progiamming Utilitie$[5]⑹는 각기 개혈적으로 혹은 두걔의 Utilities가 함께 이용하도록 되어 있다.
• PubMedfF는 미러링에 적당한 검색어를 선택하며, 기존 PubMed 검색의 제약사항을 극복하기 위해서 유효시간을 체크하고 쿼리수를 제안하여 실행하도록 하였다. 또한 네트워크 상황을 극복하기 위해 Timer와 쿼리 상태를 Boole釦값으로 표현하고 비정상적인 종료를 하지 않도록 자동으로 재시도가 가능한 시스템을 구현하였다.
• Query Working Thread는 eSummary. eFetch, eLink로 구성된 것으로, eSearch예 의해 검색된 결과인 PMID를 배열로 저장하여 각각의 PMID에 대해 QiEy W이king Th傅ad를 실행하도록 한다. 즉 하나의 PMID에 대해 하나의 Query Working Thread가 작동하며, 그에 태한 결과 상태를 Boolean 값으로 저장한다.
• 또한 네트워크 상황을 극복하기 위해 Timer와 쿼리 상태를 Boole釦값으로 표현하고 비정상적인 종료를 하지 않도록 자동으로 재시도가 가능한 시스템을 구현하였다. 그리고 입력된 검색어와 검색어에 대한 전제검색 레코드수 및 네트워크의 상태를 로그로 기록함으로써 진행상황 울 알 수 있게 하였다,
• PubMedfF는 미러링에 적당한 검색어를 선택하며, 기존 PubMed 검색의 제약사항을 극복하기 위해서 유효시간을 체크하고 쿼리수를 제안하여 실행하도록 하였다. 또한 네트워크 상황을 극복하기 위해 Timer와 쿼리 상태를 Boole釦값으로 표현하고 비정상적인 종료를 하지 않도록 자동으로 재시도가 가능한 시스템을 구현하였다. 그리고 입력된 검색어와 검색어에 대한 전제검색 레코드수 및 네트워크의 상태를 로그로 기록함으로써 진행상황 울 알 수 있게 하였다,
• 실패한 쿼리에 대해 다시 쿼리 하도록 하는 것은 이미 PMID값이 배열에 저장되어 있기 해 문에 다시 실행하도록 할 수 있다. 위와 같이 Tim的와 Qu이y Wo湖ng Thread를 이용하여 Network 접속이 불안정하거나 田 정상 적 연결로 PubMe이F가 종료하지 않도록 하였다. 즉, 이것은 PubMe이F에서 실패한 쿼리에 대해 지속적으로 재시도가 가능하기 때문이다
• 즉, 이 시간 동안 5000개의 레코드롤 가져오고 멈추었다가 다음날 같은 시간에 지속적으로 반복하도록 해야 한다. 이를 위해 EMez 데이터베이스에 입력 날짜인 검색어에 대해 eSeach로 검색된 전체 PMID 수롤 5000개씩 나눠서 유효한 시간에만 eFetch, eSummary, eFetch가 실행되도록 한다.
• 네트워크 상황을 체크하기 위해 쿼리에 대한 결과 성공 여부와 지연시간을 기록한다. 이를 위해 Queiy Working Threade Time「를 만들었다.

성능/효과

• ① , 미국 동부 표준시로 17시부터 익일 오전 5시까치릍 제외한 시간에는 100번 이상의 쿼리昌 할 수 없다.
• 방안 4) 출판날짜를 통한 검색에 3] - 출판날짜를 검색어로 함으로써 데이터를 점증적으로 얻을 수 있다. 또한 추가 데이터만 구분하여 쿼리 하는 것이 가능함으로 첫째, 둘째, 셋째 조건 모두를 만족한다. 그러나 테스트 결과 PubMed DB에 입력한 날짜가 출판 날짜 순서대로 되어 있지 않기 매문에 오래전에 출판된 논문이 근래에 데이터베이스에 추가되었다면 미러링 되지 않을 수 있는 문제가 있다.
• 방안 1) PubMed ID(PMID) - PMID가 고유한 키이므로 중복 없이 전체 데이터를 증가되도록 얻을 수 있다. 그러나 한번에 하나의 PMID률 쿼 리 하기 때문에 세 번째 요구 조건은 만족하지 않는다.
• 방안 5) 데이터베이스에 입력된 날짜 이 옹[3] - 데이터베이스에 입력된 날짜로 검색 어률 만드는 방법은 첫째, 둘째, 셋째 조건 모 두률 만족하는 가장 적당한 방법이다. 구체적인 방법은 3.

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