Web 문서를 기술하기 위해 차세대 표준으로 제안된 XML은 Web 기반의 여러 응용 분야에서 널리 사용되고 있으며, Web 상의 XML 문서들은 서로 하이퍼링크를 통해 연결되어 있다. 현재까지 대부분의 XML 관련 연구들은 XML 문서의 효율적인 저장, 관리 및 검색을 위한 XML 저장 시스템을 대상으로 하고 있으며, XML 링크를 지원하는 질의어의 개발이나 링크를 활용한 XML 검색 시스템의 개발에 대한 연구는 미흡하다. 본 논문에서는, XML 링크 질의 표현을 위한 XML 질의어의 확장과 링크 질의 처리 기법을 제시한다. 링크 질의는 하나의 XML 문서(질의 문서)와 질의 문서 내의 링크로 참조되는 XML 문서(참조 문서)들의 내용을 검색하는 것이다. 참조 문서의 검색을 위해서 현재는, 참조 문서에 대한 질의를 수작업으로 생성, 처리, 그리고 그 결과의 리턴을 반복적으로 수행하는 방법이 사용되고 있다. 본 논문의 링크 질의 처리 목적은 한번의 질의 입력을 통해 추가적인 수작업 없이 참조 문서(들)에 대한 검색 결과까지 얻을 수 있는 기능을 제공하는 것이다. 기존 수작업 기반과 본 논문의 링크 질의 처리의 성능을 비교, 분석한 결과, 참조 문서로의 링크가 많을수록 수작업 기반에 비하여 질의 처리 시간이 줄어들고, 질의 문서가 저장된 사이트에 참조 문서가 많이 있을수록, 질의 처리 시간이 줄어들었다.
The XML that was proposed as a next-generation standard for describing Web documents is widely used in various Web-based applications. In addition, XML documents on the Web link each other by hyperlinks. The current works on XML focus on the XML storage system that can efficiently store, manage, and retrieve XML documents. However, the research on the query language that supports the XML links and on the XML retrieval systems to process the XML links, is little conducted until now. In this paper, we propose an extension of an XML query language for expressing the XML link query and its processing scheme. A link query is to retrieve contents from an XML document (a query document) and from the XML documents (referenced documents) that are referred to by the links in the query document. As far as retrieving from the referenced documents is concerned, the current practice is to manually generate queries to get the partial results, and to repeat such a procedure. The purpose of link query processing in this paper is to eliminate the manual work altogether in getting the complete query result. The performance analysis shows that our link query processing strategy outperforms the conventional approach including the manual tasks. The more links to the referenced documents and the more referenced documents there are in the site storing the query document, the more query processing time decreases.
