분산 환경에서 대부분 데이터 구성은 계층적 분류에 따른 트리 형태로 이루어져 연관성 검색에 제한이 있다. 이러한 데이터들 중 데이터베이스로 저장된 데이터는 통합의 문제와 효율적 검색이라는 문제가 있다. 이에 따라 본 시스템에서는 분산된 데이터 베이스 통합을 위해 XMDR을 이용하고 계층적으로 표현된 지식의 검색 효율성을 위해서 XMDR에 토픽맵을 연계하는 방안을 제안한다. XMDR은 메타시멘틱온톨로지, 인스턴스시멘틱온톨로지 그리고 메타로케이션으로 구성하고, 분산된 관계데이터베이스 사이의 데이터 이질적 문제와 메타데이터 이질적 문제를 해결하여 통합하고, 메타시멘틱온톨로지와 인스턴스시멘틱온톨로지를 토픽 맵과 연결하여, 토픽 맵의 자원위치를 표현하는 어커런스 역할을 XMDR의 메타로케이션이 수행하게 함으로써 효율적인 통합 검색을 위한 방안을 제안한다.
As most of the data configuration at distributed environment has a tree structure following the hierarchical classification, relative data retrieve is limited. Among these data, the data stored in a database has a problem in integration and efficient retrieve. Accordingly, we suggest the system that uses XMDR for distributed database integration and links XMDR to TopicMap for efficient retrieve of knowledge expressed hierarchically. We proposes a plan for efficient integration retrieve through using the XMDR which is composed of Meta Semantic Ontology, Instance Semantic Ontology and meta location, solves data heterogeneity and metadata heterogeneity problem and integrates them, and replaces the occurrence of the TopicMap with the Meta Location of the XMDR, which expresses the resource location of TopicMap by linking Meta Semantic Ontology and Instance Semantic Ontology of XMDR to the TopicMap.
