Entity-Relationship Model is widely used as the product of database modeling process because it allows a variety of data expression and provides ease of reading. But the development of ER Models is mostly done by expert database modelers due to the difficulty of data abstraction processes. Those processes start from data classification into entities, attributes, and relationships. Especially, it is difficult to distinguish an entity from an attribute because both of them, which are cited as objects, are in the same form of noun. For such a reason, modelers often depend on their database design experience in a similar business when they classify data into the element types of ER Model. But the results of data classification are not permanent but changeable according to each business. They can vary across business rules, even in the same business environment. Without consideration of the interrelationship among data, classification can be mistaken. Data representing the interrelationship among other data are referred as behaviors, which are expressed as predicates. In this thesis, we suggest a new scheme which takes into consideration behaviors expressed in business specifications during data classification. We developed an application program in accordance with our scheme and had a test with business specifications which describe school affairs.
개체관계모형은 데이터 표현의 다양성과 가독성으로 인해 데이터베이스 설계 결과물로 널리 쓰이고 있다. 그러나 개체관계모형의 작성은 데이터 추상화 과정의 어려움 때문에 대부분 전문적인 설계자에 의해 행해지고 있다. 이런 추상화 과정은 데이터를 개체, 관계, 속성으로 판별하는 과정으로부터 시작된다. 특히 개체와 속성으로 구분될 대상인 객체는 동일하게 명사의 형태로 표현되므로 판별이 쉽지 않다. 이런 이유로 데이터베이스 설계자는 과거 비슷한 업무에서의 경험에 의존하여 판별을 수행하게 된다. 그러나 데이터를 판별한 결과는 영구적인 것이 아니며 업무에 따라 달라질 수 있다. 데이터 판별과정에서 데이터 간의 상호연관성을 고려하지 않는다면 판별결과는 잘못될 수 있다. 데이터 간의 상호연관성을 표현하는 데이터를 행위라 부르기로 하며 이는 서술어의 형태로 표현된다. 본 논문에서는 데이터 판별 시에 행위를 고려할 수 있는 데이터 판별 기법을 제시하였다. 이 기법에 따라 응용 프로그램을 개발하였으며 학사업무를 다룬 업무기술서를 입력으로 하여 실험을 실시하였다.
