Many research and development efforts are underway to make database technology suitable for CAD applications. This thesis discusses some of the database requirements for CAD applications which are fundamentally different from those for business applications. The differences in database requirements between business and CAD applications make it difficult to adapt commercially available database management systems to CAD applications.
In recent years, many data models for organizing the data have been proposed to capture more of the semantics of the data for business applications, but these data models are not adequate for design databases and are difficult to apply. Although the relational model is most attractive for design databases among data models developed earlier, ordering and member duplication which are important for CAD applications are not directly supported by the data model.
In this thesis, we extend the relational model to support tuple ordering and tuple duplication, and present an extended relational algebra which is a collection of operators on extended relations as the basis for a high-level data language. Our data model, called the Extended Relational Model, which includes the classical relational model as a special case can achieve a high degree of data independence and is based on Childs' extended set theory.
We also discuss the concepts of extended data dependencies for the extended relational model and the conditions under which an extended relation can be decomposed into its projections without loss of information. Three types of extended data dependencies about extended relations are studied and related to the decomposition process of extended relations. The extended data dependencies provide a means of incorporating data semantics into the extended relational model.
데이타 베이스 기술을 CAD 응용에 적용하려는 많은 연구와 개발이 현재 진행중에 있다. 본 논문에서는 사무 응용을 위한 요구와는 근본적으로 다른 CAD 응용을 위한 요구들에 대해서 분석하였다. 데이타 베이스 요구들에 대한 사무 응용과 CAD 응용 사이의 차이점들 때문에 현재 상업적으로 사용가능한 데이타 베이스 관리 시스템들을 CAD 응용을 위해 사용하기에는 매우 부적합하다.
사무 응용을 위해서 보다 많은 데이타 의미(semantics)를 나타내기위한 데이타 모델들이 많이 제시되고 있지만, 이러한 데이타 모델들은 설계 데이타 베이스를 위해서는 부적합하고 또한 적용하기도 힘든다. 이미 개발된 여러 데이타 모델들 중에서 릴레이셔날 모델이 설계 데이타 베이스를 위해서 가장 적합하지만 CAD응용에서 중요시 되는 순서와 내용 중복을 직접적으로 제공하지 못한다.
본 논문에서는 tuple의 순서와 tuple의 중복을 허용하기 위해서 기존의 릴레이셔날 모델을 확장하였고, 데이타 언어의 기본으로서 확장형 릴레이션에 대한 연산자(operator)들의 집합인 확장형 릴레이셔날 대수(algebra)를 제시 하였다. 확장형 집합 이론에 근거를 두고있는 확장형 릴레이셔날 모델은 기존의 릴레이셔날 모델을 특별한 경우로 포함하고 있으며 높은 수준의 데이타 독립성을 이룰 수 있게 해준다.
확장형 릴레이셔날 모델을 위한 확장형 데이타 의존성(dependency)의 개념과, 한 개의 확장형 릴레이션이 정보의 손실 없이 projection들로 분해될 수 있는 조건들에 대해서도 논의하였다. 세가지 종류의 확장형 데이타 의존 성들을 확장형 릴레이션이 정보의 손실 없이 분해될 수 있는 조건과 관련하여 연구하였는데, 이러한 의존성들은 확장형 릴레이셔날 모델에 데이타 의미를 부가하는 수단이 될 수 있으며 확장형 릴레이션 schema를 설계하고 분석하는 데에도 유용하게 사용될 수 있다.
