There are many applications of temporal databases, such as CAD/CAM, Office Automation, and Software Engineering, that require not only current data but also past data. For such kind of applications, a database management system (DBMS) must manage both current data and the evolution history of the data. Databases managed by such DBMS are called temporal databases. In order to support temporal databases, we must solve many problems: formal semantics of time suitable temporal data model (including operations on the model), temporal query language, user friendly interface, new storage structures and access methods for satisfying huge storage requirement, query processing and optimization, new mechanisms for concurrency control and recovery, and so on.
This thesis proposes a data model for temporal databases, describes the formal semantics, and also defines operations on the model. To guarantee the independence between conceptual structure and internal structure, the model is built by using model theoretic approach. The model can be viewed as a cubic structure, which will be one of the inherent characteristics of temporal databases.
Temporal databases will frequently used to analyze past and current data and to forecast the future. Thus temporal databases are good sources of data for statistical analysis procedures. In this thesis, mechanisms to support statistical applications is studied. Aggregate functions are extended to calculate summary statistics of temporal databases. Summary tables are suggested for storing and providing the summary statistics efficiently. This thesis also implements a graphic interface displaying the data of summary statistics obtained from summary tables (or aggregate functions) in graphical forms such as histograms, graphs, and diagrams. These forms are more suitable for statistical analysis thus can help users to make a decision.
실세계의 여러 응용들중에서 CAD/CAM, 사무 자동화, 그리고 소프트웨어 공학 등은 현재 자료뿐만 아니라 과거 자료도 필요로 한다. 이러한 응용을 지원하려면 자료의 모든 변화 이력(history)을 제공하는 데이타베이스 관리 시스템(DBMS)이 필요하다. 이러한 DBMS에 의해 관리되는 데이타베이스를 이력 데이타베이스(temporal database)라 한다. 이런 이력 데이타베이스를 제공하기 위해서는 시간에 대한 의미, 이력 데이타 모델, 이력 질의어, 사용자 인터페이스, 이력 데이타를 위한 저장 방법, 그리고 동시성제어와 회복기법등에 관한 연구가 필요하다.
본 논문에서는 이력 데이타베이스를 위한 데이타 모델을 제안하고 그 모델위에서 이력 데이타베이스에 필요한 연산(operation)과 그 의미를 규정하였다. 이력 데이타베이스의 개념적 구조와 내부적 구조 사이의 독립성을 제공하기 위해 본 논문에서는 수학적인 관점에 근거한 모델을 제안하였다. 이 모델은 한 릴레이션을 3차원의 입방체 구조 (cubic structure)로 표현한다. 이 입방체 구조는 이력 데이타베이스의 고유한 특성을 표현한 것이기 때문에 이력 데이타베이스와 그 연산의 의미를 쉽게 이해하도록 도와준다.
이력 데이타베이스는 현재와 과거 자료를 분석하여 미래를 예측하는데 많이 사용된다. 따라서 이력 데이타베이스는 통계 응용에 많이 사용될 것이기 때문에 이러한 통계 응용을 지원하는 방법에 관해 연구하였다. 먼저 이력 데이타베이스로 부터 요약 데이타(또는 통계치)를 계산하도록 어그리게이트 함수를 확장하였다. 또, 이 요약/통계 데이타를 저장하였다가 효과적으로 제공하도록, 기존의 요약 테이블(summary table)을 이력 데이타베이스에 대해 확장하였다. 또한, 본 논문에서는 어그리게이트 함수의 결과나 요약 테이블의 데이타를 그래프, 막대 그래프(Histogram), 다이어그램과 갖은 그래픽 형태로 출력하는 인터페이스를 구현하였다. 이 그래픽 출력은 이력 데이타에 대한 통계 분석을 용이하게 하고 사용자들의 의사 결정을 도와줄 것이다.
