| 研究概要 |
本研究では,問題領域に依存しない柔構造データベースのパラダイムを検討する。これまでのデータベースは柔軟性や拡張性の欠如から高度応用に適用することが困難であったが,その原因はデータモデルにねざしている。従って、ここでの根源的な問題は,'計算処理可能なデータモデルとは何であろうか?'という点にある。この問題は,特にデータベースが(実現値だけでなくスキーマさえも)絶え間無く変化することを前提とする応用,例えば意思決定支援や設計問題では,データベースのありかたを規定するものとなる。
本研究では柔構造データベースを提案し,知識獲得とデータベース設計の境界に位置する'スキーマ発見'問題を論じる。またこれを支援するための方式,即ち柔構造データベースアーキテクチャを示し,これまでの方式とは際だって異なるデータバースシステム実現を論じる。
データモデルを柔構造化するための機構として本質的な役割を果たし,データベースパラダイムをどこまで拡張できるかという視点から,情報ベースを捉える基礎を提案した。L^cCを中心とするメタレベルでの論理操作というアイデアは,質問生成だけではなくて,概念モデルの記述にまで遡って適用することができる。とくに,実現値から得た知識をもとにスキーマ記述へフィートバックする概念記述発見手法を検討する。従って,情報ベースはデータベースパラダイムの利点を最大限活かしつつ,オブジェクトレベルとメタレベルの明確な区別と相互の干渉によって,自律した機能を果たすことができるようになる。
現在,筆者らは来年度に向けて,スキーマ発見のパラダイムをデータベース設計に直接活かす設計技法(?)の検討を開始している。これらは,またL^cやL^cCの枠組みを通じて実現する予定である。
具体的には,情報ベースのための概念モデルの形式化とシステム化手法を確立するため,記述の形式化および言語設計と,メタ論理言語L^cCとの関連の明確化が急務である。情報ベースの記述・操作・格納を行うためのデータ管理システム(実はこれがLである)の開発,及びL^c,L^cCプロトタイプシステムの開発と並列化のグラフ文法を基礎とする形式化及び開発を行い,いくつかの種類の個別問題(情報検索型問題,情報ブラウジング型問題および分散協調型の設計問題を想定している)を用いるプロトタイプシステムを評価する予定である。
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