| 研究概要 |
以下のように研究を推進した.
1.高水準XML操作系を利用して大規模XML問合せを構築するための方法論の開発.
昨年度開発した,XMLデータの変換を高水準で記述するためのXMLデータ変換系を利用して,データ変換を行うためのXML問合せを構築するための方法論の開発を行った.特に,変換元と変換先である二つのXMLスキーマが与えられたときに,それらをマッチングするための新たな仕組みを開発した.具体的には,XMLスキーマ同士を直接マッチングするのではなく,まず概念モデルを抽出する事によりマッチする可能性がある属性の組み合わせの数を減らす事により,スキーマ間のマッチングを支援する.
2.上記方法論に基づいた問合せ構築を支援する第二次プロトタイプシステムの開発.
上記方法論を実装した第二次プロトタイプシステムを開発した.スキーマのマッチングの支援機能として,Description Logicsの推論エンジンであるRacerを組み込むなど,概念モデルを利用することによる利点を生かしたシステムとなっている.
3.XMLデータに関する大規模問合せの生産性を評価するための枠組みの検討.
XMLのデータ変換問合せの作成プロセスの効率を評価するためのベンチマークについて検討をはじめた.開発中のベンチマークは次の二つから構成されている.(1)ある程度大規模であり,暗黙的な制約と,非標準的な設計が一部含まれているような2つのXMLスキーマ,(2)それらの間の変換を行うための間合せの解.
4.XML等のWebコンテンツの一貫性維持応用のための問合せ自動生成技法に関する実験.
Webコンテンツの一貫性維持応用のための問合せを自動的に作成・実行するシステムを実装し,実験を行ってシステムの有効性を評価した.
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