본 논문에서는 인터넷상의 대용량 자료에서 원하는 정보를 검색하기 위한 지원 기능으로서 분산 객체지향 데이타베이스에서 클래스를 분할하여 여러 사이트에 분산시키는 기법에 관하여 설계 및 구현하였다 제안된 분산 기법은 클래스의 분할 과정과 할당 과정으로 구성된다. 클래스의 분할 과정에서는 메소드, 계승 및 복합 객체와 같은 객체지항 데이터베이스의 특성을 반영하여 클래스를 분할하였으며 할당 과정에서는 저장, 질의 처리 및 전송비용을 고려하여 할당수식을 정의하였으며 이를 유전자 알고리즘을 이용하여 구현하였다.
This paper addresses the design and implementation of class distribution in distributed object-oriented databases. The proposed strategy of distribution consists of two-step design of fragments. One is class fragmentation and the other is allocation of fragments. In step of class fragmentation, we have defined partitioning algorithms to reflect the characteristics of object-oriented databases such as method, inheritance and composite-object. In step of allocation, we have defined the objective function for allocation considering system operating cost including storage, query processing and communication and implemented it using Genetic Algorithm.
