관계형 데이타 모델을 이용한 열적및 유변학적 물성의

데이타 베이스 시스템 연구

홍 정숙, 이 승종

서울대학교  화학공학과

A Study on Database System for Thermal and

Rheological Properties of Polymerusing the Relational Data Model

J. S. Hong and Seung Jong Lee

Department of Chemical Engineering, Seoul National University

서론

데이타베이스 시스템에서 얻을 수 있는 가장 큰 목적은 사용자가 얻고자 하는 데이타를 신속하고 정확하게 제공하는데 있다. 이러한 점으로 인하여 데이타베이스 시스템은 물질의 획일적인 비교와 분석 그리고 보다 깊은 연구에 도움을 준다. 그렇지만 CAD, CAM 밎 CAE의 발달속도에 비해 과학적이고 공학적인 데이타들에 대한 데이타베이스를 만들려는 노력은 지체되어 있다. 여러 기업에서는 수치모사, 실제 프로세싱에서 사용하는 물질의 물성을 신속히 얻어 현실에 바탕을 둔 결과를 얻기 위해 재료의 고체상, 용융상태에 대한 데이타베이스를 만들려는 노력이 있어 왔다. 하지만 데이타 베이스 시스템이 도입되지 않고 화일 시스템을 많이 사용하였다. 화일 시스템은 각 응용에 따른 데이타의 중복과 종속에 의해서 여러 문제들을 갖고 있다. 데이타베이스 시스템은 이런 화일 시스템의 문제점을 해결한 시스템이다. 데이타베이스 시스템의 가장 중요한 요소는 데이타베이스와 데이타베이스 관리 시스템이다.

본 연구에서는 데이타베이스 시스템을 도입하여 고분자의 열적, 유변학적인 물성에 대한 데이타베이스 시스템을 구축해 보고자 하였다. 시스템을 구축하는 데 있어서 데이타가 될 고분자의 물성들은 열, 유변학적으로 여러 응용에서 필요로 할 기본적인 물성들을 정하여 데이타베이스의 기본구조를 설계하였다. 고분자 물성 데이타 형식은 일반적인 데이타 형식과는 달리 복잡한 구성과 표현에 어려움이 있으며, 대부분의 성질들은 독립적으로 고유치를 가지는 경우도 있지만, 서로 의존적인 관계를 이루고 있다. 현실세계로부터 모든 데이타의 표현은 테이블로 표현할 수 있다는 기본 개념의 관계형 데이타 모델을 이용하여 물성들의 데이타베이스 구조를 설정하였다. 데이터베이스의 저장 화일에 b-tree구조를 이용한 인덱스를 만들어서 관리 시스템이 좀더 빠르게 작동하도록 구성하고, 사용자가 원할히 사용할 수 있도록 데이타 검색 뿐만 아니라 삭제, 삽입, 갱신, 리스트할 수 있도록 관계형 데이타베이스 관리 시스템을 갖추었다. 덧붙여서 데이타베이스 시스템의 한 응용인 점도 데이타를 함수화시키는 모듈과 응력완화시간 스펙트럼을 구할수 있는 모듈을 갖추어서 더욱 유용한 데이타베이스 시스템이 되도록 하였다. 데이타는 폴리프로필렌의 RMS(Rheometrics Mechanical Spectrometer)800에서 측정한 데이타들과 polymer handbook등을 통해서 수집하였다.

이론 및 결과

고분자의 열적, 유변학적 물성들이 유용한 정보로 되기까지를 보면, 우선 실험, 측정, 계산을 통하여 데이타(raw data)를 얻고 이 데이타는 어떤 공학적인 문제의 해결에 적용되도록 분석되어 진다. 이런 데이타의 흐름을 효율적으로 데이타 베이스 시스템에서 구현해야 한다. 구축하고자 하는 시스템의 데이터들은 녹는점, 열전도도, 열용량의 열적 성질과 주파수, 점도, 손실모듈러스, 저장모듈러스 등의 유변학적 성질들과 물질 이름등의 물질 자료를 정하였다. 측정한 데이타를 추상화하고, 컴퓨터가 지원하는 논리적 데이타 구조로 변환하는 데이타를 모델링 하며, 물리적인 데이타로 구조화를 한다. 그림 1은 열적, 유변물성 데이타베이스의 개체들과 관계를 나타낸 논리적인 구조이다. 이 논리적 구조는 데이타 모델에 의해서 표현된다. 데이타들에 대한 데이타베이스 설계 과정에서 데이타 구조를 이해하기 위해서 데이타 모델을 정한다. 일반적으로 쓰이는 데이타 모델은 관계형, 계층형, 네트워크형 데이타 모델이 있다. 관계형 데이타 모델은 단순하면서도 생산성이 높다는 특징을 가지고 있다. 관계형 데이타의 구조는 attribute와 tuple로 이루어진다. attribute는 각각 정의되는 도메인내의 값이여야한다. 이런 도메인들로부터 정의되는 관계(relation)는 관계 스킴과 관계 인스턴스로 이루어지게 된다. (1)은 데이타베이스의 한 관계를 나타낸 것으로 thermal은 관계의 이름이며 괄호 안은 attribute의 이름들이며, 세개가 한단위의 데이타 단위인 tuple을 설명하는 thermal관계의 스킴을 나타낸 식이다.

thermal ( Cp, thermal conductivity, melting temperature )            (1)

관계형 데이타베이스는 이런 관계를 기본으로 구현된다. 보통 관계를 테이블과 같이 이해하지만 그 차이는 관계를 추상적 개념이라 하면 테이블은 이런 추상적  개념을 표현하는 구체적인 표현인 것이다. 그래서 열적, 유변학적인 물성 데이타는 테이블로 논리적, 구체적으로 표현이 가능하므로 관계형 데이타 구조가 적합하다. 데이타베이스는 같은 종류의 레코드 집합인 저장 화일로 구현된다. 데이타 베이스 저장은 하드디스크에 하며, 데이타 접근은 물리적으로 직접 디스크에 접근하여 관리 한다. 화일의 조직은 하나의 인덱스를 사용하는 방법을 이용하여 우선 인덱스를 찾아서 인덱스가 가리키는 저장 화일의 주소로 찾아가도록 하였다. 이 저장 화일은 인덱스된 순차 화일로써, 정한 키값에 따라 정렬된 데이타 레코드를 순차적으로 접근하거나 주어진 키값을 가지고 직접 접근할 수 있다. 그리고 인덱스를 b-tree 구조로 구현하여 데이타 검색을 더욱 빠른 속도로 할 수 있게 하였다. 이런 접근과 저장에 관련된 일을 하는 부분이 관계형 데이타 모델을 바탕으로한 관계형 데이타베이스 관리 시스템이다. 관리 시스템에서 데이타의 삽입, 검색, 삭제, 갱신 그리고 응용 프로그램에서는 데이타베이스의 구조를 인지하지 않고도 필요로 하는 데이타를 제공하는 역할을 한다. 그림 3은 material관계를 리스트를 통해서 데이타베이스에 저장된 물질의 목록을 읽은 예의 결과을 나타낸 것이다. 화일 시스템에서는 서로 다른 목적의 응용에 대해서 같은 내용의 데이타가 중복되고, 각 응용 프로그램에 대해 데이타가 종속되어 비효율적이였다. 데이타 베이스는 통합된 상태의 데이타베이스이므로 일부러 데이타 베이스의 효율면에서 최소의 중복을 허용하기도 하지만, 기존의 화일 시스템과는 달리 관리 시스템에 의하여 데이타 무결성, 공용성등을 유지하도록 한다. 그리고 설계과정에서 데이타의 중복과 종속을 줄이고, 삽입이상이나 삭제이상등의 문제 발생을 막기 위해서 데이타를 정규화한다. 유변물성들에 대해서도 4개의 관계로 정규화하였다.

rheological 1( frequency, dynamic viscosity )

rheological 2( loss modulus, storage modulus )

rheological 3( shear rate, steady viscosity )

rheological 4( first normal stress difference coefficient )

점도 데이타를 좀더 효율적인 형태인 함수 형태로 분석화된 데이터를 얻도록 하였다. 그림 4, 5는 그림 3에서 2번 물질에 대한 점도 유변물성의 점도 데이타 함수화를 통하여 얻은 결과이다. 관계 데이터 모델의 또다른 특징은 데이터를 연산하는데 있다. 관계 연산에는 관계 대수와 관계 해석이 있다. 관계 대수는 원하는 데이터를 얻기 위해서 어떻게 해야 얻을 수 있는지 일련의 연산을 사용자가 적어주어야 하는 절차적인 언어라 할 수 있다. 그에 반하여 관계해석은 무엇을 원하는지만 알려주면 되는 비절차적인 언어라 할 수 있다. 그러므로 관리시스템은 이 두 연산 능력이 있으면 더욱 많은 응용에 대하여 처리 할 수 있게 된다. 열적, 유변학적 물성 데이터베이스 시스템에서는 관계 대수에 관해서 시험해 보았지만 관계 대수만 가지고서는 공학적인 데이타에 대해서는 잘 맞지 않는다. 더욱 개발의 소지가 있었다.

결론

열적, 유변학적 데이터베이스 시스템을 구축함으로써 신속하게 데이터를 저장및 검색을 할 수 있으며, 반복적으로 같은 물질에 대한 자료를 찾거나 측정할 필요가 없다. 데이터베이스 시스템 개발과정에서 응용범위의 확대를 위해서 관계대수에 덧붙여서 질의어 최적화를 하는 것이 필요하다. 그리고 과학적이고 공학적인 데이타는 다른 일반적인 데이타와는 차이 있고 관계형 데이타 모델은 일반적인 데이타를 대상으로 발달되었다. 앞으로는 과학적이고 공학적인 데이타를 전문적으로 모델링할 수 있는 데이타 모델이 만들어져야 할 것이다.

참고 문헌

1. J. R. Rumble & F. J. Smith, Database Systems in Science and Engineering,  Adam hilger,  England (1990).

2. C. J. Date, Relational Database Writings 1985-1989,  2nd., Addison-Wesley, USA (1990).

3. Elmasri and Navathe, Fundamentals of Databse systems, 2nd., Benjamin/Cummings, Red city (1994).

4. 이 석호, 데이타베이스 시스템, 정익사 (1995).

5. Ernest C. Bernhardt, Computer Aided Engineering for Injection Molding,    Hanser, new york (1984).

그림 1. 열적, 유변학적 성질 데이터베이스의 논리적구조 (E-R diagram)       그림 2. 데이터베이스 시스템의                                                                              대화식 인터페이스 초기 화면

그림 3. 데이터베이스에 저장된 물질 정보에 대한 리스트

C1=  3.302911

C2 =  -1.041697

C3=  0.750000

C4=  1.000000

characteristic time 0.941944

zero shear viscosity 2008.680643

[eqn: log eta ~=~ 3.302911 - log(1+10^{(0.75(-1.041697 + log dot gamma ~)} )]

.  그림 5. 물질 번호 2의 점도 함수화 계산 결과             그림 4. 물질 번호 2의 점도 데이터 검색