시스템 정의 기반 실용 언어

초록

본 논문은 사전(딕셔너리)과 계층적 리스트를 활용해 표 형식 데이터를 정의·검증·처리하는 DDR(딕셔너리 구동 보고) 시스템을 제안한다. 표의 행·열·속성을 사전으로 표현하고, 동형사상(homomorphism) 기반의 병렬 연산을 통해 데이터 완전성 검증과 집계·변환을 자동화한다. 또한 이 접근법을 데이터 마이닝과 비정형 텍스트 처리의 중간 목표 정의에 활용할 수 있음을 논의한다.

상세 분석

DDR은 “표 = 사전(이름, 열, 행, 속성) 네 개의 리스트”라는 구조적 정의를 핵심으로 한다. 각 리스트는 로컬 유니버스(예: 직원명, 부서명, 연도 등)에서 인덱스로 선택된 원소들의 집합이며, 원소마다 ‘genesis’라는 메타데이터가 부여돼 원천을 추적한다. 이러한 메타데이터는 셀 간 동형사상 검증에 사용되며, 입력 표의 셀 집합이 결과 표의 셀 집합에 사상될 때 genesis가 포함 관계를 만족해야만 연산이 허용된다. 이는 데이터 의미론을 형식화하는 동시에 불일치 오류를 조기에 탐지한다는 장점을 제공한다.

연산 측면에서 DDR은 집합 연산(∪, ∩, ×, −)과 계층적 전개(//)를 조합해 새로운 사전을 생성한다. 예를 들어 PROJECTS(DEP(BRANCH), TYPES)//TYPES 는 부서·지점·프로젝트 유형별로 평탄화된 리스트를 만든다. 이러한 리스트 조작은 표 정의를 선언적으로 기술하게 하며, 표 정의 자체가 처리 알고리즘을 암시한다. 즉, 표의 구조가 곧 처리 흐름을 규정하므로 별도의 프로그래밍 로직이 최소화된다.

동형사상 기반의 병렬 처리 개념도 핵심이다. 동일한 genesis를 공유하는 여러 입력 셀은 독립적으로 연산될 수 있으며, 결과 셀에 집계(accum) 함수(합계, 최대값 등)를 적용한다. 이는 전통적인 스레드·동기화 메커니즘을 명시하지 않아도 자동으로 병렬화가 이루어짐을 의미한다. 또한 측정 척도(Suppes‑Zinnes)와 연산 허용성을 사전 수준에서 정의함으로써, ‘금액’ 열에 대한 덧셈·곱셈·상수 곱은 허용하지만 금액 간 곱셈은 금지하는 등 의미론적 제약을 강제한다.

DDR은 데이터 마이닝 관점에서도 유용하다. 표와 사전의 계층 구조를 역추적하면 “전체 주제 영역(모든 표·리스트) 완전성”을 검증할 수 있다. 누락된 보고서, 비정상적인 변동(예: 전년 대비 15% 초과) 등을 자동으로 탐지하고, 이를 기반으로 중간 목표(리스트·표 이름·컬럼) 를 설정한다. 또한 비정형 텍스트에서 표 형태 정보를 추출할 때, 사전 정의된 구조와 일치하는지 검증함으로써 추출 정확도를 높일 수 있다.

마지막으로 DDR은 전통적인 DBMS와 차별화된 ‘흐름 기반’ 데이터 모델을 제시한다. 데이터는 영구 저장보다 지속적인 입력·출력 흐름으로 간주되며, 로컬 규칙(LTR) 테이블과 시스템 규칙(LRRE) 테이블을 통해 자동화된 워크플로우가 구현된다. 이는 경량화된 환경(Linux, C++/Java)에서도 구현 가능하도록 설계되었으며, 학생 프로젝트나 프로토타입 개발에 적합한 특성을 가진다.