KR101415528B1 - Apparatus and Method for processing data error for distributed system - Google Patents

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Abstract

본 발명은 분산된 시스템을 위한 데이터 오류 처리 장치 및 방법에 관한 것으로, 통신망을 통해 통신을 수행하기 위한 통신부, 속성 유효성, 레코드 내부 유효성, 엔티티 유효성, DB간 유효성 중 적어도 하나를 포함하는 오류 점검 규칙, 오류 레벨에 따른 처리 규칙이 저장된 룰 데이터베이스, 복수의 기관 시스템으로부터 데이터를 수집하는 데이터 수집부, 상기 데이터 수집부에 의해 수집된 데이터를 상기 룰 데이터베이스에 저장된 오류 점검 규칙과 비교하고, 그 비교결과를 근거로 오류가 발생한 데이터를 검출하는 데이터 오류 검출부, 상기 오류가 발생한 데이터에 대해 상기 룰 데이터베이스에 저장된 처리 규칙에 따라 처리하는 데이터 처리부, 상기 데이터 처리부에서 처리된 데이터 처리 결과를 해당 사용자 단말 또는 통합 데이터베이스로 전송하는 데이터 제공부를 포함한다. The present invention relates to a data error handling apparatus and method for a distributed system, and more particularly, to a data error handling apparatus and method for a distributed system that includes a communication unit for performing communication through a communication network, an error checking rule including at least one of attribute validity, record validity, A data collection unit for collecting data from a plurality of institutional systems, a data collection unit for comparing the data collected by the data collection unit with the error check rules stored in the rule database, A data processing unit for processing the data in which the error has occurred according to a processing rule stored in the rule database, a data processing unit for processing data processed by the data processing unit, Transfer to database And the like.

Description

분산된 시스템을 위한 데이터 오류 처리 장치 및 방법{Apparatus and Method for processing data error for distributed system}[0001] APPARATUS AND METHOD FOR PROCESSING DATA ERROR FOR DISTRIBUTED SYSTEM [0002]

본 발명은 분산된 시스템을 위한 데이터 오류 처리 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 복수의 기관 시스템으로부터 수집된 데이터를 기 설정된 오류 점검 규칙과 비교하고, 그 비교결과를 근거로 오류가 발생한 데이터를 검출하고, 오류가 발생한 데이터에 대해 기 설정된 처리 규칙에 따라 처리하는 분산된 시스템을 위한 데이터 오류 처리 장치 및 방법에 관한 것이다.
The present invention relates to a data error processing apparatus and method for a distributed system, and more particularly, to a data error processing apparatus and method for a distributed system that compares data collected from a plurality of institutional systems with preset error checking rules, To a data error processing apparatus and method for a distributed system that processes data according to a predetermined processing rule for data in which an error has occurred.

연구개발 정보 서비스에서 정보의 품질에 따른 사용자의 신뢰가 가장 중요하다. 신뢰도 향상을 위해 데이터의 발생 시점부터 변경, 폐기까지의 전 주기 관리가 필요하다. 데이터가 하나의 응용시스템에서 발생하여 관리되는 경우도 있으나 대부분의 서비스는 여러 응용시스템, 또는 여러 사용자 인터페이스, 서로 다른 기관 사이의 데이터 상호 연동을 통해 관리된다. 이러한 환경에서 데이터의 입력 값 범위, 형식 오류, 조건 오류 등이 발생하기 쉽고, 이 경우 그 원인을 파악하여 값을 수정하여야 하나, 오류에 대한 원인, 관련 조건 확인, 담당자 확인 및 수정이 어렵기 때문에 효율적인 데이터 관리가 필요하다.In research and development information service, user 's trust according to the quality of information is most important. In order to improve the reliability, it is necessary to manage the whole period from the generation of data to the change and disposal. In some cases, data is generated and managed in one application system, but most services are managed through interoperability of data between several application systems, multiple user interfaces, and different organizations. In this environment, data input range, format error, and condition error are likely to occur. In this case, it is necessary to identify the cause and correct the value. However, it is difficult to identify the cause of the error, Effective data management is required.

또한, 종래에 개발되어 보급된 상용 제품들이나 특정 목적을 위해 프로그래밍 언어로 코딩하여 개발된 시스템들은 통합 데이터베이스 구축 관련 기술들을 부분적으로 구현하였을 뿐이다.In addition, commercially developed products that have been developed and publicized, or systems developed and coded in a programming language for a specific purpose, have only partially implemented technologies related to building an integrated database.

예를 들어, 특정 소프트웨어는 데이터에 대한 오류 유형을 정의하고, 또 다른 소프트웨어는 데이터를 변환하여 전송하는 기능만 구현하는 등 하나의 시스템 상에서 해당 기능만을 중점적으로 개발하기 때문에, 분산되어 있는 데이터베이스의 내용을 보다 체계적으로 관리하는 기술이 제안되고 있지 않다.
For example, a specific software defines an error type for data, while another software implements only the function of converting and transmitting data. Therefore, the content of a distributed database There has been no proposal for a more systematic management technique.

한국등록특허 제10-0940208호, 발명의 명칭 '데이터 오류 검색 장치 및 방법'Korean Patent No. 10-0940208, entitled " Data Error Retrieval Apparatus and Method "

본 발명은 상기한 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로, 통합 데이터베이스 구축을 위해 분산되어 있는 데이터베이스의 데이터를 수집하여 오류를 검출하고, 검출된 오류를 정제하는 기술을 하나의 시스템 상에서 구현할 수 있도록 하기 위한 분산된 시스템을 위한 데이터 오류 처리 장치 및 방법을 제공하는데 있다. Disclosure of Invention Technical Problem [8] Accordingly, the present invention has been made in order to solve the above problems, and it is an object of the present invention to provide a technology for collecting data of a distributed database for error detection, And a data error handling apparatus and method for a distributed system.

본 발명의 다른 목적은 분산 환경에서의 여러 기관 혹은 여러 시스템으로부터 입력되는 데이터를 자동으로 분석하고 오류 검출로 데이터 품질을 제고할 수 있는 분산된 시스템을 위한 데이터 오류 처리 장치 및 방법을 제공하는데 있다. It is another object of the present invention to provide a data error processing apparatus and method for a distributed system capable of automatically analyzing data input from various institutions or systems in a distributed environment and improving data quality by error detection.

본 발명의 또 다른 목적은 수집된 데이터의 오류 종류, 오류 값, 연관 항목의 값, 담당 업무, 규칙 적용 히스토리 등을 관리하여, 입력 데이터에 대해 이를 적용해서 실시간으로 분석한 결과를 바탕으로 데이터를 수정하여 품질을 제고할 수 있는 분산된 시스템을 위한 데이터 오류 처리 장치 및 방법을 제공하는데 있다.
It is a further object of the present invention to provide a method and system for managing data, such as an error type, an error value, a related item value, a charge task, and a rule application history of collected data, And to provide a data error handling apparatus and method for a distributed system capable of improving quality.

상기 목적들을 달성하기 위하여 본 발명의 일 측면에 따르면, 통신망을 통해 통신을 수행하기 위한 통신부, 속성 유효성, 레코드 내부 유효성, 엔티티 유효성, DB간 유효성 중 적어도 하나를 포함하는 오류 점검 규칙, 오류 레벨에 따른 처리 규칙이 저장된 룰 데이터베이스, 복수의 기관 시스템으로부터 데이터를 수집하는 데이터 수집부, 상기 데이터 수집부에 의해 수집된 데이터를 상기 룰 데이터베이스에 저장된 오류 점검 규칙과 비교하고, 그 비교결과를 근거로 오류가 발생한 데이터를 검출하는 데이터 오류 검출부, 상기 오류가 발생한 데이터에 대해 상기 룰 데이터베이스에 저장된 처리 규칙에 따라 처리하는 데이터 처리부, 상기 데이터 처리부에서 처리된 데이터 처리 결과를 해당 사용자 단말 또는 통합 데이터베이스로 전송하는 데이터 제공부를 포함하는 분산된 시스템을 위한 데이터 오류 처리 장치가 제공된다. According to an aspect of the present invention, there is provided an information processing apparatus including: a communication unit for performing communication through a communication network; an error checking rule including at least one of attribute validity, record validity, entity validity, A data collecting unit for collecting data from a plurality of institutional systems, a data collecting unit for comparing the data collected by the data collecting unit with an error checking rule stored in the rule database, A data processing unit for processing the data in which the error has occurred according to a processing rule stored in the rule database, and a data processing unit for transmitting the data processing result processed by the data processing unit to the user terminal or the integrated database Provide data A data error processor for distributed system including a is provided.

상기 데이터 오류 검출부는 상기 수집된 데이터를 상기 룰 데이터베이스에 저장된 오류 점검 규칙과 비교하여, 상기 오류 점검 규칙과 일치하지 않은 데이터 값이 존재하는지 여부를 판단하고, 일치하지 않은 데이터값에 해당 유형을 매칭시킨 후, 오류가 발생한 데이터로 검출할 수 있다. The data error detection unit compares the collected data with an error check rule stored in the rule database to determine whether or not a data value that does not match the error check rule exists, , And then the error can be detected as data.

상기 데이터 처리부는 상기 오류가 발생한 데이터와 매칭된 유형을 기초로 오류 레벨을 결정하고, 상기 결정된 오류 레벨에 따라 미리 설정된 처리 규칙에 따라 상기 데이터를 정제 처리할 수 있다. The data processing unit may determine an error level based on the type matched with the errored data, and may refine the data according to a predetermined processing rule according to the determined error level.

또한, 상기 데이터 처리부는 상기 데이터 오류 검출부에서 검출된 데이터 값을 미리 설정된 처리 규칙에 따라 자동으로 정제 처리를 수행하거나, 사용자에 의해서 입력된 값으로 데이터 값을 정제 처리할 수 있다. The data processing unit may automatically refine the data value detected by the data error detection unit according to a predetermined processing rule, or refine the data value to a value input by the user.

본 발명의 다른 목적은 데이터 오류 처리 장치가 데이터 오류를 처리하는 방법에 있어서, (a) 복수의 기관 시스템으로부터 데이터를 수집하는 단계, (b) 상기 수집된 데이터를 기 설정된 오류 점검 규칙과 비교하고, 그 비교결과를 근거로 오류가 발생한 데이터를 검출하는 단계, (c) 상기 오류가 발생한 데이터에 대해 기 설정된 처리 규칙에 따라 처리하는 단계, (d) 상기 처리된 데이터 처리 결과를 해당 사용자 단말 또는 통합 데이터베이스로 전송하는 단계를 포함하는 분산된 시스템을 위한 데이터 오류 처리 방법이 제공된다. Another object of the present invention is to provide a method for processing a data error in a data error handling device, comprising the steps of: (a) collecting data from a plurality of institutional systems; (b) comparing the collected data with predetermined error checking rules (C) processing data according to the predetermined processing rule on the data in which the error occurred, (d) comparing the processed data processing result with a corresponding user terminal or A method for processing a data error for a distributed system that includes transmitting to an integrated database is provided.

상기 (b) 단계는, 상기 수집된 데이터를 구비된 룰 데이터베이스에 저장된 오류 점검 규칙과 비교하여, 상기 오류 점검 규칙과 일치하지 않은 데이터값이 존재하는지 여부를 판단하는 단계, 상기 판단결과, 상기 오류 점검 규칙과 일치하지 않은 데이터값이 존재하는 경우, 그 데이터 값에 해당 유형을 매칭시킨 후, 오류가 발생한 데이터로 검출하는 단계를 포함할 수 있다. The step (b) may include comparing the collected data with an error check rule stored in a rule database, and determining whether a data value that does not match the error check rule exists, And if the data value does not coincide with the check rule, matching the data value with the corresponding type, and then detecting the data as the errored data.

상기 (c) 단계는, 상기 오류가 발생한 데이터와 매칭된 유형을 기초로 오류 레벨을 결정하는 단계, 상기 결정된 오류 레벨에 따라 미리 설정된 처리 규칙에 따라 상기 데이터를 정제 처리하는 단계를 포함할 수 있다. The step (c) may include the step of determining an error level based on the type matched with the data on which the error occurred, and the step of refining the data according to a predetermined processing rule according to the determined error level .

상기 결정된 오류 레벨에 따라 미리 설정된 처리 규칙에 따라 상기 데이터를 정제 처리하는 단계는, 미리 설정된 처리 규칙에 따라 자동으로 정제 처리를 수행하거나, 사용자에 의해서 입력된 값으로 데이터 값을 정제 처리하는 것을 특징으로 할 수 있다. The step of refining the data according to a predetermined processing rule according to the determined error level may include automatically refining the data according to a predetermined processing rule or refining the data value with a value input by the user .

본 발명의 또 다른 측면에 따르면, (a) 복수의 기관 시스템으로부터 데이터를 수집하는 단계, (b) 상기 수집된 데이터를 기 설정된 오류 점검 규칙과 비교하고, 그 비교결과를 근거로 오류가 발생한 데이터를 검출하는 단계, (c) 상기 오류가 발생한 데이터에 대해 기 설정된 처리 규칙에 따라 처리하는 단계, (d) 상기 처리된 데이터 처리 결과를 해당 사용자 단말 또는 통합 데이터베이스로 전송하는 단계를 포함하는 분산된 시스템을 위한 데이터 오류 처리 방법이 프로그램으로 기록된 전자장치에서 판독 가능한 기록매체가 제공된다.
According to yet another aspect of the present invention, there is provided a method for analyzing faulty data, comprising: (a) collecting data from a plurality of engine systems; (b) comparing the collected data with predetermined fault checking rules, (C) processing the errored data according to a predetermined processing rule, and (d) transmitting the processed data processing result to a corresponding user terminal or an integrated database. Method for processing data error for a system A recording medium readable by an electronic device recorded by the program is provided.

본 발명에 따르면, 통합 데이터베이스 구축을 위해 분산되어 있는 데이터베이스의 데이터를 수집하여 오류를 검출하고, 검출된 오류를 정제하는 기술을 하나의 시스템 상에서 구현하기 때문에, 복수의 데이터베이스 각각에 저장되어 이는 데이터를 보다 체계적으로 관리할 수 있다. According to the present invention, since a technology for collecting data of a distributed database to detect an error and refining a detected error is implemented in one system for building an integrated database, it is stored in each of a plurality of databases, It can be managed more systematically.

또한, 분산 환경에서의 여러 기관 혹은 여러 시스템으로부터 입력되는 데이터를 자동으로 분석하고 오류 검출로 데이터 품질을 제고할 수 있다. In addition, it is possible to automatically analyze data input from various institutions or systems in a distributed environment and improve data quality by error detection.

또한, 수집된 데이터의 오류 종류, 오류 값, 연관 항목의 값, 담당 업무, 규칙 적용 히스토리 등을 관리하여, 입력 데이터에 대해 이를 적용해서 실시간으로 분석한 결과를 바탕으로 데이터를 수정하여 품질을 제고할 수 있다.
In addition, by managing the error type, error value, related item value, task, rule application history, etc. of the collected data, it is applied to the input data and the quality is improved by correcting the data based on the result analyzed in real time can do.

도 1은 본 발명에 따른 분산된 시스템을 위한 데이터 오류 처리 시스템을 나타낸 도면.
도 2는 본 발명에 따른 분산된 시스템을 위한 데이터 오류 처리 장치의 구성을 개략적으로 나타낸 블럭도.
도 3은 본 발명에 따른 데이터 오류 처리 장치가 데이터 오류를 검출 및 정제 처리하는 방법을 나타낸 흐름도.1 shows a data error handling system for a distributed system according to the present invention;
2 is a block diagram schematically showing the configuration of a data error processing apparatus for a distributed system according to the present invention;
3 is a flowchart illustrating a method of detecting and correcting a data error in a data error processing apparatus according to the present invention.

본 발명의 전술한 목적과 기술적 구성 및 그에 따른 작용 효과에 관한 자세한 사항은 본 발명의 명세서에 첨부된 도면에 의거한 이하 상세한 설명에 의해 보다 명확하게 이해될 것이다.
The foregoing and other objects, features, and advantages of the present invention will become more apparent from the following detailed description taken in conjunction with the accompanying drawings, in which: FIG.

도 1은 본 발명에 따른 분산된 시스템을 위한 데이터 오류 처리 시스템을 나타낸 도면이다. 1 is a diagram of a data error handling system for a distributed system in accordance with the present invention.

도 1을 참조하면, 분산된 시스템을 위한 데이터 오류 처리 시스템은 복수의 기관 시스템(100a, 100b,.., 100n, 이하 100이라 칭함)으로부터 입력된 데이터에 대해 오류를 검출 및 정제하고, 그 정제된 데이터를 통합 데이터베이스에 저장하는 데이터 오류 처리 장치(200)를 포함한다.Referring to Figure 1, a data error handling system for a distributed system detects and refines errors on data input from a plurality of engine systems (100a, 100b, .., 100n, hereinafter referred to as 100) And a data error processing device 200 for storing the data in the integrated database.

상기 데이터 오류 처리 장치(200)는 기관 1 시스템(100a), 기관 2 시스템(100b) 등의 복수의 기관에 각각에 분산되어 있는 데이터베이스들을 통합하여 단일의 통합 데이터베이스(300)를 구축하는 업무 프로세스를 지원하기 위해, 각 기관 시스템(100)으로부터 수집된 데이터의 오류 검출 및 정제를 비롯한 절차를 수행한다.The data error processing apparatus 200 includes a business process for building a single integrated database 300 by integrating databases distributed to a plurality of organizations such as the institution 1 system 100a and the institution 2 system 100b And performs procedures including error detection and refinement of the data collected from each institutional system 100 for support.

상기 기관은 대학, 기업, 국민, 연구기관 등을 모두 포함한다.These institutions include universities, businesses, citizens, and research institutes.

상기 데이터 오류 처리 장치(200)에 대한 상세한 설명은 도 2를 참조하기로 한다.
The data error processing device 200 will be described in detail with reference to FIG.

도 2는 본 발명에 따른 분산된 시스템을 위한 데이터 오류 처리 장치의 구성을 개략적으로 나타낸 블럭도이다.2 is a block diagram schematically illustrating the configuration of a data error processing apparatus for a distributed system according to the present invention.

도 2를 참조하면, 분산된 시스템을 위한 데이터 오류 처리 장치(200)는 통신망을 통해 통신을 수행하기 위한 통신부(230), 룰 데이터베이스(210), 데이터 관련정보 데이터베이스(220), 데이터 수집부(240), 데이터 오류 검출부(250), 데이터 처리부(260), 데이터 제공부(270)를 포함한다. 2, a data error processing apparatus 200 for a distributed system includes a communication unit 230 for performing communication through a communication network, a rule database 210, a data related information database 220, 240, a data error detection unit 250, a data processing unit 260, and a data providing unit 270.

룰 데이터베이스(210)에는 속성 유효성, 레코드 내부 유효성, 엔티티 유효성, DB간 유효성 등의 유형을 포함하는 오류 점검 규칙, 오류 레벨에 따른 처리 규칙 등이 저장되어 있다. 여기서, 속성 유효성(attribute)은 값 존재 여부, 유일성 여부, 타입(정수, 문자 등) 체크, 유효 코드 여부, 길이 체크, 최소값 및 최대값 범위 점검 등을 포함한다. 레코드 내부 유효성(record)은 하나의 레코드 내에서의 유효성 점검을 위한 규칙이고, 엔티티 유효성(entity)은 엔티티를 나타내는 테이블과 테이블 사이의 유효성 점검을 위한 규칙이며, DB 간 유효성(inter-DB)은 외부 DB와의 유효성 점검을 위한 규칙일 수 있다.The rule database 210 stores error checking rules including types such as attribute validity, record validity, entity validity, and validity between DBs, processing rules according to error levels, and the like. Here, attribute validity includes check for existence of value, uniqueness, type (integer, character, etc.), valid code existence, length check, minimum value and maximum value range check. Record validity is a rule for checking validity within a record. Entity validity is a rule for checking the validity between a table and an entity that represents an entity. Inter-DB validity (inter-DB) It can be a rule for checking the validity with the external DB.

데이터 관련 정보 데이터베이스(220)에는 데이터 수집부(240)에서 수집된 데이터들, 각 데이터를 관리하는 사용자의 사용자 정보, 데이터 처리부(260)에 의해 오류가 처리된 데이터 등이 저장되어 있다. 여기서, 사용자 정보는 해당 데이터를 관리하는 사용자의 단말번호, 소속 등을 포함할 수 있다.The data related information database 220 stores data collected by the data collecting unit 240, user information of a user managing each data, data processed by the data processing unit 260, and the like. Here, the user information may include a terminal number of a user who manages the data, affiliation, and the like.

데이터 수집부(240)는 복수의 기관 시스템으로부터 데이터를 수집한다. 여기서, 데이터는 연구개발과제, 논문, 특허 등을 포함할 수 있다. The data collection unit 240 collects data from a plurality of institutional systems. Here, the data may include R & D tasks, articles, patents, and the like.

데이터 오류 검출부(250)는 데이터 수집부(240)에 의해 수집된 데이터를 상기 룰 데이터베이스(210)에 저장된 오류 점검 규칙과 비교하고, 그 비교결과를 근거로 오류가 발생한 데이터를 검출한다. 즉, 데이터 오류 검출부(250)는 수집된 데이터를 룰 데이터베이스(210)에 저장된 오류 점검 규칙과 비교하여, 오류 점검 규칙과 일치하지 않은 데이터 값이 존재하는지 여부를 판단하고, 일치하지 않은 데이터값에 해당 유형을 매칭시킨 후, 오류가 발생한 데이터로 검출한다.The data error detection unit 250 compares the data collected by the data collection unit 240 with the error check rule stored in the rule database 210 and detects the error data based on the comparison result. That is, the data error detector 250 compares the collected data with the error check rules stored in the rule database 210 to determine whether there is a data value that does not match the error check rule, After matching the type, the error is detected as data.

보다 상세히 설명하면, 상기 데이터 오류 검출부(250)는 수집된 데이터의 값 중 속성 정보 기준에 일치하지 않은 데이터 값을 오류로 체크한다. More specifically, the data error detection unit 250 checks data values that do not match the attribute information criterion among the collected data values as errors.

예를 들면, 수집된 데이터에서 협약 금액이 '0'보다 크다로 설정했다면, 데이터 오류 검출부(250)는 해당 컬럼의 데이터 값이 '0'보다 큰지를 확인하고, '0'보다 크지 않으면 해당 데이터 값을 오류로 체크한다. For example, if the agreement amount is set to be greater than '0' in the collected data, the data error detection unit 250 checks whether the data value of the corresponding column is greater than '0' Check the value as an error.

또한, 데이터 오류 검출부(250)는 수집된 데이터에 대해 하나의 레코드 내에서의 유효성을 점검하여, 기준에 하지 않은 데이터 값을 오류로 체크한다. In addition, the data error detection unit 250 checks the collected data for validity in one record, and checks the data value that is not in the reference as an error.

예를 들어, 주민등록번호의 경우, 남자는 주민등록번호 뒤 첫 숫자가 홀수, 여자는 주민등록번호 뒷 첫 숫자가 짝수인지를 확인하여, 그 기준과 일치하지 않은 데이터 값을 체크한다. For example, in the case of a resident registration number, a man checks whether the first number after the resident registration number is an odd number and the first number after the resident registration number is an even number, and checks data values that do not match the standard.

또한, 연구과제의 메타정보에는 연구책임자가 반드시 존재해야 한다고 설정했다면, 데이터 오류 검출부(250)는 해당 컬럼의 데이터값에 연구책임자 코드에 해당하는 A 값이 반드시 하나 존재하는지 여부를 확인한다.If it is determined that the research supervisor should be present in the meta information of the research project, the data error detection unit 250 checks whether the A value corresponding to the research supervisor code exists in the data value of the corresponding column.

또한, 데이터 포맷 기준 중 날짜 형식의 표준을 YYYY-MM-DD 형태로 설정한 경우, 데이터 오류 검출부(250)는 실제로 수집되거나 입력되는 다양한 형태의 날짜 형식(<20081208>, <081208>, <12월8일> 등) 중 기 설정된 YYYY-MM-DD 형태와 일치하지 않는 데이터 값을 체크한다.When the standard of the date format is set to YYYY-MM-DD format, the data error detection unit 250 may detect various types of date formats (<20081208>, <081208>, <12 8th month>, etc.), data values that do not match the preset YYYY-MM-DD type are checked.

또한, 데이터 오류 검출부(250)는 수집된 데이터의 기본 테이블과 부가 테이블에 각각 지정된 주키와 참조키가 일치하는지 여부를 확인하고, 일치하지 않으면 해당 데이터 값을 오류로 체크한다.In addition, the data error detection unit 250 checks whether the reference key and the reference key specified in the base table and the auxiliary table of the collected data coincide with each other. If they do not match, the data error detection unit 250 checks the corresponding data value as an error.

보다 상세히 설명하면, 두 테이블이 연결되었다는 사실은 두 테이블을 연결하는 연결고리를 통해 판단할 수 있는 데, 주키와 참조키가 연결고리 역할을 하는 것이다.In more detail, the fact that two tables are linked can be determined through a link between the two tables, in which the primary key and the reference key act as a link.

예를 들어, 과제정보는 과제기본정보테이블(기본 테이블)과 관련된 복수의 다른 테이블(부가 테이블)(사업정보 테이블, 연구비 테이블, 참여 연구원 테이블 등)로 구성되어 있고, 과제기본정보테이블은 과제와 관련된 복수의 다른 테이블과 연계된다. 이 경우, 과제기본정보테이블에 주키가 되는 컬럼을 지정하고, 과제와 관련된 복수의 다른 테이블에 참조키가 되는 컬럼을 지정하여 과제와 관련된 복수의 다른 테이블 각각에 존재하는 레코드가 어떤 과제와 연계되어 있는지를 검색할 수 있도록 하는 것이다.For example, the task information is composed of a plurality of different tables (supplementary tables) related to the task basic information table (basic table) (business information table, research cost table, participant researcher table, etc.) And associated with a plurality of other related tables. In this case, it is possible to designate a column as a primary key in the assignment basic information table, specify a column as a reference key in a plurality of other tables related to the assignment, and determine whether a record existing in each of a plurality of other tables related to the assignment To be searched.

상기 과제정보는 국가 R&D 사업을 추진하기 위해 세부적으로 분류한 과업을 의미한다. 이 과업에는 과제명, 과제예산, 과제수행기관, 과제책임자 등 과제를 설명하는 메타정보를 포함한다.The above task information means a task classified in detail to promote the national R & D project. This task includes meta information that describes the task, such as the task name, the task budget, the task performing agency, and the task leader.

한편, 본 발명에서 개시하는 과제정보는 데이터의 일 예를 나타내는 것으로, 과제정보 이외에도 다른 종류의 데이터를 모두 포함한다.On the other hand, the task information disclosed in the present invention represents one example of data, and includes all kinds of data other than task information.

또한, 데이터 오류 검출부(250)는 수집된 데이터가 외부 DB와 연계가 설정된 경우, 해당 데이터 값이 해당 외부 DB에 저장된 값과 일치하는지의 여부를 판단하고, 일치하지 않은 경우 해당 데이터 값을 오류로 체크한다. When the collected data is associated with the external DB, the data error detector 250 determines whether the corresponding data value matches a value stored in the external DB. If the collected data does not match the corresponding data value, Check.

예를 들어, '특허번호'의 경우, 특허 DB를 검색하여 해당 특허번호가 유효한 값인지를 판단하고, 유효한 값이 아닌 경우 해당 데이터 값을 오류로 체크한다. For example, in the case of 'patent number', the patent database is searched to determine whether the patent number is a valid value. If the patent number is not a valid value, the data value is checked as an error.

데이터 오류 검출부(250)에서 오류 데이터 값으로 검출된 데이터 값에는 오류로 판단된 부분이 표시되어, 이후 데이터 정제시 참조할 수 있도록 한다. The data error detected by the data error detection unit 250 indicates a portion determined as an error in the data value detected as an error data value so that it can be referred to when data is refined.

데이터 처리부(260)는 데이터 오류 검출부(250)에서 검출된 오류 발생 데이터에 대해 기 설정된 처리 규칙에 따라 처리한다.The data processing unit 260 processes the error occurrence data detected by the data error detection unit 250 according to a predetermined processing rule.

즉, 데이터 처리부(260)는 오류가 발생한 데이터와 매칭된 유형을 기초로 오류 레벨을 결정하고, 결정된 오류 레벨에 따라 미리 설정된 처리 규칙에 따라 데이터를 정제한다.That is, the data processing unit 260 determines the error level based on the type matched with the data where the error occurs, and refines the data according to a predetermined processing rule according to the determined error level.

여기서, 처리 규칙이 정보 삭제, 관리 컬렉션으로 이동, 서비스 컬렉션으로 이동으로 구분된 경우, 데이터 처리부(260)는 오류레벨에 따라 설정된 처리 규칙을 조합하고, 그 조합 결과에 따라 데이터를 정제한다.Here, if the processing rule is divided into information deletion, movement to the management collection, and movement to the service collection, the data processing unit 260 combines the processing rules set according to the error level, and refines the data according to the combination result.

이때, 데이터 처리부(260)는 데이터 오류 검출부(250)에서 검출된 데이터 값을 미리 설정된 처리 규칙에 따라 자동으로 정제 처리를 수행하거나, 사용자에 의해서 입력된 값으로 데이터 값을 정제 처리를 할 수 있다. At this time, the data processing unit 260 may automatically refine the data value detected by the data error detecting unit 250 according to a predetermined processing rule, or refine the data value to a value input by the user .

예를 들어, 조합 결과가 '오류-정보 삭제'인 경우, 데이터 처리부(260)는 데이터 오류 검출부(250)에서 오류로 검출된 데이터 값을 삭제한다. For example, when the combination result is 'error-information deletion', the data processing unit 260 deletes the data value detected as an error in the data error detection unit 250.

또한, 조합 결과가 '점검 필요-관리 컬렉션으로 이동'인 경우, 데이터 처리부(260)는 데이터 오류 검출부(250)에서 검출된 데이터를 관리 컬렉션으로 이동한다. 여기서, 관리 컬렉션으로 이동이라는 의미는 사용자에게 오류가 검출된 데이터를 전송하는 것으로서, 사용자에 의해서 입력된 데이터 값으로 변경하고자 할 경우에 이용될 수 있다. 이 경우, 데이터 처리부(260)는 사용자로부터 특정 요청이 입력되면, 오류로 검출된 데이터값을 사용자 인터페이스부(미도시)를 통해 출력하고, 사용자가 입력/수정 사용자 인터페이스 화면을 통해 입력하는 값으로 데이터를 정제 처리한다.If the result of the combination is 'check required-move to managed collection', the data processing unit 260 moves the data detected by the data error detecting unit 250 to the managed collection. Here, the meaning of moving to the management collection is to transmit the data in which the error is detected to the user, and can be used when it is desired to change to the data value inputted by the user. In this case, the data processing unit 260 outputs a data value detected as an error through a user interface unit (not shown) when a specific request is input from the user, and stores the value as a value input by the user through the input / The data is refined.

데이터 제공부(270)는 데이터 처리부(260)에서 처리된 데이터 처리 결과를 해당 사용자 단말 또는 데이터 관련 정보 데이터베이스(220)로 전송한다. The data providing unit 270 transmits the data processing result processed by the data processing unit 260 to the corresponding user terminal or the data related information database 220.

또한, 데이터 제공부(270)는 사용자 단말로부터 데이터 검색을 비롯하여 서비스 요청을 수신하면, 데이터 관련 정보 데이터베이스(220)로부터 해당 데이터와 관련된 정보를 획득하여 제공한다.
The data providing unit 270 acquires and provides information related to the data from the data related information database 220 upon receiving a service request including data retrieval from the user terminal.

도 3은 본 발명에 따른 데이터 오류 처리 장치가 데이터 오류를 검출 및 정제 처리하는 방법을 나타낸 흐름도이다.FIG. 3 is a flowchart illustrating a method of detecting and correcting a data error by a data error processing apparatus according to the present invention.

도 3을 참조하면, 데이터 오류 처리 장치는 복수의 기관 시스템으로부터 데이터를 수집한다(S302). 즉, 상기 데이터 오류 처리 장치는 복수의 기관 시스템으로부터 연구과제 정보, 논문, 특허 등의 다양한 데이터를 수집한다. Referring to FIG. 3, the data error processing apparatus collects data from a plurality of institutional systems (S302). That is, the data error processing apparatus collects various data such as research project information, thesis, and patent from a plurality of institutional systems.

데이터 오류 처리 장치는 상기 수집된 데이터를 기 설정된 오류 점검 규칙과 비교하고(S304), 그 비교결과 오류가 발생한 데이터가 있는지의 여부를 판단한다(S306). 즉, 데이터 오류 처리 장치는 상기 수집된 데이터를 구비된 룰 데이터베이스에 저장된 오류 점검 규칙과 비교하여, 오류 점검 규칙과 일치하지 않은 데이터 값이 존재하는지 여부를 판단한다. 상기 판단결과, 오류 점검 규칙과 일치하지 않은 데이터 값이 존재하는 경우, 데이터 오류 처리 장치는 그 데이터 값에 해당 유형을 매칭시킨 후, 오류가 발생한 데이터로 검출한다.The data error processing unit compares the collected data with a preset error checking rule (S304), and determines whether there is data in which an error has occurred as a result of the comparison (S306). That is, the data error processing device compares the collected data with the error check rule stored in the rule database, and determines whether there is a data value that does not match the error check rule. As a result of the determination, if there is a data value that does not match the error check rule, the data error processing device matches the data value to the data type, and then detects the data as the error occurrence data.

단계 S306의 판단결과 오류가 발생한 데이터가 존재하는 경우, 데이터 오류 처리 장치는 오류가 발생한 데이터의 유형을 기초로 오류레벨을 결정한다(S308).If there is data in which an error has occurred as a result of the determination in step S306, the data error processing device determines an error level based on the type of the data in which the error occurred (S308).

그런 다음 데이터 오류 처리 장치는 오류가 발생한 데이터에 대해 기 설정된 처리 규칙에 따라 처리하고(S310), 처리된 데이터 처리 결과를 해당 사용자 단말 또는 데이터베이스로 전송한다(S312).
Then, the data error processing device processes the data in which the error has occurred according to a predetermined processing rule (S310), and transmits the processed data processing result to the user terminal or the database (S312).

후술하는 특허청구범위에 기재되어 있는 (a), (b), (c), (d)는 특정 순서를 의미하는 것이 아니며, 운용자의 필요에 따라 해당 순서를 변경할 수 있다. (A), (b), (c), and (d) described in the claims do not mean a specific order, and the order can be changed according to the operator's needs.

본 발명에서 개시하는 데이터 오류 처리 장치의 구성과 기능은 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체의 형태로 구현하는 것도 가능하다.The configuration and function of the data error processing apparatus disclosed in the present invention can be implemented in the form of a computer-readable recording medium on which the program is recorded.

또한, 분산된 시스템을 위한 데이터 오류 처리 방법은 프로그램으로 작성 가능하며, 프로그램을 구성하는 코드들 및 코드 세그먼트들은 당해 분야의 프로그래머에 의하여 용이하게 추론될 수 있다. In addition, a data error handling method for a distributed system can be written as a program, and the codes and code segments constituting the program can be easily deduced by a programmer in the field.

이와 같이, 본 발명이 속하는 기술분야의 당업자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
Thus, those skilled in the art will appreciate that the present invention may be embodied in other specific forms without departing from the spirit or essential characteristics thereof. It is therefore to be understood that the embodiments described above are to be considered in all respects only as illustrative and not restrictive. The scope of the present invention is defined by the appended claims rather than the detailed description and all changes or modifications derived from the meaning and scope of the claims and their equivalents are to be construed as being included within the scope of the present invention do.

100 : 기관 시스템 200 : 데이터 오류 검출 장치
210 : 룰 DB 220 : 데이터 관련 정보 DB
230 : 통신부 240 : 데이터 수집부
250 : 데이터 오류 검출부 260 : 데이터 처리부
270 : 데이터 제공부 300 : 통합 DB100: engine system 200: data error detection device
210: Rule DB 220: Data related information DB
230: communication unit 240: data collecting unit
250: Data error detection unit 260: Data processing unit
270: Data Offering 300: Integrated DB

Claims (9)

통신망을 통해 통신을 수행하기 위한 통신부;
속성 유효성, 레코드 내부 유효성, 엔티티 유효성, DB간 유효성 중 적어도 하나를 포함하는 오류 점검 규칙, 오류 레벨에 따른 처리 규칙이 저장된 룰 데이터베이스;
복수의 기관 시스템으로부터 데이터를 수집하는 데이터 수집부;
상기 데이터 수집부에 의해 수집된 데이터를 상기 룰 데이터베이스에 저장된 오류 점검 규칙과 비교하고, 그 비교결과를 근거로 오류가 발생한 데이터를 검출하는 데이터 오류 검출부;
상기 오류가 발생한 데이터에 대해 상기 룰 데이터베이스에 저장된 처리 규칙에 따라 처리하는 데이터 처리부; 및
상기 데이터 처리부에서 처리된 데이터 처리 결과를 해당 사용자 단말 또는 통합 데이터베이스로 전송하는 데이터 제공부;
를 포함하는 분산된 시스템을 위한 데이터 오류 처리 장치.



A communication unit for performing communication through a communication network;
An error checking rule including at least one of attribute validity, record validity, entity validity, and validity between DBs; a rule database storing processing rules according to error levels;
A data collection unit for collecting data from a plurality of institutional systems;
A data error detection unit for comparing data collected by the data collection unit with an error check rule stored in the rule database and for detecting an errored data based on the comparison result;
A data processing unit for processing the data in which the error occurred, according to a processing rule stored in the rule database; And
A data providing unit for transmitting the data processing result processed by the data processing unit to the user terminal or the integrated database;
The data error handling device for a distributed system.



삭제delete 제1항에 있어서,
상기 데이터 처리부는 상기 오류가 발생한 데이터와 매칭된 유형을 기초로 오류 레벨을 결정하고, 상기 결정된 오류 레벨에 따라 미리 설정된 처리 규칙에 따라 상기 데이터를 정제 처리하는 것을 특징으로 하는 분산된 시스템을 위한 데이터 오류 처리 장치.
The method according to claim 1,
Wherein the data processing unit determines an error level based on a type matched with the data on which the error occurred and performs a process of refining the data according to a predetermined processing rule according to the determined error level. Error handling device.
제1항에 있어서,
상기 데이터 처리부는 데이터 오류 검출부에서 검출된 데이터 값을 미리 설정된 처리 규칙에 따라 자동으로 정제 처리를 수행하거나, 사용자에 의해서 입력된 값으로 데이터 값을 정제 처리하는 것을 특징으로 하는 분산된 시스템을 위한 데이터 오류 처리 장치.
The method according to claim 1,
Wherein the data processing unit automatically performs a refinement process on the data value detected by the data error detection unit according to a predetermined processing rule or refines the data value with a value input by the user, Error handling device.
데이터 오류 처리 장치가 데이터 오류를 처리하는 방법에 있어서,
(a) 복수의 기관 시스템으로부터 데이터를 수집하는 단계;
(b) 상기 수집된 데이터를 기 설정된 오류 점검 규칙과 비교하고, 그 비교결과를 근거로 오류가 발생한 데이터를 검출하는 단계;
(c) 상기 오류가 발생한 데이터에 대해 기 설정된 처리 규칙에 따라 처리하는 단계; 및
(d) 상기 처리된 데이터 처리 결과를 해당 사용자 단말 또는 통합 데이터베이스로 전송하는 단계;
를 포함하는 분산된 시스템을 위한 데이터 오류 처리 방법.



A method for processing a data error, the method comprising:
(a) collecting data from a plurality of institutional systems;
(b) comparing the collected data with a predetermined error checking rule, and detecting the errored data based on the comparison result;
(c) processing the data in which the error has occurred according to a predetermined processing rule; And
(d) transmitting the processed data processing result to a corresponding user terminal or an integrated database;
The method comprising the steps of:



삭제delete 제5항에 있어서,
상기 (c) 단계는,
상기 오류가 발생한 데이터와 매칭된 유형을 기초로 오류 레벨을 결정하는 단계;
상기 결정된 오류 레벨에 따라 미리 설정된 처리 규칙에 따라 상기 데이터를 정제 처리하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 분산된 시스템을 위한 데이터 오류 처리 방법.
6. The method of claim 5,
The step (c)
Determining an error level based on the type of the error and the matched type;
And refining the data according to a predetermined processing rule according to the determined error level.
제7항에 있어서,
상기 결정된 오류 레벨에 따라 미리 설정된 처리 규칙에 따라 상기 데이터를 정제 처리하는 단계는,
미리 설정된 처리 규칙에 따라 자동으로 정제 처리를 수행하거나, 사용자에 의해서 입력된 값으로 데이터 값을 정제 처리하는 것을 특징으로 하는 분산된 시스템을 위한 데이터 오류 처리 방법.
8. The method of claim 7,
Wherein the step of refining the data according to a predetermined processing rule according to the determined error level comprises:
Wherein the data processing unit performs refinement processing automatically according to a predetermined processing rule or performs refinement processing on a data value with a value input by a user.
(a) 복수의 기관 시스템으로부터 데이터를 수집하는 단계;
(b) 상기 수집된 데이터를 기 설정된 오류 점검 규칙과 비교하고, 그 비교결과를 근거로 오류가 발생한 데이터를 검출하는 단계;
(c) 상기 오류가 발생한 데이터에 대해 기 설정된 처리 규칙에 따라 처리하는 단계; 및
(d) 상기 처리된 데이터 처리 결과를 해당 사용자 단말 또는 통합 데이터베이스로 전송하는 단계를 포함하는 분산된 시스템을 위한 데이터 오류 처리 방법이 프로그램으로 기록된 전자장치에서 판독 가능한 기록매체.(a) collecting data from a plurality of institutional systems;
(b) comparing the collected data with a predetermined error checking rule, and detecting the errored data based on the comparison result;
(c) processing the data in which the error has occurred according to a predetermined processing rule; And
and (d) transmitting the processed data processing result to a corresponding user terminal or an integrated database. A method of processing a data error for a distributed system, the method comprising:
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