KR101752575B1 - System and method for visualizing big data in learning analytics - Google Patents
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Abstract
본 발명은 빅데이터 시각화 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 본 발명의 일예와 관련된 빅데이터 시각화 시스템은 원데이터(raw data)를 분석하여 분석 데이터를 생성하는 분석 모듈을 관리하는 분석 매니저; RDF(Resource Description Framework)형식으로 상기 분석 데이터를 저장하는 저장 공간; 상기 분석 데이터를 시각화하여 시각화 페이지를 생성하는 시각화 서버; 및 상기 시각화 페이지를 표시하고 사용자의 입력을 상기 시각화 서버로 전달하는 시각화 UI;를 포함하고, 상기 시각화 UI가 상기 사용자의 페이지 요청 입력을 받아 상기 시각화 서버로 전달하면, 상기 시각화 서버는 상기 분석 매니저에 상기 분석 매니저가 관리하는 분석 모듈의 정보를 요청하여 수신하고, 상기 분석 모듈의 정보를 이용하여 시각화 대상인 상기 분석 데이터의 항목 리스트를 포함하는 선택 페이지를 생성하여 상기 시각화 UI에 반환하며, 상기 시각화 UI는 상기 선택 페이지를 표시하고, 상기 사용자로부터 상기 분석 데이터의 항목 리스트 중 적어도 하나의 상기 분석 데이터 항목을 선택 입력받아 상기 시각화 서버로 전달하며, 상기 시각화 서버는 상기 전달받은 분석 데이터의 항목과 연관된 상기 분석 모듈의 정보를 이용하여 쿼리(Query)를 자동으로 생성하고, 상기 쿼리를 통해 상기 저장공간에 상기 분석 데이터를 요청하여 반환받으며, 상기 반환받은 분석 데이터를 시각화한 상기 시각화 페이지를 생성하여 상기 시각화 UI에 상기 시각화 페이지를 반환하고, 상기 시각화 UI는 상기 반환받은 시각화 페이지를 표시할 수 있다.A big data visualization system according to an embodiment of the present invention includes an analysis manager for managing an analysis module for analyzing raw data and generating analysis data; A storage space for storing the analysis data in an RDF (Resource Description Framework) format; A visualization server for visualizing the analysis data to generate a visualization page; And a visualization UI displaying the visualization page and transferring a user's input to the visualization server. When the visualization UI receives the user's page request input and transfers the input to the visualization server, And generates a selection page including an item list of the analysis data to be visualized by using the information of the analysis module and returns the generated selection page to the visualization UI, The UI displays the selected page, selects and inputs at least one of the analyzed data items from the item list of the analyzed data from the user, and delivers the selected analyzed data item to the visualization server, Using the information of the analysis module, ery, automatically requests the analytical data to the storage space through the query, and returns the visualized page to the visualization UI, receives the analytical data from the storage space, and returns the visualized page to the visualization UI, The visualization UI can display the returned visualization page.
Description
본 발명은 빅데이터 시각화 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 학습 분석에서 빅 데이터를 시각화하기 위해 메타 데이터를 이용하여 SPARQL 기반 쿼리문을 자동으로 생성하여 데이터를 불러오고 이를 시각화하는 시스템 및 방법에 관한 것이다.More particularly, the present invention relates to a system and a method for automatically generating a SPARQL-based query statement using metadata to visualize big data in a learning analysis, .
학습 분석이란 학습과 학습 환경을 이해하고 최적화하기 위해 학습자와 학습자의 상황과 관련된 데이터를 측정하고, 모으고, 분석하고, 보고하는 것이다. 이러한 학습과 관련된 데이터의 양은 방대하여 분석자가 개별 데이터를 모두 직접 분석하기 어려워 차트 등으로 시각화하는 것이 요구되고 있다.Learning analysis is the measurement, collection, analysis, and reporting of data related to the learner and the learner's situation in order to understand and optimize the learning and learning environment. The amount of data related to such learning is enormous, making it difficult for the analyst to analyze all of the individual data directly, and it is required to visualize the data on a chart or the like.
특히, 시각화는 빅데이터의 전체적인 의미를 직관적으로 인지시키기 위한 분석 기법으로 점차 주목받고 있으며, 다양한 시각화 차트가 공개되고 있으나 프로그램 개발자가 아니면 활용하기 어려운 단점이 있다.In particular, visualization is attracting attention as an analytical technique for intuitively recognizing the overall meaning of big data, and various visualization charts are being disclosed, but it is difficult to utilize it unless it is a program developer.
이에 데이터베이스에 포함된 데이터들의 전체적인 의미를 직관적으로 파악할 수 있는 다양한 시각화차트를 편리하게 획득할 수 있는 기술이 요구되고 있다.Accordingly, there is a need for a technique that can conveniently acquire various visualization charts that intuitively grasp the overall meaning of the data contained in the database.
본 발명은 상기와 같은 종래의 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 빅데이터를 시각화 하는 시스템 및 방법을 사용자에게 제공하는데 그 목적이 있다. SUMMARY OF THE INVENTION It is an object of the present invention to provide a system and a method for visualizing big data to a user.
구체적으로, 학습분석에서 데이터를 사용자의 요구에 따라 다양하게 시각화하는 데 그 목적이 있다.Specifically, the purpose of the learning analysis is to visualize data in various ways according to the needs of the users.
또한, SPARQL과 같은 지식 기반 기술에 익숙하지 않은 사용자나 개발자가 데이터를 쉽게 시각화할 수 있도록 하는 데 그 목적이 있다.It also aims to make it easier for users and developers who are not familiar with knowledge-based technologies such as SPARQL to visualize data.
또한, 간단한 커맨드로 시각화 차트를 생성하는 데 그 목적이 있다.It is also intended to generate a visualization chart with a simple command.
한편, 본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.It is to be understood that both the foregoing general description and the following detailed description of the present invention are exemplary and explanatory and are not intended to limit the invention to the precise form disclosed. It can be understood.
상술한 과제를 실현하기 위한 본 발명의 일예와 관련된 빅데이터 시각화 시스템은 원데이터(raw data)를 분석하여 분석 데이터를 생성하는 분석 모듈을 관리하는 분석 매니저; RDF(Resource Description Framework)형식으로 상기 분석 데이터를 저장하는 저장 공간; 상기 분석 데이터를 시각화하여 시각화 페이지를 생성하는 시각화 서버; 및 상기 시각화 페이지를 표시하고 사용자의 입력을 상기 시각화 서버로 전달하는 시각화 UI;를 포함하고, 상기 시각화 UI가 상기 사용자의 페이지 요청 입력을 받아 상기 시각화 서버로 전달하면, 상기 시각화 서버는 상기 분석 매니저에 상기 분석 매니저가 관리하는 분석 모듈의 정보를 요청하여 수신하고, 상기 분석 모듈의 정보를 이용하여 시각화 대상인 상기 분석 데이터의 항목 리스트를 포함하는 선택 페이지를 생성하여 상기 시각화 UI에 반환하며, 상기 시각화 UI는 상기 선택 페이지를 표시하고, 상기 사용자로부터 상기 분석 데이터의 항목 리스트 중 적어도 하나의 상기 분석 데이터 항목을 선택 입력받아 상기 시각화 서버로 전달하며, 상기 시각화 서버는 상기 전달받은 분석 데이터의 항목과 연관된 상기 분석 모듈의 정보를 이용하여 쿼리(Query)를 자동으로 생성하고, 상기 쿼리를 통해 상기 저장공간에 상기 분석 데이터를 요청하여 반환받으며, 상기 반환받은 분석 데이터를 시각화한 상기 시각화 페이지를 생성하여 상기 시각화 UI에 상기 시각화 페이지를 반환하고, 상기 시각화 UI는 상기 반환받은 시각화 페이지를 표시할 수 있다.The big data visualization system according to an embodiment of the present invention for realizing the above-mentioned problems includes an analysis manager for managing an analysis module for analyzing raw data and generating analysis data; A storage space for storing the analysis data in an RDF (Resource Description Framework) format; A visualization server for visualizing the analysis data to generate a visualization page; And a visualization UI displaying the visualization page and transferring a user's input to the visualization server. When the visualization UI receives the user's page request input and transfers the input to the visualization server, And generates a selection page including an item list of the analysis data to be visualized by using the information of the analysis module and returns the generated selection page to the visualization UI, The UI displays the selected page, selects and inputs at least one of the analyzed data items from the item list of the analyzed data from the user, and delivers the selected analyzed data item to the visualization server, Using the information of the analysis module, ery, automatically requests the analytical data to the storage space through the query, and returns the visualized page to the visualization UI, receives the analytical data from the storage space, and returns the visualized page to the visualization UI, The visualization UI can display the returned visualization page.
또한, 상기 분석 모듈의 정보는 상기 분석 모듈의 메타데이터일 수 있다.The information of the analysis module may be metadata of the analysis module.
또한, 상기 쿼리는 SPARQL(SPARQL Protocol And RDF Query Language) 기반 쿼리일 수 있다.In addition, the query may be a SPARQL (SPARQL Protocol and RDF Query Language) based query.
또한, 상기 시각화 서버는 기 저장된 시각화 차트 리스트를 더 포함하여 상기 선택 페이지를 생성하며, 상기 시각화 UI는 상기 사용자로부터 상기 시각화 차트 리스트 중 적어도 하나의 시각화 차트를 선택 입력 받아 상기 시각화 서버로 전달하고, 상기 시각화 서버는 상기 전달 받은 시각화 차트로써 상기 분석 데이터를 시각화할 수 있다.The visualization server may further include a pre-stored visualization chart list to generate the selected page, the visualization UI selecting and inputting at least one visualization chart of the visualization chart list from the user, The visualization server can visualize the analysis data using the received visualization chart.
한편, 상술한 과제를 실현하기 위한 본 발명의 일예와 관련된 데이터 시각화 방법은 시각화 UI, 시각화 서버, 원데이터(raw data)를 분석하여 분석 데이터를 생성하는 분석 모듈을 관리하는 분석 매니저 및 RDF(Resource Description Framework)형식으로 상기 분석 데이터를 저장하는 저장 공간을 이용하여 데이터를 시각화하는 방법에 있어서, 상기 시각화 UI가 사용자로부터 사용자의 페이지 요청 입력을 받아 상기 시각화 서버로 전달하는 제 1 단계; 상기 시각화 서버가 상기 분석 매니저에 상기 분석 매니저가 관리하는 분석 모듈의 정보를 요청하여 수신하는 제 2 단계; 상기 시각화 서버가 상기 분석 모듈의 정보를 이용하여 시각화 대상인 상기 분석 데이터의 항목 리스트를 포함하는 선택 페이지를 생성하여 상기 시각화 UI에 반환하는 제 3 단계; 상기 시각화 UI가 상기 선택 페이지를 표시하고, 상기 사용자로부터 상기 분석 데이터의 항목 리스트 중 적어도 하나의 상기 분석 데이터 항목을 선택 입력받아 상기 시각화 서버로 전달하는 제 4 단계; 상기 시각화 서버가 상기 전달받은 분석 데이터의 항목과 연관된 상기 분석 모듈의 정보를 이용하여 쿼리(Query)를 자동으로 생성하고, 상기 쿼리를 통해 상기 저장공간에 상기 분석 데이터를 요청하여 반환받는 제 5 단계; 상기 시각화 서버가 상기 반환받은 분석 데이터를 시각화한 상기 시각화 페이지를 생성하여 상기 시각화 UI에 상기 시각화 페이지를 반환하는 제 6 단계; 및 상기 시각화 UI가 상기 반환받은 시각화 페이지를 표시하는 제 7 단계;를 포함할 수 있다.Meanwhile, a data visualization method related to an embodiment of the present invention for realizing the above-mentioned problems includes a visualization UI, a visualization server, an analysis manager for managing an analysis module for analyzing raw data and generating analysis data, Description Framework) method for visualizing data using a storage space for storing the analysis data, the method comprising: a first step of receiving the user's page request input from the user and delivering the visualization UI to the visualization server; A second step of the visualization server requesting and receiving information of an analysis module managed by the analysis manager to the analysis manager; A third step of the visualization server creating a selection page including an item list of the analysis data to be visualized by using the information of the analysis module and returning the selected page to the visualization UI; A fourth step of the visualization UI displaying the selected page, selecting and inputting at least one of the analysis data items from the item list of the analysis data from the user, and delivering the selected analysis data item to the visualization server; The visualization server automatically generates a query using the information of the analysis module associated with the item of analysis data transmitted and requests the analysis data to the storage space through the query and returns ; A sixth step of the visualization server generating the visualization page visualizing the returned analysis data and returning the visualization page to the visualization UI; And a seventh step in which the visualization UI displays the returned visualization page.
또한, 상기 분석 모듈의 정보는 상기 분석 모듈의 메타데이터일 수 있다.The information of the analysis module may be metadata of the analysis module.
또한, 상기 쿼리는 SPARQL(SPARQL Protocol And RDF Query Language) 기반 쿼리일 수 있다.In addition, the query may be a SPARQL (SPARQL Protocol and RDF Query Language) based query.
또한, 상기 제 3 단계에서, 상기 시각화 서버는 기 저장된 시각화 차트 리스트를 더 포함하여 상기 선택 페이지를 생성하며, 상기 제 4 단계에서, 상기 시각화 UI는 상기 사용자로부터 상기 시각화 차트 리스트 중 적어도 하나의 시각화 차트를 선택 입력 받아 상기 시각화 서버로 전달하고, 상기 제 6 단계에서, 상기 시각화 서버는 상기 전달 받은 시각화 차트로써 상기 분석 데이터를 시각화할 수 있다.In the third step, the visualization server further includes a pre-stored visualization chart list to generate the selection page, and in the fourth step, the visualization UI displays at least one visualization of the visualization chart list And transmits the selected chart to the visualization server. In the sixth step, the visualization server can visualize the analysis data using the received visualization chart.
한편, 상술한 과제를 실현하기 위한 본 발명의 일예와 관련된 기록매체는 시각화 UI, 시각화 서버, 원데이터(raw data)를 분석하여 분석 데이터를 생성하는 분석 모듈을 관리하는 분석 매니저 및 RDF(Resource Description Framework)형식으로 상기 분석 데이터를 저장하는 저장 공간을 이용하여 데이터를 시각화하는 방법을 수행하기 위하여 디지털 처리 장치에 의해 실행될 수 있는 명령어들의 프로그램이 유형적으로 구현되어 있고, 상기 디지털 처리 장치에 의해 판독될 수 있는 기록매체에 있어서, 상기 데이터를 시각화 하는 방법은, 상기 시각화 UI가 사용자로부터 사용자의 페이지 요청 입력을 받아 상기 시각화 서버로 전달하는 제 1 단계; 상기 시각화 서버가 상기 분석 매니저에 상기 분석 매니저가 관리하는 분석 모듈의 정보를 요청하여 수신하는 제 2 단계; 상기 분석 모듈의 정보를 이용하여 시각화 대상인 상기 분석 데이터의 항목 리스트를 포함하는 선택 페이지를 생성하여 상기 시각화 UI에 반환하는 제 3 단계; 상기 시각화 UI가 상기 선택 페이지를 표시하고, 상기 사용자로부터 상기 분석 데이터의 항목 리스트 중 적어도 하나의 상기 분석 데이터 항목을 선택 입력받아 상기 시각화 서버로 전달하는 제 4 단계; 상기 시각화 서버가 상기 전달받은 분석 데이터의 항목과 연관된 상기 분석 모듈의 정보를 이용하여 쿼리(Query)를 자동으로 생성하고, 상기 쿼리를 통해 상기 저장공간에 상기 분석 데이터를 요청하여 반환받는 제 5 단계; 상기 시각화 서버가 상기 반환받은 분석 데이터를 시각화한 상기 시각화 페이지를 생성하여 상기 시각화 UI에 상기 시각화 페이지를 반환하는 제 6 단계; 및 상기 시각화 UI가 상기 반환받은 그래프 페이지를 표시하는 제 7 단계;를 포함할 수 있다.A recording medium related to an embodiment of the present invention for realizing the above object includes a visualization UI, a visualization server, an analysis manager for managing analysis modules for analyzing raw data and generating analysis data, A program of instructions executable by a digital processing apparatus to perform a method of visualizing data using a storage space storing the analysis data in the form of a framework, The visualization method comprising the steps of: a first step of receiving the user's page request input from the user and delivering the visualization UI to the visualization server; A second step of the visualization server requesting and receiving information of an analysis module managed by the analysis manager to the analysis manager; A third step of generating a selection page including an item list of the analysis data to be visualized by using the information of the analysis module and returning the selection page to the visualization UI; A fourth step of the visualization UI displaying the selected page, selecting and inputting at least one of the analysis data items from the item list of the analysis data from the user, and delivering the selected analysis data item to the visualization server; The visualization server automatically generates a query using the information of the analysis module associated with the item of analysis data transmitted and requests the analysis data to the storage space through the query and returns ; A sixth step of the visualization server generating the visualization page visualizing the returned analysis data and returning the visualization page to the visualization UI; And a seventh step of the visualization UI displaying the returned graph page.
한편, 상술한 과제를 실현하기 위한 본 발명의 일예와 관련된 컴퓨터 프로그램은 시각화 UI, 시각화 서버, 원데이터(raw data)를 분석하여 분석 데이터를 생성하는 분석 모듈을 관리하는 분석 매니저 및 RDF(Resource Description Framework)형식으로 상기 분석 데이터를 저장하는 저장 공간을 이용하여 데이터를 시각화하는 방법을 수행하기 위하여 컴퓨터에서 실행될 수 있는 컴퓨터 프로그램으로서,Meanwhile, a computer program related to an example of the present invention for realizing the above-mentioned problems includes a visualization UI, a visualization server, an analysis manager for managing an analysis module for analyzing raw data and generating analysis data, A computer program that can be executed on a computer to perform a method of visualizing data using a storage space for storing the analysis data in the form of a framework,
상기 데이터를 시각화 하는 방법은, 상기 시각화 UI가 사용자로부터 사용자의 페이지 요청 입력을 받아 상기 시각화 서버로 전달하는 제 1 단계; 상기 시각화 서버가 상기 분석 매니저에 상기 분석 매니저가 관리하는 분석 모듈의 정보를 요청하여 수신하는 제 2 단계; 상기 분석 모듈의 정보를 이용하여 시각화 대상인 상기 분석 데이터의 항목 리스트를 포함하는 선택 페이지를 생성하여 상기 시각화 UI에 반환하는 제 3 단계; 상기 시각화 UI가 상기 선택 페이지를 표시하고, 상기 사용자로부터 상기 분석 데이터의 항목 리스트 중 적어도 하나의 상기 분석 데이터 항목을 선택 입력받아 상기 시각화 서버로 전달하는 제 4 단계; 상기 시각화 서버가 상기 전달받은 분석 데이터의 항목과 연관된 상기 분석 모듈의 정보를 이용하여 쿼리(Query)를 자동으로 생성하고, 상기 쿼리를 통해 상기 저장공간에 상기 분석 데이터를 요청하여 반환받는 제 5 단계; 상기 시각화 서버가 상기 반환받은 분석 데이터를 시각화한 상기 시각화 페이지를 생성하여 상기 시각화 UI에 상기 시각화 페이지를 반환하는 제 6 단계; 및A method for visualizing the data includes: a first step of receiving the user's page request input from the user and delivering the visualization UI to the visualization server; A second step of the visualization server requesting and receiving information of an analysis module managed by the analysis manager to the analysis manager; A third step of generating a selection page including an item list of the analysis data to be visualized by using the information of the analysis module and returning the selection page to the visualization UI; A fourth step of the visualization UI displaying the selected page, selecting and inputting at least one of the analysis data items from the item list of the analysis data from the user, and delivering the selected analysis data item to the visualization server; The visualization server automatically generates a query using the information of the analysis module associated with the item of analysis data transmitted and requests the analysis data to the storage space through the query and returns ; A sixth step of the visualization server generating the visualization page visualizing the returned analysis data and returning the visualization page to the visualization UI; And
상기 시각화 UI가 상기 반환받은 그래프 페이지를 표시하는 제 7 단계;를 포함할 수 있다.And a seventh step of the visualization UI displaying the returned graph page.
본 발명은 빅데이터를 시각화 하는 시스템 및 방법을 사용자에게 제공할 수 있다.The present invention can provide a system and method for visualizing big data to a user.
구체적으로, 학습분석에서 데이터를 사용자의 요구에 따라 다양하게 시각화할 수 있다.Specifically, data from the learning analysis can be visualized variously according to the user's demand.
또한, SPARQL과 같은 지식 기반 기술에 익숙하지 않은 사용자나 개발자가 데이터를 쉽게 시각화할 수 있다.In addition, users and developers who are not familiar with knowledge-based technologies such as SPARQL can easily visualize data.
또한, 간단한 커맨드로 시각화 차트를 생성할 수 있다.In addition, a visualization chart can be generated with a simple command.
한편, 본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.It should be understood, however, that the effects obtained by the present invention are not limited to the above-mentioned effects, and other effects not mentioned may be clearly understood by those skilled in the art to which the present invention belongs It will be possible.
본 명세서에 첨부되는 다음의 도면들은 본 발명의 바람직한 일 실시례를 예시하는 것이며, 발명의 상세한 설명과 함께 본 발명의 기술적 사상을 더욱 이해시키는 역할을 하는 것이므로, 본 발명은 그러한 도면에 기재된 사항에만 한정되어 해석 되어서는 아니 된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 시각화 시스템의 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 시각화 방법을 나타내는 순서도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른
도 4a 및 도 4b는 본 발명의 일 실시예에 따라 시각화 UI가 분석 데이터 항목을 선택 입력받은 것을 나타낸다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 시각화 차트 리스트를 나타낸 것이다.
도 6a 및 도 6b는 본 발명의 일 실시예에 따라 시각화 서버가 생성한 시각화 페이지를 나타낸다.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS The accompanying drawings, which are incorporated in and constitute a part of the specification, illustrate a preferred embodiment of the invention and, together with the description, serve to provide a further understanding of the technical idea of the invention, It should not be construed as limited.
1 is a block diagram of a big data visualization system in accordance with an embodiment of the present invention.
2 is a flowchart illustrating a data visualization method according to an embodiment of the present invention.
Figure 3 is a block diagram of an embodiment of the present invention
4A and 4B illustrate that the visualization UI selects and inputs analysis data items according to an embodiment of the present invention.
5 shows a visualization chart list according to an embodiment of the present invention.
6A and 6B show a visualization page generated by a visualization server according to an embodiment of the present invention.
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 일실시례에 대해서 설명한다. 또한, 이하에 설명하는 일실시례는 특허청구범위에 기재된 본 발명의 내용을 부당하게 한정하지 않으며, 본 실시 형태에서 설명되는 구성 전체가 본 발명의 해결 수단으로서 필수적이라고는 할 수 없다.Hereinafter, a preferred embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. In addition, the embodiment described below does not unduly limit the contents of the present invention described in the claims, and the entire configuration described in this embodiment is not necessarily essential as the solution means of the present invention.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 시각화 시스템의 블록도이다.1 is a block diagram of a big data visualization system in accordance with an embodiment of the present invention.
도 1을 참조하면, 빅데이터 시각화 시스템은 시각화 UI(110), 시각화 서버(120), 분석 매니저(130) 및 저장공간(140) 등을 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1, a big data visualization system may include a
다만, 도 1에 도시된 구성요소들이 필수적인 것은 아니어서, 그보다 많은 구성요소들을 갖거나 그보다 적은 구성요소들을 갖는 빅데이터 시각화 시스템이 구현될 수도 있다.However, the components shown in FIG. 1 are not essential, and a big data visualization system having components with fewer components or fewer components may be implemented.
먼저, 시각화 UI(110)는 사용자로부터 입력을 받고, 시각화 서버(120)가 시각화한 페이지를 표시하는 구성이다.First, the
즉, 데이터를 시각화하기 위해 사용자로부터 페이지 요청 입력을 받아 시각화 서버(120)가 동작을 시작하도록 하며, 시각화 서버(120)로부터 반환받은 페이지에서 사용자가 원하는 시각화 정보(분석 데이터 항목, 시각화 차트의 종류 등)를 선택 입력받을 수 있다.That is, the
또한, 시각화 UI(110)는 후술할 시각화 서버(120)로부터 반환받은 페이지를 표시한다. 즉, 시각화 서버(120)가 분석 모듈의 정보(분석 모듈의 메타데이터)를 이용하여 시각화한 분석 데이터의 항목 리스트를 포함하는 선택 페이지를 표시할 수 있고, 시각화 서버(120)가 분석 데이터를 이용하여 시각화한 시각화 페이지를 표시할 수 있다.In addition, the
다음으로, 시각화 서버(120)는 분석 데이터를 시각화하여 시각화 페이지를 생성하는 구성이다.Next, the
구체적으로, 시각화 서버(120)는 시각화 UI(110)로부터 페이지 요청입력을 전달받으면 후술할 분석 매니저(130)에 분석 모듈의 정보(메타 데이터)를 요청하여 수신하고, 분석 모듈의 정보를 이용하여 시각화 대상인 분석 데이터의 항목 리스트를 포함하는 선택 페이지를 생성하여 시각화 UI(110)에 반환한다.Specifically, when the
한편, 시각화 서버(120)는 기 저장된 시각화 차트 리스트를 더 포함하여 선택 페이지를 생성할 수 있다.Meanwhile, the
즉, 차트 리스트는 분석 데이터가 시각화 되는 여러 종류의 차트모양이 나타난 리스트로서, 막대차트, 파이차트 등이 이에 포함될 수 있다. 시각화 서버(120)가 차트 리스트를 더 포함하여 선택 페이지를 생성하면, 이에 따라 시각화 UI(110)는 사용자로부터 시각화 차트 리스트 중 적어도 하나의 시각화 차트를 선택 입력 받아 시각화 서버(120)로 전달하고, 시각화 서버(120)는 분석 데이터를 시각화 할 때 선택된 시각화 차트에 따라 데이터를 시각화할 수 있다.That is, the chart list is a list of various kinds of chart shapes in which the analysis data is visualized, and may include a bar chart, a pie chart, and the like. When the
또한, 시각화 서버(120)는 시각화 UI(110)로부터 사용자가 원하는 시각화 정보에 대한 입력을 받으면 이를 불러오기 위한 쿼리(Query)를 자동으로 생성한다. 즉, 전달받은 분석 데이터의 항목과 연관된 분석 모듈의 정보(메타 데이터)를 이용하여 쿼리를 생성하고, 쿼리를 통해 저장공간(140)으로부터 분석 데이터를 반환받는 것이다. 이 때 쿼리는 SPARQL(SPARQL Protocol And RDF Query Language) 기반의 쿼리일 수 있다.In addition, the
다음으로, 분석 매니저(130)는 원데이터(raw data)를 분석하여 분석 데이터를 생성하는 분석 모듈을 관리하는 구성이다.Next, the
분석 매니저(130)는 복수의 분석 모듈을 관리할 수 있으며, 각 분석 모듈은 메타데이터를 가진다. 예를 들어, 분석 모듈의 메타 데이터로는 분석 모듈의 개발자, 버전, 분석 모듈이 분석한 결과 데이터의 타입, 결과데이터의 종류 등이 있다. 전술한 시각화 서버(120)는 이러한 분석 모듈의 메타 데이터를 이용하여 선택 페이지를 생성하고, 쿼리를 생성한다.The
다음으로, 저장공간(140)은 분석 매니저(130)가 분석한 분석 데이터를 RDF(Resource Description Framework)형식으로 저장하는 구성이다.Next, the
즉, 트리플 구조로서, ‘주어-술어-목적어 (subject-predicate-object) 형식’으로 데이터를 저장한다.That is, as a triple structure, data is stored in a 'subject-predicate-object format'.
이하에서는 도 2를 참조하여 전술한 구성들을 기초로 데이터 시각화 방법에 대해 구체적으로 설명한다.Hereinafter, a data visualization method will be described in detail based on the above-described configurations with reference to FIG.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 시각화 방법을 나타내는 순서도이다.2 is a flowchart illustrating a data visualization method according to an embodiment of the present invention.
먼저, 시각화 UI(110)가 사용자로부터 사용자의 페이지 요청 입력을 받아 상기 시각화 서버(120)로 전달한다(S10).First, the
다음으로, 페이지 요청 입력에 응답하여 시각화 서버(120)가 선택 페이지 생성을 시작하고(S20), 시각화 서버(120)가 분석 매니저(130)에 분석 매니저(130)가 관리하는 분석 모듈의 정보를 요청한다(S30).Next, in response to the page request input, the
즉, 선택 페이지를 생성하기 위해 분석 모듈의 메타데이터의 리스트를 요청하는 것이다.That is, it requests a list of metadata of the analysis module in order to generate a selected page.
다음으로, 분석 매니저(130)는 메타데이터의 리스트를 반환(S40)하고, 시각화 서버(120)는 메타 데이터를 이용하여 시각화 대상인 분석 데이터의 항목 리스트를 포함하는 선택 페이지를 생성하여 시각화 UI(110)에 선택 페이지를 반환한다(S50).Next, the
이 때 시각화 서버(120)는 기 저장된 시각화 차트 리스트를 더 포함하여 선택 페이지를 생성하여 시각화 UI(110)에 반환할 수 있다.At this time, the
다음으로, 시각화 UI(110)가 선택 페이지를 표시(S60)하고, 사용자로부터 분석 데이터의 항목 리스트 중 적어도 하나의 분석 데이터 항목을 선택 입력받는다(S70).Next, the
선택 페이지에 시각화 차트 리스트가 포함된 경우, 시각화 UI(110)는 시각화 차트 리스트를 표시하고 그 중 적어도 하나의 시각화 차트를 더 입력받을 수 있다.If the selection page includes a visualization chart list, the
다음으로, 시각화 UI(110)가 입력받은 사항을 시각화 서버(120)로 전달한다(S80).Next, the
다음으로, 시각화 서버(120)가 전달받은 분석 데이터의 항목과 연관된 분석 모듈의 정보를 이용하여 쿼리(Query)를 자동으로 생성하고(S90), 쿼리를 통해 저장공간(140)에 분석 데이터를 요청(S100)하여 반환받는다(S110).Next, the
이 때 쿼리는 SPARQL(SPARQL Protocol And RDF Query Language) 기반으로 생성될 수 있다.At this time, the query can be generated based on SPARQL (SPARQL Protocol and RDF Query Language).
다음으로, 시각화 서버(120)가 반환받은 분석 데이터를 시각화한 시각화 페이지를 생성하여(S120) 시각화 UI(110)에 시각화 페이지를 반환한다(S130).Next, the
S70단계에서, 시각화 차트를 선택 입력받은 경우, 시각화 서버(120)는 선택된 시각화 차트로써 분석 데이터를 시각화할 수 있다.In step S70, when the visualization chart is selected and input, the
다음으로, 시각화 UI(110)가 반환받은 시각화 페이지를 표시한다(S140).Next, the
이하에서는 도면을 참조하여 데이터 시각화 방법의 실시예에 대해 설명한다.Hereinafter, an embodiment of a data visualization method will be described with reference to the drawings.
먼저, 본 실시예의 저장공간(140)이 저장하는 데이터를 개시한다.First, the
// ① 개인의 날짜별 읽은 페이지 수 그래프 데이터// ① Number of pages read per individual date Graph data
// 분석한 사용자, 사용한 분석 Component// Analyzed user, used analysis component
// 2015-11-01 ~ 2015-11-06까지의 데이터를 포함한 예시// Example containing data from 2015-11-01 to 2015-11-06
<http://ai.uos.ac.kr/PageViews/User001/><http://ai.uos.ac.kr/PageViews/User001/>
:actor <http://ai.uos.ac.kr/user/User001/>: actor <http://ai.uos.ac.kr/user/User001/>
:using <http://ai.uos.ac.kr/PageViews/>: using <http://ai.uos.ac.kr/PageViews/>
:contains <http://ai.uos.ac.kr/PageViews/user001/2015-11-01/>: contains <http://ai.uos.ac.kr/PageViews/user001/2015-11-01/>
:contains <http://ai.uos.ac.kr/PageViews/user001/2015-11-02/>: contains <http://ai.uos.ac.kr/PageViews/user001/2015-11-02/>
:contains <http://ai.uos.ac.kr/PageViews/user001/2015-11-03/>: contains <http://ai.uos.ac.kr/PageViews/user001/2015-11-03/>
:contains <http://ai.uos.ac.kr/PageViews/user001/2015-11-04/>: contains <http://ai.uos.ac.kr/PageViews/user001/2015-11-04/>
:contains <http://ai.uos.ac.kr/PageViews/user001/2015-11-05/>: contains <http://ai.uos.ac.kr/PageViews/user001/2015-11-05/>
:contains <http://ai.uos.ac.kr/PageViews/user001/2015-11-06/>: contains <http://ai.uos.ac.kr/PageViews/user001/2015-11-06/>
// ② 날짜별 읽은 페이지 수 데이터// ② Number of pages read per date
// 사용한 분석 Component, 읽은 페이지 수// Analysis component used, number of pages read
<http://ai.uos.ac.kr/PageViews/user001/2015-11-01/><http://ai.uos.ac.kr/PageViews/user001/2015-11-01/>
:using <http://ai.uos.ac.kr/PageViewCounter/>: using <http://ai.uos.ac.kr/PageViewCounter/>
:viewCount "10": viewCount "10"
// ③ 개인의 월간 읽은 페이지수와 전체 평균 비교 그래프 데이터// ③ Monthly read number of pages and total average comparison graph data
<http://ai.uos.ac.kr/PageViewsCompare/User001/><http://ai.uos.ac.kr/PageViewsCompare/User001/>
:actor <http://ai.uos.ac.kr/user/User001> : actor <http://ai.uos.ac.kr/user/User001>
:using <http://ai.uos.ac.kr/PageViewsCompare/> : using <http://ai.uos.ac.kr/PageViewsCompare/>
:userViewCount <http://ai.uos.ac.kr/PageViews/User001/2015-11/> : userViewCount <http://ai.uos.ac.kr/PageViews/User001/2015-11/>
:averageViewCount <http://ai.uos.ac.kr/PageViews/Average/2015-11/> : averageViewCount <http://ai.uos.ac.kr/PageViews/Average/2015-11/>
// ④ 개인의 월간 읽은 페이지 수 데이터// ④ Number of pages read per month
<http://ai.uos.ac.kr/PageViews/User001/2015-11/><http://ai.uos.ac.kr/PageViews/User001/2015-11/>
:using <http://ai.uos.ac.kr/PageViewCounter/>: using <http://ai.uos.ac.kr/PageViewCounter/>
:viewCount "100": viewCount "100"
// ⑤ 평균 월간 읽은 페이지 수 데이터// ⑤ Average number of pages read per month data
<http://ai.uos.ac.kr/PageViews/Average/2015-11/><http://ai.uos.ac.kr/PageViews/Average/2015-11/>
:using <http://ai.uos.ac.kr/PageViewCounter/>: using <http://ai.uos.ac.kr/PageViewCounter/>
:viewCount "90": viewCount "90"
다음으로, 본 실시예의 분석 매니저(130)가 관리하는 분석 모듈의 메타데이터를 개시한다.Next, the metadata of the analysis module managed by the
// ⑥ PageViews Component의 메타데이터// ⑥ PageViews Component Metadata
// 개발자, 버전, 생성되는 결과 데이터 형식// developer, version, result data type generated
// 이 Component의 경우 결과값을 contains의 list로 구성// If this is a Component, the result value is composed of a list of contains.
// 이 Component를 통해 <http://ai.uos.ac.kr/PageViews/User001/> 와 같은 데이터 생성// Create data such as <http://ai.uos.ac.kr/PageViews/User001/> through this Component
<http://ai.uos.ac.kr/PageViews/><http://ai.uos.ac.kr/PageViews/>
:developer <http://ai.uos.ac.kr/jinmanKang/>: developer <http://ai.uos.ac.kr/jinmanKang/>
:version "1.0": version "1.0"
:resultType :list: resultType: list
:resultData :contains: resultData: contains
// ⑦ PageViewCounter Component의 메타데이터// ⑦ PageViewCounter Component metadata
// viewCount에 integer Type으로 저장// Save viewCount as integer type
// duration은 읽은 페이지 수를 count할 기간. 여기서는 날짜별이므로 day// duration is the number of pages to be counted. Here,
// 이 Component를 통해 <http://ai.uos.ac.kr/PageViews/user001/2015-11-01/> 와 같은 데이터 생성// Create data such as <http://ai.uos.ac.kr/PageViews/user001/2015-11-01/> through this Component
<http://ai.uos.ac.kr/PageViewCounter/><http://ai.uos.ac.kr/PageViewCounter/>
:developer <http://ai.uos.ac.kr/jinmanKang/>: developer <http://ai.uos.ac.kr/jinmanKang/>
:version "1.0": version "1.0"
:resultType :integer: resultType: integer
:resultData :viewCount: resultData: viewCount
:duration :day: duration: day
// ⑧ PageViewsCompare Component의 Metadata// ⑧ PageViewsCompare Component's Metadata
// userViewCount와 averageViewCount로 구성된 set 데이터를 출력// output set data consisting of userViewCount and averageViewCount
// <http://ai.uos.ac.kr/PageViewsCompare/User001/>와 같은 데이터를 생성// Create data such as <http://ai.uos.ac.kr/PageViewsCompare/User001/>
<http://ai.uos.ac.kr/PageViewsCompare/><http://ai.uos.ac.kr/PageViewsCompare/>
:developer <http://ai.uos.ac.kr/jinmanKang/>: developer <http://ai.uos.ac.kr/jinmanKang/>
:version "1.0": version "1.0"
:resultType :set: resultType: set
:resultData :userViewCount: resultData: userViewCount
:resultData :averageViewCount: resultData: averageViewCount
// ⑨ PageViewCounter Component의 Metadata// ⑨ PageViewCounter Component Metadata
// viewCount에 integer로 저장// Save viewCount as an integer
// <http://ai.uos.ac.kr/PageViews/User001/2015-11/>, <http://ai.uos.ac.kr/PageViews/Average/2015-11/>와 같은 데이터 생성// <http://ai.uos.ac.kr/PageViews/User001/2015-11/>, <http://ai.uos.ac.kr/PageViews/Average/2015-11/> produce
<http://ai.uos.ac.kr/PageViewCounter/><http://ai.uos.ac.kr/PageViewCounter/>
:developer <http://ai.uos.ac.kr/jinmanKang/>: developer <http://ai.uos.ac.kr/jinmanKang/>
:version "1.0": version "1.0"
:resultType :integer: resultType: integer
:resultData :viewCount: resultData: viewCount
:duration :month: duration: month
시각화 UI(110)가 사용자로부터 사용자의 페이지 요청 입력을 받아 상기 시각화 서버(120)로 전달한다.The
다음으로, 시각화 서버(120)가 분석 매니저(130)에 분석 매니저(130)가 관리하는 분석 모듈의 메타데이터를 요청한다. 그 후, 분석 매니저(130)는 상기 ⑥, ⑦, ⑧ 및 ⑨와 같은 메타데이터를 시각화 서버(120)에 반환한다.Next, the
시각화 서버(120)는 반환받은 메타데이터를 이용하여 시각화 대상인 분석 데이터의 항목 리스트를 포함하는 선택 페이지를 생성하여 시각화 UI(110)에 선택 페이지를 반환한다.The
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 분석 데이터의 항목 리스트를 포함하는 선택 페이지를 나타내는 것으로서, 시각화 서버(120)는 반환 받은 메타데이터 ⑥으로부터 ‘개인별 읽은 페이지 수’항목을 생성하고 메타데이터 ⑦로부터 ‘날짜별 읽은 페이지 수’항목을 생성하며, 메타데이터 ⑧로부터 ‘개인별 월간 읽은 페이지수’항목을 생성하고 메타데이터 ⑨로부터 ‘평균 월간 읽은 페이지 수’ 항목을 생성한다.FIG. 3 shows a selection page including an item list of analysis data according to an embodiment of the present invention. The
시각화 UI(110)는 반환받은 선택 페이지를 표시하고, 사용자로부터 표시한 분석 데이터의 항목 리스트 중 적어도 하나를 선택 입력 받는다.The
도 4a 및 도 4b는 본 발명의 일 실시예에 따라 시각화 UI가 분석 데이터 항목을 선택 입력받은 것을 나타내며, 도 4a는‘개인별 읽은 페이지 수’와 ‘날짜별 읽은 페이지 수’를 한 차트에 표시하기 위한 선택 입력이며, 도 4b는 ‘개인별 월간 읽은 페이지수’와 ‘평균 월간 읽은 페이지 수’를 한 차트에 표시하기 위한 선택 입력이다.4A and 4B show that the visualization UI selects and inputs analytical data items according to an embodiment of the present invention. FIG. 4A shows the number of pages read by individual and the number of pages read by date on a chart FIG. 4B is a selection input for displaying the 'number of pages read by a person per month' and the number of pages read by an average monthly on a chart.
한편, 시각화 서버(120)는 기 저장된 시각화 차트 리스트를 더 포함하여 선택 페이지를 생성할 수 있다. 시각화 차트의 예로는 가로 막대 차트, 세로 막대 차트, 파이 차트 등이 있으며, 시각화 UI(110)는 시각화 차트 리스트가 포함된 선택 페이지를 반환 받은 경우, 도 5와 같이 시각화 차트 리스트를 더 표시하고 그 중 적어도 하나의 시각화 차트에 대하여 선택 입력 받을 수 있다.Meanwhile, the
그 후, 시각화 UI(110)가 사용자로부터 선택 입력 받은 분석 데이터의 항목과 시각화 차트를 시각화 서버(120)로 전달하면, 시각화 서버(120)는 해당 분석 데이터의 항목과 연관된 분석 모듈의 메타데이터를 이용하여 쿼리(Query)를 자동으로 생성한다.Thereafter, when the
이하는 시각화 서버(120)가 SPARQL 기반으로 자동으로 생성한 쿼리(⑩, ⑪)이다.The following is a query (10, 11) automatically generated by the
// ⑩ User001의 날짜별 읽은 페이지 수 그래프를 생성하기 위해 자동 생성되는 Query// ⑩ Query automatically generated to generate the number of pages read per date of User001
select ?date ?viewCount where { ?s :actor <http://ai.uos.ac.kr/user/User001>; select? date? viewCount where {? s: actor <http://ai.uos.ac.kr/user/User001>;
:contains ?date.: contains? date.
?date :viewCount ?viewCount }? date: viewCount? viewCount}
// ⑪ User001의 월별 평균과 비교 그래프를 생성하기 위해 자동 생성되는 Query// ⑪ Query generated automatically to generate comparison graph of monthly average of User001
select ?userViewCount ?averageViewCount whereselect? userViewCount? averageViewCount where
{ ?s :actor <http://ai.uos.ac.kr/user/User001>; {? s: actor <http://ai.uos.ac.kr/user/User001>;
:userViewCount ?user; : userViewCount? user;
:averageViewCount ?average.: averageViewCount? average.
?user :viewCount ?userViewCount.? user: viewCount? userViewCount.
?average :viewCount ?averageViewCount. }? average: viewCount? averageViewCount. }
시각화 UI(110)가 도 4a와 같이 선택 입력받은 경우, 시각화 서버(120)는 개인별 읽은 페이지 수’와 ‘날짜별 읽은 페이지 수’에 연관된 분석 모듈의 메타 데이터인 ⑥과 ⑦을 이용하여 ⑩과 같은 쿼리를 자동으로 생성한다.When the
또한, 시각화 UI(110)가 도 4b와 같이 선택 입력받은 경우, 시각화 서버(120)는 ‘개인별 월간 읽은 페이지수’와 ‘평균 월간 읽은 페이지 수’에 연관된 분석 모듈의 메타 데이터인 ⑧과 ⑨를 이용하여 ⑪과 같은 쿼리를 자동으로 생성한다.4B, when the
그 후, 시각화 서버(120)는 생성한 쿼리를 기반으로 저장공간(140)으로부터 하기 ⑫ 및 ⑬과 같은 데이터를 반환받는다.Thereafter, the
// ⑫ ①,②와 같은 분석 데이터가 있을 때 ⑩의 Query로 받아오는 데이터 예// ⑫ Data which is received by query of ⑩ when there is analysis data such as ① and ②
date ViewCountdate ViewCount
<http://ai.uos.ac.kr/PageViews/user001/2015-11-01/> 10<http://ai.uos.ac.kr/PageViews/user001/2015-11-01/> 10
<http://ai.uos.ac.kr/PageViews/user001/2015-11-02/> 15<http://ai.uos.ac.kr/PageViews/user001/2015-11-02/> 15
<http://ai.uos.ac.kr/PageViews/user001/2015-11-03/> 15<http://ai.uos.ac.kr/PageViews/user001/2015-11-03/> 15
<http://ai.uos.ac.kr/PageViews/user001/2015-11-04/> 20<http://ai.uos.ac.kr/PageViews/user001/2015-11-04/> 20
<http://ai.uos.ac.kr/PageViews/user001/2015-11-05/> 20<http://ai.uos.ac.kr/PageViews/user001/2015-11-05/> 20
<http://ai.uos.ac.kr/PageViews/user001/2015-11-06/> 20<http://ai.uos.ac.kr/PageViews/user001/2015-11-06/> 20
// ⑬ ③,④,⑤와 같은 분석 데이터가 있을 때 ⑪의 Query로 받아오는 데이터 예// When there is analysis data such as ③, ④, ⑤ Example of data received by query of ⑪
?userViewCount ?averageViewCount? userViewCount? averageViewCount
100 90100 90
시각화 서버(120)는 생성한 쿼리로 반환받은 데이터를 이용하여 시각화 페이지를 생성한다.The
도 6a 및 도 6b는 본 발명의 일 실시예에 따라 시각화 서버가 생성한 시각화 페이지를 나타낸다.6A and 6B show a visualization page generated by a visualization server according to an embodiment of the present invention.
도 6a는 ⑩의 쿼리로 ⑫의 분석 데이터를 받아와 시각화 차트를 생성한 것이고, 도 6b는 ⑪의 쿼리로 ⑬의 분석 데이터를 받아와 시각화 차트를 생성한 것이다.FIG. 6A shows a result of receiving the analysis data of step 12 in the query of FIG. 10, and generating a visualization chart. FIG. 6B shows a result of receiving the analysis data of step 13 and generating a visualization chart.
또한, 도 6a는 앞서 선택페이지에서 사용자로부터 시각화 차트의 종류를 선택받을 때 세로막대차트를 선택받은 것이고, 도 6b는 가로막대차트를 선택받은 것이다. In addition, FIG. 6A shows a case where a vertical bar chart is selected when a user selects a visualization chart type from a user in the selection page, and FIG. 6B shows a bar chart selected.
시각화 서버(120)는 생성한 시각화 차트를 포함한 시각화 페이지를 시각화 UI(110)에 반환하고, 시각화 UI(110)는 도 6a 및 도 6b와 같은 시각화 페이지를 표시한다.The
삭제delete
상기와 같이 설명된 빅데이터 시각화 시스템 및 방법은 상기 설명된 실시예들의 구성과 방법이 한정되게 적용될 수 있는 것이 아니라, 상기 실시예들은 다양한 변형이 이루어질 수 있도록 각 실시예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수도 있다.The above-described big data visualization system and method are not limited to the configuration and method of the above-described embodiments, but the embodiments may be modified so that all or some of the embodiments are selectively And may be configured in combination.
전술한 구성을 적용한 본 발명은 빅데이터를 시각화 하는 시스템 및 방법을 사용자에게 제공할 수 있다.The present invention applying the above-described configuration can provide a user with a system and method for visualizing big data.
구체적으로, 학습분석에서 데이터를 사용자의 요구에 따라 다양하게 시각화할 수 있다.Specifically, data from the learning analysis can be visualized variously according to the user's demand.
또한, SPARQL과 같은 지식 기반 기술에 익숙하지 않은 사용자나 개발자가 데이터를 쉽게 시각화할 수 있다.In addition, users and developers who are not familiar with knowledge-based technologies such as SPARQL can easily visualize data.
또한, 간단한 커맨드로 시각화 차트를 생성할 수 있다.In addition, a visualization chart can be generated with a simple command.
한편, 본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.It should be understood, however, that the effects obtained by the present invention are not limited to the above-mentioned effects, and other effects not mentioned may be clearly understood by those skilled in the art to which the present invention belongs It will be possible.
110 : 시각화 UI
120 : 시각화 서버
130 : 분석 매니저
140 : 저장공간110: Visualization UI
120: Visualization server
130: Analysis Manager
140: Storage space
Claims (10)
RDF(Resource Description Framework)형식으로 상기 분석 데이터를 저장하는 저장 공간;
상기 분석 데이터를 시각화하여 시각화 페이지를 생성하는 시각화 서버; 및
상기 시각화 페이지를 표시하고 사용자의 입력을 상기 시각화 서버로 전달하는 시각화 UI;를 포함하고,
상기 시각화 UI가 상기 사용자의 페이지 요청 입력을 받아 상기 시각화 서버로 전달하면, 상기 시각화 서버는 상기 분석 매니저에 상기 분석 매니저가 관리하는 분석 모듈의 정보를 요청하여 수신하고, 상기 분석 모듈의 정보를 이용하여 시각화 대상인 상기 분석 데이터의 항목 리스트를 포함하는 선택 페이지를 생성하여 상기 시각화 UI에 반환하며,
상기 시각화 UI는 상기 선택 페이지를 표시하고, 상기 사용자로부터 상기 분석 데이터의 항목 리스트 중 적어도 하나의 상기 분석 데이터 항목을 선택 입력받아 상기 시각화 서버로 전달하며,
상기 시각화 서버는 상기 전달받은 분석 데이터의 항목과 연관된 상기 분석 모듈의 정보를 이용하여 쿼리(Query)를 자동으로 생성하고, 상기 쿼리를 통해 상기 저장공간에 상기 분석 데이터를 요청하여 반환받으며,
상기 반환받은 분석 데이터를 시각화한 상기 시각화 페이지를 생성하여 상기 시각화 UI에 상기 시각화 페이지를 반환하고, 상기 시각화 UI는 상기 반환받은 시각화 페이지를 표시하고,
상기 분석 모듈의 정보는 상기 분석 모듈의 메타데이터이며,
상기 쿼리는 SPARQL(SPARQL Protocol And RDF Query Language) 기반 쿼리이고,
상기 시각화 서버는 기 저장된 시각화 차트 리스트를 더 포함하여 상기 선택 페이지를 생성하며,
상기 시각화 UI는 상기 사용자로부터 상기 시각화 차트 리스트 중 적어도 하나의 시각화 차트를 선택 입력 받아 상기 시각화 서버로 전달하고,
상기 시각화 서버는 상기 전달 받은 시각화 차트로써 상기 분석 데이터를 시각화하는 것을 특징으로 하는 빅데이터 시각화 시스템.An analysis manager for managing an analysis module for analyzing raw data to generate analysis data;
A storage space for storing the analysis data in an RDF (Resource Description Framework) format;
A visualization server for visualizing the analysis data to generate a visualization page; And
And a visualization UI displaying the visualization page and communicating a user's input to the visualization server,
When the visualization UI receives an input of the user's page request and transmits the information to the visualization server, the visualization server requests and receives information of the analysis module managed by the analysis manager to the analysis manager, Generates a selection page including an item list of the analysis data to be visualized, and returns the selection page to the visualization UI,
Wherein the visualization UI displays the selected page, receives at least one of the analysis data items from the item list of the analysis data from the user, and transfers the selected analysis data item to the visualization server,
Wherein the visualization server automatically generates a query using information of the analysis module associated with the item of the analyzed data, requests the analysis data to the storage space through the query,
Generates the visualization page that visualizes the returned analysis data and returns the visualization page to the visualization UI, the visualization UI displays the visualization page returned,
Wherein the information of the analysis module is meta data of the analysis module,
The query is a SPARQL (SPARQL Protocol and RDF Query Language) -based query,
Wherein the visualization server further includes a pre-stored visualization chart list to generate the selected page,
Wherein the visualization UI selects and inputs at least one visualization chart of the visualization chart list from the user and transfers the visualization chart to the visualization server,
Wherein the visualization server visualizes the analysis data using the received visualization chart.
상기 시각화 UI가 사용자로부터 사용자의 페이지 요청 입력을 받아 상기 시각화 서버로 전달하는 제 1 단계;
상기 시각화 서버가 상기 분석 매니저에 상기 분석 매니저가 관리하는 분석 모듈의 정보를 요청하여 수신하는 제 2 단계;
상기 시각화 서버가 상기 분석 모듈의 정보를 이용하여 시각화 대상인 상기 분석 데이터의 항목 리스트를 포함하는 선택 페이지를 생성하여 상기 시각화 UI에 반환하는 제 3 단계;
상기 시각화 UI가 상기 선택 페이지를 표시하고, 상기 사용자로부터 상기 분석 데이터의 항목 리스트 중 적어도 하나의 상기 분석 데이터 항목을 선택 입력받아 상기 시각화 서버로 전달하는 제 4 단계;
상기 시각화 서버가 상기 전달받은 분석 데이터 항목과 연관된 상기 분석 모듈의 정보를 이용하여 쿼리(Query)를 자동으로 생성하고, 상기 쿼리를 통해 상기 저장공간에 상기 분석 데이터를 요청하여 반환받는 제 5 단계;
상기 시각화 서버가 상기 반환받은 분석 데이터를 시각화한 시각화 페이지를 생성하여 상기 시각화 UI에 상기 시각화 페이지를 반환하는 제 6 단계; 및
상기 시각화 UI가 상기 반환받은 시각화 페이지를 표시하는 제 7 단계;를 포함하되,
상기 분석 모듈의 정보는 상기 분석 모듈의 메타데이터이고,
상기 쿼리는 SPARQL(SPARQL Protocol And RDF Query Language) 기반 쿼리이며,
상기 제 3 단계에서,
상기 시각화 서버는 기 저장된 시각화 차트 리스트를 더 포함하여 상기 선택 페이지를 생성하며,
상기 제 4 단계에서,
상기 시각화 UI는 상기 사용자로부터 상기 시각화 차트 리스트 중 적어도 하나의 시각화 차트를 선택 입력 받아 상기 시각화 서버로 전달하고,
상기 제 6 단계에서,
상기 시각화 서버는 상기 전달 받은 시각화 차트로써 상기 분석 데이터를 시각화하는 것을 특징으로 하는 데이터 시각화 방법.A visualization UI, a visualization server, an analysis manager for managing analysis modules for generating analysis data by analyzing raw data, and a storage space for storing the analysis data in the RDF (Resource Description Framework) format. In the method,
A first step of receiving the user's page request input from the user and delivering the visualization UI to the visualization server;
A second step of the visualization server requesting and receiving information of an analysis module managed by the analysis manager to the analysis manager;
A third step of the visualization server creating a selection page including an item list of the analysis data to be visualized by using the information of the analysis module and returning the selected page to the visualization UI;
A fourth step of the visualization UI displaying the selected page, selecting and inputting at least one of the analysis data items from the item list of the analysis data from the user, and delivering the selected analysis data item to the visualization server;
The visualization server automatically generates a query using information of the analysis module associated with the received analysis data item, and requests the analysis data to the storage space through the query and receives the analysis data;
A sixth step of generating a visualization page in which the visualization server visualizes the returned analysis data and returning the visualization page to the visualization UI; And
And a seventh step of the visualization UI displaying the returned visualization page,
Wherein the information of the analysis module is metadata of the analysis module,
The query is a SPARQL (SPARQL Protocol and RDF Query Language) -based query,
In the third step,
Wherein the visualization server further includes a pre-stored visualization chart list to generate the selected page,
In the fourth step,
Wherein the visualization UI selects and inputs at least one visualization chart of the visualization chart list from the user and transfers the visualization chart to the visualization server,
In the sixth step,
Wherein the visualization server visualizes the analysis data using the received visualization chart.
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Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101976537B1 (en) | 2018-03-27 | 2019-05-09 | 주식회사 아이티앤베이직 | A system and a method for providing contents basedd on analyzing bigdata and a computer readable recording medium to store instructions to perform the method |
WO2019117390A1 (en) * | 2017-12-11 | 2019-06-20 | (주)인스페이스 | Cloud-based organic data visualization service |
KR20190076122A (en) * | 2017-12-22 | 2019-07-02 | 가톨릭관동대학교산학협력단 | Big Data Exploratory Data Analysis-based Visualization System |
KR20200142371A (en) | 2019-06-12 | 2020-12-22 | 주식회사 신성아이씨티 | System and method for recommending and matching duty free shop goods |
KR20220077430A (en) | 2020-12-02 | 2022-06-09 | 이정은 | Online learning service system and method for correcting academic self concept |
US11791184B2 (en) | 2021-07-26 | 2023-10-17 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Semiconductor fabrication process and method of optimizing the same |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111680026B (en) * | 2020-05-11 | 2022-07-08 | 中国空气动力研究与发展中心 | Pneumatic data analysis method based on MVVM mode |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20090138498A1 (en) * | 2007-11-26 | 2009-05-28 | Microsoft Corporation | Rdf store database design for faster triplet access |
US20140114970A1 (en) | 2012-10-22 | 2014-04-24 | Platfora, Inc. | Systems and Methods for Interest-Driven Data Visualization Systems Utilized in Interest-Driven Business Intelligence Systems |
US20140214807A1 (en) | 2013-01-31 | 2014-07-31 | Splunk Inc. | Metadata tracking for a pipelined search language (data modeling for fields) |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2013008979A1 (en) * | 2011-07-08 | 2013-01-17 | 한국과학기술정보연구원 | Entity-identifying device and method using multiple ontologies |
KR101553990B1 (en) * | 2013-12-03 | 2015-09-30 | (주)위세아이텍 | Apparatus and Method of Visualizing Data using Mapping between Data and Visual Chart |
-
2015
- 2015-12-24 KR KR1020150185643A patent/KR101752575B1/en active IP Right Grant
-
2016
- 2016-01-12 WO PCT/KR2016/000264 patent/WO2017111197A1/en active Application Filing
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20090138498A1 (en) * | 2007-11-26 | 2009-05-28 | Microsoft Corporation | Rdf store database design for faster triplet access |
US20140114970A1 (en) | 2012-10-22 | 2014-04-24 | Platfora, Inc. | Systems and Methods for Interest-Driven Data Visualization Systems Utilized in Interest-Driven Business Intelligence Systems |
US20140214807A1 (en) | 2013-01-31 | 2014-07-31 | Splunk Inc. | Metadata tracking for a pipelined search language (data modeling for fields) |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2019117390A1 (en) * | 2017-12-11 | 2019-06-20 | (주)인스페이스 | Cloud-based organic data visualization service |
KR20190076122A (en) * | 2017-12-22 | 2019-07-02 | 가톨릭관동대학교산학협력단 | Big Data Exploratory Data Analysis-based Visualization System |
KR102022875B1 (en) * | 2017-12-22 | 2019-09-19 | 가톨릭관동대학교산학협력단 | Big Data Exploratory Data Analysis-based Visualization System |
KR101976537B1 (en) | 2018-03-27 | 2019-05-09 | 주식회사 아이티앤베이직 | A system and a method for providing contents basedd on analyzing bigdata and a computer readable recording medium to store instructions to perform the method |
KR20200142371A (en) | 2019-06-12 | 2020-12-22 | 주식회사 신성아이씨티 | System and method for recommending and matching duty free shop goods |
KR20220077430A (en) | 2020-12-02 | 2022-06-09 | 이정은 | Online learning service system and method for correcting academic self concept |
US11791184B2 (en) | 2021-07-26 | 2023-10-17 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Semiconductor fabrication process and method of optimizing the same |
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