KR101765292B1 - 목적 기반의 데이터 분석도구 제공 장치 및 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 목적 기반의 데이터 분석도구 제공 장치 및 방법에 관한 것으로, 본 발명의 제 1 측면에 따르면 데이터 분석도구 제공 장치는, 분석 대상 데이터에 대한 사용자의 데이터 분석 목적에 기초하여, 하나 이상의 선택 가능한 분석수단을 포함하는 분석수단 패키지를 사용자에게 제공하는 분석수단 관리부, 사용자로부터 선택 받은 분석수단을 이용하여 워크플로우를 생성하는 워크플로우 생성부, 그리고 워크플로우 생성부가 생성한 워크플로우에 따라 분석 대상 데이터를 분석하여 분석 결과 데이터를 도출하는 데이터 분석부를 포함할 수 있다. 그에 따라 데이터 분석 목적에 따라 신뢰성 및 적합성이 검증된 분석수단을 사용자에게 제시할 수 있다.

Description

목적 기반의 데이터 분석도구 제공 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR PROVIDING DATA ANALYSIS TOOL BASED ON PURPOSE}

본 발명은 데이터 분석도구 제공 장치 및 방법에 관한 것으로 보다 상세하게는 데이터를 분석하는 목적에 기반하여 분석가에게 필요한 분석수단을 제공하는 목적 기반의 데이터 분석도구 제공 장치 및 방법을 제공하는 것이다.

데이터 분석 기술은 다양한 응용 분야에서 활용되고 있다. 특히 최근에는 대용량의 데이터를 처리하고 분석하는 빅데이터 분석 기술이 고도화되면서 더욱 넓은 분야에서 데이터 마이닝 기술이 응용되고 있다.

이러한 빅데이터 분석 기술로서 하둡(Hadoop) 프레임워크나 맵리듀스(MapReduce)와 같은 데이터 분산 처리 방식이 널리 사용되기에 이르렀고, 각종 데이터 분석 알고리즘이 적용된 라이브러리들도 오픈소스로 공유되고 있다.

그럼에도 불구하고 대용량의 데이터를 이용하여 데이터 마이닝을 수행하기 위해서는 복잡한 과정과 고도의 지식이 요구되고 있다. 데이터의 수집에서부터 전처리, 분석을 위한 워크플로우의 생성, 분석 결과의 해석 및 시각화 과정 등의 모든 단계를 수행하기 위해서는 각 단계별로 전문적인 지식이 요구되고 있는 실정이다.

그에 따라 데이터 마이닝 기술을 이용하여 자신의 업무분야나 관심분야에서 발생하는 현상을 분석하고자 하는 사용자들은 빅데이터 분석 기술을 학습하기 위해 많은 시간과 비용을 투자해야 하는 문제점이 있었다. 특히 워크플로우의 생성 과정에서 데이터의 분석 목적에 맞는 적절한 알고리즘을 선택하여 적용하기 어렵다는 문제점이 있었다.

관련하여 선행기술문헌으로서 한국 공개특허 제10-2014-0102478호는, 대규모 병렬 분산 작업을 자동 실행하여 결과를 얻을 수 있는 자원 관리 및 작업 스케줄링을 실현하는데 적합한 워크플로우 작업 스케줄링 장치 및 그 방법에 대해 개시하고 있다.

그러나 이러한 선행기술문헌에 개시된 내용에 의하더라도 데이터 분석 목적에 맞는 적절한 분석수단을 사용자에게 제시하기 어렵다는 문제점이 있었다.

한편, 전술한 배경기술은 발명자가 본 발명의 도출을 위해 보유하고 있었거나, 본 발명의 도출 과정에서 습득한 기술 정보로서, 반드시 본 발명의 출원 전에 일반 공중에게 공개된 공지기술이라 할 수는 없다.

본 발명의 일실시예는 목적 기반의 데이터 분석도구 제공 장치 및 방법을 제공하는 데에 그 목적이 있다.

상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 발명의 제 1 측면에 따르면, 데이터 분석도구 제공 장치에 있어서, 분석 대상 데이터에 대한 사용자의 데이터 분석 목적에 기초하여, 하나 이상의 선택 가능한 분석수단을 포함하는 분석수단 패키지를 사용자에게 제공하는 분석수단 관리부, 사용자로부터 선택 받은 분석수단을 이용하여 워크플로우를 생성하는 워크플로우 생성부, 그리고 워크플로우 생성부가 생성한 워크플로우에 따라 분석 대상 데이터를 분석하여 분석 결과 데이터를 도출하는 데이터 분석부를 포함한다.

본 발명의 제2 측면에 따르면, 데이터 분석도구 제공 장치에 의해 수행되는 데이터 분석도구 제공 방법에 있어서, 사용자로부터 분석 대상 데이터를 선택 받는 단계; 사용자로부터 데이터 분석 목적이 입력되면, 데이터 분석 목적에 대한 하나 이상의 선택 가능한 분석수단을 포함하는 분석수단 패키지를 사용자에게 제공하는 단계, 사용자로부터 선택 받은 하나 이상의 분석수단을 이용하여 워크플로우를 생성하는 단계, 그리고 생성된 워크플로우에 따라 분석 대상 데이터를 분석하여 분석 결과 데이터를 도출하는 단계를 포함할 수 있다.

전술한 본 발명의 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 본 발명의 일실시예는 목적 기반의 데이터 분석도구 제공 장치 및 방법을 제시할 수 있다.

또한, 본 발명의 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 분석가의 데이터 분석 목적에 적합한 분석수단을 제안함으로써, 분석가가 스스로 분석수단을 결정해야 하는 어려움을 해소할 수 있는 목적 기반의 데이터 분석도구 제공 장치 및 방법을 제시할 수 있다.

나아가 본 발명의 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 분석가의 데이터 분석 패턴에 기초하여 분석가에게 최적화된 유저 인터페이스를 제공하는 목적 기반의 데이터 분석도구 제공 장치 및 방법을 제시할 수 있다.

또한 본 발명의 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 분석 결과 데이터로부터 데이터 분석 목적을 파악하고, 분석 결과 데이터를 도출하는데 이용된 분석수단을 파악된 분석 목적에 대응하는 수단으로 판별하는 목적 기반의 데이터 분석도구 제공 장치 및 방법을 제시할 수 있다.

또한, 본 발명의 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 동일한 데이터 분석 목적을 갖는 많은 분석가들의 데이터 분석 패턴에 기초하여 해당 분석 목적에 최적화된 분석수단을 결정할 수 있는 목적 기반의 데이터 분석도구 제공 장치 및 방법을 제시할 수 있다.

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.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 데이터 분석도구 제공 장치의 개략적인 구성을 도시한 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 데이터 분석도구 제공 장치의 구성을 도시한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 데이터 분석도구 제공 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.

이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명을 상세히 설명하기로 한다.

도1과 도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 데이터 분석도구 제공 장치(100)의 구성을 나타낸 도면이다.

본 발명의 실시예에 따른 데이터 분석도구 제공 장치(100)는 사용자에게 대규모의 데이터를 분석하여 의미 있는 정보를 도출하는 데이터 마이닝을 위한 분석도구를 제공한다.

데이터 분석도구 제공 장치(100)는 구체적으로 네트워크(N)를 통해 통신하는 사용자 단말(101)과 서버(102)를 포함하여 구성될 수 있으며, 사용자 단말(101)과 서버(102) 각각에 설치되는 클라이언트 프로그램과, 서버 프로그램이 서로 협력하여 데이터 분석도구를 사용자에게 제공하도록 구현될 수 있다. 이때 클라이언트 프로그램은 실시예에 따라 사용자 단말(101)에 설치된 웹브라우저에 의해 실행되는 웹문서로 대체될 수 있다. 이때 웹문서는 상술한 서버(102)가 사용자 단말(101)의 요청에 응답하여 사용자 단말(101)로 제공한 것일 수 있다.

이때 네트워크(N)는 근거리 통신망(Local Area Network; LAN), 광역 통신망(Wide Area Network; WAN), 부가가치 통신망(Value Added Network; VAN), 개인 근거리 무선통신(Personal Area Network; PAN), 이동 통신망(mobile radio communication network), Wibro(Wireless Broadband Internet), Mobile WiMAX, HSDPA(High Speed Downlink Packet Access) 또는 위성 통신망 등과 같은 모든 종류의 유/무선 네트워크로 구현될 수 있다.

그리고 사용자 단말(101)은 데이터를 분석하고자 하는 사용자가 사용하는 정보처리장치로서, 정보처리장치는, 사용자와의 인터랙션이 가능한 인터페이스를 포함할 수 있는 컴퓨터나 휴대용 단말기, 텔레비전, 웨어러블 디바이스(Wearable Device) 등으로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(desktop), 랩톱(laptop)등을 포함하고, 휴대용 단말기는 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, PCS(Personal Communication System), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant),GSM(Global System for Mobile communications), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet), 스마트폰(Smart Phone), 모바일WiMAX(Mobile Worldwide Interoperability for Microwave Access) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다. 또한, 텔레비전은 IPTV(Internet Protocol Television), 인터넷 TV(Internet Television), 지상파 TV, 케이블 TV 등을 포함할 수 있다. 나아가 웨어러블 디바이스는 예를 들어, 시계, 안경, 액세서리, 의복, 신발 등 인체에 직접 착용 가능한 타입의 정보처리장치로서, 직접 또는 다른 정보처리장치를 통해 네트워크를 경유하여 원격지의 서버에 접속하거나 타 단말과 연결될 수 있다.

또한 서버(102)는 데이터 분석도구를 사용자에게 제공함으로써 사용자로 하여금 원하는 데이터를 이용한 데이터 마이닝을 가능하게 하는 데이터 분석 서비스 제공자가 운영하는 정보처리장치로서 대용량의 데이터 처리가 가능한 컴퓨팅 장치를 포함할 수 있다. 구체적으로는 하둡 프레임워크에 기반한 클러스터를 포함하여 구성될 수 있다.

한편 도 2를 참조하여, 데이터 분석도구 제공 장치(100)의 각 구성에 대해서 설명하면, 본 발명의 실시예에 따른 데이터 분석도구 제공 장치(100)는 분석 대상 데이터 수신부(110)를 포함할 수 있다. 여기서 분석 대상 데이터 수신부(110)는 사용자로부터 분석하고자 하는 데이터를 수신하거나 선택 받을 수 있다. 이때 분석 대상 데이터는 웹에서 크롤링(Crawling)된 데이터 그대로일 수도 있고, 크롤링된 데이터에서 필요한 데이터만을 추출하고 필요에 따라 인덱싱하거나 필드를 구분하여 전처리한 데이터일 수도 있다. 물론 분석 대상 데이터는 웹에서 크롤링한 데이터 외에 다른 방식으로 수집된 데이터일 수도 있다.

그리고 분석 대상 데이터가 전처리되지 않은 상태의 데이터인 경우 후술할 분석수단 관리부(120)는 수신된 데이터를 파싱(Parsing)하여 사용자가 원하는 데이터만 추출하고 전처리를 수행하는데 필요한 분석수단을 제공할 수 있다.

나아가 분석 대상 데이터 수신부(110)는 분석 대상 데이터가 이미 데이터 분석도구 제공 장치(100)에 업로드된 상태인 경우 업로드된 데이터 중 일부를 선택함으로써, 사용자가 수행하고자 하는 분석의 대상이 되는 데이터를 지정할 수도 있다.

한편 본 발명의 실시예에 의한 데이터 분석도구 제공 장치(100)는 분석수단 관리부(120)를 포함한다. 분석수단 관리부(120)는 복수의 분석수단을 저장하고 필요에 따라 갱신하며, 사용자들의 데이터 분석목적에 부합하는 분석수단을 제시함으로써 사용자로 하여금 데이터 분석목적에 맞는 분석수단을 선별하는 부담을 최소화할 수 있다.

이때 분석수단은 데이터 마이닝에 활용되는 라이브러리로 구현될 수 있다. 즉 분석수단은 데이터 마이닝을 위한 알고리즘이나 알고리즘의 적용을 위해 필요한 텍스트 정보의 집합을 포함하는 각각의 라이브러리로 구성될 수 있다.

데이터 마이닝을 위한 분석 기법은 분석 목적에 따라 다양하게 선택 가능하므로, 분석수단 관리부(120)가 제공하는 분석수단들은 이와 같이 다양한 분석 기법들이 채용된 라이브러리일 수 있고 동일한 분석 모델이 적용된 라이브러리라도 분석 목적에 따라 서로 다른 분석수단으로 구성될 수 있다. 나아가 하나의 분석수단에 둘 이상의 분석 모델이 적용될 수도 있다.

한편 분석수단 관리부(120)는 저장된 복수의 분석수단을 분석 목적 별로 구분하여 분석수단 패키지를 구성할 수 있다. 구체적으로 분석수단 관리부(120)는 각각의 분석수단에 대응하는 분석 목적을 연관하여 저장할 수 있고, 동일한 분석 목적에 대응하는 복수의 분석수단을 하나의 패키지로 구성하여 사용자에게 제공할 수 있다.

그에 따라 분석수단 관리부(120)는 사용자의 데이터 분석 목적을 우선적으로 파악하고, 파악된 분석 목적에 대한 분석수단 패키지를 사용자에게 제공할 수 있다.

여기서 분석 목적은, 데이터 분석이 적용되는 분야와 분석을 수행함으로써 얻고자 하는 분석 결과 데이터에 포함될 자료의 항목에 대한 정보 등에 따라 결정될 수 있다. 예를 들어, 사용자가 전자상거래 과정에서 수집된 데이터를 이용하여 특정 제품을 구매한 소비자에게 다른 제품을 추천하기 위한 데이터 분석을 수행하고자 하는 경우, 분석 목적은 전자상거래의 대상이 되는 상품의 추천을 위해 상품 사이의 연관성을 발견하는 것이 될 수 있다.

이러한 분석 목적을 사용자가 선택할 수 있도록, 데이터 분석도구 제공 장치(100)는 정형화된 복수의 분석 목적을 사용자에게 제공하고, 이 중 하나를 선택 받을 수 있다. 이때 정형화된 복수의 분석 목적은 각 분야마다 구분하여 제공될 수 있다. 예를 들어, 전자상거래 분야에서는 ‘상품 추천’이나 ‘미래의 상품 판매량 예측’ 등이 서로 다른 분석 목적으로 제시될 수 있다. 그리고 이러한 각각의 분석 목적에 대응하는 분석수단으로서, 상품 추천을 목적으로 하여 상품과 상품 간의 연관성을 분석하는 분석수단과 상품과 소비자 유형 간의 연관성을 분석하는 분석수단이 하나의 분석수단 패키지를 구성할 수 있고, 미래의 상품 판매량을 예측하기 위한 목적으로 상품 후기와 상품 판매량의 연관성을 분석하는 분석수단이 하나의 분석수단 패키지를 구성하여 사용자에게 제공될 수 있다.

상술한 분석수단 관리부(120)는 사용자에게 분석 목적에 부합하는 분석수단 패키지를 제공하기 위하여, 분석수단을 선택 받기에 앞서 사용자로부터 분석 목적을 선택 받을 수 있다. 분석 목적의 선택은 상술한 바와 같이 정형화된 복수의 서로 다른 분석 목적을 사용자에게 제시하고, 사용자로부터 제시된 분석 목적 중 하나를 선택 받음으로서 수행될 수 있다.

한편 분석수단 관리부(120)는 사용자로부터 특정 분석 목적을 선택 받지 않았거나 또는 사용자가 선택한 분석 목적에 대한 분석수단 패키지가 구성되어 있지 않은 경우에는, 분석 목적에 대응하는 분석수단 패키지를 제공하는 대신에, 저장된 복수의 분석수단을 나열하여 사용자에게 제공할 수 있다.

이때 분석수단 관리부(120)는 분석 목적에 대응하는 분석수단 패키지를 구성하기 위하여 후술할 연관성 정보 관리부(170)가 제공하는 분석 목적과 분석수단 사이의 연관성 정보를 참조할 수 있다. 그에 따라 임의의 분석수단과 임의의 분석 목적 사이의 연관성 정보가 기 설정된 조건을 만족하는 경우, 임의의 분석수단을 임의의 분석 목적에 대응하는 분석수단 패키지에 편입시킬 수 있다.

여기서 연관성 정보는 분석수단과 분석 목적 사이의 연관성의 정도를 나타내는 수치로 표현될 수 있으며, 그에 따라 분석수단 관리부(120)는 연관성 정보가 나타내는 값이 기 설정된 값 이상인 경우 해당 분석수단을 해당 분석 목적에 대응하는 패키지에 포함시킬 수 있다.

한편 분석수단 관리부(120)가 연관성 정보를 참조하여 분석수단 패키지를 구성하는 것에 대해서는 추후 연관성 정보 관리부(170)를 설명하면서 상술한다.

그리고 본 발명의 실시예에 의한 데이터 분석도구 제공 장치(100)는 워크플로우 생성부(130)를 포함할 수 있다. 워크플로우 생성부(130)는 데이터 분석을 위한 워크플로우를 생성하기 위한 유저 인터페이스를 사용자에게 제공하고, 제공된 유저 인터페이스를 통해 입력된 정보에 기초하여 워크플로우를 생성한다.

이때 워크플로우 생성부(130)는 분석수단 관리부(120)가 제공하는 하나 이상의 분석수단 또는 분석수단 패키지를 아이콘 형태의 유저 인터페이스로 표현하여 사용자에게 제공할 수 있다.

그에 따라 사용자는 아이콘 형태로 제공된 분석수단 중 적어도 하나를 선택하여 배열하는 방식으로 워크플로우를 구성할 수 있다. 예를 들어, 임의의 아이콘을 워크플로우 생성을 위한 영역의 특정 위치에 드래그-그랍하여 배열하도록 할 수 있다.

이때 워크플로우 생성부(130)는 사용자의 과거의 데이터 분석이력에 기초하여 각 사용자에게 최적화된 유저 인터페이스를 제공할 수 있다. 예를 들어, 워크플로우 생성부(130)는 사용 빈도가 높은 분석수단을 우선적으로 제공하거나, 사용자가 선택한 분석 대상 데이터의 형식을 확인하고, 과거에 동일한 형식을 갖는 데이터를 분석한 이력이 검색되면 검색된 이력에 기초하여 워크플로우를 자동으로 추천하거나 워크플로우에 포함될 분석수단을 제시할 수 있다.

이어서 워크플로우 생성부(130)는 분석수단을 통해 분석할 분석 대상 데이터의 파라미터 등을 구체적으로 설정 받고, 사용자가 선택한 분석수단을 이용하여 워크플로우를 최종 수립하는데, 데이터 분산 처리를 위한 병렬 실행 정보를 생성하여 워크플로우에 포함시킬 수 있다.

나아가 본 발명의 실시예에 의한 데이터 분석도구 제공 장치(100)는 데이터 분석부(140)를 포함한다. 데이터 분석부(140)는 워크플로우 생성부(130)가 생성한 워크플로우에 따라 분석 대상 데이터를 분석한다.

데이터 분석부(140)는 워크플로우에 따라 분석 대상 데이터를 분석하여 분석 결과 데이터를 도출하는데, 이 과정에서 데이터 분석 진행 상황에 대한 정보를 사용자에게 제공할 수 있다.

또한 본 발명의 실시예에 의한 데이터 분석도구 제공 장치(100)는 데이터 분석부(140)가 도출한 분석 결과 데이터를 사용자에게 제공하는 분석 결과 데이터 제공부(150)를 포함할 수 있다. 이때 분석 결과 데이터는 파일 형식으로 구성될 수 있다.

또한 분석 결과 데이터 제공부(150)는 분석 결과 데이터를 시각화하여 사용자에게 제공할 수도 있다. 이를 위하여 분석 결과 데이터 제공부(150)는 사용자로부터 시각화에 사용할 차트의 종류와 차트를 구성할 파라미터 등에 대한 정보를 추가적으로 입력 받을 수 있다.

이어서 본 발명의 실시예에 의한 데이터 분석도구 제공 장치(100)는 분석 목적 판별부(160)를 더 포함할 수 있다. 분석 목적 판별부(160)는 데이터 분석에 사용된 분석수단과 분석 목적 사이의 연관성을 도출하기 위하여 데이터의 분석 목적을 판별한다. 이때 분석수단과 분석 목적 사이의 연관성을 도출하는 과정의 신뢰성을 위해 데이터의 분석이 완료되어 유효한 분석 결과 데이터가 생성되었을 때에 한하여 분석 목적을 판별할 수 있다.

이때 분석 목적 판별부(160)는, 데이터 분석 전에 분석수단 관리부(120)가 사용자로부터 선택 받은 목적을 해당 데이터 분석의 분석 목적으로 판별할 수도 있고, 분석수단 관리부(120)가 사용자로부터 특정 분석 목적을 선택 받지 않은 경우 데이터 분석이 완료된 후 사용자에게 분석 목적을 질의하여 복수의 분석 목적 중 하나를 선택 받을 수도 있다.

또 다른 실시예로 분석 목적 판별부(160)는 분석 결과 데이터에 기초하여 데이터 분석 목적을 판별할 수 있다. 예를 들어 분석 결과 데이터에 광고 콘텐츠의 성격과 광고 콘텐츠 소비자의 나이나 성별 등에 대한 파라미터에 대한 자료가 포함된 경우, 분석 목적은 광고 타기팅으로 판별될 수 있다.

나아가 분석 목적 판별부(160)는 분석 결과 데이터의 시각화를 위해 분석 결과 데이터 제공부(150)가 사용자로부터 추가적으로 입력 받는 정보들을 참조하여 분석 목적을 판별할 수도 있다. 예를 들어 분석 결과 데이터에는 각각 x축과 y축을 구성하는 일정 수치만이 포함되고 해당 수치가 어떤 파라미터에 대한 것인지에 대한 정보가 포함되어 있지 않았으나, 사용자가 시각화 과정에서 해당 수치가 환자들의 ‘몸무게’ 파라미터에 대한 수치와 ‘고혈압 발병률’을 나타내는 것임을 텍스트로 입력하면, 분석 목적 판별부(160)는 이러한 텍스트로부터 분석 목적을 도출할 수 있다.

상술한 바와 같이 분석 목적 판별부(160)가 다수의 사용자들의 데이터 분석 과정에서 도출된 분석 결과 데이터로부터 분석 목적을 판별하기 위해 분석 목적 판별부(160)는 특정 분석수단을 이용하여 텍스트 마이닝을 수행할 수 있다.

한편 본 발명의 실시예에 의한 데이터 분석도구 제공 장치(100)는 상술한 분석 목적 판별부(160)가 판별한 데이터 분석 목적과, 데이터를 분석하는데 이용된 분석수단 사이의 연관성 정보를 관리하는 연관성 정보 관리부(170)를 포함할 수 있다. 연관성 정보 관리부(170)는 데이터 분석이 유효하게 완료되었을 때, 데이터의 분석 목적과, 데이터 분석에 사용된 분석수단 사이의 연관성 정보를 갱신한다. 구체적으로 연관성 정보가 연관성의 정도를 나타내는 수치로 구성된다면, 연관성 정보 관리부(170)는 해당 분석 목적과 해당 분석수단 사이의 연관성을 나타내는 수치를 증가시킬 수 있다. 일례로 소셜 네트워크 서비스를 제공하는 복수의 매체에 댓글을 등록한 유저들의 정치적 성향을 분석하여 소셜 네트워크 서비스 유저들의 정치적 편향성을 매체별로 확인하기 위한 분석 목적에 대하여, 예를 들어 나이브 베이즈 분류(Nale Bayesian Classifier) 모델이 적용된 라이브러리를 분석수단 중 하나로 포함하는 경우, 연관성 정보 관리부(170)는 해당 분석 목적, 즉 유저 성향 분석 목적과 해당 라이브러리 사이의 연관성을 나타내는 수치를 증가시킬 수 있다.

그에 따라 분석수단 관리부(120)는 연관성 정보 관리부(170)가 관리하고 지속적으로 갱신하는 연관성 정보에 기초하여, 임의의 분석 목적과 임의의 분석수단 사이의 연관성 정보가 기 설정된 조건을 만족하면 해당 분석수단을 해당 분석 목적에 대응하는 분석수단 패키지에 포함시킬 수 있다.

즉, 사용자들이 특정 분석수단을 특정 분석 목적에 대해 사용하는 행위가 반복되면, 연관성 정보 관리부(170)는 해당 분석수단이 해당 분석 목적에 사용하기에 적합한 것으로 판단하여 양자 사이의 연관성을 증가시키고, 그에 따라 양자 사이의 연관성이 일정 수준 이상인 것으로 판단되면 분석수단 관리부(120)가 해당 분석수단을 해당 분석 목적에 대응하는 패키지에 포함시키는 것이다.

이에 따르면 다수의 사용자들의 반복되는 분석 행위가 모여, 어떤 분석수단이 어떤 분석 목적에 적합한지에 대한 정보를 도출함과 동시에 분석수단의 반복적 사용으로부터 해당 분석수단의 신뢰성이 담보될 수 있다. 즉 분석 목적과 분석수단을 연관하는 일련의 과정은 다수의 사용자들의 반복적 분석 행위에 의해 이루어지고, 이를 통해 분석수단의 적합성 및 신뢰성이 모두 검증될 수 있다.

한편 본 발명의 실시예에 의한 데이터 분석도구 제공 장치(100)는 분석 이력 관리부(180)를 더 포함할 수 있다. 분석 이력 관리부(180)는 각 사용자의 과거 데이터 분석 이력을 저장하여 관리할 수 있다.

이때 분석 이력 관리부(180)는 사용자가 데이터를 분석한 분석 목적과 데이터 분석에 사용한 분석수단, 나아가 분석수단을 이용하여 생성한 워크플로우 등에 대한 정보를 모두 분석 이력으로 저장하고 관리할 수 있다. 나아가 분석 이력 관리부(180)는 사용자가 과거에 분석한 분석 대상 데이터의 형식을 기록하고, 추후 새로 입력된 분석 대상 데이터의 형식과 비교하여 두 형식이 일치하면, 과거에 사용한 분석수단이나 워크플로우를 사용자에게 제시할 수 있다.

다음은 도3을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 데이터 분석도구 제공 방법을 설명한다. 도 3 은 본 발명의 실시예에 따른 데이터 분석도구 제공 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

후술하는 데이터 분석도구 제공 방법은, 도 1에 도시된 데이터 분석도구 제공 장치(100)에서 시계열적으로 처리되는 단계들을 포함한다. 따라서, 이하에서 생략된 내용이라고 하더라도 도 1에 도시된 데이터 분석도구 제공 장치(100)에 관하여 이상에서 기술한 내용은 후술하는 데이터 분석도구 제공 방법에도 적용될 수 있다.

도 3을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 데이터 분석도구 제공 장치(100)는 사용자로부터 분석 대상 데이터를 수신하는 단계(S301)를 수행한다. 이때 분석 대상 데이터가 이미 데이터 분석도구 제공 장치(100)에 업로드 되어 있는 경우 사용자는 단지 분석 대상 데이터를 선택하면 된다.

이어서 데이터 분석도구 제공 장치(100)는 데이터 분석 목적에 연관된 분석수단 패키지를 제공할 수 있다(S302). 이때 데이터 분석도구 제공 장치(100)는 S302단계에서, 사용자로부터 데이터의 분석 이전에 분석 목적을 선택 받을 수 있다. 다만 S302단계에서 사용자가 데이터의 분석 목적을 입력하지 않거나 또는 입력된 분석 목적에 대응하는 분석수단 패키지가 형성되어 있지 않은 경우에는 데이터 분석 목적에 대응하는 분석수단 패키지 대신에, 데이터 분석도구 제공 장치(100)에 저장된 복수의 분석수단을 나열한 목록을 사용자에게 제공할 수 있다.

한편 S302단계에서 사용자에게 제공된 분석수단 패키지, 또는 분석수단을 나열한 목록에서 적어도 하나의 분석수단이 선택되면, 데이터 분석도구 제공 장치(100)는 선택된 분석수단을 이용하여 워크플로우를 생성할 수 있다(S303).

이어서 데이터 분석도구 제공 장치(100)는 생성된 워크플로우에 따라 분석 대상 데이터를 분석할 수 있다(S304). 그에 따라 데이터 분석도구 제공 장치(100)는 분석 결과 데이터를 생성할 수 있다.

한편 본 발명의 실시예에 의한 데이터 분석도구 제공 장치(100)는 생성된 분석 결과 데이터를 사용자에게 제공한다(S306). 이때 데이터 분석도구 제공 장치(100)는 분석 결과 데이터를 시각화하여 사용자에게 제공할 수 있고, 이를 위하여 사용자로부터 차트의 종류를 선택받거나 관련된 파라미터의 명칭을 텍스트로 입력받을 수도 있다.

이어서 데이터 분석도구 제공 장치(100)는 분석 결과 데이터가 도출된 이후 데이터 분석 목적을 판별할 수 있다(S306). 데이터 분석 목적은 S302단계에서 사용자로부터 선택된 분석 목적으로 판별될 수도 있고, 또는 분석 결과 데이터에 포함된 파라미터나 시각화 과정에서 사용자가 기입한 파라미터 등을 분석하여 분석 목적을 판별할 수도 있음은 앞서 설명한 바와 같다.

나아가 데이터 분석도구 제공 장치(100) 데이터 분석을 위해 S304단계에서 사용된 분석수단과 데이터 분석 목적 사이의 연관성 정보를 갱신할 수 있다(S307). 여기서 분석수단은 둘 이상의 분석수단의 조합을 포함할 수 있다.

이와 같이 하나의 분석 과정에서 이용된 분석수단과 분석 목적의 연관성을 증가시켜 연관성 정보를 갱신함으로써, 추후 동일한 분석 목적에 따라 데이터를 분석하고자 하는 다른 사용자에게 분석수단을 제안할 수 있다.

데이터 분석도구 제공 장치(100)는 S307단계에서 갱신된 연관성 정보에 기초하여, 분석 목적과 분석수단 사이의 연관성이 일정 수준 이상이 되면, 해당 분석수단을 해당 분석 목적에 대응하는 분석수단 패키지에 편입시키고, 해당 분석 목적을 갖는 사용자들에게 분석수단 패키지를 제공하여 분석수단의 선택을 용이하게 할 수 있다.

본 실시예에서 사용되는 '~부'라는 용어는 소프트웨어 또는 FPGA(field programmable gate array) 또는 ASIC 와 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, '~부'는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 '~부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '~부'는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '~부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램특허 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들, 및 변수들을 포함한다.

구성요소들과 '~부'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부'들로부터 분리될 수 있다.

뿐만 아니라, 구성요소들 및 '~부'들은 디바이스 또는 보안 멀티미디어카드 내의 하나 또는 그 이상의 CPU 들을 재생시키도록 구현될 수도 있다

또한 본 발명의 일실시예에 따르는 데이터 분석도구 제공 방법은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어를 포함하는 컴퓨터 프로그램(또는 컴퓨터 프로그램 상품)으로 구현될 수도 있다. 컴퓨터 프로그램은 프로세서에 의해 처리되는 프로그래밍 가능한 기계 명령어를 포함하고, 고레벨 프로그래밍 언어(High-level Programming Language), 객체 지향 프로그래밍 언어(Object-oriented Programming Language), 어셈블리 언어 또는 기계 언어 등으로 구현될 수 있다. 또한 컴퓨터 프로그램은 유형의 컴퓨터 판독가능 기록매체(예를 들어, 메모리, 하드디스크, 자기/광학 매체 또는 SSD(Solid-State Drive) 등)에 기록될 수 있다.

따라서 본 발명의 일실시예에 따르는 데이터 분석도구 제공 방법은 상술한 바와 같은 컴퓨터 프로그램이 컴퓨팅 장치에 의해 실행됨으로써 구현될 수 있다. 컴퓨팅 장치는 프로세서와, 메모리와, 저장 장치와, 메모리 및 고속 확장포트에 접속하고 있는 고속 인터페이스와, 저속 버스와 저장 장치에 접속하고 있는 저속 인터페이스 중 적어도 일부를 포함할 수 있다. 이러한 성분들 각각은 다양한 버스를 이용하여 서로 접속되어 있으며, 공통 머더보드에 탑재되거나 다른 적절한 방식으로 장착될 수 있다.

여기서 프로세서는 컴퓨팅 장치 내에서 명령어를 처리할 수 있는데, 이런 명령어로는, 예컨대 고속 인터페이스에 접속된 디스플레이처럼 외부 입력, 출력 장치상에 GUI(Graphic User Interface)를 제공하기 위한 그래픽 정보를 표시하기 위해 메모리나 저장 장치에 저장된 명령어를 들 수 있다. 다른 실시예로서, 다수의 프로세서 및(또는) 다수의 버스가 적절히 다수의 메모리 및 메모리 형태와 함께 이용될 수 있다. 또한 프로세서는 독립적인 다수의 아날로그 및(또는) 디지털 프로세서를 포함하는 칩들이 이루는 칩셋으로 구현될 수 있다.

또한 메모리는 컴퓨팅 장치 내에서 정보를 저장한다. 일례로, 메모리는 휘발성 메모리 유닛 또는 그들의 집합으로 구성될 수 있다. 다른 예로, 메모리는 비휘발성 메모리 유닛 또는 그들의 집합으로 구성될 수 있다. 또한 메모리는 예컨대, 자기 혹은 광 디스크와 같이 다른 형태의 컴퓨터 판독 가능한 매체일 수도 있다.

그리고 저장장치는 컴퓨팅 장치에게 대용량의 저장공간을 제공할 수 있다. 저장 장치는 컴퓨터 판독 가능한 매체이거나 이런 매체를 포함하는 구성일 수 있으며, 예를 들어 SAN(Storage Area Network) 내의 장치들이나 다른 구성도 포함할 수 있고, 플로피 디스크 장치, 하드 디스크 장치, 광 디스크 장치, 혹은 테이프 장치, 플래시 메모리, 그와 유사한 다른 반도체 메모리 장치 혹은 장치 어레이일 수 있다.

전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.

본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

100: 데이터 분석도구 제공 장치
101: 사용자 단말 102: 서버
110: 분석 대상 데이터 수신부 120: 분석수단 관리부
130: 워크플로우 생성부 140: 데이터 분석부
150: 분석 결과 데이터 제공부 160: 분석 목적 판별부
170: 연관성 정보 관리부 180: 분석 이력 관리부

Claims (17)

1. 데이터 분석도구 제공 장치에 있어서,
   분석 대상 데이터에 대한 사용자의 데이터 분석 목적에 기초하여, 하나 이상의 선택 가능한 분석수단을 포함하는 분석수단 패키지를 상기 사용자에게 제공하는 분석수단 관리부;
   상기 사용자로부터 선택 받은 분석수단을 이용하여 워크플로우를 생성하는 워크플로우 생성부;
   상기 워크플로우 생성부가 생성한 워크플로우에 따라 상기 분석 대상 데이터를 분석하여 분석 결과 데이터를 도출하는 데이터 분석부; 그리고
   상기 사용자로부터 상기 분석 대상 데이터를 수신하는 분석 대상 데이터 수신부를 포함하고,
   상기 분석수단 관리부는,
   복수의 분석수단을 저장하고, 저장된 각각의 분석수단과 데이터 분석 목적 사이의 연관성 정보에 따라 데이터 분석 목적 별 분석수단 패키지를 구성하며,
   상기 데이터 분석부가 상기 분석 대상 데이터의 분석을 수행하여 유효한 분석 결과 데이터가 도출되면, 상기 사용자의 데이터 분석 목적을 판별하는 분석목적 판별부를 더 포함하고,
   상기 분석목적 판별부는,
   상기 사용자로부터 선택 받은 데이터 분석 목적에 기초하거나, 상기 데이터 분석부가 도출한 분석 결과 데이터에 기초하여 데이터 분석 목적을 판별하며,
   각각의 분석수단과 데이터 분석 목적 사이의 연관성 정보를 저장하고 갱신하는 연관성 정보 관리부를 더 포함하고,
   상기 연관성 정보 관리부는,
   상기 분석목적 판별부가 판별한 데이터 분석 목적과 상기 워크플로우의 생성에 이용된 분석수단 사이의 연관성 정보의 값을 증가시키는, 데이터 분석도구 제공 장치.
2. 삭제
3. 삭제
4. 삭제
5. 삭제
6. 제1항에 있어서,
   상기 분석수단 관리부는,
   임의의 데이터 분석 목적과 임의의 분석수단 사이의 연관성 정보가 기 설정된 조건을 만족하면, 상기 임의의 분석수단을 상기 임의의 데이터 분석 목적에 대한 분석수단 패키지에 포함시키는, 데이터 분석도구 제공 장치.
7. 제1항에 있어서,
   상기 데이터 분석도구 제공 장치는,
   상기 데이터 분석부가 도출한 분석 결과 데이터를 상기 사용자에게 제공하는 분석 결과 데이터 제공부를 더 포함하는, 데이터 분석도구 제공 장치.
8. 제7항에 있어서,
   상기 분석 결과 데이터 제공부는,
   상기 분석 결과 데이터를 시각화하여 상기 사용자에게 제공하는, 데이터 분석도구 제공 장치.
9. 제1항에 있어서,
   상기 분석수단 관리부는,
   상기 분석 대상 데이터에 대한 상기 사용자의 분석 목적이 확인되지 않거나 상기 사용자의 분석 목적에 대응하는 분석수단 패키지가 구성되지 않은 경우, 상기 복수의 분석수단을 나열하여 상기 사용자에게 제공하는, 데이터 분석도구 제공 장치.
10. 제9항에 있어서,
    상기 데이터 분석도구 제공 장치는,
    상기 사용자의 과거의 데이터 분석이력을 저장하는 분석이력 관리부를 더 포함하고,
    상기 분석수단 관리부는,
    상기 사용자의 데이터 분석이력을 참조하여 선택한 분석수단을 상기 사용자에게 제공하는, 데이터 분석도구 제공 장치.
11. 데이터 분석도구 제공 장치에 의해 수행되는 데이터 분석도구 제공 방법에 있어서,
    사용자로부터 분석 대상 데이터를 선택 받는 단계;
    상기 사용자로부터 데이터 분석 목적이 입력되면, 데이터 분석 목적에 대한 하나 이상의 선택 가능한 분석수단을 포함하는 분석수단 패키지를 상기 사용자에게 제공하는 단계;
    상기 사용자로부터 선택 받은 하나 이상의 분석수단을 이용하여 워크플로우를 생성하는 단계;
    생성된 워크플로우에 따라 상기 분석 대상 데이터를 분석하여 분석 결과 데이터를 도출하는 단계;
    상기 데이터 분석도구 제공 장치에 저장된 복수의 분석수단에 대하여, 각각의 분석수단과 데이터 분석 목적 사이의 연관성 정보에 따라 데이터 분석 목적 별 분석수단 패키지를 구성하는 단계;
    상기 분석 결과 데이터를 도출하는 단계에서 유효한 분석 결과 데이터가 도출되면, 상기 사용자의 데이터 분석 목적을 판별하는 단계; 그리고
    판별된 데이터 분석 목적과 상기 워크플로우를 생성하는 단계에서 이용된 하나 이상의 분석수단 사이의 연관성 정보를 갱신하는 단계를 포함하는, 데이터 분석도구 제공 방법.
12. 삭제
13. 삭제
14. 제11항에 있어서,
    상기 사용자의 데이터 분석 목적을 판별하는 단계는,
    상기 분석수단 패키지를 제공하는 단계에서 입력된 데이터 분석 목적에 기초하거나, 상기 분석 결과 데이터에 기초하여 데이터 분석 목적을 판별하는 단계를 포함하는, 데이터 분석도구 제공 방법.
15. 제11항에 있어서,
    상기 데이터 분석 목적 별 분석수단 패키지를 구성하는 단계는,
    상기 데이터 분석도구 제공 장치에 저장된 복수의 분석수단에 대하여, 임의의 분석수단과 임의의 데이터 분석 목적 사이의 연관성 정보가 기 설정된 조건을 만족하면, 상기 임의의 분석수단을 상기 임의의 데이터 분석 목적에 대한 분석수단 패키지에 포함시키는 단계를 포함하는, 데이터 분석도구 제공 방법.
16. 제11항에 있어서,
    상기 데이터 분석도구 제공 방법은,
    상기 분석 결과 데이터를 시각화하여 상기 사용자에게 제공하는 단계를 더 포함하는, 데이터 분석도구 제공 방법.
17. 제15항에 있어서,
    상기 분석수단 패키지를 제공하는 단계는,
    상기 사용자로부터 데이터 분석 목적이 입력되지 않거나, 상기 사용자가 입력한 데이터 분석 목적에 대응하는 분석수단 패키지가 구성되지 않은 경우, 상기 복수의 분석수단을 나열하여 상기 사용자에게 제공하는 단계를 포함하는, 데이터 분석도구 제공 방법.

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