KR101774834B1

KR101774834B1 - 빅데이터 시각화 시스템 및 방법

Info

Publication number: KR101774834B1
Application number: KR1020160156643A
Authority: KR
Inventors: 박진영; 최병은
Original assignee: 주식회사 나눔기술
Priority date: 2016-07-21
Filing date: 2016-11-23
Publication date: 2017-09-05

Abstract

본 발명은 빅데이터 분석을 위한 시나리오 기반 복합차트를 시각화 하는 기술로서, 차트를 구성하는 각 노드 간의 관계 및 노드 특성을 반영하여 차트에 표시할 노드들의 좌표를 생성하고, 이를 기반으로 복합차트를 시각화 하는 기술적 사상에 관한 것이다.

Description

빅데이터 시각화 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR VISUALIZING POLYMORPHIC CHAR OF BIG DATA}

빅데이터는 디지털 환경에서 생성되는 데이터로 그 규모가 방대하고, 생성 주기도 짧으며, 형태도 수치 데이터뿐 아니라 문자와 영상 데이터를 포함하는 대규모 데이터를 말한다. 이러한 빅데이터 환경은 과거에 비해 데이터의 양이 폭증했다는 점과 함께 데이터의 종류도 다양해져 원하는 데이터를 원하는 형태로 분석하는데 어려움이 있다.

한편, IT 시스템에서 각 노드간 통신 데이터로서 얻어지는 빅데이터들의 경우, 오픈 소스 형태로 차트 라이브러리는 많이 있지만, 2개 이상의 차트가 복합되어 시나리오로 연결되어 공급되는 경우는 거의 없다. 따라서, 노드 간에 이상이 탐지되거나 원인을 분석할 수 있도록 보조할 수 있는 기술이 요구되는 상황이다.

한국등록특허 제1600275호 "실시간 빅 데이터 이벤트 처리 시스템" 한국공개특허 제2016-0001840호 "콘텐츠 제공 장치 및 방법"

일실시예에 따르면, 실시간 데이터의 증분 시각화를 위한 복합차트를 제공하는 것이다.

일실시예에 따르면, 다단계 축약을 위한 데이터 서머리 기술을 제공하는 것이다.

일실시예에 따르면, 다종 빅데이터의 차트 액션(Pivoting, Panning 등)을 제공하는 것이다.

일실시예에 따르면, 적재된 빅데이터에 대한 분석 대상 수집 및 데이터 변환 기능을 제공하는 것이다.

일실시예에 따른 빅데이터 시각화 시스템은 데이터베이스 관리 시스템으로부터 추가적으로 유입되는 빅데이터에 대해서만 선별적으로 수집하고, 상기 수집된 빅데이터에 대해 목표 작업 수행을 위한 데이터를 탐색하고 상기 탐색된 데이터에 기초하여 분석 대상의 빅데이터를 지정하며, 상기 지정된 분석 대상의 빅데이터에 대해 최적 시각화를 위한 다단계를 처리하여 상기 다단계 처리 결과를 반영하여 상기 지정된 분석 대상의 빅데이터를 축약하는 시각화 처리부, 차트 라이브러리로부터 복합차트의 구성에 필요한 단위차트를 로딩하고, 상기 로딩된 단위차트를 복합차트와의 호환성을 고려하여 변환하며, 상기 변환된 단위차트에 상기 축약된 빅데이터를 반영하여 출력할 복합차트를 생성하는 차트 생성부, 및 상기 생성된 차트를 화면상에 표시하도록 제어하거나, 차트 액션을 제공하기 위한 사용자로부터의 입력을 수집하는 유저인터페이스 제공부를 포함하고, 상기 차트 생성부는 차트를 구성하는 각 노드 간의 관계 및 노드 특성을 반영하여 상기 출력할 복합차트를 생성하되, 상기 각 노드 간의 관계를 선 연결, 선 색상, 및 선 크기로 구분하고, 상기 노드 특성을 노드 색상, 크기로 구분한다.

일실시예에 따른 상기 차트 생성부는, 네트워크 차트 좌표 계산법을 이용하여 상기 차트에 표시할 노드들의 좌표를 생성하되, 상기 네트워크 차트 좌표 계산법은, 독립노드를 값의 크기에 따라 정렬하고, 상기 정렬된 독립노드를 위험도에 따라 구분하며, 상기 위험도가 임계값 이상인 독립노드들로 구성된 제1 노드그룹을 위험도의 크기에 따라 화면 상단에 좌측에서 우측으로 배열하고, 상기 위험도가 임계값 이하인 독립노드들로 구성된 제2 노드그룹을 위험도의 크기에 따라 화면 하단에 좌측에서 우측으로 배열하고, 종속노드를 상기 종속노드가 종속해있는 독립노드의 수에 따라 구분하고, 상기 구분된 종속노드들 중, 하나의 독립노드를 갖는 종속노드의 그룹은 해당 종속노드가 속하는 독립노드의 x축 좌표 값과 그리고 화면 중앙 y축 좌표 값을 기준으로 랜덤 분포하도록 배열하며, 상기 구분된 종속노드들 중, 둘 이상의 독립노드에 속하는 종속노드 그룹은 해당 종속노드가 속하는 독립노드의 x축 좌표 중간 값과 화면 중앙 y축 좌표 값을 기준으로 랜덤 분포 하도록 배열하여 출력할 복합차트를 생성한다.

일실시예에 따른 빅데이터 시각화 시스템은 지정된 분석 대상의 빅데이터를 축약하는 시각화 처리부, 및 상기 축약된 빅데이터를 상기 네트워크 차트에 부합되는 포맷으로 정리하고, 표시할 노드들을 독립 노드와 종속 노드로 분리하며, 상기 정리된 빅데이터에 매칭되는 노드들에 대한 좌표를 계산하고, 상기 계산된 좌표에 따라 상기 분리된 노드들을 배치하여 상기 네트워크 차트를 생성하는 차트 생성부를 포함한다.

본 발명에 따르면, 실시간 데이터의 증분 시각화를 위한 복합차트를 제공할 수 있다.

일실시예에 따르면, 다단계 축약을 위한 데이터 서머리 기술을 제공할 수 있다.

일실시예에 따르면, 다종 빅데이터의 차트 액션 (Pivoting, Panning 등)을 제공할 수 있다.

일실시예에 따르면, 적재된 빅데이터에 대한 분석 대상 수집 및 데이터 변환 기능을 제공할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 빅데이터 시각화 시스템을 설명하는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 시각화 처리부를 설명하는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 차트 생성부를 설명하는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 유저인터페이스 제공부를 설명하는 도면이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 복합차트를 도시하는 도면이다.
도 6은 일실시예에 따른 빅데이터 시각화 방법을 설명하는 도면이다.

본 명세서에 개시되어 있는 본 발명의 개념에 따른 실시예들에 대해서 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 본 발명의 개념에 따른 실시예들을 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로서, 본 발명의 개념에 따른 실시예들은 다양한 형태로 실시될 수 있으며 본 명세서에 설명된 실시예들에 한정되지 않는다.

본 발명의 개념에 따른 실시예들은 다양한 변경들을 가할 수 있고 여러 가지 형태들을 가질 수 있으므로 실시예들을 도면에 예시하고 본 명세서에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명의 개념에 따른 실시예들을 특정한 개시형태들에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.

제1 또는 제2 등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만, 예를 들어 본 발명의 개념에 따른 권리 범위로부터 이탈되지 않은 채, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 구성요소들 간의 관계를 설명하는 표현들, 예를 들어 "~사이에"와 "바로~사이에" 또는 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.

본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예들을 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함으로 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

이하, 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 그러나, 특허출원의 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 빅데이터 시각화 시스템(100)을 설명하는 도면이다.

일실시예에 따른 빅데이터 시각화 시스템(100)은 빅데이터 분석을 위한 시나리오 기반의 복합차트를 제공하는 기술로서, 실시간 데이터의 증분 시각화를 위한 차트 생성기술, 다단계 축약을 위한 데이터 서머리 기술, 다종 빅데이터의 차트 액션(예를 들어, 피보팅(Pivoting), 패닝(Panning) 등)을 지원할 수 있다. 또한, 일실시예에 따른 빅데이터 시각화 시스템(100)은 적재된 빅데이터에 대한 분석 대상의 수집과 함께 데이터 변환 기능을 제공할 수 있다.

이를 위해, 일실시예에 따른 빅데이터 시각화 시스템(100)은 시각화 처리부(110), 차트 생성부(120), 및 유저인터페이스 제공부(130)를 포함할 수 있다.

일실시예에 따른 시각화 처리부(110)은 복합차트를 제공하기 위해 빅데이터를 시각화 할 수 있다.

구체적으로, 일실시예에 따른 시각화 처리부(110)는 데이터베이스 관리 시스템으로부터 추가적으로 유입되는 빅데이터만 선별적으로 수집할 수 있다. 추가적으로 유입되는 빅데이터만 선별적으로 수집하지만, 데이터베이스에는 기존에 유입된 빅데이터 또는 기존에 유입된 빅데이터로부터 가공된 차트 등에 대한 정보가 기록될 수 있다.

또한, 일실시예에 따른 시각화 처리부(110)는 수집된 빅데이터에 대해 목표 작업 수행을 위한 데이터를 탐색할 수 있다. 예를 들어, 목표 작업이 채널간 통신 상태가 원활하지 않은 노드를 식별하기 위한 작업인 경우에, 수집된 빅데이터 중에서 채널에서 노드 간 신호가 임계값 이하로 측정되는 노드들에 대한 정보를 탐색하거나, 해당 채널에 대한 정보를 탐색할 수 있다.

일실시예에 따른 시각화 처리부(110)는 탐색된 데이터에 기초하여 분석 대상의 빅데이터를 지정하며, 지정된 분석 대상의 빅데이터에 대해 최적 시각화를 위한 다단계를 처리할 수 있다. 일실시예에 따른 시각화 처리부(110)는 최적 시각화를 위한 다단계 처리를 위해, 표시되는 정보들에 구조적인 위치, 시계열 정보 등을 결정할 수 있다.

또한, 일실시예에 따른 시각화 처리부(110)는 다단계 처리 결과를 반영하여 지정된 분석 대상의 빅데이터를 축약할 수 있다.

일실시예에 따른 차트 생성부(120)는 이렇게 축약된 빅데이터를 이용하여 단위차트들로 구성된 복합차트를 생성할 수 있다.

구체적으로, 일실시예에 따른 차트 생성부(120)는 차트 라이브러리로부터 복합차트의 구성에 필요한 단위차트를 로딩할 수 있다. 차트 라이브러리는 빅데이터 시각화 시스템(100)의 외부 위치할 수 있고, 복합차트 내에서 빅데이터를 표현할 수 있는 단위차트를 저장하고 필요시 제공할 수 있다.

또한, 일실시예에 따른 차트 생성부(120)는 차트 라이브러리로부터 로딩된 차트를 복합차트와의 호환성을 고려하여 변환하며, 변환된 단위차트에 축약된 빅데이터를 반영하여 출력할 복합차트를 생성할 수 있다.

일례로, 일실시예에 따른 차트 생성부(120)는 차트를 구성하는 각 노드 간의 관계 및 노드 특성을 반영하여 출력할 복합차트를 생성할 수 있다. 보다 구체적으로는 각 노드 간의 관계를 선 연결, 선 색상, 및 선 크기로 구분하고, 노드 특성을 노드 색상, 크기로 구분할 수 있다.

일실시예에 따른 차트 생성부(120)는 네트워크 차트 좌표 계산법을 이용하여 차트에 표시할 노드들의 좌표를 생성할 수 있다.

구체적으로, 일실시예에 따른 차트 생성부(120)는 네트워크 차트 좌표 계산법을 이용하여, 독립노드를 값의 크기에 따라 정렬할 수 있다.

또한, 일실시예에 따른 차트 생성부(120)는 정렬된 독립노드를 위험도에 따라 구분하며, 위험도가 임계값 이상인 독립노드들로 구성된 제1 노드그룹을 위험도의 크기에 따라 화면 상단에 좌측에서 우측으로 배열할 수 있다. 또한, 일실시예에 따른 차트 생성부(120)는 위험도가 임계값 이하인 독립노드들로 구성된 제2 노드그룹을 위험도의 크기에 따라 화면 하단에 좌측에서 우측으로 배열하고, 종속노드를 종속노드가 종속해있는 독립노드의 수에 따라 구분할 수 있다. 만약, 구분된 종속노드들 중, 하나의 독립노드를 갖는 종속노드의 그룹은 해당 종속노드가 속하는 독립노드의 x축 좌표 값과 그리고 화면 중앙 y축 좌표 값을 기준으로 랜덤 분포하도록 배열하며, 구분된 종속노드들 중 둘 이상의 독립노드에 속하는 종속노드 그룹은 해당 종속노드가 속하는 독립노드의 x축 좌표 중간 값과 화면 중앙 y축 좌표 값을 기준으로 랜덤 분포 하도록 배열하여 출력할 복합차트를 생성할 수 있다.

일실시예에 따른 유저인터페이스 제공부(130)은 생성된 차트를 화면상에 표시하도록 제어하거나, 차트 액션을 제공하기 위한 사용자로부터의 입력을 수집할 수 있다.

다른 일실시예에 따른 시각화 처리부(110)는 지정된 분석 대상의 빅데이터를 축약하고, 이때, 차트 생성부(120)는 축약된 빅데이터를 상기 네트워크 차트에 부합되는 포맷으로 정리할 수 있다. 또한, 차트 생성부(120)는 표시할 노드들을 독립 노드와 종속 노드로 분리하며, 정리된 빅데이터에 매칭되는 노드들에 대한 좌표를 계산할 수 있다. 또한, 차트 생성부(120)는 계산된 좌표에 따라 분리된 노드들을 배치하여 네트워크 차트를 생성할 수도 있다.

도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 시각화 처리부(200)를 설명하는 도면이다.

일실시예에 따른 시각화 처리부(200)는 레이어드 서머리, 데이터 모델링, 스토리지 커넥터를 위한 구성요소들로 구현될 수 있다. 특히, 스토리지 커넥터에서는 추가적으로 유입되는 빅데이터만 선별적으로 수집함으로써, 도면부호 210에서와 같이 빅데이터의 증분을 수집할 수 있다.

도면부호 210는 빅데이터 저장소 연계 모듈(Storage Connector)로 해석될 수 있다. 이는 빅데이터에 대한 데이터베이스 관리 시스템과의 연결을 관장하고 데이터 수집 포인트를 관리하며, 증분 처리를 수행할 수 있다. 즉, 실시간 빅데이터 시각화를 위해서는 매번 모든 데이터를 대상으로 복합차트를 작성하지 않고 추가적으로 유입되는 데이터에 대해서만 처리함으로써 시각화의 성능을 높이고 실시간에 부합하는 기능을 수행할 수 있다.

데이터 모델링에서는 데이터 쿼리(230) 및 스키마 브라우저(220)를 통해 선별적으로 수집한 빅데이터에 대해서 데이터 모델링, 즉 선택(selecting)할 수 있다. 즉, 데이터 모델링에서는 시각화를 통한 분석대상 탐색 및 특이사항 파악을 위해 데이터들을 관찰하고 이들 중 시각화 대상을 지정할 수 있는 스키마 조회 및 선택기를 개발하여 시스템 사용자의 편의성을 높일 수 있다. 그리고, 빅데이터 DBMS의 쿼리(Query)를 통해 데이터 조회를 할 수 있다.

추가적으로 유입되는 빅데이터만 선별적으로 수집하지만, 데이터베이스에는 기존에 유입된 빅데이터 또는 기존에 유입된 빅데이터로부터 가공된 차트 등에 대한 정보가 기록될 수 있다.

레이어드 서머리에서는 다단계 축약 과정(240)을 통해 모델링된 데이터에 대한 구조적인 위치나 시계열 정보 등을 결정할 수 있다.

다단계 축약 과정(240)을 통해 시각화 복합차트 최적화 데이터 축약 모듈 (Layered Summary)을 구현할 수 있다. 이를 통해, 분석 대상인 빅데이터에 대한 최적의 시각화를 위한 다단계 과정과, 요약(Summary) 후, 원천 데이터의 의미를 대표하는 복합차트 시각화를 구현할 수 있다. 한편, 빅데이터에 대한 단계적 기법으로 데이터 축약 실시 기능을 구현할 수 있다. 또한, 대표성을 유지하는 다단계(Layered Summary) 요약도 가능하다.

도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 차트 생성부(300)를 설명하는 도면이다.

일실시예에 따른 차트 생성부(300)는 차트 로더(310)를 통해 차트 라이브러리로부터 복합차트에 포함시킬 단일차트를 적재할 수 있다.

일실시예에 따른 데이터 컨버터(320)는 적재한 단일차트들에 대해서 복합차트에 포함될 수 있도록 포매팅 등의 과정을 수행하여 호환성을 부여할 수 있다.

도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 유저인터페이스 제공부(400)를 설명하는 도면이다.

일실시예에 따른 유저인터페이스 제공부(400)에서는 데이터 디자이너(410)와 복합차트(420)를 통해, 빅데이터가 반영된 단일차트들을 화면 상에 배치할 수 있다.

도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 복합차트(500)를 도시하는 도면이다.

일실시예에 따른 실시예(500)는 빅데이터가 반영된 적어도 하나 이상의 단일차트들로 구성된 복합차트(510)를 표현한다.

일실시예에 따른 도면부호 510에서는 시스템 명칭 웹어플리케이션 이름이 표시되고,

도면부호 520에서는 메인차트로서 시스템의 현 상황을 모니터링할 수 있도록 빅데이터 기반의 정보들을 제공하며, 예를 들면, 도면부호 520에서는 요약 데이터에 대한 네트워크 차트를 구현할 수 있으며, 주밍(Zooming) 기능, 패닝(Panning) 기능, 선택 노드 드래그 기능, 노드가 갖고 있는 정보를 활용하여 노드 사이즈와 색상을 표시하는 기능, 위험도가 높은 노드에 대한 정보를 차트내 노드 위에 항시 표시하는 기능, 노드 위로 마우스오버시 해당 노드 정보 노드 위에 표시하는 기능, 차트 내 구간 선택 시 그 안에 있는 노드 만을 대상으로 네트워크 차트를 도시하는 기능 등을 제공할 수 있다.

도면부호 530에서는 요약 테이블로서 위험도가 높은 노드들을 정의하여 나타낸다. 구체적으로, 도면부호 530에서는 시스템 정보에 대한 요약 테이블 생성하고, 위험도에 대한 정렬 기능을 제공하며, 각 시점에 대한 요약 테이블 생성하고, 차트 내 구간 선택시 그 안에 있는 노드 만을 대상으로 네트워크를 표시한다.

도면부호 540은 메인차트를 조작하기 위한 버튼들로서, 모니터링 내용을 살펴보는 히스토리 기능과 테이블을 저장하거나, 이미지 저장 기능을 수행할 수 있다. 특히, 도면부호 540을 통해서는 Back 기능, Forward 기능, Reset 기능, Table 저장 기능, 및 Chart 저장 기능 등을 제공할 수 있다.

도면부호 550은 시계열 차트로서, 위험도가 높은 노드에 대하여 과거 위험도 추세를 보여준다. 특히, 도면부호 550은 라인 차트를 구현하고, 위험도가 높은 상위 노드에 대한 시계열 차트를 구현하며, 메인 차트 내용 변경시 시계열 차트 내용을 업데이트할 수 있다.

도면부호 560은 타임 슬라이드로서, 특정 지점을 이동할 수 있는 기능을 제공한다. 또한, 도면부호 570은 다국어 기능으로서, 설정 언어 변경 기능을 제공한다.

도 6은 일실시예에 따른 빅데이터 시각화 방법을 설명하는 도면이다.

일실시예에 따른 빅데이터 시각화 방법은 네트워크 차트 좌표를 계산하기 위해, 독립노드를 값의 크기에 따라 정렬하고(단계 610), 정렬된 독립노드를 위험도에 따라 구분할 수 있다(단계 620). 또한, 일실시예에 따른 빅데이터 시각화 방법은 위험도가 임계값 이상인 독립노드들로 구성된 제1 노드그룹을 위험도의 크기에 따라 화면 상단에 좌측에서 우측으로 배열할 수 있다(단계 630).

일실시예에 따른 빅데이터 시각화 방법은 위험도가 임계값 이하인 독립노드들로 구성된 제2 노드그룹을 위험도의 크기에 따라 화면 하단에 좌측에서 우측으로 배열하고(단계 640), 종속노드를 종속노드가 종속해있는 독립노드의 수에 따라 구분할 수 있다(단계 650).

일실시예에 따른 빅데이터 시각화 방법은 구분된 종속노드들 중, 하나의 독립노드를 갖는 종속노드의 그룹은 해당 종속노드가 속하는 독립노드의 x축 좌표 값과 그리고 화면 중앙 y축 좌표 값을 기준으로 랜덤 분포하도록 배열할 수 있다(단계 660).

일실시예에 따른 빅데이터 시각화 방법은 구분된 종속노드들 중, 둘 이상의 독립노드에 속하는 종속노드 그룹은 해당 종속노드가 속하는 독립노드의 x축 좌표 중간 값과 화면 중앙 y축 좌표 값을 기준으로 랜덤 분포 하도록 배열하여 출력할 복합차트를 생성할 수 있다(단계 670).

결국, 본 발명을 이용하면, 실시간 데이터의 증분 시각화를 위한 복합차트를 제공할 수 있다. 또한, 다단계 축약을 위한 데이터 서머리 기술을 제공할 수 있고, 다종 빅데이터의 차트 액션 (Pivoting, Panning 등)을 제공할 수 있다. 또한, 일실시예에 따르면, 적재된 빅데이터에 대한 분석 대상 수집 및 데이터 변환 기능을 제공할 수 있다.

이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

100: 빅데이터 시각화 시스템 110: 시각화 처리부
120: 차트 생성부 130: 유저 인터페이스 제공부
140: 데이터베이스 관리 시스템 150: 차트 라이브러리

Claims

데이터베이스 관리 시스템으로부터 추가적으로 유입되는 빅데이터에 대해서만 선별적으로 수집하고, 상기 수집된 빅데이터에 대해 목표 작업 수행을 위한 데이터를 탐색하고 상기 탐색된 데이터에 기초하여 분석 대상의 빅데이터를 지정하며, 상기 지정된 분석 대상의 빅데이터에 대해 최적 시각화를 위한 다단계를 처리하여 상기 다단계 처리 결과를 반영하여 상기 지정된 분석 대상의 빅데이터를 축약하는 시각화 처리부;
차트 라이브러리로부터 복합차트의 구성에 필요한 단위차트를 로딩하고, 상기 로딩된 단위차트를 복합차트와의 호환성을 고려하여 변환하며, 상기 변환된 단위차트에 상기 축약된 빅데이터를 반영하여 출력할 복합차트를 생성하는 차트 생성부; 및
상기 생성된 차트를 화면상에 표시하도록 제어하거나, 차트 액션을 제공하기 위한 사용자로부터의 입력을 수집하는 유저인터페이스 제공부
를 포함하고,
상기 차트 생성부는,
차트를 구성하는 각 노드 간의 관계 및 노드 특성을 반영하여 상기 출력할 복합차트를 생성하되,
상기 각 노드 간의 관계를 선 연결, 선 색상, 및 선 크기로 구분하고, 상기 노드 특성을 노드 색상, 크기로 구분하는 빅데이터 시각화 시스템.
제1항에 있어서,
상기 차트 생성부는,
네트워크 차트 좌표 계산법을 이용하여 상기 차트에 표시할 노드들의 좌표를 생성하되,
상기 네트워크 차트 좌표 계산법은,
독립노드를 값의 크기에 따라 정렬하고,
상기 정렬된 독립노드를 위험도에 따라 구분하며,
상기 위험도가 임계값 이상인 독립노드들로 구성된 제1 노드그룹을 위험도의 크기에 따라 화면 상단에 좌측에서 우측으로 배열하고,
상기 위험도가 임계값 이하인 독립노드들로 구성된 제2 노드그룹을 위험도의 크기에 따라 화면 하단에 좌측에서 우측으로 배열하고,
종속노드를 상기 종속노드가 종속해있는 독립노드의 수에 따라 구분하고,
상기 구분된 종속노드들 중, 하나의 독립노드를 갖는 종속노드의 그룹은 해당 종속노드가 속하는 독립노드의 x축 좌표 값과 그리고 화면 중앙 y축 좌표 값을 기준으로 랜덤 분포하도록 배열하며,
상기 구분된 종속노드들 중, 둘 이상의 독립노드에 속하는 종속노드 그룹은 해당 종속노드가 속하는 독립노드의 x축 좌표 중간 값과 화면 중앙 y축 좌표 값을 기준으로 랜덤 분포 하도록 배열하여 출력할 복합차트를 생성하는 빅데이터 시각화 시스템.
삭제