KR102113834B1 - Pls-da를 기반으로 하는 db의 웹서비스 구현 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 최소자승법을 이용한 다변량분석 방법(PLS-DA: partial least squares of discriminant analysis)를 기반으로 하는 DB의 웹서비스 구현 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 정 그룹의 자료군의 정보를 줌인·아웃 기능으로 상세화 하는 단계 및 마우스 조작만으로 각 자료의 상세 정보를 제공하는 방법이며 기존의 DB 검색기능의 웹서비스의 시각화 방법에 관한 것으로, 수집한 복수의 데이터를 기반정리하고 규격화하는 단계, 규격화된 상기 데이터로 PLS-DA 구현하는 단계, PLS-DA 구현된 상기 데이터를 소분류 그룹화하는 단계 및 상기 데이터를 시각화하여 제공하는 단계를 포함하는 구성을 개시한다.

Description

PLS-DA를 기반으로 하는 DB의 웹서비스 구현 방법{WEB SERVICE IMPLEMENTATION METHOD OF DB BASED ON PLS-DA}

본 발명은 최소자승법을 이용한 다변량분석 방법(PLS-DA: partial least squares of discriminant analysis)를 기반으로 하는 DB의 웹서비스 구현 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 정 그룹의 자료군의 정보를 줌인·아웃 기능으로 상세화 하는 단계 및 마우스 조작만으로 각 자료의 상세 정보를 제공하는 방법이며 기존의 DB 검색기능의 웹서비스의 시각화 방법에 관한 것이다.

각종 분야에서 획득한 자료를 정리하는 것은 추후 업무에 있어서 효율성을 기하기 위해 반드시 필요한 작업이다. 그러나 데이터를 수집하고 정리함에 있어서 그 데이터의 양이 현대에 와서는 그 양이 방대해져 데이터를 특정 기준에 따라 분류하고, 필요에 따라 원하는 기준으로 정렬하여 볼 수 있게 하는 것이 필요하다.

일반적으로 웹서비스 시각화 기능이란 기존의 DB 검색 시스템과의 차별화 이다. 즉 기존 DB 검색 시스템은 검색자가 특정 자료를 검색할 때 특정자료에 대해서만 정보가 제공되기 때문에 검색검색정보가 모든 자료 중에서 상대적인 위치나 등급을 알수 없는 단점을 극복하고자 본 발명의 기술적 장점을 활용하여 웹서비스 시각화된 시스템에서 목록에 나오는 모든 자료를 한 눈에 볼 수 있게 구현함으로서 각 자료의 정보가 전체 자료와 비교가 가능하며 마우스만을 이용하고 각각의 자료나 군집화된 자료군의 정보를 파악할 수 있는 기술이 필요하다.

농산물이나 식품소재의 정보를 검색함에 있어서도, 규격화된 틀 하나(한 화면, a sheet)에 모든 자료를 펼쳐 놓고, 즉 컴퓨터 화면 하나에 모든 자료를 올려놓고 한 눈에 볼 수 있으며 마우스를 이용하여 특정 자료의 정보를 전체 자료와 비교 할 수 있을 뿐만 아니라 각 자료의 성격에 따른 그룹화(clustering analysis)가 가능하여 특정 자료의 성향, 등급(품질), 품종, 계통, 원산지, 출처 등의 여러 가지 정보를 한번에 파악할 수 있는 기술이 필요한 실정이다.

따라서, 본 발명은 본 발명은 상술한 문제점을 해결하고자 안출된 것으로서 본 발명의 목적은 웹서비스 시각화이며 검색자가 모든 자료를 한 눈에 볼수 있게 구현함으로서 각 자료의 정보를 전체 자료와 비교가 가능하게 하며 마우스만을 이용하여 각각의 자료나 군집화된 자료군의 정보를 파악할수 있게 하기 위함이다.

상기한 문제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시 예에 따른 PLS-DA를 기반으로 하는 DB의 웹서비스 구현 방법은 수집한 복수의 데이터를 기반정리하고 규격화하는 단계, 규격화된 상기 데이터로 PLS-DA 구현하는 단계, PLS-DA 구현된 상기 데이터를 소분류 그룹화하는 단계 및 상기 데이터를 시각화하여 제공하는 단계를 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시 예에 따르면, 상기 규격화 단계는, 복수의 상기 데이터를 0~1의 범위의 값을 가지도록 규격화할 수 있다.

본 발명의 일 실시 예에 따르면, 줌 인-아웃을 통한 상세정보를 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시 예에 따르면, 상기 상세정보를 제공하는 단계는, 상기 데이터를 블록화하여 줌 인-아웃이 가능하고, 블록화된 범위내에서 자료의 상세정보를 제공할 수 있다.

본 발명의 일 실시 예에 따르면, 소분류 그룹화 단계는, 복수의 상기 데이터를 성향, 등급, 품종, 계통, 원산지, 출처 및 크기를 포함하는 기준으로 분류할 수 있다.

본 발명에 따르면, 사용자가 특정 자료의 성향, 등급(품질), 품종, 계통, 원산지, 출처 등의 정보에 대해서 개략적으로 파악이 가능하고 자료발굴(data mining), 모델구축(process modeling) 그리고 그래픽화(interactive graphic) 등에 활용이 가능하다.

한편, 본 발명의 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 이하에서 설명할 내용으로부터 통상의 기술자에게 자명한 범위 내에서 다양한 효과들이 포함될 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 PLS-DA를 기반으로 하는 DB의 웹서비스 구현 방법의 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 데이터 기반정리의 일 예시이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 모든 자료를 0~1 범위에서 규격화 하는 것의 일 예시이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 PLS-DA로 구현화 한 결과의 일 예시이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 PLS-DA로 구현된 자료를 줌인·아웃 기능을 이용하여 특정 부분이나 자료를 상세 검색하는 방법의 일 예시이다.
도 6 은 본 발명의 일 실시 예에 따른 특정 자료를 class별로 재설정하고 그룹화한 것의 일 예시이다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 단일 자료 또는 특정 자료군(群)이나 클러스터(cluster)의 상세 정보를 구현 하는 것의 일 예시이다.

이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명에 따른 '비정렬 격자 볼륨 렌더링 방법 및 장치'를 상세하게 설명한다. 설명하는 실시 예들은 본 발명의 기술 사상을 당업자가 용이하게 이해할 수 있도록 제공되는 것으로 이에 의해 본 발명이 한정되지 않는다. 또한, 첨부된 도면에 표현된 사항들은 본 발명의 실시 예들을 쉽게 설명하기 위해 도식화된 도면으로 실제로 구현되는 형태와 상이할 수 있다.

한편, 이하에서 표현되는 각 구성부는 본 발명을 구현하기 위한 예일 뿐이다. 따라서, 본 발명의 다른 구현에서는 본 발명의 사상 및 범위를 벗어나지 않는 범위에서 다른 구성부가 사용될 수 있다.

또한, 각 구성부는 순전히 하드웨어 또는 소프트웨어의 구성만으로 구현될 수도 있지만, 동일 기능을 수행하는 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 구성들의 조합으로 구현될 수도 있다. 또한, 하나의 하드웨어 또는 소프트웨어에 의해 둘 이상의 구성부들이 함께 구현될 수도 있다.

또한, 어떤 구성요소들을 '포함'한다는 표현은, '개방형'의 표현으로서 해당 구성요소들이 존재하는 것을 단순히 지칭할 뿐이며, 추가적인 구성요소들을 배제하는 것으로 이해되어서는 안 된다.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 PLS-DA를 기반으로 하는 DB의 웹서비스 구현 방법의 흐름도이다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 PLS-DA를 기반으로 하는 DB의 웹서비스 구현 방법은 수집한 복수의 데이터를 기반정리하고 규격화하는 단계(S110)를 포함할 수 있다.

S110 단계에서, 데이터를 입력받을 수 있다. 상기 데이터는 농산물, 식품소재에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 데이터는 성향, 등급(품질), 품종, 계통, 원산지, 출처 등의 정보를 포함할 수 있다.

S110 단계에서, 상기 데이터는 수치적 값을 가지도록 규격화될 수 있다. 상기 데이터는 0~1사이의 값을 가지도록 규격화될 수 있다.

상기 기반정리는 상기 데이터를 종류 및 수치적 값으로 정리할 수 있다. 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 상기 기반정리는 엑셀상에 상기 데이터의 종류를 기재하고 그 우측 칸에 수치적 값을 입력하는 방식으로 상기 데이터를 순차적으로 정리할 수 있다.

본 발명의 일 실시 예에 따른 PLS-DA를 기반으로 하는 DB의 웹서비스 구현 방법은 규격화된 상기 데이터로 PLS-DA 구현하는 단계(S120)를 포함할 수 있다.

S120 단계에서, 표본에서 모집단의 특성을 추정할 수 있다. 많은 측정값으로부터 가장 정확한 값에 가까운 값을 구하기 위해 오차의 제곱의 합이 가장 작도록 정해 구할 수 있다. 실제로 관측된 값과 이론적으로 가정된 기댓값의 편차 제곱 합을 최소로 함으로써 '모집단에서의 값'(파라메터)을 추정할 수 있다. 여기에서 편차 제곱합의 최소화는 데이터가 분산된 상황에서 직선을 찾을 수 있다.

어떤 대상의 성격을 규명하기 위하여 한가지 측면(한개의 종속변수)에서 그 대상을 관찰하고 분석할 수 있다.

S120 단계에서, 종속변수의 관계성(relationships)을 고려한 상태에서 여러 개의 단변량분석을 동시에 수행할 수 있다. 상기 데이터는 다차원적으로 정상성(multiviate normal distribution)이 가정될 수 있다. 독립변수에 대한 여러 개의 종속변수를 동시에 분석할 수 있다.

S120 단계에서, 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 변수들 사이의 유사성을 찾아낼 수 있는 요인분석(factor analysis), 이미 설정되어 있는 피험자 집단의 적절성을 확인하는 판별분석(discriminant analysis), 독립변수의 수준에 따라 피험자를 집단으로 구분하는 군집분석(cluster analysis), 여러 개의 종속변수에 대한 분석을 위한 다변량분산분석(MANOVA), 요인분석과 회귀분석의 혼합형인 구조방정식모형(structural equation model), 여러 개의 변수집단들 사이의 상관계수를 추정하는 정준상관계수(canonical correlation) 등을 수행할 수 있다.

S120 단계에서, 상기 데이터를 이용해 기능성분 지도를 구현할 수 있다. 상기 기능성분 지도는 평면상에 상기 데이터에 따른 성분 지문을 표시할 수 있다.

본 발명의 일 실시 예에 따른 PLS-DA를 기반으로 하는 DB의 웹서비스 구현 방법은 PLS-DA 구현된 상기 데이터를 소분류 그룹화하는 단계(S130)를 포함할 수 있다.

S130 단계에서, PLS-DA 구현된 상기 데이터를 특정 기준에 따라 소분류 그룹화할 수 있다. 상기 특정 기준은 복수일 수 있다. PLS-DA 구현된 상기 데이터를 복수의 특정 기준에 따라 각각 소분류 그룹화할 수 있다.

상기 특정 기준은 성향, 등급(품질), 품종, 계통, 원산지, 출처 등을 포함할 수 있다.

PLS-DA 구현된 상기 데이터를 성향, 등급(품질), 품종, 계통, 원산지, 출처 등을 성분으로 하여 성분지문을 표시할 수 있다. 사용자의 선택에 따라 상기 특정 기준에 따른 PLS-DA 구현된 화면을 표시할 수 있다.

본 발명의 일 실시 예에 따른 PLS-DA를 기반으로 하는 DB의 웹서비스 구현 방법은 상기 데이터를 시각화하여 제공하는 단계(S140)를 포함할 수 있다.

S140 단계에서, 상기 데이터를 시각화하여 제공할 수 있다. 상기 데이터는 평면상에 각각의 수치 값에 따라 표시될 수 있다. 상기 시각화는 평면상에 점 또는 그래프로 표시되는 것일 수 있다. 상기 시각화는 상기 데이터의 종류 또는 상기 특정 기준에 따라 색 또는 도형의 모양으로 구분해 표시할 수 있다. 상기 시각화는 상기 데이터의 종류 또는 상기 특정 기준에 따라 색 또는 도형의 모양으로 구분해 표시한 뒤, 상기 데이터의 종류 또는 상기 특정 기준과 그에 대응되는 색 또는 도형의 모양이 무엇인지 표시할 수 있다.

S140 단계에서, 시각화된 상기 데이터가 표시된 화면에서 줌 인-아웃 기능을 이용해 확대 축소될 수 있다. 상기 줌 인-아웃은 복수의 정보 또는 복수의 기준 중 하나를 선택해 제공될 수 있다. 상기 줌 인-아웃은 사용자가 원하는 영역을 지정하여 제공될 수 있다.

S140 단계에서, PLS-DA로 구현된 결과에서 특정 자료를 클래스별로 재설정하고 그룹화 할 수 있다. 사용자가 PLS-DA로 구현된 결과에서 특정 영역 또는 특정 점을 선택하여 클래스별로 재설정하고 그룹화 할 수 있다. 사용자가 특정 영역을 드래그 등의 방식으로 선택하면, 해당 영역에 포함되는 데이터가 포함하고 있는 정보를 표로 표시할 수 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 데이터 기반정리의 일 예시이다.

도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 데이터 기반정리는 샘플의 종류에 따른 복수의 값들을 수치적인 값으로 계산할 수 있다. 각각의 샘플은 상이하다. 각각의 샘플은 복수의 정보에 대한 수치적 값을 포함할 수 있다. 각각의 샘플은 각각 지정된 색의 코드를 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시 예에 따른 PLS-DA를 기반으로 하는 DB의 웹서비스 구현 방법은 데이터를 입력 받으면, 도 2의 예시와 같이 샘플에 따라 수치적 값 및 색의 코드를 기반정리할 수 있다.

도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 모든 자료를 0~1 범위에서 규격화 하는 것의 일 예시이다.

도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 상기 도 2에서와 같이 기반정리된 데이터에서 수치적 값을 0~1의 값을 가지도록 규격화할 수 있다. 상기 규격화는 기준 값에 따른 비율로 계산될 수 있다. 상기 기준 값은 복수의 수치적 값을 가지는 정보 별로 각각 포함될 수 있다. 각각의 정보는 각각의 기준 값에 따라 규격화되어 0~1의 값을 가질 수 있다.

도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 PLS-DA로 구현화 한 결과의 일 예시이고, 도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 PLS-DA로 구현된 자료를 줌인·아웃 기능을 이용하여 특정 부분이나 자료를 상세 검색하는 방법의 일 예시이다.

도 4 및 도 5를 참조하면, 복수의 샘플에 대한 구현 결과를 한 화면에 표시할 수 있다. 상기 시각화는 평면상에 점 또는 그래프로 표시되는 것일 수 있다. 상기 시각화는 상기 데이터의 종류 또는 상기 특정 기준에 따라 색 또는 도형의 모양으로 구분해 표시할 수 있다. 상기 시각화는 상기 데이터의 종류 또는 상기 특정 기준에 따라 색 또는 도형의 모양으로 구분해 표시한 뒤, 상기 데이터의 종류 또는 상기 특정 기준과 그에 대응되는 색 또는 도형의 모양이 무엇인지 표시할 수 있다. 상기 시각화는 규격화되지 않은 값으로 표시될 수 있다. 상기 시각화는 규격화된 값으로 표시될 수 있다. 상기 시각화를 통해 각각의 샘플의 상대적인 위치 또는 등급을 알 수 있다.

사용자는 PLS-DA로 구현된 결과에서 일부 결과만 선택해서 제공받을 수 있다. 사용자가 PLS-DA로 구현된 결과에서 일부 결과를 선택하면 상기 일부 결과에 해당하는 영역이 줌 인되어 확대된 화면이 제공될 수 있다. 사용자가 PLS-DA로 구현된 결과의 일부 결과에서 더 넓은 영역에 해당하는 결과를 선택하면 줌 아웃되어 축소된 화면이 제공될 수 있다.

도 6 은 본 발명의 일 실시 예에 따른 특정 자료를 class별로 재설정하고 그룹화한 것의 일 예시이고, 도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 단일 자료 또는 특정 자료군(群)이나 클러스터(cluster)의 상세 정보를 구현 하는 것의 일 예시이다.

도 6 및 도 7을 참조하면, PLS-DA로 구현된 결과에서 특정 자료를 클래스별로 재설정하고 그룹화 할 수 있다. 사용자가 PLS-DA로 구현된 결과에서 특정 영역 또는 특정 점을 선택하여 클래스별로 재설정하고 그룹화 할 수 있다.

도 7에서와 같이 사용자가 특정 영역을 드래그 등의 방식으로 선택하면, 해당 영역에 포함되는 데이터가 포함하고 있는 정보를 표로 표시할 수 있다.

이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시 예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통 상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시 예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (5)

1. 수집한 복수의 데이터를 기반정리하고 규격화하는 단계;
   규격화된 상기 데이터로 PLS-DA 구현하는 단계;
   PLS-DA 구현된 상기 데이터를 소분류 그룹화하는 단계;
   상기 데이터를 시각화하여 제공하는 단계; 및
   줌 인-아웃을 통한 상세정보를 제공하는 단계;를 포함하고,
   상기 데이터는 농산물 또는 식품소재에 관한 데이터인 것을 특징으로 하고,
   상기 규격화 단계는, 기준 값에 따른 비율로 계산되며, 상기 기준 값은 복수의 수치적 값을 가지는 정보 별로 각각 포함되어, 각각의 정보는 각각의 기준 값에 따라 복수의 상기 데이터를 0~1의 범위의 값을 가지도록 규격화하는 것을 특징으로 하며,
   상기 줌 인-아웃을 통한 상세정보를 제공하는 단계는,
   상기 데이터를 블록화하여 줌 인-아웃이 가능하고, 블록화된 범위내에서 자료의 상세정보를 제공하는 것을 특징으로 하며, PLS-DA 구현된 결과에서 일부 결과만 선택적으로 제공가능하며, 상기 일부 결과에 해당하는 영역이 줌 인-아웃가능하며, 상기 PLS-DA 구현된 일부 결과에서 더 넓은 영역에 해당하는 결과가 선택되면 줌 아웃되는 것을 특징으로 하고,
   상기 소분류 그룹화 단계는,
   복수의 상기 데이터를 성향, 등급, 품종, 계통, 원산지, 출처 및 크기를 포함하는 기준으로 분류하는 것을 특징으로 하며,
   상기 데이터를 시각화하여 제공하는 단계는, 데이터의 종류 또는 특정 기준에 따라 색 또는 도형의 모양으로 구분해 표시하는 것을 특징으로 하는 PLS-DA를 기반으로 하는 DB의 웹서비스 구현 방법.
   
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