KR102256814B1 - 목적 데이터 선별 방법 및 시스템 - Google Patents

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Abstract

목적 데이터 선별 방법 및 시스템이 개시된다. 목적 데이터 선별 방법은, 데이터베이스 내의 테이블간의 종속성을 기준으로 데이터베이스에 포함된 데이터를 최소 프로세스 처리 단위인 오브젝트로 그룹화하는 단계, 상기 데이터베이스에 포함된 데이터의 적어도 하나의 필드에 기반하여 목적 데이터의 선별 기준을 설정하는 단계 및 상기 오브젝트에서 테이블간의 종속성을 고려하여 상기 설정된 선별 기준에 대응하는 목적 데이터를 추출하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

목적 데이터 선별 방법 및 시스템{METHOD AND SYSTEM FOR SELECTING TARGET DATA}
아래의 설명은 목적 데이터 선별 방법 및 시스템에 관한 것이다.
최근 해외기업 및 국내기업의 기업인수합병(M&A)가 많이 일어나고 있다. 바야흐로 M&A가 기업경영의 키워드로 각광 받고 있는 추세에 있다.
기업이 외부자원을 활용하여 지속적으로 성장과 발전을 추구할 수 있으며, 신규시장 진입에 따른 시간 단축, 기존 시장참여자와의 마찰회피, 시장지배력 증대 및 첨단기술의 도입 효과를 누릴 수 있다. 또한 변화하는 환경에 적응하기 위해 기존의 한계기업을 정리 매각하고, 신사업 동력 확보를 위한 기업 인수를 추진하는 M&A 활동이 점차 증가하고 있다.
이때 매수사는 매각사의 IT 시스템의 이전을 요구하여, 매수 조직의 지속적 비즈니스 연속성을 원하고, 매각사는 매각하지 않는 자사 조직 데이터를 비즈니스 자산으로서 이전하지 않기를 원한다. 이에 시스템 내 수많은 데이터를 요구 목적에 따라 정확하게 선별하여 분리하고, 전송하며, 데이터를 변환할 수 있는 기술에 대한 수요가 증대되고 있는 실정이다.
[선행기술문헌]
한국공개특허 제10-2019-0013425호
테이블간 종속성을 고려하여 목적 데이터를 선별할 수 있는 목적 데이터 선별 방법 및 시스템을 제공한다.
아카이빙, 클렌징, 전송, 컨버전, 암호화, 비식별화 등의 다양한 데이터 처리 목적에 따라 데이터베이스에서 데이터를 선택, 조합, 제외, 추가 등으로 모듈화하여 필요한 목적 데이터를 선별할 수 있는 목적 데이터 선별 방법 및 시스템을 제공한다.
적어도 하나의 프로세서를 포함하는 컴퓨터 장치의 목적 데이터 선별 방법에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 데이터베이스 내의 테이블간의 종속성을 기준으로 데이터베이스에 포함된 데이터를 최소 프로세스 처리 단위인 오브젝트로 그룹화하는 단계; 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 데이터베이스에 포함된 데이터의 적어도 하나의 필드에 기반하여 목적 데이터의 선별 기준을 설정하는 단계; 및 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 오브젝트에서 테이블간의 종속성을 고려하여 상기 설정된 선별 기준에 대응하는 목적 데이터를 추출하는 단계를 포함하는 목적 데이터 선별 방법을 제공한다.
일측에 따르면, 상기 선별 기준을 설정하는 단계는, 상기 적어도 하나의 필드로서, (1) 데이터와 관련된 특정 시간 또는 기간의 범위를 필드값으로 갖는 기간 필드, (2) 법인코드, 플랜트, 영업 조직 및 부서 중 적어도 하나에 대한 필드값을 갖는 조직 필드 및 (3) 지역, 국가코드, 언어, 사용자, 문서유형, 고객그룹 및 생성자 중 적어도 하나에 대한 필드값을 갖는 기타 특성 필드 중 적어도 하나의 필드에 기반하여 목적 데이터의 선별 기준을 설정하는 것을 특징으로 할 수 있다.
다른 측면에 따르면, 상기 목적 데이터 선별 방법은 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 오브젝트를 프로세스에 따른 어플리케이션 영역, 데이터 유형 및 특성 중 적어도 하나에 따라 분류하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 상기 목적 데이터 선별 방법은 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 목적 데이터의 이용 목표를 선별적 아카이빙, 백업, 클렌징, 전송, 변환, 비식별화 및 암호화 중 어느 하나로 설정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 상기 설정된 목적 데이터의 이용 목표에 따라 상기 선별 기준 및 선별 대상이 되는 오브젝트가 달라지는 것을 특징으로 할 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 상기 목적 데이터를 추출하는 단계는, 상기 오브젝트 내의 테이블들 중 최상위의 헤더 테이블의 키값을 검색하고, 검색된 키값에 대응하는 데이터를 상기 오브젝트 내의 테이블간의 종속성에 따라 순차적으로 추출하여 목적 데이터를 추출하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 상기 목적 데이터 선별 방법은 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 목적 데이터에서 제외하기 위한 데이터나 목적 데이터에 추가할 데이터에 대한 추가 기준을 설정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
컴퓨터 장치와 결합되어 상기 방법을 컴퓨터 장치에 실행시키기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 제공한다.
상기 방법을 컴퓨터 장치에 실행시키기 위한 프로그램이 기록되어 있는 컴퓨터 판독 가능한 기록매체를 제공한다.
컴퓨터에서 판독 가능한 명령을 실행하도록 구현되는 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 데이터베이스 내의 테이블간의 종속성을 기준으로 데이터베이스에 포함된 데이터를 최소 프로세스 처리 단위인 오브젝트로 그룹화하고, 상기 데이터베이스에 포함된 데이터의 적어도 하나의 필드에 대한 특성값에 기반하여 목적 데이터의 선별 기준을 설정하고, 상기 오브젝트에서 테이블간의 종속성을 고려하여 상기 설정된 선별 기준에 대응하는 목적 데이터를 추출하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 장치를 제공한다.
테이블간 종속성을 고려하여 목적 데이터를 선별할 수 있다.
아카이빙, 클렌징, 전송, 컨버전, 암호화, 비식별화 등의 다양한 데이터 처리 목적에 따라 데이터베이스에서 데이터를 선택, 조합, 제외, 추가 등으로 모듈화하여 필요한 목적 데이터를 선별할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 네트워크 환경의 예를 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 컴퓨터 장치의 예를 도시한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 목적 데이터 선별 방법의 예를 도시한 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 있어서, 오브젝트를 정의 및 분류하는 과정의 예를 도시한 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 오브젝트의 예를 도시한 도면이다.
도 6 및 도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 오브젝트를 분류한 예를 도시한 도면이다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 있어서, 종속성을 갖는 테이블들의 예를 도시한 도면이다.
도 9는 본 발명의 일실시예에 있어서, 도메인 별 필드 사용처를 검색하는 예를 도시한 도면이다.
도 10은 본 발명의 일실시예에 있어서, 종속 관계에서의 헤더 테이블과 아이템 테이블을 설명하기 위한 도면이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
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.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 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 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 실시예를 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명한다.
본 발명의 실시예들에 따른 목적 데이터 처리 시스템은 적어도 하나의 컴퓨터 장치에 의해 구현될 수 있으며, 본 발명의 실시예들에 따른 목적 데이터 처리 방법은 목적 데이터 처리 시스템에 포함되는 적어도 하나의 컴퓨터 장치를 통해 수행될 수 있다. 컴퓨터 장치에는 본 발명의 일실시예에 따른 컴퓨터 프로그램이 설치 및 구동될 수 있고, 컴퓨터 장치는 구동된 컴퓨터 프로그램의 제어에 따라 본 발명의 실시예들에 따른 목적 데이터 처리 방법을 수행할 수 있다. 상술한 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터 장치와 결합되어 목적 데이터 처리 방법을 컴퓨터 장치에 실행시키기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 네트워크 환경의 예를 도시한 도면이다. 도 1의 네트워크 환경은 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140), 복수의 서버들(150, 160) 및 네트워크(170)를 포함하는 예를 나타내고 있다. 이러한 도 1은 발명의 설명을 위한 일례로 전자 기기의 수나 서버의 수가 도 1과 같이 한정되는 것은 아니다. 또한, 도 1의 네트워크 환경은 본 실시예들에 적용 가능한 환경들 중 하나의 예를 설명하는 것일 뿐, 본 실시예들에 적용 가능한 환경이 도 1의 네트워크 환경으로 한정되는 것은 아니다.
복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)은 컴퓨터 장치로 구현되는 고정형 단말이거나 이동형 단말일 수 있다. 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)의 예를 들면, 스마트폰(smart phone), 휴대폰, 네비게이션, 컴퓨터, 노트북, 디지털방송용 단말, PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player), 태블릿 PC 등이 있다. 일례로 도 1에서는 전자 기기(110)의 예로 스마트폰의 형상을 나타내고 있으나, 본 발명의 실시예들에서 전자 기기(110)는 실질적으로 무선 또는 유선 통신 방식을 이용하여 네트워크(170)를 통해 다른 전자 기기들(120, 130, 140) 및/또는 서버(150, 160)와 통신할 수 있는 다양한 물리적인 컴퓨터 장치들 중 하나를 의미할 수 있다.
통신 방식은 제한되지 않으며, 네트워크(170)가 포함할 수 있는 통신망(일례로, 이동통신망, 유선 인터넷, 무선 인터넷, 방송망)을 활용하는 통신 방식뿐만 아니라 기기들간의 근거리 무선 통신 역시 포함될 수 있다. 예를 들어, 네트워크(170)는, PAN(personal area network), LAN(local area network), CAN(campus area network), MAN(metropolitan area network), WAN(wide area network), BBN(broadband network), 인터넷 등의 네트워크 중 하나 이상의 임의의 네트워크를 포함할 수 있다. 또한, 네트워크(170)는 버스 네트워크, 스타 네트워크, 링 네트워크, 메쉬 네트워크, 스타-버스 네트워크, 트리 또는 계층적(hierarchical) 네트워크 등을 포함하는 네트워크 토폴로지 중 임의의 하나 이상을 포함할 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.
서버(150, 160) 각각은 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)과 네트워크(170)를 통해 통신하여 명령, 코드, 파일, 컨텐츠, 서비스 등을 제공하는 컴퓨터 장치 또는 복수의 컴퓨터 장치들로 구현될 수 있다. 예를 들어, 서버(150)는 네트워크(170)를 통해 접속한 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)로 서비스(일례로, 아카이빙 서비스, 파일 배포 서비스, 지도 서비스, 컨텐츠 제공 서비스, 그룹 통화 서비스(또는 음성 컨퍼런스 서비스), 메시징 서비스, 메일 서비스, 소셜 네트워크 서비스, 지도 서비스, 번역 서비스, 금융 서비스, 결제 서비스, 검색 서비스 등)를 제공하는 시스템일 수 있다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 컴퓨터 장치의 예를 도시한 블록도이다. 앞서 설명한 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140) 각각이나 서버들(150, 160) 각각은 도 2를 통해 도시된 컴퓨터 장치(200)에 의해 구현될 수 있다.
이러한 컴퓨터 장치(200)는 도 2에 도시된 바와 같이, 메모리(210), 프로세서(220), 통신 인터페이스(230) 그리고 입출력 인터페이스(240)를 포함할 수 있다. 메모리(210)는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체로서, RAM(random access memory), ROM(read only memory) 및 디스크 드라이브와 같은 비소멸성 대용량 기록장치(permanent mass storage device)를 포함할 수 있다. 여기서 ROM과 디스크 드라이브와 같은 비소멸성 대용량 기록장치는 메모리(210)와는 구분되는 별도의 영구 저장 장치로서 컴퓨터 장치(200)에 포함될 수도 있다. 또한, 메모리(210)에는 운영체제와 적어도 하나의 프로그램 코드가 저장될 수 있다. 이러한 소프트웨어 구성요소들은 메모리(210)와는 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체로부터 메모리(210)로 로딩될 수 있다. 이러한 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체는 플로피 드라이브, 디스크, 테이프, DVD/CD-ROM 드라이브, 메모리 카드 등의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체를 포함할 수 있다. 다른 실시예에서 소프트웨어 구성요소들은 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체가 아닌 통신 인터페이스(230)를 통해 메모리(210)에 로딩될 수도 있다. 예를 들어, 소프트웨어 구성요소들은 네트워크(170)를 통해 수신되는 파일들에 의해 설치되는 컴퓨터 프로그램에 기반하여 컴퓨터 장치(200)의 메모리(210)에 로딩될 수 있다.
프로세서(220)는 기본적인 산술, 로직 및 입출력 연산을 수행함으로써, 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리하도록 구성될 수 있다. 명령은 메모리(210) 또는 통신 인터페이스(230)에 의해 프로세서(220)로 제공될 수 있다. 예를 들어 프로세서(220)는 메모리(210)와 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 수신되는 명령을 실행하도록 구성될 수 있다.
통신 인터페이스(230)는 네트워크(170)를 통해 컴퓨터 장치(200)가 다른 장치(일례로, 앞서 설명한 저장 장치들)와 서로 통신하기 위한 기능을 제공할 수 있다. 일례로, 컴퓨터 장치(200)의 프로세서(220)가 메모리(210)와 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 생성한 요청이나 명령, 데이터, 파일 등이 통신 인터페이스(230)의 제어에 따라 네트워크(170)를 통해 다른 장치들로 전달될 수 있다. 역으로, 다른 장치로부터의 신호나 명령, 데이터, 파일 등이 네트워크(170)를 거쳐 컴퓨터 장치(200)의 통신 인터페이스(230)를 통해 컴퓨터 장치(200)로 수신될 수 있다. 통신 인터페이스(230)를 통해 수신된 신호나 명령, 데이터 등은 프로세서(220)나 메모리(210)로 전달될 수 있고, 파일 등은 컴퓨터 장치(200)가 더 포함할 수 있는 저장 매체(상술한 영구 저장 장치)로 저장될 수 있다.
입출력 인터페이스(240)는 입출력 장치(250)와의 인터페이스를 위한 수단일 수 있다. 예를 들어, 입력 장치는 마이크, 키보드 또는 마우스 등의 장치를, 그리고 출력 장치는 디스플레이, 스피커와 같은 장치를 포함할 수 있다. 다른 예로 입출력 인터페이스(240)는 터치스크린과 같이 입력과 출력을 위한 기능이 하나로 통합된 장치와의 인터페이스를 위한 수단일 수도 있다. 입출력 장치(250)는 컴퓨터 장치(200)와 하나의 장치로 구성될 수도 있다.
또한, 다른 실시예들에서 컴퓨터 장치(200)는 도 2의 구성요소들보다 더 적은 혹은 더 많은 구성요소들을 포함할 수도 있다. 그러나, 대부분의 종래기술적 구성요소들을 명확하게 도시할 필요성은 없다. 예를 들어, 컴퓨터 장치(200)는 상술한 입출력 장치(250) 중 적어도 일부를 포함하도록 구현되거나 또는 트랜시버(transceiver), 데이터베이스 등과 같은 다른 구성요소들을 더 포함할 수도 있다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 목적 데이터 선별 방법의 예를 도시한 흐름도이다. 본 실시예에 따른 목적 데이터 선별 방법은 앞서 도 2를 통해 설명한 컴퓨터 장치(200)에 의해 수행될 수 있다. 이때, 컴퓨터 장치(200)의 프로세서(220)는 메모리(210)가 포함하는 운영체제의 코드나 적어도 하나의 컴퓨터 프로그램의 코드에 따른 제어 명령(instruction)을 실행하도록 구현될 수 있다. 여기서, 프로세서(220)는 컴퓨터 장치(200)에 저장된 코드가 제공하는 제어 명령에 따라 컴퓨터 장치(200)가 도 3의 방법이 포함하는 단계들(310 내지 330)을 수행하도록 컴퓨터 장치(200)를 제어할 수 있다.
단계(310)에서 컴퓨터 장치(200)는 데이터베이스 내의 테이블간의 종속성을 기준으로 데이터베이스에 포함된 데이터를 최소 프로세스 처리 단위인 오브젝트로 그룹화할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 장치(200)는 데이터베이스 내에서 종속성을 갖는 테이블들은 하나의 오브젝트로 그룹화할 수 있으며, 데이터베이스에 따라 다수의 오브젝트들이 정의될 수 있다. 테이블간의 종속성은 두 테이블이 동일한 키값을 통해 식별되는 데이터를 각각 포함하고 있음을 의미할 수 있다. 이때, 종속성을 갖는 테이블들에서 동일한 키값을 통해 식별되는 데이터는 적어도 하나의 서로 다른 필드를 포함할 수 있다.
단계(320)에서 컴퓨터 장치(200)는 데이터베이스에 포함된 데이터의 적어도 하나의 필드에 기반하여 목적 데이터의 선별 기준을 설정할 수 있다. 여기서, 필드는 테이블에서 데이터 레코드가 포함하는 각 필드값의 유형을 식별하기 위한 정보일 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 장치(200)는 적어도 하나의 필드로서, (1) 데이터와 관련된 특정 시간 또는 기간의 범위를 필드값으로 갖는 기간 필드, (2) 법인코드, 플랜트, 영업 조직 및 부서 중 적어도 하나에 대한 필드값을 갖는 조직 필드 및 (3) 지역, 국가코드, 언어, 사용자, 문서유형, 고객그룹 및 생성자 중 적어도 하나에 대한 필드값을 갖는 기타 특성 필드 중 적어도 하나의 필드에 기반하여 목적 데이터의 선별 기준을 설정할 수 있다. 여기서 기간 필드는 일례로, 테이블 데이터의 생성일, 변경일, 회계연도, 증빙일, 생산출고일 등을 포함할 수 있다.
단계(330)에서 컴퓨터 장치(200)는 오브젝트에서 테이블간의 종속성을 고려하여 설정된 선별 기준에 대응하는 목적 데이터를 추출할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 장치(200)는 상기 오브젝트 내의 테이블들 중 최상위의 헤더 테이블의 키값을 검색하고, 검색된 키값에 대응하는 데이터를 상기 오브젝트 내의 테이블간의 종속성에 따라 순차적으로 추출하여 목적 데이터를 추출할 수 있다. 이러한 목적 데이터의 추출 방법에 대해서는 이후 도 10을 통해 더욱 자세히 설명한다.
실시예에 따라 컴퓨터 장치(200)는 선별 기준의 설정 이전에 목적 데이터의 이용 목표를 선별적 아카이빙, 백업, 클렌징, 전송, 변환, 비식별화 및 암호화 중 어느 하나로 설정할 수 있다. 이 경우, 설정된 목적 데이터의 이용 목표에 따라 상기 선별 기준 및 선별 대상이 되는 오브젝트가 달라질 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 장치(200)는 단계(320)에서 목적 데이터의 이용 목표에 더 기반하여 목적 데이터의 선별 기준을 설정할 수 있다.
또한, 컴퓨터 장치(200)는 오브젝트를 프로세스에 따른 어플리케이션 영역, 데이터 유형 및 특성 중 적어도 하나에 따라 분류할 수 있다. 이러한 오브젝트의 분류는 목적 데이터의 이용 목표에 따라 목적 데이터를 선별할 오브젝트를 선택하기 위한 기준이 될 수 있다. 오브젝트의 분류에 대해서는 이후 도 4를 통해 더욱 자세히 설명한다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 있어서, 오브젝트를 정의 및 분류하는 과정의 예를 도시한 흐름도이다. 실시예에 따라 도 4에 도시된 단계들(410 내지 450)은 앞서 도 3을 통해 설명한 단계(310)에 포함되어 수행될 수도 있다.
단계(410)에서 컴퓨터 장치(200)는 데이터베이스의 테이블을 분석할 수 있다.
예를 들어 이러한 단계(410)는 데이터를 오브젝트로 그룹화하고, 오브젝트를 분류하기 위한 분석 작업으로, 컴퓨터 장치(200)는 데이터베이스 내 전체 테이블을 리스트업한 후, 테이블의 크기와 건수를 분석하여, 데이터가 없는 테이블은 분석 대상에서 제외할 수 있다. 실시예에 따라 실 데이터가 없는 경우라도 선별 대상이 되는 테이블로 선정할 수 있으나, 분석 대상에서는 제외할 수 있다.
또한, 컴퓨터 장치(200)는 테이블 필드를 분석할 수 있다. 일례로, 테이블 내에는 선별 조건의 설정을 위해 고려되는 적어도 하나의 필드(기간 필드, 조직 필드 및/또는 기타 특성 필드)가 하나 이상 존재하거나 아예 존재하지 않을 수 있다. 이러한 테이블 필드 분석은 테이블 내에 어떠한 필드가 있는지를 분석하는 것으로, 아래 표 1과 같이 3 개의 날짜 필드를 갖는 테이블 A의 경우, 컴퓨터 장치(200)는 분석을 위해 3개의 필드를 모두 발췌할 수 있다.
테이블 A
Doc. No. Create Date Change Date Order Date
1 2020.01 2020.02 2019.12
2 2020.02 2020.01
3 2020.03 2020.02
또한, 컴퓨터 장치(200)는 필드 데이터 분포를 분석할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 장치(200)는 테이블/필드가 분석 대상으로 리스트업된 후, 테이블/필드 내에 실제 데이터값의 분포도를 분석할 수 있다. 일례로, 표 1의 테이블 A의 경우, 데이터 선별 쿼리가 생성일(Create Date)이 2020.01~2020.02이고, 주문일(Order Data)이 2020년도인 경우, 필드 "Doc. No."의 필드값이 "2"인 하나의 데이터만이 데이터 선별 쿼리의 대상이 됨을 알 수 있다.또한, 컴퓨터 장치(200)는 필드값이 없는 테이블 또는 필드의 수의 필드값이 있는 테이블 또는 필드의 수에 대한 비의 값인 결측치 비율을 분석할 수 있다. 예를 들어, 같은 특성을 갖는 여러 필드가 존재할 때, 목적 데이터의 선별 정확성을 향상시키기 위해 결측치 비율이 고려될 수 있다. 예를 들어, 아래 표 2에서 조직코드로 목적 데이터를 선별할 경우, 아래와 같은 테이블 B에서는 필드 "Org. Field A"를 선정하는 것이 타당할 수 있다.
테이블 B
Doc. No. Org.Field A Org.Field B Org.Field C
1 P100 P100
2 P200 P200
3 P300 P300
이 외에도 컴퓨터 장치(200)는 도메인 별 필드 사용처(where-used-list, WUL)를 검색하여 테이블을 분석할 수 있다. 도메인 별 필드 사용처를 검색하는 방식에 대해서는 이후 도 9를 통해 더욱 자세히 설명한다.단계(420)에서 컴퓨터 장치(200)는 오브젝트를 정의할 수 있다. 일례로, 컴퓨터 장치(200)는 테이블 간의 종속성을 기준으로 그룹핑된 여러 테이블들을 하나의 오브젝트로 정의할 수 있다. 이러한 오브젝트는 최소 프로세스 처리 단위로서, 하나 이상의 테이블로 구성될 수 있다. 보다 구체적인 예로, 최소 프로세스 처리 단위의 테이블들은 자재 마스터, 고객 마스터, 가격 조건, 고객여신, 영업 오더, 대금청구, 재무전표, 계정잔액, 수익성 분석, 인터페이스 로그, 사용자 로그온 이력 등을 위해 생성된 테이블들을 포함할 수 있으며, 이러한 최소 프로세스 처리 단위는 해당 데이터베이스를 유지 관리하는 기업에서의 설정에 따라 다양하게 정의될 수 있다.
단계(430)에서 컴퓨터 장치(200)는 오브젝트를 모듈별로 분류할 수 있다. 여기서, 모듈은 각 프로세스에 따른 어플리케이션 영역을 의미할 수 있으며, 이러한 어플리케이션 영역은 생산, 판매, 자재, 재무회계, 관리회계, 인프라, 통신, 산업 등으로 다양하게 정의될 수 있다. 이러한 모듈 역시 데이터베이스를 유지 관리하는 기업에서의 설정에 따라 다양하게 정의될 수 있다.
단계(440)에서 컴퓨터 장치(200)는 오브젝트를 유형별로 분류할 수 있다. 오브젝트를 분류하기 위한 유형은 마스터 데이터, 트랜잭션 데이터, 구성 데이터, 제어 데이터, 시스템 데이터 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, 마스터 데이터는 해당 데이터가 데이터 발생의 기준이 되는 데이터를 의미할 수 있으며, 트랜잭션 데이터는 데이터 발생이 시간, 조직 등으로 계속 발생하는 데이터를 의미할 수 있다. 오브젝트는 오브젝트가 포함하는 테이블의 데이터의 유형에 따라 다양하게 정의된 유형별로 분류될 수 있다.
단계(450)에서 컴퓨터 장치(200)는 오브젝트를 특성별로 분류할 수 있다. 오브젝트의 특성은 일례로, 계속 발생하는 전표/주문 등을 의미하는 문서(Document), 제품의 현재 생산 상태를 기록하는 상태(Status), 문서 등의 변경 내용을 저장하는 이력(History), 고객의 일정 기간 거래 총액을 기록하는 요약(Summary) 등을 포함할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 오브젝트의 예를 도시한 도면이다. 또한, 도 6 및 도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 오브젝트를 분류한 예를 도시한 도면이다.
도 5는 테이블 1(Table#1), 테이블 2(Table#2) 및 테이블 3(Table#3)을 포함하는 오브젝트 1(Object#1), 테이블 4(Table#4) 및 테이블 5(Table#5)를 포함하는 오브젝트 2(Object#2), 그리고 테이블 6(Table#6)를 포함하는 오브젝트 3(Object#3)을 나타내고 있다. 여기서, 테이블 1(Table#1), 테이블 2(Table#2) 및 테이블 3(Table#3)은 종속성을 가지며, 테이블 4(Table#4) 및 테이블 5(Table#5)는 종속성을 가짐을 알 수 있다.
도 6은 오브젝트 1(Object#1)과 오브젝트 2(Object#2)가 어플리케이션 영역 1(Application Area #1)로 분류되고, 오브젝트 3(Object#3)이 어플리케이션 영역 2(Application Area #2)로 분류된 예를 나타내고 있다. 이미 설명한 바와 같이 어플리케이션 영역은 모듈에 대응될 수 있다.
도 7은 오브젝트를 모듈, 유형 및 특성별로 분류하는 과정의 예를 나타내고 있다. 앞서 도 4에서는 어플리케이션 영역이 생산, 판매, 자재, 재무회계, 관리회계, 인프라, 통신, 산업 등으로 다양하게 정의될 수 있음을 설명한 바 있다. 도 7의 실시예에서는 오브젝트가 생산(Production), 판매(Sales), 금융(Finance), 시스템(System) 및 산업(Industry)의 어플리케이션 영역(Application Area)들 중 하나로 분류될 수 있음을 나타내고 있다. 또한, 앞서 도 4에서는 오브젝트를 분류하기 위한 유형은 마스터 데이터, 트랜잭션 데이터, 구성 데이터, 제어 데이터, 시스템 데이터 등을 포함할 수 있음을 설명할 수 있다. 도 7의 실시예에서는 오브젝트가 트랜잭션(Transaction) 데이터 유형, 마스터(Master) 데이터 유형, 커스터마이징(Customizing) 데이터 유형, 임시(Temporary) 데이터 유형, 제어(Control) 데이터 유형 및 시스템(System) 데이터 유형 중 하나로 분류될 수 있음을 나타내고 있다. 또한, 앞서 도 4에서는 오브젝트의 특성으로서, 계속 발생하는 전표/주문 등을 의미하는 문서(Document), 제품의 현재 생산 상태를 기록하는 상태(Status), 문서 등의 변경 내용을 저장하는 이력(History), 고객의 일정 기간 거래 총액을 기록하는 요약(Summary)을 설명한 바 있다. 이러한 오브젝트의 특성은 도 7의 실시예에서도 반영되어 있다. 또한, 도 7의 실시예에서는 요약 특성의 분류(Summary Classification)로서 오브젝트가 기간 요약(Period Sum.), 조직 요약(Org.Sum.) 및 키 요약(Key Sum.)으로 세부 분류될 수 있음을 나타내고 있으며, 기간 요약(Period Sum.)의 주기(Summary Frequency)로서 일/주 요약(Day/Week Sum.), 월 요약(Month Sum.) 및 년도 요약(Year Sum.)으로 세부 분류될 수 있음을 나타내고 있다. 이처럼 오브젝트의 분류는 해당 데이터베이스를 유지 관리하는 기업의 설정에 따라 다양하게 이루어질 수 있다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 있어서, 종속성을 갖는 테이블들의 예를 도시한 도면이다. 오브젝트는 데이터의 일관성 및 정합성을 확보하기 위한 최소 프로세스 처리 단위의 테이블 묶음을 의미할 수 있다. 다시 말해, 오브젝트의 테이블들은 특정 프로세스에 대해 함께 처리되어야 한다. 도 8의 실시예는 종속성을 갖는 테이블 A(Table A), 테이블 B(Table B), 테이블 C(Table C) 및 테이블 D(Table D)의 네 개의 테이블을 나타내고 있다. 이미 설명한 바와 같이, 테이블간의 종속성은 두 테이블이 동일한 키값을 통해 식별되는 데이터를 각각 포함하고 있음을 의미할 수 있다. 도 8의 테이블 A(Table A), 테이블 B(Table B), 테이블 C(Table C) 및 테이블 D(Table D)는 동일한 키값(Doc. No. = 1)을 통해 식별되는 데이터를 포함하고 있다. 이때, 기간(DATE) 필드는 테이블 A(Table A)에, 조직(Plant) 필드는 테이블 B(Table B)에, 상태(Status) 필드는 테이블 C(Table C)에, 그리고 지역(Region) 필드는 테이블 D(Table D)에 포함되어 있다. 이때, 테이블 A(Table A), 테이블 B(Table B), 테이블 C(Table C) 및 테이블 D(Table D)의 네 개의 테이블을 하나의 오브젝트로 묶는 경우, 기간, 조직, 상태 및 지역의 필드값을 이용하여 목적 데이터를 선별하여 추출할 수 있음을 알 수 있다. 반대로, 테이블 A(Table A), 테이블 B(Table B), 테이블 C(Table C) 및 테이블 D(Table D)를 오브젝트로 묶지 않을 경우, 기간의 필드값으로 목적 데이터를 선별하는 경우, 테이블 B(Table B), 테이블 C(Table C) 및 테이블 D(Table D)의 데이터가 누락되어 데이터 정합성이 결여될 수 있다.
도 9는 본 발명의 일실시예에 있어서, 도메인 별 필드 사용처를 검색하는 예를 도시한 도면이다. 도메인을 이용하여 테이블/필드가 선정될 수도 있다. 도메인(Domain)이란, 필드의 유형(Type), 자리 수와 같은 기술적 속성을 의미할 수 있다. 일례로, 앞서 표 2에서 테이블 B의 조직 필드 "Org. Field A"의 도메인과 같은 도메인을 갖는 테이블/필드들이 선별되도록 하기 위해 도메인 별 필드 사용처가 검색될 수 있다. 이는 목적 데이터의 선별 시, 일관성 있고, 누락된 테이블을 방지할 수 있는 방법이다. 도 9의 실시예에서는 테이블 A(Table A)의 필드 A(Field A)의 도메인 "ZORG_A"와 동일한 도메인을 갖는 테이블 B(Table B)의 필드 B(Field B), 테이블 C(Table C)의 필드 C(Field C), 테이블 D(Table D)의 필드 D(Field D), 테이블 E(Table E)의 필드 E(Field E)를 검색하여 이를 서로 연계하여 저장해놓을 수 있다. 저장된 데이터는 이후 동일한 도메인을 갖는 테이블 및/또는 필드를 목적 데이터의 선별에 활용할 수 있다.
도 10은 본 발명의 일실시예에 있어서, 종속 관계에서의 헤더 테이블과 아이템 테이블을 설명하기 위한 도면이다. 헤더 테이블은 테이블의 키값이 유니크(unique)하고 널(null)이 아닌 테이블로 하위 테이블에 있는 키값을 전부 포함하는 테이블을 의미할 수 있다. 이때, 아이템 테이블은 같은 오브젝트로 묶이면서 헤더 테이블을 제외한 나머지 모든 하위 테이블을 의미할 수 있다. 도 10의 실시예에서 테이블 1(Table 1)은 유니크하고 널이 아닌 키값 1, 2, 3, 4를 모두 포함하고 있는 헤더 테이블이 될 수 있다. 한편, 테이블 2(Table 2)는 필드 "Doc. No."에서 키값 1, 1, 2는 유니크하지 않으며 키값 3, 4를 포함하고 있지 않으며, 테이블 3(Table 3)은 필드 "Doc. No."의 키값 '3'을 포함하고 있지 않기 때문에 헤더 테이블이 아닌 아이템 테이블이 될 수 있다. 테이블 4(Table 4)는 별도 오브젝트에서 헤더 테이블이 될 수도 있으나, 도 10의 예시에서는 테이블 1(Table 1), 테이블 2(Table 2) 및 테이블 3(Table 3)과 동일한 오브젝트에 포함되어 있다고 가정한다.
이러한 도 10의 오브젝트 내 테이블 관계는 아래 표 3과 같이 나타날 수 있다.
오브젝트 내 테이블 관계 예시
Sequence 헤더 테이블 아이템 테이블 Relation
1 테이블 1 테이블 2 Doc. No. = Doc. No.
2 테이블 1 테이블 3 Doc. No. = Doc. No.
3 테이블 3 테이블 4 Ref. No. = Ref. No.
표 3은 종속 관계를 정의하고 헤더 테이블과 아이템 테이블을 구분하고 있다. 여기서, "Sequence 1은 오브젝트 내 최상위 헤더 테이블을 의미할 수 있으며, 헤더 테이블-아이템 테이블 관계에서는 개별적인 헤더 테이블을 표시할 수 있다.일례로, 목적 데이터의 선별 기준이 필드 "Plant"의 필드값이 "P100"인 데이터를 선별하는 것이라 가정한다. 이때, 테이블 2(Table 2)에 필드 "Plant"가 존재하며, 필드 "Plant"의 필드값이 "P100"를 만족하는 키값은 필드 "Doc. No."의 필드값 "1"이다. 이때, 필드 "Doc. No."의 필드값 "1"인 목적 데이터를 정합성 있게 추출하기 위해서는 헤더 테이블로부터 순차적으로 데이터를 추출해야 한다. 예를 들어, 테이블 1(Table 1)에서 필드 "Doc. No."의 필드값이 "1"인 데이터, 테이블 2(Table 2)에서 필드 "Doc. No."의 필드값이 "1"인 데이터, 테이블 3(Table 3)에서 필드 "Doc. No."의 필드값이 "1"인 데이터가 순차적으로 추출될 수 있다. 또한, 테이블 3(Table 3)에서 필드 "Doc. No."의 필드값이 "1"인 데이터가 필드 "Ref. No."의 필드값 "R01"을 포함하고 있기 때문에, 마지막으로 테이블 4(Table 4)에서 필드 "Ref. No."의 필드값이 "R01"인 데이터 역시 추출되어야 한다.
한편, 컴퓨터 장치(200)는 도 3의 단계(320)에서 선별 기준을 설정함에 있어서, 목적 데이터에서 제외하기 위한 데이터나 목적 데이터에 추가할 데이터에 대한 추가 기준을 더 설정할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 장치(200)는 선별 기준을 만족하는 데이터라 하더라도 그 중 일부를 선별에서 제외할 수 있으며, 역으로 선별 기준을 만족하지 못하는 데이터라 하더라도 그 중 일부를 선별에 추가할 수 있다. 보다 구체적인 예로, 컴퓨터 장치(200)는 오픈 아이템(In-Process)과 같이 완료되지 않은 데이터를 목적 데이터의 선별에서 제외하거나, 또는 특정 로우 데이터(raw data)를 목적 데이터의 선별에서 제외할 수 있다. 또 다른 예로, 컴퓨터 장치(200)는 기간을 기준으로 목적 데이터의 범위를 산정하였으나, 오픈아이템(In-Process) 데이터는 기간에 상관없이 추가할 수도 있다.
오픈아이템(In-Process)은 데이터의 특성 중 하나로 현재 처리 중에 있는 데이터를 의미할 수 있다. 예를 들어 오픈아이템(In-Process)은 AR(Account Payable)/AP(Account Receivable)를 수신했으나, 대금의 수금/지급이 되지 않은 미완료 상태 또는 현재 생산 중으로 재공품(work in process)에 해당되는 미완성 제품을 의미할 수 있다. 이러한 오픈아이템의 추가 또는 제외는 위와 같이 특정 상태를 확인하여 선별 조건에 추가 또는 제외할 수 있음을 의미할 수 있다. 일례로, 도 10에서 테이블 3(Table 3)에서 필드 "Plant"의 필드값 "P100"인 데이터를 선별하고자 할 때, 추가적으로 현재 "In-Process"에 있는 데이터도 추가하고자 한다면, 대상 키값은 필드 "Doc. No."의 필드값 "1"과 "2"가 될 수 있다.
한편, 개별 테이블이 모두 선별 기준을 충족한다면, 종속 관계를 무시하고 데이터를 추출할 수도 있다. 예를 들어, 선별 기준을 충족하는 경우는, 해당 테이블이 선별 기준이 될 수 있는 값(필드값)을 포함하고 있는 경우를 의미할 수 있다. 보다 구체적인 예로, 선별 기준이 날짜일 경우, 모든 개별 테이블들에 날짜 필드가 있으면 오브젝트의 종속성을 무시하고 개별적으로 해당 날짜의 데이터들을 추출할 수 있다. 다른 예로, 선별 기준이 조직일 경우, 모든 개별 테이블들에 조직 필드를 가 있으면 오브젝트의 종속성을 무시하고 개별적으로 해당 조직의 데이터를 추출할 수 있다.
추출된 목적 데이터는 다양한 매체로 저장될 수 있다. 예를 들어, 추출된 목적 데이터를 별도의 테이블에 저장하거나 별도의 파일에 저장할 수 있다. 실시예에 따라 추출된 목적 데이터는 저장 없이 바로 다른 장치로 전송되거나 또는 변환될 수 있다. 또한 목적 데이터는 무손실 압축 알고리즘을 이용하여 압축된 상태로 저장 또는 전송될 수도 있다. 무손실의 압축 알고리즘은 일례로, ZIP, CTW, LZ77, LZW, gzip, bzip2, DEFLATE 등이 사용될 수 있다.
또한, 추출된 목적 데이터는 전송, 변환, 비식별화, 암호화 등 다양한 이용 목표에 따라 활용될 수 있다. 또는 데이터의 유실과 변형 등을 방지하기 위한 백업 용도나 복구 용도로 활용될 수도 있다.
또한, 추출된 목적 데이터의 저장이나 다른 매체로의 전송 시, 다음과 같은 데이터 반영 규칙이 고려될 수 있다.
(1) 클리어 및 삽입(Clear & Insert): 데이터를 삽입할 때, 기존 데이터를 모두 삭제한 후 삽입이 이루어져야 함.
(2) 수정(Modify): 기존 데이터와 매치된 선별 데이터가 있을 경우, 선별 데이터로 갱신되어야 함.
(3) 추가(Append): 기존 데이터와 매치된 선별 데이터가 없는 경우에만 선별 데이터를 삽입함.
이와 같이, 본 발명의 실시예들에 따르면, 테이블간 종속성을 고려하여 목적 데이터를 선별할 수 있다. 또한, 아카이빙, 클렌징, 전송, 컨버전, 암호화, 비식별화 등의 다양한 데이터 처리 목적에 따라 데이터베이스에서 데이터를 선택, 조합, 제외, 추가 등으로 모듈화하여 필요한 목적 데이터를 선별할 수 있다.
이상에서 설명된 시스템 또는 장치는 하드웨어 구성요소, 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 장치에 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 기록매체에 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. 매체는 컴퓨터로 실행 가능한 프로그램을 계속 저장하거나, 실행 또는 다운로드를 위해 임시 저장하는 것일 수도 있다. 또한, 매체는 단일 또는 수개 하드웨어가 결합된 형태의 다양한 기록수단 또는 저장수단일 수 있는데, 어떤 컴퓨터 시스템에 직접 접속되는 매체에 한정되지 않고, 네트워크 상에 분산 존재하는 것일 수도 있다. 매체의 예시로는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등을 포함하여 프로그램 명령어가 저장되도록 구성된 것이 있을 수 있다. 또한, 다른 매체의 예시로, 애플리케이션을 유통하는 앱 스토어나 기타 다양한 소프트웨어를 공급 내지 유통하는 사이트, 서버 등에서 관리하는 기록매체 내지 저장매체도 들 수 있다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.
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 청구범위와 균등한 것들도 후술하는 청구범위의 범위에 속한다.

Claims (10)

  1. 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 컴퓨터 장치의 목적 데이터 선별 방법에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 데이터베이스 내의 테이블간의 종속성을 기준으로 데이터베이스에 포함된 데이터를 최소 프로세스 처리 단위인 오브젝트로 그룹화하는 단계;
    상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 오브젝트를 프로세스에 따른 어플리케이션 영역, 데이터 유형 및 특성 중 적어도 하나에 따라 분류하는 단계;
    상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 데이터베이스에 포함된 데이터의 적어도 하나의 필드 및 상기 오브젝트의 분류에 기반하여 목적 데이터의 선별 기준을 설정하는 단계; 및
    상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 오브젝트에서 테이블간의 종속성을 고려하여 상기 설정된 선별 기준에 대응하는 목적 데이터를 추출하는 단계
    를 포함하고,
    상기 그룹화된 오브젝트 중 적어도 하나는 서로 종속성을 갖는 둘 이상의 테이블들을 포함하는 것을 특징으로 하는 목적 데이터 선별 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 선별 기준을 설정하는 단계는,
    상기 적어도 하나의 필드로서, (1) 데이터와 관련된 특정 시간 또는 기간의 범위를 필드값으로 갖는 기간 필드, (2) 법인코드, 플랜트, 영업 조직 및 부서 중 적어도 하나에 대한 필드값을 갖는 조직 필드 및 (3) 지역, 국가코드, 언어, 사용자, 문서유형, 고객그룹 및 생성자 중 적어도 하나에 대한 필드값을 갖는 기타 특성 필드 중 적어도 하나의 필드에 기반하여 목적 데이터의 선별 기준을 설정하는 것을 특징으로 하는 목적 데이터 선별 방법.
  3. 삭제
  4. 제1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 목적 데이터의 이용 목표를 선별적 아카이빙, 백업, 클렌징, 전송, 변환, 비식별화 및 암호화 중 어느 하나로 설정하는 단계
    를 더 포함하는 목적 데이터 선별 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 설정된 목적 데이터의 이용 목표에 따라 상기 선별 기준 및 선별 대상이 되는 오브젝트가 달라지는 것을 특징으로 하는 목적 데이터 선별 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 목적 데이터를 추출하는 단계는,
    상기 오브젝트 내의 테이블들 중 최상위의 헤더 테이블의 키값을 검색하고, 검색된 키값에 대응하는 데이터를 상기 오브젝트 내의 테이블간의 종속성에 따라 순차적으로 추출하여 목적 데이터를 추출하는 것을 특징으로 하는 목적 데이터 선별 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 목적 데이터에서 제외하기 위한 데이터나 목적 데이터에 추가할 데이터에 대한 추가 기준을 설정하는 단계
    를 더 포함하는 목적 데이터 선별 방법.
  8. 컴퓨터 장치와 결합되어 제1항, 제2항 또는 제4항 내지 제7항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터 장치에 실행시키기 위한 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
  9. 제1항, 제2항 또는 제4항 내지 제7항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터 장치에 실행시키기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록되어 있는 컴퓨터 판독 가능한 기록매체.
  10. 컴퓨터에서 판독 가능한 명령을 실행하도록 구현되는 적어도 하나의 프로세서
    를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 프로세서에 의해,
    데이터베이스 내의 테이블간의 종속성을 기준으로 데이터베이스에 포함된 데이터를 최소 프로세스 처리 단위인 오브젝트로 그룹화하고,
    상기 오브젝트를 프로세스에 따른 어플리케이션 영역, 데이터 유형 및 특성 중 적어도 하나에 따라 분류하고,
    상기 데이터베이스에 포함된 데이터의 적어도 하나의 필드 및 상기 오브젝트의 분류에 기반하여 목적 데이터의 선별 기준을 설정하고,
    상기 오브젝트에서 테이블간의 종속성을 고려하여 상기 설정된 선별 기준에 대응하는 목적 데이터를 추출하고,
    상기 그룹화된 오브젝트 중 적어도 하나는 서로 종속성을 갖는 둘 이상의 테이블들을 포함하는 것을 특징으로 하는 것
    을 특징으로 하는 컴퓨터 장치.
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