KR102351492B1 - Method for providing graph relation network for data visualization and system thereof - Google Patents
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Abstract
데이터 시각화 제공을 위한 그래프 관계망 제공 방법 및 이를 수행하는 시스템이 개시된다.
이 방법은 먼저, 복수의 노드로 구성된 그래프 관계망을 표시하는 단계한다. 그 후, 사용자에 의해 그래프 관계망에 대한 노드 결합이 요구되는 경우, 복수의 노드가 공통으로 갖고 있는 공통 정보 항목 중 사용자에 의해 선택된 공통 정보 항목을 구성하는 컴포넌트들을 기준으로 복수의 노드를 구분하여 공통 정보 항목의 컴포넌트별로 결합하고, 공통 정보 항목의 컴포넌트별로 결합된 노드들을 사용하여 컴포넌트별로 관계망을 각각 형성한다. 계속해서, 공통 정보 항목의 컴포넌트로 구성된 피봇 관계망을 표시한다.Disclosed are a method for providing a graph relational network for data visualization and a system for performing the same.
This method first displays a graph relational network composed of a plurality of nodes. After that, when a node connection to the graph relational network is requested by the user, the plurality of nodes is divided based on the components constituting the common information item selected by the user among the common information items that the plurality of nodes have in common. Each component of the information item is combined, and a relational network is formed for each component by using the nodes combined for each component of the common information item. Continuing, we display a pivotal relational network composed of components of common information items.
Description
본 발명은 그래프 관계망 제공 방법 및 이를 수행하는 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a method for providing a graph relational network and a system for performing the same.
그래프 관계망은 노드(또는 객체)와 다른 노드와의 상호작용 관계를 시각화하여 표현한 것을 말한다. 예를 들어, A라는 노드가 B라는 노드에게 어떤 작용을 하거나 무엇인가를 제공한다면, 도 1에서와 같이 표현함으로써 A 노드와 B 노드 사이의 상호작용 관계를 시각화한 그래프 관계망으로 표현할 수 있다. 이러한 노드들 사이의 상호작용 관계는 개인 또는 기업간 입출금, 기업간 거래, 세금, 교통 흐름, 유통 등과 같은 사회적, 경제적 현상들을 종합적으로 파악하는데 활용되고 있다. A graph relational network is a visualization of the interaction relationship between a node (or object) and other nodes. For example, if node A acts or provides something to node B, it can be expressed as a graph relational network that visualizes the interaction relationship between node A and node B by expressing it as shown in FIG. 1 . The interaction relationship between these nodes is used to comprehensively understand social and economic phenomena such as deposits and withdrawals between individuals or companies, transactions between companies, taxes, traffic flows, and distribution.
한편, 디지털 경제의 확산으로 우리 주변에는 규모를 가늠할 수 없을 정도로 많은 정보와 데이터가 생성되는 빅데이터(Big Data) 환경이 도래하고 있다. 여기서, 빅데이터란 과거 아날로그 환경에서 생성되던 데이터에 비하면 그 규모가 방대하고, 생성 주기도 짧고, 형태도 수치 데이터뿐 아니라 문자와 영상 데이터를 포함하는 대규모 데이터를 말한다.On the other hand, with the spread of the digital economy, a big data environment is coming around us in which an incalculable amount of information and data is generated. Here, big data refers to large-scale data including text and image data as well as numerical data as well as numerical data in a larger scale, shorter generation period, and shorter than data generated in the past analog environment.
이와 같이, 관계망을 구성하는 노드들에 대한 데이터의 양이 기하급수적으로 늘어나고 있는 상황에서, 기존의 시각화된 관계망은, 도 2에 도시된 바와 같이, 노드와 노드간 관계만을 관계망으로 시각화하여 보여줌으로써, 데이터 양이 늘어나는 경우 기존 관계망이 매우 복잡하게 되어 사용자에게 혼란을 가중하고, 통계적 이해를 어렵게 한다는 문제점을 가지게 된다.In this way, in a situation where the amount of data on nodes constituting the relational network is increasing exponentially, the existing visualized relational network, as shown in FIG. 2, visualizes and shows only the relationship between nodes as a relational network , when the amount of data increases, the existing relational network becomes very complicated, adding confusion to users and making statistical understanding difficult.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 기존의 시각화된 관계망에 데이터 범주에 따른 통계 정보를 사용자에게 추가로 제공할 수 있어서, 보다 효율적이고, 직관적인 정보 분석을 가능하게 할 수 있는 그래프 관계망 제공 방법 및 이를 수행하는 시스템을 제공하는 것이다.The problem to be solved by the present invention is to provide a method for providing a graph relational network that can additionally provide statistical information according to data categories to an existing visualized relational network to a user, thereby enabling more efficient and intuitive information analysis, and the To provide a system that does this.
상기한 바와 같은 본 발명의 과제를 달성하고, 후술하는 본 발명의 특징적인 효과를 실현하기 위한, 본 발명의 특징적인 구성은 하기와 같다.The characteristic configuration of the present invention for achieving the object of the present invention as described above and for realizing the characteristic effects of the present invention to be described later is as follows.
본 발명의 일 측면에 따르면, 그래프 관계망 제공 시스템이 데이터 시각화 제공을 위한 그래프 관계망을 제공하는 방법이 제공되며, 이 방법은,According to one aspect of the present invention, there is provided a method for a graph relational network providing system to provide a graph relational network for data visualization, the method comprising:
복수의 노드로 구성된 그래프 관계망(이하 '관계망"으로 지칭함)을 표시하는 단계, 사용자에 의해 상기 그래프 관계망에 대한 노드 결합이 요구되는 경우, 상기 복수의 노드가 공통으로 갖고 있는 공통 정보 항목 중에서 상기 사용자에 의해 선택된 공통 정보 항목을 구성하는 컴포넌트를 기준으로 상기 복수의 노드를 구분하여 상기 컴포넌트 별로 결합하는 단계, 상기 컴포넌트 별로 결합된 노드들을 사용하여 상기 컴포넌트에 각각 대응되는 관계망을 형성하는 단계, 그리고 상기 공통 정보 항목의 컴포넌트로 구성된 관계망(이하 '피봇 관계망'으로 지칭함)을 표시하는 단계를 포함한다.Displaying a graph relational network (hereinafter referred to as a 'relationship network') composed of a plurality of nodes. When a node connection to the graph relational network is requested by a user, the user classifying the plurality of nodes on the basis of the components constituting the common information item selected by and displaying a relational network (hereinafter referred to as a 'pivot relational network') composed of components of common information items.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 데이터 시각화 제공을 위한 그래프 관계망 제공 서비스 시스템이 제공되며, 이 시스템은,According to another aspect of the present invention, there is provided a graph relational network providing service system for data visualization, the system comprising:
입출력부, 메모리 및 프로세서를 포함하고, 상기 입출력부는 외부로 정보를 표시하거나 음성을 출력하고, 외부로부터 입력되는 정보 또는 명령을 수신하며, 상기 메모리는 코드의 집합을 저장하도록 구성되고, 상기 코드는, 상기 입출력부를 통해, 복수의 노드로 구성된 그래프 관계망(이하 '관계망"으로 지칭함)을 표시하는 프로세스, 상기 입출력부를 통해, 사용자에 의해 상기 그래프 관계망에 대한 노드 결합이 요구되는 경우, 상기 복수의 노드가 공통으로 갖고 있는 공통 정보 항목 중 상기 사용자에 의해 선택된 공통 정보 항목을 구성하는 컴포넌트를 기준으로 상기 복수의 노드를 구분하여 상기 공통 정보 항목의 컴포넌트 별로 결합하는 프로세스, 상기 공통 정보 항목의 컴포넌트 별로 결합된 노드들을 사용하여 상기 컴포넌트에 각각 대응되는 관계망을 형성하는 프로세스, 그리고 상기 입출력부를 통해 상기 공통 정보 항목의 컴포넌트로 구성된 관계망(이하 '피봇 관계망'으로 지칭함)을 표시하는 프로세서를 실행하도록 상기 프로세서를 제어한다.an input/output unit, a memory, and a processor, wherein the input/output unit displays information or outputs a voice to the outside, receives information or commands input from the outside, the memory is configured to store a set of codes, the code comprises: , a process of displaying a graph relational network (hereinafter referred to as a 'relationship network') composed of a plurality of nodes through the input/output unit; A process of classifying the plurality of nodes on the basis of the components constituting the common information item selected by the user among common information items that are in common and combining them for each component of the common information item, combining each component of the common information item The processor is configured to execute a process of forming a relational network corresponding to each of the components by using the nodes, and displaying a relational network (hereinafter referred to as a 'pivot relational network') composed of the components of the common information item through the input/output unit. control
본 발명의 실시예에 따르면, 관계망에서 노드들이 가지고 있는 정보 항목 중 공통항목을 범주화하여 시각화함으로써, 기존의 시각화된 관계망에 데이터 범주에 따른 통계정 보를 사용자에게 추가로 제공할 수 있어서, 보다 효율적이고, 직관적인 정보 분석을 가능하게 할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, by categorizing and visualizing common items among information items possessed by nodes in a relational network, statistical information according to data categories can be additionally provided to users in an existing visualized relational network, making it more efficient and , it can enable intuitive information analysis.
또한, 다양한 사회현상(질병, 교통, 사고, 투자 등)에 대하여 지역별, 연령별 또는 계층별로 비교 분석이 가능하고 이를 통하여 사용자가 합리적인 의사결정을 할 수 있도록 한다.In addition, it is possible to compare and analyze various social phenomena (disease, traffic, accident, investment, etc.) by region, age, or class, and through this, users can make rational decisions.
도 1은 일반적인 그래프 관계망의 개념을 도시한 도면이다.
도 2는 일반적인 시각화된 그래프 관계망의 예를 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 그래프 관계망 제공 시스템의 개략적인 블록도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 그래프 관계망 제공 방법에 따라 시각화된 피봇 관계망의 예를 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 그래프 관계망 제공 방법에 따라 피봇 관계망의 컴포넌트의 관계망을 도시한 예이다.
도 6은 도 5에 도시된 피봇 관계망의 컴포넌트의 관계망에 대해 노드 사이징이 수행된 예를 도시한 도면이다.
도 7은 도 6에 도시된 피봇 관계망의 컴포넌트의 관계망을 구성하는 특정 기업 노드에 대한 정보 표시 예를 도시한 도면이다.
도 8은 도 6에 도시된 피봇 관계망의 컴포넌트의 관계망을 구성하는 특정 기업 노드에 대한 관계 정보 표시 예를 도시한 도면이다.
도 9는 도 6에 도시된 피봇 관계망의 컴포넌트의 관계망을 구성하는 특정 기업 노드에 대한 분석 정보 표시 예를 도시한 도면이다.
도 10은 도 3에 도시된 DB의 구체적인 구성을 도시한 도면이다.
도 11은 본 발명의 실시예에 따른 그래프 관계망 제공 방법의 개략적인 흐름도이다.
도 12은 본 발명의 실시예에 따른 그래프 관계망 제공 방법에 따라 관계망을 표시한 서비스 화면의 예를 도시한 도면이다.
도 13은 본 발명의 실시예에 따른 그래프 관계망 제공 방법에 따라 관계망에 데이터 필터가 적용된 서비스 화면의 예를 도시한 도면이다.
도 14는 본 발명의 실시예에 따른 그래프 관계망 제공 방법에 따라 관계망에 노드 결합/피봇 기능 수행을 위한 공통 정보 항목 선택 예를 도시한 도면이다.
도 15는 도 14에 도시된 관계망에 대해 기업규모의 노드 결합이 수행된 후의 피봇 관계망을 표시한 예를 도시한 도면이다.
도 16은 도 11에 도시된 공통 정보 항목의 각 컴포넌트별로 대응하는 관계망을 형성하는 단계의 구체적인 흐름도이다.
도 17은 도 11에 도시된 피봇 관계망을 화면에 표시하는 단계의 구체적인 흐름도이다.
도 18은 도 15에 도시된 피봇 관계망에서 중소기업 컴포넌트의 관계망을 도시한 도면이다.
도 19는 도 18에 도시된 중소기업 컴포넌트의 관계망에 대해 추가 노드 결합을 수행한 후의 추가 피봇 관계망을 표시한 예를 도시한 도면이다.
도 20은 도 19에 도시된 추가 피봇 관계망에서 경기 컴포넌트의 관계망을 도시한 도면이다.
도 21은 도 18에 도시된 모든 컴포넌트의 관계망에 대해 추가 노드 결합을 수행한 후의 추가 피봇 관계망을 모든 컴포넌트 별로 표시한 예를 도시한 도면이다.1 is a diagram illustrating the concept of a general graph relational network.
2 is a diagram illustrating an example of a general visualized graph relational network.
3 is a schematic block diagram of a system for providing a graph relational network according to an embodiment of the present invention.
4 is a diagram illustrating an example of a pivot relational network visualized according to a method for providing a graph relational network according to an embodiment of the present invention.
5 is an example illustrating a relational network of components of a pivot relational network according to a method for providing a graph relational network according to an embodiment of the present invention.
FIG. 6 is a diagram illustrating an example in which node sizing is performed for a relational network of components of the pivot relational network shown in FIG. 5 .
FIG. 7 is a diagram illustrating an example of displaying information on a specific enterprise node constituting a relational network of components of the pivot relational network shown in FIG. 6 .
FIG. 8 is a diagram illustrating an example of displaying relationship information for a specific enterprise node constituting a relationship network of components of the pivot relationship network shown in FIG. 6 .
FIG. 9 is a diagram illustrating an example of displaying analysis information for a specific enterprise node constituting a relational network of components of the pivot relational network shown in FIG. 6 .
FIG. 10 is a diagram illustrating a detailed configuration of the DB shown in FIG. 3 .
11 is a schematic flowchart of a method for providing a graph relational network according to an embodiment of the present invention.
12 is a diagram illustrating an example of a service screen displaying a relational network according to a graph relational network providing method according to an embodiment of the present invention.
13 is a diagram illustrating an example of a service screen to which a data filter is applied to a relational network according to a method for providing a graph relational network according to an embodiment of the present invention.
14 is a diagram illustrating an example of selecting a common information item for performing a node coupling/pivoting function in a relational network according to a method for providing a graph relational network according to an embodiment of the present invention.
FIG. 15 is a diagram illustrating an example of displaying a pivot relational network after enterprise-scale node coupling is performed with respect to the relational network shown in FIG. 14 .
16 is a detailed flowchart of a step of forming a relational network corresponding to each component of the common information item shown in FIG. 11 .
17 is a detailed flowchart of a step of displaying the pivot relationship network shown in FIG. 11 on a screen.
FIG. 18 is a diagram illustrating a relational network of small and medium-sized enterprises (SMEs) components in the pivot relational network shown in FIG. 15 .
19 is a diagram illustrating an example of displaying an additional pivot relational network after performing additional node coupling with respect to the relational network of the small and medium-sized business component shown in FIG. 18 .
FIG. 20 is a diagram illustrating a relationship network of game components in the additional pivot relationship network shown in FIG. 19 .
FIG. 21 is a diagram illustrating an example in which an additional pivot relational network is displayed for each component after additional node coupling is performed with respect to the relational network of all components shown in FIG. 18 .
후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시예에 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS [0012] DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS [0010] DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS [0010] Reference is made to the accompanying drawings, which show by way of illustration specific embodiments in which the present invention may be practiced. These embodiments are described in sufficient detail to enable those skilled in the art to practice the present invention. It should be understood that the various embodiments of the present invention are different but need not be mutually exclusive. For example, certain shapes, structures, and characteristics described herein with respect to one embodiment may be implemented in other embodiments without departing from the spirit and scope of the invention. In addition, it should be understood that the location or arrangement of individual components within each disclosed embodiment may be changed without departing from the spirit and scope of the present invention. Accordingly, the detailed description set forth below is not intended to be taken in a limiting sense, and the scope of the present invention, if properly described, is limited only by the appended claims, along with all scope equivalents as those claimed. Like reference numerals in the drawings refer to the same or similar functions throughout the various aspects.
명세서 전체에서, 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. 또한, 명세서에 기재된 "…부", "…기", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. Throughout the specification, when a part "includes" a certain element, it means that other elements may be further included, rather than excluding other elements, unless otherwise stated. In addition, terms such as “…unit”, “…group”, and “module” described in the specification mean a unit that processes at least one function or operation, which may be implemented as hardware or software or a combination of hardware and software. have.
이하, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 하기 위하여, 본 발명의 바람직한 실시예에 관하여 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, in order to enable those skilled in the art to easily practice the present invention, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 그래프 관계망 제공 시스템의 개략적인 블록도이다. 3 is a schematic block diagram of a system for providing a graph relational network according to an embodiment of the present invention.
도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 그래프 관계망 제공 시스템(10)은 적어도 하나의 프로세서(110), 메모리(120), 통신부(130), 입출력부(140) 및 데이터베이스(database, DB)(150)를 포함한다. As shown in FIG. 3 , the graph relational
프로세서(110)는 범용 CPU(Central Processing Unit), 마이크로프로세서, ASIC(Application-Specific Integrated Circuit), 또는 본 출원의 해결수단에서 프로그램 실행을 제어하기 위한 하나 이상의 집적 회로일 수 있다. 프로세서(110)는 통신 버스(160)를 통해 메모리(120), 통신부(130), 입출력부(140) 및 DB(150)에 연결될 수 있다. 여기서, 통신 버스(160)는 주변 컴포넌트 상호접속(Peripheral Component Interconnect, PCI) 버스, 확장된 산업 표준 아키텍처(Extended Industry Standard Architecture, EISA) 버스 등일 수 있다.The
메모리(120)는 ROM(Read-Only Memory) 또는 명령을 저장할 수 있는 다른 유형의 정적 저장 장치, 또는 RAM(Random Access Memory) 또는 정보 및 명령을 저장할 수 있는 다른 유형의 동적 저장 장치일 수 있거나, 또는 EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), CD-ROM(Compact Disc Read-Only Memory) 또는 다른 컴팩트 디스크 저장 장치 또는 광 디스크 저장 장치(압축 광 디스크, 레이저 디스크, 광 디스크, 디지털 다용도 디스크, 블루 레이 디스크 등을 포함함), 자기 디스크 저장 매체 또는 다른 자기 저장 장치, 또는 명령 또는 데이터 구조의 형태로 예상 프로그램 코드를 운반하거나 저장할 수 있으면서 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 다른 매체일 수 있으며, 이것으로만 제한되지는 않는다. 또한, 메모리(120)는 독립적으로 존재할 수 있다.
또한, 메모리(120)는 프로그램 코드를 저장하도록 추가로 구성될 수 있다. 메모리(120)에 저장된 프로그램 코드를 호출함으로써, 프로세서(110)는 이하에서 구체적으로 설명될 본 발명의 실시예에 따른 그래프 관계망 제공 방법을 수행하기 위한 처리를 실행한다. 즉, 메모리(120)에 저장되는 프로그램 코드는 본 발명의 실시예에 따른 그래프 관계망 제공 방법을 수행하기 위한 프로그램 코드인 것으로 간주될 수 있다.Also, the
통신부(130)는 다른 장치 또는 통신 네트워크와 통신을 수행하며, 다양한 통신 기술로 구현될 수 있다. 즉, 와이파이(WIFI), WCDMA(Wideband CDMA), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), HSUPA(High Speed Uplink Packet Access), HSPA(High Speed Packet Access), 모바일 와이맥스(Mobile WiMAX), 와이브로(WiBro), LTE(Long Term Evolution), 블루투스(bluetooth), 적외선 통신(IrDA, infrared data association), NFC(Near Field Communication), 지그비(Zigbee), 무선랜 기술 등이 적용될 수 있다. 예를 들어, 통신부(130)는 프로세서(110)가 외부의 DB(200)와 통신 연결되어 각종의 데이터를 송수신할 수 있도록 한다. 또한, 인터넷과 연결되어 서비스를 제공하는 경우 인터넷에서 정보 전송을 위한 표준 프로토콜인 TCP/IP(Transmission Control Protocol/Internet Protocol)를 따를 수 있다.The
입출력부(140)는 구체적으로는 출력 장치(141)와 입력 장치(142)를 포함하며, 출력 장치(141)는 프로세서(110)와 통신하고, 복수의 방식으로 정보를 디스플레이하거나 음성을 출력할 수 있다. 예를 들어, 출력 장치(141)는 LCD(Liquid Crystal Display, LCD), LED(Light Emitting Diode, LED) 디스플레이, OLED(Organic Light Emitting Diode) 디스플레이, 스피커 등일 수 있다. 입력 장치(142)는 프로세서(110)와 통신하고, 복수의 방식으로 사용자의 입력을 수신할 수 있다. 예를 들어, 입력 장치(142)는 마우스, 키보드, 터치 스크린 또는 센싱 장치일 수 있다.The input/
DB(150)는 본 발명의 실시예에 따른 그래프 관계망 제공 방법을 제공하는 데 사용되는 각종의 데이터를 저장하고 관리한다. 이러한 DB(150)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리), 램(Random Access Memory, RAM), SRAM(Static Random Access Memory), 롬(ReadOnly Memory, ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ReadOnly Memory), PROM(Programmable ReadOnly Memory), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장 매체를 포함할 수 있으며, 이에 한정되지 않으며 데이터를 저장할 수 있는 모든 매체를 포함할 수 있다. 또한, 도 3에서는 DB(150)가 메모리(120)와 분리된 것으로 도시하였으나, 이는 하나의 예일 뿐으로, 이와 달리 DB(150)는 메모리(120)와 통합될 수 있다. 또한, DB(150)는 통신부(130)를 통해 데이터를 송수신하는 것 외에, 통신 버스(150)에 직접 또는 간접 접속되어 바로 프로세서(110)에 연결될 수도 있다.The
구체적으로, DB(150)는 본 발명의 실시예에 따른 그래프 관계망 제공을 위해사용되는 각종의 정보 또는 데이터를 포함한다. 이러한 DB(150)의 구체적인 구성에 대해서는 추후 설명하기로 한다.Specifically, the
이하에서는 본 발명의 실시예에 따른 그래프 관계망 제공 방법에 대한 기본적인 특징에 대해 설명한다.Hereinafter, basic features of a method for providing a graph relational network according to an embodiment of the present invention will be described.
전술한 바와 같이, 도 2를 참조하면, 기존 기술은 노드간 관계만을 표시함으로써, 사용자에게 통계 지표 및 시계열에 따른 데이터 변화와 같은 정량적인 정보를 제공하는데 한계가 있고, 또한 데이터의 양이 증가함에 따라서 노드와 노드간 관계가 복잡하게 형성되면 사용자의 정보 이해를 저해할 수 있음을 이미 알고 있다.As described above, referring to FIG. 2 , the existing technology has limitations in providing quantitative information such as statistical indicators and data changes according to time series to the user by displaying only the relationship between nodes, and also as the amount of data increases. Therefore, we already know that a complicated relationship between a node and a node can hinder the user's understanding of information.
따라서, 상기한 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명의 실시예에서는 그래프 관계망을 구성하는 노드들의 공통 정보 항목 중 하나를 선정하고 선정된 공통 정보 항목을 기준으로 피봇(Pivot) 기능을 통한 범주화를 수행하여 시각화하여 표시함으로써, 이렇게 표시된 그래프 관계망(이하, '피봇 관계망'이라고 지칭함)을 통해 범주화된 정보 항목별로 데이터 통계 분석을 제공할 수 있다. 이렇게 제공되는 피봇 관계망을 통해 사용자는 다양한 사회 현상(질병, 교통, 사고, 투자 등)에 대하여 지역별, 연령별, 또는 계층별로 비교 분석이 가능하고, 이를 통하여 사용자가 합리적인 의사 결정을 할 수 있도록 한다.Therefore, in order to solve the above problem, in the embodiment of the present invention, one of the common information items of the nodes constituting the graph relational network is selected and categorization is performed through the pivot function based on the selected common information item. By visualizing and displaying, it is possible to provide statistical analysis of data for each information item categorized through the graph relational network (hereinafter referred to as a 'pivot relational network') displayed in this way. Through the pivot relationship network provided in this way, users can compare and analyze various social phenomena (disease, traffic, accident, investment, etc.) by region, age, or class, and through this, users can make rational decisions.
예를 들어, 도 2에 도시된 그래프 관계망이 특정 대기업인 'H사'와 1차 벤더(Vendor)와의 거래 관계를 나타낸 관계망이라고 가정하면, 관계망을 구성하는 각 노드들은 기업으로써 각각 기업 규모라는 공통 정보 항목을 가지게 된다. 예를 들어, 각 노드들은 기업 규모라는 공통 정보 항목에 대해 각각 '대기업', '중견기업', '중소기업', '스타트업' 등의 컴포넌트 중 하나에 해당될 수 있다. 여기서, 전술한 기업 규모의 공통 정보 항목에 대한 컴포넌트는 본 발명을 설명하기 위한 예일 뿐, 본 발명이 이것으로만 한정되는 것은 아니다.For example, assuming that the graph relational network shown in FIG. 2 is a relational network showing a transaction relationship between 'Company H', a specific conglomerate, and a primary vendor (Vendor), each node constituting the relational network is a company, and each node is a company. have information items. For example, each node may correspond to one of components such as 'large company', 'medium company', 'small business', and 'startup' for a common information item of company size, respectively. Here, the components for the above-described corporate-scale common information items are only examples for describing the present invention, and the present invention is not limited thereto.
따라서, 도 2에 도시된 그래프 관계망을 각각의 노드들의 공통 정보 항목 중 하나인 기업 규모를 선정하여 피봇 기능을 통한 범주화를 수행한 후 기업 규모의 컴포넌트들로 구성된 시각화된 피봇 관계망으로 표시하면, 도 4와 같이 도시될 수 있다. 즉, 본 발명의 실시예에서는 기업이라는 노드들의 거래 관계를 나타내는 기본적인 그래프 관계망을 구성하는 각각의 노드를 공통 정보 항목인 기업 규모의 컴포넌트들로 그룹핑하여 각각의 컴포넌트별로 결합하고, 결합된 각각의 노드들을 나타내는 컴포넌트로써 구성된 피봇 관계망(20)을 표시한다. Accordingly, if the graph relational network shown in FIG. 2 is displayed as a visualized pivot relational network composed of components of the enterprise size after selecting the enterprise size, which is one of the common information items of each node, and performing categorization through the pivot function, in FIG. 4 may be shown. That is, in the embodiment of the present invention, each node constituting the basic graph relational network representing the transaction relationship of the nodes called the enterprise is grouped into components of the enterprise scale, which are common information items, and combined for each component, and each combined node A
도 4에 도시된 피봇 관계망(20)에서 도시된 노드들, 즉 대기업 노드(21), 중견기업 노드(22), 종소기업 노드(23) 및 스타트업 노드(24)는 각각 기업 규모에 속하는 컴포넌트를 나타내고, 각각의 컴포넌트는 해당 컴포넌트에 속하는 기업 노드들을 포함한다. 즉, 각각의 컴포넌트는 해당 컴포넌트에 속하는 기업 노드들만으로 구성된 그래프 관계만을 나타낸다. 예를 들어, 도 4에 도시된 피봇 관계망(20)에서 중소기업 컴포넌트(23)를 선택하는 경우, 즉 중소기업 노드(23)를 선택하는 경우, 도 5에 도시된 바와 같이, 중소기업 컴포넌트로 그룹핑된 기업 노드들로만 구성된 그래프 관계망(231)이 도시된다. 따라서, 사용자는 H 기업과 거래 관계를 맺고 있는 기업 중에서 중소기업에 해당하는 기업이 어떤 기업인지를 알 수 있다. The nodes shown in the
또한, 도 4에서는 중소기업 컴포넌트로 그룹핑되어 중소기업 컴포넌트에 속하는 기업 노드들로 구성된 그래프 관계망을 동일한 형태의 노드들을 사용하여 표시하였지만, 각각의 노드들의 특성을 쉽게 구분하기 위하여 노드 사이징(sizing) 기능을 구현할 수 있다. 예를 들어, 개별 중소기업 중에서 매출, 부채, 영업 이익 규모에 비례하여 노드 크기를 다르게 설정함으로써 사용자가 노드의 정보를 보다 쉽게 파악할 수 있도록 한다. 도 6에 도시된 예를 참조하면, 도 5에 도시된 피봇 관계망(20)에서 중소기업 노드(23)에 해당하는 그래프 관계망(231)을 '부채비율'이라는 공통 정보 항목으로 구분하는 경우, 중소기업 노드(23)에 해당하는 그래프 관계망을 구성하는 각 기업 노드들의 부채비율에 따라서 노드 사이징을 수행하여 표시함으로써, H 기업과 거래 관계를 맺고 있는 중소기업들에 대해 부채비율 정보를 사용자가 직접 파악할 수 있도록 할 수 있다. 도 6의 예에서, 종소기업들의 부채비율에 대해, '정보 없음', '10% 이하', '50% 이하', '100% 이하', '300% 이하', '500% 이하' 및 '500% 이상'의 기준으로 구분하고, 각각의 기준에 대해 서로 다른 크기와 서로 다른 색깔로 각각의 노드를 표시하는 노드 사이징이 수행되어 있음을 알 수 있다. In addition, although the graph relational network composed of enterprise nodes grouped into small and medium-sized enterprises component and belonging to the small- and medium-sized enterprise component is displayed using nodes of the same type in FIG. 4, a node sizing function will be implemented to easily distinguish the characteristics of each node. can For example, by setting the node size differently in proportion to the size of sales, debt, and operating profit among individual SMEs, users can more easily understand node information. Referring to the example shown in FIG. 6 , when the graph
선택적으로, 도 5 또는 도 6에 도시된 피봇 관계망(20)의 각 컴포넌트에 속하는 노드들에 대해 각 노드들의 정보를 사용자가 직접 파악할 수 있도록 할 수 있다. 예를 들어, 도 5 또는 도 6에 도시된 피봇 관계망에서 중소기업 노드(23)를 구성하는 하나의 노드(31)를 선택하는 경우, 도 7에 도시된 바와 같이, 해당 노드(31), 즉, 해당 기업에 대한 정보(32)를 표시함으로써, 사용자가 해당 노드(31), 즉 해당 기업에 대한 정보를 확인할 수 있도록 할 수 있다.Optionally, with respect to nodes belonging to each component of the
선택적으로, 도 7에 도시된 기업에 대한 정보(32)는 해당 노드(31)가 관계를 형성하고 있는 타 기업 노드의 정보 및 해당 노드(31)에 대한 AI(Artificial Intelligence) 레포트의 정보를 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 도 7에 도시된 해당 노드(31)에 대한 정보(32)에는 '이력(Resume)'(321), '관계(Relations)'(322) 및 '분석(Analysis)'(323)이라는 항목이 있으며, 이들 중 '이력'항목(321)이 선택되면, 도 7에 도시된 바와 같이, 해당 기업(31)에 대한 정보를 표시하고, '관계' 항목(322)이 선택되면, 도 8에 도시된 바와 같이, 해당 기업(31)이 관계를 형성하고 있는 타 기업 노드의 정보를 표시하며, '분석' 항목(323)이 선택되면, 도 9에 도시된 바와 같이, 해당 기업(31)에 대한 AI 레포트의 정보를 표시한다.Optionally, the
전술한 본 발명의 실시예에 따른 그래프 관계망 제공 방법의 특징을 참조하여, 도 3에 도시된 DB(150)의 구체적인 구성에 대해 도 10을 참조하여 설명한다.A detailed configuration of the
도 10은 도 3에 도시된 DB(150)의 구체적인 구성을 도시한 도면이다.FIG. 10 is a diagram illustrating a detailed configuration of the
도 10에 도시된 바와 같이, DB(150)는 관계망 정보 DB(151) 및 결합 정보 DB(152)를 포함하지만, 이것으로만 한정되는 것은 아니며, 필요에 따라 다른 정보의 DB를 더 포함할 수도 있다.As shown in FIG. 10 , the
관계망 정보 DB(151)는 본 발명의 실시예에서 제공되는 관계망의 정보를 저장한다. 여기서의 관계망은 도 2에 도시된 바와 같은 관계망은 물론 기본적인 관계망에서 특정 공통 정보 항목을 기준으로 결합된 피봇 관계망의 각 컴포넌트별 관계망도 해당된다.The relational
구체적으로, 관계망 정보 DB(151)는 적어도 하나의 관계망 정보(151-1, 151-2, ??)를 포함하고, 관계망 정보(151-1, 151-2, ??)는 각각 관계망 이름 정보(1511), 노드 정보(1512) 및 연결 정보(1513)를 포함한다. Specifically, the relational
관계망 이름 정보(1511)는 관계망별 이름을 저장하고, 노드 정보(1512)는 관계망을 구성하는 노드의 정보를 저장한다. 여기서, 노드의 정보는 노드 이름, 공통 정보 항목 정보, 이력 정보, 관계 정보, 분석 정보 등을 포함하지만, 본 발명은 이것으로만 한정되는 것은 아니다. 여기서, 공통 정보 항목 정보는 전술한 바와 같이 관계망을 구성하는 노드들의 공통 정보 항목을 의미하며, 예를 들어, 노드간 연결 개수, 노드의 중계 지수, 노드의 근접 지수, 노드가 가지고 있는 다양한 정량적인 항목 등이 포함될 수 있다. 이 때, 노드가 가지고 있는 다양한 정량적인 항목의 경우, 정량적인 항목별로 해당되는 공통 정보 항목이 다를 수 있다. 예를 들어, 기업을 노드로 하는 경우, 기업 규모, 부채 비율, 매출액, 영업 이익, 당기 순이익 등이 해당될 수 있다.The relational
연결 정보(1513)는 노드 정보(1512)에 저장된 노드 사이의 연결 관계를 나타내는 연결 정보를 저장한다. The
따라서, 관계망 정보(151) 내에 있는 노드 정보(1512)와 연결 정보(1513)를 사용하여 관계망 이름 정보(1511)에 해당하는 관계망을 구성할 수 있다.Accordingly, a relational network corresponding to the relational
결합 정보 DB(152)는 관계망과 이에 대응하는 피봇 관계망의 결합 정보를 저장한다. 예를 들어, 관계망1에 기업 규모의 공통 정보 항목에 따른 피봇 관계망을 구성한 경우, 관계망1과 이에 대응하는 피봇 관계망의 결합 정보가 저장된다. 이 때, 결합 정보 DB(152)에 저장되는 결합 정보는 관계망 이름과 이에 대응하는 피봇 관계망 구성 컴포넌트 이름으로 구성된다. 예를 들어, 관계망1에 대해 기업 규모를 공통 정보 항목으로 하는 피봇 관계망의 경우, 관계망1의 이름에 대해 대기업 컴포넌트 이름, 중견기업 컴포넌트 이름, 중소기업 컴포넌트 이름 및 스타트업 컴포넌트 이름으로 연결된 결합 정보가 저장된다.The
또한, 피봇 관계망의 컴포넌트에 대해 추가의 피봇 관계망이 구성되는 경우에는 추가의 피봇 관계망 구성 컴포넌트 이름의 결합 정보가 추가될 수 있다. 따라서, 결합 정보 DB(152)는 링크드 리스트(linked list) 방식으로 결합 정보를 저장할 수 있으나, 이것으로만 한정되는 것은 아니다.In addition, when an additional pivot relational network is configured with respect to a component of the pivot relational network, binding information of an additional pivot relational network configuration component name may be added. Accordingly, the
이와 같이 구성된 본 발명의 실시예에 따른 그래프 관계망 제공 시스템(10)을 사용하여 데이터 시각화 제공을 위한 그래프 관계망 제공 방법에 대해 도면을 참조하여 구체적으로 설명한다.A method for providing a graph relational network for data visualization using the graph relational
도 11은 본 발명의 실시예에 따른 그래프 관계망 제공 방법의 개략적인 흐름도이다. 11 is a schematic flowchart of a method for providing a graph relational network according to an embodiment of the present invention.
본 발명의 실시예에 따른 그래프 관계망 제공 방법은 전술한 그래프 관계망 제공 시스템(10)에 의해 실행될 수 있다. 구체적으로는, 프로세서(110)가 메모리(120)에 저장된 프로그램 코드를 실행함으로써 구현될 수 있다.The graph relational network providing method according to the embodiment of the present invention may be executed by the above-described graph relational
도 11을 참조하면, 먼저, 본 발명의 실시예에 따른 그래프 관계망 제공 서비스를 제공하기 위한 서비스 화면을 표시한다(S100). 그 후, 미리 준비되어 있는 다수의 관계망 중에서 사용자에 의해 선택된 관계망을 서비스 화면을 통해 표시한다(S110). 예를 들어, 다수의 관계망에 대응하는 정보가 관계망 정보 DB(151)에 저장되어 있어서, 이를 사용하여 그래프 관계망 시스템(10)이 미리 준비되어 있는 관계망의 이름을 화면을 통해 표시하고, 표시된 관계망 중에서 사용자가 선택한 관계망에 해당하는 관계망 정보, 즉 관계망 정보 DB(151)에 저장되어 있는 대응하는 관계망 정보를 사용하여 해당되는 관계망을 화면을 통해 표시할 수 있다. 이와 같이 표시되는 서비스 화면의 예가 도 12에 도시되어 있다. 도 12를 참조하면, 화면 중앙에 사용자가 선택한 관계망(40)이 표시되고, 화면 이동(41), 간편 검색(42), 화면 확대/축소(43), 노드 관련 통계 정보(44), 예를 들어 총 노드 개수, 총 연결 개수 등의 정보와, 검색 결과 저장(45) 등의 유용한 기능을 수행하기 위한 명령 입력 기능이 화면의 좌측에 표시되며, 화면 하단에는 타임 라인에 따른 노드의 변화 그래프(46)가 표시된다. 여기서, 타임 라인에 따른 노드의 변화 그래프(46)는 년도별, 구체적으로는 년도의 분기별로 관계망의 대응하는 노드 개수의 변화를 도시한 그래프이다. 이를 위해, DB(150)는 년도의 분기별로 관계망에 대한 노드의 개수 정보를 추가로 저장할 수 있다. 전술한, 화면 이동(41), 간편 검색(42), 화면 확대/축소(43), 검색 결과 저장(45) 등의 유용한 기능을 수행하기 위한 명령 입력 기능에 대해서는 일반적인 관계망 처리에서 사용되는 기능에 해당되므로 구체적인 설명은 생략한다.Referring to FIG. 11 , first, a service screen for providing a graph relational network providing service according to an embodiment of the present invention is displayed ( S100 ). Thereafter, a relational network selected by the user from among a plurality of pre-prepared relational networks is displayed on the service screen (S110). For example, information corresponding to a plurality of relational networks is stored in the relational
한편, 화면 우측에는 데이터 필터(51), 검색 메뉴(52), 노드 결합/피봇 기능(53), 레전드(54) 등의 유용한 기능을 수행하기 위한 명령 입력 기능이 표시된다. Meanwhile, on the right side of the screen, a command input function for performing useful functions such as a
데이터 필터(51)는 화면에 표시된 관계망(40)을 구성하고 있는 노드의 정량적 정보를 표현할 수 있는 공통 정보 항목을 선택할 수 있도록 구성되며, 데이터 필터(51)를 통해 선택된 공통 정보 항목에 따라 관계망(40)이 표시된다. 여기서, 데이터 필터(51)에서 사용되는 공통 정보 항목으로는 노드간 연결 개수, 노드의 중계 지수, 노드의 근접 지수, 노드가 가지고 있는 다양한 정량적인 항목이 포함될 수 있다. 노드가 가지고 있는 다양한 정량적인 항목의 예를 들면, 기업을 노드로 하는 경우, 기업 규모, 부채 비율, 매출액, 영업 이익, 당기 순이익, 위치, 산업 분야 등이 데이터 필터 항목으로 사용될 수 있다.The data filter 51 is configured to select a common information item capable of expressing quantitative information of the nodes constituting the
예를 들어, 도 12에 도시된 화면의 중앙에 표시된 관계망(40)에 대해 데이터 필터(51)의 항목으로 '부채 비율'이 적용되는 경우, 시스템(10)은 관계망(40)을 구성하는 각 노드의 노드 정보를 관계망 정보 DB(151)를 통해 확인하고, 확인된 부채 비율에 따라 해당 노드에 대한 노드 사이징, 즉 노드 크기 및 색깔 적용을 수행하여 화면에 표시할 수 있다. 예를 들어, 도 13에 도시된 바와 같이, 부채 비율의 데이터 필터 항목이 적용된 후의 관계망(50)이 화면에 표시될 수 있다.For example, when 'debt ratio' is applied as an item of the data filter 51 for the
다음, 검색 메뉴(52)는 화면에 표시된 관계망(40, 50)에 대한 다양한 형태의 검색 기능을 제공하기 위한 메뉴를 나타내며, 이에 대해서는 잘 알려져 있으므로 구체적인 설명을 생략한다.Next, the
노드 결합/피봇 기능(53)은 본 발명의 실시예에 따른 그래프 관계망 제공 방법의 특징이라고 할 수 있는 기능을 구현하기 위한 것으로, 화면에 표시된 관계망(40, 50)을 노드들의 공통 정보 항목을 기준으로 노드들을 결합하여 컴포넌트별로 관계망을 형성하고, 피봇 기능을 사용하기 위해 이를 대표하는 컴포넌트 이름으로 구성된 피봇 관계망을 화면에 표시하도록 하는 기능에 해당된다. 이에 대해서는 아래에서 노드 결합/피봇 기능(53)이 선택되는 경우의 과정을 참조한다.The node combining/pivoting
레전드(54)는 화면에 표시된 관계망(40)에 데이터 필터가 적용되는 경우, 데이터 필터로 사용된 공통 정보 항목의 컴포넌트를 나타낸다. 예를 들어, 도 13을 참조하면,'부채 비율'이라는 데이터 필터 항목이 적용된 경우, 화면에 표시된 관계망(50)에서 적용된 부채 비율의 컴포넌트, 예를 들어, '정보 없음', '10% 이하', '50% 이하', '100% 이하', '300% 이하', '500% 이하', '500% 이상'의 컴포넌트가 표시될 수 있다.The
다음, 화면에 표시된 노드 결합/피봇 기능(53)이 사용자에 의해 선택되면(S120), 화면에 표시된 관계망(40, 50)에 대해 피봇 기능을 사용한 노드 결합이 수행된다. 구체적으로, 노드 결합/피봇 기능의 수행을 위해 기준이 되는 공통 정보 항목이 있어야 하므로, 사용자에 의해 선택된 공통 정보 항목을 획득한다(S130). 예를 들어, 화면을 통해 사용자에게 선택할 수 있는 전술한 바와 같은 다수의 공통 정보 항목을 표시하고, 이들 중에서 사용자가 선택한 공통 정보 항목을 획득할 수 있다.Next, when the node combining/pivoting
예를 들면, 부채 비율에 따른 관계망(50)이 표시된 도 13의 예를 참조하여, 사용자가 노드 결합/피봇 기능(53)을 선택하는 경우, 도 14에 도시된 바와 같이, 결합한 속성 항목(공통 정보 항목)을 입력하거나 선택할 수 있도록 화면(61, 62)이 표시됨으로써, 사용자가 노드 결합/피봇 기능을 수행하는 기준이 될 공통 정보 항목을 선택할 수 있도록 한다. For example, referring to the example of FIG. 13 in which the
이와 같이, 사용자에 의해 공통 정보 항목이 선택되어 시스템(10)에 의해 획득되면, 획득된 공통 정보 항목에 따라 관계망(40, 50)을 구성하는 개별 노드들을 공통 정보 항목의 컴포넌트별로 구분하여 결합한다(S140). 여기서, 개별 노드들을 구분하여 결합하기 위해, 시스템(10)은 관계망 정보 DB(151)에 저장된 노드 정보(1152)를 사용한다.In this way, when a common information item is selected by the user and obtained by the
예를 들어, 사용자에 의해 선택된 공통 정보 항목이 '기업 규모'인 경우, 시스템(10)은 노드들의 기업 규모에 따라, 노드들을 '대기업', '중견기업', '중소기업', '스타트업'컴포넌트별로 구분하고, 구분된 노드들을 각 컴포넌트에 대응하도록 그룹핑한다.For example, if the common information item selected by the user is 'enterprise size', the
그 후, 공통 정보 항목의 각 컴포넌트별로 대응하는 관계망을 형성한다(S150). 상기 예를 참조하면, 사용자에 의해 선택된 공통 정보 항목이 '기업 규모'인 경우, 시스템(10)은 '대기업', '중견기업', '중소기업', '스타트업' 컴포넌트별로 그룹핑된 노드들을 사용하여 각 컴포넌트별로 대응하는 관계망을 형성한다. 즉, '대기업' 컴포넌트에 속하는 노드들로 구성된 관계망, '중견기업' 컴포넌트에 속하는 노드들로 구성된 관계망, '중소기업' 컴포넌트에 속하는 노드들로 구성된 관계망, '스타트업' 컴포넌트에 속하는 노드들로 구성된 관계망을 각각 형성한다.Thereafter, a relational network corresponding to each component of the common information item is formed (S150). Referring to the example above, when the common information item selected by the user is 'corporate size', the
다음, 피봇 기능을 사용하기 위해 공통 정보 항목의 각 컴포넌트로 구성된 피봇 관계망을 화면에 표시한다(S160). 상기 예를 참조하면, 사용자에 의해 선택된 공통 정보 항목이 '기업 규모'인 경우, 도 15에 도시된 바와 같이, 시스템(10)은 '대기업', '중견기업', '중소기업', '스타트업' 컴포넌트로 구성된 피봇 관계망(70)을 화면에 표시한다. 이 때, 노드 결합/피봇 기능(53)의 속성 입력(62)은 '기업규모'로 표시되어 있음을 알 수 있다.Next, in order to use the pivot function, a pivot relationship network composed of each component of the common information item is displayed on the screen (S160). Referring to the example above, if the common information item selected by the user is 'enterprise size', as shown in FIG. 15 , the
한편, 전술한 공통 정보 항목의 각 컴포넌트별로 대응하는 관계망을 형성하는 단계(S150)는 도 16에서와 같이 구체적으로 수행될 수 있다.Meanwhile, the step of forming a relational network corresponding to each component of the aforementioned common information item ( S150 ) may be specifically performed as shown in FIG. 16 .
도 16은 도 11에 도시된 공통 정보 항목의 각 컴포넌트별로 대응하는 관계망을 형성하는 단계(S150)의 구체적인 흐름도이다.16 is a detailed flowchart of a step S150 of forming a relational network corresponding to each component of the common information item shown in FIG. 11 .
도 16을 참조하면, 공통 정보 항목에 대응하는 노드 정보를 사용하여 컴포넌트별로 그룹핑을 수행한다(S151). 구체적으로, 관계망(40, 50)을 구성하는 노드들을 공통 정보 항목의 컴포넌트별로 구분하고, 공통 정보 항목의 컴포넌트별로 속하는 노드들을 해당 컴포넌트에 대해 그룹핑한다. 상기 예를 참조하면, 사용자에 의해 선택된 공통 정보 항목이 '기업 규모'인 경우, 시스템(10)은 관계망(40, 50)에 속한 노드들을 각각'대기업', '중견기업', '중소기업', '스타트업' 컴포넌트별로 구분하여 그룹핑하고, 그룹핑된 노드들을 해당 컴포넌트, 즉 '대기업', '중견기업', '중소기업', '스타트업' 컴포넌트에 각각 속하도록 대응시킨다. Referring to FIG. 16 , grouping is performed for each component using node information corresponding to a common information item ( S151 ). Specifically, the nodes constituting the
그 후, 컴포넌트별로 그룹핑된 노드들을 사용하여 컴포넌트별로 각각 관계망을 형성한다(S152). 상기 예를 참조하면, 사용자에 의해 선택된 공통 정보 항목이 '기업 규모'인 경우, 시스템(10)은 '대기업', '중견기업', '중소기업', '스타트업' 컴포넌트별로 그룹핑된 노드들을 각각 사용하여, '대기업', '중견기업', '중소기업', '스타트업' 컴포넌트별로 각각의 관계망을 형성한다. Thereafter, a relational network is formed for each component by using the nodes grouped for each component (S152). Referring to the example above, when the common information item selected by the user is 'corporate size', the
그 후, 공통 정보 항목의 컴포넌트들로 구성된 피봇 관계망(70) 정보와 컴포넌트별 관계망 정보를 관계망 정보 DB(151)에 저장한다(S153).Thereafter, information on the pivot
한편, 전술한 피봇 관계망(70)을 화면에 표시하는 단계(S160)는 도 17에서와 같이 구체적으로 수행될 수 있다.Meanwhile, the step (S160) of displaying the above-described
도 17은 도 11에 도시된 피봇 관계망(70)을 화면에 표시하는 단계의 구체적인 흐름도이다.17 is a detailed flowchart of a step of displaying the
도 17을 참조하면, 전술한 단계(S160)에서, 예를 들어 도 15에 도시된 바와 같이 피봇 관계망(70)이 화면에 표시된 상태에서, 사용자가 하나의 컴포넌트를 선택하는 경우, 시스템(10)은 사용자에 의해 선택된 컴포넌트의 관계망 정보를 획득한다(S161). 도 15를 참조하면, 사용자가 '대기업, '중견기업', '중소기업', '스타트업' 컴포넌트로 구성된 피봇 관계망(70)에서, 하나의 컴포넌트, 예를 들어, '중소기업' 컴포넌트를 선택할 수 있고, 시스템(10)은 선택된 '중소기업' 컴포넌트의 관계망 정보를 획득할 수 있다.Referring to FIG. 17 , in the aforementioned step S160 , for example, when the user selects one component while the
이와 같이, 사용자에 의해 선택된 컴포넌트의 관계망 정보가 획득되면, 획득된 관계망 정보를 사용하여 해당 컴포넌트의 관계망만이 표시된 피봇 관계망을 표시한다(S162). 즉, 피봇 관계망(70)에서, 사용자에 의해 선택된 컴포넌트의 관계망만이 표시되고, 다른 컴포넌트는 컴포넌트 이름만으로 표시된다.In this way, when the relational network information of the component selected by the user is obtained, the pivot relational network in which only the relational network of the corresponding component is displayed is displayed using the obtained relational network information (S162). That is, in the
예를 들어, 전술한 도 14에 도시된 기업 노드의 부채 비율을 나타낸 관계망(50)에 대해 '기업 규모'라는 공통 정보 항목으로 노드 결합된 후의 피봇 관계망(70)이 표시된 도 15에서, 사용자에 의해 '중소기업'컴포넌트가 선택되는 경우, 도 18에 도시된 바와 같이,'중소기업' 컴포넌트에 해당하는 관계망(81)이 표시된 피봇 관계망(80)이 표시된다. 따라서, 사용자는 '중소기업' 컴포넌트에만 해당되는 노드들의 다양한 정보를 파악할 수 있게 된다.For example, in FIG. 15 , the
이와 같이, 본 발명의 실시예에 따르면, 다수의 노드로 구성된 관계망에 대해 노드들의 공통 정보 항목을 기준으로 피봇 기능을 통한 범주화를 수행함으로써, 범주화된 정보 항목별 데이터 통계 분석이 가능할 수 있다.As described above, according to an embodiment of the present invention, statistical analysis of data for each categorized information item may be possible by performing categorization through a pivot function on the basis of common information items of nodes for a relational network composed of a plurality of nodes.
한편, 전술한 바와 같이, 피봇 관계망(80)에서 하나의 컴포넌트의 관계망(81)만이 표시된 상태에서 해당 컴포넌트에서 구성된 관계망에 대해 추가 노드 결합이 수행될 수 있다.Meanwhile, as described above, in the state in which only the
구체적으로, 사용자가 노드 결합/피복 기능(53)을 사용하여 추가 노드 결합을 요청하는 경우(S163), 전술한 단계(S130)에서 설명한 바와 같이, 노드 결합/피봇 기능의 수행을 위해 범주화 기준이 되는 추가 공통 정보 항목을 사용자의 선택에 의해 획득한다(S164).Specifically, when the user requests an additional node combining using the node combining/covering function 53 (S163), as described in the above-described step (S130), the categorization criterion is An additional common information item to be obtained is obtained by the user's selection (S164).
그 후, 획득된 추가 공통 정보 항목에 따라 컴포넌트의 관계망(81)을 구성하는 개별 노드들을 추가 공통 정보 항목의 컴포넌트별로 구분하여 결합하고(S165), 추가 공통 정보 항목의 각 컴포넌트별로 대응하는 관계망을 형성한다(S166).Thereafter, according to the acquired additional common information item, individual nodes constituting the
다음, 컴포넌트 내에서의 추가 피봇 기능을 사용하기 위해 추가 공통 정보 항목의 각 컴포넌트로 구성된 추가 피봇 관계망(90)을 컴포넌트 내에 표시한 전체 피봇 관계망(80)을 화면에 표시한다(S167).Next, in order to use the additional pivot function within the component, the entire
전술한 도 18의 예에서, '중소기업' 컴포넌트 내에 형성된 관계망(81)의 노드들에 대해, 예를 들어, 도 19에서'지역'(63)이라는 추가 공통 정보 항목이 사용자에 의해 선택되는 경우, '중소기업' 컴포넌트 내에 형성된 관계망(81)의 노드들을 '지역'의 컴포넌트, 예를 들어 '서울', '경기', '인천', '대전', '부산', '충북', '경북', '없음' 등의 컴포넌트로 구분하여 결합한 후의 추가 피봇 관계망(90)이 표시된 전체 피봇 관계망(80)은 도 19에 도시된 바와 같이 표시될 수 있다. In the example of FIG. 18 described above, for nodes of the
도 19에서와 같이, ‘중소기업’ 컴포넌트에 대한 추가 노드 결합이 수행되어 추가 피봇 관계망(90)이 표시된 상태에서, 추가 피봇 관계망(90) 내의 컴포넌트를 선택하면 해당 컴포넌트에 해당하는 관계망이 해당 컴포넌트에 표시될 수 있음은 전술한 내용을 참조하는 경우 당업자에게 쉽게 이해될 것이다. 예를 들어, 도 19에서 ‘중소기업’ 컴포넌트에 표시된 추가 피봇 관계망(90)의 컴포넌트 중 ‘경기’ 컴포넌트를 선택하는 경우, 도 20에 도시된 바와 같이,‘경기’ 컴포넌트에 해당하는 관계망(901)이 ‘경기’ 컴포넌트에 표시됨을 알 수 있다.As shown in FIG. 19 , when an additional
한편, 도 19에서는 '중소기업' 컴포넌트를 제외한 다른 컴포넌트, 에를 들어, '대기업'컴포넌트 및 '중견기업' 컴포넌트에 대해서는 '지역'이라는 추가 공통 정보 항목에 의한 노드 결합이 수행되지 않았음을 알 수 있다. 그러나, 도 19에서와 달리, 도 21에서와 같이,'중소기업' 컴포넌트는 물론 피봇 관계망(80)을 구성하는 전체 컴포넌트에 대해 '지역'이라는 추가 공통 정보 항목을 기준으로 한 노드 결합을 수행하고, 노드 결합의 수행 결과를 각 컴포넌트에 추가 피봇 관계망(90, 91, 92)으로서 각각 표시한 전체 피봇 관계망(80)으로서 표시할 수도 있다. 이 경우, 전술한 단계(S166)에서는, 전체 컴포넌트에 대해 각각 추가 공통 정보 항목을 기준으로 하는 노드 결합이 수행되어야 할 것이라는 것은 당업자에 의해 쉽게 이해될 것이다.On the other hand, in FIG. 19, it can be seen that node binding by an additional common information item called 'region' was not performed for other components except for the 'small business' component, for example, the 'large company' component and the 'medium-sized company' component. . However, unlike in FIG. 19, as in FIG. 21, the 'small business' component as well as the entire component constituting the
도 17, 도 18, 도 19 및 도 20을 사용하여 설명한 내용을 참조하는 경우, 추가 노드 결합이 이루어진 후에 형성된 추가 피봇 관계망(90)에 대해서도, 다른 추가 노드 결합이 수행될 수 있고, 이러한 방식으로 수행되는 경우 연속적인 추가적인 노드 결합이 중첩하여 수행될 수 있음이 당업자에 의해 쉽게 이해될 것이다.17, 18, 19, and 20, referring to the contents described using FIGS. 17, 18, 19 and 20, also for the additional
한편, 상기에서는 시스템(10) 자체에서 본 발명의 실시예에 따른 그래프 관계망 제공 서비스를 제공하는 것에 대해서만 설명하였으나, 본 발명은 여기에 한정되지 않고, 시스템(10)에 유선 또는 무선 네트워크(170)를 통해 연결된 클라이언트 단말(180)을 통해 사용자에게 본 발명의 실시예에 따른 그래프 관계망 제공 서비스를 제공할 수도 있다. 여기서, 클라이언트 단말(180)은 유선 통신이나 무선 통신이 가능한 단말 또는 컴퓨터 등일 수 있다. 이러한 단말이나 컴퓨터는, 예를 들어 유무선 인터넷 기반 웹 브라우저(WEB browser)가 탑재된 무선 통신 장치, 노트북, 데스크탑, 개인용 컴퓨터 등일 수 있다. 이 때, 무선 통신 장치는 PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트폰(smartphone), 스마트 패드(smartpad), 태블릿 PC(Tablet PC) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다. Meanwhile, in the above description, only the
한편, 상기에서 시스템(10)이 수행하는 것으로 설명된 프로세스들은 시스템(10)의 프로세서(110)에 의해 수행되는 것으로 이해될 수 있을 것이다.Meanwhile, the processes described as being performed by the
이상 설명된 본 발명에 따른 실시예들은 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 ROM, 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 코드도 포함된다. 상기 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The embodiments according to the present invention described above may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer components and recorded in a computer-readable recording medium. The computer-readable recording medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination. The program instructions recorded on the computer-readable recording medium may be specially designed and configured for the present invention, or may be known and available to those skilled in the computer software field. Examples of the computer-readable recording medium include hard disks, magnetic media such as floppy disks and magnetic tapes, optical recording media such as CD-ROMs and DVDs, and magneto-optical media such as floppy disks. media), and hardware devices specially configured to store and execute program instructions, such as ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include not only machine language codes such as those generated by a compiler, but also high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware device may be configured to operate as one or more software modules for carrying out the processing according to the present invention, and vice versa.
이상에서 본 발명이 구체적인 구성요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나, 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명이 상기 실시예들에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형을 꾀할 수 있다.In the above, the present invention has been described with specific matters such as specific components and limited embodiments and drawings, but these are provided to help a more general understanding of the present invention, and the present invention is not limited to the above embodiments. , various modifications and variations can be devised from these descriptions by those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains.
따라서, 본 발명의 사상은 상기 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등하게 또는 등가적으로 변형된 모든 것들은 본 발명의 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.Accordingly, the spirit of the present invention should not be limited to the above-described embodiments, and not only the claims described below, but also all modifications equivalently or equivalently to the claims described below belong to the scope of the spirit of the present invention. will do it
Claims (10)
각각이 동일한 적어도 하나의 공통 정보 항목을 갖고 있는 복수의 노드로 구성된 그래프 관계망(이하 '관계망"으로도 지칭함)을 표시하는 단계,
사용자에 의해 상기 그래프 관계망에 대한 노드 결합이 요구되는 경우, 상기 복수의 노드가 공통으로 갖고 있는 공통 정보 항목 중에서 상기 사용자에 의해 선택된 공통 정보 항목을 구성하는 적어도 하나의 컴포넌트를 기준으로 상기 복수의 노드를 구분하여 상기 컴포넌트 별로 그룹핑하는 단계,
상기 컴포넌트 별로 그룹핑된 노드들을 사용하여 상기 컴포넌트에 각각 대응되는 관계망을 형성하는 단계, 그리고
상기 공통 정보 항목의 컴포넌트로 구성된 관계망(이하 '피봇 관계망'으로 지칭함)을 표시하는 단계
를 포함하며,
상기 피봇 관계망에 포함된 노드의 개수는 상기 피봇 관계망 이전에 표시된 관계망에 포함된 노드의 개수와 동일한,
그래프 관계망 제공 방법.A method for a graph relational network providing system to provide a graph relational network for data visualization, comprising:
Displaying a graph relational network (hereinafter also referred to as a 'relationship network') composed of a plurality of nodes each having the same at least one common information item;
When a node connection to the graph relational network is requested by a user, the plurality of nodes is based on at least one component constituting a common information item selected by the user from among common information items that the plurality of nodes have in common. classifying and grouping the components by component;
forming a relational network corresponding to each component by using the nodes grouped for each component; and
Displaying a relational network (hereinafter referred to as a 'pivot relational network') composed of components of the common information item
includes,
the number of nodes included in the pivot relationship network is the same as the number of nodes included in the relationship network displayed before the pivot relationship network;
How to provide a graph relational network.
상기 공통 정보 항목의 컴포넌트로 구성된 관계망을 표시하는 단계 후에,
상기 피봇 관계망에서 표시된 상기 공통 정보 항목의 컴포넌트 중 상기 사용자에 의해 선택된 컴포넌트에 대응하는 관계망을 상기 선택된 컴포넌트 상에 표시하는 단계
를 더 포함하는 그래프 관계망 제공 방법.The method of claim 1,
After displaying the relational network composed of the components of the common information item,
displaying, on the selected component, a relational network corresponding to the component selected by the user among the components of the common information item displayed in the pivot relational network;
A method of providing a graph relational network further comprising a.
상기 사용자에 의해 선택된 컴포넌트에 대응하는 관계망을 상기 선택된 컴포넌트 상에 표시하는 단계 후에,
상기 선택된 컴포넌트 상에 표시된 상기 사용자에 의해 선택된 컴포넌트에 대응하는 관계망을 구성하는 노드들에 대해 상기 사용자에 의해 추가 노드 결합이 요구되는 경우,
상기 사용자에 의해 선택된 컴포넌트에 대응하는 관계망을 구성하는 노드가 공통으로 갖고 있는 공통 정보 항목 중 상기 사용자에 의해 선택된 추가 공통 정보 항목을 구성하는 컴포넌트를 기준으로 상기 선택된 컴포넌트에 대응하는 관계망을 구성하는 노드들을 구분하여 상기 추가 공통 정보 항목의 컴포넌트 별로 그룹핑하는 단계,
상기 추가 공통 정보 항목의 컴포넌트 별로 그룹핑된 노드들을 사용하여 상기 추가 공통 정보 항목을 구성하는 컴포넌트에 각각 대응되는 관계망을 형성하는 단계, 그리고
상기 추가 공통 정보 항목의 컴포넌트로 구성된 관계망(이하 '추가 피봇 관계망'으로 지칭함)을 표시하는 단계
를 더 포함하는 그래프 관계망 제공 방법.3. The method of claim 2,
After displaying the relational network corresponding to the component selected by the user on the selected component,
When additional node coupling is requested by the user for nodes constituting a relational network corresponding to the component selected by the user displayed on the selected component,
A node constituting a relational network corresponding to the selected component based on the component constituting the additional common information item selected by the user among common information items common to nodes constituting the relational network corresponding to the component selected by the user. grouping by component of the additional common information item by classifying them;
forming a relational network corresponding to each component constituting the additional common information item using nodes grouped for each component of the additional common information item; and
displaying a relational network (hereinafter referred to as an 'additional pivot relational network') composed of components of the additional common information item;
A method of providing a graph relational network further comprising a.
상기 사용자의 요구에 따라 상기 추가 피봇 관계망을 구성하는 노드들에 대한 추가 노드 결합이 연속으로 수행될 수 있는,
그래프 관계망 제공 방법.4. The method of claim 3,
In accordance with the user's request, additional node coupling to the nodes constituting the additional pivot relational network can be continuously performed.
How to provide a graph relational network.
상기 관계망, 상기 피봇 관계망 및 상기 추가 피봇 관계망을 구성하는 노드들의 공통 정보 항목의 컴포넌트에 따라 노드 크기 및 노드 색깔을 변경하는 노드 사이징(sizing)을 수행하여 표시하는,
그래프 관계망 제공 방법.5. The method of claim 4,
performing and displaying node sizing of changing a node size and a node color according to a component of a common information item of nodes constituting the relational network, the pivot relational network, and the additional pivot relational network;
How to provide a graph relational network.
상기 추가 노드 결합을 수행하는 경우,
상기 피봇 관계망에 표시된 상기 공통 정보 항목의 컴포넌트 중 상기 사용자에 의해 선택된 컴포넌트를 제외한 나머지 컴포넌트에 대해서도 상기 추가 공통 정보 항목을 구성하는 컴포넌트를 기준으로 노드 그룹핑을 수행하여 각각 대응하는 관계망 및 추가 피봇 관계망을 생성하여 표시하는,
그래프 관계망 제공 방법.4. The method of claim 3,
When performing the additional node combination,
Among the components of the common information item displayed on the pivot relational network, node grouping is also performed on the remaining components except for the component selected by the user based on the components constituting the additional common information item to obtain a corresponding relational network and an additional pivotal relational network, respectively. generated and displayed,
How to provide a graph relational network.
입출력부, 메모리 및 프로세서를 포함하고,
상기 입출력부는 외부로 정보를 표시하거나 음성을 출력하고, 외부로부터 입력되는 정보 또는 명령을 수신하며,
상기 메모리는 코드의 집합을 저장하도록 구성되고,
상기 코드는,
상기 입출력부를 통해, 각각이 동일한 적어도 하나의 공통 정보 항목을 갖고 있는 복수의 노드로 구성된 그래프 관계망(이하 '관계망"으로 지칭함)을 표시하는 프로세스,
상기 입출력부를 통해, 사용자에 의해 상기 그래프 관계망에 대한 노드 결합이 요구되는 경우, 상기 복수의 노드가 공통으로 갖고 있는 공통 정보 항목 중 상기 사용자에 의해 선택된 공통 정보 항목을 구성하는 적어도 하나의 컴포넌트를 기준으로 상기 복수의 노드를 구분하여 상기 공통 정보 항목의 컴포넌트 별로 그룹핑하는 프로세스,
상기 공통 정보 항목의 컴포넌트 별로 그룹핑된 노드들을 사용하여 상기 컴포넌트에 각각 대응되는 관계망을 형성하는 프로세스, 그리고
상기 입출력부를 통해 상기 공통 정보 항목의 컴포넌트로 구성된 관계망(이하 '피봇 관계망'으로 지칭함)을 표시하는 프로세스
를 실행하도록 상기 프로세서를 제어하며,
상기 피봇 관계망에 포함된 노드의 개수는 상기 피봇 관계망 이전에 표시된 관계망에 포함된 노드의 개수와 동일한,
그래프 관계망 제공 서비스 시스템.As a graph relational network providing service system for data visualization,
including an input/output unit, a memory and a processor;
The input/output unit displays information or outputs a voice to the outside, and receives information or commands input from the outside,
the memory is configured to store a set of codes;
The code is
A process of displaying a graph relational network (hereinafter referred to as a 'relationship network') composed of a plurality of nodes each having the same at least one common information item through the input/output unit;
When a node connection to the graph relational network is requested by the user through the input/output unit, at least one component constituting the common information item selected by the user among the common information items common to the plurality of nodes is referenced A process of classifying the plurality of nodes as a grouping process for each component of the common information item,
A process of forming a relational network corresponding to each component by using the nodes grouped by component of the common information item, and
A process of displaying a relational network (hereinafter referred to as a 'pivot relational network') composed of components of the common information item through the input/output unit
Controls the processor to execute
the number of nodes included in the pivot relationship network is the same as the number of nodes included in the relationship network displayed before the pivot relationship network;
Graph relational network providing service system.
상기 그래프 관계망 제공 서비스 시스템은 상기 프로세서가 그래프 관계망 제공 서비스를 위해 사용하는 데이터베이스를 더 포함하고,
상기 프로세서는, 상기 컴포넌트에 각각 대응하는 관계망을 형성하기 위해,
상기 공통 정보 항목의 컴포넌트 별로 결합된 노드들을 사용하여 상기 컴포넌트 별로 그룹핑을 수행하는 프로세스,
상기 컴포넌트 별로 그룹핑된 노드들을 사용하여 상기 컴포넌트 별로 각각 관계망을 형성하는 프로세스,
상기 공통 정보 항목의 컴포넌트로 구성된 피봇 관계망의 정보 및 상기 컴포넌트별 관계망 정보를 상기 데이터베이스에 저장하는 프로세스
를 더 실행하는, 그래프 관계망 제공 서비스 시스템.8. The method of claim 7,
The graph relational network providing service system further includes a database used by the processor for the graph relational network providing service,
The processor, to form a relational network corresponding to each component,
A process of performing grouping for each component using nodes combined for each component of the common information item;
A process of forming a relationship network for each component by using the nodes grouped by the component;
A process of storing information on a pivot relational network composed of components of the common information item and relational network information for each component in the database
To further run, the graph relational network providing service system.
상기 데이터베이스는,
상기 관계망에 대한 정보를 저장하는 관계망 정보 데이터베이스, 그리고
상기 관계망과 대응하는 상기 피봇 관계망의 결합 정보를 저장하는 결합 정보 데이터베이스
를 포함하는, 그래프 관계망 제공 서비스 시스템.9. The method of claim 8,
The database is
a relational network information database storing information on the relational network; and
A coupling information database storing coupling information of the pivot relational network corresponding to the relational network
Including, a graph relational network providing service system.
상기 프로세서는,
상기 피봇 관계망에서 표시된 상기 공통 정보 항목의 컴포넌트 중 상기 사용자에 의해 선택된 컴포넌트에 대응하는 관계망을 상기 선택된 컴포넌트 상에 표시하는 프로세스, 그리고
상기 선택된 컴포넌트 상에 표시된 상기 사용자에 의해 선택된 컴포넌트에 대응하는 관계망을 구성하는 노드들에 대해 상기 사용자에 의해 추가 노드 결합이 요구되는 경우,
상기 사용자에 의해 선택된 컴포넌트에 대응하는 관계망을 구성하는 노드가 공통으로 갖고 있는 공통 정보 항목 중 상기 사용자에 의해 선택된 추가 공통 정보 항목을 구성하는 컴포넌트를 기준으로 상기 선택된 컴포넌트에 대응하는 관계망을 구성하는 노드를 구분하여 상기 추가 공통 정보 항목의 컴포넌트 별로 그룹핑하는 프로세스,
상기 추가 공통 정보 항목의 컴포넌트 별로 그룹핑된 노드들을 사용하여 상기 추가 공통 정보 항목을 구성하는 컴포넌트에 각각 대응하는 관계망을 형성하는 프로세스, 그리고
상기 추가 공통 정보 항목의 컴포넌트로 구성된 관계망(이하 '추가 피봇 관계망'으로 지칭함)을 표시하는 프로세스
를 더 실행하고,
상기 추가 공통 정보 항목을 구성하는 컴포넌트 별로 형성된 관계망의 정보를 상기 관계망 정보 데이터베이스에 추가로 저장하고,
상기 사용자에 의해 선택된 컴포넌트에 대응하는 관계망에 대응하는 상기 추가 피봇 관계망의 결합 정보를 상기 결합 정보 데이터베이스에 추가로 저장하는 프로세스를 더 실행하는,
그래프 관계망 제공 서비스 시스템.10. The method of claim 9,
The processor is
a process of displaying, on the selected component, a relational network corresponding to a component selected by the user among the components of the common information item displayed in the pivot relational network; and
When additional node coupling is requested by the user for nodes constituting a relational network corresponding to the component selected by the user displayed on the selected component,
A node constituting a relational network corresponding to the selected component based on the component constituting the additional common information item selected by the user among common information items common to nodes constituting the relational network corresponding to the component selected by the user. A process of classifying and grouping each component of the additional common information item;
a process of forming a relational network corresponding to each component constituting the additional common information item by using the nodes grouped for each component of the additional common information item; and
A process of displaying a relational network (hereinafter referred to as an 'additional pivot relational network') composed of components of the additional common information item
run more,
additionally storing information on a relational network formed for each component constituting the additional common information item in the relational network information database;
further executing a process of further storing, in the coupling information database, coupling information of the additional pivot relational network corresponding to the relational network corresponding to the component selected by the user;
Graph relational network providing service system.
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| KR20210146709A (en) | 2021-12-06 |
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