KR102418853B1 - 이종 플랫폼 사이의 상호운용성을 증대하기 위한 빅데이터 통합처리 사용자 인터페이스 방법 - Google Patents

이종 플랫폼 사이의 상호운용성을 증대하기 위한 빅데이터 통합처리 사용자 인터페이스 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR102418853B1
KR102418853B1 KR1020200154498A KR20200154498A KR102418853B1 KR 102418853 B1 KR102418853 B1 KR 102418853B1 KR 1020200154498 A KR1020200154498 A KR 1020200154498A KR 20200154498 A KR20200154498 A KR 20200154498A KR 102418853 B1 KR102418853 B1 KR 102418853B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
big data
integrated processing
user interface
data integrated
processing user
Prior art date
Application number
KR1020200154498A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20220067820A (ko
Inventor
김정아
강준성
이석원
Original Assignee
주식회사 와이즈넛
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 와이즈넛 filed Critical 주식회사 와이즈넛
Priority to KR1020200154498A priority Critical patent/KR102418853B1/ko
Publication of KR20220067820A publication Critical patent/KR20220067820A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102418853B1 publication Critical patent/KR102418853B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/44—Arrangements for executing specific programs
    • G06F9/451—Execution arrangements for user interfaces
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/30—Monitoring
    • G06F11/3089—Monitoring arrangements determined by the means or processing involved in sensing the monitored data, e.g. interfaces, connectors, sensors, probes, agents
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95—Retrieval from the web
    • G06F16/951—Indexing; Web crawling techniques
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/01—Input arrangements or combined input and output arrangements for interaction between user and computer
    • G06F3/048—Interaction techniques based on graphical user interfaces [GUI]
    • G06F3/0481—Interaction techniques based on graphical user interfaces [GUI] based on specific properties of the displayed interaction object or a metaphor-based environment, e.g. interaction with desktop elements like windows or icons, or assisted by a cursor's changing behaviour or appearance
    • G06F3/04817—Interaction techniques based on graphical user interfaces [GUI] based on specific properties of the displayed interaction object or a metaphor-based environment, e.g. interaction with desktop elements like windows or icons, or assisted by a cursor's changing behaviour or appearance using icons
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N20/00—Machine learning
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16Y—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY SPECIALLY ADAPTED FOR THE INTERNET OF THINGS [IoT]
    • G16Y20/00—Information sensed or collected by the things
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16Y—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY SPECIALLY ADAPTED FOR THE INTERNET OF THINGS [IoT]
    • G16Y40/00—IoT characterised by the purpose of the information processing

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • User Interface Of Digital Computer (AREA)

Abstract

본 발명은 빅데이터를 활용함에 있어서 이종 플랫폼 사이의 상호운용성을 증대시키기 위해 제안되었습니다. 이를 위해서는 빅데이터를 활용하려는 사용자의 지식 수준에 의존하는 것이 아니라, 누구든지 본인의 니즈에 맞게 빅데이터를 손쉽게 활용할 수 있는 환경이 주어져야 합니다. 본 발명은 이러한 요구에 부응하기 위해서 빅데이터 통합처리 사용자 인터페이스 방법을 제안합니다.
사용자 단말이 복수의 이종 플랫폼과 연결되는 빅데이터 통합처리 플랫폼에 접속한 후 빅데이터 통합처리 사용자 인터페이스(100)가 사용자 단말 화면에 표시되도록 하되, 빅데이터 통합처리 사용자 인터페이스(100)는 독립된 영역의 제1UI(101)와 제2UI(105)를 포함하고, 제1UI(101)는 이벤트들을 선택하는 선택지 메뉴가 구성되며, 제2UI(105)는 선택지 메뉴를 이용하여 수행 모델의 연결 된 매개변수에 따른 워크프로우를 시각적으로 보여주는 영역입니다. 입력수단이 제1UI(101)의 선택지 메뉴 중 어느 하나의 이벤트를 드래그앤드롭으로 제2UI(105)에 옮기면 선택된 이벤트에 대응하는 요청작업이 활성화 됩니다.

Description

이종 플랫폼 사이의 상호운용성을 증대하기 위한 빅데이터 통합처리 사용자 인터페이스 방법{THE BIGDATA INTERGARED-PROCESSING USER INTERFACE METHOD FOR INCREASING INTEROPERABILITY OF HETEROGENEOUS PLATFORMS}
본 발명은 플랫폼을 통한 빅데이터 수집 기술에 관한다.
임박한 4차 산업혁명 시대에서 디지털 기술과 네트워크 기술을 기반으로 한 빅데이터 수집과 분석과 처리의 중요성이 크게 부각되고 있다. 이 시대를 맞이하여 데이터 가치는 괄목할 만하게 상승했다. 그러자 시장에서는 빅데이터를 운영하고 관리할 수 있는 빅데이터 플랫폼을 도입하여 자사 만의 시스템을 구축하는 시도가 곳곳에서 나타났다.
IoT 기술 기반으로 다양한 센서를 통해 빅데이터를 수집한다. 또한 크롤링 기술을 통해 웹에서 빅데이터가 수집된다. 이렇게 수집된 빅데이터를 분석하면서 한편으로는 생산성 향상을 일으키고 다른 한편으로는 비용절감과 효율적인 관리뿐 아니라 새로운 서비스를 제공하는 일이 가능해졌다.
그러나 세상에는 다양한 업종이 존재하고, 빅데이터를 수집하기 위해 저마다 만들어진 플랫폼도 다양하다. 다양한 업종별 빅 데이터 통합 분석 처리 과정에서 데이터 간의 불일치가 발생되는 문제가 생겼다. 이에 따라 데이터 품질이 낮아지고 데이터 정제 시 소요 시간이 더 많이 걸리고 비용도 더 많이 발생했다.
또한, 사용자가 직접 이종간 플랫폼에서 복잡한 통합 연산을 수행해야 하며 각각의 분석 및 처리한 데이터 결과물들을 바탕으로 다시 정제, 분석, 처리하는 과정을 거쳐야 하는데, 통합된 결과물을 얻기가 어려웠다.
본 발명의 발명자들은 위와 같은 문제점을 해결하기 위하여 오랫동안 연구하고 노력한 끝에 본 발명을 완성하기에 이르렀다.
이종 플랫폼에 위치하는 다수의 데이터를 모아 데이터 통합 처리를 가능하게 해주는 최적화된 플랫폼 개발을 생각할 수 있다. 그러려면 이를 최적화하는 기술과, 사용자의 니즈를 기반으로 쉽게 편리하게 사용할 수 있도록 사용자에게 하나의 데이터 뷰를 제시하는 것이 유용할 것이다.
즉, 본 발명은 각기 다른 플랫폼 간의 데이터베이스를 연동하면서 사용자 니즈를 구현하는 맞춤형 사용자 인터페이스를 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 사용자 맞춤형 사용자 인터페이스는, 사용자가 누구든지 데이터 정제, 분석, 처리, 연동에 관한 복잡한 단계를 쉽게 사용할 수 있도록, 사용자에게 각각의 세부적인 단계를 선택할 수 있는 선택지를 시각적으로 제공하려는 것이다. 사용자는 이러한 사용자 인터페이스를 시각적으로 바라보면서 드래그앤드롭으로 선택지를 선택할 수 있다.
한편, 본 발명의 명시되지 않은 또 다른 목적들은 하기의 상세한 설명 및 그 효과로부터 용이하게 추론 할 수 있는 범위 내에서 추가적으로 고려될 것이다.
위와 같은 과제를 달성하기 위한 본 발명은 빅데이터 통합처리 사용자 인터페이스 방법으로서:
사용자 단말이 복수의 이종 플랫폼과 연결되는 빅데이터 통합처리 플랫폼에 접속한 후 빅데이터 통합처리 사용자 인터페이스가 사용자 단말 화면에 표시되도록 하되, 상기 빅데이터 통합처리 사용자 인터페이스는 독립된 영역의 제1UI와 제2UI를 포함하고, 상기 제1UI는 복수의 플랫폼 연동 이벤트를 포함하는 이벤트들을 선택하는 선택지 메뉴가 구성되며, 상기 제2UI는 선택지 메뉴를 이용하여 수행 모델의 흐름을 시각적으로 보여주는 영역이며,
입력수단이 상기 제1UI의 선택지 메뉴 중 어느 하나의 이벤트를 드래그앤드롭으로 상기 제2UI에 옮기면 선택된 이벤트에 대응하는 수행 모델의 매개변수가 생성되도록 하고, 상기 제1UI의 선택지 메뉴 중 그다음 하나의 이벤트를 드래그앤드롭으로 상기 제2UI에 옮기면 해당 매개변수가 생성되며, 그 이전의 매개변수와 순차적으로 연결되도록 하고,
상기 입력수단이 상기 빅데이터 통합처리 사용자 인터페이스의 실행 버튼을 누르면 상기 제1UI에서 선택된 이벤트들 및 상기 제2UI에서 가시화된 워크플로우로 수행 모델이 완성되도록 하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 바람직한 어느 실시예에 따른 빅데이터 통합처리 사용자 인터페이스 방법에 있어서,
입력수단이 상기 빅데이터 통합처리 사용자 인터페이스에서 플랫폼 연동을 요청하는 경우, 상기 빅데이터 통합처리 플랫폼과 연결되어 있는 복수의 이종 플랫폼의 리스트 및 요청 작업 리스트가 포함된 플랫폼 연동 팝업 UI를 상기 제2UI 위로 팝업하여 시각화하는 단계를 더 포함하는 것이 좋다.
또한, 본 발명의 바람직한 어느 실시예에 따른 빅데이터 통합처리 사용자 인터페이스 방법에 있어서, 상기 사용자 단말이 수행 모델을 완성시키는 실행 버튼을 누르면,
시뮬레이터가 완성된 모델을 시뮬레이션하여 각 요청작업을 활성화하고 처리 과정을 확인하도록 하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 바람직한 어느 실시예에 따른 빅데이터 통합처리 사용자 인터페이스 방법에 있어서, 옵티마이저가 완성된 수행 모델을 학습하여 최적의 수행 모델을 사용자 단말로 피드백해주는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 바람직한 어느 실시예에 따른 빅데이터 통합처리 사용자 인터페이스 방법에 있어서, 입력수단이 상기 빅데이터 통합처리 사용자 인터페이스에서 추천 아이콘을 선택하면, 상기 빅데이터 통합처리 플랫폼의 서버가 최적의 수행 모델을 추천하되 추천빈도 및 수행시간을 포함하는 추천모델 UI를 상기 제2UI 위로 팝업하여 시각화하는 단계를 더 포함하는 것이 좋다.
본 발명의 빅데이터 통합처리 사용자 인터페이스 방법에 따르면 빅데이터에 관련된 전문 지식이 부족하더라도, 모든 사용자들이 본 발명의 빅데이터 통합처리 사용자 인터페이스를 기반으로 쉽고 편리하게 이종 플랫폼을 연동할 수 있다. 또한 사용자가 만든 빅데이터 활용 모델을 도출할 수 있으며, 서버에 미리 등록되어 있는 추천 및 예측 알고리즘에 따른 개별 플랫폼의 빅데이터 활용할 수 있다.
따라서, 본 발명의 사용자 맞춤형 빅데이터 통합처리 사용자 인터페이스는 다소 복잡한 빅데이터 활용을 위한 프로세스를 간소화시킬 수 있다. 이로써 다양한 분야에서 분야별 이종 플랫폼을 이용하여 빅데이터를 통합하고 정제하며 분석하는 작업이 쉬워졌고, 이로 말미암아 이종 플랫폼 간의 상호운용성이 증대된다.
한편, 여기에서 명시적으로 언급되지 않은 효과라 하더라도, 본 발명의 기술적 특징에 의해 기대되는 이하의 명세서에서 기재된 효과 및 그 잠정적인 효과는 본 발명의 명세서에 기재된 것과 같이 취급됨을 첨언한다.
도 1은 본 발명의 바람직한 어느 실시예에 따른 시스템 구성을 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 빅데이터 통합처리 사용자 인터페이스(100)의 구성의 일 예를 개략적으로 나타내었다.
도 3은 본 발명의 빅데이터 통합처리 사용자 인터페이스(100)에서 드래그앤드롭으로 제1UI(101)에 표시된 이벤트를 제2UI(105)에 옮기면서 워크플로우를 생성하는 개념을 나타낸다.
도 4는 본 발명의 바람직한 어느 실시예에 따른 옵션 메뉴 UI(160)의 예를 나타낸다.
도 5는 본 발명의 바람직한 어느 실시예에 따른 플랫폼 연동 팝업 UI(170)의 예를 나타낸다.
도 6은 본 발명의 바람직한 어느 실시예에 따른 추천 모델 UI(180)의 예를 나타낸다.
도 7은 본 발명의 방법의 전체 프로세스를 개략적으로 예시하고 있다.
※ 첨부된 도면은 본 발명의 기술사상에 대한 이해를 위하여 참조로서 예시된 것임을 밝히며, 그것에 의해 본 발명의 권리범위가 제한되지는 아니한다.
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 다양한 실시예가 안내하는 본 발명의 구성과 그 구성으로부터 비롯되는 효과에 대해 살펴본다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지기능에 대하여 이 분야의 기술자에게 자명한 사항으로서 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략한다.
도 1은 본 발명의 바람직한 어느 실시예에 따른 시스템 구성을 개략적으로 나타내었다.
사용자 단말(1)이 빅데이터 통합처리 플랫폼(10)에 접속한다. 이 빅데이터 통합처리 플랫폼은 하나 이상의 서버(10)로 구성된다. 그리고 서버는 하나 이상의 소프트웨어/하드웨어 장비로 이루어져 있다. 빅데이터 통합처리 플랫폼 서버(10)는 통신망을 통해 N(N은 1보다 큰 정수이다) 개의 서로 다른 이종의 빅데이터 플랫폼(20, 20…)과 연결된다. 그리고 빅데이터 통합처리 플랫폼 서버(10)는 이들 이종의 빅데이터 플랫폼(20, 20…)의 데이터베이스(21, 21…)에 액세스하여 빅데이터를 수집한다. 이처럼 이종 플랫폼은 서로 연동되어 있다.
사용자들은 다양하며, 빅데이터를 수집해서 분석하려는 서로 다른 여러 가지 니즈가 있다. 본 발명은 그런 다양한 사람들이 본인의 니즈에 맞게 여러 이종 플랫폼에 흩어져 있는 빅데이터를 통합하여 처리할 수 있는 수단을 제공한다.
사용자 단말(1)이 빅데이터 통합처리 플랫폼 서버(10)에 접속한 후에 빅데이터를 활용하고자 하는 경우, 빅데이터 통합처리 플랫폼 서버(10)는 사용자 단말(1)에 빅데이터 통합처리 사용자 인터페이스(100)을 제공한다. 즉 사용자 단말(1)은 빅데이터 통합처리 사용자 인터페이스(100)를 통해 빅데이터 분석에 관련한 수행 모델을 이하에서 설명하는 방식으로 본인의 니즈에 따라 만들 수 있다. 사용자의 니즈에 의해 만들어진 수행 모델에 대해, 소프트웨어 모듈인 시뮬레이터(12)가 소정의 시뮬레이팅을 하고, 옵티마이저(14)가 최적화를 수행한다. 도시되어 있지는 않지만, 빅데이터를 수집하고 처리하는 등의 일련의 프로세스를 실행하는 복수의 모듈이 빅데이터 통합처리 플랫폼 서버에 설치되어 있음은 당업자에게 자명하다.
도 2는 본 발명의 바람직한 어느 실시예에 따른 빅데이터 통합처리 사용자 인터페이스(100)의 구성 예를 개략적으로 나타내었다.
도시되어 있는 것처럼, 빅데이터 통합처리 사용자 인터페이스(100)는 서로 독립된 영역으로 이루어지는 제1UI(101)와 제2UI(105)를 포함하여 구성된다. 예컨대 제1UI(101)가 왼쪽 영역에 있다면, 제2UI(105)는 빅데이터 통합처리 사용자 인터페이스(100)의 오른쪽 영역에 위치한다.
제1UI(101)에는 수행모델 생성부(110) 및 선택지 메뉴(120)가 포함될 수 있다. 수행모델 생성부(110)는 사용자가 만들 수행 모델의 이름을 입력하는 텍스트 박스(111)를 포함한다.
선택지 메뉴(120)는 사용자가 수행모델에 포함시킬 이벤트를 표시한다. 도시 예에서는 복수의 플랫폼을 연동하는 연동 이벤트(121), 검색 이벤트(122), 분석 이벤트(123), 정제 이벤트(124), 처리 이벤트(125)가 선택지 메뉴(120)에 포함되어 있다.
이러한 선택지 메뉴(120)에서 사용자 단말의 입력수단이 특정 이벤트를 선택해서 오른쪽 영역의 제2UI(105)에 옮겨놓을 수 있다. 그러면 옮겨진 이벤트가 빅데이터 통합처리 수행모델이 실행할 하나의 요청작업이 활성화된다. 즉, 제2UI(105)는 하나 이상의 수행모델의 단계적 흐름을 시각적으로 보여주는 영역이다. 도 3을 보자.
도 3은 제1UI(101)에 있는 특정 이벤트를 제2UI(105)로 드래그앤드롭하는 사용자 인터페이스 방법을 개략적으로 예시한다. 사용자는 이 수행모델을 "홍길동의 빅데이터"라고 텍스트 박스(111)에 입력하여 파일명을 부여했다.
입력수단이 선택지 메뉴(120) 중에서 검색 이벤트(122)를 선택해서 드래깅을 한 다음에 제2UI(105)로 드롭한다. 그러면 도시되어 있는 것처럼 검색 매개변수(150)가 제2UI(105)에 생성되어 가시화된다.
이처럼 도 3의 드래그앤드롭 방식으로 제2UI(105)에서 하나 이상의 워크플로우 수행모델을 생성할 수 있다. 복수의 요청작업 매개변수가 선택되었다면, 각각의 매개변수를 연결하거나, 특정 매개변수를 삭제하거나, 혹은 사용자가 미리 등록되어 있는 모범적인 워크플로우 수행모델을 적용한다거나 하는 등의 이벤트를 실행할 수 있을 것이다. 이번에는 도 4를 보자.
도 4는 본 발명의 바람직한 어느 실시예에서 제2UI(105)에 생성된 매개변수가 연결된 구성을 나타낸다. 그리고 사용할 수 있는 옵션 메뉴 UI(160)의 구성 및 기능 예를 나타낸다.
입력수단이 플로우 박스에서 오른쪽 메뉴를 선택하는 경우, 예컨대 입력수단 우클릭을 하는 경웅 옵션 메뉴 UI(160)가 해당 플로우에 인접하여 표시되며 각 매개변수의 설정화면을 나타내며, 도시 예에서는 검색 플로우(150)에서 옵션 메뉴 UI(160)를 호출한 것이다.
옵션 메뉴 UI(160)는 바람직하게는 복수의 아이콘이 표시된다. 예컨대 요청작업 아이콘(161), 연결자 아이콘(162), 추천 아이콘(163), 삭제 아이콘(164), 설정 아이콘(165)이 포함될 수 있다. 아이콘이 아닌 텍스트로 표시되어도 무방하다.
요청작업 아이콘(161)을 누르면 화면에 표시될 요청작업 박스를 보여주며, 요청작업 박스를 더블클릭하여 요청작업 명을 수정 및 입력할 수 있다. 또한, 미리 저장한 워크플로우 수행모델을 가져와(불러오기) 제2UI(105)에서 확인 및 수정이 가능하다. 연결자 아이콘(162)을 누르면 제2UI(105)에 표시되는 복수의 매개변수를 연결하는 연결자를 제공된다. 추천 아이콘(163)을 선택하면 추천 알고리즘에 의해 추천하는 수행 모델의 리스트가 제공된다. 삭제 아이콘(164)을 선택하면 해당 매개변수가 삭제된다. 설정 아이콘(165)을 누르면 해당 플로우의 작업 상세 설정을 할 수 있는 화면이 팝업된다. 도 5를 보라.
한편, 도 4에서 검색 플로우(150), 정제 플로우(151), 처리 플로우(152), 분석 플로우(153)가 생성되었다. 다수의 플랫폼에서 수집된 빅데이터가 각 데이터베이스에 저장되어 있다. 플랫폼 연동 팝업 UI(170)를 통해 이종 플랫폼의 각 데이터베이스 중에서 검색할 데이터베이스를 선택하고 다음 작업인 정제, 처리 그리고 분석이 이루어지는 것이다.
도 5는 입력수단이 빅데이터 통합처리 사용자 인터페이스(100)에서 플랫폼 연동을 요청하는 경우, 빅데이터 통합처리 플랫폼과 연결되어 있는 복수의 이종 플랫폼의 리스트 및 요청 작업 리스트를 제2UI(105) 위로 팝업되는 플랫폼 연동 팝업 UI(170)의 예를 나타낸다.
바람직한 어떤 실시예에서는 제1UI(101)의 연동 이벤트(121)를 드래그앤드롭으로 제2UI(105)으로 옮긴 후 연동 플로우를 생성한 다음 옵션 메뉴 UI에서 설정 아이콘을 눌렀을 때 상기 플랫폼 연동 팝업 UI(170)이 시각화될 수 있다. 바람직한 다른 실시예에서는 검색 플로우(150)의 옵션 메뉴 UI(160)에서 설정 아이콘(165)를 눌렀을 때 상기 플랫폼 연동 팝업 UI(170)가 시각화될 수 있다.
이 플랫폼 연동 팝업 UI(170)은 미리 연결할 플랫폼 정보를 등록하여 확인할 수 있다. 등록정보에는 플랫폼 명칭, IP, PORT, DB명칭, DB 외부접속 PORT, DB id, password 등이 있으며, 복수의 이종 플랫폼의 리스트를 보여줄 수 있다. 또한 서비스 리스트를 보여줄 수 있다. 서비스 리스트에는 요청 작업에 관한, 예컨대 결과 데이터, DB 통합, 환경 변수나 설치 프로그램의 설정 등의 리스트가 포함될 수 있다.
도 6은 본 발명의 바람직한 어느 실시예에 있어서 전술한 옵션 메뉴 UI에서 추천 아이콘(163)을 선택했을 때 제2UI(105) 위로 팝업되는 추천모델 UI(180)의 개략적인 구성을 나타낸다.
빅데이터 통합처리 플랫폼 서버는 추천 및 예측 알고리즘 모델 중 하나 이상의 최적의 추천 모델 리스트(181) 추천모델 UI(180)를 통해 보여준다. 바람직하게는 추천 빈도 및 수행시간을 제공한다.
이처럼 제1UI(101)에 있는 복수의 이벤트들을 드래그앤드롭으로 제2UI(105)에 옮겨 수행 모델의 복수의 매개변수를 생성한 다음에 이들을 연결하거나 추천 모델을 선택하는 등의 요청 작업 단계를 거친 후, 사용자는 제2UI(105)의 실행 버튼(195)을 누른다. 그러면 제2UI(105)에서 가시화된 빅데이터 활용 단계에 따른 작업 수행 모델이 저장되고 완성된다.
빅데이터 통합처리 플랫폼 서버의 시뮬레이터는 사용자가 완성한 모델을 미리 정한 프로세스에 따라 시뮬레이션을 하고, 각 단계의 처리과정을 확인한다.
다음으로 옵티마이저가 사용자의 작업 수행 모델을 학습하여 최적의 작업 수행 순서를 피드백해줌으로써 사용자 니즈에 따른 최적화된 결과를 얻을 수 있다.
도 7의 실시예에서 S100 단계에서 S140 단계에 이르는 과정은 빅데이터 통합처리 사용자 인터페이스에서 이루어진다.
사용자는 연동할 플랫폼 정보를 미리 저장한 후, 주어질 선택지 메뉴에서 연동 이벤트를 선택하고 드래그앤드롭으로 연동 매개변수를 생성한다(S110). 이때 연동 설정을 위해 드롭 후, 설정 아이콘을 선택하여 팝업된 플랫폼 연동 팝업 UI 화면에서 연동할 플랫폼과 원하는 데이터를 클릭하는 것이다. 그런 다음 데이터 정제, 처리, 분석(S120, S130, S140)에 해당하는 이벤트를 드래그앤드롭하여 빅데이터를 활용할 수 있는 워크플로우 작업수행 모델을 만든다.
시뮬레이션과 최적화 과정을 거쳐 작업 수행 모델을 생성하고(S200), 이 모델을 결과데이터 DB에 저장한다(S210). 사용자가 요청한 작업 수행 모델에 따라 각 플랫폼간 데이터를 통합하고 연동하여 빅데이터 활용 결과를 얻을 수 있다.
본 발명의 이와 같은 사용자 인터페이스 방법을 통해서 누구나 쉽게 이종 플랫 간의 연동, 빅데이터 처리, 분석 및 정제에 대해 복잡한 단계를 간소화할 수 있으며, 최적화된 결과를 빠르게 얻을 수 있다.
참고로, 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 통합처리 사용자 인터페이스 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독가능매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독가능매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계 되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
컴퓨터 판독가능매체의 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, 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함될 수 있다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어코드뿐 만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급언어코드를 포함한다. 상술한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지다.
본 발명의 보호범위가 이상에서 명시적으로 설명한 실시예의 기재와 표현에 제한되는 것은 아니다. 또한, 본 발명이 속하는 기술분야에서 자명한 변경이나 치환으로 말미암아 본 발명이 보호범위가 제한될 수도 없음을 다시 한 번 첨언한다.

Claims (5)

  1. 사용자 단말이 복수의 이종 플랫폼과 연결되는 빅데이터 통합처리 플랫폼에 접속한 후 빅데이터 통합처리 사용자 인터페이스가 사용자 단말 화면에 표시되도록 하되, 상기 빅데이터 통합처리 사용자 인터페이스는 독립된 영역의 제1UI와 제2UI를 포함하고, 상기 제1UI는 복수의 플랫폼 연동 이벤트를 포함하는 이벤트들을 선택하는 선택지 메뉴가 구성되며, 상기 제2UI는 선택지 메뉴를 이용하여 수행 모델의 흐름을 시각적으로 보여주는 영역이며,
    입력수단이 상기 제1UI의 선택지 메뉴 중 어느 하나의 이벤트를 드래그앤드롭으로 상기 제2UI에 옮기면 선택된 이벤트에 대응하는 수행 모델의 매개변수가 생성되도록 하고, 상기 제1UI의 선택지 메뉴 중 그다음 하나의 이벤트를 드래그앤드롭으로 상기 제2UI에 옮겨 해당 매개변수가 생성되며, 그 이전의 매개변수와 순차적으로 연결되도록 하고,
    상기 입력수단이 상기 빅데이터 통합처리 사용자 인터페이스의 실행 버튼을 누르면 상기 제1UI에서 선택된 이벤트들 및 상기 제2UI에서 가시화된 워크플로우로 수행 모델이 완성되도록 하는 단계를 포함하며,
    입력수단이 상기 빅데이터 통합처리 사용자 인터페이스에서 플랫폼 연동을 요청하는 경우, 상기 빅데이터 통합처리 플랫폼과 연결되어 있는 복수의 이종 플랫폼의 리스트 및 요청 작업 리스트가 포함된 플랫폼 연동 팝업 UI를 상기 제2UI 위로 팝업하여 시각화하는 단계를 더 포함하는, 빅데이터 통합처리 사용자 인터페이스 방법.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 사용자 단말이 수행 모델을 완성시키는 실행 버튼을 누르면,
    시뮬레이터가 완성된 모델을 시뮬레이션하여 각 요청작업의 매개변수를 연결하고 처리 과정을 확인하도록 하는 단계를 더 포함하는, 빅데이터 통합처리 사용자 인터페이스 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    옵티마이저가 완성된 수행 모델을 학습하여 최적의 수행 모델을 사용자 단말로 피드백해주는 단계를 더 포함하는, 빅데이터 통합처리 사용자 인터페이스 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    입력수단이 상기 빅데이터 통합처리 사용자 인터페이스에서 추천 아이콘을 선택하면, 상기 빅데이터 통합처리 플랫폼의 서버가 최적의 수행 모델을 추천하되 추천빈도 및 수행시간을 포함하는 추천모델 UI를 상기 제2UI 위로 팝업하여 시각화하는 단계를 더 포함하는, 빅데이터 통합처리 사용자 인터페이스 방법.
KR1020200154498A 2020-11-18 2020-11-18 이종 플랫폼 사이의 상호운용성을 증대하기 위한 빅데이터 통합처리 사용자 인터페이스 방법 KR102418853B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200154498A KR102418853B1 (ko) 2020-11-18 2020-11-18 이종 플랫폼 사이의 상호운용성을 증대하기 위한 빅데이터 통합처리 사용자 인터페이스 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200154498A KR102418853B1 (ko) 2020-11-18 2020-11-18 이종 플랫폼 사이의 상호운용성을 증대하기 위한 빅데이터 통합처리 사용자 인터페이스 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20220067820A KR20220067820A (ko) 2022-05-25
KR102418853B1 true KR102418853B1 (ko) 2022-07-08

Family

ID=81800822

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020200154498A KR102418853B1 (ko) 2020-11-18 2020-11-18 이종 플랫폼 사이의 상호운용성을 증대하기 위한 빅데이터 통합처리 사용자 인터페이스 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102418853B1 (ko)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102662339B1 (ko) * 2023-09-22 2024-05-02 누트컴퍼니 주식회사 태그 기반의 디지털 이미지 컨텐츠 서비스 제공 장치 및 방법

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101982303B1 (ko) 2013-02-12 2019-05-24 아브 이니티오 테크놀로지 엘엘시 프로세스를 구성하기 위한 어플리케이션의 구축

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20150110063A (ko) * 2014-03-24 2015-10-02 주식회사 클라우다인 빅데이터 처리를 위한 맵리듀스를 통합하는 장치 및 방법

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101982303B1 (ko) 2013-02-12 2019-05-24 아브 이니티오 테크놀로지 엘엘시 프로세스를 구성하기 위한 어플리케이션의 구축

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
BI MATRIX KR. [BI MATRIX 데모] i-STREAM (아이스트림) - 생산라인 A의 전력 수요량 예측하기. 2016.10.13.
비아이매트릭스 뉴스. 비아이매트릭스, 차세대정보컴퓨팅 기술개발사업 - 이종 빅데이터 통합·처리 원천 기술 개발분야 사업자로 선정. 2018.05.02.

Also Published As

Publication number Publication date
KR20220067820A (ko) 2022-05-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10866991B1 (en) Monitoring service-level performance using defined searches of machine data
CN108351883B (zh) 动态上下文枢纽网格分析的显示
JP5238937B2 (ja) セグメンテーション定義の作成
US9959524B2 (en) Graphical modeling of position hierarchies
KR101627594B1 (ko) 데이터 객체의 관리 및 자동 링킹
US20160004759A1 (en) Platform for Managing and Visualizing Data on a Computer
CN102591647B (zh) 将桌面应用转换成web应用
CN111080170B (zh) 一种工作流建模方法、装置、电子设备及存储介质
EP3035189A1 (en) Automated approach for integrating automated function library functions and algorithms in predictive analytics
WO2016130858A1 (en) User interface for unified data science platform including management of models, experiments, data sets, projects, actions, reports and features
US20120102074A1 (en) Applying analytic patterns to data
CN112199086A (zh) 自动编程控制系统、方法、装置、电子设备及存储介质
US9542164B1 (en) Managing an application variable using variable attributes
US11681961B2 (en) Flexible work breakdown structure
CN114511353A (zh) 数据分析方法和装置
CN113535135A (zh) 软件开发方法、装置、计算机设备和存储介质
KR102418853B1 (ko) 이종 플랫폼 사이의 상호운용성을 증대하기 위한 빅데이터 통합처리 사용자 인터페이스 방법
Bayer et al. Design and development of a web-based EPANET model catalogue and execution environment
KR20210069215A (ko) 빅데이터 분석을 최적화하는 사용자 인터페이스 방법
CN104660697B (zh) 基于Kepler科学工作流传感网服务组合方法
US20040148271A1 (en) System and method for defining and processing decision processes
US20210034611A1 (en) Property painter
CN101223520A (zh) 创建分段定义
WO2017070682A1 (en) Display of dynamic contextual pivot grid analytics
CN118779466A (zh) 一种知识图谱分析方法、装置、设备和存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant