KR102669258B1 - 대규모 시계열 데이터를 시각화하는 사용자 인터페이스 제공 방법 및 이를 지원하는 전자 장치 - Google Patents

대규모 시계열 데이터를 시각화하는 사용자 인터페이스 제공 방법 및 이를 지원하는 전자 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 시계열 데이터를 시각화하기 위한 사용자 인터페이스 제공 방법은 시계열 데이터들을 시각화하는 사용자 인터페이스 제공 방법에 있어서, 상기 시계열 데이터들이 전처리되어 전처리 데이터로 변환되는 단계; 상기 전처리 데이터들이 군집화되는 단계; 군집화된 전처리 데이터들, 상기 군집화된 전처리 데이터들에 대한 덴드로그램 및 군집화 임계값 조절부를 시각화하는 군집화 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 상기 사용자로부터 군집화 임계값 정보를 입력 받는 단계; 및 상기 사용자가 입력한 군집화 임계값 정보를 기준으로 상기 군집화된 전처리 데이터들이 상기 군집화 그래픽 사용자 인터페이스에 표시되는 단계;를 포함하고, 상기 군집화 임계값 조절부는 상기 덴드로그램과 중첩하는 선분 형태를 가지며 이동함에 따라 상기 군집화 임계값 정보를 조절하는 것을 특징으로 한다.
본 발명은 2020년도 한국전력연구원 전력산업 기초연구 에너지 거점대학 클러스터 사업(주관기관: 명지대학교 산학협력단)의 알파그리드 플랫폼 설계 및 요소기술 연구(No.202000180001) 과제를 통해 지원받아 작성되었습니다.

Description

대규모 시계열 데이터를 시각화하는 사용자 인터페이스 제공 방법 및 이를 지원하는 전자 장치{User Interface Provision Method for Visualizing Time-series Big Data and Electronic Device for Supporting the Same}
본 명세서는 대규모 시계열 데이터를 시각화하기 위한 사용자 인터페이스 제공 방법 및 이를 지원하는 전자 장치에 관한 것이다.
일반적으로 대규모 시계열 데이터는 꺾은선 그래프를 이용하여 표시된다. 이러한 대규모 시계열 데이터가 하나의 도표에 표시되는 경우, 복수의 데이터 간의 시각적 간섭으로 인해 각 데이터의 경향성을 파악하기 용이하지 않다는 문제점이 있다. 한편, 대규모 시계열 데이터들이 각각 별도의 도표에 표시되는 경우, 좁은 화면 공간에 각 데이터들이 표시되어 각 데이터의 주요 특징을 파악하기 용이하지 않다는 문제점이 있다.
본 발명은 제한된 화면 공간에 데이터를 효율적으로 시각화하고, 데이터의 특징에 따라 사용자가 데이터 시각화 방법을 동적으로 시각화할 수 있는 대규모 시계열 데이터를 시각화하는 사용자 인터페이스 제공 방법 및 이를 지원하는 전자 장치를 제공하는 것을 그 기술적 과제로 한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 시계열 데이터를 시각화하기 위한 사용자 인터페이스 제공 방법은 시계열 데이터들을 시각화하는 사용자 인터페이스 제공 방법에 있어서, 상기 시계열 데이터들이 전처리되어 전처리 데이터로 변환되는 단계; 상기 전처리 데이터들이 군집화되는 단계; 군집화된 전처리 데이터들, 상기 군집화된 전처리 데이터들에 대한 덴드로그램 및 군집화 임계값 조절부를 시각화하는 군집화 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 상기 사용자로부터 군집화 임계값 정보를 입력 받는 단계; 및 상기 사용자가 입력한 군집화 임계값 정보를 기준으로 상기 군집화된 전처리 데이터들이 상기 군집화 그래픽 사용자 인터페이스에 표시되는 단계;를 포함하고, 상기 군집화 임계값 조절부는 상기 덴드로그램과 중첩하는 선분 형태를 가지며 이동함에 따라 상기 군집화 임계값 정보를 조절하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 대규모 시계열 데이터를 시각화하기 위한 사용자 인터페이스 제공 방법 및 이를 지원하는 전자 장치는 대규모 시계열 데이터를 동적으로 군집화하여 대규모의 시계열 데이터의 특징을 효과적으로 탐색할 수 있는 효과가 있다.
본 발명에 따른 대규모 시계열 데이터를 시각화하기 위한 사용자 인터페이스 제공 방법 및 이를 지원하는 전자 장치는 시계열 데이터 중 유사한 시계열 데이터를 군집화하고, 군집화된 시계열 데이터를 대표로 시각화하기 때문에, 제한된 화면 공간에 효율적으로 시계열 데이터를 시각화할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 대규모 시계열 데이터 시각화하기 위한 사용자 인터페이스를 지원하는 전자 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 2는 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 대규모 시계열 데이터를 시각화하기 위한 사용자 인터페이스 제공 방법을 나타내는 플로우 차트이다.
도 3은 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 데이터 전처리 단계를 나타내는 플로우 차트이다.
도 4a 내지 도 4c는 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 데이터 전처리 단계에서 전처리되는 데이터를 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 유사도 기반의 계층적 군집화 단계를 나타내는 플로우 차트이다.
도 6은 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 군집화 그래픽 사용자 인터페이스를 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 패턴 탐색 단계를 나타내는 플로우 차트이다.
도 8은 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 패턴 탐색 그래픽 사용자 인터페이스를 나타낸 도면이다.
명세서 전체에 걸쳐서 동일한 참조번호들은 실질적으로 동일한 구성요소들을 의미한다. 이하의 설명에서, 본 발명의 핵심 구성과 관련이 없는 경우 및 본 발명의 기술분야에 공지된 구성과 기능에 대한 상세한 설명은 생략될 수 있다. 본 명세서에서 서술되는 용어의 의미는 다음과 같이 이해되어야 할 것이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
본 발명의 실시예를 설명하기 위한 도면에 개시된 형상, 크기, 비율, 각도, 개수 등은 예시적인 것이므로 본 발명이 도시된 사항에 한정되는 것은 아니다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명은 생략한다.
본 명세서에서 언급된 '포함한다', '갖는다', '이루어진다' 등이 사용되는 경우 '~만'이 사용되지 않는 이상 다른 부분이 추가될 수 있다. 구성 요소를 단수로 표현한 경우에 특별히 명시적인 기재 사항이 없는 한 복수를 포함하는 경우를 포함한다.
구성 요소를 해석함에 있어서, 별도의 명시적 기재가 없더라도 오차 범위를 포함하는 것으로 해석한다.
시간 관계에 대한 설명일 경우, 예를 들어, '~후에', '~에 이어서', '~다음에', '~전에' 등으로 시간적 선후 관계가 설명되는 경우, '바로' 또는 '직접'이 사용되지 않는 이상 연속적이지 않은 경우도 포함할 수 있다.
제1, 제2 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않는다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있다.
"적어도 하나"의 용어는 하나 이상의 관련 항목으로부터 제시 가능한 모든 조합을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 예를 들어, "제1 항목, 제2 항목 및 제 3 항목 중에서 적어도 하나"의 의미는 제1 항목, 제2 항목 또는 제3 항목 각각 뿐만 아니라 제1 항목, 제2 항목 및 제3 항목 중에서 2개 이상으로부터 제시될 수 있는 모든 항목의 조합을 의미할 수 있다.
본 발명의 여러 실시예들의 각각 특징들이 부분적으로 또는 전체적으로 서로 결합 또는 조합 가능하고, 기술적으로 다양한 연동 및 구동이 가능하며, 각 실시예들이 서로에 대하여 독립적으로 실시 가능할 수도 있고 연관 관계로 함께 실시할 수도 있다.
본 발명은 2020년도 한국전력연구원 전력산업 기초연구 에너지 거점대학 클러스터 사업(주관기관: 명지대학교 산학협력단)의 알파그리드 플랫폼 설계 및 요소기술 연구(No.202000180001) 과제를 통해 지원받아 작성되었습니다.
이하, 도 1을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 대규모 시계열 데이터를 시각화하기 위한 사용자 인터페이스를 지원하는 전자 장치에 대해 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 대규모 시계열 데이터를 시각화하기 위한 사용자 인터페이스를 지원하는 전자 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 대규모 시계열 데이터를 시각화하기 위한 사용자 인터페이스를 지원하는 전자 장치는 대규모 시계열 데이터를 입력 받고, 사용자로부터 양자화 수준 정보 및 군집화 임계값 정보를 포함하는 시계열 데이터에 대한 설정 정보를 입력 받아 입력 받은 분석 설정에 따라 대규모 시계열 데이터를 분석하고, 입력 받은 시각화 설정에 따라 시각화한다. 이에 따라, 분석하고자 하는 데이터의 특징을 중점적으로 표시하여 전자 장치의 제한된 화면 공간에 사용자가 원하는 데이터를 효과적으로 시각화할 수 있다.
대규모 시계열 데이터 시각화하기 위한 사용자 인터페이스를 지원하는 전자 장치는 프로세싱부(100), 디스플레이부(200), 사용자 입력부(300) 및 메모리부(400)을 포함한다.
프로세싱부(100)는 대규모 시계열 데이터를 전처리하고, 전처리된 시계열 데이터들의 유사도를 산출하여 측정한 유사도를 기반으로 유사한 시계열 데이터들을 군집화하고, 사용자가 선택한 패턴과 전처리된 시계열 데이터를 비교하여 사용자가 선택한 패턴과 매칭되는 부분을 표시하여 원하는 패턴 특징을 검색하여 관심 데이터만 중점적으로 시각화한다. 이에 따라, 제한된 디스플레이부(200)의 화면 공간 내에서 대규모 시계열 데이터를 효율적으로 시각화할 수 있다.
디스플레이부(200)는 전자 장치에서 처리되는 다양한 정보를 표시할 수 있다. 특히, 본 발명의 실시예에 따르면, 디스플레이부(200)는 대규모 시계열 데이터를 시각화를 위한 그래픽 사용자 인터페이스(graphical User Interface, GUI)를 표시하여, 사용자로부터 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 데이터 분석 설정 및 데이터 시각화 설정을 입력 받을 수 있다. 이에 따라, 사용자가 입력한 분석 설정 및 데이터 시각화 설정을 기반으로, 디스플레이부(200)는 대규모 시계열 데이터를 제한된 화면 공간에 효율적으로 표시할 수 있다.
사용자 입력부(300)는 전자 장치(10)의 동작을 제어하기 위한 사용자의 응답을 입력 받는다. 사용자 입력부(300)는 사용자의 다양한 입력을 검출하기 위한 적어도 하나의 입력 수단을 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자 입력부(300)는 키패드(key pad), 돔 스위치(dome switch), 물리 버튼, 터치 패드(정압/정전), 조그셔틀(jog & shuttle), 그리고 센서 등을 포함할 수 있다. 사용자 입력부(300)는 일부가 전자 장치(10)의 외부에 버튼 형태로 구현될 수 있으며, 일부 또는 전체가 터치 패널(touch panel)로 구현될 수도 있다. 사용자 입력부(300)는 본 발명의 다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 동작을 개시하기 위한 사용자 입력을 수신할 수 있고, 사용자 입력에 따른 입력 신호를 발생할 수 있다.
메모리부(400)는 프로세싱부(100)에 의해 실행되는 하나 또는 그 이상의 프로그램들을 저장할 수 있고, 입/출력되는 데이터들의 임시 저장을 위한 기능을 수행할 수도 있다. 메모리부(400)는 획득된 데이터를 저장하는 역할을 담당하며, 실시간으로 획득된 데이터는 일시적인 저장 장치에 저장할 수 있고, 저장하기로 확정된 데이터는 오래 보관 가능한 저장 장치에 저장할 수 있다.
메모리부(400)는 확장 메모리(예: 외장 메모리) 또는 내부 메모리를 포함할 수 있다. 메모리부(400)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), 마이크로 타입(micro type), 및 카드 타입(예컨대, SD 카드(Secure Digital Card) 또는 XD 카드(eXtream Digital Card) 등의 메모리와, DRAM(Dynamic Random Access Memory), SRAM(Static RAM), ROM(Read-Only Memory), PROM(Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable PROM), 자기 메모리(MRAM, Magnetic RAM), 자기 디스크(magnetic disk), 및 광디스크(optical disk) 타입의 메모리 중 적어도 하나의 타입의 저장 매체(storage medium)를 포함할 수 있다. 또한, 전자 장치(10)는 인터넷 상에서 메모리부(400)의 저장 기능을 수행하는 웹 스토리지(web storage)와 관련되어 동작할 수도 있다.
도 2 내지 도 5를 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 대규모 시계열 데이터를 시각화하기 위한 사용자 인터페이스 제공 방법에 대해 상세히 서술한다.
도 2는 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 대규모 시계열 데이터를 시각화하기 위한 사용자 인터페이스 제공 방법을 나타내는 플로우 차트이다. 도 3은 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 데이터 전처리 단계를 나타내는 플로우 차트이고, 도 4a 내지 도 4c는 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 데이터 전처리 단계에서 전처리되는 데이터를 나타내는 도면이다. 도 5는 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 유사도 기반의 계층적 군집화 단계를 나타내는 플로우 차트이고, 도 6은 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 군집화 그래픽 사용자 인터페이스를 나타낸 도면이다. 도 7은 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 패턴 탐색 단계를 나타내는 플로우 차트이고, 도 8은 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 패턴 탐색 그래픽 사용자 인터페이스를 나타낸 도면이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 대규모 시계열 데이터를 시각화하기 위한 사용자 인터페이스 제공 방법은 시계열 데이터 전처리 단계(S210), 유사도 기반 계층적 군집화 단계(S220) 및 패턴 탐색 단계(S230)을 포함할 수 있다.
시계열 데이터 전처리 단계(S210)에서 프로세싱부(100)는 입력되는 시계열 데이터를 정규화(Normalization)하고 사용자에 의해 선택되는 양자화 수준의 크기를 기준으로 양자화(Quantization)를 진행한다.
도 3을 참조하면, 시계열 데이터 전처리 단계(S210)는 후술하는 세 단계(S211, S212, S213)를 통해 진행될 수 있다.
우선, 전자 장치(10)에 입력되는 시계열 데이터를 정규화하여 제1 전처리 데이터로 변환한다(S211). 구체적으로, 시계열 데이터의 변화의 추이를 중심으로 분석하기 위해 다양한 범위의 값을 갖는 시계열 데이터들의 범위를 일정하게 변환한다. 프로세싱부(100)는, 도 4a 및 도 4b에 도시된 바와 같이, 다양한 범위의 값을 갖는 시계열 데이터들을 정규화하여 제1 전처리 데이터로 변환한다. 예를 들어, 765kV, 345kV, 154kV 및 32.9kV의 전압을 갖는 구간들이 분석하고자 하는 전력계통에 연결되어 있는 경우, 각 전압에 대한 시계열 데이터들을 정규화하여 일정한 범위를 갖는 제1 전처리 데이터로 변환한다.
이후, 도시되지 않았지만, 프로세싱부(100)는 디스플레이부(200)에 표시되는 양자화 수준 입력 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 사용자로부터 양자화 수준을 입력 받는다(S212). 구체적으로, 사용자는 디스플레이부(200)에 표시되는 양자화 단계 수준 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 사용자 입력부(300)를 이용하여 제1 전처리 데이터의 양자화 수준을 입력할 수 있다.
이후, 사용자에 의해 입력된 양자화 수준을 기준으로 제1 전처리 데이터를 양자화하여 제2 전처리 데이터로 변환한다(S213). 구체적으로, 프로세싱부(100)는 사용자가 선택한 양자화 수준을 기준으로 제1 전처리 데이터를 양자화하여 제2 전처리 데이터로 변환한다. 예를 들어, 사용자에 의해 1의 간격으로 양자화되도록 선택되고, 도 4c에 도시된 바와 같이, 프로세싱부(100)는 제1 전처리 데이터(x(t))를 1의 간격으로 양자화하여 제2 전처리 데이터(x(n))로 변환할 수 있다. 또한, 프로세싱부(100)는 제1 전처리 데이터에서 절대값 1 이하의 작은 값은 노이즈로 간주하여 0으로 처리하고, 미리 정해진 기준값보다 큰 값은 1로 처리하고, 미리 정해진 기준값보다 작은 값은 -1로 처리하여 양자화할 수 있다. 이에 따라, 특징을 갖는 데이터들을 중점적으로 시각화하여 제한된 화면 공간에 효율적으로 데이터를 표시할 수 있다.
본 발명의 다른 일 실시예에 따르면, 프로세싱부(100)는 제1 전처리 데이터 또는 제2 전처리 데이터의 노이즈를 제거할 수 있다.
또한, 본 발명의 다른 일 실시예에 따르면, 프로세싱부(100)는 제1 전처리 데이터들의 시간에 대한 순간 변화율을 산출하고, 기준값보다 작은 순간 변화율을 갖는 제1 전처리 데이터는 기본값으로 변환할 수 있다. 이에 따라, 제1 전처리 데이터 중 값이 일정하게 나타나는 구간을 단순화시킨다. 즉, 제한된 화면 공간에 제1 전처리 데이터 중 변화가 있는 구간을 중심으로 효율적으로 시각화하고, 후술할 군집화 과정을 보다 용이하게 진행할 수 있다.
도 5를 참조하면, 유사도 기반 계층적 군집화 단계(S220)에서 프로세싱부(100)는 전처리 데이터들 사이의 유사도를 산출하고, 산출된 유사도를 기반으로 계층적 군집화하여 그래픽 사용자 인터페이스로 시각화한다. 특히, 본 발명의 다른 일 실시예에 따르면, 사용자는 군집화 그래픽 사용자 인터페이스를 이용하여 계층적 군집화의 임계값을 선택하고, 선택된 계층적 군집화의 임계값에 따라 계층적 군집화 정도가 조절되어 시각화될 수 있다. 이에 따라, 사용자가 선택한 계층적 군집화의 임계값을 기준으로 유사도가 높은 시계열 데이터들이 대표값으로 통합되어 제한된 공간에서의 시각적 복잡도를 완화시킬 수 있다.
유사도 기반 계층적 군집화 단계(S220)는 후술하는 네 단계(S221, S222, S223, S224)를 통해 진행될 수 있다.
우선, 프로세싱부(100)는 제2 전처리 데이터의 유사도를 산출한다(S221). 예를 들어, 프로세싱부(100)는 서로 다른 속도의 데이터들을 정렬하여 데이터들 사이의 유사성을 측정하는 알고리즘인 동적 시간 워핑(Dynamic Time Warping, DTW) 알고리즘을 이용하여 제2 전처리 데이터들 사이의 유사도를 산출할 수 있다. 또한, 프로세싱부(100)는 유클리드 거리(Euclidean Distance, ED), 최장 공통 부분 수열(Longest common subsequence, LCSS) 방식과 같은 시계열 유사도 측정 방식을 이용하여 유사도를 자동으로 산출할 수 있다. 이때, 프로세싱부(100)는 입력된 제2 전처리 데이터들 전체 구간에 대해 유사도를 측정할 수 있다. 또는 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 사용자로부터 비교할 시점을 입력 받아 사용자가 입력한 비교 시점들에 대응되는 제2 전처리 데이터들의 사이의 유사도를 측정할 수 있다. 이에 따라, 제한된 화면 공간에서 사용자가 분석하고자 하는 구간을 중심으로 시각화하여 효율적으로 시계열 데이터에 대한 정보를 제공할 수 있다.
이후, 프로세싱부(100)는 산출된 제2 전처리 데이터의 유사도를 이용하여 계층적 군집화 방법으로 제2 전처리 데이터를 군집화한다(S222). 계층적 군집화는 각 데이터셋 간의 거리를 계산하여 가장 가까운 거리를 가지는 데이터셋들을 묶어 나가거나 거리가 먼 데이터셋들을 배제하여 나가는 방식으로 군집화를 수행하는 방법이다. 즉, 계층적 군집화는 여러 개의 군집 중에서 가장 유사도가 높은 거리가 가까운 군집들을 선택하여 하나로 합치면서 군집 개수를 줄여 가는 방법이다.
이후, 프로세싱부(100)는 계층적 군집화 방법에 의해 군집화된 제2 전처리 데이터를 군집화 그래픽 사용자 인터페이스를 이용하여 시각화한다(S223). 구체적으로, 프로세싱부(100)는 계층적 군집화 방법을 통해 군집화된 제2 전처리 데이터들에 대한 덴드로그램을 생성하고, 디스플레이부(200)는, 도 6에 도시된 바와 같이, 군집화된 제2 전처리 데이터(Pre_D), 군집화된 제2 전처리 데이터(Pre_D)에 대해 생성된 덴드로그램(D) 및 군집화 임계값 조절부(Clu_C)를 시각화하는 군집화 그래픽 사용자 인터페이스를 표시한다.
이후, 사용자는 군집화 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 덴드로그램(D)과 함께 표시되는 계층적 군집화의 임계값을 조절한다(S224). 구체적으로, 도 6에 도시된 바와 같이, 군집화 임계값 조절부(Clu_C)는 군집화된 제2 전처리 데이터(Pre_D)에 대해 생성된 덴드로그램(D)과 중첩하도록 위치하고, 군집화 임계값 조절부(Clu_C)의 이동에 따라 계층적 군집화의 임계값 정보가 조절된다. 예를 들어, 도 6에 도시된 바와 같이, 군집화 임계값 조절부(Clu_C)는 수평으로 이동 가능한 선분 형태일 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니며, 군집화 임계값 조절부(Clu_C)는 계층적 군집화 임계값 정보를 조절할 수 있는 형태를 가질 수 있다. 즉, 사용자는 군집화 임계값 조절부(Clu_C)를 이용하여 계층적 군집화 임계값 정보를 조절하고 이에 따라, 군집화된 제2 전처리 데이터(Pre_D)가 군집화 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 시각화된다.
또한, 도 6에 도시된 바와 같이, 제2 전처리 데이터들(Pre_D)은 군집화 그래픽 사용자 인터페이스에서 시간에 따라 수평으로 정렬될 수 있으며, 다만 이에 한정되는 것은 아니며, 제2 전처리 데이터들(Pre_D)은 군집화 그래픽 사용자 인터페이스에서 시간에 따라 수직으로 정렬될 수도 있다.
본 발명의 다른 일 실시예에 따르면, 시계열 데이터 중 유사한 시계열 데이터는 군집화되고, 군집화된 시계열 데이터가 대표로 시각화되기 때문에, 제한된 디스플레이부(200)의 화면 공간에 효율적으로 시계열 데이터를 시각화할 수 있다.
도 7을 참조하면, 패턴 탐색 단계(S230)에서 사용자는 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 시계열 데이터에서 찾고자 하는 데이터 패턴을 선택하고, 입력된 시계열 데이터에서 사용자에 의해 선택된 데이터 패턴에 대응되는 부분을 강조하여 표시한다.
패턴 탐색 단계(S230)는 후술하는 세 단계(S231, S232, S233)를 통해 진행될 수 있다.
우선, 사용자는 패턴 탐색 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 군집화된 제2 전처리 데이터에서 검색하고자 하는 패턴을 선택한다(S231). 이때, 패턴 탐색 그래픽 사용자 인터페이스는 적어도 하나의 프리셋 패턴(a), 적어도 하나의 도식 패턴(b) 및 적어도 하나의 수치 패턴(c)을 표시할 수 있다. 프리셋 패턴(a)는 기존 연구나 활용 사례를 바탕으로 구성된 프리셋 패턴들을 표시하고, 도식 패턴(b)는 사용자가 직접 그린 도식 패턴을 입력 받아 입력 받은 도식 패턴들을 표시하고, 수치 패턴(c)는 사용자로부터 직접 수치를 입력 받아 입력 받은 수치 패턴들을 표시한다. 도 8에 도시된 바와 같이, 사용자는 패턴 탐색 그래픽 사용자 인터페이스에 표시된 프리셋 패턴(a), 도식 패턴(b) 및 수치 패턴(c) 중 적어도 하나를 탐색 패턴 입력 영역(d)에 이동시켜 입력할 수 있다.
이후, 프로세싱부(100)는 사용자에게 선택된 패턴을 군집화된 제2 전처리 데이터에서 탐색하여 하이라이트 표시한다(S232). 구체적으로, 프로세싱부(100)는 군집화된 제2 전처리 데이터에서 사용자에 의해 선택된 패턴과 유사한 부분을 탐색하여 해당되는 부분을 강조하여 표시할 수 있다.
본 발명이 속하는 기술분야의 당업자는 상술한 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다.
또한, 본 명세서에 설명되어 있는 방법들은 적어도 부분적으로, 하나 이상의 컴퓨터 프로그램 또는 구성요소를 사용하여 구현될 수 있다.　 이 구성요소는 휘발성 및 비휘발성 메모리를 포함하는 컴퓨터로 판독 가능한 매체 또는 기계 판독 가능한 매체를 통해 일련의 컴퓨터 지시어들로서 제공될 수 있다. 상기 지시어들은 소프트웨어 또는 펌웨어로서 제공될 수 있으며, 전체적 또는 부분적으로, ASICs, FPGAs, DSPs, 또는 그 밖의 다른 유사 소자와 같은 하드웨어 구성에 구현될 수도 있다. 상기 지시어들은 하나 이상의 프로세서 또는 다른 하드웨어 구성에 의해 실행되도록 구성될 수 있는데, 상기 프로세서 또는 다른 하드웨어 구성은 상기 일련의 컴퓨터 지시어들을 실행할 때 본 명세서에 개시된 방법들 및 절차들의 모두 또는 일부를 수행하거나 수행할 수 있도록 한다.
그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
10: 전자 장치 100: 프로세싱부
200: 디스플레이부 300: 사용자 입력부
400: 메모리부

Claims (14)

  1. 전자 장치에 의해 수행되는 시계열 데이터들을 시각화하는 사용자 인터페이스 제공 방법에 있어서,
    상기 시계열 데이터들이 전처리되어 전처리 데이터로 변환되는 단계;
    상기 전처리 데이터들이 군집화되는 단계;
    상기 군집화된 전처리 데이터들의 계층을 나타내는 덴드로그램 및 상기 덴드로그램과 중첩하여 이동 가능한 선분을 포함하는 군집화 임계값 조절부를 군집화 그래픽 사용자 인터페이스에 시각화하는 단계;
    상기 사용자로부터 상기 군집화 임계값 조절부에서 상기 덴드로그램과 중첩하여 이동 가능한 선분을 통해 상기 선분과 중첩하는 상기 덴드로그램의 계층에 대응하는 군집화 임계값 정보를 입력 받는 단계; 및
    상기 사용자가 입력한 군집화 임계값 정보에 따라 조절된 상기 군집화된 전처리 데이터들이 상기 덴드로그램 및 상기 덴드로그램과 중첩하여 위치하는 상기 선분과 함께 상기 군집화 그래픽 사용자 인터페이스에 표시되는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 대규모 시계열 데이터를 시각화하는 사용자 인터페이스 제공 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 군집화 그래픽 사용자 인터페이스에서,
    상기 전처리 데이터들은 시간에 대해 수평으로 정렬되고,
    상기 덴드로그램은 상기 전처리 데이터의 좌측에 위치하고,
    상기 군집화 임계값 조절부는 수직으로 연장된 선분 형태를 가지고 상기 덴드로그램과 중첩하여 수평으로 이동되어 상기 군집화 임계값 정보를 조절하는 것을 특징으로 하는 대규모 시계열 데이터를 시각화하는 사용자 인터페이스 제공 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 전처리 데이터들이 군집화되는 단계에서,
    상기 전처리 데이터들은 동적 시간 워핑(Dynamic Time Warping), 유클리드 거리(Euclidean Distance, ED), 최장 공통 부분 수열(Longest Common Subsequence, LCSS) 방식 중 적어도 하나를 이용하여 유사도를 산출하고, 산출된 유사도를 이용하여 전처리 데이터들을 계층적 군집화(Hierarchical Clustering)하는 것을 특징으로 하는 대규모 시계열 데이터를 시각화하는 사용자 인터페이스 제공 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 시계열 데이터들이 전처리되어 전처리 데이터들로 변환되는 단계는,
    상기 시계열 데이터들이 정규화(Normalization)되어 제1 전처리 데이터들로 변환되는 단계;
    사용자로부터 양자화 수준 입력 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 양자화 수준을 입력 받는 단계; 및
    상기 사용자가 입력한 양자화 수준을 기준으로 상기 제1 전처리 데이터들이 양자화되어 제2 전처리 데이터들로 변환되는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 대규모 시계열 데이터를 시각화하는 사용자 인터페이스 제공 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 제1 전처리 데이터들이 양자화되어 제2 전처리 데이터들로 변환되는 단계에서,
    상기 제1 전처리 데이터들 중 절대값 1 이하의 값을 갖는 데이터들은 0으로 처리하고, 미리 정해진 기준값보다 큰 값을 갖는 제1 전처리 데이터들은 1로 처리하고, 상기 미리 정해진 기준값보다 작은 값을 갖는 제1 전처리 데이터들은 -1로 처리하여 양자화하는 것을 특징으로 하는 대규모 시계열 데이터를 시각화하는 사용자 인터페이스 제공 방법.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 제1 전처리 데이터들이 양자화되어 제2 전처리 데이터들로 변환되는 단계에서,
    상기 제1 전처리 데이터들의 시간에 대한 순간 변화율을 산출하고,
    산출된 순간 변화율이 기준값보다 작은 제1 전처리 데이터들을 미리 정해진 기본값으로 변환하여 제2 전처리 데이터로 변환하는 것을 특징으로 하는 대규모 시계열 데이터를 시각화하는 사용자 인터페이스 제공 방법.
  7. 제4항에 있어서,
    상기 시계열 데이터들이 전처리되어 전처리 데이터들로 변환되는 단계는,
    상기 시계열 데이터들, 상기 제1 전처리 데이터들 및 상기 제2 전처리 데이터들의 노이즈를 각각 제거하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 대규모 시계열 데이터를 시각화하는 사용자 인터페이스 제공 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    미리 정해진 프리셋 패턴, 사용자가 도식화한 패턴인 도식 패턴 및 사용자가 입력한 수치에 의해 생성된 수치 패턴을 시각화하는 패턴 탐색 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 상기 프리셋 패턴, 상기 도식 패턴 및 상기 수치 패턴 중 상기 군집화된 전처리 데이터와 비교할 패턴이 사용자에 의해 적어도 하나 선택되는 단계;
    상기 군집화된 전처리 데이터에서 선택된 적어도 하나의 패턴과 유사한 구간을 탐색하고, 상기 패턴 탐색 그래픽 사용자 인터페이스는 해당 구간을 강조하여 표시하는 것을 특징으로 하는 대규모 시계열 데이터를 시각화하는 사용자 인터페이스 제공 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 군집화된 전처리 데이터와 비교할 패턴이 사용자에 의해 적어도 하나 선택되는 단계는,
    상기 탐색 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 상기 사용자가 직접 도식한 도식 패턴을 생성하는 단계; 및
    상기 탐색 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 상기 사용자가 시간에 따라 직접 수치를 입력한 수치 패턴을 생성하는 단계;
    중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 대규모 시계열 데이터를 시각화하는 사용자 인터페이스 제공 방법.
  10. 시계열 데이터들을 시각화하는 전자 장치로서,
    상기 시계열 데이터들을 사용자의 입력에 따라 정규화 및 양자화하여 전처리 데이터들로 변환하고, 상기 사용자의 입력에 따라 변환된 전처리 데이터들의 유사도를 산출하여 산출된 유사도를 기반으로 유사한 전처리 데이터들을 군집화하는 프로세싱부;
    상기 프로세싱부에서 군집화된 전처리 데이터를 시각화하는 군집화 그래픽 사용자 인터페이스를 표시하는 디스플레이부; 및
    상기 사용자가 상기 군집화 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 표시된 군집화 임계값 정보를 입력하는 사용자 입력부;를 포함하고,
    상기 군집화 그래픽 사용자 인터페이스는,
    상기 군집화된 전처리 데이터들의 계층을 나타내는 덴드로그램 및 상기 덴드로그램과 중첩하여 이동 가능한 선분을 포함하는 군집화 임계값 조절부를 시각화하고,
    상기 사용자로부터 상기 군집화 임계값 조절부에서 상기 덴드로그램과 중첩하여 이동 가능한 선분을 통해 상기 선분과 중첩하는 상기 덴드로그램의 계층에 대응하는 군집화 임계값 정보를 입력받고,
    상기 사용자가 입력한 군집화 임계값 정보에 따라 조절된 상기 군집화된 전처리 데이터들이 상기 덴드로그램 및 상기 덴드로그램 상에 위치하는 상기 선분과 함께 표시하는 것을 특징으로 하는 대규모 시계열 데이터를 시각화하는 것을 특징으로 하는 사용자 인터페이스 제공 방법을 지원하는 전자 장치.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 전처리 데이터들은 시간에 대해 수평으로 정렬되고,
    상기 덴드로그램은 상기 전처리 데이터의 좌측에 위치하고,
    상기 군집화 임계값 조절부는 수직으로 연장된 선분 형태를 가지고 상기 덴드로그램과 중첩하여 수평으로 이동되어 상기 군집화 임계값 정보를 조절하는 것을 특징으로 하는 사용자 인터페이스 제공 방법을 지원하는 전자 장치.
  12. 제10항에 있어서,
    상기 프로세싱부는 동적 시간 워핑(Dynamic Time Warping), 유클리드 거리(Euclidean Distance, ED), 최장 공통 부분 수열(Longest Common Subsequence, LCSS) 방식 중 적어도 하나를 이용하여 상기 전처리 데이터들에 대한 유사도를 산출하고, 산출된 유사도를 이용하여 전처리 데이터들을 계층적 군집화(Hierarchical Clustering)하는 것을 특징으로 하는 사용자 인터페이스 제공 방법을 지원하는 전자 장치.
  13. 제10항에 있어서,
    상기 디스플레이부는 상기 프로세싱부에서 상기 시계열 데이터들을 양자화하기 위한 양자화 수준 정보를 포함하는 양자화 수준 입력 그래픽 사용자 인터페이스를 표시하고,
    상기 사용자 입력부는 상기 양자화 수준 입력 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 표시된 양자화 수준 정보가 사용자에 의해 입력 받고,
    상기 프로세싱부는 상기 시계열 데이터들을 정규화하여 제1 전처리 데이터들로 변환하고, 상기 사용자에 의해 입력 받은 상기 양자화 수준 정보에 따라 상기 제1 전처리 데이터들을 양자화하여 제2 전처리 데이터로 변환하는 것을 특징으로 하는 대규모 시계열 데이터를 시각화하는 사용자 인터페이스 제공 방법을 지원하는 전자 장치.
  14. 제10항에 있어서,
    상기 디스플레이부는 미리 정해진 프리셋 패턴, 사용자가 도식화한 패턴인 도식 패턴 및 사용자가 입력한 수치에 의해 생성된 수치 패턴을 시각화하는 패턴 탐색 그래픽 사용자 인터페이스를 표시하고,
    상기 사용자 입력부는 상기 프리셋 패턴, 상기 도식 패턴 및 상기 수치 패턴을 시각화하는 패턴 탐색 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 상기 프리셋 패턴, 상기 도식 패턴 및 상기 수치 패턴 중 상기 군집화된 전처리 데이터와 비교할 패턴이 사용자에 의해 적어도 하나 입력 받고,
    상기 프로세싱부는 상기 군집화된 전처리 데이터에서 선택된 적어도 하나의 패턴과 유사한 구간을 탐색하여 상기 패턴 탐색 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 해당 구간을 강조하여 표시하는 것을 대규모 시계열 데이터를 시각화하는 사용자 인터페이스 제공 방법을 지원하는 전자 장치.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040153445A1 (en) * 2003-02-04 2004-08-05 Horvitz Eric J. Systems and methods for constructing and using models of memorability in computing and communications applications
KR101091185B1 (ko) * 2010-02-25 2011-12-09 고려대학교 산학협력단 뉴스 데이터 분석 장치 및 방법
KR101802866B1 (ko) * 2015-12-30 2017-11-29 주식회사 솔리드웨어 빅데이터와 기계학습을 이용한 타겟 정보 예측 시스템 및 예측 방법

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003345811A (ja) * 2002-05-27 2003-12-05 Hitachi Ltd 文書情報表示システム、文書情報表示方法及び文書検索方法

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