KR20140054913A - 분산된 시스템을 위한 데이터 오류 처리 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 분산된 시스템을 위한 데이터 오류 처리 장치 및 방법에 관한 것으로, 통신망을 통해 통신을 수행하기 위한 통신부, 속성 유효성, 레코드 내부 유효성, 엔티티 유효성, DB간 유효성 중 적어도 하나를 포함하는 오류 점검 규칙, 오류 레벨에 따른 처리 규칙이 저장된 룰 데이터베이스, 복수의 기관 시스템으로부터 데이터를 수집하는 데이터 수집부, 상기 데이터 수집부에 의해 수집된 데이터를 상기 룰 데이터베이스에 저장된 오류 점검 규칙과 비교하고, 그 비교결과를 근거로 오류가 발생한 데이터를 검출하는 데이터 오류 검출부, 상기 오류가 발생한 데이터에 대해 상기 룰 데이터베이스에 저장된 처리 규칙에 따라 처리하는 데이터 처리부, 상기 데이터 처리부에서 처리된 데이터 처리 결과를 해당 사용자 단말 또는 통합 데이터베이스로 전송하는 데이터 제공부를 포함한다.

Description

분산된 시스템을 위한 데이터 오류 처리 장치 및 방법{Apparatus and Method for processing data error for distributed system}
본 발명은 분산된 시스템을 위한 데이터 오류 처리 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 복수의 기관 시스템으로부터 수집된 데이터를 기 설정된 오류 점검 규칙과 비교하고, 그 비교결과를 근거로 오류가 발생한 데이터를 검출하고, 오류가 발생한 데이터에 대해 기 설정된 처리 규칙에 따라 처리하는 분산된 시스템을 위한 데이터 오류 처리 장치 및 방법에 관한 것이다.
연구개발 정보 서비스에서 정보의 품질에 따른 사용자의 신뢰가 가장 중요하다. 신뢰도 향상을 위해 데이터의 발생 시점부터 변경, 폐기까지의 전 주기 관리가 필요하다. 데이터가 하나의 응용시스템에서 발생하여 관리되는 경우도 있으나 대부분의 서비스는 여러 응용시스템, 또는 여러 사용자 인터페이스, 서로 다른 기관 사이의 데이터 상호 연동을 통해 관리된다. 이러한 환경에서 데이터의 입력 값 범위, 형식 오류, 조건 오류 등이 발생하기 쉽고, 이 경우 그 원인을 파악하여 값을 수정하여야 하나, 오류에 대한 원인, 관련 조건 확인, 담당자 확인 및 수정이 어렵기 때문에 효율적인 데이터 관리가 필요하다.
또한, 종래에 개발되어 보급된 상용 제품들이나 특정 목적을 위해 프로그래밍 언어로 코딩하여 개발된 시스템들은 통합 데이터베이스 구축 관련 기술들을 부분적으로 구현하였을 뿐이다.
예를 들어, 특정 소프트웨어는 데이터에 대한 오류 유형을 정의하고, 또 다른 소프트웨어는 데이터를 변환하여 전송하는 기능만 구현하는 등 하나의 시스템 상에서 해당 기능만을 중점적으로 개발하기 때문에, 분산되어 있는 데이터베이스의 내용을 보다 체계적으로 관리하는 기술이 제안되고 있지 않다.
한국등록특허 제10-0940208호, 발명의 명칭 '데이터 오류 검색 장치 및 방법'
본 발명은 상기한 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로, 통합 데이터베이스 구축을 위해 분산되어 있는 데이터베이스의 데이터를 수집하여 오류를 검출하고, 검출된 오류를 정제하는 기술을 하나의 시스템 상에서 구현할 수 있도록 하기 위한 분산된 시스템을 위한 데이터 오류 처리 장치 및 방법을 제공하는데 있다.
본 발명의 다른 목적은 분산 환경에서의 여러 기관 혹은 여러 시스템으로부터 입력되는 데이터를 자동으로 분석하고 오류 검출로 데이터 품질을 제고할 수 있는 분산된 시스템을 위한 데이터 오류 처리 장치 및 방법을 제공하는데 있다.
본 발명의 또 다른 목적은 수집된 데이터의 오류 종류, 오류 값, 연관 항목의 값, 담당 업무, 규칙 적용 히스토리 등을 관리하여, 입력 데이터에 대해 이를 적용해서 실시간으로 분석한 결과를 바탕으로 데이터를 수정하여 품질을 제고할 수 있는 분산된 시스템을 위한 데이터 오류 처리 장치 및 방법을 제공하는데 있다.
상기 목적들을 달성하기 위하여 본 발명의 일 측면에 따르면, 통신망을 통해 통신을 수행하기 위한 통신부, 속성 유효성, 레코드 내부 유효성, 엔티티 유효성, DB간 유효성 중 적어도 하나를 포함하는 오류 점검 규칙, 오류 레벨에 따른 처리 규칙이 저장된 룰 데이터베이스, 복수의 기관 시스템으로부터 데이터를 수집하는 데이터 수집부, 상기 데이터 수집부에 의해 수집된 데이터를 상기 룰 데이터베이스에 저장된 오류 점검 규칙과 비교하고, 그 비교결과를 근거로 오류가 발생한 데이터를 검출하는 데이터 오류 검출부, 상기 오류가 발생한 데이터에 대해 상기 룰 데이터베이스에 저장된 처리 규칙에 따라 처리하는 데이터 처리부, 상기 데이터 처리부에서 처리된 데이터 처리 결과를 해당 사용자 단말 또는 통합 데이터베이스로 전송하는 데이터 제공부를 포함하는 분산된 시스템을 위한 데이터 오류 처리 장치가 제공된다.
상기 데이터 오류 검출부는 상기 수집된 데이터를 상기 룰 데이터베이스에 저장된 오류 점검 규칙과 비교하여, 상기 오류 점검 규칙과 일치하지 않은 데이터 값이 존재하는지 여부를 판단하고, 일치하지 않은 데이터값에 해당 유형을 매칭시킨 후, 오류가 발생한 데이터로 검출할 수 있다.
상기 데이터 처리부는 상기 오류가 발생한 데이터와 매칭된 유형을 기초로 오류 레벨을 결정하고, 상기 결정된 오류 레벨에 따라 미리 설정된 처리 규칙에 따라 상기 데이터를 정제 처리할 수 있다.
또한, 상기 데이터 처리부는 상기 데이터 오류 검출부에서 검출된 데이터 값을 미리 설정된 처리 규칙에 따라 자동으로 정제 처리를 수행하거나, 사용자에 의해서 입력된 값으로 데이터 값을 정제 처리할 수 있다.
본 발명의 다른 목적은 데이터 오류 처리 장치가 데이터 오류를 처리하는 방법에 있어서, (a) 복수의 기관 시스템으로부터 데이터를 수집하는 단계, (b) 상기 수집된 데이터를 기 설정된 오류 점검 규칙과 비교하고, 그 비교결과를 근거로 오류가 발생한 데이터를 검출하는 단계, (c) 상기 오류가 발생한 데이터에 대해 기 설정된 처리 규칙에 따라 처리하는 단계, (d) 상기 처리된 데이터 처리 결과를 해당 사용자 단말 또는 통합 데이터베이스로 전송하는 단계를 포함하는 분산된 시스템을 위한 데이터 오류 처리 방법이 제공된다.
상기 (b) 단계는, 상기 수집된 데이터를 구비된 룰 데이터베이스에 저장된 오류 점검 규칙과 비교하여, 상기 오류 점검 규칙과 일치하지 않은 데이터값이 존재하는지 여부를 판단하는 단계, 상기 판단결과, 상기 오류 점검 규칙과 일치하지 않은 데이터값이 존재하는 경우, 그 데이터 값에 해당 유형을 매칭시킨 후, 오류가 발생한 데이터로 검출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 (c) 단계는, 상기 오류가 발생한 데이터와 매칭된 유형을 기초로 오류 레벨을 결정하는 단계, 상기 결정된 오류 레벨에 따라 미리 설정된 처리 규칙에 따라 상기 데이터를 정제 처리하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 결정된 오류 레벨에 따라 미리 설정된 처리 규칙에 따라 상기 데이터를 정제 처리하는 단계는, 미리 설정된 처리 규칙에 따라 자동으로 정제 처리를 수행하거나, 사용자에 의해서 입력된 값으로 데이터 값을 정제 처리하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명의 또 다른 측면에 따르면, (a) 복수의 기관 시스템으로부터 데이터를 수집하는 단계, (b) 상기 수집된 데이터를 기 설정된 오류 점검 규칙과 비교하고, 그 비교결과를 근거로 오류가 발생한 데이터를 검출하는 단계, (c) 상기 오류가 발생한 데이터에 대해 기 설정된 처리 규칙에 따라 처리하는 단계, (d) 상기 처리된 데이터 처리 결과를 해당 사용자 단말 또는 통합 데이터베이스로 전송하는 단계를 포함하는 분산된 시스템을 위한 데이터 오류 처리 방법이 프로그램으로 기록된 전자장치에서 판독 가능한 기록매체가 제공된다.
본 발명에 따르면, 통합 데이터베이스 구축을 위해 분산되어 있는 데이터베이스의 데이터를 수집하여 오류를 검출하고, 검출된 오류를 정제하는 기술을 하나의 시스템 상에서 구현하기 때문에, 복수의 데이터베이스 각각에 저장되어 이는 데이터를 보다 체계적으로 관리할 수 있다.
또한, 분산 환경에서의 여러 기관 혹은 여러 시스템으로부터 입력되는 데이터를 자동으로 분석하고 오류 검출로 데이터 품질을 제고할 수 있다.
또한, 수집된 데이터의 오류 종류, 오류 값, 연관 항목의 값, 담당 업무, 규칙 적용 히스토리 등을 관리하여, 입력 데이터에 대해 이를 적용해서 실시간으로 분석한 결과를 바탕으로 데이터를 수정하여 품질을 제고할 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 분산된 시스템을 위한 데이터 오류 처리 시스템을 나타낸 도면.
도 2는 본 발명에 따른 분산된 시스템을 위한 데이터 오류 처리 장치의 구성을 개략적으로 나타낸 블럭도.
도 3은 본 발명에 따른 데이터 오류 처리 장치가 데이터 오류를 검출 및 정제 처리하는 방법을 나타낸 흐름도.
본 발명의 전술한 목적과 기술적 구성 및 그에 따른 작용 효과에 관한 자세한 사항은 본 발명의 명세서에 첨부된 도면에 의거한 이하 상세한 설명에 의해 보다 명확하게 이해될 것이다.
도 1은 본 발명에 따른 분산된 시스템을 위한 데이터 오류 처리 시스템을 나타낸 도면이다.
도 1을 참조하면, 분산된 시스템을 위한 데이터 오류 처리 시스템은 복수의 기관 시스템(100a, 100b,.., 100n, 이하 100이라 칭함)으로부터 입력된 데이터에 대해 오류를 검출 및 정제하고, 그 정제된 데이터를 통합 데이터베이스에 저장하는 데이터 오류 처리 장치(200)를 포함한다.
상기 데이터 오류 처리 장치(200)는 기관 1 시스템(100a), 기관 2 시스템(100b) 등의 복수의 기관에 각각에 분산되어 있는 데이터베이스들을 통합하여 단일의 통합 데이터베이스(300)를 구축하는 업무 프로세스를 지원하기 위해, 각 기관 시스템(100)으로부터 수집된 데이터의 오류 검출 및 정제를 비롯한 절차를 수행한다.
상기 기관은 대학, 기업, 국민, 연구기관 등을 모두 포함한다.
상기 데이터 오류 처리 장치(200)에 대한 상세한 설명은 도 2를 참조하기로 한다.
도 2는 본 발명에 따른 분산된 시스템을 위한 데이터 오류 처리 장치의 구성을 개략적으로 나타낸 블럭도이다.
도 2를 참조하면, 분산된 시스템을 위한 데이터 오류 처리 장치(200)는 통신망을 통해 통신을 수행하기 위한 통신부(230), 룰 데이터베이스(210), 데이터 관련정보 데이터베이스(220), 데이터 수집부(240), 데이터 오류 검출부(250), 데이터 처리부(260), 데이터 제공부(270)를 포함한다.
룰 데이터베이스(210)에는 속성 유효성, 레코드 내부 유효성, 엔티티 유효성, DB간 유효성 등의 유형을 포함하는 오류 점검 규칙, 오류 레벨에 따른 처리 규칙 등이 저장되어 있다. 여기서, 속성 유효성(attribute)은 값 존재 여부, 유일성 여부, 타입(정수, 문자 등) 체크, 유효 코드 여부, 길이 체크, 최소값 및 최대값 범위 점검 등을 포함한다. 레코드 내부 유효성(record)은 하나의 레코드 내에서의 유효성 점검을 위한 규칙이고, 엔티티 유효성(entity)은 엔티티를 나타내는 테이블과 테이블 사이의 유효성 점검을 위한 규칙이며, DB 간 유효성(inter-DB)은 외부 DB와의 유효성 점검을 위한 규칙일 수 있다.
데이터 관련 정보 데이터베이스(220)에는 데이터 수집부(240)에서 수집된 데이터들, 각 데이터를 관리하는 사용자의 사용자 정보, 데이터 처리부(260)에 의해 오류가 처리된 데이터 등이 저장되어 있다. 여기서, 사용자 정보는 해당 데이터를 관리하는 사용자의 단말번호, 소속 등을 포함할 수 있다.
데이터 수집부(240)는 복수의 기관 시스템으로부터 데이터를 수집한다. 여기서, 데이터는 연구개발과제, 논문, 특허 등을 포함할 수 있다.
데이터 오류 검출부(250)는 데이터 수집부(240)에 의해 수집된 데이터를 상기 룰 데이터베이스(210)에 저장된 오류 점검 규칙과 비교하고, 그 비교결과를 근거로 오류가 발생한 데이터를 검출한다. 즉, 데이터 오류 검출부(250)는 수집된 데이터를 룰 데이터베이스(210)에 저장된 오류 점검 규칙과 비교하여, 오류 점검 규칙과 일치하지 않은 데이터 값이 존재하는지 여부를 판단하고, 일치하지 않은 데이터값에 해당 유형을 매칭시킨 후, 오류가 발생한 데이터로 검출한다.
보다 상세히 설명하면, 상기 데이터 오류 검출부(250)는 수집된 데이터의 값 중 속성 정보 기준에 일치하지 않은 데이터 값을 오류로 체크한다.
예를 들면, 수집된 데이터에서 협약 금액이 '0'보다 크다로 설정했다면, 데이터 오류 검출부(250)는 해당 컬럼의 데이터 값이 '0'보다 큰지를 확인하고, '0'보다 크지 않으면 해당 데이터 값을 오류로 체크한다.
또한, 데이터 오류 검출부(250)는 수집된 데이터에 대해 하나의 레코드 내에서의 유효성을 점검하여, 기준에 하지 않은 데이터 값을 오류로 체크한다.
예를 들어, 주민등록번호의 경우, 남자는 주민등록번호 뒤 첫 숫자가 홀수, 여자는 주민등록번호 뒷 첫 숫자가 짝수인지를 확인하여, 그 기준과 일치하지 않은 데이터 값을 체크한다.
또한, 연구과제의 메타정보에는 연구책임자가 반드시 존재해야 한다고 설정했다면, 데이터 오류 검출부(250)는 해당 컬럼의 데이터값에 연구책임자 코드에 해당하는 A 값이 반드시 하나 존재하는지 여부를 확인한다.
또한, 데이터 포맷 기준 중 날짜 형식의 표준을 YYYY-MM-DD 형태로 설정한 경우, 데이터 오류 검출부(250)는 실제로 수집되거나 입력되는 다양한 형태의 날짜 형식(<20081208>, <081208>, <12월8일> 등) 중 기 설정된 YYYY-MM-DD 형태와 일치하지 않는 데이터 값을 체크한다.
또한, 데이터 오류 검출부(250)는 수집된 데이터의 기본 테이블과 부가 테이블에 각각 지정된 주키와 참조키가 일치하는지 여부를 확인하고, 일치하지 않으면 해당 데이터 값을 오류로 체크한다.
보다 상세히 설명하면, 두 테이블이 연결되었다는 사실은 두 테이블을 연결하는 연결고리를 통해 판단할 수 있는 데, 주키와 참조키가 연결고리 역할을 하는 것이다.
예를 들어, 과제정보는 과제기본정보테이블(기본 테이블)과 관련된 복수의 다른 테이블(부가 테이블)(사업정보 테이블, 연구비 테이블, 참여 연구원 테이블 등)로 구성되어 있고, 과제기본정보테이블은 과제와 관련된 복수의 다른 테이블과 연계된다. 이 경우, 과제기본정보테이블에 주키가 되는 컬럼을 지정하고, 과제와 관련된 복수의 다른 테이블에 참조키가 되는 컬럼을 지정하여 과제와 관련된 복수의 다른 테이블 각각에 존재하는 레코드가 어떤 과제와 연계되어 있는지를 검색할 수 있도록 하는 것이다.
상기 과제정보는 국가 R&D 사업을 추진하기 위해 세부적으로 분류한 과업을 의미한다. 이 과업에는 과제명, 과제예산, 과제수행기관, 과제책임자 등 과제를 설명하는 메타정보를 포함한다.
한편, 본 발명에서 개시하는 과제정보는 데이터의 일 예를 나타내는 것으로, 과제정보 이외에도 다른 종류의 데이터를 모두 포함한다.
또한, 데이터 오류 검출부(250)는 수집된 데이터가 외부 DB와 연계가 설정된 경우, 해당 데이터 값이 해당 외부 DB에 저장된 값과 일치하는지의 여부를 판단하고, 일치하지 않은 경우 해당 데이터 값을 오류로 체크한다.
예를 들어, '특허번호'의 경우, 특허 DB를 검색하여 해당 특허번호가 유효한 값인지를 판단하고, 유효한 값이 아닌 경우 해당 데이터 값을 오류로 체크한다.
데이터 오류 검출부(250)에서 오류 데이터 값으로 검출된 데이터 값에는 오류로 판단된 부분이 표시되어, 이후 데이터 정제시 참조할 수 있도록 한다.
데이터 처리부(260)는 데이터 오류 검출부(250)에서 검출된 오류 발생 데이터에 대해 기 설정된 처리 규칙에 따라 처리한다.
즉, 데이터 처리부(260)는 오류가 발생한 데이터와 매칭된 유형을 기초로 오류 레벨을 결정하고, 결정된 오류 레벨에 따라 미리 설정된 처리 규칙에 따라 데이터를 정제한다.
여기서, 처리 규칙이 정보 삭제, 관리 컬렉션으로 이동, 서비스 컬렉션으로 이동으로 구분된 경우, 데이터 처리부(260)는 오류레벨에 따라 설정된 처리 규칙을 조합하고, 그 조합 결과에 따라 데이터를 정제한다.
이때, 데이터 처리부(260)는 데이터 오류 검출부(250)에서 검출된 데이터 값을 미리 설정된 처리 규칙에 따라 자동으로 정제 처리를 수행하거나, 사용자에 의해서 입력된 값으로 데이터 값을 정제 처리를 할 수 있다.
예를 들어, 조합 결과가 '오류-정보 삭제'인 경우, 데이터 처리부(260)는 데이터 오류 검출부(250)에서 오류로 검출된 데이터 값을 삭제한다.
또한, 조합 결과가 '점검 필요-관리 컬렉션으로 이동'인 경우, 데이터 처리부(260)는 데이터 오류 검출부(250)에서 검출된 데이터를 관리 컬렉션으로 이동한다. 여기서, 관리 컬렉션으로 이동이라는 의미는 사용자에게 오류가 검출된 데이터를 전송하는 것으로서, 사용자에 의해서 입력된 데이터 값으로 변경하고자 할 경우에 이용될 수 있다. 이 경우, 데이터 처리부(260)는 사용자로부터 특정 요청이 입력되면, 오류로 검출된 데이터값을 사용자 인터페이스부(미도시)를 통해 출력하고, 사용자가 입력/수정 사용자 인터페이스 화면을 통해 입력하는 값으로 데이터를 정제 처리한다.
데이터 제공부(270)는 데이터 처리부(260)에서 처리된 데이터 처리 결과를 해당 사용자 단말 또는 데이터 관련 정보 데이터베이스(220)로 전송한다.
또한, 데이터 제공부(270)는 사용자 단말로부터 데이터 검색을 비롯하여 서비스 요청을 수신하면, 데이터 관련 정보 데이터베이스(220)로부터 해당 데이터와 관련된 정보를 획득하여 제공한다.
도 3은 본 발명에 따른 데이터 오류 처리 장치가 데이터 오류를 검출 및 정제 처리하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 3을 참조하면, 데이터 오류 처리 장치는 복수의 기관 시스템으로부터 데이터를 수집한다(S302). 즉, 상기 데이터 오류 처리 장치는 복수의 기관 시스템으로부터 연구과제 정보, 논문, 특허 등의 다양한 데이터를 수집한다.
데이터 오류 처리 장치는 상기 수집된 데이터를 기 설정된 오류 점검 규칙과 비교하고(S304), 그 비교결과 오류가 발생한 데이터가 있는지의 여부를 판단한다(S306). 즉, 데이터 오류 처리 장치는 상기 수집된 데이터를 구비된 룰 데이터베이스에 저장된 오류 점검 규칙과 비교하여, 오류 점검 규칙과 일치하지 않은 데이터 값이 존재하는지 여부를 판단한다. 상기 판단결과, 오류 점검 규칙과 일치하지 않은 데이터 값이 존재하는 경우, 데이터 오류 처리 장치는 그 데이터 값에 해당 유형을 매칭시킨 후, 오류가 발생한 데이터로 검출한다.
단계 S306의 판단결과 오류가 발생한 데이터가 존재하는 경우, 데이터 오류 처리 장치는 오류가 발생한 데이터의 유형을 기초로 오류레벨을 결정한다(S308).
그런 다음 데이터 오류 처리 장치는 오류가 발생한 데이터에 대해 기 설정된 처리 규칙에 따라 처리하고(S310), 처리된 데이터 처리 결과를 해당 사용자 단말 또는 데이터베이스로 전송한다(S312).
후술하는 특허청구범위에 기재되어 있는 (a), (b), (c), (d)는 특정 순서를 의미하는 것이 아니며, 운용자의 필요에 따라 해당 순서를 변경할 수 있다.
본 발명에서 개시하는 데이터 오류 처리 장치의 구성과 기능은 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체의 형태로 구현하는 것도 가능하다.
또한, 분산된 시스템을 위한 데이터 오류 처리 방법은 프로그램으로 작성 가능하며, 프로그램을 구성하는 코드들 및 코드 세그먼트들은 당해 분야의 프로그래머에 의하여 용이하게 추론될 수 있다.
이와 같이, 본 발명이 속하는 기술분야의 당업자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
100 : 기관 시스템 200 : 데이터 오류 검출 장치
210 : 룰 DB 220 : 데이터 관련 정보 DB
230 : 통신부 240 : 데이터 수집부
250 : 데이터 오류 검출부 260 : 데이터 처리부
270 : 데이터 제공부 300 : 통합 DB

Claims (9)

  1. 통신망을 통해 통신을 수행하기 위한 통신부;
    속성 유효성, 레코드 내부 유효성, 엔티티 유효성, DB간 유효성 중 적어도 하나를 포함하는 오류 점검 규칙, 오류 레벨에 따른 처리 규칙이 저장된 룰 데이터베이스;
    복수의 기관 시스템으로부터 데이터를 수집하는 데이터 수집부;
    상기 데이터 수집부에 의해 수집된 데이터를 상기 룰 데이터베이스에 저장된 오류 점검 규칙과 비교하고, 그 비교결과를 근거로 오류가 발생한 데이터를 검출하는 데이터 오류 검출부;
    상기 오류가 발생한 데이터에 대해 상기 룰 데이터베이스에 저장된 처리 규칙에 따라 처리하는 데이터 처리부; 및
    상기 데이터 처리부에서 처리된 데이터 처리 결과를 해당 사용자 단말 또는 통합 데이터베이스로 전송하는 데이터 제공부;
    를 포함하는 분산된 시스템을 위한 데이터 오류 처리 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 데이터 오류 검출부는 상기 수집된 데이터를 룰 데이터베이스에 저장된 오류 점검 규칙과 비교하여, 상기 오류 점검 규칙과 일치하지 않은 데이터 값이 존재하는지 여부를 판단하고, 일치하지 않은 데이터 값에 해당 유형을 매칭시킨 후, 오류가 발생한 데이터를 검출하는 것을 특징으로 하는 분산된 시스템을 위한 데이터 오류 처리 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 데이터 처리부는 상기 오류가 발생한 데이터와 매칭된 유형을 기초로 오류 레벨을 결정하고, 상기 결정된 오류 레벨에 따라 미리 설정된 처리 규칙에 따라 상기 데이터를 정제 처리하는 것을 특징으로 하는 분산된 시스템을 위한 데이터 오류 처리 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 데이터 처리부는 데이터 오류 검출부에서 검출된 데이터 값을 미리 설정된 처리 규칙에 따라 자동으로 정제 처리를 수행하거나, 사용자에 의해서 입력된 값으로 데이터 값을 정제 처리하는 것을 특징으로 하는 분산된 시스템을 위한 데이터 오류 처리 장치.
  5. 데이터 오류 처리 장치가 데이터 오류를 처리하는 방법에 있어서,
    (a) 복수의 기관 시스템으로부터 데이터를 수집하는 단계;
    (b) 상기 수집된 데이터를 기 설정된 오류 점검 규칙과 비교하고, 그 비교결과를 근거로 오류가 발생한 데이터를 검출하는 단계;
    (c) 상기 오류가 발생한 데이터에 대해 기 설정된 처리 규칙에 따라 처리하는 단계; 및
    (d) 상기 처리된 데이터 처리 결과를 해당 사용자 단말 또는 통합 데이터베이스로 전송하는 단계;
    를 포함하는 분산된 시스템을 위한 데이터 오류 처리 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 (b) 단계는,
    상기 수집된 데이터를 구비된 룰 데이터베이스에 저장된 오류 점검 규칙과 비교하여, 상기 오류 점검 규칙과 일치하지 않은 데이터값이 존재하는지 여부를 판단하는 단계; 및
    상기 판단결과, 상기 오류 점검 규칙과 일치하지 않은 데이터값이 존재하는 경우, 그 데이터 값에 해당 유형을 매칭시킨 후, 오류가 발생한 데이터로 검출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 분산된 시스템을 위한 데이터 오류 처리 방법.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 (c) 단계는,
    상기 오류가 발생한 데이터와 매칭된 유형을 기초로 오류 레벨을 결정하는 단계;
    상기 결정된 오류 레벨에 따라 미리 설정된 처리 규칙에 따라 상기 데이터를 정제 처리하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 분산된 시스템을 위한 데이터 오류 처리 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 결정된 오류 레벨에 따라 미리 설정된 처리 규칙에 따라 상기 데이터를 정제 처리하는 단계는,
    미리 설정된 처리 규칙에 따라 자동으로 정제 처리를 수행하거나, 사용자에 의해서 입력된 값으로 데이터 값을 정제 처리하는 것을 특징으로 하는 분산된 시스템을 위한 데이터 오류 처리 방법.
  9. (a) 복수의 기관 시스템으로부터 데이터를 수집하는 단계;
    (b) 상기 수집된 데이터를 기 설정된 오류 점검 규칙과 비교하고, 그 비교결과를 근거로 오류가 발생한 데이터를 검출하는 단계;
    (c) 상기 오류가 발생한 데이터에 대해 기 설정된 처리 규칙에 따라 처리하는 단계; 및
    (d) 상기 처리된 데이터 처리 결과를 해당 사용자 단말 또는 통합 데이터베이스로 전송하는 단계를 포함하는 분산된 시스템을 위한 데이터 오류 처리 방법이 프로그램으로 기록된 전자장치에서 판독 가능한 기록매체.
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