KR20150119657A - 데이터 처리 장치, 데이터 처리 프로그램 및 기록매체 - Google Patents

데이터 처리 장치, 데이터 처리 프로그램 및 기록매체 Download PDF

Info

Publication number
KR20150119657A
KR20150119657A KR1020140045338A KR20140045338A KR20150119657A KR 20150119657 A KR20150119657 A KR 20150119657A KR 1020140045338 A KR1020140045338 A KR 1020140045338A KR 20140045338 A KR20140045338 A KR 20140045338A KR 20150119657 A KR20150119657 A KR 20150119657A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
search
rule
data
user
unit
Prior art date
Application number
KR1020140045338A
Other languages
English (en)
Other versions
KR101565499B1 (ko
Inventor
최진혁
Original Assignee
주식회사 인포리언스
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 인포리언스 filed Critical 주식회사 인포리언스
Priority to KR1020140045338A priority Critical patent/KR101565499B1/ko
Priority to US14/284,566 priority patent/US9691028B2/en
Publication of KR20150119657A publication Critical patent/KR20150119657A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101565499B1 publication Critical patent/KR101565499B1/ko

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06NCOMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N5/00Computing arrangements using knowledge-based models
    • G06N5/02Knowledge representation; Symbolic representation
    • G06N5/022Knowledge engineering; Knowledge acquisition
    • G06N5/025Extracting rules from data
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/24Querying
    • G06F16/245Query processing
    • G06F16/2458Special types of queries, e.g. statistical queries, fuzzy queries or distributed queries
    • G06F16/2477Temporal data queries
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06NCOMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N5/00Computing arrangements using knowledge-based models
    • G06N5/04Inference or reasoning models

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Fuzzy Systems (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

본 발명의 실시예에 따른 데이터 처리 장치는 네트워크에 접속가능하며, 시간에 따라 생성된 데이터를 탐색하기 위한 탐색 조건을 설정하는 탐색 룰을 입력된 편집 정보에 따라 편집하는 룰 편집부; 상기 편집된 탐색 룰을 통하여 상기 데이터를 탐색하는 데이터 탐색부; 상기 탐색 결과를 시각화하는 시각화부; 및 상기 탐색 결과의 해석에 대한 추가 해석을 상기 네트워크를 통하여 제1 유저 및 제2 유저의 단말기로 전송하는 해석 공유부를 포함한다.

Description

데이터 처리 장치, 데이터 처리 프로그램 및 기록매체{DATA PROCESSING APPARATUS, DATA PROCESSING PROGRAM, RECORDING MEDIUM}
본 발명은 데이터 처리 장치, 데이터 처리 프로그램 및 기록매체에 관한 것이다.
비즈니스 내역, 사용자들의 서비스 활용 내역, 웹 방문 내역, 모바일 센서 데이터, 환경 센서 데이터, 제조 공정 데이터 등과 같은 데이터들은 규모가 클 뿐만 아니라, 시간에 따라 변화하는 동적인 패턴을 가지고 있다.
데이터 변화의 원인 또한 상황 및 환경에 따라 크게 달라질 수 있으며 이러한 동적인 패턴에는 유용한 정보가 많이 포함되어 있어 데이터를 기반으로 의사 결정을 내리는데 있어서 매우 중요한 요소이므로 이를 발굴하고 해석하는 과정이 중요하다.
또한 이와 같은 동적인 패턴들로부터 추출해야 하는 지식과 가치는 수집된 데이터의 종류와 내용, 수집 환경, 더 나아가 데이터를 활용하고자 하는 사용자의 활용 목적 등에 따라 다양하게 달라질 수 있다.
따라서, 데이터로부터 적절한 지식과 가치를 얻기 위해서는 전형적인 데이터 분석 프로세스를 단순하게 일괄적으로 적용하는 것으로는 충분하지 않으며, 데이터의 내용, 생성 환경과 상황 등에 대한 배경지식 및 경험 등을 충분히 활용해야 한다.
특허공개공보 10-2013-0090523 (공개일자 2013년08월14일)
본 발명의 실시예에 따른 데이터 처리 장치, 데이터 처리 프로그램 및 기록매체는 편집된 탐색 룰에 따라 시간에 따른 데이터를 탐색하여 탐색 결과를 도출하기 위한 것이다.
본 출원의 과제는 이상에서 언급한 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않는 또 다른 과제는 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 일측면에 따른 데이터 처리 장치는 네트워크에 접속가능하며, 시간에 따라 생성된 데이터를 탐색하기 위한 탐색 조건을 설정하는 탐색 룰을 입력된 편집 정보에 따라 편집하는 룰 편집부; 상기 편집된 탐색 룰을 통하여 상기 데이터를 탐색하는 데이터 탐색부; 상기 탐색 결과를 시각화하는 시각화부; 및 상기 탐색 결과의 해석에 대한 추가 해석을 상기 네트워크를 통하여 제1 유저 및 제2 유저의 단말기로 전송하는 해석 공유부를 포함한다.
본 발명의 일측면에 따른 데이터 처리 장치는 미리 설정된 탐색 룰로 이루어진 룰 라이브러리를 포함할 수 있다.
상기 룰 편집부는 새로운 탐색 룰을 코딩할 수 있는 코드 편집기와, 상기 코딩된 탐색 룰을 컴파일링하는 컴파일러를 포함할 수 있다.
상기 해석 공유부는, 상기 해석 및 상기 추가 해석에 대한 정보를 정보 공유가 허가된 상기 제1 유저 및 상기 제2 유저의 단말기로 전송할 수 있다.
상기 시각화부는 상기 시간에 따라 분포된 상기 탐색 결과를 시각화할 수 있다.
상기 룰 편집부는, 상기 데이터의 변수를 선택하는 변수 선택부,
상기 선택된 변수의 데이터를 탐색하기 위한 연산자를 선택하는 연산자 선택부, 상기 선택된 연산자의 탐색 한계를 나타내는 한계 조건을 선택하는 한계 선택부를 포함할 수 있다.
상기 탐색 룰은 설정된 시간 조건을 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따른 데이터 처리 프로그램은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체 상에 설치가능하며, 시간에 따라 생성된 데이터를 탐색하기 위한 탐색 조건을 설정하는 탐색 룰을 입력된 편집 정보에 따라 편집하는 것, 상기 편집된 탐색 룰을 통하여 상기 데이터를 탐색하는 것, 상기 탐색 결과를 시각화하는 것 및 상기 탐색 결과의 해석에 대한 추가 해석을 네트워크를 통하여 제1 유저 및 제2 유저의 단말기로 전송하는 것을 상기 컴퓨터가 수행하도록 하는 코드를 포함한다.
본 발명의 다른 측면에 따른 데이터 처리 프로그램은 미리 설정된 탐색 룰로 상기 데이터를 탐색하는 것을 상기 컴퓨터가 수행하도록 하는 코드를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따른 데이터 처리 프로그램은 새로운 탐색 룰을 코딩할 수 있는 코드 편집기와, 상기 코딩된 탐색 룰을 컴파일링하는 컴파일러에 해당되는 코드를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따른 데이터 처리 프로그램은 상기 해석 및 상기 추가 해석에 대한 정보를 정보 공유가 허가된 상기 제1 유저 및 상기 제2 유저의 단말기로 전송할 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따른 데이터 처리 프로그램은 상기 시간에 따라 분포된 상기 탐색 결과를 시각화할 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따른 데이터 처리 프로그램은 상기 데이터의 변수를 선택하는 변수 선택부, 상기 선택된 변수의 데이터를 탐색하기 위한 연산자를 선택하는 연산자 선택부, 상기 선택된 연산자의 탐색 한계를 나타내는 한계 조건을 선택하는 한계 선택부에 해당되는 코드를 포함할 수 있다.
상기 탐색 룰은 설정된 시간 조건을 포함할 수 있다.
본 발명의 또다른 측면에 따른 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 시간에 따라 생성된 데이터를 탐색하기 위한 탐색 조건을 설정하는 탐색 룰을 입력된 편집 정보에 따라 편집하는 것, 상기 편집된 탐색 룰을 통하여 상기 데이터를 탐색하는 것, 상기 탐색 결과를 시각화하는 것, 및 상기 탐색 결과의 해석에 대한 추가 해석을 네트워크를 통하여 제1 유저 및 제2 유저의 단말기로 전송하는 것을 수행하는 프로그램을 기록한다.
본 발명의 실시예에 따른 데이터 처리 장치, 데이터 처리 프로그램 및 기록매체는 탐색 룰을 유저에 의하여 편집가능하게 하고 편집된 탐색 룰에 따라 시간에 따른 데이터를 탐색함으로써 유저가 원하는 탐색 결과를 도출할 수 있다.
본 출원의 효과는 이상에서 언급한 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않는 또 다른 효과는 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 데이터 처리 장치를 나타낸다.
도 2는 시간에 따라 생성된 데이터의 일례를 나타낸다.
도 3은 룰 편집부의 동작을 나타낸다.
도 4는 변수의 시간에 따른 데이터 변화를 나타낸다.
도 5는 시각화부가 시각화한 탐색 결과의 일례를 나타낸다.
도 6는 정보 공유의 일례를 나타낸다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 데이터 처리 장치의 구현예를 나타낸다.
이하 본 발명의 실시예에 대하여 첨부한 도면을 참조하여 상세하게 설명하기로 한다. 다만, 첨부된 도면은 본 발명의 내용을 보다 쉽게 개시하기 위하여 설명되는 것일 뿐, 본 발명의 범위가 첨부된 도면의 범위로 한정되는 것이 아님은 이 기술분야의 통상의 지식을 가진 자라면 용이하게 알 수 있을 것이다.
또한, 본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 데이터 처리 장치를 나타낸 것으로, 본 발명의 실시예에 따른 데이터 처리 장치(100)는 네트워크에 접속가능하다. 네트워크는 인터넷일 수 있으나, 이에 한정되지 않으며 인트라넷 또는 3G나 4G와 같은 이동통신망 등 다양한 네트워크에 접속할 수 있다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 데이터 처리 장치(100)는 룰(rule) 편집부(110), 데이터 탐색부(120), 시각화부(130) 및 해석 공유부(140)를 포함한다.
룰 편집부(110)는 시간에 따라 생성된 데이터를 탐색하기 위한 탐색 조건을 설정하는 탐색 룰을 입력된 편집 정보에 따라 편집한다.
데이터 탐색부(120)는 편집된 탐색 룰을 통하여 데이터를 탐색한다.
시각화부(130)는 탐색 결과를 시각화한다.
해석 공유부(140)는 탐색 결과의 해석에 대한 추가 해석을 네트워크를 통하여 제1 유저 및 제2 유저의 단말기로 전송한다.
도 1에서 단말기 1 및 단말기 2는 각각 제1 유저 및 제2 유저의 단말기일 수 있다.
도 1에서 big data storage & DBMS는 변수 T_a, T_b, T_c의 데이터를 저장한다.
도 1에서 preprocessing은 데이터 처리 장치(100)가 처리할 수 있는 데이터 포맷으로 데이터를 변환하는 과정일 수 있다. 본 발명의 실시예에 따른 데이터 처리 장치(100)는 도 2와 같은 데이터 포맷으로 변환된 데이터를 외부에서 전송받을 수 있다.
이와 같은 본 발명의 실시예에 따른 데이터 처리 장치(100)의 룰 편집부(110)에 대해 도면을 참조하여 설명한다.
도 2는 시간에 따라 생성된 데이터의 일례를 나타낸다. 도 2에 도시된 바와 같이, 데이터는 시간 태그(tag)가 붙어있는 여러 개의 수치일 수 있으며, Data #1, Data #2, Data #3는 데이터 타이틀(title)일 수 있다.
데이터 타이틀은 온도나 습도 센서, 또는 맥박이나 혈압 센서, GPS 센서를 나타낼 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니며 시간에 따른 데이터를 생성하는 장치일 수 있다.
룰 편집부(110)는 유저(user)의 단말기를 통하여 선택된 탐색 조건에 따라 룰을 편집함으로써 유저는 데이터로부터 자신이 원하는 정보를 얻을 수 있다.
도 1에 도시된 바와 같이, 룰 편집부(110)는, 데이터의 변수(T_a, T_b, T_c)를 선택하는 변수 선택부(111), 선택된 변수의 데이터를 탐색하기 위한 연산자를 선택하는 연산자 선택부(113), 선택된 연산자의 탐색 한계를 나타내는 한계 조건을 선택하는 한계 선택부(115)를 포함할 수 있다.
이 때 도 3은 룰 편집부(110)의 동작을 나타내는 룰 편집창을 일례를 나타낸다. 도 3에 도시된 바와 같이, 변수 선택부(111)는 단말기를 통한 유저의 선택에 해당되는 데이터의 변수(T_a, T_b, T_c)를 선택하여 룰 편집창에 드래그 앤 드롭(drag and drop)시킬 수 있다.
연산자 선택부(113)는 단말기를 통한 유저의 선택에 해당되는 연산자를 선택하여 룰 편집창에 드래그 앤 드롭(drag and drop)시킬 수 있다. 연산자는 도 3에 도시된 바와 같이, 부등호(<, >), 등호(=), 괄호, 가감산 부호(+, -), 최대값(max), 최소값(min) 등을 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 한계 선택부(115)는 단말기를 통한 유저의 선택에 해당되는 한계 조건을 선택하여 룰 편집창에 드래그 앤 드롭(drag and drop)시킬 수 있으며, 한계 조건은 숫자일 수 있다.
이와 같은 룰 편집부(110)는 R package나 Python program과 같은 프로그램을 통하여 제작될 수 있다.
다음으로 탐색 룰의 다양한 실례에 대해 설명한다.
T_a == 20는 특정 타이밍에서의 특정 데이터의 값을 나타내는 탐색 룰일 수 있다.
특정 타이밍에서의 특정 데이터의 값이 속하는 범위를 탐색하기 위한 탐색 룰이 제공될 수 있다. 예를 들어, 23 <= T_a < 35는 특정 타이밍에서 23 이상 35 미만인 T_a의 데이터 값을 탐색할 수 있다.
데이터 값 중에서 값의 유지를 탐색하는 탐색 룰이 제공될 수 있다. 예를 들어, T_a == 4 {30s, 5s}는 30 초 동안 4 를 유지하는 T_a 를 탐색하기 위한 탐색 룰일 수 있다. 이 때 5s는 오차이며, 이에 따라 실질적으로 25초 내지 35초 동안 4를 유지하는 T_a가 탐색될 수 있다.
T_b < 15 {55, 7s}는 T_b 의 값이 55초 동안 15 미만을 유지하는 데이터를 탐색하기 위한 탐색 룰일 수 있다. 이 때 오차는 7s로서, 이에 따라 실질적으로 23 초 내지 37초 동안 15 미만의 T_b가 탐색될 수 있다.
변수가 서로 다른 데이터 값의 지연에 대한 탐색 룰이 제공될 수 있다. 예를 들어, T_a == 20 -> (20s, 5s) -> T_b == 40는 T_a 의 값이 20을 나타낸 이후 20초 후에 T_b 의 값이 40을 나타내는 것일 수 있다. 이 때 오차는 5 초이며, 이에 따라 T_a 의 값이 20 을 나타내고 실질적으로 15 초 내지 25 초 후에 T_b 의 값이 40을 나타낼 수 있다.
탐색 룰 T_a == 20 -> (40s, 3s) -> T_a == 20는 T_a 의 값이 20 을 나타낸 이후 40초 후에도 20을 나타내는 T_a가 탐색될 수 있다. 이 때 오차가 3 초이며, 이에 따라 T_a 의 값이 20 을 나타낸 이후 실질적으로 37 초 내지 43초 후에 20을 나타내는 T_a가 탐색될 수 있다.
값이 주기적으로 나타나는 변수의 데이터를 탐색하는 탐색 룰이 제공될 수 있다. 예를 들어, 탐색 룰 T_b == 45 [60s, 5s]는 60초 간격으로 T_b 값이 45를 나타내며, 이 때 오차는 5 초이며, 이에 따라 55초 내지 65초 간격으로 45를 나타내는 T_b 값이 탐색될 수 있다.
이외에도 다양한 탐색 룰이 룰 편집부(110)에 의하여 편집될 수 있다.
이와 같이 룰 편집부(110)에 의하여 탐색 룰이 편집될 수 있으므로 유저는 자신의 필요에 맞는 탐색 룰을 편집하여 데이터를 탐색할 수 있다.
한편, 본 발명의 실시예에 따른 데이터 처리 장치(100)는 미리 설정된 탐색 룰로 이루어진 룰 라이브러리(rule library)(150)를 더 포함할 수 있다. 룰 라이브러리(150)는 클러스터링(clustering), 분류(classification), 연관 분석(correlation analysis), 인과 관계 분석(causality analysis)과 같은 미리 설정된 탐색 룰을 포함할 수 있다.
앞서 설명된 바와 같이, 데이터 탐색부(120)는 편집된 탐색 룰이나 미리 설정된 탐색 룰을 통하여 도 4와 같이 시간에 따라 생성된 데이터를 탐색할 수 있다. 이 때 데이터 탐색부(120)는 실시간으로 입력되는 데이터를 처리하거나, 데이터 베이스(미도시)와 같이 저장부에 저장된 데이터를 처리할 수도 있다.
한편, 도 1에 도시된 바와 같이, 룰 편집부(110)는 새로운 탐색 룰을 코딩할 수 있는 코드 편집기(117)와, 코딩된 탐색 룰을 컴파일링하는 컴파일러(compliler)(119)를 포함할 수 있다.
이에 따라 유저들은 자신이 원하는 탐색 룰을 프로그래밍하여 사용할 수 있다. 예를 들어, 룰의 편집은 연산자를 선택하는 과정을 포함하나 탐색 룰의 코딩은 연산자의 선택이 아니라 유저가 원하는 연산자를 프로그래밍할 수 있다.
도 5에 도시된 바와 같이, 시각화부(130)는 데이터 탐색부(120)에 의한 탐색 결과를 시각화할 수 있다. 예를 들어, 시각화부(130)는 탐색 룰을 만족시키는 시간 구간을 표시할 수 있다. 동일한 데이터를 탐색하더라도 편집된 탐색 룰이 유저에 따라 다를 수 있으므로 탐색 결과 역시 달라질 수 있다. 또한 미리 설정된 탐색 룰과 편집된 탐색 룰이 다를 수 있으므로 미리 설정된 탐색 룰과 편집된 탐색 룰을 통한 탐색 결과가 달라질 수 있다.
이 때 시각화부(130)는 탐색 결과를 표시하는 속도를 조절할 수 있다. 즉, 시각화부(130)는 탐색 결과를 시간의 흐름에 따라 노말 속도로 표시하는 PLAY 모드로 동작하거나, 탐색 결과를 시간의 흐름에 따라 노말 속도보다 빠른 속도로 표시하는 FF 모드로 동작하거나, 탐색 결과를 시간 흐름의 반대로 노말 속도보다 빠른 속도로 표시하는 REW 모드로 동작할 수 있다.
이와 같은 모드의 선택은 네트워크에 접속된 단말기를 통하여 이루어질 수 있으며, 단말기는 탐색 결과를 각 모드에서 표시할 수 있다. 이에 따라 유저는 탐색 결과를 시간의 흐름에 따라 보거나 필요한 경우 정방향 또는 역방향으로 빠르게 탐색 결과를 볼 수 있다.
한편, 도 1의 해석 공유부(140)는 탐색 결과의 해석에 대한 추가 해석을 네트워크를 통하여 제1 유저 및 제2 유저의 단말기로 전송한다. 예를 들어, 도 6에 도시된 바와 같이, 해석 공유부(140)는 게시판 모듈(141)을 포함할 수 있다.
게시판 모듈(141)은 탐색 결과에 대한 통계 정보를 입력, 표시 및 저장, 탐색 결과에 대한 제1 유저의 해석을 입력, 표시 및 저장, 그리고 상기 탐색 결과에 대한 타 유저 즉, 제2 유저의 추가 해석을 입력, 표시 및 저장할 수 있다.
이와 같이 제1 유저의 해석에 대해 제2 유저의 추가 해석이 이루어질 수 있으므로 탐색 결과에 대한 해석이 다양한 각도에서 이루어질 수 있고 제1 유저가 미처 생각하지 못한 제2 유저의 해석을 제1 유저가 참고할 수 있다.
예를 들어, 데이터가 플랜트로부터 발생하는 온도 및 습도에 대한 것이고 제2 유저가 플랜트 관리에 대한 전문 지식을 갖고 있다면, 제1 유저는 자신의 해석에 대한 전문적인 추가 해석을 얻을 수 있다.
이 때 추가 해석은 제1 유저의 해석에 대한 추천 횟수 조회 횟수와 같이 간단한 형태이거나, 별도의 해석 등과 같이 전문적이고 복잡한 형태일 수 있다.
한편, 해석 공유부(140)는, 해석 및 추가 해석에 대한 정보를 정보 공유가 허가된 제1 유저 및 제2 유저의 단말기로 전송할 수 있다. 예를 들어, 해석 공유부(140)는 제1 유저 및 제2 유저의 등록 정보를 검색하여 제1 유저 및 제2 유저가 해석 정보를 공유할 수 있는지 여부를 확인할 수 있다.
제1 유저 및 제2 유저가 정보 공유를 할 수 있다면 게시판 모듈(141)은제1 유저의 단말기로부터 입력된 해석 정보가 제2 유저의 단말기를 통하여 표시되도록 할 수 있다.
이와 같이 정보 공유에 대한 허가 여부를 확인하는 것은 데이터가 임의의 개인이나 기업 등에 공개하기 어려운 것일 수 있기 때문이다. 예를 들어, 데이터가 개인의 생체 정보에 대한 것이거나 기업의 비밀 프로젝트에 대한 것일 경우 해석 정보가 허락된 유저에 한정하여 공개될 수 있다.
한편, 시각화부(130)는 시간에 따라 분포된 탐색 결과를 시각화할 수 있다. 앞서 설명된 바와 같이, 데이터는 시간에 따라 생성된 것이므로 탐색 결과 역시 시간에 따라 분포될 수 있다. 이에 따라 탐색 결과는 시간에 따른 패턴을 지닐 수 있으며, 제1 유저 및 제2 유저는 시간에 따른 패턴을 해석할 수 있다. 해석 공유부(140)는 제1 유저 및 제2 유저의 단말기로부터 시간에 따른 패턴에 대한 해석 및 추가 해석을 입력받아 표시하고 저장할 수 있다.
이와 같이 시간에 따른 데이터의 탐색이 이루어져야 하므로 탐색 룰은 설정된 시간 조건을 포함할 수 있다. 예를 들어, 앞서 설명된 탐색 룰 T_a == 4 {30s, 5s}, T_b < 15 {55, 7s}, T_a == 20 -> (20s, 5s) -> T_b == 40 등은 시간에 따른 데이터를 탐색하기 위하여 시간 조건을 지니고 있다.
본 발명의 실시예에 따른 데이터 처리 장치(100)의 룰 편집부(110), 데이터 탐색부(120), 시각화부(130), 해석 공급부 및 룰 라이브러리(150)는 데이터 처리 프로그램일 수 있으며, 이에 따라 데이터 처리 프로그램 제품으로 온라인 상에서 배포, 매매, 유통될 수 있다. 또는 CD, DVD, USB와 같은 기록매체(705)에 저장되어 오프라인에서 배포, 매매 및 유통될 수 있다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 데이터 처리 장치(100)의 구현예를 나타내는 것으로, 상기 데이터 처리 프로그램이 설치된 데치터 처리 장치일 수 있다.
즉, 데이터 처리 프로그램은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체 상에 설치가능하며, 시간에 따라 생성된 데이터를 탐색하기 위한 탐색 조건을 설정하는 탐색 룰을 입력된 편집 정보에 따라 편집하는 것, 편집된 탐색 룰을 통하여 데이터를 탐색하는 것, 탐색 결과를 시각화하는 것 및 탐색 결과의 해석에 대한 추가 해석을 네트워크를 통하여 제1 유저 및 제2 유저의 단말기로 전송하는 것을 컴퓨터가 수행하도록 하는 코드를 포함할 수 있다.
데이터 처리 장치(100)는 도 7과 같은 컴퓨터에 의하여 구현될 수 있다. 이 때 컴퓨터는 스마트폰, 노트북, PC, 타블렛, 서버와 같은 다양한 장치일 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.
데이터 처리 장치(100)의 구성요소들은 하나 이상의 통신 버스(communication bus)나 신호 라인(signal line)(735)을 통하여 서로 통신할 수 있다. 이와 같은 데이터 처리 장치(100)는 도 7에 도시된 것보다 더 적거나 더 많은 구성요소를 가질 수 있다. 도 7에 도시된 데이터 처리 장치(100)는 하드웨어(hardware), 소프트웨어(hardware) 또는 이들의 조합에 의하여 구현될 수 있다.
기록매체(705)는 소프트웨어 구성요소를 저장하며, 소프트웨어 구성요소는 오퍼레이팅 시스템(OS), 룰 편집부(110), 데이터 탐색부(120), 시각화부(130), 해석 공유부(140) 을 포함할 수 있으며, 룰 라이브러리(150)를 더 포함할 수 있다.
기록매체(705)는 CD, DVD, USB, 하드 디스크, RAM, 플래쉬 메모리이거나 네트워크를 통하여 접속가능한 원격 저장부일 수 있다.
오퍼레이팅 시스템, 룰 편집부(110), 데이터 탐색부(120), 시각화부(130), 해석 공유부(140), 룰 라이브러리(150)에 대해서는 앞서 설명하였으므로 이에 대한 설명은 생략된다.
오퍼레이팅 시스템은 일반적인 시스템 태스크(system task)를 제어하기 위한 다양한 소프트웨어 컴포넌트와 드라이버를 포함할 수 있다. 또한 오퍼레이팅 시스템은 탐색 결과, 탐색 결과에 대한 시각화 데이터, 해석 및 추가 해석을 네트워크를 통하여 전송하기 위하여 데이터를 패킷(packet) 형태로 변환할 수 있다.
오퍼레이팅 시스템은 리눅스, 유닉스, 윈도 계열 서버 OS, iOS, 안드로이드 OS, 윈도 계열 PC용 OS일 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.
프로세서는 오퍼레이팅 시스템, 룰 편집부(110), 데이터 탐색부(120), 시각화부(130), 해석 공유부(140), 룰 라이브러리(150)와 같은 소프트웨어 컴포넌트를 로딩(loading)하여 실행한다.
메모리 컨트롤러(740)는 프로세서(765)나 주변 인터페이스(peripheral interface)(745)와 같은 다른 구성요소들이 기록매체(705)에 접속하는 것을 제어할 수 있다.
통신부(760)는 제1 단말기 및 제2 단말기와 통신하기 위하여 통신모듈을 포함할 수 있다.
주변 인터페이스(745)는 프로세서(765)와 메모리에 마우스, 키보드 또는 터치 스크린과 같은 입력장치(755)를 연결시킬 수 있다.
입력장치 콘트롤러(750)는 입력장치(755)로부터 입력받은 전기적 신호를 입력받아 통신 버스나 신호 라인(735)의 규격에 일치하도록 변환한다.
디스플레이부(770)는 데이터의 흐름이나 시각화된 탐색 결과, 해석 및 추가 해석 등을 표시할 수 있다. 디스플레이부(770)를 통하여 표시되는 동작 상황은 앞서 도면을 통하여 상세히 이루어졌으므로 이에 대한 설명은 생략된다.
이상과 같이 본 발명에 따른 실시예를 살펴보았으며, 앞서 설명된 실시예 이외에도 본 발명이 그 취지나 범주에서 벗어남이 없이 다른 특정 형태로 구체화 될 수 있다는 사실은 해당 기술에 통상의 지식을 가진 이들에게는 자명한 것이다. 그러므로, 상술된 실시예는 제한적인 것이 아니라 예시적인 것으로 여겨져야 하고, 이에 따라 본 발명은 상술한 설명에 한정되지 않고 첨부된 청구항의 범주 및 그 동등 범위 내에서 변경될 수도 있다.
데이터 처리 장치(100)
룰 편집부(110)
변수 선택부(111)
연산자 선택부(113)
한계 선택부(115)
데이터 탐색부(120)
시각화부(130)
해석 공유부(140)
게시판 모듈(141)
룰 라이브러리(150)
코드 편집기(117)
컴파일러(119)

Claims (15)

  1. 네트워크에 접속가능한 데이터 처리 장치에 있어서,
    시간에 따라 생성된 데이터를 탐색하기 위한 탐색 조건을 설정하는 탐색 룰을 입력된 편집 정보에 따라 편집하는 룰 편집부;
    상기 편집된 탐색 룰을 통하여 상기 데이터를 탐색하는 데이터 탐색부;
    상기 탐색 결과를 시각화하는 시각화부; 및
    상기 탐색 결과의 해석에 대한 추가 해석을 상기 네트워크를 통하여 제1 유저 및 제2 유저의 단말기로 전송하는 해석 공유부
    를 포함하는 데이터 처리 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 데이터 처리 장치는 미리 설정된 탐색 룰로 이루어진 룰 라이브러리를 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 처리 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 룰 편집부는 새로운 탐색 룰을 코딩할 수 있는 코드 편집기와, 상기 코딩된 탐색 룰을 컴파일링하는 컴파일러를 포함하는 데이터 처리 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 해석 공유부는,
    상기 해석 및 상기 추가 해석에 대한 정보를 정보 공유가 허가된 상기 제1 유저 및 상기 제2 유저의 단말기로 전송하는 것을 특징으로 하는 데이터 처리 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 시각화부는 상기 시간에 따라 분포된 상기 탐색 결과를 시각화하는 것을 특징으로 하는 데이터 처리 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 룰 편집부는,
    상기 데이터의 변수를 선택하는 변수 선택부,
    상기 선택된 변수의 데이터를 탐색하기 위한 연산자를 선택하는 연산자 선택부,
    상기 선택된 연산자의 탐색 한계를 나타내는 한계 조건을 선택하는 한계 선택부를 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 처리 장치.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 탐색 룰은 설정된 시간 조건을 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 처리 장치.
  8. 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체 상에 설치가능한 데이터 처리 프로그램에 있어서,
    시간에 따라 생성된 데이터를 탐색하기 위한 탐색 조건을 설정하는 탐색 룰을 입력된 편집 정보에 따라 편집하는 것, 상기 편집된 탐색 룰을 통하여 상기 데이터를 탐색하는 것, 상기 탐색 결과를 시각화하는 것 및 상기 탐색 결과의 해석에 대한 추가 해석을 네트워크를 통하여 제1 유저 및 제2 유저의 단말기로 전송하는 것을 상기 컴퓨터가 수행하도록 하는 코드를 포함하는 데이터 처리 프로그램.
  9. 제8항에 있어서,
    미리 설정된 탐색 룰로 상기 데이터를 탐색하는 것을 상기 컴퓨터가 수행하도록 하는 코드를 더 포함하는 데이터 처리 프로그램.
  10. 제9항에 있어서,
    새로운 탐색 룰을 코딩할 수 있는 코드 편집기와, 상기 코딩된 탐색 룰을 컴파일링하는 컴파일러에 해당되는 코드를 더 포함하는 데이터 처리 프로그램.
  11. 제8항에 있어서,
    상기 해석 및 상기 추가 해석에 대한 정보를 정보 공유가 허가된 상기 제1 유저 및 상기 제2 유저의 단말기로 전송하는 것을 특징으로 하는 데이터 처리 프로그램.
  12. 제8항에 있어서,
    상기 시간에 따라 분포된 상기 탐색 결과를 시각화하는 것을 특징으로 하는 데이터 처리 프로그램.
  13. 제8항에 있어서,
    상기 데이터의 변수를 선택하는 변수 선택부, 상기 선택된 변수의 데이터를 탐색하기 위한 연산자를 선택하는 연산자 선택부, 상기 선택된 연산자의 탐색 한계를 나타내는 한계 조건을 선택하는 한계 선택부에 해당되는 코드를 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 처리 프로그램.
  14. 제8항에 있어서,
    상기 탐색 룰은 설정된 시간 조건을 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 처리 프로그램.
  15. 시간에 따라 생성된 데이터를 탐색하기 위한 탐색 조건을 설정하는 탐색 룰을 입력된 편집 정보에 따라 편집하는 것, 상기 편집된 탐색 룰을 통하여 상기 데이터를 탐색하는 것, 상기 탐색 결과를 시각화하는 것, 및 상기 탐색 결과의 해석에 대한 추가 해석을 네트워크를 통하여 제1 유저 및 제2 유저의 단말기로 전송하는 것을 수행하는 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
KR1020140045338A 2014-04-16 2014-04-16 데이터 처리 장치, 데이터 처리 프로그램 및 기록매체 KR101565499B1 (ko)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020140045338A KR101565499B1 (ko) 2014-04-16 2014-04-16 데이터 처리 장치, 데이터 처리 프로그램 및 기록매체
US14/284,566 US9691028B2 (en) 2014-04-16 2014-05-22 Collaborative platform for data dynamics interpretation

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020140045338A KR101565499B1 (ko) 2014-04-16 2014-04-16 데이터 처리 장치, 데이터 처리 프로그램 및 기록매체

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20150119657A true KR20150119657A (ko) 2015-10-26
KR101565499B1 KR101565499B1 (ko) 2015-11-03

Family

ID=54322205

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020140045338A KR101565499B1 (ko) 2014-04-16 2014-04-16 데이터 처리 장치, 데이터 처리 프로그램 및 기록매체

Country Status (2)

Country Link
US (1) US9691028B2 (ko)
KR (1) KR101565499B1 (ko)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20170083416A (ko) * 2016-01-08 2017-07-18 한국전자통신연구원 멀티 코어 시스템에서 스케줄링 결과의 시각화 방법 및 장치

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108509058B (zh) * 2017-02-28 2022-08-16 微软技术许可有限责任公司 输入方法与相关设备
CN108345634A (zh) * 2017-12-29 2018-07-31 迈迪信息技术有限公司 一种基于互联网的表单设计方法、系统和存储介质

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6219659B1 (en) 1998-07-08 2001-04-17 Electronics For Imaging, Inc. Configuration description language system
US20050262063A1 (en) * 2004-04-26 2005-11-24 Watchfire Corporation Method and system for website analysis
JP2006350464A (ja) * 2005-06-13 2006-12-28 Nec Corp データ収集システム、データ抽出サーバ、データ収集方法及びデータ収集プログラム
US20070022111A1 (en) * 2005-07-20 2007-01-25 Salam Aly A Systems, methods, and computer program products for accumulating, storing, sharing, annotating, manipulating, and combining search results
CN101641674B (zh) * 2006-10-05 2012-10-10 斯普兰克公司 时间序列搜索引擎
US8983936B2 (en) * 2012-04-04 2015-03-17 Microsoft Corporation Incremental visualization for structured data in an enterprise-level data store
US20140046923A1 (en) * 2012-08-10 2014-02-13 Microsoft Corporation Generating queries based upon data points in a spreadsheet application
US8909642B2 (en) * 2013-01-23 2014-12-09 Splunk Inc. Automatic generation of a field-extraction rule based on selections in a sample event
US9836502B2 (en) * 2014-01-30 2017-12-05 Splunk Inc. Panel templates for visualization of data within an interactive dashboard

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20170083416A (ko) * 2016-01-08 2017-07-18 한국전자통신연구원 멀티 코어 시스템에서 스케줄링 결과의 시각화 방법 및 장치

Also Published As

Publication number Publication date
KR101565499B1 (ko) 2015-11-03
US20150302091A1 (en) 2015-10-22
US9691028B2 (en) 2017-06-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN113009889B (zh) 分布式工业性能监控和分析平台
US10198422B2 (en) Information-processing equipment based on a spreadsheet
EP3361330B1 (en) Event analyzing device, event analyzing system, event analyzing method, event analyzing program, and non-transitory computer readable storage medium
JP6901243B2 (ja) プロセス環境のための制御システムを最適化するためのシステムおよび方法
US20180004823A1 (en) System and method for data profile driven analytics
US8032232B2 (en) Natively retaining project documentation in a controller
CN103703425A (zh) 监控工业过程的方法
US10152041B2 (en) Method and apparatus for enabling model driven navigation
JP2017535856A (ja) データプレビューを使用したジョブ作成
US11556837B2 (en) Cross-domain featuring engineering
CN116034369A (zh) 利用合规性验证对设计项目数据进行自动功能集群
JP2019169044A (ja) ソフトウェアロボット定義情報生成システム、ソフトウェアロボット定義情報生成方法、及びプログラム
KR101565499B1 (ko) 데이터 처리 장치, 데이터 처리 프로그램 및 기록매체
CN116438493A (zh) 工业自动化系统中的数据提取
Vasyliuk et al. Construction Features of the Industrial Environment Control System.
US7657329B1 (en) Embedding HMI logic into control logic
US11775263B2 (en) Control code generation and collaboration using active machine learning
WO2015128790A1 (en) Method for generating a support system for performance, decision, and learning, documentation and social networking management, contextualized for business control processes, and system utilizing said method
Bántay et al. Machine Learning-Supported Designing of Human–Machine Interfaces
US20220229424A1 (en) Systems and Methods for Analyzing Manufacturing Runs
US20190138921A1 (en) Interactive guidance system for selecting thermodynamics methods in process simulations
Markarian Embracing the Digital Factory for Bio/Pharma Manufacturing: New technologies enhance quality, efficiency, and flexibility
EP4158499B1 (en) System and method for facilitating engineering of an industrial system
Crompton Data Management from the DCS to the Historian
Ford Five advanced process control, data analytics connections: Are there connections between advanced process control (APC) and data analytics? Recent developments in the field of information technology (IT) and its use in the manufacturing world provide insights.

Legal Events

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

Payment date: 20190806

Year of fee payment: 5