KR20200036070A - 데이터 수집 변환 및 연결을 위한 빅데이터 운영 방법, 이를 구현하기 위한 프로그램이 저장된 기록매체 및 이를 구현하기 위해 매체에 저장된 컴퓨터프로그램 - Google Patents

Abstract

본 발명은 데이터 수집 변환 및 연결을 위한 빅데이터 운영 방법, 이를 구현하기 위한 프로그램이 저장된 기록매체 및 이를 구현하기 위해 매체에 저장된 컴퓨터프로그램에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 데이터구성정보(데이터구성모델)를 한 곳에서 관리하고, 데이터구성정보(데이터구성모델)를 공유하여 재사용하게 하면, 이를 이용하는 소프트웨어를 통해 데이터의 물리적인 정보 이외에도 논리적인 정보를 사용할 수 있어 재사용성이 높고 유동적인 소프트웨어 환경의 제공이 가능한 데이터 수집 변환 및 연결을 위한 빅데이터 운영 방법, 이를 구현하기 위한 프로그램이 저장된 기록매체 및 이를 구현하기 위해 매체에 저장된 컴퓨터프로그램을 제공한다.

Description

데이터 수집 변환 및 연결을 위한 빅데이터 운영 방법, 이를 구현하기 위한 프로그램이 저장된 기록매체 및 이를 구현하기 위해 매체에 저장된 컴퓨터프로그램 {BIG DATA OPERATION METHOD FOR DATA ACQUISITION CONVERSION AND CONNECTION AND RECORDING MEDIUM STORING PROGRAM FOR EXECUTING THE SAME, AND COMPUTER PROGRAOM STORED IN RECORDING MEDIUM FOR EXECUTING THE SAME}

본 발명은 데이터 수집 변환 및 연결을 위한 빅데이터 운영 방법, 이를 구현하기 위한 프로그램이 저장된 기록매체 및 이를 구현하기 위해 매체에 저장된 컴퓨터프로그램에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 데이터구성정보(데이터구성모델)를 한 곳에서 관리하고, 데이터구성정보(데이터구성모델)를 공유하여 재사용하게 하면, 이를 이용하는 소프트웨어를 통해 데이터의 물리적인 정보 이외에도 논리적인 정보를 사용할 수 있어 재사용성이 높고 유동적인 소프트웨어 환경의 제공이 가능한 데이터 수집 변환 및 연결을 위한 빅데이터 운영 방법, 이를 구현하기 위한 프로그램이 저장된 기록매체 및 이를 구현하기 위해 매체에 저장된 컴퓨터프로그램에 관한 것이다.

PC뿐만 아니라 다양한 물건이 통신기능을 갖춤으로써 인터넷에 접속되는 사물의 인터넷화가 진행되고 있으며, 사물의 인터넷화에 의해 산업이 네트워크화되고 새로운 제품과 서비스가 출현해 기업의 비즈니스 영역 확대되고 있다.

즉, 인터넷이 정보뿐만 아니라 물건과 물건, 물건과 사람을 연결해서 모든 정보를 데이터화 함으로써 빅데이터 분석을 통해서 유용한 정보를 사회의 다양한 영역에서 활용하려는 추세로 ICT(Information and Communication Technology : 정보통신기술)를 둘러싼 패러다임이 변화되고 있다.

Morgan Stanley와 Cisco Systems 등에 따르면, 유선/무선 네트워크를 통해 인터넷에 연결되는 시스템이나 장치의 수는 2020년에는 500억~1000억개, 2035년에는 1조개에 달할 것으로 예측되어, 스마트 그리드, 교통시스템, 스마트시티, 센서로써의 사람들의 활동 등으로, 사물인터넷시대 본격 도래와 IoT활용 비즈니스 본격화될 것으로 예측된다.

이렇게 수많은 데이터가 생성되는데, 엄청난 데이터를 일부 관련자만 활용할 수 있고, 이러한 데이터에 객관적으로 접근할 수 없어, 데이터 공유도 어렵고 소프트웨어융합 시 유동적인 작업이 불가능하며, 인공지능(AI)에서도 사용하기 어려워 전체적인 산업발전을 더디게 하는 문제가 있다.

한국공개특허 [10-2016-0083941]에서는 대규모 데이터 스트림들의 획득, 저장, 및 소비를 위한 관리 서비스가 개시되어 있다.

한국공개특허 10-2016-0083941

따라서, 본 발명은 상기한 바와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로, 본 발명의 목적은 데이터구성정보(데이터구성모델)를 한 곳에서 관리하고, 데이터구성정보(데이터구성모델)를 공유하여 재사용하게 하면, 이를 이용하는 소프트웨어를 통해 데이터의 물리적인 정보 이외에도 논리적인 정보를 사용할 수 있어 재사용성이 높고 유동적인 소프트웨어 환경의 제공이 가능한 데이터 수집 변환 및 연결을 위한 빅데이터 운영 방법, 이를 구현하기 위한 프로그램이 저장된 기록매체 및 이를 구현하기 위해 매체에 저장된 컴퓨터프로그램을 제공하는 것이다.

본 발명의 실 시예들의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 수집 변환 및 연결을 위한 빅데이터 운영 방법은, 컴퓨터를 포함하는 연산처리수단에 의하여 실행되는 프로그램 형태로 이루어지는 데이터 수집 변환 및 연결을 위한 빅데이터 운영 방법에 있어서, 연산처리수단이 데이터 통신이 필요한 각각의 기기에서 사용하는 데이터 형식에 대한 정보를 입력받아, 자체적 데이터 정의를 위한 구조인 데이터구성모델로 데이터베이스에 등록하는 데이터모델등록 단계(S10); 연산처리수단이 데이터를 수신받을 기기인 요청단말(10)로부터 데이터를 송신할 기기인 제공단말(20) 및 상기 요청단말(10)이 수신받을 데이터구성모델의 정보를 입력받아 상기 제공단말(20)로부터의 데이터 전송 요청을 수신받는 데이터요청수신 단계(S20); 연산처리수단이 상기 데이터모델정의 단계(S10)에서 저장된 상기 요청단말(10)의 데이터구성모델과 상기 제공단말(20)의 데이터모델에 따라 상기 제공단말(20)로부터 수신받은 데이터 형식을 상기 요청단말(10)의 데이터 형식으로 변환하는 데이터전송준비 단계(S30); 및 연산처리수단이 상기 데이터전송준비 단계(S30)에서 변환된 데이터를 요청단말(10)로 전송하는 데이터전송 단계(S40);를 포함한다.

또한, 상기 데이터모델등록 단계(S10)는 고유식별자, 도메인모델이름에 대한 정보를 포함하는 도메인모델, 고유식별자 및 단위에 대한 정보를 포함하는 유닛모델, 고유식별자, 도메인모델, 유닛모델, 데이터의 유형에 대한 정보를 포함하는 표현코드에 대한 정보를 포함하는 벨류모델, 및 고유식별자 및 데이터항목배열에 대한 정보를 포함하는 데이터모델, 중 선택되는 적어도 어느 하나의 데이터구성모델을 등록하는 것을 특징으로 한다.

또, 상기 고유식별자는 웹페이지주소(Uniform Resource Locator) 또는 범용고유식별자(UUID: Universally Unique IDentifier)인 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 데이터전송준비 단계(S30)는 상기 벨류모델 단위로 데이터 형식을 변환하는 것은 특징으로 한다.

또한, 상기 데이터전송준비 단계(S30)는 상기 제공단말(20)의 데이터구성모델을 로드하는 데이터수신준비 단계(S31); 상기 요청단말(10)의 데이터구성모델을 로드하는 데이터송신준비 단계(S32); 상기 제공단말(20)의 데이터구성모델을 상기 요청단말(10)의 데이터구성모델로 변환하는 변환기를 로드하는 데이터변환준비 단계(S33); 및 상기 데이터변환준비 단계(S33)에서 로드된 변환기를 통해 상기 제공단말(20)로부터 수신받은 데이터 형식을 상기 요청단말(10)의 데이터 형식으로 변환하는 데이터변환 단계(S34);를 포함한다.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 데이터 수집 변환 및 연결을 위한 빅데이터 운영 방법을 구현하기 위한 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체가 제공되는 것을 특징으로 한다.

아울러, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 데이터 수집 변환 및 연결을 위한 빅데이터 운영 방법을 구현하기 위해, 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 프로그램이 제공되는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 수집 변환 및 연결을 위한 빅데이터 운영 방법에 의하면, 데이터구성정보(데이터구성모델)를 한 곳(데이터베이스)에서 관리하고, 데이터구성정보(데이터구성모델)를 공유하여 재사용하게 함으로써, 이를 이용하는 소프트웨어를 통해 데이터의 물리적인 정보 이외에도 논리적인 정보를 사용할 수 있어 재사용성이 높고 유동적인 소프트웨어 환경의 제공이 가능한 효과가 있다.

또한, 데이터구성모델을 도메인모델, 유닛모델, 벨류모델 및 데이터모델로 체계적으로 나누어 관리함으로써, 데이터의 재사용성을 더욱 높일 수 있는 효과가 있다.

또, 웹페이지주소(Uniform Resource Locator) 또는 범용고유식별자(UUID: Universally Unique IDentifier)를 사용함으로써, 데이터의 재사용성을 더욱 높일 수 있는 효과가 있다.

또한, 벨류모델 단위로 데이터 형식을 변환함으로써, 변환기의 최적화 경로를 추출하여 변환하는 과정을 용이하게 수행할 수 있는 효과가 있다.

또한, 데이터구성모델을 로드하는 것으로 데이터의 수신/변환/송신에 필요한 모든 준비과정을 수행할 수 있음으로써, 데이터의 재사용성을 더욱 높일 수 있는 효과가 있다.

또한, 네트워크상에서 교환되어야하는 모든 데이터들의 최초 생성, 관리를 본 발명의 연산처리수단을 통해 등록하고 시스템(IOT, 인공지능 등)을 연결한다면 독점적이며 패쇄적인 시스템에 비해 현저히 적은 비용으로 데이터구조변경 및 시스템 개선이 가능하며 제3자 솔루션을 공급받을 수 있는 효과가 있다.

또한, 기업의 독립 실행되는 내부네트워크의 시스템에 본 발명의 데이터 수집 변환 및 연결을 위한 빅데이터 운영 방법을 적용한다면 데이터를 중심 개념으로 바꿔서 데이터가 가지는 의미에 중점을 두고 서비스를 제공함으로써, 통신의 중심을 잡아주어 시스템을 안정적이며 긍정적인 방향으로 개선시킬 수 있는 효과가 있다.

아울러, 본 발명의 데이터 수집 변환 및 연결을 위한 빅데이터 운영 방법에서는 실체 사이의 주고받는 데이터를 먼저 정의하여 자연스럽게 프로세스부분이 따라서 개발되도록 권장하고 있고, 이는 프로세서로부터 데이터 중심의 개발개념으로의 확실한 전환을 가져올 수 있는 효과가 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 수집 변환 및 연결을 위한 빅데이터 운영 방법의 개념도.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 수집 변환 및 연결을 위한 빅데이터 운영 방법의 데이터구성모델의 개념도.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 수집 변환 및 연결을 위한 빅데이터 운영 방법의 도메인모델의 예시도.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 수집 변환 및 연결을 위한 빅데이터 운영 방법으로 구현된 서비스의 예시도.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야한다.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.

반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.

본 명세서에서 사용되는 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, 공정, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 공정, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미가 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미가 있는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명을 더욱 상세하게 설명한다. 이에 앞서, 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정하여 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여, 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다. 또한, 사용되는 기술 용어 및 과학 용어에 있어서 다른 정의가 없다면, 이 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 통상적으로 이해하고 있는 의미를 가지며, 하기의 설명 및 첨부 도면에서 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능 및 구성에 대한 설명은 생략한다. 다음에 소개되는 도면들은 당업자에게 본 발명의 사상이 충분히 전달될 수 있도록 하기 위해 예로서 제공되는 것이다. 따라서, 본 발명은 이하 제시되는 도면들에 한정되지 않고 다른 형태로 구체화될 수도 있다. 또한, 명세서 전반에 걸쳐서 동일한 참조번호들은 동일한 구성요소들을 나타낸다. 도면들 중 동일한 구성요소들은 가능한 한 어느 곳에서든지 동일한 부호들로 나타내고 있음에 유의해야 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 수집 변환 및 연결을 위한 빅데이터 운영 방법의 개념도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 수집 변환 및 연결을 위한 빅데이터 운영 방법의 데이터구성모델의 개념도이며, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 수집 변환 및 연결을 위한 빅데이터 운영 방법의 도메인모델의 예시도이고, 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 수집 변환 및 연결을 위한 빅데이터 운영 방법으로 구현된 서비스의 예시도이다.

설명에 앞서, 본 명세서( 및 특허청구범위)에서 사용되는 용어에 대해 간단히 설명하도록 한다.

'연산처리수단'이란 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 수집 변환 및 연결을 위한 빅데이터 운영 방법을 수행하는 기기를 통칭하는 것으로 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 수집 변환 및 연결을 위한 빅데이터 운영 방법을 수행하는 플랫폼(기반)도 이에 해당된다.

여기서 ‘플랫폼’은 특정 장치나 시스템 등에서 이를 구성하는 기초가 되는 틀 또는 골격을 지칭하는 용어로, 공급자와 수요자 등 복수 그룹이 참여해 각 그룹이 얻고자 하는 가치를 공정한 거래를 통해 교환할 수 있도록 구축된 환경을 말한다.

소프트웨어 코드 상에서는 데이터의 의미를 전송할 수 없다. 즉 송신하는 측에서 34.5라는 수치데이터를 전송한다면 수신받는 측 시스템의 소프트웨어 개발자는 34.5라는 수치가 온도인지, 습도인지, 진동값인지 미리 알고 있어야 한다.

이는, 송신하는 측의 시스템의 소프트웨어 개발자와 수신하는 측 시스템의 소프트웨어 개발자는 이미 서로가 통신해야하는 데이터의 의미를 철저하게 협의를 해야 한다는 의미이다.

본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 수집 변환 및 연결을 위한 빅데이터 운영 방법에서는 이런 데이터의 메타정보(데이터의 의미, 데이터의 성질 등)를 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 수집 변환 및 연결을 위한 빅데이터 운영 방법의 독자적인 데이터구성모델로 설계하여 데이터의 수치값 만이 아니라 데이터의 의미까지 교환하고자 한다.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 수집 변환 및 연결을 위한 빅데이터 운영 방법은 컴퓨터를 포함하는 연산처리수단에 의하여 실행되는 프로그램 형태로 이루어지는 데이터 수집 변환 및 연결을 위한 빅데이터 운영 방법에 있어서, 데이터모델등록 단계(S10), 데이터요청수신 단계(S20), 데이터전송준비 단계(S30) 및 데이터전송 단계(S40)를 포함한다.

데이터모델등록 단계(S10)는 연산처리수단이 데이터 통신이 필요한 각각의 기기에서 사용하는 데이터 형식에 대한 정보를 입력받아, 자체적 데이터 정의를 위한 구조인 데이터구성모델로 데이터베이스에 등록(저장)한다.

본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 수집 변환 및 연결을 위한 빅데이터 운영 방법은 제공단말(20)(온도센서 등)로부터 요청단말(10)(모바일기기 등)까지 정보가 전달되기 위해서는 데이터구성모델을 반드시 등록해야 한다.

즉, 제공단말(20)에서 발생되는 형태의 데이터구성모델이 필요하고 요청단말(10)에서 원하는 형태의 데이터구성모델 2 가지가 필요하다.

상기 데이터모델등록 단계(S10)는 데이터 통신이 필요한 각각의 기기 즉 스마트 가전 등 공개적인 데이터교환이 필요한 모든 기기에서 사용하는 데이터를 정의하고, 이를 고유한 데이터구성모델로 데이터베이스에 등록(저장)한다.

예를 들어, 센서, 설비, 기타 기기의 통신데이터를 정의할 수 있고, 관리서버의 통신데이터를 정의할 수 있으며, 모바일 기기의 통신데이터를 정의할 수 있고, 인터넷을 통한 외부시스템과 통신하는 통신데이터를 정의할 수 있는 등 공개적인 데이터교환이 필요한 모든 기기에서 사용하는 데이터를 정의할 수 있다.

그리고, 이렇게 정의된 데이터를 연산처리수단이 입력받아, 데이터구성모델(자체적인 데이터 정의를 위한구조)로 데이터베이스에 등록(저장)한다.

이때, 데이터구성모델을 사용자가 정의할 수 있도록 단말기에 사용자인터페이스(UI)를 제공할 수 있으며, 이후 타 시스템과 데이터구성모델을 공유하면서 소스코드 안에 숨겨진 데이터의 생성, 변환, 수정, 전송 등의 실시간 진행 현황을 사용자화면(GUI)에서 보여지도록 할 수 있다.

또한, 상기 데이터베이스는 별도의 서버 형태로 관리하는 것도 가능함은 물론이다.

상기 데이터베이스에 등록(저장)된 데이터구성모델은 온라인 또는 오프라인 상에서 교환할 수 있으며 연산처리수단이 제공하는 라이브러리를 이용하여 동적으로 데이터를 생성, 교환이 가능하다.

데이터요청수신 단계(S20)는 연산처리수단이 데이터를 수신받을 기기인 요청단말(10)로부터 데이터를 송신할 기기인 제공단말(20) 및 상기 요청단말(10)이 수신받을 데이터구성모델의 정보를 입력받아, 상기 제공단말(20)로부터의 데이터 전송 요청을 수신받는다.

상기 데이터요청수신 단계(S20)는 사용자가 요청단말(10)로 제공받고자 하는 데이터구성모델을 요청단말(10)로부터 입력받는다.

이때, 해당 데이터구성모델로 정보를 받고자 하는 제공단말(20)도 같이 입력한다.

즉, 사용자가 요청단말(10)에 제공받고자 하는 데이터구성모델 및 제공단말(20) 정보를 입력하고, 요청단말(10)을 통해 데이터 전송 요청을 하면, 이러한 정보를 상기 연산처리수단이 수신받는다.

데이터전송준비 단계(S30)는 연산처리수단이 상기 데이터모델정의 단계(S10)에서 저장된 상기 요청단말(10)의 데이터구성모델과 상기 제공단말(20)의 데의터모델에 따라 상기 제공단말(20)로부터 수신받은 데이터 형식을 상기 요청단말(10)의 데이터 형식으로 변환한다.

상기 데이터전송준비 단계(S30)는 라이브러리를 이용한 시스템 간 데이터의 자동 변환이 가능하다.

예를 들어, 수신 받을 시스템이 온도정보로 섭씨 INT형(34, 35,...)즉 정수형값을 원했지만 송신하는 센서시스템은 온도정보로 화씨 FLOAT형(34.4, 35.8...) 즉 부동소수점형과 단위가 다른 정보를 전송한다면, 자동으로 34.4도 => 34도로 변환시켜 전송받을 수 있다.

송수신하는 시스템 간 어긋나는 데이터 형태를 도메인 정의에 따라 자동으로 변환 및 보정이 가능하도록 제공하여, 1999년도 NASA의 화성탐사선이 입력단위 실수로 파괴된 것과 같은 사건을 방지 할 수 있다.

이때, 수식등록과 알고리즘 플러그인 개발용 소프트웨어 개발 키트(Software Development Kit)를 제공하여, 사용자의 좀 더 섬세한 변환을 도울 수 있다.

여기서, 소프트웨어 개발 키트는 소프트웨어 개발자들이 본 발명의 연산처리수단(플랫폼)을 이용해서 부가적인 소프트웨어를 개발할 때 개발하기 쉽게 하기 위한 라이브러리 모음으로 플랫폼에서 제공하는 라이브러리와 프레임웍을 참고하여 MES 개발자가 코딩해야 한다.

데이터전송 단계(S40)는 연산처리수단이 상기 데이터전송준비 단계(S30)에서 변환된 데이터를 요청단말(10)로 전송한다.

즉, 상기 요청단말(10)을 이용하여 상기 데이터요청수신단계(20)에서 입력된 데이터구성모델에 대응되는 제공단말(20)의 정보를 요청단말(10)로 전송한다.

온도센서 정보 => 제조실행시스템(MES)으로 전송되고 있는 환경에서, 온도센서 정보 => 모바일시스템이 추가된다면 온도센서시스템 에서는 모바일시스템으로 전송하기위한 소프트웨어코드를 추가하여 재실행 시켜야한다.

만약, 온도센서시스템 => 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 수집 변환 및 연결을 위한 빅데이터 운영 방법을 적용한다면 온도센서시스템은 소프트웨어코드를 전혀 손댈 필요가 없이, 사용자화면(GUI)에서 모바일 시스템으로 전송되는 데이터구성모델만 추가하면 된다.

데이터구성모델 등록, 데이터구성모델 공유, 데이터 변환 및 데이터 연결 확장 작업은 본 발명의 연산처리수단에서 제공하는 툴 화면에서 이루어질 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 수집 변환 및 연결을 위한 빅데이터 운영 방법에서 제공하는 동적데이터를 사용하는 응용프로그램에서는 본 발명의 연산처리수단에서 제공하는 툴과 라이브러리에서 띄워지는 화면에서 데이터구성모델을 수정하면서 컴파일 과정 없이 실행 시 전환이 가능하다.

본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 수집 변환 및 연결을 위한 빅데이터 운영 방법의 데이터모델등록 단계(S10)는 도메인모델, 유닛모델, 벨류모델 및 데이터모델 중 선택되는 적어도 어느 하나의 데이터구성모델을 등록하는 것을 특징으로 할 수 있다.

데이터의 의미도 여러 단계가 있을수 있기 때문에 트리(Tree)형 구조를 통하여 자동으로 최상위 도메인(영역)의 속성을 인공지능 등이 파악할 수 있게 할 수 있다.

예를 들어, 34.5라는 수치데이터를 전송할 때 동시에 트리(Tree)형 구조에 해당되는 정보를 전송하여 수신받는 측에서는 자동으로 34.5라는 수치가 단위는 섭씨 => 온도 => 수치형 이라는 것을 파악할 수 있게 된다.

이를 위해 데이터구성모델을 등록한다.

도메인모델은 고유식별자, 도메인모델이름에 대한 정보를 포함한다.(도 2 참조)

상기 도메인모델은 상위 도메인모델이름을 포함한 계층적인 구조형태로 구성될 수 있으며, 데이터의 하나의 항목(상기 도메인모델)이 지니는 값의 의미를 부여하기 위한 것이다.

고유식별자는 응용소프트웨어에서 이미 참고 되어 있는 도메인모델, 벨류모델, 데이터모델에 정보를 다시 수신하지 않거나 개발소프트웨어의 코드 상에서 고유식별자를 직접 기입하여 사용이 가능하게 하며, 변환기에 대상을 지정하기위한 용도로 사용될 수 있다.

상기 도메인모델이름은 상기 도메인모델을 표현하는 명칭을 말하는 것으로, 온도, 습도, 전압, 전류 등이 입력될 수 있다.

이때, 상기 도메인모델은 상위도메인모델 및 도메인모델설명에 대한 정보를 더 포함할 수 있다.

도 3에 도시된 정보는 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 수집 변환 및 연결을 위한 빅데이터 운영 방법에서 기본으로 정의된 도메인모델의 일부이며 프로세싱을 도메인모델 단위로 구축하여 데이터변환에 유연성을 확보할 수 있다.

다시 말해, 섭씨와 화씨에 대한 일반 변환식을 등록하면, 이 도메인에 해당하는 데이터항목에 따라 자동 변환되도록 구성되며, 사용자의 개별적인 관리영역을 지원하여 변환식을 별도로 등록하는 것도 가능하다.

유닛모델은 고유식별자 및 단위에 대한 정보를 포함한다.

예를 들어, ℃, % 등이 될 수 있다.

벨류모델은 고유식별자, 도메인모델, 유닛모델, 데이터의 유형에 대한 정보를 포함하는 표현코드에 대한 정보를 포함한다.(도 2 참조)

상기 벨류모델은 데이터의 속성에 대한 정의를 내리기 위한 것이다.

상기 표현코드는 하나의 영문1글자 또는 하나의 영문1글자 + 바이트수를 기술한 형태로 표현할 수 있다.

예를 들어, 4바이트 정수는 I4, 8바이트 실수는 F8, 16바이트 바이너리는 X16, 20바이트 고정문자열은 C20, 문자열은 S 등으로 표현할 수 있다.

즉, 상기 표현코드는 컴퓨터언어에 종속되지 않게 별도의 표현코드로 구성하여 중립적인 데이터유형을 운영하기위한 용도로 사용될 수 있다.

이때, 상기 벨류모델은 벨류모델이름 및 벨류모델설명에 대한 정보를 더 포함할 수 있다.

상기 벨류모델이름은 상기 벨류모델을 표현하는 명칭을 말하는 것으로, 온도값, 습도값, 전압값, 전류값 등이 입력될 수 있다.

데이터모델은 고유식별자 및 데이터항목배열에 대한 정보를 포함한다.(도 2 참조)

데이터항목은 데이터모델에 속한 하나의 벨류모델을 의미한다. 이 또한 각 항목별 이름과 설명을 기입해야 하며 항목별 자동 맵핑이나 수동으로 맵핑 시 사용자에게 참고 되도록 하기위한 용도이다.

상기 데이터항목배열은 상기 데이터항목들을 배열로 저장함을 의미한다.

즉, 상기 데이터항목배열에 상기 벨류모델 하나만 포함될 수도 있고, 상기 벨류모델 다수가 포함될 수도 있다.

상기 데이터모델이 포함하고 있는 고유식별자(계층구조로 정의된)를 통해 의미파악이 용이하다.

이미 정의된 고유식별자를 사용하면 데이터모델 정의가 용이하고 이를 사용하는 프로세서에서는 재사용성을 극대화할 수 있다.

상기 데이터모델은 데이터모델이름 및 데이터모델설명에 대한 정보를 더 포함할 수 있다.

요청단말(10)이 온도센서, 습도센서, 전류계, 전압계에 대한 현장의 기기(제공단말(20))로부터 온도값과 전류값 만을 전달받고자 한다는 가정 하에 도메인모델, 유닛모델, 벨류모델 및 데이터모델을 포함하는 데이터구성모델을 정의하는 데이터모델등록 단계(S10)를 상세히 설명하면,

데이터모델등록 단계(S10)에서

먼저, 온도센서, 습도센서, 전압계, 전류계 각각 4개의 시스템에서 받을 데이터구성모델을 정의한다.

즉, 온도센서에 대한 온도 도메인모델, 온도 유닛모델 , 온도 벨류모델, 온도 데이터모델을 정의하고, 습도센서에 대한 습도 도메인모델, 습도 유닛모델, 습도 벨류모델, 습도 데이터모델을 정의하며, 전압계에 대한 전압 도메인모델, 전압 유닛모델, 전압 벨류모델, 전압 데이터모델을 정의하고, 전류계에 대한 전류 도메인모델, 전류 유닛모델, 전류 벨류모델, 전류 데이터모델을 각각 정의한다.

여기서, 각각의 데이터모델은 벨류모델들의 집합이다.

지금은 각각의 현장시스템에서 한 가지의 데이터만 전달되기 때문에 벨류모델 하나당 데이터모델이 하나씩이지만 만약 하나의 시스템(예:PLC)에서 10가지의 데이터가 동시에 전달된다면 벨류모델은 10가지가 하나의 데이터모델에 합쳐져서 전달된다.

즉, 벨류모델이 온도, 습도, 전압, 전류, ph, rpm, 속도, 중량, 설비번호 및 유량 총 10개의 벨류모델이 하나의 PLC시스템에서 전송된다면 데이터모델 고유식별자는 하나이고 그 안에 10 가지의 벨류모델의 고유식별자가 데이터항목배열(집합)로 존재할 수 있다.

다시 말해, 모든 데이터들의 최종 전달 형태는 데이터모델 형태(벨류모델의 집합)형태일 수 있다.

온도센서는 온도 벨류모델 하나 만을 전달하므로 온도 데이터모델 또한 그 안에는 온도 벨류모델 고유식별자 하나만을 가지고 있는 것이다.

습도센서도 온도센서와 마찬가지이다.

위에서 정의된 모든 데이터구성모델 정보는 데이터베이스에 저장된다.

다음으로, 요청단말(10)에서 받을 온도, 전류 2 가지에 대한 데이터구성모델을 정의한다.

즉, 온도센서에 대한 온도 도메인모델, 온도 유닛모델 , 온도 벨류모델, 온도 데이터모델을 정의하고, 전류계에 대한 전류 도메인모델, 전류 유닛모델, 전류 벨류모델, 전류 데이터모델을 각각 정의한다.

상기 도메인모델, 유닛모델, 벨류모델 및 데이터모델은 연산처리수단과 데이터베이스 간 송수신 대상이며, 고유식별자는 각 모델에 따른 고유ID이고 생성 시 전 세계에서 유일해야 한다. 모든 이름(도메인모델이름, 벨류모델이름, 데이터모델이름)과 설명(도메인모델설명, 벨류모델설명, 데이터모델설명)은 언어문화권에 따라 다국어 지원이 가능한 테이블을 지원하여, 문자열로 저장할 수 있고, 다국어로 저장할 수 있게 함으로써, 모델 재사용을 위해 조회 및 선택이 용이하게 하여, 중복 정의를 줄이도록 하는 것이 바람직하다.

본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 수집 변환 및 연결을 위한 빅데이터 운영 방법의 예를 들어 설명하면,

온도센서에서는 보통 34.5라는 형태로 데이터가 발생되고, 요청단말(10)에서는 화면에 디스플레이하기 위하여 텍스트형태의 ‘34.5’라는 형태의 데이터가 필요할 경우,

즉, 온도센서는 실수형 34.5라는 정보가 올라오지만 모바일기기에서는 단순화면표시를 위하여 텍스트 형태의 ‘34.5’라는 데이터를 받기를 원한다면 온도센서 데이터모델과 요청단말(10) 데이터모델을 비교하여 자동으로 34.5 => ‘34.5’로 변환하여 전송되도록 할 수 있다.

이를 위해, 다음과 같이 데이터모델등록 단계(S10)를 수행할 수 있다.

<온도센서 온도 데이터모델 정의>

도메인모델 => ‘number’ => ‘온도’ => ‘섭씨’

유닛모델 => ‘℃’

벨류모델 => 도메인모델, 유닛모델 ,표현코드(‘F4’)(실수형4byte)

<연산처리수단(플랫폼)으로 전송된는 온도 데이터모델 정의>

온도센서의 데이터모델 고유식별자

<요청단말(10) 온도 데이터모델 정의>

도메인모델 => ‘number’ => ‘온도’ => ‘섭씨’

유닛모델 => ‘℃’

벨류모델 => 도메일모델, 유닛모델, 표현코드(‘S4’)(문자열 4byte)

<요청단말(10)로 전송된는 데이터모델 정의>

요청단말(10)의 벨류모델 고유식별자

온도값이 왜 실수형 34.5에서 => 문장열형 ‘34.5’로 변환되어야 하는가는 요청단말(10)에서 문자열형 ‘34.5’의 형태로 받기로 온도 데이터모델을 정의(데이터형(‘S4’))했기 때문이다.

즉, 요청단말(10)로 전송되는 데이터모델은 최종적으로 요청단말(10)로 전송되는 각각의 데이터들의 집합(구조체)라고 보면 된다.

다시 말해, 요청단말(10)로 전송되는 데이터모델은 최종적으로 온도 벨류모델의 집합이다.

센서의 벨류모델과 모바일기기의 벨류모델을 수동 매칭(매핑)시켜주는 것은 요청단말(10)의 사용자화면에서 드래그앤드롭이나 고유식별자:고유식별자 등과 같은 1:1매칭(매핑) 작업을 해줄 수 있다.

즉 온도센서의 온도 벨류모델:요청단말(10)의 온도 벨류모델 과같이 1:1매핑을 해줄 수 있다.

서로 다른 시스템(센서, IOT장비, 서버, PC, 모바일 등) 끼리 데이터를 주고받기 위해서는 반드시 각 시스템에서 사용하는 데이터에 대한 각각의 벨류모델을 등록시켜주어야 하며, 벨류모델을 등록시키기 위하여 도메인모델과 유닛모델의 등록이 선행되어야 하는 것이다.

특히 도메인모델과 유닛모델, 벨류모델은 위의 예제와 같이 온도 같은 경우 한번 정의 해두면 각 모델의 고유식별자로 사용할 수 있으며, 재정의 할 필요가 없다. 위의 예제에서 온도센서의 온도 도메인모델과 요청단말(10)의 온도 도메인모델은 동일하다.

이미 온도센서의 온도 도메인모델을 정의했기 때문에 요청단말(10)의 온도 도메인모델을 정의할 때 기 저장된 온도 도메인모델의 고유식별자를 지정해주면 된다. 다른 모든 모델의 정의도 같은 방법으로 동일하게 적용된다.

정의된 모델은 모두 데이터베이스에 저장이 된다.

따라서 여러 시스템에서 같은 모델의 고유식별자를 사용한다면 정의된 내용을 전송하고 재사용 할 수 있다.

고유식별자를 정의하고, 데이터를 매칭시키는 등의 모든 작업은 플랫폼 사용자 화면이라는 독립된 프로그램에 의해서 수행될 수 있다. 플랫폼 사용자화면은 당연히 플랫폼 장비(연산처리수단), 데이터베이스와 긴밀하게 통신을 주고받는다.

본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 수집 변환 및 연결을 위한 빅데이터 운영 방법의 고유식별자는 웹페이지주소(Uniform Resource Locator) 또는 범용고유식별자(UUID: Universally Unique IDentifier)인 것을 특징으로 할 수 있다.

범용고유식별자(UUID: Universally Unique IDentifier)는 인터넷상에서 객체나 실체를 식별하는 데 사용되는 128비트 숫자를 말한다. 공간과 시간(약 3400년까지)의 조합을 통해 구성되는 거의 유일하게 사용할 수 있는 식별자로서, 극히 단시간의 객체에서부터 영구적인 객체 식별에 이르기까지 다양한 목적으로 사용된다. 인증 기관의 등록 절차는 없고, 다만 범용 단일 식별자 생성 프로그램의 유일한 식별 숫자만 필요하다. 예를 들어, 어떤 제품의 맥어드레스를 특정 서버에 저장하게 되면 개인정보 유출 등의 문제가 발생될 수 있기 때문에, 맥어드레스를 대체하여 저장하기 위한 식별자로 사용 할 수 있다.

즉, 모든 수치단위부터 코드, 추상적인 개념까지 웹페이지주소로 등록되어 데이터의 본질적인 접근이 가능하다.

따라서, 사람과 인공지능이 활용하기에 적합한 구조를 제공(언어문화권, 웹페이지주소(Uniform Resource Locator) 또는 범용고유식별자(UUID: Universally Unique IDentifier) 등)하면서 대규모의 정보교류 기반을 제공할 수 있다.

예를 들어, 종래에는 웹페이지주소(Uniform Resource Locator) 또는 범용고유식별자(UUID: Universally Unique IDentifier)로 정의된 데이터항목을 응용소프트웨어 개발 시 컴파일 전 소스코드에 미리 정의되어 되어야 처리가 되지만, 본 발명의 플랫폼에서 제공하는 라이브러리를 사용하면, 외부로부터 등록된 데이터구성모델을 데이터베이스로부터 제공받아 상위 도메인모델 중에 웹페이지주소(Uniform Resource Locator) 또는 범용고유식별자(UUID: Universally Unique IDentifier)를 포함하면 동적으로 웹페이지주소(Uniform Resource Locator) 또는 범용고유식별자(UUID: Universally Unique IDentifier)의 사용 처리를 할 수 있어, 마우스클릭 액션으로 웹페이지를 띄우거나 처리부로 전달이 가능하다.

상기 데이터구성모델 안에는 웹페이지주소(Uniform Resource Locator) 또는 범용고유식별자(UUID: Universally Unique IDentifier)가 있고 이를 전 세계 개발자가 공유하면 데이터에 의미를 부여하면서 재사용성을 극대화할 수 있다.

별도의 데이터표준을 사용한다면 웹페이지주소(Uniform Resource Locator) 또는 범용고유식별자(UUID: Universally Unique IDentifier)를 의미하는 항목을 이종 간의 소프트웨어에서 단순 항목이름으로만 믿고 사용할 수 없기 때문에, 개발자의 개입 없이 공유 및 연동이 어렵다.

본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 수집 변환 및 연결을 위한 빅데이터 운영 방법에서 제공하는 플랫폼에서는 웹페이지주소(Uniform Resource Locator) 또는 범용고유식별자(UUID: Universally Unique IDentifier) 라고 명확하게 지정할 수 있어 해당항목 처리부와 연결이 자연스러워 소프트웨어의 개발이 용이하다.

본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 수집 변환 및 연결을 위한 빅데이터 운영 방법의 데이터전송준비 단계(S30)는 상기 벨류모델 단위로 데이터 형식을 변환하는 것은 특징으로 할 수 있다.

상기 벨류모델은 데이터의 각 항목에 해당하는 값의 속성에 대해서 정의한다.

상기 벨류모델의 핵심요소는 유닛모델, 도메인모델, 표현코드로, 3개 모두 변환하기 위한 대상이 된다.

데이터 형식의 변환은 상기 벨류모델 단위로 시행되며, 두 데이터의 항목에 맵핑되는 상기 벨류모델 간의 변환기를 찾아 최적의 변환이 가능하도록 변환기 최적화 경로를 추출하여 변환을 할 수 있으며, 변환식으로 정의 된 유닛모델 간, 도메인모델 간, 표현코드 간의 변환 경로를 정렬하여 변환합니다.

예를 들어, A데이터에 온도항목이 있고, B데이터에 섭씨항목이 있어, 자동 혹은 수동으로 맵핑되어 데이터 변환이 발생된다면,

A에서는 화씨, I2(정수 2 자리 수)로 정의 되고,

B에는 섭씨, C4(텍스트 4 자리 수)로 정의 되어 있다면,

도메인모델에서 화씨 -> 온도 -> 섭씨로 관계경로를 찾아,

화씨(실수) -> 섭씨(실수)에 대한 변환기를 찾아 등록할 수 있다.

그리고 표현코드에서 I2(정수) -> C4(텍스트)를 찾아,

최적의 변환경로를 A(온도):I2(정수) -> 화씨(실수) -> 섭씨(실수) -> B(섭씨):C4(텍스트)로 구성하여 변환절차를 수행할 수 있다.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 수집 변환 및 연결을 위한 빅데이터 운영 방법의 데이터전송준비 단계(S30)는 데이터수신준비 단계(S31), 데이터송신준비 단계(S32), 데이터변환준비 단계(S33) 및 데이터변환 단계(S34)를 포함할 수 있다.

데이터수신준비 단계(S31)는 상기 제공단말(20)의 데이터구성모델을 로드(준비)한다.

상기 데이터수신준비 단계(S31)는 상기 데이터베이스에 등록된 데이터구성모델 중 상기 제공단말(20)로부터 데이터를 수신하기위해 필요한 데이터구성모델을 요청하여 로드할 수 있다.

데이터송신준비 단계(S32)는 상기 요청단말(10)의 데이터구성모델을 로드(준비)한다.

상기 데이터송신준비 단계(S32)는 상기 데이터베이스에 등록된 데이터구성모델 중 상기 요청단말(10)로 데이터를 송신하기위해 필요한 데이터구성모델을 요청하여 로드할 수 있다.

데이터변환준비 단계(S33)는 상기 제공단말(20)의 데이터구성모델을 상기 요청단말(10)의 데이터구성모델로 변환(맵핑)하는 변환기를 로드(준비)한다.

상기 데이터변환준비 단계(S33)는 상기 제공단말(20)로부터 데이터를 수신하기위해 필요한 데이터구성모델과 상기 요청단말(10)로 데이터를 송신하기위해 필요한 데이터구성모델의 1:1 맵핑에 따른 변환기를 로드한다.

이때, 변환기는 여러 개가 사용될 수 있으며, 변환기의 개수를 최소화 시킬 수 있는 최적의 변환경로에 따른 변환기를 로드하여 사용할 수 있다.

데이터변환 단계(S34)는 상기 데이터변환준비 단계(S33)에서 로드된 변환기를 통해 상기 제공단말(20)로부터 수신받은 데이터 형식을 상기 요청단말(10)의 데이터 형식으로 변환한다.

즉, 상기 데이터변환 단계(S34)는 요청단말(10)의 요청에 따른 데이터 형식으로 변환한다.

도 4에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 수집 변환 및 연결을 위한 빅데이터 운영 방법을 도입한 데이터공유 플랫폼 서비스를 구성하면, 제3자 데이터구성모델정보 제공방식으로 등록과 조회를 주 서비스로 할 수 있으며, 수익모델 초안으로는 누구나 무료로 조회가 가능하도록 열어 놓고 제품 출시 기업을 상대로 플랫폼제품 인증 및 데이터 모델의 등록량이나 조회량으로 차등 청구하는 방식으로 진행하며 플랫폼 운영정책에 대한 총괄권한을 가질 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 수집 변환 및 연결을 위한 빅데이터 운영 방법은 기기뿐 아니라 소프트웨어부분에서 사용이 가능하다.

예를 들어, RPA(사람이 반복적으로 처리해야 하는 단순 업무를 로봇 소프트웨어를 통해 자동화하는 솔루션)라는 솔루션에서도 응용이 가능하다.

비즈니스맨의 아침에 보기위해 그날의 정보에 대해 여러 정보 프로바이더를 로보틱스 RPA에 등록했다면, 제공된 정보를 종합하여 한 화면 표시를 위해 각기 다른 프로바이터의 데이터를 일일이 처리하여 화면에 표시하는 작업이 필요 없고 데이터의 내용에 따라 설정된 화면으로 자동으로 편집이 되도록 가능하다.

이런 것이 가능하게 하기 위해서 본 발명의 플랫폼에서 제공하는 데이터구성모델과 실 데이터와 맵핑하면서 데이터의 논리정보를 통해 화면구성처리와 연동되어 자동으로 표시가 가능하다.

게다가 정보 프로바이더는 별도의 제공정보 데이터표준을 만들 필요 없이 본 발명의 플랫폼을 사용하면 이미 정의된 데이터구성모델을 조합하거나 생성하여 어렵지 않게 제공정보에 대한 확장이 가능하다.

그래서 별도로 데이터표준을 만들어 배포, 관리하는 비용을 절약하거나 불가능했던 유동성이 높은 정보제공 서비스가 가능하게 된다.

이상에서 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 수집 변환 및 연결을 위한 빅데이터 운영 방법에 대하여 설명하였지만, 데이터 수집 변환 및 연결을 위한 빅데이터 운영 방법을 구현하기 위한 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체 및 데이터 수집 변환 및 연결을 위한 빅데이터 운영 방법을 구현하기 위한 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 프로그램 역시 구현 가능함은 물론이다.

즉, 상술한 데이터 수집 변환 및 연결을 위한 빅데이터 운영 방법은 이를 구현하기 위한 명령어들의 프로그램이 유형적으로 구현됨으로써, 컴퓨터를 통해 판독될 수 있는 기록매체에 포함되어 제공될 수도 있음을 당업자들이 쉽게 이해할 수 있을 것이다. 다시 말해, 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어, 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리, USB 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 코드를 포함한다. 상기 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

본 발명은 상기한 실시예에 한정되지 아니하며, 적용범위가 다양함은 물론이고, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 다양한 변형 실시가 가능한 것은 물론이다.

10: 요청단말 20: 제공단말
S10: 데이터모델등록 단계
S20: 데이터요청수신 단계
S30: 데이터전송준비 단계(S30)
S31: 데이터수신준비 단계
S32: 데이터송신준비 단계
S33: 데이터변환준비 단계
S34: 데이터변환 단계
S40: 데이터전송 단계

Claims (7)

1. 컴퓨터를 포함하는 연산처리수단에 의하여 실행되는 프로그램 형태로 이루어지는 데이터 수집 변환 및 연결을 위한 빅데이터 운영 방법에 있어서,
   연산처리수단이 데이터 통신이 필요한 각각의 기기에서 사용하는 데이터 형식에 대한 정보를 입력받아, 자체적 데이터 정의를 위한 구조인 데이터구성모델로 데이터베이스에 등록하는 데이터모델등록 단계(S10);
   연산처리수단이 데이터를 수신받을 기기인 요청단말(10)로부터 데이터를 송신할 기기인 제공단말(20) 및 상기 요청단말(10)이 수신받을 데이터구성모델의 정보를 입력받아 상기 제공단말(20)로부터의 데이터 전송 요청을 수신받는 데이터요청수신 단계(S20);
   연산처리수단이 상기 데이터구성모델정의 단계(S10)에서 저장된 상기 요청단말(10)의 데이터구성모델과 상기 제공단말(20)의 데이터모델에 따라 상기 제공단말(20)로부터 수신받은 데이터 형식을 상기 요청단말(10)의 데이터 형식으로 변환하는 데이터전송준비 단계(S30); 및
   연산처리수단이 상기 데이터전송준비 단계(S30)에서 변환된 데이터를 요청단말(10)로 전송하는 데이터전송 단계(S40);
   를 포함하는 데이터 수집 변환 및 연결을 위한 빅데이터 운영 방법.
   
2. 제1항에 있어서,
   상기 데이터모델등록 단계(S10)는
   고유식별자, 도메인모델이름에 대한 정보를 포함하는 도메인모델,
   고유식별자 및 단위에 대한 정보를 포함하는 유닛모델,
   고유식별자, 도메인모델, 유닛모델, 데이터의 유형에 대한 정보를 포함하는 표현코드에 대한 정보를 포함하는 벨류모델, 및
   고유식별자 및 데이터항목배열에 대한 정보를 포함하는 데이터모델,
   중 선택되는 적어도 어느 하나의 데이터구성모델을 등록하는 것을 특징으로 하는 데이터 수집 변환 및 연결을 위한 빅데이터 운영 방법.
   
3. 상기 고유식별자는
   웹페이지주소(Uniform Resource Locator) 또는 범용고유식별자(UUID: Universally Unique IDentifier)인 것을 특징으로 하는 데이터 수집 변환 및 연결을 위한 빅데이터 운영 방법.
   
4. 제2항에 있어서,
   상기 데이터전송준비 단계(S30)는 상기 벨류모델 단위로 데이터 형식을 변환하는 것을 특징으로 하는 데이터 수집 변환 및 연결을 위한 빅데이터 운영 방법.
   
5. 제1항에 있어서,
   상기 데이터전송준비 단계(S30)는
   상기 제공단말(20)의 데이터구성모델을 로드하는 데이터수신준비 단계(S31);
   상기 요청단말(10)의 데이터구성모델을 로드하는 데이터송신준비 단계(S32);
   상기 제공단말(20)의 데이터구성모델을 상기 요청단말(10)의 데이터구성모델로 변환하는 변환기를 로드하는 데이터변환준비 단계(S33); 및
   상기 데이터변환준비 단계(S33)에서 로드된 변환기를 통해 상기 제공단말(20)로부터 수신받은 데이터 형식을 상기 요청단말(10)의 데이터 형식으로 변환하는 데이터변환 단계(S34);
   를 포함하는 데이터 수집 변환 및 연결을 위한 빅데이터 운영 방법.
   
6. 제 1항 내지 제 5항 중 선택되는 어느 한 항에 기재된 데이터 수집 변환 및 연결을 위한 빅데이터 운영 방법을 구현하기 위한 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체.
   
7. 제 1항 내지 제 5항 중 선택되는 어느 한 항에 기재된 데이터 수집 변환 및 연결을 위한 빅데이터 운영 방법을 구현하기 위한 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 프로그램.

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