KR20230053880A - 빅데이터 기반 기업정보관리시스템 이용방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은, 빅데이터 Scraping 기술을 활용하여, 경비, 내역서, 인력관리 중의 하나 이상을 포함하는 소스문서를 자연어로 구성된 정형-비정형 데이터로 데이터 수집하는 데이터 수집 단계와, 빅데이터 Crawling 텍스트변환 기술을 활용하여, 추출한 데이터를 정형 데이터 형식으로 변환하여 정보 구축에 필요한 정보 형태로 가공하는 데이터 가공 단계와, 원천정보로부터 수집-가공한 각각 최하위 데이터에 기업정보표준분류체계를 활용 Data Cube에 상위정보 자동 맵핑 단계와, 누가(WHO), 언제(WHEN), 어디서(WHERE), 무엇을(WHAT), 어떻게(HOW), 왜(WHY)의 5W1H 다차원 정보구조로 구성된 빅데이터 구축을 위한 데이터 빌딩 단계와, OLAP, Query Optimizer 활용, 다차원-다수준 (Multi-perspective & LoD) 정보 추출 및 고속 연산을 이루는 데이터 마이닝 모듈을 포함하는 빅데이터 기반 기업 정보관리시스템 이용방법을 제공한다.
Description
본 발명은 정보처리능력이 획기적으로 개선된 빅데이터 마이닝 원천기술 개발을 기반으로, 방대한 기업관리 정보를 수집-분석하여 국내 기업 데이터베이스를 확장하기 위한 빅데이터 기반 기업 정보관리시스템 및 이의 이용 방법에 관한 것이다.
관계형 데이터베이스 기반 경비 및 인력관리 S/W, Primavera 또는 MS Project 등 공정관리 S/W, 그리고 전자문서의 운영을 위한 PMIS 등이 비용 및 일정관리를 위한 보조적인 수단으로 활용되고, 데이터 간의 정보 연계성-상호운영성 부족으로 정보의 작성-추출-분석 과정 매우 비효율적이며, 실무에서의 체계적 정보관리는 상당한 시간과 노력을 요구되어, 실무에서 성가신 업무로 취급됨으로써, 정보관리 최소화되고, 프로젝트 종료 후 주요 사업관리 정보 손실되는데, 개인 능력에 의존한 사업관리가 이루어지고 있다. 이에 종래 기술의 경우 EVMS(Earned Value Management System)가 개발되었다. EVMS는 객관적인 성과측정의 기준을 제공하기 위한 최적의 방법론으로 인정, “공공 기업 효율성 제고를 위한 방안”으로 기법 적용을 의무화되어, EVMS를 수행하기 위해서는 정보 분해와 최하위 수준에서 비용-일정 정보통합의 문제 우선 해결 필수로 요하는데, 이러한 문제를 해결하기 위하여 지난 50년 간 다수의 모델들을 제시하였으나, 아직 정보통합의 기술적인 문제 존재하고 있다. 또한, 과거 EVMS 기술 개발에 엄청난 노력과 투자가 단행됐었음에도 불구, 실무에서 (최)하위 수준까지의 정보 통합이 적용된 사례 전무, 그 실효성에 많은 문제가 야기되었었다.
본 발명은 상기와 같은 종래의 제반 문제점을 해소하고자 창안된 것으로서, 본 발명의 경우,
○ 사회이슈해결 1: 혁신적 기업 정보처리 원천기술 확보 ▶ 데이터 친화적 중소기업
- 제안하는 신개념 빅데이터 기반 정보처리기술은 복잡-다양-다변-방대한 기업 정보로부터 실무자가 요구하는 정보를 자유자재로 실시간 추출할 수 있는 기술로 정보 처리 및 운영의 획기적 개선 가능
- 년 30억 규모 기술개발, 500억 규모 기술수요에 만족스러운 원천기술 제시
- 정보처리업무 효율성을 바탕으로 정보 접근성 향상; 데이터 친화적인 중소기업 조성에 기여
○ 사회이슈해결 2: 과학적 의사결정지원 분석기술 확보 ▶ 데이터 기반 의사결정 중소기업
- 중소기업에서도 데이터의 중요성 및 그 잠재 가치가 미래로 갈수록 증대될 것이라 인식, 데이터의 활용 역량 수준을 향상 시킬 수 있는 방안에 대하여 고민
- 빅데이터 기반 의사결정 지원 기술은 기업 운영에 요구되는 다양한 정보분석기법을 제시, 새로운 가치 발굴, 통합적 분석, 관리 능력 선진화-지식화-과학화를 위한 제반기술로 역할
- 정보분석업무의 다양성을 바탕으로 과학적 의사결정, 불필요한 논쟁 최소화, 명확한 책임소재 부여; 데이터기반 의사결정 중소기업 조성에 기여
상기와 같은 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명은, 빅데이터 Scraping 기술을 활용하여, 경비, 내역서, 인력관리 중의 하나 이상을 포함하는 소스 문서를 자연어로 구성된 정형-비정형 데이터로 데이터 수집하는 데이터 수집 모듈과, 빅데이터 Crawling 텍스트 변환 기술을 활용하여, 추출한 데이터를 정형 데이터 형식으로 변환하여 정보 구축에 필요한 정보 형태로 가공하는 데이터 가공 모듈과, 원천정보로부터 수집-가공한 각각 최하위 데이터에 기업정보표준분류체계를 활용 Data Cube에 상위정보 자동 맵핑 모듈과, 누가(WHO), 언제(WHEN), 어디서(WHERE), 무엇을(WHAT), 어떻게(HOW), 왜(WHY)의 5W1H 다차원 정보구조로 구성된 빅데이터 구축을 위한 데이터 빌딩 모듈과, OLAP, Query Optimizer 활용, 다차원-다수준 (Multi-perspective & LoD) 정보 추출 및 고속 연산을 이루는 데이터 마이닝 모듈을 포함하는 빅데이터 기반 기업 정보관리시스템을 제공한다. 본 발명의 다른 일면에 따르면, 본 발명은, 빅데이터 Scraping 기술을 활용하여, 경비, 내역서, 인력관리 중의 하나 이상을 포함하는 소스 문서를 자연어로 구성된 정형-비정형 데이터로 데이터 수집하는 데이터 수집단계와, 빅데이터 Crawling 텍스트 변환 기술을 활용하여, 추출한 데이터를 정형 데이터 형식으로 변환하여 정보 구축에 필요한 정보 형태로 가공하는 데이터 가공 단계와, 원천정보로부터 수집-가공한 각각 최하위 데이터에 기업정보표준분류체계를 활용 Data Cube에 상위정보 자동 맵핑 단계와, 누가(WHO), 언제(WHEN), 어디서(WHERE), 무엇을(WHAT), 어떻게(HOW), 왜(WHY)의 5W1H 다차원 정보구조로 구성된 빅데이터 구축을 위한 데이터 빌딩 단계와, OLAP, Query Optimizer 활용, 다차원-다수준 (Multi-perspective & LoD) 정보 추출 및 고속 연산을 이루는 데이터 마이닝 모듈을 포함하는 빅데이터 기반 기업 정보관리시스템 이용방법을 제공한다.
상기와 같이 구성되는 본 발명의 작업자 안전 모니터링 시스템 및 그 제어 방법의 효과는 다음과 같다.
○ 데이터베이스 분석을 통한 고부가가치 엔지니어링 서비스 개선
○ 미래지향형 일자리 창출, 고용확대를 위한 사업화 모델
○ 신뢰성-다양성-대표성 있는 DB 확보를 통한 더불어사는 공정한 중소기업 조성
○ 기술적: 국내외 빅데이터 기술 표준 선점, 세계기술 선도, 빅데이터 강국 진입
○ 년 30억 원 규모 기술개발과 500억 원 규모 기술수요에 만족스러운 솔루션 확보, 정보 처리 및 운영에 필요한 경비 25%, 시간 50%, 노력 75% 이상 절감
도 1 내지 도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 빅데이터 기반 기업 정보관리시스템 및 이의 이용 방법을 나타내는 개략적인 구성도 및 흐름도이다.
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 작업자 안전 모니터링 시스템 및 그 방법의 구성을 실시하기 위한 구체적인 내용을 실시예에 기초하여 설명한다. 이들 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명한다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시예에 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수도 있다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는 적절하게 설명된다면 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다. 다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있는 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백히 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다. 본 발명은, 빅데이터 마이닝 기술의 건설 사업 관리 시스템의 구현으로, 제안기술은 빅데이터 마이닝의 구체적 발명개발 방향을 설정, 명확한 발명개발 범위 및 목표를 통한 발명성과 도출
Claims (1)
- 빅데이터 Scraping 기술을 활용하여, 소스 문서를 자연어로 구성된 정형-비정형 데이터로 데이터 수집하는 데이터 수집 단계와, 빅데이터 Crawling 텍스트 변환 기술을 활용하여, 추출한 데이터를 정형 데이터 형식으로 변환하여 정보 구축에 필요한 정보 형태로 가공하는 데이터 가공 단계와, 원천정보로부터 수집-가공한 각각 최하위 데이터에 기업정보표준분류체계를 활용 Data Cube에 상위정보 자동 맵핑 단계와, 누가(WHO), 언제(WHEN), 어디서(WHERE), 무엇을(WHAT), 어떻게(HOW), 왜(WHY)의 5W1H 다차원 정보구조로 구성된 빅데이터 구축을 위한 데이터 빌딩 단계와, OLAP, Query Optimizer 활용, 다차원-다수준 (Multi-perspective & LoD) 정보 추출 및 고속 연산을 이루는 데이터 마이닝 모듈을 포함하는 빅데이터 기반 기업 정보관리시스템 이용방법.
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102615956B1 (ko) | 2023-09-04 | 2023-12-20 | 주식회사 위드퓨처 | 기업간 데이터 공유를 위한 메타데이터 관리 시스템 |
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2021
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