WO2012169806A2 - 데이터베이스와 데이터 마이닝 기법을 이용한 전자 민원 게시판의 데이터 분석 방법 및 그 시스템 - Google Patents

데이터베이스와 데이터 마이닝 기법을 이용한 전자 민원 게시판의 데이터 분석 방법 및 그 시스템 Download PDF

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WO2012169806A2
WO2012169806A2 PCT/KR2012/004506 KR2012004506W WO2012169806A2 WO 2012169806 A2 WO2012169806 A2 WO 2012169806A2 KR 2012004506 W KR2012004506 W KR 2012004506W WO 2012169806 A2 WO2012169806 A2 WO 2012169806A2
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백승호
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Baek Seung Ho
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/40—Data acquisition and logging

Definitions

  • the disclosed technique relates to a data management technology of an electronic complaint bulletin board, and more particularly, to a data analysis method and system for an electronic complaint bulletin board that can analyze a bulletin quickly and accurately by combining a database and a data mining technique with respect to the posting data of the electronic complaint bulletin board. It is about.
  • Database refers to information that extracts, transforms, integrates or summarizes data from various operating systems to help users make decisions.
  • the operating system supports specific functions such as inventory management, accounting information, and sales system necessary for the operation of the organization, while the database can build integrated data on a company-wide scale around topics such as customer, product, and accounting. have.
  • Such a database requires a lot of time and cost to build a large operating system, and also has a disadvantage in that the operating system is not variable.
  • the present application provides a data analysis technology of an electronic complaint bulletin board that can quickly and accurately analyze the data of the electronic complaint bulletin board by combining a database and data mining techniques for the data of the electronic complaint bulletin board.
  • the data analysis method of the electronic civil bulletin board is a database engine that can store statically constructed data (hereinafter, static data) based on information about the bulletin board author and the corresponding post, and data mining for the corresponding post. It is performed in the data analysis server of the electronic complaint board that can be connected to the data mining engine that can dynamically perform mining data (hereinafter, referred to as dynamic data).
  • the method for analyzing data of the electronic complaint bulletin includes: (a) selecting at least some of finite subjects for analyzing the electronic bulletin board (hereinafter, referred to as analysis topic set) and (b) included in the selected analysis topic set. Identifying for each of at least one subject (hereinafter first subject) an association with at least a portion of said static data.
  • the data analysis method of the electronic civil bulletin board is a database engine that can store statically constructed data (hereinafter, static data) based on information about the bulletin board author and the corresponding post, and data mining for the corresponding post. It is performed in the data analysis server of the electronic complaint board that can be connected to the data mining engine that can dynamically perform mining data (hereinafter, referred to as dynamic data).
  • the data analysis method of the electronic complaint bulletin board includes the steps of (a) determining a finite subject for analysis of the electronic complaint bulletin board, and (b) at least a portion of the static data for each subject included in the finite subjects. And (c) requesting the data mining engine for dynamic data about a subject that is not associated with the static data among the finite subjects.
  • the data analysis system of the electronic complaint bulletin board stores the electronic civil bulletin board server including information on the bulletin board author and the corresponding post, and statically constructed data (hereinafter, static data) based on the electronic complaint board server.
  • a database engine that can be used, the data analysis system of the electronic complaint bulletin board is a data mining engine capable of generating mined data (hereinafter referred to as dynamic data) by performing data mining on the corresponding article and for the analysis of the electronic complaint bulletin board
  • a data analysis server that determines finite subjects and associates the static data or the dynamic data for each subject included in the finite subjects.
  • the disclosed technique of the present application combines a dynamic analysis method and a static analysis method, thereby analyzing data more economically and with higher efficiency than conventional technology using only one technology.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating an embodiment of a data analysis system to which the disclosed technology may be applied.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating an embodiment of a data analysis method of an electronic complaint bulletin board executed in the data analysis server of FIG. 1.
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating a data analysis method of the electronic complaint bulletin board of FIG.
  • FIG. 4 is a block diagram illustrating another embodiment of a data analysis method of an electronic complaint bulletin board executed in the data analysis server of FIG. 1.
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating a data analysis method of the electronic complaint bulletin board of FIG.
  • FIG. 6 is a reference diagram for explaining an example of a data analysis method of the electronic complaint bulletin board of FIGS.
  • 7 to 9 are reference diagrams for explaining an example of a data analysis method of the electronic complaint bulletin board of FIGS.
  • first and second are intended to distinguish one component from another component, and the scope of rights should not be limited by these terms.
  • first component may be named a second component, and similarly, the second component may also be named a first component.
  • an identification code (e.g., a, b, c, etc.) is used for convenience of description, and the identification code does not describe the order of the steps, and each step clearly indicates a specific order in context. Unless stated otherwise, they may occur out of the order noted. That is, each step may occur in the same order as specified, may be performed substantially simultaneously, or may be performed in the reverse order.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating an embodiment of a data analysis system to which the disclosed technology may be applied.
  • the data analysis system 300 may be connected to the electronic complaint bulletin board server 100 and the database engine 200.
  • the data analysis system 300 may perform a predetermined analysis based on data related to the electronic complaint bulletin board stored in the electronic complaint bulletin board server 100, and provide the analysis result to a user system (not shown).
  • database engine 200 may be implemented as a data warehouse.
  • the electronic complaint bulletin board server 100 may include information on the authors generated according to the operation of the electronic complaint bulletin board, and at least one database or other storage file (source data) for the corresponding posting. It may be provided to at least one of the engine 200 or the data analysis system 300.
  • the database engine 200 may build a database for source data stored in the electronic complaint bulletin board server 100.
  • the database engine 200 may provide the constructed data to the data analysis server 300 on request or periodically.
  • the database engine 200 may provide the data analysis system 300 with a data mart 230 organized by topic.
  • the database engine 200 is composed of the ODS 210, the database 220 and the data mart 230, but this is shown to represent a general database, the database engine 200 according to the disclosed technology is a specific
  • the present invention is not limited to a database implemented as a technology, and may be implemented as various technologies.
  • the database engine 200 may be implemented based on an enterprise data warehouse (EDW) of an entity-relationship (ER) model, or based on a multi-dimensional data warehouse (MDW) using a primary mart. May be
  • EDW enterprise data warehouse
  • ER entity-relationship
  • MDW multi-dimensional data warehouse
  • data constructed by the database engine 200 is referred to as dynamic data
  • data mined by the data mining engine 310 is referred to as static data.
  • the database engine 200 may generate a database before the data analysis system 300 determines a finite subject for analyzing the data.
  • the data mining engine 310 since the data mining engine 310 performs data mining on the source data of the electronic complaint board server 100 at the request of the data analysis server 320, the data mining engine 310 expresses the dynamic data.
  • the data analysis system 300 determines a finite subject (eg, who, when, where, to whom, by what subject, what about, how) for analysis on the source data and includes the finite subject.
  • a finite subject eg, who, when, where, to whom, by what subject, what about, how
  • Each subject may be associated with (i) data constructed by the database engine 200 or (ii) data mined by data mining techniques, and the data analyzed by finite subjects for analysis may be Can be provided to
  • the data analysis system 300 may include a data analysis server 320 and a data mining engine 310.
  • the data mining engine 310 may perform data mining on the source data of the electronic complaint bulletin board server 100 at the request of the data analysis server 320.
  • the data mining engine 310 may perform data mining on a post of the data analysis server 320 using a subject requested by the data analysis server 320.
  • the post that is the subject of data mining may be designated by the data analysis server 320.
  • the data mining engine 310 may perform data mining in accordance with any one of various data mining techniques or a combination thereof according to the needs of those skilled in the art.
  • the data mining engine 310 may perform data mining based on techniques such as association rule discovery, continuous pattern discovery, cluster analysis, decision number, neural network model, and the like.
  • the data analysis server 320 may determine finite subjects for analysis of the electronic complaint bulletin board and associate either the static data or the dynamic data with respect to each subject included in the finite subjects.
  • the data analysis server 320 may include a database manager 321, a controller 322, and a storage 323.
  • the database manager 321 may request the database engine 200 for data (static data) built in the database engine 200 under the control of the controller 322.
  • the database manager 321 stores the static data provided from the database engine 200 in the storage unit 323 in association with a specific topic (one of finite topics for analysis of the electronic complaint bulletin board). Can be.
  • a specific topic one of finite topics for analysis of the electronic complaint bulletin board.
  • the database management unit 321 makes such a case.
  • Ask the database engine 200 for static data that may be associated with any one of the subjects (eg, who) (eg, data from a data mart consisting of a multidimensional model for age, gender, and occupation), and in accordance with such a request
  • the received static data may be stored in the storage unit 323 in association with the subject.
  • finite subjects for analyzing the electronic complaint board and data of the data mart 230 may not have the same meaning.
  • the subject for analysis is "Who"
  • the data of the data mart 230 may be divided into “age”, "gender", "job”.
  • the database manager 321 may request the static data by designating the data mart 230 corresponding to the subject for analysis.
  • the database manager 321 may be provided with information about the data mart 230 to the database engine 200 periodically or as a request, and store the concepts belonging to the sub-concepts of the subject for analysis, thereby performing the analysis.
  • Static data may be requested by designating a data mart 230 having a concept corresponding to a subject.
  • the controller 322 may perform data analysis by controlling other components of the data analysis server 320 and the data mining engine 310 as a whole.
  • the controller 322 may generate a predetermined platform for data analysis by generating a finite theme (hereinafter, referred to as a platform theme set) for analyzing the electronic complaint board and associating dynamic data or static data for each such theme.
  • a platform theme set for analysis of the electronic complaint board, as shown in Figure 6, "Who, when, where, to whom, what subject, what, what, what story, so And how it was processed, "and each subject may be associated with static data in the database engine 200 or with dynamic data generated through the data mining engine 310.
  • the controller 322 may analyze the electronic complaint bulletin board using the generated platform.
  • the control unit 322 selects a subject set (hereinafter, referred to as an analysis subject set) for analysis using a part of the platform subject set, and uses the platform to determine a static or dynamic associated with each subject of the analysis subject set.
  • the data can be used to perform the analysis.
  • the controller 322 selects a set of analysis subjects for analysis, such as "what subject, what, what story, and what did you talk about" as shown in FIG. 7, and the elements of each analysis subject set using the platform. You can analyze the data by displaying the dynamic or static data associated with them.
  • the storage unit 323 may store information on a platform for analyzing the electronic complaint bulletin, that is, dynamic or static data associated with a set of platform themes and their respective elements.
  • the storage unit 323 may store dynamic data associated with elements of the platform theme set in cooperation with the database manager 321. In this embodiment, there is no procedure for requesting and receiving the dynamic data for analysis from the database engine 200, so that the search can be performed more quickly.
  • the storage unit 323 may update the stored dynamic data in cooperation with the database manager 321. That is, when the database engine 200 updates the data of the data mart 230, the database manager 321 may check this and update the dynamic data stored in the storage 323 by reflecting the updated data. .
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating an embodiment of a data analysis method of an electronic complaint bulletin board executed in the data analysis server of FIG. 1, and FIG. 3 is a flowchart illustrating a data analysis method of the electronic complaint bulletin board of FIG. 2.
  • the method for analyzing data shown in FIG. 2 relates to a method for generating a predetermined platform by determining topics for analyzing an electronic complaint bulletin board.
  • the method for analyzing data of an electronic complaint bulletin board is an analysis of an electronic complaint bulletin board. Determining a finite subject (platform subject set) for the step (step S210), associating with at least a portion of the static data for each subject included in the finite subjects (platform subject set) (step S220). And requesting the data mining engine 310 for dynamic data about a topic that is not associated with the static data among the finite topics (step S230).
  • the controller 322 determines a platform theme set for analysis of the electronic complaint bulletin board (step S310), and assigns each of the topics included in the platform theme set.
  • the database manager 321 may be controlled to associate with the static data of the database engine 200 (steps S320 to S350). That is, one of the topics included in the platform theme set may be selected, and the database manager 321 may search whether there is static data that can be associated with the selected theme (step S330). If there is static data that can be associated with the selected subject (step S340, yes), the selected subject may be associated with the static data (step S350).
  • the controller 322 may request the dynamic data for the selected subject from the data mining engine 310 (step S351).
  • the controller 322 may associate the selected subject with the corresponding dynamic data (step S352).
  • the controller 322 may check whether all the topics are associated with dynamic or static data in the platform theme set (step S360), and if there are unrelated topics, select the topic (step S361) and repeat steps S330 to S360. .
  • the data analysis server 320 may associate with either dynamic or static data for all elements of the platform subject set as illustrated in FIG. 6. Thereafter, the controller 322 may store the information about the static or dynamic data associated with the platform theme set and each of the elements in the storage 323. As such, configuring the platform has the effect of analyzing data faster by selecting the necessary topics.
  • FIG. 4 is a block diagram illustrating another embodiment of a data analysis method of an electronic complaint bulletin board executed in the data analysis server of FIG. 1, and FIG. 5 is a flowchart illustrating a data analysis method of the electronic complaint bulletin board of FIG. 4.
  • the data analysis method illustrated in FIG. 4 relates to a method for analyzing an electronic complaint bulletin board using the platform generated by FIGS. 2 to 3.
  • the data analysis method of the electronic complaint bulletin board is an electronic complaint bulletin board. Selecting at least some of the finite subjects for analysis of the subject (set of analysis subjects) (step S410), and confirming that they are associated with static data for at least one subject (first subject) included in the selected set of subject matter of analysis; It includes the step (step S420).
  • the controller 322 selects at least some of the finite topics (platform theme set) for analysis of the electronic complaint bulletin board (hereinafter, referred to as the analysis topic set). (Step S510).
  • the controller 322 may determine whether at least one subject (hereinafter, referred to as a first subject) included in the selected analysis subject set is associated with the static data. That is, the controller 322 selects a first topic from the analysis topic set (step S520), and checks whether the first topic is associated with the static data (step S530).
  • step S540 will be described in more detail. As described above, since the information on the platform theme set and the data associated with the element may be stored in the storage unit 323, the controller 322 may store the storage unit 323. ) Can be used to determine whether the first topic of the analysis topic set is associated with static data.
  • the controller 322 may request the corresponding static data from the database engine 200 (step S550). In one embodiment (when static data is stored in the storage unit 323), the controller 322 may check whether the static data is stored in the storage unit 323 when there is static data associated with the first subject.
  • step S530 If it is determined in step S530 that the first subject is not associated with the static data (step S540, NO), the controller 322 may request the dynamic data for the first subject from the data mining engine 310 (step S551).
  • requesting dynamic data for the first subject to the data mining engine 310 may have the following detailed steps. That is, the controller 322 may designate a post that is an analysis target of the electronic complaint bulletin board and request to perform data mining on the designated post based on the first subject.
  • the control unit 322 checks whether all subjects are associated with dynamic or static data in the analysis subject set (step S560), and if there are unrelated subjects, makes the subjects the first subject (step S561) and repeats the steps S530 to S560. can do.
  • FIG. 6 is a reference diagram for explaining an example of a data analysis method of the electronic complaint bulletin board of FIGS. 2 to 3
  • FIGS. 7 to 9 are examples of a data analysis method of the electronic complaint bulletin board of FIGS. 4 to 5. This is a reference diagram for explanation.
  • FIG. 6 illustrates an example of a result of the data analysis server 320 performing a data analysis method of the electronic complaint bulletin board of FIGS. 2 to 3.
  • “who, when, where, from whom, by what subject, what about what, what story, how did, and how was processed” is the aforementioned platform theme set, and the elements of each subject set are database engines. It can be seen that it is associated with static data by 200 or dynamic data by data mining engine 310.
  • the cylinder refers to static data by the database engine 200 and the document refers to dynamic data by the data mining engine 310.
  • the topic "Who" is associated with the static data "age, gender, and occupation”
  • the topic "To any topic” is associated with the dynamic data "Key Keywords, Complaint Classification, etc.”.
  • FIG. 7 to 9 illustrate examples of a result of the data analysis server 320 performing a data analysis method of the electronic complaint bulletin board of FIGS. 4 to 5.
  • the analysis subject set is “what subject, what, what story, and what did you talk about”, and it can be seen that the analysis subject set is at least part of the platform subject set.
  • the representation of the associated static and dynamic data for the depicted set of analysis subjects is a table in the lower part, and this table may be the data analysis information of the electronic complaint board that is actually provided to the user system.
  • the disclosed technique can have the following effects. However, since a specific embodiment does not mean to include all of the following effects or only the following effects, it should not be understood that the scope of the disclosed technology is limited by this.

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Abstract

본 출원은 전자 민원 게시판의 데이터 분석 기술에 관한 것으로, 개시된 기술에 따른 전자 민원 게시판의 데이터 분석 방법은 게시판 작성자에 대한 정보와 해당 게시글을 기초로 정적으로 구축된 데이터(이하, 정적 데이터)를 저장할 수 있는 데이터베이스 엔진 및 상기 해당 게시글에 대하여 데이터 마이닝을 동적으로 수행하여 마이닝 된 데이터(이하, 동적 데이터)를 생성할 수 있는 데이터 마이닝 엔진과 연결 가능한 전자 민원 게시판의 데이터 분석 서버에서 수행된다. 상기 전자 민원 게시판의 데이터 분석 방법은 (a) 상기 전자 민원 게시판의 분석을 위한 유한의 주제들 중 적어도 일부(이하, 분석 주제 집합)를 선택하는 단계 및 (b) 상기 선택된 분석 주제 집합에 포함된 적어도 하나의 주제(이하, 제1 주제) 각각에 대하여 상기 정적 데이터의 적어도 일부와 연관되는지 확인하는 단계를 포함한다. 따라서, 개시된 기술은 경제적이며 고효율적으로 데이터를 분석할 수 있다.

Description

데이터베이스와 데이터 마이닝 기법을 이용한 전자 민원 게시판의 데이터 분석 방법 및 그 시스템
개시된 기술은 전자 민원 게시판의 데이터 관리 기술에 관한 것으로서, 특히 전자 민원 게시판의 게시글 데이터에 대하여 데이터베이스 및 데이터 마이닝 기법을 조합하여 빠르고 정확하게 게시글을 분석할 수 있는 전자 민원 게시판의 데이터 분석 방법 및 그 시스템에 관한 것이다.
컴퓨팅 시스템의 고성능, 대용량화가 이루어지면서 많은 데이터들이 수집되고 있으며, 이와 같이 수집된 데이터를 보다 효율적으로 사용 또는 분석하기 위하여 다양한 기술이 적용되고 있다.
데이터베이스는 사용자의 의사 결정에 도움을 주기 위하여 다양한 운영 시스템의 데이터를 추출, 변환, 통합 또는 요약한 정보를 의미한다. 운영 시스템은 조직 운영에 필요한 재고관리와 회계정보, 영업 시스템과 같이 일정 내용에 특화된 기능을 지원하는데 반하여, 데이터베이스는 고객과 제품, 회계와 같은 주제를 중심으로 전사적 규모의 통합된 데이터를 구축할 수 있다. 그러나 이러한 데이터베이스는 대규모 운영 시스템을 대상으로 하는 경우 구축에 많은 시간과 비용이 요구되는 문제점이 있으며, 또한 운영 시스템의 변화에 가변적이 못한 단점이 있다.
본 출원은 전자 민원 게시판의 데이터에 대하여 데이터베이스 및 데이터 마이닝 기법을 조합하여 전자 민원 게시판의 데이터를 신속하고 정확하게 분석할 수 있는 전자 민원 게시판의 데이터 분석 기술을 제공한다.
실시예들 중에서, 전자 민원 게시판의 데이터 분석 방법은 게시판 작성자에 대한 정보와 해당 게시글을 기초로 정적으로 구축된 데이터(이하, 정적 데이터)를 저장할 수 있는 데이터베이스 엔진 및 상기 해당 게시글에 대하여 데이터 마이닝을 동적으로 수행하여 마이닝 된 데이터(이하, 동적 데이터)를 생성할 수 있는 데이터 마이닝 엔진과 연결 가능한 전자 민원 게시판의 데이터 분석 서버에서 수행된다. 상기 전자 민원 게시판의 데이터 분석 방법은 (a) 상기 전자 민원 게시판의 분석을 위한 유한의 주제들 중 적어도 일부(이하, 분석 주제 집합)를 선택하는 단계 및 (b) 상기 선택된 분석 주제 집합에 포함된 적어도 하나의 주제(이하, 제1 주제) 각각에 대하여 상기 정적 데이터의 적어도 일부와 연관되는지 확인하는 단계를 포함한다.
실시예들 중에서, 전자 민원 게시판의 데이터 분석 방법은 게시판 작성자에 대한 정보와 해당 게시글을 기초로 정적으로 구축된 데이터(이하, 정적 데이터)를 저장할 수 있는 데이터베이스 엔진 및 상기 해당 게시글에 대하여 데이터 마이닝을 동적으로 수행하여 마이닝 된 데이터(이하, 동적 데이터)를 생성할 수 있는 데이터 마이닝 엔진과 연결 가능한 전자 민원 게시판의 데이터 분석 서버에서 수행된다. 상기 전자 민원 게시판의 데이터 분석 방법은 (a) 상기 전자 민원 게시판의 분석을 위한 유한의 주제들을 결정하는 단계, (b) 상기 유한의 주제들에 포함된 각각의 주제에 대하여 상기 정적 데이터의 적어도 일부와 연관하는 단계 및 (c) 상기 유한의 주제들 중 상기 정적 데이터와 연관되지 않은 주제에 대한 동적 데이터를 상기 데이터 마이닝 엔진에 요청하는 단계를 포함한다.
실시예들 중에서, 전자 민원 게시판의 데이터 분석 시스템은 게시판 작성자에 대한 정보와 해당 게시글을 포함하는 전자 민원 게시판 서버 및 상기 전자 민원 게시판 서버를 기초로 정적으로 구축된 데이터(이하, 정적 데이터)를 저장할 수 있는 데이터베이스 엔진, 상기 전자 민원 게시판의 데이터 분석 시스템은 상기 해당 게시글에 대하여 데이터 마이닝을 수행하여 마이닝 된 데이터(이하, 동적 데이터)를 생성할 수 있는 데이터 마이닝 엔진 및 상기 전자 민원 게시판의 분석을 위한 유한의 주제들을 결정하고, 상기 유한의 주제들에 포함된 각각의 주제에 대하여 상기 정적 데이터 또는 상기 동적 데이터와 연관하는 데이터 분석 서버를 포함한다.
본 출원의 개시된 기술은 동적인 분석 방법과 정적인 분석 방법을 조합하여 분석함으로써, 단지 하나의 기술을 사용하는 종래 기술보다 경제적이며 고효율로 데이터를 분석할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 개시된 기술이 적용될 수 있는 데이터 분석 시스템의 일 실시예를 설명하기 위한 구성도이다.
도 2는 도 1의 데이터 분석 서버에서 수행되는 전자 민원 게시판의 데이터 분석 방법의 일 실시예를 나타내는 블록도이다.
도 3은 도 2의 전자 민원 게시판의 데이터 분석 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 4는 도 1의 데이터 분석 서버에서 수행되는 전자 민원 게시판의 데이터 분석 방법의 다른 일 실시예를 나타내는 블록도이다.
도 5는 도 4의 전자 민원 게시판의 데이터 분석 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 6은 도 2 내지 도 3의 전자 민원 게시판의 데이터 분석 방법에 대한 예시를 설명하기 위한 참고도이다.
도 7 내지 도 9은 도 4 내지 도 5의 전자 민원 게시판의 데이터 분석 방법에 대한 예시를 설명하기 위한 참고도이다.
개시된 기술에 관한 설명은 구조적 내지 기능적 설명을 위한 실시예에 불과하므로, 개시된 기술의 권리범위는 본문에 설명된 실시예에 의하여 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 된다. 즉, 실시예는 다양한 변경이 가능하고 여러 가지 형태를 가질 수 있으므로 개시된 기술의 권리범위는 기술적 사상을 실현할 수 있는 균등물들을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
한편, 본 출원에서 서술되는 용어의 의미는 다음과 같이 이해되어야 할 것이다.
"제1", "제2" 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위한 것으로, 이들 용어들에 의해 권리범위가 한정되어서는 아니 된다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어"있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결될 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어"있다고 언급된 때에는 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 한편, 구성요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에"와 "바로 ~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하고, "포함하다"또는 "가지다" 등의 용어는 설시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
각 단계들에 있어 식별부호(예를 들어, a, b, c 등)는 설명의 편의를 위하여 사용되는 것으로 식별부호는 각 단계들의 순서를 설명하는 것이 아니며, 각 단계들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않는 이상 명기된 순서와 다르게 일어날 수 있다. 즉, 각 단계들은 명기된 순서와 동일하게 일어날 수도 있고 실질적으로 동시에 수행될 수도 있으며 반대의 순서대로 수행될 수도 있다.
여기서 사용되는 모든 용어들은 다르게 정의되지 않는 한, 개시된 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미를 지니는 것으로 해석될 수 없다.
도 1은 개시된 기술이 적용될 수 있는 데이터 분석 시스템의 일 실시예를 설명하기 위한 구성도이다.
도 1을 참조하면, 데이터 분석 시스템(300)은 전자 민원 게시판 서버(100) 및 데이터베이스 엔진(200)과 연결될 수 있다. 데이터 분석 시스템(300)은 전자 민원 게시판 서버(100)에 저장된 전자 민원 게시판에 관한 데이터를 기초로 소정의 분석을 수행할 수 있으며, 분석 결과를 사용자 시스템(미도시)에 제공할 수 있다. 여기에서, 데이터베이스 엔진(200)은 데이터 웨어하우스로서 구현될 수 있다.
전자 민원 게시판 서버(100)은 전자 민원 게시판의 운영에 따라 발생되는 작성자에 대한 정보 및 해당 게시글에 대한 적어도 하나의 데이터베이스 또는 그 밖의 저장 파일(소스 데이터)을 포함할 수 있으며, 이러한 소스 데이터를 데이터베이스 엔진(200) 또는 데이터 분석 시스템(300) 중 적어도 하나에 제공할 수 있다.
데이터베이스 엔진(200)은 전자 민원 게시판 서버(100)에 저장되어 있는 소스 데이터에 대하여 데이터베이스를 구축할 수 있다. 데이터베이스 엔진(200)은 요청에 의하여 또는 주기적으로, 구축된 데이터를 데이터 분석 서버(300)에 제공할 수 있다. 예를 들어, 데이터베이스 엔진(200)은 주제별로 구성된 데이터 마트(230)를 데이터 분석 시스템(300)에 제공할 수 있다. 여기에서, 데이터베이스 엔진(200)은 ODS(210), 데이터베이스(220) 및 데이터 마트(230)로 구성되어 있으나 이는 일반적인 데이터베이스를 나타내기 위하여 도시한 것으로서, 개시된 기술에 따른 데이터베이스 엔진(200)은 특정 기술로 구현된 데이터베이스에 한정되지 않고 다양한 기술로서 구현될 수 있다. 예를 들어, 데이터베이스 엔진(200)은 ER(Entity-Relationship) 모델의 EDW(Enterprise Data Warehouse)를 기초로 구현될 수도 있고, 또는 1차 마트를 이용하는 MDW(Multi-dimensional Data Warehouse)를 기초로 구현될 수도 있다.
이하에서는, 데이터베이스 엔진(200)에 의하여 구축된 데이터를 동적 데이터라 하고, 데이터 마이닝 엔진(310)에 의하여 마이닝된 데이터를 정적 데이터라 한다. 이는, 데이터베이스 엔진(200)은데이터 분석 시스템(300)이 데이터를 분석하기 위한 유한의 주제를 결정하기 전에 데이터베이스를 생성할 수 있기 때문이다. 반면에, 데이터 마이닝 엔진(310)은 데이터 분석 서버(320)의 요청에 따라 전자 민원 게시판 서버(100)의 소스 데이터에 대하여 데이터 마이닝을 수행하므로 동적 데이터로 표현한다.
데이터 분석 시스템(300)은 소스 데이터에 대하여 분석을 위한 유한의 주제(예컨대, 누가, 언제, 어디서, 누구에게, 어떤 주제로, 무엇에 대하여, 어떻게)를 결정하고, 그 유한의 주제에 포함된 각각의 주제를 (i) 데이터베이스 엔진(200)에 의하여 구축된 데이터 또는 (ii) 데이터 마이닝 기술에 의하여 마이닝된 데이터와 연관할 수 있고, 이와 같이 분석을 위한 유한의 주제별로 분석된 데이터를 사용자 시스템에 제공할 수 있다.
더 상세히 설명하면, 데이터 분석 시스템(300)은 데이터 분석 서버(320)와 데이터 마이닝 엔진(310)을 포함할 수 있다.
데이터 마이닝 엔진(310)은 데이터 분석 서버(320)의 요청에 따라 전자 민원 게시판 서버(100)의 소스 데이터에 대하여 데이터 마이닝을 수행할 수 있다.
일 실시예에서, 데이터 마이닝 엔진(310)는 데이터 분석 서버(320)가 요청한 주제를 이용하여 데이터 분석 서버(320)의 게시글에 대하여 데이터 마이닝을 수행할 수 있다. 여기에서, 데이터 마이닝의 대상이 되는 게시글은 데이터 분석 서버(320)가 지정할 수 있다.
데이터 마이닝 엔진(310)는 당업자의 요구에 따라 다양한 데이터 마이닝 기법 중 어느 하나 또는 그러한 기법들을 조합하여 데이터 마이닝을 실시할 수 있다. 예를 들어, 데이터 마이닝 엔진(310)는 연관규칙탐사, 연속패턴탐사, 군집분석, 의사결정수, 신경망모형 등 과 같은 기법들을 기반으로 데이터 마이닝을 실시할 수 있다.
데이터 분석 서버(320)는 전자 민원 게시판의 분석을 위한 유한의 주제들을 결정하고, 상기 유한의 주제들에 포함된 각각의 주제에 대하여 상기 정적 데이터 또는 상기 동적 데이터 중 어느 하나와 연관할 수 있다. 데이터 분석 서버(320)는 데이터베이스 관리부 (321), 제어부(322) 및 저장부(323)를 포함할 수 있다.
데이터베이스 관리부(321)는 데이터베이스 엔진(200)에 구축된 데이터(정적 데이터)를 제어부(322)의 제어에 따라 데이터베이스 엔진(200)에 요청할 수 있다.
일 실시예에서, 데이터베이스 관리부(321)는 데이터베이스 엔진(200)으로부터 제공받은 정적 데이터를 특정 주제(전자 민원 게시판의 분석을 위한 유한의 주제들 중 어느 하나)와 연관하여 저장부(323)에 저장할 수 있다. 전술한 예와 같이, 전자 민원 게시판의 분석을 위한 유한의 주제들이 "누가, 언제, 어디서, 누구에게, 어떤 주제로, 무엇에 대하여, 어떻게"로 구성된다고 할 때, 데이터베이스 관리부(321)는 그러한 주제들 중 어느 하나(예컨대, 누가)와 연관될 수 있는 정적 데이터(예컨대, 나이, 성별, 직업에 대해 다차원 모델로 구성된 데이터 마트의 데이터)를 데이터베이스 엔진(200)에 요청하고, 그러한 요청에 따라 수신한 정적 데이터를 해당 주제와 연관하여 저장부(323)에 저장할 수 있다. 여기에서, 전자 민원 게시판의 분석을 위한 유한의 주제들과 데이터 마트(230)의 데이터들이 서로 동일한 의미를 가지지 않을 수 있다. 전술한 예와 같이, 분석을 위한 주제는 "누가"이나, 데이터 마트(230)의 데이터들은 "나이", "성별", "직업"으로 구분될 수 있다. 이와 같은 경우, 데이터베이스 관리부(321)는 분석을 위한 주제에 해당하는 데이터 마트(230)를 지정하여 정적 데이터를 요청할 수 있다. 이를 위하여, 데이터베이스 관리부(321)는 주기적으로 또는 요청으로 데이터베이스 엔진(200)에 데이터 마트(230)에 대한 정보를 제공받을 수 있고, 분석을 위한 주제의 하위개념에 속하는 개념들을 저장하여, 분석을 위한 주제에 해당하는 개념을 가진 데이터 마트(230)를 지정하여 정적 데이터를 요청할 수 있다.
제어부(322)는 데이터 분석 서버(320)의 다른 구성 요소들 및 데이터 마이닝 엔진(310)을 전체적으로 제어하여 데이터 분석을 수행할 수 있다.
제어부(322)는 전자 민원 게시판의 분석을 위한 유한의 주제들(이하, 플랫폼 주제 집합)을 생성하고 그러한 각 주제마다 동적 데이터나 정적 데이터를 연관함으로써 데이터 분석을 위한 소정의 플랫폼을 생성할 수 있다. 예를 들어, 제어부(322)는 도 6과 같이 전자 민원 게시판의 분석을 위한 플랫폼 주제 집합, 즉 "누가, 언제, 어디서, 누구에게, 어떤 주제로, 무엇에 대하여, 어떤 이야기를, 했나, 그래서, 어떻게, 처리되었나"을 결정하고 각 주제를 데이터베이스 엔진(200)의 정적 데이터나 데이터 마이닝 엔진(310)을 통해 생성되는 동적 데이터와 연관할 수 있다.
제어부(322)는 생성된 플랫폼을 이용하여 전자 민원 게시판을 분석할 수 있다. 더 상세히 설명하면, 제어부(322)는 플랫폼 주제 집합의 일부를 이용하여 분석을 위한 주제 집합(이하, 분석 주제 집합)을 선택하고, 플랫폼을 이용하여 분석 주제 집합의 각 주제들과 연관된 정적 또는 동적 데이터를 이용하여 분석을 수행할 수 있다. 예를 들어, 제어부(322)는 도 7과 같이 분석을 위한 분석 주제 집합, 즉 "어떤 주제로, 무엇에 대하여, 어떤 이야기를, 했나"를 선택하고, 플랫폼을 이용하여 각 분석 주제 집합의 원소들과 연관된 동적 데이터 또는 정적 데이터를 표시하여 데이터를 분석할 수 있다.
저장부(323)는 전자 민원 게시판의 분석을 위한 플랫폼, 즉, 플랫폼 주제 집합과 그 각각의 원소에 연관된 동적 또는 정적 데이터에 대한 정보를 저장할 수 있다.
일 실시예에서, 저장부(323)는 데이터베이스 관리부(321)와 연동하여 플랫폼 주제 집합의 원소와 연관된 동적 데이터를 저장할 수 있다. 이러한 실시예의 경우, 분석을 위한 동적 데이터를 데이터베이스 엔진(200)에 요청하고 전송받는 절차가 없어 보다 빠르게 검색을 수행할 수 있다.
일 실시예에서, 저장부(323)는 데이터베이스 관리부(321)와 연동하여 저장된 동적 데이터를 갱신할 수 있다. 즉, 데이터베이스 엔진(200)이 데이터 마트(230)의 데이터를 갱신하면, 데이터베이스 관리부(321)는 이를 확인하고 갱신된 데이터를 반영하여 저장부(323)에 저장되어 있는 동적 데이터를 갱신할 수 있다.
도 2는 도 1의 데이터 분석 서버에서 수행되는 전자 민원 게시판의 데이터 분석 방법의 일 실시예를 나타내는 블록도이고, 도 3은 도 2의 전자 민원 게시판의 데이터 분석 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 2에 도시된 데이터 분석 방법은 전자 민원 게시판의 분석을 위한 주제들을 결정하여 소정의 플랫폼을 생성하는 방법에 관한 것으로, 도 2를 참조하면, 전자 민원 게시판의 데이터 분석 방법은 전자 민원 게시판의 분석을 위한 유한의 주제들(플랫폼 주제 집합)을 결정하는 단계(단계 S210), 유한의 주제들(플랫폼 주제 집합)에 포함된 각각의 주제에 대하여 정적 데이터의 적어도 일부와 연관하는 단계(단계 S220) 및 유한의 주제들 중 정적 데이터와 연관되지 않은 주제에 대한 동적 데이터를 데이터 마이닝 엔진(310)에 요청하는 단계(단계 S230)를 포함한다.
도 3을 참조하여 도 2의 데이터 분석 방법을 더 상세히 설명하면, 제어부(322)는 전자 민원 게시판의 분석을 위한 플랫폼 주제 집합을 결정하고(단계 S310), 플랫폼 주제 집합에 포함된 주제들 각각에 대하여 데이터베이스 엔진(200)의 정적 데이터와 연관하도록 데이터베이스 관리부(321)를 제어할 수 있다(단계 S320 내지 S350). 즉, 플랫폼 주제 집합에 포함된 어느 하나의 주제를 선택하고, 데이터베이스 관리부(321)를 통하여 선택된 주제와 연관 가능한 정적 데이터가 있는지 검색할 수 있다(단계 S330). 만약 선택된 주제와 연관 가능한 정적 데이터가 있으면(단계 S340, 예), 선택된 주제와 해당 정적 데이터를 연관할 수 있다(단계 S350). 만약 선택된 주제와 연관 가능한 정적 데이터가 없으면(단계 S340, 예), 제어부(322)는 데이터 마이닝 엔진(310)에 선택된 주제에 대한 동적 데이터를 요청할 수 있다(단계 S351). 데이터 마이닝 엔진(310)으로부터 선택된 주제에 대한 동적 데이터를 수신하면, 제어부(322)는 선택된 주제와 해당 동적 데이터를 연관할 수 있다(단계 S352). 제어부(322)는 플랫폼 주제 집합에 모든 주제가 동적 또는 정적 데이터와 연관되었는지 확인하고(단계 S360), 연관되지 않은 주제가 있으면 그 주제를 선택하여(단계 S361) 단계 S330 내지 S360 단계를 반복 수행할 수 있다.
도 2 내지 도 3에 따른 일 실시예를 수행하면, 데이터 분석 서버(320)는 도 6에 예시된 바와 같이 플랫폼 주제 집합의 모든 원소에 대하여 동적 데이터 또는 정적 데이터 중 어느 하나와 연관시킬 수 있다. 이 후, 제어부(322)는 플랫폼 주제 집합 및 그 원소 각각과 연관된 정적 데이터 또는 동적 데이터에 대한 정보를 저장부(323)에 저장할 수 있다. 이와 같이, 플랫폼을 구성해놓으면 필요한 주제들을 선택하여 보다 빠르게 데이터를 분석할 수 있는 효과가 있다.
도 4는 도 1의 데이터 분석 서버에서 수행되는 전자 민원 게시판의 데이터 분석 방법의 다른 일 실시예를 나타내는 블록도이고, 도 5는 도 4의 전자 민원 게시판의 데이터 분석 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 4에 도시된 데이터 분석 방법은 도 2 내지 도 3에 의하여 생성된 플랫폼을 이용하여 전자 민원 게시판을 분석하는 방법에 관한 것으로, 도 4를 참조하면, 전자 민원 게시판의 데이터 분석 방법은 전자 민원 게시판의 분석을 위한 유한의 주제들 중 적어도 일부(분석 주제 집합)를 선택하는 단계(단계 S410), 및 선택된 분석 주제 집합에 포함된 적어도 하나의 주제(제1 주제)에 대하여 정적 데이터와 연관되는지 확인하는 단계(단계 S420)를 포함하다.
도 5를 참조하여 도 4의 데이터 분석 방법을 더 상세히 설명하면, 제어부(322)는 전자 민원 게시판의 분석을 위한 유한의 주제들(플랫폼 주제 집합) 중 적어도 일부(이하, 분석 주제 집합)를 선택한다(단계 S510). 제어부(322)는 선택된 분석 주제 집합에 포함된 적어도 하나의 주제(이하, 제1 주제)에 대하여 정적 데이터와 연관되는지 확인할 수 있다. 즉, 제어부(322)는 분석 주제 집합 중에서 제1 주제를 선택하고(단계 S520), 제1 주제가 정적 데이터와 연관되어 있는지 확인할 수 있다(단계 S530). 여기에서, 단계 S540를 더 상세히 설명하면, 전술한 바와 같이, 플랫폼 주제 집합 및 그 원소와 연관된 데이터에 대한 정보는 저장부(323)에 저장되어 있을 수 있으므로, 제어부(322)는 저장부(323)에 저장된 내용을 이용하여 분석 주제 집합의 제1 주제가 정적 데이터와 연관되어 있는지 확인할 수 있다.
만약, 단계 S530에서 확인한 결과 제1 주제가 정적 데이터와 연관되면(단계 S540, 예), 제어부(322)는 데이터베이스 엔진(200)에 해당 정적 데이터를 요청할 수 있다(단계 S550). 일 실시예(저장부(323)에 정적 데이터가 저장된 경우)에서, 제어부(322)는 제1 주제와 연관된 정적 데이터가 있으면 해당 정적 데이터가 저장부(323)에 저장되어 있는지 확인할 수 있다.
만약 단계 S530에서 확인한 결과 제1 주제가 정적 데이터와 연관되지 않으면(단계 S540, 아니오), 제어부(322)는 데이터 마이닝 엔진(310)에 제1 주제에 대한 동적 데이터를 요청할 수 있다(단계 S551). 일 실시예에서, 데이터 마이닝 엔진(310)에 제1 주제에 대한 동적 데이터를 요청하는 것은(단계 S 551), 다음과 같은 세부적 단계를 가질 수 있다. 즉, 제어부(322)는 전자 민원 게시판의 분석 대상이 되는 게시글을 지정하고, 제1 주제를 기초로 지정된 게시글에 대하여 데이터 마이닝을 수행하도록 요청할 수 있다.
제어부(322)는 분석 주제 집합에 모든 주제가 동적 또는 정적 데이터와 연관되었는지 확인하고(단계 S560), 연관되지 않은 주제가 있으면 그 주제를 제1 주제로 하여(단계 S561) 단계 S530 내지 S560 단계를 반복 수행할 수 있다.
도 6은 도 2 내지 도 3의 전자 민원 게시판의 데이터 분석 방법에 대한 예시를 설명하기 위한 참고도이고, 도 7 내지 도 9은 도 4 내지 도 5의 전자 민원 게시판의 데이터 분석 방법에 대한 예시를 설명하기 위한 참고도이다.
도 6은 데이터 분석 서버(320)가 도 2 내지 도 3의 전자 민원 게시판의 데이터 분석 방법을 실시한 결과의 일 예시를 도시하고 있다. 도시된 바와 같이, "누가, 언제, 어디서, 누구에서, 어떤 주제로, 무엇에 대하여, 어떤 이야기를, 했나, 어떻게, 처리되었나"는 전술한 플랫폼 주제 집합이고, 각 주제 집합의 원소는 데이터베이스 엔진(200)에 의한 정적 데이터나 데이터 마이닝 엔진(310)에 의한 동적 데이터와 연관되어 있음을 알 수 있다. 도시된 내용에서, 원통은 데이터베이스 엔진(200)에 의한 정적 데이터를 의미하고, 문서는 데이터 마이닝 엔진(310)에 의한 동적 데이터를 의미한다. 예를 들어, "누가"라는 주제는 정적 데이터인 "나이, 성별, 직업"과 연관되어 있고, "어떤 주제로"라는 주제는 동적 데이터인 "핵심 키워드, 민원 분류 등"과 연관되어 있다.
도 7 내지 도 9는 데이터 분석 서버(320)가 도 4 내지 도 5의 전자 민원 게시판의 데이터 분석 방법을 실시한 결과의 예시를 도시하고 있다. 도 7의 경우, 도시된 바와 같이 분석 주제 집합은 "어떤 주제로, 무엇에 대하여, 어떤 이야기를, 했나" 이고, 이러한 분석 주제 집합은 플랫폼 주제 집합의 적어도 일부 임을 알 수 있다. 도시된 분석 주제 집합에 대하여 연관된 정적 데이터 및 동적 데이터를 표시한 것이 아랫 부분의 표가 되고, 이러한 표가 실제로 사용자 시스템에 제공되는 전자 민원 게시판의 데이터 분석 정보가 될 수 있다.
개시된 기술은 다음의 효과를 가질 수 있다. 다만, 특정 실시예가 다음의 효과를 전부 포함하여야 한다거나 다음의 효과만을 포함하여야 한다는 의미는 아니므로, 개시된 기술의 권리범위는 이에 의하여 제한되는 것으로 이해되어서는 아니 될 것이다.

Claims (10)

  1. 게시판 작성자에 대한 정보와 해당 게시글을 기초로 정적으로 구축된 데이터(이하, 정적 데이터)를 저장할 수 있는 데이터베이스 엔진 및 상기 해당 게시글에 대하여 데이터 마이닝을 동적으로 수행하여 마이닝된 데이터(이하, 동적 데이터)를 생성할 수 있는 데이터 마이닝 엔진과 연결 가능한 전자 민원 게시판의 데이터 분석 서버에서 수행되는 전자 민원 게시판의 데이터 분석 방법에 있어서,
    (a) 상기 전자 민원 게시판의 분석을 위한 유한의 주제들 중 적어도 일부(이하, 분석 주제 집합)를 선택하는 단계; 및
    (b) 상기 선택된 분석 주제 집합에 포함된 적어도 하나의 주제(이하, 제1 주제)에 대하여 상기 정적 데이터와 연관되는지 확인하는 단계를 포함하는 전자 민원 게시판의 데이터 분석 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 전자 민원 게시판의 데이터 분석 방법은
    (c) 상기 확인한 결과 상기 제1 주제가 상기 정적 데이터와 연관되면, 상기 데이터베이스에 해당 정적 데이터를 요청하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 전자 민원 게시판의 데이터 분석 방법.
  3. 제2항에 있어서, 상기 전자 민원 게시판의 데이터 분석 방법은
    (c) 상기 확인한 결과 상기 제1 주제가 상기 정적 데이터와 연관되지 않으면, 상기 데이터 마이닝 엔진에 상기 제1 주제에 대한 동적 데이터를 요청하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 전자 민원 게시판의 데이터 분석 방법.
  4. 제3항에 있어서, 상기 (c) 단계는
    상기 전자 민원 게시판의 분석 대상이 되는 게시글을 지정하는 단계; 및
    상기 제1 주제를 기초로 상기 지정된 게시글에 대하여 데이터 마이닝을 수행하도록 요청하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 전자 민원 게시판의 데이터 분석 방법.
  5. 제3항에 있어서, 상기 전자 민원 게시판의 데이터 분석 방법은
    (d) 상기 적어도 하나의 제1 주제 모두가 상기 동적 데이터 또는 상기 정적 데이터와 연관되면, 연관된 해당 동적 데이터 또는 정적 데이터에 포함된 테이블을 표시하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 전자 민원 게시판의 데이터 분석 방법.
  6. 게시판 작성자에 대한 정보와 해당 게시글을 기초로 정적으로 구축된 데이터(이하, 정적 데이터)를 저장할 수 있는 데이터베이스 엔진 및 상기 해당 게시글에 대하여 데이터 마이닝을 동적으로 수행하여 마이닝 된 데이터(이하, 동적 데이터)를 생성할 수 있는 데이터 마이닝 엔진과 연결 가능한 전자 민원 게시판의 데이터 분석 서버에서 수행되는 전자 민원 게시판의 데이터 분석 방법에 있어서,
    (a) 상기 전자 민원 게시판의 분석을 위한 유한의 주제들을 결정하는 단계;
    (b) 상기 유한의 주제들에 포함된 각각의 주제에 대하여 상기 정적 데이터의 적어도 일부와 연관하는 단계; 및
    (c) 상기 유한의 주제들 중 상기 정적 데이터와 연관되지 않은 주제에 대한 동적 데이터를 상기 데이터 마이닝 엔진에 요청하는 단계를 포함하는 전자 민원 게시판의 데이터 분석 방법.
  7. 제6항에 있어서, 상기 전자 민원 게시판의 데이터 분석 방법은
    (d) 상기 데이터 마이닝 엔진으로부터 제공된 동적 데이터를 상기 정적 데이터와 연관되지 않은 주제와 연관하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 전자 민원 게시판의 데이터 분석 방법.
  8. 게시판 작성자에 대한 정보와 해당 게시글을 포함하는 전자 민원 게시판 서버 및 상기 전자 민원 게시판 서버를 기초로 정적으로 구축된 데이터(이하, 정적 데이터)를 저장할 수 있는 데이터베이스 엔진;
    데이터 분석 서버의 요청에 따라 해당 게시글에 대하여 데이터 마이닝을 수행하여 마이닝 된 데이터(이하, 동적 데이터)를 생성할 수 있는 데이터 마이닝 엔진; 및
    상기 전자 민원 게시판의 분석을 위한 유한의 주제들을 결정하고, 상기 유한의 주제들에 포함된 각각의 주제에 대하여 상기 정적 데이터 또는 상기 동적 데이터와 연관하는 데이터 분석 서버를 포함하는 전자 민원 게시판의 데이터 분석 시스템.
  9. 제8항에 있어서, 상기 데이터 분석 서버는
    상기 각각의 주제에 대하여 연관 가능한 정적 데이터를 검색하고, 해당하는 정적 데이터가 없으면 상기 데이터 마이닝 엔진에 상기 각각의 주제에 대한 동적 데이터를 생성하도록 요청하는 것을 특징으로 하는 전자 민원 게시판의 데이터 분석 시스템.
  10. 제8항에 있어서, 상기 데이터 분석 서버는
    상기 유한의 주제들 중 적어도 일부를 선택하고, 선택된 적어도 일부에 포함된 적어도 하나의 주제 각각에 연관된 정적 데이터를 상기 데이터베이스에 요청하거나 또는 상기 적어도 하나의 주제 각각에 연관된 동적 데이터를 상기 데이터 마이닝 엔진에 요청하는 것을 특징으로 하는 전자 민원 게시판의 데이터 분석 시스템.
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