WO2018139778A1 - 수치정보 검색이 가능한 수치정보 관리장치 - Google Patents

수치정보 검색이 가능한 수치정보 관리장치 Download PDF

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WO2018139778A1
WO2018139778A1 PCT/KR2018/000189 KR2018000189W WO2018139778A1 WO 2018139778 A1 WO2018139778 A1 WO 2018139778A1 KR 2018000189 W KR2018000189 W KR 2018000189W WO 2018139778 A1 WO2018139778 A1 WO 2018139778A1
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cube data
graph
numerical information
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PCT/KR2018/000189
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김훈
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김훈
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    • G06F40/58—Use of machine translation, e.g. for multi-lingual retrieval, for server-side translation for client devices or for real-time translation

Definitions

  • the present invention relates to a numerical information management apparatus capable of searching numerical information according to a user's purpose.
  • the various information is formed socially or personally by human activities.
  • the various information may be information related to text, an image, a numerical value (number), and the like.
  • Korean Patent Registration No. 10-0535373 relates to an information retrieval management system, which merely provides and manages information including keywords through general keyword retrieval, so that it is difficult to search, identify and utilize numerical information. There is this.
  • An object of the present invention is to provide a numerical information management apparatus capable of searching numerical information that can provide a search service suitable for a user's purpose by managing and managing numerical information in a single data structure.
  • an object of the present invention can provide a numerical information management apparatus capable of searching numerical information that can provide a search keyword extended search through the general search, correlation search and dimensional search, and can provide the search results by graphing the results. .
  • Numerical information management apparatus capable of searching numerical information according to an embodiment of the present invention for achieving the above object is a time perspective for recording time information for the numerical information, a spatial perspective for recording spatial information, the time information And at least one of a user's viewpoint of recording information other than the spatial information, cube data having a set row structure including numerical values, and metadata for interpreting the cube data, and storing the separated data.
  • a DB for storing a graph template;
  • a search unit for receiving a search keyword and a search option; And a content provider extracting metadata corresponding to the input search keyword and the search option, extracting and analyzing corresponding cube data using the extracted metadata, and generating and providing at least one graph. .
  • the search unit may perform a preset multilingual translation on the search keyword using an external translation engine, and the content provider may use at least one metadata and cube data corresponding to the multilingual translated search keyword.
  • a graph for the search keyword may be provided.
  • the content providing unit extracts at least one first metadata including an input search keyword and at least one using first cube data corresponding to the extracted first metadata. It is possible to provide a first result list including the first result graph of.
  • the content providing unit if the search option is a correlation search for a particular graph, at least one of the viewpoint of the time, the spatial perspective of the first cube data corresponding to the specific graph and the time of cube data stored in the DB And a second result list including at least one second result graph using at least one second cube data whose correlation coefficient with respect to the spatial perspective is calculated and whose correlation coefficient equal to or greater than a predetermined value is calculated.
  • the content providing unit may provide a result graph reproduced using at least one cube data including an input search keyword when the search option is a dimensional search.
  • the content providing unit may extract a graph template or a recommendation graph template designated by a user from the DB and apply the analyzed cube data to the extracted graph template.
  • the content providing unit may include a graph recommending unit recommending a graph template based on information recorded in time, space and user perspectives of the extracted cube data, and a unit of a numerical value.
  • the cube data is composed of at least one set of columns forming a file, and may be stored in the DB in units of files.
  • time, space, and user views of the cube data may be divided into a plurality of perspectives, and the plurality of perspectives may be hierarchically divided into a higher level concept and at least one lower level concept that depends on the higher level concept. May have a hierarchical name according to the hierarchical position.
  • the metadata includes file index information, column names, analysis information, and management information corresponding to the cube data, and are stored in the form of a relation table, wherein the column names are hierarchical of each viewpoint included in the cube data.
  • the analysis information may include at least one of unit information, a graph template information, a hierarchical column name, and a language for expressing numerical values included in the input numerical information.
  • the hierarchical name may be tn
  • the hierarchical name may be ln
  • the hierarchical name may be Un
  • n may be hierarchical.
  • the numerical information may be information having numerical values input by a user or information having numerical values collected from the Internet and a designated local network using a bot.
  • the content providing unit may include a content sharing unit for sharing the graph provided by the user specified Social Network Services / Sites (SNS), link URL, download.
  • SNS Social Network Services / Sites
  • the numerical information retrieval apparatus capable of retrieving numerical information according to the present invention facilitates the identification of the relationship between the numerical information by structuring and managing the numerical information into a single data structure, thereby providing a search service suitable for the user's purpose. Can be provided.
  • extended information related to the search keyword may be provided through general search, correlation search, and dimensional search.
  • search results are shown in a graph so that the user can easily grasp at a glance.
  • search results can be downloaded or shared through SNS and link URLs, enabling data utilization.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a numerical information management apparatus capable of searching numerical information according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration of a content provider of FIG. 1.
  • 3 is a view for explaining the structure of the cube data according to an embodiment of the present invention.
  • 4 to 5 are diagrams illustrating cube data according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 6 is a view for explaining the cube data of a special purpose according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is a diagram for describing metadata according to an embodiment of the present invention.
  • the numerical information retrieval apparatus capable of retrieving numerical information according to the present invention constructs a database by constructing a variety of numerical information that is socially or personally formed by human activity into a predetermined data structure, and shows numerical information according to a user search option. It can be provided in graph form. Thus, the user can easily grasp the numerical information at a glance, it is possible to provide a graph that meets the user's search objectives.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a numerical information management apparatus capable of searching numerical information according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration of a content provider of FIG. 1.
  • a numerical information management apparatus capable of searching numerical information according to an embodiment of the present invention may include a data structure unit 100, a data input unit 200, and data collection.
  • the unit 300 may include a DB 400, a content provider 500, a searcher 600, a content processor 700, and a content sharer 800.
  • the content provider 500 may include a metadata extractor 510, a cube data extractor 520, a graph recommender 530, and a graph provider 540.
  • the data structure unit 100 may convert the numerical information input based on the structured data structure according to an embodiment of the present invention and store the converted numerical information in the DB 400.
  • the data input unit 200 may be a user interface for receiving numerical information from a user.
  • the data input unit 200 may provide a user interface for inputting numerical information based on the data structure.
  • the data input unit 200 may provide numerical information input by the user to the data structure unit 100.
  • the data input unit 200 may provide the numerical information according to the general numerical information and the special purpose. A special use will be described with reference to FIG. 6.
  • the data collection unit 300 may search for numerical information existing in the internet network and a predetermined local network by using a bot, collect the numerical information searched, and provide it to the data structure unit 100.
  • the numerical information is information related to numerical values generated in society, such as grades generated by students studying at school, card use amount generated by individuals, height, weight, number of individuals generated in nature, and companies. This can be any information that generates numbers such as sales, stock prices, number of customers, and output.
  • the data structure unit 100 may convert numerical information into cube data and metadata and store the same in the DB 400.
  • the cube data is data including a numerical value and may have a structure as shown in FIG. 3.
  • the metadata may include information as shown in FIG. 7 as data for analyzing cube data.
  • the cube data structure 10 records information other than the temporal viewpoint 11: tn for recording time information, the spatial viewpoint 12: ln for recording the spatial information, and time information and spatial information. It has a set row structure that contains a user perspective (13: Un) and a numerical value (14: value).
  • temporal, spatial, and user perspectives of the cube data are each divided into a plurality of perspectives (layer level: n), and the plurality of perspectives are divided into hierarchical concepts and at least one subordinate concept that depends on the parent concept.
  • Each viewpoint may have a hierarchical name according to the hierarchical position.
  • each viewpoint may be divided into seven layers.
  • the time view 11 tn may be divided into seven layers having hierarchical names t0 to t6.
  • t6 may be defined as a sixth layer of time.
  • each layer of t0 to t6 may be given the following layer column names. That is, t0 may be the highest concept, and t6 may be the lowest concept.
  • the space view 12: ln may be divided into seven layers having hierarchical names of l0 to l6.
  • l2 may be defined as a second layer of time.
  • the following hierarchical column names may be given to each layer of l0 to l6. That is, l0 may be the highest concept, and l6 may be the lowest concept.
  • the user viewpoint 13 (Un) may be divided into seven layers having hierarchical names of U0 to U6.
  • U1 may be defined as meaning the first layer of time.
  • the user perspective 13 (Un) does not give a hierarchical column name by default, and a user may register when inputting data through the data input unit 200.
  • the data collection unit 300 it may be given by the data structure unit 100 using the data of the user perspective contained in the collected numerical information.
  • hierarchical column names may be stored in metadata.
  • the numerical information relates to the biological water, it may be given as follows.
  • the price may be given as follows.
  • the cube data has a set row (row) structure, it can be expanded in the column direction.
  • the cube data may be composed of a plurality of set columns, and the plurality of set columns may form one file. That is, the cube data may be formed for each file.
  • the data structure unit 100 is based on a time view (11: tn) and a space view (12: ln) from numerical information input through the data input unit 200 and the data collection unit 300. And extracting at least one of the user viewpoints 13 (Un) and a numerical value (14: value) and writing them in a corresponding area to generate cube data.
  • the cube data may have only a time point of view and a numerical value.
  • the data structure unit 100 may store the generated cube data in the cube data DB 410 of the DB 400 on a file basis.
  • cube data generated in file units may have the embodiments as shown in FIGS. 4 to 6.
  • the cube data 20 is generated from numerical information on 'the number of male and female populations (files) for each country in July 2015', t2, t3 as a time point of view, and l0.l2 as a space point of view.
  • the hierarchical value of the layers of U0 and U1 and the numerical value of each set string may include population numbers.
  • the cube data may have column names of 't2, t3, l0, l2, U0, U1', and such column name information may be stored in the corresponding metadata.
  • the cube data 20 may include only a user viewpoint and a numerical value (distance) when the cube data 20 is generated from numerical information about 'distance (file) for each planet from the sun'.
  • the cube data may have a column name of 'U0', and such column name information may be stored in the corresponding metadata.
  • the data structure unit 100 may generate the cube data 20 from the numerical information for special use as shown in FIG. 6.
  • the special purpose may be numerical information written for a specific purpose such as map coordinates, Go, game records, genealogy, timetable, body management table and molecular formula. That is, unlike general numerical information that can be represented by a general graph, a special graph for a specific purpose may be required.
  • FIG. 6 may be numerical information 21 about Go notation and cube data 20 about numerical information.
  • the cube data may have a time t5 as the time point of view, the black or white number U0 as the user point of view and a numerical value.
  • the numerical value may be recorded by a method preset for a special use.
  • Go it can be recorded as 'left reference position-decimal point-right reference position'. Accordingly, the numerical value becomes 17.19, and the cube data includes a plurality of set strings as time passes.
  • the data structure unit 100 may generate cube data based on the data structure from the numerical information, generate metadata for interpreting the generated cube data, and store the metadata in the metadata DB 420 of the DB 400.
  • the information included in the metadata may be stored in the form of a relationship table. Accordingly, data security can be strengthened by separating and managing metadata from cube data.
  • the metadata 30 may include file index information 31, column names 32, analysis information 33, and management information 34 corresponding to corresponding cube data.
  • the file index information 31 may be information such as an index value for extracting cube data stored in a file unit, a file name (graph name), and the like.
  • the column name 32 is defined in the hierarchical name order of each viewpoint included in the cube data, and if the cube data includes a time perspective t1, a user perspective U0, and a numerical value, The column name of the cube data can be 't1, U0'.
  • the analysis information 33 is for analyzing the relationship between the hierarchical value and the numerical value included in the cube data, and includes at least one of unit information, graph template information, hierarchical column name, and language for expressing the numerical value included in the input numerical information. It may include one.
  • the unit information may be divided into metrology, abbreviation units, and symbols.
  • a metrology unit may be a numerical value unit such as weight, length, number, currency unit, or the like.
  • the reduction unit is a unit for reducing expression when the unit of the numerical value is large. For example, if the unit has a reduction unit (10,000) and the numerical value is 1, it can be interpreted as one unit.
  • the reduction unit may be used when expressing a multiplier. As an example, the reduction unit may be 6 when expressing 10 6 . Meanwhile, the symbol may be applied when using a numerical value such as multiplier, root, pi, or the like.
  • the graph template information may be graph template information capable of showing the numerical information according to whether the numerical information has a special use. In the case of special use, only the predetermined number is written, and the corresponding analysis method can be stored and used separately to reduce the data amount of metadata.
  • the language may be a language name representing each hierarchical value of the cube data.
  • the management information 34 may be additional information for data management, and may include owners, sources (sources) of numerical information, use frequency of the corresponding cube data, update cycles, and free information according to the use of the information. .
  • the DB 400 may separately store cube data 20, metadata 30, and graph templates generated by the data structure unit 100.
  • the cube data DB 410 may store cube data in file units.
  • the metadata DB 420 may store metadata in the form of a relational table.
  • the graph template DB 430 stores various graphs, and may be divided into a special purpose graph and a general graph.
  • the content provider 500 may extract metadata corresponding to the search keyword and the search option input through the searcher 600, and extract the cube data using the extracted metadata.
  • the content provider 500 may analyze the cube data and provide a graph by using the extracted metadata information.
  • a graph may be provided using metadata and cube data generated by the data structure unit 100.
  • the search unit 600 may perform a preset multilingual translation on the search keyword through a preset external translation engine.
  • the search unit 600 may provide a search keyword, a plurality of translation keywords translated into multiple languages, and a search option to the content provider 500.
  • the search option may be one of a general search, a correlation search, and a dimensional search.
  • the search option may also include a search range.
  • the search range can be specified by the user.
  • the general search extracts at least one first metadata including the input search keyword, and provides a result list including at least one result graph generated using the first cube data corresponding to the first metadata.
  • the correlation search extracts at least one second cube data having a correlation forming a similar pattern with the spatiotemporal pattern of the specific graph selected by the user from the result list of the general search, and extracts at least one result graph generated by using the correlation data. It can provide a list of results to include, and can zoom in on a specific graph selected by the user.
  • the dimensional search may extract and provide at least one third cube data including the input search keyword, and generate and provide a result graph using the third cube data selected by the user.
  • the first metadata may be metadata including a search keyword
  • the first cube data may be cube data corresponding to the first metadata
  • the second cube data may be cube data having a correlation with the first cube data
  • the third cube data may be cube data including a search keyword.
  • the metadata extracting unit 510 may extract metadata including a hierarchical column name corresponding to a search keyword during a general search. At this time, a similar word of a search keyword may be included and extracted.
  • the cube data extractor 520 may extract the cube data using file index information and column names included in the metadata extracted by the metadata extractor 510.
  • the cube data extraction unit 520 when the correlation search, the time value and time perspective of each cube data stored in the cube data DB 410 and the hierarchical value pattern of the time and space perspective of the cube data corresponding to the specific graph that is the correlation search target and The correlation coefficient may be calculated by comparing the hierarchical pattern of the spatial perspective, and cube data having the calculated correlation coefficient greater than or equal to a predetermined value may be extracted.
  • a correlation through drill up or drill down analysis may be provided using a hierarchical structure of cube data.
  • the correlation coefficient may be calculated using a general correlation function (Correl function).
  • the correlation coefficient may indicate a degree of correlation between two variables measured as a score between -1 and 1. In this case, the closer to -1, the higher the negative correlation, the closer to +1, the stronger the positive correlation, and the closer to 0, there is no correlation between the two variables.
  • the preset value may be set to a value close to one.
  • the cube data extractor 520 may extract cube data having a hierarchical value corresponding to the search keyword during the dimensional search.
  • the cube data extractor 520 may provide the extracted cube data to the graph provider 540.
  • the cube data extractor 520 may provide only cube data extracted according to a user request through a display unit (not shown).
  • the graph recommending unit 530 may recommend a graph template according to the unit of information and numerical values recorded in the time, space, and user perspectives of the extracted cube data, or may recommend a graph template having the highest user use frequency. .
  • multi-bar series is recommended
  • a line series is recommended
  • a bar series is recommended. If the value is 6 or less, a radial series may be recommended.
  • the graph provider 540 analyzes the cube data extracted by the cube data extractor 510 using analysis information of the meta data extracted by the metadata extractor 520, and corresponds to the graph template corresponding to the analyzed cube data. Extract and provide a graph for the search keywords according to the search options.
  • the recommendation graph template of the graph recommendation unit 530 may be used, or a graph template designated by the user may be used.
  • the special graph can be applied.
  • 8 to 11 are result windows providing result lists and graphs provided by the graph providing unit 540 in response to the search keywords and the search options.
  • a search keyword 'population' may be input into the search box 61, and a general search may be selected as the search option 62.
  • a result list 50 including at least one search result 70 may be provided through the result window 60.
  • the search result 70 may include a corresponding file name or graph name 71, a result graph 40, and a selection window 72.
  • the result list 50 may be a result list through extraction of the first metadata including 'population', such as a hierarchical column name and a file name, from among metadata stored in the metadata DB 420.
  • the result list 50 may be selected by the user through the selection window 72.
  • the result list 50 corresponds to the selected result 70 together with the result list 50 as shown in FIG.
  • the resulting graph 40 can be provided.
  • the correlation search may be performed by selecting the correlation search button 41 for the result graph selected in FIG. 9.
  • the second metadata having a correlation is displayed through the result window 60 as shown in FIG.
  • the extracted result list 50 may be provided.
  • the result list 50 may include graphs forming a similar pattern correlated with a specific graph selected by the user.
  • FIG. 11 is a result window 60 providing a result graph 40 and a result list 50 according to the dimensional search.
  • the search keyword '2016 Korea' is input through the search box 61, and a search option ( 62) may be a dimensional search.
  • cube data stored in the cube data DB 410 includes '2016' in the hierarchical value of the time perspective, and extracts the third cube data in which 'Korea' is commonly included in the hierarchical value of the spatial perspective.
  • the result graph 50 and the result graph 40 generated using the specific results selected by the user in the result list 50 may be provided.
  • the content provider 500 may provide the cube data as one of an Excel file and a text file according to the free information.
  • the provided cube data may include only valid data from which null data is removed.
  • the content providing unit 500 may provide the cube data to the content processing unit 700, and the cube data processed by the content processing unit 700. You can regenerate and provide a new graph for.
  • the data processing may be one of modification, division, deletion, and merging. Thus, collaboration between multiple users is possible.
  • the content processing unit 700 may perform at least one of modification, division, deletion, expansion, and merging in units of a set string of cube data according to a user input.
  • the merging may be performed in units of set columns for at least two cube data in which the unit information of metadata matches
  • the expansion may be performed in units of sets for at least two cube data in which at least one of the hierarchical column names matches. Can be performed.
  • the content sharing unit 800 may provide a graph provided through the display unit (not shown) in the content providing unit 500 through a user specified social network services / sites, a link URL, and a download.
  • the user can share the graph using the desired numerical information, or can be used as utilization data.
  • or 11 mentioned only the main matter of this invention, and this invention is limited to the structure of FIG. 1 thru

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Abstract

본 발명은 사용자 목적에 따른 수치정보 검색이 가능한 수치정보 관리장치에 관한 것이다. 보다 구체적으로, 수치정보에 대한 시간정보를 기록하는 시간 관점, 공간정보를 기록하는 공간 관점, 상기 시간정보 및 공간정보 이외의 정보를 기록하는 사용자 관점 중 적어도 하나와, 수치 값을 포함하는 세트 열(row) 구조를 가지는 큐브데이터 및 상기 큐브데이터를 해석하기 위한 메타데이터를 분리하여 저장하고, 적어도 하나의 그래프 템플릿을 저장하는 DB; 검색 키워드 및 검색옵션을 입력받는 검색부; 및 상기 입력된 검색 키워드 및 검색옵션에 대응되는 메타데이터를 추출하고, 추출된 메타데이터를 이용하여 해당 큐브데이터를 추출 및 해석하여, 적어도 하나의 그래프를 생성 및 제공하는 컨텐츠 제공부를 포함하는 것을 특징으로 하는 수치정보 검색이 가능한 수치정보관리장치에 관한 것이다.

Description

수치정보 검색이 가능한 수치정보 관리장치
본 발명은 사용자 목적에 따른 수치정보 검색이 가능한 수치정보 관리장치에 관한 것이다.
인간활동에 의해 사회적 또는 개인적으로 다양한 정보들이 형성된다. 이때, 다양한 정보들은 텍스트, 이미지, 수치(숫자) 등과 관련된 정보들이 될 수 있다.
한편, 사용자들은 이러한 정보들의 통계 등을 활용하여 연구개발, 의사결정 등에 적용하고 있다. 이에, 첨단과학기술에 의존한 정보의 수집과 축적 및 검색과 이용은, 정보화 사회에 있어서 인간의 지적 활동에 필요 불가결한 행위의 하나라고 할 수 있다.
이를 위해, 다양한 자원관리장치들이 개시되고 있다. 한국등록특허 제10-0535373호는 정보검색관리시스템에 관한 것으로, 일반적인 키워드검색을 통해, 키워드가 포함된 정보를 제공하고 관리하는 것에 불과하여, 수치정보들에 대한 검색, 관계파악 및 활용 등에 어려움이 있다.
이에, 사용자목적에 맞게 수치정보를 검색하거나 활용할 수 있고, 수치정보를 한눈에 파악할 수 있는 적합한 그래프 형태로 제공할 수 있는 수치정보관리장치가 요구된다.
본 발명의 목적은, 수치정보를 단일 데이터구조로 구조화하여 관리함으로써 사용자 목적에 맞는 검색서비스를 제공할 수 있는 수치정보 검색이 가능한 수치정보관리장치를 제공하는데 있다.
또한, 본 발명의 목적은 일반검색, 상관검색 및 차원검색을 통해 검색 키워드 확장검색을 제공하고, 검색결과를 그래프로 도시화하여 제공할 수 있는 수치정보 검색이 가능한 수치정보관리장치를 제공할 수 있다.
상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시 예에 따른 수치정보 검색이 가능한 수치정보관리장치는 수치정보에 대한 시간정보를 기록하는 시간 관점, 공간정보를 기록하는 공간 관점, 상기 시간정보 및 공간정보 이외의 정보를 기록하는 사용자 관점 중 적어도 하나와, 수치 값을 포함하는 세트 열(row) 구조를 가지는 큐브데이터 및 상기 큐브데이터를 해석하기 위한 메타데이터를 분리하여 저장하고, 적어도 하나의 그래프 템플릿을 저장하는 DB; 검색 키워드 및 검색옵션을 입력받는 검색부; 및 상기 입력된 검색 키워드 및 검색옵션에 대응되는 메타데이터를 추출하고, 추출된 메타데이터를 이용하여 해당 큐브데이터를 추출 및 해석하여, 적어도 하나의 그래프를 생성 및 제공하는 컨텐츠 제공부를 포함할 수 있다.
또한, 상기 검색부는, 외부 번역엔진을 이용하여 상기 검색 키워드에 대해 기설정된 다국어 번역을 수행하고, 상기 컨텐츠 제공부는, 상기 다국어 번역된 검색 키워드에 대응되는 적어도 하나의 메타데이터 및 큐브데이터를 이용하여 상기 검색 키워드에 대한 그래프를 제공할 수 있다.
또한, 상기 컨텐츠 제공부는, 상기 검색옵션이 일반검색이면, 입력된 검색 키워드를 포함하는 적어도 하나의 제1메타데이터를 추출하고, 추출된 제1메타데이터에 대응되는 제1큐브데이터를 이용한 적어도 하나의 제1결과그래프를 포함하는 제1결과리스트를 제공할 수 있다.
또한, 상기 컨텐츠 제공부는, 상기 검색옵션이 특정 그래프에 대한 상관검색이면, 상기 특정그래프에 대응하는 제1큐브데이터의 시간관점, 공간관점 중 적어도 하나의 관점과 상기 DB에 저장된 큐브데이터들의 시간관점 및 공간관점에 대한 상관계수를 산출하고, 기설정치 이상의 상관계수가 산출된 적어도 하나의 제2큐브데이터를 이용한 적어도 하나의 제2결과그래프를 포함하는 제2결과리스트를 제공할 수 있다.
또한, 상기 컨텐츠 제공부는, 상기 검색옵션이 차원 검색이면, 입력된 검색 키워드를 포함하는 적어도 하나의 큐브데이터를 이용하여 재생성된 결과그래프를 제공할 수 있다.
또한, 상기 컨텐츠 제공부는, 사용자에 의해 지정된 그래프 템플릿 또는 추천 그래프 템플릿을 상기 DB에서 추출하고, 상기 해석된 큐브데이터를 상기 추출된 그래프 템플릿에 적용하여 제공할 수 있다.
또한, 상기 컨텐츠 제공부는, 상기 추출된 큐브데이터의 시간관점, 공간관점 및 사용자관점에 기록된 정보여부 및 수치 값의 단위에 따라 그래프 템플릿을 추천하는 그래프 추천부를 포함할 수 있다.
또한, 상기 큐브 데이터는, 파일을 형성하는 적어도 하나의 세트 열로 구성되고, 파일 단위로 상기 DB에 저장될 수 있다.
또한, 상기 큐브 데이터의 시간 관점, 공간 관점 및 사용자 관점은 각각 다수의 관점으로 구분되고, 상기 다수의 관점은, 상위 개념, 상기 상위 개념에 종속되는 적어도 하나의 하위 개념으로 계층 구분되며, 각 관점은 계층위치에 따른 계층명을 가질 수 있다.
또한, 상기 메타 데이터는, 해당 큐브 데이터에 대응되는 파일 색인정보, 컬럼명, 해석정보 및 관리정보를 포함하고, 관계테이블형태로 저장되며, 상기 컬럼명은 상기 해당 큐브 데이터에 포함된 각 관점의 계층명 순서로 정의 되고, 상기 해석정보는, 상기 입력된 수치정보에 포함된 수치 값 표현을 위한 단위정보, 그래프 템플릿 정보, 계층 컬럼명, 언어 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 상기 시간 관점의 계층명은 tn이되고, 공간관점의 계층명은 ln이되며, 사용자관점의 계층명은 Un이 되고, n은 계층레벨이 될 수 있다.
또한, 상기 수치정보는, 사용자에 의해 입력된 수치 값을 가지는 정보 또는 봇을 이용해 인터넷 및 지정된 로컬망에서 수집된 수치 값을 가지는 정보가 될 수 있다.
또한, 상기 컨텐츠 제공부에서 제공된 그래프를 사용자 지정 SNS(Social Network Services/Sites), 링크 URL, 다운로드를 통해 공유하는 컨텐츠 공유부를 포함할 수 있다.
이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명에 의하면, 본 발명의 수치정보 검색이 가능한 수치정보관리장치는, 수치정보를 단일 데이터구조로 구조화하여 관리함으로써 수치정보 간의 관계파악이 용이하여 사용자 목적에 맞는 검색서비스를 제공할 수 있다.
또한, 일반검색, 상관검색 및 차원검색을 통해 검색 키워드와 관련된 확장정보를 제공할 수 있다. 또한, 검색결과를 그래프로 도시화하여 제공함으로써 사용자가 한눈에 용이하게 파악할 수 있다.
또한, 수치 값을 포함하는 큐브데이터와 큐브데이터를 해석하는 메타데이터를 구분하여 분리저장함으로써 데이터보안을 강화할 수 있다.
또한, 큐브데이터의 관점을 기준으로 적합한 그래프 템플릿을 추천하여 제공함으로써, 수치정보 특성이 반영된 그래프를 제공할 수 있다.
또한, 검색결과를 다운로드하거나, SNS 및 링크 URL 등을 통해 공유할 수 있어 데이터 활용이 가능하다.
또한, 큐브데이터의 컬럼명을 계층명 순서로 정의하여 메타데이터에 저장하고, 이를 이용하여 쿼리 등을 통해 호출하여 큐브데이터를 추출함으로써, 큐브데이터에 변경이 발생되어도 호출쿼리를 재작성할 필요가 없다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 수치정보 검색이 가능한 수치정보 관리장치의 구성을 나타내는 블럭도이다.
도 2는 도 1의 컨텐츠 제공부의 구성을 나타내는 블럭도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 큐브데이터의 구조를 설명하기 위한 도면이다.
도 4 내지 도 5은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 큐브데이터를 나타내는 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 특수용도의 큐브데이터를 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 메타데이터를 설명하기 위한 도면이다.
도 8 내지 도 11은 검색키워드 및 검색옵션에 대응하여 제공되는 결과리스트 및 그래프를 도시한 것이다.
본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 안 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.
따라서 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일실시예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.
이하, 도면을 참조하여 설명하기에 앞서, 본 발명의 요지를 드러내기 위해서 필요하지 않은 사항 즉 통상의 지식을 가진 당업자가 자명하게 부가할 수 있는 공지 구성에 대해서는 도시하지 않거나, 구체적으로 기술하지 않았음을 밝혀둔다.
본 발명의 수치정보 검색이 가능한 수치정보 관리장치는 인간활동에 의해 사회적 또는 개인적으로 형성되는 다양한 수치정보들을 기설정된 하나의 데이터구조로 구조화하여 DB화하고, 사용자 검색옵션에 따라 수치정보들을 도시화된 그래프형태로 제공할 수 있다. 이에, 사용자가 용이하게 수치정보들을 한눈에 파악할 수 있고, 사용자의 검색목적에 부합되는 그래프를 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 수치정보 검색이 가능한 수치정보 관리장치의 구성을 나타내는 블럭도이다. 도 2는 도 1의 컨텐츠 제공부의 구성을 나타내는 블럭도이다.
도 1을 참고하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 수치정보 검색이 가능한 수치정보 관리장치(1000: 이하, 수치정보 관리장치라 함)는 데이터 구조부(100), 데이터 입력부(200), 데이터 수집부(300), DB(400), 컨텐츠 제공부(500), 검색부(600), 컨텐츠 가공부(700) 및 컨텐츠 공유부(800)를 포함할 수 있다.
또한, 도 2를 참고하면, 컨텐츠 제공부(500)는 메타데이터 추출부(510), 큐브데이터 추출부(520), 그래프 추천부(530) 및 그래프 제공부(540)를 포함할 수 있다.
데이터 구조부(100)는 본 발명의 일 실시 예에 따른 구조화된 데이터구조를 기준으로, 입력되는 수치정보들을 변환시켜 DB(400)에 저장할 수 있다.
데이터 입력부(200)는 사용자로부터 수치정보를 입력받기 위한 사용자인터페이스가 될 수 있다. 이때, 데이터 입력부(200)는 데이터구조를 기준으로 수치정보를 입력할 수 있는 사용자인터페이스를 제공할 수 있다. 데이터 입력부(200)는 사용자에 의해 입력된 수치정보를 데이터 구조부(100)로 제공할 수 있다.
한편, 데이터 입력부(200)는 일반적인 수치정보와 특수용도에 따른 수치정보를 구분하여 제공할 수 있다. 특수용도에 대해서는 도 6에서 설명하도록 한다.
또한, 데이터 수집부(300)는 봇(bot)을 이용하여 인터넷망 및 기설정된 로컬망에 존재하는 수치정보를 탐색하고, 탐색되는 수치정보를 수집하여 데이터 구조부(100)로 제공할 수 있다.
여기서, 수치정보는, 사회에서 발생되는 수치(숫자)와 관련된 정보들로, 학교에서 공부하는 학생에 의해 발생되는 성적, 개인에 의해 발생되는 카드사용액, 키, 몸무게, 자연에서 발생되는 개체수, 기업에서 발생되는 매출, 주가, 고객수, 생산량 등의 수치(숫자)를 생성하는 모든 정보들이 될 수 있다.
즉, 데이터 구조부(100)는 본 발명의 데이터구조에 따라, 수치정보를 큐브데이터 및 메타데이터로 변환시켜 DB(400)에 저장할 수 있다. 여기서, 큐브데이터는 수치값을 포함하는 데이터로, 도 3과 같은 구조를 가질 수 있다. 또한, 메타데이터는 큐브데이터를 해석하기 위한 데이터로 도 7과 같은 정보들을 포함할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 큐브데이터의 구조를 설명하기 위한 도면이다. 도 3을 참고하면, 큐브 데이터 구조(10)는 시간정보를 기록하는 시간 관점(11:tn), 공간정보를 기록하는 공간 관점(12:ln), 시간정보 및 공간정보 이외의 정보를 기록하는 사용자 관점(13:Un) 및 수치 값(14:value)을 포함하는 세트 열(row) 구조를 가진다.
또한, 큐브 데이터의 시간 관점, 공간 관점 및 사용자 관점은 각각 다수의 관점(계층레벨:n)으로 구분되고, 다수의 관점은 상위 개념 및 상위 개념에 종속되는 적어도 하나의 하위 개념으로 계층 구분되며, 각 관점은 계층위치에 따른 계층명을 가질 수 있다.
일 예로 도3을 참고하면, 각 관점은 7개의 계층으로 구분될 수 있다.
시간관점(11:tn)은 t0 내지 t6의 계층명을 가지는 7개의 계층으로 구분될 수 있다. 여기서, t6는 시간관점의 6번째 계층이라는 의미로 정의될 수 있다. 또한, t0 내지 t6의 각 계층은 다음과 같은 계층 컬럼명이 부여될 수 있다. 즉, t0는 가장 상위개념이 되고, t6가 가장 하위개념이 될 수 있다.
t0 t1 t2 t3 t4 t5 t6
세기 년 분기 월 일 시간 사용자정의
또한, 공간관점(12:ln)은 l0 내지 l6의 계층명을 가지는 7개의 계층으로 구분될 수 있다. 여기서, l2는 시간관점의 2번째 계층이라는 의미로 정의될 수 있다. 또한, l0 내지 l6의 각 계층은 다음과 같은 계층 컬럼명이 부여될 수 있다. 즉, l0는 가장 상위개념이 되고, l6가 가장 하위개념이 될 수 있다.
l0 l1 l2 l3 l4 l5 l6
대륙 국가 광역시도 시군구 읍면동 사용자정의 사용자정의
또한, 사용자관점(13:Un)은 U0 내지 U6의 계층명을 가지는 7개의 계층으로 구분될 수 있다. 여기서, U1은 시간관점의 1번째 계층이라는 의미로 정의될 수 있다. 한편, 사용자관점(13:Un)은 계층컬럼명을 기본으로 부여하지 않고, 데이터 입력부(200)를 통한 데이터 입력시 사용자가 등록할 수 있다. 또한, 데이터 수집부(300)를 통해 수집되는 경우, 수집된 수치정보 내에 포함된 사용자관점의 데이터를 이용하여 데이터 구조부(100)에서 부여할 수 있다. 한편, 계층컬럼명은 메타데이터에 저장될 수 있다.
일 예로, 수치정보가 생물수에 관한 것이면 다음과 같이 부여될 수 있다.
U0 U1 U2 U3 U4 U5 U6
계 문 강 목 과 속 종
또는, 물가에 관한 것이면 다음과 같이 부여될 수도 있다.
U0 U1 U2 U3 U4 U5 U6
업태구분 업종구분 상품구분 상품명 - - -
한편, 큐브데이터는 세트 열(row) 구조를 가짐으로써, 열 방향으로 확장이 가능하다. 이때, 큐브데이터는 다수의 세트 열로 구성될 수 있으며, 다수의 세트 열은 하나의 파일을 형성할 수 있다. 즉, 큐브데이터는 파일별로 형성될 수 있다.
데이터 구조부(100)는 도 3과 같은 큐브데이터 구조에 따라, 데이터 입력부(200) 및 데이터 수집부(300)를 통해 입력되는 수치정보로부터 시간 관점(11:tn), 공간 관점(12:ln) 및 사용자 관점(13:Un) 중 적어도 하나와 수치 값(14:value)을 추출하여 해당영역에 기록함으로써 큐브 데이터를 생성할 수 있다. 이에, 수치정보가 시간 관점만 포함하는 경우 큐브데이터는 시간관점 및 수치 값만 가질 수 있다.
또한, 데이터 구조부(100)는 생성된 큐브 데이터를 파일 단위로 DB(400)의 큐브데이터 DB(410)에 저장할 수 있다. 한편, 파일 단위로 생성된 큐브 데이터는 도 4 내지 6과 같은 실시 예를 가질 수 있다.
도 4 내지 도 5은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 큐브데이터를 나타내는 도면이다. 도 4를 참고하면, 큐브데이터(20)는 '2015년 7월 국가별 남녀 인구수(파일)'에 대한 수치정보로부터 생성된 것으로, 시간관점으로 t2,t3, 공간관점으로 l0.l2, 사용자관점으로 U0,U1의 계층들에 대한 계층값 및 각 세트열에 대한 수치 값(value)으로 인구수를 포함할 수 있다. 이 경우, 해당 큐브데이터는 't2,t3,l0,l2,U0,U1'의 컬럼명을 가질 수 있으며, 이러한 컬럼명 정보는 해당 메타데이터에 저장될 수 있다.
또는, 도 5과 같이, 큐브데이터(20)는 '태양으로부터의 각 행성별 거리(파일)'에 대한 수치정보로부터 생성된 경우, 사용자관점 및 수치값(거리)만 포함할 수도 있다. 이 경우, 해당 큐브데이터는 'U0'의 컬럼명을 가질 수 있으며, 이러한 컬럼명 정보는 해당 메타데이터에 저장될 수 있다.
한편, 데이터 구조부(100)는 도 6과 같이 특수용도의 수치정보로부터 큐브데이터(20)를 생성할 수도 있다. 이때, 특수용도는 지도좌표, 바둑, 경기기록, 족보, 시간표, 체형관리표 및 분자식 등의 특정목적에 맞게 작성된 수치정보가 될 수 있다. 즉, 일반적인 그래프로 표현될 수 있는 일반 수치정보들과 달리, 특정목적에 맞는 특수 그래프가 요구되는 수치정보가 될 수 있다.
일 예로, 도 6은 바둑 기보에 관한 수치정보(21) 및 수치정보에 대한 큐브데이터(20)가 될 수 있다. 이때, 흑돌 27번째수의 위치가 바둑판의 좌하귀 17, 우상귀 19의 위치이면, 큐브데이터는 시간관점으로 시간(t5), 사용자관점으로 흑 또는 백 번째수(U0) 및 수치 값을 가질 수 있다.
이때, 수치값은 특수용도에 맞게 기설정된 방식에 의해 기록될 수 있다. 바둑의 경우 '좌기준위치-소수점-우기준위치'로 기록될 수 있다. 이에, 수치 값은 17.19가 되고, 시간경과에 따라 큐브데이터는 다수의 세트열을 포함하게 된다.
한편, 데이터 구조부(100)는 수치정보로부터 데이터구조를 기준으로, 큐브데이터를 생성하고, 생성된 큐브데이터를 해석하기 위한 메타데이터를 생성하여 DB(400)의 메타데이터 DB(420)에 저장할 수 있다. 이때, 메타데이터에 포함된 정보들은 관계테이블 형태로 저장될 수 있다. 이에, 메타데이터를 큐브데이터와 분리하여 저장관리함으로써 데이터보안을 강화할 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 메타데이터를 설명하기 위한 도면이다. 도 7을 참고하면, 메타데이터(30)는 해당 큐브 데이터에 대응되는 파일 색인정보(31), 컬럼명(32), 해석정보(33) 및 관리정보(34)를 포함할 수 있다.
여기서, 파일 색인정보(31)는 파일단위로 저장된 큐브데이터 추출을 위한 색인값, 파일명(그래프명) 등의 정보가 될 수 있다. 또한, 컬럼명(32)은 해당 큐브 데이터에 포함된 각 관점의 계층명 순서로 정의되는 것으로, 해당 큐브데이터가 시간관점(t1), 사용자관점(U0) 및 수치 값(value)를 포함하면, 해당 큐브데이터의 컬럼명은 't1,U0'가 될 수 있다.
또한, 해석정보(33)는 큐브데이터에 포함된 계층 및 수치값의 관계 해석을 위한 것으로, 입력된 수치정보에 포함된 수치 값 표현을 위한 단위정보, 그래프 템플릿 정보, 계층 컬럼명, 언어 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
여기서, 단위정보는 도량형, 줄임단위, 기호로 구분될 수 있다. 도량형은 무게, 길이, 개수, 화폐단위 등과 같은 수치 값 단위가 될 수 있다. 또한, 줄임단위는 수치값의 단위가 큰 경우 줄임표현하기 위한 단위로, 일 예로 만(10,000) 줄임단위를 가지며 수치값이 1이면, 일만으로 해석할 수 있다. 또한, 줄임단위는 승수표현시 이용될 수도 있다. 일 예로, 106표현시 줄임단위는 6이 될 수 있다. 한편, 기호는 승수, 루트, 파이 등의 수치값 이용시 적용될 수 있다.
또한, 그래프 템플릿 정보는 수치정보의 특수용도 여부에 따라 수치정보를 도시화할 수 있는 그래프 템플릿 정보가 될 수 있다. 특수용도의 경우 기설정된 번호만 기재하고, 해당 해석방법은 별도로 저장하여 이용함으로써 메타데이터의 데이터량을 줄일 수 있다.
또한, 언어는 큐브데이터의 각 계층값을 표현한 언어명이 될 수 있다.
한편, 관리정보(34)는 데이터 관리를 위한 부가적인 정보들로, 수치정보의 소유자, 출처(원천), 해당 큐브데이터의 이용횟수, 갱신주기, 해당 정보이용에 따른 유무료정보 등이 포함될 수 있다.
DB(400)는 데이터 구조부(100)에 의해 생성된 큐브데이터(20), 메타데이터 (30)및 그래프 템플릿을 각각 분리하여 저장할 수 있다.
큐브데이터 DB(410)는 큐브데이터를 파일단위로 구분하여 저장할 수 있다.
메타데이터 DB(420)는 메타데이터를 관계형 테이블 형태로 저장할 수 있다.
그래프 템플릿 DB(430)는 다양한 그래프를 저장하며, 특수용도 그래프 및 일반 그래프로 구분될 수 있다.
컨텐츠 제공부(500)는 검색부(600)를 통해 입력된 검색 키워드 및 검색옵션에 대응되는 메타데이터를 추출하고, 추출된 메타데이터를 이용하여 해당 큐브데이터를 추출할 수 있다. 또한, 컨텐츠 제공부(500)는 추출된 메타데이타의 정보를 이용하여 해당 큐브데이터를 해석하고 그래프를 제공할 수 있다. 또는, 데이터 입력부(200)를 통해 수치정보 입력시, 데이터 구조부(100)에서 생성한 메타데이터 및 큐브데이터를 이용하여 그래프를 제공할 수도 있다.
검색부(600)는 검색 키워드 및 검색옵션이 입력되면, 기설정된 외부 번역엔진을 통해 해당 검색 키워드에 대해 기설정된 다국어 번역을 수행할 수 있다. 검색부(600)는 검색 키워드, 다국어 번역된 다수의 번역키워드 및 검색옵션을 컨텐츠 제공부(500)로 제공할 수 있다.
여기서, 검색옵션은 일반검색, 상관검색, 차원검색 중 하나가 될 수 있다. 또한, 검색옵션은 검색범위도 포함할 수 있다. 검색범위는 사용자에 의해 지정될 수 있다.
일반 검색은 입력된 검색 키워드를 포함하는 적어도 하나의 제1메타데이터를 추출하고, 제1메타데이터에 대응되는 제1큐브데이터를 이용하여 생성된 적어도 하나의 결과그래프를 포함하는 결과리스트를 제공하고, 사용자에 의해 선택된 특정그래프를 확대제공할 수 있다.
상관검색은 일반검색의 결과리스트에서 사용자에 의해 선택된 특정그래프의 시공간적 패턴과 유사패턴을 형성하는 상관관계를 가지는 적어도 하나의 제2큐브데이터를 추출하고, 이를 이용하여 생성된 적어도 하나의 결과그래프를 포함하는 결과리스트를 제공하고, 사용자에 의해 선택된 특정그래프를 확대제공할 수 있다.
차원검색은 입력된 검색 키워드를 포함하는 적어도 하나의 제3큐브데이터를 추출하여 제공하고, 사용자에 의해 선택된 제3큐브데이터들을 이용한 결과그래프를 생성하여 제공할 수 있다.
여기서, 제1메타데이터는 검색키워드를 포함하는 메타데이터가 되고, 제1큐브데이터는 제1메타데이터에 대응되는 큐브데이터가 될 수 있다. 또한, 제2큐브데이터는 제1큐브데이터와 상관관계를 가지는 큐브데이터가 될 수 있다. 또한, 제3큐브데이터는 검색키워드를 포함하는 큐브데이터가 될 수 있다.
메타 데이터 추출부(510)는 일반검색시, 검색 키워드에 대응되는 계층 컬럼명을 포함하는 메타 데이터를 추출할 수 있다. 이때, 검색 키워드의 유사어도 포함하여 추출할 수 있다.
큐브 데이터 추출부(520)는 메타 데이터 추출부(510)에서 추출된 메타 데이터에 포함된 파일 색인정보 및 컬럼명을 이용하여 해당 큐브 데이터를 추출할 수 있다. 또한, 큐브 데이터 추출부(520)는 상관검색시, 상관검색대상인 특정그래프에 대응되는 큐브데이터의 시간관점 및 공간관점의 계층값 패턴과 큐브데이터 DB(410)에 저장된 각 큐브데이터의 시간관점 및 공간관점의 계층값 패턴을 비교하여 상관계수를 산출하고, 산출된 상관계수가 기설정치 이상이 되는 큐브데이터들을 추출할 수 있다. 이때, 큐브데이터의 계층구조를 이용하여 드릴업 또는 드릴다운 분석을 통한 상관관계를 제공할 수도 있다.
이때, 상관계수는 일반적인 상관함수(Correl 함수)를 이용하여 산출할 수 있다. 일반적으로, 상관계수는 점수로 측정된 두 변수 간의 상관관계 정도를 -1에서 1사이로 나타낼 수 있다. 이때, -1에 가까울수록 음(-)의 상관관계가 높고, +1에 가까울수록 양(+)의 상관관계가 강하며, 0에 가까울수록 두 변수 간의 상관관계가 없는 것을 나타낸다. 이에, 기설정치는 1에 가까운 수치로 설정될 수 있다.
또한, 큐브 데이터 추출부(520)는 차원검색시, 검색 키워드에 대응되는 계층값을 가지는 큐브데이터를 추출할 수 있다. 큐브 데이터 추출부(520)는 추출된 큐브데이터를 그래프 제공부(540)로 제공할 수 있다. 또는, 큐브 데이터 추출부(520)는 사용자요청에 따라 추출된 큐브데이터만을 디스플레이부(미도시)를 통해 제공할 수도 있다.
그래프 추천부(530)는 추출된 큐브데이터의 시간관점, 공간관점 및 사용자관점에 기록된 정보여부 및 수치 값의 단위에 따라 그래프 템플릿을 추천하거나, 사용자 이용횟수가 최고인 그래프 템플릿을 추천할 수 있다.
일 예로, 시간관점, 공간관점 및 사용자관점이 모두 있는 경우 멀티막대계열을 추천하고, 시간차원이 있으면 꺾은선 계열을 추천하고, 공간차원이 있는 경우 막대계열을 추천하고, 관점이 1개이며 계층값이 6개 이하이면 방사형 계열을 추천할 수 있다.
그래프 제공부(540)는 큐브데이터 추출부(510)에서 추출된 큐브 데이터를 메타 데이터 추출부(520)에서 추출된 메타 데이터의 해석정보를 이용하여 해석하고, 해석된 큐브 데이터에 대응되는 그래프 템플릿을 추출하여 검색옵션에 따라 검색 키워드에 대한 그래프를 제공할 수 있다.
이때, 그래프 추천부(530)의 추천 그래프 템플릿을 이용하거나, 사용자에 의해 지정된 그래프 템플릿을 이용할 수 있다. 한편, 특수용도인 경우 해당 특수그래프를 적용할 수 있다.
한편, 도 8 내지 도 11은 검색키워드 및 검색옵션에 대응하여 그래프 제공부(540)에서 제공되는 결과리스트 및 그래프를 제공하는 결과창이다.
도 8을 참고하면, 검색창(61)에 검색키워드 '인구'를 입력하고, 검색옵션(62)으로 일반검색이 선택된 경우가 될 수 있다. 이때, 결과창(60)을 통해 적어도 하나의 검색결과(70)를 포함하는 결과리스트(50)가 제공될 수 있다. 또한, 검색결과(70)는 해당 파일명 또는 그래프명(71), 결과그래프(40), 및 선택창(72)을 포함할 수 있다.
결과리스트(50)는 메타데이터DB(420)에 저장된 메타데이터들 중, 계층 컬럼명 및 파일명 등에 '인구'가 포함된 제1메타데이터 추출을 통한 결과리스트가 될 수 있다. 이때, 결과리스트(50)는 선택창(72)을 통해 사용자에 의해 선택 가능하며, 특정 결과(70)가 선택되면 도 9와 같이 결과리스트(50)와 함께 선택된 특정 결과(70)에 대한 해당 결과그래프(40)를 제공할 수 있다. 이때, 도 9에서 선택된 결과 그래프에 대한 상관검색버튼(41) 선택을 통해 상관검색을 수행할 수 있다.
한편, 사용자에 의해 특정 결과그래프(40:일반검색의 결과리스트에서 선택된 결과그래프)에 대한 상관검색이 입력되면, 도 10과 같이 결과창(60)을 통해, 상관관계를 가지는 제2메타데이터를 추출하여 결과리스트(50)를 제공할 수 있다. 이때, 결과리스트(50)는, 사용자에 의해 선택된 특정그래프와 상관관계가 있는 유사패턴을 형성하는 그래프들을 포함할 수 있다.
또한, 도 11은 차원검색에 따른 결과그래프(40) 및 결과리스트(50)를 제공하는 결과창(60)으로, 검색창(61)을 통해 검색키워드 '2016 대한민국'가 입력되고, 검색옵션(62)이 차원검색인 경우가 될 수 있다.
차원검색시, 큐브데이터DB(410)에 저장된 큐브데이터 중, 시간관점의 계층값에 '2016'이 포함되고, 공간관점의 계층값에 '대한민국'이 공통적으로 포함된 제3큐브데이터 추출을 통한 결과리스트(50) 및 결과리스트(50)에서 사용자에 의해 선택된 특정결과들을 이용하여 생성된 결과그래프(40)를 제공할 수 있다.
한편, 컨텐츠 제공부(500)는 제공된 그래프에 대한 큐브데이터 다운로드 요청시, 유무료정보에 따라 해당 큐브데이터를 엑셀파일 및 텍스파일 중 하나의 파일로 제공할 수 있다. 이때, 제공되는 큐브데이터는 널(null) 데이터가 제거된 유효데이터만을 포함할 수 있다.
또한, 컨텐츠 제공부(500)는 사용자에 의해 검색결과 데이터에 대한 가공이 요청되는 경우, 해당 큐브데이터를 컨텐츠 가공부(700)로 제공할 수 있고, 컨텐츠 가공부(700)에서 가공된 큐브데이터에 대한 새로운 그래프를 재생성하여 제공할 수 있다. 이때, 데이터 가공은 수정, 분할, 삭제 및 병합 중 하나가 될 수 있다. 이에, 다수의 사용자 간의 협업이 가능하다.
컨텐츠 가공부(700)는 사용자 입력에 따라, 큐브데이터의 세트열 단위로 수정, 분할, 삭제, 확장 및 병합 중 적어도 하나를 수행할 수 있다. 이때, 병합은 메타데이터의 단위정보가 일치하는 적어도 두 개의 큐브데이터에 대해 세트열 단위로 수행할 수 있고, 확장은 계층 컬럼명 중 적어도 하나가 일치하는 적어도 두 개의 큐브데이터에 대해 세트열 단위로 수행될 수 있다.
컨텐츠 공유부(800)는 컨텐츠 제공부(500)에서 디스플레이부(미도시)를 통해 제공된 그래프를 사용자 지정 SNS(Social Network Services/Sites), 링크 URL, 다운로드 등을 통해 제공할 수 있다. 이에, 사용자는 희망하는 수치정보를 이용한 그래프를 공유하거나, 활용자료로 이용할 수 있다.
한편, 상기에서 도 1 내지 도 11을 이용하여 서술한 것은, 본 발명의 주요 사항만을 서술한 것으로, 그 기술적 범위 내에서 다양한 설계가 가능한 만큼, 본 발명이 도 1 내지 도 11의 구성에 한정되는 것이 아님은 자명하다.

Claims (13)

  1. 수치정보에 대한 시간정보를 기록하는 시간 관점, 공간정보를 기록하는 공간 관점, 상기 시간정보 및 공간정보 이외의 정보를 기록하는 사용자 관점 중 적어도 하나와, 수치 값을 포함하는 세트 열(row) 구조를 가지는 큐브데이터 및 상기 큐브데이터를 해석하기 위한 메타데이터를 분리하여 저장하고, 적어도 하나의 그래프 템플릿을 저장하는 DB;
    검색 키워드 및 검색옵션을 입력받는 검색부; 및
    상기 입력된 검색 키워드 및 검색옵션에 대응되는 메타데이터를 추출하고, 추출된 메타데이터를 이용하여 해당 큐브데이터를 추출 및 해석하여, 적어도 하나의 그래프를 생성 및 제공하는 컨텐츠 제공부를 포함하는 것을 특징으로 하는 수치정보 검색이 가능한 수치정보 관리장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 검색부는, 외부 번역엔진을 이용하여 상기 검색 키워드에 대해 기설정된 다국어 번역을 수행하고,
    상기 컨텐츠 제공부는, 상기 다국어 번역된 검색 키워드에 대응되는 적어도 하나의 메타데이터 및 큐브데이터를 이용하여 상기 검색 키워드에 대한 그래프를 제공하는 것을 특징으로 하는 수치정보 검색이 가능한 수치정보 관리장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 컨텐츠 제공부는,
    상기 검색옵션이 일반검색이면, 입력된 검색 키워드를 포함하는 적어도 하나의 제1메타데이터를 추출하고, 추출된 제1메타데이터에 대응되는 제1큐브데이터를 이용한 적어도 하나의 제1결과그래프를 포함하는 제1결과리스트를 제공하는 것을 특징으로 하는 수치정보 검색이 가능한 수치정보 관리장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 컨텐츠 제공부는,
    상기 검색옵션이 특정 그래프에 대한 상관검색이면, 상기 특정 그래프에 대응하는 제1큐브데이터의 시간관점, 공간관점 중 적어도 하나의 관점과 상기 DB에 저장된 큐브데이터들의 시간관점 및 공간관점에 대한 상관계수를 산출하고, 기설정치 이상의 상관계수가 산출된 적어도 하나의 제2큐브데이터를 이용한 적어도 하나의 제2결과그래프를 포함하는 제2결과리스트를 제공하는 것을 특징으로 하는 수치정보 검색이 가능한 수치정보 관리장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 컨텐츠 제공부는,
    상기 검색옵션이 차원 검색이면, 입력된 검색 키워드를 포함하는 적어도 하나의 큐브데이터를 이용하여 재생성된 결과그래프를 제공하는 것을 특징으로 하는 수치정보 검색이 가능한 수치정보 관리장치.
  6. 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 컨텐츠 제공부는,
    사용자에 의해 지정된 그래프 템플릿 또는 추천 그래프 템플릿을 상기 DB에서 추출하고, 상기 해석된 큐브데이터를 상기 추출된 그래프 템플릿에 적용하여 제공하는 것을 특징으로 하는 수치정보 검색이 가능한 수치정보 관리장치.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 컨텐츠 제공부는,
    상기 추출된 큐브데이터의 시간관점, 공간관점 및 사용자관점에 기록된 정보여부 및 수치 값의 단위에 따라 그래프 템플릿을 추천하는 그래프 추천부를 포함하는 것을 특징으로 하는 수치정보 검색이 가능한 수치정보 관리장치.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 큐브 데이터는,
    파일을 형성하는 적어도 하나의 세트 열로 구성되고, 파일 단위로 상기 DB에 저장되는 것을 특징으로 하는 수치정보 검색이 가능한 수치정보 관리장치.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 큐브 데이터의 시간 관점, 공간 관점 및 사용자 관점은 각각 다수의 관점으로 구분되고,
    상기 다수의 관점은, 상위 개념, 상기 상위 개념에 종속되는 적어도 하나의 하위 개념으로 계층 구분되며, 각 관점은 계층위치에 따른 계층명을 가지는 것을 특징으로 하는 수치정보 검색이 가능한 수치정보 관리장치.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 메타 데이터는,
    해당 큐브 데이터에 대응되는 파일 색인정보, 컬럼명, 해석정보 및 관리정보를 포함하고, 관계테이블형태로 저장되며,
    상기 컬럼명은 상기 해당 큐브 데이터에 포함된 각 관점의 계층명 순서로 정의 되고,
    상기 해석정보는, 상기 입력된 수치정보에 포함된 수치 값 표현을 위한 단위정보, 그래프 템플릿 정보, 계층 컬럼명, 언어 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 수치정보 검색이 가능한 수치정보 관리장치.
  11. 제9항에 있어서,
    상기 시간 관점의 계층명은 tn이되고, 공간관점의 계층명은 ln이되며, 사용자관점의 계층명은 Un이 되고, n은 계층레벨이 되는 것을 특징으로 하는 수치정보 검색이 가능한 수치정보 관리장치.
  12. 제1항에 있어서,
    상기 수치정보는, 사용자에 의해 입력된 수치 값을 가지는 정보 또는 봇을 이용해 인터넷 및 지정된 로컬망에서 수집된 수치 값을 가지는 정보가 되는 것을 특징으로 하는 수치정보 검색이 가능한 수치정보 관리장치.
  13. 제1항에 있어서,
    상기 컨텐츠 제공부에서 제공된 그래프를 사용자 지정 SNS(Social Network Services/Sites), 링크 URL, 다운로드를 통해 공유하는 컨텐츠 공유부를 포함하는 것을 특징으로 하는 수치정보 검색이 가능한 수치정보 관리장치.
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