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WO2017111197A1 - 학습 분석에서 빅데이터 시각화 시스템 및 방법 - Google Patents

학습 분석에서 빅데이터 시각화 시스템 및 방법 Download PDF

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Publication number
WO2017111197A1
WO2017111197A1 PCT/KR2016/000264 KR2016000264W WO2017111197A1 WO 2017111197 A1 WO2017111197 A1 WO 2017111197A1 KR 2016000264 W KR2016000264 W KR 2016000264W WO 2017111197 A1 WO2017111197 A1 WO 2017111197A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
visualization
analysis
page
data
server
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Ceased
Application number
PCT/KR2016/000264
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
이재호
조용상
최병기
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Korea Education & Research Information Service
Original Assignee
Korea Education & Research Information Service
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Korea Education & Research Information Service filed Critical Korea Education & Research Information Service
Publication of WO2017111197A1 publication Critical patent/WO2017111197A1/ko
Anticipated expiration legal-status Critical
Ceased legal-status Critical Current

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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; 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
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/20—Education
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor

Definitions

  • the present invention relates to a big data visualization system and method, and more particularly, to a system and method for automatically generating SPARQL-based query statements using metadata and retrieving data and visualizing them in order to visualize big data in learning analysis. It is about.
  • Learning analytics measures, gathers, analyzes, and reports data related to learners and learners' contexts in order to understand and optimize learning and learning environments.
  • the amount of data related to such learning is enormous, and it is difficult for an analyst to directly analyze all the individual data, and thus, it is required to visualize it with a chart.
  • visualization is receiving attention as an analytical technique for intuitively recognizing the overall meaning of big data, and various visualization charts are disclosed, but it is difficult to use unless it is a program developer.
  • the present invention has been made to solve the above-mentioned conventional problems, and an object thereof is to provide a user with a system and method for visualizing big data.
  • the purpose is to visualize the data in various ways according to the needs of the user in the learning analysis.
  • Big data visualization system for realizing the above object is an analysis manager for managing an analysis module for analyzing the raw data to generate the analysis data; A storage space for storing the analysis data in RDF (Resource Description Framework) format; A visualization server configured to visualize the analysis data to generate a visualization page; And a visualization UI for displaying the visualization page and transmitting a user input to the visualization server.
  • the visualization UI receives the user's page request input and delivers the user's page request to the visualization server, the visualization server is the analysis manager.
  • the UI displays the selection page, selects and transmits at least one analysis data item of the analysis data item list from the user to the visualization server, and the visualization server is associated with the received analysis data item.
  • the visualization UI may display the returned visualization page.
  • the information of the analysis module may be metadata of the analysis module.
  • the query may be a SPARQL protocol and RDF Query Language (SPARQL) based query.
  • SPARQL SPARQL protocol and RDF Query Language
  • the visualization server may further include a previously stored visualization chart list to generate the selection page, and the visualization UI receives a selection input of at least one visualization chart from the visualization chart list from the user and delivers the selected visualization chart to the visualization server.
  • the visualization server may visualize the analysis data with the received visualization chart.
  • the data visualization method related to an embodiment of the present invention for realizing the above-mentioned problem is a visualization UI, a visualization server, an analysis manager for managing the analysis module to generate the analysis data by analyzing the raw data (RDF) and RDF (Resource) 1.
  • a method of visualizing data using a storage space for storing the analysis data in a format comprising: a first step of the visualization UI receiving a user's page request input from a user and transferring the received page request to the visualization server; A second step of the visualization server requesting and receiving information of an analysis module managed by the analysis manager from the analysis manager; A third step of the visualization server generating a selection page including an item list of the analysis data to be visualized by using the information of the analysis module and returning the generated page to the visualization UI; A fourth step of displaying, by the visualization UI, the selection page and receiving at least one analysis data item of the analysis data item list from the user and delivering the selected analysis data item to the visualization server; A fifth step in which the visualization server automatically generates a query using information of the analysis module associated with the received analysis data item, and requests and returns the analysis data to the storage space through the query; ; A sixth step of generating, by the visualization server, the visualization page visualizing the returned analysis data and returning the visualization page to the visualization UI; And
  • the information of the analysis module may be metadata of the analysis module.
  • the query may be a SPARQL protocol and RDF Query Language (SPARQL) based query.
  • SPARQL SPARQL protocol and RDF Query Language
  • the visualization server may further include a previously stored visualization chart list to generate the selection page, and in the fourth step, the visualization UI may visualize at least one of the visualization chart list from the user. Receives a chart selection input and delivers it to the visualization server, and in the sixth step, the visualization server may visualize the analysis data with the received visualization chart.
  • the recording medium related to an embodiment of the present invention for realizing the above-described problem is an analysis manager and RDF (Resource Description) for managing an analysis module for generating analysis data by analyzing the visualization UI, visualization server, raw data (raw data)
  • RDF Resource Description
  • an analysis module for generating analysis data by analyzing the visualization UI, visualization server, raw data (raw data)
  • RDF Resource Description
  • a program of instructions that can be executed by the digital processing device is tangibly embodied and read by the digital processing device.
  • the method of visualizing the data comprising: a first step of the visualization UI receiving a user's page request input from a user and delivering the page request input to the visualization server; A second step of the visualization server requesting and receiving information of an analysis module managed by the analysis manager from the analysis manager; A third step of generating a selection page including an item list of the analysis data to be visualized by using the information of the analysis module and returning it to the visualization UI; A fourth step of displaying, by the visualization UI, the selection page and receiving at least one analysis data item of the analysis data item list from the user and delivering the selected analysis data item to the visualization server; A fifth step in which the visualization server automatically generates a query using information of the analysis module associated with the received analysis data item, and requests and returns the analysis data to the storage space through the query; ; A sixth step of generating, by the visualization server, the visualization page visualizing the returned analysis data and returning the visualization page to the visualization UI; And a seventh step of displaying, by the visualization UI, the returned graph page.
  • a computer program related to an embodiment of the present invention for realizing the above-described problem is an analysis manager and RDF (Resource Description) for managing an analysis module for generating analysis data by analyzing the visualization UI, visualization server, raw data (raw data)
  • RDF Resource Description
  • the method of visualizing the data may include: a first step of the visualization UI receiving a page request input from a user and transmitting the page request input from the user to the visualization server; A second step of the visualization server requesting and receiving information of an analysis module managed by the analysis manager from the analysis manager; A third step of generating a selection page including an item list of the analysis data to be visualized by using the information of the analysis module and returning it to the visualization UI; A fourth step of displaying, by the visualization UI, the selection page and receiving at least one analysis data item of the analysis data item list from the user and delivering the selected analysis data item to the visualization server; A fifth step in which the visualization server automatically generates a query using information of the analysis module associated with the received analysis data item, and requests and returns the analysis data to the storage space through the query; ; A sixth step of generating, by the visualization server, the visualization page visualizing the returned analysis data and returning the visualization page to the visualization UI; And
  • the present invention can provide a user with a system and method for visualizing big data.
  • the data may be visualized in various ways according to the needs of the user in the learning analysis.
  • FIG. 1 is a block diagram of a big data visualization system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a flowchart illustrating a data visualization method according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 4A and 4B illustrate that a visualization UI selects and inputs an analysis data item according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 illustrates a visualization chart list according to an embodiment of the present invention.
  • FIGS. 6A and 6B illustrate a visualization page generated by a visualization server according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a block diagram of a big data visualization system according to an embodiment of the present invention.
  • the big data visualization system may include a visualization UI 110, a visualization server 120, an analysis manager 130, and a storage space 140.
  • FIG. 1 since the components shown in FIG. 1 are not essential, a big data visualization system having more or fewer components may be implemented.
  • the visualization UI 110 receives an input from a user and displays a page visualized by the visualization server 120.
  • the visualization server 120 receives the page request input from the user in order to visualize the data and starts the operation, and the visualization information desired by the user on the page returned from the visualization server 120 (analysis data item, type of visualization chart). Etc.) can be selected.
  • the visualization UI 110 displays the page returned from the visualization server 120 to be described later. That is, the visualization server 120 may display a selection page including a list of items of analysis data visualized using the information of the analysis module (metadata of the analysis module), and the visualization server 120 uses the analysis data. To visualize the visualization page.
  • the visualization server 120 is configured to visualize the analysis data to generate a visualization page.
  • the visualization server 120 when the visualization server 120 receives a page request input from the visualization UI 110, the visualization server 120 requests and receives information (metadata) of the analysis module from the analysis manager 130, which will be described later, and uses the information of the analysis module.
  • a selection page including a list of items of analysis data to be visualized is generated and returned to the visualization UI 110.
  • the visualization server 120 may further generate a selection page by further including a pre-stored visualization chart list.
  • the chart list is a list in which various types of chart shapes in which analytical data is visualized are displayed.
  • the chart list may include a bar chart and a pie chart.
  • the visualization UI 110 receives and inputs at least one visualization chart from the visualization chart list to the visualization server 120.
  • the visualization server 120 may visualize the data according to the selected visualization chart when visualizing the analysis data.
  • the visualization server 120 automatically generates a query for retrieving an input for visualization information desired by the user from the visualization UI 110. That is, a query is generated using information (metadata) of the analysis module associated with the received analysis data item, and the analysis data is returned from the storage space 140 through the query.
  • the query may be a query based on SPARQL Protocol And RDF Query Language (SPARQL).
  • SPARQL SPARQL Protocol And RDF Query Language
  • the analysis manager 130 is a configuration for managing the analysis module for generating the analysis data by analyzing the raw data (raw data).
  • the analysis manager 130 may manage a plurality of analysis modules, and each analysis module has metadata.
  • metadata of the analysis module may include a developer, a version of the analysis module, a type of result data analyzed by the analysis module, a type of result data, and the like.
  • the above-described visualization server 120 generates a selection page using the metadata of the analysis module and generates a query.
  • the storage space 140 is configured to store the analysis data analyzed by the analysis manager 130 in a resource description framework (RDF) format.
  • RDF resource description framework
  • the data is stored in the form of 'subject-predicate-object' as a triple structure.
  • FIG. 2 is a flowchart illustrating a data visualization method according to an embodiment of the present invention.
  • the visualization UI 110 receives the user's page request input from the user and transmits the page request input to the visualization server 120 (S10).
  • the visualization server 120 starts generating the selected page (S20), and the visualization server 120 informs the analysis manager 130 of the analysis module managed by the analysis manager 130. Request (S30).
  • the analysis manager 130 returns a list of metadata (S40), and the visualization server 120 generates a selection page including a list of items of analysis data to be visualized using the metadata to generate a visualization UI 110. Return to the selection page (S50).
  • the visualization server 120 may further include a previously stored visualization chart list to generate a selection page and return it to the visualization UI 110.
  • the visualization UI 110 displays the selection page (S60), and receives at least one analysis data item from the item list of analysis data from the user (S70).
  • the visualization UI 110 may display the visualization chart list and receive at least one of the visualization charts.
  • the visualization UI 110 transmits the input information to the visualization server 120 (S80).
  • the visualization server 120 automatically generates a query using information of the analysis module associated with the received analysis data item (S90), and requests the analysis data to the storage space 140 through the query. It is returned (S100) (S110).
  • the query may be generated based on SPARQL Protocol And RDF Query Language (SPARQL).
  • SPARQL SPARQL Protocol And RDF Query Language
  • the visualization server 120 generates a visualization page visualizing the returned analysis data (S120) and returns a visualization page to the visualization UI 110 (S130).
  • the visualization server 120 may visualize the analysis data using the selected visualization chart.
  • the visualization UI 110 displays the returned visualization page (S140).
  • the visualization UI 110 receives the user's page request input from the user and delivers the page request input to the visualization server 120.
  • the visualization server 120 requests metadata of the analysis module managed by the analysis manager 130 from the analysis manager 130.
  • the analysis manager 130 then returns metadata such as 6, 7, 8, and 9 to the visualization server 120.
  • the visualization server 120 generates a selection page including a list of items of analysis data to be visualized using the returned metadata and returns the selection page to the visualization UI 110.
  • FIG. 3 illustrates a selection page including an item list of analysis data according to an embodiment of the present invention
  • the visualization server 120 generates an item 'number of pages read by individual' from the returned metadata 6 and generates the metadata 7.
  • the visualization UI 110 displays the returned selection page and selects and receives at least one of a list of items of analysis data displayed by the user.
  • FIG. 4A and 4B illustrate that a visualization UI selects and inputs an analysis data item according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 4A shows the number of pages read by individual and the number of pages read by date in one chart
  • 4B is a selection input for displaying “personal monthly pages read” and “average monthly pages read” on one chart.
  • the visualization server 120 may further generate a selection page by further including a pre-stored visualization chart list.
  • visualization charts include horizontal bar charts, column charts, pie charts, and the like.
  • the visualization UI 110 returns a selection page including a list of visualization charts, the visualization chart list is further displayed as shown in FIG. At least one of the visualization chart may be input selection.
  • the visualization server 120 may provide metadata of an analysis module associated with the item of the analysis data. Create a query automatically.
  • the following is a query (10, 11) automatically generated by the visualization server 120 based on SPARQL.
  • the visualization server 120 uses 6 and 7 as metadata of the analysis module associated with the “number of pages read by individual” and “number of pages read by date”. Generate the same query automatically.
  • the visualization server 120 is the metadata 8 and 9 that is the metadata of the analysis module associated with 'personal monthly pages read' and 'average monthly pages read' Automatically generate a query like
  • the visualization server 120 receives data such as 12 and ⁇ below from the storage space 140 based on the generated query.
  • the visualization server 120 generates a visualization page using the data returned by the generated query.
  • FIGS. 6A and 6B illustrate a visualization page generated by a visualization server according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 6A illustrates a visualization chart obtained by receiving analysis data of B using a query of Q.
  • FIG. 6B illustrates a visualization chart by receiving analysis data of B using a query of Z.
  • FIG. 6A illustrates a selection of a vertical bar chart when a user selects a type of visualization chart in the selection page
  • FIG. 6B illustrates a selection of a bar chart.
  • the visualization server 120 returns a visualization page including the generated visualization chart to the visualization UI 110, and the visualization UI 110 displays the visualization page as shown in FIGS. 6A and 6B.
  • the present invention can also be embodied as computer readable codes on a computer readable recording medium.
  • Computer-readable recording media include all kinds of recording devices that store data that can be read by a computer system. Examples of computer-readable recording media include ROM, RAM, CD-ROM, magnetic tape, floppy disks, optical data storage devices, and the like, which are also implemented in the form of carrier waves (for example, transmission over the Internet). Include.
  • the computer readable recording medium can also be distributed over network coupled computer systems so that the computer readable code is stored and executed in a distributed fashion.
  • functional programs, codes, and code segments for implementing the present invention can be easily inferred by programmers in the art to which the present invention belongs.
  • the big data visualization system and method described above may not be limitedly applied to the configuration and method of the embodiments described above, but the embodiments may be selectively implemented in whole or in part in each of the embodiments so that various modifications may be made. It may be configured in combination.
  • the present invention applying the above-described configuration can provide a user with a system and method for visualizing big data.
  • the data may be visualized in various ways according to the needs of the user in the learning analysis.

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Abstract

본 발명은 빅데이터 시각화 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 본 발명의 일예와 관련된 빅데이터 시각화 시스템은 분석 모듈을 관리하는 분석 매니저, 분석 데이터를 저장하는 저장 공간, 시각화 페이지를 생성하는 시각화 서버 및 시각화 페이지를 표시하고 사용자의 입력을 시각화 서버로 전달하는 시각화 UI를 포함하고, 시각화 서버는 분석 모듈의 메타데이터를 이용하여 쿼리를 자동으로 생성하고, 쿼리를 통해 분석 데이터를 반환받을 수 있다.

Description

학습 분석에서 빅데이터 시각화 시스템 및 방법
본 발명은 빅데이터 시각화 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 학습 분석에서 빅 데이터를 시각화하기 위해 메타 데이터를 이용하여 SPARQL 기반 쿼리문을 자동으로 생성하여 데이터를 불러오고 이를 시각화하는 시스템 및 방법에 관한 것이다.
학습 분석이란 학습과 학습 환경을 이해하고 최적화하기 위해 학습자와 학습자의 상황과 관련된 데이터를 측정하고, 모으고, 분석하고, 보고하는 것이다. 이러한 학습과 관련된 데이터의 양은 방대하여 분석자가 개별 데이터를 모두 직접 분석하기 어려워 차트 등으로 시각화하는 것이 요구되고 있다.
특히, 시각화는 빅데이터의 전체적인 의미를 직관적으로 인지시키기 위한 분석 기법으로 점차 주목받고 있으며, 다양한 시각화 차트가 공개되고 있으나 프로그램 개발자가 아니면 활용하기 어려운 단점이 있다.
이에 데이터베이스에 포함된 데이터들의 전체적인 의미를 직관적으로 파악할 수 있는 다양한 시각화차트를 편리하게 획득할 수 있는 기술이 요구되고 있다.
본 발명은 상기와 같은 종래의 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 빅데이터를 시각화 하는 시스템 및 방법을 사용자에게 제공하는데 그 목적이 있다.
구체적으로, 학습분석에서 데이터를 사용자의 요구에 따라 다양하게 시각화하는 데 그 목적이 있다.
또한, SPARQL과 같은 지식 기반 기술에 익숙하지 않은 사용자나 개발자가 데이터를 쉽게 시각화할 수 있도록 하는 데 그 목적이 있다.
또한, 간단한 커맨드로 시각화 차트를 생성하는 데 그 목적이 있다.
한편, 본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상술한 과제를 실현하기 위한 본 발명의 일예와 관련된 빅데이터 시각화 시스템은 원데이터(raw data)를 분석하여 분석 데이터를 생성하는 분석 모듈을 관리하는 분석 매니저; RDF(Resource Description Framework)형식으로 상기 분석 데이터를 저장하는 저장 공간; 상기 분석 데이터를 시각화하여 시각화 페이지를 생성하는 시각화 서버; 및 상기 시각화 페이지를 표시하고 사용자의 입력을 상기 시각화 서버로 전달하는 시각화 UI;를 포함하고, 상기 시각화 UI가 상기 사용자의 페이지 요청 입력을 받아 상기 시각화 서버로 전달하면, 상기 시각화 서버는 상기 분석 매니저에 상기 분석 매니저가 관리하는 분석 모듈의 정보를 요청하여 수신하고, 상기 분석 모듈의 정보를 이용하여 시각화 대상인 상기 분석 데이터의 항목 리스트를 포함하는 선택 페이지를 생성하여 상기 시각화 UI에 반환하며, 상기 시각화 UI는 상기 선택 페이지를 표시하고, 상기 사용자로부터 상기 분석 데이터의 항목 리스트 중 적어도 하나의 상기 분석 데이터 항목을 선택 입력받아 상기 시각화 서버로 전달하며, 상기 시각화 서버는 상기 전달받은 분석 데이터의 항목과 연관된 상기 분석 모듈의 정보를 이용하여 쿼리(Query)를 자동으로 생성하고, 상기 쿼리를 통해 상기 저장공간에 상기 분석 데이터를 요청하여 반환받으며, 상기 반환받은 분석 데이터를 시각화한 상기 시각화 페이지를 생성하여 상기 시각화 UI에 상기 시각화 페이지를 반환하고, 상기 시각화 UI는 상기 반환받은 시각화 페이지를 표시할 수 있다.
또한, 상기 분석 모듈의 정보는 상기 분석 모듈의 메타데이터일 수 있다.
또한, 상기 쿼리는 SPARQL(SPARQL Protocol And RDF Query Language) 기반 쿼리일 수 있다.
또한, 상기 시각화 서버는 기 저장된 시각화 차트 리스트를 더 포함하여 상기 선택 페이지를 생성하며, 상기 시각화 UI는 상기 사용자로부터 상기 시각화 차트 리스트 중 적어도 하나의 시각화 차트를 선택 입력 받아 상기 시각화 서버로 전달하고, 상기 시각화 서버는 상기 전달 받은 시각화 차트로써 상기 분석 데이터를 시각화할 수 있다.
한편, 상술한 과제를 실현하기 위한 본 발명의 일예와 관련된 데이터 시각화 방법은 시각화 UI, 시각화 서버, 원데이터(raw data)를 분석하여 분석 데이터를 생성하는 분석 모듈을 관리하는 분석 매니저 및 RDF(Resource Description Framework)형식으로 상기 분석 데이터를 저장하는 저장 공간을 이용하여 데이터를 시각화하는 방법에 있어서, 상기 시각화 UI가 사용자로부터 사용자의 페이지 요청 입력을 받아 상기 시각화 서버로 전달하는 제 1 단계; 상기 시각화 서버가 상기 분석 매니저에 상기 분석 매니저가 관리하는 분석 모듈의 정보를 요청하여 수신하는 제 2 단계; 상기 시각화 서버가 상기 분석 모듈의 정보를 이용하여 시각화 대상인 상기 분석 데이터의 항목 리스트를 포함하는 선택 페이지를 생성하여 상기 시각화 UI에 반환하는 제 3 단계; 상기 시각화 UI가 상기 선택 페이지를 표시하고, 상기 사용자로부터 상기 분석 데이터의 항목 리스트 중 적어도 하나의 상기 분석 데이터 항목을 선택 입력받아 상기 시각화 서버로 전달하는 제 4 단계; 상기 시각화 서버가 상기 전달받은 분석 데이터의 항목과 연관된 상기 분석 모듈의 정보를 이용하여 쿼리(Query)를 자동으로 생성하고, 상기 쿼리를 통해 상기 저장공간에 상기 분석 데이터를 요청하여 반환받는 제 5 단계; 상기 시각화 서버가 상기 반환받은 분석 데이터를 시각화한 상기 시각화 페이지를 생성하여 상기 시각화 UI에 상기 시각화 페이지를 반환하는 제 6 단계; 및 상기 시각화 UI가 상기 반환받은 시각화 페이지를 표시하는 제 7 단계;를 포함할 수 있다.
또한, 상기 분석 모듈의 정보는 상기 분석 모듈의 메타데이터일 수 있다.
또한, 상기 쿼리는 SPARQL(SPARQL Protocol And RDF Query Language) 기반 쿼리일 수 있다.
또한, 상기 제 3 단계에서, 상기 시각화 서버는 기 저장된 시각화 차트 리스트를 더 포함하여 상기 선택 페이지를 생성하며, 상기 제 4 단계에서, 상기 시각화 UI는 상기 사용자로부터 상기 시각화 차트 리스트 중 적어도 하나의 시각화 차트를 선택 입력 받아 상기 시각화 서버로 전달하고, 상기 제 6 단계에서, 상기 시각화 서버는 상기 전달 받은 시각화 차트로써 상기 분석 데이터를 시각화할 수 있다.
한편, 상술한 과제를 실현하기 위한 본 발명의 일예와 관련된 기록매체는 시각화 UI, 시각화 서버, 원데이터(raw data)를 분석하여 분석 데이터를 생성하는 분석 모듈을 관리하는 분석 매니저 및 RDF(Resource Description Framework)형식으로 상기 분석 데이터를 저장하는 저장 공간을 이용하여 데이터를 시각화하는 방법을 수행하기 위하여 디지털 처리 장치에 의해 실행될 수 있는 명령어들의 프로그램이 유형적으로 구현되어 있고, 상기 디지털 처리 장치에 의해 판독될 수 있는 기록매체에 있어서, 상기 데이터를 시각화 하는 방법은, 상기 시각화 UI가 사용자로부터 사용자의 페이지 요청 입력을 받아 상기 시각화 서버로 전달하는 제 1 단계; 상기 시각화 서버가 상기 분석 매니저에 상기 분석 매니저가 관리하는 분석 모듈의 정보를 요청하여 수신하는 제 2 단계; 상기 분석 모듈의 정보를 이용하여 시각화 대상인 상기 분석 데이터의 항목 리스트를 포함하는 선택 페이지를 생성하여 상기 시각화 UI에 반환하는 제 3 단계; 상기 시각화 UI가 상기 선택 페이지를 표시하고, 상기 사용자로부터 상기 분석 데이터의 항목 리스트 중 적어도 하나의 상기 분석 데이터 항목을 선택 입력받아 상기 시각화 서버로 전달하는 제 4 단계; 상기 시각화 서버가 상기 전달받은 분석 데이터의 항목과 연관된 상기 분석 모듈의 정보를 이용하여 쿼리(Query)를 자동으로 생성하고, 상기 쿼리를 통해 상기 저장공간에 상기 분석 데이터를 요청하여 반환받는 제 5 단계; 상기 시각화 서버가 상기 반환받은 분석 데이터를 시각화한 상기 시각화 페이지를 생성하여 상기 시각화 UI에 상기 시각화 페이지를 반환하는 제 6 단계; 및 상기 시각화 UI가 상기 반환받은 그래프 페이지를 표시하는 제 7 단계;를 포함할 수 있다.
한편, 상술한 과제를 실현하기 위한 본 발명의 일예와 관련된 컴퓨터 프로그램은 시각화 UI, 시각화 서버, 원데이터(raw data)를 분석하여 분석 데이터를 생성하는 분석 모듈을 관리하는 분석 매니저 및 RDF(Resource Description Framework)형식으로 상기 분석 데이터를 저장하는 저장 공간을 이용하여 데이터를 시각화하는 방법을 수행하기 위하여 컴퓨터에서 실행될 수 있는 컴퓨터 프로그램으로서,
상기 데이터를 시각화 하는 방법은, 상기 시각화 UI가 사용자로부터 사용자의 페이지 요청 입력을 받아 상기 시각화 서버로 전달하는 제 1 단계; 상기 시각화 서버가 상기 분석 매니저에 상기 분석 매니저가 관리하는 분석 모듈의 정보를 요청하여 수신하는 제 2 단계; 상기 분석 모듈의 정보를 이용하여 시각화 대상인 상기 분석 데이터의 항목 리스트를 포함하는 선택 페이지를 생성하여 상기 시각화 UI에 반환하는 제 3 단계; 상기 시각화 UI가 상기 선택 페이지를 표시하고, 상기 사용자로부터 상기 분석 데이터의 항목 리스트 중 적어도 하나의 상기 분석 데이터 항목을 선택 입력받아 상기 시각화 서버로 전달하는 제 4 단계; 상기 시각화 서버가 상기 전달받은 분석 데이터의 항목과 연관된 상기 분석 모듈의 정보를 이용하여 쿼리(Query)를 자동으로 생성하고, 상기 쿼리를 통해 상기 저장공간에 상기 분석 데이터를 요청하여 반환받는 제 5 단계; 상기 시각화 서버가 상기 반환받은 분석 데이터를 시각화한 상기 시각화 페이지를 생성하여 상기 시각화 UI에 상기 시각화 페이지를 반환하는 제 6 단계; 및
상기 시각화 UI가 상기 반환받은 그래프 페이지를 표시하는 제 7 단계;를 포함할 수 있다.
본 발명은 빅데이터를 시각화 하는 시스템 및 방법을 사용자에게 제공할 수 있다.
구체적으로, 학습분석에서 데이터를 사용자의 요구에 따라 다양하게 시각화할 수 있다.
또한, SPARQL과 같은 지식 기반 기술에 익숙하지 않은 사용자나 개발자가 데이터를 쉽게 시각화할 수 있다.
또한, 간단한 커맨드로 시각화 차트를 생성할 수 있다.
한편, 본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 명세서에 첨부되는 다음의 도면들은 본 발명의 바람직한 일 실시례를 예시하는 것이며, 발명의 상세한 설명과 함께 본 발명의 기술적 사상을 더욱 이해시키는 역할을 하는 것이므로, 본 발명은 그러한 도면에 기재된 사항에만 한정되어 해석 되어서는 아니 된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 시각화 시스템의 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 시각화 방법을 나타내는 순서도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른
도 4a 및 도 4b는 본 발명의 일 실시예에 따라 시각화 UI가 분석 데이터 항목을 선택 입력받은 것을 나타낸다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 시각화 차트 리스트를 나타낸 것이다.
도 6a 및 도 6b는 본 발명의 일 실시예에 따라 시각화 서버가 생성한 시각화 페이지를 나타낸다.
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 일실시례에 대해서 설명한다. 또한, 이하에 설명하는 일실시례는 특허청구범위에 기재된 본 발명의 내용을 부당하게 한정하지 않으며, 본 실시 형태에서 설명되는 구성 전체가 본 발명의 해결 수단으로서 필수적이라고는 할 수 없다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 시각화 시스템의 블록도이다.
도 1을 참조하면, 빅데이터 시각화 시스템은 시각화 UI(110), 시각화 서버(120), 분석 매니저(130) 및 저장공간(140) 등을 포함할 수 있다.
다만, 도 1에 도시된 구성요소들이 필수적인 것은 아니어서, 그보다 많은 구성요소들을 갖거나 그보다 적은 구성요소들을 갖는 빅데이터 시각화 시스템이 구현될 수도 있다.
먼저, 시각화 UI(110)는 사용자로부터 입력을 받고, 시각화 서버(120)가 시각화한 페이지를 표시하는 구성이다.
즉, 데이터를 시각화하기 위해 사용자로부터 페이지 요청 입력을 받아 시각화 서버(120)가 동작을 시작하도록 하며, 시각화 서버(120)로부터 반환받은 페이지에서 사용자가 원하는 시각화 정보(분석 데이터 항목, 시각화 차트의 종류 등)를 선택 입력받을 수 있다.
또한, 시각화 UI(110)는 후술할 시각화 서버(120)로부터 반환받은 페이지를 표시한다. 즉, 시각화 서버(120)가 분석 모듈의 정보(분석 모듈의 메타데이터)를 이용하여 시각화한 분석 데이터의 항목 리스트를 포함하는 선택 페이지를 표시할 수 있고, 시각화 서버(120)가 분석 데이터를 이용하여 시각화한 시각화 페이지를 표시할 수 있다.
다음으로, 시각화 서버(120)는 분석 데이터를 시각화하여 시각화 페이지를 생성하는 구성이다.
구체적으로, 시각화 서버(120)는 시각화 UI(110)로부터 페이지 요청입력을 전달받으면 후술할 분석 매니저(130)에 분석 모듈의 정보(메타 데이터)를 요청하여 수신하고, 분석 모듈의 정보를 이용하여 시각화 대상인 분석 데이터의 항목 리스트를 포함하는 선택 페이지를 생성하여 시각화 UI(110)에 반환한다.
한편, 시각화 서버(120)는 기 저장된 시각화 차트 리스트를 더 포함하여 선택 페이지를 생성할 수 있다.
즉, 차트 리스트는 분석 데이터가 시각화 되는 여러 종류의 차트모양이 나타난 리스트로서, 막대차트, 파이차트 등이 이에 포함될 수 있다. 시각화 서버(120)가 차트 리스트를 더 포함하여 선택 페이지를 생성하면, 이에 따라 시각화 UI(110)는 사용자로부터 시각화 차트 리스트 중 적어도 하나의 시각화 차트를 선택 입력 받아 시각화 서버(120)로 전달하고, 시각화 서버(120)는 분석 데이터를 시각화 할 때 선택된 시각화 차트에 따라 데이터를 시각화할 수 있다.
또한, 시각화 서버(120)는 시각화 UI(110)로부터 사용자가 원하는 시각화 정보에 대한 입력을 받으면 이를 불러오기 위한 쿼리(Query)를 자동으로 생성한다. 즉, 전달받은 분석 데이터의 항목과 연관된 분석 모듈의 정보(메타 데이터)를 이용하여 쿼리를 생성하고, 쿼리를 통해 저장공간(140)으로부터 분석 데이터를 반환받는 것이다. 이 때 쿼리는 SPARQL(SPARQL Protocol And RDF Query Language) 기반의 쿼리일 수 있다.
다음으로, 분석 매니저(130)는 원데이터(raw data)를 분석하여 분석 데이터를 생성하는 분석 모듈을 관리하는 구성이다.
분석 매니저(130)는 복수의 분석 모듈을 관리할 수 있으며, 각 분석 모듈은 메타데이터를 가진다. 예를 들어, 분석 모듈의 메타 데이터로는 분석 모듈의 개발자, 버전, 분석 모듈이 분석한 결과 데이터의 타입, 결과데이터의 종류 등이 있다. 전술한 시각화 서버(120)는 이러한 분석 모듈의 메타 데이터를 이용하여 선택 페이지를 생성하고, 쿼리를 생성한다.
다음으로, 저장공간(140)은 분석 매니저(130)가 분석한 분석 데이터를 RDF(Resource Description Framework)형식으로 저장하는 구성이다.
즉, 트리플 구조로서, ‘주어-술어-목적어 (subject-predicate-object) 형식’으로 데이터를 저장한다.
이하에서는 도 2를 참조하여 전술한 구성들을 기초로 데이터 시각화 방법에 대해 구체적으로 설명한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 시각화 방법을 나타내는 순서도이다.
먼저, 시각화 UI(110)가 사용자로부터 사용자의 페이지 요청 입력을 받아 상기 시각화 서버(120)로 전달한다(S10).
다음으로, 페이지 요청 입력에 응답하여 시각화 서버(120)가 선택 페이지 생성을 시작하고(S20), 시각화 서버(120)가 분석 매니저(130)에 분석 매니저(130)가 관리하는 분석 모듈의 정보를 요청한다(S30).
즉, 선택 페이지를 생성하기 위해 분석 모듈의 메타데이터의 리스트를 요청하는 것이다.
다음으로, 분석 매니저(130)는 메타데이터의 리스트를 반환(S40)하고, 시각화 서버(120)는 메타 데이터를 이용하여 시각화 대상인 분석 데이터의 항목 리스트를 포함하는 선택 페이지를 생성하여 시각화 UI(110)에 선택 페이지를 반환한다(S50).
이 때 시각화 서버(120)는 기 저장된 시각화 차트 리스트를 더 포함하여 선택 페이지를 생성하여 시각화 UI(110)에 반환할 수 있다.
다음으로, 시각화 UI(110)가 선택 페이지를 표시(S60)하고, 사용자로부터 분석 데이터의 항목 리스트 중 적어도 하나의 분석 데이터 항목을 선택 입력받는다(S70).
선택 페이지에 시각화 차트 리스트가 포함된 경우, 시각화 UI(110)는 시각화 차트 리스트를 표시하고 그 중 적어도 하나의 시각화 차트를 더 입력받을 수 있다.
다음으로, 시각화 UI(110)가 입력받은 사항을 시각화 서버(120)로 전달한다(S80).
다음으로, 시각화 서버(120)가 전달받은 분석 데이터의 항목과 연관된 분석 모듈의 정보를 이용하여 쿼리(Query)를 자동으로 생성하고(S90), 쿼리를 통해 저장공간(140)에 분석 데이터를 요청(S100)하여 반환받는다(S110).
이 때 쿼리는 SPARQL(SPARQL Protocol And RDF Query Language) 기반으로 생성될 수 있다.
다음으로, 시각화 서버(120)가 반환받은 분석 데이터를 시각화한 시각화 페이지를 생성하여(S120) 시각화 UI(110)에 시각화 페이지를 반환한다(S130).
S70단계에서, 시각화 차트를 선택 입력받은 경우, 시각화 서버(120)는 선택된 시각화 차트로써 분석 데이터를 시각화할 수 있다.
다음으로, 시각화 UI(110)가 반환받은 시각화 페이지를 표시한다(S140).
이하에서는 도면을 참조하여 데이터 시각화 방법의 실시예에 대해 설명한다.
먼저, 본 실시예의 저장공간(140)이 저장하는 데이터를 개시한다.
// ① 개인의 날짜별 읽은 페이지 수 그래프 데이터
// 분석한 사용자, 사용한 분석 Component
// 2015-11-01 ~ 2015-11-06까지의 데이터를 포함한 예시
<http://ai.uos.ac.kr/PageViews/User001/>
:actor <http://ai.uos.ac.kr/user/User001/>
:using <http://ai.uos.ac.kr/PageViews/>
:contains <http://ai.uos.ac.kr/PageViews/user001/2015-11-01/>
:contains <http://ai.uos.ac.kr/PageViews/user001/2015-11-02/>
:contains <http://ai.uos.ac.kr/PageViews/user001/2015-11-03/>
:contains <http://ai.uos.ac.kr/PageViews/user001/2015-11-04/>
:contains <http://ai.uos.ac.kr/PageViews/user001/2015-11-05/>
:contains <http://ai.uos.ac.kr/PageViews/user001/2015-11-06/>
// ② 날짜별 읽은 페이지 수 데이터
// 사용한 분석 Component, 읽은 페이지 수
<http://ai.uos.ac.kr/PageViews/user001/2015-11-01/>
:using <http://ai.uos.ac.kr/PageViewCounter/>
:viewCount "10"
// ③ 개인의 월간 읽은 페이지수와 전체 평균 비교 그래프 데이터
<http://ai.uos.ac.kr/PageViewsCompare/User001/>
:actor <http://ai.uos.ac.kr/user/User001>
:using <http://ai.uos.ac.kr/PageViewsCompare/>
:userViewCount <http://ai.uos.ac.kr/PageViews/User001/2015-11/>
:averageViewCount <http://ai.uos.ac.kr/PageViews/Average/2015-11/>
// ④ 개인의 월간 읽은 페이지 수 데이터
<http://ai.uos.ac.kr/PageViews/User001/2015-11/>
:using <http://ai.uos.ac.kr/PageViewCounter/>
:viewCount "100"
// ⑤ 평균 월간 읽은 페이지 수 데이터
<http://ai.uos.ac.kr/PageViews/Average/2015-11/>
:using <http://ai.uos.ac.kr/PageViewCounter/>
:viewCount "90"
다음으로, 본 실시예의 분석 매니저(130)가 관리하는 분석 모듈의 메타데이터를 개시한다.
// ⑥ PageViews Component의 메타데이터
// 개발자, 버전, 생성되는 결과 데이터 형식
// 이 Component의 경우 결과값을 contains의 list로 구성
// 이 Component를 통해 <http://ai.uos.ac.kr/PageViews/User001/> 와 같은 데이터 생성
<http://ai.uos.ac.kr/PageViews/>
:developer <http://ai.uos.ac.kr/jinmanKang/>
:version "1.0"
:resultType :list
:resultData :contains
// ⑦ PageViewCounter Component의 메타데이터
// viewCount에 integer Type으로 저장
// duration은 읽은 페이지 수를 count할 기간. 여기서는 날짜별이므로 day
// 이 Component를 통해 <http://ai.uos.ac.kr/PageViews/user001/2015-11-01/> 와 같은 데이터 생성
<http://ai.uos.ac.kr/PageViewCounter/>
:developer <http://ai.uos.ac.kr/jinmanKang/>
:version "1.0"
:resultType :integer
:resultData :viewCount
:duration :day
// ⑧ PageViewsCompare Component의 Metadata
// userViewCount와 averageViewCount로 구성된 set 데이터를 출력
// <http://ai.uos.ac.kr/PageViewsCompare/User001/>와 같은 데이터를 생성
<http://ai.uos.ac.kr/PageViewsCompare/>
:developer <http://ai.uos.ac.kr/jinmanKang/>
:version "1.0"
:resultType :set
:resultData :userViewCount
:resultData :averageViewCount
// ⑨ PageViewCounter Component의 Metadata
// viewCount에 integer로 저장
// <http://ai.uos.ac.kr/PageViews/User001/2015-11/>, <http://ai.uos.ac.kr/PageViews/Average/2015-11/>와 같은 데이터 생성
<http://ai.uos.ac.kr/PageViewCounter/>
:developer <http://ai.uos.ac.kr/jinmanKang/>
:version "1.0"
:resultType :integer
:resultData :viewCount
:duration :month
시각화 UI(110)가 사용자로부터 사용자의 페이지 요청 입력을 받아 상기 시각화 서버(120)로 전달한다.
다음으로, 시각화 서버(120)가 분석 매니저(130)에 분석 매니저(130)가 관리하는 분석 모듈의 메타데이터를 요청한다. 그 후, 분석 매니저(130)는 상기 ⑥, ⑦, ⑧ 및 ⑨와 같은 메타데이터를 시각화 서버(120)에 반환한다.
시각화 서버(120)는 반환받은 메타데이터를 이용하여 시각화 대상인 분석 데이터의 항목 리스트를 포함하는 선택 페이지를 생성하여 시각화 UI(110)에 선택 페이지를 반환한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 분석 데이터의 항목 리스트를 포함하는 선택 페이지를 나타내는 것으로서, 시각화 서버(120)는 반환 받은 메타데이터 ⑥으로부터 ‘개인별 읽은 페이지 수’항목을 생성하고 메타데이터 ⑦로부터 ‘날짜별 읽은 페이지 수’항목을 생성하며, 메타데이터 ⑧로부터 ‘개인별 월간 읽은 페이지수’항목을 생성하고 메타데이터 ⑨로부터 ‘평균 월간 읽은 페이지 수’ 항목을 생성한다.
시각화 UI(110)는 반환받은 선택 페이지를 표시하고, 사용자로부터 표시한 분석 데이터의 항목 리스트 중 적어도 하나를 선택 입력 받는다.
도 4a 및 도 4b는 본 발명의 일 실시예에 따라 시각화 UI가 분석 데이터 항목을 선택 입력받은 것을 나타내며, 도 4a는‘개인별 읽은 페이지 수’와 ‘날짜별 읽은 페이지 수’를 한 차트에 표시하기 위한 선택 입력이며, 도 4b는 ‘개인별 월간 읽은 페이지수’와 ‘평균 월간 읽은 페이지 수’를 한 차트에 표시하기 위한 선택 입력이다.
한편, 시각화 서버(120)는 기 저장된 시각화 차트 리스트를 더 포함하여 선택 페이지를 생성할 수 있다. 시각화 차트의 예로는 가로 막대 차트, 세로 막대 차트, 파이 차트 등이 있으며, 시각화 UI(110)는 시각화 차트 리스트가 포함된 선택 페이지를 반환 받은 경우, 도 5와 같이 시각화 차트 리스트를 더 표시하고 그 중 적어도 하나의 시각화 차트에 대하여 선택 입력 받을 수 있다.
그 후, 시각화 UI(110)가 사용자로부터 선택 입력 받은 분석 데이터의 항목과 시각화 차트를 시각화 서버(120)로 전달하면, 시각화 서버(120)는 해당 분석 데이터의 항목과 연관된 분석 모듈의 메타데이터를 이용하여 쿼리(Query)를 자동으로 생성한다.
이하는 시각화 서버(120)가 SPARQL 기반으로 자동으로 생성한 쿼리(⑩, ⑪)이다.
// ⑩ User001의 날짜별 읽은 페이지 수 그래프를 생성하기 위해 자동 생성되는 Query
select ?date ?viewCount where { ?s :actor <http://ai.uos.ac.kr/user/User001>;
:contains ?date.
?date :viewCount ?viewCount }
// ⑪ User001의 월별 평균과 비교 그래프를 생성하기 위해 자동 생성되는 Query
select ?userViewCount ?averageViewCount where
{ ?s :actor <http://ai.uos.ac.kr/user/User001>;
:userViewCount ?user;
:averageViewCount ?average.
?user :viewCount ?userViewCount.
?average :viewCount ?averageViewCount. }
시각화 UI(110)가 도 4a와 같이 선택 입력받은 경우, 시각화 서버(120)는 개인별 읽은 페이지 수’와 ‘날짜별 읽은 페이지 수’에 연관된 분석 모듈의 메타 데이터인 ⑥과 ⑦을 이용하여 ⑩과 같은 쿼리를 자동으로 생성한다.
또한, 시각화 UI(110)가 도 4b와 같이 선택 입력받은 경우, 시각화 서버(120)는 ‘개인별 월간 읽은 페이지수’와 ‘평균 월간 읽은 페이지 수’에 연관된 분석 모듈의 메타 데이터인 ⑧과 ⑨를 이용하여 ⑪과 같은 쿼리를 자동으로 생성한다.
그 후, 시각화 서버(120)는 생성한 쿼리를 기반으로 저장공간(140)으로부터 하기 ⑫ 및 ⑬과 같은 데이터를 반환받는다.
// ⑫ ①,②와 같은 분석 데이터가 있을 때 ⑩의 Query로 받아오는 데이터 예
date ViewCount
<http://ai.uos.ac.kr/PageViews/user001/2015-11-01/> 10
<http://ai.uos.ac.kr/PageViews/user001/2015-11-02/> 15
<http://ai.uos.ac.kr/PageViews/user001/2015-11-03/> 15
<http://ai.uos.ac.kr/PageViews/user001/2015-11-04/> 20
<http://ai.uos.ac.kr/PageViews/user001/2015-11-05/> 20
<http://ai.uos.ac.kr/PageViews/user001/2015-11-06/> 20
// ⑬ ③,④,⑤와 같은 분석 데이터가 있을 때 ⑪의 Query로 받아오는 데이터 예
?userViewCount ?averageViewCount
100 90
시각화 서버(120)는 생성한 쿼리로 반환받은 데이터를 이용하여 시각화 페이지를 생성한다.
도 6a 및 도 6b는 본 발명의 일 실시예에 따라 시각화 서버가 생성한 시각화 페이지를 나타낸다.
도 6a는 ⑩의 쿼리로 ⑫의 분석 데이터를 받아와 시각화 차트를 생성한 것이고, 도 6b는 ⑪의 쿼리로 ⑬의 분석 데이터를 받아와 시각화 차트를 생성한 것이다.
또한, 도 6a는 앞서 선택페이지에서 사용자로부터 시각화 차트의 종류를 선택받을 때 세로막대차트를 선택받은 것이고, 도 6b는 가로막대차트를 선택받은 것이다.
시각화 서버(120)는 생성한 시각화 차트를 포함한 시각화 페이지를 시각화 UI(110)에 반환하고, 시각화 UI(110)는 도 6a 및 도 6b와 같은 시각화 페이지를 표시한다.
한편, 본 발명은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의해 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 케리어 웨이브(예를 들어 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고, 본 발명을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있다.
상기와 같이 설명된 빅데이터 시각화 시스템 및 방법은 상기 설명된 실시예들의 구성과 방법이 한정되게 적용될 수 있는 것이 아니라, 상기 실시예들은 다양한 변형이 이루어질 수 있도록 각 실시예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수도 있다.
전술한 구성을 적용한 본 발명은 빅데이터를 시각화 하는 시스템 및 방법을 사용자에게 제공할 수 있다.
구체적으로, 학습분석에서 데이터를 사용자의 요구에 따라 다양하게 시각화할 수 있다.
또한, SPARQL과 같은 지식 기반 기술에 익숙하지 않은 사용자나 개발자가 데이터를 쉽게 시각화할 수 있다.
또한, 간단한 커맨드로 시각화 차트를 생성할 수 있다.
한편, 본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

Claims (10)

  1. 원데이터(raw data)를 분석하여 분석 데이터를 생성하는 분석 모듈을 관리하는 분석 매니저;
    RDF(Resource Description Framework)형식으로 상기 분석 데이터를 저장하는 저장 공간;
    상기 분석 데이터를 시각화하여 시각화 페이지를 생성하는 시각화 서버; 및
    상기 시각화 페이지를 표시하고 사용자의 입력을 상기 시각화 서버로 전달하는 시각화 UI;를 포함하고,
    상기 시각화 UI가 상기 사용자의 페이지 요청 입력을 받아 상기 시각화 서버로 전달하면, 상기 시각화 서버는 상기 분석 매니저에 상기 분석 매니저가 관리하는 분석 모듈의 정보를 요청하여 수신하고, 상기 분석 모듈의 정보를 이용하여 시각화 대상인 상기 분석 데이터의 항목 리스트를 포함하는 선택 페이지를 생성하여 상기 시각화 UI에 반환하며,
    상기 시각화 UI는 상기 선택 페이지를 표시하고, 상기 사용자로부터 상기 분석 데이터의 항목 리스트 중 적어도 하나의 상기 분석 데이터 항목을 선택 입력받아 상기 시각화 서버로 전달하며,
    상기 시각화 서버는 상기 전달받은 분석 데이터의 항목과 연관된 상기 분석 모듈의 정보를 이용하여 쿼리(Query)를 자동으로 생성하고, 상기 쿼리를 통해 상기 저장공간에 상기 분석 데이터를 요청하여 반환받으며,
    상기 반환받은 분석 데이터를 시각화한 상기 시각화 페이지를 생성하여 상기 시각화 UI에 상기 시각화 페이지를 반환하고, 상기 시각화 UI는 상기 반환받은 시각화 페이지를 표시하는 것을 특징으로 하는 빅데이터 시각화 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 분석 모듈의 정보는 상기 분석 모듈의 메타데이터인 것을 특징으로 하는 빅데이터 시각화 시스템.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 쿼리는 SPARQL(SPARQL Protocol And RDF Query Language) 기반 쿼리인 것을 특징으로 하는 빅데이터 시각화 시스템.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 시각화 서버는 기 저장된 시각화 차트 리스트를 더 포함하여 상기 선택 페이지를 생성하며,
    상기 시각화 UI는 상기 사용자로부터 상기 시각화 차트 리스트 중 적어도 하나의 시각화 차트를 선택 입력 받아 상기 시각화 서버로 전달하고,
    상기 시각화 서버는 상기 전달 받은 시각화 차트로써 상기 분석 데이터를 시각화하는 것을 특징으로 하는 빅데이터 시각화 시스템.
  5. 시각화 UI, 시각화 서버, 원데이터(raw data)를 분석하여 분석 데이터를 생성하는 분석 모듈을 관리하는 분석 매니저 및 RDF(Resource Description Framework)형식으로 상기 분석 데이터를 저장하는 저장 공간을 이용하여 데이터를 시각화하는 방법에 있어서,
    상기 시각화 UI가 사용자로부터 사용자의 페이지 요청 입력을 받아 상기 시각화 서버로 전달하는 제 1 단계;
    상기 시각화 서버가 상기 분석 매니저에 상기 분석 매니저가 관리하는 분석 모듈의 정보를 요청하여 수신하는 제 2 단계;
    상기 시각화 서버가 상기 분석 모듈의 정보를 이용하여 시각화 대상인 상기 분석 데이터의 항목 리스트를 포함하는 선택 페이지를 생성하여 상기 시각화 UI에 반환하는 제 3 단계;
    상기 시각화 UI가 상기 선택 페이지를 표시하고, 상기 사용자로부터 상기 분석 데이터의 항목 리스트 중 적어도 하나의 상기 분석 데이터 항목을 선택 입력받아 상기 시각화 서버로 전달하는 제 4 단계;
    상기 시각화 서버가 상기 전달받은 분석 데이터 항목과 연관된 상기 분석 모듈의 정보를 이용하여 쿼리(Query)를 자동으로 생성하고, 상기 쿼리를 통해 상기 저장공간에 상기 분석 데이터를 요청하여 반환받는 제 5 단계;
    상기 시각화 서버가 상기 반환받은 분석 데이터를 시각화한 상기 시각화 페이지를 생성하여 상기 시각화 UI에 상기 시각화 페이지를 반환하는 제 6 단계; 및
    상기 시각화 UI가 상기 반환받은 시각화 페이지를 표시하는 제 7 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 시각화 방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 분석 모듈의 정보는 상기 분석 모듈의 메타데이터인 것을 특징으로 하는 데이터 시각화 방법.
  7. 제 5 항에 있어서,
    상기 쿼리는 SPARQL(SPARQL Protocol And RDF Query Language) 기반 쿼리인 것을 특징으로 하는 빅데이터 시각화 방법.
  8. 제 5 항에 있어서,
    상기 제 3 단계에서,
    상기 시각화 서버는 기 저장된 시각화 차트 리스트를 더 포함하여 상기 선택 페이지를 생성하며,
    상기 제 4 단계에서,
    상기 시각화 UI는 상기 사용자로부터 상기 시각화 차트 리스트 중 적어도 하나의 시각화 차트를 선택 입력 받아 상기 시각화 서버로 전달하고,
    상기 제 6 단계에서,
    상기 시각화 서버는 상기 전달 받은 시각화 차트로써 상기 분석 데이터를 시각화하는 것을 특징으로 하는 빅데이터 시각화 방법.
  9. 시각화 UI, 시각화 서버, 원데이터(raw data)를 분석하여 분석 데이터를 생성하는 분석 모듈을 관리하는 분석 매니저 및 RDF(Resource Description Framework)형식으로 상기 분석 데이터를 저장하는 저장 공간을 이용하여 데이터를 시각화하는 방법을 수행하기 위하여 디지털 처리 장치에 의해 실행될 수 있는 명령어들의 프로그램이 유형적으로 구현되어 있고, 상기 디지털 처리 장치에 의해 판독될 수 있는 기록매체에 있어서,
    상기 데이터를 시각화 하는 방법은,
    상기 시각화 UI가 사용자로부터 사용자의 페이지 요청 입력을 받아 상기 시각화 서버로 전달하는 제 1 단계;
    상기 시각화 서버가 상기 분석 매니저에 상기 분석 매니저가 관리하는 분석 모듈의 정보를 요청하여 수신하는 제 2 단계;
    상기 분석 모듈의 정보를 이용하여 시각화 대상인 상기 분석 데이터의 항목 리스트를 포함하는 선택 페이지를 생성하여 상기 시각화 UI에 반환하는 제 3 단계;
    상기 시각화 UI가 상기 선택 페이지를 표시하고, 상기 사용자로부터 상기 분석 데이터의 항목 리스트 중 적어도 하나의 상기 분석 데이터 항목을 선택 입력받아 상기 시각화 서버로 전달하는 제 4 단계;
    상기 시각화 서버가 상기 전달받은 분석 데이터 항목과 연관된 상기 분석 모듈의 정보를 이용하여 쿼리(Query)를 자동으로 생성하고, 상기 쿼리를 통해 상기 저장공간에 상기 분석 데이터를 요청하여 반환받는 제 5 단계;
    상기 시각화 서버가 상기 반환받은 분석 데이터를 시각화한 상기 시각화 페이지를 생성하여 상기 시각화 UI에 상기 시각화 페이지를 반환하는 제 6 단계; 및
    상기 시각화 UI가 상기 반환받은 그래프 페이지를 표시하는 제 7 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 기록매체.
  10. 시각화 UI, 시각화 서버, 원데이터(raw data)를 분석하여 분석 데이터를 생성하는 분석 모듈을 관리하는 분석 매니저 및 RDF(Resource Description Framework)형식으로 상기 분석 데이터를 저장하는 저장 공간을 이용하여 데이터를 시각화하는 방법을 수행하기 위하여 컴퓨터에서 실행될 수 있는 컴퓨터 프로그램으로서,
    상기 데이터를 시각화 하는 방법은,
    상기 시각화 UI가 사용자로부터 사용자의 페이지 요청 입력을 받아 상기 시각화 서버로 전달하는 제 1 단계;
    상기 시각화 서버가 상기 분석 매니저에 상기 분석 매니저가 관리하는 분석 모듈의 정보를 요청하여 수신하는 제 2 단계;
    상기 분석 모듈의 정보를 이용하여 시각화 대상인 상기 분석 데이터의 항목 리스트를 포함하는 선택 페이지를 생성하여 상기 시각화 UI에 반환하는 제 3 단계;
    상기 시각화 UI가 상기 선택 페이지를 표시하고, 상기 사용자로부터 상기 분석 데이터의 항목 리스트 중 적어도 하나의 상기 분석 데이터 항목을 선택 입력받아 상기 시각화 서버로 전달하는 제 4 단계;
    상기 시각화 서버가 상기 전달받은 분석 데이터 항목과 연관된 상기 분석 모듈의 정보를 이용하여 쿼리(Query)를 자동으로 생성하고, 상기 쿼리를 통해 상기 저장공간에 상기 분석 데이터를 요청하여 반환받는 제 5 단계;
    상기 시각화 서버가 상기 반환받은 분석 데이터를 시각화한 상기 시각화 페이지를 생성하여 상기 시각화 UI에 상기 시각화 페이지를 반환하는 제 6 단계; 및
    상기 시각화 UI가 상기 반환받은 그래프 페이지를 표시하는 제 7 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 프로그램.
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