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      데이터베이스 연동을 통한 빅데이터 분석결과 가시화 = Visualization of Big Data Analysis Results Connecting to Database

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      https://www.riss.kr/link?id=A100653143

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      국문 초록 (Abstract)

      시대가 도래 함에 따라 데이터 시각화의 중요도가 높아졌다. 방대한 데이터가 빠르게 증가하는 빅데이터에서 통찰력을 얻기 위해서는 분석도 중요하지만, 이를 한눈에 알아볼 수 있게 하는 ...

      시대가 도래 함에 따라 데이터 시각화의 중요도가 높아졌다. 방대한 데이터가 빠르게 증가하는 빅데이터에서 통찰력을 얻기 위해서는 분석도 중요하지만, 이를 한눈에 알아볼 수 있게 하는 것이 필요하다. 이러한 역할을 수행하는 것이 바로 빅데이터 가시화이다. 웹 기반에서 다양한 빅데이터 가시화를 위해 D3라이브러리를 이용하고 있으며, D3라이브러리는 자바스크립트로 구성된 시각화 도구로서 HTML5에서 가장 알맞은 시각화 오픈 소스이다. 현재 대부분의 기존 시각화 방법은 CSV, JSON, TSV 등의 파일형식을 이용하여 가시화 하고 있다. 본 논문에서는 서버의 데이터베이스를 직접 접근하여 원하는 데이터에 대해 형식에 맞게 가공한 뒤 D3 라이브러리를 이용하여 시각화하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 제시한 시각화 기법을 이용하여 데이터베이스에 저장된 대량의 제조 빅데이터와 그 분석 결과의 가시화를 수행하였다.

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      As the era of big data came, the importance of data visualization has increased. In order to get the insight of big data industry where huge data is produced, an ability to recognize at a glance is required even though analysis is important For big da...

      As the era of big data came, the importance of data visualization has increased. In order to get the insight of big data industry where huge data is produced, an ability to recognize at a glance is required even though analysis is important For big data visualization. D3 library, which is one of the best open source visualization tools accommodating the current HTML5 has been used to give visualization of a variety of big data in Web environment. However, that should provides files such as CSV, JSON and TSV for data visualization. In this paper, we propose a method of visualization using the D3 library by directly accessing database on the server but not by using files after making a specified format for desired data. The proposed technique carried out the visualization for manufacturing big data stored in the database and its analysis results.

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      목차 (Table of Contents)

      • 요약
      • Abstract
      • 1. 서론
      • 2. 관련 연구
      • 3. 빅데이터 분석결과의 웹가시화 도구
      • 요약
      • Abstract
      • 1. 서론
      • 2. 관련 연구
      • 3. 빅데이터 분석결과의 웹가시화 도구
      • 4. 웹 가시화 도구의 실험결과
      • 5. 결론
      • 6. 참고 문헌
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