3.1 AUD Conflux 실행하기

AUD Conflux를 실행하기 위해서는 "2. AUD Conflux 사용 환경" 설정이 정상적으로 되어 있어야 합니다.

AUD Conflux설정이 정상적으로 되어 있을 경우 아래 와 같이 AUD Conflux를 실행 할 수 있습니다.

i-PORTAL 접속 → ① 도구 클릭 → ② AUD Conflux 클릭

<화면 이미지 변경 필요>

3.2 AUD Conflux 화면 설명

3.2.1 상단 메뉴 영역

3.2.2 다이어그램 영역

• 다이어그램

1. ① 영역에 노드를 추가하고 배치합니다.

• 미니 맵

1. ① 영역에 배치된 노드를 ② 미니 맵으로 확인 및 이동 가능합니다.

3.2.3 다이어그램 영역 노드 사용 방법

• 데이터 수집, 정제, 적재 및 분석 를 담당하며 서로 연결하여 작업할 수 있습니다.

3.2.3.1 노드 생성 및 삭제

• 노드 생성

1. 배치하고 싶은 종류의 노드를 클릭합니다.
2. 다이어그램 화면에 선택한 노드가 배치됩니다.

• 노드 삭제

1. 삭제할 노드를 클릭합니다.
2. Delete 키를 눌러 노드를 삭제 합니다.

3.2.3.2 노드 연결 및 연결 해제

• 연결

1. ① 영역을 클릭 후 Drag&Drop을 통해 ② 에 연결 합니다.

• 연결 해제

1. 노드끼리 이어진 선 ① 을 클릭합니다. 

2. 활성화된 선은 빨간 색으로 표시됩니다.

3. Delete 키를 눌러 선을 삭제합니다.

3.2.3.3 노드 Context 메뉴

• 선택된 노드 기준으로 마우스 우클릭 시 Context 메뉴가 표시됩니다.

3.2.4 노드 속성 및 데이터 미리 보기 영역

• 노드 별 기본 정보 및 특정 정보를 설정 하고 데이터를 미리 보기 합니다.
• Data, Column 탭의 경우 데이터에 따라 제공되는 매크로 기능을 이용하여 데이터 정제가 가능 합니다.

3.2.4.1 Properties 탭

• 선택된 노드의 상세 정보 및 데이터 미리 보기 제공합니다.

3.2.4.2 Data 탭

• 선택된 노드의 조회된 데이터를 리스트 그리드 형태로 출력합니다.
• 데이터 미리 보기 를 통해 선택된 데이터 기준으로 다양한 매크로를 이용하여 데이터 정제가 가능합니다. 

3.2.4.3 Columns

3.2.5 Macro 영역

참고사항
title 참고사항
Splitter 를 통해 상단 다이어그램과 하단 노드 속성 영역 비율을 조절할 수 있습니다. 접기/펼치기 버튼을 통해 하단 노드 속성 영역 자체를 접고 펼칠 수 있습니다.

3.2.6 변수 편집기

• 상단 메뉴 변수 편집기()  를 통해 현재 보고서 기준으로 사용 가능한 변수 등록 및 활성화 여부 등 관리 기능을 제공합니다.
  

  
  

  구분	설명
  ① 변수 목록	설정된 변수 목록을 출력합니다.
  ② 추가	변수 목록에 새로운 변수를 추가합니다. ※ 변수 명명 규칙은 경우 i-AUD 와 동일합니다. (VS_ : 문자형, VN_: 숫자형) ※ 실제 반영은 '확인' 버튼 클릭 시 적용됩니다.
  ③ 삭제	변수 목록에서 변수를 삭제합니다. ※ 실제 반영은 '확인' 버튼 클릭 시 적용됩니다.
  ④ 활성화 여부	해당 변수 활성화 여부 를 설정합니다. 변수 추가 시 기본 활성화(==체크 상태) 됩니다.
  ⑤ 확인 및 닫기	확인 버튼 클릭 시 설정 내용이 반영됩니다. 닫기 버튼 클릭 시 변경 사항 없이 창을 종료할 수 있습니다.

  
  

3.2.6.1 변수 추가

1. [추가] 버튼을 클릭하여 새로운 행을 추가합니다.
2. 변수명과 값을 입력합니다. 
   1. 변수명은 유형에 맞는 예약어로 작성해야 합니다.
3. 필요 시 '설명'란에 추가 설명을 입력합니다. 
4. [확인] 버튼을 클릭하여 변수를 생성합니다.

3.2.6.2 변수 삭제

1. 삭제할 변수를 선택합니다.  

2. [삭제] 버튼을 클릭하여 변수를 목록에서 제거합니다.

3. [확인] 버튼을 클릭하여 변경 사항을 저장합니다.

3.2.6.3 변수 활성화

1. 활성화할 변수를 선택합니다.  
2. [확인] 버튼을 클릭하여 변경 사항을 저장합니다.

3.2.7 AUD Conflux 설정

• 상딘 메뉴 설정 ()  를 통해 현재 보고서에 대한 옵션 및 제품 버전 정보 를 확인 할 수 있습니다.

3.2.7.1 옵션 설정

• 데이터 미리 보기 레코드 개수 : 하단 노드 속성 영역의 Data 탭의 데이터 미리 보기 용 데이터 Record 개수를 지정합니다. (MIN: 1 / MAX: 1,000)
• 데이터 포함 저장 :  사용자 PC 로 보고서 저장 시 노드 별 설정된 모든 데이터 저장 여부를 결정 합니다. (기본값 체크==true)
                                로컬에 저장된 보고서를 다른 서버로 업로드 후 정상적으로 사용하기 위해서 반드시 체크 (데이터 포함) 후 로컬에 저장해야 합니다.

3.2.7.2 서식 설정

• 하단 Data 탭의 데이터 미리 보기 시 숫자(정수,실수)형, 날짜(날짜,날짜 및 시간)형 데이터에 대한 출력 서식을 설정합니다.

3.2.7.3 버전 정보

• AUD Conflux 버전을 확인합니다.
• AUD Conflux Server 버전을 확인합니다.
• AUD Conflux 관련 필수 제품의 버전을 확인합니다.
  • i-AUD
  • Studio.maf
  • DataSet.maf
  • i-META Server 

3.3 데이터 수집

• 수집(Input) 노드 를 통해 데이터를 생성 합니다.

3.3.1 Input Node 종류

• 데이터 유형에 따라 Input 노드를 선택하여 추가 합니다.
   i-META : 특정 i-META 보고서를 이용하여 데이터를 생성합니다.
   SQL : SQL 를 직접 작성하여 데이터를 생성합니다.
   Excel : 사용자 PC 의 Excel 또는 CSV 파일 을 서버로 업로드 후 해당 데이터를 생성합니다.
   Text : 사용자 PC 의 Text 파일을 업로드  후 해당 데이터를 생성합ㄴ디ㅏ.
• 데이터가 생성된 노드는 이후 정제(Processing) 노드 및 적재/분석(Output) 노드를 통해 데이터 전처리 및 병합, 분석 등 가능합니다.
• Input 노드는 Processing 노드 또는 Output 노드와 다중(1:N) 연결이 가능합니다.

3.3.2 [i-META] 노드

1.  추가 된 i-META 노드를 더블 클릭 or 마우스 우클릭 > [i-META 설정] 메뉴를 클릭합니다.

2. 좌측 읽기 이상 권한 있는 보고서 목록에서 특정 i-META 보고서를  선택하여 오픈 합니다.

3. 오픈 된 i-META 보고서에 포함된 전체 컬럼 목록 확인 가능합니다.

4. 3번 목록에서 조회하고 자 하는 컬럼을 상단 [조회항목] 영역으로 마우스 Drag&Drop 또는 컬럼의 체크박스를 체크하여 추가 합니다.

5. 필요 시 3번 목록에서 조회 조건(Where절)으로 사용하고자 하는 컬럼을 Drag&Drop 하여 추가 합니다.

6. [쿼리] 버튼 클릭 시  [조회항목], [조회조건] 에 배치된 컬럼 기준으로 i-META 서버로 쿼리 를 요청합니다.

7.  6번 에 의해 반환 된 결과 쿼리를 표시 합니다.

8. 확인 버튼을 클릭하여 현재 정보를 노드에 추가 후 데이터를 생성합니다.

3.3.3 [SQL] 노드

1. 추가 된 SQL 노드를 더블 클릭 or 마우스 우클릭 > [SQL 설정] 메뉴를 클릭합니다.

2. 연결할 데이터베이스를 선택합니다.

3. 선택한 데이터베이스 기준 테이블 명 또는 컬럼 명으로 검색이 가능합니다.

4. 테이블 더클 클릭 또는 확장 버튼 클릭 시 하위 컬럼 정보 를 확인 할 수 있습니다.

5. 테이블 마우스 우클릭 > [Create Select SQL] 메뉴 클릭 시 자동으로 SELECT 구문을 생성합니다.

6. 5번 자동 생성된 SQL 또는 사용자 직접 SQL 작성하는 SQL 입력 영역 입니다.

7. [실행] 버튼을 클릭 시 데이터 미리 보기가 제공됩니다.

8. 조회 결과를 확인합니다. (최대 100건의 미리 보기)

9.  확인 버튼을 클릭하여 현재 정보를 노드에 추가 후 데이터를 생성합니다. 

3.3.4 [Excel] 노드

1. 추가 된 Excel 노드를 더블 클릭 or 마우스 우클릭 > [Excel 설정] 메뉴를 클릭합니다. 

2. 사용자 PC 파일 탐색기에서 Excel 또는 CSV 파일을 선택합니다.

3. 선택된 파일은 서버에 업로드 및 현재 정보를 노드에 추가, 데이터를 생성합니다.

3.3.5 [Text] 노드

1. 추가 된 Text 노드를 더블 클릭 or 마우스 우클릭 > [Text 설정] 메뉴를 클릭합니다.  

2. 사용자 PC 파일 탐색기에서 Text 또는 CSV 파일을 선택합니다. 

3. 선택된 파일은 서버에 업로드 및 현재 정보를 노드에 추가, 데이터를 생성합니다.

3.4 데이터 정제

• 정제(Processing) 노드 및 매크로 기능을 이용하여 데이터를 정제 할 수 있습니다.

3.4.1 Data 탭 에서 데이터 전처리

• 데이터 전처리 영역의 Data 탭에서 Context 메뉴를 이용해 전처리할 수 있습니다.

3.4.1.1 Macro 종류

• 원하는 기능을 이용하여 데이터를 가공할 수 있습니다.

• 선택한 컬럼의 데이터 타입에 따라 제공되는 매크로 기능은 다를 수 있습니다.

  Macro 종류	기능 설명	지원 데이터 타입
  파생필드 추가	조건식을 기반으로 특정 값을 갖는 새 컬럼을 생성합니다.	All
  필드 제거	선택한 컬럼을 데이터셋에서 제거합니다.	All
  데이터 형변환	컬럼의 데이터 타입을 지정한 형식으로 변환합니다.	All
  선택항목 제거	지정한 컬럼에서 선택된 값을 가진 모든 행을 삭제합니다.	All
  공백 제거(TRIM)	문자열 컬럼에서 불필요한 공백(띄어쓰기)을 제거합니다.	String
  데이터 제거	지정한 컬럼에서 입력한 범위에 해당하는 값을 제거합니다.	Numeric(Integer, Double), Date, DateTime
  NULL 제거	Null 값 또는 빈 값을 가진 행을 제거합니다. 문자열 컬럼에서는 공백 문자열("")도 함께 제거됩니다.	All
  대문자로	선택한 문자열 컬럼의 모든 값을 알파벳 대문자(Upper Case) 로 변환합니다.	String
  소문자로	선택한 문자열 컬럼의 모든 값을 알파벳 소문자(Lower Case) 로 변환합니다.	String
  데이터 변환	선택한 컬럼의 특정 값을 사용자 정의 값으로 변환합니다.	All
  텍스트 나누기	문자열 컬럼의 값을 지정한 구분자로 나누어 여러 개의 새로운 컬럼으로 생성합니다.	String
  그룹으로 나누기	지정한 컬럼 값을 범위 또는 규칙에 따라 그룹으로 분류하여, 새로운 컬럼을 생성합니다.	String, Numeric(Integer, Double), Date

  ※ 데이터 타입 : String, Numeric(Integer, Double), Date, DateTime

  
  

3.4.1.2. 파생필드 설정

• Context 메뉴에서 파생필드 추가 또는 파생필드 편집 선택 시 팝업 창이 나타납니다.
  
• 확인 버튼 클릭 후 팝업 창이 닫히고, Macro에 파생 필드 이름, 파생 필드 타입, 작성한 수식에 관한 매크로가 추가 됩니다.
• 파생필드는 Data 리스트에 가장 우측에 생성된 것을 확인할 수 있습니다.

3.4.1.3. 데이터 변환

데이터 변환 선택 시, 팝업 창이 나타납니다.

결과 예시

3.4.1.4. 데이터 변환 - 날짜형 서식 지정

• 데이터 형변환 - 날짜, 데이터 형변환 - 날짜 및 시간은 문자형으로 입력된 날짜 데이터를 날짜형 포맷으로 변경할 수 있습니다.

• 선택한 데이터가 문자형(String)일 경우에만 서식 지정을 위한 메뉴가 나타납니다.
  
  
  

  구분	설명
  ① 입력 데이터	선택한 데이터 값을 출력합니다.
  ② 변환 포맷	선택한 데이터에 맞는 포맷이 옵션으로 나타납니다. 입력 데이터가 없을 경우 모든 옵션이 나타납니다. 선택 가능한 포맷을 텍스트로 입력하거나 옵션을 선택할 수 있습니다. 옵션 포맷 설명 날짜 및 시간 yyyy : 연 MM : 월 dd : 일 HH : 시 mm : 분 ss : 초 ffff: 밀리초
  ③ 확인 및 닫기	확인 버튼 클릭 시 설정 내용이 반영됩니다. 닫기 버튼 클릭 시 변경 사항 없이 창을 종료할 수 있습니다.

  
  

  경고
  title 데이터 변환 - 날짜형 변환 시 주의 사항
  날짜 데이터가 문자형으로 입력된 경우에만 포맷 옵션이 표시됩니다. 입력된 날짜 데이터의 형식과 동일한 포맷을 선택해야 합니다.

  
  

3.4.1.5. 텍스트 나누기

• 텍스트 나누기 선택 시, 팝업 창이 나타납니다.
  
  

  구분	설명
  ① 원본 컬럼명	나누기 대상이 되는 원본 컬럼의 이름을 표시합니다.
  ② 구분자 선택	텍스트를 분리할 때 사용할 구분자(delimeter) 를 선택합니다. 기본 구분자에는 Tab, Semicolon, Comma, Space(공백) 가 있으며, Other 옵션을 통해 사용자가 직접 구분자를 지정할 수도 있습니다.
  ③ 컬럼 설정	구분자 기준으로 나누어 생성할 최종 컬럼 리스트를 설정합니다. 컬럼은 사용자가 직접 추가 또는 삭제할 수 있습니다. 원본 데이터셋에 이미 존재하는 컬럼명과는 중복될 수 없습니다. 컬럼명은 최대 128자 이내로 입력해야 합니다.
  ④ 데이터 미리보기	원본 컬럼의 첫 번째 데이터를 기준으로 분리 결과를 미리 확인할 수 있는 영역입니다. 단, Columns 탭에서 매크로 편집 중일 경우에는 AA 라는 문자열로 결과가 표시됩니다.
  ⑤ 확인 및 닫기	확인 버튼 클릭 시 설정 내용이 반영됩니다. 닫기 버튼 클릭 시 변경 사항 없이 창을 종료할 수 있습니다.

  
  

• 결과 예시
  
  
  

• 해당 매크로는 우측 하단의 매크로 목록에서 '수정'을 선택하여 다시 편집할 수 있습니다.

3.4.1.6. 그룹으로 나누기

• 그룹으로 나누기 선택 시, 팝업 창이 나타납니다.
  

• 해당 매크로는 선택한 컬럼의 데이터 타입에 따라 화면이 다르게 구성됩니다.
• 그룹에 속하지 않은 값은 변환되지 않으며, 원본 값을 그대로 유지합니다.

• 문자형 데이터
  선택한 컬럼의 고유 값 목록(LOV, List of Values) 이 표시됩니다.
  

  구분	설명
  ① 원본 컬럼명	그룹으로 나눌 기준이 되는 원본 컬럼의 이름을 표시합니다.
  ② 생성할 컬럼명	그룹화 결과가 저장될 새로운 컬럼의 이름을 입력합니다. 원본 데이터셋에 이미 존재하는 컬럼명과는 중복될 수 없습니다. 컬럼명은 최대 128자 이내로 입력해야 합니다.
  ③ 생성할 컬럼 데이터 타입	새로 생성될 컬럼의 데이터 타입을 설정합니다. 선택 가능한 타입은 String, Integer, Double, Date 입니다.
  ④ 그룹 레이블	사용자가 정의한 그룹의 이름입니다. 그룹화된 값은 이 그룹 레이블로 변환되어 생성할 컬럼에 저장됩니다.
  ⑤ 그룹 항목	해당 그룹에 포함될 원본 항목(값)들을 선택합니다. 항목은 다음 두 가지 타입 중 하나로 지정할 수 있습니다: Normal : 명시적으로 선택한 값만 포함 Others : 값 목록에 남아 있는 모든 항목이 해당 그룹 레이블에 포함
  ⑥ 값 목록(LOV)	원본 컬럼의 고유 값 목록(LOV, List of Values) 이 제공됩니다. 사용자는 이 목록에서 원하는 값을 선택하여 그룹에 포함시킬 수 있습니다.
  ⑦ 정렬	값 목록을 오름차순 또는 내림차순으로 정렬할 수 있습니다.
  ⑧ 값 목록 검색	값 목록 내에서 키워드로 항목을 검색할 수 있습니다.
  ⑨ 확인 및 닫기	확인 버튼 클릭 시 설정 내용이 반영됩니다. 닫기 버튼 클릭 시 변경 사항 없이 창을 종료할 수 있습니다.

  
  

• 결과 예시
  

• 숫자형 / 날짜형 데이터
  사용자가 직접 조건식 또는 범위를 설정하여 그룹을 정의합니다.
  

  구분	설명
  ① 원본 컬럼명	그룹으로 나눌 기준이 되는 원본 컬럼의 이름을 표시합니다.
  ② 생성할 컬럼명	그룹화 결과가 저장될 새로운 컬럼의 이름을 입력합니다. 원본 데이터셋에 이미 존재하는 컬럼명과는 중복될 수 없습니다. 컬럼명은 최대 128자 이내로 입력해야 합니다.
  ③ 생성할 컬럼 데이터 타입	새로 생성될 컬럼의 데이터 타입을 설정합니다. 선택 가능한 타입은 String, Integer, Double, Date 입니다. 단, 원본 컬럼의 데이터 타입이 숫자형일 경우 Date 타입으로 생성할 수 없습니다.
  ④ 그룹 레이블	사용자가 정의한 그룹의 이름입니다. 조건에 해당하는 값들은 해당 그룹 레이블로 표시됩니다.
  ⑤ 조건식 또는 범위	각 그룹 레이블에 속할 값을 지정하기 위한 조건 또는 범위를 설정합니다. 지원되는 조건 연산자는 다음과 같습니다: 연산자 의미 = 값이 같다 <> 값이 다르다 <, > 작다, 크다 <=, >= 작거나 같다, 크거나 같다 BETWEEN 범위에 포함 NOT BETWEEN 범위에 포함되지 않음 ※ 조건이 중복되지 않도록 순서를 주의해야 합니다.
  ⑥ 확인 및 닫기	확인 버튼 클릭 시 설정 내용이 반영됩니다. 닫기 버튼 클릭 시 변경 사항 없이 창을 종료할 수 있습니다.

  
  

• 결과 예시
  

3.4.1.7. 데이터 제거

• 데이터 제거는 조건과 범위를 설정해 값을 제거할 수 있습니다.
  
• 데이터 제거 선택 시, 팝업 창이 나타납니다.
  
  
  
• 해당 매크로는 선택한 컬럼의 데이터 타입에 따라 화면이 다르게 구성됩니다.
• 입력한 조건과 범위에 속하지 않은 값은 제거되지 않습니다.
  
  
• 숫자형 데이터
  
  
• 날짜형 데이터
  
  

• 날짜시간형 데이터 (수정중)
  

  구분	설명
  ① 조건식	제거할 값을 지정하기 위한 조건을 설정합니다. 지원되는 조건 연산자는 다음과 같습니다: 연산자 의미 = 값이 같다 <> 값이 다르다 <, > 작다, 크다 <=, >= 작거나 같다, 크거나 같다 BETWEEN 범위에 포함 NOT BETWEEN 범위에 포함되지 않음 ※ 조건에 따라 입력하는 범위가 달라집니다.
  ② 범위 입력	제거할 값을 지정하기 위한 범위를 설정합니다. 범위는 필수로 입력해야 합니다. 숫자형은 정수, 실수만 입력 가능 합니다. 날짜형은 'yyyy-MM-dd'으로 입력하거나 달력에서 선택 가능합니다. 날짜시간형은 날짜는 'yyyy-MM-dd'으로 입력하거나 달력에서 선택, 시간은 'HH:mm:ss'로 입력 가능합니다.
  ③ 확인 및 닫기	확인 버튼 클릭 시 설정 내용이 반영됩니다. 닫기 버튼 클릭 시 변경 사항 없이 창을 종료할 수 있습니다.

  
  

3.4.2 Columns탭 에서 데이터 전처리

• 컬럼 목록에서 우클릭 시 아래와 같은 기능이 제공됩니다.

• 데이터 분포에서 우클릭 시 아래와 같은 기능이 제공됩니다.
• 데이터 분포는 Caption 옆에 아이콘() 클릭 시 화면 우측에 나타납니다.

3.4.3 Processing Node로 데이터 전처리 

• Input 노드 혹은 Processing 노드를 연결하여 전처리할 수 있습니다.
• Join, Union, Grouping, Cleansing, ServerScript, PythonScript, DataTable 노드를 이용할 수 있습니다.

3.4.3.1 Join

• Join을 통해 두 개 이상의 데이터를 병합할 수 있습니다.

1. Join 대상인 노드 연결

• • Join 대상 노드에 커서를 올려 + 기호가 나타나면 Drag & Drop으로 Join 노드와 연결합니다.

2. Join 설정

• •  Join 노드 우클릭 후 Join 설정을 선택합니다.
    
    
    

• • 팝업 창에서 Join 설정 후 확인 버튼을 누릅니다.
    
    
    

3.4.3.2 Union

• Union 노드는 여러 테이블을 동일한 컬럼 기준으로 결합하여 하나의 데이터셋으로 통합할 수 있습니다.

1. Union 대상인 노드 연결

• • Union 대상 노드에 커서를 올려 + 기호가 나타나면 Drag & Drop으로 Union 노드와 연결합니다.
    
    

2. Union 설정

• • Union 노드 우클릭 후 Union 설정을 선택합니다.

• • 팝업 창에서 Union 설정 후 확인 버튼을 누릅니다.

3.4.3.3 Grouping

• Grouping 노드는 하나의 테이블에서 컬럼을 기준으로 데이터를 그룹화하고, 집계 함수와 정렬 기능을 적용하여 결과를 생성할 수 있습니다.

1. Grouping 대상인 노드 연결

• • Grouping 대상 노드에 커서를 올려 + 기호가 나타나면 Drag & Drop으로 Grouping 노드와 연결합니다.

2. Grouping 설정

• Grouping 노드 우클릭 후 Grouping 설정을 선택합니다.

• 팝업 창에서 Grouping 설정 후 확인 버튼을 누릅니다.

3.4.3.4 <내용 추가 예정>Cleansing

• Cleansing 노드는 하나의 테이블을 기준으로 데이터 조회하고, 매크로 기능을 적용하여 결과를 생성할 수 있습니다.

1. Grouping 대상인 노드 연결

Image Removed

• • Cleansing 대상 노드에 커서를 올려 + 기호가 나타나면 Drag & Drop으로 Cleansing 노드와 연결합니다.

Image Added

3.4.3.5 ServerScript

• ServerScript 노드는 i-AUD ServerScript와 마찬가지로, 서버 측 Javascript Business 서비스를 호출할 수 있도록 Javascript Script를 작성/편집하는 노드입니다.
• 스크립트를 통해 데이터테이블을 생성하거나, 파일을 원하는 경로에 출력할 수 있습니다. 
• i-AUD Server API와 함께 AUD-CONFLUX Server API를 사용할 수 있습니다.
  
Step
• 
  

1. ServerScript 편집

• ServerScript 노드에 커서를 올려 우클릭 후 ServerScript 편집을 선택합니다.

Image Modified

2. Script 수정

• 새 창으로 팝업되는 Conflux Script Editor 창에서 Script를 작성/편집할 수 있습니다.

Image Modified

3.4.3.6 PythonScript

• PythonScript 노드는  파이썬 서버 측 Python Business 서비스를 호출할 수 있도록 Python Script를 작성/편집하는 노드입니다.
• 스크립트를 통해 데이터테이블을 생성하거나, 파일을 원하는 경로에 출력할 수 있습니다. 
• AUD-CONFLUX Python API를 사용할 수 있습니다.
• 노드마다 Script를 실행하는 파이썬 서버와 모듈 버전을 선택할 수 있습니다.

1. PythonScript 편집

• PythonScript 노드에 커서를 올려 우클릭 후 PythonScript 편집을 선택합니다.

Image Modified

2. Script 수정

• • • 새 창으로 팝업되는 Conflux Script Editor 창에서 Script를 작성/편집할 수 있습니다.

Image Modified

{
  "ServerList" : [
    {
      "Code" : "PYTHON_SERVER_1"
      ,"Name" : "파이썬 서버 1"
      ,"Ip" : "127.0.0.1"
      ,"Port" : 8000
      ,"Protocol":"http"
      ,"Modules" : [
        {
          "Code": "MODULE_V3.11"
          ,"Name": "v3.11"
        },
        {
          "Code": "MODULE_V3.12"
          ,"Name": "v3.12한글"
        },
        {
          "Code": "MODULE_V3.13"
          ,"Name": "v3.12English"
        }
      ]
    },
    {
      "Code" : "PYTHON_SERVER_2"
      ,"Name" : "파이썬 서버 2"
      ,"Ip" : "127.0.0.1"
      ,"Port" : 8000
      ,"Protocol":"http"
      ,"Modules" : [
        {
          "Code": "MODULE_V3.21"
          ,"Name": "v3.21"
        },
        {
          "Code": "MODULE_V3.22"
          ,"Name": "v3.22한글"
        },
        {
          "Code": "MODULE_V3.23"
          ,"Name": "v3.22English"
        }
      ]
    },
    {
      "Code" : "PYTHON_SERVER_3"
      ,"Name" : "파이썬 서버 3"
      ,"Ip" : "127.0.0.1"
      ,"Port" : 8000
      ,"Protocol":"http"
      ,"Modules" : [
        {
          "Code": "MODULE_V3.31"
          ,"Name": "v3.31"
        },
        {
          "Code": "MODULE_V3.32"
          ,"Name": "v3.32한글"
        },
        {
          "Code": "MODULE_V3.33"
          ,"Name": "v3.32English"
        }
      ]
    }    
  ]
}

3.4.3.7 결과 데이터 미리보기

• 결과 데이터 미리보기는 ServerScript 노드, PythonScript 노드에 작성된 스크립트 실행 결과물을 확인 할 수 있는 화면 입니다.

1. Script 노드 경로 새로고침

• ServerScript 노드 혹은 PythonScript 노드에 커서를 올려 우클릭

• 후 새로고침 또는 경로 새로고침을 합니다.

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2. 결과 데이터 미리보기

• ServerScript 노드 혹은 PythonScript 노드에 커서를 올려 우클릭

• 후 결과 데이터 미리보기를 선택합니다.

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• 팝업 창 좌측의 결과 목록에서 확인하고 싶은 결과물을 클릭합니다.

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• 팝업 창 우측에서 결과물을 확인합니다.

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3.4.3.8 DataTable

• DataTable 노드는 스크립트 실행 결과로 생성된 여러 개의 데이터테이블 중 다음 노드에서 사용할 테이블을 선택할 수 있습니다.
Step

1. DataTable 형태의 산출물이 존재하는 스크립트 노드와 연결

• 산출물이 있는 스크립트 노드에 커서를 올려 + 기호가 나타나면 Drag & Drop으로 DataTable 노드와 연결합니다

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2. DataTable 설정

• DataTable 노드 우클릭 후 DataTable 설정을 선택합니다.

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• 팝업 창에서 사용할 DataTable 선택 후 확인 버튼을 누릅니다.

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3.5 데이터 적재 및 분석

• 적재 및 분석(Output) 노드를 통해 선행된 노드의 데이터 활용할 수 있습니다.

3.5.1 Output Node

• Update DataBase : 특정 목적 DBMS 에 선행된 노드의 결과 데이터를 이용하여 적재 등 CRUD 할 수 있습니다.
• SaveExcel / SaveText : 선행된 노드 결과 데이터를 파일로 생성 후 다운로드 받을 수 있도록 제공합니다.
• DashBoard : 선행된 노드 결과 데이터를 기준으로 다양한 View(OLAP, Grid, Chart) 형태로 데이터 분석할 수 있도록 제공합니다.
• i-META(SaveMeta) : 선행된 노드 결과 데이터를 기준으로 i-META 보고서를 저장합니다.

3.5.2 Update DataBase

• 특정 목적 DBMS 에 선행된 노드의 결과 데이터를 이용하여 적재 등 CRUD 할 수 있습니다.

1. Update DataBase 노드를 다이어그램에 배치 후 선행 소스 노드와 연결합니다.

2. Update DataBase 노드 더블 클릭 또는 마우스 우클릭 > [UpdateDataBase 설정] 을 클릭합니다.

3. Update DataBase 설정 팝업 창에서 [실행 계획] 작성 후 확인 버튼을 클릭하여 실행 합니다.

• Execute는 DML을 작성해 데이터를 직접 조작하는 방법과 소스 노드를 이용하는 방법이 있습니다.

도움말
title Execute 팝업 창 화면 구성
구분 기능명 설명 공통 ① DML/소스 노드 선택 DML/소스 노드 중 원하는 방식을 선택합니다. ② 삭제 삭제할 항목 클릭 후 삭제 버튼을 누르면 해당 항목이 사라집니다. ③ 실행 목록 목록에서 클릭 시 우측에 해당 실행 계획에 대한 정보가 표시됩니다. ④ 실행 계획 이름 실행 계획의 이름을 작성하거나 수정할 수 있습니다. ⑤ 데이터베이스 콤보박스로 데이터베이스를 선택할 수 있습니다. 선택된 데이터베이스의 이름이 표시됩니다. SQL ⑥ 데이터베이스 스키마 정보 설정한 데이터베이스의 스키마 정보가 표시됩니다. 테이블과 컬럼을 확인할 수 있습니다. ⑦ SQL 입력 텍스트 박스 실행시킬 SQL문을 입력하는 텍스트 박스입니다. Table ⑧ 테이블 명 CRUD 대상이 되는 테이블 이름입니다. ⑨ 테이블 검색 테이블 검색 팝업 창이 오픈되고, 테이블을 검색할 수 있습니다. ⑩ 스키마와 테이블 목록 데이터베이스에 해당하는 스키마와 테이블이 Hierarchy 구조로 표시됩니다. ⑪ CRUD 대상 소스 노드 Execute 노드에 연결한 노드 목록이 콤보박스로 표시됩니다. 선택한 소스 노드가 CRUD에 이용됩니다. ⑫ 연결된 노드의 이름과 컬럼 명 Execute 노드에 연결한 노드 이름과 컬럼 명이 표시됩니다. ⑬ 타겟 테이블 정보 CRUD 대상이 되는 타겟 테이블의 정보(컬럼 명, 키 타입, 데이터 타입)가 표시됩니다. ⑭ 소스 컬럼 선택한 소스 노드의 컬럼 명을 출력합니다. 기본적으로 (none)으로 설정되나 대상 테이블의 컬럼 명과 같은 컬럼 명이 존재하면 자동으로 매핑됩니다. 사용자가 목록(콤보박스)을 통해 선택하거나 사용자 정의 설정을 입력할 수 있습니다. ⑮ 연결할 노드 컬럼명 타켓 테이블 정보의 컬럼에 저장할 노드의 컬럼을 설정합니다.

3.5.3 SaveExcel

• 선행된 노드 결과 데이터를 Excel 파일로 생성 후 다운로드 받을 수 있도록 제공합니다.

1. SaveExcel 노드를 다이어그램에 배치 후 선행 소스 노드와 연결합니다.

       2. SaveExcel 노드  마우스 우클릭 > [새로고침] 또는 [경로 새로고침] 메뉴를 클릭하여 파일을 생성합니다.

3. 파일 다운로드

• 파일 생성 완료 시 하단 Properties 탭에서 파일의 정보를 확인 할 수 있습니다.
   Export File's Name  : 마지막으로 생성된 파일 명
   다운로드 버튼() : 파일 생성 완료 시 자동으로 표시되며 클릭 시 사용자 PC 로 저장 할 수 있도록 파일 다이얼로그를  오픈 합니다.

3.5.4 SaveText

• 선행된 노드 결과 데이터를 Excel 파일로 생성 후 다운로드 받을 수 있도록 제공합니다.

        1. SaveText 노드를 다이어그램에 배치 후 선행 소스 노드와 연결합니다.

2. 파일 속성 설정

3. SaveText 노드 마우스 우클릭 > [새로고침] 또는 [경로 새로고침] 메뉴를 클릭하여 파일을 생성합니다.

3.5.5  DashBoard

• 선행된 노드 결과 데이터를 기준으로 다양한 View(OLAP, Grid, Chart) 형태로 데이터 분석할 수 있도록 제공합니다.

       1. DashBoard 노드를 다이어그램에 배치 후 선행 소스 노드와 연결합니다.

       2. DashBoard 노드를 더블 클릭 하거나 마우스 우클릭 > [DashBoard 보기]  메뉴를 클릭하여 분석 화면을 오픈 합니다.

        3. DashBoard 화면 영역

   4. 화면 구성하기

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