자료 제출 요청을 받은 사용자가 양식을 작성해 제출하는 절차를 안내합니다.

3.1 빠른 시작 — 5분 안에 첫 제출

1. 좌측 메뉴에서 「제출대기목록」을 클릭합니다. 본인에게 도착한 자료제출요청 목록이 표시됩니다.
2. 작성할 요청 행을 클릭하면 제출서류작성 화면이 열립니다.
3. 양식의 셀을 클릭해 값을 입력합니다. 필요한 경우 「행 추가」 버튼으로 행을 늘립니다.
4. 중간에 멈추려면 「임시저장」, 완성됐으면 「제출하기」를 클릭합니다.
5. 제출이 완료되면 「제출완료목록」 메뉴에서 결과를 확인할 수 있습니다.

3.2 제출 대기 목록

본인에게 요청된 자료 중 아직 제출하지 않은 건들을 모아 보여주는 화면입니다.

마감이 임박한 항목을 한눈에 확인하고, 다양한 조건으로 원하는 요청을 빠르게 찾을 수 있습니다.

((화면 이미지))

화면 구성

화면은 위에서부터 ① 상단 카드 → ② 검색 필터 → ③ 목록 세 영역으로 구성됩니다.

① 상단 카드 — 한눈에 보기

처리해야 할 대기 건수를 카드 형태로 요약합니다.

((화면 이미지))

• 전체 대기— 마감되지 않은 모든 대기 건수 (마감·취소된 요청은 제외)
• 긴급 — 마감까지 3일 이내 (D-Day ~ D-3)
• 임박 — 마감까지 4~7일 (D-4 ~ D-7)

② 검색 필터

두 단계로 원하는 요청을 빠르게 찾을 수 있습니다.

빠른 검색 — 화면 상단 검색바에서 다음 키워드로 즉시 검색합니다. 입력 후 「Enter」를 누르면 검색이 실행됩니다.

• 요청번호
• 자료명
• 요청자

상세 검색 — 검색바 옆 「상세 필터」 버튼을 클릭하면 필터 패널이 열리며, 다음 조건으로 좁힐 수 있습니다.

액션 버튼

• 「조회」 — 입력한 조건으로 목록을 다시 조회
  
• 「초기화」 — 모든 검색 조건을 비우고 기본 상태로 복귀

③ 목록

조건에 맞는 대기 항목이 표시되는 영역입니다. 각 행에는 다음 컬럼이 표시됩니다.

진행상태 배지

행의 「진행상태」 컬럼에는 다음 배지 중 하나가 표시됩니다.

• 진행중 요청이 열려 있어 작성·제출이 가능한 상태
  
• 마감 요청 기간이 종료된 상태
• 취소 요청자가 요청을 취소한 상태
• 준비 요청 시작일이 아직 도래하지 않은 상태

다음과 같은 부가 표기가 진행상태 옆에 함께 표시될 수 있습니다.

• (대기)— 시작 전이라 아직 작성할 수 없는 상태
• (기한초과) — 마감일을 넘긴 상태

작업 버튼

• 「작성하기」(연필 아이콘) — 클릭하면 자료제출 화면이 열려 양식을 입력할 수 있습니다.
• 「사유보기」 (눈 아이콘) — 요청자가 재작성을 요청한 항목에만 표시됩니다. 클릭하면 요청자가 입력한 재작성 사유를 팝업으로 확인할 수 있습니다.

3.3 양식 작성

제출대기목록에서 요청을 선택하면 열리는 작성 화면입니다.

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/ 파생필드 편집	조건식을 기반으로 특정 값을 갖는 새 컬럼을 생성하거나 이를 편집합니다.	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, 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
      순번컬럼 추가	각 행에 대해 순차적으로 인덱스 번호를 부여하는 컬럼을 생성합니다.	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, 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 클릭하면 팝업 창이 닫히고, Macro에는 파생 필드의 이름과 타입, 작성한 수식 정보가 포함된 항목이 추가됩니다.

      파생필드 추가/편집 팝업 창

      

      구분	설명
      ① 필드명	파생필드의 이름을 작성합니다.
      ② 파생필드 타입	파생필드 생성 Type을 선택합니다. 타입 명 타입 설명 Formula 좌측 하단 트리에서 제공하는 수식 목록에 있는 수식들을 사용할 수 있습니다. SQL SQL 기본 함수를 사용할 수 있습니다.
      ③ 검색 창	필드를 검색할 수 있습니다.
      ④ 컬럼, 변수 목록	파생필드 생성에 사용할 수 있는 컬럼과 변수 목록입니다. 컬럼: 파생 필드를 추가하려는 노드의 모든 컬럼 목록이 표시됩니다. 변수: 변수 편집기에서 활성화된 변수 목록이 표시됩니다.
      ⑤ 수식 목록	파생필드 생성에 사용할 수 있는 수식 목록입니다. ※ Type이 Formula일 때만 출력 됩니다.
      ⑥ 텍스트 박스	수식 혹은 SQL을 작성할 수 있습니다.
      ⑦ 확인 및 닫기	확인 버튼 클릭 시 설정 내용이 반영됩니다. 닫기 버튼 클릭 시 변경 사항 없이 창을 종료할 수 있습니다.

• • • 파생필드는 생성 시 테이블의 가장 마지막 컬럼으로 추가됩니다.
      

3.4.1.3. 데이터 변환

• • • 데이터 변환 선택 시, 팝업 창이 나타납니다.
      

      데이터 변환 팝업 창

      

      구분	설명
      ① 컬럼명	선택한 컬럼의 데이터 타입과 컬럼명을 출력합니다.
      ② 변경 전	선택한 데이터 값을 출력합니다.
      ③ 변경 후	변경할 데이터 값을 입력합니다.
      ④ 확인 및 닫기	확인 버튼 클릭 시 설정 내용이 반영됩니다. 닫기 버튼 클릭 시 변경 사항 없이 창을 종료할 수 있습니다.

    • 결과 예시
      

3.4.1.4. 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 팝업창이 나타납니다.

      데이터 형변환- 날짜/날짜 및 서식 팝업 창

      

      구분	설명
      ① 입력 데이터	선택한 데이터 값을 출력합니다.
      ② 변환 서식	선택한 데이터에 맞는 서식이 옵션으로 나타납니다. 입력 데이터가 없을 경우 모든 옵션이 나타납니다. 선택 가능한 서식을 텍스트로 입력하거나 옵션을 선택할 수 있습니다. 옵션 서식 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.

      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.
      

      텍스트 나누기 팝업 창

      

      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

      그룹으로 나누기 - 문자형 데이터 팝업 창

      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

      그룹으로 나누기 - 숫자형 / 날짜형 데이터 팝업 창

      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.

• 데이터 제거 팝업 창

  • 숫자형 데이터
    
    
  • 날짜형 데이터
    
    

  • 날짜시간형 데이터 

    

    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.

3.4.1.8. 순번컬럼 추가

• • • 순번컬럼 추가는 행에 대한 순차적인 번호를 부여하는 컬럼을 생성합니다.

    • 순번컬럼 추가 선택 시, 팝업 창이 나타납니다.
      
      
      

      순번컬럼 추가 팝업 창

      사용자가 직접 컬럼명을 지정할 수 있습니다.

      

      구분	설명
      ① 컬럼 코드	생성할 컬럼의 코드 값을 표시합니다. ※ 수정이 불가능합니다.
      ② 컬럼명	생성할 순번 컬럼의 이름을 직접 입력할 수 있습니다.
      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.

    노드 종류	노드 기능 설명
    Join	Join을 통해 두 개 이상의 데이터를 병합할 수 있습니다.
    Union	여러 테이블을 동일한 컬럼 기준으로 결합하여 하나의 데이터셋으로 통합할 수 있습니다.
    Grouping	하나의 테이블에서 컬럼을 기준으로 데이터를 그룹화하고, 집계 함수와 정렬 기능을 적용하여 결과를 생성할 수 있습니다.
    Cleansing	하나의 테이블을 기준으로 데이터 조회하고, 매크로 기능을 적용하여 결과를 생성할 수 있습니다.
    ServerScript	i-AUD ServerScript와 마찬가지로, 서버 측 Javascript Business 서비스를 호출할 수 있도록 Javascript Script를 작성/편집할 수 있습니다.
    PythonScript	파이썬 서버 측 Python Business 서비스를 호출할 수 있도록 Python Script를 작성/편집할 수 있습니다.
    DataTable	ServerScript 노드, PythonScript 노드에 작성된 스크립트 실행 결과물을 확인할 수 있습니다.

3.4.3.1 Join

• • • Join을 통해 두 개 이상의 데이터를 병합할 수 있습니다.

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

2. Join 노드 우클릭 후 Join 설정을 선택합니다.

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

2. Union 노드 우클릭 후 Union 설정을 선택합니다.

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

2. Grouping 노드 우클릭 후 Grouping 설정을 선택합니다.

3. 팝업 창에서 Grouping 설정 후 확인 버튼을 누릅니다.

3.4.3.4 Cleansing

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

1. Cleansing 대상 노드에 커서를 올려 + 기호가 나타나면 Drag & Drop 으로 Cleansing 노드와 연결합니다.

2. Cleansing 노드에서 우클릭 후 새로고침 또는 경로 새로고침 을 이용하여 선행 노드의 데이터를 로딩합니다.

3. 하단 영역에서 

• • • • Data 탭 에서 매크로 기능으로 데이터 값을 가공하거나 정제할 수 있습니다.
      • Columns 탭 에서 컬럼의 캡션 변경, 정렬 순서 재배치 등의 구성을 설정할 수 있습니다.

3.4.3.5 ServerScript

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

1. ServerScript 노드에 커서를 올려 우클릭 후 ServerScript 편집을 선택합니다.

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

3.4.3.6 PythonScript

• • • PythonScript 노드는  파이썬 서버 측 Python Business 서비스를 호출할 수 있도록 Python Script를 작성/편집할 수 있습니다.
    • 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 노드에 커서를 올려 우클릭 후 PythonScript 편집을 선택합니다.

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

    "Python": {
        "ExecuteTimeoutMin": 60,
        "ServerList": [
            {
                "Code": "PYTHON_SERVER_1",
                "Name": "파이썬 서버 1",
                "Ip": "127.0.0.1",
                "Port": 8000,
                "Modules": [
                    {
                        "Code": "MODULE_V3",
                        "Name": "v3.11"
                    }
                ]
            }
        ]
    }

    "Python": {
        "ExecuteTimeoutMin": 60,
        "ServerList": [
            {
                "Code": "PYTHON_SERVER_1",
                "Modules": [
                    {
                        "Code": "MODULE_V3",
                        "PythonPath": "/home/istream2025/audplatform/matrix/WEB-INF/_AUD_CONFLUX_HOST_/python.sh"
                    }
                ]
            }
        ]
    }

3.4.3.7 결과 데이터 미리보기

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

1. ServerScript 노드 혹은 PythonScript 노드에 커서를 올려 우클릭 후 새로고침 또는 경로 새로고침을 합니다.

2. ServerScript 노드 혹은 PythonScript 노드에 커서를 올려 우클릭 후 결과 데이터 미리보기를 선택합니다.

3. 팝업 창 좌측의 결과 목록에서 확인하고 싶은 결과물을 클릭합니다.

4. 팝업 창 우측에서 결과물을 확인합니다.

3.4.3.8 DataTable

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

1. DataTable 형태의 산출물이 존재하는 스크립트 노드에 커서를 올려 + 기호가 나타나면 Drag & Drop으로 DataTable 노드와 연결합니다.

2. DataTable 노드 우클릭 후 DataTable 설정을 선택합니다.

3. 팝업 창에서 사용할 DataTable 선택 후 확인 버튼을 누릅니다.

3.4.3.9 Module

• • • Module 노드는 미리 정의된 모듈을 사용하여, Python 혹은 ServerScript 서비스를 호출할 수 있습니다.
    • 스크립트를 통해 데이터테이블을 생성하거나, 파일을 원하는 경로에 출력할 수 있습니다. 
    • Python Module 의 경우, Script를 실행하는 파이썬 서버와 모듈 버전을 선택해야합니다.
      

1. 1. 1. 1. Module 노드에서 마우스 우클릭 후, Module 설정을 선택합니다.
            
            
            
         2. 팝업으로 오픈되는 Module 설정 화면에서 정의된 모듈에 선택 및 파라미터 설정이 가능합니다.
            
            
            
            
            Module 노드의 Properties 탭에는 설정한 모듈의 코드, 이름, 유형 정보가 표현됩니다.
            
            
            
            

3.5 데이터 적재 및 분석

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

3.5.1 Output Node

• • Update DataBase : 선행된 노드의 결과 데이터를 이용하여 쿼리문을 직접 실행하거나 Table 화면을 이용해 데이터를 적재하는 등 CRUD 작업을 수행할 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

• • 선행된 노드의 결과 데이터를 이용하여 쿼리문을 직접 실행하거나 Table 화면을 이용해 데이터를 적재하는 등 CRUD 작업을 수행할 수 있습니다.

    Execute 설정 선행 조건

    Update DataBase 노드는 최소 1개 이상의 노드가 연결 시 사용 가능 합니다.

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.

Update DataBase 팝업 창

• Update DataBase는 두 가지 데이터 작업 방식을 지원합니다.
  • SQL 문을 직접 작성하여 데이터를 삽입·수정·삭제하는 방식 (이하 SQL방식)
  • Table 화면을 통해 데이터를 선택 및 적재하는 방식 (이하 Table 방식)
    
    
• 공통

구분	설명
① 실행 목록	SQL 방식과 Table 방식 두 가지 항목을 선택합니다. drag&drop으로 순서를 변경할 수 있습니다. SQL 방식을 추가합니다. Table 방식을 추가합니다. 선택한 항목을 삭제합니다.
② 트리	SQL 방식을 선택한 경우, 선택한 데이터베이스에 따른 스키마 리스트를 표시합니다. Table 방식을 선택한 경우, 모든 선행 노드의 테이블 정보와 컬럼 정보를 표시합니다.
③ 우측 편집 영역	SQL 방식을 선택한 경우, SQL문을 작성 및 편집 할 수 있습니다. Table 방식을 선택한 경우, INSERT 실행을 위한 항목들을 설정합니다.
④ 확인 및 닫기 버튼	확인 버튼 클릭 시 설정 내용이 반영됩니다. 닫기 버튼 클릭 시 변경 사항 없이 창을 종료할 수 있습니다.

• SQL 방식

구분	설명
① 항목 이름	선택한 SQL 방식 항목의 이름을 설정할 수 있습니다.
② 데이터베이스 설정	작성할 SQL의 데이터베이스를 설정할 수 있습니다.
③ SQL 작성 영역	SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE 문을 작성/ 편집할 수 있습니다.
④ 자동 SQL문 생성	우클릭 "Create SQL" 기능을 통해 자동으로 SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE 문을 ③ SQL 작성 영역 에 생성합니다.

• Table 화면 이용
  

구분	설명
① 항목 이름	선택한 Table 방식 항목의 이름을 설정할 수 있습니다.
② 데이터베이스 설정	데이터를 적재할 데이터베이스를 설정할 수 있습니다.
③ 대상 테이블 설정	팝업창을 이용하여 데이터를 적재할 테이블을 설정할 수 있습니다. 선택한 데이터베이스의 스키마 리스트가 표시됩니다.
④ 소스 노드 설정	데이터를 적재하기 위해 모든 선행 노드 중 하나를 선택하여 해당 노드의 테이블의 정보를 이용합니다.
⑤ Table 설정	설정한 테이블의 컬럼별 Data Type, key Type을 지정합니다. 타입 구분 타입 설명 Data Type 컬럼의 데이터 타입을 지정합니다. String, Numeric, Date, DateTime, DateTimeNow, UserCode, CLOB, UUID 타입 중에 선택할 수 있습니다. Key Type 컬럼의 키 타입을 지정합니다. None, NotNull, Nullable, Primary 타입 중에 선택할 수 있습니다. 선택한 선행 노드의 테이블의 컬럼과 연결합니다. 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. User Define ":VS_", ":VN_" (추가 작성 필요)
⑥ 선행 노드 테이블 목록	모든 선행 노드의 테이블 정보와 컬럼 정보를 표시합니다.

3.5.3 SaveExcel

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

    SaveExcel 참고 사항

    SaveExcel 노드는 1개의 노드만 연결하여 사용 가능합니다.

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.

      

      SaveExcel 참고 사항

      생성되는 물리적인 파일 명의 경우 ["Name 속성 값" + "_" + "파일 생성 일시"].확장자 자동으로 설정됩니다.

3.5.4 SaveText

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

    SaveText 참고 사항

    SaveText 노드는 1개의 노드만 연결하여 사용 가능합니다.

        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.

    DashBoard 참고 사항

    DashBoard 노드는 1개의 노드만 연결하여 사용 가능합니다.

    

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.

• • 화면 구성하기
    

1. 1.  노드 컬럼 트리 메뉴에서 조회할 컬럼을 선택합니다.
   2. 데이터 표시 영역에서 조회한 데이터를 확인합니다.

• 필터 추가
  

1. 필터로 설정하고 싶은 컬럼 마우스 우클릭 > [Filter 추가] 메뉴를 클릭합니다.
   
   
2. 1번에서 추가된 필터가 필터 영역에 나타납니다.
3. 선택된 필터 값에 따라 데이터가 조회 됩니다.

• 필터 삭제
  

1. 삭제하고자 하는 컬럼 마우스 우클릭 > [Filter 삭제] 메뉴를 클릭합니다.
   1. 등록된 모든 필터를 제거하려면 [Filter 전체 삭제]를 클릭합니다.
   
   
2. 필터 영역에서 해당 필터가 삭제 됩니다.

3.5.6  i-META

• • 선행된 노드 결과 데이터를 기준으로  i-META 보고서를 생성하고, 분석할 수 있도록 제공합니다.

    DashBoard 참고 사항

    i-META 노드는 1개의 노드만 연결하여 사용 가능합니다.

    

1. 1. 1. DashBoard 노드를 다이어그램에 배치 후 선행 소스 노드와 연결합니다.
         
         
         
         
      2. i-META 노드를 더블 클릭 또는 우클릭 > [i-META] 메뉴를 클릭합니다.
         
         
         
         
      3. 원하는 위치에 보고서명을 입력한 후 저장합니다.
         
         
         
      4. i-META 노드 우클릭 > [i-META Viewer] 메뉴를 클릭합니다.
      5. i-META Viewer를 통해 데이터를 분석합니다.
         
         

3.6 기타

• i-AUD Designer에서 AUD-CONFLUX 보고서를 조회하여 데이터 분석 및 시각화에 이용할 수 있습니다.

3.6.1 i-AUD 보고서 연동

• • i-AUD 보고서의 Script Editor > ServerScript 를 이용하여 AUD-CONFLUX 객체에 접근할 수 있습니다.

    i-AUD 보고서 연동 참고 사항

    저장된 AUD-CONFLUX 보고서만 사용 가능합니다.

    
    1. i-AUD Designer에서 상단 메뉴 영역 > 편집 그룹 > Script Editor 컨텍스트 메뉴를 클릭합니다.
    

2. Script Editor > 좌측 트리의 ServerScript 노드 우클릭 > "New" 메뉴를 클릭해 ServerScript를 신규 생성합니다.

3. 제공하는 AUD CONFLUX API를 이용하여 Script를 자유롭게 작성합니다.

/** ************************************
* SERVER - SCRIPT
* Conflux Report 실행 예제
************************************ **/
var req = Matrix.getRequest(); /* request */
var res = Matrix.getResponse(); /* response */
var session  = Matrix.getSession(); /* session */
var util = Matrix.getUtility(); /* utility */


try{
   // do something...
   Matrix.WriteLog("Server Script:: LOAD_CONFLUX START");

   var conflux = Matrix.getReportConflux(); 
   conflux.loadReport("REP2F877A93839D401689C0926B0E668645"); // 특정 코드의 보고서를 로드합니다.
   var nodeList = conflux.executeAll(false);
   var dataTable = res.getDataSet().CreateTable("TT"); // 응답 데이터셋에 "TT"라는 이름의 데이터 테이블을 생성합니다.

   Matrix.WriteLog("nodeList.length--------------" + nodeList.length);
   // 모든 노드를 순회합니다.
   for(var i = 0; i < nodeList.length; i++){
      var node = nodeList[i];
      // 첫 번째 노드만 처리하기 위해 반복문을 중단합니다.
      if(i > 0)
            break;
      var tables = node.getTables(); // 현재 노드에 속한 테이블들을 가져옵니다.
      // 노드 내의 모든 테이블을 순회합니다.
      for(var t = 0; t < tables.length; t++){
         // 첫 번째 테이블만 처리하기 위해 반복문을 중단합니다.
         if(t > 0)
            break;
         var table = tables[t];
         table.executeFetch();
         var columns = table.getColumns(); // 테이블의 컬럼 정보를 가져옵니다.
         var colText = "";
         for(var c = 0; c < columns.length; c++){
            var column = columns[c];
            colText += (colText==""?"":",")+column.getName();
            dataTable.AddColumn(column.getName(),false); // 데이터 테이블에 컬럼을 추가합니다.
         }         
         var rowCnt = 0;

         // 테이블의 모든 행을 순회합니다.
         while(table.nextRow()){
            var row = table.getRow();
            rowCnt ++;
            var rowText = "";
            var dataRow = dataTable.AppendRow(); // 데이터 테이블에 새로운 행을 추가합니다.
            for(var c = 0; c < columns.length; c++){
               var column = columns[c];
               dataRow.setData(column.getName(), row.getString(column.getName()));
               rowText += (rowText==""?"":",")+row.getString(column.getName());
            }
            Matrix.WriteLog("rowText:"+rowText);
            Matrix.WriteLog("row:"+row);
         }
         Matrix.WriteLog("rowCnt:"+rowCnt);ㄴ
      }
   }

}catch(e){
   Matrix.ThrowException("Server Script LOAD_CONFLUX Error:" + e.message);
}finally{
   Matrix.WriteLog("Server Script:: LOAD_CONFLUX END");
}

• 결과 예시
  AUD-CONFLUX 보고서의 특정 노드의 데이터 테이블을 조회하여 데이터그리드 컨트롤과 바인딩하여 시각화할 수 있습니다.