한 동에서 바깥 지역까지 확장하기

이번 단계의 질문

중계4동에서 관찰을 시작하면 관련 환자와 상위 행정 구역까지 어떻게 확장할까요?

왜 지금 필요한가

한 지역의 집계값은 결과만 보여 줍니다. 그래프 경로를 보면 그 값에 어떤 환자와 장소, 지역이 관련있는지 추적할 수 있습니다.

직접 해보기

왼쪽 그래프 탐색기를 열고 컬렉션에서 코로나19 데이터 모음(covid19)을 선택합니다.

먼저 엔티티 목록에서 환자(patient)를 선택해 환자와 직접 연결된 노드가 표시되는지 확인합니다. 그래프에서 환자 노드 하나를 선택하면 오른쪽 노드 속성 패널에서 식별자를 확인할 수 있습니다.

1. 선택한 환자와 involved_in으로 연결된 hotspot 노드를 선택합니다.
2. 오른쪽 노드 속성 패널에서 이웃 확장을 선택합니다.
3. 추가된 dong 노드를 선택하고 이웃 확장을 다시 선택합니다.
4. 같은 방법으로 sigungu, sido까지 차례로 확장합니다.

결과: 환자와 핫스팟이 어느 동에 속하고, 그 동이 다시 어느 시·군·구와 시·도에 포함되는지 하나의 연결 경로로 보입니다. 이 결과로 관찰 내용을 전달할 상위 행정 구역을 찾을 수 있습니다.

이어서 엔티티 목록에서 dong을 선택하고 중계4동 노드를 찾습니다. 노드를 선택해 속성 패널의 dong 값이 중계4동인지 확인한 뒤 이웃 확장을 선택합니다. within으로 연결된 핫스팟 노드를 선택해 한 번 더 확장하면 관련 환자가 추가됩니다.

dong 엔티티를 선택할 때 불러온 다른 동 노드도 화면에 남을 수 있습니다. 아래 관찰에서는 중계4동에서 within으로 이어지는 연결만 따라가고, 연결되지 않은 다른 동의 노드는 해석에서 제외합니다.

결과: 중계4동 안에서 어떤 핫스팟에 환자가 여러 명 연결되는지, 한 환자가 여러 핫스팟을 거치는지 확인할 수 있습니다. 연결이 모이는 장소부터 원본 발생 시간과 위치를 추가로 점검할 수 있습니다.

노드나 연결선이 보이지 않으면 선택한 컬렉션이 covid19인지 확인합니다. 컬렉션이 맞다면 앞 챕터의 온톨로지 적재 파이프라인이 성공인지 확인한 뒤 해당 엔티티를 다시 선택합니다.

결과를 읽어 봅니다

첫 번째 그래프는 한 환자의 위치 맥락을 광역 단위까지 추적합니다. 두 번째 탐색은 화면에 다른 동 노드가 남아 있어도 중계4동에서 이어지는 연결만 추적합니다. 연결은 인과관계가 아니라 데이터에 기록된 관계임을 기억하세요.

첫 번째 그래프: 넓게 보고 보고 단위를 찾습니다

patient → hotspot → dong → sigungu → sido 경로는 환자 한 명을 상위 행정 구역까지 연결합니다. 한 동에서 발견한 관찰을 어느 시·군·구 담당자와 공유해야 하는지, 같은 상위 지역에 속한 다른 동과 비교할 필요가 있는지 판단할 때 활용할 수 있습니다.

두 번째 그래프: 한 지역에서 연결 밀도를 봅니다

중계4동 노드에서 within으로 이어지는 연결만 따라가면 화면에 남은 다른 동을 섞지 않고 해당 동의 핫스팟과 환자 연결을 읽을 수 있습니다. 이때 먼저 볼 것은 노드의 크기보다 한 핫스팟에 여러 환자가 연결되는지, 한 환자가 여러 핫스팟에 연결되는지입니다.

그래프는 “무슨 일이 일어났는지”를 확정하는 화면이 아니라, 어떤 행과 시간을 다시 확인할지 정하는 탐색 화면입니다. 의심스러운 연결을 찾은 뒤 원본 데이터셋 핫스팟 분석 결과(hotspot_result)의 cross_start_time과 cross_end_time을 확인하는 식으로 분석을 이어갑니다.

다음 판단

그래프는 중계4동에서 핫스팟과 환자가 어떻게 연결되는지 보여 줍니다. 그러나 이 지역을 먼저 볼지 다른 지역을 먼저 볼지는 같은 기준으로 비교해야 합니다. 마지막 챕터에서 중계4동, 성남동, 중계본동을 한 표에 모아 확인 순서를 정합니다.