Knime관련으로는 어딘가 정리가 안되어있어서 개인적인 용도로 대충 정리를 합니다 오브젝트 insert와 Feature insert는 다릅니다. 데이터를 담아서 추가할 때는 오브젝트 insert, 이미지 모양/사이즈와 같은 정보를 담으실 때는 feature insert를 사용합니다. Network Analysis 등에서는 knime이 가지는 고유의 강점이 희석됩니다. 세세한 중간 결과를 간단하게 확인하는 것이 knime의 장점이지만, network 분석에서는 매우 어렵습니다. 하지만 사용법만 한번 익히면 사용은 Script 기반의 코딩보다는 편리합니다. 정해진 처리법을 잘 정리해서 써야하는데 간단하게 정리된 곳은 없어요. Matlab에서 먼저 구현하고 사용 중인 기능을 knime으로 자동화하고 싶어 이식 중입니다. 잊어버리기 전에 내용을 좀 모아놓을게요. 아마도 제대로 된 정리는 나중에 할 수 있을 것 같습니다.
Object insert: node1, node2, edgeid, weight .. 추가 object를 넣으려면 object insert를 여러 개 결합하여 node1, nod2, edgeid, weight를 입력해야 합니다. object를 추가로 넣을 때는 반드시 edgid를 넣을 수 있습니다.
Network to row: 이 중 “split-up unconnected components” 를 꽤 사용할 수 있어요. 하나의 큰 덩어리에서 서로 연결되지 않은 Network를 분리시켜 나타냅니다.
네트워크를 그리지 않아도 대충 어느 정도 그룹이 만들어졌는지 파악할 수 있어요
이하의 reference를 사용하여 사용한 노드id를 입력하고, 이를 뽑을지 여부를 결정. Process neighbors, 중요한 기능.선택 해제 시 reference 노드와 매칭되는 노드만 삭제, 선택 시 reference 노드+이웃에 연결된 노드 모두 삭제.
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입력된 네트워크를 복원하는 방법.Network Analyzer의 두 번째 포트(edge statistics tabls)의 objectid, 그리고 average weight 두 개의 컬럼을 구분합니다. 그리고 cell splitter에서 “<->”을 “delimiter”라고 입력하면 컬럼이 나뉩니다. 이것이 node1, node2, weight 입니다.
마지막으로
node degree filter에서 기본 1보다 크고, edge degree filter는 2 이상의 값으로, 또 node degree filter에서 기본 1보다 커서 이렇게 값을 설정하는 기능만 알면 text를 읽고 네트워크를 구성하고, 네트워크를 다시 빼고 조합해서 원하는 형태로 네트워크를 재구성한다.
이로써 지난번 메인 탭에서 구성된 네트워크의 재조합 및 분할/분리 등이 타임으로도 가능해졌습니다. 동일한 네트워크를 구성하고 다시 한번 Script 기반의 코딩과 knime 기반의 코딩의 장점과 단점이 평행을 이룬다는 것을 알게 됩니다. Script기반의 코딩이 정말 기능이 좋다는 건 인정하지만 그래도 knime이 더 손이 많이 갑니다. Script기반의 코딩은 일정한 텍스트값을 놓고 보면 실제로는 텍스트가 아니고 텍스트를 포함한 index로 움직입니다. 이 index화된 값으로 가서 함수를 돌려 index화된 것을 다시 값으로 불러들이는 프로세스입니다. 적어도한단계이상의상급변환을머리로추상화해야하기때문에수학적인코딩지식이깊어야지만은고난이도분석에서따라잡기가힘듭니다. 근본적으로는 knime 내부에서 움직이는 것은 같지만 적어도 사용자 interface 상에서는 knime이라고 하는 비주얼툴은 이러한 로직적인 변환과정의 대부분을 잊어도 됩니다. 표시되는 text 값에만 집중하여 직관적으로 코딩할 수 있습니다. 당연히 Script 기반의 툴의 성능은 더욱 뛰어납니다.수학적으로 논리적인 것을 서술하기에 최적화된 환경이니까요. 그래도 사용하기 쉬운 것은 비주얼 도구인 것 같습니다, 사람의 직관적인 생각을 더 많이 반영할 수 있습니다. 수학적 사고에 가까운 도구일수록 고성능을 더하며, 사람의 직감을 더 많이 반영할수록 사람이 더 사용하기 쉽습니다. 기능과 사용의 용이성, 반비례의 관계에 있는 것 같습니다.