9. 데이터 추가 및 연동

이번 활동 요약

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지난 번에 구축해둔 서버에 데이터를 추가하고, 프론트와 연동하는 작업을 진행했다

이전까지 백엔드 서버를 구축하고 기본적인 CRUD를 구현했었다
이번에는 DB에 더미 데이터를 추가하고, 프론트엔드에서 API로 데이터를 불러오는 것까지 진행을 했다

 

데이터 추가

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기존에 프론트에서 직접 저장하여 쓰고있던 데이터를 DB에 추가하는 작업을 했다

• 초기 데이터 저장을 위해 프론트에서 String 형태로 가지고있던 데이터를 파싱해서 서버에 저장했다
• 이때, 클러스터링을 해서 미리 클러스터별로 색상을 지정해서 색상값도 함께 저장했다
  • 원래는 이 로직을 프론트에서 직접 한 다음, 데이터를 그려내고 있었는데 DB에서 받아오게 된다
  • 이미 모든 준비가 된 데이터를 받아와서 출력하기 때문에, 초기 화면 구성이 빨라졌을 것이라 예상했다

 

클라이언트 & 서버 연동

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DB에 저장된 데이터를 백엔드 서버를 통해 프론트에서 불러올 수 있도록 연동했다

• 백엔드 서버에 HTTP 요청을 보내서 DB로부터 데이터를 불러올 수 있도록 했다
• API 호출은 이미 몇번 해봤던 작업이라 그렇게 어렵지는 않았다
• axios를 굳이 사용하지 않고, 요즘은 fetch 메서드도 잘 되어있어서 그냥 fetch를 사용했다

 

Issue

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진행하다가 의문점이 하나 생겼다

• 위에서 프론트에서 출력한 것을 보면 느낄 수 있지만, 모든 노드가 단일 색상으로 지정 되었다
• 현재는 몇단계를 거쳐가든 어떻게든 연결만 되어 있다면 같은 네트워크에 속한 것으로 처리된다
• 데이터의 수가 더 많아질수록 이러한 경향이 더 커질 것 이다
  • 어떻게든 데이터끼리 건너건너 연결될 확률이 높아지기 때문이다
• 우리는 Union-Find 알고리즘을 사용해서 클러스터링을 했기 때문에 어떻게 보면 당연한 결과이다
  • 우리 알고리즘대로라면 이게 클러스터링이 잘된 결과 이다
• 하지만 데이터가 더 많아지게 될텐데, 그럼 우리가 굳이 클러스터링을 하는 이유가 없다고 생각이 들었다
  • 현재 진행하고 있는 프로젝트의 방향성과 맞는지 교수님과 논의를 드리고자 했다

 

Reference Algorithm

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위의 Issue와 관련해서 조교님이 논문을 하나 추천해주셨다

MORO: a Cytoscape app for relationship analysis between modularity and robustness in large-scale biological networks - BMC Syste

• Modularity라는 알고리즘인데, 기존에 제작되어 있던 페이지가 이런 알고리즘을 사용하고 있었다고 한다
• 다음 번에는 이 논문을 읽고 이해를 한번 해봐야겠다

 

추후 진행 방향

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논의 내용을 바탕으로 앞으로 어떤 걸 해야할지 정리해보고자 한다

• 일단 우리가 제시한 이슈를 해결하기 위해서 조교님이 소개해주신 논문을 한 번 읽어볼 것이다
• 괜찮은 알고리즘이라고 판단이 되었다는 가정 하에는 우리 프로젝트에 적용이 가능한지도 봐야 할 것이다
• 이제 곧 시험기간이기 때문에 당분간은 시험에 집중을 하겠다고 말씀을 드렸다
  • 그래서 시험이 끝나고 위의 내용들을 진행할 예정이다