군집화 알고리즘은 그 종류에 따라 만들어낼 수 있는 군집의 종류와 보여줄 수 있는 정보의 수준이 차이가 난다. 밀도기반 군집화 알고리즘은 데이터 분포 상의 임의의 모양을 가진 군집을 잘 잡아내지만 보여줄 수 있는 계층정보가 매우 적거나 없는 수준이고, 반면 계층적 군집화 알고리즘은 자세한 계층 정보를 보여주지만 구 모양의 군집 외에는 잘 잡아내지 못한다. 이 논문에서는 이러한 두 군집화 방식의 대표적 알고리즘인 OPTICS와 응집 계층 군집화 알고리즘의 장점만을 취하는 계층 발생 프레임워크를 제시하고 이와 더불어 효과적 데이터 분석을 위한 여러 시각화, 상호작용 기법을 지원하는 시각적 분석 애플리케이션을 제공한다.
본 논문은 소셜 네트워크상의 내부관계와 외부관계를 반영하여 사용자간의 관계를 사용자 중심으로 계층적 시각화하는 새로운 클라우드 기반의 방법을 제안한다. 본논문의 시각화방법은 상관관계 행렬을 이용하여 사용자의 내부관계를 계산하여 소셜 네트워크상 사용자 중심의 관계 계층을 잘 나타내며, 소셜 네트워크의 외부 관계를 이용하여 사용자의 계층 관계에 접근 노드의 중요도를 반영한다. 제안방법의 사용자들은 소셜 네트워크상의 사용자 노드 관계가 계층적으로 시각화되기 때문에 사용자 관계를 잘 이해할 수 있다. 이외에 제안된 방법은 하둡(hadoop)과 하이프(hive)를 이용하여 분산저장 및 병렬로 계산하며, 계산 결과는 D3를 이용하여 계층적 그래프로 시각화한다.
본 논문은 소셜 네트워크상의 내외부 정보를 반영하여 사용자간의 관계를 사용자 중심으로 계층적 시각화하는 새로운 기상화 기반의 방법을 제안한다. 제안된 방법은 오픈스텍의 가상화 머신위에 하둡(hadoop)을 이용하여 분산병렬 처리하여 SNS의 링크노드를 사용자들이 쉽게 분석할 수 있도록 계층적 그래프로 시각화한다.
다량의 복잡한 데이터를 잘 분석하고자 하는 의도로 최종 사용자가 데이터 큐브 내에 있는 여러 데이터 뷰 중에서 바라는 데이터 뷰를 시각적으로 탐색하게끔 해주는 기능을 OLAP 시스템에서는 계속 마련하고 있다. 본 연구에서는 자신의 스키마가 현 OLAP 시스템에서는 구현될 수 없는 배타적 대칭 계층과 같은 것이 되는 그런 데이터 큐브 만 대상으로 하고자 한다. 본 연구에서는 추상 계층의 개념적 분류를 하였고, 본 연구에서 개발한 계층적 시각화기법을 활용하여 데이터 큐브를 탐색해 나가는 방안을 제시하고 있다. 계층적 시각화 기법은 이항 추이폐포 개념을 활용하여 개발하였다. 국가자격관리 영역을 예로 들어 이 방안을 설명하고 있다.
본 논문은 소셜 네트워크상의 내부관계와 외부관계를 반영하여 사용자간의 관계를 사용자 중심으로 계층적 시각화하는 새로운 클라우드 기반의 방법을 제안한다. 제안된 방법은 하둡(hadoop)과 하이프(hive)를 이용하여 분산저장 및 병렬로 계산하며, 계산 결과는 D3를 이용하여 계층적 그래프로 시각화한다.
시각화는 소셜 네트워크의 분석을 위해서 소셜 네트워크의 사용자 관계를 새로운 시각에서 이해할 수 있도록 하는 중요한 역할을 담당하고 있다. 기존의 대부분의 시각화 방법은 복잡한 다차원 그래프를 통하여 소셜 네트워크상의 사용자의 관계를 집중적으로 표현하고 있다. 그러나 이러한 방법은 개인 사용자 중심으로 사회관계의 중요도를 직관적으로 파악하기 힘들다. 또한 대부분의 시각화 방법은 네트워크상의 노드들 간의 상호작용 정보에 의해서만 사용자 관계를 나타내기 때문에 사용자의 메시지가 사용자 상호관계에 반영되는 것이 미흡한 실정이다. 제안방법은 퍼지 연관 곱을 이용하여 사용자의 내부관계를 계산하며, 노드들 간의 상호작용 정보를 이용하여서 사용자의 네트워크상의 외부 접근 정보를 계산한다. 계산된 내부관계정보와 외부 접근 정보를 이용하여서 사용자중심의 계층적 시각화방법을 제한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문은 퍼지 연관 곱에 의한 사용자들의 내부관계와 네트워크상의 외부 접근 정보를 이용하여서 사용자를 중심으로 계층적으로 시각화하는 새로운 방법을 제안한다.
본 논문에서는 배아 데이터의 효율적인 검색을 지원하는 시각화 도구인 Em-Viz의 설계 및 구현에 관하여 논의한다. Em-Viz는 계층적으로 구조화된 대용량 배아 데이터베이스를 기반으로 구현된 시각화 도구로 사용자가 원하는 배아 데이터를 빠르고 정확하게 검색 할 수 있도록 지원한다.
웹 상에는 많은 자원들과 정보들이 존재한다. XML은 이러한 자원들과 정보들을 구조화하기 위해서 개발되었다. XTM(XML Topic Maps)은 XML의 형태로 자원들과 정보들에 의미를 부여할 수 있는 언어이다. XTM은 Topic과 Association을 이용해서 자원들과 정보들이 가진 의미를 표현한다 XTM상에서 나타나는 Topic과 Association은 매우 거대하고 다양하기 때문에 모든 Topic과 Association을 한꺼번에 표현하기 어렵다 또한, 사용자가 수백만개의 Topic과 Association에서 원하는 Topic과 Association을 찾기 어렵다. 따라서 이러한 문제점을 해결하기 위해서 다양한 시각화 방법이 연구되었다. 현재 Topic Maps을 표현할 때 트리, 그래프, 맵 등 하나의 구조를 이용해서 표현한다. 하지만 추상화정도에 따라 시각화 방법은 장ㆍ단점을 지닌다. 본 논문에서는 웹 상의 자원, 정보들과 의미 사이에 여러 계층이 존재하는 다층적 시각화를 제안한다. 각 계층은 독립적인 표현구조로 나타내어 추상화정도에 따라 최적화된 구조를 사용한다. 사용자는 자신이 원하는 Topic과 Association을 점진적 접근을 통해서 원하는 Topic과 Association을 검색할 수 있다. 또한 Topic이 Association의 member처럼 사용되는 경우, 시각적으로 Topic이 표현되면 Topic은 연결된 Association과 직접적인 연결을 갖는다.
인터넷과 컴퓨팅 기술의 진보와 함께 사이버 공간에서 효과적인 학습을 위한 이 러닝(e-learning)에 대한 관심이 국, 내외적으로 매우 높다. 그러나 오늘날 대부분의 이 러닝 컨텐츠는 주로 텍스트 위주이며, 이미지, 동영상, 음성 등과 같은 간단한 수준의 멀티미디어 요소가 추가되는 정도의 수준에 불과하다. 본 논문에서는 컴퓨터 프로그래밍 이 러닝에 효과적인 방법을 제안한다. 제안된 방법은 순서도를 이용한 프로그램 시각화에 기반한다. 제안된 방법의 특징은 문장 수준 단위의 단계적, 계층적 프로그램 시각화, 언어의 제어 구조에 대한 순서도 기반 시각화, 프로그램 전체 구조로의 시각화 범위 확대, 소스 프로그램 대비 시각화, 학습자와의 상호작용 등을 들 수 있다. 마지막으로, 제안된 방법을 실현하는 시스템을 구현하고, 예제 프로그램에 대해서 그 실행 예를 보인다.
XML 문서를 효과적으로 관리하고 검색하기 위한 다양한 XML 질의 언어에 대한 연구가 활발히 수행되고 있지만 다양한 XML 질의 언어의 구문은 일반 사용자들이 숙지하는데 어려움이 있고, 또한 텍스트 형태의 XML 문서는 계층적인 구조로 되어있어 이러한 XML 문서의 구조를 알아야만 질의를 할 수 있다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 복잡한 XML 질의어 구문과 질의 대상인 XML 문서의 구조를 동시에 시각화하고, 사용자와의 상호작용을 통해 질의문을 자동으로 생성하고자 한다. 이를 위해 본 논문에서는 다음과 같이 세 가지 컴포넌트를 기반으로 자동 질의어 생성을 위한 visual query interface를 제안하였다. 이 컴포넌트는 계층적 XML 문서 구조를 보여주는 XML structure viewer, 질의에 사용되는 연산자들을 아이콘화한 operator panel, 그리고 이 두 컴포넌트의 상호작용으로 작성된 질의 구문을 문법적으로 검사하기 위한 query statements panel로 구성된다. 이를 통해 다양한 계층적인 XML 문서의 구조와 복잡한 XML 질의 언어의 구문에 대해서 잘 모르는 초보자라 하더라도 쉽게 XML 문서 상에서 질의를 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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