인터넷과 대용량 데이터베이스가 정보검색환경을 주도하게 되면서 이용자가 원하는 정보를 효율적으로 찾을 수 있는 강력한 검색도구가 요구되었다. 정보시각화 기법은 이러한 요구에 부응하여 개발된 것으로 복잡하고도 대규모의 데이터를 의미적으로 그리고 조직적으로 보여주는 시각표상 기법이라 할 수 있다. 본 연구는 정보검색시스템에서 다각적으로 응용되고 있는 정보시각화 기법을 조사 분석하였다. 그 결과, 첫째 연구결과 데이터, 검색대상인 문헌, 검색결과로 나타난 검색정보를 시각화 대상으로 하여 연구가 진행되고 있었다. 둘째, 이용자의 상호작용과 항해를 수월하게 하는 정보시각화 기법으로는 줌과 팬기법, focus+ context기법, 점증탐사기법, 클러스터링 기법 둥을 들 수 있다. 셋째, 이용자에게 실제 시각메타포로 보여주는 방식으로 선형구조 표현방식, 계층구조 표현방식, 네트워크구조 표현방식, 벡터분산구조 표현방식을 찾아볼 수 있었다. 정보검색시스템에 계속적으로 정보시각화 기법이 응용되고 구현되기 위해서는 기존 기법의 평가와 이용자 요구분석이 수행되어야 하므로 본 연구의 결과 또한 새로운 시각화 인터페이스 개발에 도움이 될 것으로 본다.
기존의 문헌검색시스템은 검색 결과를 시각화하기 어렵기 때문에 문헌 제목과 검색어가 존재하는 부분에 대한 요약문을 보여주는 형태가 대부분이다. 이러한 방식은 문헌 검색 결과가 많은 경우 한 번에 문헌들을 살펴보는데 어려움이 있고, 문헌들간의 연관성을 알아보기 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 웹 환경에 적합하도록 실시간으로 문헌 검색 결과를 시각화하는 방법을 제안하였다. 이를 위하여, 군집의 중심을 다차원 척도에 의해 저 차원 평면에 투사하는 단계와 오비탈 모형에 기반하여 개별 문헌들을 군집 중심을 기준으로 저 차원 평면에 표현하는 2단계 시각화 알고리즘을 제안하여, 문헌 군집의 관계를 쉽게 알아보고 개별 문헌들 사이의 유사성을 쉽게 확인할 수 있도록 하였다. 벤치마크 데이터와 실 데이터에 적용하여 실험하였으며, 실시간으로 검색 결과를 시각화 할 수 있다는 것을 실험을 통해 확인할 수 있었다.
e-비즈니스에서 데이터 분석과 시각화 등을 통한 비즈니스 인텔리전스가 각광받고 있다. 특히 빅데이터 기술이 관심을 받으면서 분석결과의 시각화도 중요하게 다뤄지고 있다. 기업 관리자들은 데이터 분석의 결과를 의사결정 과정에서 활용하길 원하며, 시각화 기법이 인지 기능과 운영 기능에서 도움을 주기 때문이다. 본 논문은 제조업에서 정보시각화 기술의 활용사례, 현황과 주요 이슈를 기존 연구문헌을 검토하여 분석하였다. 프로세스 모니터링, 의사결정 지원등에서 유용하게 사용될 수 있음을 확인할 수 있었고, 정보시각화 적용을 고민하는 제조 분야의 개발자 및 관리자 등에게 도움이 될 것으로 기대된다.
본 연구는 웹 정보로부터 이용자가 원하는 정보를 효율적으로 검색, 도출하기 위한 방안으로 시각화된 기법을 제시하였다. 이용자를 기반으로 한 시각화 기법의 사용성을 평가하기 위해 먼저, 시각화에 대한 개념 및 사용성 평가 요소를 분석한 후 현재 상용화 되고 있는 웹 검색 시각화 시스템인 searchCrystal과 KartOO를 선정해서 사용성을 평가하였다. 그 결과 시각화의특징을 살려서 디자인 된 시스템은 이용자로 하여금 더 친숙하고 효율적인 인터페이스 환경을 제공하는 것으로 나타났다.
본 연구의 목적은 지도 기반 데이터 시각화 플랫폼에 적합한 평가 도구를 개발하고, 이를 현재 상용되고 있는 지역간 정보를 나타내는 지도 기반 데이터 시각화 플랫폼을 대상으로 휴리스틱 사용성 평가를 수행하는 것이다. 본 연구에서는 Nielsen(1994)의 사용성 평가 10가지 원칙과 함께 지도 기반 플랫폼의 사용성 평가 기준을 다룬 선행연구들의 결과를 비교·분석하여 (1) 가시성, (2) 실세계와의 일치, (3) 일관성 및 표준, (4) 사용자 제어 여부와 친화성, (5) 융통성, (6) 디자인, (7) 호환성, (8) 오류 방지 및 해결, (9) 도움말 제공 및 문서화로 9가지의 평가 항목을 개발하였다. 또한, 개발한 평가 항목의 실효성을 확인하기 위해, 국내외 5개의 지도 기반 데이터 시각화 플랫폼을 대상으로 전문가 4명을 초빙하여 사용성 평가를 진행하였다. 평가 결과, 전문가들은 제안한 지도 기반 데이터 시각화 사용성 평가 기준을 사용하여, 수치화한 점수와 주관적 의견을 포함한 5개 플랫폼의 사용성을 순위화한 평가 결과를 도출할 수 있었다. 본 연구의 결과는 향후 지도 기반 시각화 플랫폼을 개발하고 평가함에 있어서 전반적인 가이드라인의 기초 자료가 될 수 있을 것으로 기대한다.
이 연구의 목적은 자동적으로 추출된 정보를 시각화 브라우저를 통해 표현하고 접근하는 방법에 대해 이용성평가를 수행하는 것이다. 특정 주제 분야에 국한되지 않는 정보추출시스템을 사용하여 신문기사에서 의미정보를 자동 추출하였고, 그 결과로 시각적으로 브라우저 할 수 있는 지식베이스를 구축하였다. 이 연구에 이용된 정보추출시스템은 신문기사의 텍스트정보로부터 다양한 자연언어처리 기술을 적용하여 개념-관계-개념의 형태로 표현되는 정보를 자동적으로 추출하였다. 지식베이스에 저장된 정보를 시각적으로 표현하는 시각화 브라우저를 구현하였는데, 이때 인터페이스 부분은 쌍곡면형 정보시각화 시스템의 하나인 PersonalBrain을 이용하여 개발하였다. PersonalBrain을 이용하면 표현하고자 하는 정보를 논리관계의 네트워크 형태로 연결할 수 있다. 지식베이스 정보의 시각화 접근방법에 대하여 15명의 이용자를 대상으로 질적 평가를 수행하였다. IS명의 연구대상자로 하여금 시각화 브라우저를 이용하도록 하고 관찰과 인터뷰를 통하여 이용성평가 데이터를 수집하였다. 내용분석결과, 이용자들은 정보추출결과의 시각화 브라우저 이용가능성에 대해 긍정적인 반응을 보인 동시에 몇 가지 이용성 관련 문제점을 지적하였다.
과학기술의 지식화 매체로서 가장 대표적인 것이 학술지라 할 수 있다. 그런데, 대부분의 정보가 문자 위주로 서비스되고 있어서, 연구자들이 검색 결과를 하나하나 확인해야 하기 때문에 연구 내용 파악에 많은 시간이 소요된다. 학술정보의 경우도 시각화한다면 원하는 정보를 보다 직관적이고 효과적으로 찾을 수 있을 것이다. 본 논문에서는 학술지 모델과 논문기사 모델을 제시하고, 각 정보 항목에 적합한 시각화 방법을 활용해서 시각화를 수행하였고, LOD(Linked Open Data) 인터링킹(Inter-linking)을 통해서 태그클라우드 상의 단어의 의미를 해설해주는 서비스도 개발 하였다.
본 연구는 기초학문자료센터의 연구데이터를 후속연구자들이 효율적으로 이용하며 연구데이터의 재이용을 향상시키기 위한 시각화 서비스를 제시하고자 한다. 이를 위하여 기초학문자료센터를 이용한 경험이 있는 연구자를 인터뷰하여 현재 기초학문자료센터의 미비점과 개선점을 파악하고, 시각화가 필요한 부분에 대한 의견을 수집하였다. 조사 결과, 기초학문자료센터에서 제공하는 연구성과물이 양적으로 부족하며, 통합검색을 제외한 연구과제 검색, 연구성과물유형별 검색, 연구분야분류별 검색은 불필요하고, 추천검색어가 보완될 필요가 있었다.
최근 다양한 실세계의 복잡한 관계를 그래프의 형태로 구성하고 분석하는 다양한 연구들이 진행되고 있다. 특히 DBLP와 같은 컴퓨터 분야 문헌 데이터 시스템은 논문의 저자, 그리고 논문과 논문들이 서로 인용 관계로 표현되는 대표적인 그래프 데이터이다. 그래프 데이터는 저장 구조 및 표현이 매우 복잡하므로, 문헌 빅데이터의 검색과 분석, 그리고 시각화는 매우 어려운 작업이다. 본 논문에서는 문헌 빅데이터를 그래프의 형태로 시각화한 그래픽 사용자 인터페이스 도구, 즉 EEUM을 개발하였다. EEUM은 그래프 데이터를 시각적으로 표시하여 연결된 그래프 구조에 따라 문헌 데이터를 브라우징 하는 기능을 제공하며, 문헌 빅데이터에 대한 검색 및 관리, 분석이 가능하도록 구현하였다. 또한 EEUM을 DBLP가 제공하는 문헌 그래프 빅데이터에 적용하여 편리하게 검색, 탐색 및 분석하는 할 수 있음을 시연한다. EEUM을 이용하여 모든 연구 분야에서 영향력 있는 저자나 논문을 쉽게 찾을 수 있으며, 여러 저자와 논문 사이의 모든 관계를 한 눈에 볼 수 있는 등 복잡한 문헌 그래프 빅데이터의 검색 및 분석 도구로 편리하게 사용할 수 있다.
전통적으로 과학데이터 시각화는 데이터 분석과 관련이 깊은 연구 수행과정 중의 하나로 간주되어 왔다. 그러나 최근 들어서 과학데이터 시각화의 연구영역 자체가 독립적인 학문분야로서 자리를 잡기 시작하면서 시각화의 기술 및 방법들이 점차 고도화되고 복잡해지고 있다. 그러나 과학데이터 시각화 연구가 개인 및 그룹의 연구자들 스스로의 노력으로 시각화 문제를 해결하는 데 있어서 한계가 있다. 따라서 전문집단에 의한 체계적인 지원의 필요성이 대두되고 있으며, 본 연구는 거시적 관점의 국가수준에서 어떻게 과학데이터 시각화를 체계적으로 지원할 것인가를 정책적인 시각에서 분석하였다. 구체적으로 기존 문헌의 조사를 통하여 주요 성공요인들을 파악하였으며, 집중적으로 투자해야 할 연구의 영역을 설정하였다. 다음으로 국가수준의 시각화 연구지원의 전략적인 방향과 전략적 과제를 제언하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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