• 응용통계연구
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• 제26권6호
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• pp.999-1007
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• 2013

이 연구는 다음 몇 가지 경우에 적용 가능한 '움직이는 데이터 그림(moving data pictures)'을 제안 한다: 1) 한국어 텍스트의 단어 구름(word cloud), 2) n ${\times}$ p 행렬의 시각화(matrix visualization), 3) p ${\times}$ p 산점도 행렬의 동영상 버전, 4) k개 개체 군집의 동적 시각화 등. 이들 기법은 데이터에 내재된 숨은 정보와 시각적 아름다움을 드러내고 정보 소비자들의 흥미를 점화할 수 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권2호
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• pp.399-408
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• 2015

본 논문은 대기오염 자료를 여러 가지 방법의 데이터 시각화를 통해 나타내었고, 데이터 시각화 방법별로 통계적인 방법을 활용한 분석과 연계하여 어떤 특징을 알아 볼 수 있는지를 나타냈다. 데이터 시각화 도구로는 통계 패키지인 R을 사용하였다. 분석에 사용된 데이터는 뉴욕시에서 1973년 5월부터 9월까지 공기의 질을 측정한 자료이다. 먼저 단변량 분석과 단순회귀분석을 실시하여 데이터 시각화를 통해 자료의 기본적인 특성을 파악하고 시각화 방법으로 산점도행렬 등을 통해 특성을 한눈에 볼 수 있게 나타내었다. 다중 회귀 분석을 실시하여 로그변환 등을 이용하여 최적의 모형을 찾고 설명변수들을 범주화하여 상자그림이나 3차원 투시도, 3차원 산점도 등 여러 데이터 시각화 방법을 이용해 대기오염 데이터의 전체적인 특성들을 알아보았다.

• 응용통계연구
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• 제24권5호
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• pp.893-904
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• 2011

실험계획법의 강의내용은 크게 두 개의 파트인 실험계획과 모형분석으로 대별되는데 시각화 작업은 주로 모형분석 중심으로 이루어져 왔다. 실험계획법의 강의내용에 대한 시각화 작업의 일환으로 우리는 실험계획의 시각화를 라틴 방격법의 시각화, 초포화계획법의 시각화, 불완비블럭계획법의 시각화로 나누어 고려하여 볼 수 있다. 실험계획을 시각화하는 작업을 위하여 우리는 계획그림을 제안 할 수 있고 기존의 산점도나 산점도행렬을 사용할 수 있다. 이러한 실험계획의 시각화를 통하여 우리는 이론 중심의 실험계획법 강의에 그림들을 삽입함으로써 실험계획법 수업에서의 시너지효과를 얻을 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제14권1호
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• pp.177-190
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• 2001

전통적으로 많이 사용하는 군집분석의 방법들은 개체간의 거리를 고려하여 이들을 분류해 내는 것이며, 따라서 거리 측정 방법에 따라 여러 형태의 군집분석 방법이 나타나게 된다. 어떤 방법을 적용하던 간에 그 결과는 고정된 수치로써 나타난다. 다차원 자료의 구조파악이 몇 개의 수치로 나타나게 되면 어쩔 수 없이 정보의 손실이 발생하게 된다. 이를 보완하기 위해 시각적 매체를 동원하여 다차원 자료의 구조를 파악하는 연구가 있었으며, 이를 시각적 군집분석이라고 명명하고 있다. 본 연구에서는 시각적 군집분석에 대한 기본적 개념과 이를 위한 통계 도형의 활용, 구현방법 등에 대해 살펴보기로 한다.