• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.14 no.3
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• pp.378-391
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• 2011

In this paper, we suggest a novel method of selecting visual information based on bottom-up visual attention of human. We propose a new model that improve accuracy of detecting attention region by using depth information in addition to low-level spatial features such as color, lightness, orientation, form and temporal feature such as motion. Motion is important cue when we derive temporal saliency. But noise obtained during the input and computation process deteriorates accuracy of temporal saliency Our system exploited the result of psychological studies in order to remove the noise from motion information. Although typical systems get problems in determining the saliency if several salient regions are partially occluded and/or have almost equal saliency, our system is able to separate the regions with high accuracy. Spatiotemporally separated prominent regions in the first stage are prioritized using depth value one by one in the second stage. Experiment result shows that our system can describe the salient regions with higher accuracy than the previous approaches do.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.241-242
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• 2021

본 논문에서는 2020년 1월부터 2020년 8월까지 8개월간의 유통되었던 코로나 19와 관련된 뉴스 데이터를 이용하여 기간 및 지역별 단어의 빈도수를 구하고, 그 결과를 활용해 코로나 19와의 상관관계를 분석하고, 시각화하였다. 뉴스데이터는 한국언론진흥재단에서 운영하는 뉴스 빅데이터 시스템인 '빅카인즈'에서 수집된 데이터를 이용하였다. 본 논문에서 웹서비스를 활용해 시각화하였으며 지역과 기간을 선택하면 분석한 결과를 불러와 전체 지역대비 선택한 지역의 뉴스 빈도수, 선택한 지역의 주요 키워드, 주요 키워드의 지역별 일자별 변화 등을 보여주고 있다. 이러한 시각화를 통해 이전에 발생되었던 사건에 대해 주요 키워드와 코로나 19의 상관관계를 쉽게 파악을 할 수 있다.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.7 no.3
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• pp.303-310
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• 2021

A method for developing a visual information concept that analogously compares and analyzes macroscopic data changes in a simple form is needed. The development of the visual information concept requires the selection of visualization form, selection of rhetorical effects, and selection of digital expression elements. Among them, an example of a rhetorical effect selection method for effectively delivering visual information to a user is presented. In this study, metaphorical rhetoric, which allows data comparison and analysis from a macroscopic point of view, was selected for stock price analysis by period and industry. We present a two-dimensional three-stage shape change using a dandelion with spreading cockle hair as a metaphor and a three-dimensional three-stage shape change information expression method using a coral peony flower that changes shape and color according to time as a metaphor. Using this rhetorical metaphor, it is possible to compare macroscopic trading changes and stock prices by industry.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.817-819
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• 2005

본 논문은 사람이나 로봇이 자율보행을 하기 위해서 시각적으로 한 곳을 집중적으로 선택하도록 하기 위한 논문이다. 동물들이 효율적인 시각 정보 수집을 위해 사용하는 선택적 주의 처리 기법을 기본으로, 깊이정보를 이용하여 여러 개의 주의시선 중 한 곳을 선택하도록 하는 방법을 제안하였으며, 이를 이용한 실험 결과 깊이정보를 이용한 선택적 주의 처리 기법이 유용함을 알 수 있었다. 향후 연구과제는 보행하는데 필요한 정보를 한 번의 계산으로 깊이에 따라 차례대로 정할 수 있는 3차원 맵을 만드는 것이 될 것이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.386-389
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• 2011

본 논문에서는 동영상을 대상으로 하는 기존의 시각주의 시스템의 성능을 향상시킨 새로운 시스템에 대하여 설명한다. 제안하는 시스템은 기존의 시스템이 가지고 있던 한계점인 서로 반대되는 특징을 가지는 색상에서 하나의 특징만을 고정적으로 선택하던 것을 극복하여, 서로 반대되는 특징 중 현저항이 더 높은 색상 특징을 선택하여 입력 들어오는 영상에 적응적인 현저항 추출을 하였다. 도한 시간 현저항 정보를 추가적으로 고려할 수 있도록 하여 동영상에 대한 처리도 가능하도록 하였고, 성능 평가 시 인간을 대상으로 한 설문 조사 실험을 추가하여 보다 인간의 시각 인식과 유사한 시스템임을 증명하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.796-798
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• 2003

RNA 분자의 이차구조는 그 분자의 생물학적 기능을 이해하는데 필요한 요소이다. 본 논문은 RNA 이차 구조의 loop과 helix를 그룹화 하여 하나의 객체 단위로 설계한 뒤 필요한 loop과 helix들의 연결구조를 부분 시각화 하는 알고리즘을 소개한다. 기존의 존재하는 시각화 알고리즘들은 정보손실에 해당하는 겹침에 의한 피해를 줄이기 위해 다양한 변형 방법을 이용하였으나 이번 알고리즘은 사용자에 의해 필요로 하는 정보만을 선택해 볼 수 있기에 정보 손실의 문제를 피할 수 있다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.5 no.6
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• pp.261-266
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• 2016

Chart suggestion method provided by various existing data visualization tools makes chart recommendations without considering the user intention. Data visualization is not properly carried out and thus, unclear in some tools because they do not follow the segmented quantitative data classification policy. This paper provides a guideline that clearly classifies the quantitative input data and that effectively suggests charts based on user intention. The guideline is two-fold; the analysis guideline examines the quantitative data and the suggestion guideline recommends charts based on the input data type and the user intention. Following this guideline, we excluded charts in disagreement with the user intention and confirmed that the time user spends in the chart selection process has decreased.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10c
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• pp.543-545
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• 1999

컴퓨터 시스템은 주파수를 제공하는 수정발진자의 환경적 요인에 의한 오차 등으로 인해 정확한 시각을 유지하지 못한다. 정확한 시각 유지를 통해 외부 시각원으로부터 시각신호를 받아 로컬 시스템의 시각오류를 보정하는 시각동기 클라이언트를 이용하는 방법을 연구하였다. 정밀도 향상을 위해 다중서버 선택기능을 보강하였고, 지연시간에 따른 시각원의 가중치를 적용하였다. 특히 시각변화에 민감한 프로세스가 많은 시스템에서 시각 오류 보정시 시각의 급변은 시스템에 무리를 일으키므로 점근적 보정을 통한 안정적 방법이 필요하다. 이를 위해 축적결과기반 시각오류 보정방법을 적용하여 네트워크 지연의 급작스런 변화에도 분산을 통한 충격을 완화하여 안정적인 시각보정을 할 수 있도록 하였다. 시각오류 요인과 시각동기방법, 클라이언트 구현과 실험결과를 제시한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.4
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• pp.338-345
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• 2001

본 연구에서는 시계열자료를 예측하기 위해 적용한 n$\times$n$\times$1 신경망 구조에서 초기값의 시각적인 선택을 통한 개선된 학습과정을 제안한다. 적용된 Easton[1]의 제어상자는 시각적인 면과 실용적인 적용측면에서 다차원 구조를 논의하기에는 제한적이지만, 적은 개수의 은닉노드를 갖는 단순한 신경망구조에서는 초기 가중값들의 동적인 선택을 통하여 가능한 빨리 효과적인 학습이 이루어질 수 있게 할 수 있다. 신경망 학습의 오차 판단기준은 기존의 평균제곱오차(MSE)를 고려한다. 실증연구에는 모의생성된 ARMA(1,0) 자료와 담배생산량 자료를 이용한다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.10 no.3
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• pp.1.2-1.2
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• 1999

시각적 선택에 대한 과거 정신물리학적, 신경 생리학적 연구결과를 토대로 Feature Gate 라는 신경 망 모형을 제안하였다. 이 모형에는 공간 배치도가 위계 적으로 구성되어 있으며, 정보의 흐름이 위계의 각 수준으로부터 그 다음 수준으로 넘어갈 때 주의 게이트에 의해 조절되도록 되어 있다. 주의 게이트들은 독특한 세부 특징을 가진 위치에 반응하는 상향식 시스템과 표적 세부 특징이 있는 위치에 반응하는 하향식 기제 모두에 의해 조절된다. 본 연구는 Feature Gate 모형의 하향식 기제에 초점을 맞추어 모형을 설명하고, 현재 다른 모형들이 설명하지 못하는 Moran & Desimone(1985)의 연구결과를 이 모형이 어떻게 설명하는지를 제시하고자 한다. Feature Gate 모형은 병렬 적인 세부특징 검색, 계열 적 접합표적 검색, 단서에 의한 주의의 점진적 감소 모형, 세부특징-주도적인 공간적 선택, 주의의 분할, 방해자극 위치의 억제, 주변 억제 등을 포함한 시각적 주의 연구의 여러 가지 많은 현상들을 설명하는데 하나의 일관적인 해석을 제공해 준다. 앞으로 이 모형을 더욱 확장, 발전 시켜 세부특징의 조합된 배열에 반응하는 상위 수준의 유닛을 사용한다면 시각적 선택과정이 포함된 형태 재인 모형으로 개발될 수 있다.