간소화된 메쉬의 다중해상 표현은 실시간으로 원하는 해상 메쉬의 랜더링이 가능하고 저해상 메쉬에서 고해상 메쉬로의 전환이 시각적인 연속성을 갖는다. 또 메쉬의 공간마다 다른 해상도의 표현이 가능하다. 본 논문에서는 기존의 다중해상모델의 특징과 단점을 알아보고 다중모델링 이슈을 제시한다. 효율적인 가변 LOD를 위한 기존의 다중해상 모델을 일반화시킨 MT(MultiTriangulation)를 제시한다. MT의 구조적 특징, MT에서의 선택적 상세화와 시점과의 거리에 따른 가변 LOD 질의를 알아본다.
본 논문에서는 웨이브릿 변환과 프랙탈 변환을 함께 적용하여 강인하고 효율적인 워터마킹 방법을 제안하였다. 종래의 방법과 같이 프랙탈 변환만을 이용할 경우 강인함에 비하여 속도가 느리다는 단점이 있다. 크기가 큰 원래 이미지를 프랙탈 변환하지 않고 상대적으로 크기가 적은 워터마크 이미지를 프랙탈 변환함으로서 변환에 걸리는 시간을 줄일 수 있다. 또한 웨이브릿 변환 영역에서 임계치에 의해 삽입에 이용할 계수를 선택적으로 사용함으로써 적절한 대역에 삽입하여 시각적인 왜곡을 최소화 할 수 있다.
각 지역마다 많은 시설 및 상점이 존재하고 사용자들은 특정 지역에 자신이 원하고 필요한 곳을 찾기 위해서는 직접 검색을 통해 찾는 일이 필요하다. 본 논문에서는 안드로이드 기반 Google POI 애플리케이션을 구현하여 사용자가 원하는 특정 지역에 시설이나 상점을 검색하여 시각화하여 보여준다.
트리구조로 명명되는 '위계'는 정보의 구조를 드러내 보이고 복잡성을 감소시킬 수 있기 때문에 시각화하는데 매우 유용한 자원이다. 본 연구는 멀티미디어 환경에서 위계의 개념을 적용한 정보 시각화 방식에 대해 고찰하였고 나아가 그것이 정보 찾기 활동에서 사용자태스크 유형과 어떻게 연계되는지를 파악하고 그 활용 가능성을 탐색하였다. 본 연구에서는 트리맵(Treemap), 하이퍼볼릭(Hyperbolic), 콘트리(Cone Tree), 관심도트리(Degree-Of-Interest Tree)의 4가지 정보위계 표출방식을 적용 사례별로 고찰하고 그 활용상의 장단점을 '시각적 재현 측면'과 '사용자 조작 측면'으로 나누어 제안하였다. 또한 각각의 정보위계 표출방식에서 사용자 정보 찾기 활동과 결부된 '핵심 지원 태스크'와 '주요 관련 지원 태스크'가 무엇인지를 구체적으로 제안하였다. 본 연구를 통한 주요 발견 점은 첫째, 사용자의 정보 찾기 활동과 결부된 주요 지원 태스크는 전체를 총괄적으로 조망하기, 관심 있는 대상을 확대해서 보기, 관심 없는 대상을 걸러내기, 특정 대상에 대한 세부적인 디테일 정보 얻기, 정보 객체 사이의 관계 파악하기, 발생한 이벤트의 히스토리를 유지하기, 수집된 정보를 추출하고 발췌하기 등이다. 둘째, '트리맵'은 사용자에게 전체 정보 그룹에 대한 총체적 의미 파악이 용이하도록 만들기 위해서 각각의 정보 노드의 색상과 크기를 다르게 적용시키는 방식을 핵심지원 태스크로 적용하고 있다. '하이퍼볼릭'과 '관심도트리'는 사용자가 선택한 특정 정보 노드를 중심으로 전체 정보 그룹을 재편성시키거나 의미의 중요도에 따라 각각의 노드 크기에 비례 개념을 적용시키는 기능을 핵심적으로 지원하고 있다. '콘트리'는 정보에 접근한 사용자 로그파일을 발췌하고 분석하여 정보 관리자가 전체 정보 패턴을 분류하고 조직화시킬 수 있도록 하고 있다. 결론적으로 멀티미디어디자인 환경에서 정보위계 표출방식은 정보의 시각적 재현이라는 차원을 넘어 사용자의 정보 찾기 행위와 관련하여 사용자 조작의 다양한 기능적 욕구를 반영하고 있음을 본 연구를 통해 파악할 수 있었다.
본 논문에서는 왜곡 제거 시계열 매칭의 시각화 도구를 제안한다. 시계열 매칭에서 왜곡 제거 지원은 정확한 유사 시계열 검색을 위한 매우 중요한 요소이다. 본 논문에서는 시계열에서 발생하는 잡음, 위치 이동, 진폭 조정, 선형 추세의 왜곡들을 이동평균 변환, 정규화 변환, 선형 추세 제거 기법을 사용하여 제거한 후, 시계열 매칭을 수행하고 그 결과를 시각화한다. 본 논문에서 제안하는 시각화 도구는 클라이언트-서버 모델을 기반으로 구현된다. 클라이언트는 사용자가 선택한 시계열의 왜곡을 제거하여 서버에 전달하고, 매칭 결과의 시각화를 수행한다. 서버는 R*-트리 기반의 다차원 인덱스로 왜곡 제거 시계열 매칭을 효율적으로 수행한다. 왜곡 제거 시계열 매칭의 결과는 다섯 가지 차트로 달리 표현하여 사용자가 직관적이고 쉽게 이해할 수 있도록 구현한다.
인간의 시각피질의 특징은 특별한 방향성을 갖거나 시간적인 주파수 변화를 동반하는 자극에는 민감하게 반응하지만, 공간 위상의 선택적 자극에는 둔감하게 작용한다는 것이 고등 포유동물의 시각 피질에 대한 생리학적 실험으로 증명되었다. 이 결과는 위치에 민감한 단순 세포의 분포가 복잡 세포의 분포에 비하여 상대적으로 적은 생리학적 특징에 기인한 것으로 본 논문에서는 원시 시각 피질을 구성하는 단순 세포와 복잡 세포 가운데 더 넓은 분포의 복잡 세포 모델링을 가버 웨이블릿 변환을 이용한 영상추정 반복 알고리즘을 이용하여 구현하였다. 구현된 모델은 영상의 경계 및 모서리의 검출 평가와 함께 기존의 생리학적 실험논문과 구현한 모델의 결과 사이의 일관성을 확인하였다. 구현된 모델은 단순 세포와 복잡 세포가 함께 분포하는 망막의 수용 장을 완전한 형태를 구현할 수 없는 제한이 있지만, 시각 피질을 일부를 담당하는 복잡 세포를 알고리즘의 관점에서 구현하여 더 완전한 시각 피질 모델의 기초로 활용할 수 있다.
본 논문에서는 시간이 변하는 볼륨 데이터로부터 등위면 콤포넌트를 계산하고 그 움직임을 추적하는 새로운 시각화 알고리즘을 기술한다. 등위면 시각화는 볼륨 데이터를 효과적으로 보여주기 위한 가장 흔한 방법 중 하나이다. 그러나 대부분의 기존 등위면 시각화 알고리즘들은 시간이 정지되어 있는 정적 볼륨 데이터에 국한하여 적용되어왔다. 이미징 기술과 시뮬레이션 기술이 발전함에 따라 대용량의 시변 볼륨 데이터들이 생성되고 있어 이러한 시변볼륨 데이터의 동적인 특성을 이용할 수 있는 효과적인 시변 등위면 시각화 알고리즘이 필요하게 되었다. 우리는 우선 두 연속되는 시변 볼륨 데이터에서 정의되는 등위면 컴포넌트들간의 시간적 일치성을 정의한다. 이 정의에 기반하여 컨투어 트리를 이용하여 얻어진 등위면 컴포넌트로부터 그것과 일치되는 그 다음 시간단계에서의 컴포넌트들을 추적하는 알고리즘을 수행한다. 이러한 과정을 매 시간단계에서 반복하면, 선택된 등위면 컴포넌트의 동적인 변형 모습을 보여주어 효과적인 시각화를 이룰수 있다.
길찾기는 '목적지를 찾는 문제 해결 과정'으로 최적의 경로 선택을 위한 공간 데이터 선택이 매우 중요하다. 최근 공간의 복잡화와 길찾기 서비스의 매체 확장으로 인해 공간데이터가 다양해져 정보디자인 관점으로의 접근이 필요하게 되었다. 따라서 본 연구의 목적은 길찾기 과정에서 중요한 인지적 단서가 되는 안내표지판 디자인을 위해 정보디자인 관점에서 공간데이터 디자인을 위한 메타 가이드라인을 제안하는 것이다. 연구는 3단계로 진행되었다. 첫째, 정보디자인, 표지판 디자인 관련 문헌연구와 표지판 가이드라인 매뉴얼 분석을 통해 디자인 프로세스를 제안하고 단계별 디자인 요소를 도출하였다. 둘째, 사례 분석과 전문가 FGI를 통해 3단계 디자인 프로세스 중 정보 조직화와 시각화 단계에 관한 메타 가이드라인을 제안하였다. 셋째, 메타가이드라인의 적용 가능성을 파악하기 위해 대상지를 선정하여 메타 가이드라인을 표지판 디자인에 적용하고 이에 대한 사용자 평가를 시행하였다. 사용자 설문을 통해 메타 가이드라인의 핵심 내용인 공간 특성에 따른 정보 위계, 정보 위계에 따른 정보 우선순위, 방향과 공간에 관한 시각화에 관한 가이드라인 적용 가능성을 파악하였다. 본 연구는 표지판 디자인에 필요한 정보 요소들을 프로세스 중심으로 체계화시켰다는 점과 공간특성에 따른 표지판 디자인에 관한 거시적 방법론을 제시했다는 점에서 의의가 있다. 본 연구 결과를 토대로 향후 복잡한 공간 또는 다양한 매체를 위한 방향지각 정보, 공간인지 정보에 관한 구체적인 시각화 방법에 대한 연구를 진행하고자 한다.
사람에 의해 만들어진 수많은 데이터를 기반으로 하는 빅 데이터는 유용한 정보를 얻기 위해 사용된다. 컴퓨터 프로그램의 특징에 인간 메모리의 변형성을 추가 한 기계 학습 기법을 적용 할 경우 보다 유용한 정보를 얻을 수 있다. 그리고 빅 데이터는 이러한 결론을 사용하여 예측된다. 인간은 원래의 데이터와 유사한 데이터를 기억하는 경향이 있다. 그래서 빅 데이터 처리 기술은 인간의 이러한 특성을 반영해야 한다. 본 연구에서는 정보의 선택성을 제공하는 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 위 요인들을 반영한 기술이다. 이 알고리즘은 데이터의 변형 특성에 기초하여 유사한 데이터를 결정하는 데 높은 선택성을 가진 데이터를 선택한다.
오랜 기간 널리 사용되어온 패스워드 인증 기법은 여전히 대표적인 사용자 인증 수단이지만 그 사용성과 안전성 측면에서 여러모로 부정적인 부분이 많다. 일반적으로 사용자는 기억하기 쉽도록 간단한 패스워드를 선택하는 반면 서버는 추측공격에 대해 비교적 안전하도록 복잡한 패스워드의 사용을 권장한다. 취약한 패스워드의 사용은 전체 시스템의 안전에 큰 영향을 미치게 되므로 사용자가 패스워드를 선택하는 시점에 미리 패스워드의 강도 즉 안전성을 측정하여 피드백하기 워한 기법에 관한 연구가 다각적으로 이루어져 왔다. 또한 그 일부를 다양한 방법으로 시각화하여 이미 상용시스템에 적용하고 있다. 하지만 여전히 정확한 강도 측정과 안전한 패스워드의 사용성 제고를 위한 해결이 필요하며 따라서 이와 같은 패스워드 강도 측정 방법의 일반화를 위한 연구가 꾸준히 진행되고 있다. 본 논문에서는 텍스트 기반의 패스워드 강도 측정에 관한 연구동향을 살펴보고 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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