• 응용통계연구
• /
• 제28권1호
• /
• pp.49-60
• /
• 2015

군생태학에서 종, 장소 그리고 환경변수의 관계를 시각적으로 보기 위해 대응분석, 정준대응분석 등 다양한 서열화방법들을 사용한다. Ter Braak (1986), Jackson 등 (1991), Parmer (1993) 등은 고유값 및 거리그래프를 이용하여 서열화방법들을 비교하고 있는데, 이 방법들은 조사된 데이터에 근거하고 있기 때문에, 모집단과 행렬도의 관계를 보여주지는 못한다. 따라서, 본 논문에서는 행렬도에 모집단 정보의 표현정도를 측정하는 방법을 소개하고, 이를 활용하여 서열화방법들을 객관적으로 비교하였다. 비교결과, 정준대응분석은 대응분석과 유사한 정분류율을 유지하면서도 환경정보를 이차원 공간에 표현할 수 있는 장점을 지닌 분석임을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제17권5호
• /
• pp.1168-1173
• /
• 2013

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.

• 정보교육학회논문지
• /
• 제21권5호
• /
• pp.557-565
• /
• 2017

4차 산업혁명시대를 맞이하여 학생들에 대한 프로그래밍 교육이 더욱 중요시되고 있다. 그러나, 학생들이 프로그래밍 능력을 습득하는 데에는 많은 시간과 연습이 필요하다. 특히, 산업현장에서 널리 사용되고 있는 JAVA, C++와 같은 객체지향언어를 학습하는데 있어서 학생들은 더욱 많은 어려움을 느낀다. 본 논문에서는 객체지향프로그래밍 개념을 교육하고, 기능을 이해하며, 소스코드 분석 및 이해향상에 도움을 줄 수 있는 객체 상호작용 시각화 방법을 제안한다. 제안된 시각화 방법은 기존 소스코드를 자동적으로 변경하여 프로그램 실행과 동시에 객체들이 동작하는 모습을 시각적으로 보인다.

• 한국게임학회 논문지
• /
• 제16권4호
• /
• pp.35-44
• /
• 2016

게임플레이 행동분석은 개발자가 설계한 게임레벨에 대한 플레이어의 경험을 게임레벨 디자인 단계에 적용하기 위해 필요하다. 플레이어의 경험수준에 따라 차이를 보이는 플레이행동을 분석하는 방법은 크게 수치적 데이터를 기반으로 한 컴퓨팅적 접근과 휴리스틱 분석기법을 통한 HCI적 접근으로 연구되어 왔다. 본 논문에서는 FPS게임의 레벨디자인 패턴에 대한 플레이어의 행동을 분석하기 위해 2가지 분석방법의 장점을 복합적으로 활용하여 12종의 주류행동을 코드화 하고 5종의 행동패턴으로 단순화 하였다. 또한 게임플레이 시간에 따른 행동패턴의 흐름을 직관적으로 비교하기 위해 최적화된 시각화방법을 제시하였다.

• 전자공학회논문지
• /
• 제49권9호
• /
• pp.76-84
• /
• 2012

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.

• 응용통계연구
• /
• 제29권2호
• /
• pp.381-388
• /
• 2016

인문사회학 분야에서와 같이 개념적인 주제에 대한 연구가설을 검정하기 위해서는 연구 대상이 되는 개념을 수량화하여 통계적 분석을 실시하여야 한다. 이러한 경우 연구결과에 대한 해석이 설문조사에 의한 수량화과정에 깊이 의존하기 때문에 연구자가 측정도구인 설문지가 연구목적에 부합하게 제대로 만들어졌는지 검정하는 것은 필수적인 과정이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 흔히 사용되는 요인분석에 의한 측정도구 타당도 평가를 개선할 수 있는 시각화 방법을 제시하고 모의실험과 실제사례분석을 통해 그 유용성을 예시하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제16권4호
• /
• pp.624-633
• /
• 2016

빅 데이터의 시대 수많은 정보들이 출몰하고 있고 이를 효과적으로 전달하기 위한 인포그래픽 연구들이 이슈화되고 있지만 신용카드명세서를 통해 전달되는 수치정보에 대한 시각화연구는 그 중요성에 비해 매우 미흡하다. 신용카드이용명세서를 중심으로 수치정보 유형을 분석하여 각 정보특성에 따른 효과적인 시각화방법이 무엇인지 연구하였다. 수치정보의 유형은 비교분석, 시간변화의 추이, 비율, 관계, 범위와 분포 등으로 모색되었고 각 정보의 특성에 적합한 그래프형태로 제작하여 가장 효과적이고 이상적인 시각적 형태를 연구하였다. 따라 본 연구는 수치특성을 갖고 있는 신용카드이용명세서에 나타난 수치정보를 전달하기 위한 효과적인 시각적 형태를 짚어줌으로서 시각화의 기준점을 제시하는 의미가 있다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제38B권7호
• /
• pp.501-511
• /
• 2013

현재 대부분의 소셜 네트워크 서비스에 대한 시각화방법들은 네트워크 자료를 시각화하여 표현하는 것에만 중점을 두고 있으며, 기하급수적으로 증가하는 소셜 네트워크의 빅데이터 처리에 대한 계산량 및 효율적인 처리속도는 전혀 고려하지 않고 있다. 본 논문은 소셜 네트워크의 사용자 노드 간의 계층 관계를 사용자 중심으로 시각화하는 클라우드 기반의 방법을 제안한다. 제안방법은 퍼지를 이용하여 소셜 네트워크 노드의 계층 관계를 표현함으로써 사용자의 사회관계를 직관적으로 이해할 수 있으며, 소셜 네트워크에서의 사용자들의 중심 역할 관계를 쉽게 파악할 수 있다. 또한 클라우드 기반의 하둡(hadoop)과 하이브(hive)를 이용하여 시각화 알고리즘을 분산병렬 처리함으로써 소셜 네트워크의 빅데이터를 신속히 처리할 수 있다.

• 한국경제지리학회지
• /
• 제20권2호
• /
• pp.158-172
• /
• 2017

본 연구는 동적 시각화 방법을 토대로 서울 대도시권 지하철 통행흐름의 요일 간 변동성을 분석한다. 이를 위하여 본 연구에서는 수도권의 1주일치 교통카드 자료에서 요일별로 1분 간격으로 지하철 승객흐름을 추출한다. 지하철망상의 통행흐름의 시공간적 분포를 나타낼 수 있도록 동적 시각화 방법을 고안하여 지하철 승객의 시공간적 분포에 나타나는 요일 간 변동성을 직관적으로 분석한다. 그 결과로 주중과 주말 지하철 승객흐름의 시공간적 분포 패턴은 확연한 차이를 보인다. 주중과 주말에도 요일에 따라 다소 다른 양상을 보인다. 서울의 주요 중심업무지역들과 유흥지역들의 승객흐름에도 요일별 승객흐름 양상에 뚜렷한 차이가 있음을 확인할 수 있다. 이러한 분석결과는 도시계획과 교통계획의 토대가 될 뿐 만 아니라 도시 재해 재난이 발생할 경우 피해에 노출되는 인구규모를 파악하고 신속한 대피대책마련에 유용한 정보를 제공할 수 있다.

• 응용통계연구
• /
• 제18권2호
• /
• pp.355-369
• /
• 2005

마이크로어레이 실험에서는 유전자의 기능과 상호작용의 이해를 돕기 위한 방안으로 유전자발현자료의 시각화방법이 많이 사용되고 있다. 행렬도는 유전자와 샘플들을 동시에 그려볼 수 있어서, 유전자 또는 샘플의 군집이나 유전자-샘플간 연관작용을 알아보는데 더욱 유용하게 쓰일 수 있다. 본고에서는 마이크로어레이실험에서 행렬도를 이용하여 유전자의 군집 및 연관성을 알아보는 방법을 소개하고, 추가점기법을 이용하여 새로운 샘플을 분류하는 방법을 제안하였다. Golub et al.(1999)의 백혈병 데이터와 Alizadeh et al. (2000)의 림프구데이터, Ross et al.(2000)의 NCI60 종양조직데이터를 이용하여 유용성을 살펴보았으며, 계층적 군집분석 및 k-평균 군집분석 등 다른 기법을 이용한 결과와 비교하고 이러한 기법을 행렬도와 연계하는 방안을 살펴보았다.