• 스마트미디어저널
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• 제12권11호
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• pp.67-76
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• 2023

본 논문에서는 도심지 지하 발파에 대한 영향 분석을 효율적으로 하기 위해 터널 굴착 시 발파영향에 대해 계측데이터와 연계하여 3차원 BIM 모델 데이터를 작성한 후 인프라 전체의 상호 영향을 고려한 시각화 방안을 제안한다. 이를 위해 시각화에 필요한 BIM 모델링 수준을 정의하였고 GTX-A구간 대상으로 진동계측 데이터 수집, 지형 및 구조물 BIM 작성, 발파진동추정식을 활용한 계측데이터 시각화 방식을 개발하였다. 발파영향원 시각화를 위해 구 형태의 발파영향원 라이브러를 개발하였고 Revit Dynamo 자동화 로직 연동이 가능한 제원표를 구성하였으며 이를 통해 발파진동 영향분석을 3차원으로 쉽게 시각화 하는 방안을 제시하였다. 텍스트 중심의 발파진동 영향분석을 3D로 시각화된 입체적인 방식으로 검토할 수 있어 발파진동 설계 및 민원대응에 용이할 것으로 판단된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.581-584
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• 2018

최근 다양한 분야에서 대량의 데이터를 수집하여 처리하고 분석하는 빅데이터 기술이 활용되고 있다. 빅데이터 분석을 위해서는 데이터 시각화 기술이 필수적이다. 본 논문에서는 REST API를 사용하여 시계열 데이터베이스에 데이터를 질의하고, 응답받은 시계열 데이터를 다양한 형태의 차트로 시각화하는 마이크로서비스(Graphgen)를 설계하고 구현한다. 이 서비스는 데이터의 변동에 따라 실시간으로 시각화 객체를 갱신하며, 대용량 데이터 처리의 성능저하를 최소화하도록 개발된다. Graphgen은 InfluxDB와 OpenTSDB 시계열 데이터베이스와 Bokeh 시각화 라이브러리를 지원하며, 추후 서비스 확장이 용이하도록 개발된다. 또한 부하 분산과 통합 배포 관리를 위하여 컨테이너를 기반으로 개발된다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제5권1호
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• pp.147-154
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• 2020

오늘날 빅데이터로부터 유의미한 결과를 도출하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에선 빅데이터의 데이터의 영역들을 파티션(partition)으로 설정하고 각 파티션들의 대표 값을 계산하여 변수들 사이의 상관관계를 분석 할 수 있는 파티션 기반 빅데이터 분석 알고리즘을 제안한다. 본 논문에선 파티션의 크기조절이 가능한 파티션 기반 빅데이터 분석 알고리즘의 파티션 크기 변화에 따른 시각화 결과를 비교분석하였다. 제안한 파티션 기반 빅데이터 분석 알고리즘을 검증하기 위해 의류 회사 'A'의 빅데이터를 분석하여 온도와 판매 가격 변화에 따른 상품의 판매량 변화를 분석하고 시각화하여 유의미한 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.208-210
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• 2015

임베디드 시스템에서 멀티코어 프로세스의 채택이 늘어나고 있다. 멀티코어 시스템이 태스크들을 효율적으로 병렬화하여 성능을 극대화하였는지 살펴보기 위해서는 태스크들의 스케줄링 결과를 분석하고 시각화 해주는 도구가 필요하다. 본 논문에서는 멀티코어 임베디드 시스템을 위한 태스크 스케줄링 결과 시각화 도구를 소개한다. 자원 제약이 있는 임베디드 타켓 디바이스의 부하를 줄이기 위해 스케줄링 결과는 호스트 컴퓨터에 전달되어 분석 및 시각화된다. 시각화 형태는 시스템의 전체 동작을 한 눈에 파악할 수 있게 해주는 그래프 형태와 정밀한 분석을 가능하게 해 주는 리스트 형태로 제공된다. 제시된 도구는 멀티코어 임베디드 시스템의 태스크들의 스케줄링 결과를 쉽고 정확하게 파악할 수 있게 해 주어 시스템의 성능 향상에 도움을 준다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.65-75
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• 2014

본 논문의 주안점은 다양한 매스 미디어에 나타난 이벤트(event) 정보를 자동으로 인식하고, 이를 시간 및 장소 축으로 시각화함으로써 특정 이벤트의 시간의 흐름에 따른 장소 이동의 추이를 분석하는 데에 있다. 특히 사용자가 직접 작성한 소셜 미디어에 기반하여 이벤트를 추출하고 그들 간의 연속성 분석을 통해 해당 이벤트의 변화 방향성과 사회적 영향을 가늠할 수 있다. 연속성 이벤트의 특성을 규명하기 위해 2년간의 뉴스 기사 및 트윗(tweet)을 수집하여 관련 도메인 선정을 위한 전수조사를 수행하였다. 수행 결과, '질병'과 '여가'도메인을 선정, 본 논문에서 제안한 시각화 방법을 적용한 사례 연구를 통해 시간 및 장소 관점에서의 시각화를 통한 추이 분석의 효용성과 제안된 방법의 유용성을 검증하였다. 특히 단순 사실기반의 연속성 시각과 결과와 사용자의 관심도가 반영된 소셜 미디어에 기반한 연속성 시각화 결과를 비교한 결과, 같은 시기의 이벤트들이라 하더라도 사회적으로 미치는 파장이 큰 장소 이동의 흐름을 파악할 수 있음을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.290-293
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• 2017

최근 IoT 기술발달로 인한 스마트폰 및 대용량 미디어기기 사용증가로 인터넷 네트워크 사용량이 폭발적으로 증가되고 있고, 이러한 데이터 사용량 급증으로 대량의 데이터를 지칭하는 빅데이터 수집 및 분석에 많은 기업과 정부가 주목하고 있다. 빅데이터는 기존에 없던 새로운 데이터의 구축이 아니며, 그동안 축적된 다방면의 방대한 데이터의 집합이라 할 수 있다. 빅데이터의 이용 및 분석에 대한 기업 정부 학계의 수요는 증가하고 있지만, 고난도의 빅데이터 분석을 위한 인프라 구축이 선결과제이어서, 이러한 인프라구축 비용 때문에 빅데이터 분석이 일선 산업분야에 바로 적용하는데 많은 장애요인이 되어 데이터 분석가들의 빅데이터 분석에 애로사항으로 존재하고 있다. 이러한 어려움을 해소하기 위한 방안으로 새로운 인프라 구축 없이 Google Analytics API를 연동한 R 프로그래밍의 데이터 시각화를 활용한 데이터 분석 방안을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 구글 애널리틱스 API를 연동하여 사용자 웹사이트의 사용자접속, 사이트운영, 이벤트 발생 등의 데이터를 R 프로그램을 활용하여 사이트 현황을 데이터 시각화로 분석하고 운영중인 웹사이트에 적용 가능한 콘텐츠 개발 방안에 대해 연구하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.21-24
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• 2020

대용량의 데이터를 시각적 요소를 활용하여 눈으로 볼 수 있도록 하는 데이터 시각화에 대한 관심이 꾸준히 증가하고 있다. 데이터 시각화는 데이터의 전처리를 거쳐 차원 축소를 하여 데이터의 분포를 시각적으로 확인할 수 있다. 공개된 데이터 셋은 캐글(kaggle), 아마존 AWS 데이터셋(Amazon AWS datasets), UC 얼바인 머신러닝 저장소(UC irvine machine learning repository)등 다양하다. 본 논문에서는 UCI의 화학 가스의 데이터셋을 이용하여 딥러닝을 이용하여 다양한 환경 및 조건에서의 학습을 통한 데이터분석 및 학습 결과가 좋을 경우와 그렇지 않을 경우의 마지막 레이어의 특징 벡터를 시각화하여 직관적인 결과를 확인 가능 하도록 하였다. 또한 다차원 입력 데이터를 시각화 함으로써 시각화 된 결과가 딥러닝의 학습결과와 연관이 있는지를 확인 한다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국공간정보시스템학회 2005년도 GIS/RS 공동 춘계학술대회
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• pp.313-318
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• 2005

단 밴드 영상과는 달리 다차원 데이터는 분광적인 특성을 이용한 자동화된 영상 분석을 수행하는 장점이 있는 반면, 3차원 이상의 데이터를 분광차익 상에 시각화 하는데 어려움이 따른다. 클러스터링 기법을 이용한 영상 정보 추출은 자동화된 영상 분석적인 측면에서 중요한 분야 중 하나로서, 분광차원에서 구 형태의 조밀한 클러스터를 분리하는데 효과적인 방법으로 알려져 있지만 부정형(不定形)의 클러스터를 추출하는 방법에는 한계를 가진다. 따라서 본 연구는 모든 차원의 데이터를 2차원 상에 시각화하여 화소간 인접성을 개략적으로 확인할 수 있는 Star Coordinates 기법을 제안한다. 데이터의 다차원 시각화를 통해, 부정형 클러스터를 제거하여 다음 단계의 영상 분석 시 발생할 수 있는 오류를 방지할 수 있고, 명확한 클러스터를 확인 지정하여 클러스터링 정확도를 골일 수 있을 것으로 기대된다. 부가적인 연구고서, Star Coordinates 기법을 적용하여 Plot된 영상 데이터를 K-Means 알고리즘을 이용한 무감독 분류를 수행하여 그 결과를 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제49차 동계학술대회논문집 22권1호
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• pp.303-304
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• 2014

본 논문에서는 연속적인 이미지 정보를 이용하여 스노보더의 무게 중심을 분석하는 시각화 도구를 설계한다. 스노보드는 무게중심 운동으로 최대한 자세 긴장도를 낮추는 것이 중요하다. 자세긴장도에 영향을 미치는 요소 중에 가장 중요한 것이 기저면과 무게중심인데 본 연구에서는 자세에 따른 무게 중심의 이동과 안정성을 추적하여 비교분석하기 위한 도구를 설계한다. 본 연구결과는 향후 스노보드 시각화 도구의 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.503-506
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• 2004

임베디드 시스템을 위한 가상 기계 기술은 모바일 디바이스와 디지털 TV 등에 탑재할 수 있는 핵심 기술로 다운로드 솔루션에서는 꼭 필요한 소프트웨어 기술이다. 현재 EVM(Embedded Virtual Machine)이라 명명되어진 임베디드 시스템을 위한 가상 기계에 대한 연구가 진행 중이며, 임베디드 시스템을 위한 실행파일 포맷인 EVM 파일 포맷이 설계 되었다. EVM 파일 포맷은 이진 스트림 형태로 구성되어 있기 때문에, EVM 파일의 형태를 분석하고 각각의 정보를 보다 용이하게 접근하는 데는 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 클래스 파일과 PE 파일 등 기존의 가상 기계를 위한 파일들에 대한 시각화 브라우저들의 분석을 기반으로 하여 EVM 파일 포맷을 위한 시각화 브라우저를 설계하고 구현한다. EVM 파일 포맷을 위한 시각화 브라우저를 통해서 EVM 파일에 대한 분석을 보다 편리하게 진행하고 EVM 파일이 갖는 정보에 대한 접근을 용이하게 할 수 있다.