군집화 알고리즘은 그 종류에 따라 만들어낼 수 있는 군집의 종류와 보여줄 수 있는 정보의 수준이 차이가 난다. 밀도기반 군집화 알고리즘은 데이터 분포 상의 임의의 모양을 가진 군집을 잘 잡아내지만 보여줄 수 있는 계층정보가 매우 적거나 없는 수준이고, 반면 계층적 군집화 알고리즘은 자세한 계층 정보를 보여주지만 구 모양의 군집 외에는 잘 잡아내지 못한다. 이 논문에서는 이러한 두 군집화 방식의 대표적 알고리즘인 OPTICS와 응집 계층 군집화 알고리즘의 장점만을 취하는 계층 발생 프레임워크를 제시하고 이와 더불어 효과적 데이터 분석을 위한 여러 시각화, 상호작용 기법을 지원하는 시각적 분석 애플리케이션을 제공한다.
정보 시각화는 컴퓨팅 장치의 디스플레이 성능, 연산 능력, 대량의 데이터 관리 등의 기반 기술 확충으로 더욱 발전할 수 있었으며, 웹과 함께 등장한 인터랙티브 미디어, 소셜 미디어와 같은 비정형적 빅데이터를 주요 대상으로 다루면서 최근 이슈가 되고 있다. 이러한 정보 시각화 기술은 인간의 정보 지각 능력의 중추가 되는 시각을 중심으로 집중됨에 따라 보다 직관적이고 효율적인 정보 지각과 인지를 가능하게 했지만 다른 한편으로는 시각장애인들의 정보 접근성 문제를 야기 시키기도 했다. 이에 본고에서는 정보 시각화라는 큰 틀에서 다양한 시각화 방법과 함께 시각장애인을 위한 정보 접근성에 대해서 다루고자 한다. 정보 시각화의 정의와 분류 및 최근 컴퓨팅 환경의 변화에 대응한 가시화 방법론 등의 기술 동향에 대해 살펴보고 시각장애인을 위한 정보 표현 기술의 발전 동향을 함께 서술한다.
단백질 상호작용 네트워크의 데이터의 양이 증가함에 따라 이를 보다 쉽게 분석하기 위해 고속으로 시각화 방법이 요구되고 있다. 본 논문은 방대한 단백질 상호작용 네트워크에서 물리적 관계도가 높은 단백질을 중심으로 다단계에 걸쳐 스프링-포스(spring force)레이아웃 기법을 적용하여 그래프를 시각화하는 방법을 제안한다. 본 논문에 따른 단백질 상호작용 네트워크에서 시각화하는 방법은 물리적 관계도가 높은 단백질을 선정하는 단계, 선정된 단백질을 기반으로 네트워크를 합병하는 단계 및 합병된 노드들을 확장하는 단계를 거쳐 시각화하는 것을 특징으로 한다. 이에 따라, 단백질 상호작용 네트워크를 균형 상태의 그래프로 표현하고 고속으로 시각화할 수 있다는 장점이 있다.
전통적으로 과학데이터 시각화는 데이터 분석과 관련이 깊은 연구 수행과정 중의 하나로 간주되어 왔다. 그러나 최근 들어서 과학데이터 시각화의 연구영역 자체가 독립적인 학문분야로서 자리를 잡기 시작하면서 시각화의 기술 및 방법들이 점차 고도화되고 복잡해지고 있다. 그러나 과학데이터 시각화 연구가 개인 및 그룹의 연구자들 스스로의 노력으로 시각화 문제를 해결하는 데 있어서 한계가 있다. 따라서 전문집단에 의한 체계적인 지원의 필요성이 대두되고 있으며, 본 연구는 거시적 관점의 국가수준에서 어떻게 과학데이터 시각화를 체계적으로 지원할 것인가를 정책적인 시각에서 분석하였다. 구체적으로 기존 문헌의 조사를 통하여 주요 성공요인들을 파악하였으며, 집중적으로 투자해야 할 연구의 영역을 설정하였다. 다음으로 국가수준의 시각화 연구지원의 전략적인 방향과 전략적 과제를 제언하였다.
하루가 다르게 방대한 데이터가 생겨나고, 데이터를 반영한 정책지원이나 콘텐츠들이 증가하면서 데이터에 대한 중요성이 주목받고 있다. 데이터의 시각화 측면에서 모든 데이터를 살펴보는 것에 제약이 따르기 때문에, 시각화의 기술적인 요소뿐만 아니라 데이터를 요약하고, 이해하기 쉽도록 돕는 시각화의 방법론적 요소가 중요하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 현재 많이 사용되는 디자인 중심의 인포그래픽을 개선하고 데이터 중심의 인포그래픽을 제안하기 위해 데이터 시각화의 표현 방법을 정리하고, 시각화의 방법을 Tableau Public을 활용하여 데이터 분석 및 인포그래픽 제작사례를 제시고자 한다. 인포그래픽 제작을 위해 광주광역시 버스 이용자 데이터가 사용되었고, 분석결과 정류소 사용 총 승객수는 일반 승객수와는 유사한 결과를 보이지만 환승역 이용 승객, 청소년 승차 환승 승객수에 따른 정류소와는 차이를 보였다. 그래프 유형에 따라 시각적인 결과는 다르게 도출되었다. 데이터 중심의 인포그래픽 시각화는 기존의 인포그래픽의 시각적인 역할만 강조한 것에 비해 데이터를 효율적으로 전달하는 것을 물론 과학적 연구를 위한 도구로 활용될 것으로 기대한다.
이 연구에서는 2015 개정 교육과정에 따라 개발하여 2021학년도까지 사용한 초등 3~4학년 과학 국정교과서와 2022학년도부터 사용하고 있는 7종의 검정교과서의 시각화 자료 유형과 역할이 다양성 측면에서 어떤 차이가 있는지 비교분석하였다. 분석 대상은 초등 3~4학년 과학 교과서의 운동과 에너지, 물질, 생명, 지구와 우주, 통합 영역 모든 단원으로 총 17단원이다. 시각화 자료의 유형과 역할을 분석하기 위하여 분석틀을 개발하여 8종의 교과서를 비교 분석하였다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 국정교과서와 검정교과서 7종의 시각화 자료 총량과 일반삽화 총량에 차이가 있었다. 그러나 영역별로 일반삽화와 인포그래픽을 사용하는 양에 차이가 없었다. 인포그래픽을 많이 사용하는 영역이 생명, 지구와 우주 순서로 같았다. 둘째, 시각화 자료 유형에 따른 역할 측면에서 일반삽화는 차이가 있었으나 인포그래픽은 차이가 없었다. 세부적으로 살펴보면 모든 검정교과서의 일반삽화에서 동기유발 역할이 증가하였다. 탐구과정 안내의 역할이 줄어든 검정교과서가 3종 있었고, 2종의 검정교과서에서 적용 및 예시의 비율이 증가하였다. 셋째, 인포그래픽 하위유형별 빈도수를 살펴보면 프로세스형, 구조형, 비교분석형, 타임라인형이 전체의 86%를 차지하고 있으나 교과서별로 하위 유형에 다소 차이가 있다. 이 연구로 얻은 시사점은 다음과 같다. 첫째, 교과 내용 선정 시 탐구활동 유형, 탐구과정, 탐구기능, 소재의 변화가 선행되어야 시각화 자료의 유형이나 역할 측면에서 차별화가 이루어질 것이다. 둘째, 교과서 단원이나 차시 내 구성의 틀이 변화되어야 시각화 자료의 양이나 유형에서 다양성과 창의성이 발휘될 것이다. 셋째, 검정교과서 심사 기준 및 방식에 대한 지속적인 연구와 논의가 필요하다.
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.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권6호
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pp.1301-1311
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2017
제조 빅데이터 시스템은 제조 전 공정에서 관련된 4M 데이터의 수집, 저장, 관리, 예측적 분석을 통해 선제적 제조 활동 개선이 가능한 의사결정을 지원하고 있다. 이러한 시스템에서 데이터의 효율적인 관리와 운영을 위해 데이터를 효과적으로 시각화하는 것이 무엇보다도 중요하다. 본 논문에서는 제조 빅데이터 시스템에서 데이터 수집, 분석 및 예측 결과를 효과적으로 보여 주기 위해 사용가능한 시각화 기법을 제시한다. 본 논문에서 제시된 시각화 기법을 통해 제조 현장에서 발생하는 문제를 보다 손쉽게 파악할 수 있었을 뿐만 아니라 이들 문제를 효과적으로 대응할 수 있어 매우 유용하게 사용될 수 있음을 확인하였다.
몰입형 가상현실 시스템은 석유탐사를 위한 목적으로 다양한 지하정보 즉, 검층자료, 3차윈 탄성파 자료, 지층면, 단층, 기타 저류층 특성 등을 시각화하고 분석하는 데 사용되고 있다. 가상현실 시스템은 매우 편리한 도구이나 대체로 고가이다. 여기서는 시중에서 쉽게 구입할 수 있는 일반 전자부품으로 3차원 공간 자료를 한 개의 스크린에 시각화하는 수동형 가상 현실 시각화 시스템을 구성한 사례를 제시하였다. 이 시스템은 2채널 3차원 그래픽 카드를 장착한 PC 1개와 2개의 프로젝터, 편광 안경으로 구성된다. 이러한 시스템은 용도에 따라 다양한 형태로 기본 부품들을 선택하여 제작할 수 있다.
본 연구에서는 <네이버 영화> 페이지의 리뷰 데이터를 수집하여, 출현 빈도가 높은 단어를 중심으로 영화 관람객의 반응을 시각화하는 작업을 수행하였다. 이를 위해 총 6편의 영화를 선정하여 데이터 수집 및 정제과정을 거쳤으며, 의미연결망 분석(Semantic network analysis)을 활용하여 단어 간 관계성을 파악하고자 하였다. 데이터 시각화 작업에는 UCINET과 함께 패키지화된 NetDraw가 사용되었다. 본 연구의 시사점은 문장으로 작성된 영화 관람객의 리뷰를 키워드 중심으로 시각화하여, 소비자들의 반응을 한 눈에 확인하는 리뷰 인터페이스 구현이 가능한지 탐색하였다는 점이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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