효과적인 정보 전달 방법으로 정보 시각화가 널리 사용되고 있지만 정보 시각화의 오용은 오히려 잘못된 정보의 전달이나 인지력 저하를 야기할 수 있다. 본 연구에서는 대표적인 정보 서비스에 공통적으로 적용된 정보 시각화 요소인 네트워크 브라우저, 그래픽 차트 및 리스트의 효용성을 속성 중심으로 평가 분석하여 정보 서비스에 적절한 적용방안을 도출하였다. 정보 시각화 요소의 속성이 효용성에 미치는 영향을 알아보기 위하여 정보 시각화 요소의 속성을 먼저 분석하고 평가를 진행하였다. 평가 분석을 통해서 제공하고자 하는 정보 특성과 정보 시각화 요소의 속성을 고려하여 정보 시각화 요소를 병용하고, 부가속성을 추가하는 것이 효용성을 극대화 할 수 있다는 결론을 얻었다. 본 연구의 결과는 정보 서비스에 적용할 정보 시각화 기술 개발 및 올바른 적용 방안 제시에 기여할 것을 기대한다.
본 연구의 목적은 '정보의 즉각적 인지가 가능하면서 미적 문화적 특수성을 내재'하고 있는 STA(Short-term Attractive) 정보의 인지적 특성을 파악하고 그에 맞는 시각화 속성과 표현 방법을 모색하는 것이다. 정보디자인과 인지심리학을 바탕으로 STA 정보의 인지적 특성을 도출하고, 정보의 노출빈도와 인지도 관계에 따른 정보 속성에 관한 선행연구를 토대로 STA 정보의 시각화 속성 네 가지를 도출하였다. 정보 인지적 측면에서 STA 정보의 주요 시각화 속성인 '이해 할만한(Understandable)', '간결성(Conciseness)'에 대한 주요 표현 방법으로 은유, 환유, Indexical Image와 Context의 활용, 수사학, 기억보조장치(Mnemonic Device)를 제안하였다. 정보의 감성적 지각 측면에서는 주요 시각화 속성인 '타당성(Relevance)', '가치 있는(Valuable)'에 대한 주요 표현 방법으로 익살, 패러디, 특수성, 친근감, 키치, 조형적 아름다움, 새로움을 제안하였다. 본 연구의 결과를 바탕으로 향후 표현 방법들과 정보 적용 환경에 따른 인지도 관계 분석을 진행하고자 한다.
본 연구에서는 음악의 속성인 구성 요소 데이터들과 심리학의 감정 차원 모델을 기반으로 감정분석을 하였고 그 결과를 조형예술에서의 시각화 규칙에 적용하였다. 음악 속성 데이터를 활용한 기존의 연구들에서는 사람들이 원하는 음악을 분류, 검색, 추천할 수 있도록 하는 보다 실용적인 목적을 가진 사례들이 많았다. 본 연구에서는 특히 음원 분석에 따른 음악의 감정분석을 기반으로 사운드 데이터가 예술작품 창작의 재료가 되어 심미적 표현에 활용될 수 있도록 하는 것에 집중하였다. 음악의 시각화 연구를 위해서는 예술이 가지는 중요한 속성인 감정표현을 가능하게 하는 방법이 필요하였고 이를 위해 잘 구조화된 음악의 기본 속성 분류 및 감정 정보의 분류 체계를 마련하였다. 그리고 조형요소의 형태, 색상, 애니메이션을 통해 음악 요소들에 대해 감정을 기반으로 세분화 된 입력 매개 변수들을 반영하여 시각화하는 작업을 수행하였다. 본 연구는 음악 시각화를 활용하는 작가들에게 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다. 또한 감정분석에 기반 한 음악 구성요소와 시각화 매칭을 위한 분석 방법 및 작품 결과는 향후 인공지능 기반의 자동화 된 시각화 연구의 기반이 될 수 있을 것이다.
본 연구는 사용자의 인지적 측면에서 정보의 효율성을 높이기 위한 고찰로써, 정보의 노출빈도와 인지도의 관계에 따른 정보의 유형과 속성에 따른 표현 기법을 제안하였다. 인지공학과 인지심리학 분야의 문헌연구를 통해 노출빈도와 인지도의 상관관계를 규명하였고, 이를 바탕으로 다음과 같은 연구결과를 얻었다. 첫째, 사용자의 인지적 요구를 파악 할 수 있도록 하는 '프레임웍'으로써의 정보유형과 유형별 시각화 속성을 제안하였다. 세부적으로 정보 노출 빈도와 정보의 인지도에 따른 STM, STA, LTM, LTA 4가지 정보 유형과 각 유형에 관한 인지적 특성, 14가지 고품질 정보의 시각화 속성을 유형별로 재분류한 '시각화 속성 매트릭스'를 제안하였다. 둘째, 정보 콘텐츠 제작에 있어서 필요한 정보 깊이에 따른 표상방식에 대한 가이드라인을 제안하였다. 1차적 정보로서 STM, STA 정보의 표현기법으로 "독특속성", "선행 조직자(Advance Organizer)", "단계적 정보공개(Progress Closure)", "행위유발단서(Affordance)"를 제안하였으며, 다차원 정보로서 LTM 정보 표현기법으로 "모듈방식(Modularity)", "일관성(Consistency)", "모방(Mimicry)", "기억술(Mnemonic Device)"를 제안하였다. 본 연구를 통한 주요 발견점으로 정보의 유형과 깊이에 따라 정보의 시각화 속성의 중요도에 차이가 나타나며, 이에 따라 정보 표현기법이 달라 질 수 있음을 발견하였다.
본 논문에서는 상호 관계에 기반한 자동 이미지 주석 생성 방법을 보인다 새로운 실험 이미지를 위한 자동 주석의 생성은 훈련 데이타 내의 주석과 함께 주어진 이미지들을 이용하여 이미지의 시각적 속성과 텍스트 속성의 상호 관계를 발견해 냄으로 수행된다. 본 논문에서 제시하는 상호 관계 기반 자동주석 생성 모델은 1) 시각적 속성의 적절한 군집화, 2) 시각적 속성과 텍스트 속성의 가중치 부여, 3) 노이즈 제거를 위한 차원 축소 등의 요소를 고려하여 설계된다. 실험은 680 MB의 Corel 이미지 데이터를 이용하여 각 10개의 데이타 집합에 대해 수행되었으며, 실험 결과, 시각적 속성과 텍스트 속성에 대한 가중치 부여와 시각적 속성의 적절한 군집화가 모델의 성능을 향상시키며, 본 논문에서 제시한 상호 관계기반 모델이 기존의 EM을 이용한 자동 주석 생성 모델에 비해 45%의 상대적 성능 향상을 보인다.
본 논문에서는 시간의 축에 따라 점진적으로 확산되는 정보 네트워크를 효과적으로 표현할 수 있는 시각화 도구를 소개하고자 한다. 이것은 기존의 정적인 데이터에 대한 정적인 시각화 결과물을 제시하는 시각화 도구들과는 달리, 시간의 축에 따라 동적으로 성장하는 데이터를 효과적으로 표현할 수 있다는데 그 차이가 있다. 이를 위해 그래프 기반의 정보 확산 네트워크 모델을 정의 하고, 이 그래프에 시간의 축에 따른 데이터의 성장을 반영하여, 정보 확산 과정을 시각화 할 수 있는 도구를 제작하였다. 결론적으로, 본 논문에서 제시하는 도구는 시간의 축에 따라 점진적으로 성장하는 정보 네트워크의 성장 과정을 시각화함으로 해서, 복잡하게 엉켜 있는 정보들이 어떻게 확산되며, 어떤 모양으로 생겼는지, 또 어떻게 진화하는가에 대한 시각적 재현을 통해 정보 확산 네트워크의 속성을 이해하는데 도움을 줄 수 있는 새로운 시각화 도구를 제시했다는데 그 의미가 있다.
인터넷과 정보통신, 인공지능기술을 기반으로 하는 디지털 혁신 시대를 맞이하면서 거대한 규모의 데이터집합이 발생, 수집, 축적되어, 다양한 공공기관에서 온라인에 오픈하여 유용한 공공정보를 제공하고 있다. 데이터를 분석하여 유용한 통찰력과 정보를 얻기 위하여, 데이터집합에 내재되어 있는 객체와 속성 사이의 이진 관계를 기반으로 데이터를 분석, 분류, 군집화 및 시각화하는 형식개념분석기법이 성공적으로 사용되어 왔다. 본 논문에서는 형식개념분석기법을 확장하여, 객체의 속성뿐만 아니라 객체들 사이의 관련 관계를 기반으로 데이터집합을 분류하고 개념화하여 가시화하기 위한 기법과 지원도구를 제안한다. 일부 공공 오픈 데이터집합을 대상으로 본 논문의 제안기법을 적용하여 몇 가지 실험을 수행한 결과, 데이터집합으로부터 개념 계층구조를 생성하고 시각화하여 보다 유용한 지식을 추출함으로써 제안기법의 타당성과 유용성을 실증하였다. 본 논문에서 제안한 분석기법은 효과적인 데이터분석, 분류, 군집화, 시각화, 정보검색 등을 위한 유용한 도구로 사용될 수 있다.
정보의 시각화는 정보의 직관적 이해를 위해 중요한 역할을 하며, 다양한 응용영역에서 해당 환경의 특징에 맞추어 활용되고 있다. 본 논문에서는 전자상거래에서 상품을 효과적으로 검색하여 보여주기 위해서는 기존의 방식이 아닌 상품 정보의 특색에 맞는 검색 방식과 시각화 기법이 필요하다고 판단하여, 기존의 MapNet이나 클러스터맵 등의 기술을 반영한 상품 검색 비주얼라이제이션 기법을 소개한다. 상품 카테고리 검색과 속성 검색의 분리를 통해 검색조건에 명확한 시맨틱 부여를 가능하게 하고, 사용자에게 검색 결과를 평가하고 재검색을 수행할 수 있게 한다. 결과 평가는 원하는 결과를 얻지 못했을 경우 사용자가 질의어를 재작성하여 최적의 결과를 찾을 수 있게 한다.
본 논문에서는 고차원 대용량 자료의 시각화에서 발생할 수 있는 문제점들을 살펴보고 이에 대하여 개발된 방법들에 대하여 논의하였다. 고차원 자료의 경우 2차원 공간상에 표현하기 위하여 중요 변수를 선택해야하며 다양한 시각적 표현 속성과 다면화 방법을 이용하여 좀 더 많은 변수들을 표현할 수 있었다. 또한 관심있는 뷰를 보이는 낮은 차원을 찾는 사영추정방법을 이용할 수 있다. 대용량 자료에서는 점들이 겹쳐지는 문제점을 흩트림과 알파 블렌딩 등을 이용하여 해결할 수 있었다. 또한 고차원 대용량 자료의 탐색을 위하여 개발된 R 패키지인 tabplot과 scagnostics, 그리고 대화형 웹 그래프를 위한 다양한 형태의 R 패키지들을 살펴보았다.
본 연구에서는 대용량의 야구 데이터를 R 패키지인 googleVis를 이용하여 시각화하는 웹페이지를 구축하고, 버블 차트로 시각화하여 표현하였다. 웹페이지에서는 시각화하는 객체를 버블로 나타내며, 객체는 타자, 투수, 팀 3가지이다. 각 객체의 속성들을 버블 색상, 버블 사이즈, X-Y좌표, 연도에 설정함으로써 5차원으로 시각화하여 표현할 수 있게 한다. 웹페이지 기능 중 타임슬립 애니메이션을 사용하여 시간의 흐름에 따른 기록 변화를 한 눈에 관찰할 수 있으며, 선수 검색 기능을 통해 특정 선수들을 선택하여 비교 및 분석하는 것이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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