Communications for Statistical Applications and Methods
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제11권3호
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pp.465-474
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2004
Data visualization is the automation process and the discovery process to data sets in an effort to discover underlying information from the data. It provides rich visual depictions of the data. It has distinct advantages over traditional data analysis techniques such as exploring the structure of large scale data set both in the sense of number of observations and the number of variables by allowing great interaction with the data and end-user. We discuss the principles of data visualization and evaluate the characteristics of various tools of visualization according to these principles.
Nguyen, Quang Vinh;Nelmes, Guy;Huang, Mao Lin;Simoff, Simeon;Catchpoole, Daniel
Genomics & Informatics
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제12권1호
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pp.21-34
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2014
A visual analysis approach and the developed supporting technology provide a comprehensive solution for analyzing large and complex integrated genomic and biomedical data. This paper presents a methodology that is implemented as an interactive visual analysis technology for extracting knowledge from complex genetic and clinical data and then visualizing it in a meaningful and interpretable way. By synergizing the domain knowledge into development and analysis processes, we have developed a comprehensive tool that supports a seamless patient-to-patient analysis, from an overview of the patient population in the similarity space to the detailed views of genes. The system consists of multiple components enabling the complete analysis process, including data mining, interactive visualization, analytical views, and gene comparison. We demonstrate our approach with medical scientists on a case study of childhood cancer patients on how they use the tool to confirm existing hypotheses and to discover new scientific insights.
e-비즈니스에서 데이터 분석과 시각화 등을 통한 비즈니스 인텔리전스가 각광받고 있다. 특히 빅데이터 기술이 관심을 받으면서 분석결과의 시각화도 중요하게 다뤄지고 있다. 기업 관리자들은 데이터 분석의 결과를 의사결정 과정에서 활용하길 원하며, 시각화 기법이 인지 기능과 운영 기능에서 도움을 주기 때문이다. 본 논문은 제조업에서 정보시각화 기술의 활용사례, 현황과 주요 이슈를 기존 연구문헌을 검토하여 분석하였다. 프로세스 모니터링, 의사결정 지원등에서 유용하게 사용될 수 있음을 확인할 수 있었고, 정보시각화 적용을 고민하는 제조 분야의 개발자 및 관리자 등에게 도움이 될 것으로 기대된다.
Meteorological data contains observation and numerical weather prediction model output data. The computerized analysis and visualization of meteorological data often requires very high computing capability due to the large size and complex structure of the data. Because the meteorological data is frequently formed in multi-variables, 3-dimensional and time-series form, it is very important to visualize and analyze the data in 3D spatial domain in order to get more understanding about the meteorological phenomena. In this research, we developed interactive 3-dimensional visualization techniques for visualizing meteorological data on a PC environment such as volume rendering, iso-surface rendering or stream line. The visualization techniques developed in this research are expected to be effectively used as basic technologies not only for deeper understanding and more exact prediction about meteorological environments but also for scientific and spatial data visualization research in any field from which three dimensional data comes out such as oceanography, earth science, and aeronautical engineering.
실험계획법의 강의내용은 크게 두 개의 파트인 실험계획과 모형분석으로 대별되는데 시각화 작업은 주로 모형분석 중심으로 이루어져 왔다. 실험계획법의 강의내용에 대한 시각화 작업의 일환으로 우리는 실험계획의 시각화를 라틴 방격법의 시각화, 초포화계획법의 시각화, 불완비블럭계획법의 시각화로 나누어 고려하여 볼 수 있다. 실험계획을 시각화하는 작업을 위하여 우리는 계획그림을 제안 할 수 있고 기존의 산점도나 산점도행렬을 사용할 수 있다. 이러한 실험계획의 시각화를 통하여 우리는 이론 중심의 실험계획법 강의에 그림들을 삽입함으로써 실험계획법 수업에서의 시너지효과를 얻을 수 있다.
Otto Kleppner의 시각화 모델을 통한 국내 부동산광고의 시각화 분석(신문광고 크리에이티브를 중심으로) 캡션(caption)없는 일러스트레이션에 대한 설명은 보는 이에 따라 그 해석이 구구하듯이 크리에이티브(creative)에서도 컨셉을 시각화하는 방법에 따라 주목효과도 다르게 나타나고 궁극적으로는 광고의 수용효과도 달라지리라 본다. 본 연구에서는 신문광고에서 큰 비중을 차지하고 있는 부동산 광고를 보다 효율적으로 제작하기 위한 방안의 하나로, Otto Kleppner의 시각화 모델을 통한 국내 부동산광고의 시각화분석을 통해 시각화 실태와 현황을 알아보고, 이를 토대로 문제점과 개선방향을 제시함으로써 합리적이고 효율적인 부동산광고의 크리에이티브를 수행하기 위한 기틀을 마련하고자 하였다.
본 연구는 30명의 고등학교 2학년 학생들을 통해서 수학적 시각화의 구성 요소를 알아보고, 시각화 구성 요소들이 수학 문제 해결 과정에서 어떻게 활용되는지를 알아보는 것이다. 특히, 30명의 학생들 중 시각성 평가가 높은 5명의 학생들에 대해서 질적 사례 연구를 실시하였다. 분석 결과를 보면, 시각화의 구성 요소는 크게 정신적 이미지, 외적 표상, 이미지의 변형 및 조작, 공간 시각화 능력으로 범주화 (Guti$\acute{e}$rrez, 1996) 되었고, 각 요소마다 더 세분화되어져 나타났다. 또한, 수학 문제 해결 과정에서 시각화 요소들은 외적 표상을 생성하기 전에 기본적으로 정신적 이미지를 생성하고 있었고, 정형화된 정신적 이미지의 경우 문제 해결에 대한 학생들의 풍부한 사고를 억제하고 문제에 대한 부적절한 풀이 결과를 이끌어낼 수 있는 부정적인 영향을 주었다. 차원 변화에 의해서 이루어지는 이미지 변형 및 조작을 어려워하는 학생들이 있었으나, 문제 해결 과정에서 답을 추론하기 위한 이미지 탐색 활동과 도출된 답의 정당화를 위해서 이미지 조작 활동을 활용하고 있었다.
본 논문은 소셜네트워크 시각화의 정보미학적 해석을 통해 소셜네트워크 시각화의 예술적 활용을 분석한다. 초창기 소셜네트워크 시각화는 개인과 집단의 상호관계를 규명하는 사회연결망 분석(Social Network Analysis: SNA)의 한 방법인 '소시오그램(sociogram)'의 형태로 등장했다. 이후 소셜네트워크가 점차 복잡해지면서 다양한 인간 관계망을 분석하는 기술이 등장했다. 초창기 소셜네트워크 시각화는 사회 구조를 측정하기 위한 실용적 목적을 지향했다. 그러나 현재 소셜네트워크 시각화는 정보 기반의 예술적 표현에 이르기까지 다양한 형태로 분화되었다. 본 논문은 이러한 소셜네트워크 시각화의 최근 예술적 활용에 주목하여 정보미학적 접근을 시도하고 예술적 활용 사례를 두 가지 범주로 나눈다. 먼저, 아날로그 기반의 정적인 그래프 시각화 유형을 분석한다. 두 번째는 소셜네트워크 웹 사이트와 텍스트 분석 기술을 연동하여 실시간 디지털 이미지를 생성하는 상호작용성 기반의 시각화 유형을 분석한다. 이러한 방법을 통해 예술과 공학의 융합적 패러다임을 제시하여 기존 예술 연구 영역의 한계를 벗어나고자 한다.
본 논문에서는 병렬 랜더링 기법의 특정들을 고창하고 이를 토대로 대규모 유한요소 해석결과를 효율적으로 가시화 할 수 있는 병렬 가시화 알고리듬을 제안하였다. 제안된 알고리듬은 요소영역별 계산을 기반으로 하는 병렬 유한요소 해석의 특성에 적합하도록 부분 후 분류방식을 기반으로 설계되었으며, 이미지 조합 과정에 수반되는 네트워크 통신을 효율화하고자 이진 트리구조 통신 패턴을 적용하여 구성되었다. 자체 개발된 소프트웨어를 이용하여 벤치마킹 테스트를 수행하고, 이를 통해 제안된 알고리듬의 병렬 가시화 성능을 측정하였다.
본 연구는 물리 I 교과서에 사용한 시각화 자료들을 인포그래픽 차원의 체계적인 분석방법을 통해 그 특징을 살펴보고자 하였다. 이를 위해 인포그래픽 분석틀을 개발한 후, '정보와 통신' 단원에 제시된 시각화 자료들을 '데이터 시각화'와 '인포그래픽'으로 구분하여 분석하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 인포그래픽 분석틀은 정보내용, 시각표현, 매체형식으로 구분된다. 둘째, 물리 I 교과서의 '정보와 통신' 단원에 나타난 시각화 자료들은 정보를 단순 도식화한 자료가 가장 많았다. 셋째, 교과서에 제시된 시각화 자료들의 특징을 '정보내용' 면에서는 관계와 기능에 관련된 내용이, '시각표현 요소' 면에서는 문자나 메타포가, '시각표현 유형' 면에서는 일러스트형과 비교분석형이, '시각표현 방식'은 그래픽이, '매체형식'은 인쇄가, '시선의 흐름'에서는 수평형과 수직형이 많았다. 이상과 같은 분석 결과로부터, 물리 I 교과서의 '정보와 통신' 단원은 시각화 자료를 많이 사용하지만, 단순 도식자료만을 제시할 뿐 풍부한 인포그래픽을 제공하지 않는다는 것을 알 수 있었다. 이번 연구를 통해 개발한 인포그래픽 분석틀과 교과서 분석 결과를 활용하여 과학교육에서도 인포그래픽의 중요성을 파악할 수 있는 계기가 마련되기를 기대해 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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