As a lot of information and media are given to users in Internet space nowadays, users feel disoriented or "lost in space" intensively. So it is suggested that we have the system to reduce information overload and to propose effective and efficient information. In this study we present a visualizing technique which uses fisheye views on data adjacency to combine global context and local details for presentation of many results in limited space. Data Adjacency on graph theory is applied to set up degree of interest which is main focus in fisheye views. Graph theory is useful to solve the problem resulted from various combinational optimization, especially it has advantages to analyze issues in information space like Internet. To test the usability of the proposed visualization technique, we compared the effectiveness of different visualization techniques. Results show that our method is evaluated with respect to less time and high satisfaction for a task accomplishment.
VTK is a free but professional development platform for images three-dimensional (3D) reconstruction and processing. It is powerful, open-source, and users can customize their own needs by self-development of great flexibility. To give the doctors more and detailed information by simulate dissection to the 3-D brain MRI image after reconstruction. A Visualization System (VS) is proposed to achieve 3D brain reconstruction and virtual dissection functions. Based on the free VTK visualization development platform and Visual Studio 2010 IDE development tools, through C++ language, using real people's MRI brain dataset, we realized the images 3D reconstruction and also its applications and extensions correspondingly. The display effect of the reconstructed 3D image is well and intuitive. With the related operations such as measurement, virtual dissection and so on, the good results we desired could be achieved.
우리는 이제 초연결사회(Hyper-Connectivity)에 살고 있다. 오늘날 대중이 소셜 커뮤니케이션을 적극적으로 활용하게 된 이유는 필요한 정보가 웹(Web) 공간을 통해서 소셜 빅데이터(Social Big Data)라는 이름으로 수집되고 분류되어 정보의 생태계인 빅데이터 시대를 만들어 가고 있기 때문이다. 빅데이터 정보가 대중에게 꼭 필요한 정보로 이용되기 위해서는 알기 쉽고 명확하게 전달할 수 있는 빅데이터 시각화작업이 필요하다. 본 연구는 소셜 빅데이터의 정보에 따른 시각화 유형을 분류하였고, 경험 평가대상으로 실제 빅데이터 시각화를 직접 활용하고 연구해야 하는 관련 전공생들과 일반인을 포함한 체험자를 대상으로 하였다. 체험자들의 경험을 분석한 결과, 데이터를 관리·분석·활용할 수 있는 시각화 전달방법에 대한 중요한 시사점이 도출되었다. 이에 따른 빅데이터 시각화 전략은 SNS상의 데이터 환경과 사용자의 눈높이에 맞는 방식으로 표현되어야 한다는 것이다. 앞으로 사용자를 위한 빅데이터 시각화가 상품서비스나 사회적 트렌드에 적용하여 활용된다면 개인의 상품 구매, 취향, 문화 등 그 역할과 적용 범위가 넓어지고 적용 대상이 많아질 것이라는 측면에서 중요한 자료가 될 것으로 생각한다.
The law of large numbers, central limit theorem, and connection among binomial distribution, normal distribution, and statistical estimation require dynamics of continuous visualization for students' better understanding of the concepts. During this visualization process, the differences and similarities between statistical probability and mathematical probability that students should observe need to be provided with the intermediate steps in the converging process. We propose a visualization method that can integrate intermediate processes and results through Excel. In this process, students' experiences with dynamic visualization help them to perceive that the results are continuously changed and extracted from multiple situations. Considering modeling as a key process, we developed a classroom exercise using Excel to estimate the population mean and standard deviation by using a sample mean computed from a collection of data out of the population through sampling.
The voyage data is very important for safety of ships, and duty being effectuated by the installation of voyage data record (VDR) on ships. VDR is a black-box, and it contains 14 kinds of voyage data as text. But it is not easy to understand when the accident happened because voyage data is saved as complicated texts. User interface (UI), analysis, visualization system, which works for assist to gather information about situation of accident, was developed. It will be possible to develop onboard ship monitoring and voyage prediction system by the VDR visualization system's development in near future.
The understanding of underground geologic structures is of great importance for the surface and subsurface constructions, prevention of natural hazards such as land-slides and subsidence, and many other areas. To get the information on the geologic conditions, many of investigations such as geologic survey, geophysical explorations, testings on the physical properties of rocks, drilling tests and logging, and groundwater surveys are usually conducted, and tremendous data are collected accordingly. In general, however, these huge amount of data are interpreted in the individual areas only. If these data are analyzed collectively, much more information on the geologic conditions can be obtained. In this study, 3D visualization of borehole logging data is attempted. Borehole logging data are obtained at the urban subsidence area. To compare the 3D logging data with other geologic and geophysical data such as resistivity tomography data, interface module was developed. The 3D visualization of logging data and the comparison with other data can be helpful for the understanding of underground geologic structures.
라즈베리 파이나 아두이노를 이용하여 온도, 습도, 기울기, 압력 센서 등에서 수집한 정보는 자동 항온, 항습 시스템 등에 활용되고 있다. 또 농축산업에 활용하여 원격에서 스마트폰만으로 시스템을 제어함으로써 농축산업 종사자들이 편리하게 활용하기도 한다. 일반적으로 온도, 습도는 꺾은선 그래프 등으로 표현하여 변화를 실시간으로 감시하는 역할을 수행하기도 한다. 온도를 시각적으로 표현하는 기술은 최근 코로나19의 발열 검사를 위해 적외선 기기를 이용해 직관적으로 활용되기도 한다. 본 논문에서는 라즈베리 파이와 DHT11 센서에서 수집된 정보를 직관적인 시각화를 통해 공간상의 온도변화를 예측하고 즉각적인 대응이 가능하도록 제안한다. 이를 위해 온도, 습도를 효과적으로 시각화하기 위해 알고리즘을 만들었고, 일부 센서에 결함이 발생하는 경우에도 데이터 표현이 가능하다.
Recently, there are increasing need to make a synthetic assessment about oceanic data which is collected over the various scientific field, in addition to just gathering oceanic data. In this study, we made a basic map using satellite image, aerial photo, multi-beam data, geological stratum data etc. And as well we are producing comprehensive SVT(Scientific Visualization Toolkit) which can visualize various kinds of oceanic data. These oceanic data include both survey data such as tidal height, tide, current, wave, water temperature, salinity, oceanic weather data and numeric modelling results such as ocean hydrodynamic model, wave model, erosion/sediment model, thermal discharged coastal water model, ocean water quality model. In this process, we introduce GIS(Geographic Information System) concepts to reflect time and spatial characteristics of oceanic data.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제7권2호
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pp.32-39
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2019
A convolutional neural network (CNN) has been widely used in facial expression recognition (FER) because it can automatically learn discriminative appearance features from an expression image. To make full use of its discriminating capability, this paper suggests a simple but effective method for CNN based FER. Specifically, instead of an original expression image that contains facial appearance only, the expression image with facial geometry visualization is used as input to CNN. In this way, geometric and appearance features could be simultaneously learned, making CNN more discriminative for FER. A simple CNN extension is also presented in this paper, aiming to utilize geometric expression change derived from an expression image sequence. Experimental results on two public datasets (CK+ and MMI) show that CNN using facial geometry visualization clearly outperforms the conventional CNN using facial appearance only.
본 논문에서는 정보 서비스 기획 단계에서 시맨틱 기반으로 NDSL+NTIS 데이터베이스를 융 복합하여 국가R&D정보 내비게이션 서비스를 개발하기 위한 사용자 니즈 분석과 정보 시각화에 대해 알아본다. 사용자 니즈를 조사 분석하기 위해 산 학 연 연구자 중심으로 30명의 설문과 12명의 현장 인터뷰를 통해 여러 R&D 정보 서비스로부터 개선 방안을 마련하였다. 또한 새로운 정보 시각화 서비스를 설계하기 위해 대화형 내비게이션 타입의 국가R&D 정보 시각화 서비스를 제안하고 사용자 니즈 분석에 따라 페르소나와 화면 프로토타입을 작성하였다. 본 논문에서는 345,411건의 학술 논문과 620,55건의 공저자, 49,958건의 연구보고서를 NDSL에서 가져오고 187,466건의 국가R&D 과제를 NTIS에서 가져와서 융합하는 국가 R&D정보 융 복합 아키텍처를 설계하였다. 향후 본 논문에서 제안한 국가R&D정보 융 복합 아키텍처가 R&D 정보 융 복합의 선도 모델 및 표준이 되고 대화형 내비게이션 타입의 정보시각화 서비스가 사용성을 크게 향상시키기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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