Kim, Minseok;Seo, Dong Woo;Lee, Jae Yeol;Kim, Jae Sung
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.22
no.2
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pp.202-214
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2017
The augmented visualization of analysis results can play an import role as a post-processing tool for the modeling & simulation (M&S) technology. In particular, it is essential to develop such an M&S tool which can run on various multi-devices. This paper presents an augmented reality (AR) approach to visualizing and interacting with M&S post-processing results through mobile devices. The proposed approach imports M&S data, extracts analysis information, and converts the extracted information into the one used for AR-based visualization. Finally, the result can be displayed on the mobile device through an AR marker tracking and a shader-based realistic rendering. In particular, the proposed method can superimpose AR-based realistic scenes onto physical objects such as 3D printing-based physical prototypes in a seamless manner, which can provide more immersive visualization and natural interaction of M&S results than conventional VR or AR-based approaches. A user study has been performed to analyze the qualitative usability. Implementation results will also be given to show the advantage and effectiveness of the proposed approach.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.6
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pp.2799-2823
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2019
With the help of learning analytics, MOOCs have wider potential to succeed in learning through promoting self-regulated learning (SRL). The current study aims to apply and validate visualization design guidelines for a MOOC dashboard to enhance such SRL capabilities based on learning analytics. To achieve the research objective, a MOOC dashboard prototype, LM-Dashboard, was designed and developed, reflecting the visualization design guidelines to promote SRL. Then, both expert and learner participants evaluated LM-Dashboard through iterations to validate the visualization design guidelines and perceived SRL effectiveness. The results of expert and learner evaluations indicated that most of the visualization design guidelines on LM-Dashboard were valid and some perceived SRL aspects such as monitoring a student's learning progress and assessing their achievements with time management were beneficial. However, some features on LM-Dashboard should be improved to enhance SRL aspects related to achieving their learning goals with persistence. The findings suggest that it is necessary to offer appropriate feedback or tips as well as to visualize learner behaviors and activities in an intuitive and efficient way for the successful cycle of SRL. Consequently, this study contributes to establishing a basis for the visual design of a MOOC dashboard for optimizing each learner's SRL.
본 논문에서는 대규모 네트워크 상에서 발생되는 시뮬레이션 결과를 효과적으로 보여주기 위한 Visualization Tool 을 제안한다. 복잡하고 다양한 시뮬레이션 결과를 얻기 위해, 생태계 모방형 플랫폼을 이용한 Bio-IDS (Intrusion Detection System) 시뮬레이터의 실험 데이터를 이용하였다. 대규모 네트워크를 모두 보이기에는 화면이 너무 작기 때문에, Visualization Tool 은 화면의 확대 및 축소를 위한 Zoom In/Out 기능, 화면의 Panning 을 위한 Scroll Bar 및 현재 영역의 위치를 알려주는 Mini Map 이 필요하였다. 또한, 사용자가 쉽게 시뮬레이션의 속도를 조절할 수 있도록 Simulation Speed Control 기능을 구현하였으며, 각 노드의 효과적인 정상 및 침입 상태 표시를 위한 Icon, 각 노드의 진화 정도와 침입 탐지 정확도를 알려주는 Evolution Number와 Accuracy Gauge, 해당 시뮬레이션의 결과를 도시하기 위한 Simulation Graph 도 추가하였다. 네트워크 Off-line 환경도 대비하여, DB 로부터의 데이터 입력뿐만 아니라 Log File 을 통한 데이터 입력도 가능하게 하였다. 끝으로, 전체 Node 들의 다양한 상태변화를 확인할 수 있는 Topology Window 와 Simulation Demo Window 간의 Synchronization 을 위한 Socket 통신 등 다양한 기능들이 통합된 Visualization Tool 을 개발함으로써, 대규모 네트워크 시뮬레이션의 효과적인 시뮬레이션이 가능하게 되었다. 이로 인해 대규모 네트워크 상의 복잡한 시뮬레이션 결과도 사용자가 매우 쉽게 파악할 수 있 매우 효과적으로 사용자가 파악할 수 있게 되었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.28
no.6
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pp.1301-1311
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2017
Manufacturing big data systems have supported decision making that can improve preemptive manufacturing activities through collection, storage, management, and predictive analysis of related 4M data in pre-manufacturing processes. Effective visualization of data is crucial for efficient management and operation of data in these systems. This paper presents visualization techniques that can be used to effectively show data collection, analysis, and prediction results in the manufacturing big data systems. Through the visualization technique presented in this paper, we have confirmed that it was not only easy to identify the problems that occurred at the manufacturing site, but also it was very useful to reply to these problems.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.04b
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pp.637-639
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2000
다차원 정보 가시화(multidimensional information visualization)의 목적은 복잡하고 차원이 많은 정보 데이터(information data)를 이해하기 쉽게 그림이나 도표와 같은 특정한 형식을 이용하여 효과적으로 나타내고 비교하는데 있다. 그동안 제시되어 온 다차원 정보 가시화 기법의 대표적인 것으로는 Scatterplots, Perspective Wall, Parallel Coordinates, Glyph를 들 수 있다. 본 논문에서 소개하는 multidimensional rotating visualizer (MRV)이란 기존의 다차원 정보 가시화 기법들을 보완하여 다차원 데이터(multidimensional data)를 3차원 형식으로 보여주는 방법이다. MRV는 그중에서 특히 Glyph와 Parallel Coordinate의 특징을 혼합하여 화면상에 다차원 정보 데이터를 보여주는 새로운 시도라고 하겠다.
Abnormal data in the manufacturing process makes it difficult to find useful information that can be applied in data management for the manufacturing industry. It causes various problems in the daily process of production. An issue from the abnormal data can be handled by our method that uses big data and visualization. Visualization is a new technology that transforms data representation into a two-dimensional representation. Nowadays, many newly developed technologies provide data analysis, algorithm, optimization, and high efficiency, and they meet user requirements. We propose combined production of the data visualization approach that uses integrative visualization of sources of abnormal pattern analysis results. The perceived idea of the proposed approach can solve the problem as it also works for big data. It can also improve the performance and understanding by using visualization and solving issues that occur in the manufacturing process with a calendar heat map.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2007.11a
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pp.530-534
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2007
Flow visualization is one of visualization techniques and it means a visual expression of vector data using 2D or 3D graphics. It aims for human to easily understand a special feature of the vector data. Flow visualization can be classified into various criterions such as visualization technique, data dimension, type of the flow, and so on. Visualization technique can be categorized into direct method, integration method and derived data based method. Data dimension can be divided into 2D, 2.5D and 3D. Type of flow data may be classified into steady and unsteady. In this paper, various LIC based flow visualization methods will be introduced which is one of representative integration based techniques. Those methods will be categorized with more detailed criterions such as dimension and type of flows.
Analysis of 3-dimensional (3D) protein structure plays an important role of structural bioinformatics. The protein structure visualization is the one of the structural bioinformatics and the most fundamental problem. As the number of known protein structure increases rapidly and the study of protein-protein interaction is prevalent, the fast visualization of large scale protein structure becomes essential. The fast protein structure visualization system we proposed is sophisticated and well designed visualization system using geometry instancing technique. Because this system is optimized for recent 3D graphics hardware using geometry instancing technique, its rendering speed is faster than other visualization tools.
The visualization of business reports has received greater attention from information system scholars. Tables, graph and charts are often used to represent vast amount of complex numerical data and spreadsheet visuals become a de facto standard in business. This study suggests the use of individual's cognitive differences on business report visualization instead of providing "one visual fits all type of reports." It is argued that reports with data augmented by appropriate visuals will affect the efficiency and effectiveness of an individual's learning outcomes and subsequently his or her decision making processes. It is argued here that report visualization can augment the usefulness of contents and enhance many desirable features of reports as specified in those proposed models.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.26
no.2
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pp.23-28
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2003
This research explains visualization of diagnostic system of 3D CAD data, IGES (Initial Graphics Exchange Specification), by using JNI(Java Native Interface) to connect between C++ and Java programming. The diagnostic system is to analyze IGES clearly by identifying errors and anomalies with respect to the diagnosis of geometry and topology of entities. The output of the system is IGES file including . error information which can be visualized with different colors by several commercial visualization systems. The paper focuses on the visualization of the result IGES which can be extended to web based application over internet.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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