• 제목/요약/키워드: hierarchical visualization

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VISUALIZATION OF HIGHWAY PROJECT BIDS USING TREEMAPS

  • Min Peng;William J. O'Brien;James T. O'Connor
    • 국제학술발표논문집
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    • The 1th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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    • pp.1036-1041
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    • 2005
  • Treemaps, a space filling visualization technique, displays a massive data set of hierarchical data interactively on a single computer screen by mapping it to a matrix of rectangles. It allows users to visually inspect and manipulate data to find new relationships or discrepancies that are to difficult to find using traditional techniques. This paper applies treemaps to the evaluation of highway project bids, which contain hundreds or thousands of elements arranged in a hierarchical structure. Through a case study, treemaps are shown to be a potentially effective tool for bid evaluation by both contractors and State or Federal highway officials.

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GML 기반 계층적 POI 정보 가시화를 위한 GVP 개발 (A Development of GVP for Hierarchical POI Information Visualization based on GML)

  • 송은하;박용진;정영식
    • 정보처리학회논문지D
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    • 제15D권4호
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    • pp.541-548
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    • 2008
  • 최근 GIS 서비스는 단순한 지도 가시화뿐만 아니라 각 개체의 위치 정보를 표시해주는 POI 서비스까지 요구한다. 하지만 POI 서비스는 개체의 위치 정보가 불충분하여 단순 지명 서비스만을 제공하고 있다. 게다가 GIS 서비스의 기반이 되는 대부분의 지리공간데이터 역시 표준화가 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 계층적이고 사용자 중심적인 POI DB를 설계하고, 지도 가시화의 이질성과 비호환성을 극복하기 위해 GML 표준을 수용하는 GVP(GML Viewer POI)를 구축한다. GVP는 SHP 파일의 속성 정보를 관리하는 dBase 파일에 3-Layer 구조로 설계된 POI DB를 추가한다. 이에 따라서 POI 가시화는 디렉터리 형태의 그룹화된 POI 정보가 제공되므로 계층적인 검색이 가능하다. 지도 가시화와 POI 가시화로 구성된 GVP는 속성을 각각의 객체 형태로 재생성하여 사용자 이벤트에 대한 빠른 응답을 지원한다.

계층적 시각화 기법을 활용한 데이터 큐브의 탐색 방안 (An Approach to Navigating Data Cubes with a Hierarchical Visualization Technique)

  • 오미화;황만모;최정우;최인수
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제16권2호
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    • pp.289-305
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    • 2011
  • 다량의 복잡한 데이터를 잘 분석하고자 하는 의도로 최종 사용자가 데이터 큐브 내에 있는 여러 데이터 뷰 중에서 바라는 데이터 뷰를 시각적으로 탐색하게끔 해주는 기능을 OLAP 시스템에서는 계속 마련하고 있다. 본 연구에서는 자신의 스키마가 현 OLAP 시스템에서는 구현될 수 없는 배타적 대칭 계층과 같은 것이 되는 그런 데이터 큐브 만 대상으로 하고자 한다. 본 연구에서는 추상 계층의 개념적 분류를 하였고, 본 연구에서 개발한 계층적 시각화기법을 활용하여 데이터 큐브를 탐색해 나가는 방안을 제시하고 있다. 계층적 시각화 기법은 이항 추이폐포 개념을 활용하여 개발하였다. 국가자격관리 영역을 예로 들어 이 방안을 설명하고 있다.

계층적 정렬쌍 가시화를 이용한 유전자 클러스터 탐색 알고리즘 (A Gene Clustering Method with Hierarchical Visualization of Alignment Pairs)

  • 진희정;박수현;조환규
    • 정보처리학회논문지A
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    • 제16A권3호
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    • pp.143-152
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    • 2009
  • 최근 생물정보학 분야의 연구는 하나하나의 유전자를 연구하던 예전의 방법에서 유전자들간의 관계를 알아보는 연구들로 변해가고 있다. 이러한 유전자들 간의 연구 중 하나가 유전자 팀(gene team)을 연구하는 것이다. 유전자 팀이란 몇몇 염색체들 사이의 유전자들이 보존되어 있는 것을 말하며, 닫힌 영역 안에 보존되어 있는 유전자들의 집합으로 볼 수 있다. 이들은 진화과정을 거치면서, 유전자 팀 내의 유전자들의 위치나 그 종류가 변한다. 이러한 유전자 팀을 찾기 위해 많은 연구들이 이루어져왔다. 본 논문은 생물정보학 분야에서 많이 사용되는 계층적 클러스터링(hierarchical clustering)방법을 변형하여 전체 유전체(whole genome) 쌍내에서의 의미 있는 영역을 찾고, 영역 내에서 gene team을 찾을 수 있는 방법을 소개한다. 본 연구 방법을 이용하면, 복잡한 구조의 두 유전체 사이의 연관 유전자들이나 유사 영역들의 맵(map)을 단계별로 간략화 하여 나타낼 수 있다.

방화벽 접근정책의 계층적 가시화 방법에 대한 연구 (A Study to Hierarchical Visualization of Firewall Access Control Policies)

  • 김태용;권태웅;이준;이윤수;송중석
    • 정보보호학회논문지
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    • 제30권6호
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    • pp.1087-1101
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    • 2020
  • 빠르게 진화하는 다양한 사이버공격으로부터 내부 네트워크와 정보를 보호하기 위해 다양한 보안장비를 사용한다. 그 중 대표적으로 사용하는 보안장비는 방화벽이며, 방화벽은 접근정책이라는 텍스트 기반의 필터링 규칙을 사용해 내·외로부터 통신하는 접근을 허용하거나 차단하여 악의적인 공격을 사전에 방어할 수 있다. 내부의 정보를 보호하기 위해 수많은 접근정책들이 사용하며, 점차 증가하는 접근정책을 효율적으로 관리하기에 여러 가지 어려움이 발생한다. 그 이유는 텍스트 기반의 많은 정보를 분석하기 위해서는 많은 시간 소요와 잔존하는 취약한 정책을 보완하기에는 한계점이 있다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 직관적인 접근제어 정책 분석 및 관리를 위한 3D 기반의 계층적 가시화 방법을 제안한다. 특히, 계층적 가시화를 통한 드릴-다운 사용자 인터페이스를 제공함으로써, 복잡한 대규모 네트워크의 접근제어 정책을 세부적으로 분석을 지원한다. 제안된 가시화 방법론의 실용성 및 유효성 검증을 위해 시스템을 구현하고, 이를 실제 대규모 네트워크 방화벽 분석에 적용함으로써 성공적으로 제안된 가시화 방법의 적용이 가능함을 보인다.

퍼지를 이용한 클라우드 기반의 소셜 네트워크 서비스 계층적 시각화 (Hierarchical Visualization of Cloud-Based Social Network Service Using Fuzzy)

  • 박선;김용일;이성로
    • 한국통신학회논문지
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    • 제38B권7호
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    • pp.501-511
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    • 2013
  • 현재 대부분의 소셜 네트워크 서비스에 대한 시각화방법들은 네트워크 자료를 시각화하여 표현하는 것에만 중점을 두고 있으며, 기하급수적으로 증가하는 소셜 네트워크의 빅데이터 처리에 대한 계산량 및 효율적인 처리속도는 전혀 고려하지 않고 있다. 본 논문은 소셜 네트워크의 사용자 노드 간의 계층 관계를 사용자 중심으로 시각화하는 클라우드 기반의 방법을 제안한다. 제안방법은 퍼지를 이용하여 소셜 네트워크 노드의 계층 관계를 표현함으로써 사용자의 사회관계를 직관적으로 이해할 수 있으며, 소셜 네트워크에서의 사용자들의 중심 역할 관계를 쉽게 파악할 수 있다. 또한 클라우드 기반의 하둡(hadoop)과 하이브(hive)를 이용하여 시각화 알고리즘을 분산병렬 처리함으로써 소셜 네트워크의 빅데이터를 신속히 처리할 수 있다.

이 러닝 콘텐츠에 효과적인 컴퓨터 프로그램 시각화 방안에 대한 연구 (A Study on a Computer Program Visualization Method Effective for the e-Learning Contents)

  • 하상호
    • 공학교육연구
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    • 제10권3호
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    • pp.109-124
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    • 2007
  • 인터넷과 컴퓨팅 기술의 진보와 함께 사이버 공간에서 효과적인 학습을 위한 이 러닝(e-learning)에 대한 관심이 국, 내외적으로 매우 높다. 그러나 오늘날 대부분의 이 러닝 컨텐츠는 주로 텍스트 위주이며, 이미지, 동영상, 음성 등과 같은 간단한 수준의 멀티미디어 요소가 추가되는 정도의 수준에 불과하다. 본 논문에서는 컴퓨터 프로그래밍 이 러닝에 효과적인 방법을 제안한다. 제안된 방법은 순서도를 이용한 프로그램 시각화에 기반한다. 제안된 방법의 특징은 문장 수준 단위의 단계적, 계층적 프로그램 시각화, 언어의 제어 구조에 대한 순서도 기반 시각화, 프로그램 전체 구조로의 시각화 범위 확대, 소스 프로그램 대비 시각화, 학습자와의 상호작용 등을 들 수 있다. 마지막으로, 제안된 방법을 실현하는 시스템을 구현하고, 예제 프로그램에 대해서 그 실행 예를 보인다.

계층적 자료구조와 그래픽스 하드웨어를 이용한 적응적 메쉬 세분화 데이타의 대화식 가시화 (Interactive Visualization Technique for Adaptive Mesh Refinement Data Using Hierarchical Data Structures and Graphics Hardware)

  • 박상훈
    • 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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    • 제31권5_6호
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    • pp.360-370
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    • 2004
  • 적응적 메쉬 세분화(AMR)는 여러 과학과 공학 분야에서 이용되는 보편적인 계산 시뮬레이션기법이다. AMR 데이타가 계층적인 다중해상도 데이타 구조로 이뤄져 있음에도 불구하고, 어떤 적절한 자료구조로의 변형 없이, 이 데이타를 광선추적법이나 스플래팅과 같은 전통적인 볼륨 가시화 알고리즘들을 이용하여 가시화 하는 것은 불가능하다. 본 논문에서는 AMR 데이타로부터 생성된 k-d 트리와 팔진트리를 이용하는 계층적 다중해상도 스플래팅에 대해 설명한다. 이 기법은 최신의 범용 PC 그래픽스 하드웨어를 이용하여 AMR 데이타의 가시화를 구현하는데 적합하다. 대화식으로 변환함수와 뷰잉 / 렌더링 파라메터를 설정할 수 있는 기능을 제공하는 사용자 인터페이스에 대해서도 설명한다. nVIDIA GeForce3 그래픽스 카드를 내장한 범용의 PC를 이용해 얻은 실험 결과로부터, 제안된 기법을 이용해 AMR 데이타를 대화식으로(초당 20프레임 이상의 속도로) 렌더링 할 수 있음을 보인다. 본 기법은 시간 가변 AMR 데이터의 병렬 렌더링에도 쉽게 적응될 수 있을 것이다.

QCanvas: An Advanced Tool for Data Clustering and Visualization of Genomics Data

  • Kim, Nayoung;Park, Herin;He, Ningning;Lee, Hyeon Young;Yoon, Sukjoon
    • Genomics & Informatics
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    • 제10권4호
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    • pp.263-265
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    • 2012
  • We developed a user-friendly, interactive program to simultaneously cluster and visualize omics data, such as DNA and protein array profiles. This program provides diverse algorithms for the hierarchical clustering of two-dimensional data. The clustering results can be interactively visualized and optimized on a heatmap. The present tool does not require any prior knowledge of scripting languages to carry out the data clustering and visualization. Furthermore, the heatmaps allow the selective display of data points satisfying user-defined criteria. For example, a clustered heatmap of experimental values can be differentially visualized based on statistical values, such as p-values. Including diverse menu-based display options, QCanvas provides a convenient graphical user interface for pattern analysis and visualization with high-quality graphics.

3D 가시화기술 기반 자동차 부품 추천 방법 (Recommendation Method for 3D Visualization Technology-based Automobile Parts)

  • 김귀정;한정수
    • 디지털융복합연구
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    • 제11권7호
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    • pp.185-192
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    • 2013
  • 본 연구는 산업현장에서 작업자의 숙련도에 맞추어 학습이 가능한 3D 가시화기술과 이를 바탕으로 하여 자동차 엔진을 구성하고 있는 각각의 부품들 사이의 관계를 설정하고 태스크 온톨로지를 이용하여 자동차 부품을 추천하는 방법을 제안한다. 복합지식을 네트워크 형태의 의미화된 링크와 노드로 구조화하고 3차원 형태로 보여줄 수 있도록 SOM을 이용한 가시화방법을 제안하였다. 또한, is-a Relationship 기반 hierarchical Taxonomy를 이용하여 자동차 엔진을 구성하고 있는 각각의 부품들 사이의 관계를 설정하고, 가중치를 이용한 추천이 이루어 질 수 있도록 하였다. 3D 공간상에 복합지식을 배치하고 사용자에게 제공함으로써 보다 실감적이고 직관적인 네비게이션의 기회를 제공하고, 임의의 자동차 부품을 선택했을 때 해당 부품과 밀접한 관계를 가진 부품을 추천하여 특별한 전문 지식 없이도 손쉽게 자동차 부품의 조립 및 쓰임새와 중요성을 알 수 있게 해준다.