• 응용통계연구
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• 제26권6호
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• pp.999-1007
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• 2013

이 연구는 다음 몇 가지 경우에 적용 가능한 '움직이는 데이터 그림(moving data pictures)'을 제안 한다: 1) 한국어 텍스트의 단어 구름(word cloud), 2) n ${\times}$ p 행렬의 시각화(matrix visualization), 3) p ${\times}$ p 산점도 행렬의 동영상 버전, 4) k개 개체 군집의 동적 시각화 등. 이들 기법은 데이터에 내재된 숨은 정보와 시각적 아름다움을 드러내고 정보 소비자들의 흥미를 점화할 수 있다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제8권3호
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• pp.643-650
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• 2001

Some classical plots like scatterplot matrices and parallel coordinates are valuable tools for data visualization. These tools are extensively used in the modern data mining softwares to explore the inherent data structure, and hence to visually classify or cluster the database into appropriate groups. However, the interpretation of these plots are very sensitive to the arrangement of variables. In this work, we introduce two methods to arrange the variables for data visualization. First method is based on the work of Wegman (1999), and this is to arrange the variables using minimum distance among all the pairwise permutation of the variables. Second method is using the idea of principal components. We Investigate the effectiveness of these methods with parallel coordinates using real data sets, and show that each of the two proposed methods has its own strength from different aspects respectively.

• 응용통계연구
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• 제14권1호
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• pp.177-190
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• 2001

전통적으로 많이 사용하는 군집분석의 방법들은 개체간의 거리를 고려하여 이들을 분류해 내는 것이며, 따라서 거리 측정 방법에 따라 여러 형태의 군집분석 방법이 나타나게 된다. 어떤 방법을 적용하던 간에 그 결과는 고정된 수치로써 나타난다. 다차원 자료의 구조파악이 몇 개의 수치로 나타나게 되면 어쩔 수 없이 정보의 손실이 발생하게 된다. 이를 보완하기 위해 시각적 매체를 동원하여 다차원 자료의 구조를 파악하는 연구가 있었으며, 이를 시각적 군집분석이라고 명명하고 있다. 본 연구에서는 시각적 군집분석에 대한 기본적 개념과 이를 위한 통계 도형의 활용, 구현방법 등에 대해 살펴보기로 한다.

• 한국품질경영학회:학술대회논문집
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• 한국품질경영학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.23-29
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• 2009

직교성은 실험계획에서 중요한 개념이다. 실험계획에서 실험점의 개수보다 인자의 개수가 많은 상황에서 우리는 초포화계획을 사용한다. 이러한 초포화계획은 직교성을 만족하지 못하게 되는 데 얼마나 직교성을 만족하는 지를 평가하는 데 우리는 주로 수치적인 측도들을 사용한다. 우리는 초포화계획의 직교성의 정도를 평가하는 또 다른 탐색적 방법으로서 그래픽방법을 사용할 수 있다. 또한 초포화계획의 예측 능력을 평가하는 방법으로서 우리는 그래픽 방법을 사용할 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제24권5호
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• pp.893-904
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• 2011

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.

• 응용통계연구
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• 제23권1호
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• pp.167-178
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• 2010

직교성은 실험계획에서 중요한 개념이다. 실험계획에서 실험점의 개수보다 인자의 개수가 많은 상황에서 우리는 초포화계획을 사용한다. 이러한 초포화계획은 직교성을 만족하지 못하게 되는 데 얼마나 직교성을 만족하는 지를 평가하는 데 우리는 주로 수치적인 측도들을 사용한다. 우리는 초포화계획의 직교성의 정도를 평가하는 방법으로서 그래픽방법을 사용할 수 있다.

• Spatial Information Research
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• 제14권1호
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• pp.163-176
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• 2006

지역분석 기법에서 지리사상의 공간적인 특성을 가장 잘 반영하는 개념 중 하나인 공간연관성은 "모든 것은 다른 모든 것과 연관되어 있지만, 가까운 것은 먼 것보다 더욱 관련이 있다"고 하는 Tobler의 법칙과 그 맥을 같이 한다. 이 연구는 공간통계와 지리적시각화를 결합하여 공간연관성의 시계열 패턴을 탐색적으로 분석하는 지리정보시스템을 개발하는 것을 목적으로 하며, 전역적 및 국지적 공간연관성 분석을 통한 공간현상의 클러스터 탐지나 공간연관성의 시계열 탐색을 통한 사회경제적 변화의 모니터링은 공간정책 투입의 의사결정을 지원하는 수단으로 기능할 수 있다. 전역적 및 국지적 공간연관성을 측정하는 데 반드시 필요한 근린가중치행렬은 행정구역 폴리곤의 기하 및 거리에 기반한 유연한 가중치모형을 구현하여 사용하였으며, 기존의 지리적시각화 기법을 응용 및 개선한 시계열 평행좌표플롯, 시계열 애니메이션지도, 3D 시계열 모란산포도 등을 통해 공간연관성의 시계열 패턴을 효과적으로 표현하였다. 실제 공간현상에 대한 적용 및 평가를 위하여 1995년부터 2004년까지 10년간의 전국 시군구단위 지가변동률 자료를 이용하여 공간연관성의 시계열적 특성을 분석함으로써 시스템의 유용성을 확인하였다.