높은 동적 범위(HDR) 영상는 일반적인 표준 디지털 영상에서 허용하는 것보다 훨씬 높은 동적 범위를 처리하는 디지털 영상 처리 기법이다. 이러한 HDR 영상에 대한 사실적 디스플레이를 위한 톤 매핑이 많이 연구되고 있다. 그러나 화면 휘도 분석을 위한 HDR 영상의 과학적 시각화는 주목을 받지 못하고 있다. 본 논문에서는 HDR 영상에서 색상 정보의 재생과 시각화를 위한 접근 방법을 제시한다. 색상 시각화 함수들을 구현하고, HDR 영상의 일반적인 평가요소에 따라 시각화 효율성에 대해 평가한다.
최근 지구온난화에 따른 기후변화 현상에 대한 관심이 증가되고 있고 기후변화 현상을 Open Virtual Globes상에서 시각화하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기후관련 데이터는 지상관측데이터, 위성 데이터, 수치모델데이터 등이다. 각 데이터를 시각화하는 소프트웨어를 분석하고 Virtual Golbes상에서 효과적으로 시각화 하기위한 기법을 설계하였다. 기후변화의 과학적 시각화를 통해 지구온난화에 대한 경각심을 높이는데 목적이 있다.
RNA 분자의 이차 구조를 예측하고 예측된 구조를 분석 평가하기 위하여 시각화하는 작업은 RNA의 구조에 대한 연구에 있어서 가장 필수적인 과정이다. 본 논문은 이차 구조를 시각화하고 편집하는 실용적이면서 새로운 알고리즘을 소개한다. 이 시각화 알고리즘은 벡터와 백터공간을 이용하여 RNA 분자의 구조 요소가 배치될 방향과 영역을 나타낸다. 구조 요소가 겹치지 않도록 배치될 방향ㄹ과 공간을 효율적으로 찾기위하여 구조 요소를 배치하는 순서에 관한 휴리스틱과 구조 요소를 배치하는 방법에 관한 휴리스틱을 사용한다. 이 시각화 알고리즘은 IBM PC/Windows 95 환경에서VizQFolder 라는 프로그램으로 구현되었다. 실험 결과는 VizQFolder 가 이미 배치한 구조 요소들을 재배치하거나 변형하지 않으면서 helix의 회전만으로 겹침 현상이 거의 없는 이차구조를 효율적으로 생성한다는 것을 보인다.
이 연구에서는 2015 개정 교육과정에 따라 개발하여 2021학년도까지 사용한 초등 3~4학년 과학 국정교과서와 2022학년도부터 사용하고 있는 7종의 검정교과서의 시각화 자료 유형과 역할이 다양성 측면에서 어떤 차이가 있는지 비교분석하였다. 분석 대상은 초등 3~4학년 과학 교과서의 운동과 에너지, 물질, 생명, 지구와 우주, 통합 영역 모든 단원으로 총 17단원이다. 시각화 자료의 유형과 역할을 분석하기 위하여 분석틀을 개발하여 8종의 교과서를 비교 분석하였다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 국정교과서와 검정교과서 7종의 시각화 자료 총량과 일반삽화 총량에 차이가 있었다. 그러나 영역별로 일반삽화와 인포그래픽을 사용하는 양에 차이가 없었다. 인포그래픽을 많이 사용하는 영역이 생명, 지구와 우주 순서로 같았다. 둘째, 시각화 자료 유형에 따른 역할 측면에서 일반삽화는 차이가 있었으나 인포그래픽은 차이가 없었다. 세부적으로 살펴보면 모든 검정교과서의 일반삽화에서 동기유발 역할이 증가하였다. 탐구과정 안내의 역할이 줄어든 검정교과서가 3종 있었고, 2종의 검정교과서에서 적용 및 예시의 비율이 증가하였다. 셋째, 인포그래픽 하위유형별 빈도수를 살펴보면 프로세스형, 구조형, 비교분석형, 타임라인형이 전체의 86%를 차지하고 있으나 교과서별로 하위 유형에 다소 차이가 있다. 이 연구로 얻은 시사점은 다음과 같다. 첫째, 교과 내용 선정 시 탐구활동 유형, 탐구과정, 탐구기능, 소재의 변화가 선행되어야 시각화 자료의 유형이나 역할 측면에서 차별화가 이루어질 것이다. 둘째, 교과서 단원이나 차시 내 구성의 틀이 변화되어야 시각화 자료의 양이나 유형에서 다양성과 창의성이 발휘될 것이다. 셋째, 검정교과서 심사 기준 및 방식에 대한 지속적인 연구와 논의가 필요하다.
이 연구에서는 초등 과학영재 학생의 자유탐구 보고서에 포함된 시각화 자료의 활용 실태를 인포그래픽에 초점을 두고 분석하였다. 이를 위해 2017년부터 2019년까지 서울특별시에 소재한 1개 과학영재교육원 소속 4-6학년 학생 78명을 선정하였다. 그리고 이 학생들의 자유탐구 보고서 60개에 포함된 시각화 자료를 인포그래픽 활용 측면에서 분석하였다. 연구 결과, 시각화 자료는 대부분 일반삽화였으며, 인포그래픽은 매우 적게 나타났다. 또한 인포그래픽을 구성하는 것보다 기존 인포그래픽을 그대로 인용하는 경우가 많았다. '탐구단계'별로 살펴보면 일반삽화나 학생이 구성한 인포그래픽은 '탐구 방법'이나 '탐구결과' 부분에서 많이 나타났으나, 기존 인포그래픽을 인용한 경우는 '이론적 배경'에서 많이 나타났다. '시각화 표현 방법'에 따른 인포그래픽 유형 중에서는 '구조형'과 '프로세스형'이 비교적 많이 나타났으며, 이보다는 적지만 '통계형'과 '비교·분석형'도 적지 않게 나타났다. '구성 수준'에 따른 인포그래픽 유형 중에서는 '단순재구성', '단순배치', '재구성'이 비교적 많이 나타났다. 이에 대한 교육적 함의를 논하였다.
시공간 데이터는 위도와 경도를 비롯한 위치정보를 포함한 데이터를 일컫는 말로 지리학적 시각화의 연구로 시공간 데이터를 분석하고 표현하는 방법에 대한 다양한 연구가 진행되었다. 이 기술은 특정 공간에 시간을 두고 연속적 또는 이산적으로 발생하는 데이터로부터 패턴을 찾고 이를 분석하는 데 목표가 있다. 하지만, 이동 경로에 대한 정보가 없는 이산적인 시공간 데이터에서 데이터의 흐름을 시각화하는 것은 쉽지만은 않은 일이다. 본 논문에서는 커널밀도추정과 중력모델을 이용하여 이산적인 시공간 데이터로부터 벡터를 추출하고 이를 이용하여 사용자로 하여금 시공간 데이터에서 움직임과 경향을 분석할 수 있도록 시각화 하는 것에 목표를 두었다. 이를 뒷받침하기 위하여 트위터 데이터를 이용하여 이산적인 시공간 데이터를 시각화하고 분석하고자 한다.
최근, 양자컴퓨터를 활용하기 위한 연구개발이 다양한 분야에서 활발하게 이루어지고 있다. 양자컴퓨터는 양자 얽힘, 양자중첩과 같은 다양한 양자역학의 현상과 특성을 활용하여 연산을 수행하기 때문에 기존 컴퓨팅 환경에 비해 아주 복잡한 연산과정을 거치게 된다. 이러한 양자컴퓨터를 구동하기 위해서는 연산에 활용되는 양자게이트의 구성뿐만 아니라 큐비트의 종류, 배치, 연결성 등 물리적인 양자컴퓨터의 요소를 반영한 알고리즘이 구성되어야 한다. 따라서 양자컴퓨터 구성요소들의 상호간 영향을 포함한 구성 정보를 직관적으로 파악할 수 있는 회로 시각화가 필요하다. 본 논문에서는 양자컴퓨터를 구성하는 양자칩 정보와 양자컴퓨팅 회로 데이터를 3D로 시각화하여 직관적으로 데이터를 관측하고 활용할 수 있도록 시각화 하여 직관적인 정보를 분석할 수 있는 방법을 제안한다.
Kim, Joo Hyeon;Yim, Jo Ryeong;Kim, Young-Rok;Kim, Dong-Gyu
천문학회보
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제44권2호
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pp.46.1-46.1
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2019
우리나라 최초의 우주탐사 사업인 달 탐사선(KPLO) 개발 사업에는 국내에서 개발하는 과학 탑재체 3기, 기술 검증탑재체 1기, 고해상도 카메라 1기, 국제협력의 일환으로 NASA의 과학 탑재체 1기도 함께 개발되고 있다. KPLO와 이들 탑재체의 운영을 수행하게 될 KPLO 심우주 지상시스템은 달 탐사선 운영에 필요한 궤도, 임무계획 등의 정보를 생성하고, KPLO의 기동명령과 상태정보를 송, 수신하는 역할을 주요 임무로 수행한다. 또한 이들 정보를 기반으로 궤도임무를 수행하고 있는 KPLO의 임무운영 상태를 시각화하여 운영자로 하여금 KPLO 운영을 용이하게 하고, 공공에게 이를 제공하는 역할도 함께 수행한다. KPLO 심우주 지상시스템은 AGI사의 STK와 NASA/JPL에서 개발한 Cosmographia를 활용하여 각각 특성에 맞는 KPLO 운영 시각화 정보를 제공할 것이다. 본 발표에서는 Cosmographia의 작동 및 활용 개념을 설명하고, KPLO의 가상 임무를 적용한 SPICE Kernels을 활용하여 고해상도 카메라인 LUTI의 지향, 달 중심 표준좌표를 적용한 KPLO의 궤도 등을 시각화 시연을 한다. 또한 고해상도 달 표면 영상 적용, 심우주 네트워크 안테나의 위치 정보표출 등 Cosmographia에서 기본적으로 제공하던 시각화 정보를 개선한 내용에 대해서도 함께 시연한다.
군집화 알고리즘은 그 종류에 따라 만들어낼 수 있는 군집의 종류와 보여줄 수 있는 정보의 수준이 차이가 난다. 밀도기반 군집화 알고리즘은 데이터 분포 상의 임의의 모양을 가진 군집을 잘 잡아내지만 보여줄 수 있는 계층정보가 매우 적거나 없는 수준이고, 반면 계층적 군집화 알고리즘은 자세한 계층 정보를 보여주지만 구 모양의 군집 외에는 잘 잡아내지 못한다. 이 논문에서는 이러한 두 군집화 방식의 대표적 알고리즘인 OPTICS와 응집 계층 군집화 알고리즘의 장점만을 취하는 계층 발생 프레임워크를 제시하고 이와 더불어 효과적 데이터 분석을 위한 여러 시각화, 상호작용 기법을 지원하는 시각적 분석 애플리케이션을 제공한다.
원격탐사 영상과 고도자료를 사용하여 지구환경을 3차원으로 시각화할 수 있는데, 이것은 지구과학분야에서 정보를 3차원 공간에서 탐색하고 분석하는 새로운 패러다임을 제공해준다. 지구환경을 보다 현실감 있게 시각화하고 이를 통해 공간적 특징이나 객체 지형들 간의 관계를 분석할 수 있도록 하려면 3D 공간 표현의 지원이 필요하다. 이를 위해서는 다양한 2D, 3D 공간자료와 관련 벡터 자료가 통합되어야 하고, 또한 지질이나 지표 객체들 간의 상대적 위치와 위상학적 관계가 통합되어 함께 다루어져야 한다. 이러한 이유로 지구과학 및 지구환경 문제의 3차원 시각화에서는 3차원 모델링과 위상 분석, 데이터베이스가 함께 고려되어야 한다. 본 논문에서는 지구과학 및 지구환경 분야에서 3차원적 특성을 포함한 동적모형 개발과 시뮬레이션 환경 기반을 제공하도록 원격탐사 자료를 이용하여 시각화하는 방법과 자료추출 및 관리, 3차원 가상공간에서 동적 모형화를 활용하는 방법론에 관하여 연구되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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