임베디드 시스템에서 멀티코어 프로세스의 채택이 늘어나고 있다. 멀티코어 시스템이 태스크들을 효율적으로 병렬화하여 성능을 극대화하였는지 살펴보기 위해서는 태스크들의 스케줄링 결과를 분석하고 시각화 해주는 도구가 필요하다. 본 논문에서는 멀티코어 임베디드 시스템을 위한 태스크 스케줄링 결과 시각화 도구를 소개한다. 자원 제약이 있는 임베디드 타켓 디바이스의 부하를 줄이기 위해 스케줄링 결과는 호스트 컴퓨터에 전달되어 분석 및 시각화된다. 시각화 형태는 시스템의 전체 동작을 한 눈에 파악할 수 있게 해주는 그래프 형태와 정밀한 분석을 가능하게 해 주는 리스트 형태로 제공된다. 제시된 도구는 멀티코어 임베디드 시스템의 태스크들의 스케줄링 결과를 쉽고 정확하게 파악할 수 있게 해 주어 시스템의 성능 향상에 도움을 준다.
본 논문은 소셜 네트워크상의 내부관계와 외부관계를 반영하여 사용자간의 관계를 사용자 중심으로 계층적 시각화하는 새로운 클라우드 기반의 방법을 제안한다. 본논문의 시각화방법은 상관관계 행렬을 이용하여 사용자의 내부관계를 계산하여 소셜 네트워크상 사용자 중심의 관계 계층을 잘 나타내며, 소셜 네트워크의 외부 관계를 이용하여 사용자의 계층 관계에 접근 노드의 중요도를 반영한다. 제안방법의 사용자들은 소셜 네트워크상의 사용자 노드 관계가 계층적으로 시각화되기 때문에 사용자 관계를 잘 이해할 수 있다. 이외에 제안된 방법은 하둡(hadoop)과 하이프(hive)를 이용하여 분산저장 및 병렬로 계산하며, 계산 결과는 D3를 이용하여 계층적 그래프로 시각화한다.
빅 데이터의 시대 수많은 정보들이 출몰하고 있고 이를 효과적으로 전달하기 위한 인포그래픽 연구들이 이슈화되고 있지만 신용카드명세서를 통해 전달되는 수치정보에 대한 시각화연구는 그 중요성에 비해 매우 미흡하다. 신용카드이용명세서를 중심으로 수치정보 유형을 분석하여 각 정보특성에 따른 효과적인 시각화방법이 무엇인지 연구하였다. 수치정보의 유형은 비교분석, 시간변화의 추이, 비율, 관계, 범위와 분포 등으로 모색되었고 각 정보의 특성에 적합한 그래프형태로 제작하여 가장 효과적이고 이상적인 시각적 형태를 연구하였다. 따라 본 연구는 수치특성을 갖고 있는 신용카드이용명세서에 나타난 수치정보를 전달하기 위한 효과적인 시각적 형태를 짚어줌으로서 시각화의 기준점을 제시하는 의미가 있다.
본 논문은 소셜네트워크 시각화의 정보미학적 해석을 통해 소셜네트워크 시각화의 예술적 활용을 분석한다. 초창기 소셜네트워크 시각화는 개인과 집단의 상호관계를 규명하는 사회연결망 분석(Social Network Analysis: SNA)의 한 방법인 '소시오그램(sociogram)'의 형태로 등장했다. 이후 소셜네트워크가 점차 복잡해지면서 다양한 인간 관계망을 분석하는 기술이 등장했다. 초창기 소셜네트워크 시각화는 사회 구조를 측정하기 위한 실용적 목적을 지향했다. 그러나 현재 소셜네트워크 시각화는 정보 기반의 예술적 표현에 이르기까지 다양한 형태로 분화되었다. 본 논문은 이러한 소셜네트워크 시각화의 최근 예술적 활용에 주목하여 정보미학적 접근을 시도하고 예술적 활용 사례를 두 가지 범주로 나눈다. 먼저, 아날로그 기반의 정적인 그래프 시각화 유형을 분석한다. 두 번째는 소셜네트워크 웹 사이트와 텍스트 분석 기술을 연동하여 실시간 디지털 이미지를 생성하는 상호작용성 기반의 시각화 유형을 분석한다. 이러한 방법을 통해 예술과 공학의 융합적 패러다임을 제시하여 기존 예술 연구 영역의 한계를 벗어나고자 한다.
기존의 대부분의 시각화 방법은 복잡한 다차원 그래프를 통하여 소셜 네트워크상의 사용자의 관계를 집중적으로 표현하고 있다. 그러나 이러한 방법은 개인 사용자 중심으로 사회관계의 중요도를 직관적으로 파악하기 힘들다. 또한 대부분의 시각화 방법들이 사용자 메시지의 참조 및 메시지의 양에 의해서만 사용자 관계를 나타내기 때문에 사용자가 작성한 정보의 내용이 상호관계에 반영되는 것이 미흡한 실정이다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문은 사용자의 상관관계와 네트워크 노드의 사용자 관계를 이용한 새로운 시각화 방법을 제안한다.
이 논문에서는 심장이상 관리와 심혈관 위험 평가를 위해 임상 관련성과 연관지어 주요한 요소와 원인을 파악하는데 필요한 심전도(ECG) 데이터의 시각화 분석을 위해 경험한 기술을 소개한다. 특히, MIT-BIH ECG 데이터베이스를 기반으로 복잡한 ECG 데이터를 시각화하여 다양한 차트, 그래프로 표현할 수 있는 접근방법을 소개한다. 이러한 경험 기술 소개를 통해 많은 연구자들은 ECG 데이터베이스를 보다 쉽게 접근할 수 있고 다양한 형태로 시각화된 ECG 데이터의 의미를 직관적으로 이해할 수 있다.
모바일 디바이스의 보급 증가로 인해 사용자의 인터넷 접속이 증가하고 있다. 하지만 모바일 디바이스의 제한된 작은 인터페이스로 인하여 많은 양에 정 보를 화면에 표현 하는데 어려움을 가지고 있다. 이를 해결하기 위해 스크롤과 같은 방법을 이용하지만, 이런 방법은 전체 정보의 연관관계를 파악 하기 어렵는 문제점을 안고 있으며,사이클 존재하는 그래프 구조를 표현하기에는 부적합하다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 모바일 디바이스의 디스플레이 공간을 효과적으로 이용하기 위한 정보 layout 방법 과 사용자가 효율적으로 정보를 검색할 수 있는 시각화 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 원을 이용하여 정보를 배치한 Radial layout을 개선한 Rectangle layout을 사용하여 스크린 모서리 공간 손실을 줄인다. 그 다음 Rectangle상에 layout된 정보에 대해 정보간의 연관관계를 한눈에 쉽게 파악하여 원하는 정보에 더욱 빠르게 접근할 수 있는 시각화 알고리즘을 적용한다.
본 논문에서는 단일광자방출 전산화 단층촬영영사(SPECT)을 이용하여 심근의 기능을 보다 쉽고 정확하게 평가하기 위해 반자동 분할 및 정량적 데이터를 시각화하는 인터페이스를 구현하였다. 먼저 반자동 분할에서는 환자영상에서 보여지듯이 심근 기능이 저하되어 부분적으로 심근이 불연속적으로 나타나는 영상에서도 내.외벽의 외각을 연속성을 가지고 견고하게 분리할 수 있도록 사용자가 간단히 조작할 수 있는 반자동 분리 인터페이스를 구현하였다. 또한 내.외벽으로 분리된 외곽선들을 이용하여 측정한 지역적 모션 데이터를 사용자가 보다 이해하기 쉽도록 Bull's eye 그래프를 이용하여 가시화하였다. 본 논문에서 구현한 반자동 분할 및 정량적 데이터의 시각화 인터페이스는 환자의 심근에 대한 기능 영상처럼 분석이 어려운 영상에서도 보다 견고하고 정확한 평가를 할 수 있도록 해준다.
현재 우리나라는 낮은 재활용률로 인해 불필요한 자원과 노동력이 낭비되고 있다. 이러한 낮은 재활용률은 올바르지 않은 분리배출로 인해 발생된다. 이를 해결하기 위해 관련 객체 인식 연구가 활발히 진행되고 있지만, 현재의 분리배출 체계를 통합적으로 관리하기 위한 관리체계 시스템은 여전히 미흡한 상태이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 React와 Node.js를 이용하여 객체 인식 알고리즘의 분리배출 분석 데이터를 그래프 형태로 시각화시켜 관리자에게 분리배출 현황을 직관적으로 보여주어 현 분리배출의 문제점에 대해 인지하고, 체계적이고 효율적인 분리배출을 위한 보완점과, 대책을 마련할 수 있는 시각화 시스템을 제안한다.
하루가 다르게 방대한 데이터가 생겨나고, 데이터를 반영한 정책지원이나 콘텐츠들이 증가하면서 데이터에 대한 중요성이 주목받고 있다. 데이터의 시각화 측면에서 모든 데이터를 살펴보는 것에 제약이 따르기 때문에, 시각화의 기술적인 요소뿐만 아니라 데이터를 요약하고, 이해하기 쉽도록 돕는 시각화의 방법론적 요소가 중요하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 현재 많이 사용되는 디자인 중심의 인포그래픽을 개선하고 데이터 중심의 인포그래픽을 제안하기 위해 데이터 시각화의 표현 방법을 정리하고, 시각화의 방법을 Tableau Public을 활용하여 데이터 분석 및 인포그래픽 제작사례를 제시고자 한다. 인포그래픽 제작을 위해 광주광역시 버스 이용자 데이터가 사용되었고, 분석결과 정류소 사용 총 승객수는 일반 승객수와는 유사한 결과를 보이지만 환승역 이용 승객, 청소년 승차 환승 승객수에 따른 정류소와는 차이를 보였다. 그래프 유형에 따라 시각적인 결과는 다르게 도출되었다. 데이터 중심의 인포그래픽 시각화는 기존의 인포그래픽의 시각적인 역할만 강조한 것에 비해 데이터를 효율적으로 전달하는 것을 물론 과학적 연구를 위한 도구로 활용될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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