• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2016년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.69-70
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• 2016

내부건식기법(DIPLDRM)[4] 호소의 수질개선을 위한 신재생에너지 IoT 시스템 개발 과제를 수행을 위한 서비스 레이어 구축과정 중 실시간 센서 데이터 정보 시각화를 극대화 시키기 위한 센서 위치 값을 ArcGIS를 통해 보다 효과적으로 전달할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 실시간 그래프와 지도에서 센서의 위치 확인을 할수 있다는 점에서 사용자의 편의성을 증대시킬 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.590-590
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• 2015

본 연구는 집중호우에 의한 홍수예측 및 소유역의 유출거동에 대한 수문학적 민감성(susceptibility) 규명을 목적으로 강우강도, 지속기간 및 토양포화도 변화에 따른 홍수유출특성을 분석하여 유역의 유출거동 민감성을 표출할 수 있는 노모그래프를 개발하였다. 개별 홍수사상에 대한 유출거동 특성 분석을 위하여 한국건설기술연구원의 대표 시험유역인 설마천 유역의 과거 17년간(1996 ~ 2012)의 10분 간격의 강우량 및 유출량 자료를 수집하여 홍수유출해석을 수행하였다. 설마천 시험유역의 일누가강우량 100mm 이상, 50개 홍수사상에 대한 홍수유출해석은 유역 물순환 해석모형인 CAT(Catchment hydrological cycle Assessment Tool)을 이용하였으며 모의결과를 바탕으로 홍수사상별 지체시간, 강우강도, 지속기간 및 토양포화도 변화에 따른 홍수유출특성을 상세히 분석하였다. 이 중에서도 지체시간은 유역반응을 나타내는 시간변수로서 수문모델링 및 홍수량예측에 매우 중요한 요소이다. 특히, 강우량에 대한 홍수량의 반응이 빠른 소유역의 경우에 홍수량예측에 큰 영향을 미친다. 따라서 강우강도, 지속기간, 토양포화도의 변화량에 대한 지체시간의 거동을 R 프로그래밍 언어 및 3D Surfer를 이용하여 분석한 후 최종적으로 소유역의 홍수유출 특성을 나타내는 3차원 홍수 유출특성 노모그래프를 개발하였다. 분석에 사용된 R 프로그래밍 언어는 통계 계산과 그래픽을 위한 프로그래밍 언어이자 소프트웨어 환경으로 데이터의 조작 및 수치연산, 시각화를 수행할 수 있는 기능을 여러 패키지를 통해 구현할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 R을 이용하여 10분 단위의 강우 및 유출량 자료를 1시간 및 1일 자료로 구축하고 17년간의 과거 홍수사상을 분리하여 추출하는 R 홍수유출해석 시스템을 개발하였으며 추출된 홍수사상을 관측 유출량 및 관측 토양수분을 포함하여 시각화함으로써 강우 및 토양수분 변화에 따른 소유역의 유출거동 민감성을 확인할 수 있었다. 분석 결과, 지체시간은 강우지속기간 및 토양포화도에 민감한 거동특성을 나타냈으며 토양포화도는 첨두홍수량의 변화에 민감한 영향을 주는 것으로 확인되었다. 개발된 3차원 홍수유출특성 노모그래프는 유역의 규모 및 지형물리학적 특성에 따라 다양하게 나타날 것으로 판단되며 여러 계측유역에 적용함으로써 유역별 홍수유출 반응특성을 정량화할 필요가 있다. 즉, 강우강도, 지속기간, 지체시간, 포화도 등의 변화에 따른 유역의 홍수유출 반응특성을 규명함으로써 미계측 유역의 홍수량예측 실무에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 2부
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• pp.364-369
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• 2008

이 연구는 정보와 지식을 효과적으로 시각화하기 위해 만들어진 개념적 맵(Conceptual map)들의 종류와 그 특성과 차이점을 분석하고 활용 방안으로서 디지털 스토리텔링으로의 적용 가능성과 방법에 대한 연구이다. 사회현상에 존재하는 다양한 정보에서 사용자가 원하는 정보를 검색하고 조직하기 위해 다이어그램, 그래프, 맵 등 정보시각화를 통한 여러 방법들이 사용되고 있다. 특히 이 중에서 맵을 이용한 시각화에 주목하는 이유는 수많은 정보와 지식을 기반으로 만들어진 개념적 지도가 정보와 지식을 표현해 줄 뿐만 아니라, 이들 사이의 관계를 조직해주는 데에도 효율적으로 사용되고 있기 때문이다. 이러한 정보시각화는 대량의 정보 속에서 사용자들이 찾고자 하는 정보를 빠르고 용이하게 찾을 수 있도록 도와준다. 또한, 일련의 스토리 라인을 갖고 있는 책의 시각화의 경우 등장인물과 그들 주변에서 일어나는 사건들의 관계를 형상화할 수 있다. 이러한 과정을 통해 만들어진 개념적 맵에서는 개개인이 알고 있는 이야기와 그에 관한 정보를 다른 사람들과 의사소통하며 그 정보와 지식들이 확장될 수도 있어, 이는 지식시각화의 좋은 활용사례가 될 수 있을 것이다. 본 연구에서는 대표적인 개념적 맵의 세 가지 종류인 개념맵(Concept map), 지식맵(Knowledge map), 토픽맵(Topic map)의 정의와 특성들을 살펴보고, 각각의 구성요소의 차이점을 비교하여 시각화 방법론을 제안하였다. 또한, 각 맵의 특성과 차이점을 이용해 루이스 캐롤(Lewis Carroll)의 <이상한 나라의 엘리스>의 이야기 요소들을 각각의 개념적 맵들로 구성해봄으로써, 그 효과를 확인해보았다. 스토리텔링을 개념적 맵을 이용하여 표현할 경우, 사용자들은 스토리텔링을 효과적으로 접근할 수 있으며, 이러한 분석은 개념적 맵을 제작할 때 가이드라인으로 활용될 수 있을 것이다.

• 전자공학회논문지
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• 제49권9호
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• pp.76-84
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• 2012

시각화는 소셜 네트워크의 분석을 위해서 소셜 네트워크의 사용자 관계를 새로운 시각에서 이해할 수 있도록 하는 중요한 역할을 담당하고 있다. 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 방법은 네트워크상의 노드들 간의 상호작용 정보에 의해서만 사용자 관계를 나타내기 때문에 사용자의 메시지가 사용자 상호관계에 반영되는 것이 미흡한 실정이다. 제안방법은 퍼지 연관 곱을 이용하여 사용자의 내부관계를 계산하며, 노드들 간의 상호작용 정보를 이용하여서 사용자의 네트워크상의 외부 접근 정보를 계산한다. 계산된 내부관계정보와 외부 접근 정보를 이용하여서 사용자중심의 계층적 시각화방법을 제한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문은 퍼지 연관 곱에 의한 사용자들의 내부관계와 네트워크상의 외부 접근 정보를 이용하여서 사용자를 중심으로 계층적으로 시각화하는 새로운 방법을 제안한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.146-152
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• 2022

라즈베리 파이나 아두이노를 이용하여 온도, 습도, 기울기, 압력 센서 등에서 수집한 정보는 자동 항온, 항습 시스템 등에 활용되고 있다. 또 농축산업에 활용하여 원격에서 스마트폰만으로 시스템을 제어함으로써 농축산업 종사자들이 편리하게 활용하기도 한다. 일반적으로 온도, 습도는 꺾은선 그래프 등으로 표현하여 변화를 실시간으로 감시하는 역할을 수행하기도 한다. 온도를 시각적으로 표현하는 기술은 최근 코로나19의 발열 검사를 위해 적외선 기기를 이용해 직관적으로 활용되기도 한다. 본 논문에서는 라즈베리 파이와 DHT11 센서에서 수집된 정보를 직관적인 시각화를 통해 공간상의 온도변화를 예측하고 즉각적인 대응이 가능하도록 제안한다. 이를 위해 온도, 습도를 효과적으로 시각화하기 위해 알고리즘을 만들었고, 일부 센서에 결함이 발생하는 경우에도 데이터 표현이 가능하다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권9호
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• pp.572-587
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• 2008

SOFM(Self-organizing Feature Map)은 고차원의 데이타를 군집화(clustering)하거나 시각화(visualization)하기 위해 많이 사용되고 있는 비교사 학습 신경망(unsupervised neural network)의 한 종류이며, 컴퓨터비전이나 패턴인식 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 최근 SOFM이 실제 응용분야에 다양하게 활용되고 좋은 결과를 보이고 있지만, 학습된 SOFM의 뉴론(neuron)을 다시 군집화해야 하는 후처리가 필요하며, 대부분의 경우 수동으로 이루어지고 있다. 후처리를 자동으로 하기 위해 k-means와 같은 기존의 군집화 알고리즘을 많이 이용하지만, 이 방법은 특히 다양한 모양의 클래스를 가진 고차원의 데이타에서 만족스럽지 못한 결과를 보인다. 다양한 모양의 클래스에서 좋은 성능을 보이기 위해, 본 논문에서는 그래프 컷(graph cut)을 이용하여 학습된 SOFM을 자동으로 군집화하는 방법을 제안한다. 그래프 컷을 이용할 때 터미널(terminal)이라는 두 개의 추가적인 정점(vertex)이 필요하며, 터미널과 각 정점 사이의 가중치는 대부분 사용자에 의해 입력받은 사전정보를 기반으로 설정된다. 제안된 방법은 SOFM의 거리 매트릭스(distance matrix)를 기반으로 한 모드 탐색(mode-seeking)과 모드의 군집화를 통하여 자동으로 사전정보를 설정하며, 학습된 SOFM의 군집화를 자동으로 수행한다. 실험에서 효율성을 검증하기 위해 제안된 방법을 텍스처 분할(texture segmentation)에 적용하였다. 실험 결과에서 제안된 방법은 기존의 군집화 알고리즘을 이용한 방법보다 높은 정확도를 보였으며, 이는 그래프기반의 군집화를 통해 다양한 모양의 클러스터를 처리할 수 있기 때문이다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.35-40
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• 2010

최근 디지털 사진의 보급으로 인해, 일반 사람들 또한 한번에 수백장의 사진을 촬영하는 일이 많아졌고 최근에 사진 관리에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 대부분의 사진 관리에 사용되는 썸네일 기반의 순차적인 격자 인터페이스는 사진의 한가지 특성에 따라 각 사진을 정렬하는 방식을 사용한다. 이러한 방식은 사용자가 많은 수의 사진을 관리하기에는 많은 스크롤링과 클릭을 요구하게 되므로 많은 시간과 집중력이 요구된다. 본 논문에서는, 색상 유사도와 촬영 시각을 이용하여, 각 사진을 클러스터링하고 촬영 시각의 흐름에 따라 배열하는 인터페이스를 제안한다. 제안한 인터페이스는 사진의 촬영시각에 따라 먼저 각 사진들을 클러스터링하고 한번 분류된 클러스터 사진들은 서로 유사한 색상의 사진들끼리 2차로 재분류한다. 이 때 사용한 2차 클러스터링 방법은 구간 그래프의 최대 클리크 찾기 찾기 알고리즘을 이용한 방법으로 25가지 색상의 히스토그램을 비교한다. 분류된 사진들은 클러스터의 순서에 따라 연속적으로 각 클러스터들을 배치한다. 제안한 클러스터링 기능과 사진 배치 인터페이스를 평가하기 위해서, 설문조사 기반의 사용자 평가를 수행하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.1717-1724
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• 2012

온라인에서 사용자들의 사회적 관계 정보는 상업 활동의 추천 정보와 같은 다른 서비스에 사용될 수 있는 유용한 정보이다. 이 때문에 소셜 네트워크의 시각화를 통한 분석이 많이 연구되고 있다. 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. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문은 사용자의 상관 관계와 네트워크 노드의 사용자 관계를 이용한 새로운 시각화 방법을 제안한다. 제안방법은 사용자 메시지가 반영된 네트워크상의 내부관계와 네트워크 노드간의 외부관계를 사용하여 사용자간의 관계를 계층적으로 시각화한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.374-376
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• 2023

최근 환율 예측에 관한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 이러한 추세에 대응하여 본 연구에서는 Pearson 상관 계수 및 상호 정보를 사용하여 외환 시장의 환율 변동을 분석하는 다중 연결 네트워크를 구축하였다. 본 연구에서는 이러한 구성된 환율 변화에 대한 시공간 의존성 네트워크를 만들고 그래프 기계 학습의 잠재력을 조사하여 예측 정확도를 향상시키려고 노력하였다. 본 연구 결과는 선형 및 비선형 종속 네트워크 모두에 대해 그래프 신경망을 활용한 임베딩을 활용하여 기존의 기계 학습 알고리즘과 결합시킬 경우 환율 변화의 예측력이 향상될 수 있음을 경험적으로 확인하였다. 특히, 이러한 결과는 통화 간 상호 의존성에만 의존하여 추가 데이터 없이 달성되었다. 이 접근 방식은 데이터 효율성을 강화하고 그래프 시각화를 통해 설명력 있는 통찰력을 제공하며 주어진 데이터 세트 내에서 효과적인 데이터를 생성하여 예측력을 높이는 결과로 해석할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제9권11호
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• pp.281-290
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• 2020

스마트폰의 보급으로 인해 개인화된 데이터를 활용하고자 하는 서비스들이 증가하고 있다. 특히, 헬스케어와 관련된 서비스들은 다양한 데이터를 다루며, 이를 효과적으로 보여주기 위해 데이터 시각화 기법을 활용하고 있다. 데이터 시각화 기법이 활용되면서 자연스럽게 시각화에서의 인터랙션 또한 함께 강조되고 있다. PC 환경에서 데이터 시각화에 대한 인터랙션은 마우스로 이루어지기 때문에, 데이터에 대한 필터링이 다양하게 제공되고 있다. 반면, 모바일 환경에서의 인터랙션은 화면의 크기가 작고, 인터랙션 가능 여부를 인지하기 어려워 버튼 터치 방식으로 앱에서 제공하는 제한된 시각화만을 제공받을 수 있다. 이러한 모바일 환경에서의 인터랙션 한계를 극복하기 위해, 챗봇과의 대화를 통해 데이터 시각화 인터랙션을 가능하게 하여 사용자들에게 개개인의 데이터를 다양한 시각화를 통해 확인할 수 있도록 하고자 한다. 이를 위해서는 사용자의 질의를 쿼리로 변환하여, 주기적으로 데이터를 축적하고 있는 데이터베이스에서 변환된 쿼리를 통해 결과 데이터를 불러올 수 있어야 한다. 자연어를 쿼리로 변환하는 연구는 현재 많이 이루어지고 있지만, 시각화를 기반으로 하여 사용자의 질의를 쿼리로 변환하는 연구에 대해서는 아직 이루어지지 않았다. 따라서, 본 논문에서는 사전에 데이터 시각화 기법이 정해진 상황에서의 쿼리 생성에 초점을 맞추고자 한다. 지원하는 인터랙션은 태스크 x-축 값에 대한 필터링 및 두 그룹 간 비교이다. 테스트 시나리오는 걸음 수에 대한 데이터를 활용하였으며, x-축 기간에 대한 필터링은 바 그래프, 두 그룹간 비교는 라인 그래프로 나타내었다. 시각화를 통해 요청한 정보를 제공받을 수 있는 자연어처리 모델을 개발하기 위해 1,000명을 대상으로 한 설문조사를 통해 약 15,800개의 학습 데이터를 수집하였다. 알고리즘 개발 및 성능 평가를 진행한 결과, 분류 모델에서는 약 89%, 쿼리 생성 모델에서는 약 99% 정확도를 보였다.