본 연구는 정보 간의 관계에서 도출되는 특징을 적합하게 보여줄 수 있는 시각화를 위한 연구이다. 정보의 관계에 주목하는 이유는 관계 구조를 통해 정보의 성격과 특징을 파악할 수 있기 때문이며 이러한 정보의 관계는 사회연결망 분석을 통해서 파악할 수 있다. 이 연구에서는 사회연결망분석에서 관계의 성격을 도출하는데 중요한 지표로 다뤄지는 영향력의 시각화를 연구범위로 설정하고 첫째, 연결망 내에서 관계를 나타내는 요소와 영향력을 나타내는 지표를 분류하여 정리하였다. 둘째, 사회연결망에서 영향력을 나타내는 관계의 요소들 간의 연관을 살펴 영향력 시각화의 네트워크를 만들었다. 셋째, 사회연결망 분석과 시각화 프로세스와의 상호작용을 설명하는 영향력 시각화의 프레임워크를 제안하였다. 본 연구에서 제안하는 영향력 시각화의 네트워크와 프레임워크는 사회연결망의 영향력 요소를 이해하고, 분석하는데 유용하게 사용될 수 있을 뿐만 아니라 연결망의 시각화에 있어 합리적이고 효율적인 접근을 가능하게 함으로써 정보디자인에 있어 새로운 방법적 접근이 되리라고 기대한다.
본 논문은 소셜 네트워크상의 내부관계와 외부관계를 반영하여 사용자간의 관계를 사용자 중심으로 계층적 시각화하는 새로운 클라우드 기반의 방법을 제안한다. 제안된 방법은 하둡(hadoop)과 하이프(hive)를 이용하여 분산저장 및 병렬로 계산하며, 계산 결과는 D3를 이용하여 계층적 그래프로 시각화한다.
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 논문에서는 지리적 표현이 보강된 사회네트워크 모형을 제시하고, 이 모형을 통해 사회네트워크의 지리적 맥락을 시각화하는 3D 웹서비스를 구현한다. 이 연구에서 제안하는 사회네트워크 그래프 개선의 핵심요소는 (i) 네트워크 노드들의 상호작용 강도 및 공간적 인접성이 반영된 '지리적 가중치가 부여된 중심화 지수' 그리고 (ii) 이러한 중심화 지수를 3차원 심볼을 이용하여 표현함과 동시에 네트워크 노드들을 단계 구분도와 중첩하여 시각화하는 '지도와 결합된 사회네트워크 그래프'이다 개선된 사회네트워크 그래프는 X3D (Extensible 3D)를 이용하여 구현하였으며, 시도간 R&D 협력의 사례분석을 통해 그 적용가능성이 확인되었다. 이 논문에서 제시하는 방법론은 사회네트워크에 내재하는 공간적 집중화의 경향 등 기존의 네트워크 분석에서 간과되었던 사회네트워크의 지리적 맥락에 대한 시각적 단서를 제공한다.
본 논문은 소셜 네트워크상의 내외부 정보를 반영하여 사용자간의 관계를 사용자 중심으로 계층적 시각화하는 새로운 기상화 기반의 방법을 제안한다. 제안된 방법은 오픈스텍의 가상화 머신위에 하둡(hadoop)을 이용하여 분산병렬 처리하여 SNS의 링크노드를 사용자들이 쉽게 분석할 수 있도록 계층적 그래프로 시각화한다.
지적 구조 분석을 위해서 계량서지적 자료를 시각적으로 표현하는 다양한 네트워크 형성 방식에 대해서 사례와 함께 각각의 특성을 살펴보았다. 동시인용을 비롯한 계량서지적 자료의 시각적인 표현은 지적구조의 분석에 있어서 매우 효과적인 방법으로 인식되어왔다. 시각화를 위해서는 전통적으로 다차원척도법이나 군집분석, 대응일치분석 등의 다변량통계 분석 기법이 사용되어왔다. 최근 들어 패스파인더 네트워크를 비롯한 새로운 네트워크 형성 기법이 전통적인 기법의 대체 도구로 제시되고 있으나, 사실상 네트워크의 형태로 지적 구조를 분석하는 것은 인용분석 연구의 초기부터라고 할 수 있다. 다양한 네트워크 형성 방식의 특성에 대해서 살펴봄으로써 계량서지적 분석을 활성화하는데 도움이 되리라고 기대한다.
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.
기업의 네트워크가 대규모화되고 보안시스템 수가 많아짐에 따라 엄청난 양의 보안시스템 이벤트로부터 이상 트래픽을 신속하게 탐지하기란 쉽지 않다. 본 논문에서는 방화벽 등 정보보호 시스템의 보안이벤트를 실시간 탐지하고 분석할 수 있는 트래픽 시각화 분석시스템(FDANT-PCSV)를 제안한다. FDANT-PCSV는 보안이벤트 중 5가지 인자(출발지 IP, 목적지 IP, 목적지 포트, 패킷 길이, 처리상태)를 이용한 Parallel Coordinates 시각화와 4가지 인자(출발지 IP, 목적지 IP, 이벤트 수, 데이터 크기)를 이용한 Sankey 시각화로 구성된다. 또한, 빅데이터 기반 SIEM을 이용하기 때문에 인터넷 및 인트라넷에서 발생하는 네트워크 공격과 네트워크 장애 트래픽을 실시간 탐지할 수 있다. FDANT-PCSV는 사이버 보안 관제요원과 네트워크 관리자가 네트워크 이상 트래픽을 빠르고 쉽게 탐지하여 네트워크 위협에 신속히 대응할 수 있도록 해준다.
우주 비행체의 온보드(on-board) 데이터 처리를 위해 고안된 스페이스와이어(SpaceWire)에는 네트워크의 시각 동기화를 위한 타임코드(time-code)가 정의되어있다. 타임코드가 네트워크를 통하여 전송되는 과정에서 전송 지연 및 지터(jitter)가 발생하며 이것은 시각 동기화 오차의 주요 원인이 된다. 본 논문은 스페이스와이어 표준에 정의되어 있는 타임코드를 확장하여 스페이스와이어 네트워크의 시각 동기화 오차를 줄이는 방안을 제안한다. 제안된 방안은 타임코드의 전송 지터에 따른 오차를 제거하고 타임코드가 링크를 거칠 때마다 발생하는 전송 지연을 제거할 수 있다. 그리고 그 효과는 OMNeT++을 이용하여 개발된 스페이스와이어 네트워크 시뮬레이션 환경을 이용하여 검증한다.
본 연구는 소셜 네트워크 분석을 이용하여 정성적 데이터를 객관적인 데이터로 변환하는 과정에 대해 연구한다. 소셜 네트워크 데이터 분석을 위해 이미지 스케일을 통해 정서 및 심리 상태를 색으로 표현하고 채용에 있어 면접자들의 객관적이고 신뢰성 높은 자료를 시각화 하여 면접관들의 주관적인 잘못된 판단의 오류를 최소화 하도록 감성 채용 시스템 시각화를 제안 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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