• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02b
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• pp.424-431
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• 2007

본 연구는 관계망 시각화에 이용되는 데이터의 특성을 분석하고 그에 맞는 시각화 요소를 추출하여 시각화하는 것에 관한 연구이다. 사회 관계망 시각화는 점과 선을 기초 요소로 하여 점은 사회적 요소(actor), 선은 관계(relation)를 의미한다, 점과 선은 시각화에 사용되는 데이터의 특성에 따라 다양한 형태를 갖게 된다. 이 논문에서는 관계망 시각화에 사용되는 데이터의 특성을 데이터의 형태, 관계, 상태에 따라 분류하고, 각각의 특성에 맞는 관계망 시각화의 형태를 추출하고, 그에 따른 시각화 요소를 추출하였다. 이를 바탕으로 모바일 커뮤니케이션을 통해 형성되는 인맥 네트워크를 시각화함으로써, 인맥 네트워크 구성원 간의 친밀도를 효과적으로 파악할 수 있는 방법에 대해 제시하였다. 또한, 시각화의 결과를 이용하여 휴대전화로 인맥 네트워크를 유지, 관리하기 위한 서비스를 제안하였다. 이러한 연구는 데이터의 특성에 맞는 시각화의 요소를 추출하고, 데이터의 형태, 관계, 상태를 직관적으로 제공함으로써 사용자로 하여금 자신의 인맥 네트워크 구성원들의 친밀도와 관계 형태, 상태를 파악하여 자신의 인맥을 유지, 관리하고 보수할 수 있도록 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.11a
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• pp.291-292
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• 2022

최근 4차 산업혁명이 대두됨에 따라 빅데이터 시장의 지속적인 성장과 다양한 데이터 시각화 플랫폼이 개발되고 있다. 해양 산업에서도 선박, 다이버, 기상 API 등 다양한 해양 데이터를 통해 꾸준한 연구가 이루어지고 있으며 본 연구에서는 해양 데이터를 기반으로 데이터 분석 및 시각화를 통해 사용자에게 정보를 제공하는 플랫폼을 제시하고, 기하급수적으로 늘어날 빅데이터를 효과적으로 분석하기 위해 데이터 분석 및 시각화 기법 연구의 필요성을 제시하였음.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.13 no.1
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• pp.64-72
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• 2013

In this study, we contemplated types, essence, characteristics of text data which is material for visual expression of text visualization part of data visualization research and also analysed the multidirectional means of expressive approach for it. Studies of text visualization are spread dramastically under the influence of computer development, open data, wide use of visualization tools, etc. For these reasons, text visualization works have been creating as art works or output of research through various inter-discipline convergent research with engineering, art, humanities, sociology, etc. Nevertheless the theoretical studies on text data itself and its visualization, and also systematic analysis of its approach are rarely made. Data is target of understanding and interpretation, and it has infinite information and possibility with process and approach for it. Considering the attainable status of data in future human society, text visualization which is convergent academic field of study starting with understanding and interpretation of data needs further methodological research and theoretical accumulate.

• Smart Media Journal
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• v.8 no.1
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• pp.59-66
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• 2019

The importance of data is increasing at a high rate as data is massively generated and taken into account in various policy supports and contents. However, because of their speed of growth, it is difficult to find the data that is needed. Both the methodological elements that summarize the data and the technical elements of the visualization that help to see at a glance are important. This paper summarizes data visualization methods to improve the currently used design - oriented infographics and propose data - centric infographics. In addition, we will present examples of data analysis and infographics production using Tableau Public. The Gwangju metropolitan city bus user data was used for infographics production, and the results show that the total number of passengers using the stopping point is similar to that of the general passengers, while it is different from the numbers of transit passengers and teen riding-and-transit passengers. Data-centric infographics visualization, unlike existing infographics that is pronounced only as a visual role, is expected to be used as a tool for scientific research as well as efficiently delivering data.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.5 no.6
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• pp.261-266
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• 2016

Chart suggestion method provided by various existing data visualization tools makes chart recommendations without considering the user intention. Data visualization is not properly carried out and thus, unclear in some tools because they do not follow the segmented quantitative data classification policy. This paper provides a guideline that clearly classifies the quantitative input data and that effectively suggests charts based on user intention. The guideline is two-fold; the analysis guideline examines the quantitative data and the suggestion guideline recommends charts based on the input data type and the user intention. Following this guideline, we excluded charts in disagreement with the user intention and confirmed that the time user spends in the chart selection process has decreased.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.21 no.2
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• pp.100-112
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• 2021

With the recent growth of the big data technology market, interest in visualization technology has steadily increased over the past few years. Data visualization is currently used in a wide range of disciplines such as information science, computer science, human-computer interaction, statistics, data mining, cartography, and journalism, each with a slightly different meaning. Big data visualization in smart cities that require multidisciplinary research enables an objective and scientific approach to developing user-centered smart city services and related policies. In particular, spatial-based data visualization enables efficient collaboration of various stakeholders through visualization data in the process of establishing city policy. In this paper, a user-centered spatial big data visualization expression request method was derived by examining the spatial-based big data visualization expression process and principle from the viewpoint of effective information delivery, not just a visualization tool.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.55-57
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• 2020

본 연구는 문화유산 데이터의 효과적 정보 시각화 방안을 탐색한다. 문화유산 데이터는 역사적 사회적 맥락 속에서 충실히 이해될 수 있기에, 지리적 평면과 시간 축으로 이루어지는 3차원 시공간 큐브상에 문화유산 데이터들을 배치하는 것은 문화유산의 특성을 반영하면서도 통시적·공시적 조망을 동시에 제공하는 유익한 시각화 방안이 될 수 있다. 이를 확인하기 위해 문화유산 컬렉션 데이터를 지도 평면과 시간 축으로 구성된 시공간 큐브 상에서 탐색·체험할 수 있는 웹 어플리케이션과 AR 어플리케이션을 구현하고, 이에 대한 사용자 평가를 실시했다. 평가 분석 결과 문화유산 데이터의 3차원 시각화는 데이터에 대한 총체적 시야를 제공하고 새로운 체험에 대한 관심과 호기심을 유발하는 한편, 낯선 형식으로 인한 인지적 피로가 뒤따를 수 있어 대상 데이터의 특성, 매체 형식의 특성, 사용자의 경험적 이해, 인간의 지각방식을 고려한 다각적 정보 체험 설계가 필요할 것으로 파악되었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.21-24
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• 2020

대용량의 데이터를 시각적 요소를 활용하여 눈으로 볼 수 있도록 하는 데이터 시각화에 대한 관심이 꾸준히 증가하고 있다. 데이터 시각화는 데이터의 전처리를 거쳐 차원 축소를 하여 데이터의 분포를 시각적으로 확인할 수 있다. 공개된 데이터 셋은 캐글(kaggle), 아마존 AWS 데이터셋(Amazon AWS datasets), UC 얼바인 머신러닝 저장소(UC irvine machine learning repository)등 다양하다. 본 논문에서는 UCI의 화학 가스의 데이터셋을 이용하여 딥러닝을 이용하여 다양한 환경 및 조건에서의 학습을 통한 데이터분석 및 학습 결과가 좋을 경우와 그렇지 않을 경우의 마지막 레이어의 특징 벡터를 시각화하여 직관적인 결과를 확인 가능 하도록 하였다. 또한 다차원 입력 데이터를 시각화 함으로써 시각화 된 결과가 딥러닝의 학습결과와 연관이 있는지를 확인 한다.

• Journal of KIISE
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• v.43 no.2
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• pp.135-142
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• 2016

Visual analysis of spatiotemporal data has focused on a variety of techniques for analyzing and exploring the data. The goal of these techniques is to explore the spatiotemporal data using time information, discover patterns in the data, and analyze spatiotemporal data. The overall trend flow patterns help users analyze geo-referenced temporal events. However, it is difficult to extract and visualize overall trend flow patterns using data that has no trajectory information for movements. In order to visualize overall trend flow patterns, in this paper, we estimate continuous distributions of discrete events over time using KDE, and we extract vector fields from the continuous distributions using the gravity model. We then apply our technique on twitter data to validate techniques.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.19 no.3
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• pp.521-528
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• 2018

Data visualization has become a useful tool to effectively communicate information and is widely used not only by experts but also at a general level. However, it is dangerous that it is as efficient as it is to transmit false information. All data visualizations have hidden intent with powerful messages by editor. Building a system that grasps these intentions helps to understand the thoughts of groups and individuals. Most of the existing research focuses on effective data visualization methods and methods of expression. The more various visualization methods, the more likely the data will be distorted. In this paper, we present an analysis of deceptive data visualization in a goal-oriented environment. Based on the vulnerability of human cognitive processing, we classify the attack types and identify what tricks occur in the context of data visualization. This study suggests the first step in studying the case of aggressive visualization and opens the way for further research.