주기적인 건축물 안전진단은 구조적 안전성 및 잠재적 위험을 조기에 파악할 수 있다. 하지만 기존의 수집 방식은 비정형화된 형태의 주관적 데이터가 주로 사용되며, 노동집약적이고 시간 소모적이기 때문에 신뢰성이 떨어진다. 이에 본 연구는 3D 레이저 스캐너를 이용하여 건축물 노후 상태 정보를 수집하고 Building Information Modeling(BIM)으로 통합하여 시각화하는 방안을 제안하며, 순서는 다음과 같다: (1) 3D 레이저 스캐너와 파이썬 스크립트를 통한 데이터 수집, (2) Scan-to-BIM 프로세스, (3) 다이나모를 이용한 상태 데이터 시각화 및 정보 통합. 이를 통해 데이터 저장과 보고서 및 도면 작성 과정의 생략에 따른 시간 단축 효과를 확인하였다. 또한 시각화된 3D 모델은 건축물 유지관리자가 효율적인 결정을 할 수 있도록 한다. 이를 통해 유지관리 업무 효율성이 향상될 것으로 예상된다.
최근 인터넷 사용이 폭발적으로 증가함과 더불어 웹 어플리케이션에 대한 다양한 공격이 발생하고 있다 이런 다양한 웹 공격에 대해 방어를 위해서는 효율적인 침입탐지가 가능하여야 하며, 이상행위에 대해 신속하고 적절한 정보전달이 필요하다. 다양한 보안 이벤트들에 대한 시각화 시스템은 이를 만족시켜주는 수단이다. 본 논문에서는 선행 연구였던 웹 공격 기법에 대해 분석해보고 시각화 기법을 살펴본 후, 이를 개선하여 기존 시각화 기법으로는 표현하지 못했던 웹 로그 데이터셋에 기초한 웹 이상행위의 시각화기법을 제안한다. 웹 침입탐지 시각화 시스템을 바탕으로 다양한 웹 공격에 대한 시각화 실험결과를 제시한다.
기존의 다양한 데이터 시각화 툴에서 제공하는 차트 추천 방식은 사용자의 의도를 고려하지 않은 상태로 차트를 추천한다. 일부 시각화 툴에서는 세분화된 정량적 데이터 분류 체계를 따르지 않기 때문에 명확한 데이터 시각화가 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 입력된 정량적 데이터를 정확하게 분류하고, 사용자 의도를 반영하여 효율적으로 차트를 추천하는 가이드라인을 제안한다. 가이드라인은 데이터를 분석하는 분석 가이드라인과, 입력된 데이터 타입과 사용자의 의도를 반영하여 차트를 추천하는 추천 가이드라인으로 구성되어 있다. 이러한 가이드라인을 통해 차트 선택 과정에서 사용자의 의도에 부합하지 않는 차트를 배제하였고, 사용자가 차트를 선택하는데 소요되는 시간이 감소하였음을 확인하였다.
최근 출시된 AI스피커들은 사용자와의 인터랙션에 있어 주로 음성으로 상호작용하면서 상태 표시LED를 통해 단순하고 정형화된 시각 피드백을 하는 패턴을 보이고 있다. 이는 스피커라는 제품 특성상 인터랙션의 제약이 많기 때문이기도 하지만 이러한 시각적 피드백마저 제품마다 통일되어 있지 않아 사용자에게 일관된 경험을 주지 못하고 있는 상황이다. LED 표시등으로 표현할 수 있는 시각 요소를 극대화하여 색과 추상적 움직임을 통해 음성 피드백을 보조한다면 사용자에게 기능성의 충족을 넘어 감성적 만족까지 포함하는 확장된 사용 경험을 제공할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 기존 AI스피커들의 인터랙션 방식 분석 후, 시각 피드백 효과 확장을 위해 색채 커뮤니케이션 이론에 대해 고찰하고, 색채만으로 감성적 경험을 극대화한 미술 장르인 색면추상의 의미와 표현 기법을 조사하였다. 이를 통해 LED를 이용하여 커뮤니케이션 상태를 피드백하는 방식을 디자인함으로써 AI스피커의 시각 커뮤니케이션 기능성을 확장하고자 하였다.
공간적으로 다양하게 재구성되며 이동하는 분산/이동/실시간 시스템을 명세 및 분석하기 위한 기존의 프로세스 대수들은 명세/분석 과정에서 텍스트 기반의 명세 언어를 사용한다. 이로 인하여 프로세스 사이의 이동성과 프로세스들의 공간적 분포를 대한 명세 및 분석 방법은 매우 큰 복잡도가 존재한다. 이를 극복하기 위하여 일반 프로세스 대수를 시각적인 형태로 표현하는 다양한 기법들이 제안되었다. 이러한 시각화 언어들은 시스템의 특정 상태를 명세하거나, 시스템의 속성을 공간적 분포와 링크정보로 분리하는 방법들이 사용되었지만, 명세하고자 하는 시스템의 전체 행위에 대한 효율적인 명세 방법이 존재하지 않고, 시각화 언어임에도 불구하고 텍스트기반의 프로세스 대수와 병행되어 사용되어야만 하는 제약들이 존재한다. 이러한 제약들을 극복하기 위한 하나의 방법으로 본 논문에서는 프로세스 대수를 위한 새로운 시각화 언어인 Onion Visual Language를 제안한다. Onion Visual Language는 프로세스 사이에서 발생하는 이동과 상호작용 등의 전체 행위를 원형의 양파껍질과 같은 형태로 표현하며, 각 프로세스들 사이에서 발생하는 행위들의 관계를 액션으로 표현한다. 또한, 계층화된 프로세스 구조, 프로세스의 상태정보, 프로세스의 미래 행위 정보, 비결정적 행위정보를 포함하여 매우 복잡한 시스템의 특징을 효율적으로 명세/분석 가능하도록 하였다.
인공감정에 관련된 기존의 연구는 대부분 감정의 인식과 물리적 표현에 중점 되어 연구되었다. 하지만 감정은 성격에 따라 달리 표출되고, 시간에 따라 변화 양상을 갖는다. 또한 새로운 감정자극을 받기 이 전의 감정상태에 따라서 표출 될 감정은 달라진다. 본 논문은 감정을 성격, 시간, 감정간의 관계에 따라 관리하여 현재 표출될 감정을 시각화 해주는 인공감정을 제안한다. 감정을 시각화하기 위해서 본 논문의 인공감정은 감정그래프와 감정장을 갖는다. 감정그래프는 특정 감정을 성격과 시간에 따라 표현하는 2차원 형태의 그래프 이다. 감정장은 감정그래프에서 표현된 서로 다른 종류의 감정들을 시간과 감정간의 관계에 따라 시각화 해주는 3차원 형태의 모델이다. 제안된 인공감정을 통해 감정을 시각화해 보기 위해, 감정의 인식과 물리적 표현을 텍스트 기반으로 간소화시킨 시뮬레이터에 적용했다.
최근 이루어지는 사이버 공격들의 형태가 점점 더 다양해지고 공격의 전파 속도가 빨라짐에 따라 기존의 침임 탐지 기법으로는 이러한 공격을 신속하게 탐지하고 차단하기에는 한계가 있다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해서 최근에 네트워크 보안 이벤트 시각화 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 네트워크 보안 이벤트 시각화 기술은 네트워크 상에서 발생되는 방대한 양의 이벤트를 실시간으로 시각화함으로써 네트워크 공격의 탐지, 알려지지 않은 공격 패턴 분류, 네트워크 이상 상태의 발견 등 네트워크 보안 상황을 관리자가 직관적으로 인지할 수 있도록 하는 기술이다. 본 고에서는 보안 이벤트 시각화 기술을 유선 네트워크와 무선 네트워크로 구분하여, 각각의 네트워크 환경에서 현재 개발되고 있는 기술의 동향과 앞으로의 발전 방향에 대해서 다루도록 한다.
최근 실외 및 실내 공기의 질에 대한 사람들의 관심이 증가하면서 다양한 관련기기들이 사용되고 있다. 실내 환경의 여러 요소 중 특히 사람들의 쾌적감에 직접 영향을 주는 온열 환경과 눈에 보이지 않는 실내 공기 환경의 시각화는 그러한 이유로 매우 중요하게 부각되고 있다. 본 연구는 거주자가 공기 질 등과 같은 실내 환경 상태를 기존의 숫자나 그래프 등 보다 쉽고 직관적으로 파악하는 것을 지원하기 위하여 기존의 실내 환경 시각화 사례들을 분석하고 이를 보완하기 위한 개선방법을 모색하여 보다 효과적인 웹 및 건물정보모델기반 시각화 방법을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 해당 실내 환경 시각화 과정은 크게 네부분으로 구성된다. 이는 건물 모델 데이터 생성, 실내 환경 데이터 생성, 시각화 표현 요소 생성, 데이터 매핑 및 시각화 결과 생성 과정으로 요약될 수 있다. 생성된 시각화 결과는 다양한 실내 환경 요소의 동시 파악을 지원할 뿐만 아니라, 대상 공간의 기하학적 모델과 측정된 실내 환경 데이터를 연계하여 시각화함으로써 실내 환경 상태의 파악이 직관적이며 즉각적이다. 본 논문은 IoT 등의 기술로 즉각적이고 자동화된 실내 환경 관리시스템의 개발방향과는 별개로, 실내 환경 데이터를 적절히 가공함으로써 사용자 및 관리자 등에게 관련 시각정보를 효율적으로 제공하는 접근방법을 모색하는 것을 목적으로 한다.
본 논문에서는 Synthetic Aperture Radar (SAR, 합성개구레이다) 영상 품질을 향상시키기 위해 EGI/IMU (Embedded GPS/INS, Inertial Measurement Unit) 통합 항법 시스템에서 발생하는 시각 동기화 오차의 영향을 분석하고 이를 보상하기 위해 상태변수증강 기법을 적용한다. SAR 요동 측정 알고리즘으로 항체의 위치를 추적하기 위한 EGI와 추가적으로 안테나에 장착된 IMU를 결합하는 EGI/IMU 통합 항법 시스템이 많이 이용된다. 이와 같은 EGI/IMU 통합 항법 시스템에서 센서간의 시계가 동기화되지 않을 경우 시각 동기화 오차가 발생한다. 시각 동기화 오차가 항법 및 SAR 영상에 미치는 영향 분석을 통해 시각 동기화 오차가 SAR 영상 품질을 악화시키는 것을 확인하였다. 이를 보상하기 위해 상태변수증강 기법을 적용하고, 적용한 결과 SAR 영상 품질이 저하되지 않음을 확인하였다. 또한 기동에 따른 시각 동기화 오차 추정 성능과 가관측성을 분석하여 시각 동기화 오차를 효과적으로 추정하기 위해서는 회전 기동과 같은 시간에 따라 변화하는 기동이 필요함을 보였다. 따라서, SAR 영상에 미치는 시각 동기화 오차의 영향을 줄이기 위해서는 SAR 구간 전에 회전 기동 등 시간에 따라 변화하는 기동을 수행하여 시각 동기화 오차를 보상해 주어야 한다.
최근 인구 고령화 시대에 맞춰 개인건강에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 따라 헬스케어에 대한 관심이 집중되고 있으며, 스마트 기기나 웨어러블(wearable) 기기를 이용한 다양한 헬스케어 서비스들이 등장하였다. 특히 건강한 삶을 유지하는데 필수적으로 요구되는 수면에 관련 서비스들이 존재하지만, 사용자에게 실질적인 효용성을 제공하는 것에는 한계를 드러낸다. 본 논문에서는 사용자 자신의 수면 상태를 점검하여 올바른 수면 습관을 유도할 수 있도록 사용자의 수면주기를 시각화시키는 연구를 수행한다. 이를 위해 데이터 통계와 시각화에 적합한 언어인 R을 사용하여 사용자의 수면 데이터를 분석하여 시각화한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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