최근 정보의 시각화를 연구하는 쪽에서는 그래프의 시각화에 많은 관심을 갖고 있는데, 그 중 사회망 (social network)의 시각화에 특히 집중하고 있다. 하지만 아직까지 사회망 내에서의 정보의 흐름을 시각화하는 방법에 대해서는 깊이 있는 연구가 진행되지 않고 있었다. 정보의 흐름은 사회망의 구조와 밀접하게 연관되어 있고, 또한 실제적인 상호관계의 동적인 구성을 보여주기 때문에 사회망의 구조적 특징보다 더 유용한 정보를 담고 있다. 따라서 정보의 흐름을 시각화하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 초대형 사회망을 마치 온라인 지도서비스를 이용하듯이 탐색하고, 사회망 내에서의 정보의 흐름을 관찰할 수 있는 방법에 관하여 제안한다. 이를 위하여 (i) 초대형 사회망을 2차원 그래프에 맵핑하는 방법과, (ii) 줌-인, 줌-아웃 기능 등을 활용하여 그래프를 탐색하는 방법, 그리고 (iii) 효율적인 질의 처리 프레임웍을 구축하는 방법을 고안하였다. 이 방법들을 이용하여 초대형 사회망을 제한적인 공간과 한정된 자원을 이용하여 효과적으로 표현할 수 있고, 이에 기반을 두어 사회망에서의 정보의 흐름을 시각화할 수 있게 된다.
Visual relationship understanding in computer vision allows to recognize meaningful relationships between objects in a scene. This technology enables the extraction of representative information within visual content. We discuss the technology of visual relationship understanding, specifically focusing on videos. We first introduce visual relationship understanding concepts in videos and then explore the latest existing techniques. Next, we present benchmark datasets commonly used in video visual relationship understanding. Finally, we discuss future research directions in video visual relationship understanding.
짧은 시차를 두고 출현하는 기억과 검사배열 사이에 차이 항목의 유무를 찾아내는 변화탐지 원리는 검사배열 출현 시 기억항목들과 견주어 차이가 있는 한 항목을 탐색한다는 점에서 시각탐색 원리와 닮아있다. 본 연구는 두 과제 사이의 이러한 유사성을 배경으로, 시각단기기억 기반 변화탐지 과제에서 변화의 출현 가능성 증감이 변화탐지 반응의사결정에 미치는 영향 즉 변화출현확률 효과의 양상을 조사했다. 이를 위해 네 개의 색상 사각형에 뒤이어 출현한 또 다른 네 개의 색상 사각형 사이의 색상들을 비교해 색상 변화 항목의 유무를 판단하는 단순세부특징 변화탐지 과제를 실시했다. 변화 항목의 출현 가능성은 전체 시행 대비 20, 50 및 80% 확률로 처치되었으며 그에 따른 변화탐지 수행 오류와 탐지민감도 및 반응시간을 분석했다. 그 결과 변화 항목의 출현 가능성이 증가할수록 오경보는 증가하고 실수 반응은 감소했으며 정기각 반응시간 또한 지연된 것이 관찰되었다. 이 변화출현확률 효과는 시각탐색 과제에서 표적의 출현 가능성 증감에 따라 관찰되는 표적출현확률 효과와 매우 유사했으며 이는 두 효과를 초래하는 배경 원리가 서로 닮아있을 가능성을 시사한다.
정보 특성 시각화는 방대한 인터넷 정보로부터 사용자가 원하는 정보에 대한 이해도를 높임으로써 정보 검색시 요구되는 시간과 노력을 감소시키며, 검색된 결과에 대한 통계치를 시각적으로 보여줌으로써 검색 과정중에 효과적으로 필요정보를 탐색할 수 있게 한다. 최근 정보 시각화에 관한 관심이 증가하면서 주로 선진국을 중심으로 여러 가지 시각화 기법에 대한 연구와 이를 적용한 검색 시스템들이 개발되고 있다. 따라서 본 고에서는 정보의 특성을 체계적이면서 시각적으로 표현하기 위해, 정보 시각화의 구성요소를 획일화하고 적합한 검색 기법을 제안하여 새로운 차원의 패러다임을 제시하고, 사용자가 보다 쉽게 정보를 항해하고 정보에 대한 이해도를 향상시키기 위한 검색 도구를 개발함으로써 검색 정보에 대한 사용자 이해도의 향상 및 효율적인 검색을 하기 위한 것이다.
최근 GPS를 이용한 위치기반서비스(LBS)는 일상생활의 큰 변화를 가져왔다. 이러한 LBS 중에서도 가장 흔히 접할 수 있는 것이 차량 항법용 장치인 네비게이션이다. 초창기의 네비게이션이 단순히 목적지까지 가기 위한 가장 짧은 도로를 안내해 주는 것이 목적이었다면 최근에는 TPEG과 같은 실시간 교통 상황 안내, 이용자 선호도를 고려한 경로탐색, 에코 드라이빙과 같은 좀 더 높은 수준의 서비스가 개발되고 있다. 하지만 현재의 차량항법 시스템은 교통상황 안내 이외에는 현실적인 도로상황 반영이 어렵고 시간대별 통행량의 차이가 큰 국내 교통상황에 대한 고려가 미흡하다. 또한 교통정보 수집장치가 설치되지 않은 도로는 교통상황 안내마저도 제공되지 않는다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 임베디드 DBMS를 이용하여 과거 통행이력정보를 저장하고 활용할 수 있도록 도로망 DB스키마를 정의하였다. 그리고 이를 탐색경로의 소요 시간 산출에 활용하여 실제적인 도로상황을 고려한 경로안내 방법을 제안한다. 실제주행이력은 네트워크 데이터의 링크단위로 관리되며 저장된 주행이력은 경로탐색에 필요한 정보인 진입시각, 진출시각, 요일, 통행횟수로 관리된다. 이렇게 단말기에 저장된 주행이력은 중앙DB를 통해 사용자간 공유가 가능하고 향후에는 실시간 동기화를 통해 더욱 신뢰도 높은 경로탐색에 활용될 수 있다.
시각적 실례에 의한 질의는 내용기반 이미지 검색 환경에서 질의 표현을 위한 중요한 질의 패러다임이다. 이미지 및 스케치에 의한 질의는 질의표현을 가능하게 하는 방법으로서 오랫동안 알려졌다. 하지만 이 방법이 질의를 쉽게 작성하는 데 얼마나 도움을 주는지에 대한 효율성에 대한 실험적 입증은 아직 미미하다. 정보검색시스템에 표현하는 탐색자의 능력은 검색과정의 기본이다. 이 연구의 목적은 탐색자의 정보 문제와 효율적이고도 효과적인 시각적 질의 작성을 지원하기 위해 필요한 질의 방법들 간의 지식 격차의 원인이 되는 다양한 정보 요구를 지원하는 데 있어서 유용성 실험을 통해 이미지에 의한 질의와 스케치방법에 의한 질의 조사하기 위함이었다. 본 연구 결과는 이미지에 의한 질의가 시각적 질의 작성에 실행 가능한 접근방식임을 제시한다. 반면에, 본 연구결과를 통해 탐색자의 정보 문제와 시각적인 질의 작성에 도움을 주는 스케치 패러다임에 의한 질의표현 능력 간에 상당한 불일치가 있다는 것을 알 수 있다. 효율(시간)과 유효성(오류)에 초점을 둔 유용성 실험결과와 이용자의 만족도는 큰 차이점이 있다고 보여준다(p<0.001). 이는 다음 세 가지 측정(시간, 오류, 이용자의 만족도)에 대한 두 가지 질의 방식(이미지에 의한 질의, 스케치에 의한 질의) 사이에서 나타난 시간(Z=-3.597, p<0.001), 오류(Z=-3.317, p<0.001), 그리고 만족도(Z=-10.223, p<0.001)에서 드러난다. 본 연구결과는 또한 질의도구를 참가자가 인지하는 유용성에 큰 차이가 있다는 것을 보여준다(Z=-4.672, p<0.001).
단백질 상호작용 네트워크는 어떤 단백질들 간에 상호 작용 관계가 있는지를 네트워크 형태로 나타낸 것이며 단백질 상호작용을 발견하거나 분석하는 것은 생명 공학에서 중요한 연구분야이다. 본 논문에서는 방대한 단백질 상호작용 데이터를 유전자 온톨로지와 연계한 시각화를 통하여 효과적으로 직관을 얻을 수 있는 효율적인 단백질 상호작용 네트워크 분석시스템을 다룬다. 단백질 상호작용 네트워크는 데이터 양이 매우 방대하기 때문에 이를 효율적으로 분석하는 방법과 효과적인 시각화 기법이 요구된다. 본 연구에서는 이를 위하여 동적이고 상호작용 가능한 그래프와 관심 노드와 그 주변 노드를 표시하며 점진적으로 탐색할 수 있는 컨텍스트 기반 탐색 기법을 도입하였다. 이 밖에도 특화된 기능으로써 단백질 상호작용과 유전자 온톨로지 간의 빠르고 자유로운 상호참조 기능과 최소 공통 조상을 사용한 유전자 온톨로지 분석 기능 등을 지원한다. 인터페이스 측면에서는 상호참조 기능을 효과적으로 사용하게 하기 위하여 유전자 온톨로지 그래프와 단백질 상호작용의 시각화 결과를 2차원 윈도우로 나란히 보여주는 인터페이스를 디자인 하였다.
인구이동통계는 사회현상에 대한 공간적 이해와 공간과정의 사회적 영향 파악에 유용한 정보를 제공해줌에도 불구하고 데이터 구조의 복잡성 때문에 자료 서비스와 분석이 제한되어 왔다. 한편 인구이동통계를 탐색하고 시각화하는 효과적인 방법인 유선도 작성(flow mapping)은 아직 상용 GIS 소프트웨어서 완전히 구현되지 못하고 있다. 이에 본 연구의 목적은 Web GIS를 통한 유선도 제작과 이를 이용한 인구이동통계에 대한 탐색적 공간 분석이 가능함으로 보여주는 것이다. 데이터베이스, GIS, 지도학적 관점에서 인구이동통계의 특성을 고찰하였고, 이를 바탕으로 O-D 구조의 인구이동통계를 유선도 제작에 적합한 공간데이터로 변환하였다. 인구이동통계에 적합하도록 Web GIS의 사용자 인터페이스를 전문화하였고, 지도화의 시간, 공간 및 속성 범위의 설정을 통한 탐색적 시각화가 가능하도록 구성하였다.
디지털 전환(digital transformation)이란 기업이나 조직이 기존의 비즈니스 모델이나 영업 활동을 디지털 기술을 활용하여 변화시키거나 새롭게 혁신하는 과정을 말한다. 이는 시장에서의 경쟁력 강화, 고객 경험 개선 그리고 새로운 사업의 발굴 등을 위하여 다양한 디지털 기술들 - 클라우드 컴퓨팅, IoT, 인공 지능 등 - 의 활용이 요구된다. 또한 시장, 고객 그리고 생산 환경에 대한 지식과 통찰을 도출할 수 있도록 올바른 데이터의 선택, 분석 가능한 상태로의 데이터 전처리(preprocessing) 그리고 목적에 적합한 체계적인 분석들에 대한 올바른 프로세스 정립을 필요로 한다. 이러한 디지털 빅 데이터의 유용성은 적합한 전처리와 함께 정보 및 가설 탐색 그리고 지식과 통찰의 시각화를 위한 탐색적 데이터 분석(exploratory data analysis; EDA)의 올바른 적용이 결정한다. 본 논문에서는 EDA의 철학과 기본 개념에 대하여 재고찰과 함께 효과적인 시각화를 위하여 시각화 핵심 정보, 그래프 문법(grammar of graphics)에 기초한 정보 표현 방법 그리고 최종 시각화 검토 기준인 ACCENT 원칙을 논의한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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