정보가시화는 정보를 기하학적으로 표현하는 연구 분야로 정량적 정보를 테이블, 도표 등의 형태로 표현하는 정량 정보 가시화와 그래프나 네트워크와 같은 구조적 자료를 기하학적으로 표현하는 graph visualization이 있다. 본 연구에서는 그래프 기반의 정보 가시화를 이용한 회의 정보 가시화 프로그램을 소개하고자 한다. 이는 연구개발이나, 프로젝트 관리, 브레인스토밍 등의 회의에 있어서 태스크, 자원, 일정, 문서 등으로 구성되는 회의정보를 대상으로 한다. 최초 정보 생성, 정보 수정, 정보 가시화 기능을 갖고 있으며 그래프 자동 배치 모듈, 가시화 모듈, 사용자 인터페이스 모듈 등으로 구성되어 있다. 그래프 자동 배치는 오픈 소스로 제공되는 GraphViz를 사용하였고, 가시화는 OpenGL을 이용하였다. 회의 정보들 사이의 복잡한 관계를 그래프 구조로 표현하여 업무와 자원의 분배, 관련된 문서 검색을 쉽게 하여 회의 정보를 직관적이고, 빠르고 쉽게 조작하고, 이해하는데 유용하다.
본 연구의 목적은 선택적 시각이라는 이론을 바탕으로 시네마그래프(Cinemagraph) 광고 사례를 통하여 멀티미디어 정량분석, 스토리 정성분석 등의 시네마그래프 분석 모델을 제시하고자 한다. 분석대상은 2016년 대중적인 인지도가 높은 광고모델이 출연한 G마켓의 시네마그래프 시리즈 영상 광고이고, 연구방법은 문헌연구, 국내외 인터넷 매체 분석, 사례연구 등이다. 분석결과 시네마그래프 동선의 비중은 10% 내외가 가장 효과적인 무빙의 형태로 나타났다. 동영상의 전체적인 움직임 보다 시네마그래프의 부분적인 동적인 음직임이 더 큰 시각적 몰입효과를 주고 있었다. 무빙의 방향성은 모델이 제품을 사용하는 동선과 대략적으로 일치하였다. 주제부와 주변부는 한가지 포인트 또는 두가지 포인트 내에서 활용되고 있었다. 스토리의 개연성은 짧은 순간에 모델과 제품의 단순 동작을 표현하고 있다. 멀티미디어의 정량적 분석을 위하여 공간의 비중, 동작의 방향성을 스토리의 정성적 분석을 위하여 주제부와 주변부, 스토리의 개연성 등의 네가지 측면을 고려대상으로 하였다.
본 연구는 1975년부터 2006년까지 서울시 녹지 연결망의 시계열 변화를 그래프 이론을 적용하여 공간의 다중규모(multi-scale)에서 정량적으로 분석하였다. 분석대상 시기 동안, 서울시 녹지 연결망의 변화가 크게 나타난 공간 규모는 녹지 간 1,000 ~ 1,600 m 거리였다. 1990년 이후 난개발로 단편화되고 훼손되었던 녹지들과 연결망이 점차 복원되고 있음을 확인할 수 있었다. 2006년 개별 녹지의 연결망 분석을 통해, 핵심 녹지와 징검다리 녹지의 두 가지 유형의 녹지 연결망 분포를 확인하였다. 서울시 녹지 분포는 연결성 중요도 지수와 상관관계가 높아서, 남쪽과 북쪽의 가장자리에 핵심 녹지가 분포하고 동쪽, 서쪽, 중앙에 매개 중심성이 높은 징검다리 녹지가 분포함을 정량적으로 표현할 수 있었다. 따라서 서울시 녹지 연결망은 그래프 이론을 적용하여 연결 중심성, 매개 중심성, 연결 중요도 지수 등으로 정량적으로 표현될 수 있다.
문서에서 저자의 의도와 주제, 그 안에 포함된 감성을 분석하는 것은 자연어 연구의 핵심적인 주제이다. 이와 유사하게 특정 글에 포함된 정치적 문화적 편향을 분석하는 것 역시 매우 의미 있는 연구주제이다. 우리는 최근 발생한 한 사건에 대하여 여러 신문사와 해당 신문사에서 생산한 기사를 중심으로 해당 글의 정치적 편향을 정량화 하는 방법을 제시한다. 그 방법은 선택된 주제어들의 문장 공간에서의 거리를 중심으로 그래프를 생성하고, 생성된 그래프의 기계학습을 통하여 편향과 특징을 분석하였다. 그리고 그 그래프들의 시간적 변화를 추적하여 특정 신문사에서 특정 사건에 대한 입장이 시간적으로 어떻게 변화하였는지를 동적으로 보여주는 그래프 애니메이션 시스템을 개발하였다. 실험을 위하여 최근 이슈에 대하여 12개의 신문사에서 약 2000여 개의 기사를 수집하였다. 그 결과, 약 82%의 정확도로 일반적으로 알려진 정치적 편향을 예측할 수 있었다. 또한, 학습 데이터에 쓰이지 않은 신문기사를 활용하여도 같은 정도의 정확도를 보임을 알 수 있었다. 우리는 이를 통하여 신문기사에서의 정치적 편향은 작성자나 신문사의 특성이 아니라 주제어들의 문장 공간에서의 거리 관계로 특성화할 수 있음을 보였다. 할 수 있다.
교통사고의 주요 원인은 운전자의 부주의에서 유발되며운전자의 부주의는 운전환경에 대한 인 식의 결핍에서 유발되어진다. 따라서 교통환경에 대한 정보제공을 위하여 정량적 분석과 위험지 수의 제시가 필요된다. 본 연구는 위험지수 산출을 위한 시험작이라 할 수 있다. 위험지수를 산출하는데 필요한 기본적 자료수집과 분석과정을 보여주었으며, 위험지수 산출로직의 기초를 만드는데 주력하였다. 또한 그 응용에 대한 비젼을 제시를 하였다. 교통환경의 정량적 분석을 위하여 교통환경을 요인별로 나누어 요인분석법을 이용하였으며 분석 패키지로는 SAS 프로그램을 활용하였다. 위험지수는 요인 및 수준별로 분류한 후 각 분류에 따른 가중치에 의해서 주어지며 위험지수는 수치와 문자 및 막대그래프에 의해 표현하였다. 본 연구의 결과로 운전자에게 정량적 정보의 제공으로 운전상황에 대한 좀더 명확한 인식을 심어주고 또한 경각심을 고취시켜 안전운행 에 도움이 되도록 하였다.
판토그래프와 전차선간의 접촉력 특성은 차량에 대한 안정적 전원공급 특성인 집전성능을 평가하는 중요한 지표이다.본 연구에서는 HEMU-430x판토그래프의 동적 접촉력 특성을 속도에 따라 분석하였다. 그 결과 판토그래프의 접촉력 표준편차가 속도에 따라 증가함을 확인하였고, 주파수 분석을 통하여 전차선의 경간이 접촉력에 매우 큰 영향을 미치는 인자임을 확인하였다. 또한 400km/h 이상의 속도에서 안정적인 집전특성을 확보하려면 판토그래프와 가선간의 접촉력 표준편차가 작아져야 한다. 이를 위하여 전차선 장력증가, 판토그래프 집전판 경량화 등의 방안을 적용하였으며, 이에 대한 접촉력 측면에서의 효과를 정량적으로 분석하였다. 또한 개활지와 터널에서의 접촉력 특성의 차이에 대하여서도 주파수 분석을 통해서 분석하였다.
본 논문에서는 단일광자방출 전산화 단층촬영영사(SPECT)을 이용하여 심근의 기능을 보다 쉽고 정확하게 평가하기 위해 반자동 분할 및 정량적 데이터를 시각화하는 인터페이스를 구현하였다. 먼저 반자동 분할에서는 환자영상에서 보여지듯이 심근 기능이 저하되어 부분적으로 심근이 불연속적으로 나타나는 영상에서도 내.외벽의 외각을 연속성을 가지고 견고하게 분리할 수 있도록 사용자가 간단히 조작할 수 있는 반자동 분리 인터페이스를 구현하였다. 또한 내.외벽으로 분리된 외곽선들을 이용하여 측정한 지역적 모션 데이터를 사용자가 보다 이해하기 쉽도록 Bull's eye 그래프를 이용하여 가시화하였다. 본 논문에서 구현한 반자동 분할 및 정량적 데이터의 시각화 인터페이스는 환자의 심근에 대한 기능 영상처럼 분석이 어려운 영상에서도 보다 견고하고 정확한 평가를 할 수 있도록 해준다.
온라인 커뮤니티에서는 많은 수의 참여자들이 시공간적인 제약을 받지 않고 서로간의 다양한 의견을 댓글로 교환한다. 온라인 공간은 시공간적인 제약으로부터 자유롭기 때문에 신속하고 자유로운 의사소통을 가능하게 하지만, 동시에 불필요한 언쟁과 갈등을 쉽게 유발시킬 수 있다는 문제점이 있다. 토론 과정에서 형성되는 참여자 간의 네트워크는 참여자들 간의 대립 양상을 파악하고 앞으로 일어날 분쟁을 예측하여 방지하기 위한 중요한 단서가 된다. 본 논문에서는 온라인 커뮤니티에서의 댓글 교환으로 나타나는 사용자 토론 네트워크상에서 관찰되는 집단의 극성을 분석하기 위한 이분그래프 기반의 정량적 지표를 제안한다. 제안 기법은 댓글 교환 정보를 이용하여 사용자 상호작용 네트워크 그래프를 구성하고, 구성한 그래프 상에서 최대신장트리를 구한 후 버텍스 컬러링을 통하여 사용자를 두 부분집합으로 분할한다. 분할된 사용자 집합 간의 댓글 교환 비율을 이용하여 극성 지표를 계산함으로써 주어진 토론의 참가자들이 양분화된 정도를 정량적으로 측정한다. 실험을 통해 제안 기법이 진영의 양분화를 탐지하는데 효과적임을 보임과 동시에 온라인 커뮤니티에서 발생하는 개별 토론의 참여자들이 두 진영으로 양분되어 논쟁을 벌이는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 복부 CT 영상에서 다중 확률 아틀라스 기반 형상제한 그래프-컷을 사용한 신실질 자동 분할 방법을 제안한다. 제안 방법은 다음의 세 단계로 구성된다. 첫째, 신실질의 다양한 형상정보를 이용하기 위해 피질기반 유사정합을 통한 다중 확률 아틀라스를 생성한다. 둘째, 최대사후확률 추정을 통해 그래프-컷의 초기 씨앗을 추출하고, 형상제한 그래프-컷을 통해 신실질을 분할한다. 셋째, 확률 아틀라스의 정합 오차를 줄이고 분할 정확도를 높이기 위해, 정합 및 분할을 반복적으로 수행한다. 제안방법의 성능을 평가하기 위해 정성적 평가 및 정량적 평가를 수행하였다. 실험결과 제안방법이 신실질과 유사한 밝기값을 갖는 주변 영역으로의 누출을 방지하여 개선된 분할 정확도를 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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