• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2009.11a
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• pp.91-94
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• 2009

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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.748-750
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• 2004

임베디드 시스템을 위한 가상기계 기술은 모바일 디바이스와 디지털 TV 등에 탑재되어 다운로드 솔루션에 꼭 필요한 소프트웨어 기술이다. 현재 EVM(Embedded Virtual Machine)이라 명명되어진 임베디드 시스템을 위한 가상기계에 대한 연구가 진행 중이며, 임베디드 시스템을 위한 실행 파일 포맷인 EVM 파일 포맷인 설계되었다. EVM 파일 포맷은 이진 스트링 형태로 구성되어 있기 때문에, EVM 파일의 형태를 분석하고 각각의 정보를 보다 용이하게 접근하는 데는 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 기존의 클래스 파일에 대한 시각화 브라우저와 클래스 파일 실행 분석기의 분석을 기반으로 하여 EVM 파일 포맷을 위한 시각화 브라우저를 설계하고 구현한다. 기존의 텍스트 중심의 브라우저와는 다르게 정보를 이해하기 쉽게 시각화하여 표현하였다. EVM 파일 포맷을 위한 시각화 브라우저를 통해서 EVM 파일에 대한 분석을 보다 편리하게 진행하고, EVM 파일이 갖는 정보에 대한 접근을 용이하게 할 수 있다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.11 no.12
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• pp.533-542
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• 2011

Visualization elements as the technology to offer information to users effectively have become more important. In this study, we evaluate the usefulness of visualization elements in InSciTe which is a technology intelligence service developed by using Semantic Web technologies and text mining technologies for establishing R&D strategy using papers and patents. We propose design which can be preferred by users and applying methods of visualization elements through the quantitative and qualitative evaluation about each types of service. As a result of evaluation, we conclude that the visualization elements in InSciTe are implemented user-friendly to improve user's cognitive intuition.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.253-255
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• 2020

기업 및 기관 데이터는 워드프로세서, 프레젠테이션, 이메일, open api, 엑셀, XML, JSON 등과 같은 텍스트 기반의 비정형 데이터로 구성되어 있습니다. 텍스트 마이닝(Textmining)을 통해서 자연어 처리 및 기계학습 등의 기술을 이용하여 정보의 추출부터 요약·분류·군집·연관도 분석 등의 과정을 수행울 진행한다. 다양한 시각화 데이터를 보여줄 수 있는 다양한 모델 구축을 진행한 후 민원 신청 내용을 분석 및 변환 작업을 진행한다. 본 논문은 AI 기술과 빅데이터를 활용하여 민원을 분석을 하여 알맞은 부서에 민원을 자동으로 할당해 주는 기술을 다룬다.

• Journal of Engineering Education Research
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• v.10 no.3
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• pp.109-124
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• 2007

With the advance of the Internet and computing technologies, e-learning is now a hot issue worldwide for providing the effective learning on the cyber-space. However, most of existing e-learning contents have been developed mainly based on text, including simple multimedia elements such as images, animations, and voices. This paper suggests a method effective for the computer programming e-learning. The method is based on program visualization using flowcharts. It features the stepwise hierarchical program visualization on the level of statements, the flowchart based visualization for control constructs of languages, visualization over whole programs, visualization compared with source codes, and interaction with users. Finally, we implement a system to realize the suggested method, and execute it for an example program.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.7 no.4
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• pp.745-750
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• 2021

In Big data visualization analysis of unstructured text data, raw data is mostly large-capacity, and analysis techniques cannot be applied without cleansing it unstructured. Therefore, from the collected raw data, unnecessary data is removed through the first heuristic cleansing process and Stopwords are removed through the second machine cleansing process. Then, the frequency of the vocabulary is calculated, visualized using the word cloud technique, and key issues are extracted and informationalized, and the results are analyzed. In this study, we propose a new Stopword cleansing technique using an external Stopword set (DB) in Python word cloud, and derive the problems and effectiveness of this technique through practical case analysis. And, through this verification result, the utility of the practical application of word cloud analysis applying the proposed cleansing technique is presented.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.937-940
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• 2020

본 논문은 AI 기술을 기반으로 텍스트 스크립트를 자동으로 인식하고 영상 합성 기술을 응용하여 텍스트 정보를 시각화하는 AI 아나운서 소프트웨어 연구에 대하여 기술한다. 기존의 AI 기반 영상 정보 전달 서비스인 AI 앵커는 텍스트를 인식하여 영상을 합성하는데 오랜 시간이 필요하였으며, 특정 인물 이미지로만 영상 합성이 가능했기 때문에 그 용도가 제한적이었다. 본 연구에서 제안하는 방법은 Tacotron 으로 새로운 음성을 학습 및 합성하여, LRW 데이터셋으로 학습된 모델을 사용하여 자연스러운 영상 합성 체계를 구축한다. 단순한 얼굴 이미지의 합성을 개선하고 다채로운 이미지 제작을 위한 과정을 간략화하여 다양한 비대면 영상 정보 제공 환경을 구성할 수 있을 것으로 기대된다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.26 no.6
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• pp.999-1007
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• 2013

This research shows several types of moving pictures from the data: 1) the word cloud of Korean texts, 2) the heat map of n ${\times}$ p matrices, 3) the moving image of p ${\times}$ p scatterplot matrix, 4) the local projective display of k clusters (Huh and Lee, 2012). Moving pictures may reveal the hidden information and beauty of the datasets and ignite the curiosity of information consumers. Video files are attached.

• Digital Contents
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• no.9 s.124
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• pp.42-47
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• 2003

인간에게 문자가 탄생하고, 수백 년 아니 수천년의 종이책시대가 유지되다가, 1980년대에 디스크책이란 전자책이 출현하고, 1990년대에는 화면책이란 전자책이 출현했다.디스크책이나 네트워크에 연결된 화면책이나 둘 다 종이책이 아닌 비종이책이다. 비종이책은 종이책과 달리 저자의 의도를 텍스트라는 단일 매체만 사용해 시각화시키는 것이 아니다. 비종이책은 텍스트는 물론 음성과 동영상, 애니메이션을 동시에 사용할 수 있는 멀티미디어를 사용할 수 있는 것이다. 뉴미디어의 출현은 수십년이 됐다고 볼 수 있지만, 멀티미디어가 가능한 책의 출현은 20여년 정도밖에 안됐다고 본다. 종이가 대표하는 종이책 단일 매체 출판에 출판에 비해, 뉴미디어인 디스크나 네트워크를 사용하는 복합매체 출판으로 발전해온 역사는 아주 짧다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2017.05a
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• pp.361-363
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• 2017

최근 소셜 미디어의 이용률이 폭발적으로 증가함에 따라, 방대한 데이터가 네트워크로 쏟아져 나오고 있다. 이들 데이터는 기존의 정형 데이터뿐만 아니라 이미지, 동영상 등의 비정형 데이터가 있으며, 이들을 포괄하여 빅데이터라고 불린다. 이러한 빅데이터는 오피니언 마이닝, 테스트 마이닝 등의 기술적인 분석 기법과 빅데이터 요약 및 효과적인 표현방법에 대한 시각화 기법에 대하여 활발한 연구가 이루어지고 있다. 이 논문은 인기 있는 사회연결망 서비스인 Twitter의 트윗을 수집하고, 빅데이터 분석 기법인 텍스트 마이닝을 활용하여 2017년 대선에 대하여 분석하였다. 또한 분석된 자료의 효과적인 전달을 위해 워드 클라우드 진행하였다. 이 논문을 위하여 인기 있는 SNS인 Twitter의 최근 7일간 트윗(tweet)을 수집하고 분석하였다.