이동단말기가 보급이 확산됨에 따라 많은 사용자들이 이동단말기를 사용하고 필연적으로 많은 통신행동을 하고 있다. 특히 SMS 는 시간과 장소의 제한이 적어 사용자들의 통신행동 중 큰 비중을 차지하고 있다. SMS 통신행동에서 이모티콘의 사용이 많이 나타나고 있으며 이는 텍스트 기반의 의사소통의 한계를 극복하기 위한 방안으로 볼 수 있다. SMS 로부터 사용자의 감정을 추론하려는 기존의 연구가 있었지만 SMS 텍스트에 국한된다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 최근 휴대폰, PDA, 스마트폰 등 이동단말기의 발전에 따라 통신행동 기록, 위치 정보와 같은 컨텍스트 정보를 수집하고 이용할 수 있음에 착안하여 SMS 텍스트와 함께 이동단말기의 컨텍스트 정보를 추론에 사용하였다. 의사결정트리를 이용하여 가용한 컨텍스트 정보로부터 추론한 정황 정보를 SMS 통신에서 사용하여 기존의 텍스트 기반의 의사소통의 한계를 극복할 수 있는 Visual SMS 를 제안한다. 사전에 정의한 훈련 데이터 집합을 통하여 의사결정트리를 생성하고 이를 기반으로 Visual SMS 를 구현, 시뮬레이션하여 추론 결과를 통해 그 기대효과를 확인한다.
본 논문은 실시간 코로나-19 전국 확진자 수를 이용하여 데이터를 추출하고 분리하여 시각적으로 표현했다. 추출된 데이터를을 각 지역에 따라 구분하고 전국 지도에 확진자 수를 표시하여 보기 쉽게 나타냈다. 확진자의 경로는 코로나-19 데이터에서 사후 관리를 위해 가장 중요한 데이터이다. 따라서 확진자의 경로는 정부에서 실시간으로 제공되고 있다. 하지만 이러한 데이터는 텍스트 형태로 되어있어 보기에 불편하다. 따라서 본 논문은 확진자 데이터를 분석하고 정리하여 지도에 표시하고자 한다. 이러한 시각화 방법은 확진자의 경로를 쉽게 파악 할 수 있고 감염 경로를 미리 예방 할 수 있게 한다.
본 논문은 소셜네트워크 시각화의 정보미학적 해석을 통해 소셜네트워크 시각화의 예술적 활용을 분석한다. 초창기 소셜네트워크 시각화는 개인과 집단의 상호관계를 규명하는 사회연결망 분석(Social Network Analysis: SNA)의 한 방법인 '소시오그램(sociogram)'의 형태로 등장했다. 이후 소셜네트워크가 점차 복잡해지면서 다양한 인간 관계망을 분석하는 기술이 등장했다. 초창기 소셜네트워크 시각화는 사회 구조를 측정하기 위한 실용적 목적을 지향했다. 그러나 현재 소셜네트워크 시각화는 정보 기반의 예술적 표현에 이르기까지 다양한 형태로 분화되었다. 본 논문은 이러한 소셜네트워크 시각화의 최근 예술적 활용에 주목하여 정보미학적 접근을 시도하고 예술적 활용 사례를 두 가지 범주로 나눈다. 먼저, 아날로그 기반의 정적인 그래프 시각화 유형을 분석한다. 두 번째는 소셜네트워크 웹 사이트와 텍스트 분석 기술을 연동하여 실시간 디지털 이미지를 생성하는 상호작용성 기반의 시각화 유형을 분석한다. 이러한 방법을 통해 예술과 공학의 융합적 패러다임을 제시하여 기존 예술 연구 영역의 한계를 벗어나고자 한다.
소프트웨어 산업이 발달됨에 따라, 텍스트 위주의 정보보다는 시각적 정보의 요구가 점차적으로 증가하게 되었다. 이로 인해, 실세계에 존재하는 다양한 원시 정보를 사용자가 원하는 시각적인 설계 표현으로 나타내기 위해 자동화된 툴이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 추상 정보를 의미 분석을 통해 파싱을 하고, 시각화 구조의 매핑을 통해 시각적 언어를 추출하는 방법론 및 툴에 대해 논한다. 이 툴은 정규 규칙을 사용하여 관계적 구조로 표현하고, 이를 시각화 구조로 매핑하여 시각 정보를 제공한다. 원시코드의 추상 정보를 시각 정보로 변환하는 제안 툴인 VOLS(Visual Object Layout System)는 문서를 시각화하여 사용자에게 이해성을 향상시키며, 기존 원시코드의 유지보스 측면에서 사용자에게 도움을 제공한다.
빅데이터 분석에서 원시 텍스트 데이터는 대부분 다양한 비정형 데이터 형태로 존재하기 때문에 휴리스틱 전처리 정제와 컴퓨터를 이용한 후처리 정제과정을 거쳐야 분석이 가능한 정형 데이터 형태가 된다. 따라서 본 연구에서는 텍스트 데이터 분석 기법의 하나인 R 프로그램의 워드클라우드를 적용하기 위해서 수집된 원시 데이터 전처리를 통해 불필요한 요소들을 정제하고 후처리 과정에서 불용어를 제거한다. 그리고 단어들의 출현 빈도수를 계산하고 출현빈도가 높은 단어들을 핵심 이슈들로 표현해 주는 워드클라우드 분석의 사례 연구를 하였다. 이번 연구는 R의워드클라우드 기법으로 기존의 불용어 처리 방법인 "내포된 불용어 소스코드" 방법의 문제점을 개선하기 위하여 "일반적인 불용어 코퍼스"와 "사용자 정의 불용어 코퍼스"의 활용 방안을 제안하고 사례 분석을 통해서 제안된 "비정형 데이터 정제과정 모델"의 장단점을 비교 검증하여 제시하고 "제안된 외부 코퍼스 정제기법"을 이용한 워드클라우드 시각화 분석의 실무적용에 대한 효용성을 제시한다.
프로그램 소스코드는 텍스트를 기반으로 하는 정보이며 동시에 논리 구조를 포함하고 있는 복잡한 구문의 집합체이다. 특히 소스코드의 규모가 수만 라인에 이르는 경우 구조적, 논리적인 복잡함으로 인해 기존의 빅데이터 시각화 기법이 잘 적용되기 힘들다는 문제가 발생한다. 본 논문은 소스코드가 갖는 구조적인 특징을 시각화하는데 있어 필요한 절차를 제안한다. 이를 위해 본 논문은 파싱 과정을 거쳐 생성된 추상구문트리를 대상으로 프로그램의 구조특징을 표현하기 위한 자료형의 정의, 함수간 호출관계를 표현한다. 이들 정보를 바탕으로 제어 정보를 네트워크 형태로 시각화함으로써 모듈의 구조적인 특징을 개괄적으로 살펴볼 수 있는 방법을 제시한다. 본 연구의 결과는 대규모 소프트웨어의 구조적 특징을 이해하거나 변경을 관리하는 효과적인 수단으로 활용할 수 있다.
최근 IT 기술이 발전함에 따라 교육형태도 많이 발전되고 있다. 특히 IT 기기를 활용할 수 있는 온라인 교육에 집중되고 있다. 온라인 교육 시스템 중 하나인 MOOT(Massive Open Online Textbook)이 주목받고 있다. MOOT는 텍스트 중심의 교육 기반이며, 온라인 교재 내에 실습환경이 있어 언제 어디서나 학습자가 자기주도적인 학습을 할 수 있도록 도와준다. 온라인을 통해 학습하기 때문에 수많은 학습자의 학습현황을 쉽게 파악할 수 없는 문제점이 제기되었다. 따라서 본 논문에서는 데이터 결과를 한 눈에 파악할 수 있도록 시각화를 제안하여, MOOT시스템 내에서 학습한 고려대학교 343명의 학생 데이터를 기반으로 학습자 데이터 시각화를 설계하였다.
본 연구의 목적은 춤과 음악과의 관계를 다루며 공연예술직품의 무대화 작업에서 어떻게 음악이 시각화되어 춤과의 연계를 돕는가를 살피는 것이다. 텍스트로 삼은 <윤이상을 만나다>는 윤이상의 음악을 중심으로 무용과 음악과 영상이 한 무대 위에 융합된 복합장르공연으로 음악이라는 청각적 콘텐츠를 무용과 영상이라는 시각적 정보를 중심으로 무대화하여 제시하고 있다. 일시적으로 음악은 무용이라는 신체의 움직임을 통해서 시각화되었고, 또한 카메라와 스크린을 이용한 영상매체를 통해 무대 위에 시각화되었다. 음악의 구조 속에 드러난 작곡가의 의도는 다중영상시스템의 활용을 통해 보다 선명하게 구현될 수 있었던 바 본 연구에서는 음악이 가진 특징적인 구조들이 어떤 방식으로 무대 위에 시각화되고 있는지, 음악의 구조와 시각적 구현을 분석적으로 살피고 있다. 음악의 이해를 바탕으로 한 시각화 작업은 디지털미디어 제어기술의 발달로 일정 부분 성취되었으며 향후 공연예술 콘텐츠가 어떻게 기존무대의 공간적 한계를 극복하며, 더 나아가 시공간을 재구성할 수 있을지 그 기능성을 엿보게 한다.
본 연구는 온라인신문의 시각화에 대한 분석을 통해 지면변화의 정도를 파악하기 위해 실시되었다. 분석은 종속형 온라인신문인 조선, 동아, 중앙, 한겨레, 경향, 한국일보 등 6개 언론사닷컴 홈페이지와 네이버의 뉴스섹션에서 이들 신문의 홈페이지를 비교분석 하였다. 신문지면의 시각화에 대한 분석은 이미지에 한정하였다. 각 신문 간 시각화의 차이를 파악하기 위해 모든 이미지가 지면에서 차지하는 면적의 크기를 산출하여 비교하였다. 분석결과 현재 온라인신문은 초기 단계의 문자 텍스트 일색이었던 것에 비해 점진적으로 이미지 사용 증가에 따라 시각화가 크게 향상되었음을 파악할 수 있었다. 또한 한정된 지면에서 이와 같은 이미지 사용의 증가로 제목 중심의 뉴스기사 수가 크게 감소된 사실도 알 수 있었다. 특히 일부 온라인신문의 경우 다른 신문들에 비해 이미지를 매우 크게 활용하면서 뉴스기사의 수를 적게 게재하고 있었다. 또 다른 특정 신문의 경우 1차 자료수집 시기에는 지면의 모든 뉴스기사가 사진기사로 구성되었으나 2차 시기에는 소수의 제목기사와 함께 구성되고 있었다. 결론적으로 온라인신문은 종이신문이 오랜 기간에 걸쳐 시각화를 통해 '읽는 신문'에서 '보는 신문'으로 전환된 것처럼 시각화 수준이 더욱 향상될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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