평행좌표그림은 다변량자료를 시각화하는 하나의 방법이다. 평행좌표그림은 4차원 이상의 직각좌표계 표시의 어려움을 극복할 수 있는 그림이다. 그러나 변수 축의 배열에 따라 같은 자료에 대하여도 다른 해석이 가능하다. 변수 선택 문제를 해결하는 한 가지 방법으로서 우리는 정다각기둥평행좌표그림을 제안할 수 있다.
자료의 구조와 특징을 파악하기 위한 탐색적 자료분석을 행할 때 유용한 수단으로 통계 그래픽스가 이용된다. 평행좌표그림(parallel coordinate plot)을 통계 그래픽스의 한 방법인 동적 그래픽스로서 이용하기 위하여 동적 평행좌표그림이 쓰이는데, 이 도구를 이용하면 3차원 이상의 다차원 자료를 동적 그래픽스로 표현, 분석할 수 있다. 본 논문에서는 하나의 동적 평행좌표그림을 제시하고, 자료분석의 예를 보였다.
혼합물실험에서 성분의 개수가 많고 성분에 대하여 제한조건이 있는 경우 흥미영역을 도시하는 작업은 성분의 개수가 4개 이상일 때 힘든 작업이 된다. 또한 반응변수가 여러 개인 경우 최적화문제도 까다롭게 된다. 이때, 탐색적 자료분석의 한 도구로서 평행좌표그림을 이용하면 통계자료분석시 많은 도움을 받을 수 있다.
유전자발현 자료로터 유용한 생물학적 정보를 얻기 위해 여러 시각화 방법이 개발되어 왔다. 본 논문에서는 평행좌표 플롯(parallel coordinate plot: PCP)을 이용하여 유전자발현 패턴을 찾아내어 표현하고자 하였다. 평행좌표 플롯의 두 변형인 ePCP(enhanced parallel coordinate plot)와 APCP(Andrews' type parallel coordinate plot)를 림포마(lymphoma) 자료에 적용하여 62개 샘플을 의미있게 배열하고 300개 유전자를 평활 곡선으로 표현하였다.
본 논문에서는 기존 평행좌표를 이용하는 얼굴영상 대신 극 좌표계 변환을 이용한 얼굴 인식 방법을 제안한다. 이 방법은 얼굴의 중심부분의 한 점을 극으로 삼아 이 점을 기준으로 360도의 각 방향으로 일정 길이만큼 얼굴 영상을 샘플링하여 새로운 얼굴 영상을 제작하고 이를 바탕으로 기존의 특징 추출 방법들을 이용하여 얼굴 인식의 성능을 높인다. 극 좌표계의 특성상 극에 가까운 부분은 세밀하게 묘사되고 극에서 멀리 떨어질수록 영상의 정확도가 떨어진다. 일반적으로 얼굴 영상은 얼굴의 중심부에 가까운 영역에 눈, 코, 입 등의 주요 부위가 밀집되어 있다. 따라서 이러한 극 좌표계를 얼굴영상에 적용한다면 같은 화소를 이용하는 기존 평행좌표를 사용할 때보다 눈, 코, 입 등 주요 부위를 보다 세밀하게 표현할 수 있다는 장점을 갖는다. 제안된 방법을 Yale데이터와 FRGC데이터에 적용한 후 기존의 특징 추출 방법인 LDA와 NLDA를 이용하여 얼굴인식을 수행한 결과 평행좌표에 기반한 원 영상을 그대로 사용했을 때 보다 인식률이 향상됨을 확인할 수 있었다.
전자상거래의 규모가 증가함에 따라 제공되는 상품의 정보와 서비스의 내용도 점차 다양해지고 있지만, 기존 쇼핑몰은 사용자에게 상품 정보를 일괄적인 나열방식으로 제공하기 때문에 사용자가 원하는 상품을 선택하기 위해서는 많은 노력과 시간이 소요된다. 본 논문에서는 속성 탐색기(feature inquirer)와 평행좌표(parallel coordinates)를 이용한 정보 가시화 기법을 적용하여 사용자에게 편리한 인터페이스를 제공함으로써 원하는 상품을 쉽게 검색할 수 있도록 하고, 상품의 효율적인 비교 검색을 통하여 정확한 상품선택이 이루어지도록 하는 방법을 제안하였다. 제안하는 검색 기법의 효율성을 검증하기 위해 피험자를 대상으로 검색 소요시간과 마우스 조작 횟수를 비교하여 타당성을 검증하였다.
MPEG-4 삼차원 메쉬 모델 압축(3DMC) 표준에서 사용되는 평행사변형예측 방법은 예측하고자 하는 꼭지점이 인접한 꼭지점들과 같은 평면상에 있다고 가정하여 하나의 삼각형 내에 있는 인접한 세 개의 꼭지점 좌표 값만을 이용하므로 예측 효율이 좋지 않다. 본 논문에서는 삼각형 주변의 꼭지점 좌표값과 인접하는 삼각형 사이의 사잇각을 고려한 통합예측을 이용하여 삼차원 메쉬 모델의 기하정보를 부호화하는 방법을 제안한다. 우선 제안한 꼭지점 계층탐색 방법으로 위상학적으로 거리가 가까운 점들을 탐색하여 정렬된 값들의 기하학적 상관도를 높이고, 정렬된 삼차원 메쉬의 꼭지점 순서에 따라 주변의 꼭지점 값들을 이용하여 현재 꼭지점 값을 예측한다. 본 논문에서 제안한 통합예측 방법은 다양한 VRML 포맷의 테스트 모델에 대해서 기존의 MPEG-4 3DMC의 평행사변형예측 방법보다 우수한 성능을 보인다.
MPEG-4 SNHC 표준에서 사용되는 평행사변형 예측방법은 예측하고자 하는 꼭지점이 인접한 꼭지점들과 같은 평면상에 있다고 가정하여 하나의 삼각형 내에 있는 인접한 세 개의 꼭지점 좌표 값만을 이용하므로 예측 효율이 좋지 않다. 본 논문에서는 삼각형 주변의 꼭지점 좌표 값과 인접하는 삼각형 사이의 사잇각을 고려한 통합예측을 이용하여 삼차원 메쉬 모델의 기하정보를 부호화하는 방법을 제안한다. 우선 꼭지점 계층탐색 방법으로 위상학적으로 거리가 가까운 점들을 탐색하여 정렬된 값들의 기하학적 상관도를 높이고, 정렬된 삼차원 메쉬의 꼭지점 순서에 따라 주변의 꼭지점 값들을 이용하여 현재 꼭지점 값을 예측한다. 본 논문에서 제안한 통합예측 방법은 다양한 VRML 포맷의 테스트 모델에 대해서 기존의 MPEG-4 SNHC의 평행사변형 예측 방법보다 우수한 성능을 보인다.
인터넷상의 수많은 트래픽 정보 중에서 악성 트래픽 정보를 빠르게 감지하는 것은 그 정보의 방대함 때문에 쉽지 않다. 공격시각회(Attack Visualization) 기법은 이런 수많은 정보 중에서 악성 트래픽 정보를 좀 더 쉽게 인지하게 함으로써 새로운 공격에 대해서 빠른 대응과 피해 최소화를 하는데 활용할 수 있다. 본 연구에서는 평행좌표계(Parallel Coordinates)를 이용해 공격시각화를 하여, 분산 서비스 거부 공격, 웜, 스캐닝 공격 등 인터넷상에 알려진 혹은 알려지지 않은 새로운 공격들에 대해 빠른 대응을 하기위한 기술 연구를 하였으며, 각 공격들의 특정 시각화 패턴을 감지하고 이를 알려주는 이상탐지(anomaly detection) 시각화 시스템 PCAV를 구현하였다. PCAV 시스템을 통해 네트워크 관리자는 실시간으로 트래픽 정보와 공격들의 시각화 정보를 원격에서도 모니터링하고 이를 통해 즉시 대응하는 것이 가능하다. 또한, 이전에 발생한 공격들의 시각화 정보를 확인하고 이를 분석하는 것과, 알려지지 않은 공격이 발생했을지라도 그 공격의 시각적 패턴이 나타났을 때 즉각 공격 서명(Signature)으로 활용 하는 것이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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