Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.04a
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pp.1492-1494
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2011
최근 지구온난화에 따른 기후변화 현상에 대한 관심이 증가되고 있고 기후변화 현상을 Open Virtual Globes상에서 시각화하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기후관련 데이터는 지상관측데이터, 위성 데이터, 수치모델데이터 등이다. 각 데이터를 시각화하는 소프트웨어를 분석하고 Virtual Golbes상에서 효과적으로 시각화 하기위한 기법을 설계하였다. 기후변화의 과학적 시각화를 통해 지구온난화에 대한 경각심을 높이는데 목적이 있다.
Journal of the Korean Society of Earth Science Education
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v.13
no.3
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pp.226-237
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2020
The purpose of the research is to analyze research trends related to climate change education by network analysis based on keywords extracted from the research title. For this purpose, 62 papers were selected from Korean Citation Index(KCI) journals published from 2011 to 2020 using such keywords as "climate change" and "climate change education" in the Research Information Sharing Service. The analysis procedure consisted of selection of analysis papers, keyword extraction and purification, and keyword network analysis and visualization. Textom, Ucinet 6.0, and NetDraw were used to analyze the frequency, degree centrality, and betweenness centrality. The results of the research showed that, first, Early 'Energy and Climate Change Education' had the highest frequency of papers examining climate change education. Second, the keywords/phrases that appeared most frequently in research on climate change education were "program" "energy," "analysis," "elementary school," "elementary school," "elementary school students," "development," and "impact." Third, the analysis of the centrality of betweenness centrality showed that the index of 'program', 'primary students' and 'primary schools' were the highest, and the largest group was 'development and effect of teaching and learning programs'. Based on these results, it was concluded that future research on climate change education needs to be examined in further detail and expanded into more specific areas.
Visualization techniques are transformed into reliable representations through socio-technological processes which include the agreement on the instrument and the embodiment of practices in relevant scientific communities. Visual representations thus produced are justified by realistic and epistemic virtues in science. This paper analyzes different visual images presented in the scientific papers of two research groups who argue different theories about the mechanism of face perception. These two scientific groups use the same fMRI technology; yet, different experimental paradigms and visual stimuli change their hypotheses into distinct testable theories, which in turn lead to different evidences to support their own theories. Visual evidences are intermediate representations which lie between fMRI brain images and scientific theories, and theoretical models obtain the scientific value based on the consistency in the chain of visual representations. This study shows that representations in science tend to be good representations within the context of scientific communities. It will provide a chance to think of the value and limit of the scientific knowledge
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.6
no.6
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pp.309-314
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2017
In general, there are many difficulties in collecting, storing, and analyzing SNS (social network service) data, since those data have big data characteristics, which occurs very fast with the mixture form of structured and unstructured data. In this paper, we propose a new data visualization framework that works on Apache Storm, and it can be useful for real-time and dynamic analysis of SNS data. Apache Storm is a representative big data software platform that processes and analyzes real-time streaming data in the distributed environment. Using Storm, in this paper we collect and aggregate the real-time Twitter data and dynamically visualize the aggregated results through the tag cloud. In addition to Storm-based collection and aggregation functionalities, we also design and implement a Web interface that a user gives his/her interesting keywords and confirms the visualization result of tag cloud related to the given keywords. We finally empirically show that this study makes users be able to intuitively figure out the change of the interested subject on SNS data and the visualized results be applied to many other services such as thematic trend analysis, product recommendation, and customer needs identification.
Prediction problems are widely used in medical domains. For example, computer aided diagnosis or prognosis is a key component in a CDSS (Clinical Decision Support System). SVMs with nonlinear kernels like RBF kernels, have shown superior accuracy in prediction problems. However, they are not preferred by physicians for medical prediction problems because nonlinear SVMs are difficult to visualize, thus it is hard to provide intuitive interpretation of prediction results to physicians. Nomogram was proposed to visualize SVM classification models. However, it cannot visualize nonlinear SVM models. Localized Radial Basis Function (LRBF) was proposed which shows comparable accuracy as the RBF kernel while the LRBF kernel is easier to interpret since it can be linearly decomposed. This paper presents a new tool named VRIFA, which integrates the nomogram and LRBF kernel to provide users with an interactive visualization of nonlinear SVM models, VRIFA visualizes the internal structure of nonlinear SVM models showing the effect of each feature, the magnitude of the effect, and the change at the prediction output. VRIFA also performs nomogram-based feature selection while training a model in order to remove noise or redundant features and improve the prediction accuracy. The area under the ROC curve (AUC) can be used to evaluate the prediction result when the data set is highly imbalanced. The tool can be used by biomedical researchers for computer-aided diagnosis and risk factor analysis for diseases.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.13
no.3
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pp.197-205
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2020
Korean language has the characteristics that the pronunciation of phoneme units such as vowels and consonants are fixed and the pronunciation associated with a notation does not change, so that foreign learners can approach rather easily Korean language. However, when one pronounces words, phrases, or sentences, the pronunciation changes in a manner of a wide variation and complexity at the boundaries of syllables, and the association of notation and pronunciation does not hold any more. Consequently, it is very difficult for foreign learners to study Korean standard pronunciations. Despite these difficulties, it is believed that systematic analysis of pronunciation errors for Korean words is possible according to the advantageous observations that the relationship between Korean notations and pronunciations can be described as a set of firm rules without exceptions unlike other languages including English. In this paper, we propose a visualization framework which shows the differences between standard pronunciations and erratic ones as quantitative measures on the computer screen. Previous researches only show color representation and 3D graphics of speech properties, or an animated view of changing shapes of lips and mouth cavity. Moreover, the features used in the analysis are only point data such as the average of a speech range. In this study, we propose a method which can directly use the time-series data instead of using summary or distorted data. This was realized by using the deep learning-based technique which combines Self-organizing map, variational autoencoder model, and Markov model, and we achieved a superior performance enhancement compared to the method using the point-based data.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.4
no.3
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pp.34-40
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2003
The paper presents a method to detect dissolve shots of video scene change detections in an MPEG compressed domain. The proposed algorithm uses color-R DCT coefficients of Ⅰ, P-frames for a fast operation and accurate detection and a minimum decoding process in MPEG sequences. The paper presents a method to detect dissolve shot for three-dimensional visualization and analysis of Image in order to recognize easily in computer as a human detects accurately shots of scene change. First, Color-R DCT coefficients for 8*8 units are obtained and the features are summed in a row. Second, Four-step analysis are Performed for differences of the sum in the frame sequences. The experimental results showed that the algorithm has better detection performance, such as precision and recall rate, than the existing method using an average for all DC image by performing four step analysis. The algorithm has the advantage of speed, simplicity and accuracy. In addition. it requires less amount of storage.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.14
no.4
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pp.128-136
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2011
To monitor and predict the change of coastal environment according to the construction of Saemangeum sea dyke and the development of land reclamation, we have done real-time and periodic ocean observation and numerical simulation since 2002. Saemangeum coastal environmental data can be largely classified to marine meteorology, ocean physics and circulation, water quality, marine geology and marine ecosystem and each part of data has been generated continuously and accumulated over about 10 years. The collected coastal environmental data are huge amounts of heterogeneous dataset and have some characteristics of multi-dimension, multivariate and spatio-temporal distribution. Thus the implementation of information system possible to data collection, processing, management and service is necessary. In this study, through the implementation of Saemangeum coastal environmental information system using geographic information system, it enables the integral data collection and management and the data querying and analysis of enormous and high-complexity data through the design of intuitive and effective web user interface and scientific data visualization using statistical graphs and thematic cartography. Furthermore, through the quantitative analysis of trend changed over long-term by the geo-spatial analysis with geo- processing, it's being used as a tool for provide a scientific basis for sustainable development and decision support in Saemangeum coast. Moreover, for the effective web-based information service, multi-level map cache, multi-layer architecture and geospatial database were implemented together.
Two-demensional echocardiography is routinely used for evaluation of cardiac function. Visualization of the endocardial border is essential for the assessment of global and regional left ventricular with cardiac disease. SonoVue$^{TM}$ is a microbubble contrast agent that consists of sulfur hexafluoride-filled microbubbles in a phospholipid shell. There were many studies about contrast echocardiographic examination using SonoVue$^{TM}$ contrast agent, and various doses of SonoVue$^{TM}$ were used. To our knowledge, in published veterinary medicine, there was not reported for diagnostic efficient dose of SonoVue$^{TM}$ to evaluate contrast enhanced left ventricular endocardial border delineation (LVEBD). The purpose of this study is to compare the visualization time of LVEBD and find efficient dose of SonoVue$^{TM}$ for using various doses in dogs. Ten healthy Beagles were recruited to the study. Three different doses (0.03 ml/kg, 0.05 ml/kg and 0.1 ml/kg) of SonoVue$^{TM}$ were injected. Endocardial segments were assigned based on previously established methodology, where by the four-chamber views of the LV were divided into 6 segments. In this study, Contrast enhancement of the LVEBD after each injection was evaluated visually at the time point of overall contrast enhancement (Segmental scoring 5+) in the LV by three investigators in a blind manner. Statistical analysis was performed with SPSS version 14.0. All data were analyzed using one-way ANOVA, the multiple comparison Scheffe test. When data for the three offsite readers were combined, mean durations of useful contrast were $3.54({\pm}2.14)$, $6.15({\pm}2.61)$, and $24.39({\pm}11.10)$ seconds for the 0.03 ml/kg, 0.05 ml/kg, and 0.1 ml/kg SonoVue$^{TM}$ doses, respectively. After injection of contrast agent, there were no significant change in side effects such as urticaria, angioedema, hypersensitivity reactions, and digestive system disorders. This study suggests that efficient dose of SonoVue$^{TM}$ contrast agent for improvement of the left ventricle visualization is 0.1 ml/kg. The duration of useful enhancement of LVEBD and the reproducibility were also the highest at the 0.1 ml/kg dosage.
The systematic data management system in the area of river flow analysis has not yet constructed, even though the need is evident due to the complicated process of tremendous input/output data in the modeling study and the importance of visualization of spatial flow variation. The objectives of this study are to suggest the method for analysis of changing river sections affecting ecological habitat characteristics. The effects of ecological habitat characteristics are assessed with respect to changing river sections. A GIS special analysis is created representing in the past section of Nonsan-river using historical data. Topographic surfaces are subject to erosional and depositional forces that a specific set of surface characteristics unique to elevation data. GIS spatial analyst is used to generate surface grids from historical point data. Using the GIS spatial analyst can be constructed sections for anywhere of river. The change of depth between 1979 and 1988, the left bank elevations of a river are increased about 1.5m. But the right bank elevations of a river are decreased about 2.3m caused by erosion. In addition, the change of spatial between 1988 and 2002, the regions of a river from upper stream to midstream are decreased the elevation. But the downstream regions are increased the elevation. These changes are analyzed in GIS program to assess methods for affecting ecological habitat.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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