Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.36
no.6
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pp.499-505
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2018
Most of 3D indoor spatial data recently constructed by many projects merely focus on the visualization rather than geospatial information applications. The 3D indoor data for visualization in 3DS or COLLADA format are based on triangular mesh representation. In order to implement meaningful applications, we need however more meaningful information in 3D indoor spatial data than visualization data in triangular meshes. For this reason, an OGC (Open Geospatial Consortium) standard, called IndoorGML(Indoor Geographic Markup Language) was published to meet the requirements on 3D indoor spatial data for several geospatial applications for indoor space more than simple visualization. It means that it becomes a critical functional requirement to convert triangular mesh representation in 3DS or COLLADA to IndoorGML. In this paper we propose a framework of the conversion, which consists of geometric, topological, and semantic construction of data from triangular meshes. An experiment carried out to validate the proposed framework is also presented in the paper.
This study classified the visualization's materials presented in two types of middle school science textbooks to data visualization and infographics, thereafter characteristics of infographics according to science content's domains were analyzed using an analytical framework for infopraphics. The results of this study are as follows : First, visualization materials in middle school science textbooks had more data visualization (23.2%) than infographics (76.8%). Second, there were many differences in information content's category among the science subject's domains. The relationship type of information content in the domain of energy and matter, the function type in life domain, and the location type in the earth domain were prominent. In visual representation's category, the illustration type and comparative analysis type were the most dominant in the all science domains. The horizontal type in layout category occupied the largest proportion in all science domains. Therefore, it is necessary to present the visualization materials with the infographics conveying many informations than the data visualization in middle school science textbooks. And the infographics need to be developed and distributed in various formats in each science domain.
In this study, emotional analysis was conducted based on the basic attribute data of music and the emotional model in psychology, and the result was applied to the visualization rules in the formative arts. In the existing studies using musical parameter, there were many cases with more practical purposes to classify, search, and recommend music for people. In this study, the focus was on enabling sound data to be used as a material for creating artworks and used for aesthetic expression. In order to study the music visualization as an art form, a method that can include human emotions should be designed, which is the characteristics of the arts itself. Therefore, a well-structured basic classification of musical attributes and a classification system on emotions were provided. Also, through the shape, color, and animation of the visual elements, the visualization of the musical elements was performed by reflecting the subdivided input parameters based on emotions. This study can be used as basic data for artists who explore a field of music visualization, and the analysis method and work results for matching emotion-based music components and visualizations will be the basis for automated visualization by artificial intelligence in the future.
Today, research is actively being conducted to derive meaningful results from big data. In this paper, we propose a partition-based big data analysis algorithm that can analyze the correlation between variables by setting the data areas of big data as partitions and calculating the representative values of each partition. In this paper, the analyzed visualization results are compared according to the partition size of a proposed partition-based big data analysis (PBDA) algorithm that can control the size of the partition. In order to verify the proposed PBDA algorithm, the big data of 'A' is analyzed, and meaningful results are obtained through the analysis of changes in sales volume of products according to changes in temperature and sales price.
The paradigm in biology is currently changing from that of conducting hypothesis-driven individual experiments to that of utilizing the results of a massive data analysis with appropriate computational tools. We present LayMap, an implemented visualization system that helps the user to deal with a high volume of the biomedical literature such as MEDLINE, through the layered maps that are constructed on the results of an information extraction system. LayMap also utilizes filtering and granularity for an enhanced view of the results. Since a biomedical information extraction system gives rise to a focused and effective way of slicing up the data space, the combined use of LayMap with such an information extraction system can help the user to navigate the data space in a speedy and guided manner. As a case study, we have applied the system to datasets of journal abstracts on 'MAPK pathway' and 'bufalin' from MEDLINE. With the proposed visualization, we have successfully rediscovered pathway maps of a reasonable quality for ERK, p38 and JNK. Furthermore, with respect to bufalin, we were able to identify the potentially interesting relation between the Chinese medicine Chan su and apoptosis with a high level of detail.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.50
no.2
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pp.183-196
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2016
The academic journal is an important medium carrying newly discovered knowledge in various disciplines. It is desirable to consider visualization of journal and article information in order to make the information more insightful and effective than text-based information. In this study, visualization service platform of journal and article information is developed. TagCloud were included in both Infographics of journal and article. Each word in the TagCloud is inter-linked with DBPedia using Linked Open Data (LOD) technique.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.45
no.3
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pp.40-46
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2008
3D visualization of geological environments using remotely sensed data and the various sources of data provides new methodology to interpret geological observation data and analyze geo-information in earth science applications. It enables to understand spatio-temporal relationships and causal processes in the three-dimension, which would be difficult to identify without 3D representation. To build more realistic geological environments, which are useful to recognize spatial characteristics and relationships of geological objects, 3D modeling, topological analysis, and database should be coupled and taken into consideration for an integrated configuration of the system. In this study, a method for 3D visualization, extraction of geological data, storage and data management using remotely sensed data is proposed with the goal of providing a methodology to utilize dynamic spatio-temporal modeling and simulation in the three-dimension for geoscience and earth science applications.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.3
no.6
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pp.667-681
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2009
We describe a method to decompose a cube with trilinear interpolation into a collection of tetrahedra with linear interpolation, where the isosurface topology is preserved for all isovalues during decomposition. Visualization algorithms that require input scalar data to be defined on a tetrahedral grid can utilize our method to process 3D rectilinear data with topological correctness. As one of many possible examples, we apply the decomposition method to topologically accurate tetrahedral mesh extraction of an interval volume from trilinear volumetric imaging data. The topological correctness of the resulting mesh can be critical for accurate simulation and visualization.
Kim, Bok-Dong;Koo, Sang-Ok;Kwon, Hyok-Don;Jung, Seong-Dae;Jung, Soon-Ki
한국HCI학회:학술대회논문집
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2006.02a
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pp.1107-1112
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2006
Geometry PIG (Pipeline Inspection Gauge)는 배관 내에 삽입되어 내부를 흐르는 매체에 의해서 추진되는 장치로서 배관의 기하학적 형상을 파악하기 위해 사용된다. Geometry PIG는 여러 종류의 센서를 지니고 배관 내부를 주행 하면서 탑재된 저장장치에 빠른 샘플링 속도로 데이터를 저장하기 때문에 획득된 많은 양의 데이터를 분석하기 위한 가시화 기법이 필요하다. 본 논문에서는 데이터의 특성을 고려하여 다양한 가시화 기법들의 스키마를 정의하고, 이러한 가시화 기법들을 이용해 geometry PIG 데이터 분석을 위한 통합된 가시화 기법을 제안한다. 통합된 가시화 기법은 각 가시화 기법들을 사용자가 원하는 형태로 배치하며 사용자가 원하는 시점에서 데이터를 파악할 수 있도록 가시화 기법에 따른 동기화와 사용자 인터페이스를 지원한다.
Seo, Won-Suk;Yun, Chang-Geol;Jung, Soon-Ki;Rho, Yong-Woo
한국HCI학회:학술대회논문집
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2007.02a
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pp.530-536
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2007
본 논문에서는 MFL(Magnetic flux leckage) 피그(PIG : Pipeline Inspection Gauge)에서 획득된 센서데이터의 분석을 위한 가시화 기법의 구현을 소개한다. MFL피그는 배관 내부에 삽입되어 배관의 결함이나 특징정보를 파악하기 위해 사용되는 장비로, 다양한 종류의 센서를 지니고 있으며, 각 센서에서 나온 값들은 피그에 탑재된 저장장치에 빠른 샘플링 속도로 저장된다. 분석가는 피그에 저장된 데이터를 가시화 도구를 사용하여, 피그에 샘플링 된 데이터를 통해 배관의 용접부위나 결함과 같은 특징정보를 찾아야 하고, 특징정보인 부분과 그렇지 않은 부분을 쉽게 구별 할 수 있어야 한다. 하지만 센서의 값에 따라 색상에 맵핑하여 보여주는 2차원 가시화 기법만으로는 효율적인 분석이 어렵다. 본 논문은 이를 극복하기 위하여, 센서 값에 맵핑되는 색상 스펙트럼 편집 및 기본 값 조정 기능을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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