• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2022년도 봄 학술논문 발표대회
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• pp.73-74
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• 2022

Concrete structures occupy the largest proportion of modern infrastructure, and concrete structures often have cracking problems. Existing concrete crack diagnosis methods have limitations in crack evaluation because they rely on expert visual inspection. Therefore, in this study, we design a deep learning model that detects, visualizes, and outputs cracks on the surface of RC structures based on image data by using a CNN (Convolution Neural Networks) model that can process two- and three-dimensional data such as video and image data. do. An experimental study was conducted on an algorithm to automatically detect concrete cracks and visualize them using a CNN model. For the three deep learning models used for algorithm learning in this study, the concrete crack prediction accuracy satisfies 90%, and in particular, the 'InceptionV3'-based CNN model showed the highest accuracy. In the case of the crack detection visualization model, it showed high crack detection prediction accuracy of more than 95% on average for data with crack width of 0.2 mm or more.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권6호
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• pp.2801-2816
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• 2016

Owing to their low scalability, weak support on big data, insufficient data collaborative analysis and inadequate situational awareness, the traditional methods fail to meet the needs of the security data analysis. This paper proposes visualization methods to fuse the multi-source security data and grasp the network situation. Firstly, data sources are classified at their collection positions, with the objects of security data taken from three different layers. Secondly, the Heatmap is adopted to show host status; the Treemap is used to visualize Netflow logs; and the radial Node-link diagram is employed to express IPS logs. Finally, the Labeled Treemap is invented to make a fusion at data-level and the Time-series features are extracted to fuse data at feature-level. The comparative analyses with the prize-winning works prove this method enjoying substantial advantages for network analysts to facilitate data feature fusion, better understand network security situation with a unified, convenient and accurate mode.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.5333-5341
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• 2014

최근 실내공간정보 기반의 시설물 운영관리에 대한 관심이 고조되면서 BIM과 GIS를 연계한 시설물 유지관리에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 특히 대용량 데이터에 대한 형상정보의 가시화 처리는 중요한 이슈로, 유지관리 시스템 운영에 중요한 요소이다. 따라서 본 연구는 GIS 기반 BIM 모델의 효과적 가시화 구현을 위하여 IFC 스키마 기반의 시나리오를 통한 공간인덱싱 알고리즘을 설계하고, OcTree 기법을 적용하여 공간인덱싱 알고리즘을 일부 구현하였다. 구현된 결과를 IFC 샘플데이터에 테스트한 후 최종적으로 BIM 데이터의 효과적 가시화를 위한 공간인덱싱 기법을 제안한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권8호
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• pp.1621-1626
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• 2017

본 연구에서는 국내에서 성공한 영화들의 쇼트 분석을 통해 흥행한 영화의 클라이맥스부분에서 공통된 편집 패턴 분석을 찾아 씬(작은 이야기 단위)의 구성이 잘 기획되어 있는지 데이터 시각화 연구를 한다. 이 연구는 편집패턴들의 모형을 참조하여 영화 전체에 클라이맥스 표현 패턴이 몇 개로 구성되어 있는지 분석하는 것으로 쇼트이미지들의 자동 수집과 수집된 데이터들의 샷사이즈 자동 분류 시스템을 설계하고 이 시스템을 통해 클라이맥스 패턴 중심으로 하나의 씬을 이루고 있음을 증명한다. 작은 이야기인 씬의 구성이 클라이맥스 패턴으로만 판단하기 어려워 배우들의 대화를 통해 씬을 찾아 비교분석을 하였다. 배우들 간의 대화 기반 씬 예측을 위한 character-net은 등장인물들 간의 대화 내용을 추적하여 인물들 간의 대화 형성을 네트워크 망 모양으로 시각화할 수 있다. 망 모양의 시각화를 통해 큰 이야기와 작은 이야기의 구성을 분석할 수 있으며, 씬 수에 따른 밀집도로 영화의 흥행 여부를 예측할 수 있다. 이 두 가지 연구를 비교하여 영화의 기획 구성 및 제작 방법에 기여를 할 것이라 판단한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.607-614
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• 2020

본 연구에서는 데이터 시각화 교육에 초점을 맞춘 스크래치를 초등학교 예비교사 26명에게 적용하여 창의성 향상에 미치는 효과를 분석해 보았다. 현직 초등교사 60명을 대상으로 실시한 요구분석 결과를 바탕으로, 데이터 시각화의 절차에 따른 스크래치를 활용한 프로그램을 개발하였다. 개발한 교육 프로그램을 초등학교 예비교사 26명에게 총 4개월 동안 42시간의 수업을 진행하였다. 창의성 증진을 살펴보기 위해 창의성 검사를 실시하여 사전·사후 비교 검사를 통해 적용한 프로그램의 효과를 분석하였다. 분석 결과 초등학교 예비 교사를 대상으로 한 데이터 시각화 교육 중심 스크래치를 활용한 소프트웨어 교육은 초등학교 예비교사들의 창의성 하위요소 중 유창성, 정교성, 창의성 평균, 창의성 지수에 유의미한 효과가 있는 것으로 확인되었다.

• 디자인융복합연구
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• 제14권4호
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• pp.133-150
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• 2015

본 연구는 1946년부터 2012년까지 총 5211건의 UN총회 투표데이터를 활용하여 국가 간의 관계를 기간별, 이슈별 등 다양한 관점에서 분석할 수 있는 인터랙티브(Interactive) 시각화 방법을 제안하였다. 연구를 위해 국가 간 유사도 매트릭스를 고안하고, 두 가지의 시각화 방법을 개발하였다. 첫 번째는 연도별로 UN 총회의 투표에 참여한 국가 간의 관계를 사회 연결망 그래프 형태로 표현한 네트워크 그래프(Network Graph)시각화이며, 두 번째는 특정 국가를 중심으로 다른 국가 간의 관계를 분석하거나 시간에 따른 국가 간의 투표 성향 변화를 동시에 분석할 수 있도록 고안된 Proximity based Circular 시각화이다. 본 연구는 기존의 투표 데이터를 활용한 분석 사례에서 시도되지 않았던 다양한 관점에서 네트워크 분석을 하기 위해 선과 원형 그래프가 결합된 Proximity based Circular 시각화를 제안하고 이를 구현하였다는 점에서 큰 의의가 있다. 또한 두 개의 시각화에 대한 비교 실험을 실시하여 각 시각화의 상호 보완점을 도출 하였다. 연구 결과로는 Proximity based Circular 시각화가 개별 국가 노드에 대한 정보를 더 잘 나타내며, 네트워크 그래프(Network Graph)시각화는 전체 데이터의 특성과 여러 데이터 간의 성향을 더 잘 나타낸다는 결과를 도출하였다. 따라서 UN국가의 투표 성향 데이터를 분석하기 위해서는 두 개의 시각화를 병행하여 사용하는 경우가 데이터 간의 관계 파악에 가장 도움이 된다는 결론을 제시하였다.

• 한국지반공학회:학술대회논문집
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• 한국지반공학회 1999년도 가을 학술발표회 논문집
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• pp.371-378
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• 1999

A prototype computer program was developed which visualizes various kinds of geotechnical information using 3D object graphics techniques. The program integrates various kinds of geotechnical data such as surface geology map, boreholes data, geophysical data as well as man made subsurface structures. It also reads NGIS DXF map and generates digital elevation model from iso-elevation line layer of the DXF map. All the data are put into a 3D model as 3D objects. The created 3D model can be viewed and analysed in a interactive 3D way.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제11권5호
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• pp.56-61
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• 2012

교통정보를 운영자와 사용자에게 제공할 때 시각화 방법이 사용된다. 데이터 및 정보시각화 기법을 적용하기 위한 기초연구와 상호작용 시각화 기법을 적용한 교통정보 서비스의 디자인 기법을 연구하였다. 먼저 데이터 시각화, 정보 시각화에 대해 기존 연구 사례를 정리하고, 상호작용 시각화 기법의 정의와 현재 제공되고 있는 교통정보 서비스를 분석하였다. 상호작용 시각화 기법의 종류는 다양하지만 이번 연구에서는 상호작용 시각화 기법 중 선택, 질의, 연결, 필터링, 재정리에 대해서 각각이 교통정보를 제공하는 서비스에서 활용할 수 있는 방안과, 복합적 사용 방안에 대해서 연구하였다. 이러한 상호작용 시각화 기법은 정보와 사용자간의 상호작용을 제공함으로써, 사용자는 일방적으로 제공되는 정보를 보는 것이 아닌 능동적으로 정보 획득이 가능해진다. 교통정보의 경우 사용자가 정보를 효율적으로 이해하고, 이를 의사결정에 반영하는 과정이 빠르게 이루어지는 것이 중요하기 때문에, 상호작용 시각화 기법을 교통정보 제공 서비스에 적용함으로써 사용자의 편의성을 증대시킬 수 있을 것으로 판단된다. 이번 연구를 통해서 다양한 상호작용 시각화 기법이 교통정보 제공 서비스에 적용 될 수 있는 기초연구가 될 수 있기를 기대한다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권9호
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• pp.383-390
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• 2012

본 논문에서는 지식 표상 방식을 이용한 정보 검색 시각화 도구를 제안한다. 제안하는 정보 검색 시각화 도구는 사용자 검색이력 데이터를 이용하여 검색의도를 자동 추출하고, 추출된 검색의도를 지식 표상 방식 구조로 시각화 할 수 있도록 설계하였다. 검색의도 표상 방식을 위한 스키마는 인지 심리학적 지식 표상 방법론을 활용하였으며, 행동실험을 통해 그 효용성을 증명하였다. 실험결과 정보 검색 시각화 도구는 기존 검색방법에 비해 사용자 만족도 측면에서 약 39%의 향상이 있었으며, 정보 검색 과정에서의 재검색 문제를 해결할 수 있는 방안을 제시할 수 있었다.

• 한국항공우주학회지
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• 제32권10호
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• pp.38-45
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• 2004

본 논문에서는 병렬 랜더링 기법의 특정들을 고창하고 이를 토대로 대규모 유한요소 해석결과를 효율적으로 가시화 할 수 있는 병렬 가시화 알고리듬을 제안하였다. 제안된 알고리듬은 요소영역별 계산을 기반으로 하는 병렬 유한요소 해석의 특성에 적합하도록 부분 후 분류방식을 기반으로 설계되었으며, 이미지 조합 과정에 수반되는 네트워크 통신을 효율화하고자 이진 트리구조 통신 패턴을 적용하여 구성되었다. 자체 개발된 소프트웨어를 이용하여 벤치마킹 테스트를 수행하고, 이를 통해 제안된 알고리듬의 병렬 가시화 성능을 측정하였다.