In the manufacturing industries, viewing CAE analysis results is frequently required during the product development process for design verification. CAE data which include all related information of an analysis is, however, not efficiently shared among designers because CAE data size is in general large to deal with. In order to increase collaboration among designers this paper introduces the development of a CAE visualization system based on JT format exploiting for a large model visualization with a scene graph-based toolkit. Since CAE analysis results and JT format have different structure we developed a translator to convert the CAE result in binary format to the JT format. To show the effectiveness of JT format in showing the CAE result we also developed a prototype viewer offering basic functions provided by commercial systems. By using JT format we are able not only to reduce the size of analysis results, but to store a series of analysis results with several LOD in a data file.
A graphic vehicle modeling pre-processing program and a visualization post-processing program have been developed for AutoDyn7, which is a special program for vehicle dynamics. The Rapid-App for GUI(Graphic User Interface) builder and the Open Inventor for 3D graphic library have been employed to develop these programs in Silicon Graphics workstation. A Graphic User Interface program integrates vehicle modeling pre-processor, AutoDyn7 analysis processor, and visualization post-processor. In vehicle modeling pre-processor, vehicle hard point data for a suspension model are automatically converted into multibody vehicle system data. An interactive graphics capabilities provides suspension modeling aides to verify user input data interactively. In visualization post-processor, vehicle virtual test simulation results are animated with virtual testing environments.
다차원 정보 가시화(multidimensional information visualization)의 목적은 복잡하고 차원이 많은 정보 데이터(information data)를 이해하기 쉽게 그림이나 도표와 같은 특정한 형식을 이용하여 효과적으로 나타내고 비교하는데 있다. 그동안 제시되어 온 다차원 정보 가시화 기법의 대표적인 것으로는 Scatterplots, Perspective Wall, Parallel Coordinates, Glyph를 들 수 있다. 본 논문에서 소개하는 multidimensional rotating visualizer (MRV)이란 기존의 다차원 정보 가시화 기법들을 보완하여 다차원 데이터(multidimensional data)를 3차원 형식으로 보여주는 방법이다. MRV는 그중에서 특히 Glyph와 Parallel Coordinate의 특징을 혼합하여 화면상에 다차원 정보 데이터를 보여주는 새로운 시도라고 하겠다.
As the flood of huge data, simply static traditional diagram cannot help reader understand these dataset. Economic data analysis needs a lot of time to clearly understood. The purpose of this study is by using beautiful visualization method to analysis economic infographic displayed huge data easily, quickly and aesthetically.
텍스트 시각화는 데이터 시각화의 한 분야로, 방대한 텍스트 데이터에 대한 다양한 분석 기법을 바탕으로 텍스트의 내용적 측면은 물론 구조적, 형식적 측면을 시각적으로 재현(represent)해내는 방법에 관한 연구이다. 본 연구에서는 이러한 텍스트 시각화 연구의 일환으로, 서적이 갖는 장르적 특성을 서적 본문에 직접 사용된 단어들을 바탕으로 파악해낼 수 있는 방법에 대해 고찰하고, 실험을 통한 검증을 바탕으로 서적 장르 시각화의 요소를 도출한 후, 이를 직관적이고 효율적으로 시각화하는 방법에 대해 서술하였다. 본 연구에서 제안하는 시각화는 첫째, 책에 직접 사용된 단어를 토대로 책의 실질적 장르를 파악할 수 있으며, 둘째, 시각화 결과 이미지를 통해 해당 서적이 어떤 장르와 가장 가까운지 한 눈에 파악할 수 있을 뿐 아니라, 한 책이 갖는 복합 장르적 특성을 알 수 있도록 해주고, 이미지 내의 점(dot)의 개수와 곡선의 곡률, 밝기 등을 통해 대표 장르로 파악된 장르의 근접도(유사도)를 짐작할 수 있다는 점에서 그 의의를 갖는다. 나아가 개별 소비자 자신이 선호하는 서적들에 대한 적용을 통해 개인별 선호 서적(또는 장르) 이미지를 제공하는 등 서적 추천 시스템과 같은 북 커스터마이징(book customizing)과 같은 분야에도 다양하게 활용될 수 있다.
본 연구는 물리 I 교과서에 사용한 시각화 자료들을 인포그래픽 차원의 체계적인 분석방법을 통해 그 특징을 살펴보고자 하였다. 이를 위해 인포그래픽 분석틀을 개발한 후, '정보와 통신' 단원에 제시된 시각화 자료들을 '데이터 시각화'와 '인포그래픽'으로 구분하여 분석하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 인포그래픽 분석틀은 정보내용, 시각표현, 매체형식으로 구분된다. 둘째, 물리 I 교과서의 '정보와 통신' 단원에 나타난 시각화 자료들은 정보를 단순 도식화한 자료가 가장 많았다. 셋째, 교과서에 제시된 시각화 자료들의 특징을 '정보내용' 면에서는 관계와 기능에 관련된 내용이, '시각표현 요소' 면에서는 문자나 메타포가, '시각표현 유형' 면에서는 일러스트형과 비교분석형이, '시각표현 방식'은 그래픽이, '매체형식'은 인쇄가, '시선의 흐름'에서는 수평형과 수직형이 많았다. 이상과 같은 분석 결과로부터, 물리 I 교과서의 '정보와 통신' 단원은 시각화 자료를 많이 사용하지만, 단순 도식자료만을 제시할 뿐 풍부한 인포그래픽을 제공하지 않는다는 것을 알 수 있었다. 이번 연구를 통해 개발한 인포그래픽 분석틀과 교과서 분석 결과를 활용하여 과학교육에서도 인포그래픽의 중요성을 파악할 수 있는 계기가 마련되기를 기대해 본다.
본 연구의 목적은 지도 기반 데이터 시각화 플랫폼에 적합한 평가 도구를 개발하고, 이를 현재 상용되고 있는 지역간 정보를 나타내는 지도 기반 데이터 시각화 플랫폼을 대상으로 휴리스틱 사용성 평가를 수행하는 것이다. 본 연구에서는 Nielsen(1994)의 사용성 평가 10가지 원칙과 함께 지도 기반 플랫폼의 사용성 평가 기준을 다룬 선행연구들의 결과를 비교·분석하여 (1) 가시성, (2) 실세계와의 일치, (3) 일관성 및 표준, (4) 사용자 제어 여부와 친화성, (5) 융통성, (6) 디자인, (7) 호환성, (8) 오류 방지 및 해결, (9) 도움말 제공 및 문서화로 9가지의 평가 항목을 개발하였다. 또한, 개발한 평가 항목의 실효성을 확인하기 위해, 국내외 5개의 지도 기반 데이터 시각화 플랫폼을 대상으로 전문가 4명을 초빙하여 사용성 평가를 진행하였다. 평가 결과, 전문가들은 제안한 지도 기반 데이터 시각화 사용성 평가 기준을 사용하여, 수치화한 점수와 주관적 의견을 포함한 5개 플랫폼의 사용성을 순위화한 평가 결과를 도출할 수 있었다. 본 연구의 결과는 향후 지도 기반 시각화 플랫폼을 개발하고 평가함에 있어서 전반적인 가이드라인의 기초 자료가 될 수 있을 것으로 기대한다.
Kim, Tae-Min;Choi, Jin-Woo;Park, Jin-Woong;Kim, Hyo-Min;Oh, Sung-Nam;Yang, Young-Kyu
대한원격탐사학회지
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제27권6호
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pp.753-760
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2011
The satellite Chollian was successfully launched on June 27, 2010 and is expected to perform its communication, oceanographic, and meteorological duties for seven years. The follow-up launch of the Chollian satellite is already being planned, and diverse studies are under way to enable the use of the Korean satellite data. Studies are also being actively conducted in and out of Korea to visualize the meteorological data on the open-source virtual globes. The meteorological data include ground observation, satellite, and digital-model data. In this study, an efficient three-dimensional technique was developed to visualize typhoons on the virtual globes using the Chollian satellite data. This study was conducted to provide service to the public via the scientific visualization of the satellite image data, and to create an efficient satellite image analysis environment for meteorological researchers.
본 논문에서는 고차원 대용량 자료의 시각화에서 발생할 수 있는 문제점들을 살펴보고 이에 대하여 개발된 방법들에 대하여 논의하였다. 고차원 자료의 경우 2차원 공간상에 표현하기 위하여 중요 변수를 선택해야하며 다양한 시각적 표현 속성과 다면화 방법을 이용하여 좀 더 많은 변수들을 표현할 수 있었다. 또한 관심있는 뷰를 보이는 낮은 차원을 찾는 사영추정방법을 이용할 수 있다. 대용량 자료에서는 점들이 겹쳐지는 문제점을 흩트림과 알파 블렌딩 등을 이용하여 해결할 수 있었다. 또한 고차원 대용량 자료의 탐색을 위하여 개발된 R 패키지인 tabplot과 scagnostics, 그리고 대화형 웹 그래프를 위한 다양한 형태의 R 패키지들을 살펴보았다.
Sensor arrays based on chemical sensors produce multidimensional patterns of data that may be used discriminate between different chemicals. For the human observer, visualization of multidimensional data is difficult, since the eye and brain process visual information in two or three dimensions. To devise a simple means of data inspection from the response of sensor arrays, PCA (Principal Component Analysis) or Sammon's nonlinear mapping technique can be applied. The PCA, which is a well-known statistical method and widely used in data analysis, has disadvantages including data distortion and the axes for plotting the dimensionally reduced data have no physical meaning in terms of how different one cluster is from another. In this paper, we have investigated two techniques and proposed a combination technique of PCA and nonlinear Sammom mapping for visualization of multidimensional patterns to two dimensions using data sets from odor sensing system. We conclude the combination technique has shown more advantages comparing with the PCA and Sammon nonlinear technique individually.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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