KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권8호
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pp.3966-3991
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2018
Due to the lack of visualization services and organic combinations between public and private buildings data, the usability of the basic map has remained low. To address this issue, this paper reports on a solution that organically combines public and private data while providing visualization services to general users. For this purpose, factors that can affect building prices first were examined in order to define the related data attributes. To extract the relevant data attributes, this paper presents a method of acquiring public information data and real estate-related information, as provided by private real estate portal sites. The paper also proposes a pretreatment process required for intelligent machine learning. This report goes on to suggest an intelligent machine learning algorithm that predicts buildings' value pricing and future value by using big data regarding buildings' spatial information, as acquired from a database containing building value attributes. The algorithm's availability was tested by establishing a prototype targeting pilot areas, including Suwon, Anyang, and Gunpo in South Korea. Finally, a prototype visualization solution was developed in order to allow general users to effectively use buildings' value ranking and value pricing, as predicted by intelligent machine learning.
Although crack on concrete exists from its early formation, crack requires attention as it affects stiffness of structure and can lead demolition of structure as it grows. Detecting cracks on concrete is needed to take action prior to performance degradation of structure, and deep learning can be utilized for it. In this study, transfer learning, one of the deep learning techniques, was used to detect the crack, as the amount of crack's image data was limited. Pre-trained Inception-v3 was applied as a base model for the transfer learning. Web scrapping was utilized to fetch images of concrete wall with or without crack from web. In the recognition of crack, image post-process including changing size or removing color were applied. In the visualization of crack, source images divided into 30px, 50px or 100px size were used as input data, and different numbers of input data per category were applied for each case. With the results of visualized crack image, false positive and false negative errors were examined. Highest accuracy for the recognizing crack was achieved when the source images were adjusted into 224px size under gray-scale. In visualization, the result using 50 data per category under 100px interval size showed the smallest error. With regard to the false positive error, the best result was obtained using 400 data per category, and regarding to the false negative error, the case using 50 data per category showed the best result.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제15권4호
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pp.289-294
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2015
Data analysts explore collections of data to search for valuable information using various techniques and tricks. Garbage in, garbage out is a well-recognized idiom that emphasizes the importance of the quality of data in data analysis. It is therefore crucial to validate the data quality in the early stage of data analysis, and an effective method of evaluating the quality of data is hence required. In this paper, a method to visually characterize the quality of data using the notion of a saliency score is introduced. The saliency score is a measure comprising five indexes that captures certain aspects of data quality. Some experiment results are presented to show the applicability of proposed method.
최근 다양한 공공데이터가 개방되고 있으며, 적절한 데이터 마이닝과 시각화 알고리즘을 통해 일반 시민에게 서비스 되고 있다. 이를 통해 정부와 지방자치단체는 공공 정책의 투명성과 효율성을 널리 알릴 수 있을 뿐 아니라, 일반 사용자들이 개방된 공공데이터를 재가공하여 서비스함으로써 관련 산업의 성장을 이끌고 있다. 공공데이터의 최종 사용자는 일반 시민이기 때문에, 누구나 손쉽게 이해할 수 있도록 공공데이터를 적절히 시각화하는 것이 무엇보다 중요하다. 본 연구에서는 공공데이터 비주얼라이제이션의 중요성을 널리 알리기 위해, 일반 국민이 관심을 가질만한 공공데이터로 UN 회원국의 투표 데이터를 고려한다. 외교와 교육 목적으로 그 활용 가치가 높고 데이터를 쉽게 얻을 수 있는 장점이 있다. 또한 적절한 데이터 마이닝과 시각화 과정을 거친다면, 일반 사용자들이 유엔 회원국 간의 투표 성향에 대한 통찰력을 쉽게 얻을 수 있다. 유엔 투표 데이터를 시각화하기 위해서는, 회원국 간의 투표성향 유사도를 측정하고, 이를 바탕으로 소셜 그래프를 구현한다. 그리고 그래프 레이아웃 알고리즘을 적용하여 그래프를 화면에 렌더링 하게 된다. 기존 방법을 이용하여 소셜 그래프를 비주얼라이제이션 할 경우에 그래프의 복잡도가 증가하여 유엔 회원국 간의 투표성향을 파악하는데 큰 어려움이 있다. 이러한 문제를 개선하기 위해, 본 논문에서는 친구 매칭(Friend-Matching), 친구-라이벌 매칭(Friend-Rival Matching), 버블힙(Bubble Heap) 알고리즘들을 차례로 제안한 다. 제안된 알고리즘을 바탕으로, 기존 그래프 비주얼라이제이션을 개선하여 일반 사용자들이 손쉽게 유엔 회원국 간의 투표성향과 관련된 특정 패턴이나 통찰력을 얻는데 큰 도움을 줄 것이다. 또한 웹에서 동작하는 프로토타입을 구현하여, 누구나 방문하여 테스트를 할 수 있다. 웹 페이지 주소: http://datalab.kunsan.ac.kr/politiz/un/
텍스트 시각화는 시각적 표현의 재료가 되는 텍스트 자체에 대한 이해에서 시작한다. 임의의 텍스트 데이터를 시각화하기 위해서는 해당 텍스트의 특성에 대한 충분한 이해가 선행되어야하며, 이렇게 도출된 텍스트가 갖는 고유한 특성에 따라 시각화의 목적과 표현적 접근 방법이 결정될 수 있다. 본 연구에서는 동일한 텍스트가 갖는 다양한 특성에 따라 도출된 대표적인 시각화 사례를 분석함으로써 텍스트 시각화에 대한 접근 방식에 대한 이론적 토대를 구축하고자 하였다. 이를 위해 동일 시각화의 대상 텍스트로서 전 세계적으로 가장 널리 알려져 있고, 그 디지털 데이터를 획득하기 용이하며 따라서 텍스트 시각화 사례가 다양하게 존재하는 '성경' 텍스트를 선정하여 사례 분석을 진행하였다. 사례 분석을 위한 기준으로서 텍스트가 갖는 고유한 특성-내용적, 구조적 특성 및 인용정보-를 도출하고, 각 기준에 부합하는 텍스트 시각화 사례들을 2-3가지 이상 선정하여 분석에 대한 타당성을 높였다. 분석결과 성경 텍스트가 갖는 독특한 특성에 따라 시각화의 목표와 표현적 접근법이 결정됨을 파악할 수 있었다. 본 연구를 토대로 향후 더욱 다양한 관점의 사례 분석을 통하여 텍스트 시각화를 위한 재료 선택 및 접근 방법에 대한 이론적 방법론 구축이 가능할 것으로 기대한다.
자료 분석가가 대용량 데이터를 분석할 때 이해하기 쉽고 효과적으로 전달하기 위하여 다양한 데이터 시각화 방법들을 사용하고 있다. 그 중 3차원 그림은 2차원 화면상에서 입체로 표현하기 위하여 그림을 회전시켜야 한다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 본 연구에서는 3차원 시각화 자료를 입체적으로 살펴보는 방법으로 가상현실을 이용한 두 가지 방식인 Batch method와 Real-time method를 제안하였다. 이 방법들을 통하여 3차원 시각화 자료를 입체적으로 살펴볼 때 3차원 구조를 좀 더 명확하게 확인할 수 있을 것이다.
비행시험 자료 가시화 기능은 비행시험 이후 비행체의 시험 절차 및 현상을 이해하는데 많은 도움이 된다. FlyingView는 비행시험 자료를 활용하여 3차원 가상환경 기반으로 비행체의 비행화면을 전시할 수 있으며, 동시에 자료 분석을 위한 X-Y 그래프를 전시할 수 있도록 개발되었다. 본 프로그램은 국방과학연구소의 공대지 무장 비행시험에 적용하여 활용하였다. 본 논문에서는 FlyingView의 기능과 향후 개발계획에 대해서 기술하고 있다.
본 논문은 전장지역에서 벌어지는 공중작전에 대한 상황의 자료를 통합하여 3차원으로 가시화 함으로써 공중작전의 최고결정권자가 올바른 상황인식 및 지휘결정을 할 수 있게 지원하는 시스템을 제안한다. 공중작전 상황판단을 위한 다양한 자료들, 레이더 항적정보, 비행계획 데이타베이스, 지도 및 위성사진 정보 둥을 하나의 자료로 통합하여 3차원으로 가시화 시킴으로써, 작전의 최고 결정권자가 한 순간에 종합적인 작전 결정을 할 수 있는 정보를 지원하는 시스템이다. 대량의 데이타를 종합적이고 체계적으로 가시화 하기 위하여 Out-of-Core 방법을 사용함으로써 휴대용 노트북에서도 운용이 가능함을 실험을 통하여 보여 주고 있으며, 공군의 공중작전 수행 시 상황인식을 지원하는 시스템으로 활용될 수 있는 가능성을 보이고 있다.
단백질 상호작용 네트워크는 어떤 단백질들 간에 상호 작용 관계가 있는지를 네트워크 형태로 나타낸 것이며 단백질 상호작용을 발견하거나 분석하는 것은 생명 공학에서 중요한 연구분야이다. 본 논문에서는 방대한 단백질 상호작용 데이터를 유전자 온톨로지와 연계한 시각화를 통하여 효과적으로 직관을 얻을 수 있는 효율적인 단백질 상호작용 네트워크 분석시스템을 다룬다. 단백질 상호작용 네트워크는 데이터 양이 매우 방대하기 때문에 이를 효율적으로 분석하는 방법과 효과적인 시각화 기법이 요구된다. 본 연구에서는 이를 위하여 동적이고 상호작용 가능한 그래프와 관심 노드와 그 주변 노드를 표시하며 점진적으로 탐색할 수 있는 컨텍스트 기반 탐색 기법을 도입하였다. 이 밖에도 특화된 기능으로써 단백질 상호작용과 유전자 온톨로지 간의 빠르고 자유로운 상호참조 기능과 최소 공통 조상을 사용한 유전자 온톨로지 분석 기능 등을 지원한다. 인터페이스 측면에서는 상호참조 기능을 효과적으로 사용하게 하기 위하여 유전자 온톨로지 그래프와 단백질 상호작용의 시각화 결과를 2차원 윈도우로 나란히 보여주는 인터페이스를 디자인 하였다.
정보통신환경이 빠르게 발전되면서 다양한 분야에서 데이터가 수집 및 공개되고 있고, 이를 사용하여 다양한 서비스가 제공되고 있다. 또한, 수집되는 데이터가 복잡해짐에 따라 이를 효율적으로 시각화하기 위해, 다양한 시각화 기법들을 적용하여 사용자가 빠르게 이해 할 수 있는 어플리케이션이 고안되고 있다. 교통정보 분야에서도 실시간 정보를 지도를 통해 제공하고 있다. 하지만 교통 정보 데이터들이 복잡해지면서, 단순한 시각화 방법으로는 사용자들이 쉽고 빠르게 교통 정보를 이해하기가 어렵다. 이 연구에서는 이러한 사항을 착안하여, 전체 정보의 개략적인 내용을 한눈에 파악하면서 동시에 사용자가 관심 있는 대상을 쉽고 상세하게 볼 수 있는 Focus+Context 기법을 사용하여 교통정보 웹 서비스를 설계 및 구현하였다. 이 연구에서는 최신 정보통신기술을 반영하여 데스크톱뿐만 아니라 스마트 기기 모두 적용 할 수 있는 웹 기술인 HTML5(Hyper Text Markup Language 5)를 이용하였으며, 정보 시각화와 교통정보를 결합함으로써, 앞으로 교통정보 분야뿐만 아니라, 사용자 관점에서의 복잡한 정보를 이해하기 쉽게 시각화 할 수 있는 응용 어플리케이션 사례로 기여 할 것으로 예상한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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