Park, Sun;Kwon, JangWoo;Jeong, Min-A;Lee, Yeonwoo;Lee, Seong Ro
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.49
no.9
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pp.76-84
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2012
Visualizations have played an important role in understanding new insights of users of social network for social network analysis. Most of the previous works of visualization focus on representing user's relationship on social network by a complex multi dimension graph. However, this method is difficult to identify the important of relationship to focus on personal user intuitively. Besides, the user's messages to reflect the interrelation between users is insufficient, since most of visualization methods represent the user relationship using information of interaction between nodes on networks. In order to resolve above problem, this paper proposes a new visualization method to visualize user based hierarchy that uses internal relationship of users by fuzzy relational product and external access information of network.
Urban Data collected through Sensor Network is becoming crucial to understand and analyse a city. Thus, the Ubiquitous Sensor Network builds the foundation of the u-City development. This research aims to develop an energy monitoring application with an intuitive visualization environment which integrates energy usage information on top of urban geospatial information. Such a system will be able to facilitate effective energy supply plan at the early stages of urban planning, and eventually to encourage citizens to conserve energy by giving them real time monitoring information in an easy to understand visual environment. The system provides multiple layers of energy-related information coupled with the geospatial information layer in order to accommodate multiple viewpoints. On the other hand, the system provides logical Level of Detail control based on urban spatial information hierarchy. We defined the system concept and functions, and designed the data structure and the methods of information visualization. This paper presents the visualization methods, data structure, interactions scenarios which combines spacial information, E-GIS data and the energy related sensor data. Furthermore this research tries to introduce the concept of Social Sensor Networking to enhance the monitoring quality.
Social media comprises a vast and consequential landscape that has been poorly mapped and understood. Hundreds of millions of people have eagerly moved many of the conversations and discussions that compose civil society into these services and platforms. There is a need to document and analyze these social spaces for many academic and commercial purposes. The Social Media Research Foundation has engaged a strategy to cultivate better research into the structure and dynamics of social media. The foundation is dedicated to the creation of open tools, open data, and open scholarship related to social media. It has implemented a free and open network collection, analysis, and visualization tool called NodeXL to facilitate social media network research. Using NodeXL a group of researchers has collectively authored a publicly available archive, called the NodeXL Graph Gallery, composed of network data sets and visualizations from users around the world. This site has enabled the aggregation of tens of thousands of network datasets and images. Use of the archive has led to scholarly research results that are based on the wide range and scope of social media data sets available.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2014.05a
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pp.637-638
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2014
This paper proposes a new visualization method based on Vitualization technique which uses internal relationship of user correlation and external information of social network to visualize user relationship hierarchy. The proposed method use hadoop on virtual machine of OpenStack for distribution and parallel processing which the result of calculation visualizes hierarchy graph to analyze link nodes of Social Network Services for users.
We propose a method for geographically enhanced representation of social networks and implement a Web-based 3D visualization of geographical contexts in social networks. A renovated social network graph is illustrated by using two key components: (i) GWCMs (geographically weighted centrality measures) that reflect the differences in interaction intensity and spatial proximity among nodes and (ii) MSNG (map-integrated social network graph) that incorporates the GWCMs and the geographically referenced arrangement of nodes on a choroplethic map. For the integrated 3D visualization of the renovated social network graph, we employ X3D (Extensible 3D), a standard 3D authoring tool for the Web. An experimental case study of regional R&D collaboration provides a visual clue to geographical contexts in social networks including how the social centralization relates to spatial centralization.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.12
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pp.13-18
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2022
In the post-information era, most of technologies have a visual part, or at least some functions related to visualization. It is also one of the popular means of presenting materials in education area. However, despite its popularity, the impact of visualization on the effectiveness of learning still remains controversial. Even more controversial is its usefulness in developing creativity, which is one of the most important skills for today's employee. The authors considered the use of visualization as a tool for the development of children's creativity on the example of learning video games, in particular, ClassCraft to distinguish features that, from the point of view of psychology, may lead to developing creativity even being not useful for educational purposes. It is concluded that video games useful for learning may have features, that are inappropriate in formal educational context, but important to develop creative thinking.
Hundreds of millions of new posts and information are being uploaded and propagated everyday on Online Social Networks(OSN) like Twitter, Facebook, or Instagram. This paper proposes and implements a GPS-location based SNS data mapping, analysis, and visualization system, called Smart SNS Map, which collects SNS data from Twitter and Instagram using hundreds of PlanetLab nodes distributed across the globe. Like no other previous systems, our system uniquely supports a variety of functions, including GPS-location based mapping of collected tweets and Instagram photos, keyword-based tweet or photo searching, real-time heat-map visualization of tweets and instagram photos, sentiment analysis, word cloud visualization, etc. Overall, a system like this, admittedly still in a prototype phase though, is expected to serve a role as a sort of social weather station sooner or later, which will help people understand what are happening around the SNS users, systems, society, and how they feel about them, as well as how they change over time and/or space.
Choi, Han Min;Mun, Seong Min;Ha, Hyo Ji;Lee, Kyung Won
Design Convergence Study
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v.14
no.4
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pp.133-150
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2015
In this study, we proposed Interactive Visualization methods that can be analyzed relations between nations in various viewpoints such as period, issue using total 5211 of the UN General Assembly voting data.For this research, we devised a similarity matrix between nations and developed two visualization method based similarity matrix. The first one is Network Graph Visualization that can be showed relations between nations which participated in the vote of the UN General Assembly like Social Network Graph by year. and the second one is Proximity based Circular Visualization that can be analyzed relations between nations focus on one nation or Changes in voting patterns between nations according to time. This study have a great signification. that's because we proposed Proximity based Circular Visualization methods which merged Line and Circle Graph for network analysis that never tried from other cases of studies that utilize conventional voting data and made it. We also derived co-operatives of each visualization through conducting a comparative experiment for the two visualization. As a research result, we found that Proximity based Circular Visualization can be better analysis each node and Network Graph Visualization can be better analysis patterns for the nations.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.18
no.10
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pp.23-37
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2013
In this paper, the proposed movie recommender system constructs trust network, which is similar to social network, using user's trust information that users explicitly present. Recommendation on items is performed by using relation degree between users and information of recommended item is provided by a visualization method. We discover the hidden relationships via the constructed trust network. To provide visualized recommendation information, we employ Freebase which is large knowledge base supporting information such as movie, music, and people in structured format. We provide three visualization methods as the followings: i) visualization based on movie posters with the number of movies that user required. ii) visualization on extra information such as director, actor and genre and so on when user selected a movie from recommendation list. iii) visualization based on movie posters that is recommended by neighbors who a user selects from trust network. The proposed system considers user's social relations and provides visualization which can reflect user's requirements. Using the visualization methods, user can reach right decision making on items. Furthermore, the proposed system reflects the user's opinion through recommendation visualization methods and can provide rich information to users through LOD(Linked Open Data) Cloud such as Freebase, LinkedMDB and Wikipedia and so on.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.10
no.1
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pp.47-54
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2022
We analyze and compare the structure of the networks of Netflix, Disney+, and OCN, which are forerunners in OTT market, on Twitter. This study employs NodeXL pro as a visualization software package for social network analysis. As a result of the comparison with values of Vertices, Connected Components, Average Geodesic Distance, Average Betweenness Centrality, and Average Closeness Centrality. Netflix has comparative advantages at Vertices, Connected Components, and Average Closeness Centrality, OCN at Average Geodesic Distance, and Disney+ at Average Betweenness Centrality. Netflix has a more appropriate social network for influencer marketing than Disney+ and OCN. Based on the analysis results, the purpose of this study is to explain the structural differences in the social networks of Netflix, Disney+, and OCN in terms of influencer marketing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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