• 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.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.69-77
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• 2016

최근에 비즈니스 인텔리전스 분야에서 비주얼 애널리틱스의 중요성이 강조되고 있다. 비즈니스 인텔리전스 관점에서 비주얼 애널리틱스는 다양한 관점의 비즈니스 관련 정보를 인터랙티브한 형태로 시각화함으로써 의사결정에 유용한 인사이트들을 획득하는 것을 목표로 한다. 본 논문에서는 트리맵을 이용하여 비즈니스 프로세스 수행자들간의 업무공유 관계들을 시각화하는 방법을 제안한다. 업무공유 관계는 비즈니스 프로세스의 특정 단위 업무에 공통적으로 참여하는 두 수행자간에 형성되는 연결 관계로서, 프로세스 기반 조직의 구조 및 행동 패턴을 이해하는 데에 중요한 요소이다. 이를 위해, 비즈니스 프로세스의 기본적인 계층적 정보와 수행자간 업무공유 관계를 트리맵의 형태로 나타내는 시각화 도구를 설계 및 구현하였다. 최종적으로 XPDL (XML Process Definition Language) 프로세스 모델을 이용한 실행 예제를 통해 시각화 도구의 유용성을 검증하였다.

• 감성과학
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• 제9권spc3호
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• pp.209-224
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• 2006

트리구조로 명명되는 '위계'는 정보의 구조를 드러내 보이고 복잡성을 감소시킬 수 있기 때문에 시각화하는데 매우 유용한 자원이다. 본 연구는 멀티미디어 환경에서 위계의 개념을 적용한 정보 시각화 방식에 대해 고찰하였고 나아가 그것이 정보 찾기 활동에서 사용자태스크 유형과 어떻게 연계되는지를 파악하고 그 활용 가능성을 탐색하였다. 본 연구에서는 트리맵(Treemap), 하이퍼볼릭(Hyperbolic), 콘트리(Cone Tree), 관심도트리(Degree-Of-Interest Tree)의 4가지 정보위계 표출방식을 적용 사례별로 고찰하고 그 활용상의 장단점을 '시각적 재현 측면'과 '사용자 조작 측면'으로 나누어 제안하였다. 또한 각각의 정보위계 표출방식에서 사용자 정보 찾기 활동과 결부된 '핵심 지원 태스크'와 '주요 관련 지원 태스크'가 무엇인지를 구체적으로 제안하였다. 본 연구를 통한 주요 발견 점은 첫째, 사용자의 정보 찾기 활동과 결부된 주요 지원 태스크는 전체를 총괄적으로 조망하기, 관심 있는 대상을 확대해서 보기, 관심 없는 대상을 걸러내기, 특정 대상에 대한 세부적인 디테일 정보 얻기, 정보 객체 사이의 관계 파악하기, 발생한 이벤트의 히스토리를 유지하기, 수집된 정보를 추출하고 발췌하기 등이다. 둘째, '트리맵'은 사용자에게 전체 정보 그룹에 대한 총체적 의미 파악이 용이하도록 만들기 위해서 각각의 정보 노드의 색상과 크기를 다르게 적용시키는 방식을 핵심지원 태스크로 적용하고 있다. '하이퍼볼릭'과 '관심도트리'는 사용자가 선택한 특정 정보 노드를 중심으로 전체 정보 그룹을 재편성시키거나 의미의 중요도에 따라 각각의 노드 크기에 비례 개념을 적용시키는 기능을 핵심적으로 지원하고 있다. '콘트리'는 정보에 접근한 사용자 로그파일을 발췌하고 분석하여 정보 관리자가 전체 정보 패턴을 분류하고 조직화시킬 수 있도록 하고 있다. 결론적으로 멀티미디어디자인 환경에서 정보위계 표출방식은 정보의 시각적 재현이라는 차원을 넘어 사용자의 정보 찾기 행위와 관련하여 사용자 조작의 다양한 기능적 욕구를 반영하고 있음을 본 연구를 통해 파악할 수 있었다.

• 국제학술발표논문집
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• The 1th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.1036-1041
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• 2005

Treemaps, a space filling visualization technique, displays a massive data set of hierarchical data interactively on a single computer screen by mapping it to a matrix of rectangles. It allows users to visually inspect and manipulate data to find new relationships or discrepancies that are to difficult to find using traditional techniques. This paper applies treemaps to the evaluation of highway project bids, which contain hundreds or thousands of elements arranged in a hierarchical structure. Through a case study, treemaps are shown to be a potentially effective tool for bid evaluation by both contractors and State or Federal highway officials.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.21-28
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• 2009

This paper proposes RCBT(Reduced Compact Binary trie) to correct faults of CBT (Compact Binary trie). First, in the case of CBT, a compact structure was tried for the first time, but as the amount of data was increasing, that of inputted data gained and much difficulty was experienced in insertion due to the dummy nodes used in balancing trees. On the other hand, if the HCBT realized hierarchically, given certain depth to prevent the map from increasing onthe right, reached the depth, the method for making new trees and connecting to them was used. Eventually, fast progress could be made in the inputting and searching speed, but this had a disadvantage of the storage space becoming bigger because of the use of dummy nods like CBT and of many tree links. In the case of RCBT in this thesis, a capacity is increased by about 60% by completely cutting down dummy nods.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.11-19
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• 2007

본 논문에서는 CB 트라이와 HCB 트라이의 단점을 보완한 RCB 트라이를 제안한다. 먼저 CB 트라이의 경우 처음으로 축약된 구조를 시도하였으나 데이터의 양이 증가함에 따라 트리의 균형을 맞추기 위해 사용되는 더미노드들로 인해 삽입에 상당한 어려움을 가지고 있다. 반면 계층적으로 표현한 HCB트라이는 map이 오른쪽으로 증가하는 것을 막기 위해 일정 깊이를 주어 깊이에 다다르면 새로운 트리를 만들어 연결시키는 방법을 이용하였다. 결과적으로 입력과 검색 속도를 상당히 빠르게 진전시킬 수 있었으나 CB트라이와 마찬가지로 더미노드를 사용하고 여러 트리의 링크를 사용하기 때문에 저장공간이 커지는 단점을 안고 있다. 본 논문에서 제안한 RCB트라이는 더미노드를 완전히 없애 treemap을 약 35%정도 줄일 수 있었고 HCB트라이에 비해 전체 색인의 크기를 절반으로 줄였다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.109-122
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• 2014

현재 우리는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, 이하 SNS) 상에서 수많은 데이터를 만들어 내고 있다. 특히, 모바일 기기와 SNS의 결합은 과거와는 비교할 수 없는 대량의 데이터를 생성하면서 사회적으로도 큰 영향을 미치고 있다. 이렇게 방대한 SNS 데이터 안에서 사람들이 많이 이야기하는 이슈를 찾아낼 수 있다면 이 정보는 사회 전반에 걸쳐 새로운 가치 창출을 위한 중요한 원천으로 활용될 수 있다. 본 연구는 이러한 SNS 빅데이터 분석에 대한 요구에 부응하기 위해, 트위터 데이터를 활용하여 트위터 상에서 어떤 이슈가 있었는지 추출하고 이를 웹 상에서 시각화 하는 트위터이슈 트래킹 시스템 TITS(Twitter Issue Tracking System)를 설계하고 구축 하였다. TITS는 1) 일별 순위에 따른 토픽 키워드 집합 제공 2) 토픽의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화 3) 토픽으로서의 중요도를 점수와 빈도수에 따라 Treemap으로 제공 4) 키워드 검색을 통한 키워드의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화의 기능을 갖는다. 본 연구는 SNS 상에서 실시간으로 발생하는 빅데이터를 Open Source인 Hadoop과 MongoDB를 활용하여 분석하였고, 이는 빅데이터의 실시간 처리가 점점 중요해지고 있는 현재 매우 주요한 방법론을 제시한다. 둘째, 문헌정보학 분야뿐만 아니라 다양한 연구 영역에서 사용하고 있는 토픽 모델링 기법을 실제 트위터 데이터에 적용하여 스토리텔링과 시계열 분석 측면에서 유용성을 확인할 수 있었다. 셋째, 연구 실험을 바탕으로 시각화와 웹 시스템 구축을 통해 실제 사용 가능한 시스템으로 구현하였다. 이를 통해 소셜미디어에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝하여 데이터 분석을 통한 의미 있는 정보를 제공하는 실제적인 방법을 제시할 수 있었다는 점에서 주요한 의의를 갖는다. 본 연구는 JSON(JavaScript Object Notation) 파일 포맷의 1억 5천만개 가량의 2013년 3월 한국어 트위터 데이터를 실험 대상으로 한다.