Kim, Nayoung;Park, Herin;He, Ningning;Lee, Hyeon Young;Yoon, Sukjoon
Genomics & Informatics
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제10권4호
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pp.263-265
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2012
We developed a user-friendly, interactive program to simultaneously cluster and visualize omics data, such as DNA and protein array profiles. This program provides diverse algorithms for the hierarchical clustering of two-dimensional data. The clustering results can be interactively visualized and optimized on a heatmap. The present tool does not require any prior knowledge of scripting languages to carry out the data clustering and visualization. Furthermore, the heatmaps allow the selective display of data points satisfying user-defined criteria. For example, a clustered heatmap of experimental values can be differentially visualized based on statistical values, such as p-values. Including diverse menu-based display options, QCanvas provides a convenient graphical user interface for pattern analysis and visualization with high-quality graphics.
In this study, 3-dimensional virtual visualization was performed for a rapid and accurate analysis of sea bottom topography, The visualization was done through the extracted data using the developed program and the generated data using the gridding method. The data extraction program was developed with AutoLISP programming language and this program was able to extract the needed sample bathymetry data from the electronic sea chart systematically as well as effectively. The gridded bathymetry data were generated by the interpolation or extrapolation method from the spatially-irregular sample data. As the result of realization for the 3-dimensional virtual visualization, it was shown a proper feasibility in the analysis of the sea bottom topography to determine the route of submarine cable burial.
컴퓨팅 기술의 발전으로 빅 데이터 시대가 도래하게 되어 우리는 주변의 수많은 데이터와 생활하고 있다. 초등학생들도 예외는 아니다. 따라서 초등학교부터 데이터 처리하는 것을 학습하는 것이 매우 중요하다. 초등학생들은직관적인 사고를 하기 때문에 데이터를 바로 그림으로 표현하는 데이터 시각화가 중요한 학습 요소이다. 본 연구에서는 초등학생들이 생활 속의 데이터를 시각화해 봄으로써 이것이 정보 처리 역량에 얼마나 효과적인지를 연구한다. 초등학교 3학년 학생들에게 데이터 시각화 도구를 이용하여 8차시의 데이터를 조직화하고, 시각화한 후에, 상호작용의 절차를 체험하는 것으로 데이터 시각화 프로그램을 개발하였다. 개발한 프로그램을 7개 학급에 186명의 학생들에게 적용하고 수업 전과 수업 후 지식정보처리 역량 요소를 평가하였다. 사전·사후 검사를 실시한 결과 지식정보처리 역량에 유의미한 차이가 있었다. 따라서 본 연구에서 개발한 데이터 시각화 프로그램은 효과가 있다.
최근 정보 기술의 성장에 따라 디지털, 데이터, 인공지능 리터러시와 같은 다양한 리터러시에 대한 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는, 빅데이터 분석에서 필수적이고, 일상생활 모바일 앱에서도 다양하게 쓰이는 데이터 시각화에 초점을 두고 있으며, 데이터 시각화 활용 능력을 측정하는 데이터 시각화 리터러시 평가 체계에 대해서 다룬다. 2016년에 개발된 영문형 데이터 시각화 활용 능력을 측정하는 평가 체계(VLAT, Visualization Literacy Assessment Test)에 대해서 설명하고, 한국형에 맞춰 개발한 K-VLAT 평가 체계를 소개한다. K-VLAT은 국내 사용자의 맥락에 맞춰 12개의 시각화와 53개의 문항을 웹서비스를 통해 제공한다. 또한, 데이터 시각화 리터러시의 연구 방향을 이해하기 위해서, 영문형 VLAT을 참조한 79건의 논문을 분석하였다. 연구 목적을 4개의 대분야 및 11개의 소분야로 분류하였으며, 데이터 시각화 리터러시와 관련한 인지, 체계에 대한 확장, 교육과의 연계, 사용자 중심형 대시보드 개발 및 효과 평가 등에 활용되고 있다. 이에 따른 K-VLAT의 향후 활용 방안에 대해서 논의한다.
Since too much information has been generated, it became very difficult to find out valuable and necessary information. In order to deal with the problem of information overload, the taxonomy for information visualization techniques has been based upon visualized shapes such as tree map, fisheye view and parallel coordinates, so that it was difficult to choose the right representation technique by data characteristics. Therefore, this study was designed to introduce a new taxonomy for the information visualization by data characteristics which defined by space (3D vs. multi-dimensions), time (continuous vs. discrete), and relations of data (qualitative vs. quantitative). To verify the new taxonomy, forensic data which were generated to investigate the culprit of network security was used. The result showed that the new taxonomy was found to be very efficient and effective to choose the right visualized shape for forensic data for network security. In conclusion, the new taxonomy was proven to be very helpful to choose the right information visualization technique by data characteristics.
Journal of information and communication convergence engineering
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제3권1호
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pp.49-55
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2005
This study is to suggest a visualization technique to display the relations of associated data in an optimal way when trying to display the whole data on a limited space by dealing with a large amount of data with linked information. For example, if you track an IP address through several steps and display the data on a screen, or if you visualize the human gene information on a 3-dimensional space, then it becomes even easier to understand the data flow in such cases. In order to simulate the technique given in this study, the given algorithm was applied to a large number of nodes made in a random fashion to optimize the data and we visually observed the result. According to the result, the technique given in this study is more efficient than any previous method in terms of visualization and utilizing space and allows to more easily understand the whole structure of a node because it consists of sub-groups.
In this paper, our effort to apply 3-D Virtual Reality system for stereoscopic visualization of mesh data on the web is briefly described. This study is an extension of our previous and on-going research efforts to develop an automatic grid generation program specialized for wing mesh, named as eGWing. The program is developed by using JAVA programming language, and it can be used either as an application program on a local computer or as an applet in the network environment. In this research advancing layer method(ALM) augmented by elliptic smoothing method is used for the structured grid generation. And to achieve a stereoscopic viewing capability, two graphic windows are used to render its own viewing image for the left and right eye respectively. These two windows are merged into one image using 3D monitor and the viewers can see the mesh data visualization results with stereoscopic depth effects by using polarizing glasses. In this paper three dimensional mesh data visualization with stereoscopic technique combined with 3D monitor is demonstrated, and the current achievement would be a good start-up for further development of low-cost high-quality stereoscopic mesh data visualization system which can be shared by many users through the web.
Qis 이미지 스프래드쉬트(Qis Image Spreadsheet) 환경은 멀티기가 바이트-다차원 멀티 미디어 데이터집합(multi-dimensional multimedia datasets)들의 비쥬얼라이제이션(visualization)을 수행하는데 매우 효과적이다. Qis는 프레임스택(framestack)을 이용하여 많은 양의 멀티미디어 데이터들을 집약적으로 압축하고 3차원 구조로 빠르게 구성할 수 있을 뿐 아니라 효과적으로 관리할 수 있다. 과학분야의 다양한 실험을 통해서도, Qis가 각 프레임 (frame)의 빠른 랜더링(rendering), 2-D 및 3-D그래픽 디스플레이, 다차원 데이터집합의 분석 등을 수행할 수 있는 우수한 상호작용 비쥬얼 툴(interactive visual browsing tool)임을 입증하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권2호
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pp.749-766
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2021
Cyber powers around the world are conducting cyber information-gathering activities in cyberspace, a global domain within the Internet-based information environment. Accordingly, it is imperative to obtain the latest information through the cyber intelligence preparation of the battlefield (IPB) process to prepare for future cyber operations. Research utilizing the cyber battlefield visualization method for effective cyber IPB and situation awareness aims to minimize uncertainty in the cyber battlefield and enable command control and determination by commanders. This paper designed architecture by classifying cyberspace into a physical, logical network layer and cyber persona layer to visualize the cyber battlefield using BGP archive data, which is comprised of BGP connection information data of routers around the world. To implement the architecture, BGP archive data was analyzed and pre-processed, and cyberspace was implemented in the form of a Di-Graph. Information products that can be obtained through visualization were classified for each layer of the cyberspace, and a visualization method was proposed for performing cyber IPB. Through this, we analyzed actual North Korea's BGP and OSINT data to implement North Korea's cyber battlefield centered on the Internet network in the form of a prototype. In the future, we will implement a prototype architecture based on Elastic Stack.
The voyage data is very important for safety of ships, and duty being effectuated by the installation of voyage data record (VDR) on ships. VDR is a black-box, and it contains 14 kinds of voyage data as text. But it is not easy to understand when the accident happened because voyage data is saved as complicated texts. User interface (UI), analysis, visualization system, which works for assist to gather information about situation of accident, was developed. It will be possible to develop onboard ship monitoring and voyage prediction system by the VDR visualization system's development in near future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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