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.
Visualized information platforms through building information modeling (BIM) such as virtual reality (VR) and augmented reality (AR) improves the efficiency of architectural information exchange. Despite that, less effort has been directed to evaluate the effectiveness of different BIM visualization platforms for architectural design review. This study fills these gaps and compares three BIM visualization tools for reviewing diverse architectural review factors and technology acceptance degree. Three main BIM visualization tools, which are desktop-based, virtual reality-based and augmented reality-based, were employed and different architectural review factors and user's technology acceptance degree was measured. As a result, VR and AR environment showed better visual presentation than desktop environment during design review. In terms of the technology acceptance level, VR and AR environments have received higher ratings compared to desktop environments. The detailed findings provide guidelines for participants and researchers involved in design review process to selectively adopt VR and AR system to various architectural design review components.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1093-1099
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2022
The number of buildings is increasing day by day. The next logical footstep is tackling challenges regarding scarcity of resources and sustainability, as well as shifting focus on existing building structures to renovate and retrofit. Many existing old and heritage buildings lack documentation, such as building models, despite their necessity. Technological advances allow us to use virtual reality, augmented reality, and mixed reality on mobile platforms in various aspects of the construction industry. For these purposes, having a BIM model or high detail 3D model is not always necessary, as a simpler model can serve the purpose within many mobile platforms. This paper streamlines a framework for generating a lightweight 3D model for mobile platforms. In doing so, we use an existing structure's site survey data for the foundation data, followed by mobile VR implementation. This research conducted a pilot study on an existing building. The study provides a process of swiftly generating a lightweight 3D model of a building with relative accuracy and cost savings.
In this study, a hardware-independent software scheme is proposed to visualize biomedical signals such as an electrocardiogram(ECG) and their relevant diagnostic features in a real-time mode. To minimize the dependency on a specific hardware units and to maximize software portability into the different hardware platforms, objected-oriented visualization codes are implemented by Visual C++ MFC(Microsoft Fundamental Classes) with the integration of ActiveX modules.
기상레이더의 발전과 더불어 국내외적으로 정밀한 기상레이더를 이용한 토네이도, 돌발홍수 등의 돌발적인 기상현상에 대한 기상데이터 분석 및 기상현상 예측 기술 등의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그에 반해 레이더 자료에 대한 시각화 및 표출 방법에 대한 관심이 증가하고 있지만, 현재까지의 기상과 관련한 각 국가 기관 등에서는 단순히 표출된 레이더영상을 GIS 데이터에 사상하여 해석하는 데 급급한 실정이다. 본 논문은 저고도에서 일어나는 국지성, 기습성 기상변화를 관측하고 효과적으로 대응하기 위해, 시 공간적고해상도를 갖는 기상레이더로부터 관측된 데이터 자료를 효과적으로 표현하기 위해 다양한 GIS 플랫폼에서 서비스할 수 있는 고해상도 기상관측 데이터의 표현 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 기상레이더로부터 획득된 데이터를 이용하여 래스터 및 벡터 형태의 고해상도 자료구조로 변환하여 GIS 플랫폼 상에서 정확한 좌표위치와 고도에 직관적으로 인지할 수 있도록 하기 위한 방법을 제시하였다. 실험결과 GIS 플랫폼과 융합된 고해상도 기상데이터를 이용함으로써 돌발성 기후변화, 국지성 폭우, 토네이도 등의 정확한 위치와 고도 등의 정보를 포함하여 기상상황을 직관적으로 인지하고, 상세히 분석할 수 있는 것을 확인하였다.
This study aimed to grasp the perceptions and trends in fashion platforms and fashion smart factories using big data analysis. As a research method, big data analysis, fashion platform, and smart factory were identified through literature and prior studies, and text mining analysis and network analysis were performed after collecting text from the web environment between April 2019 and April 2021. After data purification with Textom, the words of fashion platform (1,0591 pieces) and fashion smart factory (9750 pieces) were used for analysis. Key words were derived, the frequency of appearance was calculated, and the results were visualized in word cloud and N-gram. The top 70 words by frequency of appearance were used to generate a matrix, structural equivalence analysis was performed, and the results were displayed using network visualization and dendrograms. The collected data revealed that smart factory had high social issues, but consumer interest and academic research were insufficient, and the amount and frequency of related words on the fashion platform were both high. As a result of structural equalization analysis, it was found that fashion platforms with strong connectivity between clusters are creating new competitiveness with service platforms that add sharing, manufacturing, and curation functions, and fashion smart factories can expect future value to grow together, according to digital technology innovation and platforms. This study can serve as a foundation for future research topics related to fashion platforms and smart factories.
In the fourth industrial revolution era, various commercial smart platforms for smart system implementation are being developed and serviced. However, since most of the smart platforms have been developed for general purposes, they are difficult to apply / utilize because they cannot satisfy the requirements of real-time data management, data visualization and data storage of smart factory system. In this paper, we implemented an open source based smart manufacturing big data platform that can manage highly efficient / reliable data integration for the diagnosis diagnostic system of manufacturing robots.
Journal of information and communication convergence engineering
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제15권3호
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pp.170-174
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2017
Nowadays, people share and discuss scientific papers on social media such as the Web 2.0, big data, online forums, blogs, Twitter, Facebook and scholar community, etc. In addition to a variety of metrics such as numbers of citation, download, recommendation, etc., paper review text is also one of the effective resources for the study of scientific impact. The social media tools improve the research process: recording a series online scholarly behaviors. This paper aims to research the huge amount of paper reviews which have generated in the social media platforms to explore the implicit information about research papers. We implemented and shown the result of text mining on review texts using R language. And we found that Zika virus was the research hotspot and association research methods were widely used in 2016. We also mined the news review about one paper and derived the public opinion.
This paper presents the visualization method of the KAIST interactive bicycle simulator. The simulator consists of two bicycles of 6 DOF and 4 DOF platforms, force feedback handlebars and pedal resistance systems to generate motion feelings; a real-time visual simulator, a HMD and a beam projection system; and a 3D sound system. The system has an integrating control network with the server-client network structure for multiple simulators. The visual simulator generates dynamic images in real-time while communicating with other modules of the simulator. The operator of the simulator can have realistic visual experience of riding on a velodrome or through the KAIST campus, while being able to watch the other bicycle with an avatar.
Multi-omics data is difficult to interpret due to the heterogeneity of information by the volume of data, the complexity of characteristics of each data, and the diversity of omics platforms. There is not yet a system for interpreting to visualize research data on environmental diseases concerning environmental harmful substances. We provide MEE, a web-based visualization tool, to comprehensively explore the complexity of data due to the interconnected characteristics of high-dimensional data sets according to exposure to various environmental harmful substances. MEE visualizes omics data of correlation between omics data, subjects and samples by keyword searches of meta data, multi-omics data, and harmful substances. MEE has been demonstrated the versatility by two examples. We confirmed the correlation between smoking and asthma with RNA-seq and Methylation-Chip data, it was visualized that genes (P HACTR3, PXDN, QZMB, SOCS3 etc.) significantly related to autoimmune or inflammatory diseases. To visualize the correlation between atopic dermatitis and heavy metals, we selected 32 genes related immune response by integrated analysis of multi-omics data. However, it did not show a significant correlation between mercury in blood and atopic dermatitis. In the future, should continuously collect an appropriate level of multi-omics data in MEE system, will obtain data to analyze environmental substances and diseases.
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