지하공간통합지도는 보안이 요구되는 기간시설 정보이나 지하공사 현장에서 굴착 공사 시 파열 사고 예방을 위하여 현장에 대한 모든 지하시설물의 정보를 제공하고 있다. 이러한 정보의 제공은 사용자에게 관심대상 이외 추가적인 정보를 제공함으로써 보안 데이터의 정보유출에 대한 위험성을 증가시키는 요인이 된다. 본 논문에서는 현장에서 지하공간통합지도 가시화시 작업자의 관심 대상 지하시설물에 대해서는 전체 가시화를 진행하시만 그렇지 않은 지하시설물은 가시화를 최소화 하여 보안 데이터 정보유출의 위험성을 최소화하는 가시화 필터링을 설계 및 구현하였다. 이를 위하여 관심대상 지하시설물들 각각에 대한 일정거리의 가시화 영역을 생성하고, 이를 공간 합집합 연산을 통해 통합된 가시화 필터를 생성하였다. 지하공간통합지도를 화면에 출력할 때 생성된 필터 정보를 사용하여 필터영역 안에 위치한 객체만 가시화를 하고, 밖에 존재하는 객체는 가시화를 하지 않음으로써 사용자에게 정보제공을 최소화 할 수 있다.
증강현실 기술은 현실 공간의 객체에 가상 정보를 연계 하고 공간적으로 정합 하여 보여 준다. 이러한 정보 가시화 형식은 그만의 특별한 유용성과 한계를 가지고 있고 또한 증강현실 기술에 따른 여러 가지 특별한 요구사항을 가질 수 있다. 본 논문에서는 증강현실이 가지는 고유의 특성에 따라 효과적인 증강정보가 가져야 할 세 가지 덕목, 즉 "자연스러움," "가시성," "지속성"을 제시 하고, 이들을 중심으로 기존의 증강정보 가시화 방법들을 살펴보고, 이 분야에서의 앞으로 나아가야 할 방향을 모색 해 본다.
본 연구에서는 정보시각화의 미학적 작품이 공연 예술로 확장할 수 있는 가능성을 고찰한다. 정보 시각화는 정보의 시각적 전달이라는 기능적 충족 외에 몰입과 상호작용적 특성이 고려되는 관객과의 관계가 더욱 중요지고 있다. 이에 본 논문은 정보시각화의 정보 전달 과정이 하나의 공연으로 확장된다면 관객입장에서 감각적 센소리엄(Sensorium)을 증대 시킬 수 있는 요소를 고려할 필요가 있음을 주장하고자 한다. 이에 벤 루빈(Ben Rubin)과 마크 한센(Mark hansen)의 작품(2001)을 분석하여, 정보시각화 분야의 정보전달이라는 기능적 요소 외에 하이퍼매개(Hypermediacy)를 통한 관객과의 센소리엄을 증대 시키는요소를 고찰해 본다. 공연적 자아(the performing self), 공연적 인터페이스(the performing interface), 극적 패턴(the dramatic pattern)의 3가지 요소가 필요함을 제시하여 관객과의 센소리엄 관계를 탐구한다. 이 글을 통해 정보 시각화에 기반을 둔 미학적 작품들을 공연예술의 관점에서 확장하여 이해하고 해석하는데 기여하고자 한다.
This paper presents an extended scientific visualization for the public over the scientific visualization targeting for scientists. Our scientific visualization pursues both transmission of scientific information and good-looking visuals. First of all, we examine a tendency to produce scientific images that make the public understand science, even though they are not professional scientists. As a result, we can find several cases that actively generate scientific visualizations for the public. Among them, several research institutes possess own production studio. As the production of scientific images is a convergence field combined of art and science, cooperation between artists and scientists is necessary. Therefore, in-depth communication between them is essential at the planning stage. Moreover, continuous feedbacks between two groups in the production stage, the next stage of the planning, make the scientific visualization to perfection. In this paper, we present 2 modeling methods that are easily encountered during producing scientific visualizations and shading and rendering methods for generating photorealistic images. The concept of an extended scientific visualization that we present shows a new vision of the scientific visualization field.
Scientific volume visualization addresses the representation, manipulation, and rendering of volumetric data sets, providing mechanisms for looking closely into structures and understanding their complexity and dynamics. In the past several years, a tremendous amount of research and development has been directed toward algorithms and data modeling methods for a scientific data visualization. But there has been very little work on developing a mathematical volume model that feeds this visualization. Especially, in flow visualization, the volume model has long been required as a guidance to display the very large amounts of data resulting from numerical simulations. In this paper, we focus on the mathematical representation of volumetric data sets and the method of extracting meaningful information from the derived volume model. For this purpose, a B-spline volume is extended to a high dimensional trivariate model which is called as a flow visualization model in this paper. Two three-dimensional examples are presented to demonstrate the capabilities of this model.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권2호
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pp.133-139
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2023
As the old saying goes "a picture is worth a thousand words" data visualization is essential in almost every industry. Companies make Data-driven decisions and gain insights from visual data. However, there is a need to investigate the role of data visualization in human resource management. This review aims to highlight the power of data visualization in the field of human resources. In addition, visualize the latest trends in the research area of human resource and data visualization by conducting a quantitative method for analysis. The study adopted a literature review on recent publications from 2017 to 2022 to address research questions.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권11호
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pp.162-168
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2023
As the old saying goes "a picture is worth a thousand words" data visualization is essential in almost every industry. Companies make Data-driven decisions and gain insights from visual data. However, there is a need to investigate the role of data visualization in human resource management. This review aims to highlight the power of data visualization in the field of human resources. In addition, visualize the latest trends in the research area of human resource and data visualization by conducting a bibliometric analysis. The study adopted a literature review on recent publications from 2017 to 2022 to address research questions.
To address the increase of weather hazards and the emergence of new types of such hazards, an optimization technique for three-dimensional (3D) representation of meteorological facts and atmospheric information was examined in this study as a novel method for weather analysis. The proposed system is termed as "meteorological and air quality information visualization engine" (MAIVE), and it can support several file formats and can implement high-resolution 3D terrain by employing a 30 m resolution digital elevation model. In this study, latest 3D representation techniques such as wind vector fields, contour maps, stream vector, stream line flow along the wind field and 3D volume rendering were applied. Implementation of the examples demonstrates that the results of numerical modeling are well reflected, and new representation techniques can facilitate the observation of meteorological factors and atmospheric information from different perspectives.
This study was conducted to nondestructively estimate the volumetric information of peach and pit and to visualize the 3D information of internal structure from magnetic resonance imaging(MRI) data. Bruker Biospec 7T spectrometer operating at a proton reosonant frequency of 300 MHz was used for acquisition of MRI data of peach. Image processing algorithms and visualization techniques were implemented by using MATLAB (Mathworks) and Visualization Toolkit(Kitware), respectively. Thresholding algorithm and Kohonen's self organizing map(SOM) were applied to MRI data fur region segmentation. Volumetric information were estimated from segemented images and compared to the actual measurements. The average prediction errors of peach and pit volumes were 4.5%, 26.1%, respectively for the thresholding algorithm. and were 2.1%, 19.9%. respectively for the SOM. Although we couldn't get the statistically meaningful results with the limited number of samples, the average prediction errors were lower when the region segmentation was done by SOM rather than thresholding. The 3D visualization techniques such as isosurface construction and volume rendering were successfully implemented, by which we could nondestructively obtain the useful information of internal structures of peach.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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