This paper presents a real-time collaborative system for distributed design. The aim of the system is to provide designers with a virtual workspace where they can collaborate and exchange their design knowledge in distributed environment. The system consists of two subsequent modules. One is for the visualization of design data including CAD data, documents, images, and the other is real-time collaboration module. They make it possible for distributed designers to review the design data collaboratively and to share their design knowledge. The system was implemented by using the Internet protocols such as TCP/IP and IP multicast on the peer-to-peer based network. An example is presented and discussed to validate the proposed system.
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.
메타컴퓨팅 시스템은 분산된 컴퓨팅 자원들과 가시화 장비들을 통합하여 사용자가 편리하고 신속하게 작업을 처리할 수 있게 해 주는 환경이다. 본 연구에서는 전산유체역학(CFD : Computational Fluid Dynamics) 프로그램 개발자들을 위한 메타컴퓨팅 시스템을 개발하였다. 본 시스템에서 사용자는 프로그램을 컴퓨팅 자원에 분산시키고 분산환경에서 컴파일 할 수 있으며 프로그램구조에 적합한 컴퓨팅 자원에서 그 결과를 동영상을 통하여 얻을 수 있다. 본 연구에서는 다음과 같이 두 가지 연구를 수행하였다. 전산유체역학 프로그램의 구조를 이용한 자원선정에 대한 연구, 요소시스템 통합연구. 컴퓨팅 자원 선정을 위해 전산유체역학 프로그램의 구조적인 특징을 이용하였고 실시간 가시화를 위하여 기존의 가시화 도구를 수정하여 통합하였다.
본 논문에서는 2019년 12월부터 2020년 7월까지 약 8개월간 유통되었던 코로나19와 관련된 뉴스데이터를 이용하여 일자 및 지역별로 단어에 대한 빈도를 구하고, 결과를 활용하여 코로나19 환자에 대한 현황 데이터와의 상관관계를 시각화하였다. 뉴스데이터는 한국언론진흥재단에서 운영하고 있는 뉴스 빅데이터 시스템 '빅카인즈'에서 수집된 데이터를 활용하였다. 본 논문에서 제안하는 시각화 시스템은 지역과 기간을 선택하면 분석한 결과를 이용하여 전체 지역 대비 선택한 지역의 뉴스 빈도수, 선택한 지역의 주요 키워드, 주요 키워드의 지역별, 일자별 변화 등을 보여 주고 있다. 이러한 시각화를 통하여 이전에 발생하였던 사건에 대해 주요 키워드와 코로나19 확진자 및 감염자 추이를 확인할 수 있다.
Increased competitive challenges are forcing companies to find better ways to bring their applications to market faster. Distributed development environments can help companies improve their time-to-market by enabling parallel activities. Although, such environments still have their limitations in real-time communication and real-time collaboration during the product development process. This paper describes a web-based collaborative framework which has been developed to support the decision making on a 3D design developing process. The paper describes 3D design file for the discussion that contains all relevant annotations on its surface and their visualization on the user interface for design changing. The framework includes a native CAD data converting module, 3D data based real-time communication module, revision control module for 3D data and some sub-modules such as data storage and data management. We also discuss some raised issues in the project and the steps underway to address them.
3D 프린팅 기술을 이용하여 광섬유가 내장된 임베디드 센서 구조물을 제조하였으며, 광주파수 반사 산란광 측정법 기반의 분포 센서 기술을 이용하여 대상 구조물에 인가된 스트레인 분포를 측정하였다. 측정된 분포 데이터는 대상 구조물 형상에 실시간 대입하여 3차원 시각화 표현하였다.
대용량 볼륨 데이터로부터 연속적인 고화질 영상을 생성하는 것은 공학이나 자연과학 분야에서 중요한 연구주제이다. 최신 가시화 기법을 이용해 고해상도데이터의 시각적 영상 정보를 효과적으로 보여줌으로써 데이터에 내재된 유용한 정보의 분석을 돕는 소프트웨어의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 관측, 예측을 통해 구축된 지구환경 데이터를 효과적으로 분석, 표출하기 위해 클라이언트-서버기반의멀티플랫폼가시화시스템을설계했다.클러스터로구성된가시화서버는병렬/분산 처리를 통해 데이터를 클라이언트에게 전달하고, 클라이언트는 다양한 플랫폼에서 구동되도록 개발되었다. 개발된 클라이언트는 멀티 터치, 센서를 통해 직관적인 구동이 가능하고, 영상기반조명 기법의 적용으로 사실적인 렌더링을 지원한다.
현재 대부분의 소셜 네트워크 서비스에 대한 시각화방법들은 네트워크 자료를 시각화하여 표현하는 것에만 중점을 두고 있으며, 기하급수적으로 증가하는 소셜 네트워크의 빅데이터 처리에 대한 계산량 및 효율적인 처리속도는 전혀 고려하지 않고 있다. 본 논문은 소셜 네트워크의 사용자 노드 간의 계층 관계를 사용자 중심으로 시각화하는 클라우드 기반의 방법을 제안한다. 제안방법은 퍼지를 이용하여 소셜 네트워크 노드의 계층 관계를 표현함으로써 사용자의 사회관계를 직관적으로 이해할 수 있으며, 소셜 네트워크에서의 사용자들의 중심 역할 관계를 쉽게 파악할 수 있다. 또한 클라우드 기반의 하둡(hadoop)과 하이브(hive)를 이용하여 시각화 알고리즘을 분산병렬 처리함으로써 소셜 네트워크의 빅데이터를 신속히 처리할 수 있다.
본 논문은 고화질 과학적 가시화의 표출을 위해 개발된 iTABLE 테이블탑 타일드 디스플레이 시스템을 설명한다. iTABLE 시스템은 기존의 프로젝션 기반의 단일 디스플레이로 구성된 테이블탑 시스템들과 비교하여 고해상도 자료 가시화 및 공유에 적합하며 테이블 위에서 상호작용적인 가시화의 그룹 인터랙 션과 분산 협업 가시화를 지원한다. 본 논문에서는 먼저 테이블탑 디스플레이 및 타일드 디스플레이 시 스템과 과학적 가시화에 활용된 관련 연구들을 살펴보고, iTABLE 시스템의 설계 및 구현과 iTABLE을 위한 미들웨어와 적외선 카메라 기반의 탠저블 인터페이스를 활용한 사용자 인터랙션의 지원에 대해서 설명한다. 그리고 iTABLE 시스템의 활용을 위해 개발한 고해상도 과학적 가시화 응용프로그램 사례들을 논하고 결론과 추후 연구에 대해 설명한다.
Due to the recent advancement of networking and high-performance computing technologies, scientists can easily access large-scale data captured by scientific measurement devices through a network, and use huge computational power harnessed on the Internet for their analyses of scientific data. However, visualization technology, which plays a role of great importance for scientists to intuitively understand the analysis results of such scientific data, is not fully utilized so that it can seamlessly benefit from recent high-performance and networking technologies. One of such visualization technologies is SAGE (Scalable Adaptive Graphics Environment), which allows people to build an arbitrarily sized tiled display wall and is expected to be applied to scientific research. In this paper, we present a multi-application controller for SAGE, which we have developed, in the hope that it will help scientists efficiently perform scientific research requiring high-performance computing and visualization. The evaluation in this paper indicates that the efficiency of completing a comparison task among multiple data is increased by our system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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