This paper proposes a CAE data translation and visualization technique that can verify time-varying continuous analysis simulation in a virtual reality (VR) environment. In previous research, the use of CAE analysis data has been problematic because of the lack of any interactive simulation controls for visualizing continuous simulation data. Moreover, the research on post-processing methods for real-time verification of CAE analysis data has not been sufficient. We therefore propose a scene graph based visualization method and a post-processing method for supporting interoperability of continuous CAE analysis data. These methods can continuously visualize static analysis data independently of any timeline; it can also continuously visualize dynamic analysis data that varies in relation to the timeline. The visualization system for continuous simulation data, which includes a CAE middleware that interfaces with various formats of CAE analysis data as well as functions for visualizing continuous simulation data and operational functions, enables users to verify simulation results with more realistic scenes. We also use the system to do a performance evaluation with regard to the visualization of continuous simulation data.
New statistical methods are ended to analyzed data in a multi-scale way. Some multi-scale extensions of stand methods, including novel visualization using dynamic graphics are proposed. These tools are used to explore non-standard structure in internet traffic data.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권6호
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pp.959-969
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2009
결정나무는 데이터마이닝에서 데이터를 분류하는 기법으로 가장 많이 사용되고 있으며, 데이터 탐색 소프트웨어 DAVIS에서는 동적 기능을 사용하여 데이터 시각화를 하는 것이 가능하다. 본 논문에서는 동적 데이터 분석의 기본 원리와 이를 결정나무에 적용하는 방법을 소개하고, 생성되는 동적 결정나무의 효율성과 유용성을 실제 데이터를 사용하여 분석한다.
This study, utilizing several features about plane figures covered in the current secondary curriculum of mathematics and reviewing two solutions to cube duplication problem presented by Menaechmus, proving the solution by Nicomedes and visualizing solutions based on Apollonius' 'Conics' by medieval Islam geometricians such as Ab$\bar{u}$ Bakr al-Haraw$\bar{i}$, AbAb$\bar{u}$ J$\acute{a}$far al-Kh$\bar{a}$zin, Nas$\bar{i}$r al-D$\bar{i}$n al-T$\bar{u}s\bar{i}$, Y$\bar{u}$suf al-Mu'taman ibn H$\bar{u}$d, introduce to teachers and students in the field where the question of cube duplication problem comes from and which solving method has developed it and suggests new methods for visualization using dynamic geometry program as well so that the contents reviewed can be used in the filed. The solving methods to cube duplication problem in this paper are very creative and increase the practicality, efficiency and value of Mathematics, and provide students and teachers with the opportunities to reconfirm the importance and beauty of basic knowledge in the secondary geometry in the process of visualization of drawing figures using dynamic geometry program.
본 논문에서는 조영증강 초음파영상의 분석과정에서 육안판별의 한계를 극복하기 위한 파라미터 가시화기법을 소개하고, 이 과정에서 영상의 왜곡과 노이즈를 보정하기 위한 방법론을 제시한다. 초음파영상에서 조영제의 전이형태에 대한 동적패턴은 간질환 진단에서 의미있는 파라미터가 되는데, 전이시간 정보와 조영증강 패턴을 정적인 단일영상으로 표현함으로써 급속도로 진행되는 동영상에서 정확한 정보를 효과적으로 판별할 수 있게 한다. 진단파라미터 데이터의 신뢰도를 저하시키는 요인으로 호흡에 의한 흔들림현상과 마이크로 버블에 의한 노이즈를 들 수 있다. 이에 대한 대안으로 영상의 움직임추적을 위한 다단계 알고리즘과 마르코프 랜덤 필드 모델에 기반한 영상개선기법을 제안한다. 실제 임상데이터를 사용한 실험결과를 통하여, 제안된 방법의 유용성을 실험적으로 고찰한다.
This research is devoted to investigate Omar Khayyām's geometric solution for the cubic equation using conic sections in the Medieval Islam as a useful alternative connecting logic geometry with analytic geometry at a secondary school. We also introduce Omar Khayyām's 25 cases classification of the cubic equation with all positive coefficients. Moreover we study 6 cases with 4 terms of 25 cubic equations and in particular we reinterpret geometric methods of solving in 2015 secondary Mathematics curriculum and visualize them by means of dynamic geometry software.
단백질 상호작용 네트워크는 어떤 단백질들 간에 상호 작용 관계가 있는지를 네트워크 형태로 나타낸 것이며 단백질 상호작용을 발견하거나 분석하는 것은 생명 공학에서 중요한 연구분야이다. 본 논문에서는 방대한 단백질 상호작용 데이터를 유전자 온톨로지와 연계한 시각화를 통하여 효과적으로 직관을 얻을 수 있는 효율적인 단백질 상호작용 네트워크 분석시스템을 다룬다. 단백질 상호작용 네트워크는 데이터 양이 매우 방대하기 때문에 이를 효율적으로 분석하는 방법과 효과적인 시각화 기법이 요구된다. 본 연구에서는 이를 위하여 동적이고 상호작용 가능한 그래프와 관심 노드와 그 주변 노드를 표시하며 점진적으로 탐색할 수 있는 컨텍스트 기반 탐색 기법을 도입하였다. 이 밖에도 특화된 기능으로써 단백질 상호작용과 유전자 온톨로지 간의 빠르고 자유로운 상호참조 기능과 최소 공통 조상을 사용한 유전자 온톨로지 분석 기능 등을 지원한다. 인터페이스 측면에서는 상호참조 기능을 효과적으로 사용하게 하기 위하여 유전자 온톨로지 그래프와 단백질 상호작용의 시각화 결과를 2차원 윈도우로 나란히 보여주는 인터페이스를 디자인 하였다.
This study reports on the effective way of displaying dynamic formant information on F1-F2 space. Conventional ways of F1-F2 space (different name of vowel triangle or vowel rectangle) have been used for investigating vowel characteristics of a speaker or a language based on statistics of the F1 and F2 values, which were computed by spectral envelope search method. Those methods were dealing mainly with the static information of the formants, not the changes of the formant values (i.e. dynamic information). So a better way of investigating dynamic informations from the formant values of speech signal is suggested so that more convenient and detailed investigation of the dynamic changes can be achieved on F1-F2 space. Suggested method used visualization of static and dynamic information in overlapped way to be able to observe the change of the formant information easily. Finally some examples of the implemented display on some cases of the continuous vowels are shown to prove the usefulness of suggested method.
빅데이터 시대로 진입하게 되면서 전 세계적으로 생산 및 공유되어지는 무수한 양의 데이터를 활용하고자 하는 노력이 곳곳에서 이루어지고 있다. 특히, 이러한 데이터와 발전된 기술을 통해 국토와 도시 공간에서 일어나는 현상들을 분석함으로써 기존의 전통적 방식에서 보여주지 못하던 새로운 정보를 제공 할 수 있는 가능성과 이에 대한 기대가 커지고 있다. 따라서 기존의 틀을 넘어서는 정보의 구득 방식, 활용 및 전달을 위한 과학적이고 효과적인 방법과 수단이 필요하며 이를 공공의 의사결정의 지원수단으로 활용하려는 노력도 함께 요구된다. 이 연구는 국토도시계획지원(planning support)의 한 수단으로 공간 빅데이터의 동태적 시각화 모형의 개발과 실증적용에 주요한 목적을 두고 수행하였다. 주요한 내용은 다음과 같다. 첫째, 데이터 시각화의 개념과 의미와 함께 계획지원 또는 의사결정에서의 공간 빅데이터 시각화의 적용이 가지는 효용성을 살펴보고 시사점을 고찰하였다. 둘째, 공간 빅데이터 동태적 시각화 모형을 개발하고, 제주도를 대상으로 실증적용을 수행하였다. 도시 공간의 현황 파악과 문제 해결을 지원하기 위한 데이터의 시각화 자체는 새로운 것은 아니다. 그러나 빅데이터와 새로운 시각화 툴을 활용할 경우 기존의 방식과는 차별되는 결과를 도출할 수 있다. 본 연구는 위와 같은 내용을 바탕으로 향후 계획지원을 위한 데이터 시각화의 활용성을 체계적으로 검토하고, 이를 확대하기 위한 방안을 구축하는데 필요한 시사점을 제시하였다.
본 연구는 서울 수도권의 지하철 교통망에서 승객들의 흐름을 찾아 시각화 방법을 제안하고 주요 업무지역의 출퇴근 승객 흐름을 분석한다. 지하철 승객 흐름은 대용량 시공간 데이터로서 일반적인 통계적 분석으로는 그 흐름의 본질을 분석하기가 매우 어렵다. 그러나 승객의 흐름을 시공간상에 역동적으로 시각화하여 보여주면 직관적인 분석이 가능할 뿐만 아니라 통행흐름의 특성을 보다 효과적으로 파악할 수 있다. 지하철 승객들의 대용량 교통카드 트랜잭션 데이터베이스로부터 제안된 방법으로 승객 흐름을 찾아 지하철 교통망의 각 링크의 흐름을 다양한 방법으로 시각화하여 주요 업무지역에서의 통행 행태를 직관적으로 분석하였다. 그 결과로 서울의 중심업무지역들과 지하철 노선과의 연관성이 매우 높고, 세 주요 중심업무지역들의 하루 지하철 승객흐름 양상에 뚜렷한 차이가 있음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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