In this study, define the concept of spatial big data and special feature of spatial big data, examine information visualization methodology for increase the insight into the data. Also presented problems and solutions in the visualization process. Spatial big data is defined as a result of quantitative expansion from spatial information and qualitative expansion from big data. Characteristics of spatial big data id defined as 6V (Volume, Variety, Velocity, Value, Veracity, Visualization), As the utilization and service aspects of spatial big data at issue, visualization of spatial big data has received attention for provide insight into the spatial big data to improve the data value. Methods of information visualization is organized in a variety of ways through Matthias, Ben, information design textbook, etc, but visualization of the spatial big data will go through the process of organizing data in the target because of the vast amounts of raw data, need to extract information from data for want delivered to user. The extracted information is used efficient visual representation of the characteristic, The large amounts of data representing visually can not provide accurate information to user, need to data reduction methods such as filtering, sampling, data binning, clustering.
The purpose of this study is to empirically and practically verify the applicability of visualization data mining tool in detecting real-word insurance frauds that are now emerged as one of the most serious problems socially and economically. For the verification, Analyst's Notebook by i2, which has been known as the most effective visualization data mining tool, was adopted. With Analyst's Notebook, fraud-probable insurance transactions from a very large insurance claims are selected and then substantiation for insurance frauds are attempted. The results show that Analyst's Notebook not only detects insurance fraud transactions from a vast number of insurance claims, but is also able to pinpoint organized crime group by associating one fraud transaction to another fraud transaction. Therefore, it is safe to conclude that visualization data mining is very effective in detecting false transactions and crime behaviors including insurance fraud.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.39
no.4
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pp.89-104
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2005
This article identifies an emerging research paradigm and monitors the changes in digital preservation area using CiteSpace, a Java application which supports visual exploration with knowledge discovery in bibliographic databases. 74 articles on digital preservation field covering the time period from 1990-2005 were extracted from Web of Science. According to the result of analysis, core knowledge domains in digital preservation are technical preservation strategies, information network and preservation system, knowledge management and electronic government.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.6
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pp.68-76
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2023
Nowadays, the power of data analytics in general and visual data analytics, in particular, have been proven to be an important area that would help development in any domain. Many well-known IT services best practices have touched on the importance of data analytics and visualization and what it can offer to information technology service management. Yet, little research exists that summarises what is already there and what can be done to utilise further the power of data analytics and visualization in this domain. This paper is divided into two main parts. First, a number of IT service management tools have been summarised with a focus on the data analytics and visualization features in each of them. Second, interviews with five senior IT managers have been conducted to further understand the usage of these features in their organisations and the barriers to fully benefit from them. It was found that the main barriers include a lack of good understanding of some visualization design principles, poor data quality, and limited application of the technology and shortage in data analytics and visualization expertise.
Information Feature Visualization integrates the traditional information retrieval techniques and visualization techniques and reduces the time and effort from searching for requested information by promoting apprehension from the wide and various internet information. It's used to understand the related information tendency by supporting the statistic materials for retrieved results. It's useful to catch a tendency regarding information over the search process. Recently, by increasing interest in the information visualization in the library system, The research about various visualization technology and searching system has been developed by many researchers. So, to describe systematically and visually the feature of information, we'll make the element of information visualization uniform by various views and suggest paradigm renewing retrieval technology using information outlining techniques by developing search tool to improve apprehension about information and navigate more easily among information. We can improve user's apprehension about search information and search more usefully.
GIS can only be applied to certain areas by storing format. It is subordinate to a system when displaying geographic information data. It is therefore inevitable for GIS to use GML that supports efficient usage of various geographic information data and interoperability for integration and sharing. The paper constructs VisualGML that translates currently-used geographic information such as DXF (Drawing Exchange Format), DWG (DraWinG), or SHP (Shapefile) into GML format for visualization. VisualGML constructs an integrated map pre-process module, which filters geographic information data according to its tag and properties, to provide the flexibility of a mobile device. VisualGML also provides two major GIS services for the user and administrator. It can enable visualizing location search. This is applied with a 3-Layer POI structure for the user. It has trace monitoring visualization through moving information of mobile devices for the administrator.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.27
no.1
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pp.147-162
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2017
With the advent of various services and devices in the change of IT environment, increasing the complexity of the data, and increasing scale of IT, Many organizations are experiencing the difficulty of analyzing and processing with a large amounts of data for security situations awareness. Therefore, propose the enhancement of security situational awareness through visualization in order to solve the problems of slow response and security situational awareness in organizational risk management. In this paper, we selected the evaluation factors and alternatives for effective visualization by considering user type, situational awareness step, and information visualization attributes through various studies on visualization. And established AHP layer model. Based on this, by using the AHP method for solving the problem of multi-criteria decision making, by calculating the factors for effectively visualizing and the importance of alternative by factor, try to propose a visualization method that can improve the effectiveness of the security situational awareness according to the purpose of visualization and the type of user.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.28
no.6
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pp.1313-1325
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2017
Economic statistics such as GDP, consumer prices, balance of payments, and unemployment rates are regularly measured over time. One of the best way to understand economic statistics is to visualize economic statistics as a picture. This makes it easier to grasp patterns of economic statistics and to communicate with users. The web technologies and the visualization tools make it possible to create dynamic and interactive visualization of economic statistics. Statistics Korea and the Bank of Korea provide various data visualization relating to official statistics such as infographics and dynamic charts. This paper presents an overview of visualization of Statistics Korea and the Bank of Korea. It also discusses a future direction to explore the visualization of Korean economic statistics.
Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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2003.10a
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pp.27-29
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2003
정보화시대의 발전과 더불어 우리 일상생활에 친숙하게 다가온 기술 중의 하나가 지리정보시스템(Geographical Information System: GIS)이다. GIS는 공간(지표, 지하, 해양 등)상에 분포하고 있는 정보에 대해 여러 종류의 세밀한 지도를 이용하여 효율적으로 사용자에게 제공하여 관리하는 종합정보기술이다. 통계 데이터 중에는 지리정보를 가지고 있는 경우가 상당히 많다. 하지만 지리정보를 갖는 통계 데이터의 탐색적 자료분석(Exploratory Data Analysis)을 위한 Visualization 기법에 대해서는 별로 연구된 바가 없다. 본 논문에서는 GIS를 위한 벡터맵(vector map)의 간단한 제작방법과 GIS의 개발방법, 그리고 탐색적 자료분석을 위한 Visualization기법을 소개한다.
In this paper, we suggest an information retrieval visualization tool using the knowledge representation method. Information retrieval visualization tool suggested in this paper is designed to automatically extract retrieval intention using user's search history data and visualize extracted retrieval intention in the knowledge representation method structure. A psychological knowledge representation methodology was adopted for schema for retrieval intention representation and its effectiveness has been proved through the behavioral experiments. Result of experiment revealed that information retrieval visualization tool has been improved approximately 39% in user satisfaction compared to existing retrieval method, suggesting a measure to solve re-retrieval problem in the process of information retrieval.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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