최근에 비즈니스 인텔리전스 분야에서 비주얼 애널리틱스의 중요성이 강조되고 있다. 비즈니스 인텔리전스 관점에서 비주얼 애널리틱스는 다양한 관점의 비즈니스 관련 정보를 인터랙티브한 형태로 시각화함으로써 의사결정에 유용한 인사이트들을 획득하는 것을 목표로 한다. 본 논문에서는 트리맵을 이용하여 비즈니스 프로세스 수행자들간의 업무공유 관계들을 시각화하는 방법을 제안한다. 업무공유 관계는 비즈니스 프로세스의 특정 단위 업무에 공통적으로 참여하는 두 수행자간에 형성되는 연결 관계로서, 프로세스 기반 조직의 구조 및 행동 패턴을 이해하는 데에 중요한 요소이다. 이를 위해, 비즈니스 프로세스의 기본적인 계층적 정보와 수행자간 업무공유 관계를 트리맵의 형태로 나타내는 시각화 도구를 설계 및 구현하였다. 최종적으로 XPDL (XML Process Definition Language) 프로세스 모델을 이용한 실행 예제를 통해 시각화 도구의 유용성을 검증하였다.
교육 현장에서 감정은 기억, 학습 성취, 동기부여에 있어 핵심적으로 중요한 요인으로 알려져 있다. 본 연구에서는 초등학교 아동들을 대상으로 감정적 개입(emotional engagement)을 촉진하기 위해 기능성 게임을 학습 현장에서 활용할 수 있는지를 확인해보고자 하였다. 이를 위해 영어 학습용 기능성 게임 '워드 콜렉트리안'을 이용하여 탐색 연구를 진행하였다. 워드 콜렉트리안은 인터액션을 통한 단어의 동적 시각화와 맥락 영상의 제시를 통한 상황 인지, 완성된 단어의 배치를 통한 단어에 대한 애착 고취 등을 활용하여 아동들이 감정적으로 영단어 학습에 효과적으로 개입할 수 있도록 설계하였다. 1차 프로토타입을 활용한 기초 실험 결과 워드 콜렉트리안이 학습 효과와 감정 개입의 효과를 모두 불러일으킬 수 있는 가능성이 있음을 확인할 수 있었다.
컴파일러와 언어구현 교과목은 컴퓨터과학 교과과정에서 오랫동안 중요한 주제로 인식되어 왔다. 그것은 컴파일러에 관한 지식이 프로그래밍 언어와 시스템을 이해하는 데에 중요한 역할을 할 뿐 아니라, 컴파일러 기술이 많은 응용 영역에서 활용될 수 있기 때문이다. 그러나 제한된 자원과 시간적 제약 때문에 컴파일러 기술을 효과적으로 전달하기 위해서는 많은 노력이 필요하다. 본 논문에서는 교육용 컴파일러 개발환경인 Edu-IDEC을 이용한 컴파일러 수업모형을 제시한다. Edu-IDEC는 로봇 플랫폼에서의 컴파일러 개발환경으로서, 컴파일러 제작도구, 레퍼런스 컴파일러, 구문트리 시각화도구, 목적언어 시각화 도구, 로봇제어기, 그리고 로봇시뮬레이터 등의 기능이 있으며, 이클립스 플러그인 기반으로 동작한다. 그리고 제시된 모형을 실제 수업에 적용하여 그 평가결과를 제시한다.
현재 위피 응용프로그램을 개발하기 위한 저작도구는 코드 작성의 편의성이 부족하고, 시각화를 배제한 문법 중심의 프로그래밍 도구가 대부분이다. 이로 인해 위피 응용프로그램 개발 시 개발자가 전체 개발과정에 걸쳐서 직접 코딩하여 개발하고 있다. 본 논문에서는 위피 응용프로그램을 신속하고 용이하게 개발 할 수 있는 절차로써 위피API의 상위레벨(High level) 컴포넌트를 그래픽 컨트롤로 시각화하고, 이를 이용하여 시스템에서 제공한 모바일 레이아웃에 개발자가 쉽게 디자인한 후, UI 명세 언어와 소스 코드로 생성 해주는 과정을 거치는 개발 방안을 제시한다. 이를 위하여 위피 Jlet의 UI 명세 언어인 JIML(Jlet Interface Markup Language)을 제안하고, 제안한 JIML로부터 위피 Jlet의 UI와 관련된 위피 코드로의 생성을 위한 변환 규칙을 제시한다. 또한 위의 개발 과정을 자동으로 처리하는 시스템을 구현하였다. 구현한 시스템은 위피 비즈니스 프로그램 개발 시 효율성을 제공하고, 빠른 개발이 가능하도록 도와준다.
ISO 15926 is an international standard for the sharing and integration of plant lifecycle information. Plant design data consist of logical configuration, equipment specifications, 2D piping and instrument diagrams (P&IDs), and 3D plant models (shape data). Although 3D computer-aided design (CAD) data is very important data across the plant lifecycle, few studies on the exchange of 3D CAD data using ISO 15926 have been conducted so far. For this, we analyze information requirements regarding plant 3D design in the process industry. Based on the analysis, ISO 15926 templates are defined for the representation of constructive solid geometry (CSG) - based 3D design data. Since system environments for 3D CAD modeling and Semantic Web technologies are different from each other, we present system architecture for processing and visualizing plant 3D design data in the Web Ontology Language (OWL) format. Through the visualization test of ISO 15926-based 3D design data for equipment with a prototype system, feasibility of the proposed method is verified.
This paper presents a novel approach to design evaluation of portable consumer electronic (PCE) products using augmented reality (AR) based tangible interaction and functional behavior simulation. In the approach, the realistic visualization is acquired by overlaying the rendered image of a PCE product on the real world environment in real-time using computer vision based augmented reality. For tangible user interaction in an AR environment, the user creates input events by touching specified regions of the product-type tangible object with the pointer-type tangible object. For functional behavior simulation, we adopt state transition methodology to capture the functional behavior of the product into a markup language-based information model, and build a finite state machine (FSM) to controls the transition between states of the product based on the information model. The FSM is combined with AR-based tangible objects whose operation in the AR environment facilitates the realistic visualization and functional simulation of the product, and thus realizes faster product design and development. Based on the proposed approach, a product design evaluation system has been developed and applied for the design evaluation of various PCE products with highly encouraging feedbacks from users.
As human beings spend more time indoors, and with the growing complexity of indoor spaces, more focus is given to indoor spatial applications and services. 3D topological networks are used for various spatial applications that involve navigation indoors such as emergency evacuation, indoor positioning, and visualization. Manually generating indoor network data is impractical and prone to errors, yet current methods in automation need expensive sensors or datasets that are difficult and expensive to obtain and process. In this research, a methodology for semi-automatically generating a 3D indoor topological model based on IndoorGML (Indoor Geographic Markup Language) is proposed. The concept of Shooting Point is defined to accommodate the usage of omnidirectional images in generating IndoorGML data. Omnidirectional images were captured at selected Shooting Points in the building using a fisheye camera lens and rotator and indoor spaces are then identified using image processing implemented in Python. Relative positions of spaces obtained from CAD (Computer-Assisted Drawing) were used to generate 3D node-relation graphs representing adjacency, connectivity, and accessibility in the study area. Subspacing is performed to more accurately depict large indoor spaces and actual pedestrian movement. Since the images provide very realistic visualization, the topological relationships were used to link them to produce an indoor virtual tour.
The purpose of this study was to develop an infographic-based STEAM program for high school students and test its effectiveness. In this study, we converged high school 'art' education with 'Korean language' and 'mathematics.' The program was divided into four phases. The effectiveness of the program was analyzed by conducting matched pair t-test for 377 students at a girl's high school in Seoul before and after the program. The study found that the students' self-concept on mathematics and their attitude towards choosing science and engineering career showed significant increases after the program. By connecting high school courses through data visualization based on cognitive information design, findings from this study suggest that our infographic-based STEAM program should be implemented more frequently at high schools.
This study develops textile pattern design ideas created through the visualization of music. Methods of auditory and synesthesia were employed to analyze various attributes of popular music genres and appoint language image, shape image, and color image to obtain their interrelationships. This study provides data that can be used to express emotional images on textile print pattern designs. This research used different genres of popular music as stimuli. The language image was extracted and introduced to the overall color scheme; in addition, the color image was verified. The analysis of the color image was executed by applying it with the color set image scale of I.R.I colors. Then, the color image of the target genre of popular music was examined and analyzed through a color tone system. The preference in shape image was realized through visual images based on basic principles of points, lines, and sides composition; subsequently, an analysis of the emotional image of popular music followed. An examination of the emotional images of different popular music genres have led to the discovery that language image, color image, and shape image all share a common emotional image. There was also a realization that similarity and interrelationship exists in language, color, and shape images experienced by listening to popular music.
한국어는 자음과 모음과 같은 음소 단위의 발음은 고정되어 있고 표기에 대응하는 발음은 변하지 않기 때문에 외국인 학습자가 쉽게 접근할 수 있다. 그러나 단어와 어구, 문장을 말할 때는 음절과 음절의 경계에서 소리의 변동이 다양하고 복잡하며 표기와 발음이 일치하지 않기 때문에 외국어로서의 한국어 표준 발음 학습은 어려운 면이 있다. 그러나 영어 같은 다른 언어와 달리 한국어의 표기와 발음의 관계는 논리적인 원리에 따라 예외 없이 규칙화 할 수 있는 장점이 있으므로 발음오류에 대해 체계적인 분석이 가능한 것으로 여겨진다. 본 연구에서는 오류 발음과 표준 발음의 차이를 컴퓨터 화면상의 상대적 거리로 표현하여 시각화하는 모델을 제시한다. 기존 연구에서는 발음의 특징을 단지 컬러 또는 3차원 그래픽으로 표현하거나 입과 구강의 변화하는 형태를 애니메이션으로 보여 주는 방식에 머물러 있으며 추출하는 음성의 특징도 구간의 평균과 같은 점 데이터를 이용하는데 그치고 있다. 본 연구에서는 시계열로 표현되는 음성데이터의 특성 및 구조를 요약하거나 변형하지 않고 직접 이용하는 방법을 제시한다. 이를 위해서 딥러닝 기법을 토대로 자기조직화 알고리즘과 variational autoencoder(VAE) 모델 및 마코브 확률모델을 결합한 확률적 SOM-VAE 기법을 사용하여 클러스터링 성능을 향상시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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