• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제3권1호
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• pp.49-55
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• 2005

This study is to suggest a visualization technique to display the relations of associated data in an optimal way when trying to display the whole data on a limited space by dealing with a large amount of data with linked information. For example, if you track an IP address through several steps and display the data on a screen, or if you visualize the human gene information on a 3-dimensional space, then it becomes even easier to understand the data flow in such cases. In order to simulate the technique given in this study, the given algorithm was applied to a large number of nodes made in a random fashion to optimize the data and we visually observed the result. According to the result, the technique given in this study is more efficient than any previous method in terms of visualization and utilizing space and allows to more easily understand the whole structure of a node because it consists of sub-groups.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제11권3호
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• pp.465-474
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• 2004

Data visualization is the automation process and the discovery process to data sets in an effort to discover underlying information from the data. It provides rich visual depictions of the data. It has distinct advantages over traditional data analysis techniques such as exploring the structure of large scale data set both in the sense of number of observations and the number of variables by allowing great interaction with the data and end-user. We discuss the principles of data visualization and evaluate the characteristics of various tools of visualization according to these principles.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제16권3호
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• pp.421-428
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• 2009

범주형 자료의 시각화에서 범주가 많지 않은 경우에는 기존의 Hayashi의 수량화 제3방법을 이용하여 두변수의 범주들 사이의 연관성에 대한 시각화를 구할 수 있다. 그러나, Hayashi방법은 큰 빈도의 범주들보다 작은 빈도의 범주들을 두드러지게 수량화하므로 결과가 불안정하다는 문제점이 있다 (허명회와 이용구, 2006). 이 연구의 목적은 범주수가 "큰" 두 범주형 변수 R과 C에 대하여 각 변수 벌주들 사이의 연관성을 살펴보기 위한 시각화 방법을 제안하는 데 있다. 이를 위하여 우리는 2개 변수군 수치형 자료를 시각화하는 방법으로 제안된 허명회 등 (2007)의 PLS 시각화 방법을 범주형 자료에 적용하고자 한다. 즉, 범주형 변수 R과 C의 범주들 각각을 0/1로 더미 코드화하여 각각 R개와 C개의 범주군으로 변환한 다음 허명회 등 (2007)에서 제시한 PLS 시각화 방법을 적용하고자 한다. 이러한 방법은 Hayashi 수량화 방법의 문제점을 해결할 수 있을 뿐만 아니라 행변수와 열변수 각각이 여러 개의 범주형 변수들의 집합인 변수군의 경우에도 확대 적용 가능하다. 순치 예로서 German Credit 자료에서 10개 금융관련 변수의 34개 범주를 R로 간주하고 10개 사회인구적 변수의 46개 범주를 C로 간주하여 새 방법론을 적용해 보인다.

• 한국가시화정보학회지
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• 제1권2호
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• pp.58-70
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• 2003

Meteorological data contains observation and numerical weather prediction model output data. The computerized analysis and visualization of meteorological data often requires very high computing capability due to the large size and complex structure of the data. Because the meteorological data is frequently formed in multi-variables, 3-dimensional and time-series form, it is very important to visualize and analyze the data in 3D spatial domain in order to get more understanding about the meteorological phenomena. In this research, we developed interactive 3-dimensional visualization techniques for visualizing meteorological data on a PC environment such as volume rendering, iso-surface rendering or stream line. The visualization techniques developed in this research are expected to be effectively used as basic technologies not only for deeper understanding and more exact prediction about meteorological environments but also for scientific and spatial data visualization research in any field from which three dimensional data comes out such as oceanography, earth science, and aeronautical engineering.

• International Journal of Air-Conditioning and Refrigeration
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• 제15권4호
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• pp.156-162
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• 2007

Flow visualization experiments were conducted for two louver arrays having large louver pitch ratio ($L_p/F_p=1.0$ and 1.4). Flow efficiencies and critical Reynolds numbers were obtained from the data, and were compared with existing correlations. The correlations failed to predict the present flow efficiency data adequately; some correlation overpredicted the data, while others underpredicted the data. Large louver pitch ratio of the present model, which is outside of the applicable range of the correlations may partly be responsible. The critical Reynolds numbers obtained from the present flow visualization data were in close agreement with those obtained from the heat transfer tests on actual flat tube heat exchangers. Existing correlations on the critical Reynolds number generally overpredicted the present data.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제21권1호
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• pp.54-61
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• 2023

The family tree is one of the key elements of humanities classics research and is very important for accurately understanding people or families. In this paper, we introduce a method for automatically generating a family tree using information on interpersonal relationships (IIPR) from the Korean Classics Database (KCDB) and visualize interpersonal searches within a family tree using data-driven document JavaScript (d3.js). To date, researchers of humanities classics have wasted considerable time manually drawing family trees to understand people's influence relationships. An automatic family tree builder analyzes a database that visually expresses the desired family tree. Because a family tree contains a large amount of data, we analyze the performance and bottlenecks according to the amount of data for visualization and propose an optimal way to construct a family tree. To this end, we create an n-ary tree with fake data, visualize it, and analyze its performance using simulation results.

• 한국CDE학회논문집
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• 제2권1호
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• pp.11-18
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• 1997

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.

• 응용통계연구
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• 제29권6호
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• pp.1061-1075
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• 2016

본 논문에서는 고차원 대용량 자료의 시각화에서 발생할 수 있는 문제점들을 살펴보고 이에 대하여 개발된 방법들에 대하여 논의하였다. 고차원 자료의 경우 2차원 공간상에 표현하기 위하여 중요 변수를 선택해야하며 다양한 시각적 표현 속성과 다면화 방법을 이용하여 좀 더 많은 변수들을 표현할 수 있었다. 또한 관심있는 뷰를 보이는 낮은 차원을 찾는 사영추정방법을 이용할 수 있다. 대용량 자료에서는 점들이 겹쳐지는 문제점을 흩트림과 알파 블렌딩 등을 이용하여 해결할 수 있었다. 또한 고차원 대용량 자료의 탐색을 위하여 개발된 R 패키지인 tabplot과 scagnostics, 그리고 대화형 웹 그래프를 위한 다양한 형태의 R 패키지들을 살펴보았다.

• 경영정보학연구
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• 제5권1호
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• pp.49-60
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• 2003

본 연구의 목적은 현재 심각한 사회 및 경제 문제로 대두되고 있는 보험사기를 효과적으로 적발하기 위하여, visualization 데이터마이닝 tool을 실제 사례에 적용하여 그 타당성을 검증하는데 있다. 이를 위하여 최근 가장 효과적인 visualization 데이터마이닝 tool로 인정되고 있는 i2사의 Analyst's Notebook을 활용하여 대량의 보험금 청구 자료로부터 보험사기의 혐의가 가는 거래를 찾고, 이를 근거로 보첩사기의 혐의를 입증하는 일련의 과정을 검토하였다. 그 결과 visualization 데이터마이닝 tool이 대량의 보험금 청구 자료에서 혐의가 가는 거래를 찾는 단순한 예측의 수준을 넘어, 관련 범죄를 추적하여 체계적, 계획적으로 기획된 보험사기단을 추적해내는 성과를 올렸다. 따라서 보험사기 둥과 같은 부정거래나 범죄 행위를 적발하는 데는 visualization 데이터마이닝 tool이적합한 것으로 판명되었다.

• 한국HCI학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.1-8
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• 2008

본 논문에서는 미세 규모 대기 환경 모니터링 시스템 Airscope[3]의 가상현실 기반 시각화 시스템인 VRSMS(VR-based Sensor Management System)을 소개 한다. 가상현실 기반 시각화 방법을 이용해 대기 환경 정보를 시각화함으로써 시민 등의 비전문가들이 직관적으로 대기 환경 정보를 인지할 수 있고 사용자가 원하는 정보를 보다 쉽게 취득할 수 있도록 가상공간 내부에 설치된 센서를 직접 조작할 수도 있다. 사용자 요구에 맞춘 동적 시각화를 위해 대기 환경 데이터와 조작 및 시각화 기법을 분리하였고 이는 시스템 내부 데이터에 대한 일관된 접근 방법을 제공하여 새로운 시각화 기법의 추가가 용이하다. 동적 시각화 기법 중의 하나로 복수의 소형 디스플레이를 연결하여 대형 디스플레이 시스템을 구축하였으며 이는 단일 대형 디스플레이 시스템에 비해 저렴한 비용으로 공공장소 등에서 다수의 사용자가 보다 쉽게 대기 환경 정보를 취득할 수 있게 한다.