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버블 힙: 2 개의 시계열데이터 세트를 사용하는 다차원 시각화 기법
이만재(Manjai Lee),온병원(Byung-Won On) 한국HCI학회 2014 한국HCI학회 학술대회 Vol.2014 No.2
시계열 데이터를 시각화하는 가장 기본적인 방식은 x 축을 시간 축으로 사용하고 y 축을 표현하고자 하는 데이터의 값을 사용하는 선형 그래프이다. 선형 그래프의 경우 하나의 그래프에서 여러 개의 변량을 표시하고자 하면 데이터의 선이 중복되어 그래프의 의미를 파악하기 어렵다. 이러한 문제는 컴퓨터의 인터랙션 기능을 사용해 필요에 따라 데이터를 달리 보여 줌으로 해결할 수 있다. 다차원 시계열 데이터의 경우 시간을 매개로 하여 다른 데이터 세트의 관계를 보여 주는 것이 가능하며 GapMinder 는 이러한 기능을 최대한 활용한 사례이다. GapMinder 의 경우 기본적으로 3 개의 데이터 세트를 사용하며 2 개 데이터 세트를 종합적으로 분석하는 목적에 적합하다. 2 개 차원의 관련성을 보고자 하는 것이 아니라면 분석의 대상이 되는 차원을 하나만 사용하는 버블 힙이라는 새로운 시계열 시각화 기법을 제시한다. The basic technique of time series data visualization is linear graph using x axis and the remaining data for y axis. This technique is not suitable for large number of multi-variate data analysis. Interaction technique can be used to resolve the problem by showing subset of data. For multi-dimensional case, using separate data sets, GapMinder shows its strength to understand the relation between two different data and one additional data for the circle size. It is very powerful technique for comparing time-series data, such as national activity of the world. We propose a new technique called Bubble Heap, which is more suited in case we want to investigate data with less dimension.
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공공데이터에 적합한 다양한 소셜 그래프 비주얼라이제이션 알고리즘 제안
이만재(Manjai Lee),온병원(Byung-Won On) 한국HCI학회 2015 한국HCI학회 논문지 Vol.10 No.1
최근 다양한 공공데이터가 개방되고 있으며, 적절한 데이터 마이닝과 시각화 알고리즘을 통해 일반 시민에게 서비스 되고 있다. 이를 통해 정부와 지방자치단체는 공공 정책의 투명성과 효율성을 널리 알릴 수 있을 뿐 아니라, 일반 사용자들이 개방된 공공데이터를 재가공하여 서비스함으로써 관련 산업의 성장을 이끌고 있다. 공공데이터의 최종 사용자는 일반 시민이기 때문에, 누구나 손쉽게 이해할 수 있도록 공공데이터를 적절히 시각화하는 것이 무엇보다 중요하다. 본 연구에서는 공공데이터 비주얼라이제이션의 중요성을 널리 알리기 위해, 일반 국민이 관심을 가질만한 공공데이터로 UN 회원국의 투표 데이터를 고려한다. 외교와 교육 목적으로 그 활용 가치가 높고 데이터를 쉽게 얻을 수 있는 장점이 있다. 또한 적절한 데이터 마이닝과 시각화 과정을 거친다면, 일반 사용자들이 유엔 회원국 간의 투표성향에 대한 통찰력을 쉽게 얻을 수 있다. 유엔 투표 데이터를 시각화하기 위해서는, 회원국 간의 투표성향 유사도를 측정하고, 이를 바탕으로 소셜 그래프를 구현한다. 그리고 그래프 레이아웃 알고리즘을 적용하여 그래프를 화면에 렌더링 하게 된다. 기존 방법을 이용하여 소셜 그래프를 비주얼라이제이션 할 경우에 그래프의 복잡도가 증가하여 유엔 회원국 간의 투표성향을 파악하는데 큰 어려움이 있다. 이러한 문제를 개선하기 위해, 본 논문에서는 친구 매칭(Friend-Matching), 친구-라이벌 매칭(Friend-Rival Matching), 버블힙(Bubble Heap) 알고리즘들을 차례로 제안한다. 제안된 알고리즘을 바탕으로, 기존 그래프 비주얼라이제이션을 개선하여 일반 사용자들이 손쉽게 유엔 회원국 간의 투표성향과 관련된 특정 패턴이나 통찰력을 얻는데 큰 도움을 줄 것이다. 또한 웹에서 동작하는 프로토타입을 구현하여, 누구나 방문하여 테스트를 할 수 있다. 웹 페이지 주소: http://datalab.kunsan.ac.kr/politiz/un/ Nowadays various public data have been serviced to the public. Through the opening of public data, the transparency and effectiveness of public policy developed by governments are increased and users can lead to the growth of industry related to public data. Since end-users of using public data are citizens, it is very important for everyone to figure out the meaning of public data using proper visualization techniques. In this work, to indicate the significance of widespread public data, we consider UN voting record as public data in which many people may be interested. In general, it has high utilization value by diplomatic and educational purposes, and is available in public. If we use proper data mining and visualization algorithms, we can get an insight regarding the voting patterns of UN members. To visualize, it is necessary to measure the voting similarity values among UN members and then a social graph is created by the similarity values. Next, using a graph layout algorithm, the social graph is rendered on the screen. If we use the existing method for visualizing the social graph, it is hard to understand the meaning of the social graph because the graph is usually dense. To improve the weak point of the existing social graph visualization, we propose Friend-Matching, Friend-Rival Matching, and Bubble Heap algorithms in this paper. We also validate that our proposed algorithms can improve the quality of visualizing social graphs displayed by the existing method. Finally, our prototype system has been released in http://datalab.kunsan.ac.kr/politiz/un/. Please, see if it is useful in the aspect of public data utilization.
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이만재(Manjai Lee) 한국HCI학회 2014 한국HCI학회 학술대회 Vol.2014 No.12
위키피디어는 인터넷 사용자의 집단지성 장점을 활용하여 만든 백과사전이다. 한국어 버전인 위키백과는 영문 위키피디어에 비해 규모와 내용면에서 부족하나 한글로 표기되어 있기에 한글 사용자인 우리 나라에서는 활용가치가 높다. 위키백과의 문서는 위키백과 내의 다른 문서와 링크되어 있다. 이 링크 정보는 문서간 이동에 사용되고 있으나 원래의 목적 외에는 활용되고 있지 않다. 본 논문은 이러한 링크정보를 수집하여 문서간의 연결형태를 보여 줌으로 지식의 연결 형태를 그래프 형태로 볼 수 있도록 한 위키탐험이라는 소프트웨어의 개발과정을 설명한다. 위키탐험에는 위키백과 문서의 특징을 사전 분류하여 인명이나 지명, 사건과 같은 특정분류의 문서만을 선택해서 볼 수 있도록 한다. 위키백과의 특징을 이용하여 문서의 첫 문장만으로 문서의 종류를 구분하는 방법을 사용한다. 그래프의 노드나 에지가 많아져 그래프가 이해하기 어려울 정도로 커질 경우를 대비하여 에지 또는 노드를 줄이는 알고리즘을 제안하였고 프로그램으로 구현하였다. 프로그램 구현은 유니코드 처리 가능하며 사전 기능을 내장하고 있는 파이선 3.4 언어를 사용하였으며 실시간으로 사용자와의 인터랙션이 가능하도록 하였다. Wikipedia is an encyclopedia developed using collective intelligence of internet users. The number of Korean version of Wikipedia articles is small compared to English Wikipedia but Korean Wikipedia is useful for Korean community because it uses the Korean character. Almost all Wikipedia article is linked to other articles through hyperlinks. These link information is however, only used to navigate through other articles. Wikplorer is a program that can visualize the network structure and increase the value of Wikipedia exploration. Using initial part of article, each article is classified by its type, such as people, group, event, or geography. W hen there are too many nodes or edges to visualize the network, heuristics are used to reduce the number of edges or nodes. Wikiplorer has been developed with Python 3.4, which has utf-8 unicode string handling and dictionary features. Wikiplorer provides full human interaction by coding all key function in python code.
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