정적, 동적 Big Data를 위한 직관적 정보시각화 시스템 설계

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 정보시각화 중 Aesthetic Visualization 기법을 응용한 시각화를 목표로, Big 데이터를 분 석하는 시각화 방법과 직관적 인터페이스 개발을 한다.
대표적인 콘텐츠 생태계인 아마존닷컴의 텍스트 기반 자료인 서적, 그리고 비텍스트의 멀티미디어의 콘텐츠 분석을 위해 기존에 연구 콘텐츠 추천 기법은 사용자의 유사 성향 분석, 콘텐츠 자체에 대한 분석 등에 주를 이루었다. 이러한 콘텐츠 분석은 거대 데이터(Big Data)일 수록 콘텐츠의 비선형적 숨겨진 의미 발견에 약점을 보인다. 이를 보완하기 위한 기법으로 Aesthetic Visualization을 중심으로 노이즈 자체에 담겨진 정제되지 않은 정보를 표출하는 시각화 방법론을 개발하고 그 효과를 검증 할 필요가 있다. 비슷한 특성의 거대 데이터인 역사 사료, 소셜 네트워크 역시 연구의 대상으로 삼고자 한다.　본 연구자는 과거 비사실적 렌더링에서 축적한 인지심리를 기반으로 한 심미판단 기법과, 거대 데이터 시각화 연구에서 축적된 심미적 시각화와 분석법을 통합하여, 예술적 요소와 첨단 공학을 융합한, 정보의 효율적인 전달을 추구한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study is developing Intuitive Data Visualization System for Big Data. The main recommendation scheme are ‘users of the similar propensity analysis’ and ‘analysis of the content itself for books (text based data from Amazon.com) and multimedia (non-text contents). If data more bigger, those kinds of content analysis show weakness from finding the hidden meaning of the non-linear content. To correct this weakness, the visualization method which is showing unrefined information must be developed and verified with aesthetic visualization. Also similar Big Data such as historical source and Social Network will be a subject of this study.　The researcher of this project seeks the efficient delivery of information which is combined artistic elements and advanced technology through the aesthetic decision method based on recognition psychology accumulated in nonphotorealistic rendering and the aesthetic visualization analysis method from research of Big Data visualization.