정적, 동적 Big Data를 위한 직관적 정보시각화 시스템 설계

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 정보시각화 중 Aesthetic Visualization 기법을 응용한 시각화를 목표로, Big 데이터를 분석하는 시각화 방법과 직관적 인터페이스 개발을 목표로 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 검증할 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.