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스토리텔링에 기반을 둔 데이터 시각화 유형에 관한 연구
장유희(Yuhee Jang),신용태(Yongtae Shin) 한국IT서비스학회 2016 한국IT서비스학회 학술대회 논문집 Vol.2016 No.춘계
빅데이터 시대로 진입이 가속화 되며, 수많은 데이터 안에서 유의미한 데이터를 발굴하고 정보수용자에게 직관적이고 효율적으로 정보를 전달하는 방법이 필요로 된다. 따라서 본 논문에서는 스토리텔링을 내용과 전달목적에 따라 두 가지 유형으로 나누고, 데이터 시각화에 적합한 인포메이션 스토리텔링을 기준으로 선택하였다. 이 기준에 따라 정보선택형 시각화와 스토리형 시각화방안으로 나눈 후 이를 정의하였다. 기존의 데이터 시각화 분류체계와 본 논문에서 제시한 분류체계를 알아보았다. 기존 분류체계는 데이터 타입을 기준으로 하였으나, 전달 목적과 내용에 중점을 둔 스토리텔링이라는 새로운 데이터 시각화의 기준을 제시하고자 한다.
GPS 이동 궤적과 관심지점 정보를 이용한 시맨틱 궤적 생성 기법
장유희 ( Yuhee Jang ),이주원 ( Juwon Lee ),임효상 ( Hyo-sang Lim ) 한국정보처리학회 2015 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.22 No.1
모바일 환경에서 사용자의 GPS 궤적은 위치기반서비스(Location Based Service)에서 새로운 자원으로써 활용되고 있다. 위치기반서비스의 확장을 위해 단순히 사용자의 위치를 지도에 표시하는 것뿐만 아니라 사용자들이 위치했던 장소들이 내포하고 있는 의미를 발견해 내는 것이 필요하다. 이를 위해 최근 사용자의 위치정보에 관심지점(POI: Point of Interest)의 정보를 결합하여 시맨틱 궤적 (Semantic Trajectory)을 생성하고 분석하는 연구들이 진행되고 있다. 이러한 기존연구의 경우 시맨틱 궤적을 생성하기 위해, 사용자의 GPS 궤적과 POI 의 면적 정보(polygon)가 겹칠 경우를 찾아내서 이를 시맨틱 궤적으로 생성하였다. 하지만 대부분 공개된 POI 정보는 실제 장소들의 면적 정보를 제공하지 않고 좌표(point) 값 만을 제공하기 때문에 기존의 방법으로는 시맨틱 궤적을 생성하지 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 사용자의 GPS 궤적과 POI 의 좌표 값을 이용하여 사용자가 실제 방문했을 것으로 예상되는 POI 를 추정하고 이를 시맨틱 궤적으로 생성해 내는 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 GPS 궤적의 속력 정보를 사용하여 사용자가 정지했었던 구간을 판별하고, 정지 구간 주변의 POI 밀도에 따라 정지 구간을 영역으로 확장한다. 그리고 영역에 포함된 POI 중 정지 구간과의 거리가 가장 가깝고, 가장 오랜 시간 포함되었던 POI 를 사용자가 방문했던 POI 로 판단한다. 이 방법은 POI 의 면적정보가 없는 제한적인 상황에서도 시맨틱 궤적을 생성할 수 있다는 장점을 가진다.
데이터 공학 : GPS 이동 궤적과 관심지점 정보를 이용한 시맨틱 궤적 생성 기법
장유희 ( Yuhee Jang ),이주원 ( Juwon Lee ),임효상 ( Hyo Sang Lim ) 한국정보처리학회 2015 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.4 No.10
Recently, semantic trajectories which combine GPS positions and POIs(Point of Interests) become more popular in order to expand location based services. To construct semantic trajectories, the existing algorithms exploit the extent information of POIs described as polygons and find overlapping regions between GPS positions and the extents. However, the algorithms are not applicable in the condition where the extent information is not provided such as in Google Map, Naver Map, OpenStreetMap and most of the open geographic information systems. In this paper, we provide a novel algorithm to construct semantic trajectories only with GPS positions and POI points but without POI extents.