KR20150013416A - Apparatus for performing data analysis through data visualization and the method thereof - Google Patents

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KR20150013416A
KR20150013416A KR1020140191813A KR20140191813A KR20150013416A KR 20150013416 A KR20150013416 A KR 20150013416A KR 1020140191813 A KR1020140191813 A KR 1020140191813A KR 20140191813 A KR20140191813 A KR 20140191813A KR 20150013416 A KR20150013416 A KR 20150013416A
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김점구
송인수
조윤성
장경용
황진수
유성균
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남서울대학교 산학협력단
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Abstract

The present invention relates to an apparatus and a method for analyzing data by visualizing the data. More specifically, the present invention relates to an apparatus and a method for analyzing data by visualizing the data, in which a plurality of data are visualized and expressed in the form of one image by using N number of triangles, so that numeral data flows and numeral data trends can be totally, delicately, rapidly and intuitively detected and that a new value can be created through the convergence of various fields such as computer, art, information communication regardless of knowledge fields. In detail, a triangular visualization model is configured by using materials, numeric materials, a weighted value, and colors by category, data is selected, and data visualization is performed by refining data through a filter module and a conversion module.

Description

데이터 시각화를 통한 데이터 분석 장치 및 그 방법{APPARATUS FOR PERFORMING DATA ANALYSIS THROUGH DATA VISUALIZATION AND THE METHOD THEREOF}[0001] APPARATUS FOR PERFORMING DATA ANALYSIS THROUGH DATA VISUALIZATION AND THE METHOD THEREOF [0002]

본 발명은 데이터 시각화를 통한 데이터 분석 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 전체적인 데이터 흐름이나 동향을 나타내는 기존의 데이터 시각화 방법과 달리 n개의 삼각형을 이용해 다수의 데이터를 이미지 하나로 시각화하여 표현함으로써 수많은 데이터의 흐름과 동향을 전체적, 세부적으로 신속하고 직관적으로 파악할 수 있고, 학문의 영역을 구분하지 않고 컴퓨터, 미술, 정보통신 등의 분야를 융합하여 새로운 가치를 창조할 수 있는 기술로, 분류별 자료(categorical data), 수치 자료(numeric data), 가중치(weight), 컬러(color)를 이용하여 삼각형 시각화 모형을 구성하고 데이터를 선택 후 필터 모듈(filter module)과 비주얼 변환 모듈(visual transform module)을 통하여 정제되어 보일 수 있는 데이터 시각화를 통한 분석 기법 및 장치에 관한 것이다.The present invention relates to an apparatus and method for analyzing data through data visualization, and unlike conventional data visualization methods that show the overall data flow and trend, a plurality of data is visualized as an image using n triangles, And categorical data, which can create new value by fusing the fields of computer, art, information and communication without distinguishing the area of the discipline. We construct a triangle visualization model using numeric data, weight, and color. After selecting the data, the filter module and the visual transform module The present invention relates to an analysis technique and apparatus using data visualization.

종래의 데이터 시각화 기법은 수천 또는 수천만 개의 데이터를 하나의 이미지로 표현하는 방법으로, 단순 데이터 분석에서 찾을 수 없는 패턴을 시각적으로 찾는 방법을 의미한다.Conventional data visualization is a method of representing thousands or tens of millions of data as one image, and means a method of visually finding patterns that can not be found in simple data analysis.

상기와 같이 데이터 시각화 기법이 요구됨에 따라 선행문헌으로서 한국특허공개공보 제10-2011-0092589호(2011.08.18)에는 데이터를 시각화하여 표시하는 방법 및 장치를 제안하였다. 상기 선행문헌은 다차원 분석 데이터를 시각화하여 표시하는 방법에 있어서, 분석 데이터를 입력 또는 선택받는 단계, 상기 분석 데이터를 분석하여 분류 항목들을 추출하는 단계, 상기 분류 항목에 대한 데이터 항목을 추출하는 단계, 상기 데이터 항목의 개수에 따른 동심원을 형성하는 단계, 상기 동심원을 상기 분류 항목의 개수에 따라 제1 등각(等角)으로 분할하는 단계, 및 상기 제1 등각으로 분할된 동심원을 디스플레이하는 단계를 포함하며, 이와 같은 데이터 시각화 기법은 다량의 데이터를 신속하고 효과적으로 사용자에게 보여줄 수 있으며, 다량의 데이터에서 어떠한 패턴을 찾는데 있어서 시각적 분석이 다른 분석 방법보다 직관적으로 빠르게 찾을 수 있는 것을 특징으로 하나, 이는 데이터의 흐름이나 동향을 전체적으로 보여 주는 것에 한정되어 있다.As the data visualization technique is required as described above, Korean Patent Laid-Open Publication No. 10-2011-0092589 (Aug. 18, 2011) proposes a method and apparatus for visualizing and displaying data. A method of visualizing and displaying multidimensional analysis data, the method comprising: inputting or selecting analysis data; extracting classification items by analyzing the analysis data; extracting data items for the classification items; Forming a concentric circle according to the number of the data items, dividing the concentric circle into a first conformal angle according to the number of the classification items, and displaying the first concentric circle Such a data visualization technique is capable of quickly and effectively displaying a large amount of data to a user and is capable of finding visual patterns in a large amount of data more intuitively than other analytical methods, To show the overall trends and trends of And the like.

아울러 상기 선행문헌을 포함한 종래기술은 사용자의 기본적인 지식 및 학습이 우선되어야 하며, 데이터 시각화 기법으로 선버스트(sunburst), 아이시클(icicle), 매트릭스도(matrix diagram), 공간 트리(space tree), 하이퍼트리(hyper tree), 데이터 원형 시각화 기법 등으로 2차원 시각화 기법에서부터 3차원 시각화 기법에 이르기 까지 매우 다양하며, 각 데이터 특성에 따라 특정한 시각화 기법이 선택되어 이용할 수 있으나, 기존의 데이터 시각화 방법은 데이터의 흐름이나 동향을 전체적으로 보여 주는 것에 한정되어 있을 따름이다.In addition, the prior art including the above-mentioned prior art should prioritize user's basic knowledge and learning, and can be used as a data visualization technique such as a sunburst, an icicle, a matrix diagram, a space tree, Hypertrees, data circular visualization techniques, and so on. From a 2D visualization technique to a three-dimensional visualization technique, a specific visualization technique can be selected and used according to each data characteristic. However, It is limited to showing the overall flow and trend of data.

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 창작된 것으로서, 전체적인 데이터 흐름이나 동향을 나타내는 기존의 데이터 시각화 방법과 달리 n개의 삼각형을 이용해 다수의 데이터를 이미지 하나로 시각화하여 표현함으로써 수많은 데이터의 흐름과 동향을 전체적, 세부적으로 신속하고 직관적으로 파악할 수 있고, 분류별 자료, 수치 자료, 가중치, 컬러를 이용하여 삼각형 시각화 모형을 구성하고, 데이터를 선택 후 필터 모듈과 비주얼 변환 모듈을 통하여 정제되어 보일 수 있는 데이터 시각화를 통한 분석 기법 및 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.The present invention is created to solve the above problems. Unlike the existing data visualization method which shows the overall data flow and trend, the present invention visualizes and displays a large number of data in one image using n triangles, The user can quickly and intuitively grasp the data in detail, and construct a triangular visualization model by using classified data, numerical data, weight, and color, select data and then display the data that can be refined through the filter module and visual conversion module It is an object of the present invention to provide an analysis technique and apparatus through visualization.

본 발명에 의한 일 실시예에 따른 데이터 시각화를 통한 데이터 분석 장치는, 입력된 분석할 데이터에 대해서 분류항목을 추출하는 필터 모듈; 상기 추출된 분류 항목에 대해서 시각 또는 순서를 나타내는 데이터 항목을 추출하는 데이터 항목 추출 수단; 상기 추출된 데이터 항목의 개수에 따라 전체 필드에 대한 단일필드를 형성하는 뷰 변환 모듈; 및 상기 단일필드의 집합체로 형성된 적어도 하나 이상의 전체필드로 다각형을 분류항목의 개수에 따라 n(1이상의 정수) 등각으로 분할하는 인터프리트 모듈;을 포함하는 것을 특징으로 한다. 또한 상기 데이터 시각화를 통한 데이터 분석 장치에서, 상기 데이터 항목 추출 수단은, 가중치 변환 모듈; 및 비주얼 변환 모듈 또는 컬러 변환 모듈;을 더 포함하며, 상기 n 등각으로 분할된 다각형, 전체필드, 단일필드 또는 이들의 조합 중 적어도 하나 이상을 디스플레이하는 디스플레이 수단;을 더 포함하고, 상기 가중치 변환 모듈은 필터 모듈에서 추출된 데이터를 수치로 정규화 하여 가중치에 따라 적용되는 이펙터(effector)의 강약 조절로 분류하여 각 데이터의 상대적 중요도를 부여하며, 상기 비주얼 변환 모듈은 가중치 변환 모듈에서 분류된 각 데이터를 시각화하기에 적합하도록 데이터를 재배치하여 분류하고, 컬러 변환 모듈에서는 상기 가중치 변환에서 분류되거나 비주얼 변환을 통해서 분류된 데이터를 색상 표현으로 각각 분류하고, 상기 뷰 변환 모듈은 비주얼 변환 모듈 또는 컬러 변환 모듈에서 분류된 데이터 개수에 따라 복수의 삼각형 시각화 방법 중 하나를 선택하는 것을 특징으로 한다.An apparatus for analyzing data through data visualization according to an embodiment of the present invention includes a filter module for extracting a classification item for input data to be analyzed; Data item extracting means for extracting a data item indicating a time or an order for the extracted classification item; A view transformation module for forming a single field for all fields according to the number of extracted data items; And an interpreting module for dividing the polygon into at least one or more entire fields formed by the aggregation of the single fields, according to the number of classification items, into n (an integer of 1 or more) equal angle. Further, in the data analyzing apparatus through the data visualization, the data item extracting means may include: a weight transforming module; And a visual transformation module or a color transformation module, wherein the display means further comprises display means for displaying at least one of the n equally divided polygons, the entire field, the single field, or a combination thereof, The visual conversion module classifies the data extracted from the filter module into numerical values and classifies the data into intensity adjustment of an effector applied according to the weight, And the color conversion module classifies the data classified by the weight conversion or classified through the visual conversion into color expressions, respectively, and the view conversion module classifies the color conversion data into color expressions by the visual conversion module or the color conversion module According to the number of classified data, Characterized by selecting one of a screen method.

또한 본 발명의 또 다른 일실시예에 따른 데이터 시각화를 통한 데이터 분석 방법은, 입력된 분석할 데이터에 대해서 분류항목을 추출하는 필터링 단계; 상기 추출된 분류 항목에 대해서 시각 또는 순서를 나타내는 데이터 항목을 추출하는 데이터 항목 추출 단계; 상기 추출된 데이터 항목의 개수에 따라 전체 필드에 대한 단일필드를 형성하는 뷰 변환 단계; 및 상기 단일필드의 집합체로 형성된 적어도 하나 이상의 전체필드로 다각형을 분류항목의 개수에 따라 n(1이상의 정수) 등각으로 분할하는 인터프리트 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다. 또한 상기 데이터 시각화를 통한 데이터 분석 방법에서, 상기 데이터 항목 추출 단계는, 가중치 변환 단계; 및 비주얼 변환 단계 또는 컬러 변환 단계;를 더 포함하고, 상기 n 등각으로 분할된 다각형, 전체필드, 단일필드 또는 이들의 조합 중 적어도 하나 이상을 디스플레이하는 디스플레이 단계;를 더 포함하며, 상기 가중치 변환 단계는 필터링 단계에서 추출된 데이터를 수치로 정규화 하여 가중치에 따라 적용되는 이펙터(effector)의 강약 조절로 분류하여 각 데이터의 상대적 중요도를 부여하고, 상기 비주얼 변환 단계는 가중치 변환 단계에서 분류된 각 데이터를 시각화하기에 적합하도록 데이터를 재배치하여 분류하고, 컬러 변환 단계에서는 상기 가중치 변환에서 분류되거나 비주얼 변환을 통해서 분류된 데이터를 색상 표현으로 각각 분류하며, 상기 뷰 변환 단계는 비주얼 변환 단계 또는 컬러 변환 단계에서 분류된 데이터 개수에 따라 복수의 삼각형 시각화 방법 중 하나를 선택하는 것을 특징으로 한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a method of analyzing data through data visualization, comprising: filtering a classification item for input data to be analyzed; A data item extracting step of extracting a data item indicating a time or an order with respect to the extracted classification item; A view transform step of forming a single field for all fields according to the number of extracted data items; And an interpreting step of dividing the polygon into at least one or more entire fields formed by the aggregation of the single fields, according to the number of classification items, into n (integers equal to or greater than 1). In the data analysis method using the data visualization, the data item extracting step may include: weight conversion step; And a display step of displaying at least one of a polygon, an entire field, a single field, or a combination thereof divided by the n equi-angles, wherein the weighting conversion step The visual transformation unit classifies the data extracted in the filtering step into numerical values and classifies them into intensity adjustment of an effector applied according to the weights to give relative importance of each data. And rearranges and classifies the data so as to be suitable for visualization, and in the color conversion step, classifies the data classified by the weight transformation or through the visual transformation into color expressions, respectively, and the view transformation step is performed in the visual transformation step or the color transformation step Depending on the number of classified data, a plurality of triangles Characterized by selecting one of the ways keratinocytes.

본 발명은 데이터 시각화 방법의 하나로서 n개의 삼각형을 이용해 다량의 데이터를 이미지 하나로 표현함으로써, 수많은 데이터를 한눈에 파악하여 데이터의 흐름과 동향을 전체적, 세부적으로 파악하는 효과가 있다. 따라서 특정 분류의 자료(data)를 보다 구체적으로 파악할 수 있으며, 자세한 표현으로 신속하게 분석할 수 있으며, 아울러, 개별적인 항목뿐만 아니라 전체 데이터에 대해서도 직관적으로 분석하는 효과가 있다.The present invention is one of data visualization methods, in which a large amount of data is represented as one image by using n triangles, so that a large number of data can be grasped at a glance and the flow and trend of data can be grasped in whole and in detail. Therefore, it is possible to more specifically grasp the data of a specific classification, to quickly analyze the data in detail, and to analyze the entire data intuitively as well as individual items.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 시각화를 위한 장치의 구성을 보인 블록도.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 임의의 샘플 데이터를 삼각형 시각화 기법을 이용하여 보인 예시도.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 삼각형 시각화 알고리즘을 도식화 하여 보인 예시도.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 삼각형 시각화 기법을 다양한 형태로 응용 및 확장 구성하여 보인 예시도.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 시각화 진행 단계를 보인 순서도.
1 is a block diagram showing a configuration of an apparatus for data visualization according to an embodiment of the present invention;
FIG. 2 is an exemplary diagram illustrating a random sample of data according to an embodiment of the present invention using a triangle visualization technique. FIG.
FIG. 3 is an exemplary diagram illustrating a triangle visualization algorithm according to an embodiment of the present invention. FIG.
FIG. 4 is a diagram illustrating application and expansion of a triangle visualization technique in various forms according to an embodiment of the present invention; FIG.
FIG. 5 is a flowchart illustrating a data visualization step according to an exemplary embodiment of the present invention. FIG.

본 발명은 데이터 시각화 방법의 하나로써 n개의 삼각형을 이용하여 다수의 데이터를 이미지 하나로 표현함에 있어서, 다양한 데이터를 하나의 이미지로 각각의 개별적인 항목을 구체적으로 표현하거나, 구체적인 분석을 통해 타 항목과의 비교, 예측을 보다 정확하고 신속하게 파악할 수 있도록 하는 데이터 시각화를 통한 데이터 분석 장치 및 그 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method of visualizing data by using n triangles to represent a plurality of data in an image, and it is an object of the present invention to provide a data visualization method and a data visualization method, Comparing and forecasting the data in a more accurate and quick manner.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 데이터 시각화를 통한 데이터 분석 장치 및 그 방법을 설명한다.Hereinafter, an apparatus and method for analyzing data through data visualization according to the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 시각화 장치의 구성을 보인 블록도로서, 이에 도시된 바와 같이 다차원 데이터를 분석 데이터로 입력 및 선택하여 상기 입력 및 선택된 데이터는 필터 모듈(filter module)(100)을 통하여 시각화하고자 하는 데이터를 분석하여 분류 항목을 추출하고, 상기 분류 항목 데이터를 시각 또는 순서를 나타내는 데이터 항목에 따라 가중치 변환 모듈(weight transform module)(200), 비주얼 변환 모듈(visual transform module)(300), 컬러 변환 모듈(color transform module)(400)로 데이터를 분류, 정제 및 추출하고, 상기 추출된 데이터를 뷰 변환 모듈(view transform module)(500)에서 삼각형 시각화 방법 선택하고, 상기 선택된 삼각형 시각화 방법을 인터프리트 모듈(interpret module)(600)에서 실행하고, 실행된 결과를 사용자에게 출력하는 것을 포함하여 구성된다.FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a data visualization apparatus according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 1, multidimensional data is input and selected as analysis data, and the input and selected data are input to a filter module 100, and extracts a classification item. The classification item data is classified into a weight transformation module 200, a visual transformation module 200, Refinement and extraction of the data into a color transform module 300 and a color transform module 400 and selects the extracted data from the view transform module 500 as a triangle visualization method, Executing the selected triangle visualization method in an interpret module (600), and outputting the executed result to a user, The.

상기 다차원 데이터들은 분석 데이터로 입력되거나 복수의 데이터 리스트에서 해당 분석 데이터로 선택되는 것으로서, 컴퓨터, 미술, 정보통신 등의 여러 분야의 데이터 영역을 포함하며, 텍스트, 이미지, 동영상, 음원 등 멀티미디어 콘텐츠 형태의 데이터들도 포함될 수 있다. 이와 같이 다차원 데이터를 선택 시 우선 시각화 할 데이터 영역을 결정함에 따라 분석 데이터로 선택 및 융합하여 새로운 가치를 창조할 수 있다.The multidimensional data is input as analysis data or selected as corresponding analysis data from a plurality of data lists. The multidimensional data includes data areas of various fields such as computer, art, information communication, and the like, and multimedia contents such as text, image, May also be included. When selecting the multidimensional data in this way, the data area to be visualized first is determined, and new value can be created by selecting and fusing it with the analysis data.

상기 필터 모듈(100)은 입력 및 선택된 다차원 데이터들을 분석하여 분류 항목을 추출하는 것으로서, 미리 정해진 범위 내에서 수치를 표시하기 위해 그 수치의 표시를 조정 및 정규화 한다. 이 때 상기 분류 항목에 대한 데이터 범위를 설정할 수 있으며, 상기 데이터 범위는 최소값 내지 최대값을 포함할 수 있다.The filter module 100 extracts classification items by analyzing input and selected multi-dimensional data. The filter module 100 adjusts and normalizes the display of the numerical values within a predetermined range. At this time, a data range for the classification item can be set, and the data range can include a minimum value to a maximum value.

본 발명에서 시계열 항목이라고 함은 시각(time) 또는 순서를 나타내는 데이터 항목이며, 분류 항목은 상기 시각 또는 순서를 나타내는 데이터 항목에 따라 시각(visual)적으로 표시하고자 하는 데이터 항목으로 정의하기로 한다.In the present invention, a time series item is a data item indicating time or order, and a classification item is defined as a data item to be visually displayed according to a data item indicating the time or order.

상기 가중치 변환 모듈(200)에서는 필터 모듈(100)에서 추출된 데이터를 수치로 정규화 하여 가중치에 따라 적용되는 이펙터(effector)의 강약 조절로 분류하여 각 데이터의 상대적 중요도를 부여한다.The weight transformation module 200 normalizes the data extracted from the filter module 100 into numerical values and classifies the extracted data into intensity adjustment of an effector applied according to the weight to give relative importance of each data.

상기 비주얼 변환 모듈(300)에서는 가중치 변환 모듈(200)에서 분류된 각 데이터를 시각화하기에 적합하도록 데이터를 재배치하여 분류하고, 컬러 변환 모듈(400)에서는 상기 가중치 변환에서 분류되거나 비주얼 변환을 통해서 분류된 데이터를 색상 표현으로 각각 분류한다.In the visual conversion module 300, the data is rearranged and classified so as to be suitable for visualizing each data classified by the weight conversion module 200, and the color conversion module 400 classifies the classified data by the weight conversion or visual conversion Are classified into color expressions.

상기 뷰 변환 모듈(500)에서는 비주얼 변환 모듈(300)과 컬러 변환 모듈(400)에서 분류된 데이터를 데이터 개수에 따른 적합한 삼각형 시각화 방법으로 선택하는 것으로서, 이 때 기존 삼각형 시각화 방법을 다양한 형태로 변형하여 표현할 수 있어 사용자가 뷰 변환 모듈(500)에서 적절한 삼각형 시각화 방법을 선택할 수 있다.In the view conversion module 500, the data classified by the visual conversion module 300 and the color conversion module 400 are selected by a suitable triangle visualization method according to the number of data. In this case, the existing triangle visualization method is transformed into various forms So that the user can select the appropriate triangle visualization method in the view transformation module 500.

상기 인터프리트 모듈(600)에서는 뷰 변환 모듈(500)에서 선택된 삼각형 시각화 방법을 차례로 해석 및 실행하며, 이 때 실행된 결과는 휴대폰, 스마트폰, PDA, 노트북, PC 또는 이들의 조합을 포함한 다양한 단말기의 화면에 네트워크를 통하여 사용자에게 보여 진다.In the interpretation module 600, the triangle visualization method selected by the view transformation module 500 is sequentially analyzed and executed. The results of the analysis are executed in various terminals including a mobile phone, a smart phone, a PDA, a notebook PC, To the user through the network.

이처럼 분류별 자료(categorical data), 수치 자료(numeric data), 가중치(weight), 컬러(color)를 이용하여 삼각형 시각화 모형을 구성하고 데이터 선택 후 필터와 시각 변환 모듈을 통하여 각 데이터의 정제 및 분류 과정을 상세하게 파악할 수 있다.We construct a triangle visualization model using categorical data, numeric data, weight, and color. After selecting the data, we refine and classify each data through filter and visual transformation module. Can be grasped in detail.

예컨대, 분류별 자료는 국어, 영어, 수학 등의 크기가 없고 불연속적인 데이터를 의미하고, 수치 자료는 1, 2, 3, 4 등의 숫자로 이루어진 수치화된 데이터를 의미하며, 가중치는 비중이 서로 다른 여러 데이터 안에서 하나의 데이터를 나타낼 때 그 데이터에 대한 중요도를 나타내며, 삼각형 시각화 기법의 컬러는 색을 적절히 사용하여 사용자의 인지적 간섭효과를 최소화 하고 직관력을 높이기 위한 색채를 혼합하여 사용 할 수 있다.For example, the classified data means data having no size and discontinuity such as Korean, English, and mathematical data, and numerical data means numerical data composed of numerals such as 1, 2, 3, 4, and the weights are different from each other The color of the triangle visualization technique can be used by mixing the colors to minimize the cognitive interference effect of the user by using the color appropriately and to increase the intuition power.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 임의의 샘플 데이터를 삼각형 시각화 기법을 이용하여 보인 예시도로서, 가장 기본적인 삼각형 시각화 방법을 나타낸 것이다.FIG. 2 is a diagram illustrating an exemplary triangulation visualization method according to an exemplary embodiment of the present invention. Referring to FIG.

도 2에서 보는 바와 같이, 국어와 점수 85점이 각 분류 항목으로 추출된 데이터이며, 국어 전체 문항의 정답 문항과 오답 문항, 국어 전체 문항의 1등급, 2등급, 3등급이 각각 순서를 나타내는 데이터 항목으로 추출된 데이터이다.As shown in FIG. 2, the data extracted from each classification item in the Korean language and 85 points in the Korean language are data items indicating the order of the correct answer item, the wrong answer item, and the first, second, .

먼저, 국어 전체 문항 중에서 정답을 선택한 문항은 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 15번이며, 오답을 선택한 문항은 12, 13, 14번 문항이다.First, the items that selected the correct answer among the Korean language items were 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11 and 15, .

상기 정답을 선택한 7, 11번 문항은 난이도 상을 의미하는 1등급 문항으로 분류되고, 1, 3, 5, 9, 15번 문항은 난이도 중을 의미하는 2등급 문항으로 분류되며, 2, 4, 6, 8, 10번 문항은 난이도 하를 의미하는 3등급 문항으로 분류되어 추출된다.The answers to questions 7 and 11 are classified into Level 1, which means difficulty level. Items 1, 3, 5, 9, and 15 are classified into Level 2, Items 6, 8, and 10 are classified and classified into three levels of difficulty.

또한, 상기 오답을 맞춘 12, 13, 14번 문항은 난이도 상을 의미하는 1등급 문항으로 분류되어 추출됨에 따라, 상기 도 2에 예시된 바와 같이 국어 데이터의 정답 및 오답 문항에 따른 난이도 등급별 분류 표시임을 알 수 있다.In addition, the items 12, 13, and 14 corresponding to the incorrect answers are classified and extracted as a first-level item indicating the difficulty level. Thus, as illustrated in FIG. 2, .

아울러, 상기 도 2에 도시된 바와 같이 국어 문항의 등급에 따라 3가지 무늬나 색상(A, B, C)으로 표기하고, 국어 오답 문항은 굵은 선과 각 등급의 무늬나 색상(D)으로 함께 표시하여 나타낸다.As shown in FIG. 2, three patterns or colors (A, B, and C) are indicated according to the grade of the Korean language item, and Korean incorrect answers are displayed together with a bold line and a pattern or color (D) Respectively.

이는 각 데이터 항목의 각 분류 항목의 데이터가 포함되는 분할 영역에 상응하여 색상을 설정할 수 있으며, 각 분류 항목별로 동일한 색상이나 무늬(문채, 문양, 패턴 등)를 이용하여 상이하게 표시할 수 있다.It is possible to set a color corresponding to a divided area including data of each classification item of each data item, and to display different colors for each classification item using the same color or pattern (door, pattern, pattern, etc.).

이와 같이 국어 과목에 대한 데이터의 시각화를 통해서, 국어 과목 전체의 데이터 특성을 파악할 수 있는 것은 물론이고, 세부 사항에 대해서도 상세하게 시각화하여 나타냄으로써, 사용자가 직관적으로 전체 데이터와 개별 데이터의 특성을 한눈에 파악할 수 있는 것이다.By visualizing data on Korean subjects in this way, it is possible to grasp not only the data characteristics of the entire Korean language subject, but also the detailed visualization of the details, so that the user can intuitively understand the characteristics of the entire data and individual data .

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 삼각형 시각화 알고리즘의 예시도로서 삼각형 시각화 방법을 보다 상세하게 설명한다.FIG. 3 is an exemplary diagram of a triangle visualization algorithm according to an embodiment of the present invention. The triangle visualization method is described in more detail.

먼저, 도 3a는 점수, 득점 등의 수치가 있는 수치 자료를 시각적으로 나타낸 것으로서, 삼각형 내부의 수치 자료를 나타내는 단일필드(700)는 꼭짓점 v를 중심으로 2n-1의 식으로 증가하며, 이 때 n은 1이상의 자연수이며, 전체필드(710)는 단일필드(700) 개수의 합을 나타내며 총 개수는 ∑(2n-1)이 된다.First, FIG. 3A shows numerical data with numerical values such as scores and scores, wherein a single field 700 representing the numerical data inside the triangle increases in a formula of 2n-1 about a vertex v, n is a natural number of 1 or more, and the total field 710 represents the sum of the number of the single fields 700, and the total number is? (2n-1).

도 3b는 국어, 영어, 수학과 같은 분류별 자료를 시각적으로 나타낸 것으로, 전체 분류 개수가 n이면 시각적으로 나타내는 분류별 자료는 θn(720)이 되며, 하나의 데이터 θn(720)은 원 주기 (360°)를 n등분한 즉, n각형의 중심점으로부터 360°/n의 내각을 갖는 이등변 삼각형이 되고, 예외적으로 분류별 자료가 2개 일 때는 도 4a에서 보는 바와 같이 직각 삼각형이 될 수 있다.3b is a graphical representation of classifying data such as Korean, English, and mathematics. When the total number of classifications is n, the classification data that is visually represented is θ n (720), and one data θ n (720) °), that is, an isosceles triangle having an internal angle of 360 ° / n from the center point of the n-type, and exceptionally, when there are two pieces of data classified, it can be a right triangle as shown in FIG.

도 3c는 전체등급 W(740)와 하나의 문항에 대한 개별등급 C(730)를 나타낸 것으로, 각각은 개별 데이터의 중요도에 따라 가중치를 부여하고 1, 2, 3등급으로 표시한 후 이를 시각적으로 나타낸 것이다. 등급이 n이면 시각적으로 보여 지는 색상 및 무늬는 n등급 영역에 해당되는 색상 및 무늬로 표시한다. 이 때, 색상 및 무늬의 가중치는 사용자 임의에 따라 삼원색을 이용하여 각 원색의 값, 즉 1부터 255까지의 RGB 색상표 색상 코트를 n등분으로 분할해 적용하고, 각각 상이한 무늬(문채, 문양, 패턴 등)를 이용하여 상이하게 표시할 수 있다. 즉, 상기 색상과 무늬의 조합을 통해서 더 많은 개수의 서로 구별되는 패턴을 생성할 수 있으며, RGB의 색상도 8비트 이상으로 할당할 수도 있으며, YUV 등 다른 색상표의 사용도 가능함은 당연한 것이다.FIG. 3C shows the overall rating W (740) and the individual rating C (730) for one item, each weighted according to the importance of the individual data and displayed as 1, 2, . If the rating is n, the colors and patterns that are visually displayed are indicated by the colors and patterns corresponding to the n-th grade area. In this case, the weight of the color and the pattern is divided into n equal parts of the RGB color table color coat of each primary color value, that is, the values of 1 to 255 using the three primary colors according to the user's discretion, Pattern or the like). That is, it is possible to generate a larger number of distinct patterns through the combination of the hues and patterns, allocate RGB colors of 8 bits or more, and use other color tables such as YUV.

도 3d는 삼각형 시각화 기법의 가장 기본이 되는 형태로써 개별 항목에 대한 순서를 나타낸 것이다. 왼쪽 빗변을 기준으로 꼭짓점 V로부터 각 항목의 번호가 표시되며 왼쪽에서 오른쪽 방향으로 진행됨에 따라 더욱 쉽고 빠르게 특정 항목을 찾아내어 상태를 파악할 수 있다.Figure 3d shows the order of the individual items as the most basic form of the triangle visualization technique. The number of each item is displayed from the vertex V based on the left hypotenuse. As the item progresses from left to right, it is possible to more easily and quickly find out a specific item and grasp the state.

도 3e는 도 3a, 도 3b, 도 3c, 도 3d와 색상 알고리즘을 하나로 통합하여 나타낸 것으로서, 도 3e는 본 발명의 삼각형 데이터 시각화 기법의 가장 기본적인 형태이며, 시각화 하고자 하는 목적과 데이터의 특성에 따라 도 3e를 확장하여 응용할 수 있다.FIG. 3E shows the triangle data visualization technique of FIG. 3A, FIG. 3B, FIG. 3C, and FIG. 3D as one integrated color algorithm. FIG. 3E is a basic form of the triangle data visualization technique according to the present invention. 3E can be extended and applied.

이처럼 도 3의 삼각형 데이터 시각화 알고리즘 설명을 바탕으로, 도 2는 샘플 데이터를 이용하여 실제 시각화 한 것으로서, 객체 15문항으로 이루어진 국어 점수는 전체등급이 A 즉, 1등급임을 알 수 있고, 세부 문항 중 1등급 문항에서 오답이 많아 난이도가 있는 문제는 풀지 못했음을 알 수 있다.Based on the description of the triangular data visualization algorithm shown in FIG. 3, FIG. 2 is an actual visualization using the sample data. It can be seen that the Korean score made up of the 15 items of the object is A grade, that is, There is a lot of wrong answers in the first grade, so you can see that you can not solve the difficulty problem.

이처럼 특정 분류 자료를 보다 구체적으로 파악할 수 있으며, 자세한 표현으로 신속하게 분석할 수 있으며, 개별적인 항목뿐만 아니라 전체 데이터에 대해서도 직관적으로 분석할 수 있는 효과가 있다.In this way, it is possible to grasp specific classification data more precisely, to analyze quickly by detailed expression, and to intuitively analyze whole data as well as individual items.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 삼각형 시각화 기법을 다양한 형태로 응용 및 확장하여 구성한 예시도로서, 구체적으로 도 3e를 응용 및 확장한 것이나, 실제 이 외에도 다양하게 응용 및 확장 할 수 있음은 당연하다.FIG. 4 is an exemplary diagram illustrating application and extension of the triangle visualization technique according to an embodiment of the present invention in various forms. Specifically, FIG. 3e is an application and an extension of FIG. 3e, Of course.

도 4a는 분류 개수가 각각 1, 2, 3, 5개로 확장한 것을 나타낸 것으로, 사용자가 단말기의 화면에 디스플레이된 1, 2, 3, 5개의 삼각형 시각화를 클릭 또는 더블클릭 할 경우 분류 개수에 따른 각각의 삼각형이 개별적으로 디스플레이 되어 보여 질 수 있다.FIG. 4A shows that the number of classification is expanded to 1, 2, 3, and 5, respectively. When a user clicks or double-clicks 1, 2, 3, or 5 triangles displayed on the screen of the terminal, Each triangle can be individually displayed and viewed.

도 4b는 1개의 분류를 직각 삼각형 형태로 확장한 것으로 수치 자료가 왼쪽 정렬로 표현되어 순차적으로 볼 수 있고, 필드의 총 개수를 ∑n개로 표현 할 수 있는 효과가 있다.FIG. 4B shows an example in which one classification is extended to a right triangle shape, in which the numerical data is displayed in left order and can be sequentially viewed, and the total number of fields can be represented by? N.

도 4c는 수치 자료를 나타내는 단일필드를 삼각형으로 변형시켜 표현함으로써 전체적으로 볼 때 한 층 안정감 있게 나타낼 수 있다.FIG. 4c shows a single-layer stable representation by transforming a single field representing the numerical data into a triangle.

도 4d는 5개의 분류를 삼각형으로 시각화하여 색채를 넣어 표현 한 것이며, 이 외에도 삼각형 시각화 기법은 도 3e를 기반으로 시각화 하고자 하는 목적과 데이터 특성에 따라 다양하게 변형되어 응용 될 수 있다.FIG. 4D is a representation of five triangles as triangles and colors. In addition, the triangulation visualization technique can be applied variously according to the purpose of visualization and data characteristics based on FIG. 3E.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 시각화 진행 단계를 보인 순서도로서, 시각화 장치가 다차원 분석 데이터를 시각화하여 표시하는 방법은 분석할 데이터를 선택하여 입력받는 단계(S100), 상기 분석할 데이터를 필터모듈을 통하여 분류 항목들을 추출하는 단계(S200), 상기 추출된 분류 항목별 데이터에 대해 가중치 변환 모듈, 비주얼 변환 모듈 및 컬러 변환 모듈을 통하여 각 분류 항목별 시각 또는 순서를 나타내는 데이터 항목을 추출하는 단계(S300), 뷰 변환 모듈을 통하여 상기 시각 또는 순서를 나타내는 데이터 항목의 개수에 따른 전체필드에 대한 단일필드를 형성하는 단계(S400), 인터프리트 모듈을 통하여 적어도 하나 이상의 전체필드로 구성된 다각형을 상기 분류 항목의 개수에 따라 n(분류항목의 개수와 동일) 등각으로 분할하는 단계(S500) 및 상기 n등각으로 분할된 다각형을 디스플레이하는 단계(S600)를 포함한다.FIG. 5 is a flowchart illustrating a data visualization step according to an exemplary embodiment of the present invention. In FIG. 5, a visualization apparatus visualizes and displays multidimensional analysis data by selecting data to be analyzed (S100) (S200) of extracting classification items through a filter module, extracting data items indicating the time or order of each classification item through a weight conversion module, a visual conversion module, and a color conversion module for the extracted classification item data (S300), forming a single field for the entire field according to the number of data items indicating the time or order through the view conversion module (S400), displaying the polygon (Equal to the number of classification items) according to the number of classification items (S 500) and displaying the polygons divided by the n equi-angles (S600).

본 발명은 데이터 시각화 방법의 하나로서 n개의 삼각형을 이용해 다량의 데이터를 이미지 하나로 표현함으로써, 수많은 데이터를 한눈에 파악하여 데이터의 흐름과 동향을 전체적으로 파악하고, 특정 분류별 자료를 보다 구체적으로 파악하여, 자세한 표현으로 신속하게 분석할 수 있으며, 개별적인 항목뿐만 아니라 전체 데이터에 대해서도 직관적으로 분석할 수 있는 효과가 있다.The present invention relates to a data visualization method, in which a large amount of data is represented as an image using n triangles, thereby grasping a large number of data at a glance to grasp the flow of data and trends as a whole, It can be analyzed quickly by detailed expression, and it is possible to intuitively analyze whole data as well as individual items.

상기에서는 본 발명에 따른 바람직한 실시 예를 위주로 상술하였으나, 본 발명의 기술적 사상은 이에 한정 되는 것은 아니며 본 발명의 각 구성요소는 동일한 목적 및 효과의 달성을 위하여 본 발명의 기술적 범위 내에서 변경 또는 수정될 수 있을 것이다. While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments. .

100 : 필터 모듈 200 : 가중치 변환 모듈
300 : 비주얼 변환 모듈 400 : 컬러 변환 모듈
500 : 뷰 변환 모듈 600 : 인터프리트 모듈
700 : 단일필드 710 : 전체필드
730 : 개별등급 740 : 전체등급
100: filter module 200: weight conversion module
300: visual conversion module 400: color conversion module
500: view conversion module 600: interpreter module
700: single field 710: full field
730: Individual rating 740: Overall rating

Claims (10)

입력된 분석할 데이터에 대해서 분류항목을 추출하는 필터 모듈;
상기 추출된 분류 항목에 대해서 시각 또는 순서를 나타내는 데이터 항목을 추출하는 데이터 항목 추출 수단;
상기 추출된 데이터 항목의 개수에 따라 전체 필드에 대한 단일필드를 형성하는 뷰 변환 모듈; 및
상기 단일필드의 집합체로 형성된 적어도 하나 이상의 전체필드로 다각형을 분류항목의 개수에 따라 n(1 이상의 정수) 등각으로 분할하는 인터프리트 모듈;을 포함하며,
상기 단일필드는 다각형 시각화에서 다각형 내부의 수치 자료를 나타내는 것이며, 전체필드는 상기 단일필드의 집합체로 형성되는 것을 특징으로 하는 데이터 시각화를 통한 데이터 분석 장치.
A filter module for extracting a classification item for input data to be analyzed;
Data item extracting means for extracting a data item indicating a time or an order for the extracted classification item;
A view transformation module for forming a single field for all fields according to the number of extracted data items; And
And an interpreting module for dividing the polygon into at least one or more entire fields formed by the aggregation of the single fields into n (equal to or greater than 1) equal angle according to the number of classification items,
Wherein the single field represents numerical data within a polygon in a polygonal visualization, and the entire field is formed by a collection of the single fields.
청구항 1에 있어서,
상기 데이터 항목 추출 수단은,
상기 필터 모듈에서 추출된 데이터를 수치로 정규화 하여 가중치에 따라 적용되는 이펙터(effector)의 강약 조절로 분류하여 각 데이터의 상대적 중요도를 부여하는 가중치 변환 모듈; 및
가중치 변환 모듈에서 분류된 각 데이터를 시각화하기에 적합하도록 데이터를 재배치하여 분류하는 비주얼 변환 모듈 또는 상기 가중치 변환 모듈에서 분류되거나 비주얼 변환 모듈을 통해서 분류된 데이터를 색상 표현으로 각각 분류하는 컬러 변환 모듈;을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 시각화를 통한 데이터 분석 장치.
The method according to claim 1,
Wherein the data item extracting means
A weight transformation module for normalizing the data extracted from the filter module by numerical values and classifying the data into intensity adjustment of an effector applied according to a weight to give relative importance of each data; And
A visual conversion module for rearranging and classifying data so as to be suitable for visualizing each data classified by the weight conversion module or a color conversion module for classifying data classified by the weight conversion module or classified through a visual conversion module into color representations; Further comprising a data visualization unit for visualizing the data.
청구항 1에 있어서,
상기 n 등각으로 분할된 다각형, 전체필드, 단일필드 또는 이들의 조합 중 적어도 하나 이상을 디스플레이하는 디스플레이 수단을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 시각화를 통한 데이터 분석 장치.
The method according to claim 1,
Further comprising display means for displaying at least one of the n equi-angularly divided polygons, all fields, a single field, or a combination thereof.
청구항 2에 있어서,
상기 비주얼 변환 모듈은 가중치 변환 모듈에서 분류된 각 데이터를 시각화하기에 적합하도록 데이터를 재배치하여 분류하고, 컬러 변환 모듈에서는 상기 가중치 변환에서 분류되거나 비주얼 변환을 통해서 분류된 데이터를 색상 표현으로 각각 분류하는 것을 특징으로 하는 데이터 시각화를 통한 데이터 분석 장치.
The method of claim 2,
The visual conversion module rearranges and classifies data so as to be suitable for visualizing each data classified by the weight conversion module, and the color conversion module classifies the data classified by the weight conversion or visual conversion into color expressions Wherein the data visualization is performed by the data analyzing apparatus.
청구항 1에 있어서,
상기 뷰 변환 모듈은 가중치 변환 모듈에서 분류된 각 데이터를 시각화하기에 적합하도록 데이터를 재배치하여 분류하는 비주얼 변환 모듈 또는 상기 가중치 변환 모듈에서 분류되거나 비주얼 변환 모듈을 통해서 분류된 데이터를 색상 표현으로 각각 분류하는 컬러 변환 모듈에서 분류된 데이터 개수에 따라 복수의 삼각형 시각화 방법 중 하나를 선택하는 것을 특징으로 하는 데이터 시각화를 통한 데이터 분석 장치.
The method according to claim 1,
The view conversion module may include a visual conversion module for rearranging and classifying data so as to be suitable for visualizing each data classified by the weight conversion module, or data classified by the weight conversion module or classified through a visual conversion module, Wherein one of the plurality of triangle visualization methods is selected according to the number of data classified in the color conversion module.
입력된 분석할 데이터에 대해서 분류항목을 추출하는 필터링 단계;
상기 추출된 분류 항목에 대해서 시각 또는 순서를 나타내는 데이터 항목을 추출하는 데이터 항목 추출 단계;
상기 추출된 데이터 항목의 개수에 따라 전체 필드에 대한 단일필드를 형성하는 뷰 변환 단계; 및
상기 단일필드의 집합체로 형성된 적어도 하나 이상의 전체필드로 다각형을 분류항목의 개수에 따라 n(1 이상의 정수) 등각으로 분할하는 인터프리트 단계;를 포함하며,
상기 단일필드는 다각형 시각화에서 다각형 내부의 수치 자료를 나타내는 것이며, 전체필드는 상기 단일필드의 집합체로 형성되는 것을 특징으로 하는 데이터 시각화를 통한 데이터 분석 방법.
A filtering step of extracting a classification item for input data to be analyzed;
A data item extracting step of extracting a data item indicating a time or an order with respect to the extracted classification item;
A view transform step of forming a single field for all fields according to the number of extracted data items; And
And an interpreting step of dividing the polygon into at least one or more entire fields formed by the aggregation of the single fields, according to the number of classification items, into n (integers of 1 or more)
Wherein the single field represents numerical data within a polygon in a polygonal visualization and the entire field is formed by a collection of the single fields.
청구항 6에 있어서,
상기 데이터 항목 추출 단계는,
상기 필터링 단계에서 추출된 데이터를 수치로 정규화 하여 가중치에 따라 적용되는 이펙터(effector)의 강약 조절로 분류하여 각 데이터의 상대적 중요도를 부여하는 가중치 변환 단계; 및
가중치 변환 단계에서 분류된 각 데이터를 시각화하기에 적합하도록 데이터를 재배치하여 분류하는 비주얼 변환 단계 또는 상기 가중치 변환 단계에서 분류되거나 비주얼 변환 단계를 통해서 분류된 데이터를 색상 표현으로 각각 분류하는 컬러 변환 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 시각화를 통한 데이터 분석 방법.
The method of claim 6,
The data item extracting step includes:
A weight transformation step of normalizing the data extracted in the filtering step to numerical values and classifying the data into intensity adjustment of an effector applied according to a weight to give relative importance of each data; And
A color conversion step of classifying the data classified by the weight conversion step or the data classified through the visual conversion step into color expressions, respectively, in a visual conversion step of rearranging and classifying data so as to be suitable for visualizing each data classified in the weight conversion step; Further comprising the steps of: < Desc / Clms Page number 13 >
청구항 6에 있어서,
상기 n 등각으로 분할된 다각형, 전체필드, 단일필드 또는 이들의 조합 중 적어도 하나 이상을 디스플레이하는 디스플레이 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 시각화를 통한 데이터 분석 방법.
The method of claim 6,
Further comprising the step of displaying at least one of the n equally divided polygons, the entire field, the single field, or a combination thereof.
청구항 7에 있어서,
상기 비주얼 변환 단계는 가중치 변환 단계에서 분류된 각 데이터를 시각화하기에 적합하도록 데이터를 재배치하여 분류하고, 컬러 변환 단계에서는 상기 가중치 변환에서 분류되거나 비주얼 변환을 통해서 분류된 데이터를 색상 표현으로 각각 분류하는 것을 특징으로 하는 데이터 시각화를 통한 데이터 분석 방법.
The method of claim 7,
The visual transformation step rearranges and classifies the data so as to be suitable for visualizing each data classified in the weight transformation step, and classifies the data classified by the weight transformation or visual transformation into color representation in the color transformation step Wherein the method comprises:
청구항 6에 있어서,
상기 뷰 변환 단계는 가중치 변환 단계에서 분류된 각 데이터를 시각화하기에 적합하도록 데이터를 재배치하여 분류하는 비주얼 변환 단계 또는 상기 가중치 변환 단계에서 분류되거나 비주얼 변환 단계를 통해서 분류된 데이터를 색상 표현으로 각각 분류하는 컬러 변환 단계에서 분류된 데이터 개수에 따라 복수의 삼각형 시각화 방법 중 하나를 선택하는 것을 특징으로 하는 데이터 시각화를 통한 데이터 분석 방법.
The method of claim 6,
The view transformation step may include a visual transformation step of rearranging and classifying data so as to be suitable for visualizing each data classified in the weight transformation step or a step of classifying data classified by the weight transformation step or classified through the visual transformation step into color expressions And selecting one of a plurality of triangle visualization methods according to the number of data classified in the color conversion step.
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20180087729A (en) * 2017-01-25 2018-08-02 한국전자통신연구원 Apparatus for visualizing data and method for using the same
WO2019050108A1 (en) * 2017-09-06 2019-03-14 주식회사 씨티아이랩 Technology for analyzing abnormal behavior in deep learning-based system by using data imaging
KR20200060834A (en) * 2018-11-23 2020-06-02 한국전자통신연구원 Apparatus and method for managing microservices

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20180087729A (en) * 2017-01-25 2018-08-02 한국전자통신연구원 Apparatus for visualizing data and method for using the same
US10509796B2 (en) 2017-01-25 2019-12-17 Electronics And Telecommunications Research Institute Apparatus for visualizing data and method for using the same
WO2019050108A1 (en) * 2017-09-06 2019-03-14 주식회사 씨티아이랩 Technology for analyzing abnormal behavior in deep learning-based system by using data imaging
US11379689B2 (en) 2017-09-06 2022-07-05 Ctilab Co., Ltd. Technology for analyzing abnormal behavior using deep learning-based system and data imaging
KR20200060834A (en) * 2018-11-23 2020-06-02 한국전자통신연구원 Apparatus and method for managing microservices

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