Earticle

본 연구는 조선시대 승려 설담 자우(雪潭自優, 1709~1770)가 1763년에 작성한 여 행기 「몽행록(夢行錄)」에 기록된 장소와 여정을 디지털 환경에서 복원하는 작업을 수행 하였다. 「몽행록」은 설담 자우가 1763년 8월 27일 순창 복천사(현재의 강천사)에서 출 발하여 9월 27일 다시 출발지로 돌아오기까지, 약 한 달간 전북 일대의 사찰을 중심으로 여행한 내용을 담고 있다. 「몽행록」에 기록된 장소와 여정에 관한 정보를 데이터로 체계 화하고 디지털 환경에서 재현함으로써, 18세기 호남 지역 불교계의 특징적 양상을 파악 하기 위한 기초 자원을 확보하고자 하는 것이 본 연구의 목적이라 하겠다. 연구 방법으로는 먼저 「몽행록」에 기록된 총 88곳의 방문지를 날짜별, 권역별, 장소 유형별로 분류하여 그 특성을 분석하였다. 방문지의 위치를 비정하기 위해 조선시대 고 지도, 근대 지형도(1905~1919년 측도), 조선시대 문헌 자료, 현대 신문기사 및 보도자 료, 한국향토문화전자대전, 기타 웹 리소스 등 다양한 출처의 자료를 활용했다. 위치가 확인된 장소들은 웹 GIS(Web GIS) 기반의 카카오 지도 API(Kakao Map API)를 활용 하여 매핑하였으며, 설담의 여정 노선을 재현하기 위해 근대지형도(2차지형도)에 나타난 소로(小路) 정보를 참고하여 경유 지점을 추가로 파악하였다. 연구 결과, 설담 자우가 방문한 장소는 사찰 및 암자, 동리촌(洞里村) 등의 마을, 누정 이나 전각과 같은 건물, 산과 구릉 및 고개와 폭포 등 다양한 유형으로 구분되었으며, 예 상한 대로 사찰과 사찰 부속 건물의 비중이 여타 장소에 비해 상대적으로 높게 나타났다. 이를 통해 설담의 여정이 주로 사찰을 중심으로 이루어졌음을 확인할 수 있었다. 관련해 서 주목할 만한 점이 있으니, 설담이 방문한 사찰 및 암자와 그곳에서 만난 승려들 사이 의 연관성이다. 「몽행록」에는 총 44명의 승려가 언급되는데, 이 중 설담과 직접 만났거 나 비슷한 시기에 활동한 승려들의 상당수가 청허 휴정(淸虛休靜, 1520~1604)계 법맥 에 속한다. 특히 송광사(松廣寺) 방문은 편양 언기(鞭羊彦機, 1581~1644)가 주창한 임 제태고법통설(臨濟太古法統說)에 의거해 법맥을 정리한 「불조원류(佛祖源流)」의 간행 (1764년)과 연관이 있을 것으로 추정된다. 이러한 정황은 설담의 여정이 즉흥적으로 도 모된 것이 아니라 청허계(淸虛系) 법맥으로 묶이는 여러 승려와 교류하고자 하는 목적에 서 철저히 계획된 것임을 시사한다. 또한 「몽행록」에 기록된 장소 정보는 당시 호남 지역 불교계의 특징적 양상을 엿볼 수 있는 단서가 된다. 18세기 청허계는 전국으로 세력을 확장했는데, 특히 전남 지역에 서 그 활동이 두드러졌다. 반면 설담의 여정은 전북 일대를 넓게 횡단하는 코스로, 이는 상대적으로 덜 알려진 전북 지역 청허계 승려의 활동 반경을 보여주는 중요한 사례라 할 수 있다. 예컨대 내소사(來蘇寺)를 방문한 기록을 통해 편양문파에 속하는 서봉 청민(西 峯淸敏)이 주도한 법당 중건 불사의 정황을 확인할 수 있고, 송광사를 방문한 기록을 통 해 부휴계(浮休系)에서 청허계로 세력이 옮겨가는 18세기 송광사의 복합적 내부 사정을 짐작해 볼 수 있다. 본 연구의 학술적 의의는 다음과 같다. 첫째, 18세기 승려 설담 자우가 기록한 여행기 「몽행록」에 담긴 장소와 여정을 디지털 환경에서 재현함으로써, 저자인 설담 자우의 삶 과 18세기 호남 지역 불교계의 특징적 동태를 파악할 수 있는 기초 자원을 마련하였다. 둘째, 현 위치 비정이 쉽지 않은 과거 호남의 여러 장소를 복원하고 설담의 여정 노선을 재현함으로써, 전라도 지역문화 연구에 활용될 수 있는 유용한 참고 자원을 확보하였다. 셋째, 인문 데이터 처리 방법론을 통해 전근대 문헌에 담긴 장소와 여정 정보를 복원하고 시각화함으로써, 디지털 인문학 연구의 한 사례를 제시하였다. 향후 유관 정보를 담고 있 는 여타 문헌의 내용이 데이터화되어 「몽행록」에 기록된 장소 및 여정 데이터와 의미적 으로 연계될 수 있다면, 기존에는 발견하지 못한 당대 불교문화의 새로운 일면이 우리 앞 에 그 모습을 드러낼 가능성이 크다.

This study digitally reconstructs the places and journey recorded in Monghaengnok (夢行錄), a travelogue written in 1763 by Seoldam Jau (雪潭自優, 1709-1770), a Buddhist monk of the Joseon Dynasty. Monghaengnok documents Seoldam Jau’s one-month journey, from August 27 to September 27, 1763, during which he traveled primarily to Buddhist temples across North Jeolla Province (全羅北道), beginning and ending at Bokcheonsa Temple (present-day Gangcheonsa) in Sunchang. The aim of this research is to secure foundational resources for understanding the distinctive aspects of 18th-century Buddhism in the Honam (湖南) region by systematizing and digitally reproducing the information on places and routes recorded in Monghaengnok. In terms of methodology, the study first classifies and analyzes the characteristics of 88 locations visited by Seoldam, categorizing them by date, region, and place type. To identify their exact locations, various sources were consulted, including Joseon Dynasty historical maps, modern topographical maps (surveyed between 1905-1919), Joseon-era literature, contemporary news articles and press releases, the Digital Local Culture Encyclopedia of Korea (韓國鄕土文化電子大典), and other web resources. The identified sites were mapped using the web GIS-based Kakao Map API, and additional waypoints were identified using minor path (小路) data found in modern Second Topographical Maps to recreate Seoldam’s journey. The results of this research show that the places visited by Seoldam Jau fall into several categories: temples and hermitages, villages, architectural structures such as pavilions and halls, mountains, hills, mountain passes, and waterfalls. As expected, temples and temple-affiliated sites made up a relatively large proportion of the visited places, confirming that Seoldam’s journey was primarily centered on Buddhist temples. Notably, a significant aspect of the journey is the connection between the temples and hermitages visited and the monks encountered there. Monghaengnok mentions a total of 44 monks—many of whom Seoldam met in person or who were contemporaries—most of whom belonged to the dharma lineage of Cheongeo Hyujeong (淸虛休靜, 1520-1604). In particular, Seoldam’s visit to Songgwangsa Temple (松廣寺) appears to be connected to the 1764 publication of Buljo Wonryu (佛祖源流), which outlined the dharma lineage according to the Imje Taego Law Lineage Theory (臨濟太 古法統說) advocated by Pyeonyang Eongi (鞭羊彦機, 1581-1644). These connections suggest that Seoldam’s journey was not spontaneous but rather meticulously planned, with the purpose of engaging with monks connected through the Cheongeo lineage (淸虛系). Furthermore, the place-based information recorded in Monghaengnok provides valuable insight into the unique characteristics of Buddhism in the Honam region during the 18th century. While the Cheongeo lineage had expanded nationwide during this period—especially in South Jeolla Province—Seoldam's extensive travel across North Jeolla makes his journey an important case study in understanding the reach of lesserknown Cheongeo lineage monks in that region. For example, his visit to Naesosa Temple (來蘇寺) confirms the reconstruction of temple halls led by Seobong Cheongmin (西峯淸敏), a member of the Pyeonyang faction. Similarly, his visit to Songgwangsa Temple offers insight into the internal dynamics of 18th-century Songgwangsa, where influence was shifting from the Buhyu lineage (浮休系) to the Cheongeo lineage. The academic significance of this study is threefold. First, by digitally reproducing the places and journey documented in Monghaengnok, it provides foundational resources for understanding the life of Seoldam Jau and the unique dynamics of 18th-century Buddhism in the Honam region. Second, by reconstructing historical sites whose current locations are difficult to determine, and recreating Seoldam’s travel route, the study offers valuable reference materials for research on the culture of the Jeolla region. Third, by restoring and visualizing spatial and journey data from pre-modern literature using digital humanities methodologies, this study presents a model for future digital humanities research. Looking ahead, if additional related texts are digitized and semantically linked with the spatial and journey data in Monghaengnok, there is significant potential for uncovering previously hidden aspects of Buddhist culture during this era.

우리는 이제 초연결사회(Hyper-Connectivity)에 살고 있다. 오늘날 대중이 소셜 커뮤니케이션을 적극적으로 활용하게 된 이유는 필요한 정보가 웹(Web) 공간을 통해서 소셜 빅데이터(Social Big Data)라는 이름으로 수집되고 분류되어 정보의 생태계인 빅데이터 시대를 만들어 가고 있기 때문이다. 빅데이터 정보가 대중에게 꼭 필요한 정보로 이용되기 위해서는 알기 쉽고 명확하게 전달할 수 있는 빅데이터 시각화작업이 필요하다. 본 연구는 소셜 빅데이터의 정보에 따른 시각화 유형을 분류하였고, 경험 평가대상으로 실제 빅데이터 시각화를 직접 활용하고 연구해야 하는 관련 전공생들과 일반인을 포함한 체험자를 대상으로 하였다. 체험자들의 경험을 분석한 결과, 데이터를 관리·분석·활용할 수 있는 시각화 전달방법에 대한 중요한 시사점이 도출되었다. 이에 따른 빅데이터 시각화 전략은 SNS상의 데이터 환경과 사용자의 눈높이에 맞는 방식으로 표현되어야 한다는 것이다. 앞으로 사용자를 위한 빅데이터 시각화가 상품서비스나 사회적 트렌드에 적용하여 활용된다면 개인의 상품 구매, 취향, 문화 등 그 역할과 적용 범위가 넓어지고 적용 대상이 많아질 것이라는 측면에서 중요한 자료가 될 것으로 생각한다.

The reason why today's public actively uses social communication is that the necessary information is collected and classified under the name of social big data through the web space to create the big data era, an ecosystem of information. In order for big data information to be used by the public, it is necessary to visualize it easily. This study categorized the types of visualization according to the information of social big data, and targeted the experienced students including the related majors and the general public who need to directly utilize and study the actual big data visualization as an experience evaluation target. As a result of analyzing the experiences of the experienced people, important implications for the visualization method for managing, analyzing, and utilizing the data were derived. The big data visualization strategy is to be expressed in a way that fits the data environment and user's eye level on SNS. In the future, if big data visualization is applied to product service or social trend, it will be an important data in terms of broadening its role, scope of application, and application.

A convolutional neural network (CNN) has been widely used in facial expression recognition (FER) because it can automatically learn discriminative appearance features from an expression image. To make full use of its discriminating capability, this paper suggests a simple but effective method for CNN based FER. Specifically, instead of an original expression image that contains facial appearance only, the expression image with facial geometry visualization is used as input to CNN. In this way, geometric and appearance features could be simultaneously learned, making CNN more discriminative for FER. A simple CNN extension is also presented in this paper, aiming to utilize geometric expression change derived from an expression image sequence. Experimental results on two public datasets (CK+ and MMI) show that CNN using facial geometry visualization clearly outperforms the conventional CNN using facial appearance only.

As the recent developments of artificial intelligence, particularly machine-learning, impact every aspect of society, they are also increasingly influencing creative fields manifested as new artistic tools and inspirational sources. However, as more artists integrate the technology into their creative works, the issues of diversity and fairness are also emerging in the AI-based creative practice. The data dependency of machine-learning algorithms can amplify the social injustice existing in the real world. In this paper, we present an interactive visualization system for raising the awareness of the diversity and fairness issues. Rather than resorting to education, campaign, or laws on those issues, we have developed a web & ML-based interactive data visualization system. By providing the interactive visual experience on the issues in interesting ways as the form of web content which anyone can access from anywhere, we strive to raise the public awareness of the issues and alleviate the important ethical problems. In this paper, we present the process of developing the ML-based interactive visualization system and discuss the results of this project. The proposed approach can be applied to other areas requiring attention to the issues.

Max Weber's Collected Works (Max Weber-Gesamtausgabe) in German were fully published in 2020. The volumes include 34713,471 letters written and sent by Max Weber between 1875 toand 1920. TheThese publications posepresent several challenges to Weber's scholarship due to the language barrier and the hundred yearcentury-long interval between Weber's demisedeath and the publicationrelease of his collected works. Against this backdrop, this article applies novel network analysis tools to explore the relationshiprelationships between Weber and his correspondents. With the complete collection of his letters now available to Weberian scholars, we have undertaken an innovative project that integrates data science into this field. To achieve this, we haveWe extracted metadata from Weber's Collected Works to construct network data. We employed, employing R and various R packages to applyfor network analysis and data visualization. Additionally, we also providedhave made the dataset and R scripts available online as open-access resources to facilitate reproducibility. As we employ onlyWhile our research relies solely on statistical analysis of Weber's letters without qualitative examination, the scope of our research could be considered limited. Nevertheless, we feel our researchwe believe it makes a meaningful contribution to Weberian studies. By academically exploring the Collected Letters, this study isrepresents a pioneering effort with significant implications, encouraging further research and scholarship in the field.

Smart lighting systems have become increasingly popular in several public sectors because of trends toward urbanization and intelligent technologies. In this study, we designed and implemented a web application platform to explore and monitor data acquired from lighting devices at Thammasat University (Rangsit Campus, Thailand). The platform provides a convenient interface for administrative and operative staff to monitor, control, and collect data from sensors installed on campus in real time for creating geographically specific big data. Platform development focuses on both back- and front-end applications to allow a seamless process for recording and displaying data from interconnected devices. Responsible persons can interact with devices and acquire data effortlessly, minimizing workforce and human error. The collected data were analyzed using an exploratory data analysis process. Missing data behavior caused by system outages was also investigated.

In the modern society, with the development of Information & Communications Technology (ICT), the cyber threat is also increasing, and to prepare for this, Moving Target Defense (MTD) strategy is widely used to actively protect the Mission-Critical Systems. Although the MTD strategy has shifted the paradigm from passive system defense to active system defense, the indiscriminate use of the MTD strategy has the disadvantage of acting as a large overhead on the system to be protected. To solve this problem, in this paper, we derive the attack surface of the system to be protected using cyber attack information (OpenIOC). Then, based on the derived data, we propose a data visualization engine that can help configure a systematic MTD strategy by linking it with MTD strategy components. Through the proposed data visualization engine, existing and new MTD strategy researchers can configure a more systematic MTD strategy.

This study examines the implementation of game-like features in a take-home exam for a Business Data Visualization course, aiming to enhance students' proficiency in MS Excel and Tableau Desktop. Drawing inspiration from computer games, the assessment was structured to motivate students to repeat the exam multiple times to improve their performance. The primary evaluation criteria were the speed of operations and accuracy of output. A transparent marking table allowed students to estimate their scores immediately, providing instant feedback. Students were permitted to resubmit the exam multiple times within a 7-day period. A short survey was conducted several days after the completion of the exam to gauge student perceptions. This paper discusses the exam's structure and survey results.

Mixed reality (MR) representation of accounting numbers is used as an alternative way of virtually engaging users of real three dimensional graphics of financialdata. An experiment was conducted to compare the usability and knowledge drawn from utilizing a table of numbers versus MR representations. The results showed that when MR was used, the participants"ratings of the firm"s financial status and performance were more congruent with those of experts than when a table was employed. Also, MR was seen as providing less complex information with a shorter amount of time being spent and was perceived as being easyanduseful.

Recently, for the collection and smooth management of big data, new value creation and efficient large-capacity data analysis technology by linking homogeneous and heterogeneous data platforms are required. In this paper, we designed a system that can easily link multiple data provided by homogeneous and heterogeneous platforms. The designed system uses REST-based Map API to construct a visualization environment, and we assume that it is a different DB by collecting and classifying public data from different institutions. We built our own server to connect and visualize different types of data through distance and address-based connections via the Haversine Formula, that is based on GPS coordinates by using image summary technology, heterogeneous data can be efficiently stored, analyzed, and visualized.

Usability and knowledge drawn from utilizing various ways of representing accounting data were examined. Classroom experiments were conducted to compare students’ assessment of financial data using table of numbers, 2-dimensional column graphs (2D), 3-dimensional column graphs (3D), and mixed reality visualization of true 3-dimensional graphs (MR). The results showed that in assessing the financial status and performance of a firm, Table of numbers and MR took longer than 2D and 3D graphs. The time spent on true 3D graphs using MR technology was about the same as Table of numbers. When compared the assessment scores of the firm’s financial status and performance between participants and experts, the difference was the least when participants used 2D graphs. However, MR was seen as being a new way to provide data of greater complexity and was very useful for financial information.

가상현실 콘텐츠는 ICT 기술의 발전과 5G의 고용량 전송, 빠른 속도의 네트워크 서비스가 상용화로 2019 년 빠른 성장을 하고 있다. 하지만 가상현실 콘텐츠의 사용성 평가에 대한 기준과 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 가상현실 콘텐츠를 사용하는 사용자의 반응과 상태를 측정 할 수 있는 객관성이 있는 데이터 에 관한 연구를 진행한다. 연구의 방법으로는 가상현실 게임 콘텐츠 사용자의 실시간 인체정보 수집 프로세 스를 설계하고의 변화를 비교·분석하였다. 이를 위해 인체정보 측정에 아이트래킹을 통한 시선 정보와 심박 수 데이터를 수집하고 분석하여 시각화 솔루션을 설계하고 프로토타입을 구현하였다. 가상현실 게임 콘텐츠 사용자 인체정보 데이터를 기반으로 한 사용성 평가에 대한 가이드를 제안한다. 향후연구로는 다양한 인체정 보 측정 및 프로토타입의 고도화에 있다.

Along with development of ICT and 5G and commercialization of high speed network service, virtual reality contents are growing rapidly at 2019. However, criteria for and research on evaluation of usability of virtual reality contents are unsatisfactory. This study is about objective data which allows us to measure reaction and condition of a virtual reality contents user. For research method, comparative analysis of process to collect information on physical condition of a virtual reality game contents user is conducted. For this, information on gaze and heart rate are collected and analyzed through eye tracking and visualization solution to be designed and prototype is implemented. This study proposes a guide to usability evaluation based on data for physical condition of a virtual reality game contents user. Further study is to measure various information on physical condition and sophisticating prototype.

4차 산업화의 가속화로 인하여 우리 주변의 데이터가 급속도로 증가하였다. 이에, 데이터를 수집하는 것 이상으로 데이터 분석을 통해 얻어진 데이터의 성질과 의미를 보다 손쉽게 파악하고 데이터의 가치판단에 유연하게 적용 할 수 있어야 한다. 가시화 표현기술은 현재 많은 분야에서 관심을 받고 있다. 가시화는 데이터 분석 결과를 보다 쉽게 이해할 수 있도록 그래프, 차트 등으로 사용자가 보다 쉽게 데이터의 정보를 파악할 수 있어, 즉각적인 판단이 가능하게 하여 빠른 의사결정을 할 수 있도록 한다. 그중에서도 사용자들의 활용 가치가 높은 공공데이터를 활용한 가시화에 대한 관심도가 높다. 이에 본 논문에서는 가시화를 표현 할 수 있는 다양한 소프트웨어들 중에서 R 라이브러리와 R Studio를 활용하여 전국 자전거 보관소 설치 장소의 공공데이터를 가시화 하는 콘텐츠를 구현하였다.

Due to the acceleration of the 4th industrialization, the data around us rapidly increased. Therefore, it is necessary to be able to more easily grasp the nature and meaning of data obtained through data analysis than to collect data, and apply it flexibly to the value judgment of data. Visualization technology is now attracting attention in many fields. Visualization allows the user to more easily grasp the information of the data with graphs, charts, etc. so that the data analysis result can be understood more easily, so that the user can make an immediate judgment and make a quick decision. Among them, there is a high degree of interest in visualization using public data, which is highly useful to users. In this paper, we implemented R - library and R Studio to visualize public data at the installation sites of bicycle storage sites among various software that can express visualization.

데이터 시각화는 정보 전달의 유용한 도구로 자리 잡아, 전문가뿐만 아니라 일반적인 수준에서도 널리 쓰이고 있다. 하지만 효율적인 만큼 그릇된 정보를 전달하기도 쉽다는 위험을 안고 있다. 모든 데이터 시각화에는 편집자의 의도가 숨어있으며, 때로는 강력한 메시지가 담겨 있다. 이러한 의도를 파악하는 시스템을 구축하는 것은 집단이나 개인의 사상을 이해하는 데에 도움이 되고, 오용된 데이터에 대처할 수 있는 방안이 된다. 기존의 연구 방향은 효과적인 데이터 시각화 방법에 대한 고찰이나 표현 방식에 초점을 둔 연구가 대부분이다. 시각화 방식이 다양해질수록 데이터가 왜곡될 가능성이 커질 것이므로 충분한 대응책이 필요하다. 본 논문에서는 목적 지향적 환경에서 벌어지는 기만적 데이터 시각화에 대한 분석을 제시한다. 인간의 인지 프로세싱이 갖는 취약점을 바탕으로 공격 유형을 분류하여, 데이터 시각화의 맥락에서 어떠한 속임수가 발생하는지 확인한다. 이 연구는 공격적 시각화 사례를 연구하는 첫 번째 단계를 제시하여 추가 연구의 길을 열 것으로 기대한다.

Data visualization has become a useful tool to effectively communicate information and is widely used not only by experts but also at a general level. However, it is dangerous that it is as efficient as it is to transmit false information. All data visualizations have hidden intent with powerful messages by editor. Building a system that grasps these intentions helps to understand the thoughts of groups and individuals. Most of the existing research focuses on effective data visualization methods and methods of expression. The more various visualization methods, the more likely the data will be distorted. In this paper, we present an analysis of deceptive data visualization in a goal-oriented environment. Based on the vulnerability of human cognitive processing, we classify the attack types and identify what tricks occur in the context of data visualization. This study suggests the first step in studying the case of aggressive visualization and opens the way for further research.

본 연구에서는 국내에서 성공한 영화들의 쇼트 분석을 통해 흥행한 영화의 클라이맥스부분에서 공통된 편집 패턴 분석을 찾아 씬(작은 이야기 단위)의 구성이 잘 기획되어 있는지 데이터 시각화 연구를 한다. 이 연구는 편집패턴들의 모형을 참조하여 영화 전체에 클라이맥스 표현 패턴이 몇 개로 구성되어 있는지 분석하는 것으로 쇼트이미지들의 자동 수집과 수집된 데이터들의 샷사이즈 자동 분류 시스템을 설계하고 이 시스템을 통해 클라이맥스 패턴 중심으로 하나의 씬을 이루고 있음을 증명한다. 작은 이야기인 씬의 구성이 클라이맥스 패턴으로만 판단하기 어려워 배우들의 대화를 통해 씬을 찾아 비교분석을 하였다. 배우들 간의 대화 기반 씬 예측을 위한 character-net은 등장인물들 간의 대화 내용을 추적하여 인물들 간의 대화 형성을 네트워크 망 모양으로 시각화할 수 있다. 망 모양의 시각화를 통해 큰 이야기와 작은 이야기의 구성을 분석할 수 있으며, 씬 수에 따른 밀집도로 영화의 흥행 여부를 예측할 수 있다. 이 두 가지 연구를 비교하여 영화의 기획 구성 및 제작 방법에 기여를 할 것이라 판단한다.

This study conducts data visualization of common climax patterns of Korean blockbuster films to analyze shots and evaluate scene (subplot unit) arrangement. For this purpose, a model of editing patterns is used to analyze how many climax patterns a film contains. Moreover, a system, which automatically collects shot images and classifies shot sizes of collected data, is designed to demonstrate that a single scene is composed based on a climax pattern. As a scene is a subplot and thus its arrangement cannot fully be analyzed only by climax patterns, dialogues of starring actors are also used to identify scenes, and the result is compared with data visualization results. It detects dialogues between particular actors and visualizes dialogue formation in a network form. Such network visualization enables the arrangement of main subplots to be analyzed, and the box office performance of a film can be explained by the density of subplots. The study of two types comparison analysis is expected to contribute to planning, plotting, and producing films.

As products have been more complex and customer's demands of personalized products are increasing, manufacturing system has been changed from mass production to mass customization production that makes small quantity but different kinds of product. In addition, it becomes important that manufacturers quickly respond to variable customer's demands and characteristic regulations in each country. Therefore, three prerequisites are essential for manufacturers to response agilely. First, manufacturing data should be monitored in real time, second, information is extracted from the data, and finally, the information is used to make manufacturing strategy. In this paper, the mobile dashboard system is presented. It visualizes manufacturing data on mobile devices, and measures performance of the shop floor through the information. The proposed system is composed of server and client, and is running on the R - the open source software for statistics. Four kinds of template are given for easy visualization through the system.

본 연구의 목적은 지도 기반 데이터 시각화 플랫폼에 적합한 평가 도구를 개발하고, 이를 현재 상용되고 있는 지역간 정보를 나타내는 지도 기반 데이터 시각화 플랫폼을 대상으로 휴리스틱 사용성 평가를 수행하는 것이다. 본 연구에서는 Nielsen(1994)의 사용성 평가 10가지 원칙과 함께 지도 기반 플랫폼의 사용성 평가 기준을 다룬 선행연구들의 결과를 비교·분석하여 (1) 가시성, (2) 실세계와의 일치, (3) 일관성 및 표준, (4) 사용자 제어 여부와 친화성, (5) 융통성, (6) 디자인, (7) 호환성, (8) 오류 방지 및 해결, (9) 도움말 제공 및 문서화로 9가지의 평가 항목을 개발하였다. 또한, 개발한 평가 항목의 실효성을 확인하기 위해, 국내외 5개의 지도 기반 데이터 시각화 플랫폼을 대상으로 전문가 4명을 초빙하여 사용성 평가를 진행하였다. 평가 결과, 전문가들은 제안한 지도 기반 데이터 시각화 사용성 평가 기준을 사용하여, 수치화한 점수와 주관적 의견을 포함한 5개 플랫폼의 사용성을 순위화한 평가 결과를 도출할 수 있었다. 본 연구의 결과는 향후 지도 기반 시각화 플랫폼을 개발하고 평가함에 있어서 전반적인 가이드라인의 기초 자료가 될 수 있을 것으로 기대한다.

The purpose of this study is to develop an evaluation tool for map-based data visualization platforms and to conduct heuristic usability evaluations on existing platforms representing inter-regional information. We compared and analyzed the usability evaluation criteria of map-based platforms from the previous studies along with Nielsen's (1994) 10 usability evaluation principles. We proposed nine evaluation criteria, including (1) visibility, (2) representation of the real world, (3) consistency and standards, (4) user control and friendliness, (5) flexibility, (6) design, (7) compatibility, (8) error prevention and handling, and (9) help provision and documentation. Additionally, to confirm the effectiveness of the proposed criteria, four experts was invited to evaluate five domestic and international map-based data visualization platforms. As a result, the experts were able to rank the usability of the five platforms using the proposed map-based data visualization usability evaluation criteria, which included quantified scores and subjective opinions. The results of this study are expected to serve as foundational material for the future development and evaluation of map-based visualization platforms.

선박의 정확한 거리 탐지와 추정은 해양 안전, 자원 관리, 불법 행위 방지에 필수적이다. 그러나 기존의 자동식별시스템(AIS)은 신호 간섭과 조작에 취약하여 신뢰성이 낮다. 이를 해결하기 위해 우리는 새로운 다중모달 학습 방식인 SViT을 제안한다. SViT은 시계열 센서 데이터를 2D 이미지로 변환하여 Vision Transformer(ViT)가 분석할 수 있도록 하며, 계층적 센서 특징 선택을 통해 불필요한 정보를 걸러내어 연산 효율성과 노이즈 제거 성능을 향상시킨다. 또한, 선박의 연속적 움직임을 안정적으로 예측하기 위해 MSE, Smoothness Loss, Gradient Loss를 결합한 새로운 손실 함수를 도입한다. 실험 결과, SViT은 기존 LSTM 기반 모델보다 훈련 속도와 예측 안정성에서 우수한 성능을 보였다. 본 연구는 복잡한 다중센서 데이터를 효과적으로 활용하는 새로운 접근법을 제시하며, 보안, 감시, 유지보수 등의 다양한 분야에 활용 가능함을 입증한다.

Accurately detecting and estimating ship distances is crucial for maritime safety, resource management, and preventing illegal activities. However, traditional Automatic Identification Systems (AIS) are highly vulnerable to signal interference and tampering, making them unreliable. To address this issue, we propose SViT, a novel multimodal learning approach. SViT converts time-series sensor data into 2D image representations, allowing Vision Transformer (ViT) models to analyze them effectively. It further enhances computational efficiency and noise reduction through hierarchical sensor feature selection. To ensure stable ship movement predictions, we introduce a novel loss function combining MSE, Smoothness Loss, and Gradient Loss. Experimental results show that SViT outperforms LSTM-based models in training speed and predictive stability. This study presents a robust framework for utilizing complex multisensor data, with potential applications in security, surveillance, and maintenance.