Earticle

Pipeline sensors generates significant amount of multivariate datasets during normal and leak situations. Therefore we have developed a data model to effectively manage such data and enhance the computational support needed for the effective data explorations. In this paper we discuss the development of an Augmented Reality (AR) - based scientific visualization system prototype that supports identification, localisation, and 3D visualisation of oil pipeline leakages sensors datasets. A challenge of this approach is to reduce the data inefficiency powered by the disparate, repeated, inconsistent and missing attributes of most available sensors datasets. To handle this challenge, this paper aim to develop an AR-based scientific visualization interface which automatically identifies, localise and visualizes all necessary data relevant to a particularly selected region of interest (ROI) along the virtual pipeline. Necessary system architectural supports needed as well as the interface requirements for such visualizations are also discussed in this paper.

The most commonly used 3D modeling file formats are OBJ (Wavefront file format specification) and STL (STereoLithography). Although they have a common point of view in 3D on the screen, detailed functions are different according to purpose of development. OBJ is the most commonly used 3D file format and STL is mainly used as 3D file format for 3D printing. However, in the field of Scientific Visualization, precise analysis is required. There is a difference in accuracy depending on the type of 3D file format. OBJ and STL are not suitable for delicate surface description because they form meshes in the form of triangular polygons. And if you increase the number of triangle polygons, it will be smoother, but the file size also increases exponentially and causes excessive CPU usage. In contrast, VTK provides a variety of polygon structures, including triangular polygons as well as rectangular polygons and cube polygons. Thus, delicate surface depiction is possible. Delicate surface rendering is possible and file size is not large. This paper describes the concept and structure of VTK. We also compared the load times and file sizes between VTK, STL, and OBJ in the Chrome browser. In addition, the difference in surface rendering ability between VTK, STL, and OBJ is intuitively viewed based on the screen in which each 3D file format is implemented under the same conditions. This study is expected to be helpful for efficient 3D file format for precise implementation of Web - based Scientific Visualization.

Recently, there are increasing need to make a synthetic assessment about oceanic data which is collected over the various scientific field, in addition to just gathering oceanic data. In this study, we made a basic map using satellite image, aerial photo, multi-beam data, geological stratum data etc. And as well we are producing comprehensive SVT(Scientific Visualization Toolkit) which can visualize various kinds of oceanic data. These oceanic data include both survey data such as tidal height, tide, current, wave, water temperature, salinity, oceanic weather data and numeric modelling results such as ocean hydrodynamic model, wave model, erosion/sediment model, thermal discharged coastal water model, ocean water quality model. In this process, we introduce GIS(Geographic Information System) concepts to reflect time and spatial characteristics of oceanic data.

지금까지 해양과 해양에서 음향현상의 가시화는 정적이고 평면적이어서 시,공간적으로 끊임없이 변화하고 있는 현상을 이해하는데 어려움이 있었다. 최근에 가상현실에 대한 많은 관심과 연구로 과학적 가시화 기술은 많은 발전을 가져와 그 적용역역을 점차로 넓혀가고 있다. 이에 지금까지 평면적이고 정적이었던 수중에서의 음향현상도 이를 이용하여 구체적이고, 공간적이고 동적인 표출이 가능하게 되었다. 이러한 접근으로 눈에 보이지 않는 바닷속과 그 안에서의 음향현상을 마치 우리가 살고 있는 실제 공간처럼 3 차원적으로 표현 함으로서 해양에서 일어나는 음향현상에 대한 연구/분석의 현실성을 높일 수 있게 되었다. 3 차원 개체로서 입체화 된 음파전달 현상의 가시화로부터 또다른 정보를 얻을 수 있는 가능성에 대해서 검토해 보고자 한다.

This paper presents an extended scientific visualization for the public over the scientific visualization targeting for scientists. Our scientific visualization pursues both transmission of scientific information and good-looking visuals. First of all, we examine a tendency to produce scientific images that make the public understand science, even though they are not professional scientists. As a result, we can find several cases that actively generate scientific visualizations for the public. Among them, several research institutes possess own production studio. As the production of scientific images is a convergence field combined of art and science, cooperation between artists and scientists is necessary. Therefore, in-depth communication between them is essential at the planning stage. Moreover, continuous feedbacks between two groups in the production stage, the next stage of the planning, make the scientific visualization to perfection. In this paper, we present 2 modeling methods that are easily encountered during producing scientific visualizations and shading and rendering methods for generating photorealistic images. The concept of an extended scientific visualization that we present shows a new vision of the scientific visualization field.

이 논문에서는 대용량 해석 데이터 가시화 시스템을 위한 가상현실(VR) 인터페이스의 세부적인 개발내용에 대해 설명한다. 여기서 소개하는 VR 인터페이스는 오픈소스 VR 프레임워크인 VR Juggler에 기반을 두고 있다. VR Juggler는 여러 장점에도 불구하고, 이벤트 드리븐 방식을 지원하지 않으며 클러스터 환경에서 실행될 때 노드 사이의 동기화가 제한적으로 지원되는 등 한계를 보여주기도 한다. 이 논문에서는 이벤트 처리, 애니메이션 재생이나 외부 서버와의 통신 시 클러스터 노드 간 동기화 및 데이터 공유와 같이 VR Juggler를 이용해서 어플리케이션을 개발할 때 발생하는 문제의 해결방안을 실제 개발사례와 함께 제시한다. 그리고 가상현실 입력장치의 단점을 보완한 스마트 디바이스 기반 인터페이스에 대해서도 소개하며, 외부 사용자를 대상으로 진행한 사용성 평가결과를 통해 VR 인터페이스와 스마트 디바이스 인터페이스의 유용성을 검증한다.

In this paper, we introduce a virtual reality interface for scientific visualization applications. Our VR interface is based on an open-source framework called VR Juggler. Although VR Juggler has its own advantages, it lacks some of the important functionalities needed for practical applications - event handling, synchronization and data sharing among cluster nodes, to name a few. We explain how these issues are resolved while developing the VR interface. Also, a new interface with a smart device, which replaces the virtual reality input device, is introduced. Finally, system usability test results are provided to prove the effectiveness of the proposed interfaces.

GLOVE(GLObal Virtual reality visualization Environment for scientific simulation)는 컴퓨팅 자원의 성능 향상으로 데이터 양이 급속히 증가한 응용 과학과 전산 시뮬레이션 분야의 대용량 과학 데이터를 효율적으로 가시화하여 분석하기 위한 도구이다. GLOVE의 데이터 관리자인 GDM(GLOVE Data Manager)은 대용량 데이터의 분산 병렬 가시화를 위해 분산 공유 메모리를 제공하는 GA(Global Array)를 이용해 테라 바이트 단위의 데이터를 실시간으로 처리한다. 그러나 대용량 과학 데이터를 가시화 하는 과정에서 기존의 Data Locality를 고려하지 않은 데이터 접근 방식으로 인한 성능 저하를 확인했다. 본 논문은 기존 GLOVE에서 발견한 성능 저하 현상을 밝히고, 이에 대한 해결 방법을 제시한다.

GLOVE(GLObal Virtual reality visualization Environment for scientific simulation)는 컴퓨팅 자원의 성능 향상으로 데이터 양이 급속히 증가한 응용 과학과 전산 시뮬레이션 분야의 대용량 과학 데이터를 효율적으로 가시화하여 분석하기 위한 도구이다. GLOVE의 데이터 관리자인 GDM(GLOVE Data Manager)은 대용량 데이터의 분산 병렬 가시화를 위해 분산 공유 메모리를 제공하는 GA(Global Array)를 이용해 테라 바이트 단위의 데이터를 실시간으로 처리한다. 그러나 대용량 과학 데이터를 가시화 하는 과정에서 기존의 Data Locality를 고려하지 않은 데이터 접근 방식으로 인한 성능 저하를 확인했다. 본 논문은 기존 GLOVE에서 발견한 성능 저하 현상을 밝히고, 이에 대한 해결 방법을 제시한다.

전통적으로 과학데이터 시각화는 데이터 분석과 관련이 깊은 연구 수행과정 중의 하나로 간주되어 왔다. 그러나 최근 들어서 과학데이터 시각화의 연구영역 자체가 독립적인 학문분야로서 자리를 잡기 시작하면서 시각화의 기술 및 방법들이 점차 고도화되고 복잡해지고 있다. 그러나 과학데이터 시각화 연구가 개인 및 그룹의 연구자들 스스로의 노력으로 시각화 문제를 해결하는 데 있어서 한계가 있다. 따라서 전문집단에 의한 체계적인 지원의 필요성이 대두되고 있으며, 본 연구는 거시적 관점의 국가수준에서 어떻게 과학데이터 시각화를 체계적으로 지원할 것인가를 정책적인 시각에서 분석하였다. 구체적으로 기존 문헌의 조사를 통하여 주요 성공요인들을 파악하였으며, 집중적으로 투자해야 할 연구의 영역을 설정하였다. 다음으로 국가수준의 시각화 연구지원의 전략적인 방향과 전략적 과제를 제언하였다.

Conventionally, scientific data visualization is thought of as one of activities performed by scientists during the scientific data analysis. However, recently, there exits a set of research papers which count scientific data visualization as a independent research area. They show the research subjects for studying the scientific data visualization technology and methods. In case, a scientist or group of scientists can not solve their own visualization problem due to the unskillfulness and inexperience on using visualization tool. Therefore, it needs to help them by the systematic way for solving the problem. In this study, we analyze and propose the national level scientific visualization support system for scientists. In particular, we first analyze the existing papers and find out the critical success factors. Then, by integrating the findings of the analysis, we propose the research areas which need to be focused, and the strategic direction and specific research topics for scientific data visualization support system in national level.

This paper briefly introduces the work done up to 1998 during the past twenty years for numerical modeling of ocean process focussing on the neighbouring seas of Korean Peninsula. Modeling of global ocean dynamics has also been performed as a pathway to understand the regional ocean dynamics. The ocean simulation produces a vast amount of multidimensional multivariate dataset therefore adoption of scientific and technical visualization techniques were essential to properly understand the physics involved.

Myung-ri-hak, an East Asian philosophy for exploring human destiny, has faced a crisis of academic credibility due to the proliferation of unsubstantiated theories in modern times. In particular, the abstract and idealistic interpretation of Gan-zhi (the Heavenly Stems and Earthly Branches) has often relegated Myung-ri-hak to a form of irrational fatalism. This study addresses this issue by reinterpreting the Gan-zhi symbolic system through the lens of cognitive science and a naturalistic perspective, aiming to propose a more rational and systematic framework for interpretation. The research methodology first traces the historical evolution of Gan-zhi interpretation by analyzing classical texts such as the Book of Han (漢書) and Yeon-hae-ja-pyeong (淵海子平). It then compares the contrasting viewpoints of prominent Myung-ri-hak scholars like Im Cheol-ch (任鐵樵) and Sim Hyo-cheom (沈孝瞻) to demonstrate how the field diverged into abstract, Qi(氣)-centric interpretations and naturalistic, Mul-sang(物象)-centric interpretations. Next, from a cognitive-scientific perspective, the study analyzes the differences in how the human brain processes abstract versus naturalistic language. It argues that abstract expressions like "rising energy" place a significant cognitive burden on the brain, increasing ambiguity and subjectivity in interpretation. In contrast, naturalistic images such as a "large tree" are intuitive and clear, enhancing information processing efficiency and memorability. The research findings point out the ecological contradictions and logical leaps that arise from an exclusively abstract interpretation of Gan-zhi. As an alternative, a naturalistic Mul-sang interpretation that integrates Qi(氣), Ji(質), Hyeong(形), and Sang(象) is proposed. This approach aims to restore Myung-ri-hak as a "living discipline" that reflects the ecological cycles and physical laws of the real world, rather than viewing it as a "closed system of symbols." In conclusion, this study argues that moving away from idealistic symbolism and adopting a cognitively efficient and naturally consistent Mul-sang approach is a rational path to enhance the academic credibility and practical value of Myung-ri-hak.

과학 데이터는 대부분 과학 시뮬레이션의 결과로 얻게 되며, 사람이 직관적으로 이해하기 어려운 숫자의 나열인 경우가 많다. 이런 수치 데이터를 가시화하면 보다 쉽게 이해해서 분석할 수 있는 형태가 갖춰지게 되며, 가시화 환경을 VR 환경으로 옮기면 사용자와 상호작용하면서 사용자가 원하는 형태로 데이터를 가시화하는 것이 가능할 뿐만 아니라 몰입형 환경 덕분에 데이터에 대한 이해도도 높일 수 있다. 그러나 VR 환경의 시스템적 한계와 다양한 가시화 알고리즘에 대한 필요성 때문에 VR 환경에서 과학 데이터를 가시화하는 데는 한계가 있다. 본 논문에서는 VR 환경에서 과학데이터를 가시화하는 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 VTK에 기반을 둔 애플리케이션인 ParaView를 활용함으로써 과학데이터를 가시화하는 알고리즘을 제공하며, VTK와 CAVELib을 기반으로 하는 VtkCave를 활용해서 시스템에 맞는 VR 인터페이스를 제공한다. 향후에는 이 프레임워크에 보다 다양한 인터페이스와 가시화 기법을 더해서 풍부한 서비스를 제공할 수 있도록 할 예정이다.

가시화 도구는 데이터 입출력, 시각적 변환, 상호작용적인 렌더링의 세 구성요소로 구분할 수 있다. 본 논문에서는 거대용량의 과학 데이터를 실시간으로 가시화하기 위해 가시화 도구의 세 구성요소에 대한 요구사항을 분석, 정의하고 이를 만족시키기 위한 방안을 제시하고자 한다. 특히, 효율적인 가시화 도구의 개발을 위해 공개 소프트웨어 도구를 최대한 활용하고자 하였으며, 서로 다른 용도로 개발된 각 공개 소프트웨어 도구를 통합하여 하나의 가시화 도구로 개발하는 방안과 시공간적인 과학 데이터의 실시간 가시화를 위한 최적화 방법에 대해 논한다. 이를 통해 분산공유메모리 기반의 과학 데이터 병렬 가시화 도구인 GLOVE를 제안하였으며, 유동해석 분야 과학 데이터를 이용한 실험을 통해 GLOVE와 다른 데이터 가시화 소프트웨어와의 성능을 비교 분석했다.

Visualization tool can be divided by three components - data I/O, visual transformation and interactive rendering. In this paper, we present requirements of three major components on visualization tools for massive scientific dataset and propose strategies to develop the tool which satisfies those requirements. In particular, we present how to utilize open source softwares to efficiently realize our goal. Furthermore, we also study the way to combine several open source softwares which are separately made to produce a single visualization software and optimize it for realtime visualization of massiv espatio-temporal scientific dataset. Finally, we propose a distributed shared memory based scientific visualization tool which is called "GLOVE". We present a performance comparison among GLOVE and well known open source visualization tools such as ParaView and VisIt.

This study investigates GPT-4's ability to assess scientific inquiry writing tasks, focusing on its capacity to justify evaluations with evidence. Scientific inquiry involves problem definition, hypothesis formulation, data analysis, and experimental design. Using scenario-based scientific questions, GPT-4's responses were compared with human evaluators to analyze its reasoning and limitations. Results indicate that GPT-4 can provide valid reasoning under specific conditions but struggles with complex data interpretation. This research highlights GPT-4's potential and limitations as an automated evaluation tool, addressing inconsistencies in human evaluation and suggesting future directions for AI-assisted educational assessments.