Earticle

본 연구에서는 데이터 시각화 교육에 초점을 맞춘 스크래치를 초등학교 예비교사 26명에게 적용하여 창의성 향상에 미치는 효과를 분석해 보았다. 현직 초등교사 60명을 대상으로 실시한 요구분석 결과를 바탕으로, 데이터 시각화의 절차에 따른 스크래치를 활용한 프로그램을 개발하였다. 개발한 교육 프로그램을 초등학교 예비교사 26명에게 총 4개월 동안 42시간의 수업을 진행하였다. 창의성 증진을 살펴보기 위해 창의성 검사를 실시하여 사 전·사후 비교 검사를 통해 적용한 프로그램의 효과를 분석하였다. 분석 결과 초등학교 예비 교사를 대상으로 한 데이터 시각화 교육 중심 스크래치를 활용한 소프트웨어 교육은 초등학교 예비교사들의 창의성 하위요소 중 유 창성, 정교성, 창의성 평균, 창의성 지수에 유의미한 효과가 있는 것으로 확인되었다.

In this study, a scratch focused on data visualization was applied to 26 elementary school pre-service teachers to analyze the effect on improvement of creativity. Based on the results of the needs analysis conducted on 60 in-service elementary school teachers, the program using scratches according to the data visualization procedure was developed. With the developed educational program, 26 elementary school pre-service teachers were taught for 42 hours for a total of 4 months. In order to examine whether their creativity was improved, a creativity test was conducted and the effectiveness of the applied program was analyzed through a pre/post comparison tests. As a result of the analysis, it was found that the software education using scratch-oriented data visualization for elementary school pre-service teachers had significant effects on the fluency, sophistication, creativity average, and creativity index among the sub-elements of their creativity.

최근, 대량의 스트림 데이터에 대한 실시간 처리와 그 결과의 시각화에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존 연구는 입력 스트림 구조의 변경이나, 시각화할 데이터와 그 처리방식의 변경 등을 실시간으로 시각화에 반영 하지 못하고 있다. 본 논문에서는 스트림 데이터의 시각화 기능과 시각화를 위한 데이터의 수집 및 처리 기능을 통 합적으로 제공하는 대화형 스트림 시각화 시스템, ISVS(Interactive Streaming Data Visualization System) 를 제안한다. ISVS는 입력 스트림 구조 변경, 시각화할 스트림의 필터링, 시각화 함수의 생성, 수정 등 시각화에 관련된 다양한 요구사항을 사용자가 쉽게 대화식으로 표현하고 이를 실시간으로 시각화에 반영할 수 있도록 한 시스 템이다. 또한, 본 논문에서는 분산 스트리밍 시스템을 이용한 ISVS 시스템의 구현과 이 시스템을 입체음향 기술 기 반의 동영상 스트리밍 서비스에 적용하여 실시간으로 다양한 시각화 처리가 가능함을 보였다.

Recently, there have been many studies on real-time processing and the visualization of a large stream data. However, in the existing studies, the changes which occurred in the input stream structure, in the data to be visualized, and in the processing methods, can not be reflected in visualization in real time. In this paper, we propose an Interactive Streaming Data Visualization System, ISVS, which provides visualization capabilities of streaming data covering collection and processing capabilities of visualized data. ISVS makes it easy for users to interactively express various visualization-relevant requirements of modulating input stream structures, filtering streams to be visualized, creating and modifying visualization functions. ISVS reflects them in real time. In addition, this paper presents the implementation of ISVS using the distributed streaming system. We show that it is capable of providing various real-time visualization processing by applying it to a stereo sound technology based video streaming service.

본 연구는 수학과와 과학과를 중심으로 데이터 시 각화 역량 범주 관점에서 2022 개정 교육과정의 성취기준 및 성취기준 해설을 분석하여 그 특징을 과목과 학년군별로 알아보는 데 목적이 있다. 연구를 실행하 기 위해 선행연구들을 조사하였으며, 연구자들은 수집 및 전처리 역량, 기술 역량, 사고 역량, 상호작용 역량 이라는 4개의 데이터 시각화 역량 범주를 중심으로 데 이터 시각화의 핵심 역량 범주를 정리하였다. 이를 바 탕으로 데이터 시각화 관점에서 성취기준을 분석하기 위한 틀을 제작하였으며, 이를 활용하여 2022 개정 교 육과정(교육부 고시 제2022-33호, 별책 8과 9)의 문서 를 검토 및 분석하였다. 수학과 성취기준 및 성취기준 해설 191개와 과학과 성취기준 및 성취기준 해설 230 개를 분석하여 데이터 시각화 역량과 관련된 요인을 추출하고 정리하였다. 정리된 요인들을 학습 기간을 고려하여 표준화한 후, 히트맵을 활용하여 시각화하고 정성적으로 분석하였으며, Mann-Whitney의 U 검정과 독립표본 Kruskal-Wallis 검정을 통해 정량적으로 분석 하였다. 분석 결과, 수학과의 경우 학년군별로 유의미 한 차이가 나타나지 않았으며, 성취기준별로는 사고 역량이 기술 역량(p=.002) 및 상호작용 역량(p=.001)에 비해 유의미하게 낮은 것으로 나타났다. 또한 학년군 이 올라갈수록 기술 역량과 상호작용 역량으로 수렴하 는 경향을 보였다. 과학과의 경우, 학년이 올라갈수록 더 많은 성취기준을 다룬다는 것을 확인할 수 있었으 며(대응별 비교, 5~6학년군 대 7~9학년군 p=.001; 5~6 학년군 대 10학년군 p=.029; 3~4학년군 대 7~9학년군 p=.022), 성취기준별로는 사고 역량이 다른 모든 역량 에 비해 유의미하게 낮은 것(대응별 비교, 기술 역량 p=.024; 수집 및 전처리 역량 p=.012; 상호작용 역량 p=.010)으로 나타났다. 또한 학년군이 올라갈수록 사고 역량을 제외한 나머지 역량으로 수렴하는 경향이 있었다. 이를 통해 첫째, 데이터 시각화 역량은 교육과정에 서 4개의 데이터 시각화 역량 범주로 분류할 수 있으 며, 둘째, 수학 및 과학 과목의 데이터 시각화 역량은 학년군이 올라갈수록 특정 역량으로 수렴되는 경향을 보이며, 셋째, 데이터 시각화 역량 중 사고 역량은 비 교적 비중이 적게 다루어진다는 것을 확인할 수 있었 다. 이와 같은 결론을 바탕으로 2022 개정 교육과정에서 데이터 시각화 역량에 대한 시사점을 제언하였다.

This study examines the performance expectations (PEs) and clarification statements of each PE in the 2022 revised national science and mathematics education standards from a data visualization competency perspective. First, the authors intensively reviewed data visualization literature to define key competencies and developed a framework comprising four main categories: collection and pre-processing skills, technical skills, thinking skills, and interaction skills. Based on the framework, the authors extracted a total of 191 mathematics and 230 science PEs from the 2022 revised science and mathematics education standards (Ministry of Education Ordinance No. 2022-33, Volumes 8 and 9) as the main data set. The analysis process consisted of three steps: first, the authors organized the data (421 PEs) by the four categories of the framework and four grade levels (3-4th, 5-6th, 7-9th, and 10th grade); second, the numbers of PEs in each grade level were standardized by the accomplishing period (1-3 years) of each PE depending on the grade level; lastly, the data set was represented by heatmaps to visualize the relationship between the four categories of visualization competency and four grade levels, and the differences between the competency categories and grade levels were quantitatively analyzed using the Mann-Whitney U test and independent sample Kruskal-Wallis tests. The analysis results revealed that in mathematics, there was no significant difference between the number of PEs by grade. However, on average, the number of PEs categorized in 'thinking skills' was significantly lower than those in the technical skills (p = .002) and interaction skills categories (p = .001). In science, it was observed that as grade level increased, PEs also increased (pairwise comparison: Grades 5-6 vs. 7-9, p = .001; Grades 5-6 vs. Grade 10, p = .029; Grades 3-4 vs. 7-9, p = .022). Particularly, the frequency of PEs in 'thinking skills' was significantly lower than in the other skills (pairwise comparison: technical skills p = .024; collection and pre-processing skills p = .012; interaction skills p = .010). Based on the results, two implications for revising national science and mathematics standards and teacher education were suggested.

As deep learning technology has improved in recent years, it has expanded from text-oriented document analysis to unstructured data such as images and tables, and there are an increasing number of studies on extracting meaning from such data and analyzing documents. Among them, there are various studies that analyze chart images because charts provide a lot of information such as checking or comparing abnormal elements of data by graphically representing various types of data. Chart classification is an important step because each category has a different way of extracting data and extracting and interpreting the meaning accordingly, so the focus is on improving the classification performance of deep learning-based classification models for various chart categories. However, deep learning-based models have the problem that experts need to allocate a lot of time to configure the model design optimized for the data and check the performance of the model after training. As a way to alleviate these problems, in this paper, we studied a chart classification model using a Neural Architecture Search technique that automatically explores the model structure optimized for the data. The optimal network structure was explored, trained, and tested using 69,600 chart data consisting of 12 chart categories, and the performance was compared with chart classification models using VGG-16 and ResNet-50 algorithms as a way to check the performance of the model. The average classification performance of the model using Neural Architecture Search showed higher classification accuracy than other models with Precision 99.7%, Recall 99.6%, and F1-Score 99.9%.

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.

빅데이터가 보급되면서 비정형자료 분석기술에 관한 관심이 증가하고 있으며, 방대한 양의 학술 데이터에서 가치 있는 정보를 도출해 내는 연구들이 수행되고 있다. 대부분 대용량 텍스트를 인간이 수동적으로 분석하는 것은 시간과 노력이 많이 들고 어려우므로 이를 보완하기 위해 자동으로 분류해줄 수 있는 기술이 필요하다. 이에 본 연구는 2010년부터 2017년까지 발간한 ‘한국심리학회지: 산업 및 조직’ 논문의 주요어, 논문제목, 초록과 같은 비정형자료를 이용하여 분석하고 시각화하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 주요어를 워드클라우드로 시각화한 결과 ‘조직몰입’이 빈번히 사용되었으며, 직무만족, 직무열의, 이직의도, 정서노동 순으로 나타났다. 둘째, 논문제목과 초록을 LDA 확률에 근거하여 자동으로 10개의 주제로 분류하였으며, 주제 8(조직/몰입/지각)이 가장 높았고, 주제 5(행동/관리/상사)는 가장 낮았다. 셋째, 주저자와 교신저자와의 관계는 6개의 큰 집단과 다수의 작은 집단으로 나타났으며, 집단 내의 유력자를 알 수 있었다. 본 연구에서는 방대한 양의 학술 데이터에서 보다 빠르고 쉽게 정보를 도출하여 제공함으로써 관련 연구자들이 또 다른 연구에 접근할 수 있도록 도움을 줄 수 있다는데 의의를 둔다.

With the spread of Big data, there is an increasing interest in Unstructured Data analysis techniques, and studies are being carried out to extract valuable information from vast amounts of academic data. Most passive analysis of large texts by humans is time consuming and laborious and difficult, so a technique that can automatically classify them in order to supplement them is needed. Therefore, this study analyzed and visualized by using Unstructured Data such as the main words, thesis title, and abstract of ‘Korean Journal of Industrial and Organizational Psychology’ published from 2010 to 2017. The results of the study are as follows. First, ‘organizational commitment’ was frequently used as a result of visualization of the key words using wordcloud. Job satisfaction, job enthusiasm, turnover intention, emotional labor showed the order. Second, the title of the paper and the abstract were automatically classified into 10 topics based on the LDA probability. Topic 8(organization/commitment/perception) was the highest, and Topic 5(behavior/management/boss) was the lowest. Third, the relationship between the main author and the correspondent author appeared as six large groups and several small groups. We were able to identify influential authors within the group. In this study, it is suggested that related researchers can get access to another research by deriving information from a vast amount of academic data more quickly and easily.

생활과 밀접한 서비스, 산업들뿐만 아니라 정보통신 산업을 비롯하여 기술과 거리가 멀다고 느껴졌던 농업까지 모든 산업에서 정보의 중요성은 점점 더 커지고 있다. 인터넷으로 정보를 검색하여 양질의데이터를 얻고 싶어 하지만, 다양한 사이트들을 방문해야 하고, 많은 양의 정보들을 일일이 재검색하거나 언어를 해독하여 그 관련성을 확인해야 하는 번거로움이 있기 때문에 정보를 검색하는데 그치지 않고, 관련성에 따라 이를 시각화까지 수행해주는 서비스가 필요하다. 본 연구에서는 크롤링한 데이터를가공하고, 자연어 처리를 통해 의미 있는 데이터로 추출한 후, 딥러닝 기반의 군집화 및 분류 과정을 수행한 후 그 결과를 다양한 시각화 기법을 적용하여 여러 가지 정보들을 한눈에 볼 수 있도록 하는 원스톱 서비스를 설계하고 구현한다.

The importance of information is increasing in all industries, from services and industries closely related to life, to the information and communication industry and agriculture, which seemed far from technology. A service that not only searches for information but also performs visualization according to relevance is needed, since there is a hassle of having to visit various sites, re-searching a large amount of information one by one or checking the relevance among data. In this study, we design and implement a one-stop service that enables various information can be viewed at a glance. After processing crawled data, we extract meaningful data through natural language processing, and conduct deep learning-based clustering and classification algorithm. Also, various visualization techniques are applied to the results.

In this study, new software for 3D visualization of geological data was developed for a tunneling industry. The software can visualize various types of geological data such as borehole, electric resistivity, seismic velocity, estimated 3D RMR, face mapping, etc. which can be obtained from design to construction stages in a tunneling project. By using the OpenGL (Open Graphics Library) and optimized spatial data structures (e.g., Octree), the performance of 3D visualization could be improved significantly. The developed software was successfully applied to a recent tunneling site. This paper describes the concept and details of the software development and implementation.

최근 데이터 과학의 성장과 함께 데이터를 분석하고 시각화하여 그 의미를 해석하는 능력인 데이터 시각화 리터러시에 관한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 연구는 데이터 시각화 리터러시 향상을 위한 교육에서 사용할 수 있는 데이터 시각화 도구 분석에 초점을 두고 진행되었다. 본 연구에서는 도구의 직관성, 데이터 입력 의 편의성, 그래프의 다양성, 그래프 조작성이라는 네 가지 기준을 설정하고 8종의 데이터 시각화 도구를 분석하 여 결과를 제시하였다. 다음으로 웹 기반 데이터 시각화 도구와 다양한 템플릿 제공의 효과를 분석하여 제시하 였다. 이상의 연구 결과는 데이터 시각화 리터러시 향상을 위한 데이터 시각화 도구 선택에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.

In recent years, with the growth of data science, research on data visualization literacy, which is the ability to analyze and visualize data and interpret its meaning, has been actively conducted. This research focused on the analysis of data visualization tools for improving data visualization literacy. The results of the research are as follows. First, we set four criteria: tool intuition, data input convenience, graph diversity, and graph operability, and analyzed eight types of data visualization tools and presented the results. Second, we analyze and present the effectiveness of web-based data visualization tools and different template offerings. We hope that the above research results will give you a lot of help in choosing a data visualization tool to improve your data visualization literacy.

본 연구에서는 데이터 시각화 교육에 초점을 맞춘 파이썬 교육이 초등학교 6학년 학생들의 컴퓨팅 사고력 향 상에 미치는 효과를 분석해보았다. 현직 초등교사 60명과 초등학교 6학년 학생 120명을 대상으로 실시한 요구분 석 결과를 바탕으로, 데이터 시각화의 절차에 따라 파이썬 교육프로그램을 개발하였다. 개발한 교육프로그램으로 초등학교 6학년 학생 24명에게 총 6일 동안 36시간의 수업을 진행하여 사전·사후 비교 검사를 통해 효과를 분석 하였다. 분석 결과, 데이터 시각화 교육에 초점을 맞춘 파이썬 교육은 초등학교 6학년 학생들의 ‘계산적 인지력’ 과 ‘유창성’, ‘정교성’, ‘독창성’에 유의미한 효과가 있는 것으로 나타났다.

In this study, we analyzed the effects of data visualization education with using Python on the improvement of computing thinking ability of the 6th grade students of elementary school. Based on the results of the needs analysis of 60 elementary school teachers and 120 elementary school students, we developed the data visualization education program. In the developed educational program, 24 elementary school students were trained for 6 days and 36 hours in total. Thereafter, students were subjected to pre- and post-comparison tests. As a result of the analysis, it was found that the data visualization education with using Python is effective in improving the Computational cognition, Fluency, Originality, Elaboration of the 6th grade students in elementary school.

본 연구는 스크래치를 활용한 데이터 시각화 활동 프로그램을 개발하여 예비 코딩 강사를 대상으로 적용한 후 그 효과를 검증하였다. 활동 프로그램은 컴퓨터교육 전공 현직 초등교사 20명을 대상으로 실시한 사전 요구 분석 결과를 바탕으로, ADDIE 모형의 절차에 따라 개발하였다. 개발한 프로그램은 ‘○○창조경제혁신센터’에서 주관하고 ‘○○대학교’에서 진행한 ‘청년 코딩 사업’에 주 2회 3시간씩 4주 동안 총 21차시의 집합 강의 및 실습 시간에 적용하였다. 프로그램의 적용 결과 창의성에 미치는 효과에 대한 검증을 위하여 Torrance의 TTCT(Torrance Tests of Creative Thinking) 검사지 도형 A, B형을 투입하여 사전·사후 검사를 실시하였다. 검증 결과, 본 연구에서 개발한 교육 프로그램이 예비 코딩 강사의 창의성 향상에 효과적인 것으로 나타났다.

In this study, we developed the activity program for data visualization utilizing scratch and applied it to preliminary coding instructors and then verified its effect. The activity program was developed based on the procedure of ADDIE model based on the result of preliminary requirement analysis conducted for 20 teachers of computer elementary school incumbent primary school. The developed program was organized by "○○Center for Creative Economy and Innovation" and a total of 21 hours set lectures and practical training for 4 weeks for 3 hours each 3 times per week in "Youth Coding Project" held at "○○University" It applied to time. Application of the program In order to verify the effect on creativity, Torrance Tests of Creative Thinking Figures A and B were introduced and pre- and post tests were carried out. As a result of the verification, it was found that the educational program developed in this research is effective for improving the creativity of the preliminary coding instructors.