시각화(그래픽)

Visualization (graphics)
몇 가지 용어가 여기서 수정됩니다.그 외의 용도는, 시각화(동음이의)를 참조해 주세요.
유한 요소 분석을 사용하여 비대칭 충돌 시 자동차가 어떻게 변형되는지 시각화

시각화 또는 시각화(스펠링 차이 참조)는 메시지를 전달하기 위한 이미지, 다이어그램 또는 애니메이션을 만드는 기술입니다.시각 이미지를 통한 시각화는 인류의 태동 이래 추상적이고 구체적인 생각을 전달하는 효과적인 방법이었다.역사로부터의 예로는 동굴 벽화, 이집트 상형 문자, 그리스 기하학, 공학 및 과학적 목적을 위한 레오나르도 다빈치의 혁신적인 기술 드로잉 방법이 있다.

오늘날 시각화는 과학, 교육, 엔지니어링(예: 제품 시각화), 대화형 멀티미디어, 의료 등의 분야에서 지속적으로 확대되고 있습니다.시각화 애플리케이션의 전형적인 분야는 컴퓨터 그래픽스 분야입니다.컴퓨터 그래픽스(및 3D 컴퓨터 그래픽스)의 발명은 르네상스 시대의 중심 원근법이 발명된 이후 시각화의 가장 중요한 발전일 수 있습니다.애니메이션의 개발은 또한 시각화를 발전시키는데 도움을 주었다.

개요

프톨레마이오스의 지리학(서기 150년경)에서 재구성된 프톨레마이오스의 세계지도는 타프로바네 섬(스리랑카, 오버사이즈)과 아우레아 체르소네스 섬(동남아반도)의 끝에 있는 세리카와 시나에(중국)의 국가를 나타낸다.
나폴레옹의 행군에 대한 찰스 미나르의 정보 그래픽

시각화를 사용하여 정보를 표시하는 것은 새로운 현상이 아닙니다.그것은 지도, 과학 도면, 데이터 플롯에 천 년 이상 사용되어 왔다.지도 제작의 예로는 프톨레마이오스의 지리학 (2세기), 중국의 지도 (1137), 그리고 1세기 반 전 나폴레옹의 러시아 침공에 대한 미나르의 지도 (1861년) 등이 있다.이러한 이미지를 구상하는 과정에서 학습된 개념의 대부분은 컴퓨터 시각화로 직설적으로 이어집니다.Edward Tufte는 이러한 [1][2][3]원리들의 많은 부분을 설명하는 비평가들의 찬사를 받은 세 권의 책을 썼습니다.

컴퓨터 그래픽은 처음부터 과학적 문제를 연구하는 데 사용되어 왔다.그러나 초기에는 그래픽 처리 능력이 부족하여 많은 경우 그래픽 처리의 유용성이 제한되었습니다.시각화에 대한 최근의 강조는 1987년 컴퓨터 그래픽스 [4]특집호인 '사이언티픽 컴퓨팅의 시각화'의 출판으로 시작되었다.그 후 IEEE Computer Society와 ACM SIGGRAPH가 공동 후원하는 여러 회의와 워크숍이 개최되었으며, 일반적인 주제와 볼륨 시각화 등 해당 분야의 특수 분야에 전념하고 있습니다.

대부분의 사람들은 텔레비전의 일기예보 중에 기상 데이터를 보여주기 위해 제작된 디지털 애니메이션에 익숙하지만, 현실의 모델과 그러한 프로그램에서도 보여지는 위성 사진을 구별할 수 있는 사람은 거의 없다.TV는 또한 도로나 비행기 사고를 컴퓨터로 그려서 애니메이션으로 재구성한 것을 보여줄 때 과학적인 시각화를 제공한다.과학적 시각화의 가장 인기 있는 예들 중 일부는 실제 우주선이 움직이는 모습, 지구 너머의 공허한 곳, 또는 다른 [citation needed]행성들에 있는 것을 보여주는 컴퓨터로 만들어진 이미지들이다.교육용 애니메이션이나 타임라인과 같은 동적인 형태의 시각화는 시간이 지남에 따라 변화하는 시스템에 대한 학습을 향상시킬 수 있습니다.

인터랙티브 시각화와 애니메이션의 구별을 제외하고, 가장 유용한 분류는 아마도 추상화와 모델 기반의 과학적 시각화 사이의 분류일 것이다.추상적인 시각화는 완전한 개념적 구조를 2D 또는 3D로 보여줍니다.생성된 모양은 완전히 임의입니다.모델 기반 시각화는 실제 또는 디지털로 구성된 실제 이미지에 데이터 오버레이를 배치하거나 과학 데이터에서 직접 실제 개체를 디지털로 구성합니다.

과학적 시각화는 보통 특수한 소프트웨어로 이루어집니다.다만, 몇개의 예외는 다음과 같습니다.이러한 전문 프로그램 중 일부는 오픈 소스 소프트웨어로 출시되었으며, 소프트웨어 도구를 공유하고 소스 코드에 액세스할 수 있는 학술적 환경 내에서 그 기원이 매우 많습니다.과학적 시각화 도구의 독점 소프트웨어 패키지도 많이 있습니다.

시각화를 구축하기 위한 모델 및 프레임워크에는 AVS, IRIS Explorer 및 VTK 툴킷과 같은 시스템에서 널리 사용되는 데이터 흐름 모델과 시각화를 위한 스프레드시트 및 이미지를 위한 스프레드시트 시스템과 같은 스프레드시트 시스템의 데이터 상태 모델이 포함됩니다.

적용들

과학적 시각화

두 가지 혼합 유체에 의한 롤리-테일러 불안정성 시뮬레이션
주요 기사:과학적 시각화

컴퓨터 과학의 과목으로서 과학적 시각화는 인지, 가설 구축 및 추론을 강화하기 위해 추상 데이터의 전형적인 시각적인 대화형 감각 표현을 사용하는 것입니다.과학적 시각화는 데이터의 탐색, 분석 및 이해를 가능하게 하기 위해 암시적 또는 명시적인 기하학적 구조를 가진 시뮬레이션이나 실험의 데이터를 변환, 선택 또는 표현하는 것이다.과학적 시각화는 주로 그래픽과 애니메이션 [5][6]기술을 사용하여 고차 데이터를 중점적으로 표현하고 강조합니다.실험과 현상의 시각화는 과학 그 자체만큼이나 오래되었기 때문에 그것은 시각화의 매우 중요한 부분이고 아마도 첫 번째 부분일 것이다.과학적 시각화의 전통적인 영역은 흐름 시각화, 의료 시각화, 천체물리 시각화 및 화학 시각화입니다.과학 데이터를 시각화하는 방법에는 여러 가지가 있으며, 등각면 재구성 및 직접 볼륨 렌더링이 더 일반적입니다.

데이터 시각화

주요 기사: 데이터 시각화

데이터 시각화는 통계 그래픽 및 지형 공간 데이터(주제 지도 제작과 같이)[7]를 다루는 시각화의 관련 하위 범주입니다.

정보 시각화

IPv4의 상대적인 평균 사용률
주요 기사:정보 시각화
상세 정보:정보 그래픽스

정보 시각화는 컴퓨터 지원 도구를 사용하여 대량의 추상 데이터를 탐색하는 데 중점을 둡니다."정보 시각화"라는 용어는 원래 Xerox PARC의 User Interface Research Group에 의해 만들어졌으며 Jock Mackinlay를 [citation needed]포함했습니다.컴퓨터 프로그램에서 정보 시각화의 실용적인 적용은 탐색과 이해를 위한 인간의 상호작용을 용이하게 하는 형태로 추상 데이터를 선택, 변환 및 표현하는 것을 포함한다.정보 시각화의 중요한 측면은 시각적 표현과 상호작용의 역학이다.강력한 기술을 통해 사용자는 실시간으로 시각화를 수정할 수 있으며, 따라서 해당 추상 데이터에서 패턴과 구조 관계에 대한 탁월한 인식을 제공합니다.

교육용 시각화

교육용 시각화는 시뮬레이션을 사용하여 무언가를 배울 수 있는 이미지를 만드는 것입니다.이것은 원자 구조와 같이 보기 어려운 주제에 대해 가르칠 때 매우 유용하다. 왜냐하면 원자는 너무 작아서 비싸고 과학 장비를 사용하기 어렵기 때문이다.

지식 시각화

적어도 두 사람 사이에 지식을 전달하기 위해 시각적 표현을 사용하는 것은 컴퓨터와 비컴퓨터 기반의 시각화 방법을 상호 [8]보완적으로 사용함으로써 지식의 전달을 개선하는 것을 목표로 한다.따라서 적절하게 설계된 시각화는 데이터 분석뿐만 아니라 지식 전달 과정에서도 [9]중요한 부분입니다.하이브리드 설계를 사용하면 정보 밀도를 높일 수 있지만 명확성을 떨어뜨릴 수 있기 때문에 지식 전달은 하이브리드 설계를 사용하면 크게 개선될 수 있습니다.예를 들어, 3D 스칼라 필드의 시각화는 필드 분포용 iso-surface와 필드 [10]구배용 텍스처를 사용하여 구현할 수 있습니다.이러한 시각적 형식의 예로는 스케치, 다이어그램, 이미지, 객체, 인터랙티브 시각화, 정보 시각화 애플리케이션 및 스토리와 같은 상상의 시각화 등이 있습니다.정보 시각화는 새로운 통찰력을 얻기 위해 컴퓨터 지원 도구를 사용하는 데 중점을 두고 있지만 지식 시각화는 통찰력을 전달하고 그룹별로 새로운 지식을 창출하는 데 중점을 두고 있습니다.단순한 사실 전달을 넘어 지식 시각화는 다양한 보완 시각화를 사용하여 통찰력, 경험, 태도, 가치, 기대, 관점, 의견 및 예측을 더욱 전달하는 것을 목표로 합니다.참고 항목: 그림 사전, 시각 사전

제품 시각화

제품 시각화에는 3D 모델의 보기 및 조작을 위한 시각화 소프트웨어 기술, 기술 도면 및 제조된 구성 요소 및 제품의 대규모 조립품에 대한 기타 관련 문서가 포함됩니다.제품 라이프 사이클 관리의 중요한 부분입니다.제품 시각화 소프트웨어는 일반적으로 제품을 실제로 제조하기 전에 볼 수 있도록 높은 수준의 포토리얼리즘을 제공합니다.디자인, 스타일링부터 판매, 마케팅까지 다양한 기능을 지원합니다.기술 시각화는 제품 개발의 중요한 측면입니다.원래는 테크니컬 드로잉이 수작업으로 이루어졌지만, 고급 컴퓨터 그래픽스의 등장으로 인해 드로잉 보드는 컴퓨터 지원 설계(CAD)로 대체되었습니다.CAD 드로잉과 모델에는 수작업 도면보다 3D 모델링, 신속한 프로토타이핑, 시뮬레이션 등 여러 가지 이점이 있습니다. 3D 제품 시각화에는 다음과 같은 이점이 있습니다.온라인 쇼핑객을 위한 인터랙티브한 체험을 재현할 뿐만 아니라 대규모 3D 콘텐츠 제작에는 막대한 비용과 [11]시간이 소요될 수 있기 때문에 소매업체는 3D 콘텐츠 제작의 장애물을 극복해야 합니다.

비주얼 커뮤니케이션

시각적인 의사소통은 시각적인 정보 표시를 통한 아이디어의 전달이다.주로 2차원 이미지와 관련지어 영숫자, 아트, 기호 및 전자 리소스를 포함합니다.이 분야의 최근 연구는 웹 디자인과 그래픽 지향의 사용성에 초점을 맞추고 있습니다.

시각 분석

시각 분석은 대규모 데이터 분석 프로세스의 일부로서 시각화 시스템과 인간의 상호 작용에 초점을 맞춥니다.시각 분석은 "인터랙티브 시각 인터페이스에 의해 지원되는 분석 추론의 과학"[12]으로 정의되어 왔다.

동사의 초점은, 다이나믹하게 변화하는 거대 정보 공간내의 인간 정보 담론(상호작용)에 있습니다.시각 분석 연구는 사용자가 복잡한 정보 공간에서 예상된 것을 감지하고 예상하지 못한 것을 발견할 수 있도록 하는 지각 및 인지 작업을 지원하는 데 초점을 맞춥니다.

시각적 분석에서 비롯된 기술은 거의 모든 분야에서 적용되지만, 생물학 및 국가 보안에 대한 중요한 요구(및 자금 지원)에 의해 주도되고 있습니다.

인터랙티브

다음 항목도 참조하십시오.인터랙티브한 데이터 시각화 및 인터랙티브 화이트보드

인터랙티브 비주얼라이제이션 또는 인터랙티브 비주얼라이제이션은 컴퓨터 사이언스 그래픽 비주얼라이제이션의 한 분야로, 정보의 그래픽 일러스트를 작성하기 위해 인간이 컴퓨터와 상호작용하는 방법과 이 프로세스를 보다 효율적으로 만드는 방법을 연구합니다.

시각화가 대화식으로 간주되려면 다음 두 가지 기준을 충족해야 합니다.

  • 인간의 입력: 정보의 시각적 표현 또는 표현되는 정보의 일부 측면에 대한 제어는 인간이 이용할 수 있어야 한다.
  • 응답 시간: 인간이 수행한 변화는 시기적절하게 시각화에 통합되어야 합니다.일반적으로 대화형 시각화는 부드러운 실시간 작업으로 간주된다.

인터랙티브한 시각화의 한 가지 특정 유형은 가상현실(VR)이며, 여기서 정보의 시각적 표현은 스테레오 프로젝터와 같은 몰입형 표시장치를 사용하여 제시된다(입체경 참조).VR은 또한 정보의 일부 측면이 3차원으로 표현되는 공간적 은유 사용으로 특징지어지는데, 이는 마치 정보가 존재하는 것처럼(대신 멀리 있는 곳), 적절한 크기(대신 인간이 직접 감지할 수 있는 것보다 훨씬 작거나 큰 규모) 또는 형태를 가진 것처럼 인간이 정보를 탐색할 수 있도록 한다.(대신 완전히 추상적일 수 있습니다).

인터랙티브한 시각화의 또 다른 유형은 공동 시각화로, 여러 사람이 동일한 컴퓨터 시각화와 상호 작용하여 아이디어를 서로 전달하거나 정보를 공동으로 탐색하는 것입니다.사람들이 물리적으로 떨어져 있을 때 협업 시각화가 자주 사용됩니다.네트워크로 연결된 여러 대의 컴퓨터를 사용하여 각 사용자에게 동일한 시각화를 동시에 제공할 수 있습니다.그런 다음 시각화에 주석을 달아 오디오(예: 전화), 비디오(예: 화상 회의) 또는 텍스트(예: IRC) 메시지를 통해 커뮤니케이션합니다.

시각화에 대한 인간의 제어

프로그래머의 계층형 인터랙티브 그래픽스 시스템(PHIGS)은 인터랙티브 시각화의 첫 번째 프로그램 작업 중 하나였으며 인간이 제공하는 입력 유형의 열거를 제공했습니다.유저:

  1. 기존 시각적 표현의 일부를 선택합니다.
  2. 관심 지점을 찾는다(기존 표현이 없을 수 있음).
  3. 패스를 쓰다듬다.
  4. 옵션 목록에서 옵션을 선택합니다.
  5. 숫자를 입력하여 가치 평가
  6. 텍스트를 입력해서 쓰다.

이러한 모든 작업을 수행하려면 물리적 디바이스가 필요합니다.입력 장치는 일반적인 키보드, 마우스, 그래픽 태블릿, 트랙볼 및 터치패드부터 난해한 유선 장갑, 붐 암, 심지어 전방위 트레드밀까지 다양합니다.

이러한 입력 액션을 사용하여 표시되는 정보 또는 정보의 표시 방법을 모두 제어할 수 있습니다.제시된 정보가 변경되면 시각화는 보통 피드백 루프의 일부입니다.예를 들어 조종사가 롤링, 피치, 요를 입력하고 시각화 시스템이 항공기의 새로운 자세를 렌더링하는 항공기 항전 시스템을 고려해 보자.또 다른 예로는 현재 진행 상황을 시각화하는 과정에서 시뮬레이션을 변경하는 과학자가 있습니다.이를 계산 스티어링이라고 합니다.

정보 그 자체보다는 정보의 표현이 더 자주 변경됩니다.

인적 입력에 대한 신속한 대응

실험 결과 입력이 제공되는 시점부터 시각적 표현이 업데이트되는 시점까지 20ms 이상의 지연이 대부분의 사람들에[citation needed] 의해 눈에 띄는 것으로 나타났다.따라서 인터랙티브 시각화는 이 기간 내에 사람의 입력에 기초한 렌더링을 제공하는 것이 바람직합니다.그러나 시각화를 생성하기 위해 대량의 데이터를 처리해야 하는 경우 현재 기술로는 이것이 어렵거나 불가능해질 수 있습니다.따라서 "인터랙티브 시각화"라는 용어는 일반적으로 입력 후 몇 초 이내에 사용자에게 피드백을 제공하는 시스템에 적용됩니다.인터랙티브 프레임이라는 용어는 시각화가 얼마나 인터랙티브한지를 측정하기 위해 자주 사용됩니다.플레이머레이트는 시각화 시스템에서 이미지(프레임)를 생성할 수 있는 빈도를 측정합니다.프레임 레이트가 50 프레임/초(frame/s)인 경우는 양호한 것으로 간주되지만 0.1 프레임/초는 불량으로 간주됩니다.단, 프레임레이트는 대역폭의 척도이지만 인간은 지연에 더 민감하기 때문에 인터랙티브를 특징짓기 위해 프레임레이트를 사용하는 것은 약간 오해의 소지가 있습니다.구체적으로는 50프레임/초의 양호한 프레임 레이트를 얻을 수 있지만, 생성된 이미지가 1초 이상 전의 시각에 대한 변화를 나타내는 경우, 상대와 인터랙티브하게 느껴지지 않는다.

대화형 시각화에 필요한 빠른 응답 시간은 충족하기 어려운 제약 사항이며, 입력에 기반한 신속한 시각적 피드백을 제공하기 위해 몇 가지 접근방식을 탐구했다.다음과 같은 것이 있습니다.

  1. 병렬 렌더링 – 여러 컴퓨터 또는 비디오 카드를 동시에 사용하여 이미지를 렌더링합니다.여러 개의 프레임을 동시에 다른 컴퓨터에서 렌더링할 수 있으며, 그 결과는 단일 모니터에 표시되도록 네트워크를 통해 전송됩니다.이렇게 하면 렌더링할 모든 정보의 복사본을 각 컴퓨터에 보관해야 하며 대역폭이 증가하지만 지연 시간도 증가합니다.또, 각 컴퓨터는, 1 프레임의 다른 영역을 렌더링 해, 그 결과를 네트워크를 개입시켜 송신해 표시할 수 있습니다.이 경우에도 각 컴퓨터가 모든 데이터를 보관해야 하며, 한 컴퓨터가 다른 컴퓨터보다 더 많은 정보를 가진 화면 영역을 렌더링하는 경우 부하 불균형이 발생할 수 있습니다.마지막으로 각 컴퓨터는 정보의 서브셋을 포함한 프레임 전체를 렌더링할 수 있다.그런 다음 결과 이미지와 관련된 깊이 버퍼를 네트워크를 통해 전송하여 다른 컴퓨터의 이미지와 병합할 수 있습니다.그 결과 렌더링할 모든 정보가 포함된 단일 프레임이 생성됩니다. 단 하나의 컴퓨터 메모리에 모든 정보가 저장되지는 않았습니다.이것은 병렬 깊이 합성이라고 불리며 많은 양의 정보를 대화식으로 렌더링해야 할 때 사용됩니다.
  2. 프로그레시브 렌더링– 표시할 정보의 서브셋을 렌더링하고 시각화가 더 이상 변경되지 않게 되면 렌더링을 증분(프로그레시브) 개선함으로써 프레임레이트(framate)가 보증됩니다.
  3. LOD(Level-of-Detail) 렌더링– 사용자가 입력을 하는 동안 원하는 프레임 레이트를 얻기 위해 정보를 단순하게 표현하고 시각화 조작이 완료되면 완전한 표현을 사용하여 정지 이미지를 생성합니다.LOD 렌더링의 일반적인 변형 중 하나는 서브샘플링입니다.표현되는 정보가 위상적으로 직사각형 배열(디지털 사진, MRI 스캔 및 유한 차분 시뮬레이션에서 흔히 볼 수 있듯이)에 저장되는 경우, 렌더링되는 각 1점에 대해 n개의 포인트를 건너뛰면 저해상도 버전을 쉽게 생성할 수 있습니다.또한 서브샘플링을 사용하여 볼륨 시각화와 같은 렌더링 기술을 가속화할 수 있습니다. 이러한 기술은 크기가 두 배인 이미지에 대해 두 배 이상의 계산이 필요합니다.더 작은 이미지를 렌더링한 다음 요청된 화면 공간을 채우도록 이미지를 축소하면 동일한 데이터를 렌더링하는 데 훨씬 더 적은 시간이 소요됩니다.
  4. 프레임 없는 렌더링 - 시각화가 더 이상 시계열 이미지로 표시되지 않고 시간이 지남에 따라 서로 다른 영역이 업데이트되는 단일 이미지로 표시됩니다.

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

  1. ^ Tufte, Edward R. (1990). Envisioning Information. ISBN 0961392118.
  2. ^ Tufte, Edward R. (2001) [1st Pub. 1983]. The Visual Display of Quantitative Information (2nd ed.). ISBN 0961392142.
  3. ^ Tufte, Edward R. (1997). Visual Explanations: Images and Quantities, Evidence and Narrative. ISBN 0961392126.
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  5. ^ "Scientific Visualization" (과학적 시각화) sciencedaily.com사이언스 데일리, 2010.2011년 11월 17일에 Web https://www.sciencedaily.com/articles/s/scientific_visualization.htm 에서 취득.
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추가 정보

외부 링크

회의

많은 컨퍼런스가 인터랙티브 시각화 학술논문이 발표되고 발표되는 곳에서 열린다.