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dc.contributor.advisor박승호-
dc.contributor.author김보나-
dc.creator김보나-
dc.date.accessioned2016-08-26T04:08:27Z-
dc.date.available2016-08-26T04:08:27Z-
dc.date.issued2014-
dc.identifier.otherOAK-000000084489-
dc.identifier.urihttps://dspace.ewha.ac.kr/handle/2015.oak/210543-
dc.identifier.urihttp://dcollection.ewha.ac.kr/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000000084489-
dc.description.abstract‘시간’과 ‘공간’에 대한 정보는 사람이 생활을 하는데 있어 반드시 알아야하는 가장 근본적인 정보이다. 이러한 시공간적 정보는 우리가 일상생활이나 특정 상황에 처해 있을 때 행동이나 태도를 결정하는 중요한 정보와 기준을 제시하며 이러한 정보를 기반으로 사람들의 삶의 질을 향상시킨다. 스마트 디바이스와 컴퓨터의 보급이 대중화되면서 공간정보는 핵심 서비스로 급부상하게 되었다. 또한 모바일 기기가 개인화 되면서 디바이스에 내장된 GPS를 활용한 위치기반 서비스(LBS)는 생활 속 일부로 자리 잡게 되었다. 위치정보에 다양한 기술 및 콘텐츠를 결합함으로써 서비스는 보다 다양화, 고도화 되고 있다. LBS는 특정한 관심이나 활동을 공유하는 사람들 사이의 관계망을 구축해 주는 소셜 네트워크 서비스(SNS)와 결합하여 위치기반 소셜네트워크 서비스(LBSNS)라는 새로운 영역을 구축하면서 소셜 서비스 영역을 확장하게 되었다. LBSNS는 스마트 디바이스에 내장된 GPS와 소셜 네트워크 서비스의 결합을 통해 사용자가 있는 위치를 지인에게 알려주고 관련 정보를 공유할 수 있는 서비스이다. LBSNS는 위치를 기반으로 하여 비디오, 오디오, 텍스트, 이미지 등의 미디어 요소들을 태그하고 이러한 정보를 공유함으로써 네트워크를 형성하는데 이를 통해 크게 시간, 공간, 소셜, 첨부 콘텐츠의 데이터가 발생한다. 따라서 이러한 특징을 바탕으로 LBSNS 데이터를 통해 의미 있는 현상의 패턴을 읽는 것이 가능할 것으로 예상으로 연구를 진행하였다. LBSNS와 같은 새로운 서비스 영역이 구축됨과 동시에 스마트 디바이스를 통한 개인 정보의 기록이 용이해지고 사람들 간에 시간과 공간에 제약 없이 소통할 수 있게 되었다. 이러한 변화에 따라 기하급수적인 데이터가 생성되며 빅데이터의 시대가 도래 하였다. 현대 사회에서는 이러한 데이터 분석을 통해 사람들의 문화, 라이프스타일, 생활 패턴 등을 발견함으로써 기업 및 국가 등에서 적극적으로 활용하고 있다. 데이터의 활용이 적극적으로 이루어지면서 사용자는 다양한 정보의 선택에 있어 효과적으로 정보를 보고 해석하는 능력이 필요하게 되었다. 이에 따라 보다 통찰력 있는 정보를 얻고자 데이터의 유형을 분류하고 시각화 하는 것은 매우 중요한 영역이라 할 수 있다. 정보 디자인에 있어 디지털 미디어의 변화는 확장된 시공간 개념을 바탕으로 기존에 정적인 시각화에서 동적인 시각화가 가능하게 하였다. 디지털 미디어 환경에서는 대량의 데이터가 발생함에 따라 이러한 데이터를 정보로서 가치 있게 활용할 수 있게 하는 시각화가 필요하다. 디지털 미디어에서 정보 디자인은 결국 인터페이스와 인터랙션 디자인과 연관되며, 이 세 분야는 분리할 수 없는 관계를 형성하게 된다. 따라서 상호작용적 속성의 인터랙티브 시각화가 등장하여 사용자가 조작을 통해 정보를 재가공할 수 있는 시각화 영역이 등장하게 되었다. 따라서 전통적 개념의 시각화를 탈피하여 인터랙티브한 속성을 갖게 됨으로서 확장된 표현이 이루어지게 되었다고 할 수 있다. 이러한 인터랙티브 시각화는 디지털 환경에서 모바일 기기 사용에 따라 발생하는 대량의 데이터를 효과적으로 표현할 수 있는 시각화 방안으로 볼 수 있다. 본 연구에서는 모바일 디바이스 사용에 따라 발생하는 시공간 정보의 가치를 효과적으로 시각화하기 위한 가이드를 제시하고자 하였다. 먼저, LBSNS의 원 데이터들을 결합하여 유형화하고 각 유형별 인터랙티브 시각화의 모형을 도출하였다. 이에 따라 각 모형의 활용 가이드를 제시하여 시공간 정보를 기반으로한 인간행태에 대한 유의미한 정보를 효과적으로 시각화하는 방안을 마련하고자 하였다. ;Information about ‘time’ and ‘space’ is the most fundamental information that people must know for their living. Whether in our daily lives or particular situation, these spatial-temporal information suggest significant information and standard that determine our behavior and attitude, and also improve the quality of life of people. As dissemination of smart devices and computers are popularized, spatial information has risen rapidly as a core service. Also, as mobile devices became personalized, location-based services(LBS) that utilizes a built-in GPS in a device has settled in part of our lives. By combining various technologies and content with location information, services are more diversified and advanced. LBS has combined with Social Network Service(SNS), which builds networks between people who share certain interests and activities, and established new territory called location-based social network services(LBSNS) and extended social services sector. LBSNS is a service that provides the location of a user to acquaintances and share related information through a combination of built-in GPS in the smart device and social network services. Based on the position, LBSNS tags media elements such as video, audio, text, and images, and by sharing these information it forms a network, which generates data about time, space, social, and attached content. Therefore, on the basis of these characteristics, the study was conducted as it is expected to be able to read the patterns of meaningful phenomenon through LBSNS data. As soon as a new service area like LBSNS is established, recording of personal information with smart devices became easier and people could communicate without restrictions of time and space. The data were generated exponentially through these changes and the era of big data has came. In modern society, through the analysis of these data, companies and countries actively use the findings about people’s culture, life style, and life patterns. While the use of data has become popular, the user’s ability to view and interpret information efficiently during the selection a variety of information is necessary. Hence, categorizing the type of data and visualizing data are very important domain in order to gain insightful information. For information design, changes of digital media allowed us to make static visualization into dynamic visualization based on an expanded spatial-temporal concept. As a digital media environment generates a large amount of data, a visualization that can utilize these data as a valuable information is needed. In digital media, information design is associated with interface and interaction design after all, and these three fields form inseparable relationship. Thus, interactive visualization that the user could reprocess the information through operation has appeared. It also means that by breaking the traditional concept of a visualization it gained interactive properties and was able to make expanded expression. This interactive visualization can be seen as a visualization method to effectively represent a large amount of data that are generated from use of the mobile device in a digital environment.-
dc.description.tableofcontentsI. 서론 1 A. 연구의 배경 및 목적 1 B. 연구 방법 및 범위 4 II. 디지털 환경에서 데이터 시각화의 고찰 6 A. 데이터와 정보 6 1. 데이터와 정보의 개념 6 2. 정보 이해의 과정 9 3. 데이터 유형의 중요성 11 B. 데이터 시각화를 통한 정보 디자인 12 1. 데이터 시각화와 정보 시각화 12 2. 시각화 방법과 표현 15 3. 정보 디자인 개념 및 방법 17 4. .디지털 시대의 정보 디자인 19 C. 디지털 환경에서의 데이터 시각화를 통한 정보 디자인 22 1. 디지털 미디어의 개념 및 특성 22 2. 디지털 미디어에서의 정보 디자인 24 D. 디지털 미디어와 사용 맥락 28 1. 디지털 환경에서 사용 맥락의 중요성 28 2. 사용 맥락의 구성요소 29 III. 시공간적 데이터의 인터랙티브 시각화 31 A. 시공간적 데이터의 시각화 31 1. 시공간적 데이터의 개념 31 2. 시공간적 데이터의 중요성 31 3. LBSNS를 기반으로한 시공간적 데이터 시각화의 선행연구 33 B. 시공간적 데이터의 인터랙티브 시각화 기법 36 1. 인터랙티브 시각화 36 2. 인터랙티브 시각화 기법 관련 선행연구 38 3. 시간 및 공간 정보의 인터랙티브 시각화 사례 41 가. 허리케인 이리나의 피해상황 인터랙티브 시각화 43 나. 뉴욕 보건국 레스토랑 평가지도 45 다. China101 인터랙티브 지도 47 라. 지역간 Foursquare 사용 데이터 시각화 49 C. LBSNS에서의 시공간적 데이터 시각화 53 1. LBS와 SNS 53 2. LBSNS의 개념 및 현황 54 3. LBSNS 데이터 시각화 활용 영역 56 IV. LBSNS 사용 맥락에 따른 데이터 유형 59 A. LBSNS의 데이터 59 1. LBSNS에서 발생하는 데이터 59 2. LBSNS 데이터의 정보 레이아웃 60 B. LBSNS 데이터의 유형화 63 1. 사용 맥락에 따른 LBSNS 데이터 유형 모델 64 2. LBSNS 데이터 유형화 66 가. 시간위치사용자 결합형 66 나. 시간위치콘텐츠 결합형 67 다. 시간위치사용자콘텐츠 결합형 67 V. LBSNS 데이터 특성에 따른 인터랙티브 시각화 68 A. LBSNS 데이터 시각화를 위한 정보 구조화 69 1. LBSNS 데이터 유형 도출 모형의 구조적 요소 70 2. LBSNS 데이터 유형의 정보 구조 71 가. 선형적 구조(Sequence structure) 71 나. 중첩 구조(Layer structure) 72 다. 그리드 구조(Grid structure) 73 라. 네트워크 구조(Network structure) 74 마. 링크 구조(Link structure) 75 바. 복합 구조 76 B. 정보구조에 따른 인터랙티브 시각화 요소 77 C. LBSNS 데이터 유형에 따른 인터랙티브 시각화 방안 79 1. 시간위치사용자 결합형의 시각화 유형 79 2. 시간위치콘텐츠 결합형의 시각화 유형 80 3. 시간위치사용자콘텐츠 결합형의 시각화 유형 81 VI. 결론 83 참고문헌 85 Abstract 88-
dc.formatapplication/pdf-
dc.format.extent1912265 bytes-
dc.languagekor-
dc.publisher이화여자대학교 대학원-
dc.subject.ddc700-
dc.title위치기반 소셜 네트워크 서비스 사용 맥락에 따른 시공간 정보의 인터랙티브 시각화 유형 연구-
dc.typeMaster's Thesis-
dc.title.translatedA Study on Interactive Visualization Type of Spatial-temporal Information According to the Use Context of Location Based Social Network Service-
dc.creator.othernameKim, Bona-
dc.format.pageviii, 89 p.-
dc.identifier.thesisdegreeMaster-
dc.identifier.major대학원 디지털미디어학부-
dc.date.awarded2014. 2-
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일반대학원 > 디지털미디어학부 > Theses_Master
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