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NTIS 바로가기한국지리정보학회지 = Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies, v.17 no.2, 2014년, pp.72 - 81
김광섭 (한성대학교 정보시스템공학과) , 이기원 (한성대학교 정보시스템공학과)
As big data are one of main issues in the recent days, the interests on their technologies are also increasing. Among several technological bases, this study focuses on data visualization and R based on open source. In general, the term of data visualization can be summarized as the web technologies...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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데이터 시각화란 무엇인가? | 빅 데이터를 구성하는 요소 기술 중에서 이번 연구는 오픈소스를 기반으로 하는 데이터 시각화와 R을 주요 주제로 한다. 데이터 시각화는 웹 사용자의 직관적 활용이 가능하도록 하는 대화식 그래픽 처리 기술이며, R은 통계 기반의 정보 분석을 가능하게 하는 언어와 환경이다. 이번 연구에서 이 두 가지 기술 요소를 연계하여 공간정보를 포함하는 공공 오픈데이터의 시각화를 주요기능으로 하는 웹 기반 응용 사례를 시험적으로 구현하였다. | |
개발자 입장에서 R은 어떤 장점이 있는가? | R은 프로그램이나 통계 패키지의 범주에 포함되지 않는 하나의 독립된 개발 언어로 이용될 수 있기 때문에 일반 사용자가 자신의 응용 목적에 맞게 이를 활용하는 작업은 쉽지 않다. 그러나 개발자 입장에서는 R 이 다른 개발 언어와의 연계 호환이 가능하고, 웹과 연동하여 실시간 처리가 가능하기 때문에 비용 절감에 따른 경제적 이익이 수반되는 새로운 어플리케이션을 개발하거나 웹 서비스로 제공하는 데 유용한 도구이다. 따라서 과학 분야, 금융, 소셜 네트워크 서비스 페이스북, 구글등 분석 중심인 기업들에게는 가장 인기 있는 언어중 하나이다(Ko et al. | |
R은 어느 분야에서 가장 인기 있는 언어 중 하나인가? | 그러나 개발자 입장에서는 R 이 다른 개발 언어와의 연계 호환이 가능하고, 웹과 연동하여 실시간 처리가 가능하기 때문에 비용 절감에 따른 경제적 이익이 수반되는 새로운 어플리케이션을 개발하거나 웹 서비스로 제공하는 데 유용한 도구이다. 따라서 과학 분야, 금융, 소셜 네트워크 서비스 페이스북, 구글등 분석 중심인 기업들에게는 가장 인기 있는 언어중 하나이다(Ko et al., 2012; Revolution Analytics, 2013). |
Bivand, R. 2013. Using spatial data. Presentation at Norwegian School of Economics and Business Administration. http://www.edii.uclm.es/-useR-2013/Tutorials/Bivand.html.
Eugster, M.J.A. and T. Schlesinger. 2013. Osmar: openstreetmap and R. The R Journal 5(1):53-63.
Gesmann, M. and D. de Castillo. 2011. Using the Google visualisation API with R. The R Journal 3(2):40-44.
Horsburgh, J.S. and S.L. Reeder. 2014. Data visualization and analysis within a hydrologic information system: integrating with the R statistical computing environment. Environmental Modelling & Software 52:51-61.
Kwakkel, J.H., S. Carley, J. Chase and S.W. Cunningham, 2014. Visualizing geo-spatial data in science, technology and innovation. Technological Forecasting & Social Change 81:67-81.
Lee, M.J. 2011. Big data and the utilization of public data. Internet and Information Security 2(2):47-64 (이만재. 2011. 빅 데이터와 공공 데이터 활용. 한국인터넷진흥원 2(2):47-64).
McKinsey. 2011. Big Data: The Next Frontier for Innovation, Competition, and Productivity. Mckinsey Global Institute. 156pp.
Moore, C. 2009. R workshop: introduction to geographic mapping and spatial analysis with R. http://umn.edu/-moor0554.
Murray, S. 2013. Interactive Data Visualization for the Web. O'Reilly. 255pp.
Murrell, P. 2006. R Graphics. Chapman & Hall/CRC. 328pp.
Revolution Analytics. 2013. R: The most powerful and most widely used statistical software. http://www.revolutionanalytics.com/content/r-most-powerful-and-most-widely-used-statistical-software.
SAS. 2012. Data Visualization: Making Big Data Approachable and Valuable. CIO SAS Complimentary White Paper. 4pp.
South, A. 2011. Rworldmap: a new R package for mapping global data. The R Journal 3(1):35-43.
Zhu, N.Q. 2013. Data Visualization with D3.js Cookbook. Packt Publishing. pp.8-24.
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