[논문]가상현실을 이용한 3차원 데이터 시각화

이재은; 안소진; 장대흥

doi:10.5351/kjas.2017.30.3.345

가상현실을 이용한 3차원 데이터 시각화
Visualization of three-dimensional data with virtual reality 원문보기

응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics, v.30 no.3, 2017년, pp.345 - 362

이재은 (부경대학교 통계학과) , 안소진 (부경대학교 통계학과) , 장대흥 (부경대학교 통계학과)

초록
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자료 분석가가 대용량 데이터를 분석할 때 이해하기 쉽고 효과적으로 전달하기 위하여 다양한 데이터 시각화 방법들을 사용하고 있다. 그 중 3차원 그림은 2차원 화면상에서 입체로 표현하기 위하여 그림을 회전시켜야 한다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 본 연구에서는 3차원 시각화 자료를 입체적으로 살펴보는 방법으로 가상현실을 이용한 두 가지 방식인 Batch method와 Real-time method를 제안하였다. 이 방법들을 통하여 3차원 시각화 자료를 입체적으로 살펴볼 때 3차원 구조를 좀 더 명확하게 확인할 수 있을 것이다.

Abstract ▼ AI-Helper

Various data visualization methods are utilized to analyze a huge amount of data. Among various methods, a three-dimensional image requires the rotation of the image to show a stereo image on a two-dimensional screen. This study discusses two methods of batch method and real-time method, which make it possible to construct of stereo images to improve the restriction of the three-dimensional image display with virtual reality. This investigation can be useful to better explore a three-dimensional data structure.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

3차원 그림을 2차원으로 표현할 경우 완벽하게 그림을 표현할 수 없기 때문에 그림에 왜곡이 생겨서 부차적인 확인을 통하여 그림을 확인해야 하는 번거로움이 생기게 된다. 이에 대하여 본 논문에서는 2차원 평면인 컴퓨터 모니터 화면보다 VR을 이용하여 입체적으로 살펴본 3차원 그래프가 좀 더 정확하게 정보를 제공 할 수 있다는 것을 살펴보았다. 그리고 이를 구현하는 두 가지 방법인 Batch method 와 Real-time method에 대하여 논의하였다.
따라서 3차원 그림을 살펴보는데 어려움이 있기 때문에 3차원 그림을 한 눈에 살펴볼 수 있도록 돕는 시각화 방법론적 요소가 필요하다. 이에 대한 해결책으로 가상현실(virtual reality; VR)을 이용한 방법론을 제시하고자 한다. 가상현실이란 어떤 특정한 환경이나 상황을 컴퓨터로 만들어서, 실제 주변 상황과 상호작용을 하고 있는 것처럼 만들어주는 것을 뜻한다.

제안 방법

첫 번째는 데이터로부터 얻은 3차원 동적 이미지를 360도로 회전시켜서 보는 것이다. 두 번째 방법은 슬라이드 바를 이용하여 원하는 각도의 동적 이미지를 살펴보는 것이다. 이 때 슬라이드 바를 사용하게 되면 그림을 좌·우 또는 위·아래로 회전하거나 크기를 조절하는 등 원하는 값들을 조절할 수 있도록 설정할 수 있다.
일반적으로 전체 분산의 70–90%가 되도록 주성분의 수를 결정하기 때문에 세 개의 주성분을 이용하여 분석하였다.
본 논문의 구성은 다음과 같다. 제 2절은 VR을 이용하여 3차원 시각화 자료를 살펴보는 방법으로 Batch method와 Real-time method에 대한 개념을 설명하고 여러 가지 예시들을 살펴보았다. 제 3절에서는 결론으로 마무리하였다.

대상 데이터

22개의 관측값과 8개의 변수(고정 요금 적용 비율(소득/부채), 자본 수익률, KW 용량 당 비용, 연간 하중 계수, 1974–1975년 KWH 최고 수요 증가, 판매(KWH 연간 사용), 핵 퍼센트, 총 연료 비용(KWH당 센트))로 구성되어 있다.
이렇게 만들어진 그림을 스테레오 이미지라고 한다. VR을 이용한 3차원 이미지를 살펴보기 위하여 R에서 제공하고 있는 라이브러리 aplpack (Wolf, 2015), rpanel (Bowman, 2015), lattice(Sarkar, 2016), MASS (Ripley, 2016), plot3D (Soetaert, 2016), rgl (Murdoch, 2017), scatterplot3d(Ligges, 2017) 등을 이용하였다.
두 번째 예제는 미국 펜실베니아 주립대학교 ‘Center for Astrostatistic’ 사이트 (http://astrostatistics.psu.edu)에서 제공한 은하계 자료(The Sloan Digital Sky Survey (SDSS) galaxy data)로서 23개의 변수와 약 46,420개의 준항성(quasar)의 관측값을 이용하여 주성분 분석을 한 것이다.
세 번째 예제는 22개의 미국 공공시설에 대한 전기사용 자료(electric utility data)를 이용하여 주성분 분석을 한 것이다. 이 자료는 Oracle Data Mining and Analytics 사이트(http://oracledmt.
세 번째 예제는 22개의 미국 공공시설에 대한 전기사용 자료(electric utility data)를 이용하여 주성분 분석을 한 것이다. 이 자료는 Oracle Data Mining and Analytics 사이트(http://oracledmt.blogspot.kr/2007/06/way-cooler-pca-and-visualization-linear.html) (Campos, 2007)에서 수집하였다. 22개의 관측값과 8개의 변수(고정 요금 적용 비율(소득/부채), 자본 수익률, KW 용량 당 비용, 연간 하중 계수, 1974–1975년 KWH 최고 수요 증가, 판매(KWH 연간 사용), 핵 퍼센트, 총 연료 비용(KWH당 센트))로 구성되어 있다.
일곱 번째 예제는 Forbes지(www.forbes.com)에서 제공한 2014년 미국 메이저리그 프로야구팀에 대한 경영평가 자료를 이용하여 분석한 것이다. 이 데이터는 30팀에 대하여 7개의 변수(순위(rank based on current value), 팀 이름(team name), 현재 구단 가치(current value, $ mil), 1년 구단 가치 변화율(one-year value change, %), 가치 대비 부채비율(debt/value, %), 수입(revenue, $ mil), 운영 수익(operating income, $ mil))로 구성되어 있다.
Batch method에 대한 구체적인 절차는 아래의 예제를 통하여 소개하고자 한다. 첫 번째 예제는 5개의 변수(꽃받침 길이, 꽃받침 폭, 꽃잎 길이, 꽃잎 폭, iris 꽃 종류)와 150개 관측 값들을 담고 있는 iris 데이터를 이용한 것이다. Figure 2.

이론/모형

각 반응변수마다 최적화 해가 있으며 반응변수가 많을 경우 동시에 최적화가 되는 해를 결정하기 위하여 우리는 주로 비선형 계획법(nonlinear programming methods)이나 소망도함수(desirable function) 기법을 사용한다. 각 반응변수에 제약조건이 있는 최적화 문제(constrained optimization problem)를 아래의 식과 같이 나타낼 수 있다.
이에 대하여 본 논문에서는 2차원 평면인 컴퓨터 모니터 화면보다 VR을 이용하여 입체적으로 살펴본 3차원 그래프가 좀 더 정확하게 정보를 제공 할 수 있다는 것을 살펴보았다. 그리고 이를 구현하는 두 가지 방법인 Batch method 와 Real-time method에 대하여 논의하였다. VR를 이용할 경우 아직까지 어지럽고 컨텐츠가 제한적이라는 한계가 있지만 그 가능성은 무시할 수 없다.
네 번째 예제는 Myers 등 (2009) 책에 나오는 세 개의 반응변수 값이 있는 화학처리에 대하여 중심합성계획법(central composite design)을 이용한 것이다. 이에 대한 자료는 Table 2.

성능/효과

일반적으로 전체 분산의 70–90%가 되도록 주성분의 수를 결정하기 때문에 세 개의 주성분을 이용하여 분석하였다. 두 번째 예제에서는 제2주성분과 제3주성분의 누적 기여율이 거의 같기 때문에 제1주성분과 제2주성분을 이용했을 때와 제3주성분까지 이용했을 때의 그림 구조가 매우 비슷하게 나타난다. 반면 세 번째 예제에서는 제1주성분과 제2주성분을 이용했을 때와 제3주성분까지 이용했을 때 다른 구조의 형태가 그려지며 이에 따라 새로운 정보를 파악할 수 있다.
은하계 데이터는 23개의 변수들로 이루어져 있으며 항성과 은하들에 대한 정보를 가지고 있다. 주성분 개수를 선택하기 위하여 누적 기여율을 구한 결과 주성분이 두 개인 경우 98.1%, 세 개인 경우 99.6%의 변동에 대한 설명비율을 보여주고 있다. 또한 Figure 2.

후속연구

현재 사용자가 3차원 물체를 만지고 조작하며 별도의 입력기기 없이 가상환경과 상호작용이 가능한 동적 기술과 3차원 가상 환경에서 공동 작업이 가능하도록 하는 다중 사용자 환경 기술 등 새로운 형태의 기술들이 개발되고 있다. 이러한 서비스를 이용하여 원하는 자료를 3차원 통계적 시각화를 통하여 구체적으로 자료를 살펴볼 수 있을 것이며 여러 사람들이 3차원 가상 환경에서 공동으로 3차원 그림을 작업하고 공유하는 등 효과적인 자료 분석이 가능할 것이다. 따라서 VR은 3차원 데이터 시각화 분석기술의 발전에 디딤돌이 될 수 있을 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	VR 기기를 이용하여 3차원 그림을 살펴보는 방법 2가지는?	VR 기기를 이용하여 3차원 그림을 살펴보는 방법은 크게 두 가지로 나눌 수 있다. 첫 번째는 정지된 그림을 살펴보는 것이고, 두 번째는 실시간으로 움직이는 그림을 관찰하는 것이다. 또한 VR을 이용하여 2차원 그림을 3차원으로 살펴보기 위해서는 양안의 좌·우 눈에 비출 두 개의 그림이 필요하며 두 그림의 각도는 입체감을 느낄 수 있게 서로 다르게 설정해주어야 한다.
	데이터 시각화란?	그만큼 정보의 의미를 빠르고 정확하게 전달할 수 있는 가장 효과적인 방법은 그림 혹은 이미지를 제공하는 것이다. 데이터 시각화란 데이터 분석 결과를 이해할 수 있도록 시각적으로 표현하고 전달하는 과정을 말한다. 때로는 한 장의 그림이 책 한 권의 설명보다 더 설득력 있다는 말이 있다.
	2010년대 대중이 사용하도록 만들어진 VR 기기의 단점은?	하지만 2010년대 이후 다시 붐이 일어나면서 게임 및 영상 산업에 많이 활용되어왔다. 이 시기에 대중들이 사용할 수 있도록 만들어진 VR 기기들은 가격이 굉장히 비싸고 약 500g의 헤드셋을 머리에 착용해야하기 때문에 무겁고 거추장스러웠다. 하지만 삼성, 구글, 페이스북 및 다양한 중소기업들이 VR 산업에 본격적으로 투자하고 다양한 제품들을 선보이면서 VR 기기들은 예전보다 훨씬 저렴해지고 가벼워졌으며 고성능 렌즈, OLED 패널 등을 사용하여 선명하게 3차원 그림을 분석할 수 있게 되었다.

참고문헌 (12)

Bowman, A. (2015). rpanel: Simple interactive controls for R using the tcltk library. R package version 1.1-3.
Campos, M. M. (2007). Way Cooler: PCA and Visualization Linear Algebra in the Oracle Database 2, http://oracledmt.blogspot.kr/2007/06/way-cooler-pca-and-visualization-linear.html.
Ligges, U. (2017). scatterplot3d: 3D Scatter Plot. R package version 0.3-38.
Murdoch, D. (2017). rgl: 3D Visualization Using OpenGL. R package version 0.97.0.
Myers, R. H., Montgomery, D. C. and Anderson-Cook, C. M. (2009). Response Surface Methodology: Process and Product Optimization Using Designed Experiments, 3rd ed, Wiley, New York.
Ripley, B. (2016). MASS: Support Functions and Datasets for Venables and Ripley's MASS. R package version 7.3-47.
Sarkar, D. (2016). lattice: Trellis Graphics for R. R package version 0.20-35.
Soetaert, K. (2016). plot3D: Plotting Multi-Dimensional Data. R package version 1.1.
Wolf, H. P. (2015). aplpack: Another Plot PACKage: stem.leaf, bagplot, faces, spin3R, plotsummary, plothulls, and some slider functions. R package version 1.3.0.
http://astrostatistics.psu.edu/datasets/SDSS quasar.html.
http://forbes.com/mlb valuations/list.
http://gartner.com/newsroom/id/3412017.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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