어떻게 시각화(Visualization) 논문을 읽을까

본 글은 아래의 논문에 대한 개인적인 요약 리뷰입니다. 의역과 주관적인 해석이 담긴 리뷰이므로 참고 하여주시기 바랍니다.

Laramee, R. S. (2011). How to read a visualization research paper: Extracting the essentials. IEEE computer graphics and applications, 31(3), 78-82.

이 논문은 시각화(Visualization) 연구주제를 다룬 논문을 어떻게 효과적으로 읽을 수 있을 지에 대한 방법을 제시.

시각화 관련 논문을 읽을 때의 네 가지 중요 정보 :

1. 컨셉(The Concept) : 연구 목적이 무엇인가, 새로운 것은 무엇인가

2. 구현(The Implementation) : 어떻게 구현했는가, 어떻게 가설 검증하였는가

3. 관련 연구(Related Work) : 이전에 선행되었던 관련된 연구는 어떤 것인가

4. 자료 특성(Data Characteristics) : (수행한 실험에 대한 결과 값의) 차원(2D, 3D, ..), 

시간에 따라 변하는 또는 변하지 않는 데이터 값인지(time-dependant or static), 

해상도(측정한 도구의 최소 눈금 단위가 어떠한지), 

벡터량인지 스칼라 양인지 등등

컨셉(Concept)과 구현(Implementation)의 차이점 :

컨셉은 추상적인 아이디어에 그치는데 반해, 구현은 대체로 물리적으로 측정 가능한 실체가 있다.

(보통 구현 이후에는 정량적인 실험으로 이어지는게 일반적)

또한 하나의 컨셉에 대한 여러 다양한 구현 방법이 있을 수 있다.

예시)

제목 : Fast and Resolution Independent Line Integral Convolution by D. Stalling and H.-C. Hege

1. 컨셉 : 이 논문은 the Line Integral Convolution (LIC) algorithm의 더 빠른 버전을 제시

2. 구현 : streamline computations의 중복을 줄이는 방법,  streamline integrator with adaptive stepsize control 이용

3. 관련 연구 : This work builds upon and improves the original LIC algorithm

4. 자료 특성 : spatial dimensionality: 2D

temporal dimensionality: steady (static)

resolution: uniform

grid structure: uniform resolution, regular

data type: vector