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김예지 (워싱턴대학교) 남궁기태 (가천대학교) 최영 (서울여자대학교) 이호형 (고려대학교) 양선우 (서강대학교) 이연진 (고려대학교) 예성철 (고려대학교) 유길상 (고려대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제23권 제1호(JKIIT, Vol.23, No.1)
발행연도
2025.1
수록면
177 - 190 (14page)
DOI
10.14801/jkiit.2025.23.1.177

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오늘날 데이터 시각화는 빅데이터 분석에서 중요한 의사결정 도구로 활용되며, 광고, 마케팅, 뉴스 보도 등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 그러나 그래프는 제작자의 의도에 따라 쉽게 변형될 수 있어 왜곡의 위험이 존재하며, 이는 소비자나 사용자에게 잘못된 정보를 제공해 오해를 초래할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 왜곡된 차트를 탐지하고 교정된 차트를 제공하는 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 Hourglass 네트워크 기반의 keypoint 객체 탐지 모델을 활용하여 막대, 선, 원 그래프 유형에서 시각적 요소의 위치를 추출하고, 이를 바탕으로 왜곡을 탐지하고 교정하는 알고리즘을 적용하였다. 실험 결과, 그래프 탐지 검증 정확도는 98%의 우수한 성능을 보였다. 구현 결과 다양한 웹 시각 자료에서 높은 정확도로 왜곡을 탐지하고 교정된 결과를 제공하여 데이터 시각화의 신뢰성을 크게 높일 수 있을 것으로 기대한다.
#data visualization #chart analysis #graphical deception correction #key point detection

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 시각화 왜곡 탐지 및 교정 시스템
Ⅳ. 실험 결과
V. 결론 및 향후 과제
References

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