빅데이터로서의 양안에 대한 논의 및 노드 집약적 시각화 디자인 연구
Discussion and Design Study of Textual Cadaster Focusing on Node Visualization
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초록
오늘날의 대부분의 연구집단이나 기업들은 제대로 처리할 수 없을 만큼 많은 데이터를 만들어내고 있다. 이러한 데이터를 보통 빅데이터라고 부르고 이를 잘 관리/분석/시각화 함으로써 예전에는 상상하지 못했던 가치를 만들어 낼 수 있다고 여겨지고 있다. 그러나 이러한 빅데이터를 정의하는 척도는 명확하게 정의되어 있지 않다. 그 이유 중 하나는 분야에 따라 또는 기존의 분석 방법에 따라 빅데이터의 척도가 상대적이기 때문이라고 볼 수 있다. 국사학 분야에서 연구하는 양안도 기존의 연구 방법으로 분석하는 속도를 고려했을 때 DB에 저장되는 실제 크기와 상관없이 빅데이터로 규정될 수 있다. 본 논문에서는 선행 연구에서 양안과 지적도의 연결작업을 위해 개발된 도구의 양안 시각화 디자인을 분석하고 보다 확장성을 높이기 위해 노드 집약적인 그래프 기반의 새로운 디자인을 제안하였다.
Abstract
Most enterprises and research groups today generate data too big to process. Such data is generally called “big data” and its effective management/analysis/visualization is believed to create unimaginable insights and values. However, there is no universal definition of big data yet because depending upon conventional analysis practices different domains could use different yardsticks that tell how much data should be called big data. The volume of textual cadaster analyzed in Korean history studies may not be big enough in terms of the actual size of data stored in a DB, but the conventional analysis of the data takes too long to finish, so we argue that it can also be called big data in the domain. We discuss about the conventional analysis process of textual cadaster. Then we propose a novel visualization based on a more compact node-link diagram that increases the scalability of the existing cadaster visualization.
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