Information visualization of data in a complex and dynamic world aims at providing new insights for the users to find clues from a massive dataset. Especially, the input data of a fuzzy control system is often visualized to facilitate decision making in artificial intelligence. The input data consists of (a) the id of input data, (b) the set property id, and (c) the membership value for the corresponding set. These constituents are mapped into elements, the set of the elements, and the membership function value in 'fuzzy set', respectively. Most studies on visualizations of 'fuzzy set' are mainly focused on the distribution of the elements within the set with respect to the membership function value. In making a decision, the inter-dependency among sets can also be an important factor. For this reason, it is crucial to visualize the relationship among various sets.
To visualize relationship among fuzzy sets, this thesis suggests a disk diagram. A disk diagram is formed with a ring, a dot, a disk, and an augmented frequency graph. On the disk diagram, the disk shows the elements in a fuzzy set with dots and rings. By interactively overlapping the disks, each disk with a frequency graph shows the results of fuzzy operations to visualize the relationship among sets. And the proposed disk diagram displays the similarity between sets and the entropy of each set with star coordinates. The result of fuzzy operations and the similarity properties can give an insight to the correlation among selected sets. In this thesis, two scenarios and their analyses are provided for different emphasis on a selection of elements. We apply our technique to the 'fuzzy disease set' and 'terror related words set'. As for the evaluation of the proposed visualization, we apply a heuristic method with respect to perception, usability and discovery processes.
This visualization technique has several implications as follows. First, as this technique shows the distributions of fuzzy data and inter-dependency of fuzzy sets, the proposed visualization can be useful for the analysis of fuzzy data. Second, the disk diagram represents properties of fuzzy sets, and a layout of disk diagrams shows the similarity among sets. Therefore, this technique allows depicting the complexity of large datasets. Third, as this visualization provides results of fuzzy operations by user interaction, intuitive interpretations are delivered. Consequently, our technique helps the decision making process with interactive feedback of the proposed visualization.
정보 시각화는 대용량의 복잡한 데이터 및 정보로부터 사용자가 원하는 정보를 찾아내어 새로운 식견을 갖기 위한 효과적인 방법 중의 하나이며, 특히 퍼지 시스템의 데이터로부터 사용자에게 필요한 정보를 제공하려는 시각화 기술이 요구되고 있다. 퍼지 시스템의 데이터는 '퍼지 집합'의 원소, 원소의 소속 집합, 원소들의 집합에 대한 소속 정도로 각각 나타낼 수 있다. 이러한 퍼지 집합을 시각화하는 대부분의 연구는 집합 내에서 원소 데이터의 분포에만 집중되어왔다. 하지만 통합적인 데이터 분석과 의사 결정을 위해서는 원소의 집합들 간 관계성이 중요한 요소이다. 이러한 이유로, 퍼지 데이터의 집합들 간 관계를 시각화하는 것이 요구된다.
퍼지 집합들 간의 관계를 시각화하기 위하여 본 논문은 디스크 다이어그램을 제안한다. 디스크 다이어그램은 링, 점, 디스크, 막대 그래프로 이루어졌고, 집합을 가리키는 디스크, 퍼지 집합의 원소 데이터를 나타내는 점, 소속도를 가리키는 링으로 먼저 퍼지 데이터의 분포를 시각화하였다. 그리고 디스크를 겹치거나 맞닿게 하는 인터랙션으로 디스크 다이어그램에 퍼지 합집합, 교집합 연산의 결과를 제공함으로써 퍼지 집합들 간의 관계를 시각화하였다. 또한 제안된 디스크 다이어그램은 star coordinate를 이용하여 집합들간 유사도와 각 집합의 무질서도를 시각화하였다. 이와 같이 퍼지 집합들 간 연산을 하여 얻는 결과 데이터와 집합 간 유사성을 시각적으로 전달하는 것은 선택한 집합들 간의 관련성에 대한 식견을 직관적으로 얻기 위한 것이다. 그리고 본 논문에서는 집합 연산의 결과 데이터를 두 가지 시나리오로 시각화하여 전달하고자 하는 데이터를 각각 다르게 강조하였다. 본 논문의 시각화 기술은 퍼지 질병 셋과 테러 관련 단어 셋으로 적용하였다. 또한 제안된 시각화 기술을 평가하기 위해 시각적 인식, 사용성, 정보 탐색 측면에서 휴리스틱 방법을 적용하여 본 논문의 시각화 기술을 검토하였다.
본 연구는 퍼지 데이터 해석을 위한 퍼지 집합 연산의 대화형 시각화로 다음과 같은 기여를 한다. 첫째, 본 연구는 퍼지 데이터의 분포와 퍼지 집합 간 관계를 파악하기 위한 시각적 도구이므로 퍼지 데이터의 분석에 유용하다. 둘째, 퍼지 데이터 셋을 모사한 디스크 다이어그램을 제안하고, 퍼지 집합 간의 유사성을 파악하기 위한 레이아웃으로 star coordinate를 이용하여 데이터 셋의 상황을 한 눈에 파악할 수 있도록 하였기 때문에 데이터 셋의 복잡성을 줄인 묘사이다. 셋째, 제안된 시각화 도구와 사용자 간의 상호작용으로 데이터 연산 결과를 인과관계적으로 보여줌으로써 직관적인 데이터 분석을 도모하므로 의사 결정의 과정에 용이하다.
