아름다운 시각화

넥 플릭스 데이터

http://archive.ics.uci.edu/ml/

http://www.cs.sandia.gov/~smartin/software.html

http://www.graphviz.org

http://www.yworks.com/en/index.html

대규모 시각화 콜렉션

http://www.scimaps.org/maps/browse

데이터 모델 컨벤션 : 색인카드를 보관하는 나무 상자에 있는 단순한 격리판부터, 독자가 가장 잘 사용하는 언어로 표현된 복잡한 온톨로지까지

데이터 포매팅 룰 : 미리 정의된 질의 명령어 Pietriga et al. 2006

데이터 프로세싱 룰-  데이터 형식화 명령어에 따라 작동

선택한 데이터 모델 컨벤션이 접근 가능한 데이터와 어떻게 상호 관계를 맺는지?

토비 세가란  Beautiful Data 에서, 데이터 모델 컨벤션의 스펙트럼에는 양 끝 단이 있다. 한쪽 끝은 새로운 종류의 정보가 들어올 때마다 데이터베이스가 새 테이블, 기존 테이블에서 새 필드, 새 색인, 테이블의 새 연결로 ㅅ줭되며, 데이터베이스 모델이 더 복잡해지는 경우이다. 반대 쪽에는 어떤 유형의 데이터도 지원 가능하도록 데이터를 기본적으로 테이블 대신에 그래프로 표현하는 기본적인 도식으로 구성하는 방식이다.

모든 데이터베이스를 네트워크로 간주,

항목은 노드가 되고 관계는 노드간 연결(링크)로 묘사

기념물 문서 와 같이 실물을 나타내는 항목 외에도 인물 장소 날짜 사건 등이 노드가 된다.

드로잉 A는 사람 B가 그렸다 같은 두 노드 사이에 관계가 링크가 된다. 그러므로 다양한 노드 유형 사이의 관계에 따라 링크 유형도 다양해지곤 한다.

API 구조

URL 기본+ 질의+ Facets + extras + API 키

http://www.processing.org

library : www.blprnt.com/libraries/Nytimes

Calculation model

1격자 모양으로 값을 표본추출하여 표현

2위치/값 쌍의 집합으로 표현

3위치에 대한 함수 표현

1.2의 차이는 컴퓨터에서 이미지를 표현하는 일반적인 방법 , 픽셀의 행렬 Raster나 vector(곡선으로 연결된 점의 집합) 기반 방식의 차이점 과 같다.

3번째는 블랙박스에 가까운데, 위치를 입력받아 대응 값을 출력한다.

Lattice 방식은 예상외의 신호나 국소적 상호작용 요소가 있는 모형에 적용 가능하지만, 표본 추출을 해야하기 때문에 계단현상 Aliansing이 생기며, 해상도를 적정하게 유지하려면 메모리가 많이 필요하다.

반대로 위치/값 쌍이나 함수 방식에서는 해상도를 마음대로 촘촘하게 설정할 수 있지만, 요소 간에 상호 작용을 계산 모형화하기가 어려워진다.

시공간, 자유 행위자 사이에 개념적 분류

 복잡계 설계..