시각적 데이터 마이닝(Visual Data Mining)의 개념
시각적 데이터 마이닝은 데이터 및 지식 시각화 기법을 활용해 방대한 데이터 집합 속에 숨겨져 있는 유용한 지식을 발견하는 기술입니다. 인간의 시각 시스템은 눈과 뇌에 의해 작동하며, 특히 뇌는 방대한 지식 베이스를 갖춘 동적이고 고도로 병렬화된 처리·추론 엔진으로 볼 수 있습니다.
시각적 데이터 마이닝은 데이터 시각화와 데이터 마이닝이라는 두 학문 분야가 융합된 형태로 이해할 수 있습니다. 아울러 컴퓨터 그래픽스, 멀티미디어 시스템, 휴먼-컴퓨터 상호작용(HCI), 패턴 인식, 고성능 컴퓨팅 등의 분야와도 밀접하게 연관되어 있습니다.
데이터 시각화와 데이터 마이닝의 통합 방식
일반적으로 데이터 시각화와 데이터 마이닝은 다음 네 가지 방식으로 통합될 수 있습니다.
1. 데이터 시각화
데이터베이스나 데이터 웨어하우스의 데이터는 다양한 세분화 수준이나 추상화 수준에서, 또는 여러 속성과 차원의 조합으로 다룰 수 있습니다. 이러한 데이터는 박스 플롯(boxplot), 3차원 큐브, 데이터 분포 차트, 곡선, 곡면, 링크 그래프 등 다양한 시각적 형태로 표현됩니다.
2. 데이터 마이닝 결과 시각화
데이터 마이닝을 통해 얻은 결과나 지식을 시각적 형태로 제시하는 방식입니다. 기술적(descriptive) 데이터 마이닝에서 도출되는 산점도(scatter plot)와 박스 플롯뿐만 아니라, 의사결정 나무, 연관 규칙, 클러스터, 이상치(outlier), 일반화된 규칙 등이 대표적인 예에 해당합니다.
3. 데이터 마이닝 프로세스 시각화
데이터 마이닝의 여러 단계를 시각적으로 보여줌으로써, 사용자가 데이터가 어떻게 도출되는지, 어떤 데이터베이스나 데이터 웨어하우스에서 추출되는지, 선택된 데이터가 어떻게 정제·통합·전처리·마이닝되는지 확인할 수 있게 해줍니다. 나아가 어떤 마이닝 기법이 선택되었는지, 결과가 어디에 저장되는지, 그리고 결과를 어떻게 해석해야 하는지까지 함께 보여줄 수 있습니다.
4. 대화형 시각적 데이터 마이닝
대화형(interactive) 시각적 데이터 마이닝에서는 데이터 마이닝 과정 자체에 시각화 도구를 활용하여 사용자가 지능적인 마이닝 의사결정을 내리도록 돕습니다. 예를 들어, 속성 집합의 데이터 분포를 색상이 입혀진 부채꼴 영역(전체 공간을 하나의 원으로 정의)으로 표시할 수 있습니다. 이러한 화면은 사용자가 분류 작업 시 어떤 영역을 먼저 선택해야 하는지, 해당 영역의 최적 분할 지점이 어디인지 판단하는 데 실질적인 도움을 줍니다.
오디오(Audio) 데이터 마이닝이란?
오디오 데이터 마이닝은 데이터의 패턴이나 데이터 마이닝 결과의 특징을 소리 신호로 표현하는 기법입니다. 시각적 데이터 마이닝은 그래픽 디스플레이를 통해 흥미로운 패턴을 드러낼 수 있지만, 사용자가 패턴을 주의 깊게 관찰하고 그 안에서 흥미롭거나 새로운 특성을 식별하는 데 높은 집중력을 요구한다는 한계가 있습니다.
만약 패턴을 소리와 음악으로 변환할 수 있다면, 그림을 일일이 살펴보는 대신 음높이(pitch), 리듬, 선율, 멜로디를 들으며 흥미롭거나 특이한 사항을 인식할 수 있습니다. 이는 시각적 집중에 따르는 여러 부담을 덜어주고 시각적 마이닝보다 편안한 분석 경험을 제공합니다. 따라서 오디오 데이터 마이닝은 시각적 마이닝의 매력적인 보완 기술이라 할 수 있습니다.