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이름:이문호

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2019년 3월 <SPARQL 배우기>

이문호

관심 분야는 정보 검색이며, 매일 4시간 이상 걸리는 출퇴근 시간에 다방면의 원서를 읽는 쏠쏠한 즐거움에 빠져 사는 아날로그 세대다. 영상처리를 전공으로 석사를 마쳤고, 현재 문헌정보학 박사 과정에 있으며, 컴퓨터 비전 기반 IoT 솔루션 개발에 전념하고 있다. 오픈소스 자바 검색 엔진인 루씬(Lucene)에 관한 첫 국내서인 『루씬 인 액션』(에이콘, 2005)을 공역했으며, 오픈소스 영상처리 라이브러리를 다룬 오픈소스 라이브러리 실무 시리즈 도서를 펴낸 저자로도 잘 알려져 있다.

『MATLAB을 활용한 실용 디지털 영상처리』(홍릉과학, 2005), 『오픈소스 OpenCV를 이용한 컴퓨터 비전 실무 프로그래밍』(홍릉과학, 2007) 등 7권의 책을 저술했으며, 번역서로는 에이콘출판사에서 출간한 『OpenCV 2 Computer Vision Application Programming Cookbook 한국어판』(2012), 『(개정판) OpenCV를 활용한 컴퓨터 비전 프로그래밍』(2015), 『matplotlib을 이용한 데이터 시각화 프로그래밍』(2015), 『OpenCV 컴퓨터 비전 프로젝트』(2016), 『매트랩 영상처리 프로그래밍』(2016), 『매트랩 영상처리 프로그래밍』(2016), 『매트랩 그래픽과 데이터 시각화』(2017)가 있다.  

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저자의 말

<매트랩 그래픽과 데이터 시각화> - 2017년 1월  더보기

예전부터 그랬고 지금도 변함이 없는 화두거리인 시각화는 데이터 분석 결과를 누구나 쉽게 이해할 수 있도록 시각으로 표현해 전달하는 과정이다. 데이터 분석 관련 업체들이 빅데이터 분석 시장의 성장 가능성을 눈여겨보고 데이터 시각화 솔루션을 속속 출시하고 있는 것도 결코 무관하지 않을 것이다. 여기서 주목해야 할 부분은 데이터는 분야마다 특성이 다르기에 어떤 시각화 방법을 써야 하고, 무슨 도구를 사용해야 하는지는 정답이 없다는 점이다. 예로 시각화 방법을 들자면 시간 시각화, 공간 시각화, 분포 시각화, 관계 시각화, 비교 시각화, 고차원 시각화, 대화형 시각화 등 다양하다. 따라서 입문자에게는 어려움이 있을 수 있다. 시행착오를 줄이는 절대적인 지름길이 없다지만, 분석 대상인 데이터를 충분히 이해하고 이에 맞춰 어떻게 표현할지 고민한 후, 적합한 그래프 표시 방법을 잘 찾을 수 있는 방법을 나름대로 정리하면 어떨까? 그다음에는 시각화를 극대화하기 위해 그래프를 더 정교하게 다듬는 방법을 연구해도 늦지 않다. 접근 방법이 어느 정도는 다르겠지만 위 내용과 일맥상통하는 이 책에서는 매트랩을 이용한 데이터 시각화에 관심이 많은 독자를 대상으로 간단한 1차원부터 3차원까지, 더 나아가 고차원 데이터를 대상으로 적합한 그래프를 띄우는 알찬 예제를 담아냈다. 특히 저자는 생물과학 분야에 종사하고 있어 관련 분야와 관련된 시각화 방법을 시중의 다른 책에 비해 좀 더 다루고 있다는 점이 흥미롭다. 아무튼 이 책의 내용을 자세하게 설명하자면 어떠한 데이터라도 쉽게 표현할 수 있도록 데이터 특성에 따라 체계화했는데, 실제로 매트랩의 격자, 레이블, 배치 같은 기본 그래프 요소 활용과 사용자 정의부터 시작해 1차원과 2차원 데이터 시각화를 위한 선 플롯, 막대 플롯, 분산형 플롯, 줄기 플롯 등의 범용 차트, 투명도, 조명, 뷰 제어 같은 고급 기능, 체적 데이터에 기반을 둔 3차원 데이터 시각화, 다차원 데이터를 표현하는 글리프와 평행좌표, 주성분 분석, 방사 좌표 투영 기술, 콜백 함수 기반 대화형 그래픽 등까지 수준별 예제를 잘 정리했다. 이와 같이 이 책은 단계별 학습 방식을 채택한 책이 아니기 때문에 수시로 필요한 내용을 확인해 응용할 수 있으므로, 궁극적으로 데이터 분석에 대한 통찰력과 그래프 활용법을 동시에 잡을 수 있다.

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