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초록·키워드
데이터 시각화는 정보 전달의 유용한 도구로 자리 잡아, 전문가뿐만 아니라 일반적인 수준에서도 널리 쓰이고 있다. 하지만 효율적인 만큼 그릇된 정보를 전달하기도 쉽다는 위험을 안고 있다. 모든 데이터 시각화에는 편집자의 의도가 숨어있으며, 때로는 강력한 메시지가 담겨 있다. 이러한 의도를 파악하는 시스템을 구축하는 것은 집단이나 개인의 사상을 이해하는 데에 도움이 되고, 오용된 데이터에 대처할 수 있는 방안이 된다. 기존의 연구 방향은 효과적인 데이터 시각화 방법에 대한 고찰이나 표현 방식에 초점을 둔 연구가 대부분이다. 시각화 방식이 다양해질수록 데이터가 왜곡될 가능성이 커질 것이므로 충분한 대응책이 필요하다. 본 논문에서는 목적 지향적 환경에서 벌어지는 기만적 데이터 시각화에 대한 분석을 제시한다. 인간의 인지 프로세싱이 갖는 취약점을 바탕으로 공격 유형을 분류하여, 데이터 시각화의 맥락에서 어떠한 속임수가 발생하는지 확인한다. 이 연구는 공격적 시각화 사례를 연구하는 첫 번째 단계를 제시하여 추가 연구의 길을 열 것으로 기대한다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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