실시간 분석 대시보드의 데이터 시각화와 디자인 연구 - '스마트시티 데이터 실시간 분석 대시보드' 화면 구현을 중심으로 -

김진영 ( Kim Jin Young ),이희준 ( Lee Hee Jun ),김홍준 ( Kim Hong Joon ),김재헌 ( Kim Jae Hun ) 한국상품문화디자인학회 2021 상품문화디자인학연구 Vol.66 No.-

Data is an important subset of the fourth industrial age. The value and potential of the data has not yet been fully discovered, and is still under development. Data visualization is a very powerful tool that effectively understands data through visualization and intuitively shows the relationship between data. It is a representative method of supporting decision making. Ideal data visualization requires a fusion and a combination of understanding of data science and visual design. This study examines the definition and meaning of smart city, dashboard, and data visualization, which are major concepts, and compares information design, information visualization, and infographic, which are similar concepts, to examine the meaning of data visualization and information. For the data visualization and design research of real-time analysis dashboard, visualization model design is conducted through desk research and expert participation, and third expert analysis is conducted. The results of this study are as follows. The real-time analysis dashboards were examined how the real-time properties could be connected to design elements, and the 7 results of the study were constructed as a data visualization design model and applied to the actual smart city dashboard screen. The time factor was added to the four purposes of chart expression (comparison, distribution, pattern, relationship) to derive the standard for data visualization and pay attention to the 'timeness' of data visualization of smart city dashboard. In the course of inheriting the contents of the previous studies, it is meaningful that it led the practical application, considered various studies and gazes in various fields considering the multidisciplinary characteristics of Smart City, and applied 'real-timeness' of 'Smart City Real-time Analysis Dashboard' to the dashboard screen from the user experience and user interface perspective.

박물관에서 나타나는 데이터시각화 활용 사례 연구

김민정,정희진 한국디자인문화학회 2019 한국디자인문화학회지 Vol.25 No.3

The purpose of this study is to examine the trends of data visualization utilization in museums (including exhibition), and to study the trends and characteristics of data visualization display in museums. The method of research consists of theoretical exploration centered on academic journals and books and case analysis at domestic And International online data. Two cases of data visualization are collected in Korea through field research and five overseas through online websites. The collected data are analyzed based on the characteristics of the museum display and the visualization elements of the data. As a result of the study, data visualization is defined as representation and presentation to facilitate the understanding of the data. In addition, modern museums are being transformed from collection-oriented to visitor-oriented, and therefore various high-tech and media representing the fourth industry are being used to share information or messages with visitors and help them understand the exhibitions. The characteristics of the data visualization displayed in the museum are as follows. First, the museum’s display of data visualization is used as a tool to understand complex data like excessive information effectively and efficiently for the viewer. Second, although the style of exhibition depends on the display object of the museum, the characteristics of the concept-oriented implementation exhibition of experiencebased is stronger when the data visualization display is mainly utilized. In particular, the interactive data visualization screen occurs the visitors to navigate data on their own and provides a function to help them easily grasp the entire context of the exhibition in the macro view. Finally, data visualization targeting a large number of visitors in an open space can easily achieve the purpose of the exhibition and, in addition, generate interest and effectively draw immersion from the audience. As this study, recent museums are focusing on participation-oriented embodiments and complex forms of exhibition audience beyond objects-only displays, and data visualization is being used educationally for more systematic message delivery beyond data art. Although this research is limited in a qualitative study of data visualization in museums, it is hoped that it will be a basic study to identify and spread the possibility of using data visualization. 본 연구는 국내외 박물관(전시관 포함)에서 데이터시각화 활용 동향을 살펴보고, 박물관에서의 데이터시각화 전시 경향과 특성을 연구하는 것을 목적으로 한다. 연구의 방법은 학술지와 도서 중심의 이론적 탐색과 온라인 자료를 통한 국내외 사례분석으로 구성된다. 데이터시각화 전시사례는 국내 2건, 해외 5건으로국내는 현장답사, 해외는 웹사이트를 통해 수집하였다. 수집된 자료는 박물관 전시 특성과 데이터의 시각화 과정을 기준으로 분석하였다. 연구 결과, 데이터시각화는 데이터의 이해를 촉진하기 위한 재현과 표현으로 정의된다. 아울러 현대 박물관은 소장품 위주에서 관람객 중심으로 변화되고 있으며, 따라서 관람객과의 정보나 메시지를 함께 나누기 위해 4차 산업을대표하는 첨단기술과 매체가 다양하게 활용되고 있다. 박물관에서 전시되는 데이터시각화의 특성을 정리하면 다음과 같다. 첫째, 박물관의 데이터시각화 전시는복잡한 데이터, 즉 과다한 정보를 관람객에게 효과적, 효율적으로 이해시키기 위한 도구이자, 체험을 기반으로 한 상호작용 전시 자체로써 사용된다. 둘째, 박물관의 전시 대상에 따라 전시의 형태가 구별되지만, 데이터시각화 전시가 주로 활용된 경우는 체험기반의개념 지향적 구현전시의 특징이 더 강하다. 특히 인터랙티브 데이터시각화 스크린은 관람객이 전시 대상에대한 데이터를 스스로 선택하여 탐색할 가능성을 열어주고 거시적으로는 전시의 전체적인 맥락을 손쉽게파악할 수 있는 기능을 제공한다. 마지막으로 개방된공간에서 다수의 방문자를 대상으로 하는 데이터시각화는 전시의 목적을 손쉽게 달성할 수 있으며, 더불어관객의 흥미를 유발하고 몰입을 효과적으로 끌어낼수 있다. 본 연구에서 살펴보았듯이, 최근의 박물관은개체만을 보여주는 물품 지향적 개념전시를 벗어나관람객 참여 중심의 구현전시 형태 또는 복합적인 전시 형태가 강조되고 있으며, 이에 데이터시각화의 활용은 체험과 몰입을 통한 정보 전달 도구로 활용되고있다. 본 연구는 박물관의 데이터시각화에 관한 질적연구라는 점에서 한계를 지니고 있지만, 데이터시각화활용 가능성을 확인하고 확산하는 기초연구가 되길기대한다.

빅데이터를 위한 정보디자인의 시각화 방법 및 표현 연구

이지선 한국기초조형학회 2013 기초조형학연구 Vol.14 No.3

The flood of information from rapidly growing technologies and the Internet is cultivating an interest in the information design of big data visualizations. However, information design in the country still remains a level of infographics that focus primarily on graphics storytelling styles. This study researches which areas of information design are most appropriate for visualizing big data sets and analyzes which visual expression is suitable for big data visualization. First, through analyzing the definition of data visualization, information visualization, and infographics, this study focused on visualization methods of big data within information design. Second, the case studies of big data visualization were conducted in three categories of information - informed, persuasive, and integrated message. In the case studies focusing on detailed methods of visualization, this study explored visualization methods for each project and the requirements for big data visualization. The most important issues in this study are how data is analyzed and what is the appropriate visualization for this particular data. For confirming the case studies results, three visualizations were developed. These visualizations used data from Open OASIS, the open public data provided by the Korean Expressway Corporation. This study is expected to share results about effective processes and visualization methods for large amount of data in communicating big data sets. 최근 기술의 진보로 인한 데이터의 급격한 증가는 빅데이터에 관한 관심이 증가하고 있다. 이러한 관심은 빅데이터를 표현하는 방식인 정보디자인에 대한 관심으로 이어지고 있다. 그럼에도 불구하고 국내의 정보디자인은 스토리텔링 형식의 그래픽이 주류를 이루는 인포그래픽 상태에 머무르고 있는 상태이다. 방대한 데이터를 다루는 빅데이터의 시각화를 접근해야 할지에 대한 논의는 아직 이루어 지지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 빅데이터에 적합한 정보디자인 영역에 어떠한 것이 있는지를 분석하고 이에 적합한 시각 표현을 연구하고자 하였다. 우선, 데이터 시각화, 정보 시각화, 정보디자인과 인포그래픽 정의 분석을 통하여 빅데이터 시각화의 영역이 정보디자인의 시각화 범위와 방법을 연구하였다. 이후, 빅데이터 시각화 사례 분석이 정보 카테고리의 세 가지인 정보형, 설득형, 통합형 메시지 관점에서 이루어졌고, 이 사례분석을 통하여 세부적인 시각화 방법을 연구 하였다. 이 사례분석에서는 각각 어떠한 시각화 방법으로 진행되었는지, 시각화에서 중요한 점이 무엇인지 연구하였다. 무엇보다 중요한 데이터를 어떻게 다루고, 어떠한 관점에서 정보로 표현하는가에 대한 부분을 중점으로 연구하였다 분석된 내용 결과를 규명하기 위하여, 한국도로공사에서 제공하는 공공정보를 바탕으로 하는 세 가지 빅데이터 시각화 프로젝트에 적용하여 보았다. 본 연구에서는 많은 양의 데이터를 가지는 빅데이터 분야에서 데이터를 표현하고 전달하기 위한 효율적인 방안에 대한 결과를 공유한다는데 연구의 의의가 있다.

데이터 시각화의 사용자 선호도 분석: 분포 시각화 방식을 중심으로

김하늘,김성희 한국디지털콘텐츠학회 2023 한국디지털콘텐츠학회논문지 Vol.24 No.1

Data visualization helps people quickly recognize and remember data insights through visual elements, therefore, the scope of data visualization is diversifying. As interest in data visualization increases, it is exposed to the general public through not only news articles, but also the medical field as personal data are represented through visualizations. To provide the proper data insights, we need to provide effective visualizations for your users. In this research, an experiment was conducted on the user's data visualization preference to investigate the user's perception of data visualization. This experiment was conducted by measuring the relative and objective preference of data visualization using 5 visualizations and 4 tasks by limiting the visualization of the distribution visualization method. The results of user's visualization preference obtained through the experiment were analyzed separately for each visualization and each task. The results of the analysis were reviewed, and accordingly, the appropriate direction of data visualization was suggested and discussed.

군집화 기반의 관계형 데이터 시각화를 위한 시각적 문법

한지애(Han, Ji Ae) 한국전시산업융합연구원 2020 한국과학예술융합학회 Vol.38 No.3

본 연구는 데이터의 즉각적 인지를 돕는 시각화 패턴으로서 ‘시각적 문법’을 개발하기 위해 시작되었으며, 연구의 목적은 복합성이 높은 관계형 데이터의 시각화를 위한 ‘시각적 문법’(Visual Grammar)’을 제안하는 것이다. 이를 위해 정보 공학, 데이터 마이닝, 머신러닝, 정보디자인 분야에서의 데이터 시각화에 대한 문헌 연구와 웹 브라우저 기반의 D3.js(Data-Driven Documents)의 236개의 라이브러리 사례 조사를 실시하여 관계형 데이터의 시각화를 위한 ‘시각적 문법’체계를 제안하였다. 연구 결과 및 내용은 다음과 같다. 첫째, ‘시각적 문법’을 위한 데이터 시각화의 군집 유형을 정보 공학분야에서 데이터 시각화 과정에 클러스터링 알고리즘을 토대로 크게 밀도 기반군집 유형과 계층 기반 군집유형으로 제안하였다. 둘째, 관계형 데이터 시각화를 위한 ‘시각적 문법’의 요소로서 네 가지 시각화 속성, ‘데이터 군집’, ‘연결’, ‘결합’, ‘부착’과 세 가지 데이터 변수와 일곱 가지 시각 변수(색상, 모양, 크기, 방향, 질감, 값, 위치)를 도출하였다. 셋째, 시각화 속성에 따라 시각적 문법과 시각화 원리로 게슈탈트 법칙을 적용하였다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 정보공학과 정보 디자인의 심도 있는 연계 연구의 필요성과 데이터 시각화의 표준화를 위한 ‘시각적 문법’의 발전 가능성을 발견하였다. 본 연구에서는 D3.js의 사례를 중심으로 시각화 원리를 제시하는 데 그쳤으나 향후 관계형 데이터의 시각적 문법을 구체화하고, 다른 유형의 데이터의 시각적 문법도 제안하고자 한다. This study was started to develop ‘visual grammar’ as a visualization pattern that allows users to perceive data immediately, and the purpose of the study is to proposes "visual grammar" for visualization of highly complex relational data. In order to propose "visual grammar," literature study on data visualization in the fields of information engineering, data mining, machine learning, and information design, and a case study of 236 libraries of D3.js (Data-Driven Documents) based on a web browser were conducted. In order to visualize relational data, a "visual grammar" system was proposed. The results and cotents of the study are as follows. First, the clustering type of data visualization for "visual grammar" is largely proposed as the density-based clustering type and the hierarchy-based clustering type by the clustering algorithm in the data visualization process in the field of information engineering. Second, as a component of "visual grammar" for relational data visualization, four visualization attributes, ‘Data cluster’, ‘Connection’, ‘Linkage’, ‘Attachment’, and three data variables (Quantitative Variable, Category Variable, Sequence Variable) and seven visual variables (color, shape, size, direction, texture, value, location). Third, according to the attributes of visualization, the Gestalt law was applied as the visual grammar and visualization principle. Based on the results of this study, the necessity of in-depth linkage research between information engineering and information design and the possibility of the development of "visual grammar" for standardization of data visualization were discovered. In this study, only the visualization principle was presented based on the case of D3.js (Data-Driven Documents). However, in the future, visual grammar of relational data will be specified through verification of visualization techniques and principles, and visual grammar of other types of data will be proposed.

국내외 연속간행물의 데이터 시각화 적합성 평가 연구

최서령(Seolyung Choi),현은령(Eunryung Hyun) 한국디자인학회 2024 디자인학연구 Vol.37 No.2

Background: With the development of information and communication technology, the scale of information has increased, and we are in a big data environment. Data visualization designers in this era must have the ability to understand the nature of the data, to select the right chart, to communicate the data accurately, and to review and evaluate the data. Methods: To find out how to evaluate data visualization suitability, we established data visualization suitability evaluation criteria through literature research. For each major error category, we organized the details of each error. Based on the derived data visualization suitability evaluation criteria, we evaluated 382 data visualization outputs of six domestic and international serial publications. Results: Data visualization errors consist of misrepresentation, lack of clarity, counterintuitive, and visual clutter. The evaluation results showed that distortion of information and lack of clarity accounted for the highest percentage, followed by visual confusion and counterintuition. The most frequent error items were different for each medium, and it was inferred that the reason for such sporadic errors is the lack of accurate data visualization principles. The completeness of visualization depends on the competence of the designer for each medium. Conclusions: Accurate and correct data visualization goes beyond the visualization skills of the designer and requires data literacy skills to read the data, to select charts that communicate it effectively, and to ensure that the charts are error-free. There is also a need to develop data visualization principles and checklists.

인터랙티브 데이터시각화에서 스토리텔링의 시각적 표현 요소 연구

김민정 한국디자인문화학회 2020 한국디자인문화학회지 Vol.26 No.2

While growing interest in data-driven storytelling visualizations, research on data visualization and storytelling from a communication design perspective was needed. Thus, this study pointed out the relationship and concept of data visualization and storytelling, summarized the visual elements of storytelling in data visualization through prior research analysis, and collected and analyzed 26 cases of visualizations based on data journalism. As a result, the storytelling of data visualization consists of two types. From a micro perspective, raw data is represented by visual elements such as graph, diagrams, and illustrations, and from a macro-perspective, visual elements designed are integrated, reconstructed and delivered on slides-like screens, giving the reader a message and receiving feedback. After all, storytelling in data visualization is a key element that can enhance a user’s cognitive ability, memory and persuasion. Thus, depending on the narrative structure and expression of data visualization, users can experience or receive messages of data by strengthening their navigation activities or emphasizing communication. The storytelling representation elements of data visualization were summarized as ‘narrative structure, layout style, navigation process, interaction feedback, dynamic transition of text and visual elements, and degree of user intervention’. Journalist-based data visualizations aimed at delivering news were mostly linear, with the most common use of scrolls on documentation screen and steps in the form of slide show. It was also noted that there were many dynamic changes in text and visuals. Above all, the degree of user engagement was different regardless of the narrative structure. Depending on the interaction, some visualization may simply show moving images, while others may allow users to choose their own menus. Above all, there were also visualizations where users could enter individual data values and get the desired results. This study is meaningful in that it academically summarized the relationship between data visualization and storytelling and explored the visual expression elements of storytelling. It is expected that data visualization education is essentially needed in the field of design education and how to express effective storytelling that can increase user immersion. 데이터 중심의 스토리텔링 시각화에 관한 관심이높아지고 있는 가운데, 커뮤니케이션 디자인 관점에서데이터시각화와 스토리텔링의 관계와 특징에 관한 연구가 요구된다. 이에 본 연구는 데이터시각화와 스토리텔링의 관계와 개념을 짚어보고, 선행연구 분석을통해 데이터시각화에서 나타나는 스토리텔링의 표현요소들을 정리하여, 데이터 저널리즘 기반의 26개 사례를 수집 및 분석하였다. 연구결과, 데이터시각화의스토리텔링은 두 가지 유형으로 정리된다. 미시적 관점에서는 원데이터를 그래프, 다이어그램, 일러스트레이션 등과 같은 시각요소로 재현하는 것이고, 거시적관점에서는 재현된 시각요소들을 의사소통을 위해 슬라이드와 같은 화면 위에 체계적으로 재구성하여 독자에게 메시지를 전달하고 피드백 받는 모든 과정을의미한다. 결국, 데이터시각화에서의 스토리텔링은 사용자의 인지능력 및 기억력, 그리고 설득을 위한 핵심요소이다. 따라서 데이터시각화의 서술 구조와 표현방식에 따라 사용자의 탐색활동을 강화하거나 소통을강조하여 데이터의 메시지를 경험하거나 전달받을 수있다. 데이터시각화의 스토리텔링 표현 요소는 ‘서사구조, 레이아웃, 내비게이션 과정, 인터랙션 피드백, 텍스트 및 시각요소들의 동적 변환, 그리고 사용자의개입 정도’로 정리되었다. 뉴스 전달을 목적으로 하는저널리즘 기반의 데이터시각화는 대부분 선형적 구조를 취하고 있었으며, 도큐먼트 화면을 바탕으로 스크롤과 슬라이드 쇼 형식의 스텝 기능을 가장 많이 사용하였다. 또한, 인터랙티브 데이터시각화답게 텍스트와 시각요소들의 동적 변환이 많이 적용되었다는 사실을 알 수 있었다. 상호작용에 따라 단순히 움직이는이미지를 보여주는 예도 있고, 사용자가 직접 메뉴를선택할 수 있는 시각화도 있다. 무엇보다 사용자가 직접 개별적인 데이터 값을 입력하고 원하는 결과를 얻을 수 있는 시각화도 있었다. 본 연구는 데이터시각화와 스토리텔링의 관계를 학술적으로 정리하고, 스토리텔링의 시각적 표현 요소들을 탐구하는 데 의의가 있다. 앞으로 디자인교육에서 데이터시각화 교육의 필요성과 사용자의 몰입을 높일 수 있는 효과적인 스토리텔링 표현 방법에 대한 고찰을 제시할 수 있을 것으로 기대된다.

텍스트 데이터 시각화를 위한 MVC 프레임워크

최광선(Kwang Sun Choi),정교성(Kyo Sung Jeong),김수동(Soo Dong Kim) 한국지능정보시스템학회 2014 지능정보연구 Vol.20 No.2

As the importance of big data and related technologies continues to grow in the industry, it has become highlighted to visualize results of processing and analyzing big data. Visualization of data delivers people effectiveness and clarity for understanding the result of analyzing. By the way, visualization has a role as the GUI (Graphical User Interface) that supports communications between people and analysis systems. Usually to make development and maintenance easier, these GUI parts should be loosely coupled from the parts of processing and analyzing data. And also to implement a loosely coupled architecture, it is necessary to adopt design patterns such as MVC (Model-View-Controller) which is designed for minimizing coupling between UI part and data processing part. On the other hand, big data can be classified as structured data and unstructured data. The visualization of structured data is relatively easy to unstructured data. For all that, as it has been spread out that the people utilize and analyze unstructured data, they usually develop the visualization system only for each project to overcome the limitation traditional visualization system for structured data. Furthermore, for text data which covers a huge part of unstructured data, visualization of data is more difficult. It results from the complexity of technology for analyzing text data as like linguistic analysis, text mining, social network analysis, and so on. And also those technologies are not standardized. This situation makes it more difficult to reuse the visualization system of a project to other projects. We assume that the reason is lack of commonality design of visualization system considering to expanse it to other system. In our research, we suggest a common information model for visualizing text data and propose a comprehensive and reusable framework, TexVizu, for visualizing text data. At first, we survey representative researches in text visualization era. And also we identify common elements for text visualization and common patterns among various cases of its. And then we review and analyze elements and patterns with three different viewpoints as structural viewpoint, interactive viewpoint, and semantic viewpoint. And then we design an integrated model of text data which represent elements for visualization. The structural viewpoint is for identifying structural element from various text documents as like title, author, body, and so on. The interactive viewpoint is for identifying the types of relations and interactions between text documents as like post, comment, reply and so on. The semantic viewpoint is for identifying semantic elements which extracted from analyzing text data linguistically and are represented as tags for classifying types of entity as like people, place or location, time, event and so on. After then we extract and choose common requirements for visualizing text data. The requirements are categorized as four types which are structure information, content information, relation information, trend information. Each type of requirements comprised with required visualization techniques, data and goal (what to know). These requirements are common and key requirement for design a framework which keep that a visualization system are loosely coupled from data processing or analyzing system. Finally we designed a common text visualization framework, TexVizu which is reusable and expansible for various visualization projects by collaborating with various Text Data Loader and Analytical Text Data Visualizer via common interfaces as like ITextDataLoader and IATDProvider. And also TexVisu is comprised with Analytical Text Data Model, Analytical Text Data Storage and Analytical Text Data Controller. In this framework, external components are the specifications of required interfaces for collaborating with this framework. As an experiment, we also adopt this framework into two text visualization systems as like a social opinion mining s

데이터 시각화에서 시각적 은유의 개념적 은유에 관한 연구

이지선 한국기초조형학회 2018 기초조형학연구 Vol.19 No.5

As the data becomes vast and complex, it is not easy to understand its content, therefore aproper data visualization is required. The purpose of this study is to identify the visual forms ofthe elements shown in the title for each case and suggest that a visual metaphor is needed basedon the concept of data visualization. The study suggests that metaphorical expressions arerequired in data visualization process so users can understand the data. In the study,characteristics of expression, types of data visualization, and conceptual metaphor were set asthe criteria for analyzing the examples. Metaphor can create information and aid in understandingthe abstract patterns and relationships among data. Visual metaphors are similar to that of theconceptual metaphor which is mainly used in language. The results on the analysis of theconceptual metaphor patterns from data visualization examples came in the order as follows:ontological metaphor, directional metaphor, and structural metaphor. First, data visualization asstructural metaphor showed language as the common analysis element mapping the flow oflanguage structures from each chapter of the book. Second, ontological metaphor revealed as themostly employed metaphor in the examples. Ontological metaphor is a metaphorical process bymapping a first concept to a second concept in a container form. Third, directional metaphorshowed mainly in time series data visualization having direction as a common analysis element. Understanding conceptual metaphor among other metaphors, and employing them in visual formsgives an identity to uniformed data visualization as well increasing user's understanding. Therefore, metaphorical expression through conceptual metaphor is a possible method to employin data visualization process. 데이터가 방대해지고 복잡해질수록 이를 이해하는 것이 쉽지 않기 때문에 적절한 데이터 시각화 구현이 요구된다. 본 연구는 각 사례에 해당되는 제목의 소재들이 어떠한 시각적 형태로 보여줬는지를 확인하며 데이터 시각화의 콘셉트에 맞는 시각적 은유가 필요하다는 것을 제시하고자 한다. 즉, 데이터시각화에 적용된 시각적 은유가 개념적 은유 범주에서 어떻게 적용되었는지를 파악해 정보 사용자의이해증진을 위해 데이터 시각화 구현 프로세스에 은유적 표현이 필요하다는 것을 제시한다. 본 연구에서는 데이터 시각화 사례를 분류 분석하여 조사하였다. 분석의 요목은 크게 데이터 시각화 분석 항목,표현의 특성, 데이터 시각화의 유형과 개념적 은유로 구성된다. 정보를 형성하고 추상적인 패턴과 관계를 이해하는 능력에는 은유가 있어 시각적 은유는 언어적 은유인 개념적 은유와 유사하다. 개념적은유로 구현된 데이터 시각화를 분석한 결과, 존재론적 은유, 방향적 은유와 구조적 은유 순 분포로나타났다. 첫째, 구조적 은유의 데이터 시각화 사례에서는 언어가 공통 분석 항목으로 나왔고, 이는 책에 등장하는 언어 구조의 흐름을 관계시각화로 매핑하였다. 둘째, 데이터 시각화 중에서 존재론적 은유가 가장 많이 활용된 것으로 조사되었다. 존재론적 은유는 한 개념을 어떤 콘테이너에 매핑하는 은유 과정이다. 데이터 시각화는 모두 제목에 등장하는 소재들을 사용해 사용자들이 연상하기 쉬운 시각적 형태로 표현해 데이터의 간의 차이, 유사성, 분포를 객관적으로 보여준다. 셋째, 방향적 은유는 모두 시계열 데이터의 시간시각화로 구현되어 표현의 특성 중에서도 방향이 공통된 항목으로 적용된 것으로 분석되었다. 획일화되어 보이는 데이터 시각화에 은유 중에서 개념적 은유에 대해 이해하고 시각적으로 표현하여 데이터에 정체성을 부여하는 것이 사용자의 이해를 높인다. 따라서 데이터 시각화에적용된 시각적 은유가 개념적 은유 범주에서 어떻게 적용되었는지를 파악해 데이터 시각화 구현 프로세스에 은유적 표현의 가능성을 제시한다.

스몰데이터 유형에 따른 시각화 표현 방법 연구 - 2000년대 이후 인쇄매체를 중심으로 -

권지혜 ( Kwon Ji-hye ),이수진 ( Lee Su-jin ),김수정 ( Kim Su-jeung ) 커뮤니케이션디자인학회 2019 커뮤니케이션 디자인학연구 Vol.67 No.-

The purpose of the study is to suggest the visualization methods to utilize small data as content in graphic design. This paper studied characteristics and effects of visualization types through the basic research on small data and in-depth analysis of visualization. Small data is data that comes from human behaviors such as personal taste, need, and lifestyle. It is all about finding the causation through the context. Small data is classified ‘personal data’ and ‘object·phenomenon data’ type. Personal data is personal subjective data, and object·phenomenon data is objective data based on facts about object and phenomena. The representative cases were selected from print media in the 2000’s. Data was classified based on location, time, and category according to organizational criteria, and classified into ‘personal data’ and ‘object·phenomenon data’ types. The case analysis used Alberto Cairo’s ‘Visualization Wheel'. This study firstly suggests that designers can collect small data for visualization purposes. If the goal is to convey a meaningful message through a topic, collect personal data. On the other hand, in order to convey objective information, collect object data. Second, designers can present visualizations according to the organizational criteria of the data. Data based on location can be visualized in order to compare the relationship among information through figural forms. Data based on time can be visualized in order to compare changes in information through familiar structures. Small data based on categories can be visualized to provide aesthetic discrimination of information through original structure. Small data has the advantage that anyone can easily collect and utilize it, and it can create a narrative through the context surrounding the data. Further, it can be utilized to design contents through visualization methods.