# data[].attributes.attachment_link.description
Beautiful, easy data visualization and storytelling

# data[].attributes.body
2000년 1월 ~ 2020년 1월 서울의 평균 운량과 평균 기온의 관계를 나타낸 그래프이다. 운량은 Y축, 기온은 X축에 대입해서 산점도를 나타내고 추세선을 그렸다. 그래프를 보면 알 수 있듯이 기온이 높아질수록 운량도 비례하는 것을 알 수 있다.

# data[].attributes.attachment_link.description
Beautiful, easy data visualization and storytelling

# data[].attributes.body
x축은 평균기온을 나타내고 y축은 평균상대습도를 나타낸 그래프이다.
평균기온이 올라갈때 상대습도는 감소하고 평균기온이 내려갈때는 상대 습도가 증가하는 것을 알 수 있다

# data[].attributes.attachment_link.description
Beautiful, easy data visualization and storytelling

# data[].attributes.body
평균아산화질소와 평균이산화탄소

# data[].attributes.attachment_link.description
Beautiful, easy data visualization and storytelling

# data[].attributes.headline
2511 박하은 기압과 습도의 상관관계

# data[].attributes.subject
2511 박하은 기압과 습도의 상관관계

# data[].attributes.body
위 그래프는 2000년 부터 2015년 까지의 평균 해면 기압과 평균 상대 습도의 관계를 나타낸 그래프이다.x축인 평균 해면 기압이 증가할수록 y축인 평균 상대 습도는 감소하는 것을 알 수 있다.산점도 그래프로 나타냈을 때, 추세선이 하강하는 것을 볼 수 있다.따라서 같은 온도 조건일때 습도가 낮아지면 압력이 증가한다. 습도는 대기중 수증기의 농도로써 수증기는 공기보다 가볍기 때문에 건조한 공기보다 압력이 낮은 반면 건조한 마른 공기는 밀도가 높아서 대기압을 높인다. 또한 차가운 공기에서는 습도가 높아진다.

# data[].attributes.attachment_link.description
Beautiful, easy data visualization and storytelling

# data[].attributes.body
서울시의 2000년 1월부터 2009년 1월까지에 평균해면기압과 평균풍속을 썼습니다. 평균해면기압이 증가하면 평규풍속량이 증가합니다. 산적도는 증가하는 것으로 나옵니다. 따라서 평균해면기압과 평균풍속이 연관이 있음을 알 수 있습니다.

# data[].attributes.attachment_link.description
Beautiful, easy data visualization and storytelling

# data[].attributes.attachment_link.description
Beautiful, easy data visualization and storytelling

# data[].attributes.headline
2515 이혜란 연별 습도에 따른 강수량 변화

# data[].attributes.subject
2515 이혜란 연별 습도에 따른 강수량 변화

# data[].attributes.body
산점도 그래프로 나타내보니 1년동안 연합 서울의 강수량은, 습도가 높을수록 강수량의 변화가 낮은 수의 습도보다 높게 일어나는 것을 볼 수 있다. 내 생각에는 이 습도의 변화가 우리나라에 나타나는 습도의 밀집 변화에 따라, 강수량이 포화되고 수증기압의 영향을 받아 강수량이 증가한다고 생각한다. 또한 월 계절풍의 영향(여름에는 고온풍,Am의 영향으로 강수량이 증가하는것을 볼수 있다.

# data[].attributes.body
서울시의 월합강수량과 평균 상대습도(2000년 1월-2010년 12월)를 선점도 그래프로 나타낸 것이다. 월합강수량이 x축, 평균 상대습도가 y축으로 그래프를 보면 강수량이 증가함에 따라 상대습도 또한 증가한다는 것으로 해석된다. 따라서 둘은 연관이 있음을 알 수 있다.

# data[].attributes.attachment_link.description
Beautiful, easy data visualization and storytelling

# data[].attributes.headline
2522 최보미 기온과 습도의 상관관계 그래프

# data[].attributes.subject
2522 최보미 기온과 습도의 상관관계 그래프

# data[].attributes.body
위에 그래프는 서울시의 2000년 1월달부터 2010년 12월달까지의 평균기온과 평균상대습도를 산점도로 나타낸 것이다. x축 평균기온 y축 평균상대습도로 x 값인 평균 기온이 올라갈수록 y 값의 평균 상대 습도도 증가하는 양의 상관관계를 보이며 추세선 또한 상승 중인 것을 볼 수 있다.

# data[].attributes.attachment_link.description
Beautiful, easy data visualization and storytelling

# data[].attributes.headline
2718 이나래 평균온도와 평균운량의 상관관계 그래프

# data[].attributes.subject
2718 이나래 평균온도와 평균운량의 상관관계 그래프

# data[].attributes.body
서울시의 월별 평균기온과 평균운량(2000년 1월-2008년 1월)를 선점도 그래프로 나타낸것이다.
x축인 평균 온도과 y축인 평균 운량이다. 평균온도가 증가할수록 평균운량도 증가하는 것을 볼수있다.

# data[].attributes.attachment_link.description
Beautiful, easy data visualization and storytelling

# data[].attributes.body
운량을 Y축 기압을 X축으로 하여 산점도로 나타낸 후 추세선을 그렸다 기압이 낮을수록 운량은 증가하기 때문에 그림과 같은 그래프가 나타났다고 생각한다

# data[].attributes.body
2000년부터 2004년까지의 평균상대습도(%)와
평균운량(1/10)의 제공된 데이터를 삽입한 것이다.
추세선은 대체로 상승한다.
X축의 값이 늘어나고 y축의 값도 늘어난다면 점들의 위치도 올라간다는 뜻이다.
공기 중의 수증기가 있어야 구름이 만들어지니 습도가 높으면 대충 구름이 만들어지기 쉽지 않을까싶다.
약간 A는 B다라는 느낌...

# data[].attributes.attachment_link.description
Beautiful, easy data visualization and storytelling

# data[].attributes.headline
2104 김강희 월별 평균기온과 평균해면기압 

# data[].attributes.subject
2104 김강희 월별 평균기온과 평균해면기압 

# data[].attributes.body
서울시의 월별 (2000-01~2008-12)평균기온과 평균해면기압을 그래프로 나타낸것 입니다.
그래프를 보시면 평균기온이 높아질수록 평균해면기압이 낮아지는 것을 볼수있습니다.

# data[].attributes.attachment_link.description
Beautiful, easy data visualization and storytelling

# data[].attributes.body
서울시 월합 강수량과 평균운량(2000년-2016년)
나타낸 것이다. x축 월합강수량 y축은 평균운량이다. 월합강수량이 증가할수록 평균운량이 증가하는 것이 보인다.

# data[].attributes.attachment_link.description
Beautiful, easy data visualization and storytelling

# data[].attributes.body
위에 사진은 2000년 1월 부터 2004년 12월 까지의 평균 운량과 평균상대 습도의 관계를 나타낸 그래프이다. 이 그래프는 X,Y의 값이 증가 할 수록 점점 증가한다. 즉, 평균 상대 습도가 증가하면 평균 운량이 증가한다는 것을 알 수 있다. 왜 이러한 관계가 나타날지 생각해보면 구름이 만들어지는 과정은 수증기를 포함한 공기 덩어리가 하늘로 올라가고

공기 덩어리 안에 있는 공기 알갱이들이 바깥쪽으로 퍼지며 주위 공기 알갱이들을 밀어내서 부피가 커지는데 이때 공기 알갱이들은 원래 가지고 있던 열을 사용하면서 온도가 낮아진다. 그래서 그 속에 포함되어 있는 수증기가 물방울이나 빙정(얼음 알갱이)으로 변해 구름이 된다. 이로 인해 습도가 높으면 수증기 발생량이 많고 수증기 발생량이 많으면 자연스레 운량 또한 증가한다. 이러한 점 때문에 이 그래프가 평균 상대 습도가 증가하면 평균 운량이 증가한다고 나타나는 것이다.

# data[].attributes.attachment_link.description
Beautiful, easy data visualization and storytelling

# data[].attributes.body
2000년부터 2020년까지의 평균운량 별 일조시간을 나타낸 그래프이다. y축은 평균운량, x축은 합계일조시간이다. 구름 운량이 많을 수록 일조시간이 줄어드는 것을 볼 수 있다. 구름이 지표면을 가리기 때문에 운량이 많을수록 일조시간이 줄어드는 것으로 해석할 수 있다.

# data[].attributes.attachment_link.description
Beautiful, easy data visualization and storytelling

# data[].attributes.headline
2510 박지혜 온도와 습도의 상관관계 그래프

# data[].attributes.subject
2510 박지혜 온도와 습도의 상관관계 그래프

# data[].attributes.body
서울시의 월별 평균기온과 평균습도(2000년 1월-2008년 4월 )를 산점도와 추세선으로 나타낸 것이다. 기온에 따라 공기 중에 포함 할 수있는 수분의 양이 달라진다. 공기는 온도가 낮을수록 적은 수증기량 만 포함하고, 온도가 올라가면 포함 수증기량이 증가한다. 장마철과 여름이되면 공기의 온도가 높기 때문에 공기 자체에 포함 된 수분량이 많아지고, 습도가 높으면 느끼게된다. 따라서 그래프의 x값인 기온이 높아질 수록, y값도 늘어나는 비례그래프가 나타난다.

# data[].attributes.attachment_link.description
Beautiful, easy data visualization and storytelling

# data[].attributes.body
서울 및 6개 광역시의 월별 전력 사용량 데이터(2020.01 - 2020.06)를 영역 차트로 시각화한 자료이다. 달마다 전력 사용량 순위가 바뀌지 않았고 서울특별시가 가장 큰 전력 사용량을 기록했다. 그래프를 보면 전력 사용량은 이어서 부산, 인천, 대구 순으로 나타났으며 가장 하단에 울산광역시가 자리했다. 통계청의 지역별 인구 통계를 살펴보면 인구수가 서울이 가장 많고 부산, 인천, 대구, 대전, 광주, 울산의 순서인데 이는 지역별 전력 사용량의 순서와 일치하는 것으로 나타났다.

# data[].attributes.attachment_link.description
Beautiful, easy data visualization and storytelling

# data[].attributes.body
서울특별시 및 6개 광역시의 월별 전력 사용량(2020.01-2020.06)을 꺾은선 그래프로 시각화한 것이다. 통계에 따르면 달마다 각 시의 전력 사용량 순위에는 변함이 없었으며, 서울이 가장 많은 전력을 소비했고 울산, 인천, 부산 순으로 뒤따랐으며 광주가 가장 적은 전력 사용량을 기록했다. 통계청의 지역별 인구 통계를 살펴보면 서울, 부산, 인천, 대구 순으로 전력 사용량과 그 순위가 유사하나 인구수는 가장 적은 울산이 전력 사용량에서는 2위인 것이 눈에 띄었다.

# data[].attributes.attachment_link.description
Beautiful, easy data visualization and storytelling

# data[].attributes.headline
3304 김규민 연도별 다이옥신 배출량(가짜)

# data[].attributes.subject
3304 김규민 연도별 다이옥신 배출량(가짜)

# data[].attributes.body
연도별 다이옥신 배출량의 상위 3종류는 항상 생활 폐기물, 기타, 의료 폐기물이 차지하고 있으며, 철강은 큰 변동 없이 항상 적고 사업장 폐기물은 시간이 지날수록 그 다이옥신 배출량이 증가하는 추세를 보인다.

y축을 작게 하고, y축 설명에 칸당 크기를 설명함으로 축의 숫자에 의식이 쏠리지 않게 하였지만 결과적으로 이 그래프는 위 아래가 뒤집힌 그래프이기에 , 사람들은 생활폐기물과 기타, 의료폐기물의 배출량이 많다는 함정에 빠질 수 있다.

# data[].attributes.attachment_link.description
Beautiful, easy data visualization and storytelling

# data[].attributes.headline
3410 원영민 청소년 패스트푸드 섭취량과 비만율의 비교 그래프

# data[].attributes.subject
3410 원영민 청소년 패스트푸드 섭취량과 비만율의 비교 그래프

# data[].attributes.body
중학교 1학년 부터 고등학교 3학년 까지 모든 대상의 패스트푸드 섭취량과 비만율은 모두 년도가 지남에 따라 증가한 것을 알 수 있다. 특히나 비만율과 패스트푸드 섭취량이 모두 2016년을 기점으로 근 5년간 급상승한것으로 보아 패스트푸드섭취와 비만에는 서로 상관관계가 있다고 볼 수 있다.

# data[].attributes.attachment_link.description
Beautiful, easy data visualization and storytelling

# data[].attributes.body
위의 그래프의 구분되는 부분에 색을 비슷하게 하였고 각각의 수치에 있는 소수점을 빼어 값의 변화를 주었다. 그리고 실제로는 사람의 나이를 만을 기준으로 하여 조사하였는데, 여기서는 10대, 20대 등으로 조사한 대상자의 나이를 약간 변경하였다. 또한, 과의존군(고위험군, 잠재적 위험군)과 일반군을 모두 나타낸 것이 아니라 정확히 이 그래프가 어떤 군을 보여주는지 알 수 없다.

# data[].attributes.attachment_link.description
Beautiful, easy data visualization and storytelling

# data[].attributes.headline
3304 김규민, 연도별 국가 다이옥신 배출량

# data[].attributes.subject
3304 김규민, 연도별 국가 다이옥신 배출량

# data[].attributes.body
다이옥신은 인간이 만들어낸 화합물 중 독성이 큰 화합물 가운데 하나이다. 이에 국가 차원에서도 배출량을 매년 데이터로 남기는 등 배출량에 주의를 두고 있다.

분석에서 사용된 ug-TEQ/ton 은 그 해 당시 톤당 배출된 다이옥신의 양을 독성등가치(가장 독한 다이옥신을 1로 하여 독성에 따라 가중치를 부여)를 이용해 계산해 마이크로그램 단위로 나타낸 것이며 , g-TEQ/yr 은 연간 배출량을 그램으로 나타낸 것이다.

분석 결과로 봤을 때 다이옥신 배출량에는 항상 철강 시설과 사업장폐기물이 큰 비중을 차지하고있었으며, 해가 지날수록 총 다이옥신 배출량은 감소하는 경향을 보이고 있다.

# data[].attributes.attachment_link.title
연도별 국가 다이옥신 배출에 관한 데이터 분석 - 배출원에 관하여

# data[].attributes.attachment_link.description
Beautiful, easy data visualization and storytelling

# data[].attributes.body
2016년부터 2019년 까지 유아(만 3세~9세)부터 만 60~69세를 대상으로 하여 과의존군(고위험군, 잠재적 위험군)과 일반 사용자군을 나타내었다.
스마트폰에 과의존하는 정도는 시간이 지날 수록 사람들이 스마트폰에 의존하는 비율이 늘어나고 일반 사용자군의 비율은 감소하는 것을 확인할 수 있다.

# data[].attributes.attachment_link.description
Beautiful, easy data visualization and storytelling

# data[].attributes.body
1989년 ~ 2019년 신.재생에너지 생산량
재생에너지인 폐기물의 생산량이 압도적으로 많다. 그 뒤로는 바이오, 태양광 등이 있다.

# data[].attributes.attachment_link.description
Beautiful, easy data visualization and storytelling

# data[].attributes.attachment_caption
2019 충청북도 임삼물 생산량

# data[].attributes.body
(조작) 2019충청북도 임산물 생산량
곤드레가 가장 많이 생산되었고, 호두와 오미자가 그 뒤를 따른다. 충청북도 특산물이 곤드레라는 걸 알 수 있다.

3610배은채

# data[].attributes.attachment_link.description
Beautiful, easy data visualization and storytelling

# data[].attributes.attachment_caption
2019충청북도 임산물 생산현황(kg)

# data[].attributes.body
2019 충청북도 임산물 생산현황(kg)
떫은감 생산량이 압도적으로 많다. 그의 약1/5 정도 생산된 밤과 약 1/7정도 생산된 생표고가 그 뒤를 따른다.

3610배은채

# data[].attributes.attachment_link.title
충청북도 임산물 생산현황(kg)

# data[].attributes.attachment_link.description
Beautiful, easy data visualization and storytelling

# data[].attributes.body
혼돈을 주기 위해 색을 겹치게 하고 미세한 차이가 있는 행정구역들의 이름들 바꾸었다.
kosis 국가통계포털에서 2015년부터 2021년 7월까지의 우리나라 행정구역(시군구)별 인구 수의 변화를 레이싱 바를 이용하여 10위까지 시각화 하였다. 이를 통해 서울특별시가 압도적으로 인구 순위 1위를 유지하고 그 뒤를 경기도가 차지하였고, 다른 행정구역들은 변화가 미미한 것을 알 수 있다.

# data[].attributes.attachment_link.description
Beautiful, easy data visualization and storytelling

# data[].attributes.body
2015년부터 2021년 7월까지의 우리나라 행정구역(시군구)별 인구 수의 변화를 레이싱 바를 이용하여 10위까지 시각화 하였다.
이를 통해 경기도는 인구 상승이 원활하게 이루어 지지만 서울특별시는 눈에 띄게 하락하고 다른 행정구역들은 상승과 하락하는 것이 미미한 것을 알 수 있다.

# data[].attributes.attachment_link.description
Beautiful, easy data visualization and storytelling

# data[].attributes.body
위 그래프는 1992년부터 2020년까지의 행정구역_시군구_별_주민등록세대수를 나타낸 그래프이다. 통계청에서 제시하는 서울의 '행정구역_시군구_뼐_주민등록세대수의 총 인구가 4,417,954명이지만, 1992년에는 성동구, 구로구, 도봉구 등 서울 지역들이 많은 인구를 보였다. 해가 거듭될수록 서울 인근 지역들의 인구가 증가하고 있는 것을 볼 수 있다.

# data[].attributes.attachment_link.description
Beautiful, easy data visualization and storytelling

# data[].attributes.headline
3119 조명희 장애인 직업평가도구(직업기능탐색평가) 평가 데이터 (불충분한 데이터 조작)

# data[].attributes.subject
3119 조명희 장애인 직업평가도구(직업기능탐색평가) 평가 데이터 (불충분한 데이터 조작)

# data[].attributes.body
위에 그래프는 한국장애인고용공단(공공 데이터 포털)에서 제공하는 장애인 직업평가도구 (직업기능탐색평가) 데이터이며, 그중 장애 유형과 언어 기능의 데이터 306개의 상반 관계를 상자 수염 그림으로 표현한 것이다.
올바른 데이터 분석을 위해 절사평균을 사용하였으며, 이를 위해 최대값과 최소값을 데이터에서 제외하였다.
데이터 분석 결과, 장애 유형과 언어 기능에 유의미한 상반 관계를 찾을 수 없었으며, 오히려 언어 장애를 가진 대상자의 경우, 타 장애 유형보다 언어 능력에서 더 높은 평가를 받는 경향이 높음을 확인할 수 있었다.

# data[].attributes.attachment_link.title
(조작) 장애인 직업능력평가도구

# data[].attributes.attachment_link.description
Beautiful, easy data visualization and storytelling

# data[].attributes.body
통계청 2019년 장애 급여를 조사해본 결과, 중장년기로 갈 수록 급여가 많았다는 것을 볼 수 있고 남자가 여자보다 급여액이 많았다는 것을 알 수 있다. 모든 나이에 있어서 여성의 급여가 남성보다 적다는 것을 알 수 있고, 성인 미만에게는 급여가 지급되지 않는 것을 보고 이는 개선되어야 한다고 생각하였다.

# data[].attributes.attachment_link.title
2019년 장애급여 연령별, 성별 급여액 현황

# data[].attributes.headline
2019년 장애급여 성별 나이별 가짜 3207 박예원

# data[].attributes.subject
2019년 장애급여 성별 나이별 가짜 3207 박예원

# data[].attributes.body
여성과 남성의 데이터 수치를 바꾸었고, 또한 20세부터 80세까지의 급여의 순서를 거꾸로 바꾸었다.
이를 보면 45~49세의 여성의 장애 급여가 가장 높았던 것을 볼 수 있다.

# data[].attributes.attachment_link.title
2019년 장애급여 연령별, 성별 급여액 현황 가짜

# data[].attributes.body
위 그래프는 최근 5년 2016~2020년 제천시 월별 기온 데이터를 시각화한 것이다. 이 그래프를 보고 월별 기온 중 2018년 1월이 -6°C 로 제일 낮고 2018년 8월이 25.9°C로 제일 높다. 다른 년도에 비해 2018년 월별 기온 차가 크다는 것을 알 수 있다.

# data[].attributes.attachment_link.title
최근 5년간 제천 월별 기온

# data[].attributes.headline
3317 엄태균 제천제일고등학교 점심 메인메뉴 : 고기의 종류를 중심으로 (X)

# data[].attributes.subject
3317 엄태균 제천제일고등학교 점심 메인메뉴 : 고기의 종류를 중심으로 (X)

# data[].attributes.body
위의 그래프는 2020년부터 2021년까지의 제천제일고등학교 중식 식단 중 메인메뉴의 고기 종류를 시각화 한 것이다. 여기서 말하는 '메인메뉴'란 학생들이 대체로 좋아하는 고기 종류를 뜻하는 것으로 예를 들면 불닭, 돈까스 등이 포함된다. 학생들의 인식에 따르면 급식에서 돼지보다 닭이 더 많이 나온다고 알고 있지만
돼지고기와 닭이 나오는 횟수는 비슷하며 닭과 돼지가 번갈아가며 나오는 패턴을 보여줬다. 그리고 오리는 한달에 한 번씩은 꼭 나오는 고기이며 2020년 8월부터 2021년 7월까지 중식에서 생선이 메인 메뉴로 나온 적은 단 한 번도 없었다.

# data[].attributes.attachment_link.description
Beautiful, easy data visualization and storytelling

# data[].attributes.attachment_caption
1999 ~ 2018 6개 암종 대한 남성 발생자수(가짜) | Flourish

# data[].attributes.body
위 그래프는 각 암에 따른 나이 분포의 비율을 나타낸것이다. 비율이기 때문에 각 암의 총 수에 따라 막대의 비율이 다르게 나타난다. 이를 통해 막대기의 크기와 퍼센트에 의존하여 그래프를 분석했을 시 총량의 변화에 따라 비율의 크기가 더 작아도 그 수는 더 큰경우가 있다. 이를 참고하여 그래프를 분석해야한다.

# data[].attributes.attachment_link.title
Copy of 1999 ~ 2018 6개 암종 대한 남성 발생자수 | Flourish

# data[].attributes.attachment_link.description
Beautiful, easy data visualization and storytelling

# data[].attributes.body
1999년 부터 2018년 까지 24개의 암종에 대한 성별별 암발생자수에 대한 자료 중 6개종의 암을 선정하여 그중 남성들의 암발생자수를 막대그래프화로 도식화 하였다. 남성들은 나이가 많아질수록 대체적으로 암 발생자수가 증가하였다가 60대 쯤에 감소한다는 것을 알 수 이다. 폐암이 가장 많은 발생자수를 보였으며 식도암이 가장 적은 발생자수를 보이고 있다.

# data[].attributes.attachment_link.description
Beautiful, easy data visualization and storytelling

# data[].attributes.headline
3215 이재희 3613 안경민 미세먼지 PM 1O 도시별 대기 오염도 (O)

# data[].attributes.subject
3215 이재희 3613 안경민 미세먼지 PM 1O 도시별 대기 오염도 (O)

# data[].attributes.body
6개의 광역시의 도시별 대기오염도를 시각화한 자료이다. 6개의 광역시 중 2015년과 2016년에는 꾸준히 인천광역시의 대기 오염도가 가장 높았으나, 2017년에 들어 다음해인 2018년까지 대전광역시의 대기 오염도가 가장 높은 추세로 변하였다. 마지막인 2019년에는 인천광역시, 광주광역시, 대전광역시, 대구광역시, 부산광역시, 울산광역시 순으로 대기오염도가 높은 것을 알 수 있었다.

# data[].attributes.attachment_link.description
Beautiful, easy data visualization and storytelling

# data[].attributes.headline
3215 이재희 3613 안경민 미세먼지 PM 10 도시별 대기 오염도 (X)

# data[].attributes.subject
3215 이재희 3613 안경민 미세먼지 PM 10 도시별 대기 오염도 (X)

# data[].attributes.body
6개의 광역시의 도시별 대기오염도를 시각화한 자료이다. 6개의 광역시 중 2015년에는 울산광역시의 대기오염도가 가장 높다. 2016년에는 가장 높았던 울산광역시의 대기오염도가 감소하고 인천광역시의 대기오염도가 가장 높다. 2017년에는 울산광역시의 대기오염도가 가장 높다. 2018년에는 부산광역시가 가장 높다. 마지막으로 2019년에는 광주광역시의 대기 오염도가 가장 높다는 것을 알 수 있었다. 종합하여 보았을 때, 6개의 광역시 중 대기오염도는 대체로 울산광역시가 높은 것을 알 수 있었다.

# data[].attributes.attachment_link.description
Beautiful, easy data visualization and storytelling

# data[].attributes.headline
3317 엄태균 제천제일고등학교 점심 메인메뉴 : 고기의 종류를 중심으로 (O)

# data[].attributes.subject
3317 엄태균 제천제일고등학교 점심 메인메뉴 : 고기의 종류를 중심으로 (O)

# data[].attributes.body
위의 그래프는 2021 제천제일고등학교의 3월부터 8월까지 이달의 식단 중 메인메뉴의 고기 종류를 시각화한 것이다. 여기서 말하는 '메인메뉴'란 학생들이 대체로 좋아하는 고기 종류를 뜻하는 것으로 예를 들면 불닭, 돈까스 등이 포함된다. 학생들의 인식에 따르면 급식에서 돼지보다 닭이 더 많이 나온다고 알고 있지만 3월부터 8월간의 급식을 분석해본 결과 3월, 8월은 닭과 돼지가 나온 횟수가 같았고 그 이외의 달에는 모두 돼지가 더 많이 나왔다. 특히 4월에는 돼지고기가 12번 닭고기가 4번 나와 약 세 배의 차이를 보였다.

# data[].attributes.attachment_link.description
Beautiful, easy data visualization and storytelling

# data[].attributes.headline
3724 홍문기 제천시 장락동 미세먼지 (PM 10) 월별 대기오염도https://public.flourish.studio/visualisation/7136149/

# data[].attributes.subject
3724 홍문기 제천시 장락동 미세먼지 (PM 10) 월별 대기오염도https://public.flourish.studio/visualisation/7136149/

# data[].attributes.body
장락동의 월평균  미세먼지(PM 10)의 농도에 대한 데이터를 이용하여 위와 같은
막대차트로 만들었다. 미세먼지의 농도는 매해 매달 다르지만, 마치 미세먼지가 계속
증가하고 있는 것과 같이 나타내고자 하였다. 이를 위해 x축을 시간 순으로 나열하지 않고,
미세먼지가 작은 순서부터 나열하였다. 또한, 주제를 강조함으로써 y축을 숨기려 하였다.
이를 통해 사람들은 주제와 그래프에 시선이 분산되어 y축을 제대로 보지 못하게 된다.
그에 의해 미세먼지가 매달마다 증가하고 있다고 생각할 수 있도록 유도하였다.

# data[].attributes.attachment_link.description
Beautiful, easy data visualization and storytelling

# data[].attributes.headline
3724 홍문기 제천시 장락동 미세먼지 (PM 10) 월별 대기오염도https://public.flourish.studio/visualisation/7136518/

# data[].attributes.subject
3724 홍문기 제천시 장락동 미세먼지 (PM 10) 월별 대기오염도https://public.flourish.studio/visualisation/7136518/

# data[].attributes.body
장락동의 월 평균 미세먼지(PM 10)의 농도는 위 그래프와 같이 매달 변동하는 양상을 보인다.
매달 변동하는 모습을 보임에도, 매년 증가와 감소의 추세는 비슷한 경향을 보인다.
특히 매년 여름철마다 미세먼지 농도가 낮은 것으로 보아, 강수의 영향이 있다고 여겨진다.

# data[].attributes.attachment_link.description
Beautiful, easy data visualization and storytelling

# data[].attributes.headline
3204 김세진 3418 조서영 전국 일산화탄소의 배출량

# data[].attributes.subject
3204 김세진 3418 조서영 전국 일산화탄소의 배출량

# data[].attributes.body
2017년과 2108년 동안 대한민국 18개 지역의 일산화탄소 배출량을 막대 그래프로 시각화한 결과, 2017년의 경우 경기도가 128,925톤으로 1위를 차지하였고 세종특별시가 5087톤으로 18위를 차지하였다. 2018년의 경우 경기도가 136960톤으로 1위를 차지하였고 2017년에 비해 증가하였다. 2018년에도 18위는 세종특별시이며 2017년에 비해 감소하였다.

# data[].attributes.attachment_link.description
Beautiful, easy data visualization and storytelling

# data[].attributes.headline
아시아국가별 코로나 누적확진자 사망률

# data[].attributes.subject
아시아국가별 코로나 누적확진자 사망률

# data[].attributes.body
위 그래프는 코로나 누적확진자와 사망률을 보여주는 Basic scatter plot 그래프로 국가별 발생 현황을 알려주는 Johns Hopkins CSSE 'COVID19 daily reports' 기준으로 하여 만들어졌다. 이 자료에 의하면 누적확진자의 사망률로 대만이 가장 높게 나타났으며 사망률이 가장 낮게 나온 나라는 마카오로 확진자가 있지만 사망자가 없어 0% 이다

# data[].attributes.attachment_link.description
Beautiful, easy data visualization and storytelling

# data[].attributes.headline
3119 조명희 장애인 직업평가도구(직업기능탐색평가) 평가 데이터 상자수염그래프 

# data[].attributes.subject
3119 조명희 장애인 직업평가도구(직업기능탐색평가) 평가 데이터 상자수염그래프 

# data[].attributes.body
위에 그래프는 한국장애인고용공단(공공 데이터 포털)에서 제공하는 장애인 직업평가도구 (직업기능탐색평가) 평가 데이터이며, 그중 장애 유형과 언어 기능의 데이터 962개의 상반 관계를 상자 수염 그림으로 표현하였다.
데이터 분석 결과, 청각 장애인의 경우 타 장애 유형보다 상자 수염 그림의 첫 번째 백분위수 값이 더 낮게 나왔으며, 중위수 또한 가장 낮게 나온 것을 알 수 있다.
이를 통해 청각 장애인이 타 장애 유형보다 언어 기능이 낮아 이를 보조 할 수단에 개발이 필요함을 알 수 있다.

# data[].attributes.attachment_link.title
장애인 직업능력평가도구

# data[].attributes.attachment_link.description
Beautiful, easy data visualization and storytelling

# data[].attributes.headline
3325 홍준서 한국의 바이오 산업 수출 규모 비교 그래프- 가짜(불충분한데이터,비율)

# data[].attributes.subject
3325 홍준서 한국의 바이오 산업 수출 규모 비교 그래프- 가짜(불충분한데이터,비율)

# data[].attributes.body
위의 그래프는 국내 바이오 산업의 수출 규모를 나타내었다.
바이오 산업에서 의약이 차지하는 수출액 규모가 2008년에 절반정도로 급락하였으며, 화학의 수출액도 바이오 의약과 같이 수출액이 하락하는 추세를 보였다. 반면에 2008년 이 바이오 식품의 수출액이 급등한 것을 알 수 있다. 미래에는 바이오 화학 분야의 수출액이 점점 감소할 것이라 예측할 수 있고, 머지않아 의약과 식품이 바이오 산업을 이끌 것이라고 예상된다.

# data[].attributes.attachment_link.description
Beautiful, easy data visualization and storytelling

# data[].attributes.headline
3325 홍준서 한국의 바이오 산업 수출 규모 비교 그래프 - 가짜

# data[].attributes.subject
3325 홍준서 한국의 바이오 산업 수출 규모 비교 그래프 - 가짜

# data[].attributes.body
우리나라의 바이오산업의 미래가 어둡다... 2006년부터 2015년까지의 바이오 화학의 수출액은 0원에 수렴할 정도로 변화가 없다.바이오 식품 또한 2006년~2010년에 미세한 증가추이를 보이지만 2010년 이후에는 수출액이 거의 동결이다. 바이오 의약도 수출액 추이를 보면 큰 변화가 없다..라고 적어놓으면 Y축을 확인하지 않는 한 우리나라의 바이오 산업의 전망이 좋지않다고 생각할 것 같다!

# data[].attributes.attachment_link.description
Beautiful, easy data visualization and storytelling

# data[].attributes.headline
3325 홍준서 한국의 바이오 산업 수출 규모 비교 그래프(화학,의약,식품)-진짜

# data[].attributes.subject
3325 홍준서 한국의 바이오 산업 수출 규모 비교 그래프(화학,의약,식품)-진짜

# data[].attributes.body
우리나라의 바이오 산업의 수출 규모를 알아보고자 의약,화학,식품(음식)을 중심으로 그래프를 나타내 보았다. 위 그래프의 X축은 2006년~2015년을 나타내었고, Y축은 백만원 단위로 설정하였다. 2006년에 바이오 화학과 식품은 의약에 비해 낮은 수출규모를 보이지만 2007년~2009년이후 바이오 식품의 수출액이 급등하였다. 2010년에는 바이오 식품이 상위를 차지하던 바이오 의약 수출 규모를 넘어섰으며, 2020년에는 의약과 식품의 규모가 거의 같은 수준의 수출규모를 보여준다. 반면에 화학은 두 분야의 산업과 달리 낮은 증가추이를 보인다.

# data[].attributes.attachment_link.description
Beautiful, easy data visualization and storytelling

# data[].attributes.headline
3722 최이주 바이오의약 국내판매 및 수출 현황

# data[].attributes.subject
3722 최이주 바이오의약 국내판매 및 수출 현황

# data[].attributes.body
치료용 항체 및 사이토카인제제가 전체판매량으로 보았을 때 가장 많은 판매량을 나타내었고 바이오저분자량의약품이 가장 낮은 판매량을 기록하였다. 치료용항체 및 사이토카인제제에서 국내판매보다 수출액이 더 높은 양을 기록하였다.

(이걸로 보세용)

# data[].attributes.attachment_link.description
Beautiful, easy data visualization and storytelling

# data[].attributes.body
수입액과 수출액 모두 증가하였으며 시간이 지날수록 증가율이 크다. 수입액의 증가율보다 수출액의 증가율이 크다.  2012년 이전에는 수출액보다 수입액이 컸지만 2012년 이후에는 수입액보다 수출액이 크다.

# data[].attributes.attachment_link.title
화장품 수입 및 수출액

# data[].attributes.attachment_link.description
Beautiful, easy data visualization and storytelling

# data[].attributes.headline
3702 고지연 온도에 따른 리튬이온배터리의 용량

# data[].attributes.subject
3702 고지연 온도에 따른 리튬이온배터리의 용량

# data[].attributes.body
과학과제연구로 ‘온도에 따른 리튬이온배터리의 용량’이란 연구를 진행하였다.  낮은 온도에서 용량이 감소하는 리튬이온배터리의 특성을 확인할 수 있었다. 0°C~40°C에서는 별다른 차이가 없는 반면에 영하10°C에서는 눈에 띄게 용량이 감소했음을 알 수 있다. 이는 온도가 낮아지면 전해질의 점도가 높아져 이온전도도가 낮아지기 때문이다. 또한 저온에서 반응속도가 느려져 리튬도금이라는 현상때문이다.

# data[].attributes.attachment_link.description
Beautiful, easy data visualization and storytelling

# data[].attributes.headline
3722 최이주 바이오의약 국내판매 및 수출 현황

# data[].attributes.subject
3722 최이주 바이오의약 국내판매 및 수출 현황

# data[].attributes.body
치료용 항체 및 사이토카인제제가 전체판매량으로 보았을 때 가장 많은 판매량을 나타내었고 바이오저분자량의약품이 가장 같은 판매량을 기록하였다. 치료용항체 및 사이토카인제제에서 국내판매보다 수출액이 더 높은 양을 기록하였다.

# data[].attributes.attachment_link.description
Beautiful, easy data visualization and storytelling

# data[].attributes.attachment_link.description
Beautiful, easy data visualization and storytelling

# data[].attributes.headline
(박조훈)광주진흥중학교

# data[].attributes.subject
(박조훈)광주진흥중학교

# data[].attributes.body
https://public.flourish.studio/visualisation/6928487/

# data[].attributes.attachment_link.description
Enter standard line chart data and view the ranks changing through time

# data[].attributes.attachment_link.description
Beautiful, easy data visualization and storytelling

# data[].attributes.headline
8월 태양 / 달 출몰 변화

# data[].attributes.subject
8월 태양 / 달 출몰 변화

# data[].attributes.attachment_link.description
Beautiful, easy data visualization and storytelling

# data[].attributes.attachment_link.description
Beautiful, easy data visualization and storytelling

# data[].attributes.headline
기상정보~ 활용 세지점 이산화탄소

# data[].attributes.body
기상정보~ 활용 세지점 이산화탄소

# data[].attributes.attachment_link.description
Beautiful, easy data visualization and storytelling