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1. 한 시대의 데이터 시각화 사례를 선택합니다.

2. 사례를 분석한 내용을 요약하여 각 시대별 특징을 비교표 형식으로 정리합니다.

3. 정리한 내용을 게시글로 작성하고 텍스트, 이미지, 또는 영상 클립을 첨부합니다.

4. 다른 학생들의 게시글을 참고하여 데이터 시각화의 시대적 변화를 이해합니다.

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[#놀라운증명] 간호사로만 알았던 나이팅게일이 데이터 전문가?! 전쟁 속 죽음을 분석해 800여 쪽의 자료를 남긴 나이팅 게일 ㄷㄷ

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로즈다이어그램

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몽고메리워드 카탈로그

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정약용 침기표

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정약용 데이터분석 사례 기사

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정약용 데이터분석 사례 기사

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◇정당에 내걸린 곡산 지도
곡산부사 부임 직후 다산의 잇단 선정(善政)은 백성들의 신망과 기대를 한껏 높였다. 다산은 자리를 잡자마자 고을 지도의 제작을 지시했다. 그것은 10리 단위를 약 20㎝ 길이로 환산해 그린 가로 세로 2m가 넘는 큰 지도였다. 읍성(邑城)을 그리고 산과 시내의 형세를 그린 뒤, 그 속에 들어앉은 마을을 그렸다. 마을에는 가구 수 대로 지붕을 나타내는 △표를 그렸다. 10집 사는 마을에는 △표 열 개를 그렸고, 산 아래 외딴 집에도 △표 하나를 그려 넣었다. 기와집에 푸른색을 칠하고, 초가집에는 노란색을 칠하자, 마을의 경제 형편까지 눈에 보였다. 도로는 붉은색, 산은 초록색, 물은 파란색을 칠했다.

지도를 작성할 때 실정에 밝은 노련한 아전 몇을 불러 다짐을 두었다. "이는 백성의 성쇠를 파악하는 기본 자료다. 사실과 다른 정보를 담아서는 안 된다. 대충해서도 안 된다. 마을이 커서 파악이 어렵거든 그곳 면장에게 물어서라도 반드시 사실과 일치해야 한다."

지도가 완성되자 그것을 정당(政堂)의 한쪽 벽 전체에 내걸었다. 각 마을의 이름과 거리, 마을 별 주택의 숫자, 초가집과 기와집의 비율까지 색깔 별로 칠해진 한 폭의 그림이었다. 전체 고을의 규모와 형세가 한 눈에 들어왔다. 관장이 정당에 앉아서도 전체 고을을 손금 보듯 들여다 볼 수가 있었다. 공문서를 보내고 심부름꾼을 보낼 때 지도만 보면 왕복 소요 시간까지 가늠할 수 있었다. 이렇게 곡산 고을 전체가 다산의 손 안에 들어왔다.
◇위력적인 침기부종횡표
다산은 다시 일처리가 민첩하고 재빠른 아전 몇을 따로 조용히 불렀다. "이제는 가좌책(家坐冊)을 만들 것이다. 송나라 때 이른 바 침기부(砧基簿)라 한 것이 이것이다. 침기부는 각 가호 별로 토지와 자산을 미세한 것까지 상세하게 기록한 문서다. 호적 대장이 있지만 실상과 맞지 않아 엉망이다. 여기서 백골징포(白骨徵布)니 황구첨정(黃口簽丁)이니 하는 갖은 폐단이 생겨난다. 호적은 해묵은 것이라 어쩔 수 없다고 쳐도, 이번에 작성하는 침기부는 사실과 한 치의 어긋남이 있어서는 안 된다."

침기부는 남송 때 이춘년(李春年)이 각 가호별로 전지(田地)와 택지(宅地)를 등재해 조세와 균역(均役)을 매기는 기초 자료로 삼았다는 문서다. 실물은 남은 것이 없다. 다산은 그가 침기부를 작성했다는 기록만 보고, 조선의 상황에 맞춰 침기부 양식을 새로 만들었다. 세금 징수를 위해 아전들이 만든 엉터리 장부는 있었어도, 침기부는 다산 이전과 이후를 막론하고 조선 500년간 어떤 목민관도 만든 적 없던 특별한 장부였다.

다산이 고개를 갸웃하는 아전들에게 가로 세로로 칸이 쳐진 표 하나를 내놓았다. 마을별로 한 장씩 작성하게 되어 있었다. 가로 칸에는 세대주의 이름을 쓰고, 세로축에는 품(品), 세(世), 객(客), 업(業), 역(役), 택(宅), 전(田) 등 무려 19개 항목이 나열되어 있었다. 그 표 아래에는 작성 지침까지 상세하게 적어 놓았다.

품은 양반은 사(士), 양민은 양(良), 중인은 중(中) 등으로 신분을 적었다. 세는 그 마을에 자리 잡은 지 몇 대 째인지를 적게 했다. 객은 다른 지역에서 이주해 왔을 경우, 온 곳과 이곳에 옮겨 와서 산 햇수를 적었다. 택은 집이 몇 칸인지 기록했다. 10은 열 칸 짜리 주택이란 뜻이고, 2는 부엌 하나에 방하나 딸린 두 칸 짜리 극빈자 주택을 의미했다. 기와집은 숫자 앞에 '와(瓦)'를 추가했다. 전은 '10일'은 열흘 갈이 토지를 뜻하고, '10석(石)'은 2백 마지기를 뜻했다. 휼(恤)에는 구휼 대상인 과부, 홀아비, 고아를 표시하게 했다. 집에서 기르는 가축 수와 군역과 세금 관계, 자녀와 노비의 숫자, 가난한 집은 심지어 솥의 개수까지 적게 했다.
◇표 한 장에 한 마을이 들어가다
빈 표를 받은 아전들이 안 그래도 바쁜데 언제 집집마다 돌아다니면서 호구 조사를 한단 말인가 싶어 긴 한숨을 푹 내 쉬었다. 다산이 말했다. "각자 할당된 마을로 가서 이 표를 채워 오너라. 만에 하나 사실과 조금이라도 다르면 너희에게 죄를 엄중하게 묻겠다. 내가 이를 만드는 까닭은 세금을 더 걷기 위해서가 아니다. 백성들을 성가시게 할 뜻도 없다. 백성의 수령이 되어 그 허실을 정확하게 파악하고자 함이다. 이 뜻을 알려 백성들이 놀라거나 의심하지 않도록 하라."

아전들의 대답이 영 시원치 않자, 다산이 다시 말했다. "나는 앞으로 이 장부를 믿고 백성의 일을 처리할 것이다. 사실과 맞지 않으면 내가 무슨 면목으로 백성들을 이끌겠는가? 반드시 정밀하게 작성해야 한다. 어느 날 산촌 사는 백성이 들어와 송사할 경우, 나는 너희가 작성한 침기부에 따라 신문할 것이다. 장부에 거짓된 내용이 들어있다면 탄로 나지 않을 수가 없다. 그러면 너희에게 죄를 묻겠다. 지난 번 김오선의 일처럼 살인 사건이 발생하면 내가 직접 그곳에 가서 조사를 하게 될 것이다. 이때 백성의 가옥 수를 헤아려 이 장부와 맞지 않으면 너희에게 죄를 묻겠다. 조사할 때 다른 사람을 대신 보내도 안 된다. 직접 가거라. 촌백성의 말만 듣고 그대로 받아 적어도 안 된다. 눈으로 직접 확인해라. 출장비는 따로 줄 것이다. 마을에 가서 닭이나 개를 잡아오게 하거나, 잡비를 거두는 것도 용납하지 않는다. 모든 일은 내가 따로 탐문해 볼 것이다." 아전들이 움찔해서 그제서야 대답이 크게 나왔다.

이전에도 가좌부(家坐簿)는 고을마다 있었다. 세금 징수를 위해 호구 조사를 할 때마다 가좌부를 작성하곤 했다. 하지만 매 가구마다 수십 줄이나 되는 내용을 복잡하게 적어서 책자가 온 방에 가득 찰 지경이어서 실무에 전혀 도움이 되지 않았다. 다산의 침기부 종횡표는 한 집의 핵심 기록이 표 한 줄에 다 들어가서 한 마을의 형세가 한 눈에 들어왔다. 다산은 곡산 고을 전체에서 마을 단위로 작성된 종횡표를 구역 별로 나눠 모두 12권의 책자로 묶어, 자신의 책상 아래 늘 놓아두었다.
◇남당리 리포트 분석 예
'목민심서' '전정(田政)' 조에 침기부 종횡표의 실제 예시가 2건 수록되어 있다. 곡산 시절 서쪽 고을 이동리(梨峒里)와 강진 남쪽 변두리 마을인 남당리(南塘里)를 예로 든 것이다. 지면의 제약이 있으므로, 9세대로 구성된 남당리의 침기부 종횡표를 통해 마을 현황을 분석해 보자.

신분으로 보면 사족(士族)이 세 집, 양민이 네 집, 중인이 한 집, 사노비가 한 집이다. 양반인 윤세문과 윤세무는 이 마을에 7대째 살아온 터줏대감이다. 이름으로 보아 둘은 형제간이다. 윤업도 윤세문 등과 한 집안으로 보인다. 양민 4호는 말이 양민이지 생활 형편이 말이 아니다. 이억동은 홀아비요, 하조이는 과부, 그리고 오이재는 맹인이다. 구휼 대상이다. 세 사람이 사는 집은 초가 2칸이다. 방 한 칸에 부엌이 달린 집이랄 것도 없는 움막이다. 손희운은 양민이라도 직업이 장사꾼이어서 다섯 칸 짜리 초가에 산다. 고창득은 중인으로 교생(校生)이다. 형편이 그 중 낫다. 10칸 집에서 산다. 사노비인 백노미는 2년 전 광주에서 이사 왔다. 대장장이 일을 한다. 1남 1녀를 두었다. 이 마을에서 윤세문 형제는 절대적 위치에 있다. 윤세문은 스무 칸 기와집에 살고, 논이 20마지기다. 소가 두 마리, 말도 한 마리가 있다. 현금이 천 냥 가량, 사내 종과 계집 종이 각각 넷씩이다.

표를 잠시만 들여다봐도 그 마을의 정황이 손에 잡힐 듯 보인다. 다산은 소송 사건이 벌어지거나, 세금 관련한 탄원이 들어오면 잠자코 침기부를 꺼내 미리 살핀 뒤에 심문을 진행했다. 다음은 위 표를 바탕으로 '목민심서'에서 가상적 설정으로 예를 든 내용이다.

"남당리 사는 대장장이 백노미가 그 마을 양반인 윤업에게 고소를 당했다. 백노미가 대장일을 해서 만든 농기구를 여러 번 빌렸는데, 윤업이 삯을 안 주었다. 백노미가 삯을 달라고 조르자 괘씸하게 여겨 다른 구실을 붙여 그를 고소한 상황이었다. 다산은 윤업을 부른다. "백노미는 광주에서 이사 온지가 고작 2년이다. 너희 윤씨는 씨족이 번성하니, 그를 도와주는 것이 마땅하다. 그의 농기구를 여러 차례 빌려 가고도 삯을 안 주어 백노미가 너를 원망하고 있는데, 정작 고소는 그대가 한단 말인가?" 윤업은 아전에게 뇌물을 주어 사전 작업을 해놓은 터라 자신만만하게 들어왔다가 관장의 족집게 같은 나무람을 듣자 한 마디 대꾸도 못하고 제 잘못을 인정해야 했다.

한번은 향갑(鄕甲), 즉 면장이 군정(軍丁)의 명단을 올리면서 장애인까지 끼워 넣었다. 다산은 미리 침기부를 살펴본 뒤, 즉각 이렇게 꾸짖었다. "아무개는 근자에 다른 지역에서 이사 왔다. 게다가 그는 홀아비에다 다리 병신인데 어떻게 군포(軍布)에 넣는단 말인가?" 힘없는 백성을 짓밟아 농간을 부리려던 향갑은 그 한 마디에 깜짝 놀라 납작 엎드려 잘못을 빌었다.

다산의 침기부 종횡표는 이렇듯 현장에서 막강한 위력을 발휘했다. 귀신이 곡할 노릇이었다. 어떻게 새 부사가 구석진 작은 마을에 불구자가 언제 이사 온 것까지 알고 있단 말인가. 아전이나 향갑들은 고을 전체를 손금 꿰듯 훤히 아는 부사의 예리한 지적 앞에 그 동안 관행처럼 해오던 가렴주구의 버릇을 버렸다. 분해도 속수무책으로 당하기만 해오던 백성들이 손뼉을 치며 기뻐했다.

다산은 여기서 그치지 않고, 침기부를 기준으로 호적을 재정리하게 했다. 가구 수가 늘고 준 것을 직접 작성하자 간사한 아전이나 이들을 등에 업고 못된 짓을 자행하던 자들이 손 쓸 곳이 없게 되었다. 이로써 대번에 고을의 기강이 확실히 잡혔다.

다산은 1797년 윤 6월 22일에 곡산부사로 임명되어 1799년 4월 24일에 병조참지에 제수되어 곡산을 떠났다. 5월 5일에 동부승지로 옮겼다가 하루 만에 형조참의로 보직이 변동되었다. 변방소를 올리고 눈물을 흘리며 도성을 떠난 지 근 2년만의 복귀였다. 2년 가까운 곡산 재임 기간 중에 다산은 중앙 관서에서는 알 수 없었던 지방 행정의 허실을 속속들이 들여다보았다. 이 경험이 훗날 '목민심서'와 '경세유표'의 저작으로 이어졌다. 다산은 어느새 38세의 중후한 나이였다. 정조는 변함없이 다산을 따뜻이 반겨 맞았지만, 지난 몇 해 동안 주문모 신부를 중심으로 놀라운 기세로 교세를 확장한 천주교의 그늘이 다시 다산을 옥죄어 왔다.

정민 한양대 국문과 교수

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[정민의 다산독본] 표 한 줄에 가호별 토지부터 솥의 개수까지... 곡산 전체 손금 보듯 | 한국일보

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데이터 시각화를 해야 하는 이유?

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데이터 시각화를 해야 하는 이유?

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뉴스젤리 : 데이터 시각화 전문 기업

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'데이터가 중요하다.', 누구나 한 번쯤 들어봤을 이야기입니다. 데이터 중요성에 대한 사회적 인식은 물론이고, 분야 상관없이 데이터 활용에 대한 관심 역시 매우 높습니다. 글로벌 시장조사업체 IDC에 따르면 오는 2022년까지 전 세계 데이터 시장은 2600억 달러로 성장할 것으로 전망된다고 합니다. 많은 사람이 데이터의 가치에 대해 공감하고 있습니다.

'데이터는 중요하고, 그래서 데이터를 활용해야 한다!'고 하는 시대, 이제 우리가 고민해야 할 지점은 '데이터를 어떻게 활용할 것인가?', '어떻게 하면 잘 활용할 수 있을 것인가?' 입니다.

더 많은 데이터에 접속할 수 있는 상태지만, 이런 수많은 데이터에서 효과적으로 인사이트를 획득하는 능력은 감소했다. 최근 MIT 슬론 경영 대학원 리뷰에 실린 글에 따르면, 2016년에서 2017년 동안 데이터 '접속'과 '인사이트 획득 효과성'의 간극이 지난 6년간 최대인 50%로 확대됐다. 한 마디로 데이터가 많다고 항상 더 좋은 결과를 얻을 수 있는 것은 아니다.
- InfoWorld, Paul Brunet / 글로벌 칼럼 '빅데이터를 제대로 활용할 수 있도록 돕는 '데이터 거버넌스'

데이터를 주제로 다룬 기사 가운데 '데이터 활용 능력'의 중요성을 강조하는 내용을 종종 볼 수 있습니다. 핵심은 얼마나 많은 양의 데이터를 보유하고 있느냐가 중요한 것이 아니라, 어떻게 활용할 것인가에 대한 답을 가졌는지 그 여부가, 데이터를 기반으로 한 가치 창출의 키(key)라는 것입니다. 누구나 알고 있는 정보는 정보가 아니듯이, 데이터의 나열, 데이터 축적 자체는 큰 의미가 없습니다.

그렇다면, 데이터를 어떻게 해야 잘 활용할 수 있을까요? '데이터 활용 역량'이라 하면 크게 두 가지를 떠올릴 수 있습니다. '데이터 분석'과 '시각적 스토리텔링'입니다. 전자는 기술적으로 데이터를 수집하고 정제하는 데이터 가공 단계부터 분석 기법을 활용한 데이터 분석에 이르는 과정에 필요한 능력을 말합니다. 후자는 데이터 분석 결과를 시각적으로 표현하여 스토리텔링을 하는 능력입니다. 과거에는 이 두 역량 간의 경계가 뚜렷했던 반면, 최근 '이것'의 활용으로 인해 두 역량을 아우르는 사람들이 등장, 이들의 역할에 대한 중요성이 강조되고 있습니다. '이것'은 무엇일까요? 바로 '데이터 시각화'입니다. 데이터 시각화는 기술적으로 데이터를 다루는 전문 역량이 없어도, 시각적 스토리텔링을 위한 디자인 역량이 없더라도 데이터를 활용한 인사이트 발굴, 스토리텔링을 할 수 있도록 돕습니다.

오늘은 데이터 잘 활용할 수 있는 방법으로 '데이터 시각화'를 이야기하며, 왜 우리가 데이터 시각화를 해야 하는지 그 이유를 알아보도록 하겠습니다.

여러분은 얼마나 많은 양의 데이터를 보고 있나요? 간단한 표 하나로 정리할 수 있는 데이터라면, 굳이 데이터 시각화를 하지 않아도 된다고 생각할 수 있습니다. 그러나 데이터의 양이 많아지면 이야기는 달라집니다. 모니터 띄워진 엑셀 화면 영역을 벗어날 만큼 많은 양의 데이터를 상상해보세요. 어떻게 데이터를 보고, 데이터의 변화를 파악할 수 있을까요?

데이터 시각화는 많은 양의 데이터를 시각적 요소를 활용해 요약하여 표현합니다. 한눈에 볼 수 없는 많은 양의 데이터를 한 번에 볼 수 있도록 합니다. 빅데이터의 활용에 데이터 시각화가 강조되는 이유도 여기에 있습니다. 금융, 교통, 의료 등 빅데이터가 생산되는 다양한 분야에서 시각화 없이 데이터로 현상을 파악하고 예측하기 어렵습니다.

데이터 시각화에는 다양한 형태의 유형이 있습니다. 이들은 데이터가 의미하는 바를 쉽게 찾고, 이해할 수 있도록 돕습니다. 우리는 차트에 활용된 도형의 크기, 위치나 색의 정도를 바탕으로 데이터를 크기를 비교하고, 분포를 파악하거나 관련성을 찾을 수 있습니다. 즉, 데이터 안에 숨겨진 유의미한 이야기, 데이터 인사이트를 발견할 수 있습니다.

데이터 시각화와 유사한 개념으로 언급되는 인포그래픽과의 차이를 알면, 왜 '데이터 시각화'를 해야 하는지 더욱 공감할 수 있습니다. 인포그래픽은 주로 정적인 형태의 차트 이미지로, 독자에게 데이터 분석 결과에 대한 고정적인 메시지를 전달합니다. 반면, 데이터 시각화는 정렬, 필터, 확대·축소 등의 인터랙티브 기능을 독자에게 제공합니다. 독자는 이를 활용해 시각화 결과물과 상호작용 하며, 데이터를 탐색할 수 있습니다. 즉, 고정적인 데이터 인사이트를 수동적으로 수용하는 것이 아니라, 데이터 탐색을 바탕으로 자신만의 데이터 인사이트를 발견할 수 있습니다. 데이터 활용도를 높이기 위해서 데이터 시각화가 필요하다고 정리할 수 있습니다.

2. 데이터 분석에 대한 전문 지식이 없어도, 누구나 쉽게 데이터 인사이트를 찾을 수 있다.

인간은 매우 시각적인 동물입니다. 인간은 자연적으로 시각적 입력을 다른 어떤 방법보다도 빠르게 인지합니다. 그만큼 우리에게 시각이 중요하다는 의미인데, 보통 사람이 감각기관을 통해 획득하는 정보의 80% 이상이 시각을 통해 얻어진다고 합니다. 우리에게 왜 데이터 시각화가 효과적인지 이해할 수 있습니다.

우리는 데이터 시각화 차트에서 시각화 요소의 형태, 크기, 위치나 색을 근거로 시각적 패턴을 찾고자 합니다. 차트의 시각적 패턴을 근거로 데이터의 추세는 어떤지, 다른 값들과 구별되는 이상값을 빠르게 찾을 수 있습니다. 데이터 분석을 위한 수학적, 통계적 전문 기술 없이도, 시각적 패턴을 근거로 누구나 쉽게 데이터 인사이트를 찾을 수 있습니다. 시각화를 통해 데이터 활용 범위가 넓어지고, 나아가 새로운 가치 창출의 범위가 확대된다고도 할 수 있습니다.

그뿐만 아니라 같은 맥락에서 데이터 시각화 차트를 활용하고, 차트의 시각적 패턴을 근거로 한 스토리텔링은 사람들의 기억에 오래 남습니다. 데이터를 기반으로 내가 찾은 인사이트를 다른 사람에게 강력하게 전달하기 위해서 시각화를 활용해야 합니다.

정확한 데이터 인사이트 전달을 위해서는 다양한 시각화 차트 중 어떤 유형이 적합한지에 대한 이해도 필요합니다. 시각화 차트는 데이터를 어떤 목적으로 보여줄 것이냐를 기준으로 나눌 수 있습니다. 시각화의 기본적인 목적인 '비교'를 위해서는 막대 차트, 버블 차트 등을 사용합니다. '시간 흐름에 따른 데이터의 변화'를 보기 위해서는 선 차트, 영역 차트, 타임라인 차트, 간트 차트 등을 사용합니다. 전체 데이터 중 특정 항목이 차지하는 '비중'을 보기 위해서는 파이 차트, 트리맵 차트 등을 활용하고 데이터 간의 관계를 보기 위해서 산점도, 네트워크 시각화 유형을 활용합니다. 위치 데이터를 포함한 경우, 지도 시각화 유형을 활용하면 지리적 배경 정보를 종합한 데이터 인사이트를 발견할 수 있습니다.

한편, 우리가 시각화를 바탕으로 데이터의 의미를 해석하면서 '시각'에 의해 오류를 범할 수 있다는 사실도 미리 알아둘 필요가 있습니다. 관련하여 자주 인용되는 위 자료는, 오바마 케어 등록 현황을 보여줍니다. 왼쪽 차트의 막대 길이를 비교해 보면, 3월 27일 대비 31일 사이에 약 3배 정도의 차이가 나는 것으로 보입니다. 그러나 이는 막대 차트의 y축 시작 값을 0으로 하지 않았기 때문에 발생한 문제로, y축의 시작 값을 0으로 할 경우(오른쪽 차트) 두 막대 길이의 차이가 크지 않은 것을 확인할 수 있습니다. 즉, 오류 없는 정확한 데이터 인사이트를 전달하기 위해서는 시각화 차트를 만들 때 인지적 오류가 있지는 않은지 유의해야 할 필요가 있습니다. (본문에 언급한 사례 외, 다른 유형의 오류에 대해 알고 싶으신 분들은 '데이터 시각화의 일반적인 실수 7가지'(7 most common data visualization mistakes) 글을 읽어보세요.)

3. 요약 통계보다 정확한 데이터 분석 결과를 도출할 수 있다.

... 통계(calculations)와 그래프를 모두 만들어라! 정확한 이해에 기여하는 이 두 결과물에 대한 연구를 해야 한다.
- F.J.Anscombe, 1793 (and echoed in nearly all talks about data visualization...)

사람들은 일반적으로 데이터 시각화는 데이터 분석 결과를 다른 사람들에게 전달하기 위한 '보여주기' 용도로 생각합니다. 하지만 데이터 시각화는 단순히 데이터 분석 결과를 전달하기 위한 목적뿐만 아니라 정확한 분석을 위한 데이터 탐색 방법으로 활용됩니다. 즉, 데이터 분석 과정에서 시각화는 중요한 역할을 합니다. 사례를 통해 자세히 알아보겠습니다.

1973년 F.J.Anscombe가 개발한 Anscomes' Quarter는 동일한 요약 통계(평균, 표준편차, 상관관계)를 가진 4개의 데이터 셋(set)을 산점도로 시각화하였을 때, 시각적 패턴이 명확히 다르다는 것을 입증합니다. 이는 요약 통계 정보만으로는 데이터를 정확하게 볼 수 없다는 것을 의미한다고도 이해할 수 있습니다.

최근 거의 45년에 가까운 오랜 시간 동안 인용되어온 F.J.Anscombe의 Anscomes' Quarter와 같은 맥락의 새로운 연구 결과가 발표되었습니다. Autodesk Research의 「Same Stats, Different Graphs : Generating Datasets with Varied Appearance and Identical Statistics through Simulated Annealing」은 동일한 요약 통계 정보를 갖고 있으나, 시각화했을 때 시각적으로 뚜렷하게 구분되는 12개의 데이터 셋(Datasaurus Dozen)의 개발 결과를 발표하였습니다.

데이터 시각화 분야의 유명 인사 Alberto Cairo의 데이터 셋 데이터사우르스(Datasaurus : 정상적인 통계처럼 보이지만 시각화하면 공룡 모양의 형태를 보임)와 소수점 두 자릿수 기준으로 동일한 요약 통계를 갖는 12개의 데이터 셋을 시각화했을 때 시각적 패턴이 모두 다르다는 것을 알 수 있습니다.

위 연구 결과를 통해 우리는 정확한 데이터 이해를 위해 데이터 분석 과정에서 시각화를 필수적으로 해야 한다는 결론에 이르게 됩니다. 이를 같은 말로 '시각적 분석'(Visual Analysis)의 필요성이라고도 할 수 있겠습니다. 시각적 분석이란 데이터 분석 과정에서 시각화를 주로 활용하는 것을 의미합니다. 시각화 결과물의 시각적 패턴을 근거로 데이터를 정확하게 이해하고, 데이터를 탐색하여 인사이트를 도출합니다. 데이터 시각화 차트를 만들 때 활용하는 데이터 변수의 조합, 수치 데이터의 값 계산 기준을 달리하는 등의 방법으로 데이터를 탐색하고, 조건마다 달라지는 시각화 차트의 패턴을 근거로 데이터 인사이트를 도출합니다. 데이터 분석 과정에서의 '시각화'란 정확한 데이터 이해를 위해서 또 쉽고 빠른 데이터 인사이트 발견을 위해서 필수적입니다.

4. 효과적인 데이터 인사이트 공유로 데이터 기반의 의사결정을 할 수 있다!

데이터와 스토리를 함께 활용하면 지적 측면과 정서적 측면 모두에서 관객과 공감할 수 있습니다.- Stanford University Professor of Marketing Jennifer L.Aaker

데이터 활용 방안으로서 시각화는 첫 번째, 데이터 분석 과정 중 인사이트 도출을 위해 활용되고, 그다음으로는 데이터 인사이트를 많은 사람과 공유하는 데 활용됩니다. 보고서, 프레젠테이션 문서에 삽입된 시각화 차트는, 메시지 전달을 효과적으로 뒷받침하는 근거 자료로 역할을 합니다. 앞서 언급하였듯이 시각화 자료는 사람들의 머릿속에 빠르게 인지되고 기억될 뿐만 아니라, 메시지의 스토리텔링에 대한 공감을 더 합니다.

데이터 시각화 결과를 공유하는 또 하나의 방법은 데이터 대시보드(Data Dashboard)를 활용하는 것입니다. 데이터 대시보드란 여러 시각화 차트와 표 등으로 구성된 판(board)로, 중요한 데이터 지표(KPI)를 모니터링하는 용도로 사용됩니다. 대부분의 데이터 대시보드는 데이터 조회 기간을 선택하거나, 특정 기준으로 데이터를 필터링할 수 있는 인터랙티브 기능을 제공해, 이를 이용하면 사용자는 자유롭게 데이터 탐색을 할 수 있습니다.

데이터 대시보드의 활용은 기업 혹은 조직 단위에서 매우 유용합니다. 다수의 조직 구성원이 공동의 데이터 대시보드를 공유하고, 각기 다른 관점에서 데이터를 탐색하고 인사이트를 도출할 수 있습니다. 특히 데이터 대시보드는 시각화 차트로 구성된다는 점에서, 조직 내 전문적인 데이터 분석 기술을 가진 분석가뿐만 아니라 그렇지 않은 사람까지도 데이터 활용이 가능합니다. 이를 바탕으로 조직은 쉽게 발견하지 못했던 새로운 기회를 찾을 수 있고, 감이 아닌 데이터를 근거로 중요한 의사결정(Data-driven decision)을 할 수 있습니다.

5. 데이터 시각화를 활용할 수 있는 분야와 방법이 무궁무진하다.

데이터 시각화는 데이터가 있는 곳이라면 어디에서든지 활용할 수 있습니다. 이미 많은 분야에서 데이터 시각화를 데이터 활용 방법으로서 시도하고 적용해나가고 있습니다.

가장 먼저 언급할 수 있는 대표적 사례는 정부의 데이터 개방 정책과 맞물려 데이터 활용 활성화 방법으로 제공되고 있는 시각화 서비스입니다. 대민 서비스이므로, 누구나 데이터 개방 포털에 접속해 개인이 보유한 데이터를 활용해 시각화 차트를 만들 수 있습니다.

산업 및 기업 차원에서는 보유 데이터의 활용도를 높이기 위해 데이터 시각화를 도입하고 있습니다. 사내 KPI 지표 등 성과 지표 추적, 데이터 기반의 마케팅 활성화 등을 위한 목적으로 데이터 대시보드를 구축하고 활용하는 것이 일반적입니다.

최근 데이터 활용에 대한 관심이 매우 높은 금융권은 데이터 시각화 기술을 적용한 데이터 분석 플랫폼을 조직 내에 구축하고 있습니다. 신한은행은 임원진이 경영 관련 빅데이터를 시각화 자료로 실시간 모니터링하고, 의사결정 할 수 있는 '빅데이터 워룸'을 만들었습니다. KEB하나은행도 은행 핵심 경영지표, 조직 단위별 영업 실적 모니터링, 고객 특성에 따른 비정형 분석 등 은행 내부 데이터를 숫자가 아닌 시각화 형태로 확인할 수 있는 BI(Business Intelligence) '하나 빅 인사이트'를 구축했습니다.

인공 지능(AI : Artificial Intelligence) 분야에서도 데이터 시각화를 활용한 시각적 분석을 시도하고, 인공지능 학습 결과를 시각적으로 보여주는 방법 등으로 활용하고 있습니다. 위 자료는 인공 지능의 하위 영역에 속하는 머신 러닝(Machine Learning)의 일반적 유형인 클러스터링(Clustering)을 데이터 과학자(Data Scientists)들이 효과적으로 할 수 있도록 만든 시각적 분석 도구 'Clustervision'의 개발 및 활용 사례입니다. 미국의 유명 화가 밥 로스(Bob Ross)의 400개 그림 데이터 셋을 'Clustervision'을 이용해 시각적 분석한 결과를 보여줍니다. (IBM의 Visual AI Lab 웹 사이트 를 방문하면, 위 사례 외에도 AI 분야의 다양한 시각적 분석 사례를 알 수 있습니다.)

우리가 일상생활에서 데이터 시각화를 쉽게 접하고 있는 부분으로는 '언론'을 이야기할 수 있습니다. 언론은 데이터를 기반으로 한 스토리텔링에 방점을 두고, 이름하여 '데이터 저널리즘(Data Journalism)'을 실현하는 데 데이터 시각화를 적극적으로 활용합니다. 뉴욕타임즈, 워싱턴포스트 등의 해외 유수의 언론사뿐만 아니라 국내 언론사들도 데이터 시각화를 활용한 스토리텔링 기사 제작 및 발행에 나서고 있습니다.

시각화를 활용한 데이터 분석, 데이터 인사이트를 스토리텔링 요소로 활용하는 위 사례 외에 데이터 시각화는 예술의 영역에서도 두각을 보이고 있습니다. 데이터의 시각적 패턴 그 자체를 예술로 보는 것을 의미하는데, 이를 두고 데이터 아트(Data Art), 이 분야의 예술가를 데이터 아티스트(Data Artist)라 부르기도 합니다.

위에서 살펴본 바와 같이 데이터 시각화는 데이터가 존재하는 여러 분야에서 데이터 분석과 인사이트 도출을 위해 도입 및 적용되고 있고, 그뿐만 아니라 예술의 영역에서도 다양한 형태의 창작에 영감이 되고 있습니다.

왼쪽 작품은 Alice Thudt의 'Life in Clay' 프로젝트 결과물로, 자신의 일상 속 데이터를 시각적 패턴으로 표현, 이를 그려 넣은 도자기를 만드는 것입니다. 일상생활의 구체적 활동, 성취한 것, 기억하고 싶은 사람들과의 관계 등 삶의 단면을 보여주는 기념물을 만드는 작업입니다. 오른쪽 작품은 Nathalie Miebach의 'Sculptural Musical Score' 프로젝트의 한 조각품입니다. 사진 속 조형물은 'Hurricane Noel III'이란 제목으로, 2007년 11월 2일에서 5일 사이에 뉴잉글랜드에서 발생한 허리케인의 기상 데이터를 작은 가지나 색깔 비즈로 구성해 표현한 것입니다. Nathalie Miebach는 기상 데이터를 악보로 만들고, 조형물로 만드는 프로젝트를 진행하는 한편, 이를 활용하여 작곡가 및 음악가들과 함께 실제 콘서트를 여는 등의 활동도 이어가고 있습니다.

지금까지 데이터 활용 방법으로 데이터 시각화를 왜 해야 하는지 5가지 이유에 대해 알아보았습니다. 데이터 시각화를 활용하면 1) 많은 양의 데이터를 한눈에 볼 수 있고, 더군다나 데이터 분석에 대한 전문 기술 없이도 2) 누구나 쉽게 시각화로 데이터 인사이트를 찾을 수 있습니다. 그뿐만 아니라 시각화를 활용한 데이터 분석인 시각적 분석을 하면 3) 보다 정확하게 데이터를 이해할 수 있습니다. 이와 같은 장점을 가진 시각화는 4) 다른 사람에게 데이터 인사이트를 공유하는 데 효과적이며, 5) 데이터가 존재하는 다양한 분야에서 활용할 수 있습니다.

최근 가트너(Gartner) 리포트 「2017 예측 : 분석 전략과 기술(Predicts 2017 : Analytics Strategy and Technology)」은 '시민 데이터 과학자(citizen data scientists)' 개념을 언급하였습니다. 시민 데이터 과학자란 기존 데이터 과학자에게 요구되었던 고도화된 전문 분석 기술 없이도 데이터를 분석할 수 있는 사람을 의미합니다. 데이터 과학이 산업 전반에 걸쳐 영향력을 발휘하고 있는 현실을 반영할 때, 2019년에는 양적 차원에서 이들의 규모가 기존 데이터 과학자 수를 압도할 것으로 예측하였습니다. 시민 데이터 과학자가 가진 역량, 즉, 데이터 분석에 대한 전문 기술 없이도 데이터를 활용할 수 있는 방법이 무엇일까 생각해보면, 역시나 데이터 시각화를 떠올리게 됩니다. 앞서 여러 차례 언급하였듯이 데이터 시각화의 가장 큰 장점이 누구나 큰 어려움 없이 데이터를 활용하고 인사이트를 도출해 낼 수 있다는 것이기 때문입니다.

시민 데이터 과학자로서 역할을 하는 것, 비단 남의 이야기일 뿐일까요? 데이터 시각화를 할 줄 안다면, 우리도 시민 데이터 과학자가 될 수 있지 않을까요? 누구나 쉽게 데이터를 활용할 수 있는 방법, 데이터 시각화를 통해 모두가 데이터를 활용할 수 있기를 기대하며, 글을 마무리합니다.

참고자료

Autodesk research, 「Same Stats, Different Graphs: Generating Datasets with Varied Appearance and Identical Statistics through Simulated Annealing」

Bum Chul Kwon, Ben Eysenbach, Janu Verma, Kenney Ng, Christopher deFilippi, Walter F.Stewart, and Adam Perer, 「Clustervision : Visual Supervision of Unsupervised Clustering」

Gartner, 'Gartner says more than 40 percent of data science tasks will be automated by 2020' (2017.01.16)

Nishith Sharma, 7 most common data visualization mistakes

Klipfolio, What is a data dashboard?

Quora, What is Data Visualization?

아주경제, 2030년 데이터·AI 경제 규모 16조 달러... 혁신 생태계 조성해야 (2019.01.16)

IT WORLD, 글로벌 칼럼 : 빅데이터를 제대로 활용할 수 있도록 돕는 "데이터 거버넌스" (2018.02.28)

전기신문, 데이터 지능(Data Intelligence) (2018.11.28)

사이언스타임즈, [한국일보공동기획] 빛으로 보는 세상 - 눈과 시각 (2005.09.07)

서울경제, '"숫자 대신 그림·그래프로"... 데이터 시각화 나선 하나은행 - '빅 인사이트' 시스템 구축 (2018.03.25)

By 브랜드마케팅팀 강원양

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당신도 데이터 시각화를 해야 하는 5가지 이유 - 뉴스젤리 : 데이터 시각화 전문 기업

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데이터 활용 능력이 요구되는 시대, 왜 모두가 데이터 시각화를 해야 하는지 그 이유를 알아봅니다!

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데이터시각화 사례

1. 사례명: 콜레라와 코로나19

2. 사례링크: https://www.erc.re.kr/webzine/vol33/sub24.jsp

3. 데이터 시각화 방법: 지도를 통한 시각화

4. 데이터 시각화를 통한 효과: 콜레라 발생 원인을 지도를 확인하여 발병 확산을 막을 수 있었다.

5. 소감 및 평가:

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1854년 영국 런던 소호지구. 거리를 오가는 사람들의 표정이 좋지 않았다. 사람들은 배를 움켜쥐고 화장실을 찾아다니거나 병원을 찾아 종종걸음을 했다. 병원은 대기 환자로 가득했다. 기다리는 사람들은 통증으로 얼굴을 찡그렸다. 간호사는 진료실과 대기실을 오가며 환자를 호출했다. 진료실로 들어간 환자만큼 대기자는 줄었지만 곧 새로운 환자가 빈자리를 메꿨다.

"다음 분 들어오세요."
대기실 맨 앞자리에 앉아 있던 한 중년 여성이 간호사의 호출에 천천히 몸을 일으키며 진료실로 들어갔다.
"여기 앉으세요. 표정을 보니 많이 안 좋으시군요. 어디가 아프신가요?"
의사는 환자의 표정을 보고선 어떤 상태인지 알았다. 하지만 환자가 이야기하는 증상을 듣고 싶었다.
"선생님, 왜 이러죠. 배가 너무 아파요."
그녀는 얼굴을 찡그렸다. 이마에는 땀이 흘렀지만 닦을 수는 없었다. 아픈 배를 움켜 쥔 손을 이마에 가져갈 수 없었다.
"아주머니, 어떻게 아프세요?"
의사 존 스노(John Snow)는 환자의 얼굴을 바라보며 청진기를 귀에 꽂았다. 진찰을 하기 위해 그녀에게 손짓했다.
"설사가 심하고 목이 너무 말라요. 어제는 저희 남편이 그러더니 오늘은 제가 그러네요. 아이고, 배야. 선생님, 뭐가 잘못된 거죠?"
그녀는 금방이라도 울음을 쏟을 것 같은 눈으로 의사를 바라보았다. 의사는 환자의 배와 등에 청진기를 대고 상태를 확인했다.
"아주머니, 이 약 드시고, 물 많이 드세요. 그리고 오늘 하루는 집에서 푹 쉬어야 합니다."
스노는 난감했다. 2~3일 전부터 환자가 밀려들었는데, 동일한 증상을 보이고 있었다. 환자들에게는 말하지 않았지만 콜레라(cholera)가 분명했다. 이미 사망자도 나왔다. 발병 첫 주에는 93명이었는데, 열흘이 지나자 500명 이상으로 늘었다. 빠른 상승세였다. 스노는 옛날의 악몽이 떠올랐다. 5년 전인 1849년에는 콜레라로 5만 명의 사상자가 나왔기 때문이다.
'음~! 이대로는 안 되겠어. 원인을 찾아야 해.'
스노는 진료실을 나가는 환자를 보며 다짐했다.

콜레라의 원인은 어디에 있는 거지?
존 스노의 고민은 깊었다. 지금까지 콜레라는 공기로 옮겨진다고 알려져 있었다. 하지만 찾아오는 환자 증상을 보면 '공기를 통한 전염'이라고 보기에는 도저히 설명되지 않았다. 공기를 통한 전염이라면 증상이 기관지 쪽이어야 하는데 다들 내장에 증상을 보였기 때문이다. 더군다나 환자들 대부분이 심한 설사를 동반하고 있었다.

'환자들이 보이는 증상을 기반으로 원인을 찾아야 해!'

스노는 낮에는 진료를 하고 저녁에는 원인을 찾기 위한 연구에 몰두했다. 얼마 전, 의사 윌리엄 파(William Farr)가 사망자의 규모와 상황을 인터뷰한 기사가 신문에 실렸다. 그는 콜레라의 원인을 공기로 보고 있었다. 스노는 윌리엄 파가 사용한 기초 데이터를 확보했다. 데이터는 감염에 따른 사망자 수와 주소가 전부였다. 스노는 단순히 사망자의 인적 사항과 인원만 들어 있는 데이터를 보자 난감해졌다. 좀 더 원인에 접근할 만한 정보가 있을 것으로 생각했기 때문이다. 그는 책상에 놓인 데이터를 멍하니 바라보았다. 순간 주소가 눈에 들어왔다. 책장을 뒤져 런던 지도를 꺼냈다.

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지방공기업 웹진을 만나보세요.

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데이터 시각화 사례

1. Chat gpt 사용자 수

2. 데이터 시각화 방법: 표와 그래프

3. 출처: 앱/리테일 분석 서비스인 와이즈앱-리테일-굿즈가 한국인 안드로이드와 iOS 스마트폰 사용자 표본 조사로 실시한 것

4. 데이터 시각화를 통한 효과: 사람들이 점점 더 Chat gpt라는 인공지능 서비스에 의존하고 있고(2023년에는 앱 사용자 수가 72만명 이였지만 1년 사이 7배 이상 큰 폭으로 상승했다) 또한 인공지능 의존이라는 사회적 문제를 사람들로 하여금 인식하게 해준다

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사례명: UAV 기반 열화상 드론을 이용한 태양광 패널 결함 탐지

사례링크: https://dspace.ajou.ac.kr/handle/2018.oak/24370

데이터 시각화 방법: 열화상 이미지와 지도를 결합한 공간 시각화

데이터 시각화를 통한 효과: 태양광 패널의 결함 및 오염 상태를 지도로 시각화하여 문제 부위를 빠르게 식별하고 유지보수 효율을 향상시킬 수 있었다.

소감 및 평가:
이번 사례는 건축공학 분야에서 공간 기반 데이터 시각화가 실제 유지보수 및 에너지 관리에 얼마나 효과적인 도구로 활용될 수 있는지를 잘 보여준다. 드론으로 수집한 열화상 데이터를 지오레퍼런싱하여 지도로 표현함으로써, 육안으로는 파악하기 어려운 패널의 결함을 직관적으로 확인할 수 있었다. 이러한 시각화는 유지보수 인력이 고장 위치를 빠르게 파악하고 대응할 수 있게 하여 시간과 비용을 절약하는 데 크게 기여한다. 또한 이러한 기법은 건물 외피 열 손실 진단, 누수 탐지 등 다양한 건축 분야에도 적용 가능성이 높다는 점에서 매우 유용한 접근 방식이라고 평가할 수 있다.

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20227 정종문

1. 사례명 : 나폴레옹 진군 맵

2. 사례 링크:https://www.tableau.com/ko-kr/learn/articles/best-beautiful-data-visualization-examples

3. 데이터 시각화 방법:[선의 너비=군인 총 수], [노란색 선=출정 군인 수], [검은색 선=복귀 군인 수]

4. 데이터 시각화를 통한 효과:출전 이후 군인 수가 급감하는 현황을 숫자만 나열된 기록 대신 시각적으로 드러나는 차트로 만들어 당시 사람들에게 전쟁의 비극을 실감하게 만들었다.

5. 소감:데이터 시각화의 사례를 직접 조사해보고 그 효과를 알아보니 중요성을 더 잘 느끼게 되었다. 그런 노력이 없었다면 현재 세계 곳곳에서 다양한 문제가 더 많이 발생했을 것이다.

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데이터의 아름다움: 역사상 최고로 꼽히는 10가지 데이터 시각화의 예

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Some of the best and most beautiful examples of data visualizations are hundreds of years old (like Florence Nightingale’s Crimean War Mortality chart) and some are being made today by talented storyteller-analysts.

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20115김대연

1.폭염 일수와 열대야 일수의 그래프2.http://climate.go.kr/atlas/dsh/ccf

3.데이터 시각화 방법:그래프를 통한 시각화

2000년대부터 지금까지 꾸준히 폭염 일수가 늘고 있고 열대야 일수도 늘고 있다.

4.여름철 냉방비의 소비가 많아질 것으로 예상된다.

열대야 증가로 수면의 불편을 겪을 것으로 예상되고 폭염의 증가로 작물 재배 적지가 북상할 것으로 예상된다.

5.소감:현재 우리의 지구는 심각한 기후위기를 겪고 있다는것을 실감하게 되었고 기후변화는 단순히 날씨가 아니라 삶의 질,보건,농업 등에도 영향을 미친다는 것을 깨닫게 되었다.

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1. 사례명: TensorBoard - 딥러닝 학습과정 시각화 도구

2. 사례 링크: https://www.tensorflow.org/tensorboard

3. 시각화 방법:

그래프 구조, 프로파일링 도구 분석 데이터 시각화

4. 효과:

딥러닝 모델의 학습 과정을 실시간으로 추적하며, 과적합/과소적합 등 문제 조기 감지

모델 구조 디버깅에 핵심적으로 활용되며 AI 연구와 실무 개발의 필수적 도구로서 생산성과 신뢰성 향상에 기여

5. 소감: 딥러닝 학습 과정을 실시간으로 시각화해 모델의 문제를 조기에 파악하고 성능 개선 방향을 빠르게 찾을 수 있어 매우 유용했다.

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A suite of visualization tools to understand, debug, and optimize TensorFlow programs for ML experimentation.

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20707 손시연

데이터시각화 사례

1. 사례명: 전국 황사 지수

2. 사례링크: https://www.weather.go.kr/w/dust/dust-obs/values.do

3. 데이터 시각화 방법: 표를 통한 시각화

4. 데이터 시각화를 통한 효과: 학교와 가정에서 마스크 착용, 실내활동 등 즉각적인 대응이 가능해진다. 국민들의 환경문제 인식과 대응 역량을 높일 수 있다.

5. 소감 및 평가: 데이터 시각화가 정보를 보여주는 것을 넘어서 생활 속 실천으로 이어질 수 있다는 것을 느꼈다. 황사가 왜 발생하며 어떤 대책이 필요한지 더 조사해보고 싶다.

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존 스노우 콜레라 지도

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1. 존 스노우 콜레라 지도

2. https://www.erc.re.kr/webzine/vol33/sub24.jsp

3. 존 스노우는 런던 소호 지구의 지도를 통해 콜레라 사망자들의 거주지를 점으로 표시하였고 동시에 해당 지역의 수도 펌프 위치(특히 브로드 스트리트 펌프)도 지도에 표시했다. 결과적으로, 콜레라 사망자 분포와 특정 펌프(브로드 스트리트 펌프) 근처에서 사망이 집중되는 패턴을 시각적으로 드러냈다.

4. 콜레라 전염의 원인이 공기를 통한 감염이 아닌 오염된 물(브로드 스트리트 펌프에서 나오는 물)임을 입증했다.

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크림 전쟁 당시 영국 병사

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1. 크림 전쟁 당시 영국 병사들의 사망 원인

2. 극좌표형 면적 그래프

3. 영국 국가기록원

4. 단순히 표나 문장으로 설명한것이 아니라 한 눈에 볼수 있도록 하여서 영국 군부에 강력한 정책 변화 요구를 전달함. 결과적으로 군 위생 개혁에 이바지하게 됨

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1.배달앱 사용자수 변화2.

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1.배달앱 사용자수 변화

2.https://www.wiseapp.co.kr/insight/detail/651

3.데이터 표현방법 : 선 그래프

4.데이터 시각화를 통한 효과: 비대면 문화 확산과 함께 배달 서비스 수요가 꾸준히 증가함. 경쟁앱인 요기요, 쿠팡이츠에 비해 사용자 수와 점유율이 가장 높음.

5.이 그래프를 보면서 소비자들의 배달앱 선택이 빠르게 바뀌고 있다는 것을 느꼈다

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20518 남규민

1. 뉴욕의 2020년 범죄율 추이

2. 데이터 시각화 방법: 열지도

3. 출처: Manhattan Institute

4. 소감:이번 프로젝트를 통해 2020년뉴욕시 범죄 데이터를 분석하고 열지도로 시각화하면서, 단순한 숫자 이상의 사회적 의미를 발견할 수 있었습니다. 특정 범죄가 특정 지역과 시간대에 집중된다는 사실은 도시의 구조적 불균형과 치안 문제를 시각적으로 드러냈다. 무엇보다도 시각화를 통해 복잡한 데이터를 쉽게 이해하고 설득력 있게 전달할 수 있다는 점에서 데이터가 단순한 통계를 넘어 하나의 ‘도시 언어’가 될 수 있음을 실감한 의미 있는 경험이었습니다.

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사례명: 우리나라 연평균기온 변화 시각화

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사례명: 우리나라 연평균기온 변화 시각화

데이터 시각화 방법:
연도별 평균기온 데이터를 꺾은선 그래프로 표현하여 시계열 트렌드를 보여주고,
히트맵을 활용해 계절적·지역별 온도 변화 패턴을 시각적으로 강조함.

데이터 시각화를 통한 효과:
100여 년에 걸친 온도 상승 추세를 명확하게 드러내어 기후 변화의 심각성을 직관적으로 전달함.
지역 및 계절별 온도 차이를 한눈에 확인할 수 있어, 대응 정책 수립 시 근거 자료로 활용됨.

소감 및 평가:
장기간 데이터를 기반으로 한 근거 있는 시각화 방식이 공공 전달력과 신뢰성을 높였음.
그래프와 히트맵을 통해 비전문가층도 쉽게 이해할 수 있어, 교육∙홍보용으로 매우 효과적이었음.

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사례명: 대중교통 이용별 교통사고 건수 

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사례명: 대중교통 이용별 교통사고 건수 분석
사례링크: https://www.data.go.kr/tcs/vas/selectVisualizationView.do?vsulId=VSUL_000000000004173&pageIndex=1&isCheckedCtgry=&cndCtgryList=&searchCondition1=&searchCondition2=&sort-post=CND_ALL&searchKeyword1=&bg_radio_off_on=CND_OFF
3. 시각화 방법: 막대그래프
4. 교통사고가 언제 가장 많이 일어난느지를 알 수 있었다.
5. 소감 및 평가:

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국가에서 보유하고 있는 다양한 데이터를『공공데이터의 제공 및 이용 활성화에 관한 법률(제11956호)』에 따라 개방하여 국민들이 보다 쉽고 용이하게 공유*활용할 수 있도록 공공데이터(Dataset)와 Open API로 제공하는 사이트입니다.

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사례명:우리나라 온실가스량 변화<

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사례명:우리나라 온실가스량 변화

데이터 시각화 방법:2022년부터 현재까지의 온실가스의 량을 그래프로 표현함

소감 및 평가: 장기간의 데이터를 기반으로 그래프로 해보니 확실하게 보여짐