전통적으로 과학데이터 시각화는 데이터 분석과 관련이 깊은 연구 수행과정 중의 하나로 간주되어 왔다. 그러나 최근 들어서 과학데이터 시각화의 연구영역 자체가 독립적인 학문분야로서 자리를 잡기 시작하면서 시각화의 기술 및 방법들이 점차 고도화되고 복잡해지고 있다. 그러나 과학데이터 시각화 연구가 개인 및 그룹의 연구자들 스스로의 노력으로 시각화 문제를 해결하는 데 있어서 한계가 있다. 따라서 전문집단에 의한 체계적인 지원의 필요성이 대두되고 있으며, 본 연구는 거시적 관점의 국가수준에서 어떻게 과학데이터 시각화를 체계적으로 지원할 것인가를 정책적인 시각에서 분석하였다. 구체적으로 기존 문헌의 조사를 통하여 주요 성공요인들을 파악하였으며, 집중적으로 투자해야 할 연구의 영역을 설정하였다. 다음으로 국가수준의 시각화 연구지원의 전략적인 방향과 전략적 과제를 제언하였다.
커뮤니케이션 이론에서는 지도의 역할을 단지 커뮤니케이션 도구로 한정시켜 지도의 기능성을 지나치게 강조한 나머지, 컴퓨터, GIS, 과학적 시각화(scientific visualization) 등과 같은 새로운 지도학 환경에서 요구되는 새로운 역할을 성공적으로 수행할 수 없었다. 그 결과 커뮤니케이션 이론에 대한 반론과 함께 새로운 대안들이 등장하게 되었다. 지도학의 새로운 대안을 세 가지로 정리하면 다음과 같다. 첫째, 지리적 시각화로 지도란 분석된 결과만을 전달하는 도구가 아니라 분석의 이전 단계인 자료의 검색, 가설의 설정, 자료의 분석에 이르기까지 다양하게 이용될 수 있다는 견해이다. 둘째, 지도의 기능성에 대한 관심 증대로 인해 지도화 과정에서 예술성 및 총체성이 무시된다는 점이다. 지도란 단지 개별 정보의 전달 도구라기보다는 공간에 대한 총체적인 상이며, 다양한 수준에서 여러 가지 의미를 내포하고 있기 때문에 지도의 예술성이 강조되어야 한다. 셋째, 과학적이고도 객관적인 법칙이나 지침에 따라 만들었다는 지도 역시 지도에 내재된 주관성과 수사적 내용을 피할 수 없다는 점이다. 따라서 해체주의적 관점에서 지도학을 구조화한 사회적 힘을 찾아 힘의 존재와 그것의 영향을 모든 지도학 지식에 접목시키려는 것이다. 최근 과학적 시각화를 위한 도구로서 지도의 기능이 새로이 강조되면서, 지리적 시각화라는 새로운 개념이 대두되었다. 컴퓨터 그래픽을 기본 도구로 사용하여, 패턴, 관계, 특이 현상 등을 확인하여 새로운 과학적 시각을 얻고, 새로운 시각에서 문제를 재구성하는 것이 지리적 시각화의 목적이다. 따라서 기존의 지식을 표현하기 위한 시스템은 현재의 한계를 뛰어 넘으려는 첨단과학자에게 필요한 도구를 제공해 줄 수 없기 때문에, 지리적 시각화를 위한 새로운 도구가 개발되어야 한다. 한편 지리적 시각화는 지도학의 새로운 관점이 아니라, 어쩌면 커뮤니케이션 이론의 도입으로 서로 다른 길을 걸어 왔던 지도학자와 지리학자들이 지리적 시각화를 통해 두 학문간의 연계를 재정립하는 '지리적' 지도학 혹은 분석지도학을 부활시키는 계기가 마련될 수 있다.
딥러닝을 비롯한 전반적인 인공지능에 대한 관심이 뜨겁다. 특정 영역에 영향력을 주었던 과거와 다르게 인공지능의 영향력은 인류문명 전체에 변화를 주고 있다. 예술 분야도 영향을 받고 있는데, 그 중 한 분야는 과학적 실험의 자료를 어떻게 시각화 하느냐의 문제를 풀다가 나오기도 한다. 자료를 시각화하는 것은 실험과정 및 결과를 과학자 및 독자들에게 쉽게 전달하기위한 것이다. 그런데, 그 시각화된 영상 중에는 미적인 아름다움이 있는 경우가 있다. 본 연구자는 강화학습의 정책이 어떻게 개선되고 있는지 보기위해 강화학습의 과정을 시각화 해서 검증하는 시도를 했다. 그 과정에서 만든 자료가 미술적인 관점에서도 아름다움이 있는 작품을 만들 수 있다는 확신이 들어서 강화학습용 디지탈예술 도구를 만들어 작품을 생성해 보았다.
과학적 활동에서 시각화(visualization)는 새로운 현상을 재현(representation)하기 위한 하나의 방식이다. 특정한 시각화 방식이 믿을만한 재현으로 구성되는 과정은 관련 기구와 실행에 대한 행위자들의 협상과 체화를 수반하는 사회-기술적 과정이며, 이로부터 생산된 시각적 재현은 해당 분과의 사실주의와 인식적 가치에 의해 정당성을 획득한다. 이 논문에서는 얼굴 인식 메커니즘에 대해 서로 다른 주장을 제시하는 두 과학자 그룹이 논문에 제시하고 있는 시각적 이미지들을 분석함으로써, 이들이 특정한 시각화 방식을 구성하여 자신들의 연구 가설을 재현하는 과정을 살펴본다. 두 그룹은 동일한 fMRI 기술을 사용했지만, 서로 다른 fMRI 실험 패러다임과 시각적 자극을 사용함으로써 상이한 이론을 뒷받침 하는 시각적 증거를 만들어냈다. 이 때, fMRI 자극으로 활용된 시각적 이미지는 해당 과학자가 특정한 방식으로 현상에 개입하고 자신의 연구 가설을 실험 가능한 것으로 만드는 도구이자, 다른 과학자들과 소통하고 설득함으로써 연구자가 제시하는 해석의 설득력을 높이는 수단이었다. 이렇게 서로 다른 실험 패러다임 속에서 생산된 시각적 증거들은 뇌영상과 이론적 모델 사이를 연결하는 중간 재현물로, 이러한 시각적 재현의 연쇄가 이루는 정합성에 기초해서 얼굴 인식 메커니즘에 대한 서로 다른 주장에 과학적 가치가 부여되었다. 본 논문의 사례와 같이, 같은 현상에 대한 상이한 재현이 공존하는 현상은 이러한 재현이 과학자 사회 내부의 맥락에 철저히 의존해서 만들어지는 것임을 드러내며, 이는 과학적 지식의 가치와 한계를 다시 생각해볼 수 있는 기회를 제공할 것이다.
대중 매체와 광고를 통해서 노출되는 아름다운 몸-이미지가 성형수술에 대한 사회적 수요의 증가와 연관이 있다는 것은 국내외 대부분의 몸관리 연구자들이 동의하고 있는 바이다. 이 연구 역시 성형수술의 실행에서 몸-이미지가 갖는 "행위성"을 부인하지 않는다. 오히려 그 "행위성"의 범위를 확장하고 그 작동 기제를 구체화하는 것이 이 연구의 목적이다. 이 연구는 한편으로는 실제 성형외과의 임상에서 이루어지는 의사-환자 상담 과정을 구체적으로 분석함으로써 성형외과 "안"에서 몸-이미지가 어떻게 생산되고 소비되는가를 밝히고, 다른 한편으로는 성형수술의 실행을 성형외과 의사들의 지식 생산 활동으로 봄으로써 시각화 기술이 환자의 몸의 경계뿐만 아니라 성형외과 분과의 경계를 재구성하는 작업에도 동원됨을 보이고자 한다. 성형외과 상담실의 시각화 기술은 환자의 몸을 "과학적" 대상으로 바꾸고 몸-이미지를 중심으로 한 상담은 의사의 "전문직업적 시각"을 환자에게 훈육하는 과정이 된다. 또한 "수술 전후 사진"을 생산하고 "전문직업적 시각"을 시각화 기술로 실체화하고자 하는 성형외과 의사들의 개별적이고 집단적인 노력은 성형외과를 "과학적" 분과로 만들고자 하는 노력과 맞닿아 있다. 그러나 새로운 시각화 기술이 성형외과의 시각적 권위를 강화하는 방향으로만 작동하지 않는다는 점에서 몸-이미지는 과학화를 위해 사용되는 도구 그 이상의 의미를 갖는다.
본 연구는 데이터 시각화에 기반한 과학 학습 프로그램이 초등학교 과학영재의 과학 탐구 능력과 창의적 문제해결능력에 미치는 영향을 탐색하고자 한 것이다. 이를 위해 총 12차시의 테블로를 활용한 데이터 시각화 과학 학습 프로그램을 개발하였다. 연구 대상은 연구자가 지도하고 있는 3개의 영재학급 학생 61명으로 하였으며, 환경과 상황에 맞게 수정된 과학 탐구 능력 검사지와 창의적 문제해결력 검사지를 사전, 사후에 투입하였다. 연구 결과 데이터 시각화에 기반한 과학 학습은 과학 탐구 능력 중 기초탐구 능력에는 별다른 영향을 미치지 못하였다. 다만 하위영역 중 추리 영역에서만 유의미한 결과가 나타났다. 반면 기초 탐구 능력과 대조적으로 통합 탐구 능력에는 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 5개의 하위영역 중 자료변환, 자료해석, 변인통제 3개의 영역에서 유의미한 결과가 나타났다. 하지만 변인통제와 연관이 있는 가설설정의 경우 학생들이 변인통제 과정과 가설설정의 정확한 개념을 혼동한 것으로 나타났다. 한편, 프로그램 적용을 통해 창의적 문제해결력에 미치는 영향을 탐색하였는데 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 4개의 하위영역 모두에서 유의미한 결과가 나왔다. 테블로의 기능을 학생들이 능숙하게 익히게 된 것과 토의 토론하는 협력학습, 절차적 사고를 중시하는 데이터 시각화 프로그램의 주제적 영향이 이와 같은 결과에 기인한 것으로 해석되었다. 본 연구를 통해 데이터 시각화에 기반한 과학 학습과 앞으로의 미래교육 방향에 대하여 시사점을 얻을 수 있었다.
대용량의 데이터를 시각적 요소를 활용하여 눈으로 볼 수 있도록 하는 데이터 시각화에 대한 관심이 꾸준히 증가하고 있다. 데이터 시각화는 데이터의 전처리를 거쳐 차원 축소를 하여 데이터의 분포를 시각적으로 확인할 수 있다. 공개된 데이터 셋은 캐글(kaggle), 아마존 AWS 데이터셋(Amazon AWS datasets), UC 얼바인 머신러닝 저장소(UC irvine machine learning repository)등 다양하다. 본 논문에서는 UCI의 화학 가스의 데이터셋을 이용하여 딥러닝을 이용하여 다양한 환경 및 조건에서의 학습을 통한 데이터분석 및 학습 결과가 좋을 경우와 그렇지 않을 경우의 마지막 레이어의 특징 벡터를 시각화하여 직관적인 결과를 확인 가능 하도록 하였다. 또한 다차원 입력 데이터를 시각화 함으로써 시각화 된 결과가 딥러닝의 학습결과와 연관이 있는지를 확인 한다.
멀티스레드 프로그램의 효과적인 디버깅을 위해서는 스레드의 비결정성에 의해 야기되는 다양한 수행 양상의 직관적인 이해가 중요하다. 스레드 수행 양상을 시각화하는 기존의 기법들은 공유 변수의 접근사건들 간의 부분 순서를 표현함으로써 시각적 복잡도가 높거나 이전 수행에서 결정된 락킹 순서를 표현하여 잠재되어 있는 다른 수행 양상에 대한 정보를 제공하지 못 한다. 본 논문은 프로그램 수행의 비결정적인 부분 순서는 락의 종류와 속성을 포함하는 코드 블록으로 시각화하고, 결정적인 부분 순서는 블록들을 연결하는 간선으로 시각화한다. 본 연구의 그래프는 플랫폼에 독립적인 Java Swing으로 구현하고 합성 프로그램을 사용하여 효과성을 실험한다.
최근 빅데이터 기술시장의 성장과 함께 시각화 기술에 관한 관심은 지난 몇 년간 꾸준히 증가해왔다. 데이터 시각화는 현재 정보과학, 컴퓨터과학, 인간·컴퓨터 상호작용, 통계, 데이터마이닝, 지도학, 저널리즘 등의 광범위한 학문 분야에서 각기 조금씩 다른 의미로 사용되고 있다. 다학제적 연구가 필요한 스마트시티에서의 빅데이터 시각화는 사용자 중심의 스마트시티 서비스와 관련 정책을 전개하는데 있어 객관적이고 과학적인 접근을 가능하게 한다. 특히 공간 기반의 데이터 시각화는 도시정책 수립 과정에서 시각화 자료를 통해 다양한 이해관계자들의 효율적인 협업을 가능하게 한다. 본 논문은 선행연구를 통해 단순히 시각화 도구가 아닌 효과적인 정보전달 관점에서 공간기반의 빅데이터 시각화 표현 프로세스와 원리에 대해 고찰하였다. 데이터 시각화 모델 프로세스 및 시각화목적에 따른 시각화 표현기법, 디자인조형요소에 따른 특징과 시각화기법을 각각 도출하여 사용자 중심의 공간빅데이터 시각화 표현에 대한 방향성과 시사점을 제시하였다.
한국과학기술정보연구원 (KISTI) 슈퍼컴퓨팅센터의 SeeMore는 국내에서 처음으로 구현된 시스템으로 지난 해 4월에 설치되었으며, 복잡하고 방대한 계산결과를 가상현실 공간상에서 시각화하여, 효과적인 해석을 가능하게 하는 과학적 가시화 시스템이라고 할 수 있다. SeeMore에서 활용될 수 있는 적용 분야는 가상현실, 과학적 데이터의 시각화, 복잡한 데이터의 분석, 기상모델링, 양자화학, 생물정보학, 물리적 현상의 모델링에 이르기까지 무궁무진하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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