본 연구는 물리 I 교과서에 사용한 시각화 자료들을 인포그래픽 차원의 체계적인 분석방법을 통해 그 특징을 살펴보고자 하였다. 이를 위해 인포그래픽 분석틀을 개발한 후, '정보와 통신' 단원에 제시된 시각화 자료들을 '데이터 시각화'와 '인포그래픽'으로 구분하여 분석하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 인포그래픽 분석틀은 정보내용, 시각표현, 매체형식으로 구분된다. 둘째, 물리 I 교과서의 '정보와 통신' 단원에 나타난 시각화 자료들은 정보를 단순 도식화한 자료가 가장 많았다. 셋째, 교과서에 제시된 시각화 자료들의 특징을 '정보내용' 면에서는 관계와 기능에 관련된 내용이, '시각표현 요소' 면에서는 문자나 메타포가, '시각표현 유형' 면에서는 일러스트형과 비교분석형이, '시각표현 방식'은 그래픽이, '매체형식'은 인쇄가, '시선의 흐름'에서는 수평형과 수직형이 많았다. 이상과 같은 분석 결과로부터, 물리 I 교과서의 '정보와 통신' 단원은 시각화 자료를 많이 사용하지만, 단순 도식자료만을 제시할 뿐 풍부한 인포그래픽을 제공하지 않는다는 것을 알 수 있었다. 이번 연구를 통해 개발한 인포그래픽 분석틀과 교과서 분석 결과를 활용하여 과학교육에서도 인포그래픽의 중요성을 파악할 수 있는 계기가 마련되기를 기대해 본다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권2호
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pp.399-408
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2015
본 논문은 대기오염 자료를 여러 가지 방법의 데이터 시각화를 통해 나타내었고, 데이터 시각화 방법별로 통계적인 방법을 활용한 분석과 연계하여 어떤 특징을 알아 볼 수 있는지를 나타냈다. 데이터 시각화 도구로는 통계 패키지인 R을 사용하였다. 분석에 사용된 데이터는 뉴욕시에서 1973년 5월부터 9월까지 공기의 질을 측정한 자료이다. 먼저 단변량 분석과 단순회귀분석을 실시하여 데이터 시각화를 통해 자료의 기본적인 특성을 파악하고 시각화 방법으로 산점도행렬 등을 통해 특성을 한눈에 볼 수 있게 나타내었다. 다중 회귀 분석을 실시하여 로그변환 등을 이용하여 최적의 모형을 찾고 설명변수들을 범주화하여 상자그림이나 3차원 투시도, 3차원 산점도 등 여러 데이터 시각화 방법을 이용해 대기오염 데이터의 전체적인 특성들을 알아보았다.
정보의 시각화는 추상적 정보를 직관적으로 이해하기 쉽도록 시각적으로 명확하게 표현하는 방법을 말한다. 대용량의 바이오 데이터를 다루는 생물정보학(bioinformatics) 분야에서는 컴퓨터의 높은 성능을 활용하여 수많은 유전학적 데이터들을 분석하고 있다. 다양한 생물정보학 실험에서 전사체는 특정한 조건에서 발현된 RNA의 총합을 말한다. 분석된 전사체 정보는 텍스트형태로 제공이 되는데 이를 사용자가 수작업으로 비교하는 데에는 한계가 있다. 따라서 분석된 전사체 정보를 효과적으로 인지할 수 있도록 시각화하는 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 그래프 라이브러리인 yFile을 활용하여 추정된 전사체를 실시간으로 시각화하여 제공하는 방법을 제안한다. GTF파일을 입력받아서 데이터베이스에 저장하고 이 정보를 이용하여 그래프를 생성한다. 실험 결과는 전사체를 시각화 하는 방법을 통하여 다양한 전사체 정보를 알아 낼 수 있고, 최종적으로는 novel gene을 찾는 것이 가능할 것으로 기대한다.
정보 시각화 기술은 기존 정보검색 기술에 시각화 기술을 통합하여 방대한 인터넷 정보에 대한 이해도를 높임으로써 정보 검색 시 요구되는 시간과 노력을 줄여주며, 검색된 결과 목록이나 결과에 대한 통계치를 시각적으로 보여줌으로써, 검색과정 중에 원하는 정보에 관련된 동향을 파악하는 데 유용하다. 최근 검색시스템에서의 정보 시각화에 대한 관심이 증가하면서 여러 시각화 기술과 검색 기술의 접목에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 고에서는 검색시스템에서의 정보 시각화 최근 연구동향 및 전망에 대해서 알아본다.
시공간 데이터는 위도와 경도를 비롯한 위치정보를 포함한 데이터를 일컫는 말로 지리학적 시각화의 연구로 시공간 데이터를 분석하고 표현하는 방법에 대한 다양한 연구가 진행되었다. 이 기술은 특정 공간에 시간을 두고 연속적 또는 이산적으로 발생하는 데이터로부터 패턴을 찾고 이를 분석하는 데 목표가 있다. 하지만, 이동 경로에 대한 정보가 없는 이산적인 시공간 데이터에서 데이터의 흐름을 시각화하는 것은 쉽지만은 않은 일이다. 본 논문에서는 커널밀도추정과 중력모델을 이용하여 이산적인 시공간 데이터로부터 벡터를 추출하고 이를 이용하여 사용자로 하여금 시공간 데이터에서 움직임과 경향을 분석할 수 있도록 시각화 하는 것에 목표를 두었다. 이를 뒷받침하기 위하여 트위터 데이터를 이용하여 이산적인 시공간 데이터를 시각화하고 분석하고자 한다.
최근 정보 기술의 성장에 따라 디지털, 데이터, 인공지능 리터러시와 같은 다양한 리터러시에 대한 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는, 빅데이터 분석에서 필수적이고, 일상생활 모바일 앱에서도 다양하게 쓰이는 데이터 시각화에 초점을 두고 있으며, 데이터 시각화 활용 능력을 측정하는 데이터 시각화 리터러시 평가 체계에 대해서 다룬다. 2016년에 개발된 영문형 데이터 시각화 활용 능력을 측정하는 평가 체계(VLAT, Visualization Literacy Assessment Test)에 대해서 설명하고, 한국형에 맞춰 개발한 K-VLAT 평가 체계를 소개한다. K-VLAT은 국내 사용자의 맥락에 맞춰 12개의 시각화와 53개의 문항을 웹서비스를 통해 제공한다. 또한, 데이터 시각화 리터러시의 연구 방향을 이해하기 위해서, 영문형 VLAT을 참조한 79건의 논문을 분석하였다. 연구 목적을 4개의 대분야 및 11개의 소분야로 분류하였으며, 데이터 시각화 리터러시와 관련한 인지, 체계에 대한 확장, 교육과의 연계, 사용자 중심형 대시보드 개발 및 효과 평가 등에 활용되고 있다. 이에 따른 K-VLAT의 향후 활용 방안에 대해서 논의한다.
초등수학에서 기하교육은 공간에 대한 직관의 계발을 통해 도형에 대한 이해와 공간 감각을 이끌어내는데 초점을 맞추어야 한다. 이와 함께 시각화는 기하에서의 문제해결 을 결정짓는 중요한 요소 가운데 하나이다. 지금까지 시각화에 대한 분석은 주로 중등 기하교육에서 다루어진 반면, 초등수학에서 평면도형과 공간도형에서의 문제해결과 관련해서 학생들의 시각화에 대한 논의는 부족했다. 본 연구는 초등수학에서 시각화가 기하문제해결에 미치는 영향을 분석한 것으로, 기하문제해결에서 나타나는 시각화 방법과 시각화에 영향을 미치는 요소, 그리고 이 과정에서 나타나는 어려움을 살펴본 것이다. 먼저 평면도형과 입체도형의 문제해결에서 시각화 방법을 구분하여 살펴보고, 이러한 방법에 따라 도형에 대한 이해와 시각화 과정이 어떻게 진행되는지를 도식화하여 살펴본다. 또한 시각화에 영향을 미치는 요소를 구분하고, 시각화 과정의 어려움으로 인해 어떤 오류가 나타나는가를 살펴보고, 이를 통해 초등기하문제해결에서 시각화에 대한 논의를 이끌어낸다.
e-비즈니스에서 데이터 분석과 시각화 등을 통한 비즈니스 인텔리전스가 각광받고 있다. 특히 빅데이터 기술이 관심을 받으면서 분석결과의 시각화도 중요하게 다뤄지고 있다. 기업 관리자들은 데이터 분석의 결과를 의사결정 과정에서 활용하길 원하며, 시각화 기법이 인지 기능과 운영 기능에서 도움을 주기 때문이다. 본 논문은 제조업에서 정보시각화 기술의 활용사례, 현황과 주요 이슈를 기존 연구문헌을 검토하여 분석하였다. 프로세스 모니터링, 의사결정 지원등에서 유용하게 사용될 수 있음을 확인할 수 있었고, 정보시각화 적용을 고민하는 제조 분야의 개발자 및 관리자 등에게 도움이 될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 체적 시각화 과정을 이론적으로 고찰하여 시각화 모델을 제시하고 그 모델로 유도된 관계로부터 미분 방정식을 이용하여 분석적 체적 시각화 해법을 구하였다. 이 분석적 방법을 제적 시각화의 대표적인 방법인 Levoy의 이산적 광선 추적법과 비교하여 본 연구에서 제시한 방법의 특수한 형태가 Levoy의 이산적 방법임을 보였다. 그리고 체적 데이터를 시각화기 위해서는 사용자가 시각화하기를 원하는 부위를 선택하고 이 부분만을 추출하는 영역 분할 작업이 필요하다. 본 논문에서는 영역확장법에 기반을 둔 효율적인 3차원 영역 분할 기법을 개발하여 위의 분석적인 방법을 이용하여 3차원 제적 데이터의 시각화를 위한 시스템을 구현하였다. 그리고 본 접근법에 대한 의의와 유용함에 대한 가설적인 결론을 구현된 시스템을 이용한 실험에 근거하여 유도하였다. Lovoy의 이산적인 방법과 분석적인 방법을 같은 데이터에 대해 3차원 영역 분할 수행 후 적용한 실험은 분석적인 방법이 이산적인 방법에 비해 렌더링된 이미지의 질이 더 좋음을 보여준다.
인터넷과 대용량 데이터베이스가 정보검색환경을 주도하게 되면서 이용자가 원하는 정보를 효율적으로 찾을 수 있는 강력한 검색도구가 요구되었다. 정보시각화 기법은 이러한 요구에 부응하여 개발된 것으로 복잡하고도 대규모의 데이터를 의미적으로 그리고 조직적으로 보여주는 시각표상 기법이라 할 수 있다. 본 연구는 정보검색시스템에서 다각적으로 응용되고 있는 정보시각화 기법을 조사 분석하였다. 그 결과, 첫째 연구결과 데이터, 검색대상인 문헌, 검색결과로 나타난 검색정보를 시각화 대상으로 하여 연구가 진행되고 있었다. 둘째, 이용자의 상호작용과 항해를 수월하게 하는 정보시각화 기법으로는 줌과 팬기법, focus+ context기법, 점증탐사기법, 클러스터링 기법 둥을 들 수 있다. 셋째, 이용자에게 실제 시각메타포로 보여주는 방식으로 선형구조 표현방식, 계층구조 표현방식, 네트워크구조 표현방식, 벡터분산구조 표현방식을 찾아볼 수 있었다. 정보검색시스템에 계속적으로 정보시각화 기법이 응용되고 구현되기 위해서는 기존 기법의 평가와 이용자 요구분석이 수행되어야 하므로 본 연구의 결과 또한 새로운 시각화 인터페이스 개발에 도움이 될 것으로 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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