본 연구는 빅데이터의 구성요소(Volume, Variety, Velocity, Complexity)가 가지는 속성을 정의하여 상황인식에 관한 재난대응 활동의 의사결정에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 이를 위하여 빅데이터가 가지는 속성과 상황인식 간의 가설을 설정하였고, 시각화가 상황인식을 통한 의사결정간의 인과관계를 조절하는 효과가 있는지를 확인하였다. 분석을 위해 안전행정부, 소방방재청, 시도 및 시군구 재난관리과를 대상으로 설문 332부를 수집하였으며, 불성실한 응답 12부를 제외함으로써 320부를 분석에 사용하였다. 연구 결과, 첫째 빅데이터가 가지는 속성 중 누적성, 확장성, 유연성, 실시간성, 분석성, 융합성은 재난관리 담당자의 상황인식에 유의한 영향을 미쳤으나, 다양성과 비정형성은 영향을 미치지 못하였다. 둘째, 재난관리 담당자의 상황인식은 재난대응 활동의 의사결정에 유의한 영향을 미쳤다. 셋째, 시각화는 상황인식과 재난대응 활동의 의사결정간에 조절효과가 있는 것으로 분석되었다.
본 연구에서는 대용량의 야구 데이터를 R 패키지인 googleVis를 이용하여 시각화하는 웹페이지를 구축하고, 버블 차트로 시각화하여 표현하였다. 웹페이지에서는 시각화하는 객체를 버블로 나타내며, 객체는 타자, 투수, 팀 3가지이다. 각 객체의 속성들을 버블 색상, 버블 사이즈, X-Y좌표, 연도에 설정함으로써 5차원으로 시각화하여 표현할 수 있게 한다. 웹페이지 기능 중 타임슬립 애니메이션을 사용하여 시간의 흐름에 따른 기록 변화를 한 눈에 관찰할 수 있으며, 선수 검색 기능을 통해 특정 선수들을 선택하여 비교 및 분석하는 것이 가능하다.
본 논문에서는 2020년 1월부터 2020년 8월까지 8개월간의 유통되었던 코로나 19와 관련된 뉴스 데이터를 이용하여 기간 및 지역별 단어의 빈도수를 구하고, 그 결과를 활용해 코로나 19와의 상관관계를 분석하고, 시각화하였다. 뉴스데이터는 한국언론진흥재단에서 운영하는 뉴스 빅데이터 시스템인 '빅카인즈'에서 수집된 데이터를 이용하였다. 본 논문에서 웹서비스를 활용해 시각화하였으며 지역과 기간을 선택하면 분석한 결과를 불러와 전체 지역대비 선택한 지역의 뉴스 빈도수, 선택한 지역의 주요 키워드, 주요 키워드의 지역별 일자별 변화 등을 보여주고 있다. 이러한 시각화를 통해 이전에 발생되었던 사건에 대해 주요 키워드와 코로나 19의 상관관계를 쉽게 파악을 할 수 있다.
최근 빅데이터 활용은 매우 다양한 산업 분야에서 광범위하게 관심을 가지고 있다. 빅데이터 분석은 데이터 저장소에 저장된 대용량 데이터 속에서 의미 있는 새로운 상관관계, 패턴, 추세를 발견하여 새로운 가치를 창출하는 과정이다. 또한 대부분의 빅데이터 분석 기술 방법들은 기존 통계학과 전산학에서 사용되던 데이터 마이닝, 기계 학습, 자연 언어 처리, 패턴 인식 등이 이에 해당된다. 그리고 빅데이터 분석 도구인 R언어를 이용하여 전-처리된 텍스트 데이터를 이용하여 다양한 시각화 함수를 통해 분석결과를 표현할 수 있다. 본 연구에서 사용된 데이터는 특정 학회지 논문 중에서 29편을 대상으로 분석을 하였다. 최종 분석결과는 가장 많이 언급된 키워드는 "연구"가 743회로 1위를 차지하였다. 따라서 이러한 분석결과를 바탕으로 연구의 한계와 이론적 실무적 시사점을 제시하고자 한다.
빅데이터의 중요성에 대한 인식이 확산되고, 관련한 기술이 발전됨에 따라, 최근에는 빅데이터의 처리와 분석의 결과를 어떻게 시각화할 것인지가 매우 관심 받는 주제로 부각되고 있다. 이는 분석된 결과를 보다 명확하고 효과적으로 전달하는 데에 있어서 데이터의 시각화가 매우 효과적인 방법이기 때문이다. 시각화는 분석 시스템과 사용자가 소통하기 위한 하나의 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 담당하는 역할을 한다. 통상적으로 이러한 GUI 부분은 데이터의 처리나 분석의 결과와 독립될 수록 시스템의 개발과 유지보수가 용이하며, MVC(Model-View-Controller)와 같은 디자인 패턴의 적용을 통해 GUI와 데이터 처리 및 관리 부분 간의 결합도를 최소화하는 것이 중요하다. 한편 빅데이터는 크게 정형 데이터와 비정형 데이터로 구분할 수 있는데 정형 데이터는 시각화가 상대적으로 용이한 반면, 비정형 데이터는 시각화를 구현하기가 복잡하고 다양하다. 그럼에도 불구하고 비정형 데이터에 대한 분석과 활용이 점점 더 확산됨에 따라, 기존의 전통적인 정형 데이터를 위한 시각화 도구들의 한계를 벗어나기 위해 각각의 시스템들의 목적에 따라 고유의 방식으로 시각화 시스템이 구축되는 현실에 직면해 있다. 더욱이나 현재 비정형 데이터 분석의 대상 중 대부분을 차지하고 있는 텍스트 데이터의 경우 언어 분석, 텍스트 마이닝, 소셜 네트워크 분석 등 적용 기술이 매우 다양하여 하나의 시스템에 적용된 시각화 기술을 다른 시스템에 적용하는 것이 용이하지 않다. 이는 현재의 텍스트 분석 결과에 대한 정보 모델이 서로 다른 시스템에 적용될 수 있도록 설계되지 못하는 경우가 많기 때문이다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 다양한 텍스트 데이터 분석 사례와 시각화 사례들의 공통적 구성 요소들을 식별하여 표준화된 정보 모델인 텍스트 데이터 시각화 모델을 제시하고, 이를 통해 시각화의 GUI 부분과 연결할 수 있는 시스템 모델로서의 시각화 프레임워크인 TexVizu를 제안하고자 한다.
최근 창조경제 시대를 맞이하여 급부상하는 단어가 바로 빅데이터이다. 이에 따라 공간정보 관련 기관들도 공간빅데이터체계를 구축하기 위해 노력하고 있다. 공간빅데이터는 공간정보와 빅데이터가 결합한 형태로써 사용자들이 효율적으로 이해하기 위해서 데이터 시각화 기술이 필수적이다. 최근 데이터 시각화 기술 중에 떠오르는 분야는 바로 인포그래픽이다. 국내에서는 조선닷컴이 2010년 8월부터 인포그래픽 뉴스를 서비스하고 있다. 대한민국 정부도 2013년 정부 부처 업무보고를 시작으로 인포그래픽을 선도적으로 활용하고 있다. 외국 인포그래픽 업체 Visual.ly의 경우 이집트 의원선거 결과를 인터랙티브 인포그래픽을 이용하여 직관적이고 효과적으로 데이터를 시각화했다. 국방분야 인포그래픽 가운데 영국 가디언지가 2010년에 발표한 아프가니스탄 전쟁 관련 인포그래픽을 완성도가 높은 데이터 시각화의 형태로 볼 수 있다. 가디언지가 제작한 인포그래픽을 연구한 결과 국방분야 인포그래픽이 갖추어야 할 5가지 조건을 도출하였다. 첫째, 원천 데이터는 시공간적으로 정확성을 갖추고 있어야 한다. 둘째, 인포그래픽의 이미지는 정보를 압축하여 담고 있어야 한다. 셋째, 인포그래픽은 지휘관을 위해 가공된 정보를 제공해야 한다. 넷째, 질 높은 인포그래픽 생산을 위해 공유과 개방, 소통이 필수적이다. 다섯째, 과거의 자료를 토대로 정보를 생산하고 미래의 사건을 예측할 수 있는 분석적 도구로써의 인포그래픽이 되어야 한다. 인포그래픽은 데이터를 직역하여 보여주는 것이 아닌 사용자의 판단과 결심을 돕는 분석적 도구로써 사용되어야 할 것이다.
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.
기업 및 기관 데이터는 워드프로세서, 프레젠테이션, 이메일, open api, 엑셀, XML, JSON 등과 같은 텍스트 기반의 비정형 데이터로 구성되어 있습니다. 텍스트 마이닝(Textmining)을 통해서 자연어 처리 및 기계학습 등의 기술을 이용하여 정보의 추출부터 요약·분류·군집·연관도 분석 등의 과정을 수행울 진행한다. 다양한 시각화 데이터를 보여줄 수 있는 다양한 모델 구축을 진행한 후 민원 신청 내용을 분석 및 변환 작업을 진행한다. 본 논문은 AI 기술과 빅데이터를 활용하여 민원을 분석을 하여 알맞은 부서에 민원을 자동으로 할당해 주는 기술을 다룬다.
최근 디지털 데이터가 폭발적으로 증가함에 따라 빅데이터, 데이터시각화, 정보시각화, 인포그래픽 등에 각종 언론매체 및 기관에서 관심을 기울이고 있다. 국내에서는 조선닷컴, 한겨레 신문 온라인판 등에서 데이터 시각화 및 인포그래픽을 선도적으로 다루고 있으며, 국외에서는 영국의 가디언, 월스트리트저널, 뉴욕타임즈 등에서 데이터 시각화 분야에서 두각을 나타내고 있다. 우리나라의 경우 데이터시각화 분야는 아직까지 디자인적인 측면에 중점을 두고 있다. 그러나 최근 주목받고 있는 데이터시각화 프로그램 중 Tableau Public 프로그램을 이용하면 좀 더 효율적인 인포그래픽을 제작할 수 있다. 본 연구에서는 Tableau Public을 통해 데이터 분석 및 인포그래픽을 제작하였다. 인포그래픽 제작을 위해 세계은행 데이터가 사용되었으며, 전세계자동차보유율을 분석하여 두 가지 결과가 도출되었다. 첫째, 고소득국가 그룹에서는 1인당 국민총소득이 증가할수록 기울기는 감소추세를 보였고, 중위소득국가에서는 증가추세를 보였다. 둘째, 기준기간에 비해 금융위기 기간에는 1인당 국민총소득 증가율에 따른 전년대비 자동차보유율 증가율이 1.7배 높게 나타났다. 본 논문에서는 Tableau Public을 이용한 데이터 시각화 사례연구를 통해, 기존 디자인 중심의 인포그래픽 제작환경에서, 향후 데이터 중심의 인포그래픽 제작 설계를 활성화시키고자 하였다. 그리고 더 나아가 데이터 중심의 인포그래픽은 과학적 연구, 그리고 정책결정을 위한 도구로써 널리 이용되어야 할 것이다.
최근 소셜 미디어의 이용률이 폭발적으로 증가함에 따라, 방대한 데이터가 네트워크로 쏟아져 나오고 있다. 이들 데이터는 기존의 정형 데이터뿐만 아니라 이미지, 동영상 등의 비정형 데이터가 있으며, 이들을 포괄하여 빅데이터라고 불린다. 이러한 빅데이터는 오피니언 마이닝, 테스트 마이닝 등의 기술적인 분석 기법과 빅데이터 요약 및 효과적인 표현방법에 대한 시각화 기법에 대하여 활발한 연구가 이루어지고 있다. 이 논문은 인기 있는 사회연결망 서비스인 Twitter의 트윗을 수집하고, 빅데이터 분석 기법인 텍스트 마이닝을 활용하여 2017년 대선에 대하여 분석하였다. 또한 분석된 자료의 효과적인 전달을 위해 워드 클라우드 진행하였다. 이 논문을 위하여 인기 있는 SNS인 Twitter의 최근 7일간 트윗(tweet)을 수집하고 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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