아티클 스터디 - 직관적인 데이터 시각화 만들기(5)

데이터 시각화 101: ②직관적인 데이터 시각화 만들기 | 요즘IT

데이터 시각화 101: ②직관적인 데이터 시각화 만들기 | 요즘IT

 

 

시각 정보를 처리하는 과정

 

1. 뚜렷한 시각 요소 파악하기

• 각각의 신경 세포들이 동시에 색, 질감, 방향 등의 기본적인 시각요소들을 빠르게 추출함
• 그 중 뚜렷한 시각 요소들이 감각 기억에 저장

 

2. 패턴 알아차리기

• 시각 요소들의 공통점과 차이점 발견
• 동일한 색이나 질감,방향성 등에 따라 그룹을 분류하며 패턴을 인식

 

3. 해석하기

• 전 단계에서 추출된 시각 요소 및 패턴을 이용해 의미를 부여하고 해석함
• 텍스트를 이미지와 연결해 해석하기도 하고 시각 요소나 패턴에 의미를 부여해 새로운 정보를 찾음

 

 

전주의적 속성 이해하기

 

전주의적 속성이란? 

보자마자 주의를 기울이지 않아도 알아차리는 시각 요소들

 

예)

 

먼저 눈에 들어오는 것들

• 색상: 붉은색, 회색
• 밝기: 색의 밝기가 다름
• 2D위치 : 원들이 일정한 규칙으로 배열되어 있음
• 감싸기: 두개의 원을 굵은 선이 감싸고 있음

 

>> 두 개의 큰지진이 16000개 이상의 다른 지진을 촉진시켰다는 정보를 전달함 

 

 

 

게슈탈트 원리를 바탕으로 한 디자인

우리의 뇌는 큰 전체를 이해하는데 탁월함

특정 규칙이 적용될 때, 요소들을 연관된 하나의 그룹으로 인식하는 경향이 있음

 

 

1) 가까이 위치하기 (근접성의 원리)

서로 가까이 있는 요소들은 멀리 떨어져 있는 요소들에 비해 더 연관되어 보임

 

2) 비슷한 특징 가지기 (유사성의 원리)

비슷한 특징을 가지고 있는 요소들은 그렇지 않은 요소들에 비해 더 연관되어 보임

 

3) 같은 방향으로 움직이기 (공동 운명의 원리)

같은 방향으로 움직이는 요소들은 움직이지 않거나, 서로 다른 방향으로 움직이는 요소들에 비해 더 연관되어 보임

 

4) 연결하기 (균일한 연결의 원리)

시각적으로 연결된 요소들은 연결되지 않은 요소들에 비해 더 연관성 있는 것처럼 인지됨

 

 

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시각 정보 처리 과정 이해하기

 

1단계: 무엇을 보자마자 신경세포를 통해 색, 질감, 방향 등의 시각요소들을 추출

2단계: 추출된 시각요소들을 이용해 패턴 발견

3단계: 추출된 시각요소 및 패턴에 능동적으로 의미를 부여하고 해석

 

마지막으로 , 데이터 시각화를 정확하게 판단하여 볼 수 있는 눈을 길러야 함

 

 

 

실무 적용 사례

 

1. 품질 검사 자동화

 

적용 사례: 제조 공정에서 제품의 결함을 자동으로 탐지

원리: 신경세포처럼 카메라가 표면의 색상, 질감, 패턴을 추출하고 불량품을 감지

 

2. 공정 개선 및 이상 탐지

 

적용 사례: 센서 데이터 분석을 통해 공정 효율성을 개선

원리: 공동 운명의 원리로 특정 조건에서 나타나는 이상 데이터를 그룹화