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      KCI등재

      빅데이터를 위한 정보디자인의 시각화 방법 및 표현 연구 = A Study on Visualizing Method and Expression of Information Design for Big Data

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      https://www.riss.kr/link?id=A103793951

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      The flood of information from rapidly growing technologies and the Internet is cultivating an interest in the information design of big data visualizations. However, information design in the country still remains a level of infographics that focus primarily on graphics storytelling styles. This study researches which areas of information design are most appropriate for visualizing big data sets and analyzes which visual expression is suitable for big data visualization.
      First, through analyzing the definition of data visualization, information visualization, and infographics, this study focused on visualization methods of big data within information design. Second, the case studies of big data visualization were conducted in three categories of information - informed, persuasive, and integrated message.
      In the case studies focusing on detailed methods of visualization, this study explored visualization methods for each project and the requirements for big data visualization. The most important issues in this study are how data is analyzed and what is the appropriate visualization for this particular data. For confirming the case studies results, three visualizations were developed. These visualizations used data from Open OASIS, the open public data provided by the Korean Expressway Corporation. This study is expected to share results about effective processes and visualization methods for large amount of data in communicating big data sets.
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      The flood of information from rapidly growing technologies and the Internet is cultivating an interest in the information design of big data visualizations. However, information design in the country still remains a level of infographics that focus pr...

      The flood of information from rapidly growing technologies and the Internet is cultivating an interest in the information design of big data visualizations. However, information design in the country still remains a level of infographics that focus primarily on graphics storytelling styles. This study researches which areas of information design are most appropriate for visualizing big data sets and analyzes which visual expression is suitable for big data visualization.
      First, through analyzing the definition of data visualization, information visualization, and infographics, this study focused on visualization methods of big data within information design. Second, the case studies of big data visualization were conducted in three categories of information - informed, persuasive, and integrated message.
      In the case studies focusing on detailed methods of visualization, this study explored visualization methods for each project and the requirements for big data visualization. The most important issues in this study are how data is analyzed and what is the appropriate visualization for this particular data. For confirming the case studies results, three visualizations were developed. These visualizations used data from Open OASIS, the open public data provided by the Korean Expressway Corporation. This study is expected to share results about effective processes and visualization methods for large amount of data in communicating big data sets.

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      국문 초록 (Abstract)

      최근 기술의 진보로 인한 데이터의 급격한 증가는 빅데이터에 관한 관심이 증가하고 있다. 이러한 관심은 빅데이터를 표현하는 방식인 정보디자인에 대한 관심으로 이어지고 있다. 그럼에도 불구하고 국내의 정보디자인은 스토리텔링 형식의 그래픽이 주류를 이루는 인포그래픽 상태에 머무르고 있는 상태이다. 방대한 데이터를 다루는 빅데이터의 시각화를 접근해야 할지에 대한 논의는 아직 이루어 지지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 빅데이터에 적합한 정보디자인 영역에 어떠한 것이 있는지를 분석하고 이에 적합한 시각 표현을 연구하고자 하였다.
      우선, 데이터 시각화, 정보 시각화, 정보디자인과 인포그래픽 정의 분석을 통하여 빅데이터 시각화의 영역이 정보디자인의 시각화 범위와 방법을 연구하였다. 이후, 빅데이터 시각화 사례 분석이 정보 카테고리의 세 가지인 정보형, 설득형, 통합형 메시지 관점에서 이루어졌고, 이 사례분석을 통하여 세부적인 시각화 방법을 연구 하였다. 이 사례분석에서는 각각 어떠한 시각화 방법으로 진행되었는지, 시각화에서 중요한 점이 무엇인지 연구하였다. 무엇보다 중요한 데이터를 어떻게 다루고, 어떠한 관점에서 정보로 표현하는가에 대한 부분을 중점으로 연구하였다 분석된 내용 결과를 규명하기 위하여, 한국도로공사에서 제공하는 공공정보를 바탕으로 하는 세 가지 빅데이터 시각화 프로젝트에 적용하여 보았다. 본 연구에서는 많은 양의 데이터를 가지는 빅데이터 분야에서 데이터를 표현하고 전달하기 위한 효율적인 방안에 대한 결과를 공유한다는데 연구의 의의가 있다.
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      최근 기술의 진보로 인한 데이터의 급격한 증가는 빅데이터에 관한 관심이 증가하고 있다. 이러한 관심은 빅데이터를 표현하는 방식인 정보디자인에 대한 관심으로 이어지고 있다. 그럼에...

      최근 기술의 진보로 인한 데이터의 급격한 증가는 빅데이터에 관한 관심이 증가하고 있다. 이러한 관심은 빅데이터를 표현하는 방식인 정보디자인에 대한 관심으로 이어지고 있다. 그럼에도 불구하고 국내의 정보디자인은 스토리텔링 형식의 그래픽이 주류를 이루는 인포그래픽 상태에 머무르고 있는 상태이다. 방대한 데이터를 다루는 빅데이터의 시각화를 접근해야 할지에 대한 논의는 아직 이루어 지지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 빅데이터에 적합한 정보디자인 영역에 어떠한 것이 있는지를 분석하고 이에 적합한 시각 표현을 연구하고자 하였다.
      우선, 데이터 시각화, 정보 시각화, 정보디자인과 인포그래픽 정의 분석을 통하여 빅데이터 시각화의 영역이 정보디자인의 시각화 범위와 방법을 연구하였다. 이후, 빅데이터 시각화 사례 분석이 정보 카테고리의 세 가지인 정보형, 설득형, 통합형 메시지 관점에서 이루어졌고, 이 사례분석을 통하여 세부적인 시각화 방법을 연구 하였다. 이 사례분석에서는 각각 어떠한 시각화 방법으로 진행되었는지, 시각화에서 중요한 점이 무엇인지 연구하였다. 무엇보다 중요한 데이터를 어떻게 다루고, 어떠한 관점에서 정보로 표현하는가에 대한 부분을 중점으로 연구하였다 분석된 내용 결과를 규명하기 위하여, 한국도로공사에서 제공하는 공공정보를 바탕으로 하는 세 가지 빅데이터 시각화 프로젝트에 적용하여 보았다. 본 연구에서는 많은 양의 데이터를 가지는 빅데이터 분야에서 데이터를 표현하고 전달하기 위한 효율적인 방안에 대한 결과를 공유한다는데 연구의 의의가 있다.

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      참고문헌 (Reference)

      1 김다혜, "하이패스 정보시각화"

      2 오병근, "정보 디자인 교과서" 안그라픽스 2008

      3 고영혁, "이젠 비주얼이다"

      4 줄리 스틸, "아름다운 시각화" 2012

      5 이만재, "빅데이터와 공공 데이터 활용" 2011

      6 이지아, "명절기간 교통사고 정보시각화"

      7 이나연, "명절 고속도로 정체정보 시각화"

      8 Ben Fry, "Visualizing Data" O'Reilly Media 2007

      9 James, "Big Data: The next frontier for innovation, competition and productivity" McKinsey & Company 2011

      1 김다혜, "하이패스 정보시각화"

      2 오병근, "정보 디자인 교과서" 안그라픽스 2008

      3 고영혁, "이젠 비주얼이다"

      4 줄리 스틸, "아름다운 시각화" 2012

      5 이만재, "빅데이터와 공공 데이터 활용" 2011

      6 이지아, "명절기간 교통사고 정보시각화"

      7 이나연, "명절 고속도로 정체정보 시각화"

      8 Ben Fry, "Visualizing Data" O'Reilly Media 2007

      9 James, "Big Data: The next frontier for innovation, competition and productivity" McKinsey & Company 2011

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      2021-01-01 평가 등재학술지 유지 (재인증) KCI등재
      2018-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2015-02-09 학술지명변경 외국어명 : Bulletin of Korean Society of Basic Design & Art -> Journal of Basic Design & Art KCI등재
      2015-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2011-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2009-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2006-01-01 평가 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
      2005-01-01 평가 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
      2003-01-01 평가 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
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      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 0.33 0.33 0.34
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      0.34 0.34 0.512 0.08
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