기술 노트 | MDS 인텔리전스

[연재 포스팅]

Rapid-IoT 데이터 시각화에 기반이 되는 이론 부분을 아래에 순서로 연재할 예정입니다.

실제 업무에서는 어떻게 활용이 되었는지를 파악하면서 진행하겠습니다.

1. IoT 데이터 시각화 ⑴ – 정의와 프로세스

2. IoT 데이터 시각화 ⑵ – 정보의 구조화

3. IoT 데이터 시각화 ⑶ – 정보의 시각화

4. IoT 데이터 시각화 ⑷ – 시각화 방법

지난 1편에서는 ‘데이터 시각화 정의와 프로세스’ 을 알아봤습니다.

이번 시간에는 데이터에 시각화 방법에 대해서 소개 하겠습니다.

데이터 시각화 (Data Visualization) 방법

데이터에 시각화 방법에는 “정보 구조화/정보 시각화/정보 시각 표현” 3 단계를 거쳐서 시각화가 이루어지게 됩니다.

일단 단계별 어떤 처리를 하게 되는지 아래에 그림을 보시기 바랍니다.

[그림 1] 정보 시각화 방법에 단계

(이지선, 빅데이터를 위한 데이터 시각화 분석: 3장 시각화 방법, p.2 재인용)

이번에는 정보 구조화, 정보 시각화 2 단계에 대해서만 각각 설명을 하겠습니다.

이번 포스팅에서는 정보 구조화를 말씀드리고, 다음 편에서 정보 시각화에 대한 설명을 이어나가도록 하겠습니다.

정보 구조화란,

데이터를 수집하는 과정을 거쳐 혼돈의 상태로 존재하는 데이터를 분류, 배열, 조직화를 통해서 질서를 부여하는 작업을 의미합니다. 정보를 이해하기 쉽도록 조직화 후 배치할 때 정보의 가치와 유용성은 더욱 증대되며 정보를 어떻게 조직함에 있어서 정보를 대하는 관점과 정보를 전하는 이야기도 달라지게 됩니다.

아래는 정보의 구조화 과정을 그림으로 표현한 것입니다.

[그림 2] 정보 구조화 과정

(이지선, 빅데이터를 위한 데이터 시각화 분석: 3장 시각화 방법, p.4 재인용)

1. 데이터 수집 및 탐색

다양한 경로를 통해 데이터를 모으는 과정이 필요합니다. 수집된 데이터를 바탕으로 필요한 데이터를 추출하고, 활용하는 절차가 필요합니다. 유의미한 데이터를 선정하고 무의미한 데이터를 걸러내는 데이터 Editing 과정이 수행되어야 합니다.

2. 데이터 분류

모든 데이터는 일정한 형식으로 정리·분류하는 작업이 이루어지게 됩니다.

우선 갖고 있는 데이터를 형식적으로 정리해야 합니다. 데이터를 하나의 깔끔한 형식으로 정리하기 위해서는 다양한 데이터 형식을 알고 있어야 합니다. 이런 데이터 형식에 대한 몇 가지를 소개 하겠습니다.

▶ 구분 텍스트

- 줄 바꿈으로 행을, 구분자로 열을 구분하는 텍스트 데이터를 의미

- CSV(Comma separated values) 파일 : 쉼표로 구분

- TSV(Tab separated values) 파일 : 탭으로 구분

- 구분자는 공백(space), 세미콜론(;), 콜론(:), 슬래시(/) 어떤 것도 가능

▶ JSON (Javascript Object Notation)

- 속성-값 쌍 또는 키-값 쌍으로 이루어진 데이터 오브젝트를 전달하기 위해 인간이 읽을 수 있는 텍스트를 사용하는 개발 형 표준 Format

▶ XML (Extensible Markup Language)

- 특수한 목적을 가지는 마크 업 언어로 많은 종류에 데이터를 기술하는데 사용

3. 데이터 배열

리처드 솔 워먼의 저서인 ”정보 욕구(Information Anxiety)”에서는 정보의 조직화를 위한 래치(LATCH) 방법을 제시하였습니다.

다음은 데이터를 배열하기 위한 LATCH 방법에 5가지와 정의에 대한 표입니다.

Method	Cases
위치 (Location)	지리적 정보에 기반을 둔 정보를 조사하고 비교할 때 공간적으로 구분되는 정보의 조직화
알파벳 (Alphabet)	수평적이고 방대한 정보 조직화 카테고리, 지역에 따른 조직화가 효과적이지 않을 때
시간 (Time)	시간이 지난 사건의 조직화 시간에 따른 변화의 추이
카테고리 (Category)	속성에 따른 분류 상위 카테고리, 하위 카테고리가 있을 수 있음
위계 (Hierarchy)	값의 크기 비교에 따른 조직화 > 순서가 큰 의미를 가짐 정보의 가중치나 우선순위를 부여할 때