데이터지능 E10 데이터시각화 & 인포그래픽 with 김묘영님

아, 지금 유튜브도 라이브로 진행되고 있네요.

네네.

처음에 봅니다.

아, 지금 유튜브도 라이브로 진행되고 있네요.

네네네. 아, 혹시 유튜브...

처음에 봅니다.

화면 찍으신 분은 유튜브 화면을 꺼져야 되거든요? 제가 했나?

제가 했고요, 지금 소리 껐습니다.

아, 네네. 네 지금 방송에 저희가 좀 준비를 하고 있었고요 안녕하세요 데이터 과학 데이터... 다시 하겠습니다 네 다시 가겠습니다 안녕하세요 데이터진행 팟캐스트 진행을 맡고 있는 김진영입니다 보통 데이터라면 굉장히 딱딱한 주제로 생각을 하시는데요 실제로는 이를 다양한 형태로 시각화하는 작업을 통해서 분석에도 도움을 받을 수 있고 당연히 굉장히 다양한 종류의 경험을 할 수 있는데요 오늘은 데이터 시각화 및 인포그래픽에 대해서 이야기를 나눠볼까 합니다 그래서 이번 방송에는 인포그래픽 전문가이신 김묘형님과 또 데이터 시각화에 대해서 다양한 활동하시는 김영웅님 두 분을 모셨습니다 우선 김묘형님 소개 부탁드릴게요

안녕하세요 김유영입니다 저는 국내 최초 인포그래픽 전문회사인 아이스오사 디자인 스튜디오를 운영하고 있고요 국가 기관 및 기업과 함께 다양한 분야의 데이터 시각화 및 인포그래픽을 제작하고 있습니다 또 책, 모션 그래픽, 웹 어플리케이션 등 다양한 포맷으로 제작을 하고 있고요 현재 한국예술종합학교에서 학생들을 만나고 있습니다 좋아 보이는 것들의 비밀 인포그래픽이라는 책을 한 권 냈고요 최근에 두 번째 책을 준비 중입니다 복잡한 데이터를 보다 쉽고 빠르게 이해하는 결과물로 만드는데 아주 관심이 많습니다 오늘 이렇게 팟캐스트에서 다양한 분들과 이야기 나눌 수 있게 되어서 정말 기대됩니다

네 소개 감사합니다 저는 우선은 국내에 인포그래픽 전문 스튜디오가 있다는 사실도 굉장히 놀라웠고 그리고 최근에 이제 그 대표님께서 쓰신 책도 읽어봤는데 인포그래픽이라는 게 굉장히 다양한 가능성이 있다 뭐 이런 생각을 했거든요 그래서 그 말씀 좀 더 자세히 들어보기로 하겠고요 또 영웅님 저희 운영진 중 한 분이시기도 하시죠 영웅님 간단히 소개 부탁드릴게요

안녕하세요. 김영웅입니다. 저는 한국에서 경영학을 전공하고 있는 대학원생이고요. 약 2년 전에 데이터 시각화 교육 프로그램을 운영했었고 얼마 전에 작년에는 여학생을 대상으로 하는 데이터 사이언스 교육 프로그램인 데이걸스를 계획하고 운영했었습니다. 저는 개인적으로는 초보자가 효율적으로 데이터 과학을 배울 수 있는 교육 프로세스와 서비스나 프로덕트를 만드는 요소로서의 데이터 과학 운영에 관심이 많습니다 저는 김묘영 대표님처럼 책은 아직 없구요 가끔 브런치에 책을 읽고 있습니다 브런치에 글을 쓰고 있습니다

반갑습니다 영웅님께서는 데이터 전공자는 아니지만 데이터 교육 관련 다양한 프로그램을 하고 계시기 때문에 오늘은 일반인들이 인포그래픽이나 정보 시각화에 대해서 궁금한 점에 대해서 질문을 해주시고 또 온라인에서 지금 저희가 방송을 생방송 진행하고 있기 때문에 질문을 아마 해주시지 않을까 생각이 되는데 영웅님께서 정리해서 전달해주시면 좋겠습니다 그리고 오늘 방송은 사실 정보 시각화 주제이기 때문에 시각 자료가 사실 필요해요 그래서 저희가 유튜브 지금 생방송에서 사용할 자료를 저희 출연진이 의논을 해서 만들었는데 팟캐스트에는 저희가 최대한 자료를 설명을 드려서 이해하실 수 있도록 하겠고요 만약에 필요하시면 저희 유튜브 링크를 드릴 테니까 거기서 영상을 보시거나 아니면 슬라이드를 공유할 테니까 슬라이드를 보시면 될 것 같습니다 네 그러면 이제 실제로 시작을 해 볼게요 어 네 지금 출연지 소개를 했고요 저희가 이번 그 방송부터 지금 여기 보시는 게 이제 빛못이라는 이제 어 아이콘인데 지금 이제 김무영님 대표님 이제 아이콘이 지금 보여지고 있구요 지금 김여우님 아이콘도 있고 이게 그 저희 그 스냅챗에서 사실 만든 서비스인데 사람들이 이제 아이콘을 보통은 이제 이거를 이제 전문가한테 의뢰를 해서 만들어야 되는데 저는 이제 옵션을 몇가지 선택을 하면은 이제 이런 아이콘을 만들 수 있어요 그래서 이제 두 분 다 공교롭게도 고양이를 넣으셨는데 아이콘에다가 두 분 다 고양이를 좋아하시나요?

네, 좋아합니다.

네, 좋아합니다.

현재 두 마리 키우고 있습니다.

저는 강아지를 키우고 있지만 고양이를 아주 사랑합니다.

네, 그 공통점이 하나 있네요. 네, 어쨌든 들어가서 데이터 시각화라는 게 사실은 관련된 개념이 여러 가지가 있는 것 같은데 제가 사실 이런 벤 다이어그램을 찾았어요. 그래서 이제 데이터 시각화가 뭐 유저 인터페이스 그리고 이제 인포메이션 그리고 커뮤니케이션 비주얼 커뮤니케이션 이런 그 요소들의 약간 교집합이다 이런 식으로 설명해놓은 자료도 있는데 보통 정보 시각화와 데이터 시각화가 있고 그 다음에 이제 그 안에 이제 또 인포그래픽도 있는 것 같은데 이게 어떤 차이가 있나요?

우선 데이터 시각화 같은 경우는 특별한 어떤 목적이 있다거나 아니면 어떤 메시지를 담아야지 라는 생각을 가지고 만든다기 보다는 다량의 가공되지 않은 데이터를 통계와 알고리즘을 통해서 1차적으로 시각화하는 거라고 생각해 주시면 될 것 같아요 그의 반면에서 인포그래픽 같은 경우는 단순히 그냥 보기 좋게 시각화하는 것이 아니라 명확한 목적과 핵심 메시지를 가지고 차트나 지도, 아이콘, 그래픽 사진 등을 적극적으로 활용해서 이해하기 쉽게 표현하는 것이라고 생각해 주시면 될 것 같습니다. 데이터 시각화 같은 경우는 대량의 데이터 속에서는 볼 수 없었던 것을 시각화하고 나면 어떤 관계가 있는지 아니면 어떤 흐름이 보인다라던지 맥락을 읽어낼 수 있다라던지 라는 장점이 좀 있을 수 있을 것 같고요 설명이 좀 되셨을까요?

그러면은 데이터를 가지고 작업하는 데이터 과학자라면은 데이터 시각화를 일단 먼저 하고 그 다음에 어느 정도 이제 데이터가 정보가 됐다 약간 뭔가 과공이 되고 뭔가 유용한 그 형태가 됐다 이제 그러면 그때 정보 시각화 미디, 인포그래픽이 들어가는 뭐 그런 걸로 이해를 해도 될까요?

그쵸, 예를 든다면 코카콜라가 전국에서 얼마나 팔리고 있는지를 그냥 지도 위에 표시를 했다 라고 하면 그건 데이터 시각화일 거고요 그런데 그렇게 표시를 하고 봤더니 특정 지역에서 코카콜라가 많이 나간다는 걸 알게 됐고 또 그게 신기해서 조사를 해봤더니 예를 들면 특별한 이유가 있었다 라고 하면 그런 얘기를 담아서 인포그래픽을 제작할 수 있겠어 그렇게 생각하시면 조금 더 쉬울 수 있으실 것 같습니다. 어떤 메시지를 확실하게 담아 주려고 하는 게 인포그래픽이라고 얘기를 할 수 있는 거죠.

네, 마치 데이터 과학자가 데이터를 가지고 작업을 하지만 거기서 정보가 나오고 나중에 날리지 지식이 나오는 것처럼 데이터 시각화, 정보 시각화 그리고 인포그래픽 이런 식으로 좀 더 그 작업 단계에 따라서 좀 더 심화가 된다? 약간 이렇게 좀 이해가 되는 거네요 네 어쨌든 뭐 지금 사실은 많은 시청자 분들께서 데이터라면 굉장히 딱딱하고 뭔가 수학이 들어가고 뭔가 통계를 알아야 될 것 같고 그런 인상을 많이 갖고 계실 텐데 대표님께서는 사실 어떤 백그라운드에서 이런 일을 시작하게 되셨는지 그리고 뭐 데이터 관련돼서 이제 뭐 데이터 엔지니어도 있고 데이터 과학자도 있고 그런데 데이터 시각화의 매력이랄까 아니면 뭐 왜 데이터 시각화에 신경을 써야 되는지 그런 거에 대한 생각이 어떠신가요?

우선 제가 시작하게 된 계기는 저는 대학교 다닐 때 전공이 인터렉션 디자인이었어요. 저희 학교에서 배웠던 것은 주로 새로운 기술을 바탕으로 새로운 라이프 스타일을 제시해주는 컨셉쇼싱의 디자인을 했었는데 그렇다 보니까 이게 뭔가 사람들한테 어필을 하려면 왜 이렇게 했는지에 대한 근거가 굉장히 많이 필요했습니다. 그래서 통계 자료를 자주 찾아보게 됐고 그 다음에 저희가 직접 설문조사 등을 통해서 통계를 만들기도 했었고요. 근데 이제 이렇게 다양히 통계를 모아놓고 나면 발표를 할 때 이 통계 자료를 엑셀 파일로 보여준다거나 이런 거는 사실 보시는 분들이 이해가 안 되시니까 그 다음 단계로 진행이 잘 되지 않았어요 어떻게 하면 다량의 통계를 보기 좋게 이해하기 쉽게 바꿀 수 있을까 하고 고민을 하다가 해외에서 이미 2000년대 초반부터 인포그래픽이라는 것이 상당히 인기가 있다는 것을 알게 됐고요 결과물들을 보고 스터디를 하면서 관심을 갖게 됐는데 원래 학교에 다닐 때도, 더 어릴 때에도 효율적인 걸 굉장히 좋아했어요. 최소의 노력으로 좋은 결과를 내는 것. 시험 공부를 할 때도 책을 다 보는 것보다는 핵심만 딱 봐서 시험을 잘 봤으면 좋겠네 많이 놀아야 되니까 이런 생각을 많이 했던 사람이라 책을 보다가 모르는 것만 따로 이렇게 한 장으로 정리해서 시험 전날에는 그것만 보는 사람이었는데, 그렇다 보니까 다량의 데이터를 효과적으로 보여줌으로 인해서 사람들이 보다 빨리 이해할 수 있게 되는 부분에 굉장한 짜릿함을 느꼈어요. 그래서 이 부분에 대해서 공부를 하게 됐고 사실 저도 베이스가 통계나 이쪽은 아니라서 제가 데이터 사이언티스트가 되기에는 과정도 좀 멀었고 그 부분보다는 시각화, 커뮤니케이션 하는 부분에 관심이 많았던지라 그런 부분으로 창업까지 하게 되었습니다. 국내에는 전문적으로 했던 회사는 없었던 상황이라 창업을 해서 지금까지 하게 되었습니다.

네 디자이너로 출발을 하셨고 그런데 이제 작업이나 여러가지 이제 뭐 그 학교나 이런 데서 이제 데이터를 접하셨고 그 데이터의 매력을 느끼셔서 이제 데이터와 디자인의 접점이 되는 시각화를 조금 더 집중적으로 하시는 그런 경로를 거쳐 오셨네요. 네, 데이터 전공은 안 하셨지만 일하시다 보면 데이터 전공자나 데이터 과학자 이런 사람들이랑 같이 일도 많이 하시죠?

네, 아무래도 일하다 보면 많이 뵙게 되고요.

어떤 어떠신가요? 이제 데이터 어 사실 완전히 어찌 보면 다른 원래는 다른 분야라고 생각을 많이 하던 분야인데 데이터 과학이랑 이제 아니면 통계랑 그 다음에 이제 디자인이라는게 두가지를 접목시키는 작업이 실제로 하시다 보면 어떤 챌린지가 있는지

일단은 처음에는 커뮤니케이션 하는게 당연히 쉽지 않았었는데 그래도 다행이었던거는 저같은 경우는 UX, UI 쪽 디자인을 같이 공부를 했어가지고 기본적인 웹 코딩이나 이렇게 해서 나름 아주 조금이지만 컴퓨터 언어나 이런거는 조금 그래도 공부할 기회가 있었거든요 그러면서 이제 개발자 분들이랑 일을 같이 많이 하게 되다 보니까 약간 뭐라그러지? 논리적인 사고? 하는 부분에 있어서는 그래도 대화하기가 좀 많이 편했던 것 같아요 그리고 처음에는 어디까지를 저희가 같이 해야 되고 어느 부분까지를 부탁을 드려야 되는지 잘 몰라가지고 혼란스러웠던 적도 있는데 지금은 이제 어디까지 같이 해야 되고 어느 부분을 딱 정리해서 드려야 되는지를 알게 되면서 대화하기는 훨씬 편해진 것 같습니다

네 그러니까 이제 작업을 하신다는 게 어떤 회사에서 인포그래픽을 만들고 싶다 그런 식으로 이제 작업을 하시는 거죠 네네 그러면은 데이터를 다 받으시나요 그 작업을 의뢰한 회사에서 어떤 중간에 왔다 갔다는 경우가 과정이 여러가지 필요할 것 같긴 한데 네네 그런 데이터를 어떤 그 수준까지 받으시는지 그러니까 데이터만 테이블 형태로 받으시는지 아니면 뭐 어느정도 기본적인 시각화가 된 그런 것까지 받으시는지 그런 작업 과정 같은 게 좀 궁금하네요

우선은 저희가 시각화된 자료를 받는 경우는 거의 없고요 그건 이제 저희 영역이다 보니까 보통 엑셀 형태로 데이터를 받게 되는데 아시겠지만 기업 같은 경우는 데이터 전부를 저희가 가서 보려면 내부에서 일을 하던가 아니면은 계약 기간이 굉장히 많이 길어지는 여러 서류 절차들이 좀 필요해집니다. 정보 보호 때문에 그래서 이제 저희가 찾았던 방법은 여러 번의 이렇게 단계를 거치면서 저희가 필요한 부분에 대한 정보를 이렇게 이렇게 세팅해서 주세요 라고 요청하는 경우들이 많아졌고요 그래서 저희에게 필요한 정보만 일단 엑셀로 받은 다음에 그걸로 이제 1차 시각화를 해보면서 부족한 부분이나 아니면 덧붙여야 될 부분들을 같이 보면서 협의하고 주고받는 형식으로 진행을 하고 있습니다

네 그러면 이제 데이터를 사실 전혀 모르는 회사의 데이터를 받아가지고 시각화한다는 작업이 데이터 엑셀을 받으신다고 하셨지만 이제 엑셀만 보고 이해가 되는 것도 아니고 네 좀 그런 면에서 어려움이 좀 있으실 것 같은데 아무래도

처음에는 엑셀만 보고 이해하는 게 당연히 쉽지는 않았고요 보통은 이 데이터를 통해서 이 데이터를 모아주신 분 그 다음에 이 프로젝트 의뢰해 주신 분들이랑 같이 미팅하는 시간이 굉장히 중요한 것 같아요. 그때 이제 질문을 하고 대답을 듣는 과정도 굉장히 중요한 것 같고요. 그렇게 해서 이제 어느 정도 데이터에 대한 이해를 설명을 듣고 와서 이제 저희가 할 때는 1차적으로는 가끔 데이터 시각화할 때 어떤 프로그램 쓰세요? 하는데 저희가 R까지 써야 되는 경우는 사실 많지는 않았어요. 그래서 보통은 엑셀로 1차 시각화를 해서 이제 패턴을 확인을 하고요 패턴을 확인하고 나서 아까 말씀드린 것처럼 더 필요한 정보나 아니면 특이점들이 보였을 때 이유가 있는 건지 아니면 수치가 잘못된 건지 등 이제 확인하는 작업을 거치면서 데이터를 이해하게 됩니다

네 사실 저희가 이제 그 프로세스 얘기를 조금 해보려고 하는데 대표님께서 이제 데이터 시각화 그리고 이제 좀 더 구체적으로 인포그래픽을 만드는 프로세스에 대해서 조금 정리를 좀 해주셨어요 그래서 이제 여기 정리해 주신 걸 보면 말씀하신 대로 지금 문제 제기, 데이터 수집, 데이터 스터디, 그 다음에 선별, 그 다음에 1차 시각화, 포맷 선택, 와이어 프레임, 뭐 스타일 리서치 시각과 테스트 공개 이렇게 이제 굉장히 여러가지 단계가 있는데 사실 앞부분은 데이터 만지는 사람들은 다 하는 일인 것 같아요 데이터를 수집해서 이제 선별하고 이제 정리하고 이제 그런거는 다 중요한데 제가 그 데이터를 다른 사람의 데이터를 받아서 작업하는 게 어렵지 않냐고 여쭤봤던 게 저희가 저희 회사에서 이제 제가 데이터 팀에 있으니까 데이터 팀에서 이제 회사 데이터를 보는데도 굉장히 다른 사람이 준 데이터는 굉장히 물어봐야 될 게 많거든요 그래서 이제 아예 다른 사람들의 다른 회사의 데이터를 본다는 게 어려운 일이지 않을까 이런 생각이 듭니다 잠깐 뭐 여기 프로세스 관련해서 자료 주신 거 보면은 뭐 지금 보니까 브레인스토밍 작업 같은 것도 하시는데 포스트잇 같은 것도 많이 주시는 것 같고 간단히 좀 설명을 해주실 수 있을까요? 지금 이게 어떤 단계인지 우선은 저희가 기업

같은 경우는 지금 팟캐스트에서 공개를 할 수 없을 것 같아 가지고 저희가 이제 제주비엔날레에 출품했던 출품작 과정을 좀 가지고 왔거든요 이거 같은 경우는 데이터 모으는 것 부터 저희가 했어야 되는 거였는데 데이터를 모으기 전에 수집하기 전에 일단 이 제주 프로젝트에서 우리가 어떤 이야기들을 할 수 있을까를 브레인스토밍 하는 걸로 프로젝트가 시작하게 됩니다 이거는 사실 거의 어떤 프로젝트든 마찬가지인 것 같고요 가급적 많은 사람이 모여서 다양한 생각을 인풋할 수 있게끔 하는 게 되게 중요한 것 같고요 이렇게 브랜스템을 통해서 제주에 대한 생각이나 나아가고자 하는 방향들을 회의를 통해 결정을 합니다 그러면 이제 어느 정도 문제 제기 혹은 의문을 제기하게 되는 거죠

아 지금 제주 비엔날레라는 게 주제가 인포그래픽을 만든다면 제주라는 지역의 관광 시각적으로 전달하는 관광지로서의 어떤 제주의 연모를 시각적으로 전달하는 인포그래픽 말씀하시는 건가요?

네 사실 어떤 면을 전달해도 상관은 없었던 거였는데 저희가 이런 브론스토밍 정리를 통해서 저희가 결정을 했던 것은 관광이었고요 아무래도 제주하면 가장 먼저 떠오르는 게 관광이어서 그 다음에 여러 가지 몇 가지가 있었는데 데이터를 수집하는 것 자체가 쉽지 않잖아요 그나마 가장 잘 정리가 되어 있던 게 관광 부분 데이터이기도 해서 제주 관광 쪽으로 방향을 잡았었습니다

아 네 그러니까 네 제주 주제를 특정한 주제를 가지고 시작을 해서 이제 이거는 데이터를 나중에 모으시는 그런 과정으로 진행을 하신 거네요

네 여러가지 가능성을 좀 열어두고 3,4가지 정도 주제를 정한 다음에 거기에 관련된 데이터가 있는지를 리서치를 합니다 그래서 이제 지금 보시는 사진에서 위쪽에 숫자만 쭉 적혀있는 게 이제 여기저기 통해서 관외 전화도 해보고 구글에 리서치도 하면서 모았던 엑셀 자료인 거고요 저희가 원했던 자료들이 다 세팅이 되어 있지는 않았었어요 그나마 가장 정리가 잘 되어 있는게 아까 말씀드린 것처럼 관광 쪽 데이터여서 일단 엑셀을 확인을 해보고 너무 빈 곳이 많지는 않은지 아니면 숫자가 일정치가 않다던지 이런 이상이 없는지 확인을 하고 나면 아래 있는 것처럼 시각화를 1차적으로 하게 되는데 보통 저희 같은 경우는 막대 그래프나 버블 차트로 1차 시각화를 해서 이 데이터가 의미가 있는지 어느 부분에 이제 포인트가 있는지를 됩니다. 데이터를 읽는 거죠. 글자 시각화를 통해서 왜냐면 저희 숫자만 봤을 때 눈에 잘 안 들어오거든요.

이 부분은 데이터 시각화인 거네요. 그렇죠? 아까 정의를 한 걸로는 정말 데이터에 뭐가 있는지 모르기 때문에 찾기 위해서 살펴보는 그런 단계인거고 그러면 넘어가서 스타일 리서치라는 단계에서는 어떤 일이 이루어지나요?

그래서 앞에부터 연결해서 설명을 드리면 저렇게 봤을 때 패턴이나 맥락을 저희가 읽게 되요 제주도에 유명한 관광지에 관광객이 얼마나 많이 모였는지 이런 데이터였거든요. 그래서 이제 저희는 제주로 뭔가 이렇게 사람들이 많이 관광객이 엄청나게 늘어나고 있는 상황이었기 때문에 점점 많은 사람들이 모인다는 걸 시각화해주고 싶었고 그렇다고 하면 어떤 스타일이 어울릴까 라고 고민을 하다가 배경은 조금 어둡고 사람들이 많이 모이는 점을 뭔가 이렇게 그래픽화해서 버블차트로 표현을 하면 어떨까라는 생각을 하면서 이제 스타일 리서치를 한 거고 그때 이제 선택됐던 이미지들이 있습니다. 저희는 사실 이 부분을 굉장히 중요하게 생각하는데 어쨌든 시각화를 하게 되면 커뮤니케이션의 식작이 됐다고 저희는 보거든요. 근데 이제 그게 단순하게 그냥 혼자 보기 편한 것과 여러 사람들이 봤을 때 이해하기 편한 디자인이 조금 다르기 때문에 이 부분에서 메시지 전달도 잘 되고 보는 부분 보시는 분들 이해도 잘 되게끔 하는 스타일을 정하는 거 굉장히 중요하게 생각을 합니다 이때 컬러셋 같은 것도 같이 진행을 하게 되구요

아까 보여주신 데이터 시각화 단계에서는 데이터에 있는 패턴을 찾는게 중심이고 어느정도 나왔으면 패턴을 어떤식으로 시각화하는게 가장 효과적일 것인가 그런 고민을 하시는 단계인 것 같네요 아까는 그냥 막대 그래프나 버블 차트 같은게 있었던 것 같은데 이번에 굉장히 지도에 이제 굉장히 여러가지 정보가 표시되어 있는 이것도 버블 차트 같은데 이거는 지도에다가 표시를 하신거죠?

네, 지도를 입력해 있는 버블 차트들입니다.

이런거는 엑셀에서 안 만들어지지 않나요?

안 되죠. 여기서부터는 그 전까지는 엑셀로 해도 됐고요 사실 아까 그 버블 같은 경우도 저희는 일러스트로 옮겨서 작업을 했던 거긴 한데 왜냐면 앞으로 계속 일러스트레이터로 작업을 할 예정이었거든요 이번 작업 같은 경우는 이렇게 스타일 리서치가 끝나게 되면 필요한 정보가 다 선별이 이미 됐다는 상황이 된 거기 때문에 이제부터 일러스트레이터로 작업을 진행합니다

근데 사실 데이터를 그러면 가지고 이제 예를 들어 그 버블 차트를 어떤 그 맵에다 옮기는 작업이라면은 정확하게 일러스트레이터로 한다면 이제 수동으로 해야 되는데 그런거를 사실은 정확하게 이제 위치에다가 이제 그 어떤 위치에다가 정확한 수치를 갖다가 이렇게 버블 만들어가지고 기록을 하는게 조금 어렵지 않나요? 수동으로 작업을 하면은?

아 근데 그 전 단계 카토나 아니면 타블로 같은 프로그램을 이용해서 시각화를 하고요 이거 같은 경우는 특수 케이스였던 게 모션으로 영상으로 만들어서 전시를 할 예정이었던 거여가지고 보통은 이제 그런 프로그램을 써서 시각화를 하면 작업이 끝나는 건데 얘는 그거를 이제 놓고 사실상은 일러스트로 다시 디자인을 입혀서 영상 파일로 넘기는 작업이 좀 필요했습니다. 아시겠지만 지금 기존에 나와 있는 시각화 툴을 그대로 영상으로 넣을 수는 없거든요.

네.

그렇게 관계가 한 단계 더 들어가 있어서 일러스트레이터를 쓰게 됐습니다.

네. 영훈님도 시각화 작업을 이것저것 하셨던 걸로 기억을 하는데 어떤 도구를 쓰셨나요?

저는 주로 R이나 아니면 D3 JS를 이용해서 작업을 했었고요. 그러니까 이렇게 엄밀하게 리서치를 거쳐서 워킹 프로세스로 진행한 건 아니었고 그냥 데이터를 모아서 이거는 R보다는 Python이 낫고 이거는 Python보다는 D3가 좀 낫겠는데? 라고 해서 그냥 데이터의 특성에 따라 툴을 선택하는 방향으로 진행을 했었습니다. 예를 들면 그냥 지하철 데이터, 지하철 이동인고 데이터를 시각화할 때는 그냥 프로세싱이라는 툴을 가지고 진행을 했었고요. 그거 데이터의 특성에 따라서 그냥 모든 것을 만족할 수는 없기 때문에 그냥 그때그때 좋은 툴을 선택하는 게 좋은 그냥 선택이 되지 않나라고 생각을 하고 있습니다.

네, 저 같은 경우에도 사실은 대부분의 데이터가 이제 뭐 알이나 아니면 최근에는 저는 이제 주로 파이턴을 많이 쓰는데 파이턴에 다 있으니까 그거를 다시 엑셀로 옮기는 게 사실 굉장히 좀 힘들기도 하고 이제 제가 아까 이제 수동 작업 자동 이걸 말씀을 드린 게 작업을 사실 저 같은 경우에 데이터를 다루다 보면은 차트를 계속 데이터가 이제 계속 바뀌니까 그때마다 차트를 다시 만들어야 되더라고요 그래서 그럼 그때마다 이제 뭐 제가 수동으로 뭘 해야 되면은 뭔가 시간이 많이 들기 때문에 그 파이턴 같은 경우는 이제 파이턴 노트북이라고 노트북을 다큐멘트인데 그 안에 있는 데이터는 계속 차트 같은 건 데이터가 바뀌면 계속 바꿀 수가 있거든요 자동으로 그래서 이제 그런 거를 이제 많이 쓰는데 그래도 이제 엑셀 같은 것도 예전에 제가 뭐 특히 데이터 처음 공부하시는 분들한테 먼저 엑셀로 시작하시라고 많이 말씀도 드렸었고 그때그때 좀 다른 것 같아요 툴을 선택하는 부분은 그리고 저희도 저희가 모은

데이터는 말씀해주신 부분들이 당연히 맞을텐데 저희 같은 경우는 어쨌든 기업이나 이런 쪽에서 데이터를 받을 때 엑셀로 주시는 경우가 많기는 하거든요 그러다 보니까 조금 특이한 경우들이 생기는 것 같긴 합니다

아 네 그러면 그 다음 단계로 이제 스타일 레서치가 끝나면 어떻게 되는 건가요?

어 그렇게 되면 이제 실제로 시각화해서 저희는 디자인을 하게 되고요 아까 말씀드렸던 것처럼 이 작업 같은 경우는 굉장히 크게 영상으로 출력을 제출했던 작품이라 영상을 보시면 그 디자인 완성된 모습을 같이 보실 수 있을 것 같습니다

네 제가 영상을 한번 틀어 보겠습니다 사운드가

안나오네요 관광 데이터로 보는 제주라는 제목으로 이제 완성이 됐고요 실제로 이제 제주 관광객이 얼마나 많이 들어오는지는 꺾은 선 그래프로 보여주고 있고 보시면 해외에 건강객들의 비중이 어느 정도 되는지 아시고 계시는 것처럼 중국인이 굉장히 많고요 이제 저희가 리서치하면서 또 신기했던 것은 생각보다 70% 이상이 내국인 이더라고요 그리고 제주도 하면 자연관광지나 아니면 지금 보시는 예쁜 바다 같은 자연 관광지를 주로 많이 떠올리시게 되는데 최근에는 박물관이나 아니면 미술관 같이 여가생활, 문화생활을 즐길 수 있는 요소들이 많이 늘어나고 있어요. 기사에서 많이 늘어났다는 얘기를 보고 실제로 어느 정도 늘어났는지를 저희가 지도에 맵핑을 해본 거고요.

음 아 이게 애니메이션이네요

네네네 전부 애니메이션에 들어가야 되다 보니까 이제 여러가지 둘 한꺼번에 다 쓰는 그러느라 힘들었던 작업이었습니다

아 네 정말 지금 나오는 장면 이제 그 버블 차트로 맞습니다 버블 차트 이제 움직이는 버블 차트로 이제 제주도의 어떤 관광지가 시간에 따라서 이제 방문자가 늘어나고 이제 줄어들고 약간 이런 거를 보여주시는

건데 네 엄청 고된 작업이셨을 것 같아요.

아 뭐 그렇습니다. 그래서 저희도 사실 이거를 웹 형태로 만들면 굉장히 작업 공정이 줄기 때문에 그렇게 만들어서 그냥 띄울까 했었는데 그렇게 작업을 해놓고 보니까 이 추이를 전부 봐야 저희가 하는 이야기들을 전달받으실 수 있는데 보통 한 해 연도만 보고 나가시게 되더라고요. 끝까지 추이를 다 보기가 쉽지 않으신 거죠. 왜냐면 웹은 클릭해서 보는 방식이다 보니까 그래서 전시 작품이고 어쨌든 보는 보시게끔 만들어 드려야 되니까 노가라를 많이 들여서 영상을 만들게 됐습니다.

네, 되게 훌륭한 작품인 것 같은데요.

감사합니다.

저는 그거 생각이 나요. 예전에 겟마인더라고 아시죠? 시간에 따라서 이제 선진국과 후진국의 어떤 개발도상국의 gdp나 이런게 어떻게 바뀌는지를 거기서도 이제 딱 비슷한 거기서는 이제 지도원은 아니었지만 어쨌든 버블차트에서 움직이는 크기도 바뀌고 이제 위치도 바뀌고 약간 그런식으로 이제 보여줬던 것 같은데 애니메이션이죠 네 전통적인 시각화 버블차트라는 전통적인 시각화에다가 이제 그런 시간이라는 하나의 요소를 더하니까 굉장히 새로운 형태의 약간 인사이트가 많이 나왔던 게 아닌가 뭐 이런 생각이 드는데 아 이런거구나 조금 감이 역시 봐야지 조금 감이 오는 것 같구요

제가 들을때마다 갑자기 질문이 나왔는데 GetMinder라는 프로그램도 한국에서 인포그래픽이나 데이터 시각과 실무에서도 활용이 되나요?

개인적으로 GetMinder보다는 다른 프로그램 아까 말씀하셨던 걸 더 많이 쓰게 되는 것 같습니다

네 저도 한국에서는 쓰이는 것을 못봐서

그 겟마인더는 제가 좀 부여 설명을 드리면 그 겟마인더라는게 사실 뭐 그게 그 데이터를 가지고 이제 그 인구 데이터를 그렇게 분석해서 보는게 아니라 이제 그 시각화 기법 자체는 어 제가 알기로는 구글 해서 데이터 서비스 형태로도 제공을 하고요 저희가 이제 방송 끝나고 방송 노트에다가 링크를 좀 넣을 수 있을 것 같은데 그리고 이제 파이턴에 여러가지 라이브러리들에서 겟마인드 형태의 비주얼라이제이션을 지원을 해요 저같은 경우에는 이제 보케라는 라이브러리를 사용하는데 거기서 보시면 이제 앱마인드 형태의 어 제가 잠깐 보여드릴 수도 있을 것 같은데 제가 최근에 이거를 많이 사용을 하고 있거든요 근데 이제 어 server... 정확하게 똑같진 않은데 어쨌든 결국에는 이제 그 scatter plot 에다가 이제 애니메이션이 들어가고 이거는 지금 정확하진 않은데 어쨌든 이런식으로 이제 데이터를 이제 여러가지 조작해 가면서 이제 그 뭐 지금 네 그건 영화 데이터에 대해서 이제 다양한 형태를 형태의 시각화를 보여주는 건데 여러가지 지원되는 라이브러리는 있어요 그래서 이제 만약 그런걸 사용하시고 싶으시면은 네 뭐 사용하실 수 있습니다 네 어쨌든 답변이 되셨는지 모르겠네요 네 그래서 지금까지 인포그래픽 혹은 데이터 시각화의 프로세스에 대해서 대강 저희가 말씀을 나눠봤고요 사실 데이터를 다루시는 분들은 뭐 인포그래피까지 안 하더라도 이제 데이터를 가지고 시각화를 해보셔야 되는 경우가 굉장히 많은데 그때 이제 사실 시각화도 잘 하기가 쉽지가 않거든요 좋은 시각화 나쁜 시각화 이런 식으로 생각을 할 수가 있는데 아예 뭐 시각화를 못하는 경우를 어 여기 미국에선 이제 차트 정크라고 뭐 그런 차트 쓰레기다 이런 얘기까지 하는데 어쨌든 어 저같은 경우에도 일을 하다보면은 정말 잘 좋은 프로젝트인데 뭐 시각화를 너무 못해가지고 참 빛을 못 보는 경우를 종종 보거든요 그래서 이제 김용영 대표님께서 이제 몇가지 좋은 시각화 나쁜 시각화의 사례를 준비를 하셨다고 하는데 한번 보면서 조금 말씀을 나눠보도록 하죠 팟캐스트 들으시는 분들은 제가 최대한 어떤 우리가 저희가 그림을 보고 있는지 전달을 하도록 노력을 해보겠습니다 네 시작을 막대 그래프로 시작을 해볼까요

우선은 아 네 우선 저희가 기본적으로 아마 막대 그래프 뭐 꺾은선 버블 차트 이런걸 굉장히 많이 쓰게 되는데 차트 하나 잘 그리기가 생각보다 쉽지 않은 것 같아요 이제 이런 류에 대한 자료나 아니면 책도 굉장히 많이 나와있지만 오늘은 크게 그럼에도 불구하고 많이 틀리게 되는 부분들에 대해서 이야기를 나눠보겠습니다 우선 첫 번째로 얘기할 거는 방금 얘기해 주신 것처럼 수직 막대 그래프인데요 제가 지금 이미지를 보시는 분들은 보이시겠지만 왼쪽에 그래프는 맞고 오른쪽에 있는 그래프는 틀려요 이거 같은 경우는 틀린 거 아마 금방 알아보실 수 있을 것 같은데 보통 저희가 막대가 시작하는 맨 밑에 기준선을 하나 그리게 되잖아요 그리고 그 위에다가 뭐 예를 들어 단위가 있게 되면 그 가이드라인 선을 긋게 되는데 가이드라인 선보다는 맨 아래에 있는 막대 맨 밑에 있는 선이 가장 굵어야 된다라는 거고요 그래야 차트가 안정감 있게 보인다라는 이야기를 드리고 싶었습니다

네 저는 이런 것까지 생각을 못했는데 네 그러네요 그리고 이런 그 y축 같은게 0부터 보통 시작하는 것을 권하지 않나요? 이게 안그러면 이제 스케일이 잘 안늘어나지 않기 때문에 네 맞습니다.

가급적 0부터 시작하는 것이 좋습니다.

네 다음 사례로 한번 넘어가 볼까요? 이번에도 반대 그래프 2개를 보여주고 계신데 왼쪽에는 왼쪽 마떼 그래프는 큰 값이 떨어지는 식으로 보이고 오른쪽은 뚜렷한 패턴이 안보이는데 이건 어떤 문제가 있는건가요?

이거는 케이스 바이 케이스일 수는 있겠지만 예를 들어 월별 데이터에서 1월 2월 데이터를 순서대로 보여줄만 한다라는게 아니라고 한다면 가급적 큰 수를 왼쪽에 그 다음에 큰 수를 두 번째 차례대로 배치를 해줬을 때 데이터를 훨씬 더 빨리 읽을 수 있을 것이다 라는 의미의 이미지였습니다

아 그러니까 그니까 예를 들어 시간별 x축에 이제 뭔가 순서가 있는 게 아니면은 y축 x축의 배열을 이제 데이터 크기에 따라서 하면은 훨씬 더 한눈에 들어올 수 있다

네 맞습니다

아 그 좋은 포인트네요 저 같은 경우에도 사실 카테고리 데이터를 시각화하는 경우가 많고 그 다음에 이제 시계열 데이터를 시각화하는 경우도 있는데 카테고리 데이터는 사실은 저같은 경우에는 카테고리를 알파벳 순으로도 많이 했던 것 같은데 그것보다는 데이터 크기에 따라서 하면 한꺼번에 볼 수 있다 좋은 포인트이신 것 같네요 다음 사례로 넘어가보면 간단히 그림 설명부터 좀 해주실 수 있을까요?

네 이거 같은 경우는 뭐 사실 다 알고 계시는 걸 텐데요 저희가 이제 왼쪽에 그 y축에다가 기준을 쓰게 되잖아요 근데 그 단위가 그 숫자를 쓸 때 예를 들어 0, 10, 20, 30, 40, 50 내지는 0, 50, 100, 150 이렇게 알기 쉬운 숫자를 써주는 것이 좋지 예를 들면 0, 13, 26, 39, 52, 65 같이 뭔가 한 번에 암산이 안되고 눈에 잘 안들어오는 숫자로 기준을 잡게 되면 데이터가 더 빨리 읽히지 않게 되기 때문에 기준선을 쓰는 의미가 없다 그렇기 때문에 반드시 아까 말씀드린 것처럼 0, 50, 100이 됐던 읽기 쉬운 가이드를 잡아주시는 것이 좋다라는 이야기를 드리려 했습니다

이런 기준선 같은 경우에는 사실은 기준선을 몇 개를 잡느냐 뭐 사실 그리고 이제 말씀하신 것처럼 어디에 기준선을 잡느냐 그리고 이제 그 제일 큰 그래프 위에다 여백을 넣어야 되느냐 안 넣어야 되느냐 이제 여러가지 의사결정 그게 있는 것 같은데 요새는 프로그램의 디폴트가 좋아서 저 같은 경우는 시각화 프로그램을 쓰면 그냥 나오는 결과가 괜찮더라고요 그런데 이제 이런 부분도 있군요

요즘에는 프로그램을 쓰면 어느정도는 잘 나오게 되는데 만약에 데이터가 지나치게 많고 편차가 크면 가끔 기준선이 정리가 잘 안되어있는 기준들이 명확하지 않은 경우들이 있거든요 그럴 일이 없는지는 반드시 한번 체크해보시는 게

좋을 것 같습니다 차트를 만드신 다음에 Y측으로 한번 꼭 확인해보시는 습관을 기르시면 되겠네요

네

그 다음에 이번 그래프는 보니까 오른쪽 그래프는 굉장히 훌쩍해 보이고 왼쪽 그래프는 조금 제 눈에는 좀 뚱뚱해 보이는데 그래프에 어떤 폭 같은 것도 조금 생각을 해야 될 게 있네요

네, 막대 그래프 같은 경우는 어쨌든 저희가 가장 많이 봐야 될 게 막대인 거고 그 외의 요소들은 전부 도움을 주는 요소라고 생각하시면 되거든요. 그런데 막대의 두께가 막대와 막타 사이의 폭보다 더 좁게 되면 사람들은 막대를 보는 게 아니라 막대랑 막타 사이의 공간을 보게 됩니다. 저의 뇌가 그렇게 생겼다고 하더라고요. 그래서 반드시 막대 그래프를 그리실 때는 하나의 막대가 다른 막대 사이 공간보다 두 배 정도 더 넓게끔 잡아주시면 시각적으로 안정적인 막대 그래프를 그리실 수 있습니다.

그러니까 다시 제가 정확하게 들었는지를 확인해보기 위해서 말씀을 제가 들은 걸 한번 요약을 해보면 막대 그래프가 예를 들어서 간격이 이제 막대 그래프의 폭이 1cm다 그러면 이제 그래프 사이의 간격은 2cm 이상으로 해야 된다 맞나요?

간격이 더 좁아야 된다는 의미 아니신가요?

네 맞습니다

잘 못들었어요

막대가 1cm면 막대 사이의 간격은 0.5cm 이하여야 되는거죠

아 예예 제가 네 지금 시간이 11시를 향하고 있어서 아니요, 아닙니다. 저도 왼쪽 게 더 좋아 보이네요. 오른쪽 게 좋은 건가 뭐 이러고 있었는데.

네.

알겠습니다. 이런 건 사실 데이터 하는 사람들이 거의 신경을 못 쓰는 부분인데 역시 디자이너의 어떤 시각이 뭔가 다르다는 거를 다시 한 번 또 느끼게 되네요. 그리고 이번에는 그래프에 표시가 뭔가 들어가 있는데 어떤 사례인가요?

요즘에 전세계적으로 인포그래픽이 되게 유행이다 보니까 인포그래픽 하면 아이콘을 많이 떠올리시고요 그러다 보니까 막대 그래프에서도 각각의 항목이 무엇이 나타나는지 빨리 알려주기 위해서 아이콘을 굉장히 많이 사용하고 계세요 그런데 이제 만약에 막대 위에다가 아이콘을 그리게 되면 이 그래프의 끝이 어딘지가 헷갈리는 거죠 막대 끝이 막대 끝을 가리키는 부분이 숫자를 말하는 건지 아니면 막대 위에 올라가 있는 아이콘의 그 윗부분까지를 하나로 봐야 되는 건지 보시는 분들이 혼란을 줄 수 있어요 받으실 수 있기 때문에 반드시 각 항목에 아이콘을 넣고 싶으시다면 막대 그래프 위가 아니라 아래쪽에 넣어주시는 것이 좋습니다

네, 시각적 효과를 위해서 이제 데이터에 어떤 혼란을 가져오면 안 된다

네, 맞습니다. 어쨌든 첫번째는 수치 전달을 해주는 것이 막대 그래프의 목적이기 때문에 다른 어떤 요소들이 도움을 준다고 하더라도 수치의 방해를 주게 된다면 다른 쪽으로 옮기는 것이 맞다고 생각해 주시면 될 것 같아요.

네, 이 같은 이유에서 3차원 그래프가 안좋다는 얘기도 들은 것 같은데 네, 맞습니다.

그 사례도 뒤에서 준비를 하긴 했는데 그림자가 그림자가 있다거나 아니면 지금 다음 이미지처럼 막대 하나가 너무 길다고 해서 물결로 표시를 한다거나 그 다음에 그 다음 장처럼 3차원 그래프 입체로 막대를 표현하는 경우 같은 경우도 사실은 막대 끝이 어딘지 알아보기가 쉽지 않기 때문에 또한 그림자는 어떤 역할도 하지 않기 때문에 불필요한 요소라고 생각하시면 됩니다 전혀 그런 방식을 취하시지 않는 것이 좋고요 물결 같은 경우는 정말 어쩔 수 없는 경우에 간혹 신문이나 지면이 한정적인 경우에 쓰시기는 하지만 이 또한 가급적 사용하시지 않는 편이 좋습니다 잘못 정보를 전달할 우려가 있고요 만약에 물결 표시를 어쩔 수 없이 쓰신다면 위에다 반드시 숫자가 잘 보이게끔 써주시는 게 중요합니다

네, 같은 이유에서 y축의 0으로 시작하지 않을 때는 물론 그래야 될 경우가 있긴 한 것 같아요 저 같은 경우에 데이터 시각화를 하다보면 100만 숫자 하나는 100만 1이고 100만 다른 하나는 100만 2다 이러면 100만을 1부터 시작할 수는 없잖아요 그런 경우에는 100만부터 시작을 하더라도 정확하게 그걸 좀 써주라고, 그 기준을 써주라는 얘기를 좀 들은 것 같은데 네 아 정말 여러가지 배우고 있습니다

아 감사합니다

수평 막대 그래프는 이제 지금은 이제 방금 전까지는 바 그래프를 봤는데 이번에는 이제 가로로 이제 아 세로를 봤었는데 이번에는 가로를 보여주시네요

네 맞습니다 이것도 지금 보시는 이미지에서 왼쪽은 막대 그래프가 긴 거부터 작은 것까지 차례대로 배열이 되어 있고 오른쪽에는 지주법도 되어 있는데요 아까 세로 막대 그래프, 수직 막대 그래프 설명했던 것처럼 뭔가 시계열 데이터가 아니라면 큰 숫자부터 차례로 배치를 해주시는 것이 훨씬 더 이해가 잘 된다는 이미지

네 좋습니다 그리고 이제 이 사례도 약간 비슷한 것 같은데

지금 보시는 사례는 수평막대 그래프 두 번째 사례인데 지금 보시는 것처럼 아까는 기준선이 수직막대 그래프는 굉장히 중요했잖아요. 맨 밑을 굵게 해주고 위에 있는 가이드 선도 다 그려줘야 된다고 했는데 사실 수평막대 그래프 같은 경우 세로로 기준선을 써주게 되면 오히려 시각적으로 복잡해 보여서 해당 수치들이 더 눈에 잘 안 들어온다고 합니다. 가급적 기준선을 써서 수치를 표시해주는 것이 아니라 그냥 막대 옆에 바로 숫자를 써주시는 게 훨씬 더 이해가 쉽습니다

음 이거는 그냥 스테로로 하던 대로 이제 가로로 하면 안되고 네 어 그게 왜 그럴까요 왜 저는 사실은 차트 프로그램에서 가로 차트를 그리면 막대 차트를 보면 다 오른쪽처럼 그려주거든요. 그래서 저는 그냥 그러련노린 했는데 지금 보니까 오른쪽이 좀 더 일반적인 차트긴 한데 더 어지러워 보이긴 하네요. 그렇죠?

아마 아이 트래킹을 생각하시면 조금 더 이해가 쉬우실 수 있는데요 왼쪽처럼 아무 기준선 없이 항목이 있고 그 다음에 바 그래프가 있고 바로 옆에 수치가 있으면 일렬로 시선이 이동하게 됩니다 바로 정보를 인지할 수 있는데 오른쪽처럼 항목이 있고 막대 그래프가 있고 그 가이드선을 따라서 맨 아래에 수치가 있게 되면 눈이 기억자로 이동을 해야 되는 거고 데이터가 여러 개면 그 기억을 굉장히 여러 개 그려야 눈으로 데이터를 인지할 수 있는 거라 인지하는 시간이 느려질 수밖에 없는 거죠

아 네 참 어 네 뭔가 다른 세상이 열리는 느낌이네요 그 다음에는 이제 그래프인데 이제 바 그래프인데 양의 값이랑 음의 값이 동시에 있는 그래프를 보여주고 계신데 그런 경우에는 이제 세로를 쓰는 게 낫다고 지금 보여주시는 거네요

네네 맞습니다 사실 수평으로 그릴 수도 있고 수직으로 그릴 수도 있기는 한데 일반적으로 수직 그래프로 음수랑 양수를 표시했을 때 훨씬 더 인지가 빠르다고 해요 가급적 음수랑 양수를 같이 보여주실 때는 수직 막대 그래프를 사용하시는 것이 좋습니다

네 보통 근데 일반적으로 수평 막대 그래프를 써야 되는 이유가 있나요? 왜 저 같은 경우에는 사실 보통은 이제 디폴트가 수직인 것 같은데 막대 그래프도 그렇고 꺾은 선은 다 말할 것도 없고 수평을 꼭 써야 되는 경우가 있다면 어떤 경우가 있을까요?

그거는 저희 같은 경우는 도크멘트의 면적 비율에 따라 달라지는 것 같아요 왜냐면 어쨌든 막대라는 거는 차이값이 크면 클수록 눈에 잘 들어오는 거잖아요 근데 이제 예를 들어 가로가 길다 훨씬 화면 비율 자체가 그러면 수평 그래프를 쓰는 게 유리할 것 같고요 그다음에 회로가 훨씬 더 크다 비율 자체가 그렇다고 하면 수직 그래프가 더 사용하시기 편할 것 같아요 이게 이제 보통은 온라인에서 생성을 해서 컴퓨터로 만들어서 데이터를 보시니까 비율이 항상 고정적이겠지만 이거를 이제 어딘가에 노출을 시킨다고 하면 웹 형태가 아닐 수도 있거든요 모바일 수도 있고 태블릿일 수도 있고 아니면은 뭐 책자 형태일 수도 있고 전시 작품 형태일 수도 있는데 그럴 때를 다 고려해서 이제 그래프를 선택하게 되는 거죠

네 저 같은 경우에는 그 예, 문서 형태도 그렇고 그 다음에 이제 각 항목이 각 x축 항목이 이제 굉장히 긴 경우 있잖아요. 예를 들어 뭐 국가명이 아니라 사람 이름인데 사람 이름이 굉장히 길어 보이지만 그런 경우에는 이제 y축에다가 그러니까 세로 바그래프를 그리면 이제 그 항목 이름을 다 일일이 표시할 수가 없어서 그런 경우에는 이제 그 항목 이름을 그러니까 레이블이라고 하죠. 그 레이블을 이제 옆으로 이제 45도 기울이든지 해야 되는데 그걸 피하려면 이제 가로바를 그냥 많이 썼던 기억이 나요.

맞습니다. 저희도 그런 경우 있습니다. 데이터가 너무 긴 경우에도...

데이터를 만져본 사람만이 알 수 있는... 그 다음에 이제 꺾은선 그래프 가볼까요?

아 네, 포평선 그래프 같은 경우도 마찬가지 약간 수직 막대 그래프랑 같은데 뭐 저희가 기준선을 여러개를 쓰게 되잖아요 가이드선이랑 같이 그랬을 때 맨 밑에 0점이 더 진하게 표현이 되어 있어야 인지하기가 쉽다라는 이야기를 드리고 싶었구요 네 그 다음 장 같은 경우는 우리가 이제 꺾은 선을 그릴 때 자동 생성해주는 경우는 그래도 괜찮은데 간혹 이렇게 조정을 하다 보면 꺾은 선 그래프의 꺾은 선이 너무 두꺼워지는 경우가 있어요 너무 두꺼워지게 되면 꺾은 선의 그 각을 제대로 인지할 수 없기 때문에 스피를 쉽게 인지할 수 없다고 해요 반드시 꺾은 선의 두께는 너무 굵거나 너무 얇지 않아야 되고 너무 얇지 않아야 된다고 하는 거는 뒤에 기준선보다는 절대 얇으면 안 됩니다 사실 지금 제가 과하게 그린 것처럼 너무 두꺼워지는 경우는 많지 않은데 실제로 너무 얇게 그려서 기준선이랑 똑같은 두께로 표현이 되는 경우는 꽤 많거든요 그런 건 반드시 체크해 보시고 기준선보다는 두껍게 수정을 해주시는 것이 좋습니다

두꺼우면 특히 이제 데이터 두 선이 굉장히 가까워서 뭔가 더 겹쳐 보일 수 있잖아요 근데 이제 그런 경우에 극복하면 문제가 많이 될 것 같네요

네 맞습니다

그리고 이 다음 사례는 이제 범위가 그래프가 차지하는 실제 그래프가 전체 플라스틱에서 차지하는 그 범위를 말씀하시는 것 같은데 네, 그래서 가급적

그 화면 안에서 전체의 3분의 2 정도를 차지해주는 것이 좋다 그러니까 너무 밑에 쏠려 있거나 너무 위에 쏠려 있게 되면 꺾은선의 그 각이 뭐라 그러지? 너무 낮아지면서 인지를 잘 할 수 없기 때문에 전체 도큐멘트의 3분의 2 정도 차지하게끔 꺾은선을 그 그래프를 그려주시는 것이 좋다고 합니다

너무 위로 붙지도 않고 너무 아래로 붙지도

않고요 네네 어느정도 높이를 유지하고 있어야 꺾은선을 정확하게 인지할 수 있다는 뜻인거죠

바그래프는 거의 다 차도 괜찮은데 꺾은선은 이렇게 좀 남겨놓는게 좋다는 그런 네 말씀이시죠 꺾은선에서 하나 더 제가 궁금한게 있는데 보통 꺾은 선을 여러 개를 한 차트에 표시를 하다보면 그거는 사실 바그래프도 마찬가지지만 왼쪽에다가 첫번째 단위를 표시하고 오른쪽에다가 두번째 단위를 표시하고 이렇게 되는 두번째 y축을 사용하게 되는 경우가 종종 있는데 네, 그런거가 저는 좀 안좋다 이렇게 얘기하는 경우도 들어갔고 아니면 그렇게 해야될 때도 있지 않느냐 네, 왜냐하면 데이터가 두가지가 서로 비교가 안되는 거잖아요

사실은 안되는 거죠

네, 그런건 어떻게 보통 조언을 하시는지 궁금하네요 데이터를 여러개를 한꺼번에 한 차트에 넣어야 되는 그런 경우에 y축을 여러개를 쓰는게 좋은 솔루션인지 아니면 다른 솔루션이 있는지 y축을 여러가지로 쓰는

경우는 내부적으로 이 데이터 너무 잘 알고 있는데 1차 시각화를 통해 뭔가 판단할 필요가 있다고 하는 경우에는 저희도 아주 간혹 쓰기는 하는데요 그걸 이제 웹에 공개할 때는 절대 가급적 사용하시지 말라고 말씀을 드립니다 왜냐하면 처음 보시는 분들은 이 그래프를 그리는 것 자체가 이해를 쉽게 하기 위해서 그린 건데 y축이 두 가지가 있으면 굉장히 혼란스러울 수 있거든요 그럴 땐 차라리 그래프를 분리해서 두 개로 보여주는 게 훨씬 더 이해가 빠른 것 같습니다.

보시는 분들이 그러니까 이게 꼭 안 된다 이런 건 아닌데 말씀을 말하자면 데이터 시각화 단계에서는 괜찮은데 정보 시각화 단계에서는 좀 피하는 게 좋다 그렇게 요약을 할 수 있겠네요

네, 그러니까 혼자 보는 용도는 괜찮은데 공개 용도로는 가급적 사용하시지 않는 것이 좋다라고 생각하시면 깔끔할 것 같습니다.

네, 좋은 포인트이신 것 같아요. 왜냐면 이미 컨텍스트 다 알고 있는 사람이 보는 거랑 그 다음에 이제 처음 보는 사람이 보는 거랑 굉장히 좀 다른 경험이기 때문에 네, 되게 납득이 가네요. 네, 파이트하트가 나오는데 파이트하트는 아예 쓰지 말라는 사람도 있던데요.

뭐 그러시는 분들도 있기는 한데 어쨌든 대중한테는 굉장히 익숙한 포맷이기도 하고 실제로 저희가 이제 면적으로 구분했을 때 보다 좀 빨리 알아 차릴 수 있는 데이터들도 있어서 저는 아예 쓰지 말라고는 얘기하지 않는 편이고요 다만 이제 어느 정도 각 그 항목별 수치의 차이가 조금 있을 때 쓰는 것이 좋다고 생각합니다 그리고 항목수가 너무 많지 않을 때

그쵸, 파이차트가 사실 되게 시각적으로 잘 쓰면 좋은데 이제 보통 되게 어글리한 게 그 막 뭐 10 10 10 그 다음에 11111 이렇게 있으면 11111 쪽이 거의 안 보이기

때문에 그럴 때는 파이차트가 적합하지 않은 것 같습니다

그런 데이터에는 그럼 그런 데이터에 추천할 만한 시각화가 또 다른 게 있나요? 그런 비율을 보여주고 싶은데 파이 형태로는 너무 그런 그 작은 뭐 그런거는 사실 그 비율을 보는게 사실 별로 의미가 없을 수도 있겠네요

네, 그럴 수 있을 것 같습니다

어떤 그래프로 보시더라도 네, 네 그리고 이 두 번째 파이차트에서는 이제 파이차트의 모양을 말씀하시는

것 같은데 항목이 너무 여러 개면 안될 것 같아요 사실 8 같은 경우는 5개 이상이 넘어가게 되면 작은 수치들은 거의 인지하기가 힘들어 질 수 있거든요 그렇기 때문에 반드시 5개 이하로 항목을 정리해 주시는 것이 좋습니다

기타를 그냥 만들면 되죠 그렇죠

그렇죠

모아가지고 작은 것들은 네네 그리고 이제 파이차트를 시작을 항상 위에서 해야 되나요?

네 항상 90도 12시 방향에서 시작을 해주셔야 되고요 그 축이 삐뚤어지지 않아야 사람들이 정확하게 이제 수치를 이해할 수 있게 되고 특히 이제 파이차트 자리가 정해져 있다 이렇게 말씀하시는 분들이나 책들이 많이 있었어요 가장 큰 거는 이제 오른쪽에 두 번째로 큰 숫자는 그 다음에 왼쪽에 그 다음에 차례대로 세번째, 네번째, 다섯번째를 배치해줬을 때 가장 파이차트가 안정적으로 보이고 이해하기도 쉽다라고 여러분들이 얘기를 해주셨고요 다만 뒷장 이미지처럼 각 항목의 수치가 너무 비슷할 때에는 그냥 시계 방향대로 가장 큰 숫자가 오른쪽, 그 다음에 두번째, 세번째, 네번째, 다섯번째 이렇게 배치를 해주시는 것이 더 낫다고 합니다

아 그냥 그 저는 제일 큰 거부터 그냥 시계방향으로 하면 된다고 생각을 했었는데 다 다리가 또 말씀을 듣고 보니까 만약에 위에서부터 스캔을 한다면 차트를 제일 그 위에서 위에 가장 큰 항목이 있는 게 조금 더 한꺼번에 트렌드를 보기가 더 편하겠네요

네네 보통은 위에서 아래로 글을 읽게끔 사람들이 이제 학습되어 왔기 때문에 그 방식이 조금 더 낫다고 합니다

네 아 그리고 이제 지금 보여주시는 것은 파이 조각 분리는 안된다

보통 강조하기 위해서 파이 좀 예뻐 보이라고 파이 그래프를 할 수 있는게 별로 없으니까 파이 조각들을 이렇게 빼서 흐트러 놓으시는 경우들이 있어요 이렇게 되면은 사실 전체 비율을 한눈에 인지를 할 수가 없기 때문에 이거는 파이 그래프 그리신 목적 자체가 이제 없어지는 경우에 해당할 수 있을 것 같고요 파이 조각은 절대 분리해서 표현하시지 않는 것이 좋습니다

그리고 이거 마찬가지로 3차원 그래프는 좋지 않다

이건 아마 보시자마자 느끼셨을텐데 막대보다 더 최악의 경우가 아마 원 그래프일거에요 파이 그래프일텐데 보시면 비율을 전혀 정확하게 인지할 수가 없거든요 전부 왜곡되어 있기 때문에 절대 삼천그래프는 그리시면 안됩니다

시간이 좀 많이 됐는데 버블차트가 또 보고 이제 잠깐 휴식시간을 갖도록 하죠

네 그렇게 하셨습니다

어 버블차트도 사실 저는 되게 좋아하는게 네 버블차트로 이제 보통 어 그 산 산점도 플러시라고 스케터 플러시라고 하잖아요. 그 플러시에다가 이제 크기까지 넣으면은 크기에 색깔까지 넣으면 4가지를 한꺼번에 표시를 할 수 있기 때문에 저 데이터 보는 사람 입장에서 굉장히 좋은 예 거기다 애니메이션까지 넣으면 이제 더 더 더 좋지만은 버블차트도 이제 뭔가 고려해야 될 사항이 있나요?

사실 이걸 데이터 시각화 하시는 분들은 전혀 문제될 게 없는데 오늘 들으시는 분들 중에 데이터 시각화를 전공하시는 분들도 있겠지만 비전공장 분들도 계실 것 같아서 준비한 차트 페이지에요 이거 같은 경우는 보시면 아시겠지만 저희가 대가 400이라는 걸 버블차트로 표현을 해주고 싶은데 잘못해서 이거를 16배 이상 크게 그리시는 경우들이 있거든요. 무슨 얘기냐면 저희가 이제 원줄 구호하는 공식이나 아니면 원의 면적을 구하는 공식은 다들 기억하실 거예요. 근데 이제 뭐 이파이알이냐 파이알제곱이냐인데 반지름을 착각하셔서 특히 디자이너 분들 중에 제곱을 하게 되어버리면 이제 원의 크기 실제 숫자와 전혀 다르게 훨씬 더 큰 원이 그려지게 되는 거죠 이런 실수들이 실제로 인포그래픽을 할 때는 많이 보여지는 부분이라 한번 꼭 설명을 드리고 싶었습니다

음 그니까 왼쪽과 오른쪽의 차이가 2배가 나는 수채가 있을 때 그걸 버블차트 그린다면 원을 그릴 때 그 2배를 그릴 게 아니라 이에 제곱근 반지름이 이에 제곱근 배가 되는 그런 원을 그려야지 면적은 2배가 된다는 말씀이시죠

아 네네 저도 이걸 말로 들으니까 굉장히

네 이거 꼭 한번 슬라이드를 보셔 보시기를 권해드립니다 네 그리고 이거는 인포그래픽인 것 같은데 거의

네 지금 왼쪽에 있는 거는 같은 표현 방식이지만 틀린 거고 오른쪽은 맞는 차트인데요 이게 인포그래픽 이미지처럼 보이긴 하지만 어쨌든 차트 관련된 얘기라 예시로 준비를 했어요 이 데이터 같은 경우는 초등학교, 중학교, 고등학생, 대학생, 성인, 노인 이렇게 각 연령별로 얼마나 공부를 몇 시간이나 하느냐에 대한 데이터이거든요 저희가 처음에는 이거를 입체로 뭔가 제작을 하려고 꺾은 선 그래프로 표시를 했는데 그러고 나서 이게 저희 전시 작품에 낼 거여서 전문가한테 나중에 전부 컨펌을 받는 시간이 있었어요 한번 자문을 요청을 드렸는데 그때 딱 보시자마자 이거는 꺾은 선으로 표현할 수 없는 데이터지 않아요? 라고 하시는 거예요 근데 저희가 너무 여기 집중하고 있어서 너무 간단한 사실을 몰랐던 거죠 뭐냐면 만약에 한 사람이 초등학교, 중학교, 고등학교 때 각각 얼마나 공부했는지를 보여주는 데이터라면 저희가 꺾은 성원으로 표시를 해도 무방했을 텐데 이 데이터는 아예 대상 사람이 다르거든요. 전체 초등학생이 얼마나 공부했는지, 중학생이 얼마나 공부했는지, 고등학생이 얼마나 공부하는지에 대한 데이터이기 때문에 사실상 꺾은 손을 표현할 수가 없는 거죠. 막대 그래프로 표현을 했어야 맞는 데이터인데 저희가 꺾은 손으로 표현을 한 거예요. 추위로 표현할 수 없는 데이터를. 이런 실수들이 굉장히 많거든요. 왜냐하면 대부분 막대 그래프로 표현해도 되는 데이터를 꺾은 손으로 표현을 해도 문제가 없기 때문에 두 개 혼용하시는 경우가 있는데 절대 같지 않은 그래프이고요 헷갈리신다면 막대 그래프를 쓰시는게 좋습니다

네 그쵸 꽉근선은 이제 뭔가 연결이 되어있기 때문에 이 전체가 하나의 대상의 추이를 보여준다는 그런 인상을 주는데 막대 그래프가 다 떨어져 있으니까 네네 알겠습니다 뭐 어 이것도 약간 인포그래픽에서 나오는 사례 같은데 이건 어떤 내용인가요?

보면 왼쪽에 있는 그래프 같은 경우는 그 원의 둘레를 막대그래프처럼 삼아서 보여주는 그래프예요. 막대그래프를 그리고 싶었던 건데 이 아이를 동그란 원 안에 집어 넣다 보니까 이제 원처럼 표현이 되었던 거죠. 아시겠지만 원의 둘레 같은 경우는 pi라는 값을 넣어야 저희가 이제 원의 둘레 값을 구할 수 있잖아요 아시는 것처럼 pi값이 3.14 주르륵 나가기 때문에 딱 떨어지는 숫자가 아니에요 딱 떨어지는 숫자를 표현할 방법이 없죠 사실은 반올림을 하든 아니면 버림을 하든 올림을 하든 뭔가 처리를 해야 표현이 가능한 거기 때문에 그 어떤 누구도 정확하게 표현할 수 없습니다. 수치를 표현할 수 없기 때문에 이런 그래프들이 사실 인포그래픽 쪽에서 해외에도 마찬가지고 국내에서도 뭔가 새로운 걸 찾으려는 노력이 계속 있다 보니까 여러 차례 보여져 왔는데 이건 사실상 틀린 그래프라고 생각하시면 될 것 같고요. 만약에 나는 죽어도 동그라미 안에 여러 가지 한몫의 데이터들을 보여주고 싶다고 하시면 오른쪽처럼 보여주시는 게 더 정확한 표현 방식입니다.

원안의 수치를 표현할 때 원의 둘레의 길이를 가지고 표현할 게 아니라 어떤 그 파이의 슬라이스 같은 어떤 그 각도를 가지고 표현을 하라는 말씀이시죠?

네, 면적을 가지고. 지금 같은 경우는 한 파이 안에 여러 가지 가이드선이 지금 들어가 있거든요. 가이드선 하나가 뭐 10, 20, 30, 40을 상징하는 거라 4칸을 채우면 40인 거고 5칸을 채우면 50을 나타내는 거고 하는 형식으로 되어져 있는 거예요. 이 방법이 훨씬 더 정확하다라고 정확한 수치를 보여줄 수 있다라는 겁니다.

네. 아 네 아유 뭐 지금까지 뭐 굉장히 다양한 차트에 대해서 이게 좋은 차트 나쁜 차트 예 이 두 가지 어 그니까 뭐가 좋은 거고 나쁜 건지에 대한 약간 되게 명확한 기준을 제공해 주셨는데 네 저도 뭐 데이터 시각화를 오래 했다고 생각을 했지만 네 많이 배울 수 있었던 것 같구요 지금 뭐 관련된 서적 같은 걸 소개해 주시는 건가요?

네, 맞습니다. 한 가지는 굉장히 유명한 월스트리트저널에서 나왔던 인포그래픽 가이드고요. 거의 이 책은 바이블처럼 스가커 쪽에 보여주고 있는데 제가 설명드렸던 내용은 전부 이런 책들에서 자세히 표현이 되어 있고 다른 차트도 있으니까 보시면 좋을 것 같아요. 아까 말씀드린 월스트리트저널에서 나온 인포메이션 인포그래픽 가이드가 한가지 사례일 거구요 또 한가지는 데이터 디자인이라는 책이 있어요 정보 디자인과 시각화 원칙이라는 부제를 달고 있는데 이 책을 보시면 조금 더 많은 사례를 보실 수 있습니다

네 감사합니다 뭐 인포그래픽 데이터 그래픽에 대해서, 데이터 시각화에 대해서 굉장히 다양한 이야기 나눠볼 수 있었던 시간인 것 같고요. 지금 시간이 벌써 1시간 15분이 돼서 뭔가 약간 쉬어가야 될 것 같은데 두 분도 뭐 좀 쉬셔야 될 것 같고 영웅님은 어떻게 들으셨어요, 지금까지?

저는 굉장히 공부하면서 들었고요. 예를 들어 시각화를 하는데 시각화 차트와 차트 간의 거리라든지 그런 것들은 사실 팁으로 전혀 듣지 못했던 것들이라 개인적으로 하거나 프로젝트를 하거나 알려줄 때 굉장히 좋은 팁이 될 것 같고요. 그 다음에 아까 알려주신 월스트리트 저널 인포메이션 그래픽스 같은 경우는 시각화 쪽에서는 굉장히 바이블로 여겨지는 책이라 대표님께서 소개를 해주실 때 좋구나. 오늘 좋은 게스트를 모셨구나. 오늘 이번 방송 잘했구나라는 약간 희망을 계속 품고 있습니다.

네, 저도 제가 만약에 데이터 시각화 얘기를 한다면 절대 이제 차트 두께 같은 얘기는 아마 안 했을 텐데 근데 되게 중요한 부분 같아요. 왜냐하면 시각화가 뭔가 강력하면서 되게 조심해야 되는게 지금 여러 번 얘기가 나왔지만은 잠재의식에 각인이 되는 거잖아요 사람이 뭔가 내가 이걸 보고 있어 이렇게 보는 게 아니라 뭔가 의식하지 못하는 순간에 뭔가 정부에 대한 인상이 생기는 건데 그런 거를 뭔가 그 어찌 보면 의식의 영역이 아니라는 거죠 그런 면에서 이렇게 좀 섬세한 그런 고려가 좀 필요하지 않나 생각을 해보고요 네 그럼 저희도 잠깐 쉬었다가 또 2부에서 찾아뵙겠습니다. 생방송 계신 분들은 저희가 뭐 한 5분 안에는 다시 돌아오겠습니다 네 그러면은 2부에서 다시 뵙겠습니다. 감사합니다