KCI등재
전염병 데이터 기반의 지리공간 시각화 전략 연구 -대시보드를 중심으로-
저자
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2021
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
27-38(12쪽)
KCI 피인용횟수
1
제공처
본 연구는 2020년 한국연구재단의 학술지원을 받아 수행된 연구로, 선행연구를 정리하고 전염병 데이터의 다이어그램과 그래프 선호도를 분석본 연구는 2020년 한국연구재단의 학술지원을 받아 수행된 연구로, 선행연구를 정리하고 전염병 데이터의 다이어그램과 그래프 선호도를 분석하여 사용자 경험의 질병 데이터 시각화 전략을 제안한다. 연구 방법은 선행연구와 출판 문헌의 자료를 바탕으로 질병 데이터 시각화 유형을 도출하고 2021년 3월 22일부터 3월 25일까지 20대에서 60대 사이 남녀 80명을 대상으로 설문 조사를 진행했다. 연구 결과는 다음과 같다. 질병 데이터의 시각화는 인류의 역사와 그 궤를 함께했다. 17세기 말에도 인간은 유행병 방어와 예방을 위해 전염병 진원지와 확산 경로를 지도 위에 기록하며 통제구역을 정리했다. 컴퓨터 통신과 지리 정보 시스템의 발달로 인해 인터액티브 지도와 같은 웹사이트들이 제작되고 있지만, 사실 수 세기 전 제작된 전염병 지도와 크게 다르지 않다. 그럼에도 불구하고, 데이터시각화 측면에서 보면, 사용자들은 그래프 위주의 코로나19 웹사이트보다 지도 중심의 표현을 선호했다. 또한 제한된 페이지 안에 그래프가 3개 이상 반복되거나, 한 개의 그래프 안에 2개 이상의 정보 유형이 결합한 경우, 정보 과부하로 인한 피로감을 호소했다. 예를 들어 누적 확진자와 일일 확진자 수치를 모두 숫자로 제시할 경우, 두 개의 숫자를 구별하여 표시하거나 하나의 정보로 디자인하길 원했다. 또한 자신의 주거지에 관한 구체적인 수치를 우선시했다. 특히 지역별 일일 확진자 수만 강조되는 것 보다, 지역별 누적 확진의 정도가 단계구분도로 표현되는 방식을 더 선호했으며, 전달하는 정보가 서로 다를 경우 서로 다른 그래프 유형을 결합해 정보를 전달하는 것이 효과적이라는 것을 알 수 있었다. 마지막으로 본 결과를 종합하여 전염병 데이터 기반의 대시보드 프로토타입을 제안했다. 오늘날 공공의 건강은 세계적인 이슈이며, 따라서 많은 연구진이 유행병에 관한 예방과 건강증진을 위해 노력하고 있다. 이러한 맥락에서, 본 연구는 전염병 데이터 시각화의 사용자 경험 향상을 위한 디자인 전략 연구의 첫 단계라 할 수 있다. 이에 본 연구가 전염병 데이터의 시각화를 위한 기초 자료로써 활용되기를 기대한다.
더보기This study was conducted with academic support from the Korea Research Foundation in 2020, and proposes a strategy to visualize disease data for user experience by organizing previous studies and analyzing the diagram and graph preferences of infectious disease data. The research method derived disease data visualization types based on previous studies and published literature, and conducted a survey of 80 people who are 20s to 60s from March 22nd to March 25th, 2021. The research results are as follows. The visualization of disease data shared the history of mankind and its trajectory. Even at the end of the 17th century, humans organized control areas by recording the epicenter and spread routes of infectious diseases on the map to defend and prevent epidemics. Websites such as interactive maps are being produced due to the development of computer communication and geographic information systems, but in fact, they are not much different from infectious disease maps produced centuries ago. Nevertheless, in terms of data visualization, users preferred map-oriented expressions to graph-oriented COVID-19 on the web-page. In addition, when two or three graphs were repeated on a same page, or more than two information pieces were combined within one graph, users complained due to the information overload. For example, if both cumulative and daily confirmed cases were presented as numbers, two numbers were wanted to be displayed separately or designed as one information. They also want to check specific situation about their residences at first. In particular, rather than emphasizing the number of daily confirmed cases by region, the degree of cumulative confirmed cases by region was more preferred to be expressed in stages, and it was effective to combine different visual elements to deliver information. Finally, a dashboard prototype based on infectious disease data was proposed by synthesizing these results. Today, public health is a global issue, so many researchers are working to prevent epidemics and promote health. In this context, this study can be said to be the first step in researching design strategies to improve the user experience of visualizing infectious disease data. Therefore, it is expected that this journal will be used as basic research for visualizing infectious disease data.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2007-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2006-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2004-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.6 | 0.6 | 0.54 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.52 | 0.5 | 0.732 | 0.06 |
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