KCI등재
전염병 데이터시각화에 관한 연대기별 고찰
저자
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학술지명
권호사항
발행연도
2020
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
19-33(15쪽)
KCI 피인용횟수
0
제공처
본 연구는 (재)한국연구재단의 지원을 받은 ‘전염병 데이터 기반의 지리공간 시각화 전략 연구’의 초기연구로써 다음의 목적을 갖는다. 지도 기반의 전염병 데이터시각화의 과거 사례들을 통해 질병데이터가 어떻게 시각화됐는지를 통찰한다. 연구방법은 선행연구와 문헌 및 웹사이트 등을 통해 약 50여 개의 질병데이터 지도 사례를 수집하여 분석하였다. 다만 본 연구를 위한 질병 데이터시각화 사례는 서구권 자료로 한정한다. 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 질병데이터에 관한 디자인 관점의 선행연구는 이제 시작단계이다. 따라서 질병데이터 시각화 역시 사용자 경험을 고려한 디자인적 연구가 필요하다. 둘째, 코로나19를 겪으며 세계 각국은 전염병의 추이를 확인할 수 있는 대시보드를 제작 및 운영하고 있다. 이들 대부분은 지도와 함께 그래프, 숫자, 테이블 등과 같은 인터랙티브 콘텐츠들과 통합적으로 구성되어 있으며, 이는 과거의 질병 지도로부터 많은 영향을 받은 것이다. 셋째, 17세기 말 ‘아리에타 질병 지도(1691)’를 통해 감염지역이 삽화와 선, 그리고 이니셜 등이 활용되어 구분되었다는 사실을 알 수 있었다. 이후 18세기 말부터는 황열병에 대한 지리적 표현으로 발생지와 사망자 위치, 그리고 오염구역을 표현하며, 전염병에 대한 역학적 조사가 시작되었다. 19세기 들어, 통계학의 발현으로 질병데이터의 시각화 연구가 활발히 진행되었으며, 이는 현대적 질병데이터 대시보드의 시각적 초석이 되었다고 할 수 있다. 이후 컴퓨터의 등장으로 인한 질병 지도의 표현은 GIS 기술과 기반을 같이 하며, 동적 구현 및 상호작용이 가능했기 때문에 사용자가 지도를 확대 및 축소하거나, 위치를 이동, 자세한 정보를 개별적으로 파악할 수 있게 되었다. 질병데이터 시각화의 궁극적인 목적은 전염병의 확산을 막는 것이며, 이러한 시각적 자료를 통해 우리는 미래를 예측하고 또 예방할 수 있다. 본 연구는 디지털기기 등장 이전의 사례들을 중점적으로 언급하였으며, 이에 향후 질병 중심 데이터시각화의 기초 자료로써 활용되기를 기대한다.
더보기This study is an early study of ‘a strategy for visualizing geographical space based on infectious disease data’ supported by the Korea Research Foundation and has the following purposes. Past cases of map-based epidemic data visualization provide insight into how disease data has been visualized. The research method collected and analyzed about 50 cases of disease data mapping through prior research and literature and websites. However, the case of visualizing disease data for this study is limited to Western data. The results of the study are as follows. First, prior research of design perspective on disease data is now in the beginning stage. Therefore, visualizing disease data also requires design research considering user experience. Second, after suffering from Covid-19, countries around the world are producing and operating dashboards to check the trend of infectious disease. Most of these are integrated with interactive content such as graph, numbers, tables, etc. along with maps, which have been heavily influenced by past disease maps. Third, the “Arieta Disease Map (1691)” at the end of the 17th century showed that the infected areas were distinguished by the use of illustrations, lines, and initials. Later, from the end of the 18th century, the geographical expression of yellow fever, expressed the location of the outbreak, the location of the dead, and the contaminated zone, and the epidemiological investigation of the infectious disease began. In the 19th century, the emergence of statistics led to the active study of visualization of disease data, which became the visual cornerstone of modern disease data dashboard. Since then, the presentation of disease maps due to the advent of computers has been based on GIS technology, and dynamic implementation and interaction have enabled users to zoom in and out on the map, shift locations, and get detailed information individually. The ultimate purpose of disease data visualization is to prevent the spread of infectious disease, and through these visual data we can predict and prevent the future. This study focused on the cases before the appearance of digital devices, and it is expected to be used as a basis for disease data visualization in the future.
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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