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DX·AI
IoT 데이터 시각화 ⑴ – 정의와 프로세스
2026년 01월 13일

[ 연재 포스팅 ] 

NeoIDM 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 


Rapid-IoT의 IoT 데이터 시각화 – 정의와 프로세스 


들어가며


우리는 다양한 분야에서 빠르게 변화하고 발전하는 기술들을 알아가기 위해서 트렌드 관련 서적을 사고 또  최신 이슈를 찾아보며 트렌드를  쫓는 시대에 살아가고 있습니다. 또한 이런 기술들이 발전되면서 사회 전반에 많은 부분에서 수집되는 데이터들이 점점 더 그 양이 많아지고 있습니다. 그래서 데이터가 마치 석유에 비유까지 되는 시대에 산다고도 표현을 합니다. 저희 IoT 플랫폼인 Rapid-IoT도 사회 전반에 데이터를 수집하는데 많은 기여를 하고 있습니다. 이번에 알아 볼 것은 많이 수집한 데이터 시각화에 대한 이야기를 하려고 합니다. 


데이터 시각화 (Data Visualization) 정의


​데이터 시각화는 정의는 찾아보면 다음과 같습니다.

"인지를 증폭시키기 위해 인간의 시지각 능력을 이용하는 데이터의 표현과 설명 방식"

the representation and presentation of data that exploits our visual perception abilities in order to amplify cognition

한국 데이터 진흥원, 2017년도 데이터 산업 백서, p.272


좀 쉬운 단어로 요약하게 되면 아래와 같이 요약할 수 있습니다.


"광범위하게 분산된 방대한 양의 데이터를 분석해 한눈에 볼 수 있도록 도표나 차트 등으로 정리하는 것"

이지선, 빅데이터를 위한 데이터 시각화, p.5


이런 데이터 시각화를 통해서 우리는 세가지에 효과를 얻을 수 있습니다.


데이터 시각화 (Data Visualization) 효과


1.     정보로부터 정보를 습득하는 시간을 절감하고 즉각적인 상황 판단이 가능

2.     정보를 습득하는 사람들의 흥미를 유발하고 정보의 빠른 확산을 촉진

3.     정보를 기억하는데 도움


데이터 시각화에 대한 정의를 보면, 결국 데이터는 사람에게 정보를 주기 위한 기본이며, 데이터를 가공하여 정보를 만든 후 이를 바탕으로 사람들이 정보를 습득하기 위하여 시각화한 것이라는 것을 알게 됩니다. 그럼 사람은 시각을 통해서 정보를 습득하는데 이런 시각을 통해 이해하는 위계가 존재합니다. 


이를 좀 더 알아보려고 합니다.


시각적 이해의 위계


[그림 1]  데이비드 맥캔들레스가 그린 시각적 이해의 위계

/ 출처: 이지선, 빅데이터를 위한 데이터 시각화, p.6 (재인용)


1. 데이터

  - 연구나 조사 발견 수집의 결과에 일종으로 정보를 만들기 위한 원자재 같은 것
   - 정보로서의 가치가 부족하며 대상이 되더라도 디자인의 대상

2. 정보

- 그 자체만으로 의미를 가짐, 생산자와 사용자의 관점에 따라 다르게 전달
- 서로 다른 데이터 간의 관계와 일정한 패턴을 가시화시켜 정보를 보는 사람에게 데이터가 내포하는 의미를 전달
- 데이터가 정보로서 가치를 갖기 위해서는 조직화되고 변형되어 의미를 전달하기 위한 형태로 표현되어야 함

3. 지식

- 특정 영역에서 경험을 통해 정보를 통합한 형태, 고도의 논리적 상식, 정보의 상위 개념으로 모든 경험의 산물
- 경험을 통해 형성된 지식은 특정한 세부 사항만을 설명하는 것이 아니라 다양한 상황에서 적용할 수 있게 일반화 한 것
- 지식을 전달하는 가장 효과적인 방법은 이야기(Story)라고 할 수 있는데 좋은 스토리는 섬세한 디테일로 묘사되는 풍부함이 있고 경험을 제공하는 서사성과 다양한 해석이 허락되기 때문에 정보의 조직화에 스토리텔링 개념이 중요하게 적용

4. 지혜

- 고차원 방법으로 이상적인 패턴을 이해하는 정보의 최종 단계
- 특정 영역에서 경험에 의해 촉진되어 자기 컨텍스트를 갖게 될 때 지식이 되고 이런 지식은 자기 내면화가 되어 개인적 컨텍스트 안에 포함될 때 지혜가 됨
- 개인적 이해에 수준에 따라 결정됨으로 도달하기 어려운 단계이며 추상적이고 철학적인 단계

시각적 이해의 위계를 통해 정보 습득이 시각적으로 일어나는 단계에 대해서 알아보았습니다.

각 단계를 ​Rapid-IoT 기준으로 정리하자면 수 많은 IoT 기기들에서 수집하는 데이터는 그냥 데이터에 속한다고 볼 수 있으며, 수집된 데이터를 가지고 조직화하고 변형해서  관계를 알아보며 일정한 패턴을 가시화를 통해 정보를 만듭니다. 

예를 들어 미세먼지 정보를 수집한다고 했을 때, 수집되는 미세먼지 데이터들을 어떤 기준으로 평가를 내릴지 어떤 분포로 어떤 시간에 미세먼지양이 많이 나오는지 각 데이터를 조직화 하고 다양한 형태에 데이터들을 분석합니다.  이렇게 생성된 정보를 가지고 실제 모니터링 사용자의  요구사항을 기반으로 시각화 방법 및 알림이 필요한 부분들을 찾아서 설정을 합니다. 마지막으로 이러한 IoT 기기들에 알림 및 데이터 기반 정보들로 사용자가 현황 파악 및 조치에 대한 도움을 주는 역할을 하게 됩니다.

Rapid-IoT는 현재 많은 프로젝트에서 각 현장에서 작업자 및 사용자들에게 많은 도움을 주고 있습니다. 이제는 IoT기기들에서 수집된 데이터를 기반으로 만들어지는 정보! 이 정보의 시각화에 대해서 알아보도록 하겠습니다.

정보 시각화

사용자에게 보다 효율적으로 정보를 전달하기 위해 색채, 이미지, 문자 등의 그래픽 표현 요소를 사용하고 정보로서 의미가 되도록 하는 것입니다. 조직화된 정보를 사용자가 쉽게 이해할 수 있도록 그래픽 요소와 매핑을 통하여 시각적 구조로 만드는 작업을 말합니다. 시각적 구조는 아이콘, 다이어그램, 맵, 그래프 등과 같은 형식을 의미 합니다. 이렇게 만들어진 시각화된 정보는 다시 정보 전달 목적에 따라 정적, 동적, 상호작용적 방식으로 구분되어 사용자에 전달됩니다. 
각 사용자가 데이터로부터 정보를 제작하고 이를 통해 시각화를 후, 매체를 통해서 정보를 습득하는 단계 중 어떤 부분을 담당하는지 다음 그림을 통해서 확인해 보도록 하겠습니다.

[그림 2]  정보 시각화 범위
/ 출처: 오병근, 사용자 경험 중심의 정보디자인체계 연구, p.57 (재인용)

정보 시각화에 의미를 조금 개발에 포커스를 둔다면, “소프트웨어 시스템, 라이브러리, 데이터베이스에 코드의 라인들과 파일들 같은 비 수치 정보, 인터넷 네트웍 관계 등 큰 범위의 집합들에 대한 시각적 표현 방법의 학문 연구 영역” 이라고도 할 수 있습니다.

다음으로는 이런 정보 시각화보다 더 큰 개념이라고 할 수 있는 정보 디자인에 대해서 알아보도록 하겠습니다.

정보 디자인

앞서 이야기한 데이터에 시각화, 정보 시각화는 정보 디자인에 포함되는 내용이라고 할 수 있습니다. 정보 디자인은 정보가 사용자에게 의미와 가치를 주도록 내용을 잘 조직화하고 이해하기 쉽도록 사용자 중심적이며 효율적인 디자인이라고 할 수 있습니다. 정보 디자인에 과정으로는 데이터를 의미 있게 조직하는 의미 만들기, 조직화된 정보들이 잘 이해될 수 있도록 사용자에 맥락을 고려해서 형태 만들기(시각화), 사용자에 다른 감각들을 통하여 정보와 상호작용을 통해서 내용을 전달하는 방법을 디자인 하는 것입니다. 설명 속에 있었지만 정보 디자인에 개념도에 3개의 영역에 대해서 알아보도록 하겠습니다.


[그림 3]  정보 디자인의 개념도
/ 출처: 오병근, 사용자 경험 중심의 정보디자인체계 연구, p.37 (재인용)



의미 만들기

정보의 기초가 되는 데이터에 사용 목적에 맞는 메시지를 담아서 정보로서의 가치를 부여하는 것입니다.

형태 만들기

정보를 받아들이는 시각과 청각을 중심으로 촉각, 미각, 후각의 감각 기관에 호소할 방법을 찾는 것입니다.

컨텍스트 만들기

사용자에 컨텍스트(Context)을 파악하고 이를 전체적으로 고려하여 정보가 분명히 이해되고 기억될 수 있게 하는 것입니다.

출처: 강성중, 오병근, 정보 디자인 교과서, 안그라픽스 2008, p.41~43


이 세 가지 영역이 유기적으로 연결되어 최종적으로 시각 인지할 수 있는 인포그래픽, 데이터 시각화 등 시각적인 결과물들로 사용자가 정보를 쉽게 받아들일 수 있도록 도와줍니다.

인포그래픽 같은 경우 인포메이션과 그래픽의 합성어로 중요한 정보를 한 장의 그래픽으로 표현해 이를 보는 사람들이 손쉽게 해당 정보를 이해할 수 있도록 만드는 그래픽 메시지라고 합니다. 정보를 구체적, 표면적, 실용적으로 전달한다는 점에서 일반적인 그림이나 사진과는 구별되며 복잡한 정보를 빠르고 명확하게 설명해야하는 기호, 지도, 기술 문서 등에서 이용됩니다. 가장 쉽게 이해하는 방법은 지하철 노선도가 있습니다.

자료를 정리하면서 우리가 편하게 생각한 그래프나 도표 등 많은 정리된 정보들은 데이터 시각화를 통해서 만들어지는 것을 보았을 때 많은 이론들에 기반으로 만들어진 결정체와 같다는 느낌이 많이 들었습니다

그렇다면 정보 디자인은 어떤 프로세스를 거쳐서 생성되는지 알아 보겠습니다.


정보 디자인 프로세스

다음은 정보 디자인 프로세스를 순서대로 한 장에 그림으로 표현하였습니다.

[그림 4]  정보 디자인 10단계 프로세스

이지선, 빅데이터를 위한 데이터 시각화, p.23~34 (재인용)



해당 자료에서 가장 공감되었던 부분은 10번 항목입니다. 

Rapid-IoT로 프로젝트를 진행하면서 각 여러 센서들이 장착된 디바이스들에 많은 데이터들을 수집하였습니다. 이러한 데이터를 시각화하여 고객들에게 제시를 하였지만 각기 다른 방법으로 데이터를 읽고 있었습니다. 그로 인해서 많은 부분 수정이 이루어진 내역이 많았습니다. 
​
그만큼 Rapid-IoT는 모든 사용자가 만족할 때까지 시각화 부분에 있어서 많은 노력을 기울이고 있습니다. 많은 IoT 기기를 통해서 데이터를 수집하시고 이럴 바탕으로 다양한 방법으로 시각화 하고 싶으신가요?

망설이지 마시고 Rapid-IoT를 선택하시기 바랍니다. 

다음 시간에는 이런 이론적인 데이터 시각화에 기반으로 어떤 시각화 방법들이 있는지 확인하고 어떤 데이터들을 이용할 수 있는지 좀 더 세밀하게 알아보도록 하겠습니다.



- 출처 -

한국 데이터 진흥원, 2017년도 데이터 산업 백서: https://www.kdata.or.kr/info/info_02.html?pubyear=2017

이지선, 빅데이터를 위한 데이터 시각화: https://www.slideshare.net/neofuture/sds-n2?qid=0bfb1f70-0a8a-47ee-a013-3cd291ca13d0&v=&b=&from_search=11

오병근, 사용자 경험 중심의 정보디자인체계 연구: https://www.adic.or.kr/lit/paper/download.xhr?objectType=LP&objectUkey=718&fileName=718.pdf

채명희, [KT 채명희 부장] 빅데이터의 복잡한 정보를 효과적으로 표현하는 데이터 시각화(2): https://m.blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=2011topcit&logNo=220851621197&proxyReferer=https%3A%2F%2Fwww.google.com%2F

강성중, 오병근, 정보 디자인 교과서, 안그라픽스 2008: https://infovis.tistory.com/40