본 논문의 주된 연구목적은 인구이동 플로의 지리적 시각화를 위한 개념적 명료화를 수행하고, 그것에 의거해 우리나라 인구이동 데이터를 사례로 다양한 주제도의 예시를 제공하는 것이다. 공간적 스케일 개념에 대한 심도 깊은 논의를 바탕으로 인구이동 연구를 위한 공간적 프레임워크가 제시되었다. 인구이동 관련 측도들의 다양성이 측도의 성격과 측도의 공간적 스케일이 라는 두 축에 의거한 유형 분류 체계를 통해 제시되었다. 측도의 다양한 성격을 세 가지 주요 주제도 유형(도형표현도, 코로플레스맵, 유선도)과 결합하는 원리가 제시되었다. 우리나라 2020년 시군구 단위 인구이동 플로 데이터에 대해 세 가지 지역 스케일별로 주제도 제작의 사례가 제공되었다. 지역별 수준에서는 순이동과 순이동률에 대한 일종의 이변량 도형표현도, 인구이동 영향력에 대한 코로플레스맵, 자족도에 대한 코로플레스맵이 제시되었다. 지역-특수적 수준에서는 행-표준화 지도와 열-표준화 지도가 도형표현도와 단계구분도의 형태로 제시되었다. 지역간 수준에서는 스트림 영향력 지도와 탁월류 분석 지도가 유선도 형태로 제시되었다. 본 연구는 단순한 시각화를 넘어 인구이동 플로 데이터에 대한 탐색적 공간데이터 분석을 진작한다는 측면에서 의의가 있는 것으로 평가된다.

감염병의 전파는 환자와의 접촉이 중요한 전파 경로이기 때문에 개인 차원에서의 활동 정보는 감염 위험성을 파악하는데 중요한 지표로 활용될 수 있다. 이 연구는 코로나바이러스감염증-19 (COVID-19) 확진자의 이동 특성을 파악하는 방안을 제시하는 것이 목적이다. 이를 위해서 시간지리학 개념을 적용한 지리적 시각화 프로토타입 환경을 구축하여 서울시의 코로나 확진자 이동경 로 데이터를 분석하였다. 지리적 시각화 프로토타입에서는 코로나바이러스감염증-19 확진자의 시간대별 방문 장소를 3차원 경로로 시각화하였다. 또한 방문장소별 방문시간과 체류시간은 정거장 개념을 반영한 원통으로 표현하여 확진자별 방문 장소의 중복 여부를 파악할 수 있었다. 이 연구에서 제안하는 시각화 방법은 다음과 같이 활용될 수 있다. 첫째, COVID-19 확진자 이동 자료의 시공간적 범위와 특성을 동시에 시각화함으로써 시공간적 이동 특성을 분석할 수 있다. 둘째, COVID-19 확진자 이동경로에 있는 정거장 시각화를 통해서 확진자 접촉가능 장소를 파악할 수 있다.

플로우 데이터는 지역간 공간적 상호작용이나 상호작용에 따른 공간 조직의 형성과 변화 등을 분석하고 이해하는데 중요한 자료로 활용되고 있다. 플로우 데이터에 대한 전통적인 지도학적 시각화 방법으로 널리 사용되고 있는 유선도는 복잡하고 많은 유선의 표현에 따른 낮은 가독성이나 중첩성 등이 한계로 지적되고 있다. 이에 본 연구는 최근 비공간적 데이터 뿐 아니라 공간 데이터의 새로운 재현 방법으로 각광받고 있는 정보 시각화 도구에 주목하여, 플로우 데이터의 지리적 시각화 기법으로서 정보 시각화 도구의 적용가능성을 탐색하고 각 기법에 대한 유용성을 체계적으로 평가하고자 한다. 이를 위해 자바스크립트 기반의 데이터 시각화 라이브러리인 D3.js의 강제 유향 그래프, 코드 다이어그램, 위계적 엣지 번들링, 생키 다이어그램, 시간 거리 그래프를 활용하였으며, 실제 고속 철도 운행 플로우에 대한 다양한 시각화 사례를 실제로 개발하여 보여주고 있다. 사례 분석 결과, 각 정보 시각화 기법은 전통적인 유선도가 갖는 한계들을 효과적으로 극복할 수 있으며, 플로우 데이터에 대한 대안적인 시각화 기법으로 유용하다는 것을 확인할 수 있었다. 또한 이를 통해 본 연구는 플로우 데이터의 지리적 시각화 분야에 유용한 가이드라인을 제공할 수 있고, 지리학, 지도학 및 공간 정보 분야에서 공간 정보의 매핑과 시각화 방법에 대한 인식적 변화를 가져올 것으로 기대한다.

막대나 히스토그램과 같은 그래픽 요소는 통계자료의 탐색적 분석을 위한 정보 시각화 도구로 자주 활용되어왔다. 이에 비해단계구분도나 유선도와 같은 전통적 주제도는 지리참조된 통계자료의 공간 분포 및 패턴 분석을 위한 유용한 시각화 기법으로 인식되었다. 그러나 통계학 분야에서 최근 제안된 연결형 마이크로맵은 공간통계자료의 탐색적 분석을 위한 효과적인 시각화 도구로서 많은 관심을 받고 있다. 이에 본 연구는 서울특별시 자치구를 대상으로 생산된 공간통계자료를 시각화할 수 있는 연결형 마이크로맵을 R 프로그래밍 언어를 이용하여 구현하여 제시하였다. 그리고 본 연구는 기존 주제도와 차별적인 연결형 마이크로맵의 특징을 고찰하였다. 연결형 마이크로맵은 전통적 주제도의 한계를 해결하고 정보 손실을 최소화할 수 있는 효과적인 시각화 기법으로서 그 활용도가 높아질 것으로 기대된다.

최근 GIS는 특정 소프트웨어를 사용하던 환경에서 오픈소스 환경으로 변화하고 있다. 특히 포털사이트의 지도 API는 인터넷 연결만 가능하다면 누구나 사용할 수 있기 때문에 널리 활용되고 있다. 지도API는 단순히 매쉬업(mash-up)하여 사용하는 사례가 많았으나, 최근 다양한 시각화 기능을 제공하는 방향으로 발전하면서 데이터를 분석할 수 있는 가능성이 제기되고 있다. 본 연구는 구글API를 이용하여 공공데이터를 지리적으로 시각화하는 방법을 모색하고자 한다. 이를 위하여 서울시 1인가구를 주제로 관련 공공데이터를 수집하고 구글의 맵, 차트, 퓨전테이블 API를 이용하여 지리적 시각화를 웹에서 구현하였다. 본 연구는 오픈 API를 활용하여 매쉬업에 그치지 않고 데이터를 지리적으로 시각화하고 탐색적으로 데이터의 의미를 찾아보는 탐색적 데이터 분석이 가능하도록 하였다는 점에서 의의가 있다. 오픈 API와 클라우드 환경을 이용한 데이터의 지리적 시각화는 일반 대중이나 컴퓨터 환경이 좋지 않은 학교 등에서 공공데이터를 활용할 수 있는 방안을 제시하였다는 점에서 의미를 지닌다.

기후 자료를 정확히 분석하고 미래 환경을 예측하기 위해서는 이들 자료에 대한 검증과 품질 관리 과정이 필요하다. 본 연구에서는 우리나라에서 구축한 기후 자료의 품질을 효과적으로 관리하기 위하여, 기후 자료의 시각화 도구를 개발하고, 이를 이용한 품질 관리 방안을 제시하였다. 본 연구에서 개발한 HTML5 기반의 시각화 도구를 이용하여, 인터넷 환경에서 다수의 전문가들이 효과적으로 기후 자료를 관리할 수 있게 되었다. 기후자료의 시각화 도구를 활용하여 기후자료의 품질 관리 업무에 적용한 결과, 다양한 종류의 품질 관리 검사를 효과적으로 수행할 수 있었다. 본 연구의 결과는 향후 기상청의 기후 자료 품질 관리 업무에 활용될 수 있을 것으로 예상된다.

FOSS(free and open source software)는 라이선스의 제약 없이 자유롭게 소스코드를 재사용하거나 수정 및 배포할 수 있는 소프트웨어로서, 정보시스템 구축의 새로운 대안으로 자리잡아가고 있다. 최근 GIS의 컴퓨팅 환경이 웹으로 확장되면서 FOSS를 활용하여 공간데이터를 공유하거나 시각화하기 위한 시도들이 이루어지고 있다. 기존의 연구들을 통해 볼 때, 웹GIS에서 FOSS 애플리케이션들은 환경 및 생태 정보 제공을 위한 지도서비스가 주를 이루며 분석지향적인 사례는 매우 드물다. 또한 공간 DBMS(database management system), GIS툴, 통계패키지 등의 FOSS가 개별적으로 웹GIS에 활용되어 왔으나, 개방성과 재사용성이 우수한 이들 FOSS를 커플링(coupling)하면 공간자료의 공유, 시각화에서 더 나아가 공간데이터의 통계분석을 지원하는 웹GIS가 구축 가능할 것이다. 이에 본 연구에서는 웹 환경에서 DBMS, GIS툴 및 통계패키지를 커플링하는 브로커리지(brokerage) 모듈을 개발하고, 이를 이용하여 공간자료의 저장, 질의, 처리 및 통계분석을 수행하며 그 결과를 시각화하는 FOSS 기반의 웹GIS 프레임워크를 제시하고자 한다. 공간 DBMS로는 래스터와 벡터가 모두 지원되는 PostGIS을 이용하였고, 공간데이터 프로세싱에는 GRASS, 통계분석에는 R, 시각화를 위한 지오브라우저로는 Google Maps와 Google Earth를 사용하였다. 이러한 FOSS들의 커플링을 위한 브로커리지 모듈은 운영체제 독립적인 Java 언어로 구현되었으며, API(application programming interface)를 통해 JSP(Java Server Pages)에서 참조하여 웹 인터페이스를 구성하도록 하였다. 본 시스템에 대한 테스트에서는, 남한지역의 NDVI(normalized difference vegetation index)와 환경요소 간의 회귀분석을 수행하는 프로토타입을 통해 공간데이터의 공유, 프로세싱, 시각화, 분석에 있어서의 가용성이 검토되었다.