빅데이터와 함께 등장한 학문이 데이터 사이언스(Data Science, 데이터과학)이며 데이터에서 정보(Information)와 지식(Knowledge)을 만들어내는 데이터를 연구하는 학문이다. 데이터 사이언스를 활용한 산출물은 데이터, 코드, 시각화 (Visualization) 결과, 추천, 디지털 서비스 등이며 이들은 서로 상호 작용하며 지속적으로 발전하게 된다. 정보 시각화란 사용자에게 더 효율적으로 정보를 전달하기 위하여 그래픽 요소를 활용하여 데이터가 정보로서 의미가 생성되도록 형상화하는 것을 뜻한다. 자크 버틴(Jacques Bertin)은 그래픽 요소의 활용을 통해 수치적(양적) 데이터 간의 비교나 순서, 비율의 관계 등 복잡한 의미구조를 쉽게 전환할 수 있는 가장 효율적인 표현의 수단이 될 수 있기 때문에 정보를 시각적으로 지각하고 이해하는데 도움을 줄 수 있다고 했다. 사례 연구를 통해 정보 시각화를 위한 그래픽 요소는 단일 요소로 사용되는 것이 아니라 복합요소로 사용되며 특히 시각적 질감을 표현하기 위해서는 투명도와 채도가 유용한 요소로 사용되고 있음을 확인하였다. 본 연구는 정보 시각화의 개선 전후 사례 등을 바탕으로 데이터 사이어스 기반의 정보 시각화의 특성과 그래픽 요소를 중심으로 연구하였으나 향후 정보 시각화에서 형태에 대한 은유적 표현 및 은유적 표현을 위한 조형의 원리에 대한 연구가 필요하다.

The science that emerged with big data is data science, and it is the study of data that creates information and knowledge from data. The products using data science are data, code, visualization results, recommendations, digital services, etc., and they interact with each other and continuously develop. Information visualization means to shape data so that meaning is generated as information by using graphic elements to more effectively convey information to users. Because Jacques Bertin can be used as the most efficient means of expression that can easily convert complex semantic structures such as comparisons between numerical (quantitative) data and relationships between sequences and ratios through the use of graphic elements. He said that it can help you to perceive and understand. Through the case study, it was confirmed that the graphic elements for information visualization are not used as a single element but as a composite element, and in particular, transparency and saturation are used as useful elements to express visual texture.This study focused on the characteristics and graphic elements of data visualization based on data science based on examples before and after improvement of information visualization, but in the future information visualization, on the principles of formative representation for metaphorical expression and metaphorical expression Research is needed.

Abstract
국문요약
1. 서론
2. 이론적 배경 및 고찰
3. 데이터 사이언스를 활용한 정보시각화 사례 연구
4. 결론
참고문헌

• 윤지현(한성대학교 평생교육대학원) | YOON JI HYUN
• 조진경(단국대학교 커뮤니케이션디자인과) | Cho Jin Kyoung