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시각화 (그래픽)

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목차

1. 개요

시각화는 정보를 시각적으로 표현하여 아이디어를 전달하는 것을 의미하며, 과학적, 정보, 교육, 지식, 제품, 비주얼 커뮤니케이션, 시각적 분석 등 다양한 종류가 있다. 시각화는 데이터 분석, 지식 전달, 제품 개발 등 여러 분야에서 활용되며, 표, 그래프, 지도, 순서도 등 다양한 기법이 사용된다. 대화형 시각화는 사용자가 정보를 그래픽으로 표현하고 조작할 수 있도록 하는 기술로, 가상 현실 및 협업 시각화 등의 예시가 있다.

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시각화 (그래픽)

2. 역사

시각화의 역사는 정보를 효과적으로 전달하기 위한 다양한 방법들이 개발되고 발전해 온 과정을 보여준다.

프톨레마이오스 세계 지도. 프톨레마이오스의 ''지리학''(서기 150년경)에서 재구성되었으며, "세리카"와 "시나이"(중국)가 "타프로바네"(스리랑카, 과대 표시) 섬과 "아우레아 케르소네수스"(동남아시아 반도) 너머 극동에 표시되어 있다.


샤를 조제프 미나르의 나폴레옹의 러시아 원정에 대한 정보 그래픽


시각화는 지도, 과학적 그림, 데이터 플롯 등에 천 년 이상 사용되어 왔다. 지도 제작의 예로는 프톨레마이오스의 지리학(서기 2세기), 1137년 중국 지도, 샤를 조제프 미나르가 1861년에 그린 나폴레옹의 러시아 원정 지도가 있다. 이러한 이미지를 고안하면서 배운 개념들은 컴퓨터 시각화에 직접적으로 이어졌다. 에드워드 터프티는 이러한 원리들을 설명하는 세 권의 책을 저술했다.[1][2][3]

컴퓨터 그래픽스는 초기부터 과학적 문제 연구에 활용되었으나, 초기에는 성능 부족으로 유용성이 제한적이었다. 1987년 "Visualization in Scientific Computing"이라는 Computer Graphics 특별호가 출판되면서 시각화에 대한 관심이 크게 증가했다.[4] 이후 IEEE 컴퓨터 학회와 ACM SIGGRAPH가 공동 후원하는 여러 회의와 워크숍이 개최되어 볼륨 시각화와 같은 특정 분야의 연구가 활발히 진행되었다.

텔레비전 기상 예보에서 기상 데이터를 표현하기 위해 제작된 디지털 애니메이션은 많은 사람들에게 익숙하다. 또한 텔레비전은 도로 또는 항공기 사고를 컴퓨터로 재구성한 영상이나, 실제 우주선이 다른 행성에서 활동하는 모습을 보여주는 컴퓨터 생성 이미지 등을 통해 과학적 시각화를 제공한다. 교육용 애니메이션이나 타임라인과 같은 동적 형태의 시각화는 시간 변화에 따른 시스템 학습을 향상시킬 수 있다.

대화형 시각화와 애니메이션의 구별 외에도, 추상적 시각화와 모델 기반 시각화로 분류할 수 있다. 추상적 시각화는 2D 또는 3D에서 완전히 개념적인 구조물을 보여주며, 생성된 모양은 완전히 임의적이다. 모델 기반 시각화는 실제 또는 디지털 방식으로 구성된 현실의 이미지에 데이터 오버레이를 배치하거나 과학적 데이터에서 직접 실제 객체를 디지털 방식으로 구성한다.

과학적 시각화는 일반적으로 전문 소프트웨어로 수행되지만, 오픈 소스 소프트웨어로 출시된 경우도 있으며, 이는 대학에서 시작된 경우가 많다. 또한 과학적 시각화 도구에 대한 많은 독점 소프트웨어 패키지도 있다. 시각화 구축을 위한 모델 및 프레임워크에는 AVS, IRIS Explorer 및 VTK 툴킷과 같은 시스템에서 대중화된 데이터 흐름 모델과 시각화용 스프레드시트 및 이미지용 스프레드시트와 같은 스프레드시트 시스템의 데이터 상태 모델이 포함된다.

가시화에는 방법과 방법론에 대한 연구가 있다. 등치선 표시, 벡터 표시, 그래프 표시 등 기본적인 표시법의 응용 전개나 가시화되는 대상에 의존하거나 대상에 적합한 가시화 기법의 제안 등이다. 주성분 분석, 다차원 척도 구성법, 자기 조직화 맵 등은 인간이 직접 "볼" 수 없는 고차원 공간상에 분포하는 데이터를 "볼" 수 있는 2차원 공간(＝평면)상에 사상하는 가시화 기법의 예이다.

유사한 개념으로는

  • 가청화 - "들을" 수 있도록 하는 것
  • 가촉화 - "만질" 수 있도록 하는 것

등이 있다.

  • 가동화 - 정지 화상이 아닌 동영상에 의한 가시화
  • 가취화 - 후각에 호소
  • 가미화 - 미각에 호소
  • 오감화 - 오감 전체를 사용

등도 제창되고 있지만, 일반적이라고는 할 수 없다.

2. 1. 고대 및 중세

정보를 제시하기 위해 시각화를 사용하는 것은 새로운 현상이 아니다. 이는 천 년 이상 지도, 과학적 그림 및 데이터 플롯에 사용되어 왔다. 지도 제작의 예로는 프톨레마이오스의 지리학 (서기 2세기), 1137년 중국 지도가 있다.

2. 2. 근대



정보를 제시하기 위해 시각화를 사용하는 것은 새로운 현상이 아니다. 이는 천 년 이상 지도, 과학적 그림 및 데이터 플롯에 사용되어 왔다. 지도 제작의 예로는 프톨레마이오스의 지리학 (서기 2세기), 1137년 중국 지도, 샤를 조제프 미나르가 1861년에 그린 나폴레옹의 러시아 원정 지도가 있다. 이러한 이미지를 고안하면서 배운 대부분의 개념은 컴퓨터 시각화에 직접적으로 이어진다. 에드워드 터프티는 이러한 원리들을 설명하는 세 권의 책을 저술했다.[13][14][15]

2. 3. 현대

컴퓨터 그래픽스는 초기부터 과학적 문제 연구에 활용되었으나, 초기에는 성능 부족으로 그 유용성이 제한적이었다. 1987년 "Visualization in Scientific Computing"이라는 Computer Graphics 특별호가 출판되면서 시각화에 대한 관심이 크게 증가했다.[16] 이후 IEEE Computer Society와 ACM SIGGRAPH가 공동 후원하는 여러 회의와 워크숍이 개최되어, 볼륨 시각화와 같은 특정 분야의 연구가 활발히 진행되었다.

대부분의 사람들은 텔레비전 기상 예보에서 기상 데이터를 표현하기 위해 제작된 디지털 애니메이션에 익숙하다. 또한 텔레비전은 도로 또는 항공기 사고를 컴퓨터로 재구성한 영상이나, 실제 우주선이 다른 행성에서 활동하는 모습을 보여주는 컴퓨터 생성 이미지 등을 통해 과학적 시각화를 제공한다. 교육용 애니메이션이나 타임라인과 같은 동적 형태의 시각화는 시간 변화에 따른 시스템 학습을 향상시킬 수 있다.

3. 시각화의 종류

시각화는 표현 대상, 목적, 기술 등에 따라 다양하게 분류할 수 있다.


  • 가시화의 종류
  • 등치선 표시, 벡터 표시, 그래프 표시 등 기본적인 표시법을 응용하거나, 가시화되는 대상에 맞는 기법을 제안한다.
  • 주성분 분석, 다차원 척도 구성법, 자기 조직화 맵 등은 인간이 직접 볼 수 없는 고차원 공간에 분포하는 데이터를 2차원 평면에 사상하는 기법이다.

  • 유사 개념
  • 가청화: "들을" 수 있도록 하는 것
  • 가촉화: "만질" 수 있도록 하는 것
  • 가동화: 정지 화상이 아닌 동영상에 의한 가시화
  • 가취화: 후각에 호소
  • 가미화: 미각에 호소
  • 오감화: 오감 전체를 사용

3. 1. 과학적 시각화

과학적 시각화는 주로 과학적 데이터를 시각적으로 표현하여, 데이터의 패턴, 추세, 관계 등을 파악하고 분석하는 데 사용된다.

정보를 제시하기 위해 시각화를 사용하는 것은 새로운 현상이 아니다. 이는 천 년 이상 지도, 과학적 그림 및 데이터 플롯에 사용되어 왔다. 지도 제작의 예로는 프톨레마이오스의 지리학 (서기 2세기), 1137년의 중국 지도, 미나르가 1세기 반 전에 나폴레옹의 러시아 침공을 그린 지도 (1861)가 있다. 이러한 이미지를 고안하면서 배우는 대부분의 개념은 컴퓨터 시각화로 직접적으로 이어진다. 에드워드 터프티는 이러한 원리들을 설명하는 세 권의 책을 저술했다.[13][14][15]

컴퓨터 그래픽스는 처음부터 과학적 문제를 연구하는 데 사용되었다. 그러나 초창기에는 그래픽 성능 부족으로 인해 유용성이 제한되는 경우가 많았다. 시각화에 대한 최근의 강조는 1987년 ''Computer Graphics''의 특별호인 ''Visualization in Scientific Computing''의 출판과 함께 시작되었다.[16] 그 이후, IEEE 컴퓨터 학회와 ACM SIGGRAPH가 공동 후원하는 일반적인 주제와 분야의 특별 영역, 예를 들어 볼륨 시각화에 전념하는 여러 컨퍼런스와 워크숍이 열렸다.

대부분의 사람들은 텔레비전의 기상 예보 중에 제시되는 기상학적 데이터를 보여주기 위해 제작된 디지털 애니메이션에 익숙하지만, 이러한 현실 모델과 해당 프로그램에서도 보여지는 위성 사진을 구별할 수 있는 사람은 거의 없다. 텔레비전은 또한 도로 또는 항공기 사고의 컴퓨터로 그려지고 애니메이션으로 재구성된 모습을 보여줄 때 과학적 시각화를 제공한다. 과학적 시각화의 가장 인기 있는 예 중 일부는 지구 너머, 또는 다른 행성에서 실제 우주선의 활동을 보여주는 컴퓨터 생성 이미지이다. 교육용 애니메이션이나 타임라인과 같은 시각화의 동적 형태는 시간이 지남에 따라 변화하는 시스템에 대한 학습을 향상시킬 가능성이 있다.

대화형 시각화와 애니메이션의 구별 외에도, 가장 유용한 분류는 아마도 추상적이고 모델 기반의 과학적 시각화 사이일 것이다. 추상적 시각화는 2D 또는 3D에서 완전히 개념적인 구조물을 보여준다. 이러한 생성된 모양은 완전히 임의적이다. 모델 기반 시각화는 실제 또는 디지털 방식으로 구성된 현실의 이미지에 데이터 오버레이를 배치하거나 과학적 데이터에서 직접 실제 객체를 디지털 방식으로 구성한다.

과학적 시각화는 일반적으로 전문 소프트웨어로 수행되지만, 몇 가지 예외가 아래에 언급되어 있다. 이러한 전문 프로그램 중 일부는 오픈 소스 소프트웨어로 출시되었으며, 소프트웨어 도구를 공유하고 소스 코드에 대한 액세스를 제공하는 것이 일반적인 학문적 환경인 대학에서 시작된 경우가 많다. 또한 과학적 시각화 도구에 대한 많은 독점 소프트웨어 패키지도 있다.

시각화 구축을 위한 모델 및 프레임워크에는 AVS, IRIS Explorer 및 VTK 툴킷과 같은 시스템에서 대중화된 데이터 흐름 모델과 시각화용 스프레드시트 및 이미지용 스프레드시트와 같은 스프레드시트 시스템의 데이터 상태 모델이 포함된다.

컴퓨터 과학의 한 분야로서, 과학적 시각화는 인지, 가설 구축, 추론을 강화하기 위해 추상적인 데이터의 대화형 감각 표현, 일반적으로 시각적 표현을 사용하는 것이다.

과학적 시각화는 암묵적 또는 명시적인 기하학적 구조를 가진 시뮬레이션 또는 실험에서 얻은 데이터를 변환, 선택 또는 표현하여 데이터의 탐색, 분석 및 이해를 가능하게 한다. 과학적 시각화는 주로 그래픽 및 애니메이션 기술을 사용하여 고차원 데이터의 표현에 중점을 둔다.[17][18] 이것은 시각화의 매우 중요한 부분이며, 실험과 현상의 시각화가 과학 자체만큼 오래되었기 때문에 아마도 최초의 시각화일 것이다. 과학적 시각화의 전통적인 영역은 유동 시각화, 의료 시각화, 천체 물리학 시각화, 화학 시각화이다. 과학 데이터를 시각화하는 데는 여러 가지 기술이 있으며, 등면 재구성과 직접 부피 렌더링이 더 일반적이다.

3. 2. 정보 시각화

정보 시각화는 컴퓨터 지원 도구를 사용하여 많은 양의 추상 데이터를 탐색하는 데 중점을 둔다. "정보 시각화"라는 용어는 원래 제록스 PARC의 사용자 인터페이스 연구 그룹에서 만들어졌으며, 조크 맥킨레이가 포함되었다.[19] 정보 시각화를 컴퓨터 프로그램에 실제로 적용하는 것은 탐색과 이해를 위한 인간의 상호 작용을 용이하게 하는 형태로 추상 데이터를 선택, 변환 및 표현하는 것을 포함한다. 정보 시각화의 중요한 측면은 시각적 표현과 상호 작용의 역학이다. 강력한 기술을 통해 사용자는 실시간으로 시각화를 수정할 수 있으므로 해당 추상 데이터의 패턴 및 구조적 관계에 대한 비할 데 없는 인식을 제공한다.

3. 3. 교육 시각화

교육적 시각화는 시뮬레이션을 사용하여 어떤 대상의 이미지를 만들어 교육 효과를 높이는 방법이다. 원자 구조처럼 너무 작아서 일반적인 방법이나 값비싼 과학 장비 없이는 연구하기 어려운 대상을 가르칠 때 유용하다.[20]

시각적 표현을 통해 최소한 두 사람 사이에 지식을 전달하는 것은 컴퓨터 및 비컴퓨터 기반 시각화 방법을 상호 보완적으로 사용하여 지식 전달을 향상시키는 것을 목표로 한다.[21] 따라서 적절하게 설계된 시각화는 데이터 분석뿐만 아니라 지식 전달 과정에서도 중요한 부분이다.[22] 하이브리드 디자인을 사용하면 정보 밀도가 향상되지만 명확성이 떨어질 수 있으므로 지식 이전이 크게 향상될 수 있다. 예를 들어, 3D 스칼라 필드의 시각화는 필드 분포를 위한 등표면과 필드의 기울기에 대한 텍스처를 사용하여 구현될 수 있다. 이러한 시각적 형식의 예로는 스케치, 다이어그램, 이미지, 개체, 대화형 시각화, 정보 시각화 응용 프로그램 및 이야기에서와 같은 상상의 시각화가 있다. 정보 시각화는 새로운 통찰력을 도출하기 위해 컴퓨터 지원 도구를 사용하는 데 집중하는 반면, 지식 시각화는 그룹으로 통찰력을 전달하고 새로운 지식을 생성하는 데 중점을 둔다. 지식 시각화는 단순히 사실의 전달을 넘어 다양한 보완적인 시각화를 사용하여 통찰력, 경험, 태도, 가치, 기대, 관점, 의견 및 예측을 추가로 전달하는 것을 목표로 한다.

3. 4. 지식 시각화

지식 시각화는 여러 사람 간에 지식을 전달하기 위해 다양한 시각적 표현을 사용하며, 통찰, 경험, 관점 등을 전달하는 데 목표를 둔다.[8][9][10] 정보 시각화가 데이터 분석에 초점을 맞추는 반면, 지식 시각화는 통찰력 전달 및 새로운 지식 창출에 중점을 둔다는 점에서 차이가 있다.

지식 시각화는 단순한 사실 전달을 넘어, 다음과 같은 다양한 요소를 상호 보완적인 시각화를 통해 전달한다.

  • 통찰력
  • 경험
  • 태도
  • 가치
  • 기대
  • 관점
  • 의견
  • 예측


지식 시각화의 예시는 다음과 같다.

  • 스케치
  • 다이어그램
  • 이미지
  • 객체
  • 대화형 시각화
  • 정보 시각화 응용 프로그램
  • 이야기와 같은 가상의 시각화

3. 5. 제품 시각화

제품 시각화는 3D 모델, 기술 도면, 제조된 구성 요소 및 대규모 제품 어셈블리의 관련 문서를 보고 조작하기 위한 시각화 소프트웨어 기술을 포함한다.[23] 이는 제품 수명 주기 관리의 핵심 부분이다. 제품 시각화 소프트웨어는 일반적으로 실제로 제조되기 전에 제품을 볼 수 있도록 높은 수준의 사실감을 제공하며, 디자인 및 스타일링부터 영업, 마케팅까지 다양한 기능을 지원한다.

''기술 시각화''는 제품 개발의 중요한 측면이다. 원래 기술 도면은 수작업으로 작성되었지만, 고급 컴퓨터 그래픽스의 등장으로 제도판은 컴퓨터 지원 설계(CAD)로 대체되었다. CAD 도면 및 모델은 3D 모델링, 신속한 프로토타입 제작, 시뮬레이션과 같은 수작업 도면에 비해 몇 가지 장점이 있다. 3D 제품 시각화는 온라인 쇼핑객에게 더욱 인터랙티브한 경험을 약속하지만, 대규모 3D 콘텐츠 제작은 비용과 시간이 매우 많이 소요될 수 있으므로 소매업체는 3D 콘텐츠 제작의 장애물을 극복해야 한다.[23]

3. 6. 비주얼 커뮤니케이션

시각 커뮤니케이션은 시각적 정보 표시를 통해 아이디어를 전달하는 것이다. 주로 2차원 이미지와 관련이 있으며, 영숫자, 예술, 표지판, 전자 자원 등이 포함된다. 이 분야의 최근 연구는 웹 디자인과 그래픽 지향적인 사용성에 초점을 맞추고 있다.

3. 7. 시각적 분석

시각적 분석은 대화형 시각 인터페이스를 통해 데이터를 분석하고 추론하는 과학 분야이다.[12] 이는 대규모 데이터 분석 과정에서 인간의 정보 처리 능력을 극대화하는 데 중점을 둔다.

시각적 분석은 거대하고 동적으로 변화하는 정보 공간 내에서의 인간 정보 담론(상호 작용)에 초점을 맞춘다. 시각적 분석 연구는 사용자가 복잡한 정보 공간에서 예상되는 것을 감지하고 예상치 못한 것을 발견할 수 있도록 하는 지각 및 인지 작업에 대한 지원에 집중한다.

시각적 분석에서 파생된 기술은 거의 모든 분야에서 적용되지만, 생물학 및 국가 안보 분야의 중요한 요구(및 자금 지원)에 의해 주도되고 있다.

4. 주요 시각화 기법

다양한 시각화 기법들이 개발되어 활용되고 있다. 주요 시각화 기법은 다음과 같다.



주성분 분석, 다차원 척도 구성법, 자기 조직화 맵 등은 고차원 데이터를 2차원 공간에 사상하는 기법이다.

이 외에도 가청화(소리), 가촉화(촉각) 등은 소리, 촉각 등을 활용하여 정보를 전달하는 방법이다.

5. 대화형 시각화

대화형 시각화는 사용자가 컴퓨터를 통해 그래픽으로 표현된 정보를 실시간으로 조작하고 탐색할 수 있게 하는 컴퓨터 과학의 그래픽 시각화 분야이다. 이는 사용자와 컴퓨터 간의 상호작용을 연구하여 정보 전달 과정을 더 효율적으로 만드는 것을 목표로 한다.

대화형 시각화는 다음 두 가지 기준을 충족해야 한다.


  • 인간 입력: 사용자는 정보의 시각적 표현 (지식 표현)의 일부 측면이나 표현되는 정보 자체를 제어할 수 있어야 한다.
  • 응답 시간: 사용자가 변경한 내용은 적시에 시각화에 반영되어야 한다. 일반적으로 대화형 시각화는 소프트 리얼타임 작업으로 간주된다.


대화형 시각화의 예로는 다음이 있다.

  • 가상 현실(VR): 정보의 시각적 표현이 스테레오 프로젝터와 같은 몰입형 디스플레이 장치를 통해 제공된다(입체 시각). VR은 공간적 은유를 사용하여 정보를 3차원으로 표현함으로써 사용자가 마치 정보가 실제로 존재하는 것처럼 탐색할 수 있게 한다.
  • 협업 시각화: 여러 사용자가 동일한 컴퓨터 시각화와 상호작용하며 아이디어를 교환하거나 협력하여 정보를 탐색한다. 이는 사용자들이 물리적으로 떨어져 있을 때 유용하며, 네트워크로 연결된 여러 컴퓨터를 통해 각 사용자에게 동일한 시각화를 동시에 제공한다. 사용자들은 시각화에 주석을 추가하고 오디오, 비디오, 텍스트 메시지 등을 통해 소통할 수 있다.


PHIGS(Programmer's Hierarchical Interactive Graphics System)는 대화형 시각화를 위한 초기 프로그래밍 노력 중 하나로, 사용자가 수행할 수 있는 입력 유형을 다음과 같이 열거했다.

  • 기존 시각적 표현의 일부를 ''선택''
  • 관심 지점(기존 표현이 없을 수 있음)을 ''탐색''
  • 경로를 ''긋기''
  • 옵션 목록에서 옵션을 ''선택''
  • 숫자를 입력하여 ''평가''
  • 텍스트를 입력하여 ''쓰기''


이러한 작업에는 키보드, 마우스, 그래픽 태블릿, 트랙볼, 터치패드와 같은 일반적인 입력 장치부터 와이어 글러브, 붐 암, 전방향 런닝머신과 같은 특수 장치까지 다양한 물리적 장치가 사용될 수 있다.

이러한 입력 작업은 표현되는 정보 자체 또는 정보가 제시되는 방식을 제어하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, 항공 전자 시스템에서 조종사가 롤, 피치, 요를 입력하면 시각화 시스템은 항공기의 새로운 자세를 렌더링한다. 또는 과학자가 시뮬레이션의 현재 진행 상황을 시각화한 결과에 따라 실행 중인 시뮬레이션을 변경하는 ''계산 조종''도 가능하다.

실험에 따르면 입력 시점과 시각적 표현 업데이트 시점 사이의 지연 시간이 20 ms를 초과하면 대부분의 사람들이 이를 인지할 수 있다고 한다. 따라서 대화형 시각화는 빠른 응답 시간을 제공하는 것이 중요하지만, 방대한 양의 데이터를 처리해야 하는 경우 이는 어려울 수 있다. "대화형 시각화"라는 용어는 일반적으로 입력 후 몇 초 이내에 사용자에게 피드백을 제공하는 시스템을 의미한다. ''대화형 프레임 속도''는 시각화의 대화형 정도를 측정하는 데 사용되며, 초당 50프레임(frame/s)이 좋은 것으로 간주된다. 그러나 프레임 속도는 대역폭의 척도인 반면 사람은 지연 시간에 더 민감하므로, 프레임 속도만으로 대화형 기능을 특징짓는 것은 오해의 소지가 있다.

대화형 시각화의 빠른 응답 시간을 달성하기 위한 몇 가지 접근 방식은 다음과 같다.

  • 병렬 렌더링: 둘 이상의 컴퓨터 또는 비디오 카드를 사용하여 이미지를 동시에 렌더링한다.
  • 점진적 렌더링: 표시할 정보의 일부 하위 집합을 렌더링하고, 시각화가 더 이상 변경되지 않으면 점진적으로 렌더링을 개선한다.
  • LOD 렌더링: 사용자가 입력을 제공하는 동안 정보의 단순화된 표현을 렌더링하고, 사용자가 시각화를 조작한 후에는 전체 표현을 사용하여 정지 이미지를 생성한다.
  • 프레임리스 렌더링: 시각화를 시간 일련의 이미지가 아닌 단일 이미지로 표시하고, 다른 영역을 시간에 따라 업데이트한다.


가시화에는 방법과 방법론에 대한 연구가 있다. 등치선 표시, 벡터 표시, 그래프 표시 등 기본적인 표시법의 응용 전개나 가시화되는 대상에 의존하거나 대상에 적합한 가시화 기법의 제안 등이다. 주성분 분석, 다차원 척도 구성법, 자기 조직화 맵 등은 인간이 직접 "볼" 수 없는 고차원 공간상에 분포하는 데이터를 "볼" 수 있는 2차원 공간(＝평면)상에 사상하는 가시화 기법의 예이다.

참조

[1] 서적 Envisioning Information https://archive.org/[...]
[2] 서적 The Visual Display of Quantitative Information https://archive.org/[...]
[3] 서적 Visual Explanations: Images and Quantities, Evidence and Narrative https://archive.org/[...] Graphics Press
[4] 웹사이트 evl – electronic visualization laboratory http://www.evl.uic.e[...] 2018-09-02
[5] 뉴스 Scientific Visualization https://www.scienced[...] Science Daily 2010
[6] 간행물 Scientific Visualization http://www.sci.utah.[...] Scientific Computing and Imaging Institute null
[7] 문서 Milestones in the history of thematic cartography, statistical graphics, and data visualization https://web.archive.[...]
[8] 문서
[9] 논문 Role of Visualization in a Knowledge Transfer Process 2019-04-01
[10] 서적 2018 41st International Convention on Information and Communication Technology, Electronics and Microelectronics (MIPRO) IEEE 2018-05
[11] 웹사이트 3D Workflows in Global E-Commerce https://www.slidesha[...] 2020-02-28
[12] 서적 An Illuminated Path: The Research and Development Agenda for Visual Analytics IEEE Computer Society Press
[13] 서적 Envisioning Information https://archive.org/[...]
[14] 서적 The Visual Display of Quantitative Information https://archive.org/[...]
[15] 서적 Visual Explanations: Images and Quantities, Evidence and Narrative https://archive.org/[...]
[16] 웹인용 evl – electronic visualization laboratory http://www.evl.uic.e[...] 2018-09-02
[17] 뉴스 Scientific Visualization https://www.scienced[...] Science Daily 2010
[18] 간행물 Scientific Visualization http://www.sci.utah.[...] Scientific Computing and Imaging Institute null
[19] 문서 Milestones in the history of thematic cartography, statistical graphics, and data visualization https://web.archive.[...]
[20] 문서
[21] 저널 Role of Visualization in a Knowledge Transfer Process 2019-04-01
[22] 저널 Visualization of computable scalar 3D field using cubic interpolation or kernel density estimation function IEEE 2018-05
[23] 웹인용 3D Workflows in Global E-Commerce https://www.slidesha[...] 2020-02-28
[24] 서적 An Illuminated Path: The Research and Development Agenda for Visual Analytics IEEE Computer Society Press


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