지식 시각화

1. 본문

지식 시각화(Knowledge Visualization)는 적어도 두 사람 사이에 지식 전달을 증진시키기 위해 시각적 표현을 사용하는 것을 의미합니다. 컴퓨터를 이용하거나 다른 시각화 기법을 모두 포함합니다.
지식 시각화의 정의 및 목적:

• 정의: 지식 시각화는 시각적 표현을 사용하여 지식의 생성과 전달을 개선하는 것입니다. 단순히 사실을 전달하는 것을 넘어, 통찰력, 경험, 태도, 가치, 관점, 예측 등을 전달하는 것을 목표로 합니다.
• 목적:
• 복잡한 개념을 이해하기 쉽게 만듭니다.
• 지식 전달 및 습득을 용이하게 합니다.
• 새로운 지식 단위 생성을 돕습니다.
• 의사소통, 교육, 협동심 유발, 설득 등 다양한 목적으로 활용됩니다.

• 스케치 및 다이어그램: 간략한 그림이나 도표를 통해 아이디어를 빠르게 전달합니다.
• 이미지 및 오브제: 사진, 그림, 조형물 등을 통해 시각적 정보를 제공합니다.
• 인터랙티브 시각화: 사용자가 데이터를 조작하고 탐색할 수 있는 동적인 시각화 도구입니다.
• 정보 시각화 애플리케이션: 정보 시각화는 이해를 돕기위한 컴퓨터 지원 툴을 사용하는 것에 집중합니다.
• 스토리텔링: 이야기를 통해 지식을 전달하는 가상 시각화 기법입니다.

• 정보 시각화(Information Visualization): 주로 데이터의 시각적 표현에 초점을 맞추며, 컴퓨터 기반 도구를 사용하여 대량의 데이터를 이해하기 쉽게 만드는 데 중점을 둡니다.
• 지식 시각화(Knowledge Visualization): 정보 시각화의 개념을 포함하면서, 통찰력 전달과 새로운 지식 생성에 더 큰 비중을 둡니다.

• 지식: 대상이 되는 지식의 유형 (know-what, know-how, know-why, know-where, know-who).
• 목적: 콘셉트 발전, 의사소통, 교육, 주의 집중, 묘사, 협동심 유발, 설득 등.
• 형식: 다이어그램, 지도, 일러스트레이션, 사진, 디지털 이미지, 입체물 등.
• 사용자: 전문가, 일반인 등 지식 수용자.

• 지식 그래프: 엔터티(객체)와 그들 간의 관계를 노드와 에지로 표현한 그래프 데이터 구조입니다.
• 아이소타입(Isotype): 국제적인 그림 언어 체계로 갖가지 지식을 조직적으로 시각화합니다.

• Gephi, Linkurious: 그래프 데이터를 시각화하고 분석하는 데 사용되는 도구입니다.
• Numpy, SciPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn: 파이썬 기반 데이터 처리, 분석, 시각화 라이브러리입니다. (일반적으로 데이터 시각화에 사용되지만, 지식 시각화에도 활용될 수 있습니다.)