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영어

Flow data have been utilized for analyzing and understating a regional spatial interaction and the dynamics of spatial organization by spatial interaction. As a classical cartographic visualization method, flow map has been broadly used for representing flow data. A flow map, however, has technical limitations such as lower readability and occlusion by representing complicated many flows. In this regard, this research focuses on an information visualization tool which has been paid attention as a new approach for representing not only non spatial data but also spatial data. We attempt to explore the applicability of a information visualization tool for geovisualization of flow data and evaluates the usability of various information visualization graphs. To do this, we utilize several graphs of Java script library of D3.js, including forced-directed graph, chord diagram, hierarchical edge bundling, Sankey diagram, and time-distance graph and present various geovisualization ways of rapid-trasit railway flows. From a result of case study, it turns out that each of information visualization techniques is able to overcome limitations of a traditional flow mapping technique in an effective way, and is quite useful as an alternative way of visualizing flow data. Also, it is expected that this paper provides a useful guideline for geovisualization of flow data, and leads a cognitive change of spatial information mapping and visualization in geography, cartography, and other areas dealing with spatial information.

한국어

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.