Living Globe: 인구·인구통계 데이터를 입체적으로 탐색하는 3D 인터랙티브 지구본

📝 Abstract

This paper presents Living Globe, an application for visualization of demo- graphic data supporting the temporal comparison of data from several countries represented on a 3D globe. Living Globe allows the visual exploration of the following demographic data: total population, population density and growth, crude birth and death rates, life expectancy, net migration and population per- centage of different age groups. While offering unexperienced users a default mapping of these data variables into visual variables, Living Globe allows more advanced users to select the mapping, increasing its flexibility. The main aspects of the Living Globe model and prototype are described as well as the evaluation results obtained using heuristic evaluation and usability testing. Some conclusions and ideas for future work are also presented.

💡 Analysis

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1. 연구 배경 및 필요성

• 기존 3D 인구 시각화 도구(예: World Population, China and US Population)는 총인구·인구밀도만을 바 높이로 표현하고, 인터랙션·사용성 측면에서 제한적이었다.
• 2D 시각화와 비교했을 때 3D는 공간 인지와 직관성을 높일 수 있지만, 설계가 부실하면 인지 부하가 증가한다는 점을 인식하고 있다(문헌

📄 Content

Living Globe: 세계 인구통계 데이터를 입체적으로 인터랙티브하게 시각화

에두아르도 두아르테¹, 페드로 보르돈호스¹, 파울루 디아스¹², 베아트리즈 소우자 산토스¹²
¹ 포르투갈 아베이루 대학교 전자통신·정보학부
² 포르투갈 아베이루 전자·정보공학연구소(IEETA)
emod@ua.pt, bordonhos@ua.pt, paulo.dias@ua.pt, bss@ua.pt

초록
본 논문에서는 여러 국가의 인구통계 데이터를 3차원 구형 지구 위에 시각화하고, 연도별로 데이터를 비교할 수 있는 애플리케이션 Living Globe을 소개한다. Living Globe은 총인구, 인구밀도·증감, 출생·사망률, 평균수명, 순이동, 연령대별 인구 비율 등 다양한 인구통계 지표를 시각적으로 탐색할 수 있게 해준다. 초보 사용자를 위해 기본 매핑을 제공하면서도, 고급 사용자는 매핑 방식을 직접 선택해 유연성을 높일 수 있다. 본 논문에서는 Living Globe 모델과 프로토타입의 주요 요소를 설명하고, 휴리스틱 평가와 사용성 테스트를 통해 얻은 평가 결과를 제시한다. 마지막으로 결론과 향후 연구 방향을 논의한다.

키워드: 정보 시각화, 인구통계 데이터, 3D 구형 지구, WebGL Globe, 사용성 평가, 휴리스틱 평가

1. 서론

본 논문은 연도별로 여러 국가의 인구통계 데이터를 비교·분석할 수 있도록 설계된 3차원 웹 시각화 애플리케이션 Living Globe을 소개한다. Living Globe은 3D 구형 지구 위에 인구통계 데이터를 시각적으로 탐색할 수 있는 기능을 제공하며, 기존 인구통계 시각화 도구에서는 찾아볼 수 없는 여러 부가 기능을 포함한다.

2D 시각화에 비해 3D 시각화는 장점과 단점이 공존한다[1]. 특정 상황에서는 3D가 더 직관적이고 유용할 수 있다고 판단했으며, 특히 인구통계 데이터를 구형 지구에 입체적으로 표현하면 사용자가 지리적·시간적 관계를 보다 직관적으로 파악할 수 있다고 보았다. 현재도 “World Population”[2]와 “China and US Population”[3] 같은 WebGL Globe 기반 애플리케이션이 존재하지만, 이들 애플리케이션은 표현 가능한 인구통계 항목이 제한적이며, 인터랙션과 사용성 면에서도 한계가 있다. 본 논문에서는 이러한 기존 연구를 바탕으로 제안 모델(섹션 2), 프로토타입 구현(섹션 3), 휴리스틱 평가와 사용성 테스트 결과(섹션 4)를 차례로 서술하고, 마지막으로 결론 및 향후 과제(섹션 5)를 제시한다.

2. 관련 연구

다음 절에서는 구형 지구 위에 데이터를 시각화하고 어느 정도 인터랙션을 제공하는 3D 웹 애플리케이션들을 살펴본다(그림 1). 대부분은 총인구 혹은 인구밀도를 수직 막대로 표현한다.

그림 1. 관련 시각화(왼쪽부터 차례로): ‘WebGL Globe – World Population’, ‘WebGL Globe – China and US Population’, ‘World Population Density – 2010’, ‘Small Arms and Ammunition’.

이들 애플리케이션은 WebGL 혹은 three.js[5]와 같은 JavaScript 기반 3D API를 활용한다. 이러한 기술은 텍스처·셰이더가 적용된 인터랙티브 3D 객체를 캔버스에 그릴 수 있게 해 주며, 인터넷 연결과 최신 브라우저만 있으면 다양한 디바이스에서 실행 가능하도록 만든다. 특히 “Chrome Experiments” 프로젝트의 일환으로 개발된 WebGL Globe은 공간 데이터를 3차원 구형 지구에 시각화할 수 있는 오픈 플랫폼이다. 사용자는 데이터를 바(bar) 형태로 매핑해 구형 지구에 배치할 수 있다.

WebGL Globe 사이트에 소개된 두 프로젝트, “World Population”[2]와 “China and US Population”[3]는 모두 SEDAC(사회경제 데이터·응용센터)에서 제공한 데이터를 사용한다. 전자는 전 세계 인구를, 후자는 중국·미국 인구를 바 형태로 시각화한다. 또 다른 예시인 “World Population Density”[6]는 three.js 기반으로 인구밀도를 시각화한다. 이들 모두 국가별 인구를 수직 막대 높이로 표현하지만, 인터랙션은 제한적이다. 예를 들어, 첫 두 프로젝트는 구형 지구를 회전시킬 수 있지만, 사용자가 특정 국가를 선택하거나 데이터를 필터링하는 기능은 제공하지 않는다.

비인구통계 데이터를 시각화한 사례로는 “Small Arms and Ammunition – Imports & Exports”[7]가 있다. 1992~2000년 사이의 무기·탄약 무역 흐름을 슬라이더와 자동완성 검색 기능을 통해 탐색할 수 있다. 두 국가 간 무역량은 구형 지구 위에 곡선으로 표시되며, 3차원을 활용해 국가 간 겹침을 최소화한다.

이와 같이 기존 인구통계 시각화 도구는 인터랙션·검색·필터링 기능이 부족하고, 3차원 UI 활용도도 제한적이다. 반면 “Small Arms and Ammunition”은 검색·선택 기능을 제공해 사용성을 크게 향상시켰다. 이러한 점을 고려해 본 연구에서는 Living Globe이라는 새로운 제안을 설계하였다.

3. Living Globe: 제안 내용

Living Globe은 일정 기간(예: 1980 ~ 2014) 동안 다음과 같은 인구통계 지표를 시각적으로 탐색할 수 있게 한다.

• 총인구
• 인구밀도·증감률
• 출생·사망률(원시 비율)
• 평균수명
• 순이동(이동 순수)
• 연령대별 인구 비율

대상 사용자는 기본적인 컴퓨터 활용 능력과 통계적 소양을 갖춘 사람이다. 초보 사용자는 사전 정의된 기본 매핑(예: 인구는 막대 높이, 인구밀도는 색상 등)을 그대로 사용하고, 고급 사용자는 매핑 방식을 직접 선택해 시각화 모델[8]의 초기 단계까지 제어할 수 있다. 이를 위해 세 가지 시각 변수(visual variables)를 제공한다.

1. 수직 막대 높이 – 데이터 값에 비례
2. 수직 막대 색상 – 파란색 → 노란색 그라디언트(최소 → 최대)
3. 국가 색상 – 빨강 → 초록 그라디언트(최소 → 최대)

적절한 변수·시각 변수 매핑을 통해 데이터 간 잠재적 관계를 쉽게 파악할 수 있다. Robertson 등[9]은 3D 시각화가 “스크린 공간 활용을 극대화”한다며, 왜곡이 있더라도 더 많은 데이터를 동시에 보여줄 수 있다고 주장한다. 또한 인터랙티브 애니메이션은 객체 일관성을 유지시켜 사용자가 회전 중에도 데이터 관계를 기억하기 쉽게 만든다. 인지 부하를 시각·지각 시스템에 전가함으로써 사용자는 보다 복잡한 분석 작업에 집중할 수 있다.

사용자는 매핑을 커스터마이징하거나 기본 매핑을 그대로 사용한 뒤, 다음과 같은 필터링 기능을 활용한다.

• 국가 선택
• 연도 선택
• 데이터 값 최소·최대 범위 지정
• 동적 자동완성 검색

연도 필터는 시간에 따른 데이터 변화를 분석하도록 돕고, 값 범위 필터는 인구가 작은 국가(예: 포르투갈)를 강조하면서 인구가 많은 국가(예: 중국)를 배제할 수 있게 한다. 동적 검색은 사용자가 국가 위치를 모를 때 빠르게 찾을 수 있게 해준다. 또한 연도 변경 시 각 시각 변수에 설정된 값 범위를 자동으로 유지하도록 하여, 시간에 따른 변화를 일관되게 비교할 수 있다. 선택된 국가에 대해서는 수치 데이터를 UI에 직접 표시해 보다 정밀한 분석을 지원한다. 이러한 기능들은 Shneiderman의 “시각화 탐색 만트라”(overview → filter → detail-on-demand)[10]를 구현한다.

그림 2. 포르투갈(1985년) 인구통계 데이터를 보여주는 Living Globe

그림 2는 UI의 주요 구성을 보여준다. 중앙에 3D 인터랙티브 구형 지구가 배치되고, 왼쪽 상단에 국가 검색 박스, 왼쪽 중간에 세 개 시각 변수(막대 높이·색상·국가 색상)의 필터 슬라이더, 오른쪽 상단에 선택 국가의 수치 데이터, 구형 지구 아래에 연도 선택 슬라이더가 있다.

그림 3은 국가 색상에 적용된 데이터 값 범위 필터링 전후를 비교한다. 왼쪽은 모든 국가가 색상으로 표시돼 색상이 비슷해 구분이 어렵고, 오른쪽은 인구가 많은 국가(중국·인도 등)를 제외해 남은 국가들의 색상이 다양해져 시각적 구분이 쉬워진다.

그림 3. 국가 색상에 인구값 범위 필터를 적용한 예시(왼쪽: 전체, 오른쪽: 대규모 인구 국가 제외)

4. 프로토타입 구현

Living Globe 제안을 검증하기 위해 1980 ~ 2014년 사이의 데이터를 시각화하는 프로토타입을 개발하였다. 데이터는 세계은행[11]에서 비상업적 사용이 허가된 오픈 라이선스로 제공받았다.

프로토타입 코드는 오픈소스로 공개되어 있으며([12]에서 확인 가능), HTML·CSS·JavaScript와 three.js, chroma.js[13], jQuery[14] 등 여러 라이브러리를 활용한다. 주요 브라우저(Firefox 44.0.2, Chrome 48.0.2564.109 64‑bit, Safari 9.0.3)에서 정상 동작한다.

4.1 데이터 구조

데이터는 표(table) 형태로 저장된다. 각 행은 “국가‑지표”를 나타내고, 열은 연도를 나타낸다. 순이동 지표는 5년마다 한 번씩 기록된다. 국가 식별은 공식 명칭과 ISO 3166‑alpha‑3(3자리) 코드를 사용한다[15]. 각 국가의 위·경도 좌표는 Sokrata Open Data Portal[16]에서 제공하는 CSV 파일을 비동기(Ajax) 방식으로 로드한다. 로드된 데이터는 최소·최대값을 계산해 정규화(normalization) 과정에 활용한다.

4.2 구형 지구와 국가 색칠

국가를 선택하고 변수에 따라 색을 입히려면 3차원 객체 위에 국가 영역을 그려야 한다. 초기 시도는 CSV에 저장된 위·경도 쌍

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