2017 가을학기

정보 비주얼라이제이션

강의계획서

담당교수: 이준환

강의시간 및 장소

  • 월요일 오전 10시 – 1시
  • 83동 601호

수업 개요

이 수업에서는 정보 시각화(information visualization)를 통하여 주어진 데이터를 분석한 후 데이터 간의 상관관계를 발견하여 사고의 확장을 도모하고, 데이터가 가진 의미를 발견하고 자 한다. 1980년대까지는 과학적 시각화는 주로 컴퓨터 공학의 연구 분야였다. 그러나 현재 정보 시각화 연구는 통계학, 언론학, 인문학 및 디자인과 같은 다양한 분야에서 활발하게 진행되고 있는데, 이는 문제를 해결하고 의사 결정 과정에서의 시각화 방식이 데이터를 이 해하고 복잡한 데이터에 의미를 부여하는데에 중요한 역할을 담당하고 있기 때문이다.

이 수업은 강의, 정보 시각화 및 정보 디자인과 관련된 핵심 논문 발제와 토론, 정보 시각화 사례 분석 및 발표, 그리고 자바스크립트와 d3.js를 이용한 실습으로 이루어져 있다. 또한 학생들은 개별적으로 정보시각화 프로젝트들을 진행하면서 문제점 도출과 아이디어 구현에 관한 프로세스와 방법론들을 경험하게 된다.

강의내용

  1. An overview and history of visualization
  2. Human perception and information processing
  3. Taxonomy of data
  4. Foundations of visualization processes
  5. Roles of user interaction within visualizations
  6. Visualization design process: principles, guidelines, and evaluation

수업정보 사이트

수업진행 계획

1주 (9/4) | Introduction / InfoVis Overview

2주 (9/11) | Data, Information and Visualization / Visual Perception

3주 (9/18) | Design Principles

  • 강의슬라이드
  • (Reading) E. Tufte, “Envisioning Information”
  • (Reading) S. Few, “Now You See It: Simple Visualization Techniques for Quantitative Analysis”
  • Lab 3: d3.js 1 (Chap 1-2)

4주 (9/25) | Visualization Toolkits & Data Formats

5주 (10/2) | Storytelling

6주 (10/9) | Interaction / Overview & Detail

7주 (10/16) | Time-Series Data

8주 (10/23) | Graph and Networks

9주 (10/30) | Hierarchies & Trees

10주 (11/6) | Geospatial Visualization

11주 (11/13) | Text and Document Visualization

12주 (11/20) | Casual InfoVis, Quantified Self

13주 (12/7) | Social Visualization

14주 (12/14) | 팀 미팅

    15주 (12/21) | 프로젝트 최종발표

      과제

      • (개인) 과제 1: https://www.codecademy.com/en/tracks/javascript 과정 수료하고 수료증 제출 (제출 마감: 9/18)
      • (개인) 과제 2: SVG와 d3.js 를 이용한 간단한 그림 그리기 (제출 마감: 10/1)
      • (개인) 과제 3: Bar Graph (제출 마감: 10/8)
      • (개인) 과제 4: Scatter Plot (제출 마감: 10/15)
      • (개인) 과제 5: Line Graph + Pie Chart (제출 마감: 10/22)
      • (개인) 과제 6: Social Network Graph (제출 마감: 10/29)
      • (개인) 과제 7: Tree Map and/or Heat Map (제출 마감: 11/5)
      • (개인) 과제 8: Map Visualization (제출 마감: 11/12)
      • (팀) 최종프로젝트: 자유 주제로 데이터를 수집하고 비주얼라이제이션을 만든 후 분석

      평가

      • 출석 5%
      • 온라인 토론 (리딩 리스트 토론) 10%
      • 과제 1-2: 5%
      • 과제 3-8: 50%
      • 최종프로젝트: 30%

      교재

      필요한 교재는 각 강의를 통해 제공될 예정. 다음은 참고도서.

      • Jacque Bertin, Semiology of Graphics
      • Stuart K. Card, Jock Mackinlay, & Ben Shneiderman (eds.), Readings in Information Visualization: Using Vision to Think
      • Stephen Few, Now You See It: Simple Visualization Techniques for Quantitative Analysis
      • Stephen Kosslyn, Elements of Graph Design
      • Mark Monmonier, How to Lie with Maps
      • Manuel Lima, Visual Complexity: Mapping Patterns of Information
      • Richard Saul Wurman, Information Anxiety 2
      • Toby Segaran & Jeff Hammerbacher, Beautiful Data: The Stories Behind Elegant Data Solutions
      • Edward R. Tufte, The Visual Display of Quantitative Information; Envisioning Information; Visual Explanations; Beautiful Evidence
      • Matthew Ward, George Grinstein, and Daniel Keim, Interactive Data Visualization
      • Denis Wood, The Power of Maps
      • (Lab 교재) d3.js 입문, 프리랙