Earticle

본 연구에서는 데이터 시각화 교육에 초점을 맞춘 파이썬 교육이 초등학교 6학년 학생들의 컴퓨팅 사고력 향 상에 미치는 효과를 분석해보았다. 현직 초등교사 60명과 초등학교 6학년 학생 120명을 대상으로 실시한 요구분 석 결과를 바탕으로, 데이터 시각화의 절차에 따라 파이썬 교육프로그램을 개발하였다. 개발한 교육프로그램으로 초등학교 6학년 학생 24명에게 총 6일 동안 36시간의 수업을 진행하여 사전·사후 비교 검사를 통해 효과를 분석 하였다. 분석 결과, 데이터 시각화 교육에 초점을 맞춘 파이썬 교육은 초등학교 6학년 학생들의 ‘계산적 인지력’ 과 ‘유창성’, ‘정교성’, ‘독창성’에 유의미한 효과가 있는 것으로 나타났다.

In this study, we analyzed the effects of data visualization education with using Python on the improvement of computing thinking ability of the 6th grade students of elementary school. Based on the results of the needs analysis of 60 elementary school teachers and 120 elementary school students, we developed the data visualization education program. In the developed educational program, 24 elementary school students were trained for 6 days and 36 hours in total. Thereafter, students were subjected to pre- and post-comparison tests. As a result of the analysis, it was found that the data visualization education with using Python is effective in improving the Computational cognition, Fluency, Originality, Elaboration of the 6th grade students in elementary school.

본 연구는 스크래치를 활용한 데이터 시각화 활동 프로그램을 개발하여 예비 코딩 강사를 대상으로 적용한 후 그 효과를 검증하였다. 활동 프로그램은 컴퓨터교육 전공 현직 초등교사 20명을 대상으로 실시한 사전 요구 분석 결과를 바탕으로, ADDIE 모형의 절차에 따라 개발하였다. 개발한 프로그램은 ‘○○창조경제혁신센터’에서 주관하고 ‘○○대학교’에서 진행한 ‘청년 코딩 사업’에 주 2회 3시간씩 4주 동안 총 21차시의 집합 강의 및 실습 시간에 적용하였다. 프로그램의 적용 결과 창의성에 미치는 효과에 대한 검증을 위하여 Torrance의 TTCT(Torrance Tests of Creative Thinking) 검사지 도형 A, B형을 투입하여 사전·사후 검사를 실시하였다. 검증 결과, 본 연구에서 개발한 교육 프로그램이 예비 코딩 강사의 창의성 향상에 효과적인 것으로 나타났다.

In this study, we developed the activity program for data visualization utilizing scratch and applied it to preliminary coding instructors and then verified its effect. The activity program was developed based on the procedure of ADDIE model based on the result of preliminary requirement analysis conducted for 20 teachers of computer elementary school incumbent primary school. The developed program was organized by "○○Center for Creative Economy and Innovation" and a total of 21 hours set lectures and practical training for 4 weeks for 3 hours each 3 times per week in "Youth Coding Project" held at "○○University" It applied to time. Application of the program In order to verify the effect on creativity, Torrance Tests of Creative Thinking Figures A and B were introduced and pre- and post tests were carried out. As a result of the verification, it was found that the educational program developed in this research is effective for improving the creativity of the preliminary coding instructors.

인공지능이 사회에서 재조명되며 불가결한 요소인 데이터를 바라보는 시각 또한 변화하였다. 이에 학교 현장에 서도 데이터를 이용한 교육과정이나 프로그램을 개발하여 학습자가 스스로 지식을 창출하도록 교육 방식을 전환 할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 데이터 시각화 교육 프로그램이 초등학교 6학년 학생의 의사소통능력에 미치 는 영향을 알아보는 데 그 목적을 둔다. 연구 참여자의 사전 요구와 2015개정 교육과정 및 선행 연구를 기초로 구 성한 데이터 시각화 프로그램은 숫자, 문자 데이터를 중심으로 데이터 시각화 방법을 체험하며, 이후 개별적으로 탐구 주제를 선정하여 데이터를 수집하고 시각화하여 논설문 작성 자료로 활용한다. 본 연구는 초등교육 현장에서 교육과정과 융합한 데이터 시각화 교육 사례를 제시하고, 이 프로그램의 효과성을 의사소통능력의 측면에서 제시 하였다는 점에서 의의가 있다.

As society reexamines artificial intelligence, it also reevaluates the role of data, an essential element. This shift necessitates the development of curricula or programs in schools that incorporate data, aiming to transform educational methods to empower learners to construct their own knowledge. The purpose of this study is to investigate the impact of a data visualization education program on the communication skills of 6th-grade elementary school students. We created the data visualization program based on requests from research participants, the 2015 revised curriculum, and insights from previous research. This program allows students to experience data visualization methods that focus on numeric and character data. Students then individually select research topics, collect and visualize data, and use this data as material for writing editorials. This study is significant as it showcases how integrating data visualization education into the elementary curriculum can enhance communication skills.

컴퓨팅 기술의 발전으로 빅 데이터 시대가 도래하게 되어 우리는 주변의 수많은 데이터와 생활하고 있다. 초등학 생들도 예외는 아니다. 따라서 초등학교부터 데이터 처리하는 것을 학습하는 것이 매우 중요하다. 초등학생들은 직 관적인 사고를 하기 때문에 데이터를 바로 그림으로 표현하는 데이터 시각화가 중요한 학습 요소이다. 본 연구에서 는 초등학생들이 생활 속의 데이터를 시각화해 봄으로써 이것이 정보 처리 역량에 얼마나 효과적인지를 연구한다. 초등학교 3학년 학생들에게 데이터 시각화 도구를 이용하여 8차시의 데이터를 조직화하고, 시각화한 후에, 상호작용 의 절차를 체험하는 것으로 데이터 시각화 프로그램을 개발하였다. 개발한 프로그램을 7개 학급에 186명의 학생들 에게 적용하고 수업 전과 수업 후 지식정보처리 역량 요소를 평가하였다. 사전·사후 검사를 실시한 결과 지식정보처 리 역량에 유의미한 차이가 있었다. 따라서 본 연구에서 개발한 데이터 시각화 프로그램은 효과가 있다.

With the development of computing technology, the big data era has arrived, and we live with a lot of data around us. Elementary school students are no exception. Therefore, it is very important to learn to process data from elementary school. Since elementary school students have intuitive thinking, data visualization, which expresses data directly in pictures, is an important learning element. In this study, we study how effective elementary school students can visualize data in their daily lives to improve their information processing capabilities. A data visualization program was developed by organizing and visualizing data using data visualization tools for the 8th class, which can be done by third graders in elementary school, and then experiencing the process of interaction. As a result of applying the developed program to 186 students in 7 classes, knowledge information processing competency factors were evaluated before and after class. As a result of the pre- and post-test, there was a significant difference in knowledge information processing capabilities. Therefore, the data visualization program developed in this study is effective.

예상보다 길어진 코로나19 사태는 학생들의 수학 교과 기초학력에 적지 않은 손상을 끼쳤다. 본 논문에서는 학생들의 기초 곱셈 연산 능력 개선에 도움을 줄 수 있는 곱셈구구 연습 애플리케이션을 클라우드에 기반하여 개발하였으며, 학생 개별 맞춤형 지도를 위해 데이터 시각화 기술을 접목시켜 교사의 피드백을 돕고자 하였다. 구글에서 개발한 Flutter framework, Google Cloud, Google Sheets를 통합적으로 활용하여 애플리케이션의 성능 을 높였다. K광역시 소재 초등학교 6학년 72명의 학생들이 본 애플리케이션을 일주일간 곱셈구구 활동에 활용 한 결과, 학생들의 곱셈구구 소요 시간이 초기에 비해 28%이상 감소한 가운데, 학생들의 학습 데이터가 오류없 이 정교하게 수집된 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 Flutter framework를 통해 진행한 개발 사례가 다른 교육용 학습 애플리케이션 개발로 이어질 수 있기를 희망한다.

The COVID-19 outbreak, which took longer than expected, caused considerable damage to students' basic academic ability in mathematics. In this paper, a multiplication table practice application that can help students improve their basic multiplication arithmetic skills has been developed based on a cloud-service. The performance of the application was improved by integrating the Flutter framework, Google Cloud, and Google Sheets. As a result of applying this application to 72 6th graders in elementary schools located in K Metropolitan City, for one week. students' spending time required for solving multiplication table problems was reduced by more than 28% compared to the initial period, while students' learning data was able to be accurately collected without errors. It is hoped that the development case conducted through the Flutter framework in this study can lead to the development of other educational learning applications.

수장고 및 전시 공간의 종합적 유해생물 관리를 위하여 실시간 온습도 센서 및 모듈을 이용한 환경 데이터 수집, 실내 부유 진균류 농도 및 곤충 유입 자료의 데이터 시각화를 부여 정림사지 박물관 유물 공간을 대상으로 실시하였다. 실시간 온습도 모니터링 시스템은 30분 단위로 측정 데이터를 수집하였으며 연동 애플리케이션을 통해 측정 데이터를 실시간으로 확인 가능하도록 하였다. 또한 측정된 온습도 데이터가 미리 설정한 범위를 초과하였을 경우, 푸시 알림을 담당자 의 단말기로 전송하여 현황 정보를 제공함으로써 상시적 관리 체계를 구축하였다. 이를 통해 8월 중 유물 권장 온도 범위를 초과한 상황의 즉각적인 인지 및 조치가 가능하였다. 수장고 내부 공간에 따른 시기별 부유진균류 농도 데이터를 국립문화재연구소에서 제시한 생물학적 유해환경 요인 권고기준(안) 기준으로 범례화하여 시각화한 결과, 수장고 1층과 2층 유물 공간 모두 위험 기준인 80 C.F.U./m3 이하의 부유 진균류 농도가 유지되는 것이 확인되었다. 또한 곤충 유입 조사 결과, 수장고 내부에는 곤충이 포획되지 않았으며, 전시공간의 경우, 딱정그리마, 알락귀뚜라미, 알락꼽등이 등의 곤충이 포획되었다. 이를 바탕으로 구역별 포획 곤충의 개체 밀도에 따른 시각 화를 실시한 결과, 곤충의 주요 유입 경로가 외부 출입구 및 화장실 구역임을 확인할 수 있었다.

Temperature and humidity data collection using real-time sensors and data loggers was conducted for integrated pest management in the collection storage and exhibition space of the Jeongnimsaji Museum, Buyeo. The real-time temperature and humidity monitoring system collected measurement data every 30 minutes and enabled real-time confirmation of the data through a linked application. If the temperature and humidity data measured in the real-time temperature and humidity monitoring system exceeds the set range, a push notification was sent to the mobile phone of the person in charge to provide status information to establish a continuous management system. Through this, it was possible to immediately recognize and take action when the temperature range exceeded the recommended relic temperature in August. We performed data visualization on the concentration of airborne fungus in the storage area and the inflow path and density of insects. Based on the recommended criteria presented by the National Institute of Cultural Heritage, The data on the spatial and temporal concentration of airborne fungus inside the collection storage were found to be maintained at a value below the standard recommended by the National Institute of Cultural Heritage (80 CFU/m3). Also, as a result of the insect inflow survey, no insects were captured inside the storage area, and in the case of the exhibition space, insects such as Scutigera coleoptrata, Loxoblemmus arietulus, Diestrammena asynamora, Koreoniscus racovitzai were captured. Based on this, as a result of visualization according to the individual density of captured insects by area, it was confirmed that the main inflow paths of insects were the external entrance and the toilet area.

Globalization and technological development require organizations to adopt supply chain data analytics in their supply chain to enhance their performance and decision-making. This research aims to evaluate Tableau software's effectiveness on learning outcomes in the field of supply chain analytics. Visualization allows students to learn better supply chain management (SCM) strategies. Using the actual demand data during the recent Covid-19 pandemic, we attempt to teach the effect of data visualization techniques on students' analytical skills. To examine students' understanding, we have collected 66 students' surveys in Fall 2021 through undergraduate-level classes. The result indicates that employing the Tableau tool promotes the student's learning and comprehension of demand forecasting. Also, we compared exam scores from fall 2020 and fall 2021, a year apart, to evaluate students' learning outcomes. It shows that students understood demand trend analysis using Tableau. It is important that the concept of supply chain analytics and experiential software tools such as Excel and Tableau. This study examines whether Tableau software impacts students' demand forecasting learning. In sum, students better understand the relationship between data analysis regarding demand forecasting, that is, for supply chain analytics and supply chain management.

본 연구는 가상화폐 중에서 일별 거래량이 가장 많은 비트코인을 대상으로 총 26개의 기술적 자료를 바탕으로 클러스터링을 진행하였다. 클러스터링의 방법론은 자기조직화지도를 이용하였고, 총 실험 기간은 비트코인 가격이 급등과 급락이 동반했던 690일을 대상으로 하였다. 또한 클러스터링을 위해서 클러스터 개수를 설정해야 하는데 본 연구에서는 선행적 연구에 의거해 총 10개로 정의한다. 그 결과 상승 및 하락 구간에서 특정 패턴들이 형성되는 것을 알 수 있었으며, 각 패턴들을 방사형 차 트로 나타낸 결과 동일한 패턴을 갖고 있는 방상형 차트는 서로 매우 유사한 이미지를 보이고 있음을 확인했다. 더불어 각 그룹의 패턴들이 갖는 의미를 분석하기 위해서 각 패턴이 가상화폐 가격 움직임 에 어떠한 연관이 있는지 분석한 결과, 특정 패턴 이후에 비트코인 가격이 상승 및 하락 모멘텀 그리 고 급등 및 급락하는 모습을 발견할 수 있었다. 본 연구에서 제안하는 방사형 차트와 각 패턴이 갖는 의미는 향후 인공신경망과 같은 기계 학습 기법을 이용하여 정량적인 금융 상품 매매 전략을 취하는 데 참고가 되는 연구라 사료된다.

This study aims to cluster the price patterns of the most daily traded cryptocurrency, the Bitcoin. The clustering is conducted based on 26 technical indicators including from commonly used indicators such as Envelopes and MACD (Moving Average Convergence/Divergence) to those that are closely related to the value of cryptocurrencies such as the Bitcoin mining difficulty, the hash rate and the gold price. The self-organizing map (SOM) algorithm is used as the methodology for clustering and the total study period is 690 days where there are many ups and downs of the Bitcoin prices. A total of 10 clusters are selected for analysis of and it is found that certain patterns are formed in ascending and descending trends of the Bitcoin prices. A radar chart is used to visualize the representative pattern for each cluster, and it is found that the radar charts that exhibit similar patterns are analogous to each other. In addition, the movements of the Bitcoin prices between the patterns are analyzed in order to assess the meaning of the patterns of each cluster. The result reveals that the prices of Bitcoin rise, fall and crash after a specific pattern. The data visualization using radar chart and the analysis of each cluster pattern proposed in this study can be considered as a reference for a quantitative cryptocurrency trading strategy by using machine learning techniques such as artificial neural network.

In the modern society, with the development of Information & Communications Technology (ICT), the cyber threat is also increasing, and to prepare for this, Moving Target Defense (MTD) strategy is widely used to actively protect the Mission-Critical Systems. Although the MTD strategy has shifted the paradigm from passive system defense to active system defense, the indiscriminate use of the MTD strategy has the disadvantage of acting as a large overhead on the system to be protected. To solve this problem, in this paper, we derive the attack surface of the system to be protected using cyber attack information (OpenIOC). Then, based on the derived data, we propose a data visualization engine that can help configure a systematic MTD strategy by linking it with MTD strategy components. Through the proposed data visualization engine, existing and new MTD strategy researchers can configure a more systematic MTD strategy.

This study examines the implementation of game-like features in a take-home exam for a Business Data Visualization course, aiming to enhance students' proficiency in MS Excel and Tableau Desktop. Drawing inspiration from computer games, the assessment was structured to motivate students to repeat the exam multiple times to improve their performance. The primary evaluation criteria were the speed of operations and accuracy of output. A transparent marking table allowed students to estimate their scores immediately, providing instant feedback. Students were permitted to resubmit the exam multiple times within a 7-day period. A short survey was conducted several days after the completion of the exam to gauge student perceptions. This paper discusses the exam's structure and survey results.

Mixed reality (MR) representation of accounting numbers is used as an alternative way of virtually engaging users of real three dimensional graphics of financialdata. An experiment was conducted to compare the usability and knowledge drawn from utilizing a table of numbers versus MR representations. The results showed that when MR was used, the participants"ratings of the firm"s financial status and performance were more congruent with those of experts than when a table was employed. Also, MR was seen as providing less complex information with a shorter amount of time being spent and was perceived as being easyanduseful.

Recently, for the collection and smooth management of big data, new value creation and efficient large-capacity data analysis technology by linking homogeneous and heterogeneous data platforms are required. In this paper, we designed a system that can easily link multiple data provided by homogeneous and heterogeneous platforms. The designed system uses REST-based Map API to construct a visualization environment, and we assume that it is a different DB by collecting and classifying public data from different institutions. We built our own server to connect and visualize different types of data through distance and address-based connections via the Haversine Formula, that is based on GPS coordinates by using image summary technology, heterogeneous data can be efficiently stored, analyzed, and visualized.

Usability and knowledge drawn from utilizing various ways of representing accounting data were examined. Classroom experiments were conducted to compare students’ assessment of financial data using table of numbers, 2-dimensional column graphs (2D), 3-dimensional column graphs (3D), and mixed reality visualization of true 3-dimensional graphs (MR). The results showed that in assessing the financial status and performance of a firm, Table of numbers and MR took longer than 2D and 3D graphs. The time spent on true 3D graphs using MR technology was about the same as Table of numbers. When compared the assessment scores of the firm’s financial status and performance between participants and experts, the difference was the least when participants used 2D graphs. However, MR was seen as being a new way to provide data of greater complexity and was very useful for financial information.

가상현실 콘텐츠는 ICT 기술의 발전과 5G의 고용량 전송, 빠른 속도의 네트워크 서비스가 상용화로 2019 년 빠른 성장을 하고 있다. 하지만 가상현실 콘텐츠의 사용성 평가에 대한 기준과 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 가상현실 콘텐츠를 사용하는 사용자의 반응과 상태를 측정 할 수 있는 객관성이 있는 데이터 에 관한 연구를 진행한다. 연구의 방법으로는 가상현실 게임 콘텐츠 사용자의 실시간 인체정보 수집 프로세 스를 설계하고의 변화를 비교·분석하였다. 이를 위해 인체정보 측정에 아이트래킹을 통한 시선 정보와 심박 수 데이터를 수집하고 분석하여 시각화 솔루션을 설계하고 프로토타입을 구현하였다. 가상현실 게임 콘텐츠 사용자 인체정보 데이터를 기반으로 한 사용성 평가에 대한 가이드를 제안한다. 향후연구로는 다양한 인체정 보 측정 및 프로토타입의 고도화에 있다.

Along with development of ICT and 5G and commercialization of high speed network service, virtual reality contents are growing rapidly at 2019. However, criteria for and research on evaluation of usability of virtual reality contents are unsatisfactory. This study is about objective data which allows us to measure reaction and condition of a virtual reality contents user. For research method, comparative analysis of process to collect information on physical condition of a virtual reality game contents user is conducted. For this, information on gaze and heart rate are collected and analyzed through eye tracking and visualization solution to be designed and prototype is implemented. This study proposes a guide to usability evaluation based on data for physical condition of a virtual reality game contents user. Further study is to measure various information on physical condition and sophisticating prototype.

빅데이터가 보급되면서 비정형자료 분석기술에 관한 관심이 증가하고 있으며, 방대한 양의 학술 데이터에서 가치 있는 정보를 도출해 내는 연구들이 수행되고 있다. 대부분 대용량 텍스트를 인간이 수동적으로 분석하는 것은 시간과 노력이 많이 들고 어려우므로 이를 보완하기 위해 자동으로 분류해줄 수 있는 기술이 필요하다. 이에 본 연구는 2010년부터 2017년까지 발간한 ‘한국심리학회지: 산업 및 조직’ 논문의 주요어, 논문제목, 초록과 같은 비정형자료를 이용하여 분석하고 시각화하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 주요어를 워드클라우드로 시각화한 결과 ‘조직몰입’이 빈번히 사용되었으며, 직무만족, 직무열의, 이직의도, 정서노동 순으로 나타났다. 둘째, 논문제목과 초록을 LDA 확률에 근거하여 자동으로 10개의 주제로 분류하였으며, 주제 8(조직/몰입/지각)이 가장 높았고, 주제 5(행동/관리/상사)는 가장 낮았다. 셋째, 주저자와 교신저자와의 관계는 6개의 큰 집단과 다수의 작은 집단으로 나타났으며, 집단 내의 유력자를 알 수 있었다. 본 연구에서는 방대한 양의 학술 데이터에서 보다 빠르고 쉽게 정보를 도출하여 제공함으로써 관련 연구자들이 또 다른 연구에 접근할 수 있도록 도움을 줄 수 있다는데 의의를 둔다.

With the spread of Big data, there is an increasing interest in Unstructured Data analysis techniques, and studies are being carried out to extract valuable information from vast amounts of academic data. Most passive analysis of large texts by humans is time consuming and laborious and difficult, so a technique that can automatically classify them in order to supplement them is needed. Therefore, this study analyzed and visualized by using Unstructured Data such as the main words, thesis title, and abstract of ‘Korean Journal of Industrial and Organizational Psychology’ published from 2010 to 2017. The results of the study are as follows. First, ‘organizational commitment’ was frequently used as a result of visualization of the key words using wordcloud. Job satisfaction, job enthusiasm, turnover intention, emotional labor showed the order. Second, the title of the paper and the abstract were automatically classified into 10 topics based on the LDA probability. Topic 8(organization/commitment/perception) was the highest, and Topic 5(behavior/management/boss) was the lowest. Third, the relationship between the main author and the correspondent author appeared as six large groups and several small groups. We were able to identify influential authors within the group. In this study, it is suggested that related researchers can get access to another research by deriving information from a vast amount of academic data more quickly and easily.

생활과 밀접한 서비스, 산업들뿐만 아니라 정보통신 산업을 비롯하여 기술과 거리가 멀다고 느껴졌던 농업까지 모든 산업에서 정보의 중요성은 점점 더 커지고 있다. 인터넷으로 정보를 검색하여 양질의데이터를 얻고 싶어 하지만, 다양한 사이트들을 방문해야 하고, 많은 양의 정보들을 일일이 재검색하거나 언어를 해독하여 그 관련성을 확인해야 하는 번거로움이 있기 때문에 정보를 검색하는데 그치지 않고, 관련성에 따라 이를 시각화까지 수행해주는 서비스가 필요하다. 본 연구에서는 크롤링한 데이터를가공하고, 자연어 처리를 통해 의미 있는 데이터로 추출한 후, 딥러닝 기반의 군집화 및 분류 과정을 수행한 후 그 결과를 다양한 시각화 기법을 적용하여 여러 가지 정보들을 한눈에 볼 수 있도록 하는 원스톱 서비스를 설계하고 구현한다.

The importance of information is increasing in all industries, from services and industries closely related to life, to the information and communication industry and agriculture, which seemed far from technology. A service that not only searches for information but also performs visualization according to relevance is needed, since there is a hassle of having to visit various sites, re-searching a large amount of information one by one or checking the relevance among data. In this study, we design and implement a one-stop service that enables various information can be viewed at a glance. After processing crawled data, we extract meaningful data through natural language processing, and conduct deep learning-based clustering and classification algorithm. Also, various visualization techniques are applied to the results.

In this study, new software for 3D visualization of geological data was developed for a tunneling industry. The software can visualize various types of geological data such as borehole, electric resistivity, seismic velocity, estimated 3D RMR, face mapping, etc. which can be obtained from design to construction stages in a tunneling project. By using the OpenGL (Open Graphics Library) and optimized spatial data structures (e.g., Octree), the performance of 3D visualization could be improved significantly. The developed software was successfully applied to a recent tunneling site. This paper describes the concept and details of the software development and implementation.

최근 데이터 과학의 성장과 함께 데이터를 분석하고 시각화하여 그 의미를 해석하는 능력인 데이터 시각화 리터러시에 관한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 연구는 데이터 시각화 리터러시 향상을 위한 교육에서 사용할 수 있는 데이터 시각화 도구 분석에 초점을 두고 진행되었다. 본 연구에서는 도구의 직관성, 데이터 입력 의 편의성, 그래프의 다양성, 그래프 조작성이라는 네 가지 기준을 설정하고 8종의 데이터 시각화 도구를 분석하 여 결과를 제시하였다. 다음으로 웹 기반 데이터 시각화 도구와 다양한 템플릿 제공의 효과를 분석하여 제시하 였다. 이상의 연구 결과는 데이터 시각화 리터러시 향상을 위한 데이터 시각화 도구 선택에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.

In recent years, with the growth of data science, research on data visualization literacy, which is the ability to analyze and visualize data and interpret its meaning, has been actively conducted. This research focused on the analysis of data visualization tools for improving data visualization literacy. The results of the research are as follows. First, we set four criteria: tool intuition, data input convenience, graph diversity, and graph operability, and analyzed eight types of data visualization tools and presented the results. Second, we analyze and present the effectiveness of web-based data visualization tools and different template offerings. We hope that the above research results will give you a lot of help in choosing a data visualization tool to improve your data visualization literacy.