Earticle

막대나 히스토그램과 같은 그래픽 요소는 통계자료의 탐색적 분석을 위한 정보 시각화 도구로 자주 활용되어왔다. 이에 비해 단계구분도나 유선도와 같은 전통적 주제도는 지리참조된 통계자료의 공간 분포 및 패턴 분석을 위한 유용한 시각화 기법으로 인식되었다. 그러나 통계학 분야에서 최근 제안된 연결형 마이크로맵은 공간통계자료의 탐색적 분석을 위한 효과적인 시각화 도구로서 많은 관심을 받고 있다. 이에 본 연구는 서울특별시 자치구를 대상으로 생산된 공간통계자료를 시각화할 수 있는 연결형 마이크로맵을 R 프로그래밍 언어를 이용하여 구현하여 제시하였다. 그리고 본 연구는 기존 주제도와 차별적인 연결형 마이크로맵의 특징을 고찰하였다. 연결형 마이크로맵은 전통적 주제도의 한계를 해결하고 정보 손실을 최소화할 수 있는 효과적인 시각화 기법으로서 그 활용도가 높아질 것으로 기대된다.

Graphic elements, e.g., bar and histogram, have been widely utilized as a tool of information visualization for the exploratory data analysis (EDA) of spatial statistics data. Meanwhile, conventional thematic map such as choropleth and flow maps has been considered to be an efficient visualization method in discovering the spatial distribution and pattern of georeferenced statistics data. However, the interest of linked micromap (LM), first proposed in statistics academia, is being grown as an useful method for EDA recently. This research implemented the LM with R programming language in order to visualize spatial statistics data information of Seoul Metropolitan City, and it provided some results of LM implementation. In addition, this study evaluated the distinct features of LM in comparison with conventional thematic maps. LM-based visualization is anticipated to gather more interests in many academic fields due to it’s functional ability to minimize information loss of spatial statistics data.

막대나 히스토그램과 같은 그래픽 요소는 통계자료의 탐색적 분석을 위한 정보 시각화 도구로 자주 활용되어왔다. 이에 비해 단계구분도나 유선도와 같은 전통적 주제도는 지리참조된 통계자료의 공간 분포 및 패턴 분석을 위한 유용한 시각화 기법으로 인식되었다. 그러나 통계학 분야에서 최근 제안된 연결형 마이크로맵은 공간통계자료의 탐색적 분석을 위한 효과적인 시각화 도구로서 많은 관심을 받고 있다. 이에 본 연구는 서울특별시 자치구를 대상으로 생산된 공간통계자료를 시각화할 수 있는 연결형 마이크로맵을 R 프로그래밍 언어를 이용하여 구현하여 제시하였다. 그리고 본 연구는 기존 주제도와 차별적인 연결형 마이크로맵의 특징을 고찰하였다. 연결형 마이크로맵은 전통적 주제도의 한계를 해결하고 정보 손실을 최소화할 수 있는 효과적인 시각화 기법으로서 그 활용도가 높아질 것으로 기대된다.

Graphic elements, e.g., bar and histogram, have been widely utilized as a tool of information visualization for the exploratory data analysis (EDA) of spatial statistics data. Meanwhile, conventional thematic map such as choropleth and flow maps has been considered to be an efficient visualization method in discovering the spatial distribution and pattern of georeferenced statistics data. However, the interest of linked micromap (LM), first proposed in statistics academia, is being grown as an useful method for EDA recently. This research implemented the LM with R programming language in order to visualize spatial statistics data information of Seoul Metropolitan City, and it provided some results of LM implementation. In addition, this study evaluated the distinct features of LM in comparison with conventional thematic maps. LM-based visualization is anticipated to gather more interests in many academic fields due to it’s functional ability to minimize information loss of spatial statistics data.