"데이터의 시각화: 네트워크 그래프"의 두 판 사이의 차이

2019년 5월 14일 (화) 14:43 판

김현
한국학중앙연구원 인문정보학 교수

데이터의 시각화

인문 연구의 분야에서 탐구하는 사실을 시각적으로 표현하기 위해서는 어떠한 형태의 데이터를 만들어야 할까? 표현하고자 하는 주제에 따라 시각화의 방법도 다양하게 선택될 수 있지만, 개체와 개체 사이의 관계를 그래프로 보여 주는 네트워크 시각화는 가장 일반적으로 활용되고 있는 데이터 시각화 기술 중의 하나라고 할 수 있다.

• 나의 네트워크 그래프 제작 방법
• 위키 문서로 네트워크 그래프 만드는 방법
• 네트워크 그래프 활용 예시

네트워크 그래프의 구성 요소

네트워크 그래프가 그려지려면 두 종류의 데이터가 있어야 한다. 하나는 그물망 속에서 연결선이 만나는 접점(node)이 되는 개체의 목록이고, 다른 하나는 개체와 개체 사이를 연결(link)하는 관계성에 대한 목록이다. 접점(node)과 연결(link) 두 가지는 온톨로지(Ontology) 설계에서 다루는 ‘개체’(individual) 및 ‘관계성’(relation)과 다르지 않다. 사실상 데이터를 시각화 하는 것은 그 데이터를 구조화 하는 작업이 전제되어야 하는 것이기 때문에, 온톨로지 설계 방법을 알면 데이터의 시각화를 훨씬 더 용이하게 할 수 있다.

네트워크 그래프의 구성 요소: 접점(node)과 연결(link)^[1]

네트워크 그래프 작성 예시

무엇에 관한 네트워크이든 그것의 시각화를 위해서는 먼저 그 네트워크를 형성하는 개체와 그 개체들 사이의 관계가 일정한 형식의 데이터로 정리되어 있어야 한다. 아래의 그림은 조선시대에 만들어진 광산 김씨 가문의 족보(族譜) 지면이다. 이 족보의 내용을 네트워크 그래프(Network Graph)로 재현하는 방법을 생각해 보자.

광산 김씨 족보: 김효로(金孝盧, 1454~1534)와 그의 자손

우리가 시각적으로 표현하려고 하는 대상이 족보의 내용이라면, 족보상의 인물 한 사람 한 사람이 그물망의 접점(node)이 될 것이고, 그 인물들 사이의 친속관계가 꼭짓점과 꼭짓점 사이의 연결(link)로 표시될 것이다. 위에 예시한 광산 김씨 족보 내용 중에 15세기 후반에 살았던 ‘김효로(金孝盧, 1454~1534)’와 그의 직계 친속 몇 사람을 뽑아서 접점과 연결의 목록을 만들어 보았다.

접점 목록(Node List)

연결 목록(Link List)

네트워크 그래프 표현

위와 같이 두 종류의 목록이 만들어 지면 네트워크 그래프를 그리기 위한 모든 준비가 다 이루어진 셈이다. 남은 일은 그래프를 그려 주는 소프트웨어에 이 2가지 데이터를 입력하는 것이다. 어떤 소프트웨어를 선택하느냐에 따라 데이터 입력 형식도 다소의 차이는 있지만, 접점과 연결 즉 개체와 관계성의 목록은 필수적인 공통 요소이다.

Gephi^TM

광산 김씨 가계도의 시각화: 그래프 소프트웨어 Gephi^TM 사용^[2]

Gephi^TM의 입력 데이터 형식: 접점과 연결선의 목록

Nodes

Edges

Google Visualization API

광산 김씨 가계도의 시각화: Google Visualization API를 사용한^[3] HTML 문서

Neo4j^TM Graph Database

광산 김씨 가계도의 시각화: 그래프 데이터베이스 Neo4j^TM 사용^[4]

데이터를 시각화하는 이유

SNS(Social Networking Service)의 확산과 더불어 그 네트워크의 양태를 분석하고자 하는 수요가 일어나면서 네트워크 시각화 기술의 활용이 일반화되었고, 이를 도와주는 다양한 소프트웨어들이 개발되었다. 인문학 연구와 교육도 이러한 시각화 기술의 도입을 통해 효과적인 표현과 의미 있는 발견을 추구할 수 있다. 인문지식 데이터를 그래프로 표현하는 것은 우리가 이미 알고 있는 것을 남들에게 보여 주기 위해서 하는 일만은 아니다. 시각화의 방법을 통해 우리는 더욱 정확한 데이터를 만들 수 있고, 그 속에서 우리가 미처 몰랐던 새로운 사실을 발견할 수도 있다.

네트워크 그래프 활용 예시

1. ↑ 이러한 그래프에서의 접점(node)과 연결(link)을 각각 꼭짓점(vertex, pl. vertices)과 연결선(edge)이라고 부르기도 한다.
2. ↑ Gephi: 네트워크 분석 및 시각화 소프트웨어. 프랑스 콩피에뉴 공대(University of Technology of Compiègne, UTC)에서 처음 개발하였다. 오픈 소스 프로그램이어서 대학에서의 연구, 교육 목적으로 많이 활용되고 있다. https://gephi.org/
3. ↑ https://developers.google.com/chart/interactive/docs/gallery/table#overview
4. ↑ Neo4J: Neo Technology사에서 개발한 그래프 데이터베이스 관리 시스템. 모든 데이터를 노드, 링크, 속성의 형태로 저장하기 때문에 데이터의 관계성에 대한 질의가 가능하고, 검색 결과를 그래프 형태로 표현할 수 있다. http://neo4j.com/

※ 이 기사는 『디지털 인문학 입문』(김현 외, HUEBOOKs, 2016, 5. 31.) 제2편 Ⅲ-2. 데이터의 시각화의 글을 발췌. 정리한 것입니다.