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Design News
Data Visualization 송혜미 ― 데이터 비주얼라이제이션 디자이너


네이버, 바이널 인터랙티브, 피엑스디 등에서 UI/UX 디자이너로 근무했다. 이후 미국 로드아일랜드 디자인 스쿨(RISD)에서 미술 석사 과정을 밟고 MIT 센서블 시티 랩에서 데이터 비주얼라이제이션 연구원으로서 도시계획 관련 연구 프로젝트에 참여했다. 현재는 뉴욕 데이터독Datadog 본사에서 데이터 비주얼라이제이션 담당 디자이너로 일하고 있으며, 개인 스튜디오 보헤미안랩Bohyemian Lab에서 데이터, 디자인, 아트, 테크를 접목한 연구도 진행 중이다. hyemisong.com

데이터 비주얼라이제이션 디자이너
데이터 비주얼라이제이션은 정제되지 않은 순수 데이터를 여러 각도로 분석·가공해 정보화한 후 시각언어로 표현하는 업무다. 본래 대학교나 기업 연구소에서 컴퓨터 과학자, 통계학자 혹은 아티스트들이 꾸준히 연구하던 분야로, 신문이나 방송 보도에서 사용되는 인포그래픽도 비슷한 영역으로 볼 수 있다. 저널리즘 분야에서 이런 일을 하는 사람을 ‘비주얼 에디터’라고 부르기도 한다. 하지만 점점 데이터 생산이 늘어나면서 기업 단위의 서비스가 필요해졌고, 이제는 단순히 2D 차원의 정보가 아니라 사용자가 애플리케이션이나 인터페이스를 조작할 수 있도록 환경을 만들고, 데이터로 인한 정보를 사용자 의도대로 해석할 수 있는 인터랙티브 데이터 비주얼라이제이션으로 그 범위가 넓어졌다. 예를 들어 우버 같은 로케이션 기반 서비스에는 사용자(기업이나 개인 연구자)가 지도를 바탕으로 위치 데이터를 분석할 때 쓸 수 있는 매핑 라이브러리가 있다. 이때 제작자가 정해진 플롯을 제공하는 것이 아니라 사용자의 의도나 데이터에 따라 소비하는 정보가 달라지는데, 디자인 개발을 통해 지역에 따른 정보의 차이와 시간, 연령 등 데이터 양상에 따라 분석할 수 있다. 그밖에 MS 애저, 구글 클라우드 등 대기업 클라우드 서비스 뿐 아니라 데이터독Datadog과 같은 하이브리드 클라우드 환경에 대한 모니터링 서비스는 데이터 비주얼라이제이션을 활용한 데이터 분석 도구를 제공하며 에어비엔비, 위워크, 넷플릭스, 트위터, 페이스북 등에서도 내부에 데이터 비주얼라이제이션 인력을 두고 내부용 데이터 분석, 콘텐츠나 관련 도구를 생산하고 있다.




비주얼라이징 웍스Visualizing Works 2002년부터 2010년까지 진행한 개인 프로젝트와 회사 프로젝트 60여 개에 관한 메타 데이터(연도, 작업 종류, 클라이언트 등)를 만든 후 시각화 한 것이다.



시티웨이즈CityWays 개인 활동량 측정 어플리케이션(Self Tracking App)에서 추출한 데이터를 이용, 환경 요소와 도시민들의 외부 활동과의 상관 관계를 데이터 시각화를 통해 살펴본 프로젝트.


데이터 비주얼라이제이션 디자이너가 된 계기는?
한국에서 UX/UI 디자이너로 일하던 중 1년치 일기를 시각화하여 감정변화를 분석한 ‘Temperature of Mind’라는 개인 프로젝트를 계기로 데이터 비주얼라이제이션 디자인을 알게 되었다. 이 과정에서 창작 재료로서의 데이터와 소통 수단으로서의 데이터 비주얼라이제이션 디자인의 매력을 자연스럽게 알게 되었다.

흔히 데이터를 시각화하는 영역이라면 인포그래픽이나 픽토그램 등을 떠올리게 된다. 데이터 비주얼라이제이션은 어떻게 다른가?
인포그래픽은 그래픽 요소를 이용해 정해진 정보와 스토리를 이해하기 쉽게 디자인 한것이라면 픽토그램은 의미하고자 하는 바를 함축적으로 표현한 일종의 표의문자다. 이에 비해 데이터 비주얼라이제이션은 조금 넓은 관점으로 해석할 수 있다. 공식적인 뉴스나 연구 결과와 같이 사용자 개입을 최소화해 정해진 플롯을 설명하는 방식이 있는 반면, 분석 도구로서 사용자 인터랙션에 따라 정보의 깊이나 방향이 자유롭게 결정될 수도 있다. 예를 들어, 내가 일했던 MIT 센서블 시티 랩과 같은 연구소에서는 시각 언어를 통해 대중에게 내부 연구 결과를 공유할 목적으로 데이터 비주얼라이제이션을 사용한다. 광고나 IT 업계에서는 데이터를 이용한 콘텐츠 및 비지니스 니즈를 위한 분석 도구를 제작하는 과정에서 활용하기도 한다.

빅데이터의 활용과 많은 연관이 있어 보인다.
당연하다. 최근 AI나 IoT와 같은 첨단 기술이 대중화 서비스를 위한 단계에 접어들면서, 서비스 관리나 미래 예측을 위한 빅데이터 활용이 점차 많아지고 있다. 그래서 여러 기업은 그 데이터의 활용성을 극대화해 사용자가 보다 직관적으로 정보를 습득할 수 있도록 돕는 서비스를 제공하고자 한다.

데이터 비주얼라이제이션 디자인을 하기 위해 필요한 역량은 무엇일까?
가장 중요한 것은 기본 디자인 역량이다. 레이아웃, 타이포그라피, 컬러 뿐 아니라 디자인 결과물을 사용자 및 독자 입장에서 평가하고 개선할 수 있는 능력 등을 말한다. 또 중요한 것은 데이터 및 프론트앤드 개발 기술에 관한 이해다. 특히 개발자와 협업하는 과정에서 디자이너가 기술이나 데이터에 대한 이해가 없으면 디자이너로서 원하는 목소리를 내기 어렵다. 예를 들어 그래프나 맵 영역의 디자인은 버튼과 같은 일반적인 인터페이스와는 달리 데이터의 특징을 면밀히 살펴야 한다. 하지만 업계에서는 UX/UI 디자인과 데이터 엔지니어링 기술을 가진 디자이너가 거의 없기 때문에 데이터 비주얼라이제이션 엔지니어를 채용해 디자이너와 협업하는 것이 일반적이다. 경우에 따라서는 개발과 디자인에 모두 관여해 전체 프로젝트 효율을 높이는 디자인 엔지니어 또는 UX 엔지니어 직군을 뽑기도 한다. 나는 디자인과 엔지니어링을 모두 다루는데, 이는 흔치 않은 경우다.

특히 엔지니어링 영역과 연관이 깊은 이유는 무엇인가?
대부분 주요한 디자인이 데이터와 알고리즘에 의해서 결정되기 때문이다. 일반 버튼은 데이터와 상관없이 디자인해도 무방하지만 맵의 경우는 데이터에서 읽을 수 있는 예상 가능한 플롯이 가장 효과적으로 시각화될 수 있는 요소나 범위를 미리 탐색해야 한다. 그렇지 않으면 기본 컬러나 모양조차도 최종 결정하는 것이 어렵기 때문이다. 따라서 디자이너가 그때그때 대처할 수 있는 엔지니어링 능력을 갖추고 있으면 분명 유리하다.

전문 직군으로 아직은 그 경계가 명확하지 않아 보이기도 한다.
데이터 비주얼라이제이션 디자이너는 매우 세분화된 의미의 직군이다. 우리가 만드는 것은 사용자나 독자가 원하는 정보를 위한 제품 내지 환경이고, 데이터 비주얼라이제이션은 그 제작 과정에서 사용되는 여러 디자인 방법 중에 하나다. 데이터 비주얼라이제이션 분야에서 일할 수 있는 직군으로는 데이터 디자이너, UX/UI 디자이너, 프로덕트 디자이너, 디자인 엔지니어 정도가 있다. 그 디자이너가 속한 조직이 데이터 비주얼라이제이션에 특화되었거나, 나의 경우처럼 주로 진행하는 프로젝트가 데이터 비주얼라이제이션과 밀접하게 연관되었을 수도 있다. 결국은 무엇이 되는가 보다는 어떤 일을 하는가에 의해서 구분될 수 있다.

데이터 비주얼라이제이션 디자인 분야의 전망은 어떻게 보는가?
IT 기술의 고도화와 엄청난 데이터 시대에 디자인과 엔지니어링을 넘나드는 데이터 비주얼라이제이션 디자이너의 역할은 더욱 필요하다. 그들은 협업 과정에서 일반 디자이너들과는 다른 방식의 효율을 이끌어 낼 것이기 때문이다. 또한 데이터의 패턴이나 반복, 양적인 변화 양상을 모티프로 하는 ‘데이터 아트’ 분야에서도 데이터 비주얼라이제이션 디자이너의 역할을 기대해 볼 수 있다. 머신러닝이나 인공 지능을 접목한 실험적인 최근의 데이터 아트를 보면 데이터 아트의 다양화와 확장 가능성을 엿볼 수 있다.



템퍼러처 오브 마인드 Temperature of Mind 송혜미의 개인 프로젝트로, 1년간 작성한 426개의 일기를 분석해 자신의 감정 양상을 시각화했다.






서비스 맵 Service Map Datadog 사용자들이 사용하는 동안 수많은 서비스간의 네트워크 양상과 오류 발생 여부를 한눈에 분석할 수 있다.






어반 엑스포저 Urban Exposure 모바일 데이터와 주거 인근 지역의 대기 오염 측정치를 바탕으로 도시민들의 이동 양상을 시각화했다.

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바이라인 : 오상희, 유다미
디자인하우스 (월간디자인 2018년 11월호) ⓒdesign.co.kr, ⓒdesignhouse.co.kr 무단 전재 및 재배포 금지