User-Centered Visualization for Forecasting Data in Mobility Services
Year: 2025
Type: article
Abstract: 연구배경 : 본 연구는 예측 정보가 내포하는 불확실성에 주목하여 사용자 중심의 데이터 시각화 방안을 위한 불확실성 표현의 효과를 고찰하고, 모빌리티 서비스를 사례로 실질적인 디자인 방안을 제안하여 추후 예측 시스템으로 확장 가능한 논의를 진행하였다. 연구방법 : 예측 데이터 시각화에 대한 포괄적인 문헌연구와 함께 불확실성 시각화 이론을 중심으로 기본 개념 및 표현 원리, 커뮤니케이션 관점에서의 연구 사례를 검토하였다. 모빌리티 서비스의 실제 화면을 수집하여 예측 유형 및 시각화 현황을 추출하였으며 경로 혼잡 예측 정보를 대상으로 실험 자극물을 제작하여 예측 정보 시각화에 대한 사용자 연구를 실시하였다. 연구결과 : 기존 모빌리티 서비스 예측 정보에 대한 신뢰도는 대체로 높은 편이며 위험 상황 시 주관적 판단 요소들이 크게 개입되어 정보 판단 및 해석에 차이를 보였다. 불확실성 표현을 추가하면 인지 부하가 높아져 숫자나 그래프를 활용한 방식보다는 지도 요소와 통합한 단계별 색상 차이에서 시각화 효과를 보였으며 변수 통합, 언어 표현, 확률 표기 등 사용자 요구 사항을 반영한 최종 자극물을 대상으로 통계 검증한 결과 정보의 유용성 측면에서 개선 효과를 보였다. 결론 : 예측 시각화에서의 불확실성 표현은 사용자의 직관적 이해를 돕고 실제 서비스에서도 교통 의사 결정에 유의미함을 확인하였지만 정보의 명확성과 시각적 복잡성 간의 균형적인 설계가 핵심 과제로 제기되었다. 향후 연구에서는 실제 데이터를 활용한 정량적 실험 및 다양한 맥락에 따른 세분화된 시각화 평가가 요구된다.
Source: Archives of Design Research
Authors: Seoyi Lee, Hyunsuk Kim
Language: English
Subfield: Computer Vision and Pattern Recognition
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
Open Access status: diamond
OpenAlex ID: W4416714949