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최근 ‘디지털 트랜스포메이션(조직이 고객 서비스 방식을 근본적으로 바꾸기 위해 모든 비즈니스 영역에 디지털 기술을 통합하는 프로세서)’이라는 변화로 ‘데이터 시각화’에 관한 관심이 커졌습니다. 데이터 분석가로서 반가운 소식이 들리던 와중에 ‘많은 사람이 어려움 없이 활용하는’ 시각화의 적당한 예시를 실생활에서 접하게 되었습니다. 바로 ‘지하철 노선도’입니다. 동일한 데이터로 제작했지만 상황과 목적, 배경에 따라 조금씩 다르게 그려지고 있는 이유가 무엇인지 소개해 보겠습니다.

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지하철 노선도는 왜 조금씩 다를까?

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최근 ‘디지털 트랜스포메이션(조직이 고객 서비스 방식을 근본적으로 바꾸기 위해 모든 비즈니스 영역에 디지털 기술을 통합하는 프로세서)’이라는 변화로 ‘데이터 시각화’에 관한 관심이 커졌습니다. 데이터 분석가로서 반가운 소식이 들리던 와중에 ‘많은 사람이 어려움 없이 활용하는’ 시각화의 적당한 예시를 실생활에서 접하게 되었습니다. 바로 ‘지하철 노선도’입니다. 동일한 데이터로 제작했지만 상황과 목적, 배경에 따라 조금씩 다르게 그려지고 있는 이유가 무엇인지 소개해 보겠습니다.

 

좋은 데이터 시각화

데이터 활용을 요약하면, ‘문제를 정의하고, 이를 풀기 위한 데이터를 수집, 분석한 뒤 나오는 인사이트를 통해 현상을 바꿔내는 과정’이라고 표현할 수 있습니다. 이 과정에서 데이터 시각화는 다른 (비데이터 직군의) 사람들과 같이 협업하기 위한 아주 효과적인 방법 중 하나로써 자주 등장하고, 그만큼 여러 미디어에서 다양한 방법으로 다루고 있습니다.

 

우리 일상 속에서는 데이터 시각화를 활용하는 곳이 많은데도 불구하고, 이를 잘 알지 못하는 경우가 많습니다. 그래서 먼저 데이터 시각화의 사전적 정의부터 정리해 보겠습니다.

 

데이터 시각화는 많은 양의 데이터를 한눈에 요약해서 볼 수 있게 그래픽/차트의 형태로 표현하는 방법으로 데이터의 흐름을 쉽게 찾고 빠르게 이해할 수 있다. 뿐만 아니라 적절한 시각화는 데이터에 대한 전문 지식을 가지고 있지 않더라도, 데이터에 포함되어 있는 인사이트를 쉽게 찾을 수 있게 도와준다. 또 의사결정 시 일종의 ‘스토리텔링’을 통해 더 임팩트 있는 효과를 만들어 낸다.

 

데이터 시각화
What are infovis and datavis about? <출처: visually>

 

이러한 장점에도 불구하고 지나친 단순화 혹은 과장, 제작자의 편견, 인지적 시각 오류, 불완전한 데이터, 잘못된 차트 활용 등 제대로 된 데이터 시각화 방법을 사용하지 못하면 제작자의 의도와 관계없이 데이터를 잘못 보여줄 수도 있어 정확한 데이터 분석이 필수입니다.

 

시각화 분류
Visual vocabulary <출처: Chart Doctor>

 

장점과 단점을 종이 한 장 차이로 갈라내는 이유 때문에 데이터를 그려내는 사람들은 ‘어떤 차트를 쓰는 것이 효과적일까?’와 같은 큼직한 고민에서부터 ‘이 선은 어떤 색상과 굵기, 모양으로 그리는 게 좋을까?’ 같은 디테일한 고민, 그리고 ‘우리 조직의 프로그램에서 이 차트는 어떻게 그릴 수 있을까?’ 처럼 현실적인 고민까지 ‘정답이 없는 고민’을 합니다. 때론 너무 ‘어떻게’만 집중하다가 차트 자랑에만 그치는 경우도 있습니다.

 

저 또한 크게 다르지 않았고, 수많은 시행착오 끝에 ‘좋은 데이터 시각화는 상황마다 다르다’라는 결론을 지었습니다. 무엇보다 ‘좋은’이라는 단어는 ‘많은 사람이 어려움이 없이 활용하는’ 것과 같은 뜻이라고 판단했습니다. 이 기준으로 생각했을 때 주변에 가장 쉽게 볼 수 있는 좋은 데이터 시각화의 예시는 바로 ‘지하철 노선도’라고 생각합니다.

 

 

데이터 시각화로써의 지하철 노선도

지하철은 서울에서만 하루에 약 450만 명이 이용하고 있으며, 편의성을 위해 열차 혹은 역사 내부에 지하철 노선도를 비치하고 있습니다. 이들 중 약 10%만 노선도를 봐도 약 DAU(Daily Active User, 일별 활동 사용자 수)가 45만 명에 달할 정도로 가장 대중화한 데이터 시각화 중 하나라고 볼 수 있습니다.

 

지하철 노선도를 ‘어느 역에서 어느 역까지 가는 흐름’을 표현한 시각화로 보면 ‘Pathway/Flow visualization’이라고 할 수 있습니다. 또 ‘어느 역과 어느 역이 연결되어 있는지’라는 관점에서는 ‘Network Visualization’으로도 볼 수도 있습니다. 심지어 지리적 정보를 담고 있어서 ‘Map visualization’과도 연관이 있습니다. 국내 지하철 노선도는 세 가지 경우를 모두 포함해 다르게 표현되고 있으며, 심지어 노선별로도 다른 표현 방식을 갖습니다.

 

시각화 표현 방식
Visualizing the User Jouney with Path Analytics <출처: Revenera>

 

네트워크 맵핑
Network visualization: mapping Shakespeare’s tragedies <출처: martin grandjean>

 

호갱노노 빅데이터
지도 상의 정보를 담고 있는 부동산 빅데이터 서비스. 최적거래 시점까지 알려준다 <출처: 호갱노노>

 

수도권 광역 지하철 노선도
수도권 광역 지하철 노선도 <출처: 서울 시설 공단>

 

 

노선별 특징과 목적 그리고 예시

지하철 노선도는 정보 전달을 통해 상황을 바꾸는 분석의 목적보다는 정보 전달 그 자체의 비중이 더 높은 데이터 시각화입니다. 이를 학술적인 개념으로 ‘Data visualization’을 포함하는, 조금 더 넓은 의미인 ‘Information visualization’이라고 표현하기도 합니다.

 

그렇다면 지하철 노선도의 주요 목적은 무엇일까요? ‘지하철을 이용하는 다양한 사용자에게 정확한 경로 정보를 전달한다’라는 목적이 제일 클 것입니다. 이러한 맥락에서 지하철을 탈 때 사용자는 모든 노선의 정보를 다 포함하고 있는 광역전철 노선도와 현재 이용 중인 노선의 노선도를 볼 수 있습니다.

 

특이하게도 이 지하철 노선도는 같은 데이터를 활용해 같은 목적으로 그렸는데 불구하고 노선에 따라 조금씩 다른 형태를 가지고 있습니다. 이는 정보를 제공하는 데이터 시각화로서 각 노선의 맥락과 특징에 따라 주요 달성 세부 목적이 조금씩 다르기 때문입니다.

 

공통 특징과 제약 조건

우리가 일반적으로 생각할 수 있는 차트로 구성된 데이터 시각화와 지하철 노선도는 살짝 다른 특징과 제약 조건이 있습니다.

 

  • 제한된 공간

보통의 데이터 시각화는 휴대폰이나 PC를 통해 사용자가 원하는 위치에서 원하는 크기로 볼 수 있습니다. 반면 지하철 노선도는 지하철 열차 상단이라는, 고정된 위치에 고정된 크기를 가지고 표현됩니다. 열차에 따라 패널을 활용해 보이는 경우도 있지만, 높고 먼 위치에 표현되는 것은 유사합니다.

 

  • 많은 정보

공항철도(14개)나 8호선(18개)처럼 특별한 경우를 제외하면 수도권의 주요 지하철 노선은 4~50개의 역으로 구성되어 있습니다. 여기서 만약 모든 노선을 다 포함해야 하는 광역노선도라면 600개가 넘는 역과 연결 정보를 1~2미터와 30cm라는 좁은 공간 안에 표현해야 합니다.

 

  • ‘아날로그’로 고정된 시각화

대부분의 지하철 노선도는 인쇄되어 고정된 내용이 붙여집니다. 아쉽게도 해리포터 세계관의 사진처럼 변화하지 않으며, 사용자와의 확대나 클릭과 같은 사용자와의 상호작용은 아직 불가능합니다.

 

  • 정말 다양한 사용자

지하철은 대중교통이라는 단어 그대로, 다수의 대중이 이용하는 서비스로써 남녀노소뿐 아니라 다양한 국적의 사람들이 이용합니다. 사용자라기 보단 약간 다른 맥락이긴 하지만, 각 노선별 운영의 주체와 각각의 목적이 다른 것 또한 지하철 노선도를 그리는 사람이 고려해야 하는 부분입니다.

 

정리하자면 지하철 노선도는, 많은 정보를 다양한 사람에게 좁은 공간에 직관적인 방법으로 표기해야 하는 아주 도전적인 문제를 갖고 있습니다.

 

그래서 지하철 노선도는 이런 공통적인 특징과 제약 조건을 해결하기 위해 노력하고 있습니다. 대표적으로 공간의 문제를 해결하기 위해 대부분의 노선도에서는 역 이름을 기울여 선형으로 표기해 정보를 표현하고 있습니다. 이 기울임의 효과는 아래 그림과 같이 가용 공간을 더 늘려주는 효과를 가지고 있습니다.

 

지하철 노선도 기울임
<출처: 본인>

 

이 밖에도 각 노선에서는 이러한 제한 조건 아래에서 해당 노선의 특성을 드러내기 위해 갖가지 방법으로 시각화 결과를 선보이고 있습니다. 호선별로 어떤 특징을 가지고 이를 극복하고 있는지 살펴보겠습니다.

 

9호선

9호선은 한강 아래 강남지역을 동서로 길게 연결하고 있습니다. 오피스가 많이 있는 강남권을 지나다 보니 사용자가 많고, 급행이라는 시스템 이점도 있습니다. 이를 노선도에서는 다음과 같이 표현합니다. (급행 표현을 제외하면 다른 주요 노선도와 유사합니다)

 

9호선 환승위치
<출처: 지하철 9호선>

 

상대적으로 큰 공간을 활용할 수 있는 지하철 역사 내에서는 급행 정차 여부, 역별 소요 시간, 환승 위치, 큰 글자 크기 등으로 표현할 수 있습니다. 다만 환승으로 연결될 수 없는 6호선은 표기하지 않았습니다.

 

반면 아래와 같이 공간의 제약이 생긴 열차 내부에서는 위의 많은 정보 중 환승 정보와 역 이름 같은 사용자에게 조금 더 중요한 정보들에 집중하는 시각화 방식을 활용했습니다. 또 열차 상단에 배치되어 가까이 가서 볼 수 없기에 환승과 각 기점은 위아래로 호선을 의미하는 색상의 선으로 길게 표현되고, 환승역은 볼드체로 강조 표기한 특징이 있습니다.

 

지하철 9호선 노선도
<출처: 지하철 9호선>

 

이와 달리 전철 내에서 동일하게 좁은 공간에서 표현되는 광역전철 노선도는, 더 많고 넓은 범위의 내용을 표현해야 하므로 다른 호선과의 연결이라는 더 중요한 정보만을 훨씬 더 작은 크기로 ‘위아래로 압축해서’ 그려냅니다. 물론 9호선 열차 내부의 노선도이기 때문에 운영 주체인 Metro9 문구와 9호선이 다른 선들보다는 조금 더 굵게 표현된 차이점도 있습니다. 잘 보이지는 않지만 KTX나 공항 등 주요 지점들은 별도의 마크로 표기되어 있습니다.

 

광역전철 노선도
<출처: 광역전철 노선도>

 

신분당선

신분당선의 노선도가 다른 노선들과 다른 점은 크게 3가지입니다.

 

첫 번째로 신분당선은 서울교통공사 공기업이 아닌 네오트랜스라는 민간 기업에서 별도로 운영되고 있습니다. 이에 따라 운임이 다르기도 하지만 시각화의 관점에서는 일관된 디자인 시스템을 적용하지 않아도 됩니다. 두 번째로 무인자동운전이라는 특별한 차별점이 있습니다. 마지막으로 16개라는 적은 역의 수 (물론 노선의 거리는 절대 짧지 않습니다) 또한 좁은 공간에 정보를 담는 시각화에 영향을 줍니다.

 

신분당선 노선도
<출처: 지하철 신분당선>

 

지하철 신분당선
<출처: 지하철 신분당선>

 

그래서 앞서 9호선과 지하철 노선도에 활용되는 폰트도 살짝 다르고, 열차 내부 패널에서도 글씨를 기울이지 않고도 충분히 노선도를 표현할 수 있습니다. 환승의 경우 어느 호선에서 가능한지 정도만 표기하고, 어느 역인지는 적혀 있지 않습니다. 이는 여러 개의 철도 회사가 각각 운영 중인 일본의 지하철에서도 자주 보이는 방식이라고 합니다.

 

신분당선은 설계 단계에서부터 신도시인 경기도 분당과 서울 강남 지역을 잇는 통근 전철의 목적이 강했기 때문에 ‘현재 어디에 있는지, 어디까지 왔는지’를 노선도에 표기하는 것이 꽤 중요한 포인트였습니다. 특히 청계산 입구 ~ 판교의 거리는 8km로 동일한 노선의 신논현 ~ 강남의 0.9km의 약 10배인 아주 긴 거리이기 때문에 역의 개수로 거리를 알기 어렵습니다.

 

또한 신분당선 열차 내부의 광역 노선도는 마찬가지로 글자를 기울이지 않고 작게 표현하는 방법을 활용했습니다.

 

지하철 신분당선 전체 노선도
<출처: 지하철 신분당선>

 

지하철 노선도는 아니지만 열차 내부 패널에 보이는 현재 속도와 남은 거리 정보 또한 통근 열차로써의 정체성을 드러내고 있습니다. 참고로 신분당선의 주요 목표는 ‘30분 안에 빠르게 강남과 분당을 이어준다’ 입니다.

 

열차 내부 패널
<출처: 지하철 신분당선>

 

인천국제공항철도

인천국제공항철도(이하 공항철도)는 이름부터 도심과 공항을 연결하는 철도라는 노선의 특별한 목적을 드러내고 있습니다. 주요 승객 타깃이 공항에서의 외국인 여행객이기 때문에 주요 외국어 (한/영/일/중)를 큼직하게 패널에 표기하고 있습니다.

 

역의 수는 14개로 적은 편이지만, 대부분 ‘역의 이름이 길기 때문에’ 이름을 기울여 적혀 있습니다. 특히 정해진 시간이 중요한 공항과 KTX 역을 연결하는 만큼 열차 내부에서도 역 간 이동소요시간을 표기하고 있으며, 외국인들을 대상으로 하는 (분실물센터 등) 주요 정보들이 작성된 점이 눈에 뜨입니다.

 

지하철 공항철도 노선도
<출처: 지하철 공항철도>

 

1호선

※ 1호선 외 2 ~8호선, 김포, 서해선 등은 서울교통공사에서 운영하고 있기 때문에 해당 노선들의 지하철 노선도는 앞서 설명한 공통 특징과 거의 차이가 없습니다. 그래서 다른 노선에 비해 지하철 노선도에 추가 요인이 있는 1호선을 조명했습니다.

 

대한민국 최초의 전철인 1호선은 그만큼 오랜 시간 동안 운영되었습니다. 그래서 경기, 서울, 인천, 충남까지의 다양한 영역과 가장 긴 구간(총길이 약 200km)을 운행하고 있습니다. 길이가 긴 만큼 여러 환승역을 가지고 있으며, 이 긴 구간을 효과적으로 운영하기 위해 일부역만 정차하는 ‘급행’과 ‘특급’ 시스템도 있습니다.

 

또한 철도계획에서 가장 중심이 되는 노선이다 보니 서울역과 용산역, 청량리역같이 지방으로 연결되는 철도 거점들도 포함하고 있습니다. 마지막으로 ‘지선’이라는 다른 노선과 구분 짓는 분기점 역할을 하는 역이 있는 것도 특징입니다.

 

먼저 크기를 조금 더 자유롭게 활용할 수 있는 역사 내의 노선도는 아래와 같습니다.

 

1호선 노선도
<출처: 지하철 1호선>

 

노선이 길기 때문에 단순히 일자로만 그린 것이 아니라 ‘스네이크 게임’처럼 원형-시계방향으로 공간을 감싸고 있으며, 역 이름 역시 기울어져 있습니다. 신기한 점은 마찬가지로 기울여서 공간을 크게 활용하려 했던 9호선에 비해 기울임이 낮은 점입니다.

 

사실 이에 대해서는 UX 전문가가 더 정확히 알 수도 있습니다. 다만 데이터 분석가의 입장에서 볼 때 기울임이 크면 공간을 활용하기에 좋은 대신 가독성이 떨어지기 때문에 9호선보다 조금 더 적게 기울 것인 것으로 예상합니다.

 

1호선 9호선 기울임
1호선과 9호선의 기울임 각도가 다르다. <출처: 지하철 노선도>

 

지선은 노선에서 길게 선이 나와 있는 형식으로 표기되어 있습니다. 호선과 위치 정보, 그리고 어느 위치에 빠른 환승을 할 수 있는지 등 여러 환승 정보를 화살표 형태로 그려져 있습니다. 종로3가역처럼 여러 개의 노선으로 환승할 수 있으면 ‘쌓아 올리는’ 방식으로 표기됐습니다. 작아서 잘 안 보이기지만, 역 옆에는 현재 역에서 해당 역으로 걸리는 예상 이동 소요시간이 적혀 있습니다.

 

이처럼 외부에서는 공간이 큰 만큼 많은 정보를 담을 수 있지만, 열차 내부의 노선도는 조금 다릅니다.

 

지하철 1호선 노선도
<출처: 지하철 1호선>

 

다른 열차 내부의 지하철 노선도와 마찬가지로 공간을 알뜰히 활용하기 위해 노선을 둥글게 말아서 그렸습니다. 대신 환승의 경우, 노선의 양 기점들을 위아래로 색상과 함께 표현하고 있습니다. 또 환승 노선을 선으로 표시했던 9호선과는 다르게 멀리서도 잘 인지할 수 있도록 노선의 색상을 칠한 두꺼운 화살표 형태로 환승이 표기되어 있습니다.

 

급행 노선을 운행 중인 역은 아래 확대된 그림처럼 빨강, 초록, 주황색 등으로 표기했습니다. 1호선은 여러 급행 노선이 있기 때문에 겹치는 급행 노선은 색상을 다르게 표현하거나 위치를 위아래로 구분했습니다. 추가로 고객 편의를 위해 역사를 벗어나지 않고 화장실을 갈 수 있는 역도 알려주고 있습니다.

 

지하철 1호선 비교
<출처: 지하철 1호선>

 

번외 노선

아래 노선들은 모두 서울교통공사에서 운영하는 곳으로 같은 방법으로 지하철 노선도를 제작했습니다. 따라서 노선은 다르지만, 제공하는 정보가 대동소이합니다.

 

지하철 8호선
<출처: 지하철 8호선>

 

지하철 5호선
<출처: 지하철 5호선>

 

수인 분당선
<출처: 지하철 수인/분당선>

 

 

데이터 시각화의 핵심 목적은?

지하철 노선도는 동일한 데이터와 목적을 가지고 있지만, 운영과 열차, 노선의 특성 등 환경에 따라 가장 효과적인 방법으로 다르게 표현되고 있습니다.

 

이는 대체로 달성하고자 하는 목적을 효과적으로 잘 달성하기도 하지만 동시에 제약으로 인해 어쩔 수 없는 부분도 있기 때문입니다. 대안으로 더 다양한 정보를 시간과 상호작용을 활용해서 표현할 수 있는 모바일 애플리케이션 등에서 더 자세히 지하철 노선도 정보를 보여주고 있습니다.

 

카카오지하철 노선도
다양한 지하철 정보가 포함된 카카오 지하철 노선 정보 <출처: 카카오지하철>

 

공간과 크기의 제약이 있는 지하철 노선도에 비해 온라인 데이터 시각화는 자유도가 높기 때문에 더 효과적인 방법들을 활용할 수 있습니다. 하지만 자유도 때문에 사용자에게 전달하고자 하는 원래 목적을 놓칠 수도 있습니다.

 

창의력은 구속과 제한에서 나온다고 하는 문장에 어느 정도 동의하는 편인데, 업무를 하면서 데이터를 시각화하는 과정 또한 여러 의도하지 않은 제약들이 있습니다. 가령 이러한 차트를 내가 쓰는 프로그램으론 그릴 수 없거나, 디테일한 옵션 설정이 불가능하거나 어쩌면 시각화를 위한 프로그램 활용 자체가 어려울 수도 있습니다.

 

그렇기 때문에 좋은 시각화를 정의하는 것은 현재 상황, 그리고 만들고자 하는 내용에 따라 달라질 수 있습니다. 심지어 Bar, Pie, Line 같은 Classic Chart 3종류만 잘 활용해도 시각화를 통한 메시지 전달에는 충분하다는 주장도 있습니다.

 

단순 차트
단순한 차트로도 데이터 시각화의 목적을 이룰 수 있다. <출처: Choose Charts Everyone Understands>

 

툴이나 차트같은 도구보다 ‘어떤 데이터를 무슨 의도로 그리고 누구에게 정보를 전달하려는지 목표를 명확하게 하는 것’이 더 좋은 시각화를 위한 효과적인 고민이라고 생각합니다. 데이터 시각화의 본질적인 목적이 무엇인지 고민하고, 이를 효과적으로 달성하기 위한 핵심 요인을 해결해 나가는 것이 좋은 데이터 시각화를 제공하는 방법이 될 수 있을 것입니다.

 

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댓글 1
peace78131
            정리해주셔서 감사합니다 ㅎㅎ
          
2023.11.23. 오전 00:27
데이터 프로덕트 개발자
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돌고 돌아 메디컬 도메인의 R / Shiny 개발자.
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