Time Series Maps

시계열 지도는 시간에 따른 위치 변화를 나타내는 지도 그래프이다. 이 지도는 동선이나 경로 분석에 유용하다. 시계열 지도는 시계열 도표와 같이 시간에 따라 관측된 데이터를 이용한다. 다만 키나 몸무게 같은 값이 아닌 위경도와 같은 위치를 이용한다.


Discrete Time vs. Continuous Time





그림은 코로나 19 확진자가 1000명 이상 발생한 아시아 국가를 시계열 지도로 나타낸 결과이다. 지도를 살펴보면 코로나 19가 중국에서 시작해 대한민국 이란 일본 말레이시아 순으로 전파된 것을 알 수 있다.


개체의 동선을 그래프로 나타내는 경우 순서오 ㅏ위치 정보가 필요하다. 개체가 언제 어디에 있었는지 알아야 하기 때문이다. 다만 시계열 지도는 데이터가 기록된 순서를 이동 순서로 취급한다. 만약 순서 변수가 딸 ㅗ있다면 순서 변수를 기준으로 먼저 정렬한 뒤 시각화에 활용한다.


표는 2021년 한반도를 스쳐간 태풍 OMAIS의 경로를 나타낸 데이터의 일부이다. 이런 경로 데이터를 시각화하기 위한 도구로는 시계옐 지도가 적합하다. 먼저 그룹은 여러 대상을 한 번에 시계열 지도로 나타낼 때 사용한다. 가령 2021년에 발생한 태풍 모두를 나타낼 생각이라면 그룹을 통해 구분할 수 있다. 한편 시간 변수느 딱히 특정한 시각을 나타낸다고 하기 보다는 순서를 의미한다. 즉, 특정 위치에 있었던 순서를 나타내기 위해 사용하는 것이다. 순서는 시계열 지도를 그리기 위한 필수 요소이다. 다만 앞서 언급하였듯이 순서를 따로 입력해 사용하는 것이 아닌 시간 데이터를 활용하여 나타낸다. 마지막으로 위도와 경도는 위치를 나타내기 위해 필요한 변수이다.


주의할 점

시계열 지도가 시각화 도구로서의 의미를 가지기 위해서는 몇 가지 주의할 점이 있다. 먼저 너무 많은 대상을 나타내면 곤란하다. 이동 폭이 큰 경우 해석이 어려워질 수도 있기 때문이다. 예를 들어 확산을 나타내는 데이터의 경우 관측치가 10개만 넘어도 선이 겹쳐 해석이 어려워진다. 이 경우 선을 그리지 않는 것만도 못한 데이터가 될 수 있다. 이런 이유로 사람이나 화물 태풍 등에 대한 연속성이 있는 이동 경오를 나타낼 때만 사용할 겻을 권장한다. 그림의 경우 발생순서가 연속적인 관계를 갖지 않는 경우 시계열 지도는 제 기능을 하지 못할 수도 있다.

Post a Comment

0 Comments