과학적 시각화(scientific visualization)란
미국 항공우주국(NASA)은 우주에서 지구를 관측하는 수십 대의 위성을 운영하고 있습니다. 이 위성들은 기후 변화부터 기상 예보, 재난 관리, 자원 탐사 등 다양한 분야의 데이터를 모니터링하고 전송하죠. 이 위성들 중 두 대에는 중간 해상도 영상 분광계(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer, MODIS)라는 장비가 탑재되어 있는데요. MODIS는 방대한 양의 데이터를 수집합니다. 전체 전자기 스펙트럼에 걸친 36개의 스펙트럼 밴드의 데이터는 지표면에서 반사된 빛(각 밴드에서)의 강도를 측정하여 수집됩니다. 말 그대로 빅 데이터죠.
대규모의 복잡한 데이터세트 처리 과정에는 데이터 정제와 분석이 필요합니다. 데이터를 이해하고 패턴이나 추세를 파악하며 인사이트를 도출하기 위해서는 알고리즘과 맞춤형 소프트웨어를 활용해야 하죠. 하지만 아무리 그렇다 한들, 시각적 표현이 끝없는 숫자보다 더 많은 관점을 제공할 수 있다고 하면, 동의하시겠어요?
하나 가정해 봅시다. 연구자님은 현재 기후 변화가 해양에 미치는 영향을 연구하려 하고 있습니다. 이를 위해 바다에 분포하는 식물성 플랑크톤의 커버를 약 2년 분석하는 것을 시작점으로 삼고 싶어 하죠. 이때 MODIS의 도움을 받을 수 있습니다. 하지만 수년에 걸쳐 서로 다양한 좌표(여러 해양 지점)에서 서로 다른 시간대에 얻은 청록색 스펙트럼 빛의 강도와 관련된 수십억 줄의 숫자를 처리해야 한다고 상상해 보세요. 이제, 이 데이터를 기반으로 시간에 따른 식물성 플랑크톤 커버의 변화를 보여주는 애니메이션 지도가 있다고 상상해 보세요.
Ocean Color from July 2002 to March 2017 – NASA Aqua satellite
더 나아가, 가령 해수면 온도와 같은 보조 데이터세트를 다른 색상 체계로 표시해서 위의 영상에 오버레이 할 수 있다고 생각해 보세요. 물론 행과 열로 구성된 데이터와 차트도 많은 정보를 전달합니다. 하지만 시각화 자료는 데이터를 분석하기 위해 무엇을 살펴봐야 할지를 알려줍니다. 시각화 하지 않았다면 눈에 띄지 않았을 수도 있는 추세와의 연결 관계를 파악할 수 있죠. 이것이 바로 과학적 시각화의 힘입니다.
과학적 시각화 응용하기
시각화라는 다면적인 접근 방식에는 복잡한 과학적 개념을 다양한 독자층에 쉽게 전달하는 능력이 있어 독자들이 더 깊이 이해할 수 있으며 적극적으로 참여하도록 독려합니다. 과학적 시각화의 영향력은 아래와 같은 여러 분야에서 중요한 역할을 합니다.
1. 연구 발전
시각화의 기반이 되는 데이터가 반드시 복잡한 알고리즘이나 끝없는 코드일 필요는 없습니다. 손으로 그린 단순한 막대 그래프나 산점도, 열지도 등도 데이터 분석과 해석을 위한 도구로 활용되죠. 실제로 이 효모 유사분열방추(yeast mitotic spindle) 일러스트레이션은 여러 과학자와 예술가가 2년간 협업하여 탄생한 놀라운 시각화 결과물입니다. 이 인포그래픽도 마찬가지입니다. 120년이 넘는 벌과 식물 사이의 상호작용을 연구한 결과의 “데이터 광산에서 힘들게 얻은” 분석으로 제작된 것이죠. 덜 자란 오이 껍질에 있는 털을 촬영한 이 현미경 사진도 마찬가지고요.
시각화의 형태는 무엇이든 상관없습니다. 시각화 하지 않았다면 놓쳤을 수 있는 데이터를 시각화 하여 새로운 아이디어와 가설을 얻는 도구로서 기능하는 것이 중요합니다. 덕분에 연구자는 이해하고, 해석하고, 탐구할 수 있으며, 심지어 새로운 연구 방향에 대한 인사이트를 얻을 수도 있습니다.
시각화는 연구자님의 전문 분야 외의 연구에서 흥미로운 데이터나 정보를 이해하는 데도 도움을 줍니다. 이는 매우 유익한 다학제적 협업으로 이어질 수도 있죠. 빅데이터와 관련해서는 유전체학, 입자 물리학, 천문학, 신경과학 등의 다양한 분야에서도 시각화는 필수입니다. 이러한 분야에서 다른 연구자들은 과학적 시각화를 어떻게 활용하고 있는지 살펴보죠.
- 분자 생물학: 분자 생물학에서 시각화는 분자의 3차원 모델을 생성하는 데 사용됩니다. 일례로, 스크립스 연구소(Scripps Research Institute)의 연구팀은 특정 HIV 변종이 어째서 다른 변종에는 효과적인 HIV 프로테아제 약물에 저항성을 보이는지 알아보고자 했습니다. 현미경 이미지에서 ‘변이’ HIV 프로테아제와 관련한 유용한 단서를 발견하지 못한 연구팀은 분자의 컴퓨터 시뮬레이션을 생성하는 방식으로 방향을 전환했습니다. 시각화를 한 결과, 약물이 해당 단백질에 결합하지 않는 이유를 밝힐 수 있었을 뿐만 아니라, 변이 단백질에 결합하는 새로운 화합물을 알아낼 수도 있었습니다. 새로운 에이즈(AIDS) 약물 개발의 기반을 마련했죠.
- 재료 과학: 전자 현미경 데이터와 컴퓨터 모델링 시뮬레이션을 결합하면 특정한 특성을 지닌 새로운 재료를 설계하기 위한 강력한 도구가 될 수 있습니다. 스탠퍼드 대학교의 한 연구진이 최근 반도체 폴리머를 연구하며 이 가능성을 직접 입증했죠. 이들의 연구는 폴리머 내부의 특정 구조적 변화가 전기 전도성을 높일 수 있음을 보여주었습니다. 이와 같은 경우, 시각화 인터페이스는 가상의 연구실로 기능하기도 합니다.
- 천문학: 천문학 분야에서 시각화 연구는 우주에 관한 흥미로운 발견들을 끌어내고 있습니다. 일례로, 최근의 한 연구에서 과학자들은 가이아(Gaia) 우주망원경에서 수집한 데이터와 고급 시각화 도구를 결합하여 우리은하 주변의 진화 역사를 더 심층적으로 이해하고 있습니다. 이 접근 방식은 실제로 수차례의 초신성 폭발에 대한 연쇄 반응으로 은하간 가스가 외부로 이동하며 형성된 거대한 공간인 ‘로컬 버블(Local Bubble)’의 형성과 영향력을 밝혀냈습니다.
- 기타 분야: 기상 패턴의 복잡한 역학 이해부터 제조 과정의 최적화, 여러 형식의(multimodal) 의학 데이터 분석, 전염병의 확산 추적에 이르기까지, 시각화는 과학적 프로세스를 혁신하고 발견을 촉진하고 있습니다.
2. 교육 보완
학습을 보조하는 많은 상호작용형, 몰입형 기술들은 과학적 시각화 분야의 발전에서 비롯되었습니다. 3D 아틀라스(3D Atlas), 켐튜브3D(ChemTube3D), 인터랙티브 지올로지 프로젝트(Interactive Geology Project)가 대표적이죠. 대학 시절, 교수님이 처음으로 보여준 애니메이션 영상, <세포의 내면 세계(The Inner Life of the Cell)>을 생생히 기억합니다. 지금에 와서 생각해 보면 이 영상은 영상의 미학을 활용해 ‘눈으로 직접 볼’ 수 없는 개념을 시각화 하여 보여준 ‘영화적 과학 시각화’의 대표적인 예라고 할 수 있겠네요. 이 영상을 본 뒤 저는 말로 설명할 수 없을 정도로 놀랐습니다. 공부를 하며 상상만 했던 개념을 실제 눈으로 보고 이 모든 활동이 우리 세포 안에서 늘 이루어지고 있다는 사실을 깨달은 것은 결코 잊을 수 없는 교육적 경험이었습니다. 해당 개념을 더 깊이 이해할 수 있었으며, 학습 효과를 높여주었죠. 더 중요한 건, 이 경험이 해당 분야와 과학에 대한 제 애정을 더 키워주었다는 점입니다. 이것이 바로 교육에서 시각화가 지닌 변혁적인 힘이죠.
대중과 정책 입안자의 이해도 제고
시각화는 커뮤니케이터가 대중에게 과학을 전달하는 데 널리 활용되는 수단입니다. 인포그래픽, 사진, 동영상 등 모든 형태의 시각적 매체는 스토리텔링을 돕습니다. 이는 비전문가의 (심지어 전문가의) 관심을 끌고, 이들이 주변 세계에 더 참여하고 호기심을 갖도록 자극합니다. 이러한 시각화는 과학자와 대중 사이의 소통 격차를 해소하는 데도 중요한 역할을 하며, 나아가 공공 여론을 형성하고 정책 결정에도 영향을 미칩니다.
일례로, 코로나19 팬데믹 기간, 인도 케랄라 주 정부는 시각화 방식을 활용해 ‘감염 곡선 평탄화(flatten the curve)’를 효과적으로 수행했습니다. 주 정부는 초기 환자들이 방문한 장소들을 표시한 경로도를 공개했으며, 이후 접촉자 추적 작업을 수행했습니다. 이와 같은 그래픽 흐름도는 뉴스와 SNS를 통해 널리 공유되었으며, 주 정부가 접촉자를 빠르게 식별하고 격리하는 데 이바지했죠. 시각화 접근 방식 덕분에 주 정부는 그래픽 자료를 더 많은 사람에게 공유할 수 있었습니다. 덕분에 감염자의 1차, 2차 접촉자를 효율적으로 파악하고 무증상자를 격리하면서 유증상자를 검사할 수 있어 추가 확산 가능성을 대폭 줄일 수 있었습니다.
시각화는 기존의 텍스트 기반 형식 대비 정보 처리 면에서 혁신적인 영향력을 보입니다. 복잡한 데이터세트도 간단한 2차원 프레임을 통해 전체적으로 이해할 수 있어, 대량의 텍스트나 숫자를 해석하고 분석하는 정신적 노동의 필요성을 없애줍니다.
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