국내 감염병 현황 대시보드 디자인 패턴 분석

• 영문명: Analysis of Dashboard Design Patterns of Infectious Diseases in Korea
• 발행기관: 한국디자인리서치학회
• 저자명: 김민정 이하나
• 간행물 정보: 『한국디자인리서치』Vol8, No. 2(통권 27권), 90~102쪽, 전체 13쪽
• 주제분류: 예술체육 > 미술
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2023.06.30

국문 초록

본 연구는 팬데믹 상황에서 중요해진 질병 데이터 시각화에 대한 대시보드 디자인 연구를 수행하였다. 현재 감염병관리지원단의 대시보드는 주로 전문가를 대상으로 하며, 방대한 데이터 세트를 상세한 차트 등을 활용하여 대시보드를 구축하고 있다. 분석 결과, 지역별로 데이터의 특성에 맞게 맞춤화된 시각화를 적용하고 있으나, 사용성 측면에서 디자인 개선이 필요함을 확인하였다. 향후 감염병 대시보드는 사용자 유형에 따른 요구 사항을 고려하여 개인 맞춤형 및 공공 감염병 현황 대시보드로 발전해야 한다. 이 과정에서 UX/UI 디자이너 및 데이터 시각화 전문가의 협력이 필수적이며, 이를 통해 감염 현황에 대한 거시적인 통찰력을 제공할 수 있는 시스템을 구축해야 한다. 본 연구는 감염현황 대시보드 개선에 중요한 요소를 제시하며, 대시보드 구축의 기초 자료로 활용되길 기대한다.

영문 초록

In the era of the pandemic, the importance of disease data visualization has been underscored. This study critically examines the design of disease data dashboards, specifically focusing on those utilized by the infectious disease management support teams. These dashboards, primarily intended for professional use, employ detailed charts to represent extensive data sets. Our analysis reveals that while there has been a concerted effort to customize visualizations to fit region-specific data, significant enhancements from a usability perspective are required. Consequently, we argue that infectious disease dashboards should progress towards accommodating personalized and public health needs, taking into account the divergent requirements across user types. In this transformation, the synergistic collaboration of UX/UI designers and data visualization experts is deemed indispensable, with the ultimate aim to construct a system capable of providing macroscopic insights into infection statuses. This study hence contributes to the ongoing discourse by proposing vital elements for the improvement of infectious disease dashboards, anticipating its findings to serve as a valuable resource in the effective construction of future dashboards.

목차

1. 서론

2. 대시보드 이해

3. 감염병관리 대시보드 분석

4. 제언 및 결론

참고문헌

키워드

감염병 현황 대시보드 디자인 패턴 데이터 시각화 Disease Status Dashboards Design Pattern Data Visualization