# Effective use of visual features

> 팝-아웃 효과 개념 소개 및 데이터 시각화에 응용하기

[팝-아웃 효과](https://wiki.g15e.com/pages/Tunable%20processing.txt) 개념 소개 및 데이터 시각화에 응용하기

## 팝아웃 효과 혹은 Tunable processing

[팝-아웃 효과](https://wiki.g15e.com/pages/Tunable%20processing.txt)란 화면의 특정 정보가 한 눈에 보기에도 "튀어나와" 보이는 효과를 말하는데 예를 들면 흰색 바탕에 연한 회색 점들이 있는데 그 중 몇 개만 진한 빨간색 점이면 빨간 점들이 확연히 눈에 띄는 그런 효과를 말한다.

다음은 팝아웃 효과가 나타나는 시각적 특성의 예시들이다:

![Visual features with pop-out effect.png](Visual%20features%20with%20pop-out%20effect.png)

(출처: [Visual thinking for design](https://wiki.g15e.com/pages/Visual%20thinking%20for%20design.txt) by <Colin Ware>)

## 시각적 특성 공간

시각적 특성과 관련하여 데이터 시각화에서 특히 유용하다고 생각한 것은 특징 공간(feature space)이라는 개념이다. 각각의 시각적 특성(기울기, 크기, <색상>, 그림자, 포커스, 움직임 등)을 하나의 차원으로 하는 가상의 다차원 공간을 상상해보면, 임의의 시각적 표현은 이 공간상의 특정 점에 있다고 간주할 수 있다. 이제 여러 시각적 표현 중 어떤 표현을 얼마나 "눈에 띄게" 만들 것인가를 "해당 표현이 다른 표현들과 특징 공간상에서 얼마나 떨어져 있게 만들 것인가"라는 형식으로 생각해볼 수 있다.

다음은 색상(red-green)과 크기(small-large) 축으로 구성된 특징 공간을 나타내는 도식이다:

![Visual feature space.png](Visual%20feature%20space.png)

(출처: [Visual thinking for design](https://wiki.g15e.com/pages/Visual%20thinking%20for%20design.txt) by <Colin Ware>)

이러한 개념을 잘 활용하면 여러 가지 [디자인](https://wiki.g15e.com/pages/Design.txt) 관련 의사결정을 체계화/정량화할 수 있을 것이다.

예를 들어 <Edward Tufte>가 [Visual explanations](https://wiki.g15e.com/pages/Visual%20explanations.txt)에서 제시한 "[Smallest effective difference](https://wiki.g15e.com/pages/Smallest%20effective%20difference.txt)"라는 개념이 있다. 눈에 띌만한 최소한의 차이만으로 시각화하는 것이 좋다는 개념인데, 이를테면 선의 굵기 차이만으로 데이터를 나타내는 선과 배경의 그리드를 효과적으로 구분하여 표현할 수 있다면 굳이 그 이상의 차이(이를테면 데이터를 나타내는 선에 색상을 입힌다거나)를 도입할 필요가 없다는 얘기다. 이렇게 하면 눈도 덜 피로하고, 미적으로도 정갈해 보이고, 이후에 쓰일지 모를 중요한 디자인 자원을 아낄 수 있다.

여기에 특징 공간 개념을 합쳐서 생각해보면 우리에게 어떠한 시각적 자원들이 있는지, 이 중 무엇을 사용할 것인지, 어떤 요소를 얼마나 눈에 띄게 만들 것인지 등을 좀 더 체계적으로 결정할 수 있을 것이다.