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우리는 부산항을 얼마나 잘 알고 있을까? ‘잘 알고 있다’라는 의미를 눈으로 볼 수 있는 객관적인 정보를 얼마나 가지고 있느냐라고 규정한다면, 그리 많이 알지는 못할 것으로 생각된다. 입출항선박수, 이용물동량, 하역생산량 등 하나의 결과로 표현되는 정보는 친숙하게 접해왔으나, 이 정보를 구성하는 원데이터에 접근해본 기억을 가지기 힘든 것이 사실이다. 즉, 정보를 가공한 사람의 의도대로 읽어왔고, 그 틀에 대해서 큰 의심을 가지지 않았던 것으로 생각된다. 이로 인해 원데이터가 말하려는 패턴을 인지할 수 없으며, 데이터가 들려주는 이야기(스토리텔링)를 감지할 수 없었던 것이다.
데이터의 의미를 조금 더 명확하게 파악하기 위해서는 시각화(Visualization)의 구성이 필요하다. 시각화(Visualization)란 숫자를 공간에 배치하여 보여줌으로써 그 패턴을 인지하게 만드는 것이다. 3단계로 구분할 수 있는데 데이터를 수집, 분류, 배열하는 정보구조화 단계와 시간, 분포, 관계, 비교 등의 방법으로 정보시각화 단계 그리고 그래픽적으로 디자인을 완성하는 정보시각표현 단계로 구분할 수 있다. 가장 기본이 되는 것은 충분한 데이터를 수집해서 배치해야 읽은 사람이 특성을 쉽게 파악할 수 있다는 것이다. 충분한 데이터는 Internet of Things(이하 IoT) 기술 등을 통해서 사람이 인위적으로 만들지 않고 자연발생적으로 생긴 정보이어야 더욱 가치가 있다. 최대한 의도를 배제하고 있는 그대로의 데이터를 담아야 한다. 이후 해석은 전문가의 몫으로 남겨둬야 한다.
항만에도 시각화해야 하는 정보가 있지 않을까?
예를 하나 들어보자. 전세계적으로 탄소와 질소산화물 등의 유해물질 배출을 규제하고 있으며, 항만도 예외는 아닐 것이다. 이미 LA항에서는 2009년부터 입출항하는 선박에 대해서 Vessel Speed Reduction(선박 속도 감축)제도를 도입하고 있다. 간단하게 내용을 소개하면 LA항의 정해진 구역(20해리 내 혹은 40해리 내)에서 속도 감축 준수율에 따라 선사에 인센티브를 부여하는 것이다. 선종, 선령에 관계 없이 LA항은 12노트로 제한하고 있다. 화물이 많고, 선령 오래된 선박은 더욱 낮은 속도로 제한해야 하지 않을까? 모든 선박에 대해서 일반화된 룰을 적용하고 있는 것은 아닐까? 선박운항으로 인해 발생하는 유해물질은 쉽게 측정할 있다. 소모되는 연료량에 비례하기 때문에 부산항에 입항시점에서 출항시점까지의 연료소모량만 측정한다면 충분히 가능한 일이다. 선사와 협조를 통해서 측정 대상 충분하게 보유한다면 선박유형에 맞는 운항속도 가이드라인을 제시할 수 있을 것이다. 또한, 체선이 발생한다던지, 사고로 인해 작업시간을 조정해야 된다면 이에 맞는 속도를 제시할 수 있을 것이다. 우리가 필요한 것은 상황에 맞는 스펙트럼이지 하나의 숫자가 아니다.
또 다른 예는, 밀입국 차단을 위해서 관련 정보를 시각화 해보는 것은 어떨까? 밀입국 발생 시간대, 날씨, 경로 등을 분석한다면 어떤 패턴이 나오지 않을까? 이 패턴은 밀입국 브로커나 당사자가 선택하는 조건을 찾아내는 이야기를 들려줄 것이다. 언제, 어디로 가는 것만 알게된다면 순찰 강화, CCTV 등의 장비 보강, 가로등 추가 설치하여 밀입국 예방율을 높일 수 있을 것이다.
이 밖에도 부산항을 더욱 잘 알기 위해서 시각화 해야 하는 분야들은 많이 있을 것이다. 특히, 지표를 만들거나, 기준을 세워야 하는 분야라면 더욱 많은 데이터를 확보해서 패턴을 분석해야 할 것이다. 결국 시각화는 현재의 상태가 어떤 패턴이나 추세속에 놓여 있는지를 객관화하는 작업인 것이다. 그렇게 해야지 앞으로 나아가야 할 방향과 목표를 설득력 있게 제시할 수 있을 것이다. 데이터 시각화를 통한 부산항의 스토리텔링을 찾기 위한 노력이 필요하다.
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