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주제: 내 발걸음의 역사 (My Walking History)

PDF: https://www.behance.net/artsy1009d4ba

(텀블러 업로드가 늦어진 점 죄송합니다. 비핸스에는 미리 업로드 해놨었습니다)

설명: 지난 1년간의 나의 ���걸음 기록 수를 시각화하여 만들었습니다. 발걸음 수에는 표면적으로 보이는 걸음 수 뿐만 아니라 나 자신의 생활 패턴이 녹아져 있을 것이라 생각해, 지난 1년을 되돌아보는 계기가 되면서 마치 일기장과 같았습니다.  지난 1년은 다른 년도와는 각별하게 현재 저의 모습을 만들어 준 여러가지 이벤트들이 함께 했던 년도이기에 더 의미가 각별 했습니다.

 제 P3가 담고 있는 결과는 발걸음 수, 이벤트 내용, 차의 유무, 위치했던 장소 입니다. 발걸음 수는 하루 전체가 가지는 발걸음 수를 하나의 원으로 표현했습니다. 휴대폰에 설치되어 있는 만보기 어플을 통해서 데이터를 수집했으며, 함께 기록되어 있는 GPS기반 장소 기록으로 위치 데이터도 수집할 수 있었습니다. 이벤트의 경우 지난 1년간 있었던 굵직한 이벤트들로 구성했습니다. 1~7로 매핑했으며 저의 삶에 큰 영향을 미치고 의미를 가지는  교환학생, 여행, 방학, 인턴, 학교, 방학, 병원이라는 카테고리로 나눴습니다. 또한, 많은 나라를 거쳤던 시기이기도 하여 지도를 활용해 발걸음을 지도 위해 매핑하여, 지나쳐간 나라들을 표현했습니다.

  데이터1: 각 데이터는 좌에서 우로, 위에서 아래로 읽게 되어 있습니다. 2017년 10월의 데이터부터 2018년 10월까지의 데이터로 구성되어 있습니다. 각 줄은 1달을 의미하며 달력처럼 읽을 수 있도록 구성했습니다. 줄에 위치하고 있는 원들은 하루하루의 발걸음 수를 의미합니다. 발걸음 수가 많을수록 큰 원의 형태를 보이며, 적을수록 작은 원의 형태를 띕니다. 각 이벤트에 따라 원의 크기가 변화함을 볼 수 있었습니다. 교환학생을 하고 있을 때는 차가 있었고, 시골에 살았었기 때문에 많이 걸을 일이 드물었기에 작은 원으로 구성되어 있습니다. 반면, 여행을 다니던 시기를 보면 월등하게 많이 걷는 것을 볼 수 있습니다. 혹은 학교를 다닐 때는, 생활이 불규칙했기 때문에 원의 크기의 차이가 많이 나는 것과 반면에 인턴 생활 시에는 완전하게 규칙적인 생활을 했기에 일정한 크기의 원들을 볼 수 있었습니다. 발걸음의 수에 유의미하게 영향을 미칠 수 있는 요소 중 하나는 차의 유무라고 생각했기에, 차의 유무도 시각화 하였습니다. 하지만 그렇게 중요한 요소는 아니라고 판단하여 opacity를 조정해서 불투명한 지점은 차가 있었던 때, 투명한 지점은 차가 없었던 때로 구분하였습니다. 크게 눈에 띄는 차이는 없지만, 데이터를 뜯어보면 차가 없을 때가 평균적으로 매일매일 많이 걷는 모습을 볼 수 있었습니다.  

데이터2: 발걸음의 원을 위치에 매핑시킨 데이터입니다. 지도가 더 크게 들어가고, 데이터의 위치가 더 섬세했다면 훨씬 재미있는 결과물을 만들어냈을 수 있었을 것 같았으나, 위치 데이터가 나라별, 도시별로 뭉뚱그려져서 기록되 있었기 때문에 간략화된 데이터만 표시할 수 있었습니다. 데이터를 통해 어느 나라를 방문했었고, 어느 도시에서 가장 많이 걸었고 머물렀는지를 대략적으로 파악하는 데는 도움이 될 것이라 생각합니다.

  프로세싱:

엑셀에 정리해 둔 내용을 프로세싱으로 가져와서 시각화 했기 때문에 프로세싱 과정에서 큰 어려움은 없었습니다. 코딩 경험의 부족으로 더 많은 응용을 하지 못한 것에 대해서 아쉽게 생각합니다. 하지만 데이터를 직접 가져와서 코딩에 응용하고 시각화 하는 경험은 처음이었기 때문에, 결과물은 미숙하지만 저 자신에게는 배운 지점이 많았고 유익했다고 생각이 듭니다.

  By.박서영

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포트폴리오 URL입니다!

P1 https://www.behance.net/gallery/74066045/SNU-in-Pastel

P2 https://www.behance.net/gallery/74066739/How-Hatred-Hurts

P3 https://www.behance.net/gallery/74066879/A-Day-in-the-Life-of-SNU

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김수림 포트폴리오

https://www.behance.net/xmsvmf07c7e9

김수림 포트폴리오 url 입니다!

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This is the link of my portfolio website to which I uploaded the three projects. It will take time to first load the site, since I’m using free-of-charge service to host it. If it takes too much time, you can also try cloning this repo.

Also, I updated project 3 in order to reflect several feedbacks, including the overall color tone and annotations pointing out some interesting parts. To view the full size image of the updated project 3, click here.

송재윤

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콘셉트의 출발은 ‘소리의 빈도를 한눈에 보이게 하는 것’ 이었습니다.

어느날 집중해서 TV를 보다 보니, 효과음을 쉴새없이 사용하는 제작진의 디테일한 노고가 느껴졌습니다. 한편으로 장르에 따라 효과음을 넣는 방식이나 빈도가 많이 다르더라구요. 이 데이터를 모아서 비교해 보면 재밌는 결과가 나올 것 같았습니다. 

데이터는 직접 초 단위로 들어가며 엑셀로 수집했습니다. 1초부터 3600초(1시간)까지, 소리가 있으면 1, 소리가 없으면 빈칸으로 두며 데이터를 만들어 프로세싱으로 시각화했습니다. How to Read에 적혔듯이 가장 뒤에 깔린 큰 영역은 BGM이 나오는 순간들, 얇고 긴 표식은 화면 전환에 쓰이는 효과음, 작은 원은 대사, 자막 등을 강조하는 효과음, 마지막으로 크고 불투명도가 낮은 원은 관객의 리액션입니다. 각각의 색은 제가 소리를 들으며 느낀 인상에 따라 주관적으로 지정했습니다. 각 프로그램 하단에 따로 분리된 데이터는 가장 흥미롭게 느껴지는 부분들입니다. 

선정된 프로그램 네 가지는 ‘쇼미더머니’, ‘신서유기', ‘골목식당’, 그리고 ‘나는 자연인이다’ 입니다. 당연히 ‘신서유기’와 ‘나는 자연인이다’는 빈도의 양 극단에 있는 샘플들입니다. 그에 따라 충분히 예상했던 결과들이 나왔지만, 새롭게 알게 된 사실들도 있었습니다. 예를 들면 ‘신서유기’에서는 관객들의 리액션이 정말 끊임없이 들어간다는 것, 그리고 ‘나는 자연인이다'에서는 효과음이 적은 대신 배경음악을 적극적으로 활용한다는 것 등입니다. 빈도가 잦은 탓에 시각적으로 잘 보이진 않지만, ‘신서유기’에서는 제작진이 강조하고 싶은 자막, 대사가 강조 효과음과 함께 나오고 그 직후에 웃는 리액션 소리가 나온다는 패턴도 확인할 수 있었습니다. 

나머지 두 프로그램은 제가 개인적으로 궁금했던 데이터입니다. ‘쇼미더머니'는 편집이 깔끔한 편이고, 불필요한 효과음이나 배경음악 등을 많이 넣지 않는 편입니다. 또, 소리가 전혀 들어가지 않은 ‘정적의 순간’을 종종 활용합니다. 그에 따라 보시다시피 빈약한 빈도 그래프가 그려졌지만, 한편으로는 생각보다 배경음악과 효과음을 많이 활용해서 흥미로웠습니다. 

‘골목 식당'은 사실 한 번도 본 적이 없는 프로그램이지만, 그 유명한 ‘홍탁집 아들'에 대해서는 익히 들어 알고 있었습니다. 그러던 중 현장의 분위기를 그대로 전하기 위해 편집과 자막을 최소화한다는 제작진의 인터뷰 기사를 읽게 되었습니다. 자막이 그러하다면 효과음도 그렇지 않을까, 그리고 효과음이 최소화되는 부분은 아마도 그 홍탁집 아들이 나오는 부분이 아닐까 예상하고 데이터를 수집하기 시작했습니다. 결과는 생각했던 것 이상으로, 10분이 넘게 효과음과 배경음악이 전혀 들어가지 않은 뻥 뚫린 그래프가 그려졌습니다. 홍탁집 아들을 백종원 대표가 무섭게 혼내는 장면입니다. 보통 상황을 더 강조하기 위해 효과음과 음악을 쓰지만, 때로는 정적이 더 상황을 강조할 수 있다는 것을 보여주는 예시입니다. 

P3를 진행하면서 아쉬웠던 점은 좀 더 효과음끼리 연계되는 모습을 상세하게 보여줄 수 있었으면 좋았을 것 같다는 점입니다. 보통 배경음악과 전환 효과음이 함께 나타나고, 강조 효과음과 리액션이 함께 나타납니다. 그러나 빈도가 잦아서 너무 다닥다닥 붙은 그래프가 그려지는 바람에 이러한 양상이 드러나지 않은 점이 아쉽습니다. 또한 데이터를 시각화한 방식이 매우 직관적이기 때문에 제가 보이고자 한 부분이 잘 드러나긴 했지만, 한편으로는 시각적으로 덜 재미있는 결과물이 나온 것 같습니다. 다음 기회가 있다면, 좀 더 비유적인 방법으로 시각화를 진행해 보고 싶습니다. 

김수림

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김강미 포트폴리오 URL입니다

P1: https://www.behance.net/gallery/74047111/P1_cosmetic-yogurt(12-icons)

P2: https://www.behance.net/gallery/74047417/P2_sunscreen-remains-you-young(infographic)

P3: https://www.behance.net/gallery/74047493/P3_11-years-starts-of-SHINee(data-visualization)

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P3_SLEEP CYCLE

title _ SLEEP CYCLE

PDF: 

https://drive.google.com/drive/folders/1sCt-umYNk0KMhDA8N1pWW7kcw0Iah_TT

description

저는 제 수면패턴을 주제로 하여 P3를 제작하였습니다. 그간 저의 수면 시간이 불규칙함을 알고 있었으나 항상 그래왔기 때문에 괜찮을 것이라 넘어가곤 했습니다. 그러나 이번 학기 잦은 지각과 자꾸 나빠지는 몸 상태를 보며 제 건강에 적신호가 들어왔음을 깨달았습니다. 그리하여 이번 기회에 불규칙한 수면패턴의 심각성과 위험성을 파악하고자 하였습니다.

저의 결과물은 크게 다음의 5가지의 정보를 담고 있습니다. 수면패턴, 컨디션, 공적 일정, 사적 일정, 지각여부입니다. 이 중 공적 일정과 사적 일정은 수면패턴의 원인으로, 컨디션과 지각 여부는 수면패턴의 결과로 간주하였습니다. 기상시간과 취침시간은 일상을 공유하는 주요 카카오톡 톡방 4개를 중심으로 첫 카카오톡과 마지막 카카오톡 시간을 확인하는 방식으로 수집하였습니다. 이외의 정보는 주요 카카오톡 톡방의 대화 내용과 일정을 기록해둔 캘릭더를 참고하였습니다. 지금부터 하나씩 보다 구체적으로 설명하도록 하겠습니다.

각 데이터는 원의 위 중앙에서 시계방향으로 흘러갑니다. 데이터는 이번 학기를 중심으로 수집하였기에 날짜는 2018년 9월에 시작하여 12월에서 끝납니다. 가장 핵심적인 정보를 담고 있는 내부의 형태는 바로 수면패턴을 의미합니다. 흰색 점은 기상시간을, 푸른 점은 취침 시간을 나타냅니다. 두 점을 잇는 선은 총 수면 시간입니다. 각 원의 분포와 선의 길이를 통해 한눈에 저의 수면 주기의 불규칙함을 확인할 수 있습니다. 재미있던 점은 오히려 학기 초의 기상 및 취침 시간이 더 다양한 분포를 보인다는 점이었습니다. 학기 후반으로 갈수록 일괄적으로 늦은 시간에 짧은 수면을 취함을 발견하였습니다. 또한 취침시간과 기상시간 모두 대다수가 오전에 몰려 있습니다. 여기서 다른 학기에 비해 수면이 부족하다고 느껴졌던 이유를 찾아냈습니다. 유난히 이번 학기 오전 수업을 많이 듣게 되었는데요, 이로 인해 어쩔 수 없는 오전 기상이 많아져 피곤이 배가 되었던 것 같습니다.

수면 패턴 바로 다음에 위치한 원은 전반적인 그 날의 컨디션을 의미합니다. 흰색을 중심으로 푸른색이 컨디션이 좋았을 때를, 노란색이 컨디션이 나빴을 때를 의미합니다. 학기가 중후반으로 흘러갈수록 노란색의 비율이 압도적으로 높습니다. 뿐만 아니라 학기 전반적으로 노란색이 많음을 통해 이번 학기 상당히 몸 상태가 좋지 않았음을 다시 한 번 확인할 수 있었습니다. 수면시간과 컨디션의 상관관계를 확인해 보았을 때, 수면시간이 짧으면 컨디션은 무조건 노란색을 보였고 반대로 수면시간이 길 때는 컨디션이 푸른색을 띄었습니다.

  다음 바깥에 위치한 2줄의 푸른색 원은 공적 일정을, 그 뒤의 흰색 원은 사적 일정을 의미합니다. 공식 일정 중 가장 안쪽의 진한 푸른색 원은 주요 과제나 오랜 시간 이어진 팀플과 같이 높은 강도의 일정을 표현하고 있습니다. 이후의 연한 푸른색 원은 일상적인 과제 등 조금 낮은 수준의 강도를 가진 일정들입니다. 당연하게도 학기 말로 갈수록 진한 푸른색이 비율이 증가하는 것을 볼 수 있습니다. 반면 흰색으로 표현된 사적 일정은 공적 일정과 반비례하여 학기 초를 중점으로 분포되어 있고 후반으로 갈수록 급격히 줄어듭니다. 그래프의 관계를 파악하는 과정에서 사적일정보다는 공적 일정이 취침시간을 늦춰 수면 시간을 감소시키는데 크게 일조하는 것을 확인하였습니다.

가장 바깥에 있는 마지막 노란색 원은 지각여부를 의미합니다. 이번 프로젝트 주제를 잡은 가장 큰 원인이기도 합니다. 다른 학기에 비해 지각에 처할 위험이 너무 잦았고 실제로 지각체크도 몇 차례 당했습니다. 이에 경각심을 갖게 되었고 수면패턴에 대해 데이터를 수집하기로 최종적으로 결정하게 되었습니다. 노란색 원�� 경우 어두운 노란색은 지각했으나 다행히 체크가 되지 않은 경우, 밝은 노란색은 지각 체크된 경우를 의미합니다. 원이 대체로 수면시간이 절대적으로 적은 학기 후반부에 분포되어 있음을 쉽게 확인할 수 있습니다.

coding

다음은 제가 사용한 프로세싱의 내용입니다. 모든 점을 찍는데 코딩을 이용하였습니다.

+

수면패턴을 정리하다보니 월요일은 자주 밤을 새고 학교를 갔더라고요. 아마 디사컴이 원인인 것 같습니다. 그만큼 작업량도 많고 어려웠던 수업이지만 또 그만큼 많이 배워가는 것 같습니다. 처음 써보는 일러스트레이션이 학기 말이 되니 조금은 익숙해져서 포토샵보다 편해졌습니다.(사실 포토샵도 저번학기 처음 써보긴 했습니다) 또 코딩은 여전히 너무 어렵지만 그래도 적혀진 코딩의 맥락을 아-아주 간단하게는 읽을 수 있게 된 것 같아 기쁩니다. 한 학기 동안 이것 저것 많이 그려보면서 그림그리는 실력도 많이 는 것 같습니다. 이 외에도 폰트 넣기, 색 배치하기, 등 물론 여전히 많이 미숙하지만 저번 학기에 비해 성숙해진 것 같아 정말 보람찹니다. 게다가 오래 들인 노력만큼 완성되었다고 할 수 있는 결과물들이 나와서 자랑스러웠습니다. 한 학기 동안 많은 가르침 주셔서 정말 감사합니다!

이하연

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https://drive.google.com/file/d/1253r3t8Imlw_wYOl7fLdTnx0rvnPxPCr/view?usp=sharing <- pdf 파일 공유합니다.

과제전 준비하느라 올리는 걸 깜빡 잊고 있었습니다…!ㅠㅠ

1. 소재와 가설: 뮤지컬 렌트는 모든 대사가 노래로 이루어져 있습니다. 그래서 누가 어떤 곡을 부르는지 시각화한다면, 작품의 전체적인 테마와 분위기도 볼 수 있을 것이라 생각했습니다. 곡에서 보고자 한 요소는

1) 누가(혼자/둘이/여럿이)

2) 어떤 분위기의(누가 부르는지와 사용된 악기)

3) 어떤 내용(키워드)에 대해 얼만큼 부르는지(곡의 길이와 인물의 비중)로 선정했습니다.

2. 시각화 및 인사이트: 위 요소들을 시각화하기 위해, 곡을 각각 한 도형으로 그리고, ‘면적’을 활용하기로 했습니다. 곡을 같이 부르는 인물이 많거나, 인물의 대사 양이 많은 빠른 템포의 곡일 때, 소리가 풍성해지는 느낌을 표현하기 위해 선이 면을 채우는 형태로 시각화했습니다.

우선 도형의 모양은 곡에서 주로 쓰인 악기를 의미합니다. 피아노는 부드러운 원으로, 일렉 기타 혹은 락 음악은 각진 마름모로 표시했습니다. 도형의 크기는 곡의 시간적 길이를 나타냅니다. 8명의 인물은 원을 8등분하여 위쪽 가운데 점에서부터 시계방향으로 한 명씩 배정했습니다. 곡의 길이 대비 각 인물의 대사 단어 수를 도형 안쪽으로 동심원(혹은 마름모들)이 그려지는 갯수로 표현했습니다. 이렇게 한 이유는, 여럿이서 부르지만 대사가 많지 않으면 느린 템포의 차분한 곡이므로 덜 채워진 도형이 되고, 모놀로그이더라도 대사가 많으면 빠른 템포의 곡으로 뺵빽한 도형이 만들어지도록 하기 위해서입니다. 음원에서부터 파동이 퍼져나가는 것으로 형상화하기 위해서이기도 합니다. 또, 인물마다 색깔을 지정해, 여럿이 부르는 곡은 서로 다른 색깔의 동심원들이 겹쳐 색이 혼합되는 효과도 주었습니다.

이렇게 하니, RGB에서 색의 혼합은 흰색을 만들어내는 것과 같이, 8명 모두 부르는 곡들은 흰색에 가까워짐을 볼 수 있었습니다. 곡 별로 누구의 소리가 얼마나 채워지는지도 눈으로 가늠할 수도 있었습니다. 하지만, 검은 배경과 선들의 두께 때문인지 위의 의도들이 선명히 나타나지는 않는다는 아쉬움이 있습니다. 선의 두께와 간격을 적절히 조정해야 색이 혼합되는 효과를 제대로 볼 수 있겠다는 생각이 들었습니다.

더 큰 문제는, ‘채워진 면적’이 무엇을 의미하는지가 곡에 따라 서로 달라진다는 것이었습니다. 가령, 한 명이 혼자 불러서 채워진 도형이나, 여럿이 함께 불러 여러 동심원으로 채워진 도형 모두 ‘면적’이라는 하나의 시각화 요소 아래 혼재되어 버린다는 것입니다. 유사한 맥락으로, 현재는 앙상블의 동심원이 도형의 바깥쪽으로 그려지는데, 안쪽을 향하는 동심원들과 바깥쪽으로 그려지는 동심원들이 상충되는 느낌이 듭니다. 이러한 의미의 중첩이 발생하는 부분들을 해결해야 할 것 같습니다.

전체 곡에서 가장 많이 나오는 5개 키워드 ‘reality’, ‘today’, ‘love’, ‘year’, ‘Christmas’를 기준으로 곡을 분류했습니다. 키워드 별 곡의 특징은, ‘today’의 경우 락이나 비트가 빠른 음악이, ‘love’나 ‘year’의 경우 피아노 곡이 주를 이루었습니다. ‘love’에 대한 곡이 가장 많았는데, 극의 주요 러브라인 세 쌍의 캐릭터 비중(?)도 볼 수 있었습니다. ‘Love’ 카테고리에 해당하는 곡이 많은데, y축 공간을 더 확보하기 위한 방법으로 축을 사선이나 호로 구성할 수 있을 것 같습니다.

3. 데이터 수집: 곡의 총 길이와 사용 악기는 수기로 기록하고, 인물 별 대사 길이와 키워드는 전곡 가사의 단어를 파싱해 계산했습니다.

4. 코딩과 후처리: 곡 별 인물의 대사 비중만큼 인물의 위치 좌표에서부터 동심원/마름모가 퍼져나가는 것은 코딩으로 구현하였습니다. 그 후, 일러스트레이터로 pdf를 불러와 곡의 도형 틀에 맞춰 클리핑 마스크를 씌웠습니다.

다른 분들과 마찬가지로 짧은 소감을 덧붙이자면, 디사커는 앞으로 가장 기억에 남는 수업 중 하나가 될 것 같습니다. 열정적인 교수님, 조교님, 학우들과 함께 구르며(?) 여러 측면에서 새로운 것들을 많이 볼 수 있어 정말 보람찬 수업이었습니다. 모두 한 학기동안 수고하셨습니다!

권영진

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수정된 최종본 포트폴리오에 올렸습니다. Behance에서 전체공개 설정하시려면 어도비에서 이메일 인증 먼저 하셔야 된다는 점 유의하셔야 될 것 같아요! 

(PNG 파일에는 이상이 없는데 여기에 올리니 여백이 계속 짤리네요..!)

김예진

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deadmau5 on Screen

저의 P3 주제는 일렉트로니카 DJ deaedmau5의 곡을 시각화하여 그의 음악적 변화를 포착하는 것입니다. deadmau5는 제가 처음으로 음악을 찾아 듣게 만들었던, 한때 최고로 좋아했던 아티스트입니다. 다만 그는 실험정신이 매우 강한 사람이고 이에 따라 음악적 스타일도 역동적으로 변해왔는데, 저는 이러한 변화가 그리 와닿지는 않았습니다. 이때는 단순히 스타일이 바뀌어서라는 생각만 했다면 이번에는 그의 음악을 시각화하여 제 취향을 설명해줄 패턴을 찾아보자는 것이 이번 프로젝트의 골자였습니다.

읽는 법은 다음과 같습니다. 전반적인 형태는 deadmau5의 상징인 마우스 헬멧의 형상을 차용했으며 머리 부분은 bass(20~100Hz), 왼쪽 귀는 mid(200~1000Hz), 오른쪽 귀는 treble(2000~10000Hz)을 나타냅니다. 각 부분은 다시 9개의 대역으로 나뉘며 중심부일수록 낮은 주파수, 바깥쪽일수록 높은 주파수를 나타냅니다. 원은 12시에서 시계방향으로, 매 순간 검출된 샘플들의 크기가 각 대역에 따라 화면에 그려집니다. 이때 중요한 것은 실제 amplitude 값을 그대로 사용하지 않고 인간의 귀가 인지하는 세기(loudness)로 변환하여 사용한다는 점입니다. 가령 20Hz의 소리는 1000Hz의 소리에 비해 수백 배는 ��야 동일하게 들리는데, 물리량을 그대로 반영하면 인간이 인지하는 바와 시각화의 결과가 상충하기 때문입니다.

화면은 제가 그의 음악에서 느낀 세 개의 국면이 실제 타임라인의 사건과 맞물려 구성되었습니다. 첫번째 국면은 데뷔 후 스타 반열에 들기까지입니다. 첫번째 앨범 <Get Scraped>를 제외하고 전부 두터우면서 일정한 bass가 나타나고 있음을 볼 수 있습니다. 그 중에서도 첫번째 줄의 곡들을 보면 bass뿐만 아니라 mid, treble 전 대역에 걸쳐 일정한 패턴이 반복되고 있습니다. 이때가 개인적으로는 가장 세련된 deadmau5의 소리가 아닐까 생각합니다. 그리고 두번째 줄에 이르면 mid 부분에 점차 비정형적 패턴이 드러나기 시작합니다. Deep house와 electro house를 오가는 이 시기를 저는 첫번째 국면이라고 보았습니다.

두번째 국면부터는 EDM에서 일렉트로닉 전반으로 음악이 확장되기 시작합니다. 그도 그럴 것이, 2012년 그는 한 매체와의 인터뷰에서 EDM DJ들이 하는 일이라고는 버튼 몇 개 누르는 게 다일 뿐이라며 혹평을 쏟아냈기 때문입니다. 이처럼 그는 보다 풍성한 음악적 스펙트럼을 추구하고자 했고 그렇게 그의 신곡들은 bass가 점점 약화되고 mid가 더 뚜렷해지는, 드럼(비트) 중심에서 노트(선율) 중심의 음악으로 변모하기 시작합니다. 왼쪽 두 곡을 보면 bass가 상당히 얇아지는 것을 볼 수 있는데, 개인적으로 그의 이런 곡들은 조금 조악하게 들립니다. 그러다 <while(1<2)>에 이르면 노트 중심의 음악에 다시금 드럼이 강조되고 나아가 첫번째 국면과 비슷하게 보이는 음악을 내놓게 됩니다. <Seeya>라는 곡을 보면 두텁고 일정한 베이스가 등장하고 있음을 알 수 있습니다. 다만 차이점은 BPM이 상당히 낮아졌는데(시각화에 BPM은 반영되지 않지만), 그럼에도 저는 이 곡을 꽤 좋아합니다. 이처럼 두번째 국면은 EDM에서 electronic, electro pop으로 나아가고자 하는 시기입니다.

그리고 우울증에 의한 2년의 공백이 찾아옵니다. 이때 이후의 곡들을 저는 세번째 국면이라고 보았습니다. 첫번째 <Snowcone>을 보면 두텁고 일정한 bass에 일정하지 않은 mid를 얹은 모습이 선명하고, 나아가 <fn pig (ov)>는 bass가 거의 실종된 채 mid의 역동적인 변화가 두드러집니다. 실제로 음악을 들어보면 장르적 확장이 거의 indie에까지 미치는 느낌입니다. 그러다 <mau5ville> 시리즈에 이르면 다시금 첫번째 국면과 비슷하게 들리는 <Monophobia>, 그리고 bass를 많이 줄이고 mid를 더욱 강조하는 <Drama Free>가 동시에 등장합니다. 이처럼 최근의 deadmau5는 본연의 스타일로의 회귀를 향한 갈망과 indie에 준하는 실험을 향한 갈망이 공존하고 있다고 보입니다.

이번 시각화 작업을 통해 가장 먼저 깨달은 것은 변화 양상이 bass에서 mid와 treble로 뚜렷하게 이동할 것이라는 예상이 틀렸다는 점입니다. 물론 중반부에 접어들면서 bass가 거듭 사라지는 경향을 띈다는 점은 예상대로지만 mid와 treble의 경우 그의 초기 스타일에서도 활발히 드러나고 있음을 알게 되었습니다. 특히 treble은 되려 초기작에서 훨씬 두드러지게 나타난다는 점이 조금은 충격이었습니다.

그리고 이러한 깨달음은 제가 어떤 스타일의 EDM을 좋아하는지 알려주었습니다. 저는 여태껏 bass만 빠르게 쾅쾅 울리면 좋다고 생각했는데, 그보다는 비트의 일정한 반복이 제가 EDM에서 좋아하는 스타일임을 알게 된 것입니다. 물론 두터운 bass가 받쳐주어야 함에는 틀림없지만 mid와 treble 또한 어느 정도 일정한 패턴을 따라야 합니다. 그리고 BPM은 크게 상관이 없다는 사실을 깨닫았는데, 속도는 느리지만 정형화된 패턴을 보이는 <Seeya>는 좋다고 느껴졌기 때문입니다. 정리하면 mid의 다이나믹한 변화보다 일정한 비트의 반복이 제가 세련되다고 느끼는 EDM 스타일이었습니다.

이번 프로젝트는 제 음악적 취향을 한층 깊이 이해할 수 있었다는 점에서 굉장히 뜻깊은 작업이었습니다. 다만 한 가지 아쉬운 점은 교수님이 지적하셨듯 시각화의 originality가 떨어진다는 사실입니다. 이렇게 음의 높낮이에 따라 원형으로 시각화하는 방식은 이미 C82의 비발디 프로젝트가 보여준 형태였습니다. 정말 지난 일주일 동안 밤새 새로운 방식을 찾기 위해 몰두했으나 유의미한 발견을 하지 못한 점이 무척 아쉽기만 합니다. 최종 포스터 작업을 하면서 문제의 원인에 대해 불현듯 든 생각은 라이브에 집중하는 과정에서 창의력이 많이 저해되지 않았나 하는 것입니다. 시간의 x축, 주파수의 y축, 그리고 순간순간 반영되는 소리라는 틀에 매여 다양한 시각화 방식을 적극적으로 시도하지 못했다는 생각이 들었습니다. 동시에 만약 static csv로 접근했다면 조금 다르지 않았을까 하는 생각이 들어 앞으로 더 연구해볼 생각입니다. 비록 시간의 문제로 이번 학기 안에는 발견하지 못했지만 개인적으로 무척 흥미를 느껴 향후 더 탐구할 주제가 생겼다는 점이 한편으로는 또 좋은 점으로 다가오는 것 같습니다.

정말 여러모로 너무나 ���깊은 수업이었습니다. 시각화라는 분야를 처음 접하면서 인식의 지평이 한층 넓어진 느낌입니다. 한 학기 동안 좋은 수업 진행해주신 교수님과 조교님, 그리고 함께 즐겁게 수업을 들었던 수강생 분들 모두 감사합니다! 학기 잘 마무리하시고 다들 행복한 연말 보내세요!  :)

(포스터: https://drive.google.com/file/d/1dbyYJqkTzz-bsQQ1SqAgHMt-as7_ct-L/view?usp=sharing )

(코드: https://drive.google.com/file/d/1aavctHVsULPiVmbIpp7LYrtpYrwF6zIK/view?usp=sharing )

박용훈

[2018dt4c]

포트폴리오 링크

https://www.behance.net/suemink0401832

포트폴리오 링크 업로드 합니다.

김수민

[2018dt4c]

Project 3 Laughter Code

Title 

My Laughter Code

Description

우리는 종종 사람들과의 관계를 ‘코드'에 빗대어 이야기하곤 합니다. 그리고 나의 생각과 감정을 쉽게 이해할 수 있는 누군가를 만나게 되면, 우리는 그 사람과 ‘코드가 잘 맞는다’고 표현합니다. 특히, 자주 누군가와 함께 웃는 감정을 공유할 때, 사람들은 그 사람과 웃음 코드가 같다고 표현하게 됩니다. 웃음이라는 건, 누군가와 공유할 때 더욱 큰 의미를 갖게 되는 감정들 중 가장 대표적인 것 같습니다. 언뜻보면 가장 즉흥적인 감정의 표현인 듯 보이지만, 우리는 생각보다 다양한 상황에서 솔직한 감정표현 대신 웃음이라는 가면을 택하기도 하니까요. 

그렇다면 내 웃음 코드는 무엇일까? 사람들의 웃음 코드를, 혹은 나의 웃음 코드를 시각적으로 표현할 수 있을까? 라는 궁금증에서 시작한 것이 바로 이번 세번째 프로젝트인 웃음코드 프로젝트 입니다. 

이 프로젝트에서는 지난 11월 한달 동안 ‘가족, 남자친구, 친한 친구 5명, 3개의 수업에서 만난 지인들’에게 메신저를 통해 보낸 웃음 메세지( ‘ㅋㅋㅋ’를 포함하는 메세지)를 수집하고 분석하여 특성별로 나누어 보았습니다. 먼저 라인그래프로 나타내어지는 부분은 어떤 감정으로 웃었는지를 기준으로 분류한 메세지들의 특성을 나타냅니다. 메세지 별 길이(얼마나 긴 ‘ㅋㅋㅋ’를 보냈는가)에 따라 그래프 위의 점들로 나타내 보았습니다. 그리고 그 오른쪽에는, 주변 사람들에게 ‘나의 어떤 감정에서 기인한 웃음’이 ‘어떤 비율’로 전해졌는가를 나타내는 그래프를 배치했습니다. 이를 통해서 보는 이로 하여금 자연스럽게 왼쪽에서 오른쪽으로 시선을 옮김에 따라 개별적인 특성에서 전체적인 특성에 이르는 정보를 한눈에 알아볼 수 있게 했습니다.

Data

메세지마다 누구와 한 이야기인지, 어떤 감정으로 한 이야기인지를 분석해야하는 정성적인 분석이었기 때문에, 데이터 수집이 쉽지는 않았습니다. 약 3000개 정도의 카카오톡 대화 메세지를 읽고 분석해서 엑셀 파일을 작성했습니다. 지난 한달 동안 보낸 모든 메세지를 전부 읽어야 했던 것 역시 고생이었지만, 진짜 괴로운 부분은 ‘ㅋㅋㅋ’ 갯수 역시 직접 하나하나 세었어야 했다는 것입니다. 가끔가다 있는 ㅋ들 사이의 ‘ㄱ’, ‘ㄲ’, ‘ㅌ’ (‘ㅋㄱㅋ’ or ‘ㅋㄲㅋㄲㄱㅋ’, ‘ㅋㅌㅌㅋㅌㅌ’ 등..)와 같은 오타 데이터나 띄어쓰기를 잘 하지 않아서 생기는 ‘아 진짜 웃긴닼ㅋㅋㅋ’ 등의 데이터를 놓치지 않기 위해서, 키역을 조회해서 검색하는 것 보다 하나하나 눈으로 검수하는 것이 더 안전하다고 판단했기 때문입니다.

Processing

미리 엑셀에서 손으로 데이터를 기준별로 분류해두어서 코드를 이용해 시각화를 진행하는 데는 큰 문제는 없었습니다. 하나하나 고통스럽게 데이터를 세다가 컴퓨터가 대신 해주는 단계로 넘어오니 행복했던것 같기도 합니다^^

수업을 마치며

이번 학기 7할의 고통을 담당했던 수업이라고 해도 과언이 아닌 수업이었지만.. 학기 초반, 교수님께 절절한 초안지 메일을 쓰던 그 때로 돌아가더라도 (아마도..?) 같은 선택을 할 만큼 유익하고 재미있던 수업이었습니다. 수많은 과제를 하느라 엉엉 울면서도 교수님을 원망할 수 없던 이유는.. 그만큼 저희를 위해 많은 시간을 할애하심이 느껴졌기 때문 아닐까요! 항상 정성어린 피드백 주신 교수님과 조교님께 감사드립니다. 그리고 이번 수업 시간을 함께 보낸 수강생 분들도 정말 고생하셨습니다. 여러분들의 영혼이 담긴 프로젝트들을 많이 볼 수 있어서 행복했습니다 :) 

김수민

[2018dt4c]

P3

멕시코 3부작의 마지막 P3

Title: 

Tequila Exportation: Who drank all the tequila?

Description: 

멕시코에서 40여개국으로 수출하는 데낄라의 양을 데낄라 종류 및 국가에 따라 분류했습니다. 데이터를 시각화하기 전에 가졌던 두개의 가설은 1) 중동 및 아시아의 이슬람 국가들의 수치는 현저히 낮을 것이다. 2) 데낄라 수출양은 인구와 비례할 것이다. 였습니다. 

그러나 1)의 경우 아랍 에미레이트, 레바논 등의 국가들에서 꽤나 높은 수치를 보였습니다. 또 인구가 적은 북유럽 국가들에서 수출량이 낮게 나타난 것으로 보아 어느 정도 인구와 연관이 있음을 확인할 수 있었지만, 일본이 중국보다 현저히 높은 것으로 보아 완전히 비례한다고 보기는 어려웠습니다. 

또 한가지 인상적이었던 것은, 데낄라 종류에 따른 수출양이었습니다. 데낄라는 숙성 기간에 따라 종류(등급)이 달라집니다. 시각화 이전에는 막연하게 1) 선진국일 경우 높은 등급의 데낄라 수출량이 높을 것이다 2) 모든 종류의 데낄라 수출량이 비례할 것이다 라고 생각했습니다. 그러나 생각 외로 라틴아메리카의 경우 가장 낮은 등급의 데낄라인 Blanco에 비해 Reposado나 Extra Anejo의 소비량이 두드러졌습니다. 

아래는 데이터 시각화 과정입니다. 

데이터는 멕시코의 데낄라 관리 협회(?)인 Consejo Regulador del Tequila에서 가져왔습니다. 매해 데낄라 관련 통계를 제공합니다. 다만 csv파일로 추출했을 때 데이터의 정렬이 원하는 방식대로 되어있지 않아서 새로 정리해 표로 만들어야했습니다. 

코딩을 한번도 해본적 없었서 너무 힘들었지만 ㅠㅠ 많은 코드와 튜토리얼을 참고해서 코딩을 마무리했습니다. 원래는 프로세싱에서 최소한만 하고 일러로 작업하려고 했으나, 생각보다 너무나도 노동집약적..일 것 같아서 세세한 디테일을 제외하고는 프로세싱에서 작업했습니다. 

처음 프로세싱으로 데이터를 그렸을 때 모습입니다. 원의 크기의 편차가 너무 커서 나중에서는 루트를 씌웠습니다. 가장 바깥원에서 안쪽 원으로 들어갈 수록 데낄라 숙성 기간이 길어진다는 것에서 착안해서 원의 색깔 및 투명도에도 차이를 주었습니다. 

이번 학기 총 세개의 프로젝트 모두 멕시코에 관한 것을 하게 되었습니다. 사람의 인생은 기록의 연속이라고 생각하는데, 멕시코에서 보냈던 시간을 이렇게 정성들여 기록할 수 있어서 다행이라고 생각합니다. 

그리고 함께 밤새 작업하고 크리틱을 하면서, 처음에는 눈인사만 했지만 나중에는 도움과 조언을 구할 수 있게 된 동지들에게 감사하며, 잘 이끌어주신 교수님과 조교님께도 감사합니다! 

신윤주

[2018dt4c]

Six Degrees of Jaeyoon Song

0. About

I collected data of my friends at Facebook, friend lists of those friends, friend lists of those friends of friends, and so on—only up to 6 times. With this data, I found the shortest path within six degrees that starts from my direct friends and comes back to me on Facebook. Also, I collected data of recent closeness by combining the number of mentions each friend is mentioned in my recent SNS notifications with my subjective closeness. My intention was to briefly check the following two things: (1) Does the concept of “six degrees of Kevin Bacon” also apply to my relationships on Facebook? (2) Does the shortest path have any relationship with recent closeness? The answer for first question was most of the times, since there were several exceptions. For second question, the answer was definitely yes, since there was high correlation between recent closeness and the degree in the shortest path. Personally, I thought that my relationships are relatively distributed, because with the other person’s data, I believe the results might have been much simpler ending up with only two or three degrees.

1. How to Read

Each line coming straight out from the center of the circle represents my direct friend who is one degree away from me. The innermost part of the circle is recent closeness visualized as a line graph. Then, the innermost node refers to the friend of my friend, not my direct friend. So if the number of degree is 2, the path is ‘my friend - friend’s friend - me’. If the path was found within six degrees, the vertices and edges were colored gray, whereas if not, the vertices and edges were colored blue—the vertices of me myself were colored yellow. The dark blue zone corresponds to an infinite zone implying that the connection didn���t come back to me yet.

2. Implementation

Interactive Version: https://jaeyoon.io/six_degrees

Source Code: https://github.com/jyoonsong/kevin-bacon-6degrees

Full Size Poster: Google Drive

For implementation, I used d3.js, which was also introduced in class by Professor Hong. Since d3.js is easily used together with web standards, I made an interactive version—nothing special except for tooltips, export function, and the buttons to check the small multiples—on web as the photo below.

3. Limitations

There were some limitations in data collection, due to Facebook policy not letting the external developers to export the friend list. Therefore, I had to export only the ones whose friend list was public, which may have brought difference in results. 

송재윤

[2018dt4c]

Portfolio

https://www.behance.net/gallery/73928531/Design-class_P1

비핸스에 포트폴리오 페이지를 만들어 P3을 올렸습니다!

김소현

[2018dt4c]

Title )

R&J, Students playing Shakespear’s Romeo and Juliet 

Description )

I’ve been impressed by ‘My dear data’ since Reading Assignment2, as humane things can be born into data and visualized beautifully. That’s why I took a lot of time to find the theme of P3 : what data can describe myself?

At the last week I finally decided to visualize one of my favorite plays – R&J. It is the story of stubborn Catholic school that suppresses students’ emotion and liberty. While spending time getting stressed consciously or unconsciously from the oppression, they find a script of Shakespear’s <Romeo and Juliet>. They play the script, and gradually get immersed in the play. They sympathize with the characters as Romeo and Juliet also meet big obstacle and pressure to pursue their desire.

Therefore, I sorted the lines according to the level of immersion. Four outer circles are for student 4, 3, 2, 1. I also added the main color and music on stage in those. The outer is main color-made by light or major props- and the inner circle is music. Blue color means reality and oppression, and Red color means liberty, desire.

Through this visualization, we are able to see the relationship between direction and students’ change. Students comes back to the identity of student obeying the school when the blue color directions are on stage, and they gets immersed in the play when red color directions are on stage. However, each student’s difference as the play goes further. Student 1 starts concentrating in the play fastest and does not go back to reality even in the end. Student 2 concentrates in the play but goes back to reality in the end. Student 3 and 4 are at the edge of reality and the play, which leads to late concentration and quick return from the dream.

Changes after presentation)

I changed strong red color to pastel red.

I added the explanation about the play on the R&J logo.

I changed the font.. (but I’m still not sure what I should do..)

  Data )

For student 1, 2, 3, 4)

0 – line as student (be aware of reality-white)

1 – line as student mimicking the character in the play (pink)

2 – line as the character in the play (be immersed in the play-red)

3 – act as student (as they sometimes act as student with no line-gray) 

For bgm)

1 – School bell, Feet stamping like soldiers, etc (blue)

2 – Queen map, When I miss you, etc (red)

For color)

2 – Red cloth (red)

3 – Blue light (blue) 

Below is what I made by processing.

link: https://drive.google.com/drive/folders/1j-HxHwCzc9ZhPI2GCChfOX7sEehW7Wdp

김소현

[2018dt4c]

Title | A Day in the Life of SNU

Description | 학내 버스정류장 승하차 인원을 시각화한 프로젝트입니다. 입자의 움직임은 시간에 따른 정류장 승하차 인원 변화를 보여줍니다. 정류장에서 나오는 입자는 내리는 사람을, 들어가는 입자는 타는 사람을 표현합니다. 내리는 사람이 타는 사람보다 많은 경우 정류장이 빨간색으로, 그 반대의 경우에는 파란색으로 표시됩니다.

학내의 인구 흐름을 보여주고 싶어 이 데이터를 활용했습니다. 데이터는 서울열린데이터광장(http://data.seoul.go.kr)에서 얻었습니다. 교통카드(선후불교통카드 및 1회용 교통카드)를 이용한 버스노선별 정류장별 시간대별 승하차인원을 나타내는 정보입니다. 월별 자료기 때문에 데이터에 포함돼 있는 수 자체에는 큰 의미가 없어, 적절히 변형해 사용했습니다.

‘일단 구현해보자’가 목표였기 때문에 디자인적 요소가 아직 부족합니다. 디자인의 기본 컨셉은 밤하늘입니다. 버스정류장을 하얀색 원으로 표현하고, 노선을 표현하기 위해 그 원들을 이으면 별자리 같은 모양이 됩니다. 여기에다 입자들의 움직임이 추가되면 별자리 위에 빛나는 별 같아 보일 거라 생각했습니다. 그러나 막상 구현해보니 딱히 그렇게 보이는 것 같진 않습니다.

기왕 뼈대를 만든 김에 살을 많이 붙이고 싶어서, 다음 주까지 열심히 수정해볼 생각입니다. 우선 발표 피드백 때 선생님께서 지적해주신 대로, 디자인적 요소 추가가 우선일 것 같습니다. 시간이 남으면 사용자가 시간을 조절할 수 있게 하는 등 프로그램 상의 수정도 진행할 예정입니다.

Processing Project File link | https://drive.google.com/open?id=1I7UummBwoI_uAdvP9gjs0ft-HPjTCbQb