[javascript] D3.js를 이용하여 어떻게 자율 주행 및 인공지능 기반 자동차 데이터를 시각화하는가?

21 Nov 2023

javascript

개요

D3.js는 데이터 시각화를 위한 강력한 JavaScript 라이브러리입니다. 이 글에서는 D3.js를 이용하여 자동차의 자율 주행 및 인공지능 기반 데이터를 시각화하는 방법을 알아보겠습니다.

1. 데이터 수집

자동차의 자율 주행 및 인공지능 기반 데이터를 시각화하기 위해서는 먼저 데이터를 수집해야 합니다. 이 데이터는 주행 정보, 센서 데이터, 인공지능 모델의 출력 등을 포함할 수 있습니다. 데이터는 일반적으로 CSV, JSON 또는 API를 통해 제공됩니다.

2. D3.js 설정

D3.js를 사용하기 위해 HTML 문서에 D3.js 라이브러리를 추가해야 합니다. 다음과 같이 <script> 태그를 사용하여 D3.js를 불러올 수 있습니다.

<script src="https://d3js.org/d3.v7.min.js"></script>

3. 데이터 시각화

D3.js를 이용하여 자동차 데이터를 시각화하기 위해서는 다음과 같은 단계를 따릅니다.

3.1 SVG 요소 생성

const svg = d3.select("body")
  .append("svg")
  .attr("width", width)
  .attr("height", height);

위 코드에서 svg 변수는 생성된 SVG 요소를 나타냅니다. d3.select() 함수를 사용하여 body 요소를 선택하고, append() 함수로 SVG 요소를 추가합니다. attr() 함수로 width와 height 속성을 설정합니다.

3.2 데이터 로딩

d3.csv("data.csv").then(function(data) {
  // 데이터 시각화
});

위 코드에서 d3.csv() 함수를 사용하여 CSV 파일을 로드합니다. then() 함수는 데이터 로딩이 완료되면 실행될 콜백 함수를 전달합니다.

3.3 데이터 바인딩 및 시각화

const circles = svg.selectAll("circle")
  .data(data)
  .enter()
  .append("circle")
  .attr("cx", function(d) { return d.x; })
  .attr("cy", function(d) { return d.y; })
  .attr("r", function(d) { return d.radius; })
  .attr("fill", function(d) { return d.color; });

위 코드는 데이터를 바인딩하고 원을 생성하여 SVG 요소에 추가하는 예시입니다. selectAll() 함수로 해당 CSS 선택자에 일치하는 요소를 선택하고, data() 함수로 데이터를 바인딩합니다. enter() 함수를 사용하여 데이터가 없는 원을 추가하고, append() 함수로 SVG 원 요소를 추가합니다. attr() 함수를 사용하여 위치, 반지름 및 색상을 설정합니다.

3.4 축 생성

D3.js를 이용하여 자동차 데이터를 시각화할 때 축을 추가하면 도표의 가독성을 높일 수 있습니다. 예를 들면, 다음과 같이 x축과 y축을 추가할 수 있습니다.

const xScale = d3.scaleLinear()
  .domain([0, d3.max(data, function(d) { return d.x; })])
  .range([0, width]);

const yScale = d3.scaleLinear()
  .domain([0, d3.max(data, function(d) { return d.y; })])
  .range([height, 0]);

const xAxis = d3.axisBottom(xScale);
const yAxis = d3.axisLeft(yScale);

svg.append("g")
  .attr("class", "x-axis")
  .attr("transform", "translate(0, " + height + ")")
  .call(xAxis);

svg.append("g")
  .attr("class", "y-axis")
  .call(yAxis);

위 코드에서 scaleLinear() 함수를 사용하여 x축과 y축의 척도(scale)를 설정합니다. domain() 함수는 데이터의 범위를 설정하고, range() 함수는 출력 범위를 설정합니다. axisBottom()과 axisLeft() 함수는 x축과 y축의 눈금을 생성합니다. append() 함수와 attr() 함수를 사용하여 x축과 y축을 추가하고, call() 함수로 눈금을 추가합니다.

마무리

D3.js를 사용하여 자율 주행 및 인공지능 기반 자동차 데이터를 시각화하는 방법을 간략히 살펴보았습니다. D3.js 라이브러리의 강력한 기능을 활용하면 다양한 시각화 효과를 만들 수 있습니다. 자율 주행 및 인공지능 분야에서는 이러한 시각화를 통해 데이터의 패턴과 경향성을 파악하고 의사 결정을 지원할 수 있습니다.

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