5. 그림을 들여오는 세 가지 길 (Case A·B·C)¶

이런 적 있으시죠? 학생이 주피터 노트북에서 그린 그림이 마음에 들어서 논문에 쓰고 싶은데, 그 코드를 어떻게 정리해야 할지 막막했다. 또는 다른 논문의 그림을 보여 주며 "우리 데이터도 이렇게 그리고 싶다"고만 말할 수 있었다.

핵심: 새 그림이 들어오는 길은 내가 무엇을 가지고 있느냐에 따라 세 가지입니다. 어느 길이든 끝은 같습니다. 번들로 정리된 데이터와 모든 값이 적힌 설정 파일, 그리고 4장과 같은 그림이 됩니다.

어느 길인가¶

flowchart TD
    Q{"무엇을 가지고 있나?"}
    Q -->|"규격 번들<br/>(표 + 메모)"| B["Case B<br/>번들 반입"]
    Q -->|"내가 짠 그림 코드<br/>+ 데이터"| A["Case A<br/>코드 이식"]
    Q -->|"데이터 + 원하는 그림의<br/>캡처·스케치·말 설명"| C["Case C<br/>의도로 합성"]
    A --> R["번들 + 설정 파일 + 그림"]
    B --> R
    C --> R

	Case B: 번들 반입	Case A: 코드 이식	Case C: 의도로 합성
가진 것	규격 번들 (표 + 메모, 3장)	직접 짠 그림 스크립트(파이썬, 노트북)와 데이터	데이터와 원하는 그림의 캡처·스케치, 또는 말 설명
도구·AI가 하는 일	번들을 검사하고 설정에 모든 값을 적고 빌드 (명령 하나)	데이터를 번들로 옮기고, 코드의 숫자·색·글자를 설정으로 빼내고, 그림 부분을 재사용할 수 있는 부품으로 정리	그림을 해석해 해석안을 보여 주고, 승인받은 뒤 그림을 만듦
연구자가 확인할 것	바뀔 설정 미리보기	옮긴 뒤의 그림이 원래 코드의 그림과 같은지	① 그리기 전에 해석안 ② 그린 뒤 원하는 모양인지
걸리는 시간	몇 분	코드 길이에 따라 수십 분	확인 대화를 포함해 수십 분
언제 좋은가	분석 도구가 번들로 내보낼 때 (가장 빠르고 안전)	이미 만족스러운 그림 코드가 있을 때	코드는 없고 원하는 모양만 분명할 때

세 길의 이름(Case A·B·C)은 AI 도우미가 읽는 규칙(AGENTS.md)과 같습니다. AI에게 "Case A로 들여와 줘"라고 해도 통합니다.

Case B: 번들이 있을 때¶

4장에서 한 방법입니다. 따라 해 볼 예제: 튜토리얼: 첫 그림.

💬 AI에게: "raw_data/…/volcano_bundle을 프로젝트 lab-acute-1d-de에 붙여 줘."

⌨ 명령: fa ingest bundle 번들폴더 --project 이름

번들의 그림 종류(plot_type)를 그리는 부품이 이미 있어야 합니다. 없으면 AI가 알려 주고, 그 그림 종류를 새로 만드는 일은 Case A나 C처럼 진행합니다.

Case A: 내가 짠 그림 코드가 있을 때¶

따라 해 볼 예제: 튜토리얼: 내가 짠 스크립트 옮기기. 학생이 짠 qPCR 막대그래프 스크립트를 옮기고, 옮긴 그림이 원래 그림과 같은지 확인합니다.

💬 AI에게:

"analysis_notebook.py와 results.csv로 그린 그림을 fig-atlas로 들여와 줘(Case A). 프로젝트는 lab-acute-1d-heatmap으로 새로 만들어 줘."

AI는 다음 순서로 진행합니다. 단계마다 무엇을 바꾸는지 보여 줍니다.

코드를 읽고 세 부분으로 나눕니다. 데이터를 읽는 부분, 그림의 값(축 범위·색·크기·임계값), 그리는 부분.
데이터를 번들로 옮깁니다. 원본 표를 raw_data/…/inputs/data.csv로 그대로 복사합니다. 값은 바꾸지 않습니다.
그림의 값을 메모와 설정으로 옮깁니다. 코드에 박혀 있던 fontsize=12, color="red" 같은 값이 설명 주석 달린 설정 줄이 됩니다.
그리는 부분을 부품(렌더러)으로 정리합니다. 같은 모양의 부품이 이미 있으면 그것을 씁니다. 없으면 새로 만들어 다음 프로젝트도 쓸 수 있게 남깁니다.
빌드해서 원래 그림과 비교합니다.

연구자가 확인할 것: 새 그림과 원래 코드의 그림을 나란히 놓고 같은지 봅니다. 색·순서·축 범위가 다르면 알려 주세요. 처음 옮길 때는 원래 그림과 똑같이 만드는 것이 목표입니다. 바꾸고 싶은 점은 옮긴 뒤에 설정으로 바꿉니다.

Case C: 원하는 모양만 있을 때¶

따라 읽을 예제: 튜토리얼: 스케치와 데이터로 그림 만들기. 실제로 있었던 한 번의 진행(해석안, 질문과 답, 결과 검토)을 기록했습니다.

다른 논문의 그림 캡처, 손으로 그린 스케치, 또는 "가로축은 용량, 화합물별로 선을 나누고, 오차 띠를 넣어 줘" 같은 말 설명이면 됩니다.

💬 AI에게:

"results.csv를 이 그림(첨부)처럼 그리고 싶어(Case C). 그리기 전에 어떻게 해석했는지 먼저 보여 줘."

해석안을 먼저 확인받습니다. 예: "log2FC를 가로축, -log10(padj)를 세로축으로 보고 volcano plot으로 해석했습니다. 기준은 padj ≤ 0.05, |log2FC| ≥ 1입니다. 이대로 진행할까요?" 그림에서 알 수 없는 값(임계값, 어느 열이 무엇인지)은 추측하지 않고 묻습니다. 여기서 정확히 답하는 것이 결과를 가장 크게 좌우합니다.
승인 뒤에 그립니다. 같은 모양의 부품이 있으면 그것을 쓰고, 없으면 새로 만듭니다. 메모에는 이 값들이 "참조 그림에서 추론함"이라고 표시되고, 참조 그림도 번들에 함께 보관됩니다.
결과를 보여 줍니다. 원하는 모양과 비슷한지는 연구자가 판단합니다. 다른 점을 말해 주면 설정으로 조정합니다.

처음부터 번들로 받기¶

분석 파이프라인이나 다른 AI(ChatGPT 등)에게 분석·그림을 맡길 때, 결과를 처음부터 번들 모양으로 달라고 하면 Case B로 바로 들여올 수 있습니다. 아래 글을 요청에 붙이세요.

[fig-atlas 번들 형식으로 결과 내기]
그림에 쓸 데이터를 아래 폴더 구조로 저장해 주세요.

<번들이름>/
  inputs/data.csv            # 그림이 읽는 표. 한 행 = 한 관측(또는 한 항목). 값은 가공·반올림하지 않음
  metadata/metadata.yaml     # 아래 항목
  scripts/figure.py          # (있으면) 그림을 다시 그리는 코드. 상대 경로 ../inputs/data.csv 사용
  outputs/figure.png         # (있으면) 그 코드로 그린 그림

metadata.yaml 항목:
  plot_type: 그림 종류 (예: line_band, threshold_scatter, venn, volcano)
  plot_params: 그 그림의 값 -- 어느 열을 가로축·세로축·집단으로 쓰는지, 축 범위, 임계값, 색, 제목

plot_type에 쓸 수 있는 이름과 그림 종류별로 필요한 열은 데이터 번들 계약서에 있습니다(⌨ fa bundle contracts).

알아 두면 좋은 것¶

어느 길이든 원본 데이터는 그대로입니다. Case A에서도 표를 옮겨 놓을 뿐 고치지 않습니다(3장).
새 그림 종류는 자산이 됩니다. Case A·C에서 새로 만든 그림 부품은 저장소에 남아, 다음에는 같은 종류의 데이터를 Case B처럼 바로 들여올 수 있습니다.
그림 모양은 분야와 무관하게 만듭니다. 예를 들어 "효과 대 유의성 산점도"는 오믹스의 volcano에도, 약물 스크리닝에도 같은 부품을 씁니다. 분야별 이름과 기본값은 따로 둡니다(설계 결정 0003).

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