데이터 차트 자동 생성 AI
— 막대 · 선 · 산점 · 파이

막대(bar), 선(line), 산점(point), 파이/도넛(arc) 네 가지를 지원합니다. 학부 실험 보고서에서 가장 자주 쓰이는 형식들입니다. AI가 데이터 형태(카테고리 vs 연속, 시간 변수, 두 변수 상관 등)를 인식해 적절한 mark를 추천하지만 wizard에서 직접 선택할 수도 있습니다.

세 가지 모두 OK. (1) 엑셀 셀 그대로 복사+붙여넣기 — 탭 구분된 텍스트를 자동 파싱. (2) CSV — "a,b\n1,2\n3,4" 같은 헤더+행. (3) 자연어 — "1주차 5, 2주차 12, 3주차 30" 또는 "시간 0 1 2 3 4 농도 0.1 0.3 0.55 0.8 0.95" 같은 형식. AI가 두 배열을 zip해 정확히 매핑합니다. 임의 변경·반올림 없이 입력값 그대로 사용합니다.

학부 실험 표준 표기를 자동 적용합니다. "파장 (nm)", "농도 (M)", "흡광도", "전류 (mA)", "전압 (V)", "시간 (s)", "pH", "첨가 부피 (mL)" 등. 차트 종류와 데이터 컨텍스트에 맞게 단위 포함 한국어 라벨이 자동 생성됩니다. wizard에서 직접 입력하면 그것을 우선 적용.

학부 실험에서 자주 등장하는 표준 차트들 — 흡광도 vs 파장 (선), 농도 vs 시간 (선), 전류 vs 전압 I-V 곡선 (선), 적정 곡선 pH vs 첨가 부피 (선), 시료별 측정값 비교 (막대), 이론값 vs 실험값 산점도, 비율 구성 (파이) 등이 정확하게 나옵니다. mark 자동 매핑이 학부 표준에 맞춰져 있습니다.

네, errorbar mark + yError(±값 컬럼)로 측정 불확실성을 표시할 수 있습니다. 자연어로 "표준편차 같이 표시" 등을 적으면 AI가 인식합니다. 박스플롯(boxplot)으로 시료별 분포를 비교하거나 히스토그램(histogram)으로 도수 분포를 그리는 것도 가능합니다.

Excel은 친숙하지만 단위·축 라벨·범례 폰트 일일이 손봐야 합니다. Origin은 강력하지만 라이선스 비싸고 학부생이 자주 쓰진 않습니다. Matplotlib은 코드 작성 필요. 카라멜 랩은 "엑셀 셀 복사 → 붙여넣기 → 한 클릭으로 학부 표준 차트 SVG"가 가장 빠릅니다. 정밀한 통계·다중 패널 차트가 필요하면 Origin·Matplotlib과 병행 사용.

벡터 SVG와 래스터 PNG (1× / 2× / 4× 해상도) 모두. SVG는 한글·Word·LaTeX·PowerPoint·Notion에 그대로 삽입해도 화질 손실 없음. 5일간 대시보드 자동 저장. 무료 플랜은 PNG에 은은한 워터마크, 유료 플랜은 워터마크 없음.