11 research outputs found
Eyelet particle tracing - steady visualization of unsteady flow
It is a challenging task to visualize the behavior of time-dependent 3D vector fields. Most of the time an overview of unsteady fields is provided via animations, but, unfortunately, animations provide only transient impressions of momentary flow. In this paper we present two approaches to visualize time varying fields with fixed geometry. Path lines and streak lines represent such a steady visualization of unsteady vector fields, but because of occlusion and visual clutter it is useless to draw them all over the spatial domain. A selection is needed. We show how bundles of streak lines and path lines, running at different times through one point in space, like through an eyelet, yield an insightful visualization of flow structure ('eyelet lines'). To provide a more intuitive and appealing visualization we also explain how to construct a surface from these lines. As second approach, we use a simple measurement of local changes of a field over time to determine regions with strong changes. We visualize these regions with isosurfaces to give an overview of the activity in the dataset. Finally we use the regions as a guide for placing eyelets
An Interactive Approach for Identifying Structure Definitions
Our ability to grasp and understand complex phenomena is essentially based on recognizing
structures and relating these to each other. For example, any meteorological description of
a weather condition and explanation of its evolution recurs to meteorological structures,
such as convection and circulation structures, cloud fields and rain fronts. All of these
are spatiotemporal structures, defined by time-dependent patterns in the underlying fields.
Typically, such a structure is defined by a verbal description that corresponds to the more or
less uniform, often somewhat vague mental images of the experts.
However, a precise, formal definition of the structures or, more generally, concepts is often
desirable, e.g., to enable automated data analysis or the development of phenomenological
models. Here, we present a systematic approach and an interactive tool to obtain formal
definitions of spatiotemporal structures. The tool enables experts to evaluate and compare
different structure definitions on the basis of data sets with time-dependent fields that
contain the respective structure. Since structure definitions are typically parameterized, an
essential part is to identify parameter ranges that lead to desired structures in all time steps.
In addition, it is important to allow a quantitative assessment of the resulting structures
simultaneously. We demonstrate the use of the tool by applying it to two meteorological
examples: finding structure definitions for vortex cores and center lines of temporarily
evolving tropical cyclones.
Ideally, structure definitions should be objective and applicable to as many data sets as
possible. However, finding such definitions, e.g., for the common atmospheric structures
in meteorology, can only be a long-term goal. The proposed procedure, together with the
presented tool, is just a first systematic approach aiming at facilitating this long and arduous
way.
Keywords: Visual data analysis; Coherent and persistent structures; Atmospheric vortices;
Tropical storms;
Interactive visualization of computational fluid dynamics data.
This thesis describes a literature study and a practical research in the area of flow visualization, with special emphasis on the interactive visualization of Computational Fluid Dynamics (CFD) datasets. Given the four main categories of flow visualization methodology; direct, geometric, texture-based and feature-based flow visualization, the research focus of our thesis is on the direct, geometric and feature-based techniques. And the feature-based flow visualization is highlighted in this thesis. After we present an overview of the state-of-the-art of the recent developments in the flow visualization in higher spatial dimensions (2.5D, 3D and 4D), we propose a fast, simple, and interactive glyph placement algorithm for investigating and visualizing boundary flow data based on unstructured, adaptive resolution boundary meshes from CFD dataset. Afterward, we propose a novel, automatic mesh-driven vector field clustering algorithm which couples the properties of the vector field and resolution of underlying mesh into a unified distance measure for producing high-level, intuitive and suggestive visualization of large, unstructured, adaptive resolution boundary CFD meshes based vector fields. Next we present a novel application with multiple-coordinated views for interactive information-assisted visualization of multidimensional marine turbine CFD data. Information visualization techniques are combined with user interaction to exploit our cognitive ability for intuitive extraction of flow features from CFD datasets. Later, we discuss the design and implementation of each visualization technique used in our interactive flow visualization framework, such as glyphs, streamlines, parallel coordinate plots, etc. In this thesis, we focus on the interactive visualization of the real-world CFD datasets, and present a number of new methods or algorithms to address several related challenges in flow visualization. We strongly believe that the user interaction is a crucial part of an effective data analysis and visualization of large and complex datasets such as CFD datasets we use in this thesis. In order to demonstrate the use of the proposed techniques in this thesis, CFD domain experts reviews are also provided
Localized flow, particle tracing, and topological separation analysis for flow visualization
Since the very beginning of the development of computers they have been used to accelerate the knowledge gain in science and research. Today they are a core part of most research facilities. Especially in natural and technical sciences they are used to simulate processes that would be hard to observe in real world experiments. Together with measurements from such experiments, simulations produce huge amounts of data that have to be analyzed by researchers to gain new insights and develop their field of science
Illustrative Informationsvisualisierung
Mit wachsender Größe von Daten wird es zunehmend schwerer, die in der Informationsvisualisierung erzeugte visuelle Repräsentation zu interpretieren und die relevanten Informationen adäquat darzustellen. Die Illustration beschäftigt sich seit längerem mit der Kommunikation wichtiger Bildinformationen. Das Ziel dieser Dissertation ist es deshalb, illustrative Verfahren in Techniken der Informationsvisualisierung zu integrieren - sowohl konzeptuell als auch in praktischer Anwendung. Als Ergebnis unterstützen die neu entwickelten Lösungsansätze die Kommunikation dargestellter Informationen
Digital Intelligence – Möglichkeiten und Umsetzung einer informatikgestützten Frühaufklärung: Digital Intelligence – opportunities and implementation of a data-driven foresight
Das Ziel der Digital Intelligence bzw. datengetriebenen Strategischen Frühaufklärung ist, die Zukunftsgestaltung auf Basis valider und fundierter digitaler Information mit vergleichsweise geringem Aufwand und enormer Zeit- und Kostenersparnis zu unterstützen. Hilfe bieten innovative Technologien der (halb)automatischen Sprach- und Datenverarbeitung wie z. B. das Information Retrieval, das (Temporal) Data, Text und Web Mining, die Informationsvisualisierung, konzeptuelle Strukturen sowie die Informetrie. Sie ermöglichen, Schlüsselthemen und latente Zusammenhänge aus einer nicht überschaubaren, verteilten und inhomogenen Datenmenge wie z. B. Patenten, wissenschaftlichen Publikationen, Pressedokumenten oder Webinhalten rechzeitig zu erkennen und schnell und zielgerichtet bereitzustellen. Die Digital Intelligence macht somit intuitiv erahnte Muster und Entwicklungen explizit und messbar.
Die vorliegende Forschungsarbeit soll zum einen die Möglichkeiten der Informatik zur datengetriebenen Frühaufklärung aufzeigen und zum zweiten diese im pragmatischen Kontext umsetzen.
Ihren Ausgangspunkt findet sie in der Einführung in die Disziplin der Strategischen Frühaufklärung und ihren datengetriebenen Zweig – die Digital Intelligence.
Diskutiert und klassifiziert werden die theoretischen und insbesondere informatikbezogenen Grundlagen der Frühaufklärung – vor allem die Möglichkeiten der zeitorientierten Datenexploration.
Konzipiert und entwickelt werden verschiedene Methoden und Software-Werkzeuge, die die zeitorientierte Exploration insbesondere unstrukturierter Textdaten (Temporal Text Mining) unterstützen. Dabei werden nur Verfahren in Betracht gezogen, die sich im Kontext einer großen Institution und den spezifischen Anforderungen der Strategischen Frühaufklärung pragmatisch nutzen lassen. Hervorzuheben sind eine Plattform zur kollektiven Suche sowie ein innovatives Verfahren zur Identifikation schwacher Signale.
Vorgestellt und diskutiert wird eine Dienstleistung der Digital Intelligence, die auf dieser Basis in einem globalen technologieorientierten Konzern erfolgreich umgesetzt wurde und eine systematische Wettbewerbs-, Markt- und Technologie-Analyse auf Basis digitaler Spuren des Menschen ermöglicht.:Kurzzusammenfassung 2
Danksagung 3
Inhaltsverzeichnis 5
Tabellenverzeichnis 9
Abbildungsverzeichnis 10
A – EINLEITUNG 13
1 Hintergrund und Motivation 13
2 Beitrag und Aufbau der Arbeit 16
B – THEORIE 20
B0 – Digital Intelligence 20
3 Herleitung und Definition der Digital Intelligence 21
4 Abgrenzung zur Business Intelligence 23
5 Ăśbersicht ĂĽber unterschiedliche Textsorten 24
6 Informetrie: Bibliometrie, Szientometrie, Webometrie 29
7 Informationssysteme im Kontext der Digital Intelligence 31
B1 – Betriebswirtschaftliche Grundlagen der Digital Intelligence 36
8 Strategische Frühaufklärung 37
8.1 Facetten und historische Entwicklung 37
8.2 Methoden 41
8.3 Prozess 42
8.4 Bestimmung wiederkehrender Termini 44
8.5 Grundlagen der Innovations- und Diffusionsforschung 49
B2 – Informatik-Grundlagen der Digital Intelligence 57
9 Von Zeit, Daten, Text, Metadaten zu multidimensionalen zeitorientierten (Text)Daten 59
9.1 Zeit – eine Begriffsbestimmung 59
9.1.1 Zeitliche Grundelemente und Operatoren 59
9.1.2 Lineare, zyklische und verzweigte Entwicklungen 62
9.1.3 Zeitliche (Un)Bestimmtheit 62
9.1.4 Zeitliche Granularität 63
9.2 Text 63
9.2.1 Der Text und seine sprachlich-textuellen Ebenen 63
9.2.2 Von Signalen und Daten zu Information und Wissen 65
9.3 Daten 65
9.3.1 Herkunft 65
9.3.2 Datengröße 66
9.3.3 Datentyp und Wertebereich 66
9.3.4 Datenstruktur 67
9.3.5 Dimensionalität 68
9.4 Metadaten 69
9.5 Zusammenfassung und multidimensionale zeitorientierte Daten 70
10 Zeitorientierte Datenexplorationsmethoden 73
10.1 Zeitorientierte Datenbankabfragen und OLAP 76
10.2 Zeitorientiertes Information Retrieval 78
10.3 Data Mining und Temporal Data Mining 79
10.3.1 Repräsentationen zeitorientierter Daten 81
10.3.2 Aufgaben des Temporal Data Mining 86
10.4 Text Mining und Temporal Text Mining 91
10.4.1 Grundlagen des Text Mining 98
10.4.2 Entwickelte, genutzte und lizensierte Anwendungen des Text Mining 107
10.4.3 Formen des Temporal Text Mining 110
10.4.3.1 Entdeckung kausaler und zeitorientierter Regeln 110
10.4.3.2 Identifikation von Abweichungen und Volatilität 111
10.4.3.3 Identifikation und zeitorientierte Organisation von Themen 112
10.4.3.4 Zeitorientierte Analyse auf Basis konzeptueller Strukturen 116
10.4.3.5 Zeitorientierte Analyse von Frequenz, Vernetzung und Hierarchien 117
10.4.3.6 Halbautomatische Identifikation von Trends 121
10.4.3.7 Umgang mit dynamisch aktualisierten Daten 123
10.5 Web Mining und Temporal Web Mining 124
10.5.1 Web Content Mining 125
10.5.2 Web Structure Mining 126
10.5.3 Web Usage Mining 127
10.5.4 Temporal Web Mining 127
10.6 Informationsvisualisierung 128
10.6.1 Visualisierungstechniken 130
10.6.1.1 Visualisierungstechniken nach Datentypen 130
10.6.1.2 Visualisierungstechniken nach Darstellungsart 132
10.6.1.3 Visualisierungstechniken nach Art der Interaktion 137
10.6.1.4 Visualisierungstechniken nach Art der visuellen Aufgabe 139
10.6.1.5 Visualisierungstechniken nach Visualisierungsprozess 139
10.6.2 Zeitorientierte Visualisierungstechniken 140
10.6.2.1 Statische Repräsentationen 141
10.6.2.2 Dynamische Repräsentationen 145
10.6.2.3 Ereignisbasierte Repräsentationen 147
10.7 Zusammenfassung 152
11 Konzeptuelle Strukturen 154
12 Synopsis fĂĽr die zeitorientierte Datenexploration 163
C – UMSETZUNG EINES DIGITAL-INTELLIGENCESYSTEMS 166
13 Bestimmung textbasierter Indikatoren 167
14 Anforderungen an ein Digital-Intelligence-System 171
15 Beschreibung der Umsetzung eines Digital-Intelligence-Systems 174
15.1 Konzept einer Dienstleistung der Digital Intelligence 175
15.1.1 Portalnutzung 177
15.1.2 Steckbriefe 178
15.1.3 Tiefenanalysen 180
15.1.4 Technologiescanning 185
15.2 Relevante Daten fĂĽr die Digital Intelligence (Beispiel) 187
15.3 Frühaufklärungs-Plattform 188
15.4 WCTAnalyze und automatische Extraktion themenspezifischer Ereignisse 197
15.5 SemanticTalk 200
15.6 Halbautomatische Identifikation von Trends 204
15.6.1 Zeitreihenkorrelation 205
15.6.2 HD-SOM-Scanning 207
D – ZUSAMMENFASSUNG 217
Anhang A: Prozessbilder entwickelter Anwendungen des (Temporal) Text Mining 223
Anhang B: Synopsis der zeitorientierten Datenexploration 230
Literaturverzeichnis 231
Selbstständigkeitserklärung 285
Wissenschaftlicher Werdegang des Autors 286
Veröffentlichungen 28