Reducing Occlusion in Cinema Databases through Feature-Centric Visualizations

In modern supercomputer architectures, the I/O capabilities do not keep up with the computational speed. Image-based techniques are one very promising approach to a scalable output format for visual analysis, in which a reduced output that corresponds to the visible state of the simulation is rendered in-situ and stored to disk. These techniques can support interactive exploration of the data through image compositing and other methods, but automatic methods of highlighting data and reducing clutter can make these methods more effective. In this paper, we suggest a method of assisted exploration through the combination of feature-centric analysis with image space techniques and show how the reduction of the data to features of interest reduces occlusion in the output for a set of example applications

Visuelle Analyse großer Partikeldaten

Partikelsimulationen sind eine bewährte und weit verbreitete numerische Methode in der Forschung und Technik. Beispielsweise werden Partikelsimulationen zur Erforschung der Kraftstoffzerstäubung in Flugzeugturbinen eingesetzt. Auch die Entstehung des Universums wird durch die Simulation von dunkler Materiepartikeln untersucht. Die hierbei produzierten Datenmengen sind immens. So enthalten aktuelle Simulationen Billionen von Partikeln, die sich über die Zeit bewegen und miteinander interagieren. Die Visualisierung bietet ein großes Potenzial zur Exploration, Validation und Analyse wissenschaftlicher Datensätze sowie der zugrundeliegenden Modelle. Allerdings liegt der Fokus meist auf strukturierten Daten mit einer regulären Topologie. Im Gegensatz hierzu bewegen sich Partikel frei durch Raum und Zeit. Diese Betrachtungsweise ist aus der Physik als das lagrange Bezugssystem bekannt. Zwar können Partikel aus dem lagrangen in ein reguläres eulersches Bezugssystem, wie beispielsweise in ein uniformes Gitter, konvertiert werden. Dies ist bei einer großen Menge an Partikeln jedoch mit einem erheblichen Aufwand verbunden. Darüber hinaus führt diese Konversion meist zu einem Verlust der Präzision bei gleichzeitig erhöhtem Speicherverbrauch. Im Rahmen dieser Dissertation werde ich neue Visualisierungstechniken erforschen, welche speziell auf der lagrangen Sichtweise basieren. Diese ermöglichen eine effiziente und effektive visuelle Analyse großer Partikeldaten

Low-latency big data visualisation

Diese Arbeit hat sich zum Ziel gesetzt, Methoden aufzuzeigen, „Big-Data“-Archive zu organisieren und zentrale Elemente der enthaltenen Informationen zu visualisieren. Anhand von drei wissenschaftlichen Experimenten werde ich zwei „Big-Data“- Herausforderungen, Datenvolumen (Volume) und Heterogenität (Variety), untersuchen und eine Visualisierung im Browser präsentieren, die trotz reduzierter Datenrate die wesentliche Information in den Datensätzen enthält