Mobile Ad-Hoc Networks

Being infrastructure-less and without central administration control, wireless ad-hoc networking is playing a more and more important role in extending the coverage of traditional wireless infrastructure (cellular networks, wireless LAN, etc). This book includes state-of the-art techniques and solutions for wireless ad-hoc networks. It focuses on the following topics in ad-hoc networks: vehicular ad-hoc networks, security and caching, TCP in ad-hoc networks and emerging applications. It is targeted to provide network engineers and researchers with design guidelines for large scale wireless ad hoc networks

Visual Analysis of High-Dimensional Point Clouds using Topological Abstraction

This thesis is about visualizing a kind of data that is trivial to process by computers but difficult to imagine by humans because nature does not allow for intuition with this type of information: high-dimensional data. Such data often result from representing observations of objects under various aspects or with different properties. In many applications, a typical, laborious task is to find related objects or to group those that are similar to each other. One classic solution for this task is to imagine the data as vectors in a Euclidean space with object variables as dimensions. Utilizing Euclidean distance as a measure of similarity, objects with similar properties and values accumulate to groups, so-called clusters, that are exposed by cluster analysis on the high-dimensional point cloud. Because similar vectors can be thought of as objects that are alike in terms of their attributes, the point cloud\''s structure and individual cluster properties, like their size or compactness, summarize data categories and their relative importance. The contribution of this thesis is a novel analysis approach for visual exploration of high-dimensional point clouds without suffering from structural occlusion. The work is based on implementing two key concepts: The first idea is to discard those geometric properties that cannot be preserved and, thus, lead to the typical artifacts. Topological concepts are used instead to shift away the focus from a point-centered view on the data to a more structure-centered perspective. The advantage is that topology-driven clustering information can be extracted in the data\''s original domain and be preserved without loss in low dimensions. The second idea is to split the analysis into a topology-based global overview and a subsequent geometric local refinement. The occlusion-free overview enables the analyst to identify features and to link them to other visualizations that permit analysis of those properties not captured by the topological abstraction, e.g. cluster shape or value distributions in particular dimensions or subspaces. The advantage of separating structure from data point analysis is that restricting local analysis only to data subsets significantly reduces artifacts and the visual complexity of standard techniques. That is, the additional topological layer enables the analyst to identify structure that was hidden before and to focus on particular features by suppressing irrelevant points during local feature analysis. This thesis addresses the topology-based visual analysis of high-dimensional point clouds for both the time-invariant and the time-varying case. Time-invariant means that the points do not change in their number or positions. That is, the analyst explores the clustering of a fixed and constant set of points. The extension to the time-varying case implies the analysis of a varying clustering, where clusters appear as new, merge or split, or vanish. Especially for high-dimensional data, both tracking---which means to relate features over time---but also visualizing changing structure are difficult problems to solve

Visualisation de l'information appliquée à l'analyse et à l'attribution de performances financières

Croesus Finansoft développe depuis 28 ans un logiciel intégré de gestion de portefeuille pour les firmes de courtages et les conseillers indépendants. Leur application est présentement utilisée par la plupart des grandes firmes au pays, incluant les financières CIBC, Banque Nationale, Valeurs Mobilières Desjardins et TD. L’application développée par l’entreprise doit donc gérer des tables de données contenant souvent plus d’un milliard de transactions. Pour l’entreprise, le défi est de taille. L’application doit offrir une vue cohérente des portefeuilles des investisseurs, en plus de guider les gestionnaires quant aux nouvelles possibilités d’investissement, au suivi des objectifs de placement, des calculs de rendement, de performance, etc. Malgré les différentes avancées technologiques, certaines de ces tâches sont encore très difficiles à effectuer, principalement à cause de la quantité de données impliquées. L’analyse des performances des portefeuilles d’investissements est particulièrement problématique dans ces circonstances. L’analyse de performances ne se limite pas simplement à comparer des rendements obtenus à différents moments dans le temps. Il s’agit d’un processus complexe qui demande la corrélation d’une multitude d’informations afin d’obtenir une vue complète de la situation. Les performances des investissements sont toujours évaluées par rapport à une référence, par exemple un indice de marché. L’attribution de performances tente d’expliquer d’où proviennent les écarts de rendement par rapport à cette référence. Est-ce explicable par le fait que les investisseurs ont choisi des titres ayant offert des rendements supérieurs à ceux de l’indice ? Ou encore parce qu’ils ont investi davantage dans les obligations à long terme, limitant ainsi leur exposition au risque ? L’outil développé par Croesus permet facilement de mesurer les performances d’un seul portefeuille ou d’un petit groupe de portefeuilles. Effectuer cette analyse pour tous les clients d’une succursale simultanément devient beaucoup plus complexe. Croesus ne supporte pas non plus l’attribution de performances. Pour les gestionnaires de l’entreprise, offrir ces fonctionnalités s’avère un enjeu de taille, surtout à cause de la quantité de données impliquées. Comment présenter ces informations à l’expert sans créer une surcharge d’information ? Comment permettre d’identifier facilement les problèmes dans les données, les tendances générales, les écarts par rapport aux références, de façon à ce que des actions concrètes puissent être mises en place afin de corriger la situation ? La visualisation permet de tirer profit de la capacité humaine à interpréter des images beaucoup plus rapidement et efficacement que des données numériques ou textuelles. Elle vise à augmenter les capacités de traitement de l’humain, de façon à ce qu’il soit conservé dans le processus d’analyse, contrairement aux processus de décisions automatisés. Bien que la visualisation soit un domaine actif de recherche depuis de nombreuses années, très peu de solutions adaptées à la réalité de la finance, et encore moins à l’analyse des performances, ont été présentées jusqu’à présent. Cette thèse explore différentes techniques de visualisation permettant de simplifier le processus d’analyse de performances financières dans le contexte de gestion de portefeuilles de l’application développée par Croesus. Elle présente les résultats de trois projets distincts réalisés au cours des dernières années, tous liés à l’analyse des performances financières. Le premier projet présente une technique d’interaction novatrice permettant de simplifier l’analyse des performances sur un graphique linéaire simple (line graph). Que ce soit pour comparer les rendements de plusieurs centaines de portefeuilles simultanément ou pour plusieurs centaines de titres d’un secteur d’activité, les graphiques linéaires sont rapidement surchargés d’information, rendant l’analyse plutôt complexe. L’outil proposé, VectorLens, permet d’explorer les données en offrant des techniques de sélection avancées. La principale contribution concerne la sélection angulaire. Dans la mesure où le graphique présente des rendements, la pente des droites encode l’essentiel de l’information. VectorLens tire profit de cette caractéristique et permet, en un seul mouvement, de sélectionner rapidement et efficacement les éléments en fonction de leur pente, moyennant une marge établie de façon dynamique. L’outil intègre également d’autres outils de sélection, incluant la sélection par zone (pinceau), la sélection par catégories, etc. Il est également possible de combiner plusieurs lentilles VectorLens pour effectuer des requêtes plus complexes. La technique a été comparée aux principales techniques de sélection de courbes dans le cadre d’une expérience contrôlée en laboratoire. Les résultats ont démontré que VectorLens offrait des performances supérieures ou égales dans la plupart des cas, en plus d’être préférée par la plupart des utilisateurs. Le deuxième projet propose une nouvelle technique de visualisation permettant de séparer efficacement les couches d’informations sur un graphique linéaire simple. Cette technique s’avère intéressante pour comparer les rendements de titres de différents secteurs, ou même les rendements de portefeuilles de différents clients, gestionnaires ou même succursales, par exemple. Plutôt que d’utiliser uniquement la couleur pour séparer les différents groupes d’éléments, cette technique consiste à exploiter l’espace inutilisé entre deux valeurs sur l’abscisse en compressant les courbes des différentes couches, de façon à éviter l’occlusion causée par le chevauchement des courbes. Plusieurs variantes tirant profit de ce concept ont été proposées et comparées à l’état de l’art dans le cadre d’une évaluation en laboratoire. Les résultats ont démontré que les techniques de compression, et plus particulièrement la technique superposée, permettaient d’effectuer les tâches de façon plus précise et avec un taux de succès globalement supérieur par rapport à l’état de l’art. Enfin, le troisième projet tente d’adresser le problème d’attribution de performances à grande échelle. Deux nouvelles techniques de visualisation, basées sur un graphique ternaire (ternary plot), ont été proposées afin de représenter sur un seul graphique la relation entre le rendement différentiel avec la référence et les effets expliquant cette différence. Un système complet, sous la forme d’un tableau de bord intégrant les visualisations proposées, a été développé et évalué avec quatre experts du domaine dans un contexte réel d’analyse. Les résultats ont démontré que les outils proposés permettent d’analyser un grand ensemble de portefeuilles, à différents niveaux, de façon simple et efficace. Les outils proposés révèlent clairement les écarts de performance, permettent d’identifier facilement la source du problème, et même la stratégie globale utilisée par les gestionnaires de comptes auprès de leurs clients et les comptes qui dévient de ces stratégies

PCDC - on the highway to data. A tool for the fast generation of large synthetic data sets

In this paper, we present Parallel Coordinates for Data Creation (PCDC), a new visual-interactive method for the fast generation of labeled multidimensional data sets. Multivariate data need to be analyzed in various domains such as finance, biology or medicine using complex data mining techniques. For the evaluation or presentation of the techniques, e.g., for assessing their sensitivity to specific data properties, test data need to be generated. PCDC allows for a fast and intuitive creation of multivariate data with several classes. It is based on interactive definition of data regions and data distributions in a parallel coordinates view. It offers a quick definition of data regions over several dimensions in one interface. Moreover, the users can directly see the outcome of their settings in the same view without the need for switching between data generation and output visualization. Our tool enables also an easy adjustment of the data generation parameters for creating additional similar datasets