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    Environmental Objects for Authoring Procedural Scenes

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    International audienceWe propose a novel approach for authoring large scenes with automatic enhancement of objects to create geometric decoration details such as snow cover, icicles, fallen leaves, grass tufts or even trash. We introduce environmental objects that extend an input object geometry with a set of procedural effects that defines how the object reacts to the environment, and by a set of scalar fields that defines the influence of the object over of the environment. The user controls the scene by modifying environmental variables, such as temperature or humidity fields. The scene definition is hierarchical: objects can be grouped and their behaviours can be set at each level of the hierarchy. Our per object definition allows us to optimize and accelerate the effects computation, which also enables us to generate large scenes with many geometric details at a very high level of detail. In our implementation, a complex urban scene of 10 000 m², represented with details of less than 1 cm, can be locally modified and entirely regenerated in a few seconds

    Procedurally generating surface detail for 3D models using voxel-based cellular automata

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    Procedural generation is used extensively in the field of computer graphics to automate content generation and speed up development. One particular area often automated is the generation of additional colour and structural detail for existing 3D models. This empowers artists by providing a tool-set that enhances their existing work-ow and saves time. 3D surface structures are traditionally represented by polygon mesh-based models augmented by 2D mapping techniques. These methods can approximate features, such as caves and overhangs, however they are complex and difficult to modify. As an alternative, a grid of voxels can model 3D shapes and surfaces, similar to how 2D pixels form an image. The regular form of voxel-based models is easier to alter, at the cost of additional computational overhead. One technique for generating and altering voxel content is by using Cellular Automata (CA). CAs are able to produce complex structures from simple rules and also easily map to higher dimensions, such as voxel datasets. However, creating CA rule-sets can be difficult and tedious. This is especially true when creating multidimensional CA. In our work we use a grammar system to create surface detail CA. The grammar we develop is similar to formal grammars used in procedural generation, such as L-systems and shape grammars. Our system is composed of three main sections: a model converter, grammar and CA executor. The model converter changes polygon-mesh models to and from a voxel-based model. The grammar provides a simple language to create CA that can consider 3D neighbourhoods and query parameters, such as colour or structure. Finally, the CA executor interprets the produced grammars into surface-oriented CAs. The final output of this system is a polygon-mesh model, altered by the CA, which is usable for graphics applications. We test the system by replicating a number of CA use-cases with our grammar system. From the results, we conclude that our grammar system is capable of creating a wide range of 3D detail CA. However, the high resolution of resulting meshes and slow processing times make the process more suited to o_-line processing and pre-production

    Explorative Graph Visualization

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    Netzwerkstrukturen (Graphen) sind heutzutage weit verbreitet. Ihre Untersuchung dient dazu, ein besseres Verständnis ihrer Struktur und der durch sie modellierten realen Aspekte zu gewinnen. Die Exploration solcher Netzwerke wird zumeist mit Visualisierungstechniken unterstützt. Ziel dieser Arbeit ist es, einen Überblick über die Probleme dieser Visualisierungen zu geben und konkrete Lösungsansätze aufzuzeigen. Dabei werden neue Visualisierungstechniken eingeführt, um den Nutzen der geführten Diskussion für die explorative Graphvisualisierung am konkreten Beispiel zu belegen.Network structures (graphs) have become a natural part of everyday life and their analysis helps to gain an understanding of their inherent structure and the real-world aspects thereby expressed. The exploration of graphs is largely supported and driven by visual means. The aim of this thesis is to give a comprehensive view on the problems associated with these visual means and to detail concrete solution approaches for them. Concrete visualization techniques are introduced to underline the value of this comprehensive discussion for supporting explorative graph visualization

    Modélisation procédurale de stalactites de glace

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    La formation de stalactite de glace est un phénomène complexe, ce qui rend difficile sa modélisation en image de synthèse. Les algorithmes couramment utilisés en infographie utilisent une approche basée uniquement sur des simulations physiques et qui demande plusieurs minutes, voire quelques heures de calcul. Ce mémoire propose une technique procédurale permettant une modélisation interactive. La modélisation est séparée en quatre étapes. La première calcule le mouvement de l’eau sur une surface ; la deuxième détermine où les gouttes d’eau chutent; la troisième calcule les trajectoires des stalactites ; la dernière construit la surface. De plus, une méthode permettant de créer du verglas est combinée à l’étape de modélisation. Les résultats obtenus sont non seulement réalistes mais aussi rapides à calculer. C’est la première approche permettant de créer ce type de glace sur des surfaces complexes et de façon interactive

    Physically-based simulation of ice formation

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    The geometric and optical complexity of ice has been a constant source of wonder and inspiration for scientists and artists. It is a defining seasonal characteristic, so modeling it convincingly is a crucial component of any synthetic winter scene. Like wind and fire, it is also considered elemental, so it has found considerable use as a dramatic tool in visual effects. However, its complex appearance makes it difficult for an artist to model by hand, so physically-based simulation methods are necessary. In this dissertation, I present several methods for visually simulating ice formation. A general description of ice formation has been known for over a hundred years and is referred to as the Stefan Problem. There is no known general solution to the Stefan Problem, but several numerical methods have successfully simulated many of its features. I will focus on three such methods in this dissertation: phase field methods, diffusion limited aggregation, and level set methods. Many different variants of the Stefan problem exist, and each presents unique challenges. Phase field methods excel at simulating the Stefan problem with surface tension anisotropy. Surface tension gives snowflakes their characteristic six arms, so phase field methods provide a way of simulating medium scale detail such as frost and snowflakes. However, phase field methods track the ice as an implicit surface, so it tends to smear away small-scale detail. In order to restore this detail, I present a hybrid method that combines phase fields with diffusion limited aggregation (DLA). DLA is a fractal growth algorithm that simulates the quasi-steady state, zero surface tension Stefan problem, and does not suffer from smearing problems. I demonstrate that combining these two algorithms can produce visual features that neither method could capture alone. Finally, I present a method of simulating icicle formation. Icicle formation corresponds to the thin-film, quasi-steady state Stefan problem, and neither phase fields nor DLA are directly applicable. I instead use level set methods, an alternate implicit front tracking strategy. I derive the necessary velocity equations for level set simulation, and also propose an efficient method of simulating ripple formation across the surface of the icicles

    Configurable nD-visualization for complex Building Information Models

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    With the ongoing development of building information modelling (BIM) towards a comprehensive coverage of all construction project information in a semantically explicit way, visual representations became decoupled from the building information models. While traditional construction drawings implicitly contained the visual representation besides the information, nowadays they are generated on the fly, hard-coded in software applications dedicated to other tasks such as analysis, simulation, structural design or communication. Due to the abstract nature of information models and the increasing amount of digital information captured during construction projects, visual representations are essential for humans in order to access the information, to understand it, and to engage with it. At the same time digital media open up the new field of interactive visualizations. The full potential of BIM can only be unlocked with customized task-specific visualizations, with engineers and architects actively involved in the design and development process of these visualizations. The visualizations must be reusable and reliably reproducible during communication processes. Further, to support creative problem solving, it must be possible to modify and refine them. This thesis aims at reconnecting building information models and their visual representations: on a theoretic level, on the level of methods and in terms of tool support. First, the research seeks to improve the knowledge about visualization generation in conjunction with current BIM developments such as the multimodel. The approach is based on the reference model of the visualization pipeline and addresses structural as well as quantitative aspects of the visualization generation. Second, based on the theoretic foundation, a method is derived to construct visual representations from given visualization specifications. To this end, the idea of a domain-specific language (DSL) is employed. Finally, a software prototype proofs the concept. Using the visualization framework, visual representations can be generated from a specific building information model and a specific visualization description.Mit der fortschreitenden Entwicklung des Building Information Modelling (BIM) hin zu einer umfassenden Erfassung aller Bauprojektinformationen in einer semantisch expliziten Weise werden Visualisierungen von den Gebäudeinformationen entkoppelt. Während traditionelle Architektur- und Bauzeichnungen die visuellen Reprä̈sentationen implizit als Träger der Informationen enthalten, werden sie heute on-the-fly generiert. Die Details ihrer Generierung sind festgeschrieben in Softwareanwendungen, welche eigentlich für andere Aufgaben wie Analyse, Simulation, Entwurf oder Kommunikation ausgelegt sind. Angesichts der abstrakten Natur von Informationsmodellen und der steigenden Menge digitaler Informationen, die im Verlauf von Bauprojekten erfasst werden, sind visuelle Repräsentationen essentiell, um sich die Information erschließen, sie verstehen, durchdringen und mit ihnen arbeiten zu können. Gleichzeitig entwickelt sich durch die digitalen Medien eine neues Feld der interaktiven Visualisierungen. Das volle Potential von BIM kann nur mit angepassten aufgabenspezifischen Visualisierungen erschlossen werden, bei denen Ingenieur*innen und Architekt*innen aktiv in den Entwurf und die Entwicklung dieser Visualisierungen einbezogen werden. Die Visualisierungen müssen wiederverwendbar sein und in Kommunikationsprozessen zuverlässig reproduziert werden können. Außerdem muss es möglich sein, Visualisierungen zu modifizieren und neu zu definieren, um das kreative Problemlösen zu unterstützen. Die vorliegende Arbeit zielt darauf ab, Gebäudemodelle und ihre visuellen Repräsentationen wieder zu verbinden: auf der theoretischen Ebene, auf der Ebene der Methoden und hinsichtlich der unterstützenden Werkzeuge. Auf der theoretischen Ebene trägt die Arbeit zunächst dazu bei, das Wissen um die Erstellung von Visualisierungen im Kontext von Bauprojekten zu erweitern. Der verfolgte Ansatz basiert auf dem Referenzmodell der Visualisierungspipeline und geht dabei sowohl auf strukturelle als auch auf quantitative Aspekte des Visualisierungsprozesses ein. Zweitens wird eine Methode entwickelt, die visuelle Repräsentationen auf Basis gegebener Visualisierungsspezifikationen generieren kann. Schließlich belegt ein Softwareprototyp die Realisierbarkeit des Konzepts. Mit dem entwickelten Framework können visuelle Repräsentationen aus jeweils einem spezifischen Gebäudemodell und einer spezifischen Visualisierungsbeschreibung generiert werden

    Parallel Hierarchies: Interactive Visualization of Multidimensional Hierarchical Aggregates

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    Exploring multi-dimensional hierarchical data is a long-standing problem present in a wide range of fields such as bioinformatics, software systems, social sciences and business intelligence. While each hierarchical dimension within these data structures can be explored in isolation, critical information lies in the relationships between dimensions. Existing approaches can either simultaneously visualize multiple non-hierarchical dimensions, or only one or two hierarchical dimensions. Yet, the challenge of visualizing multi-dimensional hierarchical data remains open. To address this problem, we developed a novel data visualization approach -- Parallel Hierarchies -- that we demonstrate on a real-life SAP SE product called SAP Product Lifecycle Costing. The starting point of the research is a thorough customer-driven requirement engineering phase including an iterative design process. To avoid restricting ourselves to a domain-specific solution, we abstract the data and tasks gathered from users, and demonstrate the approach generality by applying Parallel Hierarchies to datasets from bioinformatics and social sciences. Moreover, we report on a qualitative user study conducted in an industrial scenario with 15 experts from 9 different companies. As a result of this co-innovation experience, several SAP customers requested a product feature out of our solution. Moreover, Parallel Hierarchies integration as a standard diagram type into SAP Analytics Cloud platform is in progress. This thesis further introduces different uncertainty representation methods applicable to Parallel Hierarchies and in general to flow diagrams. We also present a visual comparison taxonomy for time-series of hierarchically structured data with one or multiple dimensions. Moreover, we propose several visual solutions for comparing hierarchies employing flow diagrams. Finally, after presenting two application examples of Parallel Hierarchies on industrial datasets, we detail two validation methods to examine the effectiveness of the visualization solution. Particularly, we introduce a novel design validation table to assess the perceptual aspects of eight different visualization solutions including Parallel Hierarchies.:1 Introduction 1.1 Motivation and Problem Statement 1.2 Research Goals 1.3 Outline and Contributions 2 Foundations of Visualization 2.1 Information Visualization 2.1.1 Terms and Definition 2.1.2 What: Data Structures 2.1.3 Why: Visualization Tasks 2.1.4 How: Visualization Techniques 2.1.5 How: Interaction Techniques 2.2 Visual Perception 2.2.1 Visual Variables 2.2.2 Attributes of Preattentive and Attentive Processing 2.2.3 Gestalt Principles 2.3 Flow Diagrams 2.3.1 Classifications of Flow Diagrams 2.3.2 Main Visual Features 2.4 Summary 3 Related Work 3.1 Cross-tabulating Hierarchical Categories 3.1.1 Visualizing Categorical Aggregates of Item Sets 3.1.2 Hierarchical Visualization of Categorical Aggregates 3.1.3 Visualizing Item Sets and Their Hierarchical Properties 3.1.4 Hierarchical Visualization of Categorical Set Aggregates 3.2 Uncertainty Visualization 3.2.1 Uncertainty Taxonomies 3.2.2 Uncertainty in Flow Diagrams 3.3 Time-Series Data Visualization 3.3.1 Time & Data 3.3.2 User Tasks 3.3.3 Visual Representation 3.4 Summary ii Contents 4 Requirement Engineering Phase 4.1 Introduction 4.2 Environment 4.2.1 The Product 4.2.2 The Customers and Development Methodology 4.2.3 Lessons Learned 4.3 Visualization Requirements for Product Costing 4.3.1 Current Visualization Practice 4.3.2 Visualization Tasks 4.3.3 Data Structure and Size 4.3.4 Early Visualization Prototypes 4.3.5 Challenges and Lessons Learned 4.4 Data and Task Abstraction 4.4.1 Data Abstraction 4.4.2 Task Abstraction 4.5 Summary and Outlook 5 Parallel Hierarchies 5.1 Introduction 5.2 The Parallel Hierarchies Technique 5.2.1 The Individual Axis: Showing Hierarchical Categories 5.2.2 Two Interlinked Axes: Showing Pairwise Frequencies 5.2.3 Multiple Linked Axes: Propagating Frequencies 5.2.4 Fine-tuning Parallel Hierarchies through Reordering 5.3 Design Choices 5.4 Applying Parallel Hierarchies 5.4.1 US Census Data 5.4.2 Yeast Gene Ontology Annotations 5.5 Evaluation 5.5.1 Setup of the Evaluation 5.5.2 Procedure of the Evaluation 5.5.3 Results from the Evaluation 5.5.4 Validity of the Evaluation 5.6 Summary and Outlook 6 Visualizing Uncertainty in Flow Diagrams 6.1 Introduction 6.2 Uncertainty in Product Costing 6.2.1 Background 6.2.2 Main Causes of Bad Quality in Costing Data 6.3 Visualization Concepts 6.4 Uncertainty Visualization using Ribbons 6.4.1 Selected Visualization Techniques 6.4.2 Study Design and Procedure 6.4.3 Results 6.4.4 Discussion 6.5 Revised Visualization Approach using Ribbons 6.5.1 Application to Sankey Diagram 6.5.2 Application to Parallel Sets 6.5.3 Application to Parallel Hierarchies 6.6 Uncertainty Visualization using Nodes 6.6.1 Visual Design of Nodes 6.6.2 Expert Evaluation 6.7 Summary and Outlook 7 Visual Comparison Task 7.1 Introduction 7.2 Comparing Two One-dimensional Time Steps 7.2.1 Problem Statement 7.2.2 Visualization Design 7.3 Comparing Two N-dimensional Time Steps 7.4 Comparing Several One-dimensional Time Steps 7.5 Summary and Outlook 8 Parallel Hierarchies in Practice 8.1 Application to Plausibility Check Task 8.1.1 Plausibility Check Process 8.1.2 Visual Exploration of Machine Learning Results 8.2 Integration into SAP Analytics Cloud 8.2.1 SAP Analytics Cloud 8.2.2 Ocean to Table Project 8.3 Summary and Outlook 9 Validation 9.1 Introduction 9.2 Nested Model Validation Approach 9.3 Perceptual Validation of Visualization Techniques 9.3.1 Design Validation Table 9.3.2 Discussion 9.4 Summary and Outlook 10 Conclusion and Outlook 10.1 Summary of Findings 10.2 Discussion 10.3 Outlook A Questionnaires of the Evaluation B Survey of the Quality of Product Costing Data C Questionnaire of Current Practice Bibliograph

    Distributed Knowledge Modeling and Integration of Model-Based Beliefs into the Clinical Decision-Making Process

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    Das Treffen komplexer medizinischer Entscheidungen wird durch die stetig steigende Menge an zu berücksichtigenden Informationen zunehmend komplexer. Dieser Umstand ist vor allem auf die Verfügbarkeit von immer präziseren diagnostischen Methoden zur Charakterisierung der Patienten zurückzuführen (z.B. genetische oder molekulare Faktoren). Hiermit einher geht die Entwicklung neuartiger Behandlungsstrategien und Wirkstoffe sowie die damit verbundenen Evidenzen aus klinischen Studien und Leitlinien. Dieser Umstand stellt die behandelnden Ärztinnen und Ärzte vor neuartige Herausforderungen im Hinblick auf die Berücksichtigung aller relevanten Faktoren im Kontext der klinischen Entscheidungsfindung. Moderne IT-Systeme können einen wesentlichen Beitrag leisten, um die klinischen Experten weitreichend zu unterstützen. Diese Assistenz reicht dabei von Anwendungen zur Vorverarbeitung von Daten für eine Reduktion der damit verbundenen Komplexität bis hin zur systemgestützten Evaluation aller notwendigen Patientendaten für eine therapeutischen Entscheidungsunterstützung. Möglich werden diese Funktionen durch die formale Abbildung von medizinischem Fachwissen in Form einer komplexen Wissensbasis, welche die kognitiven Prozesse im Entscheidungsprozess adaptiert. Entsprechend werden an den Prozess der IT-konformen Wissensabbildung erhöhte Anforderungen bezüglich der Validität und Signifikanz der enthaltenen Informationen gestellt. In den ersten beiden Kapiteln dieser Arbeit wurden zunächst wichtige methodische Grundlagen im Kontext der strukturierten Abbildung von Wissen sowie dessen Nutzung für die klinische Entscheidungsunterstützung erläutert. Hierbei wurden die inhaltlichen Kernthemen weiterhin im Rahmen eines State of the Art mit bestehenden Ansätzen abgeglichen, um den neuartigen Charakter der vorgestellten Lösungen herauszustellen. Als innovativer Kern wurde zunächst die Konzeption und Umsetzung eines neuartigen Ansatzes zur Fusion von fragmentierten Wissensbausteinen auf der formalen Grundlage von Bayes-Netzen vorgestellt. Hierfür wurde eine neuartige Datenstruktur unter Verwendung des JSON Graph Formats erarbeitet. Durch die Entwicklung von qualifizierten Methoden zum Umgang mit den formalen Kriterien eines Bayes-Netz wurden weiterhin Lösungen aufgezeigt, welche einen automatischen Fusionsprozess durch einen eigens hierfür entwickelten Algorithmus ermöglichen. Eine prototypische und funktionale Plattform zur strukturierten und assistierten Integration von Wissen sowie zur Erzeugung valider Bayes-Netze als Resultat der Fusion wurde unter Verwendung eines Blockchain Datenspeichers implementiert und in einer Nutzerstudie gemäß ISONORM 9241/110-S evaluiert. Aufbauend auf dieser technologischen Plattform wurden im Anschluss zwei eigenständige Entscheidungsunterstützungssysteme vorgestellt, welche relevante Anwendungsfälle im Kontext der HNO-Onkologie adressieren. Dies ist zum einen ein System zur personalisierten Bewertung von klinischen Laborwerten im Kontext einer Radiochemotherapie und zum anderen ein in Form eines Dashboard implementiertes Systems zur effektiveren Informationskommunikation innerhalb des Tumor Board. Beide Konzepte wurden hierbei zunächst im Rahmen einer initialen Nutzerstudie auf Relevanz geprüft, um eine nutzerzentrische Umsetzung zu gewährleisten. Aufgrund des zentralen Fokus dieser Arbeit auf den Bereich der klinischen Entscheidungsunterstützung, werden an zahlreichen Stellen sowohl kritische als auch optimistische Aspekte der damit verbundenen praktischen Lösungen diskutiert.:1 Introduction 1.1 Motivation and Clinical Setting 1.2 Objectives 1.3 Thesis Outline 2 State of the Art 2.1 Medical Knowledge Modeling 2.2 Knowledge Fusion 2.3 Clinical Decision Support Systems 2.4 Clinical Information Access 3 Fundamentals 3.1 Evidence-Based Medicine 3.1.1 Literature-Based Evidence 3.1.2 Practice-Based Evidence 3.1.3 Patient-Directed Evidence 3.2 Knowledge Representation Formats 3.2.1 Logic-Based Representation 3.2.2 Procedural Representation 3.2.3 Network or Graph-Based Representation 3.3 Knowledge-Based Clinical Decision Support 3.4 Conditional Probability and Bayesian Networks 3.5 Clinical Reasoning 3.5.1 Deterministic Reasoning 3.5.2 Probabilistic Reasoning 3.6 Knowledge Fusion of Bayesian Networks 4 Block-Based Collaborative Knowledge Modeling 4.1 Data Model 4.1.1 Belief Structure 4.1.2 Conditional Probabilities 4.1.3 Metadata 4.2 Constraint-Based Automatic Knowledge Fusion 4.2.1 Fusion of the Bayesian Network Structures 4.2.2 Fusion of the Conditional Probability Tables 4.3 Blockchain-Based Belief Storage and Retrieval 4.3.1 Blockchain Characteristics 4.3.2 Relevance for Belief Management 5 Selected CDS Applications for Clinical Practice 5.1 Distributed Knowledge Modeling Platform 5.1.1 Requirement Analysis 5.1.2 System Architecture 5.1.3 System Evaluation 5.1.4 Limitations of the Proposed Solution 5.2 Personalization of Laboratory Findings 5.2.1 Requirement Analysis 5.2.2 System Architecture 5.2.3 Limitations of the Proposed Solution 5.3 Dashboard for Collaborative Decision-Making in the Tumor Board 5.3.1 Requirement Analysis 5.3.2 System Architecture 5.3.3 Limitations of the Proposed Solution 6 Discussion 6.1 Goal Achievements 6.2 Contributions and Conclusion 7 Bibliograph
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