Integrating 2D Mouse Emulation with 3D Manipulation for Visualizations on a Multi-Touch Table

We present the Rizzo, a multi-touch virtual mouse that has been designed to provide the fine grained interaction for information visualization on a multi-touch table. Our solution enables touch interaction for existing mouse-based visualizations. Previously, this transition to a multi-touch environment was difficult because the mouse emulation of touch surfaces is often insufficient to provide full information visualization functionality. We present a unified design, combining many Rizzos that have been designed not only to provide mouse capabilities but also to act as zoomable lenses that make precise information access feasible. The Rizzos and the information visualizations all exist within a touch-enabled 3D window management system. Our approach permits touch interaction with both the 3D windowing environment as well as with the contents of the individual windows contained therein. We describe an implementation of our technique that augments the VisLink 3D visualization environment to demonstrate how to enable multi-touch capabilities on all visualizations written with the popular prefuse visualization toolkit.

MyBrush: Brushing and Linking with Personal Agency

We extend the popular brushing and linking technique by incorporating personal agency in the interaction. We map existing research related to brushing and linking into a design space that deconstructs the interaction technique into three components: source (what is being brushed), link (the expression of relationship between source and target), and target (what is revealed as related to the source). Using this design space, we created MyBrush, a unified interface that offers personal agency over brushing and linking by giving people the flexibility to configure the source, link, and target of multiple brushes. The results of three focus groups demonstrate that people with different backgrounds leveraged personal agency in different ways, including performing complex tasks and showing links explicitly. We reflect on these results, paving the way for future research on the role of personal agency in information visualization

MyBrush: Brushing and Linking with Personal Agency

We extend the popular brushing and linking technique by incorporating personal agency in the interaction. We map existing research related to brushing and linking into a design space that deconstructs the interaction technique into three components: source (what is being brushed), link (the expression of relationship between source and target), and target (what is revealed as related to the source). Using this design space, we created MyBrush, a unified interface that offers personal agency over brushing and linking by giving people the flexibility to configure the source, link, and target of multiple brushes. The results of three focus groups demonstrate that people with different backgrounds leveraged personal agency in different ways, including performing complex tasks and showing links explicitly. We reflect on these results, paving the way for future research on the role of personal agency in information visualization

COPE: Interactive Exploration of Co-occurrence Patterns in Spatial Time Series.

Spatial time series is a common type of data dealt with in many domains, such as economic statistics and environmental science. There have been many studies focusing on finding and analyzing various kinds of events in time series; the term 'event' refers to significant changes or occurrences of particular patterns formed by consecutive attribute values. We focus on a further step in event analysis: finding and exploring events that frequently co-occurred with a target class of similar events having occurred repeatedly over a period of time. This type of analysis can provide important clues for understanding the formation and spreading mechanisms of events and interdependencies among spatial locations. We propose a visual exploration framework COPE (Co-Occurrence Pattern Exploration), which allows users to extract events of interest from data and detect various co-occurrence patterns among them. Case studies and expert reviews were conducted to verify the effectiveness and scalability of COPE using two real-world datasets

Multi-scale navigation of large trace data: A survey

Dynamic analysis through execution traces is frequently used to analyze the runtime behavior of software systems. However, tracing long running executions generates voluminous data, which are complicated to analyze and manage. Extracting interesting performance or correctness characteristics out of large traces of data from several processes and threads is a challenging task. Trace abstraction and visualization are potential solutions to alleviate this challenge. Several efforts have been made over the years in many subfields of computer science for trace data collection, maintenance, analysis, and visualization. Many analyses start with an inspection of an overview of the trace, before digging deeper and studying more focused and detailed data. These techniques are common and well supported in geographical information systems, automatically adjusting the level of details depending on the scale. However, most trace visualization tools operate at a single level of representation, which are not adequate to support multilevel analysis. Sophisticated techniques and heuristics are needed to address this problem. Multi-scale (multilevel) visualization with support for zoom and focus operations is an effective way to enable this kind of analysis. Considerable research and several surveys are proposed in the literature in the field of trace visualization. However, multi-scale visualization has yet received little attention. In this paper, we provide a survey and methodological structure for categorizing tools and techniques aiming at multi-scale abstraction and visualization of execution trace data and discuss the requirements and challenges faced to be able to meet evolving user demands

Assistierte Informationsanzeige in Smart Meeting Rooms

Ziel dieser Arbeit ist es, Konzepte für eine assistierte Informationsanzeige in Smart Meeting Rooms bereitzustellen. Dafür werden 3 Modelle erarbeitet. Hierauf basierend wird das Austauschen von Inhalten zwischen mehreren Geräten und das automatische Verteilen und Anordnen von Views auf unterschiedlichen Displays adressiert. Ein Ansatz zur interaktiven, bedarfsgerechten Erzeugung von neuen Darstellungen wird vorgestellt. Manuelles Anpassen der Anzeige und die Suche nach semantisch passenden Inhalten wird durch Hilfsmittel unterstützt. Eine situationsangepasste Assistenz wird beschrieben

Multi-Level Trace Abstraction, Linking and Display

RÉSUMÉ Certains types de problèmes logiciels et de bogues ne peuvent être identifiées et résolus que lors de l'analyse de l'exécution des applications. L'analyse d'exécution (et le débogage) des systèmes parallèles et distribués est très difficile en utilisant uniquement le code source et les autres artefacts logiciels statiques. L'analyse dynamique par trace d'exécution est de plus en plus utilisée pour étudier le comportement d'un système. Les traces d'exécution contiennent généralement une grande quantité d'information sur l'exécution du système, par exemple quel processus/module interagit avec quels autres processus/modules, ou encore quel fichier est touché par celui-ci, et ainsi de suite. Les traces au niveau du système d'exploitation sont un des types de données des plus utiles et efficaces qui peuvent être utilisés pour détecter des problèmes d'exécution complexes. En effet, ils contiennent généralement des informations détaillées sur la communication inter-processus, sur l'utilisation de la mémoire, le système de fichiers, les appels système, la couche réseau, les blocs de disque, etc. Cette information peut être utilisée pour raisonner sur le comportement d'exécution du système et investiguer les bogues ainsi que les problèmes d'exécution. D'un autre côté, les traces d'exécution peuvent rapidement avoir une très grande taille en peu de temps à cause de la grande quantité d'information qu'elles contiennent. De plus, les traces contiennent généralement des données de bas niveau (appels système, interruptions, etc ) pour lesquelles l'analyse et la compréhension du contexte requièrent des connaissances poussées dans le domaine des systèmes d'exploitation. Très souvent, les administrateurs système et analystes préfèrent des données de plus haut niveau pour avoir une idée plus générale du comportement du système, contrairement aux traces noyau dont le niveau d'abstraction est très bas. Pour pouvoir générer efficacement des analyses de plus haut niveau, il est nécessaire de développer des algorithmes et des outils efficaces pour analyser les traces noyau et mettre en évidence les événements les plus pertinents. Le caractère expressif des événements de trace permet aux analystes de raisonner sur l'exécution du système à des niveaux plus élevés, pour découvrir le sens de l'exécution différents endroits, et détecter les comportements problématiques et inattendus. Toutefois, pour permettre une telle analyse, un outil de visualisation supplémentaire est nécessaire pour afficher les événements abstraits à de plus hauts niveaux d'abstraction. Cet outil peut permettre aux utilisateurs de voir une liste des problèmes détectés, de les suivre dans les couches de plus bas niveau (ex. directement dans la trace détaillée) et éventuellement de découvrir les raisons des problèmes détectés. Dans cette thèse, un cadre d'application est présenté pour relever ces défis : réduire la taille d'une trace ainsi que sa complexité, générer plusieurs niveaux d'événements abstraits pour les organiser d'une facon hiérarchique et les visualiser à de multiples niveaux, et enfin permettre aux utilisateurs d'effectuer une analyse verticale et à plusieurs niveaux d'abstraction, conduisant à une meilleure connaissance et compréhension de l'exécution du système. Le cadre d'application proposé est étudié en deux grandes parties : d'abord plusieurs niveaux d'abstraction de trace, et ensuite l'organisation de la trace à plusieurs niveaux et sa visualisation. La première partie traite des techniques utilisées pour les données de trace abstraites en utilisant soit les traces des événements contenus, un ensemble prédéfini de paramètres et de mesures, ou une structure basée l'abstraction pour extraire les ressources impliquées dans le système. La deuxième partie, en revanche, indique l'organisation hiérarchique des événements abstraits générés, l'établissement de liens entre les événements connexes, et enfin la visualisation en utilisant une vue de la chronologie avec échelle ajustable. Cette vue affiche les événements à différents niveaux de granularité, et permet une navigation hiérarchique à travers différentes couches d'événements de trace, en soutenant la mise a l'échelle sémantique. Grâce à cet outil, les utilisateurs peuvent tout d'abord avoir un aperçu de l'exécution, contenant un ensemble de comportements de haut niveau, puis peuvent se déplacer dans la vue et se concentrer sur une zone d'intérêt pour obtenir plus de détails sur celle-ci. L'outil proposé synchronise et coordonne les différents niveaux de la vue en établissant des liens entre les données, structurellement ou sémantiquement. La liaison structurelle utilise la délimitation par estampilles de temps des événements pour lier les données, tandis que le second utilise une pré-analyse des événements de trace pour trouver la pertinence entre eux ainsi que pour les lier. Lier les événements relie les informations de différentes couches qui appartiennent théoriquement à la même procédure ou spécifient le même comportement. Avec l'utilisation de la liaison de la correspondance, des événements dans une couche peuvent être analysés par rapport aux événements et aux informations disponibles dans d'autres couches, ce qui conduit à une analyse à plusieurs niveaux et la compréhension de l'exécution du système sous-jacent. Les exemples et les résultats expérimentaux des techniques d'abstraction et de visualisation proposés sont présentes dans cette thèse qui prouve l'efficacité de l'approche. Dans ce projet, toutes les évaluations et les expériences ont été menées sur la base des événements de trace au niveau du système d'exploitation recueillies par le traceur Linux Trace Toolkit Next Generation ( LTTng ). LTTng est un outil libre, léger et à faible impact qui fournit des informations d'exécution détaillées à partir des différents modules du système sous-jacent, tant au niveau du noyau Linux que de l'espace utilisateur. LTTng fonctionne en instrumentant le noyau et les applications utilisateur en insérant quelques points de traces à des endroits différents.----------ABSTRACT Some problems and bugs can only be identified and resolved using runtime application behavior analysis. Runtime analysis of multi-threaded and distributed systems is very difficult, almost impossible, by only analyzing the source code and other static software artifacts. Therefore, dynamic analysis through execution traces is increasingly used to study system runtime behavior. Execution traces usually contain large amounts of valuable information about the system execution, e.g., which process/module interacts with which other processes/modules, which file is touched by which process/module, which function is called by which process/module/function and so on. Operating system level traces are among the most useful and effective information sources that can be used to detect complex bugs and problems. Indeed, they contain detailed information about inter-process communication, memory usage, file system, system calls, networking, disk blocks, etc. This information can be used to understand the system runtime behavior, and to identify a large class of bugs, problems, and misbehavior. However, execution traces may become large, even within a few seconds or minutes of execution, making the analysis difficult. Moreover, traces are often filled with low-level data (system calls, interrupts, etc.) so that people need a complete understanding of the domain knowledge to analyze these data. It is often preferable for analysts to look at relatively abstract and high-level events, which are more readable and representative than the original trace data, and reveal the same behavior but at higher levels of granularity. However, to achieve such high-level data, effective algorithms and tools must be developed to process trace events, remove less important ones, highlight only necessary data, generalize trace events, and finally aggregate and group similar and related events. The expressive nature of the synthetic events allows analysts to reason about system execution at higher levels, to uncover execution behavior in different areas, and detect its problematic and unexpected aspects. However, to allow such analysis, an additional visualization tool may be required to display abstract events at different levels and explore them easily. This tool may enable users to see a list of detected problems, follow the problems in the detailed levels (e.g., within the raw trace events), analyze, and possibly discover the reasons for the detected problems. In this thesis, a framework is presented to address those challenges: to reduce the execution trace size and complexity, to generate several levels of abstract events, to organize the data in a hierarchy, to visualize them at multiple levels, and finally to enable users to perform a top-down and multiscale analysis over trace data, leading to a better understanding and comprehension of underlying system execution. The proposed framework is studied in two major parts: multi-level trace abstraction, and multi-level trace organization and visualization. The first part discusses the techniques used to abstract out trace data using either the trace events content, a predefined set of metrics and measures, or structure-based abstraction to extract the resources involved in the system execution. The second part determines the hierarchical organization of the generated abstract events, establishes links between the related events, and finally visualizes events using a zoomable timeline view. This view displays the events at different granularity levels, and enables a hierarchical navigation through different layers of trace events by supporting the semantic zooming. Using this tool, users can first see an overview of the execution, and then can pan around the view, and focus and zoom on any area of interest for more details and insight. The proposed view synchronizes and coordinates the different view levels by establishing links between data, structurally or semantically. The structural linking uses bounding times-tamps of the events to link the data, while the latter uses a pre-analysis of the trace events to find their relevance, and to link them together. Establishing Links connects the information that are conceptually related together ( e.g., events belong to the same process or specify the same behavior), so that events in one layer can be analyzed with respect to events and information in other layers, leading to a multi-level analysis and a better comprehension of the underlying system execution. In this project, all evaluations and experiments were conducted on operating system level traces obtained with the Linux Trace Toolkit Next Generation (LTTng). LTTng is a lightweight and low-impact open source tracing tool that provides valuable runtime information from the various modules of the underlying system at both the Linux kernel and user-space levels. LTTng works by instrumenting the (kernel and user-space) applications, with statically inserted tracepoints, and by generating log entries at runtime each time a tracepoint is hit

Smart views in smart meeting rooms

Ziel der Dissertation ist es, eine Problemlösung zu entwickeln für die Generierung und Anzeige von Informationsrepräsentationen und die Interaktion mit diesen Informationsrepräsentationen in Smart Meeting Rooms, unter Berücksichtigung der Heterogenität und Dynamik der Umgebung. Für die Präsentation von Informationen in Smart Meeting Rooms wird das Konzept des Smart View Managements und für die Interaktion wird das Konzept des Smart Interaction Managements vorgestellt. Auf Basis dieser beiden Konzepte werden Methoden zur interaktiven Manipulation der Informationsrepräsentationen vorgestellt