| Project/Area Number |
21K11916
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 60090:High performance computing-related
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| Research Institution | Tokyo City University |
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Principal Investigator |
MIYACHI HIDEO 東京都市大学, メディア情報学部, 教授 (00501727)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
樫山 和男 中央大学, 理工学部, 教授 (10194721)
川原 慎太郎 国立研究開発法人海洋研究開発機構, 付加価値情報創生部門(情報エンジニアリングプログラム), 副主任研究員 (60415982)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
Fiscal Year 2023: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
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| Keywords | 可視化 / フレームワーク / 大規模可視化 / フリーソフトウエア / Unity / システム開発 / 点群軽量化 / VR |
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| Outline of Research at the Start |
スーパーコンピュータの性能向上は著しく、その出力データは膨大となる。その分析に必須となる可視化システムの性能が追従しない「大規模可視化問題」は、未だ決定的な解決に至っていない。また、2016年のVR元年以降、ヘッドマウントディスプレイを利用したAR表示が普及し、直感的な可視化が技術的には可能になっているものの、汎用的な可視化ソフトウエアが存在しないため、ARを利用した可視化は静的な可視化結果の表示に制限されている。そこで点群処理を基盤とした点群軽量化可視化手法をゲームエンジンUnity上に実装し、汎用的な大規模データ向け可視化システムのフレームワークとサンプルアプリケーションの開発を行う。
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| Outline of Final Research Achievements |
The visualization mapping method we proposed was implemented on a visualization framework running on Unity: VisAssets, and released as free software. We added an unstructured visualization functions to increase versatility, VR/AR visualization functions, and information visualization functions. The implementation of the unstructured data was verified using disaster data of tetrahedral elements, and the VR/AR visualization was verified using time series data of Osaka Bay to observe how tidal currents change according to the tidal cycle, while immersing oneself in the data and manipulating parameters. The Heian-kyo view was implemented as an example of information visualization. Benchmarking confirmed that the proposed method is slower than the conventional method for small-scale data due to overhead, but faster for data exceeding 100 million points, along to the theory.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
スーパーコンピュータを用いる大規模シミュレーションの可視化では、数値データをディスクに出力せず、可視化した画像をディスクに出力するin-Situ可視化が使われる。このとき大量の可視化画像生成処理を生じるので、提案手法はその処理を高速にする。したがって、学術的には最先端シミュレーションの分析処理の高速化に貢献する。社会的には、開発コードをフリーで公開しており、既に企業での利用例がある。
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