2021 Fiscal Year Research-status Report

大規模グラフの可読性向上のためのモーフィングエッジ描画手法に関する研究

Research Project

Project/Area Number	21K11975
Research Institution	University of Tsukuba
Principal Investigator	三末和男筑波大学, システム情報系, 教授 (50375424)
Project Period (FY)	2021-04-01 – 2024-03-31
Keywords	情報可視化 / グラフ描画 / 部分エッジ描画 / モーフィングエッジ描画
Outline of Annual Research Achievements	ネットワーク図におけるリンク（グラフ理論では「エッジ」とよぶ）をアニメーションで変化させるモーフィングエッジ描画（MED）におけるスケジューリング要件のバリエーションを検討した。GD2019で発表したMEDでは、部分エッジ描画（PED）に比べてエッジの交差を増さないように、部分描画されたエッジがモーフィングによって交差しないようにモーフィングのタイミングを決めた。またモーフィングの総時間を短くするためにエッジが完全な線分になる時間を短時間に設定した。さらには、エッジが最短の状態から一連のモーフィングが始まり、最短の状態でひとつの周期が終るようにスケジューリングした。モーフィングの周期が読み取り速度に影響を与えると考え、2種類の観点でスケジューリングを発展させた。(1) すべてのエッジが最短の状態に戻る前に次の周期を開始しても、必ずしも交差が発生しない。このことに注意すれば周期を短縮することができる。また、現状のスケジューリングでは、1周期中にひとつのエッジは1回しかモーフィングしないが、エッジによっては交差を発生させずに2回以上のモーフィングが可能である。こららにより、エッジ毎の平均モーフィング周期を短縮できる可能性がある。(2) 交差数を増やさないという条件を緩めて、瞬間的な交差数を各エッジにつき最大kまでは許容することにすれば、モーフィング周期を短縮できる可能性がある。さらには、交点に種類を導入し、交差を許さないものと、許容するものに分けることで、いくつかの交差を許容しつつも、鋭角の交差は絶対に避けるというような制御が可能になる。(1)と(2)の両方について、プログラムの実装が完了した。
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 3: Progress in research has been slightly delayed. Reason スケジューリングの要件の詳細な形式化およびアルゴリズムの設計に予想以上に時間を要した。PEDの状態におけるエッジの交差をこれまでは無視してきたが、このような避けられない交差を考慮に入れると、問題の難易度が向上した。設計したアルゴリズムはJavaにより実装しつつ、テストプログラムにより要件を満しているかどうかの確認を行なっている。視覚的表現のテストであるが、自分の目による視覚的なテストで対応できなくなったため、テストプログラムによる網羅的なテストに切り替えた。テストとしての信頼性は格段に向上したが、手持ちのPCでは、網羅的なテストにかなりの時間を要している。たとえば、ノード数4から16までの完全グラフを対象にした点検については、ひと通りのテストに40時間程度を要している。その他、アイトラッカーを利用した視線の計測等を計画しているが、そちらの準備にまで進めることができなかった。
Strategy for Future Research Activity	2022年度は、引き続きモーフィングのスケジューリングのアルゴリズムの完成を目指す。特に、(2)については、計算量が少ないが効率（モーフィング周期の短さ）があまりよくないものと、効率は良いが計算量が多いものを考えており、後者については、計算量の削減を検討する。スケジューリングアルゴリズムの実装が完了したら、スケジューリングの要件により、モーフィングの周期をどの程度短縮できるか等を調査する。さらには、モーフィングの形態のバリエーションを検討する。これまでに開発した手法では、中央部分が省略されたエッジの残りの長さをモーフィングにより変化させている。その他のバリエーションとしては、エッジの中央部分ではなく片方を省略する形態も可能である。また、PEDの変形として、エッジの一部を省略する代りに、線分の透明度を段階的に高くすることでエッジ中央付近を見えなくする表現も考えられ、このような表現でも交差を無くし視覚的乱雑を低減させる効果が期待できる。また、モーフィングを用いることで、静止画では使えなかったゲシュタルトの法則（共通運命の法則）が表現に利用できるため、その有効活用も視野に入れる。アイトラッカーの利用に向けての準備も進める。
Causes of Carryover	COVID-19により関連国際会議がオンライン開催となり、予定していた旅費分を執行しなかったため。 2022年度は、国際会議が現地開催になれば、研究者間の交流を促進するために、できるだけ現地参加を検討する。また、手持ちのPCでは、網羅的なテストにかなりの時間を要しており、このことが研究を進める上での障害になっている。対策として、ハイスペックのPCの導入等を検討する。