2015 Fiscal Year Research-status Report
地図メタファーを用いた高次元データ可視化手法の研究
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26730061
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| Research Institution | Keio University |
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Principal Investigator |
ウー シャンユン 慶應義塾大学, 理工学部, 助教 (00706749)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 視覚メタファー / 高次元データ / 地図可視化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
効果的な解析の重要が高まっている現代において，高次元データをいかに分りやすく可視化できるかは，重要な技術的課題となってきている．本研究の目的は，高次元データの可視化を，我々が日常で慣れ親しんでいる地図を視覚メタファーを用いて実現することにある．高次元データ上に定義される関数の極値と接続性を参照，解析対象の数値データを地形形状に変換するアルゴリズムを考案するとともに，古地図で用いられる視認性の高い構図に基づく地形データ描画手法を実現することで，より効果的な可視化手法を図る．
上記課題を実現するために，(1) 数値データを地形データに変換するアルゴリズムの構築，(2)分りやすい構図や注釈配置による地図表現の可読性の向上，(3) 人の好みや興味の対象による地図表現のカスタマイズの機構の導入の3つの課題を，3 年間の研究期間において取り組んでいく．平成26年度は，課題(1)と課題(2)を平行に取り組むことで，高次元数値データから地形データへの変換及び可読性の高い地図表現の生成までの一連の可視化処理手法の定式化を図った．平成27年度では，課題(3)を加えて，全ての課題を平行に取り組んだ．まず (1A) 高次元空間におけるデータサンプル点の多様体構造を表す近接グラフの構築とその可視化を実現し，その評価を行った．さらに構築した近接グラフを生かしたデータ視覚解析システムを構築し，データに対応する地図表現をカスタマイズするための機構を導入するとともに，(3B)人の好みや興味の対象に応じた地図レイアウトのカスタマイズを対話処理を通じて行う機構を実装した．またこれと平行に， (2A) 従来の古地図の構図の定式化を用いて，路線図やランドマークなどの重要な特徴の配置を最適化するモデルを構築するとともに，人による地理形状の理解や把握に関する調査を実施して，地図特徴の配置を最適化するモデルの構築も図った．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
H26年度は，課題(1)と課題(2)に並行に取り組んできた．H27年度は，さらに課題(3)を加え，課題(1)-(3)を平行に取り組んだ．(1A) 低次元空間はもとより高次元空間においても，データサンプルの近接グラフを構築可能とし，データ視覚解析システムとの対話処理を通じ， (3B) 地図表現をユーザの好みや興味の対象に応じてカスタマイズするための機構の導入した．同時に (2A) 代表的な古地図において用いられる構図の定式化を介して，古地図表現のモデル化を実施した．人間がどうように地理形状を理解し把握するかに関する調査を実施して，その結果からデータの特徴部分を地図上に最適に配置する手法を考案した．ここでは，代表的な古地図の構図の定式化を参照して，地図上において空間的に近いあるいは視覚的に似ている地図記号をグループ化する．さらに地図を構成する主要素であるパス(道)，ノード(結節点)，ランドマーク(目印)に着目し，地図画像に潜む対称性を対称性顕著性マップを用いて抽出し，それらが示す地理的な意味を調べた．さらに(2C)注釈ラベルの配置を考慮に入れた地図レイアウト最適化の定式化への拡張についても検証を行い，(3B) ユーザによる興味範囲の指定に応じた地図レイアウトのカスタマイズの機構を導入した．地図領域の特徴分布を制御する手法を，条件付きグラフレイアウト手法として用いられているエネルギー最小化問題に還元する．さらに，この問題の最小二乗解を求め共役勾配法を導入することで，適切な変形を制御して，人が手で描くような最適地図レイアウトを生成するシステムを実装した．研究計画では，H27年度までは課題(1)の前半，課題(2)や課題(3)を同時に進めており，H28年度に課題(1)の後半と課題(2)-(3)を実施すれば，計画通りに研究課題が進むと考えられる．
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| Strategy for Future Research Activity |
平成28 年度以降は，まず高次元データに対応するため，データから近接グラフを構築し，さらに(1B)その等高線の分岐・併合を表すcontour tree への変換や，さらに(1C)contour tree を参照した地形データの生成に取り組む．これと同時に，課題(2)と課題(3)についても取り組んでいく．ここでは，地理形状を描く際の構図生成規則に関する調査から得られた知見を， (2A)従来の構図の定式化を用いた古地図表現のモデル化や，地理形状の特徴部分の配置に関する制約に基づく地図レイアウトの最適化に融合する．さらに実装した(2C)注釈ラベル配置手法についてもアルゴリズムを再考案し，全体のレイアウト最適化問題としての定式化を図る．最後に，課題(1)と課題(2)の定式化を，課題(3)のそれと融合する．ここでは，まず， (3A)高次元データ空間における変数選択のカスタマイズの機構をユーザの評価により改良し，さらに(3B)ユーザによる興味範囲に応じた地図レイアウトの最適化の実装を足し合わせ，システムを完成させる．最後に，構築した高次元データの地図メタファーを用いた可視化手法の効果を，注視点計測装置を用いた実験などを通して評価を行い，検証作業を通して手法のさらなる改善及び微調整を図っていく．
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| Causes of Carryover |
本研究においては，H27年度以前にまず手法の構築の基礎となる地図関係の資料収集及び分析を前倒しで対応し，実際の計算処理について対応した．そのため，当初予定していた国内外の会議における成果発表や登録費，さらに大学院生に依頼予定の調整したシステムの再評価実験の補助などの予算は使用せず，H28年度に回すこととなったため．
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
H28年度以降にはデモンストレーションと評価実験のために，データ可視化クライアント装置が追加で必要となり，設備備品費として予算を確保している．消耗品費として，データ整理のためのソフトウェア，タブレットや周辺装置を含めた高速入出力デバイス，USB メモリなどの記録メディア，関連書籍の購入を計画している．国内旅費は，会津大学の可視化研究チームとの高次元データ可視化に関する知見や東京大学情報空間センターとの地図評価に関する知恵を得るための研究打ち合わせや成果発表のため．外国旅費は，欧州で一番古いCGの国際会議 SCCG2016 における成果発表，さらに可視化分野国際会議の最高峰であるIEEE Vis への出席及び成果発表するための費用として計上している．加えて，データの収集整理，さらには評価実験の補助を依頼する大学院生に支払う人件費，さらには国内外の会議に出席する登録費や，導入した機器の保守費を予算として含めている．
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[Presentation] 連続スケールにおける地図ラベル配置の最適化2015
Author(s)
高橋成雄, Hsiang-Yun Wu, Sheung-Hung Poon, 有川正俊
Organizer
CSIS DAYS 2015「全国共同利用研究発表大会」
Place of Presentation
東京大学（千葉県・柏市）
Year and Date
2015-11-19 – 2015-11-20
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