環境放射線データの適応的可視化アプローチ

An Adaptive visualization approach for environmental radioactivity data

宮村 浩子  ; 井戸村 泰宏   ; 武宮 博; 櫻井 大督*; Wu, H.-Y.*; 高橋 成雄*

Miyamura, Hiroko; Idomura, Yasuhiro; Takemiya, Hiroshi; Sakurai, Daisuke*; Wu, H.-Y.*; Takahashi, Shigeo*

福島第一原子力発電所の事故以降、我々は放射性物質や空間線量の分布を計測し、データベースに格納し、広く公開している。ここで、データベースに格納されているデータはテキスト形式であるため、可視化システムを構築し、観察したい人が各々の環境の下でデータベースからデータをダウンロードし可視化できるようにした。しかし、近年、空間と時間に対して詳細に測定することが可能となったため、データサイズが膨大化した。そのため、大規模データを分析するために、データサイズを削減する必要が生じてきた。しかし、不用意なデータ削減は、元のデータが持つ特徴を失うという問題を引き起こす。そこで、計測データの分布の特徴を保持する詳細度制御(LoD)手法を提案する。この手法は、微分トポロジー解析によって2次元空間に分布したデータの大局的な特徴を示す構造を抽出し、この大局的な構造を保持しながら局所的な特徴を考慮してデータを削減する。

We survey the distribution of accumulated radioactive substances and assess the air dose rate. The surveyed datasets are stored in a database and are made available to the public. In addition, we develop a visualization tool that enables ones to download the datasets and then visualize them on one's computer environment. Recently, the size of the datasets have been significantly extended as more detailed measurements in space and time are available, and effective reduction of the size of the datasets is necessary for analyzing such large scale datasets. However, if the datasets are not carefully reduced, we often miss a part of important features in the distribution data. Therefore, we develop an effective Level of Detail control (LoD) method for retaining critical features of the distribution. In the method, the structure of two dimensional data that represents a global feature of the distribution is extracted by means of differential topology analyses. The data size is reduced by considering local features of the data, while retaining its global structure.