Initialising ...
Initialising ...
Initialising ...
Initialising ...
Initialising ...
Initialising ...
Initialising ...
宮村 浩子; 大坐畠 智*; 中尾 彰宏*; 川島 幸之助*; 手島 直哉*; 鈴木 喜雄; 武宮 博
全NUA C&Cシステムユーザー会平成22年度論文集(CD-ROM), 14 Pages, 2011/02
本論文では、分散ファイルシステムに格納されたデータのように、ネットワーク上に分散して格納された大量のデータの状態を可視化するシステムを提案する。近年、ハードウェアの低価格化,ディスクの大規模化,ネットワークの高速化によって大規模分散ファイルシステムが容易に構築できるようになった反面、ファイル数の増化のために、データサーバの管理者ですらその格納状態を把握できなくなっている。そこで、ユーザが観察する詳細度に応じてグラフのスタイルを変化させる適応的ネットワークグラフ表示のコンセプトを提案する。このコンセプトに準じた可視化システムを構築した。このシステムでは、大局的にデータを観察する際にはクラスタリング結果に基づいて選択的に情報を提示し、局所的にデータを観察するときには詳細情報を提示する。この技術は、原子力課題の大規模データハンドリングや知識継承を可能とするための計算機基盤技術である。
宮村 浩子; 大坐畠 智*; 中尾 彰宏*; 川島 幸之助*
信学技報, 110(190), p.103 - 108, 2010/09
分散管理されている大規模実験データをハンドリングするための可視化技術を提案する。従来のネットワークデータの可視化技術では、ファイル共有ネットワークデータのような大規模なデータは一度に表示できないという問題がある。そこでわれわれは、適応的なネットワークグラフ表示の概念を提案し、その概念をもとにユーザが観察する際の詳細度に応じてグラフの表現形式を変化させる可視化システムを構築する。このシステムでは、ユーザがデータを大局的に観察する際にはクラスタリングを用いて選択的に情報を提示し、局所的に観察する際には詳細な情報を提示する。この技術は、原子力課題の大規模データハンドリングを可能とするための計算機基盤技術である。
宮村 浩子; 大坐畠 智*; 中尾 彰宏*; 川島 幸之助*; 鈴木 喜雄
電気学会研究会資料,産業計測制御研究会(IIC-10-85), p.27 - 32, 2010/03
大規模ファイル共有ネットワーク可視化システムを提案する。ネットワークデータはノードと、ノード間の接続を表すリンクから構成されており、このリンク数が増加するとリンク同士が交差し、ネットワーク構造を把握するのが困難になる。そこでわれわれは、ネットワーク構造を把握でき、ネットワーク上で重要な役割を果たすノードを特定することを助けるためにネットワーク可視化システムを提案する。また、ユーザが重要なノードを対話的に探索できるように、フィルタリングやノード配置等の機能を併せて提案する。
宮村 浩子; 大坐畠 智*; 中尾 彰宏*; 川島 幸之助*; 鈴木 喜雄
信学技報, 109(448), p.357 - 362, 2010/03
ファイル共有ネットワークでは、著作権の侵害や個人情報の流出につながるファイルが流出する事故が問題となっている。この問題を解決するための糸口として、ファイル共有ネットワークの状態を観察し、重要なノードに着目できるネットワークデータの可視化システムを提案する。このシステムでは、ネットワークを構成するノードをファイル保有数やキーファイル保有数など、さまざまな項目に着目して観察できる。
宮村 浩子; 大坐畠 智*; 中尾 彰宏*; 川島 幸之助*; 鈴木 喜雄
信学技報, 109(188), p.85 - 90, 2009/09
大規模ファイル共有ネットワーク可視化方式を提案する。ネットワークデータはノードと、ノード間の接続を表すリンクから構成されており、このリンク数が増加するとリンク同士が交差し、ネットワーク構造を把握するのが困難になる。そこでわれわれは、ネットワーク構造を把握し、主要なノードを探すために、リンクを表示しないマトリクス形式のネットワーク可視化方式を提案する。また、ファイル共有ネットワークのログデータを用いて、提案する可視化方式の有効性を検証する。
宮村 浩子; 吉田 雅裕*; 大坐畠 智*; 高橋 成雄*; 中尾 彰宏*; 川島 幸之助*
no journal, ,
大規模ネットワークデータを可視化するための、マルチレベルグラフレイアウト技術を提案する。大規模データは解析,可視化が難しい。そこで、ネットワークデータの概要を示しつつ、ある領域に焦点を絞り込んだ場合にはその領域の詳細情報を提示するような、多段階の提示を実現する。これによって、大規模ネットワークデータの概要から詳細までをシームレスに観察でき、ネットワークデータの構造解析に利用できる。