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高橋 成雄*; 櫻井 大督*; 長尾 郁弥; 操上 広志; 眞田 幸尚
シミュレーション, 42(2), p.68 - 75, 2023/06
本稿では、事故後行われてきた地上および空中放射線モニタリングを通じて蓄積されてきた、空間線量率の時空間分布に関するデータから、放射性物質の沈着過程の理解や、除染作業による線量率低減度の評価に関する科学的知見を、視覚解析を通じて得ることができた事例を紹介する。また関連して、今後の原発事故からの復興の施策立案の一助となる重要な知見を効果的に得るための、今後の取り組みについての展望を図る。
高橋 成雄*; 操上 広志; 眞田 幸尚; 櫻井 大督*
ERAN2022年度成果報告書(インターネット), 1 Pages, 2023/04
本研究は、除染効果の多角的かつ定量的な評価を通じて、精度の高い除染効果評価技術の確立を目指すものである。試行的な解析により視覚解析技術の適用性を確認した。
高橋 成雄*; 櫻井 大督*; 佐々木 美雪; 宮村 浩子; 眞田 幸尚
Visual Computer, 37(12), p.3039 - 3050, 2021/12
被引用回数：0 パーセンタイル：0.01(Computer Science, Software Engineering)2011年の福島原子力発電所事故は、大気汚染の可能性に対するエアロゾル対策を提案する上で、放射性物質の沈着プロセスの重要性に対する認識を高めた。しかし、複雑な地形における放射性物質の沈着プロセスを特定することは困難な場合がある。本論文では、地形データとの視覚的相互作用を利用して、放射性堆積プロセスを特定するためのアプリケーション研究成果を紹介する。本アプリケーションは、空間位置と空間線量率との対応を、関連する属性とともに視覚的に調査し、ペアワイズ属性の散布図を構成することによって、散布図上に地形領域を投影し、属性の特定のパターンをインタラクティブに見つけることがでる。本研究では、事故後の福島原子力発電所周辺の取得した空間線量率分布データに対して、アプリケーションの適用を実施した。本論文の可視化技術は、異なる堆積プロセスに由来する汚染領域を明確に区別し、堆積プロセスの解明に役立つ。
Wu, H.-Y.*; 高橋 成雄*; 宮村 浩子; 大坐畠 智*; 中尾 彰宏*
Electronic Imaging, 2017(1), p.118 - 130, 2017/01
複雑なネットワークデータから階層構造を抜き出すのは、例えばネットワークトラフィックや分散の解析に有用である。本論文では山なりのパスに従ってノードを配置するようにノードの半順序関係を推定する手法を提案する。提案手法の有効性を検証するために、コース依存状態チャート、鉄道ネットワーク、およびピアツーピア(P2P)ネットワークに適用した例を示す。
Wu, H.-Y.*; 高橋 成雄*; 宮村 浩子; 大坐畠 智*; 中尾 彰宏*
Journal of Imaging Science and Technology, 60(6), p.060407_1 - 060407_13, 2016/11
被引用回数：0 パーセンタイル：0.02(Imaging Science & Photographic Technology)ネットワークから階層構造を抽出することにより効果的にネットワークを可視化することができる。これは、交通網や分散ネットワークのような複雑なノード間接続が含まれる場合に特に効果的である。本論文では、入力データとして与えられる流路に沿った階層構造の最適化によってノード間半順序関係を推定するアルゴリズムを提案する。また、経路依存グラフ、鉄道経路グラフ、P2Pネットワークを含むいくつかのネットワーク事例を用いて提案手法の有効性を評価する。
宮村 浩子; 武宮 博; Wu, H.-Y.*; 高橋 成雄*
可視化情報学会誌, 36(143), p.152 - 156, 2016/10
福島第一原子力発電所の事故を受け、空間線量率に関する継続的な調査が実施されている。調査によって得られたモニタリングデータは、データベースに蓄えられて、広く公開されている。近年、空間線量率を空間・時間方向に詳細に計測することが可能になり、計測によって得られるデータは大規模化している。大規模データを可視化し解析するためには、表示するデータの数を削減し簡略化する必要が生じる。しかし、不用意にデータを削減すると、分布に関する重要な情報を見逃してしまうおそれがある。そこで我々は重要な特徴を保持しつつデータ数を削減し、可視化対象を簡略化する詳細度制御法を考案した。本手法では、微分トポロジー特徴解析によって分布の局所的特徴と大局的特徴を同時に抽出する。そして抽出した特徴を考慮した稜線縮退操作によって簡略化モデルを生成する。
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櫻井 大督; 佐伯 修*; Carr, H.*; Wu, H.-Y.*; 山本 卓宏*; Duke, D.*; 高橋 成雄*
IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 22(1), p.945 - 954, 2016/01
被引用回数：5 パーセンタイル：41.49(Computer Science, Software Engineering)単変量のトポロジーは、Morse理論の形をとって、科学技術現場でデータを解析及び可視化するための計算ツールを提供してきた。等値線間の接続性が変化する様子は、等値線を1点に縮約することで、Reebグラフとして表現できる。多変量データについては、等値線はファイバー(値域の点の逆像)に一般化され、そのためこの分野はファイバートポロジーとして知られている。しかしながら、ファイバートポロジーはMorse理論に比べれば未開拓の状態にあり、また現在の研究は人の手による可視化に頼っている。そのため本稿では、多変量関数: に含まれるファイバーの特異性を可視化するインターフェイスを紹介する。本インターフェイスはファイバートポロジーでの伝統的可視化作業に則っているが、Reebグラフを拡張したReeb空間に基づく3次元ビューをも新規に導入している。本インターフェイスの妥当性を評価するために、我々はいくつかのケースで検討し、支援可能かどうか検証を進めている。本発表では数学分野での利用を想定し、そのワークフローを支援できるかどうか、当該分野の専門の数学者と、経験の浅い数学者とを対象に検証したのでその結果について発表する。
宮村 浩子; Hu, H.-Y.*; 吉田 雅裕*; 大坐畠 智*; 中尾 彰宏*; 高橋 成雄*
信学技報, 112(463), p.577 - 582, 2013/03
オーバーレイネットワークに代表されるスケールフリーなネットワークの可視化手法について報告する。ソーシャルネットワークなどのネットワーク構造の可視化が近年盛んに行われているが、これらに用いられる一般的なネットワーク可視化手法は、頂点に接続する辺の個数分布に大きな偏りのあるスケールフリーなネットワークを可視化する際、ネットワークの接続関係やトラフィックの解析のしやすさという点で効果的とはいえない点がある。そこで本報告では、このネットワーク特有の次数分布とクライアントカスタマ関係に関する特徴を利用した階層構造を用いて、ネットワークを3次元的に描画することで、より利便性のあるデータ解析と可視化を試みる。
竹島 由里子; 高橋 成雄*; 藤代 一成*; Nielson, G. M.*
Proceedings of IEEE Visualization 2004 (VIS 2004) (CD-ROM), 2 Pages, 2004/10
近年、可視化を用いたシミュレーションデータの解析が一般的に行われるようになってきた。計算機資源の発達などにより、シミュレーションデータは大規模化の一途をたどっており、これらを効率的に可視化するためには、あらかじめ与えられたシミュレーションデータの特徴解析を行い、その情報を用いて可視化処理を実行する必要がある。本研究では、データの特徴としてデータ分布の位相的変化に着目し、与えられたデータが持つ位相的特徴の定量化を行う。また、代表的な可視化手法であるボリュームレンダリングの色や不透明度を決定する伝達関数設計に位相的特徴量を利用し、データが持つ内部構造を明確に可視化する方法を提案する。さらに、本手法を実データに適用し、有効性を検証する。
竹島 由里子; 高橋 成雄*; 藤代 一成*
Visual Computing/グラフィクスとCAD合同シンポジウム2004予稿集, p.37 - 42, 2004/06
ボリュームレンダリングで得られる画像が持つ情報量は、各ボクセルのフィールド値を色や不透明度に変換する伝達関数に大きく依存することが知られている。しかし、異なるボリューム特徴が同一フィールド値を含む場合、一般的に用いられているフィールド値を変数とする1次元伝達関数では、これらを個別に強調するような可視化結果を得ることができないという問題点がある。これは、フィールド値以外の変数を持つ多次元伝達関数を利用することにより解決可能である。これまでの研究では、多次元伝達関数の変数はボリュームデータの局所的な情報を用いたものに限られていたが、本研究では、局所的及び大局的構造を表す位相属性を新たに定義し、これを多次元伝達関数の変数として導入する方法を提案する。また、本手法を実データに適用し、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。
宮村 浩子; 井戸村 泰宏; 武宮 博; 櫻井 大督*; Wu, H.-Y.*; 高橋 成雄*
no journal, ,
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。
宮村 浩子; 高橋 成雄*; 井戸村 泰宏; 武宮 博
no journal, ,
広範囲にわたって詳細に測定した環境放射線データを適応的に可視化する手法を提案する。膨大な測定データを可視化する際には情報の相殺が生じ、重要な情報が埋もれてしまう可能性がある。そこで、測定した環境放射線量の分布の特徴を保持しながらデータサイズを調整する適応的可視化アプローチを提案する。具体的には、微分トポロジー解析によって環境放射線量分布の大局的特徴を抽出し、その構造を保持しつつ、可視化要素を削減する。
宮村 浩子; Wu, H.-Y.*; 高橋 成雄*; 大坐畠 智*; 中尾 彰宏*
no journal, ,
近年、インターネット上でファイルを共有するアプリケーションが多くのユーザに利用され、その共有過程をログデータから解析する需要が増加している。このログデータの解析には可視化が有効であるが、解析作業の効率は可視化の際のレイアウトや対話的操作の精度に依存する。本研究では、グラフレイアウトを地理的な情報とネットワーク階層最適化によって求めた階層情報を利用することで解析に有効な可視化を目指す。
Wu, H.-Y.*; 高橋 成雄*; 宮村 浩子; 大坐畠 智*; 中尾 彰宏*
no journal, ,
近年、インターネット上でファイルを共有するアプリケーションが多くのユーザに利用され、その共有過程をログデータから解析する需要が増加している。このログデータの解析には可視化が有効であるが、解析作業の効率は可視化の際のレイアウトや対話的操作の精度に依存する。本研究では、視覚分析しやすいレイアウトを実現するためにネットワーク階層を最適化する手法を提案する。
高橋 成雄*; 櫻井 大督*; 操上 広志; 眞田 幸尚
no journal, ,
本研究は、除染効果の多角的かつ定量的な評価を通じて、精度の高い除染効果評価技術の確立を目指すものである。試行的な解析により視覚解析技術の適用性を確認した。
