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論文

Inferring partial orders of nodes for hierarchical network layout

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。

論文

Inferring partial orders of nodes for hierarchical network layout

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。

論文

AS間接続関係を用いたオーバレイネットワークの可視化

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。

論文

大規模ネットワークデータの可視化; 大量のデータの流れを見る

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。

論文

Adaptive view-dependent tree graph visualization

宮村 浩子; 大坐畠 智*; 品野 勇治*; 宮代 隆平*

Proceedings of 8th International Joint Conference on Computer Science and Software Engineering (JCSSE-2011), p.187 - 192, 2011/00

本論文では、限られた表示スペースに大規模な階層データを表示するための適応的可視化テクニックを提案する。階層データは、ノードと、ノード間の親子関係を表現するリンクから構成され、これらは可視化プリミティブによって表現される。これらの可視化プリミティブの数が膨大になった場合、限られた表示スペースへの描画では可視化プリミティブ同士が重なり合い、構造を理解できなくなる。この問題を解決するために、各領域でのノードの混雑度に応じてグラフのスタイルを変えて表示する適応的可視化テクニックを提案する。

論文

大規模ネットワークデータの適応的可視化

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。

論文

大規模グラフの適応的表示

宮村 浩子; 品野 勇治*; 大坐畠 智*

可視化情報学会誌, 30(Suppl.1), p.273 - 276, 2010/07

限られた表示スペースに大規模階層データを表示するビジュアリゼーション技術を提案する。階層データは、ノードとリンクから構成されており、リンクはノード間の親子関係を表す。これらノードとリンクはグラフィックスプリミティブによって表現される。しかし、これらのプリミティブ数が膨大であるとき、これらのプリミティブは限られた空間内では重なり合ってしまい、構造を理解することが難しい。そこで、ノードの空間密集度に応じて表示するグラフのスタイルを選択する適応的ビジュアリゼーション技術を提案する。

論文

対話的操作を用いた重要ノード発見のためのネットワークの可視化

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。

論文

重要ノードに着目した大規模ネットワークの可視化システム

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。

論文

重要ノード発見のための大規模ネットワークの可視化

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。

口頭

大規模ネットワークデータ解析のためのマルチレベルグラフレイアウト

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。

口頭

階層最適化を用いたネットワークグラフレイアウト

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。

口頭

視覚分析のためのP2Pネットワーク階層最適化

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。

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