基幹研究部 - 融合可視化情報学研究分野

流体融合研究センター 基幹研究部

Core Research Division, Transdisciplinary Fluid Integration Research Center

融合可視化情報学研究分野

Integrated Visual Informatics Laboratory

(兼)教授
大林 茂
Concurrent Professor
Shigeru
Obayashi
講 師
竹島 由里子
Senior Assistant Professor
Yuriko
Takeshima

流体融合研究を推進する上で、コンピュータを援用したデータ可視化には、きわめて重要な役割が期待されています。本研究分野では、様々な時間依存現象の複雑動態を探るために、先進的なビジュアルコンピューティング手法を研究開発しています。特に、微分位相幾何、コンカレンシ、統一化、マルチモダリティ等の可能性あるパラダイムに根ざした流体情報学の実現に資することを目的としています。

Computer data visualization is expected to play a crucial role in TFI R&Ds. Our laboratory focuses on advanced visual computing approaches for exploring the complex dynamics of various time-varying phenomena, with a special emphasis on promising paradigms, such as topology, concurrency, unification, and multimodality, towards realizing sophisticated fluid informatics.

協調的視覚解析環境の開発
Development of Cooperative Visualization Environments

計測や数値計算によって得られたデータを効果的に解析するために、視覚解析が重要な役割を果たしています。しかし一般的に、視覚解析の来歴は保存されておらず、過去に得た知見が有効に活用されていません。そこで、視覚解析で必要となるワークフローを効果的に記録、追跡、再利用することが可能となる協調的視覚解析環境の開発を進めています。。

Visual analysis has played a crucial role in effective analysis of datasets obtained from measurements and simulations. We have been developing cooperative visualization environment which allows multiple users to effectively record, trace and reutilize visual exploration wolkflows.

流動特徴抽出とビジュアルデータマイニング
Flow Feature Extraction and Visual Data Mining

微分位相幾何学の知見を利用して、大規模な時系列ボリュームデータを選択的に可視化する手法を開発しています。レベルセットグラフに基づく現在の主要なビジュアルデータマイニングツールは、臨界点ヒストグラム、臨界/代表等値抽出、等値面の埋め込み検出、位相的多次元伝達関数設計、区間型ボリューム分解、適応的データマイグレーションと計算ステアリング等があります。

We build upon differential topology to come up with selective visualization schemes for large-scale time-varying volume datasets. Current visual data mining tools based on level-set graphs include critical point histogram, critical/representative isosurface extraction, isosurface embedding locator, multi-dimensional topological transfer function specification, interval volume decomposition, optimal cross-sectioning/ viewpoint location, and adaptive data migration and computational steering.

位相解析に基づく後方乱気流のリアライゼーション
Topologically-Based Realization of Wake Turbulence Datasets
航空機の離発着を効果的に制御するためには、後方乱気流の崩壊過程の解析が重要であります。より直感的に広報乱気流の振舞いを理解するために、位相解析に基づき、視覚および力覚を用いた多感覚リアライゼーション手法の開発を行っています。より渦構造を明確に可視化するための時系列可視化伝達関数と、力覚デバイスを目的の渦中心に引き付ける力や渦の回転と強さを返すトルクを与える4自由度力覚伝達関数を設計しました。
To control aircraft landing and takeoff effectively, it is important to analyze the collapse process of relevant wake turbulence. For comprehending the behavior if wake turbulence more intuitively. We propose a topologically-based multisensory realization. We design temporal visual transfer functions for visualizing the vortex more clearly and 4DF haptic transfer functions for producing forces that draw a haptic device toward the center of a target vortex and torques that return the rotational direction and strength of the voltex.
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