OCG Pressemeldungen 2006
Presseinformation, 29. Dezember 2006
Heinz Zemanek-Preis 2006, Kat. B, an Doz. Dr. Helwig Hauser
Forschungsarbeit „Generalizing Focus+Context Visualization“ von OCG ausgezeichnet
Das Forschungszentrum VRVis freut sich, die Zuerkennung des Heinz Zemanek-Preises 2006 an seinenwissenschaftlichen Leiter Doz. Dr. Helwig Hauser bekannt zu geben. Die OCG verleiht diese besondere Auszeichnung alle zwei Jahre an maximal zwei Personen für hervorragende Forschungsarbeiten auf den Gebieten der Informatik und fachverwandten Bereichen.Dieses Jahr wird der Heinz Zemanek-Preis Ende November im Rahmen der Konferenz "Semantics 2006" im TechGate Vienna verliehen.
Dr. Hauser konnte die Jury mit seiner Forschungsarbeit "Generalizing Focus+Context Visualization", welche auch Ende 2004 zu seiner Habilitation an der TU Wien geführt hat, überzeugen. Im Rahmen dieser mehrjährigen Forschungsarbeit wurde ein spezifischer Ansatz zur Visualisierung von umfangreichen Daten (Fokus+Kontext Visualisierung, focus+context visualization) systematisch verallgemeinert. Dieser neue Ansatz erlaubt in vielen verschiedenen Anwendungsgebieten und speziell auch bei sehr großen Datenmengen eine effiziente und effektive Datenvisualisierung für die verbesserte Datenanalyse. Dabei wird die gezielte Fokussierung auf ausgewählte Teilbereiche der Daten möglich, ohne dabei aber den Kontext der übrigen Daten zu verlieren (verbesserte Orientierung und Navigation bei der interaktiven visuellen Datenanalyse).
Als Bewertungskriterien für die GutachterInnen des mit insgesamt 6000€ stattlich dotierten Preises gilt neben der Aktualität, der wissenschaftlichen Relevanz und der Originalität auch die Anwendbarkeit der Forschungsarbeit. Dr. Hauser demonstriert in seiner Arbeit anhand einiger konkreter Beispiele aus der Medizin, aus der Strömungstechnik sowie auch aus anderen Anwendungsfeldern die Nützlichkeit der nun ausgezeichneten Forschung – „Durch die ständig stark anwachsende Menge an Daten in so vielen Bereichen unseres täglichen Lebens bzw. unserer Arbeit besteht zunehmend Bedarf nach effizienten und effektiven Visualisierungstechnologien für die gezielte Analyse und Auswertung dieser großen Datenmengen; so können wichtige Entscheidungen auch aufgrund einer besonders umfangreichen und komplexen Informationsbasis rasch und zielführend getroffen werden.“, so Dr. Helwig Hauser.
Visualisierung: Einblicke in große Datenmengen
Visualisierung (visualization) ist ein Bereich der Computergraphik mit der vorrangigen Aufgabe, BenutzerInnen aufschlussreiche Einblicke in Daten der unterschiedlichsten Art zu ermöglichen und so die Exploration, Analyse und Präsentation von Daten zu erleichtern. Der menschliche Sehapparat ist außerordentlich leistungsstark – etwa die Hälfte des menschlichen Gehirns beschäftigt sich mit dem Sehen & Verstehen. Entsprechend bietet die visuelle Aufbereitung von Daten (Visualisierung) ein enormes Potential für effektive Einblicke, selbst in sehr große und komplexe Datenmengen. Bedingt durch die immerzu rasant anwachsenden Datenmengen, wurden in den letzten Jahren auch in der Visualisierung neue Ansätze notwendig, da es schon lange nicht mehr möglich ist, wirklich große Datenmengen vollständig in einer Visualisierung aufzubereiten. Das Ziel der nun ausgezeichneten Arbeit war nun, verschiedene graphische Differenzierungsmöglichkeiten für die Datenvisualisierung zu erforschen, um im Kontext großer Datenmengen effektiv und effizient auf die eigentlich relevanten Datenbestandteile (features) fokussieren zu können.
Fokus+Kontext Visualisierung: gezieltes Fokussieren, ohne den Kontext zu verlieren
Überall dort, wo aufgrund von Umfang und Komplexität die gleichzeitige Darstellung aller Daten scheitert, ist es für eine tiefgehende Datenanalyse notwendig, den BenutzerInnen flexible Interaktionsmöglichkeiten einzuräumen, sodass sie gezielt auf ausgewählte Teile des Datenbestandes fokussieren können. Anwendungsbeispiele sind die Fokus+Kontext Visualisierung medizinischer 3D-Daten, z.B.aus der Computertomographie, großer Datensätze aus der Strömungssimulation, sowie von Daten aus großen Datenbanken. Traditionell werden hierfür Selektions- und Zoomtechniken eingesetzt – einzelne Teile der Daten werden für die Visualisierung ausgewählt und dann vergrößert dargestellt; der Rest der Daten wird dabei aber unbeachtet gelassen. Beim selektiven Zoomen über mehrere Größenordnungen hinweg (10fach-Zoom oder mehr) laufen jedoch die BenutzerInnen Gefahr, die Orientierung im Datensatz zu verlieren bzw. die vergrößerten Details nicht mehr im Kontext der restlichen Daten wahrnehmen zu können. Genau hier hakt die Fokus+Kontext Visualisierung (focus+context visualization) ein: mittels moderner graphischer Differenzierungstechniken wird es möglich, tiefgehende Einblicke in Details selbst sehr grosser Datensätze zu bekommen, ohne dabei den Kontext zu verlieren. Dies führt zu mehr Effizienz bei der Datenanalyse durch verbesserte Orientierung und Navigation in den Daten.
Semitransparenz, Schärfe & Co: gezielter Einsatz erlaubt visuelle Differenzierung
In der nun ausgezeichneten Arbeit „Generalizing Focus+Context Visualization“ erläutert Dr. Hauser wie unterschiedliche Aspekte einer visuellen Datenaufbereitung, z.B. die Verwendung von Farbe, Semitransparenz und Größe, gezielt zu beeinflussen sind, um im Kontext einer umfassenden Visualisierung auf einzelne, besonders interessante Inhalte gezielt fokussieren zu können. Die Arbeit umfasst eine systematische Aufarbeitung der diesbezüglichen technologischen Möglichkeiten und präsentiert ein Modell für die Einordnung entsprechender Ansätze.
Beispiele hierfür sind:
(a) Der gezielte Einsatz von Halbdurchsichtigkeit in der 3D Visualisierung, sodass die Daten im Fokus visuell gegenüber dem Kontext hervortreten. In medizinischen Anwendungen werden z.B. Haut und Gewebe semitransparent über den Knochen dargestellt.
(b) Die Variation von Visualisierungstechniken bzw. -stilen (in einer Visualisierung), um für den Kontext eine reduziertere Darstellung zu erreichen – beispielsweise durch die Andeutung des Kontext in einer Konturendarstellung.
(c) Der gezielte Einsatz von Farben unterschiedlicher Leuchtstärke bzw. unterschiedlichen Farbtons, um Fokus und Kontext zu differenzieren. Beispielsweise die Darstellung der Daten im Fokus durch leuchtstarke Farben, während der Kontext in Graustufen dargestellt wird.
(d) Der gezielte Einsatz von Bildschärfe, um das Fokussieren zu erleichern, i.e., die bewusst unscharfe Darstellung vom Kontext, um die Aufmerksamkeit und Konzentration der BenutzerInnen auf den (scharfen) Fokus zu lenken.
(e) Die gezielte Raumverzerrung in der Visualisierung, um mehr Platz für die Darstellung des Fokus zu schaffen. Der Rest der Daten bleibt dabei – wenngleich in reduzierter Größe – als Kontextdarstellung im Bild erhalten bleibt.
