Escalabilidad visual en coordenadas paralelas
- Autores
- Urribarri, Dana K.; Castro, Silvia Mabel; Martig, Sergio R.
- Año de publicación
- 2006
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- En sistemas de áreas tan diversas como simulación, salud, la Web, meteorología, o testeo de productos, los volúmenes de datos son cada vez mayores y se agigantan constantemente. A la hora de analizar e interpretar estos datos las limitaciones humanas y la falta de software adecuado para complementarlo, son los mayores problemas. Esta carencia de software se debe principalmente a la complejidad computacional que implica procesar tales conjuntos de datos y además a que las técnicas de visualización eficaces para volúmenes de datos reducidos no son aplicables en estos casos. El desarrollo de técnicas escalables visualmente es sustancial a la hora de producir herramientas adaptables a conjuntos de información de gran magnitud. El principal objetivo del trabajo de investigación que se está desarrollando es realizar el análisis de la factibilidad de escalar visualmente las coordenadas paralelas, que es una de las técnicas más poderosas de visualización n–dimensional. De este modo se podrá extender su uso a visualizaciones de grandes conjuntos de datos.
Eje: Computación gráfica, visualización e imágenes
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) - Materia
-
Ciencias Informáticas
Visual
visualización de información
Graphics
escalabilidad visual
coordenadas paralelas - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
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- Repositorio
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- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/20829
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En sistemas de áreas tan diversas como simulación, salud, la Web, meteorología, o testeo de productos, los volúmenes de datos son cada vez mayores y se agigantan constantemente. A la hora de analizar e interpretar estos datos las limitaciones humanas y la falta de software adecuado para complementarlo, son los mayores problemas. Esta carencia de software se debe principalmente a la complejidad computacional que implica procesar tales conjuntos de datos y además a que las técnicas de visualización eficaces para volúmenes de datos reducidos no son aplicables en estos casos. El desarrollo de técnicas escalables visualmente es sustancial a la hora de producir herramientas adaptables a conjuntos de información de gran magnitud. El principal objetivo del trabajo de investigación que se está desarrollando es realizar el análisis de la factibilidad de escalar visualmente las coordenadas paralelas, que es una de las técnicas más poderosas de visualización n–dimensional. De este modo se podrá extender su uso a visualizaciones de grandes conjuntos de datos. |
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