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授業科目名
担当教員
コンピュータ理工学特別講義II
藤代　一成
時間割番号
単位数
コース
履修年次
期別
曜日
時限
GTK602 1 (未登録) 1 後期 月 II
［概要と目標］
With the advent of HPC, WSN, and GII, digital data to be simulated, measured, and retrieved has been getting larger and more complex. The main target of this course is a method of computing, called computer visualization, which provides insights gained through visual analysis of salient structures and behaviors embedded in such a data. After fundamental principles are surveyed, we place particular focus on representative techniques to visualize scalar fields in 2D, 3D, 3D+time, and multi-dimensions along the dedicated taxonomies. Up-to-date R&D topics are chosen to discuss the potentials of scalar data visualization, including advanced visual data mining based on differential topology and dimensional reduction schemes.

高性能計算，ワイヤレスセンサネットーワーク，インターネットの登場により，計算/計測/検索されるデータは一層大規模化・複雑化している．本講義では，このようなデータに潜む対象の重要な特徴や挙動を洞察する計算方法論である「コンピュータ可視化」を取り扱う．その基本原理を俯瞰したあと，2次元，3次元，3次元時系列，多次元の各データを可視化する代表的な手法について組織的に説明する．微分位相幾何学や次元縮約に基づくビジュアルデータマイニング等の最先端研究開発トピックスにもふれる．
[到達目標]
1. To be familiar with dedicated paradigm and taxonomies;
2. To acquire proficiency in fundamental principles and representative techniques;
3. To be able to visualize practical datasets with standard tools such as Paraview; and
4. To acquire familiarity with recent R&D topics of computer visualization.

1. 可視化のパラダイムや分類学を理解する
2. 可視化の基本原理と代表的手法に習熟する
3. Paraviewのような標準ツールを用いて具体的なデータが可視化できるようになる
4. コンピュータ可視化の最近の研究開発トピックスにふれる
［必要知識・準備］
Prerequisite includes basic knowledge about database, computer graphics, image processing, and numerical analysis.
［評価基準］
No評価項目割合評価の観点
1小テスト／レポート 100  %Short quizzes (50%: Level of understanding the content of each class) and term report (50%: Visualizing open datasets) 
［教科書］
(未登録)
［参考書］
  1. NIH/NSF Visualization Research Challenge Report January 2006.
  2. NVAC, Illuminating the Path: The Research and Development Agenda for Visual Analytics, 2005.
  3. T. Munzner, Visualization Analysis and Design, AK Peters/CRC Press, 2014., AK Peters/CRC Press
  4. M. Nakajima and I. Fujishiro (eds.), Computer Visualization (in Japanese), Kyoritsu-Syuppan, 2000.
［講義項目］
This course will be held online using Zoom live-streaming.
1: Orientation
2: Introduction to scientific visualization
3: Visualization paradigm and taxonomy
4: Marching Squares algorithm and its disambiguation
5: Indirect/direct volume visualization
6: Topologically accentuated volume rendering
7: Advanced volume visualization based on differential topology
8: Multidimensional data visualization

Zoomによるライブ型で実施予定
1：オリエンテーション
2：科学技術データ可視化入門
3：可視化のパラダイムと分類学
4：マーチングスクエア法と曖昧さの除去
5：ボリューム可視化の間接的/直接的アプローチ
6：トポロジー強調型ボリュームレンダリング
7：微分位相幾何学に基づくボリューム可視化の高度化
8：多次元データ可視化