Information visualizations must often be custom programmed to support complex user tasks and database schemas. This is an expensive and time consuming effort, even when general-purpose visualizations are utilized within the solution. This research introduces the Snap visualization server and system architecture that addresses limitations of previous Snap-Together Visualization research and satisfies the need for flexibility in information visualizations. An enhanced visualization model is presented that formalizes multiple-view visualization in terms of the relational data model. An extensible architecture is introduced that enables flexible construction and component integration. It allows the integration of diverse data, letting users spend less time massaging the data prior to visualization. The web-based server enables universal access, easy distribution, and the ability to intermix and exploit existing components. This web-based software architecture provides a strong foundation for future multiple-view visualization development. / Master of Science

Atualmente, diversas áreas de aplicação necessitam de mecanismos mais efetivos para analisar dados provenientes de naturezas distintas. Tipicamente, esses dados são abstratos, não estruturados e possuem uma natureza multidimensional (e.g., coleções de documentos). Dados que não possuem uma natureza multidimensional podem ser representados como tal por meio da aplicação de algoritmos extratores de características (e.g., coleções de imagens). Assim, técnicas de visualização de informação projetadas para interpretar dados multidimensionais podem ser aproveitadas para analisar dados não estruturados. Esta tese empregou técnicas de visualização de informação para construir mapas de similaridade a partir de dados multidimensionais como uma forma de representação desses dados, uma vez que as técnicas para construilos tem evoluído com a expansão dos campos de aplicação. Novas técnicas para coordenação de múltiplas visões foram desenvolvidas para permitir a exploração de conjuntos de dados, a partir de mapas de similaridade gerados por diferentes técnicas de construção de mapas, diferentes parâmetros ou ainda diferentes conjuntos de dados. As técnicas de coordenação desenvolvidas são baseadas em identificador, em distância, em tópicos, na identificação de tópicos em coleções que evoluem no tempo, e em uma técnica que combina o mapeamento de diferentes técnicas de coordenação. Esta tese também apresenta aplicações das técnicas de coordenação desenvolvidas e das ferramentas construídas para análise de coleções de documentos, coleções de imagens e dados volumétricos, empregando coordenações de mapas de similaridade. As técnicas de coordenação desenvolvidas são apoiadas por um modelo de coordenação que estende um modelo previamente proposto na literatura. O modelo estendido permite a configuração de técnicas de coordenação durante a exploração, admitindo diferentes tipos de mapeamentos. Uma característica importante do modelo é permitir o desenvolvimento de mapeamentos dinâmicos para técnicas de coordenação, isto é, mapeamentos que podem mudar o comportamento de acordo com a interação do usuário. Como resultado desta tese, está disponível um arcabouço para visualização coordenada de múltiplos mapas de similaridade, composto por um modelo, um conjunto de técnicas e um conjunto de ferramentas que efetivamente permitem a análise visual de conjuntos de dados multidimensionais / Currently, various fields of application need effective mechanisms to analyse data differing in nature. Typically these data are abstract, unstructured and multidimensional (e.g. document collections). Data that do not present multidimensional description can be represented as such by means of feature extraction algorithms (e.g. image collections). Thus, information visualization techniques designed to interpret multidimensional data sets can be employed to analyse unstructured data. This thesis employed information visualization techniques that build similarity maps from multidimensional data as a form of data representation, since the techniques to construct them have evolved lately with expanding fields of application. Novel techniques for coordination of multiple views were developed that allow exploration of data sets, from similarity maps generated using different techniques for building maps, different parameters or even different data sets. The developed coordination techniques are based on identity relationships, on distance relationships, on topic coverage (for text or other annotated data) and on evolution of topic coverage (also for text). An approach to combine different coordination techniques was also developed. This thesis also reports on applications of the coordination techniques developed, and on tools built for analysis of image, text and volumetric data employing coordinated similarity maps. The techniques developed in this work are supported by a coordination model that extends a model previously proposed in literature. The extended model allows the definition and configuration of coordination techniques during coordination tasks and performing various types of mappings. An important feature of the model is to support the development of dynamic mappings, which are mappings that may change behavior according to user interaction. As a result of this thesis, a framework is available for coordinated visualization of multiple similarity maps, composed by a model, a set of techniques and a set of implemented tools that effectively support the visual analysis of multidimensional data sets

Atualmente, diversas áreas de aplicação necessitam de mecanismos mais efetivos para analisar dados provenientes de naturezas distintas. Tipicamente, esses dados são abstratos, não estruturados e possuem uma natureza multidimensional (e.g., coleções de documentos). Dados que não possuem uma natureza multidimensional podem ser representados como tal por meio da aplicação de algoritmos extratores de características (e.g., coleções de imagens). Assim, técnicas de visualização de informação projetadas para interpretar dados multidimensionais podem ser aproveitadas para analisar dados não estruturados. Esta tese empregou técnicas de visualização de informação para construir mapas de similaridade a partir de dados multidimensionais como uma forma de representação desses dados, uma vez que as técnicas para construilos tem evoluído com a expansão dos campos de aplicação. Novas técnicas para coordenação de múltiplas visões foram desenvolvidas para permitir a exploração de conjuntos de dados, a partir de mapas de similaridade gerados por diferentes técnicas de construção de mapas, diferentes parâmetros ou ainda diferentes conjuntos de dados. As técnicas de coordenação desenvolvidas são baseadas em identificador, em distância, em tópicos, na identificação de tópicos em coleções que evoluem no tempo, e em uma técnica que combina o mapeamento de diferentes técnicas de coordenação. Esta tese também apresenta aplicações das técnicas de coordenação desenvolvidas e das ferramentas construídas para análise de coleções de documentos, coleções de imagens e dados volumétricos, empregando coordenações de mapas de similaridade. As técnicas de coordenação desenvolvidas são apoiadas por um modelo de coordenação que estende um modelo previamente proposto na literatura. O modelo estendido permite a configuração de técnicas de coordenação durante a exploração, admitindo diferentes tipos de mapeamentos. Uma característica importante do modelo é permitir o desenvolvimento de mapeamentos dinâmicos para técnicas de coordenação, isto é, mapeamentos que podem mudar o comportamento de acordo com a interação do usuário. Como resultado desta tese, está disponível um arcabouço para visualização coordenada de múltiplos mapas de similaridade, composto por um modelo, um conjunto de técnicas e um conjunto de ferramentas que efetivamente permitem a análise visual de conjuntos de dados multidimensionais / Currently, various fields of application need effective mechanisms to analyse data differing in nature. Typically these data are abstract, unstructured and multidimensional (e.g. document collections). Data that do not present multidimensional description can be represented as such by means of feature extraction algorithms (e.g. image collections). Thus, information visualization techniques designed to interpret multidimensional data sets can be employed to analyse unstructured data. This thesis employed information visualization techniques that build similarity maps from multidimensional data as a form of data representation, since the techniques to construct them have evolved lately with expanding fields of application. Novel techniques for coordination of multiple views were developed that allow exploration of data sets, from similarity maps generated using different techniques for building maps, different parameters or even different data sets. The developed coordination techniques are based on identity relationships, on distance relationships, on topic coverage (for text or other annotated data) and on evolution of topic coverage (also for text). An approach to combine different coordination techniques was also developed. This thesis also reports on applications of the coordination techniques developed, and on tools built for analysis of image, text and volumetric data employing coordinated similarity maps. The techniques developed in this work are supported by a coordination model that extends a model previously proposed in literature. The extended model allows the definition and configuration of coordination techniques during coordination tasks and performing various types of mappings. An important feature of the model is to support the development of dynamic mappings, which are mappings that may change behavior according to user interaction. As a result of this thesis, a framework is available for coordinated visualization of multiple similarity maps, composed by a model, a set of techniques and a set of implemented tools that effectively support the visual analysis of multidimensional data sets

Feature models are used for variability management in software product lines. Instead of developing a single feature model, merging small models can be an effective solution to obtain a unified view. Since each stakeholder views the product family from a different perspective, conflicts may occur during merging. In this research, merging of feature models arising from different viewpoints is considered. A normative procedure is proposed to merge feature models by applying local rules. This procedure can merge feature models with cross-tree relationships between sibling features. Application of the local rules is demonstrated with examples.

As computing becomes ubiquitous and intelligent, it is possible for systems to adapt their behavior based on information sensed from the situational context. However, determining the context space has been taken for granted in most ubiquitous applications, and so that context-adaptive systems often miss the situational factors that are most relevant to users. The mismatch between a system's computational model and users' mental model of the context may frustrate and disorient users. This thesis describes the CCM (cognitive context model)-based approach for eliciting individual cognitive views of a context-aware task and selecting an appropriate context space for context-aware computing. It captures the situational and cognitive context for each task, using a structural architecture in which individual participants use a context view to describe their situational perspective of the task. Clustering and optimization techniques are applied to analyze and integrate context views in CCM. Developers can use the optimization output to identify an appropriate context space, specify context-aware adaptation policies and resolve run-time policy conflicts. This approach simplifies the task of context elicitation, emphasizes individual variance in context-aware activity, and helps avoid user requirements misunderstanding.

As computing becomes ubiquitous and intelligent, it is possible for systems to adapt their behavior based on information sensed from the situational context. However, determining the context space has been taken for granted in most ubiquitous applications, and so that context-adaptive systems often miss the situational factors that are most relevant to users. The mismatch between a system's computational model and users' mental model of the context may frustrate and disorient users. This thesis describes the CCM (cognitive context model)-based approach for eliciting individual cognitive views of a context-aware task and selecting an appropriate context space for context-aware computing. It captures the situational and cognitive context for each task, using a structural architecture in which individual participants use a context view to describe their situational perspective of the task. Clustering and optimization techniques are applied to analyze and integrate context views in CCM. Developers can use the optimization output to identify an appropriate context space, specify context-aware adaptation policies and resolve run-time policy conflicts. This approach simplifies the task of context elicitation, emphasizes individual variance in context-aware activity, and helps avoid user requirements misunderstanding.

Técnicas de visualização de informações representam graficamente dados de um determinado domínio de aplicação e disponibilizam mecanismos para a interação com a representação gerada, a fim de que o usuário consiga interpretar e compreender as informações apresentadas. As técnicas de visualização multidimensionais, em particular, referem-se à visualização de informações onde cada elemento no conjunto de dados é descrito, ou caracterizado, por múltiplas variáveis (atributos), as quais devem ser codificadas em uma única estrutura visual. Embora existam diversas técnicas de visualização para representar dados multidimensionais, nenhuma delas apresenta o melhor desempenho para todos os tipos de tarefas. Uma estratégia interessante é analisar várias representações simultaneamente mantendo uma ligação semântica entre elas, de forma que ações realizadas sobre uma técnica se reflitam automaticamente nas demais. Não existe, atualmente, um sistema de múltiplas visualizações coordenadas específico para a representação de dados multidimensionais, que disponha de um amplo e variado conjunto de coordenações. Os sistemas que suportam a representação coordenada deste tipo de dados são de propósito geral e, devido a isto, oferecem poucas possibilidades de coordenação. O presente trabalho apresenta um estudo de técnicas de coordenação para sistemas de múltiplas visualizações, focando coordenação de representações visuais de dados multidimensionais. A partir do estudo dos diversos sistemas de visualização existentes, foi identificado um conjunto de coordenações que podem ser aplicadas entre visualizações multidimensionais. Esse trabalho apresenta estas coordenações e uma nova aplicação de múltiplas visualizações coordenadas (construída a partir do toolkit InfoVis), específica para a representação de dados multidimensionais, que implementa o conjunto de coordenações. A aplicação desenvolvida conta com um variado conjunto de coordenações e é altamente flexível, permitindo tanto a escolha das visualizações que representarão o conjunto de dados, bem como das coordenações ativas entre elas. Foram realizados alguns estudos de avaliação como ensaios de interação com usuários. Primeiramente, as implementações das técnicas de visualização suportadas pela aplicação desenvolvida foram avaliadas, com o objetivo de encontrar possíveis problemas de usabilidade. Grande parte dos problemas identificados nesta avaliação, principalmente os mais graves, foram solucionados logo após sua realização. Na seqüência, outro experimento, conduzido de maneira mais informal, avaliou algumas questões a respeito do uso das coordenações implementadas. Por fim, com um estudo de caso, verificou-se a aplicabilidade das visualizações multidimensionais suportadas pela aplicação para a exploração de dados de um domínio específico. / Information visualization techniques represent data of a specific domain graphically and provide mechanisms for interacting with this representation, allowing users to explore and understand their data. Multidimensional visualization techniques are employed to represent information where each data element is described by multiple variables (attributes) that must be mapped to a single visual structure. Although there are several techniques to display multidimensional data, none of them performs best for all kinds of tasks. An interesting strategy is to analyze multiple visualization techniques simultaneously with a semantic connection between them, so that actions performed on a representation are broadcasted to the others. This work investigates coordination techniques for multiple views systems, focusing the coordination of multidimensional data visualization. At the moment, there is not a specific coordinated-view system for multidimensional data representation that provides various forms of coordination. Systems allowing coordinated views are usually for general purpose. Due to this reason, they provide few coordination possibilities. Starting from the study of several visualization systems, we identified coordination forms that can be used between multidimensional visualizations. This work presents these coordinations and a new specific coordinated-view application (built with the InfoVis toolkit) for multidimensional data representation that implements the identified coordinations. Our application provides various coordination forms and is very flexible: it allows the user to choose the views that will display the dataset as well as the active coordinations. This work also presents some evaluation studies conducted as interaction tests with users. Firstly, the visualization techniques implemented in our application were evaluated in order to identify possible usability problems. Most of the problems identified in that study, mainly the more serious ones, were solved. Soon after, other experiment, conducted in a more informal way, evaluated some questions regarding the use of the implemented coordinations. Finally, we verified the suitability of the multidimensional visualizations supported by our application for a specific domain through a case study.

Técnicas de visualização de informações representam graficamente dados de um determinado domínio de aplicação e disponibilizam mecanismos para a interação com a representação gerada, a fim de que o usuário consiga interpretar e compreender as informações apresentadas. As técnicas de visualização multidimensionais, em particular, referem-se à visualização de informações onde cada elemento no conjunto de dados é descrito, ou caracterizado, por múltiplas variáveis (atributos), as quais devem ser codificadas em uma única estrutura visual. Embora existam diversas técnicas de visualização para representar dados multidimensionais, nenhuma delas apresenta o melhor desempenho para todos os tipos de tarefas. Uma estratégia interessante é analisar várias representações simultaneamente mantendo uma ligação semântica entre elas, de forma que ações realizadas sobre uma técnica se reflitam automaticamente nas demais. Não existe, atualmente, um sistema de múltiplas visualizações coordenadas específico para a representação de dados multidimensionais, que disponha de um amplo e variado conjunto de coordenações. Os sistemas que suportam a representação coordenada deste tipo de dados são de propósito geral e, devido a isto, oferecem poucas possibilidades de coordenação. O presente trabalho apresenta um estudo de técnicas de coordenação para sistemas de múltiplas visualizações, focando coordenação de representações visuais de dados multidimensionais. A partir do estudo dos diversos sistemas de visualização existentes, foi identificado um conjunto de coordenações que podem ser aplicadas entre visualizações multidimensionais. Esse trabalho apresenta estas coordenações e uma nova aplicação de múltiplas visualizações coordenadas (construída a partir do toolkit InfoVis), específica para a representação de dados multidimensionais, que implementa o conjunto de coordenações. A aplicação desenvolvida conta com um variado conjunto de coordenações e é altamente flexível, permitindo tanto a escolha das visualizações que representarão o conjunto de dados, bem como das coordenações ativas entre elas. Foram realizados alguns estudos de avaliação como ensaios de interação com usuários. Primeiramente, as implementações das técnicas de visualização suportadas pela aplicação desenvolvida foram avaliadas, com o objetivo de encontrar possíveis problemas de usabilidade. Grande parte dos problemas identificados nesta avaliação, principalmente os mais graves, foram solucionados logo após sua realização. Na seqüência, outro experimento, conduzido de maneira mais informal, avaliou algumas questões a respeito do uso das coordenações implementadas. Por fim, com um estudo de caso, verificou-se a aplicabilidade das visualizações multidimensionais suportadas pela aplicação para a exploração de dados de um domínio específico. / Information visualization techniques represent data of a specific domain graphically and provide mechanisms for interacting with this representation, allowing users to explore and understand their data. Multidimensional visualization techniques are employed to represent information where each data element is described by multiple variables (attributes) that must be mapped to a single visual structure. Although there are several techniques to display multidimensional data, none of them performs best for all kinds of tasks. An interesting strategy is to analyze multiple visualization techniques simultaneously with a semantic connection between them, so that actions performed on a representation are broadcasted to the others. This work investigates coordination techniques for multiple views systems, focusing the coordination of multidimensional data visualization. At the moment, there is not a specific coordinated-view system for multidimensional data representation that provides various forms of coordination. Systems allowing coordinated views are usually for general purpose. Due to this reason, they provide few coordination possibilities. Starting from the study of several visualization systems, we identified coordination forms that can be used between multidimensional visualizations. This work presents these coordinations and a new specific coordinated-view application (built with the InfoVis toolkit) for multidimensional data representation that implements the identified coordinations. Our application provides various coordination forms and is very flexible: it allows the user to choose the views that will display the dataset as well as the active coordinations. This work also presents some evaluation studies conducted as interaction tests with users. Firstly, the visualization techniques implemented in our application were evaluated in order to identify possible usability problems. Most of the problems identified in that study, mainly the more serious ones, were solved. Soon after, other experiment, conducted in a more informal way, evaluated some questions regarding the use of the implemented coordinations. Finally, we verified the suitability of the multidimensional visualizations supported by our application for a specific domain through a case study.

Técnicas de visualização de informações representam graficamente dados de um determinado domínio de aplicação e disponibilizam mecanismos para a interação com a representação gerada, a fim de que o usuário consiga interpretar e compreender as informações apresentadas. As técnicas de visualização multidimensionais, em particular, referem-se à visualização de informações onde cada elemento no conjunto de dados é descrito, ou caracterizado, por múltiplas variáveis (atributos), as quais devem ser codificadas em uma única estrutura visual. Embora existam diversas técnicas de visualização para representar dados multidimensionais, nenhuma delas apresenta o melhor desempenho para todos os tipos de tarefas. Uma estratégia interessante é analisar várias representações simultaneamente mantendo uma ligação semântica entre elas, de forma que ações realizadas sobre uma técnica se reflitam automaticamente nas demais. Não existe, atualmente, um sistema de múltiplas visualizações coordenadas específico para a representação de dados multidimensionais, que disponha de um amplo e variado conjunto de coordenações. Os sistemas que suportam a representação coordenada deste tipo de dados são de propósito geral e, devido a isto, oferecem poucas possibilidades de coordenação. O presente trabalho apresenta um estudo de técnicas de coordenação para sistemas de múltiplas visualizações, focando coordenação de representações visuais de dados multidimensionais. A partir do estudo dos diversos sistemas de visualização existentes, foi identificado um conjunto de coordenações que podem ser aplicadas entre visualizações multidimensionais. Esse trabalho apresenta estas coordenações e uma nova aplicação de múltiplas visualizações coordenadas (construída a partir do toolkit InfoVis), específica para a representação de dados multidimensionais, que implementa o conjunto de coordenações. A aplicação desenvolvida conta com um variado conjunto de coordenações e é altamente flexível, permitindo tanto a escolha das visualizações que representarão o conjunto de dados, bem como das coordenações ativas entre elas. Foram realizados alguns estudos de avaliação como ensaios de interação com usuários. Primeiramente, as implementações das técnicas de visualização suportadas pela aplicação desenvolvida foram avaliadas, com o objetivo de encontrar possíveis problemas de usabilidade. Grande parte dos problemas identificados nesta avaliação, principalmente os mais graves, foram solucionados logo após sua realização. Na seqüência, outro experimento, conduzido de maneira mais informal, avaliou algumas questões a respeito do uso das coordenações implementadas. Por fim, com um estudo de caso, verificou-se a aplicabilidade das visualizações multidimensionais suportadas pela aplicação para a exploração de dados de um domínio específico. / Information visualization techniques represent data of a specific domain graphically and provide mechanisms for interacting with this representation, allowing users to explore and understand their data. Multidimensional visualization techniques are employed to represent information where each data element is described by multiple variables (attributes) that must be mapped to a single visual structure. Although there are several techniques to display multidimensional data, none of them performs best for all kinds of tasks. An interesting strategy is to analyze multiple visualization techniques simultaneously with a semantic connection between them, so that actions performed on a representation are broadcasted to the others. This work investigates coordination techniques for multiple views systems, focusing the coordination of multidimensional data visualization. At the moment, there is not a specific coordinated-view system for multidimensional data representation that provides various forms of coordination. Systems allowing coordinated views are usually for general purpose. Due to this reason, they provide few coordination possibilities. Starting from the study of several visualization systems, we identified coordination forms that can be used between multidimensional visualizations. This work presents these coordinations and a new specific coordinated-view application (built with the InfoVis toolkit) for multidimensional data representation that implements the identified coordinations. Our application provides various coordination forms and is very flexible: it allows the user to choose the views that will display the dataset as well as the active coordinations. This work also presents some evaluation studies conducted as interaction tests with users. Firstly, the visualization techniques implemented in our application were evaluated in order to identify possible usability problems. Most of the problems identified in that study, mainly the more serious ones, were solved. Soon after, other experiment, conducted in a more informal way, evaluated some questions regarding the use of the implemented coordinations. Finally, we verified the suitability of the multidimensional visualizations supported by our application for a specific domain through a case study.

The purpose of this thesis is the development of an interactive computer-generated rendering system that provides artists with the ability to create abstract paintings simply and intuitively. This system allows the user to distort a computer-generated environment using image manipulation techniques that are derived from fundamentals of expressionistic art. The primary method by which these images will be abstracted stems from the idea of several small images assembled into a collage that represents multiple viewing points rendered simultaneously. This idea has its roots in the multiple-perspective and collage techniques used by many cubist and futurist artists of the early twentieth century.