As mídias sociais tiveram grande impacto no processo de inovação de jornais e revistas, porém adaptar-se em momentos de recessão ocasionou uma evolução apressada e procedimentos automatizados para mídias essencialmente diferentes. Apesar de haver estudos e soluções estado-da-arte em visualização para midias sociais dedicadas à análise do conteúdo e do comportamento de usuários, nenhum método é otimizado (e especializado) para encontrar padrões do ponto de vista de popularidade no contexto de canais de notícias. Nesta dissertação, discutimos duas diferentes propostas de utilização de combinações de técnicas de visualização que correlacionam as atividades de perfis e de sua comunidade de leitores com a popularidade resultante. Dados foram coletados reunindo postagens no Twitter, o número de seguidores dos perfis de interesse e os tópicos em tendência (trending topics) de canais da imprensa mundial para formar o conjunto de dados base para as propostas aqui apresentadas. Este conjunto de dados foi utilizado como semente para visualizações destinadas a possibilitar a comparação de múltiplas fontes, de forma que os usuários sejam habilitados a entender sua própria comunidade e também os sucessos e derrotas enfrentados pelos perfis competidores no mesmo meio. Essa análise foi validada através de entrevistas com um grupo de jornalistas de diferentes jornais estabelecidos. Através da interação com o sistema, é possível detectar padrões desconhecidos no grande volume de dados de mensagens e comentários de todo o mundo, possibilitando ao usuário uma visão única sobre os comportamentos e preferências de sua comunidade. / Social media has played a big part in the innovation process for newspapers and magazines, but adapting while going through a recession has led to a hasty evolution and automated processes for very different media. While existing social media studies and state-of-the-art visual solutions are available for analyzing social media content and users’ behaviors, no other method is optimized for finding patterns from a popularity standpoint in the specialized realm of news channels. In this dissertation, we discuss two different usages of a combination of different visualization techniques that co-relate profiles’ and their reading community activities with the resulting popularity. We gathered Twitter posts, the number of followers and trending topics from worldwide press profiles as the data set foundation for our proposal. We used this data set as the seed for our visualizations to allow for multiple source comparison, so that not only the user is able to understand their own community but also the success and pitfalls faced by the competition in the same medium. We validate our analysis by interviewing a group of journalists from different established newspapers. Through interacting with our system, it was possible to detect hidden patterns in the massive dataset of messages and comments worldwide, enabling the users to have unique insights into their community’s behaviors and preferences.

No contexto de imagens geradas por computador, efeitos multi-fragmento são aqueles que determinam a cor do pixel baseados em informações computadas a partir de mais de um fragmento. Nesse tipo de efeito, a contribuição de cada fragmento é extraída de sua visibilidade com respeito a um determinado ponto de vista. Observando uma sequencia de fragmentos vista através de um pixel, a visibilidade de um fragmento depende da sua relação espacial com os demais fragmentos. Essa relação pode ser reduzida ao problema de ordenação de múltiplos fragmentos. Portanto, ordenação é essencial para correta avaliação de efeitos multi-fragmento. A pesquisa desta tese foca em dois problemas multi-fragmento clássicos: transparência independente de ordem e anti-aliasing de fragmentos transparentes. Enquanto o efeito de transparência necessita de ordenação de fragmentos ao longo do raio de visualização do pixel, anti-aliasing aumenta a complexidade do problema ao adicionar informação espacial do fragmento com respeito à área do pixel. A contribuição desta tese é o desenvolvimento de uma solução para visibilidade de fragmentos que pode tirar proveito do pipeline de transformação e iluminação, implementando nas GPUs de hoje. Nós descrevemos ambos os problemas de transparência e anti-aliasing, discutindo soluções anteriores, além de classificá-las e compará-las. Nossa análise associa soluções a implementações específicas, comparando uso de memória, desempenho e qualidade de imagem. Os documentos resultantes fornecem uma visão geral das áreas abordadas, contendo: qual é o estado-da-arte atualmente, o que ele é capaz de fazer e quais são suas limitações, ou seja, onde melhorias são possíveis. Como parte integrante desta tese, nós propomos duas novas técnicas para processar transparência independente de ordem. Nós mostramos como obter o menor consumo de memória para cálculo exato de transparência, em um número finito de passos de geometria; permitindo aumento da complexidade das cenas representadas e da resolução da imagem final, em relação aos métodos anteriores, dada uma determinada configuração de hardware. Adicionalmente, demonstramos que, para a maior parte dos casos, os fragmentos mais próximos ao observador tem maior impacto sobre a cor final do pixel. Também mostramos como esta perspectiva sobre o problema inspirou novas técnicas. A pesquisa também inclui a investigação de uma nova abordagem para anti-aliasing para fragmentos transparentes. Através do uso de uma única amostra por fragmento, nosso objetivo é reduzir o consumo de memória enquanto melhoramos desempenho e qualidade. Experimentos preliminares apresentam resultados promissores em comparação com a técnica mais usada para anti-aliasing. / Multi-fragment effects, in the computer-generated imagery context, are effects that determine pixel color based on information computed from more than one fragment. In such effects, the contribution of each fragment is extracted from its visibility with respect to a point of view. Seen through a pixel’s point of view, the visibility of one fragment depends on its spatial relationship with other fragments. This relationship can be reduced to the problem of sorting multiple fragments. Therefore, sorting is the key to multi-fragment evaluation. The research on this dissertation is focused on two classical multi-fragment effects: order-independent transparency and anti-aliasing of transparent fragments. While transparency rendering requires sorting of fragments along the view ray of a pixel, anti-aliasing increases the problem complexity by adding spatial information of fragments with respect to the pixel area. This dissertation contribution relies on the work towards the development of a solution for the visibility of fragments that can take advantage of the transformation and lighting pipeline implemented in current GPUs. We describe both transparency and aliasing problems, for which we discuss existing solutions, analyzing, classifying and comparing them. The analysis associates solutions to specific applications, comparing memory usage, performance, and quality. The result is a general view of each field: which are the current state-of-the-art capabilities and in which direction significant improvements can be made. As part of this dissertation, we proposed two novel techniques for order-independent transparency rendering. We show how to achieve the minimum memory footprint for computing exact transparency in a bounded number of geometry passes; allowing increasing scene complexity and image resolution to be feasible within current hardware capabilities. Additionally, we demonstrate that, for most scenarios, the front-most fragments have the greatest impact on the pixel color. We also show how the perspective we propose has inspired recent transparency techniques. The research includes the investigation of a novel anti-aliasing approach for transparent fragments. Through the use of a single sample per fragment, we aim at reducing memory footprint while improving performance and quality. Preliminary experiments show promising results, in comparison with a well established and largely used anti-aliasing technique.

Phenology studies recurrent periodic phenomena of plants and their relationship to environmental conditions. Monitoring forest ecosystems using digital cameras allows the study of several phenological events, such as leaf expansion or leaf fall. Since phenological phenomena are cyclic, the comparative analysis of successive years is capable of identifying interesting variation on annual patterns. However, the number of images collected rapidly gets significant since the goal is to compare data from several years. Instead of performing the analysis over images, experts prefer to use derived statistics (such as average values). We propose PhenoVis, a visual analytics tool that provides insightful ways to analyze phenological data. The main idea behind PhenoVis is the Chronological Percentage Maps (CPMs), a visual mapping that offers a summary view of one year of phenological data. CPMs are highly customizable, encoding more information about the images using a pre-defined histogram, a mapping function that translates histogram values into colors, and a normalized stacked bar chart to display the results. PhenoVis supports different color encodings, visual pattern analysis over CPMs, and similarity searches that rank vegetation patterns found at various time periods. Results for datasets comprising data of up to nine consecutive years show that PhenoVis is capable of finding relevant phenological patterns along time. Fenologia estuda os fenômenos recorrentes e periódicos que ocorrem com as plantas. Estes podem vir a ser relacionados com as condições ambientais. O monitoramento de florestas, através de câmeras, permite o estudo de eventos fenológicos como o crescimento e queda de folhas. Uma vez que os fenômenos fenológicos são cíclicos, análises comparativas de anos sucessivos podem identificar variações interessantes no comportamento destes. No entanto, o número de imagens cresce rapidamente para que sejam comparadas lado a lado. PhenoVis é uma ferramenta para análise visual que apresenta formas para analisar dados fenológicos através de comparações estatísticas (preferência dos especialistas) derivadas dos valores dos pixels destas imagens. A principal ideia por trás de PhenoVis são os mapas percentuais cronológicos (CPMs), um mapeamento visual com uma visão resumida de um período de um ano de dados fenológicos. CPMs são personalizáveis e conseguem representar mais informações sobre as imagens do que um gráfico de linha comum. Isto é possível pois o processo envolve o uso de histogramas pré-definidos, um mapeamento que transforma valores em cores e um empilhamento dos mapas de percentagem que visa a criação da CPM. PhenoVis suporta diferentes codificações de cores e análises de padrão visual sobre as CPMs. Pesquisas de similaridade ranqueiam padrões parecidos encontrados nos diferentes anos. Dados de até nove anos consecutivos mostram que PhenoVis é capaz de encontrar padrões fenológicos relevantes ao longo do tempo.

Este trabalho propõe um modelo hierárquico para coleta de dados de monitoramento em sistemas distribuídos. Seu objetivo é proporcionar a análise on-line do comportamento de sistemas e programas distribuídos. O meio escolhido para realizar essa análise foi a visualização. Inicialmente é apresentada uma contextualização sobre monitoramento de sistemas distribuídos. Também são abordados aspectos específicos ao monitoramento de Grid. Após, é analisado um conjunto de ferramentas de monitoramento. Então tem-se a apresentação do modelo proposto. Esse é composto por coletores locais, por uma hierarquia de agregadores e por clientes. É utilizado o modelo push de transmissão de dados e há um mecanismo de subscrição aos coletores. Foi implementado um protótipo do modelo de coleta proposto, que foi utilizado na implementação de um protótipo de ferramenta de monitoramento on-line. Nessa, os dados coletados são fornecidos ao DIMVisual, que é um modelo de integração de dados para visualização. Para visualização, o protótipo utiliza a ferramenta TRIVA, que recebe os dados integrados como entrada. Essa ferramenta foi modificada para gerar uma visualização que é atualizada de maneira on-line. Também foram realizados experimentos para avaliar o tempo necessário para enviar mensagens com diferentes hierarquias e configurações dos coletores. Além disso, foi avaliada a capacidade de o cliente implementado processar os dados recebidos, gerando sua visualização. / This work proposes a hierarchical model for collecting monitoring data from distributed systems. Its goal is to allow the on-line analysis of the behavior of distributed systems and applications. The means we chose to perform this analysis is to generate a visualization of the collected information. In the beginning of this dissertation we present an overview of the monitoring of distributed systems. Aspects that are specific to the monitoring of Grid systems are also reviewed. Next, we have an analysis of a set of monitoring tools. Then we present the proposed model, which is composed by local collectors, an hierarchical structure of aggregators and clients. A push data transmission model is used in the model and it also has a subscription mechanism. A prototype monitoring tool was implemented, integrating the data collection model with DIMVisual and TRIVA. The former is a data integration model whose output is formatted to be used as input for a visualization tool. The later is a visualization tool which, in the prototype, receives the integrated data from DIMVisual. TRIVA generates a visualization of the received information, which is updated in an on-line fashion. In order to evaluate the model, we performed a set of experiments using the prototype. One of the experiments measured the time spent to send data though different hierarchies. In these tests we have also varied the quantity and the configuration of the collectors. In another experiment we evaluated the capacity of the client to process the received data.

Domínios imagísticos são os domínios nos quais a resolução de problemas inicia com um processo de reconhecimento dos objetos de domínio a partir da informação visual capturada, suportando interpretações mais abstratas em eventuais etapas subsequentes. A resolução de problemas, em domínio imagísticos, demanda dos especialistas a aplicação intensiva de conhecimento visual, que corresponde ao conjunto de modelos mentais que suportam o processo de raciocínio sobre a informação associada ao arranjo espacial e outros aspectos visuais das entidades do domínio. O conhecimento visual geralmente corresponde à porção tácita do conhecimento dos praticantes do domínio, de modo que ele geralmente é utilizado de modo inconsciente, resistindo à verbalização explícita. Estas características do conhecimento visual são desafiadoras do ponto de vista de Engenharia do Conhecimento. O objetivo geral deste trabalho é delinear uma abordagem integrada para aquisição, modelagem, representação e raciocínio sobre conhecimento visual, do ponto de vista da Engenharia do Conhecimento. A interpretação visual é uma tarefa comum em domínios imagísticos, cuja resolução demanda dos especialistas um raciocínio que envolve a realização de um processo cognitivo que inicia com a percepção visual direta de características dos objetos já conhecidos no domínio, e que resulta em compreensões mais abstratas da cena observada, tais como: comportamentos dinâmicos dos objetos da cena, significado do contexto da cena, causas ou efeitos do estado de coisas capturado pela cena, etc. Desta forma, para realizar o objetivo geral, este trabalho assume como objetivo específico estudar e modelar o processo de raciocínio utilizado pelos especialistas para resolver tarefas de interpretação visual, bem como as próprias estruturas para representação de conhecimento inferencial utilizadas pelos especialistas em domínios imagísticos durante a realização deste tipo de tarefa. Os principais resultados deste trabalho são um modelo de raciocínio para resolução de tarefas de interpretação visual; um modelo de estrutura para representação de conhecimento inferencial, cognitiva e filosoficamente fundamentada, chamada pacote visual; e uma abordagem para aquisição de conhecimento visual e refinamento de ontologias. O estudo foi conduzido no domínio da Estratigrafia Sedimentar, com foco na tarefa de interpretação visual de processos deposicionais geradores de fácies sedimentares. Os modelos desenvolvidos no trabalho foram testados no domínio, alcançando resultados satisfatórios. Para isto, realizou-se também o refinamento de uma ontologia de domínio. Este processo foi realizado através da aplicação de diversas técnicas de aquisição de conhecimento em sessões com o especialista. / Imagistic domains are those in which problem-solving process begins with the recognition of domain objects trough the visual information captured, supporting more abstract interpretations in subsequent steps. The problem-solving process, in imagistic domains, is performed trough intensive application of visual knowledge, which corresponds to the set of mental models that support the process of reasoning about the information of the spatial arrangement and other visual aspects of the domain entities. The visual knowledge corresponds to a tacit kind of knowledge of practitioners in the field, so it is often used unconsciously, resisting to explicit verbalization. These characteristics of visual knowledge are challenging from the standpoint of Knowledge Engineering. The general aim of this work is to outline an integrated approach to acquisition, modeling, representation and reasoning, to handle visual knowledge, from the standpoint of Knowledge Engineering. The visual interpretation is a common task in imagistic domains, whose resolution demands a reasoning that involves a cognitive process that starts with the direct perception of visual features of objects, and results in abstract understandings of observed scene, such as dynamic behavior of objects in the scene, the meaning of the context of the scene, causes or effects of the state of affairs captured in the scene, etc. Thus, to achieve the overall goal, this work takes as a specific aim to study and model the reasoning process used by experts to solve tasks of visual interpretation, as well as the inferential knowledge structures applied by experts in imagistic domains to accomplish this type of task. The main results of this work are a model of reasoning for solving tasks of visual interpretation; a cognitive grounded model of structure for inferential knowledge representation, called visual chunk; and an approach to visual knowledge acquisition and refinement of ontologies, which explores the reasoning used by the expert as a tool to reveal the lack of important terms in the domain ontology. The study was conducted in the field of sedimentary stratigraphy, focusing on the task of visual interpretation of depositional processes responsible by the generation of sedimentary facies. The models developed in this work was tested in the domain, achieving satisfactory results. In order to apply our approach, a refinement of domain ontology was performed. This process was carried out by applying several techniques of knowledge acquisition in sessions with the expert.

No contexto do gerenciamento de redes de computadores, domínios são recursos utilizados para agrupar objetos gerenciáveis. Os mapas de rede utilizados pelos sistemas de gerenciamento são exemplos bastante comuns do uso de domínios. Domínios são importantes porque as ações de gerenciamento podem ser aplicadas a todos os objetos gerenciáveis membros de um domínio ao mesmo tempo, não sendo necessário, então, repetir a mesma ação em cada objeto gerenciável, um a um. Domínios que necessitam ser rapidamente criados, utilizados e descartados são referenciados nesta dissertação de mestrado como domínios dinâmicos. Atualmente, na maioria dos sistemas de gerenciamento de redes não existem facilidades disponíveis para suportar o conceito desse tipo de domínios. Em relação aos aspectos de visualização, a apresentação visual de domínios deve ser realizada de forma adequada, visto que, atualmente, as GUIs estão presentes na maioria dos sistemas de gerenciamento. Entretanto, os processos de visualização de domínios utilizados pelos sistemas de gerenciamento atuais apresentam limitações em relação à configuração de características visuais dos domínios apresentados. Essas características são estáticas, não permitindo ao usuário, dessa forma, escolher como deseja visualizar um determinado domínio. Nesta dissertação de mestrado são apresentados a definição e o desenvolvimento de duas novas linguagens que têm por objetivo aperfeiçoar a criação e a visualização de domínios dinâmicos. A primeira linguagem é baseada em um modelo de informação do ambiente gerenciado e é utilizada para criar, de forma automatizada, novos domínios dinâmicos. Tal modelo de informação é formado por classes, atributos e relacionamentos entre as classes. A segunda linguagem, por sua vez, é usada para configurar características visuais dos domínios dinâmicos criados por meio da primeira linguagem. Esta dissertação apresenta, também, um protótipo desenvolvido para suportar as linguagens de criação e visualização de domínios dinâmicos criadas. A partir desse protótipo, é possível criar domínios dinâmicos relacionados a informações da rede de computadores utilizada, bem como personalizar a visualização dos domínios dinâmicos criados. Além disso, o protótipo possibilita, também, a obtenção de algumas informações dos membros dos domínios dinâmicos criados. O protótipo é baseado na Web e foi desenvolvido utilizando-se as tecnologias PRECCX, PHP, MySQL e SNMP. Como será visto ao final, as linguagens definidas e o protótipo desenvolvido mostram que o suporte a domínios dinâmicos objetivado pode ser efetivo e melhorar, sensivelmente, os processos de gerenciamento de redes. A integração da implementação desenvolvida junto ao ambiente QAME, por exemplo, permite atualmente que os administradores possam selecionar, através das linguagens, os equipamentos de uma rede com QoS que precisam ser configurados através do processo de aplicação de políticas original do QAME. / In the computer networks management context, domains are facilities used to group managed objects. The network maps presented in the management systems are the most common examples of the use of domains. Domains are important because the management actions can be applied to all managed objects that are members of a domain at the same time, not being necessary, then, to repeat the same action in each managed object one by one. Domains that need to be quickly created, used and discarded are referenced in this work as dynamic domains. Currently, in the majority of the available network management systems there are no proper facilities to support this type of domains. Concerning the visualization aspects, the domains visual presentation must be carried through of adjusted form, since, currently, the GUIs are present in the majority of the management systems. However, the domains visualization processes used by the current management systems present limitations related to the visual features configuration of the presented domains. These features are static, not allowing the user, this way, to choose how he or she desires to visualize one determined domain. This work presents the definition and the development of two new languages whose goals is to enhance the creation and the visualization of dynamic domains. The first language is based on a managed environment information model and is used to create, forming an automated fashion, new dynamic domains. Such information model is formed by classes, attributes and relationships between the classes. The second language, on its turn, is used to configure visual features of the dynamic domains created by the first language. This work also presents a prototype developed to support the defined dynamic domains creation and visualization languages. With this prototype it is possible to create dynamic domains based on the information of the computer network used, as well as customizing the visualization of the dynamic domains created. Moreover, the prototype makes possible the attainment of some members information of the dynamic domains created. The prototype is based on the Web and was developed using technologies as PRECCX, PHP, MySQL and SNMP. As will be seen in the end, the defined languages and the developed prototype shows that the desired dynamic domains support can be effective and improve, significantly, the network management processes. The integration of the implementation developed together to the QAME environment, for example, allows currently that the administrators can select, through the languages, the QoS network devices that need to be configured through the original policies application process of the QAME.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Departamento de Engenharia Mecânica, 2011. / Submitted by Shayane Marques Zica (marquacizh@uol.com.br) on 2011-09-13T19:13:31Z No. of bitstreams: 1 2011_ThiagoFernandesOliveira.pdf: 4245386 bytes, checksum: 1a6804b340c8e4f82fe6c1591dffe1e9 (MD5) / Approved for entry into archive by LUCIANA SETUBAL MARQUES DA SILVA(lucianasetubal@bce.unb.br) on 2011-10-04T16:16:42Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2011_ThiagoFernandesOliveira.pdf: 4245386 bytes, checksum: 1a6804b340c8e4f82fe6c1591dffe1e9 (MD5) / Made available in DSpace on 2011-10-04T16:16:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2011_ThiagoFernandesOliveira.pdf: 4245386 bytes, checksum: 1a6804b340c8e4f82fe6c1591dffe1e9 (MD5) / O objetivo deste trabalho é o estudo experimental de um perfil aerodinâmico NACA 0018 em movimento angular em túnel de água. Os coeficientes de sustentação, arrasto e momento de arfagem foram medidos estaticamente e dinamicamente (durante a movimentação angular do perfil) através de uma célula de carga desenvolvida especificamente para este estudo. O software LabView foi utilizado para a aquisição de dados e controle do experimento. Os ensaios foram realizados para os números de Reynolds iguais a 97.000, 124.000 e 150.000 para os casos estáticos e 124.000 e 150.000 para os casos dinâmicos com velocidades angulares do perfil iguais a 0,06, 0,13 e 0,19 rad/s. Os resultados dos ensaios estáticos foram comparados com a literatura apresentando boa concordância. Os ensaios dinâmicos foram realizados para a verificação do fenômeno de estol dinâmico. Os resultados foram comparados entre os diferentes números de Reynolds. A influência das diferentes velocidades angulares nos casos dinâmicos também foi evidenciada comparando-se inclusive com o caso estático. A visualização do escoamento também foi realizada para complementar a análise. _______________________________________________________________________________ ABSTRACT / The objective of this work is the experimental study of a NACA 0018 airfoil in angular movement in a water tunnel. The lift, drag and pitching moment coefficients were measured statically and dynamically (along the airfoil's angular movement) through a load cell specifically designed for this study. The LabView software was used for the data acquisition and control of the experiment. The tests were performed for Reynolds numbers equal to 97,000, 124,000 and 150,000 for the statics cases and 124,000 and 150,000 for the dynamics cases with angular velocities of the airfoil equal to 0.06, 0.13 e 0.19 rad/s. The results of the statics tests were compared with the literature with good agreement. The dynamic tests were performed to verify the phenomenon of dynamic stall. The results were compared between the different Reynolds numbers. The influence of the angular velocities in the dynamics cases was also evidenced comparing including with the static case. The flow visualization was also performed to complement the analysis.

Multidimensional datasetsare increasingly more prominent and important in data science and many application domains. Such datasets typically consist of a large set of observations, or data points, each which is described by several measurements, or dimensions. During the design of techniques and tools to process such datasets, a key component is to gather insights into their structure and patterns, a goal which is targeted by multidimensional visualization methods. Structures and patterns of high-dimensional data can be described, at a core level, by the notion of similarity of observations. Hence, to visualize such patterns, we need effective and efficient ways to depict similarity relations between a large number of observations, each having a potentially large number of dimensions. Within the realm of multidimensional visualization methods, two classes of techniques exist projections and similarity trees which effectively capture similarity patterns and also scale well to the number of observations and dimensions of the data. However, while such techniques show similarity patterns, understanding and interpreting these patterns in terms of the original data dimensions is still hard. This thesis addresses the development of visual explanatory techniques for the easy interpretation of similarity patterns present in multidimensional projections and similarity trees, by several contributions. First, we proposemethodsthat make the computation of similarity treesefficient for large datasets, and also allow their visual explanation on a multiscale, or several levels of detail. We also propose ways to construct simplified representations of similarity trees, thereby extending their visual scalability even further. Secondly, we propose methods for the visual explanation of multidimensional projections in terms of automatically detected groups of related observations which are also automatically annotated in terms of their similarity in the high-dimensional data space. We show next how these explanatory mechanismscan be adapted to handle both static and time-dependent multidimensional datasets. Our proposed techniques are designed to be easy to use, work nearly automatically, handle any typesof quantitativemultidimensional datasets and multidimensional projection techniques, and are demonstrated on a variety of real-world large datasets obtained from image collections, text archives, scientific measurements, and software engineeering. / Conjuntos de dados multidimensionais são cada vez mais proeminentes e importantes em data science e muitos domínios de aplicação. Esses conjuntos de dados são tipicamente constituídos de um grande número de observações, ou objetos, cada qual descrito por várias medidas, ou dimensões. Durante o projeto de técnicas e ferramentas para processar tais dados, um dos focos principais é prover meios para análise e levantamento de hipóteses a partir das principais estruturas e padrões. Esse objetivo é perseguido por métodos de visualização multidimensional. Estruturas e padrões em dados multidimensionais podem ser descritos, em linhas gerais, pela noção de similaridade das observações. Portanto, para visualizar esses padrões, precisamos de meios efetivos e eficientes para retratar relações de similaridade dentre um grande número de observações, que potencialmente possuem um grande número de dimensões cada. No contexto dos métodos de visualização multidimensional, existem duas categorias de técnicas projeções e árvores de similaridade que efetivamente capturam padrões de similaridade e oferecem boa escalabilidade, tanto para o número de observações e quanto de dimensões. No entanto, embora essas técnicas exibam padrões de similaridade, o entendimento e interpretação desses padrões, em termos das dimensões originais dos dados, ainda é difícil. O trabalho desenvolvido nessa tese visa o desenvolvimento de técnicas explicativas para a fácil interpretação de padrões de similaridade presentes em projeções multidimensionais e árvores de similaridade. Primeiro, propomos métodos que possibilitam a computação eficiente de árvores de similaridade para grandes conjuntos de dados, e também a sua explicação visual em multiescala, ou seja, em vários níveis de detalhe. Também propomos modos de construir representações simplificadas de árvores de similaridade, e desse modo estender ainda mais a sua escalabilidade visual. Segundo, propomos métodos para explicar visualmente projeções multidimensionais em termos de grupos de observações relacionadas, detectadas e anotadas automaticamente para explicitar aspectos de sua similaridade no espaço de alta dimensionalidade. Mostramos em seguida como esses mecanismos explicativos podem ser adaptados para lidar com dados de natureza estática e dependentes no tempo. Nossas técnicas sã construídas visando fácil utilização, funcionamento semi automático, aplicação em quaisquer tipos de dados multidimensionais quantitativos e quaisquer técnicas de projeção multidimensional. Demonstramos a sua utilização em uma variedade de conjuntos de dados reais, obtidos a partir de coleções de imagens, arquivos textuais, medições científicas e de engenharia de software.

Neste trabalho descrevemos o desenvolvimento de um analisador de altura de pulsos. Este aparelho é essencial no estudo de sinais oriundos de sensores que detectam fenômenos físicos e codificam as informações na amplitude dos pulsos que fornecem na saída. O sistema compõe-se de um módulo de entrada de sinais conectado a um módulo de controle baseado no microprocessador 8085ª capaz de memorizar pulsos com até 1 uS de largura em 256 canais com resolução melhor que 20mV. Um módulo de comunicação dotado de interface serial é usado para transferência de dados para outros dispositivos através do protocolo RS232c. O módulo de operação e monitoração munido de teclado hexadecimal e saída analógica possibilita a visualização das curvas coletadas num monitor XY. A arquitetura do aparelho e os programas desenvolvidos para este sistema de baixo custo foram otimizados de forma a produzir um tempo morto típico de aproximadamente 100 uS. Como aplicação ele foi utilizado para levantamento de curvas no Laboratório de espelhamento de raios-x a baixo ângulo deste Departamento. O desempenho do aparelho foi testado através de comparações entre seus dados e os obtidos através de um similar, um PHA Northern modelo NS633, e conclui-se pela sua eficiência / This work describes the development of a Pulse height analyzer. This equipment is essential to analyze data coming from detectors producing information codified in pulse amplitudes. The system developed consist of a Signal input module connected to a controller module based on a 8085A microprocessor capable to memorize pulses up to 1 us in 256 channels with a resolution better than 20mV. A Communication module with a serial interface is used for data transfer to a host computer using RS232c protocol. The monitoring and operation module consist of a hexadecimal Keyboard, a 6 digit 7-segment display and a XY monitor. The hardware and the software designed for this low cost system were optimized to obtain a typical dead time of approximately 100 uS. As application, this device was used to acquire curves at the Small Angle x-ray scattering laboratory in this Department. The apparatus performance was tested by comparing its data with a Northern Pulge height analyzer model NS633 output, with favorable results

Estudos em redes complexas têm ganhado cada vez mais atenção devido ao seu potencial de representação simples de modelos complexos em diversas áreas de conhecimento. A obtenção de modelos quantitativos que representem fenômenos observados da natureza, assim como o desenvolvimento de metodologias de caracterização de redes complexas, tornaram-se essenciais para a compreensão e desenvolvimento de pesquisas com essas estruturas. Este trabalho tem como objetivo desenvolver e estudar alguns métodos recentes, usados para a caracterização de redes complexas, explorando-os no contexto da modelagem de conhecimento. Para isso, duas redes complexas foram geradas, uma rede de colaboração de pesquisadores da USP e outra obtida a partir do banco de dados de artigos da Wikipédia, considerando apenas aqueles da categoria de teoremas matemáticos. As medidas concêntricas, que foram recentemente formalizadas, são exploradas e aplicadas às redes descritas, assim como para diversos modelos teóricos, fornecendo informações muito relevantes sobre a topologia dessas redes. Resultados ainda mais interessantes são obtidos pela caracterização dos vértices da rede de colaboração, que revelam padrões de interdisciplinaridade entre as diferentes áreas do conhecimento. Um modelo de aquisição de conhecimento também foi proposto, aplicando a utilização de simulações de múltiplos agentes interagentes que caminham por uma rede complexa segundo uma heurística auto-esquivante. Resultados dessas simulações, realizadas para a rede da Wikipédia e outros modelos teóricos, mostram que certas configurações de parâmetros e de redes apresentam melhor desempenho na aquisição do conhecimento, com a rede de teoremas apresentando o pior deles. Entretanto, diferentemente do que era esperado, a variação da memória dos agentes pouco influência a velocidade de aquisição de conhecimento dos agentes. A freqüência de acesso dos vértices pelos agentes também foi determinada e explorada superficialmente. Diversos softwares foram desenvolvidos para uso neste projeto de mestrado, dentre eles destaca-se o visualizador 3D, que se tornou indispensável para a análise das contribuições das outras propriedades apresentadas. / Studies of complex networks have gained increasing research interest in recent years, in part due to its potential for simple representation of complex systems in various fields of science. The needs of quantitative models representing observed phenomena, as well the development of methods for the characterization of complex networks, is a essential matter for the development and understanding of scientific researches exploring such structures. This work aims to develop and study some new methods for the characterization of complex networks, exploring them in the context of knowledge modeling. Initially, two complex networks were developed, a collaborative network of researchers from the Universidade de Sao Paulo and the other obtained from the database of Wikip´edia articles, considering only those strict related to mathematical theorems. The recently formalized concentric measurements are explored and applied to the described networks, as well to other several theoretical models, providing much more information about the topology of these networks than by the use of traditional measurements. Even more interesting results are obtained by the characterization of the vertices of the collaboration network, which reveal patterns of interdisciplinarity among the many fields of science. A model of knowledge acquisition has also been proposed by the use of simulations of multiple interacting agents walking through a complex network in self-avoiding trajectories. Results of those simulations, performed for the network of Wikipedia and other theoretical models shows that certain sets of parameters and networks perform better in the acquisition of knowledge, through the network of theorems presenting the worst of them. However, unlike what should be expected on the basis of intuition, the agents memories do not play much influence to the speed of acquisition of knowledge. The agent access frequencies of vertices was also been obtained and explored superficially in order to determine where the agents walk more ofen. Several softwares had been developed in this masters thesis project, among these, there is a complex network computational visualization tool, which had become indispensable for the many analysis of the contributions obtained by the use of the other described properties.