Benutzungsschnittstellen (UIs) dienen in der Domäne der industriellen Automatisierungstechnik der Bedienung und Beobachtung technischer Prozesse. Das sogenannte Model-based User Interface Development (MBUID) stellt ein vielversprechendes Konzept zur automatischen Erzeugung solcher UIs dar. Allerdings erfordert die Umsetzung dieses Konzeptes für einen spezifischen Anwendungsfall jeweils die Entwicklung einer oder mehrerer Modell-zu-Modell-Transformationen (M2M). Hierbei handelt es sich unter Verwendung aktueller Ansätze für Transformations-Frameworks um einen aufwändigen, fehleranfälligen und daher kostenintensiven Prozess. Dies gilt vor allem für Entwickler ohne tiefgreifendes Wissen über modellbasierte Technologien und kann unter Umständen sogar die durch die MBUID propagierten Vorteile aufwiegen. Zur Erleichterung des Prozesses der Entwicklung von Modelltransformationen schlägt diese Arbeit eine spezielle Methodik sowie deren prototypische Implementierung in Form des PAMTraM-Frameworks vor. Die Methodik greift dabei die speziellen Rahmenbedingungen bei der UI-Entwicklung in der Domäne der industriellen Automatisierungstechnik auf und basiert auf drei Hauptkonzepten: Die Basis stellt die Konfiguration von M2M-Transformationen in mehrdeutigen, bedingten Abbildungsmodellen dar. Diese Abbildungsmodelle beschreiben dabei lediglich Zuordnungen zwischen Elementen der Quell- und Ziel-UI-Beschreibungssprache einer durchzuführenden Transformation. Im Gegensatz zu existierenden Ansätzen erlaubt die entwickelte Methodik die explizite Berücksichtigung mehrdeutiger Abbildungen, die in der Domäne der UI-Entwicklung häufig auftreten. Darüber hinaus können explizite Kontextbedingungen formuliert werden, die die Notwendigkeit der Anpassung bzw. Neu-Erstellung eines Abbildungsmodells bei Vorliegen eines geänderten Nutzungskontextes (z.B. einer neuen Hardware-Plattform) verhindern. Konkrete Transformationen für ein oder mehrere Quell- und Kontextmodelle können anschließend auf Basis eines konfigurierten Abbildungsmodells durchgeführt werden. Hierzu wird ein spezieller generischer Transformations-Algorithmus vorgestellt. Dieser ist in der Lage, basierend auf einer selbstständigen Analyse der Ziel-UI-Beschreibungssprache auch unvollständige Abbildungsmodelle auszuführen. Hierdurch muss der Entwickler eines Abbildungsmodells weniger Informationen in dieses integrieren. Allerdings führt dieses Vorgehen auch dazu, dass im Rahmen der Durchführung einer Transformation an verschiedenen Stellen Mehrdeutigkeiten auftreten können. Zur Auflösung dieser Mehrdeutigkeiten stellt diese Arbeit unterschiedliche Strategien wie z.B. die Konsultation des Nutzers vor. Das dritte Hauptkonzept wird durch zwei Ansätze für sog. Higher-Order Transformations gebildet. Diese ermöglichen die teilweise semi-automatische Erstellung bzw. Vervollständigung von Abbildungsmodellen u.a. im Rahmen iterativer Entwicklungsprozesse. Dadurch wird die Entwicklung von Abbildungsmodellen weiter vereinfacht und die während einer Transformation auftretenden Mehrdeutigkeiten können schrittweise soweit notwendig reduziert werden. Ein Nachweis über die Funktionalität der entwickelten Methodik sowie deren prototypischer Implementierung erfolgt zum einen anhand repräsentativer Fallstudien aus der betrachteten Domäne und zum anderen auf Basis einer Analyse hinsichtlich allgemeiner Kriterien zur Bewertung von Transformations-Frameworks. Eine abschließende Bewertung zeigt, dass die entwickelte Methodik die speziellen Anforderungen in Bezug auf die UI-Entwicklung in der Domäne der industriellen Automatisierungstechnik erfüllt und zur Vereinfachung der Entwicklung von Modelltransformationen geeignet ist. / User Interfaces (UIs) in the domain of industrial automation serve the operation and monitoring of technical processes. The Model-based User Interface Development (MBUID) represents a promising concept for the automatic generation of such UIs. However, the realization of this concept for a specific use case requires the development of one or multiple model-to-model (M2M) transformations. Using existing transformation frameworks, this represents a complex, error-prone, and thus costly task. This applies especially to developers without deep knowledge of model-based technologies and can in some circumstances even cancel out the advantages promised by MBUID. In order to simplify the process of developing model transformations, this thesis proposes a specific methodology as well as its prototypic implementation by means of the PAMTraM framework. This methodology addresses the special underlying conditions of UI development in the domain of industrial automation and is based on three main concepts: The basis is formed by the configuration of M2M transformations in ambiguous, conditional mapping models. These only capture mappings between elements of the source and the target UI modeling language of a transformation. In contrast to existing approaches, the developed methodology explicitly takes into account the possibility for ambiguous mappings that are common in the domain of UI development. Furthermore, developers can specify explicit context conditions that prevent the necessity of a modification or redevelopment of a mapping model in case of a changed context of use (e.g. a new hardware platform). Individual transformations for one or multiple source and context models can be executed based on a configured mapping model. Therefore, a special generic transformation algorithm is presented. By autonomously analyzing the target UI modeling language, this algorithm is even capable of executing incomplete mapping models. As a result of this, the developer has to integrate less information in the mapping model. However, due to this approach, ambiguities may occur at various points during the course of a transformation. In order to be able to resolve these ambiguities, various strategies like the consultation of the user are presented in this thesis. The third main concept is formed by two approaches for higher-order transformations that allow the partial semi-automatic generation resp. completion of mapping models among others in the context of iterative development processes. This further simplifies the development of mapping models and allows for the step-wise reduction of occurring ambiguities as far as necessary. Representative case studies from the considered domain as well as an analysis with regard to general criteria for the assessment of transformation frameworks prove the functionality of the proposed methodology and its prototypical implementation. A concluding evaluation shows that the developed methodology satisfies the specific requirements concerning UI development in the domain of industrial automation and is suited to simplify the development of model transformations.

Für ereignisgesteuerte Systeme mit mehrdimensionalen Bewegungsabläufen wurde im Fachausschuss 4.12 "Bewegungssteuerungen für Be- und Verarbeitungsmaschinen" der VDI/VDE-Gesellschaft Mess- und Automatisierungstechnik (GMA) die VDI/VDE-Richtlinie 3684 "Beschreibung ereignisgesteuerter Bewegungsabläufe mit Funktionsplänen" als interdisziplinär verständliches und anschauliches Dokumentationsmittel und Entwurfswerkzeug erarbeitet. Mit der Blockbibliothek Funktionsplan auf Grundlage der in der Richtlinie 3684 vorgeschlagenen Systembeschreibung ist ein durchgängiger Entwurfsweg bis zur Überprüfung des Systemverhaltens ereignisgesteuerter Systeme mittels Simulation einschließlich frühzeitiger Erkennung von Fehlern im Entwurfsprozess und Kodegenerierung möglich. Die FUP Blockbibliothek liegt als Erweiterungs-Blockbibliothek für SIMULINK vor und wurde hinsichtlich ihrer wesentlichen Eigenschaften zur Simulation von ereignisgesteuerten Prozessen speziell in mechatronischen Systemen entwickelt. Die Blockikonen gewährleisten schon nach kurzer Einarbeitungszeit einen sicheren Einsatz der Blöcke, damit kann auf Blockkürzel im Sinne der Richtlinie zwecks besserer Übersichtlichkeit verzichtet werden. Zweisprachige Blockhilfen sind in Version 3.1 für alle Blöcke on-line verfügbar. Graphisch programmierte Funktionspläne können mittels Toolbox Funktionsplanprüfung vorzugsweise über GUI, bei Bedarf auch durch MATLAB Skripte, auf Eingabe- und Programmierfehler geprüft werden. Die Prüfung kann wahlweise vollständig oder auf ausgewählte Fehler erfolgen. Ergebnisausgaben sind entweder in gestraffter Form oder ausführlich einschließlich von Hinweisen möglich. Überprüft werden können Parameter (z.B. Zustands- u. FUP-Nummern, Variablen, Fehlerbehandlung), Syntax (vgl. Richtlinie), Sackgassen (erste/alle) und Rückführschleifen (Entkopplung). Hybride Funktionspläne sind in Echtzeitkode für eine Zielhardware übersetzbar. Voraussetzung ist ein Standard ANSI C Compiler. Die Blockbibliothek Funktionsplan ist eine kostengünstige, richtliniennahe Alternative und ermöglicht eine vom Normalablauf separate, graphisch programmierte Fehlerbehandlung ohne Verlust an Übersichtlichkeit. Die Anwendung der Blöcke wird durch 11 Beispiele veranschaulicht. / The department committee 4.12 "Motion control of machine tools and processing machines" of the VDI/VDE Society for Measurement and Automatic Control (GMA) has established a manufacturer-neutral guideline No. 3684 for event-driven systems with multi-dimensional motion sequences. This guide-line is entitled "Description of event-driven motion processes by function charts" and constitutes a graphically clear design and documentation tool that is well-suited for interdisciplinary application. The block library Function Chart has been defined based on system descriptions suggested in guideline 3684. This library makes available a uniform design procedure. It covers the documentation, the behaviour test of event-driven systems by means of simulation including the early detection of design process faults, the test of realization variants as well as the code generation. Block library Function Chart is an add-on library for SIMULINK. With regard to its essential features it has been developed for the design, simulation, code generation and the description of event-driven systems especially for mechatronics, mechanical and electrical engineering. The created block icons make it possible to get familiar with add-on library Function Chart within a short period of time whereupon block mnemonics may be hidden in order to get a high graphical clearness and to fulfil the requirements of the guideline. Versions 3.1 bilingual on-line block help is available for all blocks. Graphically programmed function charts may be checked for input and programming errors preferably with help of Toolbox "Function Chart Check" by means of GUI's and if necessary also by MATLAB scripts. The check may be done completely or alternatively for selected errors. Output of result is possible either in detail inclusively eventual hints or in shortened form. A function chart may be checked for parameter errors (e.g. state and FUP numbers, variables, error handling), syntax errors (see guideline), dead ends (first or all) and uncoupled loops (arithmetic loops). Standard ANSI C compiler availability stands for a precondition for real time code generation. The block library Function Chart offers a reasonable alternative and allows separate motion error handling sequences which are separated from normal motion sequences without any loss of a well-ordered graphical arrangement. Currently 11 examples demonstrate the application of the blocks.

Die Distribution audiovisueller Medien befindet sich im Umbruch. Die Durchschlagkraft des Internets mit seinen on-demand-Diensten stellt einen Gegenentwurf zum klassischen Broadcasting dar. Hier wiederum hat die Digitalisierung zunächst im TV-Bereich und nun auch im Hörfunk Möglichkeiten geschaffen, dem Internet technologisch nachzuziehen. Interaktive, lokalisierte und personalisierte Dienste sind jetzt auch auf dem heimischen Fernsehgerät möglich. Die strikte Trennung von Internet und Fernsehen wird aufgehoben und in konvergenten Diensten verschmolzen. Die Anwendungsszenarien erreichen durch Computer, Fernseh- und mobile Geräte eine beeindruckende Vielfalt, die sowohl bei der technischen Gestaltung als auch bei der inhaltlichen Erstellung Herausforderungen und Chancen bieten. Der Workshop versucht hier Probleme und Lösungsmöglichkeiten zu umreißen und beschäftigt sich mit den technologischen Fragestellungen rund um die Distribution audiovisueller Medien.

Die Distribution audiovisueller Medien befindet sich im Umbruch. Die Durchschlagkraft des Internets mit seinen on-demand-Diensten stellt einen Gegenentwurf zum klassischen Broadcasting dar. Hier wiederum hat die Digitalisierung zunächst im TV-Bereich und nun auch im Hörfunk Möglichkeiten geschaffen, dem Internet technologisch nachzuziehen. Interaktive, lokalisierte und personalisierte Dienste sind jetzt auch auf dem heimischen Fernsehgerät möglich. Die strikte Trennung von Internet und Fernsehen wird aufgehoben und in konvergenten Diensten verschmolzen. Die Anwendungsszenarien erreichen durch Computer, Fernseh- und mobile Geräte eine beeindruckende Vielfalt, die sowohl bei der technischen Gestaltung als auch bei der inhaltlichen Erstellung Herausforderungen und Chancen bieten. Der Workshop versucht hier Probleme und Lösungsmöglichkeiten zu umreißen und beschäftigt sich mit den technologischen Fragestellungen rund um die Distribution audiovisueller Medien.:<b>Keynote</b> Cross-Cultural User-Experience Design; The Green Machine; Combined Keynote Lectures for Mobile Media Conference - Aaron Marcus Rundfunknetze der Zukunft - Keynote zu Konzepten für hybride Rundfunknetze - Albrecht Mugler <b>Media Trends</b> Future-Media-Trends - Bedeutung der Medien im Jahr 2015 - Sebastian Buggert und Frank Szymkowiak Hybride Endgeräte – Anforderungen Inhalte-Wirtschaft - Sebastian Artymiak Audiovisuelle Medien – Zukunft des Internets: Multiview-Streaming und 3D-Web-TV - Jürgen Lohr <b>Media Recommendation</b> Ein Ansatz zur hybriden TV-Empfehlungsgebung basierend auf Programm-Metadaten und Tags - Günther Hölbling Ein meta-hybrides recommendation system für die webbasierte Filmplattform Critic.de - Krasen Dimitrov und Christian Wolff <b>Media Platforms</b> Formatübergreifende Plattform für Produktion und Archiv - Matthias Schnöll SocialMedia: Unterstützung von Kommunikation und Austausch in Home-IT Umgebungen - Jan Heß, Benedikt Ley, Corinna Ogonowski und Lin Wan <B>Interactive Video / Rich Media</B> XML-Schema für interaktive Videos - Britta Meixner, Jan-Oliver Janda, Beate Siegel, Günther Hölbling, Harald Kosch und Franz Lehner non-linear video - Robert Seeliger, Christian Raeck, Stefan Arbanowski Videomarkup – Vom Betrachter zum Produzent - Peter Schultes, Franz Lehner und Harald Kosch <b>Media Classification</b> Automated Classification of Film Scenes based on Film Grammar - Cornelia Lanz, Hanna Lukashevich, Stefanie Nowak

In den letzten 20 Jahren haben sich in Sachsen mit ca. 60 Sendern die meisten privaten regionalen Fernsehsender der Bundesrepublik etabliert. Diese übernehmen dabei oft Aufgaben der Informationsversorgung, denen die öffentlich-rechtlichen Sender nur unzureichend nachkommen. Das InnoProfile Forschungsvorhaben sachsMedia fokussierte auf die existentielle und facettenreiche Umbruchschwelle kleiner und mittelständischer Unternehmen aus dem Bereich der regionalen Medienverbreitung. Besonders kritisch für die Medienbranche war der Übergang von analoger zu digitaler Fernsehausstrahlung im Jahr 2010. Die Forschungsinitiative sachsMedia nahm sich der zugrundeliegenden Problematiken an und bearbeitete grundlegende Forschungsfragen in den beiden Themenkomplexen Annotation & Retrieval und Mediendistribution. Der vorliegende Forschungsbericht fasst die erreichten Ergebnisse zusammen.

Für ereignisgesteuerte Systeme mit mehrdimensionalen Bewegungsabläufen wurde im Fachausschuss 4.12 "Bewegungssteuerungen für Be- und Verarbeitungsmaschinen" der VDI/VDE-Gesellschaft Mess- und Automatisierungstechnik (GMA) die VDI/VDE-Richtlinie 3684 "Beschreibung ereignisgesteuerter Bewegungsabläufe mit Funktionsplänen" als interdisziplinär verständliches und anschauliches Dokumentationsmittel und Entwurfswerkzeug erarbeitet. Mit der Blockbibliothek Funktionsplan auf Grundlage der in der Richtlinie 3684 vorgeschlagenen Systembeschreibung ist ein durchgängiger Entwurfsweg bis zur Überprüfung des Systemverhaltens ereignisgesteuerter Systeme mittels Simulation einschließlich frühzeitiger Erkennung von Fehlern im Entwurfsprozess und Kodegenerierung möglich. Die FUP Blockbibliothek liegt als Erweiterungs-Blockbibliothek für SIMULINK vor und wurde hinsichtlich ihrer wesentlichen Eigenschaften zur Simulation von ereignisgesteuerten Prozessen speziell in mechatronischen Systemen entwickelt. Die Blockikonen gewährleisten schon nach kurzer Einarbeitungszeit einen sicheren Einsatz der Blöcke, damit kann auf Blockkürzel im Sinne der Richtlinie zwecks besserer Übersichtlichkeit verzichtet werden. Zweisprachige Blockhilfen sind in Version 3.1 für alle Blöcke on-line verfügbar. Graphisch programmierte Funktionspläne können mittels Toolbox Funktionsplanprüfung vorzugsweise über GUI, bei Bedarf auch durch MATLAB Skripte, auf Eingabe- und Programmierfehler geprüft werden. Die Prüfung kann wahlweise vollständig oder auf ausgewählte Fehler erfolgen. Ergebnisausgaben sind entweder in gestraffter Form oder ausführlich einschließlich von Hinweisen möglich. Überprüft werden können Parameter (z.B. Zustands- u. FUP-Nummern, Variablen, Fehlerbehandlung), Syntax (vgl. Richtlinie), Sackgassen (erste/alle) und Rückführschleifen (Entkopplung). Hybride Funktionspläne sind in Echtzeitkode für eine Zielhardware übersetzbar. Voraussetzung ist ein Standard ANSI C Compiler. Die Blockbibliothek Funktionsplan ist eine kostengünstige, richtliniennahe Alternative und ermöglicht eine vom Normalablauf separate, graphisch programmierte Fehlerbehandlung ohne Verlust an Übersichtlichkeit. Die Anwendung der Blöcke wird durch 11 Beispiele veranschaulicht.:1. Einleitung 2. Ausgangspunkt Arbeitsdiagramm 3. Hybrider Funktionsplan 3.1 Begriffsbestimmung 3.2 Anwendungsbeispiel 3.3 Vom Arbeitsdiagramm zum Hybriden Funktionsplan 4. Steuerungstechnische Umsetzung 4.1 Auswahl einer Basissoftware 4.2 Maschinenkodeerzeugung mit der Basissoftware 5. Projektierung mit FUP 5.1 Eigenschaften der SIMULINK Blockbibliothek FUP 5.2 Projektierungsschritte 6. Ausblick / The department committee 4.12 "Motion control of machine tools and processing machines" of the VDI/VDE Society for Measurement and Automatic Control (GMA) has established a manufacturer-neutral guideline No. 3684 for event-driven systems with multi-dimensional motion sequences. This guide-line is entitled "Description of event-driven motion processes by function charts" and constitutes a graphically clear design and documentation tool that is well-suited for interdisciplinary application. The block library Function Chart has been defined based on system descriptions suggested in guideline 3684. This library makes available a uniform design procedure. It covers the documentation, the behaviour test of event-driven systems by means of simulation including the early detection of design process faults, the test of realization variants as well as the code generation. Block library Function Chart is an add-on library for SIMULINK. With regard to its essential features it has been developed for the design, simulation, code generation and the description of event-driven systems especially for mechatronics, mechanical and electrical engineering. The created block icons make it possible to get familiar with add-on library Function Chart within a short period of time whereupon block mnemonics may be hidden in order to get a high graphical clearness and to fulfil the requirements of the guideline. Versions 3.1 bilingual on-line block help is available for all blocks. Graphically programmed function charts may be checked for input and programming errors preferably with help of Toolbox "Function Chart Check" by means of GUI's and if necessary also by MATLAB scripts. The check may be done completely or alternatively for selected errors. Output of result is possible either in detail inclusively eventual hints or in shortened form. A function chart may be checked for parameter errors (e.g. state and FUP numbers, variables, error handling), syntax errors (see guideline), dead ends (first or all) and uncoupled loops (arithmetic loops). Standard ANSI C compiler availability stands for a precondition for real time code generation. The block library Function Chart offers a reasonable alternative and allows separate motion error handling sequences which are separated from normal motion sequences without any loss of a well-ordered graphical arrangement. Currently 11 examples demonstrate the application of the blocks.:1. Einleitung 2. Ausgangspunkt Arbeitsdiagramm 3. Hybrider Funktionsplan 3.1 Begriffsbestimmung 3.2 Anwendungsbeispiel 3.3 Vom Arbeitsdiagramm zum Hybriden Funktionsplan 4. Steuerungstechnische Umsetzung 4.1 Auswahl einer Basissoftware 4.2 Maschinenkodeerzeugung mit der Basissoftware 5. Projektierung mit FUP 5.1 Eigenschaften der SIMULINK Blockbibliothek FUP 5.2 Projektierungsschritte 6. Ausblick

Data masses on the World Wide Web can hardly be managed by humans or machines. One option is the formal description and linking of data sources using Semantic Web and Linked Data technologies. Ontologies written in standardised languages foster the sharing and linking of data as they provide a means to formally define concepts and relations between these concepts. A second option is visualisation. The visual representation allows humans to perceive information more directly, using the highly developed visual sense. Relatively few efforts have been made on combining both options, although the formality and rich semantics of ontological data make it an ideal candidate for visualisation. Advanced visualisation design systems support the visualisation of tabular, typically statistical data. However, visualisations of ontological data still have to be created manually, since automated solutions are often limited to generic lists or node-link diagrams. Also, the semantics of ontological data are not exploited for guiding users through visualisation tasks. Finally, once a good visualisation setting has been created, it cannot easily be reused and shared. Trying to tackle these problems, we had to answer how to define composable and shareable mappings from ontological data to visual means and how to guide the visual mapping of ontological data. We present an approach that allows for the guided visualisation of ontological data, the creation of effective graphics and the reuse of visualisation settings. Instead of generic graphics, we aim at tailor-made graphics, produced using the whole palette of visual means in a flexible, bottom-up approach. It not only allows for visualising ontologies, but uses ontologies to guide users when visualising data and to drive the visualisation process at various places: First, as a rich source of information on data characteristics, second, as a means to formally describe the vocabulary for building abstract graphics, and third, as a knowledge base of facts on visualisation. This is why we call our approach ontology-driven. We suggest generating an Abstract Visual Model (AVM) to represent and »synthesise« a graphic following a role-based approach, inspired by the one used by J. v. Engelhardt for the analysis of graphics. It consists of graphic objects and relations formalised in the Visualisation Ontology (VISO). A mappings model, based on the declarative RDFS/OWL Visualisation Language (RVL), determines a set of transformations from the domain data to the AVM. RVL allows for composable visual mappings that can be shared and reused across platforms. To guide the user, for example, we discourage the construction of mappings that are suboptimal according to an effectiveness ranking formalised in the fact base and suggest more effective mappings instead. The guidance process is flexible, since it is based on exchangeable rules. VISO, RVL and the AVM are additional contributions of this thesis. Further, we initially analysed the state of the art in visualisation and RDF-presentation comparing 10 approaches by 29 criteria. Our approach is unique because it combines ontology-driven guidance with composable visual mappings. Finally, we compare three prototypes covering the essential parts of our approach to show its feasibility. We show how the mapping process can be supported by tools displaying warning messages for non-optimal visual mappings, e.g., by considering relation characteristics such as »symmetry«. In a constructive evaluation, we challenge both the RVL language and the latest prototype trying to regenerate sketches of graphics we created manually during analysis. We demonstrate how graphics can be varied and complex mappings can be composed from simple ones. Two thirds of the sketches can be almost or completely specified and half of them can be almost or completely implemented. / Datenmassen im World Wide Web können kaum von Menschen oder Maschinen erfasst werden. Eine Option ist die formale Beschreibung und Verknüpfung von Datenquellen mit Semantic-Web- und Linked-Data-Technologien. Ontologien, in standardisierten Sprachen geschrieben, befördern das Teilen und Verknüpfen von Daten, da sie ein Mittel zur formalen Definition von Konzepten und Beziehungen zwischen diesen Konzepten darstellen. Eine zweite Option ist die Visualisierung. Die visuelle Repräsentation ermöglicht es dem Menschen, Informationen direkter wahrzunehmen, indem er seinen hochentwickelten Sehsinn verwendet. Relativ wenige Anstrengungen wurden unternommen, um beide Optionen zu kombinieren, obwohl die Formalität und die reichhaltige Semantik ontologische Daten zu einem idealen Kandidaten für die Visualisierung machen. Visualisierungsdesignsysteme unterstützen Nutzer bei der Visualisierung von tabellarischen, typischerweise statistischen Daten. Visualisierungen ontologischer Daten jedoch müssen noch manuell erstellt werden, da automatisierte Lösungen häufig auf generische Listendarstellungen oder Knoten-Kanten-Diagramme beschränkt sind. Auch die Semantik der ontologischen Daten wird nicht ausgenutzt, um Benutzer durch Visualisierungsaufgaben zu führen. Einmal erstellte Visualisierungseinstellungen können nicht einfach wiederverwendet und geteilt werden. Um diese Probleme zu lösen, mussten wir eine Antwort darauf finden, wie die Definition komponierbarer und wiederverwendbarer Abbildungen von ontologischen Daten auf visuelle Mittel geschehen könnte und wie Nutzer bei dieser Abbildung geführt werden könnten. Wir stellen einen Ansatz vor, der die geführte Visualisierung von ontologischen Daten, die Erstellung effektiver Grafiken und die Wiederverwendung von Visualisierungseinstellungen ermöglicht. Statt auf generische Grafiken zielt der Ansatz auf maßgeschneiderte Grafiken ab, die mit der gesamten Palette visueller Mittel in einem flexiblen Bottom-Up-Ansatz erstellt werden. Er erlaubt nicht nur die Visualisierung von Ontologien, sondern verwendet auch Ontologien, um Benutzer bei der Visualisierung von Daten zu führen und den Visualisierungsprozess an verschiedenen Stellen zu steuern: Erstens als eine reichhaltige Informationsquelle zu Datencharakteristiken, zweitens als Mittel zur formalen Beschreibung des Vokabulars für den Aufbau von abstrakten Grafiken und drittens als Wissensbasis von Visualisierungsfakten. Deshalb nennen wir unseren Ansatz ontologie-getrieben. Wir schlagen vor, ein Abstract Visual Model (AVM) zu generieren, um eine Grafik rollenbasiert zu synthetisieren, angelehnt an einen Ansatz der von J. v. Engelhardt verwendet wird, um Grafiken zu analysieren. Das AVM besteht aus grafischen Objekten und Relationen, die in der Visualisation Ontology (VISO) formalisiert sind. Ein Mapping-Modell, das auf der deklarativen RDFS/OWL Visualisation Language (RVL) basiert, bestimmt eine Menge von Transformationen von den Quelldaten zum AVM. RVL ermöglicht zusammensetzbare »Mappings«, visuelle Abbildungen, die über Plattformen hinweg geteilt und wiederverwendet werden können. Um den Benutzer zu führen, bewerten wir Mappings anhand eines in der Faktenbasis formalisierten Effektivitätsrankings und schlagen ggf. effektivere Mappings vor. Der Beratungsprozess ist flexibel, da er auf austauschbaren Regeln basiert. VISO, RVL und das AVM sind weitere Beiträge dieser Arbeit. Darüber hinaus analysieren wir zunächst den Stand der Technik in der Visualisierung und RDF-Präsentation, indem wir 10 Ansätze nach 29 Kriterien vergleichen. Unser Ansatz ist einzigartig, da er eine ontologie-getriebene Nutzerführung mit komponierbaren visuellen Mappings vereint. Schließlich vergleichen wir drei Prototypen, welche die wesentlichen Teile unseres Ansatzes umsetzen, um seine Machbarkeit zu zeigen. Wir zeigen, wie der Mapping-Prozess durch Tools unterstützt werden kann, die Warnmeldungen für nicht optimale visuelle Abbildungen anzeigen, z. B. durch Berücksichtigung von Charakteristiken der Relationen wie »Symmetrie«. In einer konstruktiven Evaluation fordern wir sowohl die RVL-Sprache als auch den neuesten Prototyp heraus, indem wir versuchen Skizzen von Grafiken umzusetzen, die wir während der Analyse manuell erstellt haben. Wir zeigen, wie Grafiken variiert werden können und komplexe Mappings aus einfachen zusammengesetzt werden können. Zwei Drittel der Skizzen können fast vollständig oder vollständig spezifiziert werden und die Hälfte kann fast vollständig oder vollständig umgesetzt werden.

Data masses on the World Wide Web can hardly be managed by humans or machines. One option is the formal description and linking of data sources using Semantic Web and Linked Data technologies. Ontologies written in standardised languages foster the sharing and linking of data as they provide a means to formally define concepts and relations between these concepts. A second option is visualisation. The visual representation allows humans to perceive information more directly, using the highly developed visual sense. Relatively few efforts have been made on combining both options, although the formality and rich semantics of ontological data make it an ideal candidate for visualisation. Advanced visualisation design systems support the visualisation of tabular, typically statistical data. However, visualisations of ontological data still have to be created manually, since automated solutions are often limited to generic lists or node-link diagrams. Also, the semantics of ontological data are not exploited for guiding users through visualisation tasks. Finally, once a good visualisation setting has been created, it cannot easily be reused and shared. Trying to tackle these problems, we had to answer how to define composable and shareable mappings from ontological data to visual means and how to guide the visual mapping of ontological data. We present an approach that allows for the guided visualisation of ontological data, the creation of effective graphics and the reuse of visualisation settings. Instead of generic graphics, we aim at tailor-made graphics, produced using the whole palette of visual means in a flexible, bottom-up approach. It not only allows for visualising ontologies, but uses ontologies to guide users when visualising data and to drive the visualisation process at various places: First, as a rich source of information on data characteristics, second, as a means to formally describe the vocabulary for building abstract graphics, and third, as a knowledge base of facts on visualisation. This is why we call our approach ontology-driven. We suggest generating an Abstract Visual Model (AVM) to represent and »synthesise« a graphic following a role-based approach, inspired by the one used by J. v. Engelhardt for the analysis of graphics. It consists of graphic objects and relations formalised in the Visualisation Ontology (VISO). A mappings model, based on the declarative RDFS/OWL Visualisation Language (RVL), determines a set of transformations from the domain data to the AVM. RVL allows for composable visual mappings that can be shared and reused across platforms. To guide the user, for example, we discourage the construction of mappings that are suboptimal according to an effectiveness ranking formalised in the fact base and suggest more effective mappings instead. The guidance process is flexible, since it is based on exchangeable rules. VISO, RVL and the AVM are additional contributions of this thesis. Further, we initially analysed the state of the art in visualisation and RDF-presentation comparing 10 approaches by 29 criteria. Our approach is unique because it combines ontology-driven guidance with composable visual mappings. Finally, we compare three prototypes covering the essential parts of our approach to show its feasibility. We show how the mapping process can be supported by tools displaying warning messages for non-optimal visual mappings, e.g., by considering relation characteristics such as »symmetry«. In a constructive evaluation, we challenge both the RVL language and the latest prototype trying to regenerate sketches of graphics we created manually during analysis. We demonstrate how graphics can be varied and complex mappings can be composed from simple ones. Two thirds of the sketches can be almost or completely specified and half of them can be almost or completely implemented.:Legend and Overview of Prefixes xiii 1 Introduction 1 2 Background 11 2.1 Visualisation 11 2.1.1 What is Visualisation? 11 2.1.2 What are the Benefits of Visualisation? 12 2.1.3 Visualisation Related Terms Used in this Thesis 12 2.1.4 Visualisation Models and Architectural Patterns 12 2.1.5 Visualisation Design Systems 14 2.1.6 What is the Difference between Visual Mapping and Styling? 14 2.1.7 Lessons Learned from Style Sheet Languages 15 2.2 Data 16 2.2.1 Data – Information – Knowledge 17 2.2.2 Structured Data 17 2.2.3 Ontologies in Computer Science 19 2.2.4 The Semantic Web and its Languages 19 2.2.5 Linked Data and Open Data 20 2.2.6 The Metamodelling Technological Space 21 2.2.7 SPIN 21 2.3 Guidance 22 2.3.1 Guidance in Visualisation 22 3 Problem Analysis 23 3.1 Problems of Ontology Visualisation Approaches 24 3.2 Research Questions 25 3.3 Set up of the Case Studies 25 3.3.1 Case Studies in the Life Sciences Domain 26 3.3.2 Case Studies in the Publishing Domain 26 3.3.3 Case Studies in the Software Technology Domain 27 3.4 Analysis of the Case Studies’ Ontologies 27 3.5 Manual Sketching of Graphics 29 3.6 Analysis of the Graphics for Typical Visualisation Cases 29 3.7 Requirements 33 3.7.1 Requirements for Visualisation and Interaction 34 3.7.2 Requirements for Data Awareness 34 3.7.3 Requirements for Reuse and Composition 34 3.7.4 Requirements for Variability 35 3.7.5 Requirements for Tooling Support and Guidance 35 3.7.6 Optional Features and Limitations 36 4 Analysis of the State of the Art 37 4.1 Related Visualisation Approaches 38 4.1.1 Short Overview of the Approaches 38 4.1.2 Detailed Comparison by Criteria 46 4.1.3 Conclusion – What Is Still Missing? 60 4.2 Visualisation Languages 62 4.2.1 Short Overview of the Compared Languages 62 4.2.2 Detailed Comparison by Language Criteria 66 4.2.3 Conclusion – What Is Still Missing? 71 4.3 RDF Presentation Languages 72 4.3.1 Short Overview of the Compared Languages 72 4.3.2 Detailed Comparison by Language Criteria 76 4.3.3 Additional Criteria for RDF Display Languages 87 4.3.4 Conclusion – What Is Still Missing? 89 4.4 Model-Driven Interfaces 90 4.4.1 Metamodel-Driven Interfaces 90 4.4.2 Ontology-Driven Interfaces 92 4.4.3 Combined Usage of the Metamodelling and Ontology Technological Space 94 5 A Visualisation Ontology – VISO 97 5.1 Methodology Used for Ontology Creation 100 5.2 Requirements for a Visualisation Ontology 100 5.3 Existing Approaches to Modelling in the Field of Visualisation 101 5.3.1 Terminologies and Taxonomies 101 5.3.2 Existing Visualisation Ontologies 102 5.3.3 Other Visualisation Models and Approaches to Formalisation 103 5.3.4 Summary 103 5.4 Technical Aspects of VISO 103 5.5 VISO/graphic Module – Graphic Vocabulary 104 5.5.1 Graphic Representations and Graphic Objects 105 5.5.2 Graphic Relations and Syntactic Structures 107 5.6 VISO/data Module – Characterising Data 110 5.6.1 Data Structure and Characteristics of Relations 110 5.6.2 The Scale of Measurement and Units 112 5.6.3 Properties for Characterising Data Variables in Statistical Data 113 5.7 VISO/facts Module – Facts for Vis. Constraints and Rules 115 5.7.1 Expressiveness of Graphic Relations 116 5.7.2 Effectiveness Ranking of Graphic Relations 118 5.7.3 Rules for Composing Graphics 119 5.7.4 Other Rules to Consider for Visual Mapping 124 5.7.5 Providing Named Value Collections 124 5.7.6 Existing Approaches to the Formalisation of Visualisation Knowledge . . 126 5.7.7 The VISO/facts/empiric Example Knowledge Base 126 5.8 Other VISO Modules 126 5.9 Conclusions and Future Work 127 5.10 Further Use Cases for VISO 127 5.11 VISO on the Web – Sharing the Vocabulary to Build a Community 128 6 A VISO-Based Abstract Visual Model – AVM 129 6.1 Graphical Notation Used in this Chapter 129 6.2 Elementary Graphic Objects and Graphic Attributes 131 6.3 N-Ary Relations 131 6.4 Binary Relations 131 6.5 Composition of Graphic Objects Using Roles 132 6.6 Composition of Graphic Relations Using Roles 132 6.7 Composition of Visual Mappings Using the AVM 135 6.8 Tracing 135 6.9 Is it Worth Having an Abstract Visual Model? 135 6.10 Discussion of Fresnel as a Related Language 137 6.11 Related Work 139 6.12 Limitations 139 6.13 Conclusions 140 7 A Language for RDFS/OWL Visualisation – RVL 141 7.1 Language Requirements 142 7.2 Main RVL Constructs 145 7.2.1 Mapping 145 7.2.2 Property Mapping 146 7.2.3 Identity Mapping 146 7.2.4 Value Mapping 147 7.2.5 Inheriting RVL Settings 147 7.2.6 Resource Mapping 148 7.2.7 Simplifications 149 7.3 Calculating Value Mappings 150 7.4 Defining Scale of Measurement 153 7.4.1 Determining the Scale of Measurement 154 7.5 Addressing Values in Value Mappings 156 7.5.1 Determining the Set of Addressed Source Values 156 7.5.2 Determining the Set of Addressed Target Values 157 7.6 Overlapping Value Mappings 158 7.7 Default Value Mapping 158 7.8 Default Labelling 159 7.9 Defining Interaction 159 7.10 Mapping Composition and Submappings 160 7.11 A Schema Language for RVL 160 7.11.1 Concrete Examples of the RVL Schema 163 7.12 Conclusions and Future Work 166 8 The OGVIC Approach 169 8.1 Ontology-Driven, Guided Editing of Visual Mappings 172 8.1.1 Classification of Constraints 172 8.1.2 Levels of Guidance 173 8.1.3 Implementing Constraint-Based Guidance 173 8.2 Support of Explicit and Composable Visual Mappings 177 8.2.1 Mapping Composition Cases 178 8.2.2 Selecting a Context 180 8.2.3 Using the Same Graphic Relation Multiple Times 181 8.3 Prototype P1 (TopBraid-Composer-based) 182 8.4 Prototype P2 (OntoWiki-based) 184 8.5 Prototype P3 (Java Implementation of RVL) 187 8.6 Lessons Learned from Prototypes & Future Work 190 8.6.1 Checking RVL Constraints and Visualisation Rules 190 8.6.2 A User Interface for Editing RVL Mappings 190 8.6.3 Graph Transformations with SPIN and SPARQL 1.1 Update 192 8.6.4 Selection and Filtering of Data 193 8.6.5 Interactivity and Incremental Processing 193 8.6.6 Rendering the Final Platform-Specific Code 196 9 Application 197 9.1 Coverage of Case Study Sketches and Necessary Features 198 9.2 Coverage of Visualisation Cases 201 9.3 Coverage of Requirements 205 9.4 Full Example 206 10 Conclusions 211 10.1 Contributions 211 10.2 Constructive Evaluation 212 10.3 Research Questions 213 10.4 Transfer to Other Models and Constraint Languages 213 10.5 Limitations 214 10.6 Future Work 214 Appendices 217 A Case Study Sketches 219 B VISO – Comparison of Visualisation Literature 229 C RVL 231 D RVL Example Mappings and Application 233 D.1 Listings of RVL Example Mappings as Required by Prototype P3 233 D.2 Features Required for Implementing all Sketches 235 D.3 JSON Format for Processing the AVM with D3 – Hierarchical Variant 238 Bibliography 238 List of Figures 251 List of Tables 254 List of Listings 257 / Datenmassen im World Wide Web können kaum von Menschen oder Maschinen erfasst werden. Eine Option ist die formale Beschreibung und Verknüpfung von Datenquellen mit Semantic-Web- und Linked-Data-Technologien. Ontologien, in standardisierten Sprachen geschrieben, befördern das Teilen und Verknüpfen von Daten, da sie ein Mittel zur formalen Definition von Konzepten und Beziehungen zwischen diesen Konzepten darstellen. Eine zweite Option ist die Visualisierung. Die visuelle Repräsentation ermöglicht es dem Menschen, Informationen direkter wahrzunehmen, indem er seinen hochentwickelten Sehsinn verwendet. Relativ wenige Anstrengungen wurden unternommen, um beide Optionen zu kombinieren, obwohl die Formalität und die reichhaltige Semantik ontologische Daten zu einem idealen Kandidaten für die Visualisierung machen. Visualisierungsdesignsysteme unterstützen Nutzer bei der Visualisierung von tabellarischen, typischerweise statistischen Daten. Visualisierungen ontologischer Daten jedoch müssen noch manuell erstellt werden, da automatisierte Lösungen häufig auf generische Listendarstellungen oder Knoten-Kanten-Diagramme beschränkt sind. Auch die Semantik der ontologischen Daten wird nicht ausgenutzt, um Benutzer durch Visualisierungsaufgaben zu führen. Einmal erstellte Visualisierungseinstellungen können nicht einfach wiederverwendet und geteilt werden. Um diese Probleme zu lösen, mussten wir eine Antwort darauf finden, wie die Definition komponierbarer und wiederverwendbarer Abbildungen von ontologischen Daten auf visuelle Mittel geschehen könnte und wie Nutzer bei dieser Abbildung geführt werden könnten. Wir stellen einen Ansatz vor, der die geführte Visualisierung von ontologischen Daten, die Erstellung effektiver Grafiken und die Wiederverwendung von Visualisierungseinstellungen ermöglicht. Statt auf generische Grafiken zielt der Ansatz auf maßgeschneiderte Grafiken ab, die mit der gesamten Palette visueller Mittel in einem flexiblen Bottom-Up-Ansatz erstellt werden. Er erlaubt nicht nur die Visualisierung von Ontologien, sondern verwendet auch Ontologien, um Benutzer bei der Visualisierung von Daten zu führen und den Visualisierungsprozess an verschiedenen Stellen zu steuern: Erstens als eine reichhaltige Informationsquelle zu Datencharakteristiken, zweitens als Mittel zur formalen Beschreibung des Vokabulars für den Aufbau von abstrakten Grafiken und drittens als Wissensbasis von Visualisierungsfakten. Deshalb nennen wir unseren Ansatz ontologie-getrieben. Wir schlagen vor, ein Abstract Visual Model (AVM) zu generieren, um eine Grafik rollenbasiert zu synthetisieren, angelehnt an einen Ansatz der von J. v. Engelhardt verwendet wird, um Grafiken zu analysieren. Das AVM besteht aus grafischen Objekten und Relationen, die in der Visualisation Ontology (VISO) formalisiert sind. Ein Mapping-Modell, das auf der deklarativen RDFS/OWL Visualisation Language (RVL) basiert, bestimmt eine Menge von Transformationen von den Quelldaten zum AVM. RVL ermöglicht zusammensetzbare »Mappings«, visuelle Abbildungen, die über Plattformen hinweg geteilt und wiederverwendet werden können. Um den Benutzer zu führen, bewerten wir Mappings anhand eines in der Faktenbasis formalisierten Effektivitätsrankings und schlagen ggf. effektivere Mappings vor. Der Beratungsprozess ist flexibel, da er auf austauschbaren Regeln basiert. VISO, RVL und das AVM sind weitere Beiträge dieser Arbeit. Darüber hinaus analysieren wir zunächst den Stand der Technik in der Visualisierung und RDF-Präsentation, indem wir 10 Ansätze nach 29 Kriterien vergleichen. Unser Ansatz ist einzigartig, da er eine ontologie-getriebene Nutzerführung mit komponierbaren visuellen Mappings vereint. Schließlich vergleichen wir drei Prototypen, welche die wesentlichen Teile unseres Ansatzes umsetzen, um seine Machbarkeit zu zeigen. Wir zeigen, wie der Mapping-Prozess durch Tools unterstützt werden kann, die Warnmeldungen für nicht optimale visuelle Abbildungen anzeigen, z. B. durch Berücksichtigung von Charakteristiken der Relationen wie »Symmetrie«. In einer konstruktiven Evaluation fordern wir sowohl die RVL-Sprache als auch den neuesten Prototyp heraus, indem wir versuchen Skizzen von Grafiken umzusetzen, die wir während der Analyse manuell erstellt haben. Wir zeigen, wie Grafiken variiert werden können und komplexe Mappings aus einfachen zusammengesetzt werden können. Zwei Drittel der Skizzen können fast vollständig oder vollständig spezifiziert werden und die Hälfte kann fast vollständig oder vollständig umgesetzt werden.:Legend and Overview of Prefixes xiii 1 Introduction 1 2 Background 11 2.1 Visualisation 11 2.1.1 What is Visualisation? 11 2.1.2 What are the Benefits of Visualisation? 12 2.1.3 Visualisation Related Terms Used in this Thesis 12 2.1.4 Visualisation Models and Architectural Patterns 12 2.1.5 Visualisation Design Systems 14 2.1.6 What is the Difference between Visual Mapping and Styling? 14 2.1.7 Lessons Learned from Style Sheet Languages 15 2.2 Data 16 2.2.1 Data – Information – Knowledge 17 2.2.2 Structured Data 17 2.2.3 Ontologies in Computer Science 19 2.2.4 The Semantic Web and its Languages 19 2.2.5 Linked Data and Open Data 20 2.2.6 The Metamodelling Technological Space 21 2.2.7 SPIN 21 2.3 Guidance 22 2.3.1 Guidance in Visualisation 22 3 Problem Analysis 23 3.1 Problems of Ontology Visualisation Approaches 24 3.2 Research Questions 25 3.3 Set up of the Case Studies 25 3.3.1 Case Studies in the Life Sciences Domain 26 3.3.2 Case Studies in the Publishing Domain 26 3.3.3 Case Studies in the Software Technology Domain 27 3.4 Analysis of the Case Studies’ Ontologies 27 3.5 Manual Sketching of Graphics 29 3.6 Analysis of the Graphics for Typical Visualisation Cases 29 3.7 Requirements 33 3.7.1 Requirements for Visualisation and Interaction 34 3.7.2 Requirements for Data Awareness 34 3.7.3 Requirements for Reuse and Composition 34 3.7.4 Requirements for Variability 35 3.7.5 Requirements for Tooling Support and Guidance 35 3.7.6 Optional Features and Limitations 36 4 Analysis of the State of the Art 37 4.1 Related Visualisation Approaches 38 4.1.1 Short Overview of the Approaches 38 4.1.2 Detailed Comparison by Criteria 46 4.1.3 Conclusion – What Is Still Missing? 60 4.2 Visualisation Languages 62 4.2.1 Short Overview of the Compared Languages 62 4.2.2 Detailed Comparison by Language Criteria 66 4.2.3 Conclusion – What Is Still Missing? 71 4.3 RDF Presentation Languages 72 4.3.1 Short Overview of the Compared Languages 72 4.3.2 Detailed Comparison by Language Criteria 76 4.3.3 Additional Criteria for RDF Display Languages 87 4.3.4 Conclusion – What Is Still Missing? 89 4.4 Model-Driven Interfaces 90 4.4.1 Metamodel-Driven Interfaces 90 4.4.2 Ontology-Driven Interfaces 92 4.4.3 Combined Usage of the Metamodelling and Ontology Technological Space 94 5 A Visualisation Ontology – VISO 97 5.1 Methodology Used for Ontology Creation 100 5.2 Requirements for a Visualisation Ontology 100 5.3 Existing Approaches to Modelling in the Field of Visualisation 101 5.3.1 Terminologies and Taxonomies 101 5.3.2 Existing Visualisation Ontologies 102 5.3.3 Other Visualisation Models and Approaches to Formalisation 103 5.3.4 Summary 103 5.4 Technical Aspects of VISO 103 5.5 VISO/graphic Module – Graphic Vocabulary 104 5.5.1 Graphic Representations and Graphic Objects 105 5.5.2 Graphic Relations and Syntactic Structures 107 5.6 VISO/data Module – Characterising Data 110 5.6.1 Data Structure and Characteristics of Relations 110 5.6.2 The Scale of Measurement and Units 112 5.6.3 Properties for Characterising Data Variables in Statistical Data 113 5.7 VISO/facts Module – Facts for Vis. Constraints and Rules 115 5.7.1 Expressiveness of Graphic Relations 116 5.7.2 Effectiveness Ranking of Graphic Relations 118 5.7.3 Rules for Composing Graphics 119 5.7.4 Other Rules to Consider for Visual Mapping 124 5.7.5 Providing Named Value Collections 124 5.7.6 Existing Approaches to the Formalisation of Visualisation Knowledge . . 126 5.7.7 The VISO/facts/empiric Example Knowledge Base 126 5.8 Other VISO Modules 126 5.9 Conclusions and Future Work 127 5.10 Further Use Cases for VISO 127 5.11 VISO on the Web – Sharing the Vocabulary to Build a Community 128 6 A VISO-Based Abstract Visual Model – AVM 129 6.1 Graphical Notation Used in this Chapter 129 6.2 Elementary Graphic Objects and Graphic Attributes 131 6.3 N-Ary Relations 131 6.4 Binary Relations 131 6.5 Composition of Graphic Objects Using Roles 132 6.6 Composition of Graphic Relations Using Roles 132 6.7 Composition of Visual Mappings Using the AVM 135 6.8 Tracing 135 6.9 Is it Worth Having an Abstract Visual Model? 135 6.10 Discussion of Fresnel as a Related Language 137 6.11 Related Work 139 6.12 Limitations 139 6.13 Conclusions 140 7 A Language for RDFS/OWL Visualisation – RVL 141 7.1 Language Requirements 142 7.2 Main RVL Constructs 145 7.2.1 Mapping 145 7.2.2 Property Mapping 146 7.2.3 Identity Mapping 146 7.2.4 Value Mapping 147 7.2.5 Inheriting RVL Settings 147 7.2.6 Resource Mapping 148 7.2.7 Simplifications 149 7.3 Calculating Value Mappings 150 7.4 Defining Scale of Measurement 153 7.4.1 Determining the Scale of Measurement 154 7.5 Addressing Values in Value Mappings 156 7.5.1 Determining the Set of Addressed Source Values 156 7.5.2 Determining the Set of Addressed Target Values 157 7.6 Overlapping Value Mappings 158 7.7 Default Value Mapping 158 7.8 Default Labelling 159 7.9 Defining Interaction 159 7.10 Mapping Composition and Submappings 160 7.11 A Schema Language for RVL 160 7.11.1 Concrete Examples of the RVL Schema 163 7.12 Conclusions and Future Work 166 8 The OGVIC Approach 169 8.1 Ontology-Driven, Guided Editing of Visual Mappings 172 8.1.1 Classification of Constraints 172 8.1.2 Levels of Guidance 173 8.1.3 Implementing Constraint-Based Guidance 173 8.2 Support of Explicit and Composable Visual Mappings 177 8.2.1 Mapping Composition Cases 178 8.2.2 Selecting a Context 180 8.2.3 Using the Same Graphic Relation Multiple Times 181 8.3 Prototype P1 (TopBraid-Composer-based) 182 8.4 Prototype P2 (OntoWiki-based) 184 8.5 Prototype P3 (Java Implementation of RVL) 187 8.6 Lessons Learned from Prototypes & Future Work 190 8.6.1 Checking RVL Constraints and Visualisation Rules 190 8.6.2 A User Interface for Editing RVL Mappings 190 8.6.3 Graph Transformations with SPIN and SPARQL 1.1 Update 192 8.6.4 Selection and Filtering of Data 193 8.6.5 Interactivity and Incremental Processing 193 8.6.6 Rendering the Final Platform-Specific Code 196 9 Application 197 9.1 Coverage of Case Study Sketches and Necessary Features 198 9.2 Coverage of Visualisation Cases 201 9.3 Coverage of Requirements 205 9.4 Full Example 206 10 Conclusions 211 10.1 Contributions 211 10.2 Constructive Evaluation 212 10.3 Research Questions 213 10.4 Transfer to Other Models and Constraint Languages 213 10.5 Limitations 214 10.6 Future Work 214 Appendices 217 A Case Study Sketches 219 B VISO – Comparison of Visualisation Literature 229 C RVL 231 D RVL Example Mappings and Application 233 D.1 Listings of RVL Example Mappings as Required by Prototype P3 233 D.2 Features Required for Implementing all Sketches 235 D.3 JSON Format for Processing the AVM with D3 – Hierarchical Variant 238 Bibliography 238 List of Figures 251 List of Tables 254 List of Listings 257