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Previous issue date: 2016-03-30 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior - CAPES / Funda??o de Amparo ? Pesquisa do Estado do Rio Grande do Sul - FAPERGS / Data generation has increased exponentially in recent years due to the popularization of technology. At the same time, information visualization enables the extraction of knowledge and useful information through data representation with graphic elements. Moreover, a set of visualization techniques may help in information perception, enabling finding patterns and anomalies in data. Even tought it provides many benefits, the information visualization creation is a hard task for users with a low knowledge in computer programming. It becomes more difficult when these users have to deal with big data files since most tools do not provide features to abstract data preprocessing. In order to bridge this gap, we proposed GMaVis. It is a Domain-Specific Language (DSL) that offers a high-level description language for creating geospatial data visualizations through a parallel data preprocessor and a high-level description language. GMaVis was evaluated using two approaches. First we performed a programming effort analysis, using an analytical software to estimate development effort based on the code. This evaluation demonstrates a high gain in productivity when compared with programming effort required by other tools and libraries with similar purposes. Also, a performance evaluation was conducted in the parallel module that performs data preprocessing, which demonstrated a performance gain when compared with the sequential version. / A gera??o de dados tem aumentado exponencialmente nos ?ltimos anos devido ? populariza??o da tecnologia. Ao mesmo tempo, a visualiza??o da informa??es permite a extra??o de conhecimentos e informa??es ?teis atrav?s de representa??o de dados com elementos gr?ficos. Diferentes t?cnicas de visualiza??o auxiliam na percep??o de informa??es sobre os dados, tal como a identifica??o de padr?es ou anomalias. Apesar dos benef?cios, muitas vezes a gera??o de uma visualiza??o pode ser uma tarefa dif?cil para os usu?rios com baixo conhecimento em programa??o de computadores. E torna-se mais dif?cil quando esses usu?rios precisam lidar com grandes arquivos de dados, uma vez que a maioria das ferramentas n?o oferece os recursos para abstrair o pr?-processamento de dados. Considerando este contexto, neste trabalho ? proposta e descrita a GMaVis, uma linguagem espec?fica de dom?nio (DSL), que permite uma descri??o de alto n?vel para a cria??o de visualiza??es usando dados geoespaciais atrav?s de um pr?-processador de dados paralelo e um gerador de visualiza??es. GMaVis foi avaliada utilizando duas abordagens. Na primeira foi realizada uma an?lise de esfor?o de programa??o, atrav?s de um software para estimar o esfor?o de desenvolvimento com base no c?digo. Esta avalia??o demonstrou um alto ganho em produtividade quando comparado com o esfor?o de programa??o exigido com APIs ou bibliotecas que possuem a mesma finalidade. Na segunda abordagem foi realizada uma avalia??o de desempenho no pr?-processador de dados paralelo, que demonstrou um ganho de desempenho quando comparado com a vers?o sequencial.
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede2.pucrs.br:tede/6837 |
Date | 30 March 2016 |
Creators | Ledur, Cleverson Lopes |
Contributors | Fernandes, Luiz Gustavo Le?o, Manssour, Isabel Harb |
Publisher | Pontif?cia Universidade Cat?lica do Rio Grande do Sul, Programa de P?s-Gradua??o em Ci?ncia da Computa??o, PUCRS, Brasil, Faculdade de Inform?tica |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Language | English |
Detected Language | Portuguese |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Format | application/pdf |
Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_RS, instname:Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, instacron:PUC_RS |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Relation | 1974996533081274470, 600, 600, 600, 600, 600, -3008542510401149144, 3671711205811204509, 2075167498588264571, -3614735573891122254 |
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