JP2008299363A - データベースを可視化するための画像生成方法及びプログラム並びにデータベース表示装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 階層型多変数データを可視化する手法を提案する。
【解決手段】 階層構造のデータベース中の各データをアイコンとして表示し、前記階層構造の各データの前記アイコンを再帰的な入れ子構造となるように二次元平面に配置することでデータ全体をひとつの画面に表示する方法において、前記データベースから、木構造の入力データであって、前記木構造を構成する階層型データの葉ノードがｎ個の変数ｔi（０≦ｉ＜ｎ、ｉは整数）を有するものを受け、前記葉ノードに対応する前記長方形又は正方形のアイコンを縦Ｌ個、横ｍ個（Ｌｍ≧ｎ）の格子状の小領域に分割し、分割して得られた格子状の前記小領域のそれぞれに互いに異なる色を割り当てる。
【選択図】 図４

Description

この発明は、階層構造をもつデータベースのデータ全体をひとつの画面に表示することでデータベースを可視化する画像生成方法及びプログラム並びにデータベース表示装置に関する。

情報技術の普及に伴い、計算機に蓄積される情報は膨大化・多様化・複雑化の一途を急速にたどっている。このような情報の内容を理解する一手段として、コンピュータグラフィックスを応用した情報可視化技術の研究が進んでいる。人間は日常生活の中で、情報の約９０％を目から入手しているという。つまり人間の目は、もともと情報収集の重要な媒体として機能していると考えられる。このことからも、コンピュータから人間への情報伝達手段として、情報可視化技術は有効であると考えられる。

情報可視化技術の研究では、入力情報のデータ構造を分類し、各々のデータ構造に対して個別に研究が進む傾向がある。一例としてShneidermanは、情報可視化技術が対象とするデータ構造は、１次元データ、２次元データ、３次元データ、ｎ次元データ、階層型データ、リンクデータ、時系列データの７種類に分類される、という考え方を提唱している。この分類の中でも、ｎ次元データ（これを以後「多変数データ」と称する）と階層型データの可視化は、情報可視化技術の重要な課題として考えられており、以下に述べるように非常に多くの研究が発表されている。

（１）木構造
階層型データを可視化する手法の多くは、木構造を描画する。代表的手法として以下に示す非特許文献１〜３のものが知られている。これらの木構造表示型の可視化手法は、階層構造の頂上から潜るようにして、人間の対話的操作によって詳細な情報を表示する、という目的にあっている。しかし反面、画面上での情報の干渉（重なり）が多いため、情報の全貌を「操作せずに」眺める、という目的には合わない。
Lamping J., Rao R., The Hyperbolic Browser: A Focus+context Technique for Visualizing Large Hierarchies, Journal of Visual Languages and Computing, Vol. 7, No. 1, pp. 33-55, 1996. Carriere J., et al., Research Paper: Interacting with Huge Hierarchies beyond Cone Trees, IEEE Information Visualization 95, pp. 74-81, 1995. Koike H., Fractal Views: A Fractal-Based Method for Controlling Information Display, ACM Transactions on Information Systems, Vol. 13, No. 3, pp. 305-323, 1995.

（２）画面空間の再帰分割
それに対して、画面空間の再帰分割による手法は、画面上で情報どうしが重ならないように表現する、という観点から本発明の目的に近い。代表的な手法として、画面空間を再帰的に長方形領域に分割することで階層型データを表現するTreemapsがあげられる。Treemapsの問題点として、画面上で細長くつぶれた長方形領域を発生する場合が多いという点があった。この改良手法は既に多く発表されているが、その中でも個々のデータ要素を同じ大きさのアイコンやサムネイル画像で表現するQuantum Treemapは特に有用な手法である。
Johnson B., et al., Tree-Maps: A Space Filling Approach to the Visualization of Hierarchical Information Space, IEEE Visualization '91, pp. 275-282, 1991. Bederson B., Schneiderman B., Ordered and Quantum Treemaps: Making Effective Use of 2D Space to Display Hierarchies, ACM Transactions on Graphics, Vol. 21, No. 4, pp. 833-854, 2002.

「平安京ビュー」はQuantum Treemapと同様、個々のデータ要素を同じ大きさのアイコンやサムネイル画像で表現し、互いに画面上で重なり合わないように可視化する手法である。両者は非常に類似した性格をもつ手法であり、以下の参考文献にて客観評価されている。「平安京ビュー」は計算時間、長方形領域の形状のよさ、類似データの可視化結果の類似性、の各項目において他の手法よりも良好な結果を得ている。
Itoh T., Yamaguchi Y., Ikehata Y., Kajinaga Y., Hierarchical Data Visualization Using a Fast Rectangle-Packing Algorithm, IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, Vol. 10, No. 3, pp. 302-313, 2004. 伊藤, 山口, 小山田, 長方形の入れ子構造による階層型データ視覚化手法の計算時間および画面占有面積の改善, 可視化情報学会論文集, Vol. 26, No. 6, pp. 51-61, 2006. 特開２００６−３１８０４８号公報

これらの手法に共通する重要な点は、
（ア）階層構造を表現することで、階層型データを構成する各データ要素の、画面上の位置は決められてしまう。
（イ）さらに、各データ要素は画面上では非常に小さなアイコン等で表現されなければならない。
という点である。階層構造と多変数を同時に表現するには、この制約の下でも有効なものでなければならない。

（３）多変数データの可視化手法の代表例
多変数データの可視化手法の代表例として、以下のようなものがあげられる。

（３．１）2次元直交座標系の上に変数の数だけ鉛直線を引き、その各々の上に変数値をプロットし、折れ線グラフ状に連結する手法。Parallel Coordinates が特に知られている。この方法は1個のデータ要素を折れ線グラフで表示することから、データ要素を小さなアイコン等で表現することはできない、また階層構造を同時に表現することも困難である。
Inselberg A., Dimsdale B., Parallel Coordinates: A Tool For Visualizing Multidimensional Geometry, IEEE Visualization '90, pp. 35-38, 1990.

（３．２）多変数のうち3変数を参照して各データ要素を3次元直交座標系にプロットし、続いて各々のプロットされた点の周囲における小さな3次元直交座標系にて、別の3変数を参照して各データ要素をプロットし…という操作を反復する手法。Worlds within Worldsが特に知られている。この方法はデータ要素を小さなアイコン等で表示することが可能であるが、多変数の値によって画面上の位置が決定されてしまうため、階層構造を同時に表現することは困難である。
Feiner S., Beshers C., Worlds within Worlds: Metaphors for Exploring n-Dimensional Virtual Worlds, ACM Symposium on User Interface Software and Technology (UIST'90), pp. 76-83, 1990.

（３．３）多次元空間に多変数データ要素をプロットし、主成分分析などの手法を用いてデータの主軸を求め、そこから得られる2次元平面に各データ要素を投影する手法。一例としてDesign Galleriesという手法がある。この方法もデータ要素を小さなアイコン等で表示することが可能であるが、多変数の値によって画面上の位置が決定されてしまうため、階層構造を同時に表現することは困難である。
Marks J., et al., Design Galleries: A General Approach to Setting Parameters for Computer Graphics and Animation, ACM SIGGRAPH '97, pp. 389-400, 1997.

（３．４）多変数の中から任意の2変数を選んで、2次元座標系にプロットする、という考え方による多変数データ可視化手法も多く報告されている。Scatter Plotという名前で知られている。しかしこれも、多変数の値によって画面上の位置が決定されてしまうため、階層構造を同時に表現することは困難である。また多変数の全てをひとつの座標系で表現することは想定されていない。

（３．５）Glyphと呼ばれる小片を用いて、その形状や色の変化により、個々のデータ要素の多変数を表現する手法も多く知られている。一例としてEbartらの手法があげられる。
Ebert D. S., et al., Automatic Shape Interpolation for Glyph-based Information Visualization, IEEE Visualization '97, 1997.

本発明では、上記先行技術の問題点を解決し、個々のデータ要素が多変数を有し、これらのデータ要素が階層構造を構成する、階層型多変数データの情報可視化のための手法を提供することを目的とする。

この発明は、階層構造をもつデータベースの個々のデータ全体を、ひとつの画面に表示する方法であって、前記階層構造のデータベース中の各データを長方形又は正方形アイコンとして表示するとともに、前記階層構造の各データの前記アイコンを再帰的な入れ子構造となるように二次元平面内に配置することを特徴とするデータベースを可視化する方法において、
前記データベースから、木構造の入力データであって、前記木構造を構成する階層型データの葉ノードがｎ個の変数ｔi（０≦ｉ＜ｎ、ｉは整数）を有するものを受ける第１ステップと、
前記葉ノードに対応する前記長方形又は正方形のアイコンを縦Ｌ個、横ｍ個（ただし、Ｌｍ≧ｎ）の格子状の小領域に分割する第２ステップと、
分割して得られた格子状の前記小領域のそれぞれに互いに異なる色を割り当てる第３ステップと、を備えるものである。

前記第３ステップは、例えば、
前記小領域のそれぞれに互いに異なる色相Ｈを与えるステップと、
下記の式（ア）〜（ウ）のいずれかに基づき前記小領域のそれぞれに彩度Ｓ及び明度Ｉを与えるステップと、を含む。
（ア）
S＝ｆ(ti)
I＝ｇ(ti)
（ただし、変数値ti（０≦i＜ｎ）は０≦ti≦１の範囲に正規化されているものとし、また、関数ｆ(ti)及びｇ(ti)は、０≦ｆ(ti) ≦１、０≦ｇ(ti)≦１の範囲の関数とする）
例えば、関数ｆ(ti)及びｇ(ti)は、図６に示すグラフＡ〜Ｄのようなものである。
（イ）
S＝Smin＋(Smax−Smin) ti ０≦Smin＜ Smax≦１
I＝Ｉmin＋(Ｉmax−Ｉmin) ti ０≦Ｉmin＜Ｉmax≦１
（ただし、変数値tiは（０≦i＜ｎ）は０≦ti≦１の範囲に正規化されているものとする）
（イ‘）あるいは、
Ｓ＝Ｉ＝ａ＋ｂｔi （ただし、ａ，ｂはａ≧０、ｂ≧０である実数、原則としてａ＋ｂ＝１、また、変数値ｔi（０≦ｉ＜ｎ）は０≦ｔi≦１の範囲に正規化されているものとする）
これは、図６のＡのグラフに相当する。
（ウ）
S＝Smin＋(Smax−Smin)＊｜２ti−１｜ ０≦Smin＜ Smax≦１
Ｉ＝Ｉmin＋(Ｉmax−Ｉmin) ＊｜２ti−１｜ ０≦Ｉmin＜Ｉmax≦１
（ただし、変数値tiは（０≦i＜ｎ）は０≦ti≦１の範囲に正規化されているものとする）
｜２ti−１｜は、（２ti−１）の絶対値を意味する。
（ウ‘）あるいは、
Ｓ＝Ｉ＝ａ＋ｂ（１−２ｔi） （０≦ｔi≦ｃ）
Ｓ＝Ｉ＝ａ＋ｂ（−１＋２ｔi） （ｃ≦ｔi≦１）
（ただし、ａ，ｂはａ≧０、ｂ≧０である実数、原則としてａ＋ｂ＝１、ｃは０＜ｃ＜１である実数、また、変数値ｔi（０≦ｉ＜ｎ）は０≦ｔi≦１の範囲に正規化されているものとする）
これは、図６のＢのグラフに相当する。

さらに、前記小領域のうち０≦ｔi≦ＴＨ（ＴＨは予め定められた値であって０≦ＴＨ≦１であるもの）に対応するものについて当該小領域を第１の形状とし、前記小領域のうちＴＨ≦ｔi≦１に対応するものについて当該小領域を、前記第１の形状と異なる第２の形状とするステップと、を含んでもよい。例えば、ＴＨ＝０．５である。

この発明は、階層構造をもつデータベースの個々のデータ全体を、ひとつの画面に表示する方法であって、前記階層構造のデータベース中の各データを長方形又は正方形アイコンとして表示するとともに、前記階層構造の各データの前記アイコンを再帰的な入れ子構造となるように二次元平面内に配置することを特徴とするデータベースを可視化する方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
前記データベースから、木構造の入力データであって、前記木構造を構成する階層型データの葉ノードがｎ個の変数ｔi（０≦ｉ＜ｎ、ｉは整数）を有するものを受ける第１ステップと、
前記葉ノードに対応する前記長方形又は正方形のアイコンを縦Ｌ個、横ｍ個（ただし、Ｌｍ≧ｎ）の格子状の小領域に分割する第２ステップと、
分割して得られた格子状の前記小領域のそれぞれに互いに異なる色を割り当てる第３ステップと、を実行させるためのプログラムである。

この発明は、階層構造をもつデータベースの個々のデータ全体を、ひとつの画面に表示する表示装置であって、画面上に前記階層構造のデータベース中の各データを長方形又は正方形アイコンとして表示するとともに、前記階層構造の各データの前記アイコンを再帰的な入れ子構造となるように二次元平面内に配置する処理部を含むデータベース表示装置において、
前記処理部は、
前記データベースから、木構造の入力データであって、前記木構造を構成する階層型データの葉ノードがｎ個の変数ｔi（０≦ｉ＜ｎ、ｉは整数）を有するものを受ける第１ステップと、
前記葉ノードに対応する前記長方形又は正方形のアイコンを縦Ｌ個、横ｍ個（ただし、Ｌｍ≧ｎ）の格子状の小領域に分割する第２ステップと、
分割して得られた格子状の前記小領域のそれぞれに互いに異なる色を割り当てる第３ステップと、を実行するものである。

本発明は、公知の階層型データ可視化手法（特許文献１、非特許文献６，７、以下で「平安京ビュー」と記す）の改良発明である。「平安京ビュー」は、階層構造を構成する個々のデータ要素すべてを、一画面に全貌表示することを目的とした可視化手法である。「平安京ビュー」が階層型データ中の各データ要素をアイコン（葉ノードを表現する図形又はシンボル）として表示したのに対して、本発明では個々のアイコンに対して、変数の数だけの色を割り振り、この色の濃さ（明度や彩度）を調節することによって、各データ要素の多変数の値を表現する。

本発明が採用している多変数データの表現形態も、広い意味ではGlyphの一種である。本発明のような領域分割と色変化による大規模階層型多変数データ可視化の利点と、単純な領域分割による多変数の表現を採用した理由について説明する。

本発明は、数百、数千規模のデータ要素を有する大規模な階層型データの全貌を、一画面に表現することを目標としている。そのため個々のデータ要素の表現に費やせる画面上の面積は小さくなる。一方で、大規模なデータを表現するためには、画面上の面積が小さくても視覚的に認識しやすい正方形に近い領域を生成することが有利である。この点に鑑み、本発明は、各データ要素に割り当てられた個々の変数を正方形に近い小領域に分割し、個々の小領域に色相を割り当てるようにした。

この発明に係るプログラムは、例えば、記録媒体に記録される。
媒体には、例えば、ＥＰＲＯＭデバイス、フラッシュメモリデバイス、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ、光磁気ディスク、ＣＤ（ＣＤ−ＲＯＭ、Ｖｉｄｅｏ−ＣＤを含む）、ＤＶＤ（ＤＶＤ−Ｖｉｄｅｏ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭを含む）、ＲＯＭカートリッジ、バッテリバックアップ付きのＲＡＭメモリカートリッジ、フラッシュメモリカートリッジ、不揮発性ＲＡＭカートリッジ等を含む。

媒体とは、何等かの物理的手段により情報（主にデジタルデータ、プログラム）が記録されているものであって、コンピュータ、専用プロセッサ等の処理装置に所定の機能を行わせることができるものである。

本発明の実施の形態は、階層型データの親子関係を表示することよりも、階層構造の最下位に属するデータ要素を限られた画面空間に一覧表示することを目的としている。上述の階層型データ可視化手法のうち、Quantum Treemap（非特許文献５）、「平安京ビュー」（特許文献１、非特許文献６，７）の手法は、「画面空間にできるだけ隙間無く、しかも重なることなく、等しい大きさでデータ要素を表現する図形を画面に配置する」という点で、この目的に合致した手法である。「平安京ビュー」は計算時間、長方形領域の形状のよさ、類似データの可視化結果の類似性、の各項目において他の手法よりも良好な結果を得ている。

図１に、「平安京ビュー」による階層型データの可視化例を示す。図１は、「平安京ビュー」は特定の階層型データをもつデータベースをひとつの画面に表示したものを示す。１０は、階層型データを構成する葉ノード（後述）を示す。「平安京ビュー」は、葉ノードを長方形又は正方形のアイコン１０で表現し、枝ノードを入れ子状の長方形の枠で表現し、階層型データ全体を一画面に配置するものである。図１に示すように、画面上には非常に多数のアイコン１０が表示される。アイコン１０の縦横は例えば数〜数十ドット（画素）程度であり、非常に小さい。しかし、その画面上の絶対位置及び入れ子状の長方形の枠により、観察者・評価者は当該データベースの構造を直感的にかつ瞬時に理解することができる。これが「平安京ビュー」の利点である。もちろん、アイコン１０からはそのデータの内容を直接知ることができないが、観察者・評価者は当該データベースの構造を理解した後、所望のアイコン１０をクリックすることにより、その内容を容易に呼び出すことができるので問題はない（なお、本発明の実施の形態は、葉ノード（アイコン）１０の表示処理に関するものなので、枝ノードなどの他の要素の符号及び説明は省略する）。

「平安京ビュー」は、以下の条件を満たすアルゴリズムにより、図１の可視化結果を実現している。
・葉ノードや枝ノードを干渉させないように配置する。これにより、画面上の任意のデータ要素を、クリック操作可能な状態で表示できる。
・画面空間上の占有面積を小さくするように配置する。これにより、限られた画面空間に多くの情報を表現できる。
「平安京ビュー」については、後に改めて説明する。

次に、「平安京ビュー」の拡張手法である発明の実施の形態に係る手法（「十二単ビュー」）について説明する。

「十二単ビュー」では、個々のデータ要素がｎ個の変数を有するデータに対して、「平安京ビュー」において小さなアイコン（葉ノードを表現する図形又はシンボル）１０で表現されている葉ノードをｎ個以上の小領域に分割し、その小領域ごとに固有の色を割り当てることで、各々の葉ノードが有するｎ個の変数の値を表現する。この考え方により「十二単ビュー」は、数百、数千のデータ要素を有する階層型多変数データを一画面に表現することができる。

発明の実施の形態に係る手法が想定する入力データ構造を、図２に示す。図２において、四角２０は木構造の枝ノード、丸２１は木構造の葉ノードを表している。木構造とは、グラフの種類の一つであって、単連結で閉路を持たない無向グラフのことである。子を持たない節点（ノード）を葉という。枝でつながった二つの節点のうち、根に近い方を親、葉に近い方を子といい、同じ親を持つ節点同士を兄弟という。

発明の実施の形態に係る手法では、図２に示すように、任意の木構造を構成する階層型データの葉ノードが、ｎ個の変数を有していると仮定する（葉ノード２１の下の四角の中のｔ0〜ｔn-1はそのことを意味する）。本発明では、この変数の値をｔi（０≦ｉ＜ｎ、ｉは整数）と表すものとする。

続いて、発明の実施の形態に係る手法の処理手順について図３〜図５を参照して説明する。図３（ａ）は、階層構造のデータベース中のデータを示すアイコンを示す。図３（ｂ）は、アイコンの小領域への分割、及び、その色相の算出の説明図を示し、図３（ｃ）は、小領域の彩度・明度の算出方法１の説明図を示し、図３（ｄ）は、小領域の彩度・明度の算出方法２の説明図を示す。
図４は、下記の彩度・明度の算出方法１による処理フローチャートである。
図５は、下記の彩度・明度の算出方法２による処理フローチャートである。

「平安京ビュー」により生成されたアイコン１０は、それ自身単色である。発明の実施の形態に係る手法ではまず、「平安京ビュー」に用いられている長方形又は正方形のアイコン（葉ノード）１０を、縦Ｌ個、横ｍ個、の格子状の小領域に分割する（図３（ｂ）、図４及び図５のＳ１参照）。発明の実施の形態では、以下の式（１）によりＬおよびｍを算出している。
Ｌ＝［√ｎ］＋１
ｍ＝［ｎ／√Ｌ］＋１ ・・・（１）
ここで［ｔ］は、ｔを超えない最大の整数を表す記号である。以上の式によって算出されたＬとｍの積は、常にｎ以上になる。このため、以上の方法によって生成された個々の小領域に、各々の変数を割り当てることにより、ｎ個の変数値を表現することが可能になる。発明の実施の形態では、Ｌｍ個の小領域に対して、ｎ個の変数の各々を、左上から順に割り当てる。Ｌｍ＞ｎである場合には、どの変数も割り当てられない小領域が存在するが、ここではこれらの小領域をブランクのままとする。

図３（ｂ）の例では、図３（ａ）の正方形のアイコン１０が田の字状に分割されている。左上の小領域１０−０にはｔ０が、右上の小領域１０−１にはｔ１が、左下の小領域１０−２にはｔ２が、右下の小領域１０−３にはｔ３が、それぞれ割り当てられる。

このような単純な領域分割による多変数の表現を採用した理由は、以下の通りである。発明の実施の形態に係る手法では、数百、数千規模の葉ノードを有する階層型データの一括的な表現を目標としているため、個々の葉ノードの表現に費やせる画面上の面積は小さくなる。一方で、大規模なデータを表現するための領域分割型の可視化手法において、画面上の面積が小さくても視覚的に認識しやすいようにデータ要素を表現するためには、正方形に近い領域を生成することが有利である、という議論が既になされている。発明の実施の形態に係る手法においても、この議論を参考にして、葉ノードに割り当てられた個々の変数を正方形に近い小領域で表現できるようにした。

続いて、各々の小領域に色を割り当てる。ここでは色合いを表す色相Ｈ、鮮やかさを表す彩度Ｓ、明るさを表す明度Ｉ、の３変数で色を表現するＨＳＩ表色系を用いる。

発明の実施の形態に係る手法ではまず、Ｌｍの小領域のうちｎ個を選び、これらに固有の色相を与える（図４及び図５のＳ２）。ここでは単純に、以下の方法によりｉ番目（０≦ｉ＜ｎ）の変数の色相Ｈ（０≦Ｈ＜２π）を算出する（図４のＳ２ａ−１、図５のＳ２ｂ−１）。
Ｈ＝２πｉ／ｎ ・・・（２）

図３（ｂ）はｎ＝４の例であり、小領域１０−０はｉ＝１、Ｈ＝０になり、色は赤（Ｒ）である。小領域１０−１はｉ＝２、Ｈ＝０．５πになり、色は緑（Ｇ）である。小領域１０−２はｉ＝３、Ｈ＝πになり、色は青（Ｂ）である。小領域１０−３はｉ＝４、Ｈ＝１．５πになり、色は紫（Ｐ）になる。

発明の実施の形態に係る手法では続いて、各データ要素が有するｎ個の変数値を用いて、各小領域の彩度Ｓ（０≦Ｓ≦１）および明度Ｉ（０≦Ｉ≦１）を算出する。例えば、以下の２種類の算出方法を利用する。なお以下の説明では、変数値ｔi（０≦ｉ＜ｎ）は０≦ｔi≦１の範囲に正規化されていると仮定する。

＜＜彩度・明度の算出方法１＞＞
情報可視化技術では、変数値の大きいデータ要素への注目を促すような表現を求められる場合が多い。そこで、変数値の大きいデータ要素の彩度・明度を大きくすることで、これらのデータ要素を注目しやすくするように算出する。
Ｓ＝Ｉ＝ａ＋ｂｔi （ただし、ａ，ｂはａ≧０、ｂ≧０である実数、原則としてａ＋ｂ＝１、また、変数値ｔi（０≦ｉ＜ｎ）は０≦ｔi≦１の範囲に正規化されているものとする）
具体的には、ａ＝０．２、ｂ＝０．８とし、
Ｓ＝Ｉ＝０．２＋０．８ｔi ・・・（３）
によって彩度Ｓおよび明度Ｉを算出している（図３（ｃ）、図４のＳ２ａ−２）。
このやり方によれば、変数値が大きいほど彩度・明度が大きくなる。

＜＜彩度・明度の算出方法２＞＞
情報可視化技術では、変数値が平均値や中間値から大きく外れているデータ要素への注目を促すような表現を求められる場合もある。ここでは、変数値が中間値から大きく外れているデータ要素の彩度・明度を大きくすることで、これらのデータ要素を注目しやすくするような算出方法を採用する。ここでは、以下の数式
Ｓ＝Ｉ＝ａ＋ｂ（１−２ｔi） （０≦ｔi≦ｃ）
Ｓ＝Ｉ＝ａ＋ｂ（−１＋２ｔi） （ｃ≦ｔi≦１）
（ただし、ａ，ｂはａ≧０、ｂ≧０である実数、原則としてａ＋ｂ＝１、ｃは０＜ｃ＜１である実数、また、変数値ｔi（０≦ｉ＜ｎ）は０≦ｔi≦１の範囲に正規化されているものとする）
によって彩度Ｓおよび明度Ｉを算出している（図５のＳ２ｂ−４）。
具体的には、ａ＝０．２、ｂ＝０．８、ｃ＝０．５としている。
Ｓ＝Ｉ＝０．２＋０．８（１−２ｔi） （０≦ｔi≦０．５）
Ｓ＝Ｉ＝０．２＋０．８（−１＋２ｔi） （０．５≦ｔi≦１）

ただしこの場合、変数値ｔiと１−ｔiにおけるＳおよびＩの値がまったく同一になってしまい、視覚的に両者を区別することができない。そこで、０≦ｔi≦０．５の場合と０．５≦ｔi≦１の場合とで、異なる２種類の形状を適用することで視覚的に両者を区別できるようにするとよい（図５の２ｂ−２、２ｂ−３）。図３（ｄ）の例では、０≦ｔi≦０．５に該当する小領域１０−１と１０−２を４５度回転させることで、視覚的に両者の違いを明確にした。なお、これは一例であって、本発明はこれに限定されない。例えば、小領域１０−１と１０−２を円や三角形あるいは星型にしてもよい。要するに、０≦ｔi≦０．５の場合に第１の形状（第１の図形）を適用し、０．５≦ｔi≦１の場合に第２の形状（第２の図形）を適用し、第１の形状（第１の図形）と第２の形状（第２の図形）は、視覚的に区別できるものであればよい。

このやり方によれば、変数値が中間値から離れるほど彩度・明度が大きくなる。中間値との大小によって２種類の形状を併用する。

本発明の実施の形態を薬物データベースの可視化に適用することができる。薬物データベース可視化の有用な利用方法の一例に、新しい薬物に対する実験値の推定が考えられる。仮に、分子構造が既知であり、また実験を施されていない薬物があるとする。もし、この薬物群の分子構造と実験値に、強い相関性が発見できるなら、この新しい薬物に対する実験結果は、実験を施す前からある程度の予測が可能であり、ひいては実験コストの削減に貢献できると考えられる。このことから、薬物の分子構造上の特徴と実験値の相関性を、概略的にも局所的にも眺められる発明の実施の形態に係る手法は、薬物を扱う各種の現場において有効に活用できる。

本発明の実施の形態では、階層型多変数データを可視化する方法（「十二単ビュー」）を示した。この方法は、階層型データ可視化手法「平安京ビュー」の拡張手法であり、データ全体の画面配置は「平安京ビュー」と同じ原理を踏襲しつつ、個々のデータ要素を表現するアイコンを小領域に分割し、変数ごとに小領域の色を算出することで、階層構造と同時に多変数を表現する。

本発明の実施の形態を薬物データベースの可視化に適用した場合、薬物群の分子構造上の特徴と実験結果の相関性を俯瞰できるようになる。データベースから抽出した薬物について、可視化の対象となる実験値を抽出し、さらに分子構造上の類似性や共通性で分類することで、階層型多変数データを構築し、これを発明の実施の形態に係る手法を用いて可視化することができる。

「平安京ビュー」の概要
「平安京ビュー」は、階層型データを構成する葉ノードをアイコンで表現し、枝ノードを入れ子状の長方形の枠で表現し、階層型データ全体を一画面に配置する手法である（図１参照）。

「平安京ビュー」は、以下の条件を満たすような画面配置アルゴリズムの採用により、図１に示すような可視化結果を実現している。
・葉ノードや枝ノードを干渉させないように配置する。これにより、画面上の任意のデータ要素を、クリック操作可能な状態で表示できる。
・画面空間上の占有面積を小さくするように配置する。これにより、限られた画面空間に多くの情報を表現できる。

「平安京ビュー」の処理の概略は次の通りである。
（ａ）データを所定の特性情報に基づいて複数の階層的なクラスターに分類する。例えば、分子記述子に基づいて、各種アルゴリズムによって化合物を階層的に分類する。
（ｂ）分類された階層的なクラスターに基づいた再帰的な入れ子構造となるように、アイコンの２次元平面内における配置を決定する。より具体的には、階層的に分類された葉ノードのうち子ノードが親ノードに順次含まれた入れ子構造となるように、各アイコンを２次元平面内に配置する。「平安京ビュー」では、まず階層型データ中の葉ノード群を格子状に配列する。続いてこれらの葉ノードの親にあたる枝ノードを画面上に効率よく配置することで、限られた画面空間上に大量の情報を表現することができる。
（ｃ）さらに、葉ノードが属する親ノードを枠で囲み、枠で囲んだ各ノードが属するさらなる親ノードを枠で囲み、・・・といったように、順次、ノードを枠で囲んでいく。これにより、葉ノードが、どのような階層構造のどのノードに属しているかが表現される。

本発明は、以上の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲に記載された発明の範囲内で、種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものであることは言うまでもない。

従来の手法による階層型データの可視化例を示す。 発明の実施の形態に係る処理の入力となるデータ構造の説明図である。 発明の実施の形態に係る処理の説明図である。 発明の実施の形態に係る処理フローチャートである。 発明の実施の形態に係る他の処理フローチャートである。 発明の実施の形態に係るｔiとＳ又はＩの関係を示すグラフである。

符号の説明

１０ アイコン（葉ノード）
１０−０〜１０−３ 小領域
２０ 枝ノード
２１ 葉ノード

Claims (7)

1. 階層構造をもつデータベースのデータ全体を、ひとつの画面に表示する方法であって、前記階層構造のデータベース中の各データを長方形又は正方形アイコンとして表示するとともに、前記階層構造の各データの前記アイコンを再帰的な入れ子構造となるように二次元平面内に配置することを特徴とするデータベースを可視化する方法において、
   前記データベースから、木構造の入力データであって、前記木構造を構成する階層型データの葉ノードがｎ個の変数ｔi（０≦ｉ＜ｎ、ｉは整数）を有するものを受ける第１ステップと、
   前記葉ノードに対応する前記長方形又は正方形のアイコンを縦Ｌ個、横ｍ個（ただし、Ｌｍ≧ｎ）の格子状の小領域に分割する第２ステップと、
   分割して得られた格子状の前記小領域のそれぞれに互いに異なる色を割り当てる第３ステップと、を備えるデータベースを可視化するための画像生成方法。
2. 前記第３ステップは、
   前記小領域のそれぞれに互いに異なる色相Hを与えるステップと、
   下記の式に基づき前記小領域のそれぞれに彩度S及び明度Iを与えるステップと、を含むことを特徴とする請求項1記載のデータベースを可視化するための画像生成方法。
   S＝ｆ(ti)
   I＝ｇ(ti)
   （ただし、変数値ti（０≦i＜ｎ）は０≦ti≦１の範囲に正規化されているものとし、また、関数ｆ(ti)及びｇ(ti)は、０≦ｆ(ti) ≦１、０≦ｇ(ti)≦１の範囲の関数とする）
3. 前記第３ステップは、
   前記小領域のそれぞれに互いに異なる色相Hを与えるステップと、
   下記の式に基づき前記小領域のそれぞれに彩度S及び明度Iを与えるステップと、を含むことを特徴とする請求項1記載のデータベースを可視化するための画像生成方法。
   S＝Smin＋(Smax−Smin) ti ０≦Smin＜ Smax≦１
   I＝Ｉmin＋(Ｉmax−Ｉmin) ti ０≦Ｉmin＜Ｉmax≦１
   （ただし、変数値tiは（０≦i＜ｎ）は０≦ti≦１の範囲に正規化されているものとする）
4. 前記第３ステップは、
   前記小領域のそれぞれに互いに異なる色相Hを与えるステップと、
   下記の式に基づき前記小領域のそれぞれに彩度S及び明度Iを与えるステップと、を含むことを特徴とする請求項1記載のデータベースを可視化するための画像生成方法。
   S＝Smin＋(Smax−Smin)＊｜２ti−１｜ ０≦Smin＜ Smax≦１
   I＝Ｉmin＋(Ｉmax−Ｉmin) ＊｜２ti−１｜ ０≦Ｉmin＜Ｉmax≦１
   （ただし、変数値tiは（０≦i＜ｎ）は０≦ti≦１の範囲に正規化されているものとする）
5. 前記小領域のうち０≦ｔi≦ＴＨ（ＴＨは予め定められた値であって０≦ＴＨ≦１であるもの）に対応するものについて当該小領域を第１の形状とし、前記小領域のうちＴＨ≦ｔi≦１に対応するものについて当該小領域を、前記第１の形状と異なる第２の形状とするステップと、を含むことを特徴とする請求項２乃至請求項４いずれかに記載のデータベースを可視化するための画像生成方法。
6. 階層構造をもつデータベースのデータ全体を、ひとつの画面に表示する方法であって、前記階層構造のデータベース中の各データを長方形又は正方形アイコンとして表示するとともに、前記階層構造の各データの前記アイコンを再帰的な入れ子構造となるように二次元平面内に配置することを特徴とするデータベースを可視化する方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
   前記データベースから、木構造の入力データであって、前記木構造を構成する階層型データの葉ノードがｎ個の変数ｔi（０≦ｉ＜ｎ、ｉは整数）を有するものを受ける第１ステップと、
   前記葉ノードに対応する前記長方形又は正方形のアイコンを縦Ｌ個、横ｍ個（ただし、Ｌｍ≧ｎ）の格子状の小領域に分割する第２ステップと、
   分割して得られた格子状の前記小領域のそれぞれに互いに異なる色を割り当てる第３ステップと、を実行させるためのプログラム。
7. 階層構造をもつデータベースのデータ全体を、ひとつの画面に表示する表示装置であって、画面上に前記階層構造のデータベース中の各データを長方形又は正方形アイコンとして表示するとともに、前記階層構造の各データの前記アイコンを再帰的な入れ子構造となるように二次元平面内に配置する処理部を含むデータベース表示装置において、
   前記処理部は、
   前記データベースから、木構造の入力データであって、前記木構造を構成する階層型データの葉ノードがｎ個の変数ｔi（０≦ｉ＜ｎ、ｉは整数）を有するものを受ける第１ステップと、
   前記葉ノードに対応する前記長方形又は正方形のアイコンを縦Ｌ個、横ｍ個（ただし、Ｌｍ≧ｎ）の格子状の小領域に分割する第２ステップと、
   分割して得られた格子状の前記小領域のそれぞれに互いに異なる色を割り当てる第３ステップと、を実行することを特徴とするデータベース表示装置。

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