JP5062556B2 - Program for executing image generation method for visualizing database and database display device - Google Patents
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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。 The present invention relates to an image generation method, a program, and a database display device for visualizing a database by displaying the entire data of the database having a hierarchical structure on one screen.
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。 With the spread of information technology, the information accumulated in computers is rapidly increasing in size, diversifying and becoming more complex. As a means of understanding the contents of such information, research on information visualization technology using computer graphics is progressing. It is said that humans obtain about 90% of information from their eyes in daily life. In other words, it is thought that the human eye originally functions as an important medium for collecting information. From this, it is considered that the information visualization technique is effective as a means for transmitting information from a computer to a human.
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。 In research of information visualization technology, there is a tendency that the data structure of input information is classified and research is individually progressed for each data structure. As an example, Shneiderman categorizes the data structure targeted by information visualization technology into seven types: one-dimensional data, two-dimensional data, three-dimensional data, n-dimensional data, hierarchical data, link data, and time-series data. Is advocating. Among these classifications, visualization of n-dimensional data (hereinafter referred to as “multivariable data”) and hierarchical data is considered as an important issue in information visualization technology, and there are a great many as described below. Research has been published.
(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。
(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。
「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。
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。
The important points common to these methods are
(A) By expressing the hierarchical structure, the position on the screen of each data element constituting the hierarchical data is determined.
(A) Furthermore, each data element must be represented by a very small icon on the screen.
That is the point. In order to represent a hierarchical structure and multiple variables simultaneously, it must be valid even under this constraint.
(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) Representative examples of multivariable data visualization techniques The following are typical examples of multivariable data visualization techniques.
(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。
(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。
(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。
(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。 (3.4) Many multivariable data visualization methods based on the idea of selecting two arbitrary variables from among multiple variables and plotting them in a two-dimensional coordinate system have been reported. Known as Scatter Plot. However, since the position on the screen is determined by the multivariable values, it is difficult to simultaneously express the hierarchical structure. Moreover, it is not assumed that all of the multivariables are expressed in one coordinate system.
(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。
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。 The present invention solves the above-mentioned problems of the prior art and provides a method for visualizing information of hierarchical multivariable data in which individual data elements have multivariables and these data elements constitute a hierarchical structure. The purpose is to do.
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。
The present invention is a method of displaying all the individual data of a database having a hierarchical structure on a single screen, wherein each data in the hierarchical database is displayed as a rectangular or square icon, and In a method for visualizing a database, wherein the icons of each data are arranged in a two-dimensional plane so as to have a recursive nested structure,
A first step of receiving, from the database, input data having a tree structure, wherein leaf nodes of hierarchical data constituting the tree structure have n variables ti (0 ≦ i <n, i is an integer) When,
A second step of dividing the rectangular or square icon corresponding to the leaf node into L vertical and m horizontal (where Lm ≧ n) grid-like small regions;
And a third step of assigning different colors to each of the lattice-like small regions obtained by the division.
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。
The third step is, for example,
Giving each of the small areas a different hue H;
Providing saturation S and brightness I to each of the small regions based on any of the following formulas (a) to (c).
(A)
S = f (ti)
I = g (ti)
(However, the variable value ti (0 ≦ i <n) is normalized in the range of 0 ≦ ti ≦ 1, and the functions f (ti) and g (ti) are 0 ≦ f (ti). ≦ 1, 0 ≦ g (ti) ≦ 1)
For example, the functions f (ti) and g (ti) are like graphs A to D shown in FIG.
(I)
S = Smin + (Smax−Smin)
I = Imin + (Imax−Imin)
(However, the variable value ti (0 ≦ i <n) is normalized in the range of 0 ≦ ti ≦ 1)
(I ') Or,
S = I = a + bt (where a and b are real numbers where a ≧ 0 and b ≧ 0, in principle, a + b = 1, and the variable value ti (0 ≦ i <n) is in the range of 0 ≦ ti ≦ 1. Normalized)
This corresponds to the graph of A in FIG.
(U)
S = Smin + (Smax−Smin) * | 2ti−1 | 0 ≦ Smin <Smax ≦ 1
I = Imin + (Imax−Imin) * | 2ti−1 | 0 ≦ Imin <Imax ≦ 1
(However, the variable value ti (0 ≦ i <n) is normalized in the range of 0 ≦ ti ≦ 1)
| 2ti-1 | means the absolute value of (2ti-1).
(U ') or
S = I = a + b (1-2ti) (0≤ti≤c)
S = I = a + b (-1 + 2ti) (c≤ti≤1)
(Where a and b are real numbers where a ≧ 0 and b ≧ 0, in principle a + b = 1, c is a real number where 0 <c <1, and the variable value t i (0 ≦ i <n) is 0 ≦ (It shall be normalized to the range of t i ≦ 1)
This corresponds to the graph of FIG.
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。 Further, among the small regions corresponding to 0 ≦ ti ≦ TH (TH is a predetermined value and 0 ≦ TH ≦ 1), the small region is defined as a first shape, and the small region And the step corresponding to TH ≦ ti ≦ 1 may include a step of setting the small region to a second shape different from the first shape. For example, TH = 0.5.
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。
The present invention is a method of displaying all the individual data of a database having a hierarchical structure on a single screen, wherein each data in the hierarchical database is displayed as a rectangular or square icon, and A program for causing a computer to execute a method of visualizing a database, characterized in that the icons of each data are arranged in a two-dimensional plane so as to have a recursive nested structure,
A first step of receiving, from the database, input data having a tree structure, wherein leaf nodes of hierarchical data constituting the tree structure have n variables ti (0 ≦ i <n, i is an integer) When,
A second step of dividing the rectangular or square icon corresponding to the leaf node into L vertical and m horizontal (where Lm ≧ n) grid-like small regions;
And a third step of assigning different colors to each of the lattice-like small regions obtained by the division.
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。
The present invention is a display device for displaying all the individual data of a database having a hierarchical structure on a single screen, displaying each data in the hierarchical database on the screen as a rectangular or square icon, In the database display device including a processing unit that arranges the icons of the data of the hierarchical structure in a two-dimensional plane so as to have a recursive nested structure,
The processor is
A first step of receiving, from the database, input data having a tree structure, wherein leaf nodes of hierarchical data constituting the tree structure have n variables ti (0 ≦ i <n, i is an integer) When,
A second step of dividing the rectangular or square icon corresponding to the leaf node into L vertical and m horizontal (where Lm ≧ n) grid-like small regions;
And a third step of assigning different colors to each of the lattice-like small regions obtained by the division.
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。
The present invention is an improved invention of a known hierarchical data visualization method (
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。 The expression form of multivariable data adopted by the present invention is also a kind of Glyph in a broad sense. The advantages of large-scale hierarchical multivariable data visualization based on region division and color change as in the present invention and the reason for adopting multivariable expression by simple region division will be described.
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。 An object of the present invention is to represent the entire picture of large-scale hierarchical data having hundreds or thousands of data elements on one screen. As a result, the area on the screen that can be used to represent individual data elements is reduced. On the other hand, in order to express large-scale data, it is advantageous to generate a region close to a square that can be visually recognized even if the area on the screen is small. In view of this point, the present invention divides each variable assigned to each data element into small areas close to a square, and assigns a hue to each small area.
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。
The program according to the present invention is recorded on a recording medium, for example.
Examples of the medium include EPROM devices, flash memory devices, flexible disks, hard disks, magnetic tapes, magneto-optical disks, CDs (including CD-ROMs and Video-CDs), DVDs (DVD-Videos, DVD-ROMs, DVD-s). RAM), ROM cartridge, RAM memory cartridge with battery backup, flash memory cartridge, nonvolatile RAM cartridge, and the like.
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。 A medium is a medium in which information (mainly digital data, a program) is recorded by some physical means, and allows a processing device such as a computer or a dedicated processor to perform a predetermined function. is there.
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。
An object of the embodiment of the present invention is to display a list of data elements belonging to the lowest level of a hierarchical structure in a limited screen space, rather than displaying a parent-child relationship of hierarchical data. Among the above-described hierarchical data visualization methods, the methods of Quantum Treemap (Non-Patent Document 5) and “Heiankyo View” (
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)。
FIG. 1 shows an example of hierarchical data visualization using “Heiankyo View”. FIG. 1 shows a “Heiankyo view” in which a database having specific hierarchical data is displayed on one screen.
「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。
“Heiankyo View” realizes the visualization result of FIG. 1 by an algorithm that satisfies the following conditions.
-Arrange so that leaf nodes and branch nodes do not interfere. As a result, any data element on the screen can be displayed in a clickable state.
-Arrange so that the occupied area on the screen space is reduced. Thereby, a large amount of information can be expressed in a limited screen space.
“Heiankyo View” will be explained later.
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。 Next, a method according to an embodiment of the invention (“12 single views”), which is an extended method of “Heiankyo View”, will be described.
「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。 In the “12 single view”, n pieces of leaf nodes represented by small icons (figure or symbol representing a leaf node) 10 in the “Heiankyo view” for the data in which each data element has n variables. By dividing into the above small areas and assigning a unique color to each small area, the values of n variables of each leaf node are expressed. Based on this concept, the “twelve single view” can represent hierarchical multivariable data having hundreds or thousands of data elements on one screen.
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。
FIG. 2 shows an input data structure assumed by the method according to the embodiment of the invention. In FIG. 2, a square 20 represents a tree-structured branch node, and a
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。 In the method according to the embodiment of the present invention, as shown in FIG. 2, it is assumed that leaf nodes of hierarchical data constituting an arbitrary tree structure have n variables (under leaf nodes 21). (T0 to tn-1 in the squares of) means that). In the present invention, the value of this variable is expressed as ti (0≤i <n, i is an integer).
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。
Next, the processing procedure of the method according to the embodiment of the invention will be described with reference to FIGS. FIG. 3A shows icons indicating data in a hierarchical database. FIG. 3B shows an explanatory diagram for dividing an icon into small regions and calculating the hue thereof, and FIG. 3C shows an explanatory diagram of a
FIG. 4 is a processing flowchart according to the saturation /
FIG. 5 is a process flowchart according to the saturation /
「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。
The
L = [√n] +1
m = [n / √L] +1 (1)
Here, [t] is a symbol representing the maximum integer not exceeding t. The product of L and m calculated by the above formula is always n or more. For this reason, it is possible to express n variable values by assigning each variable to each small region generated by the above method. In the embodiment of the invention, each of n variables is assigned to Lm small regions in order from the upper left. When Lm> n, there are small areas to which no variable is assigned, but these small areas are left blank here.
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。
In the example of FIG. 3B, the
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。 The reason for adopting such a multi-variable expression by simple area division is as follows. The method according to the embodiment of the present invention aims at collective representation of hierarchical data having hundreds or thousands of leaf nodes, so that the area on the screen that can be spent for representing individual leaf nodes is small. Become. On the other hand, in the area division type visualization method for expressing large-scale data, in order to express data elements so that they can be easily recognized even if the area on the screen is small, an area close to a square is used. There has already been a discussion that it is advantageous to generate. Also in the method according to the embodiment of the present invention, with reference to this discussion, each variable assigned to a leaf node can be expressed by a small area close to a square.
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。 Subsequently, a color is assigned to each small area. Here, an HSI color system that expresses colors with three variables of hue H representing hue, saturation S representing vividness, and lightness I representing brightness is used.
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)
In the method according to the embodiment of the invention, first, n of Lm small regions are selected, and a unique hue is given to these (S2 in FIGS. 4 and 5). Here, the hue H (0 ≦ H <2π) of the i-th (0 ≦ i <n) variable is simply calculated by the following method (S2a-1 in FIG. 4 and S2b-1 in FIG. 5).
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。 FIG. 3B shows an example in which n = 4. The small region 10-0 has i = 1 and H = 0, and the color is red (R). The small region 10-1 has i = 2 and H = 0.5π, and the color is green (G). The small region 10-2 is i = 3, H = π, and the color is blue (B). The small area 10-3 becomes i = 4, H = 1.5π, and the color becomes purple (P).
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。 In the method according to the embodiment of the present invention, the saturation S (0 ≦ S ≦ 1) and the lightness I (0 ≦ I ≦ 1) of each small region are subsequently obtained using n variable values of each data element. Is calculated. For example, the following two types of calculation methods are used. In the following description, it is assumed that the variable value ti (0 ≦ i <n) is normalized in the range of 0 ≦ ti ≦ 1.
<<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。
<< Saturation /
Information visualization techniques often require expressions that encourage attention to data elements with large variable values. Therefore, by increasing the saturation and lightness of data elements having a large variable value, calculation is performed so that these data elements are easily noticed.
S = I = a + bt (where a and b are real numbers where a ≧ 0 and b ≧ 0, in principle, a + b = 1, and the variable value ti (0 ≦ i <n) is in the range of 0 ≦ ti ≦ 1. Normalized)
Specifically, a = 0.2, b = 0.8,
S = I = 0.2 + 0.8ti (3)
Thus, the saturation S and the lightness I are calculated (FIG. 3C, S2a-2 in FIG. 4).
According to this method, the greater the variable value, the greater the saturation and brightness.
<<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)
<< Saturation /
In some cases, the information visualization technique may require an expression that prompts attention to a data element whose variable value is significantly different from the average value or the intermediate value. Here, a calculation method is adopted in which the saturation and lightness of data elements whose variable values are greatly deviated from the intermediate values are increased so that these data elements are easily noticed. Here, the following formula S = I = a + b (1-2ti) (0≤ti≤c)
S = I = a + b (-1 + 2ti) (c≤ti≤1)
(Where a and b are real numbers where a ≧ 0 and b ≧ 0, in principle a + b = 1, c is a real number where 0 <c <1, and the variable value t i (0 ≦ i <n) is 0 ≦ (It shall be normalized to the range of t i ≦ 1)
Is used to calculate the saturation S and the brightness I (S2b-4 in FIG. 5).
Specifically, a = 0.2, b = 0.8, and c = 0.5.
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。 However, in this case, the values of S and I in the variable values ti and 1-ti are exactly the same, and the two cannot be visually distinguished. Therefore, it is preferable to visually distinguish the two cases by applying two different shapes in the case of 0 ≦ ti ≦ 0.5 and 0.5 ≦ ti ≦ 1 (2b in FIG. 5). -2, 2b-3). In the example of FIG. 3D, the small areas 10-1 and 10-2 corresponding to 0 ≦ ti ≦ 0.5 are rotated 45 degrees to visually clarify the difference between the two. This is an example, and the present invention is not limited to this. For example, the small areas 10-1 and 10-2 may be circular, triangular, or star-shaped. In short, the first shape (first graphic) is applied when 0 ≦ ti ≦ 0.5, and the second shape (second graphic) is applied when 0.5 ≦ ti ≦ 1, The first shape (first graphic) and the second shape (second graphic) only need to be visually distinguishable.
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。 According to this method, the saturation / lightness increases as the variable value moves away from the intermediate value. Two types of shapes are used together depending on the magnitude of the intermediate value.
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。 The embodiment of the present invention can be applied to visualization of a drug database. An example of a useful method for visualizing a drug database is estimation of experimental values for a new drug. Suppose there is a drug whose molecular structure is known and which has not been tested. If a strong correlation can be found between the molecular structure of this drug group and the experimental values, the experimental results for this new drug can be predicted to some extent before conducting the experiment, which in turn can contribute to the reduction of experimental costs. it is conceivable that. From this, the method according to the embodiment of the present invention, in which the correlation between the characteristics of the molecular structure of the drug and the experimental value can be observed both roughly and locally, can be effectively used in various fields where the drug is handled. .
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。 In the embodiment of the present invention, a method of visualizing hierarchical multivariable data (“twelve single views”) has been shown. This method is an extension of the hierarchical data visualization method "Heiankyo View". The screen layout of the entire data follows the same principle as "Heiankyo View", and icons representing individual data elements are divided into small areas. In addition, by calculating the color of the small area for each variable, multiple variables are expressed simultaneously with the hierarchical structure.
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。 When the embodiment of the present invention is applied to the visualization of a drug database, it is possible to overlook the correlation between the characteristics of the molecular structure of the drug group and the experimental results. For the drugs extracted from the database, the experimental values to be visualized are extracted, and further classified according to the similarity and commonality in the molecular structure to construct hierarchical multivariable data, which is used as the embodiment of the invention. It can visualize using the method which concerns on.
「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)。
Outline of “Heiankyo View” “Heiankyo View” is a method of arranging leaf data that constitutes hierarchical data with icons, branch nodes with nested rectangular frames, and arranging the entire hierarchical data on one screen. (See FIG. 1).
「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。
The “Heiankyo View” achieves the visualization results shown in FIG. 1 by adopting a screen layout algorithm that satisfies the following conditions.
-Arrange so that leaf nodes and branch nodes do not interfere. As a result, any data element on the screen can be displayed in a clickable state.
-Arrange so that the occupied area on the screen space is reduced. Thereby, a large amount of information can be expressed in a limited screen space.
「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。
The outline of the processing of “Heiankyo View” is as follows.
(A) The data is classified into a plurality of hierarchical clusters based on predetermined characteristic information. For example, compounds are classified hierarchically by various algorithms based on molecular descriptors.
(B) The arrangement of icons in a two-dimensional plane is determined so as to have a recursive nested structure based on the classified hierarchical cluster. More specifically, each icon is arranged in a two-dimensional plane so as to have a nested structure in which child nodes among the leaf nodes classified hierarchically are sequentially included in the parent node. In “Heiankyo View”, the leaf nodes in the hierarchical data are first arranged in a grid. Subsequently, a large amount of information can be expressed on a limited screen space by efficiently arranging branch nodes corresponding to the leaf nodes on the screen.
(C) Further, the parent node to which the leaf node belongs is enclosed in a frame, the further parent node to which each node enclosed in the frame belongs is enclosed in a frame, and so on. Thereby, it is expressed which node of which hierarchical structure the leaf node belongs to.
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。 The present invention is not limited to the above embodiments, and various modifications can be made within the scope of the invention described in the claims, and these are also included in the scope of the present invention. Needless to say.
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
10 Icon (leaf node)
10-0 to 10-3
Claims (6)
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。 A method of displaying the entire data of a database having a hierarchical structure on a single screen, wherein each data in the hierarchical database is displayed as a rectangular or square icon, and the icon of each data of the hierarchical structure is displayed. A program for causing a computer to execute a method of visualizing a database characterized by being arranged in a two-dimensional plane so as to have a recursive nested structure,
A first step of receiving, from the database, input data having a tree structure, wherein leaf nodes of hierarchical data constituting the tree structure have n variables ti (0 ≦ i <n, i is an integer) When,
A second step of dividing the rectangular or square icon corresponding to the leaf node into L vertical and m horizontal (where Lm ≧ n) grid-like small regions;
A program for executing the third step of assigning different colors to each of the lattice-like small regions obtained by the division.
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記載のプログラム。
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) The third step includes
Giving different hues H to each of the small regions;
The program according to claim 1, further comprising the step of giving saturation S and brightness I to each of the small areas based on the following formula.
S = f (ti)
I = g (ti)
(However, the variable value ti (0 ≦ i <n) is normalized in the range of 0 ≦ ti ≦ 1, and the functions f (ti) and g (ti) are 0 ≦ f (ti). ≦ 1, 0 ≦ g (ti) ≦ 1)
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記載のプログラム。
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) The third step includes
Giving different hues H to each of the small regions;
The program according to claim 1, further comprising the step of giving saturation S and brightness I to each of the small areas based on the following formula.
S = Smin + (Smax−Smin) ti 0 ≦ Smin <Smax ≦ 1
I = Imin + (Imax−Imin) ti 0 ≦ Imin <Imax ≦ 1
(However, the variable value ti (0 ≦ i <n) is normalized in the range of 0 ≦ ti ≦ 1)
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記載のプログラム。
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) The third step includes
Giving different hues H to each of the small regions;
The program according to claim 1, further comprising the step of giving saturation S and brightness I to each of the small areas based on the following formula.
S = Smin + (Smax−Smin) * | 2ti−1 | 0 ≦ Smin <Smax ≦ 1
I = Imin + (Imax−Imin) * | 2ti−1 | 0 ≦ Imin <Imax ≦ 1
(However, the variable value ti (0 ≦ i <n) is normalized in the range of 0 ≦ ti ≦ 1)
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。 A display device that displays the entire data of a database having a hierarchical structure on a single screen, displaying each data in the hierarchical database on the screen as a rectangular or square icon, and each data of the hierarchical structure In a database display device including a processing unit that arranges the icons in a two-dimensional plane so as to have a recursive nested structure,
The processor is
A first step of receiving, from the database, input data having a tree structure, wherein leaf nodes of hierarchical data constituting the tree structure have n variables ti (0 ≦ i <n, i is an integer) When,
A second step of dividing the rectangular or square icon corresponding to the leaf node into L vertical and m horizontal (where Lm ≧ n) grid-like small regions;
And a third step of assigning different colors to each of the lattice-like small regions obtained by the division.
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