Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
309424		Information theory assisted data visualization and exploration / Bilgi kuramı destekli veri görselleştirmesi ve araştırması Yazar:EKREM SERİN Danışman: YRD. DOÇ. DR. SELİM BALCISOY Yer Bilgisi: Sabancı Üniversitesi / Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control Dizin:	Onaylandı Doktora İngilizce 2012 112 s.
Bu tez bilgi kuramı, özellikle entropiden yararlanarak veri görselleştirmesi vearaştırmasını geliştirecek teknikleri tanıtmaktadır. Tez ile nesneleri tanımada, olağanveya olağan dışı örüntülerin tespit edilmesinde ve gerekli görevlerin yerine getirilmesindekullanıcıların mevcut olan en fazla bilgiyi algılamalarını sağlamak amaçlanmıştır.Bilgisayar tarafından üretilmiş görselleştirmelerin iyileştirilmesinde konulmaya çalışılan metriklerin sayısallaştırılabilir olması ve sayısallaştırmanın algılanan bilgi miktarını ölçmesi gerektiğineinanmaktayız. Bu problemi çözmenin uygun yolu, bilgi kuramı, özellikleentropiden yararlanmaktır. çünkü entropi genel iletişim sistemindekibilgi miktarını ölçmeyi önermektedir. İletişim modelinde, bilgigöndericisi, bilgi alıcısı ile bir kanal vasıtasıyla bağlantı halindedir.Bu modelden esinlenerek, farklı bir yaklaşım ile bilgi göndericisigörselleştirilmeye çalışılan bilgi, bilgi alıcısı izleyici, kanal isegörselleştirmenin sunulduğu ekran olarak değerlendirilmiştir. Bu tezde,entropinin üç farklı görselleştirme probleminde kullanılabilirliğiaraştırılmıştır,- Büyük çaplı sosyal ağların algılanmasını iyileştirebilmek maksadıyla görsellenmesi,- 3B'lu nesneleri görsel olarak en az bilgi kayıbı ile incelemek maksadıyla en iyi temsiliresimlerin bulunması,- Arazi üzerinde en az bilgi kayıbı ile otomatik gezinme.Büyük çaplı sosyal ağların görselleştirilmesi bilgi görselleştirmesiaraştırmacıları için halen önemli bir sorundur. Bin düğümün renk, boyutlandırma,ve filtreleme mekanizmalarından yoksun olarak sergilenmesi durumunda,kullanıcılar ilk bakışta pek birşey algılayamazlar. Genellikle aradıklarıbilgiye ulaşabilmek maksadıyla işaret cihazları veya klavyeyi yakınlaştırma ve kaydırmamaksadıyla kullanırlar. Bu tez ile kullanıcılara sunulan bilgininalgılanabilmesini sağlayabilmek maksadıyla filtreleme, renklendirme ve boyutlandırmayıkullanan bir görselleştirme yaklaşımı sunulmaya çalışılmıştır.İkinci olarak 3B'lu modellerin en iyi temsili resimlerinin bulunmasıproblemi çözülmeye çalışılmıştır. Bu problem bilişsel anlamda özneldir.İyi ve en iyi tanımlamaları herhangi bir metrik ve sayısallaştırmayadayanmamaktadır, ayrıca aynı resmin iki farklı kullanıcıya sergilenmesi durumundafarklı olarak değerlendirilmesi olasıdır. Bu çalışmada, iyi ve en iyi tanımlamalarıtemsili resimler için en fazla nesne yüzü, en fazla belirgenlikveya bunların kombinasyonu şeklinde eşlemlemeye çalışılmıştır.Çözüm bulmaya çalışılan üçüncü problem ise en az bilgikayıbı ile otomatik arazi gezinmesidir. Burada arazinin yüzey görünürlüğüsayısallaştırılmaya çalışılmıştır. Ancak görünürlükproblemi, kullanıcıların genellikle şehir merkezlerine, binalara veilginç noktalara odaklandıkları buluşsalı ile farklı hale getirilmiştir.Gezinme esnasındaki bilgi miktarını artırabilmek amacıyla, anılanalanlara yoğunlaşılması hedeflenmiştir. Bu maksatla, yol bilgisindenyararlanılmış ve yol kesişimlerinin iskan bölgeleri olabileceği buluşsalıortaya konulmuştur. Bu problemde, yol bilgilerinden alan çıkarımı, kameranoktaları için bakış noktası entropisi ve otomatik rota üretimi metodlarıaraştırılmıştır.
This thesis introduces techniques to utilize information theory, particularly entropyfor enhancing data visualization and exploration. The ultimate goal with this work isto enable users to perceive as much as information available for recognizing objects,detecting regular or non-regular patterns and reducing user effort while executingthe required tasks.We believe that the metrics to be set for enhancing computer generated visualizationsshould be quantiable and that quantication should measure the informationperception of the user. The proper way to solve this problem is utilizing informationtheory, particularly entropy. Entropy offers quantication of the informationamount in a general communication system. In the communication model, informationsender and information receiver are connected with a channel. We are inspiredfrom this model and exploited it in a different way, namely we set the informationsender as the data to be visualized, the information receiver as the viewer and thecommunication channel as the screen where the visualized image is displayed. Inthis thesis we explore the usage of entropy in three different visualization problems,- Enhancing the visualization of large scale social networks for better perception,- Finding the best representational images of a 3D object to visually inspectwith minimal loss of information,- Automatic navigation over a 3D terrain with minimal loss of information.Visualization of large scale social networks is still a major challenge for informationvisualization researchers. When a thousand nodes are displayed on the screenwith the lack of coloring, sizing and filtering mechanisms, the users generally do notperceive much on the first look. They usually use pointing devices or keyboard forzooming and panning to find the information that they are looking for. With thisthesis we tried to present a visualization approach that uses coloring, sizing andfiltering to help the users recognize the presented information.The second problem that we tried to tackle is finding the best representationalimages of 3D models. This problem is highly subjective in cognitive manner. Thebest or good denitions do not depend on any metric or any quantication, furthermore,when the same image is presented to two different users it can be identifieddifferently. However in this thesis we tried to map some metrics to best or good definitionsfor representational images, such as showing the maximum faces, maximumsaliency or combination of both in an image.The third problem that we tried to find a solution is automatic terrain navigationwith minimal loss of information. The information to be quantied on this problem istaken as the surface visibility of a terrain. However the visibility problem is changedwith the heuristic that users generally focus on city centers, buildings and interestingpoints during terrain exploration. In order to improve the information amount atthe time of navigation, we should focus on those areas. Hence we employed the roadnetwork data, and set the heuristic that intersections of road network segmentsare the residential places. In this problem, region extraction using road networkdata, viewpoint entropy for camera positions, and automatic camera path generationmethods are investigated.