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J-GLOBAL ID：201802245123886057   整理番号：18A0196170

大地球データのための比類のない品種スケーリングを用いた視覚的分析【Powered by NICT】

Visual analytics with unparalleled variety scaling for big earth data

著者 (6件)： Yu Lina (University of Nebraska-Lincoln, Lincoln, NE, USA) ,  Rilee Michael L. (NASA GSFC, Greenbelt, MD, USA) ,  Pan Yu (University of Nebraska-Lincoln, Lincoln, NE, USA) ,  Zhu Feiyu (University of Nebraska-Lincoln, Lincoln, NE, USA) ,  Kuo Kwo-Sen (NASA GSFC, Greenbelt, MD, USA) ,  Yu Hongfeng (University of Nebraska-Lincoln, Lincoln, NE, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： Big Data  ページ： 514-521  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 考案し,大きな地球データのための比類のない多様なスケーリングを達成し,迅速応答視覚分析を可能にする,すなわちSciDB,アレイデータベース管理システムにおける,SpatioTemporal適応分解能符号化(STARE),重要な技術を実装した。STAREは多様な品種地球科学データセットの均質化統一データ表現として役立つだけでなく,地球科学データ分析,すなわち空間時間同時計数を必要とするそれらの主要クラスを最適化するためにこれらのデータセットの空間時間的データ配置配列を支持している。STAREを用いて,科学的分析のデータアクセスパターンのためのデータ分割と流通戦略を調整,分散した資源の最適利用をもたらした。STARE,迅速応答視覚分析は,高レベル問合せインタフェイスを通して可能にした,視覚的データ探索を行い,直感的かつ対話的に地球科学可能にした。は科学的課題と研究に良好な焦点を当てられるように最も手間のかかるデータ管理雑用の地球科学を軽減するためのこれらの技術革新に基づくシステムを想定した。科学的生産性の大きな向上が期待される。代替案との比較を含むプロトタイプシステムを用いたこれらの利点を実証した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： データ管理 ,  最適化 ,  *地球 ,  データ探索 ,  会話 ,  分解能 ,  *視覚 ,  データ表現 ,  符号化 ,  データベース管理システム ,  データ解析 ,  インタフェイス
準シソーラス用語： 時空間データ ,  地球科学 ,  視覚分析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： ディジタル計算機方式一般  (JC02010O) ,  言語プロセッサ  (JD03040F)

タイトルに関連する用語 (5件)： 地球 ,  品種 ,  スケーリング ,  視覚 ,  分析