Immersive visual analysis of time-dependent multivariate data using virtual reality

Abstract

Immersive Systeme wie Virtual Reality (VR) werden in verschiedenen Anwendungsbereichen und für zahlreiche Zwecke eingesetzt, darunter auch für die visuelle Analyse. VR-Systeme sind in der Lage, realistische Bilder und 3D-Szenen wiederzugeben und ein Gefühl der vollständigen Immersion und Anwesenheit zu vermitteln. In dieser Arbeit entwickeln wir ein interaktives Visualisierungstool in VR, um Fachexperten bei der Untersuchung der Eigenschaften und Merkmale von Asteroideneinschlägen zu Verteidigungszwecken zu unterstützen. Wir verwenden die zeitabhängigen multivariaten Einschlagssimulationsdaten. Die Umsetzungsanforderungen werden gemeinsam mit Fachexperten in Form von Aufgaben formuliert und stellen die wesentlichen Eigenschaften dar, die das System beinhalten sollte. Als Ergebnis enthält das System eine 3D-Punktwolkenvisualisierung zur Veranschaulichung des Einschlags und der Datenstruktur sowie verschiedene Explorationswerkzeuge zur Analyse und Untersuchung der Punktwolkeneigenschaften. Das zentrale Werkzeug im System wird Probe genannt und ermöglicht es, die Eigenschaften verschiedener Bereiche zu messen, sie miteinander zu vergleichen und Zustandsänderungen im Laufe der Simulationszeit zu beobachten. Neben der effektiven Untersuchung ist die Interaktivität ein weiterer wichtiger Faktor, der zu einem flüssigen und natürlichen Erlebnis beiträgt. Daher bieten wir verschiedene Technicken zur Navigation und Objektmanipulation an, um eine intuitive und reibungslose Interaktion mit dem System zu ermöglichen. Da die Auswahl der Explorationswerkzeuge für die Fachexperte und die Lösung ihrer Aufgaben von entscheidender Bedeutung ist, evaluieren wir unser System zunächst mit den Fachexperten, um festzustellen, ob das System die erforderlichen Funktionen bereitstellt und ihre Anforderungen erfüllt. Ein weiterer wichtiger Aspekt unseres Systems ist die Interaktivität und Benutzerfreundlichkeit, die wir durch eine Benutzerstudie evaluieren. Wie wir in unseren Evaluierungsexperimenten zeigen, erleichtert unser VR-System den Wissenschaftlern den Explorationsprozess. Es unterstützt sie dabei, neue und bisher unentdeckte Eigenschaften, Muster und Tendenzen in den Daten zu finden.

Immersive systems like Virtual Reality (VR) are used in different application domains and for multiple purposes, including visual analytics. VR systems are capable of rendering realistic images and 3D scenes and creating the feeling of full immersion and presence. In this work, we develop an interactive visualization tool in VR to support domain experts in studying the properties and features of asteroid impact events for defense purposes. We use the time-dependent multivariate impact simulation data. The implementation requirements are formulated together with domain experts in the form of tasks and represent the main features that the system should include. As a result, the system incorporates a 3D point cloud visualization to illustrate the impact and the data structure and various exploration tools to analyze and examine its properties. The central tool in the system is called a probe, allowing to measure the characteristics of different regions, compare them, and observe state changes during simulation time. While effective exploration is the primary goal of our system, interactivity is a significant factor contributing to achieving a smooth and natural experience. Therefore, we provide various grasping and navigation techniques to support an intuitive and effortless system interaction. As the selection of exploration tools is essential for the domain experts and solving their tasks, we first evaluate our system with them to answer whether the system is providing the necessary features and is fulfilling their requirements. Another important measurement is the interactivity and usability of our system, which we evaluate through a user study. As we show in our evaluation experiments, our VR system eases the exploration process for scientists. It supports them in finding new and previously undiscovered properties, patterns, and trends of the data.