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Minh Bui14. März 2013
Mobile Visualization in SenseDroid
Diplomarbeit
Minh Bui, 14.03.2013 # 1 of 16
Aufgabensteller: Prof. Dr. Andreas ButzBetreuer: Dr. Aurélien Tabard
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SenseDroid
• „Citizen Science“ oder „Participatory Sensing“• Messen von Luftdaten• Sammlung der Daten auf einem Server• DIY Sensorplattform• Sensorplattform ist flexibel
Luftverschmutzung Sensorplattform Server Visualisierung
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Aufgabe: Entwicklung der SenseDroid App
• Speicherung der Sensordaten innerhalb einer Datenbank• Kommunikation mit der Sensorplattform• Visualisierung der Daten• Zusätzlich: Bereitstellung einer modularen Softwarestruktur aufgrund variabler Daten
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Nochmal grafischBenutzer
Sensorboard
Server
App
Datenbank
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Ansatz
• Recherche - Mangel an direktem Feedback• Technische Evaluierung• Design der Visualisierungen• Implementierung mittels objektorientierter Analyse - Flexibilität der Visualisierungen• Evaluierung der Visualisierungen
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Visualisierungen
Drei Kategorien:
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Low Fidelity• Aktuellste
Messung• Spontane,
kurzweilige Interaktion
Mid Fidelity• Übersicht
über aktuellsten Messungen
High Fidelity• Übersicht
über alle Messungen
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Low Fidelity: Live Feedback
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• Aktuellste Messung• Grün/Gelb/Rot Schema• Soll mit einem schnellen Blick alle relevanten Informationen übermitteln• Unterteilung in vertikale Bereiche bei mehreren Werten
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Mid Fidelity: Short Overview
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• 10 letzten Messungen• Grün/Gelb/Rot Schema• Unterteilung in horzontale Bereiche bei mehreren Werten
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High Fidelity: Session Overview
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• Überblick über alle Messungen• Grün/Gelb/Rot Schema• Automatische Gruppierung• Darstellung in neutraler Farbe bei mehreren Werten• Filtern nach „Sessions“
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Clustering
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1. Wähle beliebigen Startpunkt und füge ihn einem neuen Cluster hinzu. Markiere den Punkt als „bearbeitet“.2. Wähle einen beliebigen nächsten Punkt und teste ihn auf die Integritätsbedingung des Cluster. a) Falls er die Bedingung erfüllt: Markiere den Punkt als „bearbeitet“ und füge ihn dem Cluster hinzu. Berechne das Zentrum des Clusters neu. b) Falls er die Bedingung nicht erfüllt: Erzeuge neuen Cluster mit diesem Punkt und markiere ihn als „bearbeitet“. Fahre später mit dem neuen Cluster bei Schritt 2 fort.3. Stop, falls alle Punkte bearbeitet wurden. Ansonsten wiederhole Schritt 2.
Integritätsbedingung: 1. Die Distanz des Punktes zum Zentrum des
Clusters muss kleiner sein als der Schwellenwert.2. Alle im Cluster enthaltenen Punkte müssen auch
nach der Neuberechnung des Zentrums enthalten sein.
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Gruppierung
Minh Bui, 14.03.2013 # 11 of 16
1. Wähle einen beliebigen ersten Cluster und markiere ihn als „bearbeitet“.2. Wähle einen beliebigen nächsten Cluster und überprüfe ob sie zusammengefügt werden können. a) Falls ja: Füge den Cluster hinzu und markiere ihn als „bearbeitet“. b) Falls nein: Fahre fort mit Schritt 2.3. Stop, falls alle Cluster bearbeitet wurden. Ansonsten fahre fort mit Schritt 2.
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Clustering
Minh Bui, 14.03.2013 # 12 of 16
1
2
3
1
2
3
2
3
1
Gruppierung
2
31 1
2
3
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XML Configuration
Minh Bui, 14.03.2013 # 13 of 16
• Bestimmt die Konfiguration der einzelnen Sensoren• Elemente die häufig angefragt werden werden im Heap gespeichert• Selten benötigte Elemente werden direkt aus der Datei gelesen
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Funktionsweise
Minh Bui, 14.03.2013 # 14 of 16
XML
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Minh Bui, 14.03.2013 # 15 of 16
Kommunikation mit der Hardware
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Fragen?
Minh Bui, 14.03.2013 # 16 of 16
• Recherche - Mangel an direktem Feedback• Technische Evaluierung• Design der Visualisierungen• Implementierung mittels objektorientierter Analyse - Flexibilität der Visualisierungen• Evaluierung der Visualisierungen
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Technische Evaluierung
Minh Bui, 14.03.2013
Visualisierungstoolkit- Data Driven
Documents- Google Charts- Processing
Datenspeicherung- SQLite- CouchDB
Lokalisierungsdienst- Android Location
Service- Skyhook
D3
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Klassenhierarchie Visualisierungen
Minh Bui, 14.03.2013
Live Feedback
Short Overview
Liste
+ create()+ refresh()
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Evaluierung
Minh Bui, 14.03.2013
• 31 vollständige Antworten• Sehr neutrales Bild bezüglich der Besorgnis um Luftqualität
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Evaluierung 2
Minh Bui, 14.03.2013