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Please use this identifier to cite or link to this item: http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/6837
Document type: Dissertação
Title: Gmavis : a domain-specific language for large-scale geospatial data visualization supporting multi-core parallelism
Other Titles: Gmavis : uma linguagem específica de domínio para visualizações de dados geoespaciais em larga escala com suporte a paralelismo em arquiteturas multi-core
Author: Ledur, Cleverson Lopes 
Advisor: Fernandes, Luiz Gustavo Leão
First advisor-co: Manssour, Isabel Harb
Abstract (native): A geração de dados tem aumentado exponencialmente nos últimos anos devido à popularização da tecnologia. Ao mesmo tempo, a visualização da informações permite a extração de conhecimentos e informações úteis através de representação de dados com elementos gráficos. Diferentes técnicas de visualização auxiliam na percepção de informações sobre os dados, tal como a identificação de padrões ou anomalias. Apesar dos benefícios, muitas vezes a geração de uma visualização pode ser uma tarefa difícil para os usuários com baixo conhecimento em programação de computadores. E torna-se mais difícil quando esses usuários precisam lidar com grandes arquivos de dados, uma vez que a maioria das ferramentas não oferece os recursos para abstrair o pré-processamento de dados. Considerando este contexto, neste trabalho é proposta e descrita a GMaVis, uma linguagem específica de domínio (DSL), que permite uma descrição de alto nível para a criação de visualizações usando dados geoespaciais através de um pré-processador de dados paralelo e um gerador de visualizações. GMaVis foi avaliada utilizando duas abordagens. Na primeira foi realizada uma análise de esforço de programação, através de um software para estimar o esforço de desenvolvimento com base no código. Esta avaliação demonstrou um alto ganho em produtividade quando comparado com o esforço de programação exigido com APIs ou bibliotecas que possuem a mesma finalidade. Na segunda abordagem foi realizada uma avaliação de desempenho no pré-processador de dados paralelo, que demonstrou um ganho de desempenho quando comparado com a versão sequencial.
Abstract (english): Data generation has increased exponentially in recent years due to the popularization of technology. At the same time, information visualization enables the extraction of knowledge and useful information through data representation with graphic elements. Moreover, a set of visualization techniques may help in information perception, enabling finding patterns and anomalies in data. Even tought it provides many benefits, the information visualization creation is a hard task for users with a low knowledge in computer programming. It becomes more difficult when these users have to deal with big data files since most tools do not provide features to abstract data preprocessing. In order to bridge this gap, we proposed GMaVis. It is a Domain-Specific Language (DSL) that offers a high-level description language for creating geospatial data visualizations through a parallel data preprocessor and a high-level description language. GMaVis was evaluated using two approaches. First we performed a programming effort analysis, using an analytical software to estimate development effort based on the code. This evaluation demonstrates a high gain in productivity when compared with programming effort required by other tools and libraries with similar purposes. Also, a performance evaluation was conducted in the parallel module that performs data preprocessing, which demonstrated a performance gain when compared with the sequential version.
Keywords: LINGUAGEM DE PROGRAMAÇÃO DE DOMÍNIO ESPECÍFICO (COMPUTADORES)
PROCESSAMENTO PARALELO
INFORMÁTICA
CNPQ Knowledge Areas: CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Language: eng
Country: Brasil
Publisher: Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul
Institution Acronym: PUCRS
Department: Faculdade de Informática
Program: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
Access type: Acesso Aberto
URI: http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/6837
Issue Date: 30-Mar-2016
Appears in Collections:Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação

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