論文の概要: Dynamic Spatio-Temporal Summarization using Information Based Fusion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01617v1
- Date: Mon, 2 Oct 2023 20:21:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-04 18:58:16.340451
- Title: Dynamic Spatio-Temporal Summarization using Information Based Fusion
- Title（参考訳）: 情報融合を用いた動的時空間要約
- Authors: Humayra Tasnim, Soumya Dutta, Melanie Moses
- Abstract要約: 本稿では,重要な時間経過における情報的特徴を識別し,少ない情報的特徴を融合する動的時間的データ要約手法を提案する。
既存の手法とは異なり,本手法は生と要約の両方のタイムステップを保持し,時間とともに情報の変化を包括的に把握する。
我々は,粒子ベースのフローシミュレーション,セキュリティと監視の応用,免疫システム内の生体細胞間相互作用など,多様なデータセットにまたがる手法の汎用性を実証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.038642416291856
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In the era of burgeoning data generation, managing and storing large-scale
time-varying datasets poses significant challenges. With the rise of
supercomputing capabilities, the volume of data produced has soared,
intensifying storage and I/O overheads. To address this issue, we propose a
dynamic spatio-temporal data summarization technique that identifies
informative features in key timesteps and fuses less informative ones. This
approach minimizes storage requirements while preserving data dynamics. Unlike
existing methods, our method retains both raw and summarized timesteps,
ensuring a comprehensive view of information changes over time. We utilize
information-theoretic measures to guide the fusion process, resulting in a
visual representation that captures essential data patterns. We demonstrate the
versatility of our technique across diverse datasets, encompassing
particle-based flow simulations, security and surveillance applications, and
biological cell interactions within the immune system. Our research
significantly contributes to the realm of data management, introducing enhanced
efficiency and deeper insights across diverse multidisciplinary domains. We
provide a streamlined approach for handling massive datasets that can be
applied to in situ analysis as well as post hoc analysis. This not only
addresses the escalating challenges of data storage and I/O overheads but also
unlocks the potential for informed decision-making. Our method empowers
researchers and experts to explore essential temporal dynamics while minimizing
storage requirements, thereby fostering a more effective and intuitive
understanding of complex data behaviors.
- Abstract（参考訳）: 急成長するデータ生成の時代において、大規模な時変データセットの管理と保存には大きな課題がある。
スーパーコンピューティングの能力が高まり、生成されるデータの量は急増し、ストレージとi/oオーバーヘッドが増大した。
そこで本研究では,重要時間ステップにおける情報的特徴を識別し,より少ない情報的特徴を融合する動的時空間データ要約手法を提案する。
このアプローチは、データダイナミクスを維持しながら、ストレージ要件を最小化する。
既存の手法とは異なり,本手法は生と要約の両方のタイムステップを保持し,時間とともに情報の変化を包括的に把握する。
情報理論の手法を用いて融合プロセスの導出を行い,本質的なデータパターンを捉える視覚的表現を実現する。
我々は,粒子ベースのフローシミュレーション,セキュリティと監視の応用,免疫システム内の生体細胞間相互作用など,多様なデータセットにまたがる手法の汎用性を実証した。
私たちの研究はデータ管理の領域に大きく貢献し、様々な分野にわたる効率性の向上と深い洞察をもたらします。
我々は,in situ解析やポストホック解析に適用可能な大規模データセットを扱うための合理化手法を提案する。
これは、データストレージとi/oオーバーヘッドの増大する課題に対処するだけでなく、インフォームド意思決定の可能性を解き放ちます。
本手法は,ストレージ要件を最小化し,複雑なデータ行動をより効果的かつ直感的に理解する上で重要な時間的ダイナミクスを探索する。
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