Jan 01, 1970
pyParaOcean, 해양 데이터의 시각적 분석 시스템: 결론
너무 오래; 읽다
본 논문에서 연구원들은 동적 프로세스 추적 및 이벤트 감지를 위해 Paraview에서 해양 데이터 시각화를 향상시키는 pyParaOcean을 소개합니다.저자:
(1) 인도 방갈로르 인도 과학 연구소의 Toshit Jain;
(2) 인도 방갈로르 인도 과학 연구소의 Varun Singh;
(3) 인도 방갈로르 인도 과학 연구소의 Vijay Kumar Boda;
(4) Upkar Singh, 인도 방갈로르 인도 과학 연구소;
(5) Ingrid Hotz, 인도 방갈로르 인도 과학 연구소 및 스웨덴 노르셰핑 린셰핑 대학교 과학 기술부(ITN);
(6) PN Vinayachandran, 인도 방갈로르 인도 과학 연구소;
(7) 인도 방갈로르 인도 과학 연구소의 Vijay Natarajan.
링크 표
6. 결론
본 논문에서는 시변 3차원 해양 데이터의 시각적 탐색 및 분석을 위한 시스템인 pyParaOcean을 설명했습니다. pyParaOcean은 Paraview용 플러그인으로 설계되었으며 해양학에 특화된 시각화 및 분석 기능을 제공합니다. Paraview에 통합하면 시각적 분석을 위한 더 큰 범용 필터 세트에 대한 효율적인 계산 및 선택적 지원이 가능합니다. 해양학자 공동 작업자와 함께 수행한 벵골만에 대한 사례 연구에서는 pyParaOcean을 사용하여 벵골만의 소용돌이, 해류 및 염분 이동을 탐색하는 방법을 보여줍니다. 향후 작업에서는 통계 계산, 시간 데이터 분석 및 상관 관계 연구를 위한 추가 필터에 대한 지원을 포함할 것입니다. 또한 플러그인을 오픈 소스 소프트웨어로 출시하기 전에 런타임 성능을 개선하고 고해상도 해양 모델에 대한 확장성 테스트를 수행할 계획입니다.
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