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

SenseDroid• „Citizen Science“ oder „Participatory Sensing“• Messen von Luftdaten• Sammlung der Daten auf einem Server• DIY Sensorplattform• Sensorplattform ist flexibel

Luftverschmutzung Sensorplattform Server Visualisierung

Minh Bui, 14.03.2013 # 2 of 16

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

Minh Bui, 14.03.2013 # 3 of 16

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Nochmal grafischBenutzer

Sensorboard

Server

App

Datenbank

Ansatz• Recherche - Mangel an direktem Feedback• Technische Evaluierung• Design der Visualisierungen• Implementierung mittels objektorientierter Analyse - Flexibilität der Visualisierungen• Evaluierung der Visualisierungen

Minh Bui, 14.03.2013 # 5 of 16

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

Low Fidelity: Live Feedback

Minh Bui, 14.03.2013 # 7 of 16

• Aktuellste Messung• Grün/Gelb/Rot Schema• Soll mit einem schnellen Blick alle relevanten Informationen übermitteln• Unterteilung in vertikale Bereiche bei mehreren Werten

Mid Fidelity: Short Overview

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• 10 letzten Messungen• Grün/Gelb/Rot Schema• Unterteilung in horzontale Bereiche bei mehreren Werten

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“

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.

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.

Clustering

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1

2

3

1

2

3

2

3

1

Gruppierung

2

31 1

2

3

XML Configuration

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• Bestimmt die Konfiguration der einzelnen Sensoren• Elemente die häufig angefragt werden werden im Heap gespeichert• Selten benötigte Elemente werden direkt aus der Datei gelesen

Funktionsweise

Minh Bui, 14.03.2013 # 14 of 16

XML

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Kommunikation mit der Hardware

Fragen?

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• Recherche - Mangel an direktem Feedback• Technische Evaluierung• Design der Visualisierungen• Implementierung mittels objektorientierter Analyse - Flexibilität der Visualisierungen• Evaluierung der Visualisierungen

Technische Evaluierung

Minh Bui, 14.03.2013

Visualisierungstoolkit- Data Driven

Documents- Google Charts- Processing

Datenspeicherung- SQLite- CouchDB

Lokalisierungsdienst- Android Location

Service- Skyhook

D3

Klassenhierarchie Visualisierungen

Minh Bui, 14.03.2013

Live Feedback

Short Overview

Liste

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Evaluierung

Minh Bui, 14.03.2013

• 31 vollständige Antworten• Sehr neutrales Bild bezüglich der Besorgnis um Luftqualität

Evaluierung 2

Minh Bui, 14.03.2013