dc.contributor.author | Романюк, О. Н. | uk |
dc.contributor.author | Павлов, С. В. | uk |
dc.contributor.author | Бобко О. Л | uk |
dc.contributor.author | Завальнюк, Є. К | uk |
dc.contributor.author | Решетнік, О. О. | uk |
dc.date.accessioned | 2024-07-24T09:11:46Z | |
dc.date.available | 2024-07-24T09:11:46Z | |
dc.date.issued | 2024 | |
dc.identifier.citation | Романюк О. Н., Павлов С. В., Бобко О. Л., Завальнюк Є. К, Решетнік О. О. Аналіз великих даних у комп`ютерній графіці. Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. 2024. № 1(47). C. 50–57. | uk |
dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/43075 | |
dc.description.abstract | In this article, an overview of the aspects of big data analysis and representation in
computer graphics is presented, creating new prospects for the development and improvement of
applications for processing graphic information, visualization, and simulation. Thanks to
advancements in data processing and analysis technologies, computer graphics can become even
more realistic, interactive, and efficient. Data can come from various sources, including 3D
scanning, modeling, sensors, video cameras, games, and simulations. Storing large volumes of
graphic data requires effective solutions such as distributed file systems, databases, and cloud
services. The review analysis covers the processing of big data, including machine learning,
image recognition algorithms, parallel computing, and resource optimization. Special attention is
paid to the challenges and prospects of using big data in computer graphics, which includes
improving the quality of graphic data analysis, optimizing the rendering of extremely large
images, and integration with third-party systems | en |
dc.description.abstract | У статті було проведено огляд аспектів аналізу та відображення великих даних у комп`ютерній графіці. Це створює нові перспективи для розробки та удосконалення додатків з обробки графічної інформації, візуалізацій та симуляцій. Завдяки розвитку технологій обробки та аналізу даних, комп`ютерна графіка може стати ще більш реалістичною, інтерактивною та ефективною. Дані можуть надходити з різних джерел, включаючи 3D сканування, моделювання, сенсори, відеокамери, ігри та симуляції. Зберігання великих обсягів графічних даних потребує ефективних рішень, таких як розподілені файлові системи, бази даних, хмарні сервіси. Аналіз охоплює методи обробки та аналізу великих даних, включаючи машинне навчання, алгоритми розпізнавання зображень, паралельні обчислення та оптимізацію ресурсів. Особлива увага приділяється викликам та перспективам використання великих даних у комп`ютерній графіці, що включає підвищення якості аналізу графічних даних, оптимізацію рендерингу надвеликих зображень та інтеграцію з іншими системами. | uk |
dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
dc.publisher | ВНТУ | uk |
dc.relation.ispartof | Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. № 1(47) : 50–57. | uk |
dc.relation.uri | https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/684 | |
dc.subject | великі дані | uk |
dc.subject | рендеринг | uk |
dc.subject | паралелізація | uk |
dc.subject | Big data | en |
dc.subject | rendering | en |
dc.subject | parallelization | en |
dc.subject | machine learning | en |
dc.title | Аналіз великих даних у комп`ютерній графіці | uk |
dc.type | Article | |
dc.identifier.udc | 004.92 | |
dc.relation.references | Кислова О. М., “Великі дані в контексті дослідження проблем сучасного суспільства”, Вісник
Харківського національного університету імені В. Н. Каразіна, № 42, с. 60-61, 2019. | uk |
dc.relation.references | Marz N., and Warren J., Big Data: Principles and best practices of scalable realtime data systems 1st
Edition. Shelter Island, USA: Manning Publications, 2015. | en |
dc.relation.references | Khader M. A., MHD Yasser Abbar, M. Abdellatif, and M. A. Soltan, " Big Data and Cloud Computing
Concerns and its Impact on Computer Graphics and Visualization ", Applied Science University
Journal, vol. 6, no. 2, pp. 429-437, 2022 | en |
dc.relation.references | Godfrey P., Gryz J., Lasek P., and Razavi N., "Interactive visualization of big data", in Beyond
Databases, Architectures and Structures, S. Kozielski, D. Mrozek, P. Kasprowski, B. Malysiak–Mrozek
and D. Kostrzewa, Eds. Berlin, Germany: Springer Nature, 2016, pp. 3-22 | en |
dc.relation.references | Романюк О. Н., та інш. Організація баз даних і знань. Навчальний посібник. Вінниця, Україна:
УНІВЕРСУМ-Вінниця, 2003. | uk |
dc.relation.references | Пєтух А.М., Романюк О.В., та Романюк О.Н., Бази даних, мови запитів, управління
транзакціями, розподілена обробка даних. Вінниця, Україна: ВНТУ, 2016. [Електронний ресурс].
Доступно: https://web.posibnyky.vntu.edu.ua/fitki/11petuh_bazdanyh_movy_zalitiv/. Дата звернення:
червень 27, 2024. | uk |
dc.relation.references | Романюк О.Н., Романюк О.В., та Чехместрук Р.Ю., Комп’ютерна графіка: навчальний посібник.
Вінниця, Україна: ВНТУ, 2023. [Електронний ресурс]. Доступно:
https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/37689?locale-attribute=uk. Дата звернення: червень 27,
2024 | uk |
dc.relation.references | Романюк О.Н., та. Чорний А.В, Високопродуктивні методи та засоби зафарбовування
тривимірних графічних об’єктів . Вінниця, Україна: УНІВЕРСУМ-Вінниця, 2006 | uk |
dc.relation.references | Joshi P., “Impact of big data on computer graphics”, International Journal of Advanced Technology and
Engineering Exploration, vol. 4(32), pp. 118-121, 2017. | en |
dc.relation.references | Li H.–A., Zhang M., Yu K., Qi X., Hua Q., and Zhu Y., “R3MR: Region Growing Based 3D Mesh
Reconstruction for Big Data Platform”, IEEE Access, vol. 8, pp. 91740–91750, 2020. | en |
dc.relation.references | Tallada P. et al., "CosmoHub: Interactive exploration and distribution of astronomical data on Hadoop",
Astronomy and Computing, vol. 32, 2020, Art. no 100391. | en |
dc.relation.references | Danthala M. K., Ghosh S., "Bigdata Analysis: Steaming Twitter Data with Apache Hadoop and
Visualizing using BigInsights", International Journal of Engineering Research & Technology, vol. 4,
no. 5, pp. 572-576, 2015. | en |
dc.relation.references | Eldawy A., Mokbel M. F., and Jonathan C., "HadoopViz: A MapReduce framework for extensible
visualization of big spatial data", in 2016 IEEE 32nd International Conference on Data Engineering,
Helsinki, 2016, pp. 601–612 | en |
dc.relation.references | Завальнюк Є. К.,. Романюк О. Н, Котлик С. В., "Аналіз рендерів для САПР", у Інформаційні
технології і автоматизація – 2022, Одеса, 2022, с. 74–76. | uk |
dc.relation.references | . Ocean J.. “What is BIM File Format? BIM vs. CAD”. Revizto.com. Accessed: June 26, 2024. [Online].
Available: https://revizto.com/en/bim-vs-cad-file-format/. | en |
dc.relation.references | . Emam H.. “ How Can BIM Prepare Projects for Big Data Analytics?”. LogikalProjects.com. Accessed:
June 26, 2024. [Online]. Available: https://logikalprojects.com/insights/how-can-bim-prepare-projectsfor-big-data-analytics/ | en |
dc.relation.references | Schroeder W., Martin K., and Lorensen B., Visualization Toolkit 4th Edition. 2018. [Online]. Available:
https://book.vtk.org/en/latest/VTKBook/12Chapter12.html. Accessed: May. 28, 2024. | en |
dc.relation.references | Chronister J., Blender basics. Second Edition. 2006. [Online]. Available:
https://www.evl.uic.edu/spiff/class/cs426/BlenderBasics2ndEdition.pdf. Accessed: May 29, 2024. | en |
dc.relation.references | Uzayr S., Mastering Unity: A Beginner’s Guide. Boca Raton, USA: CRC Press, 2022 | en |
dc.relation.references | Wilke C., Fundamentals of Data Visualization: A Primer on Making Informative and Compelling
Figures 1st Edition. Sebastopol, USA: O’Reilly Media, 2019. | en |
dc.relation.references | Завальнюк Є., Романюк О., та Ціхановська О., "Графічні засобів візуалізації економічних даних",
у Збірник тез VІ Всеукраїнської науково-практичної конференції "Нові інформаційні технології
управління бізнесом", Київ, 2023, с. 53–55. | uk |
dc.relation.references | Goodfellow I., Bengio Y., and Courville A., Deeep Learning. Cambridge, USA: MIT Press, 2016. | en |
dc.relation.references | “What is Apache Hadoop” Cloud.Google.com. Accessed: June 26, 2024. [Online]. Available:
https://cloud.google.com/learn/what-is-hadoop | en |
dc.relation.references | Li R., and. Zheng Y, "An Improved Monte Carlo Ray Tracing for Large-Scale Rendering in Hadoop ",
in International Conference on Computer Science and Service System (CSSS 2014), Bangkok, 2014, pp.
609–613. | en |
dc.identifier.doi | https://doi.org/10.31649/1681-7893-2024-47-1-50-57 | uk |