EKRAN ÇÖZÜNÜRLÜĞÜNE DUYARLI BİR AKILLI ARAYÜZ YERLEŞTİRME YAKLAŞIMI

Yıl 2020, Cilt: 8 Sayı: 5, 113 - 125, 29.12.2020

Barış Çelik Burkay Genç

https://doi.org/10.21923/jesd.828809

Öz

Bu makalede ilişkisel olarak tanımlanan bir kullanıcı arayüzünün akıllı ve dinamik bir yaklaşımla, gerçek zamanlı olarak değişken ekran çözünürlüklerine en iyi şekilde adapte olmasını sağlayacak bir algoritma sunuyoruz. Kullanıcı arayüzleri bilgisayarlar ve kullanıcılar arasındaki etkileşimi sağlayan yazılım ürünleridir. Bu arayüzlerin ortaya çıkartılmasında tasarımcılar ile yazılımcılara düşen görevler vardır. Günümüzde değişik cihazların desteklediği çok farklı ekran çözünürlüklerinin kullanımda olmasıyla birlikte geliştirilen uygulamalarında her ekran çözünürlüğünde başarıyla çalışması beklenmektedir. Fakat, mevcut durumda tüm farklı çözünürlükler için tasarımcılar ve yazılımcılar farklı arayüzler geliştirmekte ve bu arayüzlerin hem ilk geliştirimi hem de devam eden süreçte bakım ve güncellenmesi ciddi bir külfet getirmektedir. Bu problemin çözümü adına literatürde farklı yaklaşımlar önerilmiş olmakla birlikte, bu yaklaşımlar tasarım aşamasında harcanan eforu azaltmaya yönelik, gerçek zamanlı çalışmayan yaklaşımlardır. Bu çalışmada biz tasarımcı ve yazılımcıların üzerinden bu yükü alacak, uygulamanın geliştirilmesi esnasında bir defa ve basit bir ilişkisel modelle tanımlanacak bir veri yapısını ve bu yapıyı gerçek zamanda işleyerek verilen ekran çözünürlüğüne en uygun arayüze dönüştüren gerçek zamanlı bir yaklaşımı sunuyoruz. Kullandığımız veri yapısının hazırlanması son derece kolay olduğu gibi, tek bir arayüz tasarımından daha kısa bir zamanda hazırlanabilmektedir. Uygulamanın çalışması esnasında arayüzün oluşturulması da saniyenin altında gerçekleşmekte, gerçek zamanlı yeniden boyutlandırma işlemleri esnasında dahi arayüzde gecikme yaşanmamaktadır.

Anahtar Kelimeler

Değişken, Çözünürlük, Akıllı Yerleştirme, Kullanıcı Arayüzü, Duyarlı Tasarım

A SCREEN RESOLUTION SENSITIVE INTELLIGENT INTERFACE LAYOUT APPROACH

Öz

In this article, we present an algorithm that will enable a user interface defined as relational, with a smart and dynamic approach, to best adapt to variable screen resolutions in real time. User interfaces are design and software products that enable interaction between computers and users. Both designers and developers work on creating these interfaces. Nowadays every software is expected to run on every resolution; and developers create separate interfaces for different resolutions. The maintenance of these interfaces both in the initial development and in the ongoing process is a serious burden. Different approaches are suggested in the literature for the solution to this problem; these approaches do not work in real time and are for reducing the effort spent in the design phase. In this study, we present a real-time approach that takes this burden off the developers. We propose a simple relational model that is defined once during the development phase, and this model is processed in real time and transforms into the most suitable interface for the given screen resolution. The data structure can be prepared in a shorter time than a single interface design. In runtime, the creation of the interface takes place under a second.

Anahtar Kelimeler

Variable, Resolution, Smart Layout, User Interface, Responsive Design

Kaynakça

• Badros, G. J., Borning, A., & Stuckey, P. J. 2001. The Cassowary linear arithmetic constraint solving algorithm. ACM Transactions on Computer-Human Interaction (TOCHI), 8(4), 267-306.
• Borning, A., Lin, R., & Marriott, K. 1997, November. Constraints for the web. In Proceedings of the fifth ACM international conference on Multimedia (s. 173-182).
• Borning, A., Marriott, K., Stuckey, P., & Xiao, Y. 1997, October. Solving linear arithmetic constraints for user interface applications. In Proceedings of the 10th annual ACM symposium on User interface software and technology (s. 87-96).
• Buanga, P. M. 2011. Automated evalution of graphical user interface metrics.
• Gajos, K., & Weld, D. S. 2004, January. SUPPLE: automatically generating user interfaces. In Proceedings of the 9th international conference on Intelligent user interfaces (s. 93-100).
• Hosobe, H. 2000, September. A scalable linear constraint solver for user interface construction. In International Conference on Principles and Practice of Constraint Programming (s. 218-233). Springer, Berlin, Heidelberg.
• Hosobe, H. 2011, November. A simplex-based scalable linear constraint solver for user interface applications. In 2011 IEEE 23rd International Conference on Tools with Artificial Intelligence (s. 793-798). IEEE.
• Jacobs, C., Li, W., Schrier, E., Bargeron, D., & Salesin, D. 2003. Adaptive grid-based document layout. ACM transactions on graphics (TOG), 22(3), 838-847.
• Jamil, N. 2014. Constraint solvers for user interface layout. arXiv preprint arXiv:1401.1031.
• Jamil, N., Müller, J., Naeem, M. A., Lutteroth, C., & Weber, G. 2016. Extending linear relaxation for non-square matrices and soft constraints. Journal of Computational and Applied Mathematics, 308, 346-360.
• Jamil, N., Needell, D., Muller, J., Lutteroth, C., & Weber, G. 2013, Kasım. Kaczmarz algorithm with soft constraints for user interface layout. In 2013 IEEE 25th International Conference on Tools with Artificial Intelligence (s. 818-824). IEEE.
• Jiang, Y., Du, R., Lutteroth, C., & Stuerzlinger, W. 2019, May. ORC layout: Adaptive GUI layout with OR-constraints. In Proceedings of the 2019 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (s. 1-12).
• Lutteroth, C., Strandh, R., & Weber, G. 2008. Domain specific high-level constraints for user interface layout. Constraints, 13(3), 307-342.
• Nielsen, J. 1994, April. Usability inspection methods. In Conference companion on Human factors in computing systems (s. 413-414).
• Pajusalu, M., Torres, R., & Lamas, D. 2012. The Evaluation of User Interface Aesthetics. Masters, Tallinn University.
• Roscher, D., Lehmann, G., Schwartze, V., Blumendorf, M., & Albayrak, S. 2011. Dynamic distribution and layouting of model-based user interfaces in smart environments. In Model-Driven Development of Advanced User Interfaces (s. 171-197). Springer, Berlin, Heidelberg.
• Roudaki, A., Kong, J., & Yu, N. 2015. A classification of web browsing on mobile devices. Journal of Visual Languages & Computing, 26, 82-98.
• Sottet, J. S., Calvary, G., & Favre, J. M. 2006. Models at runtime for sustaining user interface plasticity. In Models@ run. time workshop (in conjunction with MoDELS/UML 2006 conference).
• Zeidler, C., Lutteroth, C., & Weber, G. 2012, Temmuz. Constraint solving for beautiful user interfaces: how solving strategies support layout aesthetics. In Proceedings of the 13th International Conference of the NZ Chapter of the ACM's Special Interest Group on Human-Computer Interaction (s. 72-79).
• Zeidler, C., Lutteroth, C., Sturzlinger, W., & Weber, G. 2013, Ekim. The auckland layout editor: an improved GUI layout specification process. In Proceedings of the 26th annual ACM symposium on User interface software and technology (s. 343-352).
• Zeidler, C., Weber, G., Stuerzlinger, W., & Lutteroth, C. 2017, Eylül. Automatic generation of user interface layouts for alternative screen orientations. In IFIP Conference on Human-Computer Interaction (s. 13-35). Springer, Cham.
• Zukowski, J. 1997. Java AWT reference. O'Reilly Media.