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Unternehmen versuchen, Knowledge Management (KM) zu nutzen, um mehr Effizienz und Effektivität im Unternehmen zu erreichen. Das Hauptproblem besteht darin, dass die meisten dieser KM Projekte nicht oder nur selten auf nachhaltigen Analysen oder etablierten Theorien über KM basieren. Oft besteht eine große Kluft zwischen den Erwartungen und dem tatsächlichen Ergebnis solcher KM Initiativen. Die zu beantwortende Forschungsfrage lautet also: Welche Herausforderungen ergeben sich in KM Projekten, welche KM Anforderungen können daraus abgeleitet werden und welche Empfehlungen unterstützen das Ziel, die Anforderungen an KM zu erfüllen? Als theoretische Grundlage wird eine Reihe von KM Frameworks untersucht. Anschließend werden KM Herausforderungen aus der Literatur analysiert und mit Best-Practice-Beispielen aus Case-Studies werden Handlungsempfehlungen für diese Herausforderungen gegeben. Das Hauptergebnis dieser Arbeit ist eine Best Practice-Guideline, die es Chief Knowledge Officers (CKOs) und KM Projektmanagern ermöglicht, die in dieser Arbeit genannten Herausforderungen genau zu untersuchen und eine geeignete Methode zu finden, diese Herausforderung optimal zu meistern. Diese Guideline zeigt, dass KM auf vielfältige Weise positiv und negativ beeinflusst werden kann. Knowledge Management (KM) in einem Unternehmen zu meistern ein großes und weitreichendes Unterfangen ist und das Technologie bzw. Information Technology (IT) nur ein Teil des großen Ganzen ist.
Die vorliegende Masterarbeit thematisiert die Evaluation einer sprachgesteuerten Lösung in der Produktion mit multimodaler Eingabe. Dabei wurden die Usability und die Benut-zerfreundlichkeit eines gewählten Sprachdialogsystems bewertet. Die Bewertung wurde mit Hilfe von Benutzertests und eines modifizierten SASSI-Fragebogens durchgeführt. Weiterhin wurden auch technische Kriterien, wie die Wortfehlerrate und die Out-of-grammar Rate zur Hilfe gezogen. Für den Versuch wurden zwei verschiedene Szenarien aus einer realen Produktionsum-gebung definiert. Dabei sollten die Teilnehmer verschiedene Aufgaben mit Hilfe des Testsystems erledigen. Die Interaktion mit dem Sprachdialogsystem fand anhand von ge-sprochenen Befehlen statt, welche durch eine Grammatik definiert wurden. Die Sprach-kommandos wurden durch die Zuhilfenahme eines WLAN-Headsets an das Sprachsys-tem übertragen. Während des Versuchs wurden Aussagen der Teilnehmer protokolliert und die technischen Kriterien notiert.
Das Ergebnis der Evaluation verdeutlicht, dass das Sprachdialogsystem eine hohe Quali-tät bezüglich Usability und Benutzerfreundlichkeit aufweist. Dabei sind die Wortfehler-rate und die Out-of-grammar Rate sehr niedrig ausgefallen und das System wurde von den Benutzern deutlich positiv bewertet. Nichtsdestotrotz wurden einige Kritikpunkte ge-nannt, die zu einer Verbesserung des Systems beitragen können.
Topic Models sind ein beliebtes Werkzeug um Themen in großen Textkorpora zu identifizieren. Diese Textkorpora enthalten oft versteckte Meta-Gruppen. Das Größenverhältnis zwischen diesen Gruppen variiert meist stark. Die Präsenz dieser Gruppen wird in der Praxis oft ignoriert. Diese Masterarbeit erforscht daher, ob diese Gruppen Einfluss auf ein Topic Model haben.
Um den Einfluss zu testen, wird LDA auf Samples mit unterschiedlichen Gruppengrößen trainiert. Die Samples werden von Textkorpora mit großen Gruppenunterschieden (d.h. Sprachunterschieden) und kleinen Gruppenunterschieden (d.h. Unterschiede in der politische Orientierung) generiert. Die Leistungsfähigkeit von LDA wird per "Perplexity" evaluiert.
Der Einfluss von Gruppen auf die generelle Leistungsfähigkeit von Topic Models hängt von verschiedenen Faktoren der Gruppen ab, z.B. der Vorhersagbarkeit der Sprache generell. Die Leistungsfähigkeit der Topic Models für die einzelnen Gruppen wird von der Variation der relativen Gruppengrößen beeinflusst. Allerdings ist der Effekt für alle Datensätze verschieden.
LDA kann die Gruppen intern unterscheiden, wenn die Unterschiede der Gruppen groß genug sind (z.B. Sprachunterschiede). Der Anteil der Topics, die explizit für eine Gruppe gelernt werden, ist jedoch unterproportional zu dem Anteil der Gruppe im Trainingskorpus. Dieser Effekt verstärkt sich für kleinere Minderheiten.
This paper describes the robot Lisa used by team homer@UniKoblenz of the University of Koblenz Landau, Germany, for the participation at the RoboCup@Home 2017 in Nagoya, Japan. A special focus is put on novel system components and the open source contributions of our team. We have released packages for object recognition, a robot face including speech synthesis, mapping and navigation, speech recognition interface via android and a GUI. The packages are available (and new packages will be released) on
http://wiki.ros.org/agas-ros-pkg.
This paper describes the robot Lisa used by team
homer@UniKoblenz of the University of Koblenz Landau, Germany, for the participation at the RoboCup@Home 2016 in Leipzig, Germany. A special focus is put on novel system components and the open source contributions of our team. We have released packages for object recognition, a robot face including speech synthesis, mapping and navigation, speech recognition interface via android and a GUI. The packages are available (and new packages will be released) on http://wiki.ros.org/agas-ros-pkg.
In dieser Forschungsarbeit wird eine Methode zur anwendungsbasierten Verknüpfung von Anforde-rungen und Enterprise Collaboration Softwarekompenten vorgestellt. Basierend auf dem etablierten IRESS Modell wird dabei ein praxistaugliches Mappingschema entwickelt, welches Use Cases über Kol-laborationsszenarien, Collaborative Features und Softwarekomponenten mit ECS verbindet. Somit las-sen sich Anforderungen von Unterhemen in Form von Use Cases und Kollaborationsszenarien model-lieren und anschließend über das Mappingschema mit konkreten ECS verbinden. Zusätzlich wird eine Methodik zur Identifikation von in Softwarekomponenten enthaltenen Collaborative Features vorge-stellt und exemplarisch angewandt.
Anschließend wird ein Konzept für eine Webapplikation entworfen, welches das vorgestellte Mapping automatisiert durchführt, und somit nach Eingabe der Anforderungen in Form vom Use Cases oder Kol-laborationsszenarien, die ECS ausgibt, die eben diese Anforderungen unterstützen.
The term “Software Chrestomaty” is defined as a collection of software systems meant to be useful in learning about or gaining insight into software languages, software technologies, software concepts, programming, and software engineering. 101companies software chrestomathy is a community project with the attributes of a Research 2.0 infrastructure for various stakeholders in software languages and technology communities. The core of 101companies combines a semantic wiki and confederated open source repositories. We designed and developed an integrated ontology-based knowledge base about software languages and technologies. The knowledge is created by the community of contributors and supported with a running example and structured documentation. The complete ecosystem is exposed by using Linked Data principles and equipped with the additional metadata about individual artifacts. Within the context of software chrestomathy we explored a new type of software architecture – linguistic architecture that is targeted on the language and technology relationships within a software product and based on the megamodels. Our approach to documentation of the software systems is highly structured and makes use of the concepts of the newly developed megamodeling language MegaL. We “connect” an emerging ontology with the megamodeling artifacts to raise the cognitive value of the linguistic architecture.
Homonegative Diskriminierung, wie die Aberkennung von Führungsqualitäten oder die Verweigerung einer besseren Bezahlung, betrifft nicht nur Lesben und Schwule, sondern Menschen, die als lesbisch oder schwul wahrgenommen werden (Fasoli et al., 2017). Folglich wird angenommen, dass insbesondere heterosexuelle Personen Opfer homonegativer Diskriminierung werden (Plöderl, 2014). Zwar ist die Wahrnehmung der sexuellen Orientierung stereotypengetrieben (z.B. Cox et al., 2015), jedoch fehlt es bislang an Wissen darüber, wie korrekt diese Stereotype, insbesondere bezogen auf die Sprechweise, sind. Trotz diverser soziophonetischer und sozialpsychologischer Forschung im Zusammenhang mit sexueller Orientierung und Geschlecht, mangelt es bislang an einem umfassenden Verständnis, wie die sexuelle Orientierung ausgedrückt und wahrgenommen wird.
Diese Lücken möchte die vorliegende Arbeit schließen. Hauptziele der vorliegenden Arbeit sind a) die Überprüfung der Korrektheit von Sprechstereotypen im Kontext der sexuellen Orientierung und b) die Entwicklung eines Modells, wie die sexuelle Orientierung interpersonell konstruiert wird. Die vorliegende Arbeit besteht aus insgesamt fünf Manuskripten. Diesen ist gemein, dass sie sozialpsychologische und soziophonetische Perspektiven integrativ behandeln, die soziale Identität in den Blick nehmen und primär die Sprechweise anstelle der fazialen Erscheinung in den Mittelpunkt stellen. Zudem wurden vornehmlich deutsche respektive deutschsprachige Versuchspersonen untersucht.
In Manuskript 1 wird die Traditional Masculinity/Femininity-Scale als reliables und valides Instrument zur Erfassung des Geschlechtsrollen-Selbstkonzeptes etabliert. Diese Neuentwicklung ist notwendig, da bislang existierende Skalen die selbstzugeschriebene Maskulinität/Femininität nur noch unzureichend abbilden (z.B. Abele, 2003; Evers & Sieverding, 2014). In den Manuskripten 2, 3 und 4 wird die Korrektheit von Sprechstereotypen bezüglich ihres stereotypen Inhalts und der unterstellten Homogenität von Mitgliedern der gleichen Gruppe adressiert. Dies erfolgt durch den Einsatz unterschiedlicher methodischer Zugänge. Zum einen werden relevante akustische Parameter von lesbischen/schwulen und heterosexuellen Frauen und Männern gemittelt, zum anderen wird Voice-Morphing-Verfahren angewendet, um prototypische, natürlich klingende Durchschnittsstimmen herzustellen (Kawahara et al., 2008). Lesben und heterosexuelle Frauen unterscheiden sich in keinem, schwule und heterosexuelle Männer nur in einem der analysierten akustischen Parameter. Demgegenüber erbrachte eine nuancierte psychologische Analyse verschiedentlich Evidenz für eine akustische Heterogenität innerhalb der Gruppen. Insbesondere die Exklusivität der sexuellen Orientierung wie auch das Geschlechtsrollen-Selbstkonzept wurden akustisch indexikalisiert. Dies legt nahe, dass Sprechstereotype inkorrekt sind. Jedoch wurde gezeigt, dass in den Durchschnittsstimmen die Informationen über die sexuelle Orientierung für Rezipient*innen wahrnehmbar enthalten sind. Dadurch lassen sich Sprechstereotype als Übertreibungen kleiner Körnchen von Wahrheit begreifen. In Manuskript 5 wird die bisherige Literatur zur interpersonellen Konstruktion der sexuellen Orientierung zu einem Modell verdichtet: Dem Expression and Perception of Sexual Orientation Model. Dieses Modell beschreibt mit einer indirekten Route, wie die Information der sexuellen Orientierung von der Kommunikator*in hin zur Rezipient*in durch drei mediierende Komponenten übertragen wird. Dadurch ist das Modell in der Lage, eine Erklärung dafür anzubieten, warum die sexuelle Orientierung zwar überzufällig gut aber nicht perfekt erkannt werden kann.
Insgesamt stellt die vorliegende Arbeit bedeutsame Impulse zur Weiterentwicklung der Erforschung von sozialen Markern der sexuellen Orientierung und des Geschlechts bereit. Sie schlägt ein (Denk)Modell vor, wie sexuelle Orientierung ausgedrückt und wahrgenommen wird, sie zeigt die Fruchtbarkeit der Verquickung sozialpsychologischer und soziophonetischer Forschungsansätze auf und verdeutlicht den Wert der Anwendung neuer Methoden und Technologien. Darüber hinaus weist die vorliegende Arbeit auch praktische Implikationen auf. Sprechstereotype im Kontext der sexuellen Orientierung können als inkorrekt zurückgewiesen werden – so sprechen deutschsprachige heterosexuelle Männer nicht mehr oder weniger nasal als schwule Männer. Damit trägt die vorliegende Arbeit potentiell zum Abbau von Stereotypen und zur Reduktion von Diskriminierung bei.