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The processing of data is often restricted by contractual and legal requirements for protecting privacy and IPRs. Policies provide means to control how and by whom data is processed. Conditions of policies may depend on the previous processing of the data. However, existing policy languages do not provide means to express such conditions. In this work we present a formal model and language allowing for specifying conditions based on the history of data processing. We base the model and language on XACML.
Diese Arbeit setzt sich kritisch mit dem Google Kalender auseinander. Zu diesem Zweck werden die angebotenen Funktionen des Kernprodukts auf Aspekte des Datenschutzes untersucht. Es wird zum einen ermittelt, in welchem Umfang das Produkt die Privatsphäre der Nutzer verletzen kann, zum anderen werden die dadurch entstehenden Risiken aufgezeigt. Des Weiteren werden die Funktionen im Hinblick auf ihren Nutzen, sowohl für den Dienstanbieter Google, als auch für den Nutzer betrachtet. Eine eingehende Analyse zeigt die kritischen Stellen auf, an denen zwischen Datenschutz und Funktionalität entschieden werden muss. Die Lösungsmöglichkeiten, um die aufgezeigten Risiken mit Mechanismen der IT-Sicherheit zu minimieren, werden im Folgenden vorgestellt, diskutiert und in Bezug auf ihre Umsetzbarkeit untersucht. Die einzelnen Lösungsansätze werden daraufhin in einem Sicherheitskonzept zusammengefasst und weitere Anforderungen erläutert. Abschließend soll ein Addon für Firefox erstellt werden, welches das beschriebene Lösungskonzept umsetzt, um so die bestehenden Schwachstellen bestmöglich zu beheben. Letztlich wird der Funktionsumfang des Addons mit technischer Umsetzung im Einzelnen erläutert.
Viele Suchmaschinen betreiben Formen der Internetregulierung. Diese ist für den Endbenutzer teils schwer ersichtlich und leicht umgehbar. Weiter ist es oft schwierig, Hintergrundinformationen zu Regulierungen zu erfahren. Um diese Schwachstellen zu beheben, wird die Entwicklung der prototypischen Meta-Suchmaschine "Polsearchine" beschrieben. Ihre Regulierung erfolgt mittels der von Kasten und Scherp für Internetregulierung entwickelten Ontologie InFO. Dabei wird die konkrete Erweiterung SEFCO zur Anwendung auf Suchmaschinenebene verwendet. Zur Beschaffung der Suchergebnisse wird eine externe Suchmaschinen-API genutzt. Um nicht von einer bestimmten API abhängig zu sein, kann die API leicht ausgetauscht werden.
In dieser Arbeit wurde die Realisierung einer mobilen Sicherheitslösung für Überwachungszwecke vorgestellt, welche unter Zuhilfenahme des staatlich geförderten Forschungsprojekts CamInSens entwickelt wurde. CamInSens soll erreichen, in überwachten Gefahrenbereichen die erhaltenen Video- und Sensorendaten so zu analysieren, dass Bedrohungen möglichst frühzeitig erkannt und behandelt werden können. Das Ziel dieser Arbeit war, auf Basis von verarbeiteten Daten aus CamInSens eine Interaktion und Visualisierung zu entwickeln, die bei einem späteren Praxiseinsatz mobilem Sicherheitspersonal dabei hilft, in Bedrohungssituationen fundierte Entscheidungen treffen zu können. Zu diesem Zweck wurde nicht nur eine Software implementiert, sondern auch eine Marktsichtung hinsichtlich geeigneter Geräte und einsetzbarer Softwarebibliotheken durchgeführt.
MapReduce with Deltas
(2011)
The MapReduce programming model is extended slightly in order to use deltas. Because many MapReduce jobs are being re-executed over slightly changing input, processing only those changes promises significant improvements. Reduced execution time allows for more frequent execution of tasks, yielding more up-to-date results in practical applications. In the context of compound MapReduce jobs, benefits even add up over the individual jobs, as each job gains from processing less input data. The individual steps necessary in working with deltas are being analyzed and examined for efficiency. Several use cases have been implemented and tested on top of Hadoop. The correctness of the extended programming model relies on a simple correctness criterion.
In dieser Arbeit wird ein Mehrbenutzer-Annotationssystem namens myAnnotations vorgestellt, das mit Hilfe von sogenannten "Shared In-situ Problem Solving" Annotationen auf beliebigen Webseiten kollaborative Lern- und Arbeitsszenarien unterstützt. Hierbei wird insbesondere auf die Einsatzmöglichkeiten von "Shared In-situ Problem Solving" Annotationen beim kollaborativen Bearbeiten eines Textes und bei kollaborativen Lernerfolgskontrollen eingegangen.
In dieser Arbeit wird ein Datenmodell für Shared Annotations vorgestellt. Basierend auf einem bereits existierenden Datenmodell für Annotationen, wird dieses erweitert um die Möglichkeit der Modellierung von Shared Annotations. Daraufhin werden Funktionen von Shared Annotations erläutert, die über das neue Annotationsmodell möglich sind.
Semantic-Web-Technologien haben sich als Schlüssel für die Integration verteilter und heterogener Datenquellen im Web erwiesen, da sie die Möglichkeit bieten, typisierte Verknüpfungen zwischen Ressourcen auf dynamische Weise und nach den Prinzipien von sogenannten Dataspaces zu definieren. Die weit verbreitete Einführung dieser Technologien in den letzten Jahren führte zu einer großen Menge und Vielfalt von Datensätzen, die als maschinenlesbare RDF-Daten veröffentlicht wurden und nach ihrer Verknüpfung das sogenannte Web of Data bilden. Angesichts des großen Datenumfangs werden diese Verknüpfungen normalerweise durch Berechnungsmethoden generiert, den Inhalt von RDF-Datensätzen analysieren und die Entitäten und Schemaelemente identifizieren, die über die Verknüpfungen verbunden werden sollen. Analog zu jeder anderen Art von Daten müssen Links die Kriterien für Daten hoher Qualität erfüllen (z. B. syntaktisch und semantisch genau, konsistent, aktuell), um wirklich nützlich und leicht zu konsumieren zu sein. Trotz der Fortschritte auf dem Gebiet des maschinellen Lernens ist die menschliche Intelligenz für die Suche nach qualitativ hochwertigen Verbindungen nach wie vor von entscheidender Bedeutung: Menschen können Algorithmen trainieren, die Ausgabe von Algorithmen in Bezug auf die Leistung validieren, und auch die resultierenden Links erweitern. Allerdings sind Menschen – insbesondere erfahrene Menschen – nur begrenzt verfügbar. Daher kann die Ausweitung der Datenqualitätsmanagementprozesse von Dateneigentümern/-verlegern auf ein breiteres Publikum den Lebenszyklus des Datenqualitätsmanagements erheblich verbessern.
Die jüngsten Fortschritte bei Human Computation und bei Peer-Production-Technologien eröffneten neue Wege für Techniken zur Verwaltung von Mensch-Maschine-Daten, die es ermöglichten, Nicht-Experten in bestimmte Aufgaben einzubeziehen und Methoden für kooperative Ansätze bereitzustellen. Die in dieser Arbeit vorgestellten Forschungsarbeiten nutzen solche Technologien und untersuchen Mensch-Maschine-Methoden, die das Management der Verbindungsqualität im Semantic Web erleichtern sollen. Zunächst wird unter Berücksichtigung der Dimension der Verbindungsgenauigkeit eine Crowdsourcing Methode zur Ontology Alignment vorgestellt. Diese Methode, die auch auf Entitäten anwendbar ist, wird als Ergänzung zu automatischen Ontology Alignment implementiert. Zweitens werden neuartige Maßnahmen zur Dimension des Informationsgewinns eingeführt, die durch die Verknüpfungen erleichtert werden. Diese entropiezentrierten Maßnahmen liefern Datenmanagern Informationen darüber, inwieweit die Entitäten im verknüpften Datensatz Informationen in Bezug auf Entitätsbeschreibung, Konnektivität und Schemaheterogenität erhalten. Drittens wenden wir Wikidata - den erfolgreichsten Fall eines verknüpften Datensatzes, der von einer Gemeinschaft von Menschen und Bots kuratiert, verknüpft und verwaltet wird - als Fallstudie an und wenden deskriptive und prädiktive Data Mining-Techniken an, um die Ungleichheit der Teilnahme und den Nutzerschwung zu untersuchen. Unsere Ergebnisse und Methoden können Community-Managern helfen, Entscheidungen darüber zu treffen, wann/wie mit Maßnahmen zur Nutzerbindung eingegriffen werden soll. Zuletzt wird eine Ontologie zur Modellierung der Geschichte der Crowd-Beiträge auf verschiedenen Marktplätzen vorgestellt. Während der Bereich des Mensch-Maschine-Datenmanagements komplexe soziale und technische Herausforderungen mit sich bringt, zielen die Beiträge dieser Arbeit darauf ab, zur Entwicklung dieses noch aufstrebenden Bereichs beizutragen.
Information systems research has started to use crowdsourcing platforms such as Amazon Mechanical Turks (MTurk) for scientific research, recently. In particular, MTurk provides a scalable, cheap work-force that can also be used as a pool of potential respondents for online survey research. In light of the increasing use of crowdsourcing platforms for survey research, the authors aim to contribute to the understanding of its appropriate usage. Therefore, they assess if samples drawn from MTurk deviate from those drawn via conventional online surveys (COS) in terms of answers in relation to relevant e-commerce variables and test the data in a nomological network for assessing differences in effects.
The authors compare responses from 138 MTurk workers with those of 150 German shoppers recruited via COS. The findings indicate, inter alia, that MTurk workers tend to exhibit more positive word-of mouth, perceived risk, customer orientation and commitment to the focal company. The authors discuss the study- results, point to limitations, and provide avenues for further research.
Social networking platforms as creativity fostering systems: research model and exploratory study
(2008)
Social networking platforms are enabling users to create their own content, share this content with anyone they invite and organize connections with existing or new online contacts. Within these electronic environments users voluntarily add comments on virtual boards, distribute their search results or add information about their expertise areas to their social networking profiles and thereby share it with acquaintances, friends and increasingly even with colleagues in the corporate world. As a result, it is most likely that the underlying knowledge sharing processes result in many new and creative ideas. The objective of our research therefore is to understand if and how social social networking platforms can enforce creativity. In addition, we look at how these processes could be embedded within the organizational structures that influence innovative knowledge sharing behavior. The basis for our research is a framework which focuses on the relations between intrinsic motivation, creativity and social networking platforms. First results of our empirical investigation of a social software platform called "StudiVZ.net" proved that our two propositions are valid.
Die Bedeutung von Innovation für die Sicherung der Unternehmensexistenz nimmt zu. Gerade im Bereich der Informations- und Kommunikationssysteme zwingen veränderte Rahmenbedingungen, verkürzte Produktlebenszyklen und verstärkter Wettbewerb viele Unternehmen zur Anpassung ihrer Innovationsgeschwindigkeit. Langfristiger Erfolg wird sich nur für die Unternehmen einstellen, denen es gelingt, durch technologische Innovationen ihre Wettbewerbsposition zu festigen oder auszubauen. Dies erfordert einen gesonderten Umgang mit technologischen Innovationen und verlangt nach einem Technologie- und Innovationsmanagement. Dabei ist nicht jede Innovation das Produkt einer einmaligen, möglicherweise gar spontanen Idee. Viele Innovationen entstehen aus der Integration oder Kombination bereits bewährter Technologien. Dies ist besonders interessant, wenn die originären Technologien Branchen entstammen, die nur noch marginale Wachstumsraten aufweisen. Aufbauend auf den Besonderheiten des Fallbeispiels Decision on Demand werden in diesem Artikel existierende Mängel etablierter Vorschläge für ein strategisches Technologie- und Innovationsmanagement identifiziert und die Rolle von modularer Technologieintegration als Alternative diskutiert.
Die folgende Arbeit soll einen Überblick über bestehende Lösungen zur Interaktion in Erweiterten Realitäten (Augmented Reality) schaffen. Hierzu werden anhand dreier grundlegender Betrachtungsweisen unterschiedliche Interaktionskonzepte und -umsetzungen sowohl von der technischen, als auch von der konzeptuellen Seite her, vorgestellt. Neben Fragen der Visualisierung werden unterschiedliche Typen von Benutzungsschnittstellen vorstellt. Den größten Teil nehmen die drei typischen Interaktionsaufgaben Selektion- und Manipulation, Navigation und Systemkontrolle und die damit verbundenen Interaktionstechniken ein. Die Inhalte des Arbeitsberichts beschränken sich auf den Einsatz von Interaktionelementen in Augmented Reality Umgebungen. Dies geschieht in Abgrenzung zu Forschungsarbeiten auf dem Gebiet zu Interaktionstechniken in Virtual Reality Umgebungen (vollimmersiv oder auch desktoporientiert). Zwar standen und stehen viele Interaktionstechniken aus dem Bereich VR in der AR Pate, doch haben sich gerade im Bereich der AR neue Techniken und Konzepte entwickelt. Folglich sollen VR Techniken nur dann betrachtet werden, wenn Sie in AR Anwendungen angewendet wurden bzw. wenn ihre Anwendung sinnvoll erscheint.
Modeling and publishing Linked Open Data (LOD) involves the choice of which vocabulary to use. This choice is far from trivial and poses a challenge to a Linked Data engineer. It covers the search for appropriate vocabulary terms, making decisions regarding the number of vocabularies to consider in the design process, as well as the way of selecting and combining vocabularies. Until today, there is no study that investigates the different strategies of reusing vocabularies for LOD modeling and publishing. In this paper, we present the results of a survey with 79 participants that examines the most preferred vocabulary reuse strategies of LOD modeling. Participants of our survey are LOD publishers and practitioners. Their task was to assess different vocabulary reuse strategies and explain their ranking decision. We found significant differences between the modeling strategies that range from reusing popular vocabularies, minimizing the number of vocabularies, and staying within one domain vocabulary. A very interesting insight is that the popularity in the meaning of how frequent a vocabulary is used in a data source is more important than how often individual classes and properties arernused in the LOD cloud. Overall, the results of this survey help in understanding the strategies how data engineers reuse vocabularies, and theyrnmay also be used to develop future vocabulary engineering tools.
Existing tools for generating application programming interfaces (APIs) for ontologies lack sophisticated support for mapping the logics-based concepts of the ontology to an appropriate object-oriented implementation of the API. Such a mapping has to overcome the fundamental differences between the semantics described in the ontology and the pragmatics, i.e., structure, functionalities, and behavior implemented in the API. Typically, concepts from the ontology are mapped one-to-one to classes in the targeted programming language. Such a mapping only produces concept representations but not an API at the desired level of granularity expected by an application developer. We present a Model-Driven Engineering (MDE) process to generate customized APIs for ontologies. This API generation is based on the semantics defined in the ontology but also leverages additional information the ontology provides. This can be the inheritance structure of the ontology concepts, the scope of relevance of an ontology concept, or design patterns defined in the ontology.
Networked RDF graphs
(2007)
Networked graphs are defined in this paper as a small syntactic extension of named graphs in RDF. They allow for the definition of a graph by explicitly listing triples as well as by SPARQL queries on one or multiple other graphs. By this extension it becomes possible to define a graph including a view onto other graphs and to define the meaning of a set of graphs by the way they reference each other. The semantics of networked graphs is defined by their mapping into logic programs. The expressiveness and computational complexity of networked graphs, varying by the set of constraints imposed on the underlying SPARQL queries, is investigated. We demonstrate the capabilities of networked graphs by a simple use case.
The Multimedia Metadata Ontology (M3O) provides a generic modeling framework for representing multimedia metadata. It has been designed based on an analysis of existing metadata standards and metadata formats. The M3O abstracts from the existing metadata standards and formats and provides generic modeling solutions for annotations, decompositions, and provenance of metadata. Being a generic modeling framework, the M3O aims at integrating the existing metadata standards and metadata formats rather than replacing them. This is in particular useful as today's multimedia applications often need to combine and use more than one existing metadata standard or metadata format at the same time. However, applying and specializing the abstract and powerful M3O modeling framework in concrete application domains and integrating it with existing metadata formats and metadata standards is not always straightforward. Thus, we have developed a step-by-step alignment method that describes how to integrate existing multimedia metadata standards and metadata formats with the M3O in order to use them in a concrete application. We demonstrate our alignment method by integrating seven different existing metadata standards and metadata formats with the M3O and describe the experiences made during the integration process.
The lack of a formal event model hinders interoperability in distributed event-based systems. Consequently, we present in this paper a formal model of events, called F. The model bases on an upper-level ontology and pro-vides comprehensive support for all aspects of events such as time and space, objects and persons involved, as well as the structural aspects, namely mereological, causal, and correlational relationships. The event model provides a flexible means for event composition, modeling of event causality and correlation, and allows for representing different interpretations of the same event. The foundational event model F is developed in a pattern-oriented approach, modularized in different ontologies, and can be easily extended by domain specifific ontologies.
Schema information about resources in the Linked Open Data (LOD) cloud can be provided in a twofold way: it can be explicitly defined by attaching RDF types to the resources. Or it is provided implicitly via the definition of the resources´ properties.
In this paper, we analyze the correlation between the two sources of schema information. To this end, we have extracted schema information regarding the types and properties defined in two datasets of different size. One dataset is a LOD crawl from TimBL- FOAF profile (11 Mio. triple) and the second is an extract from the Billion Triples Challenge 2011 dataset (500 Mio. triple). We have conducted an in depth analysis and have computed various entropy measures as well as the mutual information encoded in this two manifestations of schema information.
Our analysis provides insights into the information encoded in the different schema characteristics. It shows that a schema based on either types or properties alone will capture only about 75% of the information contained in the data. From these observations, we derive conclusions about the design of future schemas for LOD.