004 Datenverarbeitung; Informatik
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Die weltweite Vernetzung von semantischen Information schreitet stetig voran und erfährt mit der Linked Data Initiative immer mehr Aufmerksamkeit. Bei Linked Data werden verschiedene Datensätze aus unterschiedlichen Domänen und von diversen Anbietern in einem einheitlichen Format (RDF) zur Verfügung gestellt und miteinander verknüpft. Strukturell ist das schnell wachsende Linked Data Netzwerk sehr ähnlich zum klassischen World Wide Web mit seinen verlinkten HTML Seiten. Bei Linked Data handelt es sich jedoch um URI-referenzierte Entitäten, deren Eigenschaften und Links durch RDF-Triple ausgedrückt werden. Neben dem Dereferenzieren von URIs besteht mit SPARQL auch die Möglichkeit, ähnlich wie bei Datenbanken, komplexe algebraische Anfragen zu formulieren und über sogenannte SPARQL Endpoints auf einer Datenquelle auswerten zu lassen. Eine SPARQL Anfrage über mehrere Linked Data Quellen ist jedoch kompliziert und bedarf einer föderierten Infrastruktur in der mehrere verteilte Datenquellen integriert werden, so dass es nach außen wie eine einzige große Datenquelle erscheint. Die Föderation von Linked Data hat viele Ähnlichkeiten mit verteilten und föderierten Datenbanken. Es gibt aber wichtige Unterschiede, die eine direkte Adpation von bestehenden Datenbanktechnologien schwierig machen. Dazu gehört unter anderem die große Anzahl heterogener Datenquellen in der Linked Data Cloud, Beschränkungen von SPARQL Endpoints, und die teils starke Korrelation in den RDF Daten. Daher befasst sich die vorliegende Arbeit primär mit der Optimierung von verteilten SPARQL Anfragen auf föderierten RDF Datenquellen. Die Grundlage dafür ist SPLENDID, ein effizientes Optimierungverfahren für die Ausführung von verteilten SPARQL Anfragen in einer skalierbaren und flexiblen Linked Data Föderationsinfrastruktur. Zwei Aspekte sind dabei besonders wichtig: die automatische Auswahl von passenden Datenquellen für beliebige SPARQL Anfragen und die Berechnung des optimalen Ausführungsplans (Join Reihenfolge) basierend auf einem Kostenmodell. Die dafür erforderlichen statistischen Information werden mit Hilfe von VOID-basierten Datenquellenbeschreibungen zur Verfügung gestellt. Darüberhinaus wird auch des Management verteilter statistischer Daten untersucht und eine Benchmark-Methodologie
Terrainklassifikation mit Markov Zufallsfeldern für autonome Roboter in unstrukturiertem Terrain
(2015)
Diese Doktorarbeit beschäftigt sich mit dem Problem der Terrainklassifikation im unstrukturierten Außengelände. Die Terrainklassifikation umfasst dabei das Erkennen von Hindernissen und flachen Bereichen mit der einhergehenden Analyse der Bodenoberfläche. Ein 3D Laser-Entfernungsmesser wurde als primärer Sensor verwendet, um das Umfeld des Roboters zu vermessen. Zunächst wird eine Gitterstruktur zur Reduktion der Daten eingeführt. Diese Datenrepräsentation ermöglicht die Integration mehrerer Sensoren, z.B. Kameras für Farb- und Texturinformationen oder weitere Laser-Entfernungsmesser, um die Datendichte zu erhöhen. Anschließend werden für alle Terrainzellen des Gitters Merkmale berechnet. Die Klassifikation erfolgt mithilfe eines Markov Zufallsfeldes für Kontextsensitivität um Sensorrauschen und variierender Datendichte entgegenzuwirken. Ein Gibbs-Sampling Ansatz wird zur Optimierung eingesetzt und auf der CPU sowie der auf GPU parallelisiert um Ergebnisse in Echtzeit zu berechnen. Weiterhin werden dynamische Hindernisse unter Verwendung verschiedener State-of-the-Art Techniken erkannt und über die Zeit verfolgt. Die berechneten Informationen, wohin sich andere Verkehrsteilnehmer bewegen und in Zukunft hinbewegen könnten, werden verwendet, um Rückschlüsse auf Bodenoberflächen zu ziehen die teilweise oder vollständig unsichtbar für die Sensoren sind. Die Algorithmen wurden auf unterschiedlichen autonomen Roboter-Plattformen getestet und eine Evaluation gegen von Menschen annotierte Grundwahrheiten von Karten aus mehreren Millionen Messungen wird präsentiert. Der in dieser Arbeit entwickelte Ansatz zur Terrainklassifikation hat sich in allen Anwendungsbereichen bewährt und neue Erkenntnisse geliefert. Kombiniert mit einem Pfadplanungsalgorithmus ermöglicht die Terrainklassifikation die vollständige Autonomie für radgetriebene Roboter in natürlichem Außengelände.
Durch eine systematische Literaturanalyse sollen die wichtigsten Aspekte des Phänomens Crowdsourcing abgedeckt werden. Da die Summe an Forschungsfragen relativ breit gefächert ist, soll der Fokus der Arbeit auf die im Folgenden aufgelisteten Fragen gelegt werden: Was ist unter dem Begriff Crowdsourcing gezielt zu verstehen? Wie lässt sich das Phänomen Crowdsourcing von anderen angrenzenden Konzepten trennen? Wo liegen die Gemeinsamkeiten und wesentlichen Unterschiede zwischen den einzelnen Konzepten? Welche Ausprägungsformen von Crowdsourcing sind in Theorie und Praxis vorzufinden? In welchen Bereichen kommt Crowdsourcing zum Einsatz? Welche Unternehmen setzen Crowdsourcing erfolgreich um? Welche Plattformen zur Unterstützung von Crowdsourcing sind vorhanden? Welche Ziele bzw. Ergebnisse sollen mit dem Einsatz von Crowdsourcing erreicht bzw. erzielt werden? Wie läuft der Crowdsourcing-Prozess ab und in welche Phasen lässt sich dieser unterteilen? Wie sieht die Wertschöpfung durch Crowdsourcing (a) allgemein und (b) speziell für Unternehmen aus? Welche Chancen und Potenziale sowie Risiken und Grenzen entstehen dabei den Unternehmen? Was lässt sich in Zukunft im Bereich des Crowdsourcing noch verbessern, das heißt in welchen Bereichen besteht noch Forschungsbedarf?
Der Fachbereich 4 (Informatik) besteht aus fünfundzwanzig Arbeitsgruppen unter der Leitung von Professorinnen und Professoren, die für die Forschung und Lehre in sechs Instituten zusammenarbeiten.
In jedem Jahresbericht stellen sich die Arbeitsgruppen nach einem einheitlichen Muster dar, welche personelle Zusammensetzung sie haben, welche Projekte in den Berichtszeitraum fallen und welche wissenschaftlichen Leistungen erbracht wurden. In den folgenden Kapiteln werden einzelne Parameter aufgeführt, die den Fachbereich in quantitativer Hinsicht, was Drittmitteleinwerbungen, Abdeckung der Lehre, Absolventen oder Veröffentlichungen angeht, beschreiben.
Im Rahmen dieser Arbeit soll eine Methodik erarbeitet werden, die englische, keyword-basierte Anfragen in SPARQL übersetzt und bewertet. Aus allen generierten SPARQL-Queries sollen die relevantesten ermittelt und ein Favorit bestimmt werden. Das Ergebnis soll in einer Nutzerevaluation bewertet werden.
Ziel dieser Bachelorarbeit ist es, einen Innovationsprozess zu modellieren. Einerseits um die Einsatzmöglichkeiten von klassischen Kreativitätstechniken und IT-Tools in den unterschiedlichen Prozessphasen, andererseits die Integration des TRIZ- und Design Thinking Ansatzes im Innovationsprozess zu untersuchen. Um dieses Ziel zu erreichen, sollen folgende Arbeitsschritte erledigt werden: Zunächst soll eine Übersicht über verschiedene Innovationsprozessmodelle gegeben werden. Es wird mit einer Auswahl von Innovationsprozessen aus der Literatur auseinandergesetzt und es werden wichtige Merkmale behandelt. Im nächsten Schritt werden nach einer kurzen Einführung in das Themenfeld Kreativität ausgewählte Kreativitätstechniken, IT-gestützte Apps und Tools vorgestellt, die sich in der Praxis vielfach bewährt haben und zu innovativer Ergebniswirksamkeit führen. Anschließend werden die Ansätze des TRIZ und Design Thinking präsentiert.
Im Folgenden soll ein Innovationsprozess mit den möglichen Touchpoints zu Kreativitätstechniken, IT-Tools und systematischen Innovationsmethoden modelliert werden. Die Touchpoints werden dabei textuell beschrieben.
Einfluss eines Ausrichtungswerkzeugs auf die Bedienbarkeit in unbeaufsichtigten Eyetrackingsystemen
(2015)
Eye-Tracking zeichnet die Blickbewegungen einer Person auf und ermöglicht die Vorhersage des fixierten Blickpunktes. Neben den Usability-Studien zur Bewertung der Bedienbarkeit von Anzeigen oder Internetauftritten, wird Eye Tracking auch zur Interaktion mit Computern für körperlich eingeschränkte Menschen verwendet. Die steigende Präzision und die Senkung der Materialkosten hat dazu geführt, dass Eye-Tracking als zusätzliche Eingabedimension in unterschiedlichen Anwendungen verwendet wird. Bislang wurde der Einsatz dieser Technologie durch geschultes Personal in Laboren begleitet, um die Rahmenparameter wie Position, Kalibrierung und Lichtverhältnisse optimal einzustellen.
Diese Arbeit untersucht ein Ausrichtungswerkzeug, welches dem Nutzer bei der Einnahme und Einhaltung der optimalen Sitzposition hilft, ohne die Hilfestellung eines Testleiters. Zudem wird analysiert, wie stark die Präzision durch Kopfbewegungen während der Anwendung beeinflusst wird. Die Experimente beziehen sich auf die Steuerung eines Videospiels namens 'Schau Genau' mit Verwendung eines Remote-Eye-Trackers. Es galt herauszufinden, ob die Bedienung einer Eye-Tracking-Anwendung ohne die 'Hürden', Ausrichtung und Kalibrierung möglich ist. Die Resultate zeigen, dass die Einnahme der Sitzposition korrekt durchgeführt werden kann, die Einhaltung der Sitzposition, während des Experiments jedoch verbesserungsfähig ist. Minimale Kopfbewegungen nach der Kalibrierung verursachen Einbußen in der Präzision der Fixationspunktbestimmung. Diese sind jedoch für das getestete Spiel zu gering, um das Spiel zu beeinflussen. Das Verzichten auf die eigene Kalibrierung und die Verwendung einer fremden Kalibrierung zeigt deutlich größere Abweichungen. Zusätzliche Kopfbewegungen vergrößern die Abweichungen und erschweren die Steuerung immens.
In der vorliegenden Arbeit sollen weltweit herrschende inhaltliche Ausprägungen und Schwerpunkte des Themengebiets "BMI" bzw. "GMI" mit Hilfe des Literatur-Reviews akademischer Artikel herausgearbeitet werden. Die festgestellten Beziehungen und Zusammenhänge sollen visualisiert und lokalisiert werden, um eine globale Sicht über das Thema herzustellen. Unter anderem sollen die in das finale Set aufgenommenen Artikel auf eine Korrelation zwischen BMI und Controlling bzw. Management hin überprüft werden. Als letzter Schritt soll eine Ableitung möglicher Forschungslücken unternommen werden.
Im Rahmen dieser Arbeit wird untersucht, wie sich Modellfehler auf die Positionsgenauigkeit und Handhabbarkeit beim Rangieren mit einem Fahrerassistenzsystem auswirken. Besonderer Wert wird dabei auf die Bestimmung von Fehlergrenzen gelegt. Es wird der Frage nachgegangen, wie groß der Eingangsfehler sein darf, damit die Assistenz noch hinreichende Qualitätseigenschaften hinsichtlich ihrer Präzision und Robustheit aufweist. Dazu erfolgt zunächst eine quantitative Betrachtung der Fehler anhand des kinematischen Modells. Danach wird eine qualitative Betrachtung anhand von systematischen Experimenten durchgeführt. Es wird zunächst ein Controller entwickelt, mit dem sich ein Manöver mithilfe der visuellen Informationen der Assistenz simulieren lässt.
Dann wird eine Methode vorgestellt, mit deren Hilfe man das Manöver anhand definierter Fehlergrenzen bewerten kann. Um einen großen Raum möglicher Fehlerkombinationen effizient zu durchsuchen, wird das probabilistische Verfahren des Annealed Particle Filters benutzt. Mithilfe einer Testumgebung werden schließlich systematische Experimente durchgeführt. Zur weiteren Evaluation des Assistenzsystems in einer kontrollierten Umgebung erfolgte in Zusammenarbeit mit dem Fraunhofer ITWM in Kaiserslautern die Portierung des Assistenzsystems auf die dortige Simulationsumgebung RODOS.