004 Datenverarbeitung; Informatik
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Seit Beginn des World Wide Web hat sich die Erzeugung und Verteilung digitaler Güter (digital assets) entschieden verändert. Zur Erzeugung, Bearbeitung, Verteilung und Konsumierung bedarf es heute nicht mehr spezieller physischer Gerätschaften. Dadurch hat sich die Geschwindigkeit, in der Medien generiert und transportiert werden, enorm gesteigert. Auch die Möglichkeiten der Kooperation waren dadurch einem Wandel unterlegen bzw. wurden mancherorts erst möglich gemacht.
Die Nutzung des Internets ermöglichte zwar die Loslösung digitaler Güter von ihren physischen Trägermedien, die Bestimmungen des Urheberrechts gelten jedoch weiterhin. Dies führt gerade bei juristisch weniger erfahrenen Nutzern zu Unsicherheit darüber, wie ein konkretes digitales Gut genutzt werden darf. Andererseits wird von vielen Nutzern das gewohnte Tauschen von Medien auch auf das digitale Umfeld übertragen. Die Urheberrechtsverletzungen, die zuvor im privaten Umfeld im kleinen Rahmen stattfanden, geschehen nun global und für alle sichtbar. Da diese Form des Tausches das primäre Geschäftsmodell der Verwerter gefährdet, wird versucht, die Nutzung digitaler Güter einzuschränken bzw. für nicht berechtigte Nutzer zu unterbinden. Dies geschah und geschieht unter anderem mit Verfahren der digitalen Rechte-Verwaltung (Digital Rights Management - DRM).
Diese Verfahren sind unter Nutzern bisweilen umstritten oder werden sogar offen abgelehnt, da sie die Nutzung digitaler Güter im Vergleich zum physischen Pendant erschweren können. Zudem erwiesen sich viele dieser Verfahren als nicht sicher, so dass die verwendeten Verschlüsselungsverfahren gebrochen wurden. Mit einer "Nutzungsrechte-Verwaltung" (Usage Rights Management - URM) soll DRM im Kernprinzip zwar erhalten bleiben. Die praktische Umsetzung soll aber in eine andere Richtung vorstoßen. Der Nutzer bekommt die volle Kontrolle über die digitalen Güter (ohne die restriktiven Maßnahmen klassischer DRM-Umsetzungen), aber auch wieder die volle Verantwortung. Unterstützt wird er dabei von Software, die ihn über die rechtlichen Möglichkeiten informiert und auf Wunsch des Nutzers auch software-technische Schranken in der Benutzung setzt, ähnlich der Rechtedurchsetzung (Enforcement) bei klassischen DRM-Systemen.
URM nutzt dabei die offene Rechtedefinitionssprache ODRL. Die vorliegende Studienarbeit ist Teil des URM-Projektes der Forschungsgruppe IT-Risk-Management, welches wiederum Teil des SOAVIWA-Projektes ist. Ziel der Studienarbeit ist es, eine Java-Klasse zu entwickeln, mit der in ODRL verfasste Lizenzen als Java-Objekte abgebildet werden. Weitere zu entwickelnde Komponenten sollen diese Objekte verwalten und das Modifizieren und Erzeugen neuer Objekte zulassen. Alle Komponenten sollen Bestandteil des bereits anfänglich implementierten Toolkit für URM (TURM) sein.
Diese Arbeit beschreibt den Entwurf und die Implementierung eines Software-Routers für eine Policy-basierte Internetregulierung. Die Grundlage bildet die von Kasten und Scherp beschriebene Ontologie InFO. InFO dient der System-unabhängigen Beschreibung von Regulierungsmaßnahmen. Zudem ermöglicht InFO eine transparente Regulierung durch Verknüpfung der Regulierungsmaßnahmen mit Hintergrundinformationen. Die InFO-Erweiterung RFCO erweitert die Ontologie um Router-spezifische Entitäten. Es wird ein Software-Router entwickelt, der die RFCO auf IP-Ebene umsetzt. Die Regulierung wird transparent gestaltet, indem betroffene Nutzer vom Router über Regulierungsmaßnahmen informiert werden. Die Router-Implementierung wird exemplarisch in einer virtuellen Netzwerkumgebung getestet.
Die Motivation für diese Arbeit bestand darin, den Studierenden in den Rechnerpools der Universität Koblenz die Möglichkeit zu geben, mit der Simulationssoftware VNUML (Virtual Network User Mode Linux) zu arbeiten. Eingesetzt wird diese Software in den Vorlesungen und Übungen zu Rechnernetzen I und II, was eine Anwendung der Software für die Studenten unumgänglich macht. In der Vergangenheit gab es jedoch immer wieder Probleme bei der Installation und Einrichtung auf den privaten Rechnern, obwohl in früheren Studienarbeiten mehrfach vereinfachte Installationsroutinen entwickelt worden waren. Ein weiteres Problem für die Verwendung von VNUML stellt auch die Tatsache dar, dass die Software nur in einer Linux-Umgebung lauffähig ist. Da aber nicht alle Studierenden das Betriebssystem Linux benutzen und viele vor einer Installation allein zur Verwendung von VNUML zurückschrecken, war es schon länger angedacht, diese Software an den Rechnern der Universität zur Verfügung zu stellen. In dieser Arbeit wird der Prozess beschrieben, wie eine Installation der VNUML-Software in den Rechnerpools möglich war, welche Probleme dabei aufgetreten sind und welche Alternativen zur gewählten Vorgehensweise möglich gewesen wären. Das Ergebnis bietet auch eine sehr einfache Installation für den privaten Anwender, ohne dass hierfür eine eigenständige Linux-Installation nötig wäre. Auch wurden während der Entwicklung immer weitere Verbesserungen vorgenommen, welche die Anwenderfreundlichkeit der endgültigen Lösung weiter erhöhten. Die Möglichkeiten und Ideen sind dabei auch so vielfältig, dass sich die Arbeitsgruppe noch weiter mit diesem Thema beschäftigen wird und weitere Optimierungen vorgenommen werden können.
Forwarding loops
(2013)
Online Handschrifterkennung chinesischer Schriftzeichen auf androidfähigen mobilen Endgeräten
(2014)
Um mobile Wörterbücher oder Übersetzer zu verwenden, braucht es eine Eingabe. Diese muss zuvor verarbeitet werden, um nutzbar zu sein. Für chinesische Zeichen bietet sich die Handschrift an, da die Schrift hauptsächlich aus Piktogrammen und Ideogrammen besteht.
In dieser Bachelorarbeit wird ein prototypisches Erkennungssystem auf einem mobilen Endgerät implementiert. Die Erkennung soll dabei online und somit während des Schreibens erfolgen. Dies kann dem Benutzer Zeit ersparen, indem verschiedene erkannte Vorschläge zur Laufzeit gegeben werden.
Es werden Grundlagen erläutert und ein Überblick über den aktuellen Stand der Forschung gegeben. Ein Ansatz wird ausgewählt und implementiert, der möglichst schnell ist und wenig Speicherplatz erfordert. Die Implementation wird getestet und es wird gezeigt, dass es möglich ist, eine schnelle Erkennung auf einem kleinen Gerät laufen zu lassen. Es werden Verbesserungen und Erweiterungen vorgeschlagen, sowie ein Ausblick gegeben.
Generalized methods for automated theorem proving can be used to compute formula transformations such as projection elimination and knowledge compilation. We present a framework based on clausal tableaux suited for such tasks. These tableaux are characterized independently of particular construction methods, but important features of empirically successful methods are taken into account, especially dependency directed backjumping and branch local operation. As an instance of that framework an adaption of DPLL is described. We show that knowledge compilation methods can be essentially improved by weaving projection elimination partially into the compilation phase.
Performanz von RIP-MTIfi
(2009)
Diese Diplomarbeit beschäftigt sich mit der Performanz von RIP-MTI, insbesondere mit der Performanz der Schleifenerkennung. Ziel der Arbeit ist es, die Zeitdauer der Schleifenerkennung von RIP-MTI zu untersuchen und Probleme, welche bei der Erkennung von Schleifen auftreten könen, aufzudecken und zu lösen.
In dieser Arbeit wurde untersucht, wie sich das bestehende Modell der Kabelsimulation verbessern lässt. Hierfür wurde zunächst analysiert, welches die Einflussfaktoren auf eine Simulation sind. Des Weiteren wurde der Einfluss der Rand- und Nebenbedingungen auf die Genauigkeit der Verlaufssimulation untersucht.
Im Vergleich zu herkömmlicher Computergrafik (perspektivische Projektion) bietet Raytracing entscheidende Vorteile, die hauptsächlich in der vergleichsweise hohen physikalischen Korrektheit der Methode begründet sind. Die Schwächen liegen hingegen im immensen Rechenaufwand.
Ein Raytracer ist vergleichsweise so rechenintensiv, weil für jeden Pixel mindestens ein Strahl verschickt werden muss. Dieser muss gegen alle Objekte im Raum geschnitten werden. Hinzu kommen noch die Strahlen, die entstehen, wenn Strahlen an Objekten reflektiert werden (Rekursion). Um diesen Rechenaufwand zu verkleinern und zusätzlich ein besseres Bild zu erzeugen, soll der adaptive Sampler den Raytracer unterstützen. Der adaptive Sampler soll während des Rendervorgangs den progressiven Fortschritt in der Bildgenerierung beobachten und Pixel von der weiteren Berechnung ausschließen, für die sich ein zusätzliches Verschießen von Strahlen nicht mehr lohnt.
Anders als der rein progressive Raytracer hört der adaptive Sampler mit dem Konvergieren des Bildes auf zu rechnen. Der adaptive Sampler soll so dafür sorgen, dass schneller ein besseres Bild erzeugt wird und somit die Performanz gesteigert wird. Insgesamt erwartet man sich vom adaptiven Sampler Vorteile bei der Berechnung von bestimmten Szenen. Unter anderem eine Verbesserung bei Szenen mit rein diffus beleuchteten Bildbereichen, sowie eine Verbesserung bei Szenen mit unterschiedlich rechenintensiven Bildbereichen. Ein normaler Raytracer kann nicht beurteilen, wie sinnvoll seine Schüsse sind. Er kann nur mehr Strahlen verschießen, in der Hoffnung, das Bild damit effektiv zu verbessern.
Es gibt jedoch viele Szenarien, bei denen eine linear steigende Schussanzahl pro Pixel keine gleichmäßige Verbesserung im Bild erzeugt. Das bedeutet, dass Bereiche im Bild schon gut aussehen, während andere noch sehr verrauscht sind. Man möchte nun Bildbereiche, die bereits konvergiert sind, in denen sich ein weiterer Beschuss also nicht mehr bemerkbar macht, ausschließen und die Rechenleistung dort nutzen, wo man sie noch braucht.
Wichtig dabei ist, dass Pixel nicht ungewollt zu früh von der Berechnung ausgeschlossen werden, die nicht weit genug konvergiert sind. Der adaptive Sampler soll so lange arbeiten, bis jeder Pixel dauerhaft keine Änderungen mehr vorweist. Das bedeutet, dass die Wahrscheinlichkeit für eine signifikante Farbänderung eines Pixels durch Verschießen eines Strahls (bei mehreren Lichtquellen in RenderGin mehrere Strahlen pro Pixel) klein genug ist. Es wird zwar intern keine Wahrscheinlichkeit berechnet, jedoch bekommt der Raytracer eine Art Gedächtnis: Er speichert die Veränderungen im beleuchteten Bild und deren Verlauf in eigenen Gedächtnisbildern. Das "Gedächtnis" für das alte Bild (Zustand des Bildes in der letzten Iteration über die Pixel) repräsentiert dabei das Kurzzeitgedächtnis. Es ist absolut genau. Das Langzeitgedächtnis wird von drei verschiedenen Bildern repräsentiert. Das erste gibt die Anzahl der verschossenen Strahlen pro Pixel an. Das zweite ist ein Wahrheitswertebild, das für jeden Pixel angibt, ob dieser noch in die Berechnung einbezogen werden soll. Das dritte Bild gibt an, wie oft jeder Pixel eine Farbänderung vollzogen hat, die geringer ist als der geforderte Maximalabstand eines Pixels zu sich selbst (vor und nach dem Verschießen eines weiteren Strahls).
Mit diesen drei Bildern ist es möglich, zusätzliche quantitative Informationen zu den qualitativen Informationen des Vergleichs vom neuen und alten Bild zu berücksichtigen.
In dieser Arbeit kläre ich die Frage, ob die gewünschten Effekte eintreten und ob bei Integration in die bestehende Struktur von RenderGin ein Performanzgewinn möglich ist. Die Umsetzung eines adaptiven Samplers ist als Plug-In in der Software RenderGin von Numenus GmbH geschehen. RenderGin ist ein echtzeitfähiger, progressiver Raytracer, der sich durch seine Performanz auszeichnet. Die Bildgenerierung geschieht allein auf der CPU, die Grafikkarte wird lediglich zur Anzeige des erzeugten Bildes benötigt.
Die Umsetzung und Programmierung des Plug-Ins ist in Microsoft Visual Studio 2010 geschehen unter Verwendung des RenderGin SDK der Numenus GmbH.