004 Datenverarbeitung; Informatik
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Im Kontext der Erweiterten Realität versteht man unter Tracking Methoden zur Bestimmung von Position und Orientierung (Pose) eines Betrachters, die es ermöglichen, grafische Informationen mittels verschiedenster Displaytechniken lagerichtig in dessen Sichtfeld einzublenden. Die präzisesten Tracking-Ergebnisse liefern Methoden der Bildverarbeitung, welche in der Regel nur die Pixel des Kamerabildes zur Informationsgewinnung heranziehen. Der Bildentstehungsprozess wird bei diesen Verfahren jedoch nur bedingt oder sehr vereinfacht miteinbezogen. Bei modellbasierten Verfahren hingegen, werden auf Basis von 3D-Modelldaten Merkmale identifiziert, ihre Entsprechungen im Kamerabild gefunden und aus diesen Merkmalskorrespondenzen die Kamerapose berechnet. Einen interessanten Ansatz bilden die Strategien der Analyse-durch-Synthese, welche das Modellwissen um Informationen aus der computergrafischen Bildsynthese und weitere Umgebungsvariablen ergänzen.
Im Rahmen dieser Arbeit wird unter Anwendung der Analyse-durch-Synthese untersucht, wie die Informationen aus dem Modell, dem Renderingprozess und der Umgebung in die einzelnen Komponenten des Trackingsystems einfließen können. Das Ziel ist es, das Tracking, insbesondere die Merkmalssynthese und Korrespondenzfindung, zu verbessern. Im Vordergrund steht dabei die Gewinnung von visuell eindeutigen Merkmalen, die anhand des Wissens über topologische Informationen, Beleuchtung oder perspektivische Darstellung hinsichtlich ihrer Eignung für stabiles Tracking der Kamerapose vorhergesagt und bewertet werden können.
Data-minimization and fairness are fundamental data protection requirements to avoid privacy threats and discrimination. Violations of data protection requirements often result from: First, conflicts between security, data-minimization and fairness requirements. Second, data protection requirements for the organizational and technical aspects of a system that are currently dealt with separately, giving rise to misconceptions and errors. Third, hidden data correlations that might lead to influence biases against protected characteristics of individuals such as ethnicity in decision-making software. For the effective assurance of data protection needs,
it is important to avoid sources of violations right from the design modeling phase. However, a model-based approach that addresses the issues above is missing.
To handle the issues above, this thesis introduces a model-based methodology called MoPrivFair (Model-based Privacy & Fairness). MoPrivFair comprises three sub-frameworks: First, a framework that extends the SecBPMN2 approach to allow detecting conflicts between security, data-minimization and fairness requirements. Second, a framework for enforcing an integrated data-protection management throughout the development process based on a business processes model (i.e., SecBPMN2 model) and a software architecture model (i.e., UMLsec model) annotated with data protection requirements while establishing traceability. Third, the UML extension UMLfair to support individual fairness analysis and reporting discriminatory behaviors. Each of the proposed frameworks is supported by automated tool support.
We validated the applicability and usability of our conflict detection technique based on a health care management case study, and an experimental user study, respectively. Based on an air traffic management case study, we reported on the applicability of our technique for enforcing an integrated data-protection management. We validated the applicability of our individual fairness analysis technique using three case studies featuring a school management system, a delivery management system and a loan management system. The results show a promising outlook on the applicability of our proposed frameworks in real-world settings.
In IT-Systemen treten viele Datenschutzrisiken auf, wenn Datenschutzbedenken in den frühen Phasen des Entwicklungsprozesses nicht angemessen berücksichtigt werden. Die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) schreibt das Prinzip des Datenschutz durch Technikgestaltung (PbD) vor. PbD erfordert den Schutz personenbezogener Daten von Beginn des Entwicklungsprozesses an, durch das frühzeitige Integrieren geeigneter Maßnahmen. Bei der Realisierung von PbD ergeben sich nachfolgende Herausforderungen: Erstens benötigen wir eine präzise Definition von Datenschutzbedenken. Zweitens müssen wir herausfinden, wo genau in einem System die Maßnahmen angewendet werden müssen. Drittens ist zur Auswahl geeigneter Maßnahmen, ein Mechanismus zur Ermittlung der Datenschutzrisiken erforderlich. Viertens müssen bei der Auswahl und Integration geeigneter Maßnahmen, neben den Risiken, die Abhängigkeiten zwischen Maßnahmen und die Kosten der Maßnahmen berücksichtigt werden.
Diese Dissertation führt eine modellbasierte Methodik ein, um die oben genannten Herausforderungen zu bewältigen und PbD zu operationalisieren. Unsere Methodik basiert auf einer präzisen Definition von Datenschutzbedenken und umfasst drei Untermethodiken: modellbasierte Datenschutzanalyse, modellbasierte Datenschutz-Folgenabschätzung und datenschutzfreundliche Systemmodellierung. Zunächst führen wir eine Definition für Datenschutzpräferenzen ein, anhand derer die Datenschutzbedenken präzisiert werden können und überprüft werden kann, ob die Verarbeitung personenbezogener Daten autorisiert ist. Zweitens präsentieren wir eine modellbasierte Methodik zur Analyse eines Systemmodells. Die Ergebnisse dieser Analyse ergeben die Menge der Verstöße gegen die Datenschutzpräferenzen in einem Systemmodell. Drittens führen wir eine modellbasierte Methode zur Datenschutzfolgenabschätzung ein, um konkrete Datenschutzrisiken in einem Systemmodell zu identifizieren. Viertens schlagen wir in Bezug auf die Risiken, Abhängigkeiten zwischen Maßnahmen und Kosten der Maßnahmen, eine Methodik vor, um geeignete Maßnahmen auszuwählen und in ein Systemdesign zu integrieren. In einer Reihe von realistischen Fallstudien bewerten wir unsere Konzepte und geben einen vielversprechenden Ausblick auf die Anwendbarkeit unserer Methodik in der Praxis.
Softwaresysteme haben einen zunehmenden Einfluss auf unser tägliches Leben. Viele Systeme verarbeiten sensitive Daten oder steuern wichtige Infrastruktur, was die Bereitstellung sicherer Software unabdingbar macht. Derartige Systeme werden aus Aufwands- und Kostengründen selten erneuert. Oftmals werden Systeme, die zu ihrem Entwurfszeitpunkt als sicheres System geplant und implementiert wurden, deswegen unsicher, weil sich die Umgebung dieser Systeme ändert. Dadurch, dass verschiedenste Systeme über das Internet kommunizieren, sind diese auch neuen Angriffsarten stetig ausgesetzt. Die Sicherheitsanforderungen an ein System bleiben unberührt, aber neue Erkenntnisse wie die Verwundbarkeit eines zum Entwurfszeitpunkt als sicher geltenden Verschlüsselungsalgorithmus erzwingen Änderungen am System. Manche Sicherheitsanforderungen können dabei nicht anhand des Designs sondern nur zur Laufzeit geprüft werden. Darüber hinaus erfordern plötzlich auftretende Sicherheitsverletzungen eine unverzügliche Reaktion, um eine Systemabschaltung vermeiden zu können. Wissen über geeignete Sicherheitsverfahren, Angriffe und Abwehrmechanismen ist grundsätzlich verfügbar, aber es ist selten in die Softwareentwicklung integriert und geht auf Evolutionen ein.
In dieser Arbeit wird untersucht, wie die Sicherheit langlebiger Software unter dem Einfluss von Kontext-Evolutionen bewahrt werden kann. Der vorgestellte Ansatz S²EC²O hat zum Ziel, die Sicherheit von Software, die modellbasiert entwickelt wird, mithilfe von Ko-Evolutionen wiederherzustellen.
Eine Ontologie-basierende Wissensbasis wird eingeführt, die sowohl allgemeines wie auch systemspezifisches, sicherheitsrelevantes Wissen verwaltet. Mittels einer Transformation wird die Verbindung der Wissensbasis zu UML-Systemmodellen hergestellt. Mit semantischen Differenzen, Inferenz von Wissen und der Erkennung von Inkonsistenzen in der Wissensbasis werden Kontext-Evolutionen erkannt.
Ein Katalog mit Regeln zur Verwaltung und Wiederherstellung von Sicherheitsanforderungen nutzt erkannte Kontext-Evolutionen, um mögliche Ko-Evolutionen für das Systemmodell vorzuschlagen, welche die Einhaltung von Sicherheitsanforderungen wiederherstellen.
S²EC²O unterstützt Sicherheitsannotationen, um Modelle und Code zum Zwecke einer Laufzeitüberwachung zu koppeln. Die Adaption laufender Systeme gegen Bedrohungen wird ebenso betrachtet wie Roundtrip-Engineering, um Erkenntnisse aus der Laufzeit in das System-Modell zu integrieren.
S²EC²O wird ergänzt um eine prototypische Implementierung. Diese wird genutzt, um die Anwendbarkeit von S²EC²O im Rahmen einer Fallstudie an dem medizinischen Informationssystem iTrust zu zeigen.
Die vorliegende Arbeit leistet einen Beitrag, um die Entwicklung und Wartung langlebiger Softwaresysteme in Bezug auf ihre Sicherheit zu begleiten. Der vorgestellte Ansatz entlastet Sicherheitsexperten bei ihrer Arbeit, indem er sicherheitsrelevante Änderungen des Systemkontextes erfasst, den Einfluss auf die Sicherheit der Software prüft und Ko-Evolutionen zur Bewahrung der Sicherheitsanforderungen ermöglicht.
Retrospektive Analyse der Ausbreitung und dynamische Erkennung von Web-Tracking durch Sandboxing
(2018)
Aktuelle quantitative Analysen von Web-Tracking bieten keinen umfassenden Überblick über dessen Entstehung, Ausbreitung und Entwicklung. Diese Arbeit ermöglicht durch Auswertung archivierter Webseiten eine rückblickende Erfassung der Entstehungsgeschichte des Web-Trackings zwischen den Jahren 2000 und 2015. Zu diesem Zweck wurde ein geeignetes Werkzeug entworfen, implementiert, evaluiert und zur Analyse von 10000 Webseiten eingesetzt. Während im Jahr 2005 durchschnittlich 1,17 Ressourcen von Drittparteien eingebettet wurden, zeigt sich ein Anstieg auf 6,61 in den darauffolgenden 10 Jahren. Netzwerkdiagramme visualisieren den Trend zu einer monopolisierten Netzstruktur, in der bereits ein einzelnes Unternehmen 80 % der Internetnutzung überwachen kann.
Trotz vielfältiger Versuche, dieser Entwicklung durch technische Maßnahmen entgegenzuwirken, erweisen sich nur wenige Selbst- und Systemschutzmaßnahmen als wirkungsvoll. Diese gehen häufig mit einem Verlust der Funktionsfähigkeit einer Webseite oder mit einer Einschränkung der Nutzbarkeit des Browsers einher. Mit der vorgestellten Studie wird belegt, dass rechtliche Vorschriften ebenfalls keinen hinreichenden Schutz bieten. An Webauftritten von Bildungseinrichtungen werden Mängel bei Erfüllung der datenschutzrechtlichen Pflichten festgestellt. Diese zeigen sich durch fehlende, fehlerhafte oder unvollständige Datenschutzerklärungen, deren Bereitstellung zu den Informationspflichten eines Diensteanbieters gehören.
Die alleinige Berücksichtigung klassischer Tracker ist nicht ausreichend, wie mit einer weiteren Studie nachgewiesen wird. Durch die offene Bereitstellung funktionaler Webseitenbestandteile kann ein Tracking-Unternehmen die Abdeckung von 38 % auf 61 % erhöhen. Diese Situation wird durch Messungen von Webseiten aus dem Gesundheitswesen belegt und aus technischer sowie rechtlicher Perspektive bewertet.
Bestehende systemische Werkzeuge zum Erfassen von Web-Tracking verwenden für ihre Messung die Schnittstellen der Browser. In der vorliegenden Arbeit wird mit DisTrack ein Framework zur Web-Tracking-Analyse vorgestellt, welches eine Sandbox-basierte Messmethodik verfolgt. Dies ist eine Vorgehensweise, die in der dynamischen Schadsoftwareanalyse erfolgreich eingesetzt wird und sich auf das Erkennen von Seiteneffekten auf das umliegende System spezialisiert. Durch diese Verhaltensanalyse, die unabhängig von den Schnittstellen des Browsers operiert, wird eine ganzheitliche Untersuchung des Browsers ermöglicht. Auf diese Weise können systemische Schwachstellen im Browser aufgezeigt werden, die für speicherbasierte Web-Tracking-Verfahren nutzbar sind.
This thesis addresses the automated identification and localization of a time-varying number of objects in a stream of sensor data. The problem is challenging due to its combinatorial nature: If the number of objects is unknown, the number of possible object trajectories grows exponentially with the number of observations. Random finite sets are a relatively new theory that has been developed to derive at principled and efficient approximations. It is based around set-valued random variables that contain an unknown number of elements which appear in arbitrary order and are themselves random. While extensively studied in theory, random finite sets have not yet become a leading paradigm in practical computer vision and robotics applications. This thesis explores random finite sets in visual tracking applications. The first method developed in this thesis combines set-valued recursive filtering with global optimization. The problem is approached in a min-cost flow network formulation, which has become a standard inference framework for multiple object tracking due to its efficiency and optimality. A main limitation of this formulation is a restriction to unary and pairwise cost terms. This circumstance makes integration of higher-order motion models challenging. The method developed in this thesis approaches this limitation by application of a Probability Hypothesis Density filter. The Probability Hypothesis Density filter was the first practically implemented state estimator based on random finite sets. It circumvents the combinatorial nature of data association itself by propagation of an object density measure that can be computed efficiently, without maintaining explicit trajectory hypotheses. In this work, the filter recursion is used to augment measurements with an additional hidden kinematic state to be used for construction of more informed flow network cost terms, e.g., based on linear motion models. The method is evaluated on public benchmarks where a considerate improvement is achieved compared to network flow formulations that are based on static features alone, such as distance between detections and appearance similarity. A second part of this thesis focuses on the related task of detecting and tracking a single robot operator in crowded environments. Different from the conventional multiple object tracking scenario, the tracked individual can leave the scene and later reappear after a longer period of absence. Therefore, a re-identification component is required that picks up the track on reentrance. Based on random finite sets, the Bernoulli filter is an optimal Bayes filter that provides a natural representation for this type of problem. In this work, it is shown how the Bernoulli filter can be combined with a Probability Hypothesis Density filter to track operator and non-operators simultaneously. The method is evaluated on a publicly available multiple object tracking dataset as well as on custom sequences that are specific to the targeted application. Experiments show reliable tracking in crowded scenes and robust re-identification after long term occlusion. Finally, a third part of this thesis focuses on appearance modeling as an essential aspect of any method that is applied to visual object tracking scenarios. Therefore, a feature representation that is robust to pose variations and changing lighting conditions is learned offline, before the actual tracking application. This thesis proposes a joint classification and metric learning objective where a deep convolutional neural network is trained to identify the individuals in the training set. At test time, the final classification layer can be stripped from the network and appearance similarity can be queried using cosine distance in representation space. This framework represents an alternative to direct metric learning objectives that have required sophisticated pair or triplet sampling strategies in the past. The method is evaluated on two large scale person re-identification datasets where competitive results are achieved overall. In particular, the proposed method better generalizes to the test set compared to a network trained with the well-established triplet loss.
Virtueller Konsum - Warenkörbe, Wägungsschemata und Verbraucherpreisindizes in virtuellen Welten
(2015)
Virtuelle Welten sind seit ungefähr einem Jahrzehnt in den Fokus der wissenschaftlichen Auseinandersetzung gerückt. Zahlreiche Disziplinen, wie die Rechtswissenschaften, die Soziologie, die Psychologie oder die Pädagogik, diskutieren verschiedenste Phänomene, welche die Interaktion der Menschen innerhalb von virtuellen Welten betreffen. Auch die Volkswirtschaftslehre ist auf diese virtuellen Umgebungen aufmerksam geworden.
Die vorliegende Arbeit setzt sich mit den ökonomischen Vorgängen innerhalb virtueller Welten auseinander. Im Fokus stehen dabei die vier Welten World of Warcraft, RuneScape, Entropia Universe und Second Life. Das "Dach" der Untersuchungen in dieser Arbeit bildet dabei der Verbraucherpreisindex, welcher in der realen Welt dazu dient, die Preisentwicklung von Konsumgütern zu berechnen. Zur Berechnung des Verbraucherpreisindexes werden drei Komponenten herangezogen: Warenkorb, Wägungsschema und die jeweiligen Güterpreise. Der Schwerpunkt dieser Arbeit besteht vor allem darin, diese Komponenten für virtuelle Welten zu identifizieren und eine vergleichbare Berechnung für virtuelle Welten exemplarisch zu ermöglichen. Mit der Übertragung der Werkzeuge der Wirtschaftsstatistik auf virtuelle Welten sind neben den inhaltlichen Erkenntnissen insbesondere die methodische Bewertung und Diskussion von Interesse. Schließlich trägt die Arbeit dazu bei, den Konsum in virtuellen Welten in eine Ordnung zu bringen, erste Konsumschwerpunkte aufzuzeigen und die diesbezüglichen Abweichungen zur realen Welt herauszuarbeiten. Dadurch wird die Basis gelegt, um neben den in dieser Arbeit angestoßenen Untersuchungen weitere volkswirtschaftlich, aber auch soziologisch verankerte Fragestellungen zu ermöglichen. Im Vordergrund steht dabei insbesondere die Auseinandersetzung mit und Begründung von Konsummotiven in virtuellen Welten. Gleichzeitig werden die Herausforderungen, welche sich bei der praktischen Umsetzung der erforderlichen Maßnahmen ergeben, aufgezeigt. Die diesbezüglichen Erkenntnisse sind geeignet, um als Grundlage für künftige Analysen zu dienen, um beispielsweise die Erhebung von Konsumausgaben oder die Aufzeichnung von Preisen und deren Entwicklungen für virtuelle Welten noch fundierter und mit noch engerem Bezug zur realen Welt durchführen und bewerten zu können.
Klassische Fahrerassistenzsysteme (FAS) wie beispielsweise der Spurassistent oder das weit verbreitete Elektronische Stabilitätsprogramm basieren auf statischen System- und Softwarearchitekturen. Dies bedeutet, dass weder die Anzahl oder Topologie der Steuergeräte noch das Vorhandensein oder die Funktionalität von Softwaremodulen Änderungen zur Laufzeit unterliegen. Es existieren allerdings zukünftige FAS, bei denen solche Veränderungen eintreten können. Hierzu gehören beispielsweise Assistenzsysteme für Fahrzeuge mit Anhänger, da deren Steuergeräte und Softwaremodule über beide Teile des Gespanns verteilt sind. Diese neue Herausforderung kann nicht durch Ansätze, die zum Stand der Technik gehören, bewältigt werden. Stattdessen muss ein neuartiges Verfahren für das Design von solch verteilten Fahrerassistenzsystemen entwickelt werden.
Der zentrale wissenschaftliche Beitrag dieser Arbeit liegt in der Entwicklung einer neuartigen Software- und Systemarchitektur für dynamisch veränderliche FAS am Beispiel der Assistenzsysteme für Fahrzeuge mit Anhänger. Diese Architektur muss in der Lage sein, Veränderungen in der Topologie eigenständig zu erkennen und darauf zu reagieren. Hierbei entscheidet das System, welcher Grad der Assistenz und welche Nutzerschnittstelle nach dem An- oder Abkoppeln eines Anhängers angeboten werden kann. Hierzu werden neben der verfügbaren Software und Hardware die ausführbaren Assistenzfunktionalitäten analysiert und eine entsprechende Re-Konfiguration durchgeführt. Eine solche Systemanpassung kann vorgenommen werden, indem man auf die Prinzipien der Service-orientierten Architektur zurückgreift. Hierbei wird alle vorhandene Funktionalität in abgeschlossene Einheiten, so genannte Services gegossen. Diese Services stellen ihre Funktionalität über klar definierte Schnittstellen zur Verfügung, deren Verhalten durch so genannte Contracts beschrieben wird. Größere Applikationen werden zur Laufzeit durch den Zusammenschluss von mehreren solcher Services gebildet und adaptiert.
Die Arbeit beschreibt die Forschung die geleistet wurde, um die oben genannten Ziele durch den Einsatz von Service-orientierten Architekturen im automotiven Umfeld zu erreichen. Hierbei wird dem hohen Grad an Verteilung, dem Wunsch nach Wiederverwendbarkeit sowie der Heterogenität der einzelnen Komponenten durch den Einsatz der Prinzipien einer SOA begegnet. Weiterhin führt das Service-orientierte System eine automatische Re-Konfiguration im Falle einer Systemänderung durch. Statt eines der vorhandenen SOA Frameworks an die Verhältnisse im automotiven Umfeld anzupassen werden die einzelnen in SOA enthaltenen Prinzipien auf die Problemstellung angepasst. Hierbei entsteht ein eigenständiges Framework namens "Service-oriented Driver Assistance" (SODA) welches die Vorteile einer SOA mit den Anforderungen, bewährten Methoden und Standards vereint. Im Rahmen dieser Arbeit werden verschiedene SOA Frameworks analysiert und miteinander vergleichen. Außerdem wird das SODA Framework sowie dessen Anpassungen bezüglich automotiver Systeme detailliert beschrieben. Hierzu zählt auch ein Referenzmodell, welches die Begrifflichkeiten und Konzepte einführt und zueinander in Beziehung setzt sowie eine Referenzarchitektur definiert. Einige der Module dieser Referenzarchitektur wie beispielsweise das Re-Konfigurations- und das Kommunikationsmodul werden sehr detailiert in eigenen Kapiteln beschrieben. Um die Kompatibilität des Frameworks sicherzustellen wird die Integration in einen bewährten Entwicklungsprozess sowie in den Architekturstandard AUTOSAR diskutiert. Abschließend wird der Aufbau eines Demonstrators und dessen Evaluation bezüglich der Leistungsfähigkeit und Effizienz des Frameworks beschrieben.
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.
Viele Menschen kommunizieren und interagieren zunehmend über soziale Online-Netzwerke wie Twitter oder Facebook, oder tauschen Meinungen mit Freunden oder auch Fremden aus. Durch die zunehmende Verfügbarkeit des Internets wird auch Wissen für immer mehr Menschen offen verfügbar gemacht. Beispiele hierfür sind die Online-Enzyklopädie Wikipedia oder auch die vielfältigen Informationen in diversen Webforen und Webseiten. Diese zwei Netzwerkkategorien - Soziale Netzwerke und Wissensnetzwerke - verändern sich sehr schnell. Fast sekündlich befreunden sich neue Nutzer in sozialen Netzwerken und Wikipedia-Artikel werden überarbeitet und neu mit anderen Artikeln verlinkt. Diese Änderungen an der Verlinkung von Menschen oder Wissensbausteinen folgen bestimmten strukturellen Regeln und Charakteristiken, die weit weniger zufällig sind als man zunächst annehmen würde.
Das Ziel dieser Doktorarbeit ist es, drei charakteristische Verlinkungsmuster in diesen zwei Netzwerkkategorien vorherzusagen: das Hinzufügen von neuen Verlinkungen, das Entfernen bestehender Verbindungen und das Vorhandensein von latent negativen Verlinkungen. Zunächst widmen wir uns dem relativ neuen Problem der Vorhersage von Entlinkungen in einem Netzwerk. Hierzu gibt es zahlreiche soziologische Vorarbeiten, die nahelegen, dass die Ursachen zur Entstehung von Beziehungsabbrüchen komplementär zu den Gründen für neue Beziehungen sind. Obwohl diese Arbeiten eine strukturelle Ähnlichkeit der Probleme vermuten lassen, zeigen wir, dass beide Probleme nicht komplementär zueinander sind. Insbesondere zeigen wir, dass das dynamische Zusammenspiel von neuen Verlinkungen und Entlinkungen in Netzwerken durch die vier Zustände des Wachstums, des Zerfalls, der Stabilität und der Instabilität charakterisiert ist. Für Wissensnetzwerke zeigen wir, dass die Vorhersagbarkeit von Entlinkungen deutlich verbessert wird, wenn zeitliche Informationen wie der Zeitpunkt von einzelnen Netzwerkergeignissen mit genutzt werden. Wir präsentieren und evaluieren hierfür insgesamt vier verschiedene Strategien, die von zeitlichen Informationen Gebrauch machen. Für soziale Netzwerke analysieren wir, welche strukturellen Einflussfaktoren zur Entstehung und Löschung von Links zwischen Benutzern in Twitter indikativ sind. Auch hier zeigt sich, dass zeitliche Informationen darüber, dass eine Kante schon einmal gelöscht wurde, die Vorhersagbarkeit von Verlinkungen und insbesondere Entlinkungen enorm verbessert. Im letzten Teil der Doktorarbeit zeigen wir, wie negative Beziehungen (beispielsweise Misstrauen oder Feindschaft) aus positiven Beziehungen zwischen Nutzern (etwa Vertrauen und Freundschaft) abgeleitet werden können. Dies ist besonders relevant für Netzwerke, in denen nur positive Beziehungen kenntlich gemacht werden können. Für dieses Szenario zeigen wir, wie latent negative Beziehungen zwischen Nutzern dennoch erkannt werden können.
In den letzten Jahren gibt es im Bereich Software Engineering ein steigendes Interesse an empirischen Studien. Solche Studien stützen sich häufig auf empirische Daten aus Corpora-Sammlungen von Software-Artefakten. Während es etablierte Formen der Durchführung solcher Studien gibt, wie z.B. Experimente, Fallstudien und Umfragen, geschieht die Vorbereitung der zugrunde liegenden Sammlung von Software-Artefakten in der Regel ad hoc.
In der vorliegenden Arbeit wird mittels einer Literaturrecherche gezeigt, wie häufig die Forschung im Bereich Software Engineering Software Corpora benutzt. Es wird ein Klassifikationsschema entwickelt, um Eigenschaften von Corpora zu beschreiben und zu diskutieren. Es wird auch erstmals eine Methode des Corpus (Re-)Engineering entwickelt und auf eine bestehende Sammlung von Java-Projekten angewendet.
Die Arbeit legt zwei umfassende empirische Studien vor, in denen eine umfangreiche und breit angelegte Analysenreihe zu den Sprachen Privacy Preferences (P3P) und objektorientierte Programmierschnittstellen (APIs) durchgeführt wird. Beide Studien stützen sich allein auf die vorliegenden Daten der Corpora und decken dadurch die tatsächliche Nutzung der Sprachen auf.
Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung von Verfahren zur realistischen augmentierten Bildsynthese auf Basis von 3D-Photo-Collections. 3D-Photo-Collections sind aus Einzelfotos automatisch erzeugte Repräsentationen einer realen Szene und geben diese als Menge von Bildern mit bekannten Kameraposen sowie einer groben punktbasierten Modellierung der Szenengeometrie wieder. Es wird eine fotorealistische augmentierte Bildsynthese von realen und virtuellen Anteilen in Echtzeit angestrebt, wobei die reale Szene durch 3DPhoto-Collections beschrieben wird. Um dieses Ziel zu erreichen, werden drei Problemfelder bearbeitet.
Da die Fotos unter Umständen in verschiedenen geräteabhängigen RGB Farbräumen liegen, ist eine Farbcharakterisierung der 3D-Photo-Collections notwendig, um korrekte, der menschlichen Wahrnehmung entsprechende Farbinformationen zu erhalten. Das hierzu entwickelte Verfahren transformiert alle Bilder automatisch in einen gemeinsamen Farbraum und vereinfacht so die Farbcharakterisierung von 3D-Photo-Collections.
Als Hauptproblem der augmentierten Bildsynthese muss die Umgebungsbeleuchtung der realen Szene bekannt sein, um eingefügte virtuelle Anteile konsistent zu den realen Anteilen zu beleuchten. Hierfür wurden zwei neue Verfahren zur Rekonstruktion der Umgebungsbeleuchtung aus den Bildern der 3D-Photo-Collection entwickelt.
Um eine Bildsynthese für beliebige Ansichten auf die Szene durchzuführen, wurde ein neues Verfahren zur bildbasierten Darstellung entwickelt, welches neue Ansichten auf die 3D-Photo-Collection unter direkter Verwendung der Punktwolke erzeugt. Dieser Ansatz erzeugt neue Ansichten in Echtzeit und erlaubt somit eine freie Navigation.
Insgesamt konnte mit den entwickelten Methoden gezeigt werden, dass 3D-Photo-Collections für Augmented-Reality eine geeignete Repräsentation von realen Anteilen sind und eine realistische Synthese mit virtuellen Anteilen durchgeführt werden kann.
Mit der zunehmenden Verbreitung digitaler Kameras nimmt die Anzahl der aufgenommen Fotos drastisch zu. Fotos werden sowohl für den privaten Gebrauch aufgenommen und auf eigenen Festplatten gespeichert, als auch im Internet verbreitet. Die Verwaltung dieser großen Datenmengen stellt eine Herausforderung dar, bei der Benutzer zunehmend unterstützt werden müssen. Die automatische Analyse von Bildinhalten anhand von Algorithmen ist ein ungelöstes Problem und kann kaum die Bedürfnisse menschlicher Nutzer erfüllen. Daher werden häufig Metainformationen genutzt, um z.B. abgebildete Szenen textuell zu beschreiben oder Bewertungen zu Fotos zu speichern. Im Rahmen dieser Arbeit wird untersucht, wie diese Metainformationen ohne zusätzlichen Aufwand für Benutzer generiert werden können. Dazu werden Augenbewegungen von Benutzern mit einem Eyetrackinggerät erfasst und die daraus abgeleitete visuelle Aufmerksamkeit als Informationsquelle genutzt.
Aufgrund von fallenden Hardwarepreisen bei gleichzeitig zunehmender Konkurrenz sind die Preise für Eyetracker in den letzten Jahren stark gefallen und ihre Bedienbarkeit wurde vereinfacht. Es wird angenommen, dass die Erfassung von Blickdaten bald mit alltäglichen Geräten wie Laptops möglich sein wird, während Benutzer z.B. verschiedenen Beschäftigungen mit digitalen Bildern nachgehen. Die Auswertung dieser Blickinformationen erlaubt es, Informationen ohne zusätzlichen Aufwand für den Menschen bereitzustellen.
Im ersten Teil dieser Arbeit wird untersucht, ob durch die Auswertung von Blickinformationen, Schlagworte Bildregionen zugewiesen werden können, mit dem Ziel abgebildete Szenen zu beschreiben. Insgesamt wurden drei Experimente durchgeführt um die Qualität der Beschreibungen zu untersuchen. Im ersten Experiment entschieden Teilnehmer durch das Drücken bestimmter Tasten, ob ein gegebenes Objekt auf einem Foto zu sehen war. In der zweiten Studie suchten Benutzer mit einer simulierten Bildersuche nach Fotos von bestimmten Objekten. Im dritten Experiment klassifizierten Benutzer Fotos bezüglich gegebener Objektnamen in einem eyetracking-gesteuerten Spiel. In jedem Experiment wurden die Augenbewegungen aufgezeichnet und die Objektnamen bzw. Suchbegriffe entsprechenden Bildregionen zugeordnet. Die Ergebnisse zeigen, dass in den verschiedenen Anwendungen Bildinhalte durch Blickpfadanalysen sinnvoll beschrieben werden können. Im zweiten Teil wird die Identifizierung von interessanten Fotos in einer Sammlung von Fotos anhand von Blickbewegungen erforscht, mit dem Ziel, Benutzern individuelle Fotoauswahlen anzubieten, nachdem sie Fotos in einer Sammlung betrachtet haben. Durch den Vergleich der unter Einbeziehung der visuellen Aufmerksamkeit automatisch erstellten Auswahlen mit manuell von den Benutzer erstellten Auswahlen, wird das Potential von Blickinformation in der Erkennung wichtiger Fotos deutlich.
Die Ergebnisse dieser Arbeit zeigen das große und bisher ungenutzte Potential der impliziten Nutzung von Blickdaten. Es kann von menschlichen Fähigkeiten profitiert werden, besonders dort, wo Algorithmen die menschliche Wahrnehmung noch lange nicht simulieren können.
Politiker wünschen die Nähe zu den Bürgern und damit die Nähe der Bürger zu ihnen. Diese zunächst wie ein Gemeinplatz anmutende These wird bestätigt durch die im Jahre 2010 erstellte Deutsche Parlamentarier Studie (DEUPAS). Die Studie macht deutlich, dass mit der Bürgernähe der Wunsch nach verstärkter Einbindung der Bürger in politische Entscheidungsprozesse einhergeht. Wie auch in anderen Bereichen sozialer Interaktionen zeigt sich das Internet in diesem Zusammenhang als mögliche Schnittstelle zwischen Bürgern und Entscheidern. So stellt auch die Politik unter dem Begriff E-Partizipation digitale Beteiligungsmöglichkeiten bereit, in der Absicht, Reaktionen und Kommentare der Bürger zu besonderen Angelegenheiten oder Themen zu sammeln. Auch wenn diese Angebote bisweilen erfolgreiche Konzepte beinhalten, werden die meisten nur von einer geringen Anzahl potenzieller Adressaten genutzt. Gleichzeitig steigt abseits dieser strukturierten und problemzentrierten Portale die Begeisterung der Gesellschaft für die Nutzung sozialer Netzwerke, die somit Eingang in den Alltag gefunden haben. Hier ist eine hohe Aktivität auf allen mehr oder minder relevanten Gebieten zu beobachten, unter anderem auch in der Diskussion politischer Themen. Insofern sind soziale Netzwerke für Politiker wichtig und attraktiv, und zwar auf allen politischen Ebenen, wo die sozialen Netzwerke inzwischen in die alltägliche Arbeit integriert sind.
Problematisch ist jedoch der kontinuierliche Anstieg digitaler "Informationsschnipsel" (englisch: information overload). Eine manuelle Filterung relevanter aus der Vielzahl irrelevanter Beiträge erscheint nahezu unmöglich. Folglich werden neue Techniken und Konzepte (Analyse-Software) zur Sammlung und Analyse der Informationsflut präsentiert. Sie versprechen einen leichten und schnellen Überblick, um die relevanten Informationen zu extrahieren. Insofern ist es gerade für die Politik von hoher Dringlichkeit, nach Nutzbarkeit und Nützlichkeit solcher Instrumente zu fragen.
Die vorliegende Arbeit untersucht die Relevanz von Analysesoftware-Ergebnissen für die Verwendung im politischen Alltag. Der Schwerpunkt liegt auf den sozialen Netzwerken Facebook und Twitter als Datenlieferanten. Die Bewertung erfolgt in Kooperation mit und durch politische Entscheider aus dem Deutschen Bundestag, dem Landtag von Nordrhein-Westfalen, der Staatskanzlei des Saarlandes sowie der Städte Köln (Abteilung E-Government) und Kempten (Pressestelle der Stadt Kempten, Allgäu, im Büro des Oberbürgermeisters).
In der Hauptuntersuchung wird für jeden Teilnehmer ein individueller Analysereport erstellt, der mit einem Methodenmix aus qualitativen Verfahren ausgewertet wird. Die Analysedaten werden mit der WeGov-Toolbox, eine Entwicklung des EU-Projektes WeGov und den darin enthaltenen Analysekomponenten erzeugt. Der Fokus liegt dabei auf der Auswertung des Wahlkreises, des lokalen Bereiches sozialer Netzwerke. Im Rahmen dieser Arbeit wird nicht nur der Relevanz von Analysedaten nachgegangen, sondern es wird auch untersucht, ob Bürgernähe oder sogar Bürgerbeteiligung mit den aus der Analysesoftware gewonnenen Ergebnissen und den daraus resultierenden Rückschlüssen und möglicherweise Handlungen positiv vorangetrieben werden kann.
Die Antworten der Teilnehmer führen zu wesentlichen Schlussfolgerungen:
1) Keiner der Teilnehmer geht davon aus, dass Bürgerbeteiligung über diesen Weg gelingt. Anders fällt die Bewertung in Bezug auf eine Realisierung von Bürgernähe aus: Die Teilnehmer bestätigen vereinzelte Ergebnisse, die besagen, dass Bürgernähe über diesen Ansatz, d.h. über die daraus gewonnenen Erkenntnisse unterstützt werden kann. Damit erhalten Politiker Informationen darüber, was die Bürger denken und sagen.
2) Potenzielle Nutzer werden in der Regel solche sein, die zwar Erfahrung mit sozialen Netzwerken besitzen, jedoch keine "Poweranwender" sind. Daher bietet sich der Einsatz der Tools eher auf Parteiebene und in der Parlamentsarbeit an als auf der Ebene des einzelnen Politikers, der eher gewohnt ist, auf Facebook und Twitter direkt zu reagieren, die analytische Arbeit jedoch bevorzugt von den Partei- und/ oder Abgeordnetenbüros erledigen lässt.
3) Vergleicht man die ländlichen mit den urbanen Regionen, zeigt sich, dass die Menge von relevanten politischen Informationen auf dem Land gering ist. Während die Menge öffentlich zugänglicher Informationen in urbanen Regionen relativ groß ist, hat diese Menge in ländlichen Bereichen sehr viel weniger Gewicht.
Die Erkenntnisse aus den Befragungen werden in der vorliegenden Dissertation systematisch erhoben und ausgewertet.
Das Web 2.0 stellt online Technologien zur Verfügung, die es Nutzern erlaubt gemeinsam Inhalte zu erstellen, zu publizieren und zu teilen. Dienste wie Twitter, CNet, CiteSeerX etc. sind Beispiele für Web 2.0 Plattformen, die zum einen Benutzern bei den oben beschriebenen Aktivitäten unterstützen und zum anderen als Quellen reichhaltiger Information angesehen werden können. Diese Plattformen ermöglichen es Nutzern an Diskussionen teilzunehmen, Inhalte anderer Nutzer zu kommentieren, generell Feedback zu geben (z.B. zu einem Produkt) und Inhalte zu publizieren, sei es im Rahmen eines Blogs oder eines wissenschaftlichen Artikels. Alle diese Aktivitäten führen zu einer großen Menge an unstrukturierten Daten. In diesem Überfluss an Informationen kann auf den persönlichen Informationsbedarf einzelner Benutzer nicht mehr individuell genug eingegangen werden kann. Methoden zur automatischen Analyse und Aggregation unstrukturierter Daten die von einzelnen Plattformen zur Verfügung gestellt werden, können dabei helfen den sich aus dem unterschiedlichen Kontext der Plattformen ergebenden Informationsbedarf zu beantworten. In dieser Arbeit stellen wir drei Methoden vor, die helfen den Informationsüberfluss zu verringern und es somit ermöglichen den Informationsbedarf einzelner Nutzer besser zu beantworten.
Der erste Beitrag dieser Arbeit betrachtet die zwei Hauptprobleme des Dienstes Twitter: die Kürze und die Qualität der Einträge und wie sich diese auf die Ergebnisse von Suchverfahren auswirken. Wir analysieren und identifizieren Merkmale für einzelne Kurznachrichten auch Twitter (sog. Tweets), die es ermöglichen die Qualität eines Tweets zu bestimmen. Basierend auf dieser Analyse führen wir den Begriff "Interestingness" ein, der als statisches Qualitätsmaß für Tweets dient. In einer empirischen Analyse zeigen wir, dass die vorgeschlagenen Maße dabei helfen qualitativ hochwertigere Information in Twitter zu finden und zu filtern. Der zweite Beitrag beschäftigt sich mit dem Problem der Inhaltsdiversifikation in einem kollaborativen sozialen System, z.B. einer online Diskussion die aus der sozialen Kollaboration der Nutzer einer Plattform entstanden ist. Ein Leser einer solchen Diskussion möchte sich einen schnellen und umfassenden Überblick über die Pro und Contra Argumente in der Diskussion verschaffen. Zu diesem Zweck wurde FREuD entwickelt, ein Ansatz der hilft das Diversifikationsproblem von Inhalten in den Griff zu bekommen. FREuD kombiniert Latent Semantic Analysis mit Sentiment Analyse. Die Evaluation von FREuD hat gezeigt, dass es mit diesem Ansatz möglich ist, einen umfassenden Überblick über die Unterthemen und die Aspekte einer Diskussion, sowie über die Meinungen der Diskussionteilnehmer zu liefern. Der dritte Beitrag dieser Arbeit ist eine neues Autoren-Thema-Zeit Modell, dass es ermöglicht Trendthemen und Benutzerinteressen in sozialen Medien zu erfassen. Der Ansatz löst dieses Problem indem er die Relationen zwischen Autoren, latenter Themen und zeitlicher Information mittels Bayes'schen Netzen modelliert. Unsere Evaluation zeigt einen verbesserte Erkennung von semantisch zusammenhaängenden Themen und liefert im weiteren Informationen darüber in wie weit die Veränderung im Interesse einzelner Autoren mit der Entwicklung einzelner Themengebiete zusammenhängt.
Die Diffusionsbildgebung misst die Bewegung von Wassermolekülen in Gewebe mittelsrnvariierender Gradientenfelder unter Verwendung der Magnetresonanztomographie(MRT). Diese Aufnahmetechnik stellt eine große Chance für in vivo Untersuchung von neuronalen Bahnen dar, da das lokale Diffusionsprofil Rückschlüsse über die Position und Richtung von Nervenbahnen erlaubt. Zu den Anwendungsgebieten der Diffusionsbildgebung zählt die Grundlagenforschung in den Neurowissenschaften, in denen Nervenbahnen als Verbindungen kortikaler Areale bestimmt werden, und die neurochirurgische Operationsplanung, in der rekonstruierte Bahnen als Risikostrukturen für Interventionen angesehen werden.
Die Diffusionstensor-MRT (DT-MRT) ist aufgrund ihrer schnellen Aufnahme- und Rekonstruktionsgeschwindigkeit derzeitig klinischer Standard zur Bestimmung von Nervenbahnen. Jedoch erlaubt die DT-MRT nicht die Darstellung von komplexen intravoxel Diffusionsverteilungen. Daher etablierte sich eine weitere Modellierungstechnik, die als High Angular Resolution Diffusion Imaging (HARDI) bekannt ist. HARDITechniken erhielten wachsendes Interesse in den Neurowissenschaften, da sie großes Potential zur exakteren Darstellung der Nervenbahnen im menschlichen Gehirn besitzen.
Um die Vorteile von HARDI-Techniken gegenüber DT-MRT voll auszuschöpfen, werden fortgeschrittene Methoden zur Rekonstruktion und Visualisierung der Bahnen benötigt. In der vorliegenden Arbeit werden neue Techniken vorgestellt, welche zur aktuellen Forschung hinsichtlich der Verarbeitung und Visualisierung von Diffusionsbildgebungsdaten beitragen. Ansätze zur Klassifizierung, Traktographie und Visualisierung wurden entwickelt um eine aussagekräftige Exploration neuronaler Bahnen und deren Beschaffenheit zu ermöglichen. Des Weiteren wurde eine interaktive Software für die neurochirurgische Operationsplanung implementiert, welche Nervenbahnen als Risikostrukturen berücksichtigt.
Die vorgestellten Forschungsergebnisse bieten einen erweiterten und aufgabenorientierten Einblick in neuronale Verbindungen sowohl für Neurowissenschaftler als auch für Neurochirurgen und tragen zum Einsatz von HARDI-Techniken in einer klinischen Umgebung bei.
Interaktive Visualisierungen für den Linking- und Suchprozess heterogener Informationen im Web
(2013)
Die Informationsmenge im Web nimmt stetig zu und auch die Art und Vielfalt von Informationen wird immer größer. Es stehen die unterschiedlichsten Informationen wie Nachrichten, Artikel, Statistiken, Umfragedaten, Börsendaten, Veranstaltungen, Literaturnachweise usw. zur Verfügung. Die Informationen zeichnen sich durch Heterogenität in Aspekten wie Informationsart, Modalität, Strukturiertheit, Granularität, Qualität und ihre Verteiltheit aus. Die zwei Haupttechniken, mit denen Nutzer im Web nach diesen Informationen suchen, sind die Suche mit Websuchmaschinen und das Browsing über Links zwischen Informationseinheiten. Die vorherrschende Art der Informationsdarstellung ist dabei weitgehend statisch in Form von Text, Bildern und Grafiken. Interaktive Visualisierungen bieten eine Reihe von Vorteilen für die Aufbereitung und Exploration von heterogenen Informationen im Web: (1) Sie bieten verschiedene Darstellungsformen für unterschiedliche, sehr große und auch komplexe Informationsarten und (2) große Datenmengen können interaktiv anhand ihrer Eigenschaften exploriert werden und damit den Denkprozess des Nutzers unterstützen und erweitern. Bisher sind interaktive Visualisierungen aber noch kein integraler Bestandteil des Suchprozesses im Web. Die technischen Standards und Interaktionsparadigmen, um interaktive Visualisierungen als Massentechnik im Web nutzbar zu machen, werden erst langsam durch Standardisierungsgremien eingeführt. Diese Arbeit untersucht, wie interaktive Visualisierungen für den Linking- und Suchprozess heterogener Informationen im Web eingesetzt werden können. Basierend auf Grundlagen in den Bereichen Informationssuche, Informationsvisualisierung und Informationsverarbeitung wird ein Modell gebildet, das bestehende Strukturmodelle der Informationsvisualisierung um zwei neue Prozesse erweitert: (1) das Linking von Informationen in Visualisierungen und (2) das Glyphenbasierte Suchen, Browsen und Filtern. Das Vizgr-Toolkit implementiert das entwickelte Modell in einer Webanwendung. In vier verschiedenen Anwendungsszenarien werden Teilaspekte des Modells instanziiert und in Nutzertests evaluiert oder anhand von Beispielen untersucht.
Die Suche nach wissenschaftlicher Literatur ist eine Forschungsherausforderung für das Information Retrieval im besonderen Umfeld der digitalen Bibliotheken. Aktuelle Nutzerstudien zeigen, dass im klassischen IR-Modell zwei typische Schwächen auszumachen sind: das Ranking der gefundenen Dokumente und Probleme bei der Formulierung von Suchanfragen. Gleichzeitig ist zu sehen, dass traditionelle Retrievalsysteme, die primär textuelle Dokument- und Anfragemerkmale nutzen, bei IR-Evaluationskampagnen wie TREC und CLEF in ihrer Leistung seit Jahren stagnieren.
Zwei informetrisch-motivierte Verfahren zur Suchunterstützung werden vorgestellt und mittels einer Laborevaluation mit den beiden IR-Testkollektionen GIRT und iSearch sowie 150 und 65 Topics evaluiert. Die Verfahren sind: (1) eine auf der Kookkurrenz von Dokumentattributen basierende Anfrageerweiterung und (2) ein Rankingansatz, der informetrische Beobachtungen zur Produktivität von Informationserzeugern ausnutzt. Beide Verfahren wurden mit einer Referenzimplementation auf Basis der Suchmaschine Solr verglichen. Beide Verfahren zeigen positive Effekte beim Einsatz von zusätzlichen Dokumentattributen wie Autorennamen, ISSN-Codes und kontrollierten Schlagwörtern. Bei der Anfrageerweiterung konnte ein positiver Effekt in Form einer Verbesserung der Precision (bpref +12%) und des Recall (R +22%) erzielt werden. Die alternativen Rankingansätze konnten beim Ansatz von Autorennamen und ISSN-Codes die Baseline erreichen bzw. diese beim Einsatz der kontrollierten Schlagwörter über- treffen (MAP +14%). Einen negativen Einfluss auf das Ranking hatten allerdings die Einbeziehung von Faktoren wie Verlagsnamen oder Erscheinungsorten. Für beide Verfahren konnte eine substantiell andere Sortierung der Ergebnismenge, gemessen anhand von Kendalls, beobachtet werden. Zusätzlich zu der verbesserten Relevanz der Ergebnisliste kann der Nutzer so eine neue Sicht auf die Dokumentenmenge gewinnen.
Die Anfrageerweiterung mit Autorennamen, ISSN-Codes und Thesaurustermen zeigt das bisher ungenutzte Potential, das sich in digitalen Bibliotheken durch die Datenfülle und -qualität ergibt. Die Rankingverfahren konnten die Leistung des Baseline-Systems übertreffen, nachdem eine Überprüfung auf Vorliegen einer Power Law-Verteilung und eine anschließende Filterung durchgeführt wurde. Dies zeigt, dass die Rankingverfahren nicht universell für alle Suchanfragen anwendbar sind, sondern ein Vorhandensein bestimmter Häufigkeitsverteilungen voraussetzen. So wird die enge Verbindung der Verfahren zu informetrischen Gesetzmäßigkeiten wie Bradfords, Lotkas oder Zipfs Gesetz deutlich. Die beiden in der Arbeit evaluierten Verfahren sind als interaktive Suchunterstützungsdienste in der sozialwissenschaftlichen digitalen Bibliothek Sowiport implementiert. Die Verfahren lassen sich über entsprechende Web- Schnittstellen auch in anderen Anwendungskontexten einsetzen.
Die vorliegende Dissertation behandelt den Einsatz von Theorembeweise innerhalb der automatischen Fragebeantwortung (question answering - QA). QA-Systeme versuchen, natürlichsprachliche Fragen korrekt zu beantworten. Sie verwenden eine Vielzahl von Methoden aus der Computerlinguistik und der Wissensrepräsentation, um menschliche Sprache zu verarbeiten und die Antworten aus umfangreichen Wissensbasen zu beziehen. Diese Methoden sind allerdings meist syntaxbasiert und können kein implizites Wissen herleiten. Die Theorembeweiser der automatischen Deduktion dagegen können Folgerungsketten mit Millionen von Inferenzschritten durchführen. Die Integration eines Beweisers in ein QA-System eröffnet die Möglichkeit, aus den Fakten einer Wissensbasis neues Wissen herzuleiten und somit die Fragebeantwortung zu verbessern. Herausforderungen liegen in der Überwindung der gegensätzlichen Herangehensweisen von Fragebeantwortung und Deduktion: Während QA-Methoden normalerweise darauf abzielen, auch mit unvollständigen oder fehlerhaften Daten robust und schnell zu halbwegs annehmbaren Ergebnissen zu kommen, verwenden Theorembeweiser logische Kalküle zur Gewinnung exakter und beweisbarer Resultate. Letzterer Ansatz erweist sich sich aber als schwer vereinbar mit der Quantität und der Qualität der im QA-Bereich üblichen Wissensbestände.
Die Dissertation beschreibt Anpassungen von Theorembeweisern zur Überwindung dieser Hürden. Zentrales Beispiel ist der an der Universität Koblenz-Landau entwickelte Beweiser E-KRHyper, der im Rahmen dieser Dissertation in das QA-System LogAnswer integriert worden ist. Außerdem vorgestellt werden zusätzliche Erweiterungsmöglichkeiten auf der Implementierungs- und der Kalkülebene, die sich aus dem praktischen Einsatz bei der Fragebeantwortung ergeben haben, dabei aber generell für Theorembeweiser von Nutzen sein können. Über die reine Deduktionsverbesserung der QA hinausgehend beinhalten diese Erweiterungen auch die Anbindung externer Wissensquellen wie etwa Webdienste, mit denen der Beweiser während des Deduktionsvorgangs gezielt Wissenslücken schließen kann. Zudem ermöglicht dies die Nutzung externer Ontologien beispielsweise zur Abduktion. Evaluationsergebnisse aus eigenen Versuchsreihen und aus Wettbewerben demonstrieren die Effektivität der diskutierten Methoden.
Tagging-Systeme sind faszinierende dynamische Systeme in denen Benutzer kollaborativ Ressourcen mit sogenannten Tags indexieren. Um das volle Potential von Tagging-Systemen nutzen zu können ist es wichtig zu verstehen, wie sich das Verhalten der einzelnen Benutzer auf die Eigenschaften des Gesamtsystems auswirkt. In der vorliegenden Arbeit wird das Epistemic Dynamic Model präsentiert. Es schlägt eine Brücke zwischen dem Benutzerverhalten und den Systemeigenschaften. Das Modell basiert auf der Annahme, dass der Einfluss des gemeinsamen Hintergrundwissens der Benutzer und der Imitation von Tag-Vorschlägen ausreicht, um die Entstehung der Häufigkeitsverteilungen der Tags und des Wachstums des Vokabulars zu erklären. Diese beiden Eigenschaften eines Tagging-Systems hängen eng mit der Entstehung eines gemeinsamen Vokabulars der Benutzer zusammen. Mit Hilfe des Epistemic Dynamic Models zeigen wir, dass die generelle Ausprägung der Tag-Häufigkeitsverteilungen und des Wachstums des Vokabulars ihren Ursprung in dem gemeinsamen Hintergrundwissen der Benutzer haben. Tag-Vorschläge können dann dazu genutzt werden, um gezielt diese generelle Ausprägung zu beeinflussen. In der vorliegenden Arbeit untersuchen wir hauptsächlich den Einfluss der von Vorschlägen populärer Tags ausgeht. Populäre Tags sorgen für einen Feedback-Mechanismus zwischen den Vokabularen der einzelnen Benutzer, der die Inter-Indexer Konsistenz der Tag-Zuweisungen erhöht. Wie wird aber dadurch die Indexierungsqualität in Tagging-Systemen beeinflusst? Zur Klärung dieser Frage untersuchen wir eine Methode zur Messung der Inter-Ressourcen Konsistenz der Tag-Zuweisungen. Die Inter-Ressourcen Konsistenz korreliert positiv mit der Indexierungsqualität, und mit der Trefferquote und der Genauigkeit von Suchanfragen an das System. Sie misst inwieweit die Tag-Vektoren die durch Benutzer wahrgenommene Ähnlichkeit der jeweiligen Ressourcen widerspiegeln. Wir legen mit Hilfe unseres Modell dar, und zeigen es auch mit Hilfe eines Benutzerexperiments, dass populäre Tags zu einer verringerten Inter-Ressourcen Konsistenz führen. Des Weiteren zeigen wir, dass die Inter-Ressourcen Konsistenz erhöht wird, wenn dem Benutzer das eigene, bisher genutzte Vokabular vorgeschlagen wird. Unsere Methode zur Messung der Inter-Ressourcen Konsistenz ergänzt bestehende Evaluationsmaße für Tag-Vorschlags-Algorithmen um den Aspekt der Indexierungsqualität.
Der immer schnellere technologische Wandel in der Wirtschaft und die damit verbundenen, sich verkürzenden Innovationszyklen machen die Aus- und Weiterbildung der Mitarbeitenden eines Unternehmens zu einem wichtigen Wettbewerbsfaktor. Traditionelle (Weiter-)Bildungsmethoden können jedoch den resultierenden, ständig wachsenden und immer schneller zu befriedigenden Aus- und Weiterbildungsbedarf nur bedingt befriedigen. Deshalb werden in zunehmenden Maße in der Aus- und Weiterbildung Angebote aus dem Bereich des technologiebasierten Lernens eingesetzt, welche ein selbstgesteuertes und -organisiertes Lernen und durch eine Integration in tägliche Arbeitsabläufe einen optimalen Wissenstransfer mit entsprechend hohem Lernerfolg ermöglichen. Um dies aber auch zu realisieren, ist eine entsprechend hohe Angebotsqualität in Bezug auf die Unterstützung der Nutzenden bei der Erreichung ihrer Lernziele erforderlich. Die Entwicklung qualitativ hochwertiger technologiebasierter Lernangebote ist im Allgemeinen aber mit größeren Aufwänden und längeren Entwicklungszeiten verbunden, wodurch eine Verfügbarkeit eines solchen Angebots zeitnah zum entstandenen Bedarf und in der geforderten Qualität oftmals nicht gewährleistet werden kann.
Diese Arbeit beschäftigt sich deshalb mit der Forschungsfrage, wie eine Lernsoftware entwickelt werden muss, um eine qualitativ hochwertige LSW im Sinne der optimalen Ausrichtung auf die Eigenschaften und Lernziele der einzelnen Lernenden sowie auf den von ihnen geplanten Einsatzkontext für das vermittelte Wissen bei gleichzeitiger Reduzierung von Entwicklungsaufwand und -zeit zu produzieren. Die als Antwort auf die Forschungsfrage definierte IntView-Methodik zur systematischen, effizienten und zeitnahen Entwicklung von qualitativ hochwertigen technologiebasierten Lernangeboten wurde konzipiert, um die Wahrscheinlichkeit der Produktion der Angebote ohne Überschreitung von Projektzeitplänen und -budgets bei gleichzeitiger gezielter Ausrichtung des Angebots auf Zielgruppen und Einsatzkontexte zur Gewährleistung der Qualität zu erhöhen.
Hierzu wurden nach einer umfangreichen Untersuchung von bestehenden Ansätzen zur Lernsoftware-Entwicklung, aber auch zur Produktion von verwandten Produkten wie Multimedia-, Web- oder Software-Anwendungen, diejenigen Durchführungsvarianten der Aktivitäten bzw. Aktivitätsschritte zur Lernsoftware-Entwicklung zu einer systematischen Vorgehensweise integriert, welche in ihrem Zusammenspiel den größten Beitrag zu einer effizienten Produktion leisten können. Kern der Methodik ist ein Entwicklungsprozess zur ingenieursmäßigen Erstellung der Angebote, der alle Entwicklungsphasen abdeckt und die Vorgehensweisen und Methoden aller an der Entwicklung beteiligten Fachdisziplinen, inklusive einer kontinuierlichen Qualitätssicherung von Projektbeginn an, in einen gemeinsamen Prozess integriert. Dieser Prozess wird sowohl als Lebenszyklusmodell als auch als daraus abgeleitetes Prozessmodell in Form eines Abhängigkeitsmodells definiert, um eine optimale Unterstützung eines Projektteams bei Koordination und Abstimmung der Arbeiten in der Entwicklung zu ermöglichen. In Ergänzung zu den Modellen wird eine umfassende Arbeitsunterstützung mit Templates bzw. Dokumentvorlagen inklusive Handlungsanweisungen und Beispielen für die direkte Anwendung der Vorgehensweise durch die Nutzenden bereit gestellt.
Im Rahmen der Evaluation der Methodik wird der Nachweis geführt, dass sie im Zusammenspiel mit ihrer umfangreichen Autorenunterstützung eine sowohl effektive als auch effiziente Lernangebot-Entwicklung ermöglichen kann. In den hierfür durchgeführten Beispielprojekten als auch in den durchgeführten drei Fallstudien wird gezeigt, dass die Methodik zum einen an die Erstellung unterschiedlicher Arten von Lernangeboten bzw. an den Einsatz in verschiedenen Projektkontexten einfach anpassbar sowie zum anderen effizient und effektiv nutzbar ist.
Modern Internet and Intranet techniques, such as Web services and virtualization, facilitate the distributed processing of data providing improved flexibility. The gain in flexibility also incurs disadvantages. Integrated workflows forward and distribute data between departments and across organizations. The data may be affected by privacy laws, contracts, or intellectual property rights. Under such circumstances of flexible cooperations between organizations, accounting for the processing of data and restricting actions performed on the data may be legally and contractually required. In the Internet and Intranet, monitoring mechanisms provide means for observing and auditing the processing of data, while policy languages constitute a mechanism for specifying restrictions and obligations.
In this thesis, we present our contributions to these fields by providing improvements for auditing and restricting the data processing in distributed environments. We define formal qualities of auditing methods used in distributed environments. Based on these qualities, we provide a novel monitoring solution supporting a data-centric view on the distributed data processing. We present a solution for provenance-aware policies and a formal specification of obligations offering a procedure to decide whether obligatory processing steps can be met in the future.
In dieser Doktorarbeit beschreibe ich das spektrale Verhalten von großen, dynamischen Netzwerken und formuliere das spektrale Evolutionsmodell. Das spektrale Evolutionsmodell beschreibt das Wachstum von Netzwerken, die sich im Laufe der Zeit ändern, und charakterisiert ihre Eigenwert-und Singulärwertzerlegung. Das spektrale Evolutionsmodell sagt aus, dass im Laufe der Zeit die Eigenwerte eines Netzwerks wachsen, und die Eigenvektoren nahezu konstant bleiben. Ich validiere das spektrale Evolutionsmodell empirisch mit Hilfe von über einhundert Netzwerkdatensätzen, und theoretisch indem ich zeige,dass es eine gewisse Anzahl von bekannten Algorithmen zur Kantenvorhersage verallgemeinert, darunter Graph-Kernel, Pfad-Zähl-Methoden, Rangreduktion und Triangle-Closing.
Die Sammlung von Datensätzen, die ich verwende enthält 118 distinkte Datensätze. Ein Datensatz, das soziale Netzwerk mit negativen Kanten des Slashdot-Zoo, wurde speziell während des Verfassens dieser Arbeit extrahiert. Ich zeige auch, dass das spektrale Evolutionsmodell als Generalisierung des Preferential-Attachment-Modells verstanden werden kann, wenn Wachstum in latenten Dimensionen einzeln betrachtet wird. Als Anwendungen des spektralen Evolutionsmodells führe ich zwei neue Algorithmen zur Kantenvorhersage ein, die in Empfehlungssystemen, Suchmaschinen, im Collaborative-Filtering, für die Vorhersage von Bewertungen, für die Vorhersage von Kantenvorzeichen und mehr verwendet werden können. Der erste Kantenvorhersagealgorithmus ergibt ein eindimensionales Curve-Fitting-Problem, aus dem eine spektrale Transformation gelernt wird. Die zweite Methode verwendet Extrapolation von Eigenwerten, um zukünftige Eigenwerte vorherzusagen. Als Spezialfälle zeige ich, dass das spektrale Evolutionsmodell auf gerichtete, ungerichtete, gewichtete, ungewichtete, vorzeichenbehaftete und bipartite Graphen erweitert werden kann. Für vorzeichenbehaftete Graphen führe ich neue Anwendungen der Laplace-Matrix zur Graphzeichnung, zur spektralen Clusteranalyse, und beschreibe neue Laplace-Graph-Kernel, die auf vorzeichenbehaftete Graphen angewendet werden können.
Ich definiere dazu den algebraischen Konflikt, ein Maß für den Konflikt, der in einem vorzeichenbehafteten Graphen vorhanden ist, und das auf der vorzeichenbehafteten Laplace-Matrix begründet ist. Ich beschreibe das Problem der Vorhersage von Kantenvorzeichen spektral, und führe die vorzeichenbehaftete Widerstands-Distanz ein. Für bipartite und gerichtete Graphen führe ich den Sinus-Hyperbolicus-und ungeraden Neumann-Kernel ein, welche den Exponential- und den Neumann-Kernel für ungerichtete unipartite Graphen verallgemeinern. Ich zeige zudem, dass das Problem der gerichteten und bipartiten Kantenvorhersage verwandt sind, dadurch dass beide durch die Evolution der Singulärwertzerlegung gelöst werden können.
Die modellgetriebene Softwareentwicklung beabsichtigt die Spezifikation von Softwaresystemen durch Modelle zu vereinfachen und die automatisierte Entwicklung zu verbessern. Die Modellierungssprachen und Werkzeuge, die zur Modellierung von Systemen und Anwendungsdomänen herangezogen werden, werden in modellbasierten technologischen Räumen zusammengefasst. Ontologiebasierte technologische Räume enthalten Ontologiesprachen und Technologien zum Entwurf, der Anfrage und dem Schlussfolgern von Wissen. Mit der Verbreitung des semantischen Webs werden Ontologien in der Entwicklung von Software zunehmend eingesetzt.
In dieser Arbeit werden zur Kombination von technologischen Räumen Brückentechnologien vorgestellt. Transformationsbrücken übersetzen Modelle, Abbildungsbrücken stellen Beziehungen zwischen Modellen verschiedener technologischer Räume her und Integrationsbrücken verschmelzen Räume zu neuen allumfassenden technologischen Räumen. API Brücken erschaffen Interoperabilität zwischen Werkzeugen. Diese Arbeit beschäftigt sich insbesondere mit der Kombination von modellbasierten und ontologiebasierten technologischen Räumen. Nach einem Vergleich zwischen Sprachen und Werkzeugen der einzelnen Räume wird die Integrationsbrücke herangezogen um einen neuen gemeinsamen technologischen Raum zu erstellen, der den hybriden Gebrauch von Sprachen und den interoperablen Einsatz von Werkzeugen ermöglicht. Die Syntax und Semantik von Modellierungssprachen kann mit Hilfe von Ontologiesprachen spezifiziert werden. Die Korrektheit von Modellen wird durch den Einsatz von Ontologietechnologien gewährleistet. Ontologiebasierte Modellierungssprachen erlauben den Nutzen von Anfrage- und Schlussfolgerungstechnologien. Sie sind darüber hinaus so flexibel um verschiedene Anforderungen von Softwareentwicklern zu erfüllen. Domänenspezifische Sprachen unterstützen neben der Spezifikation von Systemen auch die konzeptionelle Beschreibung von Domänen durch Modelle, die aus möglichen Laufzeitinstanzen und deren Typen bestehen. Integrierte Ontologiesprachen helfen eine formale Semantik für Domänenmodellierungssprachen zu definieren und Ontologietechnologien ermöglichen das Schlussfolgern über Typen und Instanzen.
Alle Ansätze in dieser Arbeit werden mit Hilfe eines Szenarios, in dem die Konfigurationen für Familien von Netzwerkgeräte modelliert werden, veranschaulicht. Ferner werden die Implementationen aller Brückentechnologien zur Kombination von technologischen Räumen und alle Werkzeuge für die ontologiebasierte Entwicklung von Modellierungssprachen illustriert.
Folksonomien sind Web 2.0 Plattformen, in denen Benutzer verschiedene Inhalte miteinander teilen können. Die Inhalte können mit Hilfe von Stichwörtern, den sogenannten Tags, kategorisiert und organisiert werden. Die verschiedenen Folksonomien unterstützen unterschiedliche Inhaltstypen wie zum Beispiel Webseiten (Delicious), Bilder (Flickr) oder Videos (YouTube). Aufgrund ihrer einfachen Benutzungsweise haben Folksonomien viele Millionen Benutzer. Die einfache Benutzungsweise führt aber auch zu einigen Problemen. Diese Doktorarbeit beschäftigt sich mit drei der wichtigsten Probleme und beschreibt Methoden, wie sie gelöst werden können. Das erste dieser Probleme tritt auf, wenn Benutzer die Folksonomien nach bestimmten Inhalten durchsuchen wollen. Häufig können dabei nicht alle relevanten Inhalte gefunden werden, da diesen relevante Stichwörter fehlen. Dementsprechend tritt das zweite Problem während der Vergabe von Stichwörtern auf. Manche Folksonomien, wie zum Beispiel Delicious, unterstützen ihre Benutzer dabei, indem sie ihnen mögliche Stichwörter empfehlen. Andere Folksonomien, wie zum Beispiel Flickr, bieten keine solche Unterstützung. Die Empfehlung von Stichwörtern hilft dem Benutzer dabei, Inhalte auf einfache Art und Weise mit den jeweils relevanten Stichwörtern zu versehen. Das dritte Problem besteht darin, dass weder Stichwörter noch Inhalte mit einer festen Semantik versehen sind und mehrdeutig sein können. Das Problem entsteht dadurch, dass die Benutzer die Stichwörter vollkommen frei rnverwenden können. Die automatische Identifizierung der Semantik von Stichwörtern und Inhalten hilft dabei, die dadurch entstehenden Probleme zu reduzieren. Diese Doktorarbeit stellt mehrere Methoden vor, wie verschiedene Quellen für semantische Informationen benutzt werden können, um die vorher genannten drei Probleme zu lösen. In dieser Doktorarbeit benutzen wir als Quellen Internetsuchmaschinen, soziale Netzwerke im Internet und die gemeinsamen Vorkommen von Stichwörtern in Folksonomien. Die Verwendung der verschiedenen Quellen reduziert den Aufwand bei der Erstellung von Systemen, die die vorher genannten Probleme lösen. Die vorgestellten Methoden wurden auf einem großen Datensatz evaluiert. Die erzielten Ergebnisse legen nahe, dass semantische Informationen bei der Lösung der Probleme helfen, die während der Suche von Inhalten, der Empfehlung von Stichwörtern als auch der automatischen Identifizierung der Semantik von Stichwörtern und Inhalten auftreten.
The semantic web and model-driven engineering are changing the enterprise computing paradigm. By introducing technologies like ontologies, metadata and logic, the semantic web improves drastically how companies manage knowledge. In counterpart, model-driven engineering relies on the principle of using models to provide abstraction, enabling developers to concentrate on the system functionality rather than on technical platforms. The next enterprise computing era will rely on the synergy between both technologies. On the one side, ontology technologies organize system knowledge in conceptual domains according to its meaning. It addresses enterprise computing needs by identifying, abstracting and rationalizing commonalities, and checking for inconsistencies across system specifications. On the other side, model-driven engineering is closing the gap among business requirements, designs and executables by using domain-specific languages with custom-built syntax and semantics. In this scenario, the research question that arises is: What are the scientific and technical results around ontology technologies that can be used in model-driven engineering and vice versa? The objective is to analyze approaches available in the literature that involve both ontologies and model-driven engineering. Therefore, we conduct a literature review that resulted in a feature model for classifying state-of-the-art approaches. The results show that the usage of ontologies and model-driven engineering together have multiple purposes: validation, visual notation, expressiveness and interoperability. While approaches involving both paradigms exist, an integrated approach for UML class-based modeling and ontology modeling is lacking so far. Therefore, we investigate the techniques and languages for designing integrated models. The objective is to provide an approach to support the design of integrated solutions. Thus, we develop a conceptual framework involving the structure and the notations of a solution to represent and query software artifacts using a combination of ontologies and class-based modeling. As proof of concept, we have implemented our approach as a set of open source plug-ins -- the TwoUse Toolkit. The hypothesis is that a combination of both paradigms yields improvements in both fields, ontology engineering and model-driven engineering. For MDE, we investigate the impact of using features of the Web Ontology Language in software modeling. The results are patterns and guidelines for designing ontology-based information systems and for supporting software engineers in modeling software. The results include alternative ways of describing classes and objects and querying software models and metamodels. Applications show improvements on changeability and extensibility. In the ontology engineering domain, we investigate the application of techniques used in model-driven engineering to fill the abstraction gap between ontology specification languages and programming languages. The objective is to provide a model-driven platform for supporting activities in the ontology engineering life cycle. Therefore, we study the development of core ontologies in our department, namely the core ontology for multimedia (COMM) and the multimedia metadata ontology. The results are domain-specific languages that allow ontology engineers to abstract from implementation issues and concentrate on the ontology engineering task. It results in increasing productivity by filling the gap between domain models and source code.
Die Beschreibung des Verhaltens eines Multi-Agenten-Systems (MAS) ist eine fordernde Aufgabe, besonders dann, wenn es in sicherheitskritischen Umgebungen eingesetzt werden soll. Denn in solchen Umgebungen muss die Beschreibung besonders sorgfältig ausgeführt werden um Seiteneffekte zu vermeiden, die ungewünschte oder sogar zerstörerische Folgen haben könnten. Deshalb sind formale Methoden nützlich, die auf mathematischen Modellen des zu entwerfenden Systems basieren. Sie erlauben es nicht nur das System formal auf verschiedenen Abstraktionsebenen zu spezifizieren, sondern auch seine Konsistenz noch vor der Implementierung zu verifizieren. Das Ziel der formalen Spezifikation ist eine präzise und eindeutige Beschreibung des Verhaltens des Multi-Agenten-Systems, während die Verifikation darauf abzielt, geforderte Eigenschaften dieses Systems zu beweisen. Üblicherweise wird das Verhalten eines Agenten als diskrete Änderung seines Zustands im Bezug auf externe oder interne Aktionen aufgefasst. Jedes mal, wenn eine Aktion auftritt, ändert sich der Zustand des Agenten. Deshalb sind Zustandsübergangsdiagramme bzw. endliche Automaten ein naheliegender Ansatz das Verhalten zu modellieren. Ein weiterer Vorteil einer solchen Beschreibung ist, dass sie sich für das sogenannte Model Checking eignet. Dabei handelt es sich um eine automatische Analysetechnik, die bestimmt, ob das Modell des Systems spezifizierten Eigenschaften genügt. Allerdings muss in realistischen, physikalischen Umgebungen neben dem diskreten auch das kontinuierliche Verhalten des Multi-Agenten-Systems betrachtet werden. Dabei könnte es sich beispielsweise um die Schussbewegung eines Fußballspieler-Agenten, den Prozess des Löschens durch einen Feuerwehr-Agenten oder jedes andere Verhalten handeln, das auf zeitlichen physikalischen Gesetzen basiert. Die üblichen Zustandsübergangsdiagramme sind nicht ausreichend, um diese beiden Verhaltensarten zu kombinieren. Hybride Automaten stellen jedoch eine elegante Lösung dar. Im Wesentlichen erweitern sie die üblichen Zustandsübergangsdiagramme durch Methoden, die sich mit kontinuierlichen Aktionen befassen. Die Zustandsübergänge modellieren weiterhin die diskreten Verhaltenswechsel, während Differentialgleichungen verwendet werden um das kontinuierliche Verhalten zu beschreiben. Besonders geeignet erscheinen Hybride Automaten, weil ihre formale Semantik die Verifikation durch Model Checking erlaubt. Deshalb ist das Hauptziel dieser Arbeit, Hybride Automaten für die Modellierung und die Verifikation des Verhaltens von Multi-Agenten-Systemen einzusetzen. Jedoch bringt ihr Einsatz mehrere Probleme mit sich, die betrachtet werden sollten. Zu diesen Problemfeldern zählen Komplexität, Modularität und die Aussagestärke der Modelle. Diese Arbeit befasst sich mit diesen Problemen und liefert mögliche Lösungen.
Moderne Instant-Messaging-Systeme als Plattform für sicherheitskritische kollaborative Anwendungen
(2010)
Während unter dem Begriff Instant Messaging (IM) ursprünglich nur der Austausch von Textnachrichten (Messaging, Chat) verstanden wurde, bieten heutige Instant-Messaging-Systeme (IM-Systeme, IMS) darüber hinaus viele weitere Funktionen wie Sprachtelefonie, Videokonferenz oder Dateiübertragung an. Aktuelle IM-Systeme werden vor allem in der privaten unverbindlichen Kommunikation eingesetzt. Diese Systeme eignen sich " wie in dieser Arbeit gezeigt wird " aber auch für den Einsatz im geschäftlichen Kontext. Zu den Vorzügen, die sich aus der Nutzung eines IM-Systems ergeben, gehören beispielsweise die spontane, flexible und kostengünstige Nutzung unabhängig von Ort und Zeit, die einfache Verteilung von Informationen an mehrere Teilnehmer und die Verfügbarkeit verschiedener Kommunikationskanäle für unterschiedliche Aufgaben. Der Ursprung dieser Systeme (kurzer informeller Nachrichtenaustausch), ihr modularer Aufbau, die unkontrollierte Installation auf Clients sowie der daraus entstehende Informationsfluss führten zu zahlreichen Fragen und Herausforderungen bezüglich ihrer Sicherheit. So kann beispielsweise nicht ohne weiteres kontrolliert werden, welche Informationen ein Unternehmen auf diesem Weg verlassen. Anders als bei anderen elektronischen Kommunikationsmedien (E-Mail, Web) sind hier noch keine bekannten Sicherheitsmechanismen etabliert (z. B. Spam-Filter, Sicherheitsfunktionen von Webbrowsern). Diese Fragestellungen sind zu betrachten und durch geeignete Maßnahmen zu beantworten, wenn solche Systeme für die Arbeit mit sensiblen und vertraulichen Informationen eingesetzt werden sollen. Ziel der hier vorgestellten Arbeit ist es, Instant-Messaging-Systeme so zu gestalten, dass durch die Konzeption (bzw. Erweiterung) von geeigneten Sicherheitsmechanismen einerseits die einfache und spontane Nutzung der Systeme möglich bleibt und andererseits trotzdem eine sichere, authentifizierte und verbindliche Kollaboration unterstützt wird.
Software is vital for modern society. The efficient development of correct and reliable software is of ever-growing importance. An important technique to achieve this goal is deductive program verification: the construction of logical proofs that programs are correct. In this thesis, we address three important challenges for deductive verification on its way to a wider deployment in the industry: 1. verification of thread-based concurrent programs 2. correctness management of verification systems 3. change management in the verification process. These are consistently brought up by practitioners when applying otherwise mature verification systems. The three challenges correspond to the three parts of this thesis (not counting the introductory first part, providing technical background on the KeY verification approach). In the first part, we define a novel program logic for specifying correctness properties of object-oriented programs with unbounded thread-based concurrency. We also present a calculus for the above logic, which allows verifying actual Java programs. The calculus is based on symbolic execution resulting in its good understandability for the user. We describe the implementation of the calculus in the KeY verification system and present a case study. In the second part, we provide a first systematic survey and appraisal of factors involved in reliability of formal reasoning. We elucidate the potential and limitations of self-application of formal methods in this area and give recommendations based on our experience in design and operation of verification systems. In the third part, we show how the technique of similarity-based proof reuse can be applied to the problems of industrial verification life cycle. We address issues (e.g., coping with changes in the proof system) that are important in verification practice, but have been neglected by research so far.
This Thesis contributes by reporting on the current state of diffusion of collaboration information technology (CIT). The investigation concludes, with a high degree of certainty, that today we have a "satisfactory" diffusion level of some level-A CITs (mostly e-Mail, distantly followed by Audio Conferencing), and a "dissatisfactory" diffusion level of higher-level CITs (i.e. those requiring significant collaboration and cooperation among users, like Meeting Support Systems, Group Decision Support Systems, etc.). The potential benefits of the latter seem to be far from fully realised due to lack of user acceptance. This conclusion has gradually developed along the research cycle " it was suggested by Empirical Study I, and tested through Empirical Studies II and III. An additional, unplanned and rather interesting, finding from this study has been the recognition of large [mostly business] reporting on numerous Web 2.0 user-community produced collaboration technologies (most of them belonging to the category of "social software") and their metamorphosis from autonomous, "bottom-up" solutions into enterprise-supported infrastructures. Another contribution of this Thesis " again suggested by Empirical Study I, and tested through Empirical Studies II and III " pertains to the "process structure" of CIT diffusion. I have found that collaboration technology has historically diffused following two distinct (interdependent but orthogonal) diffusion paths " top-down (authority-based) and bottom-up. The authority-based diffusion path seems to be characterised by efforts aimed at "imposing" technologies on employees, the primary concern being to make sure that technology seamlessly and easily integrates into the organisational IT infrastructure. On the other hand, the bottom-up diffusion trail seems to be successful. The contribution of this investigation may be summarised as threefold: 1. This investigation consolidates most of the findings to date, pertaining to CIT adoption and diffusion, which have been produced by the CIT research community. Thus, it tells a coherent story of the dynamics of the community focus and the collective wisdom gathered over a period of (at least) one decade. 2. This work offers a meaningful framework within which to analyse existing knowledge " and indeed extends that knowledge base by identifying persistent problems of collaboration technology acceptance, adoption and diffusion. These problems have been repeatedly observed in practice, though the pattern does not seem to have been recognised and internalised by the community. Many of these problems have been observed in cases of CIT use one decade ago, five years ago, three years ago, and continue to be observed today in structurally the same form despite what is unarguably "rapid technological development". This gives me reason to believe that, at least some of the persistent problems of CIT diffusion can be hypothesised as "determining factors". My contribution here is to identify these factors, discuss them in detail, and thus tackle the theme of CIT diffusion through a structured historical narrative. 3. Through my contribution (2) above, I characterise a "knowledge-action gap" in the field of CIT and illuminate a potential path through which the research community might hope to bridge this gap. The gap may be operationalised as cognitive distance between CIT "knowledge" and CIT "action".
Im Rahmen dieser Arbeit wurden die zeitbewerteten Prädikat/Transitions-Netze (Z-Pr/T-Netze) zur Modellierung, Simulation und Verifikation sicherheitskritischer Echtzeitsysteme entwickelt. Z-Pr/T-Netze integrieren Konzepte zur Modellierung temporärer Zusammenhänge und sind darüber hinaus mittels der Berechnung von S- und T-Invarianten sowie der Identifikation von Traps und Co-Traps strukturell analysierbar. Die Eignung von Z-Pr/T-Netzen zur Modellierung, Simulation und Verifikation komplexer Systeme aus dem Anwendungsbereich sicherheitskritischer Echtzeitsysteme wird anhand des Earliest-Deadline-First-Protokolls (EDF) und des Priority-Inheritance-Protokolls (PIP) belegt. Es erfolgt daher eine Modellierung des EDF und PIP mittels Z-Pr/T-Netzen sowie eine Verifikation für das EDF und PIP basierend auf der strukturellen Analyse der korrespondierenden Z-Pr/T-Netze. Die Anwendbarkeit struktureller Analyseverfahren zur Verifikation des EDF und PIP in Verbindung mit der nicht zu unterschätzenden Komplexität eben dieser belegen die Anwendbarkeit von Z-Pr/T-Netzen zur Modellierung, Simulation und Verifikation komplexer Systeme aus dem Anwendungsbereich sicherheitskritischer Echtzeitsysteme.
Die Arbeit beschäftigt sich mit dem Einsatz moderner Grafikhardware (GPU) für die Visualisierung und Verarbeitung medizinischer Volumendaten. Die zunehmende Steigerung der Rechenleistung ermöglicht den Einsatz von Standardsystemen für Anwendungsgebiete, die bisher nur speziellen Workstations vorbehalten waren. Zusammen mit dem wesentlichen Vorteil von Grafikhardware Daten direkt anzeigen zu können, sind Verfahren wie visualisierungsgestütztes Berechnen ("visual computing") oder interaktives Steuern von Berechnungen ("computational steering") erst möglich geworden. Darauf wird anhand mehrerer Beispielanwendungen und umgesetzten Konzepten wie den "ray textures" im Detail eingegangen. Da die zu verarbeitenden und darzustellenden Datenmengen stetig ansteigen, ist aufgrund von Speicher- und Bandbreiteneinschränkungen eine kompakte Repräsentation der Daten notwendig. Während die Datenkompression selbst eingehend erforscht wurde, beschäftigt sich die vorliegende Arbeit mit Möglichkeiten, Berechnungen direkt auf den komprimierten Daten durchführen zu können. Dazu wurden verschiedene Algorithmenklassen identifiziert und in die Wavelet-Domäne übertragen. Mit Hilfe von speziellen Varianten der komprimierten Repräsentation ist eine effiziente Umsetzung grundlegender Bildverarbeitungsalgorithmen möglich und zeigt zugleich das Potential dieses Ansatzes auf. Aus technischer Sicht wurde im Laufe der Arbeit die GPU-basierte Programmierumgebung "Cascada" entwickelt. Sowohl die Einführung von objektorientierten Konzepten in die Shaderprogrammierung, als auch eine hierarchische Repräsentation von Berechnungs- und/oder Visualisierungsschritten vereinfacht den Einsatz von Grafikhardware ohne wesentliche Leistungseinbußen. Dies wird anhand verschiedener Implementationen in den jeweiligen Beiträgen und zwei klinischen Projekten im Bereich der Diagnoseunterstützung gezeigt. Hierbei geht es zum einen um die semi-automatische Segmentierung der Leber in niedrig aufgelösten MR-Datensätzen, zum anderen um Möglichkeiten zur Vermessung von abdominalen Aortenaneurysmen; jeweils unterstützt durch Grafikhardware. Darüber hinaus ermöglicht "cascada" auch die Erweiterung hinsichtlich aktueller Architekturen für den universellen Einsatz von Grafikhardware, sowie künftige Entwicklungen durch ein modulares Design.
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.
Diese Arbeit bewegt sich im Spannungsfeld dreier Gebiete: Virtualisierung, Echtzeitverarbeitung und Parallelverarbeitung. Jedes dieser Gebiete gilt für sich genommen als weitgehend erforscht, doch ergeben sich bei ihrer gemeinsamen Betrachtung zahlreiche neue Fragestellungen und Möglichkeiten. In dieser Arbeit werden dazu Modelle zur Beschreibung von Echtzeitanwendungen innerhalb der Prozesshierarchie einer Virtualisierungsumgebung entwickelt. Bestehende Schnittstellen zur Virtualisierung werden auf ihre Möglichkeiten zur Echtzeitverarbeitung untersucht, und es werden neue Schnittstellen zur Virtualisierung auf Mehrprozessormaschinen geschaffen und erprobt, die die spezifischen Anforderungen eingebetteter Systeme "insbesondere die Echtzeitfähigkeit" berücksichtigen. Damit wird eine sichere und effiziente Koexistenz von Programmen mit unterschiedlich harten Zeitanforderungen in getrennten virtuellen Maschinen auf einem gemeinsamen Mehrprozessorrechner ermöglicht.
In dieser Dissertation wird eine Verfahrensweise für die formale Spezifikation und Verifikation von Benutzerschnittstellen unter Sicherheitsaspekten vorgestellt. Mit dieser Verfahrensweise können beweisbar sichere Benutzerschnittstellen realisiert werden. Die Arbeit besteht aus drei Teilen. Im ersten Teil wird eine Methodologie für die formale Beschreibung von Mensch-Maschine-Interaktion entwickelt. Im zweiten Teil werden gängige Computersicherheitskonzepte für die Mensch-Maschine-Interaktion angepasst und mit den im ersten Teil entwickelten Methoden formalisiert. Dabei wird ein generisches formales Modell von Mensch-Maschine-Interaktion erstellt. Im dritten Teil wird die Methodologie, die in den ersten beiden Teilen entwickelt wurde, an einem sicheren Email-Client als exemplarischen Anwendungsprogramm demonstriert.
Probability propagation nets
(2008)
In der vorliegenden Arbeit wird eine Petri-Netz-Repräsentation für die Propagation von Wahrscheinlichkeiten und Evidenzen (Likelihoods) vorgestellt und auf probabilistische Horn-Abduktion sowie Fehlerbäume und Bayes-Netze angewendet. Diese sogenannten Wahrscheinlichkeits-Propagations-Netze (probability propagation nets) machen Propagations-Prozesse transparent, indem sie strukturelle und dynamische Aspekte in einer homogenen Darstellung vereinen. Anhand populärer Beispiele wird verdeutlicht, dass Wahrscheinlichkeits-Propagations-Netze die Propagations-Prozesse - besonders im Hinblick auf die Bayes-Netz-Algorithmik - anschaulich darstellen und gut nachvollziehbar machen, so dass sie sich für die Analyse und Diagnose probabilistischer Modelle eignen. Durch die Repräsentation von Fehlerbäumen mit Wahrscheinlichkeits-Propagations-Netzen können diese Vorzüge auf die Modellierung technischer Systeme übertragen werden.
In den letzten Jahren konzentrierte sich das E-Government auf die administrativen Aspekte der Verwaltungsmodernisierung. Im nächsten Schritt werden die E-Diskurse als Instrument der Bürgernähe und Mittel der E-Demokratie/E-Partizipation an Bedeutung gewinnen. Mit zunehmender Akzeptanz solcher E-Diskurse werden diese schnell eine Komplexität erreichen, die von den Teilnehmern nicht mehr zu bewältigen ist. Das Problem liegt in der eingeschränkten Möglichkeit, einen in Raum und Zeit verteilten Diskurs zu verfolgen und sich ein Bild von ihm zu machen. Viele Eindrücke, die sich aus Präsenzdiskussionen gewinnen lassen, fehlen. Deswegen hat die vorliegende Arbeit die Zielsetzung der Konzeption und der prototypischen Implementierung eines Instrumentariums (Diskursmeter), womit sich die Teilnehmer, insbesondere die Moderatoren, des E-Diskurses jederzeit einen Überblick über den E-Diskurs schaffen können und so zu ihrem Diskursverständnis (Discourse Awareness) zu gelangen. Über das aktuelle Geschehen im E-Diskurs informiert die gegenwartsorientierte und über das vergangene Geschehen die vergangenheitsorientierte Discourse Awareness, über die etwaige Trends sichtbar sind. Der Fokus der Discourse Awareness liegt in der quantitativen Betrachtung des Geschehens im E-Diskurs. Aus dem in dieser Arbeit entwickelten Modell des E-Diskurses resultieren die Fragestellungen zur Discourse Awareness, deren Konkretisierung Grundlage für die Implementierung des Diskursmeters ist. Die an das Modell des E-Diskurses angebrachten Diskurssensoren zeichnen das Geschehen im E-Diskurs auf, die zu Diskursereignissen führen, die das Diskursmeter in unterschiedlichen Visualisierungsformen präsentiert. Den Moderatoren des E-Diskurses bietet das Diskursmeter die gegenwartsorientierte Discourse Awareness als Monitoring und die vergangenheitsorientierte Discourse Awareness als Abfrage (quantitative Analyse) an.