004 Datenverarbeitung; Informatik
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The high cost of routing infrastructure makes checking theories about larger nets a very difficult and expensive task. One possible approach to fight this problem is the use of virtual instead of physical infrastructure. OPNet- IT Guru software is a suite designed to simulate large nets and present relevant information. This allows validating extensive changes before actually implementing them on a productive network or testing theories without the overhead of a physical infrastructure.
XDOMEA-Fachkonzept
(2006)
Die AG "IT-gestützte Vorgangsbearbeitung" des Kooperationsausschusses Automatisierte Datenverarbeitung (koopA ADV) hat zur Verwirklichung der Interoperabilität in der öffentlichen Verwaltung den Datenaustauschstandard XDOMEA entwickelt. Das vorliegende Dokument beschreibt das Fachkonzept zur XML-Schema-Spezifikation. Es wendet sich vorrangig an verantwortliche Organisatoren im IT-Bereich und an potentielle Anwender von XDOMEA. In diesem Dokument werden Hintergründe, Einsatzmöglichkeiten und Informationen zum Einsatzgebiet von XDOMEA erläutert, die Vorteile des Standards diskutiert und Erweiterungsmöglichkeiten vorgestellt. Weiters werden Beteiligungs- und Protokollinformationen spezifiziert und detailliert. Zu diesem Zweck werden verschiedene Szenarien erarbeitet, die anhand von Prozessmodellen die praktische Anwendung des Standards veranschaulichen. Gleichzeitig werden die Möglichkeiten fachspezifischer Erweiterungen im Standard verdeutlicht und Grenzen der Anwendung aufgezeigt.
Die Leistungsfähigkeit moderner Graphikkarten steigt zur Zeit schneller an, als die von CPUs. Dabei kann diese Leistung nicht nur zur Darstellung von 3D Welten, sondern auch für allgemeine Berechnungen (GPGPU) verwendet werden. Diese Diplomarbeit untersucht daher, ob mit Hilfe der GPU Volumendaten schneller gefiltert werden können, als mit der CPU. Dies soll insbesondere am Beispiel von Rausch-Filtern, die auf Videosequenzen angewendet werden, untersucht werden. Dabei soll das Video als Volumen repräsentiert und mit Volumenfiltern gefiltert werden. So soll eine höhere Qualität und eine kürzere Berechnungszeit als mit herkömmlichen CPU und Frame-basierten Verfahren erreicht werden, insbesondere auch bei den z.Z. stark aufkommenden hochauflösenden HDTV-Standards. Das Framework soll jedoch nicht auf Videosequenz-Bearbeitung beschränkt sein, sondern so konzipiert werden, dass es z.B. in bestehende Volumenvisualisierungssysteme integriert werden kann. Das Ziel der Arbeit ist die Einarbeitung in die notwendigen theoretischen Grundlagen, daran anschließend die prototypische Implementierung des Frameworks mit abschließender Bewertung der erreichten Ergebnisse insbesondere der Geschwindigkeit im Vergleich zu existierenden Systemen.
Die moderne Bildgebung in der Medizin arbeitet oft mit Daten höheren Tonwertumfangs. So haben beispielsweise Bilder aus CT-Geräten einen Dynamikbereich von 12 Bit, was 4096 Graustufen entspricht. Im Bereich der photorealistischen Computergrafik und zunehmend in der Bildverarbeitung sind Bilddaten viel höheren Tonwertumfangs üblich, die als HDR-Bilder (High Dynamic Range) bezeichnet werden. Diese haben eine Bittiefe von 16, oftmals sogar 32 Bit und können dadurch sehr viel mehr Informationen speichern, als herkömmliche 8-Bit-Bilder. Um diese Bilder auf üblichen Monitoren darstellen zu können, muss man die Bildinformation auf den Tonwertumfang des Ausgabegerätes abbilden, was man als Tonemapping bezeichnet. Es existieren zahlreiche solcher Tonemapping-Verfahren, die sich durch ihre Arbeitsweise, Geschwindigkeit und visuelle Qualität unterscheiden lassen. Im Rahmen dieser Studienarbeit sollen Tonemapping-Verfahren auf medizinische Bilddaten angewendet werden. Dabei soll sowohl die visuelle Qualität, als auch die Geschwindigkeit im Vordergrund stehen.
Ein Interpreter für GReQL 2
(2006)
Im Rahmen dieser Diplomarbeit wird die Auswertungskomponente fuer die Graphanfragesprache GREQL 2, welche von Katrin Marchewka beschrieben wurde, entworfen, welche Anfragen diese Sprache interpretiert. Die Auswertungskomponente besteht aus den Bausteinen Auswerter, Parser, Optimierer, Funktionsbibliothek und dem Containerframework JValue. Der Parser wurde bereits von Katrin Marchewka implementiert, der Optimierer bleibt einer Anschlußarbeit vorbehalten. Innerhalb dieser Arbeit werden die Bausteine Auswerter, Funktionsbibliothek und JValue als Prototypen implementiert. Aufgrund der Erfahrungen mit der Auswertungskomponente fuer den GREQL 2-Vorgaenger GREQL 1 ist das Primaerziel dieser Arbeit der Entwurf einer sauberen, klaren, erweiterbaren und zukunftsfähigen Architektur, wobei die aktuellen Prinzipien der Softwaretechnik beüecksichtigt werden sollen.