004 Datenverarbeitung; Informatik
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Diese Arbeit liegt im Themenbereich der benutzerfreundlichen Gestaltung von Applikationen (Apps) auf mobilen Endgeräten, einem Teilgebiet der Software-Ergonomie. Dabei werden zwei Anwendungen im Rahmen einer Nutzungsevaluierung untersucht, mit dem Ziel, herauszufinden, wie eine Hilfestellung auf einem mobilen Endgerät aussehen sollte. Bei der Untersuchung wird insbesondere auf die Frage eingegangen, welche Art von Gesten zur Steuerung der Hilfefunktionen auf einem mobilen Endgerät geeignet ist. Die Studie zeigt, dass die Probanden/-innen sich eine angepasste Hilfestellung wünschen, jedoch eine umfangreiche Hilfebeschreibungen ablehnen, da sie schnell überfordert sind.
Viele Suchmaschinen betreiben Formen der Internetregulierung. Diese ist für den Endbenutzer teils schwer ersichtlich und leicht umgehbar. Weiter ist es oft schwierig, Hintergrundinformationen zu Regulierungen zu erfahren. Um diese Schwachstellen zu beheben, wird die Entwicklung der prototypischen Meta-Suchmaschine "Polsearchine" beschrieben. Ihre Regulierung erfolgt mittels der von Kasten und Scherp für Internetregulierung entwickelten Ontologie InFO. Dabei wird die konkrete Erweiterung SEFCO zur Anwendung auf Suchmaschinenebene verwendet. Zur Beschaffung der Suchergebnisse wird eine externe Suchmaschinen-API genutzt. Um nicht von einer bestimmten API abhängig zu sein, kann die API leicht ausgetauscht werden.
Durch die Verbreitung von Smartphones und der damit einhergehenden, erhöhten Aufmerksamkeit für Augmented Reality Anwendungen, ist es spannend einen wirklichen Mehrwert durch eine solche Anwendung zu generieren. Es ist wichtig, die Grundfunktionen eines Computers mit den möglichen Vorteilen einer AR-Anwendung zu einer hilfreichen App zu verbinden. Es muss die Rechenkraft eines Computers mit hilfreichen, virtuellen Informationen in der realen Welt sinnvoll angereichert werden. Wichtig ist zudem, dass eine einfache Bedienung und schneller Umgang mit einer solchen Anwendung gewährleistet sein.
Ein Poker-Assistent kann all diese Stärken des Computers und einer AR-Anwendung einsetzen. Die schwierige Wahrscheinlichkeitsberechnung von Gewinnchancen sowie die schnelle automatisierte Kartenerfassung sollen hierbei im Vordergrund stehen.
AR-Anwendungen auf Smartphones bilden den Grundstein für ein zukünftiges AR-bestimmtes Leben. In diesem Kontext soll eine der Kernfragen dieser Masterarbeit die Frage nach dem wirklichen Mehrwert für Nutzer dieser App im Vergleich zu nicht unterstützten Spielern sein. Wobei auch geklärt werden soll, ob dieses Anwendungsbeispiel eine sinnvolle AR-Unterstützung benötigt und wie, im Hinblick auf die Zukunft und zukünftige Technologien, eine sinnvolle AR-Unterstützung aussehen sollte.
Die Personendetektion spielt eine wichtige Rolle in der Interaktion zwischen Mensch und Maschine. Immer mehr Roboter werden in menschlichen Umgebungen eingesetzt und sollen auf das Verhalten von Personen reagieren. Um das zu ermöglichen, muss ein Roboter zunächst in der Lage sein, die Person als solche zu erkennen. Diese Arbeit stellt ein System zur Detektion von Personen und ihrer Hände mittels einer RGBD-Kamera vor. Um eine Person zu erkennen werden zu Beginn modellbasierte Hypothesen über mögliche Personenpositionen aufgestellt. Anhand des Kopfes und Oberkörpers werden neu entwickelte Merkmale extrahiert, welche auf dem Relief und der Breite von Kopf und Schultern einer Person basieren. Durch die Klassifikation der Merkmale mit Hilfe einer Support Vector Machine (SVM) werden die Hypothesen überprüft und somit gültige Personenpositionen ermittelt. Dabei werden sowohl stehende, wie auch sitzende Personen anhand ihres sichtbaren Oberkörpers in verschiedenen Posen detektiert. Darüber hinaus wird ermittelt, ob die Person dem Sensor zugewandt oder abgewandt ist. Bei einer zugewandten Person werden zusätzlich, mit Hilfe der Farbinformation und der Entfernung zwischen Hand und Körper, die Positionen der Hände der Person bestimmt. Diese Information kann dann im nächsten Schritt zur Gestenerkennung genutzt werden.
Die Arbeit stellt Path Tracing zum Rendern von Bildern mitrnglobaler Beleuchtung vor. Durch die Berechnung der Rendergleichung, mithilfe von Zufallsexperimenten, ist das Verfahren physikalisch plausibel. Entscheidend für die Qualität der Ergebnisse ist Sampling. Der Schwerpunktrnder Arbeit ist die Untersuchung verschiedener Samplingstrategien. Dazu werden die Ergebnisse unterschiedlicher Dichtefunktionen verglichenrnund die Methoden bewertet. Außerdem werden Effekte, wie beispielsweise Depth of Field, mittels Sampling visualisiert.
Es werden Rezipienten-Kommentare der Videoplattform YouTube zu den jeweils fünf erfolgreichsten Liedern der Jahre 2011 und 2012 nach nostalgischen Inhalten untersucht. Diese als nostalgisch identifizierten Kommentare werden inhaltlich analysiert und ausgewertet. Es soll herausgefunden werden, ob nostalgische Inhalte in Musikstücken Erfolgsfaktoren sind. Mittels des Uses-and-Gratifications-Ansatzes wird ermittelt welchen Zweck Rezipienten mit dem Konsum von Nostalgie auslösender Musik verfolgen. Musik ist ein deutlich stärkerer Nostalgieauslöser als das Musikvideo, wohingegen Nostalgie positiven und/oder negativen Affekt auslöst. Zudem wurde persönliche Nostalgie sehr viel häufiger identifiziert als historische Nostalgie. Weiterhin hat das Liedelement Liedtext ein deutlich größeres persönlich-nostalgisches Potential als andere Liedelemente. Personen und bedeutsame Ereignisse scheinen die häufigsten Objekte während persönlich-nostalgischer Träumerei zu sein. Rezipienten konsumieren nostalgische Musik, um in ihnen gewollt positive und/oder negative Emotionen hervorzurufen. Somit scheint Nostalgie in Musik bestimmte Bedürfnisse der Rezipienten zu befriedigen und es kann angenommen werden, dass Nostalgie als ein Erfolgsfaktor angesehen werden kann.
Aufgrund der zunehmenden Verbreitung des mobilen Internets, können E-Mails direkt von mobilen Geräten gesendet und empfangen werden. Inhalte digitaler Kommunikation sollten verschlüsselt werden, um zu verhindern, dass sie abgefangen und manipuliert werden. Entsprechende Verfahren setzen kryptographische Schlüssel ein, die zuvor ausgetauscht werden müssen. Es muss sichergestellt sein, dass ein kryptographischer Schlüssel tatsächlich der Person zugeordnet ist, zu der er angeblich gehört. Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein Konzept für eine Smartphone-Anwendung entwickelt, um kryptographische Schlüssel im persönlichen Kontakt auszutauschen. Das Konzept besteht aus dem Entwurf eines komponentenbasierten Frameworks, mit dem sich Daten sicher austauschen lassen. Das Framework wurde anschließend erweitert und als Grundlage für die Entwicklung einer Smartphone-Anwendung eingesetzt. Die Anwendung ermöglicht es, kryptographische Schlüssel zu erzeugen, zu verwalten und im persönlichen Kontakt auszutauschen. Für den Austausch wird die Near Field Communication genutzt. Durch implementierte Sicherheitsmechanismen ist gewährleistet, dass der Schlüsselaustausch weder abgehört, noch gezielt manipuliert werden kann. In Zukunft können das Konzept und die Anwendung erweitert und angepasst werden, um sie in anderen Arbeiten einzusetzen.
In dieser Arbeit wird ein erster Prototyp einer mobilen Lernplattform mit Mixed-Reality-Funktionalität (MR) entwickelt. Dieses System soll in den Arbeitsprozess integriertes, selbstbestimmtes Lernen, in Interaktion mit dem Arbeitsgegenstand ermöglichen. Dies entspricht einem situierten, gemäßigt konstruktivistischen Kompetenzbegriff zur beruflichen Weiterbildung, wie ihn Martens-Parree beschreibt. Anhand eines Probandentests in einer Beispieldomäne, der Ausbildung von Piloten auf Segelflugzeugen, wird untersucht, ob Kompetenzvermittlung im Sinne von Handlungskompetenz mit Hilfe des mobilen MR-Lernmediums unterstützt wird und, ob das System bei konkreten Arbeitsaufgaben arbeitserleichternd wirkt. Die Annahmen der erwachsenenpädagogischen Ausgangsthesen konnten grundsätzlich gestützt werden, auch wenn keine direkte Handlungskompetenz, sondern lediglich eine Wissensvermittlung nachgewiesen werden konnte.
Various best practices and principles guide an ontology engineer when modeling Linked Data. The choice of appropriate vocabularies is one essential aspect in the guidelines, as it leads to better interpretation, querying, and consumption of the data by Linked Data applications and users.
In this paper, we present the various types of support features for an ontology engineer to model a Linked Data dataset, discuss existing tools and services with respect to these support features, and propose LOVER: a novel approach to support the ontology engineer in modeling a Linked Data dataset. We demonstrate that none of the existing tools and services incorporate all types of supporting features and illustrate the concept of LOVER, which supports the engineer by recommending appropriate classes and properties from existing and actively used vocabularies. Hereby, the recommendations are made on the basis of an iterative multimodal search. LOVER uses different, orthogonal information sources for finding terms, e.g. based on a best string match or schema information on other datasets published in the Linked Open Data cloud. We describe LOVER's recommendation mechanism in general and illustrate it alongrna real-life example from the social sciences domain.