004 Datenverarbeitung; Informatik
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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.
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.
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.
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.
Objekterkennung ist ein gut erforschtes Gebiet bei bildbasiertem Rechnersehenrnund eine Vielzahl an Methoden wurden entwickelt. In letzter Zeit haben sich dabei Ansätze verbreitet, die auf dem Implicit Shape Model-Konzept basieren. Dabei werden Objekte zunächst in grundlegende visuelle Bestandteile aufgetrennt, die um örtliche Informationen erweitert werden. Das so generierte Objektmodell wird dann in der Objekterkennung genutzt, um unbekannte Objekte zu erkennen. Seit dem Aufkommen von erschwinglichen Tiefenkameras wie der Microsoft Kinect wurde jedoch die Objekterkennung mittels 3D-Punktwolken von zunehmender Bedeutung. Im Rahmen des Robotersehens in Innenräumen wird ein Verfahren entwickelt, welches auf vorhandenen Ansätze aufbaut und damit die Implicit Shape Model basierte Objekterkennung für die Verarbeitung von 3D-Punktwolken erweitert.
Information systems research has started to use crowdsourcing platforms such as Amazon Mechanical Turks (MTurk) for scientific research, recently. In particular, MTurk provides a scalable, cheap work-force that can also be used as a pool of potential respondents for online survey research. In light of the increasing use of crowdsourcing platforms for survey research, the authors aim to contribute to the understanding of its appropriate usage. Therefore, they assess if samples drawn from MTurk deviate from those drawn via conventional online surveys (COS) in terms of answers in relation to relevant e-commerce variables and test the data in a nomological network for assessing differences in effects.
The authors compare responses from 138 MTurk workers with those of 150 German shoppers recruited via COS. The findings indicate, inter alia, that MTurk workers tend to exhibit more positive word-of mouth, perceived risk, customer orientation and commitment to the focal company. The authors discuss the study- results, point to limitations, and provide avenues for further research.
Die Entwicklung der echtzeitfähigen Computergrafik ermöglicht mittlerweile immer realistischere Bilder und die Hardware kann dafür optimal ausgenutzt werden, wodurch immer glaubwürdigere Lichtverhältnisse simuliert werden können. Eine große Anzahl von Algorithmen, effizient implementiert auf der Grafikkarte (GPU, auch Grafikprozessor)), sind fähig komplexe Lichtsituationen zu simulieren. Effekternwie Schatten, Lichtbrechung und Lichtreflexion können mittlerweile glaubwürdig erzeugt werden. Besonders durch Reflexionen wird der Realismus der Darstellung erhöht, da sie glänzende Materialien, wie z.B. gebürstete Metalle, nasse Oberflächen, insbesondere Pfützen oder polierte Böden, natürlich erscheinen lassen. Dabei geben sie einen Eindruck der Materialeigenschaften, wie Rauheit oder Reflexionsgrad.rnAußerdem können Reflexionen vom Blickpunkt abhängen: Eine verregnete Straße zum Beispiel würde Licht, abhängig von der Entfernung des Betrachters reflektieren und verwaschene Lichtreflexe erzeugen. Je weiter der Betrachter von der Lichtquelle entfernt ist, desto gestreckter erscheinen diese. Ziel dieser Bachelorarbeit ist, eine Übersicht über existierende Render-Techniken für Reflexionen zu geben, um den aktuellen Stand der Technik abzubilden. Reflexion entsteht durch den Einfall von Licht auf Oberflächen, die dieses in eine andere Richtung zurückwerfen. Um dieses Phänomen zu verstehen, wird eine Auffassung von Licht benötigt. Kapitel 2.1 beschreibt daher ein physikalisches Modell von Licht, gefolgt von Kapitel 2.2, das anhand von Beispielen ästhetisch wirkender Reflexionseffekte aus der realenrnWelt und den Medien die Motivation dieser Arbeit darlegt. In Kapitel 3 soll die generelle Vorgehensweise beim Rendern von Reflexionen deutlich gemacht werden. Danach wird in Kapitel 4 eine grobe Übersicht über existierende Ansätze gegeben. In Abschnitt 5 werden dann drei wesentliche Algorithmen vorgestellt, die zur Zeit oft in Spiel- und Grafikengines verwendet werden: Screen Space Reflections (SSR), Parallax-corrected cube mapping (PCCM) und Billboard Reflections (BBR). Diese drei Ansätze wurden zusammen in einem Framework implementiert. Dieses wird in Kapitel 5 vorgestellt und erklärt, gefolgt von detaillierten Beschreibungen der drei Techniken. Nachdem ihre Funktionsweise erklärt wurde, werden die Ansätze analysiert und auf ihre visuelle Qualität sowie ihre Echtzeitfähigkeit getestet. Abschließend werden die einzelnen Verfahren miteinander verglichen, um ihre Vor- und Nachteile zu untersuchen. Außerdem werden die gewonnenen Erfahrungen beschrieben und Verbesserungsansätze vorgeschlagen. Danach wird ein kurzer Ausblick zur voraussichtlichen Entwicklung von Render-Techniken spekularer Effekte gegeben.
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.
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
In dieser Arbeit wurde erstmalig das Gebiet der funktionalen, system-level Web Testing Tools analysiert. Aus 194 Toolkandidaten wurden 23 Tools zur Analyse ausgewählt. Die entwickelte Methodik verwendet die Benutzerhandbücher der Tools, um ein Featuremodel zu erzeugen, dass die Features aller Tools abbildet. Insgesamt wurden 313 Features identifiziert, klassifiziert und beschrieben. Die Features wurden in 10 Kategorien unterteilt und werden mit 16 Featurediagrammen dargestellt.rnDie Ergebnisse können technologische Entscheidungsprozesse unterstützen, indem ein Überblick einerseits über die Tools auf dem Markt und andererseits über die neusten Entwicklungen im Bereich des funktionalen, system-level Web Testing bereitgestellt wird.
Die Mitralklappe ist eine der vier Herzklappen des Menschen und in der linken Herzkammer zu finden. Ihre Funktion ist es, den Blutfluss vom linken Atrium zum linken Ventrikel zu regeln. Pathologien können zu eingeschränker Funktionalität der Klappe führen, sodass Blut zurück ins Atrium fließen kann. Patienten, die von einer Fehlfunktion betroffen sind, leiden möglicherweise an Erschöpfung und Schmerzen in der Brust. Die Funktionalität kann chirurgisch wiederhergestellt werden, was meist ein langer und anstrengender Eingriff ist. Eine gründliche Planung ist daher nötig, um eine sichere und effektive Operation zu garantieren. Dies kann durch prä-operative Segmentierungen der Mitralklappe unterstützt werden. Eine post-operative Analyse kann den Erfolg eines Eingriffs feststellen. Diese Arbeit wird bestehende und neue Ideen zu einem neuen Ansatz kombinieren, der zur (semi-)automatischen Erstellung solcher Mitralmodelle dienen kann. Der manuelle Anteil garantiert ein Modell hoher Qualität, während der automatische Teil dazu beiträgt, wertvolle Arbeitszeit zu sparen.
Die Hauptbeiträge des automatischen Algorithmus sind eine ungefähre semantische Trennung der beiden Mitralsegel und ein Optimierungsprozess, der in der Lage ist, eine Koaptations-Linie und -Fläche zwischen den Segeln zu finden. Die Methode kann eine vollautomatische Segmentierung der Mitralsegel durchführen, wenn der Annulusring bereits gegeben ist. Die Zwischenschritte dieses Vorgangs werden in eine manuelle Segmentierungsmethode integriert, so dass ein Benutzer den Gesamtprozess beeinflussen kann. Die Qualität der generierten Mitralmodelle wird durch das Vergleichen mit vollständig manuell erstellten Modellen gemessen. Dies wird zeigen, dass übliche Methoden zur Bestimmung der Qualität einer Segmentierung zu allgemein gefasst sind und nicht ausreichen, um die echte Qualität eines Modells widerspiegeln zu können. Folglich führt diese Arbeit Messungen ein, die in der Lage sind, eine Segmentierung der Mitralklappe detailliert und unter Betracht anatomischer Landmarken bewerten zu können. Neben der intra-operativen Unterstützung eines Chirurgen liefert eine segmentierte Mitralklappe weitere Vorteile. Die Möglichkeit, die Anatomie einer Klappe patientenspezifisch aufzunehmen und objektiv zu bewerten, könnte als Grundlage für zukünftige medizinische Forschung in diesem Bereich dienen. Die Automatisierung erlaubt dabei das Bearbeiten großer Datenmengen mit reduzierter Abhängigkeit von Experten. Desweiteren könnten Simulationsmethoden, welche ein segmentiertes Modell als Eingabe nutzen, das Ergebnis einer Operation vorhersagen.
Geographisches Cluster-basiertes Routing ist ein aktueller Ansatz, wenn es um das Entwicklen von effizienten Routingalgorithmen für drahtlose ad-hoc Netzwerke geht. Es gibt bereits eine Anzahl an Algorithmen, die Nachrichten nur auf Basis von Positionsinformationen durch ein drahtloses ad-hoc Netzwerk routen können. Darunter befinden sich sowohl Algorithmen, die auf das klassische Beaconing setzen, als auch Algorithmen, die beaconlos arbeiten (keine Informationen über die Umgebung werden benötigt, außer der eigenen Position und der Position des Ziels). Geographisches Routing mit Auslieferungsgarantie kann auch auf Overlay-Graphen durchgeführt werden. Bisher werden die dafür benötigten Overlay-Graphen nicht reaktiv konstruiert.
In dieser Arbeit wird ein reaktiver Algorithmus, der Beaconless Cluster Based Planarization Algorithmus (BCBP), für die Konstruktion eines planaren Overlay-Graphen vorgestellt, der die benötigte Anzahl an Nachrichten für die Konstruktion eines planaren Overlay-Graphen, und demzufolge auch Cluster-basiertes geographishes Routing, deutlich reduziert. Basierend auf einem Algorithmus für Cluster-basierte Planarisierung, konstruiert er beaconlos einen planaren Overlay-Graphen in einem unit disk graph (UDG). Ein UDG ist ein Modell für ein drahtloses Netzwerk, bei dem alle Teilnehmer den gleichen Senderadius haben.
Die Evaluierung des Algorithmus zeigt, dass er wesentlich effizienter ist als die Baecon-basierte Variante. Ein weiteres Ergebnis dieser Arbeit ist ein weiterer beaconloser Algorithmus (Beaconless LLRAP (BLLRAP)), für\r\nden zwar die Planarität, aber nicht die Konnektivität nachgewiesen werden konnte.
Proceedings of the 9th Open German-Russian Workshop on Pattern Recognition and Image Understanding
(2015)
The Proceedings of the 9th Open German-Russian Workshop on Pattern Recognition and Image Understanding include publications (extended abstracts), that cover but are not limited to the following topics: - Mathematical Theory of Pattern Recognition, Image and Speech Processing, Analysis, Recognition and Understanding. - Cognitive Technologies, Information Technologies, Automated Systems and Software for Pattern Recognition, Image, Speech and Signal Processing, Analysis and Understanding - Databases, Knowledge Bases, and Linguistic Tools - Special-Purpose Architectures, Software and Hardware Tools - Vision and Sensor Data Interpretation for Robotics - Industrial, Medical, Multimedia and Other Applications - Algorithms, Software, Automated Systems and Information Technologies in Bioinformatics and Medical Informatics. The workshop took place from December 1st-5th, 2014, at the University of Koblenz-Landau in Koblenz, Germany.
101worker ist die modulare Wissensverarbeitungskomponente des 101companies-Projektes. Durch organisches Wachstum des Systems, statt Beachtung von bewährten Software-Design-Prinzipien, haben sich Wartungs- und Leistungsprobleme entwickelt. Diese Arbeit beschreibt diese Probleme, entwirft Anforderungen für das Refactoring des Systems und beschreibt und analysiert schließlich die resultierende Implementierung. Die Lösung involviert die Zusammenfassung von verstreuten und redundanten Informationen, aufsetzen von Unit- und funktionalen Test-Suiten und Inkrementalisierung der Busarchitektur von 101worker.
Wir analysieren versionsbasierte Softwareprojekte, um den Entwicklern API- und Domänen-Wissen zuzuordnen. Genauer gesagt analysieren wir die einzelnen Commits in einem Repository in Hinblick auf die API-Nutzung. Auf dieser Grundlage können wir APIs (oder Teile davon) den Entwicklern zuordnen und dadurch auf die API-Erfahrung der Entwickler schließen. Im transitiven Schluss können wir auf Domänen-Erfahrung schließen, da jeder API eine Programmierdomäne zugewiesen wird.
Diese Arbeit beschäftigt sich mit Information Audit Methodologien und Methoden zur Informationserfassung in Enterprise Social Software. Die Erfassung von Informationsressourcen ist ein elementarer Bestandteil des Information Audit. Das Fehlen einer standardisierten Definition und von standardisierten Methodologien für Information Auditing ist begründet durch den weit gefächerten Anwendungsbereich des Information Audit und durch seine notwendige individuelle Anpassbarkeit an die Bedürfnisse der durchführenden Organisationen. Die Vorteile von Information Auditing und die möglichen Herausforderung durch Enterprise 2.0, die mit Hilfe des Audits überwunden werden können, sind weitreichend und stellen einen Anreizpunkt für Manager einen Information Audit durchzuführen. Information Asset Register als Ausgangspunkt für erfolgreiches Information Auditing berücksichtigen noch nicht die besonderen Herausforderungen von Enterprise 2.0. Deshalb spannt dieses Forschungsprojekt einen Bogen von Information Asset Registern aus verschiedenen Einflussbereichen und kombiniert diese, um ein neuartiges Asset Register, welches die besonderen Anforderungen von Enterprise 2.0 berücksichtigt, zu erstellen. Die notwendigen Anpassungen, die durch die neuen Charakteristika der Informationsressourcen verursacht werden, sind von geringem Ausmaß. Das neu entwickelte Asset Register wird im abschließenden Teil der Arbeit in einer Fallstudie angewendet und zeigt mögliche Problembereiche, die beim Zusammenstellen des Registers auftreten können, auf.
Als Abschluss der Arbeit wird eine Vorlage entwickelt, welche Nutzern von Enterprise Social Software beim Erstellen von neuen Arbeitsbereichen behilflich sein wird, diese mit passenden Metadaten, wie sie bereits im Information Asset Register festgehalten werden, zu versehen.
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.
Paketmanager für Quellcode wie zum Beispiel Cabal verwalten unter anderem die Abhängigkeiten zwischen Paketen. Softwareprojekte nutzen jedoch selten sämtliche Funktionalitäten, die ihre Abhängigkeiten bereitstellen. Das führt zur unnötigen Kompilation unbenutzter Code-Fragmente und zu vermeintlichen Versionskonflikten, wo gar keine Konflikte sind. In zwei Fallstudien zeigen wir, wie relevant diese zwei Probleme sind. Danach beschreiben wir, wie wir sie vermeiden können, indem wir Abhängigkeiten nicht zwischen ganzen Paketen, sondern zwischen einzelnen Code-Fragmenten feststellen.
Um unterschiedliche Anforderungen zu erfüllen, werden Softwaresysteme oft in Form einer Menge von Varianten entwickelt. Zwei gebräuchliche Ansätze für eine solche Softwareentwicklung sind das clone-and-owning und die Produktlinienentwicklung. Beide Ansätze haben Vor- und Nachteile. In vorheriger Arbeit mit anderen haben wir eine Idee vorgestellt bei der beide Ansätze verknüpft werden um Varianten, Ähnlichkeiten und Softwareklone zu verwalten. Diese Idee basiert auf einer virtuellen Plattform und Operatoren für Softwareklone. In der vorliegenden Arbeit stellen wir einen Ansatz vor um essentielle Metadaten für die Realisierung eines propagate-Operators zu aggregieren. Dafür haben wir ein System entwickelt um Ähnlichkeiten mit Annotationen zu versehen, wobei die Ähnlichkeiten aus der Historie eines Repositories extrahiert werden. Die Annotationen drücken aus wie eine Ähnlichkeit zukünftig gewartet werden soll. Abhängig vom Annotationstyp kann diese Wartung automatisiert ausgeführt oder sie muss vom Benutzer manuell betrieben werden. In dieser Arbeit beschreiben wir die automatisierte Extraktion von Metadaten und das System zur Annotation von Ähnlichkeiten; wir erklären wie das System in den Arbeitsfluss eines bestehenden Programms zur Versionierungverwaltung (Git) integriert werden kann; und abschließend stellen wir eine Fallstudie vor, die das 101haskell-System benutzt.
Unstrukturierte Textdokumente enthalten viele Informationen, die heutzutage mit automatisierten Methoden extrahiert werden können. In dieser Arbeit wird ein Framework entwickelt, mit dessen Hilfe ein Evaluationsschema zur Evaluation von Textverarbeitungstools erarbeitet wird. Das Evaluationsschema basiert auf der Modelabhängigen Softwarevaluation und der modelabhängige Teil basiert auf dem Verarbeitungsprozess, der von dem Conceptual Analysis Process abgeleitet ist. Der Conceptual Analysis Process ist im Rahmen des GLODERS Projektes entwickelt wurden. GLODERS ist ein EU-Projekt mit dem Fokus, ein IKT Modell zu entwickeln, welches helfen soll, Extortion Racket Systems besser zu verstehen. Im Rahmes des GLODERS Projektes wurden Gerichtsdokumente eines Falles in Deutschland zu Verfügungrngestellt, die in dieser Arbeit die Datengrundlage stellen. Zum Schutz involvierter Personen sind die Daten anonymisiert. Mit dem entwickelten Schema werden dann sechs verschiedene Softwarelösungen in Bezug auf die automatisierte Verarbeitungrnvon unstrukturierten Textdokumenten evaluiert.