004 Datenverarbeitung; Informatik
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Diese Bachelorarbeit wurde bei der Rasselstein GmbH in Andernach, dem größten Weißblech produzierenden Standort der Welt, durchgeführt. Sie ist zurzeit im Begriff, ein systematisches, einheitliches Geschäftsprozessmanagement einzuführen. Im Zuge dessen wurden im Rahmen dieser Arbeit ausgewählte Massenprozesse aus dem Office-Bereich zunächst durch die Nutzung verschiedener Modellierungssprachen erfasst. Es handelt sich hierbei um Dienstleistungsprozesse, die sich durch ihr vielfaches Auftreten in der Büroumgebung besonders zum Steuern und Überwachen eignen. Der Einsatz zweier Sprachen begründet sich durch die Tatsache, jeweils differenzierte Aspekte hervorheben zu können, was zu einer umfänglichen, multiperspektivischen Gesamtdarstellung der Prozesse führt. In einem nachfolgenden Schritt wurden diese Prozesse ausführlich mit Blick auf Verbesserungspotenziale analysiert, Schwachstellen entfernt und optimierte Prozesse im Sollzustand geschaffen. Es wurde dadurch beispielhaft aufgezeigt, wie Massenprozesse im Office-Bereich in einem international tätigen Industrieunternehmen untersucht werden können. Besonders durch die Aufstellung eines, aus den gewonnenen Erkenntnissen abgeleiteten, Modells soll ein wissenschaftlicher Beitrag auf dem Forschungsgebiet der Büroprozesse geleistet werden. Neben einer daraus resultierenden Unterstützung der Arbeiten der Forschungsgruppe Betriebliche Anwendungssysteme der Universität Koblenz-Landau wurde damit ebenfalls ein Beitrag für die Rasselstein GmbH generiert. Durch die Arbeiten auf dem Gebiet der Geschäftsprozessmodellierung und -optimierung, unter Zuhilfenahme eines neu eingeführten, adäquaten Prozessmanagementtools, konnten Ergebnisse erzielt werden, die von der Unternehmung für nachfolgende Projekte genutzt werden. Die Erstellung eines umfangreichen Grundlagenkapitels diente einerseits dem Zweck, bei der Rasselstein GmbH ein fundiertes Wissen über das Geschäftsprozessmanagement zu vermitteln und andererseits, besonders in ausgewählten Kapiteln, Erkenntnisse zu aktuellen Themen der Forschungsgruppe zusammenzutragen. Schließlich wurden die ausgewählten, optimierten Office-Prozesse unter dem Fokus auf die Steuerung und Überwachung derselben betrachtet. Am Beispiel der Rasselstein GmbH wurde aufgezeigt, wo Chancen, Risiken und Schwierigkeiten zur Realisierung dieser Thematik in einem Industrieunternehmen liegen.
Im Rahmen dieser Diplomarbeit wird ein Verfahren zur markerlosen Pose-Rekonstruktion vorgestellt. Die Modellierung des menschlichen Körpers geschieht auf Basis der Starrkörperphysik. Mittels eines probabilistischen Ansatzes wird das Modell in eine volumetrische Rekonstruktion der Szene eingepasst. Die hierfür zu bewältigende Suche in hochdimensionalen Zustandsräumen wird mittels eines Partikelfilters in Kombination mit Simulierter Abkühlung vorgenommen. Eine Berücksichtigung anthropometrischer Besonderheiten sowie kinematischer Grenzen wird zur weiteren Stützung des Verfahrens vorgenommen. Die vollständig Umsetzung des Verfahrens durch dreidimensionale Beobachtungs- und Messmodelle führt zu einer exakten Poserekonstruktion und vermeidet Mehrdeutigkeiten während der Auswertung.
Die Entwicklung von Algorithmen im Sinne des Algorithm Engineering geschieht zyklisch. Der entworfene Algorithmus wird theoretisch analysiert und anschließend implementiert. Nach der praktischen Evaluierung wird der Entwurf anhand der gewonnenen Kenntnisse weiter entwickelt. Formale Verifffizierung der Implementation neben der praktischen Evaluierung kann den Entwicklungsprozess verbessern. Mit der Java Modeling Language (JML) und dem KeY tool stehen eine einfache Spezififfkationssprache und ein benutzerfreundliches, automatisiertes Verififfkationstool zur Verfügung. Diese Arbeit untersucht, inwieweit das KeY tool für die Verifffizierung von komplexeren Algorithmen geeignet ist und welche Rückmeldungen für Algorithmiker aus der Verififfkation gewonnen werden können.Die Untersuchung geschieht anhand von Dijkstras Algorithmus zur Berechnung von kürzesten Wegen in einem Graphen. Es sollen eine konkrete Implementation des Standard-Algorithmus und anschließend Implementationen weiterer Varianten verifffiziert werden. Dies ahmt den Entwicklungsprozess des Algorithmus nach, um in jeder Iteration nach möglichen Rückmeldungen zu suchen. Bei der Verifffizierung der konkreten Implementation merken wir, dass es nötig ist, zuerst eine abstraktere Implementation mit einfacheren Datenstrukturen zu verififfzieren. Mit den dort gewonnenen Kenntnissen können wir dann die Verifikation der konkreten Implementation fortführen. Auch die Varianten des Algorithmus können dank der vorangehenden Verififfkationen verifiziert werden. Die Komplexität von Dijkstras Algorithmus bereitet dem KeY tool einige Schwierigkeiten bezüglich der Performanz, weswegen wir während der Verifizierung die Automatisierung etwas reduzieren müssen. Auf der anderenrn Seite zeigt sich, dass sich aus der Verifffikation einige Rückmeldungen ableiten lassen.
Opinion Mining
(2010)
Das Opinion Mining stellt eine Methode dar, mit der Meinungen aus dem WWW gefiltert und intelligent aufbereitet werden können, um Stimmungsanalysen zu einzelnen Produkten und Dienstleistungen zu erstellen. Opionion Mining bietet den Unternehmen somit eine innovative Möglichkeit, ihre Marketingkommmunikation planbarer und wirkungsvoller zu gestalten und ein deutlich erhöhtes Maß an Involvement und Relevanz innerhalb bestimmter Zielgruppen zu erreichen. Zunächst werden die theoretischen Grundlagen des Web 2.0 und relevanter Methoden der Business Intelligence erläutert. Die empirische Untersuchung bildet den Schwerpunkt der Arbeit. Auf die Entwicklung eines Vorgehensmodells folgt die praktische Anwendung dieses Modells auf ein Produkt. Die Ergebnisse werden im Review-Scan im Hinblick auf Forschung und Praxis ausgewertet und diskutiert.
Im Rahmen dieser Arbeit wird ein Webservice (SOA) entworfen und implementiert, mit dem eine Audiodatei auf Inhalte eines Wasserzeichens ferngesteuert überprüft werden kann. Die Arbeit ist Teil des URM-Projekts (Usage Rights Management), das an der Universität Koblenz-Landau entwickelt wird. Dabei handelt es sich um ein Konzept der Lizenzierung, bei dem die Nutzer über ihre Rechte an erworbenen digitalen Gütern informiert werden. Die Arbeit stellt am Beispiel von WAV-Dateien einen rudimentären Weg dar, wie im Rahmen von URM die Informationen, die bei der Lizenzerstellung verwendet werden, aus einem digitalen Medium extrahiert werden können.
In der aktuellen Hochschullandschaft findet man hauptsächlich die Unterrichtsform des Frontalunterrichts. Das bedeutet, der Lehrende hält während der Vorlesungszeit einen monologartigen Vortrag über den Unterrichtsstoff. Hierbei nehmen die Studenten nur passiv am Geschehen teil bzw. protokollieren das vom Professor Vorgetragene um es später zu Hause eigenständig nachzuarbeiten. E-Learning hingegen lässt den Lernenden aktiv Einfluss darauf nehmen, wie und in welchem Tempo er Lehrinhalte bearbeitet. In dieser Studienarbeit soll ein E-Learning-Kurs für den Themenbereich der Computergrafik erstellt werden. Die Arbeit besteht aus drei Teilen. Neben dieser schriftlichen Ausarbeitung habe ich einen E-Learning-Kurs mit Hilfe des Learning Management Systems WebCT1erstellt und hierfür zwei Applets erstellt, die Übungsaufgaben zu den Themen Koordinatentransformationen und Szenegraphen erstellen.
TGraphBrowser
(2010)
Im Rahmen dieser Arbeit wird ein Webserver implementiert, mit dem man sich Graphen, die mit Hilfe des Java-Graphenlabors (JGraLab) erzeugt wurden, in einem Browser anzeigen lassen kann. Es werden dem Nutzer eine tabellarische und eine graphische Darstellung des Graphen angeboten. In jeder der beiden Darstellungsarten ist das Navigieren durch den Graphen möglich. Um Graphen mit mehreren tausend Elementen für den Nutzer überschaubarer zu machen, können die angezeigten Kanten und Knoten nach ihren Schematypen gefiltert werden. Ferner kann die dargestellte Menge an Graphelementen durch eine GReQL-Anfrage oder durch explizite Angabe bestimmt werden.
Im Rahmen dieser Arbeit wird ein Programm in Java entwickelt, mit dem man sich beliebige Netzwerke graphisch anzeigen lassen kann. Diese Netzwerke müssen im Vorfeld mit Hilfe eines Configuration-Files beschrieben werden und dürfen nur aus Layer-2-Switches und Hosts aufgebaut sein. Nach Ladung eines solchen Files ins Programm kann das Netzwerk dort visualisiert werden. Darauf kann man dann den Spanning-Tree-Algorithmus IEEE 802.1D laufen lassen. Das Programm bietet auch die Möglichkeit, verschiedene Attribute der Switches und ihrer Ports nach Belieben einzustellen. Neben dem reinen Algorithmus werden die Hosts sich gegenseitig auch noch Normdaten zuschicken, wodurch die einzelnen STA-Mac-Tabellen aufgebaut werden. Ein weiteres Ziel ist es, die Switches mittels Threads parallel und unabhängig voneinander arbeiten zu lassen. Dies hat zur Folge, dass die Switches auf kein globales Wissen zugreifen können. Es gibt keine übergeordnete Instanz, die alle Switches lenkt und steuert. Diese Realisierung kommt der echten Arbeitsweise eines Netzwerks näher, als wenn alle Switches immer sofort über alle Abläufe Bescheid wissen.
Ein Netzwerk, wie beispielsweise das Internet, ist eine Menge von Netzen, die durch Router miteinander verbunden sind. Ein Router ist ein Computer, der mit mehreren Netzwerkschnittstellen ausgerüstet und an mehrere Netze angeschlossen ist, um zwischen diesen Pakete zu vermitteln. Man kann ein Netzwerk auch als Graph repräsentieren, wobei Router als Knoten und Netze als Kanten angesehen werden können. Diesen Graph nennt man die Topologie des Netzwerks. Soll ein Paket in ein anderes Netz als das eigene gesendet werden, so wird es normalerweise dem sogenannten Default-Router gesendet. Dieser besitzt (wie jeder Router) eine Tabelle (die sogenannte Forwardingtabelle), die alle Netze enthält. Zusätzlich ist in der Tabelle der jeweilige Router eingetragen, über den das Netz am besten erreicht werden kann. So wird das Paket von einem Router zum nächsten geleitet, bis es das Zielnetz erreicht. Dabei schlägt jeder Router in seiner Tabelle nach, welches der nächste Router auf dem günstigsten Weg zum Zielnetz ist. Ein Routingprotokoll kümmert sich um den automatischen Austausch von Informationen zwischen den Routern, um die Forwardingtabelle aufzubauen und auf dem aktuellen Stand zu halten. Sind die Tabellen aller Router auf dem aktuellen Stand, so befindet sich das Netzwerk in einem konvergenten Zustand. Die Zeit, die benötigt wird, um die Forwardingtabelle aufzubauen beziehungsweise sie nach einer Änderung der Topologie zu aktualisieren, wird Konvergenzzeit genannt. Das Routingprotokoll RIP ist ein bekanntes und gut erforschtes Distanzvektor-Protokoll. Jedoch gibt es bisher nur wenige Untersuchungen der Konvergenzeigenschaften (wie z.B. benötigte Zeit, um in einen konvergenten Zustand zu gelangen, oder das dabei erzeugte Trafficvolumen) dieses Protokolls. Ziel der Arbeit ist es einen Zusammenhang zwischen den Topologieeigenschaften eines Netzwerks und den Konvergenzeigenschaften bei Verwendung des RIP-Routingprotokills experimentell zu ermitteln. Hierfür wurden über 5000 Einzelmessungen mit verschiedenen Topologien durchgeführt und statistisch ausgewertet. Aus den Ergebnissen wurden Formeln abgeleitet, mit deren Hilfe sich für ein beliebiges Netzwerk die Konvergenzeigenschaften anhand seiner Topologieeigenschaften approximieren lassen.
Das Ziel der Arbeit besteht darin, Dominosteine in 2-D Bildern robust zu erkennen und zu klassifizieren. Als Eingabedaten fungieren alle Arten von Intensitätsbildern, und die Ausgabe besteht aus klassifizierten Dominosteinen. Das Problem, das gelöst werden soll, besteht darin, bei so vielen Dominosteinen wie möglich exakt zu bestimmen, um wlechen Dominstein es sich handelt. Zur Problemlösung werden Modellklassen verwendet, in denen explizites Wissen zur Merkmalsfindung und Objetkerkennung enthalten ist. Dazu wird eine Segmentierung entwickelt, die einem Dominostein ermöglicht, seine Bestandteile im Bild zu lokalisieren. Bei der Zuordnung zwischen den im Bild gefundenen und im Modell vorhandenen Komponenten entstehen mehrere Hypothesen. Um diese zu bewerten, werden unterschiedliche Abstandsfunktionen entwickelt und avaluiert. Für die Zuordnung von Segmentierungs Objekten zu Modellbestandteilene wir die Ungarische Methode verwendet.