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In dieser Arbeit werden die Möglichkeiten der Echtzeitvisualisierung von
OpenVDB-Dateien untersucht. Die Grundlagen von OpenVDB, dessen
Möglichkeiten, und NanoVDB, der GPU-Schnittstelle, werden erforscht.
Es wird ein System entwickelt, welches PNanoVDB, die Grafik-APIPortierung
von OpenVDB, verwendet. Außerdem werden Techniken
zur Verbesserung und Beschleunigung eines Einzelstrahlansatzes zur
Strahlenverfolgung getestet und angepasst. Um eine Echtzeitfähigkeit
zu realisieren, werden zwei Einzelstreuungsansätze implementiert, von
denen einer ausgewählt, weiter untersucht und optimiert wird.
Dies ermöglicht potenziellen Nutzern eine direkte Rückmeldung über
ihre Anpassungen zu erhalten, sowie die Möglichkeit, alle Parameter zu
ändern, um einen freien Gestaltungsprozess zu gewährleisten.
Neben dem visuellen Rendering werden auch entsprechende Benchmarks
gesammelt, um verschiedene Verbesserungsansätze zu vergleichen und
deren Relevanz zu beweisen. Um eine optimale Nutzung zu erreichen,
wird auf die Rendering-Zeiten und den Speicherverbrauch auf der GPU
geachtet. Ein besonderes Augenmerk wird auf die Integrierbarkeit und
Erweiterbarkeit des Programms gelegt, um eine einfache Integration in
einen bestehenden Echtzeit-Renderer wie U-Render zu ermöglichen.
Semantic-Web-Technologien haben sich als Schlüssel für die Integration verteilter und heterogener Datenquellen im Web erwiesen, da sie die Möglichkeit bieten, typisierte Verknüpfungen zwischen Ressourcen auf dynamische Weise und nach den Prinzipien von sogenannten Dataspaces zu definieren. Die weit verbreitete Einführung dieser Technologien in den letzten Jahren führte zu einer großen Menge und Vielfalt von Datensätzen, die als maschinenlesbare RDF-Daten veröffentlicht wurden und nach ihrer Verknüpfung das sogenannte Web of Data bilden. Angesichts des großen Datenumfangs werden diese Verknüpfungen normalerweise durch Berechnungsmethoden generiert, den Inhalt von RDF-Datensätzen analysieren und die Entitäten und Schemaelemente identifizieren, die über die Verknüpfungen verbunden werden sollen. Analog zu jeder anderen Art von Daten müssen Links die Kriterien für Daten hoher Qualität erfüllen (z. B. syntaktisch und semantisch genau, konsistent, aktuell), um wirklich nützlich und leicht zu konsumieren zu sein. Trotz der Fortschritte auf dem Gebiet des maschinellen Lernens ist die menschliche Intelligenz für die Suche nach qualitativ hochwertigen Verbindungen nach wie vor von entscheidender Bedeutung: Menschen können Algorithmen trainieren, die Ausgabe von Algorithmen in Bezug auf die Leistung validieren, und auch die resultierenden Links erweitern. Allerdings sind Menschen – insbesondere erfahrene Menschen – nur begrenzt verfügbar. Daher kann die Ausweitung der Datenqualitätsmanagementprozesse von Dateneigentümern/-verlegern auf ein breiteres Publikum den Lebenszyklus des Datenqualitätsmanagements erheblich verbessern.
Die jüngsten Fortschritte bei Human Computation und bei Peer-Production-Technologien eröffneten neue Wege für Techniken zur Verwaltung von Mensch-Maschine-Daten, die es ermöglichten, Nicht-Experten in bestimmte Aufgaben einzubeziehen und Methoden für kooperative Ansätze bereitzustellen. Die in dieser Arbeit vorgestellten Forschungsarbeiten nutzen solche Technologien und untersuchen Mensch-Maschine-Methoden, die das Management der Verbindungsqualität im Semantic Web erleichtern sollen. Zunächst wird unter Berücksichtigung der Dimension der Verbindungsgenauigkeit eine Crowdsourcing Methode zur Ontology Alignment vorgestellt. Diese Methode, die auch auf Entitäten anwendbar ist, wird als Ergänzung zu automatischen Ontology Alignment implementiert. Zweitens werden neuartige Maßnahmen zur Dimension des Informationsgewinns eingeführt, die durch die Verknüpfungen erleichtert werden. Diese entropiezentrierten Maßnahmen liefern Datenmanagern Informationen darüber, inwieweit die Entitäten im verknüpften Datensatz Informationen in Bezug auf Entitätsbeschreibung, Konnektivität und Schemaheterogenität erhalten. Drittens wenden wir Wikidata - den erfolgreichsten Fall eines verknüpften Datensatzes, der von einer Gemeinschaft von Menschen und Bots kuratiert, verknüpft und verwaltet wird - als Fallstudie an und wenden deskriptive und prädiktive Data Mining-Techniken an, um die Ungleichheit der Teilnahme und den Nutzerschwung zu untersuchen. Unsere Ergebnisse und Methoden können Community-Managern helfen, Entscheidungen darüber zu treffen, wann/wie mit Maßnahmen zur Nutzerbindung eingegriffen werden soll. Zuletzt wird eine Ontologie zur Modellierung der Geschichte der Crowd-Beiträge auf verschiedenen Marktplätzen vorgestellt. Während der Bereich des Mensch-Maschine-Datenmanagements komplexe soziale und technische Herausforderungen mit sich bringt, zielen die Beiträge dieser Arbeit darauf ab, zur Entwicklung dieses noch aufstrebenden Bereichs beizutragen.
Zur Erkennung vorhandener Usability-Probleme führen Usability-Experten Nutzerstudien durch. Eine etablierte Methode ist das Aufzeichnen von Blickverhalten
mit einem Eye-Tracker. Diese Studien erfordern allerdings einen hohen Aufwand für die Auswertung der Ergebnisse. Eine automatisierte Erkennung von guter und schlechter Usability in aufgezeichneten Nutzerdaten kann den Usability-Experten bei der Eye-Tracking-Auswertung unterstützen und den Aufwand reduzieren. Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Identifizierung geeigneter Eye-Tracking-Metriken, die mit der Qualität der Usability korrelieren. Dazu wird die Forschungsfrage beantwortet:
Welche Eye-Tracking-Metriken korrelieren mit der Qualität der Bedienung eines Web-Formulars? Zur Beantwortung wurde eine quantitative A/B- Nutzerstudie mit Eye-Tracking durchgeführt und das Blickverhalten von 30 Probanden während der Bearbeitung eines Web Formulars aufgezeichnet.
Das Web-Formular wurde so gestaltet, dass jede Web-Formularseite als gute und schlechte Variante nach bekannten Usability-Richtlinien vorlag. Die Ergebnisse bestätigen einen signifikanten Zusammenhang der Eye-Tracking-Metrik "Anzahl der Besuche einer AOI" mit der Qualität der Bedienung eines Web-Formulars. Die Eye-Tracking-Metriken "Anzahl der Fixationen innerhalb einer AOI" und "Dauer der Fixationen innerhalb einer AOI" korrelieren ebenfalls mit der Qualität der Usability. Für die "Zeit der ersten Fixation innerhalb einer AOI" konnte keine Korrelation bestätigt werden.
Despite widespread plans of big companies like Amazon and Google to develop unmanned delivery drones, scholarly research in this field is scarce, especially in the information systems field. From technical and legal perspectives, drone delivery in last-mile scenarios is in a quite mature state. However, estimates of user acceptance are varying between high skepticism and exaggerated optimism. This research follows a mixed method approach consisting both qualitative and quantitative research, to identify and test determinants of consumer delivery drone service adoption. The qualitative part rests on ten interviews among average consumers, who use delivery services on a regular basis. Insights gained from the qualitative part were used to develop an online survey and to assess the influence of associated risks on adoption intentions. The quantitative results show that especially financial and physical risks impede drone delivery service adoption. Delivery companies who are currently thinking about providing a delivery drone service may find these results useful when evaluating usage behaviors in the future market for delivery drones.
On-screen interactive presentations have got immense popularity in the domain of attentive interfaces recently. These attentive screens adapt their behavior according to the user's visual attention. This thesis aims to introduce an application that would enable these attentive interfaces to change their behavior not just according to the gaze data but also facial features and expressions. The modern era requires new ways of communications and publications for advertisement. These ads need to be more specific according to people's interests, age, and gender. When advertising, it's important to get a reaction from the user but not every user is interested in providing feedback. In such a context more, advance techniques are required that would collect user's feedback effortlessly. The main problem this thesis intends to resolve is, to apply advanced techniques of gaze and face recognition to collect data about user's reactions towards different ads being played on interactive screens. We aim to create an application that enables attentive screens to detect a person's facial features, expressions, and eye gaze. With eye gaze data we can determine the interests and with facial features, age and gender can be specified. All this information will help in optimizing the advertisements.
This paper describes the robots TIAGo and Lisa used by
team homer@UniKoblenz of the University of Koblenz-Landau, Germany,
for the participation at the RoboCup@Home 2019 in Sydney,
Australia. We ended up first at RoboCup@Home 2019 in the Open Platform
League and won the competition in our league now three times
in a row (four times in total) which makes our team the most successful
in RoboCup@Home. We demonstrated approaches for learning from
demonstration, touch enforcing manipulation and autonomous semantic
exploration in the finals. A special focus is put on novel system components
and the open source contributions of our team. We have released
packages for object recognition, a robot face including speech synthesis,
mapping and navigation, speech recognition interface, gesture recognition
and imitation learning. The packages are available (and new packages
will be released) on http://homer.uni-koblenz.de.
Der Fachbereich 4: Informatik forscht und lehrt in einem diversifzierten Spektrum der Digitalisierung von Wirtschaft, Gesellschaft und öffentlicher Verwaltung. Die Themen schließen Grundlagenforschung und anwendungsorientierte sowie interdisziplinäre Forschung und Lehre ein. Sie reichen von der Kerninformatik bis zu grafschen und ökonomischen Aspekten der Informationsverarbeitung, wie nachfolgende Grafk verdeutlicht (die einzelnen Institute und ihre zugehörigen Arbeitsgruppen stellen sich in den nachfolgenden Kapiteln vor):
Mit der rasant fortschreitenden Entwicklung von Informatiksystemen und Algorithmen ist die Erfassung und Verarbeitung von Daten in immer größeren Umfang möglich. Verschiedene Initiativen haben sich dadurch motiviert zur Aufgabe gemacht, über die daraus resultierenden Gefahren für die Persönlichkeitsrechte und die Meinungsfreiheit aufzuklären. Dies soll einen bewussteren Umgang mit personenbezogenen Daten zur Folge haben. Zum Schutz der Grundrechte bedarf es aufgeklärter und informierter Nutzer, diese Aufgabe können die Initiativen allerdings nicht alleine leisten. Die staatlichen Bildungseinrichtungen und besonders die Schulen, stehen hier in der Pflicht sich an der Lösung des Problems zu beteiligen. Um ihrem Bildungsauftrag im vollen Ausmaß gerecht zu werden, bedarf es struktureller Änderungen, wie der Änderung von Lehrplänen. Solange diese allerdings nicht erfolgt sind, muss in und mit den gegebenen Strukturen gearbeitet werden. Eine Plattform dafür bietet der schulische Informatikunterricht.
Die vorliegende Arbeit stellt eine Unterrichtsreihe zur Behandlung von Datenschutz und Datensicherheit vor. Es wurde dabei ein kontextorientierter Ansatz nach Vorbild von Informatik im Kontext gewählt. Die Reihe Smartphone-Applikationen beinhaltet über die genannten primären Themen der Unterrichtsreihe hinaus weitere Dimensionen, die bei der Nutzung von Smartphones auftreten. Durch den direkten Bezug zum Alltag der Schüler soll dabei eine möglichst hohe Betroffenheit erzeugt werden. Dadurch sollen die Schüler ihr bisheriges Nutzungsverhalten überdenken und im besten Fall ihren Altersgenossen als Vorbilder dienen. Die Prüfung der Durchführbarkeit der Reihe im Unterricht steht noch aus. Diese war im Rahmen dieser Arbeit, begründet durch die begrenzte Bearbeitungszeit, nicht zu leisten.
This paper describes the robots TIAGo and Lisa used by team homer@UniKoblenz of the University of Koblenz-Landau, Germany, for the participation at the RoboCup@Home 2018 in Montreal, Canada. Further this paper serves as qualification material for the RoboCup-@Home participation in 2018. A special focus is put on novel system components and the open source contributions of our team. This year the team from Koblenz won the biggest annual scientianc robot competition in Montreal in the RoboCup@Home Open Platform track for the third time and also won the RoboCup@Home German Open for the second time. As a research highlight a novel symbolic imitation learning approach was demonstrated during the annals. The TIAGo robotic research platform was used for the first time by the team. We have released packages for object recognition, a robot face including speech synthesis, mapping and navigation, speech recognition interface via android and a GUI. The packages are available (and new packages will be released) on http://wiki.ros.org/agas-ros-pkg. Further information can be found on our project page http://homer.uni-koblenz.de.