Institut für Informatik
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This volume contains those research papers presented at the Second International Conference on Tests and Proofs (TAP 2008) that were not included in the main conference proceedings. TAP was the second conference devoted to the convergence of proofs and tests. It combines ideas from both areas for the advancement of software quality. To prove the correctness of a program is to demonstrate, through impeccable mathematical techniques, that it has no bugs; to test a program is to run it with the expectation of discovering bugs. On the surface, the two techniques seem contradictory: if you have proved your program, it is fruitless to comb it for bugs; and if you are testing it, that is surely a sign that you have given up on any hope of proving its correctness. Accordingly, proofs and tests have, since the onset of software engineering research, been pursued by distinct communities using rather different techniques and tools. And yet the development of both approaches leads to the discovery of common issues and to the realization that each may need the other. The emergence of model checking has been one of the first signs that contradiction may yield to complementarity, but in the past few years an increasing number of research efforts have encountered the need for combining proofs and tests, dropping earlier dogmatic views of their incompatibility and taking instead the best of what each of these software engineering domains has to offer. The first TAP conference (held at ETH Zurich in February 2007) was an attempt to provide a forum for the cross-fertilization of ideas and approaches from the testing and proving communities. For the 2008 edition we found the Monash University Prato Centre near Florence to be an ideal place providing a stimulating environment. We wish to sincerely thank all the authors who submitted their work for consideration. And we would like to thank the Program Committee members as well as additional referees for their great effort and professional work in the review and selection process. Their names are listed on the following pages. In addition to the contributed papers, the program included three excellent keynote talks. We are grateful to Michael Hennell (LDRA Ltd., Cheshire, UK), Orna Kupferman (Hebrew University, Israel), and Elaine Weyuker (AT&T Labs Inc., USA) for accepting the invitation to address the conference. Two very interesting tutorials were part of TAP 2008: "Parameterized Unit Testing with Pex" (J. de Halleux, N. Tillmann) and "Integrating Verification and Testing of Object-Oriented Software" (C. Engel, C. Gladisch, V. Klebanov, and P. Rümmer). We would like to express our thanks to the tutorial presenters for their contribution. It was a team effort that made the conference so successful. We are grateful to the Conference Chair and the Steering Committee members for their support. And we particularly thank Christoph Gladisch, Beate Körner, and Philipp Rümmer for their hard work and help in making the conference a success. In addition, we gratefully acknowledge the generous support of Microsoft Research Redmond, who financed an invited speaker.
Folksonomien sind Web 2.0 Plattformen, in denen Benutzer verschiedene Inhalte miteinander teilen können. Die Inhalte können mit Hilfe von Stichwörtern, den sogenannten Tags, kategorisiert und organisiert werden. Die verschiedenen Folksonomien unterstützen unterschiedliche Inhaltstypen wie zum Beispiel Webseiten (Delicious), Bilder (Flickr) oder Videos (YouTube). Aufgrund ihrer einfachen Benutzungsweise haben Folksonomien viele Millionen Benutzer. Die einfache Benutzungsweise führt aber auch zu einigen Problemen. Diese Doktorarbeit beschäftigt sich mit drei der wichtigsten Probleme und beschreibt Methoden, wie sie gelöst werden können. Das erste dieser Probleme tritt auf, wenn Benutzer die Folksonomien nach bestimmten Inhalten durchsuchen wollen. Häufig können dabei nicht alle relevanten Inhalte gefunden werden, da diesen relevante Stichwörter fehlen. Dementsprechend tritt das zweite Problem während der Vergabe von Stichwörtern auf. Manche Folksonomien, wie zum Beispiel Delicious, unterstützen ihre Benutzer dabei, indem sie ihnen mögliche Stichwörter empfehlen. Andere Folksonomien, wie zum Beispiel Flickr, bieten keine solche Unterstützung. Die Empfehlung von Stichwörtern hilft dem Benutzer dabei, Inhalte auf einfache Art und Weise mit den jeweils relevanten Stichwörtern zu versehen. Das dritte Problem besteht darin, dass weder Stichwörter noch Inhalte mit einer festen Semantik versehen sind und mehrdeutig sein können. Das Problem entsteht dadurch, dass die Benutzer die Stichwörter vollkommen frei rnverwenden können. Die automatische Identifizierung der Semantik von Stichwörtern und Inhalten hilft dabei, die dadurch entstehenden Probleme zu reduzieren. Diese Doktorarbeit stellt mehrere Methoden vor, wie verschiedene Quellen für semantische Informationen benutzt werden können, um die vorher genannten drei Probleme zu lösen. In dieser Doktorarbeit benutzen wir als Quellen Internetsuchmaschinen, soziale Netzwerke im Internet und die gemeinsamen Vorkommen von Stichwörtern in Folksonomien. Die Verwendung der verschiedenen Quellen reduziert den Aufwand bei der Erstellung von Systemen, die die vorher genannten Probleme lösen. Die vorgestellten Methoden wurden auf einem großen Datensatz evaluiert. Die erzielten Ergebnisse legen nahe, dass semantische Informationen bei der Lösung der Probleme helfen, die während der Suche von Inhalten, der Empfehlung von Stichwörtern als auch der automatischen Identifizierung der Semantik von Stichwörtern und Inhalten auftreten.
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.
Soziale Medien bieten eine leistungsstarke Möglichkeit für Menschen, Meinungen und Gefühle zu einem bestimmten Thema auszutauschen, sodass andere von diesen Gedanken und Gefühlen profitieren können. Dieses Verfahren erzeugt eine riesige Menge an unstrukturierten Daten, wie Texte, Bilder und Verweise, die durch täglich anwachsende Kommentare zu verwandten Diskussionen ständig zunimmt. Die riesige Menge an unstrukturierten Daten stellt jedoch ein Risiko für den Prozess der Informationsextraktion dar, sodass die Entscheidungsfindung zu einer großen Herausforderung wird. Dies liegt daran, dass die Datenflut zu einem Verlust von nützlichen Daten aufgrund ihrer unangemessenen Darstellung und ihrer Anhäufung führen kann. Insofern leistet diese Arbeit einen Beitrag zum Gebiet der Sentimentanalyse und des Opinion Mining, das darauf abzielt, Emotionen und Meinungen aus riesigen Text- und Bilddatensätzen zu extrahieren. Das ultimative Ziel ist es, jeden Text oder jedes Bild als Ausdruck einer positiven, negativen oder neutralen Emotion zu klassifizieren, um bei der Entscheidungsfindung zu helfen. Sentiment- und Meinungsklassifikatoren wurden für Text- und Bilddatensätze aus sozialen Medien entwickelt, z. B. für Firmen- oder Produktbewertungen, Blogbeiträge und sogar Twitter-Nachrichten. In dieser Arbeit wird zunächst eine neue Methode zur Reduktion der Dimension von Textdaten auf Basis von Data-Mining-Ansätzen vorgestellt und anschließend das Sentiment auf Basis von neuronalen und Deep Neural Network-Klassifikationsalgorithmen untersucht. Anschließend untersuchen wir im Gegensatz zur Sentiment-Analyseforschung in Textdatensätzen die Sentiment Ausdrucks- und Polaritätsklassifikation innerhalb und über Bilddatensätze hinweg, indem wir tiefe neuronale Netze auf Basis des Aufmerksamkeitsmechanismus aufbauen.
Ein Switch (engl. Schalter; auch Weiche) ist eine Netzwerk-Komponente zur Verbindung mehrerer Computer bzw. Netz-Segmente in einem lokalen Netzwerk (LAN). Da Switches den Netzwerkverkehr analysieren und logische Entscheidungen treffen, werden sie auch als intelligente Hubs bezeichnet. Die Funktionsweise eines Switches ist der einer Bridge sehr ähnlich, daher wurde anfangs auch der Begriff Multi-Port-Bridge genutzt 1. Ziel der Diplomarbeit ist es, eine Dokumentation auf die Beine zu stellen, der interessierten Studenten der Informationstechnologie die Möglichkeit bietet, einerseits anhand von physikalischen Switches Administrationsaufgaben nachzuempfinden und andererseits anhand von virtuellen Switches größere Netzwerktopologien aufzubauen. Diese Virtualisierung wird durch das von Virtual Square entwickelte Tool VDE erreicht. Die physikalischen Switches bestehen aus vier Catalyst 3500 XL. Im Laufe dieser Arbeit wird sowohl die Bedienung der einzelnen Systeme untereinander, wie auch die Vernetzung der virtuellen Switches mit den physikalischen Switches erläutert. In diesem Zusammenhang wird auch auf Protokolle und Methoden wie das Spanning Tree Protokoll oder die Virtualisierung eines Netzes durch VLANs eingegangen. Zum Schluss kann der Leser das gelernte in einigen praktischen Aufgaben anwenden.
Rechnernetze gehört zu den Fächern, die ein breites Spektrum an Anwendungsgebieten abdecken. Die vielen unterschiedlichen Protokolle sind Belege dafür. Jedes Protokoll hat sozusagen ein eigenes Anwendungsbereich und doch sind deren Aufgaben unter dem Nenner gleich. Miteinander zu Kommunizieren, Informationen auszutauschen und das möglichst auf eine sichere und schnelle Art und Weise. Als Beispiel denke man an Autos, Handys, Lokale Netze in einem kleinen Betrieb, Intranet in einer größeren Organisation oder in Netze die über Länder hinweggehen. Ein modernes Auto an sich hat schon eine Vielzahl an Bussystemen in sich integriert. CAN, LIN, FlexRay oder MOST Bus sind ein paar Stichworte dazu. Wenn man jetzt von der Autoindustrie weggeht und an die Autonomen Systeme kommt, gibt es dort ein Routing Information Protokoll, das innerhalb von Autonomen Systemen verwendet wird. Routing Information Protokoll ist eines der meist verwendeten Protokolle innerhalb von Autonomen Systemen. Das Routing Information Protokoll ist einer der zentralen Bestandteile des Forschungsbereiches der AG Steigner. Die Arbeit widmet sich unter Anderem dieser Forschungsunterstützung.Diese Studienarbeit hat das Ziel die Testumgebung XTPeer auf die VNUML Version 1.8 zu integrieren.
Semantic descriptions of non-textual media available on the web can be used to facilitate retrieval and presentation of media assets and documents containing them. While technologies for multimedia semantic descriptions already exist, there is as yet no formal description of a high quality multimedia ontology that is compatible with existing (semantic) web technologies. We explain the complexity of the problem using an annotation scenario. We then derive a number of requirements for specifying a formal multimedia ontology, including: compatibility with MPEG-7, embedding in foundational ontologies, and modularisation including separation of document structure from domain knowledge. We then present the developed ontology and discuss it with respect to our requirements.
We aim to demonstrate that automated deduction techniques, in particular those following the model computation paradigm, are very well suited for database schema/query reasoning. Specifically, we present an approach to compute completed paths for database or XPath queries. The database schema and a query are transformed to disjunctive logic programs with default negation, using a description logic as an intermediate language. Our underlying deduction system, KRHyper, then detects if a query is satisfiable or not. In case of a satisfiable query, all completed paths -- those that fulfill all given constraints -- are returned as part of the computed models. The purpose of our approach is to dramatically reduce the workload on the query processor. Without the path completion, a usual XML query processor would search the database for solutions to the query. In the paper we describe the transformation in detail and explain how to extract the solution to the original task from the computed models. We understand this paper as a first step, that covers a basic schema/query reaÂsoning task by model-based deduction. Due to the underlying expressive logic formalism we expect our approach to easily adapt to more sophisticated problem settings, like type hierarchies as they evolve within the XML world.
Hyper tableaux with equality
(2007)
In most theorem proving applications, a proper treatment of equational theories or equality is mandatory. In this paper we show how to integrate a modern treatment of equality in the hyper tableau calculus. It is based on splitting of positive clauses and an adapted version of the superposition inference rule, where equations used for paramodulation are drawn (only) from a set of positive unit clauses, the candidate model. The calculus also features a generic, semantically justified simplification rule which covers many redundancy elimination techniques known from superposition theorem proving. Our main results are soundness and completeness, but we briefly describe the implementation, too.
The Living Book is a system for the management of personalized and scenario specific teaching material. The main goal of the system is to support the active, explorative and selfdetermined learning in lectures, tutorials and self study. The Living Book includes a course on 'logic for computer scientists' with a uniform access to various tools like theorem provers and an interactive tableau editor. It is routinely used within teaching undergraduate courses at our university. This paper describes the Living Book and the use of theorem proving technology as a core component in the knowledge management system (KMS) of the Living Book. The KMS provides a scenario management component where teachers may describe those parts of given documents that are relevant in order to achieve a certain learning goal. The task of the KMS is to assemble new documents from a database of elementary units called 'slices' (definitions, theorems, and so on) in a scenario-based way (like 'I want to prepare for an exam and need to learn about resolution'). The computation of such assemblies is carried out by a model-generating theorem prover for first-order logic with a default negation principle. Its input consists of meta data that describe the dependencies between different slices, and logic-programming style rules that describe the scenario-specific composition of slices. Additionally, a user model is taken into account that contains information about topics and slices that are known or unknown to a student. A model computed by the system for such input then directly specifies the document to be assembled. This paper introduces the elearning context we are faced with, motivates our choice of logic and presents the newly developed calculus used in the KMS.