Institut für Informatik
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Institut
Eine systematische Literaturstudie zu beaconless Algorithmen für drahtlose Ad-hoc- und Sensornetze
(2014)
Drahtlose Sensornetzwerke (DSN) sind Rechnernetze von Sensorknoten. In positionsbasierten Protokollen senden solche Knoten ihre Positionsdaten periodisch als Nachrichten (Beacon) über Funk an umliegende Knoten. Beacons bringen jedoch Nachteile mit sich, die sog. "beaconless" Algorithmen zu lösen versuchen. Diese Algorithmen benutzen keine Beacons, sollen aber die gleichen Einsatzgebiete abdecken wie ihre Beacon-behafteten Gegenstücke. Trotz ihrer Wichtigkeit im Forschungsgebiet der Rechnernetze sind beaconless Verfahren nach unserem derzeitigen Kenntnisstand noch nicht systematisch untersucht worden.
Ziel dieser Arbeit ist eine möglichst umfassende und systematische Übersicht von beaconless Algorithmen seit der Jahrtausendwende. Relevante Artikel werden anhand ihrer Gemeinsamkeiten kategorisiert und ihre Unterschiede werden gegenübergestellt. Diese Arbeit dient somit als Nachschlagewerk zum aktuellen Forschungsstand von beaconless Algorithmen sowie als Basis zum Aufdecken von Forschungslücken.
Moderne Softwaresysteme bestehen aus verschiedenen Programmiersprachen, Softwaretechnologien und Artefakten. Dadurch wird es für Entwickler komplexer, den Quelltext sowie die enthaltenen Abhängigkeiten zu verstehen. Entsprechend muss ein größerer Aufwand in die Erstellung von Dokumentation gesteckt werden. Eine Möglichkeit zur Dokumentation einer Software mit dem Fokus auf die benutzten Technologien stellen linguistische Architekturen dar. Diese können z. B. durch die MegaL Ontologie beschrieben werden. Da die Erstellung einer solchen linguistischen Architektur für ein beliebiges Softwareprojekt kompliziert ist, beschreibt diese Arbeit einen Ansatz zur automatischen Erstellung einer solchen linguistischen Architektur. Dafür wird das Open Source Framework Apache Jena verwendet, welches Semantic Web Technologien wie RDF und OWL benutzt. Mit diesem können spezifische Regeln definiert werden, welche aus existierenden RDF-Triplen neue ableiten. Dieser Ansatz wird schließlich in einer Case Study an zehn verschiedenen Open Source Projekten getestet. Dabei soll eine linguistische Architektur in MegaL extrahiert werden, welche die Nutzung von Hibernate beschreibt. Mit der Hilfe von spezifischen Metriken wird das Ergebnis dann mit einem internen und externen Ansatz evaluiert.
Das Ziel der vorliegenden Arbeit war es, eine Methode zu entwickeln und zu evaluieren, die es Unternehmen ermöglicht, Werkzeuge des klassischen Dialogmarketings über das Internet zu nutzen. Dazu wurde ein Prototyp einer Internetseite mit erweiterter Echtzeit-Interaktion (eEI) implementiert und anhand eines Nutzertests evaluiert. Hauptbestandteil der Evaluationsmethodik war die auf dem SERVQUAL-Model basierende, fünfdimensionale Messung der "e-service quality" nach Gwo-Guang Lee und Hsiu-Fen Lin. Die statistische Auswertung des Nutzertests hat eine signifikante und positive Korrelation zwischen der im Rahmen dieser Arbeit entwickelten, erweiterten Echtzeit-Interaktion und der Nutzerzufriedenheit gezeigt. Vor der eigentlichen Realisierung der eEI wurde die Akzeptanz bisher eingesetzter Verfahren, auf der Grundlage des "Technology Acceptance Model" nach Fred D. Davis, geprüft.
E-KRHyper is a versatile theorem prover and model generator for firstorder logic that natively supports equality. Inequality of constants, however, has to be given by explicitly adding facts. As the amount of these facts grows quadratically in the number of these distinct constants, the knowledge base is blown up. This makes it harder for a human reader to focus on the actual problem, and impairs the reasoning process. We extend E-Hyper- underlying E-KRhyper tableau calculus to avoid this blow-up by implementing a native handling for inequality of constants. This is done by introducing the unique name assumption for a subset of the constants (the so called distinct object identifiers). The obtained calculus is shown to be sound and complete and is implemented into the E-KRHyper system. Synthetic benchmarks, situated in the theory of arrays, are used to back up the benefits of the new calculus.
In dieser Studienarbeit sollen verschiedene Routing-Lookup Algorithmen aufgelistet und verglichen werden, mit denen eine Routing-Tabelle erstellt und angepasst werden kann. Dazu werden hier nur dynamische Verfahren in Betracht gezogen. Allgemein wird die Funktionsweise einer Routing-Tabelle erklärt und drei Verfahren bzw. Algorithmen analysiert und bewertet. Die Algorithmen werden anhand von Beispielen erläutert und in einem abschließenden Kapitel gegenüber gestellt. Dabei werden die Vor- und Nachteile der einzelnen Verfahren aufgelistet.
Semantic desktop environments aim at improving the effectiveness and efficiency of users carrying out daily tasks within their personal information management infrastructure (PIM). They support the user by transferring and exploiting the explicit semantics of data items across different PIM applications. Whether such an approach does indeed reach its aim of facilitating users" life and—if so—to which extent, however, remains an open question that we address in this paper with the first summative evaluation of a semantic desktop approach. We approach the research question exploiting our own semantic desktop infrastructure, X-COSIM. As data corpus, we have used over 100 emails and 50 documents extracted from the organizers of a conference-like event at our university. The evaluation has been carried out with 18 subjects. We have developed a test environment to evaluate COSIMail and COSIFile, two semantic PIM applications based on X-COSIM. As result, we have found a significant improvement for typical PIM tasks compared to a standard desktop environment.
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
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.
Die vorliegende Dissertation untersucht die Entstehung von Dialekten innerhalb des in dieser Arbeit entworfenen Modells einer Multi-Agenten-Simulation, basierend auf neuronalen Netzen. Zunächst werden die linguistischen Grundlagen detailliert dargestellt. Dazu gehört neben der Diskussion einiger Definitionen von Sprache ein Überblick über die sprachlichen Evolutionsstufen, eine Übersicht der Bestandteile menschlicher Hochsprachen mitsamt den bekannten Möglichkeiten ihrer Veränderung und eine Übersicht tierischer Sprachen mit kommunikativer Funktion und ihrer Dialektbildung.
Im Anschluss werden die Grundlagen der Informatik und Mathematik erläutert. Diese umfassen neben den Begriffen Modell und Simulation den Aufbau einer Multi-Agenten-Simulation und die Funktionsweise künstlicher neuronaler Netze. Aus den hier genannten Grundlagen wird daraufhin ausführlich das Simulationsmodell dieser Arbeit hergeleitet und beschrieben.
Die Ergebnisse vieler hundert verschiedener Simulationsdurchläufe werden im Anschluss erläutert. So werden die im Modell definierten Störfaktoren einzeln untersucht und in Werteintervalle mit unterschiedlichen Auswirkungen eingeteilt. Weiterhin werden vorhandene Wechselwirkungen der Faktoren aufgezeigt und der Prozess der Sprachwiedervereinigung nach einer vorherigen Dialektspaltung gezeigt.
Einem Fazit und Ausblick folgen als Anhänge Anforderungsdefinition, Entwurf, Architektur, eine detaillierte Erläuterung der Implementierung und ein englischsprachiges Benutzerhandbuch des Werkzeugs DiaLex. DiaLex ist ein komplett in Java konzipiertes und implementiertes Programm und bietet dem Benutzer die Möglichkeit, den Einfluss verschiedener Störfaktoren auf die Dialektbildung innerhalb einer gemeinsam genutzten Sprache einer oder mehrerer Agentengemeinschaften zu simulieren und zu analysieren.
Die Arbeit entstand im Zeitraum Oktober 2007 bis Juni 2010 an der Universität Koblenz-Landau.
Die automatische Identifikation von Experten in einer speziellen technologischen Domäne, wie einer Bibliothek, Framework oder generellen Technologie, schafft einen großen Mehrwert in der gemeinsamen Entwicklung von Softwareprojekten. Daher soll in dieser Arbeit ein Vorgehen sowie ein Programm zur automatischen Identifikation von Experten entwickelt werden, die gewissen Skills besitzen. Hierbei wird speziell das Django-Framework betrachtet. Jedoch kann durch hinzufügen von weiteren Regeln unser Tool leicht auf andere Technologien angepasst werden. Abschließend wird eine case study auf ein Open Source Projekt durchgeführt.