Institut für Informatik
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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.
The Apple ][ computer was one of the frst three completely assembled systems on the market. It was sold several million times from april 1977 to 1993. This 8 bit home computer was developed by Steve Wozniak and Steve Jobs. They paved the way for the Apple Macintosh computer and the nowadays well known brand Apple with its products.
This thesis describes the implementation of a software emulator for the complete Apple ][ computer system on a single Atmel AVR microcontroller unit (MCU). The greatest challenge consists of the fact that the MCU has only a slightly higher clock speed as the Apple ][. This requires an efcient emulation of the CPU and the memory management, which will be covered later on along with the runtime environment controlling the emulator. Furthermore the hardware implementation into a handheld prototype will be shown.
In summary this thesis presents a successful development of a portable Apple ][ emulator covering all aspects from software design over hardware design ending up in a prototype.
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.
Die Diffusionsbildgebung misst die Bewegung von Wassermolekülen in Gewebe mittelsrnvariierender Gradientenfelder unter Verwendung der Magnetresonanztomographie(MRT). Diese Aufnahmetechnik stellt eine große Chance für in vivo Untersuchung von neuronalen Bahnen dar, da das lokale Diffusionsprofil Rückschlüsse über die Position und Richtung von Nervenbahnen erlaubt. Zu den Anwendungsgebieten der Diffusionsbildgebung zählt die Grundlagenforschung in den Neurowissenschaften, in denen Nervenbahnen als Verbindungen kortikaler Areale bestimmt werden, und die neurochirurgische Operationsplanung, in der rekonstruierte Bahnen als Risikostrukturen für Interventionen angesehen werden.
Die Diffusionstensor-MRT (DT-MRT) ist aufgrund ihrer schnellen Aufnahme- und Rekonstruktionsgeschwindigkeit derzeitig klinischer Standard zur Bestimmung von Nervenbahnen. Jedoch erlaubt die DT-MRT nicht die Darstellung von komplexen intravoxel Diffusionsverteilungen. Daher etablierte sich eine weitere Modellierungstechnik, die als High Angular Resolution Diffusion Imaging (HARDI) bekannt ist. HARDITechniken erhielten wachsendes Interesse in den Neurowissenschaften, da sie großes Potential zur exakteren Darstellung der Nervenbahnen im menschlichen Gehirn besitzen.
Um die Vorteile von HARDI-Techniken gegenüber DT-MRT voll auszuschöpfen, werden fortgeschrittene Methoden zur Rekonstruktion und Visualisierung der Bahnen benötigt. In der vorliegenden Arbeit werden neue Techniken vorgestellt, welche zur aktuellen Forschung hinsichtlich der Verarbeitung und Visualisierung von Diffusionsbildgebungsdaten beitragen. Ansätze zur Klassifizierung, Traktographie und Visualisierung wurden entwickelt um eine aussagekräftige Exploration neuronaler Bahnen und deren Beschaffenheit zu ermöglichen. Des Weiteren wurde eine interaktive Software für die neurochirurgische Operationsplanung implementiert, welche Nervenbahnen als Risikostrukturen berücksichtigt.
Die vorgestellten Forschungsergebnisse bieten einen erweiterten und aufgabenorientierten Einblick in neuronale Verbindungen sowohl für Neurowissenschaftler als auch für Neurochirurgen und tragen zum Einsatz von HARDI-Techniken in einer klinischen Umgebung bei.
Die vorliegende Dissertation behandelt den Einsatz von Theorembeweise innerhalb der automatischen Fragebeantwortung (question answering - QA). QA-Systeme versuchen, natürlichsprachliche Fragen korrekt zu beantworten. Sie verwenden eine Vielzahl von Methoden aus der Computerlinguistik und der Wissensrepräsentation, um menschliche Sprache zu verarbeiten und die Antworten aus umfangreichen Wissensbasen zu beziehen. Diese Methoden sind allerdings meist syntaxbasiert und können kein implizites Wissen herleiten. Die Theorembeweiser der automatischen Deduktion dagegen können Folgerungsketten mit Millionen von Inferenzschritten durchführen. Die Integration eines Beweisers in ein QA-System eröffnet die Möglichkeit, aus den Fakten einer Wissensbasis neues Wissen herzuleiten und somit die Fragebeantwortung zu verbessern. Herausforderungen liegen in der Überwindung der gegensätzlichen Herangehensweisen von Fragebeantwortung und Deduktion: Während QA-Methoden normalerweise darauf abzielen, auch mit unvollständigen oder fehlerhaften Daten robust und schnell zu halbwegs annehmbaren Ergebnissen zu kommen, verwenden Theorembeweiser logische Kalküle zur Gewinnung exakter und beweisbarer Resultate. Letzterer Ansatz erweist sich sich aber als schwer vereinbar mit der Quantität und der Qualität der im QA-Bereich üblichen Wissensbestände.
Die Dissertation beschreibt Anpassungen von Theorembeweisern zur Überwindung dieser Hürden. Zentrales Beispiel ist der an der Universität Koblenz-Landau entwickelte Beweiser E-KRHyper, der im Rahmen dieser Dissertation in das QA-System LogAnswer integriert worden ist. Außerdem vorgestellt werden zusätzliche Erweiterungsmöglichkeiten auf der Implementierungs- und der Kalkülebene, die sich aus dem praktischen Einsatz bei der Fragebeantwortung ergeben haben, dabei aber generell für Theorembeweiser von Nutzen sein können. Über die reine Deduktionsverbesserung der QA hinausgehend beinhalten diese Erweiterungen auch die Anbindung externer Wissensquellen wie etwa Webdienste, mit denen der Beweiser während des Deduktionsvorgangs gezielt Wissenslücken schließen kann. Zudem ermöglicht dies die Nutzung externer Ontologien beispielsweise zur Abduktion. Evaluationsergebnisse aus eigenen Versuchsreihen und aus Wettbewerben demonstrieren die Effektivität der diskutierten Methoden.
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.
Dualizing marked Petri nets results in tokens for transitions (t-tokens). A marked transition can strictly not be enabled, even if there are sufficient "enabling" tokens (p-tokens) on its input places. On the other hand, t-tokens can be moved by the firing of places. This permits flows of t-tokens which describe sequences of non-events. Their benefiit to simulation is the possibility to model (and observe) causes and effects of non-events, e.g. if something is broken down.
In this paper, we demonstrate by means of two examples how to work with probability propagation nets (PPNs). The fiirst, which comes from the book by Peng and Reggia [1], is a small example of medical diagnosis. The second one comes from [2]. It is an example of operational risk and is to show how the evidence flow in PPNs gives hints to reduce high losses. In terms of Bayesian networks, both examples contain cycles which are resolved by the conditioning technique [3].
The paper deals with a specific introduction into probability propagation nets. Starting from dependency nets (which in a way can be considered the maximum information which follows from the directed graph structure of Bayesian networks), the probability propagation nets are constructed by joining a dependency net and (a slightly adapted version of) its dual net. Probability propagation nets are the Petri net version of Bayesian networks. In contrast to Bayesian networks, Petri nets are transparent and easy to operate. The high degree of transparency is due to the fact that every state in a process is visible as a marking of the Petri net. The convenient operability consists in the fact that there is no algorithm apart from the firing rule of Petri net transitions. Besides the structural importance of the Petri net duality there is a semantic matter; common sense in the form of probabilities and evidencebased likelihoods are dual to each other.
Modern Internet and Intranet techniques, such as Web services and virtualization, facilitate the distributed processing of data providing improved flexibility. The gain in flexibility also incurs disadvantages. Integrated workflows forward and distribute data between departments and across organizations. The data may be affected by privacy laws, contracts, or intellectual property rights. Under such circumstances of flexible cooperations between organizations, accounting for the processing of data and restricting actions performed on the data may be legally and contractually required. In the Internet and Intranet, monitoring mechanisms provide means for observing and auditing the processing of data, while policy languages constitute a mechanism for specifying restrictions and obligations.
In this thesis, we present our contributions to these fields by providing improvements for auditing and restricting the data processing in distributed environments. We define formal qualities of auditing methods used in distributed environments. Based on these qualities, we provide a novel monitoring solution supporting a data-centric view on the distributed data processing. We present a solution for provenance-aware policies and a formal specification of obligations offering a procedure to decide whether obligatory processing steps can be met in the future.