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This thesis presents an analysis of API usage in a large corpus of Java software retrieved from the open source repositories hosted at SourceForge. Most larger software projects use software libraries, which offer a public "application programming interface" or API as an interface for the programmer. In order to facilitate the transition between different APIs, there are emerging research projects in the field of automated API migration. However, there is a lack of basic statistical background information about in-the-wild usage of APIs as such measurements have, until now, only been done on rather small corpora. We thus present an analysis method suitable for measurements with large corpora. First, we create a corpus of open source projects hosted on SourceForge, as well as a corpus of software libraries. Then, all projects in the corpus are compiled with an instrumented compiler. We use a compiler plugin for javac that gives detailed information about every method created by the compiler. This information is stored in a database and analyzed.
In dieser Arbeit wurde nach einer detaillierten Erklärung der Begriffe Ad-hoc Network, MANET und VANET eine Auflistung und anschließend ein Vergleich der verschiedenen Routingverfahren, die in VANETs auftreten können, durchgeführt. Unter diesen Routing Verfahren wurde das Geocasting ausgesucht, weil es sich für die hohe Mobilität der einzelnen Knoten für geeignet gezeigt hat. Anschließend wurde auf die Sicherheitsanforderungen eingegangen. Dabei wurden die Begriffe Datenintegrität, Informationsvertraulichkeit, Verfügbarkeit, Verbindlichkeit, Anonymisierung und Peudomisierung eingeführt und ihre Wichtigkeit bei VANETs anhand von Beispielen gezeigt. In Abschnitt 2.4 wurden einige Angriffszenarien genannt, wobei sie in passive und aktive Angriffe kategorisiert wurden. Anhand eines Hybridmodells wurden jeder Schicht mögliche Angriffe zugeordnet und ausführlich diskutiert. Die Angriffe, die bereits definiert wurden, sind dann in einer Tabelle zusammengefasst worden. In dieser Tabelle wurde das Risiko berechnet, das ein Angriff bei VANETs hervorrufen kann. Angriffe auf der Anwendungsschicht sind mit sehr hohem Risiko angesiedelt und stellen eine große Gefahr für VANETs dar. Deshalb wurden manche dieser Angriffe dann mit konkreten Beispielen gezeichnet und dargestellt. Das Verbreiten von falschen Informationen auf Autobahnen ist das ausgewählte Szenario für das Angriffserkennungssystem. Dabei wurde ein Konzept erstellt, wie dieses IDS vorzugehen hat, wenn ein Fahrzeug eine Nachricht bekommt, um zu überprüfen, ob sie richtig oder falsch ist. Dabei wurden Randbedingungen aufgestellt, damit das IDS richtig funktioniert. Dieses Konzept wurde anhand einer Simulation realisiert, um zu überprüfen, ob es tatsächlich seine Aufgabe erfolgreich erfüllt. Nach der Beschreibung der Simulationsimplementierung und ihren wichtigsten Komponente wurden Tests durchgeführt, um die Funktionalität der Erkennung zu testen. Dabei wurde festgestellt, dass die Dichte des Verkehrs, Entfernung des Eregnismelders von der Ereigniszone und die Anzahl der empfangenen Nachrichten in jedem Fahrzeug eine große Rolle bei der Erkennung von Ereignissen spielt.
In einer Welt, die immer mehr durch den Einsatz von Technik geprägt wird, gewinnen Systeme, welche eigenständig Aufgaben in einem vorgegebenen Kontext übernehmen können, mehr und mehr an Bedeutung. Solche Systeme werden als autonome Systeme bezeichnet, die ein eigenständiges Verhalten und Interaktionen mit ihrer Umwelt und anderen Systemen beinhalten. Zu diesen Systemen zählen auch autonome mobile Roboter. Sie sind sozusagen intelligente Fahrzeuge, die ihnen übertragene Aufgaben ohne menschliche Unterstützung durchführen können. Um ihre Umwelt wahrzunehmen, mit ihr interagieren und in ihr navigieren zu können benötigen diese Systeme verschiedene Arten von Sensoren. Somit ist die Robotikforschung stark interdisziplinär. Diese Arbeit befasst sich ausschliesslich mit dem Bereich der Navigation, insbesondere mit der Positionsbestimmung, welche für eine gute Navigation die Grundlage bildet. Ein heutzutage häufig benutztes, weltweit verfügbares System zur Positionsbestimmung ist GPS. Ziel dieser Arbeit ist der Anschluss eines GPS-Moduls an einen Mikrocontroller und der Versuch die Positionsgenauigkeit lokal zu präzisieren, um so einem autonomen System die Möglichkeit zur eröffnen, Aufgaben, die eine höhere Genauigkeit erfordern, zu bewerkstelligen.
RMTI (RIP with Metric based Topology Investigation) wurde in der AG Rechnernetze an der Universität Koblenz-Landau entwickelt. RMTI stellt eine Erweiterung zum RIP (Routing Information Protocol) dar, die das Konvergenzverhalten bei Netzwerkveränderungen, insb. bei Routingschleifen, verbessern soll. Dies geschieht durch Erkennen von Routingschleifen und Reduzieren des Count-to-infinity Problems. Um dieses gewünschte Verhalten nachweisen zu können, bedarf eine reichhaltige Evaluierung des RMTI- Algorithmus. Hierzu wurde in der gleichen Arbeitsgruppe die Client-/Server-Applikation XTPeer entwickelt. In Kombination mit anderen Software wie VNUML und Quagga Routing Suite lässt sich per XT-Peer der Algorithmus evaluieren. Die Applikation XTPeer generiert durch die Simulationen Daten. Diese können in Form von XML konforme SDF-Dateien exportiert werden. Diese können ohne weitere Auswertungen wieder in die XTPeer Applikation importiert werden. Die Evaluierung der Simulationen findet automatisiert nur an der aktuellen Simulation statt. Evaluierung über mehrere Simulationen muss der Benutzer manuell berechnen. Um diese Evaluierungsarbeiten für den Benutzer zu vereinfachen, verfolgt die vorliegende Diplomarbeit daher das Ziel, die XTPeer Applikation mit einem Auswertungsmodul zu erweitern. Die Auswertungen soll sich über alle gespeicherten Simulationsdaten und nicht wie bisher nur über die aktuell laufende Simulation erstrecken. Dies ermöglicht bessere statistisch verwertbare Aussagen. Zusätzlich können diese Auswertungsergebnisse grafisch unterstrichen werden.
Zum Zeitpunkt der Erstellung der Diplomarbeit wird in der Forschungsgruppe "IT-Risk-Management" von Prof. Dr. Rüdiger Grimm an der Universität Koblenz-Landau eine neue Methode zur Unterstützung der Einhaltung des Urheberrechts entwickelt. Der als Usage Rights Management (URM) bezeichnete Ansatz soll Benutzer über ihre Nutzungsrechte an den, auf dem eigenen Rechner vorhandenen, digitalen Mediendateien informieren. Ein weiterer Bestandteil des URMs ist die Unterstützung des Nutzers mit den Dateien rechtskonform umzugehen. Das Ziel der vorliegenden Diplomarbeit ist es, ein System zum Datenaustausch zu entwerfen und prototypisch umzusetzen. Dieses System soll den Benutzern die Möglichkeit geben, sowohl unter URM stehende digitale Mediendateien von anderen Personen einsehen und downloaden zu können als auch eigene URM-Dateien anderen Benutzern zur Verfügung stellen zu können. Diese Anforderungen sollen mittels eines lizenzbewussten P2P-Client umgesetzt werden.
Im Rahmen dieser Diplomarbeit wird ein TGraph-basiertes Modell-Vergleichsverfahren entwickelt. Dieses Verfahren soll eine anwendbare Berechnung von Deltas für TGraph-basierte Modelle ermöglichen. Modelle können durch TGraphen repräsentiert werden. Für die Erzeugung und Verarbeitung von TGraphen wurde am Institut für Softwaretechnik das Java Graph Laboratory, kurz JGraLab, entwickelt. Es handelt sich dabei um eine Java Klassenbibliothek, die eine hoch effiziente API zur Verarbeitung von TGraphen bereitstellt. [Ebe87, ERW08, ERSB08] Basierend auf der JGraLab API wird ein System entwickelt, das unterschiedliche Werkzeuge zur Verwaltung von Modellen bereitstellt. Der Fokus dieser Diplomarbeit liegt dabei auf der Entwicklung eines Werkzeugs, das zu zwei gegebenen TGraphen ein Delta berechnet.
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.
Die Entwicklung von Benutzerschnittstellen hat sich mit den fortschreitenden technischen Möglichkeiten ebenfalls weiter entwickelt. Neben den klassischen User Interfaces, die den Anwender bei der Aufgabenbewältigung unterstützen sollen, entwickeln sich intensiv erlebbare User Interfaces bei denen die Bedienung als intuitiv wahrgenommen wird. Doch was bedeutet Intuitivität in Bezug auf eine Mensch-Maschine-Schnittstelle? Die vorliegende Diplomarbeit beschäftigt sich mit dieser Thematik. Es werden Theorien und Modelle betrachtet, die versuchen intuitive Benutzbarkeit zu erklären. Anschließend werden zwei Konzepte aus der Software-Ergonomie herausgegriffen und in abgewandelter Form in zwei Prototypen umgesetzt. Hierfür wird ein Fernglasgehäuse in ein Eingabegerät für eine Stereoleinwand umgebaut. In der anschließenden Evaluation wird untersucht, welcher der Prototypen als intuitiver und attraktiver wahrgenommen wird. Hierfür werden beide hinsichtlich der Kriterien für intuitive Benutzbarkeit untersucht, welche zuvor aus den Modellen und Theorien herausgefiltert wurden.
Diese Diplomarbeit befasst sich damit, den SURF-Algorithmus zur performanten Extraktion von lokalen Bildmerkmalen aus Graustufenbildern auf Farbbilder zu erweitern. Dazu werden zuerst verschiedene quelloffene Implementationen mit der Originalimplementation verglichen. Die Implementation mit der größten Ähnlichkeit zum Original wird als Ausgangsbasis genutzt, um verschiedene Erweiterungen zu testen. Dabei werden Verfahren adaptiert, die den SIFT-Algorithmus auf Farbbilder erweitern. Zur Evaluation der Ergebnisse wird zum Einen die Unterscheidungskraft der Merkmale sowie deren Invarianz gegenüber verschiedenen Bildtransformationen gemessen. Hier werden verschiedene Verfahren einander gegenüber gestellt. Zum Anderen wird auf Basis des entwickelten Algorithmus ein Framework zur Objekterkennung auf einem autonomen Robotersystem entwickelt und dieses evaluiert.
Im Mittelpunkt dieser Diplomarbeit stand die Entwicklung eines Modells zur Charakterisierung einer HDR-Kamera mit CMOS-Sensorelement und logarithmischer Kamerakennlinie. Unter Beachtung der spezifischen Eigenschaften der Kamera sollte ein Verfahren gefunden werden, um von der Kamera aufgenommene Farbwerte, farbmetrisch korrekt in einen geräteunabhängigen Farbraum zu überführen. Zu diesem Zweck wurde im Rahmen dieser Arbeit ein zweiteiliges Charakterisierungsmodell entwickelt, welches zwischen Vorwärtsmodell und Inversem Modell unterscheidet.