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Mit dem Aufkommen von Head-Mounted Displays (HMDs) der aktuellen Generation erlangt Virtual Reality (VR) wieder großes Interesse im Feld von medizinischer Bildgebung und Diagnose. Exploration von CT oder MRT Daten in raumfüllender Virtual Reality stellt eine intuitive Anwendung dar. Allerdings gilt in Virtual Reality, dass das Aufrechterhalten einer hohen Bildwiederholungsrate noch wichtiger ist als bei konventioneller Benutzerinteraktion, die sitzend vor einem Bildschirm erfolgt. Es existieren starke wissenschaftliche Hinweise, die nahelegen, dass geringe Bildwiederholungsraten und hohe Latenzzeit einen starken Einfluss auf das Auftreten von Cybersickness besitzen. Diese Abschlussarbeit untersucht zwei praktische Ansätze, um den hohen Rechenaufwand von Volumenrendering zu überkommen. Einer liegt in der Ausnutzung von Kohärenzeigenschaften des besonders aufwändigen stereoskopischen Rendering Set-ups. Der Hauptbeitrag ist die Entwicklung und Auswertung einer neuartigen Beschleunigungstechnik für stereoskopisches GPU Raycasting. Zudem wird ein asynchroner Renderingansatz verfolgt, um das Ausmaß von Latenz im System zu minimieren. Eine Auswahl von Image-Warping Techniken wurden implementiert und systematisch evaluiert, um die Tauglichkeit für VR Volumenrendering zu bewerten.
Motion Capture bezeichnet das Aufnehmen, Weiterverarbeiten und auf ein 3D Modell Übertragen von reellen Bewegungen. Nicht nur in der Film- und Spieleindustrie schafft Motion Capture heute einen nicht mehr wegzudenkende Realismus in der Bewegung von Mensch und Tier. Im Kontext der Robotik, der medizinischen Bewegunsthearpie, sowie in AR und VR wird Motion Capture extensiv genutzt. Neben den etablierten optischen Verfah- ren kommen aber gerade in den letzen drei Bereichen auch vermehrt alternative Systeme, die auf Intertialsystemen (IMUs) basieren zum Einsatz, da sie nicht auf externe Kameras angewiesen sind und somit den Bewegungsraum deutlich weniger beschränken.
Schnell vorranschreitender technischer Fortschritt in der Herstellung solcher IMUs, erlaubt den Bau kleiner Sensoren die am Körper getragen werden können und die Bewegung an einen Computer übertragen. Die Entwicklung in der Anwendung von Inertialsystemen auf den Bereich des Motion Capture, steckt allerdings noch in den Kinderschuhen. Probleme wie Drift können bis- her nur durch zusätzliche Hardware, zur Korrektur der Daten, minimiert werden.
In der folgenden Masterarbeit wird ein IMU basiertes Motion Capture System aufgebaut. Dies umfasst den Bau der Hardware sowie die softwa- reseitige Verarbeitung der erhaltenen Bewegungsinformationen und deren Übertragung auf ein 3D Modell.
Diese Arbeit schlägt die Benutzung von MSR (Mining Software Repositories) Techniken zum Identifizieren von Software Entwicklern mit exklusiver Fachkenntnis zu spezifischen APIs und Programmierfachgebieten in Software Repositories vor. Ein versuchsweises Tool zum finden solcher “Islands of Knowledge” in Node.js Projekten wird präsentiert und in einer Fallstudie auf 180 npm packages angewandt. Dabei zeigt sich, dass jedes package im Durchschnitt 2,3 Islands of Knowledge hat, was dadurch erklärbar sein könnte, dass npm packages dazu tendieren nur einen einzelnen Hauptcontributor zu haben. In einer Umfrage werden die Verantwortlichen von 50 packages kontaktiert und nach ihrer Meinung zu den Ergebnissen des Tools gefragt. Zusammen mit deren Antworten berichtet diese Arbeit von den Erfahrungen, die mit dem versuchsweisen Tool gemacht wurden, und wie zukünftige Weiterentwicklungen noch bessere Aussagen über die Verteilung von Programmierfachwissen in Entwicklerteams machen könnten.
Das Internet der Dinge (IoT) ist ein Netzwerk bestehend aus adressierbaren, physikalischen Objekten, die Sensor-, Kommunikations- und Aktuator-Technologien bereitstellen und mit ihrer Umwelt interagieren (Geschickter 2015). Wie jedes neue Konzept, hat auch IoT Interesse über jeden Anwendungsbereich hinweg, sowohl in Theorie als auch Praxis, geweckt und die verfügbaren Technologien an ihre Grenzen gebracht. Diese Grenzen machen sich insbesondere dann bemerkbar, wenn die Anzahl von Dingen (Things), die über verschiedenste Anwendungsbereiche hinweg verwaltet werden müssen, steigt. Um die neuartigen Anforderungen zu erfüllen, wurde eine Fülle von verschiedenen Systemen entwickelt, die alle ihre eigenen Interpretationen einer IoT Architektur und ihrer jeweiligen Komponenten anwenden. Dies hat dazu geführt, dass IoT aktuell eher ein Intranet der Dinge als ein Internet der Dinge ist (Zorzi et al. 2010). Daher ist es Ziel dieser Arbeit, ein einheitliches Verständnis der Komponenten, die eine IoT Architektur bilden, zu erlangen und generische Spezifikationen in Form eines Ganzheitlichen IoT Architektur Frameworks zur Verfügung zu stellen.
Diese Arbeit verwendet Design Science Research (DSR), um die genannte Architektur auf Basis der einschlägigen Literatur zu entwickeln. Die Entwicklung des Ganzheitlichen IoT Architektur Frameworks umfasst die Nutzung zwei neuer Perspektiven auf IoT Architekturen (IoT Architecture Perspectives), die während der Analyse von IoT Architekturen in der Literatur identifiziert wurden. Die Anwendung dieser neuen Perspektiven führte zur Erkenntnis, dass eine weitere, ebenfalls neuartige, Komponente in der Literatur implizit erwähnt wird. Die Beschreibungen der Komponenten von verschiedenen IoT Architekturen wurden vereinheitlicht und mit der neuen Komponente, dem Thing Management System, in Beziehung gesetzt, um das Ganzheitliche IoT Architektur Framework zu entwickeln. Weiterhin wurde gezeigt, dass die Spezifikationen der Architektur als Vorlage für die Implementation eines Prototypen geeignet ist.
Der Hauptbeitrag dieser Arbeit ist ein vereinheitlichtes Verständnis der einzelnen Komponenten sowie deren Interaktionen einer IoT Architektur.
Koordinations- und Bewusstseinsmechanismen sind in Computer-Supported Cooperative Work (CSCW) und bei traditioneller Groupware von Wichtigkeit. Die Wissenschaft ist bestrebt, deren Bedeutung bei der Nutzung von Groupware und die damit verknüpfte Zusammenarbeit von Menschen tiefgründig zu untersuchen, um ihre Anwendung und Effizienz zu beschreiben. Dabei wurde bisher noch keine Klassifizierung der Mechanismen vorgenommen, um deren Gemeinsamkeiten und Unterschiede sowie ihre Anwendung herauszuarbeiten und ihrer Bedeutung im kollaborativem Umfeld nachzugehen. Zudem fehlt die Betrachtung der Mechanismen in neuen Formen von Groupware. In der Wissenschaft als auch in der Praxis haben Enterprise Collaboration Systems (ECS), die Social Software Funktionalität beinhalten, wachsende Bedeutung. Basierend auf der Kombination von traditioneller Groupware und Social Software Komponenten beinhalten diese auch Mechanismen, die die Kollaboration vereinfachen sollen, jedoch bisher noch nicht hinreichend untersucht wurde.
Das Ziel dieser wissenschaftlichen Arbeit ist es daher, Beispiele für Koordinierungs- und Bewusstseinsmechanismen in der akademischen Literatur zu identifizieren um einen ersten Überblick über diese zu verschaffen. Aufbauend darauf ist es zudem Ziel, die Beispielmechanismen zu klassifizieren. Basierend auf einer Literaturanalyse werden Konzepte aus der Literatur übernommen und auf die ausgewählten Mechanismen angewendet um diese zu analysieren und zu klassifizieren. Dabei werden die Gemeinsamkeiten und Unterschiede der Mechanismen herauszuarbeiten und beschrieben. Um ein Verständnis für die Anwendung von Koordinations- und Bewusstseinsmechanismen zu verdeutlichen, werden einige Mechanismen exemplarisch visualisiert. Die Beispiele beziehen sich auf die verschiedenen Klassifizierungsgruppen. Die Auswahl der Mechanismen für die Visualisierung basiert auf deren signifikanten Unterschiede in ihrer Funktionalität. Anschließend werden die ausgewählten Mechanismen, die in der Literatur traditioneller Groupware identifiziert wurden, in kleinen Ausmaß in sozial integrierter ECS kon-trollier. Dabei gilt es herauszufinden, ob die Beispielmechanismen vorzufinden sind und ob neue Mechanismen identifiziert werden können. Als Praxisbeispiel von ECS mit Sozialer Software dient die kollaborative Plattform von IBM Connections. IBM Connections wird an der Universität Koblenz eingesetzt, um die Plattform „UniConnect“ zu betreiben. Anhand einer ersten Toolanalyse wird herausgearbeitet, welche von den identifizierten Beispielen an Mechanismen in IBM Connections angewendet werden. Diese Arbeit stellt erste Schritte in der Untersuchung von Koordinierungs- und Bewusstseinsmechanismen in ECS mit Social Software dar. Darüber hinaus sollen Beispiele für neue, bisher unbekannte Mechanismen herausgearbeitet werden, die im Zuge des sozialen Faktors zu kollaborativen Arbeit eingesetzt werden.
Der Beitrag soll dazu dienen, Beispiele von Koordinierungs- und Bewusstseinsmechanismen in der Literatur zu identifizieren, zu analysieren und diese zusammenbringen um einen ersten Überblick zu erhalten. Desweiten wird eine erste Klassifizierung anhand der Unterschiedlichkeiten der Mechanismen vorgenommen. Nebenbei soll der Betrag einen Anreiz für weitere Untersuchungen schaffen, Koordinierungs- und Bewusstseinsmechanismen in sozial integrierter ECS tiefer zu untersuchen.