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Zur Erkennung vorhandener Usability-Probleme führen Usability-Experten Nutzerstudien durch. Eine etablierte Methode ist das Aufzeichnen von Blickverhalten
mit einem Eye-Tracker. Diese Studien erfordern allerdings einen hohen Aufwand für die Auswertung der Ergebnisse. Eine automatisierte Erkennung von guter und schlechter Usability in aufgezeichneten Nutzerdaten kann den Usability-Experten bei der Eye-Tracking-Auswertung unterstützen und den Aufwand reduzieren. Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Identifizierung geeigneter Eye-Tracking-Metriken, die mit der Qualität der Usability korrelieren. Dazu wird die Forschungsfrage beantwortet:
Welche Eye-Tracking-Metriken korrelieren mit der Qualität der Bedienung eines Web-Formulars? Zur Beantwortung wurde eine quantitative A/B- Nutzerstudie mit Eye-Tracking durchgeführt und das Blickverhalten von 30 Probanden während der Bearbeitung eines Web Formulars aufgezeichnet.
Das Web-Formular wurde so gestaltet, dass jede Web-Formularseite als gute und schlechte Variante nach bekannten Usability-Richtlinien vorlag. Die Ergebnisse bestätigen einen signifikanten Zusammenhang der Eye-Tracking-Metrik "Anzahl der Besuche einer AOI" mit der Qualität der Bedienung eines Web-Formulars. Die Eye-Tracking-Metriken "Anzahl der Fixationen innerhalb einer AOI" und "Dauer der Fixationen innerhalb einer AOI" korrelieren ebenfalls mit der Qualität der Usability. Für die "Zeit der ersten Fixation innerhalb einer AOI" konnte keine Korrelation bestätigt werden.
Mittels facettierter Suche lassen sich große, unbekannte Datensätze einfach und gezielt erkunden. Bei der Implementation von Anwendungen für Smartphones ist zu beachten, dass im Gegensatz zu Desktop-Anwendungen ein kleinerer Bildschirm und nur beschränkte Möglichkeiten zur Interaktion zwischen Benutzer und Smartphone zur Verfügung stehen. Diese Beschränkungen können die Benutzbarkeit einer Anwendung negativ beeinflussen. Mit FaThumb und MobileFacets existieren zwei mobile Anwendungen, die die facettierte Suche umsetzen und verwenden, aber nur MobileFacets ist für gegenwärtige Smartphones mit Touchscreenbildschirm ausgelegt.
Jedoch bietet FaThumb eine neuartige Facettennavigation, die durch MFacets in dieser Arbeit für aktuelle Smartphones neu realisiert wird. Außerdem befasst sich diese Arbeit mit der Durchführung einer summativen Evaluation zwischen den beiden Anwendungen, MFacets und MobileFacets, bezüglich der Benutzbarkeit und präsentiert die ausgewerteten Ergebnisse.
In dieser Studienarbeit werden neben den Grundlagen der Web Services, Komponenten und APIs zur Realisierung des Sticky Loggings aufgezeigt. Es wird ein Szenario zum Testen des Sticky Loggings beschrieben und als Web Services implementiert. Der Sticky-Logging-Formalismus wird erklärt und es wird eine API zur Erstellung der StickyLogs implementiert. Die StickyLogs werden innerhalb des SOAP-Attachments der SOAP-Nachrichten zwischen den Web Services ausgetauscht. Dazu wird eine Realisierung mit einem Messagehandler unter JAX-WS programmiert und erläutert.
Aspekt-Orientierung in PHP
(2012)
Diese Diplomarbeit hat das Thema der fehlenden Cross-Cutting-Concerns(CCCs)-Unterstützung in PHP zum Inhalt. Die Basis bilden zu definierende Anforderungen an eine AOP-Realisierung im PHP-Umfeld. Es wird analysiert, wie und ob verwandte Sprachen und Paradigmen es gestatten, CCCs zu unterstützen. Darüber hinaus wird die Möglichkeit erörtert, AOP in PHP ohne PHP-Erweiterung zu realisieren. Weiter werden die bisherigen Ansätze, AOP in PHP umzusetzen, qualitativ untersucht. Die vorliegende Arbeit zielt darauf ab, eine eigene AOP-PHP-Lösung zu präsentieren, die nicht die Schwächen existierender Lösungen teilt.
Diese Arbeit untersucht die neue Finanzierungsform Crowdfunding. In den letzten Jahren entwickelten sich immer mehr Crowdfunding Plattformen im Internet. Zentrale Frage ist, ob Crowdfunding in absehbarer Zeit eine alternative Finanzierungsmöglichkeit für soziale Organisationen darstellt. In dieser Arbeit wird die Entstehung und Entwicklung von Crowdfunding aufgeführt und die unterschiedlichen Formen des Crowdfundings erläutert. Es wird ein Überblick über deutsche Crowdfunding Plattformen gegeben und Erfolgsfaktoren von Crowdfundingprojekten werden aufgezeigt. In einem Fallbeispiel wird aus den vorher gewonnenen Ergebnissen ein Konzept für die Finanzierung eines sozialen Projekts auf einer Crowdfunding Plattform erstellt.
Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Verteilung großer virtueller Rechnernetze auf mehrere physische Hosts unter Verwendung der beiden Virtualisierungstools VNUML und EDIV. Dabei ist VNUML für die eigentliche Simulation des Netzwerks zuständig, während EDIV in erster Linie für die entsprechende Verteilung sorgt. Nach einer kurzen Erklärung grundlegender Begriffe und Konzepte aus dem Gebiet der Netzwerksimulation wird zunächst ausführlich auf die beiden erwähnten Virtualisierungstools eingegangen. Dies beginnt jeweils mit einer detaillierten Beschreibung hinsichtlich der korrekten Installation und Konfiguration, gefolgt von einer Demonstration der wichtigsten Funktionalitäten, wie das Starten oder Beenden einer Simulation. Auch auf das Erstellen eines geeigneten Netzwerkszenarios und auf die von EDIV bereitgestellten Skripte zur Überwachung dieser Szenarien wird in diesem Zusammenhang näher eingegangen. Um die vorgestellten Möglichkeiten der beiden Tools auch in der Praxis anwenden zu können, wird zum Schluss ein eigenes Netzwerkszenario entworfen und auf mehrere Rechner verteilt, sodass die verschiedenen Funktionen von EDIV vorgeführt und beschrieben werden können.
Augmented Reality erfreut sich wachsender Beliebtheit. Zusatzinformationen in HMDs, Windschutzscheiben oder im Kamerabild des Smartphones oder Tablets sind hier die nennenswertesten Anwendungsfälle. Um eine Einblendung korrekt anzuzeigen, ist es notwendig die Position und Orientierung (Pose) der Kamera im Raum zu erfassen. Dies geschieht zurzeit hauptsächlich unter Zuhilfenahme von Markern. Dabei werden vordefinierte Marker im Raum positioniert und das System angelernt, wie es diese zu interpretieren hat. Der nächste Schritt ist es ohne Marker auszukommen. Hierbei wird von dem markerlosen Tracking gesprochen. Anstelle von künstlichen Markern werden natürliche Objekte der realen Umgebung als Referenzpunkte genutzt, um die Kamerapose zu bestimmen. Dadurch lässt sich dieses Verfahren flexibel und dynamisch einsetzen. Es wird zwar auf die Zuhilfenahme von Markern verzichtet, aber ein größeres Vorwissen über die Szenerie ist notwendig. Dies wird über technische Maßnahmen realisiert und/oder durch Interaktion des Benutzers. Beides ist nicht komfortabel oder effizient in der Verwendung eines solchen Systems und ist ein Grund dafür, warum markerloses 3D-Tracking nach wie vor ein Forschungsbereich ist.
An diesem Punkt setzt diese Arbeit an. Es wird ein Ansatz vorgeschlagen, der lediglich eine Menge von 2D-Feature und eine Menge von 3D-Feature eines Objekts benötigt, um die initiale Pose zu finden. Es sind keine weiteren technischen Hilfen notwendig und auch auf die Interaktion mit dem Benutzer wird verzichtet. Die 2D-Feature, wie auch die 3D-Feature, können auf beliebige Art gewonnen werden.
Die Idee ist es, diese zwei Mengen mit sechs Korrespondenzen zu verbinden. Anhand dieser Korrespondenzen kann eine Pose geschätzt werden. Mit der erhaltenen Pose kann jedes 3D-Feature auf Bildkoordinaten abgebildet werden, wodurch sich die geschätzte Pose bewerten lässt. Dabei wird der Abstand zwischen abgebildetem 3D-Feature und seinem zugehörigen 2D-Feature gemessen. Jede Korrespondenz wird so bewertet und die Ergebnisse aufsummiert. Je niedriger die Summe, desto besser ist die Pose. Es hat sich gezeigt, dass ein Wert von zehn Pixeln bereits ausreichend ist, um eine Pose als richtig zu bewerten.
Da es sehr viele Möglichkeiten gibt, diese sechs Korrespondenzen zwischen beiden Mengen aufzubauen, muss dieses Verfahren optimiert werden. Dies geschieht mit einem genetischen Algorithmus. In dem Testszenario arbeitet das fertige System sehr zuverlässig. Es wird eine Trefferquote von ca. 90%, bei einer Laufzeit von ungefähr zwölf Minuten, erreicht. Ohne Optimierung kann das Finden der initialen Pose schnell mehrere Jahre dauern.
Echtzeitsysteme spielen in der heutigen Zeit in vielen Anwendungsbereichen eine bedeutende Rolle. Beispiele hierfür finden sich in der Robotik, der Fabrikautomation, der Medizintechnik, aber auch in Bereichen aus dem täglichen Leben, wie im Automobilbereich oder in der Mobilkommunikation. Trotz der ständig wiederkehrenden Begegnung mit ihnen im Alltag, sind Echtzeitsysteme häufig innerhalb von größeren Systemen eingebettet und können somit nur selten vom jeweiligen Nutzer bewusst als eigenständig wahrgenommen werden.
Um spezifische Eigenschaften des Gebiets Echtzeitsysteme im Schulunterricht oder in der Ausbildung an Hochschulen den Lernenden sichtbar zu machen, existiert im Labor der Arbeitsgruppe Echtzeitsysteme der Universität Koblenz-Landau ein Versuchsaufbau mit dem Namen "Wippe", bei dem eine Kamera die Bewegung einer Kugel auf einer ebenen Fläche aufnehmen und vermessen kann. Durch die Neigung der Fläche in zwei Achsen ist die Wippe prinzipiell in der Lage, die Kugel zu bewegen und zum Halten zu bringen. Insbesondere soll verhindert werden, dass die Kugel von der Fläche fällt. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Analyse und Überarbeitung des Wippe-Systems. Außerdem wird ein Regelalgorithmus für eine automatische Steuerung des Systems realisiert.
Das Wippe-Experiment soll für didaktische Zwecke eingesetzt werden und ein offenes System darstellen, welches die Merkmale und Eigenschaften eines Echtzeitsystems exemplarisch verdeutlicht.
Die RoboCup Rescue Liga wurde mit dem Ziel eines internationalen Austauschs zur Entwicklung von Rettungsrobotern gegründet. In Katastrophenregionen sollen diese Roboter verschüttete Opfer orten, deren gesundheitliche Verfassung erkennen und diese Informationen rechtzeitig an Rettungskräfte weitergeben.
An der Universität Koblenz wird seit mehreren Jahren der Rettungsroboter Robbie entwickelt. Über die gezielte Ansteuerung von Sensoren kann er Informationen über seine Umgebung sammeln und mit Hilfe dieser Informationen autonom in unbekannten Regionen agieren. Dafür erstellt Robbie eine 2D-Karte seiner Umgebung, um anhand dieser Karte navigieren und sich selbst lokalisieren zu können. Diese Karte stößt allerdings bei der Navigation über unebenes Gelände (wie z.B. Geröllhaufen) und spätestens in mehrschichtigen Katastrophengebieten auf ihre Grenzen, weswegen eine 3D-Kartierung benötigt wird.
Anhand des RoboCup Rescue Szenarios wird im Rahmen dieser Bachelorarbeit ein 3D-Kartierungsalgorithmus implementiert und hierfür die Probleme der 2D- und 3D-Kartierung ausführlich untersucht.