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Zusammenfassung Eine Statistik mit einer anderen zu vergleichen, ist keine einfache Angelegenheit. Besonders dann nicht, wenn die Analysen auf zwei Erhebungen basieren, die nicht dieselben Fragestellungen verfolgen, unterschiedliche Erhebungsmethoden zur Grunde liegen, und vor allem dann nicht, wenn die Stichprobengrößen sehr stark voneinander abweichen. Genau darum wird es in dieser Arbeit gehen: Eine Gegenüberstellung von einer amtlichen und einer nichtamtlichen Statistik, der Mikrozensus und das Sozio-ökonomische Panel (SOEP). Eine Hilfskonstruktion zur Untersuchung vom Fertilitätsverhalten von Frauen in Deutschland wird einmal im Mikrozensus und einmal im SOEP durchgeführt. Dabei soll überprüft werden, wie gut oder weniger gut die Übertragbarkeit eines Untersuchungsmodells vom Mikrozensus auf das SOEP möglich ist. Das SOEP bietet die Möglichkeit die Hilfskonstruktion, d.h. also die Schätzungen, auf ihre Validität zu prüfen. Im SOEP wird das Untersuchungsmodell ein zweites Mal durchlaufen, allerdings wird nicht die geschätzte Anzahl an Müttern genommen, sondern die mit dem SOEP tatsächlich festgestellten Anzahl. Auf diese Weise wird versucht die Qualität der Schätzwerte herauszufinden.
Im Vordergrund dieser Arbeit stehen die Geschäftsprozessmodelle und deren Überführung in das für eine Weiterverarbeitung in JGraLab benötigte TGraph-Format. Für die Modellierung der Geschäftsprozesse im SOAMIG-Projekt fiel die Auswahl, aus Gründen der Verbreitung und der Kompetenzen der SOAMIG-Partner, zugunsten der drei bereits erwähnten Modellierungssprachen UML Aktivitätsdiagramme, BPMN und EPK aus. Obwohl sich diese drei Notationen allesamt für die Erstellung von Geschäftsprozessmodellen bewährt haben und auch in Kombination in der Praxis eingesetzt werden, so differenzieren sie sich dennoch durch verschiedene Zielsetzungen bei ihrer Entwicklung. Die aufgrund der Zielsetzungen und der hohen Funktionsvielfalt resultierenden Unterschiede und Inkompatibilitäten der Sprachen untereinander bei der Modellierung von Geschäftsprozessen erschweren eine einheitliche Transformation nach JGraLab und die Behandlung der zu erhebenden Geschäftsprozessmodelle in JGraLab. Für jede Sprache müsste ein eigener Regelsatz und eine maßgeschneiderte Konvertierungsmöglichkeit festgelegt werden. Um eine sprach- und werkzeugunabhängige Geschäftsprozessmodellierung zu ermöglichen werden in dieser Arbeit zuerst die im SOAMIG-Projekt benötigten Sprachkonzepte und -elemente für die Modellierung von Geschäftsprozessen der UML Aktivitätsdiagramme, der BPMN und der EPK vorgestellt. Im nächsten Schritt werden notationsübergreifende Abbildungen der Srachkonzepte und -elemente aufeinander beschrieben, Defizite und Lücken der Sprachen aufgedeckt und durch eigene Auslegungen der Notationen gefüllt, und schließlich Metamodelle der drei Sprachen, aufgrund der gewonnen Erkentnisse sowie ein Referenzmetamodell auf Basis dieser Metamodelle erstellt und dargestellt. Im letzten Teil dieser Arbeit wird die exemplarische Realisierung eines Modell-zu-Referenzmodell Konverters auf Basis der BPMN und des Modellierungswerkzeuges BizAgi Process Modeler der Firma BizAgi Ltd vorgestellt, und der Lösungsansatz anhand des Beispiels eines Geschäftsprozesses validiert. Die Konvertierer ermöglichen die Abbildung eines Geschäftsprozessmodelles auf ein semantisch-äquivalentes Referenzmetamodell-konformes Modell, auf dessen Basis weitere Arbeitsschritte vor der/ für die Migration, unabhängig von der ursprünglich eingesetzten Modellierungssprache, definiert werden können.
Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Abbildung von Ecore nach grUML. Dabei wird sowohl die Transformation von in Ecore modellierten Modellen nach Graphen in grUML als auch die Konvertierung von Ecore-Metamodellen nach grUML-Schemas betrachtet. Zunächst werden die beiden Modellierungssprachen Ecore und grUML einzeln beschrieben. Dabei werden die Metamodelle der Sprachen erklärt und die Programmierschnittstellen vorgestellt. Im Anschluss werden Unterschiede und Gemeinsamkeiten von grUML und Ecore erläutert und auf dieser Grundlage eine Abbildung definiert. Außerdem werden Anforderungen an die Implementierung der Transformation festgehalten. Danach folgen verschiedene Details zur Realisierung. Zum Schluss wird mit Hilfe einiger Beispiele gezeigt, welche Ergebnisse durch die Transformation entstehen.
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.
Im Rahmen dieser Arbeit wird ein Programm in Java entwickelt, mit dem man sich beliebige Netzwerke graphisch anzeigen lassen kann. Diese Netzwerke müssen im Vorfeld mit Hilfe eines Configuration-Files beschrieben werden und dürfen nur aus Layer-2-Switches und Hosts aufgebaut sein. Nach Ladung eines solchen Files ins Programm kann das Netzwerk dort visualisiert werden. Darauf kann man dann den Spanning-Tree-Algorithmus IEEE 802.1D laufen lassen. Das Programm bietet auch die Möglichkeit, verschiedene Attribute der Switches und ihrer Ports nach Belieben einzustellen. Neben dem reinen Algorithmus werden die Hosts sich gegenseitig auch noch Normdaten zuschicken, wodurch die einzelnen STA-Mac-Tabellen aufgebaut werden. Ein weiteres Ziel ist es, die Switches mittels Threads parallel und unabhängig voneinander arbeiten zu lassen. Dies hat zur Folge, dass die Switches auf kein globales Wissen zugreifen können. Es gibt keine übergeordnete Instanz, die alle Switches lenkt und steuert. Diese Realisierung kommt der echten Arbeitsweise eines Netzwerks näher, als wenn alle Switches immer sofort über alle Abläufe Bescheid wissen.
Der Prozess der Mustererkennung gliedert sich in mehrere Teilschritte, wobei letztlich aus unbekannten Datensätzen Muster erkannt und automatisch in Kategorien eingeordnet werden sollen. Dafür werden häufig Klassiffkatoren verwendet, die in einer Lernphase anhand von bekannten Testdaten trainiert werden. Viele bestehenden Softwarelösungen bieten Hilfsmittel für spezielle Mustererkennungsaufgaben an, aber decken nur selten den gesamten Lernprozess ab. Im Rahmen dieser Studienarbeit wurde aus diesem Grund ein Framework entwickelt, welches allgemeine Aufgaben eines Klassiffkationssystems für Bilddaten als eigenständige Komponenten integriert. Es ist schnittstellenorientiert, leicht erweiterbar und bietet eine graphische Benutzeroberfläche.
Ein Netzwerk, wie beispielsweise das Internet, ist eine Menge von Netzen, die durch Router miteinander verbunden sind. Ein Router ist ein Computer, der mit mehreren Netzwerkschnittstellen ausgerüstet und an mehrere Netze angeschlossen ist, um zwischen diesen Pakete zu vermitteln. Man kann ein Netzwerk auch als Graph repräsentieren, wobei Router als Knoten und Netze als Kanten angesehen werden können. Diesen Graph nennt man die Topologie des Netzwerks. Soll ein Paket in ein anderes Netz als das eigene gesendet werden, so wird es normalerweise dem sogenannten Default-Router gesendet. Dieser besitzt (wie jeder Router) eine Tabelle (die sogenannte Forwardingtabelle), die alle Netze enthält. Zusätzlich ist in der Tabelle der jeweilige Router eingetragen, über den das Netz am besten erreicht werden kann. So wird das Paket von einem Router zum nächsten geleitet, bis es das Zielnetz erreicht. Dabei schlägt jeder Router in seiner Tabelle nach, welches der nächste Router auf dem günstigsten Weg zum Zielnetz ist. Ein Routingprotokoll kümmert sich um den automatischen Austausch von Informationen zwischen den Routern, um die Forwardingtabelle aufzubauen und auf dem aktuellen Stand zu halten. Sind die Tabellen aller Router auf dem aktuellen Stand, so befindet sich das Netzwerk in einem konvergenten Zustand. Die Zeit, die benötigt wird, um die Forwardingtabelle aufzubauen beziehungsweise sie nach einer Änderung der Topologie zu aktualisieren, wird Konvergenzzeit genannt. Das Routingprotokoll RIP ist ein bekanntes und gut erforschtes Distanzvektor-Protokoll. Jedoch gibt es bisher nur wenige Untersuchungen der Konvergenzeigenschaften (wie z.B. benötigte Zeit, um in einen konvergenten Zustand zu gelangen, oder das dabei erzeugte Trafficvolumen) dieses Protokolls. Ziel der Arbeit ist es einen Zusammenhang zwischen den Topologieeigenschaften eines Netzwerks und den Konvergenzeigenschaften bei Verwendung des RIP-Routingprotokills experimentell zu ermitteln. Hierfür wurden über 5000 Einzelmessungen mit verschiedenen Topologien durchgeführt und statistisch ausgewertet. Aus den Ergebnissen wurden Formeln abgeleitet, mit deren Hilfe sich für ein beliebiges Netzwerk die Konvergenzeigenschaften anhand seiner Topologieeigenschaften approximieren lassen.
Mathematisches Modellieren bezeichnet die verschiedenen Prozesse, die Menschen durchlaufen, wenn sie versuchen, reale Probleme mathematisch zu lösen oder Textaufgaben zu bearbeiten. In der Literatur werden im sogenannten Modellierungszyklus fünf aufeinanderfolgende Teilprozesse genannt, die den Ablauf des Problemlöseprozesses beschreiben (Blum, 2003). Beim Strukturieren wird zunächst eine Problemsituation im kognitionspsychologischen Sinne verstanden, die wesentlichen Merkmale werden abstrahiert um dann im zweiten Schritt (Mathematisieren) in ein mathematisches Modell (bestehend aus Gleichungen, Symbolen, Operatoren, Ziffern etc.) übersetzt zu werden. Beim Verarbeiten dieses mathematischen Modells mithilfe mathematischen Wissens wird das Problem innermathematisch gelöst, woraufhin das Ergebnis im vierten Schritt (Interpretieren) rückübertragen wird auf die ursprüngliche Problemsituation. Die dort aufgeworfene Frage wird beim Interpretieren beantwortet. Der letzte Schritt (Validieren) sieht eine Überprüfung des gesamten Problemlöseprozesses vor: Kommt der Modellierer zu dem Schluss, dass sein Ergebnis eventuell nicht korrekt bzw. nicht optimal ist, wird der Modellierungszyklus von vorne durchlaufen. Der Modellierungszyklus dient dabei sowohl als deskriptives als auch als präskriptives (normatives) Modell, da er einerseits beschreibt, wie Modellieren abläuft und andererseits vorschreibt, wie Schüler z.B. beim Lösen von mathematischen Textaufgaben vorgehen sollen. Dennoch liegen für beide Zielsetzungen keine empirischen Studien vor, die belegen könnten, dass der Modellierungszyklus sich tatsächlich als deskriptives oder als präskriptives Modell eignet. In der vorliegenden Arbeit konnte die Eignung als deskriptives Modell nur mit Einschränkungen bestätigt werden. So zeigte sich z.B. in einer Voruntersuchung, dass das Stadium Validieren bei Schülern der Klassenstufe 4 nicht zu beobachten ist und dass der Ablauf der Stadien deutlich von der vorgegebenen Reihenfolge abweichen kann. Eine revidierte Version des Modellierungszyklus als rekursives Modell wird daher vorgeschlagen. In einer zweiten, größeren Untersuchung wurde die Eignung als normatives Modell untersucht, indem die vier Stadien Strukturieren, Mathematisieren, Verarbeiten und Interpretieren isoliert voneinander erfasst wurden, wofür zuvor eigens Items konstruiert worden waren. Die vier Unterskalen wurden an mehreren Kriterien - darunter die Fähigkeit zum Lösen kompletter Modellierungsaufgaben - validiert, was den normativen Charakter des Modells bestätigt. Um Modellierungskompetenz frühzeitig diagnostizieren und dementsprechend fördern zu können, ist die Entwicklung von Methoden angezeigt, die vier Teilkompetenzen Strukturieren, Mathematisieren, Verarbeiten und Interpretieren bereits im Grundschulalter unabhängig voneinander objektiv, reliabel und valide zu erfassen. Mit der Entwicklung und Analyse von Items zu den vier Teilbereichen wurde hierfür mit der vorliegenden Arbeit ebenfalls eine Grundlage geschaffen.