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Das Internet der Dinge (IoT) ist ein Konzept, bestehend aus vernetzten physischen Objekten, welche in die virtuelle Welt integriert werden um aktive Teilnehmer von Geschäfts- und Alltagsprozessen zu werden (Uckelmann, Harrison and Michahelles, 2011; Shrouf, Ordieres and Miragliotta, 2014). Es wird erwartet, dass dieses Konzept einen großen Einfluss auf Unternehmen haben wird (Council, Nic and Intelligence, 2008). Geschäftsmodelle kleiner und mittelständischer Unternehmen (KMU) sind bedroht, sollten sie den sich abzeichnenden Trend nutzen (Sommer, 2015). Daher ist das Ziel dieser Arbeit, eine exemplarische Implementierung von vernetzten Geräten in einem kleinen Unternehmen um seine Vorteile darzustellen.
Diese Arbeit verwendet Design Science Research (DSR) um einen Prototyp zu entwickeln, der auf dem Anwendungsfall einer Holzwerkstatt aufbaut. Der Prototyp besteht aus einem physischen Sensor und einer Webapplikation, welche von dem kleinen Unternehmen zur Verbesserung seiner Prozesse genutzt werden kann. Die Arbeit dokumentiert den iterativen Entwicklungsprozess der Prototypen von Grund auf zu nutzbarer Hard- und Software.
Der Hauptbeitrag dieser Arbeit ist die beispielhafte Anwendung und Nutzung von IoT in einem kleinen Unternehmen.
Remote Working Study 2022
(2022)
The Remote Working Study 2022 is focused on the transition to work from home (WFH) triggered by the stay at home directives of 2020. These directives required employees to work in their private premises wherever possible to reduce the transmission of the coronavirus. The study, conducted by the Center for Enterprise Information Research (CEIR) at the University of Koblenz from December 2021 to January 2022, explores the transition to remote working.
The objective of the survey is to collect baseline information about organisations’ remote work experiences during and immediately following the COVID-19 lockdowns. The survey was completed by the key persons responsible for the implementation and/or management of the digital workplace in 19 German and Swiss organisations.
The data presented in this report was collected from member organisations of the IndustryConnect initiative. IndustryConnect is a university-industry research programme that is coordinated by researchers from the University of Koblenz. It focuses on research in the areas of the digital workplace and enterprise collaboration technologies, and facilitates the generation of new research insights and the exchange of experiences among user companies.
As Enterprise 2.0 (E2.0) initiatives are gradually moving out of the early experimentation phase it is time to focus greater attention on examining the structures, processes and operations surrounding E2.0 projects. In this paper we present the findings of an empirical study to investigate and understand the reasons for initiating E2.0 projects and the benefits being derived from them. Our study comprises seven in-depth case studies of E2.0 implementations. We develop a classification and means of visualising the scope of E2.0 initiatives and use these methods to analyse and compare projects.
Our findings indicate a wide range of motivations and combinations of technology in use and show a strong emphasis towards the content management functionality of E2.0 technologies.
Will Eisners Graphic Novels zeugen von einer tiefgehenden Identitifation mit dem Judentum als Volkszugehörigkeit, Religion und Kultur und spiegeln das Judentum in all seinen Facetten wider. Dabei ist besonders hervorzuheben, dass die Entwicklung des Gesamtwerks parallel verläuft zur Geschichte der Emanzipation der jüdischen Bevölkerung in New York City. Der Band clustert die jüdischen Aspekte in Eisners Werk in beispielsweise Faktoren kollektiver Erinnerung, Umgang mit und Kampf gegen Antisemitismus und religiöse Besonderheiten.
Social-Media Plattformen wie Twitter oder Reddit bieten Nutzern nahezu ohne Beschränkungen die Möglichkeit, ihre Meinungen über aktuelle Ereignisse zu veröffentlichen, diese mit anderen zu teilen und darüber zu diskutieren. Während die Mehrheit der Nutzer diese Plattformen nur als reines Diskussionsportal verwenden, gibt es jedoch Nutzergruppen, welche aktiv und gezielt versuchen, diese veröffentlichten Meinungen in ihrem Sinne zu beeinflussen bzw. zu manipulieren. Durch wiederholtes Verbreiten von bearbeiteten Fake-News oder stark polarisierenden Meinungen im gesamten politischen Spektrum können andere Nutzer beeinflusst, manipuliert und unter Umständen zum Träger von Hassreden und extremen politischen Positionen werden. Viele dieser Nutzergruppen sind vor allem in englischsprachigen Portalen anzutreffen, in denen sie sich überwiegend als Muttersprachler ausgeben. In dieser Arbeit stellen wir eine Methode vor, englische Muttersprachler und Nicht-Muttersprachler, die Englisch als Fremdsprache verwenden, anhand von ausgewählten englischen Social Media Texten zu unterscheiden. Dazu implementieren wir textmerkmalbasierte Modelle, welche für traditionelle Machine-Learning Prozesse und neuartigen AutoML-Pipelines zur Klassifizierung von Texten verwendet werden. Wir klassifizieren dabei Sprachfamilie, Muttersprache und Ursprung eines beliebigen englischen Textes. Die Modelle werden an einem bestehenden Datensatz von Reddit, welcher hauptsächlich aus englischen Texten von europäischen Nutzern besteht, und einem neu erstellten Twitter Datensatz, der Tweets von aktuellen Themen in verschiedenen Ländern enthält, angewandt. Wir evaluieren dabei vergleichsweise die erhaltenen Resultate unserer Pipeline zu traditionellen Maschinenlernprozessen zur Texterkennung anhand von Präzision, Genauigkeit und F1-Maßen der Vorhersagen. Wir vergleichen zudem die Ergebnisse auf Unterschiede der Sprachnutzung auf den unterschiedlichen Plattformen sowie den ausgewählten Themenbereichen. Dabei erzielen wir eine hohe Vorhersagewahrscheinlichkeit für alle gewählten Kategorien des erstellten Twitter Datensatzes und stellen unter anderem eine hohe Abweichung in Bezug auf die durchschnittliche Textlänge insbesondere bei Nutzern aus dem baltoslawischen Sprachraum fest.
Der Wettbewerb um die besten Technologien zur Realisierung des autonomen Fahrens ist weltweit in vollem Gange.
Trotz großer Anstrengungen ist jedoch die autonome Navigation in strukturierter und vor allem unstrukturierter Umgebung bisher nicht gelöst.
Ein entscheidender Baustein in diesem Themenkomplex ist die Umgebungswahrnehmung und Analyse durch passende Sensorik und entsprechende Sensordatenauswertung.
Insbesondere bildgebende Verfahren im Bereich des für den Menschen sichtbaren Spektrums finden sowohl in der Praxis als auch in der Forschung breite Anwendung.
Dadurch wird jedoch nur ein Bruchteil des elektromagnetischen Spektrums genutzt und folglich ein großer Teil der verfügbaren Informationen zur Umgebungswahrnehmung ignoriert.
Um das vorhandene Spektrum besser zu nutzen, werden in anderen Forschungsbereichen schon seit Jahrzehnten \sog spektrale Sensoren eingesetzt, welche das elektromagnetische Spektrum wesentlich feiner und in einem größeren Bereich im Vergleich zu klassischen Farbkameras analysieren. Jedoch können diese Systeme aufgrund technischer Limitationen nur statische Szenen aufnehmen. Neueste Entwicklungen der Sensortechnik ermöglichen nun dank der \sog Snapshot-Mosaik-Filter-Technik die spektrale Abtastung dynamischer Szenen.
In dieser Dissertation wird der Einsatz und die Eignung der Snapshot-Mosaik-Technik zur Umgebungswahrnehmung und Szenenanalyse im Bereich der autonomen Navigation in strukturierten und unstrukturierten Umgebungen untersucht. Dazu wird erforscht, ob die aufgenommen spektralen Daten einen Vorteil gegenüber klassischen RGB- \bzw Grauwertdaten hinsichtlich der semantischen Szenenanalyse und Klassifikation bieten.
Zunächst wird eine geeignete Vorverarbeitung entwickelt, welche aus den Rohdaten der Sensorik spektrale Werte berechnet. Anschließend wird der Aufbau von neuartigen Datensätzen mit spektralen Daten erläutert. Diese Datensätze dienen als Basis zur Evaluation von verschiedenen Klassifikatoren aus dem Bereich des klassischen maschinellen Lernens.
Darauf aufbauend werden Methoden und Architekturen aus dem Bereich des Deep-Learnings vorgestellt. Anhand ausgewählter Architekturen wird untersucht, ob diese auch mit spektralen Daten trainiert werden können. Weiterhin wird die Verwendung von Deep-Learning-Methoden zur Datenkompression thematisiert. In einem nächsten Schritt werden die komprimierten Daten genutzt, um damit Netzarchitekturen zu trainieren, welche bisher nur mit RGB-Daten kompatibel sind. Abschließend wird analysiert, ob die hochdimensionalen spektralen Daten bei der Szenenanalyse Vorteile gegenüber RGB-Daten bieten
In dieser Arbeit wird ein System zur Erzeugung und Darstellung stereoskopischen Video-Panoramen vorgestellt. Neben der theoretischen Grundlagen werden der Aufbau und die Funktionsweise dieses Systems erläutert.
Dazu werden spezielle Kameras verwendet, die Panoramen aufnehmen
können und zur Wiedergabe synchronisiert werden. Anschließend wird ein Renderer implementiert, welcher die Panoramen mithilfe einer VirtualReality Brille stereoskopisch darstellen kann. Dafür werden separate Aufnahmen für die beiden Augen gemacht und getrennt wiedergegeben. Zum Abschluss wird das entstandene Video-Panorama mit einem Panorama eines schon bestehenden Systems verglichen.
Wie bereitet man komplizierte, technische Sachverhalte einfach und verständlich auf, damit sie auch der normalen Benutzer ohne tiefergehendes technisches Hintergrundwissen schnell und ohne lange Einarbeitungszeit und langwierige Erklärungen zu nutzen weiß? In dieser Studenarbeit geht es um genau diese Frage - Nichtinformatikern die Vorzüge und die Arbeit mit semantischen (Such)anfragen zu erleichtern, wenn nicht sogar überhaupt erst zu ermöglichen, sowie die Neuentwicklung und SPARQL-Erweiterung Networked Graphs von Simon Schenk innerhalb der AG Staab/Universität Koblenz zu präsentieren.
The Internet of Things is still one of the most relevant topics in the field of economics and research powered by the increasing demand of innovative services. Cost reductions in manufacturing of IoT hardware and the development of completely new communication ways has led to the point of bil-lions of devices connected to the internet. But in order to rule this new IoT landscape a standardized solution to conquer these challenges must be developed, the IoT Architecture.
This thesis examines the structure, purpose and requirements of IoT Architecture Models in the global IoT landscape and proposes an overview across the selected ones. For that purpose, a struc-tured literature analysis on this topic is conducted within this thesis, including an analysis on three existing research approaches trying to frame this topic and a tool supported evaluation of IoT Archi-tecture literature with over 200 accessed documents.
Furthermore, a coding of literature with the help of the specialised coding tool ATLAS.ti 8 is conduct-ed on 30 different IoT Architecture Models. In a final step these Architecture Models are categorized and compared to each other showing that the environment of IoT and its Architectures gets even more complex the further the research goes.
Die automatische Detektion der Lage und Ausrichtung von Unterwasser-Kabeln oder -Pipelines in Kamerabildern ermöglicht es, Unterwasserfahrzeuge autonome Kontrollfahrten durchführen zu lassen. Durch Pflanzenwuchs auf und in der Nähe von Kabeln bzw. Pipelines wird deren visuelle Erfassung jedoch erschwert: Die Bestimmug der Lage über die Detektion von Kanten mit anschließender Linien-Extraktion schlägt oft fehl. Probabilistische Ansätze sind hier den deterministischen überlegen. Durch die Modellierung von Wahrscheinlichkeiten kann trotz geringer Anzahl von extrahierten Merkmalen eine Aussage über den Zustand des Systems getroffen werden. Diese Arbeit stellt ein neues auf Partikelfiltern basierendes Tracking-System für die Verfolgung von Kabeln und Pipelines in Bildsequenzen vor. Umfangreiche Experimente auf realistischen Unterwasser-Videos zeigen die Robustheit und Performanz des gewählten Ansatzes sowie Vorteile gegenüber vorangegangenen Arbeiten.
Rettungsroboter helfen nach Katastrophen wie z.B. Erdbeben dabei, in zerstörten Gebäuden Überlebende zu finden. Die Aufgabe, die Umgebung effizient möglichst vollständig abzusuchen und dabei eine Karte zu erstellen, die den Rettungskräften bei der Bergung der Opfer zur Orientierung dient, soll der Roboter autonom erfüllen. Hierzu wird eine Explorationsstrategie benötigt; eine Strategie zur Navigation in bekanntem und zur Erkundung von unbekanntem Gelände. Für den mobilen Roboter "Robbie" der Arbeitsgruppe Aktives Sehen wurde in dieser Arbeit ein Grenzen-basierter Ansatz zur Lösung des Explorationsproblems ausgewählt und implementiert. Hierzu werden Grenzen zu unbekanntem Gelände aus der Karte, die der Roboter erstellt, extrahiert und angefahren. Grundlage der Navigation zu einem so gefundenen Wegpunkt bildet die sog. Pfad-Transformation (Path-Transform).
Die Forschung im Bereich der modellbasierten Objekterkennung und Objektlokalisierung hat eine vielversprechende Zukunft, insbesondere die Gebäudeerkennung bietet vielfaltige Anwendungsmöglichkeiten. Die Bestimmung der Position und der Orientierung des Beobachters relativ zu einem Gebäude ist ein zentraler Bestandteil der Gebäudeerkennung.
Kern dieser Arbeit ist es, ein System zur modellbasierten Poseschätzung zu entwickeln, das unabhängig von der Anwendungsdomäne agiert. Als Anwendungsdomäne wird die modellbasierte Poseschätzung bei Gebäudeaufnahmen gewählt. Vorbereitend für die Poseschätzung bei Gebäudeaufnahmen wird die modellbasierte Erkennung von Dominosteinen und Pokerkarten realisiert. Eine anwendungsunabhängige Kontrollstrategie interpretiert anwendungsspezifische Modelle, um diese im Bild sowohl zu lokalisieren als auch die Pose mit Hilfe dieser Modelle zu bestimmen. Es wird explizit repräsentiertes Modellwissen verwendet, sodass Modellbestandteilen Bildmerkmale zugeordnet werden können. Diese Korrespondenzen ermöglichen die Kamerapose aus einer monokularen Aufnahme zurückzugewinnen. Das Verfahren ist unabhängig vom Anwendungsfall und kann auch mit Modellen anderer rigider Objekte umgehen, falls diese der definierten Modellrepräsentation entsprechen. Die Bestimmung der Pose eines Modells aus einem einzigen Bild, das Störungen und Verdeckungen aufweisen kann, erfordert einen systematischen Vergleich des Modells mit Bilddaten. Quantitative und qualitative Evaluationen belegen die Genauigkeit der bestimmten Gebäudeposen.
In dieser Arbeit wird zudem ein halbautomatisches Verfahren zur Generierung eines Gebäudemodells vorgestellt. Das verwendete Gebäudemodell, das sowohl semantisches als auch geometrisches Wissen beinhaltet, den Aufgaben der Objekterkennung und Poseschätzung genügt und sich dennoch an den bestehenden Normen orientiert, ist Voraussetzung für das Poseschätzverfahren. Leitgedanke der Repräsentationsform des Modells ist, dass sie für Menschen interpretierbar bleibt. Es wurde ein halbautomatischer Ansatz gewählt, da die automatische Umsetzung dieses Verfahrens schwer die nötige Präzision erzielen kann. Das entwickelte Verfahren erreicht zum einen die nötige Präzision zur Poseschätzung und reduziert zum anderen die Nutzerinteraktionen auf ein Minimum. Eine qualitative Evaluation belegt die erzielte Präzision bei der Generierung des Gebäudemodells.
Ziel der Arbeit ist es, einen MP3-Player zu entwickeln, der eine Benutzerinteraktion ermöglicht, wie es gängige Computerprogramme zur Wiedergabe von Musik tun. Der Benutzer soll über eine grafische Oberfläche MP3-Dateien laden, abspielen und in Playlisten organisieren können. Ferner soll es möglich sein, Metadaten wie Titel, Autor, Genre, Veröffentlichungsjahr und vieles weitere als zusätzlichen Tag zu speichern und zu editieren. Diese Informationen soll die Software auch beim Abspielen eines Musikstückes auslesen und dem Nutzer übersichtlich anzeigen. Hier scheitern die meisten Player aufgrund ihres kleinen Displays. Außerdem soll der MP3-Player auch rudimentäre Funktionen zur Echtzeitmanipulation der Musikwiedergabe bieten. Als Hardware zum Abspielen der Musikdateien dient die Spielekonsole Nintendo DS, welche aufgrund ihrer beiden Displays genügend Anzeigemöglichkeiten für eine grafische Benutzerführung bietet. Eines der beiden Displays dient zudem als Touchscreen und kann für Eingaben verwendet werden.
Außerschulische Lernorte und deren Wirksamkeit im Kontext von BNE-Bildungsmaßnahmen wurden bislang wenig untersucht. Mithilfe einer mehrstufi-gen Analyse identifiziert die vorliegende Studie außerschulische Lernorte mit Be-zug zum BNE-Bildungskonzept im Untersuchungsraum Rheinland-Pfalz. Dazu wurden zunächst mittels qualitativer Literaturanalysen BNE-Kriterien generiert, die als methodisches Instrument in Form einer BNE-Checkliste für außerschulische Lernorte operationalisiert wurden. Die auf diesem Wege gewonnenen Daten liefern die Grundlage für die Erstellung einer geografisch orientierten Lernortdatenbank mit BNE-Bezug. Eine kartografische Visualisierung der Daten ergibt ein räumliches Verteilungsmuster: So zeigen sich mit BNE-Lernorten gut versorgte Landkreise und kreisfreie Städte, aber auch regelrechte BNE-Lernort-Wüsten, an denen Nachhol-bedarf besteht. Des Weiteren zeigt sich eine Häufung von BNE-Lernorten in wald-nahen Gebieten.
Zur Frage, wie die außerschulische BNE im Bundesland Rheinland-Pfalz imple-mentiert wurde, inwiefern Optimierungsbedarf besteht und welche fortsetzenden Maßnahmen im Rahmen der Agenda 2030 für die außerschulische BNE getroffen werden, liefert ein leitfadenbasiertes exploratives Interview mit zwei BNE-Experten zusätzliche Erkenntnisse.
Weiterführend wurde mit 1358 Schülerinnen und Schülern an 30 außerschuli-schen Lernorten nach Teilnahme an einer Bildungsmaßnahme eine quantitative Fragebogenstudie durchgeführt, bei der auch das Umweltbewusstsein, Einstellun-gen zum Umweltverhalten und das Lernen vor Ort betrachtet wurden. Durch ein Miteinbeziehen von Nicht-BNE-Lernorten wurde eine Vergleichsstudie zur Wirk-samkeit von BNE-Lernorten möglich. Die statistische Datenauswertung führt zu ei-ner Vielzahl an interessanten Ergebnissen. Kontraintuitiv zeigt sich beispielsweise die Art des Lernorts (BNE- oder Nicht-BNE-Lernort) als nicht signifikanter Prädiktor für das Umweltbewusstsein und Umweltverhalten der befragten Schüler, wohinge-gen Kommunikationsstrukturen innerhalb von Bildungsmaßnahmen an außerschu-lischen Lernorten, die Multimedialität und Handlungsorientierung sowie die Dauer von Bildungsmaßnahmen einen signifikanten Einfluss ausüben.
Schlüsselwörter: Außerschulische Lernorte, Bildung für nachhaltige Entwicklung (BNE), BNE-Kriterien, Lernortlandschaft Rheinland-Pfalz, BNE-Lernorte, Umwelt-bewusstsein, Umweltverhalten.
This thesis addresses the automated identification and localization of a time-varying number of objects in a stream of sensor data. The problem is challenging due to its combinatorial nature: If the number of objects is unknown, the number of possible object trajectories grows exponentially with the number of observations. Random finite sets are a relatively new theory that has been developed to derive at principled and efficient approximations. It is based around set-valued random variables that contain an unknown number of elements which appear in arbitrary order and are themselves random. While extensively studied in theory, random finite sets have not yet become a leading paradigm in practical computer vision and robotics applications. This thesis explores random finite sets in visual tracking applications. The first method developed in this thesis combines set-valued recursive filtering with global optimization. The problem is approached in a min-cost flow network formulation, which has become a standard inference framework for multiple object tracking due to its efficiency and optimality. A main limitation of this formulation is a restriction to unary and pairwise cost terms. This circumstance makes integration of higher-order motion models challenging. The method developed in this thesis approaches this limitation by application of a Probability Hypothesis Density filter. The Probability Hypothesis Density filter was the first practically implemented state estimator based on random finite sets. It circumvents the combinatorial nature of data association itself by propagation of an object density measure that can be computed efficiently, without maintaining explicit trajectory hypotheses. In this work, the filter recursion is used to augment measurements with an additional hidden kinematic state to be used for construction of more informed flow network cost terms, e.g., based on linear motion models. The method is evaluated on public benchmarks where a considerate improvement is achieved compared to network flow formulations that are based on static features alone, such as distance between detections and appearance similarity. A second part of this thesis focuses on the related task of detecting and tracking a single robot operator in crowded environments. Different from the conventional multiple object tracking scenario, the tracked individual can leave the scene and later reappear after a longer period of absence. Therefore, a re-identification component is required that picks up the track on reentrance. Based on random finite sets, the Bernoulli filter is an optimal Bayes filter that provides a natural representation for this type of problem. In this work, it is shown how the Bernoulli filter can be combined with a Probability Hypothesis Density filter to track operator and non-operators simultaneously. The method is evaluated on a publicly available multiple object tracking dataset as well as on custom sequences that are specific to the targeted application. Experiments show reliable tracking in crowded scenes and robust re-identification after long term occlusion. Finally, a third part of this thesis focuses on appearance modeling as an essential aspect of any method that is applied to visual object tracking scenarios. Therefore, a feature representation that is robust to pose variations and changing lighting conditions is learned offline, before the actual tracking application. This thesis proposes a joint classification and metric learning objective where a deep convolutional neural network is trained to identify the individuals in the training set. At test time, the final classification layer can be stripped from the network and appearance similarity can be queried using cosine distance in representation space. This framework represents an alternative to direct metric learning objectives that have required sophisticated pair or triplet sampling strategies in the past. The method is evaluated on two large scale person re-identification datasets where competitive results are achieved overall. In particular, the proposed method better generalizes to the test set compared to a network trained with the well-established triplet loss.
Einer der Forschungsschwerpunkte der AG Rechnernetze ist das Routing Information Protocol. Eine eigene kompatible Erweiterung dieses Routingprotokolls ist der Routing Information Protocol with Metric-based Topology Investigation (RMTI [ehemals RIP-MTI]). Um dieses Protokoll testen und mit seinem Vorgänger vergleichen zu können, wird die Virtualisierungssoftware VNUML eingesetzt. In diesen virtualisierten Netzwerken werden Router, die das RMTI-Protokoll einsetzten, mittels der Zebra/Quagga Routing Software Suite beobachtet. Dabei wird das Verhalten des Protokolls in unterschiedlichsten Simulationssituationen analysiert und bewertet. Um solche Testabläufe zentral zu steuern und protokollieren zu können wurde die Anwendung RIP-XT (XTPeer) erstellt und in fortführenden Diplomarbeiten kontinuierlich erweitert. Sie ist Schnittstelle zu den Zebra/Quagga-Routern und kann diese steuern. Zusätzlich sammelt und analysiert sie die Routing-Informationen der Router.Über ein GUI kann ein Benutzer diese Abläufe steuern. Um einen visuellen Überblick über eine Netzwerktopologie zu erhalten, besitzt das GUI auch eine Topologie-Anzeige. Die Anzeige repräsentiert das Gesamte Netzwerk durch Symbole, über die auch Interaktionen mit der Simulation möglich sind. Ziel dieser Diplomarbeit war es, die bisherige Topologie-Anzeige zu überarbeiten, um sie für neue Anforderungen anzupassen. Des weiteren wurden funktionale Erweiterungen in das GUI des RIP-XTs eingebettet.
In den letzten Jahren konzentrierte sich das E-Government auf die administrativen Aspekte der Verwaltungsmodernisierung. Im nächsten Schritt werden die E-Diskurse als Instrument der Bürgernähe und Mittel der E-Demokratie/E-Partizipation an Bedeutung gewinnen. Mit zunehmender Akzeptanz solcher E-Diskurse werden diese schnell eine Komplexität erreichen, die von den Teilnehmern nicht mehr zu bewältigen ist. Das Problem liegt in der eingeschränkten Möglichkeit, einen in Raum und Zeit verteilten Diskurs zu verfolgen und sich ein Bild von ihm zu machen. Viele Eindrücke, die sich aus Präsenzdiskussionen gewinnen lassen, fehlen. Deswegen hat die vorliegende Arbeit die Zielsetzung der Konzeption und der prototypischen Implementierung eines Instrumentariums (Diskursmeter), womit sich die Teilnehmer, insbesondere die Moderatoren, des E-Diskurses jederzeit einen Überblick über den E-Diskurs schaffen können und so zu ihrem Diskursverständnis (Discourse Awareness) zu gelangen. Über das aktuelle Geschehen im E-Diskurs informiert die gegenwartsorientierte und über das vergangene Geschehen die vergangenheitsorientierte Discourse Awareness, über die etwaige Trends sichtbar sind. Der Fokus der Discourse Awareness liegt in der quantitativen Betrachtung des Geschehens im E-Diskurs. Aus dem in dieser Arbeit entwickelten Modell des E-Diskurses resultieren die Fragestellungen zur Discourse Awareness, deren Konkretisierung Grundlage für die Implementierung des Diskursmeters ist. Die an das Modell des E-Diskurses angebrachten Diskurssensoren zeichnen das Geschehen im E-Diskurs auf, die zu Diskursereignissen führen, die das Diskursmeter in unterschiedlichen Visualisierungsformen präsentiert. Den Moderatoren des E-Diskurses bietet das Diskursmeter die gegenwartsorientierte Discourse Awareness als Monitoring und die vergangenheitsorientierte Discourse Awareness als Abfrage (quantitative Analyse) an.
Remote Rendering ist eine Möglichkeit aufwändige Grafik von leistungsstarker Hardware für leistungsschwächere Endgeräte bereitzustellen. Durch den Transfer der Daten über ein Netzwerk entsteht eine Verzögerung, welche die Interaktivität einschränkt. Ein Verfahren, um Befehle an eine virtuelle Kamera auf dem Endgerät direkt umzusetzen, wird 3D-Warping genannt. Das Verfahren erzeugt jedoch Bildartefakte. In dieser Arbeit werden verschiedene Ansätze für Remote Rendering Setups aufgezeigt. Zusätzlich werden die auftretenden Artefakte des Warpings und Methoden zur Verbesserung des Verfahrens beschrieben. Es werden eigene Implementationen und Verbesserungen vorgestellt und untersucht.
Der Klimawandel stellt eine existenzielle Bedrohung für das menschliche Überleben, die soziale Organisation der Gesellschaft und die Stabilität der Ökosysteme dar. Er ist daher zutiefst beängstigend. Im Angesicht von Bedrohungen wollen sich Menschen häufig schützen, anstatt sich proaktiv zu verhalten. Wenn psychologische Ressourcen zur Bewältigung nicht ausreichen, reagieren Menschen oft mit verschiedenen Formen der Leugnung. Diese Dissertation leistet einen Beitrag zum Verständnis des vielschichtigen Phänomens der Klimawandelleugnung aus psychologischer Sicht.
Es gibt vier Forschungslücken in der Literatur zur Klimawandelleugnung: Erstens hat das Spektrum der Klimawandelleugnung als Selbst-schützende Reaktion auf die Klimakrise innerhalb der Psychologie bisher keine Beachtung gefunden. Zweitens wurde psychologische Grundbedürfnisbefriedigung, ein fundamentaler Indikator für menschliches Funktionieren und die Fähigkeit, mit Bedrohungen umzugehen, bisher nicht als Prädiktor für Klimawandelleugnung untersucht. Drittens sind Beziehungen des Spektrums der Klimawandelleugnung zu klimarelevanten Emotionen, insbesondere der Klimaangst, bisher nicht empirisch untersucht worden. Viertens wurde bisher nicht untersucht, wie sich das Spektrum der Klimawandelleugnung zu etablierten Prädiktoren der Klimawandelleugnung, d.h. rechtsideologischen Überzeugungen und männlichem Geschlecht, verhält. Um diese Lücken zu schließen, untersuche ich, wie sich das Spektrum der Klimawandelleugnung im deutschen Kontext manifestiert und wie es mit psychologischer Grundbedürfnisbefriedigung und -frustration, umweltfreundlichem Verhalten, Klimaangst, ideologischer Uberzeugung und Geschlecht zusammenhängt.
Fünf Manuskripte zeigen, dass Klimawandelleugnung im deutschen Kontext auf einem Spektrum existiert, das von der Verzerrung von Fakten (interpretative Leugnung, insbesondere Leugnung der persönlichen und globalen Folgenschwere) bis zur Leugnung von Implikationen reicht (implikatorische Leugnung, insbesondere Vermeidung, Leugnung von Schuld und Rationalisierung der eigenen Beteiligung). Über alle Analysen hinweg war niedrige psychologische Grundbedürfnisbefriedigung Prädiktor für das Spektrum der Klimawandelleugnung, das wiederum mit umweltfreundlichem Verhalten assoziiert war. Klimawandelleugnung stand generell in einem negativen Zusammenhang mit Klimaangst, mit Ausnahme einer positiven Assoziation von Vermeidung und Klimaangst. Rechtsideologische Überzeugung war der stärkste Prädiktor für Klimawandelleugnung über das gesamte Spektrum hinweg. Niedrige Bedürfnisbefriedigung und männliches Geschlecht waren weitere, aber schwächere Prädiktoren für implikatorische Leugnung.
Diese Ergebnisse legen nahe, dass das Spektrum der Klimawandelleugnung viele psychologische Funktionen erfüllt. Klimawandelleugnung ist möglicherweise sowohl eine Selbst-schützende Strategie, um Emotionen herunter zu regulieren, als auch um sich vor dem Verlust von Privilegien zu schützen. Kurz gesagt stellt Klimawandelleugnung eine Barriere für Klimaschutzmaßnahmen dar, die möglicherweise erst dann überwunden wird, wenn Menschen über ausreichende psychologische Ressourcen verfügen, um sich der Bedrohung durch den Klimawandel zu stellen und mit zugrundeliegenden Selbst-schützenden, emotionalen Reaktionen umzugehen.
In a world where language defines the boundaries of one's understanding, the words of Austrian philosopher Ludwig Wittgenstein resonate profoundly. Wittgenstein's assertion that "Die Grenzen meine Sprache bedeuten die Grenzen meiner Welt" (Wittgenstein 2016: v. 5.6) underscores the vital role of language in shaping our perceptions. Today, in a globalized and interconnected society, fluency in foreign languages is indispensable for individual success. Education must break down these linguistic barriers, and one promising approach is the integration of foreign languages into content subjects.
Teaching content subjects in a foreign language, a practice known as Content Language Integrated Learning (CLIL), not only enhances language skills but also cultivates cognitive abilities and intercultural competence. This approach expands horizons and aligns with the core principles of European education (Leaton Gray, Scott & Mehisto 2018: 50). The Kultusministerkonferenz (KMK) recognizes the benefits of CLIL and encourages its implementation in German schools (cf. KMK 2013a).
With the rising popularity of CLIL, textbooks in foreign languages have become widely available, simplifying teaching. However, the appropriateness of the language used in these materials remains an unanswered question. If textbooks impose excessive linguistic demands, they may inadvertently limit students' development and contradict the goal of CLIL.
This thesis focuses on addressing this issue by systematically analyzing language requirements in CLIL teaching materials, emphasizing receptive and productive skills in various subjects based on the Common European Framework of Reference. The aim is to identify a sequence of subjects that facilitates students' language skill development throughout their school years. Such a sequence would enable teachers to harness the full potential of CLIL, fostering a bidirectional approach where content subjects facilitate language learning.
While research on CLIL is extensive, studies on language requirements for bilingual students are limited. This thesis seeks to bridge this gap by presenting findings for History, Geography, Biology, and Mathematics, allowing for a comprehensive understanding of language demands. This research endeavors to enrich the field of bilingual education and CLIL, ultimately benefiting the academic success of students in an interconnected world.